劉樹楓，高 鑫

（西安財經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，陜西 西安 710100）

一、引言

在全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興、扎實(shí)推進(jìn)共同富裕的道路上，“病有所醫(yī)、弱有所扶”是我們要持續(xù)推進(jìn)的方向。雖然2020 年黨帶領(lǐng)人民取得了脫貧攻堅戰(zhàn)的全面勝利，消除了絕對貧困，但相對貧困人口依舊存在，致貧返貧風(fēng)險仍未消除。目前我國相對貧困人口主要聚集在農(nóng)村地區(qū)，因此在接續(xù)鄉(xiāng)村振興、助力共同富裕的背景下，如何預(yù)防貧困的動態(tài)變化，進(jìn)而解決農(nóng)村相對貧困問題成為重中之重。在相對貧困人口中，邊緣戶、脫貧不穩(wěn)定戶及弱勢群體具有脆弱性風(fēng)險，面臨大病沖擊時極易出現(xiàn)脫貧后又返貧的不利情況。多年來，因病致貧、因病返貧問題一直是導(dǎo)致農(nóng)村人口貧困的主要原因之一，從國務(wù)院扶貧辦的數(shù)據(jù)來看，2019 年農(nóng)村貧困人口有1 660萬人，其中因病致貧、因病返貧戶的比例為44%，隨著我國貧困發(fā)生率降低，建檔立卡戶中因病致貧、因病返貧戶的比例仍保持在40%以上，可見疾病是導(dǎo)致弱勢群體致貧返貧的重要原因之一。因此在解決相對貧困的問題時，需要突破“貧病相連”壁壘，降低因大病沖擊帶來的返貧風(fēng)險。

目前因病致貧、因病返貧問題是我國鞏固脫貧攻堅成果，建立相對貧困長效治理機(jī)制的一大難題，要實(shí)現(xiàn)“病有所醫(yī)、弱有所扶”的目標(biāo)，就必須加強(qiáng)弱勢群體的醫(yī)療兜底保障機(jī)制建設(shè)。雖然我國城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險制度基本實(shí)現(xiàn)了全面覆蓋，但對于弱勢群體而言，基本醫(yī)保的保障水平不足以抵抗醫(yī)療負(fù)擔(dān)產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)沖擊。因此為解決因病致貧、因病返貧問題，我國建立了以大病保險為核心的健康保險扶貧保障體系，2020 年《關(guān)于高質(zhì)量打贏醫(yī)療保障脫貧攻堅戰(zhàn)的通知》中指出要鞏固好大病保險和醫(yī)療救助制度的待遇水平，發(fā)揮好三重制度梯次減負(fù)的托底作用，研究解決相對貧困的醫(yī)療保障扶貧長效機(jī)制。其中，大病保險作為社會保障與商業(yè)保險的結(jié)合，在基本醫(yī)保保障的基礎(chǔ)上對大病患者進(jìn)行傾斜性的二次補(bǔ)償，這對緩解因病致貧、因病返貧，建立相對貧困長效治理機(jī)制及鞏固脫貧攻堅成果具有不可替代的作用?；诖耍疚膶⒁猿青l(xiāng)居民大病保險政策作為出發(fā)點(diǎn)，通過構(gòu)建貧困脆弱性指數(shù)度量農(nóng)村相對貧困指標(biāo)，結(jié)合相關(guān)理論知識研究城鄉(xiāng)居民大病保險對農(nóng)村相對貧困的緩解效應(yīng)，并分析該緩解效應(yīng)的作用機(jī)理，進(jìn)而為完善大病保險制度、鞏固脫貧攻堅成果提供參考意見。

二、國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述

（一）貧困與疾病關(guān)系的相關(guān)研究

我國脫貧工作的完成消除了暫時性的絕對貧困，但現(xiàn)階段弱勢群體因病致貧、因病返貧問題成為鞏固脫貧攻堅成果最大的難題?；诖耍瑢W(xué)術(shù)界對疾病和貧困的關(guān)系進(jìn)行了廣泛研究，學(xué)者們普遍認(rèn)為個體家庭貧困的主要原因之一是因病致貧。ETTNER［1］認(rèn)為個體在遭遇大病沖擊時，會減少家庭的健康人力資本，進(jìn)而減少勞動供給，降低家庭收入，使家庭的陷貧風(fēng)險增加。WANG 等［2］從能力貧困的角度出發(fā)，認(rèn)為貧困的主要原因在于家庭成員患病后，家庭的勞動供給減少，進(jìn)而影響了家庭的財富積累能力。曹海濤［3］認(rèn)為重大疾病給個體帶來負(fù)向的健康沖擊，通過增加醫(yī)療支出、減少家庭收入影響家庭財富，進(jìn)而形成開支型貧困與收入型貧困。翁凝等［4］認(rèn)為疾病沖擊不僅會減少家庭的勞動力供給，還會給家庭非患病成員帶來沉重的照料負(fù)擔(dān)，增加家庭長期陷貧的風(fēng)險，進(jìn)而形成持續(xù)性貧困。部分學(xué)者認(rèn)為貧困與大病相互作用，最終會陷入一種惡性循環(huán)。JIANG 等［5］認(rèn)為低收入家庭在面臨疾病時可能會拖延甚至放棄治療，使小病拖成大病，最終陷入健康貧困陷阱。左停等［6］認(rèn)為疾病會導(dǎo)致人力資本受損，使患者喪失勞動能力，而農(nóng)戶本身抗風(fēng)險能力較弱，會形成“疾病-貧窮”的惡性循環(huán)，甚至?xí)关毨ТH傳遞。翟紹果等［7］認(rèn)為因病致貧在貧困人員中所占的比重較大，且貧困人口存在健康脆弱性、經(jīng)濟(jì)脆弱性以及社會脆弱性，容易導(dǎo)致“健康貧困-經(jīng)濟(jì)脆弱-貧困”的惡性循環(huán)。

（二）相對貧困的相關(guān)研究

在實(shí)現(xiàn)全面建成小康社會、消除絕對貧困的目標(biāo)后，我國進(jìn)入了解決相對貧困和鞏固脫貧攻堅成果的新階段，學(xué)者們對貧困的研究從絕對貧困轉(zhuǎn)向了相對貧困。相對貧困的研究主要集中于以下幾個方面：一是相對貧困的概念特征。TOWNSEND［8］最先提出了相對貧困的概念，認(rèn)為相對貧困不只是家庭基本生活條件的缺乏，也包含社會排斥以及相對剝奪感帶來的、使生活水平低于社會平均生活水平的狀態(tài)。曾福生［9］指出相對貧困具有長期性，收入分配差距長期存在容易進(jìn)一步拉大貧富差距，貧困逐漸向下傳遞進(jìn)而演變成長期貧困。二是相對貧困與疾病的關(guān)系。葉貝等［10］發(fā)現(xiàn)患有心臟病、哮喘等慢性病的老年人相對貧困風(fēng)險高，但患有勞損性慢性病如關(guān)節(jié)炎、肺病等的老年人相對貧困的風(fēng)險較低。劉勇［11］認(rèn)為疾病、經(jīng)濟(jì)增長和相對貧困間存在動態(tài)性的非線性特征，相對貧困伴隨著醫(yī)療、營養(yǎng)條件的缺乏，降低居民的免疫力，進(jìn)而增加健康風(fēng)險；降低疾病發(fā)生率、增加醫(yī)療保障對減少相對貧困人口數(shù)具有顯著的促進(jìn)作用。汪燕敏［12］采用BMI健康指標(biāo)對農(nóng)村居民健康水平進(jìn)行測度，發(fā)現(xiàn)農(nóng)村居民健康水平越低，相對貧困發(fā)生的可能性越高。曾晨晨［13］以我國中西部地區(qū)居民為例，指出良好的健康狀況能降低相對貧困發(fā)生的概率，減少農(nóng)村相對貧困人口。李文青等［14］以隴南山區(qū)為例，發(fā)現(xiàn)相對貧困程度較高的多數(shù)家庭中存在患有重大疾病或殘疾的家人，且農(nóng)戶的醫(yī)療負(fù)擔(dān)會增加農(nóng)村家庭陷入相對貧困的風(fēng)險，而脫貧內(nèi)生動力的提高是緩解相對貧困的關(guān)鍵因素。三是相對貧困的識別方法。首先從單維收入視角出發(fā)，OECD通常以居民收入中位數(shù)的40%、50%及60%衡量相對貧困，歐盟國家通常采用稅后收入中位數(shù)的60%衡量相對貧困，而蔣曉敏等［15］以國際標(biāo)準(zhǔn)為基準(zhǔn)，考慮我國實(shí)際情況后選取人均收入中位數(shù)的40%或50%對相對貧困進(jìn)行識別。其次使用AF 法衡量多維相對貧困，如李春根等［16］從教育、健康、生活水平、資產(chǎn)、醫(yī)療保險、住房及勞動能力七個維度構(gòu)建了相對貧困的指標(biāo)體系。四是相對貧困的致貧因素。張琦等［17］指出相對貧困群體的致貧原因主要有主體因素、制度因素及環(huán)境因素三方面，并通過風(fēng)險沖擊、社會排斥及家庭生計能力影響家庭可行能力，最終導(dǎo)致相對貧困的產(chǎn)生。趙錦春等［18］認(rèn)為健康人力資本積累能夠緩解家庭持續(xù)性貧困。王建等［19］指出教育投資是阻斷代際傳遞的相對貧困的重要因素。仲超［20］認(rèn)為家庭相對貧困的影響因素不僅包括個體特征及家庭特征，還包括社區(qū)特征及制度特征等。

（三）大病保險的相關(guān)研究

大病保險作為醫(yī)療公共管理服務(wù)領(lǐng)域的一次重大創(chuàng)新，是中國特色醫(yī)療保障體系的重要組成部分，近年來得到學(xué)者們的廣泛關(guān)注。研究主要集中于以下幾個方面：一是大病保險的政策效果。毛瑛等［21］運(yùn)用“結(jié)構(gòu)—過程—結(jié)果”評價體系進(jìn)行測度，認(rèn)為旬邑縣的大病保險制度雖然參保率不高、待遇水平較低，但其運(yùn)行情況較好，能有效降低災(zāi)難性醫(yī)療支出的發(fā)生率。馬千慧等［22］對新農(nóng)合大病保險的受益公平性進(jìn)行分析，認(rèn)為新農(nóng)合大病保險存在逆收入分配作用，其經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償主要偏向高收入群體。詹長春等［23］從橫向和縱向兩個維度評估了大病保險的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償效果，認(rèn)為大病保險的保障效果有限，且對低收入家庭的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償效果不理想。王黔京［24］對貴州省大病保險進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)大病保險的一元制統(tǒng)籌模式比二元制統(tǒng)籌模式的公平性更好，也說明了大病保險仍然存在一定的發(fā)展空間。二是大病保險政策基金運(yùn)行的可持續(xù)性。蔣云赟［25］利用代際核算體系發(fā)現(xiàn)城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險的基金結(jié)余難以維持大病保險的支出，只有提高個人繳費(fèi)率才能實(shí)現(xiàn)大病保險基金運(yùn)行的可持續(xù)。劉海嘯等［26］以河北省為例，研究發(fā)現(xiàn)低水平報銷比例下的基金運(yùn)行是可持續(xù)的，高水平報銷比例下出現(xiàn)了赤字，并提出應(yīng)拓寬大病保險的籌資渠道。李英英［27］以甘肅省為例，發(fā)現(xiàn)在報銷比例較高的情況下基金存在大額缺口，所以應(yīng)該通過財政補(bǔ)助、吸收慈善捐款等方式增加大病保險的基金來源，使大病保險基金更充足。三是大病保險的減貧效果。解瑩［28］利用DEA 及Tobit 模型測算大病保險運(yùn)行效率，運(yùn)用最小二乘法發(fā)現(xiàn)大病保險能改善地區(qū)貧困。陳中南等［29］通過構(gòu)建絕對貧困和相對貧困指標(biāo)，運(yùn)用雙重差分法進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)大病保險能降低絕對貧困及相對貧困的發(fā)生概率，進(jìn)而證明大病保險是鞏固脫貧攻堅成果的制度支撐。李華等［30］和羅浩等［31］以災(zāi)難性醫(yī)療支出衡量“因病致貧”，運(yùn)用雙重差分法發(fā)現(xiàn)大病保險降低了居民因病致貧的發(fā)生率，且對健康狀況較差、位于西部地區(qū)及低收入人群等弱勢群體的政策效果更好。蔡德鑫［32］從單維收入角度衡量相對貧困，利用雙向固定效應(yīng)模型發(fā)現(xiàn)大病保險能夠緩解相對貧困，且對低收入群體效果更好。

綜上所述，學(xué)者們普遍認(rèn)為健康風(fēng)險是貧困發(fā)生的主要原因之一，健康狀況越差、醫(yī)療負(fù)擔(dān)越重，家庭陷入相對貧困的風(fēng)險就越大。大病保險能有效減少家庭的災(zāi)難性醫(yī)療支出、降低居民因病致貧的發(fā)生率，改善家庭的貧困狀況。這些成果為后續(xù)研究提供了參考，但仍存在以下不足：第一，目前對相對貧困的研究均以靜態(tài)指標(biāo)度量相對貧困，沒有考慮相對貧困的動態(tài)影響；第二，部分相對貧困指標(biāo)從多維角度出發(fā)，現(xiàn)階段可能存在夸大相對貧困范圍的風(fēng)險［33］。第三，絕大多數(shù)相關(guān)研究側(cè)重分析大病保險對相對貧困的影響，但未就其影響機(jī)制做出深入的分析?；诖耍疚脑诂F(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上，利用中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）2012 年至2020 年的數(shù)據(jù)，通過估計相對貧困脆弱性對農(nóng)村家庭相對貧困風(fēng)險進(jìn)行衡量，并運(yùn)用多期雙重差分模型研究大病保險對農(nóng)村相對貧困的緩解作用及作用機(jī)理，分析大病保險政策對不同收入人群、不同健康狀況群體存在的差異效果，進(jìn)而為大病保險助力鞏固脫貧攻堅成果、建立相對貧困的長效治理機(jī)制提供一定的參考。

三、大病保險緩解相對貧困的作用機(jī)理分析

（一）收入再分配效應(yīng)

相對貧困主要體現(xiàn)為發(fā)展的不平衡不充分，環(huán)境效應(yīng)使農(nóng)村弱勢群體享用的醫(yī)療資源和社會福利較少［34］，而收入再分配被普遍認(rèn)為是對弱勢群體進(jìn)行補(bǔ)差，因此發(fā)揮正向的收入再分配效應(yīng)是增強(qiáng)減貧效應(yīng)的重要途徑。城鄉(xiāng)居民大病保險是在為全體參保個體提供均等醫(yī)療保障的同時，著重為弱勢群體提供保障的一種權(quán)益保障制度，通過政策的傾向性實(shí)現(xiàn)對弱勢群體保障待遇的相對公平。大病保險從籌資和償付兩個渠道體現(xiàn)出縱向的收入再分配效應(yīng)，進(jìn)而改善弱勢群體的收入分布，實(shí)現(xiàn)對弱勢群體的保障公平。從籌資角度來看，大病保險對弱勢群體的財政補(bǔ)助措施反映了大病保險在籌資方面的親貧性，主要體現(xiàn)在大病保險對存在困難的群體采取差異化的財政補(bǔ)助措施，如對特困人口、孤兒、無人撫養(yǎng)兒童按個人繳費(fèi)金額給予全額資助，對低保對象及低保邊緣家庭成員中的老人及未成年人按個人繳費(fèi)金額的60%給予定額資助，以及對過渡期內(nèi)當(dāng)?shù)剜l(xiāng)村振興局認(rèn)定的個體按繳費(fèi)金額的60%給予資助。從償付角度來看，大病保險通過實(shí)行差異化的償付政策體現(xiàn)了對弱勢群體的傾向性，主要反映在對弱勢群體“一降一提一擴(kuò)”的支付政策，通過降低大病保險的起付線標(biāo)準(zhǔn)、提高大病保險的報銷比例及擴(kuò)大病種保障范圍對弱勢群體實(shí)施傾斜性的幫扶措施。如表1 所示，大多數(shù)省份將弱勢群體大病保險的起付線標(biāo)準(zhǔn)降低了50%，對各省份弱勢群體的報銷比例提高了5%～15%不等，且擴(kuò)大了保障范圍、取消了封頂線。由此可見大病保險通過收入再分配效應(yīng)著重對弱勢群體進(jìn)行補(bǔ)償，縮小了保障待遇的差距，增強(qiáng)了對弱勢群體未來陷入相對貧困風(fēng)險的緩解作用，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)保障待遇的相對公平。

（二）健康效應(yīng)

收入低只是貧困較為外化的表現(xiàn)，而可行能力被剝奪才是貧困產(chǎn)生的根源，健康狀況是影響個體可行能力高低較為重要的指標(biāo)［35］。農(nóng)村相對貧困人口由于經(jīng)濟(jì)條件的限制，在面臨大病沖擊時可行能力及風(fēng)險承受能力較低，且存在小病不理睬、大病不治療的思想觀念，導(dǎo)致其健康狀況逐漸惡化，提前退出勞動力市場，增加了未來陷貧的風(fēng)險［36］。大病保險政策的實(shí)施，一方面通過減少居民面臨大病沖擊時產(chǎn)生的醫(yī)療費(fèi)用，引導(dǎo)患者及時就醫(yī)并到高水平的醫(yī)療機(jī)構(gòu)就診，實(shí)現(xiàn)對醫(yī)療資源的充分利用，進(jìn)而改善居民的健康狀況；另一方面大病保險的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償可以使居民減少醫(yī)療消費(fèi)支出，并將資金用于增加健康投資，如積極地保健與按時體檢等，提高了家庭健康人力資本存量，增加了個體的經(jīng)濟(jì)績效，進(jìn)而緩解了重大疾病家庭的相對貧困。研究數(shù)據(jù)顯示，家庭成員患病會使弱勢群體家庭勞動參與率下降25%～53%，參加大病保險使居民的健康狀況改善幅度提高10%～20%，中老年人的住院概率增加1.03%［37］。由此可見大病保險政策在一定程度上鼓勵了患病個體積極就醫(yī)，釋放了醫(yī)療服務(wù)的有效需求，且通過對受到大病沖擊的家庭進(jìn)行經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償，不僅改善了居民的健康狀況，也降低了家庭未來陷入相對貧困的風(fēng)險。

（三）經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償效應(yīng)

“健康貧困陷阱”認(rèn)為健康風(fēng)險既是貧困發(fā)生的原因，又是貧困產(chǎn)生的結(jié)果，而相對貧困人口在面臨災(zāi)難性醫(yī)療支出時極易陷入貧困陷阱。因此，有必要采用醫(yī)療保險制度中斷“疾病—貧困”惡性循環(huán)，通過風(fēng)險轉(zhuǎn)移功能補(bǔ)償個體因疾病風(fēng)險產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)損失，抵消患者因健康風(fēng)險產(chǎn)生的陷貧、返貧風(fēng)險。但基本醫(yī)療保險對因重大疾病產(chǎn)生的災(zāi)難性醫(yī)療支出保障水平有限，難以緩解相對貧困風(fēng)險。而城鄉(xiāng)居民大病保險作為基本醫(yī)療保險制度的補(bǔ)充，對超出基本醫(yī)療保險制度封頂線的災(zāi)難性醫(yī)療支出進(jìn)行二次補(bǔ)償，減少了家庭面臨大病沖擊時需要自費(fèi)的災(zāi)難性醫(yī)療支出，提高了抗風(fēng)險能力，進(jìn)而擺脫健康貧困陷阱，降低未來陷貧、返貧風(fēng)險。據(jù)原銀保監(jiān)會及政府?dāng)?shù)據(jù)，2016 年大病保險累計賠款額為300.90億元，且大病患者的實(shí)際報銷比例在基本醫(yī)保的基礎(chǔ)上提高了13.85%，醫(yī)療保險整體的報銷比例達(dá)到70%；截至2021 年年底，實(shí)際報銷比例提高到18%，最高報銷金額達(dá)到111.6萬元，在基本醫(yī)保與大病保險總實(shí)際報銷額與參保人員總住院費(fèi)用比例由52%提高至63.2%后，個人醫(yī)療費(fèi)用負(fù)擔(dān)減輕了11 個百分點(diǎn)。由此可見自2015 年大病保險全面實(shí)施以來，大病患者的報銷比例逐年提高，強(qiáng)化了相對貧困家庭的抗風(fēng)險能力，極大程度緩解了相對貧困人口的醫(yī)療負(fù)擔(dān)，進(jìn)而有效緩解了因病致貧、因病返貧問題。

（四）資本積累效應(yīng)

農(nóng)村相對貧困人口的抗風(fēng)險能力較差，為了應(yīng)對大病沖擊所需要的巨額醫(yī)療支出，人們會準(zhǔn)備較多資金進(jìn)行額外儲蓄，即增加家庭預(yù)防性儲蓄來抵抗未來患病產(chǎn)生的健康風(fēng)險。但這樣一方面現(xiàn)有的預(yù)防性儲蓄難以保障未來患有重大疾病需要的醫(yī)療費(fèi)用，另一方面預(yù)防性儲蓄過多會對個人及家庭的資產(chǎn)配置產(chǎn)生影響。而保險是規(guī)避健康風(fēng)險最有力的工具，大病保險可以通過杠桿作用，用低廉的保費(fèi)換取高保障，通過風(fēng)險轉(zhuǎn)移使健康風(fēng)險最小化，在保險的保障下將原本計劃儲蓄的部分資金釋放出來。當(dāng)家庭的抗風(fēng)險能力越強(qiáng)，預(yù)防性儲蓄越少時，會將更多的資金用于風(fēng)險投資或生產(chǎn)性投資，優(yōu)化家庭的資產(chǎn)配置，增加家庭的收入，進(jìn)而降低健康風(fēng)險導(dǎo)致的陷貧、返貧概率，緩解家庭的經(jīng)濟(jì)壓力。研究顯示，對城市居民來說參加醫(yī)療保險使家庭持有的金融資產(chǎn)與風(fēng)險資產(chǎn)比未參保時分別提高6%和6.5%；而對農(nóng)村居民來說參加醫(yī)療保險使家庭參與投資和生產(chǎn)性投資的可能性較未參保時分別增加2.3%和7.8%［38］。由此可見參加大病保險可以通過提高家庭的抗風(fēng)險能力，有效釋放家庭的預(yù)防性儲蓄，優(yōu)化家庭資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)，進(jìn)而調(diào)整風(fēng)險敞口至適度水平，緩解家庭的健康風(fēng)險。

四、模型與方法

（一）研究方法

本文采用中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）2012—2020 年的農(nóng)村面板數(shù)據(jù)，利用Stata17.0 軟件，首先運(yùn)用三階段可行廣義最小二乘法（FGLS）估計農(nóng)村家庭的相對貧困脆弱性，并在平行趨勢檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上采用多期雙重差分模型（Staggered DID）檢驗(yàn)大病保險對農(nóng)村相對貧困的緩解作用；其次通過異質(zhì)性分析檢驗(yàn)大病保險對農(nóng)村相對貧困的收入再分配效應(yīng)及健康效應(yīng)，并通過中介效應(yīng)模型檢驗(yàn)大病保險對農(nóng)村相對貧困的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償效應(yīng)及資本積累效應(yīng)。

（二）模型構(gòu)建

雙重差分模型是國內(nèi)外應(yīng)用較為廣泛的、專門用于評估政策效應(yīng)的方法，主要應(yīng)用于政策效果、制度績效及項(xiàng)目評價等方面，基于此本文使用雙重差分法來檢驗(yàn)實(shí)施大病保險政策對緩解農(nóng)村相對貧困的政策效果。傳統(tǒng)的雙重差分法（DID）是經(jīng)濟(jì)學(xué)家們提出來的一種基于準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)邏輯的分析方法，它將受到政策沖擊和未受到政策沖擊的個體分為“實(shí)驗(yàn)組”與“對照組”，通過計算政策實(shí)施前后對照組與實(shí)驗(yàn)組之間變化的差異來分析政策沖擊帶來的影響，并可以避免因樣本選擇性偏誤導(dǎo)致的內(nèi)生性估計偏差。但由于各省份實(shí)施大病保險政策的時間有所不同，而傳統(tǒng)DID 的前提是事件或政策發(fā)生在統(tǒng)一的時點(diǎn)，因此本文借鑒BECK 等［39］的做法，采用多期雙重差分模型來評估大病保險政策對緩解農(nóng)村相對貧困的政策效果。在定量分析中將實(shí)施了大病保險政策的省份作為實(shí)驗(yàn)組，未實(shí)施大病保險政策的省份作為對照組，并根據(jù)各省份實(shí)施大病保險政策的時間設(shè)置政策虛擬變量did，若在當(dāng)年該城市實(shí)施了大病保險政策，則該城市當(dāng)年及以后年份的did=1，否則did=0?；诖耍疚幕鶞?zhǔn)回歸的模型如下：

其中，Vepit為個體i在t年的貧困脆弱性，當(dāng)Vepit=1時該家庭為相對貧困家庭，當(dāng)Vepit=0時該家庭為非相對貧困家庭；did表示大病保險政策的政策虛擬變量；β1的估計值表示大病保險政策對農(nóng)村家庭相對貧困影響的凈效應(yīng)，當(dāng)β1為負(fù)數(shù)時，表明大病保險政策對農(nóng)村相對貧困具有緩解作用，即參加大病保險可以緩解家庭的貧困脆弱性；Xit為影響家庭相對貧困的控制變量，包括戶主年齡、性別、教育水平、婚姻、就業(yè)情況、身體狀況等個人特質(zhì)及家庭老人與收入、消費(fèi)、資產(chǎn)、負(fù)債等家庭特征；μi代表個體固定效應(yīng)，γt代表時間固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

（三）數(shù)據(jù)來源

本文使用2012 年、2014 年、2016 年、2018 年及2020 年中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。CFPS 是由北京大學(xué)中國社會科學(xué)調(diào)查中心每隔兩年組織并實(shí)施，以全國26 個省份（自治區(qū)、直轄市）為調(diào)查范圍、隨機(jī)抽取15 000戶家庭對其家庭成員進(jìn)行跟蹤調(diào)查形成的調(diào)查數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)包括其社區(qū)、家庭及個人的經(jīng)濟(jì)活動、教育成果、家庭關(guān)系、人口遷移及健康等各個方面，且涵蓋了大量關(guān)于家庭經(jīng)濟(jì)、健康、醫(yī)療保險及費(fèi)用的相關(guān)數(shù)據(jù)，為本文的研究提供了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支撐。

在數(shù)據(jù)處理方面，本文首先將個人數(shù)據(jù)匹配至家庭數(shù)據(jù)中，以獲得家庭成員的個人信息；其次由于本文以家庭的貧困脆弱性為視角進(jìn)行研究，因此對戶主以外的樣本進(jìn)行剔除。通過匹配2012 年、2014 年、2016 年、2018 年及2020 年五年數(shù)據(jù)，并對城市樣本、未匹配上及存在非正常觀測值、缺失值的樣本進(jìn)行剔除后，最終得到3 316 個有效樣本的面板數(shù)據(jù)。

（四）變量選取

1.核心解釋變量。本文以大病保險政策的虛擬變量作為核心解釋變量。2012 年國家發(fā)展和改革委、衛(wèi)生部、財政部等六部委印發(fā)了《關(guān)于開展城鄉(xiāng)居民大病保險工作的指導(dǎo)意見》，為大病保險政策的試點(diǎn)工作揭開了序幕。2013年至2014年我國以“先行試點(diǎn)、逐步推開”的模式逐漸推廣了城鄉(xiāng)居民大病保險的試點(diǎn)工作，2015 年底我國31 個省份均已開展大病保險試點(diǎn)，進(jìn)而形成大病保險與基本醫(yī)療保險的雙重保障，有效避免因病返貧、因病致貧情況的發(fā)生。本文根據(jù)各省份大病保險的政策文件，匯總整理出各省份正式實(shí)施大病保險政策的時間（如表2 所示），當(dāng)該省份被大病保險政策覆蓋時賦值為1，否則取0。數(shù)據(jù)來源: 來自各省份大病保險的政府公告。

表2 各省份大病保險政策的實(shí)施時間

2.被解釋變量。本文以農(nóng)村相對貧困作為被解釋變量，通過估計相對貧困脆弱性衡量相對貧困指標(biāo)。絕對貧困強(qiáng)調(diào)生存貧困，主要是指個體或家庭不能維持基本生存需要；而相對貧困人群雖然能夠維持基本生活需求，但在經(jīng)濟(jì)、文化、教育等方面均處于弱勢地位，更多強(qiáng)調(diào)的是脆弱性、社會排斥等的一種“相對剝奪感”。而貧困脆弱性容易使個體在面臨大病等負(fù)面沖擊時陷入經(jīng)濟(jì)困境中，成為相對貧困家庭，甚至可能會返回到絕對貧困狀態(tài)，因此緩解貧困脆弱性對縮小相對貧困規(guī)模意義重大。貧困脆弱性主要根據(jù)農(nóng)村個體當(dāng)前的福利水平評估未來面對風(fēng)險的可能性以及抗風(fēng)險能力，并通過貧困線及脆弱線的標(biāo)準(zhǔn)有效識別農(nóng)村居民相對貧困狀況。對貧困脆弱性的衡量主要基于居民的收入水平、消費(fèi)支出及其他福利指標(biāo)的變動性等［40］，這一變動性的參考標(biāo)準(zhǔn)一般等于或高于絕對貧困線，因此貧困脆弱性能夠體現(xiàn)出相對貧困的“絕對內(nèi)核”［41］，通過估計相對貧困脆弱性能夠有效識別目前情況較好，但未來有可能陷入相對貧困的農(nóng)村家庭。

貧困脆弱性是一種事前的預(yù)測指標(biāo)，它指個人或家庭在遭遇風(fēng)險后生活質(zhì)量下降到公認(rèn)的某一水平之下的可能性，以動態(tài)的視角衡量未來陷入風(fēng)險的概率，貧困脆弱性越高，陷入貧困的可能性越大。由于貧困具有反復(fù)性、長期性及脆弱性的特點(diǎn)，因此貧困脆弱性涵蓋的范圍不僅包括貧困人群，還包括脫貧邊緣人口及脫貧易返貧人口。

目前學(xué)術(shù)界提出了期望貧困脆弱性（VEP）、低期望效用脆弱性（VEU）以及風(fēng)險暴露的脆弱性（VER）三種測度方法，其中期望貧困脆弱性從風(fēng)險的角度指出個人或者家庭在未來遭遇風(fēng)險后陷入貧困的可能，它既考慮到個體或家庭不同的偏好，也能從動態(tài)的角度度量貧困，因此具有一定的前瞻性。低期望效用脆弱性是從效用的角度衡量貧困，指出貧困脆弱性就是在遭遇風(fēng)險后實(shí)際的消費(fèi)與特定水平線下消費(fèi)給家庭帶來的期望效應(yīng)的差異，消費(fèi)在該水平線之上則為非脆弱性家庭，反之則具有貧困脆弱性，該度量方法使用單一的效用函數(shù)，無法很好地度量個體或家庭不同特點(diǎn)的偏好。風(fēng)險暴露的脆弱性從損失的角度將遭遇風(fēng)險時對家庭福利狀況的損失程度計為貧困脆弱性，該度量方法更側(cè)重于事后的測度，無法體現(xiàn)貧困脆弱性事前預(yù)測的特點(diǎn)。

基于此，本文采用CHAUDHRUI等［42］提出的期望貧困脆弱性（VEP）法對家庭貧困脆弱性進(jìn)行測度，通過三階段可行廣義最小二乘法（FGLS）預(yù)測家庭在未來遭遇風(fēng)險后陷入貧困的概率?；痉匠倘缦拢?/p>

其中，Vulit代表樣本i在第t年的貧困脆弱性；incomei,t+1代表樣本i在第t+1年的家庭人均收入水平，Mt為各年的貧困線，Xi為個體特征變量及家庭特征變量。如果未來家庭人均收入水平低于選取的貧困線，則視該個體為貧困脆弱性個體，反之則為非貧困脆弱性個體。由于我國貧困線標(biāo)準(zhǔn)是根據(jù)收入水平設(shè)定的，因此本文使用家庭總收入對貧困脆弱性進(jìn)行測度，具體的測算步驟如下：

首先，本文將家庭人均收入的對數(shù)值作為被解釋變量，將一系列影響家庭人均收入的個體特征及家庭特征變量作為解釋變量，使用最小二乘法（OLS）對其進(jìn)行回歸，將最小二乘法回歸后的殘差值平方，進(jìn)行第二次最小二乘估計。

其次，使用最小二乘估計得到的擬合值構(gòu)建權(quán)重進(jìn)行三階段可行廣義最小二乘估計，進(jìn)而得到ρ和α 的有效一致估計量，分別記為和，進(jìn)而計算家庭人均收入對數(shù)的期望值與方差。

最后，本文借鑒CHRISTIAENSEN 和SUBBARAO［43］的做法，假設(shè)家庭人均收入的對數(shù)服從正態(tài)分布，通過選擇相對貧困線和脆弱性的閾值對樣本i的貧困脆弱性進(jìn)行計算。

就相對貧困線而言，大多數(shù)學(xué)者按照農(nóng)村家庭人均可支配收入中位數(shù)的40%、50%及60%衡量相對貧困的標(biāo)準(zhǔn)［44］。由于我國居民收入呈現(xiàn)向左偏的分布，即收入處于均值以下的人群占據(jù)大多數(shù)，因此本文選取農(nóng)村家庭人均可支配收入中位數(shù)的40%作為相對貧困線標(biāo)準(zhǔn)衡量貧困脆弱性。就脆弱性而言，本文采取大多數(shù)學(xué)者采用的50%的脆弱線標(biāo)準(zhǔn)衡量貧困脆弱性［45］，即當(dāng)家庭未來陷入相對貧困或處于相對貧困的概率小于50%時，則該家庭被視為相對貧困家庭。

3.中介變量。本文利用中介效應(yīng)模型從經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償效應(yīng)和資本積累效應(yīng)兩個方面研究大病保險對農(nóng)村相對貧困的緩解作用，通過災(zāi)難性醫(yī)療支出和金融資產(chǎn)兩個中介變量研究其作用機(jī)理。其中根據(jù)世界衛(wèi)生組織（WHO）對災(zāi)難性醫(yī)療支出的定義，認(rèn)為家庭自付醫(yī)療費(fèi)用總額不小于家庭非食品支出40%的家庭具有災(zāi)難性醫(yī)療支出；家庭金融資產(chǎn)以家庭金融資產(chǎn)總額的對數(shù)進(jìn)行衡量。

4.控制變量。本文認(rèn)為戶主的個體特征及家庭特征也會對農(nóng)村相對貧困水平產(chǎn)生影響，因此在其中選擇部分變量作為控制變量。其中個體特征包括性別、年齡、受教育程度、工作情況、婚姻狀況及是否參加基本醫(yī)療保險等，家庭特征主要包括家庭中老人與子女?dāng)?shù)、家庭人均消費(fèi)、家庭人均資產(chǎn)及家庭人均負(fù)債等。為了消除異方差的影響，本文對家庭人均消費(fèi)、家庭人均資產(chǎn)及家庭人均負(fù)債進(jìn)行取對數(shù)處理。

（五）描述性統(tǒng)計

在本文2012—2020 年3 316 個農(nóng)村家庭觀測值中（如表3 所示），有2%的農(nóng)戶家庭具有相對貧困風(fēng)險，家庭發(fā)生災(zāi)難性醫(yī)療支出的比例達(dá)到了5.8%，即部分農(nóng)戶家庭未來存在或是當(dāng)前已存在返貧風(fēng)險。從個體特征來看，這些樣本的平均受教育程度為初中，平均年齡為48 歲，其中戶主為男性所占的比例為58.7%，已婚的比例達(dá)到90.5%，農(nóng)村基本醫(yī)療保險的覆蓋率達(dá)到了93.7%。從家庭特征來看，家庭中老人數(shù)量的均值為0.153，子女?dāng)?shù)量的均值為0.527，即老人與子女?dāng)?shù)在家庭中所占比例相對較大。

五、實(shí)證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

本文采用多期雙重差分模型分析大病保險政策對農(nóng)村相對貧困的緩解作用，結(jié)果表明大病保險存在對農(nóng)村家庭相對貧困的緩解作用（見表4）。模型（1）和模型（2）均采用雙向固定效應(yīng)的多期雙重差分法進(jìn)行估計，在未加入控制變量的模型（1）中，大病保險政策虛擬變量的估計系數(shù)為-0.045 4，且在1%的水平上產(chǎn)生了顯著的負(fù)向影響，即參加大病保險能夠緩解農(nóng)戶家庭陷入相對貧困的風(fēng)險。模型（2）在模型（1）的基礎(chǔ)上增加個體特征與家庭特征的控制變量進(jìn)行回歸，估計系數(shù)的顯著性及大小未發(fā)生明顯變動，說明在考慮個體特征和家庭特征后大病保險政策仍然具有緩解家庭相對貧困的作用，其估計系數(shù)為-0.042 9，即參加大病保險后農(nóng)戶家庭未來陷入相對貧困的概率降低了4.29%。

表4 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

在模型（2）的控制變量中，戶主的受教育程度及工作情況的估計系數(shù)均顯著為負(fù)數(shù)，說明受教育程度高且參加工作的農(nóng)戶家庭未來陷入相對貧困的概率小，可能的原因是受教育程度越高，對相對貧困代際傳遞的阻斷作用越強(qiáng)，緩解了農(nóng)戶家庭的相對貧困程度；農(nóng)戶參加工作能夠促進(jìn)家庭增收，緩解家庭經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，進(jìn)而降低家庭陷入相對貧困的概率。從家庭老人數(shù)及子女?dāng)?shù)來看，其估計系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，說明家庭老人、子女?dāng)?shù)越多，未來陷入相對貧困的概率越高，主要原因是老人子女?dāng)?shù)越多，家庭越會承受較大的負(fù)擔(dān)，進(jìn)而會增加家庭返貧、陷貧風(fēng)險。家庭人均資產(chǎn)與人均消費(fèi)對家庭相對貧困在1%的水平上產(chǎn)生了負(fù)向影響，說明家庭資產(chǎn)越多，人均消費(fèi)越高，家庭未來陷入相對貧困的概率越小，主要是由于相對貧困的衡量標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定當(dāng)家庭的收入低于家庭必備開支時就屬于貧困范疇，因此人均消費(fèi)越高，相對貧困程度越低。

（二）異質(zhì)性分析

基準(zhǔn)回歸結(jié)果顯示大病保險政策可以緩解農(nóng)村相對貧困，因此本文在理論分析的基礎(chǔ)上進(jìn)一步進(jìn)行異質(zhì)性分析。通過對不同收入及不同健康狀況的群體進(jìn)行劃分，從收入再分配效應(yīng)及健康效應(yīng)兩個方面檢驗(yàn)大病保險緩解農(nóng)村相對貧困的作用機(jī)理。

1.收入再分配效應(yīng)

低收入群體往往會受到預(yù)算約束的限制，在面臨大病沖擊時返貧陷貧的風(fēng)險更大，因此大病保險對不同收入群體家庭相對貧困的緩解作用存在差異。本文根據(jù)不同的家庭收入水平將全樣本分為低收入、中等收入及高收入三種群體，通過檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)大病保險存在正向的收入再分配效應(yīng)，通過幫扶患有重大疾病的弱勢群體，進(jìn)而緩解農(nóng)戶家庭相對貧困，促進(jìn)受益公平。表5 的前三列為收入異質(zhì)性分析的結(jié)果，可以看出大病保險政策在不同收入群體間的緩解作用存在差異，雖然三個群體政策虛擬變量的估計系數(shù)都為負(fù)，但只有低收入群體大病保險的政策效應(yīng)是顯著的，且估計系數(shù)為-0.117 4，中等收入及高收入群體大病保險政策的估計系數(shù)不顯著。因此可以說明大病保險政策對低收入群體具有較好的政策效果。

2.健康效應(yīng)

不同家庭個體的健康狀況不同，其因病致貧、因病返貧的風(fēng)險也會有所不同，大病保險的政策效果也可能存在差異。本文根據(jù)樣本健康狀況的不同將全樣本劃分為健康狀況差、健康狀況一般及健康狀況好三種群體，異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)大病保險政策存在健康效應(yīng)，通過對患有重大疾病的農(nóng)戶進(jìn)行二次經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償，緩解家庭的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，進(jìn)而緩解家庭的相對貧困。表5 后三列為健康異質(zhì)性分析的結(jié)果，可以看出大病保險的影響程度在不同健康狀況的群體中也存在差異，如健康狀況差的群體大病保險估計系數(shù)在1%的水平上顯著且估計系數(shù)的絕對值最大，而健康狀況一般的群體與健康狀況好的群體大病保險的估計系數(shù)不顯著。由此可見，大病保險政策對健康狀況差的農(nóng)戶家庭相對貧困的緩解作用最大，對健康狀況一般及健康狀況好的農(nóng)戶家庭不存在顯著影響，主要原因是患有重大疾病的農(nóng)戶產(chǎn)生的醫(yī)療費(fèi)用更多，承擔(dān)的醫(yī)療負(fù)擔(dān)更重，而參加大病保險能夠通過經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償緩解家庭的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，因此參加大病保險對健康狀況差的農(nóng)戶家庭相對貧困的緩解作用更大。

（三）中介效應(yīng)檢驗(yàn)

經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償效應(yīng)作為大病保險政策事后的補(bǔ)償機(jī)制，體現(xiàn)出對家庭災(zāi)難性醫(yī)療支出的緩解作用；資本積累效應(yīng)主要反映大病保險事前的預(yù)防機(jī)制，體現(xiàn)在減少家庭預(yù)防性儲蓄、優(yōu)化家庭資產(chǎn)配置方面?；诖吮疚囊罁?jù)Baron and Kenny 的逐步中介效應(yīng)檢驗(yàn)，從經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償效應(yīng)及資本積累效應(yīng)兩方面對大病保險緩解相對貧困的作用機(jī)理進(jìn)行檢驗(yàn)。

1.經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償效應(yīng)檢驗(yàn)

本文以災(zāi)難性醫(yī)療支出作為中介變量檢驗(yàn)城鄉(xiāng)居民大病保險的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償效應(yīng)，結(jié)果顯示大病保險可以通過減少家庭災(zāi)難性醫(yī)療支出，降低農(nóng)戶家庭未來陷入相對貧困的風(fēng)險，即大病保險政策存在經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償效應(yīng)（見表6）。模型（1）為大病保險對緩解農(nóng)村家庭相對貧困的總效應(yīng)，即基準(zhǔn)回歸結(jié)果；模型（2）為大病保險對家庭災(zāi)難性醫(yī)療支出的影響，其估計系數(shù)為-0.0411，且在5%的水平上顯著，說明大病保險可以減少家庭災(zāi)難性醫(yī)療支出；同時模型（3）將中介變量災(zāi)難性醫(yī)療支出與解釋變量大病保險政策虛擬變量均納入回歸中，發(fā)現(xiàn)大病保險估計系數(shù)的絕對值從0.042 5 減小至0.040 9，說明存在部分中介效應(yīng)，即減少家庭災(zāi)難性醫(yī)療支出是大病保險緩解農(nóng)村相對貧困的作用機(jī)理之一。

表6 中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

2.資本積累效應(yīng)檢驗(yàn)

弱勢群體的抗風(fēng)險能力較低，因此會增加家庭的預(yù)防性儲蓄來應(yīng)對未來不確定的健康風(fēng)險。大病保險的二次報銷使家庭未來的健康風(fēng)險有了一定的保障，進(jìn)而降低家庭的預(yù)防性儲蓄，將更多的資金用于理財或投資，優(yōu)化家庭資產(chǎn)配置，緩解家庭的相對貧困。本文以家庭金融資產(chǎn)總額的對數(shù)作為中介變量檢驗(yàn)大病保險的資本積累效應(yīng)，模型（4）為大病保險對家庭金融資產(chǎn)占比的影響，結(jié)果顯示其估計系數(shù)不顯著，且Sobel 檢驗(yàn)結(jié)果不顯著，因此不存在中介效應(yīng)；而模型（5）將大病保險與金融資產(chǎn)均納入回歸，結(jié)果顯示增加金融資產(chǎn)可以緩解家庭的相對貧困，由此可見大病保險政策不存在資本積累效應(yīng)。可能的原因是我國居民的憂患意識較強(qiáng)，大多數(shù)人理財觀念較為保守，且農(nóng)戶的可支配收入較少，會選擇規(guī)避風(fēng)險，很少進(jìn)行理財甚至投資。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.平行趨勢檢驗(yàn)

平行趨勢檢驗(yàn)是使用雙重差分模型的前提，若處理組與控制組在政策發(fā)生前存在一定差異，那么使用雙重差分模型得到的結(jié)果就不能代表政策的凈效應(yīng)。只有處理組與控制組在政策發(fā)生前滿足平行趨勢檢驗(yàn)，才能保證雙重差分模型估計結(jié)果的準(zhǔn)確性。平行趨勢檢驗(yàn)結(jié)果如圖1 所示，在政策沖擊之前，相對時間虛擬變量的系數(shù)均不顯著，表明處理組與控制組家庭相對貧困的變化趨勢不存在顯著差異；在政策沖擊時及政策沖擊后相對時間虛擬變量的系數(shù)顯著為負(fù)，表明處理組與控制組家庭的相對貧困出現(xiàn)了顯著差異，滿足共同趨勢假設(shè)。

圖1 平行趨勢檢驗(yàn)

2.安慰劑檢驗(yàn)

農(nóng)村相對貧困狀況的變化還可能是由大病保險政策以外的一些隨機(jī)因素引起的，因此本文通過虛構(gòu)政策時間，生成偽政策虛擬變量進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)。通過500次隨機(jī)抽樣及回歸，結(jié)果如圖2所示，其中豎向虛線為基準(zhǔn)回歸的真實(shí)估計系數(shù)，橫線虛線代表0.1 的P值水平，在該線以上則代表估計結(jié)果不顯著。實(shí)曲線代表500 次隨機(jī)抽樣回歸的概率密度。虛曲線代表500 次隨機(jī)抽樣回歸的P值分布。從圖2 可以看出，偽政策虛擬變量的估計系數(shù)集中分布在0 左右，絕大多數(shù)在10%水平線（即橫虛線）之上，也就是說絕大多數(shù)隨機(jī)抽樣結(jié)果不顯著，且偽政策虛擬變量的估計系數(shù)明顯不同于基準(zhǔn)回歸的真實(shí)估計值，由此可以說明，大病保險政策的實(shí)施對農(nóng)村相對貧困的緩解作用未受到其他因素的影響，即本文的研究結(jié)論穩(wěn)健。

圖2 安慰劑檢驗(yàn)

3.反事實(shí)檢驗(yàn)

本文通過將大病保險政策的實(shí)施時間提前兩年進(jìn)行反事實(shí)檢驗(yàn)。若發(fā)現(xiàn)大病保險政策的估計系數(shù)仍顯著為負(fù)，則說明農(nóng)村家庭相對貧困受其他政策或因素的影響；若發(fā)現(xiàn)大病保險政策的估計系數(shù)不再顯著，則說明大病保險確實(shí)對農(nóng)村家庭相對貧困產(chǎn)生了明顯作用，即回歸結(jié)果穩(wěn)健。結(jié)果如表7 中模型（1）所示，大病保險政策變量的估計系數(shù)為0.027 0，且不再顯著，表明農(nóng)村家庭相對貧困的緩解作用是受大病保險政策影響，而非其他因素。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

4.其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

在上述檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，本文通過改變相對貧困的衡量閾值，即改變貧困脆弱性的脆弱線及貧困線標(biāo)準(zhǔn)對回歸結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。由于部分學(xué)者認(rèn)為50%脆弱線標(biāo)準(zhǔn)下只能篩選出長期處于貧困的家庭，對部分突然遭遇風(fēng)險而陷入暫時貧困的家庭無法有效識別，因此為了有效識別短期內(nèi)容易陷入相對貧困的個體及家庭，本文借鑒GUNTHER 和HARTTGEN［46］的做法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，如表7中模型（2）通過時間折算將29%作為脆弱線衡量相對貧困進(jìn)行回歸；模型（3）與模型（4）采用世界銀行3.2美元∕日及5.5美元∕日發(fā)展中國家的國際貧困線標(biāo)準(zhǔn)，并通過世界銀行的PPP購買力轉(zhuǎn)換因子折算為人民幣進(jìn)而衡量相對貧困進(jìn)行回歸，結(jié)果均顯示大病保險的估計系數(shù)顯著為負(fù)，因此本文的研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

六、結(jié)論與政策建議

本文以城鄉(xiāng)居民大病保險政策作為切入點(diǎn)，使用2012 年至2020 年CFPS 數(shù)據(jù)，首先運(yùn)用三階段可行廣義最小二乘法構(gòu)建相對貧困脆弱性以代表農(nóng)村家庭相對貧困指標(biāo)，然后以各省份城鄉(xiāng)居民大病保險政策的發(fā)生時點(diǎn)作為政策虛擬變量，將實(shí)施了大病保險政策的省份作為“處理組”，未實(shí)施大病保險政策的省份作為“對照組”，運(yùn)用多期雙重差分模型分析大病保險政策對農(nóng)村相對貧困的緩解作用。其次，通過異質(zhì)性分析及中介效應(yīng)模型驗(yàn)證了大病保險緩解農(nóng)村相對貧困存在的收入再分配效應(yīng)、健康效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償效應(yīng)及資本積累效應(yīng)。主要結(jié)論如下：第一，實(shí)施城鄉(xiāng)居民大病保險政策使農(nóng)村相對貧困家庭未來陷入相對貧困的概率降低了4.29%，即大病保險對農(nóng)村相對貧困具有緩解作用，經(jīng)過穩(wěn)健性檢驗(yàn)后研究結(jié)論依然成立。第二，異質(zhì)性分析表明大病保險對低收入群體及健康狀況差的群體的政策效應(yīng)更好，即大病保險具有正向的收入再分配效應(yīng)和健康效應(yīng)。第三，中介效應(yīng)模型表明大病保險可以通過減少家庭災(zāi)難性醫(yī)療支出緩解農(nóng)村家庭的相對貧困，即大病保險具有經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償效應(yīng)。但由于我國居民的憂患意識較強(qiáng)，大多數(shù)人理財觀念較為保守，且農(nóng)村的弱勢群體會因經(jīng)濟(jì)條件受限選擇規(guī)避風(fēng)險，很少進(jìn)行理財與投資，因此資本積累效應(yīng)不存在。

為了更好地發(fā)揮出城鄉(xiāng)居民大病保險政策對農(nóng)村相對貧困的緩解作用，結(jié)合本文的研究結(jié)論，提出以下幾點(diǎn)建議：

第一，拓寬大病保險的籌資渠道、提高大病保險保障水平。雖然城鄉(xiāng)居民大病保險政策具有緩解農(nóng)村相對貧困的作用，但總體來看大病保險政策交互項(xiàng)對農(nóng)村家庭相對貧困的緩解作用只有4.29%，從下降幅度來看，其緩解作用有限。主要原因在于，一是當(dāng)前醫(yī)療費(fèi)用過高使大病的治療費(fèi)用居高不下，二是大病保險的籌資水平受限，進(jìn)而使大病保險未完全發(fā)揮出政策效果。因此本文認(rèn)為，首先應(yīng)該完善大病保險政策的籌資機(jī)制，建立多渠道的籌資機(jī)制，在大病保險制度向農(nóng)村弱勢群體傾斜的前提下，通過政府征收專項(xiàng)稅、從社會層面及慈善組織募集捐款拓寬大病保險的籌資渠道；并且應(yīng)根據(jù)地區(qū)不同的發(fā)展水平采取差異化的籌資機(jī)制，逐步完善大病保險制度。其次要合理控制醫(yī)療費(fèi)用的增長，防止部分群體過度就醫(yī)，進(jìn)而促進(jìn)大病保險保障的公平性。

第二，積極培養(yǎng)農(nóng)村居民的健康意識，合理利用醫(yī)療資源。為了確保大病保險能發(fā)揮出更好的效果，防止因病致貧、因病返貧情況的發(fā)生，首先，應(yīng)當(dāng)增強(qiáng)公民的健康意識，提高公民的健康文化素養(yǎng)。要讓公民認(rèn)識到身體是革命的本錢，通過加強(qiáng)體育鍛煉，提高自我保健意識，進(jìn)而提高身體素質(zhì)。其次，應(yīng)當(dāng)為弱勢群體及農(nóng)村相對貧困人口提供并普及免費(fèi)體檢，鼓勵患病后及時就醫(yī)，防止有病不治，小病拖成大病情況的發(fā)生，提高家庭抵御風(fēng)險的能力，從源頭上緩解健康風(fēng)險，降低農(nóng)村家庭未來陷入相對貧困的可能性。此外，還應(yīng)鼓勵公民合理利用醫(yī)療資源，避免小病大治，減輕患者的就醫(yī)負(fù)擔(dān)。

第三，合理引導(dǎo)農(nóng)村居民進(jìn)入金融市場，優(yōu)化家庭資產(chǎn)配置。農(nóng)村弱勢群體在教育及資源等方面的資源稟賦不同，家庭可支配收入少、抵御風(fēng)險的能力較低；農(nóng)村居民的文化程度不高，缺乏相關(guān)的金融知識，更重視家庭的勞動性收入而非資產(chǎn)性收入，導(dǎo)致家庭的資產(chǎn)配置效率較低。因此我們應(yīng)該通過當(dāng)?shù)卣敖鹑跈C(jī)構(gòu)開展一系列的金融知識宣傳與教育活動，提高農(nóng)村居民的金融素養(yǎng)、培養(yǎng)農(nóng)村居民優(yōu)化家庭資產(chǎn)配置的意識。建議健康狀況較好的家庭持有部分金融資產(chǎn)，適當(dāng)持有部分風(fēng)險資產(chǎn)；而健康狀況較差的家庭可以增加保障型資產(chǎn)的比重，從而為家庭未來可能發(fā)生的健康風(fēng)險提供保障，緩解農(nóng)村家庭相對貧困。