朱依曦 馮語盈
中國藥科大學(xué)國際醫(yī)藥商學(xué)院 江蘇南京 211198
深化醫(yī)療衛(wèi)生體制改革至今已有十余年,在此期間公共衛(wèi)生資源配置的效率是否與我國各地經(jīng)濟(jì)、人口的發(fā)展情況相協(xié)調(diào)已成為重要課題。隨著公共衛(wèi)生支出和需求的不斷增加,評(píng)價(jià)和優(yōu)化公共衛(wèi)生資源的配置效率已成為中國社會(huì)的當(dāng)務(wù)之急。在“大衛(wèi)生、大健康”的背景下,如何公平、高效的配置公共衛(wèi)生資源是亟待解決的重要問題。
針對(duì)衛(wèi)生資源配置效率的評(píng)估,現(xiàn)有研究主要從區(qū)域性和全國性兩個(gè)層面展開。區(qū)域研究方面,姚萱等運(yùn)用Malmquist指數(shù)評(píng)價(jià)了烏魯木齊2007—2015基層醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的資源配置效率的情況[1];梁黎明等則對(duì)天津16個(gè)轄區(qū)的基本公共衛(wèi)生服務(wù)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)[2];林小丹等結(jié)合描述性分析和HARD分析,評(píng)估了廣東省2013—2019年的衛(wèi)生資源配置現(xiàn)狀及公平性[3]。全國性研究方面,郝義彬等采用基尼系數(shù)、泰爾指數(shù)對(duì)全國醫(yī)療資源配置進(jìn)行公平性分析[4];趙康普等運(yùn)用DEA對(duì)全國各地區(qū)的基層衛(wèi)生資源配置效率進(jìn)行評(píng)價(jià)[5];阮智慧等則運(yùn)用集聚指數(shù)、熵權(quán)法和DEA對(duì)我國公共衛(wèi)生資源的利用效率進(jìn)行分析[6]。
綜上所述,現(xiàn)有研究主要采用傳統(tǒng)DEA模型對(duì)公共衛(wèi)生資源的配置效率進(jìn)行分析,然而由于公共衛(wèi)生資源存在集聚效應(yīng),配置具有顯著的地區(qū)差異性,受到地區(qū)內(nèi)資源稟賦、經(jīng)濟(jì)水平等環(huán)境因素的影響較大,而傳統(tǒng)DEA模型在進(jìn)行效率測算時(shí)無法識(shí)別環(huán)境因素,從而會(huì)造成結(jié)果偏差。同時(shí),目前研究的相關(guān)結(jié)論主要針對(duì)效率的數(shù)值變化進(jìn)行闡述,鮮少有對(duì)影響配置效率的因素進(jìn)行探索和討論的研究。
鑒于此,本文首先采用三階段DEA模型剔除外部環(huán)境因素,利用2013—2020年全國31個(gè)省域的相關(guān)數(shù)據(jù),對(duì)我國公共衛(wèi)生資源整體和分地區(qū)的配置效率進(jìn)行分析,并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建剔除外部環(huán)境和隨機(jī)誤差的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù),動(dòng)態(tài)考察我國公共衛(wèi)生資源配置的發(fā)展趨勢(shì)。最后采用受限隨機(jī)效應(yīng)面板Tobit模型對(duì)影響我國公共衛(wèi)生資源配置的影響因素進(jìn)行探索,通過上述研究,以期尋找優(yōu)化公共衛(wèi)生資源配置的有效途徑,提高公共衛(wèi)生資源的公眾可及性。
2.1.1 三階段DEA模型的構(gòu)建
本文采用Fried等人提出的三階段DEA方法對(duì)我國公共衛(wèi)生資源配置效率進(jìn)行測度。[7]該方法將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data envelopment analysis,DEA)方法和隨計(jì)前沿方法(Stochastic frontier approach,SFA)相結(jié)合,在控制外部環(huán)境因素和隨機(jī)誤差影響后對(duì)效率進(jìn)行測度。具體的模型構(gòu)建過程如下:
首先,采用傳統(tǒng)DEA模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,從管理角度出發(fā),本文選取投入導(dǎo)向的BCC模型對(duì)配置效率進(jìn)行測度。
定義xij表示j地區(qū)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的第i個(gè)投入指標(biāo),m為投入指標(biāo)的個(gè)數(shù);yrj表示j地區(qū)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的第r個(gè)產(chǎn)出指標(biāo),s為產(chǎn)出指標(biāo)的個(gè)數(shù)。則此時(shí)公共衛(wèi)生資源配置效率與約束條件滿足方程(1):
(1)
i=1,2,…,n;r=1,2,…,s
接下來,本文將構(gòu)建各投入松弛變量與環(huán)境因素的SFA模型,以剝離出環(huán)境因素和統(tǒng)計(jì)誤差對(duì)配置效率的干擾,從而區(qū)分技術(shù)無效率的來源,使各決策單元在公平的運(yùn)營環(huán)境和統(tǒng)計(jì)誤差下進(jìn)行比較。具體構(gòu)建過程如下:定義Zej表示j地區(qū)的外部環(huán)境因素(e=1,2,…,p)。首先從SFA模型的混合誤差中把隨機(jī)誤差從管理無效率中分離出來,在估計(jì)管理無效率的條件期望E[vij|vij+uij]的基礎(chǔ)上,可以通過方程(2)得到隨機(jī)誤差的估計(jì):
E[vij|vij+uij]=sij-αZi-E[uij|vij+uij]
(2)
其次,利用SFA的回歸結(jié)果,從原始投入值中減去外部環(huán)境影響和隨機(jī)干擾,并將結(jié)果定義為調(diào)整后的投入值。將方程(2)代入,得到j(luò)地區(qū)公共衛(wèi)生資源投入i的調(diào)整值adxij如方程(3)所示:
(3)
最后,基于方程(3)計(jì)算出的調(diào)整后的投入值和初始產(chǎn)出值,再次使用方程(1)計(jì)算公共衛(wèi)生資源配置效率。此時(shí)所計(jì)算的效率值則是控制了外部環(huán)境因素后的最終結(jié)果。
2.1.2 Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的計(jì)算
(4)
公式左端的Malmquist指數(shù)可以分解為不變規(guī)模報(bào)酬假定下的技術(shù)效率變化指數(shù)(EC)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(TP),其中EC指數(shù)測度了從時(shí)期t到時(shí)期t+1每一個(gè)決策單元對(duì)生產(chǎn)可能性邊界的追趕程度;TP指數(shù)測度了技術(shù)邊界在時(shí)期t到時(shí)期t+1之間的移動(dòng)情況。
2.1.3 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源
本文基于已有文獻(xiàn)研究以及《國家公共衛(wèi)生服務(wù)規(guī)范》,同時(shí)考慮公共衛(wèi)生服務(wù)與其他醫(yī)療機(jī)構(gòu)服務(wù)的差異性,選取甲乙類法定報(bào)告?zhèn)魅静“l(fā)病率、孕產(chǎn)婦保健系統(tǒng)管理率和3歲以下兒童系統(tǒng)管理率作為產(chǎn)出指標(biāo),專業(yè)公共衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)、公共衛(wèi)生機(jī)構(gòu)人員數(shù)以及公共衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)作為投入指標(biāo),地區(qū)內(nèi)GDP總量作為環(huán)境變量,各地區(qū)歷年相關(guān)指標(biāo)的數(shù)據(jù)均來源于《中國衛(wèi)生和計(jì)劃生育統(tǒng)計(jì)年鑒》(2014—2017)和《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計(jì)年鑒》(2018—2021)。
2.2.1 配置效率及其分解
首先本文應(yīng)用BCC模型,測算了2013—2020年我國公共衛(wèi)生資源配置效率基期分解效率值,結(jié)果如表1所示。
表1 我國歷年公共衛(wèi)生資源配置效率及其分解效率值
從表1可以看出,2013—2020年我國公共衛(wèi)生資源配置效率值均值為0.327,說明我國公共衛(wèi)生資源配置效率還處于非常低的水平,尚有較大的提升空間。進(jìn)一步對(duì)綜合效率進(jìn)行分解可以發(fā)現(xiàn),歷年公共衛(wèi)生資源配置中純技術(shù)效率均值為0.962,規(guī)模效率均值為0.336。這一結(jié)果表明,相對(duì)于純技術(shù)效率,制約我國公共衛(wèi)生資源配置效率整體提升的原因主要是規(guī)模效率過低。由于純技術(shù)效率的經(jīng)濟(jì)涵義主要體現(xiàn)在制度安排及管理水平等方面,規(guī)模效率的經(jīng)濟(jì)學(xué)涵義主要體現(xiàn)在生產(chǎn)規(guī)模與資源優(yōu)化配置等方面。[8]因此,對(duì)上述結(jié)果進(jìn)一步分析,可以發(fā)現(xiàn),目前我國公共衛(wèi)生資源配置的制度安排與管理水平已經(jīng)相對(duì)較高,但相對(duì)應(yīng)的,規(guī)模與公共衛(wèi)生資源的投入并不匹配,造成規(guī)模效率無法充分釋放。純技術(shù)效率與規(guī)模效率相互沖抵,導(dǎo)致我國公共衛(wèi)生資源整體配置效率還處于較低水平。
本文進(jìn)一步對(duì)各省域的公共衛(wèi)生資源配置效率及其分解值進(jìn)行分析,以考察不同地區(qū)效率水平的差異,結(jié)果如表2所示。
從表2可以看出,雖然我國大多數(shù)省份的公共衛(wèi)生資源整體配置效率還處于較低水平,但各省公共衛(wèi)生資源配置的純技術(shù)效率具有較高水平,年均純技術(shù)效率均在0.9以上,說明目前各省社會(huì)保障部門在制度安排和管理能力方面已經(jīng)到了較優(yōu)水平,較低的配置效率主要是由于規(guī)模效率不高所導(dǎo)致的。更進(jìn)一步,天津、青海、上海、北京等地則由于規(guī)模效率較高,從而具有較高的整體配置效率,這些地區(qū)的年均配置效率均在0.8以上。另一方面,河南、山東等部分省份整體配置效率較低則主要是由于規(guī)模效率較低所致,同時(shí)各省規(guī)模報(bào)酬類型均為遞減,這說明對(duì)于各省公共衛(wèi)生資源而言,持續(xù)擴(kuò)大規(guī)模將會(huì)導(dǎo)致規(guī)模不經(jīng)濟(jì)。因此,對(duì)于各省域來說,要提高公共衛(wèi)生資源的配置效率,首先需要從規(guī)模入手,適當(dāng)調(diào)整規(guī)模,與資源投入相匹配,促進(jìn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)的形成,釋放規(guī)模效率,從而提高公共衛(wèi)生資源的整體配置效率。
表2 各地區(qū)公共衛(wèi)生資源配置效率及其分解效率平均值
2.2.2 全要素生產(chǎn)率增長及其分解
本文采用Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)對(duì)各地區(qū)公共衛(wèi)生資源配置的全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其分解指數(shù)進(jìn)行測算,其中投入和產(chǎn)出均采用剔除了環(huán)境影響因素之后的數(shù)值,結(jié)果如表3所示。
表3 我國公共衛(wèi)生資源配置Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及其分解指數(shù)
根據(jù)表3結(jié)果,可以看出,我國公共衛(wèi)生資源配置效率呈現(xiàn)出增長趨勢(shì),而從生產(chǎn)率指數(shù)的分解來看,各時(shí)期技術(shù)效率變化指數(shù)均大于1,而技術(shù)進(jìn)步指數(shù)均小于1,這表明我國公共衛(wèi)生資源配置的技術(shù)效率相較于上一年均得到了改善,而技術(shù)進(jìn)步指數(shù)相較于上一年均出現(xiàn)了下降趨勢(shì)。結(jié)合表1和表2的結(jié)果分析,生產(chǎn)率的改善主要得益于純技術(shù)效率較高,即公共衛(wèi)生資源配置的制度安排和管理水平較高。另一方面,技術(shù)進(jìn)步表示前沿面的向外移動(dòng),其經(jīng)濟(jì)含義是在不增加投入要素的條件下,僅僅由于技術(shù)進(jìn)步而增加產(chǎn)出。從產(chǎn)出角度來看,在公共衛(wèi)生資源投入的早期階段,加大投入可以獲得較大的產(chǎn)出,從而提高配置效率;但隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及人們對(duì)于公共衛(wèi)生資源需求的不斷提高,需要相對(duì)應(yīng)的制度安排與管理創(chuàng)新來匹配規(guī)模的發(fā)展,否則將制約產(chǎn)出的提升,從而導(dǎo)致技術(shù)前沿曲線下移。從投入角度來看,由于社會(huì)保障的公共事業(yè)屬性,衛(wèi)生資源的投入并不一定會(huì)轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的衛(wèi)生產(chǎn)出,盲目擴(kuò)大投入規(guī)模,造成冗余,產(chǎn)生規(guī)模不經(jīng)濟(jì),也將造成技術(shù)前沿曲線的下移,從而阻礙技術(shù)進(jìn)步的發(fā)生。
為了更加深入的分析影響我國公共衛(wèi)生資源配置效率的各種外部環(huán)境因素,本文將上述公共衛(wèi)生資源整體配置效率作為因變量,利用受限Tobit隨機(jī)效應(yīng)面板模型對(duì)各種可能影響公共衛(wèi)生資源配置效率的環(huán)境因素進(jìn)行實(shí)證分析。
根據(jù)本研究的需要,構(gòu)建回歸模型,首先,公共衛(wèi)生資源在地區(qū)內(nèi)的配置會(huì)受到當(dāng)?shù)睾暧^經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況的影響,本文引入地區(qū)人均GDP(RGDP)和城鎮(zhèn)化水平(PUP)來表示地區(qū)內(nèi)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,其中城鎮(zhèn)化水平采用城市人口占總?cè)丝诘谋戎貋砗饬俊A硪环矫?,地區(qū)內(nèi)對(duì)公共衛(wèi)生資源的支出是各地區(qū)財(cái)政支出中的主要組成部分,也體現(xiàn)了當(dāng)?shù)匦l(wèi)生事業(yè)的資金支持與組織規(guī)劃的能力,本文引入公共預(yù)算支出中的衛(wèi)生健康支出(HE)來表示對(duì)公共衛(wèi)生資源的投入。其次,由于針對(duì)老年人群的疾病防治是公共衛(wèi)生工作中最為重要的一環(huán),因此,地區(qū)內(nèi)老年人口比重增加會(huì)引起對(duì)公共衛(wèi)生資源的需求上升,同時(shí)也對(duì)地區(qū)內(nèi)衛(wèi)生資源規(guī)劃與配置提出更高的要求,本文引入老年人口撫養(yǎng)比(EDR)這一解釋變量,以每100名勞動(dòng)年齡人口所需負(fù)擔(dān)的老年人口數(shù)來衡量。再次,人口結(jié)構(gòu)可以體現(xiàn)地區(qū)內(nèi)教育、醫(yī)療、交通等公共服務(wù)的水平,對(duì)于公共衛(wèi)生資源配置的影響較大,本文引入文盲人口比重(KLP),即文盲人口占15歲以上人口的比重,來反映地區(qū)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)指標(biāo)對(duì)于公共衛(wèi)生資源配置效率的相關(guān)影響。
由于公共衛(wèi)生資源的配置效率是一個(gè)數(shù)值介于0~1的受限變量,如果采用傳統(tǒng)的線性方法對(duì)模型直接進(jìn)行回歸可能會(huì)產(chǎn)生負(fù)的擬合值。因此,本文將采用處理受限因變量的面板Tobit模型來檢驗(yàn)配置效率的影響因素。同時(shí),對(duì)于面板數(shù)據(jù)而言,固定效應(yīng)的Tobit模型通常難以得到一致的估計(jì)值,所以本文將采用隨機(jī)效應(yīng)Tobit模型進(jìn)行分析,并對(duì)自變量取對(duì)數(shù)以消除變量間的多重共線性和異方差性。具體的回歸模型如方程式(5)所示:
yit=β1lnPGDPit+β2lnPUPit+β3lnHEit
+β4lnEDRit+β5lnKLPit+uit+εit
(5)
其中,uit為公共衛(wèi)生資源配置不可預(yù)測的地區(qū)效應(yīng),εit為隨機(jī)干擾項(xiàng),i代表地區(qū)截面,t代表時(shí)間。
本文運(yùn)用Stata16.0軟件對(duì)方程(5)所示的受限Tobit隨機(jī)效應(yīng)面板模型進(jìn)行回歸。根據(jù)解釋變量的不同,本文估計(jì)了三個(gè)受限Tobit隨機(jī)效應(yīng)面板模型,模型1、2分別考察了外部環(huán)境宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況以及人口特征對(duì)公共衛(wèi)生資源配置效率的影響,模型3考察了所有變量對(duì)公共衛(wèi)生資源配置效率的影響。三個(gè)模型的受限回歸結(jié)果如表4所示。
表4 我國公共衛(wèi)生資源配置效率影響因素的Tobit隨機(jī)效應(yīng)面板估計(jì)結(jié)果
從表4可以看出,模型的估計(jì)結(jié)果較為理想。三個(gè)模型的個(gè)體效應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)差和隨機(jī)干擾項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)差均比較小,Rho值均接近1.0000,說明個(gè)體效應(yīng)的變化主要解釋了各省域公共衛(wèi)生資源配置效率的變化。此外,估計(jì)結(jié)果的似然比值說明三個(gè)模型的擬合優(yōu)度均較好。
對(duì)實(shí)證結(jié)果做進(jìn)一步的分析:
(1)從模型1的結(jié)果可以看出,人均GDP和城鎮(zhèn)化水平的系數(shù)為正,P<0.01。這說明,各省市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)公共衛(wèi)生資源的配置效率具有顯著的促進(jìn)作用,這與本文對(duì)于效率的分析結(jié)論一致。經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的地區(qū),相應(yīng)的公共衛(wèi)生資源的配置效率也越高。另一方面,公共衛(wèi)生資源支出的系數(shù)為負(fù),P<0.05。這說明,公共衛(wèi)生資源的支出對(duì)于配置效率具有顯著的阻礙作用。由于公共衛(wèi)生支出包括支出數(shù)額與支出結(jié)構(gòu)兩方面,基于上文對(duì)于效率的分析,支出總量過剩以及支出結(jié)構(gòu)的不合理,都會(huì)阻礙配置效率的改善。這也與上文對(duì)于效率的分析結(jié)論一致,目前我國大多數(shù)省域公共衛(wèi)生資源配置的規(guī)模報(bào)酬類型為遞減,盲目增加衛(wèi)生資源的投入,并不能帶來規(guī)模效率的提高,如果持續(xù)擴(kuò)大規(guī)模,容易造成規(guī)模不經(jīng)濟(jì),反而會(huì)制約規(guī)模效率,從而造成整體資源配置效率的下降。
(2)從模型2的結(jié)果可以看出,老年人口撫養(yǎng)比的系數(shù)為正,P<0.05。這說明,老年人口撫養(yǎng)會(huì)促進(jìn)地區(qū)內(nèi)的公共衛(wèi)生資源的配置效率。對(duì)于有限的公共衛(wèi)生資源而言,較高的老年人口比重意味著對(duì)公共衛(wèi)生資源較高的需求,從而促使保障部門進(jìn)一步擴(kuò)大地區(qū)內(nèi)公共衛(wèi)生資源的的投入規(guī)模,并對(duì)相應(yīng)的管理水平進(jìn)行改善,加速配置效率的不斷優(yōu)化。另一方面,文盲人口比重的系數(shù)為負(fù),P<0.01,說明文盲人口比重對(duì)公共衛(wèi)生資源的配置效率具有顯著的阻礙作用。地區(qū)內(nèi)受教育人口的比重越高,對(duì)于公共衛(wèi)生資源利用效率的要求也越高,因而能夠刺激公共衛(wèi)生資源配置效率的優(yōu)化。
(3)通過模型3的結(jié)果可以看出,外部環(huán)境、宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況以及人口特征對(duì)于公共衛(wèi)生資源配置效率具有顯著影響。就公共衛(wèi)生事業(yè)的整體發(fā)展來看,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是促進(jìn)公共衛(wèi)生資源配置效率優(yōu)化的重要因素,而過大的投入規(guī)模則是阻礙公共衛(wèi)生資源配置效率優(yōu)化的關(guān)鍵因素。結(jié)合模型2的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),相對(duì)于其他人口學(xué)特征,地區(qū)內(nèi)的老年人口比重對(duì)于公共衛(wèi)生資源優(yōu)化配置效率具有更為顯著的影響。
本文的效率測算結(jié)果顯示,我國各地區(qū)公共衛(wèi)生資源整體配置效率還處于較低水平,主要是由于規(guī)模效率不高所致,歷年配置效率的生產(chǎn)率表明,技術(shù)進(jìn)步是制約其提升的主要原因。計(jì)量回歸結(jié)果顯示,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是促進(jìn)公共衛(wèi)生資源配置效率優(yōu)化的重要因素,而過大的投入規(guī)模則是阻礙公共衛(wèi)生資源配置效率優(yōu)化的關(guān)鍵因素。相對(duì)于其他人口學(xué)特征,地區(qū)內(nèi)的老年人口比重對(duì)于公共衛(wèi)生資源優(yōu)化配置效率具有更為顯著的影響。
基于以上研究結(jié)論,為了有效提高我國公共衛(wèi)生資源優(yōu)化配置效率,本文提出以下兩點(diǎn)政策建議:(1)優(yōu)化公共衛(wèi)生資源的投入規(guī)模與結(jié)構(gòu)。由于公共衛(wèi)生資源較低的配置效率主要是由于規(guī)模效率過低所導(dǎo)致,并且規(guī)模報(bào)酬類型屬于規(guī)模遞減,因此對(duì)于公共衛(wèi)生資源的投入不能習(xí)慣性的以加大投入規(guī)模的方式為主,應(yīng)該通過適當(dāng)?shù)慕Y(jié)構(gòu)性調(diào)整,提高絕對(duì)規(guī)模投入下的公共衛(wèi)生資源產(chǎn)出。(2)促進(jìn)公共衛(wèi)生資源服務(wù)的經(jīng)濟(jì)能動(dòng)性。由于公共衛(wèi)生資源的配置效率受到外部宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況的影響比較大,因此,對(duì)于經(jīng)濟(jì)較為落后的地區(qū)來說,應(yīng)當(dāng)通過提高區(qū)域整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,促進(jìn)整體公共衛(wèi)生資源配置的效率。
作者聲明本文無實(shí)際或潛在的利益沖突。