Has the Reform of Public Hospitals Improved the Capacity of Medical and Health Services? Analysis of the Promotion Effect Based on Financial Input
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摘要: 基于2006—2018年的地市级数据，采用渐进双重差分法探讨城市公立医院综合试点改革对城市医疗卫生服务能力的促进效应以及作用机制。研究发现：综合试点改革显著促进了城市医院床位数的增长，但政策具有一定的时滞性；促进了医生数量的增长，但持续效应不强；未能促进城市医院数量的增长。总体而言，城市医疗卫生服务能力得到提高，在一定程度上缓解了“看病难、住院难”的问题。异质性分析表明，中等城市规模的医院床位数和医生数量提升效应显著，财政支出水平高的城市医院床位数量提升效应明显，人力资本高的城市医生数量提升效应明显；机制分析表明，人均医疗卫生财政支出是试点改革提高医疗卫生服务能力的重要作用机制，试点改革强化了政府财政投入责任，人均医疗卫生财政支出的增加促进了医疗卫生服务能力的提高。本研究为进一步深化城市公立医院改革，提升整体医疗卫生服务能力提供了政策启示。Abstract: Based on the progressive difference-in-differences method and the thirteen-year panel data collected from 289 prefecture-level cities since 2006, this paper systematically examines the promoting effect of the comprehensive reform on the urban public medical and health services as well as the specific mechanisms behind it. The findings of this study indicate that the pilot comprehensive reform of urban public hospitals has significantly promoted the number of beds and doctors in urban hospitals, as well as the urban medical and health services, which has alleviated the "difficulty in seeing a doctor and hospitalization"; the effect of the pilot reform in increasing the number of beds in urban hospitals has obvious time lag, but the effect of increasing the number of doctors has a poor persistence. The heterogeneity study reveals that the effect of increasing the number of hospital beds and the number of doctors in medium-sized cities is significant; the effect of increasing the number of hospital beds in cities with high fiscal expenditure levels is obvious, and the effect of increasing the number of doctors in cities with high human capital is obvious. Mechanism verification shows that the pilot reform has achieved the improvement of medical and health service capabilities by strengthening the per capita security level of medical and health expenditures and strengthening the government's responsibilities for financial input. This research provides useful policy enlightenment for further deepening the reform of urban public hospitals and enhancing the overall medical and health service capacity.
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一、 问题的提出
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。2015年联合国提出实现可持续发展的目标，其中就包括推动全民健康覆盖(UHC)的全球健康发展战略。与此同时，党的十九大报告提出要实施健康中国战略，为人民群众提供全方位、全周期的健康服务。无论是全民健康覆盖还是健康中国战略，都围绕医疗卫生服务的可及性和可负担性，提出了实现人人享有健康的共同目标。医疗卫生资源供给能力反映了服务的可及性，在有限供给不能满足多样化需求的背景下还会影响医疗卫生服务的可负担性，因此提高医疗卫生服务能力至关重要。在中国，公立医院是医疗卫生服务的主要提供者，64%的执业(助理)医生提供了82%的住院服务、40%的门诊服务，但也消耗了一半的中国卫生总费用(徐进等，2019)[1]。公立医院改革在很大程度上影响了整体医疗卫生服务能力的变化，关系着健康中国战略目标能否顺利实现。基于此，本文以城市公立医院综合试点改革从分批试点到全面推开这一典型事实，探讨公立医院改革的医疗卫生服务能力促进效应，并尝试回答以下问题：从公共产品提供的视角来看，城市公立医院综合试点改革是否显著提高了我国医疗卫生服务能力？不同城市间试点改革效果存在差异的主要影响因素是什么？
从组织治理视角出发，卫生管理学者们主要围绕着公立医院改革和健全基层医疗卫生服务体系两个方面论述如何提高医疗卫生服务能力。一方面，公立医院改革的重点是构建强有力的问责机制以及合理的激励机制，形成保障公立医院公益性的医疗卫生服务制度(李玲，2021)[2]，推动“管办分离”的组织架构改革(吴素雄等，2020)[3]和公立医院“国考”绩效考核改革(吴凌放，2018)[4]，实行“医药分开”和多种支付方式并存的公立医院补偿制度改革(叶世岳，2021)[5]，等等。另一方面，基层医疗卫生健康体系的完善，需要强化基层医疗卫生资源的软硬件能力，支持分级诊疗格局的形成(董志勇和赵晨晓，2020)[6]，需要调整基层医疗卫生服务提供者的激励机制(马晓晨等，2019)[7]，推行全科医生制度(杨辉等，2019)[8]，构建“医疗联合体”模式(王俊和王雪瑶，2021)[9]，等等。
财政学者们则主要从城乡间(王胜华，2021；张士云等，2021)[10-11]和区域间(李红霞和陆悦，2020；张超和钟昌标，2021)[12-13]两个维度分析公共卫生服务不均等化的现状以及变化趋势。他们认为，早期的财政支出结构偏向以及投入不足是公共卫生服务不均等的重要原因，因此，应从落实公共卫生财政投入责任为出发点，从改革相关财政体制、优化转移支付制度、建立财政补偿机制等方面提出对策(张宏翔等，2015；宁小花和张居营，2018；张帆等，2020)[14-16]。
加大政府财政投入的保障同医药卫生体制改革(下文简称“医改”)大方向的转变密切相关。医改早期，大多数学者围绕着医改大方向是市场主导还是政府主导进行了探讨。其中，李玲(2005)[17]、国务院发展研究中心课题组(2005)[18]等政府主导派认为，医改问题的主要原因是过度市场化，因此需重新确定政府在提供公共医疗服务方面的主导地位；顾昕(2005)[19]、陈钊等(2008)[20]市场主导派则认为，医改的主要问题是市场化改革中存在制度的缺失和错位，因此不应该将“不成功”归因于市场化方向，而是要走向有管理的市场化。2009年，中国全面开展医药卫生体制改革，提出到2020年实现全民健康覆盖，即建立一个覆盖全民的可及、公平、可负担、高效的卫生体系。此次医改重申了政府财政投入在医疗卫生筹资和公共产品提供方面的主要责任，突出了政府的主导作用，因此全面整体地提高了我国的医疗卫生服务能力。
公共卫生服务非均等化现象是医疗卫生服务能力不充足、不平衡的侧面反映，然而医疗卫生服务能力提高的根本在于医改主导方向的改变，特别是公立医院的改革应以公益性为基本导向，破除“以药补医”的运行机制，实施政府财政补偿等收入措施，提升医疗卫生服务能力。伴随着医改总体方案的推进，学者们开始关注公立医院改革的政策实施效果，研究中多以某试点省份或城市的公立医院以及特定医院为样本，围绕着取消“以药补医”的医药价格改革来分析政府财政补偿政策的影响，研究方向主要是从城市公立医院运营管理的视角探讨改革前后医院的运行效率情况，等等(邓婕等，2018；廖宇航和黑启明，2019；谢金亮等，2019)[21-23]。
综上所述，现有文献对于公立医院改革政策效果的评估多采用简单的前后对比法，一些统计学分析、因果识别实证回归等方法很少被采用，且大都聚焦于财政补偿政策实施前后对医院运行管理效率的影响，从医疗服务供给角度进行评价的文献较少。基于此，本文将就公立医院综合试点改革对城市医疗卫生服务能力的促进效应进行探索。实证结果表明：城市公立医院综合试点改革显著提升了城市医疗卫生服务能力；试点改革的医疗卫生服务能力促进效应在城市规模大小、财政支出水平以及人力资源水平方面呈现出异质性；试点改革通过发挥政府卫生财政投入的主体作用提升了城市医疗卫生服务能力。边际贡献则主要体现在三个方面：一是采用渐进双重差分法，从公共卫生产品供给视角实证分析了城市公立医院综合试点改革对我国城市医疗卫生服务能力的影响；二是基于城市规模大小、财政支出水平以及人力资源水平等因素评估综合试点改革的政策效果，从而揭示了城市医疗卫生服务能力的重要影响因素；三是探讨了政府财政投入支持对城市医疗卫生服务能力提升的内在作用机制，为进一步深化医疗卫生改革需坚持公益性原则提供了思想认识和实践指导。
二、 政策演进和研究假说
（一） 政策演进
改革开放初期，以提高生产效率和促进经济增长为根本目标的市场化改革改变了经济与非经济部门的发展方向。政府放权让利，促使卫生事业朝向市场化方向发展。在减少财政补贴的情况下，公立医院的逐利动机显著得到强化，产生了供方诱导需求的不当激励行为，导致医疗卫生服务出现“价高质劣”的现象(伍凤兰和申勇，2016)[24]，“看病难、看病贵”问题日趋严峻(王延中和冯立果，2007)[25]。2009年，我国开启了新一轮的深化医药卫生体制改革。公立医院作为医疗服务体系的主体，是解决群众“看病难、看病贵”问题的关键，因此，对公立医院进行改革成为深化医药卫生体制改革的重点。2010年，卫生部(现为国家卫生健康委员会)、发改委以及财政部等联合发布《关于公立医院改革试点的指导意见》，指出应坚持公立医院的公益性质，把维护人民健康权益放在第一位，通过改革形成比较科学规范的公立医院管理体制、补偿机制、运行机制和监管机制，从而促进公立医院健康发展，提升医疗卫生服务能力，满足人民群众基本医疗服务需求，切实缓解群众“看病难、看病贵”问题。
2010年，卫生部选取辽宁省鞍山市、上海市、江苏省镇江市、福建省厦门市等16个城市，作为公立医院改革国家联系试点城市，推进改革试点工作；2014年，选取天津市、浙江省绍兴市、宁波市、福建省三明市等17个城市，实施第二批试点城市试点工作；2015年，选取辽宁省本溪市、河北省邯郸市、内蒙古自治区呼和浩特市等66个城市，实施第三批试点城市试点工作。2015年5月，国务院办公厅出台《关于城市公立医院综合改革试点的指导意见》，围绕破除公立医院的逐利机制，要求各部门联合继续做好扩大城市公立医院综合改革试点工作，初步建立现代化医院管理制度，提升医疗卫生服务体系能力。2016年开始实施第四批试点城市试点工作，具体包括辽宁省锦州市、广东省中山市、甘肃省酒泉市等100个试点城市。到2017年，城市公立医院综合改革试点工作全面推开，医疗服务体系能力得到明显提升，有效缓解了群众“看病难、看病贵”的问题。
（二） 研究假说
“看病难、看病贵”反映着医疗卫生服务的可及性和公平性程度，提升医疗卫生服务能力有助于解决该问题。城市公立医院综合试点改革把公平可及、群众受益作为改革的出发点和立足点，重点强调了落实政府财政投入责任，凸显了城市公立医院公益性和主体地位的特点。以落实政府财政投入责任为关键点，城市公立医院医疗卫生服务能力的提高主要体现在两个方面：
一方面，作为此次综合试点改革的关键内容，加大政府财政投入，破除长期以来“以药补医”的局面，取消药品加成，实现医院运行新机制。将公立医院补偿由服务收费、药品加成收入和政府补助三个渠道，改为服务收费和政府补助两个渠道，同时促进医疗服务市场化定价，建立体现医生服务技术劳动价值的服务价格体系。陈钊等(2008)[20]构建了具有代表性的医生与患者模型进行研究，发现在取消药品加成的同时提高医疗服务价格的市场化程度，既有利于维持医疗资源的质量与供给(医生数量)，同时又能够降低病人的看病成本；寇宗来(2010)[26]构建了四阶段博弈模型，认为医疗服务价格市场化改革有助于提高医疗卫生服务的可及性和公平性，从而增进患者和医生的福利。
另一方面，政府加大财政投入保障了符合区域卫生规划的公立医院的基本建设和设备购置、重点学科发展、人才培养、符合国家规定的离退休人员费用以及政策性亏损补贴等。该举措进一步优化了城市公立医院的规划布局，加强了人才队伍培养，积极扩大全科及儿科、精神科等急需紧缺专业的人才培训规模，将医疗卫生资源的配置同城市人口规模以及满足群众医疗服务的需求相结合，构建各类医疗机构协同发展的服务体系，能切实提高医疗服务能力。
基于上述试点改革的政策文件以及文献的梳理和分析，本文提出如下研究假说：
假说1：城市公立医院综合试点改革起到了促进城市公立医院医疗资源供给的作用，提高了医疗卫生服务能力；
假说2：城市公立医院综合试点改革对城市公共医疗卫生服务能力的积极影响，主要是通过提高政府财政投入水平、切实履行政府责任来实现的。
三、 研究设计
（一） 识别策略
本文研究的问题是加大政府财政投入的城市，其公立医院综合试点改革是否有效提高了公共医疗卫生服务能力。2010年开始的城市公立医院综合试点改革作为一项准自然实验，通过构建双重差分模型，可以较好地解决传统政策评估带来的内生性问题，从而精确识别城市公立医院综合改革试点前后处理组和对照组的城市公共医疗卫生服务水平是否存在显著差异。借鉴周黎安和陈烨(2005)[27]、Wang(2013)[28]、郭峰和熊瑞祥(2018)[29]等的做法，构建计量模型如下：
$$ y_{c t}=\alpha+\beta policy_{c t}+\varphi x_{c t}+\eta_{c}+\gamma_{t}+\varepsilon_{c t} $$ (1) 其中，yct为被解释变量，具体阐释见下文。policyct为核心解释变量，policyct =1表示城市个体c在年份t属于公立医院试点改革城市，即为实验的处理组；policyct=0则不属于试点改革城市，为实验的对照组。xct表示影响城市公共医疗卫生服务水平而且随着城市c和年份t变化的控制变量，包括城市的人口规模、经济发展水平、投资水平、城市居民可支配收入等。ηc表示城市固定效应，控制了所有城市层面不随时间变化而变化的因素，比如地理位置等；γt表示时间固定效应，控制了时间层面不随地区变化而变化的特征，比如宏观经济形势的变化等；εct表示误差项。本文关注核心解释变量policyct前面的估计系数β，若该系数的估计值显著为正，表明与非试点城市相比，城市公立医院改革试点城市显著提高了公共医疗卫生服务能力。
（二） 变量选取
1.被解释变量
基于数据的可得性，为综合反映城市公共医疗卫生水平，采用城市医院(含卫生院，下同)床位数、医院数量和执业(助理)医师数量三个关键指标，分别记为hosbed、hospital、doctor。其中，医院床位数和执业(助理)医师数均根据城市户籍人口规模以千人人均床位数和千人人均执业(助理)医师数来衡量。为了分析城市公共医院试点改革政策影响城市公共医疗卫生水平的作用机制，采用城市人均医疗卫生财政支出水平(healthpayrate)作为衡量政府财政投入保障政策的代理变量。
2.核心解释变量
由于城市公立医院改革试点城市政策是分批次推行，需符合渐进双重差分模型的政策评估设定方式，故将核心解释变量policy定义为如下形式：对于c城市，在执行该政策试点当年及其后续年份，记为policyct =1，否则policyct =0，从而形成了处理组和对照组。本文以全面推行城市公立医院改革的2017年为界，当年及此后年份的所有城市为处理组。
3.控制变量
借鉴辛冲冲等(2020)[30]学者关于公共医疗卫生服务能力影响因素的研究结论，并结合本文的研究需要，控制了城市人口规模、经济发展水平、投资水平、城市居民可支配收入水平等影响因素。其中，城市人口规模采用城市户籍人口的自然对数来衡量，记为lnpeople；经济发展水平采用城市地区生产总值的自然对数值来衡量，记为lngdp；投资水平采用城市固定投资金额占城市地区生产总值的比例来衡量，记为fixedassetrate；城市居民可支配收入水平采用城镇居民人均可支配收入的自然对数值来衡量，记为lnurbanincome。其中，涉及到以货币计价的控制变量均以2006年为基期，对各城市的地区生产总值指数进行了处理。
（三） 数据来源及描述性统计
本文使用2006—2018年我国289个城市的面板数据来评估城市公立医院综合试点改革政策的有效性。数据主要源于CEIC中国经济数据库、各省份《统计年鉴》以及历年各城市国民经济与社会发展统计公报。表 1为描述性统计结果。
表 1 变量描述性统计变量 均值 标准差 最小值 最大值 样本量 hosbed 4.002 5 1.739 9 0.891 4 13.836 5 3 518 hospital 197.902 6 141.456 4 6 1 684 3 552 doctor 2.084 5 1.116 8 0.275 5 9.823 3 3 708 lngdp 4.015 9 0.918 5 1.533 6 7.218 2 3 757 lnpeople 8.161 3 0.705 9 5.170 5 10.435 2 3 757 lnurbanincome 9.223 2 0.251 1 8.599 6 10.157 0 3 752 fixedassetrate 0.708 7 0.284 6 0.083 0 2.278 9 3 529 healthpayrate 0.022 5 0.015 5 0.001 5 0.201 9 3 308 fiscalrate 0.179 4 0.099 1 0.035 3 1.026 8 3 757 educationrate 0.017 9 0.023 7 0.000 1 0.127 0 2 821 四、 实证分析
（一） 回归结果与简要分析
根据式(1)构建实证模型，表 2给出了城市公立医院综合试点改革对城市医疗卫生服务能力影响的实证结果。列(1)(2)的被解释变量是城市医院的床位数，其中列(1)控制了时间效应和个体效应，为双向固定效应模型，列(2)进一步控制了城市个体与时间趋势的交互项。从回归结果来看，其核心解释变量均不同程度地显著为正，特别是列(2)的回归结果在1%的水平显著为正，说明城市公立医院试点改革与城市医院床位数量存在着显著的正向因果关系，即改革政策显著提高了城市医院床位数量，表明近年来居民住院的可及性在不断提高，一定程度上缓解了“住院难”的问题。列(3)(4)的被解释变量是城市医院数量，回归结果均没有通过显著性检验，表明城市公立医院综合试点改革与城市医院数量的因果关系不显著，即改革并未能使城市医院数量显著增加。结合试点改革的指导意见来看，综合试点改革的重点在于对现有的城市公立医院运行机制和补偿机制进行改革，强化医疗资源的整合和配置效应，而非简单地增加医院数量。列(5)(6)给出了综合试点改革对城市医生数量影响的实证结果，可以看出核心解释变量的回归结果都通过了显著性检验，系数均显著为正，说明综合试点改革与城市医生数量存在着显著的正向因果关系，即改革政策显著地促进了城市医生数量的增长。因此，假说1得以验证。
表 2 基准回归结果变量 (1)
hosbed(2)
hosbed(3)
hospital(4)
hospital(5)
doctor(6)
doctorpolicy 0.082 9**(0.034 4) 0.088 0***(0.034 1) -1.684 9(2.305 3) -1.885 7(2.301 3) 0.090 7**(0.037 1) 0.091 4**(0.037 1) 控制变量 是 是 是 是 是 是 个体效应 是 是 是 是 是 是 时间效应 是 是 是 是 是 是 个体×时间效应 否 是 否 是 否 是 常数项 26.246 7***(1.646 9) -31.256 2***(7.874 5) -5.0e+02***(118.368 8) 1.4e+03***(534.730 8) 3.523 2**(1.796 2) -5.513 7(7.650 7) R2值 0.819 5 0.819 5 0.093 5 0.097 4 0.320 2 0.320 5 观测值 3 378 3 378 3 361 3 361 3 703 3 703 注：*、**和***分别表示10%、5% 和1% 的显著性水平，括号内为稳健标准误。下表同。 （二） 平行趋势假设检验
根据前文的结论，城市公立医院综合试点改革有效促进了城市医院床位数和医生数量的提高。然而，双重差分法估计结果的无偏性需要满足一个前提假设条件，即处理组和对照组在政策实施前必须具有相同的发展趋势，否则估计结果有偏。为了验证平行趋势假设，并进一步观察政策是否具有时滞效应，借鉴Jacobson等(1993)[31]、Li等(2016)[32]的研究框架，采用事件分析法研究城市公立医院综合试点改革的动态效应。在模型(1)的基础上构建如下回归模型：
$$ y_{c t}=\alpha+\sum\limits_{j=-6}^{4} \beta_{j} D_{c, t-j}+\varphi x_{c t}+\eta_{c}+\gamma_{t}+\varepsilon_{c t} $$ (2) 式中D为虚拟变量，当城市c在年份t-j进行了改革试点，D取值为1，否则为0。β0代表试点改革当期的效果，β-6至β-1代表试点改革前的效果，β1至β4代表试点改革之后的政策效果。
图 1、图 2分别给出了被解释变量城市医院床位数及城市医生数的系数估计动态影响，空心点代表着估计参数的大小以及对应的95%的置信区间。从图 1可以看出，试点改革前各系数估计值的95%置信区间基本处于0附近，都不显著，改革后只有第1年系数估计值不显著，其后的第3年通过5%的显著性检验，第4年通过1%的显著检验，且逐年增加。说明试点改革对城市医院床位数的影响符合平行趋势检验，其因果效应显著为正，且试点改革政策具有明显的时滞性和持续性，即对城市医院床位数的影响效应是长期的。从图 2可以看出，改革前系数估计值先呈现为5%水平下显著为0，改革第1年后显著为正，第3年达到峰值，第4年呈现下滑趋势，说明试点改革早期重点关注了城市医院医生队伍的培养和扩充，但是政策的持续效应不强，即医生人才队伍的建设是一项长期工程，应建立长期化的培养机制。
（三） 稳健性检验
1.安慰剂检验
为了避免回归结果出现偏误，借鉴范子英和田彬彬(2013)[33]、刘瑞明和赵仁杰(2015)[34]等的做法，构建虚拟的政策时间进行安慰剂检验。假设城市公立医院改革试点城市的试点年份统一提前2年或者4年，重新检验核心解释变量系数的显著性。从表 3来看，在双重差分模型中，核心解释变量的估计系数均不显著，说明试点城市和非试点城市的公共医疗卫生水平的差异源于城市公立医院改革带来的“红利”。
表 3 安慰剂检验模型 试点政策提前2年 试点政策提前4年 (1)
hosbed(2)
doctor(3)
hosbeds(4)
doctorpolicyfalse 0.011 1(0.034 3) 0.052 5(0.037 1) -0.009 7(0.036 1) 0.018 3(0.037 5) 控制变量 是 是 是 是 个体效应 是 是 是 是 时间效应 是 是 是 是 常数项 25.883 8***(1.641 6) 3.237 2*(1.795 3) 4.358 2***(1.117 2) 3.247 4*(1.797 9) R2值 0.823 2 0.319 4 0.806 1 0.319 1 观测值 3 378 3 703 3 378 3 703 2.其他稳健性检验
一是更改样本期间。本文的样本时间跨度为2006—2018年，由于城市公立医院试点改革第一批城市试点时间是2010年，但大多数试点城市改革是在2015年，样本改革前时期过长，同时为避免2003年“非典”后在短期内强化公立医院保障能力产生的积极影响带来的偏差，故选取2008—2018年的样本重新进行回归，表 4列(1)(2)所示的结果依然显著。二是进一步筛选样本。全样本中包含了4个直辖市和15个副省级城市，由于这两类城市在制度和政策方面具有特殊性，故剔除后重新验证，从列(3)(4)的回归结果可以看出结论保持不变。
表 4 其他稳健性检验变量 (1)
hosbed(2)
doctor(3)
hosbed(4)
doctorpolicy 0.059 8*(0.034 3) 0.063 7*(0.038 7) 0.084 5**(0.035 9) 0.110 7***(0.039 3) 控制变量 是 是 是 是 个体效应 是 是 是 是 时间效应 是 是 是 是 常数项 26.024 4***(1.842 8) 3.480 1*(2.095 2) 27.561 7***(1.668 3) 4.840 4***(1.878 4) R2值 0.807 6 0.262 3 0.822 3 0.296 3 观测值 2 801 3 136 3 160 3 457 五、 基于城市规模及特征的异质性分析
（一） 基于城市规模的异质性分析
根据前文所述，城市公立医院综合试点改革有效提高了城市医院的床位数量以及医生数量，增加了城市医疗资源的供给，显著提升了城市公立医院服务的可及性。那么，对于不同规模的城市而言，其政策效应是否存在显著差异？城市公立医院综合试点改革提出城市医疗资源的配置需考虑服务人口与服务半径、城镇化发展水平和群众医疗需求的变化等。相较于中小城市，大城市拥有更多的医疗卫生资源，但是也面临着城市化的快速扩张以及人口的大量迁入，其医疗卫生资源非常稀缺，挂号难和住院难现象明显。为此，大城市的医疗卫生资源“补短板”问题更为突出。首先按照户籍人口数对城市规模进行划分，将小于100万人口的归为小型城市，100万~500万为中型城市，大于等于500万为大型城市；再根据城市规模大小分别对医院床位数量以及医生数量进行回归。由于小型城市样本很少，可能对回归结果造成偏误，故只报告中型和大型两类城市规模的估计结果。
表 5列(1)(2)表示在不同城市规模下城市公立医院综合试点改革对医院床位数量的影响。回归结果表明，综合试点改革显著促进了两类城市医院床位数量的增加。从核心解释变量的系数大小来看，大型城市的政策效应更强，说明综合试点改革过程中突出了大型城市的重要地位，通过提供同城镇化发展水平及人口规模相适应的医疗卫生资源，缓解了大城市医疗卫生资源供给不足的问题。医院床位数量的提高并不仅仅是简单的增加床位数，同时还包含医院的扩建和医生人员的配置，而这都需要投入大量的资金，大型城市财力更强，能够投入公立医院的资金也更多，医院的规模效应更大，因此政策效果更好。列(3)(4)表示综合试点改革对不同规模的城市医生数量的影响。与医院床位数相同的是，改革显著增加了中型城市的医生数量，这反映了床位数和医生数两个指标之间的协同性。对大型城市医生数量的影响系数为负但不显著，可能的解释是医院医生数量的增加主要来自于高等院校学生的培养，大城市虽然拥有更多的医学教育资源，能够培养更多的医学专业人员，但是医学生就业的选择还受城市生存压力等方面因素的影响，故部分医学生没有选择留在大城市就业。这从侧面说明医生人才队伍的培养不会一蹴而就，而是需要有全面的制度加以保障。
表 5 城市规模异质性分析变量 (1)
hosbed
中型城市(2)
hosbed
大型城市(3)
doctor
中型城市(4)
doctor
大型城市policy 0.114 9**(0.044 8) 0.142 6***(0.051 9) 0.128 5***(0.048 2) -0.035 3(0.055 3) 控制变量 是 是 是 是 个体效应 是 是 是 是 时间效应 是 是 是 是 常数项 21.899 2***(2.271 0) 5.133 6(5.000 8) 7.273 9***(2.277 9) -17.178 5***(4.898 8) R2值 0.816 6 0.866 7 0.255 6 0.460 7 观测值 2 074 1 164 2 268 1 285 （二） 基于城市特征的异质性分析
城市公立医院综合试点改革是各项资源投入与优化配置的系统性工程，属于供给侧结构性改革，自然离不开人财物的大力支持，其保障水平在很大程度上决定着改革目标能否实现。具体来说，医生队伍的扩充离不开医学院人力资本的培养，人力资本的供给水平决定了医生从业者的数量；医院硬件水平的提高(例如床位数量)受医院投资规划的影响。公立医院作为我国医疗卫生资源供给的主体，属于事业单位，其一部分预算资金来自于政府部门的财政拨款。由于城市的人力资本与财力保障水平对于综合试点改革目标的推进尤为重要，本文将从城市人力资本和财政支出水平两个方面进行异质性分析。其中，城市人力资本水平表示城市医学人才的培养能力，采用城市大学生在校人数除以城市户籍人口的比例来反映，并将该指标从低到高分为三等分；城市财政支出水平表示城市财力保障能力，采用城市一般公共预算财政支出占地区生产总值的比重来反映(分组同人力资本)。
表 6为城市财政支出异质性分析的回归结果。由列(1)(2)可知，医院床位数量受到城市财政支出水平的影响，财政支出水平较低的城市，综合试点改革增加医院床位数量的政策效应不显著；财政支出水平较高的城市，综合试点改革显著增加了医院床位数量。表明财力保障对于推动综合试点改革、提高医院硬件条件具有较强的支持作用，能够促进医院床位数量的增长，缓解居民“住院难”的问题。该结果再次验证了财政投入力度在推进公立医院改革过程中的重要性，城市财力较强将有助于推动改革的进程。对于医院医生队伍的培养而言，列(3)(4)的结果表明，不同财政支出水平并没有显著地影响政策效应，可能的解释是医生队伍的培养更易受到人力资本供给能力的限制(表 7验证了此结论)，同时，当前公立医院的医生薪酬制度主要与医生的绩效水平挂钩，财政支出针对医生工资的补贴只是其中很少的一部分。
表 6 城市财政支出异质性分析变量 (1)
hosbed(2)
hosbed(3)
doctor(4)
doctor城市财政支出 低 高 低 高 policy 0.041 9(0.061 1) 0.098 1**(0.041 5) 0.061 1(0.055 5) 0.071 1(0.049 5) 控制变量 是 是 是 是 个体效应 是 是 是 是 时间效应 是 是 是 是 常数项 17.478 9***(3.697 5) 27.281 5***(1.832 9) -6.196 5**(3.149 2) 7.031 0***(2.258 4) R2值 0.811 9 0.834 0 0.511 6 0.229 8 观测值 1 123 2 255 1 242 2 461 表 7 城市人力资本异质性分析变量 (1)
hosbed(2)
hosbed(3)
doctor(4)
doctor城市人力资本 低 高 低 高 policy 0.074 8(0.054 0) 0.034 9(0.043 6) -0.012 9(0.075 4) 0.136 6***(0.044 8) 控制变量 是 是 是 是 个体效应 是 是 是 是 时间效应 是 是 是 是 常数项 12.765 2***(4.338 0) 26.698 3***(2.719 0) -1.251 6(5.386 3) 3.983 2(2.601 6) R2值 0.844 4 0.778 6 0.128 1 0.330 6 观测值 810 1 646 916 1 879 表 7为城市人力资本异质性分析的回归结果。由列(3)(4)可知，城市人力资本的丰富程度会影响综合试点改革对医生数量的影响效果。在人力资本较低的城市，综合试点改革增加医生数量的政策效应不显著；在人力资本较高的城市，改革有效增加了医院医生数量。表明城市人力资本水平对于推动综合试点改革增加医生数量有着较强的支持作用，较高人力资本水平的城市有助于医生人才的培养，能够提供高质量的人才供给。为此，继续推进人力资本供给侧结构性改革是解决医院人才短缺的关键。对于人力资本较低的城市，可以采取联合培养和定向就业、定点帮扶等方式，缓解医学人才供给不足的问题。对于医院床位数而言，列(1)(2)的核心解释变量系数为正但不显著，表明人力资本水平差异对其没有显著影响。医院医生数量和医院床位数量代表着医院软硬件综合实力，结合表 6的回归结果可知，医院软硬件能力的改革效果未能表现出协同增长，其影响因素各有侧重。
六、 影响机制分析
从双重差分模型的实证结果可以看出，城市公立医院综合试点改革从医院床位数和医生数两个方面显著提高了城市医疗卫生服务能力。但改革试点的目标实现路径即具体的传导机制如何，需要根据改革方案构建实证模型进一步分析。根据改革方案的主要思想内容，城市公立医院试点改革的重点是解决“看病难、看病贵”问题，突出公立医院的“公益性”定位，通过改变公立医院的运营机制，加大财政补偿的力度，落实好财政的投入责任，从而实现改革目标。政府财政的投入力度是实现试点改革目标的重要途径，使用人均医疗卫生财政支出作为中介变量来衡量，以验证试点改革对城市医疗卫生服务能力的传导机制。
（一） 中介效应模型构建
在验证基准模型(1)的基础上，构建中介变量(人均医疗卫生财政支出)对核心解释变量(城市公立医院综合试点改革的政策变量)影响的回归模型(3)，以验证二者间是否存在线性关系，最后构建核心被解释变量(城市医疗卫生服务能力)与核心解释变量和中介变量之间的回归模型(4)。模型(3)(4)中的变量与符号解释同模型(1)。
$$ healthpayrat{e_{ct}} = \alpha + {\beta _2}polic{y_{ct}} + \varphi {x_{ct}} + {\eta _c} + {\gamma _t} + {\varepsilon _{ct}} $$ (3) $$ {y_{ct}} = \alpha + {\beta _3}polic{y_{ct}} + \theta healthpayrate + \varphi {x_{ct}} + {\eta _c} + {\gamma _t} + {\varepsilon _{ct}} $$ (4) 借鉴陈瑞等(2013)[35]的做法使用Bootstrap方法进行中介效应检验。首先根据原样本进行有放回的随机重复抽样，再基于抽取的样本(抽取样本数量与总样本保持一致)计算中介效应的估计值β2×θ；重复上述步骤500次，得到500个中介效应的点估计值并按照从小到大的顺序排序，由第2.5百分位数(LLCI)的点估计值和第97.5百分位数(ULCI)点估计值构建一个95%的置信区间，若置信区间不包括零，则说明拒绝原假设H0: β2×θ=0, 系数乘积显著，中介效应成立。
（二） 基于Bootstrap方法的中介效应检验
表 8给出了Bootstrap方法下中介效应分析的回归结果。无论被解释变量是医院床位数量还是医生数量，其人均医疗卫生财政支出水平的中介效应显著成立。具体来看，对于医院床位数量而言，间接效应的系数为0.248，在1%的水平下显著为正，区间(LLCI=0.190 6，ULCI=0.312 8)不包含0；对于医院医生数量而言，间接效应系数为0.266 8，同样在1%的水平下显著为正，区间(LLCI=0.212 8，ULCI=0.314)不包含0。根据Bootstrap方法回归结果，可以认为人均医疗卫生财政支出是试点改革的具体作用路径，具有中介效应，即试点改革确实通过提高人均医疗卫生财政支出水平促进了医疗卫生服务能力的提高。因此，假说2得以验证。
表 8 Bootstrap方法中介效应分析hosbeds 估计系数 2.5%点估计值 97.5%点估计值 间接效应 0.248***(0.031) 0.190 6 0.312 8 直接效应 0.819 7***(0.071 7) 0.680 2 0.965 1 doctor 估计系数 2.5%点估计值 97.5%点估计值 间接效应 0.266 8*** (0.024 6) 0.212 8 0.314 直接效应 0.255 6*** (0.036 7) 0.177 8 0.330 3 另外，Bootstrap方法回归结果还表明，综合试点改革对城市医疗卫生服务能力促进的直接效应显著，说明改革本身有助于提高城市公立医院的床位数量和医生数量。一方面，试点改革强调了优化城市公立医院规划布局的重要性，医疗卫生资源的配置反映了当地机构与人口的实际需求，以提高医疗卫生服务能力、促进公共卫生服务的均等化为目标；另一方面，试点改革推进了公立医院人事薪酬制度改革，以理顺医疗服务价格为切入点，合理提高体现医务人员技术劳务价值的医疗服务价格，从而调动了医务人员的积极性，促进了公立医院医生数量的增加。
七、 结论与启示
深化医药卫生体制改革是弥补公共卫生服务短板的重要举措，而城市公立医院综合试点改革是深化医药卫生体制改革的重要内容。2010年国家启动城市公立医院综合试点改革，前后共四批试点城市，于2017年全面推行。本文以城市公立医院综合试点改革为准自然实验，使用2006—2018年289个城市样本，采用渐进双重差分模型识别城市公立医院综合试点改革对我国公共医疗卫生服务能力的因果效应，并对其中政府投入力度的作用机制进行了中介效应检验。研究结论如下：城市公立医院综合试点改革显著促进了我国城市医疗卫生服务能力的提高，在一定程度上缓解了“看病难、住院难”的问题；促进了城市医院床位数的持续性增长，但政策具有一定的时滞性；促进了医生数量的增长，但持续效应不强；未能促进城市医院数量的增长，表明试点改革符合促进医疗资源整合和优化配置的改革思路，而不是简单地增加医院数量。异质性分析表明，中等城市规模的医院床位数和医生数量提升效应显著，财政支出水平高的城市医院床位数量提升效应明显，人力资本高的城市医生数量提升效应明显。机制分析表明，人均医疗卫生财政支出是试点改革提高医疗卫生服务能力的重要作用机制，试点改革强化了政府财政投入责任，人均医疗卫生财政支出的增加促进了医疗卫生服务能力的提高。
由此得出如下启示：一是城市公立医院综合试点改革对医疗卫生服务能力的促进效应显著，改革中积累了丰富的经验，为未来进一步深化公立医院改革奠定了基础。二是政府应积极作为，落实财政投入责任，中央政府应加大财政转移支付力度，向医疗卫生服务能力薄弱的地区倾斜，地方政府应加快经济发展，充实财力，提高医疗卫生服务的财政支出水平。三是注重人力资本相关制度的改革创新，创造优良环境，努力吸引人才，留住人才，发挥人才的重要作用。总之，应全面推进医院人事分配制度改革，增加医院自主管理权，形成以行为规范、服务质量、医术能力等为主要目标的医务人员绩效评价体系和人才晋升激励机制，从而提高医疗卫生服务能力。
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表 1 变量描述性统计
变量 均值 标准差 最小值 最大值 样本量 hosbed 4.002 5 1.739 9 0.891 4 13.836 5 3 518 hospital 197.902 6 141.456 4 6 1 684 3 552 doctor 2.084 5 1.116 8 0.275 5 9.823 3 3 708 lngdp 4.015 9 0.918 5 1.533 6 7.218 2 3 757 lnpeople 8.161 3 0.705 9 5.170 5 10.435 2 3 757 lnurbanincome 9.223 2 0.251 1 8.599 6 10.157 0 3 752 fixedassetrate 0.708 7 0.284 6 0.083 0 2.278 9 3 529 healthpayrate 0.022 5 0.015 5 0.001 5 0.201 9 3 308 fiscalrate 0.179 4 0.099 1 0.035 3 1.026 8 3 757 educationrate 0.017 9 0.023 7 0.000 1 0.127 0 2 821 
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表 2 基准回归结果
变量 (1)
hosbed(2)
hosbed(3)
hospital(4)
hospital(5)
doctor(6)
doctorpolicy 0.082 9**(0.034 4) 0.088 0***(0.034 1) -1.684 9(2.305 3) -1.885 7(2.301 3) 0.090 7**(0.037 1) 0.091 4**(0.037 1) 控制变量 是 是 是 是 是 是 个体效应 是 是 是 是 是 是 时间效应 是 是 是 是 是 是 个体×时间效应 否 是 否 是 否 是 常数项 26.246 7***(1.646 9) -31.256 2***(7.874 5) -5.0e+02***(118.368 8) 1.4e+03***(534.730 8) 3.523 2**(1.796 2) -5.513 7(7.650 7) R2值 0.819 5 0.819 5 0.093 5 0.097 4 0.320 2 0.320 5 观测值 3 378 3 378 3 361 3 361 3 703 3 703 注：*、**和***分别表示10%、5% 和1% 的显著性水平，括号内为稳健标准误。下表同。
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表 3 安慰剂检验
模型 试点政策提前2年 试点政策提前4年 (1)
hosbed(2)
doctor(3)
hosbeds(4)
doctorpolicyfalse 0.011 1(0.034 3) 0.052 5(0.037 1) -0.009 7(0.036 1) 0.018 3(0.037 5) 控制变量 是 是 是 是 个体效应 是 是 是 是 时间效应 是 是 是 是 常数项 25.883 8***(1.641 6) 3.237 2*(1.795 3) 4.358 2***(1.117 2) 3.247 4*(1.797 9) R2值 0.823 2 0.319 4 0.806 1 0.319 1 观测值 3 378 3 703 3 378 3 703
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表 4 其他稳健性检验
变量 (1)
hosbed(2)
doctor(3)
hosbed(4)
doctorpolicy 0.059 8*(0.034 3) 0.063 7*(0.038 7) 0.084 5**(0.035 9) 0.110 7***(0.039 3) 控制变量 是 是 是 是 个体效应 是 是 是 是 时间效应 是 是 是 是 常数项 26.024 4***(1.842 8) 3.480 1*(2.095 2) 27.561 7***(1.668 3) 4.840 4***(1.878 4) R2值 0.807 6 0.262 3 0.822 3 0.296 3 观测值 2 801 3 136 3 160 3 457
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表 5 城市规模异质性分析
变量 (1)
hosbed
中型城市(2)
hosbed
大型城市(3)
doctor
中型城市(4)
doctor
大型城市policy 0.114 9**(0.044 8) 0.142 6***(0.051 9) 0.128 5***(0.048 2) -0.035 3(0.055 3) 控制变量 是 是 是 是 个体效应 是 是 是 是 时间效应 是 是 是 是 常数项 21.899 2***(2.271 0) 5.133 6(5.000 8) 7.273 9***(2.277 9) -17.178 5***(4.898 8) R2值 0.816 6 0.866 7 0.255 6 0.460 7 观测值 2 074 1 164 2 268 1 285
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表 6 城市财政支出异质性分析
变量 (1)
hosbed(2)
hosbed(3)
doctor(4)
doctor城市财政支出 低 高 低 高 policy 0.041 9(0.061 1) 0.098 1**(0.041 5) 0.061 1(0.055 5) 0.071 1(0.049 5) 控制变量 是 是 是 是 个体效应 是 是 是 是 时间效应 是 是 是 是 常数项 17.478 9***(3.697 5) 27.281 5***(1.832 9) -6.196 5**(3.149 2) 7.031 0***(2.258 4) R2值 0.811 9 0.834 0 0.511 6 0.229 8 观测值 1 123 2 255 1 242 2 461
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表 7 城市人力资本异质性分析
变量 (1)
hosbed(2)
hosbed(3)
doctor(4)
doctor城市人力资本 低 高 低 高 policy 0.074 8(0.054 0) 0.034 9(0.043 6) -0.012 9(0.075 4) 0.136 6***(0.044 8) 控制变量 是 是 是 是 个体效应 是 是 是 是 时间效应 是 是 是 是 常数项 12.765 2***(4.338 0) 26.698 3***(2.719 0) -1.251 6(5.386 3) 3.983 2(2.601 6) R2值 0.844 4 0.778 6 0.128 1 0.330 6 观测值 810 1 646 916 1 879
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表 8 Bootstrap方法中介效应分析
hosbeds 估计系数 2.5%点估计值 97.5%点估计值 间接效应 0.248***(0.031) 0.190 6 0.312 8 直接效应 0.819 7***(0.071 7) 0.680 2 0.965 1 doctor 估计系数 2.5%点估计值 97.5%点估计值 间接效应 0.266 8*** (0.024 6) 0.212 8 0.314 直接效应 0.255 6*** (0.036 7) 0.177 8 0.330 3
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