人口老齡化對不同層次城市醫(yī)療消費的影響分析——基于面板分位數回歸模型

鄧利方，李銘杰

(中共廣東省委黨校，廣東　廣州　510053)

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人口老齡化對不同層次城市醫(yī)療消費的影響分析
——基于面板分位數回歸模型

鄧利方，李銘杰

(中共廣東省委黨校，廣東廣州510053)

隨著中國逐漸步入老齡化社會，提高老齡人口的社會福利勢在必行。用2002—2012年中國30個省份的面板數據來實證分析探討人口老齡化和不同層次的城市醫(yī)療消費之間的內在聯(lián)系并進行相關檢驗發(fā)現(xiàn)，老齡人口的增加會促進城市醫(yī)療消費的增加，老齡人口的增加對中高端城市醫(yī)療消費的促進作用大于對低端城市醫(yī)療消費的促進作用。因此，如果想要提高老齡人口的社會福利，就需要推進城市生態(tài)文明的建設、創(chuàng)新老年人保健與終身學習機制和優(yōu)化城市醫(yī)療消費的結構。

人口老齡化；城市醫(yī)療消費；城市生態(tài)文明

一、引言和文獻綜述

伴隨著醫(yī)藥科技的進步，許多疾病都得到控制，人們的預期壽命越來越長。[1]隨著老齡化社會的程度不斷加深，醫(yī)療服務體制改革的不斷完善，人口老齡化和醫(yī)療消費逐漸成為國內外學者關注的話題。

Seshamani等[10]的觀點并非獨樹一幟，其實國內早有相似觀點被提出。王潤泉就認為人口老齡化未必會增加醫(yī)療消費。[11]遺憾的是，這個并不是學界的主流觀點。更多學者提出人口老齡化會使得居民醫(yī)療消費增加。[12][13]不少學者還考察了城鄉(xiāng)之間的差異究竟會不會推翻這個結論。余央央從城市的角度考察，認為隨著城鎮(zhèn)老齡化程度的提高，醫(yī)療支出顯著增加了。[14]張沖則從農村的角度考察，認為農村人口老齡化對居民醫(yī)療保健消費確實存在促進作用。[15]而且，很有可能是由于這種作用的存在，使得農村家庭耐用品消費需求被“擠出”了。[16]既然人口老齡化對城市和農村的醫(yī)療消費都有促進作用，那么究竟是對城市的醫(yī)療消費促進作用大還是對農村的醫(yī)療消費促進作用大呢？程海星等認為后者比前者要大。[17]既然存在這種差異，就應當利用醫(yī)療保險來減小這種差異性，[18][19]確保社會的公平正義，推進基本公共服務均等化。從總體上講，老齡人口多了，醫(yī)療服務行業(yè)的需求會增加，醫(yī)療消費也會隨之增加。[20][21]但是，關于人口老齡化對醫(yī)療消費的促進作用，特別是城市醫(yī)療消費的促進作用是否具有層次性，還需要再深入地探討。

因此，本文旨在探討人口老齡化對城市醫(yī)療消費的層次性促進作用，并通過實證分析進行驗證。區(qū)別于其他文獻，本文的不同之處在于：(1)首次提出人口老齡化對城市醫(yī)療消費的層次性促進作用。與張?zhí)搼裑22]不同，本文更具體地提出老齡人口的增加對中高端城市醫(yī)療消費的促進作用大于對低端城市醫(yī)療消費的促進作用。而且進一步分區(qū)域論證上述結論。(2)立足于城市生態(tài)文明建設和大眾創(chuàng)新的新背景進行分析。鑒于當前老齡人口的城市醫(yī)療消費結構還不完善，本文立足于城市生態(tài)文明建設和大眾創(chuàng)新的新背景，提出了一些針對現(xiàn)實的政策建議。(3)采用面板分位數的回歸分析方法。面板分位數回歸方法對條件分布的刻畫更加細致，不需要很強的分布假設，不容易受到極端值的影響，而且可以減輕異方差、多重共線性的影響，因此可以得出更加全面和穩(wěn)健的結論。

下文的內容安排如下：第二部分進行變量和數據說明。第三部分闡述老齡化對當期城市醫(yī)療消費的影響。第四部分闡述老齡化對跨期城市醫(yī)療消費的影響。第五部分分區(qū)域考察老齡化對城市醫(yī)療消費的影響。第六部分給出結論和政策建議。

二、變量和數據說明

本文采用中國30個省份2002—2012年的數據進行研究，所有數據均來自《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》、《中國衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒》和各省的統(tǒng)計年鑒。考慮到數據的可得性，本文使用的變量如下：

(1)考察城市醫(yī)療消費的變量。考察城市醫(yī)療消費的變量主要是：城鎮(zhèn)居民家庭人均醫(yī)療保健消費支出。

(2)考察老齡化的變量。參考Hitiris等[23]、Matteo[24]，確定考察老齡化的變量主要是：老年人口占總人數的比例。

(3)其它控制變量。其它控制變量分十一類。

第一類為控制經濟總體狀況的變量，即實際地區(qū)生產總值。實際地區(qū)生產總值是由各年的名義地區(qū)生產總值以2002年為基期折算而得到的。

第二類為控制人口變動狀況的兩個變量，分別是：人口出生率和人口死亡率。

第三類為控制失業(yè)狀況的變量，即城鎮(zhèn)登記失業(yè)率。

第四類為控制出口狀況的變量，即境內目的地和貨源地出口總額。

第五類為控制財政政策的兩個變量，地方財政一般預算支出和地方財政一般預算收入。

第六類為控制物價變動的變量，即居民消費價格指數。居民消費價格指數以前一年為基期。

第七類為控制交通運輸狀況的變量，即貨運量。

第八類為控制私家車占有狀況的變量，即私人汽車擁有量。選取這個控制變量主要是考慮到隨著私家車的數量增加，汽車尾氣的排放會增加，人們對醫(yī)療的需求會增加。

第九類為控制技術發(fā)展的變量，即技術市場成交額。

第十類為控制醫(yī)療衛(wèi)生狀況的變量，即醫(yī)療衛(wèi)生機構數。

第十一類為控制醫(yī)保狀況的變量，即城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險年末參保人數。

本文根據實際需要靈活地選取各種控制變量，以期避免遺漏重要變量所導致的內生性和最大限度地刻畫實際狀況。

一些重要變量的描述性統(tǒng)計見表1。

表1.主要變量的描述性統(tǒng)計

三、老齡化對當期城市醫(yī)療消費的影響

人口老齡化，意味著老年人口在總人口中所占的比例越來越大，而且達到了一定的規(guī)模和程度。增加的這部分老年人口，由于機體抵抗力的減弱和城市污染的增加，就會滋生疾病，從而增加城市的醫(yī)療消費。而老年人生病一般不敢輕易地自己購藥治療，而會主動求醫(yī)治療。由于在當期的醫(yī)療體制下，財政對醫(yī)院的轉移支付機制尚不完善，醫(yī)患之間存在嚴重的信息不對稱現(xiàn)象，醫(yī)護人員往往利用自身的信息優(yōu)勢，給病人開中高端的藥物，以提升自身的收入。這就使得城市的醫(yī)療消費往往傾向于中高水平的醫(yī)療消費。

在此基礎上，歸結猜想的兩個命題。命題1：老齡人口的增加會促進城市醫(yī)療消費的增加。命題2：老齡人口的增加對城市中高端醫(yī)療消費的促進作用大于對城市低端醫(yī)療消費的促進作用。

為了檢驗猜想的命題是否成立，首先采用全國樣本的面板分位數回歸分析方法來驗證，解釋變量均未取滯后項。采用以下的基本回歸方程：

city_expit=coit+ψXit+εit

(1)

其中，teit代表城市醫(yī)療消費，oit代表各地區(qū)老齡化狀況，Xit其它一些控制變量，εit為殘差項，i為省份標識，t為時間標識，c為回歸系數。

表2.總樣本未滯后解釋變量面板分位數回歸結果

注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%水平下顯著，括號內為回歸系數的t統(tǒng)計量。SE Test代表斜率相等檢驗，其Wald檢驗量顯示各分位數的斜率系數顯著不同。Quasi-LR檢驗量顯示約束條件均無效。

為了確保實證結果的可靠和穩(wěn)健，我們使用了不同的控制變量，具體計算結果見表2。為了更清晰地看出老齡化狀況對不同層次城市醫(yī)療消費的影響，我們設計了九個比較組。由于在總樣本面板分位數回歸分析中，我們主要研究的是老齡化狀況對不同層次城市醫(yī)療消費的影響，所以重點關注第一行的回歸結果。從表2的結果可得到如下的結論：

(1)老齡人口的增加會促進城市醫(yī)療消費的增加。由0.1—0.9分位數水平下，o的系數顯著為正可知，老齡人口的增加會促進城市醫(yī)療消費的增加。

(2)老齡人口的增加對各層次城市醫(yī)療消費的促進作用存在結構性差異。老齡人口的增加對中高端城市醫(yī)療消費的促進作用大于對低端城市醫(yī)療消費的促進作用。比較0.1—0.9分位數水平下o的系數可知，總體上看，在0.4—0.9分位數水平下，o的系數明顯比在0.1—0.3分位數水平下要大，故老齡人口的增加對各層次城市醫(yī)療消費的促進作用存在結構性差異。老齡人口的增加對中高端城市醫(yī)療消費的促進作用大于對低端城市醫(yī)療消費的促進作用。值得一提的是，這種結構性差異跟張?zhí)搼裑22]歸納出的結構性差異有相似點，但并非完全相同，這可能由城鄉(xiāng)之間差異性引致。[25]

在以上的回歸分析中，我們得出了研究的一般結論。但為了得到更加穩(wěn)健的結論，我們有必要再深入探究，如果老齡化對跨期城市醫(yī)療消費存在影響，以上的兩個命題是否仍能成立。

四、老齡化對跨期城市醫(yī)療消費的影響

老齡人口所得的疾病很大一部分是慢性疾病，這決定了治療的長期性。而部分慢性疾病的治療，需要購置昂貴的藥物或醫(yī)療器械。因此，部分老人的當期收入可能未必足以購置，從而激發(fā)了預防性儲蓄的動機，誘致當期老年人口跨期進行醫(yī)療消費。為了刻畫老齡化對跨期城市醫(yī)療消費的影響，我們對解釋變量取一階滯后之后再進行回歸。這樣做的另外一個好處是，通過將解釋變量取一階滯后，可以降低內生性，這就相當于為上節(jié)的結論做了穩(wěn)健性檢驗。

在總樣本解釋變量一階滯后面板分位數回歸分析中，我們仍然采用上述回歸分析方法和類似的回歸方程。

表3.總樣本解釋變量一階滯后面板分位數回歸結果

注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%水平下顯著，括號內為回歸系數的t統(tǒng)計量。SE Test代表斜率相等檢驗，其Wald檢驗量顯示各分位數的斜率系數顯著不同。Quasi-LR檢驗量顯示約束條件均無效。

為了確保實證結果的可靠和穩(wěn)健，我們使用了不同的控制變量，具體計算結果見表3。為了更清晰地看出老齡化狀況對不同層次城市醫(yī)療消費的影響，我們設計了九個比較組。由于在總樣本面板分位數回歸分析中，我們主要研究的是老齡化狀況對不同層次城市醫(yī)療消費的影響，所以重點關注第一行的回歸結果。從表3的結果可得到如下的結論：

(1)老齡人口的增加會促進城市醫(yī)療消費的增加。由0.2—0.9分位數水平下，o的系數顯著為正可知，老齡人口的增加會促進城市醫(yī)療消費的增加。

(2)老齡人口的增加對各層次城市醫(yī)療消費的促進作用存在結構性差異。老齡人口的增加對中高端城市醫(yī)療消費的促進作用大于對低端城市醫(yī)療消費的促進作用。比較0.2—0.9分位數水平下o的系數可知，總體上看，在0.4—0.9分位數水平下，o的系數明顯比在0.2、0.3分位數水平下要大，故老齡人口的增加對各層次城市醫(yī)療消費的促進作用存在結構性差異。老齡人口的增加對中高端城市醫(yī)療消費的促進作用大于對低端城市醫(yī)療消費的促進作用。另外，值得關注的是，在0.1分位數水平下，o的系數雖然為正，但并不顯著。再次驗證了這種結構性差異的存在。

以上的兩次回歸分析，得到的結論基本一致。但若只對全國樣本進行回歸，就會忽視區(qū)域之間的差異性，而這種差異性，往往又會導致回歸偏差，進而導致結論偏差。因此，有必要再進行分區(qū)域的面板分位數回歸分析，以進一步深入考察不同區(qū)域內老齡化對城市醫(yī)療消費的影響。

五、分區(qū)域考察老齡化對城市醫(yī)療消費的影響

本節(jié)基于區(qū)域差異性，考察老齡化對城市醫(yī)療消費的影響，驗證上文提出的兩個命題。分區(qū)域考察，一方面可以洞悉不同區(qū)域的個性特征，另一方面可以降低空間自相關性，保證結論的穩(wěn)健和可靠。在分區(qū)域面板分位數回歸分析中，我們仍然采用上述回歸分析方法和類似的回歸方程。

為了確保實證結果的可靠和穩(wěn)健，我們使用不同的控制變量，具體計算結果見表4。為了更清晰地看出老齡化狀況對不同區(qū)域不同層次城市醫(yī)療消費的影響，我們把全國樣本劃分為東部地區(qū)樣本、中部地區(qū)樣本和西部地區(qū)樣本。②考慮到西部地區(qū)的居民儲蓄狀況、技術市場發(fā)展水平這兩個因素，相對于中東部來說，對城市醫(yī)療消費可能未必有必然影響，為了更加貼切于實際狀況，回歸時將這兩個變量剔除。為了使回歸結果更加簡潔、穩(wěn)健且有代表性地展示出來，我們選取了東部地區(qū)0.3、0.6分位數下、中部地區(qū)0.3、0.6、0.9分位數下和西部地區(qū)0.3、0.8分位數下的回歸結果進行展示。由于在分區(qū)域面板分位數回歸分析中，我們主要研究的是老齡化狀況對不同層次醫(yī)療消費的影響，所以重點關注第一行的回歸結果。從表4的結果可得到如下結論：

(1)老齡人口的增加會促進城市醫(yī)療消費的增加。由東部地區(qū)0.6分位數下、中部地區(qū)0.6、0.9分位數下和西部地區(qū)0.8分位數下，o的系數顯著為正可知，老齡人口的增加會促進城市醫(yī)療消費的增加。

(2)老齡人口的增加對各層次城市醫(yī)療消費的促進作用存在結構性差異。老齡人口的增加對中高端城市醫(yī)療消費的促進作用大于對低端城市醫(yī)療消費的促進作用。

先看東部地區(qū)。比較東部地區(qū)0.3、0.6分位數水平下o的顯著性可知，在0.3分位數水平下o的系數不顯著，但在0.6分位數水平下，o的系數顯著為正。而且，在0.6分位數水平下，o的系數明顯比在0.3分位數水平下要大，故老齡人口的增加對各層次城市醫(yī)療消費的促進作用存在結構性差異。老齡人口的增加對中高端城市醫(yī)療消費的促進作用大于對低端城市醫(yī)療消費的促進作用。

再來看中部地區(qū)。比較中部地區(qū)0.3、0.6、0.9分位數水平下o的顯著性可知，在0.3分位數水平下o的系數不顯著，但在0.6、0.9分位數水平下，o的系數顯著為正。而且，在0.6、0.9分位數水平下，o的系數明顯比在0.3分位數水平下要大，故老齡人口的增加對各層次城市醫(yī)療消費的促進作用存在結構性差異。老齡人口的增加對中高端城市醫(yī)療消費的促進作用大于對低端城市醫(yī)療消費的促進作用。

表4.分區(qū)域面板分位數回歸結果

注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%水平下顯著，括號內為回歸系數的t統(tǒng)計量。SE Test代表斜率相等檢驗，其Wald檢驗量顯示各分位數的斜率系數顯著不同。Quasi-LR檢驗量顯示約束條件均無效。

最后來看西部地區(qū)。比較西部地區(qū)0.3、0.8分位數水平下o的顯著性可知，在0.3分位數水平下o的系數不顯著，但在0.8分位數水平下，o的系數顯著為正。而且，在0.8分位數水平下，o的系數明顯比在0.3分位數水平下要大，故老齡人口的增加對各層次城市醫(yī)療消費的促進作用存在結構性差異。老齡人口的增加對中高端城市醫(yī)療消費的促進作用大于對低端城市醫(yī)療消費的促進作用。

經過降低內生性、減少空間自相關性、剔除變量等穩(wěn)健性檢驗后，本文所得到的結論仍然保持一致。

六、結論和政策建議

中國逐漸步入老齡化時代，要想兼顧社會穩(wěn)定和消費增長，探索新型城市醫(yī)療消費模式勢在必行。[26]本文先從學理上分析了老齡化對城市醫(yī)療消費的影響。后又使用省際面板數據進行了實證檢驗。理論和實證得到的結論均一致。

本文的結論如下：第一，老齡人口的增加會促進城市醫(yī)療消費的增加。隨著年歲的增長，老齡人口患病的概率和嚴重程度可能會比青壯年人口要大，因此會促進城市醫(yī)療消費的增加。第二，老齡人口的增加對各層次城市醫(yī)療消費的促進作用存在結構性差異。老齡人口的增加對中高端城市醫(yī)療消費的促進作用大于對低端城市醫(yī)療消費的促進作用。由于信息的不對稱性、財政轉移支付機制的不完善性，老齡人口主動或被動地選擇了中高端的城市醫(yī)療消費。

對此，提出如下政策建議：第一，推進城市生態(tài)文明的建設。推進城市生態(tài)文明建設，有利于老齡人健康狀況的改善，尤其是慢性疾病的康復，進而減少老齡人的預防性儲蓄，提高當期的生活水平。第二，創(chuàng)新老年人保健與終身學習機制。創(chuàng)新老年人保健與終身學習機制，有利于改善醫(yī)患之間的信息不對稱現(xiàn)象，優(yōu)化醫(yī)療資源的配置。第三，優(yōu)化城市醫(yī)療消費的結構。優(yōu)化城市醫(yī)療消費的結構，完善中低端醫(yī)療消費在集約邊際下調整，中高端消費在廣延邊際下調整的體制機制。即“治療小病靠市場，治療大病靠監(jiān)管”[27]，促進醫(yī)療資源的下沉。[28] [29]在保證質量的基礎上，擴大中低端醫(yī)療消費的比例。

本文的主要貢獻在于，基于人口老齡化的現(xiàn)狀，創(chuàng)新性地探索了老齡化對城市醫(yī)療消費的層次性促進作用。強調城市生態(tài)文明的建設、老年人保健與終身學習機制的創(chuàng)新以及城市醫(yī)療消費的結構的優(yōu)化均對城市醫(yī)療消費合理化有重要作用。在人口老齡化日趨明顯的新時代，這三點是今后城市醫(yī)療改革的重要參考方向。同時，本文也基于省際數據，對理論猜想進行了實證檢驗。實證結果支持理論猜想。因而，應該切實推進城市生態(tài)文明的建設，創(chuàng)新老年人保健與終身學習機制，優(yōu)化城市醫(yī)療消費的結構，更好地促進社會醫(yī)療消費的可持續(xù)發(fā)展。

當然，本文限于論證老齡人口對城市醫(yī)療消費的層次性促進作用，并用省際數據進行驗證，從而得出一些針對現(xiàn)實的有啟示性的政策性建議。在此基礎上，如何推進城市生態(tài)文明的建設、創(chuàng)新老年人保健與終身學習機制和優(yōu)化城市醫(yī)療消費的結構，還有待進一步深入研究。

注釋：

① 兼顧完整性和代表性，東部地區(qū)報告全部10個分位數的SE Test結果，中部地區(qū)報告0.3、0.6、0.9分位數水平下的SE Test結果，西部地區(qū)報告0.3、0.8分位數水平下SE Test結果。

② 其中，東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南。中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南。西部地區(qū)包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。

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責任編輯：明加

2016—06—01

2016年中共廣東省委黨校(廣東行政學院)立項課題《健康中國目標下的廣東社區(qū)養(yǎng)老服務》(編號：XYYB201614)。

鄧利方(1973—)，女，湖北京山人，中共廣東省委黨校(廣東行政學院)中國特色社會主義研究所經濟學研究員，研究方向為產業(yè)經濟學、健康經濟學和消費經濟學；李銘杰(1992—)，男，廣東廣州人，中共廣東省委黨校(廣東行政學院)碩士研究生，研究方向為經濟學分析。

C913.6

A

1008—4533(2016)05—0082—09

10.13975/j.cnki.gdxz.2016.05.013