□ 楊 歡 陳楊洋

（1.青島科技大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，山東 青島 266061；2.浙江海洋大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，浙江 舟山 316022）

一、引 言

自2009 年“新醫(yī)改”以來，國家對于醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)質(zhì)量的提升越來越重視，醫(yī)療服務(wù)水平與人民健康水平不斷提升，但人們對醫(yī)療服務(wù)的需求和醫(yī)療資源不均衡之間的矛盾卻日益凸顯。2016 年國務(wù)院《“十三五”衛(wèi)生與健康規(guī)劃》指出，中國醫(yī)療衛(wèi)生資源總量不足，結(jié)構(gòu)不合理，制約了衛(wèi)生與健康事業(yè)的改革發(fā)展。2020 年初暴發(fā)的新冠肺炎疫情，充分暴露了我國醫(yī)療系統(tǒng)長期以來存在的醫(yī)療衛(wèi)生資源配置不均衡問題。但限于體制和財力等方面的原因，短時期內(nèi)大規(guī)模增加公共醫(yī)療衛(wèi)生支出來實現(xiàn)醫(yī)療服務(wù)的均等化并不實際，應(yīng)將關(guān)注的重點轉(zhuǎn)向效率的提升。Li 等[1]指出，我國基層醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)質(zhì)量存在廣泛差距，基層服務(wù)效率低下問題亟待解決。當(dāng)前，如何加快醫(yī)療服務(wù)效率的提升是我國醫(yī)療健康事業(yè)發(fā)展面臨的重要問題。

近些年，隨著我國對民生服務(wù)關(guān)注度的不斷提升，醫(yī)療衛(wèi)生效率問題逐漸受到了國內(nèi)學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。對于醫(yī)療效率的測度方法大多以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）為主，由傳統(tǒng)的DEA 方法逐漸發(fā)展為Malmquist-DEA 方法、動態(tài)網(wǎng)絡(luò)DEA 等[2-4]。分析對象既有全域?qū)用嬉灿袉我皇》荩扔谐鞘嗅t(yī)院的績效評價也有農(nóng)村衛(wèi)生機構(gòu)的效率研究,較普遍的結(jié)論是：我國醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)效率的區(qū)域不均衡顯著，空間格局總體呈“東高西低”的分布特征，城鄉(xiāng)間醫(yī)療服務(wù)差異突出[5-7]。對于我國醫(yī)療衛(wèi)生效率主要影響因素，學(xué)者基于不同的視角進行了大量研究。例如：從財政分權(quán)視角，相關(guān)研究指出提高地方財政投入有助于改善地方醫(yī)療衛(wèi)生支出效率[8]；然而，政府事權(quán)與支出責(zé)任不匹配和轉(zhuǎn)移支付不精準(zhǔn)卻制約了醫(yī)療衛(wèi)生財政支出效率提升[9]。從醫(yī)療改革變遷視角，管彥慶等[10]指出2009年啟動的醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革給予中國范圍內(nèi)醫(yī)療衛(wèi)生支出效率的技術(shù)進步推動力在2010 年達到峰值后走出下降趨勢；陳葉烽等[11]研究認(rèn)為醫(yī)藥分離制度對醫(yī)療市場效率的提高作用有限，但病人福利會得到顯著提升。從市場競爭與壟斷視角，龐瑞芝等[12]研究發(fā)現(xiàn)民營醫(yī)院數(shù)量的增多能夠引起醫(yī)療行業(yè)效率提高；在醫(yī)療服務(wù)提供方面目前公立醫(yī)院的壟斷地位仍難以打破[13]。從醫(yī)療管理與技術(shù)視角，于明遠[14]研究指出我國醫(yī)療管理水平與技術(shù)創(chuàng)新水平的提升有助于醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)效率的提升。

綜上，國內(nèi)關(guān)于醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)效率的研究已取得了諸多有價值的成果，但仍有不足之處：其一，對于醫(yī)療衛(wèi)生效率的測度方法較為單一，大部分借助DEA 方法，但該方法無法對多個有效決策單元進行排序比較；其二，對于醫(yī)療衛(wèi)生效率影響因素的考察忽略了兩個重要因素：互聯(lián)網(wǎng)普及與交通便利化。近十年，我國城市間交通便利度顯著提升，高鐵營業(yè)里程位居世界第一，交通基礎(chǔ)實施的完善大大減低了出行成本，同時提升醫(yī)療資源的可及性[15]。新冠疫情暴發(fā)后，在線醫(yī)療使用規(guī)模迅速擴增，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療為人們看病就醫(yī)提供諸多便利。鑒于此，本文做了如下創(chuàng)新性工作：應(yīng)用Super-SBM 模型測度“新醫(yī)改”后中國31 個?。ㄊ校┑尼t(yī)療衛(wèi)生效率，考察其時空動態(tài)演變特征；利用系統(tǒng)GMM 與動態(tài)面板門檻回歸方法分析互聯(lián)網(wǎng)普及與交通便利化對醫(yī)療衛(wèi)生效率的影響，為促進醫(yī)療衛(wèi)生效率提升探尋有效路徑。

二、研究方法與變量說明

（一）研究方法

1.Super-SBM 模型。Super-SBM 模型結(jié)合了超效率DEA 模型和SBM 模型的優(yōu)點，允許效率值大于1，不僅能夠更準(zhǔn)確的測算組織效率，而且能夠很好地解決多個決策單元效率間的排序問題[16]。因此本文選用Super-SBM模型測算中國各省的醫(yī)療衛(wèi)生效率，模型如下：

其中，ρ*是目標(biāo)效率，n為決策單元個數(shù)，m、q分別為投入和產(chǎn)出個數(shù)，xi j(i= 1,2,… ,m)、yrj(r= 1,2, …,q)表示第j個決 策 單 元 的 投 入 和 產(chǎn) 出，ω=(ω1，ω2…,ωn)T為 權(quán) 重 向量,和分別為投入和產(chǎn)出的松弛變量。

2.Theil 指數(shù)及其分解方法。由Theil[17]基于信息理論中的“熵”概念提出的Theil 指數(shù)，不僅能夠測度總體差異，且可以展現(xiàn)組內(nèi)差距和組間差距對總體差距的貢獻。本文選用Theil 指數(shù)來測度我國醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)效率的區(qū)域差異，其計算公式如下：

其中，T為總體泰爾指數(shù)，其值介于0～1 之間，數(shù)值越大代表差異越大；m為劃分的組數(shù)；N i為i區(qū)域人口占我國總?cè)丝诒戎兀琲R為i區(qū)域醫(yī)療衛(wèi)生效率占總效率比重；iT為i區(qū)域的組內(nèi)泰爾指數(shù)，計算公式參見文獻[17]。

3.Markov 鏈分析方法。Markov 鏈分析方法是通過轉(zhuǎn)移矩陣來分析變量的內(nèi)部動態(tài)性及其演變過程[18]。本文應(yīng)用此方法來分析各省份醫(yī)療衛(wèi)生效率在其所在區(qū)域中的相對位置變動情況。將醫(yī)療衛(wèi)生效率劃分為完備的、不交叉的N種類型，通過Markov 鏈，可以得到一個N×N維的轉(zhuǎn)移概率矩陣P=(Pij)，滿足Pij≥ 0且Pij=1。采用極大似然估計法求解轉(zhuǎn)移概率，即Pij=ni j/ni，其中nij表示考察期內(nèi)由狀態(tài)i轉(zhuǎn)移到狀態(tài)j的出現(xiàn)次數(shù)，ni表示第i類狀態(tài)出現(xiàn)的總次數(shù)。

4.動態(tài)面板模型。本文的主要目標(biāo)是研究互聯(lián)網(wǎng)普及和交通便利化是否促進了我國醫(yī)療衛(wèi)生效率的提升?；卺t(yī)療知識的積累和醫(yī)療技術(shù)水平的延續(xù)性特征，當(dāng)前醫(yī)療效率可能會受到過去經(jīng)驗的影響，故在模型中引入了被解釋變量滯后項。為了避免可能存在的異方差問題，對非比例性質(zhì)的控制變量進行了對數(shù)處理。具體模型如下：

其中，MEit為被解釋變量，表示i地區(qū)t期的醫(yī)療效率；MEit-n為醫(yī)療效率的n期滯后項；INTit和TCit為核心解釋變量互聯(lián)網(wǎng)普及率和交通便利度；X it和Zit為一系列非比例性和比例性控制變量；iμ為個體固定效應(yīng)；tδ為時間效應(yīng)；itε為隨機擾動項。

5.門檻面板模型。由于互聯(lián)發(fā)展與交通建設(shè)具有一定的規(guī)模效應(yīng)與網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，其對醫(yī)療衛(wèi)生效率的影響可能并不完全是傳統(tǒng)意義上的線性平滑式增長，可能存在非線性時變特征，對此本文選擇門檻模型予以考察。單門檻模型為如下形式：

其中，N為門檻變量，包括互聯(lián)網(wǎng)普及率和交通便利化指數(shù)；λ為待估門檻值；I(· )為指示函數(shù)，當(dāng)括號在表達式為真時，取值為1，反之取值為0；Xit、Zit、μi、δt和εit的含義同上。在單門檻值模型的基礎(chǔ)上，還可以考慮模型中存在多個門檻值的情形，以雙重門檻值為例，模型為如下形式：

其中，λ1和λ2（λ1＜λ2）為待估門檻值，其他字母含義同上。多門檻模型可在雙重門檻模型基礎(chǔ)上進行擴展，在此不再贅述。

（二）變量說明

1.被解釋變量

醫(yī)療衛(wèi)生效率（ME）。結(jié)合已有相關(guān)文獻（管彥慶，2014；于明遠，2021），醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)效率的投入要素主要考慮人、財、物三個方面，“人力投入”選擇衛(wèi)生技術(shù)人員（包括執(zhí)業(yè)醫(yī)師、注冊護士、藥師和技師）數(shù)量為指標(biāo)，“物力投入”選擇醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的床位數(shù)量作為指標(biāo)，“財力投入”選擇醫(yī)療衛(wèi)生業(yè)務(wù)支出作為指標(biāo)。產(chǎn)出指標(biāo)，主要考慮業(yè)務(wù)量和業(yè)務(wù)收入兩方面，業(yè)務(wù)量以醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的總診療人次和年出院人數(shù)進行衡量，以醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)總收入作為業(yè)務(wù)方面的產(chǎn)出指標(biāo)。

2.核心解釋變量

（1）互聯(lián)網(wǎng)普及程度

隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及滲透，醫(yī)療服務(wù)由原始的完全線下模式逐漸發(fā)展為線上線下一體化模式，互聯(lián)網(wǎng)拓展了醫(yī)療資源使用的廣度與深度，互聯(lián)網(wǎng)普及程度能夠在一定程度反映居民對互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的參與情況。本文選擇互聯(lián)網(wǎng)普及率（INT）作為衡量互聯(lián)網(wǎng)普及程度的指標(biāo)。

（2）交通便利化程度

道路建設(shè)和公共交通工具建設(shè)情況是反映交通變量程度的兩個主要方面，而公共交通工具又可分為公共汽車和軌道交通兩類，因此對于交通便利度（TC）的測度綜合了道路建設(shè)、公共汽車便利度和軌道交通便利度三個方面，指標(biāo)體系如表1 所示。各指標(biāo)權(quán)重采用熵權(quán)法計算得到，運用綜合評價法得到各年各省份的交通便利度評價分?jǐn)?shù)，并以10 為基準(zhǔn)，進行轉(zhuǎn)化，得到交通便利度指數(shù)。

表1 交通便利度評價指標(biāo)體系

3.控制變量

控制變量考慮以下四個方面：經(jīng)濟、制度、人口結(jié)構(gòu)和醫(yī)療結(jié)構(gòu)。其中，經(jīng)濟因素以人均GDP（PGDP）和人均可支配收入（PIN）來測度；制度因素主要考慮財政分權(quán)，采用人均地方財政收入（支出）與中國人均財政收入（支出）之比表征收入角度財政分權(quán)程度（FDI）和支出角度財政分權(quán)程度（FDE）；人口因素主要考慮人口密度（PD）、城鎮(zhèn)化率（UR）和撫養(yǎng)比（DEP）（包括老年撫養(yǎng)比和少兒兒童撫養(yǎng)比）；醫(yī)療結(jié)構(gòu)方面主要考慮等級醫(yī)院占比（HOS）和技術(shù)人員比例（TEP）1等級醫(yī)院占比=；技術(shù)人員比例=。

三、中國醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)效率的時空格局

（一）中國醫(yī)療衛(wèi)生效率的測度

應(yīng)用Super-SBM 模型測算2010-2019 年中國31 個省的醫(yī)療衛(wèi)生效率，采取等間隔分段法將醫(yī)療衛(wèi)生效率劃分為低、中低、中高和高效率四個等級2低效率（0.604-0.738）、中低效率（0.739-0.872）、中高效率（0.873-1.005）、高效率（1.006-1.139）。，以2010 年和2019 年為代表年份繪制我國醫(yī)療衛(wèi)生效率的空間格局（圖1）。可見，我國醫(yī)療衛(wèi)生效率呈現(xiàn)明顯的東高西低，南高北低的分布特征。2010 年表現(xiàn)為東部地區(qū)“高高”聚集，而西部和東北地區(qū)“低低”聚集局面，中國共有11 個高效率省份，包括北京等5 個東部沿海省份、江西與河南2個中部省份和四川等4 個西部省份；3 個中高效率省區(qū)，分別是河北、江蘇和重慶；10 個中低效率省區(qū)，分別是東部的天津、山東和海南3 省和西部的甘肅、青海、寧夏、新疆4 省，安徽湖北湖南中部3 ??；7 個低效率省區(qū)，包括東北三省、山西1 個中部省份和內(nèi)蒙古、西藏、陜西3 個西部省份。隨著時間的推移，我國整體醫(yī)療衛(wèi)生效率在不斷提升，低效率和中低效率省份逐漸減少，中高效率和高效率省區(qū)個數(shù)增加。到2019 年，高效率和中高效率省區(qū)分別增加到12 和10 個，而中低效率和低效率省份分別減少為4 個和5 個，東部地區(qū)“高高”聚集增強，中部地區(qū)呈現(xiàn)以“江西-河南”為軸線向東西兩側(cè)遞降的格局，西部地區(qū)呈現(xiàn)以貴州和甘肅為中心向四周遞降的特征，東北地區(qū)依然為“低低”聚集的態(tài)勢，我國整體上呈現(xiàn)顯著的“東-中-西-東北”的順序遞減。

（二）中國醫(yī)療效率的地區(qū)差異大小及其來源

圖2 為我國及四大區(qū)域醫(yī)療衛(wèi)生效率Theil 指數(shù)的演變趨勢?？芍覈鳷heil 指數(shù)在2010 年最大為0.015，之后呈現(xiàn)波動下滑趨勢，年均變化率為-5.38%，表明“新醫(yī)改”政策實施后，我國醫(yī)療衛(wèi)生效率總體差距逐漸縮小。四大區(qū)域醫(yī)療衛(wèi)生效率差距相比可見：中、西部差異較高，東部次之，而東北地區(qū)差異最小。東中西三大區(qū)域醫(yī)療衛(wèi)生效率均呈現(xiàn)逐漸縮小趨勢，但東北地區(qū)差異逐漸擴大。圖3 為組內(nèi)差距與組間差距對總體貢獻度的演變趨勢，四大區(qū)域內(nèi)部差異的貢獻率始終高于60%，并且整體呈現(xiàn)上升趨勢，而區(qū)域間差距貢獻率始終低于40%，呈現(xiàn)逐漸縮小趨勢。由此表明，我國醫(yī)療衛(wèi)生效率總體差異主要來源于區(qū)域內(nèi)部的差異，可能原因在于，醫(yī)療服務(wù)的人力、物力、財力資源等均具有向省會或中心主導(dǎo)城市傾斜的特征，而邊緣或經(jīng)濟發(fā)展水平較低的城鎮(zhèn)醫(yī)療資源匱乏、醫(yī)療技術(shù)提升緩慢，導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)醫(yī)療效率差異較大。

圖2 中國及四大區(qū)域醫(yī)療衛(wèi)生效率差異演變趨勢

圖3 醫(yī)療衛(wèi)生效率總體差異來源演變趨勢

（三）中國醫(yī)療衛(wèi)生效率的動態(tài)轉(zhuǎn)移特征

基于Markov 鏈分析方法測算了中國及四大區(qū)域時間跨度T 為1 年的醫(yī)療衛(wèi)生效率的隨機轉(zhuǎn)移概率，如表2 所示。全域?qū)用?，醫(yī)療衛(wèi)生效率保持初始狀態(tài)的穩(wěn)定性較高，低效率和中低效率省份呈現(xiàn)小幅度提升的趨勢，中高效率省份既有上升也有下降情況，但上升概率顯著大于下降概率，高效率省份穩(wěn)定性較高，有小概率下降情況，但并無跨越式大幅度下降。東部地區(qū)無低效率省份，中低、中高和高效率省份效率越高保持原始狀態(tài)的穩(wěn)定性越高；中低效率和中高效率省區(qū)均存在逐漸提趨勢；中高效率和高效率省份存在小概率下降的情況。中部地區(qū)低效率省份始終困在“低效率陷阱”；中低和中高效率省份醫(yī)療效率顯著提升；高效率省份有小概率向下轉(zhuǎn)移情況。西部地區(qū)低效率和中低效率省份醫(yī)療水平提升顯著，存在跨類型上升情況；中高效率省份流動較大，既存在向上提升也有向下轉(zhuǎn)移，上升概率顯著大于下降概率；高效率省份穩(wěn)定性較高，但存在向下一層轉(zhuǎn)移的情況。東北地區(qū)省份醫(yī)療效率均處于低水平和中低水平，并且低效率省份向上轉(zhuǎn)移概率較小，且不存在跨類型上移；中低效率省份向上轉(zhuǎn)移為中高水平的概率為25%。以上分析表明，亟需因地制宜地調(diào)整中部和東北地區(qū)醫(yī)療改革政策，找到其薄弱環(huán)節(jié)對癥下藥，使其沖破低效率屏障。

表2 醫(yī)療衛(wèi)生效率的Markov 鏈轉(zhuǎn)移概率矩陣

四、GMM 模型實證檢驗結(jié)果

（一）GMM 檢驗結(jié)果分析

為研究互聯(lián)網(wǎng)普及和交通便利化是否促進了我國醫(yī)療衛(wèi)生效率的提升，本文采用兩步系統(tǒng)GMM 來分析。系統(tǒng)GMM 分析方法可以很好的緩解模型本身的內(nèi)生性問題，并且兩部估計法更加精確，回歸結(jié)果如表3 所示。

表3 中國及區(qū)域?qū)用婊貧w結(jié)果

1.全域性分析

經(jīng)驗證，全域?qū)用驷t(yī)療衛(wèi)生效率的一階滯后項和二階滯后項系數(shù)在1%置信水平上顯著且為正值，三階及以上滯后項不顯著，由此模型中解釋變量的滯后期定為二期，表明醫(yī)療衛(wèi)生效率短期內(nèi)具有顯著的“慣性”和循環(huán)促進效應(yīng)?；ヂ?lián)網(wǎng)普及率的系數(shù)為正值且在5%置信水平上顯著，表明互聯(lián)網(wǎng)普及有利于醫(yī)療衛(wèi)生效率的提升?；ヂ?lián)網(wǎng)普及一方面加速了跨區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)綜合服務(wù)平臺的構(gòu)建，促進了醫(yī)療信息與診療技術(shù)的溢出與傳播，另一方面增加了人們問診的積極性，有助于患者盡早發(fā)現(xiàn)疾病及時就醫(yī)，進而促進了醫(yī)療效率的提升。交通便利化程度的回歸系數(shù)在5%置信水平上顯著為正值，說明交通便利化對醫(yī)療服務(wù)的效率具有正向的促進作用。交通便利化一方面縮短了就醫(yī)時間，另一方面增加醫(yī)療資源的可及性與流動性，促進了醫(yī)療資源的均衡配置，這兩個方面均有助于醫(yī)療服務(wù)效率的提升。

2.區(qū)域異質(zhì)性分析

東、中、西和東北地區(qū)的回歸結(jié)果如表3 第三至六列所示。四大區(qū)域互聯(lián)網(wǎng)普及率的回歸系數(shù)均為正值，除東北地區(qū)外，東中西三區(qū)域均通過了顯著性檢驗。表明東中西部地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及對醫(yī)療衛(wèi)生效率的提高產(chǎn)生了顯著的正向促進作用，而東北地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及對醫(yī)療效率的促進作用并不顯著，可能的原因在于：其一，東北地區(qū)人口流失嚴(yán)重，醫(yī)療資源的配置不均衡凸顯，互聯(lián)網(wǎng)的普及對于醫(yī)療效率的提升并未產(chǎn)生顯著的拉動作用；其二，東北地區(qū)人口老齡化嚴(yán)重，老年人對于互聯(lián)網(wǎng)的使用相對有限，雖然表面上互聯(lián)網(wǎng)普及率在增加，但對于互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的應(yīng)用度實則較低。四大區(qū)域交通便利度的回歸系數(shù)均為正值，但僅東部和中部地區(qū)在10%的置信水平上顯著，而西部和東北交通便利度回歸系數(shù)不顯著，可能的原因在于，西部地區(qū)地域廣闊，雖然道路網(wǎng)密度在逐漸加強，但快速出行的交通設(shè)施建設(shè)發(fā)展緩慢，而東北地區(qū)雖然交通便利度好于西部地區(qū)，但快速出行的軌道交通建設(shè)仍然不足，故交通便利度對醫(yī)療效率的正向影響暫不顯著。

五、門檻回歸模型實證檢驗結(jié)果

（一）門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果

利用Bootstrap 抽樣法檢驗互聯(lián)網(wǎng)普及與交通便利化對醫(yī)療衛(wèi)生效率是否存在門檻效應(yīng)，結(jié)果如表4 所示?；ヂ?lián)網(wǎng)普及率單一門檻效應(yīng)在5% 置信水平上顯著，而雙重門檻效應(yīng)未通過顯著性檢驗，故選擇單一門檻模型分析互聯(lián)網(wǎng)普及度對醫(yī)療衛(wèi)生效率的非線性影響。交通便利度單一門檻效應(yīng)和雙重門檻效應(yīng)分別在5% 和10% 置信水平上顯著，而三重門檻效應(yīng)檢驗不顯著，故采用雙重門檻模型分析交通便利化對醫(yī)療效率的非線性影響。

表4 動態(tài)面板的門檻效應(yīng)檢驗

（二）門檻估計結(jié)果分析

門檻效應(yīng)回歸結(jié)果如表5 所示?；ヂ?lián)網(wǎng)普及率對醫(yī)療衛(wèi)生效率的非線性影響結(jié)果顯示，當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)普及率低于30.40% 時，影響系數(shù)未通過顯著性檢驗，當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)普及率高于30.40%時，影響系數(shù)在1%置信水平上顯著為正值。由此表明，當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)普及率較低時，網(wǎng)絡(luò)就醫(yī)服務(wù)并不能很好地發(fā)揮其作用，只有當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)的普及程度超過一定范圍，“互聯(lián)網(wǎng)+ 醫(yī)療”服務(wù)才能發(fā)揮其滲透與規(guī)模效應(yīng)，通過提高優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的可及性，方便患者就診咨詢，從而有效提高了醫(yī)療服務(wù)效率。交通便利化對醫(yī)療衛(wèi)生效率的非線性影響結(jié)果顯示，當(dāng)交通便利化指數(shù)小于0.616 時，回歸系數(shù)在1% 置信水平上顯著為正值；當(dāng)交通便利化指數(shù)超過0.616 但小于1.100 時，回歸系數(shù)不顯著；當(dāng)交通便利化指數(shù)超過1.100 時，回歸系數(shù)在10%置信水平上顯著為正值。由此可見，交通便利化對醫(yī)療效率的影響存在一種中間過渡效應(yīng)，對于交通便利化較弱的省份，如西藏、甘肅、青海等西部地區(qū)，交通便利度的提升能夠大幅度提升醫(yī)療資源的流動性與可及性，顯著促進醫(yī)療衛(wèi)生效率的提升；但當(dāng)交通便利度超過第一個門檻但未超過第二個門檻時，雖然交通發(fā)展在一定程度上方便人們的出行，但由于時間效應(yīng)與規(guī)模效應(yīng)遞減的規(guī)則，交通便利化對于醫(yī)療衛(wèi)生效率的提升并不顯著；當(dāng)交通便利化達到較高程度，如北京和上海等地，出行成本與時間大幅度降低，醫(yī)療資源流動性大幅度增加，促進了醫(yī)療效率的提升。

表5 動態(tài)面板的門檻效應(yīng)回歸結(jié)果

六、主要結(jié)論與政策建議

本文測算了中國31 個省（市）2010-2019 年醫(yī)療衛(wèi)生效率，揭示了其時空演變特征，分析了互聯(lián)網(wǎng)普及與交通便利化對醫(yī)療衛(wèi)生效率的影響。研究表明：我國醫(yī)療衛(wèi)生效率呈現(xiàn)“東部最高，中、西部次之，東北最低”的分布特征，中國整體呈現(xiàn)逐漸提升趨勢，且總體區(qū)域差異逐漸降低；互聯(lián)網(wǎng)普及對東中西部醫(yī)療衛(wèi)生效率的促進作用顯著，對東北地區(qū)促進作用不顯著，交通便利化對東中部的促進作用顯著，而對西部和東北地區(qū)作用不顯著；互聯(lián)網(wǎng)普及度對醫(yī)療衛(wèi)生效率存在單一門檻，而交通便利化對醫(yī)療衛(wèi)生效率存在雙重門檻。

根據(jù)以上結(jié)論，提出如下政策建議：第一，提升偏遠地區(qū)與農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)覆蓋率，積極推動網(wǎng)絡(luò)提速降費，提高用網(wǎng)服務(wù)供給質(zhì)量。注重居民用網(wǎng)能力的提升，增加互聯(lián)網(wǎng)就醫(yī)引導(dǎo)，幫助年齡較大、文化程度較低的人群學(xué)習(xí)使用互聯(lián)網(wǎng)就醫(yī)平臺，實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的精準(zhǔn)賦能。第二，對于交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善，不同地區(qū)應(yīng)實行差異化的建設(shè)策略。交通便利度較高的東、中部地區(qū)，在兼顧交通網(wǎng)絡(luò)廣泛覆蓋的同時，更應(yīng)該注重交通質(zhì)量，特別應(yīng)注重交通事故的降低與出行高峰時段道路暢通度的提升；交通便利度處于中等水平東北地區(qū)，應(yīng)加大交通基礎(chǔ)設(shè)施方面的補“短板”力度，加快公交專用道與軌道交通線路的建設(shè)；對于交通便利度較低的西部地區(qū)，首要任務(wù)是提升道路網(wǎng)密度，增強交通設(shè)施覆蓋率與可及性。第三，除互聯(lián)網(wǎng)與交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)外，還應(yīng)結(jié)合各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、人口結(jié)構(gòu)、醫(yī)療資源稟賦等差異，因地制宜地制定醫(yī)療發(fā)展政策和建設(shè)計劃。