郭曉虹,李昌彥

(南昌工程學(xué)院工商管理學(xué)院,江西 南昌 330099)

1 問題提出

隨著城市化和工業(yè)化的快速發(fā)展,水環(huán)境污染對(duì)生態(tài)系統(tǒng)功能和人類健康產(chǎn)生了越來越嚴(yán)重的危害[1],其中最直接的影響是飲用水源受到污染所導(dǎo)致的健康風(fēng)險(xiǎn)[2]。工業(yè)廢水、農(nóng)業(yè)化肥農(nóng)藥殘留、城鄉(xiāng)居民生活廢水等未處理或者處理不達(dá)標(biāo)的污水排放,已經(jīng)導(dǎo)致大多數(shù)河流湖泊水體惡化,不適合人類直接飲用。國家環(huán)境保護(hù)部提供的實(shí)時(shí)水質(zhì)斷面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)顯示,截至2021年8月達(dá)到Ⅰ類水質(zhì)能夠直接飲用的河流僅占4.3%,經(jīng)過處理能夠作為生活飲用水的Ⅱ類和Ⅲ類水質(zhì)占69.2%注①。然而很多農(nóng)民特別是經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)民,仍然以這些受到污染又未經(jīng)處理的水源作為飲用水源。研究發(fā)現(xiàn)飲用水源污染分布與癌癥村的分布有一定的相似性[3],大約有88%的癌癥村是由于水環(huán)境污染造成的[4],飲用水中砷和氟化物的暴露還會(huì)影響兒童的智商與成長[5]。

為了解決農(nóng)民飲水難的問題,2005年國家正式啟動(dòng)了農(nóng)村飲水安全工程,國務(wù)院先后批準(zhǔn)實(shí)施了一系列農(nóng)村飲水安全工程規(guī)劃和項(xiàng)目。到2018年底全國已建成1 100多萬處供水工程,覆蓋了9.4億農(nóng)村人口,農(nóng)村自來水普及率達(dá)到81%注②?；窘鉀Q了大部分農(nóng)村人口飲水難的問題。2019年以來,國家又把重點(diǎn)放在了104.3萬貧困農(nóng)村人口的安全飲水問題上,并將這些貧困農(nóng)村人口的飲水安全問題列入了脫貧攻堅(jiān)的范疇?！笆濉逼陂g,中國共投入2 208.6億元用于農(nóng)村飲水安全工程建設(shè)注③。作為脫貧攻堅(jiān)“兩不愁三保障”的關(guān)鍵民生工程,農(nóng)村飲水安全工程的實(shí)施效果如何以及是否改善了農(nóng)村人口的總體健康水平,亟需科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)恼咴u(píng)估予以回答。

目前主要有2種評(píng)估農(nóng)村飲水安全工程的思路。一種是構(gòu)建評(píng)估指標(biāo)體系,研究者從工程管理[6]、飲水安全[7]、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和環(huán)境可持續(xù)[8]、績效評(píng)價(jià)[9]等角度對(duì)農(nóng)村飲水安全工程進(jìn)行多維度的綜合評(píng)估。這些評(píng)估方法綜合考慮了影響飲水安全工程的多個(gè)方面,評(píng)估結(jié)果一般以等級(jí)的形式反映(如優(yōu)秀、良好、一般等),構(gòu)建評(píng)估指標(biāo)體系的方法全面且易于觀察各地區(qū)工程運(yùn)營的相關(guān)問題,但無法評(píng)價(jià)農(nóng)村飲水安全工程對(duì)農(nóng)村居民的直接影響。第二種則是從某一個(gè)方面對(duì)工程的效果進(jìn)行評(píng)估,彌補(bǔ)了第一種評(píng)價(jià)思路的缺陷。如學(xué)者毛利平等[10]、張念東等[11]通過對(duì)自來水水質(zhì)進(jìn)行監(jiān)測(cè),發(fā)現(xiàn)隨著農(nóng)村飲水安全工程的實(shí)施,飲用水水質(zhì)總體合格率隨著時(shí)間的推移從25%左右上升到了約72%。姜偉等[12]通過調(diào)研甘肅省1 101位農(nóng)民,從水量、水質(zhì)、供水保證程度、取水便利程度、對(duì)工程的總體滿意度等方面對(duì)中國農(nóng)村飲水安全工程進(jìn)行了評(píng)估。常鋒等[13]學(xué)者則通過對(duì)陜西省農(nóng)村生活飲用水毒理學(xué)指標(biāo)的監(jiān)測(cè)發(fā)現(xiàn),陜西省農(nóng)村生活飲用水毒理學(xué)指標(biāo)整體達(dá)標(biāo)率較低,氟化物、硝酸鹽氮、六價(jià)鉻和砷超標(biāo)嚴(yán)重且存在明顯的地域特征。

對(duì)水質(zhì)的檢測(cè)和研究表明中國農(nóng)村飲水安全工程有助于改善農(nóng)村人口的健康水平,但對(duì)農(nóng)村飲水安全工程與居民健康關(guān)系的直接研究卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足。國外少量研究關(guān)注了農(nóng)村地區(qū)飲用水與消化系統(tǒng)疾病的關(guān)系。如對(duì)埃塞俄比亞農(nóng)村地區(qū)飲用水的研究發(fā)現(xiàn),未被污染的飲用水顯著降低了5歲以下兒童約16%的腹瀉發(fā)病率[14];對(duì)贊比亞農(nóng)村地區(qū)的一個(gè)地下水開發(fā)項(xiàng)目的評(píng)估也證明,該項(xiàng)目在過去2周內(nèi)將所有年齡組個(gè)體的腹瀉發(fā)病率降低了 1.6個(gè)百分點(diǎn),而5歲以下年齡組個(gè)體的腹瀉發(fā)病率則降低了5.9個(gè)百分點(diǎn)[15]。國內(nèi)學(xué)者則考察了中國農(nóng)村居民飲用自來水對(duì)疾病發(fā)病率、身高體重、兒童認(rèn)知能力等的影響。如Zhang[16]的研究表明農(nóng)村飲用水基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)使兒童的體重身高比和身高本身分別增加了0.446 kg/m和0.962 cm,成人的疾病發(fā)病率下降了11%,體重對(duì)身高增加了0.835 kg/m。另一項(xiàng)針對(duì)中國兒童的研究發(fā)現(xiàn)生命早期就飲用了自來水對(duì)兒童后來的認(rèn)知能力會(huì)產(chǎn)生積極的影響,在10～15歲時(shí)他們的平均認(rèn)知測(cè)試得分提高了0.109個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差[17];王學(xué)淵等[18]的實(shí)證研究表明自來水可及性顯著降低了農(nóng)村中老年人的健康風(fēng)險(xiǎn)。已有的研究為本文提供了初步的支持,基于此提出:農(nóng)村飲水安全工程可以有效地降低農(nóng)村居民的軀體疼痛、慢性病發(fā)生率和癌癥發(fā)生率;并有效地提升農(nóng)村居民的總體健康水平、身體機(jī)能和心理健康。

盡管已有的研究從一定程度上支持了飲水安全工程對(duì)健康的正面影響,但這些研究對(duì)健康水平的考察僅限于疾病發(fā)病率(尤其是腹瀉發(fā)病率)、身高體重比等方面,缺乏更全面的健康評(píng)估。在研究方法上主要采用了傳統(tǒng)的線性回歸分析,無法有效地排除可能由于樣本的異質(zhì)性而造成的健康水平差異;且Zhang的研究僅覆蓋了1989—2006年的時(shí)間段,王學(xué)淵等的研究則只使用了2011年的數(shù)據(jù),而中國農(nóng)村飲水安全工程的全面鋪開始于2005年,因而科學(xué)、全面且有效的評(píng)估中國農(nóng)村飲水安全工程對(duì)健康的影響不僅具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義,也具有一定的理論意義。

鑒于此,本文采用北京大學(xué)中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查(CHARL)2011、2013、2015和2018年4期微觀數(shù)據(jù)[19],利用多期雙重差分(Time-varying Difference-In-Difference)模型識(shí)別策略,評(píng)估農(nóng)村飲水安全工程對(duì)農(nóng)村居民健康的影響;采用事件研究法(Event Study Approach,ESA)對(duì)多期雙重差分模型進(jìn)行平行趨勢(shì)假設(shè)檢驗(yàn),并進(jìn)一步用匹配和雙重差分模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。本文可能的貢獻(xiàn)有如下幾點(diǎn):首先,與現(xiàn)有的關(guān)注飲用水質(zhì)量與人類健康之間關(guān)系的研究不同,強(qiáng)調(diào)農(nóng)村飲用水安全項(xiàng)目的實(shí)施對(duì)健康的影響,目的是評(píng)估該政策的健康績效,并為農(nóng)村飲水安全工程的進(jìn)一步完善提供證據(jù);第二,與先前研究采用傳統(tǒng)的回歸分析不同,本文將農(nóng)村飲水安全工程看成一個(gè)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn),采用多期雙重差分方法考察農(nóng)村飲水安全工程實(shí)施前后對(duì)居民健康的“凈效應(yīng)”,為了剔除由于樣本的異質(zhì)性而產(chǎn)生的偏差,進(jìn)一步采用匹配和多期雙重差分結(jié)合的方法對(duì)研究結(jié)論進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),這將為相關(guān)領(lǐng)域的實(shí)證研究提供參考;最后,將從居民的總體健康水平、身體機(jī)能、精神健康、居民的軀體疼痛、慢性病發(fā)生率和癌癥發(fā)生率等6個(gè)方面全面地評(píng)估農(nóng)村人口的健康水平,為相關(guān)研究提供更豐富的證據(jù)。

2 模型構(gòu)建與變量說明

2.1 雙重差分模型構(gòu)建

雙重差分(Difference-In-Difference,DID)方法是一種自然的實(shí)驗(yàn)方法,廣泛應(yīng)用于政策效果評(píng)價(jià)。由于普通回歸存在潛在的內(nèi)生性和反向因果關(guān)系問題,DID方法可以提供一個(gè)獨(dú)特的機(jī)會(huì),減少樣本選擇性偏差的發(fā)生。與普通回歸法(如普通最小二乘法)相比,DID方法的一個(gè)關(guān)鍵步驟是將整個(gè)樣本分為2組:接受農(nóng)村飲水安全工程的處理組和沒有接受農(nóng)村飲水安全工程的對(duì)照組。DID方法可以控制個(gè)體層面農(nóng)村飲水安全工程實(shí)施前后處理組與對(duì)照組之間的差異,以及其他系統(tǒng)性差異。鑒于農(nóng)村飲水安全工程的實(shí)施時(shí)間不一致,因此適合采用多期雙重差分模型評(píng)估農(nóng)村飲水安全工程的健康績效。多期DID模型設(shè)定如下:

Healthi,t=β0+μi+λt+β1Di,t+β2Xi,t+εi,t

(1)

式中 Healthi,t——居民i在第t年的健康狀況(包括居民的總體健康水平、身體機(jī)能、精神健康、軀體疼痛、慢性病、癌癥等結(jié)果變量);μi——個(gè)體固定效應(yīng)變量,控制隨著個(gè)體變化影響居民健康狀況的因素,如遺傳因素、性格、各縣(村)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、各縣(村)醫(yī)療條件、水污染狀況、空氣污染狀況等可能影響居民健康狀況的變量;λt——時(shí)間固定效應(yīng)變量,控制隨著時(shí)間變化影響居民健康狀況的因素;Di,t——因個(gè)體而異的處理期虛擬變量,若個(gè)體i在第t期接受了農(nóng)村飲水安全工程,代表進(jìn)入處理期,在此之后的時(shí)期均取值為1,否則取值為0;Xi,t——為1組控制變量,包括居民人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量、是否有醫(yī)療保險(xiǎn)/補(bǔ)充醫(yī)療保險(xiǎn)、睡眠時(shí)間、生活方式、生活水平、所在縣(村)情況、居民基線健康水平、居民人際交往活動(dòng)等變量;εi,t——誤差項(xiàng);β0——截距向量;β1——農(nóng)村飲水安全工程實(shí)施后的健康效應(yīng);β2——各控制變量的系數(shù)向量。

2.2 數(shù)據(jù)來源與變量測(cè)量

2.2.1數(shù)據(jù)來源

采用北京大學(xué)中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查(CHARL)2011、2013、2015、2018年4期微觀數(shù)據(jù)[19],評(píng)估中國農(nóng)村飲水安全工程的健康效果。該數(shù)據(jù)采用隨機(jī)分層抽樣的方法調(diào)查了全國150個(gè)縣的450個(gè)村(社區(qū))45歲及以上的中老年人口,涉及28個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)。在刪除了是否接入自來水信息缺失的個(gè)體,以及前一期接入了自來水而后一期沒有接入自來水的樣本后,共得到4 a農(nóng)村居民追蹤樣本51 149人次。表1是主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析,其中核心變量為是否實(shí)施了農(nóng)村飲水安全工程,共有樣本數(shù)51 149個(gè)。該樣本的平均年齡為60.05歲,51.89%為女性。在樣本中,67.98%的人是小學(xué)及以下學(xué)歷,24.91%的人是初中學(xué)歷,6.49%的人是高中或者中專學(xué)歷,只有0.62%的人擁有大專及以上學(xué)歷。

2.2.2變量測(cè)量

a)被解釋變量。本文的被解釋變量是農(nóng)村居民的健康水平,選取了總體健康、身體機(jī)能、精神健康、軀體疼痛、是否有慢性病、是否患有癌癥等6個(gè)方面衡量居民健康水平[19]。參考王兵等[20]、方黎明等[21]的做法,結(jié)合CHARL的數(shù)據(jù)特點(diǎn),采用居民自我報(bào)告的方式獲得被解釋變量,具體測(cè)量方式見表1。①總體健康。采用Licket五點(diǎn)量表居民自評(píng)的方式獲得(“您認(rèn)為您的健康狀況怎樣”),得分越高表示健康狀況越差。②身體機(jī)能。參照SF-36健康量表[22]結(jié)合CHARL數(shù)據(jù),采用10個(gè)條目測(cè)量被試的身體機(jī)能,典型條目如“您現(xiàn)在跑1公里有困難嗎”(1=跑1 km沒有困難,2=跑1 km有困難但仍可完成,3=跑1 km有困難,需要幫助,4=無法完成),得分越高表示身體機(jī)能越差。③精神健康。采用10條目CES-D抑郁自評(píng)量表測(cè)量,典型條目如“我做事時(shí)很難集中精力”(1=很少或根本沒有,2=不太多,3=有時(shí),4=大多數(shù)時(shí)間),將10個(gè)條目的得分相加,得分越高說明精神越抑郁。④軀體疼痛。采用自我報(bào)告的方式獲得被試哪些部位感到疼痛(“身體哪些部位感到疼痛身體哪些部位感到疼痛,請(qǐng)列出所有部位”),得分越高說明軀體疼痛越嚴(yán)重。⑤慢性病患病。被試自我報(bào)告是否有醫(yī)生診斷患有特定的慢性病(“是否有醫(yī)生曾經(jīng)告訴過您有以下這些慢性病”),得分越高表明患慢性病種類越多。⑥癌癥患病。采用被試自我報(bào)告是否有醫(yī)生診斷患有特定的癌癥(身體的哪個(gè)器官或部位患有或曾經(jīng)患有癌癥,包括原發(fā)和已轉(zhuǎn)移的腫瘤),得分越高表明患癌癥種類越多。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

續(xù)表1 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

b)核心解釋變量。核心解釋變量是農(nóng)村飲水安全工程,采用是否接入自來水表示是否實(shí)施了農(nóng)村飲水安全工程,對(duì)實(shí)施了農(nóng)村飲水安全工程(接入自來水)的家庭取值為1,沒有實(shí)施農(nóng)村飲水安全工程(沒有接入自來水)的家庭取值為0。

c)控制變量。①人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量,包括居民的年齡、性別、婚姻狀況、受教育程度等;②醫(yī)療保險(xiǎn),包括是否有醫(yī)療保險(xiǎn)和是否有補(bǔ)充醫(yī)療保險(xiǎn);③睡眠時(shí)間,包括晚上睡眠時(shí)間和午睡時(shí)間;④生活方式,采用是否喝酒、是否抽煙衡量人們的生活方式;⑤居民經(jīng)濟(jì)狀況,由于收入數(shù)據(jù)有很多缺失值,因此用家庭月平均消費(fèi)支出注④和家庭年其他消費(fèi)支出注⑤衡量居民的經(jīng)濟(jì)狀況,而消費(fèi)往往更能代表家庭的長期收入狀況[21];⑥基線健康水平,為了剔除遺傳因素對(duì)居民健康的影響,用15歲以前的健康狀況測(cè)量居民的基線健康水平,采用居民自我報(bào)告的方式獲得(“您15歲及以前的身體狀況怎么樣”),得分越高表示身體狀況越差;⑦居民的人際交往情況,參加人際交往活動(dòng)能夠確切地改善中老年人的健康狀況[23],本文采用居民參與人際活動(dòng)的種類表示其人際交往的豐富程度。

3 實(shí)證結(jié)果及分析

3.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

采用多期DID雙重固定效應(yīng)模型(Two-Way Fixed Effects)評(píng)估農(nóng)村飲水安全工程對(duì)健康的影響,因此模型中控制了個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng),得到式(1)的回歸系數(shù)估計(jì),見表2、3。表2中模型(1)—(6)為不加入控制變量僅控制了個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)得到的多期DID平均處理效應(yīng)。表3中模型(7)—(12)是加入了控制變量得到的多期DID平均處理效應(yīng),以上6個(gè)模型分別為農(nóng)村飲水安全工程對(duì)居民總體健康狀況、身體機(jī)能、精神健康、軀體疼痛、是否患有慢性疾病和是否患有癌癥的影響。在控制了人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量、是否有醫(yī)保、是否有補(bǔ)充醫(yī)保、睡眠時(shí)間、是否抽煙、是否喝酒、生活水平、基線健康水平、居民人際交往活動(dòng)、時(shí)間固定效應(yīng)以及個(gè)體固定效應(yīng)后,農(nóng)村飲水安全工程的實(shí)施顯著改善了居民的總體健康水平和居民的身體機(jī)能,顯著降低了居民的精神抑郁和軀體疼痛,但對(duì)慢性病的患病率和癌癥患病率沒有顯著的影響。

表2 農(nóng)村飲水安全工程對(duì)健康的影響(無控制變量)

表3 農(nóng)村飲水安全工程對(duì)健康的影響(有控制變量)

續(xù)表3 農(nóng)村飲水安全工程對(duì)健康的影響(有控制變量)

表2、3的估計(jì)結(jié)果表明,不管是否納入控制變量,以上結(jié)論仍然成立,表明農(nóng)村飲水安全工程確實(shí)有效改善了農(nóng)村居民的健康水平。表3所示,農(nóng)村飲水安全工程的實(shí)施顯著改善了約7%總體健康水平和38.5%身體機(jī)能,估計(jì)結(jié)果在1%水平上顯著;同時(shí)顯著緩解了約66.2%精神抑郁,并顯著降低了約15.8%軀體疼痛,估計(jì)結(jié)果在1%和5%水平上顯著。農(nóng)村飲水安全工程的實(shí)施對(duì)居民慢性病和癌癥患病雖然有微弱改善作用,但作用并不顯著,這也許是因?yàn)镃HALE數(shù)據(jù)是通過詢問居民“是否有醫(yī)生診斷患有以下慢性病”和“是否有醫(yī)生診斷患有以下癌癥”的方式測(cè)量居民是否患有慢性病和癌癥,存在由于沒有就醫(yī)而不知道自己患有慢性病或者癌癥的可能,造成測(cè)量的慢性病和癌癥患病率比實(shí)際數(shù)據(jù)更小的情況。

從表3中還發(fā)現(xiàn),年齡越大總體健康和身體機(jī)能越不好,軀體越感覺疼痛,也越容易患慢性病。平均來說,女性在身體機(jī)能、軀體疼痛和精神健康方面的表現(xiàn)低于男性。居民的受教育程度越高,他們的總體健康、身體機(jī)能和精神健康越好,軀體疼痛和慢性病的患病也越少。適量的飲酒有助于居民的總體健康和身體機(jī)能,也可以減少居民的軀體疼痛和精神抑郁;而抽煙則不僅降低了居民的總體健康和身體機(jī)能,也會(huì)加劇精神抑郁和軀體疼痛,甚至?xí)?dǎo)致更多的慢性病。晚上睡眠越充足,越能提升居民的總體健康和身體機(jī)能,越可以降低軀體的疼痛和精神抑郁,越可以減少慢性病和癌癥的患病概率。15歲以前的健康狀況越好,中老年時(shí)候的總體健康、身體機(jī)能和精神健康就越好,軀體疼痛和慢性病就越少。人際交往活動(dòng)對(duì)總體健康和身體機(jī)能有改善作用,也有助于精神健康,這與潘東陽等[24]的研究結(jié)論相似。以上結(jié)果都在1%或5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著,回歸結(jié)果符合經(jīng)濟(jì)學(xué)含義及已有研究結(jié)論。

有趣的是,發(fā)現(xiàn)月均日常消費(fèi)支出越高,越能提升總體健康和身體機(jī)能,緩解精神抑郁和軀體疼痛,并降低癌癥患病概率。但非日常的其他消費(fèi)支出越高,反而對(duì)總體健康、身體機(jī)能和精神健康有害,更會(huì)加劇人們的軀體疼痛、慢性病的患病和癌癥的患病。該結(jié)果在1%或5%統(tǒng)計(jì)水平上具有顯著影響。日常消費(fèi)支出是人們生活的必要消費(fèi)支出,對(duì)大多數(shù)人來說并不會(huì)增加生活的負(fù)擔(dān)和壓力,且人們通過日常的消費(fèi)支出購買食物和參與人際交往活動(dòng),而這些都有助于居民健康的改善;而非日常的其他消費(fèi)則浮動(dòng)很大,其他消費(fèi)支出越高,越可能引發(fā)人們的壓力,壓力越大越可能對(duì)健康造成負(fù)面的影響。

3.2 平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

DID模型的關(guān)鍵假設(shè)是控制組和處理組滿足平行趨勢(shì)假設(shè),即在沒有實(shí)施農(nóng)村飲水安全工程的情況下,控制組和處理組居民的健康水平有相同的變化趨勢(shì)。多期DID通常涉及處理前后多期,為檢驗(yàn)多期DID是否滿足平行趨勢(shì)假設(shè),往往需要看處理前后各期的情況。因此,得到用于多期DID平行趨勢(shì)檢驗(yàn)的模型如下:

(2)

式中θ-τ——農(nóng)村飲水安全工程實(shí)施之前的τ期產(chǎn)生的影響;θ+τ——農(nóng)村飲水安全工程實(shí)施之后的τ期產(chǎn)生的影響;θ——農(nóng)村飲水安全工程實(shí)施當(dāng)期產(chǎn)生的影響。

因此當(dāng)年份為處理當(dāng)期時(shí),Di,t取值為1,否則取值為0;其他變量定義與式(1)相同。

參照Beck等[25]的做法,采用事件研究法(Event Study Approach)對(duì)多期DID進(jìn)行平行趨勢(shì)檢驗(yàn)。考慮一個(gè)10期的窗口期,從實(shí)施農(nóng)村飲水安全工程前的5期到實(shí)施飲水安全工程后的5期。將個(gè)體接受處理前的第5期作為基期,運(yùn)用雙重固定效應(yīng)模型考察政策效果在個(gè)體接受處理前后各期對(duì)健康狀況的動(dòng)態(tài)影響。為了得到干凈的處理組和控制組政策實(shí)施前的平行趨勢(shì),在控制了前述所有的控制變量、時(shí)間固定效應(yīng)以及個(gè)體固定效應(yīng)等因素的影響后,得到了式(2)的回歸估計(jì)系數(shù),將政策時(shí)點(diǎn)作為橫軸,健康狀況的動(dòng)態(tài)影響作為縱軸,得到了圖1—4。圖1—4分別描述了農(nóng)村飲水安全工程對(duì)農(nóng)村居民總體健康狀況、軀體疼痛、精神抑郁和身體機(jī)能的影響,虛線表示95%的置信區(qū)間。圖1—4顯示在個(gè)體接受處理的前4期系數(shù)θ-τ與0沒有顯著差異,而在個(gè)體接受處理的后5期系數(shù)θ+τ與0有顯著差異。即在農(nóng)村飲水安全工程實(shí)施之前的所有年份中,農(nóng)村飲水安全工程虛擬變量的系數(shù)與0沒有顯著差異,處理組與控制組的健康水平(包括總體健康狀況、軀體疼痛、精神抑郁和身體機(jī)能)大致保持相同的趨勢(shì);而在實(shí)施農(nóng)村飲水安全工程之后,農(nóng)村飲水安全工程虛擬變量的系數(shù)與0有顯著差異,處理組健康水平顯著好于控制組的健康水平,這說明本文使用的多期DID模型滿足平行趨勢(shì)假設(shè)。

圖1 農(nóng)村飲水安全工程對(duì)農(nóng)村居民總體健康狀況的影響

圖2 農(nóng)村飲水安全工程對(duì)農(nóng)村居民軀體疼痛的影響

圖3 農(nóng)村飲水安全工程對(duì)農(nóng)村居民精神抑郁的影響

圖4 農(nóng)村飲水安全工程對(duì)農(nóng)村居民身體機(jī)能的影響

3.3 政策的動(dòng)態(tài)效果評(píng)估

事件研究法(ESA)不僅可以對(duì)多期DID模型進(jìn)行平行趨勢(shì)檢驗(yàn),而且可以評(píng)估政策的動(dòng)態(tài)效果[25]。圖1—4所示,健康狀況的改善并沒有先于農(nóng)村飲水安全工程的實(shí)施,在政策實(shí)施1 a后,θ1在1%的水平上是負(fù)的和顯著的,這說明農(nóng)村飲水安全工程的實(shí)施對(duì)健康的改善作用很快就顯現(xiàn)了。且越早實(shí)施農(nóng)村飲水安全工程,對(duì)農(nóng)村居民健康的改善就越及時(shí)。這也進(jìn)一步用數(shù)據(jù)證明政府持續(xù)不斷的深入推進(jìn)農(nóng)村飲水安全工程的重大現(xiàn)實(shí)意義。農(nóng)村飲水安全工程對(duì)總體健康狀況、身體機(jī)能、精神健康和軀體疼痛的改善在政策實(shí)施后呈現(xiàn)了平穩(wěn)狀態(tài)下的小幅波動(dòng)?？傮w來說,隨著政策實(shí)施時(shí)間的推移,農(nóng)村飲水安全工程對(duì)農(nóng)村居民總體健康狀況、身體機(jī)能、精神健康和軀體疼痛的改善作用保持在一個(gè)平穩(wěn)的狀態(tài)。這也許是因?yàn)楫?dāng)居民剛享受到飲水安全工程帶來的便利和潔凈水質(zhì)時(shí),在心理上會(huì)產(chǎn)生愉悅感,便捷的生活方式也會(huì)提升人們的生活滿意度,進(jìn)而使得人們的總體健康狀況、精神健康狀況有所改善,更進(jìn)一步地也會(huì)改善人們的身體機(jī)能和緩解軀體疼痛;另一方面,潔凈的水質(zhì)也確實(shí)能夠避免一些相關(guān)疾病的產(chǎn)生和發(fā)展,進(jìn)而提升人們的總體健康水平。隨著政策實(shí)施時(shí)間的推移,飲水安全工程帶來的生活便利和潔凈水質(zhì)慢慢成為了人們習(xí)以為常的存在,由此帶來的愉悅感和生活滿意也就不會(huì)有很大的提升,反映在圖1—4就是一個(gè)平穩(wěn)狀態(tài)下的小幅波動(dòng)狀況。

3.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了盡可能剔除其他因素對(duì)居民健康狀況的影響,使試驗(yàn)組和控制組更具有可比性,本文采用匹配-雙重差分方法對(duì)模型做進(jìn)一步穩(wěn)健性檢驗(yàn)。具體匹配步驟如下:①將居民的性別、婚姻狀況、所在縣市、是否有醫(yī)療保險(xiǎn)、年份、是否吸煙、是否喝酒等7個(gè)離散變量進(jìn)行精確匹配共得到6 953對(duì)匹配樣本;②將居民的年齡、受教育程度、睡眠時(shí)間、生活水平、基線健康水平、人際交往活動(dòng)等連續(xù)變量作為控制變量,將匹配后數(shù)據(jù)代入式(1)進(jìn)行配對(duì)樣本回歸得到結(jié)果見表4。

表4 基于匹配-多期DID模型估計(jì)結(jié)果

表4結(jié)果顯示:在采用匹配和雙重差分結(jié)合方法后,農(nóng)村飲水安全工程的實(shí)施顯著改善了農(nóng)村居民約4.7%的總體健康水平和54.9%的身體機(jī)能水平,以及顯著緩解了52.2%精神抑郁,減少了約28.4%的軀體疼痛;但對(duì)慢性病患病率和癌癥患病率沒有顯著影響。即匹配結(jié)合多期雙重差分方法的估計(jì)結(jié)果與前文雙重差分結(jié)果并無顯著差異,這說明本文的研究結(jié)論是穩(wěn)健的,農(nóng)村飲水安全工程對(duì)居民的健康具有顯著的改善作用。

3.5 異質(zhì)性分析

農(nóng)村飲水安全工程對(duì)不同農(nóng)村居民健康水平的影響可能存在差異性。參考以往關(guān)于健康方面的研究文獻(xiàn)[26],本文將從性別和家庭經(jīng)濟(jì)狀況等方面進(jìn)行異質(zhì)性分析。以性別分組做雙重固定效應(yīng)分組回歸,得到回歸系數(shù)估計(jì)見表5。從居民的性別看,盡管農(nóng)村飲水安全工程對(duì)男性和女性的總體健康、身體機(jī)能和精神健康都具有顯著的改善作用,但對(duì)女性的改善作用大于男性,特別對(duì)女性的軀體疼痛改善作用最大,而對(duì)男性的軀體疼痛卻沒有改善。估計(jì)結(jié)果在1%或5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著。由于疼痛的評(píng)估主要依靠主觀的感受,而女性能夠更敏感地感受到軀體的疼痛[27],相應(yīng)的女性也會(huì)更敏感地感受到軀體疼痛的減輕,因而飲水安全工程對(duì)女性軀體疼痛的改善顯著好于男性。

表5 多期DID模型異質(zhì)性影響估計(jì)結(jié)果

從家庭經(jīng)濟(jì)狀況看,由于收入樣本缺失數(shù)據(jù)多,本文取居民家庭上年度其他消費(fèi)支出的中位數(shù)4 380元作為分割點(diǎn),將年其他消費(fèi)支出大于等于4 380元的樣本歸入經(jīng)濟(jì)狀況好組,將年其他消費(fèi)支出小于4 380元的家庭歸入經(jīng)濟(jì)狀況差組。將2組進(jìn)行分組回歸發(fā)現(xiàn)(表5),農(nóng)村飲水安全工程對(duì)經(jīng)濟(jì)狀況好的家庭效果顯著大于經(jīng)濟(jì)狀況差的家庭。對(duì)于家庭經(jīng)濟(jì)狀況好的農(nóng)村居民,農(nóng)村飲水安全工程能夠顯著改善11%的總體健康和99%的身體機(jī)能,并能夠顯著降低48.9%的精神抑郁和18.8%的身體疼痛。估計(jì)結(jié)果在1%或5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著。農(nóng)村飲水安全工程對(duì)家庭經(jīng)濟(jì)狀況差的居民的總體健康、精神健康和軀體疼痛的改善作用不顯著,僅對(duì)身體機(jī)能的改善作用顯著,但改善程度仍然小于家庭經(jīng)濟(jì)狀況好的農(nóng)村居民。這也許是因?yàn)榻?jīng)濟(jì)狀況差的家庭就算接入了自來水,也可能出于節(jié)省開支的理由不愿意使用自來水。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

基于2011、2013、2015、2018年中國150個(gè)縣的450村和社區(qū)的面板數(shù)據(jù),結(jié)合雙重固定效應(yīng)模型和多期雙重差分模型(Time-varying Difference-In-Difference)評(píng)估了農(nóng)村飲水安全工程對(duì)農(nóng)村居民健康的影響,采用事件研究法對(duì)多期雙重差分模型進(jìn)行了平行趨勢(shì)假設(shè)檢驗(yàn),并進(jìn)一步使用匹配和多期雙重差分結(jié)合策略對(duì)政策影響作了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。實(shí)證檢驗(yàn)了農(nóng)村飲水安全工程對(duì)農(nóng)村居民的健康績效。主要結(jié)論如下:①農(nóng)村飲水安全工程顯著提升了居民的總體健康水平和身體機(jī)能,顯著緩解了農(nóng)村居民的精神抑郁和軀體疼痛,具體來說,農(nóng)村飲水安全工程顯著改善了約7%的總體健康水平和38.5%的身體機(jī)能,顯著降低了約66.2%的精神抑郁和15.8%的軀體疼痛,考慮到模型可能存在自選擇偏誤問題,本文采用精確匹配和雙重差分方法對(duì)結(jié)論進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn),結(jié)果表明上述結(jié)論依然成立;②進(jìn)一步異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn),農(nóng)村飲水安全工程對(duì)女性的健康改善大于男性,特別對(duì)女性的軀體疼痛改善顯著大于男性,對(duì)經(jīng)濟(jì)狀況良好的居民健康改善顯著大于經(jīng)濟(jì)狀況差的居民。

4.2 討論

從居民的總體健康狀況、身體機(jī)能、軀體疼痛、精神抑郁、慢性病患病和癌癥患病6個(gè)方面全面評(píng)估中國農(nóng)村飲水安全工程政策的健康績效。研究證明農(nóng)村飲水安全工程顯著改善了中國農(nóng)村居民的身心健康水平,是一項(xiàng)有效的健康促進(jìn)政策。研究結(jié)果與Shimamura等[15]、Zhang[16]、Chen等[17]以及王學(xué)淵等[18]的已有研究結(jié)論一致[15-18]。與已有的研究相比,本文不僅驗(yàn)證了農(nóng)村飲水安全工程對(duì)農(nóng)民身體健康的改善作用,更進(jìn)一步證明農(nóng)村飲水安全工程對(duì)農(nóng)村居民精神抑郁的顯著改善作用。精神抑郁的改善可能通過如下2個(gè)方面產(chǎn)生作用:①飲用水源重金屬超標(biāo)會(huì)增加居民的心理健康風(fēng)險(xiǎn)[28],而自來水的接入提高了飲用水源質(zhì)量,降低了飲用水源重金屬超標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn),從而降低了重金屬超標(biāo)造成的心理健康風(fēng)險(xiǎn);②自來水的接入改變了農(nóng)村居民的生活方式,便捷的生活方式產(chǎn)生的愉悅感也可能會(huì)降低居民的精神抑郁。與Zhang[16]、Ebenstein等[29]發(fā)現(xiàn)飲用水污染增加慢性病和癌癥的患病率不同,本研究沒有發(fā)現(xiàn)農(nóng)村飲水安全工程對(duì)慢性病和癌癥發(fā)生率的顯著影響。這可能是由于本文考察的是所有慢性病和癌癥的發(fā)生概率,而Zhang、Ebenstein等學(xué)者研究的則是與水源污染關(guān)系更為密切的消化系統(tǒng)慢性病和癌癥。

已有的研究證實(shí):工業(yè)廢水和城市污水的排放增加了中國農(nóng)村中老年居民患消化道疾病的概率[20],飲用水水質(zhì)每惡化一個(gè)等級(jí),居民的消化系統(tǒng)癌癥死亡率就增加約9.7%[29]。針對(duì)中國1998—2011年農(nóng)藥使用與老年居民日常生活活動(dòng)能力的研究發(fā)現(xiàn),水稻農(nóng)藥使用增加10%導(dǎo)致了喝地表水的老年居民日常生活活動(dòng)能力比喝地下水的老年居民低1%[30]。另一項(xiàng)研究證實(shí)地表水與慢性疾病和健康狀況的惡化有關(guān)[31]。上述研究結(jié)果表明飲用被污染的水源會(huì)導(dǎo)致居民健康風(fēng)險(xiǎn)的加大。而農(nóng)村飲水安全工程能夠有效降低農(nóng)村居民飲用被污染水源的概率,從而有效降低農(nóng)村居民面臨的健康風(fēng)險(xiǎn),本文的實(shí)證研究結(jié)果證明了上述推斷。

農(nóng)村飲水安全工程健康改善效應(yīng)的發(fā)揮不僅有賴于工程在各個(gè)村莊的推進(jìn),還有賴于自來水接入農(nóng)戶家中后的使用情況。由于農(nóng)村貧困戶的水價(jià)支付能力有限[32],因而飲水安全工程的實(shí)施對(duì)經(jīng)濟(jì)狀況良好的居民健康改善作用可能要大于經(jīng)濟(jì)狀況差的居民,異質(zhì)性分析的結(jié)果證明了這種現(xiàn)象的存在。因此,政府在大力推進(jìn)農(nóng)村飲水安全工程建設(shè)的同時(shí),也需要關(guān)注貧困居民的自來水使用情況以及合理的自來水定價(jià),讓人人都用得起干凈的自來水。

注釋:

①數(shù)據(jù)依據(jù)國家環(huán)境保護(hù)部提供的實(shí)時(shí)水質(zhì)斷面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算得到。

②中國農(nóng)村飲水安全保障水平不斷提高www.gov.cn/xinwen/2019-06/28/content_5403965.htm

③數(shù)據(jù)來源于水利部部長在2021年9月9日國務(wù)院新聞辦公室舉行的關(guān)于水利支撐全面建成小康社會(huì)有關(guān)情況的答記者問。

④本文的家庭月平均消費(fèi)支出具體包括人均月郵電、通訊支出、水電費(fèi)、燃料費(fèi)、保姆傭人費(fèi)用、交通費(fèi)、日常用品和文化娛樂支出。

⑤家庭年其他消費(fèi)支出包括衣著消費(fèi)、旅游消費(fèi)、家具、耐用消費(fèi)品及電器的支出、教育和培訓(xùn)支出、購買汽車支出、社會(huì)捐贈(zèng)支出等。