中国地方政府医疗卫生支出效率及影响因素研究

李郁芳，王 宇

(暨南大学 经济学院，广东 广州510632)

基本医疗卫生服务决定人的健康水平，事关民生大计，影响社会发展质量。从筹资角度，地方政府医疗卫生支出是基本医疗卫生服务的主要资金来源。近年来，我国政府对基本医疗卫生服务的重视逐渐加强，医疗卫生领域的改革稳步推进，政府的医疗卫生支出逐年增加。从全国来看，政府医疗卫生的财政支出从2003年的780 亿元上升到2012年的7 199 亿元，占政府总财政支出的比例从2003年的3．17%提高到2012年的5．89%①数据来源:《中国统计年鉴》(2004—2013年)。测算全国情况时，政府财政支出包括地方与中央两部分的支出。。但是，在各地方政府医疗卫生支出规模逐渐提升的同时，地方政府医疗卫生支出的效率问题始终没有得到重视。各地方政府之间医疗卫生支出效率的差异明显，从而导致各地区基本医疗卫生服务质量水平参差不齐。所以深入研究我国地方政府医疗卫生支出效率的情况以及影响因素，有助于实现我国基本医疗卫生服务均等化的目标。由此提出以下问题:如何评价和测算地方政府医疗卫生支出效率?制度因素、政策因素、社会经济因素、人口因素等方面对政府医疗卫生支出效率有何影响?回答这些问题即是本文的研究动机。

一、文献综述

在现有文献中，普遍使用通过数据包络分析法(Deterministic Frontier Analysis，简称DEA)测算政府支出效率。DEA 的好处在于，它不仅可以用来评估地方政府支出的效果，比较各地方政府支出效率，还可以进一步构建两阶段分析框架研究影响政府支出效率的因素。

在地方政府整体财政支出效率研究方面，Charnes 等人在1978年使用DEA 方法测算1983—1984年中国28 个城市的财政支出效率［1］。Borger 使用DEA 方法对比利时自治市财政支出的公共品供给效率进行评估分析［2］。Afonso 和Fernandes 用DEA 两阶段分析框架研究葡萄牙地方政府支出效率及其影响因素，在第二阶段中使用Tobit 模型对制约支出效率的环境因素进行研究［3］。Seifert 使用2008年法国政府96 个部门相关数据，分析法国政府的财政支出效率，使用Bootstrap 方法回归分析影响效率的因素［4］。国内学者也开展相关的研究。解垩在2007年使用DEA 对1997—2004年中国各省(市)公共品供给效率进行测算［5］。高学武根据1994—2007年中国29 个省(市)政府整体财政支出的面板数据，使用DEA 两阶段方法进行实证分析，其中在第二阶段使用的是Tobit 模型［6］。

在地方政府医疗卫生支出效率研究方面，Herrera 和Pang 测算1996—2002年间140 个发展中国家政府卫生支出效率，并在第二阶段使用Tobit 模型分析其影响因素［7］。Halkos 使用2000—2002年希腊地区公共医疗卫生支出数据，运用DEA 方法测算希腊的公共医疗卫生服务效率，并首次使用Bootstrap 方法对影响因素进行回归分析［8］。国内学者也有相关研究。张宁在2006年利用人口普查数据，将预期寿命作为产出指标，测算政府医疗卫生支出效率［9］。王俊使用DEA 方法测算1997年和2003年横截面数据，研究地方政府医疗卫生支出效率［10］。张仲芳在DEA 两阶段分析框架下，使用省级面板数据，研究了中国地方政府卫生财政支出效率及其影响因素［11］。

综合相关文献，可以得出现有研究的不足之处主要在于:首先大部分文献使用横截面数据测算政府支出的效率。其次，使用Tobit 模型对效率以及影响因素进行实证分析，会出现序列相关、异方差等问题。本文针对上述文献的不足，做出以下的改进:第一，对2003—2012年中国31 个省级政府医疗卫生支出的效率进行评价，分析医疗卫生支出效率在时间上的变化态势以及地区之间的差异。第二，为了减少测算的偏误，在政府医疗卫生支出效率测算过程中，采纳了王俊［10］、韩华为［12］等学者所选择的产出变量。第三，利用Bootstrap方法对影响医疗卫生支出效率的影响因素进行回归分析。

二、研究方法、变量选取与数据来源

(一)数据包络分析(DEA)模型

DEA 通过测算具有多项投入与多项产出的决策单元(Decision Making Unit，简称DMU)的效率，来评价DMU 之间的相对有效性。其理论基础是，假定DMU 的投入在特定的规模下，构建当前投入量所对应的最大可能产出。通过对比实际产出与最大可能产出的差距，可以反映出相对有效性。下面是基于产出导向的BCC 模型。

假设DEA 模型有n 个决策单元DMUj(j = 1，2，…，n)，每个DMU 有m 项投入xj= (x1j，x2j，…，xmj)T和s 项产出yj= (y1j，y2j，…，ymj)T。对第z 个DMU 的综合技术效率可以从线性规划中得出:

(1)式中xj为被测算单位的投入指标，yj为产出指标，λj为各单位组合系数。因为本文所要研究的是在医疗卫生方面的投入，即医疗卫生支出规模一定的情况下如何最大化地增加医疗卫生服务的产出，所以本文基于产出导向的BCC 模型，使用Deap2．1 软件来测算各地方政府医疗卫生支出效率。

(二)Bootstrap 方法

通过回归分析可以研究某些因素对DEA 有效值的影响，但是回归分析需要样本间相互独立的假设。由于DEA 方法中每一DMU 有效值的计算都涉及所有其他DMU，导致DEA 有效值之间并不独立。为克服DEA 有效值的这种内在联系，可利用Bootstrap 方法以提高回归分析结果的可信度。Bootstrap 方法最早是由Efron［13］在1979年提出的，能够避免序列相关性的影响，从而提高准确性。

假设一个样本Z 拥有n 个DMU，Z = (z1，z2，…，zn)，其中zj(j = 1，2，…，n)= (yj，xj)，yj是DMUj的效率值，xj是回归模型中对应于DMUj的解释变量值，Bootstrap 方法的具体分析步骤如下:

步骤1:利用样本(z1，z2，…，zn)拟合以下线性OLS 回归模型得到βi的估计^βj:

(2)式中:β0为回归截距;βi(i = 1，2，…，m)为解释变量Xi的回归系数。步骤2:从原始样本的数据(z1，z2，…，zn)中，以的等概率进行有放回抽样，产生一个样本容量为n的Bootstrap 样本，并且(j = 1，2，…，n)是由原始样本数据组成。根据实证的需要，通过此方法进行b(常数)次抽样，可以得到b 个Bootstrap 样本，这就是Bootstrap 样本Lk。Lk= (zk1，zk2，…，zkn)，k = 1，2，…，b。

步骤3:对每一个Bootstrap 样本Lk进行回归分析，拟合以下模型:

得到相对应的βki的估计β^ik(i = 1，2，…，m)。利用β^ik计算出如下:

(三)变量选取和数据来源

本文以2003—2012年全国31 个省(市)的地方政府医疗卫生体系作为研究分析对象，全面测算地方政府医疗卫生支出的综合效率、纯技术效率和规模效率。投入变量为各省(市)2003—2012年的地方政府医疗卫生支出。产出变量是卫生技术人员数、卫生机构床位数以及卫生机构数。

本文从制度因素、政策因素、社会经济因素、人口因素等方面来考察对地方政府医疗卫生支出效率的影响。其中，制度因素主要包括财政分权和户籍制度;政策因素是2009年前后的医疗卫生改革;经济因素是经济发展水平;人口因素是人口密度、城镇化和受教育水平。本文的数据来自2004—2013年的《中国统计年鉴》、《中国财政年鉴》、《中国卫生统计年鉴》。

三、地方政府医疗卫生支出效率结果分析

本文通过基于产出导向的DEA 模型，测算31 个省(市)政府医疗卫生支出的三种效率值。对这三种效率得分的结果进行描述性分析，在时间和地区两个维度上分析效率的趋势与差异。

(一)三种效率的含义

根据已有文献，本文中所指的效率，就是综合技术效率。而综合技术效率反映地方政府在既定的医疗卫生投入下得到的实际医疗卫生服务，与最大可能的医疗卫生服务之间的差距。当某省在某年的综合技术效率值达到1 时，说明该省医疗卫生支出的综合技术效率在全国对比中，处于最优状态，即产出的实际医疗卫生服务与最大产出可能的医疗卫生服务相等。根据数理计算公式，综合技术效率值等于纯技术效率值与规模效率值的乘积。

纯技术效率是在剔除投入规模的影响之后，用来评价综合技术效率受到管理和技术的影响程度。纯技术效率在本文中反映了各省(市)政府医疗卫生财政支出管理水平的高低和医疗卫生资源规划的合理程度。规模效率表示实际情况下的产出量与最优规模下的产出量之间的比值。规模效率值为1 表示当前生产规模是最优规模，即为规模有效。当规模效率值不为1 时存在两种情况，一个是规模报酬递增，另一个是规模报酬递减。规模报酬递增说明政府医疗卫生支出规模过小，应该合理增加投入从而实现更大规模的产出效益。规模报酬递减说明政府医疗卫生支出规模过大，其产出增量低于相应的投入增量，应该合理减少投入量或调整产出结构从而达到最佳规模。

图1 2003—2012年31 个省(市)政府医疗卫生支出效率平均值趋势

(二)全国时间维度分析

图1 显示了2003—2012年31 个省(市)政府医疗卫生支出的三种效率平均值的趋势。在全国范围，从2003—2012年，地方政府医疗卫生支出的综合技术效率平均值经历三个不同的阶段。2003 到2006年，综合技术效率平均值从0．66 上升到0．741;到2009年综合技术效率平均值下降到0．65;到2012年又上升到0．734。

在样本期间内，纯技术效率平均值的变化趋势与综合技术效率平均值类似。2003 到2006年地方政府医疗卫生支出的纯技术效率平均值上升到0．811;到2009年下降到0．737;到2012年又上升到0．812。

规模效率平均值也经历了同样的过程，稍微有些不同的是，规模效率平均值的变化幅度不大。2003到2006年规模效率平均值上升到0．909;到2009年下降到0．897，到2012年又上升到0．911。

(三)地区维度分析

1．综合技术效率结果 中国各省(市)之间政府医疗卫生支出的综合技术效率差异明显，东、中、西部地区①东部地区包括北京、天津、上海、辽宁、山东、河北、江苏、浙江、福建、广东、海南11 个省(市)，中部地区包括黑龙江、吉林、安徽、河南、山西、湖北、湖南、江西8 个省，西部地区包括重庆、内蒙古、宁夏、甘肃、陕西、新疆、西藏、青海、四川、贵州、云南、广西12 个省(市)。具有鲜明的地域差异。笔者使用各省(市)2003—2012年的综合技术效率历年平均值进行分析。从图2 可知，综合技术效率历年平均值排在前十位的省(市)中，按照东、中、西部的划分，辽宁、山东、河北来自东部地区;湖南、河南、湖北、吉林、黑龙江来自中部地区;四川、陕西来自西部地区。

图2 各省(市)政府医疗卫生支出的综合技术效率历年平均值

图3 2003—2012年分地区政府医疗卫生支出的综合技术效率值

图3 反映的是2003—2012年东、中、西部地区综合技术效率值，从图中可以直观了解到综合技术效率的地域差异。在全国范围内，中部地区政府医疗卫生支出的综合技术效率值高于东、西部地区。而2007年前后是东、西部地区的分水岭，2007年之前，西部地区政府医疗卫生支出的综合技术效率值高于东部，2007年之后，则相反。

2．纯技术效率结果 中国各省(市)政府医疗卫生支出纯技术效率也具有明显的地域差异。本文使用各省(市)2003—2012年的纯技术效率历年平均值进行分析。从图4 可知，纯技术效率历年平均值排在前十位的省(市)中，山东、辽宁、海南、广东、河北来自东部地区;河南、湖南、湖北来自中部地区;宁夏、四川来自西部地区。

通过分析宁夏省的情况发现，其纯技术效率平均值排在全国第1 位，而综合技术效率平均值排在全国第24 位，由此可知宁夏省政府医疗卫生支出综合技术效率低下并不是纯技术效率低下所造成。

图4 各省(市)政府医疗卫生支出的纯技术效率历年平均值

图5 2003—2012年分地区政府医疗卫生支出的纯技术效率值

图5 反映的是2003—2012年纯技术效率的地域差异。在全国范围内，中部地区政府医疗卫生支出的纯技术效率值在大部分年份里处于最高水平。东部地区政府医疗卫生支出的纯技术效率虽然在2009年处于最高，但在大部分年份里受到北京、上海等地区的拖累，一直低于中部地区，略高于西部地区。

3．规模效率结果 中国各省(市)政府医疗卫生支出的规模效率同样具有显著的地域差异。本文使用各省(市)2003—2012年的规模效率历年平均值为代表来进行分析。根据图6 显示，规模效率历年平均值排在前十位的省(市)中，有2 个省份来自东部地区，分别是辽宁、福建。有5 个省份来自中部地区，分别是湖南、安徽、湖北、江西、黑龙江。有3 个省份来自西部地区，分别是广西、陕西、内蒙古。

图6 各省(市)政府医疗卫生支出的规模效率历年平均值

图7 2003—2012年分地区政府医疗卫生支出的规模效率值

从图7 可以清晰地了解到规模效率的地域差异。在全国范围内，中部地区政府医疗卫生支出的规模效率值最高。2008年前后是东、西部地区的分水岭，2008年之前，西部地区政府医疗卫生支出的规模效率值高于东部，2008年之后，则相反。

4．进一步分析 从纯技术效率和规模效率角度来研究，可以得出以下结论:第一，东、西部地区政府医疗卫生支出的纯技术效率低下是造成综合技术效率较低的主要原因，需要提高政府医疗卫生支出的管理水平，优化支出结构。第二，东、西部地区政府医疗卫生支出规模效率偏低也是造成综合技术效率较低的原因。但是东部与西部的区别在于，东部地区的规模效率偏低是因为政府医疗卫生支出过大，超过了最优规模，而西部地区的规模效率偏低是因为政府医疗卫生投入严重不足，没有达到最优规模。所以加大西部地区各省(市)政府医疗卫生支出将有利于提高规模效率水平。

四、地方政府医疗卫生支出效率影响因素分析

(一)影响因素

通过测算和对比2003—2012年中国各省(市)政府医疗卫生支出的综合技术效率、纯技术效率和规模效率，发现不同省(市)之间政府医疗卫生支出的效率存在差异。在此基础之上，综合已有文献和现实情况，从财政分权、户籍制度、医疗卫生体制改革、经济发展、人口密度、教育水平及城镇化水平等方面进一步分析造成这些差异的原因。具体如下:

(1)财政分权(fd)。根据分权理论，地方政府比中央政府具有信息优势和地缘优势，能清楚知道本地区居民的偏好和需求，从而更快更好地提供符合当地需求的公共服务(Tiebout，1956［14］)。财政分权将使得地方政府拥有更多的资源和更大的资源分配权力，强化了地方政府在提供公共服务方面的优势，所以财政分权将有利于提高地方政府财政支出效率。但是中国财政制度缺少约束，地方政府在实际的行为中，更多地偏向生产性财政支出并努力提高其规模和效率，而不会偏向诸如医疗卫生等非生产性财政支出的规模和效率［12］。所以本文预期财政分权对地方政府医疗卫生支出效率的影响是负面的，采用各省人均财政支出占总的人均财政支出比来度量财政分权。

(2)户籍制度(hu)。传统理论提出，假设居民可以自由迁移，地方政府为了吸引居民，从而达到增加本地区劳动力和税收的目的，地方政府会依照居民的需求提供相应的公共服务。这样，会促进地方政府竞争，提高公共产品和服务的供给效率。但在中国由于特殊的户籍制度长期存在，各地居民在地区间不能自由流动，导致这一“用脚投票”机制不能发挥应有的作用。地方政府的公共服务供给行为根本受不到居民迁移流动的约束，进而影响了地方政府支出效率。本文认为放松户籍管制提高政府医疗卫生支出效率，反映户籍松紧的指标是户籍居民人数与常住居民人数之比。考虑到只有户籍在本地且居住在本地的人才能享受到公共服务，综合考虑数据的可得性，参考付文林［15］的指标，本文户籍松紧程度计算方法是:户籍松紧程度=住本乡、镇、街道，户口在本乡、镇、街道的人口数/抽样人口数。数值越大，则户籍制度越宽松。

(3)医疗卫生政策(pi)。2009年中国政府启动医药卫生体制改革，颁发相关的医疗卫生政策。这些政策的实施可能对地方政府医疗卫生支出的效率产生正面影响。这里使用时间虚拟变量来表示医疗卫生政策在时间上的变化，考虑到政策一般具有滞后性，该虚拟变量在2010年及其之后的年份取值为1，其余年份取值为0。

(4)经济发展水平(gdp)。通常认为经济发展水平对政府支出效率产生影响。陈诗一认为人均收入的提高对地方政府公共支出效率有正面的显著影响［16］。本文以人均GDP 代表地区经济发展水平，来反映经济发展对政府支出效率的影响。

(5)城镇化水平(urban)。Gerdtham 认为随着城镇化水平的提高，更多的人能够有效接受高质量的医疗卫生服务。通过提高医疗卫生服务可及性，有利于政府支出效率［17］。本文使用城镇人口占总人口的百分比代表城镇化水平。

(6)人口密度(pd)。Afonso 和Fernandes 认为一个地区单位面积上的人口聚集越多，所造成的政府公共支出规模经济效应会越显著，致使政府公共支出效率水平提高［18］。本文使用总人口比上区域面积来代表人口密度。

(7)教育水平(edu)。Milligan 等人认为教育水平的提高可以从两方面提高政府公共支出效率。一是提高居民选择有优秀官员的能力以及识别官员腐败的能力。二是提高政府官员的行政能力和道德水平［19］。本文使用15 岁及以上文盲人口的比重表示教育水平，文盲人口越低说明教育水平越高。

(二)模型设定

基于上述设定，可得以下回归模型:

其中:effit是中国各省(市)2003—2012年的综合技术效率得分，β0是截距项，β1～β7是解释变量的回归系数，εit是随个体和时间独立变化的随机效应。

(三)实证结果分析

使用Stata12．0 软件运行Bootstrap 程序对模型进行回归，回归结果如表1 所示。

表1 全国与分地区回归结果

财政分权(fd)在全国和分地区的情况下，都在1%水平下显著，并且和政府医疗卫生支出效率存在负向关系。财政分权对东、中、西部地区支出效率的影响大体一致。这与前文的假设符合，也表明在中国的财政分权制度下地方政府官员更加愿意去提高生产性财政支出的规模和效率，而不重视那些非生产性财政支出效率，例如政府医疗卫生支出效率。并且在财政分权程度越高的省(市)中，这种效应越是严重。

户籍制度(hu)在全国和东部地区的情况下，都在1%水平下有显著的正效应。在中部和西部地区为正效应，但不显著。说明在全国范围，尤其是东部地区户籍制度的放松，出现“用脚投票”的迹象，有利于实现地方政府支出效率的改善。

医疗卫生政策(pi)也是在全国和东部地区的情况下，都在1%水平下显著为正，中部和西部地区不显著。说明中西部在执行政策方面做得不尽人意。

经济发展水平(gdp)在全国和西部地区的情况下，在5%水平下显著为正，而东部和中部地区为正效应但不显著，表明在西部地区经济发展水平的提高能显著提高医疗卫生支出效率。

城镇化水平(urban)除了西部地区，在其他地区都是显著为正。说明城镇化水平的不断提高，带来了地方政府医疗卫生支出效率的改善。

人口密度(pd)在各地区都与地方政府医疗卫生支出效率负相关，但是不显著。这说明人口规模的提高并没有带来效率的变化。

教育水平(edu)在全国和东部地区的情况下，与政府医疗卫生支出效率显著负相关。虽然中部和西部地区的系数不显著，但是也出现了负相关的情况。说明教育水平的提高有助于政府医疗卫生支出效率的改善。

五、结论及政策建议

本文用DEA 方法测算了中国31 个省(市)2003—2012年政府医疗卫生支出的综合技术效率、纯技术效率和规模效率。通过进一步分析发现:首先，从全国的时间维度看，31 个省(市)的综合技术效率平均值、纯技术效率平均值和规模效率平均值都经历大致相同的变化过程;其次，从地区维度来看，各省(市)政府医疗卫生支出效率存在明显的地区差异。其中，东部地区和西部地区地方政府医疗卫生支出的平均综合技术效率值要显著低于中部地区。

通过Bootstrap 方法分析了各省(市)政府医疗卫生支出综合技术效率的影响因素。研究结论是:财政分权在各地区显著为正;户籍制度、医疗卫生政策和教育水平在全国和东部有显著效应，符合预期的假定，在中部和西部地区效应不显著;经济发展在全国和西部地区有显著的正效应，而东部和中部地区为正效应但不显著;城镇化水平除了西部地区以外，在其他地区都是显著为正;人口密度在各地区不显著。

由本文结论得出的政策建议是:首先，效率方面，东部地区地方政府应该优化政府支出结构从而提高效率，而西部地区地方政府应该提高政府医疗卫生支出水平来改善效率。第二，从财政方面，应该强化支出约束，让政府支出更多偏向医疗卫生支出方面。第三，从户籍制度方面，应该继续加快户籍制度改革步伐，让居民实现较为自由的迁移，实现“用脚投票”，促进政府医疗卫生支出效率的提高。

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