李時宇 馮俊新

摘 要：人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變對衛(wèi)生費用變化有重要影響?；谥袊l(wèi)生支出的城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)特征，改進了衛(wèi)生費用的影響因素分解法，該改進模型有助于更加全面和準確地分析人口結(jié)構(gòu)對衛(wèi)生費用的影響，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)生費用的人口結(jié)構(gòu)因素細分為人口城鄉(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。使用改進后的因素分解法，測算了1990—2020年間人口結(jié)構(gòu)因素對中國衛(wèi)生總費用占GDP比重變化的貢獻。測算結(jié)果顯示，人口結(jié)構(gòu)因素對該比重提高的合計貢獻率達到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)的貢獻率分別為58.3%、14.8%和4.7%。進一步分析發(fā)現(xiàn)，不同人口結(jié)構(gòu)因素的影響存在不同特點。首先，城鎮(zhèn)化是過去30年衛(wèi)生費用占GDP比重提高的主導(dǎo)因素，且其作用在不同時期保持穩(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比城鎮(zhèn)嚴重，但農(nóng)村年齡結(jié)構(gòu)對衛(wèi)生費用的影響遠低于城鎮(zhèn)地區(qū)；分時期來看，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

基金項目：中國人民大學(xué)科學(xué)研究基金（中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助）項目（16XNI003）。

作者簡介：李時宇，經(jīng)濟學(xué)博士，中國人民大學(xué)中國財政金融政策研究中心、中國人民大學(xué)財政金融學(xué)院副教授；馮俊新（通訊作者），經(jīng)濟學(xué)博士，中國人民大學(xué)經(jīng)濟學(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：C92-05 ??文獻標識碼：A ??文章編號：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)濟后果之一。用于衡量整體經(jīng)濟中衛(wèi)生支出水平的常用指標是衛(wèi)生總費用占GDP比重（以下簡稱為“衛(wèi)生費用占比”）【 其中衛(wèi)生總費用包括政府衛(wèi)生支出、社會衛(wèi)生支出和個人衛(wèi)生支出。為了讓表述更加緊湊，正文剩余部分將使用“衛(wèi)生費用占比”來指代“衛(wèi)生總費用占GDP比重”?！?。近年來，中國的衛(wèi)生費用占比在波動中上升，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衛(wèi)生費用增長［6］。

在衛(wèi)生費用占比波動提高的同時，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年已達到63.9%（見圖1）。

如前所述，中國的人口結(jié)構(gòu)和衛(wèi)生費用占比自20世紀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，衛(wèi)生費用占比的上升則呈現(xiàn)更大的波動性。進一步探討人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變對中國衛(wèi)生費用占比提高的影響規(guī)律，并對兩者之間的關(guān)系進行定量測算，是一個重要問題。本文擬在已有研究的基礎(chǔ)上，基于中國國情對因素分解方法進行改進，使其更適用于對社會經(jīng)濟轉(zhuǎn)軌時期的分析。在改進的分解模型下，本文將重新測算人口結(jié)構(gòu)因素對中國衛(wèi)生費用占比的影響?？傮w上，本文嘗試回答以下問題：對于中國這樣一個處于社會經(jīng)濟轉(zhuǎn)型進程中的國家，在研究人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變對衛(wèi)生費用占比的影響時，需要關(guān)注哪些區(qū)別于成熟經(jīng)濟體的特征？在構(gòu)建因素分解模型時，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)因素對中國衛(wèi)生費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？對于上述問題的回答將有助于我們加深對中國人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變和衛(wèi)生費用占比變化之間關(guān)系的認識。

二、文獻評述

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

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

一般來說，對一國衛(wèi)生費用產(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)也對衛(wèi)生費用有重要影響，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。雖然對老齡化引起衛(wèi)生費用增長的具體作用機制還存在一定爭議，但國內(nèi)外研究均普遍認可老齡化促進了衛(wèi)生費用的上漲。國外研究在對各種導(dǎo)致衛(wèi)生費用增長的作用機制進行總結(jié)后認為，老齡化可以通過不同變量間接影響衛(wèi)生費用，因此老齡化依然是衛(wèi)生費用上升的主導(dǎo)因素［7］。國內(nèi)研究也得到類似結(jié)論，一些研究認為人口老齡化程度的加深會顯著促進人均衛(wèi)生費用的增長［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)年齡增長對衛(wèi)生服務(wù)需求和衛(wèi)生費用均有顯著影響［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)生費用面臨上升的壓力。上述觀點也得到了宏觀層面實證分析結(jié)果的支持［14］。

最后，年齡結(jié)構(gòu)和城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)這兩個因素對衛(wèi)生費用還存在著不可忽視的交叉影響。在對中國衛(wèi)生支出微觀結(jié)構(gòu)的研究中，一個常被提及的典型事實是城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民的人均衛(wèi)生費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)，老齡化對醫(yī)療費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)生費用的人口結(jié)構(gòu)因素后，不少學(xué)者嘗試對不同因素的影響大小進行定量分析和比較。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行的研究中，一般先利用人口結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和細分人群的衛(wèi)生支出數(shù)據(jù)來構(gòu)建衛(wèi)生費用的表達式，然后通過對該表達式進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)對衛(wèi)生費用的影響。較早的此類研究使用美國分年齡衛(wèi)生費用數(shù)據(jù)，測算了人口年齡結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變對美國衛(wèi)生費用增長的影響［5］。此外，其他學(xué)者也使用這種方法對發(fā)展中國家衛(wèi)生費用占GDP比重受年齡結(jié)構(gòu)的影響進行了分析［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中國衛(wèi)生費用的影響，計算出1978—2000年間老齡化對衛(wèi)生費用增長的貢獻率不到5%，但同時該研究也指出老齡化對衛(wèi)生費用增長的貢獻率存在很強的階段性差異，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年間人口因素對中國衛(wèi)生費用增長的貢獻率，結(jié)果顯示老齡化和人口增長對衛(wèi)生費用增長的貢獻率一共不到3%［21］。另一些學(xué)者利用人口普查數(shù)據(jù)對1982—2010年的研究則顯示，年齡結(jié)構(gòu)因素對于衛(wèi)生費用占比增長的貢獻率正在逐步提高［22］?？傮w來看，上述研究的主要結(jié)論是，人口年齡結(jié)構(gòu)對衛(wèi)生費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)濟體。

在使用回歸分析法進行的研究中，一般使用省級數(shù)據(jù)對包括人口結(jié)構(gòu)因素在內(nèi)的不同宏觀變量進行計量回歸分析。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年省級面板數(shù)據(jù)進行回歸分析的結(jié)果顯示，老齡化的影響不到4%［16］；而使用北京市2008—2014年時間序列數(shù)據(jù)進行的回歸分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，老齡化對人均醫(yī)療費用增長的貢獻率為5%左右［23］；還有研究使用2003—2013年省級數(shù)據(jù)，比較了不同因素對于醫(yī)療費用增長的影響，認為城鎮(zhèn)化的影響最大，經(jīng)濟發(fā)展水平次之，老齡化則最?。?4］；更近期的研究中，研究者對 2011—2018年間的省級面板數(shù)據(jù)進行分析后發(fā)現(xiàn)，老齡化對衛(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，這個結(jié)果實際上也說明了城鎮(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)因素都對衛(wèi)生費用存在影響，但因為在模型設(shè)定、變量選取和樣本時間段選擇上的不同，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

對引起中國衛(wèi)生費用增長的人口結(jié)構(gòu)因素進行的相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，一方面跟其他國家類似，人口老齡化對中國衛(wèi)生費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)生費用之間的關(guān)系存在一些不同于成熟經(jīng)濟體的特點：①跟發(fā)達國家已完成城鎮(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)生費用都隨老齡化程度的增加而有所提高，但年齡結(jié)構(gòu)對衛(wèi)生費用的影響存在顯著的城鄉(xiāng)差異，在很長一段時間里農(nóng)村老年居民衛(wèi)生支出隨年齡而提高的程度遠低于城鎮(zhèn)老年居民。上述兩個特點意味著在研究人口結(jié)構(gòu)對中國衛(wèi)生費用的影響時，必須對已有的成熟模型作相應(yīng)改進以使其適應(yīng)中國的實際情況。

為了反映這兩個特點的影響，已有研究中主要使用回歸分析法。雖然回歸分析法對于數(shù)據(jù)的要求相對較低，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，因為不同人口結(jié)構(gòu)因素對衛(wèi)生費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轉(zhuǎn)型中，使用不同時間段樣本進行分析得到的結(jié)果會出現(xiàn)較大差別。綜上，使用回歸分析法對該問題進行全面研究會遇到較多障礙。

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)的因素分解法因為沒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，也便于對任意年份之間的變化進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)生費用結(jié)構(gòu)。②使用因素分解法時，如果某些因素被忽略，則這些因素在分解過程中會因其不能識別而被歸為“剩余項”，即歸因為其他因素，同時該因素跟已有解釋因素之間的交互作用也會被忽略掉。如在對中國衛(wèi)生費用進行因素分解的不少研究中，往往只識別了年齡結(jié)構(gòu)的影響而沒有對城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)的影響進行識別，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)等都歸為其他因素，從而大大高估了非人口因素的影響；另一方面因為無法識別出年齡結(jié)構(gòu)和城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)之間的交互作用，也會導(dǎo)致其錯誤估計了年齡結(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)因素對衛(wèi)生費用的影響，但是常規(guī)的因素分解法在分析中國這樣一個正處于快速城

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)因素對中國衛(wèi)生費用的影響，我們需要對因素分解法進行改進，以引入城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)和快速城鎮(zhèn)化這兩個重要特征。

三、改進的因素分解法模型

本文將構(gòu)建一個改進的因素分解法模型，使其適用于中國的特殊場景，來分析人口結(jié)構(gòu)因素對衛(wèi)生費用占比的影響。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)生費用的分解方程；同時，由于城鄉(xiāng)差異的存在，城鎮(zhèn)化必然會對衛(wèi)生總費用產(chǎn)生影響，此時在城鎮(zhèn)和農(nóng)村衛(wèi)生費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，因此其分解對象也應(yīng)該是一個結(jié)構(gòu)性變量，衡量一個經(jīng)濟整體衛(wèi)生支出強度的最常用結(jié)構(gòu)性變量是衛(wèi)生總費用占GDP的比重（衛(wèi)生費用占比），因此本文也以該變量作為分解對象。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，把該比重進一步分解為城鎮(zhèn)和農(nóng)村衛(wèi)生費用占GDP 比重兩個部分，同時城鎮(zhèn)和農(nóng)村衛(wèi)生費用也分別可進一步表示為分年齡組群體的衛(wèi)生費用之和，具體如下：

四、數(shù)據(jù)處理過程和對數(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)生費用和農(nóng)村衛(wèi)生費用各自占GDP的比重；④城鎮(zhèn)和農(nóng)村分年齡段的人均相對衛(wèi)生費用。

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)進行分析，因此后面分析中將以每5年作為間隔進行分解。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)計年鑒》、《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》和《中國2000年人口普查資料》。因為老齡化對衛(wèi)生費用的影響較大，我們對城鄉(xiāng)間不同年份的老齡化程度進行對比（見圖2）?？梢园l(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90年代中期以來一直在擴大。城鎮(zhèn)老齡化進度在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)人口頻繁流動的情況下，一個區(qū)域的常住人口和戶籍人口并不對應(yīng)。由于本文所使用的人口統(tǒng)計的城鄉(xiāng)劃分以常住人口為準，而不少醫(yī)療服務(wù)和衛(wèi)生費用統(tǒng)計的城鄉(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導(dǎo)致本文計算結(jié)果存在偏差，比如會高估農(nóng)村居民的人均衛(wèi)生費用，從而可能會高估農(nóng)村年齡結(jié)構(gòu)對衛(wèi)生費用占比的影響?！亢腿司鵊DP原始數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒2021》，再計算出相鄰年份間的人均GDP增速。

城鎮(zhèn)和農(nóng)村衛(wèi)生費用各自占GDP比重。從1990年開始，衛(wèi)生總費用數(shù)據(jù)開始分成城鎮(zhèn)和農(nóng)村兩部門分別統(tǒng)計。基于這一數(shù)據(jù)約束，后面只對1990年以來的衛(wèi)生費用占比變化進行分解。歷年的城鎮(zhèn)和農(nóng)村衛(wèi)生費用原始數(shù)據(jù)來自《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計年鑒2022》，并根據(jù)統(tǒng)計口徑進行了調(diào)整【 “衛(wèi)生總費用”統(tǒng)計數(shù)據(jù)隨年份有一定的口徑調(diào)整，具體來說，衛(wèi)生總費用從2001年起不含高等醫(yī)學(xué)教育經(jīng)費，而從2006年起包括城鄉(xiāng)醫(yī)療救助經(jīng)費。為了讓前后統(tǒng)計口徑保持一致，本文對城鄉(xiāng)衛(wèi)生費用和總衛(wèi)生費用數(shù)據(jù)進行如下調(diào)整：考慮到高等醫(yī)學(xué)教育經(jīng)費主要用在城鎮(zhèn)部門，本文從1990、1995和2000年的衛(wèi)生總費用和城鎮(zhèn)衛(wèi)生費用中扣除了對應(yīng)年份的高等醫(yī)學(xué)教育經(jīng)費；而由于城鄉(xiāng)醫(yī)療救助制度從2004年開始實施，且頭兩年主要用在農(nóng)村部門，在2005年的衛(wèi)生總費用和農(nóng)村衛(wèi)生費用中增加了2005年的城鄉(xiāng)醫(yī)療救助經(jīng)費。其中，2005年城鄉(xiāng)醫(yī)療救助金額來自《中國民政統(tǒng)計年鑒2021》，1990、1995和2000年的高等醫(yī)學(xué)教育經(jīng)費金額來自《中國衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒2003》?！?；歷年GDP數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒2021》，使用這兩部分數(shù)據(jù)可以分別算出城鎮(zhèn)和農(nóng)村衛(wèi)生費用各自占GDP的比重。這兩個指標的變化見圖3。2000年以前，兩個指標的變化趨勢較為一致；2000年以后，農(nóng)村衛(wèi)生費用占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)生費用不再分別統(tǒng)計，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衛(wèi)生費用。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)達到6萬多個）、覆蓋面廣（涵蓋所有年齡段和不同區(qū)域）等優(yōu)點，且樣本的城鄉(xiāng)—年齡分布與中國實際人口結(jié)構(gòu)非常接近。其次，我們得到調(diào)查對象的個人醫(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年齡段人群作為基準組，根據(jù)式（4）對不同群體的人均醫(yī)療支出進行標準化。在實際計算中，我們把城鎮(zhèn)和農(nóng)村人口分別分成了17個年齡段（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合并為一組；在基準群體的選定中，我們以城鎮(zhèn)和農(nóng)村中的40—44歲群體作為兩個區(qū)域的基準年齡組，以該群體的醫(yī)療支出為1，計算得到兩個區(qū)域其他年齡群體的相對醫(yī)療支出，我們以該指標作為人均相對衛(wèi)生費用的代理變量。至此，我們分別計算得到城鎮(zhèn)和農(nóng)村的分年齡人均衛(wèi)生費用結(jié)構(gòu)。我們在后面的計算中假設(shè)該結(jié)構(gòu)不隨時間發(fā)生變化。城鎮(zhèn)和農(nóng)村人均相對衛(wèi)生費用隨年齡變化的曲線如圖4所示?？梢钥闯觯袊姆帜挲g人均衛(wèi)生費用結(jié)構(gòu)有如下特征：①不管是城鎮(zhèn)還是農(nóng)村，人均相對衛(wèi)生費用隨年齡的變化趨勢都呈現(xiàn)為略有波動的“J”型，并存在三個峰值，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)計信息中心.2018年全國第六次衛(wèi)生服務(wù)統(tǒng)計調(diào)查報告［M］.北京：人民衛(wèi)生出版社，2021。】中年齡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衛(wèi)生費用會出現(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)生費用大約是40—44歲人群的3倍多，而在農(nóng)村地區(qū)，這個數(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衛(wèi)生費用低得多，這也跟已有研究對中國衛(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)村分年齡人均相對衛(wèi)生費用、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）就可以分別計算得到城鎮(zhèn)和農(nóng)村基準年齡組人群歷年的人均衛(wèi)生費用。另外，由于在2016年后，城鎮(zhèn)和農(nóng)村衛(wèi)生費用不再分別統(tǒng)計，這里假設(shè)2015—2020年間城鎮(zhèn)和農(nóng)村基準年齡組的人均衛(wèi)生費用增長速度相同，從而根據(jù)式（13）中城鄉(xiāng)合計衛(wèi)生費用占比的計算公式，計算出2015—2020年間城鄉(xiāng)基準年齡組的人均衛(wèi)生費用增長率，并推算出2020年城鄉(xiāng)基準年齡組的人均衛(wèi)生費用。至此，利用式（14）進行因素分解所需要的各變量都已計算得到。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)村其他因素五個因素的影響。

五、人口結(jié)構(gòu)因素對衛(wèi)生費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)計口徑和可得性問題，我們只能對1990—2020年間每5年的變化進行因素分解。表1展示了五個影響因素在不同時期的影響以及長時期內(nèi)的累計影響。表1中的前五列數(shù)據(jù)分別代表了五個因素在不同時期導(dǎo)致衛(wèi)生費用占比變化的幅度，根據(jù)式（14）可知，五個因素的影響加總正好等于該時期衛(wèi)生費用占比的變化，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)生費用占比在其余時段都呈上升趨勢；1990—2020年間，衛(wèi)生費用占比一共提高了約3.19個百分點。

1. 城鎮(zhèn)化對衛(wèi)生費用占比的影響

通過比較五個因素的累計影響可知，人口城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變即城鎮(zhèn)化是過去30年推動衛(wèi)生費用占比提高的最主要因素。從1990—2020年整個時期來看，城鎮(zhèn)化對衛(wèi)生費用占比提高的累計貢獻率達到58.3%，是最大的單一影響因素，而且和其他四個因素相比，其作用的穩(wěn)定性也最強。1990—1995年，城鎮(zhèn)化使衛(wèi)生費用占比一共上升了0.126個百分點；此后，城鎮(zhèn)化的影響不斷提高，在1995—2000年間讓衛(wèi)生費用占比提高了0.294個百分點，2000年以后更是每5年使衛(wèi)生費用占比提高超過或接近0.35個百分點。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)化對衛(wèi)生費用的影響開始有所降低。

2. 年齡結(jié)構(gòu)對衛(wèi)生費用占比的影響

（1）城鎮(zhèn)年齡結(jié)構(gòu)的影響。從整個時期來看，城鎮(zhèn)年齡結(jié)構(gòu)是第二大影響因素，對衛(wèi)生費用占比提高的累計貢獻率達到14.8%。但是，該因素的影響呈現(xiàn)出很強的階段性差異，其對衛(wèi)生費用增長的貢獻主要集中在2010年以后。2010年以前，城鎮(zhèn)年齡結(jié)構(gòu)的影響并不大，甚至在某些時段呈現(xiàn)出負向影響，這主要是因為鄉(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衛(wèi)生費用占比上升的主導(dǎo)因素之一，其對衛(wèi)生費用占比提升的促進作用大約為城鎮(zhèn)化的一半。

（2）農(nóng)村年齡結(jié)構(gòu)的影響。從整個時期來看，農(nóng)村年齡結(jié)構(gòu)只導(dǎo)致衛(wèi)生費用占比提高了0.15個百分點，對衛(wèi)生費用占比變化的整體貢獻率只有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，該因素在不同時期的表現(xiàn)相對平穩(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比城鎮(zhèn)嚴重，農(nóng)村年齡結(jié)構(gòu)影響的絕對值卻大大低于城鎮(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)對中國衛(wèi)生費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)對整體衛(wèi)生費用占比的影響尚不明顯，甚至在某些階段因為城鎮(zhèn)地區(qū)的老齡化減弱而呈現(xiàn)出降低衛(wèi)生費用占比的效果。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)對衛(wèi)生費用的影響才大大加強。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)，因此老齡化加速對衛(wèi)生費用占比提高的影響尚未變得突出。可以預(yù)計，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)變對提高衛(wèi)生費用占比的促進作用將會不斷增大。

3. 其他因素對衛(wèi)生費用占比的影響

在本文構(gòu)建的模型中，以基準年齡組人均衛(wèi)生費用相對于人均GDP的增速來代表人口結(jié)構(gòu)以外的其他因素的影響。當該相對增速為正時，即表示其他因素促進了衛(wèi)生費用占比的提高。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)，其他因素的累計影響均為負值，這也使衛(wèi)生費用占比的上升趨勢在這一階段相對平緩。直到2010年后，其他因素開始成為衛(wèi)生費用占比上升的主要推動者，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，從整個時期來看，城鎮(zhèn)和農(nóng)村其他因素對衛(wèi)生費用占比提高的累計貢獻率分別為9.4%和12.8%，這說明該時期農(nóng)村居民基準年齡組的衛(wèi)生費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比

從表1的分解結(jié)果對比人口結(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)因素可能會對衛(wèi)生費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年這三個時期，農(nóng)村其他因素都是對衛(wèi)生費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間較短，同時波動性較大，因此累計影響效應(yīng)較??；相比之下，城鄉(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，因此其累計效應(yīng)要遠大于其他因素。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)三個人口結(jié)構(gòu)因素分別貢獻了衛(wèi)生費用占比總上漲額的58.3%、14.8%和4.7%，合計達到77.8%，遠遠高于其他因素的作用。

六、主要貢獻

本文關(guān)于人口結(jié)構(gòu)因素對衛(wèi)生費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，本文將對造成結(jié)果差異的原因進行分析，并就本文對已有研究的補充意義進行討論。

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

本文利用改進后的因素分解法得到的人口結(jié)構(gòu)因素對中國衛(wèi)生費用的影響遠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（即“其他因素”）中分離出來。在中國這樣一個存在比較嚴重的城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)且處于高速城鎮(zhèn)化進程中的經(jīng)濟體里，城鎮(zhèn)化對衛(wèi)生費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)論進行對比，我們需要對表1結(jié)果做進一步梳理。首先，我們把前述的五個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—2020三個時期來匯總其影響（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)，其對衛(wèi)生費用占比的影響在2000年以前并不大，對衛(wèi)生費用占比上漲的貢獻率為6.8%，這個數(shù)字跟只對年齡結(jié)構(gòu)進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)對中國衛(wèi)生費用影響的認識

本文通過分別測算城鎮(zhèn)和農(nóng)村兩個區(qū)域年齡結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變所帶來的影響，有助于加深我們對整體年齡結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變和衛(wèi)生費用占比變化之間關(guān)系的認識。年齡結(jié)構(gòu)對衛(wèi)生費用的影響是相關(guān)研究的核心關(guān)注點，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)演變上存在兩個重要差異：①農(nóng)村地區(qū)老年人相對年輕

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)。因為存在上述差異，從全國層面來看，老齡化速度對衛(wèi)生費用的影響存在顯著的階段性差異。表3比較了不同時期全國老年人口比重變化對衛(wèi)生費用占比的影響。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，人口老齡化對整體衛(wèi)生費用增長的影響較?。辉摃r期全國老年人口（65歲及以上人口）比重每提高1個百分點，城鎮(zhèn)和農(nóng)

村年齡結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變合計只會導(dǎo)致衛(wèi)生費用占比提高0.031個百分點。在人口老齡化開始加速的時期（2010—2020年間），伴隨著城鎮(zhèn)人口開始穩(wěn)步老齡化，人口老齡化對衛(wèi)生費用占比的影響開始顯著變大；該時期全國老年人口比重每提高1個百分點，城鎮(zhèn)和農(nóng)村年齡結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變合計引起衛(wèi)生費用占比提高0.093個百分點，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期，全國人口老齡化對衛(wèi)生費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)生費用占比的提高速度將遠高于過去。

3. 更準確地測算城鄉(xiāng)衛(wèi)生費用的真實差距變化

因為城鎮(zhèn)和農(nóng)村人口在年齡結(jié)構(gòu)上的巨大差異，直接對比兩者的人均衛(wèi)生費用并不能完全體現(xiàn)城鄉(xiāng)衛(wèi)生差距的真實水平。更好的衡量方法是對城鄉(xiāng)同一個可比群體的人均衛(wèi)生費用進行對比。利用第四部分收集的數(shù)據(jù)代入到式（9）和式（11）中，可計算得到歷年城鎮(zhèn)和農(nóng)村基準年齡組（40—44歲群體）的人均衛(wèi)生費用。圖5展示了這兩個群體的人均衛(wèi)生費用之比隨時間的演變。該結(jié)果顯示，在剔除年齡結(jié)構(gòu)影響后，當前城鄉(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年這兩個時期則是城鄉(xiāng)衛(wèi)生差距縮小的主要時期。對于40—44歲群體來說，城鄉(xiāng)之間的人均衛(wèi)生費用之比已經(jīng)從2.5倍以上降低為不到2倍。當然，需要注意的是，由于城鄉(xiāng)之間人均衛(wèi)生費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)生費用之比要遠大于該數(shù)字。

七、結(jié)論

本文根據(jù)中國的社會經(jīng)濟情況，對衛(wèi)生費用的影響因素分解方法進行改進，并重新測算了1990—2020年間人口結(jié)構(gòu)因素對中國衛(wèi)生總費用占GDP比重（衛(wèi)生費用占比）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，本文對衛(wèi)生費用的影響因素分解方法進行改進。該改進模型既能把人口城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變的影響單獨分離出來，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)村其他因素五個因素的影響，其中前三個為人口結(jié)構(gòu)因素。

其次，利用改進后的因素分解方法，本文重新測算了1990—2020年間不同因素對中國衛(wèi)生費用占比的影響。測算結(jié)果顯示，1990—2020年間，三個人口結(jié)構(gòu)因素合計對衛(wèi)生費用占比變化的貢獻率達到77.8%。其中，人口城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變即城鎮(zhèn)化在整個時期對衛(wèi)生費用占比的累計貢獻率達到58.3%，是最大的單一影響因素，且其作用在不同時期都非常穩(wěn)定。年齡結(jié)構(gòu)對衛(wèi)生費用占比的影響呈現(xiàn)出很強的城鄉(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年整個時期的累計貢獻率只有14.8%，遠低于城鎮(zhèn)化因素，但在2010年以后其作用顯著提高，已逐步成為推動衛(wèi)生費用占比上升的主導(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比城鎮(zhèn)嚴重，但農(nóng)村年齡結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變的累計貢獻率卻只有4.7%，不足城鎮(zhèn)的1/3。

最后，本研究深化了對人口結(jié)構(gòu)和中國衛(wèi)生費用之間關(guān)系的認識，包括：①本文測算的人口結(jié)構(gòu)因素對衛(wèi)生費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（即“其他因素”）中分離出來，這對正在經(jīng)歷快速城鎮(zhèn)化的中國經(jīng)濟的分析非常重要。②本研究深化了年齡結(jié)構(gòu)對中國衛(wèi)生費用影響的認識，揭示了人口老齡化對衛(wèi)生費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，老齡化對整體衛(wèi)生費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)，人口老齡化對衛(wèi)生費用的影響將大大增強。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

［責任編輯 武 玉］