中国人口年龄结构与居民医疗保健消费，本文主要内容关键词为：医疗保健论文,中国人口论文,居民论文,年龄结构论文，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。
中图分类号：C812 文献标识码：A 文章编号：1002-4565(2013)03-0059-05
一、问题的提出及文献回顾
近年来，我国医疗保健消费支出不断上升，而且上升幅度超过总消费的支出。是什么原因引起我国居民医疗保健消费的增长呢?传统的研究对医疗保健消费支出的影响因素多数是从经济增长(何平平，2006)、收入增加(罗艳虹，2010；叶菲，2010)、收入差距(尹希果，2007；顾卫兵，2008；等等)、医疗保健价格指数(罗艳虹，2010)等角度来探讨，仅有部分学者涉及到人口老龄化的影响(何平平，2006；叶菲，2010)。虽然这些变量是影响医疗保健消费支出的重要因素，然而，在计划生育作为基本国策、人口快速转变背景下，不充分考虑人口因素，尤其是人口年龄结构的因素，是有很大缺陷的。
改革开放以来，我国经济高速发展，人民生活水平不断提高，医疗卫生事业不断进步，人口预期寿命大大增加。但是健康预期寿命比重却有所下降，即延长的生命中将有更多时间处于生活不能自理的状态(张文娟、杜鹏，2009)。从历次的人口普查资料可以显示，我国人口的失能率在不断上升；从年龄组失能率来看，主要是65岁及以上的老年组失能率不断提高，而少儿组和成年组失能率均有所下降。随着少儿组的人口比重下降，对医疗保健的消费比重将可能减少；老年组比重的上升，对医疗保健的消费比重可能上升；成年组人口比重即使稳定，对医疗保健的消费比重也应该降低。但是，现有关于医疗保健消费支出的文献，都很少涉及人口年龄结构变动。
人口年龄结构既可以从微观角度影响居民的消费，又可以从宏观角度影响居民消费。Modigliani和 Brumberg(1954)从微观角度提出生命周期假说(LCH)，年轻时期，消费大于收入；中年时期，收入大于消费；老年时期，消费又超过收入。Cutler et al.(1990)、Hock and Weil(2006)等人从宏观机制来研究人口年龄结构影响居民消费率，劳动年龄人口比重少的社会消费水平相对偏高。医疗保健消费作为消费的一个方面，同样符合生命周期假说。然而，医疗保健消费又与其他消费有区别，尤其是老年人由于疾病多发，其需求可能更加突出。因此，随着人口年龄结构的变化，医疗保健的消费支出可能发生变动。Murthy和Ukpolo(1994)使用美国1960-1987年的数据，发现人口老龄化对医疗支出有显著的影响。Blomqvist和Carter(1997)选取1960-1991年18个OECD国家的数据，同样发现医疗保健支出与人口老龄化之间存在协整关系。国内也有一些学者从人口老龄化来研究医疗保健消费的增长(张仕元，2004；何平平，2006，叶菲等，2010)。张仕元(2004)认为拉动中国药品消费增长的因素之一就是老年人口的增加，说明当前及未来较长时间内，中国医疗保健市场空间较大。何平平(2006)依据我国1978-2003年的统计数据通过协整分析发现我国医疗费用的增长除了受到经济增长的影响外，人口老龄化也是重要的原因，叶菲等人(2010)的研究也得到类似的结论。
以上文献虽然涉及人口年龄结构，但整体上局限于人口老龄化对居民医疗保健消费的影响分析，而未能系统研究中国人口年龄结构变化对医疗保健消费支出的影响。本文和上述文献主要有以下不同：
首先，从少儿抚养系数和老年抚养系数的设计来探讨人口年龄结构变动对医疗保健消费支出的影响，这样就包含了人口年龄结构中的三大方面。其次，本文使用的是我国2001-2010年省级面板数据。宏观数据的优点是避免了数据统计误差并能控制与地区(或国家)有关的特定问题的影响，能够有效反映和解释我国的实际情况。再次，考虑到综合性影响，本文还吸收了被已有成果证明具有显著影响的一些变量作为控制变量，比如收入增长、制度保障。此外，还考察了实际利率、通货膨胀以及医疗保健消费滞后一期对医疗保健消费的影响等，这是以前学者很少研究到的。最后，在方法上，选用动态面板GMM估计方法，这也是之前学者在该研究领域很少用到的。总之，本文将利用动态面板GMM估计方法和中国省际面板数据，分析中国人口年龄结构的变化对现阶段医疗保健消费支出的影响，期望为理解我国居民医疗保健消费变化提供一个新的视角，从而为政府及相关决策部门制定政策提供参考。
二、计量模型和数据
(一)计量模型
虽然本文主要考察人口年龄结构变化对人均医疗保健消费支出的影响，但是影响医疗保健消费支出的因素很多，仅考虑抚养负担与医疗保健消费支出的关系，必然使很多因素归于残差中。因此，本研究采用Kraay(2000)提出的简约型计量模型，将抚养负担作为本研究的考察对象，将其他一系列变量均作为控制变量，来探讨抚养负担对居民医疗保健消费支出的影响。基本模型如下：
综合前人研究文献的基础上，我们对控制变量进行了筛选，最终将控制变量确定为以下变量：
人均收入(IC)，人均收入=城市人均可支配收入×城镇化率+农村人均纯收入×(1-城镇化率)。根据凯恩斯消费理论，收入是消费的函数，收入是影响消费需求的最主要的因素。城乡收入比(RUI)，等于城镇居民人均可支配收入与农村居民家庭人均纯收入的比值，用它来衡量城乡收入不平等。目前相关研究几乎都证明收入差距是影响居民医疗保健消费支出的一个重要原因(尹希果等，2007；顾卫兵，2008；等等)。一般来说，城乡收入比加大与居民医疗保健消费支出呈反向关系。医疗保健消费价格指数(MPI)，医疗保健消费价格指数的变动对医疗保健消费支出有一定影响。实际利率(R)，本研究采用一年期人民币储蓄存款利率与通货膨胀率的差值衡量实际利率，而一年期人民币储蓄存款利率根据当时利率水平按实行月数为权重进行加权平均。参加医疗保险的比重(MI)，等于城市参加医疗保险的人数与农村参加医疗保险的人数之和除以总人数。医疗保障领域内的体制改革也是造成居民医疗保健消费受其收入水平影响的重要原因(尹希果等，2007)。参加社会养老保险的比重(SI)，等于城市参加社会养老保险的人数与农村参加农村社会养老保险的人数之和除以总人数。
(二)数据来源
本研究分析对象是除香港、澳门、台湾以外的31个省市区。根据数据实际的收集情况，最终将样本期确定为2001-2010年。抚养负担相关数据来源于《中国人口统计年鉴》。实际利率根据《中国统计年鉴》以及中央人民银行公告计算而得。城镇化率来自《中国统计年鉴》、各省市区统计年鉴和统计。其他变量根据《中国统计年鉴》和《中经网统计数据库》相关指标计算得到。各变量的统计描述见表1。
三、估计方法及结果
(一)估计方法
本文之所以使用动态面板GMM(广义矩估计，Generalized Method of Moments)估计方法，是基于以下两点原因：第一，医疗保健消费具有动态连续性特征，上期的消费对当前消费会产生影响，引入滞后因变量更符合理论与现实，动态面板模型能较好地识别这种消费惯性。第二，医疗保健消费和一些解释变量之间很可能是同时决定的，存在双向因果关系，进而导致解释变量出现内生性的问题。因此本文采用Arellano和Bond(1991)，Arellano和Bover(1995)，以及Blundell和Bond(1998)等提出的广义矩估计(GMM)方法来对模型进行估计分析。广义矩估计包括差分GMM和系统GMM两种。对方程(2)进行一阶差分处理，从而得到差分GMM估计方程(3)：
但是，差分转换也有一定的缺陷，它会导致一部分样本信息的损失，而且，当解释变量在时间上具有持续性时，工具变量的有效性将减弱，从而影响估计结果的渐进有效性。针对此问题，Blundell和Bond(1998)进一步提出了系统GMM估计。系统GMM同时利用了水平变化量和差分变化量以增加差分估计中工具变量的有效性，大大提高了估计结果的有效性和一致性(Blundell，Bond和Windmeijer，2000)。
动态面板GMM参数估计的有效性检验包括两个方面：其一是过度识别的约束检验，即Sargan检验，其原假设是：过度识别约束是有效的。如果不能拒绝原假设，则GMM估计中选择的工具变量是有效的。一般而言，Sargan统计量对应的P值越大，越能够说明工具变量的有效性。其二是序列相关检验，即AR检验，原假设是：原始模型的误差项无序列相关。GMM估计允许误差项的差分项存在一阶序列相关，但不允许二阶差分序列相关。
(二)实证结果及分析
本文分别使用动态面板差分GMM和系统 GMM的一步估计和两步估计方法对居民医疗保健消费支出的因素进行估计，估计结果见表2。
通过Sargan检验、AR检验、模型显著度和系数对应的t统计量值可知，系统GMM估计优于差分 GMM估计，无论是差分GMM和系统GMM，都是两步估计优于一步估计。差分GMM和系统GMM的二步估计结果都表明：联合显著性Wald检验值表明模型整体性显著；Sargan检验结果表明，工具变量在整体上是有效的；AR(1)检验结果和AR(2)检验结果表明，差分变换后的残差只存在一阶序列相关性，而无二阶序列相关性。这说明本文所设定的动态面板数据模型是合理的。
下面选用最优模型(系统GMM的二步估计)的回归结果来解释各自变量对居民医疗保健消费支出的影响。人口年龄结构中，少儿人口抚养系数对居民医疗保健消费支出不显著，而老年人口抚养系数对其影响很显著。老年人口抚养系数对医疗保健消费支出有正的影响，即随着老年人口抚养系数的上升，居民人均医疗保健消费支出将上升，这一研究符合理论假说。至于为什么少儿人口抚养系数对医疗保健消费支出的影响不显著，我们认为，一方面，随着少儿人口比重的下降，医疗水平的提升，失能率下降，即医疗保健支出可能下降；另一方面，随着计划生育政策和经济发展共同导致少子化，人们更加注重子女的身体素质投入，医疗保健消费可能增加。
此外，我们还看到医疗保健消费支出的滞后一期系数为0.51，表明居民医疗保健消费支出存在较强的惯性。人均收入对其有正的显著影响，即随着人均收入的提升，人均医疗保健消费支出将增加。城乡收入比对其有负的显著影响，即随着城乡收入比的扩大，人均医疗保健1消费支出将下降。医疗保健价格指数对其有负的显著影响，说明随着医疗保健价格指数的上升，人均医疗保健消费支出将下降，叶菲等(2010)的研究也得到类似的结论。实际利率对其有正的显著影响，说明随着实际利率的上升，人均医疗保健消费支出也将上升。实际利率上升，当收入效应大于替代效应，人们更愿意进行医疗保健的消费。参加医疗保险的比重对其没有显著影响，一方面随着居民参保率的上升，居民更愿意医疗保健消费，这有利于增加相关支出；另一方面，由于医疗保险会给居民报销部分费用，因此，医疗保健消费又可能减少。参加社会养老保险的比重有对其有负的显著影响，说明随着社会养老保险覆盖率的提升，居民人均医疗保健消费支出将下降。社会养老保险比重上升，有更多的人将收入的部分支出在养老保险上，转而对医疗保健的消费支出减少。
四、结语
本文利用2001-2010年的省际面板数据和动态广义矩估计(GMM)方法，考察了中国人口年龄结构(少儿抚养系数和老年抚养系数)对居民医疗保健消费支出的影响。研究发现，少儿抚养系数对居民医疗保健消费支出没有显著影响，老年抚养系数对其有显著影响。医疗保健消费是必需品，居民医疗保健消费支出惯性较强，随着人口老龄化的加剧，我国医疗保健品市场面临刚性需求，未来的医疗保健消费将进一步增加。因此，政府应转变职能，在重视经济发展、提高收入水平的同时，加大对卫生事业的投入力度，并结合卫生资源的存量进行调整，提高卫生资金使用效率；应重点发展老年医疗保健市场或老年产业，开拓新的保健产品，满足老年人医疗保健的多元化需求；继续完善以社区服务为基础的老年医疗保健服务体系，把预防、保健、医疗、护理和康复等作为老年人医疗保健服务的重要内容。