我國省級政府醫(yī)療衛(wèi)生支出效率研究

李紅霞 馬艷

【關(guān)鍵詞】 健康中國; 醫(yī)療衛(wèi)生支出; 財(cái)政支出效率; DEA模型

【中圖分類號】 F812.4? 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2021）22-0009-07

一、引言

十九大報(bào)告明確將“實(shí)施健康中國發(fā)展戰(zhàn)略”作為改善民生的核心內(nèi)容，放在優(yōu)先發(fā)展的地位[ 1 ]。十九屆五中全會進(jìn)一步提出“全面推進(jìn)健康中國建設(shè)”的重大任務(wù)，充分體現(xiàn)了“以人民為中心”的發(fā)展理念。2021年3月，習(xí)近平總書記在全國政協(xié)十三屆四次會議上再次強(qiáng)調(diào)“要把保障人民健康放在優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略位置”。公共醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)的發(fā)展水平關(guān)系到人民群眾的生命安全和生活質(zhì)量，是實(shí)現(xiàn)社會可持續(xù)發(fā)展的重要保障。國務(wù)院公布的《關(guān)于深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革的意見》明確提出要“建立健全覆蓋城鄉(xiāng)居民的基本醫(yī)療衛(wèi)生制度，為群眾提供安全、有效、價(jià)廉的醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)”。新冠疫情是新中國成立以來發(fā)生的感染范圍最廣、傳播速度最快、防控難度最大的一次重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件，也是我國公共衛(wèi)生體系的一次“大考”。當(dāng)前社會更加關(guān)注財(cái)政資金的使用效率，通過有效提高醫(yī)療衛(wèi)生資金的使用效率，可以進(jìn)一步提升基本醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量和水平，在投入資金一定的情況下獲得更多、更好的醫(yī)療服務(wù)，可以更合理地配置資源，更快速地建立優(yōu)質(zhì)、高效的中國特色醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系。

二、文獻(xiàn)綜述

為研究公共醫(yī)療衛(wèi)生支出效率，國內(nèi)學(xué)者普遍采用數(shù)據(jù)包絡(luò)法進(jìn)行分析。龔峰[ 2 ]利用DEA和Bootstrapped DEA模型對2005年我國內(nèi)地70個(gè)大中城市的公共安全服務(wù)供給效率進(jìn)行了評估，結(jié)果顯示地方公共安全部門的平均效率為0.826。段龍龍和董雯[ 3 ]基于IMF和上海財(cái)經(jīng)大學(xué)的中國財(cái)政透明度評估指數(shù)以及2008—2014年我國31個(gè)省的面板數(shù)據(jù)，測算我國省際稅收分權(quán)、財(cái)政透明度和地方民生性支出之間的動態(tài)關(guān)聯(lián)性。李文輝等[ 4 ]利用DEA模型測算我國2008年31個(gè)省衛(wèi)生資源配置的效率，結(jié)果顯示投入指標(biāo)普遍處于低效率狀態(tài)。屠彥（2015）利用DEA-Tobit模型測算我國2013年31個(gè)省的醫(yī)療衛(wèi)生支出效率，結(jié)果表明我國各地區(qū)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的產(chǎn)出效率均達(dá)到了較高水平。李儉峰和楊棪（2017）根據(jù)2004年我國中部六省的相關(guān)數(shù)據(jù)，利用DEA模型測算中部地區(qū)基本公共服務(wù)的支出效率。李紅霞和陸悅[ 5 ]利用2010—2017年相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型分析財(cái)政轉(zhuǎn)移支付對醫(yī)療衛(wèi)生基本公共服務(wù)均等化的效應(yīng)。王小萬等[ 6 ]利用各省的相關(guān)數(shù)據(jù)，在結(jié)構(gòu)方程模型的基礎(chǔ)上對政府的衛(wèi)生投入績效進(jìn)行了測算，結(jié)果顯示政府醫(yī)療投入績效總體供給不足，有必要加大醫(yī)療資金的投入。劉自敏和張昕竹[ 7 ]利用我國各省2002—2009年的相關(guān)數(shù)據(jù)，使用DEA-Malmquist模型對政府衛(wèi)生投入的動態(tài)效率進(jìn)行測算，結(jié)果顯示我國醫(yī)療衛(wèi)生支出效率并沒有隨著各省財(cái)政投入的增加而明顯提高。王昕天[ 8 ]基于2005—2010年我國各省的相關(guān)數(shù)據(jù)，利用固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)分析和隨機(jī)前沿分析方法，測算我國各省的技術(shù)效率變化趨勢，結(jié)果顯示我國各省的技術(shù)效率是不均衡和低效率的。周子超[ 9 ]利用2008—2018年數(shù)據(jù)，運(yùn)用DEA模型實(shí)證分析省級政府醫(yī)療衛(wèi)生支出效率及其影響因素。梁星等[ 10 ]基于我國2011—2018年30個(gè)省的相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用DEA模型測算民生財(cái)政支出績效，探討預(yù)算約束、財(cái)政透明度對民生財(cái)政支出績效的影響。劉文玉[ 11 ]基于省級面板數(shù)據(jù)分析中國財(cái)政分權(quán)對政府衛(wèi)生支出效率的影響。

國外學(xué)者主要采用非參數(shù)分析法來研究醫(yī)療衛(wèi)生支出效率。Gupta和Verhoeven[ 12 ]基于1984—1995年非洲37個(gè)國家的衛(wèi)生支出和教育支出相關(guān)數(shù)據(jù)，利用FDH方法進(jìn)行核算，并與歐亞各國的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，得出非洲各國的衛(wèi)生支出效率和教育支出效率明顯低于歐亞各國的結(jié)論。Valdmanis等[ 13 ]基于美國1 377家城市醫(yī)院的輸入和輸出數(shù)據(jù)，利用兩階段擁塞分析法評估美國醫(yī)院在質(zhì)量和效率之間的權(quán)衡，結(jié)果表明這1 377家醫(yī)院可以通過消除效率低下平均增加26%的產(chǎn)出總量。Akwe[ 14 ]基于1990—2009年尼日利亞教育、衛(wèi)生支出和經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)數(shù)據(jù)，利用公共誤差修正模型考察教育、衛(wèi)生支出與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)二者之間存在因果關(guān)系，加大教育、醫(yī)療的財(cái)政資金投入可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。Nayar等[ 15 ]以2008年美國371家城市急癥護(hù)理醫(yī)院的病床數(shù)量、人員配備、非專職醫(yī)師數(shù)量和非工資經(jīng)營費(fèi)用為投入指標(biāo)，以患者住院天數(shù)、總門診人次、全職培訓(xùn)人員數(shù)量為產(chǎn)出指標(biāo)，利用DEA模型從技術(shù)效率和質(zhì)量兩個(gè)方面衡量醫(yī)院績效，研究表明不到20%的醫(yī)院在質(zhì)量和效率方面表現(xiàn)很好，且小型、公立、教學(xué)醫(yī)院的效率和質(zhì)量相對更好。

綜上所述，對政府醫(yī)療衛(wèi)生支出的效率研究，國外學(xué)者的方法更為多元，研究更加細(xì)化，主要針對本國與其他國家的比較或者對本國醫(yī)療領(lǐng)域的某一方面進(jìn)行分析。國內(nèi)學(xué)者通常以省為單位研究全國醫(yī)療衛(wèi)生支出效率，或者研究某一個(gè)地區(qū)的醫(yī)療衛(wèi)生支出效率。基于以上分析，本文采用全國30個(gè)省204個(gè)城市單位2016—2019年的面板數(shù)據(jù)，以人均醫(yī)療衛(wèi)生支出作為投入指標(biāo)，以醫(yī)院的數(shù)量、執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)師的數(shù)量和床位數(shù)作為產(chǎn)出指標(biāo)，運(yùn)用DEA三階段模型進(jìn)行實(shí)證研究，分析各?。ㄊ校?、各地區(qū)的醫(yī)療衛(wèi)生支出效率，并進(jìn)行分析總結(jié)。

三、我國醫(yī)療衛(wèi)生支出的現(xiàn)狀分析

根據(jù)財(cái)政部發(fā)布數(shù)據(jù)，2010—2020年我國衛(wèi)生總支出呈逐年上升趨勢。2020年，我國醫(yī)療衛(wèi)生支出已達(dá)19 201億元，與上一年相比增長15.2%（如圖1所示）。近幾年，雖然我國財(cái)政支出增長逐漸放緩，但對醫(yī)療衛(wèi)生支出只增不減。因?yàn)獒t(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域一直是我國公共財(cái)政重點(diǎn)建設(shè)的領(lǐng)域，與實(shí)現(xiàn)廣大人民群眾根本利益密切相關(guān)，醫(yī)療衛(wèi)生支出成為我國財(cái)政支出結(jié)構(gòu)中一項(xiàng)重要的支出項(xiàng)目。2020年6月，國家衛(wèi)健委公布的《2019年我國衛(wèi)生健康事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》顯示，我國居民人均預(yù)期壽命由2018年的77.0歲提升至2019年的77.3歲，孕產(chǎn)婦死亡率由18.3/10萬下降至17.8/10萬，嬰兒死亡率由6.1‰下降至5.6‰，這些說明我國居民的整體健康水平正在逐步提升。