新型農(nóng)村合作醫(yī)療制度對(duì)貧困緩解的作用
——基于收入和熱量貧困線的比較分析

吳本健

一、引言

因病致貧是我國(guó)農(nóng)村貧困的主要原因之一。為了提高農(nóng)民健康保障水平、減輕醫(yī)療負(fù)擔(dān)，解決因病致貧和因病返貧問題，2003年7月國(guó)務(wù)院開始啟動(dòng)新型農(nóng)村合作醫(yī)療的試點(diǎn)工作，建立了由政府組織、引導(dǎo)、支持，農(nóng)民自愿參加，個(gè)人、集體和政府多方籌資的農(nóng)民醫(yī)療互助共濟(jì)制度。截至2014年年底，新農(nóng)合已經(jīng)覆蓋了7.36億人，參合率高達(dá)98.9%。理論上而言，新農(nóng)合不僅能幫助農(nóng)民減輕高額醫(yī)療費(fèi)用帶來的負(fù)擔(dān)，而且可以削弱因疾病帶來的后期負(fù)面影響，包括勞動(dòng)力生產(chǎn)能力下降、家庭成員照顧病人所付出的時(shí)間和成本，從而降低因病致貧率。①Xiaoyun Sun,Sukhan Jackson,Gordon A. Carmichael,Adrian C. Sleigh,"Catastrophic Medical Payment and Financial Protection in Rural China: Evidence from the New Cooperative Medical Scheme in Shandong Province," Health Economics,2009,18(1);Wuxiang Shi,Virasakdi Chongsuvivatwong,Alan Geater,et al.,"The Influence of the Rural Health Security Schemes on Health Utilization and Household Impoverishment in Rural China: Data from a Household Survey of Western and Central China," International Journal for Equity in Health,2010,9(1).然而，過去20年我國(guó)因病致貧率卻不降反升。1998年因病致貧率為21.61%，2003年為33.4%②衛(wèi)生部統(tǒng)計(jì)信息中心：《中國(guó)衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查研究——第三次國(guó)家衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查分析報(bào)告》，中國(guó)協(xié)和醫(yī)科大學(xué)出版社，2004年，第25-27頁(yè)。，2015年全國(guó)7000多萬建檔立卡貧困戶中，因病致貧率為42%。截止到2017年2月，我國(guó)仍然有2000多萬因病致貧的貧困戶。③定軍：《中央正制定脫貧攻堅(jiān)地區(qū)考核辦法 對(duì)貧困縣考核將取消或減少GDP權(quán)重》，《21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道》2015年12月16日，第5版。這不禁讓我們產(chǎn)生疑問：新農(nóng)合能有效緩解貧困嗎？

目前，關(guān)于醫(yī)療保險(xiǎn)計(jì)劃緩貧效果的研究已有很多。Sepehri等的研究發(fā)現(xiàn)，越南的醫(yī)療保險(xiǎn)使得居民的衛(wèi)生支出減少了28%—35%，且低收入者的費(fèi)用支出減少的更為明顯。④Ardeshir Sepehri,Sisira Sarma,Wayne Simpson,"Does Non-profit Health Insurance Reduce Financial Burden? Evidence from the Vietnam Living Standards Survey Panel," Health Economics,2006,15(6).Wagstaff的研究也表明，越南的窮人健康保障基金（HCFP）大幅減少了窮人在健康方面的現(xiàn)金支出。⑤Adam Wagsta ff,"Estimating Health Insurance Impacts Under Unobserved Heterogeneity: The Case of Vietnam's Health Care Fund for The Poor," Health Economics,2010,19(2).Hamid等研究發(fā)現(xiàn)，孟加拉國(guó)微型醫(yī)療保險(xiǎn)計(jì)劃顯著地提高了家庭收入及其穩(wěn)定性、降低了陷入貧困的概率等。⑥Syed Abdul Hamid,Jennifer Roberts,Paul Mosley,"Can Micro Health Insurance Reduce Poverty? Evidence from Bangladesh," Journal of Risk &Insurance,2011,78(1).Kaestner等則討論了美國(guó)的醫(yī)療保險(xiǎn)支持計(jì)劃與不平等之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)貼醫(yī)療保險(xiǎn)大大降低了收入不平等、提高了窮人的福利。⑦Robert Kaestner,Darren Lubotsky,"Health Insurance and Income Inequality," Journal of Economic Perspectives,2016,30(2).新農(nóng)合作為我國(guó)新型的農(nóng)村醫(yī)療保險(xiǎn)計(jì)劃，其緩貧效果也備受關(guān)注。但是，目前關(guān)于新農(nóng)合緩貧效果的研究結(jié)論存在爭(zhēng)議：一部分學(xué)者認(rèn)為新農(nóng)合提高了居民的疾病應(yīng)對(duì)能力、減少了居民就醫(yī)經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，從而緩解了“因病致貧”現(xiàn)象；⑧Syed Abdul Hamid,Jennifer Roberts,Paul Mosley,"Can Micro Health Insurance Reduce Poverty? Evidence from Bangladesh," Journal of Risk &Insurance,2011,78(1)；齊良書：《新型農(nóng)村合作醫(yī)療的減貧、增收和再分配效果研究》，《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2011年第8期；任靜、趙東輝、宋大平：《新型農(nóng)村合作醫(yī)療制度保障狀況分析》，《中國(guó)衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)》2012年第12期；盧洪友、劉丹：《貧困地區(qū)農(nóng)民真的從“新農(nóng)合”中受益了嗎》，《中國(guó)人口?資源與環(huán)境》2016年第2期。另一部分學(xué)者則認(rèn)為，新農(nóng)合效果不明顯，甚至還引發(fā)了“過度醫(yī)療”，從長(zhǎng)期來看增加了農(nóng)民的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)和陷入貧困的可能。⑨Adam Wagsta ff,"Estimating Health Insurance Impacts under Unobserved Heterogeneity: The Case of Vietnam's Health Care Fund for The Poor," Health Economics,2010,19(2);Wagsta ff Adam,Lindelow Magnus,Jun Gun,et al.,"Extending Health Insurance to the Rural Population: An Impact Evaluation of China's New Cooperative Medical Scheme,"Journal of Health Economics,2009,28(1)；朱玲：《農(nóng)村醫(yī)療救助項(xiàng)目的效果》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)》2006年第8期。

上述研究在測(cè)量貧困時(shí)大多采用收入作為貧困線標(biāo)準(zhǔn)，但由于收入在年際間的波動(dòng)較大，且農(nóng)戶收入和消費(fèi)之間可以通過儲(chǔ)蓄和借貸平滑，這可能導(dǎo)致測(cè)量的偏誤。有研究用消費(fèi)作為貧困線標(biāo)準(zhǔn)，但有些消費(fèi)支出（如大額醫(yī)療費(fèi)用支出）并不代表福利，這也可能導(dǎo)致貧困測(cè)量的偏誤。此外，新農(nóng)合除了能夠在疾病風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)降低農(nóng)戶的醫(yī)療費(fèi)用支出，還能夠在疾病風(fēng)險(xiǎn)未發(fā)生時(shí)釋放預(yù)防性儲(chǔ)蓄、增加當(dāng)期消費(fèi)與生產(chǎn)性投資、提高勞動(dòng)力健康水平，而上述研究并未將這些因素完全納入醫(yī)療保險(xiǎn)支持計(jì)劃的分析范疇。本文將在考慮上述問題的基礎(chǔ)之上，厘清新農(nóng)合緩解

貧困的機(jī)理，并采用收入和熱量?jī)蓚€(gè)貧困線標(biāo)準(zhǔn)來評(píng)估新農(nóng)合的緩貧效果。

二、新農(nóng)合的緩貧機(jī)理：理論框架

新農(nóng)合的緩貧機(jī)理主要表現(xiàn)在如下幾個(gè)方面：

首先，新農(nóng)合能減少支出、提高勞動(dòng)力質(zhì)量和風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)能力?！耙虿≈仑殹钡闹饕窂接校壕薮蟮尼t(yī)療開支消耗了家庭的收入導(dǎo)致消費(fèi)減少，勞動(dòng)力喪失或者減弱導(dǎo)致收入和消費(fèi)能力下降，借債和變賣資產(chǎn)導(dǎo)致收入能力下降等。①劉遠(yuǎn)立、饒克勤、胡善聯(lián)：《因病致貧與農(nóng)村健康保障》，《中國(guó)衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)》2002年第5期。理論上，新農(nóng)合可以降低農(nóng)戶個(gè)體面臨疾病風(fēng)險(xiǎn)時(shí)醫(yī)療費(fèi)用的自付比例，平滑農(nóng)戶的消費(fèi)；新農(nóng)合中政府補(bǔ)貼可以分擔(dān)農(nóng)戶的醫(yī)療負(fù)擔(dān)，增強(qiáng)貧困農(nóng)戶的就醫(yī)意愿，提高勞動(dòng)力的健康水平，從而減少勞動(dòng)力因看不起病而喪失勞動(dòng)能力的情況；此外，新農(nóng)合可以阻止農(nóng)戶通過借貸、變賣資產(chǎn)來應(yīng)對(duì)疾病風(fēng)險(xiǎn)，從而減少疾病對(duì)農(nóng)戶長(zhǎng)期收入的影響。

其次，新農(nóng)合能減少預(yù)防性儲(chǔ)蓄，增加家庭的基本消費(fèi)。在未發(fā)生疾病風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，為了防止未來的大額醫(yī)療支出，抵御風(fēng)險(xiǎn)能力差、處于貧困線邊緣、脆弱性明顯的農(nóng)戶會(huì)進(jìn)行預(yù)防性儲(chǔ)蓄，導(dǎo)致當(dāng)期消費(fèi)可能低于貧困線。新農(nóng)合能大大提高這類農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)能力，減少其進(jìn)行預(yù)防性儲(chǔ)蓄的可能，釋放出的預(yù)防性儲(chǔ)蓄可增加當(dāng)期消費(fèi)和投資，從而提高了勞動(dòng)力質(zhì)量和收入水平。有研究表明，新農(nóng)合使得參保農(nóng)戶的家庭非醫(yī)療類消費(fèi)增加了5.5%，且對(duì)沒有醫(yī)療支出的家庭的影響大于有醫(yī)療支出的家庭，②白重恩、李宏彬等：《醫(yī)療保險(xiǎn)與消費(fèi)：來自新型農(nóng)村合作醫(yī)療的證據(jù)》，《經(jīng)濟(jì)研究》2012年第2期。參保家庭比未參保家庭的人均熱量攝入多144.26大卡。③馬雙、臧文斌等：《新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)村居民食物消費(fèi)的影響分析》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊）》2011年第1期。

圖1 新農(nóng)合緩貧機(jī)理圖

最后，從長(zhǎng)期來看，新農(nóng)合可以增加農(nóng)戶的人力資本投資，提高生產(chǎn)效率。就農(nóng)戶角度而言，新農(nóng)合可降低農(nóng)戶的就醫(yī)成本，提高農(nóng)戶的健康意識(shí)和就醫(yī)意愿，從而增加其對(duì)人力資本的投資。有研究發(fā)現(xiàn)，新農(nóng)合實(shí)施后農(nóng)民的患病就診率提高了32%。①顏媛媛、張林秀等：《新型農(nóng)村合作醫(yī)療的實(shí)施效果分析——來自中國(guó)5省101個(gè)村的實(shí)證研究》，《中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》2006年第5期。Wagstaff等發(fā)現(xiàn)，參加醫(yī)療保險(xiǎn)增加了人們高額醫(yī)療費(fèi)用的開支，參保人會(huì)傾向于到更高級(jí)別的醫(yī)院去看病。②Adam Wagstaff,Magnus Lindelow,Jun Gao,et al.,"Extending Health Insurance to the Rural Population: An Impact Evaluation of China's New Cooperative Medical Scheme," Journal of Health Economics,2009,28(1).Morduch的研究表明，消費(fèi)平滑化有利于改善農(nóng)民的教育條件。③Jonathan Morduch,"Income Smoothing and Consumption Smoothing," The Journal of Economic Perspectives,1995,9(3).可見，農(nóng)村合作醫(yī)療可以降低農(nóng)村家庭未來醫(yī)療花費(fèi)的不確定性，減少預(yù)防性儲(chǔ)蓄，除了增加當(dāng)期消費(fèi)以外，還會(huì)增加生產(chǎn)性投資和改善人力資本的教育投資。這些投資會(huì)增加未來的收入，但在短期內(nèi)很難體現(xiàn)出來。

三、數(shù)據(jù)、方法及變量

（一）數(shù)據(jù)來源及整理

本文的數(shù)據(jù)來源于CHNS（中國(guó)健康和營(yíng)養(yǎng)調(diào)查），該調(diào)查覆蓋9個(gè)省或自治區(qū)（遼寧、黑龍江、山東、江蘇、河南、湖北、湖南、廣西、貴州）的城鎮(zhèn)和農(nóng)村，采用多階段分層整群隨機(jī)抽樣方法。樣本對(duì)全國(guó)總體具有一定代表性，包含了人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征、社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況、職業(yè)狀況等方面的信息，目前有9輪數(shù)據(jù)（1989、1991、1993、1997、2000、2004、2006、2009和2011年）。由于本文旨在評(píng)估新農(nóng)合的緩貧效果，而新農(nóng)合自2003年試點(diǎn)推廣，2006年覆蓋率為80.75%，2008年覆蓋率為91.5%，之后一直保持在90%以上，且變化不大。評(píng)估新農(nóng)合的緩貧效應(yīng)需要了解新農(nóng)合實(shí)施前后農(nóng)戶收入、消費(fèi)等方面的變化情況。因此，本文選擇新農(nóng)合制度開始實(shí)施到覆蓋率超過90%這幾年（2004、2006和2009年）CHNS的數(shù)據(jù)，并且僅使用農(nóng)村樣本，以準(zhǔn)確評(píng)估新農(nóng)合的緩貧效應(yīng)。

關(guān)于個(gè)人問卷中合作醫(yī)療保險(xiǎn)的問題，2004年和2006年的調(diào)查題目為“是否有合作醫(yī)療保險(xiǎn)”，并未對(duì)新農(nóng)合和舊農(nóng)合做出區(qū)分。④2009年問卷中的問題為：是否參與新農(nóng)合。新農(nóng)合實(shí)施以前，農(nóng)村即存在合作醫(yī)療，該制度最早開始于1955年，然而隨著改革開放進(jìn)程的深入，其逐步衰落。截止到20世紀(jì)80—90年代僅有大約5%—10%的農(nóng)村居民在該制度覆蓋之下。參見顧昕、方黎明：《自愿性與強(qiáng)制性之間——中國(guó)農(nóng)村合作醫(yī)療的制度嵌入性與可持續(xù)性發(fā)展分析》，《社會(huì)學(xué)研究》2004年第5期。鑒于該數(shù)據(jù)為跟蹤調(diào)查數(shù)據(jù)，利用上一輪（即2000年）的問卷找出有合作醫(yī)療的社區(qū)（29個(gè)社區(qū)），即為可能存在舊農(nóng)合的社區(qū)。在2004年和2006年的問卷中扣除掉這些社區(qū)（2004年去除179個(gè)家庭，2006年去除206個(gè)家庭），剩下的社區(qū)如果擁有合作醫(yī)療，則為新農(nóng)合。

為了更好地考察新農(nóng)合與貧困之間的關(guān)系，本文刪除了一些異常觀測(cè)值，如中途退出新農(nóng)合的家庭、購(gòu)買了商業(yè)保險(xiǎn)或者不明確是否擁有商業(yè)保險(xiǎn)的家庭以及沒有參加新農(nóng)合卻享受了政府公費(fèi)醫(yī)療的家庭。另外，還去除掉了關(guān)鍵變量有缺失值的樣本。本文用Hadi法去掉1%的奇異值。為了得到對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組，本文去掉了連續(xù)兩輪均參加新農(nóng)合的家庭，最終剩下的面板數(shù)據(jù)有2016個(gè)家庭樣本。表1展示了對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組的樣本量。

表1 對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組樣本量（單位：戶）

（二）實(shí)證方法

本文利用農(nóng)戶參與新農(nóng)合狀態(tài)的變化來估計(jì)其對(duì)農(nóng)戶陷入貧困概率的影響。本文使用倍差法（DID）來估計(jì)新農(nóng)合的影響，即通過比較參合農(nóng)戶與未參合農(nóng)戶在新農(nóng)合開展前后陷入貧困概率變化上的差異來估計(jì)。本文的方法為比較實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組之間陷入貧困概率的不同。DID的統(tǒng)計(jì)量為：

DID統(tǒng)計(jì)量可以在一個(gè)回歸方程中被估計(jì)出來，本文把2004—2006年與2006—2009年實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的數(shù)據(jù)合并一起，估計(jì)以下方程：

其中，Yit是一個(gè)啞變量，代表農(nóng)村家庭i在時(shí)間t是否陷入貧困的狀態(tài)，如果貧困則為1，否則為0；Tt是一個(gè)代表時(shí)間的啞變量，第一組中，2004年取值為0，2006年則取值為1，第二組中，2006年取值為0，2009年取值為1；Xi是用來區(qū)分對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組的啞變量，實(shí)驗(yàn)組取值為1，對(duì)照組取值為0；Tt*Xi是時(shí)間和保險(xiǎn)政策的交叉項(xiàng)，其系數(shù)就是DID估計(jì)的新農(nóng)合對(duì)農(nóng)村居民陷入貧困概率的影響；Zit為戶主和家庭的特征變量；Wi為地區(qū)固定效應(yīng)；εit為隨機(jī)干擾項(xiàng)。在這個(gè)式子中，DID統(tǒng)計(jì)量可表示為：

Tt的系數(shù)β1表示對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組的共同時(shí)間變化趨勢(shì)；Xi的系數(shù)β2測(cè)量了對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組隨時(shí)間不變的差別；交叉項(xiàng)的系數(shù)β3是本文主要關(guān)注的預(yù)測(cè)值，代表了新農(nóng)合緩解貧困的效果。

（三）變量及其測(cè)量

被解釋變量為農(nóng)戶的貧困狀態(tài)。為了更好地反映農(nóng)戶的貧困狀態(tài)，本文采用了收入和熱量?jī)蓷l貧困線。收入貧困線采用國(guó)務(wù)院2011年確立的農(nóng)村貧困線2300元（2010年不變價(jià)格）作為標(biāo)準(zhǔn)，熱量貧困線以維持一個(gè)人基本生存需要的日均2100千卡作為標(biāo)準(zhǔn)。CHNS的人均熱量攝入數(shù)據(jù)獲取方式為調(diào)查農(nóng)戶正常飲食情況下三天的食物攝入量，則：

其中，食物消費(fèi)量指的是攝入的一切能提供能量的食物，包括油、調(diào)味品及正餐以外的小吃和飲料。參照中國(guó)疾病預(yù)防控制中心營(yíng)養(yǎng)與食品安全所測(cè)定的《中國(guó)食物成分表》中每種食物百克的熱量值，計(jì)算出攝入各種食物的熱量值加總。

解釋變量為是否參與新農(nóng)合，具體指區(qū)分實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的變量Xi。需要說明的是，本文的實(shí)驗(yàn)組指的是“至少有一人參與新農(nóng)合的家庭”。實(shí)際上，家庭中參合人數(shù)的比例會(huì)影響到家庭陷入貧困的概率，但本文暫不考慮家庭中參合人數(shù)比例的影響，原因有二：一是對(duì)于家庭而言，參與新農(nóng)合的邊際效用是遞減的，即把家庭作為一個(gè)決策單位，家庭中第一個(gè)參與新農(nóng)合的個(gè)體是風(fēng)險(xiǎn)最大的，這說明家庭中第一份保險(xiǎn)對(duì)于削弱家庭致貧的效果是最顯著的；二是根據(jù)白重恩等利用農(nóng)村固定觀察點(diǎn)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，得出樣本縣中有97%都要求以家庭為參合單位。①白重恩、李宏彬等：《醫(yī)療保險(xiǎn)與消費(fèi)：來自新型農(nóng)村合作醫(yī)療的證據(jù)》，《經(jīng)濟(jì)研究》2012年第2期。

控制變量包括戶主特征、家庭規(guī)模、勞動(dòng)力占比、是否為少數(shù)民族家庭、人均耕地面積、人均固定資產(chǎn)價(jià)值、地區(qū)特征等。

（四）內(nèi)生性問題的討論

影響內(nèi)生性的因素有很多，包括遺漏變量、模型誤設(shè)、測(cè)量偏誤、樣本選擇偏誤和互為因果等。②James H. Stock,Mark W. Watson,Introduction to Econometrics (2nd edition),Pearson Education,2007,pp. 186-218.本文在控制變量的選取上充分利用了前人的研究成果，盡可能將那些既與新農(nóng)合相關(guān)又與貧困相關(guān)的變量全部納入控制變量的分析中，在一定程度上解決了遺漏變量問題。為了解決模型誤設(shè)問題，本文采用了政策評(píng)估常用的DID模型，并設(shè)計(jì)了兩組實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組。為了解決測(cè)量偏誤問題，本文采用了收入和熱量?jī)蓷l貧困線作為貧困標(biāo)準(zhǔn)。關(guān)于樣本選擇偏誤問題，CHNS的調(diào)查覆蓋9個(gè)省或自治區(qū)（遼寧、黑龍江、山東、江蘇、河南、湖北、湖南、廣西、貴州）的城鎮(zhèn)和農(nóng)村，采用多階段分層整群隨機(jī)抽樣方法，具有一定代表性。此外，本文采用的面板數(shù)據(jù)和工具變量在一定程度上解決了互為因果問題。

四、描述性統(tǒng)計(jì)及回歸結(jié)果

（一）參保趨勢(shì)和描述性統(tǒng)計(jì)

表2列示了我國(guó)2004—2014年中部分年份的新農(nóng)合參與率。從表中可見，新農(nóng)合自2003年試點(diǎn)實(shí)施以后，2004年4月參合率就達(dá)到54.7%，2006年達(dá)80.7%，2008年超過90%（為91.5%），之后基本保持穩(wěn)定。在中國(guó)健康營(yíng)養(yǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)（CHNS）的農(nóng)村樣本中，2004年的參合率僅為9.12%，但到2009年增至71.83%。

表2 我國(guó)新農(nóng)合參與率情況

圖2為中國(guó)健康營(yíng)養(yǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)（CHNS）中對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組2004年、2006年以收入作為貧困線標(biāo)準(zhǔn)的貧困發(fā)生率對(duì)比圖。①由于2006—2009年這一組對(duì)照實(shí)驗(yàn)中，對(duì)照組只有32個(gè)樣本，實(shí)驗(yàn)組有506個(gè)樣本，所以本文選取2004—2006年這一組的對(duì)照實(shí)驗(yàn)來展示描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，該組的對(duì)照組為884個(gè)樣本，實(shí)驗(yàn)組為594個(gè)樣本?？梢钥闯?，對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組的貧困發(fā)生率均未有大的變化，維持在30%左右。②此處的貧困發(fā)生率高于全國(guó)正常水平，因?yàn)楸疚脑跀?shù)據(jù)處理的時(shí)候去掉了以前擁有舊農(nóng)合的家庭，以及未有舊農(nóng)合的村莊卻參加了商業(yè)保險(xiǎn)或擁有公費(fèi)醫(yī)療的家庭，這些家庭通常收入水平較高。圖3為對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組2004年、2006年以熱量作為貧困線標(biāo)準(zhǔn)的貧困發(fā)生率對(duì)比圖。對(duì)照組的貧困發(fā)生率從2004年的43.67%提高到55.43%，增加11.76%，而實(shí)驗(yàn)組的貧困發(fā)生率基本穩(wěn)定在36%左右?？梢?，如果以收入作為貧困線的度量標(biāo)準(zhǔn)，新農(nóng)合沒有顯著緩解貧困；如果以熱量攝入作為貧困線的度量標(biāo)準(zhǔn)，新農(nóng)合則可以緩解貧困。本文在之后的計(jì)量分析中，將進(jìn)一步控制其他影響因素，以得到新農(nóng)合對(duì)貧困緩解的凈效果。

圖2 收入標(biāo)準(zhǔn)的貧困發(fā)生率

圖3 熱量標(biāo)準(zhǔn)的貧困發(fā)生率

（二）以收入作為貧困線標(biāo)準(zhǔn)的回歸結(jié)果

農(nóng)戶是否參加新農(nóng)合完全出于自愿，因此有些居民參加新農(nóng)合可能是由一些不可觀測(cè)的因素所決定。參合決策中出現(xiàn)的自選擇效應(yīng)問題可能導(dǎo)致內(nèi)生性問題，即當(dāng)其他條件都相同的時(shí)候，農(nóng)戶的參合決策與自身收入相關(guān)，而農(nóng)戶的收入又會(huì)影響其脫貧的能力。為此，本文通過計(jì)算變量間的相關(guān)系數(shù)來判定二者之間是否存在很強(qiáng)的相關(guān)性。經(jīng)檢驗(yàn)，農(nóng)戶的收入與是否參合的相關(guān)系數(shù)為0.1311，統(tǒng)計(jì)上并未顯示出很強(qiáng)的相關(guān)性。為了進(jìn)一步控制其他因素的影響，本文以村莊參合率作為工具變量替代個(gè)人是否參合做回歸。

表3 以收入作為貧困線標(biāo)準(zhǔn)的DID回歸結(jié)果

模型1 模型2 模型3 模型4 模型5 模型6-0.0346 -0.0291 -0.0139 0.0259 -0.0131 -0.0108(-0.86) (-0.712) (-0.33) (0.60) (-0.31) (-0.26)戶主性別（女性=0，男性=1）時(shí)間*實(shí)驗(yàn)組0.1495***(5.12)戶主年齡-0.0088(-1.18)戶主年齡平方（/100）0.0091(1.32)戶主教育年限-0.0149***(-4.46)戶主健康水平0.0266*(1.94)0.0347 0.0024 0.0325 0.0230(0.94) (0.06) (0.88) (0.81)勞動(dòng)力平均年齡 0.0042 0.0016 0.0029 0.0051(0.60) (0.23) (0.41) (0.71)勞動(dòng)力平均年齡的平方（/100）勞動(dòng)力男性占比-0.0024 0.0014 -0.0011 -0.0029(-0.32) (0.20) (-0.15) (-0.39)勞動(dòng)力平均教育年限-0.0159*** -0.0061 -0.0160***-0.0143***(-4.09) (-1.55) (-4.08) (-3.57)勞動(dòng)力平均健康水平0.0221 0.0115 0.0230 0.0303*(1.36) (0.70) (1.41) (1.82)人均耕種面積-0.0140 -0.0244*** -0.0164 -0.0259***(-1.59) (-2.589) (-1.80) (-2.71)人均固定資產(chǎn)對(duì)數(shù)-0.0403***-0.0294***-0.0408***-0.0431***(-5.88) (-4.26) (-5.90) (-6.16)-0.1937 ***-0.2079***-0.1834***-0.1849***(-3.63) (-3.85) (-3.42) (-3.41)是否少數(shù)民族（否=0，是=1）勞動(dòng)力占比-0.0671** -0.0523* -0.0462 -0.0313(-2.59) (-1.99) (-1.516) (-0.935)家庭規(guī)模0.0469*** 0.0311*** 0.0468*** 0.0447***(5.80) (3.77) (5.66) (5.38)

注：表中上欄為回歸系數(shù)，下欄括號(hào)內(nèi)為t統(tǒng)計(jì)量，***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著。下表同。

表4 以收入作為貧困線標(biāo)準(zhǔn)的使用工具變量（IV）的DID回歸結(jié)果

模型7 模型8 模型9 模型10 模型11 模型12勞動(dòng)力平均年齡的平方（/100）-0.0677** -0.0511* -0.466 -0.0311(-2.61) (-1.94) (-1.57) (-0.94)家庭規(guī)模 0.0473*** 0.3122*** 0.0472*** 0.453***(5.85) (3.79) (5.73) (5.46)村莊人均收入對(duì)數(shù) -0.2478***(-11.37)是否控制三大經(jīng)濟(jì)地帶（東中西）-0.0021 0.0013 -0.0010 -0.0029(-0.29) (0.17) (-0.13) (-0.39)勞動(dòng)力平均教育年限 -0.0159*** -0.064* -0.0161***-0.0145***(-4.10) (-1.59) (-4.10) (-3.63)勞動(dòng)力平均健康水平 0.0223 0.0116 0.0231 0.0303*(1.37) (0.71) (1.41) (1.82)人均耕種面積 -0.0135 -0.0247*** -0.016* -0.0258***(-1.54) (-2.61) (-1.76) (-2.69)人均固定資產(chǎn)對(duì)數(shù) -0.0398***-0.0293***-0.0403***-0.0425***(-5.82) (-4.25) (-5.856) (-6.10)勞動(dòng)力占比 -0.1941***-0.2073***-0.1836***-0.1847***(-3.64) (-3.84) (-3.42) (-3.40)是否少數(shù)民族（否=0，是=1）是是否控制省份是常數(shù)項(xiàng) -0.461*** -0.270 -0.194 5.808*** -0.0262 -0.832調(diào)整的R2 (-10.97)0.0014(-1.43)0.0987樣本量 2016 2016 2016 2016 2016 2016(-0.46)0.0215(-0.36)0.0807(7.54)0.1398(-0.05)0.0827

表3列出了以收入作為貧困線標(biāo)準(zhǔn)的回歸結(jié)果。表3顯示，六個(gè)模型交叉項(xiàng)的系數(shù)有正有負(fù)，影響方向不穩(wěn)定，且在10%的水平上不顯著。利用村莊參合率作為工具變量進(jìn)行回歸，在加入地區(qū)效應(yīng)的控制變量之后，交叉項(xiàng)系數(shù)亦有正有負(fù)，且不顯著，結(jié)果見表4。這說明，短期內(nèi)新農(nóng)合對(duì)農(nóng)戶的收入未產(chǎn)生顯著影響。

從表4還可以得出，戶主的教育年限、勞動(dòng)力平均教育年限、健康自評(píng)水平、戶主性別、人均耕地面積、人均固定資產(chǎn)、勞動(dòng)力占比、家庭規(guī)模等對(duì)農(nóng)戶陷入貧困的概率都有顯著影響。如果家庭為少數(shù)民族，陷入貧困的概率顯著降低6.77%（5%水平上顯著）。分別加入村莊人均收入對(duì)數(shù)、三大經(jīng)濟(jì)地帶虛擬變量、省份虛擬變量作為地區(qū)效應(yīng)（見模型10、模型11和模型12的回歸結(jié)果），民族變量的系數(shù)逐步變得不顯著，且隨著地區(qū)控制變量的增加，t統(tǒng)計(jì)量逐次遞減，說明地區(qū)效應(yīng)沖淡了民族效應(yīng)。

（三）以熱量作為貧困線標(biāo)準(zhǔn)的回歸結(jié)果

表5 以熱量作為貧困線標(biāo)準(zhǔn)的DID回歸結(jié)果

0.0923*** 0.0932*** 0.0474 0.0177(3.07) (3.10) (1.40) (0.47)家庭規(guī)模 0.0128 0.0115 0.0257*** 0.0336***(1.42) (1.25) (2.77) (3.51)村人均收入對(duì)數(shù) -0.0174(-0.95)是否控制三大經(jīng)濟(jì)地帶（東中西）模型13 模型14 模型15 模型16 模型17 模型18人均固定資產(chǎn)對(duì)數(shù) -0.0186** -0.0178** -0.0168** -0.0153*(-2.42) (-2.30) (-2.17) (-1.91)勞動(dòng)力占比 -0.0918 -0.0923 -0.0840 -0.1196**(-1.60) (-1.61) (-1.44) (-2.00)是否少數(shù)民族（否=0，是=1）是是否控制省份是常數(shù)項(xiàng) -0.170*** 2.721*** 2.503*** 2.861*** 2.454*** 1.493***調(diào)整的R2 (-2.90)0.0080(2.72)0.1049樣本量 2016 2016 2016 2016 2016 2016(4.68)0.0255(4.86)0.0357(4.48)0.0360(4.66)0.0612

表5列出了以熱量作為貧困線標(biāo)準(zhǔn)的回歸結(jié)果。模型13到模型18的交叉項(xiàng)均顯著（顯著水平為1%和5%）且系數(shù)為負(fù)，對(duì)農(nóng)戶減少陷入貧困的概率貢獻(xiàn)值在10.3%—12.3%之間，結(jié)果穩(wěn)??；如果家庭為少數(shù)民族，陷入貧困的概率顯著提高9.23%（1%水平上顯著），且加入村莊人均收入對(duì)數(shù)作為地區(qū)效應(yīng)，系數(shù)和顯著水平均未發(fā)生變化。表6展示了以人均熱量攝入作為被解釋變量的OLS回歸結(jié)果，參合家庭的人均熱量攝入增加214.7—262.7千卡之間，①根據(jù)中國(guó)居民膳食營(yíng)養(yǎng)素參考攝入量（2006），18—44歲中等勞動(dòng)強(qiáng)度的人的推薦營(yíng)養(yǎng)素?cái)z入量（RNI）男性為2800千卡，女性為2300千卡?？梢姛崃繑z入不是越多越好，多到一定程度會(huì)導(dǎo)致肥胖等一系列富貴病。因此，同等200多千卡的熱量增加值對(duì)人均熱量攝入低于2100千卡的貧困家庭效用更大。顯著水平均為1%。另外，本文以收入貧困線作為標(biāo)準(zhǔn)將樣本農(nóng)戶分成貧困家庭和非貧困家庭，并分別對(duì)人均熱量攝入做OLS回歸。表7的結(jié)果顯示，參加新農(nóng)合對(duì)兩類家庭的營(yíng)養(yǎng)攝入均起到顯著改善效果，但對(duì)于貧困家庭效果更強(qiáng)，貧困家庭平均比非貧困家庭多增加20—30千卡的熱量攝入。

表6 以人均熱量攝入作為被解釋變量的OLS回歸結(jié)果

注：戶主特征變量、家庭特征變量以及地區(qū)控制變量均與表5相同，如有需要，可以向作者索取。

模型14中戶主年齡及其平方的系數(shù)顯示，戶主在50.94歲以前，其家庭陷入貧困的概率隨著年齡的增加而減少；但是到了50.94歲以后，其家庭陷入貧困的概率將隨著年齡逐年增加。前一階段可能是由于戶主的子女開始工作，為家庭提供收入；后一階段可能是由于家里照顧老人的開銷增多，且戶主的子女開始生兒育女，撫養(yǎng)和教育的開銷增加。模型16中家庭勞動(dòng)力平均年齡及其平方的系數(shù)顯示，平均年齡在48.81歲以前，家庭陷入貧困的概率隨著年齡的增加而減少；但到48.81歲以后，家庭陷入貧困的概率將隨著年齡逐年增加。這可能是因?yàn)閯趧?dòng)力開始隨著年齡增加，工作經(jīng)驗(yàn)和管理經(jīng)驗(yàn)不斷豐富，人力資本不斷提升；但到了48.81歲以后，人力資本的提升速度低于健康和精力的折損速度，生產(chǎn)力開始下降。

表7 不同收入分組家庭、以人均熱量攝入作為被解釋變量的OLS回歸結(jié)果

本文研究結(jié)果顯示，新農(nóng)合不僅改善了家庭中老年人的健康狀況，減少了老年人的醫(yī)療費(fèi)用支出，增加了家庭食物消費(fèi)；而且減少了預(yù)防性儲(chǔ)蓄，增加了家庭的食物消費(fèi)和熱量攝入。這都使得家庭的飲食條件得以改善，并且貧困家庭的熱量攝入增加值更大一些。然而，新農(nóng)合的這兩項(xiàng)影響不必然導(dǎo)致家庭收入的提高，因此通過收入作為貧困線的回歸結(jié)果顯示新農(nóng)合沒有顯著緩解貧困。此外，新農(nóng)合雖然可以減少預(yù)防性儲(chǔ)蓄，增加人力資本投資，但人力資本投資（如教育）改善帶來的緩解貧困效果需要一定的時(shí)間方能體現(xiàn)。

五、結(jié)論與政策含義

結(jié)合已有文獻(xiàn)，本文對(duì)新農(nóng)合的緩貧機(jī)理做了分析，分別討論了新農(nóng)合對(duì)農(nóng)戶收入和熱量攝入的影響。研究發(fā)現(xiàn)：（1）以人均熱量攝入2100千卡的貧困標(biāo)準(zhǔn)來測(cè)定，參合使得農(nóng)戶陷入貧困的概率顯著降低10.3%—12.3%，日人均熱量攝入增加214.7—262.7千卡；但以收入2300元（2010年不變價(jià)格）作為貧困線標(biāo)準(zhǔn)，參與新農(nóng)合并沒有顯著緩解貧困。短期來看，參與新農(nóng)合不能增加農(nóng)戶當(dāng)期的收入，只會(huì)減少農(nóng)戶醫(yī)療費(fèi)用的支出；但新農(nóng)合可以增加貧困線邊緣及以下農(nóng)戶的當(dāng)期消費(fèi)，尤其是食物消費(fèi)；長(zhǎng)期來看，新農(nóng)合還可以增加農(nóng)戶的人力資本投資、提高生產(chǎn)效率。因此，如果僅以收入作為貧困標(biāo)準(zhǔn)來評(píng)估新農(nóng)合的緩貧效果，可能會(huì)掩蓋新農(nóng)合政策的真實(shí)緩貧效果而影響下一步的政策制定。（2）當(dāng)戶主和家庭主要?jiǎng)趧?dòng)力步入中老年以后，家庭陷入貧困的概率將隨著他們的年齡增加而增加，而新農(nóng)合能顯著改善家庭中老年人的健康狀況，減少老年人的醫(yī)療費(fèi)用支出，增加其食物消費(fèi)。（3）以收入作為貧困線標(biāo)準(zhǔn)，少數(shù)民族陷入貧困的概率要低于非少數(shù)民族；而以熱量攝入作為貧困線標(biāo)準(zhǔn)，少數(shù)民族地區(qū)陷入貧困的概率則要顯著高于非少數(shù)民族。同時(shí)，本文也得出戶主特征、勞動(dòng)力特征和家庭特征對(duì)農(nóng)戶收入和熱量攝入兩方面福利存在影響。

2017年3月4日，習(xí)近平總書記在參加全國(guó)政協(xié)十二屆五次會(huì)議時(shí)提出：健康扶貧是屬于精準(zhǔn)扶貧的一個(gè)方面，因病返貧、因病致貧現(xiàn)在是扶貧硬骨頭的主攻方向。截至2017年，我國(guó)尚有2000多萬因病致貧人口，如何針對(duì)這些人群采取“靶向治療”的精準(zhǔn)脫貧方案是當(dāng)前精準(zhǔn)健康扶貧的重要內(nèi)容。在推進(jìn)精準(zhǔn)健康扶貧的工作中，本文的研究有如下啟示：（1）對(duì)于醫(yī)療保險(xiǎn)計(jì)劃的評(píng)估，不能僅采用收入的標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)該綜合考慮消費(fèi)支出、營(yíng)養(yǎng)、健康意識(shí)等因素。（2）從扶貧的角度，應(yīng)對(duì)當(dāng)前的新農(nóng)合制度實(shí)施進(jìn)一步的差異化改革。目前，在新農(nóng)合的籌資方案中，中央財(cái)政對(duì)東中西不同省份采取差異化的補(bǔ)貼方案，對(duì)西部省份的補(bǔ)貼比例要高于中部省份，而對(duì)中部省份的補(bǔ)貼要高于東部省份?？梢詤⒄者@一差異化方案，對(duì)不同年齡段的人采取差異化的補(bǔ)助方案。根據(jù)本文研究，若對(duì)49歲以上的參合人員采取較高補(bǔ)貼，則會(huì)使健康扶貧取得更好的效果。（3）新農(nóng)合能顯著改善貧困地區(qū)少數(shù)民族的熱量攝入和營(yíng)養(yǎng)狀況。因此，除了可對(duì)不同年齡段的人采取差異化的補(bǔ)貼方案，還可以利用少數(shù)民族扶助資金對(duì)少數(shù)民族的新農(nóng)合費(fèi)用采取差異化的補(bǔ)貼，這將大大改善少數(shù)民族營(yíng)養(yǎng)和人力資本狀況，提升其健康意識(shí)，從而推進(jìn)各民族人口素質(zhì)的全面提升。（4）在制定基本醫(yī)療保障制度時(shí)，應(yīng)增加對(duì)貧困農(nóng)戶的預(yù)防性醫(yī)療服務(wù)供給，進(jìn)一步降低農(nóng)戶在疾病上的不確定性，釋放出更多預(yù)防性儲(chǔ)蓄，改善生活狀況。在制定扶貧政策時(shí)，應(yīng)關(guān)注收入超過貧困線標(biāo)準(zhǔn)但熱量攝入不足的貧困人口的營(yíng)養(yǎng)健康狀況。因?yàn)檫@一部分人群在面臨風(fēng)險(xiǎn)時(shí)一般會(huì)選擇犧牲其食物消費(fèi)來應(yīng)對(duì)不確定性，從而導(dǎo)致其熱量攝入不足。