組態(tài)視角下醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率及提升路徑研究

關(guān)鍵詞：醫(yī)療衛(wèi)生；財政支出；資源配置效率；fsQCA

一、引言

醫(yī)療衛(wèi)生資源的優(yōu)化配置是實現(xiàn)人人享有基本醫(yī)療衛(wèi)生服務，推進健康中國建設(shè)的關(guān)鍵。一個國家或地區(qū)的醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率，不僅關(guān)系到人民群眾的身體健康，而且會影響經(jīng)濟社會的平穩(wěn)發(fā)展。在醫(yī)療衛(wèi)生資源有限的情況下，如何改善我國醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率，仍然是當前面臨的一大挑戰(zhàn)。

與本文相關(guān)的醫(yī)療衛(wèi)生資源配置研究，集中在效率測算和影響因素分析兩個方面。在效率測算方面，已有研究主要通過數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）及相關(guān)變形實現(xiàn)醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率測算。顏曉暢、夏雯琪等在DEA方法進行醫(yī)療資源配置效率評價基礎(chǔ)上，同時采用Malmquist模型完成了動態(tài)分析：李勇等綜合運用DEA方法和熵權(quán)TOPSIS評估了我國醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率并揭示了區(qū)域差異：侯亞冰等采用網(wǎng)絡(luò)DEA分析方法探討了各省市的衛(wèi)生資源投入產(chǎn)出規(guī)模與效率：周迪等采用超效率DEA模型測算了各地區(qū)衛(wèi)生資源配置效率。在影響因素方面，胡梅玲等通過運用DEA-Malmquist指數(shù)模型對醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率進行綜合測度，并分解了全要素生產(chǎn)率進一步分析影響醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率的因素；楊歡等采用Dagum基尼系數(shù)和Kernel密度估計法探究了我國醫(yī)療衛(wèi)生服務效率的區(qū)域差異及動態(tài)演進過程，并通過空間杜賓模型分析了其影響因素：周子超基于DEA-Tobit分析框架實證檢驗了省級政府醫(yī)療衛(wèi)生支出效率及其影響因素。

縱觀已有研究，目前學界針對醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率測算及影響因素分析成果頗多，但仍存在兩點不足：（1）對醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率測算的研究主要采用傳統(tǒng)DEA模型，但該方法易受到環(huán)境、隨機干擾及管理等因素的影響，以致測算結(jié)果的精確性有待商榷，而部分拓展模型并未考慮非期望產(chǎn)出的實際情況，應用場景亟需進一步拓展；（2）已有探討配置效率影響因素的研究忽略了多個因素的“綜合效應”，而只關(guān)注單個因素的“凈效應”，以致無法準確把握各種因素之間的相互作用。醫(yī)療衛(wèi)生資源的配置是一個復雜系統(tǒng)工程，其成果是受到來自各個層面、不同主體等多個因素交織影響。傳統(tǒng)的回歸分析難以完全解釋這種復雜的因果關(guān)系問題，因為它只能探究單個因素的凈效應而無法明確不同因素之間的互動關(guān)系。

基于此，本文選取全國31個省份作為研究對象，基于非期望產(chǎn)出的三階段SBM-DEA模型，剔除環(huán)境、隨機干擾及管理等因素影響，實現(xiàn)醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率的精確測算：在此基礎(chǔ)上，運用模糊集定性比較分析方法（Fuzzy-Set Qualitative Com-parative Analysis，fsQCA），進一步探討了影響醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率因素之間的組態(tài)效應，探討配置結(jié)構(gòu)、配置方式、配置環(huán)境對地方政府提升醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率的聯(lián)動效應及其路徑選擇，以期為政府有效提高醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率提供參考。

二、醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率測算

（一）非期望產(chǎn)出SBM-DEA模型

對于效率測算，傳統(tǒng)DEA模型被廣泛應用，但該方法在面對環(huán)境、隨機干擾及管理等多種因素時，其測算結(jié)果將受到一定的影響，因此Fried等學者提出了三階段DEA模型以避免該缺陷。在該方法的第一階段，通過使用規(guī)模報酬不變模型（CCR）或者規(guī)模報酬可變模型（BCC），采用傳統(tǒng)DEA模型進行投入——產(chǎn)出測量以測算初步效率值：在第二個階段，通過去除環(huán)境和統(tǒng)計噪聲的干擾，將第一階段獲得的投入變量的弛值作為因變量，環(huán)境變量作為自變量，應用SFA回歸模型進行分析，從而獲得經(jīng)過調(diào)整的投入變量。SFA方法考慮了隨機沖擊的影響，可以提高效率計算的準確性：最后，將調(diào)整后的投入變量與原始產(chǎn)出變量運用DEA模型再次計算，從而得到更為精確的效率值。本研究采取的模型如羅登躍、陳巍巍等學者研究一致，本文不再贅述。

（二）指標體系構(gòu)建與變量選取

結(jié)合相關(guān)研究和數(shù)據(jù)可獲得性，選取衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量、醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的床位數(shù)量和醫(yī)療衛(wèi)生業(yè)務支出三個變量作為投入指標。選取醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的總診療人次數(shù)、醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)年出院人數(shù)和醫(yī)療衛(wèi)生的年收入作為期望產(chǎn)出指標；選取急診病死率、住院病死率、留觀病死率作為非期望產(chǎn)出指標。此外，從社會環(huán)境、經(jīng)濟環(huán)境和地緣條件三個方面著手，選取老齡化水平、人均可支配收入、人口密度三個指標作為環(huán)境變量剔除了環(huán)境、隨機干擾等因素影響。本文以2020年的全國31個省份醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率作為案例。數(shù)據(jù)主要來源《中國統(tǒng)計年鑒》《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計年鑒》，指標匯總及闡釋見表1。

（三）配置效率測算

1．第一階段DEA分析。僅考慮原始投入、產(chǎn)出數(shù)據(jù)，采用投入導向的BCC模型，利用MATLAB軟件對中國31個省份醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率進行第一階段測算，結(jié)果如表2所示（調(diào)整前數(shù)據(jù)）?？梢钥闯觯瑐鹘y(tǒng)DEA模型測算得出的各省醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率的綜合效率均值為0.8384。

2．第二階段SFA回歸分析?？紤]到第一階段并未剔除環(huán)境因素、隨機干擾等因素影響，因而并不能真實地反映各地醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率情況。需要進行第二階段的調(diào)整，借助Frontier 4.1軟件，將第一階段得出各個地區(qū)投入變量的松弛變量作為被解釋變量，將3個環(huán)境因素作為解釋變量，進行SFA回歸分析，結(jié)果如表3。其中投入變量對應的y值最低為0.98，說明環(huán)境變量的選擇較為合理，同時表明三個投入變量影響因子方程中管理無效率占主要因素。此外，對于三個被解釋變量的松弛值，三個環(huán)境要素的LR單邊檢驗分別通過了5%、1%的顯著性檢驗，表明剝離環(huán)境變量是合理且必要。

老齡化水平。結(jié)果表明，老齡化水平對三個投入變量的松弛值回歸系數(shù)均為正值且在1%水平下顯著，表明老齡化水平程度增高會導致增大相應的投入松弛，從而導致增大投入或者減小產(chǎn)出。即對于老齡化水平程度較高省份，會相對增加醫(yī)療衛(wèi)生資源的投入，如衛(wèi)生技術(shù)人員、床位數(shù)量、醫(yī)療支出等，以強化醫(yī)療衛(wèi)生資源供給。但投入資源未被合理配置或系統(tǒng)性整合，導致了醫(yī)療衛(wèi)生資源投入冗余，進而降低了其資源配置效率。

人均可支配收入。結(jié)果表明，人均可支配收入對三個投入變量的松弛值回歸系數(shù)均為負值。表明人均可支配收入的增加有助于提升醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)床位、衛(wèi)生技術(shù)人員等資源的利用率，推動資源在各部門間實現(xiàn)有效配置與合理流動。

人口密度?？梢钥闯?，人口密度對衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量的松弛值、醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)床位數(shù)量的松弛值影響為負值，對醫(yī)療衛(wèi)生業(yè)務支出的松弛值的影響為正。這表明，人口密度的提升有助于促進衛(wèi)生技術(shù)人員、醫(yī)療機構(gòu)床位數(shù)量等資源的高效利用。但是，過高的人口密度，所需的醫(yī)療衛(wèi)生業(yè)務也較多，會在一定程度導致投入的經(jīng)費過多，進而降低了其資源配置效率。

3．第三階段DEA效率結(jié)果。根據(jù)第二階段SFA模型回歸結(jié)果，可以計算投入變量。運用調(diào)整后投入量和原有產(chǎn)出數(shù)據(jù)，使用MATLAB軟件進行再次測算，結(jié)果如表2所示（調(diào)整后數(shù)據(jù)）。結(jié)果顯示，在剔除環(huán)境因素和隨機干擾后，各省份醫(yī)療衛(wèi)生資源配置體系的效率均值由0.8384下降至0.7447，尤其是寧夏、青海、西藏、新疆等西部省份的效率下降幅度較大。說明傳統(tǒng)DEA模型未能考慮外部環(huán)境和隨機干擾的影響，造成了部分省份效率值出現(xiàn)了虛高情況。

三、醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率影響因素組態(tài)分析

（一）影響因素（條件）選取

醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率體系是一個系統(tǒng)，其影響要素之間存在著相互依賴作用。現(xiàn)實情境中，醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率是不同條件的匹配模式與結(jié)果之間的邏輯關(guān)系。因此，本文基于組態(tài)視角，以31個省份的醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率作為研究對象，分別分析導致醫(yī)療衛(wèi)生資源高配置效率和非高配置效率的組態(tài)路徑。在分析影響因素時，本文借鑒資源配置理論，構(gòu)建“配置結(jié)構(gòu)一配置方式一配置環(huán)境”的研究框架（圖1），探索醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率提升路徑。影響因素匯總?cè)绫?，本文所引用的數(shù)據(jù)主要來源于2021-2022年《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計年鑒》。

1．配置結(jié)構(gòu)。該維度主要強調(diào)資源在不同主體、不同層次的配置比例。本研究選取等級醫(yī)院占比、衛(wèi)生技術(shù)人員占比兩個指標。其中，等級醫(yī)院占比是指一、一、三級醫(yī)院數(shù)量占醫(yī)療機構(gòu)總數(shù)的比例；衛(wèi)生技術(shù)人員占比是指衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量占衛(wèi)生人員總數(shù)的比例。

2．配置方式。該維度主要關(guān)注資源配置方式選擇問題。本研究選取市場導向、政府支出比重兩個指標。其中，市場導向指的是社會衛(wèi)生支出和個人衛(wèi)生支出占衛(wèi)生總費用的比例。社會衛(wèi)生支出主要由社會各界對衛(wèi)生事業(yè)的非政府性投入構(gòu)成，包括社會醫(yī)療保障、商業(yè)健康保險以及社會辦醫(yī)等。而個人衛(wèi)生支出則是指城鄉(xiāng)居民在接受醫(yī)療服務時直接支付的現(xiàn)金，即使在醫(yī)療保險覆蓋下，仍有一部分費用需要個人自付，這體現(xiàn)了居民在醫(yī)療衛(wèi)生費用上的實際承擔情況。政府支出比重是指政府醫(yī)療衛(wèi)生支出占一般公共預算支出的比例，反映了一個地區(qū)對于醫(yī)療衛(wèi)生的重視程度。

3．配置環(huán)境。該維度主要探討一個地區(qū)的財政自由度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟開放度等與醫(yī)療衛(wèi)生支出密切相關(guān)的因素。結(jié)合已有研究，本研究選取財政自由度與人均衛(wèi)生費用兩個指標。其中，財政自由度由財政支出分權(quán)和財政收入分權(quán)計算。財政收入分權(quán)=地區(qū)人均／（地區(qū)人均+中央人均）×（1-地方GDP/全國GDP）；財政支出分權(quán)=地方人均／（地方人均+中央人均）×（1-地方GDP/全國GDP）。人均衛(wèi)生費用是指衛(wèi)生總費用與同期平均人口數(shù)之比。

（二）數(shù)據(jù)校準

在進行組態(tài)分析前，需要將各變量值進行校準。校準即為案例樣本數(shù)據(jù)賦予集合隸屬的過程。本文設(shè)定3個臨界值：完全隸屬、交叉點以及完全不隸屬。參考已有文獻及數(shù)據(jù)特點，選取百分位數(shù)0.95．均值和0.05，運用直接校準法將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為模糊集隸屬分數(shù)。此外，由于在fsQCA分析中，隸屬度分數(shù)為0.5的案例將會自動刪去，本文以隸屬度分數(shù)0.501替換0.5。

（三）單個條件必要性分析

在分析條件聯(lián)合效應前，一般需要先檢驗各條件（包括非集）的必要性，以識別是否存在特定條件可以導致結(jié)果發(fā)生。當某一條件的一致性大于0.9時，該條件為必要條件。表5顯示，各條件一致性水平均小于0.9，說明它們均無法構(gòu)成解釋高（非高）效率的醫(yī)療衛(wèi)生資源配置的必要條件。

（四）醫(yī)療衛(wèi)生資源高配置效率組態(tài)分析

本文根據(jù)收集的案例數(shù)據(jù)和其他文獻的數(shù)值設(shè)定，將原始一致性閾值設(shè)定為0.8，并將PRI一致性閾值設(shè)置為0.60，案例頻數(shù)閾值設(shè)定為1。由于沒有明確的理論表明各條件對資源配置的影響，所以本文在進行反事實分析時，假定單個條件出現(xiàn)與否均可影響資源配置效率。通過中間解與簡約解的嵌套關(guān)系對比，識別每個解的核心條件：既在中間解也在簡約解中出現(xiàn)的條件為核心條件，只在中間解中出現(xiàn)的條件為邊緣條件。由此產(chǎn)生醫(yī)療衛(wèi)生資源高配置效率的組態(tài)有3條，產(chǎn)生醫(yī)療衛(wèi)生資源非高配置效率組態(tài)有4條，見表6。

對于醫(yī)療衛(wèi)生資源高配置效率組態(tài)而言，單個解（組態(tài)）和總體解的一致性均高于最低可接受標準0.75，因此可以被看作是高效率的充分條件組合?？梢钥闯?，衛(wèi)生技術(shù)人員占比和政府支出比重均以核心條件出現(xiàn)在3條路徑，他們在影響醫(yī)療衛(wèi)生資源高配置效率中發(fā)揮最關(guān)鍵的作用。三條路徑分析如下。

1．配置方式主導型。該構(gòu)型對應組態(tài)S1。該組態(tài)中，衛(wèi)生技術(shù)人員占比、政府支出比重等條件存在和等級醫(yī)院占比條件缺失起到了核心作用，市場導向作為邊緣條件存在發(fā)揮了輔助作用。該路徑體現(xiàn)出了配置方式的重要性。一方面，政府強化公共服務角色，不斷提升醫(yī)療衛(wèi)生支出占比；另一方面，政府擔當引導者角色，不斷吸引外部力量介入醫(yī)療衛(wèi)生體系，鼓勵社會、個人進行衛(wèi)生支出，使得市場導向發(fā)揮補充性的作用，提高了社會和個人對醫(yī)療衛(wèi)生保健事業(yè)的參與程度。因此命名為配置方式主導型。而衛(wèi)生技術(shù)人員占比衡量了衛(wèi)生健康人才素質(zhì)能力，他們是深化醫(yī)改、改善服務、惠及群眾的一支主力軍。因此，在配置方式主導的基礎(chǔ)上，醫(yī)療衛(wèi)生資源配置須以高端人才作為載體，其效率提升的關(guān)鍵在于衛(wèi)生技術(shù)人員的“質(zhì)”，而非“量”，過于龐大的醫(yī)療衛(wèi)生隊伍反而會因人力資源浪費、缺乏有效激勵機制等問題，從而使得醫(yī)療衛(wèi)生人力資本的作用并未得到有效體現(xiàn)，制約醫(yī)療衛(wèi)生體系的提升。典型案例代表包括廣東、江蘇。以江蘇為例，近年來，江蘇省衛(wèi)生健康委會同相關(guān)部門，推出多項政策措施推進醫(yī)療衛(wèi)生人才建設(shè)、市場參與程度。例如，啟動海外岐黃人才培養(yǎng)計劃、鹽城市出臺人才強基工程、南通市創(chuàng)新打造全系統(tǒng)人才隊伍“三個平臺”建設(shè)、宿遷市出臺《院前醫(yī)療急救人才隊伍高質(zhì)量發(fā)展實施方案》等，這些政策使得江蘇省的高層次人才集聚能力顯著提升。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示．2020年江蘇省衛(wèi)生人員數(shù)量約為82萬，其中衛(wèi)技人員占比高達81%。此外，江蘇省積極引導商業(yè)保險參與醫(yī)養(yǎng)結(jié)合養(yǎng)老模式發(fā)展、推出普惠型商業(yè)補充醫(yī)療保險產(chǎn)品等，鼓勵社會辦醫(yī)，2020年衛(wèi)生總費用構(gòu)成中，社會衛(wèi)生支出占比53.06%，是少有的占比超過50%的省份之一。目前社會辦醫(yī)療機構(gòu)超過1．4萬家，營業(yè)額占全省醫(yī)療市場的25%，遠超全國15%的平均水平，再加上較高的財政支持力度（地方政府醫(yī)療衛(wèi)生支出占比近36%），使得江蘇衛(wèi)生健康服務體系比較完善，資源配置科學合理。

2．配置環(huán)境缺陷型。該構(gòu)型對應組態(tài)S2。組態(tài)2和組態(tài)1具有相同的核心條件，即高衛(wèi)生技術(shù)人員占比、高政府支出比重和非高等級醫(yī)院占比依舊發(fā)揮了核心條件作用，但在組態(tài)2中，缺少了有效的配置環(huán)境要素（財政自由度和人均衛(wèi)生費用）支持。已有研究顯示，財政收入分權(quán)與支出分權(quán)的提升對醫(yī)療衛(wèi)生支出效率呈現(xiàn)負向效應。本研究印證了這一結(jié)論，地方政府的財政自由度較低，在平衡預算的約束下，支出受到了較大約束，導致地方官員支配地區(qū)資源的能力變?nèi)酰瑢е碌胤结t(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域物力缺失。即使人均衛(wèi)生費用也較低，但政府可以通過提供有力的財政支持并積極優(yōu)化醫(yī)療衛(wèi)生人員結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)高效率的資源配置。典型代表案例包括福建、湖南。以湖南為例，湖南省2020年財政在疫情沖擊下增速明顯下滑，財政平衡率為35.81%，居全國第20位，財政自給能力相對較弱，對上級政府補助及轉(zhuǎn)移支付依賴程度大。此外，湖南省城鄉(xiāng)居民個人衛(wèi)生費用支出占衛(wèi)生總費用的比例呈現(xiàn)繼續(xù)下降的態(tài)勢。在該配置環(huán)境下，湖南省對醫(yī)療衛(wèi)生政府支出比重仍達到34%，衛(wèi)技人員比例高達81%，均遠超全國平均水平。一方面，2020年湖南申請中央補助醫(yī)療服務與保障能力提升（衛(wèi)生健康人才培養(yǎng)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)能力建設(shè)）項目經(jīng)費以保證對醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)充足的財政投入：另一方面，重視醫(yī)療衛(wèi)生人才培養(yǎng)，高層次人才和基層分布兩手抓，積極開展如高層次衛(wèi)生人才“225”工程、基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)專科本土化人才培養(yǎng)項目、農(nóng)村訂單定向免費本科醫(yī)學生的人才培養(yǎng)項目等。該路徑下的省份雖受到配置環(huán)境限制，但拋開了市場導向?qū)ε渲眯实挠绊?，因此當?shù)卣柚醒胴斦闹С秩阅鼙３州^高水平的醫(yī)療衛(wèi)生支出，配合衛(wèi)技人員結(jié)構(gòu)優(yōu)化措施仍然可以實現(xiàn)高水平的醫(yī)療衛(wèi)生資源配置。

3．配置均衡驅(qū)動型。該構(gòu)型對應組態(tài)S3。該路徑中，除等級醫(yī)院占比外，其他變量都作為核心條件發(fā)揮作用，因此將其命名為配置均衡驅(qū)動型。典型案例包括北京、上海、浙江等。對于配置結(jié)構(gòu)而言，衛(wèi)計人員占比較高，有突出的人才資源優(yōu)勢。對于配置方式而言，該路徑強調(diào)了一方面完善由政府主導的多元衛(wèi)生籌資機制，強化政府在基本醫(yī)療衛(wèi)生制度中的責任；另一方面，引導各籌資方案互為補充，充分發(fā)揮社會健康保險的補充保障作用，提高政府和社會對個人衛(wèi)生支出的補償比。比如，對于北京、上海、浙江而言，2020年衛(wèi)生總費用構(gòu)成中，社會衛(wèi)生支出占比分別達到了59.86%、56.64．51.41%，遠超其他全國其他省份。就配置環(huán)境而言，個人衛(wèi)生支出絕對值的增強，一定程度上體現(xiàn)了這些省份的居民對于健康的認識程度和重視程度逐步加深，但并不意味著個人衛(wèi)生支出占比的增加。比如，北京、上海而言，其個人衛(wèi)生支出占比低于20%，遠低于其他省份，意味著個人衛(wèi)生支出補償比在進一步提高。而且，這些地區(qū)的財政自由度較高。雖然研究表明，財政分權(quán)與地方醫(yī)療衛(wèi)生財政支出效率呈現(xiàn)負相關(guān)。但是，本研究結(jié)論發(fā)現(xiàn)，擁有較高財政自由度的地方政府依然能夠?qū)崿F(xiàn)醫(yī)療衛(wèi)生資源的高配置效率。已有研究聚焦整體樣本的因果變量層面凈效應關(guān)系分析，忽視了基于溯因邏輯識別特定結(jié)果產(chǎn)生的組態(tài)原因。即，擁有較高財政自由度的地方政府可以憑借“雙管齊下”的政府與市場互動的資源配置方式克服醫(yī)療衛(wèi)生服務的預算不足等問題，依賴衛(wèi)生技術(shù)人員占比的強化，以及衛(wèi)生工作支持力度和全民對健康的重視程度，在不斷提升衛(wèi)生總費用籌資的同時優(yōu)化籌資結(jié)構(gòu)，從而實現(xiàn)醫(yī)療衛(wèi)生資源的高效率配置。這一結(jié)論也是對財政分權(quán)對于醫(yī)療衛(wèi)生配置效率重要作用的證實，以及響應了積極探索財政分權(quán)或自由度與其他因素之間互動關(guān)系的呼吁。

（五）非高配置效率組態(tài)

表6展示了產(chǎn)生醫(yī)療衛(wèi)生資源非高配置效率的結(jié)果。可以發(fā)現(xiàn)，雖然非高配置效率的構(gòu)型配置有四條，但Nla和Nlb的核心條件一樣，N2a和N2b的核心條件也一樣，因此可以將其概括成兩種組態(tài)路徑。首先，對于路徑N1a和N1b而言，缺乏高衛(wèi)生技術(shù)人員占比和高人均衛(wèi)生費用為核心條件。進行案例回溯發(fā)現(xiàn)，不同于路徑3，高人均衛(wèi)生費用所占衛(wèi)生總費用較高，社會衛(wèi)生支出占比較低，反映出政府引導社會多元衛(wèi)生籌資機制并不完善，不利于醫(yī)療衛(wèi)生支出結(jié)構(gòu)優(yōu)化。對于N2a和N2b而言，高財政自由度、高等級醫(yī)院占比和缺乏高政府政府支出比重為核心條件。說明提高一、二、三級醫(yī)院數(shù)量占比并不總有利于提高醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率，尤其是在缺乏政府有力的財政支出情況下。這是由于過多的人力、財力、物力資源集中在了大型醫(yī)院，基層和偏遠地區(qū)卻面臨醫(yī)療資源的嚴重匱乏，造成了醫(yī)療資源的供應與需求之間存在巨大的鴻溝。并且，較高的財政自由度使得地方政府更關(guān)注生產(chǎn)性領(lǐng)域的財政支出，而忽視醫(yī)療、教育等非生產(chǎn)性財政支出的規(guī)模和效率，尤其是在醫(yī)療衛(wèi)生的財政支出力度有限情形下，這與已有研究結(jié)論一致。政府財政支持對配置效率有著托底的作用，如果缺乏政府強力的財政支持．則不能有效地對薄弱地區(qū)轉(zhuǎn)移支付和選擇合適的管理和服務策略，導致地區(qū)間資源分布參差不齊，降低資源配置效率。

四、研究結(jié)論及政策建議

（一）研究結(jié)論

本文結(jié)合三階段DEA和fsQCA方法，對中國31個省份2020年醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率及影響因素進行分析，得出如下結(jié)論：

1．配置結(jié)構(gòu)、配置方式、配置環(huán)境均不能單獨作為影響醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率的必要條件，說明單個要素并不構(gòu)成醫(yī)療衛(wèi)生資源高配置效率的瓶頸。但是提升衛(wèi)生技術(shù)人員占比、政府政府支出比重對于產(chǎn)生高配置效率發(fā)揮著較為普適的作用。

2．醫(yī)療衛(wèi)生資源高配置效率的路徑存在3條驅(qū)動路徑：配置方式主導型、配置環(huán)境缺陷型與配置均衡驅(qū)動型。其中，配置方式主導型與配置均衡驅(qū)動型路徑案例覆蓋度較高，配置方式均在其中起到了關(guān)鍵作用，體現(xiàn)了政府主導的多元衛(wèi)生籌資機制并引導各籌資方案互為補充的重要作用；而缺乏外部環(huán)境有力支撐的配置環(huán)境缺陷型路徑，更強調(diào)政府強化醫(yī)療衛(wèi)生支出的重要意義。

3．醫(yī)療衛(wèi)生資源非高配置效率存在2條路徑，一條路徑的核心條件為缺乏高衛(wèi)生技術(shù)人員占比和高人均衛(wèi)生費用；一條路徑的核心條件為高財政自由度、高等級醫(yī)院占比和缺乏政府高支出比重。因此，政府配置醫(yī)療衛(wèi)生資源背后是多因素的協(xié)同作用，各因素的有效結(jié)合以“殊途同歸”的方式提升政府醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率。

（二）政策建議

根據(jù)上述研究結(jié)論，本文提出以下政策建議：

1．政府應以衛(wèi)技人員結(jié)構(gòu)優(yōu)化和強化政府投入為改良重點，不斷加強人才資源庫的建設(shè)，設(shè)立醫(yī)學人才培養(yǎng)項目：出臺政策引導社會各界對醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)的參與，例如放寬市場準人、探索與社會力量合作舉辦新的非營利性醫(yī)療機構(gòu)等，形成以政府主導，市場導向為輔的治理思路，實現(xiàn)醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率優(yōu)化。

2．資源配置效率提升是多因素聯(lián)動作用的結(jié)果。地方政府應加強各因素之間的協(xié)同整合，同時對醫(yī)療衛(wèi)生資源進行合理規(guī)劃，根據(jù)自身經(jīng)濟發(fā)展水平和資源稟賦特點，選擇適合的路徑和有針對性的措施，制定符合自身狀況的醫(yī)療衛(wèi)生政策。

3．針對經(jīng)濟較為發(fā)達地區(qū)而言，應注重優(yōu)化產(chǎn)出端要素，強化政府財政投入的同時需要積極引導市場資本的介入，在當前投入水平下優(yōu)化各種類型的支出結(jié)構(gòu)，防止財政投入過剩。對于財政支持有限的地方政府而言，提高等級醫(yī)院占比并不是明智選擇，相反，應該提升非等級醫(yī)院服務效率，加大對非等級醫(yī)院人力、設(shè)備、財力等方面的投入，強化醫(yī)療衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，建立促進“優(yōu)質(zhì)醫(yī)療下沉”的機制，有效保障居民的醫(yī)療衛(wèi)生需求，提升基層醫(yī)院就診率與服務效率。