数字技术的应用与生计韧性：来自中国农村地区在健康冲击下的证据

《Economic Analysis and Policy》：Digital technology use and livelihood resilience: Evidence from rural China under health shocks

　　## 摘要
本文探讨了在中国，数字技术的使用是否能够缓冲健康支出冲击对农村家庭生计韧性的负面影响。我们使用了2010至2022年的七波中国家庭追踪调查（China Family Panel Studies, CFPS）数据，共包含5750个农村家庭的17,066个家庭观察记录。数字技术的使用情况（DTU）及相关协变量是在前一波调查中测量的。当随后两年内自付医疗费用的对数增长超过相应省份波次分布的90%分位数时，即发生健康支出冲击。生计韧性体现在非食品消费的稳定性、防止陷入灾难性健康支出（CHE40）的保护措施以及家庭财务缓冲的变化上。家庭固定效应和调查波次固定效应的估计结果显示，数字技术的使用与生计韧性之间存在正相关关系；在经过完全调整的模型中，该系数为0.053。数字技术使用与健康支出冲击之间的交互作用系数为0.121（95%置信区间：0.070-0.172）。在未发生冲击的家庭波次中，数字技术的使用系数为0.034，而在发生冲击的家庭波次中升至0.155，这表明具有较高数字技术使用水平的家庭在医疗费用急剧增加时，其韧性损失较小。各组成部分的估计显示，非食品消费的稳定性更高，陷入CHE40的风险更低。数字技术使用水平每增加一个单位，与 shock 相关的 CHE40 进入风险降低2.7个百分点。在具有较强经济缓冲的家庭中，数字技术与韧性之间的正相关关系更为显著，尽管当从韧性指数中排除财务缓冲成分后，这种差异会减弱。这些结果对于不同的冲击阈值以及使用通信支出作为数字技术使用替代指标的情况都是稳健的；而仅使用二元互联网接入指标则未显示出统计上显著的关联。该研究利用了家庭内部的差异，并在冲击发生前测量了数字技术的使用情况，但由于存在时间变化的混杂因素，因此无法得出严格的因果结论。研究结果表明，农村地区的数字政策应通过简化报销和医疗援助程序、加快结算速度以及提供可获得的离线支持来补充网络扩展。

## 引言
对于低收入和中等收入国家的农村家庭而言，疾病可能同时造成支出和收入的冲击。疾病和护理需求会导致劳动力供应减少，而有限的保险和不完全的信贷市场限制了家庭分散这些损失的能力。家庭可能会通过削减消费、动用储蓄、借款或出售生产性资产来应对，其影响会远远超出疾病发生的短暂时期（Dercon, 2002; Gertler and Gruber, 2002; Morduch, 1999; Townsend, 1994）。尽管中国大幅扩大了公共卫生保险覆盖范围，但农村家庭仍面临较高的自付医疗费用、报销延迟和福利获取不足的问题。因此，医疗费用的异常快速增长可能会扰乱当前的消费，并削弱家庭未来生计所依赖的资源。

数字技术的普及可能会改变家庭应对这些压力的方式。移动通信、互联网服务、数字支付和在线公共服务降低了获取信息、转移资金、维护远距离联系以及完成行政程序的成本。现有研究表明，数字化连接提高了市场信息获取的便利性，减少了空间摩擦，并促进了通过非正式支持网络的资金转移（Aker and Mbiti, 2010; Jack and Suri, 2014; Jensen, 2007）。关于数字金融的研究也记录了短期内流动性和风险分担的改善。然而，这些证据主要关注收入、消费、市场参与度或转移等平均结果。本文探讨的是，在家庭遭遇健康支出冲击时，冲击前的数字技术使用是否与较小的生计韧性下降相关。这一区分很重要，因为技术接触机会和技术使用能力并不等同。设备拥有或互联网连接仅表明数字服务可用，但并不能说明家庭是否能够利用这些服务来比较医疗服务提供者、了解报销规则、联系外出务工的家人或完成在线申请。关于数字不平等的研究表明，相似技术接触水平下的回报存在显著差异，这反映了技能、使用模式和家庭资源的差异（Helsper, 2012; van Deursen and van Dijk, 2014）。因此，这里将数字技术的使用理解为一种累积的实际能力：家庭通过数字渠道获取信息、进行远距离沟通和进行常规交易的能力。

在正常情况下，数字技术可能改善家庭的组织结构和服务获取能力。然而，当医疗费用急剧增加时，家庭必须在时间和流动性受限的情况下选择医疗服务提供者、安排支付、验证报销资格、组织护理并重新分配劳动力。虽然数字技术无法消除疾病的影响或替代保险和储蓄的作用，但它可以降低调动可用资源的信息、协调和交易成本。因此，随着冲击前数字技术使用水平的提高，健康支出冲击对生计韧性的负面影响应该会减弱。我们使用2010至2022年的七波中国家庭追踪调查数据来验证这一预测。分析跟踪了相邻调查波次中的农村家庭，数字技术的使用情况及相关控制变量是在前一波调查中测量的（通常为两年前的时间）。健康支出冲击及其对生计韧性的影响是在随后的一段时间内测量的。当家庭自付医疗费用的对数增长超过相应省份波次分布的90%分位数时，即认为发生了健康支出冲击。这一指标捕捉的是医疗费用的异常快速增长，而不是疾病本身。

生计韧性通过三个维度进行衡量：非食品消费的稳定性、防止陷入40%灾难性健康支出的保护措施，以及现金和存款提供的财务缓冲的变化。这些组成部分在调查波次内进行了标准化处理，并以相同的权重进行合并。分析样本包含来自5750个农村家庭的17,066个家庭观察记录。家庭固定效应消除了家庭间的时间不变差异，而调查波次固定效应解释了共同的时间变化。在结果发生前测量数字技术使用情况及相关协变量有助于确定时间顺序，并减少了同期反馈的干扰。尽管这种方法不能消除未观察到的时间变化因素的混杂影响，但估计结果仍应被视为家庭内部的关联而非因果关系。

主要发现是这种关联具有状态依赖性：在较高水平的数字技术使用情况下，健康支出冲击对生计韧性的负面影响显著较小。滞后数字技术与健康支出冲击指标之间的交互作用系数为0.121（95%置信区间：0.070–0.172）。在没有冲击的家庭波次中，数字技术与生计韧性之间的条件相关系数为0.034，在经历冲击的家庭波次中为0.155。因此，这种正相关关系在两种情况下都存在，但在医疗费用急剧增加时更为显著。与此结果一致的是，在数字技术使用水平为25%的分位数时，健康支出冲击导致韧性下降0.294个百分点；而在75%的分位数时，下降幅度为0.156个百分点。完全控制的基线模型也显示数字技术的使用系数为0.053。各组成部分的估计结果进一步说明了这一总体模式的具体表现：较高的冲击前数字技术使用水平与较小的非食品消费中断和较低的陷入灾难性健康支出的概率相关。在 CHE40 进入风险的模型中，数字技术使用水平每增加一个单位，与 shock 相关的进入风险降低2.7个百分点。财务缓冲部分的估计也显示出相同的方向性，但精度较低。这些组成部分的结果揭示了总体关联背后的家庭层面情况，但并未单独确定具体的因果机制。

家庭流动性也影响这种关联。在具有较强经济缓冲的家庭中，数字技术与韧性之间的正相关关系更为显著。当从韧性指数中排除财务缓冲成分后，这种差异仍然存在，但幅度较小且精度较低。因此，证据支持数字能力与流动资源之间存在一定程度的互补性。相反，无论是二元还是连续教育变量，在数字技术使用与韧性之间的关联上均未显示出统计学上的显著差异。数据并不支持数字技术使用对韧性回报存在稳定的教育梯度。

本文的贡献体现在三个方面：首先，它将数字技术对农村福利影响的研究从平均家庭结果扩展到了不同风险状态下的损失变化；其次，它在冲击发生前测量了数字能力，并区分了持续的数字使用与单纯的互联网接入；最后，它将医疗费用的异常快速增长与转化为灾难性支出的过程区分开来。这些发现具有直接的政策意义：虽然扩大农村地区的数字连接仍然很重要，但单纯的互联网接入可能无法充分保护家庭免受与健康相关的财务压力。数字健康和社会保障系统需要使报销规则更加清晰易懂、简化申请流程、加快结算速度，并使流动性有限或数字经验不足的家庭也能使用这些服务。这些结论受到观察设计的限制：固定效应、滞后测量、时间顺序分析和敏感性分析提高了关联的可信度，但并未提供准实验性的因果识别。最佳解读是，冲击前建立的数字实践与后续较小的生计损失相关，尤其是在消费稳定性和防止灾难性健康支出方面。

## 数字技术使用与生计韧性
生计韧性是指家庭在遭受冲击后吸收损失、调整生计安排并维持或恢复基本功能的能力（Barrett and Constas, 2014; Speranza et al., 2014; Tanner et al., 2015）。这种能力体现在维持基本消费、保护生产性资产、重新分配劳动力和收入来源以及灾后恢复的能力上（Carter and Barrett, 2006; Dercon, 2002）。数字技术的使用可能通过降低相关信息成本来增强这些能力。

## 数据与样本
本研究使用了2010、2012、2014、2016、2018、2020和2022年进行的七波中国家庭追踪调查（CFPS）数据。CFPS 是由北京大学社会科学调查研究所进行的全国代表性纵向调查，其稳定的家庭标识符和关于消费、医疗支出、资产、转移、就业和数字实践的可比信息使得能够在调查间隔前测量数字技术的使用情况。

## 描述性统计
表1展示了共同估计样本的描述性统计信息，该样本包含来自5750个农村家庭的17,066个家庭观察记录。滞后数字技术使用（DTU）的平均值为0.104，标准差为0.778，表明家庭在数字技术使用上存在显著差异。根据使用省份波次90%分位数的定义，10.2%的家庭观察记录中发生了健康支出冲击。

## 数字技术使用与生计韧性的状态依赖性
主要发现是数字技术使用的状态依赖性：在冲击前具有较高水平的数字技术使用情况下，家庭在遭遇健康支出冲击时的韧性下降幅度较小。在标准化参考值（DTU = 0）下，健康支出冲击导致韧性指数下降0.241个百分点。滞后数字技术与冲击指标之间的交互作用系数为0.121（标准误差=0.026；95%置信区间：0.070–0.172）。

## 结论与政策建议
利用2010至2022年的七波中国家庭追踪调查数据，本文探讨了冲击前数字技术的使用是否与中国农村家庭的生计韧性下降幅度较小相关。生计韧性通过非食品消费的稳定性、防止陷入40%灾难性健康支出的保护措施以及家庭现金和存款提供的财务缓冲变化来衡量。