我国农村医疗卫生的政府供给效率——基于随机生产边界模型的分析

我国农村医疗卫生的政府供给效率
——基于随机生产边界模型的分析

陈 东 程建英

利用随机生产边界模型的方法对 2000-2009年我国 31个省市的农村医疗卫生政府效率进行估算,结果发现,从全国情形看,随着我国各级政府对农村医疗卫生投入的增加,我国农村医疗卫生的整体供给效率也在逐年提高;从分地区情形看,东部地区农村医疗卫生的供给效率基本保持不变,而中西部地区的供给效率则随着投入的增加而递增;从分省份情形看,各省份农村医疗卫生的供给效率差别很大,东部和中部地区明显高于西部地区。究其原因,政府农村医疗卫生投入、经济发展水平和人力资本水平等因素会对我国农村医疗卫生的供给效率及其地区差异产生较为显著的影响。

农村医疗卫生;供给效率;SFA

自 1994年税制改革以来,我国政府对农村医疗卫生的供给水平不断提高。据国家统计局相关数据显示,我国财政支出中用于农村医疗卫生的支出已经从 1994年的 102.684亿元增加到 2009年的 2279.008亿元 (见图 1),年均增幅高达 22.96%;与此同时,我国农村居民人均医疗卫生的财政支出也由 1994年的18.39元增加到 2009年的 287.5元,年均增幅也达到了 20.12%。但是,急剧增长的农村医疗卫生供给所带来的效果并不明显,相对于城镇居民,农村居民“看病难、看病贵”的问题依然十分严峻。因此,在农村医疗卫生政府供给不断增加、而供给效果并不明显的情况下,研究我国农村医疗卫生的政府供给效率问题就显得尤为重要。

图1 1994-2009年我国农村医疗卫生财政投入 (单位：亿元)

一、相关文献综述

纵观国内外研究成果,由于医疗卫生供给具有较强的专业性、技术性和信息不对称性,这种复杂性的特点决定了对其进行效率评价很难采用单一的指标来衡量,因此其评价方法涉及了成本 -效益分析法、数据包络分析法 (DEA)、多元回归分析法、空间数据分析法、随机生产边界分析 (SFA)等,研究结果也因而有所不同。

(一)国外相关研究

1.从医疗卫生供给的所有者类型出发。Grosskopf和 Valdmanis(1987)①Shawna Grosskopf,and Vivian Grace Valdmanis,“Measuring Hospital Performance：A Non-parametric Approach”,Journal of Health Economics,6(2),1987,pp.89-107. Gary D.Ferrier,and Vivian Valdmanis,“Rural Hospital Performance and its Correlates”,The Journal of Productivity Analysis,7,1996,pp.63-80.、Vivian和 Valdmanis(1990)②Vivian Grace Valdmanis,“Ownership and Technical Efficiency of Hospitals”,Medical Care,28(6),1990,pp.552-561.A.Assaf,K.M.Matawie,“Cost Efficiency Modeling in Health Care Food Service Operations”,International Journal of Hospitality management,2008,pp.604-613.通过选取不同投入产出指标的DEA方法,比较了公立医院与私人非盈利医院的经营效率,结果发现：公立医院由于具有严格的预算约束,因此较之私人非盈利医院具有较高的效率。无独有偶,Valdmanis(1992)③Vivian Grace Valdmanis,“Sensitivity Analysis for DEA Models：An Empirical Example Using Public Versus NFP Hospotals”,Journal of Public E-conomics,48(2),1992,pp.185-205.、Ozcan等 (1992)④Yasar A.Ozcan,Roice D.Luke,and Cengiz Haksever,“Ownership and Organizational Performance：A Comparison of Technical Efficiency Across Hospital Types”,Medical Care,30(9),1992,pp.781-794.也采用 DEA方法分析了美国不同所有权类型的医院 (包括公立医院、私立非盈利医院和私立盈利医院)的技术效率,结果显示,盈利医院虽然在固定资产方面的投入较少,但在服务和劳工方面的投入较多,因而在高效率的医院总量中占比明显少于公立和非盈利医院。也有学者对此持有迥然不同的观点,例如 Hogan等 (1987)⑤Hogan A.J.et al,“The Impact of the Medicare Prospective Payment System on Hospital Efficiency：A Data Envelopment Analysis”,Paper Presented to the American Economic Association Annual Meeting,Chicago.便认为,医院的所有权类型与其效率之间没有显著的相关性。

2.从医疗卫生机构的供给规模出发。Ozcan等 (1998)⑥YasarA Ozcan,Stephen EWogen,and Li Wen Mau,“Efficiency Evaluation of Skilled Nursing Facilities”,Journal of Medical Systems,22(4),1998,pp.211-224.测定了美国 324家疗养院的 DEA技术效率,结果显示：由于盈利疗养院和非盈利疗养院的生产运行模式不同,所以盈利疗养院比非盈利疗养院具有更高的效率,大的疗养院的效率比小的疗养院的效率也要高出近乎 1倍。Bjorkgren等 (2001)⑦MagnusA.Bjorkgren,Unto Hakkinen,and Miika Linna,“Measuring Efficiency ofLong-term Care Units in Finland”,Health Care Management Science,4,2001,pp.193-200.对芬兰 64家长期医疗护理单位进行DEA效率分析也得出了相似的结论,即规模较大的护理单位比小规模护理单位更有效率,而且通过提高管理水平,可以提高医疗护理单位的投入产出效率。

3.从医疗卫生的资源配置与利用出发。一些学者发现,无效率或者低效率的医疗机构可以通过医疗资源的优化配置来节省相关成本,从而改善其效率水平。Nunamaker(1983)⑧Thomas R.Nunamaker,“Measuring Routine Nursing Service Efficiency：A Comparison of Cost Per Patient Day and Data Envelopment Analysis Models”,Health Services Research,18(2),1983,pp.183-205.、Sexton等 (1989)⑨Thomas R.Sexton,Leiken A M,Nolan A H,Liss S,Andrew J Hogan,and Richard H.Silkman,“Evaluating Managerial Efficiency of Veterans Administration Medical Centers Using Data Envelopment Analysis”,Medical Care,27(12),1989,pp.1175-1188.分别选取一般护理服务和美国退伍军人医疗管理中心作为样本,发现经 DEA方法测算为低效率的医院,在经过资源的优化配置之后,平均节省成本可以达到医疗保险标准的数倍。Ozcan等(1996)⑩YasarA Ozcan,Michael J.McCue,and Ahmad A.Okasha,“Measuring the Technical Efficiency of Paychiatric Hospitals”,Journal of medical Systems,20(3),1996,pp.141-150.对85家精神病医院的技术效率展开研究,结果发现：如果减少低效率设施的过度利用,则平均每年可以节省 720万美元的运行费用,减少1715名员工和1129张病床,从而大大提高这些医院的运行效率。Valdmanis等(1996)①Shawna Grosskopf,and Vivian Grace Valdmanis,“Measuring Hospital Performance：A Non-parametric Approach”,Journal of Health Economics,6(2),1987,pp.89-107. Gary D.Ferrier,and Vivian Valdmanis,“Rural Hospital Performance and its Correlates”,The Journal of Productivity Analysis,7,1996,pp.63-80.则专门分析了美国农村医院的供给效率,认为根据美国农村的需求特点,改进护理质量及其所提供的服务组合,对于改进农村医院效率具有重要作用。与上述学者不同,Assaf和Matawie(2008)②Vivian Grace Valdmanis,“Ownership and Technical Efficiency of Hospitals”,Medical Care,28(6),1990,pp.552-561.A.Assaf,K.M.Matawie,“Cost Efficiency Modeling in Health Care Food Service Operations”,International Journal of Hospitality management,2008,pp.604-613.将SFA的方法应用于食品保健服务机构的效率评测中,对澳大利亚和美国的 101家食品保健服务机构的成本效率进行分析,结果显示,其平均效率水平仅维持在 76.5%左右的水平,其资源浪费水平高达 23.5%。Ludwig等 (2009)①Martijn Ludwig,W im Groot,and Grits Van Merode,“Hospital Efficiency and Transaction Costs：A Stochastic Frontier Approach”,Social Science and medicine,2009,pp.61-69.也采用SFA方法研究了医院外包制度与医院供给效率的关系。

(二)国内相关研究

在我国,DEA方法最早是由中国人民大学博士生导师魏权龄教授 (1987)提出的,之后逐渐被国内学者所熟知,并被逐渐应用到医疗卫生领域中。从地区之间的差别来看,庄宁等 (2000)②庄宁、孟庆跃、卞鹰、葛人炜：《利用 DEA方法评价我国 34家医院的技术效率》,《中国卫生经济》2000年第 9期。运用 DEA方法对我国34家医院的技术效率进行了评估,结果显示：东南沿海地区医院的总体效率最高,中部和北方地区的医院次之,西部地区医院的技术效率最低;医学院附属医院有效率的比例高于其他类型医院。张宁等 (2006)③张宁、胡鞍钢、郑京海：《应用 DEA方法评测中各个地区健康生产效率》,《经济研究》2006年第 7期。、罗良清等 (2008)④罗良清、胡美玲：《中国各地区医疗卫生服务的生产效率分析》,《统计与信息论坛》2008年第 2期。运用DEA方法发现,我国各地区医疗卫生服务的总体效率处于一个低层次水平,且东部、中部和西部呈现出明显的差异。从农村医疗机构的情形来看,侯文等 (2001)⑤侯文、任苒、宁岩：《数据包络分析在医院效率评价中的应用》,《中国卫生统计》2001年第 5期。运用 DEA方法评价了我国 10个国家级贫困县的县级医院的技术效率,发现只有 5个医院相对有效,其余 5个均表现出了不同程度的低效率。李晓燕和谢长青(2008)⑥李晓燕、谢长青：《农村卫生机构服务相对效率研究——基于黑龙江省 13个地区的实证》,《南京农业大学学报》(社会科学版)2008年第2期。分析了黑龙江农村医疗机构的相对效率水平,结果显示黑龙江农村医疗机构的相对效率差异较大,且大多数农村医疗机构均处于规模效益递减的状态。

也有少数国内学者应用 SFA方法对医疗效率进行了测算分析。如宁岩等 (2005)⑦宁岩、任苒：《随机前沿生产函数在乡镇卫生院服务效率评测中的应用》,《中国卫生经济》2005年第 3期。使用随机前沿模型对我国乡镇卫生院的服务效率进行分析发现,乡镇卫生院的技术效率水平较低,平均效率值仅为 0.477,这与乡镇卫生院的内部运营机制有关,并部分受到外部条件如社会经济、人口等因素的影响。王伟成等(2005)⑧王伟成、曾武、邴媛媛：《随机前沿成本模型在中医院技术效率评价中的应用》,《中华医院管理杂志》2005年第 5期。运用平行数据随机前沿成本模型,分析了全国 60所中医院的技术效率,60所样本中医院的平均低效率为 22.59%,且随东部、中部、西部有加剧的趋势。邱亭林等 (2006)⑨邱亭林、石光：《不同产权制度下医院效率比较研究》,《中国医院管理》2006年第 12期。运用随机前沿模型分析比较转制医院、私立医院和公立医院的效率,发现各类医院均存在不同程度的低效率问题。

(三)文献总结与评述

国内外现有研究成果主要是采用 DEA方法,从所有者类型、供给规模、资源配置与利用等角度测度了医疗卫生机构的运行效率,并且得出了一些共性的结论。但是与此同时,现有研究也存在一些缺憾和不足：

其一,从研究角度来看,大多数文献是从城市或者社区角度出发,很少关注农村医疗卫生的效率问题。虽然李晓燕和谢长青 (2008)对黑龙江省 13个地区的农村医疗机构效率水平进行了研究,但是只反映了所选地区医疗机构的效率状况,并不能反映我国农村医疗卫生供给效率的整体水平。

其二,从研究层面来看,大多数学者是从微观角度分析诸如卫生院、医疗机构、养老院等供给主体的效率问题,很少从宏观视角进行剖析。虽然罗良清和胡美玲 (2008)首次从宏观角度分析了我国各地区医疗卫生供给的生产效率,但是只局限于从东部、中部和西部的地区差别视角来分析说明我国总体上医疗卫生供给效率低下,缺乏更为详细的省级数据及其实证分析。

其三,从研究方法来看,国内外对农村医疗卫生效率的研究,几乎全部采用了 DEA的分析方法。虽然DEA方法在处理诸如医院等多投入、多产出的产业效率中具有独特的优势,尤其适合性质相同医院之间的横向比较,但是这种方法的缺点也是显而易见的：一则,该方法所评价的是相对效率,而非绝对效率,其评价的一组医院可能都是效率低下的,只是程度不同而已;二则,这种方法需要提供规模报酬等方面的假设,或者未考虑随机冲击带来的偏差,或者将所有对前沿面的偏离都归于效率低下,混淆了效率低下和统计误差,影响测量结果的可信度;三则,由于不能针对具体函数形式进行分析,因而削弱了经济意义和解释力。相比之下,随机生产边界分析 (SFA)作为近年来不断完善的一种统计分析方法,在测量效率方面更具优越性和经济解释力,而国内采用该方法对医疗卫生供给效率的研究尚在少数。

基于此,本文将首次采用 SFA方法对我国 31个省 (自治区、直辖市)的有关农村医疗卫生财政支出方面的面板数据进行农村卫生供给效率的测算,从宏观方面把握我国农村医疗卫生政府供给效率的整体水平及其影响因素,并据此提出相应的政策建议。

二、模型建立与变量选取

(一 )模型建立

随机生产边界模型 (SFA,Stochastic Production Frontier Analysis)最早由 Aigner等 (1977)①Aigner,D.J.;Lovell,C.A.K.and Schmidt,P.J.,“Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production FunctionModels”,Journal of Econometrics,1,1977,pp.21-37.、Meeusen和Broeck(1977)②Meeusen,W,Van den Broeck,J.,“Efficiency Estimation from Cobb-Douglas Production Function with Composed Error”,International Economic Review,18,1977,pp.435-444.提出,其基本思路是：

假设在时间 t,生产单位 i具有生产函数：

其中,x和β分别代表影响产出 q的所有解释变量和相关系数。由于各个生产单位存在非效率问题,因而其实际产出 yit将小于等于 qit,形式为：

其中,ξit为生产单位 i在时间 t的效率水平,并设 0＜ξit＜1。当ξit=1时,生产单位达到最大产出 f(xit,β)。这里的非负性假设保证了最终产出为正。

若进一步考虑随机冲击的作用,则生产函数 (2)可处理成：

两边进行对数化处理后,则：

假设原有生产函数具有对数线性化形式,且令 uit=-ln(ξit),则 (4)式可简化为

简而言之,这个线性方程的误差项被分成了两部分：vit～N(0,)用以控制统计噪音,uit≥0用以衡量技术非有效性,可视为从潜在最优产出 ln(qit)中削减出的一部分。30年来,学者对 uit的分布假设提出了各种观点,现在实际应用中最常见的是采用 Battese和 Corra(1977)③Battese,G.,and E.Corra,“Estimation of a Production Frontier Modes：With Application to the Pastoral Zone of Eastern Australia”,Australian Journal of Agricultural Economics,21,1977,pp.167-179.的想法,假定其服从非负截尾的半正态分布。针对 uit是否具有时变性,模型又进一步分为两种：一是非时变模型 (Time-invariantmodel),即 uit=ui～N+(μ,σμ2),vit～N(0,σ2v),且 ui与 vit相互独立。;二是时变衰退模型 (Time-varying decaymode)：vit～N(0,σ2v),ui～N+(μ,σμ2),uit=exp-η(t-Ti)ui。其中,Ti是生产单位 i的最后一个时期,η是衰退参数。当η＞0时,生产单位的非效率水平随时间递减,即效率水平越来越高;反之,当η＜0时,生产单位的非效率水平随时间递增,即效率水平越来越低。

在实际计算中,具体的操作步骤是：先运用时变衰退模型估计方程,然后对估计出来的衰退参数η做零检验,如果拒绝η=0的原假设,则说明时变衰退模型适用,否则便采用非时变模型进行估计。

(二 )变量选取

在产出变量方面,本文选取了 2000-2009年间各地区乡镇医院入院人数、各类医疗机构诊疗人次、农村居民人均住院天数等代表农村居民医疗服务消费程度的指标衡量产出。考虑到三个变量各有偏重,为使纳入产出变量中的信息量达到最大,我们对三个变量对数化后用主成分分析法获取了其加权的最优指数,并以该指数作为实证研究的被解释变量。

在投入变量方面,本文从数据的可得性和指标选取的代表性考虑,选取了 2000-2009年间每万人病床数量、每万人卫生室数量作为投入变量,并加入各地区农村居民人均纯收入作为控制变量,以检验农村居民自身收入水平的增高对其医疗服务消费量的影响。

本文所选数据均出自《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国卫生统计年鉴》和《中国卫生统计提要》。

综合以上分析,本文的生产函数有如下形式：

其中,α,β1,β2,β3均为常数,ind为产出指数,war为每万人病床数量,cli为每万人卫生室数量,inc为农村居民人均纯收入。

三、我国农村医疗卫生政府供给效率的估计结果

(一)全国面板数据的估计结果

利用上述模型对 2000-2009年包含全国 31个省 (自治区、直辖市)的面板数据进行随机生产边界分析,得到结果如下：

表1 全国面板数据的随机生产边界分析结果

通过观察各变量的弹性系数,可以看到,病床数量和卫生室数量对农村居民医疗服务消费的促进作用均为正,且卫生室数量的作用更大,系数达到 1.433。这说明,增加卫生室的数量,能更为有效地提高农村卫生医疗的供给效率。人均纯收入系数也为正,这说明农村居民自身收入水平的提高,也会促进其对医疗服务的消费。据《中国卫生统计年鉴》提供统计数据,我国农村居民每年用于医疗保健的支出占总消费性支出的比例总体是不断增加的,已经由 1995年的 4.9%上升到了 2009年的 7.2%,也进一步证实了我们的估计结果。从供给效率上看,衰退参数为正,约为 0.014,且在 10%水平下显著,从而表明：我国农村医疗卫生的整体供给效率已经呈现出逐年递增的趋势。

(二)分地区面板数据的估计结果

为了避免面板数据内部存在不同程度的抵消作用,也为了考虑我国东、中西部地区不同区域间的供给效率差异,我们将全国 31个省市分成了东部 12省市：辽宁、北京、天津、上海、河北、山东、江苏、浙江、福建、广东、广西、海南;中部 9省：黑龙江、吉林、山西、内蒙古、安徽、江西、河南、湖北、湖南;西部 10省市：四川、云南、贵州、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、重庆。据此,我们将分别截取东部、中西部的面板数据进行随机生产边界分析,结果如下：

表2 分地带面板数据的随机生产边界分析结果

从上面的分析结果中可以看出,东部地区病床数量的供给增加带动医疗服务消费增长的弹性系数小于中西部地区,而卫生室数量的供给效果则要大于中西部地区。这是因为,与东部地区相比,中西部地区农村的医院规模普遍偏小,床位紧张,难以形成规模效应。因此,增加中西部地区医院的床位数,有利于提高医院的整体运行效率。与此同时,东部地区人均纯收入对医疗服务消费的弹性系数也明显高于中西部地区。显然,农村经济越发达,农民生活水平越高,也就更愿意为健康投资,农民收入与农民用于医疗卫生的投入二者相关系数很高。从效率上看,东部地区和中西部地区均适用时不变模型,其中,东部地区的衰退参数为 0,即总体医疗卫生供给效率不变;中西部地区的衰退参数η约为 0.023,且在 5%水平下显著,充分表明西部农村医疗卫生的整体供给效率呈逐年递增的态势。

(三)分省份面板数据的估计结果

由于政府在拨付农村卫生医疗款项时均以省份为落实单位,因此有必要计算省际间的农村医疗卫生供给效率,并加以比较和分析。具体来说,在非负截尾的半正态分布假设基础上,我们可以得到 -uit基于总误差εit的条件分布,进而测算出生产效率值ξit的条件均值,这即为效率估计值,它有如下形式：

据此,我们测算出各省农村医疗卫生政府供给效率的平均值如下所示：

表3 各省 (直辖市、自治区)农村医疗卫生政府供给平均效率值

从上面的效率分析结果看,一方面,东部和中部地区省份的农村医疗政府供给效率明显高于西部地区;另一方面,各省份农村医疗的政府供给效率差别很大。其中,效率最高的省份是上海,高达 0.923,福建居其次,这与政府对当地农村医疗的高供给水平是分不开的。医疗效率最低的是西藏地区,只有 0.066,这与当地的经济发展水平及其不便的交通状况有关,从而导致农村医疗卫生的供给增长并未带来预想中的效率水平。

四、我国农村医疗卫生政府供给效率的影响因素

为了对近些年我国农村医疗卫生政府供给效率逐年变化趋势及其地区间的效率差异做出解释,本文考虑建立异方差、截面相关的随机效应面板模型,采用 2000-2008年我国 31个省份的相关数据,实证检验农村医疗卫生财政投入、经济发展水平、技术水平、人力资本水平等因素对我国农村医疗卫生供给效率的影响。为此,建立如下模型：

其中,TFP表示各省份农村医疗卫生的政府供给效率,GDP表示经济发展水平,HEA表示人均农村医疗卫生财政支出,PRE表示农村劳动生产率,EDU表示农村初等、中等、高等教育入学率,εit为随机扰动项。为保证数据的平稳性,对变量 GDP和 HEA作对数化处理。其估计结果如表 4所示：

表4 我国农村医疗卫生政府供给效率影响因素的估计结果

从全国层面来看,HEA的系数为负,且比较显著,表明虽然我国农村医疗卫生的政府财政投入规模逐年增加,但其供给效率却在下降,这种效率的扭曲可能归因于我国农村医疗卫生财政支出的相对不足。一方面,尽管我国农村医疗卫生财政支出的绝对规模不断增加,但是从相对规模而言,我国农村医疗卫生投入占财政支出的比例却增幅不大,某些年份甚至有所下降,这一点在中西部地区尤为明显;另一方面,随着经济水平的提高,农村居民个人的医疗卫生需求加速上升,这也使得公共卫生支出显示出供给不足的一面,造成医疗卫生支出中农村居民个人支出份额不断上升,政府支出份额不断下降。与此同时,EDU和GDP的系数均显著为正,表明随着我国农村教育水平和经济发展水平的逐年提高,我国农村医疗卫生的供给效率显著上升。前者可能是农村居民文化水平的提高,使他们认识到医疗卫生的重要性,并进而提高了自身的消费倾向;后者则是农村居民自身经济水平的好转,促使其提高了医疗卫生的消费倾向,这一点在随机生产边界模型的估计结果中也得到了验证。

从地区层面来看,中西部地区均与全国层面的估计结果相似。换言之,中西部地区 HEA对我国农村医疗卫生供给效率的影响系数均显著为负,GDP变量均显著为正,这与全国层面的估计结果相同。相比之下,东部地区估计结果存在差异：东部地区 HEA的系数显著为正,而 GDP变量均显著为负。究其原因,东部地区较为发达的经济水平,使得政府将更为充裕的资金投入农村地区的医疗卫生事业,但投入与其自身经济增长幅度相比仍显不足,对效率的带动效应较弱,从而可以解释东部地区 HEA系数 (0.015)相对较小的原因。由此可见,农村医疗卫生在全国各地区均存在不同程度的政府供给不足问题;农村居民自身文化水平的提高有助于农村医疗卫生供给效率的提高;而农业生产技术水平对农村医疗卫生供给效率的影响并不显著。

五、结论与政策建议

本文利用随机生产边界模型对我国全国 31个省 (自治区、直辖市)的农村医疗财政投入进行了效率分析,结果发现：其一,从全国情形看,随着我国政府对农村医疗卫生的投入增加,我国农村医疗卫生的整体供给效率正在逐年提高;其二,从分地区情形看,东部地区农村医疗卫生的政府供给效率基本保持不变,而中西部地区的供给效率则随着投入的增加而递增;其三,从分省份情形看,各省份农村医疗卫生的政府供给效率差别很大,东部和中部地区明显高于西部地区;其四,农村医疗卫生财政投入、经济发展水平和人力资本水平等因素会对我国农村医疗卫生的政府供给效率及其地区差异产生较为显著的影响。

针对上述结论,我们提出以下政策建议：其一,有针对性地加强对农村医疗卫生的财政投入,即：一方面需要进一步提高农村医疗卫生投入在财政支出中的比重,并考虑加大弹性系数较高的医院或者卫生室数量的投入;另一方面还是一如既往地注重农村地区的经济发展,在提高农民人均收入水平的同时,能够有更多富余的钱选择就医。其二,东部地区农村医疗卫生的政府供给效率已经趋于稳定,继续投入非但不能带来效率的提高,反而会造成资源的浪费,北京仅为 0.388的供给效率即为典型一例。因此,对东部地区而言,提高现有农村医疗资源的利用效率,乃为当务之急。其三,西部地区农村医疗卫生资源仍然比较匮乏,其财政投入增加所带来的边际产出较大,因此需要继续加强对西部地区的农村医疗卫生投入。特别值得一提的是,由于农村居民的文化教育水平与农村医疗卫生的供给效率呈显著的正向关系,因此中西部地区农村居民文化教育水平的提高,仍然是未来一段时间内我国财政支出的重点。

[责任编辑：贾乐耀 ]

Supply Efficiency of Health Care in Rural China:A Stochastic Frontier Approach

CHEN Dong CHENG Jian-ying
(School of Economics,Shandong University,Jinan 250100,P.R.China)

Employing the Stochastic Production Frontier Model,this paper estimates the efficiency of health care services in the rural area of 31 provinces from 2000 to 2009.The results show that the overall supply efficiency of health care in rural China increases with the constantly growing input channeled into rural health care.There is regional disparity,though.The supply efficiency for the eastern region has hardly changed while it has risen with input increase in the Middle and Western regions.There is also great difference across provinces.The supply efficiency of health care is much higher in the Eastern and Middle regions than in the Western Regions.Input in rural health care from the governments,economic development and human capital all affect the supply efficiency of health care in rural China and significantly contribute to its regional differences.

rural health care and health;supply efficiency;SFA

2010-01-22

山东大学自主创新基金项目(IFW09137)系列成果之一。

陈东,山东大学经济学院教授,经济学博士 (济南 250100);程建英,山东大学经济学院硕士研究生 (济南 250100)。