孫 健 張?bào)w棟 張釋文

引 言

根據(jù)國家發(fā)展戰(zhàn)略，2020年中國要實(shí)現(xiàn)全面建成小康社會(huì)，徹底消除貧困的宏偉目標(biāo)。而徹底消除貧困問題，主要是要妥善解決“農(nóng)業(yè)、農(nóng)村、農(nóng)民”三農(nóng)問題。對(duì)于如何解決“三農(nóng)問題”與實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興和新農(nóng)村建設(shè)，學(xué)者與業(yè)界的共識(shí)同時(shí)也是最為重要的內(nèi)容是加強(qiáng)農(nóng)村地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施主要包括經(jīng)濟(jì)性基礎(chǔ)設(shè)施(農(nóng)村地區(qū)的交通、能源、水利、環(huán)保)與社會(huì)性基礎(chǔ)設(shè)施(教育、體育、文化、養(yǎng)老保險(xiǎn)、醫(yī)療衛(wèi)生等)①。國內(nèi)外大部分的研究已經(jīng)證明農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟(jì)狀況息息相關(guān)(鞠晴江，2006；魏躍軍，2011；陳銀娥等，2012；曾福生等，2018)，農(nóng)村地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)可以有效促進(jìn)農(nóng)民增收，特別是農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)于收入較低群體獲益更多(張勛、萬廣華，2016)。Fan等(2000，2002)通過研究亞洲地區(qū)中國和印度的道路、電力、水利等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)生的影響，發(fā)現(xiàn)有明顯的促進(jìn)作用，特別是對(duì)于不發(fā)達(dá)地區(qū)邊際收益更高。胡月等(2019)通過研究美國鄉(xiāng)村演變的歷程，認(rèn)為目前中國所處的城鄉(xiāng)背景與美國20世紀(jì)七八十年代面臨的背景類似，應(yīng)在政府占主導(dǎo)地位的基礎(chǔ)上引進(jìn)社會(huì)資本加大農(nóng)村地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

中國農(nóng)村居民的健康問題一直是國家重點(diǎn)關(guān)注的問題，穩(wěn)步提高農(nóng)村居民的健康狀況，提高農(nóng)民的生活的幸福感與獲得感是實(shí)現(xiàn)全面建成小康社會(huì)的重要目標(biāo)。根據(jù)《中國健康和營養(yǎng)調(diào)查》，1990-2015年，農(nóng)村人口健康保健支出占家庭支出比例從3.3%上升到9.2%，農(nóng)村家庭的健康支出在家庭支出中的占比顯著提升，說明農(nóng)村居民的健康意識(shí)穩(wěn)步提高；國家政府的健康支出占總健康支出的比重由15.5%升高到30.4%，國家政府越來越注重對(duì)于居民身體健康的投入。隨著國家與農(nóng)村居民家庭的健康支出的增加，研究其內(nèi)在的影響因素就成為學(xué)界的研究熱點(diǎn)。

因此研究分析在鄉(xiāng)村振興與新農(nóng)村建設(shè)中，農(nóng)村地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)給農(nóng)村居民所帶來的影響成為在今后的政策制定及實(shí)施過程中所必須考慮的。在提高居民的福祉成為國家施政理念的前提下，最重要的是對(duì)農(nóng)村居民健康支出與健康水平方面的影響。國內(nèi)學(xué)者對(duì)于農(nóng)村居民健康方面的研究主要集中于以下幾個(gè)方面：

(一)健康支出的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。張銀等(2010)認(rèn)為農(nóng)民的健康資本對(duì)于農(nóng)民的績效具有顯著的正向作用，明顯促進(jìn)居民的收入和生活水平。提高農(nóng)村的健康水平，與經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有相互促進(jìn)的作用。何凌霄等(2015)研究發(fā)現(xiàn)居民和政府的健康支出對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有促進(jìn)作用。王弟海等(2016)通過運(yùn)用跨國面板數(shù)據(jù)，分析世界范圍內(nèi)健康與教育投資與人均產(chǎn)出的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)國外大部分國家健康支出對(duì)人均GDP的有明顯的促進(jìn)作用。

(二)影響農(nóng)村居民健康支出與健康水平的因素。饒曉輝等(2015)研究了農(nóng)村收入、病床數(shù)量、老齡化率以及藥品價(jià)格的上漲的因素。李增剛等(2008)使用自己對(duì)山東省17個(gè)行政村做的調(diào)查問卷數(shù)據(jù)，研究了農(nóng)村居民的收入水平、教育程度以及醫(yī)療水平對(duì)于健康支出的影響。趙為民(2020)研究了新農(nóng)合大病保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)村居民健康狀況以及醫(yī)療健康支出的影響。鄭適等(2017)同樣研究了新農(nóng)合對(duì)農(nóng)村居民身心健康的影響，說明國家對(duì)農(nóng)村地區(qū)實(shí)施新農(nóng)合政策有助于農(nóng)村居民健康水平的提高。儲(chǔ)雪玲等(2010)分析了醫(yī)療、收入和教育等因素對(duì)農(nóng)村居民健康的影響，認(rèn)為教育水平、收入水平對(duì)農(nóng)民健康狀況具有顯著的促進(jìn)作用，醫(yī)療價(jià)格則對(duì)健康狀況有顯著的消極影響。陳在余等(2010)研究了農(nóng)村居民的收入及收入差距對(duì)農(nóng)民健康的影響。因此，對(duì)于農(nóng)村居民健康支出與水平的影響因素的研究主要有兩個(gè)方面：第一，微觀層面的農(nóng)村居民收入、教育水平等因素對(duì)健康支出的影響；第二，分析宏觀政策層面如新農(nóng)合政策對(duì)居民健康的影響。

通過梳理既有的研究文獻(xiàn)，國內(nèi)研究主要集中于農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)特別是交通、水電等經(jīng)濟(jì)型基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的影響②，而對(duì)衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施的研究較少。對(duì)衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施的研究主要集中在兩個(gè)方面。第一，衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施的經(jīng)濟(jì)影響：張亦弛等(2018)將村衛(wèi)生室數(shù)量作為農(nóng)村衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施的代理指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)農(nóng)村衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長有顯著的促進(jìn)作用；彭代彥(2002)認(rèn)為農(nóng)村醫(yī)療衛(wèi)生設(shè)施在降低農(nóng)民生產(chǎn)支出和增加農(nóng)民收入方面具有顯著作用。第二，農(nóng)村衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)農(nóng)村居民健康方面的影響：農(nóng)村的環(huán)境衛(wèi)生狀況對(duì)農(nóng)村居民醫(yī)療保健支出有重要的負(fù)向影響(高洪洋等，2016)，農(nóng)村地區(qū)的“改廁改水”等衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施工程可以有效降低農(nóng)村污水排放對(duì)中老年農(nóng)村居民健康的負(fù)面影響(王兵等，2016)。

本文從中國農(nóng)村衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)政策實(shí)施的角度出發(fā)，運(yùn)用PSM-DID模型，研究分析農(nóng)村地區(qū)衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)于農(nóng)村居民健康支出以及健康水平的影響，并提出相關(guān)的政策建議，以使惠及農(nóng)村居民的基礎(chǔ)設(shè)施政策落到實(shí)處。

一、計(jì)量模型的設(shè)定與數(shù)據(jù)說明

(一)計(jì)量模型的設(shè)定

由于本篇文章內(nèi)容研究的是公共政策的實(shí)施所產(chǎn)生的影響，因此選用PSM-DID模型進(jìn)行分析。使用PSM-DID模型對(duì)公共政策進(jìn)行分析的優(yōu)勢由Heckman等(1997，1998)提出的，該模型可以控制未觀察到的非時(shí)變變量的組間差異。

1.雙重差分法(DID)

根據(jù)雙重差分模型(difference-in-difference，DID)的理論基礎(chǔ)，同時(shí)引入時(shí)間虛擬變量，同一組的政策實(shí)施前為對(duì)照組，政策實(shí)施后為實(shí)驗(yàn)組。構(gòu)建如下的基本公式：

(1)

(1)式中，D表示政策處理效應(yīng)，treatment代表實(shí)驗(yàn)組，control代表對(duì)照組，t1表示政策實(shí)施后，t0表示政策實(shí)施之前。實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組在政策實(shí)施之后與之前的差分結(jié)果再次差分就得到了政策的處理效應(yīng)。

2.傾向得分匹配(PSM)

在本次研究分析中，不同的省份之間異質(zhì)性較大，時(shí)間效應(yīng)難以趨于一致。因此，在做雙重差分之前需要找到某些與實(shí)驗(yàn)組相一致的特征。統(tǒng)計(jì)學(xué)家Rosenbaum和Rubin在1983年首次提出“傾向性得分”③，主要用于處理難以區(qū)分實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組的數(shù)據(jù)，即某一個(gè)樣本個(gè)體，在各個(gè)匹配變量值都給定的情況下，計(jì)算其被挑選為實(shí)驗(yàn)組的概率。具體步驟如下：

第一，計(jì)算傾向得分。通過Logit回歸模型計(jì)算每個(gè)省市進(jìn)入實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組的概率，將這種概率作為傾向得分：

P(X)=pr(treatit=1|xi)=F(Xi)

(2)

(2)式中，treatit為實(shí)驗(yàn)組虛擬變量；Xi為第i個(gè)省市的特征變量；F(·)為Logistic函數(shù)。

第二，根據(jù)傾向得分進(jìn)行匹配。根據(jù)上一步得出的傾向得分值，以及趨勢評(píng)分滿足平衡性的準(zhǔn)則，在對(duì)照組中找到與實(shí)驗(yàn)組的傾向得分值最為相近的，同時(shí)要保證匹配完成的兩組之間不存在顯著的差別。

綜上，本研究PSM-DID分析方法具體過程為：

第一步，運(yùn)用PSM方法匹配實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組。首先進(jìn)行Logit回歸。建立基于被解釋變量和解釋變量的logit回歸模型，估算得到每個(gè)樣本在所有解釋變量的當(dāng)前值時(shí)的傾向評(píng)分，并基于估算的傾向得分重新分配樣本實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組。

第二步，將匹配完成的兩組進(jìn)行DID估計(jì)。將得到的新的政策虛擬變量和交互變量再構(gòu)建雙重差分模型來研究中國農(nóng)村衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)農(nóng)村居民健康支出，傳染病發(fā)病率，死亡率的影響效果。PSM-DID的基本回歸方程如下所示：

Yit=β0+β1treatit+β2yearit+β3treatit×yearit+∑βjXit+μi+εit

(3)

(3)式中，Yit為被解釋變量，本文選取人均健康支出、傳染性疾病發(fā)生率與傳染性疾病死亡率三個(gè)不同維度衡量農(nóng)村地區(qū)衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)農(nóng)村居民健康支出與健康水平的影響，下標(biāo)i與t分別表示省份與時(shí)間信息。treatit為個(gè)體虛擬變量，反應(yīng)t年某省份開始實(shí)施衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)取值為1，未開始實(shí)施取值為0。yearit為時(shí)間虛擬變量，表示開始實(shí)施衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)措施之后的年份取值為1，之前取值為0。交互項(xiàng)(treatit×yearit)的系數(shù)β3是本文分析的衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組的不同的影響。Xit表示控制變量。μi為個(gè)體固定效應(yīng)。εit為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

(二)變量解釋與描述性統(tǒng)計(jì)：

本文使用的數(shù)據(jù)來源于《中國農(nóng)村年鑒》、《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《中國文化文物統(tǒng)計(jì)年鑒》等。文章統(tǒng)計(jì)了2012-2017年全國30個(gè)省市的相關(guān)數(shù)據(jù)(缺失西藏)。

1.被解釋變量選擇。本文選取了三個(gè)解釋變量，分別為：人均健康支出、傳染性疾病發(fā)生率、傳染性疾病死亡率，分別反應(yīng)農(nóng)村居民的健康支出水平以及與健康水平。如表1所示：

表1 被解釋變量與解釋變量的定義與度量

2.解釋變量選擇。

本次研究中農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中涉及衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的主要包括環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施、醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施等。

本文選取農(nóng)村地區(qū)衛(wèi)生間改革與否(某些省市開始實(shí)施衛(wèi)生間改革政策取值為1，未開始實(shí)施取值為0)、衛(wèi)生間覆蓋率以及衛(wèi)生間改革投入資金作為環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的代理變量。同時(shí)經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，2015年前后全國各省份農(nóng)村地區(qū)衛(wèi)生間改革的差異較大。由于2015年國家開始提倡推進(jìn)農(nóng)村地區(qū)衛(wèi)生間改革，將衛(wèi)生間“改造”升級(jí)為“改革”的戰(zhàn)略高度，因此將2015年作為衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)開始實(shí)施時(shí)間。此外，2016年10月印發(fā)的《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》中指出要加快無害化衛(wèi)生間建設(shè)，力爭到2030年，全國農(nóng)村居民基本都能用上無害化衛(wèi)生間?！丁笆濉毙l(wèi)生與健康規(guī)劃》中提出：加快推進(jìn)農(nóng)村生活污水治理和無害化衛(wèi)生間建設(shè)，農(nóng)村衛(wèi)生廁所普及率達(dá)到85%以上。綜上，以2015年為時(shí)間節(jié)點(diǎn)分析農(nóng)村衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的影響具有明確的理論與現(xiàn)實(shí)意義。

本文選取各地區(qū)村衛(wèi)生室個(gè)數(shù)以及每萬人醫(yī)護(hù)人員個(gè)數(shù)作為各省市農(nóng)村地區(qū)醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平的代理變量。

交互項(xiàng)(Treat*year)為農(nóng)村地區(qū)衛(wèi)生間基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)這一政策與時(shí)間的交互，反映衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施政策對(duì)實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組的不同的影響，是PSM-DID模型關(guān)鍵的解釋變量。

盡管DID模型可以消除部分內(nèi)生性問題，但是為了更準(zhǔn)確找到實(shí)驗(yàn)組省市與對(duì)照組省市之間的差異，控制變量指標(biāo)選用衛(wèi)生間覆蓋率、衛(wèi)生間改革投入資金等用以說明各個(gè)省市的衛(wèi)生間普及水平；選用文化服務(wù)惠及人次、文化服務(wù)普及率用以說明該地區(qū)的文化文明程度，其中文化服務(wù)普及率的計(jì)算方式是農(nóng)村文化服務(wù)惠及人次與該地區(qū)鄉(xiāng)村人口的比值；選取農(nóng)村貧困人口規(guī)模用以說明該地區(qū)的貧困程度；同時(shí)，由于中國東中西地域差距較大，因此模型中設(shè)定地區(qū)變量用以衡量地域不同所帶來的不同的影響。

下表2為主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)(為了減少人為確定實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組偏好影響問題，隨機(jī)分配實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組樣本)：

表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)組： Treat=1

對(duì)照組：Treat=0

二、實(shí)證結(jié)果分析

(一)雙重差分(DID)分析

首先，對(duì)隨機(jī)分配出的實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組進(jìn)行雙重差分分析。對(duì)于處理完成的數(shù)據(jù)用Two-Sample T test 對(duì)實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組進(jìn)行協(xié)變量基準(zhǔn)線平衡檢驗(yàn)，得到檢驗(yàn)結(jié)果詳見表3。

表3 協(xié)變量基準(zhǔn)線平衡T檢驗(yàn)結(jié)果(TWO-SAMPLETTEST)

***p<0.01;**p<0.05;*p<0.1

根據(jù)上表可以看出，在基準(zhǔn)線即政策實(shí)施前的全部觀測樣本有81個(gè)，其中實(shí)驗(yàn)組42個(gè)樣本，對(duì)照組39個(gè)樣本。解釋變量衛(wèi)生間覆蓋率，文化服務(wù)惠及人次在10%水平下有顯著不同；人均健康支出，文化服務(wù)普及率，農(nóng)村貧困人口規(guī)模，每萬人醫(yī)護(hù)人員和地區(qū)變量在1%水平下有顯著不同。

進(jìn)一步分析其他因素對(duì)人均健康支出，傳染性疾病發(fā)生率與死亡率的影響，把其他解釋變量加入模型中進(jìn)行DID回歸得到結(jié)果如下表4所示：

表4 直接DID回歸結(jié)果

從上表4可以看出，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)政策項(xiàng)與人均健康支出顯著負(fù)相關(guān)且對(duì)傳染性疾病發(fā)生率有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。衛(wèi)生間改革投入資金對(duì)傳染性疾病死亡率在1%水平下有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。每萬人醫(yī)護(hù)人員對(duì)傳染性疾病死亡率顯著負(fù)相關(guān)。

(二)PSM-DID分析

下面將應(yīng)用PSM-DID方法對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析檢驗(yàn)。本文運(yùn)用PSM方法的另一個(gè)意義是通過比較與DID模型的分析方法，驗(yàn)證模型檢驗(yàn)和估計(jì)結(jié)果的可靠性。

首先估計(jì)傾向得分和匹配得到的實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組協(xié)變量結(jié)果，詳細(xì)見表5：

表5 Logit模型估計(jì)傾向得分結(jié)果

從上表可以看出，prob>chi2值等于0，小于0.05 滿足chi2檢驗(yàn)，另外R2值為0.2758，logit模型估計(jì)傾向得分整體結(jié)果較好。根據(jù)估算得到得各變量系數(shù)，計(jì)算傾向得分值。為了進(jìn)一步檢驗(yàn)匹配得結(jié)果，用Pstest來檢驗(yàn)匹配結(jié)果是否較好地平衡了數(shù)據(jù)，得到結(jié)果如下表6所示。從表6可以看出，不同變量匹配前和匹配后得不同實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組均值及偏差，可以看到除了地區(qū)變量region，其他變量的偏差都有大幅度的減少。T檢驗(yàn)結(jié)果也體現(xiàn)了，匹配后大部分變量得實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組之間得差別顯著性降低，匹配后較好地平衡了數(shù)據(jù)。進(jìn)一步對(duì)比實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組的Kernel分布圖詳見圖1，可以發(fā)現(xiàn)對(duì)照組的傾向得分主要集中在0到0.2之間，而實(shí)驗(yàn)組的傾向得分主要集中在0.8到1之間。

圖1 傾向得分Kernel 分布圖

根據(jù)計(jì)算得到的傾向得分，重新匹配實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組，進(jìn)一步分析PSM-DID模型，對(duì)匹配后新的實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的樣本進(jìn)行PSM-DID回歸，得到衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)政策因素和其他因素對(duì)人均健康支出，傳染性疾病發(fā)生率與死亡率的影響的PSM-DID回歸結(jié)果詳見表7。

表6 Pstest檢驗(yàn)結(jié)果

表7 多變量PSM-DID回歸模型

*p<.05;**p<.01;***p<.001

從上表7可以看出，PSM匹配方法平衡了實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組數(shù)據(jù)，使得政策與時(shí)間的交互項(xiàng)變量對(duì)人均健康支出在5%水平下顯著負(fù)相關(guān)，對(duì)傳染性疾病發(fā)生率在1%顯著性水平下正相關(guān)。其他變量也體現(xiàn)了不同程度的顯著性水平。整體模型擬合結(jié)果R2值，說明對(duì)人均健康支出和傳染性疾病死亡率變量擬合的PSM-DID效果優(yōu)于一般DID模型。

(三)主要實(shí)證回歸結(jié)果分析

1.環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施的影響

根據(jù)表7可以看出，政策與時(shí)間的交互項(xiàng)對(duì)人均健康支出呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，對(duì)傳染性疾病的發(fā)病率呈現(xiàn)正相關(guān)，對(duì)傳染性疾病的死亡率并沒有顯著性水平。而在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析中，交互項(xiàng)系數(shù)顯著說明解釋變量與被解釋變量之間存在相互作用的機(jī)制，系數(shù)的正負(fù)不代表其影響的方向問題。因此可以看出，中國農(nóng)村地區(qū)的衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)影響了農(nóng)村地區(qū)居民的健康支出水平與傳染性疾病的發(fā)病率。但對(duì)于傳染性疾病的死亡率并沒有相互作用的機(jī)制。

政策與時(shí)間項(xiàng)。重新匹配后的政策項(xiàng)，通過回歸系數(shù)可以看出，農(nóng)村地區(qū)衛(wèi)生間改革政策對(duì)農(nóng)村居民的健康支出有正向的促進(jìn)作用，增加了農(nóng)村居民的健康支出，實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組相比，健康支出平均多了82.173元，且每年平均顯著增加88.96元。同時(shí)發(fā)現(xiàn)實(shí)施政策項(xiàng)對(duì)傳染性疾病的發(fā)病率及死亡率都是具有負(fù)向作用，實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組相比傳染性疾病的發(fā)病率降低了近27(每10萬)，隨著時(shí)間的增長傳染性疾病發(fā)生率會(huì)逐步降低。傳染性疾病死亡率也有相應(yīng)的降低，說明衛(wèi)生間改革提高了農(nóng)村居民的健康水平，降低了傳染性疾病的發(fā)病率。造成健康支出增多的具體原因是，一方面農(nóng)村衛(wèi)生間改造雖然在全國大部分地區(qū)是政府補(bǔ)貼一部分，但是農(nóng)村還必須負(fù)擔(dān)改造的費(fèi)用(以山東為例，改造一戶衛(wèi)生間的費(fèi)用約1000元左右，政府財(cái)政負(fù)擔(dān)900元，居民負(fù)擔(dān)100元左右)；另一方面，衛(wèi)生間改造完成之后，后期維護(hù)費(fèi)用增加了農(nóng)村居民的健康支出。

衛(wèi)生間覆蓋率與衛(wèi)生間改革投入資金。兩者對(duì)居民健康支出水平與傳染性疾病的發(fā)病率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，因此，隨著衛(wèi)生間改革的深入發(fā)展，衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)可以逐步提高居民的健康水平，從而降低居民的健康支出。

2.醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施的影響

從表7可以看出，變量各地區(qū)衛(wèi)生室個(gè)數(shù)對(duì)三個(gè)被解釋變量未產(chǎn)生顯著的相關(guān)關(guān)系。而每萬人增加一個(gè)醫(yī)護(hù)人員會(huì)增加2.5元的健康支出，同時(shí)降低了0.042(每10萬)的傳染性疾病的死亡率，因此農(nóng)村醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)改善，尤其是醫(yī)護(hù)人員的增多，農(nóng)村居民的健康意識(shí)增強(qiáng)，農(nóng)村居民可以享受到更多的醫(yī)療服務(wù)。

3.文化文明程度。從表7可以看出文化文明程度對(duì)健康支出、傳染性疾病的發(fā)病率以及死亡率并沒有明確的正負(fù)項(xiàng)關(guān)系，說明在現(xiàn)階段文化文明程度對(duì)農(nóng)村地區(qū)衛(wèi)生間改革無明顯的影響關(guān)系。

4.農(nóng)村貧困人口規(guī)模。貧困程度與農(nóng)村居民健康支出具有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，與傳染性疾病死亡率有正相關(guān)關(guān)系。貧困人口每增加萬人，平均健康支出降低0.477元，死亡率顯著增加0.002(每10萬)。說明隨著貧困程度的增加，居民患有疾病之后可能因?yàn)榻?jīng)濟(jì)問題不能進(jìn)行有效及時(shí)的醫(yī)療救助，造成了死亡率的增加。

5.地區(qū)選項(xiàng)。地區(qū)選項(xiàng)并未對(duì)被解釋變量產(chǎn)生顯著的相關(guān)關(guān)系，說明中國東中西三個(gè)不同的地區(qū)對(duì)被解釋變量的影響力較小，地域的不同不再是制約農(nóng)村衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與居民健康的主要的影響因素。

三、結(jié) 論

從2004年開始一直到2020年，中央政府連續(xù)17年發(fā)布關(guān)于“三農(nóng)”問題的中央一號(hào)文件，“三農(nóng)”是國家發(fā)展的基礎(chǔ)。中國農(nóng)村衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)特別涉及“農(nóng)村與農(nóng)民”問題，因此解決好農(nóng)村居民面臨的衛(wèi)生健康問題，成為當(dāng)前面臨的重中之重問題。因此本文研究中國農(nóng)村衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與居民健康支出以及健康水平的關(guān)系具有非常重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。

本文基于中國省級(jí)面板數(shù)據(jù)，并通過研究公共政策最為有效的PSM-DID模型著重分析了農(nóng)村衛(wèi)生間改革對(duì)農(nóng)村地區(qū)居民健康支出及健康水平的關(guān)系。通過對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn)，政策實(shí)施與時(shí)間的交互項(xiàng)對(duì)居民健康支出與傳染性疾病的發(fā)病率產(chǎn)生較為顯著的影響。這意味著農(nóng)村衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)政策的實(shí)施確實(shí)對(duì)健康支出及健康水平產(chǎn)生了明顯的影響。本文進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)政策增加了農(nóng)村居民的健康支出，但同時(shí)降低了傳染性疾病的發(fā)病率與死亡率。研究還發(fā)現(xiàn)對(duì)傳染性疾病起顯著性影響的是衛(wèi)生間改革財(cái)政投入資金、農(nóng)村貧困人口規(guī)模以及每萬人醫(yī)護(hù)人員個(gè)數(shù)，其中財(cái)政投入資金、每萬人醫(yī)護(hù)人員對(duì)于傳染性疾病死亡率有明顯的負(fù)向關(guān)系。

基于文章的研究結(jié)論，從以下幾個(gè)方面提出一些政策建議：第一，降低農(nóng)村居民在參與衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)過程中的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。以本文的衛(wèi)生間改革為例，農(nóng)村居民在參與改造過程中，需要自負(fù)一定的比例(全國不同省市自負(fù)比例不同)，進(jìn)而增加了農(nóng)村居民的健康支出，因此國家財(cái)政應(yīng)對(duì)農(nóng)村居民自負(fù)部分進(jìn)行更大程度補(bǔ)貼，以減輕農(nóng)村居民負(fù)擔(dān)。第二，從上文的總結(jié)可以看出，衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)完成后，后期每年的維護(hù)費(fèi)用同樣增加了農(nóng)民的經(jīng)濟(jì)壓力，因此國家財(cái)政要著重加強(qiáng)對(duì)衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)實(shí)施后產(chǎn)生的維護(hù)費(fèi)用的覆蓋，應(yīng)每年發(fā)放一定的基礎(chǔ)設(shè)施維護(hù)補(bǔ)貼，逐步緩釋農(nóng)村居民因衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)壓力。第三，由于農(nóng)村地區(qū)的醫(yī)護(hù)人員數(shù)量的增加可以顯著降低傳染性疾病的死亡率以及各地區(qū)衛(wèi)生室個(gè)數(shù)并沒有對(duì)傳染性疾病的發(fā)生率及死亡率有顯著的影響，國家有關(guān)部門應(yīng)努力提高農(nóng)村地區(qū)醫(yī)護(hù)人員的數(shù)量以及醫(yī)護(hù)水平，完善農(nóng)村地區(qū)醫(yī)護(hù)人員及科室配置，同時(shí)避免片面擴(kuò)大村衛(wèi)生室數(shù)量。第四，由于貧困人口規(guī)模與傳染性疾病的死亡率有顯著的正向關(guān)系，因此應(yīng)加強(qiáng)對(duì)農(nóng)村貧困人口的醫(yī)療救助。例如，針對(duì)農(nóng)村貧困人口全面推行“先就醫(yī)、后付款”以及提高農(nóng)村貧困人口的報(bào)銷比例等措施，避免出現(xiàn)農(nóng)村貧困人口因經(jīng)濟(jì)問題而產(chǎn)生就醫(yī)不及時(shí)現(xiàn)象。

本文研究受限于可獲得的相關(guān)數(shù)據(jù)，并未區(qū)分健康支出主要支出在哪幾個(gè)類型。因此，細(xì)化健康支出類型與深入研究影響程度將是下一步對(duì)該主題的研究方向。

①駱永民、樊麗明：《中國農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施增收效應(yīng)的空間特征》，北京：《管理世界》，2012年第5期，第71頁。

②李谷成、尹朝靜、吳清華：《農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率》，武漢：《中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報(bào)》，2015年第1期，第142頁。

③Rosenbaum, P.R. and Rubin, D.B. The central role of the propensity score in observational studies for causal effects.Biometrika, 1983, 70(1), p.45.