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通过国内外学术文献数据库，系统收集关于全民健康覆盖、基本公共卫生服务公平等相关文献，对相关核心概念、理论依据及实证研究进行梳理及评价，明确本研究的理论基础及实证方法，文献评阅步骤为：①收集公平所包含的要素，对要素原始信息进行摘录，建立“公平要素摘录”“公平评价方法摘录”“公平影响因素摘录”“公平的实现策略摘录”等文献评阅字段，形成文献录入数据库，②原始信息整理，形成要素清单，③归纳同类要素，形成公平的共性要素分类，④将共性要素依据相关理论进行梳理，得到公平研究的关键要素。
本研究以全民健康覆盖目标与医疗保健公正理论为指导，运用内容分析法对文献内容分析所得到的文献结果进行逻辑归纳推导。首先，对全民健康覆盖、正义理论、医疗保健公正理论等相关公平理论进行内容分析，明确实现基本公共卫生服务公平所应包含的理论要素，其次，收集文献中得到的对实现基本公共卫生服务公平需要解决的问题，明确基本公共卫生服务公平的关键要素，再次，明确实现基本公共卫生服务公平的关键环节，最后，根据卫生宏观系统模型将关键环节结构化和逻辑化，最终形成基本公共卫生服务公平分析理论框架。
本研究主要采用变异系数、艾肯森指数和空间自相关分析等统计方法，对各地区基本公共卫生财政支出负担差异进行分析，通过运用ArcGIS软件绘制全国各地区基本公共卫生服务财政支出负担集聚形态图，揭示财政支出负担布局差异性的空间机制。变异系数（CV）是以全国的平均值（ u）作为标准，计算各地区与平均值的相对差异，式中yi(i ＝ 1,2,3,……,n）是第i地区值，u是全国平均值，n为地区个数，其公式为：
艾肯森指数（Atkinson Index）中的ξ是一个与显示度有关的参数，ξ值设置越高，不平衡性的显示度就越明显，式中yi( i ＝ 1,2,3,……,n）是第i地区值，u是全国平均值，n为地区个数，pi是第i地区基本公共卫生财政支出占全国基本公共卫生财政支出的比重，其表达式为：
空间自相关分析是用来确定某一变量在空间上是否相关以及相关程度的方法。全域空间自相关用于分析要素整体空间分布情况，判断各要素在空间上是否具有集聚性，局部空间自相关则可以发现高值聚集区与低值聚集区。其指标为Moran指数，计算公式为：
式中，n为样本个数，xi是变量x在i区域位置上的取值，xj是变量x在j区域位置上的取值，x是x的均数，Wij表示i与j的空间权重矩阵，Moran指数取值范围[－1,1],Moran指数为正值表示空间正相关，其值越大，则空间相关性越明显，Moran指数为负值表示空间负相关，其值越小，则空间相关性越不明显，Moran指数为 0 表示要素在空间中无规律分布。
局部自相关用Moran散点图来分析，Moran散点图的原点代表当年的全域Moran指数，图中样本点距离原点的远近代表了聚集显著性的高低，离原点越远，显著性水平越好，Moran散点图的四个象限分别用来识别一个地区与其邻近地区之间的关系。第一象限（高高聚集），表示样本本身是高值，周围的其他样本也是高值，第二象限（低高聚集），表示样本本身是低值，但周边的样本为高值，第三象限（低低聚集），表示样本本身是低值，周边样本为低值，第四象限（高低聚集），表示样本本身是高值，但被低值样本所包围。一、三象限表示空间正的自相关性，说明相似值集聚，具有空间同质性，二、四象限表示空间负的自相关性，即具有空间异质性，如果观测值均匀分布在四个象限，则表示研究的地区之间不存在空间自相关性。
在本研究的实证过程中，运用洛伦兹曲线、基尼系数、泰尔指数评价服务提供中的基层公共卫生人力分布公平及地区内和地区间的不公平性贡献率。将中国不同地区体现服务提供能力的基层公共卫生人力百分比从小到大排列，按人口（每万人口）、地理面积（每平方千米）、经济发展水平（地区GDP）百分比分别累计，以纵轴表示基层公共卫生人力累计比例，以横轴表示按人口、地理面积或经济发展水平累计比例，连接各点形成洛伦兹曲线。对角线为绝对公平线标准，洛伦兹曲线越接近绝对公平线，表示基本公共卫生服务人力配置越公平。
基尼系数（G）可以表达洛伦兹曲线背离绝对公平线的程度。取值范围[0,1]，越接近 0，表示越公平，越接近 1，表示越不公平。其公式为：
式中，G为基尼系数，Pi为不同地区人口数（地理面积、经济发展水平）占全国总人口数（地理面积、经济发展水平）的比重，Yi为各地区基层公共卫生人力资源占全国基层公共卫生人力资源总量的比重，Vi为按人均基层公共卫生人力资源从小到大排序后Yi的累计数，i为排序后的顺序。
泰尔指数（Ti）可以把基层公共卫生人力资源的总体差异分解为区域内和区域间差异，数值越小，表示该地区基层公共卫生人力资源配置的公平性就越好。其表达式为：
式中，i为地区，a为下辖省市自治区，Pia为a地人口占i地区总人口的占比，Ea和Ei分别为a地和i地区的人均基层公共卫生人力数。然后再计算TL指数，其表达式为：
其中，Pi为各地区人口数占全国总人口数的占比，Ri为各地区基层公共卫生人力数占全国基层公共卫生人力总量的占比。最后计算全国的不公平性指数T，通过计算各个地区及地区间对于不公平的贡献率，可以反映该地区对全国总体不公平的影响程度。其表达式为：
每个地区内不公平性贡献率Di＝PiTi/ T，各地区间不公平的贡献率DL＝ TL/ T。
受益归属分析是一种测算不同群体间受益分布的方法。基本公共卫生服务的供需双方以不同形式接受政府的补助，明确服务受益方及受益分布情况可以反映政府财政支出的现实受益情况与公平情况。受益归属分析分为绝对公平和相对公平指标，其中总体反映政府补助绝对公平程度的指标是集中指数，取值范围为[－1,1]，当集中指数为正值时，政府补助有利于高收入人群，集中指数为负值时，政府补助有利于低收入人群，集中指数为 0 时，受益分布绝对公平，Kakwani指数反映相对公平程度，取值范围为[－2,1]，通过对比政府补助受益分布与人群贫富水平分布的差异，判断政府补助是否缩小了人群间相对贫富差距，当Kakwani指数为负值时，表明越有利于贫困人群，相对公平性就越好，当Kakwani指数为正值时，则相对公平性差，Kakwani指数为 0 时，表示受益分布与人群贫富水平分布是一致的。
本研究还通过某人群对某项服务的利用比与目标人群所占比例的比值来进一步验证受益归属。首先计算不同分组的某项服务利用率，然后选定其中一组人群为标准人群，假定其他各人群组与标准人群组具有相同的基本公共卫生服务利用率，从而计算其他各组的预期利用基本公共卫生服务的人数。实际利用公共卫生服务的人数与预期利用公共卫生服务的人数之比就是各组的标化利用/需要比。利用/需要比值越高，表明服务需求得到的满足程度越高，则受益程度越高。
采用卡方检验分析不同人群的个体特征，采用无序多分类Logistic回归模型进行基本公共卫生服务利用影响因素分析，采用Tobit回归模型进行孕产妇保健服务利用影响因素分析。
设计访谈提纲与地方基本公共卫生相关实践工作者进行深度访谈，通过关键知情人访谈了解基本公共卫生服务工作中面临的和公平相关的问题、不同区县开展服务的方式和服务成本补偿的特点、机构运行中面临的困难、服务供给实现公平需要重点解决的问题等信息。本研究在我国东部、西部和中部分别选取 1 个省市，对其基本公共卫生相关人员进行访谈，访谈省市级卫生健康委员会基层卫生健康处分管基本公共卫生管理人员 3 人、区县卫生健康委员会公共卫生科管理人员 5人，区县财政局管理人员 2 人、社区卫生服务中心和乡镇卫生院分管公共卫生的领导 5 人，公共卫生科科长 10 人。对基层医疗机构提供基本公共卫生服务过程中涉及服务提供方式、服务成本补偿等问题的信息进行收集和整理。
在本研究中还应用到了定性定量多重论证的研究思路，自行设计了基本公共卫生服务公平理论框架专家论证表，邀请来自高校从事公共卫生领域研究的专家和来自实践工作岗位从业经验较丰富的专家，对本研究所构建的基本公共卫生公平理论框架中公平内涵、关键要素、关键环节及理论框架进行论证。专家认同度分为不认同、基本认同、完全认同三类。用 1 到 10 分代表专家认同的程度值，分值越高，认同度越高。共进行两轮论证，第一轮选取专家 12 人，最终有 10 名专家及时返回论证表，故最终纳入的论证专家为 10 人。
综上，对于卫生服务公平性的评价方法的研究，国内外学者普遍采用基尼系数、洛伦兹曲线、泰尔指数、集中指数和受益归属分析等方法。基尼系数得到某项指标的不平等程度较单一，洛伦兹曲线通过不同人口、地区、经济发展水平的累计百分比可以较好地展示公平的差异性，受益归属分析可以帮助评价政府补助的公平性，集中指数是总体反映政府补助绝对公平程度的指标，Kakwani指数反映相对公平程度。越来越多的学者认识到对卫生服务公平性进行全面而动态评价的重要性，而这些前期的评价研究也为基本公共卫生服务公平性的衡量提供了不同视角。此外，公共卫生服务公平性评价的研究方法多集中在基尼系数和集中指数等方法的使用上，尚需要从其他学科借鉴新的分析方法进行尝试。