社会资本、大病风险感知与非正式预防行为研究*

唐 林 罗小锋※ 余威震 黄炎忠

(1.华中农业大学经济管理学院，湖北武汉 430070；2.湖北农村发展研究中心,武汉 430070)

0 引言

农户在谋求自身发展的过程中，受限于自身资源的不足而常常会面临诸多生计风险，其中大病风险是最主要的一种。该风险给农户家庭带来的负面影响是多方面的，短期内主要表现为饮食营养水平降低、日常消费品需求减弱甚至子女辍学，长期则会造成劳动力缺乏和收入减少，致使家庭陷入贫困[1-2]。可见，如何有效增强农户风险应对能力显得尤为重要。不可否认的是，目前农户更多的是依赖个体和家庭资源，采取非正式行为来对大病风险进行管理[3]。在欠发达农村地区尤为如此，农户之间通过相互搀扶式的民间社会网络、非正式信贷、现金或礼物的馈赠来抵御风险冲击[4]。事实上，中国是典型的关系社会[5]，农户的社会关系结构导致农户的经济活动、资源配置和行为逻辑不仅受主客观因素判断的影响，而且受社会支持与社会关系的影响[6-7]，尤其在贫困山区，社会资本在信息获取、风险感知和风险预防及应对等方面有举足轻重的作用。因此，探讨贫困山区农户社会资本与农户大病风险感知及非正式行为的关系，对增强农户的大病风险抵抗能力和制定反贫困战略具有一定的指导意义。

社会资本在健康方面的作用受到了学者广泛的关注，且学者们从不同的角度分析了社会资本对大病或健康风险感知的影响。在理论层面，Kawachi et al.[8]对社会资本与健康的关联机制进行了系统阐述。Berry &Welsh[9]从结构性和认知性两个层面研究了社会资本的不同构成对居民健康的影响。在实证层面，周广肃等[10]利用中国家庭追踪调查(CFPS)数据，分析收入差距、社会资本和健康水平之间的关系以及前两者交互作用对居民健康水平的影响。薛新东和刘国恩[11]在考虑社会资本内生性问题的基础上，运用工具变量和两阶段最小二乘等方法分析社会资本和健康之间的因果关系。此外，在风险管理行为方面，李哲等[3]从策略层次及有效性方面重点考察了贫困地区农户风险预防、缓解和应对策略。也有学者从“事前”“事后”两个层面分析了风险的处理策略[12]，或者从消费和收入角度分析农户的平滑策略[13]。

通过对既有文献的梳理不难发现，在大病或健康风险测量中，以农户为主体，从主观感知上衡量大病风险的相关研究非常少。而且，相关研究在探讨社会资本与大病风险关系中，大多只停留在讨论两者间的关系及影响机理，很少再进一步分析农户的风险应对行为。此外，不同的文化情境下，社会行动者的网络构建方式和互动模式各有差异[14]，即使是在相同文化背景下，由于个人认知及行为的差异，对社会资本的测量也存在差异。鉴于此，文章将社会资本拓展为社会网络、社会信任、社会声望和社会参与，在此基础上分析了大病风险感知的关键影响因素，并进一步探讨了社会资本、大病风险感知对非正式预防行为的作用路径，以期为贫困山区农户提高生计，解决“因病致贫”问题提供参考和借鉴。

1 理论分析及研究假说

1.1 概念界定

1.1.1 非正式预防行为

非正式和正式的风险管理行为是在社会风险管理框架的基础上形成的。其中正式行为主要以市场和政府为主体，依赖市场活动和政府的政策；而非正式行为主要以个体、家庭及村庄为主体，依赖自身的资源或村庄集体安排。此外，World Bank[15]将风险管理策略分为预防策略、缓解策略及应对策略。其中预防策略是指在风险发生前采取措施预防风险的发生，降低风险的发生率。

风险处理层次上，农户在农村合作医疗等作用效果不佳的情况下，更多的是依赖个体和家庭资源，采用非正式行为来对大病风险进行管理[3]。而且以往的风险管理更多是事后策略，即在大病发生之后为减轻其影响而采取的措施。但仍会对贫困农户产生一定物质和精神压力。如果在感知到大病风险的前提下，采取预防行为来避免大病的发生，这会很大程度上降低农户的压力。该文所研究的非正式预防行为是指农户主要依靠个体和家庭的资源来对大病风险进行预防的行为。具体而言，主要从农户“是否定期体检”“是否关注营养搭配”及“是否关注卫生条件”3个方面来衡量农户的非正式行为。

1.1.2 社会资本

社会资本是农户在维持生计，谋求自身发展及应对风险冲击时所拥有的社会资源，其本质是个人或组织通过信任、参与和声望等建立起的社会关系以便获取资源的能力。在Putnam[16]的社会资本理论基础之上，结合陆迁和王昕[17]、苗珊珊[7]等的研究，该文从社会网络、社会信任、社会声望和社会参与4个方面来测量社会资本。在社会资本组成中，网络资源是基础要素，而社会信任、社会参与以及社会声望则是核心要素[4,17-18]。

1.1.3 大病风险感知

在有关风险定义的研究中，“遭受损失的不确定性”是风险理论中最为普遍的定义方式[19]。而对于我国现阶段的广大农民而言，一旦家庭遭受到了一些不确定性因素的影响，包括农户家庭成员患疾病、家里子女上学费用、自然灾害甚至是老人的养老等，都会给农户家庭带来巨大的影响。所谓的大病风险，是指当农户家庭成员患有重病时，巨额的治疗费用可能给农户家庭带来经济负担及心理压力的风险。该文中，大病风险感知是指农户对大病或疾病对自身及其家庭造成损失严重程度的主观感知。此外，关于“大病”的研究中，高梦滔等[20]将所有需要住院治疗或者医疗费用总花费在5 000元以上的疾病均视为“大病”。这也是该文主要采用的“大病”的界定标准。

1.2 研究假说

1.2.1 社会资本与大病风险感知

农户拥有社会资源的丰富程度很大程度上决定了农户对大病风险的感知强弱。一般而言，农户的社会资本越丰富，农户对大病风险的感知越弱；社会资本越缺乏，农户大病风险感知越强。具体而言，社会资本从3个方面对其产生影响：(1)社会资本可以有效缓冲各种因素对农户家庭的影响，提高农户(尤其是农村老年人)的社会支持[21]，较高的社会支持一定程度上会降低农户对大病风险的感知；(2)广泛的社会关系和社会网络可以使农户更便利地获取有关医疗保健、就医以及相关健康生产生活等方面的知识和信息，以增强农户的健康意识而降低农户大病风险感知；(3)社会参与和社会交往可以产生对自己和他人的责任感，从而降低危险行为发生的可能性[11]。基于此，该文提出以下研究假说。

H1：社会资本对农户大病风险感知有显著影响

1.2.2 大病风险感知与非正式预防行为

风险感知的概念被不断延伸，一些学者将其延伸到了行为领域，比如Tse指出消费者的风险感知对其行为产生影响[22]。而农户作为一个风险规避者，虽然在生产生活中发展出了独特且多样的风险预防手段[12]，但这些行为更多还是基于农户对大病风险及其影响的认知。大病风险感知是农户对大病可能对其产生影响大小的主观判断。在行为层面，农户对大病风险感知很大程度决定农户的应对方式和经济成本[23]；在思维层面，则存在着“风险认知—主观判断—行为倾向”的转化路径[24]。一般而言，农户大病风险感知越强，则农户采取非正式预防行为的可能性越大；反之，农户认为大病可能对其产生的影响较小时，农户采取非正式行为来预防大病的可能性就越小。基于此，该文提出以下假说。

H2：农户大病风险感知对非正式预防行为有显著影响

1.2.3 大病风险感知的中介作用

关系社会的特点以及农户的社会关系结构，导致农户的经济活动和个体行为逻辑不仅受主客观因素判断的影响，而且受社会支持与社会关系的影响[6-7]。一些学者在探究社会资本对非正式行为影响机理时发现社会资本的影响主要是间接的，农户的大病风险感知在两者间起到了中介作用。一方面，广泛的社会网络关系可以使农户更便利地获取有关医疗保健、就医等方面的信息，以增强农户的健康意识而降低农户大病风险感知；大病风险感知的降低可能直接降低农户采取非正式预防行为的概率。另一方面，农户行为逻辑还遵循着“风险认知—主观判断—行为倾向”的转化路径[24]，因此农户的非正式预防行为离不开农户对大病风险及行为的主观判断。基于此，该文提出以下假说。

H3：农户大病风险感知在社会资本和非正式预防行为之间起中介作用

表1 调查区域样本的分布

3 数据来源、样本特征及变量选取

3.1 数据来源及样本特征

该研究数据来源于2016年8—9月课题组赴江西的遂川县、万安县，广西的大化县、马山县，湖北的建始县和宣恩县等地展开的农村入户调查。通过发放问卷和采取与农户面对面访谈的方式进行调查，调查的主要内容包括：农户家庭的基本情况、农户家庭资产状况、农户能力、风险冲击及农户风险感知等。样本的选择上采用分层抽样的方法，具体操作为：先以湖北、江西和广西3省为初级抽样单位，其次在每个省抽取2个县，在每个县选取1～2个乡镇进行问卷调查。该次调查共发放问卷600份，回收592份问卷，剔除信息空缺太多、奇异值及答案前后不一致的无效问卷，最终获得有效问卷570份，样本有效率96.28%。具体的样本分布情况见表1。

调查结果显示，受访者以40～60岁(62.81%)的男性(94.74%)为主，女性只占5.26%；受访者平均受教育年限为6.79年，农户文化程度较低，普遍只有小学的水平；农户家庭收入户均2.937万元，收入在5万元及以下的占83.51%，收入状况普遍较差，仅有94户家庭有存款；农户住房条件较好，282户(49.47%)家庭住房为钢筋混凝土房，127户(22.28%)为砖瓦房；此外，农户对当地的卫生条件评价一般，农户觉得还有很大的改善空间。

3.2 变量选取

3.2.1 社会资本测量

从前文的分析可知，社会资本在农户抵御大病风险中起着重要的作用。该文在对社会资本测度中，共设计了16个相关指标，每个指标采用李克特五分量表法来衡量。在此基础之上，运用因子分析法来对相关指标进行分类归纳。分析过程中，发现“对陌生人的信任程度”和“同村人需要帮助时，您是否愿意提供帮助”两个指标都被单列为一类，并且贡献率比价低，不适合做下一步的分析。故根据研究的实际情况，将该指标剔除后重新进行因子分析。具体的指标赋值见表2。

表2 社会资本指标设计及赋值说明

该文采用SPSS19.0统计软件进行因子分析，分析结果显示，KMO统计值为0.885，Bartlett球形检验的P值为0.000<0.05，说明样本数据适用于因子分析方法。通过因子提取和因子旋转技术，从14个指标中得到4个公因子，方差贡献率为77.177%。

其中公因子1在“您是否经常参加村里的集体活动”“您是否经常针对村里的公共事务提意见”“当村里有重要决定时，是否会参考您的建议”“您是否经常参加“一事一议”活动”“与村干部的交流程度”5个指标中的载荷值较大，方差贡献率为31.152%。这5种指标都是社会参与型指标，人是具有社会属性的，无论处于何种状态都是需要参与到社会活动中，才能从中获取利于提高生计的信息。故定义公因子1为“社会参与”。

公因子2 中，“日常接触人数量”“与亲戚朋友的交流程度”“与本村村民的交流程度”的载荷值较大，方差贡献率为19.661%。这3个指标属于社会网络，可以体现出农户社会关系，越是丰富的社会网络资源，则农户在遭受大病风险冲击时医疗保健服务的可得性就越高。因此将公因子定义为“社会网络”。

公因子3中，“对亲戚朋友的信任程度”“对本村村民的信任程度”“对村干部的信任程度”的载荷值较大，方差贡献率为15.196%。这3个指标属于社会信任，农户与其有关系的社会人员之间的信任程度越高，则农户之间有资金往来、信息交流和人力支持的可能性和频率就会越高。此外，社会信任可以提高农户社会关系的紧密程度，更高水平的信任程度可以促使农户获得更多的社会支持，增强其抵御大病风险的能力。因此将该公因子定义为“社会信任”。

公因子4在“您家农忙、婚丧嫁娶、盖房时是否会有人过来帮忙”“别人有重大事情做决定时是否会找您商量”“别人有矛盾时是否会找您协调”中载荷值较大，方差贡献率为11.168%。这些指标体现了农户在农村社会中的声望，一般声望越高，对社会资源的控制越多而占据优势地位。故将公因子4定义为“社会声望”。

3.2.2 其他变量测量

户主作为“一家之主”，通常是家庭生产生活的主要决策者，户主的个人特征影响着家庭的状况[25]。故该文选取户主性别、户主年龄和受教育年限作为个人特征来分析农户大病风险感知及其非正式预防行为。同时，兼顾农户家庭特征和外在环境特征，分别选取家庭收入、家庭储蓄、信贷环境、医保人数和住房条件作为家庭特征，选取卫生条件和基础设施作为外在环境特征。此外，地区的差异会造成农户大病风险感知及预防行为的差异，故以湖北为参照设置地区变量。各个变量的设置和说明及描述性统计结果见表3。

表3 变量含义及其描述性统计

4 社会资本、大病风险感知及非正式预防行为实证检验

4.1 模型构建

4.1.1 大病风险感知影响因素分析

该文依据农户对大病风险的认知与主观判断来衡量农户的大病风险感知，把大病风险感知具体化为“您对大病风险的感知程度如何？”，并设置了5种程度的测量标准(1=非常低，2=比较低，3=一般，4=比较高，5=非常高)，通过面对面访谈形式，让农户根据自己家庭的具体情况及主观判断来对大病风险进行评价。由于因变量为有序的分类变量，故采用有序的Logistic模型对影响农户大病风险感知的因素进行分析。该模型适用于因变量为有序的分类变量，其每个类别因变量的出现概率在[0，1]的值域内，在自变量中有分类变量的统计资料[26]。该研究中，模型的因变量为农户的大病风险感知水平非常低(变量值Y= 1)、比较低(变量值Y= 2)、一般(变量值Y= 3)、比较高(变量值Y= 4)、非常高(变量值Y=5)5类，其模型的概率函数变化如下式：

(1)

式(1)中，pi表示农户大病风险感知的概率；y为因变量，表示大病风险感知水平；b0为回归方程的常数项；bi表示各个影响因素的回归系数；n表示影响因素的个数；Xi为自变量。

4.1.2 农户非正式预防行为的影响因素分析

根据前文的分析，该文主要选取“是否定期体检”“是否关注营养搭配”“是否关注卫生环境”作为农户对大病风险的非正式预防行为。对定期进行体检、关注营养搭配和关注卫生条件赋值为1，没有则赋值为0。变量为二分类变量，故采用二元Logistic回归模型。具体模型形式为：

(2)

对(2)式进行对数转换后可得：

(3)

式(2)、(3)中，P表示农户进行体检、关注营养搭配和关注卫生条件的概率，i表示影响因素的个数，m表示不同的农户样本。

4.2 回归结果分析

为了便于清晰地分析社会资本对农户大病风险感知的影响，该文采用模型对比的方法，得到模型Ⅰ、模型Ⅱ和模型Ⅲ。模型Ⅳ、模型Ⅴ和模型Ⅵ包含大病风险感知这一中介变量在内的所有变量对农户非正式预防行为的影响，且3个模型分别对应的被解释变量是“是否定期体检”“是否关注营养搭配”“是否关注卫生条件”。

为了保证回归结果的有效性，在进行回归之前，该文先对模型的自变量进行了多重共线性检验，检验结果显示方差膨胀因子(VIF)均小于2，说明各个自变量之间不存在共线性的问题。具体模型估计结果如表4所示。从表4模型的回归结果不难看出，模型Ⅱ和Ⅲ相比于模型Ⅰ而言，其-2Log likelihood值有所下降，卡方检验值显著提升，由此可以认为社会资本在模型中起到了重要作用，故对大病风险感知的分析主要是基于模型Ⅲ的结果。

表4 模型回归结果

4.2.1 农户大病风险感知的影响因素分析

(1)社会资本对大病风险感知影响。从社会资本的整体来说，社会资本总量对农户大病风险感知有显著的负向影响，其系数为-0.314，通过了1%的显著性水平，这表明农户的社会资本越丰富、总量越多，农户对大病风险感知就越小，即大病风险对农户家庭的影响就越小。较高的社会资本能够充当非正式保险为农户取得借贷担保，甚至能够直接通过影响医疗资源的获取和保健行为来影响人们的健康水平[10]。

从社会资本各维度来看，4个维度均对农户大病风险感知产生了显著的负向影响，具体分析如下：①社会信任的系数为-0.207，且在1%的显著性水平下显著负向影响农户的大病风险感知，表明农户彼此间信任程度越高，则对大病风险的感知越弱。农户彼此长期的交流利于信任的建立，而这种社会信任的积累可以为农户带来一定的资源和利益，比如就业信息提供、贷款支持等，有助于增加居民的收入，同时提高居民的福利水平[17]。贷款支持、收入增加以及福利水平的提高都有利于增强农户抵御大病风险的能力。②社会参与对农户大病风险感知产生了显著的负向影响，系数为-0.173，且通过了1%的显著性水平。社会参与提升了家庭加入和接触异质性社会资源的可能性，一方面使其在社会关系中能够得到更充足和及时的信息、人脉、资源等优势，在家庭大病的预防和治疗等方面更能获得良好资源；另一方面积极参与村里的活动，可以加强彼此的了解和信任程度，以便更好获得他人的帮助，增强抵御大病风险的能力。③社会网络对农户大病风险感知有显著的负向影响，系数为-0.163，通过了1%的显著性水平，表示社会网络越广，农户大病风险感知就越小。处于网络关系的农户，通过长期的合作、信任和互利形成关系，有助于农户获取相关医疗保健、疾病治疗等方面的信息和渠道，降低大病风险的冲击。④社会声望显著负向影响农户大病风险感知，系数为-0.091，通过了10%的显著性水平。一方面社会声望通过强化社会信任和社会网络来影响大病风险感知；另一方面是更高的社会声望促使农户在农村社会中占据主动和优势地位，在一定程度上会增强农户对资源的控制。

(2)其他变量对大病风险感知的影响。在农户家庭特征中，信贷环境和住房条件的差异对农户大病风险感知有显著的影响。其中信贷环境非常困难、一般和比较容易的农户相对借款非常容易的农户而言，对大病风险的感知越强。这说明信贷环境越好，大病对农户家庭的影响越小。对于相对富裕的家庭，信贷可以扩大农业生产或者从事多种经营，进而增加家庭收入及抵御风险的能力；对于相对贫困的农户家庭，信贷可以帮助其暂时性解决医疗费用等方面的困难。另外值得注意的是住房条件的差异对农户大病风险感知的影响与预期不一致，即以住房为钢筋混凝土的农户为参照，住房条件为土坯房的农户对大病风险感知更弱，这说明住房条件越差，大病风险感知反而越弱。笔者分析可能的原因在于，山区农户为了改善家庭的居住环境而花费了大笔资金修缮房屋或盖新房，加之很多样本农户为贫困户，家庭的年均收入较低且家庭存款较少，大多处于收支相抵的状态，以至于没有多余的资金来应对包括大病风险在内的生计风险。

4.2.2 农户非正式预防行为的影响因素分析

(1)社会资本对非正式预防行为的影响。社会网络对农户定期体检和关注营养搭配方面有显著的影响，分别通过了10%和5%的显著性水平检验，系数分别为0.187和0.238，表明农户社会网络越广泛，农户进行定期体检和关注营养搭配的可能性就越高。其可能的原因是，社会网络越广泛的农户，从其他网络成员中了解大病预防及提高健康水平的知识及信息可能性越高。社会参与对农户关注营养搭配和关注卫生条件方面有显著的影响，分别通过了5%和1%的显著性水平，其系数分别为-0.278和-0.285，其可能的原因是社会关系的差序格局致使农户行为的“群体不一致”，即农户的社会参与很大程度上受到与其关系亲密人的影响。而农户在参与村庄活动之后，通常会以聚餐等形式被“奖励”以维持关系圈。这种参与频率越高，农户自身在营养搭配及卫生条件等方面的关注度就会下降。社会信任对农户关注营养搭配有显著影响，通过了10%的显著性水平，系数为0.207。其可能的原因是，社会信任可以降低信息的搜寻成本，即农户间的信任程度越高，彼此间信息的交换降低了营养搭配信息搜寻成本。

(2)其他变量对非正式预防行为的影响。大病风险感知对农户3种非正式预防行为均有显著的影响，都通过了1%的显著性水平，其系数分别为0.559,0.618和0.467，表明农户对大病风险感知越高，就越有可能采取应对措施以预防大病风险或减轻其影响。此外，户主受教育年限和家庭收入对农户3种非正式预防行为也都产生了显著的影响且系数均为正，说明农户的受教育年限越高，就越重视体检、营养搭配及卫生条件；农户家庭收入越高，越可能在体检、营养搭配及改善卫生条件投入更多资金。外部环境中基础设施对“定期体检”和“关注卫生条件”两种行为产生了显著影响，其系数分别为-0.396和-0.496，说明当地的基础设施越好，农户进行体检和关注营养搭配的可能性越低，其原因可能是良好的基础设施条件会提高农户对大病的抵御能力，进而降低农户对大病风险的感知。

综上所述，社会资本总量及各个维度对农户大病风险感知均有显著的影响，假说H1得到验证，而社会资本有部分维度对农户非正式预防行为影响不显著，但大病风险感知却对农户非正式预防行为有着显著影响，所以该研究假说H2得到验证。

4.3 大病风险感知的中介效应检验

Bootstrap检验方法是现有中介效应检验方法中最常用的一种方法[27]，该方法虽然较Sloble方法和逐步回归法有一定优势，但却不适用于中介变量为分类变量的检验[28-29]。Iacobucci提出的方法在检验中介变量为分类变量时有一定优势，由于该文的大病风险感知是分类变量，故选取该方法进行中介效应检验，其具体步骤如下：

建立回归模型，由因变量Y和中介变量M均为分类变量，故选取Logit回归。

上述回归模型中的参数含义如下：a表示社会资本对大病风险感知的回归系数，b表示大病风险感知对非正式预防行为的回归系数。此外，自变量和中介变量的标准误用Sa和Sb表示，根据模型结果及检验方法分别依次计算以下指标：

表5 大病风险感知的中介效应检验

对变量之间的中介检验主要是依据ZMediation服从正态分布时的显著性，在0.05的显著性水平下，若ZMediation的绝对值大于1.96，则表示中介路径显著[29]，具体检验的结果见表5，大病风险感知对社会资本各维度的中介作用部分得到验证。其中大病风险感知对社会网络、社会参与和社会信任与是否定期体检、是否关注营养搭配及是否关注卫生条件3种非正式预防行为的中介作用均显著；而对社会声望与3种非正式预防行为的中介作用不显著。由此可见，农户社会资本存量的差异，会使得农户对大病风险的感知有所不同，进而农户的非正式预防行为也不尽一致。但总的来说，农户的社会资本存量对其应对风险的行为有着直接或间接的影响。农户社会资本存量越低，其对大病风险感知越高，就越有可能采取各种非正式预防行为。由此，该研究假说H3得到部分验证。

5 结论与启示

该文利用湖北、广西和江西3省6县570户农户的调研数据，运用探索性因子分析法将社会资本归纳为社会参与、社会网络、社会信任和社会声望4个维度，以此为基础实证分析社会资本、农户大病风险感知及非正式预防行为三者之间的关系。研究的主要结论：(1)大病风险感知的影响因素中，社会资本越丰富、信贷环境越好，农户大病风险感知越弱；住房条件越好，农户大病风险感知反而越强。(2)关于非正式预防行为的影响因素，其中在定期体检方面，社会网络越广泛、大病风险感知越强、受教育年限越高、家庭收入越高的农户进行定期体检的可能性越高。在关注营养搭配方面，社会网络越广泛、社会信任程度越高、社会参与度越低、大病风险感知越强、受教育年限越高、家庭收入越高的农户关注营养搭配的可能性越高。在关注卫生条件方面，社会参与度越低、大病风险感知越高、受教育年限越高、家庭收入越高的农户关注卫生条件的概率更大。(3)大病风险感知在社会资本和非正式预防行为之间起到了中介作用，但对不同维度社会资本起到的作用不尽相同。其中大病风险感知对社会网络、社会参与和社会信任与是否定期体检、是否关注营养搭配及是否关注卫生条件3种非正式预防行为的中介作用均显著。

基于以上分析，可以得出以下几点政策启示：(1)要着力培育不同维度的社会资本，增加农户社会资源，提高农户的社会参与度，建立起农户自身的关系网络，增进彼此间的信任程度。同时引导农村非正式制度的发展，鼓励农户积极参与村庄集体活动，扩宽社会关系网络，为农户的发展营造良好的社会环境。比如创建村民活动室，开展村民互动活动以增进村民间交往。(2)加强对农户的宣传教育，一方面是加强农户对社会资本投资的重视程度[30]；另一方面加强环境卫生、健康生活和农村疾病的预防等方面的宣传，定期开展疾病预防、乡村卫生整治等活动以提高农户健康意识。(3)加强基础公共卫生医疗设施和乡村道路等建设，尤其是更新村组和乡镇的卫生医疗设备，以缩短受病农户的就医距离，提高就医的便捷度，使小病不至于转化为大病。