医疗救助对象的资格认定：关于卫生ＶＩＩＩ项目的考察 金成武 摘要：本文旨在考察卫生VIII项目及H8SP英国国际发展部（DFID）赠款卫生VIII支持性项目（简“H8SP”），旨在促进卫生VIII项目的实施，支持卫生部实施国家卫生改革与发展政策，通过改善农村基本卫生服务而减少贫困。关于卫生VIII项目与H8SP的详细介绍，请参见卫生部国外贷款办公室网页：http://flomoh．moh．gov．cn/。 收稿日期：2006-10-26 作者简介：金成武（1978-），男，朝鲜族，吉林通化人，助理研究员。 农村特困人口医疗救助（MFA）工作在实际操作中的医疗救助对象资格认定情况。笔者发现，三个调查省MFA总体的制度安排与制度实施基本符合项目的宗旨，但各省在具体实施上也各有侧重，在部分环节上有的省份在实施上也出现了偏离。具体而言，笔者采用分组描述性统计与二值logit模型来分析各省确定MFA覆盖户时所主要考虑的因素。计算结果表明，三个调查省的MFA覆盖都显著考虑了健康、人均劳动现金收入、家中是否有儿童三个因素；与其他两省不同，山西省的MFA覆盖并没有显著偏向最贫困的人群。 关键词：医疗救助（MFA）；救助资格；救助覆盖人群 中图分类号：F323．8文献标识码：A 文章编号：1000-176X（2007）01-0028-09 一、关于本次调查的一般情况的介绍 此次调查针对山西省、重庆市、甘肃省（下文中均不再区分省市，而统称“省”）卫生VIII项目及H8SP中的农村特困人口医疗救助项目（MFA）。调查地点及样本的一般情况见表1。 注：其中重庆市的巫溪县，甘肃省的岷县、康乐县是H8SP试点县；巫溪县的四个调查乡（镇）、岷县的梅川乡、西寨镇，康乐县的八松乡、苏集镇是H8SP试点乡（镇）。本表所列数据均为有效样本的情况。 为了尽可能多地获得或挖掘MFA覆盖户的信息，也为了更充分地考察贫困人群的社会经济特征，做出针对贫困人群的政策研究，笔者并没有采用完全的随机抽样，而是采用有偏抽样，即偏重于贫困人口的抽样。笔者共选择了3个省，每省抽取2个县，每县抽取4个乡（镇），每乡（镇）一般抽取2个村，每村一般抽取25户。一般地，笔者对各乡的抽样要求是：乡样本中MFA覆盖户的比例不少于该乡样本户的1/5，不多于该乡样本户的1/4；乡样本中的非MFA覆盖户样本中，相对于当地的生活水平，高收入户、中等收入户、低收入户（包括贫困户）占非MFA覆盖户样本的比例各是1/3。 二、卫生VIII项目及H8SP特困人口医疗救助工作关于救助对象资格的规定这里需要指出的是，由于MFA项目并不是在各地区以同一进度、同一深度、同一广度展开的，同一时期内，各地区的制度安排可能差别很大；并且由于MFA项目本身的试验性特征，每一地区（包括从省到乡各级）在不同时期的制度安排一般都会变化，从而，笔者无法对各地区各时期的实际制度安排做“全景动画式”的描述。笔者这里描述的只是各地区截至2004年底的最一般的MFA制度安排，与各地区各时期的实际安排不可避免地有内容上的出入。本节所有参考资料均来自各省或县卫生VIII项目办公室所印发的文件或其他材料，以及与项目办、乡镇卫生院等机构负责人访谈的记录。文中的介绍系综合各方面材料而得。 三省在救助对象资格规定、救助对象选举程序等方面的制度安排基本相同，但各地区由于在经济发展水平、人口状况、项目开展进程、项目资金来源等方面存在许多差异，具体的细节安排也各有其特色。一般来说： 1．救助对象一般为本地区农业人口中最贫困的人群，救助对象以户为单位。 2．卫生VIII项目县救助人口总数一般不低于本县农业总人口的5%。同一项目县内，不同的乡/镇、村/组由于经济发展不平衡，各乡/镇、村/组的救助人口比例可以不同。 3．特困救助对象的确定程序：坚持“公平、公正、公开”的原则。 （1）农民本人申请在村委会报名，并登记入表； （2）村委会召开村民代表大会或村民大会，对报名的各户按贫困程度排序，并根据上级分配的救助人口指标数确定初定户。救助对象以户为单位，但救助比例以人口计。 （3）初定户名单向全体村民张榜公布，以吸收群众的意见，并加以修正。 （4）村委会组织人员填写救助对象申报表，填写意见并盖章后上报乡政府。 （5）乡政府集体审查评议申报表，签署意见并盖章后上报县卫生VIII项目办公室。 （6）县项目办组织人员审核申报表，签署意见并盖章，然后为每位救助对象印制MFA卡，由乡政府将MFA卡发给救助对象。 （7）每一年度，乡主管部门按同样的程序对本乡救助对象进行审核，广泛听取群众意见，按贫困程度调整救助对象，并回收作废的MFA卡，向新确定的救助对象发放MFA卡。 二、相关变量的定义及说明 三、MFA实际覆盖与补偿情况 1．被调查个人情况概观 本次调查的被调查个人的基本情况见表2。就个人样本的人口学特征看，各县样本的男女比例基本相同；而山西省样本中儿童及老人的比例最小；无论从均值还是从中位数看，整体上甘肃省样本的个人健康指标最小，但相关的Gini系数显示，该省健康的分布最不均匀，“两极分化”现象最严重。这些与笔者在调查中的直观认识一致。从另一个角度说，这种一致性也印证了所采用的健康指标的某种合理性。 2．被调查户情况概观 本次调查的被调查户的基本情况见表3~表4。 通过表3可知，就省被调查户人均纯收入水平而言，山西省最高，甘肃省最低，两者相差700元/人以上；就省人均收入的结构而言，三省也各有不同：山西省非现金收入与现金收入大体相当，重庆市现金收入高于非现金收入，而甘肃省非现金收入高于现金收入。这种收入水平与结构的差异基本反映了三省的经济发展程度与市场化程度。 甘肃省样本的贫困发生率（FGT0）是最高的，在40%以上。本文中，贫困线均采用2004年国家公布的绝对贫困线（668元/人年）与低收入线（924元/人年），参见《2004年中国农村贫困状况监测公报》（国家统计局，2005）。三省的贫困发生率都在20%以上，这主要是因为我们采用了偏重于贫困人群的抽样。虽然我们采用了有偏抽样，但三省相关指标的横向比较仍然能反映三省在许多方面的差别。虽然重庆市样本的省人均贫困缺口最高，但其省贫困发生率是最低的。由省FGT系列指标进一步可知，甘肃省贫困的广度与深度是最大的，甘肃省面临了最大的扶贫难度。 按户人均纯收入是否低于贫困线，笔者把所有被调查户分成贫困组与非贫困组，相关收入情况见表4。笔者看到，无论哪个省，贫困组的各类人均收入都明显低于非贫困组；并且贫困组的收入结构都是非现金收入明显高于现金收入；同时各省贫困组与非贫困组在现金收入方面的差异明显大于在非现金收入方面的差异。这些说明，现金收入的差异仍是收入差距的主要原因，提高贫困人群的现金收入仍是减少贫困的关键。 3．MFA实际覆盖情况 按是否参加MFA，所有被调查户被分成MFA覆盖户组（简称“MFA组”）与非MFA覆盖户组（简称“非MFA组”），相关收入情况见表5。表5与表4显著不同的情况是，无论哪个省，无论哪类人均收入，MFA组与非MFA组的差距均明显小于贫困组与非贫困组的差距。这说明，MFA组中必有非贫困组中的户，或者说，MFA覆盖的实际原则未必只是偏向贫困人群。MFA组与非MFA组在各类人均收入上的差别各有特色：对于山西省与甘肃省，MFA组与非MFA组的收入结构都分别类似，MFA组非现金收入都明显高于现金收入，而非MFA组现金收入与人均非现金收入都相近；对于重庆市，相应的情况则正好相反。 本文为全文原貌 未安装PDF浏览器下载安装 原版全文 摘要：本文旨在考察卫生VIII项目及H8SP英国国际发展部（DFID）赠款卫生VIII支持性项目（简“H8SP”），旨在促进卫生VIII项目的实施，支持卫生部实施国家卫生改革与发展政策，通过改善农村基本卫生服务而减少贫困。关于卫生VIII项目与H8SP的详细介绍，请参见卫生部国外贷款办公室网页：http://flomoh．moh．gov．cn/。 收稿日期：2006-10-26 作者简介：金成武（1978-），男，朝鲜族，吉林通化人，助理研究员。 农村特困人口医疗救助（MFA）工作在实际操作中的医疗救助对象资格认定情况。笔者发现，三个调查省MFA总体的制度安排与制度实施基本符合项目的宗旨，但各省在具体实施上也各有侧重，在部分环节上有的省份在实施上也出现了偏离。具体而言，笔者采用分组描述性统计与二值logit模型来分析各省确定MFA覆盖户时所主要考虑的因素。计算结果表明，三个调查省的MFA覆盖都显著考虑了健康、人均劳动现金收入、家中是否有儿童三个因素；与其他两省不同，山西省的MFA覆盖并没有显著偏向最贫困的人群。 关键词：医疗救助（MFA）；救助资格；救助覆盖人群 中图分类号：F323．8文献标识码：A 文章编号：1000-176X（2007）01-0028-09 一、关于本次调查的一般情况的介绍 此次调查针对山西省、重庆市、甘肃省（下文中均不再区分省市，而统称“省”）卫生VIII项目及H8SP中的农村特困人口医疗救助项目（MFA）。调查地点及样本的一般情况见表1。 注：其中重庆市的巫溪县，甘肃省的岷县、康乐县是H8SP试点县；巫溪县的四个调查乡（镇）、岷县的梅川乡、西寨镇，康乐县的八松乡、苏集镇是H8SP试点乡（镇）。本表所列数据均为有效样本的情况。 为了尽可能多地获得或挖掘MFA覆盖户的信息，也为了更充分地考察贫困人群的社会经济特征，做出针对贫困人群的政策研究，笔者并没有采用完全的随机抽样，而是采用有偏抽样，即偏重于贫困人口的抽样。笔者共选择了3个省，每省抽取2个县，每县抽取4个乡（镇），每乡（镇）一般抽取2个村，每村一般抽取25户。一般地，笔者对各乡的抽样要求是：乡样本中MFA覆盖户的比例不少于该乡样本户的1/5，不多于该乡样本户的1/4；乡样本中的非MFA覆盖户样本中，相对于当地的生活水平，高收入户、中等收入户、低收入户（包括贫困户）占非MFA覆盖户样本的比例各是1/3。 二、卫生VIII项目及H8SP特困人口医疗救助工作关于救助对象资格的规定这里需要指出的是，由于MFA项目并不是在各地区以同一进度、同一深度、同一广度展开的，同一时期内，各地区的制度安排可能差别很大；并且由于MFA项目本身的试验性特征，每一地区（包括从省到乡各级）在不同时期的制度安排一般都会变化，从而，笔者无法对各地区各时期的实际制度安排做“全景动画式”的描述。笔者这里描述的只是各地区截至2004年底的最一般的MFA制度安排，与各地区各时期的实际安排不可避免地有内容上的出入。本节所有参考资料均来自各省或县卫生VIII项目办公室所印发的文件或其他材料，以及与项目办、乡镇卫生院等机构负责人访谈的记录。文中的介绍系综合各方面材料而得。 三省在救助对象资格规定、救助对象选举程序等方面的制度安排基本相同，但各地区由于在经济发展水平、人口状况、项目开展进程、项目资金来源等方面存在许多差异，具体的细节安排也各有其特色。一般来说： 1．救助对象一般为本地区农业人口中最贫困的人群，救助对象以户为单位。 2．卫生VIII项目县救助人口总数一般不低于本县农业总人口的5%。同一项目县内，不同的乡/镇、村/组由于经济发展不平衡，各乡/镇、村/组的救助人口比例可以不同。 3．特困救助对象的确定程序：坚持“公平、公正、公开”的原则。 （1）农民本人申请在村委会报名，并登记入表； （2）村委会召开村民代表大会或村民大会，对报名的各户按贫困程度排序，并根据上级分配的救助人口指标数确定初定户。救助对象以户为单位，但救助比例以人口计。 （3）初定户名单向全体村民张榜公布，以吸收群众的意见，并加以修正。 （4）村委会组织人员填写救助对象申报表，填写意见并盖章后上报乡政府。 （5）乡政府集体审查评议申报表，签署意见并盖章后上报县卫生VIII项目办公室。 （6）县项目办组织人员审核申报表，签署意见并盖章，然后为每位救助对象印制MFA卡，由乡政府将MFA卡发给救助对象。 （7）每一年度，乡主管部门按同样的程序对本乡救助对象进行审核，广泛听取群众意见，按贫困程度调整救助对象，并回收作废的MFA卡，向新确定的救助对象发放MFA卡。 二、相关变量的定义及说明 三、MFA实际覆盖与补偿情况 1．被调查个人情况概观 本次调查的被调查个人的基本情况见表2。就个人样本的人口学特征看，各县样本的男女比例基本相同；而山西省样本中儿童及老人的比例最小；无论从均值还是从中位数看，整体上甘肃省样本的个人健康指标最小，但相关的Gini系数显示，该省健康的分布最不均匀，“两极分化”现象最严重。这些与笔者在调查中的直观认识一致。从另一个角度说，这种一致性也印证了所采用的健康指标的某种合理性。 2．被调查户情况概观 本次调查的被调查户的基本情况见表3~表4。 通过表3可知，就省被调查户人均纯收入水平而言，山西省最高，甘肃省最低，两者相差700元/人以上；就省人均收入的结构而言，三省也各有不同：山西省非现金收入与现金收入大体相当，重庆市现金收入高于非现金收入，而甘肃省非现金收入高于现金收入。这种收入水平与结构的差异基本反映了三省的经济发展程度与市场化程度。 甘肃省样本的贫困发生率（FGT0）是最高的，在40%以上。本文中，贫困线均采用2004年国家公布的绝对贫困线（668元/人年）与低收入线（924元/人年），参见《2004年中国农村贫困状况监测公报》（国家统计局，2005）。三省的贫困发生率都在20%以上，这主要是因为我们采用了偏重于贫困人群的抽样。虽然我们采用了有偏抽样，但三省相关指标的横向比较仍然能反映三省在许多方面的差别。虽然重庆市样本的省人均贫困缺口最高，但其省贫困发生率是最低的。由省FGT系列指标进一步可知，甘肃省贫困的广度与深度是最大的，甘肃省面临了最大的扶贫难度。 按户人均纯收入是否低于贫困线，笔者把所有被调查户分成贫困组与非贫困组，相关收入情况见表4。笔者看到，无论哪个省，贫困组的各类人均收入都明显低于非贫困组；并且贫困组的收入结构都是非现金收入明显高于现金收入；同时各省贫困组与非贫困组在现金收入方面的差异明显大于在非现金收入方面的差异。这些说明，现金收入的差异仍是收入差距的主要原因，提高贫困人群的现金收入仍是减少贫困的关键。 3．MFA实际覆盖情况 按是否参加MFA，所有被调查户被分成MFA覆盖户组（简称“MFA组”）与非MFA覆盖户组（简称“非MFA组”），相关收入情况见表5。表5与表4显著不同的情况是，无论哪个省，无论哪类人均收入，MFA组与非MFA组的差距均明显小于贫困组与非贫困组的差距。这说明，MFA组中必有非贫困组中的户，或者说，MFA覆盖的实际原则未必只是偏向贫困人群。MFA组与非MFA组在各类人均收入上的差别各有特色：对于山西省与甘肃省，MFA组与非MFA组的收入结构都分别类似，MFA组非现金收入都明显高于现金收入，而非MFA组现金收入与人均非现金收入都相近；对于重庆市，相应的情况则正好相反。 本文为全文原貌 未安装PDF浏览器下载安装 原版全文 就FGT系列指标来看，除山西省外，MFA组的指标均大于非MFA组，这说明，在重庆市与甘肃省，MFA组贫困的广度与深度大于非MFA组，这符合MFA覆盖的一般原则。而山西省FGT系列指标的值，也说明了该省MFA覆盖在一定程度上偏离了贫困目标。同时，无论MFA组还是非MFA组，甘肃省的FGT系列指标均是最高的。值得指出的是，重庆市非MFA组的FGT系列指标是最低的；并且该市非MFA组与MFA组在FGT系列指标上的差别也是最大的，特别是该市MFA组的FGT系列指标与甘肃省MFA组类似，这既说明了重庆市MFA覆盖了有利于贫困人群的原则，又说明了该市MFA组贫困的广度与深度很大。 就组人均贫困缺口来说，三省中MFA组的水平都大于非MFA组的水平，这说明，即使对于非MFA组中贫困人群的脱贫工作，依靠MFA扶贫的困难依旧很大。 为了进一步探讨MFA覆盖情况与贫困情况的关系，我们对所有被调查户做(2 2)×2式交叉分组，即先将所有调查户分成MFA组与非MFA组，然后对其中每组分别做两类再分组：贫困组与非贫困组、低于省人均纯收入组与不低于省人均纯收入组（按户人均纯收入是否低于省人均纯收入分组）。交叉分组的相关情况见表6。我们可以看到，无论哪个省： （1）MFA组里都有非贫困组里的户，而非MFA组里也都有贫困组里的户；同时，MFA组里都有不低于省人均纯收入组里的户，而非MFA组里也都有低于省人均纯收入组里的户。这些说明，在实际操作中，MFA既没有覆盖一些贫困人群，又覆盖了一些非贫困人群。MFA覆盖的实际情况并非只是“覆盖最贫困的人群”。 （2）在人均纯收入差异、人均毛收入差异方面，无论哪类交叉分组，都呈现了相同的态势：与MFA交叉的组的人均纯收入与人均毛收入都分别低于相应的与非MFA交叉的组。 在人均非现金收入差异、人均现金收入差异方面，普遍地，与MFA交叉的组的人均非现金收入与人均现金收入都分别低于相应的与非MFA交叉的组。 这些说明，MFA覆盖在各交叉组内总体上还是体现了“偏向于贫困人群”的特征，或者说，MFA覆盖总体上还是符合“偏向于贫困人群”的原则。 （3）就非贫困组而言，MFA组与非MFA组在人均非现金收入上的差距明显小于这两组在人均现金收入及人均纯（毛）收入上的差距。这说明在非贫困组中，MFA组与非MFA组在人均纯（毛）收入方面的差距主要是由人均现金收入差距造成的。 （4）就贫困组而言，MFA组与非MFA组在各类收入指标方面相差不大，而MFA组的人均现金收入还可能优于非MFA组（只有甘肃省例外）。这说明在贫困组中，MFA组与非MFA组的贫困人群面临大致相同的贫困状态，也面对相似的风险。 （5）就不低于省人均纯收入组而言，MFA组与非MFA组在人均非现金收入上的差距明显小于在人均现金收入及人均纯（毛）收入上的差距。这说明，与贫困组的情况类似，在不低于省人均纯收入组中，MFA组与非MFA组在人均纯（毛）收入方面的差距主要是由人均现金收入差距造成的。 （6）就低于省人均纯收入组而言，MFA组与非MFA组在各类收入指标方面相差不大。这说明，与非贫困组的情况类似，在低于省人均纯收入组中，MFA组与非MFA组的低收入人群面临大致相同的贫困状态，也面对相似的风险。 （7）就人均非现金收入而言，无论哪类交叉分组，其中MFA组与非MFA组的水平都普遍相差不大。具体的差异是，对于山西省与重庆市，MFA组的人均非现金收入普遍低于非MFA组；而对于甘肃省，MFA组的人均非现金收入却总高于非MFA组。这些说明了非现金收入差距并不是MFA组与非MFA组之间人均纯（毛）收入差距的主要原因。这也为我们指出了扶贫工作的重点是提高贫困人群的现金收入，亦即提高贫困人群的市场化收入。 （8）就收入结构而言，在MFA组（除重庆市外）、贫困组、低于省人均纯收入组，非现金收入都超过了现金收入，这反映了低收入人群收入结构的一般特征，也再次强调了提高现金收入对扶贫工作的意义。 四、MFA覆盖户资格认定的实际因素 上一部分里，笔者通过各类分组描述性统计，初步讨论了各省MFA覆盖是否偏向贫困人群的问题。在本节中，笔者进一步通过计量分析来揭示在实际操作中影响MFA覆盖的各种因素及其作用。笔者具体考察以下14个因素：家里是否有党员、家里是否有人当过干部、家里是否有人参过军、家里是否有60周岁及以上老人、家里是否有14周岁及以下儿童、家里是否有长年丧失劳动力者、家里是否有长年卧床者、健康、户人均转移现金收入、户人均劳动现金收入、户人均劳动非现金收入、户人均生产现金支出、户人均生活现金支出、户人均生活非现金支出。考察这些因素，出于以下考虑。从MFA制度规定上说，MFA一般要覆盖本地区一定比例的最贫困的人群，因此，笔者要考虑最能反映家庭经济状况的各类收入及支出变量。MFA与其他救助不同，其救助的主要目标是促进贫困人群对医疗资源的利用，改善他们的健康状况，以及缓解他们由疾病造成的经济负担，因此反映健康状况的各类变量应该被考虑。此外，家庭的社会资源可能也对获得MFA覆盖起到作用，因此笔者也考虑了一些反映家庭社会资源的变量。一般来说，反映家庭健康状况的三个变量：家里是否有长年丧失劳动力者、家里是否有长年卧床者、健康，应该有较强的线性相关性（共线性），但对于笔者的数据，笔者发现它们虽然有一定的共线性，但并不是不可容忍的，因此这里把它们一起作为自变量。共线性检验的结果表明：这14个变量（包括后面分析中用到的各乡哑元）的VIF都在2左右，最大不超过2．26，可以认为它们之间的共线性是可以容忍的。 表7列出了相关变量的描述性统计。通过表7笔者看到，对于不同的省，MFA组与非MFA组在不同因素方面各有不同的差异。下面笔者进一步采用二值logit模型来定量地分析各因素在MFA覆盖户资格确定中的作用。 三省全体、山西省、重庆市、甘肃省被调查户的回归结果见表8。从表8中可以看到，就全体被调查户而言，在非乡哑元变量中，除了家里是否有人当过干部、家里是否有人参过军、家里是否有60周岁及以上老人、家里是否有长年卧床者、人均劳动非现金收入五个变量外，其他变量均对MFA覆盖户资格的确定有很显著的作用。健康的估计系数显著为正，由于我们的健康变量取值越大，表示健康状况越差，因此，估计系数为正，表示家庭健康状况越差，其被MFA覆盖的概率越大。显著性强的各类收支项的估计系数为负，这符合MFA覆盖的一般原则。而家里是否有党员的估计系数显著为负，这说明有党员家庭并未优先获得MFA覆盖。山西省的乡哑元变量普遍不显著，而重庆市与甘肃省的乡哑元变量普遍显著，并且符号为正，这与重庆市和甘肃省的MFA有卫生VIII贷款及H8SP资金支持是相吻合的。在同等条件下，重庆市和甘肃省的农村居民更容易得到MFA覆盖。 就山西省被调查户而言，健康、家里是否有14周岁及以下儿童、人均劳动现金收入的估计系数显著。这说明，山西省MFA覆盖主要考虑了这三个因素。这也符合前面有关MFA组与非MFA组的各种结论。 就重庆市被调查户而言，健康、家里是否有人参过军、家里是否有14周岁及以下儿童、家里是否有长年丧失劳动力者、人均劳动现金收入、人均生活非医疗现金支出和一个乡哑元变量的估计系数显著。这说明，重庆市MFA覆盖不仅主要考虑健康，而且考虑了户现金收支水平，同时对军属、儿童与丧失劳动力的情况也加以考虑。显著的乡哑元变量显示，双江镇（云阳县县政府所在地）的农村居民得到MFA覆盖的可能性降低，这可能与当地经济发展水平相对较高有关。 本文为全文原貌 未安装PDF浏览器下载安装 原版全文 就甘肃省被调查户而言，健康、家里是否有党员、家里是否有14周岁及以下儿童、人均劳动现金收入、人均生活非医疗现金支出、人均生活非医疗非现金支出的估计系数显著。这说明甘肃省MFA覆盖除了健康外，主要考虑了户现金收入水平与户生活非医疗支出水平，同时也考虑了家里有党员与儿童的情况。值得指出的是，家里是否有党员的估计系数显著为负，这说明了在甘肃，党员并未优先获得MFA覆盖，这对少数民族聚居地区是有积极意义的。此外，甘肃省的乡哑元变量均不显著，这说明在该省内部，各乡在MFA覆盖上并没有显著差别。 总体看，在各省样本及全体样本中显著性都强的变量呈现了同向的作用，这说明，各省在考虑这些变量时贯彻了相同的原则。其中最突出的是，各省样本中健康的估计系数都显著为正，这说明健康成了各省MFA覆盖的首要考虑标准，健康水平越差的户，越可能被MFA覆盖。同时，就收支变量而言，除山西省外，其余各省都主要考虑了人均现金收支水平；人均现金收支水平越高的户，越不可能被MFA覆盖。这些显著的特征都与MFA设立宗旨相符。但各项结果也都显示，山西省MFA覆盖并不明显偏向贫困人群。这可能与山西省的MFA的资金来源有限有关。 五、结论与政策启示 卫生Ⅷ项目及H8SP设计中规定的医疗救助目标群体，是本地区一定比例最贫困的人群。笔者研究的结果显示，实际操作中影响MFA覆盖结果的主要因素：一是贫穷，二是被疾病困扰。而笔者研究的结果同样显示MFA覆盖了相当比例的非贫困人群。这些情况也许说明了以下几个问题：第一，基层项目管理机构对医疗救助宗旨的通俗表达，即防止或减少“因病致贫和因病返贫现象”，在逻辑上就没有排除非贫困人口。第二，一些非贫困户可能包含着已经脱贫但尚未失去救助资格的农户。第三，村庄通行的传统价值观，对救助对象资格认定产生了影响。由村民小组及村委会推荐或村民代表选举救助对象，MFA的这种制度安排，可能使实际选择结果偏离预设目标，而倾向于优先救助有病人的家庭，而不是没有病人的贫困家庭。这些问题为我们今后的MFA工作提供了以下启示：（1）区分救助目的，细化救助规则，针对一般贫困人口的医疗救助，以提高受益者利用卫生服务的能力为目标；针对劳动力的医疗救助，以通过干预疾病冲击缓解贫困为目标；对贫困线边缘的大病重伤者实施医疗救助，以缓解暂时性贫困和防止扩大长期性贫困为目标。（2）改进甄别医疗救助对象的常规机制，进一步加强民政部门与卫生部门的信息沟通，及时准确地认定救助对象。 参考文献： ［1］樊明．健康经济学［M］．北京：社会科学文献出版社，2002． ［2］李实，B．古斯塔夫森．八十年代末中国贫困规模和程度的估计［J］．中国社会科学，1996，（6）． ［3］魏众，B．古斯塔夫森．中国居民医疗支出不公平性分析［J］．经济研究，2005，（12）． ［4］张车伟．营养、健康与效率［J］．经济研究，2003，（1）． ［5］赵忠．使用自评健康数据度量我国健康的不平等［R］．第五届中国经济学年会论文，2005． ［6］Allison, R．, Foster, J．Measuring Health Inequality Using Qualitative Data［J］．Journal of Health Economics,2003，（23）． ［7］Deaton, A．The Analysis of Household Surveys: A Microeconometric Approach to Development Policy［M］．The Johns Hopkins University Press, Baltimore, Maryland, USA，1997． ［8］Eddy van Doorslaer, and Andrew M．Jones．Inequalities in Self-reported Health: Validation of a New Approach to Measurement［J］．Journal of Health Economics,2003，（22）． ［9］Foster, J．, J．Greer, and E．Thorbecke．A Class of Decomposable Poverty Measures［J］．Econometrica,1984，52(3)． ［10］Michael Baker, Mark Stabile, Catherine Deri．What Do Self-Reported, Objective, Measures of Health Measure? ［R］．NBER working paper 8419，2001． ［11］Susan Allen, et al．Design of a Health Indicator System: A“How-to”Manual for State Medicaid Programs［DB/OL］．downloaded from，www．ritecareresearch．org/reportspubs/other/design．hlth．indic．syst．pdf，2000． （责任编辑：于振荣） <注>：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文 本文为全文原貌 未安装PDF浏览器下载安装 原版全文 医疗救助对象的资格认定：关于卫生ＶＩＩＩ项目的考察 金成武
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