教育年限和医疗保险对老年人健康的影响

教育年限和医疗保险对老年人健康的影响

一、教育、医疗保险、医保健康是多因素影响的结果。研究显示,健康的影响因素中,行为因素所起到的作用约占50%-60%(1),是健康结果最重要的影响因素;之后是遗传因素,约占10%-15%,社会经济因素对健康的贡献约占10%,医疗卫生对健康的贡献约占10%。可见,健康主要是由行为因素决定,健康行为对个体健康结果的影响程度最大。在影响健康的社会经济因素当中,教育是影响健康结果的重要因素。教育通过提高个体对生活和行为的理解水平,直接影响个人的行为意识,通常,受教育程度较高的人能够更明确什么行为有助于健康,何种行为有害于健康,高水平受教育者通常有更好的自我约束能力,能够最大程度减少不健康行为。教育通过影响个人的生产率,进而增加个体和家庭的收入,提高生活质量,从而为增强体质奠定经济基础。当然,也有很多研究认为健康也会反作用于教育,身体健康为个人接受教育奠定了身体基础,身体健康程度更高的人往往会具备更强的学习能力,更可能在教育体系中受到认可,进而激励和保证个体获得更高水平的教育。此外,医疗保险作为医疗风险分散和补偿的重要方式,也在一定程度上影响健康。医疗保险通过改变实际医疗服务价格而影响就医者的行为,通过补偿就医服务,实际上降低了就医价格,使更多患者购买得起特定的医疗卫生服务,一定程度上提高了患者购买更多服务量的能力,进而促进健康结果的提高。此外,医疗保险通过补偿患者的医疗保险支出,减少了患者的负担,减轻了医疗支出对患者家庭财富的压力,一定程度上减缓了疾病负担对患者个人和家庭生活消费的冲击。一般而言,接受更高水平的教育、参加医疗保险会促进人的健康,这一结论适用于成年居民,也包括老年居民(年龄大于等于60岁的城乡居民)。但是,作者利用中国营养健康调查数据(CHNS2006)分析老年人健康时,却发现了相反的现象。图1、图2、图3反映的健康与教育水平之间的关系恰好与预期相反,随着受教育水平提高,个体的健康水平不断下降,分年龄描述证明了结论具有稳健性。通常,个人的受教育阶段集中在青少年时期,老年人在其青少年时期接受教育。那么,教育水平作为一种重要的人力资本积累下来,对成年后的健康状况产生持续影响,所以,按照常理,受教育水平高的老年人其健康状况也应当相对较好。而图中的描述结果却恰恰相反,受教育年限越长的老年人的健康水平相对越低,这是非常值得关注和考察的。而另一方面,CHNS2006数据显示,参加医疗保险人群的平均健康水平显著低于未参保人群,没有参加医疗保险人群的健康水平相对更高(如图4所示)。导致出现这一问题的原因可能是医疗保险中逆向选择,即健康状况较好的人倾向于不参加医疗保险,而健康状况相对较差的人则倾向于参加医疗保险。所以,图4实质上并不具有可比性,因为两个群体存在系统性差异。二、研究样本及变量选取根据本研究的需要,做出如下假设:假设1:受教育程度将会促进老年人健康,起正向作用,至少不会负作用于健康结果;假设2:参加医疗保险会有助于老年人健康,起正向作用,至少不会负作用于健康结果;假设3:参加医疗保险的人群平均健康结果相对较差,是由逆向选择导致的。本文所使用的数据来自由美国北卡大学(theCarolinaPopulationCenterattheUniversityofNorthCarolina)和中国预防医学科学院(theNationalInstituteofNutritionandFoodSafetyattheChineseCenterforDiseaseControlandPrevention)联合执行的中国健康和营养调查(ChinaHealthandNutritionSurvey(CHNS)。调查采取多段随机抽样方法,选取了黑龙江、辽宁、河南、山东、江苏、湖北、湖南、广西和贵州九省。本研究使用2006年的调查数据,在成年人群中选取年龄为60及60岁以上人群,共计2415人。根据研究需要,按类别分别选取反映老年人身体、经济和社会特征变量,具体选取变量及其描述请见表1。本研究使用QWB(2)健康指数作为个人健康水平的衡量指标。QWB反映的个人身体的客观健康状况,反映身体机能状况,显著区别于个人主观自评健康状况。从描述结果可以看出,老年人平均健康水平QWB得分为0.754,最低者得分为0.213,健康状况较差,最高得分为0.904,健康状况较好。样本中男女比例约各占50%,在婚状况者约占73%,离异、丧偶、分居等约占27%。样本平均年龄为69岁,年龄最高者99岁,最低者60岁。为了反映个体身体状况,使用BMI指数(身体质量指数)作为衡量个体肥胖程度的指数,BMI指数计算公式为体重除以身高的平方项。样本平均BMI指数得分为23,符合亚洲老年人身体质量指数分布状况,最低BMI为12,身体过于瘦弱,最高BMI得分为43,身体过于肥胖,可见,样本个体肥胖程度差异显著。老年人平均受教育年限为4.37年,老年人大多数集中于小学及以下水平,受教育程度普遍偏低。家庭年人均收入为6658元,大部分老年人人均收入水平并不算高。样本中仅有城镇户籍者约占47.8%,有约占一半的人参加了不同形式的医疗保险(城职保、新农合、商业健康保险以及其医保形式)。样本个体平均到达最近医疗点单程时间为14.58分钟,可见,基层医疗机构的地理可及性是不错的,大部分居民20分钟以内可到达最近医疗点。本研究使用本社区平均治疗感冒价格作为医疗卫生服务价格的代理变量,因为感冒是常见病,治疗感冒的费用能够较好的代表本地医疗费用的水平,描述分析显示治疗感冒的平均价格约为54元。本研究使用是否吸烟来作为样本健康行为的代理变量,样本描述发现曾经吸烟者约占总体的32.4%,约有三成的人具有吸烟史。三、医疗卫生状况变量根据美国纽约市立大学教授Grossman(1972)提出的健康需求模型,将其模型作为健康影响因素的计量模型,通过逐步控制体现个体身体、社会、经济特征的变量,并控制反映医疗卫生状况的变量,如医疗卫生服务价格、地理可及性等,来考察教育和参加医疗保险对老年人健康结果的影响状况,线性模型为qwbscore=α+β1×eduyear+β2×m1+βi×Xi,线性计量模型估计使用一般线性回归模型,回归结果见表2。从表2回归结果可以看出,教育年限和是否参加医疗保险两个变量的回归系数都是负的,而且,回归结果均通过了显著性检验(p值分别为0.066和0.01)。从回归结果来看,似乎进一步确认了描述分析部分的结论,即教育和医疗保险显著负作用于健康,二者对老人的健康结果起负作用。四、教育、医疗保险的关系经典线性回归模型需要满足残差项与自变量不相关的假设,二者相关系数应为零,即Corr(xi,e)=0,否则,整个模型估计将是有偏的。但是,仔细考察本研究中所控制的变量,可以发现,教育年限与是否参加医疗保险两个变量与模型残差项是相关的,模型可能存在内生性。第一,教育年限变量可能是内生变量。本研究前文已经论述了教育和健康可能存在互为因果关系,此外,也可能存在遗漏变量(OmittedVariable),如个人的能力、精力等,既影响教育水平也影响健康结果。第二,是否参加医疗保险可能存在内生性。前文已经论述,参加医疗保险可能会促进个人的健康,而另一方面,不健康的人群更愿意参加医疗保险,即存在“逆向选择”,当然,也可能存在遗漏变量,既影响健康结果,也影响是否参加保险,如个人的健康意识等。综上可见,上述回归模型存在内生性,如果内生性不解决,模型的估计结果都将是有偏的。而之后两阶段回归结果与原回归结果的Hausman检验结果也证明模型存在内生性。解决模型内生性问题的有效办法是通过工具变量(IV)解决模型内生性,本研究也通过寻找工具变量方法来解决模型的内生性。第一,个体教育年限工具变量的选择。本研究选取了同年龄段(10岁为一段)平均受教育年限作为个体受教育年限的工具变量,主要是因为一般而言,同年龄段平均受教育年限与个体受教育年限相关,同时,与个体健康结果不相关,满足工具变量的要求。而另一方面,之所以选取10年为一段,且以1960年出生者为分界点,主要是考虑文化大革命的冲击影响,将1976年开始接受教育(约6岁)的个体之后的十年人群作为一个受影响人群的基点群,这样所求的平均受教育年限与个人受教育年限相关度更高。第二,个体是否参加医疗保险的工具变量选择。本研究选取社区平均参加医疗保险比例作为个人是否参加医疗保险的工具变量,在中国,很多医疗保险是以社区为单位推广的,如新型农村合作医疗等,而且,很多社区的居民存在一定程度的同质性,即类似的人群更可能居住在一个社区内,特别是中国存在很多单位的社区,社区居民在收入、文化程度等方面相似度更高。所以,社区参保比例与个人是否参加医疗保险可能相关,但并不会影响个体的健康状况,满足工具变量的要求。为了进一步验证工具变量的有效性,本研究对工具变量进行了有效性分析,主要是考察了工具变量的有效性和弱工具变量的问题。第一阶段回归结果见表3。从一阶段回归结果可以看出,两个工具变量分别与两个内生变量显著相关,此外,弱工具变量检验结果显示,两个变量的F值均大于10,表明,回归不存在弱工具变量问题。使用工具变量,进行两阶段回归,回归结果与普通最小二乘法回归结果对比,结果见表4。从回归结果可以看出,普通最小二乘法回归结果中,教育年限和是否参加医疗保险两个变量的回归系数均为负数,而在两阶段回归结果中,教育年限的回归系数成为正数,但不显著,是否参加医疗保险变量的回归系数由原来的非常显著(小于0.1),转变为回归结果不显著。总之,使用工具变量法解决模型内生性后,估计结果显示原描述分析和初步回归结果所显示的教育、医疗保险负作用于健康结果的结论是不稳健的,虽然本研究实证分析无法证明二者对健康结果存在正向影响,但是,至少,本研究证明教育年限和参加医疗保险并不会负作用于个人的健康结果。其他控制变量回归结果也值得关注。回归分析发现,不同性别老人的健康状况不存在显著差异,婚姻状况不会显著影响老年人个体健康结果。年龄对老年人健康结果的影响仍呈现典型的倒“U”型,但回归结果不显著。反映身体肥胖程度BMI指数结果非常显著,且呈现倒“U”型,也就是说,随着个体身体变胖,初始阶段,个人的健康状况越来越好,之后,随着个体进一步变胖,个体的健康状况有下降的趋势。这表明,当前,中国老人已经有一部分老人由于身体过胖而影响了其身体健康。与之相对应的是人均家庭收入变量,两阶段回归结果表明,人均家庭收入变量对个体健康结果的影响呈现倒“U”型,这再次证明了,富裕并不一定会带来健康,当富裕之后,如果对健康不加以重视,因为富裕而放任一些不健康商品的消费(如烟酒等),可能会有害于健康结果。回归结果显示,从身体机能角度来看,农村居民身体健康状况要显著好于城镇居民,当基本生活得到满足后,营养不良等问题减少,农村居民因为可能更好的生活环境和健康行为(部分参加劳动、健康饮食)等反而比城镇居民有更好的身体,这在老年人中体现的更为明显。医疗卫生服务体系中,到最近基本医疗点的时间距离没有显著作用于个人健康结果,结合描述分析,可能是当前基层医疗卫生服务点的可及性较高,绝大部分人差异不大所致。而医疗卫生服务价格仍显著负作用于个人健康结果,回归结果显示,医疗卫生服务价格越高,本地居民的健康状况可能会相对越差。这说明当前“看病贵”问题仍然显著影响国民健康,“看病贵”问题可能是阻碍国民健康改善的重要因素。回归没有发现是否吸烟者在健康方面有显著差异,可能是因为本研究选取的是“是否曾经吸过烟”,而不是“当前是否吸烟”,也不是吸烟数量和频率,所以,这一回归结果可能是模型对健康行为控制的不好所致。考虑到年龄对老年人健康结果影响可能非常显著,随着年龄增长,个人健康折旧加速,年龄因素的影响可能会较为剧烈。为了检验回归结果的稳健性,本研究将老年人分为60-80岁和80岁以上两个群体,分别进行回归,通过比较回归结果,观察各变量回归结果的稳健性。从表5回归结果可以看出,显著区别于普通最小二乘法,不同年龄段老人健康影响因素两阶段回归结果均表明教育年限和是否参加医疗保险对老年人健康结果不存在显著影响。虽然,本研究针对老年人这一特殊群体,没有证明教育和参加医疗保险对老年人个体健康结果存在正向影响,但是,至少,两个因素绝非如描述分析和初步回归所示的负作用于个体的健康。其他变量与上文回归结果基本一致,此处不再赘述。五、教育和医疗保险的正向作用综合上述分析结果,本研究主要得出了如下结论:第一,是否参加医疗保险存在逆向选择,身体健康的老年人不愿意参加医疗保险,而身体健康状况较差的老年人参加医疗保险的概率相对更高。这一结论符合研究假设。第二,研究否定了描述分析和初步回归得到的教育程度、参加医疗保险显著负作用于老年人个体健康结果的结论,虽然,本研究没有证明二者显著正作用于老年人个体健康结果,但是,至少证明了接受教育与参加医疗保险并不会负作用于老年人个体健康。这一结论符合研究假设。当然,本研究也存在一些不足,主要是因为使用2006年的截面数据,没有使用体现动态变动的面板数据,所以,无法观测到教育和医疗保险的持续作用,也无法动态观测各控制变量动态作用于个体健康结果的机制。而且,很可能由于存在一部分早逝者,这可能会导致抽样(存活者)存在有偏。当然,鉴于本研究使用工具变量法得到的估计结果,从Grossman健康需求方程角度判断,早逝者更可能是教育程度相对更低、没有参加医疗保险、健康行为更不良好的人群,如果是这样,那么,本研究样本有偏只会导致本研究对教育和医疗保险正向作用的低估,实际上教育和医疗保险对老年人健康的正向作用可能更高,也更加显著。当然,对教育和医疗保险回归系数均没有显著,正向作用没有得到显著性检验的另一个解释可能是,老年人因为年龄过高,身体自然折旧程度较高,个体的健康状况受到机体机能、细胞代谢的影响更高,这可能“挤压”了其他社会经济因素(如教育和医疗保险等)对个体健康的影响,比如,两个教育程度完全不同(一个是文盲,一个是大学毕业)的90岁老年人,他们