因病致贫与缓冲效应的比较优势

朱超 王戎

摘 要：

当大病的自付医疗费用支出占家庭非食品支出的比例超过一定门槛值时，灾难性医疗支出发生，会增大因病致贫或返贫的概率。本文基于中国家庭追踪调查数据库（CFPS）2014年数据，利用A-F多维贫困测量方法有效识别贫困家庭，探究因病致贫发生率。大病冲击使贫困发生率增加15%，总财富减少6.9%。我们还发现医疗保险、社会资本及民间借贷对因病致贫都具有缓冲效应。这三种缓冲垫具有各自比较优势：医疗保险对中低收入家庭或中高疾病风险家庭缓冲效应显著;社会资本的缓冲效应只存在中高收入家庭或高风险疾病家庭;民间借贷只对低收入家庭具有缓冲效应。因此，家庭尤其是低收入家庭应合理利用缓冲垫，提高大病冲击的抵御能力，降低因病致贫的发生率。

关键词：

A-F测度方法;因病致贫;缓冲效应

文章编号：2095-5960（2020）06-0075-12;中图分类号：F832

文献标识码：A

一、引言

解决贫困问题是实现第一个百年奋斗目标的重要前提。十八大以来，习近平总书记站在全面建成小康社会和实现中华民族伟大复兴的战略高度，把脱贫攻坚摆在治国理政的突出位置。经济快速发展带动了贫困人口规模和贫困发生率的大幅下降。根据国家统计局发布的数据，改革开放40年以来，我国摆脱贫困的农村人口达到7.5亿，贫困发生率由1978年的97.5%下降到2018年的1.7%。①  ①2018年9月3日，国家统计局发布改革开放40年经济社会发展成就系列报告之五《扶贫开发成就举世瞩目脱贫攻坚取得决定性进展》。按世界银行相关标准，我国对全球减贫的贡献率超过70%，是世界上首个完成联合国千年发展目标中减贫目标的国家。②  ②2019年10月14日国务院新闻办公室《中国的粮食安全》白皮书。

“健康陷阱”是“贫困陷阱”的表现形式之一。[1]当医疗服务费用支出超出家庭支付能力时，家庭可能出现短期流动性不足的经济困境。[2][3]疾病家庭相对于健康家庭更容易陷入贫困，而贫困也容易与疾病相联系，由此陷入“疾病导致贫困，贫困加剧疾病”循环困境[4]。据数据显示，2018年，我国健康保障缺口达8050亿美元，占亚洲健康保障缺口的44.72%。③  ③健康保障缺口是指已接受治疗的自付医疗费用和未得到治疗预期支付的医疗金额之和。这部分缺口为医疗保险或者政府补贴等外部保障未能覆盖的部分，需要家庭依靠消耗自身财富积累，民间借贷或者减少非食品消费支出等内部自我保障来弥补的部分。数据来源于瑞士再保险公司（SWISS RE）2018年发布的《亚洲健康保障缺口》。根据国务院扶贫办发布的数据，2013年我国因病致贫或因病返贫人口占总贫困人口的42%，2015年和2017年，这一比例分别为44%和46%，呈上升趋势。由于风险发生的不确定性，大病冲击使得整个家庭经济随时发生恶化，陷入贫困，甚至出现贫困的代际转移现象[5]。图1绘制了2013～2018年中国人均医疗支出占人均收入的比重，并考察了城乡差异。可以看出，人均医疗保健支出占家庭收入比重逐年增加，并呈现农村远高于城镇的特征。

本文基于中国家庭追踪调查（China Family Panel Studies，CFPS）2014年数据，研究因病致贫家庭的缓冲方式，分析不同收入水平和疾病风险程度下缓冲垫的比较优势。研究设计如下：第一步，基于中国家庭追踪调查（CFPS）2014年数据，利用A-F多维贫困测度准确识别贫困家庭，研究大病冲击是否会造成家庭贫困及其影响程度。第二步，寻找家庭因病致贫缓冲办法，讨论医疗保险、社会资本和民间借贷三种缓冲垫对大病冲击的缓冲效应。第三步，基于三种缓冲垫的有效性，继续探讨三种缓冲垫之间的比较优势。

本文的边际贡献主要为：第一，考察了多种因病致贫缓冲垫的缓冲效应及其比较优势。较多文献研究单一缓冲方式的减贫效果，而鲜有文献对多种缓冲垫的比较优势进行讨论。第二，利用多维贫困测量法来识别贫困家庭。国内较多文献利用相对收入贫困来识别贫困家庭。相对于多维贫困测度，单一的贫困识别方法精准度较低，与现实贫困情况存在较大误差。本文首次将家庭疾病风险与多维贫困方法相结合，有效识别因病致贫家庭。

后文结构安排如下：第二部分为文献综述;第三部分为因病致贫的理论机制;第四部分为计量模型设定、数据选择及多维贫困测度;第五部分为对因病致贫缓冲效应的实证结果分析;第六部分则是对全文的总结及政策建议。

二、文献综述

在现有的文献中，学者从微宏观两个角度来分析健康对经济的影响。从宏观经济角度，较多文献利用国别数据研究国民健康与经济增长的关系[6][7][8][9]，认为良好国民健康有利于经济增长。从微观经济角度，文献较多研究个体健康对家庭经济的影响。[3][10][11]本文主要从微观个体角度出发，研究个人不良健康状况——大病冲击对家庭经济的影响。相关文献主要分为三类：第一，疾病对家庭经济的多重影响;第二，疾病与家庭贫困关系;第三，应对因病致贫或因病返贫的缓冲方法及其效果。

大病冲击作为家庭所面临的背景风险之一，会对家庭福利产生影响。首先，疾病所带来的医疗费用支出直接消耗家庭财富。[10]其次，疾病可能会通过减少工作时间或减少家庭工作人数来影响总收入。[12]再次，疾病降低家庭收入或财富间接导致资产积累能力降低，迫使家庭重组金融资产结构，特别会降低风险金融资产的比例来提高家庭风险规避的有效性。[13][14][15]部分文献还从消费[16][17]和劳动力市场供给[18]方面来论证疾病的影响。教育资本與健康资本作为人力资本的两大基石，二者可能存在此消彼长的关系，不良健康状况同样会影响教育资本。医疗费用支出会对家庭教育资金存在挤出效应，消耗预期教育投资储蓄，损害儿童的未来收入水平，影响代际公平。[19]

贫困问题一直是学者们关注的重点内容。疾病家庭相对于健康家庭面临更大的财务风险[20]，其家庭破产的可能性更大[21]。大病冲击也是发展中国家家庭陷入贫困的重要原因。[22]当发生大病冲击时，普通家庭会将部分消费投入到医疗费用中，可能会使得家庭陷入贫困。[23]塞尔维亚2007年的数据研究发现，大病冲击造成以消费衡量的相对贫困增加了1.1%，以收入衡量的绝对贫困增加了2.4%。[24]疾病所造成的贫困脆弱性会随着户主年龄的增加而增加，低财富的家庭相对于高财富家庭更容易受到大病冲击的影响。[25]近年来，我国因病致贫或因病返贫人口数量的增加[26]，对我国脱贫攻坚工作带来巨大挑战，对该问题的研究也受到我国学者的广泛关注。[27][28]文献利用我国数据2007-2011混合截面数据发现，人均住院费用每增加1%，人均收入就减少16.21%。[5]

家庭是否会因病致贫或因病返贫取决于家庭应对风险的能力。[29]医疗保险在缓冲家庭疾病风险方面发挥重要作用，无论是参加社会医疗保险[11][30]，还是购买商业医疗保险[31][32]。如果保险市场是完备的，能够提供最优的保险策略，当家庭发生疾病风险时，完全可以通过医疗保险进行风险分担来平滑消费。[33]文献研究新型农村社会养老保险对于贫困参保人群起到扶贫效果，提高扶贫工作效率。[34][35]我国社会网络关系以家族血缘为枢纽，起到风险分担的作用[36]，在改善家庭经济状况降低贫困方面发挥一定作用[37]。当家庭发生大病冲击时，亲友的扶持可以为家庭提供医疗资金，减轻家庭医疗负担，对因病致贫有明显的缓冲效应。[38][39]借贷增加资金来源，弥补短期资金流动性的不足，阻止家庭因病返贫。[29][40]但也有文献得出借贷的减贫效应不显著。[39][41]因此借贷对贫困的缓冲效应存在一定争议。

家庭医疗负担的解决途径主要来自参加的医疗保险、家庭积蓄和亲朋好友救助，还有少量的贷款以及上述多种途径的组合。[27]在现有关于健康经济文献中，大部分文献只是对其中一种缓冲方式来进行讨论，而未考虑到现实家庭可能存在拥有多种缓冲方式的情况。本文在探究三种缓冲垫减贫效果的基础上，进一步分析缓冲效应的比较优势，讨论收入异质性和疾病异质性下的三种缓冲效应的适用性。

三、因病致贫的理论机制

（一）疾病与贫困关系的理论阐释

单一收入贫困标准已经不能有效识别贫困人口。因此，改用多维贫困标准来识别贫困人口，包括教育、生活质量、收入等多个方面的贫困度量，分析多维贫困角度下家庭的主要致贫原因。超额医疗费用支出会对家庭教育人力资本的投入、生活质量和收入水平等方面带来不利影响。适龄人口受到大病冲击，会暂停工作或者短时间内减少工作时间，造成一定时间内预期收入的波动。[12]预期收入损失降低了家庭财富积累的能力，进而带来家庭非生活必需品支出的缩减，生活水平下降。除此以外，高额医疗费用支出对教育投入和遗赠资产可能存在挤出效应，导致儿童未来预期收入和隔代家庭初始资金的减少。[19]预期储蓄理论中，家庭可利用储蓄以应对风险造成未来收入的波动。因此，自付医疗费用同样消耗着家庭储蓄。[29]大病冲击会直接或间接影响到家庭多重经济要素，加大因病致贫的可能性。

因病返贫同样体现于家庭资产负债表中。健康人力资本被视为家庭资产负债表中一项无形资产。家庭收入、储蓄、消费支出的波动直接影响家庭资产负债表中资产方的变动。大病冲击同样影响家庭资产负债表负债方变动。因高额治疗费用所带来的短期高流动性需求，家庭面临着筹措资金的难题。家庭会通过亲友扶持、正规金融机构或民间借贷增加家庭负债的方式来缓冲疾病风险。疾病造成家庭资产负债表的变动增加了家庭因病返贫的风险。

（二）疾病冲击对贫困影响的传导渠道

由于地区收入差距的存在，劳动力以追逐高收入为目的向发达地区流动。据数据显示，截止到2019年，我国劳动力流动人口达到2.36亿。①  ①国家统计局2020年2月28日发布《中华人民共和国2019年国民经济和社会发展统计公报》，公布全国人户分离的人口2.80亿人，其中流动人口2.36亿人。由于居住环境较差，工作强度较大，社保参与度低，社会资本不充足，流动人口的健康问题逐渐凸显出来。非农业劳动者的健康问题半数以上来自流动人口。[42]流出人口主要以青壮年人口为主，一旦出现较大疾病风险，对其家庭来说是灾难性的。

疾病主要作用于个人身体机能。机能受损造成个人的经济活动能力受限，在劳动投入中获得较低回报，影响家庭财富水平，导致贫困的发生。个人获得工资能力取决于技能和努力程度，而技能又取决于教育投资和健康投资。因此，健康水平直接影响个人获得最优工作技能。重病个体可能被迫退出劳动力市场，减少家庭收入来源。并且，当个人健康状况变好再次进入劳动市场时，因信息不对称面临着市场的二次选择，在投入生产后同样面临着时间成本。大病患者家属的劳动时间，甚至劳动供给也受到相应的影响。正如Bartel and Taubman提到的一般疾病可能会随着时间的推移，其影响可能会变小，但是严重疾病对劳动的不利影响可能会持续较长时间，甚至严重疾病患者可能过早死亡，减少终生年金收入。[43]

（三）疾病对贫困影响的异质性分析

不同收入水平对大病冲击的反应程度存在异质性。在新型农村合作医疗（新农合）和城镇居民基本医疗保险（城居保）实施的早期，因不同收入群体面临的风险程度不同，其选择参保的可能性存在差异。黄薇利用2007～2011年城居保参加样本对比，发现往往收入水平较低、面临疾病风险较大的家庭，更倾向于参保。[5]早期城居保的参与存在逆向选择问题。不同收入水平家庭拥有的缓冲垫存在差异。社会资本直接取决于家庭经济地位。家庭利用身份地位相近的亲友获取所需的社会资源，其交往的人群往往经濟能力相近，称为“结型”社会资本。[39] 不同收入家庭在金融资产或固定资产拥有量有所差别，其借贷资质有所区别。家庭凭借抵押物获得的资金的数量直接决定借贷缓冲效应的发挥。家庭拥有的因病致贫的缓冲垫存在收入异质性。

不同风险的疾病对家庭经济产生不同程度的负面影响。健康风险分为一般健康风险和大病风险。户主的自评健康可以定义为一般健康风险。一般健康风险，其治疗周期短，医疗成本低，并不会对家庭造成严重的经济冲击。而大病风险，其治疗周期长，医疗费用成本较高，甚至减少个人的预期寿命，降低终生收入总值，抑制家庭消费能力。大病冲击是因病致贫或返贫的主要原因。针对不同程度的疾病风险，家庭会选择最优的缓冲垫以应对疾病对经济的冲击。对于一般健康风险，家庭利用储蓄可内部消化，或者利用基本医疗保险（新农合、城居保等）报销，满足一般疾病需求。当家庭面临大病冲击时，高额的医疗费用超出家庭的支付能力。当家庭存在因病致贫的风险时，家庭可能会利用重疾险、亲友经济帮助、借贷以满足医疗费用支付不足的问题。家庭应对健康风險的缓冲垫存在风险程度的异质性。

四、模型设定、数据选择及多维贫困测度

（一）计量模型设定

本部分计量模型意在探讨大病和贫困之间的关系以及大病风险对冲方式。首先，研究大病冲击对家庭贫困的影响，其次讨论了医疗保险、社会资本和民间借贷对因病致贫的缓冲效应，最后，讨论了三种缓冲垫之间的替代性。

本文首先研究大病冲击与家庭贫困之间的关系，基准计量模型设定如下：

其中，被解释变量Y表示家庭i的贫困变量，解释变量sick表示是否家庭面临大病冲击，X为控制变量，ε表示误差项，β1和β2表示待估系数。

本文进一步研究大病冲击的缓冲效应，将大病冲击和缓冲垫交互项加入基准模型（1）中，将模型修正为：

其中，cushi表示家庭i所拥有的缓冲垫，包括医疗保险、社会资本和民间借贷。sickicushi大病冲击和缓冲垫交互项，表示对大病冲击的缓冲效应。

家庭拥有多种应对大病冲击的缓冲垫，我们首先研究多种缓冲垫之间的相互关系。将大病冲击和两种缓冲垫的三者交互项带入（2）式中，形成新的检验方程为：

其中，cush1i与cush2i表示家庭i拥有的两种缓冲垫。缓冲垫1对大病冲击的缓冲效果受到缓冲垫2的影响，若β2和β3符号相反，表示缓冲垫2削弱缓冲垫1的缓冲效应，则说明存在替代效应。（3）式中控制变量X除基准模型的控制变量以外，还包括cush1和cush2两个缓冲垫及其交互的控制。

（二）数据及变量选择

本文所使用数据库是北京大学中国社会科学调查中心的“中国家庭追踪调查”（China Family Panel Studies，CFPS）数据。CFPS重点关注中国居民的经济与非经济福利，以及包括经济活动、家庭关系与家庭动态、人口迁移、健康等在内的诸多研究主题，是一项全国性、大规模、多学科的社会跟踪调查项目。其样本覆盖我国25个省（直辖市、自治区）目标样本家庭为16000户。本文主要使用该项目2014年截面数据。通过子数据库筛选匹配，最终有9465户家庭样本数据。

本文研究较大疾病风险对家庭贫困的影响，被解释变量为家庭贫困变量，包括是否为贫困家庭及家庭财富，核心解释变量为大病冲击。在因病致贫的研究中，学者较多关注较大疾病风险——大病对家庭经济的冲击。较多健康经济文献是以家庭所承受的医疗负担来衡量疾病程度。文献多用医疗支出的绝对值[17][44]和医疗支出占比[39][45]来衡量家庭医疗负担。本文研究较大疾病风险的致贫过程，为了避免疾病复杂性和费用数据误差导致的有偏估计，参考相关文献[46][47][48]，选择以虚拟变量来定义解释变量，即用是否发生灾难性医疗支出来衡量家庭是否发生大病冲击。本文根据WHO①①世界卫生组织（WHO，2005）给出灾难性医疗支出定义，家庭医疗支出超过非生存性支出的40%，则定义为家庭发生灾难性医疗支出。和我国《第四次全国卫生服务调查分析报告》①  ①我国卫计委在2008年公布的《第四次全国卫生服务调查分析报告》中，给出灾难性医疗支出定义和临界值，将家庭现金支付的医疗卫生费用占家庭总消费性支出的比例超过40%定义为灾难性医疗支出。对灾难性医疗支出的定义来衡量大病医疗负担。根据国内外经验和我国学者的相关研究[49][50][51]，本文以家庭现金支付的医疗卫生费用占家庭非食品支出的比例超过40%，定义为发生灾难性医疗支出。当家庭自付医疗比超过40%，定义为家庭发生大病冲击，赋值为1，反之，为0。从样本数据分析得出，灾难性医疗支出发生的概率为20.4%。

借鉴文献对控制变量的选择[29][52]，本文将控制变量分为个人层面、家庭层面及社区层面。个人特征：包括户主性别、年龄及年龄二次项及婚姻。年龄和家庭财富值可能存在非线性关系。因此，控制家庭户主年龄同时也控制了年龄的二次项。家庭特征：家庭存在成员共同分担生活成本的规模效应[17]，家庭规模越大，人均支出越少，由此控制家庭规模。家庭成年人数量同样会影响财富积累程度，因此控制家庭成年人数。家庭人均受教育程度影响家庭经济行为决策，控制家庭人均受教育年限，同时控制家庭储蓄、房屋资产及是否从事农业生产劳动。本文为了尽可能减少估计误差，控制了是否为少数民族聚集区、社区低保率及所在地理区域位置等相关变量。[53] 限于篇幅，描述性统计留存备索。

（三）多维贫困测度

Alkire & Foster提出包含教育、健康、生活水平3个维度下的多维贫困测度A-F方法。[54][55]本文利用A-F多维贫困测度方法，对2014年中国多维贫困指数进行测算分析，得出多维贫困临界值，准确识别贫困家庭。

假设共有N组家庭，d个福利维度，x代表N×d矩阵，其中xij表示i家庭在j维度上取值（i=1，2，…，N，j=1，2，…，d），xij>0;设定各指标剥夺临界值向量z=（z1，z2，…，zd）。指标权重向量w=（w1，w2，…，wd）。我们采用分类变量来构造剥夺矩阵，当xij

A-F多维贫困指数M0是由多维贫困发生率和多维贫困平均剥夺指数来确定的，由此得到M0为：

参考相关文献[56][57]，结合所用数据库基础上，本文选择5个维度9个指标来测算MPI指数，如表1所示。我国现行贫困标准是2010年规定以人均年收入来衡量，农村贫困线为2300元，城市贫困线为4200元。由于农村人口消费支出中，食品所占比重较大，根据农村人口生活消费价格指数来调整农村贫困标准，2014年农村贫困标准调整为人均年收入2800元。[58]假设从农村和城镇贫困线调整幅度一致[26]，按照相应的比例，2014年城镇贫困线应该调整为年人均收入5113元。由此，得到2014年贫困线，农村人均年收入2800元，城镇人均年收入5113元。本文以两个维度以上的贫困来定义贫困家庭，因此选取k=0.5，得到2014年多维贫困指数为0.009，多维贫困发生率为8.10%，多维贫困人口平均剥夺强度为0.115。与相对收入贫困对比，多维贫困测度可以更加精准测量贫困发生概率，降低测量误差。

五、因病致贫的缓冲效应实证结果分析

（一）因病致贫的实证结果

在上述框架下，本文主要研究大病风险的致贫机理。首先按照公式（1）进行回归分析。如表2的回归结果（1）和（2）列所示，大病与多维贫困是显著的正向影响，与家庭财富是显著的负向影响。大病冲击使得多维贫困发生率增加15%，家庭财富下降6.9%。大病风险会显著增加家庭贫困发生概率，减少其财富值。

这表明我国因病致贫或因病返贫现象较为严重，凸显了扶贫工作中健康扶贫的重要性。为了准确考察大病风险和家庭贫困关系，本文将家庭收入情况进行样本分组，引入分组虚拟变量和大病风险的交互项，考察不同收入群体发生大病风险对家庭财富值的影响。从表3的结果中可以得出，低收入家庭相对于中高收入家庭大病风险对家庭财富的冲击更大。家庭发生大病冲击，低收入家庭财富减少23.2%，而中等收入家庭减少12.7%。对于其他收入群体来说，低收入群体更容易陷入贫困中，这恰恰是我们在扶贫工作中最应关注的对象。

考虑到可能因遗漏变量和双向因果存在内生性问题，其解决方法之一是寻找有效的工具变量。部分文献采用社区内他人的经济行为来作为个体的工具变量。[5][29][39]因此，本文选取代表该地区医疗水平作为分析大病冲击和家庭贫困关系的工具变量，具体选择工具变量“所在区域医院数量”进行IV-Probit估计和“县域内灾难性医疗支出发生的概率”进行2SLS估计。有效的工具变量需满足两点要求：第一，相关性：地方医疗水平影响当地灾难性医疗支出的发生。若某地医疗卫生资源投入较少，医疗保障不完全，该地灾难性医疗支出发生概率会提升。第二，外生性：选择城市或者县域内医疗支出水平，并不会直接影响家庭的收支情况。本文选择的工具变量符合以上两点，可以进行工具变量的检验。从表4回归结果中发现，结果与基准回归结果一致，大病冲击减少家庭财富，增加贫困的可能性。

（二）大病冲击对家庭贫困的中介效应——外出务工人数

大病冲击会减少家庭劳动力供给和压缩劳动时间，导致家庭财富损失。随着持续的经济发展及地区经济差异的存在，加速农村劳动力的流动。[59]然而，外出务工人员因工作稳定性差，患病后难以享受与输入地居民同等待遇的医疗保障。因此，当外出务工人员或者其家庭成员发生严重疾病时，可能会造成外出务工人员的返乡。

本文选择外出务工人数作为大病冲击和家庭贫困的中介变量，讨论大病冲击如何通过家庭外出务工人员数量来影响家庭财富效应。从表5的（1）-（3）列回归结果可得：第一，大病冲击与家庭外出务工人数关系显著为负，说明当家庭发生大病后，会造成外出务工人员返乡。第二，大病冲击和外出务工人数对家庭贫困回归中，大病冲击与家庭贫困不显著，外出务工人数与家庭贫困是显著为负的，说明大病冲击对家庭多维贫困是完全中介效应。第三，大病冲击通过外出务工人数对家庭财富的影响是部分中介效应。

（三）因病致贫缓冲效应

1.缓冲效应

家庭可利用多种方式来缓冲疾病风险。可能利用包括医疗保险、社会资本及民间借贷等主要缓冲垫缓冲大病对家庭财富的负影响。截止到2018年底，我国社会医疗保险基本实现了全覆盖，但是仍面临着保障水平不均衡的问题。医疗保险保障额度难以完全弥补巨额医疗费用，部分家庭需借助其他非保险的方式，通过社会资本的方式进行亲友风险分担，或通过借贷来解决疾病家庭短期流动性不足的问题。表5的（4）-（6）列檢验医疗保险、社会资本和民间借贷对大病的缓冲效应。从回归结果中可以得到，医疗保险、社会资本及民间借贷对大病冲击缓冲效应都是显著存在的，家庭可以利用三种缓冲方式来对冲家庭大病风险。

2.缓冲垫之间的替代性

家庭发生大病冲击时，医疗保险、社会资本和民间借贷都可以弥补巨额医疗支出，减缓家庭总财富的下滑，防止家庭因病致贫。参考郭云南和王春飞[60]利用大病和两个缓冲垫三者的交互项来检验两种缓冲垫之间是否存在替代效应，即当家庭缺少一种缓冲垫是否另一种缓冲垫能起到弥补作用。

表6是对公式（3）进行回归的结果，被解释变量为家庭财富值。当家庭发生大病时，若大病和缓冲垫1的两者交互项的系数和大病、缓冲垫1和缓冲垫2三者交互项的系数符号显著相反，则说明缓冲垫2的存在削弱了缓冲垫1的缓冲效应，即缓冲垫2对缓冲垫1替代效应存在。表8报告了参数估计结果，从结果中可以得出：三种缓冲垫之间并不存在显著的替代效应。医疗保险、社会资本和民间借贷三者的缓冲效应是独立的，是不可代替的。

3.缓冲效应的比较优势

从表5中我们已经得到家庭可以利用医疗保险、社会资本和民间借贷来缓冲大病冲击，并且表6回归结果表明三者之间的缓冲效应是不可替代的。由此，我们进一步讨论医疗保险、社会资本及民间借贷三者的比较优势，分析其在不同收入和疾病风险下的适用性。

从表7中可以得到医疗保险对家庭大病冲击的缓冲效应，从收入异质性看，对中低收入家庭大病冲击缓冲效应存在，对高收入群体缓冲效应不明显。从疾病风险异质性来看，医疗保险对中高疾病风险的缓冲效应存在，对低疾病风险缓冲效应不显著。中低收入家庭相对高收入家庭可凭借的缓冲方式较少，因此医疗保险在中低收入群体中的保障作用更加明显。社会医疗保险有一定的赔付比例，商业医疗保险也有相应的免赔额，因此，对于较低疾病风险，医疗保险的缓冲效应并不明显。对于中等疾病风险和较大疾病，无论是社会医疗保险还是商业医疗保险都有相应的大病保险和重疾险等重大疾病风险保险项目来保障。

社会资本较为雄厚的家庭，可凭借雄厚的社会关系获得经济支持以抵御家庭风险冲击。[61]本文以家庭亲友现金往来来定义家庭所拥有的内部社会资本[39]，继而研究内部社会资本对疾病的缓冲效应。根据回归结果表8，从收入的角度来看，社会资本对中高收入家庭存在缓冲效应，对低收入家庭缓冲效应失效;从疾病风险角度来看，社会资本只对高风险家庭存在缓冲效果。所以，低收入家庭相对于中高收入家庭，拥有的社会资本的能力相对较弱，可获得的亲友帮扶较少，因此社会资本在低收入家庭的缓冲效应并不明显。中高收入家庭可以凭借相对丰富的社会资本来抵御家庭疾病大病冲击。一般疾病和中等疾病，社会资本并不能起作用，当家庭面临较高疾病风险时，社会资本的作用才会凸显出来。

借贷是家庭缓冲疾病风险的又一方式。现阶段，我国正规金融机构尚有不完善的地方，对贫困家庭可能存在极大的金融约束。相对于正规金融机构，民间借贷准入门槛较低，恰能满足贫困家庭短期流动性不足的借贷需求。因此，本文研究民间借贷对家庭疾病的缓冲效应。根据表9的回归结果，从收入异质性角度看，低收入家庭可以通过借贷来缓冲疾病负影响，中高收入家庭不会通过借贷来缓冲风险。在疾病风险角度，借贷的缓冲效应并不明显。低收入家庭确实可以通过民间借贷的方式缓冲因病致贫风险，降低大病对家庭财富的冲击。

4.稳健性检验

城乡一体化的发展，正在逐渐缩短城乡差距，但在一些领域城乡二元结构现象还较为明显，城市和农村仍存在相当大的发展差异。农村仍面临着消费、金融服务、教育水平等方面的发展约束。尽快实现城乡一体化也是减贫途径之一，推进城乡协调发展，实现共同富裕目标。本文尝试进一步利用城乡分样本来检验基准模型回归结果的稳健性。本部分将被解释变量更换为“城市家庭是否为MPI贫困”“农村家庭是否为MPI贫困”“城市家庭财富值”及“农村家庭财富值 ”。回归结果与基准回归结果一致。无论是城镇还是农村，大病冲击都会增加家庭贫困的可能性，减少家庭财富值。大病冲击会增加农村家庭12%的贫困概率，远大于城镇的2%致贫概率。大病冲击对家庭财富的影响在城乡之间差别不大。

在缓冲垫比较优势回归中，前文已经对于不同缓冲垫的异质性进行多次讨论，反复检验，三种缓冲垫都是对因病致贫存在缓冲效应。在这一部分，本文进一步对城乡因病致贫家庭缓冲效应进行比较，再次考察医疗保险、社会资本及民间借贷三种缓冲垫缓冲效应的稳健性。回归结果表明，不论是城市还是农村，医疗保险、社会资本和民间借贷对因病致贫都是存在缓冲效应的，因病致贫缓冲效应是稳健的。限于篇幅，本部分结果备索。

六、结论及政策建议

本文利用2014年家庭追踪调查（CFPS）数据，探究大病冲击与家庭贫困的关系，验证了医疗保险、社会资本和民间借贷对因病致贫缓冲效应，并进一步分析了三种缓冲垫的比较优势。主要研究结论如下：

第一，本文利用A-F多维贫困测度精准识别贫困家庭，以是否发生灾难性医疗支出来判断家庭是否发生大病冲击，发现贫困人口中因病致贫比例为26.5%。相对于健康家庭，大病冲击家庭返贫的概率增加了15%，财富值减少了6.9%。大病冲击以外出务工人数为中介对贫困产生间接影响。大病冲击完全是通过减少外出劳动力供给从而增加贫困发生率的。

第二，家庭可以利用多种缓冲垫以应对大病对家庭经济的冲击。本文选择家庭普遍拥有的三种缓冲方式，包括医疗保险、社会资本和民间借贷，研究三种缓冲垫对因病致贫的缓冲效应。三种缓冲垫都对大病风险存在缓冲效应，可以有效降低家庭健康风险敞口，提高抵御因病致贫或返贫的经济能力。三种缓冲垫之间不存在替代效应，其缓冲效应都是独立存在的。

第三，通过三种缓冲垫的比较优势分析发现，三种缓冲垫在不同收入和不同疾病风险下发挥的缓冲效应有所区别。医疗保险针对中低收入和中高疾病风险家庭存在缓冲效应。社会资本受到经济地位的限制，只对中高收入家庭存在緩冲效应，并只作用于高疾病风险家庭。民间借贷只对低收入家庭的大病起到缓冲作用。我们重点关注低收入家庭，低收入家庭受到社会资本的限制，只能凭借医疗保险和民间借贷，但面临着保险保障不足和金融约束的问题。

健康扶贫是一个长期性工作，关系到民生工程建设，需要创新性的减贫方式、多渠道的资金投入进来，聚心凝力打赢脱贫攻坚战。本文寻找有效的因病致贫缓冲垫，以期实现最大的政策效果，达到减贫扶贫的目的。

首先，家庭应利用自身优势合理安排医疗保险、社会资本和民间借三种缓冲垫，以达到最佳的脱贫方式，加快脱贫速度。合理安排资产组合，提高家庭疾病冲击的资产抵御风险的能力。当发生大病冲击时，家庭可以通过金融资产变现来避免短期流动性不足的困境。家庭还可以依靠社会救助，出售固定资产的方式来缓冲疾病风险。

其次，政府要精准识别致贫因素，精准扶贫，以短期“输血”，长期“造血”的思路对当地贫困家庭给予救助。与金融机构通力合作促进本土企业发展，因地制宜发展特色经济，为贫困人口创造更多稳定的就业机会。当流动性人口在异乡受到疾病冲击时，其拥有的缓冲垫数量较少，抵抗风险能力较差，致贫或返贫的概率加大。保障外来流动人口基本医疗需求，完善跨区域基本医保关系的承接工作。流出地政府也要注重对留守家庭统计和管理，提高基层医疗机构覆盖率，让留守家庭享有更便捷的医疗服务，减少外出务工人员的后顾之忧。

最后，针对因病致贫多种缓冲垫的异质性，应扩大缓冲垫的适用范围。医疗保险适用性较广，应充分发挥医疗保险在中低收入家庭应对大病风险的缓冲作用，增加重大疾病保障种类，继续扩大医疗保障的适用范围。个人应积极参与到社会活动中去，加强亲友之间的互动性，扩展社会网络，获得有效的信息资源，可以有效弥补保障不足和金融约束的脱贫限制。各地区应积极发挥普惠金融扶贫效应，增加金融服务的可得性，规范民间小额借贷体系，创新金融产品以提高金融扶贫的持久性。

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Illness Induced Poverty and Comparative Advantage of Cushion Effect

ZHU Chao，WANG Rong

（Capital University of Economics and Business，Beijing 100070）

Abstract：

When out-of-pocket medical expenses exceed the threshold， catastrophic medical expenses occur， increasing the probability of poverty due to illness. Based on the data from China Family Panel Studies （CFPS） in 2014， this paper uses the A-F multidimensional poverty measurement method to identify poor families， explore the probability of poverty due to disease. The impact of severe illness increased poverty by 15 percent and reduced total wealth by 6.9 percent. This paper finds that medical insurance， social capital and private lending all have a cushioning effect on poverty caused by illness. The three kinds of cushions have their respective comparative advantages. It is found that medical insurance has significant cushioning effect on low- and middle-income families or high- and medium-risk diseases families. The cushioning effect of social capital only exists in middle- and high-income families or high-risk disease families. T Private lending has a buffer effect only for low-income households. Therefore， families， especially low-income families， should make reasonable use of cushions to improve the ability to resist the impact of serious diseases and reduce the probability of poverty due to diseases.

Key words：

A-F method;Poverty;Cushion Effect

責任编辑：张 领