李建國 李文俊

（1 廣州中醫(yī)藥大學公共衛(wèi)生與管理學院 廣州 510006；2 廣州市第一人民醫(yī)院 廣州 510006）

相對貧困是一種相較于其他社會成員來說，其物質(zhì)及生活條件相對缺乏的狀態(tài)，也包括擁有的資源無法滿足生存的絕對貧困狀態(tài)[1]。根據(jù)陳宗勝等按城鎮(zhèn)上一年人均可支配收入中位數(shù)的40%作為相對貧困標準測算，我國城鎮(zhèn)相對貧困發(fā)生率從2001年的1.95% 上升到2019年的7.65%。利用雙指數(shù)平滑法，預測2035年將會達到13.55%[2]，呈持續(xù)增長趨勢。

1 研究綜述

國內(nèi)外學者對醫(yī)保與貧困間的關系進行了大量的研究。較早的研究方法有實驗研究法，如國外的蘭德健康保險實驗、Finkelstein 等人[3]在美國俄勒岡的醫(yī)療保險彩票實驗等，通過醫(yī)療保險補償前后醫(yī)療費用支出變化或貧困家庭數(shù)量、災難性衛(wèi)生支出、Foster-Greer-Thorbecke Index (FGT)貧困指數(shù)的變化[4-6]揭示醫(yī)療保險的反貧困作用。隨后，為了進一步量化醫(yī)保反貧困的效率，許多學者使用回歸方法分析醫(yī)保的反貧困作用，如普通最小二乘法（OLS）回歸、Logit 模型回歸、Tobit 模型回歸等[7-10]。由于一般的回歸方法可能存在樣本選擇偏誤問題，導致回歸結(jié)果有偏，一些學者提出使用Heckman 兩階段模型糾正樣本的自選擇問題，從而得到相對無偏的估計[11,12]。近年來，國內(nèi)外學者廣泛使用準實驗方法研究醫(yī)保的反貧困效應，如傾向得分匹配法（PSM）、雙重差分法（DID）等[13,14]，這些方法通過構建一個“反事實框架”得到醫(yī)保政策的“平均處理效應”。

目前的定量研究主要側(cè)重在基本醫(yī)療保險對貧困家庭的影響方向和效果是一致的，不會隨著健康貧困家庭的不同而發(fā)生差異。在方法的選擇上，仍然沒有辦法消除樣本的選擇偏差問題，由于樣本選擇偏差產(chǎn)生的內(nèi)生性問題，導致回歸結(jié)果有偏。目前的研究主要側(cè)重討論醫(yī)保與絕對貧困的關系，而非醫(yī)保對相對貧困的影響，研究結(jié)果對我國緩解相對貧困的政策目標啟示有限。面板平滑轉(zhuǎn)換模型（PSTR）是Gonzalez[15]等人在Hansen 的面板門限回歸模型的基礎上提出的，由于該模型能夠更好地刻畫面板數(shù)據(jù)的異質(zhì)性及其非線性特征，更加接近于經(jīng)濟現(xiàn)實，因而越來越多地被用于對政策效果的評估上。

2 我國相對貧困發(fā)生率的測算

本文借鑒Datt、Ravallion[16]和胡聯(lián)等人[17]的相對貧困發(fā)生率測算方法，首先基于各省公布的城鎮(zhèn)收入分組數(shù)據(jù)模擬出適合的洛倫茲曲線，再以相應的相對貧困線標準計算出城鎮(zhèn)相對貧困率。本文選擇城鎮(zhèn)人均可支配收入的40%作為城鎮(zhèn)相對貧困標準線。城鎮(zhèn)居民收入數(shù)據(jù)來自各省市統(tǒng)計年鑒及調(diào)查年鑒，由于湖南省統(tǒng)計數(shù)據(jù)中缺少2011年—2013年的城鎮(zhèn)居民分組收入數(shù)據(jù)，本文使用國家統(tǒng)計局湖南調(diào)查總隊發(fā)布的《湖南民生調(diào)查報告》中的推測值。因為一些省市城鎮(zhèn)居民收入分組數(shù)據(jù)缺失的年份較多，最終得到的數(shù)據(jù)覆蓋17個省份，包括山西、江蘇、安徽等。

圖1 展示了2011年—2019年各省份的城鎮(zhèn)相對貧困發(fā)生率?？梢钥吹剑瑯颖局懈魇》莸某擎?zhèn)相對貧困率呈上升趨勢，形狀大致為“W”形。2012年及2015年左右，各省份城鎮(zhèn)相對貧困率有所下降，但2017年左右迅速上升。江蘇、福建、重慶的城鎮(zhèn)相對貧困率較低，分別為8.04%、8.18%、8.19%。西藏、寧夏、甘肅、新疆、貴州的城鎮(zhèn)相對貧困率處于較高水平，分別為25.63%、22.20%、19.31%、19.22%、21.84%。本文計算出的我國城鎮(zhèn)相對貧困率及其時間趨勢與李瑩[18]、汪晨[19]、胡聯(lián)[17]等的測算結(jié)果基本相同，計算出的數(shù)據(jù)可以應用到之后的實證分析中。

圖1 2011年—2019年40%城鎮(zhèn)人均可支配收入的城鎮(zhèn)相對貧困發(fā)生率（%）

3 變量定義與數(shù)據(jù)統(tǒng)計特征

3.1 變量定義與數(shù)據(jù)來源

3.1.1 變量定義。（1）被解釋變量是城鎮(zhèn)相對貧困發(fā)生率。

（2）核心解釋變量是醫(yī)保支出，用城鎮(zhèn)居民人均醫(yī)保支出來表示。一般來說，醫(yī)保支出的增加有利于降低城鎮(zhèn)相對貧困率的發(fā)生。及時給予低收入群體充足的醫(yī)療救助能夠避免低收入家庭因疾病而陷入相對貧困。醫(yī)保支出為健康貧困家庭支付了大部分的醫(yī)療費用，起到了收入再分配的作用。

（3）轉(zhuǎn)換變量是城鎮(zhèn)人均可支配收入。不同收入群體的醫(yī)保收益水平存在差異。一方面，由于低收入群體的邊際醫(yī)療消費傾向高于高收入者，醫(yī)保支出的增加將會激發(fā)低收入者醫(yī)療服務需求。另一方面，高收入者的醫(yī)療服務可及性要好于低收入者，在同種疾病風險沖擊下，高收入者的醫(yī)療服務利用程度高于低收入者，產(chǎn)生的醫(yī)療費用和得到的報銷補償也多于低收入者。若低收入者的醫(yī)療服務利用程度和醫(yī)保收益水平高于高收入者，則是政府醫(yī)保補貼和高收入群體的保費向低收入群體轉(zhuǎn)移，醫(yī)保支出的增加有利于降低相對貧困。反之，則是政府補貼和低收入群體保費向高收入群體轉(zhuǎn)移，醫(yī)保支出的增加進一步擴大了居民收入差距，增加了相對貧困的發(fā)生率。

（4）控制變量包括城鎮(zhèn)化率、第三產(chǎn)業(yè)占比、城鎮(zhèn)總撫養(yǎng)比、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率。城鎮(zhèn)化率由城鎮(zhèn)常住人口占總?cè)丝诘谋戎貋肀硎?。地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)占比由第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重來表示，第三產(chǎn)業(yè)占比反映了地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構的變化。單一的產(chǎn)業(yè)結(jié)構尤其是第一產(chǎn)業(yè)占比過高不利于地區(qū)內(nèi)居民收入的增長，第三產(chǎn)業(yè)擴大有利于吸納更多的勞動人口，降低相對貧困率。城鎮(zhèn)總撫養(yǎng)比由城鎮(zhèn)少兒撫養(yǎng)比和城鎮(zhèn)老年撫養(yǎng)比加總而來。城鎮(zhèn)總撫養(yǎng)比反映了勞動力人口的經(jīng)濟負擔。家庭撫養(yǎng)人口比重越大，家庭所需的支出就越多，可能導致家庭儲蓄減少，使其抵御經(jīng)濟風險的能力變低，更容易陷入相對貧困。城鎮(zhèn)登記失業(yè)率的增加不僅降低了失業(yè)居民收入，而且還會擴大城鎮(zhèn)居民間的收入差距[20]。

3.1.2 數(shù)據(jù)來源。本文數(shù)據(jù)來自各省歷年統(tǒng)計年鑒及調(diào)查年鑒、中國勞動統(tǒng)計年鑒、國家統(tǒng)計局網(wǎng)站等。與價格相關的數(shù)據(jù)以2010年為基準進行了平減處理。各變量定義及數(shù)據(jù)來源見表1。

表1 變量定義及數(shù)據(jù)來源

3.2 數(shù)據(jù)統(tǒng)計特征

各變量的描述性統(tǒng)計見表2。2011年—2019年間平均人均可支配收入較高的有江蘇、福建，分別為3.25 萬元和2.91 萬元。樣本中城鎮(zhèn)人均醫(yī)保籌資額較高的省份為四川、江蘇、西藏、寧夏，分別為628.6 元、542.4 元、537.5 元、513.8 元。樣本中城鎮(zhèn)化率較高的省份有江蘇、福建、重慶，分別為66.38%、62.62%、61.1%，均為樣本中我國沿海發(fā)達省份及直轄市。我國第三產(chǎn)業(yè)占比較高的省份有海南、西藏，其第三產(chǎn)業(yè)占比分別為52.74% 和52.43%。 河南、 安徽、江西第三產(chǎn)業(yè)占比較低，分別為38.69%、39.17%、39.57%。我國城鎮(zhèn)總撫養(yǎng)比較高的省份有貴州、廣西、江西，分別為37.89%、37.81%、37.45%。西藏、福建、湖北城鎮(zhèn)總撫養(yǎng)比較低，分別為29.06%、31.72%、31.77%。我國城鎮(zhèn)登記失業(yè)率較高的省份有寧夏、四川、湖南、福建，其城鎮(zhèn)登記失業(yè)率分別為4%、3.92%、3.80%、3.69%。海南、甘肅、西藏、新疆的城鎮(zhèn)登記失業(yè)率較低，分別為2.26%、2.64%、2.72%、2.81%。

表2 變量描述性統(tǒng)計

4 實證分析

4.1 模型構建

本文構建的醫(yī)保支出與城鎮(zhèn)相對貧困率PSTR 模型如下：

Povit=μi+β1MF+β2UR+β3TI+β4DE+β5UE+（β＇1MF+β＇2UR+β＇3TI+β＇4DE+β＇5UE）*g(IN；γ,c)+εi

式中，i為樣本個體，i=1,2,...,17，t 為時間跨度，t=1,2,...,9，Povit為被解釋變量城鎮(zhèn)相對貧困率，MF、UR、TI、DE、UE 為解釋變量，β1到β5為模型線性部分的系數(shù)，β＇1到β＇5是模型非線性部分的系數(shù)，αi為個體固定效應，εi為隨機干擾項。轉(zhuǎn)換函數(shù)g(IN；γ,cj)為取值在0 和1之間的連續(xù)、有界函數(shù)，因而模型的回歸系數(shù)在β和β+β＇兩個極值間轉(zhuǎn)換。

其轉(zhuǎn)換函數(shù)的形式為Logistic形式：

g(IN；γ,c)=[1+exp(-γ(IN-c))]-1

式中，IN 為門限變量，c 為位置參數(shù)，表示轉(zhuǎn)換變量的閾值，為平滑參數(shù)，反映模型的轉(zhuǎn)換速度。根據(jù)轉(zhuǎn)換函數(shù)g(IN；γ,c)值的大小，PSTR 模型可分為高、低兩體制。當IN →-∞時，轉(zhuǎn)換函數(shù)的值趨于0，此時PSTR 模型對應低體制。當IN→+∞時，轉(zhuǎn)換函數(shù)的值趨于1，PSTR 模型對應高體制。轉(zhuǎn)換函數(shù)的值在0 和1 之間時，PSTR 模型回歸系數(shù)在高低體制間平滑轉(zhuǎn)移，即回歸系數(shù)的值在β和β+β＇的區(qū)間轉(zhuǎn)換。

4.2 回歸結(jié)果

4.2.1 模型非線性檢驗及位置參數(shù)的確定。在應用PSTR 模型分析醫(yī)保支出與城鎮(zhèn)相對貧困率關系之前，需要檢驗模型是否為非線性模型。表3 為模型的非線性及剩余異質(zhì)性檢驗結(jié)果。非線性檢驗中的LM、LMF、LRT 的P 值均小于0.001，表明在顯著性為1%的水平下拒絕了醫(yī)保支出與城鎮(zhèn)相對貧困率為線性關系(H0:r=0)的原假設，模型中至少存在一個轉(zhuǎn)換函數(shù)。剩余異質(zhì)性檢驗結(jié)果中，LM、LMF、LRT 均大于0.1，表明在顯著性10%的水平下無法拒絕模型轉(zhuǎn)換函數(shù)只有1 個(H0:r=1)的原假設。因此，本文構建的醫(yī)保支出與城鎮(zhèn)相對貧困率PSTR 模型的最佳轉(zhuǎn)換函數(shù)為1 個。

表3 非線性及剩余異質(zhì)性檢驗結(jié)果

根據(jù)Colletaz 提出的AIC 和BIC 最小值原則，表4 中可以看到，m=1 時的AIC 值和BIC 值均小于m=2 時，因此，本文構建模型的最佳位置參數(shù)個數(shù)為1。

表4 位置參數(shù)的確定

4.2.2 模型回歸結(jié)果。使用Matlab2019b 對模型參數(shù)進行估計，結(jié)果見表5。得到模型的最優(yōu)位置參數(shù)是2.5058，相應的最優(yōu)斜率參數(shù)為1.2487，得到的轉(zhuǎn)換函數(shù)表達式為：

表5 PSTR 模型估計結(jié)果

g(I N ；γ,c)=[1+e x p(-1.2487(IN-2.5058))]-1

2.5058 萬元是模型體制發(fā)生變化的轉(zhuǎn)折點，當城鎮(zhèn)居民人均可支配收入低于2.5058 萬元時，轉(zhuǎn)換函數(shù)的值趨近于0，模型處于低體制，各解釋變量的回歸系數(shù)值為模型線性部分的系數(shù)值，即βk。當城鎮(zhèn)居民人均可支配收入高于2.5058 萬元時，轉(zhuǎn)換函數(shù)的值趨近于1，模型處于高體制，各解釋變量的回歸系數(shù)值為模型線性部分和非線性部分的系數(shù)值之和，即βk+β'k。模型的轉(zhuǎn)換函數(shù)圖如圖2 所示。

圖2 醫(yī)保支出對相對貧困影響系數(shù)隨轉(zhuǎn)換變量的變化圖

模型的斜率參數(shù)是1.2487，模型轉(zhuǎn)換速度較為平緩，說明基本醫(yī)保支出對城鎮(zhèn)相對貧困由正相關轉(zhuǎn)為負相關的過程較平緩。

基本醫(yī)保支出與城鎮(zhèn)相對貧困為非線性關系。當城鎮(zhèn)居民人均可支配收入低于2.5058 萬元時，人均醫(yī)保支出對相對貧困的影響系數(shù)為0.0124，在5%的水平上顯著，說明此時雖然增加醫(yī)保支出，但并沒有減緩相對貧困的發(fā)生。城鎮(zhèn)居民人均可支配收入高于2.5058 萬元時，人均醫(yī)保支出對相對貧困的影響由正相關轉(zhuǎn)為負相關，影響系數(shù)為-0.0166，此時醫(yī)保支出越多，相對貧困發(fā)生率越低。

各省份2011年—2019年153組數(shù)據(jù)中，有95 組數(shù)據(jù)的城鎮(zhèn)居民可支配收入值小于等于2.5058 萬元，占總體數(shù)據(jù)的62%。其中甘肅于2019年，山西、河南、貴州、寧夏于2018年，江蘇于2012年，福建于2013年的城鎮(zhèn)居民可支配收入值超過2.5058 萬元?？梢钥闯觯瑯颖局胁煌》莩擎?zhèn)居民可支配收入超過閾值的時間節(jié)點相差較大。

城鎮(zhèn)化率方面，當城鎮(zhèn)人均可支配收入低于2.5058 萬元時，城鎮(zhèn)化率對城鎮(zhèn)相對貧困率的影響系數(shù)為-0.3518，在1%的水平上顯著，即城鎮(zhèn)化率與城鎮(zhèn)相對貧困負相關。在城鎮(zhèn)人均可支配收入超過2.5058 萬元后，城鎮(zhèn)化率對城鎮(zhèn)相對貧困率的影響系數(shù)為0.0857，由負相關轉(zhuǎn)為正相關。

第三產(chǎn)業(yè)占比方面，當城鎮(zhèn)居民人均可支配收入低于2.5058 萬元時，第三產(chǎn)業(yè)占比對城鎮(zhèn)相對貧困的影響系數(shù)為0.4322，即在1%的顯著水平上，第三產(chǎn)業(yè)占比與城鎮(zhèn)相對貧困為正相關。在城鎮(zhèn)居民人均可支配收入超過2.5058 萬元后，第三產(chǎn)業(yè)占比與城鎮(zhèn)相對貧困發(fā)生率由正相關轉(zhuǎn)為負相關，影響系數(shù)為-0.167。

城鎮(zhèn)總撫養(yǎng)比和城鎮(zhèn)登記失業(yè)率方面，在城鎮(zhèn)居民人均可支配收入低于2.5058 萬元時，城鎮(zhèn)總撫養(yǎng)比和城鎮(zhèn)登記失業(yè)率與城鎮(zhèn)相對貧困率為正相關，影響系數(shù)分別為0.0965 和0.9626，但結(jié)果均不顯著。當城鎮(zhèn)居民人均可支配收入超過2.5058 萬元后，兩者對城鎮(zhèn)相對貧困的影響由正相關轉(zhuǎn)為負相關。

4.2.3 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果。為了檢驗模型結(jié)果是否穩(wěn)健可靠，本文以人均醫(yī)?；I資額來替代核心解釋變量，進行模型穩(wěn)健性檢驗。模型穩(wěn)健性檢驗結(jié)果見表6。可以看到，以人均醫(yī)?；I資額為主要解釋變量時，城鎮(zhèn)居民可支配收入的閾值在2.7292 萬元，與上文以人均醫(yī)保支出額為主要解釋變量測算出的2.5058 萬元相差不大。此外，穩(wěn)健性檢驗模型中主要解釋變量和其余控制變量的系數(shù)大小和系數(shù)方向與上文實證分析的模型結(jié)果基本相同，因而可以認為，本文的模型回歸結(jié)果是穩(wěn)健可靠的。

表6 模型穩(wěn)健性檢驗

5 結(jié)論及政策建議

5.1 研究結(jié)論

5.1.1 城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)保支出與城鎮(zhèn)相對貧困率為非線性關系。我國城鎮(zhèn)居民人均可支配收入處于2.5058 萬元以下時，城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)保支出的增加會增加城鎮(zhèn)居民相對貧困發(fā)生率。這與趙為民[21]基于雙重差分法研究新農(nóng)合大病醫(yī)療保險對農(nóng)村居民收入影響的研究結(jié)果相似，雖然醫(yī)保對所有農(nóng)村居民的收入增長都具有正向作用，但由于醫(yī)保對高收入家庭收入增長的作用是低收入家庭的2 倍—3 倍，最終卻使得農(nóng)村居民收入基尼系數(shù)擴大了11%。同時，周堅[22]基于面板數(shù)據(jù)固定效應模型發(fā)現(xiàn)，基本醫(yī)保在經(jīng)濟發(fā)展程度高的東部地區(qū)具有正向收入再分配作用，而在經(jīng)濟發(fā)展程度不高的中西部地區(qū)則不具有收入再分配作用。本研究認為，基本醫(yī)保支出在2.5058 萬元前后對城鎮(zhèn)相對貧困發(fā)生率有不同影響的主要原因有二。一是在現(xiàn)有的醫(yī)保制度下，高收入群體的醫(yī)保收益水平高于低收入群體。由于我國醫(yī)保支付方式為共付比例制，醫(yī)療支出越多，獲得的醫(yī)保報銷越多，具有顯明的累進性。低收入群體受限于自身的收入預算，對醫(yī)療服務的利用程度低于高收入群體，從醫(yī)保中得到的收益低于高收入群體。二是在醫(yī)?；I資上，我國醫(yī)保個體繳費采用的定額制方式具有明顯的累退性。在相同醫(yī)保繳費額的情況下，醫(yī)保繳費占低收入家庭收入的比例高于高收入家庭，低收入家庭的繳費負擔更重。

5.1.2 醫(yī)保支出對城鎮(zhèn)相對貧困的轉(zhuǎn)換過程較為平滑。PSTR 模型的轉(zhuǎn)換斜率為1.2487，表明在城鎮(zhèn)人均可支配收入門檻值前后，醫(yī)保支出對城鎮(zhèn)相對貧困發(fā)生率的影響系數(shù)由低體制向高體制轉(zhuǎn)換的速度是平滑漸近的狀態(tài)，說明醫(yī)保支出對城鎮(zhèn)相對貧困的影響是長期累積、逐步形成的。醫(yī)保支出作用緩慢發(fā)揮的主要原因，一是醫(yī)保支出是通過“基本醫(yī)保-健康-收入”的傳導來間接促進參保居民收入的增長。醫(yī)保投入的增加可以使參保居民在患病后及時地獲得更好醫(yī)療服務，從而減少患病時間和更快的康復，進而減少參保居民患病期間的勞動收入損失。二是醫(yī)保作用的發(fā)揮需要參保居民醫(yī)療可及性的支持[23]，基層醫(yī)療衛(wèi)生服務體系建設、參保居民健康理念的形成等都需要政府和社會不斷投入才能逐步形成。

5.2 政策建議

5.2.1 完善城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)保籌資政策，建立繳費與經(jīng)濟社會發(fā)展水平和居民人均可支配收入相關聯(lián)的協(xié)調(diào)機制，優(yōu)化個人繳費和政府補助結(jié)構。構建基于城鎮(zhèn)居民收入的醫(yī)保政策，從根本上改變城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)保的逆向收入調(diào)節(jié)作用。一是在醫(yī)?；I資方面，建立醫(yī)保個人繳費額與收入相關聯(lián)的協(xié)調(diào)機制，可以通過測算調(diào)查目標的家庭結(jié)構、人力資本情況、耐用品情況等代理指標來預測家庭收入情況，確定不同收入城鎮(zhèn)居民的個人繳費額，增加城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險的籌資累進性。同時，應進一步加大中央財政對經(jīng)濟發(fā)展水平較低地區(qū)的醫(yī)保補助力度，使財政補助向相對貧困地區(qū)和人口傾斜。二是在大病醫(yī)保方面，建議對貧困家庭實施封頂線，加大力度降低起付線。三是在醫(yī)療救助方面，提高醫(yī)療救助基金規(guī)模和人均醫(yī)療救助水平，讓三重醫(yī)療保障針對貧困家庭更有力度，保障水平更高。同時，要發(fā)展好稅收優(yōu)惠型的商業(yè)健康保險和普惠型的商業(yè)補充健康保險，提升醫(yī)療互助、慈善捐贈在相對貧困家庭醫(yī)療保障中的作用。

5.2.2 針對城鎮(zhèn)老年人群，提高財政補助水平。2018年《全國第六次衛(wèi)生服務統(tǒng)計調(diào)查報告》顯示，65 歲以上人口占低收入人口的比例從2013年的20%增加到22.4%。因此，保障65 歲以上老年人口的醫(yī)療衛(wèi)生需求是城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)保降低城鎮(zhèn)相對貧困發(fā)生率的重點任務之一。但受限于我國城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)保的基金規(guī)模，老年群體的醫(yī)保程度存在著明顯差距，醫(yī)保受益水平嚴重不均[24]。對于這種情況，可以借鑒日本的高齡醫(yī)保制度，根據(jù)老年群體的醫(yī)療支出和收入狀況，在籌資和保險報銷上給予適度傾斜。日本高齡醫(yī)保制度獨立于其他的醫(yī)保制度，老年醫(yī)療保險基金的籌集由三部分組成：政府轉(zhuǎn)移支付部分、其他醫(yī)保基金的轉(zhuǎn)移部分、老年群體個人繳納部分，各部分組成比約為5：4：1。這種籌集方法既保障老年醫(yī)?；鸬某渥悖肿尷夏耆后w的醫(yī)保繳費負擔最低。個人繳費部分按收入比例繳費和定額繳費，對收入低于全國人均可支配收入的高齡參保老人，醫(yī)保繳費則按相應比例進行減免，對貧困高齡老人則是完全減免。日本高齡醫(yī)保制度的設計使高齡老人自付醫(yī)療費用保持在10%左右，同時使日本成為世界老齡化嚴重的國家中醫(yī)療衛(wèi)生支出占GDP 比例較低的國家[25]。

5.2.3 分類推進專項救助制度，提高專項救助的針對性和專業(yè)性。醫(yī)療救助等專項救助制度與低保救助制度的簡單捆綁，造成政府轉(zhuǎn)移性救助資源的過度集聚，形成“福利懸崖”，不僅在貧困家庭形成新的社會不公，而且還會誘導一些家庭瞞報家庭收入爭取低?；蚪n立卡戶名額，造成傾斜性醫(yī)療保障政策的瞄準偏差[26]。因此，對城鎮(zhèn)家庭的具體需求應進行差異化識別，保障各專項救助制度的針對性是提高政府轉(zhuǎn)移性救助反貧困效果的必要舉措[27]。遵循“條塊結(jié)合，以條為主”的理念，首先明確各專項救助制度的救助性質(zhì)和對象，形成有針對性的識別標準和識別程序，再將專項救助項目嵌入到整體的政府轉(zhuǎn)移性救助體系中，實現(xiàn)不同救助項目各司其職、協(xié)調(diào)發(fā)展的目標。