人口老龄化与医疗负担问题研究基于医疗服务供给侧竞争视角.docx

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人口老龄化与医疗负担问题研究基于医疗服务供给侧竞争视角

人口老龄化与医疗负担问题研究——基于医疗服务供给侧竞争视角

作者：

裴育贾邵猛

来源：

《财政监督》2020年第5期

裴育贾邵猛

裴育，经济学博士，南京审计大学教授、副校长。

现任教育部财政学类专业教学指导委员会委员、中国财政学会理事、江苏省国际税收研究会副会长、江苏省外国经济学说研究会副会长、江苏省审计学会理事。

江苏省“青蓝工程”学科带头人、“六大人才高峰”项目人选、“五一”劳动奖章获得者。

主要从事财税理论与政策、财政审计、财政风险管理等领域的研究和教学工作，主持或参与国家级、省部级项目18项，在国家权威或核心期刊发表学术论文60多篇。

【摘要】医疗服务市场改革的重要目的之一是减轻居民医疗负担，增进人民福利，而当前老龄化程度不断加深给医疗服务市场改革带来一定挑战。

本文实证检验了老龄化对我国居民医疗负担的影响。

研究发现：

老龄化加重了我国居民整体医疗负担；进一步分类研究发现老龄化对城乡医疗负担产生了不同影响，显著加重了城镇居民医疗负担，对乡村医疗负担的影响则不够显著；将医疗服务市场因素纳入分析框架后发现，医疗服务供给侧竞争程度的提高有利于缓解老龄化促使医疗负担加重的局面。

【关键词】老龄化医疗负担供给侧竞争医疗服务

一、引言

党的十九届四中全会决定提出：

“积极应对人口老龄化，加快建设居家社区机构相协调、医养康养相结合的养老服务体系。

”为了积极应对人口老龄化，中共中央国务院印发了《国家积极应对人口老龄化中长期规划》，规划中指出人口老龄化是社会发展的重要趋势，是人类文明进步的体现，也是我国今后较长一段时期的基本国情。

2000年至2018年，60岁及以上老年人口从1.26亿人增加到2.49亿人，老年人口占总人口的比重从10.2%上升至17.9%，未来一段时间，老龄化程度将持续加深。

人口老龄化对经济运行全领域、社会运行各环节都会产生一定影响，如果在研究过程中忽视人口老龄化问题，将会给经济和社会发展带来一定损耗。

我国医疗服务市场长期存在“看病难、看病贵”问题，医疗政策改革的目标也一直是减轻居民医疗负担，增进人民福利，2017年《“十三五”卫生与健康规划》更是提出要有效控制医疗费用，缓解医疗资源紧张局面。

当前随着老龄化程度加深，老年人口不断增加，对医疗服务的需求更是不断上涨，这无疑给医疗服务市场带来很大挑战。

我国医疗服务市场长期由公立医院主导，公立医院在提供医疗服务时会出现效率低下问题，医疗资源配置也常常出现扭曲，供需不匹配现象时有发生，而老龄化导致医疗资源供需更加失衡。

在这种失衡的状况下，老龄化会对居民医疗负担产生什么样的影响是值得关注的话题，对正处于快速老龄化的中国具有一定意义，它直接影响到我国医疗服务政策定位和方向。

因此本文重点研究了老龄化对我国居民医疗负担的影响，并分城乡检验其异质性影响，同时将医疗服务市场状况纳入考虑，以便更好地认识和应对老龄化带来的影响。

本文的创新及贡献在于以下几个方面：

第一，与以往研究老龄化对医疗费用的影响不同，本文直接研究了老龄化对医疗负担的影响，更为准确地衡量出老龄化对我国居民相对医疗支出的影响情况。

第二，将老龄人群按照城乡进行分类，分别探讨老龄化对城乡居民医疗负担的影响。

第三，充分考虑医疗服务市场状况，将医疗服务供给侧竞争程度纳入老龄化对医疗负担影响的分析框架，探究医疗服务市场竞争程度是否会影响老龄化与医疗负担关系。

二、文献综述

人口老龄化问题是世界各国所共同面临的人口结构非均衡问题，对这一问题的研究也相对丰富，但是无论国内还是国外，对于老龄化如何影响医疗费用都还未达成一致结论。

其中一种观点认为老龄化对医疗费用产生了影响，是导致医疗费用增长的重要原因。

OECD在2001年的一份预测报告中指出，部分与年龄结构相关的社会支出会随着老龄化程度的上升而增加，这类支出预计将在财政支出中占比从2000年的不到19%上升到2050年的26%，而这其中增长的绝大部分是医疗保健和养老支出（Dangetal.，2001）。

Sanz和Velázquez（2007）通过实证方法研究OECD国家社会保障和医疗卫生支出时也发现，老年人口比重的上升使得这两类支出均出现增长现象。

由于医疗费用支出同时也受到其他一些因素影响，不少学者就质疑老龄化对医疗支出的影响程度，但是研究者在考虑了经济技术因素对医疗费用的相关影响后，仍然发现老龄化是导致医疗费用上涨的主要驱动因素（Yangetal.，2003；Meijeretal.，2013）。

研究者还将老年群体分类进行研究，Kane（2003）在研究中发现，老年人群体会对医疗费用支出呈现性别差异，男性老年群体对医疗费用支出的影响要小于女性老年群体。

其原因在于女性的平均寿命要长于男性，女性老年人群体处于孤身状态的时间更长，这增加了其在养老护理层面的医疗支出。

针对中国的数据研究同样也表明老龄化对医疗支出造成了显著影响，医疗支出会随着老龄化程度的加深而增长（周少甫、范兆媛，2016；李静，2016）。

国内部分学者还将医疗费用拆解进行研究，具体研究老龄化对不同项目费用的影响情况。

黄成礼和庞丽华（2011）认为老龄化对不同科室医疗费用的影响会有差异性，内科和肿瘤等科室影响程度最高，同时还认为老龄化对门诊费用和住院费用的影响也不同；詹国辉和张新文（2017）在研究中则进一步发现人口老龄化水平的增加会显著促进门诊费用上涨，但其对住院费用并无显著性影响。

另一种观点认为老龄化对医疗费用支出影响很小，并不是医疗支出增长的主要原因。

Getzen（1992）在控制了人均收入等其他影响医疗费用的因素后，发现老龄化与医疗费用之间的关系不明显，老龄化并未显著促使医疗费用支出上涨；Peter等（1999）的研究表明医疗费用多少与其年龄大小关系不大，而与其距离死亡的年限有关，也就是说老龄化本身并不会导致医疗费用支出增加。

国内一些学者研究也发现老龄化对医疗费用不构成什么影响，王超群（2014）用改进后的剩余法测算了我国老龄化对卫生费用增长的贡献，发现老龄化并不是医疗费用增长的决定性因素，对其影响也十分有限。

尽管现有文献对人口老龄化如何影响医疗费用存在差别，但是绝大多数研究结果证实了两者之间的正向关系。

以上研究主要关注了人口老龄化对医疗费用的影响，而对于医疗费用的衡量，大多都是使用人均门诊费用和人均住院费用这种部分收费方式进行替代，这种衡量方式一方面不够全面，无法涵盖医疗费用的全部；另一方面，由于我国长期实行的医疗服务价格管制政策，会使得部分费用无法真实准确衡量居民实际医疗支出，很可能会低估人口老龄化对医疗费用的影响。

随着经济不断发展、居民收入不断提升，医疗费用自然会随之上涨，更值得关注的是医疗费用的上涨是否快于经济发展或是快于居民收入的涨幅，即居民的相对医疗费用是否出现上涨、居民的实际医疗负担是否加重。

以往学者多是从其他角度研究我国居民医疗负担状况，如郑喜洋和申曙光（2019）在针对医疗负担的研究中发现，政府基层财政卫生支出的增加能够有效减轻医疗负担，而针对老龄化与医疗负担的直接研究则相对缺少。

同时笔者也注意到老龄化导致医疗服务需求上涨，而医疗服务市场发展状态会对医疗服务供给产生很大影响，尤其是医疗服务供给侧竞争状况，直接决定了医疗服务资源的供给数量和效率。

现有研究很少将医疗服务市场状况纳入到分析框架中，因此，本文在检验我国老龄化对居民医疗负担的影响后，进一步将医疗服务供给侧竞争状况纳入分析框架，探究医疗服务供给侧竞争对老龄化与医疗负担关系的影响。

三、理论分析与研究假设

Modigliani和Brumberg（1954）依据微观经济学中的消费者行为理论提出了生命周期假说，认为在年轻时期消费大于收入，中年时期收入大于消费，老年时期消费则又大于收入，如果一个社会的年轻人和老年人比重较高，则社会的平均消费倾向会提高。

医疗保健支出是消费的一个重要方面，同样也会符合生命周期假说，但是医疗支出与其他消费又有很大不同，其受人口年龄结构影响更大（王学义、张冲，2013）。

老龄化意味着人群中老年人口占比提高，由于老年人的生理特征，其整体健康状况比年轻群体差，对医疗卫生服务的需求更大，并且这种需求会随着年龄增长而不断提高，其在医疗卫生保健方面的支出也会越来越多，进而导致社会整体医疗保健支出花费增长。

Crossman的健康投资理论也进一步论证了人们的医疗卫生服务需求会随着年龄的增长而不断增加，其根据健康的特点，构建了用来分析健康需求的理论模型，提出了健康资本的概念。

健康资本存量与健康折旧率的关系可用如下公式表示：

H=（1－δ）H0

其中H代表健康资本存量，H0代表初始的健康资本存量，δ是健康资本折旧率，由公式可以知道，当个体的健康资本折旧率提升后，健康资本存量就会随之下降。

人们在发现自身健康资本不断下降后，就会试图增加健康资本投资来减缓其健康资本的下降趋势。

健康资本存量、健康资本折旧率和健康资本投资的关系可用如下公式表示：

Ht+1-Ht=It-δtHt，t=0，1，…，n

Ht是第t期累计的健康资本存量，It是第t期对健康资本的投资，δt是第t期的资本折旧率。

随着个体年龄增长，健康折旧率也随之增加，健康资本存量不断减少，当成为老龄人口时，健康资本存量会越来越少，其身体机能开始出现退化现象。

为了保持一定的健康资本存量，人们只能通过不断增加健康资本投资来维持相应的健康资本水平，而对健康资本的投资则具体则表现为医疗服务需求的不断上涨，如对医疗护理、高端医疗诊疗及防护的需求。

由此可以看出人们的医疗服务需求会随着年龄的增长而不断增加，而我国目前医疗资源相对集中、优质医疗服务较为短缺、医疗服务供给相对紧张，老年群体为了获得更好的医疗卫生服务，往往需要增加医疗保健方面的支出才能够享受到相应服务，同时医疗卫生需求的膨胀会导致医疗服务市场需求大于供给，进而导致医疗服务价格出现上涨。

随着老龄化程度的不断加深，医疗需求将持续推动医疗费用增长，居民在医疗保健支出方面的花费也会不断增加，这就使得居民医疗负担不断加重。

基于此，本文提出假设1。

假设1：

老龄化程度的加深会加重我国居民医疗负担。

城乡自然地将老年人口划分为城镇老年群体和乡村老年群体两个不同群体，这两个不同的老年人群对医疗负担可能会产生不一样的影响。

首先，老年人口的潜在医疗卫生服务需求能否转化成实际医疗卫生支出与老年群体的经济收入水平有很大关系（李红浪等，2016）。

我国城镇和乡村经济发展有一定差距，相应的城镇老年群体与乡村老年群体的经济收入水平也有较大差距，城镇老年人整体经济收入水平要高于乡村老年人。

随着年龄的不断增长，医疗卫生服务需求不断增加，城镇老年人由于平均可支配收入水平相对较高，其更有可能将其潜在医疗卫生服务需求转变为实际医疗保健支出，而农村部分老年群体虽然有医疗卫生服务需求，但是其平均可支配收入水平相对较低，且医疗保健支出额度较大，很大一部分人并未将潜在医疗卫生需求转变为实际支出（封进等，2015）。

城乡老年群体在面对医疗卫生服务需求时采取的不同选择会对城乡医疗服务资源利用产生不同的影响，同时在医疗卫生支出上也会有一定差异，这也就导致老龄化对医疗负担的影响会在城乡之间有所不同。

基于此，本文提出假设2。

假设2：

老龄化对城乡居民医疗负担会产生异质性影响。

我国医疗卫生服务市场长期由公立医院主导，公立医院也近乎垄断了医疗服务供给，在当前人口老龄化不断加剧的背景下，医疗服务供给出现了不足和效率低下等一系列问题。

老龄人口比例的上升使得对医疗卫生服务的需求增加，而公立医院近乎垄断的局面对医疗资源的配置产生了很大影响，医疗资源分配严重不均，供需矛盾突出。

医疗患者尤其是老年患者常常需要支付更多费用才能获得优质医疗服务，医疗负担在这种扭曲的医疗环境下一直未能得到有效缓解，而老龄化程度的提高更是加剧了这一问题。

我国当前鼓励和支持医疗服务供给方多元化发展，尤其支持民营资本参与到医疗服务市场中，同时也不断放低民营资本进入医疗服务市场的门槛，这一系列举措大大加强了医疗服务市场竞争。

医疗服务供给侧竞争程度的提高可以有效打破公立医院垄断医疗服务供给的局面，增加医疗服务资源供给，在一定程度上缓解老龄人口增加所带来的医疗服务资源过度紧张问题，使得供需矛盾得到一定缓和。

同时随着医疗服务供给侧竞争程度的不断提高，公立医院也不得不开始思考如何提高其运营效率、控制其医疗服务成本，这显然是对患者有利的，尤其是对医疗服务需求大的老年群体，可以有效减轻居民医疗负担。

基于此，本文提出假设3。

假设3：

医疗服务供给侧竞争程度的提高有利于缓解老龄化促使居民医疗负担加重的局面。

四、研究设计

（一）实证模型的设定

首先构建以下计量模型，检验老龄化对医疗卫生负担的影响：

yit=α0+α1old+αkXit+εit

（1）

yit=α0+α1old+αkXit+ui+εit

（2）

yit=α0+α1L.yit+α2old+αkXit+ui+εit（3）

模型

（1）为不考虑个体固定效应的OLS回归模型，模型

（2）则是进一步考虑了个体效应的FE回归，模型（3）则是动态面板模型，考虑到医疗负担的时间粘性，其当期值会受到前期值影响，因此将人均医疗负担的滞后一项纳入到解释变量中。

其中yit表示被解释变量，即人均医疗卫生负担，具体还包括城市和农村居民医疗卫生负担；L.yit为被解释变量的滞后一期，也就是人均医疗卫生的滞后一期；t表示年份，i表示省（自治区、直辖市，以下统称省）。

old表示人口老龄化，为本文的核心解释变量；Xit表示其余控制变量，具体包括失业率、死亡率、人均GDP、医疗机构财政补贴收入、城镇职工医疗保险覆盖率；ui表示非观测的地区效应，εit表示残差。

为了进一步研究医疗服务供给侧竞争程度高低是否会对老龄化与居民医疗负担关系产生影响，在回归模型（3）中加入老龄化与医疗服务供给侧竞争的交互项，进行调节效应研究，将调节效应模型设定如下：

yit=α0+α1L.yit+α2old+α3supcom+α4old×supcom+αkXit+ui+εit（4）

其中supcom则为医疗服务供给侧竞争强度指标。

模型（3）和模型（4）均为动态面板模型，本文数据为n较大而T较小的短动态面板数据，其常用的估计方法为差分GMM和系统GMM。

由于被解释变量的一阶自回归系数接近于1，采用差分GMM估计方法会导致模型估计出现弱工具变量问题，使得估计效率降低，而系统GMM的估计方法则可以避免这种情况。

系统GMM又进一步可以分为一步和两步估计法，通过相关检验后发现，采用两步法估计的结果更为稳健。

因此，针对模型（3）和模型（4），笔者采用两步系统GMM估计方法。

（二）变量说明

1、被解释变量：

医疗负担。

我国医疗卫生改革的主要目的之一就是将医疗费用控制在合理范围，切实减轻居民医疗负担水平，而在当前中国的医疗卫生体制下，医疗费用支出并不能完全等同于居民医疗负担，为了更直接和准确地衡量出居民所面临的医疗服务支出压力，笔者结合前人已有的研究，用人均医疗保健支出占人均可支配收入的比例作为衡量医疗负担标准。

其中人均医疗保健支出是以城镇和农村居民人均医疗保健支出加权平均得到，权重为城镇人口、农村人口所占比重。

人均可支配收入也采取同样的权重计算方式得出，由于2013年国家统计局开展了城乡一体住户收支与生活状况调查，才将居民收入口径改为人均可支配收入，因此，2010—2012年用居民家庭人均纯收入替代居民人均可支配收入数据。

2、解释变量：

人口老龄化。

老龄化的常用衡量指标有老年人口抚养比（65岁以上人口数与15—64岁人口数之比）、老年人口占比（65岁以上人口比重）和人均预期寿命等，国内外学者较多使用老年人口占比，即65岁以上人口比重作为衡量老龄化的指标，因此，本文也选取老年人口占比作为衡量老龄化的指标。

为了保证研究结果的稳健性，笔者同时也使用老年人口抚养比指标进行稳健性检验。

3、调节变量：

医疗服务供给侧竞争。

当前我国医疗服务供给侧竞争的两大主体是公立医院和民营医院，由于我国特殊的政治经济环境和医疗体系，医疗卫生服务市场长期由公立医院主导，公立医院近乎垄断了医疗服务供给，但近年来我国试图引入社会资本来改善当前医疗卫生服务市场供给单一的局面，医疗卫生服务市场不断向民营企业开放，民营医疗卫生机构也取得很大进展，民营医院数量不断增加，民营医院服务占比也不断提升。

民营医院的不断发展使得医疗服务供给侧竞争不断增强，使得医疗服务市场更加多元化，通过借鉴宁晶和顾昕（2018）、王文娟和曹向阳（2016）的研究方法，从民营医院发展的视角来衡量医疗服务供给侧竞争程度，并进一步从数量指标和服务指标两个方面进行测度：

数量指标：

民营医院数量占比；民营医院相对数量占比，即民营医院数量/公立医院数量；服务指标：

民营医院门诊人数占比；民营医院出院人数占比。

4、控制变量。

经济和社会发展中的一些其他因素也会对居民医疗负担产生影响，为了保证实证结果的有效性，笔者参照以往研究，选取人均GDP、失业率、医疗机构财政补贴收入、城镇职工医疗保险覆盖率、死亡率作为具体的控制变量。

其中人均GDP衡量了一个地区的经济发展水平，而经济发展水平高低会直接影响该地区的医疗卫生服务需求；失业率反映了一个地区的就业状况，是否能够拥有稳定持续的工作对其在医疗方面的支出具有一定影响；医疗机构财政补贴收入和城镇职工医疗保险覆盖率则直接与医疗费用挂钩，是影响居民医疗负担的重要因素；死亡率可以反映一个地区居民的整体健康状况，居民整体健康水平越低，其医疗负担往往也越重。

（三）数据来源

本文涉及的变量数据主要来自《中国人口与就业统计年鉴》《中国统计年鉴》和《中国卫生健康统计年鉴》，选取2010—2017年31个省份的面板数据为研究样本，其中人均GDP和医疗机构财政补贴收入取对数形式，用来消除可能存在的异方差影响。

各变量的统计特征具体见表1：

五、实证分析

（一）基础回归分析

表2为全样本和分区域老龄化与医疗负担回归结果，全样本的OLS和固定效应估计结果显示，老龄化的估计系数显著为正，这就表明人均医疗负担会随着人口老龄化水平的提高而加重。

将医疗负担的滞后项纳入考虑后，系统GMM的估计结果仍旧显示老龄化系数值为正，且在1%水平上显著，这提供了一致稳健性结论。

这很大程度上是因为随着老龄化程度的提高，社会整体对医疗卫生服务的需求增加，而医疗服务的供给相对有限，这就加剧了供需之间的矛盾，居民人均医疗负担在这种情况下也就有所增加。

进一步对比分区域回归结果可以看到，东部和中部的回归结果与全样本回归结果一致，系数为正且均在1%水平上显著，西部地区回归系数虽然为正，但是回归结果不显著。

分区域回归结果的不完全一致性表明老龄化在不同区域对医疗负担的影响可能不同，各区域要根据地区实际老龄化程度与医疗负担状况来制定相应的政策措施。

由以上分析可知，假设1得到证实，即老龄化程度的加深会加重我国居民医疗负担。

注：

L.表示一阶滞后；括号内为t值；***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著。

（二）城乡异质性分析

不同老年群体对医疗负担的影响可能不一样，而城乡自然划分了两个不同的老年群体，为了更进一步探究老龄化的异质性影响，笔者进行了老龄化对医疗负担影响的城乡异质性分析。

表3中列

（1）、列

（2）、列（3）反映了城镇老龄化对城镇人均医疗负担的影响，从回归结果可以看到，城市人口老龄化的回归系数均为正值，且均在1%的水平上显著，这与全样本的回归结果一致。

这表明城市老年人口比例的上升使得医疗卫生服务的需求上升，同时这种医疗服务的需求转化为了实际医疗费用支出，从而导致居民整体医疗支出增加，人均医疗负担加重。

列（4）、列（5）、列（6）反映了农村老龄化对农村人均医疗负担的影响，从回归结果中可以看到，OLS和固定效应的回归结果均为正值，但是回归结果并不显著，进一步将医疗负担的滞后项纳入考虑后，系统GMM的回归结果出现了负值，这与全样本和城镇的回归结果出现了差异，在一定程度上表明老龄化对乡村人均医疗负担产生了不一样的影响，其影响机制和路径发生了变化。

从表1中可以得知，乡村平均医疗负担要大于城镇平均医疗负担，但是回归结果表明老龄化并未显著的促使乡村医疗负担加重，其可能的原因在于农村老年群体受到收入、环境等一系列因素制约，其潜在医疗需求并未有效转变成实际医疗卫生支出，同时考虑到“新农合”的报销比例较低，农村人口“有病不医”的现象时常发生，因此，回归结果显示老龄化并未显著促使农村人均医疗负担进一步加重。

从以上的分析可以得知，假设2得到证实，即老龄化对城乡居民医疗卫生负担会产生异质性影响。

注：

L.表示一阶滞后；括号内为t值；***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著

（三）调节效应分析

前文主要研究老龄化对居民医疗负担的影响，但是并未将医疗服务市场状况纳入分析框架，为了进一步验证假设3，笔者将其纳入考虑，在回归模型中加入老龄化与医疗服务供方竞争强度的交互项，表（4）为加入交互项后的具体回归结果。

医疗服务供给侧竞争强度指标又可进一步分为数量指标和服务指标，从表（4）中可以看到，数量指标与老龄化的交互项系数均为负值，且在1%的水平上显著；服务指标与老龄化交互项回归结果与数量指标相似，回归系数均为负值，其中民营医院门诊人数占比与老龄化的交互项系数也在1%的水平上显著，以上回归结果说明医疗服务供方竞争强度的提高，可以有效缓解老龄化促使医疗负担加重的局面。

这主要是因为医疗服务供方竞争强度的增加，可以在一定程度上减轻老龄化带来的医疗资源供给压力，同时竞争强度的增加可以提高医疗服务市场的运行效率，从而减轻居民医疗负担。

从以上分析可以得知假设3得到验证，即医疗服务供给侧竞争程度的提高有利于缓解老龄化促使居民医疗负担加重的局面。

（四）稳健性检验

为了确保研究结果具有稳健性，本文更换了人口老龄化衡量方式，使用老年人口抚养比作为替代指标进行回归分析。

表5是对假设1和假设2的稳健性检验，从回归表中可以看到，在更换了老龄化衡量方式后，回归结果与前文一致，这也就进一步证实了假设1和假设2。

注：

L.表示一阶滞后；括号内为t值；***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著。

表6则为使用老年人口抚养比作为衡量指标的调节效应稳健性检验，从表中可以看出，交互项大多为负值，回归结果与前文也基本一致，这就更加表明医疗服务供给侧竞争程度的提高有利于缓解老龄化促使居民医疗负担加重的局面，进一步证实了假设3。

注：

L.表示一阶滞后；括号内为z值；***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著。

六、结论与建议

老龄化程度的加深给医疗服务市场改革带来了一定挑战，而减轻居民医疗卫生负担是医疗服务市场改革的重要目标之一，因此探究老龄化会对医疗负担产生什么样的影响在当下具有重要意义。

本文以2010—2017年31个省份的面板数据为研究样本，用多种实证方法检验了我国老龄化对医疗负担的影响，研究结果表明，老龄化程度的加深会加重我国居民医疗卫生负担。

将研究区域具体划分为城乡后发现老龄化对城乡医疗负担产生了异质性影响，显著加重了城镇人均医疗负担，对乡村人均医疗负担的影响则不显著。

进一步将医疗服务市场状况纳入考虑后发现，医疗服务供给侧竞争强度的增加可以有效缓解老龄化导致医疗负担加重的局面。

基于上述结论，本文认为要关注当前老龄化给医疗服务市场带来的挑战，尤其要重视老龄化对居民医疗负担的影响，同时也要从医疗服务市场自身出发，激发市场主体活力，增强医疗服务供给侧竞争。

因此，本文提出以下建议：

第一，重视老龄化的影响。

老龄化显著加重了居民医疗负担，因此，政府在制定相关医疗政策时要将人口老龄化纳入考虑，尤其是在当下经济进入新常态，政府财政不断收紧的状况下，更应该重视老龄化给医疗改革带来的挑战，进一步完善医疗保险制度，增加医疗技术投入，提前布局相关医疗服务产业。

第二，