代际支持、社会资本与医疗服务利用*

朱 斌 毛 瑛

(1 香港城市大学公共政策学系，香港，999077；2 西安交通大学公共政策与管理学院，陕西西安，710049)

代际支持、社会资本与医疗服务利用*

朱 斌1，2毛 瑛2

(1 香港城市大学公共政策学系，香港，999077；2 西安交通大学公共政策与管理学院，陕西西安，710049)

医疗服务利用行为是个人健康状态的直接体现，但其亦可能受到社会经济地位、居住地等因素的制约。本文借鉴健康生态学理论分析医疗服务利用行为，将个体比作处于生态系统的生物体，把个体生活的工作、家庭等社会环境看做一定范围内的“人类生态系统”，介于家庭和工作微系统对个人的直接影响，本文对老年人的工作及家庭环境重新梳理，着重探究家庭微系统中代际支持、工作微系统中社会资本与医疗服务利用的联系，并使用CHARLS 2013数据进行实证分析，结果显示：(1)代际支持对医疗服务的使用具有显著正向影响，(2)社会经济地位对老年人医疗服务利用存在“断点”特性，(3)医疗服务费用影响因素的性别差异凸显。

代际支持；社会资本；医疗服务；健康生态学；四部模型法

一、文献综述

近年来，随着生育率的快速下降和预期寿命的延长，中国人口老龄化速度加快，老年人口数量持续增长。国家统计局数据显示，我国于1999年进入老龄社会，截至2014年末，我国60岁以上老年人总量高达2.12亿人，约占人口总量的15.5%。老龄人口规模的不断增长，给我国的养老、医疗体系带来持续的冲击与挑战。与青年人不同的是，随着年龄的增长，中老年人各类疾病的发病率和综合率都相应上升，患病成为中老年人的常态。相关调查结果显示，我国60岁以上老年人慢性病患病率是全部人口患病率的3.2倍，平均医疗费用是30岁以下年轻人的3倍以上，老年人群的医疗服务利用状况越来越多地引起学者的关注。

总体来看，医疗服务利用差异的原因分析是学者们的主要关注点。其中，个体固有的遗传易感性特征和其自由选择的不健康行为最早被学者证实对医疗服务利用存在影响，如Andersen[1]在1968年提出的行为模型中最早将年龄、性别归纳为医疗服务利用的诱发因素(Predisposing Factors)；Koopmans[2][3][4]等学者的研究也验证了个人特征对医疗服务利用的影响性。随后，Sari[5]等学者将行为特点加入医疗服务利用的分析框架进行研究，发现抽烟、锻炼习惯等个人行为特点对个体医疗服务利用行为存在影响，是造成利用行为差异的部分原因。

除了个体特征及行为特点因其对健康的直接影响而作用于医疗服务利用行为，还有许多其他因素影响个体医疗服务利用行为。[6]个体身处家庭及工作环境之中，其健康状况及医疗服务利用的可及性在一定程度上同样受到家庭及工作类型的影响。在家庭层面，婚姻状态[7]以及配偶行为[8][9]会带来个人健康的差异，在工作层面，亦可见工作类型[10]以及收入状况[11][12]影响慢性疾病发病率的研究，这些因素既可能直接或间接作用于个人健康，也可能构成患者利用医疗服务的障碍。如对于低收入人群，贫困使其难以保持良好的健康状况，而较差的健康状况又因经济制约难以康复，继而反作用于个体收入，形成健康与贫困的恶性循环。

但值得注意的是，对老年人医疗服务利用的分析存在一定的特殊性，原因在于随着年龄的增长，个人所处的家庭及工作环境也在慢慢发生着变化(如图1所示)，从家庭环境来看，随着子女的成长与独立，子女为老年父母提供的经济支持、日常照料和精神慰藉愈发重要，老年父母与子女的关系已更多的转化为对子女的依赖，二者之间的代际支持方向也逐渐由单向变为双向甚至完全逆转。从工作环境来看，60岁以上老年人多已退出工作岗位，除少数由工作带来的职业疾病之外，工作类型、地区等工作差异的影响已更多的积淀为社会资本，并进一步影响着老年人生活的方方面面，就医疗服务而言，社会资本的积累会直接影响到老年人对医疗服务的可及性。

图1 随年龄增长的工作及家庭环境演变

对造成医疗服务利用差异的各类因素进行识别是探讨老年人医疗服务利用行为的关键，这些因素不仅包括容易导致健康状态恶化的各类危险因素，也包括个体家庭、工作及社会环境等因素，Collins AE[13]提出的健康生态学模型可以较好地处理这些因素间的关系。基于此，本文将引入健康生态学框架系统测量老年人家庭及工作环境相关变量，并重点探究代际支持与社会资本对老年人医疗服务利用的影响。

二、理论基础和实证模型

(一)理论基础

健康生态学(Health Ecology)即将个体比作处于自然环境中生物体，将人类所生活的环境看成一定范围的“人类生态系统”，研究个体行为特点及所处的家庭、工作等环境对健康的影响。[14]

Bronfenbrenner[15]将“人类生态系统”中的环境分为四个层面：微小系统(Microsystem)、中间系统(Mesosystem)、外部系统(Exosystem)以及宏观系统(Macrosystem)。微小系统(Microsystem)是指个体直接接触的生活环境，如家庭、工作、社团组织等，对于个人而言，长期所处的家庭微系统与工作微系统对个人影响更多也更为强烈。中间系统(Mesosystem)是指多个微小系统之间的交互作用，如不同家庭微系统与家庭微系统的联络与互动，即个体所建立的人际网络。外部系统(Exosystem)是指在微小系统之外的更为广泛的环境，在外部系统中，个体并不是积极的参与者，如个体所生活的社区组织。[16]宏观系统(Exosystem)是指当地、国家乃至全球水平的社会、经济、文化、卫生、和环境条件以及有关的政策等，个体虽未之间参与其中，这些因素又间接影响着个体心理行为生活方式因素和生物学因素，成为“原因背后的原因”。

引言中已经提到，随着年龄的不同，家庭微系统及工作微系统的影响也在变化，代际支持及社会资本演化为家庭微系统及工作微系统的重要内容。基于以上特点，本研究结合医疗服务利用的健康生态学模型细化为：个人特征(Personal traits)、行为特点(Behaviour)、家庭及交际网络(Inter personal)、社会资本(Social capital)、政策环境(Social policies)五类变量。鉴于大多数政策环境因素属于远端社会因素，常用于群体健康评价，本研究不考虑宏观政策环境对医疗服务的影响。

y(医疗服务利用)=f(特征a，行为b，家庭c，资本d，政策e)

图2 医疗服务利用的健康生态学模型

(二)实证模型

医疗费用数据往往存在大量的零观测值，也呈典型的偏态分布，如，患有慢性病及重大疾病的患者医疗费用往往较高，因此在对医疗服务利用情况进行分析时，传统的分析方法往往并不适用。为解决这一问题，Duan et al.[17][18]采用了一系列分析医疗服务利用的方法，具体包括方差分析和协方差分析、两参数Box-Cox 转换、二部模型法、四部模型法等。其中，四部模型法将研究对象分为零支出组、门诊服务使用组及住院服务使用组，并对医疗费用进行对数转换，较好地克服了其他模型的缺陷，使回归结果更为准确。*由于CHARLS调查的是近期医疗服务状况和相对久远的代际支持情况，因此本研究选择忽略医疗服务状况与代际支持的内生性，只考虑代际支持对医疗服务的影响。

四部模型法[19]中对于门诊和住院服务的分析是基本相同的，本文以门诊过程的两部模型为例对其进行介绍。两部模型把门诊就诊分为两个组成部分：

1.是否就诊

Ii是二分类变量的概率模型(即0 =未就诊,1 =有费用支出的就诊)：

Ii=β1Xi+η1i,η1i～N(0,1)

(1)

如果Ii≥1，则MED>0，否则，MED=0

2.如果就诊，就诊费用

(2)

对于具有特征Xi的个体，门诊就诊费用的期望值为

(3)

式中Pi=Pr(MEDi>0)=Pr(Ii≥0)=Φ(β1Xi)如果(2)式中η2i不满足正态分布的话，(3)式中期望费用的值估计值并不等于统计值。此时，模型的似然函数是：

式中的Li是对于第i个观察值的似然函数。如果将所有的观察值按大小排序， 前N个观察值有费用支出,而后面的n-N个观察值费用为0。我们可以分别计算前N个观察值和后n-N个观察值的似然函数：

所以似然函数为

具体构建的四部模型法模型如下：

模型一：就诊概率模型

I1i=β1Xi+ε1i,ε1i～N(0,1)

该模型反映前一段时间内个体进行就诊的概率，其中因变量为二值变量，分别反映患者上一年是否有就诊行为。

模型二：住院概率模型

I2i=β2Xi+ε2i，ε2i～N(0,1)

该模型反映前一段时间内个体进行住院的概率，其中因变量同样为二值变量，它区分了门诊服务和住院服务，从而进一步提升了模型估计的准确性。在具体分析中，门诊和住院概率均为二分类变量，采用Logistic回归模型进行分析。

模型三：门诊费用模型

模型三为门诊费用的对数线性回归模型，反映一段时间内个体门诊支出的决定因素。

模型四：住院费用模型

模型四为住院费用的对数线性模型，反映一段时间内个体住院支出的决定因素。在具体分析中，模型三和模型四因变量为连续变量，因此均采用最小二乘法(OLS)进行估计。

三、数据和变量

(一)数据来源

本文数据来自于中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS)，包括2011年的基线调查和2013年的追踪调查。该调查以45岁及以上中老年人及其家庭为调查对象，共覆盖全国150个县级单位和450个村级单位，约1.7万人参与调查。本文以2013年追踪调查数据作为实证分析基础。

(二)变量

本文将医疗服务利用的健康生态学模型中的四个层面细化如下，具体定义及描述统计如表1所示。

1.个人特征。个人特征主要包括年龄、性别，本文以60岁以上老年人为研究对象，一般来讲，随着年龄的老化，人的身体机能会逐渐衰退，60岁以上的老年人患慢性病及突发疾病的可能性显著增加，[20]因此使用医疗服务的可能性也越大。Koo K H等学者的研究中，也可见性别对医疗服务利用的影响。[21]

2.行为特点。国内外学者的已有研究表明，不良的饮食及生活习惯与个体患病具有相关性，如心血管疾病、代谢异常、恶性肿瘤等很多疾病都与饮酒、抽烟行为相关。[22][23]不仅如此，Shadyab AH和Chen G的研究发现，睡眠时间及午睡习惯也对个体健康水平存在重要影响。[24][25]

3.家庭及交际网络。主要包括家庭微系统相关变量。正如引言中所阐述的，老年人所接触的家庭微系统随着年龄的增加也在发生变化，本文将个人婚姻状况及代际支持共同作为家庭微系统代表变量。参照现有研究对于代际支持的分类，[26]本文将代际支持分为经济支持与非经济支持(看望频次与联系频次)，调查时老年人的子女数量往往不止1个，本文统计的代际支持变量包括所有子女经济与非经济支持的总和。

表1 变量描述统计

4.社会资本。主要包括工作微系统相关变量。60岁以上老年人多已退休，本研究认为工作类型对个人健康的影响已积淀为社会资本，即对医疗服务的可及性及可负担性，因此本部分未加入工作类型变量，考虑到不同样本地区及城乡之间的收入差异，我们以调查对象的收入主观感知情况(Living Standard Subjective Perception，LSSP)替代实际收入。鉴于医疗保险、居住地与医疗服务利用可及性的直接关联，[27][28]本文将这两类变量也加入模型之中。

四、我国老年人医疗服务利用及代际支持情况描述

一般来说，衡量医疗服务利用情况的指标主要包括医疗服务使用概率及医疗费用等。本文中所使用的代际支持指标包含子女对父母提供的经济支持(现金+实物)、看望频次(每月)与联系频次(每月)。

(一)住院及门诊服务使用率

图3为60～85岁老年人调查时上一年住院率及上一年门诊率变化率及其线性趋势线。随年龄增长，老年人口门诊及住院概率均呈明显上升趋势，60～70岁，老年人门诊及住院概率平稳提升，而75岁以后，老年人口的门诊及住院概率随年龄波动，具体见图3。

(二)门诊及住院费用

如图4所示，门诊费用和住院费用分布为典型的右偏态分布，这符合我们对于医疗费用分布的预期。值得注意的是，住院费用分布在10000元以后出现第二峰值，而门诊费用的分布较为平缓。从图5可以看出，对数调整后的门诊和住院费用分布已经接近正态分布。

图3 60岁以上老年人口门诊及住院概率

说明：由于住院费用分布右偏且极值较大，图4仅截取3万元以下费用。

图4 门诊和住院费用分布 图5 门诊和住院费用的对数分布

(三)代际支持情况

从经济支持情况来看，60岁以上老年人上一年收到的平均现金支持为2503.5元，但由于极值的存在，均值显然受到了极大值的影响，现金支持的中位数仅为500元。从非经济支持来看，每月子女对老年人的看望频次高于联系频次，分别为每月18.8次及6.2次，具体如表2所示。

表2 子女对60岁以上老年人代际支持情况

单位：元

资料来源：CHARLS 2013。

五、结果与分析

(一)门诊概率及住院概率模型的回归结果分析

在对两个模型参数进行估计时，随着个人特征、行为特点、人际关系、社会资本四类变量逐步加入回归，模型的解释程度不断增强。同时，各类变量不仅影响着门诊需求，还影响着个体住院需求，本部分对包含全部四类变量的模型IV和模型VIII进行解释。

表3 门诊需求及住院需求模型回归结果

(续表3)

自变量门诊需求模型(dy/dx)住院需求模型(dy/dx)I(a)II(a-b)III(a-c)IV(a-d)V(a)VI(a-b)VII(a-c)VIII(a-d)obs39413941394139414712471247124712Loglikelihood-1989．9-1978．3-1975．5-1966．9-2084．9-2067．5-2065．5-2042．7LRχ224．1247．2052．8970．1613．4548．3752．3897．87sig0．00020．00000．00000．00000．01950．00000．00000．0000PseudoR20．00600．01180．01320．01750．00320．01160．01250．0234

注：本表展示结果为根据Logit模型计算而来的dy/dx项，即边际效应，括号内为标准差，*、**、***分别代表在10%、5%和1%的水平上显著，下表同。

首先，从个人特征来看，男性老年人使用门诊服务的概率略低于女性，为女性的0.962。为更好体现不同年龄段的特征，本研究针对不同年龄段设置虚拟变量，研究发现，71～75岁老年人门诊需求显著高于对照组，为60～65岁老年人的1.035倍，80岁以上高龄老人住院需求显著高于对照组，为60～65岁老年人的1.056倍。

其次，从行为特点来看，抽烟行为虽对门诊需求无直接影响，但会使得产生住院需求的概率显著提升，是对照组的1.076倍。值得注意的是，具有饮酒行为的老年人产生门诊需求和住院需求的概率均显著降低，分别是对照组的0.957倍及0.943倍，这可能与饮酒与健康的非线性关系有关。睡眠习惯对医疗服务需求的影响体现在睡眠时间的增加会显著降低门诊及住院需求产生概率，但具有午睡习惯的老年人门诊需求产生概率提高了2.9%。

第三，从代际支持情况来看，子女与老年父母的联系次数与门诊需求产生概率通过了1%水平下的显著性检验。子女每月与父母联系的次数越高，老年父母使用门诊服务的概率也越高。

第四，从社会资本来看，居住地和主观感知的生活水平通过了显著性检验，从居住地来看，城市老年人住院需求产生概率显著高于农村，约为农村老年人的1.064倍，主观感知的生活水平处于很低的老年人门诊和住院需求产生概率明显高于对照组。从医保类型来看，不同医疗保险类型并未对老年人门诊需求产生概率带来显著性影响。调查结果还显示，未参加医疗保险的老年人与参加城镇居民基本医保的老年人住院服务使用概率明显低于对照组，分别是使用城镇职工基本医保老年人的0.928倍和0.932倍，而使用其他医保的老年人住院服务使用概率明显高于对照组。

(二)门诊费用模型和住院费用模型的回归结果分析

门诊和住院费用模型的分析结果如表4所示，考虑到男女之间医疗服务利用行为的差异，本部分还分性别进行了讨论。

表4 住院服务利用模型回归结果

(续表4)

自变量门诊费用模型住院费用模型I(全部)II(男性)III(女性)IV(全部)V(男性)VI(女性)行为b抽烟0．303(0．296)0．459(0．342)-0．231(0．691)-0．003(0．185)-0．108(0．207)0．567(0．459)饮酒-0．218(0．150)-0．139(0．190)-0．322(0．263)-0．060(0．108)-0．075(0．130)0．051(0．204)睡眠时间-0．051∗(0．029)-0．068(0．048)-0．041(0．038)0．036(0．023)0．058∗(0．032)0．004(0．034)午睡-0．300∗∗(0．128)-0．383∗∗(0．194)-0．289(0．183)0．052(0．097)-0．145(0．134)0．236(0．145)家庭c已婚有伴侣(对照组：其他)0．009(0．143)-0．056(0．224)0．010(0．204)0．046(0．106)-0．054(0．153)0．108(0．153)代际支持-经济支持2．35e-5∗∗(0．000)2．18e-5(0．000)3．42e-5∗(0．000)2．38e-5∗∗∗(0．000)3．02e-5∗∗∗(0．000)1．02e-5(0．000)代际支持-看望次数0．002(0．003)0．007(0．005)-0．002(0．004)0．002(0．002)0．003(0．003)0．001(0．003)代际支持-联系次数0．004(0．006)0．003(0．008)0．005(0．009)0．003(0．004)0．001(0．006)0．008(0．007)初中(对照组：小学及以下)-0．186(0．310)-0．182(0．359)-0．373(0．679)-0．203(0．230)-0．224(0．251)-0．316(0．620)高中及以上(对照组：小学及以下)-0．168(0．373)-0．349(0．467)0．218(0．687)0．504∗∗(0．227)0．276(0．266)1．163∗∗(0．459)资本d城市(对照组：农村户口)0．392(0．264)0．443(0．343)0．442(0．452)0．491∗∗∗(0．175)0．576∗∗∗(0．219)0．400(0．302)统一居民户口(对照组：农村户口)-0．299(0．654)-0．142(1．042)-0．484(0．873)-0．283(0．417)-0．248(0．522)-0．591(0．735)LSSP：较高(对照组：很高)0．279(0．477)0．035(0．699)0．091(0．780)0．018(0．290)-0．360(0．374)0．556(0．477)LSSP：一般(对照组：很高)0．313(0．284)0．226(0．503)0．283(0．365)-0．178(0．186)-0．320(0．252)0．114(0．284)LSSP：较低(对照组：很高)0．013(0．283)-0．124(0．502)0．033(0．361)0．120(0．196)-0．074(0．268)0．361(0．295)LSSP：很低(对照组：很高)0．188(0．503)-0．010(0．751)0．798(0．733)-0．332(0．307)-0．725(0．471)-0．047(0．416)LSSP：其他(对照组：很高)0．094(0．547)-0．020(0．870)-0．335(0．763)0．328(0．335)0．721(0．510)0．113(0．458)城居保(对照组：城镇职工)-0．371(0．379)0．199(0．602)-0．572(0．524)0．084(0．264)-0．074(0．401)0．043(0．370)新农合(对照组：城镇职工)-0．631∗∗(0．290)-0．550(0．370)-0．628(0．503)-0．270(0．188)-0．132(0．245)-0．675∗∗(0．311)其他医保(对照组：城镇职工)-0．449(0．282)-0．387(0．377)-0．451(0．470)0．041(0．172)0．172(0．217)-0．346(0．298)无医疗保险(对照组：城镇职工)-0．160(0．435)0．790(0．703)-0．675(0．614)-0．295(0．416)-0．012(0．887)-0．682(0．501)obs539256283695390305F2．261．721．143．822．082．69Sig0．00040．02130．30260．00000．00200．0000R20．10310．15740．09950．12950．12510．1944

首先，在个人特征方面，男性老年人的住院费用显著高于女性，约超出女性老年人的23.3%。年龄对60岁以上老年人医疗费用的影响较小，但对76～80岁年龄段的老年人影响较为显著，与60～65岁老年相比，76～80岁中老年人住院费用平均低出47.4%。分性别回归发现，这一现象仅对男性显著。

其次，在个人行为因素方面，睡眠时间和午睡对门诊费用的影响通过了显著性检验，睡眠时间每增加1小时，调查对象门诊费用平均降低5.1%，此外，男性睡眠时间与住院费用相关，睡眠时间约长的男性老年人住院费用越高，这可能与一些老年人因病或劳动能力丧失长期卧床有关。在其他条件不变时，午睡行为会使得男性居民的门诊费用降低，但对住院费用的影响并不显著。

第三，人际因素方面，有无婚姻伴侣对医疗费用的影响并不显著。教育水平的影响也仅体现在高中及以上教育程度的老年人住院费用显著高于对于对照组，高出对照组50.4%，教育程度对女性老年人的影响尤为明显。代际支持层面，子女的经济支持对父母医疗费用均体现出显著正向影响。

第四，社会资本方面，城市老年人的住院费用显著高于农村老年人，在其他条件不变时，比农村老年人住院费用高49.1%，这一特点对男性老年人的影响更为明显。生活水平主观感知各类水平均未通过显著性检验。从医保类型来看，城镇职工基本医保和新农合之间门诊费用相差63.1%，医保类型对女性老年人的住院费用影响同样突出，这可能与城乡之间存在医疗服务项目价格差距有关。

六、结论与建议

(一)结论

本研究引入健康生态学构建个人医疗服务服务利用的理论模型，并使用四部模型法对CHARLS数据进行实证分析，着重探讨代际支持及社会资本与医疗服务利用的关系。结果显示：不同类型代际支持及社会资本与个人特质和行为特点一起共同或分别作用于中老年人医疗服务利用的不同环节，具体结论如下：

1.代际支持对老年医疗服务的使用具有显著正向影响

回归结果显示，代际支持中子女与父母的联系次数显著提升了父母的门诊服务使用率，经济支持显著提高了门诊及住院费用，但这与刘西国[29]等学者发现的代际支持“健康效应”并不矛盾，国家卫生服务调查的结果均显示，第六次全国人口普查统计数据，60岁以上老年人近半数患有高血压等慢性病，子女的密切联系甚至督促可能使得父母更频繁的通过门诊来诊治自己的疾病，并选择更为合适的诊疗方案，此时的医疗服务使用率的提升对老年人极有可能是有益的。

2.社会经济地位对老年人医疗服务利用存在“断点”特性

门诊概率模型和住院概率模型的结果显示，主观感知生活水平处于较高、一般、较低的中老年人与主观感知生活水平很高的中老年人之间的医疗服务利用概率均不存在显著性差异，而主观感知生活水平处于很低的中老年人的门诊及住院服务利用率则显著低于主观感知水平很高者。可能的原因是，对于低收入人群，由于经济条件的约束，在门诊及住院需求产生后往往会主动选择不就诊或不住院以节省开支。

3.医疗服务费用影响因素的性别差异凸显

在分性别对门诊和住院费用模型讨论时，可以发现，年龄对不同性别老年的医疗费用的作用存在较大区别，睡眠时间和午睡习惯对男性医疗费用的产生存在影响。性别差异在代际支持的作用中同样突出，虽然使用的所有样本模型中代际经济支持对门诊和住院费用的影响通过了显著性检验，但分类讨论发现，代际经济支持仅仅显著增加了女性老年人的门诊费用和男性老年人的住院费用，对男性老年人的门诊费用和女性老年人的住院费用却无显著性影响。

(二)建议

根据以上结论，本文认为政府部门在日益关注老年人精神生活的同时，应充分认识到代际支持对于老年人健康的重要性，代际支持解决的不仅仅是老年人的生活问题，还能促进老年健康。首先，政府可以针对有老年人的家庭设计相应的优惠政策，如通过针对需要赡养老人的年轻人制定所得税方面的优惠政策等措施，为家庭代际经济支持提供政策支持，并积极引导子女对父母精神层面的支持；其次，政府应注重提高低收入人群对医疗服务利用的可及性，通过多种方式有效给予社会经济地位较低者一定经济支持，进而改善其健康。

[1]Andersen，R.A,A Behavioral Model of Families’Use of Health Services，Chicago:Center for Health Administration Studies，University of Chicago,1968.

[2]Koopmans GT,Lamers LM.Gender and health care utilization:the role of mental distress and help-seeking propensity.Social science & medicine.2007,64(6):1216-30.

[3]Shugarman LR,Bird CE,Schuster CR,Lynn J.Age and gender differences in medicare expenditures and service utilization at the end of life for lung cancer decedents.Women's health issues :official publication of the Jacobs Institute of Women's Health.2008,18(3):199-209.

[4]Kang SY,Deren S.Factors mediating and moderating the relationship between gender and utilization of health care among Puerto Rican drug users in New York.Drug and alcohol dependence.2009,102(1-3):138-43.

[5]Sari N.Exercise,physical activity and healthcare utilization:A review of literature for older adults.Maturitas.2011,70(3):285-9.

[6]范涛、曹乾、蒋露露等：《老年人慢性病影响因素的健康生态学模型解释》，载《中国全科医学》，2012(1)。

[7]Kiecolt-Glaser J K,Newton T L.Marriage and health:his and hers..Psychological Bulletin,2001,127(4):472-503.

[8]Marcus J.The effect of unemployment on the mental health of spouses - evidence from plant closures in Germany.J Health Econ.2013,32(3):546-58.

[9]Satyanarayana VA,Nattala P,Selvam S,Pradeep J,Hebbani S,Hegde S,et al.Integrated Cognitive Behavioral Intervention Reduces Intimate Partner Violence Among Alcohol Dependent Men,and Improves Mental Health Outcomes in their Spouses:A Clinic Based Randomized Controlled Trial from South India.Journal of substance abuse treatment.2016,64:29-34.

[10]Perminiene M,Pauzaite Z,Vaidelyte E,Stuopyte E,Butkeviciene E.Stress-related Health Symptoms and Working Environment of Older Employees in Lithuania.Procedia - Social and Behavioral Sciences.2015,205:157-62.

[11]Han K-T,Park E-C,Kim SJ.Unmet healthcare needs and community health center utilization among the low-income population based on a nationwide community health survey.Health Policy.2016.

[12]Liew H-P.Income dynamics and health:A test of competing hypotheses.Health Policy and Technology.2016.

[13]Collins AE.Health ecology and environmental management in Mozambique.Health & place.2002,8:263-72.

[14]郑晓瑛、宋新明：《人口健康与健康生态学模式》，载《世界环境》,2010(4)。

[15]Bronfenbrenner U.Toward an expeimental ecology of human development.American Psychologist.1977,32:513-531.

[16]Gregson J,Foerster SB,Orr R,Jones L,Benedict J,Clarke B,et al.System,Environmental,and Policy Changes:Using the Social-Ecological Model as a Framework for Evaluating Nutrition Education and Social Marketing Programs with Low-Income Audiences.Journal of Nutrition Education.2001,33:S4-S15.

[17]Duan,N.; Manning,Jr.W.G.; Morris,C.N.and Newhouse,J.P.:A Comparison of Alternative Models for the Demand forMedical Care,Journal of Business Economics and Statistics,1(2):115-126,1983.

[18]Duan,N.; Manning,Jr.W.G.; Morris,C.N.and Newhouse,J.P.:Choosing between the Sample Selection Model and the Multi-Part Model,Journal of Business Economics and Statistics,2(3):283-289,1984.

[19]饶克勤：《中国城市居民医疗服务利用影响因素的研究——四步模型法的基本理论及其应用》，载《中国卫生统计》,2000(2)。

[20]胡晓茜、徐辉、杨辉军等：《南京市老年人卫生服务需要和利用情况分析》，载《中国初级卫生保健》,2015(3)。

[21]Koo K H,Madden E,Maguen S.Race-Ethnicity and Gender Differences in VA Health Care Service Utilization Among U.S.Veterans of Recent Conflicts..Psychiatric Services,2015,66(5).

[22]Wakabayashi I.Relationships among alcohol drinking,blood pressure and serum cholesterol in healthy young women.Clinica chimica acta; international journal of clinical chemistry.2008,388(1-2):192-5.

[23]张俊辉、叶运莉、杨超等：《泸州市成年居民饮酒与慢性病患病关系》，载《中国公共卫生》，2012(5)。

[24]Shadyab AH,Kritz-Silverstein D,Laughlin GA,Wooten WJ,Barrett-Connor E,Araneta MR.Ethnic-specific associations of sleep duration and daytime napping with prevalent type 2 diabetes in postmenopausal women.Sleep medicine.2015,16(2):243-9.

[25]Chen G,Tang K,Chen F,Wei S,Lin F,Yao J,et al.Afternoon nap and nighttime sleep with risk of micro- and macrovascular disease in middle-aged and elderly population.International journal of cardiology.2015,187:553-5.

[26]伍海霞：《啃老还是养老?亲子同居家庭中的代际支持研究——基于七省区调查数据的分析》，载《社会科学》,2015(11)。

[27]Jin K,Frankmiller E.Poverty,Health Insurance Status,and Health Service Utilization Among the Elderly.Journal of Poverty,2015,19(4):424-444.

[28]Fields,Bronwyn E,Bell,Janice F,Moyce,Sally,et al.The Impact of Insurance Instability on Health Service Utilization:Does Non-metropolitan Residence Make a Difference?.Journal of Rural Health,2015,31(1):27-34.

[29]刘西国：《代际经济支持健康效应检验》，载《西北人口》,2016(1)。

(责任编辑：H)

Intergenerational Support,Social Capital
and Medical Service Utilization—An Empirical Analysis Using CHARSL Data

ZHU Bin MAO Ying

Medical service utilization is is the direct embodiment of the individual health status,and but it may also be restricted by the social and economic status,residence and other factors.This study based on health ecology theory to analyze the medical service utilization behavior,the individuals are compared to organisms in the ecological system,work,family and social environment is considered as a range of "human ecology system" to explore the impact of family microsystem system and work microsystem on the individual behavior of the utilization of medical care.Considering that the elderly family and work environment changes with age,this paper reviews the elderly family and work environment and focused on the relationship between intergenerational support,social capital and medical service utilization.Cross-section data of CHARLS(China Health and Retirement Longitudinal Study)2013 is adopted to conduct the empirical study.The results showed that:(1)Intergenerational support has a significant positive influence on the use of medical services;(2)the effect of income conditions on medical service utilization shows the characteristics of "break point";(3)gender differences of influencing factors on medical service cost was significant.

intergenerational support,social capital,medical service,health ecology,four-part model

* 本文系国家发展和改革委员会发展规划项目“ ‘十三五’健康保障发展问题研究”(2014FGW01)成果。毛瑛为本文通讯作者。