黃君潔 王平平

廈門大學(xué)公共事務(wù)學(xué)院 福建廈門 361005

·方法學(xué)探討·

中國(guó)財(cái)政分權(quán)與公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給的薈萃回歸分析

黃君潔*王平平

廈門大學(xué)公共事務(wù)學(xué)院 福建廈門 361005

本文通過(guò)對(duì)中國(guó)財(cái)政分權(quán)與公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給關(guān)系的主要實(shí)證研究結(jié)果進(jìn)行薈萃分析發(fā)現(xiàn)，中國(guó)財(cái)政分權(quán)對(duì)公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給影響的不同實(shí)證結(jié)果受到不同研究特征的影響，尤其是顯著效應(yīng)的實(shí)證結(jié)果受到起始年份、終止年份、模型數(shù)量、模型是否包含人口密度、轉(zhuǎn)移支付、對(duì)外開(kāi)放度、自變量是否包含財(cái)政支出分權(quán)等研究特征的顯著影響，而且通過(guò)漏斗不對(duì)稱檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)，樣本文獻(xiàn)存在發(fā)表偏倚問(wèn)題。

財(cái)政分權(quán)； 醫(yī)療衛(wèi)生； 薈萃分析

1993年，世界銀行首次提出基本公共衛(wèi)生服務(wù)概念：一系列的基本公共衛(wèi)生服務(wù)和基本醫(yī)療服務(wù)項(xiàng)目[1]，旨在解決世界各國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中遇到的公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)問(wèn)題。該概念一經(jīng)提出，迅速在全世界范圍內(nèi)擴(kuò)展開(kāi)來(lái)，受到各國(guó)政府的重視。當(dāng)前，中國(guó)居民對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的需求也與日俱增，然而，中國(guó)的醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)水平卻遠(yuǎn)不及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和人民群眾日益增長(zhǎng)的服務(wù)需求相比，醫(yī)療衛(wèi)生資源總量相對(duì)不足，質(zhì)量有待提升，公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)區(qū)域差異明顯，資源布局結(jié)構(gòu)不合理，城鄉(xiāng)發(fā)展不均衡。[2]而要建立起涵蓋全民的公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系，實(shí)現(xiàn)人人共享社會(huì)發(fā)展成果，政府的作用必不可少。黨的十八大提出要推動(dòng)政府職能向創(chuàng)造良好發(fā)展環(huán)境、提供優(yōu)質(zhì)公共服務(wù)、維護(hù)社會(huì)公共正義轉(zhuǎn)變[3]，由于地方政府更了解轄區(qū)內(nèi)居民的偏好，因此能更好地向社會(huì)公眾提供公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)，但作為單一制國(guó)家，中國(guó)的財(cái)政分權(quán)制度深刻影響著地方財(cái)力大小，進(jìn)而影響其對(duì)公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的提供。那么，自1994年分稅制改革以來(lái)，中國(guó)的各級(jí)地方政府所提供的公共服務(wù)質(zhì)量和效率是否得以提升？財(cái)政分權(quán)對(duì)公共服務(wù)的供給是積極的促進(jìn)作用還是消極的阻礙作用？抑或是沒(méi)有影響？已有不少學(xué)者對(duì)中國(guó)財(cái)政分權(quán)與公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給的關(guān)系開(kāi)展了相關(guān)研究。辛方坤從教育與公共醫(yī)療兩個(gè)角度來(lái)研究財(cái)政分權(quán)對(duì)地方政府提供公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的影響[4]，龔鋒等實(shí)證檢驗(yàn)多維財(cái)政分權(quán)指標(biāo)對(duì)中國(guó)地方義務(wù)教育和醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)配置效率的影響[5]，李杰剛等以河北省縣域公共衛(wèi)生服務(wù)水平為例，從投入和產(chǎn)出兩個(gè)方面衡量了河北省基本公共衛(wèi)生服務(wù)狀況，并從轉(zhuǎn)移支付體制、財(cái)力分權(quán)情況等多個(gè)角度剖析了縣域間公共衛(wèi)生服務(wù)均等化的制約因素[6]，田侃等從地方公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給結(jié)果和成本兩個(gè)角度考察了東、中、西部地區(qū)中央轉(zhuǎn)移支付和財(cái)政分權(quán)對(duì)公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給水平的影響差異[7]，劉小勇等利用面板分位數(shù)模型，實(shí)證檢驗(yàn)了財(cái)政分權(quán)對(duì)區(qū)域公共衛(wèi)生服務(wù)供給的影響[8]。上述學(xué)者的研究并沒(méi)有得出一個(gè)統(tǒng)一的結(jié)論。學(xué)者們對(duì)這些問(wèn)題進(jìn)行實(shí)證研究的過(guò)程中，是否受到其他因素的影響？是否存在發(fā)表偏倚？因此，有必要使用薈萃回歸分析以檢驗(yàn)這一領(lǐng)域的實(shí)證類文獻(xiàn)的研究結(jié)論是否受到樣本文獻(xiàn)、變量選擇等研究特征的影響，并進(jìn)一步通過(guò)漏斗不對(duì)稱檢驗(yàn)以驗(yàn)證已有文獻(xiàn)發(fā)表是否存在偏倚。

1 樣本文獻(xiàn)的薈萃分析

薈萃回歸分析是一種對(duì)實(shí)證研究的文獻(xiàn)進(jìn)行評(píng)價(jià)、綜述的研究工具，通過(guò)搜集已有的或者是未發(fā)表的具有某一方面可比特性的文獻(xiàn)，使用特定的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行系統(tǒng)性的定量分析。[9]20世紀(jì)80年代末，這一方法已被應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)文獻(xiàn)研究中。Stanley等研究造成同一主題的實(shí)證研究結(jié)果變化的可能原因，大體可分為三大類，即統(tǒng)計(jì)方法的特征、模型誤差的偏差以及特定研究的數(shù)據(jù)集的具體特征等。[10]對(duì)于多個(gè)單獨(dú)進(jìn)行的研究而言，許多觀察組樣本過(guò)小，難以產(chǎn)生任何明確意見(jiàn)，薈萃分析的應(yīng)用，則可避免單個(gè)小樣本的局限性，使分析的結(jié)果更為全面、可靠，從而為決策提供了依據(jù)。但是，許多人為的因素也可能對(duì)分析結(jié)果產(chǎn)生影響。如樣本的選擇、研究終點(diǎn)的確定等。要克服這些不利因素，應(yīng)先確定一個(gè)主要的研究主題，然后明確入選和排除標(biāo)準(zhǔn)、計(jì)劃的分析指標(biāo)以及準(zhǔn)備應(yīng)用的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法等。理想情況下，所有與研究主題相關(guān)的文獻(xiàn)都應(yīng)該包含在薈萃分析之內(nèi)，不管是否已公開(kāi)發(fā)表。[11]為選取能夠進(jìn)行比較分析的實(shí)證文獻(xiàn)，本文重點(diǎn)檢索了中國(guó)知網(wǎng)、Web of Science等數(shù)據(jù)庫(kù)。在中文數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索篇名、關(guān)鍵詞、主題涉及(財(cái)政)分權(quán)、公共醫(yī)療服務(wù)、公共衛(wèi)生服務(wù)等內(nèi)容；英文數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索關(guān)鍵詞為federalisam、(fiscal)decentralization、public health services 等，共搜集到相關(guān)文獻(xiàn)589篇，其中包括中外學(xué)者對(duì)世界各國(guó)財(cái)政分權(quán)與公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)問(wèn)題的研究。在結(jié)果中篩選出以中國(guó)大陸公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)為研究對(duì)象的文獻(xiàn)共446篇，然后剔除掉理論研究文獻(xiàn)、文獻(xiàn)綜述、評(píng)論等不符合本文研究的文獻(xiàn)，并剔除沒(méi)有建立回歸計(jì)量模型來(lái)進(jìn)行實(shí)證研究以及一些研究主題和側(cè)重點(diǎn)與本文要求不一致的論文，最后，剔除部分質(zhì)量較低的論文。最終得到質(zhì)量較高的關(guān)于中國(guó)財(cái)政分權(quán)與公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)關(guān)系的實(shí)證研究論文33篇*雖然這樣做可能會(huì)損失文獻(xiàn)數(shù)量，但這是薈萃回歸分析必須要承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)，并且根據(jù)文獻(xiàn)搜索結(jié)果發(fā)現(xiàn)，大部分應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的薈萃分析所選擇的文獻(xiàn)經(jīng)篩選后可保留的文獻(xiàn)數(shù)量均較少。。

表1 現(xiàn)有文獻(xiàn)中所采用的主要財(cái)政分權(quán)指標(biāo)

注：* 多維指標(biāo)包括地方財(cái)政收入自給率、地方財(cái)政支出自決率、地方財(cái)政預(yù)算內(nèi)收入占比、地方財(cái)政預(yù)算內(nèi)支出占比、地方財(cái)政預(yù)算外收入占比、地方預(yù)算外支出占比、地方稅收管理分權(quán)度。

** 多維指標(biāo)包括地方財(cái)政收入自治率、地方財(cái)政收入占比、地方財(cái)政支出自決率、地方財(cái)政支出占比、地方稅收管理分權(quán)度、地方行政管理分權(quán)度。

1.1 財(cái)政分權(quán)指標(biāo)說(shuō)明

已有文獻(xiàn)對(duì)中國(guó)財(cái)政分權(quán)的度量方法可分為三種：一是財(cái)政收入分權(quán)指標(biāo)，用下級(jí)政府的財(cái)政收入份額來(lái)體現(xiàn)財(cái)政分權(quán)程度；二是財(cái)政支出分權(quán)指標(biāo)，用下級(jí)政府的財(cái)政支出份額來(lái)體現(xiàn)財(cái)政分權(quán)程度[12]；三是建立多維財(cái)政分權(quán)衡量指標(biāo)體系(表1)。需要說(shuō)明的是，現(xiàn)有實(shí)證文獻(xiàn)的分權(quán)指標(biāo)采用了省級(jí)、省級(jí)以下兩種，因此，指標(biāo)公式中以地區(qū)為基礎(chǔ)，而地區(qū)包含了省級(jí)和省級(jí)以下，如縣級(jí)，但在34篇文獻(xiàn)中有30篇采取的是省級(jí)指標(biāo)。

1.2 公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給指標(biāo)說(shuō)明

現(xiàn)有文獻(xiàn)主要采用如下幾種指標(biāo)來(lái)測(cè)量公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的供給情況(表2)：一是供給水平指標(biāo)，如財(cái)政支出、醫(yī)療支出、死亡率等；二是多維指標(biāo)，主要有投入—產(chǎn)出、產(chǎn)出—受益、投入—產(chǎn)出—受益三種形式；三是均等化程度，主要是偏離度和城鄉(xiāng)差距兩類。由表2可見(jiàn)，衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)是主要的衡量指標(biāo)，該指標(biāo)既能反映醫(yī)療衛(wèi)生方面的投入又能反映產(chǎn)出，且能獲得連續(xù)性數(shù)據(jù)。另外兩個(gè)衡量指標(biāo)是醫(yī)療從業(yè)人員數(shù)和每萬(wàn)人擁有醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)。

表2 現(xiàn)有文獻(xiàn)中所采用的公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)指標(biāo)

注：*7個(gè)投入指標(biāo)包括醫(yī)院、基層醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)、專業(yè)公共衛(wèi)生機(jī)構(gòu)、每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、每千人口職業(yè)醫(yī)師數(shù)、每千人口注冊(cè)護(hù)士數(shù)、每千人口醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)。10個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)包括門診診療次數(shù)、危重病人搶救人次、住院病人手術(shù)人次、病床使用率、出院者平均住院日、入院人數(shù)、出院人數(shù)、住院病死率(的倒數(shù))、急診病死率(的倒數(shù))、健康檢查人數(shù)采用DEA進(jìn)行效率的測(cè)算和分解，最終得到生產(chǎn)率增長(zhǎng)、技術(shù)效率提升和技術(shù)進(jìn)步的指數(shù)值。

**產(chǎn)出指標(biāo)包括門診診療人次數(shù)、住院病人手術(shù)人次、出院者平均住院日、危重病人搶救人次、健康檢査人數(shù)、產(chǎn)前檢查率、新法接生率、每萬(wàn)人醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)、每萬(wàn)人醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)人員數(shù)。這些指標(biāo)分別反映了各地區(qū)提供門診和住院服務(wù)、疾病預(yù)防服務(wù)、婦幼保健服務(wù)等醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的供給水平。受益指標(biāo)包括急診病死率(的倒數(shù)) 、觀察室病死率(的倒數(shù))、危重病人搶救成功率、甲乙類法定報(bào)告?zhèn)魅静“l(fā)病率、死亡率(的倒數(shù)) 、孕產(chǎn)婦死亡率(的倒數(shù))。將上述多維的醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)產(chǎn)出和受益指標(biāo)合并成單維的變量。

現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)中國(guó)財(cái)政分權(quán)與公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給的關(guān)系是否得到了一致的結(jié)論？不一樣的分權(quán)指標(biāo)和公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)指標(biāo)的選擇結(jié)果是否一致？為解決這些問(wèn)題，本文按照公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)、財(cái)政分權(quán)指標(biāo)進(jìn)行分類，將結(jié)論按研究層次(省級(jí)和省級(jí)以下)進(jìn)行歸類整理(表3)?？梢园l(fā)現(xiàn)：

一是大多數(shù)模型采用的是財(cái)政支出分權(quán)指標(biāo)，其中采取財(cái)政支出分權(quán)指標(biāo)的模型有63個(gè)，財(cái)政收入分權(quán)指標(biāo)的27個(gè)，多維衡量指標(biāo)的9個(gè)。說(shuō)明大多數(shù)學(xué)者都將財(cái)政支出分權(quán)指標(biāo)作為衡量中國(guó)財(cái)政分權(quán)程度的重標(biāo)準(zhǔn)。

二是現(xiàn)有文獻(xiàn)模型偏向于從供給水平角度衡量公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的供給狀況。其中，采取供給水平指標(biāo)的模型59個(gè)，多維衡量指標(biāo)的15個(gè)，均等化指標(biāo)的25個(gè)。

三是根據(jù)現(xiàn)有實(shí)證結(jié)果，超過(guò)一半的實(shí)證結(jié)果支持財(cái)政分權(quán)抑制了公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給的命題。99個(gè)模型結(jié)果中28個(gè)顯示正向效應(yīng)，61個(gè)顯示負(fù)向效應(yīng)，10個(gè)顯示不顯著。但由于樣本文獻(xiàn)中有一些負(fù)向效應(yīng)的文獻(xiàn)所使用的實(shí)證模型比較多，這就在一定程度上使得數(shù)據(jù)結(jié)果偏向負(fù)向效應(yīng)。顯然，基于現(xiàn)有實(shí)證研究結(jié)果，仍無(wú)法得出比較一致的結(jié)論。這些實(shí)證研究的結(jié)果是不是受到一些具體的研究特點(diǎn)或者變量選擇的影響？財(cái)政分權(quán)的變量選取是否有可能影響實(shí)證結(jié)論？為探究相關(guān)文獻(xiàn)的研究特征對(duì)實(shí)證結(jié)果的影響，本文將對(duì)這些文獻(xiàn)進(jìn)行薈萃回歸分析。

表3 中國(guó)財(cái)政分權(quán)與公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給關(guān)系的實(shí)證文獻(xiàn)綜述* (1)全樣本包括了省級(jí)和省級(jí)以下的沒(méi)有做分樣本的模型估計(jì)；(2)有的文獻(xiàn)既有省級(jí)的模型估計(jì)，也有省級(jí)以下的模型估計(jì)，這造成了總模型數(shù)增加；(3)有的文獻(xiàn)的實(shí)證模型數(shù)量較多，這會(huì)造成總模型數(shù)比文獻(xiàn)數(shù)量多；(4)有些文獻(xiàn)的實(shí)證模型既有財(cái)政支出指標(biāo)，又有財(cái)政收入指標(biāo)，這也造成了總模型數(shù)量增加。

1.3 薈萃分析

1.3.1 變量選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

用薈萃回歸分析法來(lái)檢驗(yàn)現(xiàn)有的實(shí)證研究結(jié)果與具體研究特征的關(guān)系需要選擇合適的回歸變量?；诖?，選擇顯著性、正向顯著性和負(fù)向顯著性作為三個(gè)因變量。

用于薈萃分析的樣本集是在34篇實(shí)證文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上獲得的。其中，有1篇文獻(xiàn)因?yàn)闊o(wú)法提取到相關(guān)有用數(shù)據(jù)，不符合薈萃回歸分析的需要，將其剔除。最后，薈萃回歸分析中使用的數(shù)據(jù)來(lái)自于33篇主題相同的文獻(xiàn)(表4)。

研究財(cái)政分權(quán)對(duì)公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給的實(shí)證結(jié)果是否受研究特征影響時(shí)，選取的自變量有樣本量、起始年份、終止年份、區(qū)域范圍、模型數(shù)量、人口密度、轉(zhuǎn)移支付、對(duì)外開(kāi)放度、受教育情況、醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)水平以及財(cái)政支出分權(quán)。自變量中前5個(gè)變量是薈萃回歸研究的基本變量，反映的是研究的基本特征，后6個(gè)變量則是檢驗(yàn)實(shí)證結(jié)果是否受指標(biāo)選取和相關(guān)因素的影響。相關(guān)變量的均值與標(biāo)準(zhǔn)差如表5所示。

表4 用于薈萃分析的變量

表5 相關(guān)變量和標(biāo)準(zhǔn)差的描述性分析

1.3.2 方法

按照薈萃回歸方程的一般模式，本文構(gòu)建了以下薈萃回歸估計(jì)方程：

模型一：Sig=F(sam，start，end，region，num， den，tran，open，edu，lev，exp)

模型二：pos = F(sam，start，end，region，num， den，tran，open，edu，lev，exp)

模型三：neg = F(sam，start，end，region，num， den，tran，open，edu，lev，exp)

因?yàn)橐蜃兞吭O(shè)置為二元虛擬變量，所以本文使用stata 13.0軟件的probit模型分別對(duì)每組變量進(jìn)行薈萃回歸分析。模型一以“中國(guó)財(cái)政分權(quán)對(duì)公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給有顯著影響”(簡(jiǎn)稱“顯著性”)為因變量，模型二以“中國(guó)財(cái)政分權(quán)對(duì)公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給有正向顯著性影響”(簡(jiǎn)稱“正向顯著性”)為因變量，模型三以“中國(guó)財(cái)政分權(quán)對(duì)公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給有負(fù)向顯著性影響”(簡(jiǎn)稱“負(fù)向顯著性”)為因變量。

1.3.3 估計(jì)與結(jié)果

表6匯總了三個(gè)模型的薈萃回歸結(jié)果。在模型一中，變量“起始年份、終止年份、模型數(shù)量、轉(zhuǎn)移支付、對(duì)外開(kāi)放度、財(cái)政支出分權(quán)”的系數(shù)具有不同水平的顯著性，這一結(jié)果表明他們對(duì)實(shí)證結(jié)果有顯著影響。與此相反，其他調(diào)節(jié)變量的系數(shù)均不顯著，這說(shuō)明其并未顯著影響實(shí)證研究結(jié)果。

“起始年份”變量在1%的水平上負(fù)向影響了實(shí)證研究結(jié)果，說(shuō)明研究樣本起始年份越早，越會(huì)顯著降低實(shí)證研究中顯著性效應(yīng)的概率；“終止年份”變量在10%的水平上正向影響實(shí)證研究結(jié)果，說(shuō)明研究樣本終止年份越遲，越會(huì)增加顯著性效應(yīng)的概率；結(jié)合“起始年份”和“終止年份”兩個(gè)變量的結(jié)果，說(shuō)明用較新、較長(zhǎng)年份的樣本將顯著提高實(shí)證研究中顯著性效應(yīng)的概率；“模型數(shù)量”變量在5%的顯著性水平上正向影響了實(shí)證研究結(jié)果，說(shuō)明模型數(shù)量的增加會(huì)增加顯著性效應(yīng)的概率，但其系數(shù)為0.2178，影響并不大。

“轉(zhuǎn)移支付”的系數(shù)為2.7084，在1%的水平上顯著，說(shuō)明增加“轉(zhuǎn)移支付”變量會(huì)顯著增加實(shí)證研究中顯著性效應(yīng)的結(jié)果，也進(jìn)一步說(shuō)明了轉(zhuǎn)移支付對(duì)公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給的重要影響，若遺漏該變量則會(huì)扭曲實(shí)證研究結(jié)果；“財(cái)政支出分權(quán)”變量系數(shù)為2.3460，在1%水平上顯著，說(shuō)明實(shí)證研究中自變量包含“財(cái)政支出分權(quán)”會(huì)顯著增加實(shí)證研究中顯著性效應(yīng)的結(jié)果。兩者結(jié)合，有助于解釋控制轉(zhuǎn)移支付是否對(duì)結(jié)果影響很大：公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)作為一種地方性公共產(chǎn)品，與轄區(qū)內(nèi)居民的偏好密切相關(guān)，相較于中央政府，地方政府能夠更好地了解及滿足轄區(qū)居民的偏好訴求。因此，財(cái)政分權(quán)對(duì)于公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給的影響主要是通過(guò)財(cái)政支出發(fā)揮作用，而由于中國(guó)區(qū)域間的財(cái)政狀況差異較大，因此，轉(zhuǎn)移支付對(duì)地區(qū)的財(cái)政支出能力具有較大影響，進(jìn)而對(duì)公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給產(chǎn)生重要影響。“對(duì)外開(kāi)放度”在10%的水平上對(duì)實(shí)證結(jié)果有負(fù)向影響，即提高對(duì)外開(kāi)放度會(huì)降低顯著性效應(yīng)的概率。

在模型二中，以“中國(guó)財(cái)政分權(quán)對(duì)公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給有顯著正向影響”為因變量，結(jié)果表明，“人口密度、對(duì)外開(kāi)放度”在5%水平上顯著，對(duì)實(shí)證結(jié)果有正向顯著的顯著影響；相反，其他調(diào)節(jié)變量的系數(shù)均不顯著，對(duì)實(shí)證研究結(jié)果沒(méi)有正向顯著影響?！叭丝诿芏取弊兞康姆?hào)與模型一不同，為-1.4619，說(shuō)明在控制了人口密度的影響時(shí)，財(cái)政分權(quán)改革對(duì)公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給正向影響的概率會(huì)顯著下降?！皩?duì)外開(kāi)放度”變量的符號(hào)也與模型一不同，說(shuō)明在控制了對(duì)外開(kāi)放度的影響時(shí)，財(cái)政分權(quán)改革對(duì)公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給正向影響的概率會(huì)顯著上升。

模型三是以“中國(guó)財(cái)政分權(quán)對(duì)公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給有顯著負(fù)向影響”為因變量的回歸分析。與模型二類似，只有“人口密度、對(duì)外開(kāi)放度”顯著，但符號(hào)相反。“人口密度”增加得到負(fù)向顯著性結(jié)果；而“對(duì)外開(kāi)放度”顯著減少則得到負(fù)向顯著性結(jié)果的概率。

表6 中國(guó)財(cái)政分權(quán)對(duì)公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給影響的薈萃回歸結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差；*表示在P<0.1,**表示P<0.5，***表示P<0.05。

綜上所述，中國(guó)財(cái)政分權(quán)對(duì)公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給影響的不同實(shí)證研究結(jié)果受到不同研究特征的影響。其中，“中國(guó)財(cái)政分權(quán)與公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給關(guān)系的顯著效應(yīng)”受到多個(gè)研究特征的影響，這就說(shuō)明今后在進(jìn)行相關(guān)實(shí)證研究時(shí)考慮一些因素及選擇變量時(shí)應(yīng)該要特別注意。當(dāng)然，因?yàn)楸敬嗡C萃的樣本量不是很多，有可能影響薈萃分析的有效性。

1.4 發(fā)表偏倚估計(jì)

在進(jìn)行薈萃回歸分析時(shí)，一般能夠得出顯著性實(shí)證結(jié)果的文章要比得出不顯著性結(jié)果的文章更容易發(fā)表，這種現(xiàn)象稱之為發(fā)表偏倚(publication bias)，這會(huì)在很大程度上降低薈萃回歸估計(jì)結(jié)果的可靠性。[5- 6]因此，為了檢驗(yàn)財(cái)政分權(quán)和公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給關(guān)系的實(shí)證論文是否存在發(fā)表偏倚問(wèn)題，本文將使用漏斗不對(duì)稱檢驗(yàn)方法(funnel asymmetry test， FAT)進(jìn)行檢驗(yàn)。方程如下所示：

Ti=β0+β1(1/SE)+εi

其中，T為每一篇樣本文獻(xiàn)中的t統(tǒng)計(jì)量；1/SE為每一篇樣本文獻(xiàn)中標(biāo)準(zhǔn)差的倒數(shù)；β0為測(cè)試發(fā)表偏倚的指標(biāo)；通過(guò)符號(hào)顯示偏倚的方向。如果β1顯著不為0時(shí)，證明存在發(fā)表偏倚；反之則不存在發(fā)表偏倚。另外，β1的統(tǒng)計(jì)顯著性反映的是真實(shí)的實(shí)證效應(yīng)。通過(guò)方程檢驗(yàn)財(cái)政分權(quán)指標(biāo)對(duì)公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給的實(shí)證研究是不是存在發(fā)表偏倚，選擇財(cái)政分權(quán)指標(biāo)作為解釋變量。數(shù)據(jù)來(lái)源是樣本文獻(xiàn)中分權(quán)指標(biāo)的t統(tǒng)計(jì)量和標(biāo)準(zhǔn)差。

由表7可以看出，分權(quán)指標(biāo)的t統(tǒng)計(jì)量作為解釋變量時(shí)，β0估計(jì)值為2.121453，在1%的水平上顯著不為0，意味著存在發(fā)表偏倚，且實(shí)證結(jié)果越顯著的文獻(xiàn)越可能被發(fā)表，而β1系數(shù)在1%的水平上顯著，則意味著現(xiàn)有實(shí)證研究結(jié)果在一定程度上反映真實(shí)的效應(yīng)。當(dāng)然，樣本數(shù)量略低，需要謹(jǐn)慎對(duì)待這一結(jié)果。

表7 漏斗不對(duì)稱檢驗(yàn)結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差；*表示P<0.1，**表示P<0.1，***表示P<0.01。

2 結(jié)論

在薈萃回歸分析中發(fā)現(xiàn)，以中國(guó)財(cái)政分權(quán)與公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給關(guān)系為研究對(duì)象的實(shí)證類文獻(xiàn)的研究結(jié)果，受到各自不同的研究特征的影響。其中，“中國(guó)財(cái)政分權(quán)與公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給關(guān)系的顯著效應(yīng)”受到起始年份、轉(zhuǎn)移支付、對(duì)外開(kāi)放度等多個(gè)研究特征的影響，說(shuō)明今后在進(jìn)行相關(guān)實(shí)證研究時(shí)選擇一些因素及變量時(shí)應(yīng)該要特別注意；而“中國(guó)財(cái)政分權(quán)與公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)關(guān)系的正向顯著效應(yīng)”僅受到因變量選擇(人口密度)的影響，不受其他研究特征的顯著影響。同時(shí)，“中國(guó)財(cái)政分權(quán)與公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)關(guān)系的負(fù)向顯著效應(yīng)”受到區(qū)域范圍、對(duì)外開(kāi)放度這兩個(gè)變量的影響。因此，今后對(duì)二者關(guān)系的研究，應(yīng)當(dāng)在借鑒參考已有研究成果的基礎(chǔ)上，注意結(jié)合研究目的和條件，合理選擇樣本和變量。另外，本文通過(guò)漏斗不對(duì)稱檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在樣本文獻(xiàn)中存在發(fā)表偏倚問(wèn)題，即由于選擇條件受限制或者研究設(shè)計(jì)失誤導(dǎo)致系統(tǒng)性誤差，如編審可能更偏愛(ài)能夠得出顯著性實(shí)證結(jié)果的論文，有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的論文更容易被發(fā)表[13-14]，亦或是研究者受到“不發(fā)表即毀滅(publish or perish)”思想的影響，對(duì)于所得的無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的研究，不發(fā)表或推遲發(fā)表。這些結(jié)果表明，發(fā)表偏倚的存在導(dǎo)致對(duì)現(xiàn)有研究進(jìn)行過(guò)度評(píng)價(jià)，只發(fā)表有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的文獻(xiàn)會(huì)導(dǎo)致對(duì)“中國(guó)財(cái)政分權(quán)對(duì)公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給影響”的過(guò)高估計(jì)，今后在學(xué)術(shù)研究中應(yīng)當(dāng)慎重對(duì)待已有的實(shí)證研究結(jié)論。因此，目前根據(jù)“中國(guó)財(cái)政分權(quán)與公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給關(guān)系”問(wèn)題的實(shí)證研究結(jié)果，還很難將現(xiàn)有成果可以作為制定政策的可靠依據(jù)，仍需要在理論和實(shí)證研究中進(jìn)一步深入探討。

除本文已研究的內(nèi)容，還存在一些值得進(jìn)一步探討的方向。首先，本文側(cè)重于從研究氛圍與實(shí)踐的角度對(duì)比國(guó)內(nèi)外公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的異同點(diǎn)。但實(shí)際上，一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、國(guó)家政治體制和制度以及現(xiàn)實(shí)情況、研究者的興趣偏好和資源優(yōu)勢(shì)等均可能會(huì)對(duì)國(guó)內(nèi)外公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)研究的發(fā)展趨勢(shì)產(chǎn)生影響。未來(lái)的研究可以從國(guó)內(nèi)外公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)研究存在差異的深層原因入手挖掘，從中尋求有助于推動(dòng)中國(guó)公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)研究的動(dòng)力。其次，在本文的研究中，著重對(duì)發(fā)表在學(xué)術(shù)期刊上的公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)研究文獻(xiàn)進(jìn)行分析，而沒(méi)有將其他形式*其他形式的研究成果包括學(xué)術(shù)專著、研究報(bào)告、工作論文以及碩博論文等，出于信息提取和規(guī)避重復(fù)的考慮沒(méi)有納入研究范圍：研究報(bào)告的表述方式不同于學(xué)術(shù)論文，無(wú)法提取到有用信息；工作論文處于尚未發(fā)表狀態(tài)，無(wú)法研究其發(fā)表年份、發(fā)表期刊等情況；碩博論文往往會(huì)刊登在期刊上，為了避免重復(fù)沒(méi)有納入研究中。的研究成果納入研究范圍，這部分的研究成果值得未來(lái)深入研究。最后，在研究方法上，本文主要利用的是描述性的統(tǒng)計(jì)分析，未來(lái)的研究可以采用較為復(fù)雜的分析方法對(duì)公共醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)研究進(jìn)行更全面、系統(tǒng)、深入的研究。

[1] 世界銀行. 1993年世界發(fā)展報(bào)告：投資于健康[M]. 北京: 中國(guó)財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社， 1993.

[2] 國(guó)務(wù)院辦公室. 國(guó)務(wù)院辦公廳關(guān)于印發(fā)全國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系規(guī)劃綱要(2015-2020年)的通知[Z]. 2015.

[3] 中國(guó)共產(chǎn)黨十八大報(bào)告[EB/OL]. (2012-11-19)[2017-02-12]. http://www.xj.xinhuanet.com/2012-11/19/c_113722546.htm

[4] 辛方坤. 財(cái)政分權(quán)、財(cái)政能力與地方政府公共服務(wù)供給[J]. 宏觀經(jīng)濟(jì)研究, 2014(4): 67-77.

[5] 龔鋒, 盧洪友. 財(cái)政分權(quán)與地方公共服務(wù)配置效率——基于義務(wù)教育和醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的實(shí)證研究[J]. 經(jīng)濟(jì)評(píng)論, 2013(1): 42-51.

[6] 李杰剛, 李志勇, 朱云飛, 等. 縣域間基本公共衛(wèi)生服務(wù)均等化、制約因素及公共政策——基于河北省的實(shí)證分析[J]. 財(cái)政研究, 2013(11): 29-32.

[7] 田侃, 元壽偉. 轉(zhuǎn)移支付、財(cái)政分權(quán)對(duì)公共服務(wù)供給的影響——基于公共服務(wù)分布和區(qū)域差異的視角[J]. 財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì), 2013(4): 29-38.

[8] 劉小勇, 李齊云. 省及省以下財(cái)政分權(quán)與區(qū)域公共衛(wèi)生服務(wù)供給——基于面板分位數(shù)回歸的實(shí)證研究[J]. 財(cái)經(jīng)論叢, 2015(4): 19-27.

[9] Weichselbaumer D, Winter-Ebmer R. Ameta-Analysis of the International Gender Wage Gap[J]. Journal of Economic Survey, 2005, 1(3): 479-511.

[10] Stanley T, Jarrell S. Meta-Regression Analysis：A Quantitative Method of Literature Surveys[J]. Journal of Economic Survey, 1989, 3(2): 161-170.

[11] 百度百科. http://baike.baidu.com/link?url=SXhfpDHbiTXv6KpcF0nSYVvnrv8ub2I809Dv42XXdxolrYjp8Lh-KalfERKYIsKJlnFqF5g9I08-3iUC5ia5qmMiabIbKbP0ZGj-H7xSuab3fy- 6m8XoA4n9AOaW_ciIC_

[12] 謝貞發(fā), 張瑋. 中國(guó)財(cái)政分權(quán)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)——一個(gè)薈萃回歸分析[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊), 2015(2): 435- 452.

[13] Stanley T. Wheat from Chaff： Meta-Analysis as Quantitative Literature Review[J]. Journal of Economic Perspectives, 2001, 15(3): 131-150.

[14] Stanley T. Beyond Publication Bias[J]. Journal of Economic Surveys, 2005, 19(3): 309-345.

(編輯 趙曉娟)

Fiscal decentralization and public health service supply in China: A meta-regression analysis

HUANGJun-Jie,WANGPing-ping

SchoolofPublicAffairs,XiamenUniversity,XiamenFujian361005,China

This paper aims to conduct a literature meta-analysis of the results of existing empirical researches about the relationship between fiscal decentralization and supply of public health service in China. It was found that the different empirical results of the impact of China’s fiscal decentralization on the supply of public health services are subject to different research characteristics. The actual results of the impact, especially the significant effect, are influenced by the characteristics of the starting year, the year of termination, and the number of models, whether the model contains population density, transfer payments, degree of openness, and whether the independent variables include the fiscal expenditure decentralization. Through the funnel plot asymmetry test, it was found that there was publication bias in the sample literature.

Fiscal decentralization; Health; Meta-regression analysis

2017年中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)項(xiàng)目(20720171013)；廈門大學(xué)繁榮哲學(xué)社會(huì)科學(xué)項(xiàng)目；國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目(12CJY097)

黃君潔，女(1978年—)，博士，副教授，主要研究方向?yàn)楣步?jīng)濟(jì)學(xué)。E-mail: jjh@xmu.edu.cn

R197

A

10.3969/j.issn.1674-2982.2017.06.014

2016-12- 02

2017- 05-16