农村医疗服务可及性和质量对老年人健康不平等的影响——基于CLHLS（2011—2014年）数据的实证分析

成德宁，潘昌健

（1.武汉大学 经济发展研究中心，湖北 武汉 430072；2.武汉大学 两型社会研究院，湖北 武汉 430072）

让农村老年人平等地享有医疗卫生服务，实现健康平等是“健康中国”的重要目标之一。改革开放40余年，随着医疗卫生体制不断完善，农村居民的整体健康水平逐渐提高。然而，我国农村存在老龄化速度高于城镇、医疗卫生服务资源相对不足且分布不均、医疗服务的可及性和质量不足等问题，再加上人口老龄化程度持续加深，农村老年人健康问题和健康不平等问题逐渐对“健康中国”战略实施形成严峻挑战。

基于此，本文首先分析了医疗服务经济可及性、地理可及性和质量对农村老年人健康不平等的影响机理，然后基于中国老年健康影响因素跟踪调查（Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey，以下简称CLHLS）（2011—2014年）数据，使用Wagstaff指数（WI）和Erreygers指数（EI）测度了农村老年人群的健康不平等状况，最后采用Shapley和RIF-I-OLS分别估计了医疗服务经济可及性、地理可及性和质量的贡献（率）和边际影响效应，以期为促进农村老年人实现健康平等提供实证参考。

一、理论分析与研究假设

（一）医疗服务可及性和质量

从“可及性”概念的来源分析，其拉丁语源词为“Accessus”，通常的含义有途径、通道、可自由进出的行为、可接近和容易被理解等。1968年，Kehrer、Andersen和Glaser把可及性概念引入公共卫生领域，用于分析家庭和个人对医疗卫生服务利用的行为和原理[1]。医疗服务可及性分为可得性（Availability）、可接近性（Accessibility）、适应性（Accommodation）、可承受性（Affordability）和可接受性（Acceptability）五个方面[2]。其中，最基础的能够影响健康的可以归结为经济可及性和地理可及性[3]。著名杂志《柳叶刀》（The Lancet）用就诊地点、时间和费用等详细指标来测算个人保健服务的可及性，并定期发表全球医疗服务可及性和质量指数（Healthcare Access and Quality index，HAQ）。根据既有研究经验，本文将所提的概念“医疗服务可及性和质量”具体用医疗服务的经济可及性、地理可及性和医疗服务质量来刻画。主要探讨农村医疗服务可及性中在支付能力、就诊难易程度和所获得的医疗服务的质量这三方面的问题。

（二）健康不平等

社会学和经济学对不平等问题的研究主要始于收入不平等，尽管在“收入平等”和“收入平均”问题上一直存在争议，但基本形成的共识是，由社会经济因素造成的收入差距是应该避免的。关于健康不平等问题的分析得益于对收入不平等的研究。在健康经济学领域，健康不平等被分为公平的不平等和不公平的健康不平等，健康的自然差异通常被认为是公平的，非自然的或由社会经济制度等导致的健康差异则是不公平的。Wagstaff将之区分为纯粹的健康不平等和社会经济健康不平等，其中前者是指一个国家或地区在一定时期，总体人群的健康分布的差异，并不考虑社会经济因素对人群健康的影响；后者是指一个国家和地区在一定时期，不同社会经济地位人群的健康分布差异，这种健康不平等是由于社会经济因素催生的，是可以避免和消除的[4]。解垩认为同等需要应该得到同等保健，不应该存在收入、地域、种族等特征的影响[5]。社会关注的公平问题需要考虑的是不同收入人群中获益者和受损者的分布。健康不平等研究领域需要重点关注的是与收入相关的健康不平等，因此，本文所指的健康不平等主要是与收入相关的健康不平等。

（三）医疗服务可及性和质量对农村老年人健康不平等的影响

健康经济学将健康视为资本产出，根据这种思路，Grossman提出了健康需求模型[6]。以Grossman模型为基础，健康经济学界提出了多种形式的健康生产函数。从医疗服务的角度出发，可以将影响健康的因素分为医疗因素和非医疗因素，这些因素作为健康资本生产函数的生产要素，可分类放在生产函数的右边。这样一来，健康生产函数的形式则可表示如下：

其中，M表示医疗相关的生产要素，包括诊断、检查、治疗、理疗、手术等服务和血液、器官和麻醉药、抗生素等药资源和产品；Z表示非医疗生产要素，包括时间、社会关系、心理状态、生活状态、工作环境、居住条件卫生情况等。

健康差异或者健康不平等来自健康生产要素的差异或者不平等。由于与医疗相关的因素存在差异，不同个体之间就会产生与医疗相关的健康差异。医疗卫生资源的分布不均衡就可能导致不同个体之间的与医疗卫生相关的健康不平等。在同等供给下，不同社会经济地位的人群的医疗服务可及性和所获得医疗服务的质量是存在差异的，这解释了医疗服务可及性和质量与健康不平等之间的关系。

李建新和夏翠翠的分析表明，城乡老年人在“患重病能否得到及时医治”方面存在显著差异，城镇优于农村；城乡老年人患重病不能及时医治的主要原因也存在显著差异，农村因经济和地理不可及而得不到医治的比重高于城镇[7]。熊跃根和黄静研究认为，城乡居民的“能力”差异可解释绝大部分的医疗服务利用差异，医疗资源可及性、医疗保险政策是导致差异的重要影响因素；城乡居民存在着严重的医疗服务利用不平等，农村居民处于不利地位[8]。侯干干实证发现，居民的就医距离对农村老龄人口健康状况影响显著，可及性距离越小，健康状况越好；去医疗机构就诊或接受上门医疗服务的次数越多，身体健康状况就越好[9]。

在分析医疗服务可及性和质量对农村老年人健康不平等影响的议题中，医疗服务经济可及性主要表现在家庭支付负担上，可以用医疗总费用、医疗费用占家庭收入的比重、家庭付费比等指标进行衡量；医疗服务的地理可及性主要用就诊交通时间、距最近医疗机构的路程来衡量；医疗服务的质量主要用人均三级医院、人均专业技术卫生人员和人均贵重药品等指标进行刻画。根据理论分析，本文在现有研究的基础上作出如下假设：

假设1：农村家庭医疗支付负担越重，医疗服务经济可及性越低，老年人健康不平等程度越高；

假设2：最近医疗机构距离越远，医疗服务地理可及性越低，农村老年人健康不平等程度越高；

假设3：可获得的高质量医疗资源越丰富，医疗服务质量高越高，有助于解决农村老年人的健康不平等。

二、数据、方法与模型变量

为了对上述假设进行检验，本文抽取2011—2014年CLHLS数据库中的农村样本，用福利质量得分（Quality of Well-Being Scale，QWB）衡量老年人的健康水平，用WI和EI测度农村老年人与收入相关的健康不平等，并且借助Shapley分解值法和RIF-I-OLS模型来估计医疗服务可及性和质量对农村老年人健康不平等的贡献和边际影响效应。

（一）数据来源与数据处理

由北京大学健康老龄与发展研究中心/国家发展研究院组织的CLHLS的访问对象覆盖了23个省（市、自治区）的860个县的65岁及以上老年人和35～64岁成年子女。CLHLS分别在1998年、2000年、2002年、2005年、2008年、2011年和2014年先后进行了7次跟踪调查。调查层次分为家庭和社区，家庭调查内容有老人及家庭基本状况、社会经济背景及家庭结构、经济来源和经济状况、健康和生活质量自评、生活方式、疾病治疗和医疗费承担以及死亡因素等；社区调查内容主要有样本所在市或县的社会经济、医疗和老龄服务、空气污染和其他环境污染等信息。使用者可将家庭样本和社区样本进行匹配合并分析。结合我国医疗改革进程和本研究的目的，本文选择2009年新一轮医改后的调查数据样本，调查时间为2011—2014年。为研究农村医疗服务可及性对农村老年人健康不平等的影响，抽取CLHLS（2011—2014年）数据集中的农村家庭样本进行分析。整合筛选后的样本为5403人，其中男性老年人样本为2411人（占比44.63%），女性老年人样本为2992人（占比55.37%），东部、中部和西部样本分别为2769人（占比51.25%）、1626人（占比30.09%）和1008人（占比18.66%）。

（二）健康与健康不平等的测度方法

1.健康的测度方法。本文采用客观的、连续的健康衡量指标福利质量得分（Quality of Well-Being Scale，QWB）来测度农村老年人的健康水平。QWB由Kaplan和Anderson等编制，通常用于描述较大群体或样本的健康相关生活质量（Health-Related Quality of Life，HRQOL），并为流行病学研究和公共卫生政策提供信息，在人口健康研究领域的应用较为广泛[10]。

QWB的取值在0到1之间，越接近于0表示健康状况越差（死亡），越接近于1表示健康状况越好（完全健康）。QWB健康得分的计算式如下：

式中，MOB、PAC、SAC和CPX分别表示行动指标、身体活动指标、社会活动指标和症状指标4个维度所属测度项对应的权重，该式可计算出每个个体的健康得分。

基于Kaplan和Anderson的QWB量表，参考赵忠和侯振刚[11]、杜本峰和王旋[12]、丁继红和董旭达[13]等学者的方法，将QBW量表和CLHLS问卷数据进行对照，从而计算出农村老年人的QBW得分（使用公式2进行计算），结果见表1。

表1 健康指标QWB量表与CLHLS数据库问卷题号对照表

2.健康不平等的测度方法。用于测度与社会经济地位相关的健康不平等的指数众多，其一般表达式为：

WI和EI均为健康和收入联合分布计算得到的指数，包含了健康指标和收入指标。式中，h为个体的健康水平（用QWB测度）；h为人群体的平均健康水平；y为所在家庭的人均收入；Ri为家庭人均收入在总样本中的排序。WI和EI的取值在[-1，1]，当取值在[-1，0]或（0，1）时，说明存在有利于低或高收入群体的健康不平等，指数绝对值越大，不平等程度越深。

（三）健康不平等影响因素的分解方法

首先，本文采用Shapley分解值法[16]来分析医疗服务的经济可及性、地理可及性和质量对农村老年人健康不平等的贡献（率）。Shapley分解值法是基于回归的不平等分解，其实现步骤共有两步：第一步是建立决定老年人健康的生产函数，也就是影响老年人健康因素的回归方程；第二步是将老年人健康不平等的测度指标分配到方程两边，以测算出不同影响因素对老年人健康不平等的贡献额和贡献率。依据前文分析，本文建立如下回归方程：

其中，H表示老年人的健康状况。a表示模型的截距项，EA、DA和Q分别表示医疗服务经济可及性、地理可及性和质量，β1～β3分别为它们的待估系数，Ctrl表示控制变量组，β4为控制变量组的待估参数向量组，ε表示随机扰动项。基于该回归方程，使用Stata命令Shapley2可以对老年人健康不平等的医疗服务可及性和质量的贡献（率）进行分解。

其次，采用RIF-I-OLS分解方法检验医疗服务经济可及性、地理可及性和质量对农村老年人健康不平等的边际影响效应。该方法由Heckley、Gerdtham和Kjellsson提出，其思路是利用健康不平等指数的RIF估计值为桥梁，通过RIF建立起健康不平等指数与解释变量之间的联系，从而实现回归分解[17]。RIF-I-OLS分解的优点是放松了分解过程的假设条件，且能实现多指数分解，在健康不平等影响因素研究中具有明显优势。使用该方法的另一个优势是结果便于解释，回归系数与OLS回归具有相似的含义，指的是解释变量对健康不平等指数的边际效应。RIF-I-OLS主要分为两个步骤实现：

第一，估计目标集中指数（如WI、EI等）的RIF值，表达式为

表达式中各字母同公式3、公式4、公式5含义。

第二，将健康不平等指数的RIF估计值作为被解释变量实现OLS回归。具体推导过程参考Heckley、Gerdtham和Kjellsson的研究（见公式9）。

其中，v′表示vWI或者vEI，EA、DA和Q分别表示医疗服务经济可及性、地理可及性和质量，Ctrl表示控制变量组，表示相应的待估参数，α'为截距，ε'为随机干扰项。

（四）变量指标选择

1.被解释（被分解）变量。在Shapley模型中，被解释变量是农村老年人的健康水平，用QWB来测度；在RIF-I-OLS方法中，被分解变量为农村老年人健康不平等指数WI和EI，使用Stata软件命令Conindex计算而得，选项分别为Wagstaff和Erreygers。在WI和EI计算过程中所涉及的健康和收入分别用QWB和根据调查年份按省份进行CPI指数平减后的家庭人均收入进行测度。

2.核心解释变量。本文的核心解释变量为医疗服务可及性和质量，具体而言包括医疗服务经济可及性、地理可及性和医疗服务质量，分别用“老年人医疗费用占家庭人均年收入的比重”“最近医疗机构距离”和“每万人三级医院数量”来刻画。

3.控制变量。为了更好地分析医疗服务可及性和质量对农村老年人健康不平等的影响，本文控制了性别、年龄、婚姻状况、受教育程度、所居住地区和体育锻炼情况。具体变量的统计特征汇报如表2所示。

表2 各变量的描述性统计

三、实证结果分析

（一）农村老年人的健康水平与健康不平等状况

基于CLHLS（2011—2014年）数据，分别使用QWB、WI和EI 测度农村老年人的健康水平和健康不平等状况，得到不同年龄组老年人QWB、WI和EI的分布情况如图1所示。可以看到，农村老年人的健康状况从低龄到高龄逐渐降低，这是符合健康生命周期规律的；而农村老年人健康不平等状况从低龄到高龄的走势是先升后降然后再缓慢上升，在75～84岁年龄组形成了一个高峰，即在该样本中，农村老年人与收入相关的健康不平等主要集中在75～84岁年龄组。

图1 不同年龄组的健康水平（QWB）与健康不平等状况（WI和EI）分布图

（二）医疗服务可及性和质量对农村老年人健康不平等的影响

在控制性别、年龄、婚姻状况、受教育程度、所居住地区和体育锻炼情况的基础上，借助Shapley分解值法分析了医疗服务经济可及性、地理可及性和质量对农村老年人健康不平等的贡献（率），利用RIF-I-OLS模型来估计医疗服务可及性和质量对农村老年人健康不平等的边际影响效应，得到如表3所示的汇总回归结果。

从表3可以看到，医疗服务经济可及性、地理可及性和质量，对健康水平和健康不平等指数的影响和边际效应是显著且稳健的。在健康回归模型中，老年人医疗费用占家庭人均年收入的比重对农村老年人健康的影响在0.01的显著水平下为负，相应地，最近医疗机构距离和每万人三级医院数对农村老年人健康的影响在0.01的显著水平下为正，根据Shapley分解原理，医疗服务经济可及性、地理可及性和质量对农村老年人健康不平等指数的贡献（率）分别为0.0667（20.86%）、0.0296（9.27%）和0.0430（13.45%）。这证实了医疗服务经济可及性、地理可及性和质量与农村老年人健康之间的关系。进一步使用RIF-I-OLS分解得到老年人医疗费用占家庭人均年收入的比重、最近医疗机构距离和每万人三级医院数对农村老年人健康不平等指数WI（EI）的边际影响效应分别为0.2201（0.1897）、0.5242（0.4720）和-0.3696（-0.3325），显著水平分别为0.01、0.5和0.01。可见，老年人医疗费用占家庭人均年收入的比重越高，家庭支付负担越重，医疗服务经济可及性越低，老年人健康不平等程度越高；最近医疗机构距离越远，医疗服务地理可及性越低，农村老年人健康不平等程度越高；每万人三级医院数越多，可获得的高质量医疗资源丰富，越有助于降低农村老年人的健康不平等。至此，前文所提出的假设均得到了实证。

表3 农村老年人健康不平等的Shapley 分解与RIF-I-OLS分解结果

为了更深入透析农村医疗服务经济可及性、地理可及性和质量对老年人健康不平等的影响效应，在此结合我国农村医疗体系改革和农村社会经济状况来进行拓展分析。我国医疗体系改革最早是从农村开始的，随着改革推进，计划经济时期构建的“赤脚医生”制度迅速瓦解，但同时也导致医疗资源集中在大城市和经济发达的地区，而郊区、农村和落后地区医疗资源稀缺，医疗服务供给能力不足，导致健康机会和结果不平等。医疗资源配置不均衡导致农村老年人的医疗服务地里可及性不足，出现了严重的“看病难”问题。另外，医疗卫生支出的责任越来越多地从政府转向居民，政府预算卫生支出在卫生总费用的构成中过低。医疗服务费用上涨、个人家庭支付比重过大导致老年人病患者因经济承受压力过重，出现了“看病贵”问题，造成医疗服务经济可及性不足，加剧了农村老年人健康不平等。因此，新时代背景下解决农村老年人健康不平等问题，应该从医疗服务经济可及性、地理可及性和质量等多方面着手干预。

五、结论与启示

本文首先分析了医疗服务经济可及性、地理可及性和质量对农村老年人健康不平等的影响机理，然后基于CLHLS（2011—2014年）数据，使用Wagstaff指数（WI）和Erreygers指数（EI）测度了农村老年人群的健康不平等，最后采用Shapley和RIF-I-OLS分别估计了医疗服务经济可及性、地理可及性和质量的贡献（率）和边际影响效应。WI和EI测度发现，农村老年人群体存在明显的亲富性健康不平等，并且集中于75～84岁年龄组。Shapley分解显示，医疗服务经济可及性、地理可及性和质量对农村老年人健康不平等的贡献（率）分别为0.0667（20.86%）、0.0296（9.27%）和0.0430（13.45%）。RIF-I-OLS分析发现，老年人医疗费用占人均年收入比重越高，医疗服务经济可及性越低，健康不平等程度越高；最近医疗机构距离越远，医疗服务地理可及性越低，老年人健康不平等程度越高；每万人三级医院数量上升，医疗服务质量提高，有助于降低农村老年人的健康不平等。

上述研究结论所隐含的政策启示主要有以下三个方面：

第一，在精准扶贫和城乡居民大病统筹等政策的基础上，通过乡村振兴等重要战略持续提高农村低收入家庭的收入；同时通过“按病种付费”“老年人医疗服务救助计划”和各种医院成本管理制度的创新，完善农村医疗保险制度，控制医疗成本费用上涨，从而降低医疗费用占家庭收入的比重，降低居民医疗负担，提高医疗服务经济可及性，促进农村老年人平等健康。

第二，对于偏远地区，可基于互联网和物联网技术重点发展远程诊疗等新型医疗服务模式，提高农村居民的医疗服务可及性，克服由于地理可及性带来的医疗服务利用不足等问题。通过手机等智能终端，发展移动医疗，使广大农村居民有效实现自我预防，提高健康水平，降低因收入导致的健康不平等。

第三，通过医疗系统人事编制改革、绩效考核和各类激励机制促进新时代农村医疗服务的均等化，放活公立医院运作机制，鼓励专业医疗人员和设施向农村下沉，发展针对农村老年人等弱势群体的专项医疗服务计划等。