中国西部市级政府医疗卫生支出效率分析

目的:分析中国西部市级政府医疗卫生支出效率,探索效率变化的原因并提出相关建议。方法:运用数据包揽分析(DEA)的BCC模型和Malmquist指数模型对西部地区2009~2019年间的政府医疗卫生支出效率进行静态和动态分析。结果:145个地级市的全要素生产率均值和技术变化率均值都小于1,143个地级市的相对技术效率均值大于1。结论:医疗卫生支出效率偏低且逐年下降,其主要原因是技术衰退,并且地区间差异显著,规模和结构也有待调整。因此政府应出台相关政策,以技术创新和人才培养为主,因地制宜调整医疗卫生支出规模和配置医疗卫生资源,从而有效提高政府医疗卫生支出效率。

中国地方政府医疗卫生支出效率及影响因素研究

政府医疗卫生支出效率决定医疗卫生服务水平的高低。利用DEA两阶段分析框架,根据2003—2012年中国31个省(市)面板数据,研究中国地方政府医疗卫生支出效率及其影响因素。使用DEA方法测算地方政府医疗卫生支出的综合效率、纯技术效率和规模效率,并从时间和地区两个维度分析这三种效率的差异。最后利用Bootsrap方法对影响效率的各类因素进行回归分析。研究结果表明,地方政府医疗卫生支出效率在样本期间内有明显的地区差异。影响效率的主要因素包括财政分权、户籍制度、医疗卫生改革、城镇化水平、经济发展水平、人口密度和教育水平等。

我国政府医疗卫生支出相对不足的计量检验

伴随着人口红利的逐步消逝,我国面临着严重的人口老龄化挑战。人口老龄化的加剧必然要求医疗卫生服务的进一步完善。本文运用1997-2011年我国31个地区的面板数据,采用系统GMM动态面板估计方法对人口老龄化与政府医疗卫生支出的关系进行估计,发现我国应对人口老龄化的政府医疗卫生支出相对不足,不能完全满足老龄人口的需要,而引入公私伙伴关系不仅可以弥补政府医疗卫生支出的不足,而且能够使人口老龄化的配套服务体系更加完善。

政府医疗卫生支出对经济增长具有正向效应——基于山东省的实证分析

以广义CD生产函数为基础,利用山东省17个地市的数据建立普通面板和面板门槛模型对比分析,发现政府医疗卫生支出对经济增长有显著的正向效应。对门槛变量进一步分析发现,政府医疗卫生支出的经济增长效应在达到49.26元/人处存在拐点,即门槛取值超过0.3856时,弹性系数有由0.4544弱化到0.4266的趋势。基于此,本文提出相应的对策建议。

中国西部市级政府医疗卫生支出效率时空分异研究

目的:研究西部地市级政府医疗卫生支出效率及时空分布特征。方法:使用数据包络模型(DEA)测算各市政府医疗卫生支出效率,空间相关性及趋势面对其时空分布进行剖析结果:西部地区政府医疗卫生支出效率有逐渐提高的趋势,但整体水平还是较低,并具有正的空间相关性,表现不同的空间趋势特征。结论:纯技术效率对综合效率制约能力强于规模效率,不同地区政府医疗卫生支出效率差异明显,应根据区域差异化制定卫生相关政策。

广西壮族自治区14个设区市政府医疗卫生支出效率及其影响因素的研究

目的:系统研究广西壮族自治区14个设区市政府医疗卫生支出效率及其影响因素。方法:本研究使用数据包络模型(DEA)测算广西壮族自治区各设区市政府医疗卫生支出效率;然后使用Tobit回归模型分析产生效率差异的影响因素。结果:通过分析发现在14个设区市中,2012年河池市和来宾市的TE值偏高,其他地区TE值都要低于以往各个年份。南宁市在2010年的TE值与SE值为1.00。其他年份的TE值与SE值在0.80。左右波动。桂林市平均的TE值在0.80之上波动。通过Tobit回归分析发现人均GDP、医疗卫生支出占比以及财政自给率对各设区市政府医疗卫生支出效率有显著的影响(P<0.05)。结论:广西多地出现政府医疗卫生支出高但其效率值偏低的情况,可通过优化广西各政府医疗卫生支出的规模和结构、完善分级诊疗制度等方式进行改善。

政府多维医疗卫生支出的健康产出效应:基于健康水平和健康差距双重视角

发挥政府投入激励作用、强化政府兜底责任是推进“健康中国”建设的重要一环。基于2012—2020年中国家庭追踪调查(CFPS)面板数据,实证检验政府多维医疗卫生支出的健康促进效应及健康平等效应。研究发现:政府医疗卫生总支出具有显著的健康提升效应,且对生理健康的影响效应超过了心理健康;各维度政府医疗卫生支出通过不同渠道缩小了居民健康差距;政府医疗卫生支出在户籍、地区、年龄、收入方面存在异质性;机制分析结果表明,政府医疗卫生支出对于居民健康水平及健康差距的影响主要是通过疾病预防、疾病负担、医疗服务利用和医疗服务供给等渠道实现的。研究结论为进一步完善医疗卫生投入模式、推进“健康中国”战略提供了政策依据。

我国政府公共医疗卫生支出影响因素分析

随着我国政府医疗卫生支出的迅速增加,政府购买模式的推广,研究影响我国政府医疗卫生支出的因素有哪些、如何合理分配医疗卫生资源显得较为迫切。通过建立面板模型,并利用我国31个地区2005-2015年的相关数据进行分析,发现影响我国政府医疗卫生支出的人口结构因素逐渐从少儿抚养比向老龄化转变。而且影响东中西部政府医疗卫生支出的主要因素有着较大差别。通过研究,一方面验证了我国政府在医疗卫生支出上逐渐受老龄化因素影响,另一方面通过验证地区差异性,希望根据地区差异合理分配医疗卫生资源。

我国西部市级政府医疗卫生支出的边际受益归属研究

目的:实证探究分析新医改以来我国西部市级政府医疗卫生支出的边际受益归属问题。方法:利用边际受益归属分析法,实证测度2009—2017年我国西部149个地级市(区)的政府医疗卫生支出边际受益情况。结果:动态研究发现,随着时间推移,低经济水平组在政府医疗卫生支出的扩张中获益呈现波动式增长,在2011年达到高峰后(0.951),于2016年超过高经济水平组。中等经济水平组支出受益均超过1,最高时达到1.505。结论:支出受益并不具有明显的亲富性,而是更倾向于中低经济水平组。建议应注重调整医疗卫生投入方向、多途径多渠道提高居民支出受益水平。

基于门限效应模型的我国西部地区政府医疗卫生支出城乡差异分析

目的:分析我国西部地区政府医疗卫生支出城乡间的具体差异,为西部地区政府在区域和城乡间医疗卫生支出的合理投入提供证据支持。方法:基于2009—2019年我国西部地区12省份的132个市区面板数据,采用固定效应模型和门限效应模型实证分析影响政府医疗卫生支出的因素。结果:人均GDP与农村居民收入是影响政府医疗卫生支出的主要因素,人均GDP门限值分别为9.84和10.48、城镇居民收入门限值分别为9.73和10.13、农村居民收入门限值分别为8.67和9.22,而我国西部地区政府医疗卫生支出更偏向于经济发达地区的城镇居民和低收入群体中的农村居民。结论:我国西部地区政府医疗卫生支出在不同区域间和区域内城乡间存在显著差别,推动区域和城乡医疗卫生协调均衡发展需因地制宜、循序渐进的开展工作。

我国省级政府医疗卫生支出效率评价———基于DEA-BCC的分析

2019 年底新冠疫情暴发,如何高效利用政府医疗卫生支出、对医疗卫生资源进行合理配置对保障人民健康举足轻重。 因此,采用 DEA-BCC 评价我国 31 个省 2009~2020 年政府医疗卫生支出的效率,从静态评价结果来看,我国政府医疗卫生支出整体缺乏效率,与支出规模和技术进步缓慢显著相关,且支出效率地区差异明显,但呈逐渐缩小的趋势。

我国医疗卫生政府支出现状及国际比较

近年来,我国医疗卫生政府支出增速加快,规模不断扩大,但城乡居民"看病贵"的问题依旧突出。本文通过国际比较分析得出结论:我国医疗卫生政府支出水平偏低,较世界平均水平存在较大的差距。为进一步深化医疗卫生体制改革,满足城乡居民医疗卫生服务的基本需求,我国应积极构建医疗卫生政府支出的责任分担机制,提高医疗卫生政府支出总量水平,不断优化医疗卫生政府支出的结构和方向。