鄧利方,李銘杰
(中共廣東省委黨校,廣東 廣州 510053)
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人口老齡化對不同層次城市醫(yī)療消費的影響分析
——基于面板分位數回歸模型
鄧利方,李銘杰
(中共廣東省委黨校,廣東廣州510053)
隨著中國逐漸步入老齡化社會,提高老齡人口的社會福利勢在必行。用2002—2012年中國30個省份的面板數據來實證分析探討人口老齡化和不同層次的城市醫(yī)療消費之間的內在聯(lián)系并進行相關檢驗發(fā)現(xiàn),老齡人口的增加會促進城市醫(yī)療消費的增加,老齡人口的增加對中高端城市醫(yī)療消費的促進作用大于對低端城市醫(yī)療消費的促進作用。因此,如果想要提高老齡人口的社會福利,就需要推進城市生態(tài)文明的建設、創(chuàng)新老年人保健與終身學習機制和優(yōu)化城市醫(yī)療消費的結構。
人口老齡化;城市醫(yī)療消費;城市生態(tài)文明
伴隨著醫(yī)藥科技的進步,許多疾病都得到控制,人們的預期壽命越來越長。[1]隨著老齡化社會的程度不斷加深,醫(yī)療服務體制改革的不斷完善,人口老齡化和醫(yī)療消費逐漸成為國內外學者關注的話題。
Seshamani等[10]的觀點并非獨樹一幟,其實國內早有相似觀點被提出。王潤泉就認為人口老齡化未必會增加醫(yī)療消費。[11]遺憾的是,這個并不是學界的主流觀點。更多學者提出人口老齡化會使得居民醫(yī)療消費增加。[12][13]不少學者還考察了城鄉(xiāng)之間的差異究竟會不會推翻這個結論。余央央從城市的角度考察,認為隨著城鎮(zhèn)老齡化程度的提高,醫(yī)療支出顯著增加了。[14]張沖則從農村的角度考察,認為農村人口老齡化對居民醫(yī)療保健消費確實存在促進作用。[15]而且,很有可能是由于這種作用的存在,使得農村家庭耐用品消費需求被“擠出”了。[16]既然人口老齡化對城市和農村的醫(yī)療消費都有促進作用,那么究竟是對城市的醫(yī)療消費促進作用大還是對農村的醫(yī)療消費促進作用大呢?程海星等認為后者比前者要大。[17]既然存在這種差異,就應當利用醫(yī)療保險來減小這種差異性,[18][19]確保社會的公平正義,推進基本公共服務均等化。從總體上講,老齡人口多了,醫(yī)療服務行業(yè)的需求會增加,醫(yī)療消費也會隨之增加。[20][21]但是,關于人口老齡化對醫(yī)療消費的促進作用,特別是城市醫(yī)療消費的促進作用是否具有層次性,還需要再深入地探討。
因此,本文旨在探討人口老齡化對城市醫(yī)療消費的層次性促進作用,并通過實證分析進行驗證。區(qū)別于其他文獻,本文的不同之處在于:(1)首次提出人口老齡化對城市醫(yī)療消費的層次性促進作用。與張?zhí)搼裑22]不同,本文更具體地提出老齡人口的增加對中高端城市醫(yī)療消費的促進作用大于對低端城市醫(yī)療消費的促進作用。而且進一步分區(qū)域論證上述結論。(2)立足于城市生態(tài)文明建設和大眾創(chuàng)新的新背景進行分析。鑒于當前老齡人口的城市醫(yī)療消費結構還不完善,本文立足于城市生態(tài)文明建設和大眾創(chuàng)新的新背景,提出了一些針對現(xiàn)實的政策建議。(3)采用面板分位數的回歸分析方法。面板分位數回歸方法對條件分布的刻畫更加細致,不需要很強的分布假設,不容易受到極端值的影響,而且可以減輕異方差、多重共線性的影響,因此可以得出更加全面和穩(wěn)健的結論。
下文的內容安排如下:第二部分進行變量和數據說明。第三部分闡述老齡化對當期城市醫(yī)療消費的影響。第四部分闡述老齡化對跨期城市醫(yī)療消費的影響。第五部分分區(qū)域考察老齡化對城市醫(yī)療消費的影響。第六部分給出結論和政策建議。
本文采用中國30個省份2002—2012年的數據進行研究,所有數據均來自《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》、《中國衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒》和各省的統(tǒng)計年鑒。考慮到數據的可得性,本文使用的變量如下:
(1)考察城市醫(yī)療消費的變量。考察城市醫(yī)療消費的變量主要是:城鎮(zhèn)居民家庭人均醫(yī)療保健消費支出。
(2)考察老齡化的變量。參考Hitiris等[23]、Matteo[24],確定考察老齡化的變量主要是:老年人口占總人數的比例。
(3)其它控制變量。其它控制變量分十一類。
第一類為控制經濟總體狀況的變量,即實際地區(qū)生產總值。實際地區(qū)生產總值是由各年的名義地區(qū)生產總值以2002年為基期折算而得到的。
第二類為控制人口變動狀況的兩個變量,分別是:人口出生率和人口死亡率。
第三類為控制失業(yè)狀況的變量,即城鎮(zhèn)登記失業(yè)率。
第四類為控制出口狀況的變量,即境內目的地和貨源地出口總額。
第五類為控制財政政策的兩個變量,地方財政一般預算支出和地方財政一般預算收入。
第六類為控制物價變動的變量,即居民消費價格指數。居民消費價格指數以前一年為基期。
第七類為控制交通運輸狀況的變量,即貨運量。
第八類為控制私家車占有狀況的變量,即私人汽車擁有量。選取這個控制變量主要是考慮到隨著私家車的數量增加,汽車尾氣的排放會增加,人們對醫(yī)療的需求會增加。
第九類為控制技術發(fā)展的變量,即技術市場成交額。
第十類為控制醫(yī)療衛(wèi)生狀況的變量,即醫(yī)療衛(wèi)生機構數。
第十一類為控制醫(yī)保狀況的變量,即城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險年末參保人數。
本文根據實際需要靈活地選取各種控制變量,以期避免遺漏重要變量所導致的內生性和最大限度地刻畫實際狀況。
一些重要變量的描述性統(tǒng)計見表1。
表1.主要變量的描述性統(tǒng)計
人口老齡化,意味著老年人口在總人口中所占的比例越來越大,而且達到了一定的規(guī)模和程度。增加的這部分老年人口,由于機體抵抗力的減弱和城市污染的增加,就會滋生疾病,從而增加城市的醫(yī)療消費。而老年人生病一般不敢輕易地自己購藥治療,而會主動求醫(yī)治療。由于在當期的醫(yī)療體制下,財政對醫(yī)院的轉移支付機制尚不完善,醫(yī)患之間存在嚴重的信息不對稱現(xiàn)象,醫(yī)護人員往往利用自身的信息優(yōu)勢,給病人開中高端的藥物,以提升自身的收入。這就使得城市的醫(yī)療消費往往傾向于中高水平的醫(yī)療消費。
在此基礎上,歸結猜想的兩個命題。命題1:老齡人口的增加會促進城市醫(yī)療消費的增加。命題2:老齡人口的增加對城市中高端醫(yī)療消費的促進作用大于對城市低端醫(yī)療消費的促進作用。
為了檢驗猜想的命題是否成立,首先采用全國樣本的面板分位數回歸分析方法來驗證,解釋變量均未取滯后項。采用以下的基本回歸方程:
city_expit=coit+ψXit+εit
(1)
其中,teit代表城市醫(yī)療消費,oit代表各地區(qū)老齡化狀況,Xit其它一些控制變量,εit為殘差項,i為省份標識,t為時間標識,c為回歸系數。
表2.總樣本未滯后解釋變量面板分位數回歸結果
注:***、**和*分別表示在1%、5%和10%水平下顯著,括號內為回歸系數的t統(tǒng)計量。SE Test代表斜率相等檢驗,其Wald檢驗量顯示各分位數的斜率系數顯著不同。Quasi-LR檢驗量顯示約束條件均無效。
為了確保實證結果的可靠和穩(wěn)健,我們使用了不同的控制變量,具體計算結果見表2。為了更清晰地看出老齡化狀況對不同層次城市醫(yī)療消費的影響,我們設計了九個比較組。由于在總樣本面板分位數回歸分析中,我們主要研究的是老齡化狀況對不同層次城市醫(yī)療消費的影響,所以重點關注第一行的回歸結果。從表2的結果可得到如下的結論:
(1)老齡人口的增加會促進城市醫(yī)療消費的增加。由0.1—0.9分位數水平下,o的系數顯著為正可知,老齡人口的增加會促進城市醫(yī)療消費的增加。
(2)老齡人口的增加對各層次城市醫(yī)療消費的促進作用存在結構性差異。老齡人口的增加對中高端城市醫(yī)療消費的促進作用大于對低端城市醫(yī)療消費的促進作用。比較0.1—0.9分位數水平下o的系數可知,總體上看,在0.4—0.9分位數水平下,o的系數明顯比在0.1—0.3分位數水平下要大,故老齡人口的增加對各層次城市醫(yī)療消費的促進作用存在結構性差異。老齡人口的增加對中高端城市醫(yī)療消費的促進作用大于對低端城市醫(yī)療消費的促進作用。值得一提的是,這種結構性差異跟張?zhí)搼裑22]歸納出的結構性差異有相似點,但并非完全相同,這可能由城鄉(xiāng)之間差異性引致。[25]
在以上的回歸分析中,我們得出了研究的一般結論。但為了得到更加穩(wěn)健的結論,我們有必要再深入探究,如果老齡化對跨期城市醫(yī)療消費存在影響,以上的兩個命題是否仍能成立。
老齡人口所得的疾病很大一部分是慢性疾病,這決定了治療的長期性。而部分慢性疾病的治療,需要購置昂貴的藥物或醫(yī)療器械。因此,部分老人的當期收入可能未必足以購置,從而激發(fā)了預防性儲蓄的動機,誘致當期老年人口跨期進行醫(yī)療消費。為了刻畫老齡化對跨期城市醫(yī)療消費的影響,我們對解釋變量取一階滯后之后再進行回歸。這樣做的另外一個好處是,通過將解釋變量取一階滯后,可以降低內生性,這就相當于為上節(jié)的結論做了穩(wěn)健性檢驗。
在總樣本解釋變量一階滯后面板分位數回歸分析中,我們仍然采用上述回歸分析方法和類似的回歸方程。
表3.總樣本解釋變量一階滯后面板分位數回歸結果
注:***、**和*分別表示在1%、5%和10%水平下顯著,括號內為回歸系數的t統(tǒng)計量。SE Test代表斜率相等檢驗,其Wald檢驗量顯示各分位數的斜率系數顯著不同。Quasi-LR檢驗量顯示約束條件均無效。
為了確保實證結果的可靠和穩(wěn)健,我們使用了不同的控制變量,具體計算結果見表3。為了更清晰地看出老齡化狀況對不同層次城市醫(yī)療消費的影響,我們設計了九個比較組。由于在總樣本面板分位數回歸分析中,我們主要研究的是老齡化狀況對不同層次城市醫(yī)療消費的影響,所以重點關注第一行的回歸結果。從表3的結果可得到如下的結論:
(1)老齡人口的增加會促進城市醫(yī)療消費的增加。由0.2—0.9分位數水平下,o的系數顯著為正可知,老齡人口的增加會促進城市醫(yī)療消費的增加。
(2)老齡人口的增加對各層次城市醫(yī)療消費的促進作用存在結構性差異。老齡人口的增加對中高端城市醫(yī)療消費的促進作用大于對低端城市醫(yī)療消費的促進作用。比較0.2—0.9分位數水平下o的系數可知,總體上看,在0.4—0.9分位數水平下,o的系數明顯比在0.2、0.3分位數水平下要大,故老齡人口的增加對各層次城市醫(yī)療消費的促進作用存在結構性差異。老齡人口的增加對中高端城市醫(yī)療消費的促進作用大于對低端城市醫(yī)療消費的促進作用。另外,值得關注的是,在0.1分位數水平下,o的系數雖然為正,但并不顯著。再次驗證了這種結構性差異的存在。
以上的兩次回歸分析,得到的結論基本一致。但若只對全國樣本進行回歸,就會忽視區(qū)域之間的差異性,而這種差異性,往往又會導致回歸偏差,進而導致結論偏差。因此,有必要再進行分區(qū)域的面板分位數回歸分析,以進一步深入考察不同區(qū)域內老齡化對城市醫(yī)療消費的影響。
本節(jié)基于區(qū)域差異性,考察老齡化對城市醫(yī)療消費的影響,驗證上文提出的兩個命題。分區(qū)域考察,一方面可以洞悉不同區(qū)域的個性特征,另一方面可以降低空間自相關性,保證結論的穩(wěn)健和可靠。在分區(qū)域面板分位數回歸分析中,我們仍然采用上述回歸分析方法和類似的回歸方程。
為了確保實證結果的可靠和穩(wěn)健,我們使用不同的控制變量,具體計算結果見表4。為了更清晰地看出老齡化狀況對不同區(qū)域不同層次城市醫(yī)療消費的影響,我們把全國樣本劃分為東部地區(qū)樣本、中部地區(qū)樣本和西部地區(qū)樣本。②考慮到西部地區(qū)的居民儲蓄狀況、技術市場發(fā)展水平這兩個因素,相對于中東部來說,對城市醫(yī)療消費可能未必有必然影響,為了更加貼切于實際狀況,回歸時將這兩個變量剔除。為了使回歸結果更加簡潔、穩(wěn)健且有代表性地展示出來,我們選取了東部地區(qū)0.3、0.6分位數下、中部地區(qū)0.3、0.6、0.9分位數下和西部地區(qū)0.3、0.8分位數下的回歸結果進行展示。由于在分區(qū)域面板分位數回歸分析中,我們主要研究的是老齡化狀況對不同層次醫(yī)療消費的影響,所以重點關注第一行的回歸結果。從表4的結果可得到如下結論:
(1)老齡人口的增加會促進城市醫(yī)療消費的增加。由東部地區(qū)0.6分位數下、中部地區(qū)0.6、0.9分位數下和西部地區(qū)0.8分位數下,o的系數顯著為正可知,老齡人口的增加會促進城市醫(yī)療消費的增加。
(2)老齡人口的增加對各層次城市醫(yī)療消費的促進作用存在結構性差異。老齡人口的增加對中高端城市醫(yī)療消費的促進作用大于對低端城市醫(yī)療消費的促進作用。
先看東部地區(qū)。比較東部地區(qū)0.3、0.6分位數水平下o的顯著性可知,在0.3分位數水平下o的系數不顯著,但在0.6分位數水平下,o的系數顯著為正。而且,在0.6分位數水平下,o的系數明顯比在0.3分位數水平下要大,故老齡人口的增加對各層次城市醫(yī)療消費的促進作用存在結構性差異。老齡人口的增加對中高端城市醫(yī)療消費的促進作用大于對低端城市醫(yī)療消費的促進作用。
再來看中部地區(qū)。比較中部地區(qū)0.3、0.6、0.9分位數水平下o的顯著性可知,在0.3分位數水平下o的系數不顯著,但在0.6、0.9分位數水平下,o的系數顯著為正。而且,在0.6、0.9分位數水平下,o的系數明顯比在0.3分位數水平下要大,故老齡人口的增加對各層次城市醫(yī)療消費的促進作用存在結構性差異。老齡人口的增加對中高端城市醫(yī)療消費的促進作用大于對低端城市醫(yī)療消費的促進作用。
表4.分區(qū)域面板分位數回歸結果
注:***、**和*分別表示在1%、5%和10%水平下顯著,括號內為回歸系數的t統(tǒng)計量。SE Test代表斜率相等檢驗,其Wald檢驗量顯示各分位數的斜率系數顯著不同。Quasi-LR檢驗量顯示約束條件均無效。
最后來看西部地區(qū)。比較西部地區(qū)0.3、0.8分位數水平下o的顯著性可知,在0.3分位數水平下o的系數不顯著,但在0.8分位數水平下,o的系數顯著為正。而且,在0.8分位數水平下,o的系數明顯比在0.3分位數水平下要大,故老齡人口的增加對各層次城市醫(yī)療消費的促進作用存在結構性差異。老齡人口的增加對中高端城市醫(yī)療消費的促進作用大于對低端城市醫(yī)療消費的促進作用。
經過降低內生性、減少空間自相關性、剔除變量等穩(wěn)健性檢驗后,本文所得到的結論仍然保持一致。
中國逐漸步入老齡化時代,要想兼顧社會穩(wěn)定和消費增長,探索新型城市醫(yī)療消費模式勢在必行。[26]本文先從學理上分析了老齡化對城市醫(yī)療消費的影響。后又使用省際面板數據進行了實證檢驗。理論和實證得到的結論均一致。
本文的結論如下:第一,老齡人口的增加會促進城市醫(yī)療消費的增加。隨著年歲的增長,老齡人口患病的概率和嚴重程度可能會比青壯年人口要大,因此會促進城市醫(yī)療消費的增加。第二,老齡人口的增加對各層次城市醫(yī)療消費的促進作用存在結構性差異。老齡人口的增加對中高端城市醫(yī)療消費的促進作用大于對低端城市醫(yī)療消費的促進作用。由于信息的不對稱性、財政轉移支付機制的不完善性,老齡人口主動或被動地選擇了中高端的城市醫(yī)療消費。
對此,提出如下政策建議:第一,推進城市生態(tài)文明的建設。推進城市生態(tài)文明建設,有利于老齡人健康狀況的改善,尤其是慢性疾病的康復,進而減少老齡人的預防性儲蓄,提高當期的生活水平。第二,創(chuàng)新老年人保健與終身學習機制。創(chuàng)新老年人保健與終身學習機制,有利于改善醫(yī)患之間的信息不對稱現(xiàn)象,優(yōu)化醫(yī)療資源的配置。第三,優(yōu)化城市醫(yī)療消費的結構。優(yōu)化城市醫(yī)療消費的結構,完善中低端醫(yī)療消費在集約邊際下調整,中高端消費在廣延邊際下調整的體制機制。即“治療小病靠市場,治療大病靠監(jiān)管”[27],促進醫(yī)療資源的下沉。[28] [29]在保證質量的基礎上,擴大中低端醫(yī)療消費的比例。
本文的主要貢獻在于,基于人口老齡化的現(xiàn)狀,創(chuàng)新性地探索了老齡化對城市醫(yī)療消費的層次性促進作用。強調城市生態(tài)文明的建設、老年人保健與終身學習機制的創(chuàng)新以及城市醫(yī)療消費的結構的優(yōu)化均對城市醫(yī)療消費合理化有重要作用。在人口老齡化日趨明顯的新時代,這三點是今后城市醫(yī)療改革的重要參考方向。同時,本文也基于省際數據,對理論猜想進行了實證檢驗。實證結果支持理論猜想。因而,應該切實推進城市生態(tài)文明的建設,創(chuàng)新老年人保健與終身學習機制,優(yōu)化城市醫(yī)療消費的結構,更好地促進社會醫(yī)療消費的可持續(xù)發(fā)展。
當然,本文限于論證老齡人口對城市醫(yī)療消費的層次性促進作用,并用省際數據進行驗證,從而得出一些針對現(xiàn)實的有啟示性的政策性建議。在此基礎上,如何推進城市生態(tài)文明的建設、創(chuàng)新老年人保健與終身學習機制和優(yōu)化城市醫(yī)療消費的結構,還有待進一步深入研究。
注釋:
① 兼顧完整性和代表性,東部地區(qū)報告全部10個分位數的SE Test結果,中部地區(qū)報告0.3、0.6、0.9分位數水平下的SE Test結果,西部地區(qū)報告0.3、0.8分位數水平下SE Test結果。
② 其中,東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南。中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南。西部地區(qū)包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。
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責任編輯:明加
2016—06—01
2016年中共廣東省委黨校(廣東行政學院)立項課題《健康中國目標下的廣東社區(qū)養(yǎng)老服務》(編號:XYYB201614)。
鄧利方(1973—),女,湖北京山人,中共廣東省委黨校(廣東行政學院)中國特色社會主義研究所經濟學研究員,研究方向為產業(yè)經濟學、健康經濟學和消費經濟學;李銘杰(1992—),男,廣東廣州人,中共廣東省委黨校(廣東行政學院)碩士研究生,研究方向為經濟學分析。
C913.6
A
1008—4533(2016)05—0082—09
10.13975/j.cnki.gdxz.2016.05.013