政府卫生投入宜“分区施策”，补需方，比补供方效益更高
标题
政府卫生投入宜“分区施策”，
补需方，比补供方效益更高
篇目一
“补供方”抑或“补需方”？
政府医疗投入路径对健康产出的效应分析
作者
王增文 胡国恒
武汉大学社会保障研究中心
来源
《当代财经》
2021年 第11期
关键词
政府医疗投入
“补供方”
“补需方”
健康产出效应
摘要
在政府财政收支日趋紧缩的背景下，如何合理利用现有存量提高健康产出是政府医疗投入的核心问题。而基于投入路径的健康绩效检验至关重要，关乎未来政府医疗投入的结构性优化。利用2007—2017年省级面板数据，实证分析“补供方”和“补需方”对健康产出的影响，结果表明：
一是增加“补供方”与“补需方”的投入均可显著促进健康产出；持续“补供方”或“补需方”对健康边际产出的影响呈现非线性增长，具体表现为倒U型；“补供方”与“补需方”是提高健康产出的一体两面，互为基础。
二是“补供方”超过门槛值会直接提高“补需方”对健康产出的促进效应，而持续“补需方”可以间接提高“补供方”的健康产出。
因此，提高政府投入的健康产出，需建立结果导向型健康投入机制，实现“以治疗为中心”向“以人民健康为中心”转变；推进健康资源均等化配置，“补供方”应从粗放型转为精准滴灌型，构建对医疗技术水平落后地区的协助网络；以“补需方”为主，构建竞合型医疗服务体系。
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正文
一、问题的提出
在增量放缓的背景下，如何合理利用现有存量提高健康产出是政府医疗投入的核心问题。随着我国经济发展迈入新常态，未来逐步放缓的经济增速会导致政府财政收支日趋紧缩，制约健康事业的投入总量。
2016年11月1日，中央印发《“健康中国2030”规划纲要》（国发〔2016〕32号），明确提出要调整优化财政支出结构，并进行健康投入绩效监测和评价。从结构上看，财政医疗投入路径主要包括两种，即对公立医疗机构的投入（简称“补供方”）和对社会基本医疗保险与医疗救助的投入（简称“补需方”）。
一种主流观点认为，医疗服务过度市场化导致的公立医疗机构公益性淡化是“看病难、看病贵”等医疗行业乱象的根源。因此，大力呼吁强化“补供方”力度，实现公立医院回归社会公益性。在具体实践中，“补供方”一直也是财政投入重点，2008—2017年中国“补供方”从777亿元上涨至4350亿元，年均增长达21%，远超同期财政医疗投入的平均增幅15.3%（朱恒鹏，2019）。
然而，在激励机制未改变的情形下，具有垄断属性的公立医疗机构既可以从国家获取新增财政投入，也可以从病人处寻求收入最大化（顾昕，2019），会直接推升医疗费用的快速上涨（王文娟和曹向阳，2016），破坏政府医疗投入的可持续性。为此，自2006年起，政府利用财政补助持续强化“补需方”的力量，推动医疗保障制度的发展与完善。
2009年，中央政府通过的《关于深化医药卫生体制改革的意见》（中发〔2009〕6号）明确了基本医疗保障等项目为新增政府投入的重点，力图缓解民众“看病贵、看病难”的问题，实现全民健康水平的提高。在一系列战略实施与相关改革的推进下，政府投入路径选择的健康产出如何，又有何变化呢？显然，对上述问题的探究具有重要的战略意义，关系未来政府医疗投入路径的结构性优化。
关于政府医疗投入对健康产出影响效应的研究，大致可分为三类：
第一类是探讨政府医疗投入规模对健康产出的整体影响。早先学者发现增加政府投入对健康改善作用几乎不存在（张宁等，2006；Filmer和Pritchett，1999）。张宁等（2006）认为投入规模与健康生产效率的关系不显著，其重要原因可能是我国早期公共财政支出过于侧重支持大型医疗机构与营利性医疗领域。随着数据的可及性与健康产出函数的改良，越来越多的学者得出相反的结论（卫龙宝和毛文琳，2019；Mayer和Sarin，2005）。
第二类是探讨政府医疗投入规模影响健康产出的内部差异。如国别差异、地区差异以及门槛效应。相较于高收入国家，低收入国家增加政府卫生支出水平能显著提高健康产出（Issa和Ouattara，2005）。政府投入规模对孕产妇死亡率的影响依西部、中部、东部的顺序递减，而围产儿死亡率的影响仅在东部地区显著（毛文琳和卫龙宝，2020）。
陈天祥和方敏（2016）指出政府卫生投入占GDP的比重对婴儿死亡率和出生时的平均期望寿命的影响具有门槛效应，门槛值分别位于1.9%和6.62%。上述结论驳杂的原因可能有：
一是鉴于边际产出递减规律，政府医疗投入持续达到一定阈值后对健康产出的影响效应会出现下降。
二是公立医疗机构的运行效率低下，也会弱化政府医疗投入产出的预期结果。
三是因遗漏变量等原因导致的参数估计存在偏误。
四是以投入规模代替支出结构的研究视角可能会掩盖内部要素间的抵冲效应，造成政府医疗投入对健康产出影响的不稳定（毛文琳和卫龙宝，2020）。
第三类是分析政府医疗投入路径对健康产出的影响。此类研究与本文密切相关。部分学者分别探讨了“补供方”与“补需方”对健康指标（孕产妇死亡率、围产儿死亡率）的影响，发现增加二者的投入均可显著提高健康产出（毛文琳和卫龙宝，2020；郑喜洋和申曙光，2019）。
综合现有研究，主要以发达国家或跨国比较为主，但因经济社会等差异，上述结论对中国的适用性相对较弱。针对中国的经验研究，主要集中于政府医疗投入规模对健康产出的影响，关于政府投入路径对健康产出的效应研究相对较少。本文的创新在三个方面：
一是在研究视角上，将“补供方”和“补需方”纳入统一的分析框架，丰富了现有研究的结构性视角。
二是在研究内容上，多层次评估“补供方”或“补需方”对健康产出的效应，有助于加深人们对不同医疗投入路径的差异性健康产出的理解，为优化医疗投入路径提供决策参考。
三是在研究方法上，基于因变量与样本区间的置换，多维检验“补供方”与“补需方”对健康产出的影响效应，增强了估计结果的信服力。
借助门槛模型与分样本回归模型，阐释政府医疗投入的健康边际产出递减规律与“补供方”和“补需方”之间的关系，弥补了现有研究的缺陷。
二、理论分析与研究假设
01
“补供方”与健康产出
“补供方”可以改善公立医疗机构的服务供给能力与居民的医疗服务可及性，为满足人民群众的就医需要与提高健康产出奠定基础。具体而言，“补供方”可为公立医疗机构建设人才队伍、购置诊疗设备与基础设施提供资金支持（朱恒鹏，2019）。
首先，改善医疗服务机构的诊疗水平，有助于提高健康产出（李华和俞卫，2013）。如通过技能培训，可以提高医务工作者的服务水平与业务素质，为居民提供更高质量的诊疗服务。
其次，财政对供方投入增长的直观结果是诊疗设备配置快速增长。诊疗设备辅助不仅可以提高医务人员的生产效率，增进医疗服务供给总量，从而满足日益增长的医疗需求，而且可以提高医务人员对疾病判断能力，降低误诊、漏诊与误治的发生概率，从而提高医疗机构的疾病治愈率，提高健康产出（Anderson等，2002）。
最后，基础医疗服务设施的投入能够提高医疗服务供给的辐射范围，改善居民就诊可及性，进而提高健康产出。相关研究发现，拥有医疗机构社区的老年人健康状况要明显优于缺乏医疗机构社区的老年人健康状况（刘晓婷，2014）。可见，缩短居民与医疗机构的距离和增加基础医疗诊所数量，均有助于提高健康产出。
据此，本文提出假设如下：
假设1：在控制其他变量不变的条件下，增加“补供方”的力度，将会显著提高健康产出。
02
“补需方”与健康产出
建立惠及全民的医疗保障体系是政府新增医疗投入的重点，旨在改善人民群众的医疗服务可及性，实现全民“病有所医”。自2006年起，政府首先在全面推广新型农村合作医疗制度中加强了“补需方”的力度。之后，通过普惠性参保补贴方式，政府快速重建了城镇居民基本医疗保险制度。同时，政府全额兜底针对贫困群体的医疗救助。“补需方”成为当前社会化医疗保障体系的主要筹资来源。以2018年为例，政府对城乡居民医保投入占其基金总筹资的66%（朱恒鹏，2019）。
基于财政补贴建立的面向全民的医疗保障体系，其对健康产出的作用有以下三种方式：
一是社会医疗保险的实施与推广可以降低医疗服务的相对价格，有利于居民医疗服务需求的释放，降低居民因拖延或无法就医导致的病情恶化概率，进而提高健康产出（程令国和张晔，2012）。基于宏观数据，栾斌和杨俊（2015）研究发现在健康支付结构中提高公共负担系数或者降低个人负担系数，都有利于促进农村健康人力资本发展。
二是参加社会医疗保险可以重塑个体健康行为。在参加社会医疗保险后，个体可以享受更多的预防性医疗服务，纠正其不良健康行为，如吸烟、酗酒等，从而提高“补需方”的健康产出（Baker等，2001）。
三是社会医疗保险作为风险分担机制，在一定程度上可以化解个体因疾病而引发的财务透支焦虑，促进其身心健康。如Wang等（2009）采用实验研究的方法，发现参加农村互助医疗保险显著降低了农村居民的焦虑比例，提高了健康水平。
基于以上分析，本文提出如下假设：
假设2：在控制其他变量不变的条件下，增加“补需方”的力度，将会显著提高健康产出。
03
“补供方”与“补需方”
对健康产出非线性增长的影响
鉴于医疗卫生支出存在边际产出递减规律，随着政府医疗投入的增加，健康边际产出变动轨迹会由快到慢，甚至趋于平坦。“补供方”一直是政府医疗投入的重点（朱恒鹏，2019），有助于设备配置、床位资源与医疗服务人员素质的整体提升。但是，在控制生产技术水平和其他要素投入量不变的条件下，持续增加对医疗机构的财政投入规模，其服务供给能力在理论上存在极限值。当达到此点时，健康边际产出将会趋于平坦。
其结果是，虽然“补供方”投入在增加，但是利用效率却在降低。以医疗设备投入为例，“十一五”期间，中央财政累计安排200余亿元用于医疗设备购置，但是基层医院的医疗器械使用率不足40%。陈永成和蒋金法（2019）发现2012—2016年各省份公立医院的绩效水平整体处于中级水平。同样，“补需方”有助于改善医疗服务可及性，增加医疗服务利用，从而增加健康产出。然而，有学者发现卫生服务利用对健康产出的影响同样存在边际递减效应，当医疗服务利用率提高时，健康产出呈现边际递减的趋势（Fisher，2003）。
由此，本文提出如下假设：
假设3：在控制其他变量不变的条件下，持续“补供方”或“补需方”对健康边际产出的影响呈现非线性增长，具体表现为倒U型。
三、研究设计
01
模型建立
本文采用个体效应模型估计“补供方”与“补需方”对健康产出的影响效应。基本估计模型如下：
其中，i和t分别表示地区和年份，εit表示误差扰动项，μi表示不可观测的个体效应，yit表示被解释变量，Xjit表示第j个解释变量，βj表示估计系数。被解释变量包括围产儿死亡率与孕产妇死亡率。解释变量包括“补供方”“补需方”、人均GDP、总抚养比、性别比、文盲比、三级医院占比。
在围产儿死亡率的估计方程中，“补供方”与“补需方”是本文的核心解释变量。如果“补供方”或“补需方”的系数呈现负值，则表明随着增加“补供方”或“补需方”的力度，围产儿死亡率相应地会出现下降，具有正向健康产出效应。孕产妇死亡率作为替代性因变量进行结果稳健性检验。本文具体的估计策略如下：
首先，基于稳健的Wu-Hausman检验来决定是采用个体固定效应还是个体随机效应。如果拒绝原假设，则采用个体固定效应模型；反之，则采用个体随机效应模型。
其次，对可能存在的异方差、序列相关与截面相关问题进行相关检验后，采用Driscoll-Kraay标准误进行修正估计。
另外，鉴于区域发展的不平衡可能会扰动估计系数的准确性，本文仅保留中间50%的样本量进行稳健性回归。
最后，因财政投入可能存在边际产出递减规律，本文采用面板门槛模型对“补供方”与“补需方”的健康产出进行门槛值检验，并基于门槛值进行分样本回归。
02
变量选取
健康产出主要以围产儿死亡率与孕产妇死亡率为衡量指标。根据中国财政卫生支出的统计口径，本文构建“补供方”和“补需方”两个核心解释变量。“补供方”指的是政府直接面向医疗服务供给方（公立医疗机构）的财政投入。
因此，“补供方”采用医疗机构的财政补贴收入除以各省常住人口数进行衡量。“补需方”实质上是直接向医疗服务的需求方发放补贴。所以，依据《医药卫生体制改革近期重点实施方案（2009—2011年）》（国发〔2009〕12号），“补需方”资金流向主要包括城镇职工医保补助、城乡居民医保补贴以及医疗救助制度。
因此，“补需方”以政府资助参加医疗保险、合作医疗支出以及直接医疗救助支出三者之和除以各省常住人口数进行衡量。控制变量包括：人均GDP反映经济发展水平、总抚养比与性别比反映人口结构特征、15岁以上的文盲人数占比（以下简称文盲比）反映教育水平、三级医院占比反映医疗服务质量。
03
数据来源
本文考察的样本为2007—2017年省级面板数据，通过对2008—2018年《中国卫生统计年鉴》《中国卫生总费用研究报告》《中国统计年鉴》等公开数据整理而得。综合考虑时间长度与省份个数，本文利用两套面板数据进行估计：
一是平衡面板A，包括31个省、自治区和直辖市（以下简称省份。因数据缺失严重，这里不包括香港、澳门和台湾地区）2007—2017年的数据。
二是平衡面板B，包括全国31个省份2013—2017年的数据。
采用两套面板的优点如下：
一是可以验证估计结果的稳健性。
二是可以考察新医改以后政府医疗投入对健康产出的实际成效。
考虑到通货膨胀的影响，本文以2007与2013年为基期，分别对面板A和面板B中的人均GDP按照人均GDP指数进行去通胀处理，以及“补供方”“补需方”按照居民消费价格指数进行调整，并对获得的实际值取对数。另外，异常样本点的存在可能会扰动“补供方”或“补需方”对健康产出的影响效应，故本文在1%的水平上对所有变量进行缩尾处理。变量的描述性统计值如表1所示。
表1 主要变量的描述性统计值
四、实证分析
01
“补供方”与“补需方”
对围产儿死亡率的影响
表2报告了“补供方”与“补需方”对围产儿死亡率影响的基础回归结果。下文将从横向面板内部比较与纵向面板差异比较分别阐述其影响结果。从横向面板内部比较看，如表2所示，在面板A的列（2）和面板B的列（2）中，“补供方”对围产儿死亡率的影响在1%的水平上显著性为负，表明随着政府增加对公立医疗机构的财政投入，围产儿死亡率出现了显著下降。此时，二者模型的组内R2分别为0.659与0.465，比各自的列（1）提高约0.143（0.659-0.516）与0.145（0.465-0.320）。
在面板A的列（3）和面板B的列（3）中，基于二者的列（1）模型设定的基础上，同时加入“补需方”，二者的系数分别为-0.880与-0.407，且均显著异于零，表明随着“补需方”力度的增加，围产儿死亡率出现了显著下降；其组内R2分别为0.568和0.332均低于各自面板的列（2）。比较R2的结果表明，相较于“补需方”，“补供方”对健康产出的解释能力可能更强。在面板B的列（4）中，当控制“补供方”后，“补需方”不再显著且组内R2与列（2）一致，表明“补供方”对健康产出的解释能力覆盖了“补需方”，即“补供方”对健康产出的解释能力要明显强于“补需方”。
从纵向面板差异比较看，对比面板A的列（4）与面板B的列（4）中“补供方”和“补需方”的估计结果，可以发现，面板A中“补供方”系数绝对值明显高于面板B，表明随着“补供方”水平的提高，“补供方”对围产儿死亡率的抑制效应出现了下降。但抑制效应下降是否意味着对健康产出的影响呈现倒U型呢？为回答这一问题，本文后续采用面板门槛模型与分样本回归进行验证。另外，面板B的“补需方”难以再去解释围产儿死亡率的下降。其原因可能有三种，但有待进一步检验。
一是“补需方”是以“补供方”为基础。当缺乏医疗服务机构的有效供给时，需方的医疗服务需要一般难以满足，因此，“补需方”的功能发挥需要“补供方”投入量达到一定的门槛值。
二是“补需方”对健康产出的影响需要自身投入量超过一个限定门槛值。
三是“补供方”对健康产出的解释能力显著高于“补需方”，导致“补供方”弱化了“补需方”对健康产出影响的显著性水平。
表2 围产儿死亡率的回归结果
注：括号内为标准误；***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平。
02
“补供方”与“补需方”
对孕产妇死亡率的影响
由于衡量健康水平的指标有很多，且每种指标都存在一定的局限性，为弥补这些不足，同时考虑数据的可及性，本文进一步估计“补供方”与“补需方”对孕产妇死亡率的影响。
如表3所示，基于孕产妇死亡率的回归结果与表2的结果基本一致。从横向面板内部比较看，“补供方”与“补需方”显著降低了孕产妇死亡率，“补供方”对健康产出的解释能力要相对高于“补需方”。从纵向面板差异比较看，“补供方”对孕产妇死亡率的抑制效应出现了下降。面板B的“补需方”难以再去解释孕产妇死亡率的下降。综合上文的分析，回归结果支持假设1与假设2，即在控制其他变量不变的条件下，政府提高“补供方”或“补需方”的力度，都将显著提高健康产出。
表3 孕产妇死亡率的回归结果
注：括号内为标准误；***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平。
03
基于因变量的25%至75%样本量
的回归结果
为降低区域发展不平衡对回归结果的干扰，进一步采取同样的估计策略对因变量50%分位数的样本量进行稳健性检验。如表4所示，在去除最大25%与最小25%分位数后，表2和表3的基本结论得到进一步强化。具体表现是：在影响方向与显著性保持一致的前提下，与表2和表3的完整模型相比，表4的组内R2均提高了0.145以上。
表4 基于因变量的25%至75%样本量的回归结果
注：括号内为标准误；***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平。
04
“补供方”与“补需方”
对健康产出非线性增长的影响
基于假设3，利用面板门槛扭结模型（Kink Model），分别以“补供方”和“补需方”为门槛变量进一步探析“补供方”与“补需方”对健康产出的非线性影响。具体的研究方法与结果解释可参考Thanh和Canh（2020）、Seo等（2019）的相关研究。回归结果如表5所示。
在表5中，“补供方”的门槛值为4.499且在1%的水平上显著，说明“补供方”对健康产出的影响存在一个临界点。扭结项斜率与“补供方”斜率相反，“补供方”对健康产出的影响效应呈倒U型，存在边际产出递减的情形。“补需方”的门槛值为1.922，对孕产妇死亡率的抑制效应呈倒U型。结果支持假设3，即“补供方”或“补需方”对健康边际产出的影响效应呈现为非线性增长，具体表现为倒U型。
本文基于门槛值对健康产出进行了分样本回归，如表6所示。无论因变量是围产儿死亡率还是孕产妇死亡率，对比它们各自的列（1）与列（2）可以发现，当“补供方”大于或等于4.499时，“补供方”的系数绝对值出现了明显降低，而“补需方”的系数绝对值与显著性出现了较为明显上升。这表明，“补供方”对健康产出的促进效应存在边际产出递减，且“补供方”是否超过门槛值直接影响了“补需方”对健康产出的促进效应，即表明“补需方”的健康产出是建立在一定“补供方”的基础上。
另外，当以“补需方”为分样本变量时，随着“补需方”大于或等于1.922，可以发现两个因变量的“补供方”的系数绝对值与显著性水平相较于其列（3）均有一定的提高；补需方的系数显著性也略有提升但不及“补供方”。这可能表明基于“补需方”释放的医疗需求会通过对公立医疗服务机构的使用进一步提高“补供方”的健康产出水平；而“补需方”对健康产出的功能发挥具有一定的门槛效应，需要累积一定投入量方能提高健康产出。
表5 面板A的门槛扭结模型的回归结果
注：括号内为标准误；***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平。
表6 面板A基于扭结项的分样本回归结果
注：括号内为标准误；***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平。4.499表示“补供方”的门槛值，1.922表示“补需方”的门槛值。
从分析结果看，“补供方”与“补需方”对健康产出的影响是相互依存的，并有一定的门槛效应。但这并不能验证前文所提及的“补需方”难以解释健康产出的可能性原因之一和之二。如表7所示，从2013年至2017年，多数样本基本满足了“补需方”“补供方”相互依存的门槛值，但是“补需方”并未显著提高健康产出。基于表6结果，随着“补需方”跨过门槛值后，“补供方”对健康产出影响的显著性与系数绝对值提高幅度均明显高于“补需方”，所以，更为合理解释了“补供方”对健康产出的解释能力在一定程度上覆盖了“补需方”。
其背后的逻辑可能是，“补供方”的健康产出是以居民医疗服务消费为前提，而“补需方”的健康产出是通过消费医疗服务实现的。“补需方”的健康产出在一定意义上会间接促进“补供方”的健康产出。“补需方”仅仅是降低了患者的资金约束，提高了就诊的可能性，最终的医疗服务提供与疾病治愈还是依赖医疗机构。
表7 基于门槛值的省份分布
五、结论和政策建议
01
主要结论
本文基于省级面板数据，采用Driscoll-Kraay标准误修正的个体效应模型，从因变量与样本区间变化等多个维度分析了“补供方”和“补需方”两种投入路径对健康产出的影响效应。研究发现：
长期看，增加“补供方”与“补需方”力度对健康产出均具有显著的正向促进作用。短期看，基于不同面板的横向、纵向比较与因变量置换等多重检验表明，“补供方”对健康产出的解释能力明显高于“补需方”。其原因可能是“补供方”的健康产出是以居民医疗服务消费为前提，而“补需方”的健康产出需要通过消费医疗服务实现。
“补供方”与“补需方”对健康边际产出的影响表现为非线性增长且存在门槛效应。在现有生产技术水平不变的情形下，“补供方”对健康产出的影响存在显著的边际产出递减效应，门槛值为4.499。“补需方”对健康边际产出的递减效应体现在降低孕产妇死亡率方面，门槛值为1.922。
进一步研究发现，“补供方”与“补需方”是提高健康产出的一体两面，互为基础。“补供方”超过门槛值会直接提高“补需方”对健康产出的促进效应。“补需方”释放的医疗需求会通过对公立医疗服务机构的使用间接地提高“补供方”的健康产出。
02
政策建议
1.建立结果导向型健康投入机制，实现“以治疗为中心”向“以人民健康为中心”的转变
一是扩展投入路径，树立大健康、大卫生和预防为主的投入理念。建议加大对健康干预、全周期生命健康和重大疾病防控三个领域的投入。
二是以健康产出为导向，引入涉及政府财政投入的协同部门、第三方机构、经验丰富的医疗领域退休专家等多元力量，共同协商建立科学合理的投入绩效评价体系。如强化健康教育、疾病防控、治愈率等反映干预前置和健康产出的指标权重。
三是组建随机匿名检查组进行全面监督政府医疗投入的资金使用情况。如成立以退休返聘的专家为主的医疗质量控制专家组，分批进行匿名抽查公立医疗机构的用药规范情况与疾病防治结合的成效。
2.推进健康资源均等化配置，“补供方”应从粗放型转为精准滴灌型，构建对医疗技术水平落后地区的协助网络
长期以来，政府投入主要集中在大城市、大医院（顾昕，2019），导致优质医疗资源过度集中。因此，“补供方”应引导优质的医疗资源向基层倾斜。
一是提供单列资金支持计划，激励优质医疗服务主体借助医联体的互动机制引导资源下沉，培养和提高属地化医务工作者的医疗服务水平。将基层人才培养数量纳入财政补贴优质医疗机构的考核指标，搭建帮扶梯队，为基层定向培养人才队伍。
二是由政府主导搭建基于智慧医疗、5G远程手术的应用场景，为开展远程医疗协助提供互动平台。由优质的公立医院与基层、欠发达地区等医疗技术水平落后地区的服务机构建立网络协助方案，通过在线诊疗、远程手术等多种形式提高医疗技术水平落后地区的医疗服务水平。
3.以“补需方”为主，构建竞合型医疗服务体系，推动医疗服务质量升级
本文发现持续“补需方”可以间接提高“补供方”的健康产出。据此，建议以“补需方”为主，进而培育医疗服务买方市场，有利于增加患者就医的选择权与倒逼医疗供给侧结构性改革，实现医疗服务质量升级。
一是由政府出资构建医生的个体声誉和医院组织声誉的公益性信息咨询平台，为患者实现“病有良医”提供判断依据。
二是进一步强化统筹城镇居民医疗保险与新型农村合作医疗，基于“补需方”缩小社会医疗保险间报销比例与保障范围的差距，使城乡居民能享有与责任对等的医疗保险待遇，降低因医疗服务可及性差异带来的健康不平等问题。
三是在分级诊疗体系建设中，在提高基层医疗服务能力的前提下，设定医保差异化报销的方法，引导居民就地及时进行预防保健、慢性病治疗。
篇目二
政府卫生投入对健康产出
的空间溢出效应及异质性研究
——兼论规模、效率与结构
作者
明海蓉 胡克刚
西安财经大学经济学院
来源
《中国卫生政策研究》
2024年 第3期
关键词
政府卫生投入
健康产出
空间溢出效应
异质性
摘要
目的：研究政府卫生投入对健康产出的影响、空间溢出效应以及异质性。
方法：基于2010—2020年间省级面板数据，通过空间杜宾模型，分析我国政府卫生投入规模、效率、结构对健康产出的影响以及空间溢出效应，并对根据Moran's I测算的高、低健康产出空间集聚区进行异质性分析。
结果：
第一，政府卫生投入规模对健康产出存在显著的积极影响及空间正向溢出效应；投入效率有助于直接提高本地健康产出，并间接增强投入规模对健康产出的影响及空间正向溢出效应，但是目前投入效率本身未产生显著的空间溢出效果；投入结构中的“补供方”与“补需方”投入对健康产出具有显著性影响及空间正向溢出效应，但两者需合理配置，相比而言，当前“补需方”投入对健康产出的促进作用更明显，过度增加“补供方”投入，不利于健康产出最大化。
第二，政府卫生投入对健康产出的影响及空间溢出效应具有异质性，其中低健康产出集聚区，健康产出绩效主要来源于投入规模，高健康产出集聚区投入效率和结构的作用更明显，而且高健康产出集聚区投入规模、效率和结构的空间正向溢出效应均大于低健康产出集聚区。
结论：政府卫生投入最大化促进健康产出，还应从规模、效率、结构以及资金空间投入均等化等方面进行优化。
正文
一、问题提出
当前全球宏观背景下，受多种因素影响，社会供给总量增速放缓，但需求不断提升，卫生健康领域供需矛盾凸显，政府对卫生领域的投入，除了总量适度与否，更有效率是否高效、结构是否合理等问题。在供给总量面临约束，但需求不断增长变化的背景下，政府卫生投入能否有效提升健康产出，如何改变过往靠提升总量而满足需求的思路，转向规模、结构、效率等多方向发力，促进政府卫生投入从规模扩张到提质增效，实现政府卫生投入的健康产出最大化目标，亟待解决。
但是目前关于政府卫生投入对健康产出影响的研究主要集中于投入规模的考察，较少全面分析投入效率和结构等因素对健康产出的影响；方法上以线性面板或非线性门槛面板模型为主，忽视了政府卫生投入影响健康产出的空间因素。本文在已有研究基础上，主要从以下两个方面进行突破：
第一，视角及方法上，将空间相关性纳入政府卫生投入对健康产出的影响因素范畴，并运用空间计量模型，实证检验空间关联下政府卫生投入对健康产出的影响以及空间溢出效应；
第二，研究内容上，分别从规模、效率、结构三个方面，探讨政府卫生投入对健康产出的影响及空间溢出效应，并基于健康产出空间分布的异质性，深入分析不同环境特征下，政府卫生投入规模、效率、结构对健康产出的影响，这对优质医疗卫生资源共享，卫生健康区域协同发展，全面发挥我国政府卫生投入效力，更好促进我国健康产出最大化具有重要意义。
二、文献综述与研究假设
关于政府卫生投入对健康产出的影响，目前诸多学者认为政府卫生投入通过改善医疗卫生服务水平，有效促进了健康产出，但在不同经济发展水平及社会环境下呈现出异质性，由于医疗卫生资源空间分布不均等，优质医疗卫生资源主要集中于经济发达地区以及大城市，这一影响下加剧不同地区间居民健康差异，同时随着社会关联度日益加强，会导致卫生健康服务需求较大而又得不到满足的居民，转向医疗卫生资源更充足、服务水平更高的地方就医，进而加强政府卫生投入对健康产出的空间影响，但受地区政府卫生投入力度及医疗卫生服务能力差异等多种因素影响，政府卫生投入对健康产出的影响及空间溢出效应可能存在异质性。
假设1：政府卫生投入对健康产出具有显著影响及空间溢出效应，同时存在区域异质性。
政府卫生投入规模作为卫生总投入的重要组成部分，通过制约卫生总费用影响健康产出，大部分学者认为，政府卫生投入规模的增加能有效促进健康产出，同时也发现政府卫生投入规模增加对健康产出的影响，在不同国家以及地区之间存在明显的差异。
从空间溢出效应而言，投入规模的增加，有助于改善地区医疗卫生服务水平和享受医疗卫生服务的成本负担，同时随着国家医保异地结算报销的互联互通，将更进一步增强卫生健康需求者外出就医的可能性，进而增强政府卫生投入规模对健康产出的空间溢出效应。
假设2：政府卫生投入规模对健康产出的影响存在空间溢出效应，但在不同地域间具有异质性。
政府卫生投入对健康产出的影响，不仅直接受规模影响，还受政府卫生资金配置效率等因素制约，如政府卫生资金对医疗卫生资源的配置效率即资金使用的合理度等，政府卫生投入效率高时，健康产出更明显；由于投入效率建立在投入规模的基础上，因此效率优化有助于发挥规模带来的健康产出效益，这也说明投入效率对健康产出的影响路径相对更为间接，当进一步考虑空间传递因素时，投入效率对健康产出的空间溢出效应可能相对更小。
假设3：政府卫生投入效率不仅直接影响健康产出，而且影响投入规模下的健康产出绩效，但是由于作用路径相对更为间接，投入效率对健康产出空间溢出效应可能较小或者不明显。
投入结构关系到资金分配于不同领域，由于利益导向对卫生健康的影响存在差异，从资金流向受益群体划分的供需方而言：
其中“补供方”从供给方面给卫生健康需求者提供充足优质的医疗卫生服务，进而提升本地及邻地健康产出；
“补需方”通过补贴医疗卫生服务需求者的医疗卫生成本，释放就医需求，降低因经济问题导致的有病不医给健康带来的损害，随着医保在全国范围内的互联互通，医疗报销异地结算更方便，将有效提升“补需方”投入的空间溢出；
同时“补供方”投入提供的医疗卫生服务通过满足“补需方”投入释放出的健康需求而提升“补需方”的健康产出，“补需方”投入释放出医疗需求通过使用医疗卫生服务间接提高“补供方”的健康产出，两者相互配合，共同影响健康产出最大化。
不同的影响路径也决定了投入结构对健康产出的影响差异，随着二者投入力度的不断调整，直接影响医疗卫生服务供给及需求，进而影响不同区域政府卫生投入的健康产出效益及空间溢出效应。
假设4：政府卫生“补需方”投入和“补供方”投入，互为基础、相辅相成，共同影响健康产出，但在不同组合下，两者对健康产出的促进效果及空间溢出效应存在差异。
三、研究模型构建及数据说明
01
计量模型设定
根据研究假设政府卫生投入对健康产出的影响具有空间效应，而且政府卫生投入到健康产出存在一定的时间滞后性，空间面板模型有助于全面计量这些影响，其中空间杜宾模型相比空间滞后模型和空间误差模型，更能综合全面考虑空间滞后项和误差项对被解释变量的影响，能较好解决内生性问题，可以得到无偏估计，有助于更准确地检验政府卫生投入与健康产出的关系。因此，本文选择空间杜宾模型分析政府卫生投入对健康产出的影响。
1.首先，构建政府卫生投入规模与健康产出关系的空间杜宾模型：
2.其次，为进一步检验政府卫生投入效率对健康产出的影响，以及在政府卫生投入规模与健康产出的关系中所产生的影响，构建如下空间杜宾模型：
3.最后，从供需投入结构，检验政府卫生“补供方”和“补需方”投入对健康产出的影响，考虑到两者存在相互影响的关系，在模型中加入两者交互项，构建如下空间杜宾模型：
式中HOit、GHEit、GHETEit、GHESEit、GHENEit、CONTSit分别表示地区健康产出、政府卫生投入规模、政府卫生投入效率、政府卫生“补供方”投入、政府卫生“补需方”投入，以及体现社会经济地位等特征的控制变量，W为标准化后的空间权重矩阵，w(HOit)、w(GHEit)、w(GHETEit)、w(GHESEit)、w(GHENEit)、w(CONTSit)表示地理位置上邻近地区的相应特征变量，i、t及t-1分别表示地区、年份及滞后一期年份，θ、β1、β2…β6，?1、?2…?5等参数表示对应的估计系数，α0为截距项，υi、μt分别表示个体和时间固定效应，εit表示误差项。
02
变量及数据来源说明
考虑到2009年医药卫生体制改革以来，我国政府进一步从基本医疗和基本公共卫生服务方面加强了财政投入，并对孕产妇、婴幼儿等群体的健康保障给予更多的财政支持，与此同时在人口老龄化、鼓励生育的双重政策背景下，婴幼儿常作为重点保障人群，而且对医疗卫生服务需求相对其他群体更大，能更敏感地识别政府医疗卫生投入带来的影响，因此本文借鉴郑喜洋、王增文等等以常用于衡量健康产出的围产儿死亡率作为被解释变量。
以政府卫生投入规模、效率、结构（政府卫生“补供方”投入和“补需方”投入）作为核心解释变量，其中：
政府卫生投入规模，参考毛文琳等研究，采用地区政府卫生总投入规模衡量；
政府卫生投入效率，借鉴王丽等研究以人均政府卫生投入为投入变量，每千人口卫生技术人员、每千人口卫生床位数及每万人口卫生机构个数为产出变量，采用数据包络分析方法测算；
政府卫生“补供方”和“补需方”投入，通过借鉴郑喜洋、王增文等研究构建“补供方”投入和“补需方”投入两个变量。
综合考虑影响健康的相关因素，并参考Kiross GT、Razakamanan MV、Baker T， 毛文琳、王增文等相关文献，将经济发展水平、城镇化率、老龄化程度、交通便利度以及文盲率等作为控制变量。考虑数据连续性和完整性，选取2010—2020年我国30个省级行政区（不含港、澳、台及西藏）数据作为研究样本区间，各项数据来源于历年《中国卫生健康统计年鉴》、EPS、CSMAR等数据库，并以2010年为基期，采用GDP平减指数作为剔除物价影响指标对数据进行不变价处理，表1为数据描述性统计结果。
表1 相关变量定义及描述性统计
四、实证结果分析
01
空间相关性及模型有效性检验
1.空间相关性分析
首先对健康产出的全域空间相关性进行检验，本文采用现有文献常用的全域空间相关性的Moran's I进行判断，并以地理邻近矩阵，对用于衡量健康产出，分别作为被解释变量和稳健性检验的围产儿死亡率和孕产妇死亡率进行全域空间相关性的Moran's I测算，由表2可见，2010—2020年地理邻近矩阵下围产儿死亡率和孕产妇死亡率的Moran's I，P值均小于0.01，系数为正通过了显著性检验，说明健康产出具有显著的空间正相关性。
为进一步考察健康产出的局域内空间集聚特征，本文分别选取2010、2015、2020三个时段，根据Moran'sI散点图对围产儿死亡率的局部空间自相关性进行分析，如表3所示，围产儿死亡率呈现出“高—高”、“低—低”集聚的空间分布特征。
表2 2010—2020年我国健康产出的Moran's I值
表3 2010、2015、2020年
我国围产儿死亡率区域分布情况
2.模型有效性检验
为对空间回归模型进行诊断和选择，以确保模型的有效性，分别对模型进行了Moran's I、LM以及LR检验，表4中（1）、（2）、（3）显示了政府卫生投入规模、效率、结构的健康产出空间效应模型的相关检验结果，三个模型中的整体Moran's I以及相应的LM、LR均通过了显著性检验，这意味着应拒绝采用非空间模型，而且本文设立的空间杜宾模型不会退化成空间滞后和空间误差模型，采用空间杜宾模型较为合理。
表4 空间计量模型有效性的相关检验结果
注：∗∗、∗∗∗分别表示P<0.05、P<0.01。
02
空间效应结果分析
1.投入规模的空间效应
表5中（1）列显示了政府卫生投入规模对健康产出空间溢出效应，结果可见，本地和邻地政府卫生当期投入规模分别为P<0.1和P<0.05，系数均为负，对本地围产儿死亡率产生了积极影响，这说明本地和邻地政府卫生投入规模的增加，均有助于提升本地健康产出，政府卫生投入规模对健康产出的影响具有明显的空间正向溢出效应。
2.投入效率的空间效应
表5中（2）列可见，投入效率以系数-0.1701（P<0.1），对健康产出产生了积极影响，邻地投入效率对本地健康产出影响并不显著；加入投入效率变量后，本地当期投入规模对健康产出的影响，由10%显著性水平提升到1%，影响系数由-0.1094变为-0.1480，滞后一期投入规模由不显著变为10%的显著水平，影响系数从-0.0284到-0.0336对健康产出产生积极影响，邻地当期投入规模对本地健康产出的影响，显著性水平由5%提升到1%，系数由-0.1477变为-0.1548。这意味着提高投入效率不仅有助于直接提升本地健康产出，同时还有助于提高本地及邻地政府卫生当期以及滞后期投入规模带来的健康产出效益，增强政府卫生投入规模的空间正向溢出效应，但是投入效率本身还未产生明显的空间溢出效果。
表5 政府卫生投入规模、效率对健康产出
的空间效应实证结果
注：∗、∗∗、∗∗∗分别代表P<0.1、P<0.05、P<0.01，括号内为系数的t值。
3.投入结构的空间效应
表6中（1）、（2）、（3）列分别反映了仅考察“补需方”与“补供方”投入，以及同时考虑二者对健康产出的影响。
结果可见，当仅考虑“补需方”投入时，本地当期和滞后一期投入以及邻地当期投入，分别以5%、1%和1%的显著性水平，对降低围产儿死亡率起到积极作用；当仅考虑“补供方”投入时，本地当期投入对围产儿死亡率影响并不显著，滞后一期投入则在1%的显著性水平上对围产儿死亡率产生了负向影响，邻地本期和滞后一期，分别以5%和1%的水平显著降低了本地围产儿死亡率。
这意味着一味增加“补供方”投入，不利于发挥政府卫生投入对本地健康产出的提升作用，主要可能是在政府卫生投入定量的情况下，增加“补供方”将挤压“补需方”投入，而“补供方”投入主要体现在对医疗卫生服务的改善方面，健康产出绩效还可能受效率、需求者的经济能力等多种因素影响，而“补需方”投入通过直接降低居民就医成本，在卫生服务供给足够的情况下，“补需方”投入对健康产出的改善作用更明显；从空间影响来看，不同于本地区“补供方”投入对本地就医需求者的影响，邻地“补供方”投入提升了邻地医疗卫生资源及服务水平，但是不会对本地就医需求者的医疗保障“补需方”产生挤压，因此有助于提升本地健康产出。
当同时考虑“补需方”和“补供方”投入时，结果可见本地和邻地“补需方”和“补供方”当期投入，以及本地“补需方”滞后一期投入，系数均为负，显著水平为P<0.05，有效降低本了地围产儿死亡率。这说明同时考虑“补需方”和“补供方”投入时，合理结构配置下，两者相辅相成、相互促进，如“补供方”通过提供的医疗卫生服务满足“补需方”的健康需要而提升“补需方”健康产出；“补需方”释放出医疗需求，通过使用“补供方”提供的医疗卫生服务间接提高“补供方”的健康产出，进而有利于同时提升二者的健康产出绩效以及空间正向溢出效应，为本地及邻地带来健康福利效应，更大程度提高社会整体健康产出。
表6 政府卫生投入结构对健康产出的空间效应实证结果
注：∗、∗∗、∗∗∗分别代表P<0.1、P<0.05、P<0.01，括号内为系数的t值。
03
异质性分析
由表7可见，政府卫生投入对健康产出的影响及空间溢出效应在“高—高”集聚的低健康产出聚集区和“低—低”集聚的高健康产出集聚区呈现出明显的异质性。
其中低健康产出集聚区，仅增加本地投入规模系数为负，以10%显著水平降低了本地围产儿死亡率，这说明在低健康产出集聚区，投入规模增加有助于提升本地健康产出，但不存在空间溢出效应；政府卫生投入效率对本地健康产出影响并不显著，但是提高投入效率后本地和邻地投入规模对健康产的影响显著性水平均得到明显提高，这与全样本结论一致，投入效率的提升，有助于增强投入规模带来的健康产出效益以及空间效应溢出。
从投入结构来看，本地和邻地“补需方”当期投入，均以系数为负，分别以10%和1%水平显著改善了围产儿死亡率，本地和邻地“补供方”投入对围产儿死亡率的影响均不显著，这说明在低健康产出集聚区，仅“补需方”投入能在改善健康产出的同时发挥空间正向溢出效应。
高健康产出集聚区，本地政府卫生投入规模对围产儿死亡率的影响并不明显，邻地当期及滞后一期投入规模分别以1%和5%显著水平，有效降低了本地区围产儿死亡率，这意味着高健康产出集聚区投入规模的直接效应并不明显，但存在空间溢出效应。
从投入效率来看，本地和邻近地区政府提高投入效率分别以10%和1%水平，显著降低了围产儿死亡率，这说明在高健康产出集聚区提高政府卫生投入效率，能起到有效提升健康产出的作用，且存在空间正向溢出效应；
投入结构中，本地“补需方”当期和滞后一期投入以及“补供方”当期投入，邻地的“补需方”以及“补供方”当期投入，系数均为负，在5%的水平上显著降低了围产儿死亡率，这一结果与全样本一致，说明在高健康产出集聚区政府卫生投入通过合理的结构配置，同时发挥了“补需方”及“补供方”投入的直接效应及空间溢出效应，能有效提升健康产出。
表7 政府卫生投入对健康产出
的空间效应区域异质性检验
注：∗、∗∗、∗∗∗分别代表P<0.1、P<0.05、P<0.01，括号内为系数的t值。
04
稳健性检验
为确保模型结果稳健性，本文采取替换被解释变量和调整样本期法两种方式，对模型及结果进行稳健性检验。
第一，替换被解释变量，将同用于衡量妇幼方面医疗卫生服务水平的孕产妇死亡率作为围产儿死亡率替换变量。
第二，调整样本期，剔除可能受2009年新医改政策初实施以及COVID⁃19疫情影响的2010和2020年的样本量，以2011—2019年为样本期间进行检验。
如表8可见，两种稳健性检验方式下，政府卫生投入规模、效率以及结构的健康产出空间效应，相关重要变量结果的正负向符号以及显著性，整体上并未发生较大改变，说明本文实证结果具有较强的稳健性。
表8 政府卫生投入的健康产出空间效应稳健性检验
注：∗、∗∗、∗∗∗分别代表P<0.1、P<0.05、P<0.01，括号内为系数的t值。
五、研究启示
根据实证结果得到如下启示：
第一，因地制宜调整地方政府卫生投入规模、效率与结构。整体而言，当前我国仍处于规模增加能有效提升居民健康产出的阶段，可继续增加规模，但值得注意的是，政府卫生投入对健康产出的影响及空间溢出效应存在明显的区域异质性，因此还应针对不同地区的情况制定合理政策，对投入规模依赖较大的低健康产出集聚区，在发挥规模效应的同时，进一步对效率及结构进行优化管理；对规模效应较为有限的高健康产出集聚区，应合理控制规模，提升医疗卫生系统的运行效率，优化政府卫生投入结构。
第二，将政策重点从扩大投入规模转向结构优化，促进医疗卫生领域的提质增效。实证研究结果表明，相比“补供方”投入，“补需方”带来的健康产出效益及空间溢出效应更明显，而且持续“补需方”有助于间接提高“补供方”的健康产出。因此，兼顾供需方投入的同时，应侧重强化“补需方”投入，将医疗卫生服务的选择权交给需求者，在需求者用脚投票过程中，倒逼医疗供给侧结构性改革，推动医疗服务质量不断改善。
第三，营造更大范围内满足卫生健康需求的社会环境。如进一步推动医保的全国联动，提升地区之间卫生健康信息互联互通，方便卫生健康需求者跨地区就医，加强优质医疗卫生资源流动及共享，推动地区之间医疗卫生事业协同发展，发挥地区政府卫生投入给本地以及周边地区带来的健康产出福利效应。
第四，提升政府卫生资金以及资源空间分布上的均等化，发挥政府资源配置的引导性作用。如通过资金转移支付以及激励大型公立医院对基层、欠发达地区等医疗水平落后地区的指导、帮扶，推动优质医疗卫生资源下沉，降低地区间因医疗服务可及性及优质资源获取差异带来的健康不平等问题，最大程度提高社会整体健康产出。
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健康治理系列谈第五期《公立/民营医院亏损治理》：湖北省医改办原副主任阮小明（新冠疫情对医院影响）、国家卫健委财务会计专家刘宏伟（公立医院亏损建言）、中国医院协会民营医院分会领导余小宝院长（民营医院亏损建言）
健康治理系列谈第六期《医保按疗效（健康效果）付费》：国家卫健委卫生技术评估重点实验室主任陈英耀（上海医保局试点）、美国佐治亚大学公共卫生学院教授陈茁（美国欧盟案例）、徐州医保局待遇医药处处长杨义森（医保配套法规政策）
健康治理系列谈第七期《中成药集采：政策解读与应对策略》：中国中医科学院首席研究员谢雁鸣（价值评估与真实世界研究）、“风云药谈”创始人张廷杰（集采竞标：准入路径与报价策略）、政策宣教专家梁嘉琳（政策体系：打破三大惯例，洞察五大趋势）
健康治理系列谈第八期《惠民保：政企关系与多层次保障》：国家卫健委/医保局咨询专家朱铭来（价值评估模型）、成都市医保局医疗保险处副处长廖凌（“惠蓉保”）、某商保公司部门副总严霄（“共保体”设计）、镁信健康前高管蔡卓（创新药准入）
健康治理系列谈第九期《创新药放弃医保创新高：标内/标外、院内/院外哪个香？》：国家医保局咨询专家宣建伟（中美对比与价值评估）、上海医保局咨询专家（医保药品落地机制）、准入培训专家徐川
健康治理系列谈第十期《打击欺诈骗保：政策动向与操作规程》：国家医保局基金监管信用评价专家龚忆莼（过度医疗判定）、国家医保局医保法规咨询专家张卿（欺诈骗保判定）、国家有关部委政策宣教专家梁嘉琳（医保飞行检查常见争议与对策）、国家卫健委医疗服务价格项目规范专家张群（医院医保质量管理）
健康治理系列谈第十一期《医保支付方式改革：动向与对策》：国家医保局DRG/DIP政策咨询专家杨燕绥（为健康付费与健康绩效评估），国家医保局信息业务编码标准化专家指导组组长（医药/医疗类编码进展），国家医保局DRG付费技术指导组临床论证组组长郭默宁（DRG临床质量管理），国家有关部委政策宣教专家梁嘉琳（“支付+”创新医保政策，支付方式改革六大动向）
健康治理系列谈第十二期《医学指南/共识：医政管理变局与对策》：原卫生部医政司司长于宗河（专家共识—医学指南—国家诊疗规范：行政监管逻辑）、中国临床实践指南联盟联合发起人、《实用内科学》主编王吉耀（医学指南制定：方法学前置性审查与“推荐意见”合理性评价）
健康治理系列谈第十三期《六部委试点城市医疗集团：动向与对策》：国家卫健委县域医共体咨询专家林枫教授（镇江模式与分级诊疗）、国家医保局DRG/DIP咨询专家何继明教授（支付方式改革与三医联动）、深圳卫健委陈瑶博士（深圳罗湖模式）
健康治理系列谈第十四期《医保个人账户改革/门诊统筹：动向与对策》：国家医保局政策咨询专家王超群、法律咨询专家娄宇、政策宣教专家梁嘉琳，连锁药店专家黄修祥
健康治理系列谈第十五期《药品招采“二次议价”卷土重来：是非与利弊》：国务院医改领导小组咨询专家房志武、医药产业大V涂宏钢（Dr.2）、商业贿赂案件资深律师左玉茹
健康治理系列谈第十六期《北京长峰医院大火：卫生综合监管与防灾须知》：北京城市规划院马良伟老院长、中国建筑设计研究院杨海宇副总建筑师、国家卫健委专家组成员吴健院长、社会办医专家张苏华所长
健康治理系列第十七期《五部委打击骗保，医保/医院/药企应对策略》：国家医保局基金监管“飞行检查”专家任克华、国家医保DRG临床论证专家冷家骅、湖北医保局政策法规咨询专家于长永
健康治理系列谈第十八期《2023医保国谈:前瞻与对策》：知名药物经济学家胡善联、RDPAC高级总监李京帅、“风云药谈”创始人张廷杰
健康治理系列谈第十九期《2023医保飞行检查：重大变化与院企对策》：某省医保系统基金监管专家王昊昀、某省医疗保障局基金监管处二级调研员周鹏翔、国家食品药品监督管理总局南方医药经济研究所原副所长陶剑虹
健康治理系列谈第二十期《医疗/医药反腐整治：医院/药企如何研判/应对？》：公立/民营医疗机构主委级专家宋冬雷、世界50强药企前高管丁利华、原国务院医改领导小组相关课题组负责人梁嘉琳
健康治理系列谈第二十一期《反腐之后，如何倡廉：公立医院薪酬绩效改革论辩》：中央推广的“三明医改”卫健委领导周显葆、国家卫健委直属医院运营管理部部长宿小满、知名医院管理咨询机构创始人秦永方、有关部委医疗反腐课题组长梁嘉琳
健康治理十日谈第一期《医疗/医药双轨制的秘密》：原国家食药监局药品监管司司长李国庆、江苏卫健委原副主任李少冬、上海卫生健康发展研究中心李芬研究员
健康治理十日谈第二期《机构/散户投资人的政策素养》：科技部、工信部生物医药领域评审专家郑玉芬、医疗健康投资50人论坛（H50）2020年度轮值主席杨瑞荣
健康治理十日谈第三期《公立医院去行政化：改革动向与对策建议》：海南省原卫生厅长白志勤（省级试点）、陕西省山阳县卫健局原副局长徐毓才（基层视角）、香港教育大学教授和经纬（港台启示）
健康治理十日谈第四期《剖析医保报销堵点：国家医保局大排查》：江西医保局待遇保障处原处长蔡海清（医保政策视角）、安徽蚌埠医保中心原主任秦鹏（医保经办视角）、《医院管理能力探讨》作者诸任之（医疗管理视角）
健康治理十日谈第五期：《医保-医院-药企“三角债”上榜：成因与对策》：中国劳科院原副院长谭中和（“医保-药企直接结算”与医保局考核）、中国社会科学院教授姚宇(地方医改真实痛点破解)、西交大一附院医疗管理专家左煌（医院运营管理&合规建设）
茗谈书友会第一期《寻找政策与传播“黄金分割点”》：国家卫健委/国家医保局传播咨询专家梁嘉琳（健康战略传播）、中央网信办咨询专家刘灿国（政策宣传指引）、创新生物制药公关联盟发起人张辉（传播实战经验）
茗谈书友会第二期《中国药品监管史》：北京大学药物政策专家韩晟《中国药品价格监管20年》、政策宣教专家梁嘉琳《市级集采：合理吗？能行吗？管用吗？》、口腔医院院长/国际牙医师学院fellow王聿明《种植牙价格专项治理：医保新政的行业影响与应对》
健康担当与想象力第一期《为乡村医疗卫生能做点什么？》：全科医学主委潘志刚教授（政策解读）、县域健康共同体董寅总院长（区域级一体化管理）、英国伯明翰大学姚弥博士（海外经验）、陕西省汉中市留坝县郭发刚全科医生（基层院长建言）
健康担当与想象力第二期《为医疗/医药反腐能做点什么？》：国家卫健委财务会计咨询专家王洁教授（医院内控体系）、国务院医改秘书长课题组组长梁嘉琳（制度体系与政策工具）、国家医保局基金监管评定优秀医保局王敏科长（医保定点医师/护师/药师/技师管理）、跨国医药企业协会（RDPAC）合规负责人敬礼
健康担当与想象力第三期《中央发布基本养老服务清单：影响与对策》北大应对老龄化国家战略研究中心主任陆杰华、全国养老服务业专家委员会委员张乃子、中国电子工程设计院副所长韩涵
健康担当与想象力第四期:《国家卫健委推一体化诊疗“专病中心”：问题与对策》清华长庚医院副院长魏来、北大肿瘤医院党委副书记薛冬、首都医科大学国家医保研究院专家张立强
健康政策助力专病防治第一期《罕见病公共政策体系》：国家卫健委罕见病诊疗与保障专家委顾问李定国（罕见病监管史）、国家人社部/中国银保监会咨询专家郑秉文（罕见病创新筹资与支付）、国家药监局咨询专家杨悦（罕见病立法与监管科学）
健康政策助力专病防治第二期《脊髓损伤患者综合保障》（倡议书首发）：国家重点医院康复专家许涛（诊疗认知）、前中国体操冠军桑兰（国际经验）、公益组织创办人潘美好（国内现状）
健康政策助力专病防治第三期《保生育健康：“三医”政策能做什么？》：中国人口学会会长翟振武（人口战略）、英国皇家妇产科学院荣誉院士程利南（妇幼健康）、宁波洪塘社区卫生服务中心王伟院长（“生育友好未来社区”前沿探索）
健康政策助力专病防治第四期《学生心理悲剧多发，构建公平/优质的精神心理服务体系》：同济大学精神卫生中心特聘教授黄智生（互联网与人工智能心理危机干预）、国家卫健委卫生应急处置指导专家程文红（精神心理治疗）、中央文明办等“心理专家讲坛”主讲任苇（重大突发事件心理援助）
梁嘉琳 | 审稿
肖媛丹 | 排版
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