中国公共卫生服务供给的公平性研究：区域差异与影响因素分析

本研究针对中国公共卫生服务供给的区域公平性问题，通过构建综合评价指标体系，运用Dagum基尼系数和Tobit模型，揭示了2010-2023年31个省份的时空分异特征。研究发现，新医改后服务供给水平显著提升，但东部沿海呈现"极化"现象，老龄化加深与经济发展是核心驱动因素。研究为优化资源配置、实现"健康中国2030"战略提供了实证依据。

　　

在中国快速城镇化和人口老龄化的背景下，公共卫生服务供给的公平性成为关乎全民健康的关键议题。尽管新医改实施十余年来医疗资源总量显著增长，但优质资源"东密西疏"的格局依然突出，疫情期间更是暴露出基层服务能力的脆弱性。这种区域失衡如何量化？哪些因素在深层驱动差异？Shengjiao Zhu团队在《BMC Health Services Research》发表的研究，首次从公平性视角系统解答了这些问题。

研究团队创新性地融合熵值法、空间计量和回归模型三大方法：基于省级面板数据构建包含8项指标的评价体系，通过Dagum基尼系数分解区域差异来源，并运用Tobit模型锁定关键影响因素。样本覆盖31个省份14年的宏观统计数据，确保结论的时空代表性。

时空差异分析

结果显示全国基尼系数从2010年0.207降至2023年0.148，但东部内部差异达西部2.4倍。空间自相关分析发现长三角、珠三角形成高值集聚区，而西部省份多处于低-低集聚状态。值得注意的是，东北地区从领先转为垫底，反映其人口流失对医疗体系的冲击。

影响因素解析

Tobit模型显示老龄化比例每提升1%，服务供给水平增长0.0255%（p<0.01），人均GDP贡献度更高达0.137%。这印证了"需求拉动供给"的经济学规律，但也揭示出经济落后地区面临的双重挤压。

讨论与启示

研究突破传统效率评价框架，首次量化了公共卫生服务的"空间公平赤字"。结论支持"涓滴效应"理论——当东部地区人均卫生支出达到西部2.8倍时，单纯增加投入已难以缩小差距。作者建议通过"互联网+医疗健康"构建数字平台，突破资源流动的地理壁垒，这与国家近期推动的紧密型医共体建设不谋而合。

该研究的政策价值在于：为《"健康中国2030"规划纲要》实施效果评估提供了基准线，其开发的评价指标体系已被湖北等地用于医疗资源规划。未来研究可结合微观调查数据，进一步揭示个体层面的健康公平机制。