中國地方政府醫(yī)療衛(wèi)生支出效率及其影響因素研究
——以中部六省為例

● 周子超

(中國財(cái)政科學(xué)研究院，北京 100142)

一、引言

醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)關(guān)系億萬人民群眾的健康福祉，是一項(xiàng)舉足輕重的民生工程，也是國家治理的重要內(nèi)容之一。自2009年“新醫(yī)改”實(shí)施以來，我國醫(yī)療衛(wèi)生體制改革深入推進(jìn)，政府在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的主導(dǎo)作用不斷加強(qiáng)，政府公共衛(wèi)生支出持續(xù)增長。特別是在這次突如其來的新冠疫情背景下，我國政府通過財(cái)政在公共衛(wèi)生防疫攻堅(jiān)戰(zhàn)上有力地遏制疫情的蔓延，成功救治了上萬感染患者，大大降低了億萬華夏同胞乃至全人類的感染風(fēng)險(xiǎn)。以湖北省為例，2008年，政府用于醫(yī)療衛(wèi)生的財(cái)政支出為95.08億元，占全國醫(yī)療衛(wèi)生財(cái)政支出總額的3.36%；到2017年，政府用于醫(yī)療衛(wèi)生的財(cái)政支出為614.6億元，占全國醫(yī)療衛(wèi)生財(cái)政支出總額的4.25%。剔除通貨膨脹和匯率變動(dòng)的影響，湖北省2017年的公共衛(wèi)生支出總額是2008年的6.5倍，年均增長71.8%。但是，在此次新冠疫情爆發(fā)過程中，以武漢市為中心，整個(gè)湖北省一時(shí)成為疫情風(fēng)暴的起點(diǎn)和中心。雖然存在諸多主客觀因素，但不可否認(rèn)的一點(diǎn)是湖北省缺乏足夠安全高效的公共醫(yī)療衛(wèi)生體制來消除突發(fā)疫情所導(dǎo)致的公共風(fēng)險(xiǎn)，以致波及鄰近省份乃至全國。根據(jù)百度實(shí)時(shí)跟蹤數(shù)據(jù)，截至6月23日，我國累計(jì)確診85 086人，累計(jì)死亡4 647人(1)我國新冠疫情經(jīng)歷了數(shù)波疫情沖擊。第一波是武漢為源頭的疫情，到3月上旬得到控制，后面幾起爆發(fā)疫情，都是局部的、聚集性的、小范圍的。由于發(fā)現(xiàn)及時(shí)，控制有力，把疫情限制在了最小范圍。因此，疫情影響最嚴(yán)重的時(shí)間短是3月上旬以前。所以本文以第三波6月北京新發(fā)地發(fā)生的聚集性疫情為界點(diǎn)，分析我國遭受疫情沖擊的主要負(fù)面影響的廣度和深度。。其中，在疫情感染排名前10的省份中，湖北省一馬當(dāng)先，河南、湖南、安徽、江西等省緊隨其后，整個(gè)中部地區(qū)(2)根據(jù)統(tǒng)計(jì)局分類，中部地區(qū)共有8個(gè)省份，分別為湖北省、湖南省、江西省、河南省、安徽省、山西省、吉林省和黑龍江省。幾乎無一幸免，占比高達(dá)50%以上。因此，考慮地理距離和經(jīng)濟(jì)距離以及感染路徑，結(jié)合中國戶籍制度和傳統(tǒng)家庭觀念，本文擬以受疫情影響最為嚴(yán)重的中部六省為典型，研究新冠疫情背景下中國地方政府醫(yī)療衛(wèi)生支出相關(guān)問題。反觀中部各地方政府雖然在醫(yī)療衛(wèi)生資金投入上不斷上升，一定程度上扭轉(zhuǎn)了政府在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域投入不足的局面。但這只是表象，真正的重點(diǎn)在于在公共衛(wèi)生支出規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大的基礎(chǔ)上，公共衛(wèi)生支出的效率是否跟得上節(jié)奏。這次疫情便成為一粒試金石，檢測出中部地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生支出效率存在短板。因此，只有把數(shù)量和質(zhì)量都結(jié)合起來，才能真正地發(fā)展中部地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)，盡快打贏這場新冠疫情戰(zhàn)役，并防范化解未來隨時(shí)可能出現(xiàn)的公共風(fēng)險(xiǎn)。

此外，自1994年分稅制改革以來，在財(cái)政事權(quán)與支出責(zé)任劃分上，地方財(cái)政相對于中央財(cái)政在比重上始終保持著大頭，這也表現(xiàn)在醫(yī)療衛(wèi)生支出比例層面。本文將在DEA—Tobit兩階段分析框架下，集中分析地方政府衛(wèi)生支出效率。試圖解答三個(gè)問題：一是在支出規(guī)模不斷增長的背景下，中部地方政府支出效率如何？二是不同省份地方政府之間的政府支出效率為何出現(xiàn)差異？三是如何有效提高地方政府醫(yī)療衛(wèi)生支出效率，助力盡快打贏這場疫情攻堅(jiān)戰(zhàn)？

文章結(jié)構(gòu)如下：第二節(jié)評述財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率及其影響因素的相關(guān)國內(nèi)外文獻(xiàn)；第三節(jié)討論具體研究方法和思路；第四節(jié)描述變量選取，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋；第五節(jié)進(jìn)行實(shí)證分析，并得出實(shí)證結(jié)果；第六節(jié)結(jié)合實(shí)證結(jié)果得出最終論斷；第七節(jié)進(jìn)行針對性的政策討論。

二、相關(guān)文獻(xiàn)回顧

(一)國內(nèi)文獻(xiàn)研究

關(guān)于研究財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率的方法上，國內(nèi)學(xué)者主要采用的是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析，而無界分析方法使用得很少。其中，龔峰(2008)[1]使用基于投入導(dǎo)向的四階段DEA方法，實(shí)證評估了我國70個(gè)大中城市2005年公共安全部門平均有17.4%的生產(chǎn)效率損失，且大人口規(guī)模級東部地區(qū)比中小人口規(guī)模級中西部地區(qū)的效率水平要低。王曉軍等(2009)[2]使用包含非自由處置變量模型的兩種DEA方法評價(jià)我國30個(gè)省份2006年社會保障資金支出效率中約50%的省份存在有不同程度的效率損失，表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地區(qū)有相對較高的資金使用效率。韓華為等(2010)[3]使用基于產(chǎn)出導(dǎo)向的二階段DEA與Tobit模型，核算了我國31個(gè)省份1997—2007年政府衛(wèi)生支出綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率變化及其變化趨勢，指出適當(dāng)?shù)呢?cái)政集權(quán)與推行醫(yī)療體制改革均有利于縮小東、中、西地區(qū)之間的效率差異。王寶順等(2011)[4]以產(chǎn)出為導(dǎo)向核算2005—2008年中國地方財(cái)政公共衛(wèi)生支出效率平均存在24%的投入浪費(fèi)，測算Malmquist指數(shù)后表明全要素生產(chǎn)率受到生產(chǎn)技術(shù)變動(dòng)的影響在樣本期間內(nèi)逐年下降。金榮學(xué)等(2012)[5]采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析和Malmquist指數(shù)分析法研究了我國公共醫(yī)療衛(wèi)生支出的績效，發(fā)現(xiàn)從總體來看我國公共醫(yī)療衛(wèi)生支出效率較高，大部分省份處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段。張仲芳(2013)[6]運(yùn)用DEA和Tobit模型對我國1998—2011年的省級面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，研究表明地方政府衛(wèi)生支出效率存在明顯差異，主要影響因素有政策因素、經(jīng)濟(jì)因素和社會因素。管彥慶等(2014)[7]通過建立以DEA為核心的四階段分析框架，對我國2007—2011年30個(gè)省市公共醫(yī)療衛(wèi)生支出的效率進(jìn)行了實(shí)證研究，結(jié)果表明在控制環(huán)境因素與隨機(jī)沖擊影響的條件下，省級公共醫(yī)療衛(wèi)生支出存在年均29.5%的效率損失。王麗等(2015)[8]分析了京津冀城市圈中13個(gè)城市的公共醫(yī)療衛(wèi)生支出效率，結(jié)果表明河北的醫(yī)療衛(wèi)生支出效率低于北京和天津，但差距正在逐漸縮小，北京和天津?yàn)橐?guī)模報(bào)酬遞減，河北大部分城市為規(guī)模報(bào)酬遞增。

(二)國外文獻(xiàn)研究

相對于國內(nèi)學(xué)者而言，國外學(xué)者多數(shù)采用非參數(shù)分析，主要包括DEA和無界分析方法(FDH)。Santiago等(2005)[9]基于DEA和FDH方法，利用140個(gè)發(fā)展中國家1996—2002年的數(shù)據(jù)研究了財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出生產(chǎn)效率的前沿面。結(jié)果表明，基于產(chǎn)出角度，大多數(shù)低效率國家都出現(xiàn)了效率趕超現(xiàn)象；而基于投入角度，大多數(shù)國家雖然增加了財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出，但是健康水平并沒有得到明顯改善，而后又運(yùn)用Tobit模型研究了政府醫(yī)療衛(wèi)生支出效率的影響因素，結(jié)果表明政府支出水平與效率之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，而城市化水平對支出效率具有促進(jìn)作用。Valdmanis等(2008)[10]以1 377個(gè)美國城市醫(yī)院為樣本，運(yùn)用兩階段擁塞分析法對質(zhì)量和效率進(jìn)行權(quán)衡分析，發(fā)現(xiàn)低質(zhì)量的醫(yī)院可以通過增加勞動(dòng)投入來提高質(zhì)量，而高質(zhì)量的醫(yī)院往往有人員懈怠情況出現(xiàn)。Mark等(2009)[11]在DEA模型中選取病人滿意度、用藥錯(cuò)誤及下降率作為質(zhì)量與患者安全產(chǎn)出指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)不到一半的護(hù)理單位以最佳效率水平運(yùn)營。Qzcan等(2011)[12]運(yùn)用Malmquist指數(shù)對十年間(1994—2004年)美國21個(gè)退伍軍人綜合服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的研究，表明其整體生產(chǎn)力改善是緣于技術(shù)改變而非效率改變。Nayar等(2013)[13]對2008年美國371家具全國代表性的急性護(hù)理醫(yī)院進(jìn)行投入導(dǎo)向DEA研究，表明使用與沒有使用質(zhì)量產(chǎn)出指標(biāo)情況下，構(gòu)成效率前沿的醫(yī)院數(shù)量相差一倍。

綜上所述，國外學(xué)者對政府醫(yī)療衛(wèi)生支出效率的研究更為完善，研究方法更為多樣化和角度更為細(xì)化，但主要就單個(gè)國家和進(jìn)行國際間比較研究。而目前國內(nèi)很少有學(xué)者將地域等外部環(huán)境與統(tǒng)計(jì)誤差、遺漏變量等隨機(jī)沖擊因素納入到DEA的效率評價(jià)過程中?；谏鲜鲈?，本文從中部地區(qū)角度以省級面板數(shù)據(jù)，從醫(yī)療衛(wèi)生支出質(zhì)量與效率相結(jié)合的角度，在較典型的時(shí)間區(qū)間內(nèi)動(dòng)態(tài)觀察了較多的投入與產(chǎn)出變量及其影響因素，使得效率評價(jià)結(jié)果更為客觀，分析“新醫(yī)改”以來區(qū)域效率增加效應(yīng)差異以及發(fā)展趨勢，進(jìn)而盡可能為提高中部地區(qū)財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率，早日打贏疫情攻堅(jiān)戰(zhàn)提供啟發(fā)，具有十分重要的理論參考價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

三、研究方法

(一)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis，DEA)是美國著名運(yùn)籌學(xué)家Charnes等人于1978年提出的一種效率評價(jià)方法，經(jīng)過30多年的發(fā)展已經(jīng)廣泛應(yīng)用于管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)等領(lǐng)域。DEA是一種面板數(shù)據(jù)的非參數(shù)估計(jì)方法，用于測評一組具有多種投入和多種產(chǎn)出的決策單元。該方法利用線性規(guī)劃構(gòu)建有效率的凸性生產(chǎn)前沿面，通過與此前沿面相比較來識別效率的相對高低。對于財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率的評價(jià)，DEA是一種較好的評價(jià)方法。

DEA模型包括CCR模型、BCC模型、FG模型和ST模型等。其中，CCR模型假定規(guī)模報(bào)酬不變，并且當(dāng)且僅當(dāng)所有決策單位以最佳的規(guī)模運(yùn)行時(shí)才適用。但由于存在不平等競爭和財(cái)政約束等現(xiàn)實(shí)問題，會導(dǎo)致某個(gè)決策單元無法以最佳的規(guī)模運(yùn)行?；诖?，出現(xiàn)了BCC模型。它假設(shè)規(guī)模報(bào)酬可變，并將CCR模型中的綜合技術(shù)效率分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率。除此之外，DEA還可以分別從投入角度和產(chǎn)出角度來測度效率值，這兩種方式在CCR模型下測算的結(jié)果相同，在BBC模型下可能會不同。

本文主要是研究在投入不變的情況下，最大化產(chǎn)出的決策行為。根據(jù)前沿生產(chǎn)函數(shù)理論，假設(shè)有n個(gè)決策單位，m種投入，f種產(chǎn)出，可以構(gòu)造C2R模型：

(1)

(1)式中，xi和yi分別為投入和產(chǎn)出的列向量，x和y分別為決策單位的投入和產(chǎn)出，且分別為(m×n)階的投入矩陣和(f×n)階的產(chǎn)出矩陣；λi和λj為各單位組合系數(shù)；ε為非阿基米德無窮小量，實(shí)際應(yīng)用中常取極小的正數(shù)；eT為單位行向量；θ、S-和S+為效益評價(jià)指標(biāo)，其中，θ為效率評價(jià)指標(biāo)，S-和S+為松弛變量；若θ<1，但S-和S+不全為0，即認(rèn)為決策單位DEA無效率；如果θ=1，且S-和S+有一個(gè)不為0，則認(rèn)為該決策單位DEA弱有效；如果θ=1，且S-和S+均為0，則認(rèn)為該單位DEA有效率。

(二)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)

Malmquist指數(shù)最初由Malmquist Sten于1953年提出，Caves等人于1982年首次將這一指數(shù)應(yīng)用于生產(chǎn)率變化的測算，隨后Fare等人于1994年將其與DEA理論相結(jié)合，建立了用于考察相鄰兩個(gè)時(shí)期生產(chǎn)率變動(dòng)的Malmquist生產(chǎn)率變動(dòng)指數(shù)，Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)可以反映出效率隨時(shí)間的變化情況。Fare等人將Malmquist指數(shù)分解為技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(TC)和綜合技術(shù)效率變化指數(shù)(TEC)，其中綜合技術(shù)效率變化指數(shù)可進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變化指數(shù)(PTEC)和規(guī)模效率變化指數(shù)(SEC)，較好地刻畫了相對效率的動(dòng)態(tài)變化。

(三)Tobit模型

在效率的測算過程中，DEA利用了決策單元可以控制的投入和產(chǎn)出指標(biāo)來進(jìn)行測算，并沒有考慮其他的決策單元不可以控制的影響因素，而這些不可控因素的差異往往是造成決策單元效率差異的重要原因。學(xué)者們一般采用DEA兩階段法來解決這個(gè)問題，第一階段通過DEA測算出決策單元的效率得分，第二階段讓效率得分作為被解釋變量對各不可控因素進(jìn)行回歸。因?yàn)樾实梅值娜≈祬^(qū)間為[0，1]，此時(shí)使用普通最小二乘法(OLS)進(jìn)行回歸，估計(jì)結(jié)果將會有偏且不一致。Tobit模型由Tobin于1958年提出，該模型可以解決受限或截?cái)嘁蜃兞磕Ｐ蜆?gòu)建問題，采用Tobit模型來進(jìn)行回歸可以避免OLS估計(jì)帶來的偏誤。其基本結(jié)構(gòu)如下：

(2)

其中，yit是被解釋變量，即效率值，當(dāng)yit>0時(shí)，其值為實(shí)際觀測值；當(dāng)yit≤0時(shí)，則觀測值受限，取值為0。Xit是解釋變量，選取實(shí)際的觀測值。βT是需要測算的參數(shù)向量。εit～N(0，δ2)。

四、變量選取和數(shù)據(jù)說明

(一)決策單元選取

利用DEA方法研究中部六省財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率，首先必須選取決策單元，在此基礎(chǔ)上才能分析各決策單元效率的相對有效性。根據(jù)決策單元的選取原則，本文選取中部六個(gè)省份的醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)作為6個(gè)決策單元。

(二)投入產(chǎn)出指標(biāo)選取

投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取在DEA中非常重要，在對財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率進(jìn)行研究的投入產(chǎn)出指標(biāo)選取上，學(xué)者們選取的指標(biāo)也有所差異。本文根據(jù)投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取原則和數(shù)據(jù)的可得性，擬采取兩階段DEA。第一階段選擇各省份財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出為唯一投入指標(biāo)，選擇最具代表醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給能力的衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)、衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)和衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)這三大衛(wèi)生資源作為產(chǎn)出指標(biāo)，第二階段選取衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)、衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)和衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)作為投入指標(biāo)，選取診療人數(shù)、出院人數(shù)和病床使用率作為產(chǎn)出指標(biāo)，在將兩類效率值求加權(quán)算術(shù)平均值，得出最終的效率值來進(jìn)行分析，如表1所示。

(三)影響因素選取

在對財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率的影響因素進(jìn)行分析時(shí)，考慮到公共財(cái)政的本質(zhì)是政府能夠?yàn)楣娞峁M足其需求的產(chǎn)品和服務(wù)，而醫(yī)療衛(wèi)生公共產(chǎn)品就是其中的重要組成部分，所以醫(yī)療衛(wèi)生公共產(chǎn)品供給的效率與多大程度上滿足公眾的實(shí)際需求密切相關(guān)。另一方面，公眾的實(shí)際需求與當(dāng)?shù)氐姆A賦特征，如人口特征、社會環(huán)境與政策制度環(huán)境等緊密聯(lián)系。再者，根據(jù)官員晉升錦標(biāo)賽理論和粘蠅紙效應(yīng)理論，地方財(cái)政支出投向和中央轉(zhuǎn)移支付力度對政府醫(yī)療衛(wèi)生支出效率的影響至關(guān)重要。其中，根據(jù)周業(yè)安等(2008)[14]相關(guān)研究表明，由于中國財(cái)政分權(quán)和政治集權(quán)并行，在財(cái)政體制上形成中國式財(cái)政分權(quán)，在政治管理體制上形成上級任命制，從而導(dǎo)致地方政府基于晉升錦標(biāo)賽機(jī)制，在財(cái)政資金運(yùn)用上重視生產(chǎn)性基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，輕視民生性公共服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。在財(cái)政分權(quán)體制改革不斷深化推進(jìn)的過程中，地方政府財(cái)政收入中轉(zhuǎn)移支付資金比重逐步上升，在財(cái)政支出投向上更易于傾向經(jīng)濟(jì)投資建設(shè)，忽視包括公共醫(yī)療衛(wèi)生產(chǎn)品在內(nèi)的基本公共產(chǎn)品供給。另一方面，粘蠅紙效應(yīng)使得中央政府撥付的資金會粘在資金到達(dá)的地方政府，增加這個(gè)地方的政府支出，由此增加的公共產(chǎn)品支出水平大于本地政府稅收增長所帶來的公共產(chǎn)品支出水平。學(xué)者Gramlich指出地方居民的收入每增加1美元，可使得地方公共開支增加0.05～0.1美元，而1美元的中央補(bǔ)助將使得地方公共開支增加0.4～1美元。根據(jù)中國統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)數(shù)據(jù)顯示，2019年，地方財(cái)政收入101 076.82億元，相當(dāng)于全國財(cái)政收入的53.1%，地方財(cái)政支出為203 758.87億元，相當(dāng)于全國財(cái)政支出的85.3%，中央對地方轉(zhuǎn)移支付83 915億元，基本上補(bǔ)足了地方財(cái)政收支缺口。因此，財(cái)政分權(quán)，特別是財(cái)政支出分權(quán)擴(kuò)大得益于中央對地方轉(zhuǎn)移支付，特別是一般性轉(zhuǎn)移支付的力度加大，而財(cái)政支出分權(quán)對包括公共醫(yī)療衛(wèi)生在內(nèi)的基本公共產(chǎn)品在理論上應(yīng)是正向的。

結(jié)合上述分析，提出假設(shè)：

A：財(cái)政支出分權(quán)對政府醫(yī)療衛(wèi)生支出效率的影響是正向的。

B：財(cái)政支出分權(quán)對政府醫(yī)療衛(wèi)生支出效率的影響是負(fù)向的，或者無顯著相關(guān)性。

最后，綜合經(jīng)濟(jì)、社會和政策制度等方面的因素，選取了財(cái)政支出分權(quán)指標(biāo)(%)作為造成各地區(qū)財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率差異的核心影響因素，并選取人口密度(人/平方公里)、人力資本水平(h)、人均GDP(元)、城鎮(zhèn)化水平(%)、農(nóng)村居民恩格爾系數(shù)(%)、政府規(guī)模(%)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(%)等作為控制變量。

(四)數(shù)據(jù)說明

鑒于數(shù)據(jù)的可得性和完整性，選取了2008—2017年作為研究年度，本文所選取的數(shù)據(jù)均來自于2009—2018各年的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國財(cái)政年鑒》《湖北省統(tǒng)計(jì)年鑒》《湖南省統(tǒng)計(jì)年鑒》《山西省統(tǒng)計(jì)年鑒》《江西省統(tǒng)計(jì)年鑒》《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》《河南省統(tǒng)計(jì)年鑒》。另外，部分?jǐn)?shù)據(jù)來自于Wind數(shù)據(jù)庫。

五、實(shí)證結(jié)果分析

(一)靜態(tài)分析

本文基于投入導(dǎo)向的DEA模型，運(yùn)用DEAP-xp1軟件，測算出了2008—2017年中部六省份財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率得分，測算結(jié)果見表2。下面將根據(jù)測算結(jié)果對財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率在時(shí)間維度上的變化和地區(qū)空間維度之間的差異進(jìn)行分析。

表2

表2 2008—2017年中部六省份三種效率得分

1.時(shí)間維度分析

根據(jù)DEA測算出的結(jié)果，繪制出2008—2017年中部六省份三種效率得分的平均值的變化趨勢圖，如圖1所示。由圖1可以看出，中部六省份的財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出的平均綜合技術(shù)效率近似呈現(xiàn)“M”型波動(dòng)上升的趨勢，2008年的綜合技術(shù)效率為0.884，2009年實(shí)現(xiàn)了較快增長，達(dá)到了0.898，2010年卻迎來了較大幅度的下降，甚至低于2008年的水平，達(dá)到最低值。之后，2011年至2014年分別為0.900、0.914、0.912和0.923，大體上是穩(wěn)步增長。最后，2015年到2017年，綜合技術(shù)效率震蕩滑落至0.900。綜合十年間的變化情況，綜合技術(shù)效率是有步驟地上升，這說明中部地區(qū)整體財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出的綜合效率波動(dòng)不大，態(tài)勢良好。再看平均純技術(shù)效率，在2010年以后，與平均綜合技術(shù)效率趨勢大體一致，在2008年至2010年期間出現(xiàn)滑坡式下降，2013年至2014年間逆轉(zhuǎn)驟增，之后緩慢波動(dòng)下降，但始終未回到2009年之前的水平，反映了政府對財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出資金的使用水平呈現(xiàn)出先下降后上升再下降的波動(dòng)趨勢，可能是“新醫(yī)改”帶來的結(jié)構(gòu)性調(diào)整陣痛使得政府的調(diào)控能力在短時(shí)間內(nèi)難以恢復(fù)。最后，平均規(guī)模效率在2008—2009年間快速增長，之后保持較為緩慢的穩(wěn)步增長，到2013年止，呈現(xiàn)出持續(xù)上升態(tài)勢，2014年以后，呈現(xiàn)“U”型發(fā)展態(tài)勢，說明中部地區(qū)各省份的財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出規(guī)?？傮w上越來越趨于最優(yōu)規(guī)模，因此擴(kuò)大財(cái)政支出規(guī)模是必要而且合理的。由以上分析可知，純技術(shù)效率在“新醫(yī)改”以后的滑坡式下降，大傷元?dú)?，以?013年仍未緩過來，一直處于低迷狀態(tài)，直接導(dǎo)致了中部地區(qū)整體平均綜合技術(shù)效率一直萎靡，無法大幅度增長。因此，政府應(yīng)致力于在提高財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出數(shù)量的同時(shí)更加注重提高醫(yī)療衛(wèi)生財(cái)政資金的使用效益。

2.地區(qū)空間維度差異分析

為了對中部地區(qū)六個(gè)省份的財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率的差異進(jìn)行分析，根據(jù)各省平均財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出水平和平均綜合技術(shù)效率水平，將各個(gè)省份進(jìn)行分類，分類情況見表3。另外，根據(jù)計(jì)算出來的6個(gè)省份的2008—2013年的平均財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出和三種效率水平平均值，繪制出了圖2。

表3 6個(gè)省份分類情況

綜合表3和圖2，可以看出，在財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生資金投入上，河南最多，部分原因?yàn)樵撌↓嫶蟮娜丝诨鶖?shù)。因此，必須提高巨額財(cái)政資金的使用效率，保證上億人口的全覆蓋和優(yōu)質(zhì)醫(yī)療服務(wù)。在投入較高地區(qū)，湖南省獨(dú)占鰲頭，明顯比湖北和安徽的效率要高，說明湖南在財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出的數(shù)量和質(zhì)量上都是佼佼者，是中部地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生支出水平和使用效率的先鋒。安徽的純技術(shù)效率太低嚴(yán)重影響了其綜合技術(shù)效率水平，但其也有很大的提升空間。相比安徽，湖北的投入和產(chǎn)出效率配置更加合理。不過，該省中等效率與較高投入不相匹配，因此，湖北應(yīng)該實(shí)現(xiàn)整體效率再攀一個(gè)新高度。在財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生資金投入上，江西相對后勁不足，中等的投入加上較低的效率使其萎靡不振，特別是純技術(shù)效率和支出數(shù)量不足導(dǎo)致綜合技術(shù)效率低下，所以江西應(yīng)須要增加支出數(shù)量，配合提高資金使用效率。在投入較低地區(qū)，山西表現(xiàn)不俗，實(shí)現(xiàn)了較低投入基礎(chǔ)上的高效率，因此，可以進(jìn)一步加大財(cái)政對醫(yī)療衛(wèi)生的政策傾斜力度。

(二)動(dòng)態(tài)分析

DEA是對相同環(huán)境中的決策單元在同一時(shí)間點(diǎn)上進(jìn)行的橫向分析，是靜態(tài)的效率分析。Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)則是利用面板數(shù)據(jù)，測算出可以縱向比較分析的生產(chǎn)率指數(shù)，能夠?qū)π孰S時(shí)間的變化情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，從而彌補(bǔ)了靜態(tài)分析的缺點(diǎn)，使分析更加完整，測算結(jié)果見表4和表5。由表4看出，中部地區(qū)6個(gè)省份的全要素生產(chǎn)率指數(shù)均小于1，且都分布于0.8這一水平，其中河南的全要素生產(chǎn)率指數(shù)最高，為0.893，江西和安徽的全要素生產(chǎn)率指數(shù)最低，為0.873。全要素生產(chǎn)率低的主要原因在于技術(shù)進(jìn)步的不利影響，各省的技術(shù)變化指數(shù)均小于1，圍繞0.88水平上下波動(dòng)，意味著出現(xiàn)了技術(shù)退步。隨著時(shí)間的推移，技術(shù)在長期內(nèi)必然是進(jìn)步增長的，而本文卻得出了相反的結(jié)論，原因可能是所選取的投入產(chǎn)出指標(biāo)并不能全面地反映技術(shù)進(jìn)步情況，也可能是所研究的時(shí)間跨度不夠長，其中前者發(fā)生的可能性更大。再者各省技術(shù)效率變化，除湖北和安徽外，其他省份的技術(shù)效率變化指數(shù)均大于1，說明大部分地區(qū)對現(xiàn)有技術(shù)的利用效率較高，湖北和安徽應(yīng)進(jìn)一步提高對現(xiàn)有技術(shù)的利用效率。

由表5可知，在2008—2017年Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)的年均變動(dòng)中，全要素生產(chǎn)率指數(shù)和技術(shù)變化指數(shù)在2009年有所上升，在2009—2010年、2000—2012年和2015—2016年三個(gè)時(shí)間段內(nèi)均實(shí)現(xiàn)峰值。其中，全要素生產(chǎn)率指數(shù)在2010—2012年間由0.760達(dá)到0.946，在2015—2016年間甚至提高至0.965。另一方面，技術(shù)效率指數(shù)在2010—2011年間達(dá)到最高值1.025。且技術(shù)效率變化指數(shù)和規(guī)模效率變化指數(shù)基本保持在1.000水平以上，這些充分反映了2009年“新醫(yī)改”實(shí)施以來，各級政府在擴(kuò)大醫(yī)療衛(wèi)生財(cái)政支出比例和規(guī)模的同時(shí)，也提高了財(cái)政支出資金管理水平和醫(yī)療資源配置能力。

表5 財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)年均變動(dòng)情況

(三)影響因素分析

由前文分析可得知，中部地區(qū)6個(gè)省份財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率存在明顯異質(zhì)性，造成這一差異的主要原因是存在影響財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率的不可控因素，如經(jīng)濟(jì)因素、社會因素、政策制度因素等。為了分析效率值差異的主要原因，本文以綜合效率值為被解釋變量，財(cái)政支出分權(quán)為核心解釋變量，研究兩者之間的作用機(jī)理。由于根據(jù)DEA模型得出的效率值介于[0，1]，屬于截?cái)鄶?shù)據(jù)，若直接以它作為被解釋變量構(gòu)建模型，不能通過OLS(普通最小二乘法)進(jìn)行回歸，否則參數(shù)的估計(jì)會有偏差且不一致。因此，借用受限因變量模型，即Tobit模型來進(jìn)行回歸。

1.模型構(gòu)建

(3)

2.數(shù)據(jù)說明

本文核心解釋變量是財(cái)政支出分權(quán)。關(guān)于財(cái)政分權(quán)度的衡量，現(xiàn)有文獻(xiàn)大致采用兩個(gè)指標(biāo)：“收入分權(quán)”和“支出分權(quán)”。傅勇等(2010)[15]構(gòu)造了三個(gè)分權(quán)指標(biāo)，即“各省預(yù)算內(nèi)人均本級財(cái)政支出/中央預(yù)算內(nèi)人均本級財(cái)政支出”“各省預(yù)算內(nèi)人均本級財(cái)政收入/中央預(yù)算內(nèi)人均本級財(cái)政收入”以及“扣除凈轉(zhuǎn)移支付的財(cái)政支出指標(biāo)”，這些指標(biāo)均進(jìn)行了人均化，旨在控制政府支出規(guī)模與人口數(shù)量之間可能存在的正向關(guān)系。由于研究財(cái)政用于公共醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的支出效率，且轉(zhuǎn)移支付資金也作為中央和地方共同承擔(dān)地方公共醫(yī)療事業(yè)支出責(zé)任的重要財(cái)源，因此，采用“各省預(yù)算內(nèi)人均本級財(cái)政支出/中央預(yù)算內(nèi)人均本級財(cái)政支出”作為財(cái)政分權(quán)度的一個(gè)衡量標(biāo)準(zhǔn)。

民生財(cái)政理論認(rèn)為，財(cái)政活動(dòng)的重心應(yīng)該由經(jīng)濟(jì)建設(shè)和相關(guān)公共產(chǎn)品及服務(wù)向民生改善轉(zhuǎn)變。目前，與民生息息相關(guān)的主要涉及住房、養(yǎng)老、教育和醫(yī)療等領(lǐng)域。其中，又以醫(yī)療最為迫切，因病致貧、因病返貧的例子比比皆是。所以，財(cái)政用于醫(yī)療衛(wèi)生的支出及其效率關(guān)系到民生改善的進(jìn)度和程度。而財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出的效率又受到當(dāng)?shù)氐娜丝谔卣鳌⑸鐣h(huán)境、經(jīng)濟(jì)狀況和政治背景等諸多因素的疊加影響?；谶@種情況，結(jié)合對已有的文獻(xiàn)的梳理和總結(jié)，分別從社會、經(jīng)濟(jì)和政府等方面選取了以下控制變量：(1)人口密度(pd)，以每平方公里的人口數(shù)作為人口密度。一般情況下，人口密度越大，地方政府支出的規(guī)模效應(yīng)越顯著，支出效率越大。(2)人力資本(hc)，該指標(biāo)參考樊綱等關(guān)于人力資本的測算公式，將每類受教育程度按照相應(yīng)的教育年限進(jìn)行折算，再乘以對應(yīng)受教育程度的人數(shù)，加總之后再除以對應(yīng)的總?cè)藬?shù)，便得到最終的人均受教育年限。其中，設(shè)定文盲為0年、小學(xué)為6年、初中為9年、高中為12年、大專及以上為16年，因數(shù)據(jù)可得性暫不考慮研究生。(3)農(nóng)村居民恩格爾系數(shù)(ecr)，以農(nóng)村居民恩格爾系數(shù)反映農(nóng)村居民的消費(fèi)水平。一般情況下，農(nóng)民消費(fèi)水平越高，越傾向于進(jìn)行醫(yī)療消費(fèi)，有助于提高財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率。(4)人均GDP(pi)，以各地人均GDP反映其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。一般情況下，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)，居民對公共產(chǎn)品的質(zhì)量要求越高，因而更能刺激政府提高支出效率。(5)城鎮(zhèn)化水平(ur)，以各地城鎮(zhèn)年末常住人口占總?cè)丝诘谋戎貋砗饬砍擎?zhèn)化水平。一般情況下，城鎮(zhèn)化水平越高，公共產(chǎn)品設(shè)施越健全，政府支出的規(guī)模經(jīng)濟(jì)越顯著，支出效率越高。(6)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(is)，以第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比率來衡量，反映各地區(qū)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)。管治華等對中國結(jié)構(gòu)性減稅壓力下財(cái)政支出效率進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)第三產(chǎn)業(yè)增加值占比越高，財(cái)政支出效率越高。(7)政府規(guī)模(gs)，以政府最終消費(fèi)占GDP的比率來測度。陳詩一等研究發(fā)現(xiàn)，政府規(guī)模與財(cái)政支出效率值呈顯著負(fù)相關(guān)，即“小政府”更有效率。具體變量說明見表6。

表6 控制變量說明

3.回歸結(jié)果分析

本文選取上述相關(guān)變量2008—2017年的數(shù)據(jù)，同時(shí)為了消除不同量綱的影響，對數(shù)據(jù)進(jìn)行了離差標(biāo)準(zhǔn)化處理。處理后的變量的統(tǒng)計(jì)特征如表7所示。

表7 變量統(tǒng)計(jì)特征

下一步，再利用STATA15.0軟件，進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

首先，對模型進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)。采用LLC單位根檢驗(yàn)，結(jié)果證實(shí)所有變量均通過穩(wěn)定性檢驗(yàn)。

其次，假設(shè)H0：不存在個(gè)體異質(zhì)性。并進(jìn)行隨機(jī)效應(yīng)的面板Tobit回歸，發(fā)現(xiàn)LR檢驗(yàn)結(jié)果接受原假設(shè)H0，故認(rèn)為不存在個(gè)體效應(yīng)，應(yīng)選擇混合回歸。

再次，進(jìn)行混合Tobit回歸，并使用聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤?；貧w結(jié)果如表8所示：

表8 實(shí)證回歸結(jié)果

模型2的結(jié)果表明，財(cái)政支出分權(quán)對地方財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率產(chǎn)生正向的促進(jìn)作用，假設(shè)A成立。模型1加入財(cái)政支出分權(quán)的平方項(xiàng)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，財(cái)政支出分權(quán)對地方財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率不具有非線性的影響。對照模型1和2發(fā)現(xiàn)，控制變量中除了人均GDP和城鎮(zhèn)化水平，其它變量均顯著。因此，在模型3剔除了人均GDP和城鎮(zhèn)化水平，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，財(cái)政支出分權(quán)對地方財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率的影響是非線性的，且呈正向關(guān)系。這說明了財(cái)政支出分權(quán)對地方財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率的作用顯著地受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和城鎮(zhèn)化水平的影響。

一直以來，財(cái)政分權(quán)與公共產(chǎn)品配置效率的關(guān)系都是學(xué)術(shù)界的熱點(diǎn)話題。就理論研究而言，第一代財(cái)政聯(lián)邦主義理論假定政府的目標(biāo)為社會福利最大化。在這一假設(shè)前提下，Inman和Rubinfeld(1997)[16]認(rèn)為，地方政府更靠近選民，對選民的信息偏好和公共產(chǎn)品的成本信息了解更充分。故地方政府比中央政府更能有效率地提供公共產(chǎn)品。第二代財(cái)政聯(lián)邦主義理論假定政府是最大化自身利益的“經(jīng)濟(jì)人”。在這一假定背景下，Seabright(1996)[17]證明，在財(cái)政分權(quán)體制下，再當(dāng)選的壓力會降低地方執(zhí)政者的尋租傾向，提高地方政府供給公共產(chǎn)品的效率。

可是，中國的財(cái)政體制恰好是一種非規(guī)范的事實(shí)性分權(quán)制度安排(周業(yè)安，2008)[14]，主要體現(xiàn)為：財(cái)政分權(quán)從屬于行政集權(quán)，經(jīng)濟(jì)分權(quán)與垂直的政治治理體制緊密結(jié)合，形成了獨(dú)特的中國式分權(quán)，使得地方政府在“晉升錦標(biāo)賽”的激勵(lì)下，更加注重經(jīng)濟(jì)發(fā)展，輕民生改善，造成財(cái)政支出主要用于生產(chǎn)性建設(shè)，忽視了民生性支出。再加上，本地居民對地方政府的行為缺乏有效的監(jiān)督與約束。因此，在中國式財(cái)政分權(quán)背景下，地方政府供給公共產(chǎn)品的行為不一定與地方居民需求偏好相一致。

不過，隨著近些年中國經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，并進(jìn)入新常態(tài)，生產(chǎn)性支出過剩與民生性支出不足的弊端逐漸顯現(xiàn)，生產(chǎn)過剩和消費(fèi)不足矛盾日益激化。為此，中央推出供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，旨在科學(xué)調(diào)整供需關(guān)系。在學(xué)術(shù)界，也有學(xué)者注意到生產(chǎn)性支出對經(jīng)濟(jì)并不總是促進(jìn)作用，這也提醒地方政府增加民生性支出比重，提高民生公共產(chǎn)品供給效率。

除了財(cái)政分權(quán)以外，其他控制變量對財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率也有顯著影響。其中，(1)人口密度與財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率之間呈現(xiàn)顯著影響，由于系數(shù)值為負(fù)，所以呈反向關(guān)系，也就是說人口密度越高，效率越低，而Grossman等(2013)[18]認(rèn)為人口密度與政府支出效率之間應(yīng)該存在正相關(guān)關(guān)系，因?yàn)檩^高的人口密度可以使得政府的監(jiān)督和管理成本降低。本文卻相反，這是因?yàn)椋跍y算財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率的時(shí)候，僅選取了衛(wèi)生資源數(shù)量作為產(chǎn)出指標(biāo)，忽略了質(zhì)量的做法導(dǎo)致了人口密度與財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率之間的關(guān)系呈反向變動(dòng)的。(2)人均GDP和城鎮(zhèn)化水平。這兩個(gè)變量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平密切相關(guān)，它們均對財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率具有不顯著的負(fù)向作用。這可能歸因于在經(jīng)濟(jì)分權(quán)和政治集權(quán)的框架下，地方政府官員在“晉升錦標(biāo)賽”的激勵(lì)下，更趨向于將財(cái)政資金用于生產(chǎn)投資建設(shè)，輕視民生改善工程建設(shè)。因而，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)，其執(zhí)政官員更傾向于重基建、輕民生，如此便形成了一個(gè)支出“怪圈”，即經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的地區(qū)，財(cái)政用于醫(yī)療衛(wèi)生的支出數(shù)量和效率越低。(3)農(nóng)村恩格爾系數(shù)與財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率之間呈顯著關(guān)系。不過，由于系數(shù)也是負(fù)的，所以呈反向關(guān)系。這是因?yàn)?，農(nóng)村居民生活水平越低，恩格爾系數(shù)越高，一方面，農(nóng)村居民仍占總?cè)丝诖蠖鄶?shù)；另一方面，財(cái)政用于醫(yī)療衛(wèi)生的資金大部分都投在大城市，造成農(nóng)村居民無論小病大病都跑到北上廣，而城鎮(zhèn)居民過度醫(yī)療，造成醫(yī)療資源緊張和浪費(fèi)，這是由中國的特殊國情決定的。所以，農(nóng)村居民恩格爾系數(shù)越高，占總?cè)丝诖蠖鄶?shù)的農(nóng)民越看不起病，造成財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率越低。(4)人力資本，它對財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率具有顯著的正向作用。這與Milligan等[19]提出的觀點(diǎn)一致，即教育水平越高，越有利于居民選擇有能力的官員以及識別官員腐敗問題，從而有利于財(cái)政支出效率水平的提高。(5)政府規(guī)模，它與財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率呈顯著的正向關(guān)系，這與“小政府有效論”相悖。這可能源于在中國省級以下政府中，財(cái)權(quán)相對集中于省市級政府，支出責(zé)任相對集中于縣鄉(xiāng)級政府，縣鄉(xiāng)級政府規(guī)模的擴(kuò)大，配合省市級更大力度的財(cái)力轉(zhuǎn)移，能提高財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出的效率。(6)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率呈顯著的正向關(guān)系。這與管治華等(2016)[20]的結(jié)論一致。

4.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，以財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出占財(cái)政總支出的比重(fm)來替代財(cái)政支出分權(quán)指標(biāo)。按照前文所述，在中國式分權(quán)體制下，財(cái)政分權(quán)度越大，地方政府自主擁有的財(cái)政資金越多。在“晉升錦標(biāo)賽”的激勵(lì)下，地方官員為了拉動(dòng)GDP增加，會傾向于將財(cái)政資金用于生產(chǎn)性支出，使得財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出比重降低，并降低財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率。故財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出比重與財(cái)政支出分權(quán)負(fù)相關(guān)。表9所示為回歸結(jié)果，可以看出，財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出比重與財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，而財(cái)政支出分權(quán)與財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出比重又具有負(fù)向作用，因此不難推出，財(cái)政支出分權(quán)與財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率仍然呈正向關(guān)系。模型5在模型4的基礎(chǔ)之上，添加了財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出比重的平方項(xiàng)，結(jié)果顯示，財(cái)政支出分權(quán)仍與財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率呈正向關(guān)系。綜上可知，財(cái)政支出分權(quán)與財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率的正向關(guān)系是穩(wěn)健的，這說明了實(shí)證結(jié)果是可靠的。

表9 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

六、結(jié)論

從上述實(shí)證分析可以得出以下結(jié)論：第一、從時(shí)間維度上看，2008—2017年中部六省份財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率大體上呈“M”型波動(dòng)上升趨勢，2011年以后開始浮動(dòng)上升，財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出規(guī)模越來越趨于最優(yōu)規(guī)模；第二、從地區(qū)空間角度看，各省份之間財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率存在顯著差異，有兩極分化趨勢，其中以河南、湖南為代表態(tài)勢良好，以江西、安徽為代表效率較為低下，產(chǎn)出效率不足；第三、通過Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)分析可知，中部各省的全要素生產(chǎn)率指數(shù)均小于1，說明大部分中部地區(qū)省份需要提高對財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出資金的使用效益；第四、通過面板Tobit模型分析可知，財(cái)政支出分權(quán)指標(biāo)與財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率之間存在顯著正向關(guān)系。另外，其他控制變量對財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率也有不同程度的影響：人口密度和農(nóng)村居民恩格爾系數(shù)對財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率具有阻礙作用；人均GDP和城鎮(zhèn)化水平對財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率的影響為正，但不顯著；人力資本、政府規(guī)模和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率具有顯著的正向促進(jìn)作用。

七、政策建議

根據(jù)上述結(jié)論，可以相應(yīng)擬定針對性政策進(jìn)行改善。

(一)有步驟地逐步擴(kuò)大財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出規(guī)模，提高政府預(yù)算支出績效管理水平

由于中部六省的財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出規(guī)模不斷趨于最優(yōu)規(guī)模，進(jìn)一步擴(kuò)大財(cái)政用于醫(yī)療衛(wèi)生的資金規(guī)模有利于提高財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率。在提高數(shù)量規(guī)模的同時(shí)，也要注重結(jié)構(gòu)調(diào)整和優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量的協(xié)同提高。安徽和湖南在地理區(qū)位和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平上相差不大，但是在財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率上確有明顯差異，主要是地方政府財(cái)政預(yù)算管理能力的高低不同造成的。因此，安徽和江西政府可以向鄰近省份湖北和湖南實(shí)地考察學(xué)習(xí)，逐步提高財(cái)政預(yù)算管理水平，同時(shí)健全預(yù)算績效管理制度。

(二)不斷完善轉(zhuǎn)移支付制度，進(jìn)一步完善財(cái)政分權(quán)體制

由于中部地區(qū)省份之間財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率之間存在較大差距，逐步完善省際之間對口支援型的橫向轉(zhuǎn)移支付有助于平衡地區(qū)間效率水平，促進(jìn)整體效率的提升。同時(shí)加強(qiáng)中央對中部地區(qū)的財(cái)政縱向轉(zhuǎn)移支付力度，對效率欠佳省份實(shí)行自上而下的幫扶。通過Tobit模型可知，財(cái)政分權(quán)有利于提高財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生支出效率，深化改革財(cái)政分權(quán)體制，逐步放寬省級地方政府的財(cái)政事權(quán)，并培育地方主體稅種，健全地方稅體系，保證財(cái)權(quán)與事權(quán)相適應(yīng)，提高地方政府財(cái)政管理靈活度和高效性。

(三)穩(wěn)步提高公立醫(yī)療供給效率，有層次地深化醫(yī)療體制改革

目前中部地區(qū)乃至全國的醫(yī)療體制仍然很不完善，進(jìn)一步深化醫(yī)療體制改革勢在必行，只有深化醫(yī)療體制改革，才能為醫(yī)療衛(wèi)生支出效率的提高提供可靠的制度支撐。建立覆蓋全體城鄉(xiāng)居民的醫(yī)保制度，有序放開私人資本準(zhǔn)入醫(yī)療行業(yè)，同時(shí)加強(qiáng)市場監(jiān)管，配合科學(xué)合理的醫(yī)療科技創(chuàng)新機(jī)制和人才培養(yǎng)激勵(lì)機(jī)制，逐步實(shí)現(xiàn)基本公共醫(yī)療均等化目標(biāo)。