医疗救助有效率吗中国省际医疗救助支出效率评估——基于考虑环境因素的三阶段dea模型-钟玉英.pdf

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1、莩硪稀玄 2016年第11期医疗救助有效率吗：中国省际医疗救助支出效率评估基于考虑环境因素的三阶段DEA模型4钟玉英司文睛刘怡辰【摘要】医疗救助是针对贫困人群一种托底的医疗保障和专项救助，能有效缓解因病致贫的现象。提高医疗救助支出效率对提高我国政府财政支出效率、推进医疗救助领域的精准挟贫有重要意义。已有研究主要从医疗救助横向公平性和筹资水平的绩效角度评估医疗救助的效率，且较少分离环境因素对效率的影响。本研究利用2014年我国31个省市的医疗救助数据，在控制环境因素的基础上，通过RAM模型为基础的三阶段DEA方法，测算医疗救助支出效率。研究发现环境因素的影响确实存在；且在剥离外部环境和随机误差的

2、影响后，各省医疗救助的效率值较未剥离前整体呈现出下降趋势；与经济发展水平不一致的是，不同区域医疗救助支出效率的差异较大，按西部、中部、东部依次降低。政府财政干预力量和老龄化水平对医疗救助支出效率影响显著。关键词】三阶段DEA模型 医疗救助支出 效率评估中图分类号C9137文献标识码A(文章编号1000-7326(2016)11-0059-08一、引言：医疗救助有效率吗医疗救助制度是我国社会救助体系中重要的专项救助制度，也是医疗保障体系中的最后一道保护线，对提高贫困人群医疗资源和医疗服务的可及性，防止贫困人群发生因病致贫、因病返贫有明显的改善作用。2003年起，我国开始在部分地区开展医疗救助的试

3、点工作，2008年实现城乡全覆盖，2014年国务院社会救助暂行办法更首次以法规形式明确了医疗救助作为一项国家基本救助制度的地位，该制度得到了较快发展。我国现行由政府筹资的医疗救助，主要包括直接医疗救助(含对住院和门诊的直接补助)和资助贫困者参加医疗保险两种方式，其中前者是主要的支出项。民政统计年鉴显示，截至2014年底，医疗救助的财政资金投入高达2526亿元，直接医疗救助人次数达2400万，直接救助支出2042亿元(其中住院救助1802亿元，门诊救助24亿元)，资助参保参合484亿元。住院救助、门诊救助、资助参保参合水平分别达到人次均1628元、186元、72元。2015年进一步建立了大病医疗

4、救助和重特大疾病医+本文系华南理-T-：,-k学中央高校基本科研业务费专项课题“中外社会救助比较研究”(x299D2153020)的阶段性成果。作者简介 钟玉英，华南理工大学公共管理学院教授；司文晴，华南理工大学公共管理学院硕士生；刘怡辰，华南理工大学公共管理学院硕士生(广东广州，510640 o一59万方数据疗救助，基本满足了贫困人口最为基本的医疗需求。医疗救助制度成绩显著，其财政支出规模逐年增长，但与贫困人群的医疗救助资金需求总量之间仍有差距，存在着人均支付水平低、覆盖人群不公平、地区差异大等问题。【11特别是，由于政府在医疗救助的筹资方面几乎承担了全部责任，随着医疗费用的不断上涨，医疗救

5、助的财政支出压力必将增大。那么现行的医疗救助支出效率高吗?如何利用较低的医疗救助资源投入获得较高的产出?这些问题的研究，不仅有助于回答影响医疗救助支出效率的因素有哪些、医疗救助支出是否应增长、该增长多少等问题，更有助于提高我国政府财政支出效率，推进医疗救助领域的精准扶贫、促进医疗保障体系内部以及社会救助各项目之间的衔接。尽管医疗救助的支出效率评估研究极具重要性但相关研究仍相对较少。现有文献对医疗救助效率的评估，大多集中在医疗救助的公平性方面。既缺少对医疗救助的整体绩效评估，也缺少对医疗救助支出效率的直接评估。故本研究拟将医疗救助支出效率评估作为核心问题，研究如何从投入产出的视角直接评估各省医疗

6、救助的支出效率。二、医疗救助支出的效率评估：文献回顾与分析框架绩效这一概念最早源于管理学，指对主体行为的结果或投人产出情况进行分析，其目的在于以最小的成本实现最优的收益。Heeks认为绩效是一个多维概念，即可以划分为三个重要性依次递减的层次：“是否做了该做的”、“采取的行动是否有效”、“是否达到资源投入的最小化”。【23科学管理本质上就是不断评估绩效并加以改进的过程。新公共管理理念的兴起，将绩效评估带入政府管理领域。在该领域中绩效被赋予了多元化的内涵，它既包含政府在经济、社会等活动中的效益状况、实际效果，同时也体现着政府在进行公共活动以及履行自身职能方面的能力和效率。【31效率关注的是投人产出

7、关系，属于绩效评估的一部分。我国社会救助体系正向着全面、综合的方向发展，以生活救助为基础，叠加医疗、教育、住房、法律等专项救助向社会困难群体提供援助。和其他公共服务一样，这些社会救助工作是否有效、还有哪些不足，都需要进行科学的绩效评估。针对社会救助的绩效评估最近几年才开始出现，通常在评估社会救助绩效时应该考虑社会救助对象定位、实施过程评估和效果评估三个部分。【41郭锐在对社会救助的支出效率评估中认为救助总支出、支出结构和预决算过程中的监督是救助支出效率主要影响因素。51具体到医疗救助的绩效评价，陈文佼等主要从评价指标的构建上进行过定性分析，认为应主要包括：在运行中资源投人是否具备经济效率，制度

8、运行是否公平、合理、有效，制度结果是否能够实现预防“因病致贫”与“因病返贫”的目标，并且能够实现经济与社会效益。【61换言之，医疗救助的绩效评估包括：经济社会效率评价、公平性评价、可持续性评价等几个最主要的方面。这三个方面相互影响，相互制约，可综合反映医疗救助制度的目标达成性、设计是否合理、主客观效果是否良好。量化评估方面，蒋秋焕等描述统计了武陟县医疗救助的覆盖率、基金筹集和使用情况以及救助对象受益情况等指标，指出医疗救助水平依然偏低。孙菊、秦瑶利用基尼系数分解的方法揭示了医疗救助财政支出的地区差异及筹资的横向不公平性。【_”顾昕、白晨则基于财政纵向失衡分析中国医疗救助筹资的不公平性，侧面揭示

9、了筹资对医疗救助效果的影响。81可见目前学界对医疗救助效率评估多集中在公平性评估，而首当其冲的经济效率直接评估研究比较欠缺。医疗救助支出效率评估是医疗救助经济社会效率评估的重要内容，用什么方法能更好地评估医疗救助的支出效率呢?多位学者在对社会保障公共服务效率、医疗卫生领域的效率进行直接评估时，主要采用的是一种非参数的效率评估技术DEA模型。191嘲这些研究成果为本研究提供了重要的方法-60-提升绩效图1医疗救助绩效评估框架与作用机制万方数据启示。DEA(数据包络分析)运用线性规划的数学过程，评价有相同投入与产出格局的决策单元(DMU)的相对效率，是一种十分有用的一种综合评价方法。其原理是先对一

10、组投入产出数据用数学规划模型估计出生产前沿面(即相对效率最高的决策单元)，再根据距离函数等方法计算每个决策单元距离位于前沿面决策单元的效率差距，据此定级排队，并探索影响效率的原因，为主管部门提供管理信息。该方法揭示的投入过剩和产出不足都属无效率或低效率，都需要进行制度调整或管理改进。三阶段DEA方法是对经典DEA模型未考虑环境因素影响而进行的改进。陈凯华、汪寿阳又在Fried等人构建的三阶段DEA方法基础上引入RAM模型与Tobit回归，构建了三阶段组合效率测度模型。【1u RAM模型不但具有平移不变性，还具有单位不变性，故可以处理含有非正值的观测数据，从而通过这个模型所得到的效率值更准确。因

11、此，本文拟从投入产出效率评估的视角，采用优于传统DEA，基于RAM模型的三阶段DEA方法，利用中国民政统计年鉴、中国统计年鉴2014年医疗救助的省级数据，对中国31个省市医疗救助支出的效率问题进行研究。首先根据已有研究和理论，利用相关分析初步确定医疗救助支出效率评估的投入、产出指标，用RAM模型估计各省初始效率值。然后再根据已有研究和理论，及Tobit回归确定有统计显著性的环境变量，并用回归系数调整投入产出值，再用RAM模型对调整后的数据进行最终效率值的估计，最后对各省的医疗救助支出效率值进行比较分析，并结合环境变量的影响探索影响效率的原因。具体分析框架见图2所示。三、评估模型与变量介绍(一)

12、三阶段DEA模型：RAM-Tobit-RAM基于RAM模型的三阶段DEA方法构建过程如下：I第一阶段：效率计算。通过RAM模型计算不考虑环境因素的初始DEA效率，得到初始效率得分0和投人松弛量S，Sio(i=l，2，m)是测评图2本研究评估分析框架单元第i个投入上的过剩，s二(r=l，2，S)是测评单元第r个产出上的不足，这两种统称为松弛变量。2第二阶段：投入产出数据的调整。把第J个生产单元的初始数据集合xu(i=l，2，m)和Y珂(F1，2，S)带入线性规划(1)中，在获得效率值的同时，也可以得到各投入过剩松弛变量si(i=l，2，m)与产出松弛变量sj(I-=1，2，o os)。假设影响第

13、i个投入和第R个产出的环境变量为乙和乙，其影响系数为卢，和屏，随机干扰项为v和，Sij和s；为因变量，对应环境变量zf与z，为自变量，可得以下回归方程模型以检验环境变量对投入和产出松弛的影响。所有决策单元的环境变量zf和磊分别公用一个影响系数屈和屏，目的是统一环境变量的差异性影响。Sj一=厂一(乞，屈，vf)，i_1，2，m；j=1，2，n (1)踮=厂+Zr，屏，)，r=l，2，s；j=l，2，n (2)具体而言，设定厂一(z。，屈，Vj)=历+屈乙+；s；+=f+(z，尼，)=露+屈z，+；即假设松弛变量与环境变量存在线性关系，历、尉为常数项，基于Tobit回归对参数进行估计。假设屈、肛的

14、估本文中每个省是一个决策单元(DMU o一61万方数据计量为屈、屏，将显著的环境变量带入如下公式，对初始投入与产出进行调整。投入调整：a=嘞一8iZi，i=l，2，m；j=1，2，n (3)产出调整：a=Yu+屈z，r=l，2，s；j=l，2，n (4)经过上述过程的调整，可以过滤到那些因外部环境的优势而获得较高效率的决策单元，这样就使得所得到的效率值更准确。3第三阶段：重新计算效率值。把第二阶段经过调整后的投入产出观测值再次带入RAM模型进行效率计算，即用第二阶段获得的巧(i=1，2，m；j=1，2，n)和蟛(r=l，2，s；j=1，2，n)替换原来的投入和产出的观测值再带入模型(1)重新进

15、行效率计算，计算出一组调整后的效率值。如果被评价单元调整前后的效率分别为矿、彰+(j=1，2，n)，用EEl作为衡量生产单元，的环境影响指数，代表调整前效率测度的影响程度和方向。如果EEII，即代表经过环境因素调整后，效率值降低了，说明调整前的效率值是被高估了。反之则反。如果EEI=I则代表调整前后效率没有变化，既没有被高估，也没有被低估。(二)变量选择 一事在采用RAM模型法测算医疗救助支出效率时，首先要选择适当的投入、产出变量，这对效率的准确评估至关重要。1投入变量的选取。由于直接医疗救助支出在政府的医疗救助支出中占比最大，且在省际数据中最全，因此本文采用民政部的直接医疗救助支出作为投入变

16、量之一。同时，由于医疗救助的最终受益者是贫困人群中接受医疗服务的患病者，受救助人次数反映覆盖面，因此本文选取直接医疗救助人次数作为衡量医疗救助效率的另一投入指标。2产出变量的选取。政府对贫困人口实施医疗救助，一是为了减少贫困，二是为了改善贫困人口的健康状况。因此，在减贫方面，本文选取最低生活保障领取人数作为产出指标之一。在改善健康方面，按照WHO确定的标准，通常采用人均期望寿命、婴儿死亡率和孕产妇死亡率这三个指标来衡量一个国家或地区人民的健康水平。出于数据的可及性考虑，本文选取各省的人口死亡率作为医疗救助的另一产出指标。同时人口死亡率还是一种非合意的产出变量，贴近事实。3环境变量的选取。与选取

17、计算DEA效率的投入产出变量不同，设置环境变量的主要目的是剔除非主观因素对于效率的影响。更确切地说，环境变量是对医疗救助效率不可控的因素。环境变量的引入，对于准确评估医疗救助支出效率有至关重要的作用。一般而言，通常所选取的环境变量一是主观很难改变的客观变量，二是相对在短期内难以改变的变量，如经济发展水平、人口规模等。基于以上对环境变量选择的两个方面考虑，本文初步选取的环境变量为地理因素、经济发展水平、总人口数、政府财政力量和老龄化水平这5个环境变量。(1)地理因素。我国疆域辽阔，各省份无论在自然条件还是在文化因素上都差异较大，如果把这些因素都作为单独的变量引入环境体系中，必然会造成模型的冗余，

18、从而出现估计量的偏差。虽然我国不同省份之间差异较大，但大体上东、中、西部各内部省份差异较小。因此本文引入虚拟变量，来区分东、中、西地区，从而反映地理因素对于医疗救助支出效率的影响。设置两个地区虚拟变量east(东部地区为1，其余为0)和west(西部地区为1，其余为0 o(2)经济发展水平。由于各省份资源、地理位置、政策支持等因素，使得各省份之间的经济发展水平差异较大。同时，经济-62万方数据发展水平在短时期内可看成是不变的，本文采用各省份的人均GDP来反映经济发展水平。(3)总人口数。早在2003年，国外学者Drake就研究发现：人口规模会对地方公共部门的生产效率产生显著性的影响。2】这一结

19、论可能对于我国医疗救助的现实来说同样适用，并且总人口数在一定时间内相对稳定。因此，本文选用总人口数来反映人口规模。(4)政府力量和老龄化水平。政府力量，是各级政府对社会经济的干预能力，政府政策和财政对医疗救助的干预越多，对其效率的影响也就越大；而社会结构则主要包括人口结构，地区人口结构的不同，必然会带来医疗救助支出效率上的差异，且这两者在一定时期内相对稳定。因此，本文选用各省地方财政预算支出占GDP的比重来代表政府力量，指标名为Caizheng，用65岁以上人口占总人口的比重来代表老龄化水平(人口年龄结构)，指标名为Old。表l 医疗救助支出效率评价体系一级指标 二级指标直接医疗救助支出医疗救

20、助支出(投入) 直接医疗救助人次低保领取人数医疗救助效益(产出)死亡率地理因素(设置两个哑变量east、west)经济发展水平(人均GDP)环境变量 人口规模(总人数)政府力量(地方财政预算支出占GDP的比重)老龄化水平(65岁及以上人12占总人口比重)表2 2014年我国31个省市投入与产出变量Pearson相关系数产出投入死亡卒 低保领取人数直接救助支出 05066* 06764*f O0036) (00000)直接救助人次 03907* O1279(O0298) (04929)注：+一、一、+分别表示在l、5和10水平上显著，括号内为P值。对于DEA模型来说，投人产出指标的确定是计算效率

21、的关键，为确保评估切实可行，结论科学合理，投入产出指标的选择需要满足“同向性”假设条件，即所有投入变量必须与产出变量呈正相关，从而保证投入的增加不会带来产出的减少。本文用Pearson相关|生检验的方法对上述投入产出变量进行检验，结果如表2所示。除直接救助人次数这一投入变量与低保领取人数这产出变量相关|生不显著外，其余的投入产出变量相关系数为正，且分别在1、5的显著性水平下通过了双侧检验，因此，本文所选取的变量符合DEA模型的要求，具有合理性。四、实证分析结果与讨论(一)初始投入产出数据下医疗救助支出效率分析第一阶段RAM模型第一阶段主要运用RAM模型，在不考虑环境因素的影响下，运用Matla

22、b 60软件得到了31个省市医疗救助的初始效率值以及每个省市的两个投入与两个产出的松弛集合。结果如表3所示。第一，整体而言，2014年有8个省市的效率值为l，说明这些省市处于医疗救助支出效率的前沿面上；最低的效率值为o564，说明该省医疗救助尚存在436的改进空间。第二，从11袖图3 2014年调整前的DEA效率值-63-II1l_刊酬蚓I-J1商叫I11t，雕”_IIIr艇重_1-l怔扭邸重_量西l量溅瞬叠量量-_、眨羹1lIl一日吲_IJI蚓叫-曼I_lr虱J-程鞍-_，*一I_量*j蕾J1，删嘲一J量J删部-，自j彖J_瞬I_卜掣甬刚持K_任辅万方数据表3 我国31个省市医疗救助支出DE

23、A初始效率值地区 效率值 排名 地区 效率值 排名 地区 效率值 排名东部地区 0844 中部地区 0825 西部地区 0868北京 0949 10 山西 0885 15 四川 1000 l8天津 1000 18 吉林 0843 20 重庆 067l 26河北 0952 9 黑龙江 0790 23 贵州 1000 18辽宁 0919 13 安徽 O716 25 云南 1000 18上海 0938 1l 江西 0604 28 西藏 1000 18江苏 0575 29 河南 1000 18 陕西 0766 24浙江 0564 31 湖北 0892 14 甘肃 0865 18福建 0878 16 湖

24、南 0866 17 青海 1000 18山东 0935 12 宁夏 0825 22广东 0573 30 新疆 0635 27海南 1000 18 广西 0854 19内蒙古 0800 2l省际角度来看，2014年效率值为1、处于医疗救助支出效率的前沿面上的省份有天津、海南、河南、四川、贵州、云南、西藏和青海，其他23个省市则存在不同程度的改进空间。第三，从东中西部的比较来看，各地区的效率得分差异较大。西部地区各省市的医疗救助支出效率均值最高，为0868，有5个省市处于医疗救助支出效率的前沿面上；东部地区次之，为0844，仅有2个省市的医疗救助支出效率值为1；中部地区各省份的效率均值最低，为08

25、25。可见各省市医疗救助支出效率的大小与各地区的经济发展水平并不完全一致，这与江华等人在分析我国社会保障公平程度时得到的结论相类似，即社会保障水平与经济发展水平存在不匹配的现象。(二)影响医疗救助投入产出效率的环境分析及调整第二阶段Tobit模型受外生环境变量的影响，第一阶段通过RAM模型所得到的初始效率得分并不能准确地反映各地区医疗救助的真实效率状况。本文主要利用stata 140软件，对第一阶段RAM模型所得的直接医疗救助支出、直接救助人次以及死亡率和低保领取人数的松弛变量作为被解释变量，将所选取的环境变量作为解释变量，进行Tobit回归分析，结果见表4。表4 投入松弛量Tobit回归结果

26、环境变量(自变量) 投入松弛(因变量) 产出松弛(因变量)医疗救助支出松弛量 直接救助人口松弛量 死亡率松弛量 领取低保人数松弛量人均GDP O24 619 619e06 00002 (0002)(054) (2121) (000)东部 280733 1634336 ，045 一9090 (8218)(1976044) (8991095) (044)西部 一1912762 1056275 061 9403(1598924) (7908423) (039) (7323)总人口数 187 2300 000 一001(316) (14310) (000) (001)政府力量 一106251 3892

27、287 0063* 一1786+(148793) (632022) (003) (689)老龄化水平 41215 1047337 036+ 1336(377766) (1556421) (010) (1542)常数 一424278 4333794 494$+ 一1336*+(2581245) (3037140) (154) (1542)Log likelihood function 15716 21013 2762 14772注：一、分别表示在5和10水平上显著，括号内为标准差。松弛变量表征着各省医疗救助支出效率离相对最优效率(即效率值为1)的距离。一64万方数据由表4可知，本文所选择的五个环

28、境变量对四个投入、产出松弛变量存在不同程度的影响。从显著性水平来看，在多数松弛上，通过了5的显著性水平，这说明环境变量的不同确实会影响省际的医疗救助水平，救助支出效率的评估有必要剔除环境因素和随机误差的影响。可展开的讨论主要有：第一，尽管有些环境变量没有通过显著性检验，但仍然有较强的启发意义。例如经济发展水平(Per GDP)这个环境变量，在统计上对投入产出松弛变量的影响并不显著，但从影响系数可以看出，区域经济发展水平越高，越可能出现直接救助人次这一投入变量过剩(也即覆盖面过大)的情况，从而不利于医疗救助支出效率的提高。同时其影响系数都比较小，这说明地区的经济发展水平并非是影响各省市医疗救助支

29、出效率的主要因素。第二，地方政府的干预力量对投入、产出松弛量都存在负向的影响，且在5的水平是显著的，即政府的干预力量越大，出现投人过剩和产出不足的概率越低，从而越有利于各地区医疗救助支出效率的提高。第三，老龄化水平对投入松弛变量存在正向影响，对产出松弛变量存在负向影响，且死亡率这一产出松弛量在5的显著性水平下是显著的，即老龄化水平与医疗救助支出效率正相关。第四，从总人口规模来看，四个投入、产出的系数都比较小，且影响方向不同，这说明各省市的人口规模数并未显著影响医疗救助支出效率的改变。总之，由上述Tobit回归结果可知，环境变量确实对各省份的四个投入产出指标松弛变量造成了不同的影响，在估计效率值

30、时剔除有显著影响的环境因素十分必要。因此本研究选择统计上显著的环境变量对投入、产出变量的初始数据进行调整，即死亡率根据政府干预力量和人口老龄化水平进行调整，低保领取人数根据政府干预力量进行调整。(三)调整后医疗救助支出效率分析第三阶段RAM模型第二阶段环境变量调整后的投入产出数据，将各省置于尽量相同的外部环境下。利用RAM模型重新计算各省医疗救助支出的效率值，2014年各省医疗救助支出效率的变化如表5所示。1总体而言，调整后各省的医疗救助支出效率都出现了不同程度的下降。与第一阶段所得到的初始效率值相比，处于医疗救助支出效率前沿面的省市由8个降到3个，全国医疗救助支出的效 图4调整后的2014年

31、DEA效率值表5 2014年调整后DEA效率值及比较效率值 效率值 效率值地区 效率值 排名 地区 效率值 排名 地区 效率值 排名变化 变化 变化东部地区 054 O30 中部地区 O60 一022 西部地区 075 012北京 O55 22 039 山西 064 15 。025 四川 100 13 O天津 064 13 036 吉林 0 58 20 027 重庆 100 13 033河北 066 12 O29 黑龙江 054 24 025 贵州 084 4 016辽宁 O62 18 。O30 安徽 O53 25 019 云南 O7l 8 O29上海 O59 19 O35 江西 O39 28

32、 021 西藏 100 13 O江苏 035 31 O23 河南 O63 16 037 陕西 063 17 013浙江 037 30 O20 湖北 074 6 015 甘肃 O68 11 O19福建 O50 26 O 38 湖南 079 7 008 青海 0 80 5 0 20山东 O69 9 一O24 宁夏 054 23 O28广东 O37 29 O20 新疆 048 27 016海南 064 14 O36 广西 069 lO 一017内蒙古 057 21 02365一拒黼E陋L脒器眦卅婀忸畦扛部陋餐西椿陋匪H襄州世刺f目万方数据率均值也由o85下降到o64，这表明环境因素对绝大多数省市来说

33、是友好的，使其效率在第一阶段被高估，因此在剔除环境变量的影响后，各省市的医疗救助支出效率明显降低。2各省的效率变化不一致。第一，在剔除环境变量和随机误差的影响后，四川和西藏仍处于医疗救助支出效率的相对最优水平，说明其医疗救助支出效率既无投入过剩也无产出不足，确实比较好；第二，天津、海南、河南、贵州、云南、青海则从效率前沿面退出，表明其之前的高效率值并不能反映真正的医疗救助水平，可能是由于较好的外部环境而造成的效率虚高；第三，重庆经过调整后，医疗救助支出效率得到了较大的改善，进入了效率的前沿面行列，这表明重庆所处的环境对医疗救助支出效率是不友好的，使得效率被低估。从具体的投入产出指标来看，重庆在

34、医疗救助支出方面属于低投入、中产出、高效率的地区。3医疗救助支出效率的区域差异明显，最高值与最低值之间相差高达65。西部地区的效率均值最高，中部地区次之，东部地区最低。中、西部地区之所以医疗救助支出的效率值稍高，可能是因为在中央财政的大力支持下，医疗救助支出的投入与产出比较适度。东部地区效率相对低下，既有可能是投人过剩的原因，也可能是中央财政支持的力度小，放大了省内各市县财力投入差异对医疗救助支出效率差异的影响。事实上，很多东部省份其省内的各地市财力差异很大，省内既存在部分贫困市县因全省总的经济发展程度高而更少获得中央的转移支付，医疗救助投人与需求缺口大，又存在个别富裕地区医疗救助支出投入过剩

35、的矛盾现象。五、研究结论与建议医疗救助作为社会救助体系和医疗保障体系的重要组成部分，提高其支出效率意义重大。本文采用优于传统模型、基于RAM的三阶段DEA方法，对中国3 1个省市医疗救助支出的效率研究结论主要有：第一，不同区域医疗救助支出效率的差异较大。效率最高的西部地区与最低的东部地区相比，效率均值相差21。剔除环境变量影响后，东中西部的效率均值都明显下降，且各区域之间的效率差异呈现逐渐扩大的趋势。第二，经济维度上看，医疗救助支出效率的大小并不与医疗救助支出总额呈正向相关关系。经济相对发达的东部各省市医疗救助效率较低，排名靠后的省份多在东部地区。这表明，雄厚的经济和财政实力，并不一定必然带来

36、医疗救助的高效配置，反之亦然。第三，环境因素对医疗救助支出效率的影响确实存在。其中，地方政府的财政干预力量对投入、产出松弛量都存在负向的影响，老龄化水平对投入松弛变量存在显著正向影响；而经济发展水平、总人口规模对投人、产出松弛量的影响不显著，说明这两个环境变量未对医疗救助支出效率的提高产生较大作用。本研究可能的贡献主要表现为：第一，从理论上总结和推进医疗救助绩效评估机制，丰富和完善相关分析框架，对医疗救助支出效率的直接评估，一定程度上弥补现有文献的不足；第二，改进评估方法，采用优于传统效率评估方法的三阶段DEA模型，在控制环境变量的基础上，对我国31个省的医疗救助支出效率进行了测算，从投入过剩

37、、产出不足去分析和提升效率；第三，从政府干预力量、老龄化程度等环境变量，分析影响医疗救助支出效率的主要原因，为后续专门探索医疗救助支出效率，以致整个医疗救助绩效的影响因素及机制研究提供铺垫。本文提出如下政策建议：第一，政府的财政干预既要重视地区间的平衡，也要重视中央、省、市、县级财政筹资的纵向公平。在制定各省市医疗救助财政预算时，可综合经济发展水平、老龄化水平、贫困发生率等因素，制定一个公式，赋予各变量不同的权重，更加合理地分配财政预算额度，减少医疗救助资源投入的冗余和产出的不足。第二，政府制定医疗救助政策应更加细化与差别化，不仅需要关注东、中、西部的差异，还要进一步缩小各区域内部省际之间的差

38、异以及省内各地市县的差异。对于效率值低于o5的省份，江苏、浙江、广东、江西省和新疆维吾尔自治区来说，医疗救助支出效率相对较低，此类地区今后发展的重点是合理配置资金，加强管理，利用有限的财政支出，发挥出最优的产出效应。(下转第74页)，66-万方数据经济卷(中)，福州：福建教育出版社，2009年，第493497、511-513、515页。19史建云：手工业与乡村经济，从翰香主编：近代冀鲁豫乡村，北京：中国社会科学出版社，1995年，第335434页。20方显廷：中国工业资本问题，方显廷文集第4卷，北京：商务印书馆，2015年，第233292页。22方显廷：乡村工业与中国经济建设，方显廷文集第4卷

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