人口老龄化对公共卫生投资的影响
1研究背景
早在20XX年，习JP主席就在十九大报告中提出健康中国理念，拥有健康的身心成为人民共同的愿景，即使身患疾病也希望得到良好的诊治，这就需要有足够的卫生医疗资源作为保障，让人民的医疗服务需求得到满足。目前我国普遍进入老龄化社会，人口老龄化是我国西南沿边省区面临的一个巨大挑战。据数据统计分析，20XX年，西南沿边地区人口老龄化水平与全国人口老龄化水平旗鼓相当，20XX年以后开始慢慢低于全国水平，20XX年达到该期间的最高值，即9.48%（919.06万人）。近十年西南沿边地区人口自然增长率一直在较低水平上增长，缓慢的人口自然增长是推动人口老龄化率居高不下的主要因素之一，再加上现代社会医疗科技的进步、生活环境的改善，老年人口寿命得到较大程度的延长，使得总人口中老年人占比越来越大。一些粗死亡率较高的地区，居民整体健康情况较差，加上沿边地区特殊的地理位置与自然环境，西南沿边省区公共卫生状况堪忧，公共卫生医疗资源配置不均衡。从本质上来说，公共卫生服务隶属于公共产品，政F应该承担维护公共卫生安全的责任，优化公共卫生投资，解决群众面临的卫生医疗难题。由于人口规模庞大，老年人口占比攀高，财政卫生支出会略显吃力，因此公共健康的维护离不开个人与社会的共同努力，文章意在研究在人口老龄化日益严重的背景下，如何实现政F、个人、社会三大主体在公共卫生投资中的责任均衡，保障公共卫生健康资源配置的可及性、公平性以及资金来源的可持续。
2人口老龄化对公共卫生投资的影响 2.1数据来源及处理
文章采用的面板固定效应模型数据样本为20XX年XXX壮族自治区、XXX两个西南沿边省区的面板数据（部分数据缺失采用插值法等方法或前人研究公布的预测值补齐），以上指标的相关数据均取自相应年份的《中国统计年鉴》、各省地方统计年鉴及其相应年份国民经济和社会发展统计公报，对搜集的数据采用sata14工具软件进行处理及建模分析，为减弱异方差对回归结果的影响，对部分指标变量数据分别取自然对数。
2.2指标变量说明
文章涉及的变量包括政F卫生支出占卫生总支出比例（y1）、个人卫生支出占卫生总支出比例（y2）、社会卫生支出占卫生总支出比例（y3）；65岁老年人占总人口比重（x1）、城镇居民人均可支配收入（x2）、农村居民人均纯收入（x3）、地方财政税收收入（x4）、城镇人口占总人口比（x5）、普通高等学校在校学生（x6）、二氧化硫排放量（x7）。文章被解释变量有3个，分别是政F卫生支出占卫生总支出比例（y1）、个人卫生支出占卫生总支出比例（y2）、社会卫生支出占卫生总支出比例（y3）。解释变量有65岁老年人占总人口比重（x1）、城镇居民人均可支配收入（x2）、农村居民人均纯收入（x3）、地方财政税收收入（x4）、城镇人口占总人口比（x5）、普通高等学校在校学生（x6）、二氧化硫排放量（x7），对收入指标变量x2、x3、x4取自然对数，各变量描述性统计结果如表1所示。
2.3面板数据模型选择及估计
（1）基本模型设定。为检验人口老龄化对公共卫生投资的影响，文章构建基本回归模型公式：式中：y1、y2、y3分别为公共卫生投资中政F、个人、社会三大主体投资比例，i为省份，t为年份，X1it为省际老龄化程度。根据惯例，文章采用65岁老年人占总人口比重（x1）表示老龄化程度。Xit为一系列控制变量，即影响公共卫生投资的关键因素。结合已有文献，文章选择的控制性因素包括城镇居民人均可支配收入（x2）、农村居民人均纯收入（x3）、地方财政税收收入（x4）、城镇人口占总人口比（x5）、普通高等学校在校学生（x6）、二氧化硫排放量（x7）。城乡居民个人收入一定程度上可反映其卫生医疗的投资能力，其卫生需求随收入变动时会引起个人卫生投资的变化。政F财政税收是其转移支付的前提，税收水平越高，则越有余力关注民生发展，进而影响政F对公共卫生投资的力度。城镇化水平越高，代表越多人接近更快捷的卫生医疗资源环境，城镇化的发展有利于提高卫生医疗资源的共享程度，更有利于激发居民卫生医疗服务的潜在需求。高校在校生人数一定程度能反映该地区的居民受教育水平，将影响个人对自身健康的识别度与投资力度，受教育水平的提高对收入具有促进作用，影响个人对卫生医疗服务的投资。环境污染程度对人体健康起着极大作用，文章采用二氧化硫排放量代表自然环境质量，检验环境质量对公共卫生投资的影响。（2）模型选择及估计。文章使用固定效应模型和随机效应模型分别进行估计，Hausman检验的结果显示两类效应模型的P值为0.000，一般情况下认为固定效应模型的结果优
于随机效应模型，结合文章豪斯曼检验的结果可知，应该采用固定效应模型进行回归分析，回归结果如表2所示，其中y1、y2、y3分别为公式（1）、公式（2）、公式（3）的模型。（3）回归结果分析。由表2可知，三个公共卫生投资的指标变量y1、y2、y3与人口老龄化之间均存在显著的相关关系。
固定效应模型（1）中，考察的是人口老龄化及其他关键因素对政F财政公共卫生投资的影响：结果显示人口老龄化前的估计系数为2.054，并达到10%的显著水平，表明人口老龄化对政F财政公共卫生投资有正向作用，当65岁及以上老年人口占总人口比重上升一个单位，政F财政公共卫生投资上升2.054个单位；城镇居民人均可支配收入的估计系数为105，并达到1%的显著水平，表明城镇居民人均可支配收入对政F财政公共卫生投资有正向作用，当城镇居民人均可支配收入上升一个单位，政F财政公共卫生投资上升105个单位；农村居民人均纯收入前的估计系数为27.08，并且达到10%的显著水平，表明农村居民人均纯收入对政F财政公共卫生投资有正向作用，当农村居民人均纯收入上升一个单位，政F财政公共卫生投资上升27.08个单位；地方财政税收收入前的估计系数为6.053，并达到10%的显著水平，表明地方财政税收收入对政F财政公共卫生投资有正向作用，当地方财政税收收入上升一个单位，政F财政公共卫生投资上升6.053个单位；城镇人口占总人口比前的估计系数为-8.505，并达到1%的显著水平，表明城镇人口占总人口对政F财政公共卫生投资有负向作用，当城镇人口占总人口比例上升一个单位，政F财政公共
卫生投资下降8.505个单位；普通高等学校在校学生前的估计系数为-0.317，对政F财政公共卫生投资影响并不显著；二氧化硫排放量前的估计系数为0.0776，并达到5%的显著水平，表明二氧化硫排放量对政F财政公共卫生投资有正向作用，当二氧化硫排放量上升一个单位，政F财政公共卫生投资上升0.0776个单位。固定效应模型（2）中，考察的是人口老龄化及其他关键因素对个人公共卫生投资的影响：结果显示人口老龄化前的估计系数为-2.582，并达到10%的显著水平，表明人口老龄化对个人公共卫生投资有负向作用，当65岁及以上老年人口占总人口比重上升一个单位，个人公共卫生投资下降2.582个单位；城镇居民人均可支配收入的估计系数为-143，并达到1%的显著水平，表明城镇居民人均可支配收入对个人公共卫生投资有负向作用，当城镇居民人均可支配收入上升一个单位，个人公共卫生投资下降143个单位；农村居民人均纯收入前的估计系数为-61.23，并达到1%的显著水平，表明农村居民人均纯收入对个人公共卫生投资有负向作用，当农村居民人均纯收入上升一个单位，个人公共卫生投资下降61.23个单位；地方财政税收收入前的估计系数为-8.171，并达到5%的显著水平，表明地方财政税收收入对个人公共卫生投资有负向作用，当地方财政税收收入上升一个单位，个人公共卫生投资下降8.171单位；城镇人口占总人口比前的估计系数为14.3，并达到1%的显著水平，表明城镇人口占总人口比例对个人公共卫生投资具有正向作用，当城镇人口占总人口比例上升一个单位，个人公共卫生投资上升14.3个单位；二氧化硫排放量前的估计系数为-0.231，并达到1%
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