鄭俊萍，陶群山

(安徽中醫(yī)藥大學 醫(yī)藥經(jīng)濟管理學院，安徽 合肥 230012)

一、引言

國民健康水平關(guān)乎一國經(jīng)濟發(fā)展，極大程度上決定著該國的勞動生產(chǎn)率，對推動經(jīng)濟進步和社會和諧穩(wěn)定至關(guān)重要[1]?！丁敖】抵袊?030”規(guī)劃綱要》中也將實現(xiàn)國民健康長壽，作為未來健康戰(zhàn)略的首要目標，表明中國已把國民健康問題提上日程。自改革開放以來，我國衛(wèi)生與健康事業(yè)取得顯著成就，醫(yī)療服務制度和服務體系不斷完善，人民健康水平明顯提高，居民期望預期壽命呈持續(xù)增長態(tài)勢?？呻S著老年人口慢性病的高發(fā)、環(huán)境污染加劇、疾病譜的改變以及衛(wèi)生資源供需不平衡之間的矛盾等，給居民身體健康帶來極大挑戰(zhàn)，也為我國健康產(chǎn)出效率的提高造成阻礙。要想實現(xiàn)健康產(chǎn)出持續(xù)增長的目標，就必須增強衛(wèi)生醫(yī)療資源投入產(chǎn)出的轉(zhuǎn)換能力，即認識到提高健康生產(chǎn)效率對增加健康產(chǎn)出的重要性，減少醫(yī)療資源的浪費。因此，為進一步探究在給定健康投入的前提下，實現(xiàn)健康產(chǎn)出最大化的難題，利用2015-2020年我國31個省市的面板數(shù)據(jù)來分析健康產(chǎn)出效率的變化趨勢及區(qū)域差異，從全局出發(fā)推進醫(yī)療衛(wèi)生資源與居民健康的協(xié)調(diào)發(fā)展，以實現(xiàn)我國人口健康水平最大化的提高。

二、文獻回顧

國內(nèi)外學者當前對健康產(chǎn)出效率的研究主要著眼于醫(yī)療資源投入產(chǎn)出的轉(zhuǎn)換及其影響因素兩方面。一是探討醫(yī)療投入是否高效轉(zhuǎn)化為健康產(chǎn)出的問題，Dutton J，F(xiàn)orest PG等人選取嬰兒死亡率、可避免的死亡率及預期壽命作為衡量健康狀況指標，來研究加拿大醫(yī)療衛(wèi)生保健支出與健康結(jié)果的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)衛(wèi)生支出越高，可避免的死亡率會降低及預期壽命顯著提高[2]。Novignon J對撒哈拉以南非洲地區(qū)(SSA)的醫(yī)療衛(wèi)生支出效率進行探究，結(jié)果顯示，SSA國家的整體醫(yī)療衛(wèi)生支出效率不高，但是存在著提高人口健康水平的巨大發(fā)展?jié)摿3]。Mihaela O，Elena C等人運用回歸分析法和因子分析法來研究歐盟發(fā)展中國家的公共衛(wèi)生支出對健康產(chǎn)出的影響，發(fā)現(xiàn)衛(wèi)生支出越高，預期壽命越長，而嬰兒死亡率則會顯著降低[4]。國內(nèi)地區(qū)張檸基于協(xié)整理論，利用誤差修正模型分析北京市衛(wèi)生資源投入對健康產(chǎn)出方向和大小的影響程度，認為衛(wèi)生資源投入的越多，居民健康狀況改善越快[5]。王增文，胡國恒等人通過增加公立醫(yī)療機構(gòu)和社會基本醫(yī)療保險與醫(yī)療救助的投入來實證分析對健康產(chǎn)出效率的影響，發(fā)現(xiàn)兩者的增加力度越大越能促進健康產(chǎn)出，且“補供方”超過門檻值會提高“補需方”對健康產(chǎn)出的促進效應[6]。廖慶梅，吳際緯等人采用因子分析法構(gòu)建衛(wèi)生醫(yī)療綜合服務指標，而后建立固定效應模型來研究醫(yī)療衛(wèi)生綜合服務水平對居民健康的影響，認為醫(yī)療衛(wèi)生綜合服務水平的提高可以提升居民健康[7]。二是對健康產(chǎn)出效率影響因素的研究，沈郁淇，盛紅旗等人采用GMM估計方法來分析(OECD)各成員國的教育水平、衛(wèi)生資源等對健康產(chǎn)出的影響，發(fā)現(xiàn)單純推動經(jīng)濟進步并非能有效促進居民健康水平，需綜合利用教育和衛(wèi)生資源等條件[8]。俞佳立，楊上光等人通過建立雙向固定效應模型來揭示健康產(chǎn)出效率的影響因素，發(fā)現(xiàn)人口密度和居民受教育程度均對其起正向作用，而醫(yī)療保險參保人員比例對其有著消極影響[9]。李向前等人通過利用隨機前沿模型來分析中國省域的健康產(chǎn)出效率現(xiàn)況，結(jié)論顯示教育水平、政府投入能力、個人健康投入能力、城市化水平的回歸系數(shù)都為正，則表示隨著教育水平的提升健康產(chǎn)出效率不斷降低；而服務可達水平系數(shù)為負，代表人口密度越大，國民健康產(chǎn)出效率越高[10]。提升各地區(qū)人口健康水平是衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展和體系建設(shè)的最根本目標，其效率的提高不僅有效促進健康公平，更能推動全民健康素養(yǎng)，促進社會的和諧發(fā)展和整體進步。健康發(fā)展水平的高低也代表著我國當下衛(wèi)生事業(yè)制度是否完善，衛(wèi)生健康體系建設(shè)是否取得卓越的成效[11]，因此，本文通過搜集相關(guān)健康指標數(shù)據(jù)，構(gòu)建DEA-Malmqiust指數(shù)模型對我國的健康產(chǎn)出效率進行綜合分析，探究其效率水平高低及變化趨勢，并對存在的問題提出建設(shè)性的建議。

三、資料來源與方法

(一)資料來源

選取2015-2020年我國31個省市的醫(yī)療資源投入量、產(chǎn)出量，借助DEAP2.1軟件進行計算，滿足DEA模型的最小樣本容量2(M+N)≤K(M、N、k分別為投入數(shù)、產(chǎn)出數(shù)、決策單元)。相關(guān)數(shù)據(jù)分別來源于《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒》。

(二)指標選取

通過梳理國內(nèi)外相關(guān)參考文獻，發(fā)現(xiàn)衡量人群健康狀況的指標通常有：嬰兒死亡率、孕產(chǎn)婦死亡率、潛在壽命損失年、5歲以下兒童死亡率、新生兒死亡率、全國范圍傳染病發(fā)病率、圍產(chǎn)兒死亡率、期望壽命等。由于各省市數(shù)據(jù)信息更新不及時或數(shù)據(jù)獲取困難，加上衛(wèi)生統(tǒng)計部門的滯后性，無法得到各省歷年預期壽命的完整數(shù)據(jù)。受地理位置、年齡及性別等因素的影響，各省部分死亡率數(shù)據(jù)未得到精準處理，因此不能直接使用。主要選取粗出生率、圍產(chǎn)兒死亡率、傳染病疾病死亡率作為健康產(chǎn)出指標。由于圍產(chǎn)兒死亡率、傳染病疾病死亡率的高低不能代表健康產(chǎn)出效率趨勢是否向好，是與其相逆的健康指標，指標數(shù)值越高代表健康產(chǎn)出水平越低，遂需對其進行線性轉(zhuǎn)化，轉(zhuǎn)化為圍產(chǎn)兒存活率(1000-圍產(chǎn)兒死亡率)、傳染病疾病存活率(100000-傳染病疾病死亡率)。因此，本文最終采用粗出生率、圍產(chǎn)兒存活率、傳染病疾病存活率作為主要的健康產(chǎn)出指標。轉(zhuǎn)化后的產(chǎn)出指標均是隨著投入增加而增大的正向發(fā)展指標，即數(shù)值越高，健康產(chǎn)出水平就越高。對于投入指標選取醫(yī)療衛(wèi)生體系中的人、財、物三方面來衡量多寡問題，醫(yī)療衛(wèi)生支出是健康產(chǎn)出系統(tǒng)最重要的投入要素之一，為對各省之間的數(shù)據(jù)進行更好的比較，特選取人均衛(wèi)生總費用作為投入變量之一；衛(wèi)生技術(shù)人員是醫(yī)療服務的直接提供者，不同的技術(shù)人員在醫(yī)療服務中承擔著不同的任務，選取某一職位或者某一工作類型的技術(shù)人員并不具備代表性，且為使結(jié)果對比更清晰，選取每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)作為衡量人員投入的變量；醫(yī)療物資投入是醫(yī)療衛(wèi)生服務的物質(zhì)基礎(chǔ)，床位數(shù)和醫(yī)療設(shè)備是其主要的投入形式，考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，選取每千人口醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)床位數(shù)作為投入變量之一。因此，最終選擇人均衛(wèi)生總費用、每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、每千人口醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)床位數(shù)作為醫(yī)療衛(wèi)生資源投入變量。

表1 投入與產(chǎn)出指標

(三)研究方法

數(shù)據(jù)包絡分析方法(DEA)是用來測量多種投入和產(chǎn)出的相對綜合效率值，介于[0，1]之間。越是接近于1，效率值越大，決策單元技術(shù)效率越高；若效率值為1，表示DEA有效。在規(guī)模報酬是否可變的大前提下，將傳統(tǒng)的DEA模型分為規(guī)模報酬不變的CCR模型和規(guī)模報酬變化的BCC模型，BCC模型又將綜合效率分為規(guī)模報酬和純技術(shù)效率[12]。DEA可以從投入和產(chǎn)出兩個角度進行效率測算，投入角度主要考慮在產(chǎn)出一定的情況下實現(xiàn)投入最??；產(chǎn)出角度主要考慮如何在投入一定的前提下實現(xiàn)產(chǎn)出最大化[13]。在投入一定追求產(chǎn)出最大化的假設(shè)前提下，建立如下模型：

根據(jù)以上模型求得純技術(shù)效率(PTE)，又因SE=TE/PTE可以求出規(guī)模效率SE。將上述模型中∑j=1的約束條件變?yōu)椤苆=1，就可知DUM是處于規(guī)模報酬遞增階段還是處于規(guī)模報酬遞減階段，以更好的判斷規(guī)模效益的改進方向。

Malmquist生產(chǎn)率變動指數(shù)可以用來衡量不同時期多個投入、多個產(chǎn)出的決策單元全要素生產(chǎn)率的變化情況，用第t期和t+1期的平均值來表示。假設(shè)(xt，yt)和(xt+1，yt+1)分別為t期和t+1期的投入產(chǎn)出值，從(xt，yt)向(xt+1，yt+1)的變化就是生產(chǎn)率的變化，其主要表現(xiàn)為技術(shù)進步和技術(shù)效率的變化。Malmquist生產(chǎn)率變動指數(shù)模型可表示為：

TFPC=TC×TEC

假定規(guī)模報酬可變，技術(shù)效率變動指數(shù)(TEC)進一步分解為純技術(shù)效率變動指數(shù)(Pure Technical Efficiency Change，PTEC)和規(guī)模效率變動指數(shù)(Sale Efficiency Change，SEC)的乘積。即Malmquist生產(chǎn)率變動指數(shù)模型可繼續(xù)分解為：

TEC=PTEC×SEC

則Malmquist生產(chǎn)率變動指數(shù)模型可最終表示為：

TEPC=TC×TEC=TC×PTEC×SEC

四、結(jié)果

(一)靜態(tài)分析

1.橫向分析

由表2可知，2015年有5個省市DMU技術(shù)效率為1.000，此時DEA處于有效狀態(tài)且規(guī)模報酬固定，表明投入產(chǎn)出達到最理想水平，即最佳生產(chǎn)規(guī)模。有11個省市技術(shù)效率小于1.000，純技術(shù)效率等于1.000，判斷其為弱有效；剩余15個城市技術(shù)效率小于1.000的同時，純技術(shù)效率和規(guī)模效率都小于1.000，判斷為DEA無效狀態(tài)。從純技術(shù)效率分析，14個省市DMU處于DEA有效或弱有效狀態(tài)，其余的無效。從規(guī)模報酬來看，無效的省市DMU中，有24個省市處于規(guī)模報酬遞減，2個處于規(guī)模報酬遞增階段。其中，綜合技術(shù)效率為1.000的省份分別有江西、海南、廣東、廣西、西藏，安徽、貴州、天津、云南等省份也保持著較高水平。以廣東、廣西等地區(qū)為代表，純技術(shù)效率值與規(guī)模效率值均為1.000，達到技術(shù)效率的100%，說明該類地區(qū)投入產(chǎn)出比例合理，是健康服務體系較為理想的狀態(tài)。對于像安徽、天津、福建、河北等純技術(shù)效率為1.000，而規(guī)模報酬效率值小于1.000，且投入增加比例大于產(chǎn)出比例的地區(qū)，只需在當前模式下，適當縮減投入規(guī)模，實現(xiàn)技術(shù)效率的100%。以云南、四川等地為代表，處于DEA無效且規(guī)模報酬遞增狀態(tài)，說明健康服務利用技術(shù)和條件并未得到充分有效的利用，管理能力有待提升，同時要擴大投入規(guī)模來獲得更高水平的產(chǎn)出。河南、甘肅、湖南、陜西等地區(qū)處于DEA無效且規(guī)模報酬遞減狀態(tài)，應適當縮減投入規(guī)模以減少支出成本。

表2 2015和2020年31各省市的靜態(tài)效率

而2020年，有8個省市DMU技術(shù)效率為1.000；有14個省市DMU技術(shù)效率小于1.000，純技術(shù)效率等于1.000；其余9個省市DMU技術(shù)效率小于1.000，純技術(shù)效率也小于1.000。從規(guī)模報酬來看，規(guī)模效率無效的DMU中，有17個省域DMU處于規(guī)模報酬遞減階段，6個省域DMU處于規(guī)模報酬遞增階段。綜合來看，有15個省域DMU在均值之上，綜合技術(shù)效率為1.000的分別有安徽、福建、廣西、廣東、貴州、江西、陜西和西藏，較2015年增加3個DMU，保持較高水平的還有甘肅，河北、河南等地區(qū)。平均技術(shù)效率為0.903，較2015年有顯著提高。效率增長速度較快的有山西、遼寧、湖北和新疆，同時天津、云南、湖南、上海和北京綜合健康產(chǎn)出效率呈逐漸降低趨勢。2015-2020年間，廣東、江西和西藏的綜合技術(shù)效率均為1，說明三個省份在2015-2020年間將醫(yī)療衛(wèi)生資源投入全部高效地轉(zhuǎn)化為健康產(chǎn)出。安徽、福建、廣東、廣西、天津和海南在6年間綜合技術(shù)效率均保持較好的態(tài)勢，說明醫(yī)療衛(wèi)生投入與健康產(chǎn)出維持在相對理想的水平。而經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)，如北京、上海等地，在高水平的醫(yī)療衛(wèi)生資源投入下，并未合理建構(gòu)投入產(chǎn)出比例，技術(shù)手段和管理水平也沒得到充分利用，主要由于大量流動人口的消耗加上昂貴的醫(yī)療費用等原因，使得此類經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)受外界環(huán)境的影響較大，因此健康產(chǎn)出效率較低，但不能盲目判斷該地區(qū)就是低效狀態(tài)。整體來看，中國各省市健康產(chǎn)出效率處于中上水平，但由于經(jīng)濟發(fā)展水平、地理位置等差異，整體效率優(yōu)化還有較大進步空間。

總的來看，與2015年相比，健康產(chǎn)出效率的提高顯而易見?？刹糠值貐^(qū)一直存在醫(yī)療衛(wèi)生資源投入過多而健康產(chǎn)出并未達到與之相對應的高效率水平的問題，如甘肅、河北、天津、寧夏，甚至一些經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)如北京、上海、浙江等，還有一些地區(qū)如黑龍江、湖南、湖北等地因投入不足，造成DEA無效狀態(tài)，于是就產(chǎn)生了高投入—低產(chǎn)出、低投入—低產(chǎn)出等一系列問題的存在。

2.縱向分析

由圖1可知，全國31個省市健康產(chǎn)出綜合技術(shù)效率總體處于較高水平，樣本期間效率平均值均在0.8以上，呈現(xiàn)逐漸上升趨勢，綜合技術(shù)效率值由2015年的0.872上升到2020年的0.903。從平均純效率來看，2015-2020年全國健康產(chǎn)出效率呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢。2017年達到最低點0.901，2018年后開始逐漸上升，2020年高達0.943。從平均規(guī)模效率上來看，全國健康產(chǎn)出效率在2015-2020年間雖呈現(xiàn)先升后降的趨勢，但總體水平較高，主要源于近年來醫(yī)療衛(wèi)生資源的大力投入產(chǎn)生較好的規(guī)模效應帶動健康產(chǎn)出效率的持續(xù)增長，聯(lián)動效應較為顯著。

圖1 全國2015-2020年健康產(chǎn)出整體效率時間維度變化

(二)動態(tài)分析

1.橫向分析

如表3，2015-2020年全國健康產(chǎn)出全要素生產(chǎn)率指數(shù)的均值為0.935，即TFP年均降低6.5%；TC和EC指數(shù)均值分別為0.926和1.011，即技術(shù)進步年均下降7.4%，較大程度導致TFP降低；技術(shù)效率略有提升，升幅為1.1%。

表3 2015-2020年中國31個省市健康服務生產(chǎn)效率Malmquist指數(shù)情況

續(xù)表3

從Malmquist健康產(chǎn)出率指數(shù)分析，北京、天津指數(shù)大于1.000，說明兩省份2015-2020年間健康產(chǎn)出效率總體呈現(xiàn)上升趨勢，可技術(shù)變動指數(shù)小于1.000，表明該類地區(qū)健康服務機構(gòu)技術(shù)利用能力和管理水平都有不同程度的提高。但由于經(jīng)濟發(fā)展水平向好，資金充足，大規(guī)模引進醫(yī)療機械設(shè)備，造成大型醫(yī)療設(shè)備過度集中但未高效利用導致效率低下[15]，存在高投入-低產(chǎn)出的問題。全國31個省市技術(shù)變動指數(shù)(TC)未有大于1.000的，北京最高僅達0.977，說明當前技術(shù)變動是制約健康產(chǎn)出效率增長的最重要因素。從技術(shù)效率變動指數(shù)(TEC)分析，有28個省域DMU等于或大于1.000，說明絕大部分地區(qū)宏觀技術(shù)水平得到很大提升。醫(yī)療衛(wèi)生資源分配不均衡、經(jīng)濟落后地區(qū)醫(yī)療設(shè)施和技術(shù)不到位等原因，使得提高宏觀技術(shù)水平是我國部分省份亟待解決的問題。其中，純技術(shù)效率變動指數(shù)(PTEC)降低的省份僅有新疆、江蘇、青海、云南和湖南，小于1.000，而規(guī)模效率變動指數(shù)(SEC)小于1.000的省份有寧夏、陜西、吉林、海南、河南和云南，其余均等于或大于1.000表示規(guī)模效率提升。

2.縱向分析

利用我國31個省市2015-2020年的投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)，建立Malmquist指數(shù)模型來分析健康產(chǎn)出效率在不同時期內(nèi)的變化趨勢，如表4所示。

表4 2015-2020年中國健康產(chǎn)出效率Malmquist指數(shù)情況

如表所示，從全要素生產(chǎn)率變動指數(shù)(TFPC)分析，2015-2020年間每一年31個省市DMU產(chǎn)出效率變化均值在0.930-0.947之間上下波動，5個跨期區(qū)間平均值為0.935，說明在當前指標體系評估下，2015-2020年中國健康產(chǎn)出效率總體呈現(xiàn)下降的趨勢，未得到顯著的提高。

從技術(shù)效率變動(TEC)分析，2015-2020年各省域變化均值都在1.000以上，5個跨期區(qū)間平均值為1.010，表明在此時期內(nèi)中國健康產(chǎn)出效率總體呈逐年上升趨勢，健康服務技術(shù)利用及組織管理能力得到提升。從規(guī)模效率變動指數(shù)(SEC)和純技術(shù)效率變動指數(shù)(PTEC)來看，在2015-2020年間分別有7個跨期區(qū)間處于1.000以上。

從技術(shù)變動指數(shù)(TC)來看，2015-2020每一年各省域DMU健康產(chǎn)出技術(shù)變化均值在0.909-0.942之間波動，但總體上技術(shù)變化呈現(xiàn)下降趨勢。主要是指體制機制創(chuàng)新、市場環(huán)境變動以及醫(yī)療科技手段的創(chuàng)新等方面的變化對技術(shù)變動產(chǎn)生影響。表4中技術(shù)變動指數(shù)(TC)與(全要素生產(chǎn)率變動指數(shù)TFPC)曲線的波動相一致，表示當前技術(shù)進步是影響健康產(chǎn)出效率變化的關(guān)鍵因素。

五、結(jié)論和建議

健康投入量的多少和健康生產(chǎn)效率質(zhì)量的高低共同制約著健康產(chǎn)出水平，為推動我國醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)的進一步發(fā)展，應給予健康生產(chǎn)效率更多的關(guān)注[15]，即更加注重醫(yī)療衛(wèi)生資源投入產(chǎn)出的轉(zhuǎn)換能力。但是提高健康產(chǎn)出效率并非一味增加醫(yī)療衛(wèi)生資源的投入，需將兩者放在同一天平上，使之達到均衡狀態(tài)才能得到高水平的產(chǎn)出效果。因此，通過對我國31個省市的健康產(chǎn)出效率進行分析，為開展健康產(chǎn)出效率優(yōu)化的具體實踐提供相關(guān)的對策建議。

(一)結(jié)論

通過運用全國31個省市2015-2020年的面板數(shù)據(jù)，建立DEA模型和Malmquist指數(shù)來研究我國各省市健康產(chǎn)出效率的變化情況，分析隨著醫(yī)療衛(wèi)生資源的投入，是否對健康產(chǎn)出效率的提升起到一定的促進作用，得到的主要結(jié)論有：

第一，我國各省市健康產(chǎn)出的總體水平得到顯著提高，地區(qū)差異在逐漸縮小。近年來，政府不斷調(diào)整相關(guān)政策來促進經(jīng)濟發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化及教育水平等的提高，從不同程度推動著健康產(chǎn)出效率的提升。以投入指標總量分析，我國各省人均衛(wèi)生總費用、每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、每千人口醫(yī)療機構(gòu)床位數(shù)逐年遞增；產(chǎn)出部分中，人口出生率隨著醫(yī)療衛(wèi)生資源的投入實現(xiàn)了有效遞增、圍產(chǎn)兒死亡率以及傳染病疾病死亡率呈現(xiàn)逐年遞減的態(tài)勢。各省健康產(chǎn)出效率變動差異逐步縮小，一方面與政府加大對中西部貧困地區(qū)的醫(yī)療衛(wèi)生投入規(guī)模息息相關(guān)，另一方面源于東部發(fā)達地區(qū)對其實行技術(shù)、機械設(shè)備、人員等的對口幫扶，以高帶低，差異減小。

第二，技術(shù)進步是制約我國各省市健康產(chǎn)出效率提升的最主要因素。從2015-2020年的Malmquist健康產(chǎn)出效率指數(shù)可以看出，無論從時間還是地區(qū)上來分析，全要素生產(chǎn)率變動與技術(shù)變動的變化趨勢幾近趨同。說明科技進步、機制創(chuàng)新等宏觀技術(shù)變動是提升健康產(chǎn)出效率的關(guān)鍵，也是提高Malmquist全要素生產(chǎn)率變動指數(shù)的主要突破點。

第三，合理增加醫(yī)療衛(wèi)生資源投入，優(yōu)化醫(yī)療衛(wèi)生資源配置對提升健康產(chǎn)出效率有著積極的作用。通過實證分析各地區(qū)健康產(chǎn)出效率水平的現(xiàn)況，我們對醫(yī)療衛(wèi)生資源投入的多少有了清晰的判斷和認知，一味地增加投入來獲得效率的提高并非是長久之策。比如，上海、北京等經(jīng)濟發(fā)達城市在醫(yī)療衛(wèi)生資源上存在著不同程度的冗余，無論是人才、機械設(shè)備還是高精端醫(yī)藥都非常豐富，可并未達到高利用效率；相對而言，像西藏、新疆、貴州醫(yī)療資源相對匱乏的城市，由于人多粥少，物盡其用，使得低醫(yī)療衛(wèi)生投入產(chǎn)生了高健康產(chǎn)出的狀況。

(二)政策建議

因此，結(jié)合以上結(jié)論，提出相應的對策建議：

第一、發(fā)揮政府主導作用，落實基本公共服務均等化。政府應從全局出發(fā)，鼓勵社會、民間組織、企業(yè)等參與醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展的積極性，調(diào)整各種稅收優(yōu)惠政策、發(fā)展健康商業(yè)保險等手段來促進社會衛(wèi)生支出的增長，從而提高健康水平。對于中西部較落后地區(qū)的醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展應給予更大力度的支持，完善其醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施，提供較為及時和有效的公共衛(wèi)生服務，逐步縮小其與東部發(fā)達地區(qū)的醫(yī)療資源差異，進而提升總體健康產(chǎn)出效率。

第二、充分利用“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”模式來推動醫(yī)療技術(shù)的進步。對現(xiàn)有醫(yī)學手段的合理利用及提升醫(yī)護人員的技術(shù)和服務水平才是促進當前健康產(chǎn)出增長的重要手段[16]。智慧醫(yī)療的出現(xiàn)，方便了基層衛(wèi)生機構(gòu)對復雜的疑難病癥的處理，提高了基層的診療水平和辦事效率，推動了醫(yī)療設(shè)備的智能化、科技化發(fā)展，滿足了人民日益增長的健康需求。各省市應積極統(tǒng)籌規(guī)劃區(qū)域內(nèi)的資源配置，加強各部門管理和制度體系創(chuàng)新，提高組織管理水平，鼓勵衛(wèi)生機構(gòu)合理引進新設(shè)備、開展新技術(shù)，積極響應“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”模式提高醫(yī)療質(zhì)量，給廣大群眾帶來更高水平的醫(yī)療服務。

第三、優(yōu)化健康投入結(jié)構(gòu)，提升健康產(chǎn)出效率。健康水平的提高是檢驗醫(yī)療政策改革與資源投入利用質(zhì)量的金標準，盡管要增加健康投入來促進健康產(chǎn)出效率，但是不能盲目追求衛(wèi)生資源的投入和規(guī)模擴大。在市場機制過程中，仍存在無法解決的資源配置公平性和可及性的問題，無法實現(xiàn)總量、結(jié)構(gòu)失衡等諸多失靈及弊端[17]，健康資源投入被無端消耗，出現(xiàn)規(guī)模不經(jīng)濟、投入和產(chǎn)出冗余的情況。政府當從全局出發(fā)來把握我國醫(yī)療資源的現(xiàn)況，合理規(guī)劃布局醫(yī)療衛(wèi)生資源來實現(xiàn)其合理配置。首先，應因地制宜，建立與當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平相適宜的衛(wèi)生投入機制，保證在衛(wèi)生健康領(lǐng)域投入的有效性和可行性；其次，各地區(qū)要積極落實分級診療制度和醫(yī)聯(lián)體建設(shè)，各省市縣級醫(yī)院要準確評估當?shù)厝藗兊尼t(yī)療健康需求情況，根據(jù)實際來增加或減少投入，以縮小各省份之間的差距；最后，對于東、中、西部地區(qū)，做好醫(yī)療衛(wèi)生資源的有效調(diào)配。東部要注意引進社會資本投入，積極采取政府與市場相結(jié)合的方式來促進健康產(chǎn)出效率的提高；西部地區(qū)應擴大醫(yī)療資金、人員、設(shè)備等的大規(guī)模投入，高效利用。另外要積極實施對口幫扶任務，將東部冗余的醫(yī)療衛(wèi)生資源支援到貧困西部地區(qū)，既能有效緩解資源浪費，還能使得東西部醫(yī)療衛(wèi)生資源都能得到充分利用。