医疗保险对我国城镇老人医疗支出的影响

医疗保险对我国城镇老人医疗支出的影响

一、基本结论和目标论

作为国家医疗卫生系统和社会保障体系的重要组成部分，社会保障体系在社会各界引起了

越来越多的关注。医疗保险作为医疗支出风险平滑的财务机制,通过降低就医的经济门槛,

增加医疗保健服务的可及性,对公民的健康长寿具有积极的保护作用。另一方面，因为与独

自承担医疗费用的病人相比，享受保险的病人面临较低的医疗支出成本，扭曲的医疗服务价

格可能导致医疗服务市场上的道德风险，引发医疗资源浪费(Feldstein,1973;Feldman

andDowd,1991)。

超福利.主义认为,因为医疗服务需求受到支付能力和支付意愿的限制，从改善健康的角度来

看，因享受医疗保险而增加的医疗保健需求也未必是一种浪费(Hurley,2000)。此外，文献

中在比较不同国家卫生体系绩效时认为,较好的卫生体系表现为单位医疗资源投入的健康

产出较高(Follandetal,2004)。借鉴上述文献的成果，本研究界定医疗保险导致的医疗

支出的增加，如果不能显著地改善健康状况，则认为是无效的、过度的医疗支出；反之，则认

为是有效的、合理的医疗需求。基于这一定义，木研究旨在从健康的角度考察我国的医疗

保险是引致了过度的医疗消费还是释放了医疗服务的有效需求。这一问题的I可答直接关系

到国家医疗保险制度建设的侧重点。如果医疗保险体系的主要矛盾是医疗资源浪费,那么

制度选择应侧重于设计减少道德风险的激励机制；如果主要矛盾是医疗服务需求因个人的

经济能力受到抑制,那么制度应侧重于释放合理的医疗需求,便利医疗消费。

从宏观数据来看,我国医疗保健支出的增长对健康的边际效应较高。因此消除医疗保健的

经济障碍,如建立全民医疗保险制度,可能带来国民健康水平的显著改善。

本义利用微观数据进一步对我国城镇老年人医疗保险、医疗支出和以死亡率衡策的健康状

况之间的关系进行了深入剑析,发现享受医疗保险的老人,家庭自付医疗支出较低,总医疗

支出较高;死亡风险比无保险的老人低19%0结合医疗支出方程和生存分析的结果，我们利

用扩展的Kaplan-Meier生存函数计算了不同保险待遇的老人,按照生存概率加权的医疗支

出。在老人生存至样本平均年龄的条件下,享受医疗保险的老人生存概率加权的平均总医

疗支出为64689元,无医疗保险的老人的医疗支出为42198元，总医疗支出相差22491元，

预期寿命相差5年。根据世界卫生组织的统计,美国2000-2006年间人口预期寿命从77

岁增加到78岁，人均总医疗支出增加了12894美元。可见,我国享受医疗保险的城镇老年

人,其增加的医疗支出显著有效地增进了健康状况。我国公共医疗保险制度的选择应侧重

于满足老年人的医疗需求:进一步提高老年人的健康和寿命,建立病有所医、老有所养的和

谐社会。我国正值全民医疗保险改革试点之际，引入计量方法分析研究医疗保险对医疗支

出和健康的作用，将有利于改革政策进一步地调整和制定。

在制度背景、文献综述和国际比较中

1.社会统筹下的医疗保障制度

建国以来，我国农村和城市分别建立起不同的医疗保障制度。1城镇地区的医疗保障体系主

要由覆盖机关、事业单位人员的公费医疗和覆盖企业职工和退休人员的企业劳保医疗组成,

这一体系基本上覆盖了劳动者的绝大多数医疗费用及职工家属的部分医疗费用。由于医疗

保障水平过高且缺乏需方制约机制，该体系费用超支,浪费严重。

自上世纪80年代起,城镇医疗保障体制开始引入对■医疗服务供、需双方的制约机制，如公

费医疗经费包干管理和个人自付一定比例的医疗支出。30年代以来开始了社会统筹试点。

1998年底,社会统筹和个人账户相结合的城镇职工基本医疗保险制度全面实施,原则上要求

城镇所有用人单位参加(国务院发展研究中心课题组,2095).

尽管医疗保险改革不断朝着广覆盖的方向发展，但与全民医保的目标还有一定距离。卫生

部公布的2003年第三次国家卫生服务调查显示,在地级以上城市,43%的受访者享有社会医

疗保障。根据本文采用的样本,2002年接受调杳的老人中,29.22%的老人其医疗费用主要由

公共医疗保障负担(包括免费医疗、国家或集体补贴和医疗保险);2005年健在的老人中,这

一比重为31.10%;2005年前去世的老人中，这一比重低至25.43%。

2.医疗保险和健康

与本研究相关的文献主要有两部分:一是医疗保险对医疗服务需求的影响；二是医疗保险对

健康的影响。

在健康保险与医疗服务需求的研究中，RAND健康保险实给无疑是最具影响力的。该实验是

为研究战后美国医疗支出高速增长的原因，在1974-1977年由美国联邦政府资助的大规模

的健康保险实验。Manningetal.(1987)利用兰德保险实验数据研究发现,被随机分配到

免费医疗计划的消费者,其就诊次数和医疗支出比自付比例为95%的保险计划的消费者分别

高出67%和46机健康保险对疾疗服务需求有显著影响，自付比例或免赔额下降时，消浮者

消费的医疗服务数量增加，

Cheng&Chiang(1997)研究了我国台湾地区1995年引入全民健康保险后，医疗服务需求

的变化情况。由于全民健康保险降低了门诊和住院医疗的自付金额和比例，1995年之前无

保险人群的就医概率在实施全民健保后增加了一倍。

文献中关于医疗保险与健康的研究无统一结论。以老年健康保险计划的引入作为“准自然

实验"，Polskyetal.(2006)发现加入健康保险计划后，老人自评健康良好或好的概率增

加;而Cardetal.(2008)利用不连续回归的方法,没有发现死亡率在65岁(一般健康保险

计划的起始年龄)出现跳跃，即老年健康保险计划对死亡率无显著影响。Finkelstein&

McKnight(2008)谨慎地总结此在建立的最初10年里老年健康保险计划对死亡率没有显

著的影响。Hadley(20031建议在缺乏权威性的研究的情况下，应在综合考虑诸多研究结果

的基础上做出结论。Levy&Meltzer(2008)认为关于医疗保险和健康的因果效应的研究

只有等待大规模的随机性实验来探索。

我国与医疗保险、医疗服务利用及人口健康相关的最新重要研究主要包括:赵忠、侯振刚

(2005)利用中国健康与营养调查数据对我国城镇居民的健康影响因素进行了考察，发现医

疗保险始终呈不显著的负影响，如作者指出的,这可能是回归中遗漏解释变量造成的估计偏

差。罗楚亮(2008)使用CH1P2002城镇住户调查数据，研究城镇居民的健康影响因素及其医

疗支出行为,研究发现公费医疗/大病统筹覆盖对健康因子有显著的负面影响，对自评健康

无显著影响。解垩(2009)利用中国健康与营养调查数据,检验收入在健康及医疗服务利用

不公平中的作用，研究发现享受医疗保险的群体较富裕,其医疗服务利用也较多，医疗保险

扩大了医疗服务利用的不平等。

3.不同国家医疗支出的边际健康产出

首先通过国际间的横向比较，来定位我国医疗支出对健康的边际产出。人口预期寿命是国

际上通用的反映和比较一个国家国民的健康状况的指标。利用世界卫生组织(WHO)公布的

数据,2图1横轴代表巴西、俄罗斯、中国、日本、韩国、美国和英国七个有代表性的国家

2000年人均总医疗支出(按照购买力平价计算)，纵轴是2000-2006年间人口预期寿命的变

化和此间人均总医疗支出的变化之比。图1反映了不同国家医疗支出的边际健康产出，以

美国为代表的发达国家，人均医疗支出远远高于发展中国家，但增加的医疗支出对于健康的

促进作用甚微；以中国为首的发展中国家,医疗支出对健康的边际产出明显较高,2000年中

国人均医疗支出水平为美国的2%,2006年为美国的3%,但增加的单位医疗支出对健康的促

进作用是美国的27倍。从国际比较来看,我国单位医疗支出的增加,带来国民健康水立的

显著改善。

宏观医疗支出和健康的国际比较提供了直观的证据，但国际比较隐臧了各国的差异,忽略了

不同国家医疗服务体系、医疗保险制度以及人口结构的差异，只能作为描述性的依据。下

文将利用我国城镇老年人口的微观数据,对这一问题进行深入剖析。

三、数据和变量

1.研究的历史回顾

本研究使用“中国老年人健康长寿影响因素调查"(CLHLS)最近两次2002年和2005年调

查的数据。该调查是目前中国最大的关于老年人口研究的微观面板数据。调查始于1998

年,覆盖了中国22个省市的631个县级行政区，具有广泛的全国代表性。调查收集了受访

者人口学、社会经济、疾病、健康等翔实的信息，并对已故老人进行了详细的回溯性登记

调查，为我们研究医疗保障的作用以及老年人口的生存分析提供了宝贝的资料。该调查数

据通过了关于准确性、可靠性、一致性、随机性的系统性测试，数据质量良好(Guand

Dupre,2008)。

2002年共有16064名60岁以上的老年人接受访问，其中51%的老人生存到2005年,37%在

此间去世，12%失去联系。我们不得不剔除失去联系无法确定生存状态的观测值(2015人)。

3由于城乡之间医疗保障体系的差异,我们的研究局限于城镇人口，所以我们剔除居住在农

村或从事农业劳动的老人（分别为7963人和2215人）。为了使无保险老人和有保险老人之

间有可比性,考虑到高龄老人中罕有享受保险的,我们剔除了百岁以上的老人（437人）。由

于医疗保险和医疗支出是我们最感兴趣的变量，我们删除了无法识别保险状态的观测值（45

人）；再去除医疗支出信息缺失的207人，本研究使用的样本包括了3182位受访者。30位老

人的生存持续时间缺失,生存分析中考察了余下的3152人。

2.描述统计分析结果

“全国老年人口健康状况调杳问卷（2005）”询问了老人在过去一年实际花费的医疗总支出

和家庭支付的费用（包括自己、配偶、子女等）。“死亡老人调查登记表”中询问了老人去

世前一年实际花费的医疗总支出和家庭自付医疗支出。我们以老人的总医疗支出和家庭自

付医疗支出作为被解释变量。

重要的解释变量“医疗保险”（Insured）,是哑变量，取值1表示老人享受某种社会医疗保

障，医疗费用主要由社会医疗保障支付;取值0表示老人的医疗费用主要由自己、配偶和子

女等家庭内部成员承担。

表1给出了相关变量的描述统计分析结果。样本中2726位老人在过去一年中发生了医疗

支出。观测到的医疗支出分布严重右偏，医疗支出均值为3971元，远远大于中位数1200元“

因此我们采用Box-Cox变换的•种，即采用对数变换修正研究数据的非正态性,医疗支出对

数的均值为7.13与中位数7.09接近,偏度从5.12下降到-0.03,峰度为2.61。其中，2422

位老人的家庭自付医疗支出大于0元，自付医疗支出均值为2674元,大于中位数1000元。

对数变换后，自付医疗支出对数的均值为6.81与中位数6.91接近,偏度从6.78下降到-

0.08,峰度为2.71。因此,下文计量模型中所使用的医疗支出均为对数形式。同理，我们对

家庭年人均收入也做了对数变换，在计量模型中使用收入的对数。

如预期的，有保险的老人医疗总支出明显高于无保险的老人,但家庭自付医疗支出更低。无

保险的老人未接受过正规数育的比重明显高于有保险的老人；无保险的老人中无正式职业

的比重较高;无保险的老人的家庭人均收入低于有保险的老人。总之,享受医疗保险的老人

同时拥有较多促进健康的资源。

四、医疗服务问题

样本中14*444人）的受访者过去一年的医疗支出为0。没有发生医疗支出，可能是由于：（1）

受访者健康状况良好,无需医疗服务；（2）出于医疗服务价格,或者寻求医疗服务的便利程度

的考虑,老人生病后放弃就医，医疗支出为0；（3）上述情况兼而有之,部分零支出是真实的，

部分零支出是自我选择的结果。由于CLHLS没有询问老人是否生病或受伤,我们分别使用

了三种模型与上述三种情形相对应:两部模型、Heckman样本选择模型和扩展的样本选择模

型。

1.医疗支出15的模型估计

大量零医疗支出破坏了随机误差正态性的假设，为修正这一问题,Duanetal.(1983)提出

两部模型,第一部分用prebit模型估计老人是否发生了医疗支出：

Ii=l(P1Ins+Xri132+ui>0)(1)

随机扰动项ui服从标准正态分布,如果医疗支出大于0,Ii=l,否则Ii=0。第二部分用线性

模型估计非零的医疗支出(对数)：

log(Ei|Ii=l)=a1Ins+Zi«2+vi(2)

随机扰动项vi〜N(0,a2v),Cov(ui,vi)=0o两部模型将零和非零的医疗支出分离，假设是

否消费医疗服务和消费多少医疗服务的决策是相互独立的。(2)式实质上估计了在医疗支

出大于0的条件下，医疗支出的条件期望，因此解释变量的边际效应也是对条件医疗支出的

影响。

2.,医疗保险对老年人就医选择的影响

如果老人出于医疗服务价格,或者寻求医疗服务的便利程度的考虑，生病后放弃就医，医疗

支出为o,此时我们感兴趣的真实的医疗支出无法观测,这种自我选择行为使样本产生选择

性偏差。如果不加以修正，基于此样本的参数估计将出现偏差。样本选择模型旨在修正这

一偏差,模型由选择方程和结果方程共同构成。其中,选择方程决定了生病的个体是否选择

就医从而产生医疗支出：

Treatmenti=l(311nsi+Z'iB2+ui>0)(3)

被解释变量”是否就医i"(Treatments为哑变量，取值1代表就医发生医疗支出，否则取

值为0；解释变量为医疗服务的可及性和个人的社会、经济、健康状况。其中反映医疗服务

可及性的变量为老人的居住安排。与独居的老人相比,与多名家庭成员同住的老人生病时

更可能受到及时照顾，外出就医也更为便利。参数反映了医疗保险对于我国老年人就

医选择的影响，以往研究表明，保险通过降低医疗服务的价格降低了获得医疗服务的经济

障碍,增加了寻求医疗服务的可能性。

结果方程估计就医老人的医疗需求，仅当生病个体选择就医时,我们才能观测到其医疗支出：

log(Ei|Treamenti=l)=a1Insi+X'ia2+vi(4)

结果方程的被解释变量是过去•年的医疗支出(Ei)的对数。解释变量为个人的社会经济特

征和健康状况。社会经济特征主要包括年龄、性别、婚姻、收入、教育水平、所在地区等;

健康状况主要包括既往病史和自我评价的健康状况。我们最关心的参数n1反映「医疗保

险对医疗支出的作用。随机扰动项Ui和vi服从二维正态分布，并且可能相

关:Cov(ui,vi)W0。样本选择模型估计无条件的医疗支出，即假设全部样本都本应发生医

疗支此零医疗支出是老人选择放弃就医的结果。

3.极大似然估计

假设健康风险为外生的不利冲击，样本中老人过去一年中生病或受伤的概率为

p(Pr(Sicki=l)=p),没有伤病从而真实医疗支出为零的概率则为(l-p)。

选择方程同时受到健康风险和就医选择的影响，因此产生医疗支出的概率为老人生病或受

伤并且选择就医的概率：

Treatmenti=l(311nsi+Z'iB2+ui>0)(5)Pr(Ei>O)=pXPr(Treatmenti=l)(6)

结果方程估计就医老人的医疗需求：

log(Ei|Sicki=l,Treamenti=l)=a1Insi+X/ia2+vi(7)

随机扰动项的假设以及系数的解释与样本选择模型相同。建立极大似然函数如下：

L(a,p,o2,P)={ripO(31Insi+Z*i32+P(log(Ei)-a1Insi-X7ia2)Vl-

P2o2)XloX(|)(log(Ei；-a1Insi-X'ia2a)}Ei>OX{1-

TIp①(BlInsi+Z'iP2)}Ei=0(8)

我们用极大似然估计方法来估计该模型。扩展的样本选择模型包容了健康老人真实医疗支

出为零和伤病老人放弃就医从而医疗支出为零两种情形。

五、第二，医疗保险制度可能排除逆选择

人们根据自身的健康状况选择是否参加或者参加何种医疗保险,利用保险人观测不到的私

人信息做出有利于自身的选择，这种自我选择的行为将导致医疗支出方程中的内生性问题。

本文研究对象是我国60岁以上的老年人，由于他们享受的医疗保险都是计划经济体制下以

劳动关系为基础的公帮医疗或职丁劳保医疗，几乎•不可能根据自身健康等因素自行选择医

疗保险。因此,这一计划经济下的医疗保险制度也许可以作为理想的,排除逆选择的,研究

医疗保险对医疗支出影响的准社会实验。样本中绝大多数老人在1989年医疗保险引入

“费用分担”和1998年城镇职工基本医疗保险改革前已经退休。1989年,78.5%的曾经工

作的男性超过退休年龄6C岁，90.6%的女性超过了55岁。样本中所有老人在1998年城镇

医疗保险改革时都已超过「退休年龄。老人的医疗保险状态基本稳定不变。样本中老人无

法根据自身健康状况选择医疗保险，因此我们有可能借比排除保险和健康之间的逆向国果

关系。

由于2007年城镇居民基本医疗保险试点开展以前，公共医疗保险都是以劳动关系为基础的,

未曾工作或是已经退休的老人无法通过就业的途径参与新的医疗保险。但是，由于企业的

破产倒闭、经营困难，该企业原本享受医疗保险的老人可能失去医疗保险,这一保险状态的

单向变动可能会使我们低估保险对老人健康的保护作用。

1.自付医疗支出

医疗保险通过风险分散的制度安排，降低了医疗服务的实际价格,从而减少了老人的家庭自

付医疗支出。2738位老人在过去一年中发生了医疗支出，其中316位老人的家庭自付医疗

支出为零。因为自付医疗支出为零是老人真实的自付医疗支出，所以我们选择两部模型来

分析老人的自付医疗支出，表2第1列和第2列给出了老人家庭自付医疗支出(对数)的两

部模型的估计结果，与无保险老人相比，享受医疗保险的老人家庭自付医疗支出显著降低

43%;自评健康状况“非常好”和“好”的老人，其家庭自付医疗支出分别下降46%和27%。

医疗保险对自付医疗支出的影响仅次于良好的健康状况。患有慢性病的老人的自付医疗支

出显著在增加。按照样本中老人年平均家庭自付医疗支出2674元计算,享受医疗保险的老

人的年家庭自付医疗支出减少1149元。

2.扩展的样本选择模型

表2第3列和第4列给出了全部样本的两部模型结果。第一部分,有医疗保险的老人发生

医疗支出的概率减少7%;而自评健康“非常好”的老人发生医疗支出的概率比健康“不好”

的老人低7%;如果未发生医疗支出是因为身体健康、没有疾病的话,那么医疗保险对健康的

影响幅度与自评健康“非常好”相当。从事教授、管理者等职业的老人发生的医疗支出比

从事家务劳动或其他职业的老人高10%第二部分,享受医疗保险的老人，其总医疗支出比

无医疗保险的老人显著增加28%;总医疗支出以二次曲线的形式随年龄增长,老年人的年龄

每增加一岁，总医疗支出平均增长2%,94岁达到顶点，之后总医疗支出随年龄增长而卜降；

性别和受教育程度以及居住在城市或县城对医疗支出无显著影响；和配偶同住的老人医疗

支出增加20%;老人60岁之前从事的主要职业对医疗支出的影响较大，与从事家务劳动或其

他职业的老人相比,从事教授、管理者等职业的老人以及从事工业劳动的老人的医疗支出

分别增加38%和17%;医疗支出的收入弹性为0.19,收入每增加10%,医疗支出平均将增加

1.9%,虽然医疗支出也以二次曲线的形式随收入增长，但最低点出现在收入的2%分位数之前，

此后样本中绝大多数老人的医疗支出随收入增加且增速加快。与自评健康状况“不好”相

比，自评健康状况“非常好”的总医疗支出显著下降41$,自评健康状况“好”的下降27%;

此外，作为衡量健康的指标的慢性病对医疗支出也有显著影响,患有高血压、糖尿病、心脏

病和中风的老人医疗支出分别增加17%、63%、35%和46%。

表2第5列和第6列给出了样本选择模型的估计结果,两方程随机误差项的相关系数估计

值为-0.45,标准差为0.22,在10%的显著水平上不等于零。选择方程中反映医疗服务可及

性的变量“与多名家庭成员同住”在10%的显著水平上对就医选择有正向的影响。有医疗

保险的老人的医疗支出比无保险老人增加35%,按照样本年平均医疗支出3417元,医疗保险

使老年人的年医疗支出增加了1196元(35%).其他解释变量的影响方向和幅度与两部模型

的结果相近。

表2第7列和第8列给出「扩展的样本选择模型的估计结果。老人过去一年患病的概率估

计值为0.94,在1%的水平上显著，这说明至少有6%的老人是健康的，过去一年中没有伤病发

生，因此未发生真实的医疗支出。样本中86%的老人过去一年的医疗支出大于零，即确实存

在部分老人生病后，没有就医进而没有发生医疗支出。患病概率的估计结果验证了关于零

支出的第三种推测，即零支出既包括了真实支出，也包括了老人选择性就医的结果。因此，

扩展的样本选择模型更适合本研究。

根据扩展的样本选择模型，享受医疗保险的老人,其总医疗支出比无医疗保险的老人显著增

加37%,按照样本年平均医疗支出3417元,医疗保险使老年人的年医疗支出增加了1264元；

总医疗支出以二次曲线的形式随年龄增长，老年人的年龄每增加一岁，总医疗支出平均增长

2%,94岁达到顶点;性别、受教育程度以及居住在城市或县城对医疗支出无显著影响;和配

偶同住的老人医疗支出增加19$;老人60岁之前从事的主要职业对医疗支出的影响较大，与

从事家务劳动或其他职业的老人相比，从事教授、管理者等职业的老人的医疗支出增加26%;

医疗支出的收入弹性为0.20,收入每增加10乳医疗支出平均将增加2%,样本中98$以上的

老人的医疗支出随收入增加且增速加快。与自评健康状况“不好”相比，自评健康状况

“非常好”的总医疗支出显著下降34%,自评健康状况“好”的下降24%;此外，作为衡量健

康的指标的慢性病对医疗支出也有显著影响，患有高血压、糖尿病、心脏病和中风的老人

医疗支出分别增加13%、54%、34%和41%。

3.半参数生存模型

如前所述,要回答本文研究的主要问题，享受医疗保险的老人较高的医疗支出是过度的医疗

需求还是合理的医疗消费,我们需要检验医疗保险和健康结果之间的关系。如果享受医疗

保险，增加医疗支出显著提高了健康水平,我们认为这一支出的增加是有效的。

图2首先给出了直观的Kaplan-Meier生存函数。横轴代表老人在2002年接受调杳后的42

个月内(约3年)持续生存的状况,纵轴代表生存概率。有保险的老人的生存概率始终高于

无保险老人,这一差距随着时间的推移不断扩大。

利用Kaplan-Meier生存函数,得到平均生存持续时间的非参数估计：

er=ftmaxOAS(t)dt(9)

其中，tmax是样本中可以观测到的最大持续时间。由于Kaplan-Meier生存函数定义在

[0,tmax]之间，(9)式积分受到最大持续时间的限制。当观测结束大量观测对象仍然健在，

生存持续时间出现大量删失时,受限的平均生存持续时间被低估。

为克服这一问题,我们设超过tmax之后的Kaplan-Meier生存函数以指数函数的形式扩展

到生存概率为0的时刻,并通过计算扩展的生存函数来调整删失数据带来的低估的平均生

存持续时间。表3分别给出了样本中受限的平均生存持续时间和扩展的平均生存持续时间。

按照受限的KaplanMeier生存函数计算，有保险的老人的平均生存时间比无保险老人多3

个月，且95%的置信区间互不重合,这说明有医疗保险的老人有明显的生存优势。这一优势

按照扩展的Kaplan-Moier生存函数计算更为明显，有保险的老人的平均生存时间比无保险

老人延长5年.

考虑到健康受到除医疗保险外众多因素的影响，如社会经济状况、生活方式和环境等，我们

选择Cox比例风险模型对老年人的健康，即生存持续时间(月份)进行多因素的回归分析。

由于简明的形式和计算上的可行性,Cox模型FI前仍是最受推崇的半参数生存分析模型之一。

该模型假设解释变量与基谁风险函数可乘，观测值i的死亡风险函数为：

h(t|xi)=hO(t)exp(xiP)(10)

其中，8是回归方程中的待估系数。对基准风险函数hO(t)的参数形式不做特别的假定，无

需估计,风险函数与时间t的关系没有特别要求,可以是任意形式,只要这一形式对所有观

测对象都相同。与参数生存分析模型相比，半参数的Co>,模型的优势在丁无需对基准风险

函数hO(t)做任何参数形式的假设,尤其是在我们难以对风险函数的形式做出合理的假设的

时候。其中，。xp(xiB)为相对风险,xi8为相对风险的对数。

表4给出了Cox比例风险模型的估计结果,模型1作为基准模型,未加入代表健康状况的变

量;考虑到健康状况对生存概率的重要而且长期的影响,随后模型中我们不仅控制了老人当

前的健康状况、健康习惯,还控制了老人早年的健康、营养、生活条件等健康相关因素(Gu

etal.,2009)。模型2控制了自评健康、慢性病史和吸烟史;模型3增加了日常自理能力；

模型4加入了父母的最高寿命，作为老人健康长寿基因的代理变量;文献中常用身高或臂长

求作为早年营养状况的近似,考虑到臂长比身高较少受到高龄的影响，因此这一变量在老年

学研究中被普遍采用(HuangandElo,2009),模型5中控制了这一变量;最后，模型6控制

了老人的幼年生活条件，我们采用了问卷中的回溯问题，“童年是否可以获得充足的医疗服

务”和“童年是否可以获得充足的食物”来衡量。

不同模型基本得到相同的结论,结果稳健，因此我们主要分析模型6的结果。享受医疗保险

的老人，与无保险的老人相比,其死亡风险将减少19%;年龄每增加一岁，风险增加8机另性

的死亡风险比女性高35机已婚和配偶同住的老人的死亡风险降低17船居住在城市的老人

的风险比居住在县城的老人低,；自评健康对风险影响显著，自评健康“非常好”、“好”

和“一般”的老人的死亡风险分别是自评健康“不好”的老人的44%、54%和71%；患有糖

尿病的老人的死亡风险增加41席;过去吸烟或现在仍在吸烟的老人的死亡风险增加14%;H

常自理能力无障碍和轻微障碍的老人的死亡风险,是严重障碍的老人的4现和60%o其他与

健康相关的变量,父母的最高寿命、臂长以及童年时期的生活条件对死亡风险的影响并不

显著。

如表1所示,除是否享受医疗保险之外,两类老人在其他方面的特征也存在着明显的差异。

年龄是影响老年人死亡率的重要因素之一，样本中享受保险的老人的平均年龄明显低于无

保险的老人。有保险的老人受教育水平平均也较高,具备更多的保健知识和采取预防措施

的能力。这一样本选择性偏差将导致参数估计的偏误。

本研究采用倾向分数匹配的方法对样本选择性偏差加以修正。首先用logit模型估计倾向

分数。4为了更好地估计倾向分数,估计中增加了性别、教育和年龄以及职业和教育等的交

义项。有、无保险的两类老人的倾向分数的共同区间为(0.014,0.937),根据倾向分数的

匹配在共同区间内进行。

我们采用了有尺度的近邻匹配的方法,这种方法综合了尺度匹配和近邻匹配的优点,且在大

样本下操作性强。从匹配后的样本的描述统计5可以看出，有、无保险的老人的特征差异

明显缩小，大部分变量如年龄、性别、配偶、教育水平、居住地和自评健康无显著差别。

全部样本中享受保险的老人的平均年龄比无保险老人低4.22岁，其死亡率的差异很可能是

由两类老人年龄结构的系统性差异造成的。匹配后的样本中，享受保险的老人和无保险老

人的年龄差距缩小至0.72岁，该差异在统计上不再显著。从事教授、管理者等职业的比重

仍存在差异，该差异在10与水平上显著；两类老人的收入差异在1%水平上显著。匹配后的样

本中两类老人的可观测特征更为接近,可比性增加。

基于匹配样本的生存