中國農村醫療服務效率測度、演進趨勢及改革啟示

金紹榮， 任贊杰， 王佩佩

西南大學 經濟管理學院，重慶 400715

改革開放以來, 我國城鎮化率由1978年的17.9%上升到2020年的63.89%, 大量農村人口進入城市, 成為我國工業化、 城市化的重要力量[1]． 然而, 農業人口基數大依舊是我國的基本國情和農情． 第七次全國人口普查數據顯示, 我國居住在農村的人口數達5.0979億人, 占全國人口總數的36.11%(數據來源: http: //www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/202105/t20210510_1817176.html)． 因此, 完善鄉村醫療衛生體系, 提高農村醫療服務效率是全面推進健康中國建設的迫切要求, 也是全面推進鄉村振興的應有之義[2], 更是建設宜居宜業和美鄉村的重要抓手．

長期以來, 受城鄉二元體制影響, 我國醫療資源向城市傾斜[3], 農村醫療資源薄弱[4]． 《2010年我國衛生事業發展統計公報》顯示, 2010年我國每千農業人口鄉鎮衛生院床位1.12張, 每千農業人口鄉鎮衛生院人員1.30人． 新時代以來, 我國政府開始著力解決城鄉醫療的不均衡問題, 特別是在脫貧攻堅期間, 各級政府為了縮短城鄉醫療差距, 在充分整合涉農政策與扶貧政策的基礎上, 因地制宜地改善農村醫療條件, 提升資源配置水平． 《2020年我國衛生健康事業發展統計公報》顯示, 2020年每千農村人口鄉鎮衛生院床位達1.52張, 每千農村人口鄉鎮衛生院人員達1.62人．

提高農村醫療服務水平, 不僅要加大資源投入, 用以修繕和改建村衛生室、 鄉鎮衛生院, 購置鄉鎮衛生院床位和醫療設備, 還需要健全醫療資源配置機制, 改善醫療管理體系, 提高醫療服務效率． 近期, 中共中央辦公廳、 國務院辦公廳印發了《關于進一步深化改革促進鄉村醫療衛生體系健康發展的意見》, 該文件從“強化縣域內醫療衛生資源統籌和布局優化” “改革完善鄉村醫療衛生體系運行機制”等維度提出了優化農村醫療服務效率的系統性舉措, 具有深遠的意義． 醫療服務效率的提高, 不僅可以減小現有醫療資源的空置率, 還可以提高鄉村醫療體系的服務能力, 實現“小病、 常見病”不出鄉鎮, 就地化解“看病難、 就醫難”等問題, 增強農村居民的獲得感和幸福感[5]． 由于病床使用率是衡量醫療資源利用效率的關鍵指標, 因此本研究以“2019年鄉鎮衛生院病床使用率”為切入點, 探討2019年我國農村醫療的服務效率． 整體而言, 我國鄉鎮衛生院的病床使用率由2000年的33.2%逐步攀升并穩定至2019年的57.2%． 其中, 2019年中心衛生院的病床使用率為61.3%, 鄉衛生院的病床使用率為54.5%． 同時, 各省份之間的鄉鎮衛生院病床使用率差距較大, 其中東部地區的病床使用率最低, 為51.9%． 例如, 天津的鄉鎮衛生院病床使用率僅為16.5%, 遼寧和海南的病床使用率也低于40%． 與東部地區相比, 中部地區和西部地區的病床使用率較高, 均值分別為58.80%和60.9%． 特別是新疆、 廣西的鄉鎮衛生院病床使用率超過60%, 而湖南和湖北的病床使用率接近70%, 四川和重慶的病床使用率更是超過70%． 綜上分析可知, 當前我國農村病床使用率普遍較低, 且各省之間的病床使用率差距較大．

在全面推進鄉村振興的新發展階段, 準確、 科學、 詳細地刻畫我國農村醫療服務效率樣態以及各區域間的差距, 不僅有助于了解各省份之間醫療服務效率差距的演變趨勢, 也有助于在全國范圍內調整、 優化醫療資源配置, 提高醫療資源的使用效率, 更有利于提升農村公共服務現代化水平, 推動城鄉共同富裕[6]．

1 文獻述評

系統整理學術界關于“醫療服務效率”這一主題的研究, 本文發現現有研究主要分為兩類: ① 關于衡量各省份整體醫療服務效率的研究． 例如, 張曉嵐等[7]利用2002-2010年中國31個省份的面板數據(因數據缺失, 不含香港、 澳門和臺灣), 借助SFA方法研究了我國各地區的醫療衛生技術效率; 李翼等[8]根據2005-2018年我國30個省份(不含香港、 澳門、 臺灣和西藏)的醫療衛生數據, 利用SBM模型測算了各個省份的衛生服務效率; 蔣瀚霆[9]選取2010-2017年30個省份(不含香港、 澳門、 臺灣和西藏)的截面數據與面板數據, 采用數據包絡分析方法中BCC模型、 超效率模型以及Malmquist生產率變動指數模型分析了中國省域健康服務生產效率的現狀和變化趨勢． ② 關于衡量各省份農村醫療服務效率的研究． 例如, 薛瓏[10]利用2003-2011年省域面板數據, 借助SFA方法對中國省域農村醫療衛生服務效率及影響因素進行了測度分析; 周建再等[11]利用DEA方法測算了2009-2012年我國除北京、 上海、 香港、 澳門、 臺灣以外29個省份的農村醫療衛生投入效率; 王偉[12]利用非期望產出的修正三階段DEA模型, 分析了2003-2014年我國29個省份(不含北京、 上海、 香港、 澳門、 臺灣)的農村醫療服務供給效率及其影響因素; Zheng等[13]利用SBM研究了2013-2017年農村醫療服務效率, 并探討了農村醫療服務效率的影響因素． 這些研究對進一步認識農村醫療服務效率奠定了基礎, 為改善農村醫療條件提供了智慧支撐． 但目前研究還存在以下問題: ① 有關農村醫療服務效率的研究, 多集中在鄉鎮衛生院, 對村衛生室關注不足; ② 現有研究停留在農村醫療服務效率的測度、 現狀描述與影響因素分析上, 尚未深入研究我國農村醫療服務效率的演變歷程及差距來源．

基于此, 本文從“含非期望產出的超效率”視角研究我國農村醫療服務效率的時空差異, 系統探討不同區域農村醫療服務效率的演變趨勢． 本研究的邊際貢獻包括以下3個方面: ① 從“村衛生室、 鄉鎮衛生院、 農村居民人均保健費用”3個維度選取相關指標, 更為精確地刻畫村衛生室和鄉鎮衛生院的醫療資源投入產出, 更符合農村醫療服務實際; ② 采用Dagum基尼系數分析我國農村醫療服務效率的地區差異, 揭示我國農村醫療服務效率的相對差異及差異來源; ③ 使用核密度估計法, 分析我國總體及東、 中、 西三大區域內部農村醫療服務效率的絕對差異與極化態勢．

2 研究方法

2.1 超效率SBM-DEA方法

在現有文獻中, 對效率的測算主要采用DEA-Malmquist指數方法． 該方法比較簡單, 便于計算, 避免了函數設定帶來的偏誤, 相對其他方法來講更加具有優勢． 本文選取以產出為導向的超效率SBM-DEA方法和Malmquist指數方法, 對各省份農村醫療服務效率進行測度． 參考李研[14]的研究方法, 本文采用的超效率SBM-DEA模型為:

(1)

(2)

該模型表示有n個決策單元, 每個決策單元有m項投入,s1項產出．x∈Rm表示輸入向量,yd表示產出向量．s-表示投入多余．

(3)

2.2 Dagum基尼系數及分解方法

本文采用Dagum基尼系數方法分析中國農村醫療服務效率的區域差異及其來源． 該方法的顯著優勢體現為可以更明確地區分被測樣本的差異來源． 根據Dagum基尼系數及其按子群分解的方法, 總體基尼系數G的定義為:

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

式(11)、 式(12)中,Fj(Fh)表示區域j(h)農村醫療服務效率的累積分布函數．

2.3 核密度估計法

核密度估計具有“穩健性強、 模型依賴性弱”等優點． 本文運用核密度估計方法分析全國及東、 中、 西三大區域農村醫療服務效率的分布態勢, 該方法假定隨機變量X的密度函數為:

(13)

式(13)中,N為觀測值的個數,Xi表示獨立同分布的觀測值,x表示平均值,K(·)代表Kernel密度, 帶寬則用h表示． 本文選擇高斯核密度估計中國農村醫療服務效率分布動態, 見式(14)．

(14)

3 農村醫療服務效率的測度與分析

3.1 指標選取與描述性統計

鄉鎮衛生院和村衛生室是農村醫療服務體系的關鍵組成部分[15]． 鄉鎮衛生院兼具農民就醫便利性和較高的醫療診斷能力, 擔負著醫療保健、 疫病預防等重要任務, 是農村醫療服務體系的關鍵環節[16]． 村衛生室為農村居民提供基本醫療服務, 是農村醫療服務體系的基礎組成部分[17]． 為此, 本文從村衛生室、 鄉鎮衛生院和農村居民人均保健費用3個維度選取投入、 產出指標． 具體指標為: 選取村衛生室個數, 村執業醫師, 注冊護士, 鄉村醫生和衛生員人數, 鄉鎮衛生院個數, 鄉鎮床位數, 鄉鎮衛生人員數, 農村人均保健費用支出作為投入指標; 選取村診療人次, 鎮診療人次, 鎮出院人數, 鎮病床使用率, 鎮平均住院日作為期望產出; 選取人口死亡率作為非期望產出, 上述數據均來自《中國衛生和健康統計年鑒》． 本文的研究時間跨度為2010-2019年(考慮到2020-2022年我國受新冠疫情沖擊, 醫療體系處于非正常狀態, 為保證數據的可比性, 本文未分析2020-2022年農村醫療服務效率)． 同時, 考慮到北京、 上海、 香港、 澳門、 臺灣的特殊性, 本文將其剔除, 即本文以中國29個省份(不包含北京、 上海、 香港、 澳門、 臺灣)作為研究對象, 考慮到SBM-DEA方法需要基期, 本文以2009年數據為基期, 共11年數據, 319個樣本(表1)．

表1 各指標的統計描述

3.2 中國農村醫療服務效率的結果分析

本文基于以上投入、 產出指標體系, 構建投入導向的SBM函數, 利用MAXDEA軟件分別測算出我國2010-2019年的農村醫療服務效率值(表2)．

表2 中國農村醫療服務效率測算結果

3.2.1 分省份的農村醫療服務效率的時序特征

表2為各省份2010-2019年的農村醫療服務效率值． 從樣本期內各省份的農村醫療服務效率均值來看, 除內蒙古、 江蘇、 湖南、 浙江、 四川、 廣東外, 其余省份的農村醫療服務均值小于1, 說明在2010-2019年間大部分省份的農村醫療服務效率呈下降趨勢． 可能的原因是: ① 改革開放以來, 我國城市化率、 工業化水平不斷上升, 大量農村人口涌入城市[18], 減少了農村醫療服務對象數量, 變相增加了農村醫療資源的閑置率; ② 與農村相比, 城市的就業環境、 公共服務水平對農村醫療體系中優秀的醫療人才具有極強的吸引力, 進一步降低了村衛生室、 鄉鎮衛生院中高素質醫生的占比, 進而降低了農村醫療服務效率[19]．

3.2.2 分區域農村醫療服務效率的時序特征

圖1呈現了全國及東、 中、 西三大區域2010-2019年農村醫療服務效率的演變趨勢． 從圖1可知, 全國及各區域的農村醫療服務效率均呈現出“上升—下降—上升—下降”的波動趨勢, 且波動幅度逐漸減少． 就全國層面而言, 近10年全國農村醫療效率年均下降2.37%． 具體情況為: 2010-2011年全國農村醫療服務效率呈上升趨勢, 并于2011年達到最高值1.026; 2011-2014年, 全國農村醫療服務效率呈下降趨勢, 并于2014年降到最低值0.947, 此后全國及各地區的農村醫療服務效率均有顯著提升． 可能的原因是2014年為全面深化改革的開局之年, 也是醫療改革的關鍵之年, 國務院辦公廳印發了《深化醫藥衛生體制改革2014年重點工作任務的通知》, 重點改革我國醫療體制, 構建基層醫療運行新機制． 改革陣痛期過后, 從2015年開始我國各地的農村醫療服務效率得到較大提升． 同時, 農村人口老齡化趨勢加快導致了農村醫療服務對象增多, 且隨著農業農村整體發展水平的提升, 農民可支配收入增加, 醫療需求增強[20], 進一步提高了農村醫療的服務效率．

東部、 中部、 西部農村醫療服務效率總體走勢與全國較為相似, 其中東部地區的農村醫療服務效率均值為0.982, 為各地區最高． 可能的原因是: 與中、 西部相比, 東部地區人口稠密且農村居民人均可支配收入較高, 老百姓有病能看, 大大提高了農村醫療的服務頻次和精準度, 因此東部地區農村醫療服務效率最高． 中部地區農村醫療服務均值為0.978, 略低于全國農村醫療服務均值0.979． 其中, 2013年中部地區的農村醫療服務效率不僅低于全國平均水平, 而且低于西部地區, 主要原因可能是自本世紀以來, 中部地區基礎設施特別是鐵路建設的成效顯現, 以及地理空間上更靠近東部經濟發達地區, 為中部地區大量農村人口外出務工提供了機會[21]． 由于醫療資源配制具有滯后性, 人口大規模外流導致農村醫療資源閑置, 進而降低了農村醫療體系的服務效率． 西部地區農村醫療服務效率居中, 且在2014年有1次較為顯著的提升, 可能的原因是2014年醫療改革, 有效地緩解了西部地區醫療資源短缺、 扭曲等突出問題, 提高了西部農村地區醫療服務效率．

圖1 2010-2019年全國及三大區域農村醫療服務效率演變趨勢

4 中國農村醫療服務效率的區域差異及其來源

本文采用Dagum基尼系數及分解方法, 計算出2010-2019年中國農村醫療服務效率的總體差異, 并進一步分解、 測算出東、 中、 西三大區域的基尼系數(表3)．

表3 Dagum基尼系數結果

4.1 中國農村醫療服務效率總體及各區域內差異

圖2為農村醫療服務效率的全國及各區域基尼系數演變趨勢圖． 就全國而言, 農村醫療服務效率總體基尼系數均值為0.087, 表明我國總體農村醫療服務效率的區域差異不明顯． 從演變趨勢上看, 觀測期內農村醫療服務效率的總體基尼系數呈現出周期性波動, 且在2017年農村醫療服務效率相對差異達到峰值0.127, 其主要原因是在《關于做好2016年新型農村合作醫療工作的通知》中對新增的40元, 中央財政分別給予西部、 中部和東部80%、 60%和特定比例的補貼[22]． 由此, 農村醫療服務體系受到差異化外部沖擊, 極大地影響了農民的就醫意愿, 各省農村醫療服務效率差異快速拉大; 2018年農民適應了各地的補貼差異, 全國基尼系數也開始下降．

圖2 2010-2019年中國農村醫療服務效率總體及三大區域內的差異

就東、 中、 西三大區域而言, 2010-2019年三大區域農村醫療服務效率的基尼系數均值由小到大依次為西部、 中部、 東部, 表明西部地區各省份農村醫療服務效率差異最小, 而東部地區各省份農村醫療服務效率差異最大． 具體來看, 東部地區內差異變化可以分為兩個階段: 第一階段為2016年之前, 基尼系數較小且波動幅度小于0.03, 表明東部地區內部農村醫療服務效率差距較小且差距穩定; 第二階段為2016年之后, 基尼系數快速增大且波動較強烈, 表明東部地區各省份農村醫療服務效率處于劇烈變動之中． 中部地區農村醫療服務效率的基尼系數均值小于東部地區, 并且呈現出“下降—上升”的周期性波動趨勢, 波動幅度逐步減弱． 西部地區農村醫療服務效率的基尼系數最小, 并且呈明顯下降趨勢, 尤其是2011年基尼系數明顯減小, 此后基尼系數變化較小．

4.2 中國三大區域農村醫療服務效率的區域間差異

圖3為東、 中、 西部三大區域間農村醫療服務效率的基尼系數變化趨勢圖． 從區域間農村醫療服務效率基尼系數的均值來看, 從大到小依次為東—西部、 東—中部、 中—西部, 與各區域之間的經濟社會發展差距一致[23]． 從區域間農村醫療服務效率的基尼系數變動幅度來看, 整個演變過程可以分為3個階段． 第一階段為2010-2016年, 各區域間差異不大． 第二階段為2015-2017年, 東—中、 東—西區域間的基尼系數明顯增大, 原因可能是東部地區經濟發展水平在高質量發展新階段, 率先進入城鄉醫療“服務體系、 管理體系、 診療經驗”協同發展階段[24], 農村醫療服務效率有了較大提升[25], 而中部、 西部地區的經濟發展還沒有進入協同發展階段． 第三階段為2017年以后, 東—中, 東—西部間的差異逐漸減小, 主要原因可能是隨著鄉村振興戰略的實施, “支持中西部地區基層醫療衛生機構標準化建設”政策支撐力度加大, 再加上“東西協作”與“城鄉幫扶”等各種精準扶貧項目落地, 催生了中、 西部地區農村醫療服務效率的提升, 進而縮小了與東部地區服務效率的差距[26]．

圖3 中國三大區域農村醫療服務效率區域間差異

4.3 中國農村醫療服務效率的區域差異來源及其貢獻率

圖4呈現了中國農村醫療服務效率區域差異來源及其貢獻數值的變化趨勢．

圖4 中國農村醫療服務效率的區域差異來源及其貢獻率

從貢獻率均值來看, 從小到大依次為區域間差異、 區域內差異、 超變密度． 因此, 中國農村醫療服務效率的區域差異主要來源于超變密度, 意味著某些區域內某些省份農村醫療服務效率極高, 而該區域某些省份農村醫療服務效率極低(超變密度是衡量劃分子群體時交叉項對總體差距的貢獻, 用于識別區域間的交疊現象), 農村醫療服務效率存在一定的極化現象[27]． 從貢獻率的波動趨勢來看, 區域內差異貢獻率處于中間水平, 波動不明顯, 表明各區域內部差異對我國農村醫療服務效率差異具有一定的貢獻． 區域間差異貢獻率最小, 但波動幅度較大．

5 全國及三大區域農村醫療服務效率的動態演進

本文運用Kernel核密度方法考察農村醫療服務效率分布的位置、 形態和延展性等特征, 并對中國農村醫療服務效率的絕對差異演進趨勢做進一步分析．

圖5 中國及三大區域農村醫療服務效率的動態演進

5.1 中國農村醫療服務效率的動態演進

圖5a描述了全國層面農村醫療服務效率在樣本觀察期內的分布動態． 首先, 從分布區域來看, 分布曲線中心和變化區間呈現出先左移后右移的態勢, 表明中國農村醫療服務效率經歷了先下降后上升的整體趨勢． 其次, 從分布形態來看, 分布曲線主峰高度總體上表現出先上升再下降, 主峰寬度則先變窄后增寬的整體態勢, 意味著中國整體農村醫療服務效率的絕對差異經歷了先縮小后增大的過程． 再次, 從分布延展性來看, 整體上分布曲線呈現出左拖尾, 且拖尾趨勢呈收斂的狀態, 意味著醫療服務效率較低的省份追趕態勢明顯, 與全國平均效率差距減小． 最后, 從極化趨勢來看, 峰的個數經歷了兩次單峰雙峰演變, 2013、 2018年出現雙峰, 而后雙峰現象消失, 表明各省份之間農村醫療服務效率絕對差異處于動態變動之中．

5.2 三大區域農村醫療服務效率的動態演進

圖5b、 圖5c、 圖5d分別描述的是東部、 中部和西部地區農村醫療服務效率的分布演進特征． 首先, 從分布區域來看, 東部地區分布曲線中心總體上呈現出左移趨勢, 而中部和西部的分布曲線中心總體上呈現右移趨勢, 即觀測期內東部農村醫療效率呈下降態勢而中、 西部農村醫療服務效率有了極大的提升． 其次, 從分布形態來看, 三大區域分布曲線主峰高度均呈現出“先上升再下降, 最后略微上升”的態勢, 主峰寬度經歷了“縮小、 明顯擴大、 再大幅縮小”的過程, 表明東、 中、 西部區域內部的絕對差異均呈現出先擴大再縮小的態勢． 再次, 從分布延展性來看, 整體而言三大區域左側拖尾明顯, 表明各區域內部分省份農村醫療效率的增長率低于該區域的平均增長率． 最后, 從極化趨勢來看, 三大區域總體上呈現出單峰分布狀態, 個別年份有雙峰現象, 表明各區域內部發展趨勢較為一致．

6 結論與建議

本文采用投入導向的SBM-DEA超效率模型測算2010-2019年我國29個省份(不含北京、 上海、 香港、 澳門、 臺灣)的農村醫療服務效率, 然后根據Dagum基尼系數分析我國農村醫療服務效率差異及其來源, 利用Kernel核密度估計研究各省份農村醫療服務效率的動態演進趨勢． 主要研究結論為: ① 中國農村醫療服務效率整體呈下降趨勢, 在樣本期內全國農村醫療服務效率年均下降2.37%; ② 各區域農村醫療服務效率走勢與全國相似, 并且東部地區農村醫療服務效率最高, 中部次之, 西部最小; ③ 我國總體農村醫療服務效率差異不明顯, 且演變趨勢呈周期性波動; 就各區域內差異而言, 東部地區內部醫療服務效率差異最大; 就區域間差異而言, 東、 西部之間醫療服務效率差異最大; ④ 就絕對差異而言, 東、 中部地區區域內絕對差異逐漸增強, 而西部地區區域內的絕對差異逐漸減弱．

根據以上研究結論, 為提高我國農村醫療服務效率, 本文從提高農村醫療服務效率、 縮小各地農村醫療服務效率差異兩個維度入手, 重點聚焦改變農民就醫行為、 健全農村醫療服務體系、 提升省份醫療資源配置效率、 鼓勵區域間服務經驗交流學習4個方面, 提出以下具體改革建議:

1) 大力推進健康中國行動, 轉變農民健康管理觀念, 改變農民就醫行為． ① 構建由財政部、 衛健委、 民政部、 農業農村部等官方部門牽頭, 互聯網平臺、 公益團體、 紅十字會等社會組織參與的農村居民健康觀念多元指導主體, 幫助農村居民轉變“無病不見醫”的舊觀念, 逐步培養農村居民“預防與治療結合”的現代化就醫理念, 充分發揮農村醫療服務體系“看小病、 早看病、 便利性”等優勢, 有效緩解城市醫療服務壓力; ② 在吸收疫情防控經驗的基礎上, 充分整合廣播、 電視、 短視頻、 微信、 健康小程序等技術手段, 借助院壩會議、 小院舞臺、 村歌村晚、 大型會診、 家庭醫生等平臺, 廣泛開展村民健康管理宣傳教育工作, 豐富廣大村民的健康醫療知識, 提升其自我健康管理能力．

2) 健全農村醫療服務體系, 優化農村醫療服務流程, 提高村級醫療衛生機構標準化水平, 增強農村醫療公共治理能力, 提升農村醫療服務效率． ① 優化縣、 鄉(鎮)、 村三級診療體系, 實現醫療人才、 技術、 設施等資源向農村醫療服務體系傾斜, 建立基層首診、 雙向轉診、 急慢分治、 上下聯動的分級診療聯動響應機制; ② 開辦科室管理培訓、 醫師技術培訓、 醫療設備訓練等學習班, 提升醫院、 科室管理人員的管理效率, 提高鄉鎮衛生院和村衛生室等醫務人員的診治能力和農村現有醫療資源利用效率, 進而提高農村醫療服務效率．

3) 加快縣域內農村醫療服務數字化轉型, 推進農村醫療資源精準化配置, 提高農村醫療資源利用效率． ① 以數字鄉村建設為契機, 大力提升農村醫療體系數字化水平, 提高各省份主管部門醫療資源調配能力, 依據縣域人口數量、 地理位置、 基礎設施水平、 常見病種類、 財政實力等指標, 結合人口老齡化趨勢以及高質量醫療服務需求態勢, 高效、 精準、 科學地配置轄區內醫療資源, 提升縣域內農村醫療資源的配給效率; ② 以數字化推進縣域城鄉醫療服務共同體建設, 統籌城鄉醫療資源優化配置和醫療服務精準化供給, 提高鄉村醫療衛生體系綜合服務水平和應急處置能力．

4) 構建跨省份、 跨區域農村醫療資源配置協同與調配機制, 提高我國農村醫療服務區域間均衡化發展水平, 實現農村醫療服務效率的整體提升． ① 針對我國三大地區效率水平呈現東高西低態勢, 政府要抓住鄉村新基建契機, 積極推進“大數據+醫療”行動, 推廣遠程會診、 預約轉診、 互聯網復診、 遠程檢查等數字化方式, 將中、 東部地區豐裕但利用率不高的農村醫療資源, 高效精準地轉移至醫療資源匱乏而現有醫療設施利用率較高的西部地區省份, 實現區域人口流動特征、 人口規模結構與醫療資源匹配; ② 整合涉農涉醫等優惠政策, 聚合多方力量, 以診療過程現場指導、 管理經驗專題分享、 定向人才集中培訓等多種形式展開定向幫扶, 靶向精準地推動東、 中、 西區域之間、 各省份之間農村醫療服務效率的整體提升．