Spatial difference and dynamic time evolution of public health resources in China, 2012 – 2020
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摘要:
目的 分析中国专业公共卫生资源供给水平的空间差异及动态演进过程,为优化我国专业公共卫生资源配置提供科学依据。 方法 依据2012 — 2020年《中国卫生和计划生育统计年鉴》和《中国卫生健康统计年鉴》面板数据,利用熵值法计算各省历年专业公共卫生资源供给水平指数,综合运用Dagum基尼系数和Kernel密度估计法,分析中国专业公共卫生资源供给水平的空间差异及动态演进。 结果 Dagum基尼系数结果显示,2012 — 2020年中国专业公共卫生资源供给水平的Dagum基尼系数由0.236 2缓慢上升至0.278 6,后波动减小至0.240 9。Kernel密度估计曲线显示,我国专业公共卫生资源供给水平在2012 — 2014年呈大幅增长态势,但2014年后资源追加投入不足。 结论 为优化我国专业公共卫生资源供给,一方面要加大资源总量投入,另一方面也要注重资源配置的公平性。 -
关键词:
- 专业公共卫生资源 /
- Dagum基尼系数 /
- Kernel密度估计 /
- 空间差异 /
- 动态演进
Abstract:Objective To analyze spatial difference and dynamic time evolution of public health resources in China, and to provide evidence for optimizing the allocation of public health resources. Methods The data of 2012 to 2020 on public health resources were collected from China Health and Family Planning Statistics Yearbook and the China Health Statistics Yearbook. Entropy method was used to calculate annual index of public health resource supply at provincial level; the Dagum Gini coefficient and the Kernel density estimation method were applied to examine spatial difference and dynamic time evolution of public health resources in China. Results During 2012 – 2020, the Dagum Gini coefficient for public health resource supply increased slowly from 0.2362 to 0.2786 first, and then fluctuated and decreased to 0.2409; the Kernel density estimation curves suggested that the public health resource supply in China increased sharply from 2012 to 2014, but the supply was insufficient after 2014. Conclusion The supply of public health resources in China needs to be increased in quantity and equity among different regions. -
表 1 专业公共卫生资源供给的地区Dagum基尼系数分解结果及贡献率
年份 全国 地区内差异 地区间差异 超变密度 贡献率(%) 东 中 西 东 – 中 东 – 西 中 – 西 地区内 地区间 超变密度 2012 0.2362 0.2343 0.1519 0.2136 0.2125 0.2908 0.2314 0.0679 30.73 40.51 28.76 2013 0.2528 0.1677 0.1937 0.3192 0.1930 0.3271 0.3026 0.0578 28.80 48.32 22.88 2014 0.2665 0.2090 0.2036 0.2791 0.2308 0.3418 0.2781 0.0547 29.28 50.19 20.52 2015 0.2703 0.2192 0.2063 0.2869 0.2279 0.3413 0.2908 0.0683 29.76 44.97 25.27 2016 0.2786 0.2671 0.1802 0.2666 0.2492 0.3454 0.2719 0.0724 30.81 43.20 25.99 2017 0.2665 0.2359 0.1807 0.2628 0.2308 0.3363 0.2746 0.0586 30.00 48.01 21.99 2018 0.2522 0.2060 0.1749 0.2838 0.2028 0.3175 0.2836 0.0580 29.93 47.09 22.98 2019 0.2548 0.1853 0.2066 0.2996 0.2118 0.3162 0.2887 0.0568 29.70 48.01 22.29 2020 0.2409 0.1777 0.1693 0.2738 0.1871 0.3185 0.2758 0.0465 28.61 52.09 19.30 -
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