我國長期護理保險對中老年人醫療費用支出的影響研究
——基于中國健康與養老追蹤調查數據

○高旭瑤 樂章

（中南財經政法大學公共管理學院，湖北 武漢 430073）

一、引言

人口預期壽命延長意味著老齡、高齡和失能人口增加。“一人失能，全家失衡”：受護者喪失日常活動能力，產生大量醫療和護理成本；照護者工作生活狀態受到影響，精神和身體也嚴重受損。老年人口通常消耗更多醫療資源[1]，未來伴隨我國健康需求的釋放，失能的中老年人成為主要消費群體，醫療費用將持續攀升[2-3]。在此背景下，長期護理保險（后簡稱長護險）作為分散失能風險的一項社會保障政策，能夠滿足失能人員的基本生活照料需求和醫療護理需要，是控制醫療費用支出過快增長的有效手段[4]。

目前世界上存在社會保險、財政保障和商業保險三種長護險制度類型。1968年，荷蘭通過《特殊醫療支出法案》建立了獨立的長護險制度，最早區分了護理（care）和醫療（cure），并將護理交給專業機構管理實施。接著，長護險在美國、德國、日本、新加坡等地也相繼建立。長護險是指通過基金籌集，為患有慢性病或長期傷殘的中老年人提供護理服務、支付經濟補償的一種社會保險制度。長期護理與醫療護理的本質區別在于可逆性[5]，失能失智幾乎不可逆，醫療干預對其無效，此時需要長期護理來滿足失能失智人員的基本生活需求。在借鑒國外經驗的基礎上，我國建立了長護險制度并開展試點，截至目前我國長護險試點城市已達49個，報銷比例達70%。

回顧已有文獻，有關長護險的研究主要集中在制度構建[6-7]、運行現狀[8-10]、醫療費用控制和滿意度[11-12]等方面。針對長護險與醫療費用支出的關系，一些學者認為長護險能夠有效降低醫療費用支出。王貞等[13]發現相比機構護理，居家護理對醫療費用支出的替代作用更強。馬超等[14]發現青島市實施長護險后，門診費用和住院費用支出比其他城市每月減少210.51元和1 901.69元，就診和住院次數減少0.14次和0.11次，且長護險可以在不損害老年人健康水平的前提下，達到醫療控費的目的。PENROD 等[15]則發現接受護理的患者平均每天的直接住院費用比接受常規治療的患者低464美元，住院期間入住重癥加強護理病房的可能性比常規治 療 患者 低43.7%。KIM 和LIM[16]、MCCARTHY等[17]認為長護險雖有降低醫療費用支出的效果，但并不明顯，并且因老年人個體狀況而變化。然而，也有學者持相反觀點。MCKNIGHT[18]發現家庭保健的現金支付抵消了約1/4的醫療保險支出，因此長護險并沒有實質性降低醫療費用支出。于新亮[19]通過合成控制法研究長護險的政策影響，發現青島市醫療費用支出在實施長護險之前高于全國水平且差距不斷拉大，實施政策后醫療費用支出只稍稍放緩，后持續上漲。

基于上述分析，國內外對長護險的研究正逐漸豐富，但鮮有學者通過PSM-DID的方法，利用微觀調查數據對長護險和醫療費用支出進行分析。長護險實施至今，其效果究竟如何，在不同個體中是否存在差異，目前還需要科學的定量評估。本文希望在替代效應和收入效應的分析框架內，基于中國健康與養老追蹤調查（CHARLS）2015 年和2018 年的面板數據，運用PSM-DID 的方法檢驗長護險與醫療費用支出間的關系，并為長護險制度的完善工作提供決策參考。

二、理論回顧與研究假設

（一）替代效應

替代效應是指長護險提供的服務滿足了中老年人的護理需求，替代了原有的部分醫療需求，從而降低醫療費用支出。可能的影響路徑為：其一，服務替代。長護險依托家庭、社區和專業的護理機構，進行正式或非正式的護理，以“醫養結合”的模式為失能人員提供服務、支付護理費用的經濟補償。這使一部分原本在醫院護理的“壓床病人”回到家庭或機構接受護理，能夠降低住院費用支出[20]。其二，健康效應。專業護理人員能夠利用護理、醫療知識和技術滿足失能失智人員的一般醫療服務需求，甚至能夠在一定程度上提高他們的健康水平，降低服務需求，從而降低門診和住院費用支出。其三，成本效應。長護險較高的服務品質、待遇水平會提高受護者的滿意度[11]，對提供照料的家庭成員與護理人員產生信任感和依賴感，相比去醫院花費大量時間和經濟成本，他們更傾向于選擇在家或機構接受護理服務，因此將減少門診和住院費用支出。

（二）收入效應

收入效應是指長護險的出現釋放了護理需求，同時刺激醫療需求，增加了醫療費用支出。可能的影響路徑為：其一，釋放效應。長護險實施以前，由于護理保障不足，缺乏專業護理機構及護理設施，眾多失能人員只能在家庭接受非正式護理，在很大程度上抑制了護理需求。政策實施后，失能人員及其家庭可以根據自身需要選擇不同的照護形式，護理需求釋放的同時也刺激了醫療需求，從而增加門診費用支出。其二，勞動效應。長護險提供的補貼減輕了失能人員家庭的經濟負擔和精神壓力，使照料者獲得喘息的機會。他們節省下的時間會繼續投入勞動力市場，增加經濟收入，從而進一步增加醫療需求[21]，提高門診和住院費用支出。其三，知識效應。長護險的宣傳和實施使失能人員及其家庭能夠獲得更多健康知識和信息，健康管理意識和風險意識有所提高，促使更多就醫行為產生，提高了門診費用支出[22]。

理論上，長護險與醫療費用支出的關系存在替代效應和收入效應，最終長護險如何影響醫療費用支出取決于兩者相互抵消后的總效應（見圖1）。現階段中國持續開展長護險的試點和宣傳，覆蓋范圍逐步擴大，因此，結合理論分析和試點現狀，本文假設長護險有效發揮了控費作用，對門診和住院費用支出的總效應均為負。同時，失能人員的自身特質，如受教育程度、地區、年齡等在長護險對醫療費用支出的影響中可能存在異質性[1,16-17,21,23]。基于此，本文提出如下假設：

圖1 研究框架圖

假設1：長護險對門診費用支出有顯著負向影響。

假設2：長護險對住院費用支出有顯著負向影響。

假設3：長護險對醫療費用支出的影響在個體特征上存在異質性。

三、研究設計

（一）數據來源

本文選用中國健康與養老追蹤調查（CHARLS）數據庫2015 年和2018 年的兩期面板數據。該項目在28 個省份、直轄市和自治區進行調查，其問卷涉及基本信息、健康狀況和功能、認知和抑郁、醫療保健與保險等內容，能夠滿足研究要求，且該問卷調查對象主要為失能高發的中老年人群，契合本文研究對象。

（二）模型假定

長護險不是“一次鋪開”的，而是具有試點性質的政策，即“先行先試”。由于青島市和長春市均在2016年之前實施長護險，故剔除這兩座城市樣本。觀察各地開展長護險試點的具體時間（見表1），發現并不一致，這可能與當地的經濟狀況、老齡化程度等相關。因此，各地實施長護險，即個體被納入參保范圍并非完全外生，可能存在自選擇過程。為解決這一內生性問題，準確衡量長護險對中老年人醫療費用支出產生的凈效應，本文選用傾向得分基礎上的倍差法（PSM-DID）進行量化研究，可以分為兩個步驟：

表1 各試點城市實施長護險時間

一是傾向得分匹配（PSM）。根據一系列協變量（X），用Logit回歸構建以下模型：

其中，D為虛擬變量，處理組為1，對照組為0；f(xi)表示第i個個體協變量的線性函數。首先，計算傾向得分時要盡可能把同時影響個體是否納入長護險覆蓋范圍和醫療費用支出的因素加入模型，運用Logit回歸估計長護險下個體醫療費用支出的傾向得分。其次，進行傾向得分匹配，檢驗匹配結果后剔除不符合條件的樣本。

二是雙重差分法（DID）。基于PSM 處理后的樣本結果，控制個體固定效應和時間固定效應后構建雙重差分模型：

其中，i（i=1，2，…，n）表示個體，t（t=2015，2018）表示年份。Yit為因變量，表示個體i在t年的醫療費用支出。didit為雙重差分估計量，是t和treated的交互項（didit=t*treated），didit=1 為政策實施后的處理組，否則為0。β0表示常數項；β1為本文關心的核心系數，可據此考察長護險的實施效果，即長護險如何影響個體的醫療費用支出；為一組控制變量；γi與δt分別為個體固定效應和時間固定效應；εit為隨機誤差項。

（三）變量選擇

1.被解釋變量

醫療費用支出是本文研究的核心因變量，使用問卷中“您過去一個月去看病的總費用大概是多少?”和“您過去一年住院的總費用大概是多少?”兩個問題所表示的“門診費用支出”和“住院費用支出”變量衡量個體的醫療費用支出情況。為了減少異常值的干擾，本文分別對“門診費用支出”和“住院費用支出”進行了1%的最大值縮尾處理，去掉部分異常值后取對數進行分析。

2.解釋變量

本文自變量didit為分組虛擬變量，由問卷中年份（t）和個體信息（treated）的交互項（t*treated）形成，didit=1表示政策實施后的處理組，其他情況為0。其中，t=1表示政策實施后的年份（2018年）；t=0表示政策實施前的年份（2015 年）。treated=1 表示原長護險覆蓋范圍人群樣本經過PSM處理后的處理組，treated=0表示經過PSM處理后的對照組。在長護險覆蓋范圍的初始選擇上，本文以各試點城市政策文件中規定的“參加醫療保險情況”作為判斷標準，把長護險覆蓋范圍人群分為三類：一是參加城鎮職工基本醫療保險的個體，包括承德市、齊齊哈爾市、寧波市、安慶市、廣州市和重慶市；二是參加城鎮職工基本醫療保險和城鄉居民基本醫療保險的個體，包括南通市、蘇州市、上饒市、荊門市、成都市和石河子市；三是比較特殊的上海市，將年齡大于等于60歲的人群納入長護險覆蓋范圍。滿足上述條件的三類人群為長護險參保范圍內個體，treated均賦值為1，其余為0①值得注意的是，此處“參加醫療保險情況”僅作為本文區分處理組和對照組的依據，并非與“參加長護險”混淆。實際樣本中，所有個體都參加了醫療保險，但仍有167個樣本未參加長護險。也就是說，試點地區居民是否參與醫療保險或長護險可能存在干擾因素，二者并不完全等同。。

3.控制變量

為減輕遺漏變量造成的誤差，本文設置了一系列控制變量，包括個人層面和制度層面，并且控制了年份和個體固定效應。其中，失能程度根據問卷中“身體功能障礙”部分和日常生活功能指數評價量表（KATZ）共同衡量，在洗澡、更衣、進食、起床、如廁和控制大小便6 項生活能力指標中，如6 項都能完成，認為完全健康；能完成5 項，認為輕度失能；能完成3～4 項，認為中度失能；能完成1～2 項，則認為重度失能。有研究指出，退休會帶來個體醫療服務利用的突然增加[24]，因此本文控制了退休變量，根據問卷中“您是否已經辦理了退休手續，包括提前退休或內退？”賦值1和0。自我治療變量由問卷中“過去一個月，你是否自己買藥吃”得出，分別賦值1 和0。另外，我國大部分試點地區的保障對象為失能人員，少量地區（如南通、上饒等地）同時保障失智人員，且判別方法不一致，故本文不引進失智情況的相關指標。表2 為各變量的說明和分布情況。

表2 變量說明與描述性統計

四、實證分析

（一）傾向得分匹配結果

本文采用核匹配法，選定了一系列協變量后，在2015年進行樣本匹配。其基本思路是在對照組中找到某個樣本，使之與處理組樣本的協變量匹配，這時，兩個樣本在2018年被納入長護險參保范圍的概率基本相同。首先對匹配結果進行平衡性檢驗，檢驗結果見表3。可以看出，匹配后每一協變量標準偏差的絕對值均小于8%，且處理組和對照組不存在顯著差異，匹配效果較好。為進一步提高樣本的匹配質量，還需要進行共同支撐檢驗，即檢驗處理組和對照組傾向得分重疊的區域。結果表明，大多數樣本在共同支撐區域之內，且近似服從于正態分布②為提高研究準確性和估計結果的可信度，后文在估計長護險效應時將不在共同支撐區域的樣本剔除。。

表3 傾向得分匹配的平衡性檢驗結果

（二）長護險對中老年人醫療費用支出的影響

基于傾向得分匹配后的樣本結果，運用雙重差分法進行基準回歸，探究長護險對中老年人醫療費用支出的影響效應，回歸結果見表4。由表4 可以發現，實施長護險在1%的置信水平上對門診費用支出有顯著負向影響，處理組的個體門診費用支出過平衡性檢驗和共同支撐檢驗的基礎上將所得結果重新進行基準回歸，表5報告了不同匹配方法下的回歸結果。由表5可以發現，長護險對門診費用支出具有顯著負向影響，而對住院費用支出影響不顯著，即通過三種方法得到的穩健性檢驗結果均能支持上述研究結論。由于長護險對住院費用支出影響不顯著且具有一定穩健性，因此，后文將重點關注其對門診費用支出的影響。

表4 長期護理保險對醫療費用支出影響的DID回歸分析結果

表5 長期護理保險對醫療費用支出影響的DID回歸分析結果

進一步地，考慮到醫療費用支出變化的原因可能是由于其他外部因素沖擊而非長護險制度實施比對照組降低了138.7%，而長護險對住院費用支出的影響不顯著。這說明長護險對門診費用支出的替代效應強于收入效應，而對住院費用支出的兩種效應強度相當，接受假設1，拒絕假設2。對于住院費用支出來說，長護險的替代效應在兩種效應共同作用中未占主導，可能是因為長護險制度仍在發展初期，民眾對具體政策不了解，仍持“觀望”態度；而住院的失能人員通常是重度失能人員或臨終老人，家庭成員不愿拿老人的生命和健康冒險，相比一項新的護理制度，家人更信任醫院提供的服務，這就導致長護險替代效應中的服務替代和成本效應較弱，最終與收入效應呈均勢，沒有達到政策預期的控費效果。

（三）穩健性檢驗

本文采用替換匹配方法、安慰劑檢驗的方法來驗證上述結果的可靠性。首先，以近鄰匹配法、馬氏匹配法和卡尺匹配法替換原有的核匹配法，在通導致的，本文借鑒馬超等[14]的方法，將不會受到長護險影響的門診報銷率作為因變量，在不同匹配方法下重新進行基準回歸，回歸結果見表6。若估計量的回歸結果仍然顯著，就表示原來結果可能出現了偏誤。由表6可以發現，四種匹配方法下的估計量對門診報銷率的影響均不顯著，這說明上文結論是可靠的，即處理組與對照組相比，在醫保的門診待遇支付上政策是相同的，而醫療費用（門診費用）支出降低僅僅是因為長護險的實施。

表6 長期護理保險對醫療費用報銷率影響的DID回歸分析結果

（四）異質性分析

長護險對醫療費用支出的影響對于不同特征的群體可能存在異質性。異質性分析可以進一步探究長護險對醫療費用支出的影響，也可以了解受益人使用長護險的狀況，借以提出相關政策建議。結合樣本特征，本文從教育程度、地區和年齡三方面進行了異質性分析，表7匯報了回歸結果。住院費用支出的系數在各分組均不顯著，故不再匯報。

表7 長期護理保險對醫療費用支出異質性影響的回歸結果

首先考察教育程度的影響，本文將原樣本重新分組為低教育程度和高教育程度兩組子樣本。結果顯示，長護險顯著降低了低教育程度人群的門診費用支出，而對高教育程度人群沒有顯著影響。可能的原因是，通常情況下低教育程度人群也是經濟狀況和健康狀況較差的人群，長護險能夠滿足其一般生活需求，甚至提高健康水平，于是這類人群會將護理服務當作醫療服務的替代品，從而降低門診費用支出。

之后考察地區的影響，將原樣本分為中西部地區和東部地區兩組子樣本進行回歸。結果顯示，兩組子樣本對門診費用支出均有負向影響，且對東部地區人群顯著，而對中西部地區人群不顯著。可能的原因是，由于經濟和社會發展水平存在差異，前者更能接受長護險這一新事物和“醫養結合”的理念，并且我國東部地區人口老齡化較嚴重，從長護險中受益度較高，因此造成了門診費用支出下降。

最后，本文探討年齡的影響，將年齡分成三組子樣本：59歲及以下、60～70歲、71歲及以上。回歸結果表明三組子樣本對門診費用支出的影響均為負，且長護險對60～70 歲、71 歲及以上人群的門診費用支出有顯著影響。可能的原因是，老年人群失能率高于中年人群，隨著年齡增長，人們認知和行動能力存在不同程度下降，身體各項機能衰退，由此產生的護理需求也顯著提升，因此，在實施長護險后，原本的醫療需求為護理需求所替代，造成了老年人群門診費用支出的大幅下降。

五、結論與建議

（一）主要結論

基于老齡化程度不斷加深和醫療費用居高不下的背景，本文希望從實證角度考察長護險對中老年人醫療費用支出的影響。選取CHARLS 中2015年和2018 年兩期面板數據，采用PSM-DID 的方法對首批試點城市進行量化分析，評估長護險對中老年人醫療費用支出影響的凈效應。研究結果表明，長護險在1%的顯著性水平上對門診費用支出有顯著負向影響，使處理組的門診費用支出相較對照組降低了138.7%，而對住院費用支出的影響不顯著。也就是說，長護險在控制門診費用支出上發揮了作用，而在控制住院費用支出上還未達到預期效果。進一步討論了長護險對醫療費用支出的異質性影響后發現，實施長護險對低教育程度人群、東部地區人群和老年人群的門診費用支出有更加顯著的負向影響。

（二）政策建設

基于研究結論，本文認為長護險能夠控制醫療費用支出過快增長，但由于長護險還處于試點階段，人們對其了解度、信任度不夠，只在門診控費上發揮較大作用，而住院的控費效果還有待提高。與此同時，長護險在降低高教育程度、中西部和低齡老人的醫療費用支出上的效果不好，需要在總結試點經驗的基礎上繼續完善長護險。基于此，本文提出一些配套政策建議：

1.提高服務水平和質量，全方位實現長護險控費目標。應將長護險統籌于多層次、多支柱的社會保障體系中，對養老、醫療和長護制度進行整合，以高品質、多樣化的長期護理服務供給吸引和激勵民眾參保用保，雙管齊下降低門診費用支出和住院費用支出。同時，根據失能人員的年齡、受教育程度、地區等不同的稟賦特點合理選擇長期照護服務模式，改善服務設施、服務條件并增加護理人力資本儲備，滿足失能人員多樣化的護理需求，通過長護險的替代效應降低不同人群的醫療費用支出。

2.統籌多方護理資源，減輕受護者與護理者負擔。長護險發展處于起步階段，應在統籌家庭、社區、政府等護理資源的基礎上，建立以居家護理為主，機構護理為輔的長期護理體系，優先兜底經濟困難、無人照料的失能人員，提高其生活質量并化解照料危機。同時也要關注護理者面臨的經濟和精神壓力，如時間成本、錯失工作機會、社會隔離等[25]。應增加社會對家庭護理者的寬容度，提高專業護工的職業地位，利用政府補貼、市場機制和社會互助等方式加強長期照護支持，減輕護理者的負擔。

3.日常照料和基礎醫療并重，發揮長護險的健康效應。實現長護險的控費目標應以不損害個人健康為前提[14]，在為失能人員提供長期護理服務的過程中，要強調生活照料與基礎醫療相結合，達到減少慢性病數量，減輕疼痛感、抑郁和焦慮程度的效果，使受護者以積極樂觀的心態生活。建立一支專業的長期護理服務人員隊伍，適當提高護理人員的從業門檻，并提供定期或不定期的培訓，促使他們以專業的醫療、護理知識服務失能人員，維持或提高其健康水平，實現健康老齡化。

需要指出的是，本文還存在一些需要改進的地方。受到數據可得性和樣本數量的限制，本文將參加醫保情況作為確定長護險覆蓋范圍人群的判斷標準，在此層面研究長護險的政策效應，而并未劃分不同地區、人群的籌資模式、保障待遇等，無法分析其對醫療費用支出的影響，這有待于在后續研究中進一步探討。隨著長護險不斷發展，我國出現了更多試點城市，相關數據逐漸增加，如CHARLS 的2018年問卷中就加入了專門針對長護險的問題，為未來長護險的相關研究提供了強有力的實證支撐。