政府卫生支出减贫的空间溢出效应测度

发布时间：2020-04-30 03:12

【摘要】：纵观全球国家,不论是发达国家还是发展中国家,永远无法逃过一个共同的话题:贫困。世界的历史是一部关于人类的发展史也是世界人民与贫困斗争的历史。而作为全球最大的发展中国家,这个问题在我们国显得尤为突出。“全面建成小康社会”是十八大我国政府对世界面前做出的保证。全面小康既是全民的小康,也是全方位的小康,医疗卫生问题是这个战略目标小的一个重要的组成部分。从政府的角度来看,财政支出中有很大的一部分比例用于各级的卫生事业,而对于人民来说,医疗卫生服务是人民生活的基本保障,是一切经济活动的前提条件。可见,医疗卫生情况对我国减贫的重要性不可低估。我国大部分贫困人口向中西部地区和少数民族地区集中;城乡贫困差距大,农村贫困问题明显更突出;居民之间贫富差距大,富者愈富贫者愈贫,这些现状导致我国的贫困问题日益恶化,迫使我们不得不加快脚步攻破这个难关。总体来说,我国政府卫生支出总量规模呈指数增长,但是随着市场经济体制改革的推进,我国的国内生产总值,卫生总费用以及财政支出快速增长,但政府卫生支出占这三部分的比例却没有明显的上升趋势。另外,我国政府卫生支出在城乡医疗服务机构之间的配置不均衡,不同省份之间、不同区域之间政府卫生支出也存在着巨大差别,尽管多年来我国的医疗卫生服务在逐步加强,但从全球范围看,中国的人均政府卫生支出还是处于较低位置。虽然近些年国家为了缓解“看病难,看病贵”问题而逐年加大了对卫生服务领域的投入力度,尽管随着政府卫生支出规模的逐年增加,我国居民“因病致贫、因病返贫”问题得到有效缓解,但我们同时也看到,贫困问题仍然是我国最重要的民生问题之一。因此,有效测度政府卫生支出的减贫效应,以进一步优化政府卫生支出结构,这已成为政府和学者关注的焦点问题。通过梳理国内外学者关于政府公共支出与减贫的研究发现,目前关于政府公共支出减贫效应的研究主要分为以空间溢出效应为方法、以回归分析为方法和以门槛效应为方法的三种,这三种方法各有各的优缺点。而我国目前关于政府卫生支出减贫效应的研究相对较少,大多是教育支出或农业支出的减贫效应研究,因此,本文针对政府卫生支出做减贫效应的研究算是填补了这部分空缺。鉴于此,本文采用理论和实证相结合的研究方法,基于2000-2016年全国20个省份的面板数据,运用STATA14.0对政府卫生支出的减贫效应进行定性和定量分析。同时,基于空间计量经济学的研究视角,运用全局空间Moran’I指数并构建了空间杜宾模型进一步分析了政府卫生支出对FGT指数的影响。结果表明对于贫困发生率,不管是地方政府卫生支出还是中央政府卫生支出,都存在一定的溢出效应,这说明一个地区的贫困发生率会受到邻近地区的政府卫生支出情况影响,因此,增加政府卫生支出可以间接缓解邻省农村贫困的发生率,并通过邻省之间的空间溢出效应达到减贫的效果。但对于贫困缺口率和平方贫困距,人均地方政府卫生支出存在溢出效应,而中央政府卫生支出几乎不存在溢出效应。这可能是因为中央政府卫生支出包含了中央转移支付,而中央转移支付是指政府将以税收形式筹集的部分财政资金用于支付社会福利和财政补贴,以缩小地区间间经济发展的差距,各个地区由于经济水平和人口量的差别,中央转移支付也截然不同,在中央转移支付的帮助下,各区域间的差距被填补得较均匀,因此,中央政府卫生支出减贫的溢出效应几乎不存在。最后针对以上研究,对政府提出以下建议:协调区域卫生资源配置,缩小区域间政府卫生支出差距;平衡政府卫生支出对供、需方的补偿;完善政府转移支付制度,缩小城乡差距,逐步实现城乡医疗卫生体系一体化;通过增加邻近地区的政府卫生支出来缓解贫困;提高人们的健康意识,从根本上减少因病致贫。
【图文】：

6图 1-1 流程图研究方法1）定性分析法性分析法是系统性分析研究对象 质 的方法，具体来说，就法，处理收集获得的各种数据，并加以分析，从而达到看破在联系的目的。本文在对政府卫生支出减贫的空间溢出效应卫生支出与减贫之间的联系，并且收集整理了十六年来卫据，本文通过统计和计量研究了我国政府卫生支出的减贫效2）定量分析法量分析法是使人们通过定量分析对研究对象有更准确的认发展规律。本文将通过对比近年来我国政府卫生支出的情

图 4-1 选取 20 省（市、区）分布情况根据统计年鉴得到的数据再进行整理计算，结合以下公式测算 H, PG 和 SPG的公式，即可得 20 个省(区、市)2000 年至 2016 年的贫困指数。L(P) = ( √( )) （4.11）H = ( 2 )√( 2 )2 （4.12）PG = H L(H) （4.13）SPG = PG H ( ) ( ) ￠( 1 2) （4.14）其中，L 表示累计收入百分比，，P 表示累计人口百分比，z 为贫困线， 为人
【学位授予单位】：江西财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R197.1;F323.8

【参考文献】

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本文编号：2645325