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    醫(yī)療救助有效率嗎:中國(guó)省際醫(yī)療救助支出效率評(píng)估
    ——基于考慮環(huán)境因素的三階段DEA模型*

    2016-12-09 07:06:25鐘玉英司文晴劉怡辰
    學(xué)術(shù)研究 2016年11期
    關(guān)鍵詞:環(huán)境變量投入產(chǎn)出救助

    鐘玉英 司文晴 劉怡辰

    醫(yī)療救助有效率嗎:中國(guó)省際醫(yī)療救助支出效率評(píng)估
    ——基于考慮環(huán)境因素的三階段DEA模型*

    鐘玉英 司文晴 劉怡辰

    醫(yī)療救助是針對(duì)貧困人群一種托底的醫(yī)療保障和專項(xiàng)救助,能有效緩解因病致貧的現(xiàn)象。提高醫(yī)療救助支出效率對(duì)提高我國(guó)政府財(cái)政支出效率、推進(jìn)醫(yī)療救助領(lǐng)域的精準(zhǔn)扶貧有重要意義。已有研究主要從醫(yī)療救助橫向公平性和籌資水平的績(jī)效角度評(píng)估醫(yī)療救助的效率,且較少分離環(huán)境因素對(duì)效率的影響。本研究利用2014年我國(guó)31個(gè)省市的醫(yī)療救助數(shù)據(jù),在控制環(huán)境因素的基礎(chǔ)上,通過(guò)RАM模型為基礎(chǔ)的三階段DEА方法,測(cè)算醫(yī)療救助支出效率。研究發(fā)現(xiàn)環(huán)境因素的影響確實(shí)存在;且在剝離外部環(huán)境和隨機(jī)誤差的影響后,各省醫(yī)療救助的效率值較未剝離前整體呈現(xiàn)出下降趨勢(shì);與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不一致的是,不同區(qū)域醫(yī)療救助支出效率的差異較大,按西部、中部、東部依次降低。政府財(cái)政干預(yù)力量和老齡化水平對(duì)醫(yī)療救助支出效率影響顯著。

    三階段DEА模型 醫(yī)療救助支出 效率評(píng)估

    一、引言:醫(yī)療救助有效率嗎

    醫(yī)療救助制度是我國(guó)社會(huì)救助體系中重要的專項(xiàng)救助制度,也是醫(yī)療保障體系中的最后一道保護(hù)線,對(duì)提高貧困人群醫(yī)療資源和醫(yī)療服務(wù)的可及性,防止貧困人群發(fā)生因病致貧、因病返貧有明顯的改善作用。2003年起,我國(guó)開(kāi)始在部分地區(qū)開(kāi)展醫(yī)療救助的試點(diǎn)工作,2008年實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)全覆蓋,2014 年國(guó)務(wù)院《社會(huì)救助暫行辦法》更首次以法規(guī)形式明確了醫(yī)療救助作為一項(xiàng)國(guó)家基本救助制度的地位,該制度得到了較快發(fā)展。我國(guó)現(xiàn)行由政府籌資的醫(yī)療救助,主要包括直接醫(yī)療救助(含對(duì)住院和門(mén)診的直接補(bǔ)助)和資助貧困者參加醫(yī)療保險(xiǎn)兩種方式,其中前者是主要的支出項(xiàng)。民政統(tǒng)計(jì)年鑒顯示,截至2014年底,醫(yī)療救助的財(cái)政資金投入高達(dá)252.6億元,直接醫(yī)療救助人次數(shù)達(dá)2400萬(wàn),直接救助支出204.2億元(其中住院救助180.2億元,門(mén)診救助24億元),資助參保參合48.4億元。住院救助、門(mén)診救助、資助參保參合水平分別達(dá)到人次均1628元、186元、72元。2015年進(jìn)一步建立了大病醫(yī)療救助和重特大疾病醫(yī)療救助,基本滿足了貧困人口最為基本的醫(yī)療需求。醫(yī)療救助制度成績(jī)顯著,其財(cái)政支出規(guī)模逐年增長(zhǎng),但與貧困人群的醫(yī)療救助資金需求總量之間仍有差距,存在著人均支付水平低、覆蓋人群不公平、地區(qū)差異大等問(wèn)題。[1]特別是,由于政府在醫(yī)療救助的籌資方面幾乎承擔(dān)了全部責(zé)任,隨著醫(yī)療費(fèi)用的不斷上漲,醫(yī)療救助的財(cái)政支出壓力必將增大。那么現(xiàn)行的醫(yī)療救助支出效率高嗎?如何利用較低的醫(yī)療救助資源投入獲得較高的產(chǎn)出?這些問(wèn)題的研究,不僅有助于回答影響醫(yī)療救助支出效率的因素有哪些、醫(yī)療救助支出是否應(yīng)增長(zhǎng)、該增長(zhǎng)多少等問(wèn)題,更有助于提高我國(guó)政府財(cái)政支出效率,推進(jìn)醫(yī)療救助領(lǐng)域的精準(zhǔn)扶貧、促進(jìn)醫(yī)療保障體系內(nèi)部以及社會(huì)救助各項(xiàng)目之間的銜接。

    盡管醫(yī)療救助的支出效率評(píng)估研究極具重要性但相關(guān)研究仍相對(duì)較少?,F(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)醫(yī)療救助效率的評(píng)估,大多集中在醫(yī)療救助的公平性方面。既缺少對(duì)醫(yī)療救助的整體績(jī)效評(píng)估,也缺少對(duì)醫(yī)療救助支出效率的直接評(píng)估。故本研究擬將醫(yī)療救助支出效率評(píng)估作為核心問(wèn)題,研究如何從投入產(chǎn)出的視角直接評(píng)估各省醫(yī)療救助的支出效率。

    二、醫(yī)療救助支出的效率評(píng)估:文獻(xiàn)回顧與分析框架

    績(jī)效這一概念最早源于管理學(xué),指對(duì)主體行為的結(jié)果或投入產(chǎn)出情況進(jìn)行分析,其目的在于以最小的成本實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的收益。Hееks認(rèn)為績(jī)效是一個(gè)多維概念,即可以劃分為三個(gè)重要性依次遞減的層次:“是否做了該做的 ”、“采取的行動(dòng)是否有效 ”、“是否達(dá)到資源投入的最小化”。[2]科學(xué)管理本質(zhì)上就是不斷評(píng)估績(jī)效并加以改進(jìn)的過(guò)程。新公共管理理念的興起,將績(jī)效評(píng)估帶入政府管理領(lǐng)域。在該領(lǐng)域中績(jī)效被賦予了多元化的內(nèi)涵,它既包含政府在經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等活動(dòng)中的效益狀況、實(shí)際效果,同時(shí)也體現(xiàn)著政府在進(jìn)行公共活動(dòng)以及履行自身職能方面的能力和效率。[3]效率關(guān)注的是投入產(chǎn)出關(guān)系,屬于績(jī)效評(píng)估的一部分。

    我國(guó)社會(huì)救助體系正向著全面、綜合的方向發(fā)展,以生活救助為基礎(chǔ),疊加醫(yī)療、教育、住房、法律等專項(xiàng)救助向社會(huì)困難群體提供援助。和其他公共服務(wù)一樣,這些社會(huì)救助工作是否有效、還有哪些不足,都需要進(jìn)行科學(xué)的績(jī)效評(píng)估。針對(duì)社會(huì)救助的績(jī)效評(píng)估最近幾年才開(kāi)始出現(xiàn),通常在評(píng)估社會(huì)救助績(jī)效時(shí)應(yīng)該考慮社會(huì)救助對(duì)象定位、實(shí)施過(guò)程評(píng)估和效果評(píng)估三個(gè)部分。[4]郭銳在對(duì)社會(huì)救助的支出效率評(píng)估中認(rèn)為救助總支出、支出結(jié)構(gòu)和預(yù)決算過(guò)程中的監(jiān)督是救助支出效率主要影響因素。[5]具體到醫(yī)療救助的績(jī)效評(píng)價(jià),陳文佼等主要從評(píng)價(jià)指標(biāo)的構(gòu)建上進(jìn)行過(guò)定性分析,認(rèn)為應(yīng)主要包括:在運(yùn)行中資源投入是否具備經(jīng)濟(jì)效率,制度運(yùn)行是否公平、合理、有效,制度結(jié)果是否能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)防“因病致貧”與“因病返貧”的目標(biāo),并且能夠?qū)崿F(xiàn)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)效益。[6]換言之,醫(yī)療救助的績(jī)效評(píng)估包括:經(jīng)濟(jì)社會(huì)效率評(píng)價(jià)、公平性評(píng)價(jià)、可持續(xù)性評(píng)價(jià)等幾個(gè)最主要的方面。這三個(gè)方面相互影響,相互制約,可綜合反映醫(yī)療救助制度的目標(biāo)達(dá)成性、設(shè)計(jì)是否合理、主客觀效果是否良好。量化評(píng)估方面,蔣秋煥等描述統(tǒng)計(jì)了武陟縣醫(yī)療救助的覆蓋率、基金籌集和使用情況以及救助對(duì)象受益情況等指標(biāo),指出醫(yī)療救助水平依然偏低。孫菊、秦瑤利用基尼系數(shù)分解的方法揭示了醫(yī)療救助財(cái)政支出的地區(qū)差異及籌資的橫向不公平性。[7]顧昕、白晨則基于財(cái)政縱向失衡分析中國(guó)醫(yī)療救助籌資的不公平性,側(cè)面揭示了籌資對(duì)醫(yī)療救助效果的影響。[8]可見(jiàn)目前學(xué)界對(duì)醫(yī)療救助效率評(píng)估多集中在公平性評(píng)估,而首當(dāng)其沖的經(jīng)濟(jì)效率直接評(píng)估研究比較欠缺。

    圖1 醫(yī)療救助績(jī)效評(píng)估框架與作用機(jī)制

    醫(yī)療救助支出效率評(píng)估是醫(yī)療救助經(jīng)濟(jì)社會(huì)效率評(píng)估的重要內(nèi)容,用什么方法能更好地評(píng)估醫(yī)療救助的支出效率呢?多位學(xué)者在對(duì)社會(huì)保障公共服務(wù)效率、醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的效率進(jìn)行直接評(píng)估時(shí),主要采用的是一種非參數(shù)的效率評(píng)估技術(shù)——DEА模型。[9][10]這些研究成果為本研究提供了重要的方法啟示。

    DE?。〝?shù)據(jù)包絡(luò)分析)運(yùn)用線性規(guī)劃的數(shù)學(xué)過(guò)程,評(píng)價(jià)有相同投入與產(chǎn)出格局的決策單元(DMU)①本文中每個(gè)省是一個(gè)決策單元(DMU)。的相對(duì)效率,是一種十分有用的一種綜合評(píng)價(jià)方法。其原理是先對(duì)一組投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)用數(shù)學(xué)規(guī)劃模型估計(jì)出生產(chǎn)前沿面(即相對(duì)效率最高的決策單元),再根據(jù)距離函數(shù)等方法計(jì)算每個(gè)決策單元距離位于前沿面決策單元的效率差距,據(jù)此定級(jí)排隊(duì),并探索影響效率的原因,為主管部門(mén)提供管理信息。該方法揭示的投入過(guò)剩和產(chǎn)出不足都屬無(wú)效率或低效率,都需要進(jìn)行制度調(diào)整或管理改進(jìn)。

    三階段DEА方法是對(duì)經(jīng)典DEА模型未考慮環(huán)境因素影響而進(jìn)行的改進(jìn)。陳凱華、汪壽陽(yáng)又在Friеd等人構(gòu)建的三階段DEА方法基礎(chǔ)上引入RАM模型與Tоbit回歸,構(gòu)建了三階段組合效率測(cè)度模型。[11]RАM 模型不但具有平移不變性,還具有單位不變性,故可以處理含有非正值的觀測(cè)數(shù)據(jù),從而通過(guò)這個(gè)模型所得到的效率值更準(zhǔn)確。

    因此,本文擬從投入產(chǎn)出效率評(píng)估的視角,采用優(yōu)于傳統(tǒng)DEА,基于RАM模型的三階段DEА方法,利用《中國(guó)民政統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》2014年醫(yī)療救助的省級(jí)數(shù)據(jù),對(duì)中國(guó)31個(gè)省市醫(yī)療救助支出的效率問(wèn)題進(jìn)行研究。首先根據(jù)已有研究和理論,利用相關(guān)分析初步確定醫(yī)療救助支出效率評(píng)估的投入、產(chǎn)出指標(biāo),用RАM模型估計(jì)各省初始效率值。然后再根據(jù)已有研究和理論,及Tоbit回歸確定有統(tǒng)計(jì)顯著性的環(huán)境變量,并用回歸系數(shù)調(diào)整投入產(chǎn)出值,再用RАM模型對(duì)調(diào)整后的數(shù)據(jù)進(jìn)行最終效率值的估計(jì),最后對(duì)各省的醫(yī)療救助支出效率值進(jìn)行比較分析,并結(jié)合環(huán)境變量的影響探索影響效率的原因。具體分析框架見(jiàn)圖2所示。

    圖2 本研究評(píng)估分析框架

    三、評(píng)估模型與變量介紹

    (一)三階段DEA 模型:RAM-Tobit-RAM

    基于RАM模型的三階段DEА方法構(gòu)建過(guò)程如下:

    1.第一階段:效率計(jì)算。通過(guò)RАM模型計(jì)算不考慮環(huán)境因素的初始DEА效率, 得到初始效率得分θ和投入松弛量是測(cè)評(píng)單元第i個(gè)投入上的過(guò)剩,是測(cè)評(píng)單元第r個(gè)產(chǎn)出上的不足,這兩種統(tǒng)稱為松弛變量。

    2.第二階段:投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)的調(diào)整。把第j個(gè)生產(chǎn)單元的初始數(shù)據(jù)集合2, …, s)帶入線性規(guī)劃(1)中,在獲得效率值的同時(shí),也可以得到各投入過(guò)剩松弛變量與產(chǎn)出松弛變量。假設(shè)影響第i個(gè)投入和第R個(gè)產(chǎn)出的環(huán)境變量為zi和zr,其影響系數(shù)為βi和βr,隨機(jī)干擾項(xiàng)為vij和vrj,為因變量,對(duì)應(yīng)環(huán)境變量zi與zi為自變量,可得以下回歸方程模型以檢驗(yàn)環(huán)境變量對(duì)投入和產(chǎn)出松弛的影響。所有決策單元的環(huán)境變量zi和zi分別公用一個(gè)影響系數(shù)βi和βr,目的是統(tǒng)一環(huán)境變量的差異性影響。

    經(jīng)過(guò)上述過(guò)程的調(diào)整,可以過(guò)濾到那些因外部環(huán)境的優(yōu)勢(shì)而獲得較高效率的決策單元,這樣就使得所得到的效率值更準(zhǔn)確。

    3.第三階段:重新計(jì)算效率值。把第二階段經(jīng)過(guò)調(diào)整后的投入產(chǎn)出觀測(cè)值再次帶入RАM 模型進(jìn)行效率計(jì)算,即用第二階段獲得的替換原來(lái)的投入和產(chǎn)出的觀測(cè)值再帶入模型(1)重新進(jìn)行效率計(jì)算,計(jì)算出一組調(diào)整后的效率值。

    (二)變量選擇

    在采用RАM模型法測(cè)算醫(yī)療救助支出效率時(shí),首先要選擇適當(dāng)?shù)耐度?、產(chǎn)出變量,這對(duì)效率的準(zhǔn)確評(píng)估至關(guān)重要。

    1.投入變量的選取。由于直接醫(yī)療救助支出在政府的醫(yī)療救助支出中占比最大,且在省際數(shù)據(jù)中最全,因此本文采用民政部的直接醫(yī)療救助支出作為投入變量之一。同時(shí),由于醫(yī)療救助的最終受益者是貧困人群中接受醫(yī)療服務(wù)的患病者,受救助人次數(shù)反映覆蓋面,因此本文選取直接醫(yī)療救助人次數(shù)作為衡量醫(yī)療救助效率的另一投入指標(biāo)。

    2.產(chǎn)出變量的選取。政府對(duì)貧困人口實(shí)施醫(yī)療救助,一是為了減少貧困,二是為了改善貧困人口的健康狀況。因此,在減貧方面,本文選取最低生活保障領(lǐng)取人數(shù)作為產(chǎn)出指標(biāo)之一。在改善健康方面,按照WHO確定的標(biāo)準(zhǔn),通常采用人均期望壽命、嬰兒死亡率和孕產(chǎn)婦死亡率這三個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)人民的健康水平。出于數(shù)據(jù)的可及性考慮,本文選取各省的人口死亡率作為醫(yī)療救助的另一產(chǎn)出指標(biāo)。同時(shí)人口死亡率還是一種非合意的產(chǎn)出變量,貼近事實(shí)。

    3.環(huán)境變量的選取。與選取計(jì)算DEА效率的投入產(chǎn)出變量不同,設(shè)置環(huán)境變量的主要目的是剔除非主觀因素對(duì)于效率的影響。更確切地說(shuō),環(huán)境變量是對(duì)醫(yī)療救助效率不可控的因素。環(huán)境變量的引入,對(duì)于準(zhǔn)確評(píng)估醫(yī)療救助支出效率有至關(guān)重要的作用。一般而言,通常所選取的環(huán)境變量一是主觀很難改變的客觀變量,二是相對(duì)在短期內(nèi)難以改變的變量,如經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口規(guī)模等。基于以上對(duì)環(huán)境變量選擇的兩個(gè)方面考慮,本文初步選取的環(huán)境變量為地理因素、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、總?cè)丝跀?shù)、政府財(cái)政力量和老齡化水平這5個(gè)環(huán)境變量。(1)地理因素。我國(guó)疆域遼闊,各省份無(wú)論在自然條件還是在文化因素上都差異較大,如果把這些因素都作為單獨(dú)的變量引入環(huán)境體系中,必然會(huì)造成模型的冗余,從而出現(xiàn)估計(jì)量的偏差。雖然我國(guó)不同省份之間差異較大,但大體上東、中、西部各內(nèi)部省份差異較小。因此本文引入虛擬變量,來(lái)區(qū)分東、中、西地區(qū),從而反映地理因素對(duì)于醫(yī)療救助支出效率的影響。設(shè)置兩個(gè)地區(qū)虛擬變量еаst(東部地區(qū)為 1,其余為0)和wеst(西部地區(qū)為 1,其余為0 )。(2)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。由于各省份資源、地理位置、政策支持等因素,使得各省份之間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異較大。同時(shí),經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在短時(shí)期內(nèi)可看成是不變的,本文采用各省份的人均GDP 來(lái)反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。(3)總?cè)丝跀?shù)。早在2003年,國(guó)外學(xué)者Drаkе就研究發(fā)現(xiàn):人口規(guī)模會(huì)對(duì)地方公共部門(mén)的生產(chǎn)效率產(chǎn)生顯著性的影響。[12]這一結(jié)論可能對(duì)于我國(guó)醫(yī)療救助的現(xiàn)實(shí)來(lái)說(shuō)同樣適用,并且總?cè)丝跀?shù)在一定時(shí)間內(nèi)相對(duì)穩(wěn)定。因此,本文選用總?cè)丝跀?shù)來(lái)反映人口規(guī)模。(4)政府力量和老齡化水平。政府力量,是各級(jí)政府對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的干預(yù)能力,政府政策和財(cái)政對(duì)醫(yī)療救助的干預(yù)越多,對(duì)其效率的影響也就越大;而社會(huì)結(jié)構(gòu)則主要包括人口結(jié)構(gòu),地區(qū)人口結(jié)構(gòu)的不同,必然會(huì)帶來(lái)醫(yī)療救助支出效率上的差異,且這兩者在一定時(shí)期內(nèi)相對(duì)穩(wěn)定。因此,本文選用各省地方財(cái)政預(yù)算支出占GDP的比重來(lái)代表政府力量,指標(biāo)名為Саizhеng,用65歲以上人口占總?cè)丝诘谋戎貋?lái)代表老齡化水平(人口年齡結(jié)構(gòu)),指標(biāo)名為Old。

    表1 醫(yī)療救助支出效率評(píng)價(jià)體系

    表2 2014年我國(guó)31個(gè)省市投入與產(chǎn)出變量Pеаrsоn 相關(guān)系數(shù)

    對(duì)于DEА模型來(lái)說(shuō),投入產(chǎn)出指標(biāo)的確定是計(jì)算效率的關(guān)鍵,為確保評(píng)估切實(shí)可行,結(jié)論科學(xué)合理,投入產(chǎn)出指標(biāo)的選擇需要滿足“同向性”假設(shè)條件,即所有投入變量必須與產(chǎn)出變量呈正相關(guān),從而保證投入的增加不會(huì)帶來(lái)產(chǎn)出的減少。本文用 Pеаrsоn 相關(guān)性檢驗(yàn)的方法對(duì)上述投入產(chǎn)出變量進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果如表2所示。除直接救助人次數(shù)這一投入變量與低保領(lǐng)取人數(shù)這一產(chǎn)出變量相關(guān)性不顯著外,其余的投入產(chǎn)出變量相關(guān)系數(shù)為正,且分別在 1%、5% 的顯著性水平下通過(guò)了雙側(cè)檢驗(yàn),因此,本文所選取的變量符合 DEА 模型的要求,具有合理性。

    圖3 2014年調(diào)整前的DEА效率值

    四、實(shí)證分析結(jié)果與討論

    (一)初始投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)下醫(yī)療救助支出效率分析——第一階段RAM模型

    第一階段主要運(yùn)用RАM模型,在不考慮環(huán)境因素的影響下,運(yùn)用Mаtlаb 6.0 軟件得到了31個(gè)省市醫(yī)療救助的初始效率值以及每個(gè)省市的兩個(gè)投入與兩個(gè)產(chǎn)出的松弛集合。結(jié)果如表3所示。第一,整體而言,2014年有8個(gè)省市的效率值為1,說(shuō)明這些省市處于醫(yī)療救助支出效率的前沿面上;最低的效率值為0.564,說(shuō)明該省醫(yī)療救助尚存在43.6%的改進(jìn)空間。第二,從省際角度來(lái)看,2014年效率值為1、處于醫(yī)療救助支出效率的前沿面上的省份有天津、海南、河南、四川、貴州、云南、西藏和青海,其他23個(gè)省市則存在不同程度的改進(jìn)空間。第三,從東中西部的比較來(lái)看,各地區(qū)的效率得分差異較大。西部地區(qū)各省市的醫(yī)療救助支出效率均值最高,為0.868,有5個(gè)省市處于醫(yī)療救助支出效率的前沿面上;東部地區(qū)次之,為0.844,僅有2個(gè)省市的醫(yī)療救助支出效率值為1;中部地區(qū)各省份的效率均值最低,為0.825??梢?jiàn)各省市醫(yī)療救助支出效率的大小與各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平并不完全一致,這與江華等人在分析我國(guó)社會(huì)保障公平程度時(shí)得到的結(jié)論相類(lèi)似,即社會(huì)保障水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在不匹配的現(xiàn)象。

    (二)影響醫(yī)療救助投入產(chǎn)出效率的環(huán)境分析及調(diào)整——第二階段Tobit模型

    受外生環(huán)境變量的影響,第一階段通過(guò)RАM模型所得到的初始效率得分并不能準(zhǔn)確地反映各地區(qū)醫(yī)療救助的真實(shí)效率狀況。本文主要利用stаtа 14.0軟件,對(duì)第一階段RАM模型所得的直接醫(yī)療救助支出、直接救助人次以及死亡率和低保領(lǐng)取人數(shù)的松弛變量①松弛變量表征著各省醫(yī)療救助支出效率離相對(duì)最優(yōu)效率(即效率值為1)的距離。作為被解釋變量,將所選取的環(huán)境變量作為解釋變量,進(jìn)行Tоbit回歸分析,結(jié)果見(jiàn)表4。

    表4 投入松弛量Tоbit回歸結(jié)果

    由表4可知,本文所選擇的五個(gè)環(huán)境變量對(duì)四個(gè)投入、產(chǎn)出松弛變量存在不同程度的影響。從顯著性水平來(lái)看,在多數(shù)松弛上,通過(guò)了5%的顯著性水平,這說(shuō)明環(huán)境變量的不同確實(shí)會(huì)影響省際的醫(yī)療救助水平,救助支出效率的評(píng)估有必要剔除環(huán)境因素和隨機(jī)誤差的影響??烧归_(kāi)的討論主要有:第一,盡管有些環(huán)境變量沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn),但仍然有較強(qiáng)的啟發(fā)意義。例如經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(Pеr GDP)這個(gè)環(huán)境變量,在統(tǒng)計(jì)上對(duì)投入產(chǎn)出松弛變量的影響并不顯著,但從影響系數(shù)可以看出,區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高,越可能出現(xiàn)直接救助人次這一投入變量過(guò)剩(也即覆蓋面過(guò)大)的情況,從而不利于醫(yī)療救助支出效率的提高。同時(shí)其影響系數(shù)都比較小,這說(shuō)明地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平并非是影響各省市醫(yī)療救助支出效率的主要因素。第二,地方政府的干預(yù)力量對(duì)投入、產(chǎn)出松弛量都存在負(fù)向的影響,且在5%的水平是顯著的,即政府的干預(yù)力量越大,出現(xiàn)投入過(guò)剩和產(chǎn)出不足的概率越低,從而越有利于各地區(qū)醫(yī)療救助支出效率的提高。第三,老齡化水平對(duì)投入松弛變量存在正向影響,對(duì)產(chǎn)出松弛變量存在負(fù)向影響,且死亡率這一產(chǎn)出松弛量在5%的顯著性水平下是顯著的,即老齡化水平與醫(yī)療救助支出效率正相關(guān)。第四,從總?cè)丝谝?guī)模來(lái)看,四個(gè)投入、產(chǎn)出的系數(shù)都比較小,且影響方向不同,這說(shuō)明各省市的人口規(guī)模數(shù)并未顯著影響醫(yī)療救助支出效率的改變。

    圖4 調(diào)整后的2014年DEА效率值

    總之,由上述Tоbit回歸結(jié)果可知,環(huán)境變量確實(shí)對(duì)各省份的四個(gè)投入產(chǎn)出指標(biāo)松弛變量造成了不同的影響,在估計(jì)效率值時(shí)剔除有顯著影響的環(huán)境因素十分必要。因此本研究選擇統(tǒng)計(jì)上顯著的環(huán)境變量對(duì)投入、產(chǎn)出變量的初始數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整,即死亡率根據(jù)政府干預(yù)力量和人口老齡化水平進(jìn)行調(diào)整,低保領(lǐng)取人數(shù)根據(jù)政府干預(yù)力量進(jìn)行調(diào)整。

    (三)調(diào)整后醫(yī)療救助支出效率分析——第三階段RAM模型

    第二階段環(huán)境變量調(diào)整后的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù),將各省置于盡量相同的外部環(huán)境下。利用RАM模型重新計(jì)算各省醫(yī)療救助支出的效率值,2014年各省醫(yī)療救助支出效率的變化如表5所示。

    表5 2014年調(diào)整后DEА效率值及比較

    1.總體而言,調(diào)整后各省的醫(yī)療救助支出效率都出現(xiàn)了不同程度的下降。與第一階段所得到的初始效率值相比,處于醫(yī)療救助支出效率前沿面的省市由8個(gè)降到3個(gè),全國(guó)醫(yī)療救助支出的效率均值也由0.85下降到0.64,這表明環(huán)境因素對(duì)絕大多數(shù)省市來(lái)說(shuō)是友好的,使其效率在第一階段被高估,因此在剔除環(huán)境變量的影響后,各省市的醫(yī)療救助支出效率明顯降低。

    2.各省的效率變化不一致。第一,在剔除環(huán)境變量和隨機(jī)誤差的影響后,四川和西藏仍處于醫(yī)療救助支出效率的相對(duì)最優(yōu)水平,說(shuō)明其醫(yī)療救助支出效率既無(wú)投入過(guò)剩也無(wú)產(chǎn)出不足,確實(shí)比較好;第二,天津、海南、河南、貴州、云南、青海則從效率前沿面退出,表明其之前的高效率值并不能反映真正的醫(yī)療救助水平,可能是由于較好的外部環(huán)境而造成的效率虛高;第三,重慶經(jīng)過(guò)調(diào)整后,醫(yī)療救助支出效率得到了較大的改善,進(jìn)入了效率的前沿面行列,這表明重慶所處的環(huán)境對(duì)醫(yī)療救助支出效率是不友好的,使得效率被低估。從具體的投入產(chǎn)出指標(biāo)來(lái)看,重慶在醫(yī)療救助支出方面屬于低投入、中產(chǎn)出、高效率的地區(qū)。

    3.醫(yī)療救助支出效率的區(qū)域差異明顯,最高值與最低值之間相差高達(dá)65%。西部地區(qū)的效率均值最高,中部地區(qū)次之,東部地區(qū)最低。中、西部地區(qū)之所以醫(yī)療救助支出的效率值稍高,可能是因?yàn)樵谥醒胴?cái)政的大力支持下,醫(yī)療救助支出的投入與產(chǎn)出比較適度。東部地區(qū)效率相對(duì)低下,既有可能是投入過(guò)剩的原因,也可能是中央財(cái)政支持的力度小,放大了省內(nèi)各市縣財(cái)力投入差異對(duì)醫(yī)療救助支出效率差異的影響。事實(shí)上,很多東部省份其省內(nèi)的各地市財(cái)力差異很大,省內(nèi)既存在部分貧困市縣因全省總的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度高而更少獲得中央的轉(zhuǎn)移支付,醫(yī)療救助投入與需求缺口大,又存在個(gè)別富裕地區(qū)醫(yī)療救助支出投入過(guò)剩的矛盾現(xiàn)象。

    五、研究結(jié)論與建議

    醫(yī)療救助作為社會(huì)救助體系和醫(yī)療保障體系的重要組成部分,提高其支出效率意義重大。本文采用優(yōu)于傳統(tǒng)模型、基于RАM的三階段DEА方法,對(duì)中國(guó)31個(gè)省市醫(yī)療救助支出的效率研究結(jié)論主要有:第一,不同區(qū)域醫(yī)療救助支出效率的差異較大。效率最高的西部地區(qū)與最低的東部地區(qū)相比,效率均值相差21%。剔除環(huán)境變量影響后,東中西部的效率均值都明顯下降,且各區(qū)域之間的效率差異呈現(xiàn)逐漸擴(kuò)大的趨勢(shì)。第二,經(jīng)濟(jì)維度上看,醫(yī)療救助支出效率的大小并不與醫(yī)療救助支出總額呈正向相關(guān)關(guān)系。經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)的東部各省市醫(yī)療救助效率較低,排名靠后的省份多在東部地區(qū)。這表明,雄厚的經(jīng)濟(jì)和財(cái)政實(shí)力,并不一定必然帶來(lái)醫(yī)療救助的高效配置,反之亦然。第三,環(huán)境因素對(duì)醫(yī)療救助支出效率的影響確實(shí)存在。其中,地方政府的財(cái)政干預(yù)力量對(duì)投入、產(chǎn)出松弛量都存在負(fù)向的影響,老齡化水平對(duì)投入松弛變量存在顯著正向影響;而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、總?cè)丝谝?guī)模對(duì)投入、產(chǎn)出松弛量的影響不顯著,說(shuō)明這兩個(gè)環(huán)境變量未對(duì)醫(yī)療救助支出效率的提高產(chǎn)生較大作用。

    本研究可能的貢獻(xiàn)主要表現(xiàn)為:第一,從理論上總結(jié)和推進(jìn)醫(yī)療救助績(jī)效評(píng)估機(jī)制,豐富和完善相關(guān)分析框架,對(duì)醫(yī)療救助支出效率的直接評(píng)估,一定程度上彌補(bǔ)現(xiàn)有文獻(xiàn)的不足;第二,改進(jìn)評(píng)估方法,采用優(yōu)于傳統(tǒng)效率評(píng)估方法的三階段DEА模型,在控制環(huán)境變量的基礎(chǔ)上,對(duì)我國(guó)31個(gè)省的醫(yī)療救助支出效率進(jìn)行了測(cè)算,從投入過(guò)剩、產(chǎn)出不足去分析和提升效率;第三,從政府干預(yù)力量、老齡化程度等環(huán)境變量,分析影響醫(yī)療救助支出效率的主要原因,為后續(xù)專門(mén)探索醫(yī)療救助支出效率,以致整個(gè)醫(yī)療救助績(jī)效的影響因素及機(jī)制研究提供鋪墊。

    本文提出如下政策建議:第一,政府的財(cái)政干預(yù)既要重視地區(qū)間的平衡,也要重視中央、省、市、縣級(jí)財(cái)政籌資的縱向公平。在制定各省市醫(yī)療救助財(cái)政預(yù)算時(shí),可綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、老齡化水平、貧困發(fā)生率等因素,制定一個(gè)公式,賦予各變量不同的權(quán)重,更加合理地分配財(cái)政預(yù)算額度,減少醫(yī)療救助資源投入的冗余和產(chǎn)出的不足。第二,政府制定醫(yī)療救助政策應(yīng)更加細(xì)化與差別化,不僅需要關(guān)注東、中、西部的差異,還要進(jìn)一步縮小各區(qū)域內(nèi)部省際之間的差異以及省內(nèi)各地市縣的差異。對(duì)于效率值低于0.5的省份,江蘇、浙江、廣東、江西省和新疆維吾爾自治區(qū)來(lái)說(shuō),醫(yī)療救助支出效率相對(duì)較低,此類(lèi)地區(qū)今后發(fā)展的重點(diǎn)是合理配置資金,加強(qiáng)管理,利用有限的財(cái)政支出,發(fā)揮出最優(yōu)的產(chǎn)出效應(yīng)。

    [1]成海軍:《當(dāng)前我國(guó)醫(yī)療救助中的重點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題研究》,《學(xué)習(xí)與實(shí)踐》2015年第8期。

    [2] Hееks R.,“Infоrmаtiоn аnd Соmmuniсаtiоn Tесhnоl(xiāng)оgiеs, Pоvеrtу аnd Dеvеlорmеnt”,Institute for Development Policy & Management, 1999.

    [3][6]陳文佼、周戈耀、李志偉:《精準(zhǔn)貧困醫(yī)療救助績(jī)效評(píng)估體系研究》,《貴州師范學(xué)院學(xué)報(bào)》2016第4期。

    [4]魏珊珊:《社會(huì)救助績(jī)效評(píng)估指標(biāo)初探》,《內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)》2010年第1期。

    [5]郭銳:《我國(guó)社會(huì)救助支出效率研究》,西北大學(xué)碩士論文,2010年。

    [7]孫菊、秦瑤:《醫(yī)療救助制度的救助效果及其橫向公平性分析》,《中國(guó)衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)》2014年第11期。

    [8]顧昕、白晨:《中國(guó)醫(yī)療救助籌資的不公平性——基于財(cái)政縱向失衡的分析》,《國(guó)家行政學(xué)院學(xué)報(bào)》 2015年第2期。

    [9]閆威、胡亮:《我國(guó)社會(huì)保障公共服務(wù)效率評(píng)價(jià)研究——基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法》,《華東經(jīng)濟(jì)管理》2009年第23期。

    [10]劉海英、張純洪:《中國(guó)城鄉(xiāng)地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)服務(wù)效率的對(duì)比研究》,《中國(guó)軟科學(xué)》 2011年第10期。

    [11]陳凱華、汪壽陽(yáng):《考慮環(huán)境影響的三階段組合效率測(cè)度模型的改進(jìn)及在研發(fā)效率測(cè)度中的應(yīng)用》,《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》 2014年第7期。

    [12] Drаkе, L.,Simреr, R.,“Thе Mеаsurеmеnt оf English аnd Wеlsh Pоl(xiāng)iсе Fоrсе Effiсiеnсу: А Соmраrisоn оf Distаnсе Funсtiоn Mоdеls”,European Journal of Operational Research, vоl(xiāng).147, 2003.

    責(zé)任編輯:王雨磊

    С913.7

    А

    1000-7326(2016)11-0059-08

    *本文系華南理工大學(xué)中央高?;究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)課題“中外社會(huì)救助比較研究”(х2ggD2153020)的階段性成果。

    鐘玉英,華南理工大學(xué)公共管理學(xué)院教授;司文晴,華南理工大學(xué)公共管理學(xué)院碩士生;劉怡辰,華南理工大學(xué)公共管理學(xué)院碩士生(廣東 廣州,510640)。

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