随着我国绝对贫困人口大量减少,一般居民因病致贫的问题则日益凸显。这表明贫困问题由长期性的生存贫困转变为突发性的风险贫困;并且因病致贫风险威胁的对象也不再局限于低收入群体,而是扩展到平均收入甚至更高收入水平的居民。针对这些变化,需要引入新的方法,对因病致贫风险进行分析和评估。为了对我国居民面临的因病致贫风险有一个总体的认识,本文将因病致贫看作所有居民都面临的一种风险,以风险理论、贫困理论为基础,借鉴灾害学、经济学成熟的区域风险评估方法,参考风险脆弱性评估框架,结合情景分析方法,综合脆弱性评估模型和贫困计量模型的优点,构建适用于居民因病致贫脆弱性评估的模型。应用2015年的相关截面数据,评估了省域水平上我国居民的因病致贫脆弱性指数。并根据评估结果呈现出的明显城乡差异特征,进一步分析不同风险情景下各省市居民因病致贫脆弱性指数的城乡差异具体状况。这对当前正在推进的城乡居民基本医疗保险的统一有参考意义。为了揭示各省市居民脆弱性指数受外部因素影响的情况,本文还应用主成分分析、Spearman相关分析等方法讨论了各省市居民因病致贫脆弱性指数的影响因素,从而为居民接受政府的医疗救助提供更充分的依据,也为从源头上预防和治理居民因病致贫问题提供了线索。政策建议部分提出将因病致贫脆弱性评估结果用于完善最低生活保障政策、大病救助资金分配政策的可能方案。从研究对象来看,论文与很多贫困脆弱性评估只专注低收入群体的研究不同,研究对象扩大到全体居民,覆盖的人群范围更广,更适用于当前一般居民也面临因病致贫风险的现实。从研究视角和方法来看,由于将因病致贫看作一种风险,这要求研究方法也与现有多数贫困脆弱性研究有所区别:首先是脆弱性评估方法借鉴了自然科学常见的风险脆弱性评估方法,也同时参考了社会科学经典的贫困计量方法,结合二者构建了本文的因病致贫脆弱性评估模型。其次,为了更好地描绘因病致贫的复杂情况,借鉴了风险分析中常见的情景分析法,其间还融入决策树、风险应对行为分析等具体操作方法。再次,基于风险脆弱性评估框架及方法,建立本文的居民因病致贫脆弱性指数评估模型,采集我国城乡居民的统计数据,实现对我国城乡居民因病致贫脆弱性的评估。评估结果以居民不同风险情景下的脆弱性指数值来呈现。从数据选择来看,选择截面数据的意义在于这一方法可以因数据更新保障评估结果的时效性,从而适应最新的居民脆弱性评估需求。评估结果表明:总体而言,各省市居民因病致贫脆弱性最显著的特征依然是城乡差异。而且城乡差异在不同的风险情景下又会有不同的表现;通过具体的城乡差异分析发现:住院医疗脆弱性城乡差异要甚于日常医疗脆弱性的城乡差异、而重大疾病脆弱性的城乡差异又更甚于住院医疗脆弱性的城乡差异重。与此同时,各省市居民因病致贫脆弱性指数分布还存在区域差异、重大疾病的疾病别差异等。这或许可以为我国正在推进的统一城乡基本医疗保险的步骤、进度提供参考。文章还进一步对各省市居民脆弱性指数的影响因素做了相关分析,结果表明:首先,宏观层面的负外部性因素,比如大气污染、水污染等在不同风险情景下对居民脆弱性指数的影响不同,对不同群体的影响也不同;城市居民日常医疗脆弱性指数与废气排放企业数相关显著,城市居民住院医疗脆弱性指数与水污染企业数相关显著,城市居民多种重大疾病脆弱性指数与水污染、固体废物、重金属等因素相关显著。但是农村居民脆弱性指数与各类负外部性关系并不显著,其中原因有待进一步研究。其次,居民收入储蓄的各个因素都与多种风险情景下的居民脆弱性指数相关显著,无论城市居民还是农村居民的脆弱性指数都是如此,这说明在收入储蓄类型的影响因素方面,城乡居民表现出了一致性。最后,就省域公共服务涵盖的各因素而言,医疗保险、公共卫生支出等对城乡居民的影响也存在差异,但总的来说公共服务类支出对居民脆弱性的影响有限。以上研究结论可以为宏观层面政府强化对居民的大病预防、医疗救助提供依据。