医疗卫生资源配置效率研究文献综述

□文/宋妍如 蒋志华

（成都信息工程大学统计学院 四川·成都）

［提要］要对人口老龄化背景下我国医疗卫生资源配置效率进行测量，探讨人口老龄化对医疗卫生资源配置效率的影响趋势，需要对现有国内外相关文献进行梳理。本文就国内外人口老龄化、医疗卫生资源配置、老龄化与医疗卫生关系的研究文献进行梳理，发现现有研究存在的问题，为进行人口老龄化背景下医疗卫生资源配置效率研究提供全面详实的文献依据。

一、人口老龄化相关研究

人口老龄化的相关研究主要分为两类：一是对人口老龄化的发展历程及趋势进行剖析；二是对人口老龄化带来的问题及其影响因素进行研究。

（一）国外研究现状。老龄化发展历程及趋势：Sanderson Warren C.等（2019）研究认为人口老龄化会在本世纪末之前结束，高收入国家的老龄化可能是一种暂时现象。Lamnisos Demetris等（2021）通过贝叶斯分层模型，预测到2100年，希腊和塞浦路斯的65岁及以上人口比重将达到三分之一，两国将具备人口老龄化的特征，对社会和卫生系统造成了巨大的压力。

老龄化的影响因素问题：欧洲学者UN（1956）最早对人口老龄化的相关因素进行分析，发现出生率下降对人口老龄化有显著影响，其次是死亡率下降的影响。Lai等（2021）采用静态面板估计方法考察74个发展中国家，发现人口老龄化与经济增长呈现负向相关关系。

（二）国内研究现状。老龄化的发展历程及趋势：曾毅（2001）总结出我国21世纪人口老龄化高速发展，且呈现老人数量大、岁数大、抚养压力大的特点。程志强和马金秋（2018）认为目前我国老龄化已经到了高速发展阶段，超越了之前的形成阶段和加速阶段。

老龄化的影响因素问题：何建宁、朱霄雪（2010）采用主成分分析法对我国人口老龄化发展进程进行分析，认为最大的影响因素是城镇化率与人口密度。刘成坤（2021）采用门槛模型对人口老龄化城乡倒置的影响因素进行分析，认为城镇化对人口老龄化城乡倒置有正向作用，而工业化对人口老龄化城乡倒置有负向影响，人口老龄化城乡倒置程度呈现由东到西逐渐减小的区域异质性。

二、医疗卫生资源配置相关研究

目前学界在医疗卫生资源配置领域的研究较多，研究方向和内容也较为详尽。主要有医疗保障制度效率、医疗卫生机构服务效率和医疗卫生资源配置效率的研究等。

（一）国外研究现状。医疗保障制度效率研究：国外Retzlaffrobert等（2004）使用DEA方法测算了OECD国家的医疗保障资源效率，得出健康结果良好国家（日本、挪威、加拿大和瑞典）的医疗保障体系效率更高。Hadad和Simon-luval（2013）认为要通过改善生活方式促进人口健康的方法来提高医疗保障效率。Anton（2013）测算了CEE和CIS国家的医疗保障制度效率，认为过半国家的产出效率低下。

医疗卫生机构服务效率研究：Varabyova和Schreyogg（2013）运用SFA方法测算OECD国家的医院运行效率，认为人均卫生保健支出对医院技术效率有正向影响。

医疗卫生资源配置的影响因素研究：X Zhang等学者（2015）采用德尔菲法筛选备选指标，再采用因子分析等方法确定投入产出指标，研究发现医院所有权的归属情况对医疗卫生经营效率有显著影响。

医疗卫生资源配置的公平性研究：美国Smith DB等（1974）发现医疗卫生服务的供给种类上存在不公平情况，贫困地区提供基础医疗服务，发达地区更多提供康复、精神医疗服务等。Cheng H等（2013）研究发现中国台湾地区的医疗卫生资源问题是配置效率低下。

（二）国内研究现状。医疗保障制度效率研究：许多学者都运用DEA法分解分析了纯技术效率和规模效率对我国新型农村合作医疗制度效率的影响。李文中（2010）运用DEA法评价城乡健康保障制度在各时点下的效率变化情况。李新平（2014）运用随机前沿法对OECD国家医疗保障制度效率的截面数据进行了分析评价。

医疗卫生机构服务效率研究：李湘君等（2012）运用DEA-Tobit模型对我国农村乡镇卫生机构的服务效率进行研究，根据地区差异情况划分各类型，分别提出相适宜的提高效率路径。任海燕等（2018）运用DEA方法对各个社区卫生机构的医疗服务资源配置效率进行评价，提出需通过完善双向转诊制度，提高服务效率。于本海等学者（2021）先从宏观经济等方面选取三个环境变量，采用三阶段DEA模型测算医疗卫生服务效率，发现在未考虑环境因素影响的条件下，整体上看我国医疗卫生服务体系效率偏高；在SFA回归分析中发现环境因素对我国医疗卫生服务体系效率有显著影响。

医疗卫生资源配置效率的影响因素研究：李志建、马进（2012）采用了Malmquist指数对医疗卫生资源效率进行测量，分东中西三大区域进行分解分析。卫柯臻（2017）运用SBM模型对医疗卫生资源配置效率测度后，发现教育水平、医疗规模、政策力度等因素对医疗卫生资源效率有明显影响。

医疗卫生资源配置效率的公平性研究：邹雄等（2014）通过研究广西地区医疗卫生资源配置效率，发现存在资源配置效率不平衡的现象。常湘等（2018）采用DEA-malmqusit指数法进行医疗卫生资源效率测算，再运用基尼系数、泰尔指数等方法分析医疗卫生资源配置的公平性情况，发现医疗卫生资源配置的不均等原因是区域内差异。

国内外学者多使用数据包络分析法（DEA）、随机前沿模型（SFA）等方法对医疗卫生资源效率进行研究。在公平性研究方面，国内外学者都认为医疗卫生资源存在不均等现象，而我国的医疗卫生资源配置效率存在地区、城乡差异大，效率低的特点。

三、老龄化与医疗卫生关系研究

目前国内外关于人口老龄化与医疗卫生资源配置的理论研究很少，实证分析较多。从现有文献研究成果来看，主要集中在老龄化与医疗卫生的关系研究，且将医疗卫生分为医疗卫生支出和医疗卫生资源两部分。

（一）国外研究现状。人口老龄化与医疗卫生支出相关研究：Jakovljevic（2015）通过对东欧24个国家的研究，认为人口的结构变化将对医疗卫生支出的长期生产潜力有较大的负向影响。但不少学者持相反意见：Meijer等（2013）研究认为人口老龄化可能会间接刺激医疗卫生支出的增长。Careras（2018）采用两部分模型，证明衰老在一定程度上会引起医疗保健费用的增加。

人口老龄化与医疗卫生资源相关研究：N.P.Roos等（1998）研究发现在人口老龄化压力下，加拿大的医师供应与老龄化保持同步。E.JKim（2018）采用（DID）模型，对经合组织卫生数据和世界卫生组织数据进行分析，认为应考虑人口结构变化、年龄组疾病负担以及这两个增量因素的相互作用。

（二）国内研究现状。人口老龄化与医疗卫生支出相关研究：程杰等学者（2010）探讨我国人口老龄化进程中发现，由于“未富先老”的特点，我国医疗卫生支出面临着急剧增长的严峻挑战。柏星驰等（2021）通过面板门槛效应模型实证发现，我国人口老龄化对居民医疗卫生支出的影响与城镇化水平有关。周蓉（2021）通过门槛效应模型进行实证研究，发现人口老龄化对医疗卫生支出的影响存在双重门槛效应。

人口老龄化与医疗卫生资源相关研究：姚引妹（1997）通过对浙江省老年医疗卫生资源需求进行测度，发现现行医疗卫生资源存在配置不合理，与老龄化实际需求不适应的问题。黄成礼和庞丽华（2011）运用人口学方法分析发现：在人口老龄化发展过程中，未来的医疗卫生资源会有一半服务老年人口，通过分析人口老龄化对各类医疗科室的影响，可以为医疗资源的发展及调整提供有利参考。谭景文（2020）采用固定效应模型研究医疗卫生资源，发现老龄化程度、地区经济发展水平、城镇化率等因素会影响医疗卫生资源配置。

在人口老龄化与医疗卫生支出方面，国内外学者大多认为人口老龄化对医疗卫生支出为显著正向影响；此外，还有城乡差异、经济发展等其他因素共同影响医疗卫生支出；但部分国外学者持相反意见。

在人口老龄化与医疗卫生资源方面，国外学者认为应该保持医疗卫生资源与人口老龄化同步，才能使医疗卫生资源效率最大化；我国学者也认为现行的医疗卫生资源存在配置不合理，不能满足老龄化需求等问题。

四、现有文献评述

从已有研究文献来看，国内外研究者均从不同的维度做了大量的研究，已经取得了较为丰硕的成果，可以为后续的研究提供全面详实的文献依据。

从研究内容看，人口老龄化的相关研究主要是以老年人口的特征为切入点，探讨人口老龄化的相关问题及其影响因素；关于医疗卫生资源配置的相关研究，主要集中在医疗保障制度效率和医疗卫生资源配置效率的研究，我国的学者还针对医疗卫生资源配置效率的区域差异进行了大量研究；关于人口老龄化与医疗卫生资源的相关研究，侧重在医疗卫生支出和医疗卫生资源两方面的相互关系。

从研究对象看，国内研究相较国外更为广泛，主要表现在研究范围上。国外研究主要基于国家层面，国内研究分为国家、省级、市级、县级等多个维度，国家层面研究居多。

从研究方法看，国内外学者多使用数据包络分析法（DEA）、随机前沿模型（SFA）等方法对医疗卫生资源配置效率进行测度。

从研究结论看，国内外学者都认为存在医疗卫生资源不均等现象，而我国的医疗卫生资源配置效率存在地区、城乡差异大，效率不高、不平衡，不能满足老龄化需求等问题。有部分国外学者认为老龄化对医疗卫生支出的增长作用不明显。

综上可见，国内外学者在人口老龄化与医疗卫生资源配置方面做了大量有益探索，但也存在一些尚需进一步深入研究的领域，主要体现在以下三个方面：一是指标设计可以进一步优化。目前对医疗卫生领域测算效率的投入产出指标不够全面，还可以不断优化形成稳定的指标评价体系；二是时间跨度可以延长。医疗卫生资源配置效率大多数研究基于某一年的横截面数据，长时期的多维空间数据的研究较少，跨时期动态效率的研究欠缺；三是模型选用可以多样化。大量研究采用了传统DEA方法，但很少有学者在医疗卫生领域将DEA方法、双重差分模型（DID）结合分析。