新型基础设施如何促进公共健康？——基于中国智慧城市试点的准自然实验证据

本研究利用中国智慧城市试点政策的交错实施作为准自然实验，采用多期双重差分法（DID）分析新型基础设施建设对居民健康的因果效应。结果表明，智慧城市建设通过提高收入水平、增加体育锻炼机会和改善空气质量（PM2.5）显著提升公众健康水平，且效果存在时滞性和区域异质性（东部、中部及大城市效应更显著）。研究为智慧城市健康促进策略提供了实证支持与政策启示。

　　

引言

快速城市化进程带来资源枯竭、空气污染和公共健康风险等挑战，智慧城市作为新兴社会发展模式，通过数字技术与通信技术（ICT）整合提升资源效率、优化治理并改善居民生活条件。尽管现有研究关注智慧城市的环境和经济效应，但其对公共健康的因果影响及机制仍缺乏 rigorous 证据。中国自2012年起分批次推行国家级智慧城市试点政策，为评估新型基础设施对健康的影响提供了 quasi-natural experiment 机会。

理论框架与研究假设

智慧城市以数字技术和智能化基础设施为核心，推动韧性、包容和可持续的城市发展。研究表明，智慧城市通过优化公共服务供给（如医疗资源分配）、构建应急响应系统和促进绿色低碳发展，间接提升居民健康水平。据此提出假设：

H₁：智慧城市建设对公共健康有正向影响。

机制层面，智慧城市通过三重路径影响健康：

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  H₂：通过提高收入水平（促进产业升级、增加就业和工资）；

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  H₃：通过增加体育锻炼机会（智能公园、数字健身平台和数据驱动的个性化运动指导）；

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  H₄：通过改善空气质量（部署环境传感器、实时监测PM_2.5和污染预警系统）。

  理论框架如图1所示，涵盖核心变量与作用路径。

研究方法

模型设定

采用多期DID模型，基准回归方程为：

health_ijt = α₀ + α₁ treat_i·post_t + βX_ijt + θW_it + μ_i + γ_t + ξ_ijt

其中，health_ijt 为个体健康水平（主观自评健康或BMI偏离理想值22的绝对值），treat_i·post_t 为政策交互项，X_ijt 和 W_it 分别为个体与城市层面控制变量，μ_i 和 γ_t 为城市和年份固定效应。

变量与数据

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  因变量：主观健康（5级评分）或客观健康（|BMI-22|）；

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  核心自变量：智慧城市政策虚拟变量（试点城市×政策后时间）；

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  机制变量：收入（月收入对数）、体育锻炼频率（5级评分）、空气质量（PM_2.5年均浓度）；

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  控制变量：城市层面（医疗基础设施、人口、经济水平等）、个体层面（性别、年龄、教育、户籍等）；

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  数据来源：中国家庭追踪调查（CFPS）2010–2020年微观数据（18,993个样本）与《中国城市统计年鉴》宏观数据。

实证结果

基准回归

DID估计显示，智慧城市政策使居民自评健康显著提升0.231分（p<0.01），控制变量系数符合理论预期（如人口规模正效应、密度负效应）。

平行趋势与安慰剂检验

政策前处理组与对照组健康趋势无显著差异，满足平行趋势假设（图2）。动态效应显示政策效果存在时滞，2013年后逐步增强。安慰剂检验（提前政策时间）未发现显著伪效应，支持因果识别。

稳健性检验

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  替换因变量（BMI偏差对数）；

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  替换自变量（互联网用户数/百人、城市创新指数）；

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  工具变量法（地形起伏度作为IV）：2SLS回归结果与基准一致，IV通过相关性、外生性和弱工具变量检验（Kleibergen-Paap rk LM统计量p<0.01，F值>26）。

机制检验

依次检验中介模型（Baron-Kenny法）：

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  收入机制：政策→收入↑→健康↑（系数显著正）；

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  锻炼机制：政策→锻炼频率↑→健康↑；

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  空气机制：政策→PM_2.5↓→健康↑。

  所有中介路径均显著（表5）。

异质性分析

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  地区异质性：政策效果在东部和中部显著（p<0.05），西部和东北部不显著，归因于经济基础、数字化水平和基础设施差异；

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  城市规模异质性：人口>100万的大城市效应显著，小城市不显著，因大城市技术落地更快、运动设施更完善。

结论与政策启示

理论意义

智慧城市作为新型基础设施，通过多通道机制提升公共健康，效应具有时滞性和空间异质性，丰富了城市发展与健康关系的实证研究。

政策建议

1. 1.

   优先推进智慧城市与数字技术融合，整合AI筛查、远程医疗和IoT监测至公共卫生平台；

2. 2.

   将健康目标纳入智慧城市规划，示范智能健身、智能养老等项目；

3. 3.

   通过财政支持和技术转移缩小区域差异，促进中小城市智慧化转型，实现包容性健康促进。