城鄉居民大病保險對農村相對貧困的緩解效應

劉樹楓，高 鑫

（西安財經大學 經濟學院，陜西 西安 710100）

一、引言

在全面推進鄉村振興、扎實推進共同富裕的道路上，“病有所醫、弱有所扶”是我們要持續推進的方向。雖然2020 年黨帶領人民取得了脫貧攻堅戰的全面勝利，消除了絕對貧困，但相對貧困人口依舊存在，致貧返貧風險仍未消除。目前我國相對貧困人口主要聚集在農村地區，因此在接續鄉村振興、助力共同富裕的背景下，如何預防貧困的動態變化，進而解決農村相對貧困問題成為重中之重。在相對貧困人口中，邊緣戶、脫貧不穩定戶及弱勢群體具有脆弱性風險，面臨大病沖擊時極易出現脫貧后又返貧的不利情況。多年來，因病致貧、因病返貧問題一直是導致農村人口貧困的主要原因之一，從國務院扶貧辦的數據來看，2019 年農村貧困人口有1 660萬人，其中因病致貧、因病返貧戶的比例為44%，隨著我國貧困發生率降低，建檔立卡戶中因病致貧、因病返貧戶的比例仍保持在40%以上，可見疾病是導致弱勢群體致貧返貧的重要原因之一。因此在解決相對貧困的問題時，需要突破“貧病相連”壁壘，降低因大病沖擊帶來的返貧風險。

目前因病致貧、因病返貧問題是我國鞏固脫貧攻堅成果，建立相對貧困長效治理機制的一大難題，要實現“病有所醫、弱有所扶”的目標，就必須加強弱勢群體的醫療兜底保障機制建設。雖然我國城鄉居民醫療保險制度基本實現了全面覆蓋，但對于弱勢群體而言，基本醫保的保障水平不足以抵抗醫療負擔產生的經濟沖擊。因此為解決因病致貧、因病返貧問題，我國建立了以大病保險為核心的健康保險扶貧保障體系，2020 年《關于高質量打贏醫療保障脫貧攻堅戰的通知》中指出要鞏固好大病保險和醫療救助制度的待遇水平，發揮好三重制度梯次減負的托底作用，研究解決相對貧困的醫療保障扶貧長效機制。其中，大病保險作為社會保障與商業保險的結合，在基本醫保保障的基礎上對大病患者進行傾斜性的二次補償，這對緩解因病致貧、因病返貧，建立相對貧困長效治理機制及鞏固脫貧攻堅成果具有不可替代的作用?；诖?，本文將以城鄉居民大病保險政策作為出發點，通過構建貧困脆弱性指數度量農村相對貧困指標，結合相關理論知識研究城鄉居民大病保險對農村相對貧困的緩解效應，并分析該緩解效應的作用機理，進而為完善大病保險制度、鞏固脫貧攻堅成果提供參考意見。

二、國內外文獻綜述

（一）貧困與疾病關系的相關研究

我國脫貧工作的完成消除了暫時性的絕對貧困，但現階段弱勢群體因病致貧、因病返貧問題成為鞏固脫貧攻堅成果最大的難題?；诖?，學術界對疾病和貧困的關系進行了廣泛研究，學者們普遍認為個體家庭貧困的主要原因之一是因病致貧。ETTNER［1］認為個體在遭遇大病沖擊時，會減少家庭的健康人力資本，進而減少勞動供給，降低家庭收入，使家庭的陷貧風險增加。WANG 等［2］從能力貧困的角度出發，認為貧困的主要原因在于家庭成員患病后，家庭的勞動供給減少，進而影響了家庭的財富積累能力。曹海濤［3］認為重大疾病給個體帶來負向的健康沖擊，通過增加醫療支出、減少家庭收入影響家庭財富，進而形成開支型貧困與收入型貧困。翁凝等［4］認為疾病沖擊不僅會減少家庭的勞動力供給，還會給家庭非患病成員帶來沉重的照料負擔，增加家庭長期陷貧的風險，進而形成持續性貧困。部分學者認為貧困與大病相互作用，最終會陷入一種惡性循環。JIANG 等［5］認為低收入家庭在面臨疾病時可能會拖延甚至放棄治療，使小病拖成大病，最終陷入健康貧困陷阱。左停等［6］認為疾病會導致人力資本受損，使患者喪失勞動能力，而農戶本身抗風險能力較弱，會形成“疾病-貧窮”的惡性循環，甚至會使貧困代際傳遞。翟紹果等［7］認為因病致貧在貧困人員中所占的比重較大，且貧困人口存在健康脆弱性、經濟脆弱性以及社會脆弱性，容易導致“健康貧困-經濟脆弱-貧困”的惡性循環。

（二）相對貧困的相關研究

在實現全面建成小康社會、消除絕對貧困的目標后，我國進入了解決相對貧困和鞏固脫貧攻堅成果的新階段，學者們對貧困的研究從絕對貧困轉向了相對貧困。相對貧困的研究主要集中于以下幾個方面：一是相對貧困的概念特征。TOWNSEND［8］最先提出了相對貧困的概念，認為相對貧困不只是家庭基本生活條件的缺乏，也包含社會排斥以及相對剝奪感帶來的、使生活水平低于社會平均生活水平的狀態。曾福生［9］指出相對貧困具有長期性，收入分配差距長期存在容易進一步拉大貧富差距，貧困逐漸向下傳遞進而演變成長期貧困。二是相對貧困與疾病的關系。葉貝等［10］發現患有心臟病、哮喘等慢性病的老年人相對貧困風險高，但患有勞損性慢性病如關節炎、肺病等的老年人相對貧困的風險較低。劉勇［11］認為疾病、經濟增長和相對貧困間存在動態性的非線性特征，相對貧困伴隨著醫療、營養條件的缺乏，降低居民的免疫力，進而增加健康風險；降低疾病發生率、增加醫療保障對減少相對貧困人口數具有顯著的促進作用。汪燕敏［12］采用BMI健康指標對農村居民健康水平進行測度，發現農村居民健康水平越低，相對貧困發生的可能性越高。曾晨晨［13］以我國中西部地區居民為例，指出良好的健康狀況能降低相對貧困發生的概率，減少農村相對貧困人口。李文青等［14］以隴南山區為例，發現相對貧困程度較高的多數家庭中存在患有重大疾病或殘疾的家人，且農戶的醫療負擔會增加農村家庭陷入相對貧困的風險，而脫貧內生動力的提高是緩解相對貧困的關鍵因素。三是相對貧困的識別方法。首先從單維收入視角出發，OECD通常以居民收入中位數的40%、50%及60%衡量相對貧困，歐盟國家通常采用稅后收入中位數的60%衡量相對貧困，而蔣曉敏等［15］以國際標準為基準，考慮我國實際情況后選取人均收入中位數的40%或50%對相對貧困進行識別。其次使用AF 法衡量多維相對貧困，如李春根等［16］從教育、健康、生活水平、資產、醫療保險、住房及勞動能力七個維度構建了相對貧困的指標體系。四是相對貧困的致貧因素。張琦等［17］指出相對貧困群體的致貧原因主要有主體因素、制度因素及環境因素三方面，并通過風險沖擊、社會排斥及家庭生計能力影響家庭可行能力，最終導致相對貧困的產生。趙錦春等［18］認為健康人力資本積累能夠緩解家庭持續性貧困。王建等［19］指出教育投資是阻斷代際傳遞的相對貧困的重要因素。仲超［20］認為家庭相對貧困的影響因素不僅包括個體特征及家庭特征，還包括社區特征及制度特征等。

（三）大病保險的相關研究

大病保險作為醫療公共管理服務領域的一次重大創新，是中國特色醫療保障體系的重要組成部分，近年來得到學者們的廣泛關注。研究主要集中于以下幾個方面：一是大病保險的政策效果。毛瑛等［21］運用“結構—過程—結果”評價體系進行測度，認為旬邑縣的大病保險制度雖然參保率不高、待遇水平較低，但其運行情況較好，能有效降低災難性醫療支出的發生率。馬千慧等［22］對新農合大病保險的受益公平性進行分析，認為新農合大病保險存在逆收入分配作用，其經濟補償主要偏向高收入群體。詹長春等［23］從橫向和縱向兩個維度評估了大病保險的經濟補償效果，認為大病保險的保障效果有限，且對低收入家庭的經濟補償效果不理想。王黔京［24］對貴州省大病保險進行研究，發現大病保險的一元制統籌模式比二元制統籌模式的公平性更好，也說明了大病保險仍然存在一定的發展空間。二是大病保險政策基金運行的可持續性。蔣云赟［25］利用代際核算體系發現城鄉居民醫療保險的基金結余難以維持大病保險的支出，只有提高個人繳費率才能實現大病保險基金運行的可持續。劉海嘯等［26］以河北省為例，研究發現低水平報銷比例下的基金運行是可持續的，高水平報銷比例下出現了赤字，并提出應拓寬大病保險的籌資渠道。李英英［27］以甘肅省為例，發現在報銷比例較高的情況下基金存在大額缺口，所以應該通過財政補助、吸收慈善捐款等方式增加大病保險的基金來源，使大病保險基金更充足。三是大病保險的減貧效果。解瑩［28］利用DEA 及Tobit 模型測算大病保險運行效率，運用最小二乘法發現大病保險能改善地區貧困。陳中南等［29］通過構建絕對貧困和相對貧困指標，運用雙重差分法進行研究，發現大病保險能降低絕對貧困及相對貧困的發生概率，進而證明大病保險是鞏固脫貧攻堅成果的制度支撐。李華等［30］和羅浩等［31］以災難性醫療支出衡量“因病致貧”，運用雙重差分法發現大病保險降低了居民因病致貧的發生率，且對健康狀況較差、位于西部地區及低收入人群等弱勢群體的政策效果更好。蔡德鑫［32］從單維收入角度衡量相對貧困，利用雙向固定效應模型發現大病保險能夠緩解相對貧困，且對低收入群體效果更好。

綜上所述，學者們普遍認為健康風險是貧困發生的主要原因之一，健康狀況越差、醫療負擔越重，家庭陷入相對貧困的風險就越大。大病保險能有效減少家庭的災難性醫療支出、降低居民因病致貧的發生率，改善家庭的貧困狀況。這些成果為后續研究提供了參考，但仍存在以下不足：第一，目前對相對貧困的研究均以靜態指標度量相對貧困，沒有考慮相對貧困的動態影響；第二，部分相對貧困指標從多維角度出發，現階段可能存在夸大相對貧困范圍的風險［33］。第三，絕大多數相關研究側重分析大病保險對相對貧困的影響，但未就其影響機制做出深入的分析?；诖?，本文在現有研究成果的基礎上，利用中國家庭追蹤調查（CFPS）2012 年至2020 年的數據，通過估計相對貧困脆弱性對農村家庭相對貧困風險進行衡量，并運用多期雙重差分模型研究大病保險對農村相對貧困的緩解作用及作用機理，分析大病保險政策對不同收入人群、不同健康狀況群體存在的差異效果，進而為大病保險助力鞏固脫貧攻堅成果、建立相對貧困的長效治理機制提供一定的參考。

三、大病保險緩解相對貧困的作用機理分析

（一）收入再分配效應

相對貧困主要體現為發展的不平衡不充分，環境效應使農村弱勢群體享用的醫療資源和社會福利較少［34］，而收入再分配被普遍認為是對弱勢群體進行補差，因此發揮正向的收入再分配效應是增強減貧效應的重要途徑。城鄉居民大病保險是在為全體參保個體提供均等醫療保障的同時，著重為弱勢群體提供保障的一種權益保障制度，通過政策的傾向性實現對弱勢群體保障待遇的相對公平。大病保險從籌資和償付兩個渠道體現出縱向的收入再分配效應，進而改善弱勢群體的收入分布，實現對弱勢群體的保障公平。從籌資角度來看，大病保險對弱勢群體的財政補助措施反映了大病保險在籌資方面的親貧性，主要體現在大病保險對存在困難的群體采取差異化的財政補助措施，如對特困人口、孤兒、無人撫養兒童按個人繳費金額給予全額資助，對低保對象及低保邊緣家庭成員中的老人及未成年人按個人繳費金額的60%給予定額資助，以及對過渡期內當地鄉村振興局認定的個體按繳費金額的60%給予資助。從償付角度來看，大病保險通過實行差異化的償付政策體現了對弱勢群體的傾向性，主要反映在對弱勢群體“一降一提一擴”的支付政策，通過降低大病保險的起付線標準、提高大病保險的報銷比例及擴大病種保障范圍對弱勢群體實施傾斜性的幫扶措施。如表1 所示，大多數省份將弱勢群體大病保險的起付線標準降低了50%，對各省份弱勢群體的報銷比例提高了5%～15%不等，且擴大了保障范圍、取消了封頂線。由此可見大病保險通過收入再分配效應著重對弱勢群體進行補償，縮小了保障待遇的差距，增強了對弱勢群體未來陷入相對貧困風險的緩解作用，進而實現保障待遇的相對公平。

（二）健康效應

收入低只是貧困較為外化的表現，而可行能力被剝奪才是貧困產生的根源，健康狀況是影響個體可行能力高低較為重要的指標［35］。農村相對貧困人口由于經濟條件的限制，在面臨大病沖擊時可行能力及風險承受能力較低，且存在小病不理睬、大病不治療的思想觀念，導致其健康狀況逐漸惡化，提前退出勞動力市場，增加了未來陷貧的風險［36］。大病保險政策的實施，一方面通過減少居民面臨大病沖擊時產生的醫療費用，引導患者及時就醫并到高水平的醫療機構就診，實現對醫療資源的充分利用，進而改善居民的健康狀況；另一方面大病保險的經濟補償可以使居民減少醫療消費支出，并將資金用于增加健康投資，如積極地保健與按時體檢等，提高了家庭健康人力資本存量，增加了個體的經濟績效，進而緩解了重大疾病家庭的相對貧困。研究數據顯示，家庭成員患病會使弱勢群體家庭勞動參與率下降25%～53%，參加大病保險使居民的健康狀況改善幅度提高10%～20%，中老年人的住院概率增加1.03%［37］。由此可見大病保險政策在一定程度上鼓勵了患病個體積極就醫，釋放了醫療服務的有效需求，且通過對受到大病沖擊的家庭進行經濟補償，不僅改善了居民的健康狀況，也降低了家庭未來陷入相對貧困的風險。

（三）經濟補償效應

“健康貧困陷阱”認為健康風險既是貧困發生的原因，又是貧困產生的結果，而相對貧困人口在面臨災難性醫療支出時極易陷入貧困陷阱。因此，有必要采用醫療保險制度中斷“疾病—貧困”惡性循環，通過風險轉移功能補償個體因疾病風險產生的經濟損失，抵消患者因健康風險產生的陷貧、返貧風險。但基本醫療保險對因重大疾病產生的災難性醫療支出保障水平有限，難以緩解相對貧困風險。而城鄉居民大病保險作為基本醫療保險制度的補充，對超出基本醫療保險制度封頂線的災難性醫療支出進行二次補償，減少了家庭面臨大病沖擊時需要自費的災難性醫療支出，提高了抗風險能力，進而擺脫健康貧困陷阱，降低未來陷貧、返貧風險。據原銀保監會及政府數據，2016 年大病保險累計賠款額為300.90億元，且大病患者的實際報銷比例在基本醫保的基礎上提高了13.85%，醫療保險整體的報銷比例達到70%；截至2021 年年底，實際報銷比例提高到18%，最高報銷金額達到111.6萬元，在基本醫保與大病保險總實際報銷額與參保人員總住院費用比例由52%提高至63.2%后，個人醫療費用負擔減輕了11 個百分點。由此可見自2015 年大病保險全面實施以來，大病患者的報銷比例逐年提高，強化了相對貧困家庭的抗風險能力，極大程度緩解了相對貧困人口的醫療負擔，進而有效緩解了因病致貧、因病返貧問題。

（四）資本積累效應

農村相對貧困人口的抗風險能力較差，為了應對大病沖擊所需要的巨額醫療支出，人們會準備較多資金進行額外儲蓄，即增加家庭預防性儲蓄來抵抗未來患病產生的健康風險。但這樣一方面現有的預防性儲蓄難以保障未來患有重大疾病需要的醫療費用，另一方面預防性儲蓄過多會對個人及家庭的資產配置產生影響。而保險是規避健康風險最有力的工具，大病保險可以通過杠桿作用，用低廉的保費換取高保障，通過風險轉移使健康風險最小化，在保險的保障下將原本計劃儲蓄的部分資金釋放出來。當家庭的抗風險能力越強，預防性儲蓄越少時，會將更多的資金用于風險投資或生產性投資，優化家庭的資產配置，增加家庭的收入，進而降低健康風險導致的陷貧、返貧概率，緩解家庭的經濟壓力。研究顯示，對城市居民來說參加醫療保險使家庭持有的金融資產與風險資產比未參保時分別提高6%和6.5%；而對農村居民來說參加醫療保險使家庭參與投資和生產性投資的可能性較未參保時分別增加2.3%和7.8%［38］。由此可見參加大病保險可以通過提高家庭的抗風險能力，有效釋放家庭的預防性儲蓄，優化家庭資產配置結構，進而調整風險敞口至適度水平，緩解家庭的健康風險。

四、模型與方法

（一）研究方法

本文采用中國家庭追蹤調查（CFPS）2012—2020 年的農村面板數據，利用Stata17.0 軟件，首先運用三階段可行廣義最小二乘法（FGLS）估計農村家庭的相對貧困脆弱性，并在平行趨勢檢驗的基礎上采用多期雙重差分模型（Staggered DID）檢驗大病保險對農村相對貧困的緩解作用；其次通過異質性分析檢驗大病保險對農村相對貧困的收入再分配效應及健康效應，并通過中介效應模型檢驗大病保險對農村相對貧困的經濟補償效應及資本積累效應。

（二）模型構建

雙重差分模型是國內外應用較為廣泛的、專門用于評估政策效應的方法，主要應用于政策效果、制度績效及項目評價等方面，基于此本文使用雙重差分法來檢驗實施大病保險政策對緩解農村相對貧困的政策效果。傳統的雙重差分法（DID）是經濟學家們提出來的一種基于準自然實驗邏輯的分析方法，它將受到政策沖擊和未受到政策沖擊的個體分為“實驗組”與“對照組”，通過計算政策實施前后對照組與實驗組之間變化的差異來分析政策沖擊帶來的影響，并可以避免因樣本選擇性偏誤導致的內生性估計偏差。但由于各省份實施大病保險政策的時間有所不同，而傳統DID 的前提是事件或政策發生在統一的時點，因此本文借鑒BECK 等［39］的做法，采用多期雙重差分模型來評估大病保險政策對緩解農村相對貧困的政策效果。在定量分析中將實施了大病保險政策的省份作為實驗組，未實施大病保險政策的省份作為對照組，并根據各省份實施大病保險政策的時間設置政策虛擬變量did，若在當年該城市實施了大病保險政策，則該城市當年及以后年份的did=1，否則did=0?；诖?，本文基準回歸的模型如下：

其中，Vepit為個體i在t年的貧困脆弱性，當Vepit=1時該家庭為相對貧困家庭，當Vepit=0時該家庭為非相對貧困家庭；did表示大病保險政策的政策虛擬變量；β1的估計值表示大病保險政策對農村家庭相對貧困影響的凈效應，當β1為負數時，表明大病保險政策對農村相對貧困具有緩解作用，即參加大病保險可以緩解家庭的貧困脆弱性；Xit為影響家庭相對貧困的控制變量，包括戶主年齡、性別、教育水平、婚姻、就業情況、身體狀況等個人特質及家庭老人與收入、消費、資產、負債等家庭特征；μi代表個體固定效應，γt代表時間固定效應，εit為隨機誤差項。

（三）數據來源

本文使用2012 年、2014 年、2016 年、2018 年及2020 年中國家庭追蹤調查（CFPS）數據進行研究。CFPS 是由北京大學中國社會科學調查中心每隔兩年組織并實施，以全國26 個省份（自治區、直轄市）為調查范圍、隨機抽取15 000戶家庭對其家庭成員進行跟蹤調查形成的調查數據，該數據包括其社區、家庭及個人的經濟活動、教育成果、家庭關系、人口遷移及健康等各個方面，且涵蓋了大量關于家庭經濟、健康、醫療保險及費用的相關數據，為本文的研究提供了高質量的數據支撐。

在數據處理方面，本文首先將個人數據匹配至家庭數據中，以獲得家庭成員的個人信息；其次由于本文以家庭的貧困脆弱性為視角進行研究，因此對戶主以外的樣本進行剔除。通過匹配2012 年、2014 年、2016 年、2018 年及2020 年五年數據，并對城市樣本、未匹配上及存在非正常觀測值、缺失值的樣本進行剔除后，最終得到3 316 個有效樣本的面板數據。

（四）變量選取

1.核心解釋變量。本文以大病保險政策的虛擬變量作為核心解釋變量。2012 年國家發展和改革委、衛生部、財政部等六部委印發了《關于開展城鄉居民大病保險工作的指導意見》，為大病保險政策的試點工作揭開了序幕。2013年至2014年我國以“先行試點、逐步推開”的模式逐漸推廣了城鄉居民大病保險的試點工作，2015 年底我國31 個省份均已開展大病保險試點，進而形成大病保險與基本醫療保險的雙重保障，有效避免因病返貧、因病致貧情況的發生。本文根據各省份大病保險的政策文件，匯總整理出各省份正式實施大病保險政策的時間（如表2 所示），當該省份被大病保險政策覆蓋時賦值為1，否則取0。數據來源: 來自各省份大病保險的政府公告。

表2 各省份大病保險政策的實施時間

2.被解釋變量。本文以農村相對貧困作為被解釋變量，通過估計相對貧困脆弱性衡量相對貧困指標。絕對貧困強調生存貧困，主要是指個體或家庭不能維持基本生存需要；而相對貧困人群雖然能夠維持基本生活需求，但在經濟、文化、教育等方面均處于弱勢地位，更多強調的是脆弱性、社會排斥等的一種“相對剝奪感”。而貧困脆弱性容易使個體在面臨大病等負面沖擊時陷入經濟困境中，成為相對貧困家庭，甚至可能會返回到絕對貧困狀態，因此緩解貧困脆弱性對縮小相對貧困規模意義重大。貧困脆弱性主要根據農村個體當前的福利水平評估未來面對風險的可能性以及抗風險能力，并通過貧困線及脆弱線的標準有效識別農村居民相對貧困狀況。對貧困脆弱性的衡量主要基于居民的收入水平、消費支出及其他福利指標的變動性等［40］，這一變動性的參考標準一般等于或高于絕對貧困線，因此貧困脆弱性能夠體現出相對貧困的“絕對內核”［41］，通過估計相對貧困脆弱性能夠有效識別目前情況較好，但未來有可能陷入相對貧困的農村家庭。

貧困脆弱性是一種事前的預測指標，它指個人或家庭在遭遇風險后生活質量下降到公認的某一水平之下的可能性，以動態的視角衡量未來陷入風險的概率，貧困脆弱性越高，陷入貧困的可能性越大。由于貧困具有反復性、長期性及脆弱性的特點，因此貧困脆弱性涵蓋的范圍不僅包括貧困人群，還包括脫貧邊緣人口及脫貧易返貧人口。

目前學術界提出了期望貧困脆弱性（VEP）、低期望效用脆弱性（VEU）以及風險暴露的脆弱性（VER）三種測度方法，其中期望貧困脆弱性從風險的角度指出個人或者家庭在未來遭遇風險后陷入貧困的可能，它既考慮到個體或家庭不同的偏好，也能從動態的角度度量貧困，因此具有一定的前瞻性。低期望效用脆弱性是從效用的角度衡量貧困，指出貧困脆弱性就是在遭遇風險后實際的消費與特定水平線下消費給家庭帶來的期望效應的差異，消費在該水平線之上則為非脆弱性家庭，反之則具有貧困脆弱性，該度量方法使用單一的效用函數，無法很好地度量個體或家庭不同特點的偏好。風險暴露的脆弱性從損失的角度將遭遇風險時對家庭福利狀況的損失程度計為貧困脆弱性，該度量方法更側重于事后的測度，無法體現貧困脆弱性事前預測的特點。

基于此，本文采用CHAUDHRUI等［42］提出的期望貧困脆弱性（VEP）法對家庭貧困脆弱性進行測度，通過三階段可行廣義最小二乘法（FGLS）預測家庭在未來遭遇風險后陷入貧困的概率?；痉匠倘缦拢?/p>

其中，Vulit代表樣本i在第t年的貧困脆弱性；incomei,t+1代表樣本i在第t+1年的家庭人均收入水平，Mt為各年的貧困線，Xi為個體特征變量及家庭特征變量。如果未來家庭人均收入水平低于選取的貧困線，則視該個體為貧困脆弱性個體，反之則為非貧困脆弱性個體。由于我國貧困線標準是根據收入水平設定的，因此本文使用家庭總收入對貧困脆弱性進行測度，具體的測算步驟如下：

首先，本文將家庭人均收入的對數值作為被解釋變量，將一系列影響家庭人均收入的個體特征及家庭特征變量作為解釋變量，使用最小二乘法（OLS）對其進行回歸，將最小二乘法回歸后的殘差值平方，進行第二次最小二乘估計。

其次，使用最小二乘估計得到的擬合值構建權重進行三階段可行廣義最小二乘估計，進而得到ρ和α 的有效一致估計量，分別記為和，進而計算家庭人均收入對數的期望值與方差。

最后，本文借鑒CHRISTIAENSEN 和SUBBARAO［43］的做法，假設家庭人均收入的對數服從正態分布，通過選擇相對貧困線和脆弱性的閾值對樣本i的貧困脆弱性進行計算。

就相對貧困線而言，大多數學者按照農村家庭人均可支配收入中位數的40%、50%及60%衡量相對貧困的標準［44］。由于我國居民收入呈現向左偏的分布，即收入處于均值以下的人群占據大多數，因此本文選取農村家庭人均可支配收入中位數的40%作為相對貧困線標準衡量貧困脆弱性。就脆弱性而言，本文采取大多數學者采用的50%的脆弱線標準衡量貧困脆弱性［45］，即當家庭未來陷入相對貧困或處于相對貧困的概率小于50%時，則該家庭被視為相對貧困家庭。

3.中介變量。本文利用中介效應模型從經濟補償效應和資本積累效應兩個方面研究大病保險對農村相對貧困的緩解作用，通過災難性醫療支出和金融資產兩個中介變量研究其作用機理。其中根據世界衛生組織（WHO）對災難性醫療支出的定義，認為家庭自付醫療費用總額不小于家庭非食品支出40%的家庭具有災難性醫療支出；家庭金融資產以家庭金融資產總額的對數進行衡量。

4.控制變量。本文認為戶主的個體特征及家庭特征也會對農村相對貧困水平產生影響，因此在其中選擇部分變量作為控制變量。其中個體特征包括性別、年齡、受教育程度、工作情況、婚姻狀況及是否參加基本醫療保險等，家庭特征主要包括家庭中老人與子女數、家庭人均消費、家庭人均資產及家庭人均負債等。為了消除異方差的影響，本文對家庭人均消費、家庭人均資產及家庭人均負債進行取對數處理。

（五）描述性統計

在本文2012—2020 年3 316 個農村家庭觀測值中（如表3 所示），有2%的農戶家庭具有相對貧困風險，家庭發生災難性醫療支出的比例達到了5.8%，即部分農戶家庭未來存在或是當前已存在返貧風險。從個體特征來看，這些樣本的平均受教育程度為初中，平均年齡為48 歲，其中戶主為男性所占的比例為58.7%，已婚的比例達到90.5%，農村基本醫療保險的覆蓋率達到了93.7%。從家庭特征來看，家庭中老人數量的均值為0.153，子女數量的均值為0.527，即老人與子女數在家庭中所占比例相對較大。

五、實證結果分析

（一）基準回歸結果

本文采用多期雙重差分模型分析大病保險政策對農村相對貧困的緩解作用，結果表明大病保險存在對農村家庭相對貧困的緩解作用（見表4）。模型（1）和模型（2）均采用雙向固定效應的多期雙重差分法進行估計，在未加入控制變量的模型（1）中，大病保險政策虛擬變量的估計系數為-0.045 4，且在1%的水平上產生了顯著的負向影響，即參加大病保險能夠緩解農戶家庭陷入相對貧困的風險。模型（2）在模型（1）的基礎上增加個體特征與家庭特征的控制變量進行回歸，估計系數的顯著性及大小未發生明顯變動，說明在考慮個體特征和家庭特征后大病保險政策仍然具有緩解家庭相對貧困的作用，其估計系數為-0.042 9，即參加大病保險后農戶家庭未來陷入相對貧困的概率降低了4.29%。

表4 基準回歸結果

在模型（2）的控制變量中，戶主的受教育程度及工作情況的估計系數均顯著為負數，說明受教育程度高且參加工作的農戶家庭未來陷入相對貧困的概率小，可能的原因是受教育程度越高，對相對貧困代際傳遞的阻斷作用越強，緩解了農戶家庭的相對貧困程度；農戶參加工作能夠促進家庭增收，緩解家庭經濟負擔，進而降低家庭陷入相對貧困的概率。從家庭老人數及子女數來看，其估計系數均在1%的水平上顯著為正，說明家庭老人、子女數越多，未來陷入相對貧困的概率越高，主要原因是老人子女數越多，家庭越會承受較大的負擔，進而會增加家庭返貧、陷貧風險。家庭人均資產與人均消費對家庭相對貧困在1%的水平上產生了負向影響，說明家庭資產越多，人均消費越高，家庭未來陷入相對貧困的概率越小，主要是由于相對貧困的衡量標準規定當家庭的收入低于家庭必備開支時就屬于貧困范疇，因此人均消費越高，相對貧困程度越低。

（二）異質性分析

基準回歸結果顯示大病保險政策可以緩解農村相對貧困，因此本文在理論分析的基礎上進一步進行異質性分析。通過對不同收入及不同健康狀況的群體進行劃分，從收入再分配效應及健康效應兩個方面檢驗大病保險緩解農村相對貧困的作用機理。

1.收入再分配效應

低收入群體往往會受到預算約束的限制，在面臨大病沖擊時返貧陷貧的風險更大，因此大病保險對不同收入群體家庭相對貧困的緩解作用存在差異。本文根據不同的家庭收入水平將全樣本分為低收入、中等收入及高收入三種群體，通過檢驗發現大病保險存在正向的收入再分配效應，通過幫扶患有重大疾病的弱勢群體，進而緩解農戶家庭相對貧困，促進受益公平。表5 的前三列為收入異質性分析的結果，可以看出大病保險政策在不同收入群體間的緩解作用存在差異，雖然三個群體政策虛擬變量的估計系數都為負，但只有低收入群體大病保險的政策效應是顯著的，且估計系數為-0.117 4，中等收入及高收入群體大病保險政策的估計系數不顯著。因此可以說明大病保險政策對低收入群體具有較好的政策效果。

2.健康效應

不同家庭個體的健康狀況不同，其因病致貧、因病返貧的風險也會有所不同，大病保險的政策效果也可能存在差異。本文根據樣本健康狀況的不同將全樣本劃分為健康狀況差、健康狀況一般及健康狀況好三種群體，異質性分析發現大病保險政策存在健康效應，通過對患有重大疾病的農戶進行二次經濟補償，緩解家庭的經濟負擔，進而緩解家庭的相對貧困。表5 后三列為健康異質性分析的結果，可以看出大病保險的影響程度在不同健康狀況的群體中也存在差異，如健康狀況差的群體大病保險估計系數在1%的水平上顯著且估計系數的絕對值最大，而健康狀況一般的群體與健康狀況好的群體大病保險的估計系數不顯著。由此可見，大病保險政策對健康狀況差的農戶家庭相對貧困的緩解作用最大，對健康狀況一般及健康狀況好的農戶家庭不存在顯著影響，主要原因是患有重大疾病的農戶產生的醫療費用更多，承擔的醫療負擔更重，而參加大病保險能夠通過經濟補償緩解家庭的經濟負擔，因此參加大病保險對健康狀況差的農戶家庭相對貧困的緩解作用更大。

（三）中介效應檢驗

經濟補償效應作為大病保險政策事后的補償機制，體現出對家庭災難性醫療支出的緩解作用；資本積累效應主要反映大病保險事前的預防機制，體現在減少家庭預防性儲蓄、優化家庭資產配置方面?；诖吮疚囊罁﨎aron and Kenny 的逐步中介效應檢驗，從經濟補償效應及資本積累效應兩方面對大病保險緩解相對貧困的作用機理進行檢驗。

1.經濟補償效應檢驗

本文以災難性醫療支出作為中介變量檢驗城鄉居民大病保險的經濟補償效應，結果顯示大病保險可以通過減少家庭災難性醫療支出，降低農戶家庭未來陷入相對貧困的風險，即大病保險政策存在經濟補償效應（見表6）。模型（1）為大病保險對緩解農村家庭相對貧困的總效應，即基準回歸結果；模型（2）為大病保險對家庭災難性醫療支出的影響，其估計系數為-0.0411，且在5%的水平上顯著，說明大病保險可以減少家庭災難性醫療支出；同時模型（3）將中介變量災難性醫療支出與解釋變量大病保險政策虛擬變量均納入回歸中，發現大病保險估計系數的絕對值從0.042 5 減小至0.040 9，說明存在部分中介效應，即減少家庭災難性醫療支出是大病保險緩解農村相對貧困的作用機理之一。

表6 中介效應檢驗結果

2.資本積累效應檢驗

弱勢群體的抗風險能力較低，因此會增加家庭的預防性儲蓄來應對未來不確定的健康風險。大病保險的二次報銷使家庭未來的健康風險有了一定的保障，進而降低家庭的預防性儲蓄，將更多的資金用于理財或投資，優化家庭資產配置，緩解家庭的相對貧困。本文以家庭金融資產總額的對數作為中介變量檢驗大病保險的資本積累效應，模型（4）為大病保險對家庭金融資產占比的影響，結果顯示其估計系數不顯著，且Sobel 檢驗結果不顯著，因此不存在中介效應；而模型（5）將大病保險與金融資產均納入回歸，結果顯示增加金融資產可以緩解家庭的相對貧困，由此可見大病保險政策不存在資本積累效應?？赡艿脑蚴俏覈用竦膽n患意識較強，大多數人理財觀念較為保守，且農戶的可支配收入較少，會選擇規避風險，很少進行理財甚至投資。

（四）穩健性檢驗

1.平行趨勢檢驗

平行趨勢檢驗是使用雙重差分模型的前提，若處理組與控制組在政策發生前存在一定差異，那么使用雙重差分模型得到的結果就不能代表政策的凈效應。只有處理組與控制組在政策發生前滿足平行趨勢檢驗，才能保證雙重差分模型估計結果的準確性。平行趨勢檢驗結果如圖1 所示，在政策沖擊之前，相對時間虛擬變量的系數均不顯著，表明處理組與控制組家庭相對貧困的變化趨勢不存在顯著差異；在政策沖擊時及政策沖擊后相對時間虛擬變量的系數顯著為負，表明處理組與控制組家庭的相對貧困出現了顯著差異，滿足共同趨勢假設。

圖1 平行趨勢檢驗

2.安慰劑檢驗

農村相對貧困狀況的變化還可能是由大病保險政策以外的一些隨機因素引起的，因此本文通過虛構政策時間，生成偽政策虛擬變量進行安慰劑檢驗。通過500次隨機抽樣及回歸，結果如圖2所示，其中豎向虛線為基準回歸的真實估計系數，橫線虛線代表0.1 的P值水平，在該線以上則代表估計結果不顯著。實曲線代表500 次隨機抽樣回歸的概率密度。虛曲線代表500 次隨機抽樣回歸的P值分布。從圖2 可以看出，偽政策虛擬變量的估計系數集中分布在0 左右，絕大多數在10%水平線（即橫虛線）之上，也就是說絕大多數隨機抽樣結果不顯著，且偽政策虛擬變量的估計系數明顯不同于基準回歸的真實估計值，由此可以說明，大病保險政策的實施對農村相對貧困的緩解作用未受到其他因素的影響，即本文的研究結論穩健。

圖2 安慰劑檢驗

3.反事實檢驗

本文通過將大病保險政策的實施時間提前兩年進行反事實檢驗。若發現大病保險政策的估計系數仍顯著為負，則說明農村家庭相對貧困受其他政策或因素的影響；若發現大病保險政策的估計系數不再顯著，則說明大病保險確實對農村家庭相對貧困產生了明顯作用，即回歸結果穩健。結果如表7 中模型（1）所示，大病保險政策變量的估計系數為0.027 0，且不再顯著，表明農村家庭相對貧困的緩解作用是受大病保險政策影響，而非其他因素。

表7 穩健性檢驗結果

4.其他穩健性檢驗

在上述檢驗的基礎上，本文通過改變相對貧困的衡量閾值，即改變貧困脆弱性的脆弱線及貧困線標準對回歸結果進行穩健性檢驗。由于部分學者認為50%脆弱線標準下只能篩選出長期處于貧困的家庭，對部分突然遭遇風險而陷入暫時貧困的家庭無法有效識別，因此為了有效識別短期內容易陷入相對貧困的個體及家庭，本文借鑒GUNTHER 和HARTTGEN［46］的做法進行穩健性檢驗，如表7中模型（2）通過時間折算將29%作為脆弱線衡量相對貧困進行回歸；模型（3）與模型（4）采用世界銀行3.2美元∕日及5.5美元∕日發展中國家的國際貧困線標準，并通過世界銀行的PPP購買力轉換因子折算為人民幣進而衡量相對貧困進行回歸，結果均顯示大病保險的估計系數顯著為負，因此本文的研究結論是穩健的。

六、結論與政策建議

本文以城鄉居民大病保險政策作為切入點，使用2012 年至2020 年CFPS 數據，首先運用三階段可行廣義最小二乘法構建相對貧困脆弱性以代表農村家庭相對貧困指標，然后以各省份城鄉居民大病保險政策的發生時點作為政策虛擬變量，將實施了大病保險政策的省份作為“處理組”，未實施大病保險政策的省份作為“對照組”，運用多期雙重差分模型分析大病保險政策對農村相對貧困的緩解作用。其次，通過異質性分析及中介效應模型驗證了大病保險緩解農村相對貧困存在的收入再分配效應、健康效應、經濟補償效應及資本積累效應。主要結論如下：第一，實施城鄉居民大病保險政策使農村相對貧困家庭未來陷入相對貧困的概率降低了4.29%，即大病保險對農村相對貧困具有緩解作用，經過穩健性檢驗后研究結論依然成立。第二，異質性分析表明大病保險對低收入群體及健康狀況差的群體的政策效應更好，即大病保險具有正向的收入再分配效應和健康效應。第三，中介效應模型表明大病保險可以通過減少家庭災難性醫療支出緩解農村家庭的相對貧困，即大病保險具有經濟補償效應。但由于我國居民的憂患意識較強，大多數人理財觀念較為保守，且農村的弱勢群體會因經濟條件受限選擇規避風險，很少進行理財與投資，因此資本積累效應不存在。

為了更好地發揮出城鄉居民大病保險政策對農村相對貧困的緩解作用，結合本文的研究結論，提出以下幾點建議：

第一，拓寬大病保險的籌資渠道、提高大病保險保障水平。雖然城鄉居民大病保險政策具有緩解農村相對貧困的作用，但總體來看大病保險政策交互項對農村家庭相對貧困的緩解作用只有4.29%，從下降幅度來看，其緩解作用有限。主要原因在于，一是當前醫療費用過高使大病的治療費用居高不下，二是大病保險的籌資水平受限，進而使大病保險未完全發揮出政策效果。因此本文認為，首先應該完善大病保險政策的籌資機制，建立多渠道的籌資機制，在大病保險制度向農村弱勢群體傾斜的前提下，通過政府征收專項稅、從社會層面及慈善組織募集捐款拓寬大病保險的籌資渠道；并且應根據地區不同的發展水平采取差異化的籌資機制，逐步完善大病保險制度。其次要合理控制醫療費用的增長，防止部分群體過度就醫，進而促進大病保險保障的公平性。

第二，積極培養農村居民的健康意識，合理利用醫療資源。為了確保大病保險能發揮出更好的效果，防止因病致貧、因病返貧情況的發生，首先，應當增強公民的健康意識，提高公民的健康文化素養。要讓公民認識到身體是革命的本錢，通過加強體育鍛煉，提高自我保健意識，進而提高身體素質。其次，應當為弱勢群體及農村相對貧困人口提供并普及免費體檢，鼓勵患病后及時就醫，防止有病不治，小病拖成大病情況的發生，提高家庭抵御風險的能力，從源頭上緩解健康風險，降低農村家庭未來陷入相對貧困的可能性。此外，還應鼓勵公民合理利用醫療資源，避免小病大治，減輕患者的就醫負擔。

第三，合理引導農村居民進入金融市場，優化家庭資產配置。農村弱勢群體在教育及資源等方面的資源稟賦不同，家庭可支配收入少、抵御風險的能力較低；農村居民的文化程度不高，缺乏相關的金融知識，更重視家庭的勞動性收入而非資產性收入，導致家庭的資產配置效率較低。因此我們應該通過當地政府及金融機構開展一系列的金融知識宣傳與教育活動，提高農村居民的金融素養、培養農村居民優化家庭資產配置的意識。建議健康狀況較好的家庭持有部分金融資產，適當持有部分風險資產；而健康狀況較差的家庭可以增加保障型資產的比重，從而為家庭未來可能發生的健康風險提供保障，緩解農村家庭相對貧困。