中国居民卫生医疗需求行为研究，本文主要内容关键词为：中国论文,居民论文,需求论文,卫生论文,医疗论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
近年来，国内卫生医疗领域的矛盾日益显现，已经成为影响社会发展的不和谐因素。它不仅影响到国民的健康，也带来了诸如贫困、公众不满情绪增加、群体间关系失衡等一系列社会问题，长此以往，不仅影响经济发展，而且会危及社会的稳定以及公众对改革的支持程度。
众所周知，20世纪80年代以前，中国在卫生医疗服务领域取得的成就曾令人称羡。然而，为何近二十年来其表现愈发差强人意了呢？世界银行（2005）认为，一个重要原因在于：需要卫生医疗服务的人们在需要时并没有得到相应的服务。据调查（中国卫生部，2004），2003年50％的受访者称他们在过去两周内曾经患病但没去看病，而1993年该数字仅为36％；住院病人中，大约有一半的人没有遵医嘱继续住院治疗，而选择了出院。“看病难”、“看病贵”问题日益引发全民关注，成为医疗卫生领域亟须解决的首要问题（中国卫生部，2006）。
中国人就医行为的特点之一是，认为大型医疗机构拥有较先进的设备和完善的服务，不论疾病是否严重，大多愿意前往大医院就诊。事实上，若病症并不严重，一般在基层医疗机构就可接受适当的照护和治疗。目前，中国卫生部门希望通过双向转诊制度，促使民众“小病到社区、大病到医院”，实现分级医疗的目的，借此减少大型医疗院所的门诊量。但从实际情况上看，效果并不明显。
中共十七大已提出“病有所医”的民生建设发展方向，卫生部门也准备在2008年适时推出医疗改革方案，解决中国“看病难”、“看病贵”问题已经刻不容缓。我们认为，政策制定者的当务之急，是寻求一条有效提供卫生医疗服务、扩大居民卫生医疗需求的路径，沿此路径，才能有效提高相关政策的实施效果。这对完善中国卫生医疗体制，特别是保证城乡地区居民享有均等化公共服务，从而推动社会主义和谐社会和新农村建设具有重要意义。
国际上对居民卫生医疗需求行为的研究属于卫生经济学的内容，为了分析个人在获取卫生医疗服务时的行为选择，国外文献遵循的一条基本研究范式是：从微观个人效用理论出发，通过建立个人卫生医疗需求模型，利用参数估计的方法获得经验证据。这种研究范式的意义在于：一是从效用理论出发说明个人就医的行为选择过程；二是把个人就医行为选择模型化；三是从定量层面，探讨影响个人就医行为的不同因素以及个人就医行为和这些因素之间的数量关系；四是为研究个人就医行为的实证分析奠定微观经济基础。根据上述背景，本文将利用国际上主流的卫生经济学理论和方法，研究以下现实问题：（1）影响和制约中国居民卫生医疗行为的主要因素有哪些？（2）这些因素如何影响和制约中国城乡居民对卫生医疗需求的行为选择，它们的影响程度分别有多大？我们将从微观个人效用理论出发，引入卫生医疗需求行为模型，利用经验分析结论，回答上述问题。
二、文献回顾
Arrow（1963）对卫生医疗特点的分析奠定了卫生医疗需求理论的基础。早期的卫生医疗需求模型源于效用最大化假设下的简单平衡方程，Acton（1975）、Christianson（1976）和Grossman（1972）通过在需求方程中引入时间和人口变量对模型进行了边际改善。但是，这些模型并没有注意到卫生医疗质量的重要性，直到Heller（1982）和Akin（1986）及其他研究者利用发展中国家的数据，研究了卫生医疗影响因素的非连续性选择方程，卫生医疗质量对于需求的意义才得到经济学家的重视。第一个完整的现代卫生医疗需求模型由Gertler et al.（1987）提出，Gertler et al.（1990）对其进行了一般化。Bitran et al.（1993）对有关发展中国家卫生医疗需求的研究进行了梳理。此后，经济学家一方面不断丰富该模型的理论内涵，另一方面利用该模型取得了大量经验分析结论。
对卫生医疗需求模型估计方法的讨论，是一个非常重要的问题。最初的研究使用MNL（multinomial logit model）对需求建模，再进行估计。但MNL需要满足IIA条件（independence of irrelevant alternatives），即患者每次治疗时对卫生医疗服务的选择是唯一的。如果个人需求模型并不遵循IIA条件，MNL估计将使得参数估计量产生严重的不一致性。为解决该问题，McFadden（1986）提出，如果个人需求模型并不遵循IIA条件，需求函数可采取NMNL（nested MNL）形式。
有关卫生医疗需求行为的重要实证研究文献包括Akin et al.（1981）、Akin（1986）、Gertler，Locay and Sanderson（1987）、Mwabu（1993）、Ching（1995）、Gupta and Dasgupta（2002）等。这些研究发现，等候时间、就医距离、患者年龄、受教育程度、性别、就医成本、疾病严重程度等，在特定的地区对个人卫生医疗需求行为的影响都非常显著。
利用卫生医疗需求行为模型研究中国居民就医行为的实证分析成果主要有二项：一是台湾刘彩卿、吴佩璟（2001）利用台北地区小儿科病患的问卷调查资料进行的实证分析，实证模型采用MNL，他们发现病儿健康状况越差或是疾病严重程度越高，就医层级越高；资金成本和就医距离越高或越远，越不会去看病。二是Chen and Liu（2001）利用1989年中国卫生服务调查的数据进行的实证分析，他们发现，大多数的人口统计变量对民众选择中西医的行为并无影响，即便是当个人罹患严重疾病，亦未曾表现出对西医的明显偏好，因此中医门诊量的下降，很有可能起因于非有效的管理。
中国大陆地区很少有利用该模型的成果。运用一般统计方法的研究较多，较有代表性的是中国卫生部（1999，2004）利用中国第二次、第三次卫生服务调查数据，分析了影响城乡门诊就诊概率和费用、就诊单位选择概率的因素，发现城市和农村既有共同的影响因素，如健康状况和经济收入等，又有其各自的特点，城市地区医疗保险制度的作用比较突出，而农村地区就业状况、就诊距离（即卫生服务的可及性）和文化程度的影响比较显著。
三、卫生医疗需求行为模型
1.模型的假设与个人卫生医疗需求行为模型①
本文首先做出以下假设。假设1：当个人发生疾病时，他（她）将向卫生医疗机构寻求治疗服务或进行自我治疗；假设2：患者（或其亲属）根据效用最大化原则选择不同卫生医疗提供者进行治疗；假设3：个人效用取决于健康和私人物品② 而不是卫生医疗服务本身；假设4：个人消费卫生医疗服务的收益是改善健康，其成本的降低能够增加私人物品的消费。在上述假设基础上，利用价格和收入信息，个人将选择对其产生最大效用的医疗服务提供者。
在Gertler et al.（1987）、Gertler et al.（1990）、Mwabu et al.（1993）等构造的卫生医疗模型基础上，我们能够给出满足假设1—4的个人的间接效用函数
，它表明了个人的卫生医疗需求行为机制：
其中，
是个体i的一组可观测的个人特征向量，例如疾病严重程度、年龄、婚姻、职业、健康状况和文化程度等；
是个体i在选择医疗机构j时卫生医疗服务者表现的特征向量，例如药品临床疗效、医疗器械功效和医务人员所受的训练情况等；
是个人收入特征向量；
是个人i在卫生机构j接受医疗卫生服务时支付的价格；
是个人消费私人物品时支付的价格。式（1）表明了个人i在收入水平、卫生医疗价格、私人物品价格、个人禀赋和卫生医疗特征等约束下，能够从治疗中获得的最大效用。为了便于实证分析，我们将私人物品价格标准化为1，然后对效用函数（1）进行随机处理得到如下的计量模型：
其中，
是个人i在接受卫生提供者j治疗时显现的特质变量（attribute）的对数形式，包括、等，它不仅随j变化，有时对于不同的患者i也会不同；
是个人i的特征向量的对数形式，包括、等，它不会随j的变化而变化；α′和β′是估计参数。
如果患者i选择j进行治疗，则j在全部J个选项中产生的效用最大，于是患者i选择j的概率可表示为：
由于不因j的不同而不同，所以不影响选择的概率。如要将个人特征变量置入模型中探讨，则必须对该变量加以修改。一种常用的方法是设置一组代表不同层级的虚拟变量，与个人特征变量相乘后代入模型中，这组变量会在不同层级中变化，我们因而得以对其进行讨论。
2.估计方法
根据最大似然法，通过对（5）式的似然值最大化可以求得模型参数（α′和β′）的解：③
（6）
其中，L是概率函数的对数形式，如果个人i选择卫生医疗提供者j，那么为1，否则为0。
α′和β′的估计值说明了社会经济因素和卫生医疗提供者因素在个人选择不同卫生医疗提供者时产生的边际效应，据此我们可以运用MNL模型来估计方程（6）的参数。由于不能提前获知病人最大化效用下的正确选择，我们假设个人的卫生医疗决策是相互独立的，患者每次治疗时对卫生医疗服务的选择是唯一的，这意味着患者获得的治疗效果是相互独立和不相关的。④ 参数估计的结果有助于政策制定者对卫生医疗服务管理做出决策。
四、经验分析
（一）数据来源
数据来源于2005年我们⑤ 对中国东北部、中部和西部A、B、C 3个省份6个样本地区的家庭健康问卷调查以及地区卫生资源调查。⑥ 总地来看，各样本地区人口密度均高于全国平均水平，农业人口占这些地区人口的比重较高，地区经济发展水平较低。除A省样本地区外，其他两省样本地区人均GDP都低于全国平均水平。此外，B省样本地区的人均财政收入低于全国平均水平。
1.家庭健康问卷调查
家庭健康问卷调查的对象是样本区内的常住人口。我们采用多阶段分层整群随机抽样法，在3个省份中共抽取6个样本地区（市、区）。每个样本地区（市、区）抽取2个样本乡镇（街道），共抽取12个乡镇（街道）。每个乡镇（街道）抽取2个行政村（居委会），总共抽取24个村（居委会）。在每个样本村（居委会）中随机抽取200户，总共抽取4800户。
发放调查问卷4800份，收回有效问卷4720份。家庭健康问卷调查采用入户询问的方法收集信息。以2000年第五次人口普查的数据为基础，我们对调查资料进行一致性检验：抽样数据玛叶指数为5.52，拟合度检验值为1.83，DELTA不相似系数为0.069，Gini集中比为0.053，这些表明原始数据质量可靠，抽样具有一定代表性。
调查内容包括：家庭成员人口社会学特征、家庭经济状况、居住条件、家庭成员的医疗保障等；调查前两周内就诊情况、患者未就诊的原因、采取自我医疗的情况、调查前一年内住院情况及应住院未住院的原因、患者对卫生服务的反应等。
样本包括4720户家庭共15603人。患者疾病与治疗的相关数据由12879个最近一年内（或正在）经历了某种疾病的个人提供。对于个人的临床治疗，我们最多收集他（她）所进行的前四种治疗方案的信息。此外，我们在经验研究中所使用的数据只包括9625个15岁以上被调查者的信息，这是因为我们的研究是针对“某一时期成年人口的卫生医疗需求”。
2.地区卫生资源调查
地区卫生资源调查的对象是样本区内的所有具有现代意义的卫生医疗机构。调查涉及的卫生医疗机构总共有186家，其中包括156家政府拨款的卫生医疗机构（医院46家、乡镇卫生院90家、妇幼保健院8家、疾病预防控制机构12家），30家私人医疗机构。调查数据主要来源于样本地区卫生行政部门和相关医疗机构的统计资料。
调查内容包括：样本地区卫生资源分布的基本情况（卫生机构、人力资源、床位资源、卫生经费等配置情况）、基层卫生组织情况、卫生机构提供医疗服务的情况（患者与卫生机构的距离、患者在医疗机构的平均等待时间、设施能否正常运行、门诊和住院价格、药品的可获得性等）。
应该指出的是，从患者的角度看，有关卫生医疗机构的数据是外生的。这意味着，个人对治疗的选择仅与他们可获得的卫生医疗服务相关，而不与他们实际利用的服务相关。因此，计算时能够避免卫生医疗机构变量内生性的问题（Mwabu et al.,1993）。
（二）定义变量
由于城市和农村地区居民的卫生医疗需求行为具有一定的差异，我们对它们分别进行回归分析并在变量设置上做相应的调整。
城市居民首次选择的治疗方式包括社区卫生服务中心、县（区）级医院、市级以上医院、私人卫生医疗机构和自我治疗。自我治疗方式指个人在市场购买药品或者利用传统治疗方法，⑦ 自我治疗方式在研究中被设计为对照组。城市地区回归分析的被解释变量就是包含这五项选择的变量（表1）。农村地区回归分析的被解释变量也包含五项选择（表1），不同的是，乡镇卫生院替换了社区卫生服务中心，而自我治疗方式仍然为对照组。
表1 主要变量的描述性统计
注：（1）城市地区的被解释变量包括社区卫生服务中心，农村地区的被解释变量包括乡镇卫生院；（2）城市居民就业分为公务员、教师、工人、职员、学生及其他，农村居民就业分为在外务工、教师、乡镇企业及其他；（3）城市地区家庭人均年收入分为5千元以下、5千元—8千元、8千元—1.6万元和1.6万元以上，农村地区家庭人均年收入分为1千元以下、1千元—5千元、5千元—1万元和1万元以上；（4）城市地区的医疗保险包括基本医保和商业保险，农村地区的医疗保险包括新型农村合作医疗和商业保险。
解释变量由两组变量组成（表1）。第一组：个人特征变量，包括性别、年龄、婚姻情况、受教育水平、职业情况、家庭人均年收入水平、医疗保险、健康状况、所在地区。它们是模型的外生变量，不会因个人选择的不同而发生改变。第二组：卫生医疗提供者特质变量，包括卫生医疗可及性、卫生医疗可得性、卫生人员情况、卫生费用、卫生满意度等。针对城乡差异，我们在个人特征变量的设定中，对职业情况、家庭人均年收入、医疗保险三类变量都做了相应的调整。变量的描述性统计参见表1。
（三）参数估计及结论
表2和表3是利用MNL方法分别对城市、农村地区居民卫生医疗需求行为进行参数估计的结果。考虑到个人特征和供方特征对个人就诊选择概率的交互影响，我们设计模型（1）和模型（2）对参数进行两次MNL回归，模型（1）只包括个人特征变量，模型（2）不仅包括个人特征变量，还包含卫生医疗提供者特质变量。模型（1）和模型（2）的参数假设检验均符合IIA条件，参数估计保证了一致性，LR TEST表明模型设定是显著的。
表2 城市居民选择就诊机构的参数估计（对照组＝自我治疗）
注：*、**、***分别代表10％、5％、1％的显著性水平（以下表3同）。
表3
农村居民选择就诊机构的参数估计（对照组＝自我治疗）
1.影响城市地区居民卫生医疗需求行为的个人特征MNL分析
如果仅考察个人特征对居民卫生医疗需求的影响（表2中的参数估计（1）），我们发现，青年患者（25—34岁）选择市级以上医院的概率较小，这主要因为他们年轻身体比较健康；中老年患者（55—64岁）选择社区卫生服务中心的概率显著高于年轻患者，而且随着年龄的增大这种趋势愈发明显。这和我们前面利用Grossman（1972）理论得出的预期结论是一致的。有趣的是，中年患者（45—54岁）选择社区卫生服务中心的概率反而显著较小，可能的解释是这个年龄层的人主要是工作人群，他们可能大部分都有医疗保险，或者由于工作时间的限制，一般选择正规的大医院，而中老年人群（55—64岁）一般处于半退休状态，他们关注自己的健康，选择经常光顾社区卫生服务中心。
虽然结果显示女性选择到卫生医疗机构就诊的概率大于男性，但是系数缺乏统计显著性。⑧类似的是，比较未婚、已婚和离婚者的卫生医疗行为，我们也没有发现显著的差异。
学历越高，选择去县（区）级以上医院接受治疗而不进行自我治疗的概率越大，而选择去社区卫生服务中心和私人机构接受治疗的概率越小。统计上表现出显著性的是，受过高中教育的患者选择县（区）级和市级以上医院的系数（正系数）、受到大专以上教育的患者选择市级以上医院的系数（正系数）、选择私人机构的系数（负系数），这些说明，具有大专学历的患者更偏好到高层次医院，而对私人机构的偏好最小。
不同职业对个人医疗需求的影响虽然迥异，但具有统计显著性的仅有公务员选择市级以上医院的系数（正系数）、选择私人机构的系数（负系数）以及学生选择社区卫生服务中心的系数（正系数）。对此的合理解释是：公务员享受公费医疗的定点单位多为市级以上的高等级医院，而学生（样本中主要为大学生）一般都到学校社区医院就诊。
收入水平越高，选择高等级医院的概率越大，选择私人医院和社区卫生服务中心的概率越小。8000—16000元和16000元以上两个收入组选择市级以上医院的系数表现出了很高的显著性。值得注意的是，16000元收入组选择社区卫生服务中心的系数显著为负，这表明高收入阶层对低层次的卫生医疗服务的需求非常有限。有趣的是，恩格尔系数越大的患者，他们对市级以上医院或者私人机构的需求越强，一个可能的解释是，贫困居民只有在患有严重疾病或慢性疾病的情况下才会去看病，所以他们会更多地选择高质量的高等级医院或私人机构进行治疗。⑨ 这是一种典型的卫生规避现象。
有医疗保险的患者，选择市级以上卫生医疗机构就诊的概率明显高于无保险者，具有基本医疗保险和商业保险的患者选择市级以上医院的概率分别比没有保险的患者高出61％和70％。如我们所预计的，患有慢性疾病的患者因为对医疗条件的要求高更多地选择高等级医院就诊。另外，我们的研究结果表明，个人选择医疗机构就诊的概率不存在显著的地区差异。
2.影响城市地区居民卫生医疗需求行为的个人特征和卫生医疗提供者特质的MNL分析
居民对就诊机构的选择，不仅基于其健康和购买力等自身因素的考虑，也会比较选择不同就诊机构的预期成本和预期收益。因此，我们将影响个人就医行为的卫生医疗提供者的特质变量引入到模型（1）中，得到模型（2）（表2中的参数估计（2））。虽然个人特征变量的参数估计有一定变化，但结论和参数估计（1）基本一致。值得注意的是，基本医疗保险和商业保险系数在加入了卫生医疗提供者特质变量后，虽然仍然保持正值，且有显著性，但系数从0.61和0.7下降到了0.1和0.18，这说明医疗保险和卫生提供者对个人选择的交互影响非常大。
卫生医疗可得性对个人就诊机构的选择具有显著的影响。具体来说，患者更愿意选择常用处方药类别数更多、预防保健项目数更多以及万元以上设备台数更多的医疗机构。值得注意的是，每千人拥有床位的系数为负，对此结果的解释是：该变量不同于其他卫生医疗可得性变量，它是个相对数。在人口密集的城市或地区，医疗机构的这个指标要明显低于人口不集中的城市或地区，而人们看病更多地集中于床位数相对不足的大医院。
在卫生人员方面，城市居民更愿意选择具备更高医疗水平的就诊机构，这表现为高级职称比例和中级职称比例有显著的正系数。门诊费用与住院费用是患者选择的重要标志，它们的系数为负且具有统计上的显著性。
另外，就诊距离和至就诊地时间与就诊机构的选择负相关，这表明提供者可及性越差，患者越不愿意选择该提供者。但该结果在统计上并不显著。有趣的是，等待时间与就诊机构的选择正相关，但统计上也不显著。等待时间作为病人治疗的成本，应该与其需求负相关，合理的解释是：城市地区高质量的卫生资源过于集中在有限的卫生医疗机构，人们对大医院的偏好使得等待时间越长的医院患者越多；此外，医疗保险的合作单位往往集中于有限的公办卫生医疗机构，这也加大了等待时间。
3.影响农村地区居民卫生医疗需求行为的个人特征的MNL分析
如果仅考察个人特征对农村居民卫生医疗需求行为的影响（表3的参数估计（1）），年龄、教育、收入、职业、医疗保险、健康状况仍然是决定患者选择的重要变量，但是与城市地区相比，我们也发现这些因素在农村地区的一些新的特征。
控制其他解释变量后，老年患者选择到级别较高医疗机构就诊的概率比较低，这表明农村老年人口就医不足现象比较严重。在外务工人员（即农民工）就医不足也很明显，相对而言，到私人机构（主要是私人诊所）就诊的可能性最大，而到高等级医院就诊的概率非常低。相对于其他卫生医疗机构，低收入家庭更多地选择私人机构，而收入高的家庭选择县及县以上医疗机构的概率明显高于低收入家庭。从家庭支出结构看，恩格尔系数高的家庭选择私人机构的概率大于高等级医院，这和城市地区的情况明显不同。一个可能的解释是，农村地区个人健康的影子价格很低，从而患者对健康资本的需求程度远远低于城市，而农村居民到高等级医院治疗的成本又比城市患者高（距离成本、交通成本等），因此，农村贫困患者面对可能的高额医疗开支，他们选择不去高等级医院就医，而更愿意选择低层次、低成本的医疗服务。患有慢性病的患者选择县及县以上医院就诊的概率明显高于到乡镇卫生院就诊的概率。享有合作医疗的患者可以更多地选择到乡镇卫生院和县及县以上医院就诊。
4.影响农村地区居民卫生医疗需求的个人特征和卫生医疗提供者特质的MNL分析
同城市地区类似，如果把影响农村居民卫生医疗需求的卫生医疗提供者特质变量引入到模型（1）中成为模型（2）（表3的参数估计（2）），那么对个人特征变量的参数估计将发生一定变化，但基本结论和表3中参数估计（1）是一致的，只是系数估计值和显著性发生了变化。卫生医疗提供者特质变量中，可及性的结论和城市地区相反，距离越远，患者选择某类机构的概率越大。一个可能的解释是，目前农村居民居住较为分散，当地的医疗机构条件较为简陋，农村居民愿意花费更多的交通时间去较为正规的医疗机构就诊，获取较高质量的医疗服务。可得性变量中，万元以上设备台数和处方药类别数两者的系数为负，这说明农村居民虽然追求较高质量的医疗服务，但是他们由于收入或者医保的限制，选择高等级医院的概率较小。卫生人员变量中，中级职称医技人员是患者进行选择的重要因素，该类人员在某类卫生医疗机构中的比例越高，农村患者选其就诊的概率越大；与城市地区一致，医疗卫生费用仍是制约患者选择的重要因素，等待时间的系数不显著。
（四）卫生医疗需求弹性分析
1.城市地区卫生医疗需求弹性分析
表4上半部分对社区卫生服务中心、县（区）级医院、市级以上医院、私人卫生医疗机构以及自我治疗五种方式的卫生医疗需求弹性进行比较，该弹性表明随着卫生医疗的价格、可及性、可得性以及收入的变化，个人对不同卫生医疗需求表现出的敏感度。
从自身价格弹性分析，市级以上医院的价格弹性最低，患者在市级以上医院平均治疗费用增长10％，个人需求数量仅减少3％左右；社区卫生服务中心相对富有弹性，当医疗费用增长10％，对社区卫生服务中心的需求减少20％；而私人机构在费用上涨10％后需求将会减少15％。从交叉价格弹性分析，当社区卫生服务中心的治疗费用上涨时，人们依次转向选择自我治疗（1.5）、市级以上医院（0.98）、私人卫生医疗机构（0.55）和县（区）级医院（0.21）；而当市级以上医院费用上涨时，选择自我治疗方式的需求大幅提高（2.01），对县（区）级医院和私人卫生医疗机构的需求几乎不受影响（分别是0.01与0.05）。
社区卫生服务中心的自身就诊距离弹性最大（－1.2），市级以上医院最小（－0.1），可及性是患者选择社区卫生服务中心就诊的决定性因素。当社区卫生服务中心的距离增加10％时，人们对市级以上医院的需求将增加9％，而放弃到医疗机构治疗的人群将增加11％。
当市级以上医院千人床位数增加时，人们对它的需求下降而对自我治疗的需求增加了，这印证了前面参数估计的结论，稀缺资源引起超额需求，而有效供给反而导致需求不足。
卫生医疗需求的收入弹性对于市级以上医院来说是最高的，家庭收入提高10％，对市级以上医院的需求将增加15％左右。值得注意的是，收入增加对个人选择私人机构的影响非常小，收入提高1％，需求仅增加0.1％。同时，随着收入提高个人选择自我治疗的概率将下降。
2.农村地区卫生医疗需求弹性分析
表4下半部分对乡镇卫生院、县（区）级医院、市级以上医院、私人卫生医疗机构，以及自我治疗五种方式的卫生医疗需求弹性进行了比较。
从自身价格弹性分析，私人卫生医疗机构的弹性最低，患者在私人机构平均治疗费用增长10％，个人需求数量减少4％左右；县（区）级医院相对最富有弹性，当医疗费用增长10％，对县（区）级医院的需求减少20％；而市级以上医院和乡镇卫生院在费用上涨10％后需求均将减少10％。
从交叉价格弹性分析，乡镇卫生院的治疗费用上涨，将促使人们依次转向选择自我治疗（1.25）、私人卫生医疗机构（1.23）、市级以上医院（0.88）和县（区）级医院（0.69）；而市级以上医院费用上涨，将促使选择自我治疗方式的需求大幅提高（2.35），对私人机构和乡镇卫生院的需求均增加相同比例（0.85），对县（区）级医院的需求几乎不受影响（0.05）。值得注意的是，私人卫生机构的自身价格弹性远小于交叉价格弹性，这说明政府拨款卫生机构的价格变化对于农村地区居民选择私人机构的影响非常大。
除乡镇卫生院外（－1.1），距离对个人选择卫生医疗机构的影响很小，但如果乡镇卫生院相对于患者的最近就诊距离增加，个人选择其他卫生机构或者自我治疗的概率将会大幅提高。
当市级以上医院千人床位数增加时，人们对它的需求增加并且减少了对其他医疗机构的需求，这和城市地区的弹性估计是相反的。
卫生医疗需求的收入弹性对于自我治疗来说很高，家庭收入提高10％将使患者对自我治疗的需求减少12％左右。值得注意的是，收入提高10％，个人对乡镇卫生院和私人机构的需求分别减少10.3％和4.5％，而对县（区）级医院和市级以上医院的需求却增加15％和38.1％，收入对农村地区居民选择高等级医疗机构非常重要。
五、结论和建议
（一）结论
人们的医疗行为是一系列主观和客观因素交互影响的结果。居民对卫生医疗服务的需求取决于对治疗的机会成本（包括支付能力、价格水平、时间、服务态度等）以及替代方法的权衡。在综合考虑个人特征变量、卫生医疗机构特质变量以及需求弹性后，我们发现：
1.卫生规避现象在城市地区更加普遍，一个典型的例子是，恩格尔系数越高的家庭选择高等级公办卫生医疗机构的概率越大。
2.公办卫生机构的床位数对城市居民的卫生医疗需求影响甚大。患者对高等级公办卫生医疗机构的床位表现出明显的超额需求，而低等级医院的床位却存在一定的闲置。
3.在农村地区，患者对公办卫生机构中的医疗设备和处方药存在明显的超额需求，对其他卫生医疗可得性变量则缺乏敏感性。
4.在城市地区，当影响需求的条件发生变化时，反应最敏感的是对自我治疗的需求。如果公共卫生医疗机构的治疗成本提高，人们将更多地选择自我治疗而不是到私人机构治疗，即使私人机构的治疗成本更低。
5.在农村地区，当影响需求的条件发生变化时，反应最敏感的是对私人机构的需求。如果公办卫生医疗机构的治疗成本提高，人们将会在自我治疗和到私人机构治疗间进行权衡；如果私人机构的治疗成本更低，他们会选择到私人机构治疗。
6.目前，卫生医疗费用是影响居民需求行为的一个决定性因素。提高居民收入、增加医疗保障、降低个人实际医疗成本的公共政策，能够有效地改善城乡地区就医不足的现象，但这种改善并不针对所有类别的医疗机构，对低级别公办医院和私人医疗机构的需求反而会降低。
（二）政策建议
1.为了消除城乡卫生改革“瓶颈”，实现“健康”目标，应建立统一协调的公共政策体系。政府职能部门应根据自身目标，制订相应的公共政策，提高政策的传导效率，以优化政策效果，实现健康目标。这些政策不仅包括卫生系统内部的各项政策，也应包括卫生系统外，但通过各种机制进入卫生系统内部，并最终影响社会卫生医疗需求状况的公共政策。
2.与卫生医疗服务提供相关的各项公共政策的制定，应充分考虑对个人卫生医疗需求的影响。政府提供的卫生医疗服务，如果以满足个人需求为目标，必须考虑到不同政策改善卫生医疗可及性和可得性的效果。从目前来看，卫生医疗费用是影响居民需求的一个决定性因素，卫生医疗费用政策实施不当，将会抵消其他公共政策的效果，从而降低政府卫生服务提供的有效性。
本文入选为第六届中国青年经济学者论坛和第六届中国经济学年会的会议论文。两次会议上很多同仁对本文提出了宝贵的修改意见，在此表示感谢。作者特别感谢匿名审稿人的有益评论和建议。
注释：
① 因篇幅所限，我们简化了模型的具体推导，有兴趣的读者可向作者索取。
② 这是指除了卫生医疗服务以外的其他物品，见Grossman（1972）。
③ 我们通过矩阵语言程序Matlab来实现相关的模型估计过程。
④ 该假设成立的条件是样本遵循IIA，这使参数估计能够保证一致性。因篇幅所限，我们省略了相关的检验过程，有兴趣的读者可向作者索取。
⑤ 三次调研获得了世界银行课题“社会普遍服务体系”的资助，同时得到了A、B、C三省人民政府和相关卫生、财政、社会保障、公安部门的大力支持。因涉及有关部门的内部数据，这里隐去省份名称，特此说明。
⑥ 因篇幅所限，对调查问卷内容感兴趣的读者可与我们联系。
⑦ 我们没有把传统治疗作为另外的治疗选择，原因是无法对传统治疗和现代治疗进行质量和价格的比较。
⑧ 为了分析个人就医行为的性别差异。我们按男女分别做MNL回归分析，估计结果显示没有明显的差别。
⑨ 有一种可能是，选择高等级医疗机构的患者医疗开支较高，从而家庭恩格尔系数较高，这一可能的内生性会高估恩格尔系数对大医院选择概率的影响。对这一内生性的处理不是本文研究的重点。