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目的:分析—年我国东、中、西部地区医学院校经费水平,结构和差异的变化趋势以及影响因素,为医学教育宏观政策制定提供证据和建议。方法:先描述分析东、中、西部地区医学院校的校均经费水平与结构、生均经费水平和指数变化情况,再利用基尼系数和泰尔指数分析不同地区医学院校生均经费的差异程度和差异来源,最后建立分地区样本的生均经费的回归模型。结果:东中西部地区医学院校的经费收入均呈增长趋势,东部地区较高;财政拨款是第一大经费来源,其次为事业收入;生均经费的公平性较好,东、中部地区差异主要来源于区域各省内部;我国医学教育经费可能存在利用率较低的现象;人均GDP和第三产业占比对生均经费有显著的正向影响,在校生规模则相反。结论:我国东中西部地区医学教育经费变化各特点,在政策制定时,应构建有针对性的管理思路。

医学院校；教育经费；地区比较；医学教育

R

Adoi:10./j.issn.-..12.

文献引用：李文卓，吴红斌，臧―悦.我国医学院校经费变化：基于东中西部地区的比较[J].中国卫生政策研究，，13(12):61-67.

作者简介：李文卓(年——)，女，硕士研究生，主要研究方向为医学教育管理、卫生事业管理。E-mail:liwenzhuo

通讯作者：吴红斌，E-mail:wuhongbin

由于培养周期长,培养成本高、人才专业性强，医学教育一度被认为是最“贵”的高等教育,因此,经费投人情况直接关系到医学院校的运行.教育教学活动的实施以及医学生的培养质量。

然而,我国当前对医学教育经费来源结构和医学院校的财政状况并未形成十分清晰的认知轮廓。其原因在于,医学教育财政的研究相对缺乏,正如2年发表在TheLancet的报告中所谈及,“医学教育财政数据较少[1]”。21世纪以来,在以政府为主的社会各界不懈努力下,我国医学教育经费投入水平已经有了一定程度改善,据年研究数据显示,我国卫生总费用约2.5万亿元[2],而医学教育经费与其相比显得“九牛一毛”[3],仍然存在较大的提升空间。

受经济发展、财政政策以及历史自然等因素的影响,我国不同地区医学院校经费收入水平呈现明显的不均衡局面[3]。与东部地区相比,中、西部地区的医学教育经费明显不足:年一项围绕东﹑西部地区11所独立建制的医学院校展开的研究发现,东部院校经费水平是西部院校的2.3~2.5倍,西部院校生均经费不能达到国家标准[4];年一项围绕西部地区19所医学院校展开的研究结果显示,西部地区教育资源极度匮乏,尚无院校能够达到教育部要求的13项合格指标。那么,当前我国医学院校经费结构和水平如何?地区间医学教育经费差异程度如何?生均经费水平受哪些因素影响?本研究旨在分析我国东、中、西部地区医学院校在过去20年中经费收入水平、结构、差异程度及影响因素,为后续相关研究提供证据。

1资料与方法

本研究使用—年教育部的统计报表数据,分析我国东、中、西部地区高等医学院校经费收人水平、结构﹑差异和影响因素。由于我国以公办院校为主体[5],且民办院校在经费收入统计口径上与公办院校差别较大,故本研究仅围绕公办院校展开。根据相关研究定义,医学院校是指所有开设了医学类专业院校的统称[6]。为获得更准确的结果;在上述定义基础上,经专家讨论,本研究以是否开设临床医学本科专业为医学院校的纳入标准。值得注意的是,从年开始,一些高水平的独立设置的医学院校并人综合性大学,因此,医学院校不仅包括独立设置的医学院校,还包括设置医学院的综合性大学[6]。据此,本研究的各项指标均以医学院校为整体进行计算①。

本研究采用国家统计局的方式划分东、中、西部地区。经费指标选取上,校均经费能够反映不同地区每所医学院校经费收入的平均水平,生均经费能够体现出扣除在校生规模影响后经费收入的真实情况。为消除物价指数的影响,各经费指标均以年为基期进行了价格调整。差异分析采用基尼系数和泰尔指数:利用基尼系数计算以省为单位的经费投入的差异程度,而泰尔指数具有可分解的特性,可将差异按照组内和组间分解,以进一步探究差异来源。基尼系数计算公式如下[7]:

其中,G为基尼系数,Pi为各地区医学院校在校生总数占全国医学院校在校生总数的比重,Yi为各地区经费占全国经费的比重,Vi为按生均经费排序后Yi的累计数。

泰尔指数计算公式如下[8]:

其中，T为泰尔指数，T组内和T组间分别为各地区组内和组间的泰尔指数;P,为各省在校生数占所在地区在校生总数的比重;Y,为各省生均经费占所在地区生均经费的比重;T为各地区泰尔指数。

由于不同地区的经济状况、消费水平等存在差异,医学院校相等的生均经费并不代表相同的教育条件,因此本文引入生均经费指数,以解释各地区基于支付能力对每名学生的经费支持情况[9],且其在不同年份具有相对稳定性,适合作为比较研究的指标[10]。具体计算公式如下:

为探究生均经费的影响因素,本研究基于按省汇总的—年面板数据建立回归模型,经过Hausman检验,采用固定效应模型的回归效果优于随机效应。考虑到所用数据随时间变化,本研究尝试对时间效应进行控制,但并不显著,故最终选择个体固定效应模型。为分析地区差异,本研究将分别对东、中、西部地区进行分样本回归。具体公式如下:

其中,i表示省份,t表示年份,FPSit为生均经费，PGDP为人均GDP,ZXS为在校生数,PTIit为第三产业所占比重,γi用来控制省份固定效应,εit为误差项。

①若某独立设置的医学院校在所研究的年份间参与了合并,则在合并之前的年份按照独立设置的医学院校进行统计,合并之后的年份按照综合性大学整体进行统计。我们对上述计算方法进行了检验,发现在以地区为核心