李時(shí)宇 馮俊新

摘 要：人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用變化有重要影響?；谥袊l(wèi)生支出的城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)特征，改進(jìn)了衛(wèi)生費(fèi)用的影響因素分解法，該改進(jìn)模型有助于更加全面和準(zhǔn)確地分析人口結(jié)構(gòu)對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用的影響，一方面把人口城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變的影響從其他因素中分解出來，另一方面區(qū)分了城鎮(zhèn)和農(nóng)村年齡結(jié)構(gòu)各自的影響，最終把影響衛(wèi)生費(fèi)用的人口結(jié)構(gòu)因素細(xì)分為人口城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)年齡結(jié)構(gòu)和農(nóng)村年齡結(jié)構(gòu)三項(xiàng)。使用改進(jìn)后的因素分解法，測算了1990—2020年間人口結(jié)構(gòu)因素對(duì)中國衛(wèi)生總費(fèi)用占GDP比重變化的貢獻(xiàn)。測算結(jié)果顯示，人口結(jié)構(gòu)因素對(duì)該比重提高的合計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到77.8%，其中人口城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)年齡結(jié)構(gòu)和農(nóng)村年齡結(jié)構(gòu)的貢獻(xiàn)率分別為58.3%、14.8%和4.7%。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，不同人口結(jié)構(gòu)因素的影響存在不同特點(diǎn)。首先，城鎮(zhèn)化是過去30年衛(wèi)生費(fèi)用占GDP比重提高的主導(dǎo)因素，且其作用在不同時(shí)期保持穩(wěn)定。其次，年齡結(jié)構(gòu)的影響存在顯著的城鄉(xiāng)差異和階段性差異：分區(qū)域來看，盡管農(nóng)村老齡化程度和速度都遠(yuǎn)比城鎮(zhèn)嚴(yán)重，但農(nóng)村年齡結(jié)構(gòu)對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用的影響遠(yuǎn)低于城鎮(zhèn)地區(qū)；分時(shí)期來看，2010年以前，老齡化主要發(fā)生在農(nóng)村，年齡結(jié)構(gòu)的整體影響并不突出，但2010年以后，隨著城鎮(zhèn)老齡化開始加速，年齡結(jié)構(gòu)的整體影響顯著增大，且隨著中國人口老齡化的主戰(zhàn)場從農(nóng)村轉(zhuǎn)向城鎮(zhèn)，預(yù)計(jì)未來人口老齡化的影響將快速增大。最后，測算結(jié)果還表明，扣除年齡結(jié)構(gòu)影響后，中國衛(wèi)生支出的二元結(jié)構(gòu)現(xiàn)象最近10年來有所改善。

關(guān)鍵詞：衛(wèi)生費(fèi)用；城鎮(zhèn)化；年齡結(jié)構(gòu)；城鄉(xiāng)差異；因素分解

收稿日期：2022-09-06；修訂日期：2023-01-20

基金項(xiàng)目：中國人民大學(xué)科學(xué)研究基金（中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助）項(xiàng)目（16XNI003）。

作者簡介：李時(shí)宇，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，中國人民大學(xué)中國財(cái)政金融政策研究中心、中國人民大學(xué)財(cái)政金融學(xué)院副教授；馮俊新（通訊作者），經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，中國人民大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院、中國人民大學(xué)國家發(fā)展與戰(zhàn)略研究院副教授。

中圖分類號(hào)：C92-05 ??文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ??文章編號(hào)：1000-4149（2023）03-0100-17

DOI：10.3969/j.issn.1000-4149.2023.00.031

一、引言

衛(wèi)生支出比重的變化是人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變帶來的重要經(jīng)濟(jì)后果之一。用于衡量整體經(jīng)濟(jì)中衛(wèi)生支出水平的常用指標(biāo)是衛(wèi)生總費(fèi)用占GDP比重（以下簡稱為“衛(wèi)生費(fèi)用占比”）【 其中衛(wèi)生總費(fèi)用包括政府衛(wèi)生支出、社會(huì)衛(wèi)生支出和個(gè)人衛(wèi)生支出。為了讓表述更加緊湊，正文剩余部分將使用“衛(wèi)生費(fèi)用占比”來指代“衛(wèi)生總費(fèi)用占GDP比重”?！?。近年來，中國的衛(wèi)生費(fèi)用占比在波動(dòng)中上升，其中1995—2020年，該比值從3.5%提高到7.1%，提高了超過1倍（見圖1）。

導(dǎo)致衛(wèi)生費(fèi)用占比提高的因素可以總結(jié)為人口因素和非人口因素兩大類。在人口因素方面，主要包括人口年齡結(jié)構(gòu)和城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)等。在非人口因素方面，已有研究中提及較多的因素包括醫(yī)療保障制度的覆蓋率［1-2］、醫(yī)藥管理政策［3］、環(huán)境質(zhì)量［4］以及醫(yī)療技術(shù)進(jìn)步［5］等。此外，還有學(xué)者通過定性比較分析方法研究了人口因素和非人口因素的不同組合如何推動(dòng)衛(wèi)生費(fèi)用增長［6］。

在衛(wèi)生費(fèi)用占比波動(dòng)提高的同時(shí)，中國的人口結(jié)構(gòu)也在同步發(fā)生著巨大轉(zhuǎn)變，尤其體現(xiàn)在年齡結(jié)構(gòu)和城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)兩大方面。從年齡結(jié)構(gòu)來看，老年（65歲及以上）人口比重從1978年的4.4%緩慢上升到1995年的6.2%，此后開始加速上升，到2020年達(dá)到13.5%；從城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)來看，城鎮(zhèn)人口比重從1978年的17.9%先以相對(duì)較慢的速度增加到1995年的29.0%，此后開始加速上升，到2020年已達(dá)到63.9%（見圖1）。

如前所述，中國的人口結(jié)構(gòu)和衛(wèi)生費(fèi)用占比自20世紀(jì)90年代以來都出現(xiàn)了巨大變化。雖然從長期來看這兩者均呈同向變化，但在整體人口結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)線性變化的同時(shí)，衛(wèi)生費(fèi)用占比的上升則呈現(xiàn)更大的波動(dòng)性。進(jìn)一步探討人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變對(duì)中國衛(wèi)生費(fèi)用占比提高的影響規(guī)律，并對(duì)兩者之間的關(guān)系進(jìn)行定量測算，是一個(gè)重要問題。本文擬在已有研究的基礎(chǔ)上，基于中國國情對(duì)因素分解方法進(jìn)行改進(jìn)，使其更適用于對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌時(shí)期的分析。在改進(jìn)的分解模型下，本文將重新測算人口結(jié)構(gòu)因素對(duì)中國衛(wèi)生費(fèi)用占比的影響?？傮w上，本文嘗試回答以下問題：對(duì)于中國這樣一個(gè)處于社會(huì)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型進(jìn)程中的國家，在研究人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用占比的影響時(shí)，需要關(guān)注哪些區(qū)別于成熟經(jīng)濟(jì)體的特征？在構(gòu)建因素分解模型時(shí)，如何體現(xiàn)這些特征的影響？考慮到這些特征因素后，人口結(jié)構(gòu)因素對(duì)中國衛(wèi)生費(fèi)用占比的影響到底有多大？不同的人口結(jié)構(gòu)因素各自扮演了什么角色？對(duì)于上述問題的回答將有助于我們加深對(duì)中國人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變和衛(wèi)生費(fèi)用占比變化之間關(guān)系的認(rèn)識(shí)。

二、文獻(xiàn)評(píng)述

本文目的是定量測算人口結(jié)構(gòu)因素對(duì)中國衛(wèi)生費(fèi)用的影響。與本研究相關(guān)程度較高的有兩類文獻(xiàn)：第一類文獻(xiàn)分析了導(dǎo)致中國衛(wèi)生費(fèi)用上漲的人口結(jié)構(gòu)因素，第二類文獻(xiàn)對(duì)不同人口結(jié)構(gòu)因素的影響大小進(jìn)行了量化和比較。在分別對(duì)這兩類文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)后，本文還對(duì)現(xiàn)有研究的改進(jìn)方向進(jìn)行了討論。

1. 影響衛(wèi)生費(fèi)用的人口結(jié)構(gòu)因素的相關(guān)分析

一般來說，對(duì)一國衛(wèi)生費(fèi)用產(chǎn)生最大影響的人口結(jié)構(gòu)因素是年齡結(jié)構(gòu)。在中國，不少研究還發(fā)現(xiàn)人口的城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)也對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用有重要影響，且年齡結(jié)構(gòu)和城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)兩者之間還存在交互作用。

首先是年齡結(jié)構(gòu)的影響。雖然對(duì)老齡化引起衛(wèi)生費(fèi)用增長的具體作用機(jī)制還存在一定爭議，但國內(nèi)外研究均普遍認(rèn)可老齡化促進(jìn)了衛(wèi)生費(fèi)用的上漲。國外研究在對(duì)各種導(dǎo)致衛(wèi)生費(fèi)用增長的作用機(jī)制進(jìn)行總結(jié)后認(rèn)為，老齡化可以通過不同變量間接影響衛(wèi)生費(fèi)用，因此老齡化依然是衛(wèi)生費(fèi)用上升的主導(dǎo)因素［7］。國內(nèi)研究也得到類似結(jié)論，一些研究認(rèn)為人口老齡化程度的加深會(huì)顯著促進(jìn)人均衛(wèi)生費(fèi)用的增長［8］；還有研究發(fā)現(xiàn)近年來中國老年人在高額醫(yī)療支出群體中的占比逐年增加［9］；微觀樣本的研究還發(fā)現(xiàn)老齡化會(huì)大幅提升家庭醫(yī)療衛(wèi)生支出［10］，或者發(fā)現(xiàn)年齡增長對(duì)衛(wèi)生服務(wù)需求和衛(wèi)生費(fèi)用均有顯著影響［11］。

其次是城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)的影響。研究發(fā)現(xiàn)，中國衛(wèi)生支出存在著比較明顯的城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)，如微觀數(shù)據(jù)分析顯示，城鄉(xiāng)居民的醫(yī)療服務(wù)利用情況存在嚴(yán)重不平等現(xiàn)象，其中農(nóng)村居民處于不利地位［12-13］。因此，人口的城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變即城鎮(zhèn)化，將使衛(wèi)生費(fèi)用面臨上升的壓力。上述觀點(diǎn)也得到了宏觀層面實(shí)證分析結(jié)果的支持［14］。

最后，年齡結(jié)構(gòu)和城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)這兩個(gè)因素對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用還存在著不可忽視的交叉影響。在對(duì)中國衛(wèi)生支出微觀結(jié)構(gòu)的研究中，一個(gè)常被提及的典型事實(shí)是城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民的人均衛(wèi)生費(fèi)用隨年齡增長的趨勢并不一致，這意味著城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)和年齡結(jié)構(gòu)之間存在交互作用。如對(duì)農(nóng)村地區(qū)的研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村老年居民反而占用了較少的醫(yī)療資源，這個(gè)特征和城鎮(zhèn)地區(qū)存在顯著差異［15］；此外，還有學(xué)者分別使用宏觀和微觀數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，老齡化對(duì)醫(yī)療費(fèi)用的影響也存在明顯的城鄉(xiāng)差異［16-17］。

2. 不同因素定量影響的相關(guān)分析

在確定了可能影響衛(wèi)生費(fèi)用的人口結(jié)構(gòu)因素后，不少學(xué)者嘗試對(duì)不同因素的影響大小進(jìn)行定量分析和比較。相關(guān)研究中最常用的方法有兩類：因素分解法和回歸分析法。

在使用因素分解法進(jìn)行的研究中，一般先利用人口結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和細(xì)分人群的衛(wèi)生支出數(shù)據(jù)來構(gòu)建衛(wèi)生費(fèi)用的表達(dá)式，然后通過對(duì)該表達(dá)式進(jìn)行因素分解從而得到不同因素的影響大小。這一類研究主要關(guān)注年齡結(jié)構(gòu)對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用的影響。較早的此類研究使用美國分年齡衛(wèi)生費(fèi)用數(shù)據(jù)，測算了人口年齡結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變對(duì)美國衛(wèi)生費(fèi)用增長的影響［5］。此外，其他學(xué)者也使用這種方法對(duì)發(fā)展中國家衛(wèi)生費(fèi)用占GDP比重受年齡結(jié)構(gòu)的影響進(jìn)行了分析［18］。國內(nèi)較早的研究中，學(xué)者通過因素分解法總結(jié)出人口年齡結(jié)構(gòu)和分布結(jié)構(gòu)等因素是導(dǎo)致衛(wèi)生費(fèi)用上漲的主要影響因素［19］。隨后，還使用該方法分析了老齡化對(duì)中國衛(wèi)生費(fèi)用的影響，計(jì)算出1978—2000年間老齡化對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用增長的貢獻(xiàn)率不到5%，但同時(shí)該研究也指出老齡化對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用增長的貢獻(xiàn)率存在很強(qiáng)的階段性差異，其影響到2020年以后將大幅提高［20］。較近期的研究中，有學(xué)者使用因素分解法測算了1982—2011年間人口因素對(duì)中國衛(wèi)生費(fèi)用增長的貢獻(xiàn)率，結(jié)果顯示老齡化和人口增長對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用增長的貢獻(xiàn)率一共不到3%［21］。另一些學(xué)者利用人口普查數(shù)據(jù)對(duì)1982—2010年的研究則顯示，年齡結(jié)構(gòu)因素對(duì)于衛(wèi)生費(fèi)用占比增長的貢獻(xiàn)率正在逐步提高［22］?？傮w來看，上述研究的主要結(jié)論是，人口年齡結(jié)構(gòu)對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用增長具有一定影響，但在中國，這種影響到目前為止并不大。值得注意的是，已有的因素分解法研究一般都以整體人口的年齡結(jié)構(gòu)作為分解對(duì)象，意味著這些研究中都假定了一國全部人口的衛(wèi)生支出隨年齡的變化都服從同一個(gè)規(guī)律，但這一假定顯然并不適用于中國這種存在明顯城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)的發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體。

在使用回歸分析法進(jìn)行的研究中，一般使用省級(jí)數(shù)據(jù)對(duì)包括人口結(jié)構(gòu)因素在內(nèi)的不同宏觀變量進(jìn)行計(jì)量回歸分析。這一類研究不少都引入年齡結(jié)構(gòu)以外的其他人口結(jié)構(gòu)因素。如利用2003—2008年省級(jí)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析的結(jié)果顯示，老齡化的影響不到4%［16］；而使用北京市2008—2014年時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行的回歸分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，老齡化對(duì)人均醫(yī)療費(fèi)用增長的貢獻(xiàn)率為5%左右［23］；還有研究使用2003—2013年省級(jí)數(shù)據(jù)，比較了不同因素對(duì)于醫(yī)療費(fèi)用增長的影響，認(rèn)為城鎮(zhèn)化的影響最大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平次之，老齡化則最?。?4］；更近期的研究中，研究者對(duì) 2011—2018年間的省級(jí)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)，老齡化對(duì)衛(wèi)生支出的影響受到城鎮(zhèn)化水平的影響，老齡化的正向影響在城鎮(zhèn)化水平較高的省份更為顯著，這個(gè)結(jié)果實(shí)際上也說明了城鎮(zhèn)化和老齡化的影響之間存在交互作用［24］。整體來看，使用回歸分析法的研究顯示，年齡結(jié)構(gòu)和城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)等人口結(jié)構(gòu)因素都對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用存在影響，但因?yàn)樵谀Ｐ驮O(shè)定、變量選取和樣本時(shí)間段選擇上的不同，不同研究的結(jié)果存在較大差異，難以得到全面和穩(wěn)健的結(jié)論。

3. 已有研究的啟示

對(duì)引起中國衛(wèi)生費(fèi)用增長的人口結(jié)構(gòu)因素進(jìn)行的相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，一方面跟其他國家類似，人口老齡化對(duì)中國衛(wèi)生費(fèi)用增長具有重要影響；但另一方面，中國人口結(jié)構(gòu)和衛(wèi)生費(fèi)用之間的關(guān)系存在一些不同于成熟經(jīng)濟(jì)體的特點(diǎn)：①跟發(fā)達(dá)國家已完成城鎮(zhèn)化且城鄉(xiāng)高度一體化不同，中國在過去幾十年中經(jīng)歷了快速城鎮(zhèn)化，且一直存在較為明顯的城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)，包括城鄉(xiāng)之間存在醫(yī)療服務(wù)不平等現(xiàn)象；②雖然無論在城鎮(zhèn)還是農(nóng)村地區(qū)，人均衛(wèi)生費(fèi)用都隨老齡化程度的增加而有所提高，但年齡結(jié)構(gòu)對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用的影響存在顯著的城鄉(xiāng)差異，在很長一段時(shí)間里農(nóng)村老年居民衛(wèi)生支出隨年齡而提高的程度遠(yuǎn)低于城鎮(zhèn)老年居民。上述兩個(gè)特點(diǎn)意味著在研究人口結(jié)構(gòu)對(duì)中國衛(wèi)生費(fèi)用的影響時(shí)，必須對(duì)已有的成熟模型作相應(yīng)改進(jìn)以使其適應(yīng)中國的實(shí)際情況。

為了反映這兩個(gè)特點(diǎn)的影響，已有研究中主要使用回歸分析法。雖然回歸分析法對(duì)于數(shù)據(jù)的要求相對(duì)較低，但該方法的結(jié)論易受到模型設(shè)定、變量選取和樣本選擇等問題的影響。在模型設(shè)定方面，因?yàn)椴煌丝诮Y(jié)構(gòu)因素對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用的影響存在不可忽視的交互作用，這可能導(dǎo)致常見的回歸分析出現(xiàn)參數(shù)估計(jì)偏誤。在變量選取方面，一些人口結(jié)構(gòu)因素如年齡結(jié)構(gòu)，其內(nèi)部特征比較復(fù)雜（比如衛(wèi)生支出隨年齡的變化并非線性關(guān)系），只使用如老年人口比重等少數(shù)指標(biāo)并不能涵蓋年齡結(jié)構(gòu)的全部影響。在樣本選擇方面，回歸分析法測算的是樣本期間的平均效應(yīng)，而中國正處于較為劇烈的人口和社會(huì)轉(zhuǎn)型中，使用不同時(shí)間段樣本進(jìn)行分析得到的結(jié)果會(huì)出現(xiàn)較大差別。綜上，使用回歸分析法對(duì)該問題進(jìn)行全面研究會(huì)遇到較多障礙。

相比之下，因素分解法有可能克服回歸分析法所面臨的上述問題，但常規(guī)的因素分解法因?yàn)闆]有考慮中國的特殊情況，其結(jié)果也同樣可能存在偏差。跟回歸分析法相比，因素分解法更有利于全面測算不同因素的影響，包括能納入各種影響因素的交互作用，也便于對(duì)任意年份之間的變化進(jìn)行分解而不受樣本區(qū)間選擇的影響，但是因素分解法也存在如下困難：①該方法對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)要求較高；如為了能分解出年齡結(jié)構(gòu)因素的影響，不僅需要有分年齡人口數(shù)據(jù)，還需要有分年齡人口的微觀衛(wèi)生費(fèi)用結(jié)構(gòu)。②使用因素分解法時(shí)，如果某些因素被忽略，則這些因素在分解過程中會(huì)因其不能識(shí)別而被歸為“剩余項(xiàng)”，即歸因?yàn)槠渌蛩?，同時(shí)該因素跟已有解釋因素之間的交互作用也會(huì)被忽略掉。如在對(duì)中國衛(wèi)生費(fèi)用進(jìn)行因素分解的不少研究中，往往只識(shí)別了年齡結(jié)構(gòu)的影響而沒有對(duì)城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)的影響進(jìn)行識(shí)別，這就導(dǎo)致一方面把年齡結(jié)構(gòu)以外的其他人口結(jié)構(gòu)因素如城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)等都?xì)w為其他因素，從而大大高估了非人口因素的影響；另一方面因?yàn)闊o法識(shí)別出年齡結(jié)構(gòu)和城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)之間的交互作用，也會(huì)導(dǎo)致其錯(cuò)誤估計(jì)了年齡結(jié)構(gòu)的影響程度。

由此可以看出，與回歸分析法相比，因素分解法更適合分析人口結(jié)構(gòu)因素對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用的影響，但是常規(guī)的因素分解法在分析中國這樣一個(gè)正處于快速城

鎮(zhèn)化且存在顯著城鄉(xiāng)二元差異的國家時(shí)也暴露出其短板。因此，為了更全面地分析人口結(jié)構(gòu)因素對(duì)中國衛(wèi)生費(fèi)用的影響，我們需要對(duì)因素分解法進(jìn)行改進(jìn)，以引入城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)和快速城鎮(zhèn)化這兩個(gè)重要特征。

三、改進(jìn)的因素分解法模型

本文將構(gòu)建一個(gè)改進(jìn)的因素分解法模型，使其適用于中國的特殊場景，來分析人口結(jié)構(gòu)因素對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用占比的影響。該模型構(gòu)建的整體思路如下：首先要體現(xiàn)衛(wèi)生費(fèi)用的城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)特征，就必須分別構(gòu)建城鎮(zhèn)和農(nóng)村衛(wèi)生費(fèi)用的分解方程；同時(shí)，由于城鄉(xiāng)差異的存在，城鎮(zhèn)化必然會(huì)對(duì)衛(wèi)生總費(fèi)用產(chǎn)生影響，此時(shí)在城鎮(zhèn)和農(nóng)村衛(wèi)生費(fèi)用加總的過程中引入城鎮(zhèn)人口比重這一參數(shù)，就可以引入城鎮(zhèn)化這一影響因素。下面是模型的具體構(gòu)建過程。

第一步，確定模型的分解對(duì)象。本文要研究的是人口結(jié)構(gòu)因素的影響，因此其分解對(duì)象也應(yīng)該是一個(gè)結(jié)構(gòu)性變量，衡量一個(gè)經(jīng)濟(jì)整體衛(wèi)生支出強(qiáng)度的最常用結(jié)構(gòu)性變量是衛(wèi)生總費(fèi)用占GDP的比重（衛(wèi)生費(fèi)用占比），因此本文也以該變量作為分解對(duì)象。為了方便后面引入城鄉(xiāng)衛(wèi)生支出的二元結(jié)構(gòu)特征，把該比重進(jìn)一步分解為城鎮(zhèn)和農(nóng)村衛(wèi)生費(fèi)用占GDP 比重兩個(gè)部分，同時(shí)城鎮(zhèn)和農(nóng)村衛(wèi)生費(fèi)用也分別可進(jìn)一步表示為分年齡組群體的衛(wèi)生費(fèi)用之和，具體如下：

四、數(shù)據(jù)處理過程和對(duì)數(shù)據(jù)基本特征的說明

根據(jù)式（9）和式（11）可知，因素分解過程中需要使用的變量包括：①歷年城鎮(zhèn)和農(nóng)村的人口年齡結(jié)構(gòu)；②歷年城鎮(zhèn)人口比重和人均GDP增速；③歷年城鎮(zhèn)衛(wèi)生費(fèi)用和農(nóng)村衛(wèi)生費(fèi)用各自占GDP的比重；④城鎮(zhèn)和農(nóng)村分年齡段的人均相對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用。

城鎮(zhèn)和農(nóng)村的人口年齡結(jié)構(gòu)。由于普通年份的分年齡人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與普查或抽查年份存在較大差異，本文僅使用人口普查和1%人口抽樣調(diào)查年份的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，因此后面分析中將以每5年作為間隔進(jìn)行分解。各年城鎮(zhèn)和農(nóng)村的分年齡人口數(shù)據(jù)分別來自歷年《中國人口統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國2000年人口普查資料》。因?yàn)槔淆g化對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用的影響較大，我們對(duì)城鄉(xiāng)間不同年份的老齡化程度進(jìn)行對(duì)比（見圖2）。可以發(fā)現(xiàn)，不管使用60歲還是65歲作為老年人的年齡門檻，城鎮(zhèn)和農(nóng)村的老年人口比重和老齡化速度都在1995年以后發(fā)生明顯分化：農(nóng)村居民的老齡化程度在1995年后即高于城鎮(zhèn)居民，且兩者間差距不斷拉大。2010年以前，在鄉(xiāng)—城移民的影響下，受益于移入城鎮(zhèn)的年輕人口，城鎮(zhèn)老齡化問題得到很大緩解，農(nóng)村老齡化進(jìn)程則大大快于城鎮(zhèn)［25］。2010年以來，無論是城鎮(zhèn)還是農(nóng)村，老年人口比重都持續(xù)上升，但同期農(nóng)村老齡化速度依然快于城鎮(zhèn)，城鄉(xiāng)老齡化程度的差距迅速擴(kuò)大，如城鄉(xiāng)間65歲及以上人口比重的差距已從2010年的2.3%擴(kuò)大到2020年的6.6%，可見城鎮(zhèn)和農(nóng)村地區(qū)的人口年齡結(jié)構(gòu)差異從20世紀(jì)90年代中期以來一直在擴(kuò)大。城鎮(zhèn)老齡化進(jìn)度在2010年以來有所加速，但其老齡化的程度和速度都依然遠(yuǎn)低于農(nóng)村。

城鎮(zhèn)人口占比和人均GDP增速。各年城鎮(zhèn)人口占比【在城鄉(xiāng)人口頻繁流動(dòng)的情況下，一個(gè)區(qū)域的常住人口和戶籍人口并不對(duì)應(yīng)。由于本文所使用的人口統(tǒng)計(jì)的城鄉(xiāng)劃分以常住人口為準(zhǔn)，而不少醫(yī)療服務(wù)和衛(wèi)生費(fèi)用統(tǒng)計(jì)的城鄉(xiāng)劃分往往跟戶籍人口有著緊密關(guān)系，前述常住人口和戶籍人口之間的差異可能會(huì)導(dǎo)致本文計(jì)算結(jié)果存在偏差，比如會(huì)高估農(nóng)村居民的人均衛(wèi)生費(fèi)用，從而可能會(huì)高估農(nóng)村年齡結(jié)構(gòu)對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用占比的影響。】和人均GDP原始數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2021》，再計(jì)算出相鄰年份間的人均GDP增速。

城鎮(zhèn)和農(nóng)村衛(wèi)生費(fèi)用各自占GDP比重。從1990年開始，衛(wèi)生總費(fèi)用數(shù)據(jù)開始分成城鎮(zhèn)和農(nóng)村兩部門分別統(tǒng)計(jì)?；谶@一數(shù)據(jù)約束，后面只對(duì)1990年以來的衛(wèi)生費(fèi)用占比變化進(jìn)行分解。歷年的城鎮(zhèn)和農(nóng)村衛(wèi)生費(fèi)用原始數(shù)據(jù)來自《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計(jì)年鑒2022》，并根據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑進(jìn)行了調(diào)整【 “衛(wèi)生總費(fèi)用”統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)隨年份有一定的口徑調(diào)整，具體來說，衛(wèi)生總費(fèi)用從2001年起不含高等醫(yī)學(xué)教育經(jīng)費(fèi)，而從2006年起包括城鄉(xiāng)醫(yī)療救助經(jīng)費(fèi)。為了讓前后統(tǒng)計(jì)口徑保持一致，本文對(duì)城鄉(xiāng)衛(wèi)生費(fèi)用和總衛(wèi)生費(fèi)用數(shù)據(jù)進(jìn)行如下調(diào)整：考慮到高等醫(yī)學(xué)教育經(jīng)費(fèi)主要用在城鎮(zhèn)部門，本文從1990、1995和2000年的衛(wèi)生總費(fèi)用和城鎮(zhèn)衛(wèi)生費(fèi)用中扣除了對(duì)應(yīng)年份的高等醫(yī)學(xué)教育經(jīng)費(fèi)；而由于城鄉(xiāng)醫(yī)療救助制度從2004年開始實(shí)施，且頭兩年主要用在農(nóng)村部門，在2005年的衛(wèi)生總費(fèi)用和農(nóng)村衛(wèi)生費(fèi)用中增加了2005年的城鄉(xiāng)醫(yī)療救助經(jīng)費(fèi)。其中，2005年城鄉(xiāng)醫(yī)療救助金額來自《中國民政統(tǒng)計(jì)年鑒2021》，1990、1995和2000年的高等醫(yī)學(xué)教育經(jīng)費(fèi)金額來自《中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)年鑒2003》?！?；歷年GDP數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2021》，使用這兩部分?jǐn)?shù)據(jù)可以分別算出城鎮(zhèn)和農(nóng)村衛(wèi)生費(fèi)用各自占GDP的比重。這兩個(gè)指標(biāo)的變化見圖3。2000年以前，兩個(gè)指標(biāo)的變化趨勢較為一致；2000年以后，農(nóng)村衛(wèi)生費(fèi)用占GDP比重經(jīng)歷了先下降再緩慢上升的過程；城鎮(zhèn)衛(wèi)生費(fèi)用占GDP比重雖然一直保持上升趨勢，但在不同階段的增長速度存在明顯差異。需要注意的是，由于從2017年開始城鎮(zhèn)和農(nóng)村衛(wèi)生費(fèi)用不再分別統(tǒng)計(jì)，因此2020年的數(shù)據(jù)為估算數(shù)據(jù)，估算過程將在后面加以說明。

城鎮(zhèn)和農(nóng)村的分年齡人均相對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用。這里需要用大樣本微觀調(diào)查數(shù)據(jù)分別構(gòu)建城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民的人均衛(wèi)生費(fèi)用隨年齡變化的曲線。本文使用2013年中國家庭收入調(diào)查（CHIP 2013）數(shù)據(jù)來構(gòu)造該曲線。在常用微觀調(diào)查數(shù)據(jù)中，中國家庭收入調(diào)查數(shù)據(jù)相比來說具有樣本規(guī)模大（樣本數(shù)達(dá)到6萬多個(gè)）、覆蓋面廣（涵蓋所有年齡段和不同區(qū)域）等優(yōu)點(diǎn)，且樣本的城鄉(xiāng)—年齡分布與中國實(shí)際人口結(jié)構(gòu)非常接近。其次，我們得到調(diào)查對(duì)象的個(gè)人醫(yī)療支出金額。接著，剔除極端值后分別把城鎮(zhèn)和農(nóng)村樣本分成不同年齡段，計(jì)算出城鎮(zhèn)和農(nóng)村不同年齡段群體的人均醫(yī)療支出。最后，分別從城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民里選取其中一個(gè)年齡段人群作為基準(zhǔn)組，根據(jù)式（4）對(duì)不同群體的人均醫(yī)療支出進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。在實(shí)際計(jì)算中，我們把城鎮(zhèn)和農(nóng)村人口分別分成了17個(gè)年齡段（即取M=17），其中0—79歲人口按照每5歲一組分成16組，80歲及以上的高齡人口單獨(dú)合并為一組；在基準(zhǔn)群體的選定中，我們以城鎮(zhèn)和農(nóng)村中的40—44歲群體作為兩個(gè)區(qū)域的基準(zhǔn)年齡組，以該群體的醫(yī)療支出為1，計(jì)算得到兩個(gè)區(qū)域其他年齡群體的相對(duì)醫(yī)療支出，我們以該指標(biāo)作為人均相對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用的代理變量。至此，我們分別計(jì)算得到城鎮(zhèn)和農(nóng)村的分年齡人均衛(wèi)生費(fèi)用結(jié)構(gòu)。我們在后面的計(jì)算中假設(shè)該結(jié)構(gòu)不隨時(shí)間發(fā)生變化。城鎮(zhèn)和農(nóng)村人均相對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用隨年齡變化的曲線如圖4所示。可以看出，中國的分年齡人均衛(wèi)生費(fèi)用結(jié)構(gòu)有如下特征：①不管是城鎮(zhèn)還是農(nóng)村，人均相對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用隨年齡的變化趨勢都呈現(xiàn)為略有波動(dòng)的“J”型，并存在三個(gè)峰值，依次為0—4歲（嬰兒期）、25—34歲（女性生育期）和60歲以上（老年期）。這個(gè)特征跟歷年《中國衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查研究》【 數(shù)據(jù)來源：國家衛(wèi)生健康委統(tǒng)計(jì)信息中心.2018年全國第六次衛(wèi)生服務(wù)統(tǒng)計(jì)調(diào)查報(bào)告［M］.北京：人民衛(wèi)生出版社，2021?！恐心挲g別住院率的變化趨勢相一致，也跟利用其他微觀數(shù)據(jù)得到的變化趨勢相一致［26-27］。②在老年人中，高齡老人的人均相對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用會(huì)出現(xiàn)不同程度的下降，上述發(fā)現(xiàn)也跟已有關(guān)于老年人醫(yī)療支出趨勢的研究相吻合［27］。③分年齡人均衛(wèi)生費(fèi)用結(jié)構(gòu)存在非常顯著的城鄉(xiāng)差異，且這種差異主要反映在老年人部分。在城鎮(zhèn)地區(qū)，70—79歲老年人的人均衛(wèi)生費(fèi)用大約是40—44歲人群的3倍多，而在農(nóng)村地區(qū)，這個(gè)數(shù)字只是1.5到1.7倍。也就是說，農(nóng)村老年人的人均相對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用低得多，這也跟已有研究對(duì)中國衛(wèi)生支出現(xiàn)狀的描述相符［15，17］，城鎮(zhèn)和農(nóng)村在分年齡人均衛(wèi)生費(fèi)用結(jié)構(gòu)上的這一區(qū)別再次說明了把城鄉(xiāng)差異納入分析的重要性。

通過上面的數(shù)據(jù)收集和處理過程，我們分別獲得了如下變量的取值：歷年農(nóng)村和城鎮(zhèn)衛(wèi)生費(fèi)用占GDP比重、歷年城鎮(zhèn)和農(nóng)村分年齡人口比重、城鎮(zhèn)和農(nóng)村分年齡人均相對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用、歷年城鎮(zhèn)人口比重、歷年人均GDP增長率。把上述數(shù)據(jù)分別代入式（9）和式（11）就可以分別計(jì)算得到城鎮(zhèn)和農(nóng)村基準(zhǔn)年齡組人群歷年的人均衛(wèi)生費(fèi)用。另外，由于在2016年后，城鎮(zhèn)和農(nóng)村衛(wèi)生費(fèi)用不再分別統(tǒng)計(jì)，這里假設(shè)2015—2020年間城鎮(zhèn)和農(nóng)村基準(zhǔn)年齡組的人均衛(wèi)生費(fèi)用增長速度相同，從而根據(jù)式（13）中城鄉(xiāng)合計(jì)衛(wèi)生費(fèi)用占比的計(jì)算公式，計(jì)算出2015—2020年間城鄉(xiāng)基準(zhǔn)年齡組的人均衛(wèi)生費(fèi)用增長率，并推算出2020年城鄉(xiāng)基準(zhǔn)年齡組的人均衛(wèi)生費(fèi)用。至此，利用式（14）進(jìn)行因素分解所需要的各變量都已計(jì)算得到。把上述變量代入（14）式，就可以把相鄰年份間衛(wèi)生費(fèi)用占比的變化分解為人口城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)年齡結(jié)構(gòu)、農(nóng)村年齡結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)其他因素和農(nóng)村其他因素五個(gè)因素的影響。

五、人口結(jié)構(gòu)因素對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用占比影響的分解結(jié)果

根據(jù)上述分析可知，受限于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)口徑和可得性問題，我們只能對(duì)1990—2020年間每5年的變化進(jìn)行因素分解。表1展示了五個(gè)影響因素在不同時(shí)期的影響以及長時(shí)期內(nèi)的累計(jì)影響。表1中的前五列數(shù)據(jù)分別代表了五個(gè)因素在不同時(shí)期導(dǎo)致衛(wèi)生費(fèi)用占比變化的幅度，根據(jù)式（14）可知，五個(gè)因素的影響加總正好等于該時(shí)期衛(wèi)生費(fèi)用占比的變化，即表1中的第六列數(shù)據(jù)。從表1可知，1990—2020年，除了1990—1995年間外，衛(wèi)生費(fèi)用占比在其余時(shí)段都呈上升趨勢；1990—2020年間，衛(wèi)生費(fèi)用占比一共提高了約3.19個(gè)百分點(diǎn)。

1. 城鎮(zhèn)化對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用占比的影響

通過比較五個(gè)因素的累計(jì)影響可知，人口城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變即城鎮(zhèn)化是過去30年推動(dòng)衛(wèi)生費(fèi)用占比提高的最主要因素。從1990—2020年整個(gè)時(shí)期來看，城鎮(zhèn)化對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用占比提高的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到58.3%，是最大的單一影響因素，而且和其他四個(gè)因素相比，其作用的穩(wěn)定性也最強(qiáng)。1990—1995年，城鎮(zhèn)化使衛(wèi)生費(fèi)用占比一共上升了0.126個(gè)百分點(diǎn)；此后，城鎮(zhèn)化的影響不斷提高，在1995—2000年間讓衛(wèi)生費(fèi)用占比提高了0.294個(gè)百分點(diǎn)，2000年以后更是每5年使衛(wèi)生費(fèi)用占比提高超過或接近0.35個(gè)百分點(diǎn)。值得注意的是，2010年以來，雖然城鎮(zhèn)化的速度并沒有減慢，但隨著近年來衛(wèi)生支出城鄉(xiāng)差異的縮小，城鎮(zhèn)化對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用的影響開始有所降低。

2. 年齡結(jié)構(gòu)對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用占比的影響

（1）城鎮(zhèn)年齡結(jié)構(gòu)的影響。從整個(gè)時(shí)期來看，城鎮(zhèn)年齡結(jié)構(gòu)是第二大影響因素，對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用占比提高的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到14.8%。但是，該因素的影響呈現(xiàn)出很強(qiáng)的階段性差異，其對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用增長的貢獻(xiàn)主要集中在2010年以后。2010年以前，城鎮(zhèn)年齡結(jié)構(gòu)的影響并不大，甚至在某些時(shí)段呈現(xiàn)出負(fù)向影響，這主要是因?yàn)猷l(xiāng)城人口轉(zhuǎn)移大大減緩甚至在某些階段逆轉(zhuǎn)了城鎮(zhèn)的人口老齡化趨勢；但2010年以后，隨著城鎮(zhèn)人口老齡化水平的持續(xù)提高，城鎮(zhèn)年齡結(jié)構(gòu)因素已逐步成為推動(dòng)衛(wèi)生費(fèi)用占比上升的主導(dǎo)因素之一，其對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用占比提升的促進(jìn)作用大約為城鎮(zhèn)化的一半。

（2）農(nóng)村年齡結(jié)構(gòu)的影響。從整個(gè)時(shí)期來看，農(nóng)村年齡結(jié)構(gòu)只導(dǎo)致衛(wèi)生費(fèi)用占比提高了0.15個(gè)百分點(diǎn)，對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用占比變化的整體貢獻(xiàn)率只有4.7%，不到城鎮(zhèn)年齡結(jié)構(gòu)影響的1/3。但是受到農(nóng)村人口年齡結(jié)構(gòu)持續(xù)老化的推動(dòng)，該因素在不同時(shí)期的表現(xiàn)相對(duì)平穩(wěn)。2000年以后，隨著農(nóng)村老齡化速度提高，其影響有所上升；2015—2020年，農(nóng)村年齡結(jié)構(gòu)的影響幾乎翻番，主要反映了2015年以后農(nóng)村人口的加速老齡化。盡管農(nóng)村老齡化程度和速度都遠(yuǎn)比城鎮(zhèn)嚴(yán)重，農(nóng)村年齡結(jié)構(gòu)影響的絕對(duì)值卻大大低于城鎮(zhèn)，這突出反映了城鄉(xiāng)之間在衛(wèi)生支出水平和結(jié)構(gòu)上的差異。

（3）人口年齡結(jié)構(gòu)的整體影響。人口年齡結(jié)構(gòu)對(duì)中國衛(wèi)生費(fèi)用占比的影響由城鎮(zhèn)部門主導(dǎo)。雖然中國的人口老齡化速度從20世紀(jì)90年代中期以來就不斷提高，但由于2010年以前老齡化現(xiàn)象主要發(fā)生在農(nóng)村地區(qū)，因此人口年齡結(jié)構(gòu)對(duì)整體衛(wèi)生費(fèi)用占比的影響尚不明顯，甚至在某些階段因?yàn)槌擎?zhèn)地區(qū)的老齡化減弱而呈現(xiàn)出降低衛(wèi)生費(fèi)用占比的效果。直到2010年以后，隨著城鎮(zhèn)地區(qū)老齡化程度的逐步提高，年齡結(jié)構(gòu)對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用的影響才大大加強(qiáng)。值得注意的是，雖然2010年以后中國人口老齡化已開始加速，但這種加速截止到目前還主要發(fā)生在農(nóng)村地區(qū)，因此老齡化加速對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用占比提高的影響尚未變得突出。可以預(yù)計(jì)，今后隨著城鎮(zhèn)老齡化的加速，以及后續(xù)鄉(xiāng)城人口轉(zhuǎn)移對(duì)城鎮(zhèn)人口年齡結(jié)構(gòu)的優(yōu)化作用不斷減退，人口年齡結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變對(duì)提高衛(wèi)生費(fèi)用占比的促進(jìn)作用將會(huì)不斷增大。

3. 其他因素對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用占比的影響

在本文構(gòu)建的模型中，以基準(zhǔn)年齡組人均衛(wèi)生費(fèi)用相對(duì)于人均GDP的增速來代表人口結(jié)構(gòu)以外的其他因素的影響。當(dāng)該相對(duì)增速為正時(shí)，即表示其他因素促進(jìn)了衛(wèi)生費(fèi)用占比的提高。其他因素的影響存在明顯的階段性差異和城鄉(xiāng)差異。在階段性差異方面，1990—2010年，不管是城鎮(zhèn)還是農(nóng)村地區(qū)，其他因素的累計(jì)影響均為負(fù)值，這也使衛(wèi)生費(fèi)用占比的上升趨勢在這一階段相對(duì)平緩。直到2010年后，其他因素開始成為衛(wèi)生費(fèi)用占比上升的主要推動(dòng)者，這主要體現(xiàn)了醫(yī)療衛(wèi)生體系一系列改革的影響，包括2007年以來全民醫(yī)保制度的建立和完善，以及2009年開始推行的新醫(yī)改。在城鄉(xiāng)差異方面，從整個(gè)時(shí)期來看，城鎮(zhèn)和農(nóng)村其他因素對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用占比提高的累計(jì)貢獻(xiàn)率分別為9.4%和12.8%，這說明該時(shí)期農(nóng)村居民基準(zhǔn)年齡組的衛(wèi)生費(fèi)用增長速度要高于城鎮(zhèn)居民，城鄉(xiāng)衛(wèi)生支出的二元結(jié)構(gòu)有所改善。

4. 人口結(jié)構(gòu)因素和其他因素的影響程度對(duì)比

從表1的分解結(jié)果對(duì)比人口結(jié)構(gòu)因素和其他因素的影響可以發(fā)現(xiàn)，雖然短期內(nèi)非人口結(jié)構(gòu)因素可能會(huì)對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用占比變化起到很大的作用，但長期來看人口結(jié)構(gòu)因素依然占據(jù)主導(dǎo)地位。比如在1995—2000、2000—2005和2010—2015年這三個(gè)時(shí)期，農(nóng)村其他因素都是對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用影響最大的單一因素，這說明醫(yī)療衛(wèi)生政策調(diào)整等非人口結(jié)構(gòu)因素在短期內(nèi)可以帶來很大的影響，但是這些因素的影響往往作用時(shí)間較短，同時(shí)波動(dòng)性較大，因此累計(jì)影響效應(yīng)較?。幌啾戎拢青l(xiāng)結(jié)構(gòu)和年齡結(jié)構(gòu)等人口結(jié)構(gòu)的作用往往是持久且方向明確的，因此其累計(jì)效應(yīng)要遠(yuǎn)大于其他因素。從長期來看，1990—2020年，城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)年齡結(jié)構(gòu)和農(nóng)村年齡結(jié)構(gòu)三個(gè)人口結(jié)構(gòu)因素分別貢獻(xiàn)了衛(wèi)生費(fèi)用占比總上漲額的58.3%、14.8%和4.7%，合計(jì)達(dá)到77.8%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他因素的作用。

六、主要貢獻(xiàn)

本文關(guān)于人口結(jié)構(gòu)因素對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用占比影響的分解結(jié)果，跟已有相關(guān)研究的結(jié)果存在差異，本文將對(duì)造成結(jié)果差異的原因進(jìn)行分析，并就本文對(duì)已有研究的補(bǔ)充意義進(jìn)行討論。

1. 更全面地測算了人口結(jié)構(gòu)對(duì)中國衛(wèi)生費(fèi)用的整體影響

本文利用改進(jìn)后的因素分解法得到的人口結(jié)構(gòu)因素對(duì)中國衛(wèi)生費(fèi)用的影響遠(yuǎn)高于其他已有研究的測算結(jié)果，主要原因是本文模型把城鎮(zhèn)化這一人口結(jié)構(gòu)因素的影響從因素分解的剩余項(xiàng)（即“其他因素”）中分離出來。在中國這樣一個(gè)存在比較嚴(yán)重的城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)且處于高速城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的經(jīng)濟(jì)體里，城鎮(zhèn)化對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用占比的影響非常重要。已有因素分解研究中分解出來的人口結(jié)構(gòu)因素主要指年齡結(jié)構(gòu)，且研究所分析的時(shí)間段也跟本文有所不同。為了更好地跟已有研究的結(jié)論進(jìn)行對(duì)比，我們需要對(duì)表1結(jié)果做進(jìn)一步梳理。首先，我們把前述的五個(gè)影響因素合并為人口城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)、人口年齡結(jié)構(gòu)和其他因素三大類；然后，分別按照1990—2000、2000—2010、2010—2020三個(gè)時(shí)期來匯總其影響（匯總結(jié)果見表2）?？梢园l(fā)現(xiàn)，如果只考慮年齡結(jié)構(gòu)，其對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用占比的影響在2000年以前并不大，對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用占比上漲的貢獻(xiàn)率為6.8%，這個(gè)數(shù)字跟只對(duì)年齡結(jié)構(gòu)進(jìn)行分解的其他因素分解法研究的結(jié)論相仿；雖然到了2000—2010年間其影響有所提升，但絕對(duì)值依然較小，直到2010年以后其影響才有所增大，上述結(jié)果也跟其他相似研究中的結(jié)果比較接近。

2. 深化了年齡結(jié)構(gòu)對(duì)中國衛(wèi)生費(fèi)用影響的認(rèn)識(shí)

本文通過分別測算城鎮(zhèn)和農(nóng)村兩個(gè)區(qū)域年齡結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變所帶來的影響，有助于加深我們對(duì)整體年齡結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變和衛(wèi)生費(fèi)用占比變化之間關(guān)系的認(rèn)識(shí)。年齡結(jié)構(gòu)對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用的影響是相關(guān)研究的核心關(guān)注點(diǎn)，且已有研究主要以整體人口年齡結(jié)構(gòu)的影響作為分析對(duì)象。但是，中國城鄉(xiāng)之間在衛(wèi)生支出結(jié)構(gòu)和人口結(jié)構(gòu)演變上存在兩個(gè)重要差異：①農(nóng)村地區(qū)老年人相對(duì)年輕

人的衛(wèi)生支出倍數(shù)低于城鎮(zhèn)地區(qū)；②農(nóng)村地區(qū)的老齡化水平和速度都高于城鎮(zhèn)地區(qū)。因?yàn)榇嬖谏鲜霾町?，從全國層面來看，老齡化速度對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用的影響存在顯著的階段性差異。表3比較了不同時(shí)期全國老年人口比重變化對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用占比的影響。可以發(fā)現(xiàn)，在人口老齡化的初期（1990—2000年間），由于老齡化主要發(fā)生在農(nóng)村地區(qū)，城鎮(zhèn)地區(qū)基本沒有出現(xiàn)老齡化現(xiàn)象，使得從全國層面來看，人口老齡化對(duì)整體衛(wèi)生費(fèi)用增長的影響較??；該時(shí)期全國老年人口（65歲及以上人口）比重每提高1個(gè)百分點(diǎn)，城鎮(zhèn)和農(nóng)

村年齡結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變合計(jì)只會(huì)導(dǎo)致衛(wèi)生費(fèi)用占比提高0.031個(gè)百分點(diǎn)。在人口老齡化開始加速的時(shí)期（2010—2020年間），伴隨著城鎮(zhèn)人口開始穩(wěn)步老齡化，人口老齡化對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用占比的影響開始顯著變大；該時(shí)期全國老年人口比重每提高1個(gè)百分點(diǎn)，城鎮(zhèn)和農(nóng)村年齡結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變合計(jì)引起衛(wèi)生費(fèi)用占比提高0.093個(gè)百分點(diǎn)，是1990年代的3倍。展望未來，隨著城鎮(zhèn)人口開始步入加速老齡化時(shí)期，全國人口老齡化對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用占比的影響將持續(xù)增大，未來老齡化程度加深帶來衛(wèi)生費(fèi)用占比的提高速度將遠(yuǎn)高于過去。

3. 更準(zhǔn)確地測算城鄉(xiāng)衛(wèi)生費(fèi)用的真實(shí)差距變化

因?yàn)槌擎?zhèn)和農(nóng)村人口在年齡結(jié)構(gòu)上的巨大差異，直接對(duì)比兩者的人均衛(wèi)生費(fèi)用并不能完全體現(xiàn)城鄉(xiāng)衛(wèi)生差距的真實(shí)水平。更好的衡量方法是對(duì)城鄉(xiāng)同一個(gè)可比群體的人均衛(wèi)生費(fèi)用進(jìn)行對(duì)比。利用第四部分收集的數(shù)據(jù)代入到式（9）和式（11）中，可計(jì)算得到歷年城鎮(zhèn)和農(nóng)村基準(zhǔn)年齡組（40—44歲群體）的人均衛(wèi)生費(fèi)用。圖5展示了這兩個(gè)群體的人均衛(wèi)生費(fèi)用之比隨時(shí)間的演變。該結(jié)果顯示，在剔除年齡結(jié)構(gòu)影響后，當(dāng)前城鄉(xiāng)之間的衛(wèi)生支出差距

處于1990年以來的最低水平，而1995—2000年以及2010—2015年這兩個(gè)時(shí)期則是城鄉(xiāng)衛(wèi)生差距縮小的主要時(shí)期。對(duì)于40—44歲群體來說，城鄉(xiāng)之間的人均衛(wèi)生費(fèi)用之比已經(jīng)從2.5倍以上降低為不到2倍。當(dāng)然，需要注意的是，由于城鄉(xiāng)之間人均衛(wèi)生費(fèi)用隨年齡變化的趨勢存在顯著差異（見圖4），城鄉(xiāng)老年人的人均衛(wèi)生費(fèi)用之比要遠(yuǎn)大于該數(shù)字。

七、結(jié)論

本文根據(jù)中國的社會(huì)經(jīng)濟(jì)情況，對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用的影響因素分解方法進(jìn)行改進(jìn)，并重新測算了1990—2020年間人口結(jié)構(gòu)因素對(duì)中國衛(wèi)生總費(fèi)用占GDP比重（衛(wèi)生費(fèi)用占比）變化的影響。

首先，基于中國衛(wèi)生支出存在的城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)特征，本文對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用的影響因素分解方法進(jìn)行改進(jìn)。該改進(jìn)模型既能把人口城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變的影響單獨(dú)分離出來，又能區(qū)分城鎮(zhèn)和農(nóng)村年齡結(jié)構(gòu)的各自影響，并最終把衛(wèi)生費(fèi)用占比的變化分解為人口城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)年齡結(jié)構(gòu)、農(nóng)村年齡結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)其他因素和農(nóng)村其他因素五個(gè)因素的影響，其中前三個(gè)為人口結(jié)構(gòu)因素。

其次，利用改進(jìn)后的因素分解方法，本文重新測算了1990—2020年間不同因素對(duì)中國衛(wèi)生費(fèi)用占比的影響。測算結(jié)果顯示，1990—2020年間，三個(gè)人口結(jié)構(gòu)因素合計(jì)對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用占比變化的貢獻(xiàn)率達(dá)到77.8%。其中，人口城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變即城鎮(zhèn)化在整個(gè)時(shí)期對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用占比的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到58.3%，是最大的單一影響因素，且其作用在不同時(shí)期都非常穩(wěn)定。年齡結(jié)構(gòu)對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用占比的影響呈現(xiàn)出很強(qiáng)的城鄉(xiāng)差異和階段性差異。城鎮(zhèn)年齡結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變雖然在1990—2020年整個(gè)時(shí)期的累計(jì)貢獻(xiàn)率只有14.8%，遠(yuǎn)低于城鎮(zhèn)化因素，但在2010年以后其作用顯著提高，已逐步成為推動(dòng)衛(wèi)生費(fèi)用占比上升的主導(dǎo)因素之一。相比之下，盡管農(nóng)村地區(qū)的老齡化程度和速度都遠(yuǎn)比城鎮(zhèn)嚴(yán)重，但農(nóng)村年齡結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變的累計(jì)貢獻(xiàn)率卻只有4.7%，不足城鎮(zhèn)的1/3。

最后，本研究深化了對(duì)人口結(jié)構(gòu)和中國衛(wèi)生費(fèi)用之間關(guān)系的認(rèn)識(shí)，包括：①本文測算的人口結(jié)構(gòu)因素對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用的影響大大高于其他類似研究的測算結(jié)果，主要原因是本文使用的改進(jìn)模型可以把城鎮(zhèn)化這一重要的人口結(jié)構(gòu)因素從因素分解的剩余項(xiàng)（即“其他因素”）中分離出來，這對(duì)正在經(jīng)歷快速城鎮(zhèn)化的中國經(jīng)濟(jì)的分析非常重要。②本研究深化了年齡結(jié)構(gòu)對(duì)中國衛(wèi)生費(fèi)用影響的認(rèn)識(shí)，揭示了人口老齡化對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用影響的非線性特征。由于過去老齡化加速現(xiàn)象主要發(fā)生在農(nóng)村地區(qū)，而農(nóng)村老年人口的衛(wèi)生支出較低，因此整體來看，老齡化對(duì)整體衛(wèi)生費(fèi)用占比的影響尚不突出；未來隨著中國人口老齡化的主戰(zhàn)場從農(nóng)村轉(zhuǎn)向城鎮(zhèn)，人口老齡化對(duì)衛(wèi)生費(fèi)用的影響將大大增強(qiáng)。③本研究測算了剔除年齡結(jié)構(gòu)影響后城鄉(xiāng)衛(wèi)生支出差距的變化，結(jié)果顯示，城鄉(xiāng)衛(wèi)生支出的二元結(jié)構(gòu)從2010年以后有了一定改善。

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Re-measuring the Impact of Demographic Structure on Health Costs in China：

An Estimate Based on an Improved Factor Decomposition Method

LI Shiyu1， FENG? Junxin2

（1.School of Finance， Renmin University of China， Beijing 100872，China；

2.School of Economics， Renmin University of China， Beijing 100872，China）

Abstract：Demographic shifts have an important impact on health cost changes. Based on Chinas urban-rural dual track health care system， this paper improves the decomposition method on the influencing factors of health

cost， which helps us to analyze the influence of demographic structure on health costs more comprehensively and accurately. In this model， we first separate the effects of the urban-rural structure shift of? population from other factors， and then divide the age structure effects into urban age structure effect and rural age structure effect. Finally， we refine demographic structure into three components： urban-rural structure of population， urban age structure and rural age structure. Using the improved factor decomposition method above， this paper measures the contribution of demographic factors to the change in the ratio of total health cost to GDP

in China over the period of 1990-2020.More specifically， the factors of demographic structure overall? contributed 77.8% of the ratios increase， of which， the changes of urban-rural structure （urbanization） contributed 58.3%， urban and rural age

structure contributed 14.8% and 4.7% respectively. Further analysis shows that there are different characteristics on the effects of different demographic factors. Firstly， urbanization was the major

driving force behind the increase in the proportion of health costs to GDP

in the past 30 years， and its effect had been stable. Secondly， there are significant urban-rural and stage-specific differences in the effects of age structure. Concerning different sectors， though the rural sector has a higher and faster population ageing， its age structure effect has been much lower than that of the urban sector. Concerning different periods， the overall effects of age structure were relatively low before 2010， because population ageing mainly happened in the rural sector. However， since 2010， the overall effects of age

structure have increased dramatically as urban aging began to accelerate， and is expected to increase rapidly in the future as the main battlefield of Chinas population aging shifts from rural to urban areas. Finally， the measurement results also show that the urban-rural gap on health cost has been improved in the last 10 years， after deducting the effect of age structure.

Keywords：health cost；urbanization；age structure；urban-rural difference；factor decomposition method

［責(zé)任編輯 武 玉］