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南京医科大学学报（社会科学版）京医科大学学报（社会科学版） 第1期 总第120期
· 108 · Journal of Nanjing Medical University（Social Sciences）of Nanjing Medical University（Social Sciences） 2024年2月
Journal
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Research on the efficiency of healthcare expenditure from the

perspective of social network：A Case study of Anhui Province

YE Zhouzhuan，WEI Hua，TAO Qunshan
School of Pharmaceutical Economics and Management，Anhui University of Chinese Medicine，Hefei 230011，China
Abstract：Healthcare expenditure is a vital livelihood undertaking related to people’s well⁃being，and the
effective measurement of the efficiency of healthcare expenditure and the accuracy of its spatial relationship is
essential to promote the rational allocation of healthcare resources and facilitate the coordinated development of
healthcare services. Based on this，this paper used the DEA ⁃ BCC model to measure the healthcare fiscal
expenditure efficiency of 16 prefecture⁃level cities in Anhui Province from 2010 to 2021. The modified universal
gravity model and social network analysis method were used to visualize the spatial correlation network structure
of healthcare fiscal expenditure efficiency. The study found that the spatial network of healthcare fiscal
expenditure efficiency in Anhui Province shows the development trend of universality and complexity. However，
the overall correlation intensity is low for further improvement. At the same time，the spatial network has
relative stability，and the hierarchical structure is not significant. Secondly，Hefei City is the central actor in
the spatial association network as a bridge connecting some cities. Lastly，the spatial association network has
prominent“clustering”characteristics with a high correlation within each sector but a low correlation between
sectors. Therefore，relevant regions need to optimize their fiscal expenditure according to local conditions，
promote cooperation in the healthcare field of various regions，and strengthen the general correlation between
sectors.
Key words：efficiency of healthcare expenditure；spatially associative networks；social network analysis