健康老龄化背景下老年人医疗服务利用研究

[摘要]提高老年人医疗服务利用水平是应对老龄化国家战略的重要组成部分。基于中国健康与养老调查数据库（CHARLS）2018年数据，分析检验社会保障体系中的医疗保险和家庭保障体系中的代际经济支持如何共同影响老年人的医疗服务利用。研究结果表明，医疗保险和老年人门诊服务利用、住院服务利用概率呈显著的正相关关系，代际经济支持并不显著影响老年人门诊服务利用概率，但显著增加老年人住院服务利用概率；相较于家庭代际经济支持，医疗保险对老年人医疗服务利用的影响更大；无医疗保险的情况下，子女代际经济支持对老年人门诊和住院服务利用的影响增加，家庭代际经济支持对医疗保险起到一定的“替代”作用。基于此，提出提高医疗保险的保障能力、重视家庭的医疗保障责任，将家庭要素有机地“嵌入”医疗保障相关政策等建议。

[关键词]医疗保险；代际经济支持；老年人；医疗服务利用

一、 引言

20世纪90年代以来，我国一直保持“低出生率、低死亡率、低增长率”的人口增长模式①，随之而来的后果是我国老龄化程度不断加深，预计到2050年，老年人口将占总人口数的1/3②。为解决人口快速老龄化所带来的一系列问题，政府将实施健康老龄化作为国家战略。有效的医疗卫生服务利用是维护老年人健康水平的重要手段，提高老年人医疗服务利用水平是新时期党和政府的工作重点之一。由于老年人所患疾病以慢性病和大病为主，医疗费用增长较为迅速[1]，建立合理的医疗支出分担机制成为影响老年人医疗服务利用的重要因素。受传统儒家文化的影响，长期以来家庭内部子女提供经济支持是老年人获取医疗支持的主要渠道，但是随着我国工业化和城镇化进程的加速，家庭结构趋于小型化和核心化，子女代际经济支持受到了极大的冲击。医疗保险作为社会保障的重要工具，其逐步成为分担老年人医疗支出的重要手段[2]，提高了老年人就医的财务可及性，促进了老年健康福利的增加。理论界一直关注医疗保险和老年人医疗服务利用之间的关系[3]，然而相关研究普遍忽略了一个重要的现实问题，这一社会保障工具在影响老年人医疗服务利用的过程中很可能与家庭保障领域的代际经济支持发生交互作用[4]，进而改变老年人的福利效应方向。如果不能厘清代际经济支持和医疗保险之间的互动关系，不仅会影响政策评估结果的有效性，甚至还会导致政策运行偏离既定目标。基于此，本文在一个相对完整的框架中分析代际经济支持、医疗保险和老年人医疗服务利用之间的关系。本文的研究不仅可以合理维护老年人的健康和医疗权益，还有利于合理评估社会保障制度和家庭保障制度对老年人健康福利的个体效应及交互效应，对未来社会保障体系和家庭养老政策的改革提供一定的参考，助力加快实现健康老龄化。

二、 文献综述

1. 医疗保险与医疗服务利用

1987年著名的兰德实验首先发现医疗保险参保者的自付率越低，医疗服务利用程度越高，免费参保者的就诊次数和医疗支出要显著高于个人自付比例为95%的参保者[5]。此后，大量研究采用不同国家数据深入探讨医疗保险如何影响个体利用医疗卫生服务。国外的学者如Ameyaw[6]和Baker[7]均认同医疗服务保险能显著提高医疗服务利用的水平，其作用机理是医疗保险通过价格补贴机制减少了个体实际支付的医疗服务成本，从而提高医疗服务需求。国内学者在此领域也进行了重点研究，如刘国恩等[8]研究结果显示我国的医保制度是有效的，它不仅增加了老年人的就医概率，还明显提高了老年人的及时就医率。从医保的具体类型来看，潘杰等[9]、臧文斌等[10]研究发现参加城镇居民医保能够显著提高个体医疗服务利用水平，参保者的门诊服务利用和住院服务利用概率显著增加，并且住院服务利用增加程度更为明显。但也有相反的结论，如于大川[11]的研究表明，城镇居民医保作用有限，没有显著提升个体医疗服务利用水平。亦有文献研究城乡居民医保对医疗服务利用的影响，如刘小鲁[12]发现两者之间无显著相关关系。更多国内的相关研究是针对新农合如何影响农村居民的医疗服务利用，Lei[13]发现新农合和农村居民预防性医疗服务显著正相关，但减少了农民在非正规医疗机构就诊的频次；Wagstaff[14]的研究表明新农合增加了农村居民的医疗服务利用率，并且对低收入人群的增加效果更为明显。

2. 代际经济支持与医疗服务利用

代际支持属于家庭非正式保障体系，是家庭内部代际资源在父代与子代之间的双向流动，一般分为经济支持、照料支持、情感支持三种类型[15]。由于照料对老年人健康的影响更大，现有研究大部分探讨子女照料支持对老年人医疗服务利用的影响，关于经济支持与老年人医疗服务利用之间关系的研究相对较少，并且没有统一的结论。薄嬴[16]在研究中发现子女经济支持通过收入效应增强了老年人的支付能力，对医疗服务的数量和质量有更高的需求，对老年人“是否就诊”和就诊以后的“医疗支出”均具有正向的影响。周律[17]研究发现，尽管净货币转移（子女提供的经济支持数额减去亲辈提供的经济支持数额）没有对农村老年人门诊服务利用产生显著影响，但其与自评健康之间的交互作用却对老年人的门诊服务利用产生了影响。与此相反，在朱斌等[18]的研究中，子女对老年父母的经济支持和医疗服务需求之间的相关性并未通过显著性检验，也有研究表明，接受子女经济支持对农村老年人医疗消费的影响范围非常有限，在力所能及的范围之内老年人更倾向于自给自足。

3. 医疗保险与代际经济支持

理论界一直以来重视社会保障与家庭代际支持之间关系的研究，尤其侧重于社会保障体系中的养老保险对代际经济支持的影响，单独研究社会保障体系中的医疗保险和代际经济支持之间关系的论述相对较少。相关研究虽然大都认同医疗保险显著影响子女对父母的代际经济支持，但未能在影响方向上取得一致意见，存在两种截然不同的结论。一种观点认为医疗保险“挤出”了子女的代际经济支持。刘西国[19]利用浙江、甘肃两省调查数据研究发现，享有医疗保险会显著降低老年人获得子女经济供养的概率和规模。于大川[2]基于CLHLS数据的研究表明，医疗保险对子女向父母提供的医疗支持存在“挤出”效应，并且在不同的群体中，这种“挤出”效应存在差异，比如对城市和经济收入高的老年人这种“挤出”效应更显著。另一种观点认为医疗保险反而“挤入”了家庭内部代际向上的资源转移。胡宏伟[20]等研究发现，我国老年人参与医疗保险会促使下一代增加对老年人的经济供养水平，原因在于医疗保险降低了老年人看病就医的经济门槛，增加了医疗服务利用的概率和频次，医疗支出反而上升，相应地，子女需要为老年人提供更多的医疗经济支持。

综合上述文献可以看出，关于医疗保险与老年人医疗服务利用之间关系的研究已较为深入，但是对代际经济支持与老年人医疗服务利用、医疗保险与代际经济支持的研究还较为缺乏，相关的结论也不统一。事实上老年人的医疗服务利用问题不仅取决于老年人微观个体特征，从整体的理论框架上来看，同时受到社会保障和家庭保障的影响，医疗保险和代际经济支持正是两种保障的典型表现，并且医疗保险和代际经济支持之间也存在相互作用。现有研究只是单独割裂地分析医疗保险和代际经济支持各自与老年人医疗服务利用的关系，忽视了研究的整体性和系统性，需要把医疗保险和代际经济支持同时纳入老年人医疗服务利用影响因素的分析体系，以使研究结论更具有科学性和明确的政策含义。

三、 数据来源与研究设计

1. 模型设定

为考察代际经济支持和医疗保险两个因素如何影响老年人医疗服务利用，本文设定如下计量模型：

Yi=α+β1Insurancei +β2Supporti+γZi+δd+εi  （1）

式（1）中Yi为二元变量，表示老年人i是否发生医疗服务利用（分为门诊服务利用、住院服务利用），核心解释变量为Insurancei和Supporti，分别表示老年人i是否参与医疗保险和子女是否向老年人i提供代际经济支持，Zi为控制变量，δd为地区哑变量，用来控制由于地区因素所导致的差异，把样本分为东部、中部、西部三个地区。由于模型中因变量Yi只能取值为0和1，不满足线性模型中高斯—马尔科夫定理所要求的正态分布，因此将模型设定为非线性的Probit模型，其形式为：

P（Y=1|X）=G（α+βX） （2）

式（2）中，X代表式（1）中解释变量和控制变量共同构成的向量，G代表标准正态的累积分布函数，其计算公式为：

[G（Z）=Φ（Z）=-∞Zφ（V）dv ] （3）

式（3）中，[Φ（z）]是标准正态密度函数，其计算公式为：

[Φ（z）=]（2p）-1/2eap（-z2/2） （4）

由于式（3）和式（4）的存在，保证了式（2）对X和所有参数值的估计都限制在0到1之间，并且式（2）中Y和X之间存在非线性关系，因此使用最大似然法（MIE）进行模型参数估计。

2. 变量说明

因变量：医疗服务利用。本文借鉴余央央等[21]的相关研究，把医疗服务利用划分为门诊服务利用和住院服务利用，并设置为二元离散变量进行衡量。门诊服务和住院利用情况根据CHARLS调查问卷中受访者回答“近一个月您是否去门诊就诊？”“过去一年中是否有住院？”的情况来定义和赋值，如果回答为是，则认为发生门诊或住院服务利用，赋值为1，反之则赋值为0。

自变量：代际经济支持（Support）。代际经济支持包括子女和父母之间的双向经济资源流动，本文只研究子女向父母提供的单向经济支持，依据CHARLS调查问卷中受访者回答“近一年来，您的子女（包括同住与不同住的所有子女及其配偶）给您现金多少元”的情况来定义和赋值，若受访老年人回答金额大于0，则视为子女向父母提供代际经济支持，赋值为1，反之若回答金额为0，赋值为0。医疗保险（Insurance）。我国目前已建立以基本医疗保险为主体，商业健康保险、医疗互助等为补充的多层次的医疗保险体系[22]，因此医疗保险变量根据CHARLS调查问卷中受访者回答“您本人目前是否参加了以下医疗保险？（可多选）”的情况来定义和赋值，若受访老年人只选择“没有保险”这一选项，则视为老年人没有医疗保险，赋值为0，如果选择除了“没有保险”这一选项中的任何一项或几项，则视为老年人拥有有医疗保险，赋值为1。

控制变量：医疗服务利用行为除受到医疗保险和代际经济支持的影响，还受到个体及家庭其他因素的影响，因此本文选择的控制变量包括老年人特征变量（如年龄、性别、民族、受教育程度、婚姻状况、户籍、养老保险）和家庭特征变量（如居住安排、是否照顾孙子女）。

3. 数据来源

本文数据来自中国健康与养老追踪调查（CHARLS）2018年调研结果，该项调研覆盖全国28省域、150个县、450个社区（村）、12073户家庭，具有广泛的代表性，为我国人口老龄化问题的相关研究提供了客观详实的基础。本文主要研究子女代际经济支持、医疗保险对老年人医疗服务利用的影响，因此从调研数据中筛选年龄在60岁及以上的老年人作为研究对象，并确保子女代际经济支持、医疗保险的信息和父母关系与家庭信息的一一对应。此外为保证研究的需要，本文选取研究对象的个人特征、家庭信息、医疗健康、经济状况等指标，剔除存在数据缺失和异常值样本，最终保留有效样本4069个。

四、 实证结果与分析

1. 变量的描述性统计

表1报告了各变量的描述性统计，从表中可以看出一月内有门诊就医的老人占总样本数的17%，一年内住院的样本占总样本数的21.1%，高于“是否门诊”占比，表明老年人住院服务需求大于门诊需求；过去一年有2756位老人接受了子女提供的代际经济支持，占比67.7%，表明子女向父母提供物质资助是大部分家庭资源配置的常态；4069位老人中96.5%的老年人享有医疗保险，医疗保险的覆盖率有了质的飞跃[23]。从控制变量的情况来看，老年人的平均年龄超过70岁，男性数量超过女性；大部分老年人健康状况处于中等水平，在日常生活中至少有两项面临困难，有养老保险的老年人占比较低。在家庭特征方面，36.1%的老年人照料孙子女，更多的老年人选择不与子女同住，家庭结构的小型化和核心化特征趋于明显。

2. 单因素检验

本文的解释变量医疗保险（Insurance）和代际经济支持（Support）均为两元离散变量，因此首先采用采用T统计量来检验，解释变量分别取值为0和1的情况下和老年人医疗服务利用的之间的关系，结果见表2。从表中可以看出，医疗保险与门诊服务利用和住院服务利用的T统计量均显著，表明医疗保险与医疗服务利用存在显著的相关关系；代际经济支持与门诊服务利用的T统计量不显著，但与住院服务利用的T统计量显著，表明代际经济支持对住院服务利用有一定影响，但与门诊服务利用没有显著相关关系。