補充醫療保險會促進老年家庭旅游消費嗎？
——來自CHARLS數據的經驗分析

任明麗，孫 琦

（1.常州工學院經濟與管理學院，江蘇常州 213022；2.上海財經大學商學院，上海 200433）

引言

隨著我國逐步進入老齡化社會，且老齡化程度不斷加深，老年人消費成為一個重要的研究問題[1]。近年來，老年人的消費結構不斷調整，以文化娛樂消費及旅游消費為代表的發展型消費的地位逐漸凸顯，并成為老年人消費升級的方向[2]。其中，旅游活動作為增進民眾幸福感與生活質量的活動[3-5]，不僅獲得了老年人的深度參與，甚至推動產生了旅居養老及“候鳥型”養老的新模式。

與此同時，現實中存在著由未來的不確定性導致的風險，如患重大疾病的風險，老年人可能通過抑制當期消費來平抑未來不確定性帶來的風險，而旅游消費作為一種發展型消費受到抑制的可能性加大，產生醫療消費對旅游消費的擠出效應[6]。如何解決這一問題？醫療保險無疑在降低未來不確定性、刺激當期消費上發揮著積極且重要的作用，但醫療保險是否在刺激旅游消費上也發揮著作用？如果發揮作用，其作用機制是什么？對這些問題的研究不僅能為進一步釋放“人口紅利”在消費中的作用提供指導、為促進“銀發經濟”的發展提供思路，還能對醫療保險的作用做出進一步認識，據此對保險政策做出相應的調整，為實現“2030 健康中國”中的“健康行為促進”這一目標提供有效路徑。

我國全面覆蓋的醫療保險為基本醫療保險①1998年，國務院頒布《國務院關于建立城鎮職工基本醫療保險制度的決定》（國發〔1998〕44 號）。2003 年，國務院頒布《衛生部、財政部、農業部關于建立新型農村合作醫療制度意見》（國辦發〔2003〕3 號）。2007年，勞動與社會保障部頒布《關于城鎮居民基本醫療保險醫療服務管理的意見》（勞社部發〔2007〕40號），開始進行城鎮居民基本醫療保險試點工作。2016年，國務院頒布《國務院關于整合城鄉居民基本醫療保險制度的意見》（國發〔2016〕）。，基本醫療保險制度“低水平、廣覆蓋、?；尽钡脑瓌t①《中華人民共和國社會保險法》第三條：社會保險制度堅持廣覆蓋、?；?、多層次、可持續的方針，社會保險水平應當與經濟社會發展水平相適應。使其成為兜底性的保險制度，但很難滿足不同人群的多層次需求[7-9]，尤其是對重大疾病及某一特定群體疾病風險的進一步保障[10]。相較于基本醫療保險，補充醫療保險具有保障范圍更大、保障水平更高等特征，對老年人自身的醫療負擔及健康風險具有更強的保障作用，對其作用效應的研究不僅有益于正視補充醫療保險對老年人醫療保障的價值，更有益于為當下醫療保險的結構調整及老年人醫療保險政策的制定提供參考。因此，本文運用中國健康與養老追蹤調查數據（China Health and Retirement Longitudinal Study，CHARLS），估計我國補充醫療保險對老年家庭旅游消費的影響效應，并在估計的基礎上討論了基本醫療保險及商業醫療保險對老年家庭旅游消費的作用。

1 理論基礎及文獻綜述

1.1 不確定性與老年人消費

不確定性是指某一事物發展的結果有多種可能性，而每種可能性的概率是未知的，如收入的不確定性即收入的不可預測性，即收入的穩定性或收入風險[11]。如果收入及生活狀態是穩定的，則事情發生的概率是確定的，但當出現重大疾病、疫情導致的失業等無法預測的狀況時，則出現了不確定性，此時面臨著平穩生活狀況發生改變的風險，為了預防由不確定性帶來的風險，居民會采用一些措施來進行對沖，如面對收入不確定性帶來的風險，居民通過增加當期儲蓄來預防未來收入下降帶來的風險，由此產生了預防性儲蓄[12-13]，而面對未來可能發生的重大疾病帶來的風險，居民可能采用購買醫療保險的方式來抵御重大疾病帶來的沖擊。不同的措施可能會對當期消費產生不同的影響，已有理論表明，預防性儲蓄可能會對當期消費產生擠出效應[14]，而醫療保險由于其類型不同，則對當期消費的影響尚未有定論[15]，但毋庸置疑的是，收入不確定性一直都是居民消費問題中一個至關重要的研究問題[16]。

不確定性對消費的影響不是單一的，而是應該劃分為“優于預期”的正向不確定性和“劣于預期”的負向不確定性[16]，如王明康和劉彥平的研究發現，城鎮居民持久收入對旅游消費具有顯著的正向推動作用，而收入不確定性則產生明顯的抑制作用[17]。與青壯年相比，不確定性對老年人消費的影響具有一定的獨特性，年輕人面臨的風險主要來源于收入和工作的風險，而老年人則主要面臨健康的風險，包括醫療支出風險和生存風險[18]，健康風險會顯著增加家庭財務脆弱性，商業醫療保險對家庭財務脆弱性有顯著的改善作用，并且會降低健康風險對家庭財務脆弱性的邊際影響[15]。

1.2 補充醫療保險與老年人消費

補充醫療保險購買的基礎是基本醫療保險，基本醫療保險可以促進消費的觀點已得到了一系列研究成果的支持。研究顯示，基本醫療保險在對未來不確定性的降低方面發揮著積極作用，基本醫療保險繳費率增加1%，家庭消費將增加2.1%[19]。在其他條件相同的情況下，參保家庭的年非醫療消費支出比未參保家庭約高13.0%[20]，與未參保家庭相比，參加新型農村合作醫療（新農合）使非醫療支出類的家庭消費增加了約5.6%[21]。更細致的分析發現，參加新農合的家庭將顯著增加居民熱量、碳水化合物以及蛋白質等營養的攝入量[22]。

基本醫療保險對消費的促進表現出不同類型人群、不同類型消費上的異質性，如流動人口的參保者比未參保者人均非醫療消費支出高出6.5%，保障水平越高的醫療保險對流動人口消費的刺激作用越大[23]，其異質性表現在促進人口流入地的家庭消費，卻抑制了人口流出地的家庭消費[24]。基本醫療保險對文化類消費影響的研究發現，基本醫療保險對城鎮居民的文化消費增長并不會發揮作用，但進一步分析發現，在高收入、身體較健康的城鎮居民中存在異質性，隨著國民健康和收入水平的提高，醫療保險的文化消費效應將逐步得以實現[9]。

基本醫療保險對消費具有促進作用，但對高層次消費（如文化消費、旅游消費等）的促進作用卻并不明顯，基本醫療保險的補充醫療保險則可能對高層次消費發揮著積極的作用，如在降低居民生存資料消費占比的同時，提升了居民享受資料的消費占比[25]。相較于基本醫療保險而言，現有文獻對補充醫療保險的研究并未給予足夠的重視，關注點仍處于補充醫療保險的內涵及發展脈絡[10，26]，補充醫療保險需求的影響因素、補充醫療保險的作用[27-29]等較淺層次的研究。國外補充醫療保險措施實施的時間較早，其側重點主要在實踐面臨的參保對象、資金籌措、基金管理和待遇、補充保險對醫療費用支出的影響、補充醫療保險的逆向選擇問題等方面[26]。較少有學者關注補充醫療保險對非醫療消費的影響，尤其是補充醫療保險對非慣常性消費的影響，如旅游消費及文化消費的影響。但現有研究表明，無論是參與居民基本醫療保險還是商業醫療保險都對居民消費有顯著促進作用，基于此，本文提出如下假設：

H1：補充醫療保險促進老年家庭旅游消費

同時，補充醫療保險對老年家庭旅游消費的促進作用可能由于老年人購買補充醫療保險的變動情況發生變化，為了更細致地研究補充醫療保險對老年家庭消費的影響，本文進一步研究補充醫療保險對老年家庭旅游消費的沖擊，即補充醫療保險從有到無（負向沖擊）及補充醫療保險從無到有（正向沖擊）對老年家庭旅游消費的影響，由是提出如下假設：

H2：補充醫療保險的負向沖擊抑制老年家庭旅游消費

H3：補充醫療保險的正向沖擊促進老年家庭旅游消費

1.3 醫療保險及補充醫療保險對消費促進作用的路徑

醫療保險通過降低未來的不確定性風險促進了老年人的當期消費，而其主要的傳導機制是怎樣的？現有關于老年人消費影響因素的研究表明，在日常消費、醫療保健等生活必需品消費方面，主要受到經濟條件和健康狀態的影響，而較少受到其他因素的影響；但在社交娛樂、旅游度假等非生活必需品方面，則更容易受到年齡、經濟條件、居住模式、社會參與和健康狀態等多重因素的影響[29]。老年人所受的健康沖擊會增加家庭的總消費，其主要的作用路徑是顯著增加老年家庭的醫療支出[30]，此時，醫療保險可以通過兩條路徑直接影響老年人的當期消費，一是通過對當期的醫療報銷緩解生病人群當期的醫療費用壓力，從而增加其當期的非醫療消費，二是通過對降低未來患病醫療費用支出的預期來降低現階段的預防性儲蓄，從而增加當期的消費[25，31]，即健康狀況在老年家庭消費的影響中發揮著“儲備”作用，據此，提出如下假設：

H4：老年人的健康狀況不同，補充醫療保險對老年人旅游消費影響也不同，即老年人健康狀況在補充醫療保險對老年家庭旅游消費的影響中發揮著調節作用

而對身體狀況的度量方面，身體狀況感知的度量因素之一是自評健康，自評健康被認為是估計死亡率最有力的預測因素之一，無論參考框架（如與自己比較或與他人比較）或反應形式如何，自評健康都可用于隊列研究和人群健康的檢測[32-33]。在老年人健康的評估中自評健康也被廣泛應用，用來估計無法觀測到的真實的健康狀況[34-36]。此外，健康預期壽命通過將死亡率和患病率數據相結合，成為測量生命質量的重要指標之一[37]，而主觀預期壽命與自我健康評估有關，并成為死亡率的一個強大預測因素[38]，因此成為自我狀況評估的一個重要綜合指標。社會情緒選擇理論[39-40]的研究也表明，老年人對未來時間的感知也會影響其當期決策。因此，本部分試圖分析自評健康及主觀預期壽命是否在補充醫療保險對老年家庭旅游消費的影響中發揮著調節作用，即認為自己身體狀況較好及未來還有很長時間生命的老年人更傾向增加當期旅游消費。

除了健康狀況這一內部制約因素外，家庭的代際支持則從人際制約的角度對老年人的消費產生影響[41]。家庭支持屬于社會支持的一種，社會支持指兩個個體之間的一種資源交換，這種資源交換的目的是提高資源接受者的福利水平[42]。家庭支持中子女的支持對老年人的消費意愿具有影響，如老年人接受成年子女情感型和服務型支持對其消費意愿的影響顯著[43]。此外，家庭中子女的支持還會對老年人的旅游消費產生影響，表現為家庭代際支持正向影響老年人的旅游消費意愿[41]。據此，提出如下假設：

H5：子女給予老人的支持不同，補充醫療保險對老年人家庭旅游消費的影響則不同，即家庭支持在補充醫療保險對老年家庭旅游消費的影響中發揮著調節作用

總而言之，從降低未來不確定性的角度來講，無論是家庭中代際間的經濟支持還是情感支持，都是從外部環境的角度影響老年人對未來不確定性的感知，而身體狀況感知（如自評健康及主觀預期壽命等）則從自我感知的角度影響其對未來可能存在風險的感知。

2 數據、變量與模型

2.1 數據介紹

本文所用數據來自中國健康與養老追蹤調查（CHARLS），CHARLS 數據采用多階段分層抽樣方法，旨在收集一套代表中國45歲以上中老年家庭和個人的高質量微觀數據，目前已分別完成了全國28個?。ㄗ灾螀^、直轄市）的150 個縣450 個社區（村）的調查訪問，截至2018 年，樣本已覆蓋1.24 萬戶家庭中的1.9 萬名受訪者①中國健康與養老追蹤調查官網.“關于項目”板塊[EB/OL].[2022-06-09].http://charls.pku.edu.cn/gy/gyxm.htm.。數據內容涵蓋了45 歲以上人群及其配偶的個人基本信息、家庭情況、健康狀況、體格測量、醫療服務利用和醫療保險、工作、退休和養老金、收入、消費、資產，以及社區基本情況等信息[44]。目前，CHARLS 數據已完成了2011年、2013年、2015年和2018年4期數據采集，本文采用2011—2018年數據構建面板數據，同時基于本文的研究目的，選取退休年齡作為判斷是否為老年人的標準，我國女性正常的法定退休年齡最早為50周歲②我國目前實行的退休制度主要基于幾個文件：對于工人來說，1978年制定的《國務院關于工人退休、退職的暫行辦法》及1958年《關于工人、職員退休處理的暫行規定（草案）》。文件包括的主要內容為：全民所有制企業、事業單位和黨政機關、群眾團體的工人，符合下列條件之一的，應該退休：（1）男年滿60 周歲，女年滿50 周歲，連續工齡滿10 年的；（2）從事井下、高空、高溫、特別繁重體力勞動或者其他有害身體健康的工作，男年滿55周歲、女年滿45周歲，連續工齡滿10年的；（3）男年滿50周歲，女年滿45周歲，連續工齡滿10年，由醫院證明，并經勞動鑒定委員會確認，完全喪失勞動能力的；（4）因工致殘，由醫院證明，并經勞動鑒定委員會確認，完全喪失勞動能力的。對干部來說，1978年制定的《國務院關于安置老弱病殘干部的暫行辦法》中規定：黨政機關、群眾團體、企業、事業單位的干部，符合下列條件之一的，都可以退休：（1）男年滿60 周歲，女年滿55周歲，參加革命工作年限滿10年的;（2）男年滿50周歲，女年滿45周歲，參加革命工作年限滿10年，經過醫院證明完全喪失工作能力的;（3）因工致殘，經過醫院證明完全喪失工作能力的。，則本文的樣本主要包含50 歲及50 歲以上的樣本。

2.2 變量選取

2.2.1 自變量

補充醫療保險，主要指由于國家的基本醫療保險只能滿足參保人的基本醫療需求，超過基本醫療保險范圍之外的醫療需求可以通過補充醫療保險予以補充，是相對于基本醫療保險而言的，它可以對高額醫療費用給予進一步的保障[10]。我國的補充醫療保險主要包括公務員醫療補助、大額醫療費用補助、企業補充醫療保險、職工互助醫療保險及商業互助醫療保險5 種形式，而不同類型的補充醫療保險的覆蓋范圍又不盡相同。在本研究所用的數據中，補充醫療保險是對購買了基本醫療保險③在本文所用的CHARLS數據庫中，基本醫療保險主要包括：城鎮職工醫療保險（醫保）、城鎮居民醫療保險、新型農村合作醫療保險（合作醫療）、城鄉居民醫療保險（合并城鎮居民和新型農村合作醫療保險）、公費醫療、醫療救助、商業保險（單位購買、個人購買）、城鎮無業居民大病醫療保險、其他醫療保險。的老年群體增加了“是否購買了與此基本保險相關的補充保險”的問題來進行補充醫療保險的識別，此處“購買”的前提條件是已購買了基本醫療保險。相比于基本醫療保險，補充醫療保險具有更強的醫療費用保障力度，由此能夠給參保群體更強的心理安全感，同時，補充醫療保險更能看出醫療保險的購買意識及其保障力度對以旅游消費為代表的非必需的發展型消費的刺激能力。在數據中表示為：被訪者購買了補充醫療保險記為1，否則記為0。

2.2.2 因變量

因變量為家庭年旅游消費，此處的年旅游消費指調研年調研節點向后推1 年的家庭旅游消費，如數據調研時間節點為2022年7月，此數據涵蓋的范圍則為2021年7月—2022年6月。

2.2.3 控制變量

控制變量包括個體特征、家庭特征及區域特征3 個部分，其中，個體特征包括個人收入、個人自評健康、個人未來10～15 年的主觀預期壽命、婚姻狀況、性別、年齡和受教育程度等，家庭特征包括家庭年總收入和家庭住房產權狀況，區域特征則為家庭所處具體區域。個人收入主要包括調研節點時個體所獲得的年工資性收入及獎金等收入，以金額表示。個人自評健康在調研問卷中采用兩種自評健康狀況評價量表，在調查時以隨機形式出現，本文采用同樣程度答案賦值相同、不同的答案重新賦值的方法進行了處理，處理后賦值情況為“極好=6”“很好=5”“好=4”“一般=3”“不好=2”“很不好=1”。個人未來10～15 年的主觀預期壽命變量，此變量并非客觀統計老年人的預期壽命，而是老年人對其未來能夠活到某一年齡的預期，具體測度時通過問卷詢問老年人未來活到某一年齡的可能性，如對60～69歲年齡段的調研對象詢問“您未來活到80歲的可能性有多大？”選項為：幾乎不可能、不太可能、有可能、很可能、簡直一定，具體的數據賦值為：幾乎不可能=1 和不太可能=2，表示“負向否定”狀態；很有可能賦值為3，表示“居中”；很可能=4 和簡直一定=5，表示“正向肯定”狀態。個人的婚姻狀況，主要為單身（包括未婚、喪偶等）和已婚，其中，已婚=1，單身=0。個人性別特征，其中，男性=1，女性=0。年齡特征，以具體年齡表示。受教育程度，包括小學及以下、初中、高中及高專、大學及以上等，此處的受教育程度以類別變量的形式存在。家庭年總收入，包括家庭過去1 年所獲得的家庭農業收入、家庭辦企業收入和家庭其他成員的收入的總和（家庭年總收入不包括戶主及其配偶的工資收入及獎金收入等個人收入）。住房產權情況為完全擁有產權=1，部分擁有產權=2，未擁有產權=3。區域特征分為農村和城市，其中，城市=1，農村=0。

2.3 模型設定

本文采用兩個模型估計補充醫療保險對老年人旅游消費的影響效應，其中，基準模型估計影響的主效應，沖擊效應模型在主效應估計的基礎上依據保險購買的變化進行了分組，研究補充醫療保險購買的變化對老年人旅游消費的沖擊作用。此外在穩健性檢驗部分，本文采用傾向值匹配估計模型解決由于樣本選擇性帶來的內生性問題，采用隨機效應模型解決個體效應帶來的內生性問題。

2.3.1 基準模型

基準模型是利用2011 年、2013 年、2015 年及2018年4期數據構成的面板數據進行的普通最小二乘（ordinary least squares，OLS）估計，在估計時控制了時間效應及地區效應，模型設定如下：

式（1）中，yjt表示家庭j的第t年的旅游消費支出，家庭中的xijt為個體i第t年購買補充醫療保險，i可能為戶主，也可能為戶主配偶，其中購買為1，未購買為0。zijt為一系列控制變量，家庭收入、住房產權情況、如年齡、婚姻狀況、性別、受教育程度、自評健康狀況、所處區域、調研年份等。εijt為隨機誤差項，包含諸如個人偏好、個人認知能力等不可觀測的因素。

2.3.2 沖擊效應模型

由于在實際情況中存在著由保險購買變化導致的分組，如果購買賦值為1，未購買賦值為0，則存在（1，1）、（1，0）、（0，1）、（0，0）4 組，其中，（1，1）及（0，0）組是不具有保險購買變化的組，（1，0）及（0，1）組是具有保險購買變化的組，相比較一直具有購買行為及一直不具有購買行為的組而言，從具有購買變動的組與沒有購買變動的組之間的比較，則能看出補充醫療保險的購買行為對老年人旅游消費的沖擊。本文參照前人研究[39-40]，將具有購買沖擊效應的組稱為處理組，沒有購買沖擊效應的稱為對照組，從而構成兩組變量，一組為沖擊效應為負（-1，0）的組，一組為沖擊效應為正（0，1）的組。

具體的估計模型為：

式（2）中，yj表示家庭j的年旅游消費支出，treat1ij表示個體i購買補充醫療保險的負向沖擊（即前1年購買，后1年未購買），是負向沖擊=-1，未發生沖擊=0；treat2ij表示個體i購買保險的正向沖擊（即前1 年未購買，后1 年購買），是正向沖擊=1，未發生沖擊=0。zij為一系列控制變量，如家庭收入、住房產權情況、如年齡、婚姻狀況、性別、受教育程度、自評健康狀況和所處區域等。εij為隨機誤差項，包含諸如個人偏好、個人認知能力等不可觀測的因素。在模型估計時運用處理后的截面數據進行OLS估計。

2.3.3 傾向值匹配估計模型

由于我國的公共醫療保險及補充醫療保險采取自愿購買原則，因此可能產生逆向選擇問題，即身體條件越差的老年人可能越愿意購買補充醫療保險；也可能存在著“收入效應”問題，即經濟條件越好的老年人越愿意也有能力購買補充醫療保險。這是兩條不同的作用路徑，但不論是哪種路徑，都可能存在著樣本選擇性偏差，由此造成內生性問題，使得估計結果有偏，為了解決由此導致的內生性問題，本文采用傾向值匹配估計（propensity score matching，PSM）模型解決樣本選擇性偏差問題。

傾向值匹配估計最初由Rosenbaum 和Rubin[45]提出，其基本原理是：對于可觀測到的參加補充醫療保險的老人組，人為地構造一組與其（除了參保之外）特征最為接近的對照組，由于其他特征都近似，參保組和對照組在行為上的差異（旅游消費）則來自是否參加了補充醫療保險所產生的效應，這種效應被稱為平均處理效應（average treatment effect，ATE）。具體的執行分為以下幾個步驟。

首先，根據可觀測的控制變量，預測個體進入處理組的條件概率，計算傾向值得分。此時可采用Logit 或Probit 模型估計出傾向值得分，此得分即為老年人參加補充醫療保險的概率。而在匹配變量選取上則遵照匹配變量同時影響原因變量及結果變量的選擇，參照前人研究成果[25]選擇可觀測的人口特征、經濟特征等進行匹配。

其次，選擇合適的匹配方法，將參加補充醫療保險的老人組與對照組（未參加補充醫療保險的老人組）根據其傾向值得分進行每一個觀測值的匹配。匹配方法有多種，如近鄰匹配、核匹配和半徑匹配等。其中，近鄰匹配可采用多種形式，如1 對1匹配、1對多匹配。

最后計算平均處理效應，即購買補充醫療保險對老年人旅游消費的平均效應。其表達式可表示為：

式（3）中，ATE表示平均處理效應，Y1i表明個體i購買補充醫療保險時的家庭年旅游消費，Y0i表明匹配出的個體i未購買補充醫療保險時的家庭年旅游消費，insurance表示是否購買了補充醫療保險，購買=1，未購買=0。在實際估計時將2011 年、2013年、2015年及2018年4期數據看成一個混合截面數據進行估計。

2.3.4 隨機效應模型

本文估計補充醫療保險對老年人旅游消費的影響，但老年人是否購買補充醫療保險受其個人偏好及個人特質的影響，可能存在著風險厭惡型的老年人更傾向于購買補充醫療保險，以此降低未來的不確定性給當期心理及情緒帶來的沖擊[7]。這些問題使得購買補充醫療保險的群體存在著系統性的偏差，即某一類特征（如風險厭惡型）的群體更傾向購買補充醫療保險，由此導致樣本可能產生遺漏個體特征的遺漏變量問題。由于本文是4年期的短面板數據，因此采用隨機效應模型解決個體效應帶來的影響，在模型選定前本文對使用固定效應模型還是選擇隨機效應模型進行了Hausman檢驗，檢驗結果支持隨機效應模型（random effect，RE）的選擇。具體模型為：

式（4）中，yjt表示家庭j的第t年的旅游消費支出，家庭中的xijt為個體i第t年購買補充醫療保險，i可能為戶主，也可能為戶主配偶，其中購買為1，未購買為0，μi表示不可觀察的不隨時間改變的個體效應，zijt為一系列控制變量，家庭收入、住房產權情況、如年齡、婚姻狀況、性別、受教育程度、自評健康狀況、所處區域和調研年份等。εijt為隨機誤差項，包含諸如文化、群體性心理等不可觀測的因素。

2.4 數據描述

將樣本按照過去1年是否具有家庭旅游消費進行分組，主要分為包含所有樣本的全樣本組、具有家庭旅游消費組及無家庭旅游消費組進行統計性描述。

2.4.1 全樣本組的數據描述

由表1可見，在全樣本組中，家庭年旅游消費均值約為432 元，基本醫療保險的參保比例約為92.9%，補充醫療保險的參保比例則為8.1%，樣本的平均年齡為62歲，男性占比49.5%，86.0%的老年人是已婚狀態。從學歷來看，小學及以下的老年人占比69.1%，其次為初中學歷18.8%，大學及以上的學歷占比僅為2.1%。全樣本顯示，老年人的自評健康的均值約為3.0，即處于“一般”狀態，老年人對其具有的10～15年預期壽命的主觀判斷均值約為3.1，即處于“正向肯定”區間。個人年收入約為12 499元，家庭年收入的均值約為11 112 元，有83.2%的老年人居住在具有完全產權的住房中，而也有11.8%的老年人居住的住房完全沒有產權。從區域特征來看，39.5%的老年人居住在城市中。

表1 數據的統計描述及組別之間T檢驗Tab.1 Statistical description of data and T-test between groups

2.4.2 旅游消費組的數據描述

具有旅游消費的樣本情況顯示，此類老年家庭平均年旅游消費約為4825元，這低于已有研究中全民旅游消費估計的7766 元[46]。基本醫療保險的參保率為94.1%，補充醫療保險的參保率為21.9%，老年人的平均年齡為61 歲，男性占比約50.9%，已婚老年人占比約為90.1%。從學歷構成來看，小學及以下的老年人約占48.1%，初中學歷的老年人約為22.6%，大學以上學歷的老年人為8.5%。而從健康狀況來看，具有旅游消費的老年人自評健康均值約為3.2，未來10～15年的主觀預期壽命的確定值約為3.5，同處于“正向肯定”狀態，但要高于全樣本組。再來看經濟狀況，此組老年人的個人年收入約為20 283元，家庭年收入平均約為16 032元，具有完全產權住房的老人為86.6%，完全沒有產權住房的老人為9.1%，而從區域來看，具有旅游消費的老年人66.3%居住在城市中。

2.4.3 非旅游消費組的數據描述

非旅游消費的家庭基本醫療保險的參保率約為92.8%，補充醫療保險的參保率為6.7%，此組老年人的平均年齡約為62 歲，男性占比約49.3%，已婚占比約85.6%。學歷情況顯示，此組老年人小學及以下學歷占比約71.1%，初中學歷占比18.4%，大學及以上則為1.4%。從健康情況來看，此組老年人自評健康的均值約為3.0，10～15年主觀預期壽命的判斷值約為3.0，低于全樣本組。具有完全產權住房的老年人占比約為82.9%，完全沒有產權住房的老年人占比約12.0%，此組老年人居住在城市中的占比最少，約為36.9%。

2.4.4 旅游消費組與非旅游消費組對比分析

對具有旅游消費的老年人及沒有旅游消費的老年人進行比較分析（表1），結果顯示，兩組老年人在各項指標上均有較大差別，平均來講，具有旅游消費的老人組各方面均優于沒有旅游消費的老人組，比如補充醫療保險的參保率高出約15.1%，個人年收入高出約8845元，家庭年收入高出約5404元，具有完全產權住房的老年人占比高出3.7%，具有大學學歷的老年人高出7.0%，居住在城市中的老年人高出約29.4%。而具有小學及以下學歷的老年人占比則低了約22.9%，無完全產權住房的老年人占比低了2.9%。由此可見，具有旅游消費的老年群體與不具有旅游消費的老年群體相比，表現出學歷高、經濟狀況好、保險意識高、健康狀況好及城鎮人口比例高的特點。

2.5 多重共線性檢驗

針對核心解釋變量及控制變量可能存在多重共線性的情況，本文采取方差膨脹因子（variance inflation factor，VIF）來驗證變量之間的多重共線性，當VIF 值小于10 時，通常認為不存在多重共線性[47-48]，本文主要解釋變量的VIF 在1 左右，因此認為變量之間不存在多重共線性。

3 實證分析

3.1 補充醫療保險對老年人旅游消費的影響

首先，對基準模型進行回歸估計，結果如表2中模型1 所示，在控制了個人特征、家庭特征、區域特征及時間效應的情況下，具有補充醫療保險的老年人與沒有補充醫療保險的老年人相比，其家庭旅游支出增長約53.8%，H1 成立。由此也可看出，補充醫療保險的購買刺激了家庭旅游消費的增長，以全樣本中家庭平均432 元的旅游消費為例，家庭成員從不具有補充醫療保險到具有補充醫療保險，家庭旅游消費的增長約為151 元，而若以具有旅游消費家庭的樣本來看，其家庭平均旅游消費為4825 元，若家庭成員從不具有補充理療保險到具有補充醫療保險，家庭旅游消費的增長約為1689元。

其次，考慮補充醫療保險對家庭旅游消費的沖擊，由表2中模型2的回歸結果可見，在控制了個人特征、家庭特征及區域特征的情況下，平均來講，補充醫療保險對家庭旅游消費的負向沖擊將會導致家庭年旅游消費降低約68.5%，而補充醫療保險對家庭旅游消費的正向沖擊將會使家庭年旅游消費增長約35.0%，由此可見，負向沖擊的作用要略大于正向沖擊的作用，H2及H3成立。這也表明，補充醫療保險對家庭旅游消費具有較大的沖擊作用，當老年人從參保變為不參保時或從不參保變為參保時，從有到無的沖擊要大于從無到有的沖擊，產生這種現象的原因可由前景理論[49]進行解釋。前景理論表明，人們對損失和獲得的敏感程度是不同的，損失時的痛苦感要超過獲得時的愉悅感，由于損失厭惡，人們對損失重視要多于對收益的重視[50]，由此老年人對于“損失”的敏感性要大于“獲得”的敏感性，從而在負向沖擊產生時會規避發展型的旅游消費，降低沖擊對當下心理狀況的影響。

表2 補充醫療保險對老年人旅游消費的影響Tab.2 Impact of supplementary medical insurance on tourism consumption of the elderly

此外，回歸結果還可看出，除醫療保險之外，受教育程度、個人收入、對自己預期壽命的主觀判斷及所在區域也對家庭旅游消費的變化產生影響。其中，受教育程度越高，旅游消費的增加越大，健康狀況越好的老年人越可能增加旅游消費，覺得未來還有很長的生命時間的老年人更愿意增加當期旅游消費，城市的老年人則比農村的老年人旅游消費的傾向要高，且區域因素對家庭旅游消費的影響力僅次于教育狀況的影響力。而值得注意的是，家庭收入對家庭旅游消費的影響并不顯著，這可能是由于個人收入在一定程度上對家庭收入的影響產生了替代作用，也可能是由于具有補充醫療保險且具有旅游消費的家庭，本身家庭收入狀況已達到一定的水平，在家庭決策中，家庭收入并非主要考慮變量，與之相比，健康、受教育程度及個人收入因素則發揮更大的作用。

3.2 穩健性檢驗

為了檢驗估計結果的穩健性，本部分采用傾向值匹配估計處理樣本的自選擇問題，采用隨機效應模型處理不可觀測的個體效應，采用縮尾的方法處理數據中異常值帶來的影響。

3.2.1 醫療保險對老年人旅游消費影響自選擇問題的解決

（1）平衡性檢驗與共同支撐檢驗

首先，對匹配樣本進行平衡性檢驗，平衡性檢驗的目的是檢驗匹配后的樣本是否滿足條件獨立分布假設，這一識別條件要求匹配后樣本不存在系統性偏差[51]。表3顯示了半徑匹配的平衡性檢驗結果，當采用傾向值匹配法對樣本進行半徑匹配之后，參保組與對照組之間的標準偏差均有不同程度的消減，由表3可見，匹配前參保組及對照組偏差最大的變量是區域變量（標準偏差為86.0），其次為受教育程度變量（標準偏差為77.6）、個人收入變量（標準偏差為41.9）、10～15 年主觀預期壽命變量（標準偏差為37.9）。匹配之后，各變量的組間偏差均發生了消減，其中，區域變量的偏差消減為7.1，受教育程度變量偏差消減為0.8，個人收入變量消減為6.1，主觀預期壽命變量消減為2.5，年齡變量偏差消減為-4.1，較好地完成了參保組與對照組的樣本匹配。

表3 平衡性檢驗Tab.3 Balance test

其次，進行共同支撐檢驗，共同支撐檢驗的目的是檢驗匹配后的樣本是否在參保組與未參保組之間具有良好的可比性。此檢驗常用的方式是比較匹配前后傾向值的核密度函數，即傾向值得分的分布是否一致。從圖1和圖2可以看出：匹配前，兩組樣本的傾向值得分的概率分布存在明顯差異（圖1），匹配后，參保組與未參保組的傾向值得分分布幾乎重疊在一起（圖2），這說明兩組之間的分布差異較小，采用傾向得分法估計的平均處理效應可靠。

圖1 匹配前傾向得分的核密度函數Fig.1 Kernel density function of propensity score before matching

圖2 匹配后傾向得分的核密度函Fig.2 Kernel density function of propensity score after matching

（2）因果處置效應估計

在對參保組與對照組進行匹配之后進行的平均處理效應（average treatment effect，ATE）的估計顯示，在采用多種形式進行匹配之后，半徑匹配及核匹配結果顯著，匹配后的平均處理效應約為0.4，即處理樣本選擇性偏差之后，當戶主或其配偶購買了補充醫療保險后，其家庭旅游消費上漲的幅度約為40%。若以全樣本中家庭平均432元的旅游消費為例，家庭成員由不具有補充醫療保險到具有補充醫療保險，家庭旅游消費的增長約173 元。以具有旅游消費家庭的樣本來看，其家庭旅游消費均值為4825元，若家庭成員從不具有補充醫療保險到具有補充醫療保險，其家庭旅游消費增長約為1930元。

此處值得注意的是，處理樣本選擇性偏差之后的估計結果低于上文中OLS的估計結果，高于保險正向沖擊的估計結果。也可從表2 和表4 看出，處理內生性之后的補充醫療保險對家庭旅游消費的影響效應有所下降，即可能存在著由于樣本選擇性偏差而導致高估補充醫療保險對家庭旅游消費影響效應。

表4 補充醫療保險對旅游消費影響的平均處理效應Tab.4 Average treatment effect of supplementary medical insurance on tourism consumption

3.2.2 醫療保險對老年人旅游消費影響個體效應的解決

由隨機效應估計結果可見（表5），補充醫療保險對老年家庭旅游消費的影響由53.8%提高到78.1%，可見在控制個體效應之后，補充醫療保險對老年家庭旅游消費的影響有所提高，主效應的估計結果可能低估了補充醫療保險對家庭旅游消費的影響程度，個體效應在補充醫療保險對老年家庭旅游消費的影響中發揮著重要作用，即個人旅游偏好等無法觀測的個體特征在家庭旅游消費的決策中發揮著巨大作用，忽略這些影響因素，將導致低估補充醫療保險對老年人家庭旅游消費的影響。

表5 隨機效應模型的檢驗結果Tab.5 The results of random effects model

3.2.3 醫療保險對老年人旅游消費影響異常值的解決

考慮到主效應估計及傾向值匹配的估計可能受到異常值的影響，本文主效應估計是在將異常值進行處理后所進行的OLS 估計。傾向值匹配法中可能存在共同支撐條件，可能會受到傾向得分分布的尾部影響，而使得估計結果不穩定，本文參照賈俊雪等[51]的研究，采用修剪策略，即將尾部修剪后的數據進行傾向得分匹配，以此消除尾部數據的影響，若修剪后的估計結果與原有數據估計結果一致，則表明估計結果是不依賴于傾向得分分布的尾部，是可靠的。

本文采取了2%、5%及10%共3種修剪水平，即將傾向值得分在分布兩端2%、5%和10%水平的數據剔除，看其匹配結果。結果表明（表6）：當將數據進行縮尾處理時，補充醫療保險對老年人旅游消費影響的平均處理效應在[0.363，0.605]，由此可見，極值在數據中發揮著較大的作用，但當縮尾為5%和10%時則平均處理效應在0.4左右，結果表現出區間上的穩健性。

表6 穩健性檢驗結果Tab.6 Robustness check

3.3 醫療保險對老年家庭旅游消費影響的機制分析

3.3.1 健康狀況的儲備效應

由表7 中的調節效應回歸結果可見，自評健康在補充醫療保險與家庭旅游消費的影響關系中發揮著正向調節作用，自評健康與參保交互項的回歸系數為0.399，表現為自評健康越好的老年人在具有補充醫療保險后旅游消費的支出越大，調節變量加強了補充醫療保險對家庭旅游消費的影響力度，H4成立。具體而言（圖3），對于自評健康較好的組，如果參加了補充醫療保險，則其家庭旅游消費明顯增強(斜率β=0.79，p=0.00)，而對于自評健康不好的老年人，是否參加補充醫療保險對其家庭旅游消費的影響并不顯著(斜率β=0.01，p=0.94) 。究其原因，自評健康表明了老年人對自己身體狀況的感知，是其心理安全感的主要表現，自評健康更好的老年人，當具有了補充醫療保險之后，“心理保險”+“經濟保險”所帶來的雙重保險將降低其未來不確定性預期，從而敢于進行當期的發展型消費。

圖3 自評健康的調節效應Fig.3 The moderating effect of self-rated health

研究結果顯示（圖4、表7），未來10～15 年的主觀預期壽命直接影響著老年家庭旅游消費，表現為對自己未來10～15 年預期壽命越樂觀肯定的老年人，越會增加當期家庭旅游消費，主觀預期壽命與參保的交互項顯著且為正，表明主觀預期壽命在補充醫療保險對家庭旅游消費影響中的正向調節作用顯著，即未來10～15 年主觀預期壽命越樂觀的老年人，其購買補充醫療保險后，家庭旅游消費的增長幅度越大(β=0.63，p=0.00)，但此效果在10～15年主觀預期壽命悲觀的老年人家庭中并不顯著(β=0.16，p=0.29)。這也與已有的研究成果相一致，樂觀的主觀壽命預期使得老年人對物質文化和精神文化生活有著較高的期待，他們渴望通過提高文化娛樂消費來提升閑暇時間的生活品質[53]，即心理狀況越樂觀的老年人越有可能提高其旅游傾向[52]。

圖4 主觀預期壽命的調節效應Fig.4 The moderating effect of subjective life expectancy

表7 子女支持、自評健康的調節效應分析Tab.7 Moderating effects of children support and self-rated health

由此可見，樂觀的預期壽命與較好的自評健康從健康的角度為老年家庭旅游消費提供了積極的“心理儲備”。而社會情緒選擇理論[40]也指出，隨著年齡的增長，人們開始關注當下的生活質量及情緒體驗，旅游這一提升幸福感的活動被關注則成為必然。

3.3.2 家庭支持的放大效應

已有研究將家庭支持分為情感支持與經濟支持[54]，本文也依據這種分類方法。其中，情感支持選取“多長時間可以見到孩子”以及“多長時間跟孩子通過電話、短信、郵件或者電子郵件等聯系方式進行聯系”兩個問題進行測量，兩個問題分別命名為見面頻率及電話頻率兩個變量，在具體測量時處理為賦值0～8 的連續變量，其中，幾乎從來不聯系=0，每年1次=1、半年一次=2、每3個月一次=3、每月1次=4、每半月1 次=5、每周1 次=6、每周2～3 次=7、差不多每天=8。子女的經濟支持則采用過去1 年子女給予父母的金錢和物品等經濟支持，統一折算成貨幣額。

由表7 可見，子女給予父母的經濟支持不僅直接影響父母的家庭旅游消費，同時在父母參保對父母家庭旅游消費的影響中發揮著調節作用。子女經濟支持額度較高的家庭，老年人如若參加了補充醫療保險，則其旅游消費支出會顯著加強(斜率β=12.36，p=0.00)（圖5），而子女經濟支持額度低的父母，其參加了補充醫療保險，其旅游消費則會下降，且下降幅度較大(斜率β=-10.55，p=0.00)。這也印證了子女較大的經濟支持會給老年人帶來一定的心理安全感，使其敢于增加旅游消費這種非必需品的消費支出，而若子女經濟支持少，父母購買補充醫療保險的支出可能替代其他非必需品的消費，消費類型之間的“替代效應”可能使其降低發展型消費。

圖5 子女經濟支持的調節效應Fig.5 The moderating effect from children economic support

經濟支持之外，子女的情感支持對老年家庭旅游消費的影響表現出了異質性。其中，子女給父母打電話的頻率直接影響著父母的家庭旅游消費，與子女電話聯系越頻繁的老年家庭，其旅游消費越高，但與父母電話聯系頻率在父母參保對父母家庭旅游消費的影響中的調節作用并不顯著。而子女與父母的見面頻率則對父母家庭旅游消費的影響并不顯著，其中的作用機制有待后續研究。

總之，無論是經濟支持還是情感支持，只要能獲得子女的支持，則老年人旅游消費的動機就會增強，子女支持對老年人的家庭旅游消費的影響體現出了“放大”效應，H5成立。

4 結論及進一步討論

本文借研究補充醫療保險是否會刺激老年家庭旅游消費，從微觀層面討論這樣一個問題：更有力度的保障（如補充醫療保險）是否能夠進一步提高老年人的晚年福利。此時更有力度的保障表現為：通過購買能承受得起的保險可以規避未來正常的但卻可能承受不起的風險，如患大病的風險。此處的晚年福利不僅包括有飯吃、有衣穿、有房住，還包括滿足精神需求的更高層次的消費，如旅游消費，此類消費往往是彈性較大的、非必需的消費，但卻可能在老年人晚年的精神滿足方面發揮著重要的作用。從研究結果來看，可以得出以下的一些結論。

一是，補充醫療保險在促進老年家庭旅游消費上發揮著顯著且巨大的作用，當處理了樣本選擇性偏差及遺漏變量帶來的內生性之后，平均來講，參保組與未參保組相比，其家庭旅游消費將增加，增加的比重約在40%左右。若按全樣本中家庭年平均旅游消費432 元計算，則可能使家庭年旅游消費增加173 元；若按具有旅游消費的老年家庭進行估計，則家庭平均旅游消費增加約1930元。

二是，補充醫療保險對老年家庭旅游消費的沖擊可分為負向沖擊及正向沖擊，負向沖擊的力度大于正向沖擊的力度，正向沖擊研究表明，若從沒有補充醫療保險到變為具有補充醫療保險，則其家庭旅游消費將增長35%，負向沖擊研究則表明，若從有補充醫療保險變為沒有補充醫療保險，則家庭的旅游消費將降低68.5%。

三是，身體狀況變量，諸如自評健康及10～15年的主觀預期壽命也在補充醫療保險對老年人家庭消費的影響中發揮著調節作用。而子女的經濟支持不僅直接影響老年家庭旅游消費，還在補充醫療保險對老年家庭旅游消費的影響關系中發揮著調節作用。自我感知身體狀況越好和越樂觀的老年人，購買補充醫療保險后，其家庭旅游消費在當期的力度越大；子女給予經濟支持力度越大的老年人，補充醫療保險對其家庭旅游消費的影響越大?？傊?，身體狀況好、與子女有較好的關系，若有更強力度的醫療保障，則老年人進行旅游消費的傾向更加明顯。

研究結論基本印證了外部環境的支持、老年人自我感知的良好及積極的保障制度是降低老年人對未來風險的擔憂，從而增加當期消費的主要影響因素。此外，筆者還在上文研究的基礎上對基本醫療保險及商業醫療保險做了進一步討論。本文通過基本醫療保險的特征及文獻的回顧，提出“基本醫療保險在老年家庭旅游消費中可能無法發生促進作用”的假設，也是基于此假設，研究重點放在了補充醫療保險的旅游消費效應上。而本文所基于的假設是否成立？同樣利用CHARLS數據，針對基本醫療保險對老年家庭旅游消費的影響進行回歸分析，結果顯示，基本醫療保險對老年人消費促進的作用不顯著（OLS 回歸結果β=-0.15，p=0.40）。與補充醫療保險地位相當的商業醫療保險在老年人的旅游消費促進中是否發揮作用呢？為此同樣運用CHARLS數據做了商業保險（包括個人購買及單位購買）對老年家庭旅游消費的促進估計，結果顯示，商業保險對老年家庭旅游消費促進的作用也不顯著（OLS回歸β=0.24，p=0.49）。產生這一結果的原因可能為：基本醫療保險的保障力度較為薄弱，可能對生活必需品的消費發揮著作用[7,21-23]，但對更高層次的消費保障促進力度較小；而商業醫療保險促進作用不顯著的原因可能是老年人其商業醫療保險的購買意識可能還較為薄弱，導致商業醫療保險在老年人中的覆蓋面較小，有意識且有能力購買商業醫療保險的老年人，經濟狀況可能較好，則其旅游消費的影響及促進因素可能并非來自生活保障力度，而是更多的由偏好、健康及其他因素決定。而這是本文后期需要關注的問題。

本文的政策價值體現在：可將補充醫療保險覆蓋范圍中居民報銷最多的項目列入基本醫療保障的范疇，以此加大基本醫療保障的保障力度，這不僅能夠降低未來的不確定性，從而增加當期非必需品的消費，還能提高居民的高層次消費，達到老年人福利水平逐步提高的目的。