人口年龄变化、医疗需求行为与医疗费用增长：基于医疗保险结算数据的实证研究.docx

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人口年龄变化、医疗需求行为与医疗费用增长基于医疗保险结算数据的实证研究李乐乐杜天天[摘要]人口老龄化背景下，医疗费用不断增长，但是年龄对医疗费用增长的影响长期存在争议。利用四川省成都市城镇职工医疗保险的超大样本数据，采用OLS和分位数回归的方法，基于医疗需求行为的视角将影响医疗费用增长的因素划分为先决因素、供给因素、需求因素和能促因素，研究人口年龄变化对医疗费用增长的影响。研究发现：人口年龄变化对医疗总费用增长具有显著的正向影响，人口年龄变化对医疗总费用的影响总体上呈现先升高后降低的“倒U变化特征。人口年龄变化对医疗总费用的影响并不是随着年龄的增加，医疗总费用也一直增加。大约59岁是医疗总费用增长高峰的岁数，约47—63疗总费用增长最快的年龄区间，约71岁后到临近死亡时还会有医疗总费用的快速增长，但是这个增长的幅度不会超过47—63岁的这个医疗总费用增长高峰区间。人口年龄变化对药品费用和检查费用的增长具有显著的正向影响，年龄对药品费用的影响是先降低再升高的“正U型”变化特征，年龄对检查费用增长的影响是一直持续降低变化特征，这说明随着年龄的增加，对检查费用增长的影响在降低。医院等级、报销比例、起付线、住院天数和疾病类型等因素对医疗费用的增长具有显著的影响，但是对不同类型的医疗费用增长具有不同的影响方向和程度。

最后，就解决人口老龄化背景下年龄对医疗费用增长的影响提出几点政策启示。[关键词]人口老龄化;年龄增长;医疗费用;医疗需求;临近死亡[]C913.6;F840.684[]A[]1673-0461（2021）04-0072-09一、问题提出随着社会经济的发展，生活质量和医疗水平的不断提高，我国人口平均预期寿命不断增加。新中国成立时，我国的人口平均预期寿命男性仅为40岁，女性仅为42.3岁，在世界上处于一个较低的水平。改革开放以来，随着经济的发展、生活水平的提高和医疗保障制度的完善，我国的人口预期寿命得到显著提高。2018年，我国人口平均预期寿命显著增长，男性为72.38岁，女性为77.37因此，我国老年人口数量不断增加，人口老龄化发展迅速。目前，世界各国对人口老龄化程度的衡量指标普遍采用的是《联合国世界人口老龄化报告（1950～2050）》中的定义，人口老龄化社会一般是指一个国家或地区60岁以上老年人口数量占总人口数量的比重达到10%，或者65岁以上老年人口数量占总人口比重达到7%。根据表1，可以发现美国、德国和日本等发达国家人口老龄化发展时间早，发展速度平缓，准备时间较长。中国与美国、德国和日本等发达国家相比，人口老龄化发展时间晚，发展速度较快，准备时间较少。

发达国家和发展中国家人口老龄化发展差异较大，但是同样都面临着人口老龄化趋势日益严重的挑战。根据测算[1]，2000年中国开始进入人口老龄化阶段，中国人口老龄化率在2025年达到14%，进入深度老龄化社会阶段，预计2035年将达到21%，进入超级老龄化社会阶段。中国作为世界上人口最多的国家，人口老龄化形势非常严峻。随着老年人口数量的不断增长，老年人对于健康和医疗的需求不断增加，长期会造成医疗费用的增长，对我国的公共财政支出造成严重负担。人口老龄化的不断发展，对完善我国的社会保障制度和医疗卫生体系提出了新的要求。改革开放以来，人民群众对于健康和医疗的需求与日俱增，造成我国人均卫生总费用的快速增长。根据历年统计年鉴数据计算发现，2003年我国人均醫疗卫生费用仅为509.5元，2018年却已经增加到4148.1元，从2003年到2018年人均医疗卫生费用增长率为15%，2003年开始，国家进行医疗卫生体制改革，以控制医疗费用增长、提高医疗服务质量和效率、实现医疗资源的优化配置为目标，不断满足人民群众的日益增长的医疗需求，解决人民群众“看病难、看病贵”的问题（见图1）。在人口老龄化背景下，年龄对医疗费用增长有什么样的影响？什么年龄的人群是医疗费用增长的高峰期？接近死亡阶段人群的医疗费用增长有什么特征？这些问题的研究对如何解决人口老龄化背景下医疗费用增长问题具有重要意义。

本文的主要贡献在于：以微观数据为基础，利用四川省成都市城镇职工医疗保险超大样本数据检验对医疗费用增长的影响;采用分位数回归模型分析，比较了不同分位数年龄对医疗费用增长的影响，提高了模型估计的准确性，避免了极端值的影响，为回答目前年龄对于医疗费用增长影响的争论提供了证据。二、文献回顾：老龄化与医疗费用增长过去的50年间，全球人口预期寿命显著增加，同时人均医疗费用也大幅度增长。因此，各国学者持续关注人口老龄化对医疗费用的影响。Getzen[2]利用20个OECD国家在1966—1988年间的数据，发现如果没有预算限制，人口老龄化会促进医疗费用的持续增加。Crivelli等人[3]利用瑞士1996—200226个州的时间序列和横截面数据，发现人口老龄化程度（75岁以上老年人的占比）是影响各州医疗费用差异的原因。DiMatteo和DiMatteoR[4]利用加拿大5个省1965—1991年的面板数据，发现人口老龄化可以解释实际人均医疗费用92%的变动。TomokoTamakoshi等[5]采用日本47个行政区2001—2010年的面板数据对医疗费用、GDP和人口老龄化的关系进行研究，结果显示GDP对日本医疗费用的影响不大，人口老龄化才是最主要的影响因素。

White[6]对美国及其他OECD国家1970—2002年的人口和医疗费用进行实证研究，发现人均医疗费用的实际增长率为4%—5%，其中65岁以上人口占比很小，年龄结构对于医疗费用增长的贡献仅为0.3%—0.5%。然而DiMatteoL[7]利用2005年美国和加拿大的医保数据，发现人口老龄化会对医疗费用增长产生影响，但是这一影响是较小的，而医疗技术进步是医疗费用增长的主要原随着我国医疗卫生体制的改革，医疗费用的增长也引起了国内学者的广泛关注。学者们对于医疗费用增长的问题进行了较多的研究，开始利用主成分回归分析、单位根检验和格兰杰因果分析等现代计量经济学方法来分析医疗费用增长的影响因素，并且都取得了丰富的研究成果。何平平[8]利用1978—2003年的医疗费用数据，采用协整分析的方法研究人口老龄化对医疗费用增长的影响，研究发现经济增长对医疗费用的影响比较显著，此外，短期人口老龄化对于医疗费用的影响较大，但是长期影响并不显著。余央央[9]利用2002—2008年的省级面板数据，从城乡差异的视角出发，研究发现人口老龄化对于医疗费用影响是显著的，人口老龄化对于医疗费用增长的贡献比率约为3.8%，说明人口老龄化对医疗费用的增长具有一定的影响，这与Newhouse对于OECD国家研究的结论基本一致[10]。

造成人口老龄化主要有两个原因：一是生育率的下降;二是人口预期寿命的增长[11]。随着数据可获得性的提高和研究方法的改善，学者们关于年龄对医疗费用影响的争论持续不断。Fuchs[12]利用美国1984 年的数据，发现年龄与医疗 费用增长之间具有显著关系，相较于65 岁以下人口，老年人的医疗费用增长 幅度更大。Denton 等人[13]利用加拿大安大略省的医保数据，通过构建年龄/费 用剖面图，发现人均医疗费用随着年龄的增长而增长。然而Zweifel 等人[14]发 现，在控制了距离死亡的时间后，年龄不会对医疗费用产生影响;同时研究结果 还表明，无论是 60 岁还是 90 岁，生命最后阶段的医疗费用都是巨大的。因此， 到底是年龄本身影响着医疗费用，还是由于年龄增长导致距离死亡时间缩短， 从而促进医疗费用增长的争论持续不断。在改善了研究设计后的研究也都证实 了Zweifel 等人的结论，即尽管年龄会对医疗费用产生一定影响，但是接近死 亡的时间才是影响医疗费用的主要因素[15-20]。但是Westerhout[21]对这一理 论提出了质疑，认为Zweifel 等人夸大了距离死亡时间对医疗费用的影响，年 龄依然是影响医疗费用的最主要原因之一。

Oliveira Martin 等人[22]利用 OECD 国家的数据、Breyer 等人[23]利用1997—2009 年德国的面板数据、Colombier 等人[24]利用瑞士的数据均发现年龄依然是影响医疗费用的重要因素。并且 Lubitz 等人[25]利用129 166 例在1989—1990 年死亡的65 岁以上Medicare 受益者的样本数据发现，在死亡临近时期，随着患者年龄的增加，医疗费用减 少。在Felder 等人[20]和Colombier 等人[24]的实证研究中同样也发现了相同 的结果。 综上所述，从学者们的研究中，可以发现究竟是年龄还是接近死亡时间是影响 医疗费用增长的主要因素是一直存在争论的。但是无论是距离死亡时间还是年 龄与医疗费用的关系都不是单一的。此外，学者们在人口老龄化对医疗费用增 长影响的研究方面，对于不同年龄群体的医疗需求所带来的医疗费用增长研究 尚少，即年龄对医疗费用增长的影响还存在较多的争议，需要进一步进行深入 研究。年龄对医疗费用增长具有显著影响是学者研究的共识，但是也还存在争 议，有学者认为年龄虽然对医疗费用增长具有显著影响，但年龄并不是导致医 疗费用增长的主要因素[15-20]。

也有学者认为短期内年龄对医疗费用增长的影 响是显著的，但是长期来看并不显著[8]。有学者提出“接近死亡效应”，随着年 龄的增长，医疗费用也在不断增长，但是医疗费用增长最快的是临近死亡时， 这时的医疗费用增长较快[15-20]。因此，本文基于医疗需求行为视角，利用微 观的超大样本数据，研究年龄对医疗费用增长的影响，对于回应存在的争议具 有重要意义。 三、数量来源、变量说明及模型设定 （一）数据来源 本文关注随着年龄增长，医疗需求行为和医疗费用的关系，因此选取2011— 2015 年四川省成都市城镇职工医疗保险数据，样本量为1 035 556 個，选择转 归结果为康复的患者作为研究对象，删除异常值和缺失值后，样本量为485 678 （二）解释变量说明本文参考安德森等对影响医疗需求行为因素的研究，基于医疗需求行为的视角， 将影响医疗费用增长的因素归结为：先决因素、供给因素、需求因素和能促因 素。先决因素选择年龄和性别两个变量衡量，对年龄取对数计算。供给因素主 要用医院等级衡量，医院等级主要依据我国医院等级划分标准，根据医院规模、 人才技术力量、医疗硬件设备、科研方向等指标对医院资质评定，更能反映出 医院的特征。

医院经过评审，确定为三级，每级再划分为甲、乙、丙三等，其 中三级医院增设特等级别，因此，医院共分三级十等。本文主要划分为二级甲 等医院、二级乙等医院、二级乙等以下3 个级别，分别简称“二甲”“二乙”“二乙 以下”。能促因素是影响医疗费用的潜在因素，采用医疗保险报销比例和起付线 这两个指标衡量。医疗保险报销比例和起付线对医院的收入和患者的个人自付 直接相关，对医疗费用增长具有重要影响。需求因素主要包括住院天数、疾病 类型等。根据国际诊断编码ICD10，将分组后的疾病类型进行划分，主要划分 为慢性病、危重症和普通病。 （三）被解释变量说明 被解释变量为医疗费用，医疗费用结构主要包括药品费用、检查费用、材料费 用、护理费用、床位费用、血液费用和手术费用。因药品费用和检查费用是医 疗总费用的主要构成，所以仅选择药品费用、检查费用和医疗总费用作为被解 释变量纳入回归模型。本文基于患者的有效医疗需求，即患者实现康复目标的 前提下，研究不同年龄段的医疗需求行为和医疗费用的关系，因此选择转归 结果为康复的样本作为研究对象。 （四）变量描述性统计 根据变量设定，表2 为变量的描述性统计结果。从表2 中可以发现，平均医疗 总费用为5 468.86 元，平均药品费用、平均检查费用、平均材料费用、平均护 理费用、平均床位费用、平均手术费用和平均血液费用分别为1 980.06 536.27元、500.01 元、166.23 元、221.98 元、983.18