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摘要：
运用动态面板数据模型实证分析了政府卫生支出及其城市偏向与城乡收入差距的关系，研究结果显示：政府卫生支出在全国层面上显著地导致了城乡收入差距的扩大，原因是政府卫生支出城市偏向的存在。引入交互项考察地区效应发现，以上结论依然稳健，且由于西部地区的政府卫生支出城市偏向强于东部导致西部地区政府卫生支出对城乡收入差距的扩大效应强于东部。此外，新农合对缩小城乡差距的效果并不显著。
关键词：
政府卫生支出;城市偏向;健康人力资本;城乡收入差距;系统GMM
文章编号：2095-5960（2015）01-0099-10
;中图分类号：F812.2
;文献标识码：A
改革开放以来中国经济取得了举世瞩目的成就，然而城乡收入差距并没有随经济的发展而逐步收敛，反而呈现发散趋势。一个基本事实是，中国的城乡收入绝对差距由1998年的32631元上升到2012年的1664814元，15年间收入差距扩大了约51倍。城乡收入相对差距由1998年的25093倍提高到2012年的31029倍，平均来说每年收入差距扩大约4%（见图1）。已有大量的证据表明，中国现在已是世界上城乡收入差距极大的国家之一，如果把实物性收入和补贴都算入个人收入，中国可能已经是世界上城乡收入差距最大的国家（李实，2003）。[1]城乡收入差距的扩大不仅对经济的可持续发展和社会公平、效率的提高产生了障碍，而且也影响到了社会的安定与和谐。[2]因此，研究影响城乡收入差距的因素、解决城乡收入差距问题，使农村居民共享改革成果显得尤为重要。
医疗卫生支出与城乡居民的健康密切相关，长期以来，中国存在的财政支出城市偏向（陆铭、陈钊，2004）[3]，导致了城乡间政府卫生支出的不均衡，相对城市居民，农村居民的“看病难，看病贵”问题更为突出，这可能导致城乡居民健康水平差距从而影响城乡居民的收入水平。但对于政府卫生支出与城乡收入差距之间存在怎样的理论机制？政府卫生支出城市偏向对城乡收入差距的影响能否通过计量检验？这些问题在已有的研究中尚未解答。
本文将换一个新的视角，从理论与实证角度分析政府卫生支出与城乡收入差距的关系，定量分析政府卫生支出城市偏向的地区效应，为解决城乡收入差距问题提供理论支持。
一、文献综述
以人力资本学派为代表，将卫生投入作为一种健康人力资本投资，Schultz（1961） [4]、Becker（1962） [5]的研究奠定了医疗卫生支出、健康与经济增长（产出）之间的理论基础。随后，新增长学派Lucas（1988）[6]、Romer（1990）[7]构建了包含健康人力资本的内生经济增长模型。在此基础上涌现出大量围绕健康人力资本与经济增长之间关系的实证研究，国内外研究结论不尽一致，但都较少关注健康人力资本对城乡收入差距的影响。
图1中国城乡收入差距变化趋势图①①数据来源于《中国统计年鉴》，图1 包括城乡绝对收入差距与城乡相对收入差距的变化趋势;其中城乡收入绝对差距=城镇居民人均可支配收入-农村居民人均纯收入，城乡收入相对差距=城镇居民人均可支配收入/农村居民人均纯收入。
Barro （1996） [8]从宏观视角对健康人力资本进行了研究，利用包含健康人力资本、物质资本和教育人力资本的三部门经济，重点分析了健康人力资本如何对劳动生产率产生影响从而促进经济增长。Zon 和 Muysken （2001，2003） [9] [10]则在此基础上考察了健康对居民效用的作用，他们指出由于受到产出的限制，健康投资和物质投资之间存在两难的冲突，即健康投资对经济增长可能同时存在相反的作用。王弟海等（2008）[11]在考察健康投资和健康人力资本存量对物质资本积累和经济增长的影响时，通过构建内生经济增长模型研究也得出了相似的结论：健康人力资本对经济增长的总效应取决于它如何影响物质资本积累。蒋萍等（2008）[12]则分析了健康水平和平均受教育年限对经济增长的贡献率，实证结果表明健康水平对经济增长贡献率明显高于平均受教育年限对经济增长的贡献率。骆永民（2011）[13]以公共支出投入产出效率作为健康人力资本的代理变量，研究发现健康人力资本对经济增长的作用存在空间外溢性和显著的门限效应。陈浩（2011）[14]从卫生投入结构角度出发，借助省级面板协整模型研究发现卫生总投入中个人负担过重，而公共比例偏低，降低了民众健康水平，导致了区域经济增长负效应，地区间的卫生结构差距将影响到区域健康人力资本从而影响经济增长能力。张车伟（2003）[15]、魏众（2004）[16]等则从微观视角实证分析了健康投入与农村劳动生产率、健康与非农就业和工资收入等方面的关系。虽然这些文献从宏观和微观的角度对卫生保健支出、健康人力资本与产出之间的关系作了深入研究，但并未涉及城乡产出之间的对比，即卫生保健支出的城市产出、农村产出效应是否存在差异尚未研究。
此外，有许多学者在研究财政支出结构与城乡收入差距之间的关系时将政府卫生支出与财政科、教、文支出合并为一项分析了其对城乡收入差距的影响，但研究结论不尽一致。蔡昉（2003）[17]指出城市偏向的政策是中国城乡收入差距扩大的主要原因之一。当把城市偏向的政策界定为城市偏向的财政支出时，大部分研究均认为：由于中国财政支出城市偏向的长期存在，科教文卫支出显著地扩大了城乡收入差距（陆铭、陈钊，2004;王艺明、蔡翔，2010;张义博、刘文忻，2012）。[4][18]但冉光和、唐文（2007）[19]则指出科教文卫支出在城乡之间没有明显的偏差，由于边际效用递减规律的存在，相同的投入对农村地区的效用大于城市，因此科教文卫支出的上升会缩小城乡收入差距。陈安平、杜金沛（2010）[20]也得出了相似的结论。由此可见，已有研究在政府卫生支出对城乡收入差距存在怎样影响的问题上还存在分歧，政府卫生支出的城市偏向是否存在尚未给出定量证明。 二、政府卫生支出影响城乡收入差距的理论分析
城乡收入差距，本质上是城乡经济增长分别由哪些因素决定的问题。因此，对这一问题的讨论，可以纳入经济增长模型来进行（郭剑雄，2005）。[21]此外，对经济增长动力源泉的解释都可以从生产函数的分解中找到，新古典增长模型的典型生产函数：
Y=AKαN1-α（1）
根据这一模型我们可知影响城乡收入差距的因素由资本（K）和劳动力（N）投入量、技术水平（A）的差异所引起。然而由于新古典增长模型有严格的假设前提，如：（1）资本与劳动只有数量的不同，而无质量的区别;（2）要素报酬边际递减，只要要素可以自由流动，存在初始收入差距的两个经济系统之间，经济增长率和人均收入最终会趋于均衡。然而中国长期存在城乡收入差距，人均收入增长率长期处于离散状态，利用新古典增长模型分析显然不合理。
为克服以上模型的局限性，Lucas（1988）[5]放松要素同质的假设，将人力资本引入函数，建立了内生增长模型。由于内生增长理论提供了一个“能与持续增长和持久收入水平差异相一致的机制”，因而，它是研究中国城乡收入差距的理想工具：
Y = AKβ[μhN]1-βhγa （2）
其中h表示人力资本水平，hγa 表示其外部效应，μ表示每个工人生产时间，其他变量的含义同（1）式。基于Lucas （1988） [6]的内生增长模型，不考虑其他人力资本形态，将人力资本因素仅限定为健康，同时借鉴王弟海（2008）[11]的处理方法，采用各省的健康投资水平作为各省的健康人力资本的代理变量。考虑到中国的卫生总费用由政府预算卫生支出、社会卫生支出、个人现金卫生支出构成，此外为了简化，我们不考虑卫生支出的外部效应，将（2）式改写为：
Y=AKβHα11Hα22Hα33N1-β-∑α×μ1-β（3）
其中H1表示政府预算卫生支出，H2、H3分别表示社会卫生支出、个人现金卫生支出。用YU、YR分别表示城市产出和农村产出，令Hg、Hs、Hp分别代表三种卫生支出的人均值，即Hg=H1/N，其余类同。那么城乡收入差距（用GAP表示）：
GAP=YUYR=AKβHα1gHα2sHα3p（μN）1-βUAKβHα1gHα2sHα3p（μN）1-βR（4）
本文关注的重点是Hg。为研究政府卫生支出对城乡收入差距的影响，本文以人均政府卫生支出（Hg）作为健康投资水平变量和健康人力资本的代理变量。同时，我们假设其他变量外生给定，则（4）式可简化为：
GAP=YUYR=c×（Hα1g）U（Hα1g）R（5）
其中c表示常数。下面我们分别以u、r来表示Hg的城、乡产出弹性，以b（0
（Hα1g）U=（dH1bN）u，（Hα1g）R=（1-d）H1（1-b）Nr，将其带入（5）式可得：
GAP=c×dH1bNu（1-d）H1（1-b）Nr（6）
在等式两边同时取自然对数，可得城乡收入差距的线性函数：
lnGAP=lnc+ulndH1-ulnbN-rln（1-d）H1+rln（1-b）N（7）
由（7）式可以看出：（1）影响城乡收入差距的因素包括政府卫生支出（H1），以及政府卫生支出的城市偏好程度（d）和城市化水平（b）。（2）随着城市偏好程度（d）上升，城乡收入差距会随之扩大。而H1对城乡收入差距的影响不确定，但由于中国长期存在的政府卫生支出城市偏向，我们预期其会导致城乡收入差距的扩大。
三、实证模型、变量及数据
（一）计量模型设定
根据以上理论分析，本文依据（7）式，同时考虑到城乡收入差距可能具有长期影响，在控制了其他可能影响因素的情况下，将（7）式扩展为计量模型：
GAPit=β0+β1GAPi，t-1+β2lnPHit+β3Πit+νi+εit（8）
上式中，下标i、t分别表示省份、年份，β1、β2、β3分别为各变量的系数矩阵，εit是随机干扰项，νi代表不可观测的地区效应，用于控制省份的固定效应。GAPit和GAPi，t-1分别表示i省在第t年和t-1年的城乡收入差距。PH表示人均政府卫生支出，作为健康人力资本的代理变量，是本文关注的核心解释变量。Π表示一组影响城乡差距的控制变量，根据本文的理论分析和国内外的相关文献，本文选取了城市化水平、经济发展水平、财政分权和城镇登记失业率。
（二）变量选取及数据
城乡收入差距（GAP），本文遵照陆铭和陈钊（2004）[4]的做法，使用城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入的比值来衡量城乡收入差距。核心解释变量：人均政府卫生支出（PH），即各地区当年的政府卫生支出与人口数量的比值，作为健康人力资本的代理变量①①从现有的计量分析来看，健康人力资本的代理变量主要分为两类：一类是考虑公共卫生投入的情况;另一类则主要考虑了卫生投入的“产出”情况，如病床数、预期寿命、死亡率等，本文选用前者。;政府卫生支出城市偏向（TEND），为考察其对城乡收入差距的影响，本文选取城市医生数与城乡医生总数之比作为政府卫生支出城市偏向的代理变量②②由于无法获得各省分城、乡的政府卫生支出，因此我们选取城市医生数量与城乡医生总数之比作为政府卫生支出城市偏向的代理变量。。
控制变量主要考虑了已有研究文献中提及的重要因素，包括：（1）对外开放度（OPEN），等于各省当年以美元兑人民币中间价折算的进出口总额占当年地区GDP的比例。（2）城市化水平（URBA），本文以城镇人口占总人口的比重来衡量。（3）失业率（UNEM），由于我国只公布城镇登记失业率，虽然这无法准确的衡量我国的失业情况，但是没有其他更好的替代数据，我们只好选择该指标作为失业率的度量。（4）财政分权（FD），借鉴陶然和刘明兴 （2007） [22]、傅勇和张晏（2007）[23]的做法，我们从地方政府的支出角度出发，同时为了控制人口数量与支出规模之间可能存在的正向关系，我们采用人均数，即使用省级人均预算内财政支出/（省级人均预算内财政支出+中央人均预算内财政支出）衡量财政分权。（5）人均国内生产总值（PGDP），即人均GDP，是反映地区经济发展水平的指标，等于一个地区在核算期内实现的生产总值与所属范围内年底总人口数的比值。 虚拟变量：（1）地区虚拟变量EAST、WEST③③东部地区包括：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南11个省区，中部地区包括：陕西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南9个省区，其余为西部地区。对于虚拟变量WEST，当西部省份取值为1时，其他省份为0;EAST类同。，用来控制东部和西部地区的区位影响。（2）交互项：EAST×lnPH、WEAT×lnPH，用来分析不同地区的政府卫生支出与城乡收入差距之间的关系;EAST×lnTEND、WEST×lnTEND，用来分析不同地区的政府卫生支出城市偏向对城乡收入差距的影响。
城市化水平（URBA）的相关数据来自《新中国六十年统计资料汇编》和《中国人口统计年鉴》，时间区间为1998—2012年。政府卫生支出城市偏向（TEND）相关数据来自EPS（Economy Prediction System）数据平台，时间区间为2002—2012年。新农合人均筹资额（NCMS），时间区间为2008—2012，数据来自《中国统计年鉴》。其他未特别说明的数据均来自各年的《中国统计年鉴》，时间区间为1998—2012年。主要变量的描述性统计见表1。
四、实证检验及结果分析
（一）计量方法的选取
我们在对方程（8）进行计量检验的过程中可能面临以下问题：
首先，虽然在方程（8）中我们控制了一系列可能影响城乡收入差距的其他因素，但方程（8）仍然存在一些因素可能导致人均政府卫生支出与随机误差项之间存在高度相关的因素。第一，我们可能没有控制住一些同时影响人均政府卫生支出与城乡收入差距的变量，这可能导致方程存在内生性问题。第二，城乡收入差距与人均政府卫生支出和控制变量可能存在双向因果关系。例如，根据本文的理论分析可知人均政府卫生支出的上升可能会导致城乡收入差距的扩大，同时余央央、封进（2013）[24]研究发现健康的公共卫生支出受收入差距的影响，对此必须处理联立内生性问题。
其次，考虑到城乡收入差距可能具有长期的影响，本文在模型设定中加入了被解释变量的滞后一期GAPi，t-1。此时计量方程实际上是一个动态的面板模型，这将导致被解释变量GAPit受其滞后一期值的影响而产生自相关。
为了克服自相关与内生性问题，我们将采用动态广义矩估计（GMM）方法进行分析，包括差分广义矩估计（DIF-GMM）与系统广义矩估计（SYS-GMM）。为此建立如下动态回归方程（9）：
GAPit=β0+β1GAPi，t-1+β2lnPHit+β3Πit+νi+εit（9）
下面我们要考虑采用DIF-GMM还是SYS-GMM。DIF-GMM的思路是首先对方程（9）进行差分变换，消除固定效应νi的影响，得到如下的差分方程（10）：
ΔGAPit=β1ΔGAPi，t-1+β2ΔlnPHit++β3ΔΠit+Δεit（10）
然而此时滞后被解释变量的一阶差分项△GAPi，t-1与差分误差项Δεit之间存在较强的相关性，这可能导致内生性问题。为了克服内生性，将用解释变量的滞后期（系统内部工具变量）作为上述差分方程（10）中相应变量的工具变量。但在上述差分过程中会导致部分样本信息的损失，同时在解释变量具有时间持续性的情况下，DIF-GMM的滞后工具变量与差分项内生变量之间的相关性较小，这将导致工具变量的有效性减弱，而DIF-GMM估计量易受弱工具变量的影响而产生有限样本偏误。
为了克服DIF-GMM方法的不足，Arellano和Bover（1995）[25]、Blundell和Bond（1998）[26]提出了SYS-GMM估计量。他们指出SYS-GMM估计量充分利用了差分方程和水平方程，同时还增加了差分变量滞后期作为水平方程中相应变量的工具。通常情况下系统广义矩估计（SYS-GMM）比差分广义矩估计（DIF-GMM）更有效，能更好地控制内生性。此外，根据表2模型2与模型3中DIF-GMM与SYS-GMM方法的Sargan检验伴随P值可知，本文中选取SYS-GMM方法优于DIF-GMM方法。一般情况下，两步法估计（Tow-step SYS-GMM）优于一步法估计（One-step SYS-GMM）。综上，本文宜采用两步系统广义矩估计。
（二）实证结果分析
1.政府卫生支出与城乡收入差距
模型3和模型4的估计结果在显著性和方向上并无二致，而后者意义更为丰富，因此我们主要以模型4为例进行分析。此外，报告混合最小二乘法（POLS）估计结果主要是用作对照分析。
检验工具变量整体有效性的检验统计量是Sragan统计量，另外需要检验随机扰动项εit是否存在序列相关，我们给出了差分转换方程（10）的一阶和二阶序列相关检验AR（1）、AR（2），我们的原假设是不存在序列相关，在原假设下经差分转换后的残差一定存在一阶序列相关，但如果不存在二阶序列相关则原假设成立①①由于差分方程的随机扰动项包括水平方程中随机扰动项的当期和滞后一期，因此，差分方程的残差项应该存在一阶但不存在高阶的自相关。。根据Sargan检验的P值大于08可知模型的工具变量选取有效。由AR（1）、AR（2）检验的伴随P值可知模型只存在一阶序列相关而不存在二阶序列相关，这说明SYS-GMM的估计结果有效。此外，模型整体显著性检验的wald检验P值表明模型整体非常显著。
根据模型4的SYS-GMM估计结果，人均卫生支出（PH）的系数在全国层面上通过了1%的显著性水平检验，且为正。说明政府卫生支出导致了城乡收入差距的扩大，这主要是由于中国存在较严重的政府卫生支出城市偏向所致（表3进行了定量证明）。具体地：在控制住其他变量的情况下，政府卫生支出上升1%，将导致城乡收入差距上升00616%。模型2、模型3及模型4中 DIF-GMM和SYS-GMM估计结果的人均卫生支出（PH）回归系数在显著性和方向上均一致。此外，在加入了不同解释变量（模型5、6、7中）的情况下估计结果仍显著为正，且系数大小接近，计量结果表现出很强的稳健性。 当引入交互项（模型4）EAS×lnPH和WEST×lnPH考察地区效应时，两者系数显示：西部地区的人均政府卫生支出显著地扩大了城乡收入差距，而东部地区虽然为正但不显著，这说明政府卫生支出对城乡收入差距的影响存在区域性差异。同时，西部地区的系数00386大于东部地区00060，表明西部地区政府卫生支出对城乡收入差距的扩大效应强于东部。原因是西部地区的政府卫生支出城市偏向比东部地区更严重（表3进行了定量证明）。
城市化水平（URBA）的系数显著为负，说明城市化水平的上升能有效地降低城乡收入差距。根据Todaro（1969）[27]的二元经济发展理论，农村劳动力向城镇转移的数量是预期收入差距的函数，只要存在预期城乡收入差距，劳动力就会不断流动。而劳动力的流动会通过要素价格均等化缩小城乡收入差距。因为随着农村劳动力流向城市，一方面，城市劳动力供给增加将加大城市劳动力市场竞争，降低城市劳动力工资;另一方面，农村剩余劳动力减少，劳动生产率和收入增加。
财政分权程度（FD）的系数在1%水平显著为负，且其绝对值最大，说明FD对缩小城乡收入差距的作用明显。因为财政分权度越大，地方政府的财政支出自主权越强，同时与中央政府相比，地方政府更接近自己的公众，更了解其所管辖区居民效用与需求。长远来看城乡收入差距的扩大不利于地方经济的发展与稳定，地方政府在拥有更多财政自主权的情况下将会增加财政支出中支持农业生产和事业的比例，以提高农村居民收入，降低城乡收入差距。
经济开放度（OPEN）显著地扩大了城乡收入差距，主要是因为随着中国经济开放度的提高，推动了中国制造业和与贸易相关的服务业的发展和国际直接投资（FDI）的上升，而相关的产业和FDI的流入主要集中在城镇，因此贸易的发展主要有利于提高城镇居民的收入。这将导致城乡居民收入差距的拉大。
人均GDP（PGDP）显著地缩小了城乡收入差距，失业率（UNEM）则显著地扩大了城乡收入差距，在模型1至模型4中其系数均在1%的水平上显著为负，保持了较好的一致性，也说明了结果的稳健性。两者对城乡收入差距的影响机制已有大量的研究予以说明，在此不再赘述。从城乡收入差距滞后一期（LGAP）的影响来看，城乡收入差距存在显著的正的持续特征，惯性特征显著，即前期的城乡收入差距会影响当期的城乡收入差距。
2.政府卫生支出城市偏向与城乡收入差距
对于政府卫生支出城市偏向，本文选取城市医生数与城乡医生总数之比作为其代理变量。此外，新农合资金的较大部分来自政府卫生支出，受益群体为农村居民，因此其在一定程度上代表了政府卫生支出农村偏向，本文将使用新农合人均筹资额衡量。
根据表3实证结果可知，在其他条件不变的情况下，尤其是控制了人均政府卫生支出（lnPH）后：（1）在全国层面上，政府卫生支出城市偏向（lnTEND）的系数在1%水平上显著为正，这说明政府卫生支出城市偏向越严重，城乡收入差距越大，这与本文的预期相符。（2）分地区来看，东部地区政府卫生支出城市偏向（EAST×lnTEND）的系数虽然不显著，但为正，至少说明东部地区的城市偏向扩大了城乡收入差距。同时，西部地区政府卫生支出城市偏向（WEST×lnTEND）显著地扩大了城乡收入差距，且其系数01029大于东部地区00795，这也证明了西部地区的政府卫生支出城市偏向比东部地区更严重。（3）在分别加入全国城市偏向（lnTEND）、东部城市偏向（EAST×lnTEND）和西部城市偏向（WEST×lnTEND）后，模型5、模型6和模型7中其他相关变量的估计值和显著性水平并未出现明显改变，这在很大程度上说明了本文计量结果具有较强的稳健性。
此外， 新农合人均筹资额（lnNCMS）对城乡收入差距并没有显著的影响（模型8），但其系数为负至少说明了随着新农合支出的上升，城乡收入差距是下降的。结果不显著有三个可能的原因：第一，新农合的筹资水平低，不足以影响农村居民的健康状况从而影响城乡收入差距。第二，新农合在资金有限的情况下基本目标是减轻大病重病患者的经济风险，由于患者人数少，对群体健康水平没有产生影响（李华、俞卫，2013）。[28]第三，新农合实施以后，医院财务状况显著改善，医疗设备更新加快，诊疗手段不断增加，但医疗服务种类和数量的增加对疾病治疗和健康改善是否有明显的效果并不确定，从而使得新农合对缩小城乡收入差距的效果可能并不显著。
五、结论及政策建议
本文基于中国31个省份的面板数据分析了政府卫生投入及其城市偏向和城乡收入差距的关系，在考虑了内生性问题后，研究结果显示：政府卫生支出城市偏向的存在，使得政府卫生支出在全国层面上显著地导致了城乡收入差距的扩大，当引入交互项考察地区效应时发现，以上结论依然稳健，且由于西部地区的政府卫生支出城市偏向强于东部，导致西部地区政府卫生支出对城乡收入差距的扩大效应强于东部。我们还发现，新农合人均筹资额对城乡收入差距的影响系数为负，说明随着新农合支出上升，城乡收入差距是下降的，但其影响并不显著（模型8）。其主要原因可能是新农合人均筹资额太低。
从本文的研究结果出发，我们提出了两方面的政策建议：
一是统筹城乡发展，改变政府卫生支出城市偏向的现状，实现公共卫生服务在城乡间的均等化。根据实证分析可知，政府卫生支出城市偏向在全国层面上都是存在的，且西部地区的政府卫生支出城市偏向更为严重，西部地区农村地区的政府卫生支出严重不足。因此，应提高农村地区的政府卫生支出，尤其是西部农村地区，逐步缩小城乡间政府卫生支出差距，从而缩小城乡收入差距。此外，在加大农村地区政府卫生支出比例（相对于城市）的同时，要进一步增加政府卫生支出预算。因为在中国卫生总费用中，存在个人负担比例过高的问题，农村地区个人负担的卫生支出比例过高会引起农村居民的实际收入水平进一步下降，从而加剧城乡间的收入差距。因此，在政府卫生支出向农村有所倾斜的同时应加大政府卫生支出预算。 二是提高新农合筹资水平，缩小城乡收入差距。虽然自2003年新农合实施以来，在一定程度上缓解了农村居民“看病难、看病贵”的问题，但由于人均筹资额还很低，导致新农合对提高农村居民收入和健康水平的效果并不明显。因此应尽快提高新农合人均筹资水平，加快完善新农合步伐。此外，根据本文研究发现新农合水平的上升有助于缩小城乡收入差距，因此，应提高新农合人均筹资水平从而改善农村居民健康水平，缩小城乡收入差距。
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Urban Bias of Public Health Expenditure and Urban-Rural Income Inequality
- Theoretical Analysis and Econometric Test
LIU Lvji，LI Qiao
（Southwest University of Political Science and Law， School of Economics， Chongqing， 401120， China）
Abstract：
This paper using static panel and dynamic panel model analyzes the relationship of public health expenditure， urban bias and urban-rural income gap， empirical results show that： firstly， public health expenditure significantly leads to the expansion of urban-rural income gap on the national level， because the government health expenditures urban bias exists. Secondly， we find that the bias of western region is stronger than the east， so compared with eastern region， the public health expenditure of western region has a stronger effect on the gap. In addition， the effect of NCMS on narrowing the urban-rural income gap is not significant. Finally， some policy recommendations are put forward.
Key words：
public health expenditure; urban Bias; health human capital; urban-rural income inequality; the system GMM
责任编辑：萧敏娜
运用动态面板数据模型实证分析了政府卫生支出及其城市偏向与城乡收入差距的关系，研究结果显示：政府卫生支出在全国层面上显著地导致了城乡收入差距的扩大，原因是政府卫生支出城市偏向的存在。引入交互项考察地区效应发现，以上结论依然稳健，且由于西部地区的政府卫生支出城市偏向强于东部导致西部地区政府卫生支出对城乡收入差距的扩大效应强于东部。此外，新农合对缩小城乡差距的效果并不显著。
关键词：
政府卫生支出;城市偏向;健康人力资本;城乡收入差距;系统GMM
文章编号：2095-5960（2015）01-0099-10
;中图分类号：F812.2
;文献标识码：A
改革开放以来中国经济取得了举世瞩目的成就，然而城乡收入差距并没有随经济的发展而逐步收敛，反而呈现发散趋势。一个基本事实是，中国的城乡收入绝对差距由1998年的32631元上升到2012年的1664814元，15年间收入差距扩大了约51倍。城乡收入相对差距由1998年的25093倍提高到2012年的31029倍，平均来说每年收入差距扩大约4%（见图1）。已有大量的证据表明，中国现在已是世界上城乡收入差距极大的国家之一，如果把实物性收入和补贴都算入个人收入，中国可能已经是世界上城乡收入差距最大的国家（李实，2003）。[1]城乡收入差距的扩大不仅对经济的可持续发展和社会公平、效率的提高产生了障碍，而且也影响到了社会的安定与和谐。[2]因此，研究影响城乡收入差距的因素、解决城乡收入差距问题，使农村居民共享改革成果显得尤为重要。
医疗卫生支出与城乡居民的健康密切相关，长期以来，中国存在的财政支出城市偏向（陆铭、陈钊，2004）[3]，导致了城乡间政府卫生支出的不均衡，相对城市居民，农村居民的“看病难，看病贵”问题更为突出，这可能导致城乡居民健康水平差距从而影响城乡居民的收入水平。但对于政府卫生支出与城乡收入差距之间存在怎样的理论机制？政府卫生支出城市偏向对城乡收入差距的影响能否通过计量检验？这些问题在已有的研究中尚未解答。
本文将换一个新的视角，从理论与实证角度分析政府卫生支出与城乡收入差距的关系，定量分析政府卫生支出城市偏向的地区效应，为解决城乡收入差距问题提供理论支持。
一、文献综述
以人力资本学派为代表，将卫生投入作为一种健康人力资本投资，Schultz（1961） [4]、Becker（1962） [5]的研究奠定了医疗卫生支出、健康与经济增长（产出）之间的理论基础。随后，新增长学派Lucas（1988）[6]、Romer（1990）[7]构建了包含健康人力资本的内生经济增长模型。在此基础上涌现出大量围绕健康人力资本与经济增长之间关系的实证研究，国内外研究结论不尽一致，但都较少关注健康人力资本对城乡收入差距的影响。
图1中国城乡收入差距变化趋势图①①数据来源于《中国统计年鉴》，图1 包括城乡绝对收入差距与城乡相对收入差距的变化趋势;其中城乡收入绝对差距=城镇居民人均可支配收入-农村居民人均纯收入，城乡收入相对差距=城镇居民人均可支配收入/农村居民人均纯收入。
Barro （1996） [8]从宏观视角对健康人力资本进行了研究，利用包含健康人力资本、物质资本和教育人力资本的三部门经济，重点分析了健康人力资本如何对劳动生产率产生影响从而促进经济增长。Zon 和 Muysken （2001，2003） [9] [10]则在此基础上考察了健康对居民效用的作用，他们指出由于受到产出的限制，健康投资和物质投资之间存在两难的冲突，即健康投资对经济增长可能同时存在相反的作用。王弟海等（2008）[11]在考察健康投资和健康人力资本存量对物质资本积累和经济增长的影响时，通过构建内生经济增长模型研究也得出了相似的结论：健康人力资本对经济增长的总效应取决于它如何影响物质资本积累。蒋萍等（2008）[12]则分析了健康水平和平均受教育年限对经济增长的贡献率，实证结果表明健康水平对经济增长贡献率明显高于平均受教育年限对经济增长的贡献率。骆永民（2011）[13]以公共支出投入产出效率作为健康人力资本的代理变量，研究发现健康人力资本对经济增长的作用存在空间外溢性和显著的门限效应。陈浩（2011）[14]从卫生投入结构角度出发，借助省级面板协整模型研究发现卫生总投入中个人负担过重，而公共比例偏低，降低了民众健康水平，导致了区域经济增长负效应，地区间的卫生结构差距将影响到区域健康人力资本从而影响经济增长能力。张车伟（2003）[15]、魏众（2004）[16]等则从微观视角实证分析了健康投入与农村劳动生产率、健康与非农就业和工资收入等方面的关系。虽然这些文献从宏观和微观的角度对卫生保健支出、健康人力资本与产出之间的关系作了深入研究，但并未涉及城乡产出之间的对比，即卫生保健支出的城市产出、农村产出效应是否存在差异尚未研究。
此外，有许多学者在研究财政支出结构与城乡收入差距之间的关系时将政府卫生支出与财政科、教、文支出合并为一项分析了其对城乡收入差距的影响，但研究结论不尽一致。蔡昉（2003）[17]指出城市偏向的政策是中国城乡收入差距扩大的主要原因之一。当把城市偏向的政策界定为城市偏向的财政支出时，大部分研究均认为：由于中国财政支出城市偏向的长期存在，科教文卫支出显著地扩大了城乡收入差距（陆铭、陈钊，2004;王艺明、蔡翔，2010;张义博、刘文忻，2012）。[4][18]但冉光和、唐文（2007）[19]则指出科教文卫支出在城乡之间没有明显的偏差，由于边际效用递减规律的存在，相同的投入对农村地区的效用大于城市，因此科教文卫支出的上升会缩小城乡收入差距。陈安平、杜金沛（2010）[20]也得出了相似的结论。由此可见，已有研究在政府卫生支出对城乡收入差距存在怎样影响的问题上还存在分歧，政府卫生支出的城市偏向是否存在尚未给出定量证明。 二、政府卫生支出影响城乡收入差距的理论分析
城乡收入差距，本质上是城乡经济增长分别由哪些因素决定的问题。因此，对这一问题的讨论，可以纳入经济增长模型来进行（郭剑雄，2005）。[21]此外，对经济增长动力源泉的解释都可以从生产函数的分解中找到，新古典增长模型的典型生产函数：
Y=AKαN1-α（1）
根据这一模型我们可知影响城乡收入差距的因素由资本（K）和劳动力（N）投入量、技术水平（A）的差异所引起。然而由于新古典增长模型有严格的假设前提，如：（1）资本与劳动只有数量的不同，而无质量的区别;（2）要素报酬边际递减，只要要素可以自由流动，存在初始收入差距的两个经济系统之间，经济增长率和人均收入最终会趋于均衡。然而中国长期存在城乡收入差距，人均收入增长率长期处于离散状态，利用新古典增长模型分析显然不合理。
为克服以上模型的局限性，Lucas（1988）[5]放松要素同质的假设，将人力资本引入函数，建立了内生增长模型。由于内生增长理论提供了一个“能与持续增长和持久收入水平差异相一致的机制”，因而，它是研究中国城乡收入差距的理想工具：
Y = AKβ[μhN]1-βhγa （2）
其中h表示人力资本水平，hγa 表示其外部效应，μ表示每个工人生产时间，其他变量的含义同（1）式。基于Lucas （1988） [6]的内生增长模型，不考虑其他人力资本形态，将人力资本因素仅限定为健康，同时借鉴王弟海（2008）[11]的处理方法，采用各省的健康投资水平作为各省的健康人力资本的代理变量。考虑到中国的卫生总费用由政府预算卫生支出、社会卫生支出、个人现金卫生支出构成，此外为了简化，我们不考虑卫生支出的外部效应，将（2）式改写为：
Y=AKβHα11Hα22Hα33N1-β-∑α×μ1-β（3）
其中H1表示政府预算卫生支出，H2、H3分别表示社会卫生支出、个人现金卫生支出。用YU、YR分别表示城市产出和农村产出，令Hg、Hs、Hp分别代表三种卫生支出的人均值，即Hg=H1/N，其余类同。那么城乡收入差距（用GAP表示）：
GAP=YUYR=AKβHα1gHα2sHα3p（μN）1-βUAKβHα1gHα2sHα3p（μN）1-βR（4）
本文关注的重点是Hg。为研究政府卫生支出对城乡收入差距的影响，本文以人均政府卫生支出（Hg）作为健康投资水平变量和健康人力资本的代理变量。同时，我们假设其他变量外生给定，则（4）式可简化为：
GAP=YUYR=c×（Hα1g）U（Hα1g）R（5）
其中c表示常数。下面我们分别以u、r来表示Hg的城、乡产出弹性，以b（0
（Hα1g）U=（dH1bN）u，（Hα1g）R=（1-d）H1（1-b）Nr，将其带入（5）式可得：
GAP=c×dH1bNu（1-d）H1（1-b）Nr（6）
在等式两边同时取自然对数，可得城乡收入差距的线性函数：
lnGAP=lnc+ulndH1-ulnbN-rln（1-d）H1+rln（1-b）N（7）
由（7）式可以看出：（1）影响城乡收入差距的因素包括政府卫生支出（H1），以及政府卫生支出的城市偏好程度（d）和城市化水平（b）。（2）随着城市偏好程度（d）上升，城乡收入差距会随之扩大。而H1对城乡收入差距的影响不确定，但由于中国长期存在的政府卫生支出城市偏向，我们预期其会导致城乡收入差距的扩大。
三、实证模型、变量及数据
（一）计量模型设定
根据以上理论分析，本文依据（7）式，同时考虑到城乡收入差距可能具有长期影响，在控制了其他可能影响因素的情况下，将（7）式扩展为计量模型：
GAPit=β0+β1GAPi，t-1+β2lnPHit+β3Πit+νi+εit（8）
上式中，下标i、t分别表示省份、年份，β1、β2、β3分别为各变量的系数矩阵，εit是随机干扰项，νi代表不可观测的地区效应，用于控制省份的固定效应。GAPit和GAPi，t-1分别表示i省在第t年和t-1年的城乡收入差距。PH表示人均政府卫生支出，作为健康人力资本的代理变量，是本文关注的核心解释变量。Π表示一组影响城乡差距的控制变量，根据本文的理论分析和国内外的相关文献，本文选取了城市化水平、经济发展水平、财政分权和城镇登记失业率。
（二）变量选取及数据
城乡收入差距（GAP），本文遵照陆铭和陈钊（2004）[4]的做法，使用城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入的比值来衡量城乡收入差距。核心解释变量：人均政府卫生支出（PH），即各地区当年的政府卫生支出与人口数量的比值，作为健康人力资本的代理变量①①从现有的计量分析来看，健康人力资本的代理变量主要分为两类：一类是考虑公共卫生投入的情况;另一类则主要考虑了卫生投入的“产出”情况，如病床数、预期寿命、死亡率等，本文选用前者。;政府卫生支出城市偏向（TEND），为考察其对城乡收入差距的影响，本文选取城市医生数与城乡医生总数之比作为政府卫生支出城市偏向的代理变量②②由于无法获得各省分城、乡的政府卫生支出，因此我们选取城市医生数量与城乡医生总数之比作为政府卫生支出城市偏向的代理变量。。
控制变量主要考虑了已有研究文献中提及的重要因素，包括：（1）对外开放度（OPEN），等于各省当年以美元兑人民币中间价折算的进出口总额占当年地区GDP的比例。（2）城市化水平（URBA），本文以城镇人口占总人口的比重来衡量。（3）失业率（UNEM），由于我国只公布城镇登记失业率，虽然这无法准确的衡量我国的失业情况，但是没有其他更好的替代数据，我们只好选择该指标作为失业率的度量。（4）财政分权（FD），借鉴陶然和刘明兴 （2007） [22]、傅勇和张晏（2007）[23]的做法，我们从地方政府的支出角度出发，同时为了控制人口数量与支出规模之间可能存在的正向关系，我们采用人均数，即使用省级人均预算内财政支出/（省级人均预算内财政支出+中央人均预算内财政支出）衡量财政分权。（5）人均国内生产总值（PGDP），即人均GDP，是反映地区经济发展水平的指标，等于一个地区在核算期内实现的生产总值与所属范围内年底总人口数的比值。 虚拟变量：（1）地区虚拟变量EAST、WEST③③东部地区包括：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南11个省区，中部地区包括：陕西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南9个省区，其余为西部地区。对于虚拟变量WEST，当西部省份取值为1时，其他省份为0;EAST类同。，用来控制东部和西部地区的区位影响。（2）交互项：EAST×lnPH、WEAT×lnPH，用来分析不同地区的政府卫生支出与城乡收入差距之间的关系;EAST×lnTEND、WEST×lnTEND，用来分析不同地区的政府卫生支出城市偏向对城乡收入差距的影响。
城市化水平（URBA）的相关数据来自《新中国六十年统计资料汇编》和《中国人口统计年鉴》，时间区间为1998—2012年。政府卫生支出城市偏向（TEND）相关数据来自EPS（Economy Prediction System）数据平台，时间区间为2002—2012年。新农合人均筹资额（NCMS），时间区间为2008—2012，数据来自《中国统计年鉴》。其他未特别说明的数据均来自各年的《中国统计年鉴》，时间区间为1998—2012年。主要变量的描述性统计见表1。
四、实证检验及结果分析
（一）计量方法的选取
我们在对方程（8）进行计量检验的过程中可能面临以下问题：
首先，虽然在方程（8）中我们控制了一系列可能影响城乡收入差距的其他因素，但方程（8）仍然存在一些因素可能导致人均政府卫生支出与随机误差项之间存在高度相关的因素。第一，我们可能没有控制住一些同时影响人均政府卫生支出与城乡收入差距的变量，这可能导致方程存在内生性问题。第二，城乡收入差距与人均政府卫生支出和控制变量可能存在双向因果关系。例如，根据本文的理论分析可知人均政府卫生支出的上升可能会导致城乡收入差距的扩大，同时余央央、封进（2013）[24]研究发现健康的公共卫生支出受收入差距的影响，对此必须处理联立内生性问题。
其次，考虑到城乡收入差距可能具有长期的影响，本文在模型设定中加入了被解释变量的滞后一期GAPi，t-1。此时计量方程实际上是一个动态的面板模型，这将导致被解释变量GAPit受其滞后一期值的影响而产生自相关。
为了克服自相关与内生性问题，我们将采用动态广义矩估计（GMM）方法进行分析，包括差分广义矩估计（DIF-GMM）与系统广义矩估计（SYS-GMM）。为此建立如下动态回归方程（9）：
GAPit=β0+β1GAPi，t-1+β2lnPHit+β3Πit+νi+εit（9）
下面我们要考虑采用DIF-GMM还是SYS-GMM。DIF-GMM的思路是首先对方程（9）进行差分变换，消除固定效应νi的影响，得到如下的差分方程（10）：
ΔGAPit=β1ΔGAPi，t-1+β2ΔlnPHit++β3ΔΠit+Δεit（10）
然而此时滞后被解释变量的一阶差分项△GAPi，t-1与差分误差项Δεit之间存在较强的相关性，这可能导致内生性问题。为了克服内生性，将用解释变量的滞后期（系统内部工具变量）作为上述差分方程（10）中相应变量的工具变量。但在上述差分过程中会导致部分样本信息的损失，同时在解释变量具有时间持续性的情况下，DIF-GMM的滞后工具变量与差分项内生变量之间的相关性较小，这将导致工具变量的有效性减弱，而DIF-GMM估计量易受弱工具变量的影响而产生有限样本偏误。
为了克服DIF-GMM方法的不足，Arellano和Bover（1995）[25]、Blundell和Bond（1998）[26]提出了SYS-GMM估计量。他们指出SYS-GMM估计量充分利用了差分方程和水平方程，同时还增加了差分变量滞后期作为水平方程中相应变量的工具。通常情况下系统广义矩估计（SYS-GMM）比差分广义矩估计（DIF-GMM）更有效，能更好地控制内生性。此外，根据表2模型2与模型3中DIF-GMM与SYS-GMM方法的Sargan检验伴随P值可知，本文中选取SYS-GMM方法优于DIF-GMM方法。一般情况下，两步法估计（Tow-step SYS-GMM）优于一步法估计（One-step SYS-GMM）。综上，本文宜采用两步系统广义矩估计。
（二）实证结果分析
1.政府卫生支出与城乡收入差距
模型3和模型4的估计结果在显著性和方向上并无二致，而后者意义更为丰富，因此我们主要以模型4为例进行分析。此外，报告混合最小二乘法（POLS）估计结果主要是用作对照分析。
检验工具变量整体有效性的检验统计量是Sragan统计量，另外需要检验随机扰动项εit是否存在序列相关，我们给出了差分转换方程（10）的一阶和二阶序列相关检验AR（1）、AR（2），我们的原假设是不存在序列相关，在原假设下经差分转换后的残差一定存在一阶序列相关，但如果不存在二阶序列相关则原假设成立①①由于差分方程的随机扰动项包括水平方程中随机扰动项的当期和滞后一期，因此，差分方程的残差项应该存在一阶但不存在高阶的自相关。。根据Sargan检验的P值大于08可知模型的工具变量选取有效。由AR（1）、AR（2）检验的伴随P值可知模型只存在一阶序列相关而不存在二阶序列相关，这说明SYS-GMM的估计结果有效。此外，模型整体显著性检验的wald检验P值表明模型整体非常显著。
根据模型4的SYS-GMM估计结果，人均卫生支出（PH）的系数在全国层面上通过了1%的显著性水平检验，且为正。说明政府卫生支出导致了城乡收入差距的扩大，这主要是由于中国存在较严重的政府卫生支出城市偏向所致（表3进行了定量证明）。具体地：在控制住其他变量的情况下，政府卫生支出上升1%，将导致城乡收入差距上升00616%。模型2、模型3及模型4中 DIF-GMM和SYS-GMM估计结果的人均卫生支出（PH）回归系数在显著性和方向上均一致。此外，在加入了不同解释变量（模型5、6、7中）的情况下估计结果仍显著为正，且系数大小接近，计量结果表现出很强的稳健性。 当引入交互项（模型4）EAS×lnPH和WEST×lnPH考察地区效应时，两者系数显示：西部地区的人均政府卫生支出显著地扩大了城乡收入差距，而东部地区虽然为正但不显著，这说明政府卫生支出对城乡收入差距的影响存在区域性差异。同时，西部地区的系数00386大于东部地区00060，表明西部地区政府卫生支出对城乡收入差距的扩大效应强于东部。原因是西部地区的政府卫生支出城市偏向比东部地区更严重（表3进行了定量证明）。
城市化水平（URBA）的系数显著为负，说明城市化水平的上升能有效地降低城乡收入差距。根据Todaro（1969）[27]的二元经济发展理论，农村劳动力向城镇转移的数量是预期收入差距的函数，只要存在预期城乡收入差距，劳动力就会不断流动。而劳动力的流动会通过要素价格均等化缩小城乡收入差距。因为随着农村劳动力流向城市，一方面，城市劳动力供给增加将加大城市劳动力市场竞争，降低城市劳动力工资;另一方面，农村剩余劳动力减少，劳动生产率和收入增加。
财政分权程度（FD）的系数在1%水平显著为负，且其绝对值最大，说明FD对缩小城乡收入差距的作用明显。因为财政分权度越大，地方政府的财政支出自主权越强，同时与中央政府相比，地方政府更接近自己的公众，更了解其所管辖区居民效用与需求。长远来看城乡收入差距的扩大不利于地方经济的发展与稳定，地方政府在拥有更多财政自主权的情况下将会增加财政支出中支持农业生产和事业的比例，以提高农村居民收入，降低城乡收入差距。
经济开放度（OPEN）显著地扩大了城乡收入差距，主要是因为随着中国经济开放度的提高，推动了中国制造业和与贸易相关的服务业的发展和国际直接投资（FDI）的上升，而相关的产业和FDI的流入主要集中在城镇，因此贸易的发展主要有利于提高城镇居民的收入。这将导致城乡居民收入差距的拉大。
人均GDP（PGDP）显著地缩小了城乡收入差距，失业率（UNEM）则显著地扩大了城乡收入差距，在模型1至模型4中其系数均在1%的水平上显著为负，保持了较好的一致性，也说明了结果的稳健性。两者对城乡收入差距的影响机制已有大量的研究予以说明，在此不再赘述。从城乡收入差距滞后一期（LGAP）的影响来看，城乡收入差距存在显著的正的持续特征，惯性特征显著，即前期的城乡收入差距会影响当期的城乡收入差距。
2.政府卫生支出城市偏向与城乡收入差距
对于政府卫生支出城市偏向，本文选取城市医生数与城乡医生总数之比作为其代理变量。此外，新农合资金的较大部分来自政府卫生支出，受益群体为农村居民，因此其在一定程度上代表了政府卫生支出农村偏向，本文将使用新农合人均筹资额衡量。
根据表3实证结果可知，在其他条件不变的情况下，尤其是控制了人均政府卫生支出（lnPH）后：（1）在全国层面上，政府卫生支出城市偏向（lnTEND）的系数在1%水平上显著为正，这说明政府卫生支出城市偏向越严重，城乡收入差距越大，这与本文的预期相符。（2）分地区来看，东部地区政府卫生支出城市偏向（EAST×lnTEND）的系数虽然不显著，但为正，至少说明东部地区的城市偏向扩大了城乡收入差距。同时，西部地区政府卫生支出城市偏向（WEST×lnTEND）显著地扩大了城乡收入差距，且其系数01029大于东部地区00795，这也证明了西部地区的政府卫生支出城市偏向比东部地区更严重。（3）在分别加入全国城市偏向（lnTEND）、东部城市偏向（EAST×lnTEND）和西部城市偏向（WEST×lnTEND）后，模型5、模型6和模型7中其他相关变量的估计值和显著性水平并未出现明显改变，这在很大程度上说明了本文计量结果具有较强的稳健性。
此外， 新农合人均筹资额（lnNCMS）对城乡收入差距并没有显著的影响（模型8），但其系数为负至少说明了随着新农合支出的上升，城乡收入差距是下降的。结果不显著有三个可能的原因：第一，新农合的筹资水平低，不足以影响农村居民的健康状况从而影响城乡收入差距。第二，新农合在资金有限的情况下基本目标是减轻大病重病患者的经济风险，由于患者人数少，对群体健康水平没有产生影响（李华、俞卫，2013）。[28]第三，新农合实施以后，医院财务状况显著改善，医疗设备更新加快，诊疗手段不断增加，但医疗服务种类和数量的增加对疾病治疗和健康改善是否有明显的效果并不确定，从而使得新农合对缩小城乡收入差距的效果可能并不显著。
五、结论及政策建议
本文基于中国31个省份的面板数据分析了政府卫生投入及其城市偏向和城乡收入差距的关系，在考虑了内生性问题后，研究结果显示：政府卫生支出城市偏向的存在，使得政府卫生支出在全国层面上显著地导致了城乡收入差距的扩大，当引入交互项考察地区效应时发现，以上结论依然稳健，且由于西部地区的政府卫生支出城市偏向强于东部，导致西部地区政府卫生支出对城乡收入差距的扩大效应强于东部。我们还发现，新农合人均筹资额对城乡收入差距的影响系数为负，说明随着新农合支出上升，城乡收入差距是下降的，但其影响并不显著（模型8）。其主要原因可能是新农合人均筹资额太低。
从本文的研究结果出发，我们提出了两方面的政策建议：
一是统筹城乡发展，改变政府卫生支出城市偏向的现状，实现公共卫生服务在城乡间的均等化。根据实证分析可知，政府卫生支出城市偏向在全国层面上都是存在的，且西部地区的政府卫生支出城市偏向更为严重，西部地区农村地区的政府卫生支出严重不足。因此，应提高农村地区的政府卫生支出，尤其是西部农村地区，逐步缩小城乡间政府卫生支出差距，从而缩小城乡收入差距。此外，在加大农村地区政府卫生支出比例（相对于城市）的同时，要进一步增加政府卫生支出预算。因为在中国卫生总费用中，存在个人负担比例过高的问题，农村地区个人负担的卫生支出比例过高会引起农村居民的实际收入水平进一步下降，从而加剧城乡间的收入差距。因此，在政府卫生支出向农村有所倾斜的同时应加大政府卫生支出预算。 二是提高新农合筹资水平，缩小城乡收入差距。虽然自2003年新农合实施以来，在一定程度上缓解了农村居民“看病难、看病贵”的问题，但由于人均筹资额还很低，导致新农合对提高农村居民收入和健康水平的效果并不明显。因此应尽快提高新农合人均筹资水平，加快完善新农合步伐。此外，根据本文研究发现新农合水平的上升有助于缩小城乡收入差距，因此，应提高新农合人均筹资水平从而改善农村居民健康水平，缩小城乡收入差距。
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Urban Bias of Public Health Expenditure and Urban-Rural Income Inequality
- Theoretical Analysis and Econometric Test
LIU Lvji，LI Qiao
（Southwest University of Political Science and Law， School of Economics， Chongqing， 401120， China）
Abstract：
This paper using static panel and dynamic panel model analyzes the relationship of public health expenditure， urban bias and urban-rural income gap， empirical results show that： firstly， public health expenditure significantly leads to the expansion of urban-rural income gap on the national level， because the government health expenditures urban bias exists. Secondly， we find that the bias of western region is stronger than the east， so compared with eastern region， the public health expenditure of western region has a stronger effect on the gap. In addition， the effect of NCMS on narrowing the urban-rural income gap is not significant. Finally， some policy recommendations are put forward.
Key words：
public health expenditure; urban Bias; health human capital; urban-rural income inequality; the system GMM
责任编辑：萧敏娜