胡志豪 江艷軍

摘要：近年來，農(nóng)村低保戶就醫(yī)行為與健康一直是社會關(guān)注的熱點。雖然絕對貧困已經(jīng)消除，農(nóng)村低保戶福祉水平提升，但貧困課題并未因此消失，相對貧困問題日益嚴重。另外，當出現(xiàn)災難性外生沖擊時，農(nóng)村低保戶更易受到收入的掣肘，出現(xiàn)“大病拖小病”及久病不醫(yī)的現(xiàn)象。此外，農(nóng)村低保戶屬于低收入群體，出現(xiàn)“返貧”的概率較高。因此，利用2014年中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)，根據(jù)2014年各省（市、區(qū)）GDP水平將各?。ㄊ?、區(qū)）分為3檔，從戶籍、收入及財產(chǎn)標準3方面識別“真實”農(nóng)村低保戶與農(nóng)村非低保戶，得到有效樣本分別為241、665個，采用傾向得分匹配方法（PSM）評估農(nóng)村低保對低保戶就醫(yī)行為及健康的影響。結(jié)果表明，農(nóng)村低保顯著促進了低保戶的就醫(yī)行為，即農(nóng)村低保促進了低保戶往評級更高的醫(yī)療機構(gòu)就診的動機，但影響有限，且凈效應僅為0.216。然而，對于農(nóng)村低保對低保戶健康的影響，農(nóng)村低保對客觀健康與自評健康沒有顯著的改善作用。因此，建議提高低保金補貼及分級補貼低保金。

關(guān)鍵詞：農(nóng)村低保;低保戶;就醫(yī)行為;健康

中圖分類號： F323.89? 文獻標志碼： A

文章編號：1002-1302（2022）10-0235-08

至2021年，中國9 899萬農(nóng)村貧困戶全部脫貧，832個貧困縣全部脫貧摘帽，完成了消除絕對貧困的艱巨性任務[1]。雖然絕對貧困已經(jīng)消除，但農(nóng)村的相對貧困日益嚴重，而相對貧困群體往往是低收入群體且人口超過2億人，占全國總?cè)丝诘?5%以上[2]。另外，雖然低收入群體的收入能夠滿足基本的生活需求，但仍舊出現(xiàn)“因病返貧”的現(xiàn)象。一方面，農(nóng)村收入差距不斷擴大[3]，較高的收入差距會對健康產(chǎn)生負向效應[4]。另一方面，低收入群體更加“脆弱”，當受到災難性外來沖擊影響時，收入水平更容易受到?jīng)_擊[5]，最終導致“因病返貧，因病致貧”的現(xiàn)象。另外，由于有限的收入以及高昂的醫(yī)療費用，使得一些低收入群體難以獲得優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療資源，出現(xiàn)“久病不醫(yī)”，最后小病拖成大病，給家庭造成負擔。低收入群體中的低保群體大多數(shù)無經(jīng)濟來源、無勞動能力或無法定贍養(yǎng)人，抵御風險的能力較弱，因此這類人群出現(xiàn)返貧的概率較高[6]。低保政策是一種社會救濟制度，一方面可以提高貧困家庭的人力資本[7];另一方面低保政策可以改善貧困家庭的生活水平，降低貧困家庭的比例[8]。2010—2020年，中央政府不斷加大最低保障制度的待遇，將全國農(nóng)村低保平均標準從 117.0元/（月·人）提升到667.6元/（月·人）[9-10]，但仍舊存在很多弊端。農(nóng)村低保覆蓋率低及救助水平不足等問題嚴重降低了低保政策的救助效果[11]。同時，低保存在精英俘獲效應[12]。當?shù)卣尉⒑徒?jīng)濟精英會利用自身的社會經(jīng)濟地位及宗族勢力，幫助沒有滿足低保要求的居民得到低保補貼，進而使其能夠享受到低保所帶來的紅利和福利。另外，在收入與財產(chǎn)標準下保障家庭所剩無幾，實保率僅為11.93%[13]。因此，“提高低保發(fā)揮效能、保證低保戶福利”的訴求聲越來越大。2020年全國有農(nóng)村低保對象3 620.8萬人[10]。2021年中央一號文件指出，對脫貧人口中喪失勞動能力且無法通過產(chǎn)業(yè)就業(yè)獲得穩(wěn)定收入的人口，以現(xiàn)有社會保障體系為基礎(chǔ)，按規(guī)定納入農(nóng)村低?；蛱乩藛T救助供養(yǎng)范圍，并按困難類型及時給予專項救助、臨時救助，還要健全防止返貧動態(tài)檢測和幫扶機制。要對易貧返貧致貧人口及時發(fā)現(xiàn)、及時幫扶、守住防止規(guī)模性返貧底線。低收入群體中的低保戶是社會中的弱勢群體，該群體抵抗外在沖擊的能力較弱，尤其是抵御災難性大病沖擊時，更易出現(xiàn)“返貧”“致貧”現(xiàn)象，因此對該群體的研究具有重要意義。目前對就醫(yī)行為和健康的研究主要集中在收入[14]、養(yǎng)老保險[15]和醫(yī)療保險上[15-17]。而低保的相關(guān)文獻主要探討人力資本[7]、貧困[8，18]及實施效果評價[19]等，有關(guān)就醫(yī)行為與健康的研究較少。此外，大多數(shù)文獻未從戶籍、收入及財產(chǎn)三方面精確識別農(nóng)村低保戶。因此，關(guān)注“真實”農(nóng)村低保戶的福祉具有重大意義。本研究根據(jù)已有模型及理論提出一系列的假說并進行驗證，揭開農(nóng)村低保的“黑匣子”，以探究農(nóng)村低保是否對低保戶就醫(yī)行為和健康產(chǎn)生影響。

1 理論框架與研究假說

1.1 Anderson醫(yī)療衛(wèi)生服務利用模型

Anderson醫(yī)療衛(wèi)生服務利用模型是Anderson于1986年提出的[20]。該模型隨后進行不斷地更新與調(diào)整。本研究參照Anderson理論[21-22]（圖1），可見影響就醫(yī)行為有三大重要因素，分別為先決因素（predisposing）、使能因素（enabling）以及疾病水平（illness level）。先決因素包括人口學特征、社會結(jié)構(gòu)及信念。人口學特征主要為婚姻、性別、婚姻狀況以及先前疾病。社會結(jié)構(gòu)包括職業(yè)、受教育程度及種族等。信念主要為對疾病的了解程度及對醫(yī)療服務的態(tài)度等。使能因素包括家庭因素，如收入和醫(yī)療保險等及社區(qū)因素醫(yī)療服務的價格等。疾病水平包括感知疾病與評估疾病。由于農(nóng)村低保是通過直接給予低保金得以實現(xiàn)，會對收入產(chǎn)生影響。因此，根據(jù)Anderson模型理論可得到假說1：農(nóng)村低保對就醫(yī)行為有正向作用。

1.2 Grossman模型

根據(jù)經(jīng)濟學理論，每個人都是在約束條件下尋求自身效用的最大化。此外，與醫(yī)療保險和養(yǎng)老保險不同，農(nóng)村低保是通過直接給予低保金的方式直接影響農(nóng)村低保群體的收入，收入的變化會對健康造成一定的影響。因此Grossman的醫(yī)療需求模型能夠較好地反映出在約束條件下收入與健康之間的關(guān)系。本研究參照Grossman等的理論與方法建立數(shù)學模型[23-24]。由于健康并非一成不變，其隨著時間變量不斷損耗與折舊，因此，為了保持良好的健康狀況，人們會對自身的健康進行投資，簡單關(guān)系公式如下。

構(gòu)建消費者跨期的效用函數(shù)

U=U（ΦnH0，…，ΦnHn，Z1，…，Zn）。（1）

式中：H0表示初始健康存量;Ht表示第t個時期的健康存量;Φn表示每單位健康存量收益;hn=ΦnHn，表示第i個消費者第n個時期所消費的健康;Zn表示在第n時期其他商品的總消費，n取決于消費者本身的存量，屬于內(nèi)生變量且已知固定。將公式（1）簡化可以得到人一生的效用函數(shù)

∑nt=1U（Ct，Ht）。（2）

因此，可以推算出健康資本增加的存量。

Ht+1-Ht=It-φHt。（3）

式中：I表示總投資量;φ表示健康折舊率，且折舊率是外生的。

It=It（Mt，Ct，Et）。（4）

式中：M表示醫(yī)療支出;C表示其他商品的支出;E表示與健康相關(guān)的一些控制變量，如教育水平以及其他個人特征，如性別、年齡等。將公式（3）帶入公式（4）中可得

Ht=（1-φ）Ht-1+I（Mt，Ct，Et）=h（Ht-1，Mt，Ct，Et）。（5）

假設(shè)函數(shù)形式為凹函數(shù)，即隨著醫(yī)療和其他商品消費的增加，個人健康狀況水平也會提高，但是其增幅會逐漸下降。同時個人所面臨的預算約束為

Ct+PmtMt≤Yt。（6）

商品C的價格將其標準化設(shè)置為1，醫(yī)療M的價格為Pm，Y表示t時期的收入水平。綜上可知

max∑nt=1U（Ct，Ht）。（7）

構(gòu)造拉格朗方程可知Ct、Mt、Ht的一階條件

Uc-λ+μhc=0;（8）

UH-u=0;（9）

-Pmλ+μhm=0。（10）

進而得到最優(yōu)化的條件

Uc+UHhcUHhm=1pmt。（11）

由公式（11）可知，當消費者得到效用最大化時，個人邊際商品消費和醫(yī)療消費之比等于兩者的價格之比，且得到效用最大化的健康需求函數(shù)為

Ht=h（Ht-1，Yt，pmt，Ct，Et）。（12）

對公式（12）進行分析可知，收入與健康呈正比，收入越高，低保戶越健康。農(nóng)村低保是給予低保戶低保金，從而提高其收入，因此提出假說2：農(nóng)村低保對低保戶健康有正向影響。

2 模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)來源及變量說明

2.1 模型構(gòu)建

由于得到的數(shù)據(jù)并非為隨機化試驗所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，且擁有農(nóng)村低保群體多數(shù)屬于老弱病殘群體，若采用基本回歸模型進行因果識別，會產(chǎn)生自選擇等內(nèi)生性問題，可能會對結(jié)果產(chǎn)生偏誤。因此，本研究利用傾向得分匹配方法將農(nóng)村低保與就醫(yī)行為和健康進行因果識別。傾向分配匹配（propensity score matching，PSM）能夠有效解決內(nèi)生性問題，它將目標群體與其相似群體進行匹配，構(gòu)建反事實框架，從而解決選擇性偏差問題等內(nèi)生性所引致的偏誤。構(gòu)建傾向得分匹配模型需要3步，分別為建立基礎(chǔ)模型、估計傾向得分、匹配[25]。

2.1.1 建立基礎(chǔ)模型

先構(gòu)建因變量與自變量的模型。

Y=β+β1P+β2xi+e。（13）

式中：Y表示因變量（健康或就醫(yī)行為）;P表示農(nóng)村低保;xi表示影響因變量的控制變量，如個人特征、家庭特征以及社區(qū)（村）特征等;e表示隨機擾動項;β1、β2表示回歸系數(shù);β表示常數(shù)項。

2.1.2 估計傾向得分

傾向得分是指個體進入處理組的概率。該步驟是根據(jù)協(xié)變量計算出傾向得分，從而篩選出與目標對象相似的群體，建立反事實框架，從而進行有效的因果識別。

2.1.3 匹配

農(nóng)村低保與健康以及就醫(yī)行為的因果效應具體公式如下

ATT=E（Y1|P=1）-E（Y1|P=0）。（14）

式中：ATT表示政策的平均處理效應;Y1表示有農(nóng)村低保群體的健康（就醫(yī)行為）。

2.2 數(shù)據(jù)來源

本研究所使用的數(shù)據(jù)來自北京大學中國社會科學調(diào)查中心（ISSS）實施的中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)始于2010年，每隔2年進行更新與調(diào)整，目前已經(jīng)更新至2018年。該數(shù)據(jù)覆蓋25個?。ㄊ小^(qū)），涵蓋家庭特征、個人特征（成人與兒童）、社區(qū)特征。由于2014年CFPS數(shù)據(jù)能夠較好反映農(nóng)村低保與個人健康之間的關(guān)系，且數(shù)據(jù)中成人、家庭、社區(qū)（村）樣本分別有37 147、13 946、621個，具有良好的代表性。因此，本研究采用2014年CFPS數(shù)據(jù)進行分析，根據(jù)研究內(nèi)容刪除核心變量與控制變量的缺失值及異常值，最終得到有效樣本量共906個，其中獲得農(nóng)村低保的群體為241個，未獲得農(nóng)村低保的群體為665個。

2.3 變量說明

2.3.1 概念界定

本研究對象為擁有農(nóng)村低保的合格家庭，核心自變量的定義主要體現(xiàn)在2個方面：第一，是否擁有農(nóng)村低保;第二，合格家庭。根據(jù)民政部《最低生活保障審批審批辦法（試行）》[民發(fā)2012]220號，本研究將擁有農(nóng)村低保戶定義為居住在農(nóng)村、戶主為農(nóng)業(yè)戶口且擁有低保的群體，非農(nóng)村低保戶定義為居住在農(nóng)村、戶主為農(nóng)業(yè)戶口但沒有低保的群體;合格家庭是指符合低保認定標準資格的家庭（收入標準以及財產(chǎn)標準）。本研究對各?。ㄊ小^(qū)）的政策文件進行整理并參考樂章等的做法[13]，對收入標準進行界定，財產(chǎn)標準進行分類。收入標準規(guī)定為家庭月人均純收入（扣除政府轉(zhuǎn)移性支付）低于當?shù)氐脑碌捅藴?。財產(chǎn)標準主要為動產(chǎn)、不動產(chǎn)以及其他3個方面的規(guī)定。動產(chǎn)包括家庭的貨幣資產(chǎn)，如銀行存款、債權(quán)、股票、商業(yè)保險等。不動產(chǎn)主要體現(xiàn)在房產(chǎn)、大型農(nóng)機具、機動車輛、船舶、非生活必需高值物品及機械工程等。由于財產(chǎn)標準與當?shù)厥》莸慕?jīng)濟發(fā)展水平、居民的消費水平等相關(guān)，各?。ㄊ小^(qū)）的財產(chǎn)標準存在差異。因此，為了操作的便捷性以及數(shù)據(jù)量的科學性，本研究根據(jù)2014年各省（市、區(qū)）的經(jīng)濟發(fā)展狀況（GDP），將財產(chǎn)認定標準歸納為3檔（表1）。第1檔主要為經(jīng)濟發(fā)展水平較高的?。ㄊ校?。該檔財產(chǎn)標準為家庭金融資產(chǎn)人均不超過當?shù)氐捅藴实?4倍、家庭住房不得超過1套、家庭沒有機動車輛（汽車）、沒有非必需高值物品（空調(diào)、音響、值錢家具、高檔樂器）。第2檔的規(guī)定主要為家庭金融資產(chǎn)人均不超過當?shù)氐捅藴实?8倍、家庭住房不超過1套、家庭沒有機動車輛（汽車）、沒有非必須高值物品（空調(diào)、音響、值錢家具、高檔樂器）以及沒有投資行為。第3檔的規(guī)定主要集中于經(jīng)濟相對落后地區(qū)。家庭人均金融資產(chǎn)不超過當?shù)氐捅藴实?2倍，家庭住房不超過1套、家庭沒有機動車輛（汽車）、未擁非必需高值物品（空調(diào)、音響、值錢家具、高檔樂器、首飾）且沒有投資行為。

2.3.2 因變量

本研究主要的因變量為健康與就醫(yī)行為。健康分為心理健康與身體健康。已有文獻關(guān)于心理健康指標有多種，如抑郁[26-27]、生活滿意度[27]等。身體健康主要可以歸納為客觀指標與主觀指標，客觀指標為臨床指標與個人特征指標，臨床指標包括醫(yī)生診斷的具體疾病[28]、患病率[17]、死亡率[29]等;個人特征有Z評分標準[30]、BMI指數(shù)[31-32]等。主觀指標是研究主體對自身身體狀況進行評價即自評健康。本研究借鑒部分學者對健康變量測度的標準，采用主客觀相結(jié)合的標準[33]，將是否半年內(nèi)得慢性病作為客觀健康，將您認為自己的健康狀況如何作為自評健康，就醫(yī)行為界定為一般去哪里看病。

2.3.3 自變量

根據(jù)Grossman模型[22]、Andersen理論[21-22]、其他相關(guān)文獻[34-35]可以得到個人特征、家庭特征及社區(qū)（村）特征是影響健康或就醫(yī)行為的重要變量。因此，本研究從3個方面進行協(xié)變量的篩選，個人特征包括年齡、性別、受教育年限、過去1個月您吸煙嗎、是否有醫(yī)療保險、營養(yǎng)打分及2周是否身體不適。家庭特征為家庭人均收入對數(shù)。社區(qū)（村）特征為醫(yī)療/衛(wèi)生院/診所數(shù)量、藥店數(shù)量以及是否為礦區(qū)（表2）。

2.3.4 變量描述性分析

由表3可知，處理組的客觀健康水平高于對照組的健康水平，可以初步判斷農(nóng)村低保對客觀健康具有促進作用。但從自評健康來看，處理組的自評健康水平低于對照組的自評健康水平，分別為2.195、2.302，可能是因為低保戶大多數(shù)為老弱病殘群體，對自身的健康狀況水平評價比對組的健康水平評價要低。從2組就醫(yī)行為的均值（分別為1.817、1.684）可以看出，擁有農(nóng)村低保的群體的就醫(yī)行為高于無農(nóng)村低保組的就醫(yī)行為，原因可能是農(nóng)村低保提高了有農(nóng)村低保組的收入水平，可以緩解“久病不醫(yī)”，最終“小病拖成大病”的現(xiàn)象。另外，從控制變量年齡可以看出，農(nóng)村低保組的平均年齡（53.257歲）與無農(nóng)村低保組的平均年齡（50.755歲）相差2.502歲，年齡差距較小且農(nóng)村低保目標群體主要為中老年群體。此外，從2組受教育年限均值差異可以看出，享受農(nóng)村低保的群體多數(shù)為受教育程度較低的群體（受教育年限均值為2.834年），這在一定程度上反映了教育與貧困的關(guān)系。另外，由營養(yǎng)打分變量可知，處理組攝入的營養(yǎng)物質(zhì)與對照組相比較缺乏，分別為2.801、3.080。2周內(nèi)身體不適反映當期個體的身體素質(zhì)狀況，擁有農(nóng)村低保的群體身體素質(zhì)（0.419）比沒有農(nóng)村低保身體素質(zhì)要高（0.373）。

3 實證結(jié)果與分析

3.1 農(nóng)村低保對就醫(yī)行為的影響

在對就醫(yī)行為進行因果識別前，需要對協(xié)變量進行平衡性檢驗，平衡性檢驗的主要目的是滿足條件獨立性假設(shè)，使數(shù)據(jù)接近于隨機化試驗產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，避免造成混雜性偏差。本研究采用“一對三”的近鄰匹配（n=3）進行平衡性檢驗，發(fā)現(xiàn)所有變量在匹配后偏差百分比均低于20%（表4）。借鑒邵敏等的做法[36]，當偏差百分比絕對值低于20%時，表示樣本匹配良好，因此，本研究的匹配方法能夠有效解決樣本的自選擇問題，使得結(jié)果更加準確。隨后進行因果識別（表4），農(nóng)村低保對就醫(yī)行為存在顯著正向影響（t值為3.16），證明假說1：農(nóng)村低保促進就醫(yī)行為。低保戶屬于低收入群體，由于收入的限制，這類群體往往看不起病或前往醫(yī)療較差的機構(gòu)就診，最終可能會形成“小病養(yǎng)成大病”的局面。然而，農(nóng)村低保的獲得增加了低保戶的收入，因此這類群體有更多資金用于看病就診，促使低保戶前往擁有更優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的醫(yī)療機構(gòu)看病。但是從政策的效果來看，差異只有0.216。農(nóng)村低保的保障水平較低，保障水平的有限性會抑制農(nóng)村低保戶前往?？漆t(yī)院或三甲醫(yī)院就醫(yī)的動機。此外，本研究利用半徑匹配（卡尺r為0.01）以及核匹配[帶寬（bwidth）=0.01]作為穩(wěn)健性檢驗，結(jié)果依舊顯著。

3.2 農(nóng)村低保對健康的影響

與上述做法相類似，在健康進行因果識別前，須要對變量進行平衡性檢驗。結(jié)果表明，所有協(xié)變量的偏差百分比絕對值低于20%[36]，匹配效果良好（表5）。再進行因果識別，發(fā)現(xiàn)雖然農(nóng)村低保減小了半年內(nèi)患慢性病的次數(shù)，但是沒有有效改善農(nóng)村低保戶的客觀健康水平（表6）。由表7也可以得到類似的結(jié)論。從t值（0.33）可以看出，農(nóng)村低保對自評健康效果不顯著，但為正向影響。假說2不成立：農(nóng)村低保對健康沒有顯著正向影響。農(nóng)村低保戶大多數(shù)為老弱病殘群體，對自身的健康狀況評價比非農(nóng)村低保戶評價要低。產(chǎn)生這種結(jié)果的原因可能有以下2種情況：第一，低保金的數(shù)額過少。低保金有限的金額難以支付基本的醫(yī)療支出，因此農(nóng)村低保戶的健康難以得到有效改善。第二，農(nóng)村低保戶健康狀況低。多數(shù)低保戶屬于老弱病殘群體，其疾病的復雜性及頑固性，低保金的獲得也難以改善這類群體的健康。值得一提的是，由未匹配的差異（-0.107）與匹配后的差異（0.027）可知，在匹配前存在內(nèi)生性問題。另外，本研究利用半徑匹配（卡尺r為0.01）與核匹配（帶寬為0.01）作為穩(wěn)健性檢驗，結(jié)果相似。

4 結(jié)論與政策建議

保障農(nóng)村低保戶的基本福利對社會穩(wěn)定發(fā)展具有重要作用。本研究利用2014年中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)，根據(jù)戶籍、財產(chǎn)及收入標準對“真實”農(nóng)村低保戶進行認定，采用傾向得分匹配方法構(gòu)造反事實框架，估計出農(nóng)村低保對就醫(yī)行為及健康的凈效應。結(jié)果表明，農(nóng)村低保對就醫(yī)行為有正向影響，可以提高農(nóng)村低保群體往評級更高的醫(yī)療機構(gòu)看病的動機，但影響有限，凈效應僅為0.216。農(nóng)村低保對客觀健康和自評健康沒有顯著影響。

綜上，本研究提出以下建議：第一，提高低保金水平。當前的低保金仍存在資金不足的現(xiàn)象，提高低保戶福利水平有限。因此，政府應該提高低保金的保障水平，這樣才能夠保障部分低保戶人群看得起病，緩解低保戶的生存壓力，解決“小病拖大病”及“久病不醫(yī)”的現(xiàn)象，保障其基本福祉。第二，分級補貼低保金。部分低保戶屬于老弱病殘群體，這類群體往往受到長期頑固疾病的折磨、身體素質(zhì)較差。對于這類群體，政府應給予差額補貼，在保證所有低保戶基本福利的水平上，根據(jù)低保戶身體狀況進行分級，級數(shù)的高低決定政府須要再給予低保金的多寡，從而能夠滿足低保戶的基本福利。

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