医疗条件对居民死亡率的影响

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1、医疗条件对居民死亡率影响的实证分析张旭、郝立斌、李洋一、问题的提出改革开放以来，尤其是我国进入20世纪90年代以后，我国的经济以比以往更快的速度迅猛发展，ＧＤＰ增长率在全球一直遥遥领先，ＧＤＰ总额也在进入２１世纪后一度超越英国，德国，日本成为全球ＧＤＰ总额第二，发展中国家中难以撼动的第一的地位。与我国经济快速发展相适应，我国政府不断增加对医疗机构的投入，在一些三级甲等医院的医疗实施甚至可以与美国，挪威的现代化医疗设施相媲美，这些医疗设施的改善是否落到实处，是否真的造福了广大的居民是我们亟需弄明白的问题。二、模型设定为解决这个现实的问题，我们引入了Ｘ１（医疗机构数量），Ｘ２（医疗从业人员数

2、量），Ｘ３（医院的床位数）三个变量作为描述我国医疗条件变化的三个要素．Ｙ（居民死亡率）作为医疗条件改善对居民的现实影响的被解释变量。假设各解释变量Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３对被解释变量Ｙ均为一次的。我们构造模型如下：Ｙ＝β０＋β１Ｘ１＋β２Ｘ２＋β３Ｘ３＋Ｕｉ三、数据的收集我们小组通过访问国家统计局官网浏览２０１３年国家统计年鉴下载与我们研究有关的数据，我们连续选取了１９９５年到２０１２年医疗机构的数量、医疗从业人员数量、医疗机构床位数，以及死亡率的统计数据，数据整理如下：一、模型的估计与调整将所取得数据通过E-Views进行LS分析结果如下：DependentVariable:YMethod:L

3、eastSquaresDate:12/04/14Time:14:32Sample:19952012Includedobservations:18VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.  C5.7208960.55008910.399950.0000X13.82E-071.31E-060.2908150.7755X2-1.76E-074.04E-07-0.4369880.6688X30.0050520.0041371.2213610.2421R-squared0.806760    Meandependentvar6.694444Adjus

4、tedR-squared0.765351    S.D.dependentvar0.296732S.E.ofregression0.143738    Akaikeinfocriterion-0.848513Sumsquaredresid0.289250    Schwarzcriterion-0.650652Loglikelihood11.63661    Hannan-Quinncriter.-0.821230F-statistic19.48290    Durbin-Watsonstat0.481062Prob(F-statistic)0.000029模型Y=5.720896+3.

5、82E-07X1-1.76E-07X2+0.005052X3+UiSE=(1.31E-06)(4.04E-07)(0.004137)T=(0.290815)(-0.436988)(1.221361)R-squared=0.806760；F=19.48290；DW=0.481062残差图如下：（一）经济意义检验其他条件不变的情况下医疗机构数量每增加一家居民死亡率平均上升3.82E-07；其他条件不变的情况下医疗从业人员数量每增加一人居民死亡率平均下降1.76E-07；床位数每增加一万张居民死亡率平均上升0.005052。（二）统计意义检验1、可决系数检验R-squared=0.806760

6、接近于1，可决系数检验方程较为显著。2、F-检验F=19.48290，查表得在置信度为0.05的情况下F值大于19.48290，该模型的F检验不显著。3、T-检验T(X1)=0.290815＜置信度为0.05情况下的T值，该系数不显著；T(X2)=-0.436988＜置信度为0.05情况下的T值，该系数不显著；T(X3)=1.221361＜置信度为0.05情况下的T值，该系数不显著。（三）计量经济学意义检验1、多重共线性检验2、将所取得数据通过E-Views进行LS分析结果如下：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/04/14Time

7、:14:32Sample:19952012Includedobservations:18VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.  C5.7208960.55008910.399950.0000X13.82E-071.31E-060.2908150.7755X2-1.76E-074.04E-07-0.4369880.6688X30.0050520.0041371.2213610.242