胡志豪 江艷軍
摘要:近年來(lái),農(nóng)村低保戶就醫(yī)行為與健康一直是社會(huì)關(guān)注的熱點(diǎn)。雖然絕對(duì)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(duì)貧困問(wèn)題日益嚴(yán)重。另外,當(dāng)出現(xiàn)災(zāi)難性外生沖擊時(shí),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(guó)家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù),根據(jù)2014年各?。ㄊ?、區(qū))GDP水平將各?。ㄊ?、區(qū))分為3檔,從戶籍、收入及財(cái)產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)3方面識(shí)別“真實(shí)”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(gè),采用傾向得分匹配方法(PSM)評(píng)估農(nóng)村低保對(duì)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(jìn)了低保戶的就醫(yī)行為,即農(nóng)村低保促進(jìn)了低保戶往評(píng)級(jí)更高的醫(yī)療機(jī)構(gòu)就診的動(dòng)機(jī),但影響有限,且凈效應(yīng)僅為0.216。然而,對(duì)于農(nóng)村低保對(duì)低保戶健康的影響,農(nóng)村低保對(duì)客觀健康與自評(píng)健康沒(méi)有顯著的改善作用。因此,建議提高低保金補(bǔ)貼及分級(jí)補(bǔ)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(hào): F323.89? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A
文章編號(hào):1002-1302(2022)10-0235-08
至2021年,中國(guó)9 899萬(wàn)農(nóng)村貧困戶全部脫貧,832個(gè)貧困縣全部脫貧摘帽,完成了消除絕對(duì)貧困的艱巨性任務(wù)[1]。雖然絕對(duì)貧困已經(jīng)消除,但農(nóng)村的相對(duì)貧困日益嚴(yán)重,而相對(duì)貧困群體往往是低收入群體且人口超過(guò)2億人,占全國(guó)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(kuò)大[3],較高的收入差距會(huì)對(duì)健康產(chǎn)生負(fù)向效應(yīng)[4]。另一方面,低收入群體更加“脆弱”,當(dāng)受到災(zāi)難性外來(lái)沖擊影響時(shí),收入水平更容易受到?jīng)_擊[5],最終導(dǎo)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(fèi)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(fù)擔(dān)。低收入群體中的低保群體大多數(shù)無(wú)經(jīng)濟(jì)來(lái)源、無(wú)勞動(dòng)能力或無(wú)法定贍養(yǎng)人,抵御風(fēng)險(xiǎn)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(huì)救濟(jì)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(guó)農(nóng)村低保平均標(biāo)準(zhǔn)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(wèn)題嚴(yán)重降低了低保政策的救助效果[11]。同時(shí),低保存在精英俘獲效應(yīng)[12]。當(dāng)?shù)卣尉⒑徒?jīng)濟(jì)精英會(huì)利用自身的社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位及宗族勢(shì)力,幫助沒(méi)有滿足低保要求的居民得到低保補(bǔ)貼,進(jìn)而使其能夠享受到低保所帶來(lái)的紅利和福利。另外,在收入與財(cái)產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)下保障家庭所剩無(wú)幾,實(shí)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(lái)越大。2020年全國(guó)有農(nóng)村低保對(duì)象3 620.8萬(wàn)人[10]。2021年中央一號(hào)文件指出,對(duì)脫貧人口中喪失勞動(dòng)能力且無(wú)法通過(guò)產(chǎn)業(yè)就業(yè)獲得穩(wěn)定收入的人口,以現(xiàn)有社會(huì)保障體系為基礎(chǔ),按規(guī)定納入農(nóng)村低保或特困人員救助供養(yǎng)范圍,并按困難類型及時(shí)給予專項(xiàng)救助、臨時(shí)救助,還要健全防止返貧動(dòng)態(tài)檢測(cè)和幫扶機(jī)制。要對(duì)易貧返貧致貧人口及時(shí)發(fā)現(xiàn)、及時(shí)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(huì)中的弱勢(shì)群體,該群體抵抗外在沖擊的能力較弱,尤其是抵御災(zāi)難性大病沖擊時(shí),更易出現(xiàn)“返貧”“致貧”現(xiàn)象,因此對(duì)該群體的研究具有重要意義。目前對(duì)就醫(yī)行為和健康的研究主要集中在收入[14]、養(yǎng)老保險(xiǎn)[15]和醫(yī)療保險(xiǎn)上[15-17]。而低保的相關(guān)文獻(xiàn)主要探討人力資本[7]、貧困[8,18]及實(shí)施效果評(píng)價(jià)[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(xiàn)未從戶籍、收入及財(cái)產(chǎn)三方面精確識(shí)別農(nóng)村低保戶。因此,關(guān)注“真實(shí)”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(shuō)并進(jìn)行驗(yàn)證,揭開(kāi)農(nóng)村低保的“黑匣子”,以探究農(nóng)村低保是否對(duì)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(shuō)
1.1 Anderson醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)利用模型
Anderson醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)利用模型是Anderson于1986年提出的[20]。該模型隨后進(jìn)行不斷地更新與調(diào)整。本研究參照Anderson理論[21-22](圖1),可見(jiàn)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(xué)特征、社會(huì)結(jié)構(gòu)及信念。人口學(xué)特征主要為婚姻、性別、婚姻狀況以及先前疾病。社會(huì)結(jié)構(gòu)包括職業(yè)、受教育程度及種族等。信念主要為對(duì)疾病的了解程度及對(duì)醫(yī)療服務(wù)的態(tài)度等。使能因素包括家庭因素,如收入和醫(yī)療保險(xiǎn)等及社區(qū)因素醫(yī)療服務(wù)的價(jià)格等。疾病水平包括感知疾病與評(píng)估疾病。由于農(nóng)村低保是通過(guò)直接給予低保金得以實(shí)現(xiàn),會(huì)對(duì)收入產(chǎn)生影響。因此,根據(jù)Anderson模型理論可得到假說(shuō)1:農(nóng)村低保對(duì)就醫(yī)行為有正向作用。
1.2 Grossman模型
根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論,每個(gè)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(xiǎn)和養(yǎng)老保險(xiǎn)不同,農(nóng)村低保是通過(guò)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(huì)對(duì)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(xué)模型[23-24]。由于健康并非一成不變,其隨著時(shí)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(huì)對(duì)自身的健康進(jìn)行投資,簡(jiǎn)單關(guān)系公式如下。
構(gòu)建消費(fèi)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(gè)時(shí)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(gè)消費(fèi)者第n個(gè)時(shí)期所消費(fèi)的健康;Zn表示在第n時(shí)期其他商品的總消費(fèi),n取決于消費(fèi)者本身的存量,屬于內(nèi)生變量且已知固定。將公式(1)簡(jiǎn)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(gè)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(fèi)的增加,個(gè)人健康狀況水平也會(huì)提高,但是其增幅會(huì)逐漸下降。同時(shí)個(gè)人所面臨的預(yù)算約束為
Ct+PmtMt≤Yt。(6)
商品C的價(jià)格將其標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)置為1,醫(yī)療M的價(jià)格為Pm,Y表示t時(shí)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(jìn)而得到最優(yōu)化的條件
Uc+UHhcUHhm=1pmt。(11)
由公式(11)可知,當(dāng)消費(fèi)者得到效用最大化時(shí),個(gè)人邊際商品消費(fèi)和醫(yī)療消費(fèi)之比等于兩者的價(jià)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(duì)公式(12)進(jìn)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(shuō)2:農(nóng)村低保對(duì)低保戶健康有正向影響。
2 模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)來(lái)源及變量說(shuō)明
2.1 模型構(gòu)建
由于得到的數(shù)據(jù)并非為隨機(jī)化試驗(yàn)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(jìn)行因果識(shí)別,會(huì)產(chǎn)生自選擇等內(nèi)生性問(wèn)題,可能會(huì)對(duì)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(jìn)行因果識(shí)別。傾向分配匹配(propensity score matching,PSM)能夠有效解決內(nèi)生性問(wèn)題,它將目標(biāo)群體與其相似群體進(jìn)行匹配,構(gòu)建反事實(shí)框架,從而解決選擇性偏差問(wèn)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(jì)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(gè)人特征、家庭特征以及社區(qū)(村)特征等;e表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng);β1、β2表示回歸系數(shù);β表示常數(shù)項(xiàng)。
2.1.2 估計(jì)傾向得分
傾向得分是指?jìng)€(gè)體進(jìn)入處理組的概率。該步驟是根據(jù)協(xié)變量計(jì)算出傾向得分,從而篩選出與目標(biāo)對(duì)象相似的群體,建立反事實(shí)框架,從而進(jìn)行有效的因果識(shí)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(yīng)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(yīng);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(lái)源
本研究所使用的數(shù)據(jù)來(lái)自北京大學(xué)中國(guó)社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心(ISSS)實(shí)施的中國(guó)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(jìn)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(gè)?。ㄊ?、區(qū)),涵蓋家庭特征、個(gè)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(gè)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(gè),具有良好的代表性。因此,本研究采用2014年CFPS數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,根據(jù)研究?jī)?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(gè),其中獲得農(nóng)村低保的群體為241個(gè),未獲得農(nóng)村低保的群體為665個(gè)。
2.3 變量說(shuō)明
2.3.1 概念界定
本研究對(duì)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(gè)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(hào),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(méi)有低保的群體;合格家庭是指符合低保認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)資格的家庭(收入標(biāo)準(zhǔn)以及財(cái)產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn))。本研究對(duì)各?。ㄊ?、區(qū))的政策文件進(jìn)行整理并參考樂(lè)章等的做法[13],對(duì)收入標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行界定,財(cái)產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類。收入標(biāo)準(zhǔn)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(dāng)?shù)氐脑碌捅?biāo)準(zhǔn)。財(cái)產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)主要為動(dòng)產(chǎn)、不動(dòng)產(chǎn)以及其他3個(gè)方面的規(guī)定。動(dòng)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(xiǎn)等。不動(dòng)產(chǎn)主要體現(xiàn)在房產(chǎn)、大型農(nóng)機(jī)具、機(jī)動(dòng)車輛、船舶、非生活必需高值物品及機(jī)械工程等。由于財(cái)產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)與當(dāng)?shù)厥》莸慕?jīng)濟(jì)發(fā)展水平、居民的消費(fèi)水平等相關(guān),各?。ㄊ小^(qū))的財(cái)產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)存在差異。因此,為了操作的便捷性以及數(shù)據(jù)量的科學(xué)性,本研究根據(jù)2014年各省(市、區(qū))的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r(GDP),將財(cái)產(chǎn)認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)歸納為3檔(表1)。第1檔主要為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的省(市)。該檔財(cái)產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)為家庭金融資產(chǎn)人均不超過(guò)當(dāng)?shù)氐捅?biāo)準(zhǔn)的24倍、家庭住房不得超過(guò)1套、家庭沒(méi)有機(jī)動(dòng)車輛(汽車)、沒(méi)有非必需高值物品(空調(diào)、音響、值錢家具、高檔樂(lè)器)。第2檔的規(guī)定主要為家庭金融資產(chǎn)人均不超過(guò)當(dāng)?shù)氐捅?biāo)準(zhǔn)的18倍、家庭住房不超過(guò)1套、家庭沒(méi)有機(jī)動(dòng)車輛(汽車)、沒(méi)有非必須高值物品(空調(diào)、音響、值錢家具、高檔樂(lè)器)以及沒(méi)有投資行為。第3檔的規(guī)定主要集中于經(jīng)濟(jì)相對(duì)落后地區(qū)。家庭人均金融資產(chǎn)不超過(guò)當(dāng)?shù)氐捅?biāo)準(zhǔn)的12倍,家庭住房不超過(guò)1套、家庭沒(méi)有機(jī)動(dòng)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(lè)器、首飾)且沒(méi)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(xiàn)關(guān)于心理健康指標(biāo)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(biāo)與主觀指標(biāo),客觀指標(biāo)為臨床指標(biāo)與個(gè)人特征指標(biāo),臨床指標(biāo)包括醫(yī)生診斷的具體疾病[28]、患病率[17]、死亡率[29]等;個(gè)人特征有Z評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)[30]、BMI指數(shù)[31-32]等。主觀指標(biāo)是研究主體對(duì)自身身體狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)即自評(píng)健康。本研究借鑒部分學(xué)者對(duì)健康變量測(cè)度的標(biāo)準(zhǔn),采用主客觀相結(jié)合的標(biāo)準(zhǔn)[33],將是否半年內(nèi)得慢性病作為客觀健康,將您認(rèn)為自己的健康狀況如何作為自評(píng)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(xiàn)[34-35]可以得到個(gè)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(gè)方面進(jìn)行協(xié)變量的篩選,個(gè)人特征包括年齡、性別、受教育年限、過(guò)去1個(gè)月您吸煙嗎、是否有醫(yī)療保險(xiǎn)、營(yíng)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(duì)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(duì)照組的健康水平,可以初步判斷農(nóng)村低保對(duì)客觀健康具有促進(jìn)作用。但從自評(píng)健康來(lái)看,處理組的自評(píng)健康水平低于對(duì)照組的自評(píng)健康水平,分別為2.195、2.302,可能是因?yàn)榈捅舸蠖鄶?shù)為老弱病殘群體,對(duì)自身的健康狀況水平評(píng)價(jià)比對(duì)組的健康水平評(píng)價(jià)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(wú)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(wú)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(biāo)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(yíng)養(yǎng)打分變量可知,處理組攝入的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)與對(duì)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(dāng)期個(gè)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(méi)有農(nóng)村低保身體素質(zhì)要高(0.373)。
3 實(shí)證結(jié)果與分析
3.1 農(nóng)村低保對(duì)就醫(yī)行為的影響
在對(duì)就醫(yī)行為進(jìn)行因果識(shí)別前,需要對(duì)協(xié)變量進(jìn)行平衡性檢驗(yàn),平衡性檢驗(yàn)的主要目的是滿足條件獨(dú)立性假設(shè),使數(shù)據(jù)接近于隨機(jī)化試驗(yàn)產(chǎn)生的數(shù)據(jù),避免造成混雜性偏差。本研究采用“一對(duì)三”的近鄰匹配(n=3)進(jìn)行平衡性檢驗(yàn),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(dāng)偏差百分比絕對(duì)值低于20%時(shí),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(wèn)題,使得結(jié)果更加準(zhǔn)確。隨后進(jìn)行因果識(shí)別(表4),農(nóng)村低保對(duì)就醫(yī)行為存在顯著正向影響(t值為3.16),證明假說(shuō)1:農(nóng)村低保促進(jìn)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(jī)構(gòu)就診,最終可能會(huì)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(jī)構(gòu)看病。但是從政策的效果來(lái)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(huì)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(dòng)機(jī)。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(yàn),結(jié)果依舊顯著。
3.2 農(nóng)村低保對(duì)健康的影響
與上述做法相類似,在健康進(jìn)行因果識(shí)別前,須要對(duì)變量進(jìn)行平衡性檢驗(yàn)。結(jié)果表明,所有協(xié)變量的偏差百分比絕對(duì)值低于20%[36],匹配效果良好(表5)。再進(jìn)行因果識(shí)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(méi)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(duì)自評(píng)健康效果不顯著,但為正向影響。假說(shuō)2不成立:農(nóng)村低保對(duì)健康沒(méi)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(duì)自身的健康狀況評(píng)價(jià)比非農(nóng)村低保戶評(píng)價(jià)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(guò)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(fù)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(wèn)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(yàn),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(duì)社會(huì)穩(wěn)定發(fā)展具有重要作用。本研究利用2014年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù),根據(jù)戶籍、財(cái)產(chǎn)及收入標(biāo)準(zhǔn)對(duì)“真實(shí)”農(nóng)村低保戶進(jìn)行認(rèn)定,采用傾向得分匹配方法構(gòu)造反事實(shí)框架,估計(jì)出農(nóng)村低保對(duì)就醫(yī)行為及健康的凈效應(yīng)。結(jié)果表明,農(nóng)村低保對(duì)就醫(yī)行為有正向影響,可以提高農(nóng)村低保群體往評(píng)級(jí)更高的醫(yī)療機(jī)構(gòu)看病的動(dòng)機(jī),但影響有限,凈效應(yīng)僅為0.216。農(nóng)村低保對(duì)客觀健康和自評(píng)健康沒(méi)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(dāng)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(yīng)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(jí)補(bǔ)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(zhǎng)期頑固疾病的折磨、身體素質(zhì)較差。對(duì)于這類群體,政府應(yīng)給予差額補(bǔ)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(jìn)行分級(jí),級(jí)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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