醫療保險對高齡老人健康行為的影響研究
——基于事前道德風險的視角

(一)、引言與文獻回顧

醫療保險在我國一般指基本醫療保險，即用人單位與個人繳費形成醫療保險基金，當參保人遭遇疾病風險而產生醫療費用時，醫療保險機構為參保人提供經濟補償的一項社會保險制度。據人社部2017年公布的統計公報顯示，全國參加基本醫療保險人數為117 681萬人，基本醫療保險覆蓋了各個年齡段的群體，基本實現全民參保。從參保人的整個生命周期來看，基本醫療保險在其老年時期發揮著重要的經濟補償作用。有研究認為，個人健康是隨著年齡增長而折舊的資本存量，并且年齡越大折舊率也越大，為了維持生存，人們必須對健康資本進行投資，以達到延長生存時間或者增加健康時間的目的(Grossman，1972)(1)Grossman.M.On the Concept of Health Capital and the Demand for Health[J].Journal of Political Economy,1972,80(2):223-255.。一般來說，年老體衰提高了老年人疾病發生的概率，從而導致各種醫藥費用的增加，基本醫療保險可以在一定程度上彌補經濟損失，但是從目前來看，我國的基本醫療保險仍然以“事后補償”為主，此時存在一個醫療保險市場的道德風險問題。

傳統的道德風險，在醫療保險市場上表現為信息不對稱和醫患雙方的委托—代理關系所導致的過度醫療行為，一般指醫生在患者疾病發生后誘導其擴大醫療需求，進而獲得更多的收益，即事后道德風險，這類風險在降低患者的效用水平的同時也會造成醫療市場資源的浪費。同樣地，事前道德風險也存在福利損失的問題。因為基本醫療保險可以帶來補償，致使老年人在出險前不注重保持日常生活中諸如戒煙、戒酒以及鍛煉等必要的健康行為，忽視了對疾病的預防，產生醫療費用后帶來了醫?；鹬С龅呢摀?彭曉博和秦雪征，2017)。在人口高齡化的背景下，隨著高齡老人規模的擴大，若該問題形勢未受到控制，將會進一步影響醫療保險基金的收支平衡與財務可持續性?！笆濉币巹澨岢鲆獜娀覈竟残l生服務能力，并且加強衛生應急、疾病預防控制，這時，加強疾病預防、關注老齡健康就顯得尤為重要。

道德風險的消解一直以來是推動醫療制度改革的重要議題，隨著衛生經濟學的發展以及“健康中國”的提出，國內外對影響人類健康的社會資本要素所進行的研究越來越多，其中不乏對醫療保險制度的結合。已有較多國外學者通過數據調查和實證研究證明醫療保險對健康有明顯的影響(Dor et al.，2006；Finkelstein and McKnight，2005；Hadley and Waidmann，2006)，但Card(2004)、Polsky和Doshi(2006)認為醫療保險并未改善老年人的健康。此外，部分研究的結果在一定程度上還反映了醫療保險市場上存在的逆向選擇與事后道德風險問題，如Newhouse(1997)就基于蘭德實驗的數據得出醫療保險補償度對健康影響受到參保人異質性制約的結論，收入較低的人受到的幫助更大。Lichtenberg(2001)則發現參保老年人在死亡率下降的同時也顯著增加了對醫療服務的利用。潘杰等(2013)利用固定效應模型考察了城鎮居民基本醫療保險對城鎮居民健康的影響，其結果仍然受到研究對象異質性的干擾。溫劭君和宋世斌(2013)在深入分析醫療保險對我國農村老人健康需求的影響后，發現參保農村老年人的預期壽命不僅未延長，反而還增加了約19%的總醫療支出。王新軍和鄭超(2014)也得出同樣的結論，不僅如此，他們還認為該結果存在城鄉和區域差異。以上文獻都體現了參保人在疾病發生后產生的(理性)致損傾向(2)Pauly M V. The economics of moral hazard：comment[J]. American Economic Review，1968，58(3):531-537.。顯然，在醫保制度對健康資本的影響方面，現有文獻大多數都集中在事后道德風險的分析上，對事前道德風險的研究少之又少。

衛生經濟學的觀點認為，效用最大化的醫療保險或健康保險參保人因自知損失會得到補償而使自我保護和預防的動機下降，如健康行為的變化，這就是最初的事前道德風險定義(Ehrlich and Becker，1972)。然而，仍有學者認為健康保險或醫療保險與研究對象的健康行為沒有明顯相關性(Bauhoff et al.，2011；Simon et al.，2017)，甚至Whitlock等(2004)此前還通過對108名酗酒者進行長期的干預和訪問，分析出享受社區初級保健服務補償的研究對象飲酒概率降低且減少了就醫次數。且Godoy等(2012)也在使用logit回歸后發現并沒有證據證明獲得健康保險會減少巴西婦女的預防行為。該領域存在不同的觀點，說明了參保人異質性和內生性的存在是研究的難題。目前，學界對醫療保險市場中事前道德風險的探索主要集中在健康行為與營養指數(體重)的變化上，其中也不乏其他工具變量的使用，而考察的方法包含經濟理論的研究與實際數據的分析。

就理論角度而言，Russo(2003)將定義事前的道德風險即因補償計劃誘導了消費者采取(放棄)行動，從而增加(減少)不良結果的可能性。Ellis和Manning(2007)則基于效率對最優健康保險進行了論證，且證明消費者需要為預防性護理提供一些保險。而Yan等(2010)權衡了兩種道德風險的關系，以臺灣地區醫療保健部門的醫院和國民健康保險部門引發的代理問題為例，指出醫院參與自我管理項目之前的事前道德風險對參與后的事后道德風險會產生影響。而Cawley和John(2014)更進一步評估了ACA的政策效果，團體健康保險計劃(包括自保雇主)的原則上是為了鼓勵鍛煉和戒煙等健康行為，但是由于ACA在這一部分的設計存在問題，也就限制了該計劃的效果，側面表現了事前道德風險問題。張霞和楊一帆(2017)選取了收入、稅率、保費等7個外生變量，通過建立期望效用函數證明了醫療保險對不健康行為存在誘導影響。這些文獻在定義、各要素關系和政策實踐方面都有較為明確的表述，結合實例的同時采用了科學的經濟理論與模型進行推導論證，具有一定的理論意義。

除了理論探究，從以往的文獻來看，檢驗事前道德風險存在性的主流方法仍是采用實證計量的方式，其涵蓋了Logit、Probit和DID-PSM等回歸模型的使用以及其他模型的穩健性檢驗，幾乎各個文獻都盡量避免出現過于嚴重的內生性問題。早前，Stanciole(2008)使用美國收入動態研究小組(1999～2003年)的數據，建立個人保險覆蓋模型后估計出醫療保險顯著增加了重度吸煙、缺乏鍛煉和肥胖的傾向。而Dave和Kaestner(2009)通過控制研究對象65歲時獲得醫療保險或健康保險前后的可能外生變異，只獲得了健康保險減少預防并增加老年男性的不健康行為的證據。Preux(2011)則基于美國健康和退休研究的數據，使用DID-PSM回歸比較了參保人參保前后生活方式的變化趨勢，發現醫療保險只使得未參保的人在參保后顯著減少了身體活動，這與本文結論具有一定程度的相似性。在國內，通過運用工具變量法，彭曉博和秦雪征(2015)發現新農合在參保人群中產生的事前道德風險還可能會波及未參保群體，產生 “溢出效應”，同時導致參保者膳食結構的改變，并進一步增加肥胖風險。傅虹橋等(2017)的觀點與楊一帆(2017)另一篇研究的結果類似，即事前道德風險在不同健康人群中存在明顯的異質性：健康較好的群體影響更強，健康較差的人群影響甚微，他也贊同參加新農合的老人在健康行為方面的改善相對較少。

還有一部分事前道德風險的研究沒有把變量僅僅著眼于健康或健康行為上，他們選擇了其他指標。比如Debebe 等(2012)發現加入國家健康保險計劃(NHIS)對殺蟲劑處理過的蚊帳的所有權和使用權產生了負面影響，這檢驗了事前的道德風險的存在，尤其是預防所需的成本很高時。Bhattacharya和Packalen(2012)指出了另一種前因創新外部性導致的道德風險，他們認為如果肥胖與疾病發病率之間是因果的且藥物報酬系統最優，那么肥胖的誘導創新外部性大小與醫療保險誘導的大體一致，即目前的醫療保險對肥胖的補貼似乎是近似最佳的。甚至不僅限于醫療保險市場，其他保險市場也有發生事前道德風險的可能，最典型的有Chiappori和Zavadil(2008)在汽車保險中對道德風險進行的實證分析，即以被保險人動態風險和索賠選擇的動態理論和荷蘭縱向微觀數據為基礎，刻畫激勵的異質動態變化，從而避免不必要的索賠及其道德風險下對索賠時間和索賠規模的影響，由此獲得事前道德風險存在的證據?？梢?，事前道德風險的存在性與事后道德風險相似，都是較為普遍的。

綜合以上文獻，首先，證明事前道德風險是否存在的根本問題在于是否能夠控制內生性，醫療保險與相關變量之間的反向因果關系、事前道德風險與事后道德風險的聯系都是今后研究需要注意的要點。同時，多數關于事前道德風險的研究都強調了“預防”的重要性，習近平總書記曾在全國衛生與健康大會上指出，我國衛生醫療改革的總方針是“以預防為主，堅持防治結合、聯防聯控、群防群控，努力為人民群眾提供全生命周期的衛生與健康服務”(3)2016年8月19～20日習近平總書記在全國衛生與健康大會上的講話。，由于事前道德風險發生的時點在事件發生以前，預防在醫療衛生領域就是避免疾病的發生而作出改善行為，也是相對恰當地消解事前道德風險的方式。但是，相對于發展比較成熟的國外研究，國內學界對事前道德風險的考察僅停留在醫療保險市場，側面說明國內的研究局限于數據的來源與質量。其次，無論國內外，定性研究與定量研究均呈現明顯分化，理論與實證相結合的文獻為少數。最后，現有文獻考察的醫療保險制度多為社會醫療保險(如新農合)或者公共醫療保險，缺乏考慮商業保險的文章，并且從群體異質性的角度出發，也較少地考慮不同群體的變化。

基于此，為了準確預測事前道德風險的存在，本文較為保守地選擇了鍛煉、吸煙、酗酒的變量，并以建立和完善多層次的社會保障體系為出發點，將商業醫療保險或健康保險、社會基本醫療保險共同納入研究范圍，建立效用函數和Probit模型進行必要的理論與實證補充。此外，本文還結合了我國人口高齡化的背景，以65歲以上高齡老人的健康行為作為研究對象，為眾多老齡健康問題的解決提供些許思路，其結果可能對衛生政策的設計具有指導意義。

(二)、事前道德風險理論分析

參考Becker和Ehrlich關于自我預防的理論，本文假設消費者個人存在“0”和“1”兩種狀態，1代表健康，0代表患病。參保人、醫生與保險機構的信息是高度不對稱的，而且每個參保人即被保險人的風險態度都是厭惡的，也就是說每個人對疾病風險都有極低的容忍度。假定每個消費者都追求效用的最大化，參保人的效用函數形狀符合一般效用函數形式，則U′>0,U″<0。那么消費者未參保時的期望效用公式為：

EU=max(1-p)×w+p×(w-f)

(1)

消費者發生疾病風險的概率為p，則未發生的概率為1-p，個人初始財富稟賦為w，f為疾病風險發生后所產生的醫療費用。假定預防投入成本為e，那么此時的疾病發生概率應該低于未投入預防成本時的概率，令投入預防成本后的疾病發生概率為pc則期望效用函數為：

EU=max[1-p(e)]×U(w-e)+p(e)×U(w-f-e)

(2)

為了方便區分和計算，初始財富稟賦w=w1，發生損失后的財富稟賦w-f=w2，所以可以將式(2)改寫成：

EU=max[1-p(e)]×U(w-e)+p(e)×U(w-f-e)

(3)

本文假設無論是社會基本醫療保險或公共衛生計劃，還是商業醫療保險，所支付的保費和得到的醫療費用補償都是一致的，不對險種、地區或其他條件作區分，且消費者和被保險人為同一人。當消費者參加醫療保險后，他為購買醫療保險每年所支付的費用為y，發生疾病風險后將得到的補償為x，則健康狀態下的財富w1=w-e-y，生病狀態下的財富w0=w-e-y-f+x。此時，他的期望效用水平有：

EU=(1-p) ×U(w1)+p×U(w0)

(4)

在完全競爭的醫療保險市場上，倘若保險機構可以完全監控被保險人的行為(信息是完全對稱的)，并追求實現利潤最大化的目標，被保險人參保后的效用應等于他未參保時的最大效用，即(1-p)×U(w1)+p×U(w0)=U。通過構造拉格朗日函數得出：

(1-p)U′(w-e-y)+pU′(w-e-y-f+x)=U′(w-e-y-f+x)

(5)

求得x=f且-dp/de×f=1，從精算平衡的角度來說，預防行為所帶來的邊際收益需等于預防投入的邊際成本?？梢?，如果被保險人能夠投入高效率的預防措施，那么保險機構愿意提供最優合同(全額保險)。

然而，在實際醫療保險市場上，信息不對稱導致保險機構無法監控參保人的預防行為。若保險機構能夠提供足額保險要求參保人的效用最大化，要求max(1-p)×U(w1)+p×U(w0)需要滿足條件：x=f且w1=w0，則有U(w1)=U(w-e-y)。e=0,即參保人將采取盡可能低的預防投入才可以求得效用最大化。這說明保險機構在信息不對稱的條件下只能提供次優合同。

現實中，醫療保險或健康保險的賠償均設有最高限額，保險機構為參保人提供全額保險的前提是參保人不能影響損失發生的概率，但是如果他選擇進行干預，導致疾病發生概率變化，保險機構僅愿意提供部分保險，并進行一定程度的預防誘導，使參保人被迫承擔一定的預防成本。

(三)、實證方法與數據

(一)數據來源與樣本信息描述

本研究中使用的是2011年中國健康長壽追蹤調查 (CLHLS)中以65歲以上老年人為樣本的橫截面數據，該基線調查和跟蹤調查涵蓋了中國31個省份中的23個，涵蓋范圍較廣，能夠保證樣本的隨機性。本文將65歲以上老年人的健康行為作為研究對象進行實證分析，剔除年齡不符合的樣本和缺失值樣本后，最終有效樣本數量為9 604人。

因為部分農村地區的被訪者非常少，公布其所屬的農村/城市/鎮居住地的地理代碼會違背保護個人隱私的原則，所以該數據中不包括2011～2012年記錄的被訪者所屬農村/城市/鎮居住地的地理代碼。故此次調查僅保留了被訪者出生地的情況。并且，由于部分問項的缺失值和不知道值的比例高于本調查規則的5%，因此在本文中對其使用均值或均值附近值進行了缺失值替代。

通過統計得出基本信息，其中，男性為5 266人，女性為4 338人，在性別比上相對平均。根據世界衛生組織最新劃分標準，CLHLS數據中年齡符合的65歲以上的樣本人數為9 604人，平均年齡約為85.738歲。在該數據表內，參加醫療保險的有8 167人，約占總人數的85%，這也體現了我國醫療保險覆蓋面之廣。具體變量賦值情況如表1所示。

表1變量賦值與描述性統計

續表

控制變量賦值說明樣本數均值標準差是否飲酒是=1否=02 5957 0090.2700.444

資料來源:中國健康長壽追蹤調查 (CLHLS 2011)。

(二)參數設計

1.基本特征與其他控制變量。第一，人口學特征的相關因素會影響個人健康行為狀況，性別、年齡、民族、婚姻狀況、受教育年限會包含在控制變量范圍內，并將民族設置為是否為漢族的虛擬變量(是=1，否=0)，婚姻狀況也從多分類變量設置成是否已婚的二元變量(是=1，否=0)。第二，在參考了國內部分關于醫療保險對健康或健康行為影響的文章后(任燕燕等，2014；于大川和丁建定，2016)，本文將社會資本、健康資本因素中的自評生活質量、自評健康狀況、自評經濟狀況和養老金的有無選取為其他控制變量。前三個自評變量原本為表程度的定序變量(4)問卷將很差選項賦值為5，則降序來看1代表程度很好，即從1至5主觀自評狀況效用遞減(依次為很好、較好、一般、較差和很差)。，為了回歸的科學性以及更好地理解回歸結果，本文同樣設置了二元虛擬變量(好=1，差=0)，即將一般、較好和很好的選項處理為好，較差和很差則為差。第三，從國家特殊性來看，我國存在著十分穩固的城鄉二元制結構，這意味著城鄉戶口會影響各種醫療保險的覆蓋情況，加上問卷遵循的個人隱私的原則，選擇不公開被訪人現居地，因此本文選擇了出生地是否為城鄉的變量進行替代。

2.醫療保險與健康行為。文中將醫療保險參保情況設為二元虛擬變量(參加=1，未參加=0)。CLHLS的調查問卷內詢問了受訪者參加了何種醫療保險(5)據CLHLS的調查問卷顯示，詢問的醫療保險險種包括：城鎮職工基本醫療保險、城鎮居民基本醫療保險、新型農村合作醫療保險、商業醫療保險和其他醫療保險。，為了突出醫療保險覆蓋的廣泛性，本文保留的參保險種涵蓋了社會基本醫療保險、商業醫療保險、健康保險等，只要參加其中任何一種保險，均將其賦值為1，均未參加則為0。健康行為則是在結合CLHLS調查問卷的同時，參考了Preux(2011)以及彭曉博和秦雪征(2016)的參數，最終選取是否吸煙、是否飲酒、是否鍛煉為要分析的因變量。

3.交互項與拐點問題。為了更好地控制研究中的內生性，本文建立了年齡、受教育年齡的平方項，年齡*是否參加醫療保險、受教育年限*是否參加醫療保險的交互項，并將它們分別納入回歸過程中，若年齡與受教育年限的平方項影響顯著，則說明存在拐點問題；若年齡*是否參加醫療保險、受教育年限*是否參加醫療保險的交互項則說明該模型存在共線性。具體情況將在后文進行探討。

(三)模型構建

本文假設服從標準正態分布，選擇了非線性的二元Probit回歸模型(離散)對65歲老年人的三類健康行為進行實證分析，即是否吸煙、是否飲酒和是否鍛煉。

設每一個健康行為為Y，其取值為1或0，作為衡量事前道德風險的變量，當Y(鍛煉)=0，Y(吸煙或飲酒)=1時，表示參加醫療保險(medicare=1)的那部分老年人與未參保的部分相比，降低了鍛煉動機，提高了吸煙飲酒的概率。原始基準模型加入了其他控制變量(在模型中以others表示)，即性別、年齡、受教育年限、婚姻狀況、民族(是否為漢族)、出生地(是否為城鎮)、自評生活質量、自評健康狀況、自評經濟狀況、養老金，分別取值為X2，X3，…，X11，包含了社會資本、經濟資本、人口特征等要素。據此可考慮建立以下模型：

healthybehaviori=β0+β1medicarei+βjothersi+εi，j=2,3,…,11

其中，i為樣本數的取值，并且在此將關注模型中β1的邊際效應。但是本文認為研究不僅存在簡單的線性關系，可能還存在曲線關系，因此為了檢驗模型的科學性，而在原始模型的基礎上加入了年齡平方項和受教育年限平方項這兩類變量進行進一步分析，取值為X12，X13。沒有選取線性概率模型作為基準模型的原因在于，本文研究的主要自變量和因變量都是二元變量，與OLS模型假定不盡相符，所以將其作為檢驗模型以供參考。

(四)、回歸結果及其原因的實證分析

本文主要關注“是否參加醫療保險”這一變量對健康行為的關系，呈現的是對“吸煙”“飲酒”和“鍛煉”行為回歸的結果。在加入了各種可能的控制變量后，表2以Probit為基準模型匯報了各變量的均值邊際變化。從表2可以看出，醫療保險參保與否對65歲老年人的吸煙與飲酒行為無顯著影響，但是對吸煙影響的方向為負。在鍛煉行為上，醫療保險參保與否在一定程度上影響了他們的鍛煉行為(P值小于0.1)。除此之外，表3說明了模型中存在年齡拐點，表4則反映了受教育年限的拐點問題。

(一)Probit模型回歸結果

1.控制變量的影響。從人口學特征的角度進行回歸分析后，本文發現相較于醫療保險參保情況，除婚姻變量無影響外，其他控制變量的影響要顯著得多。其中，三種健康行為均明顯受到年齡變量和出生地變量的影響，但是影響的方向不盡相同。例如，老年人會隨著年齡的增加而減少吸煙和飲酒的概率，特別的是，鍛煉的概率也在減少且絕對值最大。這與身體機能退化有關，年齡越大則他們的活動機會就越少，活動難度也越高。同樣地，在城鎮出生的老年人吸煙和飲酒概率明顯低于農村老人，但增加了7.1%的概率進行鍛煉，可能是農村的吸煙與飲酒的社會活動更頻繁，或是城鎮老年人受到保健知識宣傳的影響更深。在性別差別上，男性吸煙和飲酒的概率顯然要比女性高得多，這與現實是符合的，本來男性就比女性更經常性地吸煙和飲酒。而對于那些受教育年限更長的老年人來說，學歷越高意味著接觸的醫療保健知識就越多，也就促進了他們為提高健康水平而增加鍛煉，劉生龍(2011)也通過斷點回歸證明了教育與中國男性老年健康之間存在著因果關系(6)劉生龍. 教育對老年健康的影響：來自斷點回歸模型的實證證據[J]. 學術研究，2017(11).，健康行為在其中起著傳導作用。與張荔等(2013)的結果相似，本文發現漢族的吸煙概率比少數民族高5.6%，具有明顯的統計學意義。一種可能是因為少數民族聚居地受到歷史文化傳統的影響，另一種可能是樣本數據本身的不對稱(漢族樣本過多，約為少數民族樣本的17.5倍)。最后，對于老年人來說養老金的有無在一定程度上代表著他們的可支配收入，有養老金的老年人會增加2.7%的吸煙概率，但增加鍛煉的概率更加顯著，高達20.6%?？赡艿脑蛟谟?，更多的可支配收入帶來了更豐富的活動種類和活動范圍。

在主觀自評變量中，自評健康和自評經濟狀況的影響是顯著的。那些認為自己身體狀況較健康的老年人反而減少了飲酒行為(雖然飲酒受到的影響并不顯著)，并增加了8.5%的鍛煉概率，這體現了一種正向選擇的現象。在Cutler等(2007)觀點的基礎上可以理解為，自認為健康的老年人風險厭惡程度較高從而更有可能作出減少損失或降低風險的行為。自評經濟狀況的影響和養老金相似，也促進了他們鍛煉行為的增加，不同的是該變量在此表現為推動飲酒概率的提升，總的來看，經濟狀況給老年人購買香煙、酒類而進行的社會活動留有余地。

表2基準模型(Probit)回歸結果

注：***p<0.01，**p<0.05，*p<0.1。

2.醫療保險參保情況的影響。原基準模型的回歸結果表明，參加醫療保險的樣本在吸煙概率上比未參保的樣本增加1.1%，但并不顯著。相反地，參保人比未參保人顯著減少了2.8%的鍛煉概率(P值小于0.1)，該結果為事前道德風險的存在提供了證據，并且與Dave 和Kaestner(2009)的研究結論相似，他們也通過實證證明了參加醫療保險會導致65歲以上的老年男性增加飲酒概率，稍微不同的是，本文所證明的性別范圍還包括了女性。

(二)二元線性概率模型回歸結果

為給Probit模型的實證結果提供更充足的依據，本文使用二元線性概率模型進行進一步回歸，如果使用OLS模型使得回歸結果發生明顯的變化，則說明該模型假設會影響醫療保險參保變量傳導作用的穩定性，同時存在著較強的內生性。通過對比表2和表3的回歸結果可以得到，原有顯著變量的顯著性與現在基本持平，僅有受教育年限、婚姻狀況和自評健康三類變量有明顯變化。與飲酒情況不同的是，受教育年限的作用方向為負，雖然表2也有如此結論，但是表3呈現了顯著性。受教育程度越高所參與的社會活動就越廣泛，多數老年人依靠煙草來緩解精神壓力，因此在表3中他們可能會隨著受教育年限的增加而提高0.3%的吸煙概率。而已婚的老年人由于受到家庭(尤其是另一半)的積極約束，因此會相對減少吸煙的概率。自評健康狀況在OLS模型中對吸煙行為起到了明顯的影響作用，但方向沒有改變，合理的解釋為：自評健康得分越高的老年人越傾向于降低吸煙概率，與前文提到的類似，這恰巧反映了正向選擇效應。

雖然控制變量的顯著性發生了些許變化，但是并未干擾醫療保險參保情況變量對老年人鍛煉行為的影響，與未參加醫療保險的老年人相比，參加醫療保險的老年人減少了約2.3%的鍛煉概率。同樣證明了目前醫療保險市場存在著事前道德風險，參保對象的預防性投入明顯下降。

表3檢驗模型(OLS)回歸結果

注：***p<0.01，**p<0.05，*p<0.1。

(五)、穩健性檢驗

為了檢驗回歸結果的是否穩健，本文對模型進行了一系列調整，分別加入了年齡和受教育年限的平方項、年齡*是否參加醫療保險、受教育年限*是否參加醫療保險的交互項的虛擬變量，研究加入后的結果是否會引起醫保參保變量的顯著性發生變化。實證結果證明，變量平方項的加入并沒有導致參保老年人(與未參保的樣本比較)的鍛煉概率降低。值得注意的是，加入了年齡和受教育年限的平方項以后，這兩個變量均呈現了強顯著性，再次反映了內生性問題。由于年齡*是否參加醫療保險、受教育年限*是否參加醫療保險的交互項沒有在模型中起顯著作用，故本文沒有保留相關回歸結果，這在一定程度上說明了在該模型中不存在明顯的共線性。

表4顯示，年齡平方項的加入，使醫療保險參保老年人的鍛煉概率降低了2.7%，比原模型中的2.8%提升了約0.1%，但是P值變小了。而根據表5，在基準模型上加入受教育年限平方項以后，醫保參保情況變量的P值仍舊小于0.1，鍛煉概率的變化值與年齡平方項的結果一致。顯然，該模型具有一定程度的穩健性，事前道德風險在鍛煉行為上的表現仍舊顯著。但是，平方項變量也另外說明了該模型并非僅有簡單的線性關系，下面將作出具體分析。

表4穩健性檢驗回歸結果(1)：年齡平方項

注：***p<0.01，**p<0.05，*p<0.1。

(一)年齡與吸煙、鍛煉行為的曲線關系

可以看出，年齡平方項顯著地影響了老年人的吸煙與鍛煉行為，總體方向為負，年齡平方項分別與上述兩項健康行為呈倒U形關系。通過對結果的計算，老年人吸煙行為約在76.43歲時發生變化，即他們吸煙行為會隨著年齡增長而增加，直至76.43歲，過后則會逐漸降低吸煙的概率。鍛煉行為同理，將在老年人76.37歲時發生變化，在此時間節點之前鍛煉的概率逐步提高，之后則開始回落?？赡茉谠摃r間節點，老年人的身體機能普遍開始退化，考慮到活動的能力不斷下降，為了應對老年風險與疾病風險，他們選擇了提高鍛煉概率且減少吸煙概率。以上可以說明，該假設中的老年人約在76歲時改變健康行為，年齡與健康行為的關系并不是簡單的線性相關，而有可能是曲線關系。

(二)受教育年限與吸煙、飲酒行為的曲線關系

受教育年限與吸煙、飲酒這兩項健康行為同樣呈倒U形關系。吸煙行為到達倒U形臨界點對受教育年限為7.63年，飲酒行為則為9.21年。這兩項行為在受教育年限分別到達臨界點以前均將逐漸提高他們此行為的概率，在臨界點之后則逐漸減少該行為的發生。曾有研究發現，受教育程度與健康狀況之間確實呈現倒U形關系，參考毛毅和馮根福(2011)的結論，可以認為受教育水平提高帶動了經濟地位的提升以及社會活動的增加，進而促進他們提高吸煙、飲酒的頻率。到達一定臨界點后，因為健康保健知識面的拓展或自我感覺壓力過大而選擇了減少這兩項不健康行為(7)毛毅，馮根福. 教育對健康的影響效應及傳導機制研究[J]. 人口與經濟，2011(3):87-93.。

表5穩健性檢驗回歸結果(2)：受教育年限平方項

注：***p<0.01，**p<0.05，*p<0.1。

(六)、結論及建議

本文通過使用2011年中國健康長壽追蹤調查 (CLHLS)的橫截面數據，以65歲以上老年人為對象，探究醫療保險參保因素對吸煙、飲酒和鍛煉健康行為的影響機制，選取Probit模型作為回歸方法，并使用二元線性概率回歸模型進行穩健性檢驗，為醫療保險中事前道德風險問題的存在提供實證依據，同時發現了正向選擇的存在。實證結果表明，參加醫療保險的老年人減少了鍛煉傾向，即參保者的鍛煉比未參保者降低了2.8%，這也說明醫療保險推動參保老年人減少疾病預防的投入，事前道德風險的確存在。如果老年時期不加強對健康的預防性投入，那么醫療保險本身應帶來的收益很可能難以對沖事前道德風險所導致的負效應，這與醫療保險的目的是相悖的。同時，正向選擇在研究中體現為，自評健康狀況良好的老年人反而增加了8.5%的鍛煉概率，低風險容忍度促使他們作出降低風險的行為。除此之外，本文發現老年人約在76歲前會逐漸增加吸煙與鍛煉的概率，此后概率將回落。而隨著受教育年限延長，他們的吸煙概率也逐步提高直至7.63年，過后會逐漸降低。飲酒同理，但臨界點比吸煙的臨界點延長了1.58年。與其他研究類似，本文關于事前道德風險的研究存在較復雜的內生性與異質性問題，醫療保險與健康等相關變量之間的反向因果關系仍舊需要往后進一步探討。

世界衛生組織(WTO)發布的報告曾指出，2014年中國因吸煙而導致的經濟總損失約為3 500億元人民幣，該經濟成本的統計除了包括治療與吸煙相關疾病的直接醫療費用外，還包括因吸煙導致勞動力喪失所造成的間接經濟損失。煙酒所帶來的身體健康惡化以及治療所需的醫療支出惡性增長，使得國家財政與個人的負擔不斷增加，這兩項問題加之老年人群體則將導致形勢更加嚴峻。醫療保險的初衷是為了幫助參保人在遭遇疾病風險時得到醫療保險機構對其醫療費用的補償，但是參保人因此而降低了預防性動機，間接提高了疾病發生概率。顯然，事前道德風險的存在，使得醫療保險的保障作用削減，醫療保險基金可持續性也難以為繼，更甚將導致更嚴重的事后道德風險。此時，加強疾病預防與控制成為重要目標，戒煙、戒酒和鍛煉作為老年人保持健康、減少負擔的最直接也是成本最低的方式，應該引起重視。

綜上所述，為了完善多層次社會保障體系，進一步加強“健康中國”的建設，提高老年人健康水平，并幫助促進老年人力資本開發，本文有以下建議：(1)完善社會保障體系，加強社會基本醫療保險與商業醫療保險的合作，參考Ellis 和Manning(2007)的結論，可以為預防性護理提供另一類合同，即商業醫療保險根據參保人的風險變化對合同進行動態調整；(2)為疾病預防措施提供不高于最低或是一般醫療支出的健康補貼，比如定期免費體檢；(3)調整醫療衛生支出結構，調度適當資金用于基礎保健設施的建設與維護、預防意識宣傳與推廣以及控煙上；(4)在醫療保健領域，信息高度不對稱使得醫生擁有絕對的專業權威，醫生咨詢對參?；颊叩慕】敌袨橛幸龑ё饔?8)Dave D，Kaestner R. Health insurance and ex ante moral hazard：evidence from Medicare[J]. International Journal of Health Care Finance & Economics，2009，9(4):367-390.，故醫生平時在咨詢及治療的過程中對患者的正向引導是十分必要的，商業保險公司的健康管理業務也是有效途徑。