基于fsQCA組態視角的我國全科醫生資源配置公平性及影響路徑研究

吳 爽，席 彪，2，曹志輝

1河北醫科大學公共衛生學院，河北石家莊，050017；2河北省環境與人群健康重點實驗室，河北石家莊，050017；3華北理工大學衛生健康政策與管理研究中心，河北唐山，063210

黨的二十大報告提出,要推進健康中國建設,促進優質醫療資源擴容和區域均衡布局,發展壯大醫療衛生隊伍。2022年8月,國家衛生健康委印發的《“十四五”衛生健康人才發展規劃》中指出,要優化人才結構,推進全科醫生隊伍建設,到2025年全科醫生數量達到55萬人,每萬人口全科醫生數達到3.93人。全科醫生承擔著預防保健、常見病及多發病診療和轉診等職責,是全生命周期健康管理服務的主要承擔者,在基本醫療衛生服務中發揮著重要作用[1]。全科醫生資源配置公平性與合理性是落實基層首診制度和分級診療制度的重點,直接影響基層醫療機構提供的醫療服務質量及效率[2]。合理的全科醫生資源配置能夠保障居民公平地利用基本醫療衛生服務,維護居民的健康權益。近年來,國家不斷加強全科醫生人才培養,全科醫生總量逐年增長,但仍存在數量相對不足、分布不均、區域間差異較大等現象,尚未滿足居民健康需求[3-4]。

當前,不少學者從全科醫生發展現狀、資源配置合理性、需求供給預測等方面開展研究[5-6],其中全科醫生資源配置的合理性、能否達到政策預期目標一直是重點關注的問題。關于全科醫生資源配置合理性的研究常采用基尼系數、泰爾指數、衛生資源密度指數等研究方法,從人口、地理和經濟維度對全科醫生資源分布及其配置公平性進行評價,研究地區聚焦于全國、不同省份或某一區域層面,結果發現不同區域全科醫生資源配置存在差異,按人口和經濟配置公平性優于按地理面積配置的公平性[6-8]?，F有研究主要探究全科醫生資源配置現狀及對造成差異的單一原因進行分析,少有研究對影響公平性的多重原因組合以及對實現全科醫生資源配置高公平性的組態路徑進行探究和分析。全科醫生資源配置公平性與提供基本醫療服務的公平性和可及性有關,受到多個因素的影響,同時影響因素間存在相互影響和相互作用[9]。因此,本研究采用衛生資源密度指數分析我國全科醫生資源配置公平性,基于模糊集定性比較分析方法探索影響公平性的路徑組態,為加快全科醫生隊伍建設、促進全科醫學事業發展提供參考。

1 資料來源與方法

1.1 資料來源與變量選取

研究數據來源于《中國衛生健康統計年鑒-2022》《中國統計年鑒-2022》和國家統計局官方網站,具體變量的選取如下。

1.1.1 結果變量。以全科醫生資源配置公平性作為結果變量,選取我國除港澳臺外的31個省份的全科醫生數量為代理變量,使用每千人口、每平方千米全科醫生數量測算衛生資源密度指數。

1.1.2 條件變量。當前,對于全科醫生資源配置公平性影響因素的相關研究較少,大多學者從衛生人力資源配置的視角出發,認為社會經濟狀況、醫療保險制度以及居民收入水平等是外部影響因素[10-12]。有研究表明政策傾斜程度對衛生人力的影響已成為共識[13]。還有學者認為人口集聚情況在全科醫生資源配置中起到不可忽視的作用[14]。資源配置受到需求的影響,政府財政支出在一定程度上影響著衛生資源的供給水平,衛生經濟理論中提到政府籌資能力在資源配置過程中發揮重要作用,尤其是在人口聚集、相對發達的城市。總的看來,社會經濟狀況、政策傾斜程度、政府財政支出水平、社會保障能力、居民消費水平等因素在一定程度上均影響了衛生人力資源的公平性。結合以往文獻,從政府、社會經濟、個人3個維度選取條件變量,其中政府維度選取政府財政醫療衛生支出和人均醫療保險基金支出變量,社會經濟維度選取人均GDP和人口聚集度變量,個人維度選取人均工資收入和人均醫療保健支出變量。結果變量和條件變量原始數據見表1。

表1 結果變量和條件變量的原始數據

1.2 研究方法

1.2.1 衛生資源密度指數。衛生資源密度指數(health resource density index, HRDI)是衡量衛生資源在每千人口和每平方千米地理面積兩個維度上均衡分布的指標,代表居民就醫的便利程度,有學者認為HRDI也適用于計算衛生人力資源指標[15-16],變換的計算公式為:

Hp為每千人口衛生人力資源數量,Ha為每平方千米衛生人力資源數量。同時有研究利用衛生資源密度指數評價全科醫生資源配置的公平性[7,17]。因此以HRDI來反映我國省際層次的全科醫生資源在人口和地理面積分布上的公平性程度。

1.2.2 模糊集定性比較分析法。采用模糊集定性比較分析法(fuzzy-set qualitative comparative analysis,fsQCA)開展研究,由拉金于1987年引入社會科學領域,以布爾代數運算為基礎,認為條件變量并非獨立線性地影響結果變量,而是具有多重性、并發性和等效性等特點[18]。模糊集多適用于情況復雜、模糊性強、難以轉為二元變量的情況,可以用于評估交叉、包含等集合關系[19]。fsQCA分析主要步驟為數據校準、必要條件分析、條件組態分析。

模糊集數據校準是指用0-1之間的隸屬度對變量進行重新賦值的過程,將結果變量和條件變量的10%分位數、50%分位數、90%分位數分別設置成為完全不隸屬、交叉點以及完全隸屬3個定性錨點[20]。見表2。

表2 結果變量和條件變量的校準

必要條件分析由一致性和覆蓋度兩個指標構成,其中一致性是指符合某種條件變量或相關組合的可信程度,覆蓋度是指符合某種條件或相關組合在所有案例中的數量占比。一般認為當某一條件變量的一致性程度>0.9時,認為該條件變量為必要條件[21-22]。

條件組態分析運用Quine-McCluskey算法,案例數量設置為默認值1,原始一致性閾值為0.8,PRI一致性閾值設置為0.7,刪除真值表中不符合頻率的結果,根據選取的一致性閾值將結果編碼為1或0[23]。QCA的分析結果包括復雜解、中間解和簡約解,國內的QCA研究大多遵循早期拉金等人對解的匯報思路[24],即將中間解和簡約解結合,得出核心條件和輔助條件,其中既在中間解中出現又在簡約解中出現的為核心條件,只在中間解出現的為輔助條件。fsQCA近年來被廣泛應用于管理學、醫療衛生領域,適于分析、解決復雜因果邏輯問題[10-12]。

1.3 統計學方法

利用Excel 2021收集整理原始數據,并且進行衛生資源密度指數的計算。使用fsQCA 4.0軟件對數據進行校準、必要條件分析、條件組態分析和穩健性檢驗。

2 結果

2.1 我國31個省份全科醫生資源配置公平性現狀

2021年,我國31個省份全科醫生HRDI的測算結果如表3所示,東部地區HRDI最高(0.279),中部地區居中(0.136),西部地區最低(0.060),同時各省份全科醫生資源配置差異明顯,其中上海(0.852)、江蘇(0.529)、北京(0.485)、天津(0.451)顯著高于黑龍江(0.058)、內蒙古(0.036)、青海(0.026)、新疆(0.024)、甘肅(0.070)、西藏(0.007)。在全科醫生配置高公平性的省份中,既有東部相對發達的北京、上海、江蘇等省份,也有安徽、河南、湖南、重慶等中西部省份。

表3 我國31個省份全科醫生資源配置的衛生資源密度指數

2.2 必要條件分析

必要性分析表明對于全科醫生資源配置的高公平性(Y),只有高人口聚集度(X4)的一致性為0.958,其他條件變量的一致性均小于臨界值0.9,說明高人口聚集度是核心條件,而其他變量對于結果具有非必要的影響;為提高結果的穩健性程度,需要檢測單個變量缺失的必要性。根據同樣的操作步驟,研究發現只有低人口聚集度(～X4)對低公平性(～Y)的一致性為0.925,其他變量的一致性程度均不足0.9,表明低人口聚集度是其核心條件?；诖?表明我國全科醫生資源配置公平性是諸多復雜因素共同作用的結果。見表4。

表4 必要條件分析結果

2.3 條件組態分析結果

2.3.1 全科醫生資源配置高公平性組態。全科醫生資源配置共有4種高公平性組態,分別代表能有效提升全科醫生資源配置公平性的4種路徑。每種組態的一致性均高于0.8,符合結果標準要求,解釋能力較強。其中總體一致性為0.97,說明符合4種條件組態的案例中97%呈現高公平性?？偢采w度為0.82,能夠解釋82%的高公平性案例。

具體來看,全科醫生資源配置高公平性的路徑有 H1-H4共4種組態,人口聚集度作為必要條件出現在每種組態中。H1表示人口密集、政府財政支持力度大的地區,即使居民不注重醫療消費、醫療保障不足、社會經濟實力弱,依然可以實現全科醫生資源配置高公平性;H2表示人口密集、政府財政支持力度大的地區,即使居民不注重醫療消費,只要經濟實力雄厚、居民收入高,也能實現高公平性;H3表示人口聚集、經濟實力雄厚、居民收入高的地區,即使政府財政支持不足,只要注重醫療消費,仍能實現高公平性;H4表示人口聚集、經濟實力雄厚、居民收入高的地區,如果政府財政支持力度大、醫療保障充足,無論人們是否注重醫療消費,也能實現高公平性。

2.2.2 全科醫生資源配置低公平性組態。fsQCA也能解釋因果非對稱的問題,全科醫生資源配置共有7種低公平性組態路徑,每種路徑的一致性均高于0.8,結果有效而且解釋力較強。其中總一致性為0.97,表明在所有滿足這7個解的條件組態的案例中,97%的案例呈現出低公平性。總覆蓋度為0.76,表明7個條件組態能夠解釋76%的低公平性案例。

具體而言,全科醫生資源配置低公平性的路徑有L1-L7共7種組態,除L7外,低人口聚集度均作為必要核心條件出現其他組態路徑中。L1-L6代表著人口稀疏地區,其中L1表示經濟落后、居民工資低且醫療消費不足,會導致全科醫生資源配置低公平性;L2表示醫療保障水平低、經濟落后、居民工資低,會導致低公平性;L3表示缺乏政府財政支持、居民收入不佳,即便經濟實力強、醫療保障水平高、居民注重醫療消費,會導致低公平性;L4表示政府財政支持不足以及經濟落后的地區,即使醫療保障充足、人均收入高且醫療消費強勁也不能避免低公平性;L5表示政府財政支持不足、醫療保障能力低的地區,即使經濟實力雄厚、居民收入高且醫療消費強勁也會導致低公平性;L6表示居民醫療消費不強的省份,即使經濟實力雄厚、政府支持、醫療保障充足、收入較高,仍難規避低公平性的問題。L7表示經濟發展落后、政府財政支持不足、居民醫療消費意識不強的地區,在基本醫療保障水平低的條件下,即使在人口密集地區提高居民收入,也不能改變低公平性的現狀。見表5。

表5 全科醫生資源配置高/低公平性組態

2.4 穩健性檢驗

通過提升原始一致性的閾值來進行穩健性檢驗,將一致性值從0.8提高至0.85,共得到4條高公平性組態,7條低公平性組態,與未改變原始一致性閾值之前結果的條件組態相同,表明分析結果具有較強的穩健性。

3 討論

3.1 我國不同地區間全科醫生資源配置公平性差異顯著

測算衛生資源密度指數發現,2021年我國不同地區間全科醫生資源配置差異明顯。東部、中部和西部的HRDI分別為0.279、0.136、0.060,東部HRDI分別是中部和西部的2.05倍和4.65倍。對比各省份數據,北京、天津、上海、江蘇、廣東等省份的HRDI高,而黑龍江、內蒙古、青海、西藏、甘肅、新疆等省份低。其中上海HRDI約為西藏的120倍,差距懸殊。東部地區全科醫生資源配置地理面積和人口分布公平性要優于中西部,東部擁有的全科醫生資源最多,而中西部資源相對匱乏。探究原因,有研究表明衛生服務覆蓋半徑越大,提供服務質量的公平性越差[25],中西部地區幅員遼闊且工作條件相對艱苦,導致全科醫生資源不足。同時有學者認為經濟發展水平高的地區更有助于政策擴散[26],東部經濟發達省份在全科醫生相關政策執行中起到引領作用,政策落實效果優于中西部地區。國務院辦公廳于2018年1月發布的《關于改革完善全科醫生培養與使用激勵機制的意見》指出,加強貧困地區全科醫生隊伍建設,完善全科醫生薪酬制度,醫教協同深化全科醫學教育,提升全科醫生服務能力。因此,應重點加強對中西部地區的政策傾斜力度,通過提高薪資待遇水平、完善職稱晉升政策等途徑吸引更多全科醫學專業人才到中西部地區就業;高等院校加強全科醫學學科建設,鼓勵醫學院校提高農村訂單定向醫學生培養的實施力度,全面推進中西部落后地區基層全科人才培養;加強宏觀調控,增加對落后地區的財政投入,推進全科醫生遠程醫療發展,借鑒“線上診療”結合“智慧醫療”雙模式的典型經驗[27],達成中西部優質全科醫生服務全覆蓋,實現優質醫療資源拓展共享。

3.2 人口聚集度是影響全科醫生資源配置公平性的直接因素

實證結果顯示高人口聚集度是全科醫生資源配置高公平性的核心條件。高人口聚集度表示該地區人口密度高,人口密集分布。人口數量的增加使城鎮規模逐漸擴張,同時也增加了居民對醫療資源的需求。有研究表明城鎮化水平與醫療資源配置的關聯度較高,尤其在醫療人才配置方面更為突出[28]。從市場角度來看,人口聚集刺激需求增加,需求缺口擴大會對醫療人員形成“虹吸效應”,導致人口密集地區的公平性較高[13]。同時我國習慣以人口占比作為標準來衡量人力資源配置的公平程度,忽視了地理維度的影響作用,致使多數資源集中于人口密集的地區[9]。尤其是全科醫生資源配置公平性低且人口稀疏的黑龍江、內蒙古、西藏、新疆等省份,如何提高人口密度是當前亟需解決的首要問題。因此,地方政府要響應國家衛生健康委等部門2022年發布的《關于推進家庭醫生簽約服務高質量發展的指導意見》的政策目標,創新激勵機制,形成全科醫生“招得來、留得住”的格局;大力發展經濟,提高中西部人口稀疏地區的城鎮化率,留住本地居民的同時吸引更多外地人口流入;綜合考慮人口和地理因素的影響,對中西部偏遠地區全科醫生資源進行合理規劃。

3.3 各要素協同影響全科醫生資源配置公平性

提升全科醫生資源配置公平性需要政府、社會和個人三方的協同作用,實證結果顯示政府財政醫療衛生支出、人均醫療保險基金支出、人均GDP、人均工資收入和人均醫療保健支出不是決定全科醫生資源配置公平性的必要條件,但可作為輔助條件間接影響全科醫生資源配置公平性。路徑H1和H2中,政府財政衛生支出促使經濟發展水平不同的地區達成高公平性,有研究表明政府衛生投入與全科醫生的配置情況呈正相關[14],強力的政府財政支持有助于完善醫療保障體系,但過度依賴政府財政支援,會導致居民醫療保健消費減少,不利于激發市場活力[29],這也與實證研究的結果相符。對比路徑H3和H4,在社會經濟水平高以及居民收入高的地區,醫療保險基金支出高和居民醫療保健消費支出高任一條件出現均能實現高公平性。有學者認為影響人口集聚的重要原因有人均GDP和人均工資收入[30],因此間接影響全科醫生資源配置公平性,這也證實了本研究中全科醫生資源配置公平性與社會經濟狀況和居民收入水平有關的結果。有研究顯示,增加政府財政醫療衛生支出是提高醫療服務水平的有效途徑,也是導致醫保基金支出增加的主要原因[31],醫保基金支出高和醫療服務水平高的地區吸引了更多全科醫生。

因此,對于全科醫生資源配置公平性較低的省份,特別是黑龍江、內蒙古、西藏、新疆等地區提出以下建議:地方政府應提高支持力度,加大醫療衛生支出;完善醫療保障體系及措施,如提高基本醫療保險參保率、推進醫保支付方式改革等;提高醫療市場化程度,刺激居民醫療保健消費投入[32],并加強居民健康觀念,更好地滿足居民醫療健康需求,為醫療健康消費擴容賦能[13];建立健全全科醫生定向培養機制,借鑒全科醫生資源配置高公平性地區的組態路徑,通過政策優化進一步提升欠發達地區的全科醫生資源配置公平性,推動區域內全科醫生人才的可持續發展,實現全科醫生的合理有效配置。