江蘇省衛(wèi)生資源配置公平性與衛(wèi)生資源投入的動(dòng)態(tài)相關(guān)性研究

徐雙，馮國(guó)忠

(中國(guó)藥科大學(xué)國(guó)際醫(yī)藥商學(xué)院，江蘇 南京 211198)

《“健康中國(guó)2030”規(guī)劃綱要》中提出“要整合推進(jìn)區(qū)域醫(yī)療資源共享，基本實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療衛(wèi)生資源配置公平，以滿足人民的健康需求”[1]。衛(wèi)生資源配置的公平體現(xiàn)在衛(wèi)生資源在不同地區(qū)、不同群體間的合理化分配，即醫(yī)療服務(wù)是否滿足了不同地區(qū)、不同人群的需要，醫(yī)療服務(wù)的差距是否建立在基本衛(wèi)生需要的基礎(chǔ)上。目前,已有針對(duì)衛(wèi)生資源配置的公平性的研究。張娜娜等[2]運(yùn)用基尼系數(shù)與泰爾指數(shù)研究了江蘇省2013—2016年衛(wèi)生資源配置的公平性，發(fā)現(xiàn)江蘇省資源配置比較公平且呈現(xiàn)出改善狀態(tài)。但公平性的改善是否是各項(xiàng)衛(wèi)生資源投入的增加推進(jìn)的，政府加大醫(yī)療資源的投入是否也是資源配置公平性提高的結(jié)果，同時(shí)，若兩者之間存在相互的影響，那么這一影響是如何發(fā)生的，其作用有多大，這些都還未有明確的研究結(jié)論。本文首先運(yùn)用基尼系數(shù)對(duì)1996—2017年江蘇省衛(wèi)生資源配置的公平性進(jìn)行分析，然后建立向量自回歸模型(vector autoregressive model，VAR 模型)，在此基礎(chǔ)上研究?jī)烧叩膭?dòng)態(tài)特性，主要技術(shù)手段是VAR中的沖擊反應(yīng)函數(shù)和方差分解。

1 資料來(lái)源及方法

1.1 資料來(lái)源

研究對(duì)象為1996—2017年江蘇省衛(wèi)生資源分配的基尼系數(shù)與歷年政府衛(wèi)生投入，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)包括各市22年間的衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)、衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)與床位數(shù)。以上數(shù)據(jù)來(lái)自《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》[3]與《江蘇衛(wèi)生計(jì)生年鑒》。

1.2 研究方法

1.2.1 基尼系數(shù) 洛倫茲曲線是指在一個(gè)總體內(nèi)，以“最貧窮的人口計(jì)算起一直到最富有人口”的人口百分比對(duì)應(yīng)各個(gè)人口百分比的收入百分比的點(diǎn)組成的曲線。反映了收入的不平等程度。曲線彎曲程度越大，收入分配越不平等。洛倫茲曲線可以較為直觀地反映收入的公平程度，而基尼系數(shù)則用于將居民收入差距進(jìn)行量化，更準(zhǔn)確地反映各項(xiàng)指標(biāo)的公平程度，如今已運(yùn)用于多個(gè)領(lǐng)域。基尼系數(shù)越接近0，表明資源分配越趨向平等，國(guó)際慣例把0.2以下視為絕對(duì)平均，0.2～0.3視為比較平均，0.3～0.4視為相對(duì)合理，0.4～0.5視為差距較大，0.5以上表示懸殊。其計(jì)算公式為：

式中：G為基尼系數(shù)，Xi為人口(地理面積)累計(jì)的百分比，Yi為衛(wèi)生資源累計(jì)的百分比，n為本文研究的地級(jí)市總數(shù)。

1.2.2 VAR模型 傳統(tǒng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)方法是以經(jīng)濟(jì)理論為基礎(chǔ)來(lái)描述變量關(guān)系的模型，然而經(jīng)濟(jì)理論通常不足以對(duì)變量之間的動(dòng)態(tài)聯(lián)系提供一個(gè)嚴(yán)密的說(shuō)明。為了解決這個(gè)問(wèn)題，克里斯托弗·西姆斯(Christopher Sims)在1980年提出了VAR模型。該模型是用模型中所有當(dāng)期變量對(duì)所有變量的若干滯后變量進(jìn)行回歸，用來(lái)估計(jì)聯(lián)合內(nèi)生變量的動(dòng)態(tài)關(guān)系，而不帶有任何事先約束條件,將每個(gè)變量均視為內(nèi)生變量,避開(kāi)了結(jié)構(gòu)建模方法中需要對(duì)系統(tǒng)中每個(gè)內(nèi)生變量關(guān)于所有變量滯后值函數(shù)的建模問(wèn)題。

沖擊反應(yīng)函數(shù)(impulse response functions，IRF)用于衡量來(lái)自隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對(duì)內(nèi)生變量當(dāng)前值和未來(lái)值的影響，并且擾動(dòng)項(xiàng)對(duì)某一變量的沖擊影響通過(guò)VAR 模型的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)傳遞給其他所有的變量。方差分解(variance decomposition)則是把VAR 系統(tǒng)中每個(gè)內(nèi)生變量的波動(dòng)按其成因分解為與各方程隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)相關(guān)聯(lián)的組成部分，從而了解各隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)在模型變量動(dòng)態(tài)變化中的相對(duì)重要性[4]。

1.3 統(tǒng)計(jì)方法

應(yīng)用EXCEL2016將統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)錄入、整合，計(jì)算按人口配置的基尼系數(shù)；應(yīng)用Eviews8.0軟件建立VAR模型。

2 結(jié)果與分析

2.1 基尼系數(shù)計(jì)算結(jié)果

從圖1可見(jiàn)，1996—2017年間，江蘇省衛(wèi)生機(jī)構(gòu)、衛(wèi)生技術(shù)人員與衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位配置的公平性整體處于下降趨勢(shì)，并在2012年后趨于平穩(wěn)且低于0.2，說(shuō)明2012年以來(lái)江蘇省衛(wèi)生資源配置已經(jīng)十分公平；衛(wèi)生機(jī)構(gòu)配置的基尼系數(shù)較大，波動(dòng)也較大。

0.4000.3000.2000.1000.000基尼系數(shù)機(jī)構(gòu)衛(wèi)生技術(shù)人員床位1990199520002005201020152020年份

圖1江蘇省1996—2017年衛(wèi)生資源按人口配置的基尼系數(shù)

Figure1Gini coefficient of health resources allocation by population in Jiangsu Province from 1996 to 2017

2.2 公平性與衛(wèi)生資源投入的動(dòng)態(tài)相關(guān)性分析

2.2.1 VAR模型的建立與檢驗(yàn) 本文建立VAR模型采用的數(shù)據(jù)為1996—2017年江蘇省衛(wèi)生資源配置的基尼系數(shù)與3種衛(wèi)生資源的配置數(shù)量，包括衛(wèi)生機(jī)構(gòu)、衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位和衛(wèi)生技術(shù)人員。由于數(shù)據(jù)的自然對(duì)數(shù)變換不改變?cè)械膮f(xié)整關(guān)系，并能使趨勢(shì)線性化，消除時(shí)間序列中存在的異方差現(xiàn)象，所以對(duì)所有數(shù)據(jù)取其自然對(duì)數(shù)值?；嵯禂?shù)分別記為GINI1、GINI2、GINI3，3種衛(wèi)生資源的配置數(shù)量分別記為JIGOU、BED、HT。

首先,運(yùn)用EViews軟件對(duì)各個(gè)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。其中，衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的原始序列水平值是在1%的水平下顯著，趨向于平穩(wěn)；而衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)與衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)及其基尼系數(shù)都是一階差分后的序列平穩(wěn)，應(yīng)用Johansen檢驗(yàn)對(duì)相應(yīng)的協(xié)整關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示,兩兩之間均不存在協(xié)整關(guān)系，因此本文主要探討衛(wèi)生機(jī)構(gòu)配置與基尼系數(shù)的相關(guān)性。將衛(wèi)生機(jī)構(gòu)及其相對(duì)應(yīng)的基尼系數(shù)代入VAR模型進(jìn)行分析，首先確定了最優(yōu)滯后階數(shù)為1，因此建立VAR(2)模型并回歸，得到以下向量矩陣：

另外，本模型的外生性檢驗(yàn)表明，變量的滯后值對(duì)被解釋變量存在顯著的影響，因此模型成立；同時(shí)穩(wěn)定性檢驗(yàn)(圖2)顯示，2個(gè)特征根都落在單位圓內(nèi)，該模型穩(wěn)定，可以進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析與方差分析。

1.51.00.50.0-0.5-1.0-1.5-1.5-1.5-1.50.00.51.01.5

圖2VAR模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)
Figure2Stability test of VAR model

2.2.2 脈沖響應(yīng) 脈沖響應(yīng)通過(guò)計(jì)算一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊分別對(duì)各個(gè)變量的影響來(lái)捕捉一個(gè)變量的沖擊因素對(duì)另一個(gè)變量的動(dòng)態(tài)影響路徑。圖3為機(jī)構(gòu)配置的基尼系數(shù)對(duì)自身以及衛(wèi)生機(jī)構(gòu)配置受到?jīng)_擊的反應(yīng)曲線，從圖3上圖中不難發(fā)現(xiàn)，GINI1對(duì)JIGOU的效應(yīng)時(shí)滯為1期，也就是在第1期過(guò)后才開(kāi)始出現(xiàn)反應(yīng)，并在第2期達(dá)到最大，隨后有十分微弱的收斂趨勢(shì)，最終達(dá)到穩(wěn)定的負(fù)向影響，趨于-0.035。同理，從圖3下圖中不難發(fā)現(xiàn)，基尼系數(shù)受到自身的正向影響也較為顯著。

0.0500.0250.000-0.025-0.050-0.075-0.100-0.125123456789100.280.240.200.160.120.080.040.00-0.04-0.08GINI1JIGOU

圖3GINI1脈沖響應(yīng)曲線圖
Figure3GINI1 pulse response curve

從圖4的JIGOU沖擊反應(yīng)中可見(jiàn)，對(duì)于第一期給予GINI1和JIGOU的沖擊都立即產(chǎn)生響應(yīng)。其中，對(duì)GINI1的沖擊在第2期達(dá)到最大，為-0.13，隨后減弱并穩(wěn)定為-0.1。

123456789100.10.0-0.1-0.2-0.3-0.40.250.200.150.100.050.00-0.05-0.10JIGOUGINI1

圖4JIGOU脈沖響應(yīng)曲線圖
Figure4JIGOU pulse response curve

2.2.3 方差分解 方差分解是分析預(yù)測(cè)殘差的標(biāo)準(zhǔn)差由不同新息的沖擊影響的比例，即內(nèi)生變量對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差的貢獻(xiàn)比例。從圖5可見(jiàn)，GINI1自身的沖擊影響最大，從第1期開(kāi)始有微弱下降趨勢(shì)，最后穩(wěn)定于87%；相對(duì)應(yīng)地，JIGOU的影響在1期的滯后以后，逐漸上升達(dá)到13%。圖6的 JIGOU方差分解圖顯示，在初期，JIGOU主要受到自身沖擊的影響，但從第1期開(kāi)始就出現(xiàn)顯著的下降趨勢(shì)；從第3期開(kāi)始，來(lái)自GINI1的沖擊占據(jù)更大的比例，逐漸穩(wěn)定于72%。

10080604020012345678910GINI1JIGOU

圖5GINI1方差分解圖
Figure5GINI1 variance decomposition chart

GINI1JIGOU1234567891080706050403020

圖6JIGOU方差分解圖
Figure6JIGOU variance decomposition chart

2.3 結(jié)果分析

2.3.1 基尼系數(shù)對(duì)于自身的沖擊具有顯著且穩(wěn)定的正向響應(yīng) 對(duì)衛(wèi)生機(jī)構(gòu)及其按人口配置的基尼系數(shù)的脈沖響應(yīng)分析表明，隨著衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量的增加，其基尼系數(shù)有穩(wěn)定的下降趨勢(shì)，也就是增加衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的投入可以推動(dòng)機(jī)構(gòu)配置公平性的提高。同時(shí)，基尼系數(shù)受到自身的正向影響也較為顯著。1996年以來(lái)，基尼系數(shù)整體處于下降趨勢(shì)，結(jié)合對(duì)其自身的脈沖反應(yīng)可知，衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的合理配置可以提高公平性。從方差分解分析中可以發(fā)現(xiàn)，衛(wèi)生機(jī)構(gòu)投入數(shù)量的影響存在一期的滯后，且在總的影響中所占比例始終未超過(guò)15%。這說(shuō)明提高資源配置公平性的關(guān)鍵還是在于合理配置資源，提高資源配置的數(shù)量在一定程度上也可以改善資源配置的公平性，但是影響較為有限。

2.3.2 基尼系數(shù)對(duì)衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量的投入有明顯的逆向影響 在衛(wèi)生機(jī)構(gòu)配置的脈沖反應(yīng)分析與方差分解分析中可以發(fā)現(xiàn)，基尼系數(shù)對(duì)衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量的投入有明顯的逆向影響，且長(zhǎng)期來(lái)看要比衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量自身的影響更大。也就是說(shuō)，隨著衛(wèi)生資源配置公平性的改善，資源配置總量也會(huì)增加。這可能是由于江蘇省內(nèi)部資源配置的不均衡，蘇南地區(qū)衛(wèi)生資源較為豐富，蘇中地區(qū)衛(wèi)生資源配置較為公平，而蘇北地區(qū)相對(duì)來(lái)說(shuō)資源總量不足，公平性不高[3]。這種情況下，隨著整體資源配置公平性的提高，就需要增加蘇北地區(qū)的資源投入。

2.3.3 總結(jié) 綜上所述，從衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的配置映射出的江蘇省醫(yī)療資源的配置公平性與相應(yīng)資源投入的相關(guān)性來(lái)看，醫(yī)療資源投入量的增加對(duì)于改善醫(yī)療資源配置公平性存在有限的正面影響，但資源合理配置對(duì)于提高公平性的影響力度更大。另一方面，資源配置公平性的提高也會(huì)對(duì)改善資源投入形成有利支持。

3 討論

在深入推進(jìn)醫(yī)療衛(wèi)生體制改革以來(lái)，我國(guó)衛(wèi)生資源總量有了大幅度的提升。但隨著經(jīng)濟(jì)水平的提高，需求側(cè)對(duì)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療服務(wù)的需求和利用不斷增長(zhǎng)，以及一直以來(lái)對(duì)三級(jí)醫(yī)院的迷信，對(duì)醫(yī)療效果的過(guò)高期望，醫(yī)療機(jī)構(gòu)或多或少的存在資源無(wú)序擴(kuò)張的現(xiàn)象，最終導(dǎo)致醫(yī)療資源配置的“倒金字塔”[5]。與美國(guó)逐年下降的入院次數(shù)、平均住院日和病床使用率不同，中國(guó)門診服務(wù)利用不足，住院服務(wù)被過(guò)度依賴的現(xiàn)象較為嚴(yán)重[6]。因此如今的醫(yī)療資源浪費(fèi)現(xiàn)象較為嚴(yán)重，一味地加大資源投入并不能有效地解決這一問(wèn)題。

目前，江蘇省衛(wèi)生資源配置的公平性有很大改善，醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的公平性和可及性得到了極大的保障。有學(xué)者提出，衛(wèi)生資源分配要解決公民、社會(huì)、利益相關(guān)者之間的關(guān)系，以及代際間的道德顧慮，重視一些非常重要的原則如關(guān)懷、保護(hù)弱勢(shì)或邊緣化人群、團(tuán)結(jié)、社會(huì)責(zé)任、相互依存、代理、自由、善治、力量平衡等[8]。若想要繼續(xù)改善江蘇省衛(wèi)生資源配置的公平性，應(yīng)當(dāng)首先致力于改善資源配置結(jié)構(gòu)，以按需分配的原則解決各個(gè)地區(qū)資源分配的結(jié)構(gòu)性失衡問(wèn)題。蘇南地區(qū)人口密集、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，醫(yī)療資源相對(duì)更加充足；蘇中地區(qū)地理面積與人口規(guī)模都比較小，蘇北地區(qū)經(jīng)濟(jì)較為落后，因此衛(wèi)生資源在進(jìn)行配置的時(shí)候會(huì)與蘇南地區(qū)有所差異。針對(duì)這一問(wèn)題，要充分發(fā)揮政府在衛(wèi)生資源配置上的主導(dǎo)作用，加強(qiáng)政府宏觀調(diào)控、規(guī)劃、投入和制度建設(shè)，引導(dǎo)醫(yī)療資源流向短缺的地區(qū)。如鼓勵(lì)人才流動(dòng)，對(duì)志愿去資源落后地區(qū)的衛(wèi)生人員給予相應(yīng)的財(cái)政補(bǔ)貼，或是鼓勵(lì)當(dāng)?shù)嘏囵B(yǎng)本地區(qū)較缺乏的人才，因地制宜合理分配資源。另外，在大數(shù)據(jù)信息化的背景下，增加例如遠(yuǎn)程醫(yī)療、在線健康咨詢以及醫(yī)療教育培訓(xùn)的使用，切實(shí)緩解衛(wèi)生人才緊缺問(wèn)題。其次，對(duì)于非基本醫(yī)療項(xiàng)目可以按支付能力進(jìn)行分配，可以用特需醫(yī)療做增量，需要加強(qiáng)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，實(shí)現(xiàn)資源的盤活利用且優(yōu)先保障公益性發(fā)展[9]。

同時(shí)，為了確保公共衛(wèi)生資源的公平且合理的配置，需要加強(qiáng)相關(guān)的制度建設(shè)。例如，要求省級(jí)財(cái)政在省級(jí)統(tǒng)籌的基礎(chǔ)上，建立對(duì)困難地區(qū)基本醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)經(jīng)費(fèi)專項(xiàng)轉(zhuǎn)移支付的法律機(jī)制；建立政策制定者的問(wèn)責(zé)制與責(zé)任制，規(guī)定地方政府將解決轄區(qū)內(nèi)衛(wèi)生資源分配公平性問(wèn)題作為基本職責(zé)來(lái)開(kāi)展工作[10]。

政府應(yīng)當(dāng)根據(jù)各個(gè)市縣實(shí)際情況進(jìn)行醫(yī)療衛(wèi)生投入，對(duì)不同資源的配置現(xiàn)狀，有針對(duì)性地進(jìn)行調(diào)整。如醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)雖處于絕對(duì)平均狀態(tài)，但與全國(guó)每萬(wàn)人醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)有一定差距[7]，那么就需要適當(dāng)增加投入，鼓勵(lì)社會(huì)資本辦醫(yī)等。由于在資源投入過(guò)程中，受市場(chǎng)利益導(dǎo)向的影響，資源更趨向于流向效益回收快的醫(yī)院體系的較多，對(duì)于衛(wèi)生防疫這種很難看到顯著效果的事業(yè)投入較少，公共衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的衛(wèi)生資源只占很小比重，流向社區(qū)醫(yī)療服務(wù)機(jī)構(gòu)的資源更是微乎其微。這就需要政府在資源投入的過(guò)程中進(jìn)行干預(yù)，將有限的資源投入到更需要的地方。