顧 鑫，周 延，張 旭

（華東師范大學 經(jīng)濟與管理學部，上海 200062）

一、引言

改革開放以來，幫助貧困人口脫貧一直是政府工作的重點。黨的十九大報告強調(diào)要“堅決打贏脫貧攻堅戰(zhàn)”，經(jīng)過多項政策的推動，我國貧困人口大幅減少，貧困發(fā)生率持續(xù)下降。全國農(nóng)村貧困人口從2012 年末的9899 萬人減少至2019 年末的551 萬人，貧困發(fā)生率同期從10.2%下降至0.6%。但因病致（返） 貧問題仍是脫貧攻堅任務中的重要一環(huán)。根據(jù)國務院扶貧辦統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2018 年末因病致貧人口達516 萬人，占所有貧困人口的31%。2003 年和2007 年，我國分別開展了新型農(nóng)村合作醫(yī)療（新農(nóng)合） 制度和城鎮(zhèn)居民醫(yī)療保險（城鎮(zhèn)居民醫(yī)保） 制度，隨著醫(yī)保制度覆蓋范圍的不斷擴大，其對抑制因病致（返） 貧具有良好的政策效應（謝遠濤和楊娟，2018）。[1]但城鎮(zhèn)居民醫(yī)保的參保對象主要是沒有參加城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險的城鎮(zhèn)居民和未成年人，其不似農(nóng)村貧困人口享有扶貧救助政策，由于工作靈活或沒有工作，缺乏穩(wěn)定的經(jīng)濟來源，受疾病沖擊時更易陷入貧困，成為社會不可忽視的問題（黃薇，2017）。[2]

基于此背景，本文利用中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（CHARLS） 2011 年、2013 年和2015 年的面板數(shù)據(jù)，借助傾向匹配得分模型（Propensity Score Matching，PSM） 處理樣本的選擇性偏差，分析城鎮(zhèn)居民醫(yī)保政策的反貧困效果。考慮到傳統(tǒng)度量貧困的指標——貧困發(fā)生率無法體現(xiàn)貧困家庭貧困程度的變化，而且是貧困的事后測度，未考慮家庭未來的福利和風險，僅據(jù)此評估政策的反貧困效果有一定的局限性（樊麗明和解堊，2014）。[3]因此，本文同時考察貧困廣度、深度及脆弱性三個貧困指標，分別衡量貧困發(fā)生率、貧困程度和未來陷入貧困的概率，主要回答兩個問題：第一，城鎮(zhèn)居民醫(yī)保是否有顯著的減貧效果？第二，城鎮(zhèn)居民醫(yī)保是否有效地抑制了“因病致（返） 貧”和緩解了患病人口的貧困？這兩個問題的提出，不僅拓展了現(xiàn)有同類研究的深度，為城鎮(zhèn)居民醫(yī)保反貧困效果的評估提供參考依據(jù)，也為醫(yī)保政策的進一步完善提供了更好的思路。

二、文獻綜述

諸多學者的研究表明，大病風險沖擊和慢性病的長期醫(yī)療負擔會導致低收入家庭陷入貧困（高夢滔和姚洋，2005；Beaglehole 和Yach，2003；Yach 等，2004；Yip 和Hsiao，2009）。[4-7]理論上，醫(yī)療保險的減貧效果主要通過兩個途徑實現(xiàn)：一是直接途徑，即通過報銷醫(yī)療費用，減輕醫(yī)療負擔（Mahapatro 等，2018），減少貧困發(fā)生概率或減輕貧困程度；[8]二是間接途徑，即通過改善健康狀況（潘杰等，2013；Cheng 等，2015），增加勞動供給（Dizioli 和Pinheiro，2016；Feng 和Zhao，2018），或通過減輕醫(yī)療負擔，促進非醫(yī)療消費支出（如教育支出、培訓支出等） （Hamid 等，2011），導致收入增加，貧困率減少。[9-13]

在實證研究中，學者們探討醫(yī)療保險的反貧困效果主要集中在以下幾個方面：一是研究醫(yī)療保險對貧困發(fā)生率的影響。解堊（2008） 估計了1989—2006 年醫(yī)療保險對中國城鄉(xiāng)家庭的反貧困效果，認為醫(yī)療保險的減貧作用很小。[14]Yi 等（2009） 根據(jù)2004—2007 年新農(nóng)合的實施情況展開研究，發(fā)現(xiàn)新農(nóng)合對患病家庭未能提供有效的保險保護。[15]但齊良書（2011） 使用2003—2006 年全國30 個省份的微觀面板數(shù)據(jù)研究顯示，新農(nóng)合的減貧效果明顯。[16]鮑震宇和趙元鳳（2018） 認為，新農(nóng)合的住院統(tǒng)籌保險能顯著降低貧困發(fā)生率。[17]二是研究醫(yī)療保險對貧困深度的影響。Yip 和Hsiao（2009） 通過比較新型農(nóng)村合作醫(yī)療和農(nóng)村互助醫(yī)療對減少貧困廣度和深度的效果，發(fā)現(xiàn)兩者都能減少貧困廣度和貧困深度，但在緩解因病致貧問題上后者更有效率。[7]三是研究醫(yī)療保險對貧困脆弱性的影響。貧困脆弱性的度量主要有三種方法：Chaudhuri 等（2002） 提出的預期貧困脆弱性（Vulnerability as Expected Poverty，VEP）、Ligon 和Schechter（2003） 提出的低期望效用脆弱性（Vulnerability as Low Expected Utility，VEU） 以及Dercon 和Krishnan（2000） 提出的風險暴露脆弱性（Vulnerability as Uninsured Exposure to Risk，VER）。[18-20]相較而言，運用VEP 方法度量貧困脆弱性得到了更多學者的青睞，如樊麗明和解堊（2014）、李麗和白雪梅（2010） 等。[3，21]根據(jù)此度量方法，章曉懿和沈崴奕（2014） 的研究發(fā)現(xiàn)，醫(yī)療救助制度有助于緩解低收入家庭的貧困脆弱性。[22]

由于“精準扶貧”理念的提出，近年研究的另一個趨勢是關(guān)注醫(yī)療保險反貧困的精準性。黃薇（2017） 利用2008—2011 年的數(shù)據(jù)對城鎮(zhèn)居民醫(yī)療保險制度進行綜合評估，研究發(fā)現(xiàn)，反貧困效果在不同收入家庭具有明顯的異質(zhì)性特征，對中高收入?yún)⒈＜彝サ挠绊懹壬?，精準性與預期存有差距。[2]謝遠濤和楊娟（2018） 基于中國健康與營養(yǎng)調(diào)查1989—2011 年追訪數(shù)據(jù)進行實證研究，結(jié)果顯示醫(yī)療保險能有效抑制因病致（返） 貧問題。[1]

梳理現(xiàn)有文獻可以看出，有關(guān)醫(yī)療保險反貧困效果的評估未得到統(tǒng)一結(jié)論，且大部分研究只側(cè)重于考察醫(yī)療保險對貧困廣度、深度或脆弱性單一方面的影響，對政策效果的評估尚欠全面。雖已有研究發(fā)現(xiàn)參加城鎮(zhèn)居民醫(yī)保能顯著增加非醫(yī)療消費（Hamid 等，2011；臧文斌等，2012），[13，23]促進健康狀況改善（潘杰等，2013），[9]提高居民收入（黃薇，2017），[2]但鮮有文獻關(guān)注城鎮(zhèn)居民醫(yī)保在減輕貧困深度和貧困脆弱性方面的效果。特別是城鎮(zhèn)居民醫(yī)保對緩解受慢性病困擾家庭貧困問題的研究尤為有限。

本文的貢獻主要體現(xiàn)在三個方面：第一，構(gòu)建理論框架說明醫(yī)療保險反貧困的有效性，為實證分析奠定了基礎(chǔ)。第二，在研究內(nèi)容上，以城鎮(zhèn)居民醫(yī)保為考察對象，綜合評估醫(yī)保政策對貧困廣度、貧困深度和貧困脆弱性的影響，且以大病沖擊和患慢性病家庭為例，考察城鎮(zhèn)居民醫(yī)保抑制因病致（返） 貧的政策效果，豐富了醫(yī)療保險反貧困文獻。第三，在研究方法上，考慮樣本自選擇導致的內(nèi)生性問題，采用PSM方法，更加科學地評估醫(yī)療保險的反貧困效果。

三、理論分析框架

借鑒Hubbard 等（1995）、Bajari 等（2014）、Chen 等（2019） 和黃薇（2019） 的模型，本文構(gòu)建一個理論框架說明醫(yī)療保險政策對貧困人口醫(yī)療消費的影響。[24-27]在該模型中，代表性消費者若發(fā)生健康風險選擇的醫(yī)療消費為m；非醫(yī)療消費為cS；未發(fā)生健康風險的消費為cH。則消費者最大化其效用函數(shù)：

其中，π 表示發(fā)生健康風險的概率；a 表示醫(yī)療保險報銷率（0≤a≤1）；a=0 表示未保險或者醫(yī)療消費未達到起付線；a=1 表示全額報銷。收入用y 表示；繳納的保費用p 表示。假設(shè)a、y、p 均外生。期望效用最大化的一階條件為：

式（5） 表明醫(yī)療消費和非醫(yī)療消費邊際效用的關(guān)系。若a=0，則醫(yī)療消費的邊際效用與非醫(yī)療消費的邊際效用相等；若0

將式（5） 關(guān)于a 求導并整理得：

假設(shè)遵循邊際效用遞減規(guī)律，效用滿足U″（cS）<0，U′（cS）>0，U″(m)<0，U′(m)>0，則?m/?a>0。增加貧困人口的醫(yī)療保險報銷率，讓受限于經(jīng)濟約束的貧困人口積極就醫(yī)，則會增加其醫(yī)療支出，有助于健康狀況的改善，繼而提高勞動生產(chǎn)率，減少貧困程度和貧困脆弱性。

醫(yī)療保險政策對自付醫(yī)療費用的影響為：

式（7） 的符號取決于醫(yī)療消費對報銷率的彈性，若彈性很小，則，a 增加使自費醫(yī)療支出減少；若彈性很大，a 增加會使自費醫(yī)療支出增加。

四、方法與數(shù)據(jù)

理論推導表明，若能精準識別貧困群體，提高其醫(yī)療保險報銷率，可以切實起到反貧困的作用。本研究以城鎮(zhèn)居民醫(yī)保為例，考察醫(yī)療保險反貧困政策的實施效果。

（一） 樣本及數(shù)據(jù)來源

本研究使用的數(shù)據(jù)來自中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（CHARLS） 數(shù)據(jù)集。該調(diào)查采用多階段抽樣方法，覆蓋中國28 個省份，包括家庭收入支出、個人參保和健康等特征信息，調(diào)查對象主要是45 歲以上的中老年人。樣本周期內(nèi)只保留參加城鎮(zhèn)居民醫(yī)保和未參加任何保險的樣本，刪除缺漏值和非正常觀測值，并對連續(xù)變量進行1%的縮尾處理，最終確定1484 個樣本。對收入和支出有關(guān)的樣本按CPI折算到2011 年，其他變量的具體定義如表1 所示。

表1 變量一覽表

續(xù)表1

（二） 研究方法及樣本選取

由于是否參與城鎮(zhèn)居民醫(yī)保具有自我選擇特征，傳統(tǒng)的OLS 會導致結(jié)果偏差（黃薇，2017）。[2]本文將樣本分為處理組和控制組，分別對應參加和未參加城鎮(zhèn)居民醫(yī)保組，運用Rosenbaum 和Rubin（1983） 提出的傾向得分匹配法（PSM） 研究城鎮(zhèn)居民醫(yī)保的反貧困效果，[28]并且利用卡尺內(nèi)最近鄰匹配（Neighbor）、半徑匹配（Radius）、核匹配（Kernel） 方法計算平均處理效應（ATT）。為了保證匹配估計量處理效果的一致性，PSM法需要滿足兩個假設(shè)條件：一是共同支撐假設(shè)（Common Support Assumption），要求處理組和控制組的傾向得分有較大的共同取值范圍；二是平衡性假設(shè)（Balancing Assumption），要求處理組的貧困特征變化完全是因為參加了城鎮(zhèn)居民醫(yī)保。

本文在研究醫(yī)療保險的減貧效果時，同時考察三個貧困指標：貧困廣度、深度以及脆弱性，分別測度貧困發(fā)生率、貧困程度和未來陷入貧困的概率。

1. 貧困發(fā)生率

收入貧困線是貧困人口進入和退出的重要識別標準（呂光明和崔新新，2020）。[29]貧困發(fā)生率是指人均收入處于收入貧困線以下的家庭所占比例。本文收入貧困線用兩種方式測度：（1） 絕對貧困線。用2011 年公布的貧困線，認為家庭年人均收入低于2300 元即是貧困家庭，并將2013 年和2015 年的收入按CPI 折算到2011 年。（2） 發(fā)展貧困線。絕對貧困線的制定是建立在生存貧困的觀念上，未考慮到教育、醫(yī)療的基本支出（謝遠濤和楊娟，2018），用發(fā)展貧困線為指標衡量貧困更具合理性。[1]本文以省份年人均收入中位數(shù)的50%作為該省的發(fā)展貧困線。①在計算發(fā)展貧困線時運用的樣本包括參加基本醫(yī)療保險（城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險、城鎮(zhèn)居民醫(yī)保和新農(nóng)合） 和未參加任何醫(yī)療保險的共13274 個觀測值，因為這些數(shù)據(jù)既包括農(nóng)村人口也包括城市人口，計算發(fā)展貧困指標比較合理，之后剔除參加城鎮(zhèn)職工醫(yī)保和新農(nóng)合的樣本數(shù)據(jù)，得到1484 個觀測值。

2. 貧困深度

借鑒Yip 和Hsiao（2009），貧困深度（PG） 是指平均貧困差距，當年人均收入在貧困線之上，貧困深度取值為0；[7]否則，平均貧困深度為

其中，L 為貧困線；Yi指家庭i 的年人均收入；N 是總樣本數(shù)量。

3. 貧困脆弱性

本文運用Chaudhuri 等（2002） 提出的預期貧困脆弱性（VEP） 方法測算貧困脆弱性。[18]貧困脆弱性指未來家庭年人均收入低于貧困線的概率。假設(shè)家庭年人均收入由式（9） 給出：

其中，Yi表示家庭年人均收入；Xi表示影響家庭年人均收入的變量，包括家庭成員數(shù)量、家庭中60歲以上人數(shù)占比、18 歲以下人數(shù)占比、勞動力中男性占比、勞動力的平均受教育水平，受訪者性別、年齡、受教育程度、婚姻狀況、戶口、是否殘疾、是否有慢性病、自評健康狀況、體檢情況、抽煙數(shù)量、就醫(yī)情況。β 是估計參數(shù)，ei是擾動項。

假設(shè)ei的方差由式（10） 給出：

由于現(xiàn)實中異方差的存在，采用OLS 方法會降低參數(shù)估計的有效性（吳和成等，2020），我們使用Amemiya（1977） 提出的三階段可行廣義最小二乘法（FGLS） 估計β 和θ，估計量分別表示為和。[30-31]

對數(shù)收入的期望表示為：

對數(shù)收入的方差表示為：

假設(shè)家庭年人均收入服從對數(shù)正態(tài)分布，那么估計家庭的脆弱程度為：

本文分別采用了絕對貧困線和發(fā)展貧困線為標準。脆弱程度的閾值有主觀隨意性，一般選取的閾值為0.5，即對數(shù)家庭年人均收入低于對數(shù)貧困線50%的概率值（樊麗明和解堊，2014；Chaudhuri等，2002）。[3，18]另外本文選取0.25 和0.75 為閾值做敏感性分析，分別稱為低脆弱性和高脆弱性。

對數(shù)家庭年人均收入方程回歸結(jié)果表明，家庭成員數(shù)量、勞動力受教育水平、參保者年齡、戶口、每天吸煙數(shù)量對年人均收入有顯著影響。其中，家庭人口越多，年人均收入越低；家庭勞動力平均受教育水平越高，年人均收入越高；參保者年齡和吸煙數(shù)量對年人均收入的影響為負。

（三） 變量的描述性統(tǒng)計

從表2 的描述性統(tǒng)計可見，在所有觀測值中，平均30%的個體選擇參加城鎮(zhèn)居民醫(yī)保。其中，參加城鎮(zhèn)居民醫(yī)保者家庭的平均絕對貧困發(fā)生率（25%） 和發(fā)展貧困發(fā)生率（19%） 均小于未參加城鎮(zhèn)居民醫(yī)保者的家庭（35%和29%）。兩類樣本的貧困深度也有顯著差距，以用絕對貧困線為基礎(chǔ)計算的貧困深度為例，參保者家庭的貧困深度比未參保者的家庭小0.09。就50%門檻值的脆弱性來看，參保者家庭的脆弱性更低，但當門檻值設(shè)為0.25 或0.75 時，兩組樣本的平均脆弱性差別不大。另外，從整體年人均收入來看，參保者的家庭年人均收入（9493 元） 要明顯高于未參保者的家庭年人均收入（8347 元）；從健康狀況來看，未參保個體的自評健康值（2.50） 高于參保個體（2.36）；從家庭支出狀況看，參保個體的家庭年人均醫(yī)療支出（695.5 元） 略高于未參保個體的家庭年人均醫(yī)療支出（675.4 元）。描述性統(tǒng)計結(jié)果表明，自評健康狀況越好、人均醫(yī)療支出越高、收入越高的個體越傾向于參加城鎮(zhèn)居民醫(yī)保，一定程度上說明樣本存在自選擇問題。

表2 描述性統(tǒng)計

五、城鎮(zhèn)居民醫(yī)保對貧困的影響效果

（一） 參加城鎮(zhèn)居民醫(yī)保的概率

本文運用Logit 模型估計參加城鎮(zhèn)居民醫(yī)保的概率，因變量是參加城鎮(zhèn)居民醫(yī)保的虛擬變量，自變量包括可能影響參保決策的個人及家庭特征變量：包括受訪者的性別、年齡、教育水平、身體健康狀況、有無慢性病、是否結(jié)婚、體檢及就醫(yī)情況；家庭人均收入、家庭人口規(guī)模及結(jié)構(gòu)特征、家庭消費特征等變量。表3 的估計結(jié)果表明，年齡越小的女性個體越傾向于參保；個體所在的家庭成員越多、人均醫(yī)療支出越多、人均收入越高、勞動力平均受教育水平越高也越傾向于選擇參保。模型的偽R^2 為0.113，ROC 下的面積AUC 為0.725，模型設(shè)定良好（Stürmer 等，2006）。[32]

表3 面板Logit 回歸

表4 顯示了近鄰法對匹配變量的平衡性檢驗結(jié)果，匹配后標準偏誤的絕對值均在10%以內(nèi)，且t檢驗的結(jié)果不拒絕處理組和控制組無系統(tǒng)差異的原假設(shè)，平衡性假設(shè)滿足。

表4 平衡性檢驗

（二） 城鎮(zhèn)居民醫(yī)保對貧困的總體影響效果

本文在排除了參保行為的自選擇基礎(chǔ)上，用卡尺內(nèi)一對三近鄰匹配（Neighbor）、核匹配（Kernel） 及卡尺匹配①卡尺內(nèi)近鄰匹配和卡尺匹配的卡尺半徑均設(shè)為0.1。（Radius） 三種方法估計了城鎮(zhèn)居民醫(yī)保的減貧效果。

從表5 可以看出，參加城鎮(zhèn)居民醫(yī)保使絕對貧困發(fā)生率減少2%左右，使發(fā)展貧困發(fā)生率減少4%左右；使貧困深度減少1%～2%，但均不顯著。當脆弱性門檻值為0.25 和0.75 時，城鎮(zhèn)居民醫(yī)保對貧困脆弱性的影響不顯著；當脆弱性門檻值為0.5 時，參加城鎮(zhèn)居民醫(yī)保使貧困脆弱性減少5%～8%。參加城鎮(zhèn)居民醫(yī)保雖對當前的貧困特征影響不顯著，但其減少了未來的貧困概率，可能是因為城鎮(zhèn)居民醫(yī)保政策作用存在一定的時滯（黃薇，2017）。[2]

表5 基于PSM 模型回歸結(jié)果

（三） 城鎮(zhèn)居民醫(yī)保抑制因病致貧效果估計

為了進一步考察城鎮(zhèn)居民醫(yī)保反貧困的異質(zhì)性效果，本文將樣本進行分組。理論分析可知，醫(yī)療保險有助于貧困人口脫貧。對于遭受大病沖擊的家庭而言，昂貴的醫(yī)療費用使其易于陷貧，參加保險可能對抑制貧困效果顯著；而對患慢性病的家庭而言，起付線的設(shè)置使小額醫(yī)療支付不符合報銷條件，醫(yī)保的減貧效果可能有限。

根據(jù)家庭人均醫(yī)療支出②本文統(tǒng)計的年人均醫(yī)療支出是總額，未統(tǒng)計家庭人員就醫(yī)次數(shù)。分組，按兩種分組方法，一是按年人均醫(yī)療支出3000 元為界，二是按年人均支出2000 元為界③為避免分組的隨意性，分別設(shè)置2500 元和1500 元為閾值，效果類似。。為示區(qū)別，將年人均醫(yī)療支出大于3000 元家庭稱為大病沖擊家庭，年人均醫(yī)療支出大于2000 元家庭稱為疾病沖擊家庭。結(jié)果如表6 所示，城鎮(zhèn)居民醫(yī)保使大病沖擊家庭的貧困發(fā)生率減少36%，使貧困深度減少19%～22%，而對疾病沖擊家庭的貧困發(fā)生率和貧困深度影響不顯著。本文認為可能是起付線的作用，使得一些金額在免賠額之內(nèi)的支出不能享受醫(yī)療保險的保障效果。另外，城鎮(zhèn)居民醫(yī)保對大病沖擊家庭和疾病沖擊家庭貧困脆弱性的影響幾乎不顯著，對患慢性病家庭的減貧效果同樣不顯著。但對未患有慢性病家庭的貧困廣度、貧困深度以及貧困脆弱性有顯著影————————響，平均而言，使家庭貧困發(fā)生率和貧困深度顯著減少4%～6%，使貧困脆弱性減少6%～9%。

表6 城鎮(zhèn)居民醫(yī)保抑制“因病致貧”的政策效果

六、結(jié)論與政策建議

本文構(gòu)建理論框架，說明醫(yī)療保險政策反貧困的有效性，并運用中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（CHARLS） 數(shù)據(jù)，采用傾向得分值匹配方法糾正選擇性偏差，從貧困廣度、貧困深度和貧困脆弱性等多個維度評估城鎮(zhèn)居民醫(yī)保的減貧效果。結(jié)果顯示，參加城鎮(zhèn)居民醫(yī)保使貧困發(fā)生率減少2%～4%，貧困深度減少1%～2%，貧困脆弱性減少5%～8.5%，就顯著性而言，參加城鎮(zhèn)居民醫(yī)保對貧困廣度和貧困深度的影響不顯著，對貧困脆弱性有顯著負效應，對高脆弱性和低脆弱性的影響均不顯著。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)居民醫(yī)保政策對重大病沖擊家庭的貧困廣度和深度有顯著負向影響，而對慢性病家庭的反貧困效果不顯著。

上述結(jié)果表明，參加城鎮(zhèn)居民醫(yī)保有顯著的減貧效果，但未完全實現(xiàn)抑制“因病致（返） 貧”的預期政策目標。鑒于此，本文認為應從以下幾個方面進行完善。

第一，政府在實施醫(yī)療補貼前，需要客觀評估人口患病分布以及患病特征，精準識別可列入報銷范圍的疾病。目前，政府正在實行的如幫扶人體制、多部門聯(lián)合審查、村“兩委”及駐村工作隊聯(lián)合識別等多種識別方法基本能夠精準識別扶貧對象，也在逐步增加可列入報銷范圍的疾病，不同地區(qū)根據(jù)患病特征增加可列入報銷范圍疾病的精準性有待提高。

第二，設(shè)置多種起付線和報銷比例標準?，F(xiàn)行起付線和報銷比例是由各地根據(jù)當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平及就醫(yī)醫(yī)院的層級劃分的，未考慮同一個地區(qū)不同群體的收入差異，其結(jié)果不能有效緩解慢性病群體的貧困問題。因此，可以在現(xiàn)有政策的基礎(chǔ)上增加報銷選擇模式，以低起付線搭配較低的報銷比例，高起付線配以較高的報銷比例，參保者可以按醫(yī)療消費的實際情況選擇任一種報銷模式。這樣既可以同時兼顧患慢性病和受大病沖擊家庭，滿足更多人的醫(yī)療需求，又可以避免簡單地降低起付線引致患病居民使用非必要的昂貴醫(yī)療服務而造成的低效率。

第三，加強醫(yī)保制度向弱勢群體傾斜，提高制度運行的公平性。雖然針對慢性病群體有一定的報銷補助，但對貧困群體來說起付標準較高，報銷比例較低，使得貧困群體一旦患有慢性病，必然造成難以承擔的醫(yī)療負擔。具體而言，可以降低貧困群體的起付線、提高報銷比例，或者可以直接進行醫(yī)療補貼，也可以考慮對建檔立卡貧困戶設(shè)計單獨的報銷政策，主要目的是讓貧困群體，尤其是患有慢性病的貧困群體增加醫(yī)療服務利用，改善健康狀況，縮小社會貧富差距。

第四，繼續(xù)加大醫(yī)保保障范圍，推進醫(yī)保支付方式改革，完善公立醫(yī)院補償機制，實現(xiàn)制度的運行目標，滿足更多人的醫(yī)療需求。具體而言，可以提高社區(qū)服務的質(zhì)量，增加社區(qū)服務醫(yī)生數(shù)量或增加社區(qū)服務網(wǎng)點，還要簡化報銷手續(xù)，為參保者提供便利，使其“醫(yī)療可及，病有所醫(yī)”。

第五，生態(tài)環(huán)境也是導致貧困惡化的主要原因，居民易陷入貧困和生態(tài)環(huán)境惡化的循環(huán)中（Cavendish，2000），[33]惡劣的生態(tài)條件限制了地區(qū)的生產(chǎn)要素和基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展，導致貧困狀況難以改善。針對此類地區(qū)，政府可以進行生態(tài)改造，加強基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)；或者，政府可以對貧困地區(qū)居民進行生態(tài)安置，將人們從生態(tài)貧困的地區(qū)遷移到經(jīng)濟發(fā)展較好的地區(qū)。