老龄化对中国医疗费用的影响 - Universities Service …

不相关
75 岁及以上 人 口 占 比 的 医 疗 支出弹性均为负且接近于 0
Jnsson Eckerlund （ 2003 ）
and
OECD1998 年数据
人均 GDP、 人口学等
正相关
Barros （ 1998 ）
OECD24 个 国 家 在 1960 —1990 年 的 面 板 数据
经济、 人口结构、 制度、 医 疗费用支出增长率等
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2011 年第 5 期
证①。一些研究发现老龄化与医疗支出呈显著的正相关关系， 并测算了老龄化的医疗支 出弹性， 比如 Hitiris and Posnett（ 1992 ） 发现老龄化 （ 65 岁及以上人口比重 ） 的医疗支出 弹性为 0． 55 ； Gerdtham et al． （ 1992 ） 发现老龄化（ 65 岁以上人口占 15 —64 岁人口比重 ） 的医疗支出弹性为 0． 2 ； Jnsson and Eckerlund（ 2003 ） 发现老龄化（ 65 岁及以上人口的比 重） 对医疗支出呈正的显著性影响。而另一些研究认为老龄化与医疗支出无显著关系 （ Getzen， 1992 ； Barros， 1998 ； Mose and Jacobzone， 2003 等） ， 见表 1 。
①
相关实证研究均围绕发达国家 ， 对发展中国家的研究较少 ， 本文的研究是对现有研究文献的重要补充 。
2011 年第 5 期
余央央
老龄化对中国医疗费用的影响 续表
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作
者数据模来自设定（ 变量选取）实证结果 不相关
备
注
OECD15 个 相 对 贫 困 国 家在 1980 —2003 年面板 Christiansen al． （ 2006 ） et 数据 OECD11 个 相 对 富 裕 国 家在 1990 —2003 年的面 板数据 经济、 社 会 与 人 口 学、 制 技术与能力 度、
医 疗 支 出 占 GDP 的 比 65 岁 及 以 上 人 口 占 例、 比等
不相关
Di （ 2005 ）
Matteo
加 拿 大 1975 —2000 年、 医疗 支 出、 人 口 结 构、 时 1980 — 1999 美国 年面板 间哑变量等 数据
正相关
美国老 龄 化 对 医 疗 支 出 增 长 的贡献 率 为 8． 9% ， 加拿大为 10． 3%
表1
作 者 数
老龄化对医疗支出影响的主要宏观实证文献结果一览表
据 模型设定（ 变量选取） GDP、 通 胀 指 数、 公共医 疗支出占比、 年龄构成等 实证结果 不相关 备 注
Getzen （ 1992 ）
OECD 20 个 国 家 在 1960 —1988 年 的 混 合 横 截面数据
医疗支出是政治选择的结果， 与人 口、 发 病 率、 医疗技术发 展无关
OECD20 个 国 家 在 1960 —1988 年 的 横 截 面 数据
65 岁 及 以 上 人均 GDP、 人口占比、 公共医疗支出 占比等 制度、 非制度等
正相关
65 岁人口及 以 上 占 比 的 医 疗 支出弹性为 0． 55
Gerdtham et al． （ 1998 ）
22 个 OECD 国 家 在 1970 —1991 年 的 面 板 数据
2011 年第 5 期
World Economic Papers
October， 2011
老龄化对中国医疗费用的影响
— — —城乡差异的视角
余央央
摘要
*
本文利用 2002 —2008 年中国的省级面板数据重点研究了老龄化对城乡医疗费用
影响的差异， 结果发现： 首先， 老龄化与实际人均医疗支出呈显著正相关性 ， 且老龄化的实际 在实际人均医疗支出变化中的贡献率为 3． 9% ； 其次， 城乡老龄 人均医疗支出弹性为 0． 268 ， 化与医疗支出的关系存在城乡差异 ， 城镇老龄化程度的提高显著增加医疗支出 （ 支出弹性为 0． 207 ） ， 而农村老龄化程度的提高不会增加医疗支出 ， 甚至会导致自费医疗支出下降 。 本文 的政策含义是： 政府在控制医疗费用快速增长的同时 ， 需要考虑未来城乡融合 、 城乡医疗服务 即存在农村老龄化将会引致医疗费用快 差异缩小情况下农村老年人口医疗服务需求的释放 ， 速增长的可能性。 关键词 老龄化 医疗费用 城乡差异
一 、引
言
控制医疗费用增长是各国医疗体制的重要目标之一， 尤其当医疗费用源于医疗资 、 （ Liu et al． ， 1999 ； 封进等， 2008 ） 。一般 源配置低效 过度浪费等引致的增长时更是如此 收入、 医疗技术、 医疗保障、 人口结构等因素均会影响医疗费用， 而随着人口老龄 来说， 化进程的加速， 人口结构这一因素对医疗费用的影响力日趋加大。目前， 无论是发达国 家还是发展中国家， 都极度重视老龄化下医疗费用控制问题。 据世界银行官方网站预 测， 到 2020 年我国老龄化程度 （ 65 岁及以上人口占比 ） 为 11． 53% ， 高出世界平均水平 ① 2． 43 个百分点， 因此有必要考察我国老龄化对医疗费用的影响 。 现有文献关于老龄化是否显著影响医疗费用还没有定论， 通常而言， 老龄人口对医 因而随着老龄化程度加深， 医疗费用将快速增加， 但也有研究发现医 疗服务需求较高， 1999 ； 疗费用增加主要表现在个体去世前几年， 与老龄化的关系并不大 （ Zweifel et al． ， Yang et al． ， 2003 ； Werblow et al． ， 2007 等 ） 。对于大多数发展中国家而言， 由于经济社 ， 。 ， 会发展水平不同 老龄化对医疗费用影响与发达国家有所不同 在我国 随着人口老龄 化程度加深 ， 对医疗服务潜在需求日益增加 ， 但是能否把这一潜在需求转变为现实需
2011 年第 5 期
余央央
老龄化对中国医疗费用的影响
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求， 与医疗资源的供给、 医疗保障制度、 消费者自身支付能力等相关。另一方面， 长期以 来， 中国的城乡在经济发展水平、 医疗资源供给、 医疗保险等方面存在较大差距， 农村居 2009 年农村居民的人均医疗保健支出约为城 民的医疗卫生消费水平远低于城镇居民， 2010 ） ①。因此， 镇居民的 1 /3 （ 卫生部， 对我国问题的研究有必要基于现阶段城乡差异 并基于未来城乡融合、 城乡医疗服 分别考察城镇和农村老龄化对医疗费用的不同影响， 务差异的缩小来判断老龄化对医疗费用的影响。 就中国的最终政策目标而言， 不仅需 要控制医疗费用， 而且需要更好地满足需求， 尤其是农村地区老年人口的医疗服务 需求。 从现有文献看， 目前对于医疗费用宏观层面的研究并没有充分考虑城乡差异这问 。 ， 研究了我国医疗费用的宏观决定 题 为此 本文利用 2002 —2008 年的省级面板数据， 因素， 并重点关注城乡老龄化对医疗需求差异的影响。 研究结果发现老龄化与实际人 均医疗支出呈显著正相关性， 且老龄化的实际人均医疗支出弹性为 0． 268 ， 在实际人均 城乡老龄化与医疗支出的关系存在显著 医疗支出增量变化中的贡献率为 3． 9% ； 其次， 差异， 城镇老龄化的实际人均医疗支出弹性为 0． 207 ， 而农村老龄化对实际人均医疗支 且与城镇老龄化导致实际人均自费医疗支出增长不同， 农村老龄化导致 出无显著影响， 实际人均自费医疗支出显著下降。 城乡老龄化与医疗费用之所以存在差异， 是因为农村老年人口的医疗服务需求并 没有得到有效满足。一方面， 农村地区的医疗资源供给、 医疗保障体系等较为薄弱， 且 从家庭资源分配角度来看， 老年人口获得资源更少、 更处于不利地位； 另一方面， 城乡老 而医疗服务利用差距却有所扩大。 据全国卫生调查 年人口患病率的差距在逐步缩小， 1998 —2008 年农村地区 65 岁以上人口患慢性病率增长约 47． 5% ， 约为城镇 数据显示， 地区（ 约 7． 4% ） 的 6 倍多， 而期间城镇居民的两周未就诊率从 49． 9% 下降为 37． 3% ， 农 ②。 33． 2% 37． 8% ， 上升到 在此背景下 农村老龄化并不会导致医疗费用增 村居民却从 甚至会出现自费医疗费用下降。因此， 从我国特殊国情出发， 政府既需要控制医疗 长， 费用快速增长， 同时又要考虑在未来城乡融合下满足农村老年人口医疗卫生服务需求 （ 农村老龄化将会引致医疗费用快速增长的可能性） 。 本文结构如下： 第二部分为文献综述， 第三、 四部分别为数据变量描述和模型计量 方法； 第五部分是实证结果和讨论； 第六部分是结论与政策建议。
不相关
Roberts （ 1999 ）
OECD20 个 国 家 在 1960 —1993 年 的 面 板 数据
人均 GDP、 公共医疗支出 65 占 总 医 疗 支 出 比 重、 岁及以上人口占比、 医疗 服务价格等
不相关
Mose and Jacobzone （ 2003 ）
OECD 国 家 1997 年 的 数据
Gerdtham et al． （ 1992 ）
OECD 19 个国家在 1987 、 经济、 制 度、 人口学等变 1980 、 1994 年 混 合 截 面 量， 其 中 年 龄 变 量 由 65 数据 岁以上人口占 15 —64 岁 人口比重表示
正相关
老龄化的医疗支出弹性为 0． 2
Hitiris and Posnett （ 1992 ）
正相关
之所以产生上述不同的实证研究结果， 主要由以下三个原因所致： 一是宏观实证研 究基本上采用跨国数据， 国别之间较大的差异导致实证结果的不稳定性， 因此诸多研究 OECD （ ） 大多选择 国家 各国经济社会发展阶段较为相似 作为研究对象 （ Gerdtham et al． ， 2000 ） ； 二是研究采用的数据类别、 时间跨度不同会影响实证结果， 截面数据的研究 1992 ； Hitiris and Posnett， 1992 等 ） ， 结果更多地认为两者存在正影响（ Gerdtham et al． ， 而 1999 ； Christiansen et al． ， 2006 ） ； 三是模型设定、 控 面板数据的研究结果则相反（ Roberts， Christiansen et al． （ 2006 ） 在模型设定中逐步控制时间哑 制变量的不同会影响实证结果， Di Matteo 变量、 制度与 技 术 等 变 量 以 后， 发 现 老 龄 化 对 医 疗 支 出 的 影 响 趋 向 减 弱， ① （ 2005 ） 也同样有相似结论 。 值得一提的是， 大部分实证研究结果并没有出现老龄化 与医疗支出之间呈负相关关系， 一定程度上表明发达国家老龄人口的医疗保障较为完 善， 其医疗服务需求得到有效满足。 另一方面， 实证研究结果不同在于理论上老龄化对医疗支出存在不同的影响机制。 由于老年人口健康折旧率较高， 为维持健康带来的消费效用需要相应地提高对医疗服 1972 ； Kenel， 1994 等 ） ②。同时 ， “发病率扩张 ” 从而增加医疗支出 （ Grossman， 务的需求， （ expansion of morbidity） 的假说认为随着预期寿命的提高， 剩余生命中因不良健康状况 1977 ） 。一种相反的观点认为， 所需的医疗服务增加， 由此加剧了医疗支出（ Grunenberg， （ 医疗支出的增长很大程度上来自于剩余寿命 距离死亡的时间 ） ， 而并不仅仅纯粹来源 （ Zweifel et al． ， 1999 ； Werblow et al． ， 2007 ） 。 ， 于年龄 等 此外 如果视健康为投资品， 投 资健康的回报率会随着年龄的增长而下降， 一定程度上降低了对医疗卫生服务的需求 （ Grossman， 1972 ） 。 除老龄化影响医疗支出外， 宏观实证研究还重点关注收入、 医疗技术、 医疗保障制 但是其影响程度有所不同。 最 度等因素的影响。收入对医疗支出具有决定性的作用， 早由 Newhouse（ 1977 ； 1987 ） 的研究发现， 在 1970 年 13 个国家的人均 GDP 与医疗支出 中， 人均医疗支出变化的 90% 均可以由收入来解释， 同时收入弹性为 1． 51 —1． 31 （ 医疗