于大川，廣東金融學院 社會保障研究所，廣東 廣州 510520

丁建定，華中科技大學 社會學系，湖北 武漢 430074

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社會醫(yī)療保險對老年人健康的影響
——基于傾向得分匹配方法的反事實評估

于大川，廣東金融學院 社會保障研究所，廣東 廣州 510520

丁建定，華中科技大學 社會學系，湖北 武漢 430074

摘要：利用中國老年健康影響因素追蹤調(diào)查(CLHLS)2011-2012年的截面數(shù)據(jù)，文章使用傾向得分匹配方法實證評估社會醫(yī)療保險對老年人健康的影響。研究發(fā)現(xiàn)，社會醫(yī)療保險的實施確實有利于促進老年人健康水平的提升，但同時存在促進程度較低且不全面等問題。社會醫(yī)療保險顯著改善了老年人的認知功能，但對老年人日?；顒幽芰妥栽u健康沒有明顯的改善作用，社會醫(yī)療保險的實際效果與預期目標之間仍存在一定差距。在評估結(jié)果的基礎(chǔ)上，提出擴大社會醫(yī)療保險保障范圍、保障水平和強化福利性等政策建議。

關(guān)鍵詞：社會醫(yī)療保險； 老年人健康； 傾向得分匹配方法； 反事實評估； CLHLS數(shù)據(jù)

一、引言及文獻綜述

進入老年型社會之后，我國的人口老齡化進程呈日益加速態(tài)勢，可以預見，隨著生育率和死亡率的下降，今后我國老年人數(shù)量將繼續(xù)增長，老年人比例將不斷上升，人口老齡化程度會持續(xù)加重。隨著老齡化水平的不斷加深，老年人的健康問題日益受到社會各界的廣泛關(guān)注。一方面，老年人的健康狀況較差，患病率和發(fā)病率普遍較高，特別是一些慢性病的發(fā)生概率較高，通常是總?cè)丝诘?～3倍[1]；另一方面，老年人的健康狀況決定了他們有著比年輕人更為強烈的醫(yī)療服務需求，但與年輕人相比，老年人的經(jīng)濟資源和醫(yī)療資源相對匱乏，應對健康風險沖擊的能力嚴重不足，容易陷入“因貧致病、因病返貧”的惡性循環(huán)，進而引發(fā)一系列的民生社會問題。因此，關(guān)注老年人的健康問題，提高老年人總體健康水平，是科學應對人口老齡化挑戰(zhàn)的重要手段，也是構(gòu)建社會主義和諧社會的關(guān)鍵所在。

健康是多因素共同作用的結(jié)果。已有研究表明，行為因素、遺傳因素、社會經(jīng)濟因素、衛(wèi)生保健因素等都會對人們的健康結(jié)果產(chǎn)生影響[2]。社會醫(yī)療保險作為現(xiàn)代社會成員疾病風險分擔的一種重要方式，它與老年人健康之間的關(guān)系是一個值得深入探討的問題。2009年，我國出臺《關(guān)于深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革的意見》，將加快基本醫(yī)療保障制度建設作為重點改革領(lǐng)域，并加大對醫(yī)療保障制度建設的資金投入力度，在新醫(yī)改規(guī)劃的三年間(2009-2011年)，政府每年投入資金約1 300億元[3]。政府層面的強勢推動使得社會醫(yī)療保障制度建設進展迅速，目前我國已經(jīng)建立了城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險(簡稱城職保)、城鎮(zhèn)居民基本醫(yī)療保險(簡稱城居保)和新型農(nóng)村合作醫(yī)療(簡稱新農(nóng)合)三大社會醫(yī)療保險制度，基本實現(xiàn)了對全體社會成員的全覆蓋。然而，如此大規(guī)模投入的績效如何？是否維護了老年人這一社會弱勢群體的醫(yī)療衛(wèi)生權(quán)益并且提高了他們的健康水平？這是黨和社會共同關(guān)注的重要問題，因為只有準確估計出社會醫(yī)療保險的健康績效，才能通過成本收益等方法對現(xiàn)有政策安排做出調(diào)整和優(yōu)化，才能夠利用有限的社會資源實現(xiàn)社會效益的最大化。

醫(yī)療保險制度的設計初衷是通過提高醫(yī)療服務的公平性和可及性，進而實現(xiàn)改善健康的最終目的[4]。已有研究表明，醫(yī)療保險確實有利于降低參保人的醫(yī)療負擔和增加醫(yī)療服務利用[5][6]。但在醫(yī)療保險與健康的關(guān)系上，現(xiàn)有研究結(jié)論不盡一致，仍有較大爭議。一些研究認為，醫(yī)療保險顯著提高了參保人的健康水平。吳聯(lián)燦和申曙光、程令國和張曄采用傾向得分匹配和雙重差分相結(jié)合(PSM+DID)的方法考察了新農(nóng)合對農(nóng)民健康的影響，發(fā)現(xiàn)新農(nóng)合對參保農(nóng)民的健康水平有顯著促進作用[7][8]。黃楓和甘犁采用Cox比例風險模型和Kaplan-Meier生存函數(shù)估計了醫(yī)療保險對城鎮(zhèn)老人死亡風險的影響，發(fā)現(xiàn)與無保險老人相比，享受醫(yī)療保險老人的死亡風險要低19%，平均生存時間要多5年[9]。但也有一些研究認為，醫(yī)療保險與健康之間并不存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。Lei & Lin、Chen & Jin采用PSM+DID方法對新農(nóng)合的健康績效進行了評估，但未發(fā)現(xiàn)新農(nóng)合顯著提高了參保農(nóng)民的健康[10][11]。胡宏偉和劉國恩同樣采用PSM+DID方法評估了城居保的健康績效，發(fā)現(xiàn)城居保雖然促進了低健康群體的健康改進，但并沒有顯著促進城鎮(zhèn)居民的健康[12]。此外，部分研究還發(fā)現(xiàn)，醫(yī)療保險對不同參保人群健康的影響存在差異性。李湘君等對新農(nóng)合健康績效的考察發(fā)現(xiàn)，雖然新農(nóng)合的實施提高了農(nóng)民的健康水平，但這種促進作用只對高收入農(nóng)民適用，對低收入農(nóng)民并不適用，這種差異性影響可能會加劇農(nóng)民的健康不平等[13]。潘杰等采用工具變量法(IV)考察了城居保對參保人健康的影響，發(fā)現(xiàn)城居保顯著提高了參保人的健康，且對社會經(jīng)濟狀態(tài)較差的弱勢群體影響更大，政策總體實施效果較好[14]。

從上述文獻看，已有研究采用不同的研究方法評估了各種醫(yī)療保險形式對不同人群健康的影響，盡管一些研究找到了醫(yī)療保險促進人們健康水平的證據(jù)，但并沒有得到一致結(jié)論?？傮w而言，已有研究仍存在以下問題：第一，我國醫(yī)療保險制度構(gòu)成較為復雜，老年人參加的醫(yī)療保險種類較多，單獨考察某一險種的健康效應時很難將其他險種的作用分離出來，因此需要從總體上研究醫(yī)療保險的健康效應；第二，在醫(yī)療保險影響健康的經(jīng)驗研究中最重要的是如何有效識別兩者的因果關(guān)系，因為對健康而言，醫(yī)療保險是一個內(nèi)生變量，如果直接估計則可能會導致估計結(jié)果的偏誤，已有研究在內(nèi)生性問題處理方面仍然較為缺乏。基于此，本文將基于全國性的微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，利用傾向得分匹配(PSM)方法控制樣本的異質(zhì)性，考察社會醫(yī)療保險與老年人健康之間的因果關(guān)系，以期為社會醫(yī)療保險制度改革以及老年人健康促進提供決策參考。

二、醫(yī)療保險對健康的影響機制

一般而言，醫(yī)療保險可能通過以下四個渠道對人們的健康產(chǎn)生影響。

第一，醫(yī)療服務利用。醫(yī)療保險主要通過費用分攤的方式化解疾病風險造成的經(jīng)濟沖擊，即由醫(yī)療保險部分(或完全)負擔疾病風險發(fā)生后所產(chǎn)生的醫(yī)療服務費用。這種保障方式相當于降低了參保人實際面臨的醫(yī)療服務價格，提高了他們的醫(yī)療服務支付能力(財務可及性)，從而使參保人消費數(shù)量更多、質(zhì)量更高的醫(yī)療服務成為可能[15]。老年人是疾病風險的高發(fā)群體，參加醫(yī)療保險且享受更好的醫(yī)療服務顯然有助于提高他們的健康水平。

第二，健康行為。醫(yī)療保險對健康行為的影響是雙向的，一方面，由于醫(yī)療保險可以部分(或完全)承擔就醫(yī)費用，這可能引發(fā)參保人的道德風險行為，即人們在參加醫(yī)療保險后會進行更多危害健康的行為，如抽煙、酗酒等，從而對健康產(chǎn)生負面影響；另一方面，醫(yī)療保險中的健康宣傳、預防性保健項目會使人們認識到健康的重要性和自身健康問題，人們可能因此對自己的健康行為進行調(diào)整，如進行體育鍛煉，改變不良生活方式等，從而對健康產(chǎn)生正面影響[16]。

第三，儲蓄/消費行為。參加醫(yī)療保險大大降低了人們在面對疾病風險時的不確定性，增強了人們的風險承受能力，這可能會使參保個人(或家庭)進行預防性儲蓄的動機降低，而進行當期消費的意愿增強[17]，例如將更多的錢用來購買數(shù)量更多、質(zhì)量更高的食物和保健品，這類物品的消費將有利于提升健康水平。

第四，心理因素。與其他風險一樣，疾病風險也具有發(fā)生的不確定以及發(fā)生后損失結(jié)果的不確定等特性，人們會因此對疾病風險產(chǎn)生一種“緊張恐懼”心理，形成心理壓力。醫(yī)療保險提供的就醫(yī)財務保障擴展了參保人的財務預算約束，提高了參保人在就醫(yī)過程中的財務可及性，增強了參保人的風險應對能力，這雖然不能使參保人免除疾病侵害，但卻可以提高參保人應對疾病風險的“信心”，緩解因不確定性導致的心理壓力，從而對健康產(chǎn)生正面影響。

三、研究方法

對于所有特定的老年人個體，現(xiàn)實中他們只能有一種狀態(tài)下的健康狀況：參加醫(yī)療保險狀態(tài)下的健康狀況(Health1)；未參加醫(yī)療保險狀態(tài)下的健康狀況(Health0)，即實際觀測到的健康數(shù)據(jù)為：Health=DHealth1+(1-D)×Health0，這就產(chǎn)生了“反事實缺失數(shù)據(jù)”。當存在“反事實缺失數(shù)據(jù)”情況時，如果所有樣本均按照隨機原則選擇是否參加醫(yī)療保險，那么參加醫(yī)療保險的老年人樣本(參保組)和未參加醫(yī)療保險的老年人樣本(對照組)具有相同的個人特征分布，區(qū)分兩個樣本組的標準只是他們是否參加醫(yī)療保險。此時對照組的健康數(shù)據(jù)可以作為參保組的“反事實缺失”的健康數(shù)據(jù)，從而可以使用最小二乘估計(OLS)得到無偏的醫(yī)療保險健康效應。

然而，老年人是否參加醫(yī)療保險并非隨機決定的，存在著“自選擇”或“被選擇”的情況，因此通過問卷調(diào)查收集的樣本數(shù)據(jù)不符合上述隨機分配的條件，這就導致了樣本的異質(zhì)性問題。如果仍采用OLS進行參數(shù)估計，其結(jié)果一般是有偏的[18]。為了消除異質(zhì)性問題導致的估計偏誤，本文采用傾向得分匹配(PSM)方法來估計醫(yī)療保險對老年人健康的平均處理效應(ATT)。

PSM方法最早由Rosenbaum & Rubin[19]提出，目前該方法已成為處理非隨機數(shù)據(jù)的重要實證方法之一。PSM方法的原理是通過傾向得分來模擬隨機實驗過程，以消除混雜因素導致的選擇性偏誤，其核心思想是借助傾向得分找到一組與參加醫(yī)療保險老年人資源稟賦特征相似的未參加醫(yī)療保險的老年人進行健康狀況比較，由于兩組樣本的資源稟賦特征相似，因此兩組樣本的健康差異可以解釋為醫(yī)療保險的貢獻，即醫(yī)療保險的健康效應。

本文采用PSM方法進行醫(yī)療保險健康效應評估的基本思路如下。

第一，計算傾向得分。傾向得分是給定條件下接受干預的條件概率[19]，通常利用Logit或Probit模型估計得到。老年人參加社會醫(yī)療保險的概率(傾向得分)為：

p(X)=pr[D=1|X]=E[D|X]

(1)

其中，D為指示變量，當老年人參加醫(yī)療保險時，D的取值為1，反之為0；X是一組影響選擇的特征變量。

第二，選擇匹配方法。選擇合適的匹配方法，將參保組(D=1)中的每一個觀測值與對照組(D=0)中傾向得分相近的觀測值進行匹配。為了保證估計結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采用最鄰近匹配方法(Nearest Neighbors Matching)、半徑匹配方法(Radius Matching)和核匹配方法(Kernel Matching)三種不同類型的匹配方法進行樣本匹配。

第三，計算平均處理效應。理論上，在給定傾向得分的情況下，醫(yī)療保險對老年人健康的平均處理效應可以通過比較參保組和對照組的健康狀況差異得到，即

ATT=E[Health1-Health0|D=1]

=E{E[Health1-Health0|D=1,p(X)]}

=E{E[Health1|D=1,p(X)]-

E[Health0|D=0,p(X)]|D=0},

(2)

其中，Health1和Health0分別表示參保組和對照組的健康狀況。

四、數(shù)據(jù)與變量

(一)數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來自中國老年健康影響因素追蹤調(diào)查(Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey，CLHLS)，該調(diào)查由北京大學健康老齡與發(fā)展研究中心和杜克大學老齡發(fā)展研究中心共同主持，由中國疾病預防控制中心組織實施。調(diào)查于1998年正式啟動，隨后在2000年、2002年、2005年、2008年和2011年進行了追蹤調(diào)查。調(diào)查范圍涉及中國的23個省(直轄市、自治區(qū))，調(diào)查內(nèi)容包括老年人的人口社會學特征、健康狀況、經(jīng)濟來源與經(jīng)濟狀況、生活方式與生活照料、醫(yī)療保障與醫(yī)療照料等方面的信息。CLHLS數(shù)據(jù)是目前最具代表性的中國老年人口微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，被廣泛應用于老年問題的研究。

本文使用的是CLHLS最新公布的2011-2012年的截面數(shù)據(jù)。由于研究對象為老年人，以65歲作為老年起點*雖然學界對老年的起點年齡仍有爭議，但以60歲或65歲為起點得到了普遍的認同，結(jié)合CLHLS數(shù)據(jù)情況，本文選擇后者作為老年的起點年齡。，將65歲以下的樣本剔除。經(jīng)過整理篩選，最終得到9 215個有效樣本，其中參保組3 470個，對照組5 745。為消除離群值的影響，對主要變量進行了Winsorize縮尾處理，比例設定為1%。

(二)變量選擇

1.輸出變量：健康狀況。健康的多維性決定了健康測量指標的多樣化，為全面考察老年人的健康狀況，選取自評健康(SRH)、日常活動能力(ADL)和認知功能(MMSE)三個指標來衡量。前者為主觀健康指標，后兩者為客觀健康指標，分別代表了生理健康和精神健康。

SRH在諸多研究中被證明與失能率、死亡率等健康結(jié)果高度相關(guān)[20]，是衡量個體健康的一個有效指標。該指標基于調(diào)查問卷中“您覺得現(xiàn)在您自己的健康狀況怎么樣？”的回答，共有6個選項，將“很好”和“好”合并為“自評健康好”(賦值為1)，“一般”、“不好”和“很不好”合并為“自評健康差”(賦值為0)，“無法回答”處理為缺失值。ADL包括洗澡、穿衣、上廁所、室內(nèi)移動、控制大小便、吃飯等六項基本活動能力。如果老年人均能獨立完成這六項活動，則視為“日?；顒幽芰ν旰谩?賦值為1)：如果至少一項需要幫助才能完成，則視為“日?；顒幽芰κ軗p”(賦值為0)。MMSE包括一般能力、反應能力、注意力與計算能力、回憶能力以及語言、理解與自我協(xié)調(diào)能力等五個方面，共有24個問題，分值區(qū)間為0-30分，得分越低表示精神健康狀況越差。借鑒程令國等的做法[21]，將認知功能得分大于或等于24分定義為“認知功能完好”(賦值為1)，得分介于0-23分的定義為“認知功能受損”(賦值為0)。

2.指示變量：是否參加社會醫(yī)療保險。若老年人參加某種社會醫(yī)療保險(城職保、城居保、新農(nóng)合)，即醫(yī)療費用主要由社會醫(yī)療保險支付，則賦值為1；若老年人未參加任何社會醫(yī)療保險，即醫(yī)療費用主要由自己、配偶、子女/孫子女支付，則賦值為0。

3.特征變量：將特征變量歸納為三大類：一是個體特征變量，包括年齡、性別、婚姻狀況、受教育年限、以往從事的職業(yè)、存活子女數(shù)；二是健康行為變量，包括是否抽煙、是否喝酒、是否經(jīng)常鍛煉身體；三是社會經(jīng)濟特征變量，包括家庭人均年收入、生活來源是否充足、居住方式、城鄉(xiāng)分布、所在省份。

變量定義及描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

表1　變量、變量定義及描述性統(tǒng)計

注：“-”為連續(xù)變量

從表1輸出變量的統(tǒng)計結(jié)果可以看到，參保組在三個健康指標上的均值均要高于對照組，這在一定程度上說明參加社會醫(yī)療保險老年人的健康狀況要優(yōu)于未參加的老年人，社會醫(yī)療保險與老年人健康之間存在相關(guān)性。但需要指出的是，這種相關(guān)性并不代表社會醫(yī)療保險與老年人健康之間具有因果關(guān)系，更不能由此推論社會醫(yī)療保險促進了老年人健康。因為這種相關(guān)性可能是由內(nèi)生性導致的，即健康的老年人更傾向于參加社會醫(yī)療保險。從特征變量的統(tǒng)計結(jié)果看，參加社會醫(yī)療保險的多是年齡小、教育程度高、以往從事職業(yè)好以及生活來源較為充足的老年人，說明老年人是否參加社會醫(yī)療保險具有明顯的“自選擇”或“他選擇”特征。在這種情況下，若使用簡單的回歸方法，將無法得到準確的政策處理效應，會存在效應被高估或低估的現(xiàn)象。因此有必要采用更為恰當?shù)挠嬃糠椒▉硐Ｐ偷膬?nèi)生性和自選擇性，進而建立社會醫(yī)療保險與老年人健康之間的因果關(guān)系。

五、實證結(jié)果分析

(一)老年人參加社會醫(yī)療保險的概率

根據(jù)PSM方法的研究邏輯，本文首先估計老年人是否參加社會醫(yī)療保險的概率(表2)。建立Logit模型進行概率估計的目的是得到傾向得分，以完成參保組和對照組的匹配，因此模型的有效性對獲得穩(wěn)固的匹配結(jié)果非常重要。但目前文獻中還沒有對Logit模型有效性進行判定的統(tǒng)一方法，本文匯報了Pseudo-R2和AUC兩個指標進行診斷。其中，Pseudo-R2是Logit回歸分析中常用的擬合優(yōu)度評價指標，而使用AUC的原因是Logit模型的因變量為離散變量，傾向得分則是介于0-1之間的連續(xù)變量，在這種情況下，皮爾遜相關(guān)系數(shù)(Pearson’sr)等傳統(tǒng)的評價指標并不適用[22]，受試者工作特征(ROC)曲線的評價效果更佳。由表2可知，Pseudo-R2估值為0.174，說明模型的擬合優(yōu)度較好。AUC估值為0.776，接近于Stürmer et al.[23]建議的0.8的“閾值”*Stürmer et al.(2006)認為，使用Logit模型計算傾向得分時，可以將AUC估值大于0.8作為評價模型是否平衡的標準。，說明模型選取的變量組合符合平衡性標準的要求。

表2　老年人是否參加社會醫(yī)療保險的

注：AUC表示ROC曲線下方的面積值

表2中Logit模型的估計結(jié)果顯示，老年人是否參加社會醫(yī)療保險與婚姻狀況、受教育年限、以往職業(yè)、是否吸煙、是否鍛煉、人均年收入、生活來源是否充足和城鄉(xiāng)分布顯著正相關(guān)，與年齡、存活子女數(shù)、是否喝酒、居住方式和所在省份顯著負相關(guān)，與性別之間不存在顯著相關(guān)性。

(二)樣本匹配效果檢驗

此處以最鄰近匹配法為例說明樣本的匹配效果，特征變量在匹配前后的結(jié)果變化情況(表3)。以往研究表明，匹配后各特征變量的標準偏差越小，說明匹配效果越好[24]。按照Rosenbaum & Rubin的界定，如果標準偏差的絕對值小于20，則可以認為匹配效果可靠，反之，則認為匹配效果欠佳[19]。從表3可以看到，在匹配前，特征變量的平均標準偏差為21.7，特征變量在參保組和對照組之間存在明顯差異，如果直接比較這兩組樣本的健康差異，所得到的估計結(jié)果必然是有偏的。相比之下，完成匹配后，兩組樣本特征變量的標準偏差都有較大程度的減少，其平均標準偏差為2.1，這說明各特征變量的均值水平已經(jīng)非常接近，樣本間的特征差異得以部分消除，匹配效果較好。半徑匹配法和核匹配法的檢驗結(jié)果與表3類似，此處不再贅述。

表3　樣本匹配前后特征變量變化情況

注：“匹配前”是指未進行傾向得分匹配前的樣本，“匹配后”是指完成傾向得分匹配后的樣本

(三)社會醫(yī)療保險對健康的平均處理效應分析

為保證估計結(jié)果的穩(wěn)健性，本文分別使用最鄰近匹配、半徑匹配和核匹配方法對社會醫(yī)療保險的健康平均處理效應進行估計(表4)。

1.社會醫(yī)療保險對自評健康的平均處理效應。由表4可知，在匹配前，醫(yī)療保險在1%的水平上顯著影響老年人的自評健康，參加醫(yī)療保險能夠使老年人“自評健康好”的概率提高5%，但在完成匹配后，醫(yī)療保險對老年人自評健康影響的顯著性和程度均有所下降。就影響的顯著性而言，醫(yī)療保險僅在利用半徑匹配法的估計結(jié)果中顯著影響老年人的自評健康，ATT估計值為0.026，表明參加醫(yī)療保險能夠使老年人自評健康為“好”的概率提高2.6%。總體而言，在利用匹配消除了參保組和對照組的樣本差異后，雖然醫(yī)療保險對自評健康具有正向促進作用，但這種促進作用并不明顯。這一結(jié)果與吳聯(lián)燦和申曙光[7]關(guān)于新農(nóng)合對農(nóng)民自評健康影響的研究結(jié)果非常接近。對此，本文給出了幾種可能的解釋：第一，雖然以往研究表明自評健康與客觀健康狀況密切相關(guān)，但仍然不能忽視其作為主觀健康評價指標的事實。在調(diào)查過程中，被調(diào)查者可能受醫(yī)學知識所限或出于某種特定目的，做出不準確的健康自評結(jié)果，從而產(chǎn)生測量誤差。第二，醫(yī)療保險釋放了參保人的醫(yī)療服務需求，提高了他們的醫(yī)療服務利用率，這可能會使參保人在接受預防性診斷或疾病治療時發(fā)現(xiàn)以前不知道的病癥，反而降低了他們的自評健康結(jié)果。第三，現(xiàn)行醫(yī)療保險制度確實在制度設計、資源配置和實施監(jiān)控等方面存在問題，沒能起到有效改善參保人健康的作用。

表4　社會醫(yī)療保險對老年人健康影響的

注：(1)“匹配前”是指未進行傾向得分匹配前的樣本，“匹配后”是指完成傾向得分匹配后的樣本；(2)***、**和*分別表示在 1%、5% 和 10%的水平上顯著相關(guān)

2.社會醫(yī)療保險對日常活動能力的平均處理效應。由表4可知，匹配前，醫(yī)療保險對老年人日?；顒幽芰τ酗@著的改善作用，參加醫(yī)療保險能夠使老年人日?；顒幽芰椤巴旰谩钡母怕侍岣?.2%，但在完成匹配后，醫(yī)療保險的作用不再顯著，作用程度也變得極其有限，這意味著醫(yī)療保險的實施并未明顯改變老年人的日?；顒幽芰?。這與王翌秋和雷曉燕[25]的研究結(jié)果一致，但他們并未對此現(xiàn)象給出合理的解釋。筆者認為，這一現(xiàn)象與當前醫(yī)療保險制度的保障范圍和保障水平有關(guān)。遵從“全覆蓋、?；?、多層次、可持續(xù)”的基本方針，目前中國社會醫(yī)療保險制度的定位仍然是保障參保人的基本醫(yī)療服務需求，其保障范圍也有著嚴格的限制，主要是通過分攤疾病治療費用的方式來分散風險，但老年人日?；顒幽芰Φ母纳撇⒉皇墙?jīng)過幾次治療就能實現(xiàn)的，需要長期護理和照料等服務項目的支持，但目前這些服務項目產(chǎn)生的費用無法在現(xiàn)有的制度框架內(nèi)得到支付，存在著巨大的保障缺口。在這種情況下，社會醫(yī)療保險對老年人日?；顒幽芰o明顯改善作用也在情理之中。

3.社會醫(yī)療保險對認知功能的平均處理效應。由表4可知，在匹配前，醫(yī)療保險對老年人認知功能有顯著的改善作用，參加醫(yī)療保險會使老年人認知功能為“完好”的概率提高15.4%，雖然這種促進作用在樣本匹配后有所下降，但仍在1%或5%的水平上顯著相關(guān)。綜合三種匹配方法的估計結(jié)果發(fā)現(xiàn)，ATT的平均估計值為0.048，這意味著參加醫(yī)療保險會使老年人認知功能為“完好”的可能性提高4.8%，那么，為什么醫(yī)療保險對老年人日常活動能力改善作用不理想的同時卻對其認知功能有著明顯的提升作用？對此，本文給出了以下兩個方面的解釋：首先，醫(yī)療保險通過醫(yī)療費用分攤的方式降低了參保人實際面臨的醫(yī)療服務價格，醫(yī)療服務需求得以釋放，這會促使參保人消費數(shù)量更多、質(zhì)量更高的醫(yī)療服務，而且這種促進作用對老年人會更加明顯，因為他們有著比其他人群更高的醫(yī)療服務需求價格彈性。醫(yī)療服務利用率的提高帶來合意健康資本存量增加，從而降低了認知功能受損的概率。此外，醫(yī)療保險的實施還大大提高了參保人對預防性醫(yī)療服務的利用率，如常規(guī)體檢等，這雖然可能降低老年人的自評健康結(jié)果，但也減少了突發(fā)性疾病導致認知功能受損現(xiàn)象的發(fā)生。第二，現(xiàn)行醫(yī)療保險制度將門診特殊疾病納入醫(yī)療保險社會統(tǒng)籌基金報銷范圍的相關(guān)規(guī)定，也在一定程度上增強了醫(yī)療保險對認知功能障礙的防范作用。老年人是腦血管疾病的高發(fā)人群，目前不少醫(yī)療保險統(tǒng)籌地區(qū)將腦血管意外導致的認知障礙、語言障礙等確定為門診特殊疾病，滿足了認知功能受損老年參保人的長期用藥和治療需求，有利于他們的功能康復。

六、結(jié)論與建議

本文研究發(fā)現(xiàn)，社會醫(yī)療保險的實施在一定程度上促進了老年人健康水平提升，但卻存在促進程度較低且促進不全面等問題。具體而言，社會醫(yī)療保險對老年人的認知功能有顯著的促進作用，參加醫(yī)療保險會使老年人認知功能為“完好”的概率提高4.8%，但社會醫(yī)療保險對老年人自評健康和日常活動能力并無顯著的促進作用，說明社會醫(yī)療保險實施的實際效果與預期目標之間仍存在一定差距。

筆者認為，上述結(jié)果的出現(xiàn)與社會醫(yī)療保險不合理的制度設計密切相關(guān)，因此，為保障將來醫(yī)療保險制度改革的基本方向，可從如下方面做起。

第一，擴大社會醫(yī)療保險的保障范圍，逐步實現(xiàn)由“基本保障”向“全面保障”的目標轉(zhuǎn)變，這對促進老年人健康提升尤為重要。有研究表明，醫(yī)療保險保障范圍擴大與參保人健康水平之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系[26]。本文的研究推斷也表明，社會醫(yī)療保險能夠顯著提升老年人認知能力的一個重要原因是很多統(tǒng)籌地區(qū)擴大了門診特殊疾病目錄，并且將門診特殊疾病納入社會統(tǒng)籌基金的報銷范圍。從現(xiàn)實層面看，社會經(jīng)濟的快速發(fā)展不僅增強了企業(yè)和個人的社會醫(yī)療保險繳費能力，也提高了政府的財政支付能力，這為“全面保障”的實現(xiàn)提供了資金上的可行性。具體而言，應對現(xiàn)有的基本醫(yī)療保險三大目錄進行重新評估，逐步擴大參保人在社會醫(yī)療保險制度內(nèi)的受益范圍，尤其是要有傾向性地提高老年人群、貧困人群、殘疾人群等社會弱勢群體的受益范圍，讓他們可以通過社會醫(yī)療保險獲得更多的實惠，進一步強化制度的保障作用。

第二，提高社會醫(yī)療保險的保障水平，滿足社會特殊群體的醫(yī)療服務需求。隨著人口老齡化程度日益加深，如何在社會醫(yī)療保險的制度框架內(nèi)有效滿足老年人的特殊醫(yī)療需求，如家庭醫(yī)療照護、長期健康護理等，這對提升老年人整體健康水平意義重大。具體而言，應在保證現(xiàn)有醫(yī)療保險保障水平不降低的前提下，將老年人的特殊醫(yī)療服務項目納入社會醫(yī)療保險的報銷范圍，并適當降低老年人社會統(tǒng)籌基金報銷的起付線標準，相應提高止付線標準，并降低共付區(qū)間中由老年人自付的比例，全面提高制度的保障水平。此外，應積極引導商業(yè)健康保險開發(fā)老年護理保險產(chǎn)品，與社會醫(yī)療保險形成有效互補的良性格局，還應鼓勵和支持社會專業(yè)組織在社區(qū)(居家)醫(yī)療照護等方面的介入行為，探索“社會專業(yè)組織提供服務，社會醫(yī)療保險購買服務”的可行模式，將醫(yī)療保險的重點由“費用補償”轉(zhuǎn)移到“服務提供”之上。

第三，強化社會醫(yī)療保險的福利性特征，重視預防性保健項目的設置和小病診治保障水平提升。目前，中國三大社會醫(yī)療保險制度基本是偏重于大病保障，特別是城居保和新農(nóng)合制度，這種制度設計對防范大病風險沖擊導致的“因病致貧、因病返貧”現(xiàn)象以及緩解人們的大病醫(yī)療負擔方面發(fā)揮了重要作用，但從長遠來看，這一制度設計沒能惠及參加社會醫(yī)療保險但沒有疾病風險發(fā)生人群的利益，缺乏應有的福利性。尤其重要的是，預防性保健和小病防治是提高國民整體健康素質(zhì)和衛(wèi)生資源效率的有效途徑，因此應進一步關(guān)注在社會醫(yī)療保險制度框架內(nèi)對參保人基礎(chǔ)保健需求的滿足，強化制度的福利性特征。具體而言，應提高社會醫(yī)療保險制度內(nèi)預防性保健、門診治療的報銷次數(shù)和報銷額度，并簡化報銷手續(xù)，從制度設計上鼓勵和引導參保人重視預防性保健和積極應對小病的行為。

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責任編輯吳蘭麗

The Effect of Social Medical Insurance on Elderly Health——Based on the Counterfactual Estimation of the Propensity Score Matching

YU Da-chuan1, DING Jian-ding2

(1.SocialSecurityInstitute,GuangdongUniversityofFinance,Guangzhou510520,China;2.DepartmentofSociology,HUST,Wuhan430074,China)

Abstract:With the help of Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey (CLHLS) cross-section data from 2011 to 2012, and by using the method of propensity score matching, this paper tries to evaluate the effect of social medical insurance on the elderly health. The study?discovers that the implementation of social medical insurance has promoted the level of elderly health, but at a very low degree and not comprehensive. Social medical insurance significantly improves cognitive function of the elderly, but has no obvious effect on their daily activity ability and self-reported health. The gap between the anticipated goal and the actual effect still exists. Based on the above findings, the paper puts forward policy suggestions such as expanding the coverage of social medical insurance, upgrading the insurance level and strengthening the welfare character of medical insurance.

Key words:social medical insurance; elderly health; propensity score matching method; counterfactual estimation; CLHLS data

中圖分類號：F842.6

文獻標識碼：A

文章編號：1671-7023(2016)02-0107-09

收稿日期：2015-11-30

基金項目：教育部哲學社科重大課題攻關(guān)項目(13JZD019)；教育部人文社科一般項目(15YJC810022)；廣東省普通高校青年創(chuàng)新人才類項目(2014WQNCX134)

作者簡介：于大川，管理學博士，廣東金融學院勞動經(jīng)濟與人力資源管理系講師，研究方向為醫(yī)療保險和健康經(jīng)濟；丁建定，博士生導師，華中科技大學社會學系教授，研究方向為社會保障制度比較。