秦 玲，徐川川，2，3，馬國(guó)棟，2，3

(1.寧夏醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生與管理學(xué)院，寧夏 銀川 750004；2.寧夏衛(wèi)生管理與政策研究所，寧夏 銀川 750004；3.寧夏環(huán)境因素與慢性病控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，寧夏 銀川 750004)

醫(yī)療救助作為社會(huì)救助的一種，不僅是醫(yī)療保障中的最后一道防線，具有保障人民生命健康的功能，而且在新時(shí)期還兼具鞏固脫貧成果的作用。2021年11月國(guó)務(wù)院印發(fā)的《關(guān)于健全重特大疾病醫(yī)療保險(xiǎn)和救助制度的意見》明確指出，要發(fā)揮醫(yī)療救助托底保障、防止和減少因病致貧、因病返貧的產(chǎn)生、鞏固脫貧成果。隨著醫(yī)療救助越來(lái)越受到國(guó)家和社會(huì)的重視，且資金規(guī)模的不斷擴(kuò)大，醫(yī)療救助使用情況也成為了值得關(guān)注的重要問題之一。目前，我國(guó)對(duì)于醫(yī)療救助效率的研究多集中在公平性、資金籌集等方面，且對(duì)于醫(yī)療救助效率的影響因素研究從地理空間角度的研究尚不多，本研究在考慮空間異質(zhì)性的基礎(chǔ)上，分析我國(guó)31個(gè)省(區(qū)、市)的醫(yī)療救助的投入產(chǎn)出影響因素。

1 資料與方法

1.1 資料來(lái)源

本研究以我國(guó)31個(gè)省(區(qū)、市)醫(yī)療救助資金為研究對(duì)象，研究中所涉及的投入產(chǎn)出以及影響因素指標(biāo)數(shù)據(jù)主要來(lái)自2021年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)衛(wèi)生健康統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。空間分布圖以及GWR模型中所用到的我國(guó)省級(jí)行政區(qū)矢量圖以及相關(guān)經(jīng)緯度等數(shù)據(jù)來(lái)自于Google Earth。

1.2 指標(biāo)選取

1.2.1 投入產(chǎn)出指標(biāo)

結(jié)合文獻(xiàn)[1，2]，各省統(tǒng)計(jì)口徑的一致性以及數(shù)據(jù)的可獲得性，以資助參加基本醫(yī)療保險(xiǎn)資金數(shù)、門診和住院醫(yī)療救助資金數(shù)作為投入指標(biāo)，將能夠反映醫(yī)療救助覆蓋面的資助參加基本醫(yī)療保險(xiǎn)人數(shù)、門診和住院醫(yī)療救助人次數(shù)作為產(chǎn)出指標(biāo)來(lái)測(cè)算我國(guó)各省醫(yī)療救助財(cái)政支出效率。

1.2.2 影響因素指標(biāo)

根據(jù)數(shù)據(jù)的科學(xué)性和可獲得性原則，本研究分別從政治、經(jīng)濟(jì)、衛(wèi)生、人口以及文化教育水平角度選取因素。主要包括：①地方財(cái)政預(yù)算占GDP的比重(X1)，代表政府干預(yù)能力，政府利用財(cái)政或行政手段對(duì)醫(yī)療救助進(jìn)行干預(yù)，說明政府對(duì)醫(yī)療救助的重視程度[3]。②居民人均可支配收入[4](X2)，代表居民的疾病負(fù)擔(dān)能力，居民收入越高，對(duì)疾病費(fèi)用的承擔(dān)能力越強(qiáng)[5]，也就減少了醫(yī)療救助的使用幾率。③城基保率(X3)，為各地區(qū)參加城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)保占地區(qū)總?cè)丝诘谋壤齕6]。④人均住院醫(yī)療費(fèi)用(X4)，代表一個(gè)地區(qū)居民的疾病經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，居民疾病疾病經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)過重導(dǎo)致的因病致貧可納入醫(yī)療救助范圍[7]，影響醫(yī)療救助人次。⑤老齡化水平(X5)，代表一個(gè)地區(qū)65歲以上人口占總?cè)丝诘谋戎?。醫(yī)療救助主要救助對(duì)象為重特大疾病患者，其中以老年人為主，一個(gè)地區(qū)老年人口越多，相應(yīng)的醫(yī)療救助資金支出也越大。⑥文盲率(X6)，代表居民教育水平，醫(yī)療救助主要發(fā)生在文化水平不高的低收入人群中，文化水平的高低影響醫(yī)療救助的申報(bào)、結(jié)算等過程[8]。

1.3 分析方法

本研究采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對(duì)2020年31省(區(qū)、市)醫(yī)療救助財(cái)政支出效率進(jìn)行測(cè)算，采用莫蘭指數(shù)和空間加權(quán)模型進(jìn)行空間分布特征和影響因素的分析。

1.3.1 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)

本文通過數(shù)據(jù)包絡(luò)法中的CCR模型，利用DEAP2.1軟件測(cè)算全國(guó)31個(gè)省市的醫(yī)療救助財(cái)政支出效率，公式如下：

λp≥0，P=1，2，3…，S-≥0，S+≥0

(1)

1.3.2 全局自相關(guān)

采用Moran’sI[9]檢驗(yàn)我國(guó)省域醫(yī)療救助財(cái)政支出效率否存在空間自相關(guān)。具體計(jì)算公式如下：

(2)

1.3.3 地理加權(quán)回歸模型

地理學(xué)第一定律認(rèn)為任何事物都是與其他事物相關(guān)的，并呈現(xiàn)出隨著空間距離增大，其關(guān)聯(lián)作用程度衰減的規(guī)律[10]。傳統(tǒng)計(jì)量模型假設(shè)空間事物無(wú)關(guān)聯(lián)且均質(zhì)分布，因而傳統(tǒng)的最小二乘方法(OLS)只是對(duì)參數(shù)進(jìn)行平均或全域的估計(jì)，并未能夠反映參數(shù)的空間非平穩(wěn)性特征。地理加權(quán)回歸模型(GWR)對(duì)普通線性回歸模型進(jìn)行了拓展，采用了空間變系數(shù)的回歸估計(jì)技術(shù)，可以有效解決系數(shù)空間非穩(wěn)定特征難以捕捉的問題[11]，具體形式如下：

(3)

其中，EMAF為醫(yī)療救助財(cái)政支出效率，xik為解釋變量，(ui，vi)是第i個(gè)樣本空間單元的地理區(qū)位坐標(biāo)；βk(ui，vi)是連續(xù)函數(shù)βk(u，v)在i樣本空間單元的值，εi為隨機(jī)誤差項(xiàng)，β0和βk為一套參數(shù)，k為單元數(shù)。

2 我國(guó)醫(yī)療救助財(cái)政支出效率的空間異質(zhì)性

2.1 醫(yī)療救助財(cái)政支出綜合效率基本情況

經(jīng)DEA測(cè)算，我國(guó)2020年醫(yī)療救助財(cái)政支出綜合效率值最大值為1，最小值為0.40，平均值為0.76，中位數(shù)為0.71。大部分省份未達(dá)到1的有效狀態(tài)，說明資金并未充分利用，存在著資金投入冗余或不足的情況。

2.2 醫(yī)療救助財(cái)政支出效率的空間異質(zhì)性

對(duì)各省(區(qū)、市)醫(yī)療救助財(cái)政支出效率做空間自相關(guān)分析，得到莫蘭指數(shù)為0.219，在1%的水平上有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，說明我國(guó)醫(yī)療救助財(cái)政支出效率明顯存在正向空間自相關(guān)，也就是說我國(guó)各省的醫(yī)療救助財(cái)政支出效率分布并不是隨機(jī)的，而是相鄰省份之間存在關(guān)聯(lián)性。

2.3 醫(yī)療救助財(cái)政支出效率的區(qū)域差異

利用DEA測(cè)算出我國(guó)省級(jí)醫(yī)療救助財(cái)政支出效率，可看出我國(guó)醫(yī)療救助財(cái)政支出效率東中西部差異明顯，省域之間效率值的差異較大，西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的省份如甘肅、西藏等地區(qū)醫(yī)療救助支出綜合效率值達(dá)到0.99、0.97接近1，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)如廣東效率值為0.54、北京為0.44，未達(dá)到有效狀態(tài)，達(dá)到有效狀態(tài)的省份僅5個(gè)，即天津、上海、福建、河南、貴州。具體效率值空間分布情況見表1。

表1 我國(guó)省級(jí)醫(yī)療救助財(cái)政支出效率空間分布情況

3 我國(guó)醫(yī)療救助財(cái)政支出效率影響因素分析

3.1 GWR模型結(jié)果

由莫蘭指數(shù)計(jì)算結(jié)果可知，醫(yī)療救助財(cái)政支出效率存在空間自相關(guān)，故使用地理加權(quán)回歸模型。GWR模型帶寬計(jì)算采用“自適應(yīng)”核函數(shù)的AICc方法，模型擬合優(yōu)度為0.605，標(biāo)準(zhǔn)化殘差值為1.05，在95%置信區(qū)間為[-2.58，2.58]，模型整體效果較好，見表2。

表2 GWR模型結(jié)果及各省份影響因素排名

3.2 正向影響因素分析

對(duì)醫(yī)療救助財(cái)政支出效率呈正向影響的因素有政府干預(yù)能力，疾病負(fù)擔(dān)能力、城基保率、老齡化率和教育水平。此4個(gè)影響因素對(duì)醫(yī)療救助財(cái)政支出效率的影響存在以下特點(diǎn)：①呈正向影響，其中疾病負(fù)擔(dān)能力對(duì)醫(yī)療救助效率正向影響最大的省份為海南(0.091074)，即每提高一單位居民人均可支配收入，醫(yī)療救助財(cái)政支出效率高0.091074個(gè)單位。②影響力度具有空間異質(zhì)性。同一影響因素在不同省(區(qū)、市)影響力度不同，原因在于各省份的同一因素在不同省(區(qū)、市)的水平不同，如疾病負(fù)擔(dān)能力在南北方具有明顯差異，南方經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高于北方[12]，從而醫(yī)療救助資金規(guī)模投入相對(duì)較高，對(duì)居民的醫(yī)療救助需求滿足力度相較高于北方，進(jìn)而影響力度高于北方，疾病負(fù)擔(dān)能力在黑龍江影響力度最小(0.090872)，在海南影響力度最大(0.091074)。③影響因素?cái)?shù)值對(duì)效率的影響具有異質(zhì)性。即此五因素對(duì)醫(yī)療救助效率的影響并非同質(zhì)而是具有異質(zhì)性，并不是某一省某影響因素?cái)?shù)值大對(duì)醫(yī)療救助財(cái)政支出效率的影響力度就大。如疾病負(fù)擔(dān)能力排名前三的省為上海市、北京市、浙江省，影響力度分別排在第23位、26位、21位，排名后三的省為甘肅省、西藏自治區(qū)、貴州省，影響力度分別排在第15位、20位、23位。其他四個(gè)影響因素也均有此特點(diǎn)，不在此一一贅述，見表2。

3.3 負(fù)向影響因素分析

對(duì)醫(yī)療救助財(cái)政支出效率呈負(fù)向影響的因素僅有疾病經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，此因素存在以下特點(diǎn)。①呈負(fù)向影響，其中疾病經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)對(duì)醫(yī)療救助財(cái)政支出效率負(fù)向影響力度最大的省為海南(-0.196832)，即每提高一單位疾病經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，醫(yī)療救助財(cái)政支出效率降低-0.196832個(gè)單位。②影響力度具有空間異質(zhì)性。同一影響因素在不同省(區(qū)、市)影響力度不同，疾病經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)出現(xiàn)空間異質(zhì)性的原因在于公立醫(yī)院住院人均費(fèi)用不同，各省的醫(yī)療救助標(biāo)準(zhǔn)不同，故符合醫(yī)療救助條件的對(duì)象在各省所占比例不同，從而出現(xiàn)影響力度的空間異質(zhì)性。③影響因素?cái)?shù)值對(duì)效率的影響具有異質(zhì)性。并不是疾病經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)越重對(duì)效率的影響力度越大。如疾病經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)排名前3的省(區(qū)、市)為北京市、上海市、天津市，影響力度確分別排在第27位、14位、25位，排名后3的省為甘肅省、云南省、貴州省，影響力度分別排在第23位、16位、6位。見表2。

4 討論

4.1 多數(shù)省(區(qū)、市)醫(yī)療救助財(cái)政支出效率無(wú)效且具有空間相關(guān)性

經(jīng)DEA測(cè)算結(jié)果可知，我國(guó)醫(yī)療救助財(cái)政支出效率大部分省(區(qū)、市)未達(dá)到有效狀態(tài)，存在投入不足或冗余情況，仍有改進(jìn)的空間。整體上西部地區(qū)醫(yī)療救助財(cái)政支出效率較高，原因在于西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，困難群眾占比較高，接受醫(yī)療救助者比例高，即醫(yī)療救助財(cái)政支出效率的產(chǎn)出相對(duì)大，這也與鐘玉英[2]、楊浩[3]等人的研究結(jié)果趨于一致。根據(jù)莫蘭指數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果可知某一省(區(qū)、市)的醫(yī)療救助財(cái)政支出效率受到相鄰省的影響，原因在于相鄰省(區(qū)、市)之間存在大量的人口流動(dòng)、資金流動(dòng)以及醫(yī)療資源共用等現(xiàn)象，再加上目前異地就醫(yī)的便捷性更是加強(qiáng)了省(區(qū)、市)之間醫(yī)療救助效率的相關(guān)性。

4.2 醫(yī)療救助財(cái)政支出效率影響因素多元化且具有空間異質(zhì)性

地理加權(quán)回歸模型結(jié)果顯示，我國(guó)各區(qū)域醫(yī)療救助財(cái)政支出效率受政府干預(yù)能力、疾病負(fù)擔(dān)能力、老齡化水平等多種因素的影響，且影響因素具有空間異質(zhì)性的特點(diǎn)。

政府干預(yù)能力以及疾病負(fù)擔(dān)能力對(duì)醫(yī)療救助財(cái)政支出效率呈正向影響，其原因可能在于醫(yī)療救助資金規(guī)模和標(biāo)準(zhǔn)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相適應(yīng)。一方面經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提升相應(yīng)會(huì)提高地方財(cái)政預(yù)算投入醫(yī)療救助的資金規(guī)模，政府干預(yù)能力強(qiáng)、重視程度高，同時(shí)居民對(duì)疾病的負(fù)擔(dān)能力增強(qiáng)，在一定程度上減少了因病致貧類對(duì)象醫(yī)療救助支出的可能，節(jié)約了醫(yī)療救助財(cái)政資金；另一方面會(huì)相應(yīng)提升相對(duì)貧困線[13]，進(jìn)而劃入醫(yī)療救助低收入的人群相應(yīng)擴(kuò)大，增大了醫(yī)療救助幾率，提高醫(yī)療救助產(chǎn)出，從而對(duì)醫(yī)療救助效率產(chǎn)生正向影響。因此東部地區(qū)由于人均可支配收入排名靠前，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，醫(yī)療救助財(cái)政資金規(guī)模較大，疾病負(fù)擔(dān)能力與政府干預(yù)能力對(duì)東部省(區(qū)、市)的影響力度整體高于中、西部，但區(qū)域內(nèi)各省(區(qū)、市)(區(qū)、市)由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同，影響系數(shù)不同，同樣存在空間異質(zhì)性。

城基保率對(duì)醫(yī)療救助資金財(cái)政支出效率存在正向的影響，原因在于基本醫(yī)療保險(xiǎn)參與人數(shù)越多，其保障人群越廣，一方面在一定程度上減少了醫(yī)療救助資金的使用，有利于醫(yī)療救助資金最大限度使用在困難群眾身上，另一方面釋放的就醫(yī)需求增大了醫(yī)療救助幾率。因此西部地區(qū)由于城基保率整體較高，覆蓋面廣，節(jié)約了醫(yī)療救助資金，同時(shí)釋放的就醫(yī)需求增大了醫(yī)療救助幾率，故城基保率對(duì)西部地區(qū)醫(yī)療救助財(cái)政支出效率的影響力度明顯高于東、中部，但區(qū)域內(nèi)各省份城基保率不同，影響力度存在空間異質(zhì)性。

老齡化水平對(duì)醫(yī)療救助財(cái)政支出效率存在正向的影響且影響力度最大，原因在于老年人由于身體機(jī)能的衰退，患病率高，醫(yī)療需求高，加之經(jīng)濟(jì)收入較低、疾病負(fù)擔(dān)能力弱，易發(fā)生重特大疾病[14]導(dǎo)致因病致貧，老年人口越多符合醫(yī)療救助條件的對(duì)象相應(yīng)增加，增大了醫(yī)療救助的產(chǎn)出，提高了醫(yī)療救助財(cái)政支出效率。因此東部省(區(qū)、市)由于老齡化水平普遍較高，老年人口較多，增大了醫(yī)療救助幾率，對(duì)醫(yī)療救助財(cái)政支出效率的影響力度高于中、西部，但區(qū)域內(nèi)老齡化水平不同，影響力度存在空間異質(zhì)性。

教育水平對(duì)醫(yī)療救助財(cái)政支出效率呈正向影響，原因可能在于醫(yī)療救助主要發(fā)生在文化水平不高的低收入人群中，文化水平的高低影響醫(yī)療救助的申報(bào)、結(jié)算等過程[8]，還會(huì)影響居民的健康意識(shí)[15]、以及生活習(xí)慣。文化水平低伴隨的健康衛(wèi)生意識(shí)差、不良生活習(xí)慣會(huì)導(dǎo)致患病可能性增大、使得發(fā)生醫(yī)療救助的幾率相應(yīng)提升，增大醫(yī)療救助產(chǎn)出，從而對(duì)醫(yī)療救助效率產(chǎn)生正向影響，但對(duì)醫(yī)療救助財(cái)政支出效率的影響最小。因此東部省(區(qū)、市)由于居民文盲率較低，文化水平對(duì)醫(yī)療救助財(cái)政支出效率的影響值低于西、中部，且區(qū)域內(nèi)省份居民整體文化水平不同，影響力度存在空間異質(zhì)性。

疾病經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)對(duì)醫(yī)療救助財(cái)政支出效率呈現(xiàn)出負(fù)向影響，原因可能在于疾病經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)越重，重特大疾病導(dǎo)致的因病致貧醫(yī)療救助對(duì)象越多[7]，醫(yī)療救助補(bǔ)貼資金單人次使用數(shù)額越大，在有限的醫(yī)療救助財(cái)政資金中，用于救助的人次較少，產(chǎn)出較低，從而對(duì)醫(yī)療救助財(cái)政支出效率呈現(xiàn)負(fù)向影響。因此東部省(區(qū)、市)由于人均住院費(fèi)用高于中、西部，居民疾病經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)較重，單人次醫(yī)療救助補(bǔ)貼資金較高，降低了救助產(chǎn)出，對(duì)東部省(區(qū)、市)的影響明顯低于西、中部，但區(qū)域內(nèi)各省(區(qū)、市)人均住院費(fèi)用不同，醫(yī)療救助標(biāo)準(zhǔn)不同，影響力度存在空間異質(zhì)性。

5 建議

5.1 加強(qiáng)相鄰省(區(qū)、市)醫(yī)療救助信息互聯(lián)互通

醫(yī)療救助財(cái)政支出效率具有空間相關(guān)性，受助者可能出現(xiàn)相鄰省(區(qū)、市)異地就醫(yī)的情況，異地就醫(yī)加強(qiáng)了各省(區(qū)、市)之間醫(yī)療救助財(cái)政支出效率的相關(guān)性，因此醫(yī)療救助財(cái)政支出效率的提升，不僅需要關(guān)注自身省(區(qū)、市)具體情況，也應(yīng)加強(qiáng)與各省(區(qū)、市)之間醫(yī)療救助信息的互聯(lián)互通，如通過加強(qiáng)對(duì)已納入救助范圍的醫(yī)療救助對(duì)象經(jīng)常流動(dòng)省(區(qū)、市)的信息互通，以方便相鄰省(區(qū)、市)之間共同合理配置醫(yī)療救助資金在救助項(xiàng)目上的分配與預(yù)算。

5.2 多維舉措提高醫(yī)療救助財(cái)政支出效率

醫(yī)療救助財(cái)政支出效率受多種因素影響，因此應(yīng)從不同方面根據(jù)影響因素實(shí)際情況多維舉措提高醫(yī)療救助財(cái)政支出效率。一是對(duì)于疾病負(fù)擔(dān)能力、老齡化率這些近期無(wú)法改變的影響因素，根據(jù)現(xiàn)有水平制定合理化醫(yī)療救助標(biāo)準(zhǔn)，提高醫(yī)療救助覆蓋面增大產(chǎn)出。二提高城基保率，節(jié)約醫(yī)療救助資金，充分利用現(xiàn)有資金。三是重視政府干預(yù)的力量，合理制定地方財(cái)政預(yù)算，協(xié)調(diào)醫(yī)療救助相關(guān)部門之間的工作，精準(zhǔn)覆蓋醫(yī)療救助需求，擴(kuò)大醫(yī)療救助產(chǎn)出。四是降低人均住院費(fèi)用，加強(qiáng)健康教育，通過宣傳疾病預(yù)防知識(shí)以及醫(yī)療費(fèi)用的合理控制減少醫(yī)療救助支出可能，節(jié)約資金，合理利用有限資金。

5.3 因地制宜制定細(xì)化、差別化的醫(yī)療救助財(cái)政預(yù)算

根據(jù)GWR模型結(jié)果顯示，醫(yī)療救助財(cái)政支出效率的影響因素具有空間異質(zhì)性，每一影響因素在各個(gè)省份的影響力度不同，如東北地區(qū)醫(yī)療救助財(cái)政支出效率主要受老齡化率的影響，且老齡化率在東北地區(qū)影響力度高于西南部，對(duì)此東北地區(qū)政府應(yīng)主要根據(jù)本地區(qū)老齡化規(guī)模，合理調(diào)整醫(yī)療救助財(cái)政預(yù)算。各省也應(yīng)根據(jù)每一影響因素在本地區(qū)所體現(xiàn)的影響力度，因地制宜制定細(xì)化、差別化的醫(yī)療救助財(cái)政資金預(yù)算計(jì)劃，最大限度發(fā)揮醫(yī)療救助保障人民生命健康的作用。