我国东中西部地区卫生资源配置效率比较及影响路径研究.pdf

61Apr.2024MedicineandSociety2024年4月Vol.37 No.4会与医社学第37 卷第4期我国东中西部地区卫生资源配置效率比较及影响路径研究孙瑜，吴爽1,2 1华北理工大学经济管理学院，河北唐山，0 6 32 10；2华北理工大学卫生健康政策与管理研究中心，河北唐山，0 6 32 10摘要要目的：比较我国东中西部地区卫生资源配置效率，并探索影响路径，为我国不同地区优化卫生资源配置提供参考。方法：以2 0 2 1年我国31个省份的卫生资源数据为研究样本，使用数据包络分析（DEA-BCC）测算我国东中西部地区的卫生资源配置效率，使用模糊集定性比较分析方法分析影响卫生资源配置效率的路径。结果：我国东中西部地区卫生资源配置效率分别为0.8 38、0.7 6 1、0.8 38 东部和西部地区卫生资源配置效率优于中部地区。条件组态分析表明，卫生资源配置高效率组态分析得到5个解，总覆盖度为0.58 2，总一致性为0.9 0 4，低效率组态分析得到2 个解，总覆盖度为0.37 1，总一致性为0.8 9 8。卫生资源配置高效率与低效率组态路径总一致性均大于0.8,模型解释程度高。结论：我国东中西部地区间卫生资源配置效率差异显著，多种复杂因素会影响卫生资源配置效率，其中人口集聚度对卫生资源配置高效率的影响较大，多方要素间的协同作用促成东中西部地区卫生资源配置高效率的实现。关键词卫生资源；配置；效率；区域差异中图分类号：R-05文献标识码：AD01:10.13723/j.yxysh.2024.04.010文章编号：10 0 6-556 3(2 0 2 4)0 4-0 0 6 1-0 7Study on Comparison of Health Resource Allocation Efficiency andInfluence Path in Eastern Central and Western Regions of ChinaSUNYuet alSchool of Economics and Management,North China University of Science and Technology,Tangshan,Hebei,063210,ChinaAbstract Objective:To compare the efficiency of health resource allocation in Chinas eastern,central,and western re-gions,and to identify the influencing pathways,thereby providing insights for optimizing health resource allocation across differentregions.Methods:Utilizing health resource data from 31 provinces in China for the year 2021,the efficiency of health resource al-location in the eastern,central,and western regions was measured using the Data Envelopment Analysis(DEA-BCC)model.TheFuzzy Set Qualitative Comparative Analysis(fsQCA)method was applied to analyze pathways influencing the efficiency of healthresource allocation.Results:The efficiency of health resource allocation was found to be 0.838,0.761,and 0.838 in the eastern,central,and western regions,respectively,with the eastern and western regions outperforming the central region.The analysis ofhigh-efficiency configurations yielded five solutions with a total coverage of 0.582 and a total consistency of 0.904.The analysis oflow-efficiency configurations resulted in two solutions,with a total coverage of 0.371 and a total consistency of 0.898.The high con-sistency of both efficient and inefficient configuration pathways indicates a high explanatory power of the model.Conclusion:Signif-icant differences exist in the efficiency of health resource allocation among Chinas eastern,central,and western regions.Variouscomplex factors influence this efficiency,with population density playing a significant role in high-efficiency allocation.The syner-gistic interaction of multiple factors is crucial for achieving high efficiency in health resource allocation across these regions.Key WordsHealth Resource;Allocation;Efficiency;Regional Difference基金项目：河北省社会科学基金项目“资源共享视角下京津冀跨区域医联体模式创新研究”，编号为HB22SH004通讯作者：吴爽,wushuang198555 62医学与社会2024年4月第37 卷第4期医疗服务的质量和效率是人类健康发展的关键因素,是维护生命健康的基本保障1。合理的卫生资源配置是推进医疗工作可持续、高质量发展的基础环节,对建设高效优质的医疗卫生体系具有重要的现实意义。党的二十大报告提出，推进健康中国建设，把保障人民健康放在优先发展的战略位置，促进优质医疗资源扩容和区域均衡布局。为更好地推进健康中国建设,应进一步改善医疗资源的可及性和供给能力，,促进医疗资源的区域均衡布局2 。随着卫生体制改革的不断深化，我国医疗资源配置的总体效率不断提高，但区域间卫生资源配置效率差异显著的问题依然存在3。三甲医院、高级卫生技术人才等优质医疗资源大多集中于东部沿海城市4,东部地区的医疗规模大、服务能力强，而相对落后的中西部地区,社会、经济以及人口等方面的劣势造成医疗资源短缺、人才流失等问题5,导致区域间卫生资源配置效率差异显著。梳理已有文献发现,以往研究更倾向于从经济学的视角分析卫生资源配置效率，多用数据包络分析方法（data envelopment analysis,DEA）中的 DEA-BCC模型、DEA-Malmquist指数以及构建三阶段模型对卫生资源配置效率进行静态和动态测算并且寻找外部影响因子6-7 。数据包络分析技术在研究资源配置效率方面具有显著优势,通过将DEA引人医疗卫生领域，模型可以直观地反映卫生资源的投入产出情况。卫生资源利用效率不仅能体现提供医疗服务的效率,更是一项关乎社会民生的问题，它受到多个条件的共同影响。以往研究集中在单个或几个因素对卫生资源分配效率的影响上8-9 ,缺乏对不同因素之间的协同效应和驱动机制的分析，对影响卫生资源配置效率组合途径的研究较少。在此基础上，本研究使用DEA-BCC模型来衡量东部、中部、西部以及各地区内部省份卫生资源配置效率,并使用模糊集定性比较分析法分析我国东中西部地区配置效率的组合路径，为提高我国各地区卫生资源配置的效率，合理有效地配置卫生资源提供参考。1资料来源与方法1.1资料来源与指标选取资料来源于国家统计局官方网站、中国统计年鉴2 0 2 2 和中国卫生健康统计年鉴2 0 2 2，选取其中卫生资源配置效率相关指标以及人口、经济、社会等维度条件变量的原始数据。根据国家统计局标准,将我国31个省、自治区和直辖市（不含香港特别行政区、澳门特别行政区、台湾省)划分为东、中、西三个地区,其中东部地区11个省份包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部地区8 个省份包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地区12 个省份包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。指标选取情况如下。1.1.1结果变量。以卫生资源配置综合效率作为结果变量，以往研究通常选取医疗卫生机构数、床位数、卫生技术人员数、医疗卫生机构总支出等作为投人指标,选取诊疗人次、人院人数、病床使用率、医疗卫生机构总收入、手术人次数等作为产出指标10-12 。因此,参考以往研究，根据投入产出理论并结合指标数据合理、可得的基本原则，挑选出卫生技术人员数、医疗卫生机构数和床位数3个投人指标，年诊疗人次数和人院人数2 个产出指标。见表1。1.1.2条件变量。已有研究中影响卫生资源配置效率的条件有经济发展状况、基本医疗保险基金收支、市场化水平、居民收入等因素13-14。另有研究发现人口密度是影响我国卫生资源配置效率的主要因素15。卫生资源配置受到需求的影响，由于经济发展水平高、人员密度大的省份对卫生资源的需求相对大，卫生资源规模更加丰富，而政府财政资金投人对医疗服务的水平和效率有一定影响。总的来看，经济发展水平、市场化程度、政府支持程度、社会保障能力、居民生活水平等因素对卫生资源配置效率发挥着重要影响。因此，本文综合已有研究和实践经验,并考虑数据可得性和完整性原则,选取了6 个条件变量，分别是政府财政卫生支出占比、人口集聚度、人均GDP、民营医院数量占比、人均医疗保险基金支出和人均工资收人。见表2。1.2研究方法1.2.1数据包络分析。数据包络分析（dataenvelop-ment analysis,DEA）是一种通过比较投人产出比来评价效率的方法16 。采用数据包络分析方法，通过年诊疗人次数和人院人数2 个产出指标，卫生技术人员数、医疗卫生机构数和床位数3个产出指标，测算各省份卫生资源配置综合效率值。DEA-BCC模型将综合效率值分解为技术效率和规模效率的乘积，衡量在最大产出下测得最小投人成本的方法，用以判断是否有投人要素浪费的情况16 。由于人力、技术和行政法规对卫生资源配置效率的广泛影响，所以规模报酬变化的DEA-BCC模型成为本研究的最优选择。63孙瑜等.我国东中西部地区卫生资源配置效率比较及影响路径研究表1我国31个省份投入/产出指标情况投人指标产出指标省份卫生技术医疗卫生年诊疗入院人床位数/张人员数/人机构数/个人次数/人数/人北京289021106991302592274756743676688天津1217176076686811085349301626868河北5594058816245499439874710210249846山西281533410072289461344073564457746内蒙古211694249481665981029132583117507辽宁334026330513245281672762006142103吉林217251253441765461046027803483678黑龙江24855420578260536964411424421093上海22902463081603782669137114480511江苏6917833644854856056976237314157022浙江5790803512036987567114910210812445安徽435127295544110233640608059493168福建294368286932238132670998775609624江西305661367643072922286459708616450山东8531478571567392067152708418232182河南7556017853672132961873221319148935湖北4563733652943396534398359212146535湖南5061655567753266830125514215099672广东8731835796458896481669440517293456广西3938823411231904525569637410676278海南80506627761408505502381281885重庆246615213612407411936327667305056四川6726948024966202954647384218630422贵州309378292922969021808779748449387云南380657268853302782936583849938982西藏2560769071965016205050321768陕西368611349712845451870494887284159甘肃200989257591831661152041304451043青海5165664084215326510454981659宁夏60596457141191411671891080938新疆200313169701861271047848314651180表2卫生资源配置效率的条件变量选取情况政府财政人均民营医人均医疗人均工人口省份卫生支出GDP/院数量保险基金资收人集聚度占比/%万元占比/%支出/元万元北京26.748.8818.3970.192664.674.57天津21.118.2811.3269.441140.682.98河北27.642.705.4170.81798.271.73山西31.721.526.4768.11858.851.49内蒙古31.190.148.5359.18819.051.75辽宁23.421.976.4869.94892.591.88吉林31.220.865.5068.73746.811.46黑龙江29.510.474.6753.75874.911.26表2(续)政府财政人均民营医人均医疗人均工人口省份卫生支出GDP/院数量保险基金资收入集聚度占比/%万元占比/%支出/元万元上海24.0626.9217.3861.972608.224.88江苏23.065.6513.7378.571118.562.67浙江23.934.3711.3969.761568.613.28安徽32.882.987.0472.50866.571.61福建24.292.3511.7559.49887.722.38江西27.511.846.5565.18959.061.70山东24.254.518.1870.61972.492.04河南29.584.035.9369.79869.771.35湖北38.122.148.6665.55887.511.53湖南27.642.136.9372.61800.731.59广东27.574.809.8758.17961.503.08广西38.991.454.9456.66924.911.26海南45.242.046.4256.13799.421.66重庆30.672.668.7074.83867.841.81四川30.201.186.4472.43863.051.44贵州41.281.495.0880.06807.501.26云南40.550.835.7568.04863.481.31西藏69.910.025.5029.61522.341.38陕西27.521.317.5464.57896.781.52甘肃41.760.374.0959.51780.661.24青海48.800.065.6549.10955.541.50宁夏33.970.746.2869.01926.961.68新疆40.100.116.1949.35870.061.38注：人口集聚度由集聚度方法测得，结果均保留2 位小数。1.2.2模糊集定性比较分析方法。模糊集定性比较分析法（fuzzy-set qualitative comparative analysis,fsQCA)是基于布尔代数和集合论的配置分析方法，它假设条件变量对结果变量的影响不是单独作用的,而是取决于条件变量的集体效应17 。近年来，fsQCA广泛应用于政治学、经济学、管理学等领域18-2 0 ,但在卫生资源配置效率领域的涉及较少。因此,本研究采用fsQCA对我国东中西部地区31个省份的卫生资源配置效率进行组态分析,对选取的6个条件变量开展卫生资源配置效率的影响路径研究。1.3数据校准fsQCA需对结果变量和条件变量进行校准,将原始数据转化成0-1的隶属度。采用直接校准法，对结果变量卫生资源配置综合效率值选取次大值、去次大值与次小值后的均值和次小值作为完全隶属、交叉点和完全不隶属点2 1，条件变量选择9 0%分位数、50%分位数和10%分位数作为完全隶属、交叉点和完全不隶属点，校准结果见表3。64医学与社会2024年4月第37 卷第4期表3卫生资源配置效率的结果变量和条件变量的校准变量指标描述完全隶属交叉点完全不隶属名称Y卫生资源配置综合效率值0.990.820.59X1政府财政卫生支出占比/%41.7630.2023.93X2人口集聚度5.651.970.14X3人均GDP/万元11.756.485.08X4民营医院数量占比/%72.6168.1153.75X5人均医疗保险基金支出/元1140.68874.91798.27X6人均工资收入/万元3.081.611.26注：卫生资源配置综合效率值根据DEA-BCC模型计算得出。1.4统计学方法使用DEAP2.1软件计算2 0 2 1年我国东中西部地区卫生资源配置效率，使用fsQCA4.0软件实现模糊集定性比较分析,主要步骤为数据校准、必要条件分析、组态分析、稳健性检验。必要条件分析由一致性和覆盖度两个指标构成,其中一致性是指符合某种条件变量或相关组合的充分必要程度，覆盖度是指符合某种条件或相关组合对结果的解释度17 。7。一般认为某条件变量作为必要性条件所需满足基本条件是一致性值大于0.9,但为了保证其所得结果的稳健程度,仍需考虑单个变量缺失情况对结果造成的影响。组态分析中,用于分析模糊集的布尔集合算法将案例数的默认阈值设置为1,将初始一致性阈值设置为0.8,将PRI一致性阈值设为0.7。与真值表中的频率不匹配的结果被删除,并且基于所选择的一致性阈值被编码为1或0。QCA的分析结果包括复杂解、简单解和中间解,其中主要是简单解和中间解的重合部分，将其作为核心条件，辅助条件仅存在于中间解中。2结果2.1卫生资源配置综合效率值DEA-BCC模型计算结果如表4所示。2 0 2 1年我国东部、中部以及西部地区综合效率值分别为0.838、0.7 6 1、0.8 38，东部和西部地区卫生资源配置效率优于中部地区,其中北京、上海、浙江、广东、江西、湖南、广西、重庆、四川、云南等省份综合效率值较高卫生资源配置效率处于良好水平。在这些效率相对较高的省份中,既有北京、上海、浙江、广东这些来自经济发达、人口聚集的东部沿海地区，也有江西、湖南、广西、重庆、四川、云南这些经济相对落后、地广人稀的中西部地区。社会和经济发展程度不同的地区均可以通过某种途径达到较高的效率，因此探索各地区间实现高效率水平的路径是实现优化卫生资源配置的重要环节。表42021年我国东中西部地区卫生资源配置综合效率值东部地区综合效率中部地区综合效率西部地区综合效率北京0.981山西0.610内蒙古0.589天津0.879吉林0.617广西1.000河北0.749黑龙江0.614重庆1.000辽宁0.628安徽0.872四川0.976上海1.000江西0.952贵州0.930江苏0.872河南0.933云南0.990浙江1.000湖北0.934西藏0.582福建0.860湖南1.000陕西0.770山东0.876中部地区0.761甘肃0.775广东0.956青海0.714海南0.677宁夏0.826东部地区0.838新疆0.808西部地区0.8382.2必要条件必要条件分析结果如表5所示，对于卫生资源配置高效率和低效率而言,所有条件变量的一致性均低于0.9,基于此认为不存在影响卫生资源配置效率的必要条件，卫生资源配置效率是诸多复杂因素共同作用的结果，因此有必要探究组态分析结果的影响。表5我国卫生资源配置效率必要条件分析结果条件高配置效率(Y)低配置效率(Y)前因条件变量一致性覆盖度一致性覆盖度X1高政府财政卫生支出占比0.5050.6160.6530.542X1低政府财政卫生支出占比0.6240.7250.5380.425X2高人口集聚度0.6750.8500.4050.347X2低人口集聚度0.4820.5440.8250.633X3高人均GDP0.6810.8020.5020.402X3低人均GDP0.4920.5920.7520.616X4高民营医院数量占比0.6730.7960.4700.378X41低民营医院数量占比0.4740.5680.7460.608X5高人均医疗保险基金支出0.6710.8260.4810.403X5低人均医疗保险基金支出0.5150.5930.7920.621X6高人均工资收入0.6270.8000.5060.440X6低人均工资收人0.5620.6260.7710.584注：“”表示某变量缺失时的“非集”。65孙瑜等.我国东中西部地区卫生资源配置效率比较及影响路径研究2.3卫生资源配置效率影响路径2.3.1高效率组态。我国卫生资源配置高效率组态有5种类型，代表了有效提升卫生资源效率的5种方式。每个方案的一致性都大于0.8,符合结果标准的要求,具有较强的可解释性。总体一致性为0.9 0 4,表明9 0.4%满足这5种解决方案的高效率状态配置，总覆盖度为0.58 2，表明5个条件组态能够解释58.2%的高效率案例。具体来看，我国卫生资源配置高效率的路径有H1-H5共5种组态,其中H1表示在人口密集、社会经济实力雄厚的地区，即使政府财政卫生支出所占份额相对较小，但如果医疗和收人水平足够高，也可以实现卫生资源的高效分配，代表地区北京、天津、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东等；H2表示在人口稠密、社会经济实力雄厚的地区，即使卫生支出、卫生水平和收人率不足，也有可能在有利的市场条件下高效分配卫生资源，代表地区为湖南；H3表示人口密集、社会经济重要性更大的地区，即使市场经济和人均收入水平较低，但地方政府提供强有力的财政支持以及医疗保障能力强，仍能实现卫生资源配置高效率，代表地区为湖北；H4表示在政府财政支持、市场化程度和居民收人均高的地区，即使人口稀疏，社会经济实力不足，但只要医疗保障水平足够高，即可实现卫生资源配置高效率，代表地区宁夏；H5表示在政府财政支持、市场化程度和居民收人均高的地区，即使医疗保障水平不足，只要人口密度大，社会经济实力强，也能实现卫生资源配置高效率,代表地区重庆。见表6。2.3.2低效率组态。模糊集定性比较分析方法也可以解释因果不对称，从而分析卫生资源的低效率配置。研究共得到2 种低效率组态路径,每种路径的一致性均高于0.8,结果有效而且解释力较强。总体一致性为0.8 9 8，表明8 9.8%满足这两种解决方案条件配置效率较低的情况。总覆盖度为0.37 1,表明2个条件组态能够解释37.1%的低效率案例。具体而言，我国卫生资源配置低效率的路径有L1和L2两种组态,其中L1表示在政府财政支持不足、经济实力较弱、市场化程度不高和医疗保障能力不强的地区，如果人口密集程度不足和居民收入不高，会导致卫生资源配置低效率的问题，代表地区为黑龙江;L2表示在人口稀疏和市场化程度不足的地区，如果医疗保障水平也不强的话，即使地方政府财政加以支持、社会经济实力变强，依旧不能避免卫生资源配置低效率的现实，代表地区为内蒙古。表6我国卫生资源配置效率组态分析结果高效率组态(Y)低效率组态(Y)条件组态H1H2H3H4H5L1L2X1政府财政卫O生支出占比X2人口集聚度OX3 人均 GDPX4民营医院数量占比X5人均医疗保OOO险基金支出X6人均工资收人O一致性0.8980.860 0.896 0.920 0.9330.9200.895原始覆盖度0.4690.1960.1220.156 0.1800.2760.259唯一覆盖度0.3050.0180.0150.0250.0160.1120.095总覆盖度0.5820.371总一致性0.9040.898北京、天津、上海、江苏符合条件省份湖南湖北宁夏重庆黑龙江内蒙古浙江、福建、山东、广东注：表示核心条件存在，O表示辅助条件存在，表示核心条件缺失，表示辅助条件缺失，空格表示条件可有可无。结果保留3位小数。2.4稳健性检验对QCA结果的充分性进行稳健性检验,通过添加初始一致性阈值,将一致性值从0.8 增加到0.8 5，分析结果共得到5条高配置效率组态，2 条低配置效率组态,与未改变原始一致性阈值之前结果的条件组态相同,表明研究结论有较强的稳健性。3讨论3.1我国东中西部地区间卫生资源配置效率差异显著我国东、中、西部地区卫生资源配置综合效率值分别为0.8 38、0.7 6 1、0.8 38，中部地区效率最低，东部和西部地区效率要优于中部地区。比较每个省份的综合效率值发现，东部地区高效率的省份要远多于中部和西部地区,西部地区虽然总体效率高，但内蒙古（0.58 9)和西藏（0.58 2）卫生资源配置效率是全国最低的两个省份,与其他省份差距悬殊。究其原因，东部地区卫生资源配置效率高，与社会经济发展情况、管理能力和水平等因素相关联2 2 。其次，中部地区卫生资源配置效率最低，与已有研究结论相符合2 3,中部地区医疗机构盲目扩张，未能兼顾其相对落后的经济发展水平、较大的人口压力以及医疗财政支出不足等问题，导致医疗资源配置效率低66医学与社会2024年4月第37 卷第4期下2 4-2 5。最后，西部地区总体效率高，可能由于DEA计算结果是相对效率2 3,其中低效率的省份与当地政府医疗卫生支出不足但政府支出占比却高的现象有关。有研究表明，地方受到国家财政支持越多,会对转移支付产生依赖性,形成“懒政”现象,降低卫生事业发展的积极性2 6-2 7 ,导致配置效率降低。2023年3月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发关于进一步完善医疗卫生服务体系的意见（下称意见）指出，要优化卫生资源配置,缩小城乡、地区间差距,缩小中西部与东部地区间卫生资源配置差距仍是重要的一环。因此,应加强向中西部地区的政策倾斜力度，配置卫生资源时向中西部地区重点倾斜；健全中西部地区卫生人才培养考核机制，建立健全激励机制，提高薪资待遇水平，吸引医疗卫生人才前往中西部地区;加大基础医疗事业规模建设，提升基层医疗卫生机构服务水平，并全面贯彻分级诊疗政策,卫生资源下沉至中西部地区基层。3.2人口集聚度对卫生资源配置高效率组态影响较大条件组态结果显示，高人口集聚度在高效率组态中出现了4次,而低效率组态中均与低人口集聚度有关，这说明人口集聚度对卫生资源配置效率有着重要的影响。人口集聚度高表明相对于全国平均水平而言,该地区的人口密集程度更高,而随着人口数量的提升,逐步促使城镇规模扩张。有研究表明，城镇化与卫生资源配置之间存在显著相关性,随着城镇化水平的不断提高，卫生资源正逐步向大城市转移,对卫生资源的需求将持续增长2 8 。但随着居民对卫生资源需求的增长，地方财政投人不断增加,这给当地财政带来了挑战与压力。因此，我们不仅要衡量地方的财政能力，还要根据当地的实际情况因地制宜地制定激励政策2 9 。此外，中国卫生资源配置水平往往以每千人口资源比例来衡量，往往忽略了卫生资源配置的空间和地理特征，这导致卫生资源集中在人口稠密、经济发达和城市化程度高的省份，而中西部地区地广人稀的地区非常稀缺30 。尤其是对于内蒙古、黑龙江、西藏、青海、甘肃、新疆等卫生资源配置效率和人口集聚度都不高的省份而言，如何提高人口密度是当前呕需解决的首要问题。因此,第一,政府应制定相关居住政策和福利制度，保住原住居民的同时吸引更多外地人口流人。第二，吸引社会投资，大力发展社会经济，提高当地城镇化率,加速人口流入。第三,政府着力增加就业岗位，制定相应激励制度，促进人口由农村流向城市。在提升人口集聚度与卫生资源配置效率的同时,还应兼顾南方与北方、城市与农村以及内地与沿海地区间的差异,因地制宜地采取激励措施。3.3我国东中西部地区卫生资源配置高效率组态影响路径有所不同实证结果表明，6 个条件变量均不直接决定我国卫生资源配置效率（一致性 0.8），条件组态分析结果也表明，我国东中西部地区实现卫生资源配置高效率的方式有所不同。对于人口密集、经济发达的东部地区来说，有研究发现东部部分经济发达地区未达到卫生资源配置高效率的主要原因是资源投入过剩，并未得到充分有效利用31。意见中指出,强化区域卫生规划在卫生资源配置方面的规范作用，明确现代医院管理制度的建设要求。此外,路径H1显示,东部省份卫生资源配置高效率的特点是低占比的政府财政卫生支出、充足的医疗保障基金支持以及居民高收入等因素,其他地区例如海南省等,可以借鉴其经验。因此，应科学合理地制定卫生资源配置标准，做好区域卫生规划以及完善相关卫生政策32 ;加强公立医院建设，尤其是作为优质医疗资源的三级医院建设，为人民提供更全面的医疗服务；鼓励社会办医，促成公立医疗机构和非公立医疗机构共同进步与发展的格局33，提高服务质量和卫生资源配置效率。对于经济社会发展水平较低的中西部地区来说，有研究认为医疗保障服务难以全面覆盖、个人医疗卫生支出负担较大是其主要问题34-35。结果显示,市场化程度低是导致卫生资源配置低效率的核心条件,而中西部地区配置效率较高的省份,来自国家有力的财政支持，数额较多的医保基金支出以及高市场化水平是其不可或缺的条件。意见提出要完善政府投入机制，落实政府经费的投人保障责任与经费保障政策。医保基金支出高会吸引高水平的医疗人才,进一步促进人口聚集。因此,地方政府财政提高支持力度，加大医疗卫生支出；完善医疗保障体系及措施，如提高基本医疗保险参保率、推进医保支付方式改革等，不仅从“量”上实现全面覆盖，更要做到“质”的飞跃34；激发中西部地区市场活力，促进卫生资源区域间流动36 ，为提升卫生资源配置效率发挥积极作用。参考文献1付波航，于寄语.我国医疗卫生体系资源配置与利用效2023-09-20;编辑（收稿日期文轶然）:67孙瑜等.我国东中西部地区卫生资源配置效率比较及影响路径研究率研究J.中国医院,2 0 2 3,2 7(4)：1-4.【2 陈俊利,冯文佳，王岩，等.我国医疗资源供给与利用的耦合协调及空间特征分析J.中国卫生经济,2 0 2 3,42(10):33-37.3郭捷,孙子旭，杨立成.我国医疗卫生效率的区域差异及其动态演进研究一基于两阶段视角的实证分析J.卫生经济研究,2 0 2 1,38(6)：18-2 2.【4焦建鹏，朱子，和融，等.省级医院优质医疗资源下沉实践与思考J.中国医院,2 0 2 4,2 8(3)：9 3-9 6.5 李丽清，杨苏乐，万里晗，等.基于fsQCA组态视角的我国医疗资源配置效率提升路径分析J.中国全科医学，2024,27(4):413-419.6 董黎明，祖俊涛.新医改实施以来我国各类医疗卫生机构资源配置效率的变动分析一基于DEA和Malmquist指数方法的实证研究J.江南大学学报（人文社会科学版),2 0 2 0,19(1):9 0-10 2.7 叶贻忠,陶群山.基于三阶段SBM-Malmquist模型的中国医疗卫生资源配置效率分析J.南京医科大学学报（社会科学版）,2 0 2 2,2 2（4）：343-350.【8 胡宇，李勇，黎婉琴.医疗资源供给状况对我国中老年人门诊就医行为的影响J.医学与社会，2 0 2 3,36（3)：49-55.9 李丽清，赵灵，李佳文，等.基于模糊集定性比较分析的我国基层医疗资源配置与经济协调发展现状及其影响因素研究J.中国全科医学,2 0 2 2,2 5(10)：12 6 1-12 6 8.10陈琳,田晋莹,廖竞浩，等.广东省2 1个城市卫生资源配置效率研究J.中国卫生资源，2 0 19,2 2（3）：2 19-2 2 4.11夏雯琪,柯攀，邸红昆，等.基于数据包络分析的全国医疗资源配置效率评价J.中国卫生政策研究，2 0 2 1，14(7):68-73.12梁冰华，黄李凤.我国卫生资源配置效率评价及预测研究J.卫生经济研究,2 0 2 1,38(6)：2 8-31.13LIU T,LI J,CHEN J,et al.Regional differences and influ-encing factors of allocation efficiency of rural public healthresources in China J.Healthcare,2020,8(3):270.14王拯媛.时空视域下我国医疗资源配置效率的测度及影响因素分析D.南昌：江西财经大学,2 0 2 3.15GONG J,SHI L,WANG X,et al.The efficiency of healthresource allocation and its influencing factors:evidencefrom the super efficiency slack based model-TobitmodelJ.International Health,2022,15(3):326-334.16CHARNES A,COOPER W W,ROHODES E.Measuring theefficiency of decision making units J.European Journal ofOperational Research,1978,2(6):429-444 17 RAGIN C C.The comparative method:moving beyond quali-tative and quantitative strategies M.California:Universityof California Press,1989.18 蒙克，魏必.反思QCA方法的“时间盲区”：为公共管理研究找回时间”J.中国行政管理,2 0 2 3（1：9 6-10 4.19顾幼瑾,王志瑛，郭彤梅，等.科技金融投入对高技术产业创新绩效的组态效应一一基于模糊集定性比较分析（f s Q CA)J.科技进步与对策,2 0 2 3,40(2):6 0-6 8.20杨波，谢乐.企业危机事件网络舆情传播态势生成机理研究基于信息生态的多阶段fsQCA分析J.管理评论,2 0 2 2,34(7):339-352.21胡嘉靖，刘思佳.我国卫生资源配置效率提升路径研究一基于模糊集定性比较分析J.卫生经济研究2022,39(8):56-58.22韩芸倩,胡琦，王立先，等.我国卫生资源配置效率的省际差异分析J.中国社会医学杂志，2 0 16,33（1）：86-89.23彭莉,湛大顺张翔.我国