安徽中醫(yī)藥大學醫(yī)藥經(jīng)濟管理學院(230012) 李志廣 孔愛杰 張婉瑩

【提 要】 目的 分析2017年我國醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)運行效率以及環(huán)境因素對技術(shù)效率產(chǎn)生的影響，提出相關(guān)建議。方法 利用全國31個省(直轄市、自治區(qū))醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)相關(guān)數(shù)據(jù)，運用三階段數(shù)據(jù)包絡法(data envelopment analysis，DEA)，在剔除人口密度、地區(qū)生產(chǎn)總值、總撫養(yǎng)比、病死率和財政撥款影響后，評價其綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率。結(jié)果 三階段我國醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率分別為0.905、0.955和0.947。各地區(qū)綜合技術(shù)效率排序為華中(0.996)>華東(0.956)>華南(0.913)>華北(0.881)>西南(0.880)>西北(0.859)>東北(0.843)。結(jié)論 傳統(tǒng) DEA 與三階段 DEA 模型測算的技術(shù)效率差異存在統(tǒng)計學意義，環(huán)境因素對各地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)運營效率的影響較大。雖然2017年我國醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)整體運行效率處于較高水平，但各省際間效率差距較大，且投入冗余和規(guī)模報酬不足的問題依然存在。

《全國醫(yī)療衛(wèi)生服務體系規(guī)劃綱要(2015-2020年)》指出，經(jīng)過長期發(fā)展，我國已經(jīng)建立了由醫(yī)院、基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)、專業(yè)公共衛(wèi)生機構(gòu)等組成的覆蓋城鄉(xiāng)的醫(yī)療衛(wèi)生服務體系。但是，醫(yī)療衛(wèi)生資源總量不足、質(zhì)量不高、結(jié)構(gòu)與布局不合理、服務體系碎片化、部分公立醫(yī)院單體規(guī)模不合理擴張等問題依然突出。促進我國醫(yī)療衛(wèi)生資源進一步優(yōu)化配置，提高服務可及性、能力和資源利用效率是社會可持續(xù)發(fā)展的重要基石[1]。本文通過對2017年全國31個省(直轄市、自治區(qū))醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)整體運行效率進行測度，以期為我國醫(yī)療資源合理配置和規(guī)劃提供參考。

資料來源與方法

1.數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源于《2018中國衛(wèi)生和計劃生育統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒-2018》。研究對象為31個省、自治區(qū)、直轄市(未包括臺灣、香港、澳門地區(qū)數(shù)據(jù))的醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)，具體包括醫(yī)院、基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)、專業(yè)公共衛(wèi)生機構(gòu)和其他醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)。

2.研究方法

數(shù)據(jù)包絡分析(data envelopment analysis，DEA)是Charnes、Cooper和Rhodes在1978年提出的一種非線性規(guī)劃模型[2]。本文采用Fried提出的三階段DEA模型剖析我國醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的運行效率，克服了傳統(tǒng)DEA模型的缺陷，同時剔除環(huán)境變量、隨機干擾以及管理無效率等因素對我國醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)效率的影響，從而使結(jié)果更加準確可靠[3]。

第一階段采用投入導向的BCC模型來計算各地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的綜合技術(shù)效率(technical efficiency，TE)、純技術(shù)效率(pure technical efficiency，PTE)和規(guī)模效率(scale efficiency，SE)，綜合技術(shù)效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率。當技術(shù)效率等于1時，表示該決策單元是技術(shù)有效的且處于技術(shù)前沿面上；當技術(shù)效率小于1時，表示該決策單元尚未達到生產(chǎn)前沿面，此時決策單元(decision making unit，DMU)的投入/產(chǎn)出效率無效。

第二階段采用隨機前沿方法(stochastic frontier approach，SFA)過濾掉環(huán)境因素與管理無效率的影響，使所有決策單元處于相同外部環(huán)境，然后將第一階段分析得到的投入冗余作為被解釋變量，環(huán)境變量和混合誤差項作為解釋變量。建立的SFA模型如下：

Sni=f(Zi；βn)+νni+μni；i=1，2，…，I；n=1，2，…，N

第三階段同樣采用傳統(tǒng)DEA-BCC模型，將調(diào)整后的投入數(shù)據(jù)輸入DEAP 2.1，再次測算各決策單元的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率，此時的效率已經(jīng)剔除環(huán)境因素和隨機因素的影響，是相對真實準確的。

3.指標選取

通過文獻回顧發(fā)現(xiàn)，投入指標一般分為人力、物力和財力三個方面[4]，人力往往包括職工總數(shù)、衛(wèi)生技術(shù)人員、醫(yī)師數(shù)等指標；物力一般特指設備和固定資產(chǎn)；財力主要包括醫(yī)療成本、管理費用和業(yè)務支出等。而產(chǎn)出指標總體可分為收入和治療效果兩個方面，且治療效果一般采用門急診人次、入院人數(shù)、出院人數(shù)等指標測量?；趪鴥?nèi)外文獻分析以及指標的可獲得性，本文最終選取衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、實際床位數(shù)和總資產(chǎn)作為投入指標[5-8]，診療人次、入院人數(shù)和醫(yī)療收入作為產(chǎn)出指標[9-11]。為滿足“分離假設”，環(huán)境變量需要選用對企業(yè)經(jīng)營效率有影響但又不可主觀控制的因素[12]。結(jié)合醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的自身發(fā)展特點，本文選取城市人口密度、地區(qū)生產(chǎn)總值、總撫養(yǎng)比、病死率和財政撥款作為環(huán)境變量[13-15]。描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示，實際床位數(shù)、衛(wèi)生技術(shù)人員和總資產(chǎn)的標準差較大，說明我國各地區(qū)醫(yī)療資源配置差異較大；診療人次和醫(yī)療收入的極差較大，反映了地區(qū)之間醫(yī)療服務實力差距懸殊。

表1 投入、產(chǎn)出和環(huán)境指標描述性統(tǒng)計

結(jié) 果

1.投入產(chǎn)出指標的相關(guān)性分析

運用DEA模型時，需要進一步檢驗投入指標與產(chǎn)出指標之間的相關(guān)性，即兩者是否能互相影響。從估計的相關(guān)系數(shù)結(jié)果來看，所有投入指標和產(chǎn)出指標的相關(guān)性均大于0.700，且在0.010水平上相關(guān)有統(tǒng)計學意義，說明投入產(chǎn)出具有較高的相關(guān)性，符合DEA模型對數(shù)據(jù)的同向性要求。投入產(chǎn)出指標的Pearson相關(guān)矩陣如表2所示。

表2 投入產(chǎn)出指標相關(guān)性分析

2.第一階段：基于原始數(shù)據(jù)的BCC模型分析

運用DEAP 2.1軟件，假設規(guī)模報酬可變，通過投入導向的BCC模型對2017年我國31個省份醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的綜合技術(shù)效率、規(guī)模技術(shù)效率以及純技術(shù)效率進行測度。表3顯示，我國醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)總體綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率分別為0.910、0.944和0.964，并且另有10個省份實現(xiàn)了規(guī)模報酬不變，15個省份處于規(guī)模報酬遞增，僅有6個省份呈現(xiàn)規(guī)模報酬遞減的現(xiàn)象，這說明全國醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)整體運行良好，管理水平和規(guī)模報酬均有了很大改善。具體而言，北京、上海、浙江、江西等9個省份的綜合技術(shù)效率均為1；天津、河北、江蘇等11個省份綜合技術(shù)效率介于0.900到1；遼寧、黑龍江等6個省份緊跟其后，綜合技術(shù)效率范圍為0.800～0.900；山西、內(nèi)蒙古等5個省份表現(xiàn)最差，綜合技術(shù)效率范圍為0.700～0.800。

表3 傳統(tǒng)DEA模型結(jié)果

由于以上結(jié)果并未考慮外部環(huán)境和隨機干擾的影響，所以并不能真實反映我國衛(wèi)生醫(yī)療機的實際運行效率。因此，需要排除外部環(huán)境和隨機干擾等因素，重新對技術(shù)效率進行測度與評價[16]。

3.第二階段：基于SFA回歸對環(huán)境變量分析和投入變量的調(diào)整

運用Frontier 4.1軟件，將3個投入變量的松弛變量作為被解釋變量，將選取的5個環(huán)境變量作為解釋變量，進行SFA回歸分析，結(jié)果如表4所示。

表4 SFA模型回歸分析結(jié)果

表4結(jié)果顯示，廣義單邊似然比檢驗在0.010水平上有統(tǒng)計學意義，說明測量各地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)技術(shù)效率時，對環(huán)境變量進行剝離是合理和必要的。另外，三個變量的γ值均為1，說明實際床位數(shù)、衛(wèi)生技術(shù)人員和總資產(chǎn)的冗余均由管理無效率所導致[17]。從回歸結(jié)果來看，總撫養(yǎng)比對醫(yī)療衛(wèi)生服務機構(gòu)的運行效率有促進作用，且均在1%水平上通過檢驗，可能的原因是人口老齡化加劇了總撫養(yǎng)比，從而提高了醫(yī)院的接診頻率，導致相同的醫(yī)療資源帶來更多的醫(yī)療產(chǎn)出。鑒于住院人數(shù)增加，高病死率意味著病死人數(shù)的增大，從而延長了總的住院時間，導致治療費用增加，最終醫(yī)院的醫(yī)療收入將擴大，醫(yī)院的投入產(chǎn)出比提高，從而正向促進我國醫(yī)療衛(wèi)生服務機構(gòu)的運行效率。另外，財政撥款的增加會導致實際床位數(shù)、衛(wèi)生技術(shù)人員的松弛變量的減少，會對醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)效率產(chǎn)生正向影響，有利于提高我國醫(yī)療衛(wèi)生服務機構(gòu)的技術(shù)效率。

4.第三階段：基于調(diào)整后投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)的BCC模型分析

將調(diào)整后的實際床位數(shù)、衛(wèi)生技術(shù)人員以及總資產(chǎn)三個投入與原始產(chǎn)出指標結(jié)合，再次進行DEA效率的分析，發(fā)現(xiàn)我國醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率分別為0.905、0.955和0.947(見表5)。這意味著在剔除環(huán)境變量、統(tǒng)計噪聲和管理無效率的影響后，我國醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)綜合技術(shù)效率降低是由于規(guī)模效率下降所導致的，而非純技術(shù)效率，這進一步驗證了我國醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的發(fā)展應由規(guī)模擴張向高水平醫(yī)療管理轉(zhuǎn)變的決策科學性。另外，圖1所示四川省較調(diào)整前發(fā)生微弱改變，技術(shù)有效且處于技術(shù)前沿面。天津、江蘇、湖北三個省份在剔除環(huán)境變量、統(tǒng)計噪聲以及管理無效率之后，綜合技術(shù)效率上升最為明顯，而西藏在調(diào)整前后綜合技術(shù)效率之間差值(0.279)最大，表明該省醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)受外界環(huán)境干擾最為強烈。

圖1 三階段DEA調(diào)整前后我國各省份綜合技術(shù)效率

接下來，我們基于區(qū)域視角，整體評價2017年我國醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的運行狀況。表5描述的是我國七大區(qū)域三階段DEA調(diào)整前后的效率比較。本文統(tǒng)計范圍是除港澳臺之外的31個省份，并按照中國地理區(qū)劃分為七大區(qū)域，分別是東北(遼寧、吉林、黑龍江)、華東(上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、山東)、華北(北京、天津、河北、山西、內(nèi)蒙古)、華中(河南、湖北、湖南)、華南(廣東、廣西、海南)、西南(重慶、四川、貴州、云南、西藏)和西北(陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆)。

表5 我國七大區(qū)域三階段DEA調(diào)整前后效率情況

調(diào)整后的結(jié)果顯示，2017年我國醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的綜合技術(shù)效率較高，平均值達到0.905，各地區(qū)綜合技術(shù)效率均值排序為：華中(0.996)>華東(0.956)>華南(0.913)>華北(0.881)>西南(0.880)>西北(0.859)>東北(0.843)，說明各地區(qū)之間存在差異。如圖2所示，華中地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的整體運行效率在調(diào)整前后一直處于最優(yōu)水平，西南地區(qū)綜合技術(shù)效率調(diào)整前后差距最大，這是因為西藏地區(qū)的醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)受環(huán)境變量的影響程度大。

圖2 我國七大區(qū)域醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)調(diào)整前后技術(shù)效率均值比較

此外，東北、華東、華北和華中地區(qū)的醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)在調(diào)整后其技術(shù)效率均呈現(xiàn)上升趨勢，而華南、西南和西北地區(qū)卻出現(xiàn)大范圍下降，這主要是由于華東和華北地區(qū)相對于西北和西南地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展迅猛，可支配收入增多，居民消費能力變強，客觀上為其醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展提供了經(jīng)濟基礎。同時，華東和華北地區(qū)在教育事業(yè)和對外交流方面也強于西北和西南地區(qū)，致使人才聚集，醫(yī)療機構(gòu)數(shù)量和醫(yī)療技術(shù)水平不斷提高，為其提供了一定的人才和技術(shù)儲備。另外，華北和華東地區(qū)在醫(yī)療財政撥款方面，其規(guī)模和比例大多高于西北和西南地區(qū)，進一步擴大了它們之間的差距，造成華南、西南和西北地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)運行效率前后下降的現(xiàn)象。

討 論

現(xiàn)有文獻常用傳統(tǒng)DEA方法進行效率評估，但無法識別外部環(huán)境及統(tǒng)計噪聲對決策單元效率測度的影響[18-19]。本文運用三階段DEA方法，將環(huán)境因素及其他隨機因素納入到模型中，然后利用松弛變量中包含的信息對投入變量進行調(diào)整，從而更準確真實地反映我國醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的效率水平。31個省份中僅有10個省份效率狀態(tài)達到最優(yōu)，16個省份純技術(shù)效率和規(guī)模效率均未達到有效，表明我國醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)資源浪費現(xiàn)象和規(guī)模報酬不足的問題依然存在。在分析環(huán)境變量對投入產(chǎn)生的影響時，總撫養(yǎng)比和病死率的系數(shù)為負值，表明二者數(shù)據(jù)的增大會帶來投入松弛變量的降低，即產(chǎn)出的提升，對醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)效率產(chǎn)生正向影響。這是因為人口老齡化已成為我國社會常態(tài)，總撫養(yǎng)比和老年撫養(yǎng)比的快速攀升，為醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)帶來了更多的服務機會[20]。另外，財政撥款對醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)效率的提升得到了部分驗證，這是因為財政撥款對實際床位數(shù)松弛變量和衛(wèi)生技術(shù)人員松弛變量有負向顯著作用，而對總資產(chǎn)松弛變量無明顯作用。然而，地區(qū)生產(chǎn)總值和城市人口密度對醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)效率的影響沒有得到充分驗證，這說明各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展和城市人口的擴張對醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的效率影響很小，并不會直接促進其技術(shù)效率的提升。

為提高非DEA有效的醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的運營效率，我們提出以下改進意見。從國家層面，中央要正視我國醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的區(qū)域差異問題，合理規(guī)劃我國醫(yī)療衛(wèi)生資源，加強對醫(yī)療投資項目的績效考核，防止過度擴張。同時還要明確各級各類公立醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的建設數(shù)量和規(guī)模，加強內(nèi)涵建設，強化上下聯(lián)動與分工協(xié)作。并且，還要整合各級醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的服務功能，推進分級診療，為群眾提供系統(tǒng)、連續(xù)、全方位的醫(yī)療衛(wèi)生服務。從各省市政府層面，不僅要注重新一代醫(yī)藥科技人才的培養(yǎng)，還要提升醫(yī)藥高等院校的辦學水平[21]，完善醫(yī)保制度，優(yōu)化財政資金支出結(jié)構(gòu)，從而保障醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的人才儲備和外部運營環(huán)境。從醫(yī)院層面，創(chuàng)新人才引進模式，制定有效的工作激勵機制，提高醫(yī)院的管理和技術(shù)水平。各級醫(yī)院還要加強區(qū)域間協(xié)同合作，搭建市際醫(yī)共體，通過人才交流和技術(shù)培訓，將先進醫(yī)療經(jīng)驗向地方下沉，實現(xiàn)衛(wèi)生資源的充分利用。