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user: 5. 实证分析 在本节，我们首先分别简要地探讨社会阶层和医保参与对个人健康的影响，然后着重考察二者的交互作用，更明确地说，考察医保参与是否可以缓冲社会阶层对中国居民健康水平状况的冲击。 (一) 社会阶层对健康的影响 从文献分析中了解到社会阶层对个人健康的影响已经得到了相关学者的研究，并且大多数学者认为社会阶层的提高和人们的健康水平呈现正相关的关系。因此，我们估计以下模型： Health icj = α + β 1 × infincome + β 2 × edu + θ × X icj + prov j + µ icj (1) 其中，Health icj 为位于省份j区县C的第i人的健康水平状况，α为常数项，infincome表示家庭纯收入(取对数)，edu表示家庭教育水平，β 1 、β 2 表示模型中自变量的参数，θ表示随机误差项，X icj 为个人层面的控制变量，prov j 为省份虚拟变量。 Table 3 Impact of social class on health leve 被解释变量 自评健康1 自评健康2 自评健康3 记忆力1 解释变量 (1) (2) (3) (4) 家庭收入 0.239 *** (0.047) 0.241 *** (0.047) 0.107 *** (0.033) −0.002 (0.049) 教育 0.023 (0.032) 0.039 (0.032) 0.024 (0.022) 0.061 * (0.034) 性别(男 = 1) 0.068 (0.126) 0.076 (0.128) 0.033 (0.089) −0.200 (0.049) 年龄 0.012 (0.011) 0.011 (0.011) 0.007 (0.008) 0.021 ** (0.010) 婚姻(已婚 = 1) 0.145 (0.194) 0.171 (0.179) −0.010 (0.136) −0.462 *** (0.167) 城市或农村(城市 = 1) 0.000 (0.149) 0.071 (0.152) 0.050 (0.103) 0.003 (0.157) 医保参与(参与 = 1) 0.712 ** (0.352) 0.657 * (0.367) 0.314 (0.240) 0.209 (0.323) 观测值 1289 1289 1289 1289 表3. 社会阶层对健康水平的影响 注：除了第(3)~(4)列使用probit回归，其余各列我们使用Odered Probit回归模型， *** 、 ** 和 * 分别代表P值小于0.01、0.05和0.1。 如表3，展示了基本回归结果，表中汇报的是估计系数，后面结果采用同样方法，边际效应在分析时单列计算。表中的第(1)列和第(2)列以自评健康1和自评健康2为因变量的Odered Probit回归结果。结果表示家庭收入的提高对居民的健康水平有显著的正向影响。表哥中第(3)列是使用自评健康3作为因变量的回归结果，回归系数依然显著为正，这表示了在各种模型设定下，家庭收入对健康水平的正向影响都相对稳定。并且家庭收入每提高一个标准差(1.278)，自评健康3报告为1即很好、好的概率提高10%。不仅如此，我们发现教育水平的提高也较显著提升个人的记忆力(第4列)，教育水平提高一个标准差(1.907)，觉得自己记忆力好或者很好的概率提高6%。这与国内关于社会阶层的提高对健康水平的影响，主要体现为社会阶层的提高显著提升了居民的健康水平。 (二) 医保参与对健康水平的影响 如表4，研究医保参与影响健康的文章尚为数不多，并且结论差异较大，我们使用CHARLS (2018年)的数据，通过估计与方程(1)类似的模型，来探讨医保参与与健康水平之间的关系。 Health icj = α + γ × mip icj + θ × X icj + prov j + µ icj (2) Health icj 为位于省份j区县C的第i人的健康水平状况，α为常数项，mip表示医疗保险参与，β表示模型中自变量的参数，θ表示随机误差项，X icj 为个人层面的控制变量，prov j 为省份虚拟变量。mip的系数γ是我们关注的对象，我们通过其符号来判断医保参与影响健康的方向。方程2的估计结果报告在表5中，为了节省篇幅，我们未报告其他控制变量的系数，由于使用probit模型后显示自评健康1、自评健康2、自评健康3和记忆力在10%的水平尚不能显著异于零，可见整体医保参与水平对居民健康水平并无显著影响。 Table 4 Impact of health insurance participation on health level 被解释变量 自评健康1 自评健康2 自评健康3 记忆力 解释变量 (1) (2) (3) (4) 医保参与 0.327 (0.253) −0.040 (0.396) −0.360 (0.388) 0.142 (0.275) 观测值 1289 1289 1289 1289 表4. 医保参与对健康水平的影响 注：本表第(1)~(4)列使用probit回归模型。 Table 5 Impact of different types of health insurance participation on health level 自评健康1 自评健康2 自评健康3 记忆力 (1) (2) (3) (4) 城镇职工医疗保险 0.472 *** (0.136) 0.778 *** (0.218) 0.060 (0.189) −0.222 (0.209) 城镇居民医疗保险 −0.277 (0.232) 0.457 (0.354) −0.266 (0.288) −0.242 (0.256) 新型农村合作医疗保险 0.233 *** (0.112) 0.457 *** (0.170) 0.001 (0.152) 0.039 (0.153) 观测值 1289 1289 1289 1289 表5. 不同类型的医保参与对健康水平的影响 注：本表第(1)~(4)列使用probit回归模型， *** 、 ** 和 * 分别代表P值小于0.01、0.05和0.1。 如表5，医保参与是一个涵盖所有医疗保险较为综合的指标，为了进一步确认医保参与于健康水平之间的关系，我们对医疗保险的三个组成部分分别进行probit回归模型 [ 20 ]。结果报告在表5中，城镇居民医疗保险对自评健康的影响都不显著，这种现象有一种可能的解释，由于样本量中城镇居民医疗保险参与人数仅占3%，其分析不具有显著的统计学意义。城镇职工医疗保险和新型农村合作医疗保险对自评健康1和自评健康2的影响都在1%的水平上显著为正，说明参与城镇职工医疗保险和新型农村合作医疗保险都对人们健康水平的提高有着显著的积极作用 [ 21 ]。 (三) 医保参与对社会阶层影响健康水平的作用 前面两小节分别讨论了社会阶层和医保参与对健康水平的影响：社会阶层的提高显著提升个人的健康水平，而医保参与提高居民的健康水平有显著影响，一个随之而来的问题是二者能够产生交互作用影响健康水平吗？还是互相独立的？我们通过估计方程3来回答这个问题。如表6。 H e a l t h i c j = α + β 1 × i n f i n c o m e + β 2 × e d u + γ × S C i c j + λ 1 × U e m i i c j + λ 2 × U r m i i c j + λ 3 × N r c m i i c j + θ × X i c + p r o v j + μ i c j (3) Table 6 The role of health insurance participation in affecting health levels in the social clas 自评健康1 自评健康2 自评健康3 (1) (2) (3) 社会阶层 × 城镇职工医疗保险 0.115 *** (0.024) 0.082 *** (0.016) 0.032 *** (0.011) 社会阶层 × 城镇居民医疗保险 0.108 *** (0.023) 0.081 *** (0.015) 0.035 *** (0.011) 社会阶层 × 新型农村合作医疗保险 0.095 *** (0.036) 0.078 *** (0.025) 0.033 ** (0.017) 观测值 1289 1289 1289 表6. 医保参与对社会阶层影响健康水平的作用 注：本表第(1)~(4)列使用probit回归模型， *** 、 ** 和 * 分别代表P值小于0.01、0.05和0.1。 其表中的其他变量的定义方法同前，在此重点分析交叉项社会阶层×医疗保险的系数λ。如果社会阶层和医保参与分别独立作用于居民健康，则预期λ为零；否则，我们将观察到显著不为零的λ。因此，如果医保参与可以对社会阶层作用于健康水平时产生影响，那么此时λ为正数。方程(3)的回归系数见表5，和前文一样，我们使用自评健康的三种不同定义作为分析因变量，使用城镇职工医疗保险、城镇居民医疗保险和新型农村合作医疗保险来衡量医保参与，用家庭收入取对数和教育水平来衡量社会阶层。表5显示，交叉项的系数无一例外的在1%的水平尚显著为正，可见医保参与在社会阶层对健康水平的影响中产生了促进作用。医保参与每提高一个标准差(0.33)，社会阶层对健康水平的影响就提高7.32%。 为了进一步验证医保参与能否作用于社会阶层对个人健康水平的影响，我们使用rubost检验方法进行了稳健性检验，结果显示在表5中。家庭收入对自评健康2和自评健康3在5%的水平上显著为正，教育水平对自评健康1和自评健康2分别在1%和5%水平上显著为正，证实了医保参与在社会阶层对健康水平的影响中产生了促进作用，如表7。 Table 7 Robustness tes 被解释变量 自评健康1 自评健康2 自评健康3 家庭收入 0.006 (0.008) 0.011 ** (0.006) 0.013 ** (0.006) 教育 0.015 *** (0.005) 0.009 ** (0.004) −0.004 (0.004) 表7. 稳健性检验 注：本表第(1)~(4)列使用probit回归模型， *** 、 ** 和 * 分别代表P值小于0.01、0.05和0.1。