灾难性医疗支出对中国居民家庭之间收入差距的影响

曾国安 杨佩鸿

摘要：疾病一直是造成居民家庭之间收入差距扩大的重要因素，其不仅会造成病人家庭之间收入差距的扩大，也会造成病人家庭和其他家庭之间收入差距的扩大，并且还会引起和加剧贫困。总体而言，一个人是否患上重大疾病往往是由不可控的因素所引起的概率性事件，因此社会应当为此担负责任，因为那些不幸患上重大疾病的人某种意义上是替社会成员担负了病痛的折磨，因此不能将对重大疾病患者的治疗仅仅视为是其个人及其家庭的责任，而应该是社会的责任。要将由疾病造成的居民家庭之间的收入差距作为解决居民收入差距问题的重要目标，矫正既往政策的缺位和错位，推进医疗社会保险、医疗商业保险、收入援助、教育支持等供给侧结构性改革，以缩小由疾病造成的收入差距，从而促进社会更加和谐和公平。

关键词：灾难性医疗支出；收入差距；贫困；医疗保险；疾病救助

中图分类号：F126 文献标识码：A 文章编号：1003-854X（2018）05-0025-09

一、相關研究文献综述与理论假设

国内外学者关于疾病或重大疾病对贫困的影响的研究很多，但关于疾病或重大疾病与收入差距关系的研究并不多。学者们认为疾病或重大疾病会减少个人和家庭收入。Fenn从工伤角度研究了疾病对个人劳动参与率和工资的影响，得出的结论是遭遇工伤或者出现残疾的工人生产率降低，获得工资会相应减少①。他认为工伤或者残疾对工人收入的影响不是直接的，而是通过工作时间的长短间接影响到收入，工伤或者残疾导致工作时间缩短，收入下降。他还发现虽然工伤或残疾工人有相应的保险补偿，但是工人受伤期间的总收入还是少于受伤前。Reville研究发现经历持久性残疾的工伤者收入比未受工伤的工人的收入要少近40%②。Schofield等以澳大利亚2009年老年人数据为样本的研究结论是长期患病会减少个人劳动收入，疾病不仅对个人产生重要影响，也会增加国家负担③。Beatty的研究发现，美国残疾人口占总人口比例是1/5，残疾人的失业率是正常人失业率的两倍，残疾人就业十分困难，没有就业机会，也就没有劳动收入④。疾病不仅降低了患者个人劳动力参与率和收入，且必然降低家庭收入。Himmelstein等研究了疾病和家庭破产之间的关系，结论是在申请家庭破产时，有一半家庭选择的理由是医疗债务问题；家庭成员患病会影响到其他家庭成员以及家庭总收入，破产家庭会降低家庭成员就业率以便照顾患病的家庭成员⑤。

家庭成员患病或重大疾病不仅会降低患病者个人和家庭成员劳动力参与率与总收入，而且还会增加个人和家庭消费支出。Raffael Ayé等（2010）研究了塔吉克斯坦的肺结核治疗费用，发现一个病人的治疗费用在人均国民生产总值两倍以上，这对病人家庭的影响是灾难性的，提高了患病者家庭陷入贫困的风险⑥。Singh和Kumar认为疾病增加了印度居民医疗费用负担，由此加剧了贫困并使得贫困家庭陷入绝对贫困陷阱，医疗费用的膨胀使得很多处于贫困边缘的人面临更大的金融财务风险⑦。Alam和Mahal（2014）认为健康冲击对家庭收入和支出影响较大，面对健康冲击，家庭必须通过收入、储蓄、借款、使用贷款或抵押、出售资产和牲畜以满足医疗开支需要⑧。

学者们还对如何解决由疾病带来的患病者家庭收入下降以及收入差距拉大的问题提出了一些解决办法。Chen和Fish发现父母身患慢性疾病不仅会影响家庭收入，还会影响孩子的教育，从而对孩子和家庭未来发展产生负面影响，因此认为家庭和国家都要对此重视并思考解决方法⑨。Pedersen和Arendt认为国家应通过实施健康计划来促使工伤者维持现有工作和赚钱能力⑩。Savitha和Kiran认为人们通常通过非市场贷款平滑医疗费用支出，但由于患者信用度较低，贫困家庭常常陷入债务陷阱，因此建议推行有助于摆脱对非市场贷款依赖的财务保障的小额健康保险计划，将小额健康保险计划作为医疗保险融资的重要组成部分，以可负担的全面融资计划代替非市场贷款。

灾难性医疗支出（Catastrophic Health Expenditure，CHE）（也称为灾难性卫生支出）是对一个家庭医疗费用支出相对水平的一种描述，具体是指一个家庭医疗支出费用高到必须减少家庭基本生活费开支时的水平。依据世界卫生组织的建议，当一个家庭的医疗费用支出达到或超过该家庭非生存支出（消费支出与生存支出之差）的40%时，即可视为发生了灾难性医疗支出。灾难性医疗支出是衡量医疗支出所带来的沉重的经济负担的一个指标，是反映医疗支出超出家庭承担能力、影响到家庭基本生活的一个指标，它可从相对医疗费用负担这个侧面反映疾病对家庭经济的影响，因此可以通过它来分析疾病对居民家庭之间收入差距所带来的影响。灾难性医疗支出对居民收入差距的影响反映在以下几个方面：第一，灾难性医疗支出会导致低收入家庭陷入贫困，也会导致低收入和贫困家庭陷入贫困陷阱，从而拉大整个社会的收入差距。第二，灾难性医疗支出会导致不同收入阶层患病居民家庭之间收入差距的扩大。虽然家庭成员患病都会造成家庭医疗支出增加和财产性收入、劳动收入、经营收入等的减少，但对不同收入阶层的居民家庭的收入所造成的影响是存在差别的。因此，灾难性医疗支出会更多地发生在低收入和贫困家庭，由此就会拉大其与其他收入阶层家庭之间的收入差距。第三，灾难性医疗支出会拉大患病居民家庭和未患病居民家庭之间的收入差距。医疗支出的增加程度和收入的减少程度会因疾病的严重程度的不同而不同，疾病越严重，医疗支出的增加程度和收入的减少程度越大，因此疾病必然导致患病居民家庭和未患病居民家庭之间的收入差距，如果居民家庭发生灾难性医疗支出，则会导致这些居民家庭与其他居民家庭之间出现更大的收入差距，如果发生灾难性医疗支出的家庭陷入贫困陷阱，则会导致居民家庭之间收入的两极分化。

基于上述理论分析，本文提出三个假设：

假设1：灾难性医疗支出会提高贫困发生率，而且会加剧贫困强度和深度，使得贫困家庭陷入贫困陷阱。

假设2：灾难性医疗支出会扩大患病居民家庭之间的收入差距。

假设3：灾难性医疗支出会扩大患病居民家庭和未患病居民家庭之间的收入差距。

二、数据来源与变量描述性统计

1. 数据来源

本文所使用的数据是北京大学社会调查中心在全国开展的家庭基本状况调查——中国家庭追踪调查（CFPS）。根据研究需要，本文以2014年CFPS调查数据中的相关数据为基础数据。虽然2014年数据没有具体说明疾病类型与相应费用，但有每个家庭当年医疗费用支出的数据。2014年家庭样本数为13974户，剔除有变量信息缺失的样本后，最终进入分析样本的家庭有13602户。

2. 变量描述性统计

自变量是灾难性医疗支出，这里将其定义为家庭现款支付比（OOP），即家庭自付医疗费用（家庭现金支付的医疗卫生费用）占家庭支付能力（CTP）（指家庭非生存消费支出——除开食品支出的家庭消费支出）的比重达到或超过了40%。样本家庭中OOP满足这一条件者即发生了灾难性医疗支出，其CHE设为1，其余家庭的CHE設为0。

本文被解释变量是人均收入，人均收入是一个家庭的总收入（包括工资性收入、经营性收入、转移性收入和财产性收入等）与该家庭人口数的比值；控制变量由家庭经济状况和家庭户主特征组成，家庭经济状况包括家庭净资产规模、家中是否有医疗费用困难等，家庭户主基本特征包括性别、教育程度、年龄、婚姻状况及身体健康状况等特征。主要变量描述性统计如表1所示。

根据表1可知，家庭人均收入均值为17083.54元，人均收入最大值是3600000元，远远超过平均值；人均工资性收入均值最高，为10129.61元；而人均财产性收入均值最低，仅为331.03元。家庭自付医疗费用支出均值是4487.3元，高于人均经营性收入和人均财产性收入的均值，医疗费用支出最大值是500000元，约为人均收入均值的29.27倍；自认为存在疾病医疗负担困难的家庭占比为13.7%；在家庭收入不足情况下，为平滑巨额消费支出，家庭会发生借贷行为，借钱被拒绝的样本家庭占比是22.9%，样本家庭参加商业性医疗保险的只有21.2%，占比较低。

就家庭所在地区而言，东部地区样本家庭数量最多，占全部家庭数的46.4%，西部地区样本家庭数量最少，占比是24.4%；城镇户口样本家庭的占比是48.5%。就家庭经济状况而言，样本家庭净资产规模均值是392906.4元，其中最大值是19000000元，最小值是-2300000元；样本家庭养老金收入均值是5840.77元，其中最大值是1000000元，最小值是0元；样本家庭得到政府补助金额均值是726.62元，其中最大值是72000元。就家庭消费支出状况而言，样本家庭食品支出均值是15750.68元，样本家庭交通支出均值893.05元。

就户主特征而言，样本家庭户主教育年限均值是7.46年，低于9年义务教育年限；户主的婚姻状况是已婚的占比是84.4%；户主个人总收入均值是8522.21元，其中最大值是442000元，最小值是0元；户主生病有人照顾的占比是63%，即超过一半家庭户主生病都是家庭成员或者请保姆照顾。

3. 不同收入阶层家庭灾难性医疗支出的发生率

由表2可知，灾难性医疗支出在全部样本家庭发生率为12.47%，即100个家庭中有13个家庭发生了灾难性医疗支出。不过不同收入阶层居民家庭灾难性医疗支出发生率并不相同，收入越低者，灾难性医疗支出发生率越高，收入越高者，灾难性医疗支出发生率越低，从收入五等分划分的收入阶层来看，依收入阶层从低到高，灾难性医疗支出发生率依次为19.85%、13.57%、11.47%、9.63%和7.83%。在表2中，全部样本家庭自付医疗费用（OOP）平均为4487.3元，但不同收入阶层居民家庭自付医疗费用并不相同，总体上收入水平越低，自付医疗费用越多，不过虽有差异，但差异并不大。从家庭支付能力（CTP）来看，样本家庭CTP平均值是41247.3元，但不同收入阶层居民家庭的CTP并不相同，收入水平越高，CTP越高。由于自付医疗费用水平差异不大，因此就造成了收入水平越低的家庭，灾难性医疗支出发生率越高。

三、灾难性医疗支出对家庭收入差距影响的实证分析

1. 实证模型

本文实证过程分为两个步骤，第一步是分析灾难性医疗支出对居民家庭收入的影响，具体方法有回归方程分析法和倾向值匹配中ATT检验方法；第二步是分析灾难性医疗支出对居民家庭收入差距的影响，首先利用相关指标直接测算出居民家庭收入差距，其次利用ATT中匹配后的家庭收入（假设没有遭受CHE冲击的家庭）再次测算家庭收入差距，最后计算ATT效应观察灾难性医疗支出对家庭收入差距的影响。

（1）家庭人均收入的回归方程为：

上式中，In（Yi）表示家庭i人均收入的对数；D表示哑变量，如果家庭发生了CHE，则取值为1，如果家庭没有发生灾难性医疗支出，那么取值为0；X表示家庭控制变量，包含户主教育、家庭地理位置等特征变量；εi是误差项。根据研究需要，X控制变量包含：（1）是否属于东部地区，是设为1，否设为0；（2）是否属于中部地区，是设为1，否设为0；（3）是否属于西部地区，是设为1，否设为0；（4）是否属于城镇户口，是设为1，否设为0；（5）家庭当前居住屋所在地房价，用家庭所在省份2014年平均房价作为代理变量；（6）家庭净资产规模，主要包括银行存款、股票、房屋资产、固定资产等；（7）养老金收入，表示家庭老年人口获得的收入；（8）政府补助总额，包括低保、五保户补贴、特困户补助、救济金、农业补助等其他政府补助；（9）家庭是否有疾病医疗负担困难，在家庭自我评价中，若调查对象选择的主要困难是疾病医疗负担困难，那么认定该家庭存在疾病医疗负担困难，设为1，否设为0；（10）家庭是否有借钱被拒的经历，是设为1，否设为0；（11）交通通讯费用支出（不含汽车购置费）；（12）家庭是否参加商业性医疗保险，是设为1，否设为0；（13）家庭食品支出，包括在家吃饭和外出就餐的伙食费以及自家消费的零食、饮料、烟酒等；（14）户主教育年限；（15）户主年龄；（16）户主是否为已婚，是设为1，否设为0；（17）户主个人总收入；（18）户主近半年是否生病，是设为1，否设为0；（19）户主生病是否有人照顾，是设为1，否设为0。变量（1）—（8）是指家庭特征变量，包括所在地理位置以及家庭经济情况；变量（11）—（13）是指家庭主要支出变量，包括食品、教育、交通和保险支出，反映灾难性医疗支出是否会影响家庭支出，从而是否会间接影响家庭收入；变量（14）—（19）是指户主基本特征，户主的特征与家庭收入有一定联系；变量（9）可以了解除户主外，家庭是否还有其他成员患重病，造成家庭医疗负担；变量（10）可以反映家庭平滑巨额消费支出的主要方式，可在一定程度上反映出家庭社会关系网络。

（2）利用倾向值匹配法计算灾难性医疗支出对家庭收入的影响。这里用Heckman（1999）开发的ATT方法来分析灾难性医疗支出对家庭收入产生的影响。具体公式如下：

E[Y1i-Y0i|Di=1]表示发生了CHE的家庭i的收入期望值，E[Y0i|Di=1]表示发生了CHE的家庭i如果没有受到CHE冲击时的家庭收入期望值。

结合公式（1）和（2）得出ATT的估计值：

其中，nD表示受到CHE冲击的家庭数量，γ是公式（1）中γ的估计值。

（3）灾难性医疗支出对居民家庭收入不平等产生的影响。为测算CHE对居民家庭收入不平等产生的影响，首先，选取收入不平等的衡量指标，这里选取基尼系数（G），其计算公式如下所示：

对于全部样本家庭，我们也可以测算灾难性医疗支出对收入不平等产生的影响。计算公式如下：

I表示样本中所有家庭实际收入（即按遭受CHE冲击家庭冲击后实际收入和未遭受冲击家庭实际收入计算）的不平等，ID=0表示样本中受冲击家庭假定未受冲击应获得的收入估算值与未受冲击家庭实际收入计算的收入不平等，△I为两者之差，可反映不平等程度的变化。样本家庭贫困变化情况也可采用上述公式估算。

2. 实证结果

（1）OLS回归方程结果。这里首先利用OLS法估算CHE对家庭人均收入的回归方程（模型1），由于CHE对家庭收入来源影响具有差异，因此本文也估算了CHE对家庭人均工资性收入（模型2）、人均经营性收入（模型3）、人均财产性收入（模型4）和人均转移性收入（模型5）的回归方程，以更加清晰地分析CHE对家庭收入的影响，OLS回归方程结果如表3所示。

由表3可见，灾难性医疗支出与人均收入呈负相关关系，在1%水平上显著，即灾难性医疗支出的增加会减少家庭人均收入。灾难性医疗支出与人均工资性收入、人均经营性收入均呈负相关关系，均在1%水平上显著，即灾难性医疗支出的增加会减少家庭人均工资性收入、人均经营性收入；灾难性医疗支出与人均转移性收入呈正相关关系，在10%水平上显著，即灾难性医疗支出的增加会增加家庭人均转移性收入，这可能是因为一旦发生灾难性医疗支出，家庭得到政府补助的机会增加；灾难性医疗支出与人均财产性收入的相关性不显著，这可能是高收入阶层财产性收入抵消了灾难性医疗支出对本就微不足道的低收入阶层财产性收入下降的影响。

由相关系数可知，灾难性医疗支出对人均收入影响很大，系数为-0.1833，即灾难性医疗支出发生率每增加1个单位，人均收入减少0.1833个单位。在人均工资性收入、人均经营性收入、人均转移性收入中，系数最大的是工资性收入，最小的是转移性收入，差别较大；人均财产性收入系数低于人均工资性收入、人均经营性收入、人均转移性收入，相关性不显著。总的来看，灾难性医疗支出必降低发生者收入。

（2）分位数回归方程结果。OLS回归方程只能体现灾难性医疗支出对家庭人均收入的均值的影响，而具体对各收入阶层的影响不能有效地反映出来，因此本文采用分位数回归分析法探究灾难性医疗支出对各收入阶层家庭人均收入的影响，回归结果不易受极端值影响，较为稳健，而且通过分析不同收入阶层的影响系数可以了解灾难性医疗支出对家庭收入差距的影响。表4列示了分位數回归方程结果。

我们由分位数回归分析结果可知，灾难性医疗支出对低收入阶层的人均收入影响最大，其系数为-0.2631，即CHE每增加1个单位，低收入阶层的人均收入会减少26.31%，随着收入水平的提高，CHE的影响逐步下降，对最高收入阶层的影响系数只有-0.067，由此可以认为，CHE导致低收入家庭人均收入的减少会超过中、高收入家庭人均收入的减少，即CHE会拉大低收入阶层和中、高收入阶层家庭之间的收入差距；从人均工资性收入来看，CHE对低收入阶层、中等偏下收入阶层影响更大，因此CHE会扩大低收入、中等偏下收入家庭与中、高收入家庭之间的工资性收入差距；从人均转移性收入来看，CHE对低收入、中等偏下和中等收入阶层影响更大，因此CHE会缩小低收入、中等偏下、中等收入家庭与中高收入、最高收入家庭之间的转移性收入差距；由于经营性收入和财产性收入有超过一半的数据为0，所以其只能显示8/10 和9/10分位数的回归系数，从人均经营性收入来看，CHE对中高收入阶层影响最大，其影响系数是-0.462，对最高收入阶层的影响系数是-0.342，这意味着CHE会扩大中高收入家庭的收入差距；从人均财产性收入来看，CHE会增加中高收入阶层的家庭收入，可能的原因是CHE发生使得家庭通过变现资产而获得现金收入，但其带来的是家庭资产减少，从而会造成未来收入下降。尽管灾难性医疗支出对不同类型的收入的影响不尽相同，但总的来看，它会进一步拉大低收入和高收入居民家庭之间的收入差距。

（3）倾向值匹配结果。在OLS和分位数回归分析后，进行倾向值匹配分析，主要分析CHE冲击对家庭人均收入及不同来源收入的影响，具体结果如表5和表6所示，表5表示样本中遭受CHE冲击的家庭收入和收入差距的ATT效应，表6表示样本中所有家庭收入和收入差距的ATT效应。

由表5可知，发生灾难性医疗支出的家庭的实际人均收入均值是11324.98元，而通过倾向值匹配后人均收入均值是13922.06元，ATT值是-2597.08元，t值是-2.22，具有显著性，即CHE导致这些家庭人均收入均值减少了2597.08元。发生灾难性医疗支出的家庭实际人均收入的基尼系数是0.5701，匹配后人均收入基尼系数是0.4968，ΔIDi=1值是0.0733，这表明灾难性医疗支出使发生灾难性医疗支出的家庭之间的收入差距扩大了。这与前面的理论假设一致。从人均工资性收入、人均经营性收入、人均财产性收入和人均转移性收入来看，CHE冲击导致人均转移性收入均值减少值最多，为1364.94元；人均工资性收入均值减少值次之，为845.21元；人均财产性收入减少值最少，为5.41元。CHE冲击不仅减少了家庭各种来源的收入，也使各种来源的收入差距全面扩大（因为△IDi=1全部为正数），其中转移性收入差距扩大幅度最大（ΔIDi=1值为0.169），工资性收入差距次之，再次为经营性收入差距，财产性收入差距最小。综上，灾难性医疗支出会减少家庭人均总收入和各种来源的人均收入，也会扩大发生灾难性医疗支出的家庭之间的收入差距。

由表6可知，包括发生灾难性医疗支出和未发生灾难性医疗支出的全部样本家庭的实际人均收入均值是17083.54元，匹配后人均收入均值是17407.64元，灾难性医疗支出导致全部样本家庭人均收入均值减少了324.1元；全部样本家庭实际人均收入基尼系数是0.5693，匹配后基尼系数是0.5607，灾难性医疗支出导致全部样本家庭人均收入基尼系数提高了0.0086，即灾难性医疗支出扩大了全部样本家庭收入差距。这与假设3一致。

根据前面的理论分析，灾难性医疗支出不仅会扩大居民家庭的收入差距，还会提高贫困发生率，使得贫困家庭陷入贫困陷阱。由倾向值匹配结果得出的家庭人均收入以及家庭实际人均收入等，可以计算出发生灾难性医疗支出的家庭和全部样本家庭（包括发生灾难性医疗支出和未发生灾难性医疗支出的家庭）受CHE冲击之前和之后的贫困发生情况。FGT指数是应用最广泛的衡量贫困的指标，具体包括贫困发生率、贫困强度和贫困深度，具体情况如表7所示。

表7包括了发生灾难性医疗支出的样本家庭和全部样本家庭的贫困发生情况。从发生灾难性医疗支出的家庭来看，贫困发生率由8.15%提高到25.19%，提高了17.04个百分点，贫困强度和贫困深度各提高了11.78个百分点和9.03个百分点。从全部样本家庭来看，灾难性医疗支出使全部样本家庭的贫困发生率由13.68%提高到15.79%，提高了2.11个百分点，贫困强度和贫困的深度分别提高了1.46%个百分点1.12个百分点。由此可见，灾难性医疗支出不仅大幅度提高了发生灾难性医疗支出家庭的贫困发生率、贫困强度和贫困深度，而且也导致社会（全部样本家庭）贫困发生率、贫困强度和贫困深度的提高。这与假设1相吻合。

3. 稳健性检验

前文中利用CHE作为重大疾病或者巨额医疗费用的代理变量，可能存在一些误差，例如，高收入家庭成员患重大疾病，因其高收入，虽然治疗费用庞大，但并未达到灾难性医疗支出的水平，因此就不会被归入到发生灾难性医疗支出的样本家庭中，这样就可能错估疾病对收入差距的影响。为验证上述研究基本结论的可信性，本文将进一步进行稳健性检验。稳健性检验的具体方法是在原有因变量和控制变量的基础上，将哑变量CHE换成家庭自付医疗费用支出变量，进行分位数回归分析，检验家庭医疗费用支出变量对家庭收入差距的影响。

图1、图2和图3分别表示医疗费用支出、政府补助金额和家庭是否参与商业医疗保险对人均收入影响的分位数结果图，图中虚线表示OLS回归的系数值，在条件分布的两端，95%的置信区间通常变得更宽了，这是因为系数估计值的标准误差变大了。由图1可知，家庭医疗费用支出对人均收入各分位数的影响为负值，即家庭医疗费用支出增加减少了各收入阶层的人均收入；从系数大小而言，2/10分位数以下的系数最大，其他分位数的系数依次减小，即家庭医疗费用支出增加导致家庭人均收入减少值随着收入阶层（水平）的提高而下降。由此可见，家庭医疗费用支出增加会扩大全部样本家庭的收入差距，前述灾难性医疗支出增加会扩大全部样本家庭的收入差距的结论也印证了这一结论。图2反映出政府补助金额增加会大大增加低收入阶层的收入，而高收入阶层的收入并没有因为政府補助金额而大大增加，因此，政府补助金额会缩小收入差距，尤其是在发生灾难性医疗支出时，低收入阶层更需要政府的资助。图3反映出家庭是否参与商业医疗保险对各收入阶层家庭人均收入的影响，家庭参与商业医疗保险会增加家庭人均收入，低收入阶层和高收入阶层的收入增加额最大，而中低收入阶层、中等收入阶层和中高收入阶层家庭人均收入增加额变化不大，系数与OLS估计的系数相似。因此，为防止灾难性医疗支出导致家庭收入减少，家庭应积极参与商业医疗保险转移风险。

五、结论与政策建议

通过上文分析，我们可以得出如下主要结论：（1）疾病会导致病人家庭收入下降。OLS回归分析法和分位数回归分析均表明，灾难性医疗支出与家庭人均收入呈负相关关系，即灾难性医疗支出的增加必会减少病人家庭人均收入。（2）疾病会导致贫困和贫困发生率上升，并加剧贫困深度和强度。分析显示，灾难性医疗支出不仅使发生灾难性医疗支出家庭的贫困发生率、贫困强度和贫困深度大幅度提高，也使全部家庭的贫困发生率、贫困强度和贫困深度提高了。（3）疾病不仅会拉大病人家庭之间的收入差距，而且会拉大整个社会的收入差距。这意味着，解决疾病导致的收入差距不仅有助于缩小病人家庭之间的收入差距，也有助于缩小整个社会的收入差距。

高额医疗费用或者因病导致基本失能或完全失能往往由重大疾病或难以医治的疾病引起，这不仅造成家庭贫困，并且引起和扩大居民家庭之间的收入差距。既往的政策在解决由此造成的居民家庭之间的收入差距问题上，是存在着严重的缺位和错位的，因此应该将由疾病造成的居民家庭之间的收入差距作为解决居民家庭之间收入差距问题的重要目标，推进医疗社会保险、医疗商业保险、收入援助、教育支持等供给侧结构性改革，有针对性地进一步完善收入再分配政策，从而促进社会更加公平和和谐。（1）大力推进经济发展，不断夯实社会援助的物质基础。在经济发展水平低下的条件下，虽然可以进行社会援助，但结果只会是提高整个社会灾难性医疗支出的发生率，尽管由此可能会缩小收入差距，但会造成经济发展的停滞，是完全消极的办法。只有在经济不断发展的条件下，各个收入阶层的居民家庭的收入水平从而家庭支付能力不断提高，才能在降低灾难性医疗支出发生率的条件下，通过社会援助，减轻低收入家庭的医疗费用负担，增加他们的收入。（2）进一步完善医疗社会保险结构，将重大疾病医疗费用给付作为未来发展的重点，真正抵御重大疾病对病人家庭经济以及精神的巨大冲击，降低灾难性医疗支出的发生率，从而遏制收入差距的扩大。（3）进一步推进重大疾病商业性医疗保险的发展，创新重大疾病商业性医疗保险的发展机制。一方面应当对全体城乡居民投保重大疾病商业性医疗保险进行强制（保费则应当在缴付个人所得税的收入中进行扣减），这样才能迅速扩大保险基金的规模，才有能力扩大重大疾病商业性医疗保险给付的覆盖面和提高给付标准，另一方面应当在合理的范围内鼓励城乡居民进行补充性的自愿投保，投保费用应从缴付个人所得税的收入中进行扣减。

注释：

① Paul Fenn， Sickness Duration， Residual Disability， and Income Replacement： An Empirical Analysis， Economic Journal， 1981， 91（361）， pp.158-173.

② R. T. Reville， The Impact of a Disabling Workplace Injury on Earnings and Labor Force Participation， Emerald Group Publishing Limited， 1999， 241（2）， pp.147-173.

③ D. J. Schofield， R. N. Shrestha， R. Percival， M. E. Passey， E. J. Callander， The Personal and National Costs of Mental Health Conditions： Impacts on Income， Taxes， Government Support Payments due to Lost Labour Force Participation， Bmc Psychiatry， 2011， 11（1）， p.72.

④ J. Beatty， The Complex Nature of Disability Stigma in Employment： Impact on Access and Opportunity，Palgrave Explorations in Workplace Stigma， 2017， pp.55-70.

⑤ D. U. Himmelstein， E. Warren， D. Thorne， S.Woolhandler， Illness and Injury as Contributors to Bank-ruptcy， Health Affairs， 2005， 24（1）， pp.5-28.

⑥ R. Ayé， K. Wyss， H. Abdualimova， S. Saidaliev， Illness Costs to Households are a Key Barrier to access Diagnostic and Treatment Services for Tuberculosis in Tajikistan， Bmc Research Notes， 2010， 3（1）， pp.1-7.

⑦ P. Singh， V. Kumar， The Rising Burden of Healthcare Expenditure in India： A Poverty Nexus， Social Indicators Research， 2017， 133，（2）， pp.741-762.

⑧ K. Alam， A. Mahal， Economic Impacts of Health Shocks on Households in Low and Middle Income Countries： A Review of the Literature， Globalization & Health， 2014， 10（1）， pp.1-18.

⑨ Y. C. Chen， M. C. Fish， Demands of Maternal Chronic Illness and Childrens Educational Functioning： An Exploratory Study， Child & Adolescent Social Work Journal， 2013， 30（3）， pp.257-274.

⑩ M. S. Pedersen， J. N. Arendt， Bargaining for Health： A Case Study of a Collective Agreement-based Health Program for Manual Workers， Journal of Health Economics， 2014， 37（1）， p.123.

B. Savitha， K. B. Kiran， Illness Makes Credit Sick： Can Health Insurance Rescue the Poor from Exploitative Credit？ Geneva Papers on Risk & Insurance Issues & Practice， 2016， 41（2）， pp.184-204.

為节省篇幅，其余控制变量的分位数结果图没有展示。

作者简介：曾国安，武汉大学政府管制与公共经济研究所所长、武汉大学发展研究院院长、武汉大学马克思主义理论与中国实践协同创新中心教授、博士生导师，湖北武汉，430072；杨佩鸿，武汉大学政府管制与公共经济研究所、武汉大学马克思主义理论与中国实践协同创新中心博士研究生，湖北武汉，430072。

（责任编辑 陈孝兵）