孔國書，惠長虹，李路路

（A.中國人民大學(xué) 公共管理學(xué)院；B.中國人民大學(xué) 社會與人口學(xué)院，北京 100872）

一、引言

自中華人民共和國成立以來的70 余年間，我國經(jīng)歷了重大社會轉(zhuǎn)型與變遷。而居民健康水平的變化作為這些復(fù)雜變化的具體載體，提供了一個可觀察的理想視角來探究宏觀社會變遷與居民生命歷程展開之間的交互作用是如何影響個人生命質(zhì)量與體驗的。

在健康研究中，年齡（Age）和時期（Period）是最受關(guān)注的兩個時間變量。由個體年齡增長所帶來的自然衰老、重大生命事件的發(fā)生（如結(jié)婚、生子、退休等）以及外部社會條件的改變（如經(jīng)濟(jì)發(fā)展、戰(zhàn)爭、健康政策轉(zhuǎn)變等）通常都會對健康產(chǎn)生顯著影響。它們分別代表了一種經(jīng)由內(nèi)在與外在機(jī)制所產(chǎn)生的健康效應(yīng)。除了兩者的獨(dú)立作用之外，它們所產(chǎn)生的交互作用（即在某一特定年齡階段上經(jīng)歷特殊社會歷史事件）同樣會對健康產(chǎn)生重要影響，并且通常會影響出生時間相近的一代人，這即是隊列（Cohort）效應(yīng)。例如，大量的文獻(xiàn)證實了生命早期以及青少年時期的營養(yǎng)狀況對于個體成年后健康水平的影響，［1-5］早年經(jīng)歷過營養(yǎng)匱乏的群體在未來罹患肥胖、［6］糖尿?。?］以及貧血［8］的風(fēng)險高于其他人群。

實際研究中隊列效應(yīng)往往被忽略，導(dǎo)致年齡、時期和隊列效應(yīng)相互混淆，得到并不可靠的結(jié)論。例如在截面研究設(shè)計中，不同年齡的人在自評一般健康上的差別通常被歸結(jié)為年齡效應(yīng)。但這背后所隱含的一個強(qiáng)假設(shè)是年齡對于健康的影響模式在所有出生隊列上都是一致的。然而這在現(xiàn)實中卻難以成立，由于不同隊列在成長環(huán)境、生命歷程等方面的差異會使得年齡效應(yīng)變得并不均勻。因此，有必要嘗試分離年齡、時期和隊列的三種效應(yīng)，即進(jìn)行APC（Age，Period，Cohort）分析。

中華人民共和國成立以來我國社會在短時間內(nèi)發(fā)生急劇轉(zhuǎn)型，其特殊的歷史進(jìn)程與制度安排也為隊列研究提供了理想素材，不同隊列之間的健康差異可能比西方社會更加顯著。此外，我國居民健康狀況的相關(guān)調(diào)查起步晚（多在1990 年以后），調(diào)查時期的跨度有限。而通過隊列的劃分可以利用同樣的數(shù)據(jù)獲得健康在更長時間范圍內(nèi)的變化，并可以通過研究不同隊列群體在健康結(jié)果上的差異考察宏觀社會變遷與歷史事件的健康影響。

不過，APC三個變量之間的完全共線性使得一般線性模型無法估計。而多層線性模型方法的發(fā)展為解決這一問題提供了新思路：即不再將年齡、時期和隊列看作同一層次的變量，而是通過將年齡看作固定效應(yīng)（第一層），時期和隊列看作隨機(jī)效應(yīng)（第二層），從而使三者之間產(chǎn)生立體的嵌套關(guān)系；高層次的時期和隊列效應(yīng)體現(xiàn)在對低層次模型的截距和斜率系數(shù)的影響中。［9］這不僅在一定范圍內(nèi)解決了三種時間效應(yīng)的共線性問題，而且可以直接應(yīng)用于個體層面的調(diào)查數(shù)據(jù)。［10］

據(jù)此，本文利用中國綜合社會調(diào)查（Chinese General Social Survey，CGSS）2008-2015 年的多期重復(fù)截面數(shù)據(jù)，通過擬合多層APC模型來探究我國居民自評一般健康變化的年齡、時期和隊列效應(yīng)，并進(jìn)一步探討隊列效應(yīng)的產(chǎn)生機(jī)制，為該領(lǐng)域的研究提供新的實證證據(jù)。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

生命歷程視角研究的基本出發(fā)點乃是關(guān)注特定出生隊列的外部社會歷史環(huán)境改變與個人生命歷程展開之間所產(chǎn)生的交互作用。由于不同的出生隊列是在不同年齡階段上“遭遇”某一社會事件的，因而這種交互作用對于各個隊列來說并不是均勻的。［11］隨著個人生命歷程的推進(jìn)和年齡的增長，這種交互作用不斷疊加，從而導(dǎo)致不同的出生隊列在某方面的差異會不斷凸顯和分化，進(jìn)而造就了一代人在思想行為、價值觀念以及人生成就等方面的“特質(zhì)”。［12］因此，隊列效應(yīng)包含了早期生命經(jīng)歷以及后續(xù)暴露出的一系列歷史和社會因素所帶來的總效應(yīng)。［13］它可以被看作是隊列成員共同經(jīng)歷的一個“替代變量”，是更大范圍內(nèi)社會變遷的一個縮影，能夠幫助研究者理解社會變遷的根源和過程。［14］

自20世紀(jì)60年代興起至今，生命歷程視角融合了隊列分析、累積優(yōu)（劣）勢①“累積優(yōu)勢與劣勢效應(yīng)”的概念最早由默頓在他的經(jīng)典論文《科學(xué)的馬太效應(yīng)》中提出?！袄鄯e優(yōu)勢”意味著某一群體所獨(dú)有的優(yōu)勢資源（如名聲、財富或健康等）會隨著時間而逐漸累積。因此，該優(yōu)勢資源分配的不平等程度將隨著時間而擴(kuò)大。等理論和觀點，［15］注重對于年齡、時期和隊列之間關(guān)系的討論，這也在一定程度上得益于縱貫研究方法和追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)的發(fā)展完善。［16］由于我國健康研究起步較晚，調(diào)查數(shù)據(jù)尤其是追蹤數(shù)據(jù)相對缺乏，因此利用生命歷程視角分析中國居民健康問題的實證研究集中出現(xiàn)在最近十年，主要基于“中國營養(yǎng)與健康調(diào)查”（China Health and Nutrition Survey，CHNS）和“中國老年健康影響因素跟蹤調(diào)查”（Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey，CLHLS）兩個數(shù)據(jù)展開。

陳緋念、楊揚(yáng)等使用1991-2004年的五期CHNS數(shù)據(jù)擬合了分層APC生長曲線模型，發(fā)現(xiàn)在控制了隊列效應(yīng)之后，隨著年齡的增長，不同社會經(jīng)濟(jì)群體間的健康差距擴(kuò)大；越是年輕的隊列，社會經(jīng)濟(jì)地位對于健康的影響越弱。［13］類似地，鄭莉、曾旭暉利用1991-2006 年的六期CHNS 數(shù)據(jù)考察了性別的健康不平等隨年齡的變化趨勢，發(fā)現(xiàn)全樣本中并沒有支持“累積劣勢”論，而在女性中則部分證實了“年齡中和”論。［17］石智雷等運(yùn)用1989-2011 年的九期CHNS 的數(shù)據(jù)和多層APC 模型分析了城鎮(zhèn)居民超重率的變化，發(fā)現(xiàn)1959-1961 年隊列的超重率更高，1971 年之后的出生隊列超重率也在快速上升。［18］

同樣地，通過構(gòu)建分層APC 生長曲線模型，李婷等采用1998-2011 年的CLHLS 數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)農(nóng)村老人相對于城市老人自評一般健康的差距隨年齡的增加而增大。［19］焦開山等利用1998-2014 年的CLHLS 數(shù)據(jù)及兩層次混合效應(yīng)序次Logistic 模型，考察了老年人的童年生活處境與老年健康狀況之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)在社會經(jīng)濟(jì)水平較高的老年人中，童年不利處境所帶來的影響減弱乃至消失；而在社會經(jīng)濟(jì)水平較低的老年人中，童年不利處境的影響非但沒有被修補(bǔ)，反而與之重疊并相互強(qiáng)化，支持了“累積劣勢”論。［15］利用相同的數(shù)據(jù)，吳炳義等通過分層隨機(jī)效應(yīng)模型討論了我國老年人群高血壓患病的隊列效應(yīng)，結(jié)果并不顯著。［20］

此外，陳心廣、王培剛運(yùn)用1990-2010年中國城市居民的年齡別死亡率數(shù)據(jù)擬合了APC 模型，并通過數(shù)字微分法分析了隊列效應(yīng)的變化速度，認(rèn)為中國城市人口的健康狀況在一百年間經(jīng)歷過四次惡化和三次改善；而這七次變化均與重大社會歷史事件存在明顯的對應(yīng)關(guān)系，例如抗日戰(zhàn)爭、中華人民共和國成立以及城鄉(xiāng)醫(yī)療保障體系建立等。［21］

以上研究為從隊列的角度探討社會變遷與個人健康之間的關(guān)系提供了重要的實證經(jīng)驗。不過，這些研究大多受限于CHNS或CLHLS數(shù)據(jù)，主要集中在老年人、城市居民等特定群體，因而在樣本代表性②例如，CHNS數(shù)據(jù)的樣本范圍僅限于我國的九省和三個直轄市，沒有采用完全的概率抽樣。、結(jié)論推廣性等方面存在局限。此外，由于追蹤調(diào)查中年齡和調(diào)查時期高度重疊，因此也存在一定的共線性問題。最后，兩個數(shù)據(jù)中的絕大部分樣本均出生于1970年之前，對于更年輕的“80后”“90后”群體少有涉及，隊列出生時期跨度相對不足的問題同樣不容忽視。

除了上述數(shù)據(jù)之外，具有全國代表性的重復(fù)截面調(diào)查數(shù)據(jù)（Repeated Cross-sectional Data）——“中國綜合社會調(diào)查”也具有“多年齡多時期多隊列”的特點，同樣適用于分離年齡、時期和隊列效應(yīng)，并且具有更加令人滿意的代表性。綜合過往研究經(jīng)驗，本文首先提出如下三個研究假設(shè)：

假設(shè)1：在控制了年齡和調(diào)查時期的效應(yīng)之后，隊列仍然會顯著地影響居民自評一般健康水平。

假設(shè)2：隊列健康效應(yīng)與性別存在交互作用，即男性和女性的自評一般健康水平在隊列上存在顯著差異。

假設(shè)3：隊列健康效應(yīng)與城鄉(xiāng)存在交互作用，即城市和農(nóng)村居民的自評一般健康水平在隊列上存在顯著差異。

研究表明隊列效應(yīng)可能源于與出生隊列自身相關(guān)的一些特征，其中以隊列規(guī)模最受關(guān)注。20世紀(jì)80 年代美國人口經(jīng)濟(jì)學(xué)家理查德·伊斯特林通過研究美國的“嬰兒潮”（Baby Boom）提出著名的“相對出生隊列規(guī)?！奔僬f（Relative Cohort Size Hypothesis），認(rèn)為某一出生隊列所擁有的平均社會經(jīng)濟(jì)總量與其隊列規(guī)模（Cohort Size）成反比。隊列規(guī)模較大的群體將會生活在一個各方面資源都“相對擁擠”的家庭、學(xué)校以及社會環(huán)境中，他們在獲得更為有限資源的同時，還將面臨更加激烈的教育及勞動力市場競爭，而這往往會帶來更低的生育率、幸福感以及更高的失業(yè)率、犯罪率等。［22-23“］不同代際的經(jīng)濟(jì)命運(yùn)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出他們自身所能掌控的范圍了……它在很大程度上取決于你來自哪個出生隊列，是嬰兒潮，還是嬰兒荒”。［24］由隊列規(guī)模所導(dǎo)致的成員在社會經(jīng)濟(jì)上的“相對劣勢”，不僅影響他們客觀社會經(jīng)濟(jì)地位的獲得，還將形塑其心理狀態(tài)和思想意識，而這些都是影響健康的重要因素。由此提出：

假設(shè)4：自評一般健康的隊列差異可以歸因于隊列規(guī)模的大小。隊列規(guī)模越大，居民自評一般健康水平越差。

除了隊列規(guī)模以外，我們還特別關(guān)注隊列受教育程度。教育構(gòu)成了社會經(jīng)濟(jì)地位的重要方面，通常受教育水平更高的群體具有更好的健康水平。大量的實證研究表明教育不僅能夠使人們獲得物質(zhì)性人力資本，進(jìn)而獲得更好的工作、更多的收入以及更高的社會經(jīng)濟(jì)地位；而且能夠為人們帶來包括行為習(xí)慣、解決問題能力、控制感等在內(nèi)的“非物質(zhì)性人力資本”的全面提升，從而具備更佳的生活狀態(tài)。［25-27］而自中華人民共和國成立尤其是改革開放以來，我國的教育事業(yè)取得了飛躍性發(fā)展，居民的教育水平得到大幅度提高。教育收益率也在不斷上升。［28-29］因此，與相對年老的隊列相比，年輕隊列的平均受教育水平更高，同時也更有可能獲得更高的健康回報。由此提出：

假設(shè)5：自評一般健康在隊列上的差異可以歸因于隊列平均受教育水平。受教育水平越高，其自評一般健康越好。

三、數(shù)據(jù)、變量與方法

（一）數(shù)據(jù)和變量

本研究采用中國綜合社會調(diào)查2008、2010、2011、2012、2013 和2015 年的6 期數(shù)據(jù)，經(jīng)數(shù)據(jù)清理之后樣本量為47 153。

因變量是個人自評一般健康①CGSS調(diào)查問卷中，針對自評一般健康的問題是“您覺得您目前的身體健康狀況如何？”選項一般設(shè)置為“很健康，比較健康，一般，比較不健康，很不健康”5個類別。本文將自評一般健康重新編碼為一個二分變量，其中1為“好”（很健康、比較健康），0為“其他”。。該變量不僅反映了身體的實際疾病負(fù)擔(dān)，還包含了個人對健康的主觀評價，在實際研究中被廣泛應(yīng)用。

對于自評一般健康是否能夠有效測量個體真實健康狀況的問題，學(xué)界確實存在爭議。有研究認(rèn)為由于受到不同社會文化的影響，自評一般健康的回答存在系統(tǒng)性偏誤，因而在不同社會群體之間缺乏可比性。［30］盡管如此，大量的實證研究仍然表明，作為一個綜合性的健康指標(biāo)，自評一般健康具有較好的信度，不僅對于個體死亡的風(fēng)險具有很強(qiáng)的預(yù)測效力，［31-32］而且還包含了醫(yī)學(xué)手段難以檢測的機(jī)體變化狀況以及個人對其疾病負(fù)擔(dān)嚴(yán)重程度的主觀評價，因而可以全面、綜合地反映個人健康狀況，同時也能夠在較大程度上反映不同人群在諸如慢性病、心理健康、疼痛感等方面的差異。［33］

自變量主要有三組，分別是時間維度變量、隊列特征變量以及控制變量。

1.時間維度變量

年齡：樣本年齡范圍是18-102 歲，模型中采用年齡①為了便于系數(shù)的解釋，避免年齡平方項的系數(shù)過小，本文對年齡按照總體樣本均值做了中心化處理。即所有年齡都減去樣本均值，得到中心化的年齡和年齡平方。楊揚(yáng)和蘭德通過實例檢驗證實：不論是否對年齡做中心化處理都不會影響對于最終APC模型的估計。［34］和年齡的平方項擬合年齡與自評健康之間的非線性關(guān)系。

時期：本研究的觀測時期作為一個連續(xù)變量進(jìn)入回歸模型②為避免過小的系數(shù)估計結(jié)果，所有年份都減去2000后再進(jìn)入模型。筆者對比了這種處理前后的模型結(jié)果，就本文的研究問題而言在結(jié)果估計上沒有差異。。同時，筆者添加了對應(yīng)年份的人均GDP③以“人均國內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)”計，均以1978年為100，確保各年份數(shù)值之間的可比性。作為時期層面的解釋變量，用以檢驗經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是否是在時期層面推動我國居民自評一般健康持續(xù)上升的主要力量。

隊列：除去早于1922 年出生的樣本④出生于1922 年及之前的樣本只有59。為避免由于隊列組人數(shù)過少而影響模型的穩(wěn)定性，本文將這些樣本劃為一組而不再細(xì)分。單獨(dú)作為一組以外，本文將相鄰的每3年出生⑤筆者同時嘗試了另外兩種常用的隊列分組方法（每5年和每10年一組），三種分組方法下模型估計的結(jié)果非常接近，說明模型比較穩(wěn)健。由于3年隊列組能夠提供更加豐富的信息，故本文選用。的樣本劃分為一個隊列，共獲得26 組，具體頻數(shù)統(tǒng)計表見表1。

表1 3年出生隊列組頻數(shù)統(tǒng)計表

2.隊列特征變量

（1）隊列規(guī)模

根據(jù)樣本的隊列跨度，如若獲得各隊列出生人口規(guī)模則需要我國1909-1997年歷年人口數(shù)據(jù)。但由于歷史等原因，目前僅可獲得自1949 年以來的歷年總?cè)丝诮y(tǒng)計數(shù)據(jù)。因而在后續(xù)隊列規(guī)模的模型分析中，將截取1950年以后的出生樣本。本文根據(jù)國家統(tǒng)計局發(fā)布的歷年年末人口總數(shù)與當(dāng)年人口出生率，計算得到當(dāng)年出生人口數(shù)；再依據(jù)隊列分組，將相鄰3 年的出生人口數(shù)加總，得到各隊列規(guī)模。

（2）平均受教育年限

隊列平均受教育年限數(shù)據(jù)來源于2010 年第六次全國人口普查中分年齡的人口教育程度統(tǒng)計。一般而言，個人在25 歲左右便基本完成了教育過程，受教育程度在此后的一生中趨于穩(wěn)定，可以有效避免健康選擇對教育的影響。［35］因此，本文首先按照一般研究慣例將“六普”中的受教育程度換算為受教育年限①小學(xué)=6年，初中=9年，高中=12年，大專=15年，本科=16年，研究生及以上=19年。；其次，選取2010 年25 歲及以上人口（即1985年及之前出生），逐一計算每一歲年齡群體的平均受教育年限；再次，結(jié)合本文的隊列分組情況，計算1925-1985 年各出生隊列組的平均受教育年限；最后，根據(jù)平均受教育年限在隊列組之間的平均遞增速度（0.365 年/隊列組），依次推算出1985 年之后各隊列組的平均受教育年限。對于1925 年之前的各出生隊列（85 歲及以上），由于“六普”中將其合并為一組進(jìn)行受教育程度統(tǒng)計，因而本文統(tǒng)一采用該組平均受教育年限（3.32年）作為各隊列教育年限的替代值。

3.控制變量

除了上述核心變量之外，本文的模型中還控制了客觀社會經(jīng)濟(jì)地位（家庭人均年收入、教育、職業(yè)）、主觀社會經(jīng)濟(jì)地位及其變動、性別、戶口、婚姻狀況等變量。變量描述統(tǒng)計見表2。

表2 變量描述統(tǒng)計表

（二）方法

由于年齡、時期和隊列之間的完全共線性，到目前為止還沒有一種方法能夠徹底分離出三者的效應(yīng)。由楊揚(yáng)等提出的“分層APC 交叉分類隨機(jī)效應(yīng)模型”（Hierarchical APC-Cross-Classified Ran?dom Effects Models，HAPC-CCREM），通過借鑒分層模型的思想，將“年齡”看作個體層面上的固定效應(yīng)，“時期”和“隊列”看作更高層次上的隨機(jī)效應(yīng)，使三種效應(yīng)可以在一個模型中同時被估計。［9］［36］

HAPC-CCREM 的一般數(shù)學(xué)表達(dá)式可以寫成：［10］

第一層個體層次模型：

其中，εijk～N（0，σ2），下標(biāo)i、j、k表示第j個隊列第k個時期中的第i個個體，i=1，2，…，njk，總共有n個這樣的個體。β1～βm是個體層次各解釋變量X的系數(shù)，共有m個解釋變量。εijk是個體層面的隨機(jī)誤差，服從均值為0，方差為σ2的正態(tài)分布。

第二層隊列及時期層次模型：

其中，μ0j～N（0，τμ），表示第j個隊列的效應(yīng)，隊列效應(yīng)的總方差為τμ；ω0k～N（0，τω）表示第k個時期的效應(yīng)，時期效應(yīng)的總方差為τω。

以上為隨機(jī)截距模型。而當(dāng)需要進(jìn)一步考慮跨層交互作用時，還可以允許隊列和時期對斜率項也產(chǎn)生隨機(jī)效應(yīng)，在第二層上繼續(xù)加入一組模型β3jk=γ3+μ3j+ω3k。本研究將首先利用隨機(jī)截距模型得到年齡、時期和隊列的健康效應(yīng)曲線。隨后，將繼續(xù)加入隊列規(guī)模及受教育年限擬合隨機(jī)斜率模型，考察隊列健康效應(yīng)能否歸因于隊列特征，力求闡釋隊列健康差異的產(chǎn)生機(jī)制。

四、實證結(jié)果

（一）年齡、時期和隊列的健康效應(yīng)

本文擬合了一組分層APC 交叉分類隨機(jī)截距嵌套模型，結(jié)果如表3 所示。表3 第一部分為個體層次變量的固定效應(yīng)結(jié)果，第二部分為時期和隊列層次的隨機(jī)效應(yīng)結(jié)果（τω和τμ）。其中，模型1為僅包含年齡、時期和隊列的基準(zhǔn)模型。模型2 中加入了個體層面的社會人口學(xué)變量。模型3 繼續(xù)加入年齡與性別、年齡與戶口的交互項，用以擬合自評一般健康的年齡變動趨勢在性別及城鄉(xiāng)之間的差異。模型4、5 中又分別加入客觀和主觀社會經(jīng)濟(jì)地位變量，從而控制了個體層次上所有變量的影響。模型6 加入了人均GDP 作為時期層面的解釋變量。模型7 和模型8 為隊列健康效應(yīng)解釋模型，分別在模型6的基礎(chǔ)上加入隊列平均受教育年限和隊列規(guī)模。

表3 對自評一般健康的HAPC-CCREM 嵌套模型估計結(jié)果

擬合結(jié)果顯示在陸續(xù)控制了個體、時期層次上的全部解釋變量之后，模型1-6中時期和隊列效應(yīng)的方差估計（τω和τμ）始終顯著（P<0.01）。這表明隊列和時期對于個人自評一般健康具有顯著、獨(dú)立的影響，支持了假設(shè)1。

1.年齡效應(yīng)

（1）總體效應(yīng)

如表3 中固定效應(yīng)部分所示，在模型1-6 中，自評一般健康具有顯著且穩(wěn)定的年齡的二次方曲線效應(yīng)，與一般研究經(jīng)驗相符。其中，年齡的系數(shù)始終為負(fù)，年齡平方項的系數(shù)始終為正，表示隨著年齡的增長，居民自評一般健康逐漸下降，但是下降的速度逐漸減緩（見圖1）。

圖1 HAPC-CCREM 全模型估計下自評一般健康隨年齡的總體變動趨勢

（2）城鄉(xiāng)差異

總體上城市居民的自評一般健康狀況顯著好于農(nóng)村居民。但是年齡與戶口的交互項始終顯著為負(fù)，說明隨著年齡的增長，城鄉(xiāng)居民自評一般健康的差距在逐漸縮?。ㄒ妶D2）。尤其在高齡（90 歲以后）階段，城市居民相對于農(nóng)村居民的健康優(yōu)勢已逐漸消失，甚至在最長壽的樣本（95歲以上）中，農(nóng)村老人的自評一般健康要好于城市老人。

圖2 城市和農(nóng)村居民自評一般健康隨年齡的總體變動趨勢

圖3 HAPC-CCREM 全模型估計下自評一般健康水平的時期效應(yīng)系數(shù)估計

2.時期效應(yīng)

在模型1-6 中，時期的截距項τω始終顯著（P<0.01），說明即便在控制了年齡和隊列的效應(yīng)之后，時期仍然會顯著地影響居民自評一般健康。模型6 中人均GDP的正系數(shù)表明隨著社會經(jīng)濟(jì)水平的提高，居民的自評一般健康水平也呈現(xiàn)增長態(tài)勢。同時，與模型5 相比，模型6 中時期的截距項系數(shù)由0.178 縮小為0.127，表明人均GDP 水平可以部分地解釋自評一般健康在時期上的變化，不過尚有其他未能控制的變量起到主要驅(qū)動作用。

3.隊列效應(yīng)

由圖4可見，隊列的健康效應(yīng)總體呈現(xiàn)出“兩高兩低”的特征。其中，“兩個高峰”分別出現(xiàn)在1909-1928 以 及1962-1970 隊 列，峰值為1968-1970 隊列。在這兩個高峰之間形成一個凹陷，最低值出現(xiàn)在1947-1949 隊列。而從1971-1973 隊列開始，自評一般健康水平持續(xù)下降，直至1980-1982隊列達(dá)到另一個低谷，此后開始逐漸回升。

圖4 HAPC-CCREM 全模型估計下自評一般健康水平的隊列效應(yīng)系數(shù)估計

（1）最低谷：1947-1949 年出生隊列

隊列效應(yīng)的最低點是1947-1949 隊列。結(jié)合其生命歷程來看，1959 至1961 年間他們在營養(yǎng)需求旺盛的青少年時期（10-14歲左右）遭遇了營養(yǎng)匱乏；而后在高中和大學(xué)教育階段又發(fā)生長時間的教育中斷，阻礙了正常的教育進(jìn)程并降低了獲得常見職業(yè)生涯的可能性。自20世紀(jì)90年代開始，在國有企業(yè)體制改革的浪潮中，該隊列很可能由于缺乏文憑或技術(shù)，在其40至50歲期間失去職業(yè)競爭力和可靠的生活保障，成為受沖擊最大的群體之一。這一系列事件無疑深刻地影響了這一代人的人生歷程與地位成就。從兒童期營養(yǎng)到高等教育并一直延續(xù)到就業(yè)、婚育、退休等生命事件，進(jìn)而對健康形成“多米諾骨牌”式的負(fù)面影響，這是社會變遷事件與其生命歷程展開之間持續(xù)發(fā)生交互作用的累積結(jié)果①筆者曾選取1949年后的數(shù)個重大社會變遷事件，根據(jù)各個隊列組經(jīng)歷該社會事件的不同年齡階段（即與社會事件之間的時間“距離”）來重新設(shè)定事件變量的類別編碼，并擬合一系列APC模型。結(jié)果表明數(shù)個社會事件模型在1940-1949隊列上的效應(yīng)均顯著為負(fù)。這表明特定隊列組上所表現(xiàn)出的顯著高或低的健康效應(yīng)，并不簡單地取決于某一個社會變遷事件；而是隨著個人生命歷程的展開，多個事件與個人生命經(jīng)歷之間所產(chǎn)生的多次交互作用的復(fù)合效果，健康效應(yīng)也將相應(yīng)地進(jìn)行多次累積。篇幅所限，此處不再展開。。

（2）高峰：1962-1970年出生隊列與1928年前出生隊列

健康效應(yīng)的最高峰出現(xiàn)在1962-1970 隊列（略有波動）。雖然他們在童年時期也經(jīng)歷過教育中斷，但是與1947-1949 隊列相比，其所受到的沖擊要小得多。劉精明的研究表明就教育的階段性特征而言，重大教育事件遭遇者的年齡越小，其所受到的影響越輕。［37］1977年恢復(fù)高考之后，我國始終堅持把教育擺在優(yōu)先發(fā)展的戰(zhàn)略地位，實施了普及義務(wù)教育、增進(jìn)高等教育辦學(xué)自主權(quán)等一系列促進(jìn)教育事業(yè)恢復(fù)和發(fā)展的舉措，這保證了1962-1970隊列后續(xù)教育經(jīng)歷的平穩(wěn)。而接下來隨著改革開放的深入，尤其是1992 年社會主義市場經(jīng)濟(jì)體制的確立，加速了我國勞動力市場化的進(jìn)程，為這一代人提供了空前廣闊的職業(yè)發(fā)展空間以及多樣化的上升路徑。

而對于出生在1928年前的隊列而言，雖然他們早年飽受戰(zhàn)爭和貧困之苦，但是伴隨著中華人民共和國的成立，他們在青年時期逐漸獲得了穩(wěn)定的教育、工作以及婚育機(jī)會，有助于提升健康水平。

（3）小低谷：1980-1982年出生隊列

作為第一代嚴(yán)格意義上的“獨(dú)生子女”，1980-1982 隊列上所表現(xiàn)出的自評一般健康水平的凹陷，筆者認(rèn)為應(yīng)當(dāng)主要考慮獨(dú)生子女政策所帶來的影響。

經(jīng)濟(jì)學(xué)、人口學(xué)、社會學(xué)等多學(xué)科的研究表明家庭人口結(jié)構(gòu)（Family Configuration）尤其是父母生育子女的數(shù)量是影響個人成就的重要變量。從“資源稀釋”（Resources Dilution）的視角出發(fā)，貝克爾等人提出的“子女?dāng)?shù)量-質(zhì)量權(quán)衡理論”認(rèn)為夫婦的生育行為是一種在既定資源約束下的權(quán)衡。［38-39］當(dāng)每個家庭對子女的人力資本投資總量保持穩(wěn)定而生育數(shù)量下降時，平均投入在每個孩子身上的資源就會增加，子女的教育質(zhì)量也將隨之提高。這一觀點得到了許多實證研究的支持，例如兄弟姐妹數(shù)量與個人的教育獲得以及社會經(jīng)濟(jì)地位之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系。［40-42］然而，也有觀點強(qiáng)調(diào)家庭環(huán)境中的人際交往對于兒童成長的積極作用，即擁有兄弟姐妹的孩子將會具有更好的教育獲得；而缺乏兄弟姐妹之間密切互動的孩子將面臨更多的心理和行為問題，對其成長發(fā)展不利。［43-44］

就教育獲得而言，獨(dú)生子女一代的平均受教育水平的確得到了顯著提高，這一方面源于家庭教育投入的增加，另一方面也得益于1999年開始的高校擴(kuò)招政策，當(dāng)年高校招生本?？迫藬?shù)比1998年直接增加了47.4%。［45］

而針對獨(dú)生子女在心理健康及行為模式上是否存在特殊性的問題，研究結(jié)論存在分歧。一種觀點認(rèn)為獨(dú)生子女與同齡的非獨(dú)生子女相比并沒有顯著差異，甚至更優(yōu)；而另一種觀點則強(qiáng)調(diào)家人的過分溺愛、更高的成就期待、缺乏陪伴的家庭環(huán)境以及日趨激烈的社會競爭等帶給獨(dú)生子女更大的精神壓力，使得他們在心理和行為方面的問題更加突出。譚之博、張曉波基于全國殘疾人抽樣調(diào)查和中國家庭跟蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)的分析結(jié)果表明獨(dú)生子女政策推行后，步入社會的青年組相對于少年組的精神殘疾率的上升幅度在顯著擴(kuò)大；獨(dú)生子女中的男性精神狀況惡化（情緒郁悶或精神緊張）的程度更加明顯。［46］鄭磊等利用中國西部農(nóng)村抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)的研究表明家庭規(guī)模較小尤其是獨(dú)生子女家庭的兒童心理適應(yīng)性水平也顯著偏低。［39］

就自評一般健康而言，本文的實證結(jié)果傾向于支持第二種解釋，即獨(dú)生子女（尤其是第一代獨(dú)生子女）往往承擔(dān)著更大的精神壓力，其心理健康水平比其他非獨(dú)生子女隊列更差，因此總體的自評一般健康水平也就更低。特別值得關(guān)注的是隨著獨(dú)生子女一代成家立業(yè)，他們的父輩開始步入老年?！?21”的特殊家庭結(jié)構(gòu)給其帶來了沉重的贍養(yǎng)及養(yǎng)育負(fù)擔(dān)，加劇了他們在經(jīng)濟(jì)、精神以及情感上的壓力。

（二）隊列效應(yīng)差異：性別與城鄉(xiāng)

針對性別、城鄉(xiāng)（戶口）的斜率在隊列上的隨機(jī)效應(yīng)，本文在模型3-6 的隨機(jī)效應(yīng)層次上分別繼續(xù)加入性別和戶口變量，得到4 個隨機(jī)斜率模型（模型9-12，篇幅所限結(jié)果略去）。擬合結(jié)果顯示性別在隊列上的隨機(jī)效應(yīng)始終不顯著，沒有證實假設(shè)2，說明由性別所導(dǎo)致的健康差異主要體現(xiàn)在固定效應(yīng)層面。而戶口在4個隨機(jī)斜率模型中均在P<0.01的顯著性水平上通過檢驗，表明城鄉(xiāng)居民自評一般健康在隊列效應(yīng)上存在顯著差異。

由圖5 可見，就隊列效應(yīng)而言，城市居民自評一般健康水平的波動比農(nóng)村居民要大得多。對于農(nóng)村居民來說，從1959-1961隊列一直到最年輕的1995-1997隊列，其自評一般健康水平始終較為平穩(wěn)，變化不大。相比之下，城市居民則經(jīng)歷了“大起大落”：從1959-1961 隊列開始，自評一般健康水平大幅提升，至1962-1970 隊列達(dá)到峰值；而后急轉(zhuǎn)直下，至1980-1982隊列達(dá)到最低。這兩個隊列的峰值“拐點”與前述圖4 中總體自評一般健康的變動趨勢非常吻合。這表明總體中自評一般健康在1962-1970 隊列上出現(xiàn)的快速增長以及在1980-1982 隊列上出現(xiàn)的突然下滑，主要發(fā)生在城市居民中間。

圖5 HAPC-CCREM 城鄉(xiāng)隨機(jī)斜率模型估計下自評一般健康水平的隊列效應(yīng)系數(shù)估計

一方面，1962-1970隊列的農(nóng)村居民雖然自評一般健康較之前的隊列也有所增長，但是增長的幅度比城市居民要小得多。正如前文所解釋的，該隊列組所表現(xiàn)出的較高自評一般健康很可能得益于教育經(jīng)歷的平穩(wěn)以及就業(yè)機(jī)會的多樣性。而長期以來，我國城鄉(xiāng)之間無論在經(jīng)濟(jì)發(fā)展或是教育水平上都存在巨大差距。那么相應(yīng)地，農(nóng)村居民在教育及職業(yè)上的健康回報很可能也低于城市居民。

另一方面，1947-1949 隊列的自評一般健康在農(nóng)村居民中出現(xiàn)了明顯的下滑，而在城市居民中卻呈現(xiàn)出緩慢走高的趨勢。這表明總體中自評一般健康在該隊列上所表現(xiàn)出的大幅下降主要是由農(nóng)村而不是城市居民所驅(qū)動的。通過前述分析我們認(rèn)為該隊列在青少年時期所經(jīng)歷的營養(yǎng)匱乏以及后續(xù)長期的教育中斷是導(dǎo)致其自評一般健康水平低下的主要原因。而隊列效應(yīng)的城鄉(xiāng)差異則提示我們，上述一系列社會事件對于城市居民所造成的負(fù)面健康影響可能并沒有預(yù)期中那么大。筆者認(rèn)為有三個可能的原因：

第一，我國從1953 年開始對糧食采取“統(tǒng)購統(tǒng)銷”政策，困難時期優(yōu)先保證對城市的供給，因此物資匱乏對于城市的影響要比農(nóng)村小得多。第二，據(jù)統(tǒng)計，雖然曾有過“上山下鄉(xiāng)”經(jīng)歷的城市知青有1 700萬之多，［47］但這在當(dāng)時總?cè)丝谥械谋壤匀惠^小。第三，知青經(jīng)歷對于個體可能產(chǎn)生的積極影響也不容忽視。例如，周雪光、侯立仁的研究發(fā)現(xiàn)與沒有下鄉(xiāng)經(jīng)歷的城市青年相比，知青們在1977年后完成了高等教育的比例顯著更高。［48］

與城市的情況相反，長期的營養(yǎng)匱乏對于農(nóng)村居民健康的負(fù)面影響可能被低估了。事實上，自1949 年至20 世紀(jì)80 年代農(nóng)村聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制確立，農(nóng)民的溫飽問題始終沒有得到妥善解決。對于農(nóng)村1947-1949 年的出生隊列而言，他們的“饑餓記憶”自出生以來大約持續(xù)了30 年，這對于其一生的健康無疑具有嚴(yán)重的負(fù)面影響。

（三）隊列效應(yīng)的解釋：隊列規(guī)模、“人口紅利”與自評一般健康

1.隊列平均受教育程度

表3 中模型7 的回歸結(jié)果顯示隊列平均受教育年限的回歸系數(shù)并不顯著，隊列隨機(jī)截距項的顯著性也沒有發(fā)生改變。這說明居民自評一般健康的隊列差異并不是由隊列受教育水平的不同所帶來的，沒有支持本文的假設(shè)5。教育對于自評一般健康的影響主要體現(xiàn)在固定效應(yīng)層面。由模型4-6 的結(jié)果可知，雖然受教育程度與自評一般健康之間并不是嚴(yán)格的正比例關(guān)系，但受過初中、高中以及大學(xué)教育的人，其自評一般健康為“好”的概率均顯著高于小學(xué)及以下教育程度的人（見圖6）。

2.隊列規(guī)模

模型8 中“隊列規(guī)?！币豁椀恼蚧貧w結(jié)果十分耐人尋味。雖然該項同樣不足以解釋自評一般健康在隊列之間的差異，但是它表明對于1950 年及之后出生的隊列而言，隊列規(guī)模越大，居民自評一般健康越好。通過對比不難發(fā)現(xiàn)，圖7 中1949 年后我國出生人口高峰隊列（1962-1973）與圖4 中自評一般健康水平最高的隊列（1962-1970）基本吻合。從1962-1973 年的短短10 年間，我國出生人口超過3億，他們成為名副其實的“嬰兒潮”一代并表現(xiàn)出最好的自評一般健康。這種隊列人口規(guī)模對于自評一般健康所產(chǎn)生的正效應(yīng)，與伊斯特林“相對出生隊列規(guī)?！奔僬f下所預(yù)測的“負(fù)效應(yīng)”恰好相反。

圖7 1950-1997年各出生隊列組人口規(guī)模（萬人）

事實上，這兩種結(jié)論之間可能并不矛盾。筆者認(rèn)為解釋上述差別需要重新回到“為什么1962-1970 隊列自評一般健康最好”的問題，從生命歷程的角度探討有益于這一代人健康的積極因素。他們幼年時期雖然普遍經(jīng)歷貧困和動蕩，但是隨后的教育經(jīng)歷總體平穩(wěn)。加之1992 年之后我國的勞動力市場積極迅速發(fā)展，為其提供了充足的就業(yè)機(jī)會?？梢哉f，當(dāng)這一代人在接受高等教育和進(jìn)入勞動力市場時，恰逢我國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展進(jìn)入快車道。對此，美國前財政部長薩默斯曾做過一個有趣的評價，稱這是“在一生中經(jīng)歷了GDP 增長了100 倍的、前所未有的一代人?！保?9］筆者認(rèn)為這一代人身上所表現(xiàn)出的較高健康水平，與被學(xué)界和國際社會廣泛討論的中國“人口紅利”現(xiàn)象緊密相關(guān)。這也提示我們，除了這一代的特殊生命歷程之外，我國宏觀的人口結(jié)構(gòu)及人口轉(zhuǎn)變也可能會為其帶來額外的“健康紅利”。

3.“人口紅利”的健康效應(yīng)：人口健康紅利

世界各國的發(fā)展規(guī)律表明擁有充足、高質(zhì)量（通常指具有較高的教育及健康水平）的勞動力是一個國家實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會持續(xù)發(fā)展的必要條件。人口增長與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系究竟如何？人口增長會推動還是阻礙經(jīng)濟(jì)增長，抑或是兩者之間根本不存在關(guān)聯(lián)？以上是在學(xué)界及各國政府中被長期爭論的問題。在經(jīng)驗研究中均得到了不同結(jié)論。大衛(wèi)·布魯姆等指出研究結(jié)論存在分歧的根本原因在于過分強(qiáng)調(diào)了人口規(guī)模及增長率對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用，而忽略了“人口年齡結(jié)構(gòu)”這一關(guān)鍵變量；由于不同年齡的人口具有不同的經(jīng)濟(jì)行為和需求，因此一個社會所具有的不同人口年齡結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟(jì)增長所產(chǎn)生的影響也不盡相同；此外，由于人口年齡結(jié)構(gòu)會隨著時間的推移而發(fā)生變動，因而其經(jīng)濟(jì)效益也存在階段性的特征。［50］

當(dāng)一個國家的人口年齡結(jié)構(gòu)逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)椤皟深^小中間大”的橄欖型時，即總?cè)丝谥猩倌陜和屠夏耆丝诘谋壤^低、勞動人口比例最高時，則進(jìn)入“人口機(jī)會窗口”，［51-52］此時人口經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)最輕，經(jīng)濟(jì)增長也最快；而隨著這一大批勞動人口逐漸步入老年，將帶動人口年齡結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)榈菇鹱炙危淆g化問題突出，社會撫養(yǎng)比上升，經(jīng)濟(jì)增長速度下降。［53］自二戰(zhàn)以來，許多發(fā)展中國家開始經(jīng)歷新一輪人口轉(zhuǎn)變，表現(xiàn)為死亡率迅速下降，而生育率仍在一段時期內(nèi)保持在較高水平，從而形成一個相對的出生人口高峰，造就一代“嬰兒潮”。在大約20 年后，當(dāng)這代人逐漸進(jìn)入勞動力市場時，社會中勞動人口比例較高，在就業(yè)充分、教育水平提高以及經(jīng)濟(jì)政策適宜等一系列條件下，通過充足的勞動力供應(yīng)、教育的投資回報等途徑，會帶給經(jīng)濟(jì)增長一股強(qiáng)大的推動力量，即“人口紅利”（Demographic dividend）。［50］［53］

自改革開放以來，我國經(jīng)濟(jì)保持了40多年的高速增長，堪稱世界經(jīng)濟(jì)史上的奇跡。許多研究從人口結(jié)構(gòu)和人口轉(zhuǎn)變的角度出發(fā)，認(rèn)為這一增長奇跡在不同程度上受到“人口紅利”的助益。［54-57］雖然在不同的計算與衡量方法下人口紅利對經(jīng)濟(jì)增長的具體貢獻(xiàn)率存在爭議，但是總體的研究結(jié)論是一致的，中國自改革開放以來的高速經(jīng)濟(jì)增長得益于“人口紅利”，即由勞動年齡人口占總?cè)丝诒壤掷m(xù)擴(kuò)大而帶來額外經(jīng)濟(jì)收益，［58］中國是收獲“數(shù)量型”人口紅利的典范。［59］

圖8 反映了我國自1982 年以來15-64 歲人口數(shù)量和社會總撫養(yǎng)比變化的趨勢。自1982 年開始我國勞動年齡人口數(shù)量持續(xù)攀升，大約在2010 年前后達(dá)到峰值，隨后逐漸下降；而社會總撫養(yǎng)比自1982年開始則持續(xù)下降，大約同樣在2010年達(dá)到最低值，隨后開始上升。有研究認(rèn)為在中國人口機(jī)會窗口開啟的條件下，1982-1990 年中國人口紅利產(chǎn)生；1990-2010 年人口紅利持續(xù)不斷增加，且在2010年前后達(dá)到最大。［60］

圖8 1982-2019年我國勞動年齡人口和社會總撫養(yǎng)比變動趨勢

通過推算不難得知我國“人口紅利”時期的勞動力人口主要由1962-1970 年的“嬰兒潮”出生隊列所構(gòu)成。一方面，“嬰兒潮”隊列是中國“人口紅利”的創(chuàng)造者；而另一方面，如果結(jié)合本文所得到的兩項研究結(jié)果（其一是總體中自評一般健康的隊列變動趨勢，其二是隊列人口規(guī)模對于自評一般健康的顯著正向效應(yīng)）來看，他們很可能還是“人口紅利”的最大受益者。結(jié)合圖8，在這一代人陸續(xù)進(jìn)入勞動力市場后的20 多年間，我國正處于“人口紅利”擴(kuò)張期，勞動人口數(shù)量持續(xù)上升的同時，社會撫養(yǎng)比持續(xù)下降，社會撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)小，經(jīng)濟(jì)增長極為迅速，為這一代人提供了更為開放、多元的就業(yè)市場，十分有助于其職業(yè)生涯的拓展與經(jīng)濟(jì)條件的改善。與此同時，當(dāng)這一代人陸續(xù)進(jìn)入婚育階段時，我國開始實行計劃生育政策，他們大多數(shù)成為“獨(dú)生子女”一代的父母。與其父輩相比，“嬰兒潮”一代養(yǎng)育孩子的負(fù)擔(dān)已大大減輕；而與其子代相比，這一代人普遍擁有兄弟姐妹，可以共擔(dān)贍養(yǎng)父母的責(zé)任，因此贍養(yǎng)負(fù)擔(dān)也并不沉重。上述一系列的社會事件與政策均有益于“嬰兒潮”一代提高健康水平，改善生命質(zhì)量。

五、結(jié)論與討論

本文利用具有全國代表性的中國綜合社會調(diào)查2008-2015 年6 期的數(shù)據(jù)擬合了多層APC 模型，分離出了我國居民自評一般健康在年齡、時期和隊列上的效應(yīng)，并進(jìn)一步討論了隊列效應(yīng)的發(fā)生機(jī)制。主要結(jié)論如下：

第一，隊列效應(yīng)曲線總體上呈現(xiàn)出“兩高兩低”的模式。一方面，“兩個高峰”分別出現(xiàn)在出生于1934 年之前以及1962-1970 隊列，峰值為1968-1970 隊列。這一代人在幼年時期雖經(jīng)歷教育中斷，但由于并不在教育獲得的關(guān)鍵時期（例如高等教育），因而對教育連貫性的影響有限。隨后，在接受高等教育和進(jìn)入勞動力市場的時點上，恰逢恢復(fù)高考和改革開放，為其提供了良好的教育及就業(yè)機(jī)遇。

另一方面，“兩個低谷”分別出現(xiàn)在1947-1949以及1980-1982第一代獨(dú)生子女隊列，其中最低值出現(xiàn)在1947-1949 隊列。這一代人與共和國同齡，他們在青少年時期遭遇營養(yǎng)匱乏，隨后又疊加長期的教育中斷，不同程度地失去了受教育機(jī)會，并推遲了就業(yè)、婚育等重要人生事件，對健康造成了多重累積的消極影響。

第二，隊列效應(yīng)存在顯著的城鄉(xiāng)差別，城市居民自評一般健康水平在各隊列組之間的波動比農(nóng)村居民要大得多。分析表明中華人民共和國成立后一系列社會變遷事件對于城市居民健康所造成的負(fù)面影響可能被高估了；與之相反，長期營養(yǎng)匱乏對于農(nóng)村居民的健康影響尚未引起足夠的重視。

第三，進(jìn)一步的機(jī)制分析表明隊列受教育程度與隊列規(guī)模均不足以解釋自評一般健康在隊列間的差異。但是，隊列規(guī)模的正向效應(yīng)表明我國人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變過程中所迎來的“人口紅利”很可能也為1962-1970 的“嬰兒潮”隊列帶來了額外的“健康紅利”，他們不僅是“人口紅利”的創(chuàng)造者，更是獲益者。

本文具有較強(qiáng)的政策意義。首先，應(yīng)繼續(xù)落實國家基本公共衛(wèi)生服務(wù)中有關(guān)老年人的各類健康服務(wù)項目，提升老年人健康篩查以及健康管理的效率和質(zhì)量。同時，通過完善財政、醫(yī)保、價格等配套政策，加快構(gòu)建“居家-社區(qū)-機(jī)構(gòu)”相協(xié)調(diào)、醫(yī)養(yǎng)康養(yǎng)相結(jié)合的養(yǎng)老服務(wù)體系，探索建立長護(hù)險制度，滿足老年人多層次、多樣化的養(yǎng)老及健康需求。其次，完善財政、稅收、社會服務(wù)等相關(guān)配套政策措施，合理優(yōu)化教育、醫(yī)療、社會服務(wù)等資源配置，切實緩解“單獨(dú)”“雙獨(dú)”家庭的贍養(yǎng)及養(yǎng)育負(fù)擔(dān)。最后，鞏固脫貧攻堅成果，切實強(qiáng)化農(nóng)村醫(yī)療保障制度建設(shè)，確?；踞t(yī)療、大病保險、醫(yī)療救助全覆蓋；加快推進(jìn)“縣鄉(xiāng)村一體化”建設(shè)，促進(jìn)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉基層農(nóng)村；同時，做實做細(xì)農(nóng)村基本公共衛(wèi)生服務(wù)，筑牢健康網(wǎng)底，力求讓農(nóng)村居民“看得起病、看得好病、少生病”，不斷縮小城鄉(xiāng)健康差距。