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与健康相关的个人经济负担问题已成为全球卫生策略致力解决的重要议题，而如何对这一复杂问题进行量化是需要被首先定义的内容。灾难性卫生支出是可持续发展目标（sustainable development goals，SDGs）与全民健康覆盖（universal health coverage，UHC）等全球卫生策略中对于疾病经济风险测量的核心指标，其指标测度意义在衡量疾病经济负担的各国实践中，不断被赋能与拓维。可是对于一些读者而言，灾难性卫生支出一词仍然十分陌生，“什么是灾难性卫生支出”以及“作为复合性的测算指标，灾难性卫生支出需要考虑哪些单一指标”是大家普遍关心的问题。故本部分将重点介绍灾难性卫生支出的概念内涵，以及测算过程中的关键参数要素设定等内容。
对灾难性卫生支出概念进行理论溯源，S.E.Berki于1986年提出了“灾难性医疗费用”（catastrophic medical expenses）的概念。他认为，以“个人卫生费用支出”为计算单位是不准确的，应以“每个家庭的基本医疗费用”为单位进行判断，因为家庭成员之间的社会福利具有相互依存和共享的特质，并认为应该以家庭总收入为标准，来界定居民现金卫生支出达到何种标准时为“灾难性”的。
随后，世界银行在2000年以“灾难性事件”（catastrophic event）包含的3个维度为依据，延伸出了“灾难性卫生支出”的不同概念内涵及其特点。
第一，以疾病为判断标准。对于疾病谱中发病率不高的重症疾病，患者在治疗时需支付巨额费用，被认定为“灾难性卫生支出”。这种定义的缺陷在于，对于不同经济水平的家庭而言，同样数额的医疗费用占家庭总消费的比例不同，带来的影响也大相径庭。因此，不能单纯地以疾病种类作为“灾难性”的判断依据。
第二，以时间为判断标准。在一个特定的时期内，当家庭的卫生支出超出了预先设定的阈值，则认为该家庭发生了灾难性卫生支出。与“以疾病为判断标准”的定义不同，该种定义允许包含更多的灾难性事件，减少了灾难性事件判定遗漏的可能。医疗保险常采用此标准界定灾难性卫生支出。
第三，以家庭消费为判断标准。该种定义方法将家庭收入引入灾难性卫生支出的分析中，并从社会福利的角度对灾难性卫生支出的发生进行了更为丰富的解读。当家庭现金支付的医疗卫生费用超过了家庭消费一定的比例，则认为该家庭发生了灾难性卫生支出。对于大部分低收入家庭来说，巨额医疗费用意味着长期的经济负担。因此，医疗保险的作用不仅在于减轻重大疾病带来的经济压力，还在于可以为减少贫困作出贡献。然而，该种定义的弊端在于，保险公司很难获得家庭收入的真实数据。
世界卫生组织（World Health Organization，WHO）卫生系统筹资部于2005年将“灾难性卫生支出”定义为，当一个家庭的居民现金卫生支出达到或超过家庭支付能力的40%时，即可认为该家庭不幸发生了灾难性卫生支出。当一个家庭因为支付医疗卫生费用而导致家庭整体经济水平低于贫困线时，则认为该家庭发生了因病致贫。
如《改造我们的世界：2030年可持续发展议程》中所述，灾难性卫生支出的定义是卫生支出超过家庭支付卫生保健能力的预定义百分比或阈值。然而，支付能力可以用不同的方式来衡量，这一点也导致了测量上的差异。除此之外，由于不同国家的经济发展水平和家庭经济条件有所差异，加之卫生筹资政策也各不相同，因此，对于不同家庭而言，判断其是否发生灾难性卫生支出的标准也很难达成共识。以往研究中，灾难性卫生支出的界定标准为5%～60%。因此，需要进一步厘清灾难性卫生支出的测算方法以及灾难性事件发生的阈值。
目前，世界上存在4类主流的灾难性卫生支出计算方法。它们被官方机构在实践中使用与推广，并在一定范围内受到了相关领域学者的认可。
其中，最简单的一种逻辑认为，所有预算都可以被用来支付卫生保健服务，这种方法被称为预算份额法，仅考虑卫生支出与家庭总支出、总收入的比例关系。并且考虑到较贫穷国家的测量准确性，家庭总支出的使用相对更为广泛。从应用范围来看，SDGs与世界银行偏好于在此计算框架下以10%或25%的阈值计算灾难性卫生支出。简单的优点使其具有更强的推广性，降低了灾难性卫生支出研究领域的进入门槛。但是其缺点也相对明显，尤其是对其他基本需求的忽视，严重违背了居民购买基本商品的规律。
其他3类方法均对此进行了改良，主要途径是从中扣除其他基本生存需求花费。第二类方法直接减去了实际发生的食品支出。不可否认，这种计算方式比后两类方法更简易且可行性更强，但其测量的准确性仍然被一些学者质疑。这类方法主要采用25%或40%的阈值，被应用于泛美卫生组织与世界银行的相关项目计算中，并且与第一类方法一起被以Wagstaff为首的学者广泛应用于相关测算中。
在第三类方法中，以徐科为代表的世界卫生组织成员承认了食品支出作为基本生存需求的不可或缺性，并对其进行了算法上的优化。其进步主要表现在采用了总体人群的总体食品消费情况而非个人或家庭的实际食品支出，更能体现出某一群体对食品的基本生存需求。根据世界卫生组织的定义，这一算法的阈值大多被规定为40%，并且被其大力推广和应用。
第四类方法提出了人类生存需求的多样性，认为在考虑饮食和健康对人类生存基本需求重要性的同时，也要考虑到住房和公用事业（水、电、天然气和其他燃料）对居民生活的必要性。世界卫生组织欧洲办事处在40%的阈值标准下广泛应用该计算方法，使用相对人均总支出第25～35个百分点家庭的相对项目消费作为基本生存需求考量。
这些方法各存利弊，随着对概念框架越发细致的考量，灾难性卫生支出计算的指标与方法日益复杂，推广性也越来越差。但从学术研究的角度，我们更关心的问题仍然是这些方法是否能够得出更符合现实情况的测算结果。鉴于此，我们引用了世界卫生组织成员Sarah Thomson及其同事（Cylus、Thomson、Evetovits，2018）的实证研究结果进行相关说明。
Sarah Thomson及其同事列举了上述4类主流算法，并使用不同方法对同一数据进行了灾难性卫生支出的测算。为了更显著地观察灾难性卫生支出算法结果的差异性，他们将不同方法导向下的测算结果在统一经济分组中进行可视化。通过结果间的对比，他们发现，在10%阈值下，预算份额法与世界卫生组织欧洲办事处的方法计算得到的灾难性卫生支出发生率（incidence of catastrophic health expenditure，ICHE）相似，但分布却存在很大差异。预算份额法显示灾难性卫生支出主要发生在富裕家庭中，而世界卫生组织欧洲办事处的方法却显示其主要集中在最贫穷的家庭中。这种结果的差异可以归因至算法上的参差：预算份额法为所有家庭提供了相同的阈值，而后者产生的有效阈值则因家庭而异。
由此不难发现，选用合适的算法并为其匹配科学的阈值，且将最优搭配在世界范围内进行标准化推广，对于灾难性卫生支出的研究是十分重要的。若非如此，未来研究和世界公共卫生干预项目很可能因为算法差异使结果测算失准或不可互通。如何精进算法使其更加贴合现实并在研究层面促成统一，将是后续灾难性卫生支出研究的重要方向之一。
前文介绍了世界主流的4类灾难性卫生支出算法并对其进行了实例分析，但目前文献中对灾难性卫生支出的计算还是以Wagstaff和徐科的方法为代表。因此，本部分将在前一部分的基础上重点讲述这两种方法的计算指标与详细计算步骤。
Wagstaff从4个维度、2个层次对灾难性卫生支出进行了全方位的测算。4个维度是指灾难性卫生支出发生率、灾难性卫生支出平均差距（mean gap）、灾难性卫生支出相对差距（mean positive gap）和灾难性卫生支出集中指数（concentration index）。2个层次是指分别采用家庭生活标准的2个不同指标计算灾难性卫生支出，即分别计算医疗卫生支出对家庭总体消费水平的影响和医疗卫生支出对家庭非食品消费的影响。在每个层次的计算中，都从上述4个维度计算灾难性卫生支出，方法相同。
（1）灾难性卫生支出发生率
灾难性卫生支出发生率是指被判定发生灾难性卫生支出的家庭占全部样本家庭的比例，反映了发生灾难性卫生支出的家庭数量。假设 X 为家庭居民现金卫生支出占家庭消费的百分比， Z 为界定灾难性卫生支出的标准：若 X ＞ Z ，那么可以认为该家庭发生了灾难性卫生支出。建立变量 E i ，如果 X i ＞ Z ，令 E i =1，否则 E i =0。 E i =0表示该家庭并没有发生灾难性卫生支出； E i =1表示该家庭发生了灾难性卫生支出。 H cat 为灾难性卫生支出发生率， N 为样本量。
（2）灾难性卫生支出平均差距
计算发生灾难性卫生支出家庭的居民现金卫生支出占家庭消费的百分比与界定标准之差，再将全部发生灾难性卫生支出家庭的差距之和与样本家庭数量相比，便可计算出家庭灾难性卫生支出的平均差距。它反映了医疗卫生费用对家庭生活水平的影响程度，即全社会灾难性卫生支出发生的严重程度（见图1-1）。设变量 O i 为居民现金卫生支出占家庭总消费百分比与界定标准之差，即 O i = X - Z 。若 X ＜ Z ，则令 O i =0。那么，灾难性卫生支出平均差距可表示为式（1-2）：
式中， μ O 为 O i 的平均数。
（3）灾难性卫生支出相对差距
该指标集中反映了灾难性卫生支出给家庭带来的经济负担程度，值越大，代表家庭承受的经济负担越重。
式中，
为所有发生灾难性卫生支出家庭的卫生支出差距之和；
为所有发生灾难性卫生支出的家庭数。
图1-1 灾难性卫生支出发生率和差距
（4）灾难性卫生支出集中指数
该指标反映了灾难性卫生支出发生的人群分布情况，即更倾向于发生在富裕家庭还是贫困家庭。
用世界卫生组织的方法计算灾难性卫生支出和因病致贫发生率，具体步骤如下：
第一步，计算食品支出比率（ foodexp h ）：家庭食品性支出除以家庭的总支出。
第二步，计算等价家庭规模。
第三步，计算等价食品支出（ eqfood h ）：每个家庭的食品支出除以家庭成员人数。
第四步，找出食品支出占家庭总支出的份额在整个样本上的第45和55百分位的食品支出，分别命名这两个变量为 food 45和 food 55，如果调查的内容包括家庭加权变量，百分位计算时应该考虑它的权重。
第五步，计算贫困线（poverty line， pl ）：计算加权排位在第45～55个百分点的食品支出的平均支出，用以代表人均生活消费支出。
第六步，计算家庭的生活消费支出。
第七步，判断贫困家庭（ poor h ）：当一个家庭的家庭总开支小于其生活开支时，则判断该家庭为贫困家庭。
第八步，计算家庭的支付能力（household's capacity to pay， ctp ）。家庭的支付能力是指家庭中非生活性的消费支出。然而，某些家庭可能会出现生活消费支出大于食品支出的情况（ se h ＞ food h ），可能是因为家庭的食品开支低于该国估计的贫困标准，或在调查食物支出时没有考虑食品补贴、优惠政策、自产产品或其他非现金形式的食品消费，导致非食品开支被看作非生活性消费支出。
第九步，计算基于家庭支付能力的个人现金卫生支出（ oopctp ）。卫生支出的负担即个人现金卫生支出占家庭支付能力的百分比。
第十步，计算灾难性卫生支出（ cata ）。灾难性卫生支出是指当一个家庭总的健康卫生支出等于或超过家庭支付能力或家庭非生活性消费支出的40%的支出。根据各国的具体情况，40%的阈值是可以改变的。为灾难性卫生支出变量构建一个虚拟变量值，值为1表示一个家庭出现了灾难性卫生支出，值为0则表示该家庭无灾难性卫生支出发生。
cata h =1，当 oopctp h ≥0.4；
第十一步，计算卫生筹资公平性指数（fairness in financial contribution index， FFC ）。
第十二步，计算致贫情况（impoverishment， impoor ）。致贫是指一个原本并不贫困的家庭，在购买卫生服务后变为贫困家庭。该变量旨在反映卫生服务支出对家庭贫困的影响程度。当家庭总支出等于或大于基本生活消费，且除去现金卫生支出外的其他家庭总支出小于基本生活消费时，则认为该家庭已经因购买卫生服务而致贫，即 impoor =1。
第十三步，经济分组（equivalized per capita household expenditure， eqexp h ）。在该方法中，经济五分组的依据为等价人均家庭支出。
健康作为人类的基本生存禀赋，其存量与质量处在动态变化中，受到环境、心理、文化、生理、社会等多维因素独立或耦合作用的影响。当人类的健康状况走向亚健康或疾病时，一种可能的选择是通过可及的卫生保健服务进行改善，使其恢复健康状态。然而，在购买卫生保健服务这种特殊商品时，医疗卫生费用可能会使一些居民陷入恶劣的财政处境，甚至贫困陷阱中，即因病致贫。灾难性卫生支出是支付医疗保健服务与家庭支付能力的比例达到阈值后的衡量指标，受到卫生服务、医保与社会福利政策、家庭经济能力等内部因素与外部因素的共同影响。因此，灾难性卫生支出不是一个孤立的卫生问题，而是一个在卫生服务需求与利用、社会福利制度、卫生系统与经济发展等多维耦合因素联合作用下衍生出的相对复杂的社会问题，我们需要首先了解其产生的原因与理论。本部分列举了“贫困—疾病”恶性循环理论与疾病风险理论，对灾难性卫生支出产生的机制进行了探讨（见图1-2）。
图1-2 灾难性卫生支出产生机制
随着社会经济水平的发展、居民生活质量的提高，对贫困的定义越来越多元化。健康水平缺失也被认为是贫困的重要原因之一。受自身经济水平的影响，低收入贫困人群在健康状态不佳时，难以获得充足的医疗卫生服务，即使获得了一定的卫生资源，也往往会因为高额医疗卫生费用而加剧贫困，极易陷入“贫困—疾病—加剧贫困”的恶性循环中。
美国发展经济学家罗格纳·纳克斯在对发展中国家的贫困问题展开深层次的系统分析后，提出了著名的“贫困恶性循环”理论。其核心观点是：资本的匮乏是贫困不断循环发展的根源所在，而资本发展不足则是经济发展缓慢导致的。健康能减少贫困的发生，同时还是促进社会发展的关键因素。灾难性卫生支出是个人和家庭成员受到了疾病的冲击造成灾难性事件甚至贫穷的脆弱性状态，目前灾难性卫生支出关注的重要内容是减轻贫困人口的就医负担，最关键的是探索如何最有效地消除因病致贫、返贫，斩断“疾病—贫困—疾病”的恶性循环链，最终让贫困人口摆脱健康与经济双重贫困的脆弱性状态。“贫困—疾病”恶性循环理论为我们梳理健康与灾难性事件或贫困之间关联、交互影响的脉络机制奠定了理论基础，清晰地描绘了灾难性卫生支出评价模型的传导路径与机制，为理论模型的构建奠定了基本的理论因果假设。
疾病风险（disease risk）是指疾病发生时对居民经济、生活等各方面可能造成的各种损失。疾病经济风险则是疾病发生时给居民或家庭带来的各种经济方面的损失，既包括疾病带来的直接就医费用，也包括疾病引发的未来收入的降低或损失，是疾病风险在经济层面的表现。其具体分类包括两种：绝对经济风险和相对经济风险。绝对经济风险包括风险概率（两周患病率、慢性病患病率、年住院率等）和风险损失额度［就医带来的医疗费用额度指标（门诊次均/人均费用、住院次均/人均费用、现金卫生支出总和等）］两个方面。相对经济风险主要描述的是某种疾病或就医费用给个人或家庭经济带来的压力和影响，常用指标包括灾难性卫生支出与因病致贫发生率等。当家庭成员的健康状况出现问题时，如患有慢性病、残疾、住院，家庭就面临着患病风险带来的冲击。风险冲击给家庭生活带来不可控制性，使家庭陷入困境，疾病风险冲击使得家庭陷入灾难性事件的潜在可能性进一步加大，从而会加剧家庭经济赤字。可见，疾病风险理论也为灾难性卫生支出的发生提供了理论支撑。
灾难性卫生支出作为反映疾病经济风险的综合测度指标，在学术界被广泛应用于家庭层面的疾病经济负担现状与影响因素分析。基于家庭靶向的脆弱性特征捕捉与干预改善策略设计，不足以满足我国后减贫时代的整体减贫需求。区域灾难性卫生支出是对整个地区经济、卫生、制度等各类因素的综合映射。其中，地区医保筹资水平、经济发展、环境因素、医疗资源配置等多元因素已被证明在空间上存在分异性或邻近相关性。那么，具有空间特征的多维驱动因素是否会让灾难性卫生支出呈现出鲜明的空间特征（如空间相关性与空间分异特征），值得进一步探究。然而，尽管近年来对灾难性卫生支出内在机理的研究臻于完善，但研究尺度主要集中在某一时间截面或特定空间尺度上，缺乏对灾难性卫生支出综合特定时间截面中空间单元作用的测度、对系统间协同联动作用的机制探究，以及对不同时空尺度的动态比较。
灾难性卫生支出相关研究没有实现空间方法的交叉融合以及空间指标的量化。因此，目前亟须多学科理论的融合，为灾难性卫生支出的空间特征形成机制建立理论框架。本部分主要从空间相关与空间分异双重角度，对将空间理论引入灾难性卫生支出空间特征研究的可行性进行讨论。其中，空间相关将分别运用极化—涓滴效应理论以及区域空间结构理论，对灾难性卫生支出的空间特征关系进行深度解读。
基于极化—涓滴效应理论，经济发达地区的发展会对经济欠发达地区的发展产生有利和不利两种影响。极化效应是指经济发达地区的发展是基于对周围欠发达地区的资源虹吸；而涓滴效应则是指发达地区通过发展红利带动欠发达地区的发展。极化效应与涓滴效应在发展中共生与互补，最终带来区域的可持续发展。那么，消除健康贫困也应从区域均衡发展战略的视角出发，考虑通过在高健康水平区域形成增长极，进而扩大健康贫困高发地区的涓滴效应，最终消除整体区域的健康贫困。该理论的区域共生协同发展，能够为后续健康减贫的协同治理策略提供理论依据。
区域空间结构理论是描述一定区域范围内社会经济各组成部分及其组合类型的空间相互作用和空间位置关系，以及反映这种关系的空间集聚规模和集聚程度的学说。疾病经济负担嵌入社会经济、卫生、制度与环境等多维属性的开放区域空间系统，会产生互不关联或者彼此联系的固有发展特征。我们基于该理论描绘疾病经济负担的有规则变化，例如，中心向外扩散规则变化，互不关联、孤立发展变成彼此联系的变化，极不平衡发展变为相互关联的平衡发展的区域系统，等等。
空间分异性（spatial stratified heterogeneity）是指某一属性值在不同区域之间存在差异，可以精准刻画出不同区域间的空间分层差异性，是空间数据的一大特性，如城乡差异、区域经济差异等。忽略空间分异性可能会导致很多问题，如估计效率丧失、估计有偏、显著性错误等。
灾难性卫生支出处于社会经济、卫生、制度与环境等多维属性的开放系统空间，多维属性的横向与纵向耦合，使灾难性卫生支出形成空间分异关联。不同区域的社会经济、卫生、政策、环境相关影响因素会产生差异性。同时，现有大多数灾难性卫生支出研究停留在二维平面视角，缺乏从空间分异视角解释因果关系。采用传统的回归方法——最小二乘法（OLS）进行模型估计，要求数据满足正态性、方差齐性、独立性的假定，但由于各研究地区在地理上的差异，研究区域在空间上缺乏同质性，从而不能满足方差齐性的假定。同时，鉴于各区域之间不是独立的，而是相互开放的，必然存在要素的外溢与流动，不能满足独立性的假定。因此，空间分异的存在导致OLS在估计区域灾难性卫生支出时存在偏差。而空间计量模型可以通过地理位置与空间联系建立统计与计量关系加以弥补，为揭示区域差异及其影响因素提供了新的研究视角和延展意义。
以“主题=catastrophic health expenditure”在Web of Science的SCI收录与SSCI收录中不限年份进行检索，共检索到论文945篇；以“主题=灾难性卫生支出”在中国知网不限年份进行检索，共检索到学术期刊论文216篇。将检索到的中英文文献分别进行计量，如图1-3、图1-4所示。
图1-3 英文文献发表总体趋势
图1-4 中文文献发表总体趋势
时间上，国外灾难性卫生支出研究的爆发期集中在2017年，我国也在2017—2019年达到历史峰值。国内外相关研究的爆发期存在一定的重叠，国内略有滞后，且近年来呈现出下降趋势。
从区域与国家来看，最早进行灾难性卫生支出研究的是美国，其累计研究数量也最多。随后一些发展中国家加入该领域的研究，并且很快累积了相当数量的高质量研究。
从核心文献来看，目前在该领域有重要地位的高被引文献主要来自Wagstaff（2018）、李叶（Li，2012）、van Doorslaer（2007）和徐科（Xu，2003，2007）的5篇文献。从研究主题来看，这几篇文献有的是对单个国家灾难性卫生支出发生率进行测算，有的则基于多国水平进行影响因素的联合分析。而相对更有意义的是这些学者在方法学应用、创新和改良方面作出的巨大贡献，也因此被后续学者广泛引用。不可否认的是，这些研究为本领域研究的发展和盛行提供了难以估量的价值。
从内容上看，我们构建了灾难性卫生支出的文献关键词共现网络，得出了以灾难性卫生支出为中心的多聚类文献网络可视化结果。结果显示，截至目前，国内外普遍关注灾难性卫生支出的测度与决定因素、医保在降低灾难性卫生支出发生率过程中扮演的角色、健康公平与卫生服务的可及性等主题。需要额外注意的是，这些研究有很多是基于国家、次国家及以下某一空间单元进行探索，综合他们的研究结果后不难发现，灾难性卫生支出具有鲜明的空间分异性。一方面，这可能表现为有差异的重点关注人群；另一方面，这也可能被描述为发生率的悬殊。为了更好地展示灾难性卫生支出研究的全貌，同时对未来研究的基本框架进行拟合，我们接下来综合了这些内容与上一节提到的算法差异，并在文献范畴内对他们的研究现状进行了综述。
我们针对文献计量的内容，对维度进行了总结。
最早Xu等（2003）通过对59个国家的数据分析，得出了各国灾难性卫生支出的发生率，研究发现灾难性卫生支出发生率在各国之间的差异较大，其中发生率最高的是越南，为10.5%，最低的是捷克共和国，仅为0.01%。显然，经济发展水平较低的发展中国家更容易发生灾难性卫生支出。收入水平较高的发达国家拥有成熟的医疗保险体系，较高的政府卫生支出占卫生总费用的比例很大程度上降低了灾难性卫生支出的发生率，灾难性卫生支出的发生率普遍在1%以下。
Sepehri利用2014年越南卫生调查数据分析城乡居民医疗经济负担时发现，农村地区灾难性医疗支出的发生区间是3.1%～11.7%，明显高于城市地区的1.4%～6.1%。此外，家庭成员的医疗保险参保率对城市居民的灾难性卫生支出发生率几乎没有影响，但会增加农村居民的灾难性医疗支出发生率。越南的健康保险制度并没有提出针对农村居民灾难性卫生支出发生风险的有效措施，所以要求各级政府合理分摊医疗费用，有效保护个人及家庭免受疾病经济风险的冲击。
但在文献研究过程中，我们发现，目前学术界对测算方法和阈值的使用缺乏共识，一些文献存在混用测算方法和阈值的现象，这一点将在后文方法学文献综述部分进行详细辨析。
除了对灾难性卫生支出的测度研究，该领域还对其决定因素有较多关注。中文文献中，对灾难性卫生支出与特殊疾病、特殊人群的关系的研究颇多。郑庆偲和夏苏建（2015）认为，大病保险的实施在一定程度上增强了大病患者家庭抵御疾病风险的能力，降低了灾难性卫生支出的发生率，但仍有较多问题亟待解决。韩琳（2017）认为，现有的医保制度在一定程度上降低了老年人的现金自付费用，但是并没有显著减轻老年人的医疗经济负担。王超群（2014）认为，大病保险制度设计本身存在的弊端，使其减轻医疗负担的作用并没有得到完全发挥，对降低灾难性卫生支出风险影响较小。朱铭来和宋占军（2012）经测算发现，我国灾难性卫生支出发生风险与WHO规定有一定差距，现有医保制度下实际受益人群有限，医保的疾病风险分担功能尚有不足。在外文文献中，灾难性卫生支出的决定因素同样是较为普遍的研究主题。Arsenijevic等（2016）做了一项针对欧洲15国50岁以上患有慢性病人群的灾难性卫生支出研究。在15个国家患有糖尿病的老年人中，荷兰发生灾难性卫生支出的可能性是最低的，可能是由于荷兰居民现金卫生支出在卫生总费用中所占比例最低，仅有6%。Choi（2015）研究发现，韩国家庭所患慢性病的种类更多地集中于脑血管疾病和糖尿病，患病人群灾难性卫生支出发生的可能性高于不患病人群。
既往研究中，学者们更多地从医保视角解读卫生费用负担的变化情况。这种测度比较单一，忽视了家庭支付能力对于卫生费用的分担机制。而使用灾难性卫生支出对医保减贫效果进行综合测度，其测度指向意义不仅代表了医保制度实现的抵御疾病经济负担的程度，还为科学锁定因病致贫的潜在脆弱群体特征提供了精准的靶向依据。这种本质上的差异使得灾难性卫生支出测算在医保减贫测度领域的政策意义和工具价值逐渐被学者们认可。
国外相关研究在2010年出现，在2019年前后快速增长，相似的是，国内关于灾难性卫生支出、医保、减贫的研究也从2010年开始逐年增加。Liu等（2021）认为贫困家庭这一弱势群体是2009年医疗改革计划中受益最大的群体。其研究选择此类家庭，使用灾难性卫生支出测算方法对社会医疗保险（social health insurance，SHI）覆盖下的医疗服务管控、医疗成本等进行贫困风险评估。研究结论指出，虽然SHI覆盖率较高，但在SHI机构管控医疗服务供方行为力度薄弱、医疗成本因此膨胀的情况下，低收入水平家庭的灾难性卫生支出风险大幅提高。一些学者也得出了相似的结论。Lu等（2021）利用CHE发生率和平均强度指标，对我国政府从卫生保健角度提出的旨在预防因病致贫、返贫的健康扶贫项目（health poverty alleviation project，HPAP）进行风险保护效用评估，研究发现HPAP能够降低17.1%的发生率和31.2%的平均强度。Zhao等（2020）利用CHE发生率和平均强度测算指标，对大病医疗保险保护下医疗费用支付前后的经济风险进行评估，发现CMI能够显著降低CHE发生率和平均强度。王怡欢等（2021）构建以灾难性卫生支出发生率和发生强度为被解释变量，家庭、健康和制度特征层面因素的因果关系模型，探究影响灾难性卫生支出发生的显著性因素，研究结果显示，相较于农村非贫困家庭，农村贫困家庭的CHE发生率和发生强度更高，更容易陷入因病致贫或返贫。张小娟（2021）区分了贫困人群和临界贫困人群，得出贫困人群的CHE发生率、平均灾难性超支和相对灾难性超支均高于临界贫困人群，另外发现，医疗救助的部分救助对象为非贫困居民，而真正的贫困居民未被覆盖。王晓蕊和王红漫（2017）选用8个省市的数据来探究CHE发生的影响因素，得出参保种类、医保实际报销水平和家庭年收入都是CHE发生的主要影响因素。胡斐娟和喻晓玲（2021）以CHE为减贫效果评估工具，对城乡整合医保制度的减贫效果进行测算，得到该医保制度目前效果不够稳健，提高其统筹报销比例能够显著减贫的结论。
通过对国内外文献的阅读和梳理，可以发现，虽然国内外国情、社会发展模式、地域特征差异较大，医疗制度保障体系和医疗保障系统运行模式相差甚远，发展情况和程度也不甚相同，但可以肯定的是，医疗保险是一种被沿用已久的、有效的、针对经济脆弱群体的经济保护手段，可以防范和缓解医疗卫生支出负担带来的财务风险。我国的贫困治理能取得“消除绝对贫困”这一伟大成就，成为世界减贫的范本，也与医保制度的减贫效应密切相关。大量文献表明，医保能够降低巨额医疗卫生支出风险，在我国贫困水平较高时，医保保护弱势群体减轻或免受健康风险冲击的成效十分显著。而在当前解决相对贫困问题的新阶段，地区发展差异成为医保减贫功能失效的主要影响因素。为了保证医保减贫功能的可持续性输出，更要关注在社会、健康、政策、环境等多维因素耦合下形成的空间分异性格局对医保减贫效果的影响。
随着我国脱贫攻坚取得胜利，减贫重点由绝对贫困转向相对贫困，使用贫困线指标“一刀切”地进行区域性整体医疗卫生支出风险研究，失之偏颇，需要积极开发更为全面的测量评估工具，以对后减贫时代由区域间要素发展不平衡导致的医保减贫失效环节进行更加科学的剖析和脆弱性捕捉。现有国内外研究对医保减贫测度工具的选择相对宽泛和宏观，多强调个人财务风险，或浅略纳入家庭特征因素，缺乏对卫生经济负担家庭共济性和贫困风险发生影响因素的精准关联和靶向挖掘。
本研究中使用的灾难性卫生支出测算方法以家庭卫生支出测算为基础，填补了其他测算方法在家庭风险共济方面的空白，能够在风险观测层面预先考虑到家庭共济对卫生经济负担的风险分担作用。同时，本测算工具更具科学性和敏感性，在当前由消除区域性整体贫困过渡到消除区域发展不平衡的相对贫困阶段，以灾难性卫生支出作为风险评估标准能够在一定程度上避免高医保覆盖率和消除绝对贫困成果对相对贫困人群的均化影响。通过对灾难性卫生支出相关文献的梳理，医保研究方向的学者们已经开始关注到灾难性卫生支出算法在当前背景条件下的医保减贫效果评估优势，以其为测算工具衡量医保制度下卫生支出型贫困发生风险及影响因素的研究成果不断涌现。
从研究视角来看，既往研究基于减贫第一阶段，极端贫困人群基数较大，优先工作为消除绝对贫困，所以研究者多从医保制度和贫困出发，更多地关注“医保”和“贫困”本身的作用与风险，忽略了“医保”和“贫困”在地理层面的空间溢出效应。但在当前减贫第二阶段，想要进一步实现精准扶贫，研究视角需要从平面转向空间分异。进一步挖掘可知，医疗技术水平和医疗资源等存在城乡、省际等空间差异，疾病同样具有极为显著的环境特征和地域区分。这些区域间的要素不平衡会导致医疗服务需求和医疗卫生支出极具差异性，但就目前文献来看，从空间视角对灾难性卫生支出、医保制度和减贫功能三方面进行关联综合性研究的，几乎没有。
围绕灾难性卫生支出测算的争议从其概念诞生之日便开始了，并且一直未曾停息。一方面，以Wagsatff与徐科为代表的学者使用丰富的测算路径对灾难性卫生支出进行了量化，但其测算的核心指标始终达不到统一；另一方面，阈值的使用缺乏统一标准，尤其是针对算法调整的阈值参数。基于上述研究差异，我们进一步对目前文献中灾难性卫生支出测算方法进行了细致的讨论，详细介绍了不同研究对测算指标和阈值的选择（见表1-1）。
表1-1 部分文献中灾难性卫生支出测算指标与阈值
通过梳理现有文献可以发现，方法学的差异性远比设想的更大。一些研究主要基于世界银行推荐的算法，但也存在很大的异质性。一方面，收入和支出的选用不一致。另一方面，即使收入和支出的选用得到了统一，但是阈值的选取却呈现出多样化的特点，显然背离了该算法设计时对阈值设置的要求。还有一些研究基于以徐科为代表的世界卫生组织的算法，阈值选取相对统一。
除此之外，一些学者在原有方法上进行了创新。首先，一些学者创新了对关键参数的设置，如使用加权的方法对核心数据自行进行了测算。其次，一些学者指出对于贫穷人群与富有人群，应设置不同阈值进行测算，以测算出更加真实的灾难性卫生支出发生率。尽管很难从高度一致的角度说明某个研究方法学的正确性，但不得不承认这些方法及其关键参数的阈值设定与选择需要在现实情境的应用中加以区分。这也是广大学者正在努力并且期望达成的重要目标。