劉雯薇

（1.上海交通大學國際與公共事務學院，上海200030；2.上海師范大學哲學與法政學院，上海200234）

一、引 言

據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，2019年我國65歲及以上人口共計17 599萬人，達到總人口的12.6%，這一比例分別較2018年和2017年增長了0.7%（941萬人）和1.2%（1768萬人）①國家統(tǒng)計局.年度數(shù)據(jù)（人口年齡結構和撫養(yǎng)比），https：//data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=C01&zb=A0305&sj=，2019。。老齡化對長期照護服務體系提出了新的要求。根據(jù)老齡辦、民政部、財政部的中國城鄉(xiāng)老年人狀況抽樣調查的結果，我國有四千多萬的老年人處于失能和半失能狀態(tài)，約占老年人數(shù)量的18.3%②全國老齡辦，民政部，財政部.第四次中國城鄉(xiāng)老年人生活狀況抽樣調查，2016。。因失能和半失能人口增長而不斷增加的長期照護需求，受到了相關部門的高度關注：2013年國務院《關于加快發(fā)展養(yǎng)老服務業(yè)的若干意見》提出，“加快發(fā)展養(yǎng)老服務業(yè)，不斷滿足老年人持續(xù)增長的養(yǎng)老服務需求，是全面建成小康社會的一項緊迫任務”③國務院.關于加快發(fā)展養(yǎng)老服務業(yè)的若干意見（國發(fā)〔2013〕35 號），http：//www.gov.cn/zwgk/2013-09/13/content_2487704.htm。；而2019年國務院辦公廳《關于推進養(yǎng)老服務發(fā)展的意見》也明確提出要“建立健全養(yǎng)老服務體系”，要“完善居家、社區(qū)、機構相銜接的專業(yè)化長期照護服務體系”④國務院辦公廳.關于推進養(yǎng)老服務發(fā)展的意見（國辦發(fā)〔2019〕5 號），http：//www.gov.cn/zhengce/content/2019-04/16/content_5383270.htm。。

一般而言，長期照護需求可以由正式照護（Formal Care）和非正式照護（Informal Care）來滿足。其中，正式照護指的是由專業(yè)照護機構（如醫(yī)院、養(yǎng)老機構等）和人員（如護士、護工等）提供的有償照護服務；而非正式照護相對正式照護，指的是由家庭成員、朋友等非專業(yè)人員提供的無償照護服務[1]。其中，非正式照護是長期照護服務體系中最重要的組成部分。即使是在正式照護服務體系極為發(fā)達的北歐國家，也有相當一部分的長期照護是由親戚、朋友或其他人員無償提供的[2]。受經(jīng)濟發(fā)展水平、社會保障水平、東方養(yǎng)老文化的影響，相對其他發(fā)達國家而言，我國老年人偏好居家養(yǎng)老，絕大多數(shù)的照護服務均為家庭成員、朋友或者其他非專業(yè)人員所無償提供的長期照護。而這其中，子女是提供非正式照護的主力軍[3]。

總之，非正式照護和正式照護共同滿足老年人不斷增長的長期照護需求，都是我國長期照護體系的重要組成部分。因此，了解兩者的相關關系，對于長期照護相關政策制定和評估具有重要意義。

二、文獻回顧

雖然非正式照護是長期照護體系的重要組成部分，但由于其不在市場上進行交易，一直以來都被認為是正式照護的“零成本”替代品[4]。近年來，長期照護資源配置矛盾問題凸顯，學界對非正式照護的關注持續(xù)增加，許多學者開始對非正式照護和正式照護之間的關系進行了研究，為合理配置長期照護資源、科學設計長期護理保險契約、客觀評價長期護理保險相關政策等提供了重要依據(jù)。這些研究的結論由于所調樣本的家庭結構、家庭規(guī)模、經(jīng)濟發(fā)展情況、社會保障制度、養(yǎng)老文化等的不同而并不完全一致[5]。Sergi 和Cristina（2011）通過對現(xiàn)有的相關理論進行分析，將正式照護和非正式照護的選擇間可能存在的關系總結為四種主要模式：替代、補償、互補以及具體任務差異。其中，替代模式指的是當正式照護存在時，子女將減少其非正式照護的供給，即子女非正式照護替代了正式照護的供給，該模式在許多實證研究中得到了驗證[5][6]。補償模式從本質上來說屬于替代模式的一種，它承認非正式照護對正式照護存在替代關系，認為需方在正式照護利用的決策上依賴于非正式照護的供給，當可及的非正式照護充分利用后仍無法滿足長期照護需求時，需方才會訴諸正式照護[7]。互補模式則指的是由于受照護者的長期照護需求增加，兩者的服務水平可能呈現(xiàn)同時上升的情況，該模式認為任何一種服務都無法獨立滿足受照護者的長期照護需求，對長期照護需求的增加意味著對非正式照護和正式照護需求的同時增加[6]。具體任務差異模式則是一種特殊的互補模式，它認為非正式照護和正式照護在具體任務上存在不同的分工，監(jiān)護和照看主要由非正式照護來提供，而更為專業(yè)的護理需求則由正式照護來滿足[8]。

為驗證兩種類型長期照護資源利用之間的關系，國外許多學者對長期照護服務的選擇展開了實證研究。如Bonsang（2009）[9]對歐洲的健康、老齡化和退休調查數(shù)據(jù)（Survey on Health，Ageing and Retirement in Europe，SHARE）進行了分析，發(fā)現(xiàn)非正式照護與居家正式照護之間存在替代效應，而與療養(yǎng)院正式照護之間存在互補效應。而Bremer et al.（2017）[6]通過對1223名癡呆癥患者對不同照護類型的使用進行分析，發(fā)現(xiàn)非正式照護通過替代居家正式照護大量減少了公共衛(wèi)生支出。Sergi和Cristina（2011）[5]通過對西班牙失能老人的照護方式選擇模式的研究，得出了兩者之間存在“補償效應”，也即非正式照護和正式照護之間存在替代關系，在接受正式照護前，失能老人及其家庭一般首先考慮可及的非正式照護，當非正式照護滿足不了其照護需求時，需方才會訴諸正式照護。從國內的情況來看，現(xiàn)階段，我國學者對非正式照護的關注仍然極少，多數(shù)研究以促進和完善我國長期護理服務體系為目標，對非正式照護的需求、供給和相關政策對非正式照護的供給進行了定性分析。部分學者對非正式照護的社會經(jīng)濟人口特征、生活質量（滿意度）等進行了實證研究。僅有林莞娟等（2014）[10]對利用相關數(shù)據(jù)對老年人是否使用家政服務、養(yǎng)老院服務和醫(yī)療服務的依據(jù)及其影響因素進行了分析，并得出了養(yǎng)老機構正式照護、家政服務和非正式照護間存在使用率上的反向相關關系。

對上述研究進行歸納，我們可以發(fā)現(xiàn)，這些理論主要關心的問題有兩類，即非正式照護和正式照護利用率（是否使用正式照護）以及正式照護利用量（使用多少正式照護）之間的關系。各種模式主要關注的關系類型和相關性質可以總結如表1所示。

表1 正式照護和非正式照護關系模式

綜上所述，非正式照護是長期照護體系最重要的組成部分，其與正式照護之間的關系直接影響需方的選擇，從而對合理正式照護資源配置、長期護理契約設計均具有重要意義。如Finkelstein 和Mc-Garry（2003）[11]的兩類型潛在需方模型，就是典型的通過風險類型（包括非正式照護的可及性）對長期護理保險支付意愿進行推導的多維私有信息模型；Rothschild和Stiglitz（1976）[12]分離均衡模型，則對長期照護需求的無差異曲線（其斜率為非正式照護和正式照護的邊際替代率）的位置進行了假設；而Cremeret al.（2016）[13]的長期護理需求模型同樣地，對兩類型長期照護的邊際替代率進行假設。當前，我國學者對非正式照護的關注較少，暫無對正式照護和非正式照護的相關關系的理論應用。

從理論上來說，所有長期照護相關的政策制定和評估都應將非正式照護考慮在內。而非正式照護中，最為常見的則是子女（包括孫子女）所提供的長期照護。為進一步了解正式照護和非正式照護間的關系，本研究利用中國老年人健康長壽影響因素調查（CLHLS）2014年調查的橫截面數(shù)據(jù)，對我國老年人非正式照護和正式照護的利用進行了分析，為我國長期照護資源合理配置等提出了相關建議。

三、數(shù)據(jù)、模型和統(tǒng)計方法

（一）數(shù)據(jù)來源

本研究所使用的數(shù)據(jù)是CLHLS2014年的調查數(shù)據(jù)，該年度調查覆蓋23個省份，調查對象為65歲及以上老年人和35～64歲成年子女，共計7129個樣本①Center for Healthy，A.，Development，S.The Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey（CLHLS）-Longitudinal Data（1998～2014）.In Peking University Open Research Data Platform：2016。。該數(shù)據(jù)庫由北京大學健康老齡與發(fā)展研究中心/國家發(fā)展研究院建立，調查內容包括樣本的基本社會經(jīng)濟人口特征、疾病和醫(yī)療資源利用和負擔、心理性格特征、生活能力評價、照護資源使用情況等等?？紤]到數(shù)據(jù)的可得性，本研究所選取的正式照護類型為養(yǎng)老機構，非正式照護則為子女后代（包括孫子女）及其配偶所提供的非正式照護。

（二）計量模型

本研究使用Duan的兩階段決策模型來分析我國長期護理市場非正式照護和正式照護的選擇[14]。這一模型認為服務利用可分為兩階段：第一階段，需要照護服務的家庭決定是否使用正式照護；第二階段，決定利用正式照護的水平。該模型有效減少了存在使用率偏低、使用水平偏態(tài)分布、極值導致的厚尾分布所帶來的估計偏差，被廣泛用于解釋和預測衛(wèi)生服務的使用決策，尤其是在對照組和實驗組數(shù)量差別較大的情況下，如醫(yī)?；颊邔ψ≡悍盏氖褂玫萚15]。Duan兩步?jīng)Q策模型的第一階段如式（1）所示，Ii為一個虛擬變量，反映個體i是否使用了醫(yī)療服務；第二階段如式（2）所示，即使用了醫(yī)療服務的個體選擇醫(yī)療費用的水平（MEDi）。假設總共有n個個體，其中使用了醫(yī)療服務的人數(shù)為N人，那么可以將兩步的似然函數(shù)寫成式（3）和式（4）的形式。因此，式（5），即似然函數(shù)的前半部分僅與式（1）中的參數(shù)有關，而其后半部分僅依賴于式（2）的相關參數(shù)。因此，即使式（1）和式（2）的殘差向量有可能相關，但并不會影響似然函數(shù)的前半部分和后半部分的可分性，也即第一階段和第二階段決策模型的極大似然估計。

本研究的樣本特征和Duan兩階段模型假設較為一致，即在接受照護的樣本中，大多數(shù)選擇的是某一種服務方式（在本研究中為非正式照護），而僅有少數(shù)選擇另一種。第一階段，樣本及家庭根據(jù)具體情況（長期照護需求、非正式照護可及性、失能水平、家庭經(jīng)濟水平等），決定是否接受正式照護。第二階段，樣本及家庭則根據(jù)其具體情況（包括其接受非正式照護的狀況），決定接受多少正式照護（在養(yǎng)老機構的花費水平）。第一階段長期照護服務選擇模型如式（6）所示，其中，formali為受訪者i的正式照護量（受訪者在養(yǎng)老機構的月均花費）；Xi為受訪者的一系列人口社會經(jīng)濟特征變量的向量所組成的矩陣，包括性別、年齡、受教育年限、家庭年收入；informali為受訪者接受的子女非正式照護量（一個月內受子女照護小時數(shù)）；Disi為受訪者i的失能水平。在本模型中，受訪者的失能水平通過IADL指數(shù)的高低來反映，該指數(shù)對工具性日常生活活動能力的八個方面進行評價，得分越高（0～8），說明受訪者的失能水平越高。

在第二階段（見式（7）），受訪者依據(jù)其具體情況（包括其接受非正式照護的情況）決定其接受正式照護的水平。在決定接受正式照護的水平時，βi2可能發(fā)生兩種情況：由于長期照護的總需求增長了，非正式照護和正式照護均有所增加，兩者呈正相關關系；由于長期照護總需求增長，正式照護替代非正式照護，兩者呈負相關關系。

（三）變量和統(tǒng)計方法

1.納入模型的變量

本研究第一階段的被解釋變量為樣本是否使用養(yǎng)老機構的正式照護，即利用率；第二階段的被解釋變量為樣本接受的正式照護的服務水平（養(yǎng)老機構的月均費用），即利用水平，解釋變量為個體的子女非正式照護供給水平（小時/月）。由于老人居住在養(yǎng)老機構中，難以衡量正式照護的服務量。根據(jù)對國內外相關模型中變量的選擇情況，可以以養(yǎng)老機構的費用作為衡量正式照護的服務水平，這一指標一方面能夠體現(xiàn)受照護者及其家庭的正式照護經(jīng)濟負擔，另一方面能夠同時較為準確地體現(xiàn)正式照護的服務量和服務質量。根據(jù)文獻研究的結果，正式照護服務的選擇還受到一系列其他因素的影響，如性別、年齡、受教育水平、家庭收入、失能水平。在衡量失能水平時，本研究選擇的是Lawton-Brody’s IADL指數(shù)，該指數(shù)將老年人的主要日常工具性活動劃分為八類，能夠較為準確地反映老年人所需的長期照護水平[16]。

2.內生性和工具變量

許多研究表明，正式照護和非正式照護間存在內生性。這是因為兩者所滿足的都是長期照護需求，對于兩者需求和供給的決定往往也是同時作出的，從而本研究采用的模型中解釋變量可能與擾動項相關[9]。因此，本研究在第一階段回歸使用Probit 和工具變量Probit（IV Probit）回歸法，并在第二階段使用最小二乘法（OLS）及二階段最小二乘法（2SLS）法對模型進行驗證。對內生性進行Wald 和Dublin-Wu-Hausman 檢驗，并對工具變量進行過度識別檢驗。根據(jù)文獻學習的結果以及本研究的數(shù)據(jù)可得性，本研究采用“最近的子女居住距離”和“子女中女兒的個數(shù)”作為工具變量。在國外非正式照護相關研究中，選取兩者作為工具變量的都較多。實證研究的結果表明，最近子女的居住距離和子女的性別與非正式照護的可及性相關，而與受照護者對正式照護使用的決策獨立[9][17]。

3.數(shù)據(jù)報告和統(tǒng)計方法

本研究對分類變量的報告采用頻率和百分比的方式，并對其不同組占比差異顯著性采用卡方分析；對連續(xù)變量的報告采用均值和標準差的形式，對均值差異顯著性采用獨立樣本的t檢驗或方差分析進行檢驗，對連續(xù)變量間的相關性用Pearson相關系數(shù)進行檢驗。在描述性統(tǒng)計中，對占比、數(shù)量、均值、標準差以及檢驗結果（p值）進行報告。為降低量綱以及異方差對回歸結果的影響，在第一階段回歸模型中，本研究對年齡和非正式照護小時數(shù)進行了對數(shù)處理。在回歸分析中，對變量的平均邊際效應（Average Marginal Effect，AME）及其標準差進行報告。在單因素分析中，本研究采用的顯著性水平為α=0.05，在回歸分析中，對p值進行標注。本研究使用SPSS 13.0進行編碼，使用STATA 12.0進行描述性分析和回歸分析。

四、實證分析結果

（一）樣本及其長期照護選擇特征

樣本接受子女非正式和正式照護的基本情況如表2 所示。在7129 個樣本中，共有4353 名（61.1%）受訪者有不同程度的失能情況（IADL＞0），其中，有1444（33.2%）位接受了子女的非正式照護，203（4.7%）名接受了養(yǎng)老機構的正式照護。從統(tǒng)計結果來看，女性（n=1091，28.6%）接受子女非正式照護的比例較男性（n=488，14.9%）高（p＜0.001），而較男性接受正式照護的比例低（p＜0.001）；接受子女非正式照護和正式照護的樣本平均年齡都較高（p＜0.001，p=0.048）；接受子女非正式照護的樣本受教育年限（p＜0.001）和家庭年收入（p＜0.001）組間樣本占比差異都具有統(tǒng)計學意義；接受正式照護的樣本受教育年限（p=0.007）和家庭年收入（p＜0.001）組間樣本差異具有統(tǒng)計學意義；接受非正式照護和正式照護的樣本失能水平均高于未接受照護的樣本（p＜0.001，p＜0.001）；兩類型照護組別的居住最近子女距離占比差異均具有統(tǒng)計學意義（p=0.036，p＜0.001）；從子女中女兒的個數(shù)來看，接受子女非正式照護的樣本女兒的數(shù)量顯著高于未接受非正式照護組（p＜0.001）。

表2 照護類型選擇的描述統(tǒng)計分析

2014年的CLHLS對老年人居住在養(yǎng)老機構的原因進行了調查，調查的有效結果統(tǒng)計如圖1所示。60.7%（n=125）的老年人選擇居住在養(yǎng)老機構的主要原因均為子女的照護不足，22.3%（n=46）的老年人是因為“不想麻煩子女”，3.4%（n=7）的受訪者選擇主要原因是“可與其他老年人交往”?？梢?，超過80%的老年人接受養(yǎng)老機構照護的決策都與子女的非正式照護相關，這一結果初步驗證了本研究計量模型的假設，即老年人在選擇長期照護服務模式時，首先考慮的是非正式照護的可及性，非正式照護對正式照護存在補償效應。

進一步對兩種類型長期照護的接受量進行分析。樣本月均子女非正式照護小時數(shù)為40.30小時（SD=53.01），養(yǎng)老機構的月均費用為2004.08元（SD=11.76），對兩種類型的進行分析（見表3），女性（43.33，SD=55.79）較男性（35.54，SD=47.96）接受了更多的非正式照護（p=0.001＜0.050），而不同性別之間正式照護費用沒有顯著差異（p=0.908）。年齡與非正式照護量呈正相關關系（Pearson Correlation=0.204，p＜0.001），與正式照護費用相關性不顯著。受教育水平和家庭年收入的正式照護費用組間差異均具有顯著差異（p=0.018＜0.050，p=0.010＜0.050）。樣本的失能水平（IADL指數(shù)）與受非正式照護量和正式照護費用均存在顯著的正相關關系（Pearson Correlation=0.333，p＜0.001；Pearson Correlation=0.213，p＜0.001）。

圖1 選擇養(yǎng)老機構照護的主要原因

表3 長期照護量選擇的描述統(tǒng)計分析

（二）非正式照護和正式照護的利用的回歸分析

進一步對數(shù)據(jù)進行回歸分析，結果如表4所示。Probit回歸模型（Pseudo R2=0.1151，p＜0.001）結果顯示，未接受非正式照護、女性、受教育年限較高、失能水平較高的樣本，更有可能接受正式照護。根據(jù)回歸分析結果，本研究IV Probit 模型Adjusted R2為0.3591，F(xiàn)（12，3497）=164.85（p＜0.001），Wald test chi2（1）=8.98（p=0.003），說明接受非正式照護為該模型的內生變量的假設，選擇的工具變量對內生變量有較好的解釋力，且不存在弱工具變量和過度識別問題。接受非正式照護和接受養(yǎng)老機構正式照護兩者存在顯著的負相關關系，接受子女非正式照護時間增加1.72小時，其進入養(yǎng)老機構的概率將減少20.1%（p＜0.001），也即在控制了其他變量的額前提下，每增加一小時的子女非正式照護量，其進入養(yǎng)老機構的概率減少11.7%。男性較女性更不可能（-2.6%，SD=0.004）進入養(yǎng)老機構接受正式照護（p＜0.050），年齡（p＜0.001）和IADL 指數(shù)（p＜0.001）也與接受正式照護呈正相關性，家庭年收入較低（25000元以下）與接受正式照護的概率呈負相關（p＜0.050），在本研究中，收入最低組別的受訪者較其他組別接受正式照護的概率低4.5%（SD=0.016）。失能水平對樣本接受正式照護的邊際效應為9.3%（SD=0.005）。

在第二階段工具變量模型分析階段，根據(jù)穩(wěn)健DWH 檢驗的結果（Robust score chi2（1）=0.504，p=0.477），拒絕了解釋變量和被解釋變量內生的備擇假設，認為當接受養(yǎng)老機構照護后，老年人接受的非正式照護量與其在養(yǎng)老機構的花費為外生變量。因此，此時選擇使用OLS的結果對第二階段回歸結果進行分析更為準確。對正式照護和非正式照護結果顯示，與養(yǎng)老機構月花費相關的主要因素有子女非正式照護小時數(shù)以及家庭年收入。在接受正式照護后，非正式照護和正式照護費用呈現(xiàn)顯著負相關的關系（p＜0.001），邊際效應系數(shù)為-0.306（SD=0.104）。同時，屬于家庭年收入最低組別的樣本，其正式照護的花費較其他稍高收入的組別較少（p＜0.050），邊際效應系數(shù)為-10.143（SD=0.104）。

表4 回歸分析結果

五、討論與結論

根據(jù)本研究的實證分析結果，我國老年人所接受的非正式照護和正式照護間存在既存在補償效應，也存在替代效應。即非正式照護量的增加將減少老年人使用養(yǎng)老機構照護的概率，同時，對于接受了養(yǎng)老機構正式照護的老年人來說，非正式照護量的增加將減少其在正式照護上的花費。本研究的結果對我國進一步合理配置照護資源和推進非正式照護相關研究有如下啟示。

第一，進一步重視非正式照護資源在長期照護體系中的作用和地位。非正式照護是長期照護體系的重要組成部分，在是否接受正式照護服務的決策中，接受非正式照護的老年人接受正式照護的概率更小，兩者之間存在補償效應。在本研究的失能和半失能老人中，有1444名受訪者（32.8%）接受了子女的非正式照護，而僅有203名受訪者（4.7%）接受了養(yǎng)老機構的正式照護，非正式照護者平均每月提供超過四十小時的照護服務。可見，現(xiàn)階段我國絕大多數(shù)的長期護理服務需求是由非正式照護服務滿足的，非正式照護在我國現(xiàn)階段長期護理服務體系中具有舉足輕重的地位，應在所有長期照護服務相關制度安排和政策中，切實考慮其對非正式照護和非正式照護者的影響。

第二，對非正式照護資源進行調研和預測，合理配置正式照護資源，尤其注重無子女老人的照護服務供給。子女的非正式照護對正式照護具有補償效應，即在決定是否利用正式照護時，需方主要考慮的是可及的非正式照護是否能滿足其長期照護需求，在全部可及的非正式照護使用完，仍然無法滿足其照護需求時，才會考慮使用正式照護，這一結果與國外部分相關研究結果也基本一致[9]?，F(xiàn)階段，許多地區(qū)在進行正式照護資源配置時（如養(yǎng)老床位建設指標），多以戶籍老人的人口百分比為依據(jù)，而未對非正式照護相關因素進行直接考量。本文認為，在應對老齡化社會和隨之增長的長期護理需求時，應充分考慮正式照護和非正式照護之間在決定是否接受機構正式照護時的補償關系，對各區(qū)域非正式照護的可及型進行充分調研和估計，尤其注重無非正式照護來源的老年人的照護體系建設，減少在建立長期照護服務體系時可能造成的資源配置供求不匹配的情況，造成資源浪費。

第三，正式照護的資源配置應充分考慮非正式照護可及性和經(jīng)濟發(fā)展狀況，在人口流動性較高的地區(qū)或社區(qū)，可以適當考慮配置差異化價格的正式照護資源，在“?；?、兜底線”的基礎上，充分發(fā)揮市場作用，滿足不同家庭收入層次老年人的照護需求。當老年人需要正式照護，但子女同時可提供較多的非正式照護以替代部分正式照護需求時，老年人及其家庭可能選擇較低的正式照護費用水平。同時，在第二階段回歸時，發(fā)現(xiàn)控制變量中僅有收入水平與正式照護的月均收入相關，因此，在進行正式照護資源配置和價格管理方案時，應綜合考慮當?shù)氐慕?jīng)濟發(fā)展狀況及老人家庭的收入水平。

第四，運用科學的方法對非正式照護的經(jīng)濟價值進行衡量，能更為準確地預測老年人及其家庭的決策模式，為更為科學地設計長期護理保險契約提供實證依據(jù)。在本研究中，第二階段回歸時，由于解釋變量和被解釋變量的內生性未通過Durbin-Wu-Hausman檢驗，認為正式照護量和非正式照護量兩者外生，因此本研究使用了OLS回歸的結果進行分析。這一結果與Bonsang（2009）的研究結果十分相似。該研究在第二階段工具變量回歸時，由于無法拒絕非正式照護和正式照護兩者外生的假設，而采用了簡單最小二乘回歸的結果對模型進行解釋[9]。本研究認為，這可能是由于在第二階段決策中，受照護者及其家庭對非正式照護供給量決策的依據(jù)發(fā)生了改變。根據(jù)Cremer et al.（2016）的正式照護和非正式照護選擇模型，需方對兩類型照護的選擇并非基于兩者的需求量或供給量，而是根據(jù)兩者的邊際經(jīng)濟價值，即當受照護者（或其家庭）認為接受非正式照護所帶來的邊際成本等于接受正式照護帶來的邊際成本時，其對兩者的選擇達到均衡[13]。因此，本研究建議，對非正式照護的經(jīng)濟價值進行科學的衡量，以更加精確地分析老年人對長期照護的支付意愿；并對正式和非正式照護利用決策的內在機制進行進一步分析，以對我國長期護理保險的契約設計和相關政策（如對非正式照護者的補助水平）提供實證依據(jù)。國外對非正式照護經(jīng)濟價值進行衡量的方法主要有近似商品法、機會成本法、聯(lián)合價值評估法等。對非正式照護經(jīng)濟價值的衡量對長期護理契約設計以及兩者需求量的決定有重要意義。

本研究具有一定的局限性。第一，由于CLHLS問卷中對非正式照護使用所問的問題是“您所接受的照護主要是由誰來提供的？”，其選項包括子女、孫子女、親戚、朋友/鄰居、家政服務等。由于該問題的選項為互斥選項，因此，本研究未能進一步分析子女非正式照護與保姆/家政服務所提供的正式照護的相關性。根據(jù)國外相關研究，非正式照護對不同類型正式照護的替代效應有所不同。本文建議，可以采取實驗法和問卷調查法，對非正式照護的不同類型（子女非正式照護、配偶非正式照護、其他非正式照護）對不同類型正式照護（療養(yǎng)院/養(yǎng)老機構、保姆、護工/護士等）的替代和互補效應進行分別分析。第二，本研究所使用的數(shù)據(jù)為橫截面數(shù)據(jù)，對于，可以使用CLHLS中追蹤調查所形成的面板數(shù)據(jù)，對接受長期照護的老年人進行動態(tài)分析，以了解在不同時期人們對不同類型正式照護和非正式照護的選擇及兩者之間的關系。