姜晶晶 郭 敏 阚沂伟｜数字普惠金融对居民健康水平的影响
姜晶晶
姜晶晶，武汉大学董辅礽经济社会发展研究院博士研究生，中南财经政法大学社会科学研究院研究人员；
郭敏(通讯作者)，经济学博士，武汉大学董辅礽经济社会发展研究院、对外经济贸易大学金融学院教授、博士生导师；
阚沂伟，经济学博士，厦门大学管理学院与深圳国资国企改革创新研究院联合培养博士后流动站研究人员。
摘 要
人民健康是民族昌盛和国家富强的重要标志。以中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据为基础，运用双向固定效应模型实证检验数字普惠金融对居民健康水平的影响，能为我国相关政策的制定和完善提供有益借鉴。数字普惠金融通过提高收入水平和改善外部环境的内在机制可提升居民健康水平。数字普惠金融对健康的促进效应在低教育水平、高年龄组、东中部地区更为显著。随着数字普惠金融的不断发展，其健康效应也在不断增强，这充分体现了经济领域政策对维护人民健康的具体实践。推进健康中国建设，应利用好数字金融和数字技术优势，将健康意识融入整个公共政策体系中。
党的二十大报告提出“推进健康中国建设”，“把保障人民健康放在优先发展的战略位置”。健康不仅是人力资本的重要内容，更是经济长期增长的重要推动力之一。提升居民健康水平，对满足人民对美好生活的向往和促进经济高质量发展具有重要作用。现有文献主要对公共医疗服务与医疗保险、食品药品安全以及环境治理等方面的政策如何影响居民健康进行了探讨，而将健康融入所有政策、检验政策健康效应的研究则很少。
2016年1月，国务院印发了《推进普惠金融发展规划（2016—2020年）》，标志着普惠金融上升为国家级发展战略规划。2023年10月召开的中央金融工作会议强调，金融要为经济社会发展提供高质量服务，并且要“做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章”。金融发展以增进居民福祉和提高生活品质为导向，而数字金融和普惠金融是重要着力点。北京大学数字金融研究中心发布的数字普惠金融指数（2011—2020年）显示，2020年各省数字普惠金融指数的中位值是2011年的10倍。疫情期间，湖北省和武汉市的数字普惠金融指数依然有所增加，凸显其在疫情时期的优势与韧性。这在一定程度上说明，数字普惠金融这一项覆盖面广、优势明显、韧性高的金融政策在特殊时期仍能为居民提供高效的金融服务，帮助居民在各类生活场景中获得有效的资金支持，缓解因资金短缺而可能面临的风险。那么，数字普惠金融能否缓解居民健康风险，提升其对现阶段及未来自身健康状况的评价？即数字普惠金融是否具有健康效应？能否在一定程度上保障居民健康？这是一个值得探讨的话题。
现有研究表明，数字普惠金融对居民收入水平有显著的提升作用，而收入的增加有利于缓解家庭经济压力、放宽预算约束，使得居民不仅能在未有健康风险时选择更加健康的生活方式，也能在出现健康问题时选择更好的医疗服务，进而影响其身心健康。学者们还发现，数字普惠金融能够通过促进居民养成绿色行为习惯、激励企业绿色创新转型以及促进产业结构的绿色升级等方式，改善生态环境并影响居民健康水平。因此，本文主要对以下问题进行探讨：数字普惠金融是否会影响居民健康水平？如果会，那是通过何种渠道产生影响？对上述问题的回答，不仅可以验证数字普惠政策的健康效应，体现经济领域政策对“维护人民健康”的具体实践，而且对其他领域的政策具有借鉴意义。
相较于已有文献，本文可能的边际贡献在于：第一，丰富了居民健康影响因素的研究。现有研究主要分析了个体与家庭特征、外部环境以及相关政策对健康的影响，本文则分析了数字普惠金融政策的健康效应，补充了影响健康的政策因素研究。第二，拓展了数字普惠金融的微观影响效应研究。现有研究主要探讨数字普惠金融对经济增长、创新创业、居民消费、环境等方面的影响，鲜有文献探讨数字普惠金融与居民健康水平之间的关系，本文从理论与实证两方面对此进行深入探究。第三，本文识别了数字普惠金融影响居民健康的内在机制，发现数字普惠金融能够通过收入水平与外部环境的内在机制来提升居民健康水平，并厘清了数字普惠金融对居民健康水平的作用在不同教育水平、不同年龄和不同区域中存在的异质性。这不仅丰富了健康问题影响因素的研究，检验了数字普惠金融的健康效应，为数字普惠金融助力健康中国提供了实验证据，也为将“健康意识”贯穿于公共政策体系的实践提供了有益参考。
文献综述与研究假设
（一）文献述评
在宏观层面上，大部分关于数字普惠金融的影响效应研究都发现了数字普惠金融对经济增长、产业融合升级以及环境的正向效应。在微观层面上，数字普惠金融的发展对创业活动、企业创新，尤其是对企业绿色创新具有正向影响。对微观个体而言，数字普惠金融不仅会对居民的收入和消费习惯产生影响，还能缩小城乡收入差距，充分发挥其普惠特性。
在个体与家庭特征方面，年龄、性别、教育水平等是影响健康的重要因素。冯科等的研究发现，无论是居民的绝对收入还是相对收入水平均对个体健康有促进效应；周广肃等的研究表明，收入差距的增加会负向影响健康水平，并检验了社会资本在其中的调节效应。在外部环境方面，居民所处地区的经济发展状况、城镇化以及医疗服务水平都是影响健康的重要因素；自然环境的恶化也会影响居民健康，尤其是大气污染物的排放对健康的负向影响较大。在相关政策方面，学者们主要探讨了公共医疗服务与医疗保险、食品药品安全和环境规制等相关政策的健康效应。为此我国不断修订食品药品安全相关的法律法规，完善食品药品安全监督体系，守住居民健康底线。“大气十条”环境治理政策的实施对受空气污染影响较大的相关疾病具有明显的改善效果；低碳城市建设促进了国民健康素养的提升。
一方面，数字普惠金融发展的红利已经逐渐释放，不仅影响居民创业及消费选择、企业创新决策，还对整个经济社会发展产生不可忽视的影响。另一方面，影响居民健康的因素较为庞杂，小到家庭与个人特征，大到经济、自然环境和国家政策等，都会对健康产生一定影响。总体而言，目前鲜有研究针对数字普惠金融是否具有健康效应展开分析。因此，本文在“共建共享、全民健康”背景下，探讨数字普惠金融对居民健康水平的影响具有一定的理论意义和实践价值。
（二）研究假设
数字普惠金融主要从以下两种机制影响居民健康水平。
1.收入机制
从个体层面来看，数字普惠金融利用数字技术优势，扩大了金融服务范围，提高了金融服务的覆盖率和可得性。具体而言，数字普惠金融的发展改变了传统的金融产品服务模式，使其逐渐转变为提升个人生活质量、满足各类群体金融需求的智能化惠民金融服务，特别是增加弱势群体获得无差别金融服务的机会，使金融资源得到合理配置。随着数字普惠金融的发展，金融服务的门槛降低有效缓解了农户、个体工商户等群体的融资约束，使他们更易获得高质量的金融服务，解决经营过程中可能存在的资金问题，帮助其提高财富积累、增加收入水平。同时，数字普惠金融还为有创业需求的群体提供了低成本和便捷的金融服务，提升其创业成功的可能性。收入渠道的拓展有利于提升收入水平，进而放宽家庭预算约束，为居民健康投资提供了经济支撑。这不仅降低了有病无钱医治的风险，还能影响居民生活方式的选择，比如促使其从不良生活方式向健康生活方式转变，从源头上改善居民的身体素质、提升健康水平。此外，收入的提高还能带来经济社会地位的改善，从心理上增加获得感和幸福感，提升心理健康水平。综上，数字普惠金融对收入的提升不仅可以从客观物质资源条件方面降低居民的健康风险以提升健康水平，还可以从心理层面提升居民对自身未来健康状况的评价。由此，本文提出：
假设H1：数字普惠金融可以通过提高收入水平促进居民健康水平的提升。
2.外部环境机制
从外部环境来看，数字普惠金融依托云计算、区块链和大数据等数字技术，使得金融服务更精准、覆盖面更广，以满足新时代绿色发展的需要。第一，数字普惠金融促进居民养成绿色行为习惯，进而改善外部环境，提升居民健康水平。数字普惠金融依靠其数字化特征，将绿色发展理念与金融服务结合，丰富了各类主体开展绿色环保业务的方式，推动全民开展绿色生活。此外，数字化管理和更加透明的信息公开方式增强了社会公众对环保事业的信心，推动了生活和生产方式的绿色化。例如，蚂蚁金服推出的蚂蚁森林项目，将用户的支付宝账户与碳减排数据相关联，用户能够通过线上绿色行为获取“绿色能量”，达到一定程度后以植树的形式提供奖励。这种人人都能参与的“数字金融+绿色”的项目，使得居民能够在日常生活中享受到数字技术和金融服务融合带来的便捷体验和经济收益，有利于其养成绿色生活习惯，进而提升健康水平。第二，数字普惠金融促进了企业的绿色创新发展，进而改善外部环境，提升居民健康水平。数字普惠金融为企业提供了更丰富更便利的融资渠道，促使企业增加对技术研发和创新的投入，推进技术进步特别是绿色技术的发展，提高了企业的能源利用效率，减少了污染排放，有效缓解了污染对居民健康的负向影响。第三，数字普惠金融促进了产业结构的绿色升级，进而改善外部环境，提升居民健康水平。通过运用大数据、区块链等数字技术，数字金融改善了各类主体之间的信息不对称情况，推动金融资源流向效益优良且符合绿色发展理念的产业，促进产业结构优化和绿色升级。概而言之，数字普惠金融的发展能够有效促进社会全方位的绿色发展，实现环境质量的优化，进而提升居民健康水平。由此，本文提出：
假设H2：数字普惠金融可以通过改善外部环境来促进居民健康水平的提升。
研究设计
（一）样本来源
本文分析所用数据主要来源于中国健康与养老追踪调查（CHARLS），该数据库收集了中国45岁及以上中老年人的社会、经济和健康状况等信息。受新冠疫情的影响，数据库近年未更新，同时疫情作为影响居民健康的重要因素，可能会导致本文的研究结论有偏颇，因此本文最终选取了CHARLS数据库中2011年、2013年、2015年和2018年共四期的调查数据进行分析。在删除极端值和缺失值的样本后，得到51190个样本。本文对所有数据均进行1%和99%分位的缩尾处理。另外，本文所使用的数字普惠金融数据来自北京大学数字普惠金融指数，机制分析中构建的环境质量指标数据来自《中国城市统计年鉴》。
（二）模型设计
为了检验数字普惠金融发展对个体健康水平的影响，本文采用非平衡面板数据，构建省份和年份双向固定效应模型，具体模型设定如下：
式中：被解释变量Healthi，t表示年份t时个体i的健康水平；解释变量Indexi，t表示个体i所处省份在年份t时的数字普惠金融指数；Controlsi，t表示年份t时个体i的控制特征变量；Provincei、Yeart分别表示省份固定效应和年份固定效应；εi，t为随机误差项。本文重点关注系数α1的估计值，若系数α1显著为正，则表明数字普惠金融发展会促进居民健康水平的提升。
（三）变量定义
具体变量定义详见表1。
1.被解释变量：居民健康水平
现有文献关于健康水平的测度尚未形成固定的指标。比如，周广肃等采用自评健康状况和记忆力来衡量居民的生理健康和心智健康。王玉泽等、于明哲等将居民对自评健康的回答作为健康水平的代理变量。杨继生等则使用人均医疗支出来衡量居民健康水平。参考已有研究，本文最终选取自评健康变量作为个体健康水平的代理指标。在CHARLS调查问卷中，询问受访者“您认为您的健康状况怎样？很好，好，一般，不好，还是很不好？”，将居民健康水平赋值为二元变量，将回答“很好”“好”定义为健康状况良好，赋值为1；否则，赋值为0。
2.解释变量：数字普惠金融
目前学术界关于数字普惠金融的测度大多采用北京大学数字金融研究中心编制的“北京大学数字普惠金融指数”。该指数样本量大、涵盖群体广，能够综合反映地区的数字普惠金融发展水平。因此，本文借鉴郭峰等的做法，选取省级层面的数字普惠金融指数作为数字普惠金融发展水平的代理变量。
3.控制变量
本文还控制了其他可能影响个体健康水平的因素，包括个人特征（户口、性别、年龄、婚姻、受教育程度）和家庭特征（家庭总人口、家庭人均消费）变量。同时，本文还控制了时间固定效应和省份固定效应，以避免宏观经济环境和地区差异对估计结果可能造成的影响。
实证结果与分析
（一）描述性统计
表2汇报了主要变量的描述性统计。其中，居民健康水平（Health）的均值为0.2433，表明人们普遍对自己的健康状况不太乐观。因此，在新时代经济高质量发展和“全民健康”的背景下，如何提高居民健康水平是一个值得思考的问题。数字普惠金融指数（Index）的最大值为5.8818，最小值为3.0606，差值较大；均值为4.8941，而中位数却为5.2246，表明我国数字普惠金融发展的区域差异明显，且部分地区数字普惠金融的发展较为落后的情况。其他控制变量的情况与实际情况大致相符，在此不一一赘述。
（二）基准回归结果
表3汇报了数字普惠金融发展影响个体健康水平的分析结果，其中，第（1）（2）列分别是未加入控制变量与加入控制变量时的估计结果。可以看出，数字普惠金融发展（Index）对个体健康水平（Health）的回归系数分别为0.0548和0.0505，且均在1%的水平上显著，这说明数字普惠金融的发展对居民健康水平有显著的正向影响，可能的原因是：一方面，依托数字技术的优势，数字普惠金融能够更有效地服务各类金融主体，拓展居民的收入来源，促使其有能力投入更多资源用于维持自身健康状态并选择更健康的生活方式，另外在遭遇健康问题时也能选择更好的医疗服务，从而促进其健康水平的提升；另一方面，数字普惠金融的发展不仅有利于居民养成绿色行为习惯，还会促进企业提高绿色技术创新水平和能源使用效率，推动产业结构升级，进而改善居民生存的外部生态环境，对居民健康产生积极影响。
（三）稳健性检验
1.替换模型：Probit模型
考虑到健康水平为二元变量，因此本文使用Probit模型进行稳健性检验，回归结果如表4第（1）（2）列所示。可以看出，通过Probit模型重新进行回归后，数字普惠金融发展（Index）对居民健康水平（Health）的回归系数分别为0.1671和0.1586，均在1%的水平上显著，验证了本文研究结果的稳健性。
2.改变解释变量衡量方式
在基准回归中，我们对自评健康指标的处理是将其设定为二元变量，主要原因为在调查问卷过程中，相近的健康状况比如“很好”“好”的选择上可能存在个体差异，而一般来说对自身状况自评好或不好的结果选择标准较为一致。为了验证本文研究结果的稳健性，参考已有文献，将此部分将自评健康为“一般”的样本剔除，保留回答为“很好”（赋值为5）、“好”（赋值为4）、“不好”（赋值为2）和“很不好”（赋值为1）的样本重新进行回归，结果如表4第（3）（4）列所示，数字普惠金融发展（Index）对居民健康水平（Health2）的回归系数均显著，验证了本文研究结果的稳健性。
3.内生性问题处理：工具变量法
考虑到可能由于遗漏变量导致内生性问题，本文使用工具变量法来进行缓解。参考已有文献，选取地区互联网普及率（Net）作为数字普惠金融的工具变量。一方面，数字普惠金融的发展依托于互联网等基础设施，许多数字金融技术手段都需要互联网的支持，互联网普及率与数字金融发展关系密切，满足相关性要求；另一方面，互联网普及率与居民健康水平没有直接的关联渠道，满足外生性要求。因此，互联网普及率（Net）是一个较好的工具变量。表5第（1）（2）列展示了工具变量的检验结果，由第（1）列Cragg-Donald Wald F的检验结果可知，本文选取的工具变量不存在弱工具变量问题。结合第（2）列第二阶段的回归结果可以看出，在解决了内生性问题之后，数字普惠金融的回归系数为0.0666，并且在5%的水平上显著，与前文结果一致，表明本文结论具有稳健性。
进一步分析
（一）影响机制检验
根据前文理论所述，收入和外部环境是数字普惠金融影响居民健康水平的内在机制。参考已有文献，本文进行如下机制检验。
1.收入机制
数字普惠金融通过改善创业环境，拓宽居民收入渠道并提高收入水平，促使其增加对健康活动的投入，进而改善健康状况。本文将家庭总收入作为收入（Income）机制的表征指标，并进行实证检验。如表5第（3）列所示，数字普惠金融指数（Index）对家庭总收入（Income）的回归系数显著为正，表明数字普惠金融确实能够提升居民的收入水平进而改善其健康水平。具体而言，数字普惠金融依托数字技术优势，降低了金融门槛和服务成本，使得普惠金融服务各类金融主体的作用得到了更好发挥，同时创业环境得以改善，就业机会增加，居民收入得以提升，为其维持健康生活状态提供资金保障。如此，居民在日常生活中能够选择更健康的生活方式，而且在遇到健康问题时也能获得更好的医疗服务。因此，无论从客观物质资源条件，还是主观对健康状况的预期来看，数字普惠金融对收入的改善均会对健康水平产生正向影响，这验证了本文的研究假设，数字普惠金融的发展能通过促进居民收入的提升来改善居民健康水平。
2.外部环境机制
参考已有文献，本文使用废水、SO2排放量和烟尘排放量来构建环境质量的综合指标（En），该指标越大表示污染情况越严重，环境质量越差。估计结果如表5第（4）列所示，数字普惠金融指数（Index）对环境质量（En）的回归系数显著为负，表明数字普惠金融的发展会对环境污染产生抑制作用，即对环境质量有提升效果。具体而言，一方面，数字普惠金融不仅可以通过促进居民养成绿色行为习惯来改善外部环境，还能通过提高企业的技术创新和能源使用效率来缓解环境问题，从而提升居民的健康水平；另一方面，数字普惠金融凭借数字技术优势推动金融资源有效配置，让金融资源流向效益优良、符合绿色发展理念的产业，促进产业结构优化和绿色升级，从而改善环境状况，提升居民的健康水平。
（二）异质性分析
异质性情境因素下，数字普惠金融对居民健康的促进效应可能有所不同。为此，本文从教育水平、年龄、性别、地区和城乡层面进行深入探究。
1.考虑教育水平差异
本文按照个体的教育水平进行分组，将受教育程度在高中及以上的样本，划为高教育水平组；将受教育程度在初中及以下的样本，划为低教育水平组。据此进行分样本检验，回归结果如表6第（1）（2）列所示。从中可以发现，在低教育组，数字普惠金融发展对个体健康水平的回归系数显著为正；而在高教育组，该系数并不显著。可能的原因是，较高教育水平的人群具有更好的金融素养和健康素养，无论是对金融信息还是健康咨询信息的获取渠道更加多样，并且这类人群收入也更高，对健康活动的投资能力更强，所以数字普惠金融的健康效应在高教育水平组的作用不显著。而教育水平较低的人群所具备的金融素养和认知水平相对有限，信息获取渠道较窄、更新不及时，对传统金融服务使用不足，而数字普惠金融能够将更多样的金融服务惠及到这类主体，拓宽其收入来源，从而改善其健康状况。
2.考虑年龄差异
根据年龄差异，本文将样本划分为45~60岁的中年组和高于60岁的老年组，估计结果如表6第（3）（4）列所示。可以发现，数字普惠金融对健康水平的促进效应在老年组中显著为正，而在中年组中并不显著。可能的原因是，中年人的社交圈相对活跃、信息获取速度较快，健康素养较高，对改善健康的活动投入更多。而老年人的社交圈较窄、缺乏信息获取渠道，更需要在数字普惠金融的发展过程中进行重点帮扶，从而拓宽其收入渠道并增加其健康活动，推动实现老有所依、老有所乐的目标。
3.考虑性别差异
按照性别差异进行分组回归的结果如表6第（5）（6）列所示。数字普惠金融对男性和女性的健康水平均具有显著的提升效应，表明在不同性别群体中不存在明显的作用差异，这在一定程度上说明了数字普惠金融政策的普惠特性。可能的原因是：一方面，近年来我国女性金融健康稳健发展，缩小了与男性在享受金融服务资源上存在的差距，甚至在财务韧性等金融素养方面超越了男性；另一方面，新时代数字技术的发展使得金融基础设施、金融产品和金融服务都有较大的突破，使得各类金融主体都能享受到“数字红利”。因此，数字普惠金融的健康效应在男性和女性群体中没有明显差异。
4.考虑地区差异
我国地域辽阔，不同地区之间的资源禀赋、经济发展状况和信息基础设施等存在明显的差异。数字普惠金融的推进，不仅需要信息基础设施等的支持，还需要具备相应金融素养的人才支撑。因此，数字普惠金融的健康效应可能存在区域差异。本文将全样本划分为东部、中部和西部三个子样本，并进行分组检验。回归结果如表7第（1）~（3）列所示，数字普惠金融对健康水平的正向影响在东部地区最为显著，中部地区次之，而西部地区则不显著。可能的原因是，西部地区的信息基础设施和人力资本较为匮乏，阻碍了数字普惠金融政策的贯彻实施，故其健康提升效应在西部地区不显著。而在资源禀赋充足、经济发展好的东部和中部地区，整体的金融水平和居民金融素养都相对较高，可以更好地贯彻实施数字普惠金融政策，从而有利于发挥其对健康的提升作用。
5.考虑城乡差异
本文将样本分为农村和城市两组进行检验，回归结果如表7第（4）（5）列所示。数字普惠金融对农村和城市居民的健康水平均具有显著的提升效应，这在一定程度上说明了数字普惠金融政策的普惠特性，其中的原因与性别差异类似，新时代数字技术的出现使得整个金融市场的产品和服务有了较大发展，各类金融主体都能享受到红利。
结论与建议
本文利用中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据，检验了数字普惠金融对居民健康水平的影响及其内在机制。研究发现：一是数字普惠金融促进了居民健康水平的提升，具有健康效应；二是数字普惠金融的发展能够通过促进收入增长和改善外部环境的内在机制，来实现对居民健康水平的提升效果；三是数字普惠金融的健康效应在低教育水平、高年龄组、东中部地区更为明显；四是在不同性别群体和城乡之间，数字普惠金融的健康效应并没有差别，这体现了数字普惠金融的普惠特性。根据本文研究，我们证实了数字普惠金融政策的健康效应，这对进一步推进“健康中国”战略具有一定的参考价值，故提出如下政策建议。
第一，继续推动数字普惠金融发展。一方面，继续深化数字普惠金融发展。比如，加快数字普惠金融基础设施建设，扩大金融信息收集面；进一步优化落实数字普惠金融政策，扩大数字普惠金融覆盖面，推动其健康效应作用于更多的老年人群体，并让中青年人群也享受到数字普惠金融政策的“健康红利”，从而提升我国居民的整体健康水平，实现全民健康的美好愿景。另一方面，重点扶持数字金融发展水平落后的地区。本文发现数字普惠金融的健康效应在不同地区的效果不同，西部地区金融发展水平较为落后导致其健康效应难以得到发挥。因此，应加大对西部地区的政策支持力度，从数字普惠金融基础设施建设、居民金融素养培育、金融系统健全等方面提供帮助，推动偏远地区数字普惠金融发展，充分发挥其健康效用，共同助力健康中国目标的实现。
第二，利用好数字金融和数字技术优势。数字金融发展的重要推力之一便是数字技术的进步，数字技术可以赋能各个领域。以医疗卫生领域为例，数字技术有利于医疗卫生健康信息的传递和医疗服务的数字化供给，为居民获得基本医疗卫生服务和健康信息提供便利，提高医疗资源的利用效率。数字普惠金融的发展催生了“大病险”“医疗险”“惠民保”等保险领域的金融保险产品，减少了居民因病返贫的风险，减轻了患病就医的经济与心理压力，一定程度上有利于居民的身心健康。因此，应该利用好数字金融和数字技术的优势，赋能健康产业的发展，提升居民健康水平。但是，也需注意数字鸿沟问题，避免出现不同群体之间在数字技术的获取、使用和收益等方面的差距过大。
第三，加快将健康融入所有政策。本文检验了数字普惠金融的健康效应，体现了经济领域政策对维护人民健康的实践，这对其他领域的政策制定和完善具有借鉴意义。在“大健康”“生命周期健康管理”的理念下，健康意识应该贯穿于整个公共政策体系中，通过优化健康服务、完善健康保障、建设健康产业和健全支撑体系，全方位、全周期地为人民健康保驾护航。加快“将健康融入所有政策”的脚步，深入实施“健康中国”战略，促进人民健康水平持续提升，夯实全面建设社会主义现代化国家的健康根基。
〔责任编辑：徐淑云 陈爱丽〕
原文见于《东南学术》
2024年第4期
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