探讨人口老龄化与经济增长的关联：中国数据的计量分析

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收藏 2011-12-20

目前世界各国普遍存在医疗支出增长过快问题,我国也不例外。按当年价格计算,1978~2003年我国人均医疗(卫生)费用年均增长率为14.8%,大大超过了人均收入9.4%的增长率。①医疗支出已成为我国居民继家庭食品、教育支出后的第三大消费。我国医疗支出过高已经成为制约居民利用门诊与住院卫生服务的主要原因。如果费用上涨趋势不加以抑制,将会给社会、家庭带来更加沉重的负担,居民卫生服务的有效需求将更加受到抑制。因此,将医疗费用增长控制到最低限度已成为我国ZF的一个主要责任。然而,解决医疗费用过快增长的问题需要找出问题的症结所在。人们通常从供给或需求层面去解释医疗费用增长原因。过去人们认为,医疗费用增长是由技术进步和医疗供给者的诱导需求行为所致。后来,人们多从需求层面去考察,认为医疗费用增长依赖于经济的增长和人口老龄化。②[1,2]经济增长首先会影响到消费者收入变化,而消费者收入改变时,消费者的购买能力就会改变,这就会影响到消费者对医疗卫生服务的需求,进而会影响到医疗支出。经济增长越高的国家,其医疗支出一般来讲也相应较高。
对卫生经济学和应用计量经济学来说,医疗支出的收入弹性的大小则是主要研究的对象。[3-5]实证研究层面,对医疗支出的收入弹性的估计争论较多。大多数研究发现收入弹性大于1,表明医疗保健为奢侈品。如Kleiman(1974)、Newhouse(1977)、Leu (1986)、Gerdtham et al.(1992)、Anderson和Josson (1992), Blo mqvist和Carter(1997)、赵郁馨等(2000)。但也有不少学者研究发现医疗支出的收入弹性约为1。如Parkin etal.(1987)、Hitiris和Posnett(1992)、我国台湾学者谢启瑞等(1998)。因此,对医疗保健为奢侈品的论断提出了怀疑。医疗支出与年龄的关系非常密切。尽管年龄本身并不引起医疗支出,但是年龄代表的是健康状况:死亡、慢性病的流行以及失能的风险这些都与年龄有关。
因此,直觉上正确的假设是医疗支出随着一个国家的老年人口比例的提高而提高。[1]然而学者在这方面的实证研究,也有两种不同的结果。如Fujino对日本的研究显示,老年人的医疗支出是年轻人的3.2倍。John Bryant等对新加坡的研究发现65岁及以上人口的人均医疗支出是65岁以下人口的5倍。我国学者黄成礼也发现在上世纪90年代中期我国65岁及以上老年人口的人均医疗费用是65岁以下人口的2.7~4.8倍。但Zweifel等使用瑞士1983~1992年的数据,发现年龄对于医疗支出的影响是有限的,人口老龄化不是引起医疗支出增长的原因。[2] 近年来时间序列分析方法逐渐受到重视。尤其是资料是否满足平稳性的问题,更是受到广泛的讨论。如果所分析的资料不满足平稳性(stationari-ty),亦即存在单位根现象,在这种情况下,如果以普通OLS直接进行回归,很可能产生“伪回归”(spuri-ous regression)问题。③为使回归有意义,需要对变量序列进行平稳性检验和协整检验。[6-8]这方面的文献较多,代表性的有Murthy和Ukpolo,Hansen和King,Blomqvist和Carter,Gerdtham和Lothgren。了解经济增长、人口老龄化与医疗费用增长之间的相关性具有重要的政策含义。以下使用我国改革开放以来的统计数据,利用近年来发展起来的协整检验和因果关系检验方法从宏观层面探讨这种相关关系。

二、研究方法
1.数据来源与处理。文中使用我国1978~2003年的数据。卫生总费用和GDP数据分别来源于《中国卫生统计年鉴》(2004)和《中国统计年鉴》(2004)。为消除人口规模变化的影响,采用人均卫生总费用和人均GDP指标。老年人口比例④数据来源于历年《中国人口统计年鉴》。其中1982、1990、2000年数据为人口普查数据,其余年份为1%人口抽样数据。先对人均卫生总费用与人均GDP指标分别经过医疗价格指数和消费品零售价格指数紧缩处理。所以人均卫生总费用和人均GDP已不包含价格因素的影响。为了减少数据处理过程中可能产生的误差,对各变量进行指数化处理。以1978年为基期,取值100,然后将各年数据进行同比例变换。人均卫生总费用、人均GDP、老年人口比例分别用h、y、p65表示。同时为使模型的设定更合理并减少潜在异方差问题,对上述各变量序列分别取自然对数。下面均以这些对数值为基础,相应地,这些对数序列分别用lnh、lny和lnp65表示。
2.单位根检验。时间序列的一个共同的问题是单位根的存在。大多数经济时间序列具有1阶单整,记作I(1),即时间序列经过1阶差分后便成为平稳性序列。[9,10]在时间序列数据的分析中,首先应当检验数据生成过程是否服从单位根过程。时间序列的单位根检验方法较多,代表性的方法有DF检验、ADF检验、PP检验、KPSS检验和NP检验。并且采用不同的检验方法,可能得出不同的检验结果。人们通常采用ADF检验方法。这里除了采用ADF检验方法外,还选择PP和KPSS检验方法。单位根检验结果见表1。
表1的结果显示,三种检验方法都表明,水平项没有一个变量是平稳的,而一阶差分后均为平稳序列。因此lnh、lny、lnp65均服从I(1)过程。
3.协整检验。协整检验的基本思想是:尽管两个(或两个以上)的变量序列为非平稳序列,但它们的某种线性组合却呈现稳定性,则这两个变量(或这些变量)之间便存在长期稳定关系即协整关系。需要指出的是,协整检验通常要求变量序列的单整的阶相同。[6,7]由于lnh、lny、lnp65均服从I(1)过程,因此可进行协整检验。Engle和Granger首次提出了协整关系的两阶段估计方法。由于两阶段估计方法只能处理两个变量之间的协整关系,当存在两个以上的变量时,此估计方法失效。对此,Johnsen(1988),Johnsen和Juselius(1990)提出了最大概似比检验方法,弥补了上述方法的缺陷。最大概似比检验方法包括迹统计检验和最大特征根检验。由于最大特征根检验和迹统计检验对模型是否包含趋势项的判断结果并不一致,而传统上认为迹统计检验方法较为准确。

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hxz1199

2011-12-20 16:42:12

由方程(1)可知经济增长对我国医疗费用增长起着非常重要的作用。回顾Cobb-Douglas生产函数,可知在剔除价格因素后,经济增长对我国医疗支出的产出弹性为1.05,约为1。表明我国医疗费用增长基本上与经济的增长保持同步;人口老龄化的产出弹性为0.44,表明人口老龄化对我国医疗费用增长有影响,但影响效果不及经济增长。人口老龄化对我国医疗费用的增长还不足以对我国医疗卫生事业构成威胁。从前面的分析得知,如果按当年价格计算,医疗费用增长率远快于经济的增长率。因此,医疗价格的变动才是我国医疗费用快速增长的真正原因。4.误差修正模型。根据Granger(1987)的表述定理,一组具有协整关系的变量可建立误差修正模型(Error Gorrection Model;简称ECM)。由于lnh、lny、lnp65之间存在协整关系,且单整的阶都是1,所以可以通过建立误差修正模型进一步分析短期动态关系。误差修正模型可以表示成下列形式:
式(2)为短期动态方程式,其中系数βi,γj,糼(i=1,2,…,l;j =1,2,…,m;k =1,2,…,n)为短期调整系数,δ代表误差修正项对内生变量波动时的调整系数,理论上应为负值,表示朝长期方向调整。由于同时加上短期动态调整和长期修正功能,使得误差修正模型中的各序列呈现平稳状态,因此可以利用OLS来估计模型中的参数。估计结果见表3 从表
3可知,变量的误差修正项(EC)的系数不显著,表明误差修正机制作用不大。此外,从短期来看,滞后一、二期的人均GDP、老年人口比例均对医疗支出有正的效果,与长期均衡方程的结果相同;上述变量的系数均不具有统计上的显著性,可能原因是经济增长、人口老龄化对我国医疗费用增长的影响长期才能显现,短期影响不大。现对模型进行修正。由于Δlnh(-2)的系数估计值为负,与经验不符,因此首先被删除掉,然后再对模型进行估计,不显著的滞后项逐渐被删除,最后得到误差修正模型如下:
模型(3)的系数均通过显著性检验。误差修正项EC的系数为负,符合反向调整机制。因此,模型(3)即为所求的误差修正模型。式(3)表明,每年实际发生的医疗支出与其长期均衡值的偏差中的17%(0.17)被修正。5.格兰杰因果关系检验。协整检验结果表明,经济增长、人口老龄化与医疗费用增长之间存在长期的均衡关系,但是这种均衡关系是否构成因果关系,即是由经济的增长、人口老龄化带来医疗费用的增长,还是经济增长、医疗费用增长带来人口老龄化程度的进一步加深等需要进一步检验。Granger(1969)提出的因果关系检验可以解决此类问题。Granger因果关系是基于系统的向量自回归(VAR)来定义。为表述方便,以二元变量(Xt, Yt)予以剖析。若接受H01:α1=α2=…=αp=0。则表示X不是Y的Granger原因;若接受H02:β′1=β′2=…=β′q=0,则表示Y不是X的Granger原因。这样,使用F检验: 即可实现Granger因果关系检验。其中RSSR和RSSU分别表示在H01(或H02)之下的约束和无约束的残差平方和,p、q分别为x和y的滞后阶数,由许瓦兹信息准则(Schwarz Info Criterion,简称SIC)确定。若接受H01同时也接受H02,则表示变量X和Y之间没有双向的因果关系。[10]使用上述检验方法对lnh与lny、lnp65中两两之间的因果关系进行检验。由于样本期较短,因此分别选择变量的滞后阶数为1,2。检验结果见表4。
从表4可以看出,选择变量的滞后阶数为1时,经济增长与医疗费用增长之间不存在因果关系;经济增长、医疗费用增长与人口老龄化之间只存在单向因果关系:经济的增长和医疗费用增长都是我国人口老龄化提高的Granger原因;但人口老龄化既不是我国医疗费用增长的Granger原因,也不是经济增长的Granger原因。选择变量的滞后阶数为2时,则发现:经济增长与医疗费用增长之间存在双向因果关系:经济的增长引起医疗费用的增长,与此同时,医疗费用增长也引起经济的进一步发展;经济增长和医疗费用增长都是我国人口老龄化提高的Granger原因;而人口老龄化既不是经济增长的Granger原因,也不是医疗费用增长的Granger原因。从上述分析可知,变量间因果关系与变量的滞后阶数有关,可能原因是这三个变量lnh、lny、lnp65非平稳性所致。但无论选择变量的滞后阶数为1还是2,经济增长、医疗费用增长都是我国人口老龄化的Granger原因。这可以从以下方面进行解释,经济的增长引起人们收入的增长,进而提高了人们的医疗需求,引起医疗支出的增加。伴随着医疗支出的增加,人们的健康状况得到改善,这样又使得人们的寿命得以延长。

三、结论与建议
依据我国改革开放以来的统计数据,利用单位根检验、协整检验以及因果关系检验探讨经济增长、人口老龄化与我国医疗费用增长的相关性。得出如下结论:(1)经ADF、PP、KPSS单位根检验表明,我国人均GDP、老年人口比例和人均卫生总费用均为非平稳变量,且单整的阶都是1。(2)经济增长、人口老龄化与我国医疗费用增长之间存在协整关系(即长期均衡关系)。在经过价格紧速因子调整后,我国医疗支出的收入弹性约为1,表明我国医疗费用增长基本上与经济的增长同步。我国医疗费用过快增长的核心驱动力不只是经济的快速增长,很大程度上取决于医疗价格的过快增长。相对于经济的增长,人口老龄化对我国医疗费用的增长影响较小。人口老龄化对我国医疗费用的增长还不足以对我国医疗卫生事业构成威胁。(3)经济增长、人口老龄化对我国医疗费用增长的影响是一种长期关系,短期影响不大。短期方面,我国每年实际发生的医疗费用支出与其长期均衡值的偏差中的17%(0.17)被修正。(4)经济增长、医疗费用增长都是引起我国老龄人口比例提高的Granger原因。但人口老龄化既不是我国经济增长的Granger原因,也不是我国医疗费用增长的Granger原因。建议:
(1)鉴于我国医疗保健不是奢侈品,医疗卫生理应作为公共品来管理,而不应交给市场由市场去处理,目前开放医疗市场不利于我国医疗卫生事业的发展。
(2)鉴于我国医疗费用过快增长不只是由经济增长引起,很大程度上归结于医疗价格的变动。从ZF职能看,随着我国市场经济体制的建立,ZF职能的转变,作为公共事业的医疗卫生业,ZF在对医疗价格管制方面具有不可推卸的责任。在经济保持快速增长的同时,ZF应该加大对医疗价格的调控力度,限制医疗价格的过快增长。
(3)虽然目前人口老龄化对我国医疗费用的增长还没有构成威胁,但其对我国医疗费用增长的影响不可忽视。随着多年来生育水平的下降和人们健康水平的提高,未来我国人口类型将急速从轻度老龄化变成重度老龄化。我国医疗费用增长正在面临人口老龄化的挑战。对此,ZF应该借鉴发达国家的经验制定相应措施