李建国 李文俊

（1 广州中医药大学公共卫生与管理学院 广州 510006；
2 广州市第一人民医院 广州 510006）

相对贫困是一种相较于其他社会成员来说，其物质及生活条件相对缺乏的状态，也包括拥有的资源无法满足生存的绝对贫困状态[1]。根据陈宗胜等按城镇上一年人均可支配收入中位数的40%作为相对贫困标准测算，我国城镇相对贫困发生率从2001年的1.95% 上升到2019年的7.65%。利用双指数平滑法，预测2035年将会达到13.55%[2]，呈持续增长趋势。

国内外学者对医保与贫困间的关系进行了大量的研究。较早的研究方法有实验研究法，如国外的兰德健康保险实验、Finkelstein 等人[3]在美国俄勒冈的医疗保险彩票实验等，通过医疗保险补偿前后医疗费用支出变化或贫困家庭数量、灾难性卫生支出、Foster-Greer-Thorbecke Index (FGT)贫困指数的变化[4-6]揭示医疗保险的反贫困作用。随后，为了进一步量化医保反贫困的效率，许多学者使用回归方法分析医保的反贫困作用，如普通最小二乘法（OLS）回归、Logit 模型回归、Tobit 模型回归等[7-10]。由于一般的回归方法可能存在样本选择偏误问题，导致回归结果有偏，一些学者提出使用Heckman 两阶段模型纠正样本的自选择问题，从而得到相对无偏的估计[11,12]。近年来，国内外学者广泛使用准实验方法研究医保的反贫困效应，如倾向得分匹配法（PSM）、双重差分法（DID）等[13,14]，这些方法通过构建一个“反事实框架”得到医保政策的“平均处理效应”。

目前的定量研究主要侧重在基本医疗保险对贫困家庭的影响方向和效果是一致的，不会随着健康贫困家庭的不同而发生差异。在方法的选择上，仍然没有办法消除样本的选择偏差问题，由于样本选择偏差产生的内生性问题，导致回归结果有偏。目前的研究主要侧重讨论医保与绝对贫困的关系，而非医保对相对贫困的影响，研究结果对我国缓解相对贫困的政策目标启示有限。面板平滑转换模型（PSTR）是Gonzalez[15]等人在Hansen 的面板门限回归模型的基础上提出的，由于该模型能够更好地刻画面板数据的异质性及其非线性特征，更加接近于经济现实，因而越来越多地被用于对政策效果的评估上。

本文借鉴Datt、Ravallion[16]和胡联等人[17]的相对贫困发生率测算方法，首先基于各省公布的城镇收入分组数据模拟出适合的洛伦兹曲线，再以相应的相对贫困线标准计算出城镇相对贫困率。本文选择城镇人均可支配收入的40%作为城镇相对贫困标准线。城镇居民收入数据来自各省市统计年鉴及调查年鉴，由于湖南省统计数据中缺少2011年—2013年的城镇居民分组收入数据，本文使用国家统计局湖南调查总队发布的《湖南民生调查报告》中的推测值。因为一些省市城镇居民收入分组数据缺失的年份较多，最终得到的数据覆盖17个省份，包括山西、江苏、安徽等。

图1 展示了2011年—2019年各省份的城镇相对贫困发生率。可以看到，样本中各省份的城镇相对贫困率呈上升趋势，形状大致为“W”形。2012年及2015年左右，各省份城镇相对贫困率有所下降，但2017年左右迅速上升。江苏、福建、重庆的城镇相对贫困率较低，分别为8.04%、8.18%、8.19%。西藏、宁夏、甘肃、新疆、贵州的城镇相对贫困率处于较高水平，分别为25.63%、22.20%、19.31%、19.22%、21.84%。本文计算出的我国城镇相对贫困率及其时间趋势与李莹[18]、汪晨[19]、胡联[17]等的测算结果基本相同，计算出的数据可以应用到之后的实证分析中。

图1 2011年—2019年40%城镇人均可支配收入的城镇相对贫困发生率（%）

3.1 变量定义与数据来源

3.1.1 变量定义。（1）被解释变量是城镇相对贫困发生率。

（2）核心解释变量是医保支出，用城镇居民人均医保支出来表示。一般来说，医保支出的增加有利于降低城镇相对贫困率的发生。及时给予低收入群体充足的医疗救助能够避免低收入家庭因疾病而陷入相对贫困。医保支出为健康贫困家庭支付了大部分的医疗费用，起到了收入再分配的作用。

（3）转换变量是城镇人均可支配收入。不同收入群体的医保收益水平存在差异。一方面，由于低收入群体的边际医疗消费倾向高于高收入者，医保支出的增加将会激发低收入者医疗服务需求。另一方面，高收入者的医疗服务可及性要好于低收入者，在同种疾病风险冲击下，高收入者的医疗服务利用程度高于低收入者，产生的医疗费用和得到的报销补偿也多于低收入者。若低收入者的医疗服务利用程度和医保收益水平高于高收入者，则是政府医保补贴和高收入群体的保费向低收入群体转移，医保支出的增加有利于降低相对贫困。反之，则是政府补贴和低收入群体保费向高收入群体转移，医保支出的增加进一步扩大了居民收入差距，增加了相对贫困的发生率。

（4）控制变量包括城镇化率、第三产业占比、城镇总抚养比、城镇登记失业率。城镇化率由城镇常住人口占总人口的比重来表示。地区第三产业占比由第三产业产值占GDP的比重来表示，第三产业占比反映了地区产业结构的变化。单一的产业结构尤其是第一产业占比过高不利于地区内居民收入的增长，第三产业扩大有利于吸纳更多的劳动人口，降低相对贫困率。城镇总抚养比由城镇少儿抚养比和城镇老年抚养比加总而来。城镇总抚养比反映了劳动力人口的经济负担。家庭抚养人口比重越大，家庭所需的支出就越多，可能导致家庭储蓄减少，使其抵御经济风险的能力变低，更容易陷入相对贫困。城镇登记失业率的增加不仅降低了失业居民收入，而且还会扩大城镇居民间的收入差距[20]。

3.1.2 数据来源。本文数据来自各省历年统计年鉴及调查年鉴、中国劳动统计年鉴、国家统计局网站等。与价格相关的数据以2010年为基准进行了平减处理。各变量定义及数据来源见表1。

表1 变量定义及数据来源

3.2 数据统计特征

各变量的描述性统计见表2。2011年—2019年间平均人均可支配收入较高的有江苏、福建，分别为3.25 万元和2.91 万元。样本中城镇人均医保筹资额较高的省份为四川、江苏、西藏、宁夏，分别为628.6 元、542.4 元、537.5 元、513.8 元。样本中城镇化率较高的省份有江苏、福建、重庆，分别为66.38%、62.62%、61.1%，均为样本中我国沿海发达省份及直辖市。我国第三产业占比较高的省份有海南、西藏，其第三产业占比分别为52.74% 和52.43%。

河南、 安徽、江西第三产业占比较低，分别为38.69%、39.17%、39.57%。我国城镇总抚养比较高的省份有贵州、广西、江西，分别为37.89%、37.81%、37.45%。西藏、福建、湖北城镇总抚养比较低，分别为29.06%、31.72%、31.77%。我国城镇登记失业率较高的省份有宁夏、四川、湖南、福建，其城镇登记失业率分别为4%、3.92%、3.80%、3.69%。海南、甘肃、西藏、新疆的城镇登记失业率较低，分别为2.26%、2.64%、2.72%、2.81%。

表2 变量描述性统计

4.1 模型构建

本文构建的医保支出与城镇相对贫困率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为样本个体，i=1,2,...,17，t 为时间跨度，t=1,2,...,9，Povit为被解释变量城镇相对贫困率，MF、UR、TI、DE、UE 为解释变量，β1到β5为模型线性部分的系数，β＇1到β＇5是模型非线性部分的系数，αi为个体固定效应，εi为随机干扰项。转换函数g(IN；
γ,cj)为取值在0 和1之间的连续、有界函数，因而模型的回归系数在β和β+β＇两个极值间转换。

其转换函数的形式为Logistic形式：

g(IN；
γ,c)=[1+exp(-γ(IN-c))]-1

式中，IN 为门限变量，c 为位置参数，表示转换变量的阈值，为平滑参数，反映模型的转换速度。根据转换函数g(IN；
γ,c)值的大小，PSTR 模型可分为高、低两体制。当IN →-∞时，转换函数的值趋于0，此时PSTR 模型对应低体制。当IN→+∞时，转换函数的值趋于1，PSTR 模型对应高体制。转换函数的值在0 和1 之间时，PSTR 模型回归系数在高低体制间平滑转移，即回归系数的值在β和β+β＇的区间转换。

4.2 回归结果

4.2.1 模型非线性检验及位置参数的确定。在应用PSTR 模型分析医保支出与城镇相对贫困率关系之前，需要检验模型是否为非线性模型。表3 为模型的非线性及剩余异质性检验结果。非线性检验中的LM、LMF、LRT 的P 值均小于0.001，表明在显著性为1%的水平下拒绝了医保支出与城镇相对贫困率为线性关系(H0:r=0)的原假设，模型中至少存在一个转换函数。剩余异质性检验结果中，LM、LMF、LRT 均大于0.1，表明在显著性10%的水平下无法拒绝模型转换函数只有1 个(H0:r=1)的原假设。因此，本文构建的医保支出与城镇相对贫困率PSTR 模型的最佳转换函数为1 个。

表3 非线性及剩余异质性检验结果

根据Colletaz 提出的AIC 和BIC 最小值原则，表4 中可以看到，m=1 时的AIC 值和BIC 值均小于m=2 时，因此，本文构建模型的最佳位置参数个数为1。

表4 位置参数的确定

4.2.2 模型回归结果。使用Matlab2019b 对模型参数进行估计，结果见表5。得到模型的最优位置参数是2.5058，相应的最优斜率参数为1.2487，得到的转换函数表达式为：

表5 PSTR 模型估计结果

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

2.5058 万元是模型体制发生变化的转折点，当城镇居民人均可支配收入低于2.5058 万元时，转换函数的值趋近于0，模型处于低体制，各解释变量的回归系数值为模型线性部分的系数值，即βk。当城镇居民人均可支配收入高于2.5058 万元时，转换函数的值趋近于1，模型处于高体制，各解释变量的回归系数值为模型线性部分和非线性部分的系数值之和，即βk+β"k。模型的转换函数图如图2 所示。

图2 医保支出对相对贫困影响系数随转换变量的变化图

模型的斜率参数是1.2487，模型转换速度较为平缓，说明基本医保支出对城镇相对贫困由正相关转为负相关的过程较平缓。

基本医保支出与城镇相对贫困为非线性关系。当城镇居民人均可支配收入低于2.5058 万元时，人均医保支出对相对贫困的影响系数为0.0124，在5%的水平上显著，说明此时虽然增加医保支出，但并没有减缓相对贫困的发生。城镇居民人均可支配收入高于2.5058 万元时，人均医保支出对相对贫困的影响由正相关转为负相关，影响系数为-0.0166，此时医保支出越多，相对贫困发生率越低。

各省份2011年—2019年153组数据中，有95 组数据的城镇居民可支配收入值小于等于2.5058 万元，占总体数据的62%。其中甘肃于2019年，山西、河南、贵州、宁夏于2018年，江苏于2012年，福建于2013年的城镇居民可支配收入值超过2.5058 万元。可以看出，样本中不同省份城镇居民可支配收入超过阈值的时间节点相差较大。

城镇化率方面，当城镇人均可支配收入低于2.5058 万元时，城镇化率对城镇相对贫困率的影响系数为-0.3518，在1%的水平上显著，即城镇化率与城镇相对贫困负相关。在城镇人均可支配收入超过2.5058 万元后，城镇化率对城镇相对贫困率的影响系数为0.0857，由负相关转为正相关。

第三产业占比方面，当城镇居民人均可支配收入低于2.5058 万元时，第三产业占比对城镇相对贫困的影响系数为0.4322，即在1%的显著水平上，第三产业占比与城镇相对贫困为正相关。在城镇居民人均可支配收入超过2.5058 万元后，第三产业占比与城镇相对贫困发生率由正相关转为负相关，影响系数为-0.167。

城镇总抚养比和城镇登记失业率方面，在城镇居民人均可支配收入低于2.5058 万元时，城镇总抚养比和城镇登记失业率与城镇相对贫困率为正相关，影响系数分别为0.0965 和0.9626，但结果均不显著。当城镇居民人均可支配收入超过2.5058 万元后，两者对城镇相对贫困的影响由正相关转为负相关。

4.2.3 稳健性检验结果。为了检验模型结果是否稳健可靠，本文以人均医保筹资额来替代核心解释变量，进行模型稳健性检验。模型稳健性检验结果见表6。可以看到，以人均医保筹资额为主要解释变量时，城镇居民可支配收入的阈值在2.7292 万元，与上文以人均医保支出额为主要解释变量测算出的2.5058 万元相差不大。此外，稳健性检验模型中主要解释变量和其余控制变量的系数大小和系数方向与上文实证分析的模型结果基本相同，因而可以认为，本文的模型回归结果是稳健可靠的。

表6 模型稳健性检验

5.1 研究结论

5.1.1 城乡居民基本医保支出与城镇相对贫困率为非线性关系。我国城镇居民人均可支配收入处于2.5058 万元以下时，城乡居民基本医保支出的增加会增加城镇居民相对贫困发生率。这与赵为民[21]基于双重差分法研究新农合大病医疗保险对农村居民收入影响的研究结果相似，虽然医保对所有农村居民的收入增长都具有正向作用，但由于医保对高收入家庭收入增长的作用是低收入家庭的2 倍—3 倍，最终却使得农村居民收入基尼系数扩大了11%。同时，周坚[22]基于面板数据固定效应模型发现，基本医保在经济发展程度高的东部地区具有正向收入再分配作用，而在经济发展程度不高的中西部地区则不具有收入再分配作用。本研究认为，基本医保支出在2.5058 万元前后对城镇相对贫困发生率有不同影响的主要原因有二。一是在现有的医保制度下，高收入群体的医保收益水平高于低收入群体。由于我国医保支付方式为共付比例制，医疗支出越多，获得的医保报销越多，具有显明的累进性。低收入群体受限于自身的收入预算，对医疗服务的利用程度低于高收入群体，从医保中得到的收益低于高收入群体。二是在医保筹资上，我国医保个体缴费采用的定额制方式具有明显的累退性。在相同医保缴费额的情况下，医保缴费占低收入家庭收入的比例高于高收入家庭，低收入家庭的缴费负担更重。

5.1.2 医保支出对城镇相对贫困的转换过程较为平滑。PSTR 模型的转换斜率为1.2487，表明在城镇人均可支配收入门槛值前后，医保支出对城镇相对贫困发生率的影响系数由低体制向高体制转换的速度是平滑渐近的状态，说明医保支出对城镇相对贫困的影响是长期累积、逐步形成的。医保支出作用缓慢发挥的主要原因，一是医保支出是通过“基本医保-健康-收入”的传导来间接促进参保居民收入的增长。医保投入的增加可以使参保居民在患病后及时地获得更好医疗服务，从而减少患病时间和更快的康复，进而减少参保居民患病期间的劳动收入损失。二是医保作用的发挥需要参保居民医疗可及性的支持[23]，基层医疗卫生服务体系建设、参保居民健康理念的形成等都需要政府和社会不断投入才能逐步形成。

5.2 政策建议

5.2.1 完善城乡居民基本医保筹资政策，建立缴费与经济社会发展水平和居民人均可支配收入相关联的协调机制，优化个人缴费和政府补助结构。构建基于城镇居民收入的医保政策，从根本上改变城乡居民基本医保的逆向收入调节作用。一是在医保筹资方面，建立医保个人缴费额与收入相关联的协调机制，可以通过测算调查目标的家庭结构、人力资本情况、耐用品情况等代理指标来预测家庭收入情况，确定不同收入城镇居民的个人缴费额，增加城乡居民基本医疗保险的筹资累进性。同时，应进一步加大中央财政对经济发展水平较低地区的医保补助力度，使财政补助向相对贫困地区和人口倾斜。二是在大病医保方面，建议对贫困家庭实施封顶线，加大力度降低起付线。三是在医疗救助方面，提高医疗救助基金规模和人均医疗救助水平，让三重医疗保障针对贫困家庭更有力度，保障水平更高。同时，要发展好税收优惠型的商业健康保险和普惠型的商业补充健康保险，提升医疗互助、慈善捐赠在相对贫困家庭医疗保障中的作用。

5.2.2 针对城镇老年人群，提高财政补助水平。2018年《全国第六次卫生服务统计调查报告》显示，65 岁以上人口占低收入人口的比例从2013年的20%增加到22.4%。因此，保障65 岁以上老年人口的医疗卫生需求是城乡居民基本医保降低城镇相对贫困发生率的重点任务之一。但受限于我国城乡居民基本医保的基金规模，老年群体的医保程度存在着明显差距，医保受益水平严重不均[24]。对于这种情况，可以借鉴日本的高龄医保制度，根据老年群体的医疗支出和收入状况，在筹资和保险报销上给予适度倾斜。日本高龄医保制度独立于其他的医保制度，老年医疗保险基金的筹集由三部分组成：政府转移支付部分、其他医保基金的转移部分、老年群体个人缴纳部分，各部分组成比约为5：4：1。这种筹集方法既保障老年医保基金的充足，又让老年群体的医保缴费负担最低。个人缴费部分按收入比例缴费和定额缴费，对收入低于全国人均可支配收入的高龄参保老人，医保缴费则按相应比例进行减免，对贫困高龄老人则是完全减免。日本高龄医保制度的设计使高龄老人自付医疗费用保持在10%左右，同时使日本成为世界老龄化严重的国家中医疗卫生支出占GDP 比例较低的国家[25]。

5.2.3 分类推进专项救助制度，提高专项救助的针对性和专业性。医疗救助等专项救助制度与低保救助制度的简单捆绑，造成政府转移性救助资源的过度集聚，形成“福利悬崖”，不仅在贫困家庭形成新的社会不公，而且还会诱导一些家庭瞒报家庭收入争取低保或建档立卡户名额，造成倾斜性医疗保障政策的瞄准偏差[26]。因此，对城镇家庭的具体需求应进行差异化识别，保障各专项救助制度的针对性是提高政府转移性救助反贫困效果的必要举措[27]。遵循“条块结合，以条为主”的理念，首先明确各专项救助制度的救助性质和对象，形成有针对性的识别标准和识别程序，再将专项救助项目嵌入到整体的政府转移性救助体系中，实现不同救助项目各司其职、协调发展的目标。

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