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型”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岁是医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

[中图分类号]C913.6;F840.684[文献标识码]A[文章编号]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岁。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4 148.1元，从2003年到2018年人均医疗卫生费用增长率为15%①，2003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：①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;②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—2002年26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。Di Matteo L和Di Matteo R[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。Tomoko Tamakoshi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Di Matteo L[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因。

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个。

（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②，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元、1 536.27元、500.01元、166.23元、221.98元、983.18元和1 733.21元，其中药品费用、检查费用和血液费用是医疗总费用的主要支出。医院等级平均为0.21，说明医院等级中以二级甲等医院为主;就诊患者以高龄老年人为主，平均年龄85.65岁，说明老年人是医疗费用增长主要贡献群体;平均住院日为9.42天，住院时间较长，可能与老年人居多有关;女性和男性大体持平;报销比例方面，平均报销比例为0.83，起付线平均为264.52，这与我国目前的二级医院医疗保险报销政策相一致。

（五）模型设定

为了检验年龄对医疗费用增长的影响，本文构建模型如下：

Expenditurei=β0+β1agei+β2ranki+β3Reimbursementei+β4Linei+β5Genderi+β6Daysi+β7Diseasei+εi（1）

其中，β0—β7表示模型系数，i表示样本中的第i个就诊患者，Expenditurei表示第i个就诊患者的医疗费用（包括医疗总费用、药品费用和检查费用），agei表示样本中第i个就诊患者的年龄，ranki表示第i个就诊患者所在的医院等级情况，Reimbursementei表示样本中的第i个就诊患者的报销比例，Linei表示样本中的第i个就诊患者的起付线，Genderi表示样本中的第i个就诊患者的性别，Daysi表示样本中的第i个就诊患者的住院天数，Diseasei表示样本中的第i个就诊患者的疾病类型，εi表示误差项。

首先，采用普通最小二乘估计（OLS）进行回归，但是，由于OLS回归只能得到年龄对医疗费用增长的条件期望影响，并且估计结果非常容易受到极端值的影响。因此，为了提高模型估计的准确性和避免极端值对估计结果的影响，本文采用分位数回归。分位数回归假设被解释变量条件分布的分位数是解释变量的线性函数，可以提供条件分布的全部信息，也能够得到解释变量对被解释变量分位数回归的影响。为了比较不同分位数年龄对医疗费用增长的影响，本文构建分位数回归模型如下所示：

Quantθ（ExpenditureiXi）=γθXi（2）

其中，Xi表示OLS回归模型中的解释变量，γθ为系数向量，Quantθ（ExpenditureiXi）表示Expenditurei在给定解释变量X的情况下与分位数点θ对应的条件分位数。构建实现与θ对应的系数向量γθ的最小化绝对离差，如下所示：

γθ=argmini，Expenditurei>Xi，γθExpenditurei-Xiγ+i，Expenditurei

本文利用stata14.0对分位数回归系数γθ进行估计时，采用bootstrap密集算法技术，通过进行有放回抽样获得样本的置信区间，然后再进行对模型回归系数的估计。

四、实证结果与分析

（一）OLS回歸结果与分析

从表3可以看出，先决因素、供给因素、能促因素和需求因素对医疗费用的增长具有不同影响。

1.先决因素方面

年龄对医疗费用（医疗总费用、药品费用和检查费用）的影响是显著的（在1%的水平上显著），随着年龄增长，医疗总费用、药品费用和检查费用增长。具体来看，年龄对检查费用（0.706）的影响程度要大于对药品费用（0.314）和医疗总费用（0.250）的影响程度，说明年龄是导致检查费用增长的重要影响因素，这可能与随着年龄的增长，疾病检查的复杂程度增加导致检查技术费用的增加有关。性别从男性到女性的转变对医疗总费用（-0.030 6）和药品费用（-0.067 3）的增长具有显著的负向影响（在1%的水平上显著），对检查费用（0.010 6）具有显著的正向影响（在1%的水平上显著），说明男性对医疗总费用和药品费用增长的贡献要大于女性，这一结果也与之前的研究相一致[26-28]。女性对检查费用增长的贡献要大于男性，这可能与男性和女性的身体健康状况和受到性别影响的疾病谱等有关。

2.供给因素方面

医院等级对医疗总费用（-0.249）、药品费用（-0.157）和检查费用（-0.478）具有显著的负向影响（在1%的水平上显著），即医院等级越高，发生的医疗费用越少。说明高等级的医院发生的医疗费用要少于低等级的医院，这与“大医院看病贵”传统观念不相符合。这可能原因有：①政府对高等级医院比低等级医院的监管更加严格，高等级医院收费更加规范合理;②高等级医院比低等级医院的管理制度和诊疗流程更加规范;③高等级医院比低等级医院获得更高的财政补贴，低等级医院为了获得更高的收入，主要依靠开药和检查获得收入，可能存在大处方、大检查的问题;④高等级医院的医疗技术水平和医疗服务质量要好于低等级医院，具有较高的诊断水平和治疗水平，医疗服务效率较高，能够为患者节省医疗费用。

3.能促因素方面

医疗保险报销比例对医疗总费用（2.222）、药品费用（2.352）和检查费用（2.833）具有显著的正向影响（在1%的水平上显著），医疗保险报销比例越高，医疗费用增长越快。医疗保险起付线对医疗总费用（-0.160）和药品费用（-0.327）的影响显著为负，对检查费用（0.0148）的影响显著为正（在1%的水平上显著），代表医疗保险起付线越高，医疗总费用和药品费用越低，检查费用越高。这可能的原因有：①医疗保险报销比例越高意味着患者的个人自付比例较低，会对医疗需求产生正向激励，从而导致医疗费用的增长;②医疗保险起付线越高，个人自付比例越高，自付费增加直接导致对个人医疗需求下降，导致医疗总费用和药品费用的减少。检查费用的增长可能是由于个人和医院均有动力使诊断的结果达到医保起付线支付标准，从而启动医保付费医疗，个人降低了自付费用、医院获得了更高的医疗总收入，因此刺激了对疾病的检查需求。

4.需求因素方面

住院天数对医疗总费用（0.551）、药品费用（0.795）和检查费用（0.165）具有显著的正向影响（在1%的水平上显著），代表住院天数越多，医疗总费用、药品费用和检查费用越高。其中，住院天数增加，对药品费用的增加超过了对医疗总费用和检查费用的增加，说明随着住院时间越长，药品费用增加构成主导，检查费用为其次。疾病类型对医疗总费用（-0.053 1）的影响显著为负，对药品费用（0.001 39）影响为正但是不显著，对检查费用（0.285）的影响显著为正，随着慢病到重症再到普通疾病的转变中，医疗总费用下降了，这种影响是显著的;药品费用增加了，这种影响并不显著;检查费用增加了，这种影响显著。说明了，普通疾病的医疗总费用要低于重症患者和慢病患者的照料费用，但普通患者和重症患者的检查费用要高于慢病患者。这可能与慢病患者发生的主要费用是药品费用，而普通患者在医院检查各类疾病产生了大量的费用。

（二）分位数回归结果与分析

从年龄对医疗费用增长影响的OLS回归结果中可以看出，年龄对医疗费用（医疗总费用、药品费用和检查费用）增长具有显著的影响，但是OLS回归结果无法反映各个解释变量对医疗费用增长影响的分布规律。因此，本文采用bootstrap方法对医疗费用增长进行分位数回归，其中表4、表5和表6分别给出了医疗总费用、药品费用和检查费用在第25%、50%、75%和90%分位点处的回归结果。同时，为了进一步观察不同解释变量对医疗费用增长的影响变化趋势，本文还展示了不同解释变量影响医疗费用增长的分位数回归变化趋势图，如图2、图3和图4所示。

从表4、表5和表6年龄对医疗费用增长影响的分位数回归结果中可以看出，不同的解释变量对医疗费用增长具有不同的影响，同一解释变量在不同分位点对医疗费用增长的影响也存在明显变化。

从图2可以发现，年龄对医疗总费用增长具有显著的正向影响，年龄对医疗总费用的影响总体上呈现先升高后降低的“倒U型”变化特征。年龄对医疗总费用的影响先持续升高到75%分位点处，达到最高值，然后呈下降趋势约到90%分位点处呈下降变化趋势，最后在90%分位点处后又出现升高的变化趋势，但是升高的趋势并未超过60%—80%分位点。这说明随着年龄的增长，医疗总费用并不是单纯增加。根据2014年成都市人口平均预期寿命78.42岁计算，大约59岁（78.42×75%）是医疗总费用的增长峰值，约

47—63岁（78.42×（60%—80%））是医疗总费用增长最快的年龄区间，约71岁（78.42×90%）后到临近死亡时还会有医疗总费用的快速增长（临近死亡效应③），但是这个增长的幅度不会超过约47—63岁的这个医疗总费用增长高峰区间。这也证明了临近死亡效应假说的正确性。这一结果可以从供方和需方两个角度去理解。从供方角度来说，有理论认为医生会基于患者的状况，即年龄和可能的恢复状态，去做出医疗决策。对于同一疾病患者，相较于年轻患者，医生不愿意为老年终末期患者提供花费过多或过于激进的医疗服务[23，29-30]。而從需方角度来说，生命拯救理论（theory of life saving）认为一个人为生存而支付的意愿是呈驼峰型的，也就是在青年时期，意愿随着年龄的增加而增加，在中年时期达到顶点，在老年之后下降。因此在超过某一年龄点后，死亡成本会随着患者年龄的增长而下降[31]。

从图3可以发现，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，这说明较低年龄群体（10%分位点处约为8岁）和较高年龄群体（65%分位点处约为51岁）对药品费用增长的影响最大，中间年龄群体（大约在25%—30%分位点处约为20—24岁）对药品费用增长的影响最小。8岁以下较低年龄群体和51岁以上较高年龄群体的药品需求增长更快，可以理解为人在幼年时期面临着身心快速生长的内环境，在用药方面无论是对药品的成分还是药品的质量都要求更高，同时这个年龄段身体免疫力还未完全发育成熟，易感易患疾病也在一定程度上增加了对药品的消费。此外，人到达一定年龄以后，免疫力下降、身体各项机能下降，这也增加了对药品的消费。

从图4可以发现，年龄对检查费用的增长具有正向影响，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。低年龄群体对检查费用增长的影响最大，高年龄群体对检查费用的影响最小。其中在20%—70%分位点处下降趋势平缓，可以理解为16—66岁年龄段的人群随着年龄的增长对检查费用增长的影响缓慢下降，而16岁以前和66岁以后随着年龄的增加，对检查费用增加的影响快速下降。

五、结论与政策启示

我国进入人口老龄化社会后，年龄对医疗费用增长的影响一直受到关注，但是年龄对医疗费用增长的影响也存在争议。本文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，基于分位分布研究年龄对医疗费用增长的影响。研究发现：①年龄对医疗总费用增长具有显著的正向影响，年龄对医疗总费用的影响总体上呈现先升高后降低的“倒U型”变化特征。年龄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。②大约59岁是医疗总费用增长高峰的岁数，约47—63岁是医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约47—63岁的这个医疗总费用增长高峰区间。③年龄对药品费用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，这说明较低年龄群体8岁以前和较高年龄群体51岁以后对药品费用增长的影响最大，中间年龄群体20—24岁对药品费用增长的影响最小。④年龄对检查费用的增长具有显著的正向影响，年龄对检查费用增长的影响是一直持续降低变化特征。其中16—66岁年龄段的人群随着年龄的增长对检查费用增长的影响缓慢下降，而16岁以前和66岁以后随着年龄的增加，对检查费用增加的影响快速下降。⑤供给因素方面，医院等级对医疗总费用、药品费用和检查费用具有显著的负向影响;能促因素方面，医疗保险报销比例对医疗总费用、药品费用和检查费用具有显著的正向影响;医疗保险起付线对医疗总费用和药品费用的影响显著为负，对检查费用的影响显著为正;需求因素方面，住院天数对医疗总费用、药品费用和检查费用具有显著的正向影响;疾病类型对医疗总费用的影响显著为负，对检查费用的影响显著为正。

本研究的政策启示在于：①基于医疗需求行为的个人微观数据层面研究，更好地提供了一个全面认识老龄化背景下年龄对医疗费用增长的新视角。②老龄化是经济社会发展进步的标志，年龄的增加势必会导致医疗费用的增长，但是年龄对医疗费用增长的影响是一个长期发展的过程，不能简单的过度夸大老龄化背景下年龄增加对医疗费用增长的作用。③要理性看待人口老龄化，多视角和多层次研究医疗费用增长的问题，国家应做好对不同年龄段人群的健康照料、疾病预防等工作，尤其是对医疗费用增长最为明显的年龄人群。

[注 釋]

①根据中国卫生健康统计年鉴及中国卫生健康事业发展统计公报数据计算所得。

②患者作为经济理性人，选择去医院就诊的最终目标是要实现自身效用最大化，也就是有效医疗。有效医疗是指患者支出最少的医疗费而获得康复的目标。

③指人在接近死亡的时候会发生医疗费用快速增加。

[参考文献]

[1]杨燕绥.中国老龄社会与养老保障发展报告（2014）[M].北京：清华大学出版社，2015：9-10.

[2]GETZEN T E. Population aging and the growth of health expenditures[J]. Journal of gerontology： social sciences 1992，47： 98-104.

[3] CRIVELLI L， FILIPPINI M， MOSCA I. Federalism and regional health care expenditures： an empirical analysis for the Swiss cantons[J]. Health economics， 2006， 15（5）： 535-541.

[4] DI MATTEO L， DI MATTEO R. Evidence on the determinants of Canadian provincial government health expenditures： 1965-1991[J]. Journal of health economics， 1998， 17（2）： 211-228.

[5] TAMAKOSHI T， HAMORI S. Healthcare expenditure， GDP and share of the elderly in Japan： a panel cointegration analysis[J]. Applied economics letters， 2015， 22（9）： 725-729.

[6] WHITE C. Health care spending growth： how different is the United States from the rest of the OECD？ [J]. Health affairs， 2007， 26（1）：154-161.

[7] DI MATTEO L. The macro determinants of health expenditure in the United States and Canada： assessing the impact of income， age distribution and time[J]. Health policy， 2005， 71（1）： 23-42.

[8] 何平平.经济增长，人口老龄化与医疗费用增长——中国数据的计量分析[J].财经理论与实践，2006（2）： 90-94.

[9] 余央央.老龄化对中国医疗费用的影响——城乡差异的视角[J].世界经济文汇，2011（5）：64-79.

[10]NEWHOUSE J P. Medical care costs： how much welfare loss？ [J].Journal of Economic Perspectives. 1992，6（3）：3-21.

[11]ZWEIFEL P， FERRARI M. Is there a Sisyphus syndrome in health care？[M]. Health economics worldwide， 1992：311-330.

[12] FUCHS V R. “Though much is taken”：reflections on aging， health， and medical care[J]. The milbank memorial fund quarterly health and society ，1984，62（2）：143-166.

[13] DENTON F T， GAFNI A， SPENCER B G. Exploring the effects of population change on the costs of physician services[J]. Journal of health economics， 2002， 21（5）： 781-803.

[14] ZWEIFEL P， FELDER S， MEIERS M. Ageing of population and health care expenditure： a red herring？ [J]. Health economics， 1999， 8（6）： 485-496.

[15] FELDER S， MEIER M， SCHMITT H. Health care expenditure in the last months of life[J]. Journal of health economics， 2000， 19（5）： 679-695.

[16] SESHAMANI M， GRAY A. Ageing and healthcare expenditure： the red herring argument revisited[J]. Health economics， 2004， 13（4）： 303-314.

[17] SESHAMANI M， GRAY A M. A longitudinal study of the effects of age and time to death on hospital costs[J]. Journal of health economics， 2004， 23（2）： 217-235.

[18] ONEILL C， GROOM L， AVERY A J， et al. Age and proximity to death as predictors of GP care costs： results from a study of nursing home patients[J]. Health economics， 2000， 9（8）： 733-738.

[19] ZWEIFEL P， FELDER S， WERBLOW A. Population ageing and health care expenditure： new evidence on the “red herring”[J]. The geneva papers on risk and insuranceissues and practice， 2004， 29（4）： 652-666.

[20] FELDER S， WERBLOW A， ZWEIFEL P. Do red herrings swim in circles？ controlling for the endogeneity of time to death[J]. Journal of health economics， 2010， 29（2）： 205-212.

[21] WESTERHOUT W M T.Does ageing call for a reform of the health care sector？[J]. CESifo economic studies， 2006， 52（1）： 1-31.

[22] OECD.Projecting OECD health and longterm care expenditures： what are the main drivers？ [J] OECD economics department working papers， 2006：477.

[23] BREYER F， LORENZ N， NIEBEL T. Health care expenditures and longevity： is there a eubie blake effect？ [J]. The European journal of health economics， 2015， 16（1）： 95-112.

[24] COLOMBIER C， WEBER W. Projecting healthcare expenditure for Switzerland： further evidence against the ‘redherringhypothesis[J]. The international journal of health planning and management， 2011， 26（3）： 246-263.

[25] LUBITZ J， BEEBE J， BAKER C. Longevity and medicare expenditures[J]. New England journal of medicine， 1995， 332（15）： 999-1003.

[26] ELLIS R P，FIEBIG D G， JOHAR M，et al. Explaining health care expenditure variation： largesample evidence using linked survey and health administrative data[J]. Health economics， 2013，22（9）： 1093-1110.

[27]范玉錚，吕炜，王勇，等.广西市属三级甲等综合医院住院患者的费用分析[J].中国卫生经济，2013，32（4）：29-31.

[28]许阳，杨文惠，杜颖.岳阳市某医院患者直接医疗费用水平及影响因素研究[J]. 医学与社会，2019，32（2）：76-79.

[29]BREYER F， FELDER S. Life expectancy and health care expenditures： a new calculation for Germany using the costs of dying[J]. Health policy， 2006， 75（2）： 178-186.

[30]STRECH D， SYNOFZIK M， MARCKMANN G. How physicians allocate scarce resources at the bedside： a systematic review of qualitative studies[J]. Journal of medicine and philosophy， 2008， 33（1）： 80-99.

[31]SCHELLING T C. Problems in public expenditure analysis[M]. Washington，DC：Brookings Institution，1968：127-162.

The Effect of Age and Health Care Needs on the Growth of Medical Expenditures：

Based on the Empirical Research on Medical Insurance Settlement Data

Li Lele1 ，Du Tiantian2

（1.School of public policy and management， Tsinghua University， Beijing 100084， China;2.Institute for hospital management， Tsinghua University， Shenzhen 518055， China）

Abstract：

Under the context of aging population， medical expenditures are increasing， but the effect of age on the growth of medical expenditures has been controversial for a long time. Based on the great capacity sample data from Urban Employee Basic Medical Insurance （UEBMI） enrollment records of Chengdu， Sichuan province， in order to study the influence of age on the growth of medical expenditures， this paper， using OLS and quantile regression model， divides the factors that affect the growth of medical expenditures into predisposing factors， supply factors， demand factors and enabling factors from the perspective of health services demand behavior. The results show that： Age has a significantly positive impact on the growth of total medical expenditures， and the impact of age generally presents an “inverted ushape” with going up first and then going down. The medical expenditure does not increase with age all the time. The age of 59 is approximately the peak age for the growth of total medical expenditures; and the age from 47 to 63 is approximately the range for the fastest growth of total medical expenditure; there will be another rapid increase of total medical expenditures from the age of 71 to death， but the increase margin does not exceed that of the peak range between the age of 47 and 63. Age has a significantly positive impact on the growth of drug expenses and examination expenses; the effect of age on drug expenses presents a “U” shape that goes down first and then goes up; the effect of age on examination expenses is continuing to reduce which means that the effect is falling with the increase of age. Factors such as hospital level， reimbursement ratio， deductible， days in hospital and disease type have significant influence on the growth of medical expenditures， but the directions and degrees of effect on the growth of different types of medical expenses are different. Finally， this paper proposes some policy implications to address the impact of age on the increase of medical expenditures under the background of aging population.

Key words： aging population; age increase; medical expenditures; medical demand; proximity to death

（責任编辑：张丽阳）