关键词:
人口统计学
系统动力学
卫生总费用
中国人口老龄化
健康调整后的预期寿命
摘要:
自2000年起,中国迅速步入老龄化时代,老龄程度逐年加深。2023年末,中国人口总数为14.0967亿,比2022年末减少了208万人。2022年和2023年连续两年出现人口负增长,上一次出现这种情况还是在1961年。2023年末,中国65岁及以上人口已达2.1676亿,占总人口的15.40%。在此背景下,卫生总费用显著增加,从2000年的4587亿元增长到2021年的7.68万亿元,年均增长率按现价计算达14.36%,从2002年到2021年,卫生总费用年均增长率按不变价计算为10.84%,都明显超越了8.68%的GDP年均增长率(2002~2021年,不变价)。随着出生率下降、死亡率上升以及医疗技术发展带来的人均寿命的提高,我国正面临着人口规模减少和老龄化加速的双重压力。这对社会经济发展、公共卫生以及卫生总费用构成了严峻挑战,并引起了政府和学术界的高度重视。
本研究结合人口统计学、卫生统计学、健康经济学及公共卫生学的理论框架,利用系统动力学作为仿真工具,深度剖析人口老龄化对卫生总费用的影响,揭示两者之间的内在联系。研究的核心内容包括:第一,从人口规模、结构和寿命三个方面对中国人口老龄化进行解析和预测;第二,在老龄化背景下,以分组人口变量为纽带,研究人口规模、结构及寿命变化对中国卫生总费用的影响,再结合医疗服务实际成本和健康需求的影响,对中国卫生总费用进行预测与分析。第三,构建GDP模型,研究THE/GDP的变化趋势。第四,引入效率影响因子,对低中高生育率情境下卫生费用相关指标进行对比分析。
基于上述内容,本文的主要工作如下:
(1)中国人口老龄化解析
(1)人口规模(分组人口之和):通过比较简单人口模型与不同生育率情境下Array人口模型的预测结果,分析人口规模的变化趋势。
(2)人口结构(不同年龄分组占总人口比例):通过构建Array人口模型,仿真不同生育率情境下的年龄中位数、65岁+人口占比及抚养比。同时,结合人口金字塔图形展示人口结构和老龄化的变化趋势。
(3)寿命(影响老年人口分组在总人口中的数量和比例):结合Sullivan法和系统动力学,预测健康调整后的预期寿命;使用Array人口模型来模拟死亡年龄,并将健康调整后的预期寿命和模拟死亡年龄分别与出生时的预期寿命进行对比分析,以全面评估寿命和健康结果。
(2)中国人口老龄化对卫生总费用的影响与预测
(1)基于Array人口模型,估算中国卫生费用人均分组指数,深入研究人口规模、结构及寿命变动对我国卫生总费用的影响。同时,对卫生总费用指数进行预测分析。
(2)以人口老龄化为主要影响因素、结合医疗服务实际成本和健康需求的影响,构建卫生总费用不变价和现价模型,得出卫生总费用及相关指标的预测结果,校验模型的有效性,并与不同学者卫生总费用的预测研究成果进行对比分析。
(3)构建GDP模型,研究THE/GDP的变化趋势。同时,引入效率影响因子,对低中高生育率情境下卫生总费用、人均卫生费用及THE/GDP指标进行对比分析。
本文的主要结论如下:
(1)中国人口老龄化解析
(1)人口规模:预计到2060年,在低中高生育率情境下,人口将分别为10.849亿、12.171亿和13.608亿。无论何种生育率情境,人口负增长似乎已成为不可逆转的趋势,这将对全球第二大经济体中国的经济增长构成严峻挑战。
(2)人口结构:低生育率情境下,65岁及以上的人口占比将从2023年的16.06%上升至2060年的34.46%,15~64岁劳动年龄人口在总人口中的占比将从2023年的67.71%降至2060年的56.59%。在低中高生育率情境下,年龄中位数由2000年的27.94岁分别上升至2060年的52.27岁、48.04岁及43.66岁。在未来四十年内,我国极有可能成为全球老龄化进程最快的国家之一,迅速走向重度和深度老龄化,在“边富边老”的趋势下迎来“快负快老”。
(3)寿命:从2000~2060年,中国的健康预期寿命(HALE)呈现上升趋势。到2060年,健康预期寿命预计为73.55岁,其中女性74.23岁,男性72.89岁。模拟死亡年龄为84.74岁,女性为86.89岁,男性为82.75岁。具体而言,女性的健康预期寿命持续高于男性,男女之间的差距先扩大后缩小,显示出趋同的趋势。然而,女性延长的寿命并不总是健康的。随着60岁和65岁时健康预期寿命的稳步上升,“老年人”的定义可调整为65岁甚至70岁,为延迟退休提供了理论支持。
(2)中国人口老龄化对卫生总费用的影响与预测
(1)卫生总费用和人均卫生费用:低生育率情境下,卫生总费用(2015不变价美元)从2000年的0.14兆亿增加到2060年的33.43兆亿美元,引入效率影响因子后,卫生总费用将减少至8.55兆亿美