□ 李懂文 尹麗萍

| 研究背景

2014年國務(wù)院扶貧開發(fā)領(lǐng)導(dǎo)小組辦公室發(fā)布《關(guān)于印發(fā)<建立精準(zhǔn)扶貧工作機(jī)制實(shí)施方案>的通知》，要求在全國范圍內(nèi)建立精準(zhǔn)扶貧工作機(jī)制，并推出貧困戶建檔立卡制度。建檔立卡中的貧困人口較多地表現(xiàn)為因殘致貧和因病致貧，例如江蘇省貧困人口中因病致貧和因殘致貧的比例分別達(dá)到54.5%和24.7%①作者根據(jù)江蘇省第三次農(nóng)業(yè)普查數(shù)據(jù)計算得到。?！稓埣踩怂{(lán)皮書：中國殘疾人事業(yè)發(fā)展報告（2018）》中顯示，中國各類殘疾人總數(shù)為8500萬。根據(jù)第六次全國人口普查數(shù)據(jù)，結(jié)合第二次全國殘疾人抽樣調(diào)查安徽省殘疾人占全省總?cè)丝诘谋壤约案黝悇e和各等級殘疾人占?xì)埣踩丝側(cè)藬?shù)的比例，在安徽省統(tǒng)計局指導(dǎo)下，推算了2010年末安徽省全省殘疾人總數(shù)為401.5萬人，占總?cè)丝诒壤秊?.85%。這意味著平均每16個人中就有一個殘疾人，殘疾比例非常高。

殘疾發(fā)生后，殘疾人和其家庭的收入均會大幅下降。據(jù)統(tǒng)計，2013年度城鎮(zhèn)殘疾人登記失業(yè)率高達(dá)10.8%，實(shí)際失業(yè)率遠(yuǎn)不止此。但殘疾發(fā)生后，殘疾人醫(yī)療保健支出會大幅增加。根據(jù)《2013年度全國殘疾人狀況及小康進(jìn)程監(jiān)測報告》，城鎮(zhèn)和農(nóng)村殘疾人家庭人均消費(fèi)性支出排在前三位的依次是食品支出、醫(yī)療保健支出和居住支出，其中醫(yī)療保健支出分別占18.5%和17.8%，均比上一年度增加。

已有文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)，健康水平和醫(yī)療費(fèi)用的年齡效應(yīng)比較明顯，殘疾人和中老年人的健康水平相對較差，醫(yī)療費(fèi)用相對較高。高瑗，原新（2020）發(fā)現(xiàn)中度和重度失能老年人健康狀態(tài)轉(zhuǎn)差或死亡的概率較高，醫(yī)療支出顯著增加。劉世愛，張奇林（2020）發(fā)現(xiàn)家中有殘障人員更容易發(fā)生災(zāi)難性醫(yī)療支出，災(zāi)難性醫(yī)療支出具有“親貧”效應(yīng)。洪秋妹，常向陽（2010）研究發(fā)現(xiàn)貧困戶更易受到健康沖擊，醫(yī)療負(fù)擔(dān)過重，疾病仍然是我國農(nóng)村致貧的重要原因之一。

關(guān)于殘疾人醫(yī)療的研究不是很多，但也都發(fā)現(xiàn)殘疾人的醫(yī)療負(fù)擔(dān)比較嚴(yán)重。齊心，厲才茂（2007）對北京市殘疾人醫(yī)療保障進(jìn)行研究，殘疾人用于醫(yī)療康復(fù)支出的費(fèi)用占本人年收入的81.2%，農(nóng)村地區(qū)高達(dá)176.0%。熊妮娜等（2010）對孤獨(dú)癥、肢體殘疾、智力殘疾兒童家庭經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)調(diào)查，發(fā)現(xiàn)殘疾兒童的醫(yī)療支出、看護(hù)支出明顯多于普通兒童。黃源等（2014）對廣州市精神分裂癥的疾病經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)分析發(fā)現(xiàn)，其直接和間接經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)均呈遞增趨勢。Zaidel C S（2018）對美國殘疾人數(shù)據(jù)分析表明，殘疾的醫(yī)療費(fèi)用給社會帶來了巨大的負(fù)擔(dān)，并且殘疾還將導(dǎo)致生產(chǎn)力下降。

| 數(shù)據(jù)和研究方法

（一）數(shù)據(jù)和抽樣說明

本文的主要數(shù)據(jù)來自課題組在2019年7月對安徽省舒城縣的調(diào)查。安徽省舒城縣曾經(jīng)是國家級貧困縣，安徽省人民政府于2019年4月29日批復(fù)舒城縣退出省貧困縣序列，舒城縣成功脫貧摘帽②http://ah.anhuinews.com/system/2019/05/06/008134379.shtml。選取舒城縣為調(diào)查對象，可以作為中部地區(qū)貧困縣一個很好的代表。為了保證數(shù)據(jù)代表性，我們主要采用三階段隨機(jī)抽樣調(diào)查和系統(tǒng)抽樣調(diào)查方法。先在地圖上用10×10網(wǎng)格進(jìn)行劃分，統(tǒng)計每個網(wǎng)格內(nèi)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)量。然后采用PPS抽樣規(guī)則隨機(jī)抽取8個網(wǎng)格。在抽中的網(wǎng)格中，繼續(xù)等概率隨機(jī)抽取8個鄉(xiāng)鎮(zhèn)。再按照鄉(xiāng)鎮(zhèn)規(guī)模，在8個鄉(xiāng)鎮(zhèn)中隨機(jī)抽取2-4個村作為調(diào)查地點(diǎn)。接著走訪每個調(diào)查村的主要居民集聚地，按照房屋布局設(shè)計走訪線路，按照每十戶一個間隔開始實(shí)地調(diào)查。調(diào)查方式包括問卷訪談?wù){(diào)查和觀察調(diào)查兩個部分。

（二）關(guān)鍵統(tǒng)計指標(biāo)和數(shù)據(jù)篩選

經(jīng)過實(shí)地調(diào)查，全部樣本覆蓋580戶1639個人。本研究涉及的關(guān)鍵統(tǒng)計指標(biāo)包括：醫(yī)療支出、報銷費(fèi)用和自付費(fèi)用。醫(yī)療支出是指與治療活動直接相關(guān)的治療費(fèi)用，包括住院費(fèi)、門診費(fèi)和藥品費(fèi)用。自變量的選取考慮到與醫(yī)療支出有關(guān)的一些信息，比如是否殘疾、是否患有慢性病、性別、年齡、是否參加新農(nóng)合、家庭常住人口數(shù)、家庭固定資產(chǎn)情況、家庭低收入情況等。我們僅保留直接醫(yī)療費(fèi)用填寫大于0的樣本，共1016人。

（三）方法介紹

本文需要對比殘疾人（處理組）和非殘疾人（對照組）的醫(yī)療支出、報銷費(fèi)用及自付費(fèi)用。由于處理組和對照組的初始條件并不相同，會存在選擇偏差。因此本文使用采用能有效均衡混雜因素，減少對結(jié)局效應(yīng)估計干擾的傾向得分匹配法（Propensi?ty Score Matching，PSM）來估計殘疾對于醫(yī)療支出等的影響。PSM的理論依據(jù)在于，如果可忽略性假定成立，能夠有效減少觀測數(shù)據(jù)的偏差，從而使得處理組和對照組之間的比較更加合理化。本文建立如下模型來估計殘疾對醫(yī)療支出的影響：

其中Y指是否殘疾，1表示殘疾，0表示非殘疾。βk(k=0,1,…,7)表示待估參數(shù)，ε表示擾動項(xiàng)。研究采用Logit模型來估計上式中待估計的各個參數(shù)。

在進(jìn)行傾向得分匹配時，有匹配最近的部分個體的方法如k近鄰匹配、卡尺匹配、卡尺內(nèi)最近鄰匹配，還有一種匹配方法為整體匹配法，包括核匹配和局部線性回歸匹配。具體需要使用哪種方法并無絕對依據(jù)，本文選擇傾向得分匹配中的核匹配法，來解決樣本偏差問題。

根據(jù)匹配后的樣本計算平均處理效應(yīng)：

| 實(shí)證分析

（一）簡單描述性統(tǒng)計

本文將樣本篩選為如下3組：殘疾人、非殘疾人、非殘疾且無慢性病，分別對其醫(yī)療支出等做描述性統(tǒng)計分析。我們從表1可以明顯看出，殘疾人的平均醫(yī)療支出遠(yuǎn)高于非殘疾人和非殘疾且無慢性病的群體，即使是報銷過后，殘疾人自付費(fèi)用也非常高。殘疾人的平均自付費(fèi)用是非殘疾人的3倍，是非殘疾且無慢性病群體的5.3倍。殘疾人的平均報銷費(fèi)用數(shù)字上看起來比非殘疾人高，但是殘疾人的報銷比例僅為26.6%，低于非殘疾人的36.6%，更遠(yuǎn)低于非殘疾且無慢性病群體的44.1%。殘疾人的醫(yī)療支出主要集中在住院費(fèi)和門診費(fèi)，藥品費(fèi)與其他群體花費(fèi)基本沒有差別。

表1 殘疾與非殘疾人醫(yī)療支出對比（單位：元）

（二）傾向得分匹配結(jié)果

前面的描述性統(tǒng)計結(jié)果只是比較無條件均值的差異。它可能是因?yàn)闃颖窘Y(jié)構(gòu)偏差導(dǎo)致的結(jié)果，不一定完全因?yàn)闅埣矊?dǎo)致的結(jié)果。為了解決這個問題，我們采用計量經(jīng)濟(jì)方法，通過回歸模型得到無條件均值的對比。我們構(gòu)建了幾組不同的傾向得分匹配模型比較殘疾與非殘疾，殘疾與非殘疾且無慢性病家庭醫(yī)療支出之間的差距。在這里，我們將回歸模型的被解釋變量取原始數(shù)據(jù)的對數(shù)，這樣系數(shù)估計值表示解釋變量變化一單位使得收入下降的百分比③由于被解釋變量取對數(shù)，解釋變量的單位變化引起的被解釋變量變化存在如下關(guān)系：ln（y+?y）-ln（y）=β ? （（y+?y））/y=exp（β），可以推導(dǎo)得到，被解釋變量相對比例變化的精確結(jié)果為：?y/y=exp（β）-1。

本文在該部分做了如下四組對比如表2所示。在控制其他變量不變的情況下，殘疾人的醫(yī)療支出總體比非殘疾人高67.7%④計算公式為：[e0.517-1=0.677]，其余同理。，自付費(fèi)用高59.4%。當(dāng)殘疾與非殘疾且無慢性病的群體對比時，殘疾人的醫(yī)療支出和自付費(fèi)用分別高169.4% 和172.9%，且結(jié)果強(qiáng)烈顯著。由于農(nóng)村青壯年大多外出務(wù)工，農(nóng)村剩余人口中老年人居多。本文將年齡變量控制在45歲及以上，再次進(jìn)行兩組傾向得分匹配后發(fā)現(xiàn)，45歲及以上中老年殘疾人的醫(yī)療支出和自付費(fèi)用比非殘疾人高出更多。中老年殘疾人的醫(yī)療支出和自付費(fèi)用，比非殘疾人高94.4%（84.6%），比非殘疾且非殘疾且無慢性病群體高233.0%（238.4%）。值得注意的是，中老年殘疾人的住院費(fèi)也比非殘疾人高49.6%。

這說明農(nóng)村殘疾人的醫(yī)療支出問題非常嚴(yán)峻，在殘疾人收入能力大幅下降的同時，其醫(yī)療支出卻大幅增加，并且社會保障中醫(yī)保政策并沒有起到很好的補(bǔ)貼和保障作用。殘疾人作為弱勢群體，除了國家給予的統(tǒng)一的醫(yī)療保險外，很難參加其他的商業(yè)保險。殘疾人的自付部分基本需要自己個人承擔(dān)，這給殘疾人家庭增加了不少負(fù)擔(dān)，在農(nóng)村，有不少殘疾人因?yàn)獒t(yī)療費(fèi)用過高而放棄治療。這與《國務(wù)院印發(fā)“十三五”加快殘疾人小康進(jìn)程規(guī)劃綱要》中提到的加快實(shí)現(xiàn)殘疾人小康生活的目標(biāo)還有很大距離。

圖1 各變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差圖示

圖2 傾向得分的共同取值

表2 不同對照組的傾向得分匹配結(jié)果

表3 不同對照組傾向得分匹配假定性檢驗(yàn)結(jié)果

（三）敏感性和平衡性檢驗(yàn)

我們對以上所做的傾向得分匹配進(jìn)行敏感性檢驗(yàn)。由于篇幅限制，本文以殘疾對醫(yī)療支出的影響為例來展示。由圖1，大多數(shù)變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差在傾向得分匹配后縮小了，以及圖2中直觀的看出，大多數(shù)觀測值均在共同取值范圍內(nèi)（on support），故傾向得分匹配僅損失少量樣本。

表3列出了不同對照組傾向得分匹配假定性檢驗(yàn)結(jié)果。從表中可以直觀的看出，匹配后各個指標(biāo)均降低，說明匹配有效，滿足平衡性假定。

| 總結(jié)和討論

2016年《國務(wù)院印發(fā)“十三五”加快殘疾人小康進(jìn)程規(guī)劃綱要》中指出，“目前有相當(dāng)數(shù)量的殘疾人生活相當(dāng)困難，城鄉(xiāng)殘疾人家庭人均收入與社會平均水平差距還比較大……沒有殘疾人的小康，就不是真正意義上的全面小康”。醫(yī)療保健支出是殘疾人生活中僅次于食品的支出，研究殘疾人的醫(yī)療支出具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。本文使用傾向得分匹配方法，利用安徽省舒城縣的實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)，分析發(fā)現(xiàn)農(nóng)村殘疾人的醫(yī)療支出和自付費(fèi)用，遠(yuǎn)高于非殘疾人和非殘疾且無慢性病群體，中老年殘疾人的醫(yī)療支出和自付費(fèi)用情況更為嚴(yán)峻。住院費(fèi)是醫(yī)療支出中的主要部分，中老年殘疾人的住院費(fèi)也顯著高于非殘疾人。國家的醫(yī)療報銷政策起了一定的作用，但并沒有起到非常大的作用，殘疾人的報銷比例甚至低于非殘疾人和其他群體。

殘疾人在收入水平大幅下降的同時，醫(yī)療保健支出卻大幅增加。雖然自2016年1月1日起，我國實(shí)施了困難殘疾人生活補(bǔ)貼和重度殘疾人護(hù)理補(bǔ)貼制度，但整體來看殘疾人補(bǔ)貼額度都不高?；诒疚牡慕Y(jié)果，希望國家在制定相關(guān)補(bǔ)貼和保障政策時，能夠?qū)埣踩擞兴鶅A斜，適當(dāng)提高殘疾人相關(guān)補(bǔ)貼，增加殘疾人就醫(yī)指定醫(yī)院，同時提高殘疾人醫(yī)療報銷比例，降低殘疾人常用藥的價格，減少其用藥及醫(yī)療成本。希望本研究有助于在鞏固脫貧成果背景下深入認(rèn)識農(nóng)村殘疾人家庭的實(shí)際醫(yī)療負(fù)擔(dān)，為完善農(nóng)村社會保障體系提供數(shù)據(jù)支撐。