文/邵思齐

截至2020年底，我国实现全部贫困人口脱贫的目标已达成，脱贫攻坚战成效显著。但因健康冲击导致的因病致贫、因病返贫的现象时有发生，许多居民及其家庭因医疗费用过高而花光所有积蓄，甚至背负巨额债务。另外，健康冲击不仅会影响自身的劳动能力，还会影响家人的劳动能力，收入急剧减少。由于异地就医，即使能够报销，比例相对也较低，还有很多额外的费用，如护理病人的饮食、住宿等，导致家庭陷入贫困，这不仅对脱贫攻坚战的成果造成严重的负面影响，而且严重影响到居民的生活质量，从而影响共同富裕目标的实现。所以在完成脱贫攻坚战的基础上，提高脱贫攻坚战的质量成为当前工作的重中之重，而探究自评健康与医疗救助和生活救助的内在联系，对提高脱贫攻坚战的质量显得尤为重要[1]。

一、文献综述

近年来，随着脱贫攻坚战工作的不断推进，经济社会发展和居民生活健康水平也随之提高。为防止因病致贫、因病返贫现象的发生，居民对自身健康状况越来越重视。当前学术界相关学者主要集中研究反贫困理论、医疗保障与健康以及医疗保障与反贫困。首先，关于反贫困理论的研究主要集中在两个方面：一是关于以前的反贫困工作的总结；二是脱贫攻坚战完成后，反贫困工作未来的走向。学者钟凯（2020）通过对四川的实地考察，提出了后扶贫时代深贫地区贫困治理的理论思考。其次，关于医疗保障与健康之间关系的研究多集中在实证方面，很多学者通过实证研究发现医疗保障有助于促进居民健康。对自评健康与社会救助的研究较少，尤其是关于自评健康与医疗救助和生活救助的内在联系，对反贫困的效果学界关注得更少[2]。

二、实证方法与数据

（一）数据来源及变量选取

本文使用的数据——中国健康与养老追踪调查（China Health and Retirement Longitudinal Study，CHARLS）来源于北京大学的国家发展研究院，为2018年在全国范围内开展的45岁以上中老年人家庭和个人的微观数据（简称CHARLS2018）。受访者来自全国150个县级单位，约1万户家庭，共计1.9万人。为提高数据的质量，将受访者的基本信息、健康状况和收入等数据进行匹配合并，剔除缺失值后获得8359个有效的观测值，符合样本量要求，包括除西藏在外的28个省份，具有广泛的代表性，能够精准地刻画自评健康对反贫困的影响效应。主要用到的变量有：被解释变量、解释变量、控制变量、工具变量。

（二）计量模型

本文的被解释变量为是否获得医疗救助和生活救助，获得医疗救助和生活救助与否数据为二值变量，所以建立probit回归模型如下：

其中，med表示被解释变量居民i获得医疗救助与否，若取值为1，表示获得了医疗救助，否则取值为0；liv表示被解释变量居民i获得生活救助与否，若取值为1，表示获得了生活救助，否则取值为0；hea表示核心解释变量自评健康；Xi表示影响被解释变量的一系列控制变量，包括个人特征、区域特征和收入特征。α、β1、β2表示待估参数，εi表示残差项。

（三）描述性统计

表1对各变量进行了统计分析。其中，0.4%的居民在过去一年接受了医疗救助，5.7%的居民在过去一年接受了生活救助，居民的自评健康状况相对较好。在控制变量中，男性占比为47.4%，样本的性别变量相对平衡；居民中拥有城市户籍的比例只占23.4%；居民中已婚占比为70.4%；从教育水平来看，小学及以下教育水平占比为64.8%，初中占比为21.8%，高中及中专占比为11.1%，大专、本科及以上占比为2.2%；参保类型中，参加新型农村合作医疗的居民占比最高，高达63.4%，城镇职工医疗保险占比为14.5%，其余参保类型的占比都小于10%，3.2%的居民没有参加医疗保险；在调研区域中，受访者中占比由高到低排列为中部、东部和西部，占比分别为40.9%、33.3%和25.8%。

表1 变量描述性统计

三、基准实证结果

笔者分别用Probit回归和Logit回归考察了自评健康对医疗救助和生活救助的影响。结果显示，无论是Probit回归还是Logit回归，自评健康均在1%的水平上显著为负。所以，本文研究的解释变量自评健康对医疗救助和生活救助具有显著的负向影响，即自评健康较好的居民减少了医疗救助和生活救助。从自评健康对医疗救助的影响的控制变量来看，户籍变量的结果表明农村户籍对医疗救助的影响更为显著，明显高出35.5%。造成这一现象的原因可能是城市居民的健康意识较农村居民而言更强，经常会进行定期身体健康检查，能有效预防疾病调节身体素质，身体健康检查的费用较少，从家庭收入中支出即可。农村居民的健康意识相对较差，“小病不看拖成大病”的情况时有发生，导致较大的医疗费用支出。另外，西部地区的经济发展水平相对东部而言较差，当发生重大疾病时，能支付医疗费用的居民比例相对较少。所以医疗救助对西部地区的影响更为显著。

从自评健康对生活救助的影响的控制变量来看，性别与生活救助在1%的显著性水平上呈正向关系，表明男性更倾向于生活救助，救助率高出30.2%。男性比女性更多生活救助的原因可能是当失去收入且自身没有储蓄的情况下，男性的日常消费相对于女性而言更多，导致男性更需要生活救助；户籍与生活救助在1%的显著水平上呈负向关系，表明农村居民的生活救助比城市居民高出25.0%。原因一方面在于城市居民自身的储蓄相较于农村居民而言要高，所以一旦有突发状况，其自身抵御风险的能力更强；另一方面在于城市的就业机会相较于农村而言更多，城市居民更能依靠自身的力量抵御社会风险，所以农村居民更需要生活救助；从婚姻状况看，婚姻与生活救助在1%的显著水平上呈负向关系，表明未婚居民更倾向于生活救助，比已婚高出31.3%。原因是未婚居民的生活经济来源主要依靠自身，一旦出现突发状况，自身的家庭会予以经济支持。而已婚居民不仅能够为对方提供经济支持，而且双方家庭在必要时也可以予以经济支持。明显地，已婚居民相对于未婚居民抵御社会风险的能力更强，所以未婚居民更多地需要生活救助；从教育水平来看，相较于小学及以下学历的居民来看，初中、高中及中专、大专、大学及以上学历居民与生活救助呈现负向关系，且初中学历的居民更具显著性；从家庭总收入看，家庭总收入与生活救助在10%的显著水平上呈现负相关关系，即随着家庭总收入水平的提高，生活救助的概率减小；从区域特征看，相较于东部地区，中部和西部地区的生活救助在10%和5%的显著水平上呈正向关系，救助率分别高出9.4%和12.4%，即越往西生活救助的概率越大，原因是相较于东部地区，中西部地区的经济发展水平较低，导致中部和西部地区与生活救助呈正向关系。

四、稳健性检验

内生性问题的存在可能会影响前面Probit模型的回归结果。本部分讨论各种内生性问题，以验证前面回归结果的稳健性。常见的内生性问题主要有：双向因果。双向因果是指不仅居民的自评健康会对医疗救助和生活救助与否产生影响，而且医疗救助和生活救助会影响居民的自评健康。根据常识，在接受医疗救助和生活救助后，居民的身体素质会有一定程度上的提高，自评健康也会有所改善。对此，我们要尽可能地采用各种方法来验证前面基准回归结果的稳健性[3]。

当被解释变量为生活救助时，不同划分标准下的异质性分析：

第一，按照居民的性别进行分组，分析不同性别的居民自评健康对生活救助的影响。从回归结果来看，女性自评健康对生活救助具有显著的负向影响，并在1%的统计水平上有显著性差异。即自评健康状况越好，生活救助越少。可能的原因是当女性的自评健康较好时，可以进入劳动力市场，获取收入，从而解决生活来源的问题，而不是依靠政府给予的生活救助。当自评健康较差时：一方面，劳动能力减弱，失去收入来源；另一方面，由于自评健康较差，导致支出增加[4]。在失去收入来源且支出增加时，就需要政府给予生活救助，发挥社会救助的兜底作用。男性自评健康对生活救助的影响并不显著，但系数也为负。

第二，按照居民的户籍进行分组，分析不同户籍的居民自评健康对生活救助的影响。从回归结果看，农村和城市居民自评健康对生活救助具有显著的负向影响，并分别在5%和1%的统计水平上有显著差异，也就是自我评估的健康状况越好，生活救助越少。比较农村和城市的系数可以发现，城市居民的自评健康对生活救助的负向影响比农村更大，这可能是因为城市居民的健康意识更强，农村居民的自评健康一般是通过身体状况做出判断，而城市居民主要是根据检查状况作出判断。申请生活救助需要科学的判定标准，且城市居民对申领生活救助的流程可能更为熟悉，在这种情况下城市居民能够更大概率地获得生活救助[5]。

五、结论与启示

本文基于2018年Charls数据，运用Probit模型考察了自评健康对医疗救助生活救助的影响。首先，居民自评健康对医疗救助和生活救助存在显著的负向影响。此外，医疗救助和生活救助还受居民的性别、户籍、教育水平等外部因素的影响；其次，为检验基准回归结果的稳健性，寻找合适的工具变量，验证工具变量的相关性和外生性，结果与基准回归结果基本一致；最后，从性别、户籍、教育水平和区域四个维度分析自评健康对医疗救助和生活救助的影响，结果发现，自评健康对医疗救助和生活救助依旧呈现显著的负向影响。结合上文分析，以下提出两点建议，希望能充分发挥自评健康对医疗救助和生活救助的影响效应，为提升反贫困质量做出有益借鉴。

第一，开展基本医疗卫生知识宣传，以提高男性和农村居民的健康意识。在当前因病致贫、因病返贫现象经常发生的背景下，居民的健康意识变得越来越重要，尤其是对本身储蓄就相对较少的居民，特别是农村居民，一旦患病住院，大额的医疗费用支出对家庭而言是巨大的打击，很可能因病致贫、因病返贫。所以提高居民的健康意识，定期体检，防患于未然是非常重要的；第二，完善社会救助制度，与其他反贫困政策共同发挥作用，提高脱贫质量。当居民自评健康较差时，通过申请获得医疗救助和生活救助，能够有效地发挥社会救助的兜底作用。但当前我国的社会救助制度发展并不完善，从异质性分析中可以发现，农村和西部地区的社会救助制度亟须完善。单纯依靠医疗救助和生活救助并不能显著提高居民的生活质量，需要与精准扶贫、产业扶贫等相结合，才能为居民生活提供更好的保障。