【C0155】免费体检计划与老年健康风险行为：基于渐进DID的实证复现数据与代码

本资源围绕论文《免费体检计划能否抑制老年健康风险行为？》展开复现，主题聚焦于公共健康政策对老年人健康风险行为的影响，重点检验免费体检计划是否能够减少老年群体的吸烟、饮酒、不锻炼和睡眠失衡等行为。

原文基于 2011—2018 年中国健康与养老追踪调查数据，结合城市层面的免费体检政策实施信息，构建老年个体面板数据，并使用渐进 DID 模型识别免费体检计划的政策效果。研究对象主要为老年群体，样本覆盖多个年份、城市和个体，适合用于分析公共卫生干预、健康认知改善和老年行为变化之间的关系。

本资源整理了论文复现所需的 Stata 数据、完整代码和描述性统计结果，代码涵盖基准回归、机制检验、分组机制分析、事前效果检验、调节效应检验、动态效应检验、安慰剂检验、稳健性检验和异质性分析等内容。

在实证方法上，代码使用 reghdfe 构建多维固定效应模型，吸收个体固定效应、城市固定效应和年份波次固定效应，并采用城市层面的聚类稳健标准误。核心解释变量为免费体检计划变量 did，被解释变量包括吸烟、饮酒、不锻炼和睡眠失衡等健康风险行为变量。

研究结果表明，免费体检计划能够在一定程度上抑制老年人的健康风险行为。其作用机制可能在于免费体检改善了老年人对自身健康状况的认知，降低了健康认知偏差，从而促使个体减少吸烟、饮酒、不锻炼和睡眠失衡等不利于健康的行为。

本资源适合用于学习渐进 DID 模型、多维固定效应回归、公共健康政策评估、健康行为研究以及 Stata 实证复现流程，也适合作为老年健康、公共卫生政策和健康经济学方向的案例材料。

本次复现资源包含 Stata 数据文件、完整复现代码和描述性统计结果文件，能够覆盖论文主要实证流程。

从描述性统计结果看，样本共包含 7376 条观测值，涉及 2922 名老年个体和 104 个城市，年份覆盖 2011 年、2013 年、2015 年和 2018 年。免费体检计划变量 did 的均值约为 0.4577，说明约 45.77% 的观测处于政策处理状态。样本平均年龄约为 71.87 岁，已婚比例约为 80.04%，医疗保险覆盖率约为 95.91%，慢性病变量均值约为 0.8341。

主要健康风险行为变量的描述性统计结果显示：

1. 吸烟变量均值约为 0.2249；

2. 饮酒变量均值约为 0.2757；

3. 不锻炼变量均值约为 0.1173；

4. 睡眠失衡相关变量均值约为 0.4967。

代码中的基准回归分别考察免费体检计划对吸烟、饮酒、不锻炼和睡眠失衡的影响，并在模型中加入个体层面、家庭层面和地区层面的控制变量，同时控制个体、城市和年份波次固定效应。

从代码设定看，基准结果主要围绕四类健康风险行为展开，安慰剂检验图中对应的基准估计系数分别为：

1. 吸烟：-0.0927；

2. 饮酒：-0.0856；

3. 不锻炼：-0.0522；

4. 睡眠失衡：-0.0658。

这些结果方向表明，免费体检计划与老年健康风险行为下降存在关联。也就是说，免费体检计划可能通过健康筛查、风险提示和信息反馈，提高老年人对自身健康状况的认识，进而减少不利于健康的行为。

机制检验部分进一步引入健康认知偏差变量，考察免费体检计划是否通过降低健康认知偏差影响健康风险行为。调节效应部分则从基层医疗卫生机构、卫生技术人员、宽带基础设施和互联网使用等角度，分析外部医疗资源和数字条件是否会影响政策效果。

稳健性检验部分包含安慰剂检验、排除相关政策干扰、替换核心解释变量、替换被解释变量、更换计量模型和改变样本区间等内容。异质性分析进一步从性别、教育水平和居住地类型等维度考察免费体检计划对不同老年群体的影响差异。