老龄化背景下收入对农村居民医疗保健消费的影响——基于省级面板数据的实证分析

曹 阳，戴玉娟

（中国药科大学国际医药商学院，南京 210009）

改革开放近四十年来，随着我国经济水平的不断提高和医疗技术的不断改进，国民的健康素质得到很大提升，平均寿命持续增长，再加上改革前期国家计划生育政策的执行，生育率逐渐下降，种种原因最终导致我国老年人口的规模和比重持续上升。国家统计局最新颁布的《2015年中国统计年鉴》显示，目前我国总人口有13.68亿，其中65岁以上人口已达1.38亿，占总人数的10.1%。显然，根据国际公认的人口老龄化划分标准（65岁及以上老年人口比例超过7%或60岁及以上老年人口比例超过10%时，该国家或地区开始迈入老龄化社会），我国已迈入老年化阶段。值得注意的是，农村大量中青年涌入城市务工，这使得农村地区的老龄化问题比城镇更严重。与此同时，近年来，我国农村居民的医疗保健消费占比增速也明显超过了城镇居民医疗保健消费，2010—2015年期间，农村居民医疗保健消费占比从7.44%增长到8.99%，而城镇居民医疗保健消费占比仅从6.47%增长到6.53%。由此看出，农村居民的老龄化及医疗保健消费问题更需要引起全社会的关注。

另外，在古往今来的一系列消费行为研究中，收入一直被经济学家视为消费的重要影响因素，所以，医疗保健消费，作为农村居民消费的重要组成部分，其研究也很有必要考虑收入所带来的影响。收入对医疗消费的双重效应导致收入对医疗消费产生影响：一方面，由于财富效应，高收入者伴随着高消费需求和能力，其医疗消费也会高[1]；另一方面，由于健康效应，低收入者通常因为生活条件不佳导致易受疾病侵袭，也会产生较高的医疗消费[2]。因此，在老龄化大背景下，研究收入对我国农村居民医疗保健支出的影响，对医疗消费需求变化趋势的预测、健康保障制度的改革具有重大的借鉴意义。

一、文献回顾

在收入对医疗保健消费支出的影响方面，国外学者早已进行了大量的研究与实证分析。部分学者，比如Gerdthametal，认为，老龄化对医疗保健消费支出呈正相关作用[3]；更多学者，比如Roberts等，均得出老龄化对医疗保健消费支出不存在显著影响的研究结论[4]；另外，Kornai和McHale认为，发达国家的医疗保健消费无须考虑老龄化的影响，而在发展中国家，医疗保健支出与老龄化呈正相关[5]。

我国在医疗保健消费支出方面的研究才发展了十余年，薛秦香和高建民等人（2006）采用扩展线性支出模型，得出农村居民医疗保健支出的收入弹性仅为0.75[6]；刘西国等人（2012）发表的文章显示，老龄化和城镇化均会带来医疗保健消费支出的上涨，但是收入水平（人均GDP）对医疗保健消费支出不存在显著作用[7]；此外，徐芳等人（2014）采用经典的OLS参数估计方法对我国居民医疗保健支出进行回归，分析得出，医疗服务供给水平是影响医疗保健支出的最主要因素[8]。

根据学术界目前的研究成果，可以总结出收入对医疗保健消费存在一定的影响，但大多数学者的研究仅限于全国居民的整体医疗保健消费范围，虽然也有个别学者研究农村地区收入对医疗保健消费的影响，但由于种种原因（包括模型选择问题、数据对象问题等），都未能排除全国各农村地区间的差异性，所以在此情况下得出的结论有待进一步推敲。换言之，老龄化背景下收入对我国农村居民的医疗保健消费的具体的规律变动还未形成定论。因此，本文搜集并利用我国31省农村地区2010—2015年为期六年的省级面板数据，建立固定效应模型以排除不同农村地区间的差异性干扰，运用Stata软件定量分析老龄化背景下收入对农村居民医疗保健消费的影响，并针对实证分析结果给出相应的政策建议。

二、变量描述与数据来源

（一）变量描述

本文将各省份农村地区的居民人均医疗保健支出（hce）作为因变量，可以直观地反映出收入对农村居民医疗保健消费的影响。

本文筛选出以下几个在探究收入因素时可能会影响农村居民医疗保健消费的自变量：

1.老年人口抚养比（epr）。指65岁及以上老年人口数与15～64岁人口数之比。本文旨在老龄化背景下展开研究，所以选用各省农村地区的年度老年人口抚养比作为变量之一，以此衡量各省农村地区的老龄化水平。

2.人均可支配收入（inc）。该变量通过农村居民消费价格指数（以2010年为基准期）换算成实际数据，排除物价因素的干扰，反映农村居民的实际收入水平。

其中，考虑到物价因素的干扰，将人均医疗保健支出用农村医疗保健消费者价格指数（以2010年为基期）换算成实际人均医疗保健支出数据，将人均可支配收入用农村居民消费者价格指数（以2010年为基期）换算成实际人均可支配收入数据。再将指数化后的两变量分别进行对数化，求其影响的弹性系数，有利于削弱后期模型中的异方差性。

（二）数据来源

结合数据的更新以及可获得性，本文搜集并运用的是全国31省农村地区2010—2015年为期六年的省级面板数据，其中因变量农村人均医疗保健消费支出、自变量老年人口抚养比和人均可支配收入、运算涉及到的医疗保健消费价格指数数据均出自2011—2016年《中国统计年鉴》或从中计算得到。

三、模型设定

面板数据（paneldata），由于它的二维特性，优点颇多，能考虑不同个体间本身的差异性对因变量产生的影响、在回归模型中减弱各个自变量之间的相关性以增强模型方程式的有效性，从而使最终得出的参数估计值更科学、准确，有利于学者进一步研究。面板数据模型最基本的形式是个体效应模型，根据判断该模型方程式中代表个体效应的截距项是否与自变量存在相关性将其分为固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）两种，两者均能考虑个体差异对因变量的影响，从而为我们排除个体差异以科学分析自变量对因变量的影响。

本文先考虑建立个体效应模型来探析每个自变量对农村居民医疗保健支出的效应：

式中，μi代表个体效应截距项，即不同个体间的固有差异对因变量的影响；εit表示随机误差项，即同一个体随时间变化而对因变量产生的不可观测的影响。

关于固定效应和随机效应的选择，目前业界广泛认可的是Hausman检验。其原理是：

原假设H0：个体效应截距项μi与自变量Xit不相关，即随机效应是正确模型。

检验过程中运用hausman建立的H统计量，H统计量近似服从卡方分布。

检验结果中，给定显著性水平的前提下，H统计量能够直观地分辨出该用哪种模型，概率值小于0.05，拒绝原假设，选用固定效应模型，反之，选用随机效应模型。

首先，运用Stata计量软件中的xtdescribe命令，检验本文涉及的31省五年3个变量的面板数据的平衡性，结果显示具有平衡性，说明该数据能充分发挥面板数据的优势。

其次，从Hausman检验结果（见下页表2）中可以看出，H∽chi2（2）=28.11，接受原假设的概率值为 0.0000，小于0.05（95%的显著性水平），故原假设不成立，选用固定效应模型展开分析更为合理。

因此，本文建立固定效应模型来探析每个自变量对农村居民医疗保健支出的效应，如下：

模型中，i表示30个省份，t表示2010—2015个年份，μi代表个体效应截距项，εit表示随机误差项，lnhceit指第i个省份农村地区第t年的人均医疗保健支出的对数，eprit指第i个省份农村地区第t年的老年人口抚养比，lnincit指第i个省份农村地区第t年的人均可支配收入的对数，指人均医疗保健支出对人均可支配收入的弹性系数。

四、实证结果与分析

根据2010—2015年我国31个省的截面数据，运用Stata软件进行模型分析。考虑到同一省份的农村地区在不同时期的随机误差项（εit）之间一般会存在相关性（简称“序列相关”），为了消除序列相关性并保证模型的稳健性，需要进行随机误差项修正，故在Stata软件中附加命令语言“r”（“r”表示聚类稳健标准误，有修正误差项的作用），模型的参数估计结果（如表3所示）。

表2 Hausman检验结果

从估计结果中可以看出，R2统计值为0.9650，说明该模型的拟合效果很好；F 统计量 F（2，30）=378.45，P 值 =0.0000，说明F检验结果拒绝原假设，表明参数整体相当显著，即两个自变量联合在一个方程式中能够很好地解释因变量。从各个自变量的t统计量、相应的P概率值可以看出，老年人口抚养比和人均可支配收入分别对农村居民人均医疗保健支出有显著的影响（在5%的显著性水平上，老年人口抚养比（epr）、人均可支配收入的对数（ln_inc）自变量参数的t统计量对应的概率P值分别为0.001和0.000，均小于0.05，拒绝参数为0的原假设）。

表3 农村居民医疗保健消费固定效应模型估计结果

第一，农村居民医疗保健消费受人口老龄化正向影响显著。从自变量的参数估计值中可以看到，老年人口抚养比对农村居民医疗保健支出的弹性系数是0.10632，即老年人口抚养比每上升1个百分点，农村居民医疗保健支出费用增涨1.06%，说明农村居民医疗保健消费受老年人口抚养比的正向影响趋势不可忽略，尤其在中国老龄化日益严重的大背景下，该趋势须引起重视。进一步分析人口老龄化积极影响农村居民医疗保健消费的原因，主要是以下几点：首先，农村地区老年人口的增加意味着当地的总体健康状况会随之下降，间接导致农村地区医疗消费的上涨；其次，农村地区近年来经济水平不断提高，农村老年人的生活也得到不断改善，对健康生活的追求越来越强烈，这也间接带来了医疗保健消费的增加。

第二，农村居民医疗保健消费对收入水平尤为敏感。从人均收入对农村居民医疗保健消费的弹性系数（β2=1.338314）可以看出，其他条件不变的前提下，人均收入每增加1%，农村人均医疗保健支出费用增加1.338314%。显然，收入对农村居民医疗保健消费水平有很大的正向作用。医疗保健作为居民的生活必需品，当居民由于收入水平低无法负担足够的医疗保健费用时（无论是门诊还是住院、抑或是参保），健康状况就会堪忧。所以，对于农村居民来说，当收入水平增加，扩大他们在医疗保健方面的费用投入以改善健康状况无疑是居民们的首要选择。故在影响农村居民医疗保健消费的因素中，收入一直以来都承担着非常重要的角色。

五、结论与建议

农村地区的居民医疗保健支出，包含消费的性质，但对国家来说，也是一种长远性的人力投资。首先，看病就医等医疗保健消费行为能够提高农村居民的身体素质，也是为国民提升福利的一种体现；其次，这种消费给居民带来的健康效应为国家经济稳定发展增加了更多的高效劳动力；此外，在国家积极推行通过拉动内需刺激经济增长的政策新形势下，居民医疗保健消费，作为消费结构中不可忽略的一个分支，毫无疑问为中国经济发展灌输了内源性动力。因此，根据上文阐述的实证结果分析内容，本文提出以下几方面的政策建议：

第一，重视农村老龄化问题，完善老年人养老保障体系。在本文的研究结果中，老龄化水平对农村居民医疗保健支出影响比较显著，而农村养老保险福利政策虽然已经实行数年，但还没有覆盖到每家每户，说明国家在积极引导农村居民参加养老保险的方面需要继续努力。首先，针对农村地区的居民以通俗易懂的语言大力宣传养老保险的重要性，保证养老保险资金筹集、运用过程中的公正性；其次，科学、合理规范农村养老基金的运用程序，确保老年人能够获取养老金支撑改善身体状况，延续我国的人口红利。

第二，合理扩大农村老年人医疗保健的补贴性支出。根据实证分析，老龄人口的增多使得农村居民不得不增加在医疗保健方面的支出，这就很容易导致农村本不富裕的家庭会因为老年人的医疗保健支出变得更加贫困。另外，农村居民的社会保障制度有待完善、老人的收入微薄，这就需要国家在农村居民医疗保健支出的补贴方面出台一系列的惠农政策，让老人得以安度晚年。该举措不仅有利于营造和谐的社会氛围，也是对农村老年人与年轻人代际间公平的一种体现。

第三，积极出台维护农民利益的农业政策，增加农民实际收入。经过本文的实证研究，在农村地区居民医疗保健支出的影响因素中，收入对医疗保健支出影响最大，所以提高农村居民的收入水平是增强农民健康投资能力的最直接、有效的举措。农村地区离不开农业，因此最主要的是国家须积极颁布并实施有利于提高农民收入水平的农业政策。首先，加快农业结构的调整速度，大力提倡发展优质农业，增加农民的农产品经营收入；其次，继续推进并最终实现农业现代化，扩展农产品价值链，针对落后地区给予合适的政策优惠待遇，针对发展良好的地区进行农业现代化深入发展教育与指导。此外，注重收入分配政策方面的合理调整也会促进农村居民收入水平的增加。当然，对于远在外地务工的农民工，国家也需要继续完善就业等相关法律政策来维护他们在面对工资拖欠问题时的切身利益。只有当农民获得的实际收入确确实实增加了，农民才真正具有了消费潜力，才会有能力去进行自身的健康投资，改善健康状况的同时也为中国医药产业发展增添动力，从而为中国整体的经济发展做贡献。

参考文献：

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[2]Eddy van Doorslaer，Adam Wagstaff，Han Bleichrodt.Income-related inequalities in health：some international comparisons[J].Journal of health economics，1997，(1)：93-112.

[3]Gerdtham.U.G，Sogaard.J，Jonsson.B，Andersson.F.A pooled crossed section analysis of the health expenditure of the OECD countries[J].Dev Health Econ Public Policy，1992，(1)：287-310．

[4]Roberts.J.Sensitivity of elasticity estimates for OECD health care spending：Analysis of a dynamic heterogeneous data field[J].Health Economics，1999，(5)：459－472．

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[7]刘西国，刘毅，王健.医疗费用上涨诱发因素及费用规制的新思考——基于1998—2010年数据的实证分析[J].经济经纬，2012，(5)：142-146.

[8]徐芳，刘伟.中国城镇居民医疗保健支出的增长机制研究[J].中国人口·资源与环境，2014，(S1)：239-243.