医疗救助对象的资格认定：关于卫生VIII项目的考察(2)
参见附件。
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 ......
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 ......
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