长期护理保险政策对失能居民配偶健康水平的效应探究

The Effect of Long Term Care Insurance Policies on the Health Level of Spouses of Disabled Residents

摘要: 人口老龄化进程不断加快是目前我国面临的巨大难题。进入老龄化社会以来，随着人口平均预期寿命持续延长，失能居民的数量日益攀升。老人一旦陷入失能状态不仅会降低自身生活质量，也会使其配偶承受沉重的照护负担。基于CHARLS数据库四期数据，本文运用双重差分法实证检验长期护理保险政策对失能居民配偶的健康水平的效应。实证检验结果表明：长期护理保险能有效提升失能居民配偶的健康水平，该健康水平包含身体健康和心理健康，但长期护理保险政策在低收入家庭、乡村的提升效果较弱。基于此，本文讨论进一步完善和优化长期护理保险政策的方案。

Abstract: The accelerating process of population aging is currently a huge challenge facing China. Since entering an aging society, with the continuous extension of the average life expectancy of the population, the number of disabled residents has been increasing. Once an elderly person falls into a state of disability, it not only reduces their own quality of life, but also puts a heavy burden on their spouse’s care. Based on the four phase data of the CHARLS database, this article uses the DID to empirically test the effect of long-term care insurance policies on the health level of disabled residents’ spouses. The empirical test results indicate that long-term care insurance can effectively improve the health level of disabled residents’ spouses, which includes physical and mental health. However, the improvement effect of long-term care insurance policies is weak in low-income families and rural areas. Based on this, this article discusses plans to further improve and optimize long-term care insurance policies.

1. 引言

老龄化是一个关系到国家发展和社会稳定的问题，而建立和优化的长期护理保险是一个非常有意义的途径，是一个能够有效应对人口老化的重要途径，也是一个能够缓解长期护理服务供求矛盾的重大民生项目。

我国第七次全国人口普查数据显示，65岁及以上的老年人口占比13.5%，已接近人口深度老龄化。60岁以上的失能居民总量达618万，占老年居民的2.34%¹。伴随着人们生活水平的提升，我国人均寿命也显著延长。根据《2019年我国卫生健康事业发展统计公报》，我国居民的人均寿命达到77.3岁，与2018年的77.0岁相比增加了0.3岁²。但根据《中国城乡老年人生活状况第四次抽样调查》数据显示，半失能和失能居民人数为4亿6千3百万，占总人数的18.3%³。中国老年发展报告则预估到2050年失能老人数量将会上升到9750万。因此，老年居民尤其是失能居民的养老护理问题成为我国老龄化过程中亟待解决的难题。

在这种长期照护服务行业进展缓慢的情况下，缺乏足够的社会资源，对失能居民来说，最主要的照料对象仍然是他们的配偶。全国范围内配偶作为失能居民照料者的占比为39.54%，农村范围内为34.96%，城市则高达43.85% [1] 。令人担心的是，这些长期照料失能居民的配偶同样也是与失能居民年龄相仿，长期持续性的照料也会对失能居民配偶的健康造成不同程度的损伤，若这样的问题无法得到相应的重视，那么浅显来看会对失能居民本身的家庭情况造成身心、财务的双重打击，长远来看还会加剧社区乃至社会各项资源的压力，最终抑制经济的平稳运行。

现阶段国内外学者对于长期护理保险效应的研究大致分为政策、健康效应和家庭福利三层面，且在一些方面出现了相反的观点。学者对前两个研究层已经开展了比较深入及成熟的探索，但在家庭福利方面，学界对长期照护的首要照料者的健康水平与长期护理保险政策之间的关系仍存在研究不足的现象，这体现了健康效应与家庭福利两个研究层面之间没有进行有效的结合研究。

2016年，我国发布了《关于开展长期护理保险制度试点的指导意见》，目的在于构建一种为长期失能人员提供照护服务并给予其经济补贴的长期护理保险体系。2020年，国家医疗保障局发布了《关于扩大长期护理保险制度试点的指导意见》，将努力在“十四五”规划期内，基本构建起与国家经济发展水平相匹配、与人口结构相匹配的长期护理保险体系，完善为广大人民群众提供多样化选择的长期护理保障制度⁴。经过7年的探索，长期护理保险制度发挥了其作用和功能，它是否能够提高失能居民的生活质量，是否能够切实减轻他们的生活压力，从而提高他们的首要照料人的健康水平？通过对该问题的解答，可以更好地评价长期护理保险政策的执行效果，并为未来长期护理保险在照料者层面的进一步优化提供决策依据。

因此，本文运用双重差分法(DID)，基于中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据库2011年、2013年、2015年及2018年四期数据，实证检验长期护理保险对失能居民配偶的健康水平的效应。

2. 相关概念及文献综述

2.1. 相关概念

2.1.1. 长期护理

所谓的长期护理，就是要对半失去或完全失去自理能力的人进行不间断的护理。这种护理包含日常的照料，也包括专业的护理、精神支持等专业性服务。

2.1.2. 长期护理保险

由于各个国家的长期护理保险体系和模式不尽相同，因此，关于长期护理保险如何定义，目前还没有一个统一的标准。美国健康保险协会将长期护理保险纳入人身保险，主要功能是对被保险人在接受长期护理服务期间发生的相关费用进行补偿 [2] 。美国联邦卫生与人类服务部门还对长期护理保险作出了界定，即在丧失劳动能力的情况下，可以向其提供诸如医保方案等所不能给予的照护，在《健康保险管理办法》中，关于长期护理保险已经定义明晰，这是一种保险，指的是，在投保人失去了自己的生活自理能力，或者是不能工作的情况下，保险公司可以根据投保人的需要，向其支付保险金。但是在中国，长期护理保险是一种由国家用立法来强制居民投保的保险，通常情况下，由三方共同对参保者进行资金、服务保障，可以在参保者评定为半失能或失能时提供相应的赔偿，从而降低参保者的护理风险和照料者的照料压力。总结而言，其特征主要有三点：一是其投保时间较普通个人寿险更长，且可涵盖全寿命；第二，保险范围为老年人因年老、慢性病、重大疾病和意外等原因而丧失或部分丧失自我照顾能力的老年人；第三，报销的形式较“老年医保”有较大的弹性，可以用于家庭照护 [3] 。

2.1.3. 失能居民

所谓的失能，就是因为一个人的身心受到了疾病或者是因为意外的受伤而受到了损伤，导致其在社会和生活上的一些能力的丧失。在2015年的《关于老龄化与健康的全球报告》中，除了从个体的功能性角度来界定失能之外，还突出了失能的社会性，重点关注了个体与其所处的环境之间的联系，提出了活动受限、功能障碍或活动受限等一般性词汇都属于失能，并对失能的概念作了更多的充实⁵。目前，国内外对老人生活自主的评价多采用ADL (日常活动量表)和IADL (工具性日常活动量表)。ADL的内容包括穿衣、上下床、吃饭、如厕、洗澡、控制大小便等日常行为；IADL包括8个指数，是自己乘车、购物、做家务、做饭、打电话、理财、药物服用、洗衣 [4] 。

2.2. 关于长期护理保险效应的研究

关于长期护理保险的效应研究，现阶段主要可以划分为三个层面：第一个层面是政策层，通过分析当前长期护理保险政策在各方面的现状，对焦现有政策提出优化方案。关博等学者针对长期护理保险政策结构碎片化、保障边界不明晰、衔接力量有效供给不足等问题提出了完善政策框架设计，合理确定筹资责任的优化建议 [5] 。孙敬华学者基于社会福利政策分析框架研究发现当前长期护理保险制度存在失能认定工具过于简单、福利供给不够精准、过度依赖医疗保险等问题 [6] 。第二个层面是健康效应，聚焦于长期护理保险对失能人口医疗服务、健康的影响，在这个层面主要有两种不同的观点。第一种观点是长期护理保险提升了被服务者的健康水平。如王贞等学者基于医保的实际报销数据，对长期护理保险对医疗费用的影响进行了研究，发现医疗费用会被居家护理补贴所取代，因此医疗费用会相应减少 [7] 。国外学者Huges等通过研究发现老年居民的认知功能在受到正式护理服务后下降的现象显著减少，这正体现长期护理保险制度在老年居民健康水平方面发挥重要作用 [8] 。国外学者Choi等基于韩国死亡率的数据分析得出受到长期护理保险服务的居民死亡风险会大幅下降 [9] 。第二种观点是长期护理保险对被服务者的健康水平没有显著影响甚至会恶化其健康水平。有学者认为长期护理服务的普适性没有同国内实践有机结合起来 [10] 。还有学者提出长期护理服务在全国范围内给付方式各异、条件参差不齐，出现了可及性不高、可达性不强、受益程度不一的现象 [11] 。国外学者Ilinca等基于欧洲九个国家的失能居民数据，通过研究发现一些低收入家庭的长期护理需求无法得到满足是由于高昂的长期护理服务费用 [12] 。国外学者Sohn等通过研究韩国长期护理保险对健康水平的效应，发现低收入家庭由于未受到长期护理保险提供的正式照料服务死亡风险变得更高 [13] 。可以发现这些学者所强调的都是长期护理保险制度可及性这一弊病。第三个层面是家庭福利，主要对子女参与、代际支持、家庭长期照护与长期护理保险的关系进行研究。蔡伟贤等学者研究发现长期护理保险减轻了家庭负担，同时也增加了失能居民照护模式选择的多样性 [14] 。朱铭来等学者研究发现，长期护理保险对家庭照护具有挤出效应，同时失能居民的失能等级以及不同类型的照料者会使这种挤出效应产生差异 [15] 。舒展等学者在探索长期护理保险制度对“向上”代际支持的影响时发现，长期护理保险会挤出代际经济支持，且这种效应在农村明显显著于城镇 [16] 。

学术界对于长期护理保险的影响的研究已有了一定的进展，但是从以上的文献梳理中我们可以看到，学术界对于长期护理保险对失能居民配偶健康水平的影响认识还涉猎不深。为此，本文拟在现有理论和实证的基础上，开展以下三个方面的探讨：1) 评估长期护理保险政策对失能居民配偶健康水平的效应，利用CHARLS四期大样本的随访资料及符合条件的样本，拓展现有研究的宽度和广度。2) 运用DID方法，对长期护理保险与失能居民配偶健康水平之间的因果关系进行了实证分析，为拓展和完善失能居民家庭成员保障体系奠定基础。3) 基于家庭收入、城乡差异等因素，深入研究养老保障对失能居民家庭成员的健康水平的影响，为长期护理保险体系的构建和优化提出建议。

3. 理论模型及研究假设

3.1. 理论模型

3.1.1. 压力过程模型

生态压力过程模型作为现阶段精神健康社会学的核心理论范式，与研究长期护理保险对失能居民配偶健康水平的效应有较好的适配性，为研究提供了一个很优的理论范式指导。生态压力过程模型提醒人们既要关注生态背景场域，也要关注在其中产生的生活压力变量 [17] ，该理论认为，个人是一个多元交织的生命空间，在此基础上，传统的生命空间分析侧重于对个人应激暴露程度的宏观层面，而在生态空间分析中，个人所处的微观层面，即生命空间需加强关注。

根据压力过程模型的说法，对失能居民的日常及专业的长期照护成为其配偶的压力来源，这种压力来源被划分为现实压力和内在压力。现实压力来源于对失能居民配偶个体体力有较高需求的长期日常照护行为，如果持续时间过长，可能会对其配偶的健康造成很大的伤害，这种伤害多呈现为慢性疾病或重大急性疾病。因为失能居民患病的种类不尽相同，一些失能居民会有一些异于常人的行为，而这些行为会让配偶在照顾自己的过程中一直处于一种精神紧张的状态，从而导致配偶出现睡眠质量差、内分泌失调、免疫系统功能减弱、眼部疾病等不良状况 [18] 。内在压力指在现实压力形成的前提下配偶延伸出的心理压力。造成这些内在压力的原因通常有两个：第一个原因是，失能居民需要进行长时间的护理，需要长期的照护服务以及长久的药物或医疗设备维持其生命。此外，由于他们的家庭面临着巨大的经济负担，再加上他们长期从事着大量的体力工作，使其在生活中常常会产生一种力不从心、无可奈何等消极情绪。第二个原因是失能的人对自己的另一半有很强的依赖性，这就会影响到他们的行动，极大地压缩了他们的私人时间，使得他们很难抒发自己的消极情感，从而滋生出不满、孤独、沮丧等抑郁症状 [19] 。

3.1.2. 长期护理保险政策对失能居民配偶健康水平的效应机制

通过以上的文献梳理，我们可以发现，在非正式养老服务中，长期护理保险可以取代传统养老服务，改善失能居民本身身体状况，从而降低失能居民家庭负担及其配偶的照护压力，其这一影响机制可以通过如下图1来体现。一方面，更多失能居民拥有了更多的专业照护选择，这是因为长期护理保险政策可以对失能居民的照护成本进行报销，这大大减轻了失能老居民配偶的现实压力，对提高失能居民配偶的健康水平有所帮助。

另一方面，长期护理保险则可以减轻失能居民配偶在现实压力中形成的内在压力。从经济压力这一现实压力的角度来看，长期护理保险在将失能居民送到专门的看护机构时，可以给予一定的补偿，从而

Figure 1. The effect mechanism of long-term care insurance policies on the health level of disabled residents’ spouses

图1. 长期护理保险政策对失能居民配偶健康水平的效应机制

增加了护理资源的可达性，让失能居民更加乐意地去挑选专门的看护机构，极大地降低了家庭的医药费支出，这在减轻其配偶的财务压力方面具有很大的益处，可以有效地控制其配偶因为入不敷出而引起的不安、无奈、抱怨、情绪失控的消极情绪。在时间压力这一现实压力方面，以长期护理保险代替传统养老方式，可以让夫妻摆脱“日夜不停”的养老方式，获得更多的时间自主。失能居民的配偶可以通过社区、社会找寻自我，回归原先正常的社交模式，也可以通过专业的心理疏导去倾诉自己的不良情绪，这样可以得到除家人以外的社会层面的陪伴与支持，可以有效地将自己的消极情绪排除出去，同时还能将配偶从长期的照护现实压力中跳脱出来，从而能够以一种更积极、更乐观的态度来面对人生，对之后对失能居民持续的照护行为也会以更加乐观向上的态度去看待失能居民的疾病。

3.2. 研究假设

基于对压力过程模型这一理论模型的分析和长期护理保险对失能居民配偶健康水平的影响机制分析，本文提出以下两个研究假设：

研究假设１：长期护理保险政策的推行可以对失能居民配偶的身体健康和心理健康水平产生促进效应。

研究假设２：长期护理保险政策主要通过改善失能居民的健康状况来提升失能居民配偶的健康水平。

4. 研究设计

4.1. 数据来源

本研究采用CHARLS数据库，该数据库针对中国45周岁及45周岁以上居民的健康状况、家庭经济状况和社交状况进行调研和分析。截至2023年，CHARLS数据库通过调研近19,000名的个人受访者，已积累了2011年、2013年、2015年和2018年四期的数据，近期由于疫情原因延迟了调查。

之所以选择这四个阶段的资料，是因为CHARLS四个阶段的跟踪研究资料，正好包含了长期护理保险的产生与发展历程，为效果评价提供了一个有利的时间段；第二，CHARLS属于高质量微观追踪调查，其健康板块包含老年居民丰富的健康信息，与本文研究内容相契合，其医疗保健与保险板块包含丰富的长期护理保险信息，与本文研究对象相契合。

本研究以60周岁及以上的失能居民的配偶为基础，所以需要对已有的数据进行清洗和剔除：第一步，剔除四期数据中夫妻双方中有一方没有接受调查的样本，将年龄在60周岁及以上的老年居民进行保存；第二步，参考上述提到的ADL量表，将评分在14分以下之老人定义为失能居民；第三步，以家庭成员中的夫妻为其生活照料对象的样本作为其生活照料对象，并将其没有生活照料对象排除在外；在剔除了部分重要变项的情况下，共得到了9114名被试。

4.2. 变量设定

4.2.1. 自变量

本文研究的自变量为长期护理保险。这个变量的设定方法是从各试点城市官方公布的文件中获得长期护理保险的执行年份，如果执行年份比调查年份t要早，那么就说明它受到了长期护理保险政策的影响。“长期护理保险”变量在t年取值为1，设置为实验组，反之则取值为0。

4.2.2. 因变量

本文将失能居民配偶健康水平这一因变量分为身体健康和心理健康两个维度衡量。

参考现有学者的研究，本文以自评健康状况作为失能居民配偶身体健康的评价指标，因为自评健康能够较好地反映个体在身体、心理和自我感知等多个维度的健康状况，在CHARLS中关于自评健康的问题为“您觉得现在身体健康状况怎么样”，选项为“差、一般、好、很好、极好”，将选项从1~5进行赋值，该变量赋值越大表示健康状况越好 [20] 。

参考Radloff等学者的研究，本文以抑郁量表得分(CES-D)作为失能居民配偶心理健康的评价指标。该量表具有较好的稳定性和内部一致性，被广泛应用于测量心理健康状况 [21] ，且王新军等学者已证实其适用于中国情景的研究 [22] 。CHARLS中有10个与抑郁有关的问题，每一个问题都对应着四个选择，本文把这10个问题的答案综合起来，得出CES-D的总分，分数越高，说明失能居民配偶的心理健康水平越低。

4.2.3. 控制变量

为有效解决可能出现的内生性问题，本文借鉴唐代盛等学者的观点，加入了个体层、家庭层与社会层三个层面的控制变量，以有效处理混杂变量对因果关系的干扰 [23] 。具体的变量名称、变量定义以及描述分析如下表1所示。

Table 1. Variable names, definitions, and descriptive statistics

表1. 变量名称、定义及描述性统计

4.3. 模型建立

双重差分模型(DID)作为政策效应评估方法中的一大利器，越来越受到学界的青睐。首先该模型可以很大程度上避免内生性问题的困扰，其次使用固定效应估计一定程度上也缓解了遗漏变量偏误问题。在此基础上，构建以长期护理保险试点城市为实验组，以长期护理保险未试点城市为对照组。其次，运用 DID方法，对两个失能居民配偶的健康水平在实行长期护理保险政策之前和之后的生活状况进行比较分析。以下是详细的模型设置：

$Healt{h}_{it}={\beta }_0+{\beta }_{1}LT{C}_{it}+{\beta }_2{X}_{it}+{\alpha }_i+{\epsilon }_{it}$

在上述模型中，Health_it是本研究的因变量，包括身体健康和心理健康。i表示为个体编号，t表示为调查的年份。自变量 $LT{C}_{it}$ 表示第i个家庭在t年所在地区是否实施长期护理保险政策，其估计系数 ${\beta }_1$ 代表长期护理保险对失能居民配偶健康水平产生的平均处理效应。 ${\beta }_2$ 为待估参数； $X_{it}$ 是影响失能居民配偶健康水平的个体层、家庭层和社会层控制变量； ${\alpha }_i$ 为地区固定效应； ${\epsilon }_{it}$ 为随机误差项； ${\beta }_0$ 为常数项。

然而，以上模型估算得到的结论的条件是，满足了平行趋势假设，也就是，在没有进行政策介入之前，由于变量在实验组和对照组之间的变化趋势都是一样的。我国在进行长期护理保险制度试点城市的选择时，要综合考量其各类状况是否符合进行试点，导致其在试点城市的选择上具有一定的自主选择能力，从而使其在执行之前与执行后的行为特点上的不同。对此，本文借鉴国外学者Heckman等提出的倾向得分匹配方法(PSM-DID)予以克服。这一方法的基本逻辑是，将有关变量信息综合为一个倾向得分值，然后将实验组与对照组的样本根据倾向得分值的相近程度进行匹配。由此，可以保证研究对象更好地满足双重差分估计所要求的平行趋势假设。

最终模型的具体设定如下公式所示：

$Healt{h}_{it}^{PSM}={\beta }_0+{\beta }_1+{\beta }_2{X}_{it}+{\alpha }_i+{\epsilon }_{it}$

5. 实证结果分析

5.1. 基准回归分析

5.1.1. DID实证结果

Table 2. DID empirical results

表2. DID实证结果

注：***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平，下表同。

表2说明了长期护理保险政策对失能居民配偶健康水平效应的实证结果。我们可以从三个层面去分析这一实证结果。

从身体健康以下的结果可知，试点城市长期护理保险的实施使失能居民配偶自评健康的概率比非试点城市增加18.5%，且在5%的水平上显著。这意味着长期护理保险政策的推行，对失能居民配偶的身体健康水平显著提高。

Table 3. PSM-DID balance test results

表3. PSM-DID平衡性检验结果

从心理健康以下来看，结果表明，长期护理保险政策的实施使失能居民配偶CES-D得分降低1.004分，且在5%的水平上显著。因此，本研究认为长期护理保险政策的推行成为失能居民配偶主要的内在压力的缓解方法，能够降低失能居民配偶的CES-D得分，对其心理健康的改善有显著的效果。

设定的控制变量一下的结果反映出许多信息。失能居民配偶的户口类型对失能居民配偶的健康水平的作用效应不明显。接受教育的程度越高，提升失能居民配偶健康水平的效果越明显。相对于16岁之前体质欠佳的失能居民的配偶，16岁之前体质康健的配偶有更大概率健康水平高。失能居民配偶患慢性病数也能显著影响失能居民配偶的健康水平。失能家庭成员数量多也会使失能居民配偶的心理健康水平显著提升。家庭年收入越高，失能居民配偶的CES-D得分也会降低，证明家庭年收入的高低会对失能居民配偶的内在压力产生显著影响。

5.1.2. PSM-DID检验分析

表3显示了PSM-DID的平衡性检验结果。在进行了匹配后，大部分变量的标准偏误都被降低了，并且t检验的结果也表明，在进行了匹配后，两个变量之间没有出现明显的差别，这说明了匹配变量的选择是非常合理的，其匹配效果也比较好，为双重差分法提供了更好的数据样本。

表4给出了以PSM-DID模型为基础，对失能居民配偶的健康水平进行评估的结论。我们可以看到，在推行了长期护理保险政策之后，不但减少失能居民配偶的现实压力，明显改善失能居民配偶的身体健康，还可以减少失能居民配偶的CED-D得分，对缓解失能居民配偶的内在压力，改善失能居民配偶的心理健康起到了正面的推动效果，本论文的研究假设与基准回归的结果相吻合，从而验证了本论文研究结论的稳健性。

Table 4. PSM-DID empirical results

表4. PSM-DID实证结果

5.2. 安慰剂检验

在同一时期实施的其它政策也会对本研究的经验结论造成影响 [24] 。为了消除一些无法容易观测到的因素的影响，本文选择了一个新的试验地区，并通过安慰剂检验来验证这些影响因素的影响，最终得出了长期护理保险估计系数的大小以及它们的P值的分布，如图2所示。从图2中我们可以看到，随机取样的长期护理保险估计值系数大部分都比上述回归结果要低，并且大部分都在0点附近，这些系数对应的P值比基准回归系数对应的P值要高。由此，我们可以初步排除这种假设。

5.3. 稳健性检验

上述DID以及PSM-DID实证结果证实，长期护理保险政策的实施确实对失能居民配偶的健康水平产生积极效应。为了进一步消除一些无法容易观测到的因素的影响，本文对此进行更换因变量、剔除直辖市等稳健性检验。1) 更换因变量。在身体健康方面，本文借鉴吕宣如等学者的做法，选取“过去一个月是否生病”来替换自评健康量表 [25] 。而对于心理健康这一层面，则选用“对整体生活满意度的自评价”替换CES-D。最终得到的结果如表5前两列所示：健康水平仍与上述实证结果方向一致，因此，本论文所得出的数据仍然是比较稳健的。2) 剔除直辖市。鉴于直辖市的非随机性，这一层面的稳健型检验将各直辖市排除在外，对研究成果进行再检验，得到的估算值如表5后两列所示。在此基础上，通过推行长期护理保险政策，失能居民配偶的健康水平得到了明显改善，也证实了本文结论的稳健。

Figure 2. Placebo test

图2. 安慰剂检验

Table 5. Robustness test

表5. 稳健性检验

6. 结论与讨论

6.1. 结论

以CHARLS四期大样本数据为基础，运用DID与PSM-DID两种统计分析模型，研究了长期护理保险政策的推行对失能居民配偶健康水平的效应。结果表明，在长期护理保险政策保障下，试点城市的失能居民配偶的现实压力与内在压力均得到不同程度的缓解，失能居民配偶的健康水平得到明显提升。这一结论与本文研究假设相符合，且在进行了一系列的稳健测试之后仍然成立。

6.2. 讨论

基于上述研究结论，本文针对长期护理保险制度的进一步优化和完善提出以下几点建议。

6.2.1. 提高长期护理保险制度的保障水平

在此基础上，进一步完善养老保障体系，增强正规养老服务对非正规养老服务的替代性，进而促进居家养老服务的健康发展。与此同时，为家庭照料者提供社区居委会支持、具体类目的补贴、沙盘活动、专业心理医生辅导、座谈会等项目，共同承担他们为照护失能居民而付出的辛苦，缓解失能居民配偶的现实压力和内在压力。

6.2.2. 拓展长期护理保险政策的覆盖面

现有政策事实上把大部分的农村居民都排斥在了这个制度的外面，这与政策的公正相违背。因此，应该把所有的居民都包括进来，并且把注意力集中在那些处于劣势的失能居民身上，这样才能让制度的好处更多地惠及到那些生活在农村和低收入家庭中的失能居民。二是长期护理保险政策需要对上述人群进行适当的制度倾斜，从而让长期护理服务的资源分布不一边倒。此外，政策的制定也需要注意与现实实际相匹配，各个地区的现实情况不同，居民的需求就会有所不同，上级政策的制定需要充分倾听基层干部和群众的心声，相应地，政策下行也需要基层干部的详细解读和大力宣传。

6.2.3. 建立健全多元多样长期护理保险体系

以失能居民的实际需要为目标，通过对不同类型正规护理资源的融合，设计出不同类型的养老模式，提高正规护理的种类，降低家庭照料者的身体负荷，缓解其心理负担。引进多样化的长期照护服务项目，不但可以在最大限度上对失能居民进行人性化的照顾，还可以帮助其配偶缓解照顾的压力，让其配偶可以一直处于一种乐观开朗的心理状态，从而提高失能居民及其配偶的生活质量。这就需要政府加大财政投入，丰富社会资源，大力吸纳社会多元参与力量，尽力为失能居民及其配偶提供一个良好的保障环境和政策环境。

6.2.4. 建立长期有效的科学监管模式

现如今，任何一项政策得以推行，任意一个产业得以发展，都离不开技术的支持，长期护理保险亦是如此。长期护理保险政策要想长久推行，就需要同技术相结合，同样也需要用技术来约束。长期护理保险涉及对象群体范围庞大、资源项目丰富、财政投入规模巨大、行业跨度较大，需要更科学更严格的监管模式对其进行监管。应树立宏观微观双重监管的思想。宏观即在空间和时间上把握，微观则重点关注某个部门、某一重点项目、某一时间节点上上的风险。

6.2.5. 加强长期护理保险政策宣传

“酒香也怕巷子深”，一项好的政策也需要通过多样的宣传手段向公众传递信息。对于保险这一话题，我国许多老年居民习惯了保守稳健投资，对长期护理保险一直持有怀疑态度，在现阶段人口老龄化深化期，这种思想更是泛滥成灾，因此需要建立以党中央为中心，多元协同参与宣传的长期护理保险政策的宣传模式，以期树立保险受众群体能够树立正确的保险观念，不抱有侥幸心理。

NOTES

¹数据来源：国家统计局。第七次全国人口普查公报(第五号)——人口年龄构成情况[EB/OL]。 https://www.gov.cn/xinwen/2021-05/11/content_5605787.htm

²数据来源：规划发展与信息化司http://www.nhc.gov.cn/guihuaxxs

³数据来源：国家卫生健康委发布《2020年度国家老龄事业发展公报》[EB/OL]。 https://www.cn-healthcare.com/article/20211015/wap-content-561338.html

⁴来源：国家医疗保障局http://www.nhsa.gov.cn/art/2020/9/16/art_53_3589.html

⁵数据来源：世界卫生组织。《关于老龄化与健康的全球报告》[EB/OL]。https://www.sgpjbg.com/baogao/81247.html/