卫生资源的空间溢出效应——以江浙沪皖41城市为例

一、前言

卫生资源的分布和人们的健康保障息息相关，江浙沪皖41个城市交通通行成本较小，铁路和公路密度居全国前列。发达的交通以及相近的经济水平，让我们在研究卫生资源在空间上的溢出效应时，能排除其他的影响，使得研究结果更加的客观。本文运用空间计量模型对江浙沪皖等41个城市的数据进行研究。

二、文献综述

不少作者将空间因素引入卫生资源配置的研究。山珂[2013]从空间角度探讨我国城乡二元结构下卫生资源配置的空间分布模式和特征，对我国卫生资源配置的规划决策提供建议。于金娜[2017]利用数据包络分析方法测算了我国省际卫生资源利用效率，在此基础上，运用空间杜宾模型研究了中国省际卫生资源利用效率的空间溢出效应。许文静[2017]以各省份医院专利数量表示医院创新并作为被解释变量研究中国省际卫生资源对医院创新的影响与空间溢出效应。卫平等[2019]采用EBM-Window模型测算我国各省卫生资源配置效率，并构建空间自回归模型进行实证分析。陶春海[2019] 运用全域和局部空间Moran’s I指数散点图考察了山东省2006-2016年政府卫生支出与各地区GDP的空间相关性和空间集聚现象。

综上，目前采用的研究方法和模型大多数是空间计量模型，是通用的研究方法。但是大多数文章都是在省域大范围进行研究，很少文献将研究拓展到县市范围，究其原因，是因为县市范围数据难以获取。所以拓展县市层面的卫生资源配置的研究能够丰富卫生资源研究。

三、研究方法

（一）空间自相关的检验

为了计算空间依赖程度，Moran’s I（莫兰指数）进行衡量。该指标可以指出区域属性值的分布是否聚集、离散或者随机分布模式，取值范围为[-1，1]，取值为-1表示完全负相关，取值为1表示完全正相关，取值为0表示完全不相关。

（二）空间计量模型

本文构建空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM），考察区域间的空间溢出效应，并将结果进行比较。这三种模型的表达式如下：

四、数据

本文变量选取的数据是2007-2017年江浙沪皖41个市的医疗利用率和人均GDP 共451个数据，来源于《上海统计年鉴》，《浙江统计年鉴》，《江苏省统计年鉴》，《安徽省统计年鉴》。卫生资源利用率由卫生从业人员数量处于地区常住总人口数量得到，人均GDP由统计年鉴查询得到，部分统计年鉴缺失数据，通过GDP总数除以总人口数量得到。

五、结果说明

（一）空间自相关的检验

由计算结果[ 由于版面问题，如果需要详细结果请联系作者]得出，江浙沪皖41个城市中存在正的空间自相关，并且2012年的Moran I 指数最大，为0.503；最小为0.359，是2007年，说明随着经济的发展，城市之间的卫生利用效率相关程度呈现逐渐上涨的趋势。这同样为建立空间计量模型提供了证据。

（二）空间面数据模型

1.空间自回归模型

在模型建立时候建立了空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM），最后得出结果。

Tab1 空间自回归模型结果

空间滞后效应参数λ的估计值为0.57，β的估计值是0.17，θ的估计值是7.86，这些参数检验都是显著的。由空间滞后模型的回归结果可以看出，人均GDP对卫生资源利用率的影响将产生正的空间溢出效应，即是一个城市的人均GDP对卫生资源利用率的影响较大时，它周边的城市也相应的会比较大。

2.空间误差模型

Tab2 空间误差模型结果

空间误差模型的参数ω的估计值为0.82，β的估计值是0.17，这些参数检验都是显著的。由空间误差模型的结果，我们可以知道人均GDP对卫生资源利用率将产生正的空间溢出效应。这是因为两个城市相邻，比如说和上海相邻的苏州南通等城市，卫生资源受到上海充沛的卫生资源溢出的影响，人们在生病的时候会选择去上海的大医院看病而不是家所在城市的医院。

六、政策建议

综上所述，本文提出以下政策建议:

（一）加大医疗技术水平的投入。

各个城市卫生局或者卫生与健康发展委员会，应该加大对医疗技术的投入，减小医疗资源分布的不均衡。比如引进先进医疗设备，高薪聘请专家，提升自身医疗技术水平，为当地人民的生活以及健康提供良好的服务，使得人们无论是看大病还是看小病都不用出远门去其他城市，都能在当地看病。

（二）政府努力实现医疗技术水平超越经济发展水平。

在医疗行业，时间就是生命，交通以及信息化水平的提升，是提高卫生资源利用效率的重要前提。否则，再先进的医疗技术，再优化的规模效率，在落后的经济和落后的交通状况下，都无法实现卫生资源的最优利用。经济的发展是卫生领域发展的前提和保证，只有地区经济发达，交通便利加之人们的健康意识增强，才会更加合理地实现本地区和其他地区卫生资源的优化升级。经济发展后，更加具有条件投入在医疗技术水平上，提升医疗技术水平的思路应该是全盘推进，区域相互协调，先进带动落后，共同发展进步。