《Frontiers in Public Health》：Resource allocation efficiency and population alignment of community health centers: a home-based healthcare perspective
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背景： 面对全球人口老龄化与卫生资源紧张的双重压力，社区卫生服务中心作为连接医院与居家医疗的枢纽，其资源分配效率及与人口需求的匹配程度直接影响初级卫生保健体系的运行效能。鉴于中国31个省级行政区社会经济发展水平存在显著差异，亟需开展系统性评估，以判断社区卫生服
背景： 面对全球人口老龄化与卫生资源紧张的双重压力，社区卫生服务中心作为连接医院与居家医疗的枢纽，其资源分配效率及与人口需求的匹配程度直接影响初级卫生保健体系的运行效能。鉴于中国31个省级行政区社会经济发展水平存在显著差异，亟需开展系统性评估，以判断社区卫生服务资源的空间分布是否与人口规模相匹配，并评价其运行效率。
方法： 基于中国国家统计局与国家卫生健康委员会2015—2024年官方数据，本研究采用卫生资源聚集度（HRAD）指数测度社区卫生服务资源与常住人口的空间匹配程度，运用三阶段数据包络分析（DEA）模型评估其静态分配效率，并借助Malmquist指数追踪全要素生产率（TFP）的动态变化趋势。
结果： HRAD分析显示，东部省份社区卫生服务资源密度显著高于中西部省份，最高与最低HRAD值之差超过10000倍，表明省际资源与人口匹配存在显著差异。经三阶段DEA调整后，技术效率（TE）由0.635降至0.624，纯技术效率（PTE）略有上升而规模效率（SE）下降；TFP为0.942，年均下降5.8%。5个省份实现效率提升，1个省份保持稳定，其余25个省份均呈下降趋势。技术进步滞后（TC=0.943）是效率下降的关键影响因素。
结论： 中国社区卫生资源面临显著的省际空间失衡与效率下降问题，技术进步滞后是导致效率下降的关键因素之一。建议在增加资源总投入的同时，优先推动中西部地区技术转移与服务模式创新，并实施差异化的区域资源配置策略。本研究为省级社区卫生资源规划提供了实证依据，并为其他面临人口老龄化的国家和地区完善初级卫生保健体系提供了可操作的循证模型。
论文解读文章
一、研究背景与问题提出
全球正经历深刻的人口结构转型。联合国《世界人口展望2024》数据显示，全球65岁及以上人口预计将从2024年的8亿增长至2050年的16亿，多数地区老龄化指数将翻倍。这一“银色浪潮”对社会结构与医疗卫生体系构成严峻挑战：慢性病共病负担持续加重、长期照护需求激增、卫生支出呈指数级上升，而传统以急性期治疗为导向的服务模式难以应对上述挑战。为此，国际社会加速推进“就地养老”战略，通过整合初级保健、康复与慢性病管理，使老年人在熟悉环境中获得连续性照护，从而在维持生活质量的同时显著降低机构照护成本。在此范式转换中，社区卫生服务中心作为连接专科医院服务与居家照护的枢纽，承担着整合、协调与递送居家医疗资源的功能。然而，其能否有效发挥这一作用，很大程度上取决于资源分配的效率与聚集程度。
中国作为全球老龄化速度最快、老年人口规模最大的国家之一，2024年底60岁及以上人口已超过3亿，预计2035年将突破4亿，进入重度老龄化阶段。面对如此巨大的照护需求，社区卫生服务中心被寄予厚望，但其资源供给能力面临严重约束。多数地区社区卫生服务中心存在人员短缺、设备不足等问题，初级卫生保健体系应对老龄化浪潮的能力被削弱，省际间服务可及性与健康结果差距持续扩大。因此，在人口老龄化与社区卫生服务能力张力日益凸显的背景下，系统评估省级行政区社区卫生服务中心资源的空间匹配度与运行效率，对于精准识别资源配置短板、制定差异化区域卫生规划具有重要现实意义。
既有研究虽已从多角度展开探讨，但仍存在以下局限：其一，分析层面多聚焦于各级医院或基本公共卫生服务项目的投入产出评价，对社区卫生服务中心作为基层主体的关注不足；即便涉及基层医疗，也常将社区卫生服务与医院服务混同分析，未能凸显其作为“居家医疗服务枢纽”的独特功能定位。其二，时间跨度上，现有实证研究通常仅覆盖3—5年，难以捕捉居家医疗政策由试点到全面推行过程中制度变迁的完整效应，也缺乏对资源分配效率动态趋势的长期追踪。其三，研究情境上，既有文献多聚焦老年照护服务的宏观效率评价或医养结合的制度机制探讨，对居家照护情境下资源分配与服务利用效率的关注有限。方法层面，虽有研究分别考察聚集度或效率，但将两者纳入统一分析框架的系统性评估仍属稀缺。
二、研究设计与方法
研究人员基于需求—供给理论与卫生资源配置理论，构建了包含三个层次的分析框架：资源分布层、投入产出层与环境调整层。资源分布层采用HRAD指数与人口聚集度（PAD）指数测度社区卫生服务资源与常住人口的空间匹配程度；投入产出层以机构数、床位数与卫生人员数为供给侧投入指标，以门诊总人次与家庭卫生服务人次为服务产出指标，评价供给侧资源转化效率；环境调整层以人均卫生支出、城镇化率与老年抚养比为环境变量，采用随机前沿分析（SFA）回归控制外部需求侧因素对供给侧效率的干扰。
数据来源于中国国家统计局与国家卫生健康委员会官方发布的《中国统计年鉴》与《中国卫生统计年鉴》，选取2015—2024年共10年、覆盖31个省级行政区的平衡面板数据，总计310个观测值。投入指标包括社区卫生服务中心床位数（万张）、机构数（个）与卫生人员数（人）；产出指标包括社区卫生服务中心诊疗人次（万人次）与家庭卫生服务人次（人次）；环境变量包括人均卫生支出（元）、城镇化率（%）与老年抚养比（%）。
研究方法主要包括三类：其一，卫生资源聚集度（HRAD）指数及其与人口聚集度（PAD）的比值，用于测度资源与人口的空间匹配程度；其二，三阶段数据包络分析（DEA）模型，第一阶段采用投入导向的BCC（规模报酬可变）模型估算综合技术效率，第二阶段以投入松弛变量为因变量、环境变量为自变量构建SFA回归模型，剔除环境因素与随机扰动的影响，第三阶段将调整后的投入值重新代入DEA模型获得修正后的效率值；其三，Malmquist指数模型，基于2015—2024年省级面板数据测算全要素生产率（TFP）的动态变化，并将其分解为技术效率变化（EC）与技术进步变化（TC），其中EC进一步分解为纯技术效率变化（PECT）与规模效率变化（SEC）。
三、研究结果
3.1 HRAD分析结果
2024年截面分析显示，中国各省份社区卫生服务中心的HRAD值介于0.003至85.096之间，区域间资源地理聚集程度差异显著。17个省份的聚集度指数超过1，其中北京与上海尤为突出，上海的HRAD值持续高于49，北京持续高于10；天津、江苏与浙江的HRAD值亦相对较高。10个省份的HRAD值低于1，西藏最低，各项指标均未超过0.007。总体呈现东部资源聚集度较高、中西部相对较低的空间格局。
从人口匹配视角看，HRAD/PAD比值介于0.128至4.307之间。就床位数而言，北京、黑龙江、山东、贵州与甘肃的比值最接近1；就机构数而言，安徽与贵州的比值最接近1；就卫生技术人员数而言，辽宁、吉林、黑龙江、上海、湖北、广东、贵州、甘肃、青海、宁夏与新疆的比值最接近1，共19个省份的人力资源与人口规模匹配良好。北京与上海三项指标的比值均相对较高，表明资源在这些区域相对集中；西藏三项指标均排名末位，显示其人均居家医疗资源配置处于劣势。
2015—2023年时间序列分析显示，以2024年为基准，全国社区卫生服务居家医疗资源的tHRAD值介于0.599至0.997之间，各项指标均低于1；tHRAD/tPAD比值介于0.609至0.996之间，各指标总体呈逐年上升趋势，表明资源密度随时间推移逐步向基准年水平收敛。
3.2 三阶段DEA模型分析结果
第一阶段传统DEA-BCC模型分析显示，2024年仅有北京、上海、浙江、福建、广东、西藏与宁夏7个省份的效率值为1，处于生产前沿面上（技术有效）；安徽与山东仅纯技术效率（PTE）为1，处于弱有效状态；其余22个省份均处于技术无效状态。规模报酬方面，10个省份呈规模报酬递减，7个省份呈规模报酬不变，14个省份呈规模报酬递增，表明多数省份尚未达到最优生产规模。
经第二阶段SFA回归剔除环境因素与随机扰动后，第三阶段重新测算的效率值显示，综合技术效率（TE）由0.635降至0.624，纯技术效率（PTE）略有上升而规模效率（SE）下降，表明外部环境因素对效率评价存在显著干扰。
3.3 Malmquist指数分析结果
基于2015—2024年面板数据的Malmquist指数分析显示，全要素生产率（TFP）为0.942，年均下降5.8%。其中技术进步变化（TC）为0.943，技术效率变化（EC）为0.999。5个省份实现效率提升，1个省份保持稳定，其余25个省份均呈下降趋势。技术进步滞后是导致效率下降的关键影响因素。
四、讨论与结论
研究讨论指出，中国社区卫生服务资源面临显著的省际空间失衡与效率下降问题。东部地区资源聚集度显著高于中西部地区，最高与最低HRAD值之差超过10000倍，反映出资源与人口匹配的严重不均。效率方面，多数省份处于技术无效状态，且全要素生产率呈逐年下降趋势，技术进步滞后是主要制约因素。
研究结论认为，中国社区卫生资源存在显著的省际空间失衡与效率下降问题，技术进步滞后是导致效率下降的关键因素之一。建议在增加资源总投入的同时，优先推动中西部地区技术转移与服务模式创新，并实施差异化的区域资源配置策略。本研究为省级社区卫生资源规划提供了实证依据，并为其他面临人口老龄化的国家和地区完善初级卫生保健体系提供了可操作的循证模型。
