建立模型與數據
居民依據健康狀況及支付能力決定個人醫療支出，因此影響健康狀況的因素也是居民醫療支出的解釋變數，趙忠(XX) [3]，封進、秦蓓(XX) [1]根據grossman(1972)模型估計了我國居民的健康需求方程，主要是居民收人、年齡、醫療服務價格、教育等因素的函式，在本文中，使用的是居民平均醫療支出數據就個體農民來說，醫療支出的差異可以理解為健康水平的不同，就群體而言，如果假定一個地區農村居民的健康水平相似，患病機率相同，則農民醫療支出差異更多地表現了居民收人的影響。本文主要考慮是1990年代以來我國醫療服務價格迅速增長直接導致了農民“看病貴”及“看病難”問題，在自費醫療情況下，醫療服務價格影響了農民的醫療支付能力。為此，農民的醫療支出方程設定為:
m=α1+α2income+α3p+α4d+α5t+ε
其中，m表示農村居民的人均醫療支出; income表示農民人均純收入p;為各地區醫療服務價格水平;d、t分別表示地區和時間虛擬變數; ε為誤差項。
考慮到我國的家庭預算資料中的居民醫療支出數據始於1993年，本文變數考察時段為1993-XX年，選用全國除重慶、西藏外92個省(市、區)的面板數據，總計384個觀察值。數據主要來源於相關年份的《中國統計年鑑》，農民醫療支出數據採用的是家庭預算資料中八大類商品的醫療保健支出數，醫療服務價格根據各地區居民消費價格分類指數中的醫療保健價格指數，本文對統計數據進行了處理，以1993年為基準測算，因此，這裡醫療服務價格水平更多地反映了各地區醫療服務價格上漲的變動趨勢。
結果與討論
表2農村居民醫療支出的固定效應與隨機效應模型
項目 全體樣本 高收入地區 低收入地區
模型1 模型2 模型3 模型4 模型5 模型6
固定效應 隨機效應 固定效應 隨機效應 固定效應 隨機效應
常數項 —130.89 —85.55*** —284.38 —144.93 35.74 —10.54
（19.05）*** （15.9） （45.13）*** （32.93）*** （18.67）* （12.99）
農村居民 0.071 0.055*** 0.097 0.057 0.02 0.037
純收入 （0.004）*** (0.003) (0.012)*** (0.006)*** (0.007)** (0.004)***
醫療服務 0.431 0.354** 0.689 0.631 —0.041 0.087
價格水平（0.123）*** （0.108） （0.26）** （0.287）** （0.085） （0.075）
調整r2 0.91 0.583 0.886 0.770 0.893 0.241
f值 75.89 243.87 43.03*** 107.44*** 61.98*** 37.08***
hausman
檢驗值 30.72*** 10.5*** 10.74***
觀察值n 348 120 228
注:括弧中的數字為標準差，**表示t檢驗值在5%的水平上顯著，***表示t檢驗值在1%的水平上顯著。
表2顯示了農民醫療支出方程的雙向固定效應及隨機效應估計，hausman檢驗值拒絕了隨機效應，根據模型工:()1農民純收人係數估計值，即醫療支出邊際消費傾向為7.1%，係數符號為正，表明目前我國農村居民在完全失去醫療保障的情況下，其收人直接影響了醫療支出，這與現實中農民無錢不看病的情況基本相符。(2)醫療服務價格的係數估計值，即農村醫療服務價格的邊際影響高達43.1%，且符號為正，表胡109年代以來我國醫療服務價格水平的上漲，不僅抑制了農村居民低收人者的醫療消費需求，也直接導致了農村居民醫療支出的大幅度增長，這裡，醫療服務價格數據明顯低於衛生部門綜合醫療門診及住院費用，因而可能會高估價格的邊際影響，但並不影響本文的分析結論。
模型ⅲ至ⅳ是高收人及低收入地區農民醫療支出的雙向固定與隨機效應估計，醫療服務不同於一般的商品，病人的專業知識有限，醫療服務消費相對缺乏彈性，因此醫療服務價格上漲對不同收人水平的農民來說其影響不同。在自費醫療體制下，高收人農民出於對健康的剛性需求，價格上漲可能導致較高的醫療支出;而對低收人農民來說，較高的醫療服務價格直接限制了支付能力，其實際醫療支出可能低於理想的醫療需求。本文把北京、上海、天津、河北、遼寧、山東、江蘇、浙江、福建、廣東十省市作為高