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人口老龄化与基本医疗费用支出的关联效应测度——基于全国省级数据的实证考察
发布时间:2018-02-09浏览次数:210雪缘园篮球比分

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摘 要: 目前,中国已经进入人口老龄化社会。人口老龄化问题不仅对中国宏观经济有着巨大影响,也给中国医疗费用支出带来了不可忽视的挑战。文章梳理老龄化与医疗服务费用的既有文献,提出人口老龄化对基本医疗费用关联影响的应然性。通过建构关联模型,借助于30个省份的面板数据,研究发现:(1)65岁以上的人口比重和人口抚养比均对人均门诊费用产生显著性的正向影响,但对人均住院费用尚无显著影响;(2)人均GDP、三级医院比重以及时间变量都对人均医疗费用的增加产生了正向效应;(3)每千人卫生技术人员数、城镇人口比重抑制了人均医疗费用的增长,但医疗保险参保率和死亡率尚未对人均医疗费用产生显著性影响。研究表明,人口老龄化水平的增加会显著促进门诊费用的上涨,但其对住院费用并无显著性影响?;诖?,提出相应的政策建议,以抑制基本医疗费用的快速增长,从而促进社会质量的有效提升。

关键词: 人口老龄化;医疗费用支出;门诊费用;住院费用

一、问题的提出

中国经济发展进入了结构性改革的攻坚阶段,但人口老龄化进程仍在不断加快,这一定程度引致了社会发展的内生性结构障碍。老龄化的加剧不仅影响了社会个体的自身利益,同时亦会阻碍社会的长效性发展。一般意义而言,转变现行的人口结构是一项持续性工程,往往需要经历一个漫长的过程。因而,如若在经济与社会发展过程中误判甚至忽视现行的老龄化问题,将会给社会发展带来不可估量的耗损。此外,城乡差异、区域差异进一步致使卫生医疗资源配置的非均衡与短缺现象的发生,而“看病难,看病贵”现象逐渐成为当下中国医疗事业发展的“常态”。上述现实的存在,使得“医疗费用”长期居高不下,进一步加剧了医患双方之间的“紧张关系”,“医患冲突”事件屡见不鲜。由于人口老龄化和医疗体制的深化改革对中国发展的深远影响,从宏观层面研究人口老龄化对基本医疗费用的关联效应,对于各地区经济与社会发展水平存在巨大差异的中国,已成为当下中国深化改革的现实命题。

人口老龄化将会给社会保障基金的收支平衡带来不利影响。人口老龄化同样可能导致生活方式的改变。中国长期实行计划生育政策,导致人口中的独生子女比例偏高,并且许多子女在大城市工作与生活,远离家乡,因而无法照料父母。如果人口老龄化确实会增加对医疗服务及其他公共服务的需求,那么过去传统的子女与父母共同生活的家庭结构很可能被老年人互助的社区生活方式所替代,从而对中国传统的家庭结构形成一定的冲击。对人口老龄化与医疗费用关系的研究有助于对这一问题的深化。

基于上述思考,笔者在本文中将利用全国省级面板数据从宏观层面来探究医疗费用快速上涨的影响因素及其影响效应。这些因素的影响效应是积极的还是消极的?这是非常值得学界去研讨的现实问题。其中,本文重点关注的是人口老龄化水平对医疗费用的影响,同时深入分析其他社会和经济因素在医疗费用中所起的作用,检验已有的研究发现是否仍然成立。

二、既有文献的回顾

人口老龄化程度的不断加剧,不仅仅是国内问题,亦是世界范围的人口结构非均衡性问题。而这同样也影响了现代化的进程,同时加剧了全球范围卫生医疗费用的快速增长。为此,笔者通过梳理人口老龄化与医疗费用支出的国内外研究文献,以厘清人口老龄化对基本医疗费用关联影响的应然性。

Thivierge-Rikard R V等认为60岁以上老年人群体的医疗费用支出与年龄呈现出正向效应,而因人而异的健康状况进一步加剧了医疗费用的支出。[1]Chemichovsky和Markowitz借助于以色列的实证数据,表明了居民收入是影响医疗费用支出快速增长的重要因素,而年龄中位数尚未有显著性影响。[2]年龄变量促进了医疗费用的增长,反映出老年人群体对医疗费用的需要更高,并且医疗服务供给中的主要群体还来自于女性、犹太人、高收入者和慢性病患者。Kane Robert L的研究发现,老年人群体对医疗费用支出往往呈现出性别差异,男性低于女性老年人群体。[3]原因在于女性老年人群体的生命周期较长,往往高于一般男性,使得女性老年人群体长期处于独身状态,从而加重了养老护理层面的医疗费用。而Barry Kristen Lawton认为,如若老年人群体是与他人共同生活,其对医疗服务的需求往往存在替代效应,表现为这部分老年人群体更偏好于卧床休息,而不倾向医疗。[4]Van Houtven和Norton等人借助于调研数据的实证研究,表明了年龄变量对医疗健康服务需求产生了正向效应,但未能检验出人均收入、医疗保险以及教育程度对医疗健康服务需求的显著性影响。[5]Ehrlich M Avrum等借助于欧洲多国的调研数据来厘清老龄化进程中的非正式与正式的健康照料行为。[6]在控制多个个体特征变量之后,非正式与正式的健康照料行为存在相互替代关系,且亦是一种互补关系,最终降低了相关医疗费用支出。

而国内学者的研究热点集中在人口老龄化对医疗支出的具体分支费用的实证考察。如黄成礼认为,尽管医疗费用支出的快速增长是因人口老龄化的缘故,但实证研究表明不同年龄层次的人群对医疗服务支出费用的利用存在差异性,且老龄化对门诊费用和住院费用的影响效应也不尽相同,不同科室的医疗费用的影响程度呈现出差异性,内科和肿瘤等科室影响程度最高。[7]余央央发现老龄化在总体层面上对人均医疗费用是正向的促进影响,其正向贡献度高达3.9个百分点。[8]因城乡二元差异,城镇人口老龄化的影响效应较为显著,农村区域尚未体现出统计学意义的显著影响,由此反映出卫生医疗资源在城乡二元结构下的资源配置差异性。刘西国等认为城镇化水平进一步地提升,促使了医疗费用的上涨;而医疗保险的参保覆盖率越高,越能抑制医疗费用的快速增长。[9]人均GDP对人均医疗费用支出的贡献度远远高于人口老龄化的影响。

[10]祁华金等借助于PCA方法发现,死亡率加剧了人均医疗费用的增加,甚至其影响系数高于人口老龄化。这反映出“死亡效应”的存在。有学者以动态面板模型研究发现社会个体的医疗消费往往呈现出持续性的特质,同时因城乡收入差距引致了社会个体的医疗支出费用的快速增长。[11]刘吕吉等人利用差分广义矩估计和系统广义矩估计等方法发现,人口老龄化的加剧并非对中国的东、中、西部区域基本医疗费用呈现出一致性的正向效应,人口老龄化对东、西部区域呈现出显著性影响,而在中部区域尚未有显著性作用。[12]

但学界关于“人口老龄化与医疗费用”相关研究尚未达成一致性结论。学者何平平以最小二乘法为研究工具,尚未证实人口老龄化对人均医疗费用的正向效应,反而验证了经济增长及政府卫生医疗的财政支出极大推动了医疗费用的快速增长。[13]李林的实证研究显示了经济增长和老龄化程度对人均门诊费用的影响尚未呈现出显著性,与此同时,发达区域的住院费用明显高于欠发达区域,老龄化对人均住院费用呈现显著性负向效应。[14]王箐等人的研究进一步证实了上述论断,其借助于省级面板数据的实证研究得出,老龄化水平只会促进人均住院费用的增加,并非影响人均住院费用。[15]

尽管多数学者认为人口老龄化的加剧进一步地促使医疗费用的增长,但其对人均门诊费用和人均住院费用的影响效应尚未达成一致性的论断。甚至有部分学者并不认同老龄化对医疗费用支出的显著性正向效应。为此,笔者在本研究中主要从宏观数据层面探究老龄化对医疗费用的关联影响,更为具体的是将医疗费用进一步分解为住院费用和门诊费用,实现关联影响效应的细化。此外,笔者还增加了死亡率等变量,以此来审视宏观层面上是否存在医疗费用的死亡效应。

三、测度模型与实证检验

1.模型建构

本文借助于2010-2015年的省级面板数据,通过面板模型从宏观维度实证考察了老龄化对基本医疗费用的影响因素,进而探究其内在影响机制。本文拟釆用的计量经济模型如f1所示,

在f1中,因变量Yit为所测度辖区内的人均门诊与住院费用。在自变量中,Pit为该辖区内65岁以上人口的比重,以此作为人口老龄化程度的指标。Dit为测度辖区内的人口死亡比重??刂票淞縓it囊括了本辖区内能够影响基本医疗费用的其他变量人均GDP、城镇人口比重、每千人口卫生技术人员数、三级医院比重、城镇医保的参保率。其中,现有研究表明,经济增长绩效是影响基本医疗费用的重要因素,但医疗费用因城乡二元结构而呈现差异性,基于中国农村医疗数据难以全面获得,因而控制变量中包括了人均GDP和城镇人口比重。此外,基于医疗资源的可及性和获得性直接影响了基本医疗费用,笔者在此采取每千人口中拥有的卫生技术人员数量,以衡量该辖区内医疗服务供给。在所有医疗机构中,三级医院的医疗费用最高,因而在控制变量中增加三级医院的比重。与此同时,医保的参加降低了辖区内社会公众享用医疗服务的费用,改变了医疗服务价格,由此笔者亦在本文中增加了该地区的城镇医保参保率。为了后续实证检验的方便性,将各项变量以指标代码形式标出,如人均GDP(X1)、每千人口卫生技术人员数(X2)、三级医院比重(X3)、城镇医保的参保率(X4)、城镇人口比重(X5),人口死亡比重(D)以及人均门诊费用(Y1)与人均住院费用(Y2)。从f1中看出,如果β1呈现出显著性的正值,则说明老龄化促进了基本医疗[来自雪缘园篮球比分 www.q8u08.com.cn]费用的增长。倘若β2呈现显著性正值,则反映出死亡比重是驱动基本医疗费用增加的重要因素,进一步表明了医疗事业管理层面上的“死亡效应”在宏观维度上成立。如若两者同时为正值,则反映出基本医疗费用的上涨是由老龄化和死亡效应所引致的。[16]另外,?浊i为不随时间改变的个体效应,而?着i则为未观测到的随机扰动因素,同时还控制了年份的时间变量t。如若?浊i和?着i相关,则说明为固定效应的面板模型,反之则为随机效应模型。本文借助于Hausman检验,利用式f2所示的统计量H进行检验,其检验结果若拒绝了原假设H0,则反映出固定效应模型的估计结果是一致性的,但随机效应模型的估计结果呈现出非一致性,则需要选择固定效应模型。倘若Hausman检验结果尚无法拒绝零假设H0,则需要选择随机效应模型,此时的检验估计结果呈现出一致性,且有效。

2.数据来源说明

以上数据均来自于历年的《中国统计年鉴》《中国卫生统计年鉴》和《中国劳动统计年鉴》。具体采用了2010-2015年间除西藏自治区外大陆地区其他30个省、市、自治区的解释变量的均值和标准差,各年度的地区指标与当年全国的指标均存在一定的差异,初始统计数据详见表1。

表1数据显示,P值从2010年到2015年一直维持在0.09以上,且有逐渐增长的趋势,这反映出中国老龄化迹象愈发严重。死亡率均值比较在7.1%。人均GDP从30567.5元增长到49228.7元,表征出中国经济发展的内生动力仍然存在。随着社会公众对医疗需求的增加,政府与社会对医疗领域的投入相应增加,这已能从每千人卫生技术人员数X2和三级医院X3数值的逐年提高中反映出来。表2和图1描述了除西藏自治区外其他30个省份的人均门诊和住院费用变化趋势。从图1中可以清楚地观察到,即使是经过价格指数调整后的实际医疗费用,仍然表现出显著的增长趋势。此外,门诊费用和住院费用的变化趋势高度同步??悸堑街泄丝诶狭浠母叻寤刮吹嚼?,可以预见在未来一段时间内,医疗费用的上涨趋势可能不会放缓。

3.实证检验

基于上文所建构出的实证模型及对各项变量的描述性统计,对上述的因变量(人均门诊费用和人均住院费用)取其对数转换,最终面板模型的回归检验结果见表3所示。表3三个模型的Hausman检验结果都支持了应用固定效应面板模型的设定,为此笔者在后续的影响因素分析过程中主要以固定效应估计结果为主。在M1中主要控制了p(65岁以上老年人的比例),结果显示了p对于y1在1%置信水平呈现出显著性正向效应,表明了老龄化对人均门诊费用呈现出显著性促进作用,且老龄化比重每增加一个百分点则促增人均门诊费用1.0159个百分点,其余变量中只有X1、X3会对y1的影响显示出正向促进作用,但X2的影响系数为负值,增加每千人口卫生技术人员数会抑制人均门诊费用的增加,这亦证明了增加基本医疗服务的供给有助于降低人均门诊费用。对于年份的哑变量的系数呈现出逐渐提升的趋势。

而在模型M2中以D(死亡率)代替p(65岁以上人口的比例),死亡率对人均门诊费用尚未体现出统计学的意义。与此同时,在对模型M3中同时控制P和D,但变量D对Y1未体现出统计学上的显著意义,而其余变量与M1的估计结果基本一致。由此证明了,从人均门诊费用维度来看,尚未探寻出关于死亡率变量对人均门诊费用的证据(“死亡效应”的假说)。此外,X4、X5均对人均门诊费用不显著,并未体现出统计学意义上的影响。

与门诊费用相比,住院费用在整个基本医疗费用支出中所占比例高达八九成。为此,笔者将在下文中探讨人均住院费用的影响因素,具体的回归检验结果见表4。表4的估计结果尚未证实老龄化和死亡率能够影响住院费用的增长,尽管这两者对人均住院费用的系数呈现出正值,但均不显著,无统计学意义。如上检验,其余变量却对人均住院费用显现出统计学的意义。变量X1对Y2的影响系数为正值,在10%置信水平呈现出显著性。X2(每千人口卫生技术人员数)对人均住院费用的影响呈现出负向效应,亦如对人均门诊费用一样,反映出增加基本医疗服务的供给对住院费用的增长能起到抑制作用。变量X3、 X4均对人均住院费用影响不显著,表征出三级医院比重和医保参保率对住院费用的影响效应并不显著。变量X5(城镇人口比重)对人均住院费用的影响系数是负值,且在1%置信水平下显著,城镇人口比重每提高1个百分点,住院费用相应降低1.0605个百分点。这恰恰与现实相一致:城镇化水平提升,相应基础设施完备度增高,公共服务设施得以优质改善,极大促进了农村居民由农村向城市流动,这部分居民的医疗服务可及性得以提高,从而减少因延迟治疗增加的住院费用,最终有助于人均住院费用的降低。此外,人均住院费用如同人均门诊费用,会随着时间的推移而呈现出逐渐增加之迹象。

以上[来自雪缘园篮球比分 www.q8u08.com.cn]人均门诊费用和人均住院费用的实证检验估计结果显示,经济发展对基本医疗费用的增长起到了关键性作用,而提高医疗服务供给数量(诸如增加卫生技术人员等)有助于抑制基本医疗费用的快速增长。另外,医疗保险参保率对基本医疗费用尚未体现出显著性影响。而年份时间的哑变量对基本医疗费用的增加无疑起到了促动作用,这无非证实了以时间为外显载体的技术进步的正向作用。

四、稳健性检验

上文通过对人口老龄化、死亡率及控制变量的面板回归分析,然而检验效果未尽人意。为此笔者在下文中进一步对面板模型的估计结果进行稳健性检验?;谏衔闹泻饬咳丝诶狭浠闹副曛饕扇 ?5岁以上老年人的比例”,其总体数据主要借助于人口抽样调查的数据,因而老龄化指标的数据呈现出非全面性。依据既有研究[17][18][19]的指标选取,笔者在此部分分析过程中借助于人口学研究中的另一变量人口抚养比(即非劳动年龄人口与全部劳动年龄人口数的比重值), 由此衡量老龄化的指标转化成“老年人口抚养比”(65岁以上老年人口数占全部劳动年龄人口总数的比重)。在整个社会结构中,老年人群体主要是社会资源的消费者,一般意义上认为老年人群体不再进行生产劳动,由此认为其是净消费者,而这部分资源主要来自于劳动人口的生产与劳动?;诖?,笔者在本部分分析中认为“人口抚养比”从实质上反映出了老龄化,客观呈现出老年人口与劳动人口之间的差异性,最终将65岁以上老年人口抚养比(指标代码:f)替换65岁以上人口比重,以此来审视人口老龄化对基本医疗费用的影响,进一步检验回归估计结果是否发生变化。由于表3和表4中的Hausnan检验结果都拒绝了随机效应模型的假设。由此,笔者认为回归检验结果可以从固定效应面板模型的估计结果来判定,具体估计结果见表5。

从表5结果上看,除了老年人口抚养比,其余各变量系数尚未发生较大变化。老年人口抚养比(f)对人均门诊费用产生显著性的正向效应,但对人均住院费用尚未体现出统计学的意义,两者之间并未体现出相关性,这在一定程度上验证了上文的回归分析结果。与此同时,表5的估计结果进一步表明了表3和表4估计结果中人口老龄化对人均医疗费用影响的估计检验结果比较稳健。但从公共服务供给视角来看,基本公共医疗服务在基层层面的供给有效性所体现出的是该辖区内基本医疗服务供给的可及性[20],上述指标X2(每千人口卫生技术人员数)仅仅能衡量基本医疗服务供给过程中的人力资本作用,而尚未体现出以基本医疗基础设施为实践载体的物质资本。为此,笔者将实证考察医疗设施水平对人均医疗费用的影响,尝试增加新的控制变量——每千人口医疗机构床位数(指标代码:X6),以此来进一步分析。

表6显示,尽管X6(每千人口医疗机构床位数)对人均门诊费用和人均住院费用的相关系数为负,但并不显著,尚未体现出统计学意义。为了回归检验出X6的影响效应,尝试去除变量X2,只控制X6变量,但辖区内X6对人均医疗费用仍未产生显著性影响。以上回归检验结果进一步说明了:在基本医疗服务供给过程中,人力资本对医疗费用的影响更为显著,而物质资本的影响并不显著。

五、结论与政策启示

笔者在本文中主要借助于全国省级宏观面板数据,对人均基本医疗费用进行实证关联测度,研究结果表明了人口老龄化对人均门诊费用呈现出显著性正向效应,而对人均住院费用尚未体现出显著性的影响效应?;谎灾?,老龄化水平的提高加剧了门诊费用的增加,而对住院费用的影响尚未可知。足见,老龄化对门诊费用的提升具有重要助推作用,而人均门诊费用的增长率对老龄化水平,尤其老年人口比重的变化具有弹性效应。与实证研究基本一致的是,经济增长(人均GDP)仍然是促成医疗费用快速增长的重要变量。更为重要的是,住院医疗服务和门诊医疗服务的价格收入均介于0和1之间,表明了基本医疗服务对于中国的社会公众而言仍然是必需品。每千人口卫生技术人员数和城镇人口比重对医疗费用的增长具有抑制效应,而城镇人口比重主要是对人均住院费用的影响呈现出显著性负相关。同时三级医院比重仅对人均门诊费用产生显著性的正向影响,反映出更多的老年患者更加趋于到三级医院就诊。医保覆盖面、死亡率对医疗费用尚未体现出统计学的显著性影响。尽管全国面板数据与各地综合数据存在一定误差,但进一步的稳健性估计结果证实了既有误差的影响仍然有限,表明了实证研究的估计结果有效。尽管经济体制发生了内生结构性改革,但随着老龄化进程的不断加快,医疗费用支出在短期内仍会呈现出居高不下的态势。为了有效控制中国基本医疗费用的快速上涨,笔者认为应当采取如下政策路径:一是大力倡导老年人医疗卫生服务的社会化运作,允许一定的社会资本进入老年医疗市场,增加老年人的医疗服务供给,更大程度上满足其医疗服务需求。同时,发展老龄化产业,以兴办社会养老产业为实践载体供给优质的健康养老服务。二是要健全基本医疗机构的政策体系。具体而言,增加扶持力度以此来强化对基层卫生技术人员的培训;加大医疗卫生资源的区域性倾斜力度,弱化区域性的差异;制定适度合理的财税体系和政策优惠,拓宽基层医疗设施的惠及面,大力鼓励“就近治疗”,减少三级医院医疗资源的过度浪费。只有如此,才能有效控制中国基本医疗费用的上涨,避免卫生资源的过度内耗,最终实现良性化的社会养老与医疗卫生的匹配发展模式。

注释:

① 表1数据中的括号内数值表示为标准差。

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