政府投入與不同地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)靜態(tài)和動態(tài)運營效率
——基于DEA-Tobit方法的實證研究

顏曉暢

一、引 言

隨著我國經(jīng)濟的飛速發(fā)展，醫(yī)療衛(wèi)生逐漸成為我國經(jīng)濟社會發(fā)展過程中不可忽視的重要部分。我國始終重視醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)的發(fā)展，2009年3月，中共中央、國務(wù)院公布了《關(guān)于深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革的意見》，標(biāo)志著新醫(yī)改的正式實施。2009年至今將近十年的時間里，我國始終以“三醫(yī)聯(lián)動”為核心，在醫(yī)藥、醫(yī)療、醫(yī)保方面同步推進(jìn)新醫(yī)改的實施，這些離不開政府相關(guān)政策的大力支持。近年來，我國政府醫(yī)療衛(wèi)生支出水平不斷上升，覆蓋范圍也在不斷擴大。與此同時，我國居民的醫(yī)療衛(wèi)生需求水平也在上升。面對日益增長的醫(yī)療需求，政府投入是否能有效提升醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的靜態(tài)運營效率和動態(tài)跨期運營效率？政府投入對我國不同地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)效率的影響是否存在顯著差異？這些問題亟待解答，學(xué)術(shù)界也陸續(xù)展開了相關(guān)研究，這對政府進(jìn)一步深化醫(yī)療衛(wèi)生體制改革，提升我國醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)運營效率，具有重要的現(xiàn)實意義。

國內(nèi)外相關(guān)研究顯示，關(guān)于醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)效率評價的常用方法，主要分為兩類：一類是基于生產(chǎn)函數(shù)的參數(shù)法，另一類是以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）為代表的非參數(shù)法。前者主要用于多投入、單產(chǎn)出的簡單生產(chǎn)關(guān)系，后者主要用于多投入、多產(chǎn)出的復(fù)雜生產(chǎn)關(guān)系。由于醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的生產(chǎn)關(guān)系較為復(fù)雜，具有明顯的多投入、多產(chǎn)出特征，因此，在評價醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)效率時，DEA法得到廣泛使用。Berta等（2009）使用傳統(tǒng)DEA方法估計醫(yī)院的運營效率；Khodabakhshi（2007）使用擴展的DEA方法估計醫(yī)院產(chǎn)出效率；李瑛等（2016）使用 DEA 的 Malmquist指數(shù)模型評價全國各省醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的效率；昉夏 等（2018）利用 DEA的 Malmquist指數(shù)模型比較醫(yī)改前后我國基層醫(yī)療機構(gòu)的服務(wù)效率變動情況；龐瑞芝等（2008）同時使用DEA的產(chǎn)出導(dǎo)向BCC模型和分類變量的DEA方法估計效率，同時分析和比較全國不同等級和地區(qū)的城市醫(yī)院運營效率。

關(guān)于醫(yī)院運營效率影響因素方面的研究，國內(nèi)外學(xué)者已有諸多成果，通常包括以下幾類因素：第一，地理位置。Gruca等（2001）以加拿大某省社區(qū)醫(yī)院為研究對象，發(fā)現(xiàn)相比于城市醫(yī)院，鄉(xiāng)村醫(yī)院效率更高，而 Athanassopoulos等（2001）以希臘醫(yī)院為研究對象所得結(jié)果恰好相反。第二，經(jīng)濟發(fā)展和居民生活水平。張寧等（2006）發(fā)現(xiàn)，地區(qū)人口密度、公共健康投入比例、城鄉(xiāng)居民支付能力等因素會影響地區(qū)健康生產(chǎn)效率。第三，醫(yī)療保險實施情況。Nedelea等（2010）研究發(fā)現(xiàn)，醫(yī)保制度規(guī)定的支付方式等因素會影響美國農(nóng)村醫(yī)院經(jīng)營效率。李湘君等（2012）研究發(fā)現(xiàn)，我國農(nóng)村鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院的服務(wù)效率受到新型農(nóng)村醫(yī)療制度實施效果、農(nóng)村居民文盲率、總撫養(yǎng)比等因素的影響。第四，醫(yī)院服務(wù)水平。龐瑞芝（2006）發(fā)現(xiàn)，影響城市醫(yī)院經(jīng)營效率的因素包括：病床數(shù)、中高級技術(shù)人員占比、門診住院比、門診病人治愈率、藥品收入比、門診人均費用等。Mitropoulos等（2013）和 Czypionka等（2014）的研究證明，平均住院日、病床使用率和床位數(shù)量等因素會影響醫(yī)院運營效率。Ding（2014）發(fā)現(xiàn)，醫(yī)院職工構(gòu)成會影響醫(yī)院運營效率。

盡管以往研究已取得諸多成果，但仍存在諸多不足，本文貢獻(xiàn)體現(xiàn)在如下幾個方面：第一，DEA方法估計決策單元效率的可靠性，高度依賴于評價指標(biāo)體系的構(gòu)建，過多或過少的指標(biāo)數(shù)量，都會降低指標(biāo)體系估計效率值的準(zhǔn)確性。本文在前人研究的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步完善并構(gòu)建了效率評價指標(biāo)體系。第二，現(xiàn)有研究大多只使用 BCC模型和Malmquist指數(shù)模型中的一個，本文同時使用DEA方法的BCC模型和Malmquist指數(shù)模型，分別估計各省醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的年度效率和跨期效率變化，從靜態(tài)和動態(tài)兩方面評估新醫(yī)改實施以來的成效。第三，我國不同地區(qū)經(jīng)濟社會發(fā)展不平衡，但很多現(xiàn)有研究忽略了對各地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)異質(zhì)性的考慮。本文將全部樣本按照地區(qū)劃分為東部、中部和西部進(jìn)行回歸分析，以充分考慮地區(qū)異質(zhì)性的影響。第四，國內(nèi)外研究大多只將特定分類方式下的一類醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)作為研究樣本，比如城市醫(yī)院、農(nóng)村衛(wèi)生院等。然而，在 “三醫(yī)聯(lián)動”的新醫(yī)改環(huán)境下，我國各級醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)聯(lián)系更緊密，互動更頻繁，因此，本文關(guān)注全國各級醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的效率，對醫(yī)療體制改革實施效果進(jìn)行綜合評價。第五，現(xiàn)有研究大多只關(guān)注醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)效率的估計，僅少量研究同時關(guān)注影響效率的因素。因此，本文在估計醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)效率的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步研究影響效率及其變化的因素，并重點關(guān)注政府投入產(chǎn)生的影響，為我國醫(yī)療體制改革相關(guān)政策的完善提供參考。

因此，本文基于全國31個省份2009年至2016年的省級面板數(shù)據(jù)，研究了政府投入對我國各地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)運營效率的影響。在第一階段，使用 DEA方法的 BCC模型和 Malmquist指數(shù)模型，分別測算各省醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的靜態(tài)年度效率和動態(tài)跨期效率變化。在第二階段，通過面板 Tobit回歸模型，檢驗政府投入對不同地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)靜態(tài)和動態(tài)運營效率的影響，以及對動態(tài)運營效率的分解值——技術(shù)變化和效率變化的影響，從而識別政府投入對不同地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)動態(tài)運營效率產(chǎn)生影響的主要路徑。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：全國各地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的靜態(tài)和動態(tài)運營效率均存在明顯差異；政府投入對西部地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)靜態(tài)運營效率的提升作用顯著，對東部和中部地區(qū)的作用并不明顯；此外，政府投入對不同地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)動態(tài)運營效率產(chǎn)生差異性影響的主要路徑也不同。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

（一）政府投入與醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)運營效率

在完全競爭市場上，市場機制能充分發(fā)揮作用，實現(xiàn)資源的合理有效配置，并最終達(dá)到社會利益最大化，使經(jīng)濟均衡穩(wěn)定發(fā)展。此時，政府無需干預(yù)經(jīng)濟，只發(fā)揮維護(hù)市場秩序和法律公正等基本職能。然而，在不完全競爭市場上，市場機制失靈，無法自動實現(xiàn)資源的有效配置，若不通過必要的政府政策手段加以干預(yù)，會使市場秩序紊亂，最終帶來經(jīng)濟發(fā)展失衡（陳信元等，2007）。在我國不完全競爭的市場條件下，政府自覺調(diào)節(jié)市場，正不斷發(fā)展并完善政府調(diào)節(jié)和市場調(diào)節(jié)相結(jié)合的社會主義市場經(jīng)濟體制（雷雨林，1989）。已有研究普遍認(rèn)為，政府財政支持政策能夠有效調(diào)節(jié)資源配置，幫助矯正市場機制失靈的現(xiàn)象（Arrow，1962）。在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域亦是如此，區(qū)域間發(fā)展的不平衡，導(dǎo)致醫(yī)療資源分布不均。只有通過政府充分發(fā)揮調(diào)配醫(yī)療資源的作用，不斷增加對醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)的投入，才能提升各地醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的運營效率，以及居民健康水平（周怡，2018）。同時，政府站在宏觀的高度，把握著我國醫(yī)改的長期發(fā)展方向，在資金投入方面也以醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)長期效率改善為目標(biāo)，重視跨期效率增長率的提升，有利于逐步推動我國醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)通過市場機制自主健康發(fā)展。因此，關(guān)于政府投入對醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)運營效率的影響，本文提出如下假設(shè)。

H1：政府投入對醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的靜態(tài)運營效率有顯著正向影響。

H2：政府投入對醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的動態(tài)運營效率有顯著正向影響。

（二）政府投入的邊際效率遞減規(guī)律

邊際效率遞減規(guī)律是經(jīng)濟學(xué)理論中普遍存在的現(xiàn)象之一。微觀經(jīng)濟學(xué)認(rèn)為，一種物品給消費者帶來的滿足感，會隨著消費者對該物品消費量的上升而下降，即邊際效用遞減（張昆侖，2004）。宏觀經(jīng)濟學(xué)中也有類似的理論，Keynes（1936）提出了有效需求不足理論，并分析了導(dǎo)致有效需求不足的因素，包括邊際消費傾向遞減、資本邊際效率遞減、流動性偏好，由此論證了政府干預(yù)經(jīng)濟的必要性。在凱恩斯主張的國家干預(yù)經(jīng)濟理論下，財政政策和貨幣政策被廣泛使用，以實現(xiàn)充分就業(yè)和國民經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展。然而，政策效應(yīng)也存在邊際效率遞減的問題，一味使用某一政策而不根據(jù)實際經(jīng)濟發(fā)展情況加以調(diào)整，會使政策效應(yīng)逐漸降低，造成資源浪費，最終甚至?xí)π十a(chǎn)生負(fù)面影響（李成等，2003）。我國不同地區(qū)經(jīng)濟社會發(fā)展水平嚴(yán)重不均衡，具體表現(xiàn)為東部地區(qū)發(fā)達(dá)，西部地區(qū)落后，由此導(dǎo)致各地區(qū)居民生活水平以及獲得的醫(yī)療服務(wù)水平存在顯著差異。在新醫(yī)改的推動下，為全面提升我國醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的運營效率，政府對醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)的資金投入逐年增加。根據(jù)政府投入的邊際效率遞減規(guī)律，政府投入對醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)運營效率的提升作用，在不同地區(qū)會表現(xiàn)出明顯差異，在經(jīng)濟相對發(fā)達(dá)的地區(qū)更小，在經(jīng)濟相對落后的地區(qū)更大。因此，本文提出如下假設(shè)。

H3：政府投入對我國醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)運營效率的促進(jìn)作用，在東部地區(qū)相對較小，在西部地區(qū)相對較大。

三、研究方法

（一）數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）

DEA法是評價多投入、多產(chǎn)出決策單元效率水平的非參數(shù)方法，近年來已得到廣泛應(yīng)用。該方法的基本原理是，將每個被評價對象視為一個決策單元（Decision Making Unit，DMU），所有 DMU 共同構(gòu)成一個被評價總體，基于對投入和產(chǎn)出指標(biāo)比重的綜合測算，得到有效性生產(chǎn)前沿，并通過計算每個 DMU與該前沿面的距離來測算效率水平（Ferrie等，1996）。若 DMU處于有效性生產(chǎn)前沿面上，則其效率值為 1；若 DMU處于前沿包絡(luò)曲線內(nèi)部，則相對無效率，其效率值在0到1之間。

Charnes等（1978）最早提出了DEA法，同時構(gòu)建了CCR模型。隨著DEA法被廣泛應(yīng)用并不斷改進(jìn)，Banker等（1984）提出了BCC模型。CCR模型和BCC模型的共同點在于，均被用于同期內(nèi) DMU之間效率的比較，且均各自分為投入導(dǎo)向和產(chǎn)出導(dǎo)向模型。兩個模型的區(qū)別在于，CCR模型假定固定規(guī)模報酬，而BCC模型假定可變規(guī)模報酬。為進(jìn)一步對DMU的動態(tài)跨期效率進(jìn)行研究，F(xiàn)?re等（1994）基于DEA法構(gòu)建了Malmquist指數(shù)模型，一方面，可以比較各DMU全要素生產(chǎn)率（Total Factor Productivity，TFP）的跨期變化；另一方面，可將 TFP分解為技術(shù)變化（Technical Change，TC）和效率變化（Efficiency Change，EC），從而進(jìn)一步識別 TFP的變化是由技術(shù)因素主導(dǎo)還是效率因素主導(dǎo)。

DEA法在各學(xué)科領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，主要取決于以下幾個方面優(yōu)勢：第一，DEA法無需事先規(guī)定生產(chǎn)函數(shù)的形式，對多投入、多產(chǎn)出這類生產(chǎn)關(guān)系復(fù)雜的決策單元而言，DEA法是能更有效評估效率的非參數(shù)方法。第二，DEA法具有較強的客觀性，對于模型中投入和產(chǎn)出指標(biāo)的權(quán)重，無需主觀賦值，而是通過數(shù)學(xué)規(guī)劃法并基于具體數(shù)據(jù)求得。第三，DEA法估計的效率大小不隨投入產(chǎn)出指標(biāo)計量單位的變化而變化。

考慮到醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)多投入、多產(chǎn)出的復(fù)雜運營過程，以及DEA法的上述諸多優(yōu)勢，使用 DEA法評估的醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)運營績效，已得到國內(nèi)外學(xué)者的廣泛認(rèn)可。因此，本文在第一階段，首先利用 DEA法的 BCC模型評估我國各省醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)每年的靜態(tài)運營效率，之后使用 DEA法的 Malmquist指數(shù)模型估計各省醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的動態(tài)跨期運營效率，從靜態(tài)和動態(tài)兩方面，全方位評價我國醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)自新醫(yī)改實施以來的效率。

盡管 DEA法在評估效率上有諸多優(yōu)勢，但效率值無法直接反映政府投入對醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)效率水平影響的大小，也無法反映其他影響效率水平的因素及其影響程度，以及各因素對不同樣本影響間的異質(zhì)性，因而不具有政策性指導(dǎo)意義。因此，基于對醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)靜態(tài)和動態(tài)效率的估計結(jié)果，本文在第二階段使用上述效率值作為因變量進(jìn)行回歸分析。

（二）回歸分析

BCC模型估計的靜態(tài)效率值具有如下特點：效率值介于0和1之間，最小值為0，最大值為 1；Malmquist指數(shù)模型估計的跨期效率值的特點表現(xiàn)為：效率值顯著大于0?？梢姡瑑蓚€模型估計的效率值均體現(xiàn)了顯著的歸并數(shù)據(jù)特征，若仍使用普通面板數(shù)據(jù)回歸模型，會使估計結(jié)果產(chǎn)生偏誤。因此，本文使用面板 Tobit回歸模型，具體設(shè)定如下：

其中，Yit代表各省靜態(tài)或動態(tài)效率值，B代表回歸系數(shù)，Xit代表影響因素，εit代表隨機誤差項。由于本文通過 BCC模型和 Malmquist指數(shù)模型分別估計出的靜態(tài)和動態(tài)效率值均大于0，因此，本文在實證分析中構(gòu)建了如下模型：

其中bcc代表通過 BCC模型估計的靜態(tài)效率值；mi代表通過 Malmquist指數(shù)模型估計的動態(tài)效率值；tech和effi分別代表動態(tài)效率值中分離出的技術(shù)變化和效率變化；gfund代表政府投入；Z代表控制變量；i代表各個省份，t代表年份；β、γ代表回歸系數(shù)；εit代表隨機誤差項。模型 2用于探討政府投入對醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)靜態(tài)運營效率的影響。模型 3用于探討政府投入對醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)動態(tài)運營效率的影響。為進(jìn)一步研究其中的影響路徑，模型4和模型5分別估計了政府投入對跨期技術(shù)變化和效率變化的影響，以判斷政府是通過影響各省的技術(shù)水平、效率水平，還是兩者兼有，從而改變醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)動態(tài)運營效率的。

（三）變量選取

1. 效率評價指標(biāo)變量

要使用基于DEA法的BCC模型和Malmquist指數(shù)模型對決策單元的效率進(jìn)行評估，首先需構(gòu)建一個合理的評價指標(biāo)體系，從評價目標(biāo)出發(fā)，根據(jù)被評價對象的特點，選擇適當(dāng)?shù)耐度牒彤a(chǎn)出指標(biāo)。

醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的投入主要包括資本投入和人員投入兩方面，現(xiàn)有研究也對這兩種投入選擇了不同變量指標(biāo)。關(guān)于資本投入的變量，大多數(shù)研究將床位數(shù)納入投入指標(biāo)（Helmig 等，2001；Harrison 等，2004；Nedelea 等，2010；Ying，2011；Flokou 等，2011、2016；李瑛等，2016；Khushalani等，2017）。關(guān)于人力投入的變量，現(xiàn)有研究的區(qū)別在于對人員的分類方式不同。李瑛等（2016）詳細(xì)地將人力投入分為衛(wèi)生技術(shù)人員、工勤技能人員、注冊護(hù)士和管理人員；Bannick等（1995）將人員分為醫(yī)師、護(hù)理人員和其他醫(yī)師人員；Flokou等（2011、2016）將全部醫(yī)務(wù)人員分為兩類，即醫(yī)師和其他衛(wèi)生技術(shù)人員。參考已有文獻(xiàn)，并考慮數(shù)據(jù)的可得性，在資本投入變量方面，本文不僅選擇了床位數(shù)，還加入了醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)數(shù)量，以充分考慮不同省份醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)數(shù)量對效率可能產(chǎn)生的影響；在人員投入變量方面，為充分反映醫(yī)療衛(wèi)生人員的專業(yè)素質(zhì)水平，本文選擇更細(xì)化的人員分類方式，包括衛(wèi)生人員數(shù)、執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)師數(shù)、注冊護(hù)士數(shù)、其他技術(shù)人員數(shù)、管理人員數(shù)和工勤技能人員數(shù)。

醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的產(chǎn)出主要以治愈疾病、恢復(fù)患者身體健康等抽象目標(biāo)來衡量（龐瑞芝，2006）。從現(xiàn)有研究來看，一些學(xué)者使用較少的產(chǎn)出指標(biāo)，比如 Rosko等（2008）和劉海英（2015）選擇了兩個指標(biāo)，包括診療人數(shù)和住院人數(shù)；Flokou等（2011、2016）選擇了三個產(chǎn)出指標(biāo)，包括住院人數(shù)、手術(shù)次數(shù)、門診病人數(shù)。也有一些學(xué)者使用了更豐富的產(chǎn)出指標(biāo)，比如李湘君等（2012）將病床使用率、人均住院天數(shù)、每千人診療人次和住院人數(shù)作為產(chǎn)出指標(biāo)；Nedelea等（2010）使用了醫(yī)院接診量、門診人數(shù)、住院病人天數(shù)、門診病人手術(shù)次數(shù)和住院病人手術(shù)次數(shù)五個產(chǎn)出指標(biāo)。近年來，也有一些學(xué)者開始對傳統(tǒng)的產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整，Khushalani等（2017）使用按病例組合調(diào)整后的手術(shù)次數(shù)、急診數(shù)和門診數(shù)作為產(chǎn)出指標(biāo)。參考現(xiàn)有研究，并考慮數(shù)據(jù)可得性，本文將產(chǎn)出指標(biāo)分為三類：第一類是門診服務(wù)方面，包括門診診療人次數(shù)、門診健康檢查人數(shù)以及急診病死率；第二類是住院服務(wù)方面，包括入院人數(shù)、出院人數(shù)以及住院病人手術(shù)人次；第三類是床位利用方面，包括醫(yī)院病床使用率和醫(yī)院平均住院日。最后，由于使用DEA法計算效率時，各產(chǎn)出指標(biāo)均不能出現(xiàn)對產(chǎn)出的負(fù)向影響，因此需對不符合條件的指標(biāo)變量做正向化處理，包括用 1減去醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)急診病死率，以及對醫(yī)院平均住院日取倒數(shù)。

2. 因變量

根據(jù)上述效率評價指標(biāo)體系確定的投入和產(chǎn)出變量，本文分別對 BCC模型和Malmquist指數(shù)模型進(jìn)行估計，得到了各省醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的年度效率值、跨期全要素生產(chǎn)率變化以及由此分離出的技術(shù)變化和效率變化，分別用于度量靜態(tài)效率值（bcc）、動態(tài)效率值（mi）、技術(shù)變化（tech）和效率變化（effi）。為研究政府投入對我國醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)靜態(tài)和動態(tài)運營效率的影響，以及對動態(tài)跨期效率產(chǎn)生影響的路徑，本文使用 bcc、mi、tech和effi分別作為模型2至模型5的因變量。

3. 自變量

要研究政府投入對醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)運營效率的影響，考慮到各省人口數(shù)量較高的異質(zhì)性，本文使用各省人均政府醫(yī)療衛(wèi)生支出度量政府投入（gfund）。

4. 控制變量

醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的運營效率除受到政府投入直接干預(yù)的影響，還受到諸多環(huán)境因素的影響，包括人口密度、教育水平、收入水平、老齡化程度、經(jīng)濟水平、農(nóng)村和城鎮(zhèn)醫(yī)療保險的覆蓋情況等方面。Cochrane等（1978）發(fā)現(xiàn)，人口密度以及老齡化程度的增加，會降低人均獲取醫(yī)療衛(wèi)生資源的水平。 昉夏 等（2018）指出，經(jīng)濟水平會顯著影響醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的服務(wù)水平。Or（2000）發(fā)現(xiàn)，居民的教育水平和收入水平，與醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)水平有顯著正相關(guān)關(guān)系。Card等（2008）發(fā)現(xiàn)，醫(yī)療保險的居民覆蓋率會影響居民利用醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的水平。因此，基于前人研究及數(shù)據(jù)的可得性，本文在回歸模型中加入了一系列控制變量，包括人口密度（density）、教育水平（edufund、illiteracy）、老齡化程度（depend、old）、經(jīng)濟水平（revenue、healthexp、gdp）、城鎮(zhèn)基本醫(yī)療保險（basic、basicin、basicexp）以及新型農(nóng)村合作醫(yī)療（ncms、ncmsfund、ncmsno）的實施情況，并分別使用人口密度、人均教育經(jīng)費、15歲以上居民文盲率、總撫養(yǎng)比、65歲及以上人口比重、人均收入、居民醫(yī)療保健支出占比、人均 GDP、新農(nóng)合參合率、人均籌資和補償受益次數(shù)、城鎮(zhèn)基本醫(yī)保參保比、人均基金收入和支出進(jìn)行度量?；貧w模型中各主要變量的定義如表1所示。

表1 主要變量定義

續(xù)表1

（四）數(shù)據(jù)來源及處理

本文使用的數(shù)據(jù)來源于 2010—2017年的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒》《中國衛(wèi)生和計劃生育統(tǒng)計年鑒》以及《中國人口統(tǒng)計年鑒》，覆蓋了 2009—2016年全國 31個省份醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的相關(guān)數(shù)據(jù)。為消除物價波動對實證結(jié)果產(chǎn)生的影響，本文在進(jìn)行回歸分析前，對受到價格水平影響的變量進(jìn)行平減處理，包括政府投入（gfund）、人均教育經(jīng)費（edufund）、人均收入（revenue）、人均 GDP（gdp）、農(nóng)村人均新農(nóng)合籌資（ncmsfund）、人均基金收入（basicin）、人均基金支出（basicexp）。此外，為避免數(shù)據(jù)可能存在的異方差問題，本文對自變量和控制變量做對數(shù)變換處理，既避免了異方差，也使變量系數(shù)的含義變?yōu)閺椥?，增強了模型解釋力。?給出了各變量的描述性統(tǒng)計情況。

表2 各變量描述性統(tǒng)計

四、實證結(jié)果分析

（一）不同地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的效率分析

基于前面構(gòu)建的效率評價指標(biāo)體系，本文首先使用產(chǎn)出導(dǎo)向的 BCC模型對全國各省醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)年度效率值進(jìn)行測算。為大致了解不同地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)年度效率值在全國的分布情況，我們計算了各省醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu) 2009—2016年間的年度效率均值，結(jié)果大致呈現(xiàn)為東部最高，西部其次，中部最低的狀況。這說明經(jīng)濟最發(fā)達(dá)的東部地區(qū)，醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)年度運營效率最高；但年度效率均值最低的并非是經(jīng)濟最落后的西部地區(qū)，而是中部地區(qū)，這反映了中部地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)運營過程中可能存在嚴(yán)重的資源浪費問題，從而造成運營效率低下。

接下來，本文使用Malmquist指數(shù)模型對2009—2016年間全國各省醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)跨期全要素生產(chǎn)率變化情況進(jìn)行計算。通過計算各省 2009—2016年間 Malmquist指數(shù)均值，并觀察該值全國分布情況可知，Malmquist指數(shù)均值總體上呈現(xiàn)由西至東逐漸升高的趨勢，說明東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率增長率最高，西部地區(qū)最低。圖 1（左）的折線圖進(jìn)一步給出了各地區(qū)全要素生產(chǎn)率的變動方向和幅度，可以看出，東部地區(qū)的全要素生產(chǎn)率始終在逐年升高（Malmquist指數(shù)大于1），中部和西部地區(qū)全要素生產(chǎn)率波動較大，但近年來呈轉(zhuǎn)好態(tài)勢（Malmquist指數(shù)上升）。其中，中部地區(qū)全要素生產(chǎn)率2015年已經(jīng)開始上升，西部地區(qū)全要素生產(chǎn)率正逐年以更小的幅度下降。

圖1 各地區(qū)Malmquist指數(shù)變動（左）及政府投入變動（右）

為研究政府投入是否對上面呈現(xiàn)的醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)年度效率水平和跨期效率變動情況產(chǎn)生顯著影響，本文對 2009—2016年間各地區(qū)政府投入的變動情況做了初步分析，由圖 1（右）可以看出，西部地區(qū)政府投入力度最大，東部其次，中部最低，但整體上各地區(qū)都呈現(xiàn)逐年上升的趨勢。

綜合上述效率計算結(jié)果以及政府投入水平的情況，我們僅可得到全國各地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)效率水平和政府支持力度關(guān)系的直觀感受，尚無法判斷政府投入對醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)靜態(tài)和動態(tài)運營效率的具體影響程度，以及這種影響在不同地區(qū)間的差異性。因此，本文進(jìn)一步分別將年度效率值和跨期全要素生產(chǎn)率變化率度量的靜態(tài)和動態(tài)運營效率作為因變量，將政府投入作為核心解釋變量，同時加入必要的控制變量，進(jìn)行定量的實證回歸分析。

（二）面板單位根檢驗和協(xié)整檢驗

在進(jìn)行回歸分析之前，本文對變量進(jìn)行了單位根檢驗，以保證數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，從而避免可能出現(xiàn)的估計偏誤以及偽回歸現(xiàn)象。常用的面板數(shù)據(jù)單位根檢驗方法包括LLC檢驗、IPS檢驗、ADF-Fisher檢驗和 PP-Fisher檢驗。由于不同方法的原理和前提假設(shè)不同，因而可能得到不一致的結(jié)果。為保證單位根檢驗結(jié)果的可靠性，本文使用四種單位根檢驗法，并將同時通過四個檢驗的變量認(rèn)定為平穩(wěn)，其余變量認(rèn)定為非平穩(wěn)。結(jié)果顯示，總撫養(yǎng)比（depend）、人均收入（revenue）、居民醫(yī)療保健支出占消費性支出比重（healthexp）、人均 GDP（gdp）和參保比（basic）是非平穩(wěn)變量，其余變量為平穩(wěn)變量。進(jìn)一步對非平穩(wěn)變量的一階差分序列進(jìn)行單位根檢驗，結(jié)果顯示，這五個變量均通過四個單位根檢驗，是一階單整序列。

由于存在非平穩(wěn)變量，為避免謬誤回歸，在進(jìn)行回歸分析之前，需對各模型進(jìn)行協(xié)整檢驗，以判斷非平穩(wěn)變量的存在是否構(gòu)成嚴(yán)重問題。本文使用 Kao等（1997）提出的KAO面板協(xié)整檢驗方法，結(jié)果顯示，各模型的一階單整變量之間均存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系，可直接使用上述模型和變量進(jìn)行回歸分析。

（三）政府投入對靜態(tài)運營效率的影響

關(guān)于面板數(shù)據(jù)的Tobit回歸，有兩種常用模型——混合Tobit回歸模型和隨機效應(yīng)的面板Tobit回歸模型。要判斷應(yīng)使用哪種模型，通常根據(jù)LR檢驗（似然比檢驗）的結(jié)果進(jìn)行判斷。對模型 2進(jìn)行 LR檢驗，結(jié)果如表 3所示，強烈拒絕原假設(shè)（p值為0.000），因而認(rèn)為存在個體效應(yīng)，應(yīng)使用隨機效應(yīng)的面板 Tobit回歸。表 3中第 2列給出了使用模型 2對全國總體樣本進(jìn)行回歸的結(jié)果，結(jié)果顯示：第一，政府投入（gfund）對醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的靜態(tài)運營效率（bcc）在 5%的水平上有顯著促進(jìn)作用，該實證結(jié)果驗證了假設(shè) H1，政府資金支持力度越大，醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的靜態(tài)運營效率越高。這一方面直接證明了政府資金支持對提高我國醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)運營效率的有效性，另一方面也間接反映了政府投入影響醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)效率的途徑。政府衛(wèi)生支出不僅包括公費醫(yī)療經(jīng)費，還包括公共衛(wèi)生服務(wù)經(jīng)費，為醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的資本和人員投入提供直接資金來源，而這恰恰是醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的效率投入指標(biāo)，因此，政府投入正是通過影響投入指標(biāo)水平，進(jìn)而促進(jìn)了醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)效率的提升。第二，新農(nóng)合人均補償受益次數(shù)（ncmsno）與醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)靜態(tài)運營效率水平顯著負(fù)相關(guān)，這反映了我國新型農(nóng)村合作醫(yī)療實施中存在的問題，人均補償受益次數(shù)越多，出現(xiàn)騙保、重復(fù)報銷等問題的可能性越高，從而造成醫(yī)保資金的過度消耗，降低了醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的效率水平。第三，城鎮(zhèn)人均基本醫(yī)保收入（basicin）與醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)靜態(tài)運營效率水平正相關(guān)，這說明城鎮(zhèn)人均基本醫(yī)療保險基金收入水平越高，居民看病越能得到有效保障，從而有效提高醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的運營效率。

由于我國不同地區(qū)的經(jīng)濟和社會環(huán)境不同，因此，在研究政府投入對不同地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)運營效率的影響時，不能忽略地區(qū)間的異質(zhì)性對回歸結(jié)果可能產(chǎn)生的影響。表3中第3至5列給出了分地區(qū)樣本的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示：只有在西部地區(qū)，政府投入對醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)靜態(tài)運營效率提升顯著，在東部和中部地區(qū)，政府投入的作用并不明顯。這說明政府對西部地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的支持力度越大，越能促進(jìn)其靜態(tài)運營效率的提升，但東部和中部地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的靜態(tài)運營效率不會隨政府支持力度的加大而上升。該結(jié)果，一方面是由于政府對西部地區(qū)的醫(yī)療衛(wèi)生支出水平明顯高于其他地區(qū)，豐厚的資金支持本身就更有利于當(dāng)?shù)蒯t(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)運營效率的提升；另一方面，也可能是由于東部和中部地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)本身的技術(shù)水平較高，過多的政府資金支持反而造成醫(yī)療資源的浪費，降低運營效率，而西部地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的技術(shù)水平相對落后，資金緊缺，往往能充分有效地利用政府資金，提高運營效率。該結(jié)果驗證了假設(shè)H3，即證明了政府投入對靜態(tài)運營效率的影響呈現(xiàn)邊際遞減規(guī)律。

表3 政府投入對靜態(tài)運營效率的影響

（四）政府投入對動態(tài)運營效率、技術(shù)變化和效率變化的影響

通過模型 2，我們已檢驗了政府投入對不同地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)靜態(tài)運營效率的影響，為進(jìn)一步在長期動態(tài)視角下，研究政府投入對醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)動態(tài)運營效率（mi）的影響，本文對模型3進(jìn)行回歸分析。同時，將用于度量動態(tài)運營效率（mi）的全要素生產(chǎn)率增長率進(jìn)一步分解為技術(shù)變化（tech）和效率變化（effi），分別作為模型 4和模型 5的因變量進(jìn)行回歸分析，以檢驗政府投入主要通過哪種途徑影響動態(tài)運營效率。

為選擇合適的回歸模型，我們對模型 3至模型 5進(jìn)行 LR檢驗，均無法拒絕原假設(shè)（p值為1.000），因而應(yīng)使用混合Tobit回歸模型。表4給出了全國樣本的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示：第一，政府投入（gfund）、人均教育經(jīng)費（edufund）、人均收入（revenue）、參合率（ncms）以及人均籌資（ncmsfund）均與動態(tài)運營效率（mi）顯著正相關(guān)。第二，新農(nóng)合人均補償受益次數(shù)（ncmsno）均與動態(tài)運營效率（mi）負(fù)相關(guān)。第三，對技術(shù)變化（tech）有顯著影響的變量，與對動態(tài)運營效率（mi）產(chǎn)生顯著影響的變量一致；但這些變量對效率變化（effi）的影響并不顯著。上述結(jié)果說明：第一，政府支持力度越大，越能為醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)提供充足的資金提高技術(shù)水平，有利于醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的長期發(fā)展，促進(jìn)全要素生產(chǎn)率加速提升，提高其動態(tài)運營效率，該結(jié)果驗證了假設(shè) H2。第二，教育水平，收入水平，以及新型農(nóng)村合作醫(yī)療覆蓋數(shù)量和實施質(zhì)量水平的提高，均有助于優(yōu)化醫(yī)療服務(wù)需求結(jié)構(gòu)，間接促進(jìn)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)服務(wù)技術(shù)水平的不斷升級優(yōu)化，使其全要素生產(chǎn)率快速提升，提高動態(tài)運營效率。第三，總體而言，2009年新醫(yī)改政策實施以來，我國醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)動態(tài)運營效率提高，主要是由技術(shù)進(jìn)步帶來的，而非通過效率的改善。

表4 政府投入對動態(tài)運營效率、技術(shù)變化和效率變化的影響

續(xù)表4

為充分考慮地區(qū)間的異質(zhì)性對上述關(guān)于動態(tài)運營效率的回歸結(jié)果可能產(chǎn)生的影響，本文接下來對分地區(qū)樣本進(jìn)行回歸。表5給出了使用不同地區(qū)樣本，分別對模型3至模型5進(jìn)行隨機效應(yīng)的面板 Tobit回歸，得到的關(guān)于政府投入（gfund）變量的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示：對東部地區(qū)而言，政府投入（gfund）在三個模型中的系數(shù)均不顯著；對中部地區(qū)而言，政府投入（gfund）與動態(tài)運營效率（mi）和效率變化（effi）顯著負(fù)相關(guān)；對西部地區(qū)而言，政府投入（gfund）與動態(tài)運營效率（mi）和技術(shù)變化（tech）顯著正相關(guān)。上述結(jié)果說明，政府對不同地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的資金支持產(chǎn)生的影響，確實表現(xiàn)出顯著差異。

表5 分地區(qū)政府投入對動態(tài)運營效率、技術(shù)變化和效率變化的影響

第一，政府對東部地區(qū)的醫(yī)療衛(wèi)生資金投入，對其動態(tài)運營效率的影響并不顯著。一方面，由于政府對該地區(qū)的資金投入水平相對較低，而該地區(qū)醫(yī)療技術(shù)水平在全國較為先進(jìn)，要進(jìn)一步提升技術(shù)和效率水平，往往需要大量研發(fā)資金、教育資金和管理資金的投入，而政府對東部地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)現(xiàn)有的資金支持規(guī)模明顯不足，因此無法有效提升其動態(tài)運營效率。另一方面，由前面分析可知，東部地區(qū)Malmquist指數(shù)在全國最高，圖 2（左）顯示，該地區(qū)動態(tài)運營效率（mi）和技術(shù)變化（tech）始終大于 1，且二者變動趨勢一致，效率變化（effi）始終為 1，由此可見，東部地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的技術(shù)水平和效率水平已處于較高水平，能自發(fā)推動其技術(shù)和效率水平的提升，從而帶動全要素生產(chǎn)率的不斷增長，提高動態(tài)運營效率。可見，對于效率水平較高的東部地區(qū)，政府投入的支持作用并不明顯，該結(jié)果印證了政府投入對動態(tài)運營效率的影響確實遵循了邊際遞減規(guī)律，驗證了假設(shè)H3。

第二，政府對中部地區(qū)的醫(yī)療衛(wèi)生資金投入，顯著降低了當(dāng)?shù)蒯t(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的效率增長率，進(jìn)而降低了動態(tài)運營效率。該結(jié)論印證了前面分析得出的中部地區(qū)年度效率最低的結(jié)果，反映了該地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)對政府資金使用效率較低的問題，未能將有限資金有效運用到技術(shù)優(yōu)化、服務(wù)結(jié)構(gòu)和運營機制的完善升級中，也未能有針對性地為居民醫(yī)療需求提供服務(wù)，造成資源的大量浪費，降低了當(dāng)?shù)蒯t(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的效率增長率，從而使其動態(tài)運營效率進(jìn)一步降低。

第三，政府對西部地區(qū)的醫(yī)療衛(wèi)生資金投入，顯著提升了該地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的技術(shù)增長率，進(jìn)而提高了動態(tài)運營效率。該結(jié)果可能的原因在于：一方面，政府對西部地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生活動的支持力度足夠大。圖 1（右）顯示，自 2009年新醫(yī)療體制改革實施以來，西部地區(qū)的人均政府醫(yī)療衛(wèi)生支出始終維持全國最高水平，這為當(dāng)?shù)蒯t(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)專業(yè)醫(yī)療技術(shù)升級、人才培養(yǎng)、醫(yī)療設(shè)備和環(huán)境升級，以及全面滿足居民醫(yī)療需求，提供了充足的資金支持，使當(dāng)?shù)蒯t(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)從技術(shù)上全面升級，進(jìn)而提高其動態(tài)運營效率。另一方面，西部地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)技術(shù)水平相對落后，動態(tài)運營效率較低。圖 2（右）顯示，該地區(qū)動態(tài)運營效率（mi）和技術(shù)變化（tech）一致，且 2012年以來始終以小于1的水平上升。該結(jié)果證明，西部地區(qū)的技術(shù)水平相對較低，盡管近年來有改善的趨勢，但薄弱的醫(yī)療衛(wèi)生技術(shù)和服務(wù)基礎(chǔ)以及短缺的資金來源，使該地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)仍無法完全通過自身力量提升動態(tài)運營效率。而政府提供的必要資金支持，能幫助西部地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)補短板，提升技術(shù)水平，從而促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的快速增長，相比其它地區(qū)能更顯著地提高其動態(tài)運營效率。該結(jié)果再次印證了政府投入對動態(tài)運營效率的影響存在邊際遞減規(guī)律，驗證了假設(shè)H3。

圖2 東部地區(qū)（左）及西部地區(qū)（右）動態(tài)運營效率、技術(shù)變化和效率變化

（五）穩(wěn)健性檢驗

Tobit模型雖被廣泛應(yīng)用于因變量為歸并數(shù)據(jù)的情形，但該模型的缺陷是對分布具有高度依賴性，回歸結(jié)果不夠穩(wěn)健。如果關(guān)于似然函數(shù)的假設(shè)不準(zhǔn)確，比如隨機擾動項不服從正態(tài)分布或不滿足同方差假定，那么由此得到的 QMLE估計結(jié)果不一致。為避免上述情況的出現(xiàn)，本文對四個模型使用 CLAD法進(jìn)行回歸分析，以檢驗結(jié)果的穩(wěn)健性。CLAD法只要求隨機擾動項獨立同分布，即使存在非正態(tài)和異方差的問題，也能得到一致估計。表6給出了使用CLAD法得到的關(guān)于政府投入（gfund）變量的回歸結(jié)果。將Tobit法與CLAD法所得回歸結(jié)果相比較發(fā)現(xiàn)，雖然兩種方法所得估計值大小有一定的差異，但顯著性無本質(zhì)差異，因此可認(rèn)為本文得到的回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

表6 分地區(qū)政府投入對四個模型因變量的影響——CLAD法

五、結(jié)論與啟示

本文以我國31個省份的醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)為研究樣本，基于2009年至2016年的省級面板數(shù)據(jù)，考察了政府投入對我國各地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)靜態(tài)和動態(tài)運營效率的影響。本文首先使用 DEA方法的 BCC模型和 Malmquist指數(shù)模型，估計各省醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的年度效率和跨期效率變化；之后，用上述估計結(jié)果分別度量醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的靜態(tài)和動態(tài)運營效率，并作為因變量，在理論假設(shè)的基礎(chǔ)上，通過面板 Tobit回歸模型，檢驗了政府投入對不同地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)靜態(tài)和動態(tài)運營效率的影響；同時，通過檢驗政府投入對由動態(tài)運營效率分離出的效率變化和技術(shù)變化的影響，識別出不同地區(qū)政府投入影響動態(tài)運營效率的主要途徑。結(jié)果表明：第一，全國醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的靜態(tài)運營效率表現(xiàn)為東部最高，中部最低，動態(tài)運營效率表現(xiàn)為由西至東逐漸升高。第二，政府投入對西部地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的靜態(tài)運營效率有顯著正向影響，但對中部和東部地區(qū)無顯著影響。第三，對于中部地區(qū)，政府投入降低了該地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的效率增長率，從而帶來了動態(tài)運營效率的降低；對于西部地區(qū)，政府投入提升了該地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的技術(shù)增長率，從而提高了動態(tài)運營效率；但對于東部地區(qū)，政府投入的影響并不顯著。

基于上述研究結(jié)論，本文得出如下幾個方面啟示。

1. 我國各地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)運營效率水平嚴(yán)重失衡，阻礙了以“三醫(yī)聯(lián)動”為核心的醫(yī)療體制改革進(jìn)程的全面推進(jìn)。政府應(yīng)高度關(guān)注各地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)運營效率的差異，有針對性地制定差異化政策，實現(xiàn)醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)全面協(xié)調(diào)發(fā)展。

具體而言，對西部地區(qū)，政府應(yīng)繼續(xù)加大對當(dāng)?shù)蒯t(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的資金投入力度，尤其是技術(shù)進(jìn)步方面的投入。在政府政策和資金的大力支持下，不斷升級醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)診療設(shè)備，鼓勵相關(guān)學(xué)術(shù)研究，引進(jìn)并培養(yǎng)專業(yè)衛(wèi)生技術(shù)人員和護(hù)理人員，從而全面提升西部地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)技術(shù)水平，為其運營效率的不斷提升注入源動力。

對中部地區(qū)，政府應(yīng)改革衛(wèi)生管理體制，在規(guī)劃當(dāng)?shù)蒯t(yī)療衛(wèi)生資源時，需避免各醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)診療設(shè)備的重復(fù)而造成的浪費，提高各類醫(yī)療資源的配置和使用效率，從而使政府資金得到最大程度的利用。

對東部地區(qū)，政府應(yīng)引導(dǎo)該地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)充分發(fā)揮較高運營效率的優(yōu)勢，利用自身的先進(jìn)醫(yī)療技術(shù)、高水平醫(yī)療人才、高端診療設(shè)備，以及發(fā)達(dá)經(jīng)濟水平，建立“互聯(lián)網(wǎng)＋”信息共享平臺，實現(xiàn)醫(yī)療衛(wèi)生資源的跨區(qū)域流動，先進(jìn)帶動后進(jìn)，從而改變?nèi)珖t(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)運營效率失衡的現(xiàn)狀。

2. 借鑒福建三明“三醫(yī)聯(lián)動”改革的成功經(jīng)驗，政府應(yīng)積極引導(dǎo)民間資本對我國醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)的投資，鼓勵興辦民營醫(yī)療機構(gòu)，形成良好市場競爭環(huán)境的同時，為我國醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)注入更多的資金。

3. 政府應(yīng)重視對醫(yī)務(wù)人員的培養(yǎng)，提高其診療及護(hù)理水平，從而使醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的技術(shù)水平得到提升。此外，也要建立并完善薪酬分配管理制度，堅持多勞多得的公平分配原則，同時為高技術(shù)含量、高勞動強度的工作崗位制定傾斜薪酬政策，為醫(yī)務(wù)人員提供適當(dāng)?shù)募?。以人才?qū)動我國醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)技術(shù)水平的提升，必將帶來運營效率的不斷提高。

4. 政府應(yīng)建立并完善醫(yī)療衛(wèi)生支出的監(jiān)督評價管理體系，加強對政府資金使用的后續(xù)監(jiān)督和反饋，確保資金落實到位，同時對衛(wèi)生資源的配置隨時進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，減少資金浪費現(xiàn)象，從而提高醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的運營效率。