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| 福建省医疗健康发展水平测度 |
| 第743期 作者：□文/王婷婷1 王 镇2 张雅诗3 时间：2024/12/16 14:08:11 浏览：8次 |
［提要］ 本文对福建省医疗健康发展水平及其影响因素进行研究。采用熵权法构建城市医疗健康资源评价指标体系，并通过复杂网络和计量分析相结合的手段，利用市域面板数据研究福建省城市医疗健康资源网络特征及其影响因素，为探究地区医疗健康发展资源配置的公平性及其原因提供参考。
关键词：医疗健康；指标测度；影响因素
基金项目：本文为福建省创新战略研究项目：“基于多源异构数据的福建省医疗健康发展水平测度及追踪预警研究”（批准号：2023R0046）。通讯作者：王镇
中图分类号：F222 文献标识码：A
收录日期：2024年6月20日
人民健康是民族昌盛和国家富强的重要标志。习近平在二十大报告中曾明确提出要推进健康中国建设。健康关系到万家幸福，也关联着国家的未来。随着人民生活水平不断提高，人民群众对医疗健康资源的需求也随之提高。但医疗健康资源却仍受各地政治、经济等方面的影响，导致医疗健康资源的区域性差异问题日益严重。因此，对与人民群众的生活及切身利益有着重大关联的医疗卫生问题展开研究，尤其是对区域性的医疗健康发展水平问题进行研究，具有重要的社会实践意义与理论价值。
一、数据变量与评价结果
（一）数据来源。城市医疗健康资源包括物质资本投入和人力投入，反映城市医疗物质资本投入的指标主要有医院数和医院床位数，反映人力投入的指标主要是医生数。在影响因素指标方面主要考虑经济因素、人口因素、体制因素和财政因素等。数据来源于2012～2021年的《中国城市统计年鉴》、《中国卫生健康统计年鉴》、《中国区域经济统计年鉴》以及对应年份的各市人口普查资料等。
（二）研究变量。被解释变量为医疗健康资源配置水平：已有研究在衡量医疗健康资源配置水平时一般使用医院数、医生数和床位数三项指标，为保证数据的公平性，本文采用熵权法对指标进行权重划分，其优点是克服了主观赋权的弊端，可以更好地根据原始数据信息准确地反映各指标的重要性。
核心解释变量为医疗健康资源配置水平空间关联网络地位，本文使用度数中心度进行刻画。度数中心度衡量了某一节点与网络中其他节点的关联程度，度数中心度的度值越大，说明在网络中的地位越关键。度数中心度的计算公式为：
TLDegree＝■
其中，dij表示节点i与节点j之间的关联关系，N-1表示节点在由N个节点组成的网络中可能拥有直接关联个数的最大值。
控制变量分别为：人均生产总值、人口数量、参保人数、财政自由度。同时，引入新冠肺炎疫情作为虚拟变量D。（表1）
（三）评价结果。根据指标体系构建、复杂网络关系搭建，可得出福建省医疗健康发展水平的基本情况。（1）考察年段各城市医疗健康发展水平有明显提升，人均医疗健康发展程度有所改善。总体上各城市的医疗健康资源配置水平在稳步提高，这与我国不断推进和深化的医疗政策有较大关系。（2）医疗健康水平的城市间差距依然显著。医疗健康水平综合得分最高值为0.919，最低值仅为0.001，可见医疗健康资源配置水平在不同城市间的差距极大。（3）新冠肺炎疫情期间，部分城市的医疗健康发展水平有所下降，初步可判断新冠肺炎疫情对医疗健康发展水平有负向影响。（4）各城市节点之间的联系较为紧密。关联网络的节点数为9，各节点共存在22条关系，网络密度为0.306，说明各城市之间的医疗健康发展联系较为密切。（5）福建省城市间医疗健康发展整体网络传递效率高、“小世界”特征明显。医疗健康发展水平相互影响的传递速度较快，有显著的空间溢出效应。
二、计量模型与实证结果
（一）计量模型。为了深入研究福建省医疗健康发展的影响因素，将其纳入全国城市队列进行全盘分析。综合相关文献和模型检验，构建固定效应回归模型，具体模型如下：
Siit＝α0+α1lnTLDegree+α2Xit+α3D+μi+νt+εit
其中，被解释变量Si表示医疗健康资源配置水平综合得分；角标i和t分别表示城市和年份；核心解释变量TLDegree表示城市卫生资源配置水平空间关联网络地位；X表示控制变量；D表示虚拟变量；μi和νt分别为城市固定效应和时间固定效应，εit为随机扰动项。
（二）实证结果。固定效应回归模型结果如表2所示，第（1）～第（6）列展示了依次添加控制变量的估计结果，第（7）列展示了将城市医疗健康资源配置水平空间关联网络地位的滞后一期作为工具变量的IV-2SLS回归结果。其中，第（1）～第（7）列中城市医疗健康资源配置水平空间关联网络地位的系数始终为正，说明越是处于城市医疗健康资源配置水平空间关联网络中心地位的城市，其本身的医疗健康资源配置水平会更高。就控制变量而言，财政自由度和人口数量的系数显著为负，说明财政自由度和人口数量与医疗健康资源配置水平呈现负相关。即在财政自由度更高的城市，医疗健康资源配置水平更低，主要是因为财政自由时，政府会更倾向于把资金投入到金融等其他有明显回报的行业，而在医疗卫生行业的投入较少。在人口数量越多的地区，医疗健康资源配置水平越低，与沈立（2021）发现的医疗健康资源配置与人口分布不匹配的结论相吻合。人口数量越多，所需的医疗健康资源越多，每个个体无法享受到更多的医疗健康资源，因此人均医疗健康资源配置水平会降低。人均生产总值的系数始终为正，回归系数通过5%的显著性检验，说明城市人均生产总值越多，城市医疗健康资源配置水平更高，人均生产总值提高，群众会增加对医疗健康资源的需求，城市自然也会增加对医疗健康资源的投入，从而促进医疗健康资源配置水平进一步提高。虚拟变量的回归系数0.0154，说明在新冠肺炎疫情前后，城市的医疗健康资源配置水平确实存在明显不同，新冠肺炎疫情出现后，城市医疗健康资源水平低于新冠肺炎疫情出现前。当模型不引入虚拟变量时，对比第（5）列和第（6）列的确定系数，发现引入虚拟变量后确定系数得到提高，说明了模型引入虚拟变量的必要性。对于参保人数这一变量，其系数值远小于其他变量的系数值，并且回归系数未通过显著性检验，这表明该变量对城市医疗健康资源配置水平的影响不明显。（表2）
三、结论及建议
综合以上研究得出结论：（1）在样本考察年段内，福建省各城市的医疗健康资源配置水平指标均有所提高。可见自2009年“新医改”后，福建省各个城市积极响应国家政策，通过多方努力全面提高了城市医疗健康发展水平。（2）医疗健康资源配置会出现城市间“强强联手”的情况，但很少出现“高低扶持”的情况，“低低携手”的情况更加少见。长此以往，可能会造成各城市间医疗健康资源配置水平差距越来越大。（3）城市间的医疗健康资源配置水平存在较强的关联性，社团划分结果表明，城市医疗健康资源配置水平空间关联网络的“标杆” “经纪人”以及“追随者”特征明显。（4）关于城市医疗健康资源配置水平影响因素方面，在通过显著性检验的变量中，经济因素、城市医疗健康资源配置水平空间关联网络地位产生正向影响，且经济因素即人均生产总值的影响程度最大，财政自由度及人口数量均产生负向影响。此外，新冠肺炎疫情的出现也对城市医疗健康资源配置水平产生负向影响。
基于上述结论提出建议：（1）政府应该发挥其主体作用，加大对医疗健康资源的资金投入。调整对各城市的医疗健康资源投入结构的比重，对医疗健康资源配置水平低的城市予以大力度的扶持，增加对其的财政支持等。（2）加强医护专业人员的能力培训，建立高质量人才队伍。狠抓高校人才培养，落实卫生学科教育建设，提高准医疗卫生从业人员的质量和数量。逐渐壮大医疗卫生从业人员队伍，从而提高各城市的医疗健康资源配置水平。（3）强化城市间医疗健康资源的集体意识。要从省级层面协调联动，让不同地区、不同城市之间的医疗健康资源进行优势互补、充分协调，从而推动城市“强则更强、强带动弱、弱追赶强”的局面。明确各城市的优势所在，探索各城市的“扶持”机制，补齐短板城市的不足。（4）政府相关部门要加强对医疗卫生机构的管理，在医疗健康资源需求量大的城市，增加医疗机构包括卫生院、医院的床位数和医生数，并配备和升级相关的医疗卫生设备，以确保人民可以享受到足够的医疗健康资源，保障人民的生命健康安全。
（作者单位：1.华侨大学数量经济研究中心；2.华侨大学统计学院；3.漳州市云霄县陈岱镇人民政府）
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