分级诊疗政策实施对中国老年人健康不平等影响研究*

潘昌健 杨 晶

(1 中国农业科学院，北京，100081；2 湖南大学公共管理学院，湖南长沙，410082)

一、问题的提出

健康是人们追求和享有美好生活的重要前提和经济社会可持续发展的核心资本，也是民族昌盛和国家富强的重要标志。党和国家始终坚持把人民生命安全和身体健康放在第一位。尤其是在人口老龄化趋势加快的背景下，我国连续实施了“精准扶贫”“健康中国”“积极应对人口老龄化”等一系列重大战略来改善国民健康状况，促进老年人平等拥有健康权益。然而，我国经济社会在巨大变迁的过程中，存在发展不平衡、不充分的现象，健康领域也出现了不平等问题，其中，老年人健康不平等问题引起了社会各界的广泛关注。促进平等健康老龄化，是卫生健康领域的重要战略课题，也是医疗卫生体制改革的重要内容[1]。越来越多的研究表明，老年人之间存在着与收入相关的健康不平等，即健康在高、低收入老年人群体中分布不均[2]。此外，高龄老年群体的健康不平等程度较高[3]；老年人生活的社区经济水平越高，其健康水平分化越严重[4]。老年人之间的健康不平等问题，会影响社会的稳定和谐，不利于健康积极老龄化和共同富裕发展目标的实现。如何改革完善医疗卫生服务体系以缓解老年人之间的健康不平等，逐渐成为学术界和实践部门关注的热点。

自2009年我国推进新医改以来，“分级诊疗”政策作为健康中国战略实施的重要内容，逐渐受到社会各界的重视。在推进新医改的众多改革中，分级诊疗政策目标明确、执行方案具有较强的综合性。实施分级诊疗政策是合理配置医疗卫生资源、促进基本医疗卫生服务均等化的重要举措，是解决“看病难、看病贵”以及建设“健康中国2030”的有效路径[5]。分级诊疗政策的核心是形成“基层首诊、急慢分治、双向转诊、上下联动”的就医新秩序。分级诊疗政策的具体措施包括实施家庭医生计划、医保基金支付向基层机构倾斜、建立健康档案、促进信息化建设等，它们对居民的就医意愿和就医行为产生了多元的影响[6]。那么，实施分级诊疗政策是否缓解了老年人之间的健康不平等？健康不平等的缓解机制是什么？既有研究并未对此详尽回应。

本文基于2011—2018年中国老年健康影响因素跟踪调查(CLHLS)数据，采用集中指数的再中心化影响函数(RIF-CI-OLS)模型以及结构方程模型(SEM)进行实证研究。相较现有文献，本文的主要贡献在于：使用再中心化影响函数(RIF)实证检验了分级诊疗政策的实施对老年人健康不平等的缓解效应，并分析医疗卫生可及性的中介作用，丰富相关机制研究，为促成建立更公平、更可持续的老年人健康支持政策体系提供参考依据；将集中指数的再中心化影响函数与结构方程模型结合使用，拓展了两者在健康不平等问题研究中的应用。

二、文献综述及研究假设

早期的健康不平等研究主要注重健康差异，对于老年健康差异的测度通常采用客观健康指标、主观健康指标和单一指数测度方法[7]。进入20世纪90年代后，学术界越来越认识到，造成人群健康差异的主要因素不完全是先天的人种、基因等自然因素，与社会经济地位相关的“健康不平等”开始受到重视[8-12]。学术界提出了各种维度的健康不平等测度方法和工具，用于衡量与社会经济地位相关的健康差异[13-15]。学者们结合健康不平等指数和计量方法解释老年人健康不平等的影响因素，主要包括收入差距[16]、医疗服务利用和可及性[17]、社会网络[18]、累积不平等[19]和机会不平等[20]。一些研究还发现社会保障对老年人健康不平等的调节作用[21]。国内外学者主要从不同的维度来讨论健康不平等的影响因素，并且尝试分析这些因素对老年人健康不平等的具体影响。但这些因素集中于社会人口特征和经济社会地位等方面，健康不平等缓解机制方面的研究还有进一步拓展的空间。

根据健康决定因素理论，影响老年人健康及其差异的经济社会因素是多维度的，这些因素共同造成健康差距和不平等问题。而提高医疗卫生保障公平性及可持续性、减轻家庭疾病负担和改善老年人养老保障方式则能够缓冲、补偿或抑制中国城镇老年人健康不平等问题[22]。有效实施医疗改革和健康社会治理政策，使其更具针对性，充分保障社会弱势群体医疗卫生服务资源的可及性，有助于减轻居民健康不平等状况[23]。向居民提供与经济社会发展相适应的基本医疗卫生服务保障是医疗卫生体系的基本功能，但是，医疗卫生可及性在不同社会经济地位群体之间客观地存在差异。分级诊疗作为一种政策机制，是国家促进医疗资源优化配置的重要手段，可能有助于改变过去无序就医的问题，以及破解健康不平等问题。实施分级诊疗政策对老年人之间健康不平等的影响可能包含直接和间接两种方式，其间接缓解老年人健康不平等的渠道是多元化的，例如，通过改变老年人医疗卫生可及性来发挥作用[24]。具体而言，实施分级诊疗政策可通过增强老年人基本医疗卫生的可及性，缩小该群体在医疗卫生服务利用方面的差异，进而缓解老年人之间的健康不平等。

根据既有研究[25]，医疗卫生可及性是一组具体维度描述的患者和医疗保健系统之间的匹配关系。医疗卫生可及性描述的是政府持续向居民有组织地提供基本医疗保健服务的状态[26]。部分学者根据Anderson模型认为，外部环境和家庭内部的倾向特征、使能资源和需求均会对医疗卫生可及性产生影响，例如，使能资源越充裕，医疗卫生可及性就越高[27]。医疗护理服务可及性是指具有医疗护理服务需求的老人能够获取服务的机会与能力。根据上述文献，可将医疗卫生可及性界定为“基本医疗卫生服务系统的性能、个体使用基本医疗卫生服务的能力以及两者之间的匹配状态”，它表示一种可能性、机会和能力，既包括供给方、需求方各自的可及性因素，也包括决定供需匹配的价格因素。基于此，本文从医疗卫生可及性出发，将实施分级诊疗政策对老年人健康不平等发挥缓解作用的机制分为三个方面：提高基本医疗卫生服务供给系统的性能、增加需求方对医疗卫生服务的使用能力，以及促进供需双方有效匹配。据此，本文提出实施分级诊疗政策影响老年人健康不平等的三类渠道：其一，供给方可及性。分级诊疗政策通过完善基本医疗卫生设施、进一步加强医疗卫生人员队伍的建设，使供给方医疗卫生可及性得到提升，有助于满足更多老年人尤其是低收入老年人群体的基本医疗卫生服务需求，以缓解老年人之间的健康不平等；其二，需求方可及性。分级诊疗政策通过加强对困难老年群体的医疗卫生保障，降低老年人医疗卫生的成本费用，提升需求方医疗卫生可及性，引导更多老年人尤其是低收入老年人群体能够参与健康管理，提高其健康水平，进而缓解老年人之间的健康不平等；其三，供需协调因素。分级诊疗政策通过矫正医疗卫生服务价格扭曲现象，促进医疗卫生服务价格合理化，抑制基本医疗卫生服务费用快速上涨，促进供需有效匹配，充分发挥基本医疗卫生服务的健康普惠作用，以缓解老年人之间的健康不平等。但医疗卫生服务价格上涨是医疗卫生市场的显著特征，在医疗服务逐渐上涨的情况下，分级诊疗政策通过价格管理缓解老年人健康不平等的过程可能会出现障碍。

根据既有文献和相关的理论分析，本文提出如下主要研究假设：

假设1：分级诊疗政策的实施有助于利于缩小老年人在医疗卫生服务利用方面的差异，即分级诊疗缓解了老年人的健康不平等。

假设2：实施分级诊疗政策通过供给方可及性、需求方可及性、供需协调三类中介渠道，间接地降低了老年群体之间的健康不平等程度。

三、数据来源、模型设计及变量释义

(一)数据来源及处理

本文数据来源于中国老年健康影响因素跟踪调查(CLHLS)。该项目先后于1998年、2000年、2002年、2005年、2008年、2011年、2014年和2018年8次在全国23个省(直辖市、自治区)随机抽取了大约一半县(市)的老年人进行跟踪调查。1998年和2000年调查的对象是85岁及以上的老年人群体及其成年子女，从2002年开始，将调查对象扩展至65岁及以上的老年人群体。调查内容包括基本人口学特征信息、生活状况、健康状况、医疗状况、养老状况等方面。本文主要关注分级诊疗政策对老年人健康不平等的影响，选择2011年、2014年和2018年共3年的样本作为基础数据。为构建所需数据集，本文将宏观统计数据与微观调查数据进行匹配，向CLHLS基础数据中嵌入了分级诊疗试点城市变量和宏观统计指标(1)通过梳理政策文件可知，早期开展分级诊疗探索的省份包括上海(2005年)、江苏(2011年)、北京(2013年)、青海(2013年)、浙江(2014年)、甘肃(2014年)和黑龙江(2014年)，在这些省份推进试点后，其他省份开始从典型城市陆续试点。全国试点城市主要分为两批：第一批(2016年)包括北京市、天津市、石家庄市、张家口市、唐山市、廊坊市、沧州市、衡水市、邢台市等270个城市；第二批(2017年)包括秦皇岛市、承德市、保定市、晋城市、临汾市、吕梁市、赤峰市、呼伦贝尔市、阿拉善盟、巴彦淖尔市等51个城市。截至2017年，全国大多数地区均试点或实施了分级诊疗政策。本文按照不同年份分级诊疗试点省市名单，在基础数据中生成分级诊疗政策变量，受到覆盖的样本赋值为1，未受到覆盖的样本赋值为0。。此外，从《中国卫生统计年鉴》《中国卫生和计划生育统计年鉴》及《中国卫生健康统计年鉴》中提取医疗卫生可及性相关信息与CLHLS进行匹配使用，这些信息包括医疗机构床位数、卫生技术人员数、门诊住院病人医疗费用等。经过筛选、剔除异常值后得到各年样本。根据分级诊疗试点情况，通过筛选得到7804个分级诊疗政策处理组样本，6428个对照组样本，14232个总样本。

(二)测度方法及计量模型

1.健康不平等的测度

本文使用集中指数(Concentration Index，CI)[28]测度老年人之间的健康不平等程度。CI的计算公式为：

(1)

其中，h和y分别代表的健康状况和收入水平；μ代表平均健康水平；Ri代表收入水平在全样本中的排序。CI的理论取值范围是-1到1的闭区间。当CI为正(负)时，表明该群体中存在利于高(低)收入老年群体的健康不平等；当CI等于0时，说明不存在与收入相关的健康不平等。

在计算CI时，收入水平使用可比的家庭人均年收入指标进行衡量，健康水平使用福利量表(QWB)进行测度。基于Kaplan等的原始量表[29]，参考解垩[30]、丁继红和董旭达[31]等学者的测度方法，利用CLHLS问卷题项对照计算出衡量老年人健康水平的QWB得分：

QWB=1+MOB+PAC+SAC+CPX

(2)

其中，MOB、PAC、SAC和CPX分别表示老年人行动指标、身体活动指标、社会活动指标和症状指标的权重。QWB的理论取值范围是0到1的闭区间，越接近于1表示越健康。QWB得分具有个体间的可比性。

2.健康不平等的回归分析模型

本文主要目的是实证检验分级诊疗政策对老年人健康不平等的缓解效应，并考察医疗卫生可及性的中介作用。实证思路是，将健康不平等指标作为被解释变量，将所关心的因素作为核心解释变量，进行核心解释变量对被解释变量的回归估计。然而，用于衡量健康不平等的统计量集中指数(CI)是一个群体变量，即特定个体组成的样本只有一个值，这就意味着从个体层面无法将CI直接作为被解释变量进行回归估计。所以，要实现影响因素到健康不平等指数CI的回归，需要找到连接被解释变量和解释变量之间的桥梁变量。健康不平等指数再中心化影响函数回归(RIF-I-OLS)模型由Heckley等提出[32]，该模型以健康不平等指数I的再中心化影响函数值RIF_I为桥梁，通过RIF建立起健康不平等指数(群体层面)与解释变量(个体层面)之间的关联，从而实现各因素对健康不平等的边际影响效应估计。将RIF-I-OLS模型用于集中指数CI，得到健康集中指数的再中心化影响函数回归模型(RIF-CI-OLS 模型)，可分析健康不平等的影响因素。

RIF-CI-OLS模型主要分两步实现。第一步：计算样本(样本量为n)目标统计量CI的RIF值，记为RIF_CI(其数量也等于n)，用于衡量样本中每个个体面临的健康不平等状况。RIF_CI的计算表达式为：

(3)

第二步：将健康不平等指数CI的RIF估计值RIF_CI(用于衡量个体面临的健康不平等状况，其数量等于样本量n)作为被解释变量进行OLS回归，即可得到RIF-CI-OLS回归模型。RIF-CI-OLS的简化形式如下：

(4)

在上述通用模型中，RIF_CI表示个体面临的健康不平等状况；α为截距项；Xi为健康不平等的影响因素，相应的待估计系数为β；e为随机干扰项。RIF-CI-OLS模型的结果与OLS回归的经济统计含义相同，Xi的影响系数即各因素对健康不平等的边际影响效应。

根据RIF-CI-OLS通用模型和数据结构，为识别分级诊疗政策覆盖情况对老年人健康不平等的缓解作用，本文使用高维固定效应模型进行回归估计，具体形式如下：

(5)

此外，根据理论分析，分级诊疗政策通过医疗卫生可及性的中介路径对老年人之间的健康不平等发挥缓解效应。为检验渠道变量在分级诊疗政策缓解老年人健康不平等中的中介效应，本文构建结构方程模型(SEM)进行路径估计。

(三)变量定义及描述统计

根据计量模型，本文的被解释变量为老年人健康不平等。依据RIF-CI-OLS原理，老年人健康不平等可通过集中指数CI的再中心化影响函数值RIF_CI进行刻画。RIF_CI表示老年人个体面临的健康不平等状况，可通过健康水平和收入水平联合计算得到，样本中所有个体的RIF_CI均值等于该样本的集中指数CI。对照组和处理组的健康集中曲线如图1所示。可以看到，集中曲线均在45度平等线下方(CI>0)，说明老年人之间存在“亲富性”健康不平等，即存在有利于收入较高群体且不利于低收入群体的健康差异。处理组的集中曲线离平等线更近，初步表明分级诊疗政策有助于缓解老年人之间的健康不平等。

本文的核心解释变量为分级诊疗政策覆盖情况。在数据处理过程中，将受到覆盖的样本赋值为1，未受到覆盖的样本赋值为0。同时，本文还考虑了其他可能影响老年人健康不平等的因素，主要包括教育、职业、老年生活方式等[34-36]。这些影响因素总体可以分为人口学特征、社会经济地位、老年人生活状况。其中，人口学特征指标包括性别、年龄和婚姻状况；社会经济地位指标包括受教育年限、65岁前职业类型、居民类型和所在地区；老年生活状况指标包括锻炼情况和住所卫生情况。其中，将样本老年人婚姻状况正常的定义为“在婚”，发生丧偶、离异等的定义为“其他”；住所卫生情况使用“房间是否有霉味”进行刻画。同时，本文还进一步控制了医疗保险参保状况。此外，本文从供给、需求、供需匹配性3个维度刻画老年人医疗卫生可及性：供给方可及性用医疗设施(每千人医疗机构床位数)、医疗卫生人员队伍(每千人卫生技术人员数)衡量；需求方可及性用保健相对支付能力(家庭总收入与老年人医疗总费用之差比上家庭总收入)、医疗保障状况(医疗费实际报销比例)衡量；供需匹配状况使用医疗卫生服务价格(公立医院住院病人人均医疗费)衡量。

图1 分级诊疗政策覆盖前后样本老年人的健康集中曲线

各变量的描述性特征如表1所示。从样本统计看，老年人样本中，男性占比44.17%(6286人)，平均年龄为85.60岁，城镇居民比例为52.03%(7405人)，东、中、西部老年人占比分别为45.31%(6448人)、26.34%(3749人)、28.35%(4035人)，正常在婚的比例是44.06%(6271人)；样本老年人平均受教育年限为2.61年，曾在政府机关、国有企业、事业单位等正式部门就业的占比8.21%(1168人)，基本医疗保险参保率为87.25%(12417人)；老年人经常锻炼的比例为30.84%(4389人)，住所卫生情况较差的样本比例为15.80%(2249人)。从表1中可看到：分级诊疗政策覆盖前，老年人的健康不平等指数CI为0.1106；分级诊疗政策覆盖后，老年人的健康不平等指数下降至0.0758。这也显示了分级诊疗政策可能对老年人健康不平等具有缓解作用。此外，统计发现，实施分级诊疗政策后供给方可及性和需求方可及性指标均得到改善，但医疗价格不断上升。

表1 按分级诊疗识别的样本统计特征

四、实证结果分析

(一)基准回归结果

使用前文识别的数据对基准回归模型进行估计，并逐步加入控制变量和固定效应，以考察分级诊疗在老年人健康不平等缓解过程中的政策效应，基准回归结果如表2所示。模型1控制了出生年份固定效应和调查年份固定效应，模型2增加了人口学特征。模型结果均显示，实施分级诊疗政策对老年人健康不平等具有显著的负向影响，实施分级诊疗政策后老年人健康不平等指数在0.01的水平下显著下降0.0210个标准差。模型3和模型4分别在模型2的基础上增加社会经济地位因素和老年生活状况因素控制变量组。其结果显示，分级诊疗政策对老年人健康不平等仍具有显著的缓解影响，实施分级诊疗政策后老年人健康不平等指数在1%的水平下分别显著下降0.0185和0.0189个标准差。模型5在模型4的基础上进一步控制了医疗保险参保情况、省份固定效应、出生年份-省份固定效应。相应的数据结果表明，在考虑医疗保险的干扰和剔除出生年份与省份的偏误后，实施分级诊疗政策对老年人健康不平等依然具有显著的负向影响。根据模型5的回归结果，实施分级诊疗政策后老年人之间的健康不平等指数在1%的水平下显著降低了0.0192个标准差，表明分级诊疗政策的实施对老年人健康不平等确实具有显著的缓解效应。上述结果初步表明，作为健康战略的重要抓手，分级诊疗改革有利于提高老年人群体的健康水平，并降低了老年人群体内部的与收入相关的健康不平等程度。由此，研究假设1得到证实，即分级诊疗政策有助于缓解老年人之间的健康不平等。

老年人之间的健康不平等随着分级诊疗政策的推进而得到缓解，是医疗卫生体制改革的政策效果。我国的医疗卫生体制改革是为了建立中国特色的医药卫生体制，逐步实现人人享有基本医疗卫生服务，从而提高全民健康水平。分级诊疗等制度的建立和完善，使全民基本医疗卫生服务的可及性逐渐提高，有益于改善居民的健康状况，促进医疗卫生服务领域的均等化。可见，在分级诊疗政策对老年人健康不平等发挥缓解作用的过程中，医疗卫生服务可及性扮演了重要角色。

表2 实施分级诊疗政策对老年人健康不平等的缓解效应

(二)稳健性及内生性讨论

在向基准回归模型中依次加入控制变量和固定效应后，分级诊疗变量对老年人健康不平等指数的影响系数依然显著，初步说明模型具有一定的稳健性。在此基础上，本文通过将核心解释变量替换为“分级诊疗已持续时长”，依然得到与基准回归一致的结果，进一步表明实证模型具有较好的稳健性。

通常情况下，一个地区能成为某项政策的试点地区，可能与该地区的典型特征有关。如果某地区因医疗卫生条件的异质性成为典型试点地区，则有可能导致模型出现估计偏差，产生内生性问题。为弱化省份不随时间变化的不可观测特征所带来的内生性偏误，本节运用面板固定效应模型重新估计分级诊疗变量对老年人健康不平等指数的影响系数。根据本文的数据集特点，在综合考虑样本量和时间跨度的情况下，将基础数据整理为两期平衡面板数据进行分析。在平衡面板数据中控制省份固定效应，以检验在控制省份不随时间变化的异质性特征后分级诊疗变量对老年人健康不平等的影响。

表3汇报了实施分级诊疗政策对老年人健康不平等影响的面板固定效应分析结果。数据显示，在平衡面板数据中，逐步加入控制变量和控制省份固定效应后，分级诊疗变量对老年人健康不平等(RIF_CI)的影响系数至少在5%的水平下显著为负(-0.0164)。这表明，在弱化省份异质性特征带来的估计误差后，分级诊疗政策的实施对老年人健康不平等的缓解效应依然明显，基准回归的结论进一步得到强化，研究假设1再次被证实。

表3 实施分级诊疗政策对老年人健康不平等影响的面板固定效应

(三)路径分析

根据前面的基准估计结果，实施分级诊疗政策对老年人健康不平等具有显著的缓解效应。那么，它具体会通过哪些路径对老年人健康不平等发挥缓解作用呢？为回答该问题，本文尝试使用结构方程模型(SEM)路径分析方法，进一步考察实施分级诊疗政策通过不同的医疗卫生可及性指标对老年人健康不平等形成的缓解机制。

图2展示了SEM的估计结果，比较拟合指数(CFI=0.9980，大于0.90这一临界值)、标准化均方根残差(SRMR=0.0150，小于0.05这一临界值)均满足拟合评价标准，说明模型具有较好的解释力。并且路径节点上有关变量之间的作用系数均显著，表示估计结果较好地拟合了路径模型。

图2还直观地汇报了分级诊疗(HMS)到老年人健康不平等(RIF_CI)的路径系数。从路径分析可知，总间接效应系数为：0.4610×(-0.2633)+0.4201×(-0.0299)+0.4204×0.0055+0.0382×(-0.2034)+0.0087×(-0.0716)=-0.1400。这说明实施分级诊疗政策通过医疗卫生可及性指标对老年人健康不平等发挥了重要的缓解作用。

说明：CFI=0.9980，SRMR=0.0150；为清晰简洁，图中只展示路径系数。

从供给方可及性指标看，医疗设施指标的中介路径系数乘积0.4610×(-0.2633)=-0.1214(p<0.01)。这说明分级诊疗政策的覆盖可使医疗机构床位等设施建设得到加强，有利于缩小不同收入老年人之间的医疗卫生服务利用差距，从而缓解老年人之间的健康不平等。此外，卫生技术人员指标的中介路径系数乘积0.4201×(-0.0299)=-0.0126(p<0.01)。这表示分级诊疗政策的覆盖也可使卫生人员队伍力量得到强化，医疗卫生服务能力得到提升，有利于缩小不同收入老年人之间的医疗卫生服务利用差距，从而缓解老年人之间的健康不平等。

从需求方可及性指标看，保健相对支付能力指标的中介路径系数乘积0.0382×(-0.2034)=-0.0078(p<0.01)。这意味着分级诊疗政策的实施可通过引导居民基层就医，降低医疗支出，变相增强群体的相对支付能力，有益于缩小不同收入老年人之间的医疗卫生服务利用差距，从而缓解老年人之间的健康不平等。此外，医疗费用补偿比例指标的中介路径系数乘积0.0087×(-0.0716)=-0.0006(p<0.01)。这表明分级诊疗政策的实施还能通过提高居民医疗费用实际补偿比例，缩小老年人之间医疗服务的利用差距或抑制该差距继续扩大，进而缓解老年人之间的健康不平等。

综合供给和需求看，医疗价格指标的中介路径系数乘积0.4204×0.0055=0.0023(p<0.01)，其含义是分级诊疗政策的实施并未降低医疗价格增速，也没有降低医疗价格，故总体上并未通过医疗价格对老年人健康不平等产生缓解效应。可能的解释是，医疗卫生服务价格长期虚高，并且存在刚性增加的特征，分级诊疗改革对医疗价格的作用甚微，所以分级诊疗改革的力度尚未能通过价格对老年人之间的健康不平等发挥缓解效应。

《关于推进分级诊疗制度建设的指导意见》(国办发〔2015〕70号)要求各地在“基层首诊、双向转诊、急慢分治、上下联动”的基础上，进一步实施家庭医生计划，使医保基金支付向基层机构倾斜，建立健康档案，推进医疗卫生信息化建设。这些措施有助于形成科学的就医秩序，减轻老年人就医负担，提高老年人的医疗卫生可及性，缩小老年人之间的医疗服务利用差距，从而缓解老年人之间的健康不平等。综上，本文研究假设2得到证实，即实施分级诊疗政策可以通过影响供给方可及性、需求方可及性、供需协调，间接降低老年人的健康不平等程度。

五、研究结论及政策启示

本文基于2011—2018年CLHLS数据、宏观统计数据，以及分级诊疗试点实施的省份、城市名单，匹配识别了实施分级诊疗政策的处理组和对照组样本。借助健康集中指数的再中心化影响函数回归模型(RIF-CI-OLS)，实证考察实施分级诊疗政策对老年人健康不平等的影响。结果表明，分级诊疗政策的实施缓解了老年人之间的健康不平等。运用结构方程模型(SEM)进行路径分析，结果显示，实施分级诊疗政策依次通过改善医疗设施、卫生人员队伍、保健相对支付能力和补偿比例四个医疗卫生可及性指标对老年人健康不平等发挥了缓解效应。从供给侧看，分级诊疗政策通过提升设施、人员等的可及性，缩小了不同收入老年人之间的医疗卫生服务利用差距，从而缓解了老年人之间的健康不平等。从需求侧看，分级诊疗政策通过引导居民基层就医，提高补偿比例，降低医疗支出，从而提高相对支付能力，缩小老年人之间的医疗卫生服务的利用差距，缓解了老年人之间的健康不平等。从供需匹配关系看，可能由于医疗价格上升具有刚性特征，实证结果未显示分级诊疗政策通过影响医疗价格对老年人健康不平等发挥缓解效应。综上结论，本文得出如下政策启示。

一是要加强基层设施和人员队伍建设，从供给侧提高医疗卫生的可及性。具体措施包括补齐基层设施建设短板、完善基层和农村的网络信息体系建设、引导社会人才流向医疗卫生系统等。例如，在随迁老人聚集区建设便于较低文化水平老年人使用的简易医疗设施等。通过对口支援等方式，引导医疗卫生服务资源有效有序下沉。提高医疗卫生人才的就业质量，合理增加医护人员的收入，引导更多年轻人向医疗卫生服务领域流动。

二是要加强困难老年群体的健康保障，从需求侧提高医疗卫生的可及性。具体措施包括加强困难老年群体的分类管理、合理将政策向特殊困难群体倾斜、构建完善多元的医疗卫生保障网络、发挥起付线和报销比例的调节功能、形成医疗保障和养老保障之间的协调机制等。要强调的是，应逐渐完善基本医疗卫生服务范围，强化基层医院和公立医院的“强基层”“保基本”功能。明确基本医疗卫生服务是“有限的”，需与社会经济发展阶段相适应，既不能太超前也不能过于滞后。

三是强化分级诊疗政策对医疗卫生服务价格的管理功能，促进医疗卫生服务市场的供需协调。具体措施包括进一步推进基层首诊，加大基层支付倾斜力度等。将更多常规医疗服务、药品等纳入基本医保目录，可有效提高低收入老年人的医疗卫生可及性，从而缓解老年人之间的健康不平等。