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补充医疗保险对中老年家庭贫困脆弱性影响机制研究

河北广播电视报·作文专刊

中南民族大学

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摘要：利用中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据库，本研究采用三阶段可行广义最小二乘法测量中老年家庭贫困脆弱性，通过构建logit模型和倾向得分匹配方法，实证检验补充医疗保险对中老年家庭贫困脆弱性的影响。结果显示：补充医疗保险显著降低了中老年家庭的贫困脆弱性，使贫困脆弱性显著降低了7-14%。为了进一步降低贫困脆弱性，本研究从缴费水平、补偿范围和参保模式三个方面提出完善补充医疗保险的政策建议。

关键词：补充医疗保险；贫困脆弱性；固定效应模型

一、引言

新中国成立特别是改革开放以来，人民健康水平不断提升，抵御疾病的能力不断增强。但是基本医疗保险仅提供最基础的医疗保障，贫困具有长期性和反复性，如何巩固脱贫攻坚成果成为2020年之后一段时间研究的核心问题。相比于绝对贫困，贫困脆弱性更强调动态性和预测性。在人口老龄化不断加深的情形下，建立中老年家庭的防贫返贫长效机制，提升中老年群体抗疾病风险能力具有重要意义。

因此，本文利用中国健康与养老追踪调查（CHARLS）2018年的微观数据，借助倾向匹配得分模型（PSM）处理样本的选择性偏差，分析补充医疗保险对中老年家庭贫困脆弱性的影响。在计算贫困脆弱性指标的基础上，构建补充医疗保险变量，实证检验补充医疗保险对中老年家庭贫困脆弱性的影响，并阐述其内在机制。

二、文献综述

（一）贫困脆弱性的相关研究

[1]对于贫困脆弱性的研究，Peter Timmerman（1981）最早研究了关于风险与安全的相互关系，并提出了脆弱性的概念。[3]何秀蓉在改革40年的农村反贫困认识与后脱贫战略前瞻中指出，2020年中国反贫困的基本定位是在防止返贫的基础上解决相对贫困的问题。[4]李丽和白雪梅（2010）对城乡共 2638 个家庭利用预期贫困脆弱性方法测量与分析其脆弱性，探究了如何辨别脆弱家庭，寻求了导致家庭脆弱的原因。

（二）医疗保险与贫困脆弱性相关研究

[7]顾鑫等（2021）在研究城镇居民基本医疗保险的反贫困效果中发现，城镇居民基本医疗保险政策对贫困广度和深度影响不显著，但可以使贫困脆弱性减少5%-8.5%。[8]岳崴等（2021）探讨医疗保险与家庭财务脆弱性关系中发现，医疗保险作为有效转移健康风险的工具，对环节家庭财务脆弱性具有积极意义，增强家庭应对风险的能力。[9]鄢洪涛等（2021）运用PSM-DID模型，考察农村医疗保险制度对居民的相对贫困治理效应发现，农村医疗保险制度显著降低了35-54岁农村居民陷入相对贫困的概率。[10]高健等（2021）发现，新农合大病保险是通过减少医疗费用支出占家庭总消费支出比例，从而抑制疾病对家庭消费的挤出，进而缓解了贫困脆弱性。

三、数据来源、模型设定与变量选取

（一）数据来源

本研究所使用的微观数据来源于CHARLS调查数据，CHARLS数据是研究中国45岁及以上中老年人家庭和个人的高质量微观数据。调查内容涉及个人和家庭基本信息、健康状况和功能、医疗保健与保险、收入、支出与财产等。本研究选取2015年和2018年两期数据进行分析，为保证研究质量，对数据进行有效筛选。样本只选取参加基本医疗保险和未参加基本医疗保险的样本，并对连续变量进行1%的缩尾处理，删除缺失值和非正常值，最终的到9778个样本。

（二）模型设定

1.倾向得分匹配模型

倾向值匹配基础上的倍差法可以在控制组中找到与处理组尽可能相似的个体，进而比较政策的作用效果，去除选择性偏差以及个体异质性的影响。

测度补充医疗保险对中老年家庭贫困脆弱性的影响，本文构建固定效应模型，表达式为：

式1中，Vi，t表示第i个家庭第t年的贫困脆弱性；MRit表示第I个家庭第t年参加补充医疗保险的情况；Xit表示控制变量；γi表示不随时间变化的家庭个体效应；μt表示时间固定效应；εit代表随个体和时间变化的干扰项；α1和β表示待估计的参数。

若中老年家庭是被随机分配参加补充医疗保险和未参加补充医疗保险，则（式1）中的α1为净效应。是否参加补充医疗保险是一个“自选择”的过程，为了能够有效解决自选择所导致的内生性问题，本文采用倾向得分匹配方法（PSM），即将两个比较对象的多维标准，降维成一维的，是在给定样本特征X的情况下中老年人拥有补充医疗保险的概率，用公式表示为：

式2中，M代表指标函数，M={0，1}表示是否处于处理组，匹配向量X中包含的变量设定包括个人基本特征和家庭特征。在选择好配对变量之后，进行倾向得分估算得出PS值，根据PS值，为每一位参加补充医疗保险的家庭匹配最接近的未参加补充医疗保险的家庭，并计算得到匹配后的平均处理效应（ATT），其表达式为：

式3中，1n v1和1n v0分别表示中老年家庭在参加补充医疗保险和未参加补充医疗保险两种情况下的贫困脆弱性。

2.贫困脆弱性模型

贫困脆弱性的测度方法主要有三种，第一种是预期贫困脆弱性（Vulnerability as Expected Poverty， VEP）；第二种是低期望效用脆弱性（Vulnerability as Low Expected Utility， VEU）；第三种风险暴露脆弱性（Vulnerability as Uninsured Exposure to Risk， VER）。综合现有文献发现，由于VEP测量法相对争议较小，并且对微观调查数据要求较低，所以被学术界广泛应用。

本文选用期望贫困脆弱性（VEP）测量贫困脆弱性。假设家庭人均消费服从对数正态分布，由此得到未来家庭人均消费低于某一值的概率，即家庭未来陷入贫困的概率。在估计方法上，VEP方法一般是采用三阶段可行广义最小二乘法（FGLS）估计家庭未来发生贫困的概率。具体过程由以下三部分组成。

首先，估计消费方程式：

式4中1nYi表示家庭人均消费，Xi表示影响家庭收入波动的其他变量，具体包括年龄、性别、受教育程度、婚姻状况、民族、自评健康状况、是否吸烟、家庭人均收入等。

其次，利用三阶段可行广义最小二乘法估计出中老年家庭人均消费对数的方差（），进而得出中老年家庭未来消费的期望值与方差。

最后，在未来家庭人均收入服从正态分布的假设下，计算出家庭贫困脆弱性：

式7中，是中老年家庭的贫困脆弱性，即家庭未来陷入贫困的概率。A表示划定的贫困线，本文采用2018年我国农村扶贫标准贫困线3535元。测度贫困脆弱性还需确定脆弱线，[14-15]本文采用Pritchett（2000）、Kǜhl（2003）提出的以50%作为高脆弱性标准，未来陷入贫困的概率高于50%的家庭被认为是脆弱的，记为1，否则为0。

3.变量选取

（1）被解释变量

被解释变量为贫困脆弱性，根据贫困脆弱性模型计算家庭贫困脆弱性，以50%作为高脆弱性标准，高于50%为高脆弱性赋值为1，否则赋值为0。

（2）解释变量

本文在删去没有基本医疗保险以及公费医疗、医疗救助以及城镇无业居民大病医疗保险的基础上，以“是否参加补充医疗保险”作为解释变量，参加赋值为1，否则，赋值为0。

（3）控制变量

本文分析影响贫困脆弱性的因素包括个人基本特征、家庭特征。具体包括性别、年龄、受教育程度、婚姻状况、民族、健康状况、家庭人均年收入、生活方式等变量。变量赋值如表1所示。

四、补充医疗保险对中老年家庭贫困脆弱性的实证分析

本研究在排除了参保行为的自选择的基础上，用卡尺0.05范围内一对四近邻匹配、核匹配和卡尺匹配三种方法估计补充医疗保险对贫困脆弱性的影响。表2描述的是基于PSM模型的回归结果，从表2可以看出，参加补充医疗保险使贫困脆弱性下降7%-14%，这与国内多数学者的研究结论是一致的。

表3描述的是PSM匹配前后回归结果对比，从表3可以看出，只有消费对数对中老年家庭贫困脆弱性的影响发生了变化，在全样本回归中，消费对数对中老年家庭贫困脆弱性呈现显著的负相关效应，但在匹配后回归结果中，消费对数对中老年家庭贫困脆弱性没有显著的影响。

由表3可知，是否参加补充医疗保险对中老年家庭贫困脆弱性有显著的负效应，即参加补充医疗保险会显著降低中老年家庭的贫困脆弱性，再一次印证了本研究表2所得结论。控制变量中，自评健康、受教育程度、是否患有慢性病、收入对数和总负债对数对中老年家庭贫困脆弱性有显著的负效应。

五、结论与政策建议

本文以中老年家庭为研究对象，基于大样本微观数据和PSM模型，实证评估了补充医疗保险对中老年家庭贫困脆弱性的影响。结果显示，参加补充医疗保险能够显著降低中老年家庭贫困脆弱性，使贫困脆弱性下降7%-14%。

上述结果表明，参加补充医疗保险有显著的作用降低贫困发生的可能性，但是并没有完全降低贫困发生的可能性，再加上目前补充医疗保险的覆盖率和覆盖深度仍然较低，首要任务是完善补充医疗保险产品和定价设计，强化推广机制，并提高其覆盖率。鉴于此，本文认为应从以下几个方面进行完善

第一，在缴费水平方面，建立水平适度并具激励性的定价机制。充分考虑农村居民的经济承受能力，基于精算模型制定适宜的保险价格; 同时借鉴发达国家实施的“生命周期健康覆盖”政策的保费定价理念，鼓励参保者更早地参加补充医疗保险。

第二，在报销范围方面，补充医疗保险公司应充分考虑到当前疾病经济风险保护的盲点，对社会医疗保险形成有益补充。在结合疾病经济风险现状和医疗保险补偿需求的基础上，合理确定补充医疗保险的报销范围。

第三，在参保模式方面，作为补充性质的保险，补充医疗保险未必具有强制参保特征。考虑各类群体疾病经济风险差异，应分类考虑; 对于贫困群体或政府救助范围群体，理应由政府采取统一购买服务的形式参加补充医疗保险; 而对于政府救助范围外的群体，应当由个体自愿选择是否参加补充医疗保险。

参考文献：

[1]Peter Timmerman. Vulnerability， Resilience and the Collapse of Society： A Review of Models and Possible Climatic Applications. Institute for Environmental Studies [R]. University of Toronto， 1981.

[2]何秀荣.改革40年的农村反贫困认识与后脱贫战略前瞻[J].农村经济，2018（11）：1-8.

[3]李丽，白雪梅 .我国城乡居民家庭贫困脆弱性的测度与分解：基于 CHNS 微观数据的实证研究[J].数量经济技术经济研究，2010，27（8）：61-73.

[4]顾鑫，周延，张旭.城镇居民医疗保险制度的反贫困效果研究[J].江西财经大学学报，2021（02）：66-79.DOI：10.13676/j.cnki.cn36-1224/f.2021.02.007.

[5]岳崴，王雄，张强.健康风险、医疗保险与家庭财务脆弱性[J].中国工业经济，2021（10）：175-192.DOI：10.19581/j.cnki.ciejournal.2021.10.009.

[6]鄢洪涛，杨仕鹏.农村医疗保险制度的相对贫困治理效应——基于贫困脆弱性视角的实证分析[J].湖南农业大学学报（社会科学版），2021，22（01）：48-55.DOI：10.13331/j.cnki.jhau（ss）.2021.01.006.

[7]高健，丁静.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[J].兰州学刊，2021（04）：170-181.

[8]Pritchett， L.， A.Suryahadi， and S.Sumarto ， 2000， “ Quantifying Vulnerability to Poverty ：A Proposed Measure ， with App lication to Indonesia” [ R] ， World Bank Policy Research Working Paper， No. 2437

[9]Kǜhl， J.J， 2003 ， “Disaggregating Household Vulnerability-Analyzing Fluctuations in Consump- tion Using AS imulation Approach” [ R] ， Copenhagen：Institute of Eco nomics， University of Copenhagen. Unpublished manuscript

作者简介：

杨雪珂（1998.4-），女，汉族，山东省济宁市人，学历：硕士研究生在读，研究方向：医疗卫生与健康保障，单位：中南民族大学。

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