构建人类健康共同体视域下社会资本对公众健康的影响机制

于宜民

近年来，随着公共卫生事件在全球范围内的频繁爆发，如何有效应对全球性公共卫生危机成为世界各国普遍关心的课题。2020年5月18日习近平主席在第73届世界卫生大会开幕式上的致辞中呼吁世界各国共同构建人类卫生健康共同体，这意味着公共卫生安全已经不仅仅是一个国家、地区需要重视的问题，而是成为全球治理体系中的重要组成部分。健康是人类命运共同体的固有基因，是构建人类命运共同体的最大公约数。构建人类健康命运共同体则是构建人类命运共同体的题中应有之义。〔1〕

当前，对于健康的研究早已突破了公共卫生领域研究的固有范畴，而逐渐扩展至与之相关的多个人文社科领域。尤其对于公众健康而言，最近20年来社会学领域关注的焦点之一——社会资本研究，为其提供了一条有效的诠释路径。社会资本是根据社会本身的特性和个体在社会中所处的位置提炼出的一系列相关内容，具有普遍性特点。以往大量的研究大多力求证实社会资本对生活方式的影响和生活方式对健康的影响，但鲜有学者在研究中同时考虑二者分别对健康产生的影响以及二者之间的内在联系。尽管当下学界对于公共健康领域所探讨的社会资本概念的定义尚存在着一些争议，但社会资本对公共健康所产生的影响却不容忽视。因此，深入探析社会资本对于居民健康的影响机制，对于提高我国国民乃至全球居民的整体健康水平，进而构建人类健康命运共同体具有至关重要的作用。

一、研究主题与文献检视

本文从社会学量化研究的视角出发，运用“城市化与新移民问卷调查”十城市的调查数据，在量化分析影响个人生活方式选择的社会因素的基础上，考察社会资本对居民健康的影响方式和路径等作用机制。

世界卫生组织 （WHO）认为健康是身体、心理和社会适应的完美状态，该定义揭示了健康的全部内涵应当由三方面组成。〔2〕而以往大量的社会学量化研究仅选取自评健康代表个体的整体健康状况，是缺乏全面性的。我们需要一个能够完整地反映被访者整体健康状况的指标。自评健康是对个体健康的主观判断，而身体和心理健康则是由外部对个体健康进行客观的判断。因此，本文将自评健康、心理健康和身体健康这三种维度的健康指标合成综合健康指标，并检验社会资本等相关变量对综合健康的作用。

尽管社会学界对于社会资本的定义仍旧存在争议，但是在有关社会资本与健康的研究中，大部分研究将社会网络看作是个体性社会资本，社会参与和社会信任多被认为是区域性社会资本。目前，中外学者关于个体社会资本与区域性社会资本对健康的影响存在不同的研究结论。外国学者在较早的研究中，区分个体层面的社会资本和集体层面的社会资本，并且证明了前者对个人健康有着积极的影响，而后者对个人健康的影响并不显著。〔3〕而我国学者则发现这两种社会资本均会对健康产生积极的影响，且区域性社会资本对个体健康的影响更大，并指出社会资本对健康的促进效应受到个体的性别、年龄、生活方式等因素的影响。〔4〕林南认为，个体社会资本是行动者在行动中获取和使用的嵌入在社会网络中的资源。在一般意义上，社会网络中蕴含着行动者所需的稀缺性资源。换言之，个体的社会资本与社会网络是统一的。因此，我们直接将个体的社会资本定义为个体的社会网络。

首先，检验作为个体性社会资本的社会网络变量对个体健康的作用。社会网络会从多个方面影响个体的健康，希曼 （Seeman）总结了三个假设：第一，社会网络有助于健康信息的传递；第二，社会网络促进人们参与健康预防行为；第三，好的网络地位能提高人们的控制感，影响身心健康。〔5〕本文选取了三种不同类型的社会网络，分别是精神支持网、闲暇活动网和实际帮助网，关于社会网络对综合健康的影响提出如下假设：

假设1：居民的社会网络越丰富，其综合健康状况越好。

假设1.1：相对于不拥有精神支持网的居民，拥有精神支持网的居民，其综合健康状况更好。

假设1.2：相对于不拥有闲暇活动网的居民，拥有闲暇活动网的居民，其综合健康状况更好。

假设1.3：相对于不拥有实际帮助网的居民，拥有实际帮助网的居民，其综合健康状况更好。

其次，检验作为区域性社会资本的社会参与变量与健康之间的关系。乌普霍夫 （Uphoff）根据主观和客观的不同视角，将社会资本划分为认知性社会资本和结构性社会资本。〔6〕前者从个体的思想活动出发，更倾向于无形的精神、观念和态度等，个体对他人的信任程度就是常见的认知性社会资本。后者更倾向于有形的社会参与、社会活动等，并认为结构性社会资本的核心概念是社会网络。〔7〕基于以上理论，选取居民对所居住小区的满意度、社交软件的使用情况以及居民对各种社会事项的满意度作为区域性社会资本变量，其中既包括认知性社会资本变量，又包括结构性社会资本变量，并提出如下假设：

假设2：居民的社会参与程度越高，其综合健康状况越好。

假设2.1：居民对现居住小区的满意度越高，其综合健康状况越好；

假设2.2：居民对各种社会事项的满意度越高，其综合健康状况越好；

假设2.3：居民使用社交软件的频率越高，其综合健康状况越好。

除了社会资本对健康的直接影响之外，李（Lee）等人的研究发现了另一条影响健康的路径。〔8〕他们的研究发现，拥有更多社会支持的老年人，能够具有更高的健康信息辨识力，从而拥有更加健康的身体，因此这种信息辨识力是健康生活方式的一个重要组成部分。

还有一些学者关注到社会资本与生活方式之间也存在着显著的联系，具体包括酒精和麻醉药品、吸烟、休闲时间的体力活动、饮食和性行为等方面。〔9〕研究发现，社会资本的心理方面，尤其是社会信任水平的高低与酒精的摄入相关。〔10〕在瑞典进行的另一项研究发现，作出戒烟决定与个体在正式或非正式组织中的参与程度有着紧密的联系，其影响程度超过家人和朋友的影响。〔11〕洛克 （Locher）关于老年人的研究发现，一些社会资本的存在或匮乏都可能对该群体的饮食结构和影响摄入产生作用。〔12〕虽然社会资本对健康的影响毋庸置疑，上述几种生活方式对健康的影响也显而易见，但当我们在不同的社会背景之下观察社会资本、生活方式和健康这三者的相互作用关系时，却可能得到不同的答案，这是由不同社会的文化背景、社会制度和居民的生活习惯所决定的。

在我国学者的研究探索中，刘伟强、李鲜认为健康行为 （health behaviors）和健康相关行为（health-related behaviors）是健康生活方式的表征。〔13〕健康的生活方式和健康之间的关系得到了学者的普遍关注。饮食习惯同样影响着人们的健康水平，早餐、水、蔬菜水果摄入量是影响人们健康生活方式的标准。〔14〕不健康的饮食习惯会增加产生抑郁、焦虑等不良情绪的风险。〔15〕此外，各种不健康的生活方式间也会相互影响，例如吸烟的个体通常也会伴随有饮酒的习惯。

根据惯例，以往有关健康的量化研究通常使用 《生活方式量表》和 《生活方式自评量表》，除了常见的营养、锻炼、生活习惯等指标外，还包括了心理学的指标，如紧张自我调节、应激控制能力和自我维护健康动机等。李世明等人根据生活方式的三个维度 （身体、心理和社会），撰写了《健康生活方式评价指标体系》，并结合以往调研所得数据明确了各个衡量指标的权重，保证了该评价体系的效度。〔16〕还有学者从心理学的角度将健康行为分为外显性健康行为和内隐性健康行为两种。前者包含饮食、休憩、体检等内容，而后者则由智力、心理状态、社会适应能力等因素构成。〔17〕此外，《健康促进生活方式量表》（HPLP，Health Promoting Lifestyle Profile）的中文版也为我国学者所普遍接受，并被广泛运用到众多健康生活方式的量化研究中。该量表涵盖被访者在饮食、休息、锻炼、健康信息获取等方面的生活习惯。

再次，综合以往的理论和经验研究，同时检验作为个体性社会资本的社会网络和作为区域性社会资本的社会参与这两种社会资本变量对生活方式的影响，提出如下假设：

假设3：社会资本会对居民的吸烟、饮酒、健康食品摄入、不健康食品摄入这四种生活习惯产生不同的影响。

赵晓航证实了社会经济地位、生活方式和社会支持对老年人健康均会产生作用 〔18〕，且这些影响存在性别差异。值得指出的是，社会经济地位和社会支持中的弱关系，对老年人的生活方式也存在显著的影响。李路路、王煜在 《“健康”作为生活方式的模式：机会结构和个体能动性的双重建构——基于潜类别分析的研究》一文中，除了验证常见的社会经济地位对生活方式的影响外，还提出了主观幸福感、生活自由度和社会支持这三个个体因素对生活方式有影响的假设。该研究的前两个假设均已得到了验证，但社会支持变量具体选取了被访者与朋友之间进行娱乐活动的频率作为衡量的依据，第三个假设并未得到证实。

最后，上述研究启发了我们试图在不同的样本中考察社会资本、生活方式和公众健康三者之间的逻辑关系。假设1、2、3已经对社会资本和健康以及社会资本和生活方式进行了预测。那么，如果能够证实生活方式与健康之间的关系，就可证明生活方式作为社会资本与健康的中介变量的可能性。因此，本文为检验生活方式对综合健康的影响提出以下假设：

假设4：居民的生活方式越积极，其综合健康状况越好。

假设4.1：相对于吸烟的居民，不吸烟的居民，其综合健康状况更好；

假设4.2：相对于饮酒的居民，不饮酒的居民，其综合健康状况更好；

假设4.3：居民摄入健康食品的种类越多，其综合健康状况越好；

假设4.4：居民摄入不健康食品的种类越少，其综合健康状况越好。

综上所述，本文结合相关社会学理论，首先考察不同类型的社会资本对健康的影响，然后分析社会资本影响生活方式的路径，最后探讨社会资本通过生活方式的中介作用影响健康的递进因果关系。

二、数据选取和变量的操作化测量

（一）数据来源

本研究所采用的数据来自于上海大学社会学院张文宏和张海东教授负责的 “都市新移民研究创新团队”和 “城市化调查研究网络平台”于2017年进行的 “城市化与新移民调查”。该调查涉及我国不同地区的10个城市，包括广东省广州市、福建省厦门市、河南省郑州市、湖南省长沙市、吉林省长春市、天津市、辽宁省沈阳市、吉林省延吉市、黑龙江省哈尔滨市、辽宁省鞍山市。该问卷采用多层随机抽样的方式抽取样本，先在已定的10个城市中随机抽取20个村 （居）委会，再以每个村 （居）委会的实际管辖范围作为抽样框，在相应范围之中抽取家庭户或集体户作为被访户，然后再在被访户中随机抽取1名18周岁以上的被访者，由经培训过的访员对其进行面对面访谈，最终收集并汇总数据。经过数据清理，本研究采用的实际有效样本为5007个，性别、年龄等变量的分布合理，具体可见后文描述性统计。

（二）变量与描述性统计

1.社会网络

本研究选取居民的精神支持网、闲暇活动网和实际帮助网作为代表个体性社会资本的社会网络变量。调查问卷中关于这三个变量的具体问题分别是 “过去一年中，当您心情不太好或感到有点沮丧时，是否找人谈过心？”“过去一年中，是否找过闲暇时间一起玩的人？”“过去一年中，有人帮助过您吗？”针对这三个变量的回答，“有”为1、“没有”或 “找不到”为0，本研究仅关注被访者是否拥有这三种社会网络。

2.社会参与

以居民对所居住小区的满意度、社交软件的使用情况以及居民对各种社会事项的满意度作为社会参与变量，代表区域性社会资本。小区满意度在问卷中的具体问题为 “请问您对以下各类事项的满意程度如何？”内容涉及对邻里关系、生活水平、居住条件、家庭关系、社交生活、家庭收入六个方面的满意度评价。“非常满意”编码为5，“比较满意”编码为4，“一般”编码为3，“不太满意”编码为2，“非常不满意”编码为1。满意度的数值由这六项的分值相加而得，最低分为6，最高分为30，分值越高说明被访者对社会事项的满意度越高。社交软件使用频率变量在问卷中的具体问题是 “最近一年，您使用如下网络应用的频率是？”软件包括微信、QQ和微博这三种，“从不”为1，“每年几次”为2，“每月几次”为3，“每周几次”为4，“每天几次”为5，将这三种社交软件的使用频率相加得出从3到15分之间的具体分值。居民对其所处的各种社会事项的满意度由六个部分的打分构成，内容包括邻里关系、生活水平、居住条件、家庭关系、社交生活、家庭收入。“非常满意”计5分，“比较满意”计4分，“一般”计3分，“比较不满意”计2分，“非常不满意”计1分。社会事项满意度最高得分30分，最低6分。

3.综合健康

综合健康指标将由身体健康、心理健康和自评健康这三组数据组合而成，但要将这三种维度的健康合并成一个健康指标则面临两个主要的问题。第一，身体、心理和自评健康这三组变量本身的最大值、最小值和区间范围，甚至数值的高低所代表的含义都不尽相同。具体而言，自评健康的数值越高，代表被访者的自评健康状况越好。但是对于心理健康所选取的抑郁量表得分和身体健康所选取的罹患慢性病数量而言，这两个变量的得分越高反而表示被访者的心理健康或身体健康状况越差。此外，自评健康的最小值为1，最大值为5；身体健康的最小值为0，最大值为7；而心理健康的最小值为0，最大值为47。由此可见这三个变量的评判标准差异很大。第二个问题是，即使将这三个变量调整到相同的最大值和最小值范围之内，也不能将这三个变量简单地相加得出综合健康得分。因为从相关理论和实际生活来看，这三种健康指标对个体的整体健康状况而言是存在不完全相同的权重分布的。简单地相加等于默认了这三个方面都会对个体的健康产生同样程度的影响，这显然与实际情况不相符。为了解决这两个问题，笔者首先要对三个健康变量进行归一化处理，然后运用熵值法计算出每一个健康变量的权重。将每一个健康变量乘以相应的权重后再将它们相加，以得出综合健康指标。

表1 健康相关变量的描述性统计

表1中的数据是运用归一法和熵值法计算出三种维度健康变量的权重后得出的综合健康指标。由于归一法将健康指标数值压缩到了0到1之间，为了便于之后多元线性回归模型的计算以及健康相关变量之间的比较观察，我们先将自评、心理和身体健康变量乘以100，再利用所得权重计算综合健康的得分。由表1可知，在综合健康变量中，自评健康所占权重最大，指标权重值高达0.687；心理健康的权重次之，数值为0.289；身体健康在综合健康指标中所占比重最小，仅为2.4%。综合健康变量的最小值为2.057，最大值为100，均值为71.572，这表示大部分被访者的综合健康状况良好，与实际情况相符。

4.生活方式

具体而言，被访者有吸烟习惯编码为1，无吸烟习惯编码为0；有饮酒习惯编码为1，无饮酒习惯编码为0。饮食习惯则根据问卷中 “过去一周，您食用过下列哪些食物吗？”调查得出，其中肉类、鱼等水产品、新鲜蔬菜水果、奶制品、豆制品、蛋类、杂粮等七类食品被定义为健康食品，个体食用这些健康食品的种类越丰富，证明其生活方式越健康。因此，“健康食品”变量最小值为0，最大值为7，该变量数值越大，证明被访者该生活习惯越健康。而腌制食品 （如榨菜、酱豆腐）和膨化/油炸食品 （如薯片、油条），由于其重盐、重油是世界公认的不健康食品。因此，“不健康食品”变量最小值为0，最大值为2，该变量数值越小，证明被访者该生活习惯越健康。

5.控制变量

学者们研究发现，不同的婚姻状况对个体在躯体表现、心理表现和社会适应等方面健康状况的影响存在着差异性。〔19〕兰兹 （Lantz）等人的研究证明了社会经济地位较低人群的生活方式对其健康的影响更为显著。〔20〕赵晓航的研究将受访者参与宗教活动、业余学习、社区服务或其他社会交往情况作为衡量个人社会支持中弱关系多寡的标准。〔21〕安桂花等人的研究表明居住在城市与乡村的居民在生活方式量表所测得的营养因子上存在较为显著的差异，而教育也会对城乡居民的体育锻炼和营养因子产生显著的影响。〔22〕

借鉴上述相关研究的变量设计，本研究选取以下可能对个体的社会资本、生活方式和健康产生显著影响的常见人口学变量作为本研究的控制变量，具体包括性别、年龄、年龄的平方、宗教、自评社会阶层、收入、职业阶层、受教育程度、婚姻状况、被访者的个人居住地、户口以及是否是城市移民。其中，性别变量中男性编码为1，女性为0。有宗教信仰编码为1，无宗教信仰为0。自评社会阶层共分为10个等级，最小值为1，最大值为10。考虑到个人收入的差距较大，因此在测量中对其进行了对数处理。根据刘欣 《中国城市的阶层结构与中产阶层的定位》一文中有关职业阶层的定义 〔23〕，将社会阶层简要划分为上中下三个阶层，处于最下层的职业编码为1，处于中层的职业编码为2，处于最上层的职业编码为3。受教育程度根据被访者所接受教育的年限确定，最小值为0，表示被访者未接受过教育；最大值为19，代表被访者拥有研究生及以上学历。关于婚姻变量，处于婚姻状态的编码为1，不处于婚姻状态的编码为0。个人居住地指的是被访者16周岁以前的居住地，城市编码为1，农村编码为0。若被访者接受调查时具有城市户口编码为1，若不是城市户口编码为0。本地居民的定义是自出生到接受调查时一直居住在本地的居民，其余情况均视为移民。本研究中移民编码为1，非移民 （本地居民）编码为0。

表2 各变量描述性统计

6.描述性统计

表2的描述性统计结果包含了社会资本变量、生活方式变量、健康变量和控制变量的样本量、均值、标准差、最小值和最大值。通过该结果可以大致看出，本研究所选取样本在诸多人口学变量，如性别、年龄、婚姻状况、是否为外来移民等条件中分布较为合理，因而可以较客观地反映受访居民的基本状况。

表3 影响居民综合健康的社会因素多元线性回归结果

三、研究结果

表3展示了综合健康作为因变量，社会网络、社会参与和生活方式作为自变量的多元线性回归模型。首先，从回归结果来看，社会网络与综合健康之间呈现较为复杂的关系。闲暇活动网与综合健康有显著的正向关系，该回归系数为1.782（P＜0.01），这表明与不拥有闲暇活动网的居民相比，拥有闲暇活动网的居民整体健康状况更好。而实际帮助网却得到了与之相反的结果，实际帮助网的回归系数为-1.980（P＜0.01），这表明与不拥有实际帮助网的居民相比，拥有实际帮助网的居民整体健康状况更差。精神支持网与综合健康之间看似呈现负向的关系，但未能在P＜0.1的范围内显著。

表4 社会资本影响生活方式的回归分析结果

其次，社会参与假设基本得到了证实。社会事项满意度和社交软件的使用都与综合健康呈现显著的正向关系，回归系数分别为0.705和0.401，P值均小于0.01。假设3.2和假设3.3均得到了验证，即居民对各种社会事项的满意度越高，其综合健康状况越好；居民使用社交软件的频率越高，其综合健康状况也越好。小区满意度的回归系数为0.067，虽然未能达到统计学意义上的显著，但也表明了居民对其居住社区的各方面满意程度与其综合健康之间存在正向的关系。综上所述，我们可以认为，居民的社会参与程度越高，其综合健康状况越好。

最后，观察三组控制变量对综合健康的回归结果。自评社会阶层和收入与综合健康之间呈现P值小于0.01范围内显著的正向关系。职业与综合健康之间呈现P值小于0.01范围内显著的负向关系，回归系数为-0.129，这表明受访者的职业阶层越高，其健康状况越差。另外，年龄和性别变量也与综合健康之间存在P＜0.05范围内的显著，其余变量与综合健康的回归结果在模型6中均不显著。

表4分别展示了不同的生活方式作为因变量，社会网络变量和社会参与变量作为自变量，其余作为控制变量的回归结果。由于吸烟和饮酒分别是0和1的二分类变量，故采用逻辑斯蒂模型进行回归。健康食品和不健康食品都是连续型变量，数值越大表示被访者摄入食品的种类越多，因此选取多元线性回归模型对假设进行检验。

实际帮助网与生活方式变量在统计上呈现较为显著的结果。表4（1）（2）列的回归结果显示，实际帮助网与吸烟和饮酒习惯呈现出正向关系，吸烟的回归系数为0.283，发生比是1.327（P＜0.01），饮酒的回归系数为0.283，发生比是1.327（P＜0.01），说明拥有实际帮助网的居民与没有实际帮助网的居民相比，吸烟和饮酒的可能性都分别有所增加。在表4（3）（4）列中居民实际帮助网与饮食习惯变量也都表现为正向关系，健康食品回归系数是0.143（P＜0.01），不健康食品的回归系数是0.066（P＜0.05），说明拥有实际帮助网的居民与没有实际帮助网的居民相比，使用健康食品和非健康食品的可能性都更大。

闲暇活动网仅与饮酒以及健康食品表现出显著的联系，饮酒的回归系数为0.326，发生比是1.386（P＜0.01），健康食品的回归系数是 0.161 （P＜0.01），这表明拥有闲暇活动网的居民和不拥有闲暇活动网的居民相比，更可能拥有饮酒和摄入多种健康食品的生活方式。

与社会网络变量相比，社会参与这一区域性社会资本变量与生活方式之间的因果关联度相对较弱。其中关系满意度仅与健康食品呈现出P值小于0.5的显著性，二者的回归系数为0.019，关系满意度越高，越可能摄入更多健康食品。小区满意度则与大部分的生活方式变量呈现出一定的负向关系，与吸烟、健康食品和不健康食品的回归系数分别是-0.028、-0.016、-0.009，这些回归系数的绝对值都比较小，这说明社区满意度对个体的生活方式所造成的影响也并不大。此外，精神支持网和社交软件的使用情况与各生活方式变量均未呈现出统计学意义上的显著关系。

有关生活方式与健康之间关系的假设4在表3的回归模型当中已经得到了检验，其中假设4.1和假设4.4得到了较为充分的证实。其中吸烟的回归系数为-1.419（P＜0.05），不健康食品的回归系数为-0.896（P＜0.01），这表明吸烟和摄入不健康食品会对个体的综合健康造成消极的影响。另外，饮酒的回归系数为-0.427，健康食品的回归系数为0.066，二者对健康的作用与实际相符，但并不显著。假设4.1和4.4的成立，证实了生活方式可能在社会资本与健康之间发挥着一定的中介作用。

四、结论与讨论

本研究证实了社会资本对健康的重要意义。社会网络变量中的闲暇活动网与综合健康有显著的正向关系，而实际帮助网对综合健康则有显著的负向关系。社会参与对综合健康的积极作用则更为显著，居民的社会参与程度越高，其健康状况越好。在社会资本对生活方式的影响方面，实际帮助网似乎能够提升居民选择不健康生活方式的风险，闲暇活动网则与饮酒以及健康食品都表现出显著的联系。与社会网络变量相比，社会参与对生活方式的影响较弱。生活方式与健康之间的关系也得到了部分证实，这也向我们揭示了社会资本、生活方式和健康三者之间的逻辑递进关系。根据上述统计分析结果，我们得出如下几点结论。

第一，社会网络这一个体性社会资本能够影响居民的综合健康。在具体的闲暇活动网这一变量上体现为积极的作用，在实际帮助网这一具体变量上则体现为消极的作用。本研究中的闲暇活动网属于同伴性支持网络，而实际帮助网则应当被理解为一种物质性支持网络，精神支持网则更应被理解为是情绪性支持网络。而以往学者在检验社会网络对健康的影响时，并未区分社会网络的不同类型。本文的研究结论恰恰细分了不同类型的社会网络，在社会资本对公众健康的影响研究方面具有非常重要的价值。

实际帮助网对综合健康存在不利的影响，这一点与我们的初始假设完全相反。对此笔者有两种解读。首先，这一现象或许可以帮助我们从另一个角度理解实际帮助网与个体健康之间的关系。在日常生活中，正是那些自身健康状况较差的人更需要寻求其他社会网络成员的帮助，因此他们可能拥有更大的实际帮助网。其次，作为结构性社会资本的实际帮助网既提高了居民选择健康生活方式的可能性，也增加了居民拥有不良生活方式的风险，积极的影响和消极的风险同时存在。一方面，结构性社会资本会为个体带来更多健康信息，提高个人的健康素养，使得个体在日常生活中更加注意自己饮食的多样性。另一方面，由于拥有结构性社会资本的个体会在日常生活中有更多的应酬和人际交往机会，不可避免地受到社会网络成员生活方式的影响，因此增加了个体吸烟、饮酒以及摄入不健康食品的可能性。

第二，社会参与这一区域性社会资本对居民的综合健康有着积极的促进作用。具体表现为社会事项满意度这一抽象的认知性社会资本和社交软件的使用频率这一实际的结构性社会资本，二者皆与居民的综合健康之间存在正向关系。作为认知性社会资本的社会事项满意度对居民生活方式展现出完全积极的作用，既降低了吸烟的可能性，又对健康食品摄入有积极的影响。这一结论与前文提到的德·汉布雷 （D’Hambres）等人在认知性社会资本对健康的影响方面研究的结论互为印证 〔24〕，但他们的研究并未发现结构性社会资本对健康的显著作用。结构性社会资本对生活方式同时存在着显著的积极作用和消极作用。

该结论同时向我们强调了，在网络时代背景之下，人们的社会活动场景也逐渐从现实社会向网络等虚拟空间扩张。人们在虚拟空间上产生的社会资本同样不容小觑，正如本文证实的社交软件使用频率也能够对个体的健康状况产生积极显著的影响。而个体对于居住小区的满意程度，虽然也有助于提升综合健康指数，但并未达到统计学意义上的显著，这似乎可以解释为存在于我国居民社区内的社群性社会资本对个体健康的影响正在逐渐式微。

第三，不同类型的社会资本对生活方式的影响存在差异。从本文的研究结果来看，作为个体性社会资本的社会网络对健康的影响显然要大于作为区域性社会资本的社会参与。要想从整体出发，通过改善社会资本，帮助居民选择正确的生活方式，从而有效地改善公众的综合健康，我们应当更加重视社会网络对生活方式选择的显著作用。

第四，生活方式在社会资本与居民健康之间发挥着部分中介作用。从假设4的相关结论可知，生活方式变量与健康之间的关系与以往的研究结论和现实相符合，不吸烟、不饮酒、摄入越多的健康食品和越少的不健康食品等都对居民的综合健康越有积极的作用。值得指出的是，饮酒和健康食品的摄入这两个变量的统计结果并不显著，笔者对前者的理解主要在于饮酒习惯存在复杂性。如果能够区分饮酒、不饮酒和酗酒，酒精对健康的作用会更加清晰地被展现。本文选取的健康食品，其实也都属于正常成年人每周应当摄入的范畴，若在今后的研究中加入更多的健康食品种类或对健康食品进行更细化的分类，或许可以得到更为显著的研究结果。

从构建人类健康共同体的角度来看，社会资本对于公众健康的影响是该视域下的重要话题。本文的研究结果证实了社会资本作用于公众生活方式的选择对健康有显著的影响。要提高国民的整体健康水平可从这两方面入手，同时也应当考虑到在不同的文化和社会背景之下，社会资本、生活方式和健康之间的相互影响可能存在一定的差异性。因此要实现构建人类健康共同体的宏伟目标，既要把握人类社会和健康的基本特征规律，又要充分考虑到不同国家、地区人口和文化背景的差异性。

当下我国在国际社会中发挥越来越重要的作用，扮演越来越重要的角色。“凡益之道，与时偕行。”长期以来，通过医疗物资援助、卫生设施援建、医护人员代培、卫生疫情联防等方式，我国加强了与第三世界国家的团结与合作，不仅受到当地人民的热烈欢迎，也为世界卫生进步做出了卓越贡献，成为构建人类健康命运共同体的最好实践。面对越来越多的全球化公共卫生风险，任何国家都不可能独善其身，只有在国民健康的基础上，才有能力去谈发展和进步、谈民主和自由。我国公众健康水平的普遍提升，积极促进人类健康命运共同体的构建，将对世界公共卫生事业发展起到极大的推动作用。