人口老龄化是否决定了医疗卫生支出增长？——理论争鸣和中国启示

□李亚青

[广东财经大学 广州 510320]

· 公共管理 ·

人口老龄化是否决定了医疗卫生支出增长？
——理论争鸣和中国启示

□李亚青

[广东财经大学 广州 510320]

人口老龄化是否决定了医疗卫生支出增长？这一问题的回答直接关系到养老、医疗等相关公共政策走向。尽管国外学术界对这一问题的争论已长达十余年，但至今未能达成共识。文章以“红鲱鱼”假说和“陡升曲线”假说两大代表性理论为线索，将现有文献归纳为“年龄对医疗卫生支出的影响”和“预期寿命延长对医疗卫生支出的影响”两大理论主题进行了全面梳理和分析。研究发现，尽管理论分歧很大，但人口老龄化对医疗卫生支出的影响不可小觑。我国的特殊国情决定了老龄化很可能导致医疗卫生支出持续不断地增长，需要决策者们未雨绸缪，在医疗卫生体制改革、老年护理服务体系和长期护理保险制度等公共政策领域提前作出战略安排。

老龄化；医疗卫生支出；长期护理费用；公共政策

进入21世纪以来，因为出生率的下降和人口预期寿命的延长，人口老龄化问题日益成为世界各国关注的焦点。与此同时，各国医疗卫生支出（Health Care Expenditures, 以下简称“HCE”）也在不断增长①。如果HCE的增长主要是由人口老龄化造成的，那么一方面是HCE的快速增长，另一方面是未来纳税者规模缩减带来的收入增长乏力，人口老龄化将从收支两个方面给各国现有的财政政策及医疗卫生筹资体系形成巨大的压力。然而遗憾的是，尽管从上世纪末开始学界的争论就绵延不绝，但是迄今为止，人口老龄化和HCE之间的关系仍然是一个“黑箱”[1]。

我国作为发展中大国，人口老龄化形势显得格外严峻，未富先老、快速老龄化以及庞大的老龄人口基数，使得政府和学界对这一问题的关注到了前所未有的高度。人口老龄化本身是否是HCE增长的主要趋动因素？延长的寿命是否必然意味着额外的医疗支出负担？这些问题的回答，将直接影响到未来公共筹资政策和社会保障体系的改革走向，对于未雨绸缪、及时采取有效措施应对人口老龄化有着重要意义。本文将现有文献归纳为“年龄对HCE的影响”和“预期寿命延长对HCE的影响”两大理论主题，对错综复杂的国外文献进行了全面梳理，通过分析争论存在的原因和人口老龄化对HCE的影响机理，试图探讨这一“广为人知之谜”[2]，以期为我国在老龄化背景下的公共政策选择和改革提供启示。

一、年龄对HCE的影响

根据联合国的定义，如果一个国家或地区60岁以上的人口占比达到10%，或65岁以上人口占比达到7%，即可认定进入老龄化社会。当老年人口越来越多，是否意味着HCE增长越来越快呢？换言之，年龄对人均HCE增长是否具有影响效应？对于这一问题，两个观点对立的理论经常在文献中被提及：“红鲱鱼” 假说（R e d H e r r i n g Hypothesis）和“陡升曲线”假说（Steepening）。

（一）年龄与HCE不相关：“红鲱鱼”假说

1. “红鲱鱼”假说的提出

Zweifel et al.对瑞士1983～1992年间已死亡个体的HCE进行了研究，发现在超过65岁死亡的人当中，一旦将“临近死亡”前的高额支出纳入解释变量，年龄对HCE的影响在统计上不显著。他们得出结论：未能考虑临终前的高额支出，导致过度强调了人口变老对HCE增长的作用。老年人口占比增加只会使总的HCE转移到更高的年龄发生，而人均HCE保持不变。因此，老龄化本质上不会对未来HCE有显著影响。老龄化是医疗卫生支出的“红鲱鱼”，转移了人们的注意力，使应该采取的措施被延误[3]。“红鲱鱼”假说由此产生②。

“红鲱鱼”假说颠覆了传统的观念，描述了比前人预测更为乐观的前景，即人口老龄化对未来HCE增长比预想的要低得多。但Zweifel et al.研究的主要问题在于，分析对象只包括65岁以上的死亡者，未能将生存者包括在内；分析时期仅限于生命最后8个季度，未能分析发生在其他时期的HCE。特别是，在计量经济学方法上存在的缺陷引发了一些学者对其结论稳健性的质疑[4～5]：一是回归中逆米尔斯比率（Inverse Mill’s Ratio）通常会与其他解释变量高度相关，导致解释变量之间的多重共线；二是“临近死亡”因素可能受到当前和过去的HCE的影响，这种内生性问题容易导致OLS估计产生有偏和非一致的结果[4]。

2. 对“红鲱鱼”假说的检验

随后的十余年，“红鲱鱼”假说受到了学界的广泛关注。针对Zweifel et al.研究的局限性，众多学者运用不同的数据和改进的方法对“红鲱鱼”假说进行了检验。关于这一问题的文献可以分为医院治疗服务和长期护理两个领域。

（1）对普通医疗费用支出的检验

在普通医疗费用支出方面，绝大多数的研究都得出了肯定的结论[6～8]。Zweifel et al.为应对质疑，运用瑞士疾病基金的一个更大的数据集进行了当时最为综合性的研究改进[9]。他们将研究对象扩展到生存者，将年龄范围扩展到30岁以上。在研究方法上，采用两部分模型（Two-part Model）和“准工具变量”估计，并用连续变量“距离死亡时间”（Time to Death，以下简称“TTD”）代替“距离死亡季度数”（Quarter Before Death）。结果支持了他们早期的研究。Felder et al.重点考虑了内生性问题，通过引入瑞士两个州1997～1999年间的数据，对“红鲱鱼”假说进行了再研究[10]。研究结果依然表明是TTD而不是年龄对HCE增长起决定作用。

另有一些文献对HCE各组成部分是否符合“红鲱鱼”假说进行了检验，并得出了近乎一致的结论。Werblow et al.基于瑞士大规模数据，将HCE分为7个部分，研究发现无论是生者还是死者，无论在总体水平上还是在HCE内部的各组成部分，年龄对个人HCE的影响是可忽略的，从而提出：实际上存在一系列“红鲱鱼”效应[11]。类似的，Kkinen et al.基于芬兰数据研究表明，TTD对HCE内部各项医疗支出的影响都要大于年龄[12]。Wong et al.运用荷兰数据检验“红鲱鱼”在特定疾病的医院费用支出中是否成立，发现在大多数疾病中，年龄尽管与HCE相关，但与TTD相比，这种相关性要小得多[13]。

（2）对长期护理支出的检验

长期护理领域完全是不同的情形。大量针对长期护理支出的研究表明，年龄显著影响长期护理支出，而TTD对长期护理支出的影响并不如“红鲱鱼”假说所强调的那么重要。例如：Forma et al.研究了芬兰1998～2001年间70岁以上的老年人在生命最后两年的医院治疗和长期护理等各项费用支出情况，发现年龄是各项服务使用的主要决定因素，公共长期护理需求在死亡前两年急剧增长[14]。Larsson et al.对比研究了年龄和TTD对公共老年护理及医院护理的影响效应，发现TTD对机构护理服务使用的影响效应是年龄的2倍。家庭护理主要受年龄的影响，而机构护理和医院治疗则主要受生命末期的患病率的影响[15]。de Meijer et al.运用荷兰数据研究了年龄和TTD在预测长期护理费用当中相关性程度，发现当控制患病和失能因素之后，年龄效应显著，而TTD不再是长期护理支出的显著决定因素。本质上长期护理费用的主要趋动因素是生命末期的患病率而非临近死亡[16]。Karlsson & Klohn基于瑞典官方数据，运用“濒死可能性”（Probability of Dying）衡量TTD并采用固定效应估计，研究了特定年龄和性别群体的TTD对总体、机构和家庭长期护理的使用效应，结果显示，尽管TTD是很相关的预测变量，但年龄仍然是长期护理支出的主要趋动因素[17]。

（二）年龄与HCE正相关：“陡升曲线”假说

1. “陡升曲线”假说的提出

上世纪末以来，发达国家人均HCE的持续增长的原因一直被归结于人口老龄化[18～21]；例如，Meerding et al.基于荷兰数据的研究发现，成年之后医疗费用逐步增长，从50岁开始老龄化和身体失能使医疗费用出现指数化增长[18]。Seshamani & Gray研究了OECD国家老年人的HCE随时间变化的趋势，发现老年群体的HCE比更年轻群体增长得更快[20]；Yang et al.研究认为，因为患病率随着年龄增长，且越接近死亡HCE增长越快，美国老年人每月的HCE随着年龄显著增长[21]。

2006年，Buchner & Wasem提出了“陡升曲线”假说③。他们认为，因为老年人人均HCE比年轻人增长更快，人均HCE相对于年龄变化的曲线将随着时间流逝而变得更加陡峭，表现出急剧上升的特征。他们随之运用德国私人医疗保险部门18年（1979～1996年）的数据对这一假说进行了检验，发现在几乎所有保险计划中都可以验证“陡升曲线”的存在[22]。Buchner & Wasem指出，老年群体慢性病患病率的增长使老年人医疗服务需求不断增长，是导致老年人口的HCE大幅度增长的首要原因。因为人类健康规律决定了患病率随着年龄增长，特别是当老年人同时患多种疾病成为一种普遍事实，老年人的HCE比年轻人增长得更快这一现象就有了医学上的解释基础。另一个不可忽视的可能解释是医学技术进步对老年人和年轻人作用不同。这一说法得到了前人研究文献的支持。例如，Polder et al.针对荷兰的研究表明，技术进步降低了年轻人的普通医疗成本，但增加了老年人的医疗服务利用和提高了他们的人均费用[19]。Dormont et al.也指出，医学领域的技术进步增加了治疗途径，但技术进步可能更倾向于针对老年人而不是年轻人[23]。

“陡升曲线”假说显然与“红鲱鱼”假说所描述的乐观前景相矛盾。如果这一假说为真，人口老龄化将使HCE以加速度增长，那么信守“红鲱鱼”假说的“年龄中性”观念将是非常危险的。

2. “陡升曲线”假说的检验

Felder & Werblow首先运用瑞士1997～2006年25个州的数据对“陡升曲线”进行了检验，他们将总HCE分成流动护理、处方药品、医院住院、医院门诊、家庭护理、养老院护理等7个部分，分析了相应的HCE曲线，发现养老院护理、流动护理、医院门诊和处方药品部分的老年人费用增长比年轻人更快，但上述结论被认为不具稳健性[24]。但Felder & Werblow同时指出，寿命延长带来的“维护”成本上升，或者因为医疗技术进步因素的影响，可能导致产生“陡升曲线”现象。Felder et al.也提出，未来HCE增长更可能由医疗技术进步趋动而非老龄化。这些技术进步，如果更多地用来应对老龄人口的医疗服务需求，也可能产生所谓的“陡升曲线”效应，即HCE随着年龄增加而不断增长[10]。

最近的研究进一步支持了“陡升曲线”假说。Gregersen基于挪威1998～2009年的大规模住院病人数据，运用改进的模型和方法对“陡升曲线”假说进行了检验，结果显示，除了0岁人口以外，所有年龄群体都没有拒绝这一假说。人均HCE随着年龄增长更偏向于年老的群体，甚至在控制了死亡率相关的费用支出之后，这一结论依然成立④[25]。另有一些文献虽然没有使用“陡升曲线”的术语，但得出了与Buchner & Wasem类似的结论。例如Meng & Yeo运用我国数据研究发现，年龄对医疗支出的影响绝对不是“红鲱鱼”效应。数据显示：60岁群体的医疗支出平均比40岁群体多50%～100%，而80岁群体的医疗支出比40岁群体高100%～170%。总体上医疗支出随着年龄增长而快速增长[26]。

与Buchner & Wasem“陡升曲线”假说相呼应，近年来出现一些文献反对“红鲱鱼”假说，呼吁要重视老龄化本身对HCE的重要影响。如Westerhout指出，“红鲱鱼”总体上高估了TTD对HCE的影响，人口老龄化依然是趋动HCE增长的重要因素。特别是老龄化引致的需求增长将使医疗卫生工作者的工资和医疗保健价格面临上涨压力，且劳动力减少进一步强化这种压力，这就使老龄化的影响被低估[27]。Colombier &Weber指出，因为过去偏误（The Past Bias）和期望偏误（The Expectation Bias）的存在，“红鲱鱼”假说赖以的计量回归可能过高衡量了临近死亡因素的影响。临近死亡因素并不重要，而老龄化及其带来的患病率和死亡率变化才是医疗费用支出的重要趋动因素[28]。

二、人口预期寿命延长对HCE的影响

人口预期寿命的延长，既是老年人口占比增长的重要因素，也是人口老龄化的一个突出表现。但预期寿命延长是否一定会导致更高的HCE？这依然是一个开放的问题。在学界，也存在两种截然不同的观点。

（一）寿命延长不影响HCE增长

根据Zweifel et al.提出的“红鲱鱼”假说，如果年龄本质上不影响HCE而是临近死亡因素起作用，死亡风险向更高年龄转移将不会影响终生的HCE，因为死亡对每个人只有一次。年龄和HCE之所以看起来正相关，是因为死亡率随着年龄增长且一大部分HCE是临近死亡前发生的。因此，人口预期寿命延长并不必然使人均HCE随之增长。相反，寿命延长通过降低死亡率，甚至会减少人均HCE。而根据Lubitz et al.的研究，健康状态好的老年人比健康差的老年人寿命更长，但直到死亡累积的HCE相似。因此，对于特定个体而言，寿命延长仅仅是推迟了医疗费用支出高峰发生的时间，但不必然使一生中的总医疗费用大幅增长[29]。

L u b i t z e t a l.运用美国社会医疗保险（Medicare）的数据对不同年龄死亡者的医疗费用支出差异进行了比较，延长的寿命对医疗费用支出的影响因为两个方面的原因而减弱：一是死亡年龄越大，临终支出越小；二是临终疾病发生之前发生的医疗费用相对较低[30]。前者已经得到了大量研究文献的支持[31～33]。因此，老龄人口的人均HCE因更高龄群体死亡的延后而降低，寿命延长将减少与死亡相联系的支出甚至将抑制HCE的增长[33]。最近，Shang & Goldman利用一个包括80000名社会医疗保险（Medicare）受益人的旋转面板数据，对个体HCE进行了非线性最小二乘估计，发现当将健康状态引入模型，预期寿命的系数显著为负，寿命延长反而会抑制HCE的增长[34]。

（二）寿命延长促进HCE增长

更多的文献认为，寿命延长对HCE增长的影响是正向的[26,36～39]。例如，Spillman & Lubitz发现美国从65岁到死亡的总医疗费用和生命最后2年的费用都随着寿命延长而大幅增长。但普通医疗费用(主要是医院和医生的服务)随着死亡年龄的增长以递减的速度增长；长期护理支出随着死亡年龄的增长以加速度增长[36]。Polder et al.基于荷兰大规模医疗保险数据研究认为，不断增长的寿命将导致更高的医疗支出。随着寿命延长而略有降低的生命最后一年的支出对此仅有很小的影响[38]。Bech et al.利用欧盟十五国的面板数据研究发现，死亡率和65岁的剩余寿命对下一年的HCE有显著的正影响。老龄化对医疗费用支出只有正的短期效应，而预期寿命成为更重要的趋动因素，尽管其短期效应接近于0，但长期效应显著为正，因而得出了“预期寿命的延长使人均HCE呈指数化增长”的论断[39]。

最近，Breyer et al.对寿命延长对HCE的直接效应和间接效应进行了研究。区别于已有文献，他们引入“期望5年生存率”（Expected 5-Year Survival Rates）作为衡量剩余寿命的变量，运用德国疾病基金1997～2009年的数据进行了动态面板估计，发现特定年龄下降的死亡率是其HCE下降的直接效应，要小于特定年龄剩余寿命延长而使HCE上升的间接效应。二者的共同作用使寿命延长对HCE的净效应显著为正，即HCE将随着预期寿命延长而增长[35]。Breyer et al.进一步指出，这一结论反映了医疗服务工作者对特定的老年病人采用昂贵和风险性治疗的意愿。因为医生在他们的病人当中分配稀缺资源时，会将年龄及是否属于“正常寿命”当作首要的标准。医生倾向于对那些他认为获益更久（生存足够久）的病人施加更多和更积极的治疗。而获益时间的长短，显然又依赖于病人的预期寿命④。因为随着预期寿命不断延长，医生眼中的“正常寿命”标准也会不断向上调整。

三、争论为何存在？

对于同一问题，研究者们为何存在如此截然不同的结论？且理论争鸣长达十余年都未能达成一致？通过文献梳理可以发现，争论的焦点主要集中在于生命末期的HCE和长期护理领域。除此以外，非人口统计学影响因素的存在，可能也是一个重要原因。

（一）争论的焦点问题

1. 生命末期的HCE

早在上世纪80年代，Fuchs研究发现，临死前产生的高额费用远远超过生命其他时期，对HCE有着非常重要的影响[40]。类似的，Lubitz & Riley和Hogan et al.发现美国社会医疗保险（Medicare）计划覆盖的老年人当中每一名死亡者身上花费的支出比那些幸存者高6～7倍[41～42]；Hoover et al.发现美国65岁及以上群体生命末年的平均年度医疗费用是其余时期的5.1倍[43]；Polder et al.发现荷兰老年死亡者生命末年发生的医疗费用平均比生存者要高13.5倍[38]。

正是出于对生命末期的高额医疗费用的关注，Zweifel et al.提出“红鲱鱼”假说。根据这一假说，当“临近死亡”因素纳入解释变量，年龄在统计上不显著，说明年龄和人均HCE的正相关关系反应的是临终前的高额费用和老年人口的高死亡率。而“陡升曲线”假说的拥护者们强调，老年群体患病率的增长是导致HCE随着年龄不断增长的首要因素。即便技术进步因素起到了更为重要的作用，也是因为医学技术进步更大程度上是由老年患病群体推动的。由此看来，两个假说对人的健康规律的强调是一致的。对此，Meng & Yeo明确指出，老龄化对医疗支出的影响主要通过其对健康条件（或接近死亡）的影响来实现的，包括直接和间接的老龄化对医疗支出的效应[26]。de Meijer et al.的研究进一步印证了Meng & Yeo的结论，他们发现，荷兰绝大多数老年人在临死前都会经历健康水平下降和身体急剧失能。如果在计量分析中控制了患病率和失能率，年龄效应显著，而TTD不显著[16]。据此，de Meijer et al.一针见血地指出，TTD并不是影响HCE的原因，其本身只是作为死亡率和失能率的一个简单代理变量。

对于预期寿命延长是否会导致HCE增长，也与生命末期的HCE相关。实质上，双方争论的焦点之一在于：寿命延长是否会导致临终HCE产生变化。一些学者之所以认为寿命延长会抑制HCE增长，是基于这样的逻辑：寿命延长使死亡时间延后，而临终支出是死亡年龄的减函数，寿命延长将通过减少与死亡相联系的支出而抑制HCE的增长。反对者们则强调，寿命延长将使HCE不可避免地增长。根据最新的研究成果，预期寿命延长将不断上调医生心目中的“正常寿命”标准，导致医生对特定老年人群体施加更多和更积极的治疗，寿命延长反而可能提高临终支出[35]。

2. 长期护理支出

“红鲱鱼”假说的核心思想是，老年人并不会因年老而消耗更多的医疗费用，而是因为他们临近死亡。这种“年龄中性”论尽管得到了许多文献的支持，但正如前文所述，大量针对长期护理的研究表明“红鲱鱼”假说在长期护理领域不适用。

事实上，一些针对HCE内部各组成部分的研究发现，老龄化对普通医疗支出和长期护理支出的影响存在明显不同。Spillman & Lubitz发现美国老年群体在其生命后期的支出存在从普通医疗向长期护理的持续转移，从而得出结论，老龄化是长期护理需求增长的主要趋动因素，但对普通医疗费用影响不大[36]。类似的，McGrail et al.发现英国老年人临终产生的普通医疗费用与年龄成反比，产生的养老护理及社会费用则与年龄成正比，因而年龄是长期护理支出的重要决定因素[45]。Yang et al.研究了年龄和TTD对美国社会医疗保险（Medicare）老年受益人的HCE的相对贡献，发现TTD是高额住院费用支出的主要影响因素，而老龄化是高额长期护理费用支出的主要影响因素[21]。

可见，争论双方可以唯一达成的共识在于：人口老龄化和预期寿命延长，将会通过长期护理需求的增长而带动相关医疗费用的持续增长。正如Kkinen et al.所指出的，“年龄依旧对HCE具有影响效应是因为将长期护理使用者纳入了分析[12]。”长期护理支出对年龄的强烈依赖在很大程度上解释了两种截然不同意见的存在。根据人体的健康规律，随着年龄增长，失能率和患病率将不断上升，发生长期护理支出的可能性就越大。而长期护理支出是HCE的重要组成部分，包括长期护理在内的全部HCE分析，相应的曲线表现出“陡升”特征就是显而易见的了。

（二）非人口统计学因素的存在

如果存在更为重要的、甚至起决定作用的HCE影响因素，而老龄化和预期寿命延长只是相对次要的影响因素，那么对于老龄化是否影响HCE增长这一问题存在不同的答案就是可能的了。

事实上，更多的文献强调了非人口统计学因素对HCE可能造成的潜在影响。例如：Reinhardt认为除了老龄化以外，影响HCE增长的关键因素还包括：人均收入水平上升、最新医疗科技的采用、劳动力短缺催高了医疗保健的单位成本、医疗服务供需对方的信息不对称所引发的道德风险等[2]。其中，医疗进步被视为供方的主要趋动因素之一[46]。Breyer & Felder针对德国的测算结果显示，医学技术进步对HCE的影响远远超过了人口结构变化因素和临近死亡因素[47]；Kkinen et al.的研究尽管支持了“红鲱鱼”假说，但他们最后指出，未来长期护理的推广和医学技术的进步要比公众广泛讨论的年龄和其他人口学因素更可能趋动HCE的增长[12]；Colombier &Weber通过对瑞士HCE的预测证明，相比医学进步等非人口统计学因素对HCE的影响，临近死亡因素并不重要。从成本效益分析的视角出发，在预测HCE时甚至应该忽视临近死亡的支出[28]。

相比其他因素，老年人口占比对HCE的影响效应到底有多大？Dormont et al.运用法国数据研究了老龄化、患病率变化和实践变化（Changes in Practices）对HCE的影响效应，发现实践变化的影响效应比老龄化的影响效应大3.8倍，老龄化仅仅解释了HCE增长的很小一部分[23]。

基于以上分析，争论双方的分歧并不意味着两方观点完全水火不容，而是存在着交叉和协调的可能。Gregersen甚至分析认为，“陡升曲线”和“红鲱鱼”假说两个理论既不相互矛盾也不相互支持，实际上可能同时成立[25]。

四、结论及其对我国的启示

（一）主要结论

通过梳理纷繁复杂的文献脉络，可以得出几点结论：

第一，老龄化是长期护理需求增长的主要趋动因素，人口变老将不可避免地趋动长期护理支出增长。这是争辩双方目前达成的唯一共识。

第二，老年人口绝对数额的增加将使总的医疗费用不断增长。如果“陡升曲线”假说成立，老龄化将使人均HCE以加速度增长，从而使总的医疗费用随之增长。而尽管“红鲱鱼”假说基于对临终前高额医疗费用的强调得出了老龄化不影响“人均HCE”的结论，但是依然不能否认老年人口占比增加对总医疗费用的影响。且值得注意的是，“红鲱鱼”假说源自对死者HCE的分析。其支持者们也并不否认，在幸存者当中，年龄依然对人均HCE存在显著的影响效应[9]。

第三，尽管寿命延长可能对普通医疗费用增长的影响有限，但是预期寿命延长必将使HCE当中的长期护理支出持续增长。这一结论已经得到大量研究与长期护理支出的“红鲱鱼”假说的相关文献的支持。事实上，更多的文献认为，不断增长的寿命将导致更高的医疗支出，甚至作为一种长期的趋动因素，使人均HCE呈指数化增长。

第四，医疗技术进步等非人口统计学因素可能是趋动HCE增长的更为重要因素。争辩双方都强调了这一可能性。遗憾的是，技术进步很难衡量，造成实证检验的困难。但正如“陡升曲线”的拥护者们所强调的，即便技术进步因素起到了更为重要的作用，也是因为医学技术进步更大程度上是由老年患病群体推动的。那么，未来HCE增长更可能由医疗技术进步趋动，实质上归根结底依然是由人口老龄化引起的。

综上所述，尽管理论争鸣分歧很大，人口老龄化对医疗卫生支出的影响依旧不可小觑，需要决策者们未雨绸缪，提前作出战略安排。

（二）对我国公共政策的启示

我国是全球第一人口大国。截止2015年底，我国60岁及以上老年人口达到2.22亿人，占总人数比例已经高达16.1%⑤。而早在2012年，我国慢性病老年人和空巢老年人口规模均已经突破1亿人大关，并且还在逐年增长；高龄老年人口达到0.23亿人，且年均增长100万人的态势将持续到2025年⑥。而根据第四次全国卫生服务调查，全国高血压、胃肠炎、糖尿病等慢性病患病率呈现上升趋势，且随年龄的上升而增高。全国65岁及以上人口的慢性病患病率高达64.5%，其中城市地区老年人慢性病患病率高达85.2%⑦。慢性病疗程长，医疗费用支出持续性强，必然对HCE形成持续不断的推动力。因此，尽管“红鲱鱼”假说的支持者们非常众多，但是我们更应该警惕“陡升曲线”效应的影响。考虑到庞大的老年人口基数和不断加剧的老龄化，我国未来总医疗费用和人均医疗费用的增长很可能是一种长期趋势。这就启示我们，需要提前在医疗、养老、财政、社会服务等相关领域作出战略部署。

1. 现有“以药养医”的医疗卫生体制迫切需要改革

“红鲱鱼”假说的一大贡献，是提示人们将关注焦点从老龄化转移到非人口统计学因素方面，包括技术进步、社会医疗保险机制等。其中，寿命延长是否影响HCE增长，很大程度上取决于医生对特定老年人群体的治疗态度。如果医疗服务工作者倾向于对老年病人采用更积极和更昂贵的治疗，那么老龄化无疑将对HCE起到重要的推动作用。我国现有医疗卫生体制无疑将进一步强化老龄化对HCE的影响效应。医患双方的道德风险增加了医疗费用的不合理支出，加上医保费用结算方式未能实现对医疗费用支出的有效控制，导致医疗费用过快增长成为一种普遍的现实。只有明确公立医院的公共服务职能，深化医药生产流通体制改革，才能减少旧体制对医疗费用支出所造成的巨大的负面影响。

2. 加快构建多层次老年护理服务体系

因为长期实施计划生育政策，我国将有越来越多的家庭形成一对夫妇供养四位老人(甚至更多)的倒金字塔结构。在人口老龄化、家庭小型化的发展趋势下，传统的家庭护理必将逐步向社区护理和机构护理转变。另一方面，随着人口老龄化程度的加剧，我国老年人慢性病的高发，长期护理刚性需求激增与社会长期护理服务供给不足的矛盾日益激烈。但是目前老年护理服务主要依靠市场提供，市场化服务费用太高，医院护理占用了过多的医疗资源，不利于控制长期护理费用的增长。为应对人口老龄化，我国需要特别重视建立完善由政府、单位和个人合理分担的多层次老年护理服务体系，包括积极创办公办护理机构，大力兴办社区护理机构，鼓励发展民间护理服务业，培养专业化的护理队伍等。

3. 推广建立长期护理保险制度

因为长期护理费用增长强烈地依赖于人口老龄化程度，可以预见，未来几十年长期护理费用很可能是我国HCE中增长最快的部分。在未富先老的现实国情下，个人或政府都难以独立支撑日益增长的长期护理费用支出。建立针对老年人的长期护理保险制度，实现由个人或家庭筹资向国家、社会、个人等多元的保险筹资模式转化，是解决未来长期护理费用增长问题的最佳途径。因此，有必要加快长期护理保险的立法工作，考虑将长期护理保险明确纳入社会保障体系，建立长期护理基本保险制度[48]。在此基础上，建立多渠道的长期护理保险资金筹措机制，鼓励保险机构开发商业性长期护理保险产品，研究制订个人购买长期护理保险的税收优惠政策等。

4. 建立更加公平和可持续的社会保障财政补贴机制

社会保障体系是保障全体国民的养老、医疗等基本生活需要的社会安全网。人口老龄化带来的HCE增长，将不可避免地对我国现有的社会保障体系（特别是社会医疗保险体系）带来巨大压力。当前，我国新型农村合作医疗和城镇居民医疗保险两大社会医疗保险制度中，政府补贴是筹资的主要来源，各级财政对个人实行定额补贴。补贴水平通常每年进行调整，存在一定的随意性和短期性，且各地差异较大，公平性问题突出。从长远来看，需要在补贴模式选择、补贴水平的确定与调整、中央和地方责任划分等方面着手进行改革，形成财政投入的长效机制，最终建立更加公平和可持续的社会保障财政补贴机制，才能确保社会保障体系的可持续发展并有效应对老龄化带来的挑战。

注释

① 根据国际上的现有标准，HCE主要包括两部分，一是普通医疗服务（Acute Care）即普通医生和医院专业人士提供的服务，包括流动护理、医院门诊、医院住院、处方药品和其他服务；二是长期护理(Long-term Care)支出，包括养老院保健和家庭护理(Felder & Werblow,2008；Colombier &Weber,2011)，见参考文献[24]、[29]。

② “红鲱鱼”即熏制的鲱鱼，因其颜色为深红色而得名。在现代美国俚语中，“红鲱鱼”的意思是为分散注意力而提出的不相干事实或论点。古代美洲和欧洲地区的人们在训练猎犬时，把熏鲱鱼放到有狐狸出没的地方来测试猎犬的搜寻能力，看它能否排除熏鲱鱼强烈气味的干扰。后来，人们开始用“红鲱鱼”来表示为迷惑对手而提出的错误线索或伪造的事实。

③ Buchner & Wasem（2006）最早是用steeping来描述人均HCE随着年龄递增的趋势，随后的学者如Felder &Werblow（2008）。Gregersen（2013）采用的是steepening的措辞。见参考文献[22]、[24]、[25]。

④ 因为医生的这一行为特征最早由Eubie Blake提出，Breyer et al（2012）对于医生的这一行为导致寿命延长促进了HCE的增长，称为“尤比布莱克”效应(Eubie Blake effect)。

⑤ 民政部：《2015年社会服务发展统计公报》，http://www.mca.gov.cn/article/zwgk/mzyw/201607/201607000 01136.shtml，2017-07-11.

⑥ 我国社会科学院：《我国老龄事业发展报告(2013)》蓝皮书，2013年02月27发布。

⑦ 卫生部统计信息中心：《2008我国卫生服务调查研究》，第31页。

[1] BREYER F, COSTA-FONT J, FELDER S, Ageing, health, and health care[J]. Oxford Review of Economic Policy. 2010, 26(4): 674-690.

[2] REINHARDT U. E. Does the aging of the population really drive the demand for health care? [J]. Health Affairs, 2003, 22(6): 27-39.

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

[4] SALAS C, RAFTERY J P. Econometric issues in testing the age neutrality of health care expenditure[J]. Health Economics, 2001, 10(7): 669-671.

[5] DOW W H, NORTON E C. The red herring that eats cake: Heckit versus two-part model redux[Z]. Triangle Health Economics Working Paper Series, 2002.

[6] SESHAMANI M, GRAY A M. Ageing and health care expenditure: The red herring argument revisited[J]. Health economics, 2004a, 13(4): 303-314.

[7] 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, 2004b, 23(2): 217-235.

[8] STEARNS S C, NORTON E C. Time to include time to death? The future of health care expenditure predictions[J]. Health economics, 2004, 13(4): 315-327.

[9] 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 Insurance-Issues and Practice, 2004, 29(4): 652-666.

[10] 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.

[11] WERBLOW A, FELDER S, ZWEIFEL P. Population ageing and health care expenditure: A school of “red herrings”? [J]. Health economics, 2007, 16(10): 1109-1126.

[12] HÄKKINEN U, MARTIKAINEN P, NORO A, et al. Aging, health expenditure, proximity to death, and income in Finland[J]. Health Economics, Policy and Law, 2008, 3(2): 165-195.

[13] WONG A, VAN BAAL P H, BOSHUIZEN H C, et al. Exploring the influence of proximity to death on diseasespecific hospital expenditures: A carpaccio of red herrings[J]. Health Economics, 2011, 20(4): 379-400.

[14] FORMA L, RISSANEN P, NORO A, et al. Health and social service use among old people in the last 2 years of life[J]. European Journal of Ageing, 2007, 4(3): 145-154.

[15] LARSSON K, KÅREHOLT I, THORSLUND M. Care utilisation in the last years of life in relation to age and time to death: Results from a Swedish urban population of the oldest old[J]. European journal of ageing, 2008, 5(4): 349-357.

[16] DE MEIJER C, KOOPMANSCHAP M, D'UVA T B, et al. Determinants of long-term care spending: Age, time to death or disability? [J]. Journal of Health Economics. 2011,30(2): 425-438.

[17] KARLSSON M, KLOHN F. Testing the red herring hypothesis on an aggregated level: Ageing, time-to-death and care costs for older people in Sweden[J]. The European Journal of Health Economics, 2013(7): 1-19.

[18] MEERDING W J. Demographic and epidemiological determinants of healthcare costs in Netherlands: Cost of illness study[J]. Bmj Clinical Research, 1998, 317(7151): 111-115.

[19] POLDER J J, BONNEUX LMEERDING W J, VAN P J, et al, Age-specific increases in health care costs[J]. The European Journal of Public Health, 2002, 12(1): 57-62.

[20] SESHAMANI M, GRAY A M. The impact of ageing on expenditures in the National Health Service[J]. Age and Ageing, 2002, 31(4): 287-294.

[21] YANG Z, NORTON E C, STEARNS S C. Longevity and health care expenditures the real reasons older people spend more[J]. The Journals of Gerontology Series B: Psychological Sciences and Social Sciences, 2003, 58(1): S2-S10.

[22] BUCHNER F, WASEM J. “Steeping” of health expenditure profiles[J]. The Geneva Papers on Risk and Insurance-Issues and Practice, 2006, 31(4): 581-599.

[23] DORMONT B, GRIGNON M, HUBER H. Health expenditure growth: Reassessing the threat of ageing[J]. Health economics, 2006, 15(9): 947-963.

[24] FELDER S, WERBLOW A. Does the age profile of health care expenditure really steepen over time? New evidence from Swiss cantons[J]. The Geneva Papers on Risk and Insurance-Issues and Practice, 2008, 33(4): 710-727.

[25] GREGERSEN F A. The impact of ageing on health care expenditures: A study of steepening[J]. The European Journal of Health Economics, 2013, (11): 1-11.

[26] MENG X, YEO C. Ageing and health-care expenditure in urban China[Z] Working paper, Australian National University, 2009.

[27] WESTERHOUT E. Does ageing call for a reform of the health care sector[J]. CESifo Economic Studies, 2006, 52(1): 1-31.

[28] COLOMBIER C, WEBER W. Projecting health-care expenditure for Switzerland: Further evidence against the red herring hypothesis[J]. The International journal of health planning and management, 2011, 26(3): 246-263.

[29] LUBITZ J, CAI L, KRAMAROW E, et al. Health, life expectancy, and health care spending among the elderly[J]. New England Journal of Medicine, 2003, 349(11): 1048-1055.

[30] LUBITZ J, BEEBE J, BAKER C. Longevity and Medicare expenditures[J]. New England Journal of Medicine, 1995, 332(15): 999-1003.

[31] MILLER T. Increasing longevity and Medicare expenditures[J]. Demography, 2001, 38(2): 215-226.

[32] LEVINSKY N G, et al. Influence of age on Medicare expenditures and medical care in the last year of life[J]. Jama, 2001, 286(11): 1349-1355.

[33] GREGERSEN F A, GODAGER G. Hospital expenditures and the red herring hypothesis: Evidence from a complete national registry[Z]. Oslo University, Health Economics Research Programme. 2013.

[34] SHANG B, GOLDMAN D. Does age or life expectancy better predict health care expenditures? [J]. Health Economics, 2008, 17(4): 487-501.

[35] BREYER F, LORENZ N, NIEBEL T. Health care expenditures and longevity: Is there a Eubie Blake effect?[Z]. Discussion Papers, German Institute for Economic Research, DIW Berlin, 2012.

[36] SPILLMAN B C, LUBITZ J. The effect of longevity on spending for acute and long-term care[J]. New England Journal of Medicine, 2000, 342(19): 1409-1415.

[37] ZWEIFEL P, STEINMANN L, EUGSTER P. The Sisyphus Syndrome in Health Revisited,International [J]. Journal of Health Care Finance and Economics, 2005(5): 127-145.

[38] POLDER J J, BARENDREGT J J, VAN OERS H. Health care costs in the last year of life—the Dutch experience[J]. Social science & medicine, 2006, 63(7): 1720-1731.

[39] BECH M, CHRISTIANSEN T, KHOMANE, et al. Ageing and health care expenditure in EU-15[J]. The European Journal of Health Economics, 2011, 12(5): 469-478.

[40] FUCHS V R. Though much is taken: Reflections on aging, health and medical care[J]. Milbank Memorial Fund Quarterly, 1984 (61): 143-166.

[41] LUBITZ J D, RILEYG F. Trends in Medicare payments in the last year of life[J]. New England journal of medicine, 1993, 328(15): 1092-1096.

[42] HOGAN C, LUNNEY J, GABEL J, LYNN. Medicare Beneficiaries’ Cost of Care in the Last Year of Life[J]. Health Affairs, 2001. 20(4): 188-95.

[43] HOOVER D R, CRYSTAL S, KUMAR R, et al. Medical expenditures during the last year of life: Findings from the 1992-1996 Medicare current beneficiary survey[J]. Health services research, 2002, 37(6): 1625-1642.

[44] STRECH D, SYNOFZIK M, MARCKMANN G. How physicians allocate scarce resources at the bedside: A systematic review of qualitative studies[J]. Journal of Medicineand Philosophy, 2008, 33(1): 80-99.

[45] MCGRAIL K, GREEN B, BARER M L, et al. Age, costs of acute and long-term care and proximity to death: evidence for 1987-88 and 1994-95 in British Columbia[J]. Age and Ageing, 2000, 29(3): 249-253.

[46] DAS COMUNIDADESEUROPEIAS C. The longterm sustainability of public finances in the European Union[J]. European Economy, 2006(4).

[47] 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.

[48] 孙正成. 需求视角下的老年长期护理保险研究—基于浙江省17个县市的调查[J]. 中国软科学, 2013(11): 73-82.

Does Population Aging Determine the Growth of HCE?——Theoretical Debates and Its Enlightenment to China’s Public Policy

LI Ya-qing
(Guangdong University of Finance and Economics Guangzhou 510320 China)

Does population aging determine the growth of HCE? The answer for this question will influence the public policy directly. Even if the debates about it has spanned more than ten years, researchers haven’t reached a consensus so far. The paper takes two representative theories, the “red herring hypothesis” and “steepening”, as the clue, to make a comprehensive and systematic review on papers relating to this topic by centering on the two major subjects of age effect and longevity effect on HCE. The author concludes that the affection of population aging on HCE growth should not be underestimated and the Chinese HCE will continuously grow due to the aging problem under the country’s specific conditions. Consequently, the policy makers should make a beforehand strategic decisions on reform of the medical and public health systems, aging care service system, and long-term care insurance.

population aging; health care expenditures; long-term care; public policy

C913.7 [

] A [DOI] 10.14071/j.1008-8105(2017)01-0020-09

编 辑 刘 波

2016 – 10 – 20

广东省自然科学

（2016A030313712）；教育部人文社会科学青年基金项目（15YJC630064）.

李亚青（1975– ）女，广东财经大学金融学院讲师，中山大学经济学博士.