我国医疗卫生服务供给水平的空间差异及影响因素研究

沈艳 杜运伟

我国一直很重视医疗卫生服务事业的发展，并积极全面推进医疗、医药和医保等方面的改革，但由于我国人口众多，老龄化程度加剧，对医疗卫生服务供给带来沉重的压力。2021 年 7 月，《“十四五”优质高效医疗卫生服务体系建设实施方案》的颁布，旨在加快构建强大公共卫生体系，推动优质医疗资源扩容和区域均衡布局，提升重大疫情防控救治和突发公共卫生事件应对水平[1]。因此，科学地测度评价我国医疗卫生服务供给水平，深入研究医疗卫生服务供给能力的空间差异，实证分析医疗卫生服务供给水平的影响因素及各因素对其空间溢出效应，将有助于完善医疗卫生服务供给体系。

1 资料与方法

1.1 数据来源

资料来源于2005年—2020年我国省、市、区的居民医疗卫生服务供给情况、地方经济发展水平、财政分权度及相关指标的面板数据（我国港、澳、台地区除外）。数据从2006年—2021年的《中国卫生健康统计年鉴》《中国财政年鉴》《中国统计年鉴》中得到。

1.2 指标选取

医疗卫生服务可以分成医疗服务和卫生服务两大类，前者主要包括疾病的诊断、治疗和康复等，后者主要涉及妇幼保健、疾病防控等内容。本文基于以往的研究成果，结合数据的可得性，遵循客观性、可行性及系统性的原则，从投入、产出、结果3个角度出发，建立中国医疗卫生服务供给水平的评价指标体系，见表1。

表1 我国医疗卫生服务供给水平评价指标体系

1.3 变量说明

文中被解释变量为基于熵权法测算获得的中国31个省份医疗卫生服务供给水平评价指数。解释变量的具体选择上，主要参考胡玉杰等[2]、俞佳立等[3]的做法，选取经济发展水平（pgdp）、财政分权度（fr）、城镇化水平（ur）、人口密度（pd）以及对外开放程度（od）作为我国医疗卫生服务供给水平的主要影响因素。在实际分析中，需对所有相关变量取对数，以消除面板数据可能存在的非线性、非平稳等问题。见表2。

表2 变量描述性统计分析

1.4 研究方法

1.4.1 熵权法

熵权法作为一种客观赋权方法，可以确定多指标权重，它仅依赖于数据自身的离散性质，且其由于人为因素造成的结果偏差在赋予权重时可以有效地被避免，最终得到的权重更加科学客观，故本研究选择利用熵权法借助stata16软件对我国各省域医疗卫生服务供给水平进行测度。具体计算方式如下。

（1）假设医疗卫生服务供给水平评价指标体系中有m个省份，n个评价指标，可得到多指标矩阵X=(xij)m*n,i=1, 2,...,m;j=1, 2,...,n, 其中xij称为第i个省份的第j项指标值。

（2）首先需要对所有指标进行归一化处理：

（4）计算第j项评价指标的熵值和熵权：

信息熵冗余度计算公式为dj=1-ej；

1.4.2 Dagum基尼系数法

传统常用于衡量区域差异的方法是泰尔指数法，其仅考虑子样本的不同，并没有考虑子样本的分布状况[4]。而Dagum基尼系数及其分解方法不但能够说明医疗卫生服务供给水平总体差异的主要来源，还将具体的差异情况分解成地区内差异、地区间差异和超变密度贡献3方面，从而有效地处理地区样本之间的交叉重叠情况。故本研究运用Dagum基尼系数法对我国医疗卫生服务供给水平的地区差异进行衡量。基尼系数的计算公式为：

其中，n代表研究样本数量，k代表所划分的地区数，nj、nk分别代表j、h所属区域的省份数，xji、xhr分别表示j、h所属区域各省份的医疗卫生服务供给水平，γ表示地区的平均医疗卫生服务供给水平。

1.4.3 莫兰指数分析法

我国医疗卫生服务供给水平在空间上具有显著的差异，而各地区间是否存在相关性尚需进一步检验。空间相关性分为全局相关性和局部相关性，学术界通常选择莫兰指数分析法来考察研究变量是否具有空间相关性。因此，为了进一步验证中国医疗卫生服务供给是否存在明显的空间集聚特征，文章测算2005年—2020年中国各省份医疗卫生服务供给水平的全局莫兰指数（Moran' s I），以及绘制主要年份医疗卫生服务供给水平的局部莫兰散点图。计算Moran' s I指数的公式为：

1.4.4 空间计量模型

通过莫兰指数分析法得出地区间的医疗卫生服务供给水平存在显著空间相关性，考虑到普通的面板计量模型忽视了地区之间会存在相互影响，因此，选择空间计量模型进行实证分析，而具体选择哪种模型需要经过检验。

（1）如果被解释变量忽略的变量传递变量之间的空间自相关关系，则需要构建空间误差模型SEM，具体如下：

其中，ε为随机误差项，X为解释变量，Wμit为随机误差项的空间交互项，λ为空间误差自相关系数。

（2）如果被解释变量的空间滞后项反映变量之间的空间自相关关系，则需要构建空间滞后模型SLM，具体如下：

其中，Wlnmhsit为医疗卫生服务供给水平变量的空间交互项，ρ为空间自回归系数。

（3）如果检验某一省域影响因素对周边医疗卫生服务供给水平的溢出效应，则需要构建空间杜宾模型SDM，具体如下：

其中，WX表示受相邻地区自变量的影响，δ表示相邻地区解释变量对地区被解释变量的影响[5]。

2 结果

2.1 我国医疗卫生服务供给水平评价结果

基于熵权法测度的2005年—2020年我国各省份医疗卫生服务供给水平绘制雷达图，由于篇幅原因，图1仅列出了2005年、2010年、2015年及2020年的我国医疗卫生服务的供给水平发展情况。可以看出，我国省际医疗卫生服务供给水平总体表现出上升的态势，表明医疗卫生服务供给紧张的情况有所改善。但不同省份之间的医疗卫生服务供给水平存在明显差距，其中北京、四川、广东、上海、浙江的医疗卫生服务供给水平处于领先地位，江苏、河北、河南、陕西、辽宁属于医疗卫生服务供给水平的追赶者，其余省份医疗卫生服务供给水平相对落后，说明东部地区的医疗卫生服务供给水平相对来说较高，中部地区次之，最后是西部地区。

图1 中国各省份主要年份医疗卫生服务供给水平

2.2 区域差异特征

根据Dagum基尼系数分解方法，计算得到2005年—2020年全国及东、中、西部地区的基尼系数及其分解情况，结果见表3。总体差异分析显示，我国医疗卫生服务供给水平的总体差异均值为0.175。从其演变过程来看，我国医疗卫生服务供给水平的总体区域差异在2005年—2008年呈现上升趋势，并达到峰值0.206；此后连续5年不断下降，下降幅度约为24.27%；2013年—2014年又出现短暂上升，变动幅度约为10.90%；而2014年—2015年表现出短暂下降，此后的3年均稳定在0.150；2018年—2020年持续上升至0.162，较2005年的0.193下降了16.06%。区域内差异显示，我国东、中、西3大地区医疗卫生服务供给水平的区域内差异分别处于不同的水平，且呈现不同的波动趋势。东部地区的地区内差异均值明显要比中西部高，为0.155；而西部地区的地区内差异均值要比中部高，为0.131；中部地区的地区内差异均值最小，为0.075。与2005年对比来看，东部地区2020年的区域内差异有所下降，下降幅度约为16.76%；中部地区2020年区域内差异略有上升，上升幅度为5.56%；西部地区2020年的区域内差异为0.137，较2005年的0.109上升了25.69%。区域间差异，东–中、东–西部地区的地区间差距较大，中–西部地区的地区间差距较小。东–西、东–中和中–西部区域间差距的均值依次为0.201、0.153和0.122。从总体发展趋势来看，东、中、西部地区间的基尼系数在考察期内表现出波动下降的变化态势。东–西部区域间差距自2005年的0.227降至2020年的0.185，降幅约为18.50%；2020年东–中部地区间的差距与2005年相比，减少了0.015，降幅约为9.32%；中–西部区域间差距从2005年的0.132缩小到0.119，减少了9.85%。差异贡献率方面，在样本期内，地区间差距的贡献率较大，占比均超过50%，可见中国医疗卫生服务供给水平的总体差异形成主要来自不同区域之间的差异[6]；其次是地区内差距的贡献率，数值在20% ～ 28%的区间内波动，虽不是造成总体差距的主要原因，但也不容忽视；最后是超变密度的贡献率，其值较小，可见地区间的交叉重叠现象不是导致总体差异的决定性因素。

表3 基尼系数及其分解结果

2.3 空间相关性分析

2.3.1 全局自相关分析

测算2005年—2020年中国31个省份医疗卫生服务供给水平的全局莫兰指数(Moran' s I)，结果见表4。所有年份的Moran' s I均大于0，在1%水平下显著为正，这意味着中国各地区的医疗卫生服务供给水平在空间上并不是随机分布，而是具有正向的空间关联性且较显著[7]。从整体变化趋势来说，全局Moran' s I以波动下降为主，说明2005年—2020年我国医疗卫生服务供给水平的正向空间关联性有所减弱。

表4 中国医疗卫生服务供给水平的Moran' s I

2.3.2 局部自相关分析

本研究绘制出2005年、2010年、2015年以及2020年共4个年度我国医疗卫生服务供给水平的莫兰散点图，具体见图2。从总体上来看，位于第1、第3象限的省份数量明显多于第2、第4象限，即区域内各城市间医疗卫生服务供给水平存在明显的高高低低集聚特征。从类型区数量的变化来看，2005年有6个位于H-H区，2010年有9个，2014年有8个，2020年有10个，呈现出波动上升的态势，表明高医疗卫生服务供给水平区域表现出较强的正向邻近效应；位于L-L区的数量从2005年的13个逐渐减少至2020年的9个，表明低医疗卫生服务供给水平区域的正向邻近效应减弱；位于H-L区的数量基本没有变化，说明低医疗卫生服务供给水平区域包围高医疗卫生服务供给水平区域的现象并没有明显变化；位于L-H区的数量有所增加，但是总体变化不大，表明低医疗卫生服务供给水平区域对周边的影响增强。综合全局和局部空间自相关分析的结果可知，中国各省市区间的医疗卫生服务供给水平确实存在显著的空间自相关性，可以进行空间计量分析。

图2 2005、2010、2015、2020年我国医疗卫生服务供给水平的莫兰散点图

2.4 实证分析

2.4.1 基准回归分析

在进行空间回归前，为明确通常使用的3种空间计量模型中的具体哪一种，首先进行LM检验，检验结果见表5。在LM检验和稳健的LM检验下，发现空间误差模型（SEM）的检验统计量显著性优于空间滞后模型（SLM），所以选用SEM进行实证分析。在明确选择SEM后，进行了模型效应识别的Hausman检验和LR检验，检验结果见表6。Hausman检验的统计量通过了1%的显著性检验，即固定效应模型更合适，固定效应的LR检验中LR（both-ind）和LR（both-time）统计量在1%水平上显著，说明本研究更适用于带有双向固定效应的SEM。

表5 LM检验结果

表6 模型效应识别和LR检验结果

根据前文分析，基于地理经济距离嵌套权重矩阵进行空间误差模型双向固定效应的空间回归，回归结果见表7。SEM的空间滞后系数λ在1%水平下是显著的，表明相邻地区医疗卫生服务供给水平对本地存在一定的影响。经济发展水平对医疗卫生服务供给水平存在显著的正向影响，表明随着经济的发展，社会的进步，人们对医疗卫生服务的需求将不断增加，因而投入更多的费用来满足自身的健康需求，政府将会提高医疗卫生服务供给水平和医疗卫生服务质量，以此满足人们的健康需求。财政分权度指标的系数显著为负，表明财政分权对医疗卫生服务的供给具有明显的负向影响[8]。当财政分权度每上升1个单位时，医疗卫生服务供给将降低0.320个单位。这可能是因为当地政府担负的医疗卫生服务支出责任过多，导致政府陷入收支困境，从而造成了医疗卫生服务供给能力的不足。城镇化水平对医疗卫生服务的供给水平具有明显的促进作用，当城镇化水平每提高1%时，医疗卫生服务供给水平将提高1.006%，表明城镇化进程的加快会促进地区经济社会的发展，这将有利于提高该地区医疗卫生服务供给水平。人口密度的系数不显著，说明人口密度对各地区的医疗卫生服务供给水平没有显著性的影响。对外开放程度对医疗卫生服务的供给有正向效应，表明对外开放水平越高，医疗卫生服务的供给水平也往往越高。

表7 空间计量模型回归结果

2.4.2 效应分解

进一步将各影响因素对医疗卫生服务供给水平的总效应分解为直接效应（本地效应）和间接效应（溢出效应）[9]，效应分解结果见表8。

表8 各影响因素的效应分解

由表8可知，经济发展水平的直接效应和间接效应均为正，表明经济发展水平不仅对本地医疗卫生服务供给水平具有正向促进作用，还能带动邻近城市医疗卫生服务供给能力的提高；财政分权度的直接效应显著为负，而间接效应却显著为正，表明财政分权抑制本地医疗卫生服务供给水平的提高，但能显著促进相邻地区的医疗卫生服务供给水平，且对邻近城市医疗卫生服务供给的空间溢出效应强于对自身城市的挤压效应；城镇化水平对医疗卫生服务供给水平具有明显的正向作用，却表现出负向的空间溢出效应；人口密度的直接效应与间接效应皆为负，表明人口密度对医疗卫生服务供给产生空间挤压效应，即本地人口密度提高未能有效促进区域内其他城市医疗卫生服务供给水平的提高；对外开放程度对医疗卫生服务供给水平产生显著的直接促进效应，对相邻城市医疗卫生服务供给水平存在明显的空间挤压效应，且比自身的促进作用强。

3 讨论

3.1 深化医疗卫生服务体制改革以推进医疗卫生服务供给的均衡发展

综合评价结果显示，我国医疗卫生服务供给水平总体上表现出上升的趋势，但是不同地区间的医疗卫生服务供给水平却存在明显的差异。且Dagum基尼系数法结果表明，中国医疗卫生服务供给水平的总体差异呈现下降的态势，其中地区间差异是造成总体差距的主要原因，而地区内和不同地区间的交叉重叠问题并没有造成对总体差距的决定性影响。党的十九届五中全会明确提出了“全面推进健康中国建设”的重大任务。而推动健康中国的进程，关键就是改革医疗卫生服务体制。因此，为了提高医疗卫生服务供给的均等化水平，要深化医疗卫生供给体制改革，不断健全医疗卫生服务和保障制度体系。应重视基本的医疗卫生服务，加强医疗卫生服务事业中的政策干预作用，可以选择设立一个专门的协调机构，负责制定与实施区域的政策文件，并针对各个地区的实情做出适时的动态调整。此外，要均衡医疗卫生资源布局，进一步优化医疗卫生体系结构。根据人口规模、人口结构和城市化水平等基本情况，建立完善的医疗卫生体系，科学规划有限的医疗卫生资源布局，保证不同地区的人民都能享受到实际需要的医疗卫生服务。

3.2 增强区域间的空间互动及重视供给水平较高地区的正向溢出效应

本研究采用莫兰指数分析法对我国医疗卫生服务供给水平的空间相关性进行检验，结果显示，医疗卫生服务供给水平在全局和局部的空间分布上都呈现出显著的正向自相关性，且在高医疗卫生服务供给水平区域中出现了较强的正向邻近效应，低医疗卫生服务供给水平区域中的正向邻近效应明显减弱。建议推动区域间及省际医疗卫生服务供给均等化的目标，使人民群众能够共享更为均等化的医疗卫生服务供给成果[10]。在中央和地方政府的支持下，发达地区与落后地区之间可以通过增强良性互动，更好地践行共享发展的理念。在具体的实践中，可以通过采取搭建共享发展的平台或者创立对落后地区的帮扶制度的方式，实现地区间在医疗技术、医疗资源、医疗成果等方面的最大化利用。可让医疗卫生服务水平较高的省份起到示范作用，充分发挥其空间辐射效应，积极开展各项交流活动，带动周边省份医疗服务水平的提高。

3.3 促进区域经济协同发展并建立财权与事权相适应的财政体制

从前述研究结果可以看出，财政分权度与对外开放程度同时具有显著的直接效应和间接效应，财政分权度对本地的医疗卫生服务供给水平产生显著的负向影响，但具有正向溢出效应；对外开放程度能够促进本地医疗卫生服务供给水平的提升，但对周边省份产生较强的空间挤压效应；经济发展水平与城镇化水平只存在显著的直接效应，对本地医疗卫生服务供给水平均存在促进作用。因此，促进区域经济发展均等化将有助于减少基础医疗卫生服务供给水平的区域差异，要着力推进区域经济均衡化发展，促进区域间及城市间的资源流动，竭力缩小区域间及区域内经济发展水平的差距；同时强化城镇带动作用，推动人口向城镇集中，加快城镇化率的提升，促进城乡发展一体化[11]。城镇化进程的不断加快使得区域城镇人口的不断增加，带来了新的卫生服务需求，这将有利于提高医疗卫生服务供给水平。应该对中央和地方政府在医疗卫生服务领域的财权与事权进行合理划分，适度上移中央政府的财政事权和支出责任[12]。适当缓解各地政府的财政压力，并贯彻财权与事权相符的原则，以确保能够实现医疗卫生服务的供给均衡。