新农合大病保险能缓解农村长期贫困吗？——来自贫困脆弱性视角的检验

高 健 丁 静

一、引言与文献回顾

1978年改革开放至今，中国政府实施了有效的扶贫攻坚工作，并且提出“2020年消除绝对贫困”的目标。然而贫困问题具有反复性和长期性，其中最核心的难点在于“因病致贫、因病返贫”。尽管1998年以来政府推动职工医保、新农合、城居保相继建立，实现了全民医保，(1)人民日报：我国基本医疗保险覆盖人数超13亿，2017年10月5日，http://www.gov.cn/guowuyuan/2017-10/05/content_5229626.htm.缓解了人民的医疗费用负担，并促进了人民健康水平。(2)程令国、张晔：《“新农合”：经济绩效还是健康绩效？》，《经济研究》2012年第1期。但在疾病谱发生变化，同时医保碎片化、医保水平较低，以及医疗资源分布不均、医疗费用高涨等情形下，因病致贫问题仍然严峻。2018年数据显示，中国农村1660万贫困人口中，因病致贫、因病返贫比例超过40%。(3)王培安：要立足长远制定统一的兜底医疗保障政策，2019年3月5日，http://lianghui.people.com.cn/2019cppcc/n1/2019/0305/c425500-30959164.html.2012年8月《关于开展城乡居民大病保险工作的指导意见》(发改社会[2012]2605号)提出“开展城乡居民大病保险是减轻人民群众医疗费用负担，解决因病致贫、因病返贫问题的迫切需要”。随后，各地均开始探索在新农合基金中划拨一定比例，建立新农合大病保险制度，逐渐使农村居民医疗保险体系得到完善。然而新农合大病保险是否改善了农村居民“因病致贫、因病返贫”困境，尚未有相关效果评估研究。

在农村居民医疗保险减贫方面，早期一些学者结合Pen氏队列图形首次提出了新农合减贫的理论框架。(4)刘远立、饶克勤、胡善联：《因病致贫与农村健康保障》，《中国卫生经济》2002年第5期。在后续的实证研究中，发现新农合对农村居民的贫困发生率有一定的缓解作用，(5)W. Yip，W.C.Hsiao，“Non- Evidence- Based Policy：How Effective is China’s New Cooperative Medical Scheme in Reducing Medical Impoverishment”, Social Science & Medicine，Vol.68，No.2，2009，p.201.(6)陶纪坤、金辉：《新型农村合作医疗制度的反贫困效应及完善策略——基于江西省的实证研究》，《中州学刊》2017年第7期。(7)鲍震宇、赵元凤：《农村居民医疗保险的反贫困效果研究——基于PSM的实证分析》，《江西财经大学学报》2018年第1期。同时新农合还缓解了农村老年人的多维贫困发生率。(8)周坚、周志凯、何敏：《基本医疗保险减轻了农村老年人口贫困吗——从新农合到城乡居民医保》，《社会保障研究》2019年第3期。然而在现有医疗保险与贫困的关系研究中，都仅关注当期贫困，忽略贫困是动态变化的。识别并关注长期隐性贫困才有助于制定出有效的精准扶贫政策。2002年《世界发展报告》提出了“贫困脆弱”的概念，用以反映家庭未来陷入贫困状态的可能性。随后，一套测算家庭贫困脆弱性的方法正式提出并得到世界范围内广泛的采用。(9)S.Chaudhuri，J.Jalan，A.Suryahadi，“Assessing Household Vulnerability to Poverty From Cross-Sectional Data：A Methodology and Estimates From Indonesia”，Working Papers，2002.基于此计算方法，随后国内学者研究发现社会保障(10)郭劲光、孙浩：《社会保障是否有助于未来减贫？——基于贫困脆弱性视角的检验》，《学习与实践》2019年第12期。、公共转移支付(11)樊丽明、解垩：《公共转移支付减少了贫困脆弱性吗? 》，《经济研究》2014年第8期。、财政教育政策(12)解雨巷、解垩、曲一申：《财政教育政策缓解了长期贫困吗?——基于贫困脆弱性视角的分析》，《上海财经大学学报》2019年第3期。、土地流转(13)彭继权、吴海涛、秦小迪：《土地流转对农户贫困脆弱性的影响研究》，《中国土地科学》2019年第4期。、金融普惠(14)尹志超、张栋浩：《金融普惠、家庭贫困及脆弱性》，《经济学(季刊)》2021年第1期。等一系列政策对贫困脆弱性有不同程度影响；从社会保障内部而言，基本医疗保险(15)刘子宁等：《医疗保险、健康异质性与精准脱贫——基于贫困脆弱性的分析》，《金融研究》2019年第5期。、新农保(16)李齐云、席华：《新农保对家庭贫困脆弱性的影响——基于中国家庭追踪调查数据的研究》，《上海经济研究》2015年第7期。、医疗救助(17)章晓懿、沈崴奕：《医疗救助对低收入家庭贫困脆弱性的缓解作用研究》，《东岳论丛》2014年第8期。、低保(18)孙伯驰、段志民：《农村低保制度的减贫效果——基于贫困脆弱性视角的实证分析》，《财政研究》2020年第2期。等各项社会保障政策均对贫困脆弱性有显著影响。然而2012年开始实施的以“解决因病致贫、因病返贫”为核心目标的新农合大病保险制度对贫困脆弱性的影响研究尚未出现。

与已有文献相比，我们的研究可能产生的边际贡献在于：新农合大病保险是以地级市为单位各自试点运行，难以通过微观调查数据库直接捕捉到个体是否参与新农合大病保险的参保信息，从而对于实证评估新农合大病保险的一系列政策效应产生阻碍；而我们首次通过系统梳理全国所有地级市新农合大病保险试点时间，形成了新农合大病保险试点数据库，再匹配微观调查数据库，构造出了“新农合大病保险参保”变量，为新农合大病保险相关实证研究提供了基础。

因此，适当借鉴现有关于新农合与贫困的相关研究设计经验，利用新农合大病保险试点数据库、大样本微观数据库和计量方法评估新农合大病保险减贫效果。首先，基于计算贫困脆弱性指标；其次，实证检验新农合大病保险对家庭贫困脆弱性的影响并进行稳健性检验；最后，阐述减贫的内在机制和异质性。

二、研究设计

(一)模型设定

为评估新农合大病保险对贫困脆弱性的影响，构建了“新农合大病保险”变量。建立如下的计量模型：

poor=β0+β1·treated+β2·X+ε

其中，poor代表贫困脆弱性；treated代表新农合大病保险；X为影响贫困脆弱性的一系列控制变量，如户主特征变量、家庭特征变量、社区特征变量等；ε代表随机误差项。由于计量模型中的被解释变量为0-1变量，OLS估计的经典假设不再满足，选择Logit模型进行估计。

(二)数据与变量

实证研究使用的数据均来自北京大学负责的中国健康与养老追踪调查数据库(China Health and Retirement Longitudinal Study，简称CHARLS)。由于新农合大病保险于2012年开始试点，并且2015年8月份开始全面实施，为了更有效地评估新农合大病保险的试点效果，仅选择2011、2013和2015年的数据。

1.被解释变量。基于发展成熟的贫困脆弱性概念和计算方法，(19)S.Chaudhuri，J.Jalan，A.Suryahadi，“Assessing Household Vulnerability to Poverty From Cross-Sectional Data：A Methodology and Estimates From Indonesia”，Working Papers，2002.计算“贫困脆弱性”指标。假设家庭h的消费方程如下：

lnch=xhβ+eh

(1)

在使用OLS估计公式(1)后，利用得出的残差带入如下方程：

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

假设家户消费呈对数正态分布，在给定贫困线标准下，(22)根据《中国扶贫开发年鉴2016》，2011年、2013年、2015年中国官方贫困线分别为2536元、2736元、2855元。可以计算出每个家户陷入贫困的概率。设Φ(•)为标准正太分布的累计密度函数。贫困概率可以用如下公式计算：

(7)

在基于公式(7)得到未来贫困概率之后，基于既定标准，判断其是否发生贫困脆弱性。当贫困概率大于0.5，则认为发生贫困脆弱性，记为1，否则为0。由CHARLS数据库统计显示，贫困脆弱性发生率均值为25.6%，与何欣等(2020)得出的结果相似。(23)何欣、黄心波、周宇红：《农村老龄人口居住模式、收入结构与贫困脆弱性》，《中国农村经济》2020年第6期。

2.关键解释变量。新农合大病保险参保变量计算相对复杂，是通过将梳理构建的包含全国地级市试点时间的“新农合大病保险试点数据库”和CHARLS数据库联合计算得出。首先，以“地级市名字(cityname)”作为匹配标识，将“新农合大病保险试点数据库”与CHARLS数据库相匹配；其次，通过比较样本抽样调查时间和样本所在地级市新农合大病保险试点时间，计算参保和非参保。例如：若CHARLS中某一样本所在的地级市在该年追踪调查时间范围内及之前已经进行新农合大病保险试点，则该调查年及以后每一年均设置为参保，否则为非参保。统计发现，新农合大病保险平均参保率为37.5%，能够反映试点效果。

3.控制变量。借鉴现有关于贫困脆弱性问题研究，选择了相关控制变量，例如：户主特征、家庭规模、人均收入、社区是否有公交、社区有自来水户占比、社区是否有工厂、地区特征等变量。(24)S.Chaudhuri，J.Jalan，A.Suryahadi，“Assessing Household Vulnerability to Poverty From Cross-Sectional Data：A Methodology and Estimates From Indonesia”，Working Papers，2002.

所有变量的定义及描述统计结果见表1。(25)计量模型中未控制家庭新农合状态变量，这是因为新农合已接近于全覆盖。人均收入指标在计量回归时，采用对数处理。

表1 变量定义和描述统计

三、新农合大病保险对贫困脆弱性影响的实证分析

(一)基准回归模型

以农村家庭为单位，研究新农合大病保险对家庭贫困脆弱性的影响。由于贫困脆弱性指标的核心是计算家庭未来贫困概率并依据0.5阈值标准判断贫困脆弱性发生与否，所以，分别研究了新农合大病保险对贫困概率和贫困脆弱性的影响。(26)贫困概率和贫困脆弱性的区别在于，贫困脆弱性是在贫困概率基础上的一种转换，虽然本质相似，但通常更关注贫困脆弱性。模型1采用OLS回归，结果显示新农合大病保险使家庭贫困概率显著降低了0.044个单位，有助于使一批家庭贫困概率低于0.5，从而摆脱贫困脆弱性。模型2采用Logit模型，并且计算了边际效应，结果显示新农合大病保险使家庭贫困脆弱性显著降低了7.28%。由于模型1和模型2采用的是中国官方划定的贫困线标准，略低于国际贫困线标准，所以引入世界银行在2005—2015年采用的1.25美元国际贫困线标准，计算了模型3和模型4。结果显示，国际贫困线标准下，新农合大病保险使家庭贫困概率显著降低了0.0643个单位，使贫困脆弱性显著降低了10.5%。

表2 新农合大病保险对贫困脆弱性影响的基准回归模型

其他控制变量对贫困脆弱性的影响符合理论预期(见表2模型2)，如：家庭贫困脆弱性发生率随户主的年龄增加而降低；男性和已婚户主家庭贫困脆弱性更低；相对于户主具有小学及以下教育程度的家庭，户主具有初中、高中、大学及以上教育程度的家庭的贫困脆弱性发生率会显著降低，分别为13.9%、10.9%、6.37%；家庭规模越大、家庭人均收入越高，抗风险能力越强，家庭贫困脆弱性越低；社区中有公共交通、自来水用户占比越高、有工厂，家庭贫困脆弱性分别显著降低8.17%、4.51%、4.58%。相对于西部地区，东部地区和中部地区的家庭贫困脆弱性发生率会显著降低3.42%、2.31%，并且东部地区降幅更大。

(二)稳健性检验

考虑到贫困脆弱性的计算阈值借鉴于国际标准并不一定完全适用中国，同时新农合大病保险政策从实施到产生效果也可能需要一定时间，所以本研究还对贫困脆弱性、新农合大病保险这两个核心指标进行了如下稳健性检验。第一，由于贫困脆弱性的计算还取决于贫困脆弱概率的阈值选择，除50%标准外，选择65%、75%作为贫困脆弱性与否的判断标准，实证结果依然支撑新农合大病保险对家庭贫困脆弱性发生率的缓解作用(见表3模型1和模型2)。第二，由于CHARLS数据库的调查时间一般是每年的7月和8月，而如果样本所在的地级市恰好也在该年的7月或8月进行新农合大病保险试点，则样本该年度的医疗费用可能尚未得到新农合大病保险的补偿，增加了名义上的贫困脆弱性发生率，从而有可能使新农合大病保险的效果减弱了。所以，由于2013年和2015年7月或者8月首次进行大病保险试点的样本实际上未享受到大病保险补偿，本研究将其定义为控制组(变量命名为“新农合大病保险1”)。实证结果发现，新农合大病保险实施使农村家庭贫困脆弱性降低了7.39%，结果依然显著，并且系数高于表2模型2。第三，由于新农合大病保险实施初期是一种二次报销的政策，需要参保者携带凭证主动到相关部门申请补偿，从而政策供给和实际需求之间存在一定的信息不对称，甚至由于交通不便存在较长的时间滞后。考虑到政策由实施、宣传到补偿往往需要一定的时间周期，尤其是处于交通和信息不便的农村，将2013年和2015年6月首次进行大病保险试点的样本定义为控制组(变量命名为“新农合大病保险2”)。实证结果发现，新农合大病保险实施使农村家庭贫困脆弱性降低了7.46%，结果依然显著，并且系数高于表2模型2。

表3 新农合大病保险对贫困脆弱性影响的稳健性检验

四、新农合大病保险对贫困脆弱性影响的机制分析

尽管实证研究了新农合大病保险与贫困脆弱性之间显著的负向关系，但并没有阐明新农合大病保险通过何种中介效应缓解了贫困脆弱性。就保险理论而言，新农合大病保险作为一种补充性医疗保险，主要是针对医疗费用进行费用补偿，从而缓解家庭的医疗费用负担。就凯恩斯提出的绝对收入消费理论而言，农村家庭的消费主要取决于当期的绝对收入，如果医疗费用支出增加，当期其他消费支出相应减少，则易引起贫困脆弱性，甚至陷入贫困恶性循环。而新农合大病保险的实施，在一定程度上分担了医疗费用，抑制了医疗费用支出占家庭总消费的比例，防止医疗费用挤出家庭其他消费支出，从而有可能缓解贫困脆弱性。

为验证这一中介效应，实证研究新农合大病保险对医疗费用占家庭总消费支出比例的影响。在不引入控制变量的情形下(表4模型1)，新农合大病保险使医疗费用占比减少0.0297个单位，效果十分显著。引入控制变量，实证结果显示(表4模型2)，新农合大病保险使医疗费用占比显著减少0.0334个单位。作为对照，“新农合大病保险1”和“新农合大病保险2”的影响系数分别为0.0348和0.0356，结果十分接近。

表4 新农合大病保险对医疗费用占比的影响

五、新农合大病保险对贫困脆弱性影响的异质性分析

整体而言，新农合大病保险对贫困脆弱性有一定的缓解作用。但新农合大病保险筹资来源单一，且受制于各地区之间的经济发展因素，筹资水平也存在差异，从而各地区之间效果存在不同。将样本划分为东中西部，实证发现中西部地区的新农合大病保险对贫困脆弱性的影响显著高于东部。一方面是由于中西部地区贫困脆弱群体数量较多，新农合大病保险边际效用更大。另一方面是由于，中西部地区的健康扶贫中，地方财政给予额外配套支持(27)在基本医疗保险和新农合大病保险报销基础上，地方政府会通过财政或者政府购买商业医疗保险，提供额外报销。，从而大病个体享受到“新农合大病保险+地方财政兜底”的保障，表5显示的中西部地区效果正是二者共同作用的结果。另外，新农合大病保险限定起付线和封顶线，不同患病程度群体所能享受到补偿也有所不同。借鉴现有研究提出的“大病”思想，引入重大病的概念。(28)高梦滔、姚洋：《健康风险冲击对农户收入的影响》，《经济研究》2005年第12期。将家庭医疗费用超过20000元的样本定义为“重大病”，低于20000元的定义为“非重大病”。实证结果显示，新农合大病保险使重大病样本贫困脆弱性降低了5.67%，而非重大病样本的贫困脆弱性降低了7.04%。可见，现阶段新农合大病保险有利于缓解大病群体陷入贫困脆弱性，但对于重大病群体的保护仍然薄弱。

表5 新农合大病保险对贫困脆弱性影响的异质性

六、结论与政策建议

(一)结论

本文以农村居民家庭为研究对象，基于大样本微观数据和计量模型，实证评估了新农合大病保险对农村家庭贫困脆弱性的影响。得出以下结论：

第一，在中国贫困线标准下，新农合大病保险实施使农村居民家庭贫困脆弱性发生率显著降低7.28%，并且国际贫困线标准下也仍然显著。在使用65%和75%贫困概率阈值，以及考虑到部分样本刚刚参与新农合大病保险试点而未来得及享受到费用补偿等因素后，实证结果依然显著。

第二，结合保险理论和消费理论，提出“新农合大病保险抑制医疗费用占比，进而缓解贫困脆弱性”这一机制。实证研究发现新农合大病保险使医疗费用占比显著减少0.0334个单位。总体而言，新农合大病保险通过费用分摊机制，抑制了疾病对家庭消费支出的挤出，有效缓解了贫困脆弱性的发生。

第三，从地区和重病角度进行异质性分析发现，新农合大病保险对中西部地区效果大于东部，对非大病样本效果大于重大病样本。

(二)政策建议

尽管新农合大病保险试点以来，发挥了显著效果，但农村居民的医疗保险体系仍需进一步完善。建议如下：

第一，完善筹资机制。尽管研究表明新农合大病保险对贫困脆弱性有影响，但这种影响仍然有限，其根本还在于基金规模有限。新农合大病保险初期采用从新农合直接划拨一定资金的方式建立，虽然没有增加个人负担，但同时也限制了基金规模和保障水平。应探索个人筹资、社会力量、财政补贴等多渠道筹资方式，进一步提高新农合大病保险基金规模。

第二，推动新农合大病保险省级统筹。目前，我国的基本医疗保险统筹层次还停留在市级，医疗保险基金主要还是在市级范围内筹资和支付。然而地区之间医疗保险基金规模差异造成了新农合大病保险待遇保障水平的差异，甚至有可能出现部分地区新农合大病保险基金出现不可持续的情形。因此，应该在清楚界定政府间责任划分的前提下，采用一套可行的模式，将新农合大病保险的统筹层次提升至省级层面。

第三，探索个人支出封顶线机制。从异质性分析发现新农合大病保险对重大病样本效果欠佳，主要原因在于保险机制的最终责任偏弱。社会医疗保险型国家普遍设立了个人支出封顶线机制，将疾病风险控制在医疗保险一方，有效化解了参保者的疾病经济风险。因此，在我国新农合筹资机制得到完善以及新农合基金规模允许的前提下，可以逐步探索大病患者医疗费用支出封顶线机制，真正解决重大病患者致贫风险。