医疗救助对低收入家庭贫困脆弱性的缓解效应研究_医疗救助论文

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       [中图分类号]C913.4

       [文献标识码]A

       [文章编号]1003-8353(2014)08-0010-07

       一、问题的提出

       我国正处于社会转型期，重特大疾病已成为低收入家庭仅次于生存问题的头号“敌人”。疾病往往与贫困相伴，贫困群体在身心健康方面具有较高的脆弱性，他们一旦患病，就意味着劳动能力丧失、收入来源中断、家庭开支增加，贫困群体普遍存在“小病熬、大病拖、绝症弃”的现象。因贫致病、因病返贫形成恶性循环，其结果导致家庭生活水准急剧下降，陷入了更严重的贫困状态。因此，如何缓减低收入家庭的贫困脆弱性、破解贫病交加的恶性循环已成为影响社会发展的重要议题。

       建立社会救助制度，特别是医疗救助制度的完善，是对因病致贫家庭的有效保护，也是遏制贫困蔓延的必要手段。医疗救助是指政府通过提供财务、政策和技术上的支持以及社会慈善行为，对因支付数额庞大的医疗费用而陷入困境的人群实施专项帮助和经济支持，以保证其获得必要的卫生服务，维持基本生存能力，改善健康状况的一种医疗保障制度。上海市政府自1997年起在全国率先建立了针对患有大病、重病贫困群体的医疗救助制度，经过10多年的探索，医疗救助制度逐步完善。政策的对象范围包括所有低保和低收入家庭中患有重大疾病的成员(低收入家庭是指家庭人均收入在上海市居民最低生活保障标准150％以下的家庭)。对于符合救助条件的对象，全年实际自负医疗费3万元以下(含3万元)部分救助比例为50％，3万元以上部分救助比例为60％，全年累计医疗救助限额为5万元。自2013年9月起试行《上海市因病支出型贫困家庭生活救助办法》，这一办法适用于“支出型”贫困家庭，这类家庭人均收入略高于当地最低生活保障线，但因患病导致自负医疗费用支出较大，因无法享受低保和其他社会救助，一旦遇到不测往往比低保家庭更脆弱且更易陷入贫困，新办法的实施从制度上保证了这部分因病致贫家庭的基本生活。

       由此可见，贫困和脆弱是两个相互关联又相互区别的概念，贫困强调的是静态性和事实性，脆弱则更强调动态性和预测性。贫困脆弱性正在逐渐成为贫困研究领域的前沿议题，这一议题主要考虑风险冲击对家庭福利状态的影响，能够有效预测家庭在未来陷入贫困的概率，进而帮助政府制定有效的反贫困政策，在贫困发生之前有效阻击贫困。本文在上海市医疗救助制度改革实践的基础上，以因病致贫的低收入家庭为研究对象，采用预期贫困脆弱性VEP(Vulnerability as Expected Poverty)测度方法衡量其贫困脆弱性，分析医疗救助对其贫困的缓解作用，并比较城镇和农村低收入家庭贫困脆弱性缓解程度的差异，进而从缓解贫困脆弱性的角度对现有医疗救助提出针对性的政策建议。本研究主要探讨以下三个问题：医疗救助是否对低收入家庭的贫困脆弱性具有缓解作用?若有缓解作用，则缓解程度如何?如何完善现有医疗救助制度以增加对低收入家庭贫困脆弱性的缓解作用?

       二、研究综述

       (一)贫困脆弱性及其度量

       脆弱性的概念最早源于Peter Timmerman(1981)对安全与风险之间的不平衡关系的分析①。目前使用较广的有关脆弱性的概念来自于世界银行的定义，它将脆弱性界定为一种可能性：一方面是个人或家庭在社会生活中可能遭遇风险，另一方面是由于遭遇风险可能导致家庭财富与生活水平降低到所处社会公认的某个水平之下②，该定义表明了脆弱性的两个方面，即遭受的风险和抵御冲击的能力。在贫困问题上引入脆弱性可以追溯到阿马蒂亚·森对饥荒问题的分析：饥荒很少对社会所有的阶层造成同样的苦难，某些群体毋庸置疑地比其他群体更容易遭受贫困，即某些人比其他人更为脆弱。为理解饥荒并制定有效政策，关键在于辨识哪些群体更为脆弱及其成因③。

       通常认为贫困脆弱性是对家庭未来福利水平变化的预判，因而是一个前瞻性的概念，兼具动态性、差异性和预警性的特点。动态性表现在时间维度上，即贫困脆弱性会随时间而有所不同。差异性可以分解为地域差异性和群体差异性，由于所处地区不同，受到的冲击的种类和程度会不相同，贫困脆弱性会有很大差别；与此同时，在同一地区的不同人群中，脆弱性的程度也不同。所谓预警性是指作为对家庭未来陷入贫困状态的预估，贫困脆弱性的测度结果具有一定的警示作用，能够促使政策制定者采取事前措施，防患于未然地降低家庭陷入贫困的可能性。

       有关贫困脆弱性的度量，国际上最具有代表性测量方法有三种：预期的贫困脆弱性(Vulnerability as Expected Poverty，VEP)、低期望效用脆弱性(Vulnerability as Low Expected Utility，VEU)和风险暴露脆弱性(Vulnerability as Uninsured Exposure to Risk，VER)(Hoddinott、Quisumbing，2003)④。预期的贫困脆弱性(VEP)是指个人或家庭在将来陷入贫困的可能性，贫困指标采用的是贫困评估中最常用的FGT指标(Christiaensen、Subbarao，2001)⑤。低的期望效用脆弱性(VEU)将脆弱性定义为风险的福利损失，用贫困线的效用和未来消费的期望效用之差来测度脆弱性(Ligon、Schechter，2003)⑥。风险暴露脆弱性(VER)通过对消费因风险打击导致的收入变化敏感程度来判断其脆弱性(Gaiha、Imai，2008)⑦。

       国内学者关于贫困脆弱性度量研究多集中于运用上述测度工具、改进既有测度工具或者采用其他测度方法。李丽和白雪梅(2010)采用VEP方法，对2638个家庭的脆弱性进行测度和分解⑧；武拉平等(2012)运用VEU方法，对山西农村贫困的脆弱性进行估计和分解，并对影响脆弱性的因素进行了计量检验⑨；黎洁等(2009)使用分层模型方法对Chaudhuri所提出的贫困脆弱性度量模型进行了改进，利用陕西省周至县四个山区乡镇的问卷调查数据实证分析了农户贫困脆弱性⑩。万广华等(2009)利用中国的农户调查数据探究贫困脆弱性预测精确性的影响因素，发现预测的精确性与贫困线和脆弱线的选择、家庭未来收入均值的计算方法密切相关(11)。

       围绕影响贫困脆弱性的因素，学者们分别探究了健康状况、社会网络、外出务工、金融治理和自然灾害等对缓解贫困脆弱性的影响。其中，黄潇(2013)对贫困脆弱性和健康效用指数HUI进行测度，估计并分析健康对贫困脆弱性的影响与内在机制。研究发现：居民健康水平的恶化会使其面临更高的贫困脆弱性，健康水平每下降10％，贫困脆弱性大约会上升6％(12)。林闽钢和祝建华(2012)通过全国性调查样本定量考察城市低保家庭整体贫困脆弱性，主要表现在由于从业上的不利、收入和支出上的劣势导致的生存脆弱性、教育投入和子女营养的双重不足的发展脆弱性以及多种潜在风险(13)。

       (二)医疗救助对贫困缓解作用

       已有研究表明：疾病与贫困之间存在着较强关联，疾病是致贫的重要因素之一，疾病冲击会阻碍贫困缓解，甚至加重贫困程度。医疗救助作为一种专为因病致贫群体提供支持的医疗保障制度，能够在多大程度上削弱这种负效应?对此，我国学者主要从宏观和微观二个层面进行了研究。

       围绕医疗救助制度效果的实证研究，既有采用综合维度全面评价医疗救助的成效，也有从特定维度分析医疗救助可及性、可持续性和有效性的研究。学者们还聚焦贫困人口的地域差异，分别对各地区医疗救助制度效果展开了专项评估，评估内容主要集中在救助额度、救助流程、救助满意度和救助管理等。

       虽然目前的医疗救助制度在一定程度上缓解了因病致贫和因病返贫的矛盾，但由于全国范围的医疗救助从2005年才开始起步，现行医疗救助无论在制度设计还是具体实施中都存在许多缺陷，如在制度设计方面救助标准与水平总体上都比较低，大病病种的规定大大限制和缩小了贫困医疗救助范围，而定点医院限制了救助对象选择的空间等(梁鸿等，2008)(14)。

       相对于宏观层面的研究，较少学者将研究视角下沉至微观的个体或家庭层面，方黎明(2013)(15)考察了东部、中部和西部三个地区的新型农村合作医疗和农村医疗救助制度对农村贫困居民就医经济负担的影响，结果显示：两种制度的实施虽然在一定程度上减轻了农民的就医经济负担，但农村贫困居民对就医的经济负担仍然难于承受。

       综上所述，医疗救助作为贫困人群遭受健康冲击的重要缓冲机制，目前国内学者大多从宏观视角考量医疗救助政策的顶层设计，以及从综合角度评估医疗救助的制度成效，而涉及医疗救助对个体或家庭影响的研究则比较缺乏，鲜有学者将医疗救助对贫困脆弱性的缓解作用作为研究的重点。

       三、医疗救助与贫困脆弱性的实证分析

       (一)贫困脆弱性的测度框架

       将预期贫困脆弱性(VEP)框架作为测度框架，VEP的量化定义为个人或家庭在t期的脆弱性是其在t+1期的消费低于贫困线的可能性，具体可表述为：

      

       其中，

表示家庭i在t期的脆弱性，

。表示家庭i在t+1期的人均收入或消费，Z表示事先确定的贫困线，

表示家庭i在t+1期的未来人均收入或消费低于贫困线Z的概率。上述测度框架的含义十分明确，即家庭脆弱性的大小取决于家庭未来福利水平的分布特征，这需要根据已有的信息进行估计。也就是说，在计算

之前，需要首先推导出未来收入或消费的概率分布函数

。

       目前有两种方法获得这一概率密度函数：第一种方法是基于家庭的可观察到的特征以及可观察到的“相近家庭”的收入或消费的波动来生成一个未来收入或消费的可能分布，然后用这个生成的分布代替所要推导的概率分布。第二种方法相对简单直观，事先假定未来的收入或消费服从某种分布，并用家庭当期的收入或消费来估计这一分布中的相关参数，如均值和标准差等，从而计算贫困脆弱性。Chaudhuri(2002)(16)、Christiaensen & Subbarao(2005)(17)和Zhang & Wan(2006)(18)等在其脆弱性研究中采取了对数正态分布的假设。考虑到本研究的目的和已有数据，依据上述研究成果，假设未来收入服从对数正态分布。

       从VEP的定义出发，贫困脆弱性的公式可进一步具体化为：

      

       在确定收入的分布形式之后，要估计分布的均值和方差。现有的方法有两种：一种是利用观测数据，构建对收入的回归模型，将收入回归分解为暂时性收入和永久性收入，将永久性收入来估计未来收入分布的均值，并在此基础上计算方差。另一种方法则将时间序列中若干年的收入观测值的加权平均值和方差视为未来收入的均值和方差，即直接计算家庭收入的跨期平均数和方差并以此作为未来收入均值和方差的无偏估计量。

       本文采用第二种方法，直接计算家庭收入的跨期均值和方差并将其作为未来收入分布的均值和方差，具体表述如下：

      

       在采用VEP方法构建贫困脆弱性测度框架之后，将根据既有数据的特征制定测算脆弱性的具体技术路线。

       (二)数据来源及分析方法

       本文采用的数据来源于“上海市城乡居民生活状况跟踪调查：2007-2013”课题2012年采集的数据。低收入医疗救助对象是指人均收入低于上海市城乡低保标准150％的低收入家庭成员中医疗救助对象。调查方法采用入户访问式的问卷调查，抽取城乡医疗救助家庭样本数为196户，覆盖上海市17个区县。总计回收有效问卷189份，其中城镇低收入医疗救助家庭109户，农村低收入医疗救助家庭80户。

       接受调查的189户低收入医疗救助家庭人口总数为538人，家庭平均人口数为2.85，其中接受医疗救助的大重病患者为201人。201位医疗救助对象中，罹患癌症的多达88人，占受助人数的43.78％，慢性病和精神病分列医疗救助对象患病种类的第二、第三位，患有一种以上疾病的有14人(详见表1)。

      

       本研究采用受访家庭的收入来度量家庭的福利水平，并在此基础上测度脆弱性。家庭收入包括家庭每月的劳动收入、养老金收入、失业保险金收入、廉租房补贴、重残无业补贴、其他政府补贴、儿女赡养费，以及家庭当年的医疗救助金和社会帮困救助金。由于2012年首次开展针对低收入医疗救助家庭的调查，缺少跨期数据，故将跨期设置为1，即受访家庭2012年收入的均值和方差就作为2012年预计收入分布的均值和方差。同时，测算过程中将医疗救助金与家庭其他各项收入之和分离后进行计算，可以分别推算出在未获医疗救助和获得医疗救助的不同情况下2012年低收入家庭预计收入低于既定贫困标准的概率，从而得出低收入医疗救助家庭的贫困脆弱性的程度。

       此外，要测度贫困脆弱性须首先界定贫困线和脆弱线。根据中国政府2011年公布的贫困线，目前是人均年纯收入2300元，相当于每人每天消费1美元，这在国际上是“绝对贫困线”，即最低贫困线的标准。由于本研究调查样本全部取自经济发达的上海市，采用家庭收入来度量贫困脆弱性，故在计算中将上海市2012年的城乡低保线作为贫困线更为合理。就脆弱线而言，主要有两条：低脆弱率和高脆弱率，低脆弱率一般是某地区的观测贫困发生率，上海的贫困脆弱率为1％，高脆弱率通常为50％，由于上海城乡居民人均收入位于全国前列，可以认为计算中上海市的低脆弱率即为脆弱线。在剔除物价因素的基础上，采用预期贫困脆弱性(VEP)测度框架，可以分别测算获得上海市以及城镇和农村低收入医疗救助家庭的贫困脆弱性。

       (三)低收入医疗救助家庭贫困脆弱性及其缓解程度的测度结果

       由于城乡二元差异的存在，城镇低收入家庭与农村低收入家庭的收入依然存在一定的差距。采用VEP测度方法，通过数据修正和公式求导，计算得出上海市城镇和农村低收入家庭贫困脆弱性的测度结果，详见表2。

      

       从表2的贫困脆弱性测度结果发现：总体而言，根据1％的脆弱线，上海城乡低收入家庭贫困脆弱性确实存在。具体分析，可以得出以下结论：

       首先，医疗救助对上海市低收入家庭的贫困脆弱性具有缓解作用，能够从一定程度上减少低收入家庭在未来陷入贫困的可能性。数据显示，在获得医疗救助之前，上海城乡低收入家庭总体贫困脆弱性达到0.3058；在获得医疗救助后，上海城乡低收入家庭总体脆弱性下降至0.1711。可见，医疗救助使低收入家庭的贫困脆弱性得到了显著的缓解。

       其次，城镇低收入家庭的贫困脆弱性低于农村低收入家庭的贫困脆弱性，医疗救助能够适当缩小城乡低收入家庭贫困脆弱性之间的差异。测算结果显示，在获得医疗救助之前的城乡脆弱性差距为0.1724；但在获得医疗救助之后，这一差距下降至0.123，说明城乡低收入家庭之间贫困脆弱性的差异在实施医疗救助制度后有所缩小。

       再次，医疗救助对农村低收入家庭贫困脆弱性的缓解程度高于城镇低收入家庭。从表2的测算结果中不难发现，由于医疗救助制度的实施，城镇低收入家庭的贫困脆弱性降低了0.1067，农村低收入家庭的贫困脆弱性下降了0.1561。相对于城镇，医疗救助对于农村低收入家庭在未来免于陷入贫困窘境的作用更大。

       为进一步考察不同医疗费用负担家庭的贫困脆弱性差异，在测度单个家庭的贫困脆弱性基础上，分析医疗救助对医疗开支负担不同的低收入家庭的缓解作用，本研究将每个家庭扣除医疗救助金后的自付医疗支出金额按照5千以下，5千至1万，1万至5万，5万至10万，10万以上分为五档，分别表示：负担重，负担有些重，负担比较重，负担非常重，负担极其重。图1数据显示：城乡低收入医疗救助人群的自付额度都相对集中于1万至5万元区间段。然而，城镇低收入医疗救助人群的自付额度更多集中于中1万元以下，农村低收入医疗救助人群的自付额度更多集中于1万至5万元。

      

       图1 上海市城乡低收入家庭医疗救助对象自付额度分布比例

      

       图2 上海市城乡低收入家庭医疗救助对象人均救助分担比例分布

       在细分不同自付医疗费额度的低收入家庭基础上，分别考察五档救助对象年度医疗救助金额与自费金额的比值，即可获得每一不同负担档的人均医疗救助分担比例，并据此分析比较医疗救助政策的倾向性。图3数据显示，从总体上看上海市低收入群体人均医疗救助分担比例随其自付医疗支出额的增加而降低，也就是说，医疗救助对大病重病患者的救助力度有限，对于高额医疗费用负担者而言医疗救助仅是杯水车薪。

       图2显示，自付医药费在1万元以下的受助对象大多能获得50％以上的医疗救助补贴，但自付医药费在1万元以上的受助对象大多只能获得不到30％的医疗救助补贴，低收入医疗救助政策并未向最需要帮助的大病重病患者倾斜。

       对这五类不同医疗负担家庭进行交叉分组，汇集城乡各子群低收入家庭的贫困脆弱性差异，结果显示：医疗支出不同负担的低收入家庭在贫困脆弱性方面存在差异，详见表4。

       从表4上海市总体低收入家庭贫困脆弱性数据分析可见：自付金额段位于5千至1万和1万至5万之间的家庭脆弱性程度相对较高；对于城镇低收入家庭，自付金额段位于5千至1万的家庭脆弱性程度相对较高；对于农村低收入家庭，自付金额段位于5千以下、5千至1万和1万至5万的家庭脆弱性程度都比较高，其中，处于5千至1万自付金额段的家庭的贫困脆弱率超过50％这一高脆弱线，处于5千以下和1万至5万这两个自付金额段的家庭的贫困脆弱率也接近50％，且农村低收入家庭的贫困脆弱率普遍高于上海市总体水平和城镇水平。

      

       从医疗救助对贫困脆弱性的缓解程度进行分析，就城镇低收入家庭而言，医疗救助对缓解自付金额位于5千至1万档的家庭脆弱性程度的作用最大；就农村低收入家庭而言，医疗救助对自付金额段位于1万至5万档以及5万至10万档家庭的贫困脆弱性缓解程度较大。

      

       上述分析表明，医疗救助政策能够在一定程度上缓解低收入家庭的贫困脆弱性，降低这部分家庭未来因患重大疾病而陷入窘境的可能性。相对于城镇低收入家庭，农村低收入家庭的贫困脆弱性程度更高，家庭生活状况更易受到大病重病的影响，医疗救助对农村低收入家庭的贫困脆弱性缓解作用更加显著。

       四、结论与政策建议

       疾病的冲击给家庭带来沉重的医疗负担，极易导致原本就不够宽裕的低收入家庭陷入贫困，需要通过医疗救助的制度安排为其提供必要的经济支持，以缓解其贫困脆弱性。医疗救助制度对缓解低收入家庭的贫困脆弱性具有显著作用。

       上海市政府在过去的十多年中多次调整医疗救助政策，2013年起对低收入家庭成员因患病住院申请医疗救助不再设定病种限制，依据其自负医疗费用情况及时给予救助，这一政策调整在较大程度上缓解了低收入家庭的贫困脆弱性。但由于医疗救助是一种事后救助，即在低收入家庭成员罹患重大疾病之后，才能根据其实际支付医疗费的既定比例标准提供救助，这导致医疗救助缓解贫困脆弱性的实际效果受到影响。因此，基于本研究贫困脆弱性的测度结果及其相关分析，笔者建议：

       第一，建立基于贫困脆弱性的因病致贫风险预警机制，通过对家庭贫困脆弱性的预测来识别医疗救助对象，并及时采取前瞻性的救助措施防止或阻止因病致贫的发生。贫困脆弱性是一个具有预测性和前瞻性的概念，是家庭或个体遭受重大风险时的抵御能力的估计值，在该风险带来的冲击远大于其承担能力的情况下，家庭或个体就易于陷入贫困。目前“事后申请，事后评定，事后报销”的医疗救助模式导致救助作用受限。因此在政策设计时应当将医疗救助干预端口前移，探索建立因病致贫家庭风险预警机制。为便于预测因病致贫家庭的脆弱性，建议在医疗救助实施过程中增加面板数据的收集积累环节，通过贫困脆弱性测度筛查出潜在的受助对象，防患于未然地采取一系列干预措施，降低疾病风险对家庭造成的冲击程度。

       第二，建立基于救助对象需求差异的医疗救助模式，根据救助对象的贫困脆弱性差异调整相应的医疗救助分担比例，特别要提高医疗负担较重的重病患者的医疗救助比例，并对农村因病致贫家庭采取倾斜政策。分类比较发现：城乡低收入家庭的贫困脆弱性存在显著差异，农村家庭的贫困脆弱性普遍高于城镇家庭；同时，不同医疗支出负担家庭的贫困脆弱性也有明显差异，医疗救助分担比例随着医疗支出的增加反而降低，最需要帮助的大病重病患者医疗救助分担比例相对于轻症患者反而更低。说明现有的制度设计并不利于那些最需要帮助的家庭降低其贫困脆弱性。因此，在医疗救助政策设计过程中应进一步细分不同区域家庭、不同医疗负担家庭的贫困脆弱性差异，科学评估不同救助对象的实际需求，并据此提供相应的医疗救助组合，以增强因病致贫家庭在风险暴露时的抗击能力。

       受限于数据的时间跨度、数据的精细化程度，本文在研究过程中仍存在一些不足。随着今后数据的不断充实，可逐步优化测度方法，细化测度维度，使得贫困脆弱性的测度结果在政策过程中能够得到更为广泛的应用。

       注释：

       ①Timmerman P.Vulnerability,resilience and the collapse of society[J].A Review of Models and Possible Climatic Applications.Toronto,Canada:Institute for Environmental Studies,University of Toronto,1981.

       ②世界银行：《2000/2001世界发展报告》，北京：中国财政经济出版社，2001年版。

       ③Sen A.Poverty and famines:an essay on entitlement and deprivation[M].Oxford University Press,1982.

       ④Hoddinott J,Quisumbing M A R.Methods for microeconometric risk and vulnerability assessments[M].World Bank,Social Protection,2003.

       ⑤Christiaensen L,Subbarao K.Towards an understanding of vulnerability in rural Kenya[J].World Bank,Washington,DC Photocopy,2001.

       ⑥Ligon E,Schechter L.Measuring vulnerability[J].The Economic Journal,2003,113(486):C95-C102.

       ⑦Gaiha R,Imai K.Measuring vulnerability and poverty estimates for rural India[M].Research paper/UNU-WIDER,2008.

       ⑧李丽，白雪梅：《我国城乡居民家庭贫困脆弱性的测度与分解——基于CHNS微观数据的实证研究》，《数量经济技术经济研究》，2010年第8期。

       ⑨武拉平，郭俊芳，赵泽林等.山西农村贫困脆弱性的分解和原因研究[J].山西大学学报：哲学社会科学版，2012(6)：95-100.

       ⑩黎洁，邰秀军：《西部山区农户贫困脆弱性的影响因素：基于分层模型的实证研究》，《当代经济科学》，2009第5期。

       (11)万广华，章元：《我们能够在多大程度上准确预测贫困脆弱性》，《数量经济技术经济研究》，2009年第6期。

       (12)黄潇：〈健康在多大程度上引致贫困脆弱性——基于CHNS农村数据的经验分析》，《统计与信息论坛》，2013年第9期。

       (13)林闽钢，祝建华：《我国城市低保家庭脆弱性的比较分析》，《社会保障研究》，2012年第6期。

       (14)梁鸿，赵德余，曲大维：《中国贫困医疗救助模式的制度缺陷及其改进思路》，《中国卫生资源》，2008年第1期。

       (15)方黎明：《新型农村合作医疗和农村医疗救助制度对农村贫困居民就医经济负担的影响》，《中国农村观察》，2013年第2期。

       (16)Chaudhuri S,Jalan J,Suryahadi A.Assessing household vulnerability to poverty from cross-sectional data:A methodology and estimates from Indonesia[J].2002.

       (17)Christiaensen L J,Subbarao K.Towards an understanding of household vulnerability in rural Kenya[J].Journal of African Economies,2005,14(4):520-558.

       (18)Zhang Y,Wan G.An empirical analysis of household vulnerability in rural China[J].Journal of the Asia Pacific Economy,2006,11(2):196-212.

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