公共卫生支出人口聚集与医疗卫生服务均等化的分析
时晓旭 秦文辉 吉晓桢
摘要：我国各省在发展医疗卫生服务均等化过程中，呈现出的特征为时空分异，而分析时空分异成因时，多数学者并未充分对门槛效应、空间溢出效应做出考虑，由此导致分析结果缺乏全面性。基于此，本文在省级面板数据基础上，分析了主要影响医疗卫生服务均等化的因素，为尽早实现医疗卫生服务均等化提供参考。
关键词：公共卫生支出 人口聚集 医疗卫生 服务均等化
中图分类号：R 197 文献标识码：A
现阶段，我国政府高度关注的民生问题之一，即为推进基本医疗卫生服务均等化。所谓基本医疗卫生服务均等化，是指政府将基本的、具体阶段与标准相适应的、最终基本均等的医疗服务提供给社会公众。医疗卫生服务提供实现均等化后，居民健康差距可有效缩小，促进国民生理与心理健将程度提升，使国家人力资本存量增加；同时，公共卫生福利可提供给低收入群体，从而将医疗支出减少，避免因病致贫、返贫现象出现在低收入群体。近年来，我国持续地加大医疗卫生财政投入力度，正在逐步地推进基本医疗服务均等化，然而从总体上看，城乡间仍然具有比较大的差距，这就需要充分地分析导致这种时空差异的原因，进而有针对性地解决，促进医疗卫生服务均等化尽早实现。
1 医疗卫生服务均等化的空间计量分析
1.1测算医疗卫生服务均等化水平
目前，医疗卫生服务均等化水平可采用多种方法测算，如离散指数法、泰尔指数法等。本文对各种测算方法做出对比，并对数据可获得性做出考虑后，最终确定测算方法选择离散指数法。在一个地区中，衡量医疗卫生服务资源的配置情况时，机构数量、床位数、技术人员为重要标准。具体衡量过程中，机构数量统计每百平方公里的，能够将地区居民享受服务的可及性表现出来，同时，区域面积影响剔除；床位数、技术人员数量均统计每千人的，能够将地区居民享受服务的可得性反映出来，并把人口规模存在的影响剔除[1]。根据这三个衡量指标，可构建出离散指数公式，按照公式将离散指数测算出后，利用改进熵值法，综合三个指数，形成均等化指数。通常，均等化指数越大时，代表均等化水平越低。
考虑到能否获得数据、数据是否完整等因素，本文选择的时间样本为2000—2017年，收集全国及各省的数据时，利用相应的统计年鉴，再按照公式，将均等化指数计算出来。由于实际统计数据过程中西藏严重缺失数据，所以本文采取剔除处理。均等化指数计算结果显示，我国各省在推进医疗卫生服务均等化过程中，呈现出明显的时空分异特征。在均等化平均值方面，贵州（0.166）、青海（0.165）、宁夏（0.163）等省份明显高于北京（0.056）、天津（0.084）、上海（0.069）、江苏（0.098）等省份，呈现出前者均等化水平低于后者的现象；在样本期间内，均等化指数最大值、最小值间的差异也存在明显不同，如北京变化区间为（0.036，0.068），而云南变化区间为（0.084，0.191），这说明，选取时间段内，北京较小变化均等化水平，而云南则相对较大幅度地变化了均等化水平。
1.2设定空间计量模型
有学者表示，一个地区并不会存在孤立的经济体征，其经济体征会联系着邻近地区的同一经济特征，此种联系即属于空间相关性[2]。在一个地区中，受到人员流动、贸易交往的影响，使空间外溢效应明显地存在于医疗卫生服务中。因此，对于传统模型估计存在的偏误，本文利用空间计量方法做出纠正。检验选取时间段内的地理空间格局相关性时，使用GRODA软件，结果显示，大部分年份中，Z值通过了不超过0.01的临界值，这说明，在地理空间分布方面，医疗卫生服务均等化的空间依赖性非常明显。
参照相关资料及文献，本文认为，公共卫生支出强度、政府转移支付力度、人口聚集度、人均收入水平、服务业发展水平、交通便利性为主要影响均等化的因素。基于上述6方面影响因素，进行空间计量模型的设定，为使异方差性消除，各变量取对数；因价格波动会产生影响，消除过程中，公共卫生支出、各省财政预算、政府转移支付、人均收入的基期选择2000年，平减利用2017年《中国统计年鉴》中2003年不变价格指数统一进行。因地理区位特征、阶段性特征明显地存在于各省均等化中，估计空间计量模型时，方法选择个体、时间固定效应方法。
1.3空间计量结果分析
根据表1发现，显著性检驗通过。在个体固定效应拟合度方面，SAR、SEM分别为0.881、0.922，而且空间自回归系数、空间误差自相关系数的数值均为正数，这说明，空间依赖关系正向地存在于各省均等化水平中。根据空间自回归系数具体数值发现，每提升1%周边省份的均等化时，本省会提高0.094%或0.099%，也就是说，空间外部正效应会产生于相邻地区的均等化中；同时，根据空间误差自相关系数，得出地区间随机冲击能够正向的影响医疗卫生服务均等化[3]。另外，从这两个估计方法的解释力方面看，明显个体固定效应更好，说明时间特征弱于空间特征，即横截面个体差异为主要的均等化变化来源。
检验结果显示，两种模型均通过5%水平以上的影响因素有三个，分别为公共卫生指数、政府转移支付力度、人口聚集度，表明这三个因素会明显地影响均等化水平。再次比较这个三个影响因素的具体影响程度，发现最能明显提升均等化水平的因素为政府转移支付力度。在我国，政府在进行医疗卫生服务省际差异协调工作时，政府转移支付为基本手段，然而，此种手段仅仅是补充了各省的医疗视野，而具有决定性作用的因素仍然为省级政府的公共卫生支出，因此要进一步强化省级政府公共卫生支出。
2 医疗卫生服务均等化的门槛效应
为验证门槛特征是否存在于上述三个影响因素中，本节进行门槛特征检验。分析门槛效应时，利用Hansen门槛面板模型，检验门槛特征过程中，利用Bootstrap方法，结果显示，除政府转移支付力度外，其余2个因素均通过检验，公共卫生支出强度、人口聚集度的门槛值分别存在1个、3个；检验后，对两个因素的门槛值做出估计，方法为Hansen三步法。结合门槛值及估计值发现，医疗卫生服务均等化与这两个因素间具有较为复杂的关系[4]。一方面，公共卫生支出强度自身决定了其影响均等化的程度，当强度在0.086以下时，该因素相对具有较小的影响，但超过该值后，影响会显著提升，这说明，公共卫生支出强度越小时，越不会明显地影响均等化程度；另一方面，人口聚集度提升过程中，会先升高影响程度，之后再降低影响程度，见图1。
3 结束语
综上所述，在医疗卫生服务均等化推进过程中，公共卫生支出及人口聚集均会产生相应的影响，且影响因素还包含政府转移支付力度，中央政府及省级政府应充分重视这三个因素，积极处理，尽早实现均等化。
参考文献：
[1] 李华，陈迪.地方政府间支出责任划分对区县基本医疗卫生服务均等化水平的影响[J].西北人口，2017， 38（3）：76- 83.
[2] 叶俊.城镇化建设对省域基本医疗卫生服务均等化的影响——以中部六省数据为例[J].中南财经政法大学学报，2016（1）：45- 53，159.
[3] 高萍.区域基本医疗卫生服务均等化现状、成因及对策——基于全国各省面板数据的分析[J].宏观经济研究，2015（4）：90- 97，152.
[4] 邹文杰.医疗卫生服务均等化的减贫效应及门槛特征——基于空间异质性的分析[J].经济学家，2014（8）：59- 65.
摘要：我国各省在发展医疗卫生服务均等化过程中，呈现出的特征为时空分异，而分析时空分异成因时，多数学者并未充分对门槛效应、空间溢出效应做出考虑，由此导致分析结果缺乏全面性。基于此，本文在省级面板数据基础上，分析了主要影响医疗卫生服务均等化的因素，为尽早实现医疗卫生服务均等化提供参考。
关键词：公共卫生支出 人口聚集 医疗卫生 服务均等化
中图分类号：R 197 文献标识码：A
现阶段，我国政府高度关注的民生问题之一，即为推进基本医疗卫生服务均等化。所谓基本医疗卫生服务均等化，是指政府将基本的、具体阶段与标准相适应的、最终基本均等的医疗服务提供给社会公众。医疗卫生服务提供实现均等化后，居民健康差距可有效缩小，促进国民生理与心理健将程度提升，使国家人力资本存量增加；同时，公共卫生福利可提供给低收入群体，从而将医疗支出减少，避免因病致贫、返贫现象出现在低收入群体。近年来，我国持续地加大医疗卫生财政投入力度，正在逐步地推进基本医疗服务均等化，然而从总体上看，城乡间仍然具有比较大的差距，这就需要充分地分析导致这种时空差异的原因，进而有针对性地解决，促进医疗卫生服务均等化尽早实现。
1 医疗卫生服务均等化的空间计量分析
1.1测算医疗卫生服务均等化水平
目前，医疗卫生服务均等化水平可采用多种方法测算，如离散指数法、泰尔指数法等。本文对各种测算方法做出对比，并对数据可获得性做出考虑后，最终确定测算方法选择离散指数法。在一个地区中，衡量医疗卫生服务资源的配置情况时，机构数量、床位数、技术人员为重要标准。具体衡量过程中，机构数量统计每百平方公里的，能够将地区居民享受服务的可及性表现出来，同时，区域面积影响剔除；床位数、技术人员数量均统计每千人的，能够将地区居民享受服务的可得性反映出来，并把人口规模存在的影响剔除[1]。根据这三个衡量指标，可构建出离散指数公式，按照公式将离散指数测算出后，利用改进熵值法，综合三个指数，形成均等化指数。通常，均等化指数越大时，代表均等化水平越低。
考虑到能否获得数据、数据是否完整等因素，本文选择的时间样本为2000—2017年，收集全国及各省的数据时，利用相应的统计年鉴，再按照公式，将均等化指数计算出来。由于实际统计数据过程中西藏严重缺失数据，所以本文采取剔除处理。均等化指数计算结果显示，我国各省在推进医疗卫生服务均等化过程中，呈现出明显的时空分异特征。在均等化平均值方面，贵州（0.166）、青海（0.165）、宁夏（0.163）等省份明显高于北京（0.056）、天津（0.084）、上海（0.069）、江苏（0.098）等省份，呈现出前者均等化水平低于后者的现象；在样本期间内，均等化指数最大值、最小值间的差异也存在明显不同，如北京变化区间为（0.036，0.068），而云南变化区间为（0.084，0.191），这说明，选取时间段内，北京较小变化均等化水平，而云南则相对较大幅度地变化了均等化水平。
1.2设定空间计量模型
有学者表示，一个地区并不会存在孤立的经济体征，其经济体征会联系着邻近地区的同一经济特征，此种联系即属于空间相关性[2]。在一个地区中，受到人员流动、贸易交往的影响，使空间外溢效应明显地存在于医疗卫生服务中。因此，对于传统模型估计存在的偏误，本文利用空间计量方法做出纠正。检验选取时间段内的地理空间格局相关性时，使用GRODA软件，结果显示，大部分年份中，Z值通过了不超过0.01的临界值，这说明，在地理空间分布方面，医疗卫生服务均等化的空间依赖性非常明显。
参照相关资料及文献，本文认为，公共卫生支出强度、政府转移支付力度、人口聚集度、人均收入水平、服务业发展水平、交通便利性为主要影响均等化的因素。基于上述6方面影响因素，进行空间计量模型的设定，为使异方差性消除，各变量取对数；因价格波动会产生影响，消除过程中，公共卫生支出、各省财政预算、政府转移支付、人均收入的基期选择2000年，平减利用2017年《中国统计年鉴》中2003年不变价格指数统一进行。因地理区位特征、阶段性特征明显地存在于各省均等化中，估计空间计量模型时，方法选择个体、时间固定效应方法。
1.3空间计量结果分析
根据表1发现，显著性检驗通过。在个体固定效应拟合度方面，SAR、SEM分别为0.881、0.922，而且空间自回归系数、空间误差自相关系数的数值均为正数，这说明，空间依赖关系正向地存在于各省均等化水平中。根据空间自回归系数具体数值发现，每提升1%周边省份的均等化时，本省会提高0.094%或0.099%，也就是说，空间外部正效应会产生于相邻地区的均等化中；同时，根据空间误差自相关系数，得出地区间随机冲击能够正向的影响医疗卫生服务均等化[3]。另外，从这两个估计方法的解释力方面看，明显个体固定效应更好，说明时间特征弱于空间特征，即横截面个体差异为主要的均等化变化来源。
检验结果显示，两种模型均通过5%水平以上的影响因素有三个，分别为公共卫生指数、政府转移支付力度、人口聚集度，表明这三个因素会明显地影响均等化水平。再次比较这个三个影响因素的具体影响程度，发现最能明显提升均等化水平的因素为政府转移支付力度。在我国，政府在进行医疗卫生服务省际差异协调工作时，政府转移支付为基本手段，然而，此种手段仅仅是补充了各省的医疗视野，而具有决定性作用的因素仍然为省级政府的公共卫生支出，因此要进一步强化省级政府公共卫生支出。
2 医疗卫生服务均等化的门槛效应
为验证门槛特征是否存在于上述三个影响因素中，本节进行门槛特征检验。分析门槛效应时，利用Hansen门槛面板模型，检验门槛特征过程中，利用Bootstrap方法，结果显示，除政府转移支付力度外，其余2个因素均通过检验，公共卫生支出强度、人口聚集度的门槛值分别存在1个、3个；检验后，对两个因素的门槛值做出估计，方法为Hansen三步法。结合门槛值及估计值发现，医疗卫生服务均等化与这两个因素间具有较为复杂的关系[4]。一方面，公共卫生支出强度自身决定了其影响均等化的程度，当强度在0.086以下时，该因素相对具有较小的影响，但超过该值后，影响会显著提升，这说明，公共卫生支出强度越小时，越不会明显地影响均等化程度；另一方面，人口聚集度提升过程中，会先升高影响程度，之后再降低影响程度，见图1。
3 结束语
综上所述，在医疗卫生服务均等化推进过程中，公共卫生支出及人口聚集均会产生相应的影响，且影响因素还包含政府转移支付力度，中央政府及省级政府应充分重视这三个因素，积极处理，尽早实现均等化。
参考文献：
[1] 李华，陈迪.地方政府间支出责任划分对区县基本医疗卫生服务均等化水平的影响[J].西北人口，2017， 38（3）：76- 83.
[2] 叶俊.城镇化建设对省域基本医疗卫生服务均等化的影响——以中部六省数据为例[J].中南财经政法大学学报，2016（1）：45- 53，159.
[3] 高萍.区域基本医疗卫生服务均等化现状、成因及对策——基于全国各省面板数据的分析[J].宏观经济研究，2015（4）：90- 97，152.
[4] 邹文杰.医疗卫生服务均等化的减贫效应及门槛特征——基于空间异质性的分析[J].经济学家，2014（8）：59- 65.
