徐雙，馮國忠

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

《“健康中國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,已有針對衛(wèi)生資源配置的公平性的研究。張娜娜等[2]運用基尼系數(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，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。本文首先運用基尼系數(shù)對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)上研究兩者的動態(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 資料來源及方法

1.1 資料來源

研究對象為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)計數(shù)據(jù)包括各市22年間的衛(wèi)生機構(gòu)數(shù)、衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)與床位數(shù)。以上數(shù)據(jù)來自《江蘇統(tǒng)計年鑒》[3]與《江蘇衛(wèi)生計生年鑒》。

1.2 研究方法

1.2.1 基尼系數(shù) 洛倫茲曲線是指在一個總體內(nèi)，以“最貧窮的人口計算起一直到最富有人口”的人口百分比對應(yīng)各個人口百分比的收入百分比的點組成的曲線。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)確地反映各項指標(biāo)的公平程度，如今已運用于多個領(lǐng)域?；嵯禂?shù)越接近0，表明資源分配越趨向平等，國際慣例把0.2以下視為絕對平均，0.2～0.3視為比較平均，0.3～0.4視為相對合理，0.4～0.5視為差距較大，0.5以上表示懸殊。其計算公式為：

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

1.2.2 VAR模型 傳統(tǒng)的計量經(jīng)濟(jì)方法是以經(jīng)濟(jì)理論為基礎(chǔ)來描述變量關(guān)系的模型，然而經(jīng)濟(jì)理論通常不足以對變量之間的動態(tài)聯(lián)系提供一個嚴(yán)密的說明。為了解決這個問題，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)期變量對所有變量的若干滯后變量進(jìn)行回歸，用來估計聯(lián)合內(nèi)生變量的動態(tài)關(guān)系，而不帶有任何事先約束條件,將每個變量均視為內(nèi)生變量,避開了結(jié)構(gòu)建模方法中需要對系統(tǒng)中每個內(nèi)生變量關(guān)于所有變量滯后值函數(shù)的建模問題。

沖擊反應(yīng)函數(shù)(impulse response functions，IRF)用于衡量來自隨機擾動項的一個標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對內(nèi)生變量當(dāng)前值和未來值的影響，并且擾動項對某一變量的沖擊影響通過VAR 模型的動態(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)中每個內(nèi)生變量的波動按其成因分解為與各方程隨機擾動項相關(guān)聯(lián)的組成部分，從而了解各隨機擾動項在模型變量動態(tài)變化中的相對重要性[4]。

1.3 統(tǒng)計方法

應(yīng)用EXCEL2016將統(tǒng)計數(shù)據(jù)錄入、整合，計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)計算結(jié)果

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

0.4000.3000.2000.1000.000基尼系數(shù)機構(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)生資源投入的動態(tài)相關(guān)性分析

2.2.1 VAR模型的建立與檢驗 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)生機構(gòu)、衛(wèi)生機構(gòu)床位和衛(wèi)生技術(shù)人員。由于數(shù)據(jù)的自然對數(shù)變換不改變原有的協(xié)整關(guān)系，并能使趨勢線性化，消除時間序列中存在的異方差現(xiàn)象，所以對所有數(shù)據(jù)取其自然對數(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,運用EViews軟件對各個變量進(jìn)行單位根檢驗。其中，衛(wèi)生機構(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檢驗對相應(yīng)的協(xié)整關(guān)系進(jìn)行檢驗。檢驗結(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)生機構(gòu)配置與基尼系數(shù)的相關(guān)性。將衛(wèi)生機構(gòu)及其相對應(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表明，變量的滯后值對被解釋變量存在顯著的影響，因此模型成立；同時穩(wěn)定性檢驗(圖2)顯示，2個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
Figure2Stability test of VAR model

2.2.2 脈沖響應(yīng) 脈沖響應(yīng)通過計算一個標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊分別對各個變量的影響來捕捉一個變量的沖擊因素對另一個變量的動態(tài)影響路徑。圖3為機構(gòu)配置的基尼系數(shù)對自身以及衛(wèi)生機構(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JIGOU的效應(yīng)時滯為1期，也就是在第1期過后才開始出現(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，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，對于第一期給予GINI1和JIGOU的沖擊都立即產(chǎn)生響應(yīng)。其中，對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)生變量對標(biāo)準(zhǔn)差的貢獻(xiàn)比例。從圖5可見，GINI1自身的沖擊影響最大，從第1期開始有微弱下降趨勢，最后穩(wěn)定于87%；相對應(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期開始就出現(xiàn)顯著的下降趨勢；從第3期開始，來自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)對于自身的沖擊具有顯著且穩(wěn)定的正向響應(yīng) 對衛(wèi)生機構(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)生機構(gòu)數(shù)量的增加，其基尼系數(shù)有穩(wěn)定的下降趨勢，也就是增加衛(wèi)生機構(gòu)的投入可以推動機構(gòu)配置公平性的提高。同時，基尼系數(shù)受到自身的正向影響也較為顯著。1996年以來，基尼系數(shù)整體處于下降趨勢，結(jié)合對其自身的脈沖反應(yīng)可知，衛(wèi)生機構(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15%。這說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)對衛(wèi)生機構(gòu)數(shù)量的投入有明顯的逆向影響 在衛(wèi)生機構(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)對衛(wèi)生機構(gòu)數(shù)量的投入有明顯的逆向影響，且長期來看要比衛(wèi)生機構(gòu)數(shù)量自身的影響更大。也就是說，隨著衛(wèi)生資源配置公平性的改善，資源配置總量也會增加。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)相對來說資源總量不足，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)性來看，醫(yī)療資源投入量的增加對于改善醫(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對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，我國衛(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)對優(yōu)質(zhì)醫(yī)療服務(wù)的需求和利用不斷增長，以及一直以來對三級醫(yī)院的迷信，對醫(yī)療效果的過高期望，醫(yī)療機構(gòu)或多或少的存在資源無序擴張的現(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，中國門診服務(wù)利用不足，住院服務(wù)被過度依賴的現(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、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)弱勢或邊緣化人群、團(tuán)結(jié)、社會責(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地區(qū)資源分配的結(jié)構(gòu)性失衡問題。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)行配置的時候會與蘇南地區(qū)有所差異。針對這一問題，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)。如鼓勵人才流動，對志愿去資源落后地區(qū)的衛(wèi)生人員給予相應(yīng)的財政補貼，或是鼓勵當(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，切實緩解衛(wèi)生人才緊缺問題。其次，對于非基本醫(yī)療項目可以按支付能力進(jìn)行分配，可以用特需醫(yī)療做增量，需要加強供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，實現(xiàn)資源的盤活利用且優(yōu)先保障公益性發(fā)展[9]。

同時，為了確保公共衛(wèi)生資源的公平且合理的配置，需要加強相關(guān)的制度建設(shè)。例如，要求省級財政在省級統(tǒng)籌的基礎(chǔ)上，建立對困難地區(qū)基本醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)經(jīng)費專項轉(zhuǎn)移支付的法律機制；建立政策制定者的問責(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題作為基本職責(zé)來開展工作[10]。

政府應(yīng)當(dāng)根據(jù)各個市縣實際情況進(jìn)行醫(yī)療衛(wèi)生投入，對不同資源的配置現(xiàn)狀，有針對性地進(jìn)行調(diào)整。如醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)雖處于絕對平均狀態(tài)，但與全國每萬人醫(yī)療機構(gòu)數(shù)有一定差距[7]，那么就需要適當(dāng)增加投入，鼓勵社會資本辦醫(yī)等。由于在資源投入過程中，受市場利益導(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)機構(gòu)的資源更是微乎其微。這就需要政府在資源投入的過程中進(jìn)行干預(yù)，將有限的資源投入到更需要的地方。