關(guān)鍵詞：醫(yī)療衛(wèi)生；財(cái)政支出；資源配置效率；fsQCA

一、引言

醫(yī)療衛(wèi)生資源的優(yōu)化配置是實(shí)現(xiàn)人人享有基本醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)，推進(jìn)健康中國建設(shè)的關(guān)鍵。一個國家或地區(qū)的醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率，不僅關(guān)系到人民群眾的身體健康，而且會影響經(jīng)濟(jì)社會的平穩(wěn)發(fā)展。在醫(yī)療衛(wèi)生資源有限的情況下，如何改善我國醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率，仍然是當(dāng)前面臨的一大挑戰(zhàn)。

與本文相關(guān)的醫(yī)療衛(wèi)生資源配置研究，集中在效率測算和影響因素分析兩個方面。在效率測算方面，已有研究主要通過數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）及相關(guān)變形實(shí)現(xiàn)醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率測算。顏曉暢、夏雯琪等在DEA方法進(jìn)行醫(yī)療資源配置效率評價基礎(chǔ)上，同時采用Malmquist模型完成了動態(tài)分析：李勇等綜合運(yùn)用DEA方法和熵權(quán)TOPSIS評估了我國醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率并揭示了區(qū)域差異：侯亞冰等采用網(wǎng)絡(luò)DEA分析方法探討了各省市的衛(wèi)生資源投入產(chǎn)出規(guī)模與效率：周迪等采用超效率DEA模型測算了各地區(qū)衛(wèi)生資源配置效率。在影響因素方面，胡梅玲等通過運(yùn)用DEA-Malmquist指數(shù)模型對醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率進(jìn)行綜合測度，并分解了全要素生產(chǎn)率進(jìn)一步分析影響醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率的因素；楊歡等采用Dagum基尼系數(shù)和Kernel密度估計(jì)法探究了我國醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)效率的區(qū)域差異及動態(tài)演進(jìn)過程，并通過空間杜賓模型分析了其影響因素：周子超基于DEA-Tobit分析框架實(shí)證檢驗(yàn)了省級政府醫(yī)療衛(wèi)生支出效率及其影響因素。

縱觀已有研究，目前學(xué)界針對醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率測算及影響因素分析成果頗多，但仍存在兩點(diǎn)不足：（1）對醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率測算的研究主要采用傳統(tǒng)DEA模型，但該方法易受到環(huán)境、隨機(jī)干擾及管理等因素的影響，以致測算結(jié)果的精確性有待商榷，而部分拓展模型并未考慮非期望產(chǎn)出的實(shí)際情況，應(yīng)用場景亟需進(jìn)一步拓展；（2）已有探討配置效率影響因素的研究忽略了多個因素的“綜合效應(yīng)”，而只關(guān)注單個因素的“凈效應(yīng)”，以致無法準(zhǔn)確把握各種因素之間的相互作用。醫(yī)療衛(wèi)生資源的配置是一個復(fù)雜系統(tǒng)工程，其成果是受到來自各個層面、不同主體等多個因素交織影響。傳統(tǒng)的回歸分析難以完全解釋這種復(fù)雜的因果關(guān)系問題，因?yàn)樗荒芴骄繂蝹€因素的凈效應(yīng)而無法明確不同因素之間的互動關(guān)系。

基于此，本文選取全國31個省份作為研究對象，基于非期望產(chǎn)出的三階段SBM-DEA模型，剔除環(huán)境、隨機(jī)干擾及管理等因素影響，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率的精確測算：在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用模糊集定性比較分析方法（Fuzzy-Set Qualitative Com-parative Analysis，fsQCA），進(jìn)一步探討了影響醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率因素之間的組態(tài)效應(yīng)，探討配置結(jié)構(gòu)、配置方式、配置環(huán)境對地方政府提升醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率的聯(lián)動效應(yīng)及其路徑選擇，以期為政府有效提高醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率提供參考。

二、醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率測算

（一）非期望產(chǎn)出SBM-DEA模型

對于效率測算，傳統(tǒng)DEA模型被廣泛應(yīng)用，但該方法在面對環(huán)境、隨機(jī)干擾及管理等多種因素時，其測算結(jié)果將受到一定的影響，因此Fried等學(xué)者提出了三階段DEA模型以避免該缺陷。在該方法的第一階段，通過使用規(guī)模報(bào)酬不變模型（CCR）或者規(guī)模報(bào)酬可變模型（BCC），采用傳統(tǒng)DEA模型進(jìn)行投入——產(chǎn)出測量以測算初步效率值：在第二個階段，通過去除環(huán)境和統(tǒng)計(jì)噪聲的干擾，將第一階段獲得的投入變量的弛值作為因變量，環(huán)境變量作為自變量，應(yīng)用SFA回歸模型進(jìn)行分析，從而獲得經(jīng)過調(diào)整的投入變量。SFA方法考慮了隨機(jī)沖擊的影響，可以提高效率計(jì)算的準(zhǔn)確性：最后，將調(diào)整后的投入變量與原始產(chǎn)出變量運(yùn)用DEA模型再次計(jì)算，從而得到更為精確的效率值。本研究采取的模型如羅登躍、陳巍巍等學(xué)者研究一致，本文不再贅述。

（二）指標(biāo)體系構(gòu)建與變量選取

結(jié)合相關(guān)研究和數(shù)據(jù)可獲得性，選取衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的床位數(shù)量和醫(yī)療衛(wèi)生業(yè)務(wù)支出三個變量作為投入指標(biāo)。選取醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的總診療人次數(shù)、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)年出院人數(shù)和醫(yī)療衛(wèi)生的年收入作為期望產(chǎn)出指標(biāo)；選取急診病死率、住院病死率、留觀病死率作為非期望產(chǎn)出指標(biāo)。此外，從社會環(huán)境、經(jīng)濟(jì)環(huán)境和地緣條件三個方面著手，選取老齡化水平、人均可支配收入、人口密度三個指標(biāo)作為環(huán)境變量剔除了環(huán)境、隨機(jī)干擾等因素影響。本文以2020年的全國31個省份醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率作為案例。數(shù)據(jù)主要來源《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計(jì)年鑒》，指標(biāo)匯總及闡釋見表1。

（三）配置效率測算

1．第一階段DEA分析。僅考慮原始投入、產(chǎn)出數(shù)據(jù)，采用投入導(dǎo)向的BCC模型，利用MATLAB軟件對中國31個省份醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率進(jìn)行第一階段測算，結(jié)果如表2所示（調(diào)整前數(shù)據(jù)）?？梢钥闯觯瑐鹘y(tǒng)DEA模型測算得出的各省醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率的綜合效率均值為0.8384。

2．第二階段SFA回歸分析?？紤]到第一階段并未剔除環(huán)境因素、隨機(jī)干擾等因素影響，因而并不能真實(shí)地反映各地醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率情況。需要進(jìn)行第二階段的調(diào)整，借助Frontier 4.1軟件，將第一階段得出各個地區(qū)投入變量的松弛變量作為被解釋變量，將3個環(huán)境因素作為解釋變量，進(jìn)行SFA回歸分析，結(jié)果如表3。其中投入變量對應(yīng)的y值最低為0.98，說明環(huán)境變量的選擇較為合理，同時表明三個投入變量影響因子方程中管理無效率占主要因素。此外，對于三個被解釋變量的松弛值，三個環(huán)境要素的LR單邊檢驗(yàn)分別通過了5%、1%的顯著性檢驗(yàn)，表明剝離環(huán)境變量是合理且必要。

老齡化水平。結(jié)果表明，老齡化水平對三個投入變量的松弛值回歸系數(shù)均為正值且在1%水平下顯著，表明老齡化水平程度增高會導(dǎo)致增大相應(yīng)的投入松弛，從而導(dǎo)致增大投入或者減小產(chǎn)出。即對于老齡化水平程度較高省份，會相對增加醫(yī)療衛(wèi)生資源的投入，如衛(wèi)生技術(shù)人員、床位數(shù)量、醫(yī)療支出等，以強(qiáng)化醫(yī)療衛(wèi)生資源供給。但投入資源未被合理配置或系統(tǒng)性整合，導(dǎo)致了醫(yī)療衛(wèi)生資源投入冗余，進(jìn)而降低了其資源配置效率。

人均可支配收入。結(jié)果表明，人均可支配收入對三個投入變量的松弛值回歸系數(shù)均為負(fù)值。表明人均可支配收入的增加有助于提升醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位、衛(wèi)生技術(shù)人員等資源的利用率，推動資源在各部門間實(shí)現(xiàn)有效配置與合理流動。

人口密度。可以看出，人口密度對衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量的松弛值、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)量的松弛值影響為負(fù)值，對醫(yī)療衛(wèi)生業(yè)務(wù)支出的松弛值的影響為正。這表明，人口密度的提升有助于促進(jìn)衛(wèi)生技術(shù)人員、醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù)量等資源的高效利用。但是，過高的人口密度，所需的醫(yī)療衛(wèi)生業(yè)務(wù)也較多，會在一定程度導(dǎo)致投入的經(jīng)費(fèi)過多，進(jìn)而降低了其資源配置效率。

3．第三階段DEA效率結(jié)果。根據(jù)第二階段SFA模型回歸結(jié)果，可以計(jì)算投入變量。運(yùn)用調(diào)整后投入量和原有產(chǎn)出數(shù)據(jù)，使用MATLAB軟件進(jìn)行再次測算，結(jié)果如表2所示（調(diào)整后數(shù)據(jù)）。結(jié)果顯示，在剔除環(huán)境因素和隨機(jī)干擾后，各省份醫(yī)療衛(wèi)生資源配置體系的效率均值由0.8384下降至0.7447，尤其是寧夏、青海、西藏、新疆等西部省份的效率下降幅度較大。說明傳統(tǒng)DEA模型未能考慮外部環(huán)境和隨機(jī)干擾的影響，造成了部分省份效率值出現(xiàn)了虛高情況。

三、醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率影響因素組態(tài)分析

（一）影響因素（條件）選取

醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率體系是一個系統(tǒng)，其影響要素之間存在著相互依賴作用?，F(xiàn)實(shí)情境中，醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率是不同條件的匹配模式與結(jié)果之間的邏輯關(guān)系。因此，本文基于組態(tài)視角，以31個省份的醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率作為研究對象，分別分析導(dǎo)致醫(yī)療衛(wèi)生資源高配置效率和非高配置效率的組態(tài)路徑。在分析影響因素時，本文借鑒資源配置理論，構(gòu)建“配置結(jié)構(gòu)一配置方式一配置環(huán)境”的研究框架（圖1），探索醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率提升路徑。影響因素匯總?cè)绫?，本文所引用的數(shù)據(jù)主要來源于2021-2022年《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計(jì)年鑒》。

1．配置結(jié)構(gòu)。該維度主要強(qiáng)調(diào)資源在不同主體、不同層次的配置比例。本研究選取等級醫(yī)院占比、衛(wèi)生技術(shù)人員占比兩個指標(biāo)。其中，等級醫(yī)院占比是指一、一、三級醫(yī)院數(shù)量占醫(yī)療機(jī)構(gòu)總數(shù)的比例；衛(wèi)生技術(shù)人員占比是指衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量占衛(wèi)生人員總數(shù)的比例。

2．配置方式。該維度主要關(guān)注資源配置方式選擇問題。本研究選取市場導(dǎo)向、政府支出比重兩個指標(biāo)。其中，市場導(dǎo)向指的是社會衛(wèi)生支出和個人衛(wèi)生支出占衛(wèi)生總費(fèi)用的比例。社會衛(wèi)生支出主要由社會各界對衛(wèi)生事業(yè)的非政府性投入構(gòu)成，包括社會醫(yī)療保障、商業(yè)健康保險(xiǎn)以及社會辦醫(yī)等。而個人衛(wèi)生支出則是指城鄉(xiāng)居民在接受醫(yī)療服務(wù)時直接支付的現(xiàn)金，即使在醫(yī)療保險(xiǎn)覆蓋下，仍有一部分費(fèi)用需要個人自付，這體現(xiàn)了居民在醫(yī)療衛(wèi)生費(fèi)用上的實(shí)際承擔(dān)情況。政府支出比重是指政府醫(yī)療衛(wèi)生支出占一般公共預(yù)算支出的比例，反映了一個地區(qū)對于醫(yī)療衛(wèi)生的重視程度。

3．配置環(huán)境。該維度主要探討一個地區(qū)的財(cái)政自由度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)開放度等與醫(yī)療衛(wèi)生支出密切相關(guān)的因素。結(jié)合已有研究，本研究選取財(cái)政自由度與人均衛(wèi)生費(fèi)用兩個指標(biāo)。其中，財(cái)政自由度由財(cái)政支出分權(quán)和財(cái)政收入分權(quán)計(jì)算。財(cái)政收入分權(quán)=地區(qū)人均／（地區(qū)人均+中央人均）×（1-地方GDP/全國GDP）；財(cái)政支出分權(quán)=地方人均／（地方人均+中央人均）×（1-地方GDP/全國GDP）。人均衛(wèi)生費(fèi)用是指衛(wèi)生總費(fèi)用與同期平均人口數(shù)之比。

（二）數(shù)據(jù)校準(zhǔn)

在進(jìn)行組態(tài)分析前，需要將各變量值進(jìn)行校準(zhǔn)。校準(zhǔn)即為案例樣本數(shù)據(jù)賦予集合隸屬的過程。本文設(shè)定3個臨界值：完全隸屬、交叉點(diǎn)以及完全不隸屬。參考已有文獻(xiàn)及數(shù)據(jù)特點(diǎn)，選取百分位數(shù)0.95．均值和0.05，運(yùn)用直接校準(zhǔn)法將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為模糊集隸屬分?jǐn)?shù)。此外，由于在fsQCA分析中，隸屬度分?jǐn)?shù)為0.5的案例將會自動刪去，本文以隸屬度分?jǐn)?shù)0.501替換0.5。

（三）單個條件必要性分析

在分析條件聯(lián)合效應(yīng)前，一般需要先檢驗(yàn)各條件（包括非集）的必要性，以識別是否存在特定條件可以導(dǎo)致結(jié)果發(fā)生。當(dāng)某一條件的一致性大于0.9時，該條件為必要條件。表5顯示，各條件一致性水平均小于0.9，說明它們均無法構(gòu)成解釋高（非高）效率的醫(yī)療衛(wèi)生資源配置的必要條件。

（四）醫(yī)療衛(wèi)生資源高配置效率組態(tài)分析

本文根據(jù)收集的案例數(shù)據(jù)和其他文獻(xiàn)的數(shù)值設(shè)定，將原始一致性閾值設(shè)定為0.8，并將PRI一致性閾值設(shè)置為0.60，案例頻數(shù)閾值設(shè)定為1。由于沒有明確的理論表明各條件對資源配置的影響，所以本文在進(jìn)行反事實(shí)分析時，假定單個條件出現(xiàn)與否均可影響資源配置效率。通過中間解與簡約解的嵌套關(guān)系對比，識別每個解的核心條件：既在中間解也在簡約解中出現(xiàn)的條件為核心條件，只在中間解中出現(xiàn)的條件為邊緣條件。由此產(chǎn)生醫(yī)療衛(wèi)生資源高配置效率的組態(tài)有3條，產(chǎn)生醫(yī)療衛(wèi)生資源非高配置效率組態(tài)有4條，見表6。

對于醫(yī)療衛(wèi)生資源高配置效率組態(tài)而言，單個解（組態(tài)）和總體解的一致性均高于最低可接受標(biāo)準(zhǔn)0.75，因此可以被看作是高效率的充分條件組合。可以看出，衛(wèi)生技術(shù)人員占比和政府支出比重均以核心條件出現(xiàn)在3條路徑，他們在影響醫(yī)療衛(wèi)生資源高配置效率中發(fā)揮最關(guān)鍵的作用。三條路徑分析如下。

1．配置方式主導(dǎo)型。該構(gòu)型對應(yīng)組態(tài)S1。該組態(tài)中，衛(wèi)生技術(shù)人員占比、政府支出比重等條件存在和等級醫(yī)院占比條件缺失起到了核心作用，市場導(dǎo)向作為邊緣條件存在發(fā)揮了輔助作用。該路徑體現(xiàn)出了配置方式的重要性。一方面，政府強(qiáng)化公共服務(wù)角色，不斷提升醫(yī)療衛(wèi)生支出占比；另一方面，政府擔(dān)當(dāng)引導(dǎo)者角色，不斷吸引外部力量介入醫(yī)療衛(wèi)生體系，鼓勵社會、個人進(jìn)行衛(wèi)生支出，使得市場導(dǎo)向發(fā)揮補(bǔ)充性的作用，提高了社會和個人對醫(yī)療衛(wèi)生保健事業(yè)的參與程度。因此命名為配置方式主導(dǎo)型。而衛(wèi)生技術(shù)人員占比衡量了衛(wèi)生健康人才素質(zhì)能力，他們是深化醫(yī)改、改善服務(wù)、惠及群眾的一支主力軍。因此，在配置方式主導(dǎo)的基礎(chǔ)上，醫(yī)療衛(wèi)生資源配置須以高端人才作為載體，其效率提升的關(guān)鍵在于衛(wèi)生技術(shù)人員的“質(zhì)”，而非“量”，過于龐大的醫(yī)療衛(wèi)生隊(duì)伍反而會因人力資源浪費(fèi)、缺乏有效激勵機(jī)制等問題，從而使得醫(yī)療衛(wèi)生人力資本的作用并未得到有效體現(xiàn)，制約醫(yī)療衛(wèi)生體系的提升。典型案例代表包括廣東、江蘇。以江蘇為例，近年來，江蘇省衛(wèi)生健康委會同相關(guān)部門，推出多項(xiàng)政策措施推進(jìn)醫(yī)療衛(wèi)生人才建設(shè)、市場參與程度。例如，啟動海外岐黃人才培養(yǎng)計(jì)劃、鹽城市出臺人才強(qiáng)基工程、南通市創(chuàng)新打造全系統(tǒng)人才隊(duì)伍“三個平臺”建設(shè)、宿遷市出臺《院前醫(yī)療急救人才隊(duì)伍高質(zhì)量發(fā)展實(shí)施方案》等，這些政策使得江蘇省的高層次人才集聚能力顯著提升。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示．2020年江蘇省衛(wèi)生人員數(shù)量約為82萬，其中衛(wèi)技人員占比高達(dá)81%。此外，江蘇省積極引導(dǎo)商業(yè)保險(xiǎn)參與醫(yī)養(yǎng)結(jié)合養(yǎng)老模式發(fā)展、推出普惠型商業(yè)補(bǔ)充醫(yī)療保險(xiǎn)產(chǎn)品等，鼓勵社會辦醫(yī)，2020年衛(wèi)生總費(fèi)用構(gòu)成中，社會衛(wèi)生支出占比53.06%，是少有的占比超過50%的省份之一。目前社會辦醫(yī)療機(jī)構(gòu)超過1．4萬家，營業(yè)額占全省醫(yī)療市場的25%，遠(yuǎn)超全國15%的平均水平，再加上較高的財(cái)政支持力度（地方政府醫(yī)療衛(wèi)生支出占比近36%），使得江蘇衛(wèi)生健康服務(wù)體系比較完善，資源配置科學(xué)合理。

2．配置環(huán)境缺陷型。該構(gòu)型對應(yīng)組態(tài)S2。組態(tài)2和組態(tài)1具有相同的核心條件，即高衛(wèi)生技術(shù)人員占比、高政府支出比重和非高等級醫(yī)院占比依舊發(fā)揮了核心條件作用，但在組態(tài)2中，缺少了有效的配置環(huán)境要素（財(cái)政自由度和人均衛(wèi)生費(fèi)用）支持。已有研究顯示，財(cái)政收入分權(quán)與支出分權(quán)的提升對醫(yī)療衛(wèi)生支出效率呈現(xiàn)負(fù)向效應(yīng)。本研究印證了這一結(jié)論，地方政府的財(cái)政自由度較低，在平衡預(yù)算的約束下，支出受到了較大約束，導(dǎo)致地方官員支配地區(qū)資源的能力變?nèi)酰瑢?dǎo)致地方醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域物力缺失。即使人均衛(wèi)生費(fèi)用也較低，但政府可以通過提供有力的財(cái)政支持并積極優(yōu)化醫(yī)療衛(wèi)生人員結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)高效率的資源配置。典型代表案例包括福建、湖南。以湖南為例，湖南省2020年財(cái)政在疫情沖擊下增速明顯下滑，財(cái)政平衡率為35.81%，居全國第20位，財(cái)政自給能力相對較弱，對上級政府補(bǔ)助及轉(zhuǎn)移支付依賴程度大。此外，湖南省城鄉(xiāng)居民個人衛(wèi)生費(fèi)用支出占衛(wèi)生總費(fèi)用的比例呈現(xiàn)繼續(xù)下降的態(tài)勢。在該配置環(huán)境下，湖南省對醫(yī)療衛(wèi)生政府支出比重仍達(dá)到34%，衛(wèi)技人員比例高達(dá)81%，均遠(yuǎn)超全國平均水平。一方面，2020年湖南申請中央補(bǔ)助醫(yī)療服務(wù)與保障能力提升（衛(wèi)生健康人才培養(yǎng)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)能力建設(shè)）項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)以保證對醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)充足的財(cái)政投入：另一方面，重視醫(yī)療衛(wèi)生人才培養(yǎng)，高層次人才和基層分布兩手抓，積極開展如高層次衛(wèi)生人才“225”工程、基層醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)?？票就粱瞬排囵B(yǎng)項(xiàng)目、農(nóng)村訂單定向免費(fèi)本科醫(yī)學(xué)生的人才培養(yǎng)項(xiàng)目等。該路徑下的省份雖受到配置環(huán)境限制，但拋開了市場導(dǎo)向?qū)ε渲眯实挠绊懀虼水?dāng)?shù)卣柚醒胴?cái)政的支持仍能保持較高水平的醫(yī)療衛(wèi)生支出，配合衛(wèi)技人員結(jié)構(gòu)優(yōu)化措施仍然可以實(shí)現(xiàn)高水平的醫(yī)療衛(wèi)生資源配置。

3．配置均衡驅(qū)動型。該構(gòu)型對應(yīng)組態(tài)S3。該路徑中，除等級醫(yī)院占比外，其他變量都作為核心條件發(fā)揮作用，因此將其命名為配置均衡驅(qū)動型。典型案例包括北京、上海、浙江等。對于配置結(jié)構(gòu)而言，衛(wèi)計(jì)人員占比較高，有突出的人才資源優(yōu)勢。對于配置方式而言，該路徑強(qiáng)調(diào)了一方面完善由政府主導(dǎo)的多元衛(wèi)生籌資機(jī)制，強(qiáng)化政府在基本醫(yī)療衛(wèi)生制度中的責(zé)任；另一方面，引導(dǎo)各籌資方案互為補(bǔ)充，充分發(fā)揮社會健康保險(xiǎn)的補(bǔ)充保障作用，提高政府和社會對個人衛(wèi)生支出的補(bǔ)償比。比如，對于北京、上海、浙江而言，2020年衛(wèi)生總費(fèi)用構(gòu)成中，社會衛(wèi)生支出占比分別達(dá)到了59.86%、56.64．51.41%，遠(yuǎn)超其他全國其他省份。就配置環(huán)境而言，個人衛(wèi)生支出絕對值的增強(qiáng)，一定程度上體現(xiàn)了這些省份的居民對于健康的認(rèn)識程度和重視程度逐步加深，但并不意味著個人衛(wèi)生支出占比的增加。比如，北京、上海而言，其個人衛(wèi)生支出占比低于20%，遠(yuǎn)低于其他省份，意味著個人衛(wèi)生支出補(bǔ)償比在進(jìn)一步提高。而且，這些地區(qū)的財(cái)政自由度較高。雖然研究表明，財(cái)政分權(quán)與地方醫(yī)療衛(wèi)生財(cái)政支出效率呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。但是，本研究結(jié)論發(fā)現(xiàn)，擁有較高財(cái)政自由度的地方政府依然能夠?qū)崿F(xiàn)醫(yī)療衛(wèi)生資源的高配置效率。已有研究聚焦整體樣本的因果變量層面凈效應(yīng)關(guān)系分析，忽視了基于溯因邏輯識別特定結(jié)果產(chǎn)生的組態(tài)原因。即，擁有較高財(cái)政自由度的地方政府可以憑借“雙管齊下”的政府與市場互動的資源配置方式克服醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的預(yù)算不足等問題，依賴衛(wèi)生技術(shù)人員占比的強(qiáng)化，以及衛(wèi)生工作支持力度和全民對健康的重視程度，在不斷提升衛(wèi)生總費(fèi)用籌資的同時優(yōu)化籌資結(jié)構(gòu)，從而實(shí)現(xiàn)醫(yī)療衛(wèi)生資源的高效率配置。這一結(jié)論也是對財(cái)政分權(quán)對于醫(yī)療衛(wèi)生配置效率重要作用的證實(shí)，以及響應(yīng)了積極探索財(cái)政分權(quán)或自由度與其他因素之間互動關(guān)系的呼吁。

（五）非高配置效率組態(tài)

表6展示了產(chǎn)生醫(yī)療衛(wèi)生資源非高配置效率的結(jié)果。可以發(fā)現(xiàn)，雖然非高配置效率的構(gòu)型配置有四條，但Nla和Nlb的核心條件一樣，N2a和N2b的核心條件也一樣，因此可以將其概括成兩種組態(tài)路徑。首先，對于路徑N1a和N1b而言，缺乏高衛(wèi)生技術(shù)人員占比和高人均衛(wèi)生費(fèi)用為核心條件。進(jìn)行案例回溯發(fā)現(xiàn)，不同于路徑3，高人均衛(wèi)生費(fèi)用所占衛(wèi)生總費(fèi)用較高，社會衛(wèi)生支出占比較低，反映出政府引導(dǎo)社會多元衛(wèi)生籌資機(jī)制并不完善，不利于醫(yī)療衛(wèi)生支出結(jié)構(gòu)優(yōu)化。對于N2a和N2b而言，高財(cái)政自由度、高等級醫(yī)院占比和缺乏高政府政府支出比重為核心條件。說明提高一、二、三級醫(yī)院數(shù)量占比并不總有利于提高醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率，尤其是在缺乏政府有力的財(cái)政支出情況下。這是由于過多的人力、財(cái)力、物力資源集中在了大型醫(yī)院，基層和偏遠(yuǎn)地區(qū)卻面臨醫(yī)療資源的嚴(yán)重匱乏，造成了醫(yī)療資源的供應(yīng)與需求之間存在巨大的鴻溝。并且，較高的財(cái)政自由度使得地方政府更關(guān)注生產(chǎn)性領(lǐng)域的財(cái)政支出，而忽視醫(yī)療、教育等非生產(chǎn)性財(cái)政支出的規(guī)模和效率，尤其是在醫(yī)療衛(wèi)生的財(cái)政支出力度有限情形下，這與已有研究結(jié)論一致。政府財(cái)政支持對配置效率有著托底的作用，如果缺乏政府強(qiáng)力的財(cái)政支持．則不能有效地對薄弱地區(qū)轉(zhuǎn)移支付和選擇合適的管理和服務(wù)策略，導(dǎo)致地區(qū)間資源分布參差不齊，降低資源配置效率。

四、研究結(jié)論及政策建議

（一）研究結(jié)論

本文結(jié)合三階段DEA和fsQCA方法，對中國31個省份2020年醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率及影響因素進(jìn)行分析，得出如下結(jié)論：

1．配置結(jié)構(gòu)、配置方式、配置環(huán)境均不能單獨(dú)作為影響醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率的必要條件，說明單個要素并不構(gòu)成醫(yī)療衛(wèi)生資源高配置效率的瓶頸。但是提升衛(wèi)生技術(shù)人員占比、政府政府支出比重對于產(chǎn)生高配置效率發(fā)揮著較為普適的作用。

2．醫(yī)療衛(wèi)生資源高配置效率的路徑存在3條驅(qū)動路徑：配置方式主導(dǎo)型、配置環(huán)境缺陷型與配置均衡驅(qū)動型。其中，配置方式主導(dǎo)型與配置均衡驅(qū)動型路徑案例覆蓋度較高，配置方式均在其中起到了關(guān)鍵作用，體現(xiàn)了政府主導(dǎo)的多元衛(wèi)生籌資機(jī)制并引導(dǎo)各籌資方案互為補(bǔ)充的重要作用；而缺乏外部環(huán)境有力支撐的配置環(huán)境缺陷型路徑，更強(qiáng)調(diào)政府強(qiáng)化醫(yī)療衛(wèi)生支出的重要意義。

3．醫(yī)療衛(wèi)生資源非高配置效率存在2條路徑，一條路徑的核心條件為缺乏高衛(wèi)生技術(shù)人員占比和高人均衛(wèi)生費(fèi)用；一條路徑的核心條件為高財(cái)政自由度、高等級醫(yī)院占比和缺乏政府高支出比重。因此，政府配置醫(yī)療衛(wèi)生資源背后是多因素的協(xié)同作用，各因素的有效結(jié)合以“殊途同歸”的方式提升政府醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率。

（二）政策建議

根據(jù)上述研究結(jié)論，本文提出以下政策建議：

1．政府應(yīng)以衛(wèi)技人員結(jié)構(gòu)優(yōu)化和強(qiáng)化政府投入為改良重點(diǎn)，不斷加強(qiáng)人才資源庫的建設(shè)，設(shè)立醫(yī)學(xué)人才培養(yǎng)項(xiàng)目：出臺政策引導(dǎo)社會各界對醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)的參與，例如放寬市場準(zhǔn)人、探索與社會力量合作舉辦新的非營利性醫(yī)療機(jī)構(gòu)等，形成以政府主導(dǎo)，市場導(dǎo)向?yàn)檩o的治理思路，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率優(yōu)化。

2．資源配置效率提升是多因素聯(lián)動作用的結(jié)果。地方政府應(yīng)加強(qiáng)各因素之間的協(xié)同整合，同時對醫(yī)療衛(wèi)生資源進(jìn)行合理規(guī)劃，根據(jù)自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和資源稟賦特點(diǎn)，選擇適合的路徑和有針對性的措施，制定符合自身狀況的醫(yī)療衛(wèi)生政策。

3．針對經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)地區(qū)而言，應(yīng)注重優(yōu)化產(chǎn)出端要素，強(qiáng)化政府財(cái)政投入的同時需要積極引導(dǎo)市場資本的介入，在當(dāng)前投入水平下優(yōu)化各種類型的支出結(jié)構(gòu)，防止財(cái)政投入過剩。對于財(cái)政支持有限的地方政府而言，提高等級醫(yī)院占比并不是明智選擇，相反，應(yīng)該提升非等級醫(yī)院服務(wù)效率，加大對非等級醫(yī)院人力、設(shè)備、財(cái)力等方面的投入，強(qiáng)化醫(yī)療衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，建立促進(jìn)“優(yōu)質(zhì)醫(yī)療下沉”的機(jī)制，有效保障居民的醫(yī)療衛(wèi)生需求，提升基層醫(yī)院就診率與服務(wù)效率。