财政纵向失衡的健康效应——来自全国流动人口动态监测调查数据的证据

徐姗姗，鞠镇远

（山东大学 经济学院，山东 济南 250100）

一、引 言

健康是促进人的全面发展的必然要求，是经济社会发展的基础条件，是民族昌盛和国家富强的重要标志，也是广大人民群众的共同追求。第七次全国人口普查数据显示，2020 年我国流动人口规模近3.8 亿人，流动人口增长速度也逐渐加快。党的二十大报告提出要“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”。在人口流动背景下，做好流动人口管理服务工作、切实保障推进流动人口健康公平具有重要意义。

改革开放以来，我国基本公共服务均等化进程取得突出成就，医疗水平显著提升并普及，流动人口健康公平问题得到一定改善，但医疗卫生服务供给仍存在城乡间、区域间不平衡，［1-2］加之我国城乡二元结构和户籍制度制约，流动人口往往难以享受到与户籍人口等同的医疗卫生服务，特别是受到异地医疗的影响，流动人口面临着健康不公平，流动人口与户籍人口存在显著健康差异。［3］此外，流动人口内部健康状况同样存在显著的不公平现象。［4-5］

流动人口健康影响因素研究是学界长期关注的问题之一，首先是流动人口个体差异，例如年龄、受教育程度及收入、职业、社会融入程度等都会对流动人口健康自评产生影响；［6］但相比较而言，结构性因素对流动人口健康的制约性更明显，［7］流动人口由于无法享受到户口所关联的一揽子福利，例如医疗保险参保差异、公共卫生健康教育差异、居住不稳定性、居住隔离等，均会对流动人口健康产生相应的影响。［8-11］

目前鲜有文献从财政纵向失衡视角分析流动人口健康问题。事实上，流动人口健康与医疗卫生服务供给均等化密切相关，而公共财政是实现基本医疗服务均等化的重要保障。自1994 年分税制改革以来，中央政府财权高度集中，但事权和支出责任归属地方政府导致地方政府财政收支压力较大，尽管中央转移支付一定程度上缓解了这一问题，但财政纵向失衡问题仍然存在。［12］理论上看，财政纵向失衡造成的收支压力会影响地方政府行为进而会对区域内医疗公共服务供给产生影响。从结果导向来看，医疗服务供给水平和效率显著影响着居民健康，那么财政纵向失衡是否会对流动人口健康产生影响？这一结论是否稳健？异质性特征与作用机制如何？二者是否存在门槛效应？以上是本文试图回答的主要问题。

为厘清这一问题，本文首先测算地级市层面财政纵向失衡（VFI）指标，将其与2017、2018 年全国流动人口卫生计生动态监测调查数据相匹配，构建“流动人口健康”指标代理变量，使用probit模型实证分析二者之间的关系；其次，基于中国式分权理论实证分析财政转移支付是否对财政纵向失衡与流动人口健康关系存在调节效应；再次，从流动城市、流动人口年龄、学历等视角分析财政纵向失衡健康效应异质性特征；第四，从医疗卫生支出偏向与效率两条路径检验潜在作用机制；最后，从二者之间的非线性关系出发，探究财政纵向失衡程度是否对流动人口健康情况存在门槛效应。

本文的边际贡献在于以下三点：第一，关于流动人口健康问题的研究极具现实意义，但目前鲜有文献从财政失衡视角分析流动人口健康问题的成因，因此本文是对现有研究视角的有益拓展；第二，本文关注的主题是医疗卫生服务均等化，现有研究往往基于宏观统计数据测算，本文在传统的“投入-产出”框架之外创新性地基于结果导向，使用流动人口微观调查数据中关于个人健康指标对医疗卫生服务供给实效进行研究，是对现有研究的深入；第三，本文异质性分析与作用机制研究进一步厘清了财政纵向失衡与流动人口健康的内在关联，其结论对进一步完善常住地提供基本公共服务、实现基本公共服务均等化有一定的参考价值。

二、理论分析与研究假说

自1994 年分税制改革以来，中央和地方财政职责划分呈现新格局，在对中央税种和地方税种进行划分之余，财政权力高度集中在中央但事权与支出责任仍主要由地方承担，由此产生了垂直政府关系中收入权力和支出责任不匹配的问题，也就是本文所研究的财政纵向失衡问题。

财政纵向失衡带来的直接问题是地方政府面临的财政压力，在此背景下地方政府的财政支出行为将会产生相应的变化。已有研究发现在财政过度失衡的情况下，地方政府会选择将财政支出投向能够带来更多税源的生产建设性支出，而减少医疗、教育等民生性支出，加之地方政府官员的“晋升锦标赛”，这种“重投资、轻民生”的财政支出偏向会不断强化。［13］基于以上分析，财政纵向失衡将导致地方政府对于医疗卫生领域的财政投入和关注度不足，不利于医疗卫生机构、医务人员等指标增长，从而不利于医疗卫生服务供给水平提升，进而造成医疗卫生服务供给效率扭曲；［14］反之，若财政纵向失衡程度降低将有效改善医疗卫生服务的供给水平和效率。

医疗服务供给水平和效率与居民健康紧密相关，对本文研究对象——流动人口更是如此。由于我国特有的户籍制度，流动人口往往难以享受到与户籍人口等同的基本公共服务。在医疗服务方面，流动人口在“建立居民健康档案”“慢性病患者健康管理”等方面属于有瑕疵享有，而“城乡居民基本医疗保险”非户籍人口不能在一些常住地参保、无法享有服务。［15］因此，财政纵向失衡引发的地方财政压力对流动人口健康的影响可能会更加显著。

理论上讲，中国式分权下财政转移支付是推动财力均等化、纠正财政纵向失衡的政策工具。财政转移支付能够通过刺激地方政府财政支出和改善民生性支出占比来改进基本公共服务水平，［16］相应地，我们认为当地方政府财力改善时，流动人口也能享受到转移支付的“激励效应”，特别是在医疗卫生支出增加时，能享受到更加完善的医疗卫生服务从而改进自身健康情况。但有部分学者通过研究发现财政转移支付并不能降低财政失衡程度。［17］因此，财政转移支付对流动人口健康的调节作用是否显著还有待检验。

基于以上分析，本文提出研究假说1 ～3：

研究假说1：财政纵向失衡降低有利于流动人口健康水平提高。

研究假说2a：财政转移支付对财政纵向失衡的健康效应存在显著正向调节作用。

研究假说2b：财政转移支付对财政纵向失衡的健康效应不存在显著调节作用。

研究假说3：财政纵向失衡对流动人口健康的作用机制体现在影响医疗卫生支出偏向和医疗卫生支出效率。

前文的研究假说提出财政纵向失衡程度与流动人口健康情况之间存在负向关系，但事实上，财政纵向失衡程度也并非是一个完全负面的指标。适度的财政纵向失衡会对经济增长与高质量发展产生正向激励作用，原因在于适度财政失衡是一种协调的央地关系，此时能充分调动地方积极性，发挥财政分权的激励效应。［18］由此，我们猜测，不同程度的财政纵向失衡同样可能会对流动人口健康产生异质性影响，也就是说，财政纵向失衡程度与流动人口健康之间存在非线性关系。

由此，本文进一步提出研究假说4：

研究假说4：财政纵向失衡对流动人口健康的影响存在显著门槛效应。

三、研究设计

（一）基准模型

1.财政纵向失衡与流动人口健康

为检验财政纵向失衡对流动人口健康的影响，本文首先设定如下Probit模型：

其中，healthij是被解释变量，代表城市j中流动人口i的健康情况；核心解释变量VFIjt表示城市j在t年的财政纵向失衡程度；Xijt是系列控制变量，包括流动人口i的个体特征、所在城市j的经济社会特征等，具体为流动人口年龄、性别、流动时间、流动类型以及所在城市人均GDP、每万人的医疗机构床位数、第三产业增加值所占比重。为减少可能存在的遗漏变量偏误，本文还加入了年份固定效应和省份固定效应。我们关心的是核心解释变量VFIjt的系数α1，若α1显著为正（负），则能验证财政失衡降低对流动人口健康存在正向（负向）影响；若α1不显著，则说明财政纵向失衡与流动人口健康之间不存在因果关系。

2.财政转移支付的调节作用

根据研究假说2，为探究财政转移支付是否会对流动人口健康产生正向的调节作用，在基准模型基础上加入财政纵向失衡与财政转移支付变量的交互项及财政转移支付变量的一次项：

其中，Transferkt是流动人口所在省份获得的财政转移支付额度与该省GDP的比值。该模型是在基准模型基础上，加入了Transferkt与VFIjt的交互项及Transferkt的一次项，其他设置与基准模型保持一致。交互项系数符号和显著性能够反映出财政转移支付对流动人口健康的调节作用，是本文所关注的结果。

（二）变量选取

1.被解释变量：流动人口健康情况（health）

本文使用2017 年、2018 年全国流动人口卫生计生动态监测调查流动人口问卷（CMDS）中的数据作为衡量流动人口健康的代理变量。第一个代理变量是健康自评情况（self-health），依据问卷中的问题“您的健康状况如何”，将答案“健康、基本健康、不健康但生活能自理、生活不能自理”四个选项分别赋值为“1、2、3、4”，由于这一数值为有序离散变量，因此在基准回归中选择Ordered-Probit模型进行回归。此外，为增加这一结果的稳健性，本文还选择“最近一年您是否有患病（负伤）或身体不适的情况”这一问题，若选择“是，最近一次发生在两周内”或“是，最近一次发生在两周前”则赋值为1；若选择“否”则赋值为0，由此构建第二个代理变量——近期健康情况（recent-health）。

2.核心解释变量：财政纵向失衡（VFI）

关于财政纵向失衡的测度目前已经有大量研究，综合考虑国内学者的应用情况和地级市层面数据的可获得性，本文与绝大多数文献一致，选择VFI ＝1 -（财政收入分权／财政支出分权）×（1 -财政收支缺口率）的做法，［14］其中，财政收入分权度＝地方人均公共财政收入／（地方人均公共财政收入＋中央人均公共财政收入）、财政支出分权度＝地方人均公共财政支出／（地方人均公共财政支出＋中央人均公共财政支出）、地方财政收支缺口率＝（地方公共财政支出-地方公共财政收入）／地方公共财政支出。

3.控制变量：本文选取流动人口个体特征、城市经济社会特征等指标作为控制变量

控制变量包括流动人口年龄（age）、性别（sex）、流动时间（time）、流动类型（type）以及所在城市人均GDP（lngdp）、每万人的医疗机构床位数（lnhosp）、第三产业增加值所占比重（indus）等7 个指标。具体而言，流动人口年龄为连续变量，将问卷年份减去出生年份后获得；性别为虚拟变量，男性赋值为1、女性赋值为0；流动时间为连续变量，选取问卷中“本次流动时间”这一问题，使用问卷年份减去本次流动时间后获得；流动类型依据“本次流动范围”这一问题，考虑流动距离的远近分别对“市内跨县”“省内跨市”“跨省”赋值为3、2、1；所在城市人均GDP（lngdp）、每万人的医疗机构床位数（lnhosp）、第三产业增加值所占比重（indus）则是使用宏观统计年鉴中相关数据标准化处理后而来，主要反映城市经济发展水平和医疗卫生服务供给情况。表1 是本文实证变量的描述性统计。

四、实证结果

（一）基准回归结果

依据基准回归模型，表2 报告了财政纵向失衡对流动人口健康影响的实证结果。在Ordered-Probit模型下，第（1）列的结果说明财政纵向失衡对流动人口健康自评情况存在显著的负向影响，也就是财政纵向失衡程度越低，流动人口的健康自评状况会越高。但考虑到流动人口健康情况会受多种因素影响，因此在第（2）列中我们加入流动人口个体层面、城市层面的7 个控制变量，核心解释变量系数仍然显著为正，证明了该结论的稳健性。第（3）列和第（4）列是基于Probit模型回归后的结果，无论是否加入控制变量，核心解释变量系数均在1%水平下显著为正，说明财政纵向失衡程度降低显著提高了流动人口的近期健康状况。这一结论符合我们的预期，可能是由于财政失衡问题带来的公共服务支出结构与医疗卫生服务供给效率变化导致的。

表2 基准回归结果

上文分析验证了财政纵向失衡与流动人口健康之间存在显著的负向关系。自1994 年分税制改革以来，中央对地方财政转移支付是均衡地方政府财力的重要举措，大量研究证实了财政转移支付能改善地方政府财力，但由于地方政府行为的不确定性，其能否改善流动人口健康水平也同样存在不确定性。基于前文的研究假说2，本文在基准回归中试图继续分析财政转移支付能否调节财政纵向失衡与流动人口健康之间的负向关系。表3 报告了财政转移支付调节作用的实证结果，无论是否加入流动人口个体层面和城市层面控制变量，交互项系数均在1%水平下显著为负，说明财政转移支付规模对流动人口健康自评和近期健康情况有显著的改善作用。这一结果符合研究假说2a，主要是由于财政转移支付能有效改善地方政府财力，解决不同层级政府财力不均衡的问题，此时地方政府将提升医疗卫生服务供给水平和效率，从而对区域内流动人口健康水平起到了正向促进作用。

（二）内生性讨论

值得注意的是，财政纵向失衡与流动人口健康之间可能存在双向因果关系，导致基准回归模型存在内生性问题。另一方面，影响流动人口健康的因素众多，尽管本文添加了多个层面的控制变量与固定效应，但仍有可能存在遗漏变量的问题。因此，本文拟引入工具变量来解决内生性问题。

在参考解垩、陈昕做法的基础之上，［19］本文使用的工具变量是除本市外所在省份其他城市的财政纵向失衡程度均值（meanvif）与财政透明度对数（lntrans）的交互项。工具变量的选择需要满足相关性和外生性的条件。省内其他城市财政纵向失衡程度的均值在一定程度上能反映出省内总体财政失衡情况，这与城市的财政失衡程度是高度相关的；已有研究显示，财政透明度会对预决算偏离度产生影响，［20］这会通过财政收支情况影响到财政纵向失衡程度。但目前没有证据显示以上两个指标与城市流动人口健康存在直接关联，因此理论上本文工具变量选择符合要求。

由于本文的被解释变量为有序变量，传统的IV-Probit模型难以直接估计，因此本文将工具变量与条件混合过程估计法相结合，用于内生性检验。CMP估计结果如表4 所示，运用CMP估计法需同时估计两个阶段，第一个阶段估计工具变量对解释变量——财政纵向失衡程度的影响，如表4 第（1）列所示，工具变量与核心解释变量存在强相关关系；第二个阶段回归结果分别报告在表4 的（2）列和（3）列，回归结果与基准回归结果一致，财政纵向失衡程度降低会显著提升流动人口健康自评及近期健康情况。这说明本文基准回归结论在排除了内生性影响之后仍然成立。

表4 内生性讨论结果

（三）稳健性检验

1.更换vfi衡量方案

本文在基准回归中选择使用“1 -（财政收入分权／财政支出分权）×（1 -财政收支缺口率）”来衡量财政纵向失衡程度。为避免财政纵向失衡测算方式对实证结果的影响，本部分使用地方财政收支缺口率作为财政纵向失衡程度的稳健性检验，计算公式为“（地方公共财政支出-地方公共财政收入）／地方公共财政支出”。更换VFI测算方式后，核心解释变量系数的显著性和正负与基准回归结果一致，说明财政纵向失衡程度降低会给流动人口健康自评和近期健康水平带来提升作用，而财政转移支付对此可以有效调节。①限于篇幅，稳健性检验结果未予列示，备索。

2.更换实证模型

本文在基准回归中使用了Ordered-Probit模型和Probit模型进行实证分析，为排除模型选择对研究结论可能产生的影响，本部分将实证模型调整为Ordered-logit 模型和logit 模型进行稳健性检验。在更换实证模型后，财政纵向失衡与流动人口健康自评和近期健康水平的关系仍然是显著为负、财政转移支付对其调节作用仍显著为正，证明了基准回归结论是稳健的。

3.删除直辖市样本

本文关于财政纵向失衡的测算是基于城市层面的，基准回归样本中北京市、上海市、天津市、重庆市四个直辖市数据也包含在内，但直辖市相对于普通地级市在财政收支方面存在显著差异性，可能会对本文的研究结论产生影响。基于此，本部分删除了四个直辖市数据再次进行回归，基准回归的结论依然成立。

4.删除未成年人及老年人样本

本文基准回归样本为全部年龄段的流动人口，但考虑到未成年人和老年人由于自身所处年龄阶段的特殊性，在自身免疫等方面存在薄弱之处，相较于中青年群体更容易生病。事实上，这部分群体的健康可能与是否流动并不存在相关关系，因此可能会影响基准回归结论的稳健性。为排除这一潜在影响，本部分选择删除18 岁以下和65 岁以上的流动人口样本，在加入控制变量的情况下，核心解释变量对被解释变量（流动人口健康）的影响在1%水平下显著，且财政转移支付对流动人口健康存在显著调节效应，进一步排除了样本选择对研究结论的潜在影响。

（四）异质性分析：哪类流动人口对财政纵向失衡更敏感？

1.城市人口流动规模异质性

本文首先从城市人口差异视角进行异质性分析，由于本文研究对象是流动人口健康问题，我们预计城市流动人口规模可能会对其健康产生影响。这一异质性背后的逻辑在于我国目前尚未形成健全的常住地提供流动人口基本公共服务制度，流动人口往往难以享受到与户籍人口同质的公共服务。人口净流入城市的常住人口数多于户籍人口数，此时城市在公共服务供给方面将面临更大的压力，从而可能导致流动人口医疗卫生服务均等化水平相对降低，进而会在一定程度上影响健康情况。我们以第七次人口普查数据为依据，通过对城市常住人口数和户籍人口数比较，将城市分为“人口流入地”和“人口流出地”两类进行分组回归，结果显示：在人口流入地，财政纵向失衡对流动人口健康自评情况和近期健康情况都存在显著的抑制作用；但在人口流出地，财政纵向失衡与流动人口健康之间并不存在显著的相关性。①限于篇幅，异质性分析中“近期健康情况”回归结果未予列示，备索。这一结果符合我们的预期，其主要是由于人口流入给所在城市带来财政压力而影响公共服务供给造成的。

2.学历异质性

本部分将高中／中专及以下学历（包括高中／中专、初中、小学、未上过学四类）划分为低学历组，将大学专科及以上（包括大学专科、大学本科、研究生）划分为高学历组。分组回归结果显示，财政纵向失衡对流动人口健康的影响在低学历组在1%水平下显著，但在高学历组并不显著。我们认为可能是由于学历差异会带来收入和消费观念方面的差异，高学历流动人口收入相对较高且对个人健康情况比较关注，不需要依赖于公共医疗服务，而是通过定期体检、线上问诊等方式及时解决健康问题，但低学历流动人口往往收入相对较低且在健康方面的消费意识和消费能力相对欠缺，对身体健康问题关注度不够，加之财政失衡带来的流动人口基本医疗卫生服务相对欠缺，往往会导致其健康方面出现问题。

3.年龄异质性

本部分从年龄差异出发，将流动人口样本分为18 岁以下、18 ～65 岁、65 岁以上三类进行分组回归，以便探讨财政失衡对不同年龄段流动人口健康的影响。结果显示，财政纵向失衡对未成年人和老年人健康状况并不存在显著影响，但对于18 ～65 岁的中青年人健康自评情况和近期健康情况均存在显著的负向作用。这可能是由于老年人和未成年人健康状况更多受自身年龄阶段的影响，而中青年人在流动过程中往往承担较大的工作压力，且会受到流入地医疗服务可及性的影响，从而对财政纵向失衡的健康效应更加敏感。

表5 异质性分析回归结果

五、机制检验：财政失衡何以影响流动人口健康

根据本文的假说3，构建如下实证模型分析解释变量对机制变量的影响：

其中，medicalratejt和healtharchivesij是本文选取的机制变量，分别代表城市j在t年的医疗卫生支出偏向和医疗卫生支出效率。本文使用医疗卫生支出占一般公共预算支出的比重来衡量医疗卫生支出偏向，这也是目前度量公共服务支出偏向的主要方法之一。对于医疗卫生支出效率这一指标，现有文献大多是基于“投入-产出”的思路，通过构建综合指标体系进行参数估计或非参数测算支出效率值，本文从微观数据视角出发，基于结果导向，选择流动人口调查问卷中“您是否建立健康档案”这一问题作为医疗卫生支出效率的衡量，若回答“是”则赋值为1，反之则赋值为0。选取这一指标背后的逻辑在于，居民建立健康档案是国家基本公共卫生服务项目之一，该项目可以为城乡居民提供医疗卫生服务记录，动态掌握居民健康状况，并及时提供相应健康指导，有助于居民健康的实现。流动人口是否建立健康档案，能够从政府提供服务的角度来分析流动人口的医疗卫生服务利用质量状况，是对政府医疗卫生支出效率的有效度量。

由于两个机制变量中“医疗卫生支出偏向”为连续变量而“医疗卫生支出效率”为虚拟变量，因此本文在实证过程中，分别采用OLS和Probit模型进行回归。表6 展示了作用机制检验的结果，可以发现核心解释变量的回归系数均在1%的水平下显著为负，说明财政纵向失衡对医疗卫生支出偏向及医疗卫生支出效率都存在显著的负向影响，这一结论符合我们的预期，财政纵向失衡会加剧地方政府的财政压力，因而会选择减少民生性支出，所以医疗卫生支出水平会相应减少；当医疗卫生支出水平有限时，“户籍”带来的公共服务壁垒开始显现，地方政府往往会选择优先满足户籍人口的基本公共服务，此时会导致流动人口的公共服务难以满足，医疗卫生支出的效率将会显著降低。

表6 潜在机制检验结果

接下来，我们再分析医疗卫生支出偏向和效率为什么会影响流动人口健康。国内外大量文献已然证实政府公共卫生支出增加显著提升了人民健康水平。例如，Bein 等发现卫生支出有助于改善居民健康，卫生支出水平越高，居民预期寿命越高且婴儿及5 岁以下儿童死亡率越低；［21］郑超等认为政府卫生支出具有显著的健康绩效，饮水方式、到达最近医疗机构的距离和社会基本医疗保险对老年人自评健康、心理健康及客观健康指标均产生了显著的影响。［22］当政府医疗卫生支出规模和效率提升（降低）时，流动人口能享受到的医疗卫生服务也会相应增加（减少），进一步会对流动人口健康产生正向（负向）影响。由此，本文作用机制分析的链条梳理完成。

六、进一步分析

基于研究假说4，本部分验证财政纵向失衡与流动人口健康之间是否存在门槛效应。本文的实证数据为混合截面数据，传统的面板门槛回归方法并不适用。借鉴Hansen 提出的测算截面门槛的方法，探究二者之间是否存在显著的非线性效应。［23］设计实证模型如下：

式（5）列示了单一门槛回归模型，待估计门槛值Q将样本划分为两个区间，I（·）为示性函数，在财政纵向失衡程度符合括号内的条件时取值为1，反之，取值为0，模型其他设定与基准回归保持一致。若存在双重门槛或多重门槛效应，我们将参照这一模型，增加待估计门槛个数进行相应的回归。

通过反复抽样300 次后①为保证这一结果的稳健性，本文还重新进行了反复抽样500 次的稳健性检验，估计结果基本保持一致。，单一门槛、双重门槛、三重门槛的存在性与门限值检验结果显示三重门槛均在1%水平下显著②限于篇幅，门槛效应检验结果未予列示，备索。，说明通过了三重门槛检验，三重门槛值分别为0.814、0.903、0.371，且三重门限值均在95%置信区间范围内，说明本文门限值估计是可以接受的。

表7 报告了财政纵向失衡与流动人口健康之间非线性关系的估计结果，由于通过了三重门槛检验，因此我们以第三列为例进行分析。总体来看，三重门槛值将财政纵向失衡程度分为四个区间，当财政纵向失衡程度在0.371 以下、0.371 ～0.814 以及0.814 ～0.903 时，对流动人口健康影响的系数分别为0.136、0.067、0.15，且均在1%水平下显著，但当财政纵向失衡程度高于0.903 后，其对流动人口健康的影响不显著。从回归系数来看，当财政纵向失衡程度在0.371 ～0.814 之间时，其对流动人口健康的负向影响程度最低，也低于基准回归中的0.171，这一结果同样符合我们的预期。

表7 门槛效应系数估计结果

七、结 语

本文尝试探讨财政纵向失衡与流动人口健康之间的内在关联，研究显示由于中国式分权产生的中央、地方财权与支出责任划分不合理在一定程度上不利于流动人口健康水平提升，但财政转移支付会发挥正向调节作用。在此背景下，设计合理的财政激励实现常住地提供流动人口公共服务至关重要。［24］首先，应重视财政纵向失衡问题，进一步改进央地财政关系，完善纵向财政转移支付机制，将人口流动因素纳入统筹考虑，［25］实现地方政府财力与事权、支出责任相匹配；其次，合理降低基本公共服务户口关联，推进地区间财力均衡，提高面向城市流动人口的医疗卫生服务供给水平和效率，加快实现基本公共服务均等化；最后，合理把握流动人口群体性差异，提高对人口净流入城市、低学历、中青年流动人口健康问题的关注度，制定合理的配套方案，切实保障流动人口的健康水平。