农村人口受教育程度对“互联网+健康扶贫”政策推广可行性的影响——基于西安市鄠邑区调查数据的实证分析

□金勃辰，张建宇，沈纪年

（西安财经大学，陕西 西安 710010）

1 引言和文献综述

截至2020 年底，现行标准下全国共9 899 万人口实现脱贫，提前10 年实现联合国2030 年可持续发展议程中所强调的减贫目标。自2016 年起，鄠邑区陆续颁发新农合报销、大病保险报销、民政医疗救助、政府兜底保障等政策。2018 年3 月，国家卫生健康委员会、工业和信息化部联合开展“互联网+健康扶贫”应用试点项目，为进一步改善贫困地区基层医疗卫生服务能力，提高贫困人口健康水平。2020 年底，课题组通过实地走访当地贫困户发现，尽管当地已实现全面脱贫，但仍不能完全排除未来出现因病返贫的可能。文章以鄠邑区为例，探究影响落实“互联网+健康扶贫”政策的因素，并给出政策实施建议，为促进当地医疗体系发展提供理论支撑。

《西安市鄠邑区脱贫攻坚应知应会》将现行健康扶贫政策概括如下：免除门诊统筹一般诊疗费及大病保险封顶线；降低大病保险起付线及个人参保缴费部分；提高各类病症报销比例；增加医疗保险“三重保障”体系；设立“一站式”综合服务窗口，只需在出院时支付自付医疗费用即可；针对不同人群设立医疗救助；在县域内定点医疗机构住院实行“先诊疗后付费”，免收住院押金；针对30 种大病患者进行专项救治。通过访谈当地驻村干部及扶贫干部了解到，上述政策落实情况较好，在帮助因病致贫家庭脱贫方面起到积极作用。

鄠邑区尚未应用“互联网+”就医模式，村民就医时一般选择村卫生室及周边县级医院。前者虽然挂号、就诊时间短，但仅涉及基础疾病，医疗水平有待提高；后者虽能够治疗复杂疾病，但排队挂号时间往往过长。通过对卫生室村医进行访谈发现，目前现有医疗设备主要包括血压计、体温表、听诊器及检查床等医疗必备器材，存在较严重的设施配备不齐全问题，无法在村卫生室对村民进行一系列精准化医疗检查。因此，在健康扶贫政策背景下，现行就医方式仍需进一步改进，寻求精准度高且方便的就医方式已经刻不容缓。

《互联网+健康扶贫白皮书》指出，“互联网+健康扶贫”模式可分为4 个方面：合并村民信息健康化档案与电子医保支付系统，构建多重医保制度体系；通过远程问诊平台进行医疗机构联动建设；通过构建互联网多维平台为患者提供更多就诊机会和渠道；建设疾病数据库和健康医疗知识在线普及机制，提高相对贫困人群疾病预防意识。可以通过共享医疗信息及专家远程在线培训，有效提高基层医护人员专业水平，尽量解决村民就医方式过于单一的问题，创造便利程度、医疗水平双高的就医环境。同时，各级医院数据联动共享，保障患者疾病数据实时监测，完善医疗体系机制，追踪患者就医数据，最大程度上减轻患者医疗负担。

已有研究着重关注“互联网+健康扶贫”政策的作用和发展方向[1-4]。政策实施能够提高医疗服务效率，提高慢性病签约患者就诊率，通过下沉优质医疗资源、增强医护人员服务能力，保证政策实施的效果和质量[5]。同时，“互联网+远程医疗”能有效缓解医疗基础设施滞后、资源匮乏和医卫人员流失严重等问题[6]。国内多个地区建立远程医疗服务平台，有效降低农村人口的医疗支出费用[7]。利用大量肺结核人工智能影像数据建立诊断平台能够节省医疗资源，提高诊断效率和准确性[8]。

农村人口往往将日常开销花费在外出打工、不注意身体管理、早早透支健康的青壮年身上，进而出现因病返贫问题[9]，说明重视基本医疗服务建设对巩固扶贫成果具有积极作用。大量文献研究表明，通过互联网平台能够有效解决上述问题[10-11]。

目前对“互联网+健康扶贫”政策推广可行性的影响因素的研究较为缺乏。文章聚焦农村人口受教育程度对政策推广可行性的影响，同时考虑此影响是否隐含于收入和互联网接受水平中。既有研究对上述问题缺乏明确回答。

综上，文章利用2020 年5—7 月在西安市鄠邑区开展的“互联网+健康扶贫”政策可行性研究专项数据，探讨教育水平对政策推广可行性的综合影响，揭示其外显和可能的隐含影响，并给出政策推广的措施和建议，以期为促进当地医疗健康领域的发展提供理论支撑。

2 数据、变量与方法

2.1 数据来源

文章数据来自于西安财经大学课题组于2020 年5—7 月在西安市鄠邑区开展的“互联网+健康扶贫”政策可行性研究专项调查。这是由西安丝绸之路研究院支持的一项社会调查项目，调查内容丰富，样本代表性好。在地区的选取上综合考虑了陕西省经济发展水平和鄠邑区扶贫情况。

2.2 变量及操作化

因变量是“互联网+健康扶贫”政策推广可行性。以被访者政策接受度评分测度可行性，最高5 分，最低0 分，考虑分类较细可能导致模型出现过大偏误，将得分为4 分或5 分的被访者归为一类，赋值为0，将得分为0～3 分的被访者归为一类，赋值为1。

自变量是被访者的受教育程度。农村地区经济实力相对较弱，教育发展水平受限，人们受教育程度普遍不高。结合被访者具体受教育水平，将自变量分为3 类，分别是“小学及以下”“高中及以下”“大专及以上”。将“小学及以下”赋值为1，“高中及以下”赋值为2，“大专及以上”赋值为3。

为检验其他社会因素中是否隐含教育对政策可行性的影响，考虑纳入收入和互联网接受水平两个变量。由于收入和政策可行性两个变量的量纲存在较大差别，将收入变量进行规范化处理，以最终处理结果作为收入变量进行分析。将互联网接受水平作为二分类变量进行处理，“高”接受水平赋值为1，“低”接受水平赋值为0。

控制变量为性别（虚拟变量，将男性被访者赋值为1）、健康状况（取自被访者BMI 值，将取值为18.5～24.9 的被访者视为健康，赋值为1）以及年龄（将0～29 岁、30～59 岁和60 岁及以上的被访者分别赋值为1、2 和3）。

2.3 研究方法

根据因变量取值特点，运用二元Logistic 回归进行分析。

为探究教育影响是否显著隐含于收入和互联网接受水平的影响，分别在模型1 至模型4 中引入受教育程度，受教育程度和收入，受教育程度和互联网接受水平，受教育程度、收入和互联网接受水平变量。若模型2、3、4 中受教育程度变量系数显著低于模型1中的变量系数，且收入和互联网变量对受教育程度存在显著影响，表明收入和互联网接受水平变量的确存在教育对政策可行性的隐含影响。

3 主要发现

3.1 教育能显著提升农村人口的政策接受度

运用Logistic 回归模型分析受教育程度对农村人口“互联网+健康扶贫”政策接受度的影响是否显著，确定收入和互联网接受水平变量中是否存在教育的隐含影响。将受教育程度变量和控制变量纳入模型1，分析教育对政策接受度的综合影响，结果见表1。这说明，受教育程度显著提高了农村人口“互联网+健康扶贫”政策接受度（P＜0.001）。相比于接受过小学及以下教育的农村人口，受教育程度为高中及以下和大专及以下的农村人口对于政策推广接受度显著提高了60.8%（e^0.475-1）和114.26%（e^0.762-1）。这是教育对政策接受度的综合影响，包括教育的直接影响，也包括教育在收入或互联网接受水平中可能的隐含影响。

表1 教育对“互联网+健康扶贫”政策推广可行性的影响

3.2 收入和互联网接受水平变量中存在教育的隐含影响

为检验教育在收入或和互联网接受水平中是否存在可能的隐含影响，将受教育程度作为自变量，收入和互联网接受水平作为因变量，分析教育对两个变量的影响程度，结果见表2。这说明，受教育程度越高的农村人口，其收入往往更高，越可能接受并使用互联网。

表2 教育对收入和互联网接受水平的影响

在模型1 的基础上分别纳入收入变量（模型2）、互联网接受水平变量（模型3）、收入和互联网接受水平变量（模型4），教育变量的系数均减小，表明两个变量中存在教育对政策接受度的隐含影响。这说明，收入和互联网接受水平变量中分别隐含了高中及以下受教育程度对政策接受度16%（1-0.399/0.475）和33.3%（1-0.317/0.475）的影响，两项合计35.2%（1-0.317/0.475），表明收入和互联网接受水平变量中共隐含了35.2%教育对政策接受度的影响。收入和互联网接受水平变量中分别隐含了大专及以上受教育程度对政策接受度9.85%（1-0.317/0.762）和14.44%（1-0.652/0.762）的影响，两项合计15.1%（1-0.647/0.762），表明收入和互联网接受水平变量中共隐含了15.1%教育对政策接受度的影响。需要指出的是，两项合计并非变量各自隐含影响的简单叠加，变量间存在的相互影响能够改变最终合计值。

4 对策建议

“互联网+健康扶贫”政策为防止地区性因病返贫提供重要支撑。文章利用“互联网+健康扶贫”政策可行性研究专项调查数据，探讨教育水平对政策推广可行性的综合影响，得出教育能显著提升农村人口的政策接受度且收入和互联网接受水平变量中存在教育的隐含影响的结论。针对上述研究结论，提出以下对策建议。

一是政府各部门通力合作，提升当地医疗教育水平。为落实鄠邑区“互联网+健康扶贫”政策，合理构建医疗体系，各级政府部门应紧密合作，省卫健厅、市医保中心及卫健委、区医保局上下联动，制定有关规章制度，切实保障相关政策有序运行。建立医疗教育培训机构，定期讲解基础医疗护理常识和紧急医疗事故处理方法，帮助农村人口掌握基础医护知识，提升健康意识。

二是培训医疗单位工作者，宣传互联网技术优势。对农村人口开展互联网使用宣讲会，促使他们对网络产生强烈的兴趣。各单位工作人员经培训后，引导村民通过互联网平台体验线上挂号、体检和就医等线上就诊流程，为“互联网+健康扶贫”政策的顺利推广打下坚实基础。