健康公平性视角下我国卫生资源配置效率分析——基于2009-2018年数据

夏毓琦，韩 朦，张 朦，褚淑贞，2

(1.中国药科大学国际医药商学院，江苏 南京 211198；2.中国药科大学国家药物政策与医药产业经济研究中心，江苏 南京 211198)

迈入“十四五”，随着居民疾病谱变化、医疗服务需求层次提升，健康服务供给与需求之间的主要矛盾已然由数量转为质量，健康事业与社会发展的适配度有待提升。2019年，健康中国行动推进委员会印发的《健康中国行动(2019-2030年)》中提出，以较低成本取得较高健康绩效，是落实健康中国战略的重要举措。基本路径之一，在于实现卫生资源供给侧、需求侧结构上的协调，即提升卫生资源投入与产出的效率。本文基于2009-2018年面板数据，采用三阶段DEA模型，对我国31个省份(代指我国省、自治区、直辖市等一级行政区，我国港澳台地区因数据获取困难，本文不纳入讨论，下同)的医疗机构卫生资源配置效率进行实证研究。

1 资料来源与方法

1.1 资料来源

从历年《中国社会统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国卫生统计年鉴》《中国卫生和计划生育统计年鉴》和《中国卫生健康统计年鉴》中选取2009-2018年我国31个省份的面板数据。东北、东部、中部和西部地区的划分参照国家统计局标准。

1.2 研究方法

1.2.1 指标体系

在投入方面，以医疗卫生机构数、卫生技术人员数及床位总数作为投入变量，综合反映人力、物力方面卫生投入；产出方面，通过病床使用率及诊疗总人次，从住院、门诊两个角度评价医疗机构的医疗服务水平。见表1。

表1 指标体系

参考曹阳、郑继承等学者研究，本文选取反映经济发展水平的地区生产总值、反映人口密度的每平方公里人口数、反映政策支持力度的政府卫生支出、反映城镇化水平的城镇人口占总人口的比重、反映医疗机构运营能力的收支比作为环境变量[1-3]。

1.2.2 三阶段DEA模型

研究效率常见的方法包括全要素生产率、随机前沿分析(SFA)与数据包络分析(DEA)。全要素生产率考虑因素少，局限性大；SFA仅适合单一产出问题；传统DEA模型具有衡量多投入多产出的优势，但受到环境因素与随机干扰的影响说服力不足。而三阶段DEA模型可以在效率评估时减少环境因素和随机因素的影响，反映更真实的效率[4]。因此，本文采用三阶段DEA模型，剔除环境因素和随机因素，评估各省份卫生资源配置效率。

第一阶段通过BC2模型，计算每年各省份投入产出效率，并得到松弛变量。各投入的松弛变量，来自环境效应、管理效应和随机噪声的干扰。

第二阶段通过SFA回归分解松弛变量：

Sni=f(Zi；βn)+υni+μni；i=1，2，…，I；n=1，2，…，N

SFA回归的目的是剔除环境因素和随机因素对效率测度的影响，以便将各省份调整为相同的外部环境和随机干扰。调整公式如下：

第三阶段将调整后的投入变量值重新运用BC2模型进行效率估计。此时效率值相对真实，仅受管理效应影响，即为卫生资源配置效率，是规模效率和纯技术效率的乘积[5]。

2 结果

2.1 投入产出指标变化趋势

除卫生医疗机构数在2012年出现减少(原因是2012年乡村一体化管理后村卫生室合并)，31省份的三类卫生资源投入变量总数都呈增长态势；卫生产出方面，反映门诊的诊疗人次总数呈稳健增长的态势，而反映住院情况的平均床位使用率处于93%的床位效率标准之下(由于修理、消毒等原因，正常情况下每张病床的使用率以93%为标准上限)，同时呈先增后减的态势，并在2015年后逐年降低。说明床位总体供过于求，存在投入冗余[6]。详见图1、图2。

图1 31省份2009-2018年卫生资源投入情况

图2 31省份2009-2018年卫生资源产出情况

2.2 环境因素确认

SFA回归式的最大似然值具有统计学意义(P<0.01)，说明本文对投入松弛变量构造的SFA回归函数是合理的。除社会基础与人员投入松弛变量间没有显著关联外，其他各环境变量对于三种投入松弛变量的影响均呈显著性(P<0.01)，因此有必要调整投入变量原始值；γ值在0.83～0.92(随机噪声<管理效应)，表明管理无效率起着主导作用。见表2。

表2 标准化SFA回归结果

2.3 省份间卫生资源配置效率对比

剔除环境变量干扰与随机噪声前后，我国31个省份有3个省份的卫生资源配置效率值存在高估，27个省份的效率值被低估，宁夏效率值不变。受环境效应较强的省份是新疆、黑龙江、陕西、山西和内蒙古，效率值分别被低估了0.49、0.40、0.38、0.38和0.38。

省份间卫生资源配置效率存在差异，在10年间平均卫生资源配置效率的对比中，调整后配置效率各省份中最高为1.00，最低仅有0.75，极差达0.25，差异明显。见表3。

表3 调整前后我国31个省份的卫生资源配置效率对比

2.4 地区间卫生资源配置效率对比

除西部、东北地区的规模效率存在被高估外，其余各地区3类效率值都被低估。调整前后，仅规模效率顺序出现较大变化。卫生资源配置效率由高到低排序分别是东部、西部、中部和东北地区。见表4。

表4 调整前后我国各地区卫生资源配置效率对比

东部地区调整后的3类效率值均有显著提升，且都高于其他地区，说明东部地区卫生资源配置的管理水平较高、规模效应较好，同时环境因素对于卫生资源配置效率整体表现为负向影响。东北地区3方面相较其他地区都处劣势，需要在扩大投入规模的同时，借鉴学习其他先进地区管理经验，提升管理水平。中部地区在纯技术效率上存在短板，应完善卫生资源投入的精细化管理，注重卫生管理人才的引进与培养。西部地区虽然在西部大开发以及对口援助、人才交流的帮助下，形成了较高的管理水平，但在规模效率上，仍有不足，应注重扩大投入规模[7]。

从地域维度分析，2009-2018年东部地区卫生资源配置效率、纯技术效率及规模效率均值都高于总体均值，有领先优势。从效率维度分析，中国东北、东部、中部、西部地区规模效率均值达0.96，方差仅为0.02，说明投入规模水平差异不大，且相对充足。但纯技术效率方面，地区间差异更为明显，这表明卫生资源配置利用能力及管理水平的差异是造成卫生资源配置效率差异的主要因素。进一步单因素方差发现，东北地区与全国及其他地区在配置效率与纯技术效率方面存在显著差异，效率水平低。见图3。

图3 2009-2018年我国各地区卫生资源效率均值

3 结论

3.1 环境因素有利弊

经济发展与3种投入松弛变量均呈显著负相关，说明经济发展水平对卫生资源配置具有良好的促进作用。经济水平更高的地区，民众具有更强的保健意识，“小病不医”的现象更为少见。同时，政府对于卫生投入的测算把控更合理，提高了效率。

人口聚集对机构投入呈显著正相关，与人员、床位投入松弛变量呈显著负相关。表明人口过密的地区易发生机构投入的冗余，机构间就医分流不平衡，不利于效率的提升，需要在规划中预先注意区域居民容量与卫生机构点的匹配度。而对于卫生技术人员与床位，人口的富集促进了卫生资源配置效率的提升。

政策支持对3个投入松弛变量的回归系数均为正，可能是因为政府卫生支出在具体落实中会经过许多层分流，使得最终分配与实际需求不匹配，出现了投入冗余与效率降低，因此需要加强资金合理利用。

社会基础对机构投入和床位投入松弛标量的回归系数均为负，说明基建的完善、交通的便利，促进了医疗机构与床位的利用，利于效率提升。以江苏为例，品质城镇化的推进，在缩短了卫生服务距离的同时，增强了居民的健康意识。

机构运营能力对3种投入松弛变量的回归系数为负，说明医疗机构的资金流越健康，对于有限卫生资源的利用更贴近临床需求，有助于减少投入冗余。

新疆、黑龙江、陕西等西部、东北部和中部地区的卫生资源配置效率在调整后有较大的上升，说明该类省份处于不利环境与较差随机干扰下，同时环境条件主导。

3.2 省份间卫生资源配置公平性不足

从省份来看，效率值被低估较大的省份大多属于中西部欠发达地区，调整较小的地区大多属于东部地区。说明我国中西部地区卫生资源配置受制于其他环境因素不利影响，造成了产出效果的不佳，使得配置效率低下，因此需要继续西部大开发政策，补足短板。

省份间卫生资源配置效率存在差异。进一步分析中发现，卫生资源配置效率超97%，居前列的上海与江苏地区，10年中各有5年、7年处于规模报酬递减状态，说明两地多数年份存在卫生资源的过度投入，产生了低效率的投入冗余；而居于末尾的辽宁、黑龙江与山西，三省在10年中都处于规模报酬递增状态，表明卫生投入与实际需求长期存在缺口，需要进一步加大卫生资源投入。

3.3 纯技术效率是地区差异主因

从地区来看，10年间中国四大地区投入规模差异不大，且相对充足；但纯技术效率方面，地区间差异较为明显，这表明卫生资源配置利用能力及管理水平的差异是造成卫生资源配置效率差异的主要因素。

4 讨论与建议

4.1 改善外部环境条件

新疆、黑龙江、陕西等西部、东北部和中部地区的卫生资源配置效率在调整后有较大的上升，说明该类省份处于不利环境与较差随机干扰下，同时环境条件主导。对于这类影响较大的省份，需要改善环境条件，化消极因素为积极因素。

盲目增加卫生资源投入并非意味着规模效益提高，尤其是基建完善、医疗条件优渥的东部地区存在部分大型医院规模的无节制扩张、头部医院虹吸效应加大、就医拥挤服务下降的现象。应发挥卫生政策的引导作用，继续落实双向转诊发展方向。通过建立卫生管理人才引进激励、结合附近居民老龄化等人口结构特点安排医护比等调整人员投入；完善区域卫生设施点规划与对未来居民容量预估的匹配等措施来调整新的卫生机构投入；通过专款专用等措施来促进卫生经费投入合理化，形成政策引导。

城镇化加快、人口密度提高对于卫生资源配置效率整体上起着积极作用，这也与我国按人口配置卫生人员、床位，城乡卫生便利性差异大等事实吻合。因此，在城乡发展中，应注重城乡结合部、乡村居民聚集点的建设，便于新卫生设施与人员床位配置规划，减少卫生投入重复与缺位现象。宣传“未病防治、有病即医”等思想，提高居民健康意识。

医疗机构营利能力对卫生资源产出有积极影响。需要完善医疗机构的补偿机制，将价值创造落实于服务，确保医疗机构收支良性循环，促进有限的卫生资源更好地服务于民众需要。

4.2 注重省份间投入公平性

省份间卫生资源配置效率存在差异，同时，头部、尾部省份投入呈现出冗余、不足的两极分化，说明省份间投入相对公平性不足，需要中央政府发挥地区间协调作用，在二次分配中注重省份间卫生资源投入的相对公平。在辽、黑等规模效率低、处于规模报酬递增地区，需要鼓励社会资本参与灵活办医，促进医疗卫生服务均等化。

4.3 纯技术效率是调控效率重点

从地区来看，卫生资源配置效率排序与项盈如[8]结论相符。纯技术效率是影响地区间卫生资源配置效率差异的关键因素，与蒋瀚霆[9]等多数相关文献的观点一致。东北、中部地区的技术低效率抑制了卫生资源配置效率的提高，说明这些地区存在技术、管理问题，制约了卫生事业发展[10]，该类地区需要精细化管理模式，提高医疗服务效益；注重人力资本投资，调动医务人员积极性。

地区间互有差异，卫生资源配置效率的发展应立足于自身产业、技术、区位等各方面的优势，但其中一部分如人才、技术、管理经验等资源是可转移的，全国上下一盘棋，应利用好这部分可转移的资源，促进全国卫生事业的发展——如纯技术效率高的东部地区可以利用自身的知识溢出效应带动薄弱的中部、东北地区，实现管理水平提高；规模效率高的东部、中部地区可通过对口帮扶、产业转移与支援建设，带动东北、西部地区卫生事业的发展。促进卫生管理人才、社会资本以及管理经验在地区间的合作交流，从而实现全国范围卫生资源配置效率的提升。

本文研究可为未来卫生资源配置效率的评价研究提供参考。但局限于数据的可获得性以及研究水平，本文仅考虑了5个环境因素，模型单一，在后续研究中，将考量更多环境因素，对比不同模型效果，更全面科学地评估卫生资源配置效率。