于金娜

摘 要：基于2007—2015年省級面板數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)包絡分析方法測算了我國省際衛(wèi)生資源利用效率，在此基礎上，運用空間杜賓模型研究了中國省際衛(wèi)生資源利用效率的空間溢出效應。結果表明：（1）我國衛(wèi)生資源利用效率呈現(xiàn)逐年增長趨勢，且省際間存在明顯差異；（2）我國省際衛(wèi)生資源利用效率在空間分布上具有顯著正相關，且呈現(xiàn)上升——下降——上升的趨勢；（3）人均GDP、交通狀況、醫(yī)療機構密度對衛(wèi)生資源利用效率具有顯著的正的總效應，城鎮(zhèn)化、老齡化、財政衛(wèi)生支出比重及醫(yī)療保險覆蓋率對衛(wèi)生資源利用效率具有顯著的負的總效應。據(jù)此，提出了改進我國衛(wèi)生資源利用效率的政策建議。

關鍵詞：

衛(wèi)生資源；效率測度；空間溢出效應；數(shù)據(jù)包絡分析；空間杜賓模型

中圖分類號：F069

文獻標識碼：A

文章編號：1000-5099（2017）05-0063-07

國際DOI編碼：10.15958/j.cnki.gdxbshb.2017.05.10

提高效率和公平是醫(yī)療衛(wèi)生領域的重點研究課題[1]，其中如何配置衛(wèi)生資源并提高其利用效率一直困擾著我國衛(wèi)生領域的發(fā)展。2009年，新醫(yī)改明確將提高衛(wèi)生資源利用效率作為政策目標[2]。隨著城鎮(zhèn)化水平的不斷提高和老齡化社會的到來，流動人口及老年人這兩大特殊群體的健康問題給現(xiàn)有的醫(yī)療衛(wèi)生體系提出了新的挑戰(zhàn)。衛(wèi)計委及國務院針對我國老齡化的現(xiàn)狀，特別提出要推進醫(yī)養(yǎng)結合服務，并鼓勵社會力量共同參與[3]，尤其是針對退休后異地安置的職工，需要區(qū)域間衛(wèi)生資源的對接與共享。針對流動人口，國務院強調要不斷優(yōu)化衛(wèi)生計生服務資源配置，創(chuàng)新服務模式，提高流動人口的衛(wèi)生計生資源利用水平。[4]衛(wèi)計委一直在探索的醫(yī)保異地結算，會更進一步提高流動人口的衛(wèi)生資源利用水平。醫(yī)保的異地就醫(yī)結算可以說是為了最大程度地利用區(qū)域間的衛(wèi)生資源，特別在當前交通日益便利的前提下，區(qū)域間的衛(wèi)生資源共享顯得尤為重要。正是由于醫(yī)療服務利用所呈現(xiàn)的空間性[5]，使得在考慮空間效應的前提下重新審視衛(wèi)生資源利用效率具有實踐意義，為政府相關部門從整體上規(guī)劃與配置衛(wèi)生資源，優(yōu)化全局及區(qū)域衛(wèi)生資源利用效率提供政策參考。

衛(wèi)生資源利用效率也即衛(wèi)生資源配置的技術效率[6]。相對于居民無限的健康需求，一個國家乃至地區(qū)的衛(wèi)生資源總是有限的，因此，對于衛(wèi)生資源的配置及效率研究是非常必要的[7]。我國衛(wèi)生資源利用效率的研究晚于國外，但發(fā)展速度較快，尤其隨著醫(yī)改的深入，從微觀視角探尋我國衛(wèi)生資源利用效率及其提升路徑成為研究熱點之一[8]。已有對衛(wèi)生資源利用效率的研究，從研究區(qū)域來看，要么從全國層面出發(fā)，利用全國數(shù)據(jù)進行分析[9]；要么從省際層面出發(fā)，利用全國31個省區(qū)的數(shù)據(jù)進行分析[10]；要么從某個省份出發(fā)，利用所轄地市數(shù)據(jù)進行分析[11-12]；也有些是從某些具體的區(qū)域出發(fā)進行研究[13-14]。從研究數(shù)據(jù)類型來看，有些采用面板數(shù)據(jù)[10]，有些使用截面數(shù)據(jù)[15]，有些則使用時間序列數(shù)據(jù)[16]。從研究所采用的方法來看，多數(shù)采用DEA模型（或者基于DEA的改進模型）從投入產出角度進行分析，也有少部分學者采用SFA方法、指標體系方法等。

將空間因素引入衛(wèi)生資源配置的研究，將從更加貼近現(xiàn)實的角度對衛(wèi)生資源利用效率進行研究[5]。近年來，已有學者將空間分析方法引入衛(wèi)生領域進行研究，并取得了一些研究成果，但研究尚淺[17]。王怡等學者的研究雖為空間分析，但僅僅是將其效率進行分類，利用ArcGIS做了衛(wèi)生資源利用效率的空間分布圖，對于衛(wèi)生資源配置效率的集聚以及使用空間回歸模型分析其空間效應未涉及[17]?？臻g溢出效應可以優(yōu)化中國整體衛(wèi)生資源的利用效率，縮小各省市或區(qū)域之間由于衛(wèi)生資源配置不均衡而導致的利用效率分布不均衡現(xiàn)象，實現(xiàn)衛(wèi)生資源利用和人民健康水平的提高。目前，應用空間計量模型對空間溢出效應進行量化評估，國內外學者從不同角度已經做了許多研究。然而，其在衛(wèi)生領域的應用較少[18]，僅有的文獻也主要是從方法論角度探討將空間分析技術引入衛(wèi)生領域[5，19]，并且在研究中將空間矩陣定義為對稱的距離相鄰函數(shù)，即區(qū)域有共同的邊界則兩者之間的距離為1，反之為0[20]。

基于此，本文借助DEA模型，測度2007—2015年31個省市區(qū)的衛(wèi)生資源利用效率；建立經濟距離空間權重矩陣，運用莫蘭指數(shù)進行空間自相關檢驗；在此基礎上利用杜賓空間計量模型研究中國衛(wèi)生資源利用效率的空間溢出效應。

一、研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.DEA模型的變量選擇

DEA方法在測算效率的研究中屬于比較成熟的方法，故在此不再詳細列出其模型?？紤]到衛(wèi)生領域的特殊情況，選擇產出為導向的模型更加合理[21]。本研究所使用的模型是以產出為導向的BBC模型

模型的具體形式參見Chames A等人的論文。。DEA模型最大的優(yōu)點是無需知道投入產出的具體技術關系，即不需要知道生產函數(shù)就可得到技術效率?？紤]到技術人員、床位數(shù)以及醫(yī)療衛(wèi)生機構數(shù)量是衡量一個地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生服務資源配置的重要標準[22]，因此，本研究所選擇的變量如表1所示。

5.數(shù)據(jù)來源

由于所選變量涉及到財政支出，而國家統(tǒng)計局于2007年調整了財政支出的統(tǒng)計口徑，故選擇的數(shù)據(jù)年份是從2007到2015年。其中涉及的價值量指標，均采用相應的價格指數(shù)折算到2000年的當年價格。2007—2008年，各地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構

從統(tǒng)計口徑來看，醫(yī)療衛(wèi)生機構包括醫(yī)院、基層醫(yī)療衛(wèi)生機構、專業(yè)公共衛(wèi)生機構和其他醫(yī)療衛(wèi)生機構。的門診總診療人次沒有直接給出，但給出了各地區(qū)醫(yī)院門診及住院服務、各地區(qū)縣及縣級市醫(yī)院工作情況，各地區(qū)縣及縣級市婦幼保健院（所、站）工作情況，各地區(qū)縣及縣級市?？萍膊》乐卧海ㄋ⒄荆┕ぷ髑闆r，各地區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院醫(yī)療服務情況及各地區(qū)社區(qū)衛(wèi)生服務中心（站）醫(yī)療服務情況。在具體操作中，將以上各類衛(wèi)生機構的門診總診療人次進行加總，作為醫(yī)療衛(wèi)生機構門診總診療人次的近似。文中所涉及數(shù)據(jù)均來源于2008—2016年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國衛(wèi)生和計劃生育統(tǒng)計年鑒》（或《中國衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒》）。

二、結果與分析

1.衛(wèi)生資源利用效率

利用DEAP 2.1使用以產出為導向的BBC模型，得到2007—2015年我國各省市區(qū)的衛(wèi)生資源利用效率，詳見圖1。從圖1中可以明顯看出，我國衛(wèi)生資源利用效率存在明顯的省際差異。其中，上海、廣東、西藏及寧夏的衛(wèi)生資源利用效率值為10，說明這4個省市區(qū)的醫(yī)療技術使用和衛(wèi)生資源投入規(guī)模均達到了最優(yōu)狀態(tài)；其他省市區(qū)均存在不同程度的衛(wèi)生資源利用無效率，其中山西省衛(wèi)生資源利用效率最低，低于0.6，另外遼寧、吉林、內蒙古、陜西、黑龍江、甘肅的衛(wèi)生資源利用效率均低于0.8，山東、北京、湖南、湖北的衛(wèi)生資源利用效率介于08～0.9之間，剩余的15省市區(qū)衛(wèi)生資源利用效率介于09～1.0之間。此外，從圖1中還可以明顯看出，各個省市區(qū)的衛(wèi)生資源利用綜合效率曲線與規(guī)模效率曲線的趨勢相同，說明各省市區(qū)的衛(wèi)生資源利用效率主要是由衛(wèi)生資源的規(guī)模效率決定的。

如果從時間維度看，2007—2015年，我國衛(wèi)生資源利用效率（圖2）總體呈現(xiàn)增長趨勢，其中2007—2009年增幅較大，2010年出現(xiàn)一定程度的下降，之后又呈現(xiàn)緩慢的增長趨勢。這種變化趨勢主要是由規(guī)模效率引起的。

2.全局莫蘭指數(shù)

城市經濟發(fā)展水平對衛(wèi)生資源配置效率有重要影響[29]，不僅如此，相鄰城市的經濟發(fā)展對本地

衛(wèi)生資源的利用也會產生影響。因此，從理論上講，不同區(qū)域的衛(wèi)生資源利用效率存在空間相關性。為了驗證該假說，利用莫蘭指數(shù)檢驗是否存在空間自相關。

對我國2007—2015年省際衛(wèi)生資源利用效率全局自相關值進行計算，得到的全局莫蘭指數(shù)與Z值均為正且顯著，說明省際衛(wèi)生資源利用效率為正相關，即存在空間集聚。表3表明，我國衛(wèi)生資源利用效率的空間關聯(lián)度整體呈現(xiàn)下降趨勢，大致經歷了上升—下降—上升的趨勢，以2009年和2013年為轉折點。其中，2009—2013年衛(wèi)生資源利用效率空間關聯(lián)下降趨勢明顯。這是由于這個時期正好是我國新醫(yī)改的最初5年，醫(yī)改完全處于探索階段，各省市區(qū)均在結合自身的衛(wèi)生系統(tǒng)現(xiàn)狀和國家醫(yī)改大方針，積極探索本地化的醫(yī)改道路，這使得省際之間的關聯(lián)度下降。此后隨著醫(yī)改的逐步推進，各省市為了改革順利開展，相互之間進行經驗交流并向先進學習，使得我國衛(wèi)生資源利用效率的空間關聯(lián)度逐步上升。

3.空間計量模型估計結果

采用極大似然估計方法（MLE），使用經濟距離空間權重矩陣，利用空間杜賓模型（SDM）進行空間效應的估計，并且將空間效應分解為直接效應、間接效應和總效應3部分。為了消除異方差的影響，對人均GDP和人口密度這兩個呈現(xiàn)指數(shù)增長的指標進行了自然對數(shù)處理。表4分別列出了SDM及剔除了空間交互項不顯著的自變量的SDM估計結果。兩個模型的空間滯后項ρ均顯著為正，說明從統(tǒng)計學意義上講，省際衛(wèi)生資源利用效率存在空間正相關性。

對于空間計量模型，不能根據(jù)估計系數(shù)分析自變量對因變量的影響，而應考慮直接、間接和總效應[30-31]，因此，本文計算并檢驗了基于SDM的三大效應

利用STATA 14.0實現(xiàn)。，如表5所示。

（1）社會背景對衛(wèi)生資源利用效率的空間溢出效應。綜合兩個模型可以看出，城鎮(zhèn)化對衛(wèi)生資源利用效率的總效應、直接效應和間接效應均顯著為負，這說明城鎮(zhèn)化不僅不利于本區(qū)域內衛(wèi)生資源的利用效率，而且對與其具有經濟聯(lián)系的其他區(qū)域也會產生負影響，并且對其他區(qū)域的負影響要顯著大于對本區(qū)域的負影響。老齡化對衛(wèi)生資源利用效率的總效應和間接效應顯著為負，而其直接影響為負但不顯著，說明老齡化對與其具有緊密聯(lián)系的區(qū)域的衛(wèi)生資源利用效率具有負影響。人口密度指標無論是直接效應、間接效應還是總效應均為正但不顯著。

（2）經濟狀況對衛(wèi)生資源利用效率的空間溢出效應。人均GDP在SDM模型下三大效應均顯著為正，在修正后的SDM模型中直接效應為正但不顯著，而間接效應和總效應均顯著為正，并且直接效應明顯低于間接效應。這說明越富裕的省市區(qū)，其衛(wèi)生資源利用效率越高，但與其具有經濟聯(lián)系的區(qū)域受其經濟的輻射作用，衛(wèi)生資源利用效率提升的速度要遠遠超過前者。交通狀況對本區(qū)域內衛(wèi)生資源利用效率的影響為正但不顯著，對其他區(qū)域則產生顯著正影響，且總效應顯著為正。這說明交通狀況會產生積極的空間溢出效應，對其他區(qū)域的衛(wèi)生資源利用效率產生正影響。財政分權指標的三大效應均為負且不顯著，但負的三大效應也從另一側面驗證了我國財政研究中達成的共識，財政分權力度越大，越不利于諸如衛(wèi)生等公共產品的供給。

（3）衛(wèi)生系統(tǒng)現(xiàn)狀對衛(wèi)生資源利用效率的空間溢出效應。財政衛(wèi)生支出比重的三大效應均為負，直接效應不顯著，但間接效應和總效應顯著，這說明財政對衛(wèi)生領域支持力度大，反而不利于醫(yī)療衛(wèi)生資源的利用效率提高，因為政府資金的支持會在一定程度上滋生醫(yī)療機構的依賴心理，導致其效率下降。此外，間接效應要遠遠大于其直接效應，說明某一地區(qū)財政衛(wèi)生支出比重的上升，會對其他地區(qū)產生擠出效應，進而不利于其衛(wèi)生資源利用效率的提升，即地區(qū)間存在財政支出競爭現(xiàn)象。醫(yī)療機構密度的三大效應均為正，但其直接效應不顯著，即某地區(qū)醫(yī)療機構密度對本地區(qū)衛(wèi)生資源利用產生的影響不顯著，對其他地區(qū)的衛(wèi)生資源利用卻

產生了明顯的正效應。當然，這種溢出影響是有前提的，即衛(wèi)生資源區(qū)域間共享，同時區(qū)域間具有交

通便利的條件。醫(yī)療技術水平的三大效應均為正，且僅在修正后的模型中產生顯著的間接效應和總效應，這說明衛(wèi)生技術人員的比重會對衛(wèi)生資源利用效率產生正影響。醫(yī)療保險覆蓋率的三大效應顯著且為負，這說明一個地區(qū)醫(yī)療覆蓋率越高，其對本地區(qū)和其他地區(qū)的衛(wèi)生資源利用效率產生了顯著負影響。一個適宜的醫(yī)療保險覆蓋率及覆蓋面是非常重要的，越高的覆蓋率反而會影響衛(wèi)生資源的利用效率。

三、結論與建議

1.結論

本文利用我國2007—2015年的省際面板數(shù)據(jù)，首先使用DEA模型測算了我國省際衛(wèi)生資源利用效率，考慮到現(xiàn)實中衛(wèi)生領域的實際情況，建立經濟距離空間權重矩陣，運用莫蘭指數(shù)進行空間自相關檢驗，最后利用杜賓空間計量模型研究了中國衛(wèi)生資源利用效率的空間效應，得出以下結論：

（1）從時間維度來看，我國衛(wèi)生資源利用效率呈現(xiàn)上升趨勢，但省際間存在差異，并且超過87%的省份未達到衛(wèi)生資源利用的最優(yōu)效率，主要是衛(wèi)生資源規(guī)模效率較低導致的。當然，這也說明如果優(yōu)化了衛(wèi)生資源的規(guī)模效率，同時進一步提高其醫(yī)療技術水平，則會更大程度地提升衛(wèi)生資源的利用效率。

（2）空間自相關檢驗及空間計量模型均表明，我國省際衛(wèi)生資源利用效應存在正的空間相關性，說明我國衛(wèi)生資源利用效率存在空間高—高、低—低集聚的現(xiàn)狀。

（3）空間三大效應表明，人均GDP、交通狀況、醫(yī)療機構密度對衛(wèi)生資源利用效率具有顯著正的間接效應和總效應，并且人均GDP的直接效應也顯著為正；城鎮(zhèn)化、老齡化、財政衛(wèi)生支出比重及醫(yī)療保險覆蓋率對衛(wèi)生資源利用效率具有顯著負的間接效應和總效應，并且城鎮(zhèn)化和醫(yī)療保險覆蓋率的直接效應也顯著為負。

2.建議

綜上所述，為提升我國衛(wèi)生資源利用效率，提出以下政策建議：

（1）優(yōu)化衛(wèi)生資源規(guī)模效率的同時提高醫(yī)療技術水平。如何優(yōu)化有限的醫(yī)療資源進而滿足居民的醫(yī)療服務需求是個世界性的難題。面對人們日益增長的健康需求，醫(yī)療資源只有通過合理地配置以及高效率地利用才能夠與居民的需求相匹配。當前，我國存在衛(wèi)生資源總量不足與區(qū)域資源過剩共存的局面，因此，合理制定優(yōu)化區(qū)域間與區(qū)域內的衛(wèi)生資源規(guī)模是非常必要的。另外，醫(yī)療技術水平的提高，尤其是落后區(qū)域，資源明顯不足，再加之技術水平落后，會產生醫(yī)療領域的諸多不公平現(xiàn)象。只有通過政策引導，使其具備較高的規(guī)模效率，同時具有較高的醫(yī)療技術效率，才能夠實現(xiàn)衛(wèi)生資源利用的高效率。

（2）大力發(fā)展地區(qū)經濟，實現(xiàn)區(qū)域間的協(xié)同發(fā)展。

經濟的發(fā)展是衛(wèi)生領域發(fā)展的前提和保證，只有地區(qū)經濟發(fā)達，交通便利加之人們的健康意識增強，才會更加合理地實現(xiàn)本地區(qū)和其他地區(qū)衛(wèi)生資源的優(yōu)化升級。在醫(yī)療領域，時間就是生命，交通以及信息化水平的提升，是提高衛(wèi)生資源利用效率的重要前提。否則，再先進的醫(yī)療技術，再優(yōu)化的規(guī)模效率，在落后的經濟和落后的交通狀況下，都無法實現(xiàn)衛(wèi)生資源的最優(yōu)利用。在我國區(qū)域經濟發(fā)展不均衡的大背景下，發(fā)展經濟的思路應該是全盤推進，區(qū)域相互協(xié)調，先進帶動落后，共同發(fā)展進步。

（3）制定科學合理的醫(yī)療保險制度。

在當前城鎮(zhèn)化和老齡化加劇的社會背景下，我國社會保障體系也日漸完善，包括醫(yī)療保險在內，但我國醫(yī)療保險更多地是保障重點人群和弱勢群體，合理的醫(yī)療保險制度就是要把這些群眾囊括在內，首先保證公平，在此基礎上再去考慮效率問題。醫(yī)療保險的覆蓋率并非越高越好，而是因區(qū)域而異，對于落后貧困的地區(qū)，其覆蓋面要廣，覆蓋率要高；而對于先進的發(fā)達地區(qū)，可以逐步過渡到商業(yè)醫(yī)療保險，滿足居民的個性化需求，這樣既可以減少衛(wèi)生資源的浪費，同時也可以提高衛(wèi)生資源的利用效率。

參考文獻：

[1]成剛，錢振華.衛(wèi)生體系效率評價的概念框架與測量方法：兼論應用數(shù)據(jù)包括分析的方法學問題[J].中國衛(wèi)生政策研究，2012，5（3）：52-60.

[2]李志建，馬進.中國省際間衛(wèi)生資源利用效率的實證研究[J].科技管理研究，2012（5）：77-81.

[3]國務院.國務院辦公廳轉發(fā)衛(wèi)生計生委等部門關于推進醫(yī)療衛(wèi)生與養(yǎng)老服務相結合指導意見的通知[EB/OL].（2015-11-18）[2017-05-20].

http：//www.nhfpc.gov.cn/yzygj/s3573/201511/6cb2dd9263d243fd8a031e635a21bce5.shtml？COLLCC=298584887&.

[4]國家衛(wèi)計委.國家衛(wèi)生計生委辦公廳關于印發(fā)流動人口健康教育和促進行動計劃（2016—2020年）的通知[EB/OL].（2016-06-07）[2017-05-20].

http：//www.nhfpc.gov.cn/ldrks/s3577/201606/cf593583b37241a58068e0aa0b86d2de.shtml？COLLCC=298586442&.

[5]謝紅梅，潘杰.醫(yī)療衛(wèi)生服務空間可及性的衡量方法概述[J].中國衛(wèi)生統(tǒng)計，2016，33（2）：353-356+361.

[6]張鷺鷺.衛(wèi)生資源配置理論：基于二類衛(wèi)生資源的實證研究[M].北京：科學出版社，2013：1-311.

[7]韓雪梅.基于DEA的我國西部地區(qū)衛(wèi)生資源配置的效率評價[J].蘭州學刊，2014（6）：150-156.

[8]丁伯鳳，魏東海，張亞莉，等.雙向聚類法對衛(wèi)生資源利用效率研究文獻的分類及評價[J].中國醫(yī)院，2015，19（10）：26-28.

[9]張航，趙臨，劉茜等.中國衛(wèi)生資源配置效率DEA和SFA組合分析[J].中國公共衛(wèi)生，2016，32（9）：1195-1197.

[10]黃苑清，霍海英，吳敬蘭，等.我國省域衛(wèi)生資源利用效率的實證研究[J].中國社會醫(yī)學雜志，2016，33（3）：68-70.

[11]范潔，黃曉光，冷明祥，等.基于數(shù)據(jù)包絡分析的江蘇省衛(wèi)生資源配置效率評價[J].衛(wèi)生經濟研究，2016（4）：38-40.

[12]王潔玉，宗楠，劉夢，等.基于數(shù)據(jù)包絡分析的河南省衛(wèi)生資源配置效率評價[J].現(xiàn)代預防醫(yī)學，2016，43（10）：1812-1815.

[13]唐齊鳴，聶晉.西部地區(qū)醫(yī)療投入缺口、醫(yī)療發(fā)展指數(shù)及影響因素研究[J].中國衛(wèi)生經濟，2015，34（4）：47-49.

[14]阿里木·馬木提，賽力甫·阿不都科甫爾，王艷芬等“一帶一路”背景下西北五省及中亞五國醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率研究[J].蘭州大學學報（社會科學版），2016，44（4）：90-94.

[15]韓蕓倩，胡琦，王立先，等.我國衛(wèi)生資源配置效率的省際差異分析[J].中國社會醫(yī)學雜志，2016，33（1）：86-89.

[16]張航，趙臨，王耀剛.基于數(shù)據(jù)包絡分析中國衛(wèi)生資源配置效率分析與評價[J].中國公共衛(wèi)生，2014，30（10）：1321-1323.

[17]王怡，范俊杰，趙晶，等.以山東省為例探討衛(wèi)生資源配置的利用效率的空間分析[J].中國衛(wèi)生統(tǒng)計，2015，32（6）：1056-1058.

[18]黎元生，薛靖.我國醫(yī)療衛(wèi)生財政支出的收入增長效應及空間異質性[J].福建師范大學學報（哲學社會科學版），2016，（3）：26-33.

[19]徐穎，申俊龍，高山.基于超效率-基于松弛測度的江蘇省地級市醫(yī)療衛(wèi)生機構技術效率研究[J].山西醫(yī)藥雜志，2016，45（2）：123-127.

[20]顧佳峰.基于空間計量模型的衛(wèi)生資源配置研究[J].中國衛(wèi)生統(tǒng)計，2014，31（1）：21-23.

[21]方鵬騫，趙露.基于衛(wèi)生資源利用效率視角下的健康公平實現(xiàn)研究[J].人口與發(fā)展，2013，19（6）：74-83，18.

[22]鄒文杰，蔡鵬鴻.公共衛(wèi)生支出、人口聚焦與醫(yī)療衛(wèi)生服務均等化[J].上海財經大學學報，2015，17（3）：59-67.

[23]PARENT O. LESAGE P J. Using the variance structure of the conditional autoregressive spatial specification to model knowledge spillovers[J]. Journal of Applied Economics. 2008， 23： 235-256.

[24]陳強.高級計量經濟學及Stata應用 [M]. 2版.北京：高等教育出版社，2014：576-598.

[25]LESAGE J， PACE R K. Introduction to Spatial Economics[M].US：CRC Press，2009， 513-514.

[26]楊文芳.我國衛(wèi)生資源的省際分布與利用效率研究[J]中國衛(wèi)生資源，2010，13（1）：8-10.

[27]肖海翔，曹天舒，唐李偉.政府衛(wèi)生支出健康效率測算及分析[J].中國衛(wèi)生政策研究，2014，7（11）：71-77.

[28]李長亮.城鎮(zhèn)化、空間溢出與城鄉(xiāng)收入差距：基于全國和省域面板數(shù)據(jù)的空間計量分析[J].經濟問題，2016（6）：121-125.

[29]王曉，徐繼紅，董剛.應用SBM評價江西省衛(wèi)生資源配置效率的實證分析[J].中國衛(wèi)生事業(yè)管理，2014（2）：116-118.

[30]CORRADO L， FINGLETON B. Where is the economics in Spatial Econometircs[J].Journal of Regional Science，2012，52（2）：210-239.

[31]ELHORST J P. Applied Spatial Econometrics： Raising the Bar[J]. Spatial Economic Analysis， 2010，5（1）：9-28.

（責任編輯：鐘昭會）