传染病经历对居民社会信任的影响研究

李俊青 李 响

内容提要：本文利用2014—2018年中国家庭追踪调查数据分析了传染病经历对乡村居民社会信任水平的影响。研究发现传染病经历会显著降低居民的社会信任水平。传染病经历对社会信任的影响具有一定的持续性，但是其影响会随着时间推移而递减。在传染病最初发生的1～4年内影响最显著，经过5～9年后将不再具有显著影响。传染病经历相比于旱灾和洪涝灾害对个体社会信任的影响更为显著。因此从经济层面上来看，传染病作为一种灾害不仅会造成人力资本和物质资本的损失，并且对社会信任的负面影响比其他灾害更为严重。

一、问题提出

社会信任对一个国家的经济发展具有深刻而长远的影响。拥有高水平社会信任的社会不仅具备更强的创新动力，能够积累更多的实物资本，而且人力资本的回报也更高[1]。对于中国而言，社会信任会通过提升涉及关系型交易不完全契约的执行效率和降低市场交易成本来促进中国长期的经济增长[2]。吉索等(Guiso et al.，2004)发现社会信任会影响金融发展，社会信任水平较高的地区金融发展水平更高[3]。此外社会信任也会影响家庭创业决策[4]、企业并购绩效[5]、城市社区创新[6]等经济运行的各个层面。同时，社会信任也是文化和历史因素对现实经济运行发挥影响的重要媒介，并且能够对个体经济行为与决策产生深远的影响。有学者比较中国与欧洲的信任机制，认为中国的信任更多局限在以宗族、家族为基础的小范围的信任，而不是欧洲以陌生人为对象的普遍信任[7]。还有学者发现非洲的奴隶贸易带来了低水平的社会信任，从而制约了非洲的经济发展，并且其冲击在奴隶贸易结束100多年后依然持续发挥着作用[8]。阿尔甘和卡于克(Algan & Cahuc，2010)发现不同文化背景移民的继承信任会影响经济增长[9]。

传染病作为一种对人类生命财产具有严重威胁的灾害同样会影响社会信任。在现代社会，比起饥荒和战争，传染病的发生要更为频繁，在经济层面上对人力资本和物质资本带来的损失不容小觑。根据世界卫生组织发布的年度报告《2019年世界卫生统计：监测卫生状况促进可持续发展目标》，包括疟疾和霍乱在内的传染病在2016年导致全球430万人死亡。相比之下，死于道路交通事故的人数为135万人，死于谋杀的则为47.7万人。2018年，中国有23 174人死于传染病(1)数据来自2019年《中国统计年鉴》。。传染病对人类经济行为的影响通常具有一定的持续性。比如瘟疫(尤其是黑死病)是解释欧洲长期增长、制度革新和东西方发展水平分化根源的重要因素之一[10-11]。传染病对个体行为和经济运行带来深刻影响的案例就发生在最近。2019年末出现的新型冠状病毒肺炎疫情(后文简称“新冠疫情”)已造成人民生命财产的损失以及生产和消费活动的停滞。现有研究往往关注传染病带来的人力资本以及实物资本的损失，而忽视其对社会资本的影响。事实上伴随着新冠疫情的蔓延，个体之间的社会信任也将发生深刻的变化。传染病的肆虐会导致个体之间不信任的加剧，这一点尤其体现在对陌生人的不信任上。随着新冠疫情的蔓延，许多地区出现了封锁道路和拒绝生人进入的现象，深刻反映了传染病对个体之间信任的不利影响。并且这一影响并不仅仅发生在中国。美国独立民调机构皮尤研究中心(Pew Research Center)在2018年11—12月和2020年3月对美国人进行的随机调查显示，2018年有63%的受访者认为多数人是可以相信的，而疫情暴发后这一比例下滑至53%(2)数据来自美国皮尤研究中心官方网站：https://www.pewresearch.org/download-datasets/。。总而言之，信任是构建经济合作的基础，在缺乏信任的社会，即使最简单的经济合作和交换行为的交易成本也会陡然上升，所带来的损失并不亚于有形的人力资本和物质资本损失。并且相比于有形资本，社会资本的损失甚至更难在短期内恢复。

本文关注传染病经历在个体层面的经济影响，但与以往研究不同，本文关注的重点并非传染病导致的人力资本或物质资本损失，而是其对以社会信任衡量的社会资本的深刻影响。本文基于2014—2018年中国家庭追踪调查数据分析了传染病经历对乡村居民社会信任水平的影响，并采用倾向得分匹配(propensity score matching，PSM)、工具变量法等方法控制内生性问题。研究发现传染病经历会降低居民的社会信任水平。并且传染病经历对社会信任的影响具有一定的持续性，但会随着时间推移而递减。在传染病最初发生的1～4年内影响最为显著，经过5～9年后将不再具有显著影响。相比于旱灾和洪涝灾害，传染病经历对个体社会信任的影响更为显著。因此，从经济层面上来看，传染病作为一种灾害不但会造成人力资本和物质资本的损失，并且其对社会资本的负面影响比其他灾害更为严重。

二、文献综述

本文主要与两类文献相关。第一类文献关注包括传染病在内的灾难经历对社会经济运行与个体经济决策的影响。瘟疫对欧洲近代经济与社会发展的影响是解释欧洲长期增长、制度革新和东西方发展水平分化根源的重要因素之一。有学者发现黑死病的暴发和好战的政治环境、城市的卫生条件是对欧洲人均收入增长的重要冲击[10]。但瘟疫的影响并不能一概而论。阿尔法尼和佩尔科科(Alfani & Percoco，2019)研究了迄今为止具有最高死亡率的1629—1630年传染病对意大利城市发展的影响，发现瘟疫恶化了受到其严重影响城市的发展路径，并且1629—1630年瘟疫具有持续的影响[11]。阿尔蒙德(Almond，2006)分析1918年流感对美国居民的长期影响，发现1918年流感流行时，尚在母亲子宫中的受访者在1960—1989年受教育程度更低、身体残障率更高、收入和社会经济地位也更低[12]。上述研究揭示出传染病对人力资本的负面作用。并且传染病作为一种灾难，无论个体是否亲身经历都有可能影响其经济行为。比如即使个体没有亲身经历过灾难事件，这些事件也会影响其消费行为，因为人们收到死亡相关的信息会激发潜意识里对死亡恐惧或焦虑的心理防御[13]。姚东旻等(2019)也认为灾难冲击至少使人的自我控制能力和认知判断能力中的一种得到提升，引起时间偏好增强并最终致使储蓄增加。目前关于传染病经历对个体经济影响的研究相对较少[14]。高梦滔和姚洋(2005)研究大病冲击对农户收入的影响，发现大病冲击会降低农户收入，并且这种影响会持续约15年[15]。第二类文献旨在考察影响社会信任的重要因素，主要可以分为个体自身特征因素和外部环境因素。在个体自身特征因素方面，收入、受教育水平、社会地位都是影响社会信任最常见的个体特征，在相关研究中经常作为控制变量得到充分的控制[8，16]。李涛等(2008)认为年龄、婚姻状况、宗教信仰等个体因素都会影响居民的社会信任水平[17]。汪汇等(2009)发现户籍身份是影响社会信任的重要因素[18]。黄健和邓燕华(2012)发现中、英两国的高等教育都有效地促进了社会信任的形成，虽然两者发挥作用的机制并不相同[19]。在外部环境因素方面，有学者发现社会信任水平在收入更高和更平等的国家更高，而是否成为正式团体的成员并不会影响信任[1]。同时，地区宗教传统[20]、方言[21]、公共资源供给[16]等因素都会对社会信任水平产生影响。此外，加强抵御社会外部风险的制度建设也可以提升社会信任水平[22]。

本文假定传染病经历影响社会信任的机制参考了纳恩和万奇肯(Nunn & Wantchekon，2011)提到的文化人类学的一项公认见解[8]，即在信息获取成本高昂的环境中，使用启发式决策策略或“经验法则”可能是最优选择[23-24]。在传染病发生和蔓延的情况下，个体在与他人的交往中了解他人是否携带病毒或者细菌的成本会非常高(需要严格的科学检测才能知晓)。因此，在这种情况下个体将依据经验法则选择只信任自己的亲属或者熟识的人。因为其所掌握的有关这些人是否携带病毒或细菌的信息要相对充分，而对相关信息难以获取的陌生人，个体的信任自然会下降。这也使得在传染病发生的环境下，相比于信任多数陌生人，不信任成为一种成本最低的最优策略。基于以上分析，本文提出假设1：

假设1：传染病经历会降低居民的社会信任水平。

由于信任的重建往往需要一定的时间，因此由传染病经历所导致的社会信任下降可能具有持续性的影响，这种影响即使在传染病的蔓延已经结束后依然存在。虽然社会信任的破坏往往在转瞬之间，但其构建却是一个长期的过程，个体间的信任需要通过不断的交往和合作才能逐渐加深。纳恩和万奇肯(2011)发现非洲的奴隶贸易带来了低水平的社会信任，并且其影响在奴隶贸易结束100多年后依然存在[8]。欧洲国家间的冲突历史、宗教遗传和身体特征上的相似性(发色、身高等)至今影响着双边信任[25]。但现代社会单次传染病带来的损失一般不会像战争、武力冲突等事件一样严重，持续时间也很少超过一年。因此，比起后者，其影响更有可能随时间的推移而消退。同时，政府对疫情的有效应对也能够一定程度上缓解传染病经历的负面作用。基于以上分析，本文提出假设2：

假设2：传染病经历对社会信任水平的影响具有一定的持续性，但其影响会随着时间推移而递减。

相比于其他灾难，传染病对社会信任的影响将更为严重。传染病与旱灾、洪涝等灾害一样，都会造成个体生命和财产的损失，即经济层面上人力资本与物质资本的损失。但是相比于其他灾害，传染病的不同之处在于其可以通过个体之间的接触传播，因此传染病发生对个体之间的社会交往会产生严重的影响，使个体之间的经济合作比以往更依赖信任这一重要因素。识别其他个体是否值得信任需要巨大的成本。因此，居民会选择只信任自己熟悉的人，而不再信任社会中的多数陌生人。这种影响很大程度上是传染病这一灾害的特征所致。基于以上分析，本文提出假设3：

假设3：传染病经历比旱灾和洪涝灾害对社会信任的影响更为显著。

三、数据来源和研究方法

(一)数据来源

本文研究采用的数据来自2014—2018年中国家庭追踪调查(China Family Panel Studies，CFPS)。由于目前诸多微观数据集中只有CFPS提供了传染病数据，并且问卷中相关问题是针对乡村提出，因此本文仅考察传染病经历对乡村地区居民社会信任的影响。本文将从经济中最微观的个体——居民的视角展开研究。由于本文关注的是乡村居民的社会信任问题，首先排除所有城市居民的观测，并对控制变量所涉及问题回答为缺失值的居民以及家庭收入为负数的观测加以排除，最终获得本文所使用的样本。样本包括44 594个观测值、9 199个家庭，覆盖全国26个省、市、自治区。CFPS问卷涉及家庭成员的社会信任水平、对父母、邻居、医生等不同人群的信任程度，以及一系列人口统计学特征，为研究社会信任问题提供了充分的条件。

本文将采用居民是否经历过传染病作为衡量传染病经历的变量。该变量来自CFPS问卷中居民家庭所在的乡村是否在2010年1月1日—2013年12月31日遭受过传染病灾害这一问题。经历过传染病的居民该变量取1，否则取0。这一变量并不考察居民是否被实际传染过，而是仅仅关注其所在的乡村是否遭受过此类灾害。由于CFPS只在2014年提供了2010—2013年传染病经历的信息，因此本文将考察居民是否经历过传染病对2014—2018年社会信任水平的影响。

本文采用居民对社会大多数人的信任来衡量其社会信任水平。该变量来自CFPS问卷中家庭成员对“一般来说，你认为大多数人是可以信任的，还是和人相处要越小心越好”这一问题的回答。该定义方式已经在相关文献中得到了广泛的应用[26-27]。社会信任变量对认为“大多数人可以信任”的居民取值为1，否则取值为0。拒绝回答和回答“不知道”的居民均视作缺失值，此类观测占全部样本的0.35%。

参考纳恩和万奇肯(2011)[8]、史宇鹏和李新荣(2016)[16]的处理方法，本文在基准模型中加入反映家庭收入、教育水平和人口统计学特征的多个变量作为控制变量。个体层面上的控制变量包括受教育水平、年龄、年龄的平方、性别、民族、是否为党员、宗教信仰、婚姻状况、健康状况和社会地位。家庭层面上的控制变量包括家庭总收入和财富水平。教育有助于社会信任的形成[19]。按照CFPS问卷的分类方法将个体的受教育水平分为文盲/半文盲、小学、初中、高中/中专/技校/职高、大专、大学本科、硕士、博士，分别取值1到8。由于社会信任水平会随着年龄的增长而下降[28]，因此加入年龄和其平方项作为控制变量。性别变量中女性取值为1，男性取值为0；党员变量在个体为党员时取值为1，否则取值为0；民族变量在个体为汉族时取值为1，否则取值为0；宗教信仰和婚姻状况变量则分别在有宗教信仰和已婚的情况下取值为1，否则取值为0。由于本文研究的是传染病经历的影响，这种影响可能与居民的健康状况密切相关，比如如果居民在过去传染病流行时受到了传染，那么长期的隔离治疗和健康状况的不佳可能会影响个体的心理状态，增加其对社会的疏离感，从而降低其社会信任水平。因此本文也将居民的健康状况作为控制变量，按照个体对自身健康状况的评价由低到高分为5级，分别取值1到5。社会地位也会影响社会信任[29]。因此，本文加入社会地位作为控制变量，按照个体对自身社会地位的评价由低到高分为5级，分别取值1到5。由于在中国家庭拥有的房产数是家庭财富水平的重要反映，因此本文以家庭拥有的房产数作为衡量家庭财富水平的代理变量。同时控制省份和年份固定效应。

(二)变量的描述性统计

表1展示了2014—2018年各变量的描述性统计。乡村居民社会信任变量的均值是0.534 6，意味着只有略微超过一半的乡村居民认为社会上绝大多数人是可以信任的，表明目前乡村居民的社会信任还处于较低的水平。样本中2.78%的个体经历过传染病，显示传染病经历在乡村地区并不常见。平均教育水平在小学到初中之间，一半为女性，平均年龄为50岁，90.62%的观测为汉族，对自身健康状况和社会地位的评价均在中等水平。从家庭角度来看，家庭平均年收入为4.977 3万元，平均拥有1套房产。

表1 描述性统计

(三)基准模型设定

本文首先构建基准模型分析传染病经历对社会信任的影响。鉴于基准模型中可能存在内生性问题，将进一步采用工具变量法、倾向得分匹配等方法加以分析。研究采用基准模型的具体形式如下：

trustit=α0+α1pandemici+α2Xit+εit

(1)

其中，trust表示受访者的社会信任水平，i表示个体，t表示年份，pandemic表示居民所在乡村是否经历过传染病流行。X表示一系列反映个体特征和外部环境的控制变量，包括居民受教育水平(edu)、性别(gender)、年龄(age)、年龄的平方(agesquare)、民族(race)、党员(party)、宗教信仰(religion)、婚姻状况(marry)、健康状况(health)、社会地位(status)、家庭总收入(income)、房产数(house)。ε表示随机误差项。模型控制省份和年份固定效应。

四、传染病经历对居民社会信任的影响

本文首先构建基准模型分析传染病经历与社会信任水平之间的联系，并采用多种方法处理潜在的内生性问题。在此基础上，本文进一步分析传染病经历对社会信任影响的持续性，以及传染病影响与其他灾害的差异。

(一)基准模型

表2展示了基准模型的回归结果。列(1)—列(6)逐步加入上文提到的所有控制变量，其中列(6)为本文所使用的基准模型。列(1)—列(6)均显示传染病经历变量的系数在1%的显著性水平上为负。列(6)的基准模型表明经历过传染病的个体社会信任水平会下降0.042 4个单位，或者说个体信任社会中多数人的概率会下降4.24%(相当于样本均值的7.93%)。相比之下，居民性别为女性时，信任概率会下降2.96%；拥有宗教信仰时下降1.83%；相反，教育水平上升一个标准差(1.127 9)，该概率上升4.35%；居民为党员时上升5.55%。传染病经历对社会信任的影响超过性别和宗教信仰。这表明传染病经历是影响社会信任的重要因素，也验证了前文的假设1，即传染病经历会降低居民的社会信任水平。

列(6)的基准模型也表明社会地位每上升一个等级，居民信任社会中多数人的概率会上升1.61%；健康状况每上升一个等级，该概率增加1.56%。同时本文验证了以往研究[8,28]的结论，社会信任水平会随着年龄的增长而下降。女性对社会中多数人的信任程度要低于男性。婚姻状况、家庭收入、财富水平对居民的社会信任没有显著影响。

表2 传染病经历对社会信任影响的估计结果

表2(续)

此外，鉴于本文所使用的社会信任变量是一个虚拟变量，本文还采用了probit模型和Logit模型进行分析，所得的结论与基准回归一致(3)限于篇幅，文中未详细列示probit和logit模型的分析过程，如有需要可与作者联系。。

(二)内生性问题

传染病经历会降低个体的社会信任水平，但是基准模型潜在的内生性问题依然需要得到充分的控制才能证明两者之间因果联系的存在性。回归模型中内生性问题的两个重要来源是反向因果关系和遗漏变量问题，本文将采用不同的方法分别加以分析。

第一种方法是工具变量法，以垃圾倾倒方式和居住地与省城距离作为传染病经历的工具变量来控制内生性问题。第二种方法旨在揭示社会信任和传染病经历之间是否存在反向因果关系，即分析社会信任是否会通过影响地区的医疗服务供给来反向影响传染病发生的可能性，这是基准模型中可能存在的反向因果关系最重要的来源。第三种方法是倾向得分匹配，将传染病经历虚拟变量作为处理变量，为经历过传染病的处理组寻找控制组加以匹配，分析其对社会信任水平的真实作用。第四种方法来自阿尔顿吉等(Altonji et al.，2005)[30]的分析，即检验对可观察对象的选择可用于评估不可观察对象的潜在偏差。这种方法衡量了因不可观测因素引起的可能偏倚程度，计算了不可观测因素多大时才可以将估计结果归因于不可观测因素。

1.工具变量法

为了控制可能存在的内生性问题，本文选取居民的垃圾倾倒方式和居民所在地与省城距离两个变量作为传染病经历的工具变量。这是因为以上两个变量与传染病发生的可能性具有密切的联系。

首先，传染病发生与否一定程度上取决于居民是否具有良好的卫生习惯。从经常洗手到保持生活环境的清洁都是卫生习惯的体现，也都会在一定程度上影响传染病发生的概率。虽然不同类型的垃圾倾倒方式可能只是不同生活方式的体现，无论是将垃圾扔在公共垃圾桶还是专人收集都并不能明确地显示卫生习惯的好坏。但随处倒垃圾的行为无疑反映了居民卫生习惯上的某种不足。本文根据CFPS问卷中相关问题定义该变量，当居民的垃圾倾倒方式为“随处倒”时该变量取值为1，否则取值为0。另一个工具变量为居民居住地与省城的距离。该变量也与传染病经历具有高度的相关性。原因在于与省城的距离会影响乡村居民就医的便利程度，以及政府各项卫生标准的执行情况，这些因素都会影响传染病发生的概率。并且，与省城的距离很大程度上取决于历史变迁和地理因素，不会直接影响居民的社会信任水平。因此采用以上两个变量作为传染病经历的工具变量。

表3展示了以垃圾倾倒方式和与省城距离作为工具变量的两阶段最小二乘估计(2SLS)结果，列(1)—列(3)逐步加入个体和家庭层面的控制变量，并控制地区和年份固定效应。列(1)—列(3)显示传染病经历的系数显著为负。Kleibergen-Paap rk LM统计量在1%的显著性水平上拒绝原假设，说明方程不存在识别不足问题；Kleibergen-Paap Wald rk F统计量远高于10%水平的临界值，可以拒绝“弱工具变量”的原假设，说明工具变量与内生变量存在较强的相关性。工具变量回归结果显示即使对内生性问题加以控制，传染病经历依然会导致居民社会信任水平的下降。

表3 传染病经历对社会信任的影响(2SLS第二阶段估计结果)

2.反向因果关系

前文揭示传染病经历与社会信任水平之间存在关联性。导致内生性问题的一个重要原因是自变量和因变量之间可能存在反向因果关系。即不是传染病经历导致了社会信任水平的下降，而是较低的信任水平导致了传染病的发生。比如较低的信任水平导致了地区医疗服务供给的下降，进而引发了传染病出现概率的上升。事实上，中国的基础医疗由财政兜底，与地区的社会信任水平无关，但出于分析严谨性的考虑，本文依然采用实证方法对这种反向因果关系是否存在进行检验，以排除这一可能的内生性问题来源。

为验证社会信任是否会通过影响医疗服务供给和卫生条件来影响传染病的发生以及这是否会导致反向因果关系，本文以居民所在村的医疗服务供给为因变量，以社会信任为自变量重新进行回归。医疗服务供给变量以2014年CFPS问卷中提供的该村最大医疗点面积和医疗卫生人员人数来衡量，并对两个变量值取对数。

表4展示了社会信任对医疗服务供给的影响。列(1)、列(2)以最大医疗点面积的对数值为因变量，列(3)、列(4)列以医疗卫生人员人数的对数值为因变量。估计结果显示社会信任对最大医疗点面积和医疗卫生人员人数均不存在显著影响，即社会信任不会影响医疗服务的提供和当地的卫生条件。因为医疗服务供给以及与之密切相关的当地卫生条件都是决定传染病发生概率最重要的因素之一，所以社会信任通过影响医疗服务供给及卫生条件反向作用于传染病经历的路径并不存在。综上，可以认为基准回归不会受到反向因果问题的影响。

表4 社会信任对医疗服务供给和卫生条件影响的估计结果

3.倾向得分匹配

本文将使用倾向得分匹配方法来分析传染病经历对社会信任水平的影响，以控制上文分析潜在的内生性问题。“反事实”的分析框架是倾向得分匹配方法的核心。在本文中，采用倾向得分匹配方法本质上是要考虑，那些经历过传染病的居民如果没有经历过传染病，那么其社会信任水平会发生怎样的变化。因此本文将传染病经历作为处理变量，该变量对经历过传染病的居民取值为1，未经历过的取值为0，并以社会信任水平为结果变量。

首先将样本分为两组——经历过传染病的处理组和未经历过的控制组。构建Logit模型获得倾向得分，进一步计算发生比(odds ratio)进行匹配，以获得更好的效果。匹配时选择最近邻匹配方法，k值设置为3，即每个处理组的样本和控制组中的与之最邻近的3个样本匹配。卡尺限定为0.01，要求处理组与控制组的倾向得分的绝对值偏差不超过1%。同时施加共同支撑限制，即丢弃处理组中倾向得分大于或小于控制组倾向得分最大最小值的观测。然后对处理组和控制组计算处理组平均处理效应，即ATT值，该值反映了在控制所有特征的情况下，处理组与控制组之间社会信任水平的差异。这一差异可以完全归因于处理的存在性，即传染病经历的存在性(4)限于篇幅，文中未详细列示平稳性检验和估计倾向得分的具体过程，如有需要可与作者联系。。

表5显示ATT值为-0.039 1，在5%的显著性水平上显著。表明在控制所有其他因素的情况下，传染病经历会使居民信任社会中大多数人的概率下降3.91%。ATU和ATE均为-3.79%。PSM方法计算的传染病经历影响的绝对值比基准模型中传染病经历变量系数的绝对值(4.24%)略低，并且PSM方法的分析结果绝对值也比未匹配直接计算的处理组和控制组之间的差异5.1%要小，表明如果不控制内生性问题可能高估传染病经历的影响。总体而言，基准回归和PSM方法的分析结果依然非常接近。表明即使控制内生性问题的影响，传染病经历依然会显著降低居民的社会信任水平，印证了基准回归的结论。

表5 传染病经历对社会信任水平影响的倾向得分匹配分析结果

4.对遗漏变量问题影响的分析

为了衡量样本选择效应的潜在影响，参考纳恩和万奇肯(2011)[8]的处理方法，考虑四组受限制的控制变量：第一组是只加入传染病经历，即没有其他控制变量；第二组加入家庭收入和年龄；第三组加入省份固定效应；第四组加入家庭收入、年龄、省份固定效应。表6报告了基于四组受限回归计算出的系数差异比率。结果显示，4个比率均在4.593 9至5.335 7之间。这意味着要将基准回归的估计结果归因于样本选择效应。平均而言，不可观测因素的影响至少要比可观测因素大4.6倍。表明基准模型中对社会信任水平的影响不可能完全是不可观测因素或者样本选择效应的结果。

表6 利用可观测变量的选择来评估不可观测变量的偏差

(三)传染病经历影响的持续性

上文证实传染病经历会降低居民的社会信任水平。本文需要进一步探究传染病经历对居民社会信任水平影响的持续性。因为传染病经历对社会信任的影响并不像奴隶贸易[8]或者农业生产方式[31-32]通过代际的传承或者社会规范的形成来发挥作用，所以其影响的持续时间可能更短一些。

因此，本文在分析传染病经历对社会信任总体影响的基础上，进一步考察传染病发生一定年份后是否还会影响个体的社会信任。本文基于2014年、2018年CFPS数据分析传染病对个体在不同年份社会信任的作用。具体而言，分别是传染病发生1～4年后的影响和发生5～9年后的影响。

表7展示了对传染病经历影响持续性的分析结果。列(1)、列(3)只加入传染病经历变量，列(2)、列(4)加入前文所有控制变量。列(1)、列(2)显示传染病变量的系数均在1%的显著性水平上为负，表明传染病发生1～4年后依然会显著降低居民的社会信任水平。列(3)、列(4)显示传染病变量对2018年社会信任没有显著影响。传染病经历虽然会显著影响个体的社会信任水平，但是其影响会随着时间推移而递减。在传染病最初发生的1～4年内影响最为显著，经过5～9年后不再具有显著影响。由此可知，随着时间的推移，居民的社会信任将逐渐恢复到之前的水平。这也表明传染病经历与奴隶贸易[8]、东西德统一[33]、农业耕作方式[31]等对个体经济行为和态度具有持续作用的历史制度因素不同，对社会信任影响持续的时间更短。

表7 传染病经历影响持续性的分析结果

传染病经历的影响为什么会随时间推移而消退？本文认为，这本质上源于传染病发生本身所具有的不确定性和对健康带来的高度风险对个体行为形成一种未预期到的冲击。本文所研究的很大程度上是传染病这种冲击性的影响。在传染病发生的初期，个体很可能只能依靠自身的力量去进行防护，比如避免与他人的接触、不轻易相信陌生人等。因为政府机构对传染病发生的应对需要一定的反应和决策时间，即使及时有效地应对，措施也需要一段时间来执行。无论传染病是否得到有效控制或个体是否得病，传染病发生初期对社会信任的冲击性影响都是存在的。而政府和医疗机构的有效应对和合理反应却有助于缓解传染病对社会信任的后续影响。在应对得当的情况下，社会信任水平能够迅速恢复，而应对不当则会进一步引发信任危机。这也是传染病经历对社会信任的影响作用在中国会随时间而消退的一个重要原因。

(四)传染病经历的影响与其他灾害的差异

除了传染病以外，其他类型的灾害也有可能降低居民的社会信任。本文将传染病经历对社会信任的影响与其他灾害进行了比较。主要选择最为常见的旱灾和洪灾。

传染病、旱灾、洪灾等灾害都会造成人力资本和物质资本的损失以及受害者的心理创伤，所导致的资源稀缺可能会让个体直接面临相互竞争的局面，这些因素都有可能降低居民对多数人的信任。三者在这方面的作用是类似的。但是传染病经历对社会信任的影响可能比其他灾害更为显著。因为这种灾害是经由人来传播的，一定程度上可以预防，而不是像旱灾或者洪灾一样完全取决于自然界的不可抗力。为了预防传染病，个体需要判断不同的个体患病的可能性，这无疑需要大量的信息，然而个体对社会中多数的陌生人不可能掌握如此多的信息，只能选择降低对他们的信任。因此传染病对社会信任以及社会资本的影响才可能超过其他灾害。本文以居民所在村近年是否发生过旱灾和洪涝灾害的虚拟变量为自变量进行回归以比较其与传染病影响的差异。

分析结果如表8所示，列(1)是基准模型的回归结果，列(2)、列(3)分别以是否发生过旱灾和洪涝灾害为自变量，列(4)将以上三个变量全部加入进行回归。列(1)—列(4)均显示传染病经历变量的系数显著为负，而旱灾和洪涝灾害变量的系数并不显著。结果表明，相较于传染病，旱灾和洪涝灾害的发生对个体的社会信任没有显著影响。因此从经济层面上来看，传染病作为一种灾害不但会造成人力资本和物质资本的损失，并且对社会信任的负面影响比其他灾害更为严重。

表8 传染病经历与其他灾害影响差异的分析结果

(五)稳健性检验

为了检验上文分析的稳健性，本文进行了稳健性检验。

1.传染病经历与信任半径

社会信任作为社会资本的重要衡量指标已经受到广泛关注。但是除了社会信任之外信任还可以依据受信任对象的不同划分为许多类别，传染病经历除了影响居民对社会中多数人的信任之外是否也会影响其他类型的信任呢？信任半径的差异会影响经济合作的范围，而对不同职业和类型的个体的信任会以更微妙的方式影响个体的经济决策。考虑到以上因素，本文将进一步考察传染病经历将在何种程度上影响居民的信任半径，即传染病经历除了降低居民对大多数人的信任之外是否会影响对父母的信任和对邻居的信任，以及传染病经历对其他类型信任的影响，比如决定医患关系的对医生的信任和反映开放性的对美国人的信任两方面。

因此本文将进一步考察传染病经历是否会影响居民对父母、邻居、医生、美国人的信任。表9展示了传染病经历对不同类型信任的影响。列(1)—列(4)显示传染病经历不会影响居民对父母、邻居、医生、美国人的信任。表明传染病经历主要会影响个体的社会信任，即个体对社会中多数人的信任，但不会影响其对亲戚或邻居等熟人的信任。因为个体对熟人所掌握的信息要远远多于社会中多数陌生人。因此传染病经历虽然缩小了个体的信任半径，但不会影响以亲缘或邻近居住地为纽带的小范围的信任，同样不会影响对医生或者美国人这些特定群体的信任。

表9 传染病经历与其他类型的信任

2.传染病经历与农民迁移

户籍制度对社会信任具有显著的影响[18]。尤其是对于本文所研究的乡村居民，农民迁移造成的社会分割带来了一系列可能直接或间接作用于社会信任的影响，比如导致乡村居民居住地与户籍所在地的差异，在外出打工时面临与子女的分离，扩大城乡收入的差距，导致外出打工收入在家庭收入中的比例有所上升等。这些同样可能成为影响乡村居民社会信任的重要因素。为了探究农民迁移是否会影响传染病经历对社会信任的作用，本文进一步控制乡村居民在是否移居他地、是否外出打工、夫妻是否均外出打工、子女是否随行、打工收入占家庭收入的比例等方面的特征，以检验上文结论的稳健性。

(1)对于移居变量，本文采用CFPS问卷中关于受访者是否在户口所在地居住的问题汇总得来。居民移居到户口所在地之外则该变量取值为1，否则取值为0。该变量定义在个体层面上。

(2)对于外出打工变量，本文采用CFPS问卷中“过去12个月，您家哪些人帮其他农户做农活或外出打工挣钱？”这一问题来获得居民是否外出打工的信息。居民外出打工则该变量取值为1，否则取值为0。该变量定义在个体层面上。

(3)对于夫妻是否均外出打工变量，本文结合问卷中两个问题加以定义。第一个问题是前文所述的受访者是否外出打工。第二个问题是受访者配偶的编号。本文根据配偶的编号存在与否查找受访者是否有配偶以及配偶是否受访，若受访则可由第一个问题得知配偶是否外出打工。对于受访者本人和配偶皆外出打工的观测，该变量取值为1，否则取值为0。

(4)对于子女随行变量，本文将结合前文提到的“是否外出打工”以及“与子女的见面频率”问题共同设计出该变量。这也是因为CFPS中并没有直接反映子女是否随行或目前子女是否与父母同住的问题。子女随行变量将按照以下方式定义：居民外出打工、且几乎每天、一周3～4次、一周1～2次见到孩子的定义为子女随行，该变量取值为1，其余情况该变量取值为0。可想而知，这一定义可能忽略了现实中一些更复杂的情况(比如虽然外出打工但每周都回乡看望孩子的情况)。鉴于绝大多数观测对见到孩子的频率这一问题的回答都分布在几乎每天、几个月一次和不适用(没有子女)之间，这一定义方法也能在一定程度上反映子女随行的状况。这一点也可能对个体的社会信任带来一定程度的影响。比如外出打工且带子女随行的居民可能出于对子女安全性的考虑更警惕陌生人。

(5)对于打工收入占家庭收入的比例变量，本文采用问卷中“过去12个月，您家所有外出打工的人总共寄回家或带回家多少钱？”这一问题来加以衡量，将打工的人寄回或带回的金额除以家庭总收入即可得到打工收入占家庭收入的比值。

估计结果如表10所示。列(1)—列(5)分别加入是否移居、是否外出打工、夫妻是否均外出打工、子女随行、打工收入占比作为控制变量，列(6)同时加入以上五个变量。列(1)—列(6)均显示传染病经历的系数依然为负，在1%的显著性水平上显著。列(2)、列(6)表明外出打工的乡村居民社会信任水平更低，从另一个角度验证了汪汇等(2009)[18]的发现，户籍分割会导致社会信任水平的降低。是否移居他地、夫妻是否均外出打工、子女是否随行和打工收入占比对社会信任没有显著影响。总而言之，传染病经历会降低乡村居民的社会信任水平，验证了上文的结论。

表10 传染病经历与农民迁移的影响

表10(续)

3.社会信任与经济发展水平

一个地区的经济社会发展水平同样是影响居民社会信任的重要因素。发达的经济环境有助于个体之间建立信任关系。本文进一步控制居民所在村和所在省份经济社会发展水平进行回归，以检验上文结论的稳健性。居民所在村的经济发展水平采用村人均纯收入和村财政支出来衡量，省份经济发展水平采用地区生产总值和人口数衡量。估计结果显示社会信任与地区人口正相关。即使控制经济发展水平，传染病经历依然对社会信任具有显著的影响，与上文的结论一致。这说明除了传统的个体特征因素和外部环境因素外，社会信任也取决于个体的历史经历这一过去经常被忽视的因素。

此外，本文还进行了以下稳健性检验：使用家庭总资产和总负债金额替代原有的房产数变量表示家庭的财富水平重新进行回归；在基准模型控制变量中加入地区卫生状况、人口密度和人均医疗资源，考察传染病控制如何作用于传染病经历对社会信任的影响等。总体而言，稳健性检验显示，无论是改变财富水平的衡量指标、加入更多影响传染病发生概率的控制变量还是考虑传染病控制的影响，估计结果依然显示传染病经历会降低乡村居民的社会信任水平(5)限于篇幅，文中未详细列示以上稳健性检验过程，如有需要可与作者联系。。

五、结论

本文基于2014—2018年中国家庭追踪调查数据，采用工具变量法、倾向得分匹配等方法，研究了传染病经历对社会信任水平的影响，得出以下结论：

第一，传染病经历会显著降低乡村居民的社会信任水平。经历过传染病的居民信任社会中多数人的概率会下降4.24%。传染病经历对社会信任的影响要超过性别和宗教信仰。传染病经历是影响社会信任的重要因素。

第二，传染病经历对社会信任水平的影响具有一定的持续性，但是其影响会随着时间推移而递减。在传染病最初发生的1～4年内影响最为显著，而经过5～9年之后将不再具有显著影响。

第三，传染病经历相比于旱灾和洪涝灾害对个体社会信任的影响更为显著。因此从经济层面上来看，传染病作为一种灾害不但会造成人力资本和物质资本的损失，并且对社会信任的负面影响比其他灾害更为严重。

政府相关部门在处理传染病发生的后续影响时，除了提供必要的医疗和物质援助之外，也应注意提供充分和准确的信息以修复和提升居民的社会信任，由此才能尽快缓解传染病经历对个体之间的经济合作乃至整体经济运行带来的不利影响。

传染病像其他灾害一样在经济上带来了巨大的人力资本与物质资本损失，同时对社会信任的影响又比其他灾害更加严重，并且这种影响可能会持续一段时间才能完全消退。由于社会信任能够降低经济活动的交易成本促进个体之间的经济合作，社会信任的下降会产生一系列不利的经济后果。这是以往研究所忽视的传染病发生所带来的一项隐性成本。无论是对于发展中国家还是发达国家，传染病都是对民众生命财产的严重威胁。在刚刚经历新冠疫情的2020年，相信本研究可以为政府相关部门合理和有效地控制疫情对社会信任导致的负面影响带来一定的启示。

本文初步探究传染病经历对社会信任的影响，还存在诸多不足。比如由于数据可得性的限制只分析了传染病经历对乡村居民社会信任的影响。如果能够比较传染病对城市居民与乡村居民影响的差异性，相信能够得到更深刻和更具启发性的结论。