黄诗尧、魏涵、孙群
成都中医药大学管理学院
姚婷婷
加利福尼亚大学健康与老龄化研究院
毛正中
四川大学华西公共卫生学院
杨练
成都中医药大学公共卫生学院
Shiyao Huang, Han Wei, Tingting Yao, Zhengzhong Mao, Qun Sun, Lian Yang*
(2021) The impact of smoking on annual healthcare cost: an econometric model analysis in China, 2015
DOI:10.1186/s12913-021-06199-5
1.摘要
1.1 目的
基于计量经济学模型方法，测算中国2015年归因于吸烟的医疗成本。
1.2 方法
本研究利用2011-2015年的中国健康与退休随访研究（CHARLS）构建三期面板数据，共识别出45岁及以上人群34,503人。通过多个计量经济学模型的回归结果，计算得到不同性别、户籍和卫生服务类型的归因于吸烟的比值（Smoking-attributable fraction, SAF）和医疗费用（Smoking-attributable medical expenditure, SAME）。本研究中所有的货币值都调整至了2015年。
1.3 结果
2015年，中国的总SAF为10.97%，其中自我医疗的SAF最低为5.77%，住院的SAF最高为16.87%。中国的总SAME约为452.8亿美元，占中国同年卫生总费用的7.24%，平均每位45岁及以上烟民花费226.77美元。此外，回归结果表明相比不吸烟者，处于曾吸烟者状态时对支出医疗费用具有最大的正向影响，但在戒烟后随着时间的流逝，这个影响逐渐减小。
1.4 结论
归因于吸烟的医疗费用数额巨大，且给中国社会带来了沉重的负担。目前还需要制定全面综合的控烟政策和法规，以进一步遏制控烟带来的损失。
2.前言
中国是世界最大的烟草生产国和消费国。在2015年，中国生产了2.6万亿支卷烟（其中99%被国内消费），占全球卷烟产量的46.32%。根据中国疾病控制和预防中心（中国CDC）报道，2017年中国15岁及以上成年人的吸烟率是26.6%。据估计，在中国平均每年约有1百万人因吸烟死亡，而这个数字还在持续增涨。因为吸烟在中国的高流行率和带来的严重危害，中国一直是世界卫生组织（WHO）控烟的主战场。
吸烟对健康的负面影响也带来了巨大的医疗成本，称之为归因于吸烟的医疗费用（Smoking-attributable medical expenditures, SAME）。精确的估计SAME对制定控烟政策十分重要，目前常用的估计方法有：流行病学方法和计量经济学方法。流行病学方法基于吸烟率和相对危险度（Relative risks, RR）开展，故该方法仅能估计已知RR的吸烟相关疾病的费用，例如常见的癌症、心血管疾病和呼吸系统疾病。然而，除了以上提及的疾病，吸烟可以通过多种途径损害健康状况，因此采用流行病学方法难以获取所有潜在的医疗成本，会导致SAME的低估。计量经济学方法通过计量经济学模型进行测算，并不涉及到具体的疾病类别。基于个体的随访数据，控制社会人口学特征和其他风险行为等多种协变量，能获得更稳健的估计结果。
中国前期有4篇研究测算了SAME。基于流行病学方法，Chen等人估计得到1988年的SAME为3亿美元，随后，不同学者均采用流行病学方法测算得到1989年、2000年、2003年和2008年的SAME分别为8亿美元、17亿美元、42亿美元和62亿美元。迄今尚未发现应用计量经济学方法估计中国SAME的研究。此外，2008年以来，中国经济和卫生服务的可及性均得到了提升，对SAME的监测和更新是十分必要的。本研究致力于利用计量经济学方法估计2015年中国的SAME值，本研究采用的数据是2011、2013和2015年的CHALRS数据。我们将从卫生服务视角进行测算，期望研究结果能进一步提高政府抑制烟草流行率的动力。
3.数据和方法
面板数据，在流行病学中也称为随访数据，指的是拥有时间序列和横断面观测两个维度的数据，可降低无法观测变量对结果的影响。在本研究中，我们关注个人体质差异对医疗费用的影响，但个人体质差异很难被量化表示，因此期望采用面板数据的分析手段获得更加稳健的结果。面板数据估计方法包括固定效应模型、随机效应模型和混合最小二乘法（pooled ordinary least squares, OLS）。需要留意的是，固定效应模型不会允许在时间上保持一致的变量（时不变变量）在模型中出现。由于吸烟具有成瘾性，吸烟行为很难发生改变，当我们把吸烟变量纳入面板数据的固定效应模型时，将会产生样本量的丢失，从而导致其系数背离现实。在面板数据中，通常认为混合OLS模型和另外两个模型相比更容易有偏，为了确保研究结果的稳健性，本研究将采用随机效应模型。
SAF和SAME将按照不同的卫生服务类型估计，包括门诊、住院和自我医疗。其中前二类的费用需要通过医生处方产生，自我医疗的费用是由患者自行购买药品或其他治疗品产生。由于中国吸烟者的初始吸烟龄在20岁左右，而吸烟的负面影响在开始吸烟后很长时间才会出现，所以本研究只关注45岁以上的成年人。
所有的货币值均通过国家统计局公布的“居民消费价格指数-医疗保健”调整至2015年水平。所有数据采用STATA（version 13.0, MP）进行分析。
3.1 数据来源
CHALRS是主要数据源，它是一项针对中国45岁及以上中老年人群的多中心随访调查数据（含28个省/直辖市/自治区，覆盖150个城市和450个乡村）。该研究利用多阶段整群抽样确保数据的全国代表性。Zhao等人对该研究的抽样方法和问卷设计进行了详细的介绍。CHALRS在2011年开始调研，每两年对调查对象进行一次随访。截止目前，已公开发布了2011、2013和2015三年的追访数据。在排除了1638名非卷烟吸烟者后，计算得到三年追访率为71.57%。我们建立了一个平衡面板数据，共11,501名受访者（三年共34,503条观测数据）。该调查使用了电脑辅助采访（CAPI）收集个体信息，包括社会人口学背景、吸烟行为、健康状态和卫生服务利用情况。人口学数据来自《中国统计年鉴》和《中国人口和就业统计年鉴》。
3.2 测量
3.2.1 吸烟状态
吸烟者定义为“生活中已吸至少100支卷烟的人”。基于吸烟记录，CHARLS受访者被划分为5类：从不吸烟者、现在轻度吸烟者-吸烟指数低于200、现在重度吸烟者-吸烟指数高于200、戒烟5年及以内的曾吸烟者、戒烟5年以上的曾吸烟者。吸烟指数由吸烟者每日吸烟数量乘以烟龄得到。
3.2.2 解释变量
社会人口学特征包括性别（女、男），年龄（45~54岁、55~64岁、≥65岁），户籍（农村、城市），教育程度（小学及以下、中学及以上），婚姻状况（未婚、分居、离婚、丧偶；已婚或同居），是否贫困（否、是），有无医保（无、有），经济地区（西、中、东）。其中贫困状态定义为以下4个指标中任意两个回答为“是”：烹饪燃料的主要来源是否为传统能源，如农作物残渣或木材燃烧；厕所是否不可冲水；住宅是否没有自来水；以下清单中，受访者拥有的资产是否不足两项：电脑、冰箱、洗衣机、电视、空调、手机、乐器、摄像机、音响系统。其他风险因素包括体重指数（BMI）（正常体重、偏瘦、超重），饮酒状态（饮酒、不饮酒）。其中BMI即体重（kg）/身高（m）2。中国人群的正常BMI值为18.5~23.9 kg/m2。饮酒定义为“饮用任何酒精饮料（例如啤酒、白酒、或烈酒）至少一个月一次。”
3.2.3 归因于吸烟的比值估计
在CHALRS，所有的医疗卫生服务费用支出均由受访者提供，包含了保险支付费用和个人自费费用。为了使自报医疗费用数据反映实际的费用结果，我们对结果进行修正。主要思路是构建了一个调整因子，即先用CHALRS估计出45岁及以上的全国卫生总费用值，随后将其除以官方发布的45岁及以上人群的全国卫生总费用值，最终用于修正。详细而言，分子的计算即为将公式（3）中的SAF移除获得，而分母则是将官方公布的全人群的全国卫生总费用值乘以59.99%得到。59.99%这一比例来自于2012年中国基于卫生费用核算体系2011（System of Health Accounts 2011, SHA 2011）测算的相应结果。假设该比值在几年间是相对稳定的，因此我们将该值用于2015年。计算得到2015年的调整因子为1.23。
4.结果
表1报告了CHALRS不同年份的受访者特征。在基线年份， 28.47% 的受访者是现吸烟者（4.10%是轻度吸烟者，24.37%是重度吸烟者），6.84%是曾吸烟者（3.90% 戒烟5年以内，2.94%戒烟大于5年），以及64.4%是从不吸烟者。随着时间推移，权重调整后的占比结果显示，不吸烟者和重度现吸烟者比例减少，而轻度现吸烟者和戒烟者占比有所上升。其余变量分布特征在各年间变化较小，受访者更多为女性、居住在农村、学历较低、已婚、未发生生活贫困、拥有医保、不饮酒，而在年龄和经济地区的分布较为均匀。
表2提供了6个模型的估计参数和统计量。logit模型得到的调整比值比（aOR）用于测量暴露和结局之间的关系。GLS模型得到的系数是“半弹性”系数，提示当该个体是吸烟者时，相比不吸烟者将会增加或减少的医疗费用。相比从不吸烟者，现在吸烟者在医疗就诊概率和医疗花费上几乎没有差别（aOR约等于1，GLS β约等于0）。而曾吸烟者在所有式子中都产生了正向影响，且其中大部分具有统计局意义。在所有吸烟水平的系数中，住院的估计值是最高的。表2还表明，年龄、城市居住、已婚或同居、良好的教育背景、拥有医疗保险等因素对医疗就诊概率和医疗花费均有正向影响，而男性、经济发达地区、正常BMI、饮酒者等因素对医疗就诊概率和医疗花费均有显著的负向影响。几乎所有的相互作用在模型中都不显著。
我们按照医疗服务类型估计了SAF和SAME。从表3可以看出，总SAF为10.97%，其中住院的SAF最高（16.8%），自我医疗的SAF最低（5.77%）。相应地，SAME为452.8亿美元，而平均每位吸烟者的SAME为226.77美元。SAME中，门诊因为就诊人次多最高（231.5亿美元），其次是住院和自我医疗，分别为215.2亿和6.1亿美元。经按不同类型的医疗服务的吸烟人数调整后，平均每位吸烟者的SAME最高是住院（568.82美元），其次是门诊（376.15美元）和自我医疗（6.05美元）。这与中国卫生服务的价格分布是一致的。
表4呈现了不同卫生服务类型和性别、户籍的SAF和SAME。卫生服务类型中，男性的SAF几乎是女性SAF的十倍，城市和农村的SAF几乎相等。相应地，我们的测算结果表明男性SAME为414.8亿美元, 是女性的13倍，城市（243.1亿美元）和农村（222.3亿美元）的SAME几乎相等。门诊、住院和自我医疗的SAME分布和总体的SAME分布是一致的。从人群的角度看，住院的SAF最高，其次是门诊和自我医疗。SAME中门诊排列第一，高于住院和自我医疗。
5.讨论
本研究首次通过计量经济学方法估计了中国的SAF和SAME。基于医疗机构角度，估计得到中国医疗费用的总SAF为10.97%。这个值和前期同样采用计量经济学方法的美国与加拿大的研究很接近（6.5~11.8%）。相应地，2015年中国全年因为吸烟产生的医疗费用是452.8亿美元，即平均每位45岁及以上的吸烟者花费226.77美元。总的SAME占同期卫生总费用的7.24%，该比值高于前期中国研究——2000年和2008年分别是3.1%和3.0%。
首先，采用不同的估计方法导致了这个比值的差异。前期研究采用的是流行病学方法，对医疗成本的估计限制在肿瘤、循环系统疾病和呼吸系统疾病这三类和吸烟相关的疾病上，然而，吸烟还会引起胃食管反流病、牙周病、精神疾病、生殖和勃起功能障碍等疾病。因此，前期的分析或许低估了医疗成本。此外，社会因素同样也可能导致本研究获得更高的估计值，自2009年中国新医改政策实施以来，中国每年前往医疗卫生中心就诊的人次不断上升。2008年至2015年期间，门诊从35亿人次上升至77亿人次，住院从1亿人次上升至2亿人次。同时，快速发展的医疗技术也导致医疗服务费用的增加。据报道，综合医院的平均门诊费用和人均住院费用分别增加了62.11%和63.87%，以上均使归因于吸烟的直接医疗费用增高。
我们从不同的医疗服务类型、性别和城乡户籍测算SAF和SAME。从不同的医疗服务类型看，SAF最小为5.77，最大为16.87%，而SAME最低为6.1亿美元，最高为231.5亿美元。这个分布规律和前期研究一致；从不同的性别看，SAF和SAME在男性中高于女性，这主要是因为男性的吸烟率（52.1%）高于女性吸烟率（2.7%），提示男性仍然是推行控烟策略的主要对象；基于本研究的测算结果可见，SAF和SAME在城市和农村之间仅存在较小的差异，这与以往中国归因于吸烟的疾病经济负担的研究结果一致。
众所周知，吸烟是一个成瘾性行为，对健康有长期的影响。我们的回归结果提示，当和不吸烟者比较时，轻度现吸烟者在卫生服务利用概率和医疗费用支出上没有差异。这或许是因为轻度现吸烟者的吸烟时长较短，吸烟的影响还没有在该人群身上体现出来；而重度现吸烟者卫生服务利用概率较低，但有更高的医疗费用支出。根据行为经济学理论，吸烟者对吸烟所导致的健康危害问题容易出现心理认知钝化现象，他们对自己的身体健康有着盲目地自信，从而顽固地不愿意去就诊。然而，该人群有着更高的医疗费用提示实际重度现吸烟的状态已经使他们患有了严重的疾病，或者是难以治愈的慢性病，例如COPD和癌症。这些疾病的治疗直至戒烟后都仍需要长期的投入，这意味着医疗系统需要覆盖多年的救治（从开始吸烟，到疾病的发生，甚至戒烟后的数年）。GLS模型还提示曾吸烟者的医疗支出，会随着戒烟时长的增加而减少。坚持戒烟有助于恢复身体健康。但是，戒烟是一个复杂的过程，许多的吸烟者很难在没有内在动力和外在压力的情况下坚持下来。有研究表明，中国烟民的复吸率高达25.6%。如何提高吸烟者的戒烟决心，以及如何降低复吸率，同样值得进一步关注。
本研究采用面板数据，利用了个体风险因素的信息（吸烟消费、具体数据、强度和累积性）和其他的协变量构建模型算法，得到了更稳健的估计结果。然而，本研究仍有一些不足。首先，我们使用了全国性的随访数据，最大的缺陷就是容易失访。本研究保留了三期的随访个体，随访率为71.56%，该值在大型的社会科学研究中已经非常高了，但是，我们通常还是期待失访率不要超过20%。其次，许多研究关注的是35岁及以上人群，但本研究只能关注45岁及以上人群，无法代表所有人群。第三，由于尼古丁使人上瘾，吸烟被定义为一种精神疾病。自1996年以来，中国设立了戒烟门诊，但吸烟者几乎不去。我们的研究没有包括这一部分的花销。此外，我们也没有估计暴露在二手烟环境中的妇女和儿童受到的影响。所有这些因素都可能导致总成本的低估。
降低吸烟率已被设定为健康中国2030战略目标之一，这不仅可以减少健康危害同时也能降低经济成本。研究表明提高烟草税率可能是减少烟草使用最有效的手段。2015年，中国第二次提高烟草税并使得烟草价格小幅上涨，这一改变导致烟草销量在短期内有所降低。然而，销量不久便回弹。这一波动提示提高烟草税对中国控烟是有帮助的，但家庭收入的增加超过了卷烟价格的增加。换句话说，和居民购买能力相比，卷烟的相对消费价格是在下降的。目前中国A类卷烟和B类卷烟的烟草税率分别是56%和36%，和世界卫生组织提出的70%还有一定距离。因此建议政府进一步上调烟草税，且要关注居民对卷烟支付能力的变化，采取动态调整烟草消费税税率为宜。同时，可以考虑将烟草税收设定为“专税”，专门用于支持戒烟活动、健康促进和疾病控制、以及治疗吸烟相关疾病。
最后，我们还建议联动社区、医护人员加大劝导烟民戒烟力度，尤其针对每日吸烟量大且烟龄长的现吸烟者，劝导其尽早主动戒烟。开设更多的戒烟门诊和鼓励戒烟者坚持戒烟也将有助于防范更多的损失。
6.总结
本研究表明SAME是巨大，且对个人及医疗卫生系统造成负面的影响。加强进一步降低吸烟率的努力十分必要。本研究主要建议进一步提高烟草税，并设立“专税”，以作为控烟行动的财政支持。此外，计量经济学方法有助于获得更稳健和全面的成本估计。我们还期待国内能继续开展相关高质量的大型调研活动，将全病因法用于SAME估计实现常规化，为政府制定切实有效的控烟、禁烟政策提供更准确的数据。
供稿丨黄诗尧
编辑丨樊洋涛
审校丨黄诗尧、孙群、樊洋涛
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作者简介
黄诗尧 女
目前就职于中国循证医学中心。主要研究方向为真实世界研究（健康医疗大数据）、疾病管理、疾病经济负担。
作者ORCID ID为：https://orcid.org/0000-0002-1094-9602