國(guó)家審計(jì)對(duì)政府衛(wèi)生支出的影響及異質(zhì)性研究
——基于貝葉斯分位數(shù)回歸模型

盧維學(xué), 吳和成, 王勵(lì)文

(南京航空航天大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,江蘇 南京 211106)

0 引言

近期全球多個(gè)國(guó)家爆發(fā)的新冠肺炎疫情，不僅給國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展造成巨大損失，而且給人類(lèi)的健康甚至生命造成嚴(yán)重威脅，更無(wú)形地給醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的發(fā)展帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。隨著中國(guó)特色社會(huì)主義進(jìn)入新時(shí)代，社會(huì)主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要和不平衡不充分發(fā)展之間的矛盾。居民醫(yī)療衛(wèi)生健康的不平衡不充分發(fā)展逐漸成為全社會(huì)關(guān)注的焦點(diǎn)之一。特別是改革開(kāi)放以來(lái)，由于政府權(quán)利管理、監(jiān)督體制和社會(huì)民主制度的不完善，導(dǎo)致醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)出現(xiàn)嚴(yán)重的腐敗[1]。這種較為突出的非均衡性與腐敗，既有悖于社會(huì)公平正義的要求，也不利于經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定與社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展。提高醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)質(zhì)量，提升政府衛(wèi)生支出及使用效率，降低個(gè)人與社會(huì)衛(wèi)生支出，既是新階段經(jīng)濟(jì)發(fā)展的客觀要求，也是不斷增強(qiáng)人民獲得感、安全感與幸福感的必然舉措，更是關(guān)系民生問(wèn)題的重要方面。而民生問(wèn)題能否妥善解決，是國(guó)家治理能力的重要體現(xiàn)。

國(guó)家審計(jì)作為國(guó)家治理系統(tǒng)中一個(gè)具有預(yù)防、揭示和抵御等功能的“免疫系統(tǒng)”，不僅是反腐倡廉的有利工具，更是維護(hù)群眾根本利益的有效保障[2]。十八大以來(lái)，隨著反腐力度不斷加大，國(guó)家審計(jì)也逐漸從批判型審計(jì)轉(zhuǎn)變成建設(shè)服務(wù)型審計(jì)?！懊庖呦到y(tǒng)論”、“國(guó)家治理論”的提出更是把國(guó)家審計(jì)揭露問(wèn)題、糾正錯(cuò)誤、完善制度及深化改革等功能有機(jī)融為一體，豐富和擴(kuò)展了現(xiàn)有審計(jì)職能體系的內(nèi)涵和外延。當(dāng)前，針對(duì)國(guó)家審計(jì)治理的研究，大多仍集中在理論探討，并以規(guī)范性研究為主。鮮有針對(duì)國(guó)家審計(jì)對(duì)揭示、分析與促進(jìn)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)平穩(wěn)健康發(fā)展中的作用展開(kāi)研究。針對(duì)國(guó)家審計(jì)影響政府衛(wèi)生支出的內(nèi)在機(jī)制更是缺乏深入認(rèn)識(shí)。此外，由于我國(guó)各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府規(guī)模、人口老齡化等諸多方面存在較大差異，導(dǎo)致各地區(qū)的政府衛(wèi)生支出也存在較大差異。雖然，已有研究探討了政府衛(wèi)生支出水平的差異性問(wèn)題，但對(duì)不同地區(qū)政府衛(wèi)生支出影響因素的異質(zhì)效應(yīng)研究較少。對(duì)此，本文從省級(jí)層面利用貝葉斯分位數(shù)回歸探討國(guó)家審計(jì)對(duì)政府衛(wèi)生支出的影響及其異質(zhì)性效應(yīng)，來(lái)回答國(guó)家審計(jì)能否有效防御和控制腐敗，促進(jìn)政府衛(wèi)生支出？

1 文獻(xiàn)綜述

醫(yī)療衛(wèi)生需求的快速增長(zhǎng)與服務(wù)供給相對(duì)不足之間的矛盾，醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的腐敗已經(jīng)逐漸成為國(guó)家經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和城鎮(zhèn)化建設(shè)進(jìn)程中的一塊短板。目前，雖然中國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與財(cái)政支出水平均保持較快速度增長(zhǎng)，但政府衛(wèi)生支出占這兩部分的比例卻沒(méi)有得到明顯提升，這將對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的進(jìn)一步深化改革造成極大阻礙。提升醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)水平、促進(jìn)區(qū)域醫(yī)療衛(wèi)生均等化、公平化直接影響供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革能否有效落實(shí)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)能否順利實(shí)現(xiàn)。下面將圍繞政府衛(wèi)生支出的影響因素與地區(qū)差異性、腐敗對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的影響兩個(gè)研究領(lǐng)域進(jìn)行文獻(xiàn)綜述。

在影響因素方面，部分學(xué)者認(rèn)為政府衛(wèi)生支出與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府規(guī)模、政府機(jī)構(gòu)及人員膨脹程度等有關(guān)，與人口規(guī)模、人口結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化水平等是否有關(guān)存在爭(zhēng)議[3～5]。關(guān)于政府衛(wèi)生支出的區(qū)域差異，蔣團(tuán)標(biāo)和劉慧[6]發(fā)現(xiàn)省級(jí)層面以及東、中、西三大地區(qū)的政府衛(wèi)生支出水平存在明顯差異。李強(qiáng)誼和鐘水映[7]認(rèn)為政府衛(wèi)生支出的總體差距呈先升后降的演變趨勢(shì)，且差距是由地區(qū)異質(zhì)性引起。

腐敗對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的影響，李景平等[8]發(fā)現(xiàn)“三公”領(lǐng)域的腐敗導(dǎo)致衛(wèi)生總費(fèi)用大幅增加。Factor和 Kang[9]發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越差、政權(quán)越專(zhuān)制的國(guó)家腐敗越嚴(yán)重，居民的健康水平越差。Hutchinson等[10]發(fā)現(xiàn)衛(wèi)生部門(mén)腐敗涉及的范圍較廣，且腐敗程度難以捕獲、衡量。Lewis[11]認(rèn)為醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)腐敗嚴(yán)重，需采取相應(yīng)行動(dòng)進(jìn)行腐敗治理。腐敗對(duì)支出效率的影響，Kirigia[12]認(rèn)為有效控制腐敗可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，提升財(cái)政支出使用效率。Yaqub等[13]發(fā)現(xiàn)腐敗能顯著降低公共支出效率，抑制經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)?？傊?，國(guó)家的腐敗程度越嚴(yán)重，政府衛(wèi)生支出效率越低，醫(yī)療服務(wù)水平越差。只有不斷地遏制腐敗，地方財(cái)政才能更加重視對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的投入，醫(yī)療衛(wèi)生的服務(wù)水平才能得到更好的提升。

現(xiàn)有研究為本文提供了良好的工作基礎(chǔ)，但尚存在一些不足：一是多數(shù)文獻(xiàn)都是從定性、主觀角度去分析腐敗對(duì)政府衛(wèi)生支出的影響，缺乏對(duì)國(guó)家審計(jì)治理成效的定量研究。二是縱觀現(xiàn)有文獻(xiàn)，僅有少數(shù)學(xué)者研究國(guó)家審計(jì)的效能問(wèn)題，且研究范圍有限[14]。從國(guó)家審計(jì)視角探討腐敗治理對(duì)政府衛(wèi)生支出影響的研究尚不多見(jiàn)。三是傳統(tǒng)均值回歸不僅需要滿(mǎn)足嚴(yán)格的條件假設(shè)，而且也只能描述自變量對(duì)因變量條件均值的影響。此外，經(jīng)濟(jì)變量數(shù)據(jù)生成過(guò)程的不斷變化，會(huì)導(dǎo)致模型參數(shù)的不確定性普遍存在于實(shí)際問(wèn)題中。這與經(jīng)典頻率統(tǒng)計(jì)方法蘊(yùn)含的假設(shè)“模型參數(shù)是固定不變的常數(shù)”相矛盾。鑒于此，本文利用貝葉斯分位數(shù)回歸研究國(guó)家審計(jì)對(duì)政府衛(wèi)生支出的影響以及不同政府衛(wèi)生支出水平下各影響因素的異質(zhì)性。與已有文獻(xiàn)相比，本文的貢獻(xiàn)在于：一是系統(tǒng)構(gòu)建國(guó)家審計(jì)影響政府衛(wèi)生支出的作用機(jī)理，為國(guó)家審計(jì)在地方政府對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革中發(fā)揮的作用提供理論依據(jù)。二是通過(guò)貝葉斯理論將模型參數(shù)設(shè)定為隨機(jī)變量，以充分考慮模型參數(shù)的不確定性。三是將分位數(shù)回歸納入貝葉斯框架以全面描述不同分位點(diǎn)處因變量與自變量之間的結(jié)構(gòu)相依關(guān)系。

2 理論基礎(chǔ)

2.1 貝葉斯分位數(shù)回歸

分位數(shù)回歸是由Koenker和Bassett[15]最早提出，能全面地描述不同分位水平下因變量與自變量之間的結(jié)構(gòu)相依關(guān)系。盡管該方法有諸多優(yōu)點(diǎn)[16]，但它將模型參數(shù)看作常數(shù)，未考慮參數(shù)的不確定性。然而，貝葉斯分位數(shù)回歸能有效處理這一問(wèn)題。

假設(shè)yi(i=1,2,…,n)是連續(xù)隨機(jī)變量，xi是k維自變量，則|yi|X=xi的τ(τ∈(0,1))分位數(shù)Qyi(τ|xi)通常表示為xi的線(xiàn)性函數(shù)，即

(1)

其中，βτ為τ分位回歸系數(shù)，εi為誤差項(xiàng)。若假定εi服從非對(duì)稱(chēng)Laplace分布，則根據(jù)已有研究[17]，公式(1)等價(jià)于

(2)

(3)

為了將分位數(shù)回歸納入貝葉斯框架，本文將βτ,vi和σ的先驗(yàn)分布分別指定為

βτ～N(β0,V0),vi～E(1/σ),σ～I(xiàn)G(s0/2,t0/2)

(4)

φ(βτ,σ,vi,yi,xi,τ)∝L(yi|βτ,vi,σ,τ)·π(v|σ)·π(σ)·π(βτ)

(5)

為進(jìn)行Gibbs抽樣，給出了所有未知參數(shù)的滿(mǎn)條件后驗(yàn)分布。βτ的滿(mǎn)條件分布為

φ(βτ|σ,yi,xi,vi,τ)∝

(6)

(7)

2.2 Gibbs 算法步驟

本文通過(guò)Gibbs抽樣技術(shù)獲得未知參數(shù)的后驗(yàn)推斷。具體步驟為：

步驟1將樣本鏈和燃燒期的長(zhǎng)度分別設(shè)定為N和B；

步驟3對(duì)于j=1,2,…,N，重復(fù)進(jìn)行下述過(guò)程：

步驟4利用遍歷均值來(lái)檢驗(yàn)鏈的收斂性。若鏈不收斂，則需要返回步驟1，重復(fù)上述迭代過(guò)程，直到鏈?zhǔn)諗俊?/p>

步驟5舍棄前B個(gè)數(shù)據(jù)，將剩余數(shù)據(jù)的均值作為模型參數(shù)估計(jì)值。

3 研究設(shè)計(jì)

本文按照?qǐng)D1的思路展開(kāi)：首先，為著重檢驗(yàn)“國(guó)家審計(jì)治理”成效，將“審計(jì)問(wèn)責(zé)力度”與“審計(jì)查證力度”引入模型(8)。其次，從定量與定性角度分析變量的基本情況，以確保模型設(shè)定的準(zhǔn)確性，并對(duì)模型進(jìn)行求解。最后，對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析并給出政策建議。

圖1 國(guó)家審計(jì)對(duì)政府衛(wèi)生支出影響的研究設(shè)計(jì)

3.1 計(jì)量模型構(gòu)建

由于我國(guó)各省地理位置、人口結(jié)構(gòu)、資源稟賦等差異，故采用人均政府衛(wèi)生支出作為被解釋變量，并取自然對(duì)數(shù)，記作lnGHE。基于數(shù)據(jù)的可獲得性與計(jì)算口徑的一致性，選取中國(guó)30個(gè)省2007～2016年數(shù)據(jù)作為樣本。此外，考慮到國(guó)家審計(jì)對(duì)政府衛(wèi)生支出的影響是逐漸表現(xiàn)出來(lái)，故將國(guó)家審計(jì)滯后一期作為核心解釋變量。建立的計(jì)量模型如下:

QlnGHEit(τ|αi,ηi)=β0τ+β1τGAGit+β2τGAAit+

β3τINFit+β4τFISDit+β5τGSit+

β6τlnGDPit+β7τPOPSit+

從反分裂角度來(lái)看，融合發(fā)展具有鮮明的求同化異的價(jià)值取向：一方面，在共同利益的創(chuàng)造中求得命運(yùn)相依的民族和國(guó)家認(rèn)同；另一方面，在融合中打破異質(zhì)性邊界和刻板性認(rèn)知，建構(gòu)國(guó)家主體和認(rèn)同層面的統(tǒng)一性。

β8τURBit+β9τlnPOit+αi+ηt+εit

(8)

其中，i、t分別代表地區(qū)和時(shí)間，αi、ηt、εit分別代表地區(qū)個(gè)體效應(yīng)、時(shí)間效應(yīng)和隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；β0τ為常數(shù)項(xiàng)，β1τ～β9τ為模型系數(shù)。GAC表示政府審計(jì)問(wèn)責(zé)力度，采用審計(jì)移送司法、紀(jì)檢、監(jiān)察事項(xiàng)與被審計(jì)單位數(shù)量的比來(lái)衡量；GAA表示政府審計(jì)查證力度，采用地方審計(jì)發(fā)現(xiàn)金額與地方人口占比的對(duì)數(shù)來(lái)衡量。這兩個(gè)指標(biāo)值越大國(guó)家審計(jì)力度越強(qiáng)[19]。INF表示政府機(jī)構(gòu)及人員膨脹程度，采用一般公共服務(wù)費(fèi)與財(cái)政支出的比來(lái)衡量，該值越大越會(huì)誘使官僚和決策者變得腐敗，并一定程度消減政府某些職能，減少財(cái)政支出[20]。FISD代表財(cái)政分權(quán)，采用人均地方財(cái)政支出與人均中央財(cái)政支出的比來(lái)衡量。GS表示政府規(guī)模，用地方財(cái)政支出與地區(qū)生產(chǎn)總值的比來(lái)衡量，該值越大表明地方政府對(duì)金融市場(chǎng)的干預(yù)及控制能力越強(qiáng)[21]。lnGDP表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，采用人均GDP的對(duì)數(shù)來(lái)衡量。POPS表示人口結(jié)構(gòu)，采用0～14歲與65歲以上人口與15～64歲人口的比來(lái)衡量。URB表示城鎮(zhèn)化水平，采用城鎮(zhèn)人口與總?cè)丝诘谋葋?lái)衡量。lnPO表示人口規(guī)模，采用年底人口對(duì)數(shù)來(lái)衡量。以上數(shù)據(jù)均通過(guò)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)審計(jì)年鑒》整理得到，部分缺失數(shù)據(jù)采用二分法補(bǔ)全，并對(duì)部分變量進(jìn)行對(duì)數(shù)處理，以降低異方差的影響。此外，為保證研究結(jié)果具有較高的參考價(jià)值，本文假設(shè)國(guó)家審計(jì)部門(mén)工作人員均嚴(yán)格遵紀(jì)守法，不存在審計(jì)部門(mén)內(nèi)部腐敗，且審計(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)不存在記錄錯(cuò)誤等。

3.2 描述性分析

由表1及原始數(shù)據(jù)可知，2016年北京市人均政府衛(wèi)生支出為1831.3392元，處于最高水平；遼寧省僅為701.9415元，為最低水平。2007年北京市支出為728.4304元，水平最高，湖南省僅為93.1503元，水平最低。不難發(fā)現(xiàn)，2007年北京市的人均水平高于2016年遼寧人均水平，表明省域間政府衛(wèi)生支出存在明顯異質(zhì)性。此外，lnGHE的偏度與峰度均與0有明顯差異，表明其分布不服從正態(tài)，這一結(jié)果也違背了經(jīng)典回歸的基本假定。對(duì)于GAC與GAA，增長(zhǎng)趨勢(shì)與增速均變化較快。特別是十八大以來(lái)，GAC與GAA的較快增長(zhǎng)進(jìn)一步體現(xiàn)中央政府對(duì)反腐倡廉建設(shè)的高度重視。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

4 計(jì)量模型檢驗(yàn)及結(jié)果分析

4.1 平穩(wěn)性及多重共線(xiàn)性檢驗(yàn)

為避免模型(8)出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象，對(duì)變量進(jìn)行LLC平穩(wěn)性檢驗(yàn)。表2顯示，所有變量均平穩(wěn)，表明模型(8)的設(shè)定能夠反映變量間的均衡關(guān)系。

表2 LLC-平穩(wěn)性檢驗(yàn)

由于面板數(shù)據(jù)的個(gè)體效應(yīng)無(wú)法觀測(cè)與衡量，故通常會(huì)利用傳統(tǒng)面板回歸模型求解待估參數(shù)。豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果表明應(yīng)該選擇固定效應(yīng)回歸估計(jì)模型(8)的參數(shù)，具體結(jié)果見(jiàn)表4。此外，為檢驗(yàn)固定效應(yīng)回歸的有效性與穩(wěn)健性，對(duì)模型誤差項(xiàng)的自相關(guān)性與異方差性進(jìn)行了檢驗(yàn)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)模型誤差項(xiàng)存在明顯自相關(guān)與異方差，表明固定效應(yīng)回歸的估計(jì)結(jié)果不具有有效性與穩(wěn)健性。

雖然在構(gòu)建模型(8)時(shí)已經(jīng)注意排除變量間的完全多重共線(xiàn)性，但仍有可能出現(xiàn)部分多重共線(xiàn)性。因此，在固定效應(yīng)回歸結(jié)果基礎(chǔ)上，計(jì)算了自變量的容忍度及方差膨脹因子(Variance inflation factor，VIF)。表3表明，自變量的VIF值都小于10，即自變量間不存在部分多重共線(xiàn)性。

表3 多重共線(xiàn)性檢驗(yàn)

4.2 基于貝葉斯分位數(shù)回歸的模型參數(shù)估計(jì)

在給出估計(jì)結(jié)果之前，本文利用遍歷均值圖(圖2)檢驗(yàn)鏈的收斂性，利用直方圖(圖3)確定采用何種統(tǒng)計(jì)量計(jì)算參數(shù)估計(jì)值。圖2顯示，經(jīng)過(guò)B=5000次迭代后鏈?zhǔn)諗?。圖3顯示，不同分位點(diǎn)下各參數(shù)的直方圖均呈單峰、對(duì)稱(chēng)結(jié)構(gòu)，表明可以利用去掉燃燒期后鏈的均值作為參數(shù)的最終估計(jì)值，具體結(jié)果見(jiàn)表4。此外，為了進(jìn)一步衡量貝葉斯分位數(shù)回歸下模型(8)的擬合效果及預(yù)測(cè)性能，表4還列出了模型(8)的均方誤差(MSE)、平均絕對(duì)誤差(MAE)和擬合優(yōu)度R2值。

圖2 模型參數(shù)的遍歷均值圖

表4 不同方法下參數(shù)估計(jì)結(jié)果

圖3 不同分位點(diǎn)下模型參數(shù)的直方圖

4.3 結(jié)果分析

由表4可知，貝葉斯分位數(shù)回歸能較好地對(duì)模型(8)進(jìn)行擬合。特別在0.5分位點(diǎn)，R2=0.9766，MSE=0.0309，MAE=0.0308，模型擬合效果最優(yōu)。從解釋變量的顯著性來(lái)看，除了0.05、0.25、0.5、0.75分位點(diǎn)下FISD，0.05分位點(diǎn)下GS，0.25、0.5、0.75、0.95分位點(diǎn)下lnPO不顯著，其他情形均通過(guò)10%顯著性檢驗(yàn)，且彈性系數(shù)間存在顯著差異。

綜上，無(wú)論是核心變量還是控制變量對(duì)政府衛(wèi)生支出的影響均具有較大差異。Wald檢驗(yàn)[23]結(jié)果也進(jìn)一步驗(yàn)證這一結(jié)論，并得出貝葉斯分位數(shù)回歸能較好地揭示國(guó)家審計(jì)治理對(duì)政府衛(wèi)生支出影響的異質(zhì)效應(yīng)。

5 結(jié)論與政策建議

本文利用2007～2016年省級(jí)數(shù)據(jù)，基于貝葉斯分位數(shù)回歸探討了國(guó)家審計(jì)對(duì)政府衛(wèi)生支出的影響，及不同政府衛(wèi)生支出水平下各影響因素的異質(zhì)效應(yīng)。結(jié)果表明，國(guó)家審計(jì)對(duì)政府衛(wèi)生支出的腐敗行為具有顯著的治理功能，國(guó)家審計(jì)投入力度越大，其監(jiān)督、預(yù)防、揭示和抵御功能發(fā)揮得越好，越有助于提高政府衛(wèi)生支出水平。在不同的政府衛(wèi)生支出水平下，國(guó)家審計(jì)治理的影響程度具有明顯異質(zhì)效應(yīng)。此外，政府機(jī)構(gòu)及人員膨脹程度、財(cái)政分權(quán)、政府規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口結(jié)構(gòu)及城鎮(zhèn)化水平都一定程度影響著政府衛(wèi)生支出水平，且彈性系數(shù)具有明顯異質(zhì)性。為加強(qiáng)腐敗治理，提高政府衛(wèi)生支出水平，促進(jìn)醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展，本文提出幾點(diǎn)建議：

第一，在我國(guó)倡導(dǎo)全面推進(jìn)依法治國(guó)的背景下，需要不斷提升地方政府自治，更好地實(shí)現(xiàn)國(guó)家審計(jì)治理頂層設(shè)計(jì)的落地，不斷加強(qiáng)國(guó)家審計(jì)部門(mén)與其他執(zhí)法機(jī)構(gòu)的協(xié)同合作。通過(guò)懲治腐敗、糾偏政府行為偏好，加強(qiáng)跟蹤審計(jì)力度，提升財(cái)政支出透明度，規(guī)范政府資金使用等，促進(jìn)醫(yī)療衛(wèi)生政策有效執(zhí)行和財(cái)政體制的健全完善，使國(guó)家審計(jì)治理功能得到長(zhǎng)期、持續(xù)發(fā)揮。

第二，基于各地區(qū)政府衛(wèi)生支出水平的較大差異，地方政府應(yīng)根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府規(guī)模、財(cái)政分權(quán)等制定符合地方發(fā)展的財(cái)政政策。依據(jù)具體的政府衛(wèi)生支出水平做出相應(yīng)的政策調(diào)整，及時(shí)避免地方“政策趨同”帶來(lái)的不利。此外，各級(jí)政府需要完善地方官員的考核機(jī)制，調(diào)整政績(jī)考核指標(biāo)，將改善民生等政策納入考核體系，使地方政府在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)能夠加大對(duì)民生福祉的建設(shè)。

第三，由于中央政府不斷地實(shí)施財(cái)權(quán)下放，使得地方政府對(duì)財(cái)政收支擁有更大的自主權(quán)，故中央政府應(yīng)加大審計(jì)力度與腐敗懲治力度，減少因腐敗對(duì)政府衛(wèi)生支出帶來(lái)的不良影響，并進(jìn)一步提升地方財(cái)政對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生的投入與資金使用效率，推進(jìn)和提升省際間醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)均等化和公平化，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域?qū)徲?jì)治理的統(tǒng)籌兼顧與協(xié)調(diào)發(fā)展。