1. 引言
对口支援是实现区域协调发展、促进共同富裕的重要举措[1]。在新的发展阶段，政府工作报告多次提到，要深化东西部协作，发挥对口支援政策在乡村全面振兴中的重要价值，将共同带领着全体人民朝着共同富裕方向迈进。而共同富裕的最终目的是让人民过上好的日子，提升人民的获得感、幸福感、安全感。
对口支援是我国特有的治理制度和政治优势，在国际，没有直接关于对口支援的研究，大多关于跨区域、跨国界间资源转移、相互合作与灾害救助，并探讨这些举措对生活质量改善的效果与程度。对联合国“千年村项目”评估发现，通过医疗、教育、农业技术援助的综合干预，显著改善了非洲贫困地区的儿童营养水平、基础教育入学率和基础医疗覆盖率[2]。这些例子一定程度上提供了借鉴价值。在国内，学者们对此议题的关注大致经历了不同视角概念界定、转移支付支援模式及与国家战略相融合探讨的过程。基于多年对口支援实际研究，相关文献对不同视角语境下对口支援进行了大量实证分析与研究。一方面，围绕对口支援的概念界定、发展历程、资源分配模式及工作成效等形成丰富的理论成果。现有研究主要有以下视角：第一，认为对口支援是以“结对子”的方式探讨不同区域资源配置内在逻辑及互助作用[3]-[5]。第二，将对口支援定义为政治性馈赠[6]。第三，认为对口支援是一种横向财政资金的转移支付[7]。另一方面，学者们从不同视角说明对口支援与居民生活质量的关系并通过实证分析阐述前者对后者发生作用的路径。一是，国家治理层面。对口支援通过提升受援方地方政府的财政资金、治理能力以间接满足居民对更好生活质量的需求[8]。二是，经济援助方面。着重考虑这些区域的农村基础设施、农业生产活动和农民基本生活福祉[9]。三是，公共服务领域多维度。阐述基础设施和产业配套体系的完善与政策效果的正向关系[10]。然而，现有研究多从中央——地方的宏观分析框架上对资源分配、财政转移及运行机制进行探讨，相对而言，对口支援对居民生活质量的影响过程需深入探讨。
阿坝县作为西部典型的贫困县，地理位置偏远、交通条件受限，长期面临产业单一、公共服务薄弱等劣势。自温州市对口支援以来，阿坝县在教育资源引进、医疗设施升级、人才培养以及产业结构调整等方面取得显著成效。
对口支援是中国特色的区域协调发展和扶贫机制，本文以四川省阿坝藏族羌族自治州阿坝县为研究区域，采用结构方程模型，对收集到的207份有效问卷进行实证分析，试图从微观视角的居民主观感知出发，量化评估这一宏观政策的社会效益。通过经济、教育、医疗、社会文化与环境四个中介变量来探讨哪一因素对居民生活质量提升的作用最为明显，对于理解政策落地效果、优化后续帮扶资源配置具有一定的现实参考价值。
2. 研究假设与理论模型
2.1. 相关概念解析
2.1.1. 对口支援
国内学者普遍把对口支援定义为在上级政府统一领导下，经济发达地区或部门向指定的欠发达地区、民族地区或特殊困难地区提供人、财、物等长期援助，是一种横向转移支付的制度安排。石绍宾等学者进一步指出，对口支援是由中央主导、地方落实的政治、经济、文化、教育、卫生等多维度支持，旨在缩小地区差距、促进经济发展并维护民族团结[11]。本文沿用上述学术定义，同时聚焦浙江省温州市对口支援阿坝县的实践，强调对口支援在本研究中具体指温州市与阿坝县之间建立的结对帮扶关系。
2.1.2. 居民生活质量
在国内研究中，居民生活质量通常从经济、教育、医疗、社会和环境五个维度进行综合评价，反映居民对收入、教育机会、健康保障、社会关系以及居住环境的满意度。生活质量并非单一指标，而是客观条件与主观评价的多维度综合。
本文在此基础上，将居民生活质量聚焦在经济、教育、医疗、社会文化与环境四个方面，构建结构方程模型，对温州市对口支援提升阿坝县居民生活质量的这一社会效益进行评估，旨在捕捉支援政策对当地居民生活满意度的多层次影响。
2.2. 研究假设与理论模型构建
自1996年，我国东西部开始对口支援工作，涵盖经济、教育、社会等多维度的深度协作。对口支援是促进民族地区经济发展的有效途径[12]。一个地区的经济发展水平直接影响居民生活质量水平，是制约居民生活质量水平的关键性因素[13]。同时，为引进教育人才、引入医疗设备等方面奠定物质基础。在教育上，对口支援是扶助四川民族地区教育走出困境的可行途径[14]。而教育也为民族贫困地区的孩子享有平等的教育机会，为当地的可持续发培育人才。在医疗上，对口支援在破解医疗资源空间分配不均衡中效果卓著[15]。医疗资源下沉助于满足居民享有医疗服务的需求，并保障基本的医疗。这是居民日常生活的基础，不断完善的医疗服务是提高一个地区居民生活质量水平的必要条件。在社会上，一方面，通过文化交流互鉴，促进民族特色文化传承与创新，提升居民文化认同感；另一方面，发展生态农业，减少对保护区的环境破坏，改善居民生存与发展环境。相较于经济、教育、医疗而言，环境治理的投入收益周期较短，其项目建设的效果在前期和中期便可感知，更倾向于人们肉眼可见的变化，提供绿色宜居的生活环境，进而提升居民生活质量。
本文关注对口支援下微观主体的感受，以居民生活质量提升为结果，自变量为对口支援，因变量为居民生活质量，中介变量为经济、教育、医疗及社会文化与环境。并构建了理论模型(见图1)。该模型不仅假设对口支援能提升居民生活质量，而且假设其通过上述四个中介变量间接发挥作用。此外，通过结构方程模型检验以下关键问题：一是通过比较中介效应的强弱，探究在四个中介变量中，哪一因素对居民生活质量提升最为关键；二是探讨这些中介变量是否存在内在关联，以优化居民生活质量提升路径提供可行建议。同时基于区域经济增长极理论与人力资本理论，构建对口支援影响居民生活质量的理论框架，论证四个中介变量的内在逻辑关系，避免仅依靠数据修正指标的局限性。
据此，提出如下假设：
H1：温阿对口支援与居民生活质量存在显著正向相关关系。
H2：家庭收入、受教育程度、居住距离对四大中介变量与居民生活质量的关系具有调节作用。
H3：经济发展在对口支援对居民生活质量的影响中起中介作用。
H4：教育感知在对口支援对居民生活质量的影响中起中介作用。
H5：医疗健康在对口支援对居民生活质量的影响中起中介作用。
H6：社会文化与环境在对口支援对居民生活质量的影响中起中介作用。
H7：经济发展的中介效应要强于教育感知。
Figure 1. Theoretical model of the impact of targeted support on residents’ quality of life
图1. 对口支援影响居民生活质量的理论模型
3. 研究设计
3.1. 问卷设计
为进一步调查温阿对口支援项目是否有效提升居民生活质量，在结合其他学者测量居民生活质量水平的主要测量指标[13]，如经济发展、社会保障、生态环境、文化教育、生活品质的基础上，聚焦在经济、教育、文化、医疗领域。通过查找资料拟写，并进行小范围的预调研，修改完善后形成最终问卷。问卷包含三个部分，共设计28个题目，核心变量均采用李克特五级量表进行测量(见表1)。第一部分主要采集被调查者的基本信息，包括年龄、职业、收入、是否知晓对口支援政策等基本信息。第二部分采集被调查者是否感知到对口支援项目在经济发展、教育、医疗、社会文化与环境方面的推进给生活带来的变化与发展，每个中介变量都对应着6个测量题目。对于四个中介变量，将其定义为居民在对口支援政策影响下，对特定领域发展变化的客观变化的主观感受。第三部分为总体感知，主要内容是搜集被调查者对东部地区支援的总体满意度、期待程度等内容。此外，居民生活质量定义为居民对对口支援工作所带来的生活改善的整体性评价。而对口支援此时由硬件设施和软件服务构成，其覆盖了经济、教育、医疗、社会文化与环境四个方面。以上四个方面既反映了对口支援项目的侧重点，又涵盖了居民生活质量指标体系的内容。通过这四方面对口支援项目的实施，来反映对口支援政策是否落地，是否提升居民生活质量。
Table 1. Variable operational measurement
表1. 变量操作化测量
变量类型 |
变量名称 |
测量题目的简述 |
核心自变量 |
硬件设施投入 |
交通与水利基础设施升级、学校与医院设备更新、文旅与产业项目场地配套、垃圾处理站等生态硬件投放 |
软件服务体验 |
温籍教育与医疗人才服务专业度、产业项目运营与技术指导、民族文化交流活动效果、对口支援政策宣传与反馈渠道畅通性 |
中介变量 |
经济发展 |
文旅产业发展、收入变化、就业机会、项目推动、生活成本变化 |
教育感知 |
教育成效、质量提升、教育项目合作效果、本地师资教学水平 |
医疗健康 |
健康体检满意度、医疗保障体系、医疗技术水平提升 |
社会文化与环境 |
文化传承保护、社区活动、生态保护、景点开发 |
因变量 |
居民生活质量 |
对口支援后生活整体改善、对当前生活水平的满意度、对未来生活的期待度、对口支援对生活质量的提升程度 |
控制变量 |
家庭收入 |
家庭收入情况 |
职业 |
个人工作情况 |
家庭居住区域 |
家庭居民区域是否为核心县区 |
3.2. 数据来源与样本特征
团队于2025年1月在四川省阿坝县对居民开展问卷调查，以了解对口支援政策下居民生活质量的提升情况。团队最终收集到207份有效问卷，并以此作为本研究的分析依据。
样本的基本特征(见表2)。从年龄构成来看，受访者以19~30岁青年为主；从居住区域来看，受访者中农村居民略高于城镇居民；受访者的职业分布覆盖了农牧民、学生、政府人员等多个主要群体，其中农牧民和学生居多；受访者家庭年收入集中在2~5万元。此外，超过半数的受访者对东部对口支援项目处于“基本了解”的状态。
Table 2. Sample structure statistics
表2. 样本结构统计
类别 |
人数 |
占比 |
年龄 |
18岁以下(不含18岁) |
10 |
5% |
18~30岁 |
97 |
47% |
31~50岁 |
55 |
27% |
51~60岁 |
25 |
12% |
60岁以上(含60岁) |
20 |
10% |
居住区域 |
农村 |
114 |
55% |
城镇 |
93 |
45% |
职业 |
农牧民 |
66 |
32% |
政府人员 |
31 |
15% |
教师 |
23 |
11% |
旅游业相关人员 |
24 |
12% |
学生 |
62 |
30% |
公司员工 |
1 |
1% |
家庭年收入 |
小于2万 |
54 |
26% |
2~5万 |
84 |
41% |
5万及以上 |
69 |
33% |
对东部对口支援项目的了解情况 |
了解 |
57 |
28% |
基本了解 |
103 |
50% |
不了解 |
47 |
23% |
尽管样本总量为207份，但其在年龄、职业、收入及居住地等关键人口学变量上均呈现出广泛的分布，这表明本研究样本能够在一定程度上反映阿坝县居民的整体情况，为研究结论提供了可靠的数据基础。
4. 实证分析
4.1. 信效度分析
在本次分析中，信度分析的结果(见表3)，各项变量因素与整体信度系数均在0.8~1的范围内。因此说明本次研究所使用的量表均具有很好的内部一致性，信度很好。
通过分析得出KMO > 0.6且显著性 < 0.05，效度很好(见表4)。
Table 3. Reliability analysis
表3. 信度分析
变量 |
克隆巴赫 |
项数 |
经济 |
0.920 |
6 |
教育 |
0.919 |
6 |
医疗 |
0.911 |
6 |
环境 |
0.927 |
6 |
分项 |
0.953 |
24 |
整体 |
0.871 |
4 |
Table 4. Validity analysis
表4. 效度分析
KMO取样适切性量数 |
0.941 |
巴特利特球形度检验 |
近似卡方 |
4408.595 |
自由度 |
378 |
显著性 |
0.000 |
4.2. 模型适配度检验
根据模型适配检验结果(见表5)，CMIN/DF (卡方自由度比) = 1.582，在1~3的范围内，RMSEA (误差均方根) = 0.0295，在<0.05的优秀范围内。另外的IFI、TLI以及CFI的检验结果均达到了0.9以上的优秀水平。因此，综合本次的分析结果可以说明，CFA模型具有良好的适配度(见图2)。
Table 5. Model adaptability analysis
表5. 模型适配度分析
指标 |
参考标准 |
实测结果 |
CMIN/DF |
1-3 |
1.582 |
RMSEA |
<0.05 |
0.029 |
IFI |
>0.9 |
0.962 |
TLI |
>0.9 |
0.957 |
CFI |
>0.9 |
0.961 |
根据分析结果(见表6)，在本次各维度收敛效度与组合信度检验中，各个维度的AVE值均达到了0.5以上，CR值均达到了0.7以上，综合可以说明各个维度均具有良好的收敛效度和组合信度。
Table 6. Convergence validity and composite reliability tests for each dimension
表6. 各维度收敛效度与组合信度检验
|
|
Estimate |
AVE |
CR |
JJ1 |
经济 |
0.799 |
0.658 |
0.92 |
JJ2 |
经济 |
0.788 |
JJ3 |
经济 |
0.829 |
JJ4 |
经济 |
0.774 |
JJ5 |
经济 |
0.828 |
JJ6 |
经济 |
0.846 |
JY1 |
教育 |
0.809 |
0.654 |
0.919 |
JY2 |
教育 |
0.769 |
JY3 |
教育 |
0.840 |
JY4 |
教育 |
0.795 |
JY5 |
教育 |
0.855 |
JY6 |
教育 |
0.782 |
YL1 |
医疗 |
0.771 |
0.633 |
0.912 |
YL2 |
医疗 |
0.834 |
YL3 |
医疗 |
0.742 |
YL4 |
医疗 |
0.776 |
YL5 |
医疗 |
0.813 |
YL6 |
医疗 |
0.835 |
HJ1 |
环境 |
0.870 |
0.681 |
0.928 |
HJ2 |
环境 |
0.785 |
HJ3 |
环境 |
0.795 |
HJ4 |
环境 |
0.853 |
HJ5 |
环境 |
0.799 |
HJ6 |
环境 |
0.847 |
Figure 2. CFA model
图2. CFA模型
根据分析结果(见表7)，在本次区别效度检验中，各个维度两两之间的标准化相关系数均小于维度所对应的AVE值的平方根，因此说明各个维度中之间均具有良好的区别效度。
Table 7. The results of the dimension-specific validity tests
表7. 各维度区别效度检验结果
|
经济 |
教育 |
医疗 |
环境 |
经济 |
0.658 |
|
|
|
教育 |
0.547 |
0.654 |
|
|
医疗 |
0.508 |
0.628 |
0.633 |
|
环境 |
0.690 |
0.715 |
0.617 |
0.681 |
AVE值平方根 |
0.811 |
0.809 |
0.796 |
0.825 |
4.3. 描述统计与正态性检验
本次研究通过使用因素现状描述统计分析和正态性检验结果(见表8)，可以看出，各个变量的均值得分均在3~4之间，量表计分方式为1~5正向计分，因此可以看出本次研究各项因素均在正常水平以上。
各个测量题项的正态性检验采用偏度和峰度进行检验，本次研究中各个测量题项的偏度和峰度系数绝对值均在标准范围内，因此可以认为数据近似满足正态分布。正态分布是运用结构方程模型的前提。为减少不确定因素对结果检验的影响，将数据看为正态分布。
Table 8. Descriptive statistics for each dimension and the results of normality tests for measurement items
表8. 各维度描述统计及测量题项正态性检验结果
|
|
平均值 |
标准差 |
偏度 |
峰度 |
经济 |
JJ1 |
3.5459 |
1.13059 |
−0.705 |
−0.029 |
JJ2 |
3.58454 |
1.093384 |
−0.758 |
0.176 |
JJ3 |
3.6039 |
1.1224 |
−0.772 |
0.097 |
JJ4 |
3.5411 |
1.05527 |
−0.697 |
0.257 |
JJ5 |
3.5604 |
1.15958 |
−0.648 |
−0.198 |
JJ6 |
3.6232 |
1.15878 |
−0.7 |
−0.197 |
教育 |
JY1 |
3.7681 |
1.11666 |
−0.883 |
0.273 |
JY2 |
3.6957 |
0.99471 |
−0.583 |
0.026 |
JY3 |
3.7585 |
1.12759 |
−0.886 |
0.267 |
JY4 |
3.7778 |
1.10554 |
−0.921 |
0.319 |
JY5 |
3.7005 |
1.10037 |
−0.685 |
−0.123 |
JY6 |
3.7729 |
1.01045 |
−0.728 |
0.255 |
医疗 |
YL1 |
3.8213 |
1.0249 |
−0.837 |
0.552 |
YL2 |
3.8357 |
0.96143 |
−0.889 |
1.022 |
YL3 |
3.8068 |
0.97111 |
−0.695 |
0.383 |
YL4 |
3.7923 |
1.02887 |
−0.978 |
0.977 |
YL5 |
3.8454 |
1.04057 |
−0.913 |
0.665 |
YL6 |
3.8357 |
1.04838 |
−0.917 |
0.603 |
环境 |
HJ1 |
3.6329 |
1.13226 |
−0.800 |
0.102 |
HJ2 |
3.7246 |
1.06421 |
−0.821 |
0.335 |
HJ3 |
3.657 |
1.13344 |
−0.809 |
0.074 |
HJ4 |
3.6908 |
1.08881 |
−0.704 |
−0.054 |
HJ5 |
3.7488 |
1.06337 |
−0.902 |
0.547 |
HJ6 |
3.7101 |
1.08522 |
−0.874 |
0.299 |
4.4. 相关分析
在本次分析中通过Pearson相关分析对各个变量之间的相关关系进行探索性的分析，根据分析结果(见表9)，在本次分析中各个变量之间均存在显著的相关关系。并且都是在99%的显著性水平上显著。根据相关系数的结果可以看出，各个变量之间的相关系数r均大于0，因此综合可以说明在本次分析中，各个变量之间均为显著的正相关关系。皮尔逊相关性系数是用于衡量两个变量之间线性关系强度的统计量，其值介于−1和1之间。
Table 9. Pearson correlation among all dimensions
表9. 各维度之间的皮尔逊相关性
维度 |
经济 |
教育 |
医疗 |
环境 |
满意度 |
经济 |
1 |
|
|
|
|
教育 |
0.435 |
1 |
|
|
|
医疗 |
0.313 |
0.475 |
1 |
|
|
环境 |
0.479 |
0.484 |
0.402 |
1 |
|
满意度 |
0.383 |
0.374 |
0.376 |
0.474 |
1 |
4.5. 结构方程模型
在检验各项因素的正态性检验后，将各因素之间的整体满意度评价分别引入结构方程模型后获得结果。根据模型适配检验结果(见表10)，CMIN/DF (卡方自由度比) = 1.535，在1~3的范围内，RMSEA(误差均方根) = 0.042，在<0.05优秀范围内。另外的IFI、TLI以及CFI的检验结果均达到了0.9以上的优秀水平。因此，综合本次的分析结果可以说明，CFA模型具有良好的适配度。
Table 10. Model adaptability analysis
表10. 模型适配度分析
指标 |
参考标准 |
实测结果 |
CMIN/DF |
1-3 |
1.535 |
RMSEA |
<0.05 |
0.042 |
IFI |
>0.9 |
0.958 |
TLI |
>0.9 |
0.953 |
CFI |
>0.9 |
0.957 |
根据分析结果可以看出(见表11)，在本次研究的路径假设关系检验中，环境的正向预测满意度为β = 0.630，P < 0.001，因此假设H1成立。因此本次结构方程模型各因素与整体之间存在联系且信度较高，误差较小。
整体结构方程模型的分析结果和路径参数(见表11和图3)，从中可知，环境对满意度具有正向影响，假设1成立，以此类推。
Table 11. Path relationship test results
表11. 路径关系检验结果
路径 |
Estimate |
S.E. |
C.R. |
P |
教育 |
<—> |
环境 |
0.630 |
0.088 |
7.122 |
<0.001 |
环境 |
<—> |
满意度 |
0.623 |
0.088 |
7.044 |
<0.001 |
经济 |
<—> |
环境 |
0.607 |
0.087 |
6.94 |
<0.001 |
经济 |
<—> |
满意度 |
0.538 |
0.082 |
6.564 |
<0.001 |
医疗 |
<—> |
环境 |
0.476 |
0.074 |
6.402 |
<0.001 |
教育 |
<—> |
满意度 |
0.465 |
0.078 |
5.993 |
<0.001 |
教育 |
<—> |
医疗 |
0.447 |
0.071 |
6.326 |
<0.001 |
经济 |
<—> |
教育 |
0.443 |
0.075 |
5.873 |
<0.001 |
医疗 |
<—> |
满意度 |
0.419 |
0.070 |
6.007 |
<0.001 |
经济 |
<—> |
医疗 |
0.361 |
0.066 |
5.512 |
<0.001 |
Figure 3. Construction of structural equation model
图3. 结构方程模型构建
根据结果可以绘制下图(见图4)。
Figure 4. Analysis results and correlation graph
图4. 分析结果与关联度图
采用Bootstrapping方法测算中介效应(见表12)。各中介路径的Bias-Corrected和Percentile95%置信区间均不包含0，表明经济发展、教育状况、医疗健康、社会文化与环境的中介效应均显著存在。其中，社会文化与环境的中介效应最大，经济发展次之，教育状况第三，医疗健康最小。
Table 12. The results of the mediation effect test
表12. 中介效应检验结果
中介变量 |
中介效应值 |
标准误差 |
Bias-Corrected 95% CI |
Percentile 95% CI |
中介效应强度排序 |
经济发展 |
0.394 |
0.089 |
[0.221, 0.576] |
[0.218, 0.572] |
2 |
教育状况 |
0.326 |
0.083 |
[0.165, 0.498] |
[0.162, 0.493] |
3 |
医疗健康 |
0.287 |
0.079 |
[0.135, 0.452] |
[0.131, 0.448] |
4 |
社会环境 |
0.469 |
0.092 |
[0.291, 0.654] |
[0.288, 0.649] |
1 |
总中介效应 |
1.476 |
0.158 |
[1.172, 1.789] |
[1.168, 1.783] |
—— |
直接效应 |
0.386 |
0.075 |
[0.239, 0.533] |
[0.235, 0.529] |
—— |
总效应 |
1.862 |
0.171 |
[1.532, 2.193] |
[1.528, 2.187] |
—— |
根据分析结果可知在居民生活质量的提升上，居民对生活质量的满意度与环境存在最强的直接性联系，与居民与环境有最直接的关系的假设进行验证。同时从数据中观察到经济为出发点，可以证明经济是提升居民生活质量的核心，其提升生活质量的方式是通过提高其他因素的综合水平间接影响生活质量。
5. 研究结论
社会文化与环境的中介效应值为0.469，路径系数为0.623，均为四大中介变量中最高，是与居民生活质量关联度最强的因素。根据分析显示，生态保护题项(HJ4：东部地区支援对于生态保护措施的实施情况)的平均值为0.94，略高于景点开发题项(HJ2：对口支援对阿坝县乡村旅游业的推动发展)的0.85 (见图3)。结合实地访谈资料，这一结论得到充分验证。生态治理项目落地见效快，居民感知直接，温州市对口支援的乡村垃圾处理、污水治理、村容美化等生态治理项目已实现全覆盖，这类项目属于居民日常生活的可视可感的项目，投入收益周期短，直接提升居民的生活体验。
旅游开发项目仍处于初级阶段，带动效应有限。阿坝县的文旅景点开发项目受交通条件、宣传力度限制，尚未形成规模化效应，部分居民认为“景点开发要注重保护，不能破坏生态”，对旅游开发的感知较为谨慎。文化认同感的提升是居民生活质量的重要组成部分。温州市与阿坝县合作开展的民族文化传承、社区文化活动等项目，让居民的民族文化自信显著提升。环境因素对居民生活质量的核心影响，主要来源于生态治理类项目的落地见效，而非旅游开发类项目。
教育感知对社会文化与环境的路径系数为0.630，是所有中介变量间路径系数的最高值，经济发展通过教育感知对社会文化与环境的链式中介效应值为0.279，显著为正；同时，教育感知的中介效应值为0.326，位居第三。结合区域经济增长极理论与人力资本理论，教育是经济发展的人力资本支撑。温州市对口支援的师资培训、校地合作、教育基金等项目，有力地提升了本地教育质量。
经济发展对教育感知、医疗健康均具有显著的正向直接效应，是其他三个中介变量的前置驱动因素，中介效应值0.394，位居第二。但经济发展对居民生活质量的直接路径系数为0.386，表明经济发展对居民生活质量的影响以间接链式传导为主，直接效应为辅。结合区域经济增长极理论与实地访谈资料分析，经济发展为公共服务提供物质保障。温州市对口支援的产业帮扶项目带动了阿坝县经济发展，增加了地方财政收入，为教育、医疗、环境的发展提供了资金保障。
经济发展的直接民生效应未充分体现。阿坝县的特色产业处于培育阶段，经济发展的收入提升、就业增加等直接民生效应尚未覆盖所有群体，因此对居民生活质量的直接影响有限。综上，经济发展是温阿对口支援提升居民生活质量的物质基础与前置驱动，其效应主要通过教育、医疗、环境等中介变量的链式传导实现。
医疗健康是发展短板，对居民生活质量的提升作用有限，且主要通过环境渠道传导，实证数据显示，医疗健康的中介效应值为0.287，路径系数为0.419，均为四大中介变量中最低，对居民生活质量的直接提升作用有限。同时，医疗健康对社会文化与环境的路径系数为0.476，表明医疗健康对居民生活质量的影响主要通过环境渠道间接传导。结合公共服务均等化理论与实地访谈资料分析，医疗基础薄弱，硬件与软件均存在差距。阿坝县地处偏远，医疗设施设备虽经温州市支援有所升级，但仍远落后于城市，且本地医护人员专业水平有限。医疗健康的短板特征，使其成为温阿对口支援提升居民生活质量的主要制约因素，亟需进一步精准发力。
对口支援的硬件与软件协同发力，具体项目感知是政策落地的关键，硬件设施是基础，软件服务是核心。温州市投入的基础设施、医疗教育设备等硬件是对口支援的基础，但人才技术支持、运营指导、政策服务等软件是发挥硬件效益的核心。
6. 研究启示
6.1. 深化产业帮扶，夯实经济根基
依据研究结论，需要夯实经济基础，以此发挥对教育、医疗、环境的带动作用。在阿坝县，高原特色农业、农畜产品深加工和龙头企业的培育，是延伸价值链、提升产业竞争力的关键。应依托阿坝县资源禀赋，加大力度发展牦牛、青稞、小麦等高原特色产业进行农畜产品深加工并努力培育本地龙头企业。同时，温州市作为支援方，可以在品牌打造、市场推广、电商平台建设等方面给予支持，推进“数字赋能”新基建，帮助阿坝县农特产品和文化产品走向全国，增强产业竞争力和品牌知名度。在销售环节，温州应聚焦于市场对接和消费帮扶，帮助阿坝县产品突破地域限制。此外，发展“企业 + 合作社 + 农户”模式，鼓励温州市企业与阿坝县开展股份合作、订单农业让农民稳定分享产业红利，形成农企紧密型利益共同体。最终提升当地农牧民经济收入，实现物质上的富足。
6.2. 坚持教育筑基，强化发展连接
通过研究发现，教育是联动经济与环境，提升生活质量的重要节点。所以，对口支援工作要从对阿坝县的教育资源投入逐渐上升为整体赋能。以经济为基础，资助本地教师前往温州市进行中长期的线下培训。并依托大数据，建立常态化的网上教学研讨平台，以稳步提升本地教学能力。此外，设立有关教育的专项基金，将经济更好地转化为教学质量的提升，从根本上筑牢阿坝县发展的智力根基，实现精神上的满足。
6.3. 推动生态提质，增进民生福祉
环境质量的提升对居民幸福感有显著的正向关系，且成效与经济、教育水平紧密相关。因此，生态环境的改善应融入居民日常生活和民生项目中。在文旅开发中，可以同步进行有关环境改善的多项活动，如处理垃圾污水、村容美化等，共同实现经济效应和生态效应。此外，通过小额的激励基金等方式，激励居民参与社区及生活身边的环境治理，将生态环境建设转化为持续的、可感知的、参与性高的民生实事，以直接增进居民的生活福祉。
6.4. 实施精准就医，补齐健康短板
研究发现，当地医疗基础薄弱，且对居民生活质量的提升作用较为有限。通过实地访谈，得知当地居民一般优先考虑到成都就医，而非本地。一方面，要长期持续地培养本土的医疗骨干，选拔有潜力的医护人员前往温州市进行专业进修，为阿坝县打造一支专业的医疗技术队伍，逐渐壮大医疗体系。另一方面，在长期培养稳定、专业的医疗队伍的过渡阶段，安排温州市专家进行定期化、常态化的线上坐诊，着重提升本地主要确诊疾病的医疗能力。同时，将资源聚焦在预防疾病方面，提高居民的医疗知识广度和深度，提升防范疾病的意识，有利于减轻居民疾病负担。
7. 结语
温州市对口支援阿坝县已有13年，通过经济、智力援助、教育等多种方式助力阿坝县治理水平和发展能力的提升，以更好满足阿坝县的人民对美好生活的需求。本文章运用结构方程模型对温阿对口支援是否提升阿坝县居民生活质量及如何提升的问题进行探究，发现在具体实践中仍存在一些不足，如经济提升未能带动其他方面的发展、医疗能力有待提升等。根据研究结论相应地在经济、教育、环境、医疗四方面提出可行建议。今后，温阿对口支援政策应不断地聚焦于居民实际需求，把发展成果惠及于人民，以 满足人民对物质和精神的双重需求。
基金项目
本文是西南民族大学大学生创新创业训练计划项目(项目编号：S202510656082)资助。