中国省际卫生资源利用效率及其空间溢出效应

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1、中国省际卫生资源利用效率及其空间溢出效应于金娜遵义Ri巨学院管理学院棊于2007-2015年省级面板数据，利用数据包络分析方法测算Y我国省际卫生资源利用效率，在此基础上，运用空间杜宾模型研宂了中国省际卫生资源利用效率的空间溢出效应。结果表明：（1）我国卫生资源利用效率呈现逐年增长趋势,且省际间存在明显差异；（2）我国省际卫生资源利用效率在空间分布上具有显著正相关，呈现上升一一下降一一上升的趋势；（3）人均GDP、交通状况、医疗机构密度对卫生资源利用效率具有显著的正的总效应，城镇化、老龄化、财政卫生支出比重及医疗保险覆盖率对卫生资源利用

2、效率具有显著的负的总效应。据此，提出了改进我国卫生资源利用效率的政策建议。关键词：卫生资源;效率测度;空间溢出效应;数据包络分析;空间杜宾模型;研宂方向为:卫生经济与上生政策。基金：遵义医学院博丄•启动资金“贵州省乡村医生签约服务实施效果评价”（FB-2014-3）提高效率和公平是医疗卫生领域的重点研宄课题m，其中如何配置上生资源并提高其利用效率一直困扰着我国卫生领域的发展。2009年，新咲改明确将提高卫生资源利用效率作为政策目标m。随着城镇化水平的不断提高和老龄化社会的到来，流动人口及老年人这两人特殊群体的健康问题给现冇的医疗卫生体

3、系提出y新的挑战。卫计委及国务院针对我国老龄化的现状，特别提出要推进医养结合服务，并鼓励社会力量共同参与位1，尤其是针对退休后异地安置的职工，需要区域间卫生资源的对接与共享。针对流动人口，国务院强调要不断优化卫生计生服务资源配置，创新服务模式，提高流动人u的卫生计生资源利用水平。M卫计委•-直在探索的医保异地结算，会更进•-步提高流动人口的卫生资源利用水平。医保的异地就医结算可以说是为了最大程度地利用区域间的卫生资源，特别在当前交通H益便利的前提下，区域间的卫生资源共享显得尤为重要。正是由于医疗服务利用所呈现的空间性m，使得在考虑空间

4、效应的前提下重新审视卫生资源利用效率具有实践意义，为政府相关部门从整体上规划与配置卫生资源，优化全局及区域卫生资源利用效率提供政策参考。卫生资源利用效率也即卫生资源配置的技术效率边1。相对于居民无限的健康需求，一个国家乃至地区的卫生资源总是有限的，因此，对于卫生资源的配置及效率研宄是非常必要的m。我国卫生资源利用效率的研宄晚于国外，但发展速度较快，尤其随着医改的深入，从微观视角探寻我国卫生资源利用效率及其提升路径成为研宂热点之一M。已有对卫生资源利用效率的研宂，从研宂区域来看，耍么从全国层面出发，利用全国数据进行分析m;耍么从省际层面

5、出发，利用全国3i个省区的数据进行分析要么从某个省份出发，利用所辖地市数据进行分析［11-12］;也有些是从某些具体的区域出发进行研究［13-14］。从研究数据类型来看，有些采用面板数据［10］,有些使用截面数据［15］,有些则使用时间序列数据IM。从研宂所采用的方法来看，多数采用DEA模型（或荠基于DEA的改进模型）从投入产出角度进行分析，也有少部分学者采用SFA方法、指标体系方法等。将空间因素引入卫生资源配置的研究，将从更加贴近现实的角度对卫生资源利用效率进行研宂m。近年来，已有学者将空间分析方法引入卫生领域进行研宂,并取得了一些

6、研宄成果，但研宄尚浅uii。王怡等学者的研究虽为空间分析，但仅仅是将其效率进行分类，利用ArcGIS做了卫生资源利用效率的空间分布图，对于卫生资源配置效率的集聚以及使用空间回归模型分析其空间效应未涉及UZ1。空间溢出效应可以优化中国整体卫生资源的利用效率，缩小各省市或区域之间由于卫生资源配置不均衡而导致的利用效率分布不均衡现象，实现卫生资源利用和人民健康水平的提高。A前，应用空间计量模型对空间溢出效应进行量化评估，国内外学者从不同角度己经做了许多研宄。然而，其在卫生领域的应用较少［18］，仅有的文献也主要是从方法论角度探讨将空间分析技

7、术引入卫生领域［5,19］，并且在研宄中将空间矩阵定义为对称的距离相邻函数，即区域有共同的边界则两者之间的距离为1，反之为0［20］。棊于此，本文借助DEA模型，测度2007—2015年31个省市区的卫生资源利用效率;建立经济距离空间权重矩阵，运用莫兰指数进行空间自相关检验;在此基础上利用杜宾空间计量模型研究中国卫生资源利用效率的空间溢出效应。一、研宄方法与数据来源1.DEA模型的变量选择DEA方法在测算效率的研宄中属于比较成熟的方法，故在此不再详细列出其模型。考虑到卫生领域的特殊情况，选择产出为导向的模型更加合理位11。本研究所使用

8、的模型是以产出为导向的BBC模型。DEA模型最大的优点是无需知道投入产出的具体技术关系，即不需要知道生产函数就可得到技术效率。考虑到技术人员、床位数以及医疗卫生机构数量是衡量一个地区医疗卫生服务资源配罝的重要标准［22］