组态视角下我国医护人员配置公平性及影响路径分析_胡宁宁.pdf

6 第 36 卷 第 3 期2023 年 3 月医学与社会Medicine and SocietyVol36 No3Mar 2023组态视角下我国医护人员配置公平性及影响路径分析胡宁宁1，侯冠宇21中国财政科学研究院，北京，100142;2中国政法大学商学院，北京，100088摘要目的:探究我国各省份医护人员资源配置公平性，为建立优质高效的卫生人员服务体系提供参考。方法:本文从地理与人口两个角度对 31 个省份的医护人员配置公平性进行测度，基于组态视角分析影响我国卫生医护人员资源配置公平性的具体路径。结果:影响医护人员配置公平性的因素涉及政府支持、社会经济、个人等多个层面，存在 6 条复杂路径。总一致性为 098(080)，总覆盖度为 075，模型解释效果较好。结论:个人收入水平和人口聚集度是影响省份医护人员配置的直接因素。政府支持、社会经济、个人等多层因素协同是形成省份医护资源配置公平性路径的关键。关键词卫生资源配置;医护人员;公平性;区域差异;影响路径中图分类号:192文献标识码:ADOI:1013723/jyxysh202303002文章编号:10065563(2023)03000606Analysis on Fairness and Influence Path of Chinese Medical Staff Allocationfrom the Perspective of ConfigurationHU Ningning et alChinese Academy of Fiscal Sciences，Beijing，100142，ChinaAbstractObjective:To explore the fairness of medical staff resource allocation among provinces in China and provide refer-ence for the establishment of highquality and efficient health staff service system Methods:The equity of medical staff allocationin 31 provinces was measured from the perspective of geography and population，and the specific path affecting the equity of medicalstaff resource allocation in China was analyzed from the perspective of configuration esults:The factors that affected the fairnessof medical staff allocation involving government support，social economy and individuals，and there were six complex paths The to-tal consistency was 098(080)，and the total coverage was 075，and the model interpretation effect was good Conclusion:Thelevel of personal income and the degree of population aggregation are the direct factors that affect the allocation of medical staff inprovinces The synergy of government support，social economy and individual factors is the key to forming the equity path of provin-cial medical resources allocationKey WordsHealth esource Allocation;Medical Staff;Fairness;egional Difference;Influence Path基金项目:国家社会科学基金资助重大项目，编号为 21ZD079;教育部人文社会科学研究规划基金项目，编号为 18YJA790007;甘肃省哲学社会科学规划项目，编号为 20YB001;中央高校基本科研项目重点研究建设项目，编号为 2021jbkyjd011;中国政法大学青年教师学术创新团队支持计划资助项目，编号为 20CXTD10通讯作者:侯冠宇，cupl_hougy21 163com医护人员是助推医疗卫生服务体系和健康中国建设的主力军，对建立优质高效的医疗卫生服务体系，维护社会和谐稳定具有重要现实意义。2016 年，“健康中国 2030”规划纲要 中指出优化卫生资源配置、提高公平性，满足人们的健康是实现人人享有基本医疗卫生服务的关键。我国各省份间卫生资源配置差异较大，存在着卫生机构分布不均、医护配置比例亟待优化且医院人才流失等问题13。近年来，医疗人才供给呈现下降趋势，且顶尖人才大多集中在北上广深超一线城市，省份间医疗资源不均，“重病小医院治不了、大医院挂号难求”的问题日益突出。此种现象会导致欠发达省份医疗人才紧缺，居民就医难看病难，医疗人员的工作压力加大，进而拉升医护人员辞职率，最后陷入不良循胡宁宁等 组态视角下我国医护人员配置公平性及影响路径分析 7 环。为进一步提升医护人员资源配置公平性，建立优质高效的卫生人员服务体系，探究影响省份间医护人员配置公平性的路径十分重要。已有研究主要对地区间的卫生资源配置公平性进行测度，集中在卫生机构、床位、人员来探究比较地区间卫生资源配置的差异性45，较少对区域差异的影响路径进行探究和分析。基于此，本文选取卫生人员中的执业医生和注册护士作为卫生人力资源的代表，按照地理面积和人口分布进行集中度测算，考虑到影响医护人员配置的经济、社会等多种因素，从政府支持、社会经济和个人等 3 方面选取影响医护人员配置的多项指标，探究影响我国省份间医护人员分布的具体路径和关键因素，比较和分析省份间的医护人员差异性，为进一步改善我国医护人员配置公平性提供现实经验和参考依据。1 资料来源与方法11 指标构建与数据来源本文使用的数据来源于国家统计局官方网站、中国统计年鉴 2020 中国卫生健康统计年鉴2020。具体的指标选取和构建如下。111 结果变量选取与指标构建。以医护人员资源配置公平性为结果变量，选取31 个省级行政区的千人执业医师与注册护士两个指标作为医护人员代理指标，从地理和人口两个角度进行医护资源聚集度测算，对我国区域层面的医护人员配置公平性进行评估。见表1。表 1结果变量和条件变量的选取情况省份执业医师数/人注册护士数/人地方财政卫生投入/亿元人均医疗保险基金支出/元人均 GDP/元人口聚集城镇化率/%人均工资收入/元人均医疗保健支出/元北京105866114891534413200677568498664121437397天津464204141019783515424049408342700229919河北22858318502569508336256652655761553516990山西10574110899336664495238291655951339618207内蒙古780948043432213259305550156331592221080辽宁12387313909836456770318201926811677624342吉林790277931528163200245630995821315721740黑龙江935179764031444573242540546091175124571上海7474392875493497116944227728834002432048江苏254659279836906015560414005347062383521665浙江205515219790735613705498993877002851121226安徽13840616339068737102264153245581395614899福建9945811621446775395356162196652067915068江西9644512041363095224262621935741500512645山东315311341379912014261315974456151811118165河南251393278891986710912239033995321196217461湖北15364219421760187840283202186101404622309湖南19049524051566157534276802185721391719616广东291057356330157017644390144247142655417704广西11509115239056595618233281435101116916160海南239283206216981176266801845921558012940重庆8329310314738324614289202516681547419254四川221689270545943210712247031165371204819349贵州8979812138653474273203971414901055712748云南11403115846160855659220820854891060614014西藏93175986123047319501002315103345192陕西10868515042346625054246661355941330819774甘肃628077946832642873191390454841070516193青海17402189101482934226180065551320419956宁夏20755243071064916244120705981488719293新疆678757730630234003231030105181257917254注:根据不同省份的面积和人口数量分别对执业医生配置公平性和护士配置公平性进行测算，具体结果为 Y1Y4。8 医学与社会2023 年 3 月第 36 卷第 3 期112 条件变量的选取与构建。省份间医护人员资源配置涉及多方因素6，如地方政府的重视程度、区域社会状况、经济发展水平以及个人经济等状况等，均是影响区域医护人员聚集度的重要因素78。换言之，政府资金支持、社会发展状况、个人财富获取能力以及对医疗健康的重视和关注在医护人员配置中发挥着重要作用。鉴于此，本文从政府、社会以及个人 3 个层面出发，在借鉴已有研究的基础上5，选取政府层面的地方财政卫生投入资金、人均医疗保险基金支出代表政府的重视和资金投入度;选取人均 GDP、人口聚集度、城镇化率作为当地经济与社会状况的反映指标;选取人均工资收入和人均医疗保健支出作为个人层面的经济能力和医疗健康的重视程度。12 研究方法121 卫生资源集聚度。借鉴产业集聚度的基本思想，产业集聚是指某种特定产业在一定地域范围内的地理集中，形成稳固、持久竞争力的现象9。袁素维等人(2015)将其引入卫生行业领域中，提出评价卫生资源配置公平性的新指标 卫生资源集聚度(health resource agglomeration degree，HAD)10。卫生资源集聚度表示某一地区占全国(省级)1%的土地面积上集聚的卫生资源数量的比例(%)，这可用于卫生资源配置公平性的评价。卫生资源地理集和人口集聚度计算公式分别为:HADi=(Hi/Hn)*100%/(Ai/An)*100%=(Hi/Ai)/(Hn/An)(1)HPDi=(Hi/Hn)*100%/(Pi/Pn)*100%=(Hi/Pi)/(Hn/Pn)(2)HADi和 HPDi分别表示某省份 i 的卫生资源地理集聚度和人口集聚度，Hi是某省份 i 拥有的卫生资源数量，Ai、Pi是某省份 i 的土地面积和人口数量，Hn是全国卫生资源总量，An是全国土地总面积，Pn是全国总人口。其中，卫生资源代表医院、床位、人员、设备等相关医疗资源，因此卫生资源集聚度概念可以进一步细化为对医疗机构、床位、卫生人员、医疗设备集聚度等方面的评价。本文采用数据是各省份千人执业医师和注册护士数量，测算各省份的卫生医护人员资源集聚度来评估卫生医疗机构资源配置公平性。12 2 定性比较分析。定性比较分析(qualitativecomparative analysis)是 1987 年由美国社会学家拉金(agin)提出的，这一方法能够很好地解决传统研究方法中存在的并发性、非对称性、多重等效性等问题，克服以往研究中变量之间的多重共线性等问题1112。近年来，QCA 方法已经广泛应用于管理、营销、经济、医学等多领域解决因果关系复杂性的重要工具13。13 校准在 fsQCA 中，校准(calibrating)是给案例赋予集合隶属的步骤，校准后的集合隶属于数字 01 之间。研究中根据条件变量和结果变量的取值分布确定“完全隶属”“交叉点”“完全不隶属”3 个断点即“锚点”14，将案例校准为取值在 01 之间的模糊集合。见表 2。表 2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结果变量Y1医生配置公平性(地理面积测度)1265169008Y2护士配置公平性(地理面积测度)1109194008Y3医生配置公平性(人口数量测度)121109770816Y4护士配置公平性(人口数量测度)121100079条件变量X1地方财政卫生投入/亿元965493136X2人均医疗保险基金支出/元149154093X3人均 GDP/元588282626219949X4人口聚集890901X5城镇化率/%855949X6人均工资收入/元342681404610582X7人均医疗保健支出/元3098192512702 结果21 必要条件分析基于 fsQCA 对上述条件变量和结果变量原始数据进行赋值、测度、校准后，生成真值计算结果，据此可知组态视角下，条件变量和结果变量的所有逻辑组合关系15。真值表在此省略不展示。接下来对变量进行必要性分析。本文从一致性、覆盖率两方面，对条件变量与结果变量间是否构成充分或必要条件进行检测。值得注意的是，fsQCA的一致率指标是说明通过这一路径且实现最终目标的样本数比例的大小，表示“给定条件的组合导致特定结果”为“真”的可信程度。覆盖率指标是说通过这一路径的样本数占总样本数的比例，表示具有给定结果的案例中具有这一条件组合的案例占比。当一致性指标大于 09 时，认为其为结果变量的必要条胡宁宁等 组态视角下我国医护人员配置公平性及影响路径分析 9 件。为保证结果的稳健性，还对单个变量缺失情况下的影响进行检测16。必要性分析结果显示，对于医生配置公平性(Y1)而言，除高人口聚集度(X4)一致性结果为 097 外，其余指标均低于构成必要条件的临界值 090;对于护士配置公平性(Y2)而言，除高人均 GDP(X3)一致性结果为 090 外，其余指标均低于构成必要条件的临界值 090。这说明对于执业医生和护士配置公平性而言，高人口聚集度和高人均 GDP 分别是其核心条件。其他变量对于结的产生具有一定的解释力但无法有效解释基于地理面积测算的医护人员配置公平性的发生条件。根据同样的步骤，对人口分布数量测算的医生配置公平性(Y3)和注册护士配置公平性(Y4)进行单变量必要条件分析，发现所有指标均低于构成必要条件的临界值 09，说明诸多条件变量对于结果的产生具有一定的解释力但无法有效解释基于人口分布数量测算的医护人员配置公平性的发生条件。本研究为保证结果的稳健性，还对单个变量缺失情况下的影响进行检测。7 个前因条件及其“非集”的一致性除 X3和 X4 外，其他前因条件皆未达到 090，故每一个条件都不是必要条件。医护人员配置公平性是诸多复杂因素共同作用的结果。见表 3。22 条件组态分析运用 QuinenMcCluskey 算法进行模糊集分析。对于前因组合的前期案例分步检查，选择默认个案数量为 1，一致性阈值为 080，删除真值表中不符合频率的阈值行，根据所选的一致性阈值将结果编码为 0 或 1，即可根据频率将集合分类为相关组合，其他组合则不相关。在 QCA 中选择标准分析(stand-ard analyses)可以得到 3 种解，分别为简约解(parsi-monious)、中间解(intermediate)、复杂解(complex)，本文使用 fsQCA 30“标准分析”(standard analyses)程序对真值表进行条件组合分析。见表 4。基于地理面积测算的医护人员配置高公平性组态路径进行分析，发现医生配置高公平性存在 4 种组态路径(D1D4，Doctor)。4 条组态路径的一致性和总体一致性达到 98%，说明在满足这 4 个解的条件组态的案例中，98%的案例呈现出较高的医疗人才(医生)配置公平性。D1D4 这 4 个路径总覆盖度为 75%，表明 4 条组态可以解释 75%的微观案例。发现护士配置高公平性存在 3 种组态路径(N1N3，Nurse)。3 条组态路径的一致性和总体一致性达到98%，同样说明在满足这 3 个解的条件组态的案例中，98%的案例呈现出较高的医疗人才(护士)配置公平性。N1N3 这 3 条路径覆盖度为 74%，表明这3 条组态可以解释 74%的微观案例。综上，基于地理面积测算的医护人员配置公平性的实证结果有效且解释度强。表 3必要条件分析结果条件变量前因条件结果变量(地理面积测度)医生配置公平性 Y1CONCOV护士配置公平性 Y2CONCOV结果变量(人口数量测度)医生配置公平性 Y3CONCOV护士配置公平性 Y4CONCOVX1高财政卫生投入07620693078006910587061906730675X1低财政卫生投入05880503058204850660065505990566X2高人均医疗保险基金支出08610754087607480688069807290705X2低人均医疗保险基金支出05540491054904750615063305840572X3高人均 GDP08890858090008460712079707180764X3低人均 GDP06130497060404770632059506410574X4高人口聚集09700961098309490652074906610723X4低人口聚集05880467058304500658060606710588X5高城镇化率08520797085307780729079107040728X5低城镇化率0600050005930480579055906140565X6高人均工资收入08790834088508180729080207190753X6低人均工资收入05960490059104740602057406230566X7高人均医疗保健支出07210722072507070743086207010775X7低人均医疗保健支出06890542068205230606055306630576注:“”表示这一变量缺失时“非集”的情况。CON 表示一致性，COV 表示覆盖度。数值保留 3 位小数。10医学与社会2023 年 3 月第 36 卷第 3 期表 4我国医护人员配置高公平性组态路径分析条件组态基于地理面积测算Y1D1D2D3D4Y2N1N2N3基于人口数量测算Y3D5D6Y4N4N5N6X1 地方财政卫生投入X2 人均医疗保险基金支出X3 人均 GDPX4 人口聚集度X5 城镇化率X6 人均工资收入X7 人均医疗保健支出一致性098098099099098099099097094091093095原始覆盖度060040034033062035034034039033029041唯一覆盖度020003002008028003008013018005000015总覆盖度075074075050总一致性098098098094符合条件省份苏粤浙鲁京冀湘津苏粤浙鲁京湘津津苏浙京川湘苏浙京注:其中大圆表示核心条件，表示辅助条件，表示核心条件缺失，表示辅助条件缺失，空格表示该条件既可以存在也可以缺失不影响路径的准确性。符合条件地区采用省份简称，在此保留 2 位小数。基于人口数量测算的医护人员配置高公平性组态路径进行分析，发现医生配置高公平性存在两种组态路径(D5D6，Doctor)。两条组态路径的一致性高于 94%，总体一致性高于 98%，说明在满足这两个解的条件组态的案例中，98%的案例呈现出较高的医疗人才(医生)配置公平性。D5D6 两条路径总覆盖度为 75%，表明 2 条组态可以解释 75%的微观案例。发现护士配置高公平性存在 3 种组态路径(N4N6，Nurse)。3 条组态路径的一致性高于 91%，总体一致性高于 94%，同样说明在满足这 3 个解的条件组态的案例中，94%的案例呈现出较高的医疗人才(护士)配置公平性。N4N6 这 3 条路径覆盖度为 50%，表明这 3 条组态可以解释 50%的微观案例。综上，基于人口数量测算的医护人员配置公平性的实证结果有效且解释度强。221 执业医生聚集程度分析。基于地理和人口 2种测度方式，对我国各省份的医生配置公平性进行分析，发现产生医生配置高公平性的路径有 D1D6共 6 种组态，其中 D1D4 基于地理面积测算，D5D6基于人口数量测算。人均 GDP(X3)、人口聚集度(X4)、人均工资性收入(X6)是 D1D4 路径的核心条件;人均 GDP(X3)、城镇化率(X5)、人均工资性收入(X6)、人均医疗保健支出(X7)是 D5D6 路径的核心条件。具体来看，条件组态 D1 和 D6 表示地方财政投入高，人均医疗保险支出较大，人均 GDP和工资性收入高且城镇化水平较高的省份，其拥有的医疗资源较为丰富，医疗资源供给水平较高，医生人才的聚集度程度较高，其代表省份有北京、江苏、浙江、广东等地。条件组态 D4 和 D5 代表省份为天津，由于采用两种测度方式分析医生配置公平性，出现两条不同路径，其差别在于 D5 路径缺少人口聚集度(X4)，其原因是 D5 路径是基于人口数量进行的测算，所以 X4 没有成为这一路径的核心条件。对天津而言，人均 GDP 较高、人均工资性收入较高且具有较强的医疗健康观念，所以医疗资源供给水平较高，医生人才聚集程度较高。条件组态 D2、D3 表示湖北、湖南人口聚集度较高但城市化率相对较低，地方政府拥有一定的财政实力且保险医疗体系较为完善，拥有较为丰富的医疗资源，医生人才配置较为公平。222 注册护士聚集程度分析。基于地理和人口两种测度方式，对我国各省份的护士配置高公平性进行分析，发现产生注册护士高聚集的路径有 N1N6共 6 种组态，其中 N1N3 基于地理面积测算，N4N6是基于人口数量测算。人均 GDP(X3)、人口聚集度(X4)是 N1N3 路径的核心条件;地方财政卫生投入(X1)、人均医疗保险基金支出(X2)、人均医疗保健支出(X7)是 N4N6 路径的核心条件。具体来看，条件组态 N1 和 N6 表示地方财政投入大、人均 GDP 和工资性收入高且城镇化水平较高的省份，其拥有的胡宁宁等 组态视角下我国医护人员配置公平性及影响路径分析11医疗资源较为丰富，护士配置公平性较高，其代表省份有北京、江苏、浙江、广东等地。条件组态 N2 和N5 代表省份为湖南省，由于采用两种测度方式分析护士配置的公平性，出现两条不同路径，其差别在于两条路径的核心与辅助条件不同。整体上来看，人均 GDP 水平高、人口聚集度高、地方财政投入成为湖南护士配置高公平性的主要原因。N3 路径与 N4分别代表了天津和四川，前者主要依靠高人均 GDP、高人口聚集度，后者地方财政投入和人均医疗保险基金支出成为主要促成要素。3 讨论31 人均可支配收入与人口聚集度对医护人员配置公平性有直接影响实证结果显示人均可支配收入与人口聚集度是医护人员配置高公平性形成的核心条件，人均可支配收入高说明对于全国平均省份而言，该省份的经济发展水平较高。随着经济发展水平的提高，城镇化率也随之提高，人口大量流入，对基本卫生医疗资源的需求也会随之增加，医疗资源逐渐向城市转移，特别是在医疗技术人才的集聚方面17。值得注意的是，随着基本公共卫生筹资水平的提高，地方财政在卫生医疗领域投入增长迅速，给地方财政带来了一定的压力。因此，不仅需要对财政支出进行测度，还要结合当地实际情况，采取因地制宜的激励措施，实现基本公共服务均等化目标18。我国在推进公共医疗卫生服务均等化过程中，实行供给推动的资源配置方式，资源配置的地理禀赋和空间分布特征被忽视，导致大量医疗资源聚集在城镇化率较高、人口密度大、经济发展水平高、人均可支配收入较高的直辖市和东部沿海地区19。对于卫生医疗资源配置水平较低的甘肃、黑龙江、新疆、西藏等地提升劳动力流入的吸引力、提升城市化率、提高居民卫生医疗素养尤为重要。为提高卫生的医疗资源配置的公平20，应该兼顾农村与城市、内地与沿海、北方与南方差异。32 原因条件的协同作用助力医护人员配置高公平性的实现实证结果显示医保支出、城镇化率、人均工资收入并不是影响我国医护人员配置公平性的决定性条件(一致性09)，但其可作为间接条件影响我国医疗人才配置公平性(一致性08)。医保基金支出高说明对于全国平均水平而言，该省份支付给参保人员的医疗保险待遇支出较多，从侧面也反映该省份医疗支出水平较高，曲刚等人关于医保基金支出的影响因素研究结果显示21，医疗技新水平、医院较高的诊疗水平是影响医保基金支出增长的医疗因素。说明医保基金支出较高省份医疗水平高于其他省份，也吸引着医疗人才聚集。城镇化率是一个地区经济发展的重要指标，高城镇化率的省份其经济发展、社会组织程度、管理水平、农村占比均高于其他省份。城镇化率利于基层卫生医疗机构服务效率的提高，可提升医疗卫生机构的服务与发展。张海波等人一项关于江苏省医疗卫生机构服务效率的实证研究同样证实了这一结论22，江苏省在较高的城镇化率背景下，基层卫生医疗机构服务水平发展均衡，促进该省份医疗卫生机构的发展，意味着该省份医护人员配置公平性高，且仍在继续吸引更多的医疗人才向该省份转化。人均工资收入，反映该地区的经济发展水平，较高的人均工资收入可提升人均可支配收入，因此间接影响医疗人才的配置公平性。改革开放以来，人均 GDP、人均工资水平一直是影响人口聚集的主要因素23，人口会向高工资水平省份聚集，因此也可证实本研究结果，医护人员配置公平性与人均工资水平相关。综上所述，影响我国医护人员资源配置公平性的因素有医保基金支出、城镇化率和人均工资收入水平等。为此，需要进一步对卫生医疗资源配置公平性较低的省份，特别是甘肃、黑龙江、新疆、西藏等相对落后偏远省份，要加快城镇化建设，提升城市发展水平;增加政府医保基金支出，积极调整当地医保政策保障当地医疗服务水平;提升人均工资标准水平，改善该类省份医疗人员配置的公平性，缓解全国卫生资源配置不平衡的情况。此外，要优化医护人才结构，建立健全医护人才低公平性省份的人才定向培养机制，制定人才吸引政策，引导医护人才省份间的流动，促进区域间医护人才可持续发展。参考文献1 陈安琪，徐爱军，薛成兵 基于基尼系数和集聚度的江苏省卫生资源配置公平性分析J 中国卫生统计，2018，35(4):5275292 李丽清，赵玉兰，周绪 我国卫生人力资源配置现状及其公平性分析 J 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