基于百度迁徙大数据的卫生财政支出公平度和绩效研究

李 涛

(1.河北经贸大学，河北 石家庄 050000；2.河北北方学院 附属第一医院，河北 张家口 075000)

2021年，河北省卫生财政支出853.49亿元，较2020年增加36.22亿元。卫生财政支出公平度和绩效评价对于财政资金使用效率和卫生资源合理分配有重要意义。河北省紧邻晋、蒙，环绕京、津，是我国的人口大省，不同资源禀赋地区人群对优质医疗卫生资源的可及性差异较大，京津地区优质医疗资源对于省内人口就医需求分流效应明显。然而，现有的卫生财政支出绩效评价未考虑人口流动指标。

百度人口迁徙大数据以百度地图App及其提供定位服务的65万个移动应用App的位置信息，对个人用户的移动轨迹进行跟踪统计。百度地图日均位置请求服务超过1 200亿次；在覆盖的出行方式上涵盖了各种出行方式，避免了传统公路、铁路、航空数据进行人口流动分析的单一性和传统人口普查数据的滞后性。本文利用百度迁徙大数据构建考虑人口流动的卫生财政支出公平度和绩效评价体系，并以河北省11个地级市为样本进行分析。

1 变量与模型

本文数据来自《河北统计年鉴2022》、《中国城市统计年鉴2022》、百度慧眼人口迁徙大数据平台。

1.1 公平度指标

传统的公平度度量指标如泰尔指数、基尼系数等并未考虑资源分布的地理公平性和人口流动强度。本文构建卫生财政支出地理公平度指标：

HEFi=(HEi/Ai)/(HEn/An)

其中HEi表示某地区的卫生财政支出，HEn表示全省的卫生财政支出。Ai表示某地区建成区面积，An表示上一层级地区建成区面积。该指标说明对于地理面积大、卫生资源集聚度低、选择门口就医人数大的地区应适当加大卫生财政支持力度。

进一步构造卫生财政支出的人口公平度指标。人口集聚度(PAD)的概念最早来自人口学领域，根据十一五规划发布的《省级主体功能区划分技术规程》，人口集聚度由人口密度(PD)和人口流动强度(PFI)构成，即PADi=f(PDi，PFIi)。其中，人口密度PDi=Pi/Ai，Pi表示地区i人口总数，Ai表示地区i总面积；使用百度人口迁徙大数据中迁入规模、迁出规模指数二者差额的年度均值计算人口流动强度(PFIi)，进而定义人口集聚度指标：

PADi=[(Pi×PFIi)/Ai]/[(Pn×PFIn)/An]

迁出大于迁入意味着城市人口呈现净流出状态，此时PFIi<1；迁入大于迁出意味着城市人口呈现净流入状态，此时PFIi>1；PFIn表示全省各地区PFIi的平均值。进一步，得出定义卫生财政支出人口公平度指标：

HEFi/PADi=[HEi/(Pi×PFIi)]/[HEn/(Pn×MIn)]

HEFi/PADi越接近于1，说明该地区的卫生财政支出公平度越高。

1.2 绩效指标

本文以Fenwick提出的3E原则为基础，构建卫生财政支出绩效评价指标体系。3E原则即经济性、效率性、有效性，基于逻辑模型可进一步分为投入、产出、结果、影响4大类(图1)。其中经济性与投入相对应，效率性涵盖投入、产出、结果3个方面，有效性更加关注结果和影响方面。

图1 卫生财政支出绩效评价指示体系

不同于现有研究，本文在影响指标方面加入人口流动指标。区域间的人口流动强度以及区域内的城内出行强度对于卫生财政支出绩效具有不同影响，区域间的人口流动强度越大，说明该地区交通便利，对于周边地区优质医疗卫生资源可及性较高，此时本地区卫生财政支出重要性并不明显，因此该指标为负向指标；相反，区域内的城内出行强度越大，说明本地区区域内人口活动频繁，此时本地区卫生财政支出重要性较高，因此该指标为正向指标。

2 实证分析

2.1 公平度计算

根据上文公式，分别计算河北省11个地级市的卫生财政支出地理公平度和人口公平度(图2)。本文使用建成区面积计算地理公平度指标，以减少牧场、草场等实际居住人数较少地区的影响。

图2 河北省11个地级市的卫生财政支出地理公平度和人口公平度

从地理公平度来看，邢台市、邯郸市的地理公平度指数接近1，说明其卫生财政支出水平较为合理；石家庄市、秦皇岛市的地理公平度指数小于1，说明其支出水平偏低；沧州市、廊坊市、张家口市、承德市的地理公平度指数超过1，说明其支出水平偏高。从人口公平度来看，廊坊、石家庄等城市人口公平度指标显著大于1，而河北省南部的邯郸、邢台、衡水等城市人口公平度指标则小于1，这是因为在考虑了人口流动因素后，距离京津较近的地区，京津地区的虹吸效应较强，导致这些迁入人口小于迁出人口，人口呈现净流出，导致人口公平度指标正向偏离1。而人口净流入的城市则因为人口数的正向调整导致人口公平度指标负向偏离1。这说明河北省卫生财政支出可以适当向远离京津、优质卫生资源稀缺的地区倾斜。

2.2 绩效分析

绩效评价相关研究中常见的指标赋权方法可以分为主观和客观两种。本文采用一种熵权法修正G1法的组合赋权模型，从而有效兼顾主观赋权法的专家意见和客观赋权法利用数据特征的优点，具体方法如下：

分别对正向型、负向型和区间型指标数据进行标准化

分别计算U11、U12、U13对U1的权重，首先根据G1法下由专家给出U11、U12、U13的重要性排序，利用熵权法计算指标j的信息熵并依据各指标的信息熵计算相邻指标的重要性程度之比。各指标信息熵和相邻指标重要性程度之比计算公式如下

利用G1法计算权重，U1下第m个指标的权重和第m-1，m-2，…，3，2个指标的权重分别为

按照上述步骤分别计算各指标Uij对Un的权重值(1≤i，j≤3，n=1，2，…，8)，见表1。并根据权重值和指标值计算各观察对象Un的得分值，计算结果见表2。

按照上述步骤分别计算各指标Un对Cq的权重值(n=1，2，…，8，q=1，2，3，4)，见表3。并根据权重值和指标值计算各观察对象Cq的得分值，计算结果见表4。

表3 Cq-Un各指标权重

表4 各城市指标得分情况

按照上述步骤分别计算各指标Cq对Bp的权重值(q=1，2，3，4，p=1，2，3)，见表5。并根据权重值和指标值计算各观察对象Bp的得分值(表6)。

表5 Bp-Cq各指标权重

表6 各城市指标得分情况

按照上述步骤分别计算各指标Bp对A的权重值(p=1，2，3)，见表7。并根据权重值和指标值计算各观察对象A的得分值(表8)。

表7 A-Bp各指标权重

表8 各城市指标得分情况

3 结论与建议

根据上面的计算结果，我们可以按照由上到下的顺序逐层分析各指标对各个城市最终得分以及各细分指标对上层指标的得分贡献情况。限于篇幅，这里仅以A-B层级为例进行分析。为方便比较，将各个城市总得分A与B层级经济性(B1)、效率性(B2)、有效性(B3)指标绘制雷达图(图3)。

图3 各城市点得分A与B层各指标比较

从各地级市看，总得分最高的城市是承德市，其在经济性(B1)方面得分最高，并且在效率性(B2)、有效性(B3)方面同样领先于其他城市；张家口市总得分排名第二，其在经济性(B1)方面虽然得分较高，但其在有效性(B3)方面有所薄弱，从上文表2可以看出，张家口市在人口流动(U6)和健康水平(U8)方面得分较低，是导致有效性(B3)方面薄弱的主要原因；邢台市总得分排名第三，其各个方面指标得分较为平衡，但是效率性(B2)略显薄弱，从上文表2可以看出，邢台市在卫生服务可及性(U2)方面得分较低，是导致效率性(B2)方面薄弱的主要原因。得分最低的是紧邻首都的廊坊市，其各个指标方面的得分均较低，这与北京地区优质医疗卫生资源的虹吸效应有关。

从各指标看，经济性(B1)得分较高的是承德市、张家口市，得分较低的是石家庄市、唐山市，原因是承德市、张家口市是河北省内经济发展较为落后的城市，得到的卫生财政支持较多。效率性(B2)、有效性(B3)得分较高的是承德市，得分较低的是廊坊市、秦皇岛市。从表2可见，承德市医疗保障水平(U5)得分最高，秦皇岛市卫生服务质量(U4)得分最低。