农村医疗保险能否巩固脱贫攻坚成果——基于贫困脆弱性视角的检验

于大川 李嘉欣 蒋 帆

广东金融学院 社会保障研究所，广东 广州 510521

一、引言

消除贫困是中国经济社会发展中的一项长期任务。改革开放尤其是中共十八大以来，中国实施了规模空前的扶贫减贫战略，取得了“史无前例的重大成就”(World Bank Group，2018[1])。2020年中国取得脱贫攻坚战全面胜利，区域性整体贫困得到解决，农村贫困人口全部脱贫，实现了消除绝对贫困的总体目标。然而应该清醒认识到，打赢脱贫攻坚战并不意味着贫困问题的全面消失，在阶段性脱贫攻坚目标达成之后，农村地区的致贫因素仍然普遍存在；尤其是因病返贫问题依然突出，防范农村地区已脱贫人口因病返贫成为巩固脱贫攻坚成果的关键环节，是新发展阶段贫困治理的重要命题，不容松懈。

医疗保险是社会保险制度体系的重要一环，也是防范健康风险、缓解疾病冲击的重要政策工具。自2003年新型农村合作医疗制度试点以来，中国持续加大农村基本医疗保障制度的建设力度，目前已经形成了以城乡居民医疗保险制度为主体，大病保险和医疗救助制度为补充的农村基本医疗保障制度体系，实现了对全体农村人口的全覆盖。中共十八大以来，随着脱贫攻坚战略的不断推进，从中央到地方陆续出台了一系列的医疗保险扶贫举措，以期为农村贫困人口摆脱因病致贫提供制度保障。很多学者对农村医疗保险制度的减贫效果进行了评估，但相关研究结论未能达成一致，仍存在分歧(李竞吾等，2021[2])。此外，这些研究多选取当前的收入、财产、消费状况作为贫困的测量指标，关注的是农村医疗保险对现时贫困的影响。然而，在脱贫攻坚取得全面胜利的背景下，需要关注的不仅是农村人口的现时贫困状况，更应该关注其未来一段时期内可能发生的陷贫风险(蒋丽丽，2017[3])。这是当前巩固脱贫攻坚成果的关键所在。

鉴于此，本文将基于贫困脆弱性的视角，检验农村医疗保险在巩固脱贫攻坚成果中的效能。一是农村人口的贫困脆弱性水平及其分布状况如何？二是农村医疗保险是否有助于降低农村人口的贫困脆弱性，从而降低其未来陷入贫困的概率？三是农村医疗保险对不同特征农村人口的贫困脆弱性是否存在差异性影响？是否更有利于降低农村弱势人群的贫困脆弱性？这些问题不仅是全面评估农村医疗保险实施绩效的重要参照指标，同时对问题的回应也关系到未来一段时期内农村医疗保险改革与调整的方向，具有重要的现实意义。

二、文献综述

近年来，随着中国扶贫工作的深入推进，学界对医疗保险减贫相关议题进行了广泛研究，相关文献主要集中于医疗保险减贫的学理探讨、效果评价和提升策略三个方面。

一些学者对医疗保险减贫的目标、对象、机制等议题进行了探讨。在减贫目标上，有学者提出不仅要让贫困人口看得上病、看得好病、看得起病，还要让他们少生病(王培安，2016[4])，不仅要使现有贫困人口脱贫，还要防范非贫困人口因病致贫以及已脱贫人口因病返贫(张仲芳，2017[5])。减贫对象上，要把贫困人口和贫困边缘人口两类医疗脆弱群体作为瞄准对象，充分发挥“济贫”和“防贫”双重功能(任志江和苏瑞珍，2019[6])。减贫机制上，医疗保险主要通过降低健康支出(经济绩效)和提高健康水平(健康绩效)两个途径实现减贫和增收的目的(程令国和张晔，2012[7])，其中经济绩效主要体现为“节流”，而健康绩效主要体现为“开源”(于大川等，2019[8])。

在医疗保险减贫效果评价的研究中，存在两种不同的观点。一是贫困缓解论。该观点认为医疗保险对因病致贫返贫有显著的缓解作用(黄薇，2019[9])，不仅降低了因病致贫率(潘文轩，2018[10])，还对贫困深度和贫困强度等贫困指数有明显缓解作用(陶纪坤和金辉，2017[11])。不同医疗保险制度的减贫效果不同，但究竟哪种制度的效果更好尚存在分歧(仇雨临和张忠朝，2016[12)；二是减贫效应不确定论。该观点认为医疗保险对因病致贫返贫的缓解作用有限(Sagli et al.，2013[13)或存在不确定性(鲍震宇和赵元凤，2018[14])。虽然有助于减轻医疗负担对家庭经济的冲击(刘莉和林海波，2018[15])，但不足以阻止暂时贫困转变为长期贫困，也难以预防轻微贫困转变为深度贫困(周新发和石安其琛，2021[16])。

还有部分学者就如何提升医疗保险减贫效果进行了研究，认为要实现医疗保险减贫的预期目标，单一制度的作用有限，要逐步建立以政府为主导，多部门协同的医疗保险减贫主体(付晓光，2017[17])，实现医疗保险减贫的联动衔接(和萍，2019[18])。此外，学者们认为，在脱贫攻坚战取得全面胜利后，医疗保险要在制度和机制上进行转型，要从临时应急措施向长期制度保障转变(杨立雄，2019[19])，从以“扶贫为主”向“防贫为主”的治理机制转变(李小云，2019[20])，探索建立医疗保险防止返贫的长效机制(郑秉文，2019[21])。

综上所述，已有文献在理论和实证研究方面取得了丰硕的研究成果。但总体而言，已有文献侧重于事后评估，关注点集中在医疗保险对现时贫困的影响上，关于医疗保险对未来可能发生的陷贫风险影响研究较少。此外，已有文献着重考察医疗保险从无到有的变化，即参保行为对贫困的影响，但鲜有文献关注到医疗保险保障水平对贫困的影响。最后，医疗保险对不同特征群体的减贫效果是否存在差异性，也是已有文献未能关注到的一个方面，这很可能是已有文献在医疗保险减贫效果评价问题上未能达成一致的原因之一。有鉴于此，本文利用全国性的微观调查数据，使用预期贫困脆弱性法(VEP)测度贫困脆弱性，分别运用倾向得分匹配法(PSM)和多元线性回归法(OLS)，从是否参保和保障水平两个方面评估农村医疗保险对农民贫困脆弱性的影响，并进行异质性检验，以考察农村医疗保险在巩固脱贫攻坚成果中的效能。

三、研究设计

(一)数据来源

研究数据来自北京大学中国社会科学调查中心实施的中国家庭追踪调查(CFPS)，该调查通过跟踪收集个体、家庭、社区三个层次的数据，以反映中国社会、经济、人口、教育和健康的变迁。CFPS始于2008年、2009年在北京、上海和广东三地开展的测试调查，2010年开始在中国20多个省(自治区、直辖市)进行正式调查，此后分别在2012年、2014年、2016年和2018年开展了4轮追踪调查。最新一期的CFPS(2018年)覆盖了全国25个省(自治区、直辖市)，共计调查了15000户和44000人，无论从样本的覆盖范围还是数量上均具有较强的代表性。此外，CFPS问卷中涉及丰富的家庭、健康、医疗保险和医疗费用信息，能够为本文开展相关研究提供高质量的数据支持。

本文实证分析使用的是CFPS最新公布的2018年的截面数据。该次调查分为家庭问卷和成人问卷两类，考虑到是否参加农村医疗保险、医疗费用报销、健康状况等关键变量均为个体信息，因此使用个体层面的数据能更大程度地利用信息，同时保证较大的样本量，有利于得到更为精准的分析结果。很多已有文献也是从个体层面分析贫困问题(解垩，2015[22])。

在数据处理上，本文首先将家庭数据合并到个体数据，获取样本的总资产、务工状况等家庭层面的信息；其次将年龄小于18岁且户口类型为城镇户口的样本删除，仅保留农村户口的成人样本，同时为排除商业医疗保险等其他医疗保险的影响，仅保留参加了农村医疗保险和没有参加任何医疗保险的样本；最后对关键数值型变量进行winsorize缩尾处理，比例设定为2%，最终得到包括22019个样本的横截面数据，记为样本A(由于样本A中既包含参保样本，也包含未参保样本，因此可用于检验是否参加农村医疗保险对贫困脆弱性的影响)。

此外，为检验农村医疗保险的保障水平对贫困脆弱性的影响，本文将未发生医疗费(包括住院治疗费用和其他伤病治疗费用)和未参加农村医疗保险的样本删除，得到包括15192个样本的横截面数据，记为样本B(由于这些样本既发生了医疗费用同时又属于参保人群，因此可用于检验农村医疗保险保障水平对贫困脆弱性的影响)。

(二)变量选择

1. 因变量：贫困脆弱性。贫困脆弱性是对贫困的一种事前预测，刻画了家庭或个体在未来一段时期陷入贫困的可能性(World Bank，2001[23])。由于贫困脆弱性具有前瞻性特征，因此无法在当前或过去时点上直接观察，需要通过一定的方法测度。根据贫困脆弱性定义的不同，目前存在三种常用的贫困脆弱性测度方法，包括预期贫困脆弱性(VEP)、期望效应脆弱性(VEU)和风险暴露脆弱性(VER)。其中，VEU测度使用单一的效用函数，缺乏对个体(家庭)多样性偏好的考量，与实际不符；而VER测度更侧重事后福利损失的测算，无法体现脆弱性测度的前瞻性(郭劲光，2011[24])。相对而言，适用于横截面数据的VEP方法既考虑了与个体(家庭)相关联的异质性，又兼顾了贫困的动态性，具有更强的适用性。

本文采用Chaudhrui et al．(2002)[25]提出的VEP方法测度贫困脆弱性，即利用个体(家庭)当期的特征变量计算个体(家庭)在未来陷入贫困的概率。基本方程可表示为：

VEPit=Pr(Yi,t+1≤Z)

(1)

式(1)中，VEPit表示第i个样本在第t期的贫困脆弱性；Yi,t+1表示第i个样本在第t+1期的福利状况(家庭人均消费)；Z代表贫困线。如果样本未来的人均消费支出低于贫困线，则定义该样本为贫困脆弱样本。

本文首先将家庭人均消费的对数作为因变量，一系列影响家庭人均消费的相关变量作为自变量，如个体特征、家庭特征变量等进行OLS估计(式2)，并将回归后得到的残差平方数作为消费波动的反映进行OLS再估计(式3)。

LnYi=Xiβ+ei

(2)

(3)

(4)

(5)

最后，借鉴Christiaensen and Subbarao(2005)[26]的研究，假设家庭人均消费的对数服从正态分布，通过选择贫困线和脆弱线来计算样本i的贫困脆弱性。

(6)

在贫困线的选择上，本文选择现行的农村贫困线标准，即年人均纯收入2300元(2010年不变价)；同时采用农村生活消费价格指数进行平减，得到可比的贫困线标准(2018年为3535元)。在脆弱线的选择上，本文借鉴孙伯驰和段志民(2020)[27]的做法，将脆弱线设定为50%，即当样本的贫困脆弱性大于或等于50%时，则认为该样本是贫困脆弱样本，反之为非贫困脆弱样本。

2. 自变量：农村医疗保险。本文使用是否参加农村医疗保险和农村医疗保险的保障水平两个指标加以测度。是否参加农村医疗保险指标的构建基于调查问卷“您享有哪些医疗保险？”的问题，为排除其他医疗保险类型(如商业医疗保险)的影响，本文将仅参加新型农村合作医疗或城乡居民医疗保险的赋值为1，未参加任何医疗保险的赋值为0。保障水平是医疗保险制度目标与效果的集中体现，实际补偿比是反映医疗保险保障水平的高度综合性的指标(李亚青，2012[28])。本文使用样本过去12个月的医疗费用实际报销比例来测度农村医疗保险的保障水平，计算公式为(医疗总花费-自付费用)/医疗总花费。

3. 控制变量。参考已有文献，从个体特征、家庭特征、区域特征三个方面选取控制变量，包括样本的年龄、性别、教育程度、婚姻状况、自评健康、工作状况、家庭规模、家庭年收入、家庭总资产、家庭务工、家庭耕地、家庭社会资本和所在区域共13个具体变量。以样本A为例，所有变量的定义与描述性如表1所示。

表1 变量、定义与描述性统计

由表1可知，总体样本的贫困脆弱性测度值为0.06，贫困脆弱样本占比为3%，相对较低。有92%的样本参加了农村医疗保险，参保率较高。样本的平均年龄为46.86岁，男性占比49%，平均受教育程度介于小学和初中之间，健康状况为好的样本比例为82%，有80%的样本处于在业状态，东部地区的样本占比38%，比中西部地区略少。

(三)实证方法

1. 倾向得分匹配法(PSM)。在分析是否参加农村医疗保险对贫困脆弱性的影响时，由于个体是否参保并不是随机的，而是多种因素共同作用的结果，因此就意味着除了是否参保外，参保者和未参保者在个体特征、家庭特征等其他方面也存在显著差异。如果直接比较参保和未参保者的贫困脆弱性，其结果未必是真实有效的。在可能存在样本选择问题时，需要构建“反事实推断模型”，即估计参保个体在假设其未参保时的贫困脆弱性，从而获得农村医疗保险对贫困脆弱性的真实干预效果。本文采用Rosenbaum and Rubin(1983)[29]提出的倾向得分匹配法(PSM)进行反事实推断分析。该方法的基本思想是寻找与参保者具有相同特征的非参保者作为比较组。由于两者的基本特征相同或相似，唯一的区别在于是否参加农村医疗保险，因此本文将两者的贫困脆弱性进行比较，就可以得到农村医疗保险的净干预效果。

2. 多元线性回归法(OLS)。在分析农村医疗保险的保障水平对贫困脆弱性的影响时，由于因变量贫困脆弱性是一个取值范围为0～1之间的连续型变量，因此本文采用多元线性回归方法(OLS)进行实证分析。

四、实证结果分析

(一)贫困脆弱性测度结果

根据前文贫困脆弱性的测度方法，利用公式(6)能够计算出样本的贫困脆弱性，同时根据设定的脆弱线标准(50%)，可以得出每个样本是否属于贫困脆弱样本。本文按参保状况、年龄、自评健康状况、区域等将总体样本划分为参保/未参保、中青年/老年、自评健康好/自评健康差、东部/中西部等不同子样本，分别展示总体样本和各子样本贫困脆弱性的测度值及贫困脆弱样本的占比情况(表2)。

表2 贫困脆弱性测度值及贫困脆弱样本占比情况

由表2可知，总体样本贫困脆弱性测度值的均值为0.06，贫困脆弱样本的占比为3.1%，相对较低，说明农村人口的贫困脆弱性水平总体不高，未来陷入贫困的风险不大。参保和未参保样本贫困脆弱性测度值的均值分别为0.06和0.07，贫困脆弱样本的占比分别为7.16%和8.27%，可以看到，无论是贫困脆弱性水平还是贫困脆弱样本占比，未参保样本都要高于参保样本，说明相对于参保样本，未参保样本在未来陷入贫困的风险更大。但由于可能存在自选择问题，比如参保样本在个体特征、资源禀赋等方面本来就优于未参保样本，因此无法根据这一统计结果得出农村医疗保险能够显著降低贫困脆弱性的结论，有必要做进一步的回归分析。

此外，通过对比其他子样本贫困脆弱性测度值的均值及贫困脆弱样本的占比可以发现，相对而言，老年、健康状况差、中西部等弱势农民的贫困脆弱性水平和贫困脆弱样本占比要更高，意味着这些群体面临着更大的陷贫风险，是未来农村贫困治理的重点瞄准对象，需要引起高度重视。

(二)是否参加农村医疗保险对贫困脆弱性影响

1. 匹配效果检验。本文采用倾向得分匹配法(PSM)评估是否参加农村医疗保险对贫困脆弱性的影响，使用Logit模型测算样本参加农村医疗保险的概率，获取倾向得分值(PS)，并使用最邻近匹配法完成样本匹配。在匹配效果上(图1)，匹配前各特征变量的偏差率较大，其均值为19.8%，说明参保组和未参保组在各特征变量上存在很大的差异，如果直接比较两个组别的贫困脆弱性，其结果并不是有效的，将导致估计偏误。在完成匹配后，各特征变量的标准偏差明显降低，标准偏差的均值下降为3.3%，表明参保组和未参保组样本特征变量之间的差异不再显著，两个组样本的个体特征差异得到了很好的消除，匹配达到了很好的效果。

2. 平均处理效应估计。本文基于总体样本(样本A)，检验是否参加农村医疗保险对贫困脆弱性的影响。此外，为了进一步检验是否参加农村医疗保险对不同农民群体贫困脆弱性影响的差异性，同样将总体样本分为中青年/老年、自评健康好/自评健康差、东部/中西部等6个子样本，分别进行统计分析(表3)。

表3 是否参加农村医疗保险对贫困脆弱性影响的估计结果

表3中，基于总体样本的估计结果显示，在通过匹配消除样本差异后，是否参加农村医疗保险对贫困脆弱性有显著的负向影响，说明参加农村医疗保险能够显著降低农民在未来陷入贫困的风险。ATT的估计值为-0.02，意味着相对于未参保农民，参保农民的贫困脆弱性将降低2%，该结果与刘子宁等(2019)[30]的研究结论基本一致。

农村医疗保险之所以能显著降低农民的贫困脆弱性，减少其未来陷入贫困的风险，可能与该制度的实施绩效有关，主要包括经济绩效、健康绩效和心理绩效三类。其中，经济绩效体现在农村医疗保险能通过医疗费用补偿的方式显著降低参保者实际支付的医疗费用，减轻参保者的医疗负担，尤其是在遭受大病冲击时，可以化解高额医疗费用对参保者已有财富的挤压，降低其财务脆弱性，从而避免陷入贫困。健康绩效体现在农村医疗保险能够降低参保者实际面对的医疗服务价格，这相当于扩大了参保者在看病就医上的预算约束，从而提高了参保者对医疗服务的可及性与可得性。医疗服务需求的释放使参保者能够获得数量更多、质量更高的医疗服务，有利于改善其健康状况。而健康作为一种重要的人力资本形式，不仅具有重要的内在价值，还具有增加劳动供给、提高劳动效率、延长劳动时间等工具性价值(王曲和刘民权，2005[31])，良好的健康状况能够显著提升参保者的收入能力，相应的也就降低了其陷入贫困的风险。心理绩效则体现在农村医疗保险具有天然的疾病风险化解功能，能够增强参保者在面对未来不确定疾病风险尤其是重大疾病风险时的信心，解除了他们的后顾之忧，让他们更好地投入到生产活动当中，提高劳动效率和收入水平，进而减少贫困的发生概率。

表3中，基于各子样本的估计结果显示，农村医疗保险对不同农民群体贫困脆弱性的影响存在明显的差异。

首先，是否参加农村医疗保险对中青年农民贫困脆弱性的影响不显著，但能显著降低老年农民的贫困脆弱性。回归结果显示，参加农村医疗保险能使老年农民的贫困脆弱性降低1.7%，该结果在1%的置信水平上显著。可能的解释是，老年农民属于农村人口中的弱势群体，随着年龄提高，其收入能力逐渐下降，加上由于生理机能退化，老年农民罹患疾病尤其是大病、慢病的概率极大提高；而农村医疗保险提供的医疗保障能够在很大程度上减轻他们患病时的医疗负担，从而降低陷贫风险。相对于老年农民，中青年农民的收入能力普遍较高，身体健康状况也更好，罹患重病、慢病的概率相对要低，因此是否参加农村医疗保险对该群体的影响相对有限。

其次，是否参加农村医疗保险对健康状况好的农民的贫困脆弱性的影响不显著，但能显著降低健康状况差的农民的贫困脆弱性。回归结果显示，参加农村医疗保险会使健康状况差的农民的贫困脆弱性降低2.3%，该结果在1%的置信水平上显著。可能的解释是，自评健康与患病率、死亡率等健康指标高度相关，可以在一定程度上反映个体的实际健康状况。自评健康差的农民的患病概率普遍要高于自评健康好的农民，其因病返贫的风险更大，而农村医疗保险提供的医疗保障功能可以很好地降低因支付高度医疗费用而导致的经济冲击，从而降低贫困脆弱性和未来陷入贫困的风险。对自评健康好的农民而言，其患病概率相对较低，医疗需求也较弱，疾病对该群体的经济冲击一般较小，因此是否参加农村医疗保险对该群体的影响不大。

最后，是否参加农村医疗保险对东部和中西部农民的贫困脆弱性均具有显著的负向影响，但就影响程度而言，对中西部农民的贫困脆弱性的影响要高于东部农民。该结果与中国区域间经济社会发展不均衡的现状有关。相对于东部地区，中西部地区的经济社会发展水平普遍要低，农民的收入能力及水平也相应要低，贫困脆弱性相对更高，参加农村医疗保险能够在更大程度上使其免受疾病冲击导致的各种不良后果。而对于东部地区的农民而言，参加农村医疗保险虽然也能够起到满足医疗需求、降低医疗负担进而降低贫困脆弱性的作用，但总体而言，这种作用主要表现为“锦上添花”，而非“雪中送炭”。

(三)农村医疗保险保障水平对贫困脆弱性影响

本文采用多元线性回归方法(OLS)检验农村医疗保险的保障水平对贫困脆弱性的影响，首先基于总体样本(样本B)进行总体分析；其次将总体样本划分为中青年/老年、自评健康好/自评健康差、东部/中西部等6个子样本；最后进一步检验农村医疗保险的保障水平对不同农民群体贫困脆弱性影响的差异性(表4)。

表4 农村医疗保险保障水平对贫困脆弱性影响的估计结果

表4中，基于总体样本的估计结果显示，农村医疗保险的保障水平对贫困脆弱性有显著的负向影响，说明提高农村医疗保险的保障水平能够显著减少农民未来陷入贫困的风险。回归系数为-0.103，意味着农村医疗保险的实际报销比每提高1%，农民的贫困脆弱性就会降低10.3%。可能的解释是，医疗保险制度的基本运行逻辑是通过筹资建立医疗保险基金，当参保者在遭遇疾病风险并发生医疗费用支出时给予一定比例的费用补偿，从而实现一系列预期制度目标。因此可以说，医疗费用补偿机制是医疗保险的核心机制，补偿比例的高低是医疗保险能否实现既定目标的重要因素之一。随着农村医疗保险保障水平的提高，参保农民在制度中的获益空间随之增大，具体体现在两个方面：一是医疗消费过程。有研究表明，医疗保险保障水平与医疗消费成正相关关系(Marmor，2017[32])。当农村医疗保险保障水平提高时，参保农民在看病就医时可以支付更少的医疗费用，有利于提高他们的医疗服务利用率，以及满足其医疗服务需求；二是医疗消费结果，包括医疗负担的减轻和健康状况的改善等。在其他情况不变时，农村医疗保险保障水平提高必然会降低参保农民实际支付的医疗费用，降低他们的医疗负担。同时，保障水平的提高能让参保农民获得数量更多、质量更高的医疗服务，有利于改善其健康状况。总之，提高农村医疗保险保障水平对医疗消费过程和结果均呈现正向作用，能够实现提高医疗服务利用率、降低医疗负担和改善健康状况等预期制度目标，进而降低未来陷入贫困的风险。

表4中，基于各分样本的估计结果显示，农村医疗保险保障水平对不同农民群体贫困脆弱性的影响存在明显的差异，这种差异与是否参加农村医疗保险对贫困脆弱性影响的估计结果基本一致。具体表现在三个方面：第一，农村医疗保险保障水平对中青年农民贫困脆弱性的影响不显著，但对老年农民的贫困脆弱性有显著的负向影响。回归结果显示，农村医疗保险的实际报销比每提高1%，老年农民的贫困脆弱性将会降低10.2%；第二，农村医疗保险保障水平对健康状况好的农民的贫困脆弱性的影响不显著，但能够显著降低健康状况差的农民的贫困脆弱性。回归结果显示，农村医疗保险的实际报销比每提高1%，健康状况差的农民的贫困脆弱性将会降低6.2%；第三，农村医疗保险的保障水平对东部和中西部农民的贫困脆弱性均有显著的负向影响，但从回归结果可以看到，对降低中西部地区农民贫困脆弱性的作用更大。

上述研究结果与已有文献的研究成果基本一致(郭劲光和孙浩，2019[33])。究其原因，主要与不同农民群体之间的特征差异有关，如中青年和老年农民在健康状况、医疗需求、收入能力等方面都存在明显差异。这些差异会在很大程度上影响农村医疗保险保障水平提升带来的增益效果，导致农村医疗保险保障水平提升对不同农民群体的贫困脆弱性出现差异性影响。但从回归结果也可以看到，农村医疗保险保障水平对几乎所有农民群体的贫困脆弱性均有负向影响，其差异在于这种影响是否显著以及影响程度的不同。此外，老年、健康状况差、中西部农民都属于农民中的弱势群体，其贫困脆弱性水平相对更高，更容易受到内外风险侵扰成为边缘群体和返贫群体，是新发展阶段中农村贫困治理的重点对象。本文实证结果显示，无论是参加农村医疗保险还是提高农村医疗保险保障水平，都更利于减少弱势农民群体未来陷入贫困的风险。这意味着农村医疗保险在防贫上具有较高的精准度，实现了对弱势群体的精准识别和精准保障，在防止农村弱势群体因病返贫上发挥了重要作用。

五、结论与建议

本文基于贫困脆弱性的视角，利用中国家庭追踪调查(CFPS)2018年的横截面数据，运用倾向得分匹配法(PSM)和多元线性回归法(OLS)，从是否参保和保障水平两个方面检验农村医疗保险在巩固脱贫攻坚成果中的效能，研究得到四点主要结论：第一，在设定的贫困线和脆弱线下，农民的贫困脆弱性测度值较低，未来陷入贫困的风险不大，但不同农民群体在未来陷入贫困的风险存在差异性，老年、健康状况差、中西部、未参保农民的贫困脆弱水平相对更高，未来陷入贫困的风险更大；第二，参加农村医疗保险能够显著降低农民的贫困脆弱性，相对于未参保农民，参保农民的贫困脆弱性将降低2%；第三，提高农村医疗保险保障水平能够显著降低农民的贫困脆弱性，农村医疗保险的实际报销比例每提高1%，农民的贫困脆弱性将会降低10.3%；第四，参加农村医疗保险和提高农村医疗保险保障水平对贫困脆弱性的影响在不同农民群体中均存在差异性，对降低老年、健康状况差、中西部地区农民贫困脆弱性的作用更强，农村医疗保险在防贫上具有较高的精准度，实现了对弱势群体的精准识别和精准保障。

基于研究结论，本文提出三点对策建议：第一，在全面脱贫得以实现的背景下，农村弱势群体的贫困脆弱性水平依然较高，仍面临着较高的返贫风险，因此在新发展阶段农村贫困治理中要重点关注这部分人群的返贫问题，继续实施包括农村医疗保险在内的综合性贫困治理措施，严防死守，巩固脱贫攻坚成果；第二，加大农村医疗保险的建设投入力度，强化农村医疗保险可持续减贫防贫功能，具体而言，即继续扩大农村医疗保险的覆盖范围，做到应保尽保，通过降低起付线、提高止付线、提高报销比例等手段，着力提高农村医疗保险的保障水平，扩展参保农民在制度中的获益空间，遵循疾病谱的变化规律，适当扩大农村医疗保险的保障范围，将持续时间长、费用支出高、致贫风险大的重病、慢病纳入到报销范围；第三，继续实行倾斜性的农村医疗保险政策，确保农村弱势群体从农村医疗保险中获得更多的好处，降低因病致贫和返贫风险。就具体政策调整而言，即在现行农村医疗保险对农村人口全覆盖的基础上，遵循“统一但有差别”的原则，在有效监测和精准识别的前提下，对弱势群体实施有差别的医疗保险政策，如更高的报销比例和更大的报销范围等，为这部分人群彻底摆脱因病致贫和因病返贫提供坚实的制度保障。