社会资本与贫困农户的健康脆弱性：抑制还是促进？——基于中国家庭追踪调查数据

○ 张永奇

（四川农业大学经济学院，四川 成都 611130）

一、引言

习近平总书记指出，为实现巩固拓展脱贫攻坚成果与乡村振兴有效衔接的战略目标，必须积极调动农民的主动性，有效激发他们脱贫致富的内生动力。多数学者在此基础上进行阐述，认为“扶贫重在扶智”[1-2]，内生动力的提升在于拔高贫困农户的思想素质[3]。建议政府通过思想教育、就业培训、带头作用等方式来带动贫困农户的自我生计意愿[4]，从而确保返贫现象的消失。但需注意的是，“扶智”这一工作的立足点在于贫困农户能够及时应对健康风险。健康扶贫是防止因病致贫的重要举措[5]。在脱贫攻坚任务中，健康扶贫将使贫困人口看病从“能看”到“易看”再到“好看”，让因病致贫、返贫风险大幅降低，斩断了“疾病—贫困—疾病”的恶性循环[6]。但是健康扶贫仍有两个突出问题：一是部分地区用于健康扶贫的财政资金压力较大；二是贫困人口与非贫困人口看病报销比例差异显著，引起了部分非贫困人口的不满[7]。因此，着重探讨如何巩固健康扶贫绩效，对于中国建立解决相对贫困问题的长效机制和全面实施《“健康中国2030”规划纲要》，全周期保持人民健康水平的要求具有显著的理论价值和现实意义。

贫困人口迟迟未能逃离“贫困陷阱”的重要原因在于健康风险冲击[8]。健康风险冲击不仅在短期内降低劳动者的能力和工作时间，增加医疗支出，减少农户的当期收入；也会从长期引发健康受损，导致劳动力生产率大幅下降，竞争力呈现劣势，使其陷入长期贫困[9]。在乡村振兴持续推进的新时期、新阶段，着重关注健康贫困的长期性和动态性、减贫的稳定性和重返贫困的可能性，才能为中国建立治理相对贫困的长效机制提供更为长久的发展思路。针对健康贫困的长期表现，已有研究从改善医疗条件[10]、提高受教育程度[11]等多维视角提供了缓解途径，为本研究创造了重要的理论基础与经验观察。但过往研究均未结合“乡土中国”向“城乡中国”变迁的宏观背景，从农村地区非正式制度社会资本这一视角出发，深度探讨基于“强关系”下社会资本数量、“弱关系”下社会资本质量对“返贫”农户的健康脆弱性的相关影响与理论机制。

社会资本作为“穷人的资本”，在农村具有很强的经济效应，能够缓解农户经济脆弱性的积极证据已被挖掘[12]，但能否提高农户健康风险保障，缓解“返贫”农户的健康脆弱性，并未得到更多研究关注。此外，社会资本的概念与内涵往往呈现动态变化[13]，在“乡土中国”向“城乡中国”转型，强弱关系相互交织的场景中，拥有较少资源禀赋的“返贫”农户是更为看重社会资本数量或质量，哪种类型的社会资本更加利于削弱“返贫”农户的健康脆弱性？对于上述问题进行解答，不仅能够挖掘社会资本对贫困农户健康程度的长期影响，有效减弱重大突发公共卫生事件造成的负向影响，强力阻击“因病返贫”，丰富健康贫困的文献基础，也能激发“返贫”农户内生动力，形成示范效应，有效推进社会信用体系建设高质量发展，加快构建、完善新发展格局。

贫困脆弱性是“度量对冲击的复原—冲击造成未来福利下降的可能性”[14]，贫困脆弱性克服了传统的静态贫困测量不足，从前瞻性的视角预测未来贫困发生的可能性，拓展了贫困治理的相关研究[15]。健康贫困脆弱性是指个人、群体或组织在遭受健康风险冲击后陷入贫困的概率，在消除现有贫困的基础上，还需识别因病致贫返贫的风险[11]。当前，中国已经进入以转型性的次生贫困和相对贫困为特点的后扶贫时代[16]，贫困边缘和潜在贫困人群成为新时期扶贫的目标对象，事前测度未来遭受健康风险冲击的可能性以及预测未来陷入贫困的概率，是斩断疾病与贫困之间因果链接，降低农村人口健康贫困脆弱性以及新时代新型贫困治理的关键。因此，本文将基于“乡土中国”向“城乡中国”转型的社会变迁背景，立足强弱关系格局，从社会资本数量与质量的崭新视角出发，基于中国家庭追踪调查（CFPS）的微观数据，筛选出贫困人群，利用VEP方法测度出贫困群体的健康脆弱性，并且对于贫困群体进行分样本比较，以期促进新时期健康扶贫政策的转型和有效实施。

本文的贡献主要在于两点：第一，从经济贫困视角出发，挑选出潜在的贫困人群，将收入贫困与健康风险结合起来，创新性地引入脆弱性指标对贫困人群的致贫风险进行量化；第二，基于“乡土中国”向“城乡中国”转型引发的社会资本变迁现实，依托社会资本质量与数量视角、结合贫困人群之间的异质表现，进一步挖掘了引致贫困人群提升健康脆弱性的主要来源，精准识别健康贫困脆弱群体，保障农村贫困人群的抗疾病风险能力，从而利于丰富乡村振兴下健康扶贫政策的常态化转型研究，为巩固后扶贫时代健康扶贫的长效机制提供可靠理论依据。

二、数据来源、变量与模型构建

（一）数据来源

本文数据来自中国家庭追踪调查（CFPS）2018。CFPS 的数据覆盖省份广泛、调查样本量充足，被认为是一项全国性跟踪调查数据，能够较好地反映新时期个体社会资本与健康脆弱性情况。为避免异常值和缺失值对实验结果带来偏误，本文剔除了相应核心变量缺失样本，经过整合，最终得到存在“返贫”①“返贫”：2017年的国家绝对脱贫标准是年人均收入高于2 855元，但是在本文的测度中，低于2 855元的样本数量较少，考虑到中国已经进入“后扶贫”时代，故选择人均收入中位数的40%作为划定标准。以人均收入4 000元为标准，2018年个人收入超过4 000元的定义为不贫困，反之定义为存在“返贫”风险的贫困农户。后续的贫困农户在本文均表示存在“返贫”风险的农户。风险的贫困农户样本8 239份。

（二）变量选取

1.被解释变量：健康脆弱性。根据以往研究，脆弱性的主要研究方向是经济贫困，研究思路为以个体/家庭收入为依据，测算个体/家庭在未来一期陷入贫困的可能性[17]。鉴于鲜有研究关注健康脆弱性，而健康本身是一个多维度指标[18]，因此本文依据世界卫生组织划分标准，将健康分为身体健康、心理健康、交往健康。最终，本文使用经济贫困脆弱性研究方法，使用VEP测度方法，利用问卷中的“自评健康”“自信程度”“人缘关系”构建身体脆弱性、心理脆弱性、交往脆弱性三个指标展开分析，具体测算方法在下文详述。

2.核心解释变量：社会资本。以往研究多数从社会资本存量视角出发，探讨社会资本的经济效应[19]，也有少数学者关注了社会资本的动态变化，将社会资本划分为脱域型、地域型等不同类型的社会资本[13]，但均未基于农户社会资本结构转换的新格局[20]，从新型社会资本逐渐扩张并占据主导[13]，关系网络由强到弱的场景进行研讨[21]。因此，本文借鉴WOOLCOCK[22]及世界银行新千年发展报告的相关思路，将社会资本划分为“社会资本数量”及“社会资本质量”两部分。社会资本数量是基于血缘、地缘以及人情关系形成的地域型社会资本，这种社会资本主要依靠春节走亲访友、红白喜事人情往来等载体活动进行维系，成员间资源同质、网络封闭等特征较为明显，由此导致这种社会资本虽然具备互惠互助的风险分担功能，但是此种社会资本对于贫困农户的经济效应存在约束，所需前期投资较高[23]。因此，此处使用“人情支出（对数）”以及“重大事件总支出（对数）”两个指标来测度贫困农户的社会资本数量。另外，社会资本并非一成不变。随着社会结构的变迁，农村的社会关系已经逐步摆脱“血缘”“地缘”的依赖，以“业缘”为关系的社会关系网络逐步拓展，驻村干部的学历、能力提升，为贫困农户的内生动力激发提供了相应动力[24]，使其依托弱关系建立的互惠互助机制更为牢固，进而影响了农户的未来健康程度。故此处本文使用“对干部的信任程度”这一指标衡量贫困农户的社会资本质量。

3.控制变量：本文结合数据可得性，从个人、经济、社会特征出发，控制了相应的扰动变量。各变量描述统计见表1。

表1 相关变量描述性统计

（三）健康脆弱性的测量与分析

在社会经济发展评估中，贫困是主要指标之一，现有贫困评估当中，主要采取静态福利标准方法，没有将个人福利影响因素即动态因素纳入其中。贫困脆弱性则不同，属于前瞻性指标，能够对个体未来贫困作出预测，该指标既实现了对个体现有实力的评估，也将未来个体各方面陷入贫困的风险涵盖其中。贫困脆弱性评估指标主要包括预期脆弱性、低期望效用脆弱性、风险暴露脆弱性。考虑到上述三种方法是由不同的定义衍生而来，因此需要对这些方法合理性作出判定。黄承伟等[25]提到，风险暴露脆弱性指标主要适用于事件发生后福利损失的评估，而研究贫困脆弱性的出发点应该是估计个体未来贫困的可能性，所以VER 的测量方法并不常见[26]。使用VEU 的前提是基于现有数据维度能够较好地描述个人偏好和消费可变性，因此，VEU方法也存在局限性[27]。而VEP测度方法是利用t期家庭/个人特征情况来计算t+1期家庭/个人陷入贫困的概率，该种方法可以将现有个体的特征和经济情况与未来个体能够观测到的风险相连，以此判定个人未来贫困状况，所以在贫困脆弱性评估当中较为常用。

VEP 方法的主要思路如下，首先，建立健康均值模型，估计人均健康对数，回归后的残差平方再使用FGLS方法进行回归。

在上述回归的基础上，创建异方差结构权重，进一步对残差平方和平均健康进行加权回归，得到估计值。

假设健康水平服从正态，本文参照单德朋等[28]的做法，使用人均健康均值的70%作为相对健康线。此外，本文借鉴周君璧等[29]的做法，使用79%作为健康阈值，79%及以上被定义为脆弱性，赋值为1，反之为0。

（四）实证模型设计

本文设定的基准回归模型如下：

其中，i代表贫困农户，Vul代表健康脆弱性，如果Vul≥0，则赋值为1，代表贫困农户将会面临未来健康贫困；反之则赋值为0，代表个体不会面临健康贫困。Xc代表影响健康脆弱性的一系列变量，εc为随机扰动项。β为正，代表社会资本能够显著提高贫困农户陷入健康贫困可能性；β为负，代表社会资本能够显著降低个体陷入健康贫困可能性。

三、实证分析

（一）社会资本数量与贫困农户健康脆弱性

根据表2的回归结果可知，社会资本数量是影响健康脆弱性的关键因素。但是值得注意的是，社会资本数量对贫困农户而言，仅具有降低身体脆弱风险的作用，对于心理与社会交往非但没有起到促进作用，反而提升了贫困农户的脆弱程度，即贫困农户注重社会资本数量的积累将会使其未来心理健康与社会交往的风险抵御能力显著下降。原因在于：贫困农户所处的农村地区，人情支出成为其积累社会资本数量的主要方式，在这种方式下，基于社会连接性，能够使得居民间的信息不对称有所缓解，贫困农户可以获得更为广泛的健康信息来源。此外，居民间的人情交往也能一定程度上为贫困农户积累声誉，有利于其在面临身体健康风险时获得其他同村成员的帮助。不过，随着城市化的持续推进与市场经济的发展，人与人之间的互动掺杂了更多的利益关系[23]。由此导致中国贫困农户在承担较重人情支出的同时，受“攀比效应”等机制的影响，很多贫困农户不惜改变自己的支出习惯，进一步通过“人情”“面子”与上层富农看齐[30]，负债交友的可能性迅速提高，最终使得贫困农户的心理承受能力与社会交往风险显著提升。

表2 社会资本数量与贫困农户健康脆弱性的基准回归

（二）社会资本质量与贫困农户健康脆弱性

根据表3的回归结果可以发现，社会资本质量对贫困农户健康脆弱性的保障效用十分明显。社会资本质量不仅能够强化贫困农户的身体保障，并且也能显著改善贫困农户的心理健康与交往意愿。可能的解释：在社会转型过程中，贫困农户逐渐脱离了乡土社会中基于血缘和宗族的自然联系，人与人之间的关系呈现疏离状态[31]。基于疏离状态下的弱关系形成的社会资本质量不仅能够为其带来更多的风险支持，也能够提升贫困农户的金融素养与创业素养[32]，从而使得贫困农户的自信程度与社交能力显著提升。在巩固脱贫攻坚成果与乡村振兴有效衔接的新时代背景下，各级政府纷纷选派新一轮驻村干部，继续在广阔的农村“打怪升级”，磨炼提能，让贫困农户与驻村干部之间的联结程度再度拓展，深度强化地方各级党委政府在实施乡村振兴战略中的主体责任，提高与贫困农户健康风险共担的可能性。

表3 社会资本质量与贫困农户健康脆弱性的基准回归

（三）两者间减贫差异的分析

根据前述的实证结果可以看出，相比于社会资本数量，社会资本质量对于贫困农户的健康扶贫作用更为明显。那么，到底是何原因导致两者之间的减贫效果出现差异，则应在此部分进行深度挖掘，以期可以提供更为合理的理论解释。

社会资本能够显著影响贫困农户的要素投资决策，而要素投资越多，越有利于提升农户生产力，从而利于农户实现长期脱贫。在贫困农户的要素投入过程中，贫困农户会考虑自身的可支配收入，而净收入的多少则与其收入、支出存在密切关联。杨明婉和张乐柱[23]认为，强关系下的社会资本需要时间与金钱的投入，而弱关系的社会资本只需通过集会交流等方式丰富。王书华等[33]研究发现，人情支出对于家庭负债具有正向促进作用，从而可以推断人情支出过高会提高个体负债可能性。在“双创”政策背景下，不同类型的社会资本将会引致不同的创业成果[34]。因此，社会资本数量与社会资本质量可能会因消费支出、创业概率不同，致使农户的净收入呈现“分流”趋势，最终造成社会资本数量与社会资本质量的减贫效果出现差异。根据表4的回归结果可以发现，社会资本数量增加了贫困农户的消费支出。而社会资本质量对农户消费支出的影响并不明显，对创业概率的提升具有更加显著的正向影响，从而为社会资本数量与质量间的减贫分歧提供了新的解释。此外，社会资本数量与社会资本质量的创业模式也将大概率存在不同，社会资本质量偏向于自雇型与发展型创业，社会资本数量更加倾向于雇佣型创业，主动与被动的创业模式异同也将进一步引发健康减贫差异。

表4 社会资本数量、社会资本质量减贫差异的机制分析

表5的分析结果表明，社会资本数量与社会资本质量是从支出、创业两个方面导致的减贫差异，而支出、创业的最终形式将会转换为要素投入[35]。随着网络化的持续推进，互联网逐渐成为孕育农户社会资本的新阵地[36]，依托新的交往渠道，使得贫困农户能够加速提升社会资本质量，利于转变投资观念。投资社会资本质量的贫困农户除了削减非必要消费支出，树立良好的健康意识，也可以经由数字金融等渠道扩大创业规模，发挥“良性循环”效应，扩展自己的交际圈，从而使其社会心理认同程度与社会信任半径显著提升，心理、交往健康程度得到扩增。

表5 社会资本对健康脆弱性的机制分析

四、结论与政策启示

（一）结论

本文研究表明：社会资本数量有利于降低贫困农户的身体脆弱性，但是显著提高了贫困农户的心理脆弱性与交往脆弱性。社会资本质量则对贫困农户的三种健康脆弱性均具有显著的抑制作用。两者之间的减贫差异在于社会资本数量的积累将会显著提高贫困农户的消费支出规模，且受资源同质性的影响，社会资本数量带动的创业规模也将显著低于投资社会资本质量的贫困农户，最终导致两者之间的未来要素投入规模呈现“分流”态势，从而为解释社会资本数量与社会资本质量的健康扶贫差异找到了新的理论解释。

（二）政策启示

基于上述研究结论，立足于农村社会结构形成新格局的不争事实，本文提出以下政策启示：

1.政府应要持续推进和实施“农村城镇化、农业产业化、农民市民化”的新农村模式，把健康村镇建设作为推进健康中国建设的重要抓手。具体方式为：首先，广泛建设健康社区、健康村镇、健康单位、健康家庭等健康范本，提高社会参与度。其次，划定环境卫生高风险地区，开展环境污染对人群健康影响评估，探索建立高风险地区重点项目健康风险评估体系。到2030年，建成一批健康村镇建设示范村。最后，借助上述经验推广，为脱贫农户拓展高质量网络提供有效渠道，帮助脱贫农户能够在新的社会互动关系下，增强对党和政府以及村干部的信任，矫正要素投入扭曲现象，提升此类群体借助社会资本质量实现健康减贫的可能性。

2.在巩固健康扶贫成果、建设健康乡村的过渡时期，还需扩大大病专项救治范围，完善农村低收入人口重特大疾病医疗救助政策。除对刚脱贫且患有重特大疾病的老年人口、残疾人口实施托底保障之外，还应对劳动适龄人口制定降低直接经济负担的专项政策。借助“互联网+健康扶贫”模式，通过精准识别低收入人群健康风险及变化趋势，实现对高风险低收入人群的动态监测，实时更新服务对象的“进”与“退”。利用“智慧医疗”提升医疗资源的“横纵网状流动”，提高优质资源可及性、可使用性，有序缩小人口健康差距背后的机会不平等。