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【摘 要】 中国人口年龄结构转变十分迅速，其老龄化程度也是急剧加深的。根据外国经验，老龄化急进式国家在人口老龄化过程中，会出现种种问题。本文通过选取居民医疗保健消费为代表性因素，探讨我国老龄化进程中可能遇到的问题。利用实证数据证明人口老龄化对医疗保健支出有显著的正相关影响。而老龄化人口的医疗保障是对我国新型农村合作医疗制度的一个严峻挑战。在人口老龄化不断加深的情况下，我国新农合政策如何调整以及如何完善“大病医疗”保障制度是一个迫在眉睫的问题。
【关键词】 人口老龄化 医疗保健消费 新农合 面板数据
一、引言
中国于2000年开始进入老龄化社会，且人口年龄结构的转变极其迅速。2013年中国老年人口（60岁及以上）数量达到2.02亿，预计2026年将跨过3亿。我国是老龄化社会急进式的代表。65岁以上老人占比，从5%到7%仅用了18年（1982-2000年）。这个增长看起来不大，但联系到中国人口大基数的现实，中国老龄化问题可见一斑。
农村人口老龄化的进程不断加深，不可避免的造成其医疗保障消费支出的增加。我国自2002年提出“新型农村合作医疗保险”（以下简称新农合）来，政府大力推行该制度。目前新农合的参保率已接近100%，基本完成了新农合“低水平，广覆盖”的目标。然而随着农村老龄人口的不断增加，新农合的“低水平”现状是否能满足老龄人口的医疗保障需求，“大病医疗”保障制度是否能满足患病人口的需求，这些现实因素都对我国新农合带来严峻的挑战。
二、农村人口老龄化对医疗保健支出的影响
（一）研究假设
以下主要考虑老年抚养比和医疗保健消费之间的关系，并在此基础上引入居民人均收入和医疗保健消费价格指数为控制变量。
根据Grunengerg（1977）提出的“发病率扩张”（exoabsion of morbidity）假说，即随着人口预期寿命的增加，不健康预期寿命也在增加，因此加剧了对医疗保健消费品的消耗。因此，本文提出第一个假设：
研究假设1：老年抚养比与医疗保健消费呈正相关关系
消费是以一定的支付能力有关，医疗保健消费作为一种消费来说，也离不开收入的影响。收入水平是影响居民医疗保健消费需要的重要因素之一，通常认为，收入水平越高，医疗保健的消费意愿越强因此，本文提出第二个假设：
研究假设2：居民收入与医疗保健消费呈正相关关系
一般来说，消费品价格上涨，人们将会相应减少对该种消费品的消费。基于此，本文提出第三个假设：
研究假设3：医疗保健消费品价格与医疗保健消费呈负相关关系
（二）研究设计
1.样本选取与数据来源
本文的样本数据来源于全国全国31个省份，直辖市从2006-2012年的数据。数据均在历年《中国统计年鉴》或者《中国人口与就业统计年鉴》查得或计算得。由于农村（城镇）居民年均医疗保健费用支出和年均收入的波动较大，为了减少模型拟合的异方差性，分别做了取对数处理。且数据作为面板数据来处理。
2.研究模型与定量定义
Lncos i， t=c+β1ordi，t+β2lnincomei，t+β3cpii，t+εi，t
上述模型中的i，t分别代表地区和时间。将数据代入该模型，如有不显著的在剔除，直到所有变量都显著为止。
上述模型中涉及的变量有：Lncos为农村人均医疗保健费用支出。数据作取对数处理。用65岁以上的老年人口数与15-64岁的人口数之比来衡量。即为odr=（65岁以上老年人口数）/（15-64岁人口数）*100%。Lnincome为农村人均年收入和cpi为农村医疗保健品消费价格指数为控制变量。
（三）计量结果及分析
1.平稳性检验
为了避免“伪回归”现象，一般需对数据做平稳性检验。但由于本文选取的面板数据的时间序列较短，所有认为数据是平稳的。
2.描述性统计
表1展示了各变量的样本数、单位、均值、标准差、最大值、最小值。由表2可以看出，农村居民医疗保健费用支出的均值为5.667。最大值为7.026，最小值为3.912，差距较大。农村老年抚养比的均值为13.288，最大值为25.82，最小值为7.05，差距明显。农村人均收入比的对数的均值为8.575，农村医疗保健消费价格指数的均值为103.431。
3.计量结果与分析
（1）Hausman检验和Likelihood Ratio检验
为了检验该面板数据使用固定效应模型还是随机效应模型，进行Hausman检验和Likelihood Ratio检验。Hausman检验的P值为0.0303，Likelihood Ratio检验的P值为0.0000。两种检验结果在5%的显著性水平下皆拒绝原假设，故应建立固定效应模型。
（2）回归结果分析
如下，表2是回归结果。回归模型为：
lncosi，t=-4.48+0.019ordi，t+1.249lnincomei，t-0.008cpii，t+εi，t
本文中提出的三个假设均得到验证。
回归结果表明农村老年抚养比与和医疗保健消费之间具有明显的正向的关系，充分说明了中国农村人口老龄化推动了医疗保健消费的上升。回归系数表明，农村老年抚养比每上升1个百分点，农村医疗保健消费将上升1.9%。此外，由模型得出农村医疗保健消费与收入呈正相关关系。医疗保健消费作为一种特殊的消费，仍然离不开收入的影响。只有当居民收入提高时，温饱问题解决之余，才能考虑健康问题。农村医疗保健消费还与医疗保健品消费指数成反比。医疗保健消费指数每上升一个百分点，医疗保健消费下降0.8%。医疗保健消费品的价格上涨，在收入不变的情形下限制了农村居民对医疗保健品的消费能力。 4.模型稳健性检验
为了检验上述模型的稳健性，本文以下部分将我国31个省、市、直辖市分为东部、中部、西部城市，在控制地区经济发展差异的前提下对模型稳健性进行检验。（东部城市：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部城市：山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部城市：四川、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古）。分地区模型结果如表3所示。
如表5所示，分地区模型中，老年比仍对医疗保健支出具有显著影响。由此得出，该模型具有稳健性。即随着我国农村人口老龄化的加深，居民的医疗保障支出越来越大。
三.人口老龄化对新农合的启示
1.提高报销比例和简化报销手续
为了应对农村人口老龄化程度越来越高，医疗保健费用支出随着攀高的问题，需要进一步提高新农合的报销比例，此举有利于切实减轻老龄化人口的医疗问题。同时由必要简化报销手续，繁重的手续不仅仅使得报销医疗费用过程变的没有效率，也使得老龄人口在忽然遭受重大疾病时因忽然面对大量临时性支出而无法就医。
2.解决定点医疗问题，逐步实现新农合在医疗机构的全面覆盖
政府实施定点医疗的制度，其初衷是为了方便管理，但却在一定程度上也带来了一些问题。导致了老龄人口就医难，报销难，定点机构服务质量下降，不利于医疗机构良性竞争发展等一系列问题。因此，在今后的发展过程中，应逐取消定点医疗问题，尽可能实现新农合在医疗机构的全面覆盖。
3.将商保引入政府的“大病医疗”保障制度中来
大病医保作为一项社会保险，但就目前的情况来说保障力度不够。有必要引入到商保中去，但据中国人寿2013年年报显示，该公司大病医疗保险业务处于亏损状态。事实上，短期内大病医保业务亏损是正常的，但商业保险公司因此会缺乏开展大病医疗保险业务的动力。因此，政府可以对开展大病医疗保险业务的商业保险公司进行补贴，鼓励其发展大病医疗保险业务。社保和商保双管齐下，完善大病医疗保障制度。
【参考文献】
[1] 孟昕，克里斯汀·杨.老龄化与中国城市居民医疗支出[J].中国劳动经济学，2006，（1）：2-21.
[2] 王学义，张冲.中国人口年龄结构与居民医疗保健消费[J].统计研究，2013，（3）：59-63.
【关键词】 人口老龄化 医疗保健消费 新农合 面板数据
一、引言
中国于2000年开始进入老龄化社会，且人口年龄结构的转变极其迅速。2013年中国老年人口（60岁及以上）数量达到2.02亿，预计2026年将跨过3亿。我国是老龄化社会急进式的代表。65岁以上老人占比，从5%到7%仅用了18年（1982-2000年）。这个增长看起来不大，但联系到中国人口大基数的现实，中国老龄化问题可见一斑。
农村人口老龄化的进程不断加深，不可避免的造成其医疗保障消费支出的增加。我国自2002年提出“新型农村合作医疗保险”（以下简称新农合）来，政府大力推行该制度。目前新农合的参保率已接近100%，基本完成了新农合“低水平，广覆盖”的目标。然而随着农村老龄人口的不断增加，新农合的“低水平”现状是否能满足老龄人口的医疗保障需求，“大病医疗”保障制度是否能满足患病人口的需求，这些现实因素都对我国新农合带来严峻的挑战。
二、农村人口老龄化对医疗保健支出的影响
（一）研究假设
以下主要考虑老年抚养比和医疗保健消费之间的关系，并在此基础上引入居民人均收入和医疗保健消费价格指数为控制变量。
根据Grunengerg（1977）提出的“发病率扩张”（exoabsion of morbidity）假说，即随着人口预期寿命的增加，不健康预期寿命也在增加，因此加剧了对医疗保健消费品的消耗。因此，本文提出第一个假设：
研究假设1：老年抚养比与医疗保健消费呈正相关关系
消费是以一定的支付能力有关，医疗保健消费作为一种消费来说，也离不开收入的影响。收入水平是影响居民医疗保健消费需要的重要因素之一，通常认为，收入水平越高，医疗保健的消费意愿越强因此，本文提出第二个假设：
研究假设2：居民收入与医疗保健消费呈正相关关系
一般来说，消费品价格上涨，人们将会相应减少对该种消费品的消费。基于此，本文提出第三个假设：
研究假设3：医疗保健消费品价格与医疗保健消费呈负相关关系
（二）研究设计
1.样本选取与数据来源
本文的样本数据来源于全国全国31个省份，直辖市从2006-2012年的数据。数据均在历年《中国统计年鉴》或者《中国人口与就业统计年鉴》查得或计算得。由于农村（城镇）居民年均医疗保健费用支出和年均收入的波动较大，为了减少模型拟合的异方差性，分别做了取对数处理。且数据作为面板数据来处理。
2.研究模型与定量定义
Lncos i， t=c+β1ordi，t+β2lnincomei，t+β3cpii，t+εi，t
上述模型中的i，t分别代表地区和时间。将数据代入该模型，如有不显著的在剔除，直到所有变量都显著为止。
上述模型中涉及的变量有：Lncos为农村人均医疗保健费用支出。数据作取对数处理。用65岁以上的老年人口数与15-64岁的人口数之比来衡量。即为odr=（65岁以上老年人口数）/（15-64岁人口数）*100%。Lnincome为农村人均年收入和cpi为农村医疗保健品消费价格指数为控制变量。
（三）计量结果及分析
1.平稳性检验
为了避免“伪回归”现象，一般需对数据做平稳性检验。但由于本文选取的面板数据的时间序列较短，所有认为数据是平稳的。
2.描述性统计
表1展示了各变量的样本数、单位、均值、标准差、最大值、最小值。由表2可以看出，农村居民医疗保健费用支出的均值为5.667。最大值为7.026，最小值为3.912，差距较大。农村老年抚养比的均值为13.288，最大值为25.82，最小值为7.05，差距明显。农村人均收入比的对数的均值为8.575，农村医疗保健消费价格指数的均值为103.431。
3.计量结果与分析
（1）Hausman检验和Likelihood Ratio检验
为了检验该面板数据使用固定效应模型还是随机效应模型，进行Hausman检验和Likelihood Ratio检验。Hausman检验的P值为0.0303，Likelihood Ratio检验的P值为0.0000。两种检验结果在5%的显著性水平下皆拒绝原假设，故应建立固定效应模型。
（2）回归结果分析
如下，表2是回归结果。回归模型为：
lncosi，t=-4.48+0.019ordi，t+1.249lnincomei，t-0.008cpii，t+εi，t
本文中提出的三个假设均得到验证。
回归结果表明农村老年抚养比与和医疗保健消费之间具有明显的正向的关系，充分说明了中国农村人口老龄化推动了医疗保健消费的上升。回归系数表明，农村老年抚养比每上升1个百分点，农村医疗保健消费将上升1.9%。此外，由模型得出农村医疗保健消费与收入呈正相关关系。医疗保健消费作为一种特殊的消费，仍然离不开收入的影响。只有当居民收入提高时，温饱问题解决之余，才能考虑健康问题。农村医疗保健消费还与医疗保健品消费指数成反比。医疗保健消费指数每上升一个百分点，医疗保健消费下降0.8%。医疗保健消费品的价格上涨，在收入不变的情形下限制了农村居民对医疗保健品的消费能力。 4.模型稳健性检验
为了检验上述模型的稳健性，本文以下部分将我国31个省、市、直辖市分为东部、中部、西部城市，在控制地区经济发展差异的前提下对模型稳健性进行检验。（东部城市：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部城市：山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部城市：四川、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古）。分地区模型结果如表3所示。
如表5所示，分地区模型中，老年比仍对医疗保健支出具有显著影响。由此得出，该模型具有稳健性。即随着我国农村人口老龄化的加深，居民的医疗保障支出越来越大。
三.人口老龄化对新农合的启示
1.提高报销比例和简化报销手续
为了应对农村人口老龄化程度越来越高，医疗保健费用支出随着攀高的问题，需要进一步提高新农合的报销比例，此举有利于切实减轻老龄化人口的医疗问题。同时由必要简化报销手续，繁重的手续不仅仅使得报销医疗费用过程变的没有效率，也使得老龄人口在忽然遭受重大疾病时因忽然面对大量临时性支出而无法就医。
2.解决定点医疗问题，逐步实现新农合在医疗机构的全面覆盖
政府实施定点医疗的制度，其初衷是为了方便管理，但却在一定程度上也带来了一些问题。导致了老龄人口就医难，报销难，定点机构服务质量下降，不利于医疗机构良性竞争发展等一系列问题。因此，在今后的发展过程中，应逐取消定点医疗问题，尽可能实现新农合在医疗机构的全面覆盖。
3.将商保引入政府的“大病医疗”保障制度中来
大病医保作为一项社会保险，但就目前的情况来说保障力度不够。有必要引入到商保中去，但据中国人寿2013年年报显示，该公司大病医疗保险业务处于亏损状态。事实上，短期内大病医保业务亏损是正常的，但商业保险公司因此会缺乏开展大病医疗保险业务的动力。因此，政府可以对开展大病医疗保险业务的商业保险公司进行补贴，鼓励其发展大病医疗保险业务。社保和商保双管齐下，完善大病医疗保障制度。
【参考文献】
[1] 孟昕，克里斯汀·杨.老龄化与中国城市居民医疗支出[J].中国劳动经济学，2006，（1）：2-21.
[2] 王学义，张冲.中国人口年龄结构与居民医疗保健消费[J].统计研究，2013，（3）：59-63.