21世纪以来,由于生活水平的提升和医疗设备及技术的进步,我国人口预期寿命显著提高,然而矛盾的是老年人群体的健康水平并没有随着预期寿命的延长而上升,这一问题引起了国家和社会的强烈关注。医疗保险对居民在患病期间产生的医疗费用进行补偿,这可能影响个体患病后的就医行为及医疗消费。从这个角度来说,医疗保险会通过医疗服务利用影响个体预期寿命和死亡风险。因此,关注医疗保险的健康保护作用,从医疗保险的视角出发去探讨老年人健康寿命的影响因素,对于实现积极老龄化、健康老龄化具有重要意义。本文研究重点关注老年人的死亡风险,而使用追踪数据研究死亡风险Cox比例风险模型是首选的方法,因为其相对于普通的多元回归,既不需要考虑生存时间的分布形状又能充分利用截尾数据信息,并且在计算方式上也简单明了,因此用其来构建死亡风险模型有其独特的优势。据此,本文基于Grossman的健康需求理论,运用2014-2018年CLHLS数据,构建以老年人死亡风险为因变量,以社会医疗保险为自变量的Cox回归模型,考察两者之间的关系。首先,通过构建基准Cox回归模型观察社会医疗保险对老年人死亡风险影响的变化情况;其次,运用倾向得分匹配法削减样本选择性偏误,对匹配后的样本进一步考察参与医疗保险及参保类型对老年人死亡风险的影响,从而与基准回归比较得出社会医疗保险影响的净效应;最后依据不同群体,分年龄组、婚姻状态和居住方式探讨社会医疗保险对老年人死亡风险影响存在的差异。通过实证,研究结果为:（1）社会医疗保险是老年人死亡风险的保护因素。参保会显著降低其死亡风险,数值约为19%-20%;参保类型对其死亡风险的作用力度差异大,其中城职保保护力度最大,城居保次之,新农合最小;（2）考虑到医疗保险参保组和未参保组的个体差异,在对两组样本选择性偏差予以修正的基础上,参加医疗保险及参保类型仍然对老年人的死亡风险存在显著影响,且其与基准回归模型数据相差在2%-3%左右,即医疗保险对老年人死亡风险的影响确实受到了选择性偏差的影响,但影响程度较小;（3）老年人的个体基本特征、健康状况和生活方式是其死亡风险的影响因素;（4）社会医疗保险对死亡风险的影响存在显著的群体差异,其能显著降低高龄组、非在婚、与家人同住的老年人的死亡风险。基于以上结论,本文提出以下建议:（1）不断扩展医疗保险的覆盖范围,推进医保一体化进程;（2）加强医疗领域资金支持,提升保障水平,构筑完善的医疗保障体系;（3）重新审视医疗保障的制度设计,强化其福利属性;（4）精准帮扶健康状况较差的老年社会弱势群体,提高公平性;（5）提倡子女与父母同住的居家养老方式。