人口老齡化對醫(yī)療衛(wèi)生服務利用及醫(yī)療衛(wèi)生費用的影響
——基于CHARLS面板數(shù)據(jù)的研究

王曉峰，馮園園

(吉林大學 東北亞研究中心，吉林 長春 130012)

1 引言

根據(jù)國家統(tǒng)計局發(fā)布的數(shù)據(jù)，2000年我國60周歲及以上老年人口占到總?cè)丝诘?0%，按照國際通行標準，我國自此進入人口老齡化社會。2010年我國第六次人口普查顯示60歲及以上老年人口占總?cè)丝诒壤^13.26%，2020年第七次全國人口普查時，我國60周歲及以上老年人口占到總?cè)丝诘?8.7%，老年人口在總?cè)丝谥兴急戎刂饾u增加，人口年齡結(jié)構(gòu)持續(xù)老化。

人口老齡化推動醫(yī)療衛(wèi)生服務需求持續(xù)擴張，醫(yī)療衛(wèi)生服務使用率持續(xù)攀升，直接影響醫(yī)療衛(wèi)生費用支出。根據(jù)我國第六次衛(wèi)生服務調(diào)查(蔡敏，2021)，老年人慢性病罹患率高，老年人口多病共患的情況較多，有23.8%的老年人患有2種及以上慢病。根據(jù)第四次中國城鄉(xiāng)老年人生活狀況抽樣調(diào)查的數(shù)據(jù)結(jié)果，我國有4063萬的失能(半失能)老年人口，對于照護服務的需求比例也在持續(xù)上升(1)民政部.三部門發(fā)布第四次中國城鄉(xiāng)老年人生活狀況抽樣調(diào)查成果[EB/OL].http://jnjd.mca.gov.cn/article/zyjd/xxck/201610/20161000886652.shtml。因此，從微觀層面看，個人及家庭的醫(yī)療衛(wèi)生費用負擔將持續(xù)增加；從宏觀層面看，我國醫(yī)療衛(wèi)生總費用將持續(xù)遞增，人口年齡結(jié)構(gòu)變化與醫(yī)療衛(wèi)生費用籌集和支付體制之間的矛盾，也將影響我國醫(yī)療衛(wèi)生費用的可持續(xù)性。

本研究將采用中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查2011-2018年的面板數(shù)據(jù)(中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查China Health and Retirement Longitudinal Study，簡稱CHARLS)，測量45歲及以上人口的醫(yī)療衛(wèi)生服務需求、醫(yī)療衛(wèi)生服務利用率情況，以及個體醫(yī)療衛(wèi)生費用在不同年齡組之間的差異；進而依據(jù)我國人口老齡化趨勢，論述人口老齡化對醫(yī)療衛(wèi)生總費用支出的影響。

2 文獻回顧

人口老齡化與醫(yī)療衛(wèi)生費用的關(guān)系問題，是國內(nèi)學界的研究熱點。很多學者都發(fā)表了研究成果，但相關(guān)討論并沒有形成共識。人口老齡化通過影響人口的健康狀況，導致人口醫(yī)療服務需求增長從而帶來醫(yī)療衛(wèi)生費用的增長。唐齊鳴、項樂(2014)認為老齡人口撫養(yǎng)系數(shù)對醫(yī)療保健支出有顯著正向影響，老齡人口的增加會使得醫(yī)療保健支出大幅增長。李樂樂、楊燕綏(2017)通過對北京市時間序列數(shù)據(jù)進行實證分析，發(fā)現(xiàn)人口老齡化與醫(yī)療費用增長之間存在正相關(guān)關(guān)系。余央央(2011)認為我國人口老齡化與實際人均醫(yī)療支出呈顯著正相關(guān)性，老齡化程度的加深推動了衛(wèi)生費用上漲，這是未來控制衛(wèi)生費用增長的重點與難點之所在。茅銳、徐建煒(2014)的分析表明，隨著我國人口老齡化進程，醫(yī)療保健消費在總消費中的占比將快速提高，政府需要做好應對老齡化背景下醫(yī)療需求膨脹的準備，以避免醫(yī)療資源供給不足。程杰、趙文(2010)通過對WHO成員國的經(jīng)驗進行分析后得出，進入老齡化社會后，醫(yī)療衛(wèi)生費用支出速度將會遞增,經(jīng)濟發(fā)展和政府財政將承受越來越重的醫(yī)療衛(wèi)生費用支出負擔，“未富先老”的中國面臨著醫(yī)療衛(wèi)生費用支出急劇增長的嚴峻挑戰(zhàn)。

但是，有一些學者持不同的觀點。楊昕、左學金、王美鳳(2018)通過對世界范圍內(nèi)人口老齡化和醫(yī)療衛(wèi)生費用之間關(guān)系研究進行梳理后發(fā)現(xiàn)，不同國家在人口老齡化與衛(wèi)生費用關(guān)系的實證研究方面結(jié)論差異明顯。王超群(2014)通過測算，發(fā)現(xiàn)人口老齡化并不是影響我國衛(wèi)生費用增長的決定性因素，收入提高和醫(yī)療技術(shù)進步才是我國人均衛(wèi)生費用增長的主要決定因素。范兆媛、周少甫等(2016)提出人的剩余壽命是影響人醫(yī)療衛(wèi)生花費的顯著因素，實際壽命并不是顯著因素，人口老齡化對醫(yī)療費用產(chǎn)生的影響可能被高估了。

綜上所述，關(guān)于人口老齡化與醫(yī)療衛(wèi)生費用之間的關(guān)系，研究界提出了不同見解，學者之間學術(shù)觀點雖然不同，但是上述研究為進一步深入探究問題奠定了良好基礎。

3 研究設計和理論假設

3.1 相關(guān)概念及測量指標

本研究需要厘清三個核心概念。第一，醫(yī)療衛(wèi)生服務需求是指患者(消費者)在一定時期、一定價格水平下，愿意購買且有能力購買的醫(yī)療衛(wèi)生服務及數(shù)量。其有兩個充分必要條件：一是患者(消費者)必須有醫(yī)療衛(wèi)生服務需要，即有購買意愿；二是患者(消費者)能夠購買，即有支付能力(孟慶躍，2019)。第二，醫(yī)療衛(wèi)生服務利用,是指實際發(fā)生的醫(yī)療衛(wèi)生服務數(shù)量，指標分為門診服務利用、住院服務利用和預防保健利用等。一定時期內(nèi)患病率、門診或急診次數(shù)、住院次數(shù)、住院天數(shù)、預防性醫(yī)療的使用頻率、就診率等通常用來衡量醫(yī)療服務利用情況(郝愛華，2021)。第三，根據(jù)世界衛(wèi)生組織和《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計年鑒》的定義,醫(yī)療衛(wèi)生總費用是指以貨幣形式作為綜合計量手段，全面反映一個國家或地區(qū)在一定時期內(nèi)(通常是一年)全社會用于醫(yī)療衛(wèi)生服務所消耗的資金總額(楊燕綏，2020)，醫(yī)療衛(wèi)生總費用簡稱醫(yī)療衛(wèi)生費用。

我國醫(yī)療衛(wèi)生費用核算，主要有三種方法，分別是醫(yī)療衛(wèi)生費用來源法、醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)流向法、醫(yī)療衛(wèi)生費用服務功能法(梁煜，2019)。來源法醫(yī)療衛(wèi)生費用核算：是按照醫(yī)療衛(wèi)生資金的籌集渠道與籌資形式收集、整理醫(yī)療衛(wèi)生總費用數(shù)據(jù)，測算醫(yī)療衛(wèi)生總費用的方法，該方法可以從宏觀上反映一個地區(qū)在一定時期內(nèi)醫(yī)療衛(wèi)生籌資水平和主要籌資渠道。在我國現(xiàn)行體制下，在來源法醫(yī)療衛(wèi)生總費用中，將醫(yī)療衛(wèi)生總費用指標體系分為政府衛(wèi)生支出、社會醫(yī)療衛(wèi)生支出和個人醫(yī)療衛(wèi)生支出(陳文，2017)。功能法核算：是根據(jù)醫(yī)療衛(wèi)生服務活動的功能進行劃分，測算消費者接受各類衛(wèi)生服務時發(fā)生的費用，其結(jié)果反映醫(yī)療衛(wèi)生費用在不同功能服務中的分布，同時反映醫(yī)療衛(wèi)生服務消費者在一定時期內(nèi)對不同服務的利用程度及費用水平。按照功能分類，衛(wèi)生服務主要包括治療服務、康復服務、長期護理服務、輔助性衛(wèi)生服務、門診醫(yī)療用品、預防和公共衛(wèi)生服務、衛(wèi)生行政和醫(yī)療保險管理服務。根據(jù)我國醫(yī)療衛(wèi)生服務提供的特點和數(shù)據(jù)可得性(翟鐵民，2015),可將康復服務和長期護理服務合并在治療服務中核算,治療服務包括門診治療服務和住院治療服務，治療服務費用主要包括門診費用和住院費用。在國際上，目前在國際醫(yī)療衛(wèi)生費用核算研究工作中運用最廣泛的綜合核算體系和基礎核算規(guī)則是醫(yī)療衛(wèi)生費用核算體系(A System of Health Accounts,SHA)。SHA2011修訂后的基本框架擴展到6個維度，包括籌資來源、籌資機構(gòu)、醫(yī)療衛(wèi)生服務提供機構(gòu)、生產(chǎn)要素、功能和人群受益分布。其中人群受益(beneficiary)作為新增維度之一,主要分析經(jīng)常性醫(yī)療衛(wèi)生費用在不同年齡、性別、疾病別、經(jīng)濟水平人群中的分布以及地理分布等,以分析資源分配的公平性,分析疾病控制的優(yōu)先領域和重點人群等。

通過相關(guān)文獻梳理，目前我國關(guān)于醫(yī)療衛(wèi)生總費用的政策應用與研究分析，涉及醫(yī)療衛(wèi)生總費用的籌資結(jié)構(gòu)及效率和公平性分析、公共衛(wèi)生及預防費用分析、醫(yī)療費用分析、病種及人群費用分析等多方面(王瑋玉，2017)，在學界研究中所使用的公共衛(wèi)生費用、醫(yī)療費用、醫(yī)療衛(wèi)生支出、醫(yī)療保健支出、醫(yī)療保健消費等指標均是醫(yī)療衛(wèi)生總費用在不同核算方法中的指標分類。如醫(yī)療衛(wèi)生支出、醫(yī)療保健支出等指標是從來源法角度進行考察，主要分析各籌資方的費用負擔水平；醫(yī)療費用、醫(yī)療保健消費等指標是從功能法角度進行考察，主要分析患者(消費者)直接與醫(yī)療衛(wèi)生服務消費關(guān)聯(lián)的交易活動產(chǎn)生的費用。需要說明的是，本文在對目前學術(shù)界的研究現(xiàn)狀進行文獻回顧時，為了保持引用準確性，直接采用文獻原文中的用法。

本論文研究的醫(yī)療衛(wèi)生服務利用情況分為門診服務利用情況和住院服務利用情況，主要指一定時期內(nèi)是否使用了門診或住院服務，以及門診服務醫(yī)療和住院服務的使用頻率等指標。本論文研究的醫(yī)療衛(wèi)生費用，是指人們在接受醫(yī)療衛(wèi)生服務時產(chǎn)生的治療費用，主要分為門診費用和住院費用，這種分類方法屬于醫(yī)療衛(wèi)生費用功能法核算，即根據(jù)醫(yī)療衛(wèi)生服務活動的功能進行劃分，測算人們在接受門診治療服務和住院治療服務時發(fā)生的費用。

同時，本研究將醫(yī)療費用按照年齡組分別研究，這種方法屬于國際衛(wèi)生費用核算SHA體系中按照人群受益維度進行核算，包括的基本特征類型有：年齡和性別、疾病或者身體狀況、社會經(jīng)濟狀況以及地理區(qū)域分布，將其與疾病、籌資維度進行交叉分析能夠進一步確定不同年齡組的主要疾病經(jīng)濟負擔(張毓輝，2015),從而可以識別費用負擔較重的人群，分析疾病控制的優(yōu)先領域，對制定更具針對性的政策具有一定指導意義。

由于功能法醫(yī)療衛(wèi)生費用核算在我國缺少常規(guī)性統(tǒng)計資料(張富華，2014)，在目前的實際研究中，一般多以微觀實證角度使用各類社會經(jīng)濟統(tǒng)計資料。本論文采用CHARLS數(shù)據(jù)進行實證研究，以測量不同年齡段人口接受醫(yī)療衛(wèi)生服務狀況以及由此產(chǎn)生醫(yī)療衛(wèi)生費用的差異，進而為選擇疾病控制和費用控制的優(yōu)先領域奠定基礎，需要說明的是，本研究中門診和住院費用均包括受訪者個人自付和醫(yī)保支付在內(nèi)的醫(yī)療衛(wèi)生費用支出。

3.2 研究理論假設

格羅斯曼(Grossman，1972)提出了健康投資的需求模型，即健康需求模型，人們應用此模型來研究影響健康需求的因素。格羅斯曼的健康需求理論將個體健康視為隨著年齡增長而折舊的資本存量，消費者必須增加投資以補充健康資本存量的不足。格羅斯曼認為，與其他人力資本投資回報是增加工資不同，健康資本投資回報是延長生命時間或增加健康的時間(王小萬，2006)。因此，人對健康的需求有兩方面，一方面作為消費品，健康可以產(chǎn)生直接效用，健康的身體會增加人們的效用；另一方面，健康作為投資品，健康的身體可以增加健康天數(shù)，提高勞動效率，或者用于其他活動，帶來更多的收益。但人們不可能直接購買健康，當人們的健康狀態(tài)下降進而發(fā)生疾病時，就需要利用醫(yī)療衛(wèi)生服務來恢復和增進健康，因此，醫(yī)療衛(wèi)生服務需求來自于人們對健康需求，是健康需求的衍生需求，要研究健康需求,就離不開對醫(yī)療衛(wèi)生服務需求的研究(趙忠，2005)。

在醫(yī)療衛(wèi)生服務需求研究方面，安德森(Andersen，1968)提出了醫(yī)療衛(wèi)生服務利用的行為模型，主要從醫(yī)療衛(wèi)生服務利用的理論框架角度，尋找促進和妨礙家庭或個人使用醫(yī)療衛(wèi)生服務的影響因素，衡量醫(yī)療衛(wèi)生服務的可及性。該模型認為(朱鳳梅，2020)，影響人們對醫(yī)療衛(wèi)生服務利用的主要因素，包括傾向因素、能力因素以及需要因素。根據(jù)醫(yī)療衛(wèi)生服務利用的行為模型，由于醫(yī)療衛(wèi)生服務需求的主體是人，因此人口數(shù)量，年齡結(jié)構(gòu)，分布，受教育程度，家庭狀況等人口學因素作為傾向型因素將對醫(yī)療衛(wèi)生服務需求產(chǎn)生重要影響。其中，人口數(shù)量和年齡結(jié)構(gòu)是最重要的影響因素。一般來說，老年人口隨著生理機能逐步衰退，各種老年性疾病的發(fā)病率逐步提高，導致老年人就診率高，住院時間長，醫(yī)療衛(wèi)生服務需求不斷擴大，利用率不斷遞增。所以，人口年齡結(jié)構(gòu)老齡化程度越高，社會醫(yī)療衛(wèi)生服務總需求也越大。雖然，影響醫(yī)療衛(wèi)生服務利用還有其他諸多因素，諸如醫(yī)療衛(wèi)生服務供給體系、個人和家庭因素、醫(yī)療衛(wèi)生服務可及性等因素，但個體的身體狀況是直接決定醫(yī)療衛(wèi)生服務的需求的關(guān)鍵因素。

據(jù)此，本研究理論假設是：老年人口在醫(yī)療衛(wèi)生服務需求和利用方面與其他年齡段人口有著較大差異，由此產(chǎn)生更高的醫(yī)療衛(wèi)生費用，人口老齡化程度與醫(yī)療衛(wèi)生費用呈正相關(guān)關(guān)系。隨著人口老齡化程度加深，老年人口在社會總?cè)丝谥械谋戎爻掷m(xù)增大，醫(yī)療衛(wèi)生服務的社會總需求也逐漸增加，醫(yī)療衛(wèi)生服務利用率也將遞增，社會將承擔更高的醫(yī)療衛(wèi)生費用。

4 數(shù)據(jù)來源和研究設計

4.1 數(shù)據(jù)來源

本論文采用中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)(China Health and Retirement Longitudinal Study，簡稱CHARLS)，研究人口老齡化對醫(yī)療衛(wèi)生費用的影響。CHARLS項目由北京大學國家發(fā)展研究院受美國國家老齡化研究所、世界銀行和中國國家自然科學基金資助，通過收集中國45歲及以上中老年人群個人和家庭的微觀數(shù)據(jù)，來分析中國人口老齡化問題。

4.2 研究設計

根據(jù)安德森(Andersen，1968)的醫(yī)療服務需求分析框架，在對調(diào)查問卷進行分析后，選取被調(diào)查者的年齡和性別作為反映傾向因素的變量；選取被調(diào)查者的經(jīng)濟狀況、是否參加醫(yī)療保障和居住地情況(居住地的情況往往反映了醫(yī)療衛(wèi)生服務可及性程度)作為影響利用醫(yī)療衛(wèi)生服務的能力因素；選取被調(diào)查者的自評健康情況、四周內(nèi)是否患病、患慢性病情況作為反映醫(yī)療服務需求因素的變量。

根據(jù)格羅斯曼(Grossman，1972)的健康投資需求模型，隨著年齡的增長，一方面健康折舊率上升，對醫(yī)療衛(wèi)生服務需求增多，另一方面從生命周期的角度，年齡的增長也導致健康的投資回報率下降，即醫(yī)療衛(wèi)生費用效率降低。因此，需要考察不同年齡段人口對醫(yī)療衛(wèi)生費用的影響。

據(jù)此，研究設計思路是，首先分析人口年齡結(jié)構(gòu)與身體健康之間的關(guān)系，選取自評健康情況、四周患病率、是否患慢性病情況作為考察人口年齡是否影響身體健康的因素；其次，研究年齡是否影響醫(yī)療衛(wèi)生服務利用情況，即分析包括人口年齡結(jié)構(gòu)在內(nèi)的各傾向因素、能力因素和需求因素如何影響醫(yī)療衛(wèi)生服務利用情況；再次，研究人口年齡結(jié)構(gòu)與醫(yī)療衛(wèi)生費用的關(guān)系，將年齡分為5組，分析各組的傾向因素、能力因素和需要因素如何影響醫(yī)療費用支出情況。

4.3 變量選取與處理

第一，傾向類因素的變量選取與處理。關(guān)于性別變量，性別屬于人本身的屬性特征，一般情況下女性和男性在行為模式上存在一定程度的區(qū)別。從世界范圍看，大部分國家和地區(qū)女性預期壽命高于男性，本研究將性別進行數(shù)據(jù)化處理，設定為0代表女性，1代表男性。關(guān)于年齡變量，為了更好的分析年齡的影響作用，以受訪者出生年份為起始日期，以調(diào)查年份為截止日期，計算受訪者年齡。

第二，能力類因素的變量選取與處理。關(guān)于居住地變量，因我國近年來人口流動規(guī)模逐漸增大，城鎮(zhèn)化程度不斷提高，按照國家統(tǒng)計局發(fā)布的《統(tǒng)計上劃分城鄉(xiāng)的規(guī)定》(2)國家統(tǒng)計局.統(tǒng)計上劃分城鄉(xiāng)的規(guī)定[EB/OL].http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/200610/t20061018_8666.html//www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/，城鎮(zhèn)包括城區(qū)和鎮(zhèn)區(qū)。城區(qū)是指在市轄區(qū)和不設區(qū)的市，區(qū)、市政府駐地的實際建設連接到的居民委員會和其他區(qū)域。鎮(zhèn)區(qū)是指在城區(qū)以外的縣人民政府駐地和其他鎮(zhèn)，政府駐地的實際建設連接到的居民委員會和其他區(qū)域。將被與政府駐地的實際建設不連接，且常住人口在3000人以上的獨立的工礦區(qū)、開發(fā)區(qū)、科研單位、大專院校等特殊區(qū)域及農(nóng)場、林場的場部駐地視為鎮(zhèn)區(qū)。據(jù)此，將居住在城區(qū)、鎮(zhèn)中心區(qū)以及特殊區(qū)域的被調(diào)查者視為居住在城鎮(zhèn)，其余被調(diào)查者視為居住在非城鎮(zhèn)，根據(jù)問卷情況重新賦值編碼，0為非城鎮(zhèn)，1為城鎮(zhèn)。關(guān)于醫(yī)療保障變量，在CHARLS調(diào)查中，問卷對各種醫(yī)療保障情況進行了具體劃分，考慮到我國醫(yī)療保障制度正處于改革之中，因此本文將參加任何一項醫(yī)療保障制度的人員都視為有醫(yī)保，其余調(diào)查者視為無醫(yī)保。關(guān)于個人經(jīng)濟情況變量，在CHARLS原數(shù)據(jù)中，因代表收入的數(shù)據(jù)缺值較多,為保證足夠的樣本量，采用受訪者的貨幣資產(chǎn)作為替代變量(個人資產(chǎn)情況與收入情況都是衡量個人經(jīng)濟能力的指標，可以作為影響調(diào)查者接受醫(yī)療衛(wèi)生服務的能力因素),貨幣資產(chǎn)包括受訪者的現(xiàn)金數(shù)量、電子貨幣數(shù)量加上銀行存款數(shù)量。

第三，需要因素類的變量選擇和處理。關(guān)于自評健康變量，自評健康是被調(diào)查者對自身健康狀況做出的綜合判斷，能夠較全面的反映一個人的健康信息。在CHARLS調(diào)查中，因受訪者是隨機分成兩組進行健康狀況自評，為了保持數(shù)據(jù)的一致性，采用將原數(shù)據(jù)中的選項進行重置賦值的方法，在保持邏輯一致的情況下，將自評健康情況分為很好、好、一般和不好，對應賦值1到4，然后分別統(tǒng)計，數(shù)值越大自評健康情況越不好。關(guān)于四周患病情況變量，選取被調(diào)查者在參加調(diào)查前一個月(四周)內(nèi)因疾病或損傷是否實際發(fā)生過去醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)就診的行為。四周內(nèi)患過病的記為1，沒有患病的記為0，用計數(shù)函數(shù)統(tǒng)計得出數(shù)據(jù)。關(guān)于患慢性病情況變量，根據(jù)被調(diào)查者自我報告的醫(yī)生診斷慢性病情況，只要患有問卷中列舉出的14種慢性病的一種，就記為1(患有慢性病)，如果沒有患慢性病則記為0，用計數(shù)函數(shù)統(tǒng)計得出數(shù)據(jù)。

第四，醫(yī)療服務行為和結(jié)果的相關(guān)變量處理。關(guān)于是否接受過醫(yī)療服務情況，考慮到被調(diào)查者在參加調(diào)查之前，有可能接受過門診醫(yī)療服務，也可能接受過住院醫(yī)療服務，因此在處理數(shù)據(jù)時，只要被調(diào)查者在參加調(diào)查之前四周(一個月)接受過門診服務和在調(diào)查之前一年內(nèi)接受過住院醫(yī)療服務的視為接受過醫(yī)療服務，記為1，沒有則記為0，用計數(shù)函數(shù)統(tǒng)計得出結(jié)果。關(guān)于接受醫(yī)療服務頻次情況，為了保持變量統(tǒng)計口徑的一致，將被調(diào)查者在參加調(diào)查之前四周(一個月)接受過門診服務的次數(shù)記為門診治療頻次，將被調(diào)查者在參加調(diào)查之前一年內(nèi)接受住院服務的次數(shù)記為住院治療頻次。關(guān)于門診費用變量，被調(diào)查者在參加調(diào)查之前四周(一個月)接受所有門診服務時付出的總費用，依據(jù)問卷調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)計得出。關(guān)于住院費用變量，被調(diào)查者在參加調(diào)查之前一年內(nèi)接受所以住院治療時付出的總費用，依據(jù)問卷調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)計得出。

5 研究過程

5.1 中國健康與養(yǎng)老調(diào)查CHARLS2011-2018年面板數(shù)據(jù)構(gòu)建

中國健康與養(yǎng)老調(diào)查(CHARLS)在調(diào)查時對每一名被調(diào)查者個人、家庭以及社區(qū)進行了編號(ID)，因為每次調(diào)查都有新參加的人群加入，在進行數(shù)據(jù)分析時，按照被調(diào)查者的編號和參加年度，對問卷中的數(shù)據(jù)進行處理合并，并刪除掉缺失值后，建立了混合面板數(shù)據(jù)庫。最終進入面板數(shù)據(jù)庫的2011年樣本有13997個，2013年有14328個，2015年有15053個，2018年有18065個，這樣4個年度內(nèi)共有61443個觀察點(3)雖然在4個年度中有部分編號(ID)相同的樣本隨時間推移被重復觀測，但因在不同時點觀察，個體本身可能會隨時間推移發(fā)生不同的行為，產(chǎn)生不同的特征，所以在模型計算時不同觀測時點相同編號的樣本可以當做不同的樣本觀察點進行計量分析。。

5.2 面板數(shù)據(jù)中各變量描述性分析

5.2.1 人口結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)描述

如表1所示，在各調(diào)查年度，參加調(diào)查的人群性別基本平衡，只有在2018年女性稍多于男性。

表1 2011-2018年樣本性別分布情況

表2說明，在各調(diào)查年度，參加調(diào)查的人口的平均年齡逐年上升，從2011年的平均59.68歲上升到2018年的平均62.12歲。因為CHARLS調(diào)查對象是45歲及以上人口，所以各調(diào)查年度年齡最小的都是45歲。參加調(diào)查的人口最大年齡也逐次上升，從2011年的101歲上升到2018年的109歲。60歲以上老年人所占比例從2011年的將近46%上升到2013年的接近50%，2015年約為51%，2018年老年人在全部調(diào)查者中的比例已經(jīng)將近57%。

表2 2011-2018年樣本平均年齡及老年人比例情況

由表3可以看出，在各調(diào)查年度，參加調(diào)查的老年人口的比例逐步上升。如果分年齡段來看，50-59歲年齡組和60-69歲年齡組在4個年度中所占比例均排在前兩位。

表3 2011-2018年樣本分年齡組結(jié)構(gòu)情況

5.2.2 人口健康情況的數(shù)據(jù)描述

由表4可見，2011-2018各年度參加調(diào)查的人群自評健康狀況變化不大，處于2.8-2.9之間，與問卷選項向?qū)Ρ龋瑒t基本處于“好”和“一般”之間，偏向于“一般”。從此表也可以看出，2011-2018各年度參加調(diào)查的人群患慢性病的比重從2011年的64.21%逐漸減少至2018年的44.24%。同時，參加調(diào)查的人群四周內(nèi)患病的比重有逐漸增多的趨勢，從2011年的10.14%上升至2018年的16.54%。

表4 2011-2018年樣本自評健康及患病情況

5.2.3 其他變量的數(shù)據(jù)描述

考察被調(diào)查者居住地情況分析結(jié)果如表5所示，2011-2018各年度參加調(diào)查的人群居住在非城鎮(zhèn)的人口較多，所占比例在四個調(diào)查年份均在75%以上。由表5還可以看出被調(diào)查者參加醫(yī)療保障情況，從2011年-2018年，參加調(diào)查的人群醫(yī)保覆蓋率雖有波動，但呈現(xiàn)逐步提高趨勢，至2018年參加醫(yī)療保障的人數(shù)所占百分比已經(jīng)達到97.07%。為考察被調(diào)查者個人經(jīng)濟情況，表5分析了2011年-2018年的樣本人群的個人資產(chǎn)情況。在對個人資產(chǎn)情況進行計算后，發(fā)現(xiàn)調(diào)查數(shù)據(jù)離散性較大，因此對數(shù)據(jù)在1%和99%分位上進行縮尾處理。統(tǒng)計結(jié)果顯示，從2011年-2018年個人資產(chǎn)情況也呈逐漸增加趨勢。

表5 2011-2018年樣本居住地、醫(yī)療保障以及個人資產(chǎn)情況

5.3 基于CHARLS2011-2018年度數(shù)據(jù)的實證分析

5.3.1 年齡對健康的影響分析

按照研究設計，首先，分析年齡與人的身體健康之間的關(guān)系，根據(jù)CHARLS調(diào)查問卷特點，分別采用了自評健康、四周內(nèi)患病情況和患慢性病情況這三個指標進行分析。

本文是基于CHARLS各調(diào)查年份數(shù)據(jù)構(gòu)建的混合面板數(shù)據(jù)庫，根據(jù)前文分析，自評健康情況為分類變量，對應的值為1到4，為多分類變量，因此在分析年齡與自評健康情況的時，采用多元logit分析方法，將自評健康情況作為因變量，其他自變量為：年齡、性別、居住地情況、四周內(nèi)是否患病、是否患慢性病和個人資產(chǎn)情況。為了更好地進行分析，將“自評健康很好”作為參照組，分析結(jié)果如表6所示：第(1)(2)(3)分別為自評健康好、自評健康一般、自評健康不好人群相對于參照組的分析結(jié)果，可以看出年齡確實影響了調(diào)查人群的自我健康評價情況，年齡越大(年齡變量系數(shù)為正且逐漸變大)，性別為女(性別變量系數(shù)為負)，患有慢性病和四周內(nèi)患過病(對應變量系數(shù)均為正)的人越容易被分到后面的組別，這說明具有上述特征的人傾向于給出較為負面的自我健康評價。

表6 被調(diào)查人群自評健康情況影響因素分析

當四周內(nèi)患病情況和患慢性病情況這兩個指標作為變量時，由于它只有0或1兩個值(屬于二分類變量)，符合Probit模型的適用條件，因此采用probit模型分析年齡與四周內(nèi)是否患病、年齡與是否患慢性病之間的關(guān)系并計算在樣本均值處的邊際效應，兩次分析中分別將四周內(nèi)是否患病和是否患慢性病設為因變量，其他自變量為：年齡、性別、自評健康情況、居住地情況、個人資產(chǎn)情況。表7中第(1)列為年齡與四周內(nèi)是否患病情況之間關(guān)系分析。結(jié)果表明，年齡和性別因素都是顯著負向影響；患慢性病情況、醫(yī)療保障情況和個人自評健康情況則呈現(xiàn)正向顯著影響。這說明自評健康情況差的人、患有慢性病以及有醫(yī)療保障的人群四周內(nèi)患病率較高。第(2)列為年齡與患慢性病情況之間關(guān)系分析。結(jié)果表明，年齡有顯著正向影響，其他顯著正向影響被調(diào)查人群患慢性病情況的變量有自評健康情況、四周患病情況、居住地情況，這表明自評健康情況差的人、四周內(nèi)患過病的以及居住在城鎮(zhèn)的人群患有慢性病率較高。

表7 被調(diào)查人群患病情況影響因素分析

綜上，從對自評健康情況、四周患病情況和患慢性病情況影響因素的分析可以看出，年齡對樣本人群自評健康情況和患慢性病率存在顯著正向影響，年齡越大，人的自評健康越差，患慢性病概率越大，人們的醫(yī)療衛(wèi)生服務需要就越多。但年齡與四周患病情況之間的關(guān)系比較復雜，這可能與四周患病情況在調(diào)查時包括了因疾病或意外損傷而在四周內(nèi)就診的人有關(guān)，而發(fā)生意外損傷的人群則具有不確定性。

5.3.2 年齡對醫(yī)療衛(wèi)生服務利用的影響分析

從上部分的研究可知，年齡對人的身體健康狀況有密切影響，年齡越大，人的自評健康越差，患慢性病概率越大。根據(jù)格羅斯曼(Grossman，1972)的健康投資需求理論，當健康狀況變差時，人們?yōu)榱嘶謴徒】禃a(chǎn)生醫(yī)療衛(wèi)生服務需求，進而發(fā)生醫(yī)療衛(wèi)生服務利用行為。為研究年齡對醫(yī)療服務利用情況的影響，本部分具體分析人們接受門診和住院醫(yī)療服務情況的影響因素。根據(jù)上部分研究結(jié)果，年齡與四周患病情況之間的關(guān)系比較復雜，因此在下面的模型中，不再將四周患病情況作為自變量納入方程。

首先對面板數(shù)據(jù)中各調(diào)查年度人們的醫(yī)療服務使用情況進行描述性分析。結(jié)果見表8，2011年-2018年，在4個年度接受調(diào)查的人群接受門診服務和住院服務的比例逐步上升，這個結(jié)果與在4個調(diào)查年度內(nèi)，參加調(diào)查的老年人口的比例逐漸上升的趨勢相一致。表9表明，2011年-2018年，各年度接受調(diào)查的人群中年齡分組越高的人群接受門診服務和住院服務的次數(shù)總體上高于年齡分組較低的人群，說明隨著年齡增大，人們使用了更多的醫(yī)療服務。

表8 2011-2018年樣本門診及住院利用情況

表9 2011-2018年各年齡組接受門診及住院服務頻次情況

為驗證描述性分析的結(jié)果，在此部分進一步使用面板數(shù)據(jù)的分析方法，考量人們使用醫(yī)療服務的影響因素。為使模型計算結(jié)果更為準確，根據(jù)CHARLS調(diào)查問卷的特點，在分析醫(yī)療服務利用影響因素時，進一步細分為門診醫(yī)療服務影響因素分析和住院醫(yī)療服務影響因素分析，分別采用probit模型分析調(diào)查人群是否使用門診和住院醫(yī)療服務的影響因素；采用負二項回歸模型分析調(diào)查人群使用門診和住院醫(yī)療服務頻次的影響因素。

首先分析調(diào)查人群是否使用醫(yī)療服務的影響因素，結(jié)果如表10所示：第(1)列為被調(diào)查人群是否使用門診醫(yī)療服務影響因素分析，可以看出，年齡、自評健康、醫(yī)療保障情況對人們是否使用門診醫(yī)療服務具有顯著正向影響，性別、居住地情況對人們是否使用門診醫(yī)療服務具有顯著負向影響，說明女性、居住在農(nóng)村、年齡越大、自評健康差和有醫(yī)療保障的人群使用門診醫(yī)療服務的概率更高；第(2)列為調(diào)查人群是否使用住院醫(yī)療服務影響因素分析，可以看出，年齡、居住地情況、患慢性病情況、自評健康、醫(yī)療保障情況對人們是否使用住院醫(yī)療服務具有顯著正向影響，說明年齡越大、居住在城市、自評健康差、患有慢性病和有醫(yī)療保障的人群使用住院醫(yī)療服務的概率更高。

表10 被調(diào)查人群是否使用醫(yī)療服務影響因素分析

第二步分析調(diào)查人群利用醫(yī)療服務頻次的影響因素，結(jié)果如表11所示：第(1)列為被調(diào)查人群利用門診醫(yī)療服務頻次影響因素分析，年齡、自評健康、醫(yī)療保障情況對人們利用門診醫(yī)療服務頻次有顯著正向影響，性別、居住地情況有顯著負向影響，說明女性、年齡越大、居住在農(nóng)村、自評健康越差和有醫(yī)療保障的人群使用門診醫(yī)療服務的次數(shù)更多。第(2)列為被調(diào)查人群利用住院醫(yī)療服務頻次影響因素分析，年齡、居住地情況、自評健康、患有慢性病情況、醫(yī)療保障情況對人們利用住院醫(yī)療服務頻次有顯著正向影響，說明年齡越大、居住在城市、自評健康越差、患有慢性病和有醫(yī)療保障的人群使用住院醫(yī)療服務的次數(shù)更多。

表11 被調(diào)查人群使用醫(yī)療服務頻次影響因素分析

由此部分數(shù)據(jù)分析結(jié)果可以看出，年齡是影響人們是否利用醫(yī)療衛(wèi)生服務以及利用醫(yī)療衛(wèi)生服務次數(shù)的重要因素，隨著年齡的增長，人們利用醫(yī)療衛(wèi)生服務的概率和次數(shù)都將增加。除年齡外，自評健康、醫(yī)療保障情況是影響人們利用門診和住院服務概率和次數(shù)的重要因素，說明人們對自身健康情況的判斷和醫(yī)療服務的可及性(醫(yī)療保障可以認為代表了醫(yī)療服務的可及性)也是影響人們利用醫(yī)療衛(wèi)生服務的重要因素。

5.4 年齡對醫(yī)療衛(wèi)生費用影響分析

在本部分的研究中，參考以往對醫(yī)療費用的實證研究，對醫(yī)療費用進行實證研究的建模主要受到醫(yī)療費用數(shù)據(jù)自身特點的制約。一方面，醫(yī)療費用可能呈現(xiàn)出非正態(tài)分布，即分布呈現(xiàn)出非對稱性；另一方面，大量樣本的醫(yī)療費用數(shù)據(jù)為零。因此，通常需要對醫(yī)療費用作對數(shù)變換。為了更好的說明的年齡的作用，在使用中國健康與養(yǎng)老調(diào)查CHARLS數(shù)據(jù)時，采用45-49、50-59、60-69、70-79、80歲及以上等5個年齡組對照觀察，兩種分析均將最近一個月內(nèi)的門診費用和最近一年內(nèi)的住院費用分別作為因變量來進行分析計算，其他變量為：年齡、性別、自評健康情況、居住地類型、是否患有慢性病、個人資產(chǎn)情況、是否有醫(yī)療保障。

5.4.1 面板模型方程構(gòu)建

由于本研究建立的面板模型在時間維度上只有四個調(diào)查年度，因此可視為短面板數(shù)據(jù)。面板數(shù)據(jù)由于觀測數(shù)據(jù)較多，因此可以分離出一些不隨時間變化但隨個體變化的個體異質(zhì)性效應(當這些個體異質(zhì)性效應與自變量相關(guān)時，即固定效應；當這些個體異質(zhì)性效應與自變量無關(guān)時，即隨機效應)和時間效應(即隨時間變化而發(fā)生變化，但不因個體不同而產(chǎn)生變化的效應)對因變量的影響，避免遺漏變量偏差問題，從而得出自變量對因變量影響的凈效應。因此構(gòu)建基本模型如下：

Yit=β0+β1Xit+β2Zi+β3St+Uit

其中：i=個體，t=時間，Yit為因變量，表示第i個個體在第t個時點上的取值，β0為截距項，Xit為自變量，Zi表示不隨時間改變的個體效應，St表示不隨個體改變的時間效應，Uit為隨機誤差項。當個體效應與自變量相關(guān)時，選擇固定效應模型進行分析，反之則采用隨機模型進行分析。

根據(jù)數(shù)據(jù)特征，分別運用固定效應模型和隨機效應模型進行回歸估計，并運用Hausman檢驗對兩種估計效應進行判定，最終選擇符合本研究的模型進行分析。在本部分研究中，運行STATA進行方程模型計算。

5.4.2 個體年齡對門診費用支出影響分析

從門診費用的面板數(shù)據(jù)來看如表12及圖1所示，在四個調(diào)查年度中，2018年的平均四周內(nèi)門診費用最高，各年齡組平均達到了114.74元。從各調(diào)查年度內(nèi)來看，2011年度門診費用最高的是80歲及以上年齡組，2013年最高的是70-79歲年齡組，2015年最高的是60-69歲年齡組，2018年最高的年齡組為60-69歲年齡組，4個年度門診費用最高的均是60歲及以上年齡組，即老年人組。

表12 面板數(shù)據(jù)2011-2018年分年齡組門診費用變化表(元)

圖1 2011-2018調(diào)查年度門診費用(年度變化趨勢)

前文研究發(fā)現(xiàn)年齡與四周內(nèi)患病情況的關(guān)系較為復雜，因此在本部分面板回歸模型中，不再將四周患病情況作為自變量。在分析年齡對門診費用的影響時，將所有樣本按照45-49、50-59、60-69、70-79、80歲及以上分5組分別進行模型分析，在用Hausman命令進行檢驗后，固定效應更優(yōu)，因此采用固定效應模型。表13的分析結(jié)果表明：年齡變量在5個年齡組內(nèi)都對門診費用具有正向顯著相關(guān)性，其中45-49、50-59、60-69、70-79組在0.1%顯著性水平下顯著，說明在各年齡組內(nèi)，年齡越大門診費用越高。其中，50-59歲年齡組內(nèi)年齡變量對門診費用的影響最大，其次是70-79歲組和60-69歲組。80歲及以上組在1%顯著性水平下顯著，但在年齡組內(nèi)仍然與門診費用是正相關(guān)關(guān)系。除年齡變量外，在45-49歲年齡組，患慢性病情況也對門診費用有正向影響；在50-59歲年齡組，自評健康情況對門診費用有顯著正向影響。在60-69歲年齡組，自評健康較差和有醫(yī)療保障的人門診費用較高。在80歲及以上年齡組，自評健康較差的人門診費用較高。這說明隨著被調(diào)查人群年齡的增長，門診費用確實增加了。同時，自評健康情況、是否患有慢性病和參加醫(yī)療保障情況對不同年齡組的門診費用也有不同程度的影響。

表13 各年齡組門診費用面板回歸模型分析結(jié)果

5.4.3 年齡與住院費用關(guān)系分析

從住院費用的面板數(shù)據(jù)描述性分析來看，如表14以及圖2所示，在四個調(diào)查年度中，2018年度的平均一年內(nèi)門診費用最高，各年齡組平均達到了1265.63元。從各調(diào)查年度內(nèi)來看，2011年度、2013年、2018年度住院費用最高的是80歲及以上年齡組，2015年度住院費用最高的是70-79歲年齡組，均是老年人組。

圖2 2011-2018調(diào)查年度住院費用(年度變化趨勢)

表14 面板數(shù)據(jù)2011-2018年分年齡組住院費用變化表(元)

在此部分面板回歸模型中，同樣不再將四周患病情況作為自變量。將所有樣本按照45-49、50-59、60-69、70-79、80歲以上分5組分別進行模型分析，在hausman命令進行檢驗后，固定效應更優(yōu)，因此采用固定效應模型。

表15的分析結(jié)果表明：年齡變量在50-59歲、60-69歲、70-79歲3個年齡組內(nèi)都對住院費用在0.1%顯著性水平下正向顯著，且年齡組越大系數(shù)越大，說明年齡越大住院費用越高；其中，70-79歲年齡組內(nèi)年齡變量對住院費用的影響最大，說明應未來應制定政策控制這一年齡組老年人口的住院費用。若將模型的精確度放寬，則80歲及以上年齡組中，年齡在10%顯著性水平下與住院醫(yī)療費正向顯著相關(guān)(系數(shù)為0.064，標準誤為0.037)。除年齡變量外，在50-59歲、70-79歲、80歲及以上年齡組，自評健康較差的人住院費用較高。在60-69歲年齡組，自評健康較差和患有慢性病的人住院費用都較高，說明做好慢性病管理有助于控制這一年齡組老年人的住院費用。

表15 各年齡組住院費用面板回歸固定效應模型分析結(jié)果

綜上所述，年齡對全部調(diào)查人群的門診費用有顯著正向影響；對除45-49歲之外的其他4個年齡組的住院費用有正向影響。同時，自評健康情況、是否患有慢性病和參加醫(yī)療保障情況也對不同年齡組的人群的醫(yī)療費用有不同程度的影響。對不同的年齡組來說，控制門診費用和住院費用增長的重點不同。在60-69歲年齡組，做好自我健康管理、慢性病防控以及優(yōu)化老年人醫(yī)療保障制度有助于控制這一年齡組老年人的醫(yī)療衛(wèi)生服務費用。在70-79歲年齡組，做好自我健康管理，提高自我健康認知水平有助于控制這一年齡組老年人的醫(yī)療衛(wèi)生服務費用。在80歲及以上組，雖然年齡對門診費用和住院費用的影響程度沒有其他老年人組明顯(但仍然顯著)，這可能與高齡老年人對自己健康投資回報率期望較低有關(guān)，但做好健康管理，提高自我健康認知水平也有助于控制這一年齡組老年人的醫(yī)療衛(wèi)生服務費用。另外，需要注意的是在50-59歲組內(nèi)，年齡和自評健康變量對門診費用和住院費用都有顯著正向影響，說明未來除了應對60歲以上老年人門診費用和住院費用增長的問題之外，做好50-59歲這部分臨近老年人群的健康管理和疾病預防控制工作對未來控制醫(yī)療衛(wèi)生費用增長也有重要作用，否則等這部分人步入老年之后將會帶來更高的醫(yī)療衛(wèi)生費用支出。

6 研究結(jié)論

本研究根據(jù)中國健康與養(yǎng)老調(diào)查(CHARLS)2011-2018年追蹤數(shù)據(jù)建立了的包含4個年度的面板數(shù)據(jù)庫，運用多種數(shù)據(jù)模型分析了人口老齡化對醫(yī)療衛(wèi)生服務費用的影響。研究發(fā)現(xiàn)：第一，年齡對個體健康狀況具有較大影響。在45歲及以上人口中，隨著年齡增長，人的自評健康會變差，患慢性病的概率會上升。第二，年齡對醫(yī)療衛(wèi)生服務利用具有顯著影響。在被調(diào)查人群中，隨著年齡增長，門診和住院醫(yī)療服務的概率和次數(shù)都將遞增。第三，年齡對門診費用、住院醫(yī)療費用有顯著正向影響。尤其是被調(diào)查老年人群的門診和住院醫(yī)療費用都將隨著年齡增長而增加。根據(jù)國家統(tǒng)計局發(fā)布的第七次全國人口普查數(shù)據(jù)，我國60歲及以上人口為26402萬人，占18.70%(其中，65歲及以上人口為19064萬人，占13.50%)我國65歲及以上老年人口達到1.76億，占人口總數(shù)的12.6%，人口老齡化程度進一步加深(4)國家統(tǒng)計局.第七次全國人口普查主要數(shù)據(jù)情況[EB/OL].http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/202105/t20210510_1817176.html。根據(jù)中國人口發(fā)展中心的預測，依據(jù)我國現(xiàn)有人口數(shù)據(jù)運用PADIS模型按照中方案計算，60歲及以上老年人口規(guī)模到2024年將突破3億人，2032年突破4億人，到2048年突破5億人，到2054年達到峰值5.31億人(賀丹，2018)。中國擁有最大規(guī)模的老年人口,而且這個地位將在很長時間里繼續(xù)保持(蔡昉，2021)。研究結(jié)果表明，隨著人口年齡結(jié)構(gòu)老化持續(xù)加深，我國醫(yī)療衛(wèi)生資源配置和醫(yī)療衛(wèi)生服務提供模式都將面臨巨大壓力，同時在現(xiàn)行醫(yī)療衛(wèi)生費用支付體系下，我國醫(yī)療衛(wèi)生費用支出將面臨進一步增長的風險。

根據(jù)本文的研究發(fā)現(xiàn)，主要有三方面啟示：一是，人隨著年齡增長，身體健康會變差，患慢性病的概率上升。為應對這一變化，應積極實施對老齡人口的健康管理，采取多種方式推行健康生活方式，加強健康知識科普，多方面關(guān)愛老年人，提高老年人生活健康質(zhì)量和心理健康程度，提高老年人口的自我健康管理水平，降低慢性病患病率，提高老年人健康生活水平。二是，年齡越大使用醫(yī)療衛(wèi)生服務越多，老年人的醫(yī)療服務使用概率和次數(shù)都更高。因此，醫(yī)療服務提供模式也要相應轉(zhuǎn)變。根據(jù)國際經(jīng)驗，老齡化社會需要的醫(yī)療服務基礎設施與年輕化社會不同(杰伊·巴塔查里亞等，2019)，老齡化社會需要更多的療養(yǎng)院和更多掌握老年醫(yī)學和老年疾病知識的醫(yī)生，優(yōu)化醫(yī)療資源配置，提高為老年人提供醫(yī)療服務的質(zhì)量，減少老年人就醫(yī)次數(shù)和住院天數(shù)，減輕老年人就醫(yī)負擔。三是，隨著年齡增長，醫(yī)療服務費用將逐步增加，人口老齡化將極大影響我國的醫(yī)療衛(wèi)生費用支出。同時，數(shù)據(jù)分析結(jié)果也表明，享受醫(yī)療保障的老年人傾向于使用更多的醫(yī)療衛(wèi)生服務，從而帶來更多的醫(yī)療衛(wèi)生費用。在我國未來，人口老齡化進程伴隨著勞動年齡人口減少，老齡化社會中老年人與勞動者的比率上升，造成社會基本醫(yī)療保險繳費人數(shù)減少而支出人數(shù)增多，醫(yī)療保險基金將面臨可持續(xù)性的問題。因此，未來我們在人口老齡化的背景下，需要考慮如何既有效滿足老齡人口醫(yī)療衛(wèi)生服務需求，又有效控制醫(yī)療衛(wèi)生費用過快增長，同時還要實現(xiàn)醫(yī)保基金收支平衡的問題，以應對未來人口老齡化對醫(yī)療服務系統(tǒng)的挑戰(zhàn)。