納入需求方因素的中國農村醫療機構服務效率
——基于三省18縣的醫療機構與入戶調研數據分析

趙 天

納入需求方因素的中國農村醫療機構服務效率
——基于三省18縣的醫療機構與入戶調研數據分析

趙 天?

我國醫療資源的城鄉分布不平等，亟需農村地區有效利用有限資源提供最大化的醫療衛生服務。本文基于甘肅、河南、廣東三省18個縣的家庭入戶調研和醫療機構調研數據，運用四步DEA方法，在考慮醫療需求方因素的基礎上，對我國農村醫療機構的服務效率及其影響因素進行分析。實證結果發現，地區性的醫療支付能力與醫療機構服務效率有密切關系，醫療機構內部因素對效率起到關鍵性的影響，縣鄉兩級醫療機構的效率存在較大差異，且影響機制也有所不同。最后，本文結合實證分析結果對提高農村地區醫療服務效率的政策進行了討論。

農村醫療機構；服務效率；醫療需求

我國農村醫療機構間效率存在較大的差異性，造成這些差異的原因十分復雜，既與機構內部的管理、組織結構、資金投入等方面相關，也和醫療需求方密切相關。具體而言，醫療需求方的各項因素主要是通過居民的就醫行為來影響醫療機構服務效率的。例如，如果患者在病情嚴重時傾向到縣級醫療機構尋求服務，則會導致該級機構所診治的病人平均病情較復雜，因此在同樣的資源供給狀況下，可能使得機構的產出量比較少，造成了“效率低下”。因此，考慮需求方的影響也可以是認為考慮醫療產出的“質”與效率之間的關系。

對于診療質量和醫療機構服務效率之間的關系，許多文獻在不同國家的醫療背景下進行了實證研究，其中有一小部分研究直接在產出變量中包含了診療質量因素(Nayar和Ozcan，2008)，這些研究都指出患者特征和服務效率間有非常密切的關系。我國的相關研究所考慮的影響因素大多局限在機構內部特征，如醫院的所有制、規模等，所涉及的需求方因素也只是考慮到機構診療所在地的一些宏觀的人口經濟因素，如人口密度、受教育程度、人均收入水平等。目前還沒有相關研究將診療病人的特征、病人對醫院的評價和滿意度等來自需求方的具體信息納入到對醫療機構效率的考量中。本文的主要創新點之一就是除了考察機構內部因素、地區因素以外，還將機構所在地區調研人群的醫療需求、就醫行為、對醫療機構的綜合滿意程度等因素作為機構診療質量方面的替代變量，納入到醫療機構服務效率的影響分析中來。此外，本文所使用的調研數據覆蓋了我國三省18個縣，包含居民、機構、衛生人員三個層次。與同類別機構效率研究相比，數據覆蓋范圍較廣，且包含了兩個級別的醫療機構，有利于針對地區間、機構層次間及機構之間進行效率比較。

一、文獻綜述

醫療機構的效率研究根據其研究著眼點的不同可以分為截面研究、面板研究和影響因素研究。效率模型中所包含的投入變量是可以受決策單位(decision making unit，DMU)本身控制的變量，也被稱為意愿(discretionary)投入，但現實中還會存在著很多影響其效率的非意愿(in-discretionary)變量，這些變量或者不受決策者本身的控制，或者不能夠在短期內被改變或選擇。因此，也有很多文獻將其稱為環境(environmental)變量。影響醫療機構效率的環境因素通常分為內部因素和外部因素(Rosko，1999)。內部因素通常是指醫院本身的特征，如醫院類型、醫院級別、醫院所有制形式、醫院資金中的財政補貼狀況等；外部因素通常為醫院所面臨的服務人口的特征等。下面對文獻中所使用的環境變量進行總結和描述。

（一）機構內部環境因素

Fizel和Nunnikhoven(1992)在對密歇根167家護理機構進行效率分析時使用了空床數、機構是否屬于城市地區、是否是營利性組織的虛擬變量等作為技術效率的解釋變量；Lo等(1996)在對82所中國的臺灣地區醫院的效率影響因素分析中除了加入醫院類型的虛擬變量外，還使用了醫院規模變量以及醫院是否擁有掃描設備的虛擬變量；Luoma等(1996)通過對芬蘭220家醫療中心分析后發現，來自中央政府的過高的醫療補貼降低了醫院的效率，醫生在人員中的高比重能夠提高機構效率；Chirikos(1998)對186所美國醫院的成本效率進行影響因素分析時使用了機構所有制、年度的病人總數和總病床數；Chirikos和Sear在2000年使用同樣的數據，把機構的投入和產出是在平均水平以上還是以下的虛擬變量作為效率分數的解釋變量；卞鷹等(2001)把兩個城市41所醫院的效率得分作為因變量，把建院時間、醫院級別、其他投入因素、政治因素等作為自變量，使用了逐步回歸法，得到了內外部因素對效率的影響；寧巖等(2005)在研究鄉鎮衛生院服務低效率時將該機構是否由鄉政府管理納入到影響因素分析中；Chen(2005)在分析了加利福尼亞州89所醫院在1992—1997年的總體效率后，將效率分數作為因變量，所選擇的機構內部影響因素包括醫院的組織形式、是否是教學醫院、門診和住院服務的比例、資產負債率、病床占用率；龐瑞芝(2006)對我國249家城市醫院的經營效率進行總體分析與評價時，采用了病床數、中高級技術人員比例、門診住院比例、門診病人治療有效率、藥品收入比例以及門診人均費用變量；林皓等(2007)研究了我國縣和縣級以上醫院、鄉鎮衛生院效率與所獲得的政府投入量的關系；唐嫻等(2011)在對我國四川省縣級以上公立醫院進行效率分析時使用了平均住院日、政府投入占醫院收入的總數、門診住院比例等變量來解釋技術效率的差異。

（二）外部環境因素

外部環境因素既包含機構方因素，也包含需求方因素。其中機構方因素主要是指市場因素，即機構所在地的市場競爭狀況，例如Fizel和Nunnikhoven(1992)、Burgess和Wilson(1998)及Rosko(1999)都使用了表示市場集中度的赫德芬指數(herfindahl index)來衡量外部競爭激烈狀況；Chen(2005)使用了機構所在地區的總床位數、每千人口醫生數、總病床數來代表外部競爭情況。

需求方因素既包含需求方對醫療服務的獲得性，也包含對醫療服務的需求特征。影響醫療服務獲得性的因素有很多，例如Cochrane等(1978)指出人口密度會影響當地居民獲得衛生服務的能力；Or(2000)指出人口的受教育程度以及收入水平與衛生服務的可及性密切相關；Card等(2004)則認為醫療保險的覆蓋率將直接影響居民利用衛生服務的能力。在研究醫療機構效率的文獻中，Chirikos(1998)使用了人口密度和每10萬人口醫生數來解釋機構效率；Chen(2005)還使用了機構所在地區的中值收入水平來表示富裕程度；王建軍等(2012)在對鄉鎮衛生院的效率分析中使用了農業人口比例、轉移支付占鄉鎮總收入的份額和鄉鎮人均合作醫療補助變量；李湘君等(2012)使用了人口密度、人均收入、15歲以上農村居民文盲率、農村居民醫療保健支出占消費性支出比重、農村居民的總撫養比以及新型農村合作醫療的實施情況來解釋各省鄉鎮衛生院效率的差異；王家庭等(2013)同樣也認為農村地區的人均收入、新農合的參合率和每千農業人口衛生人員數與鄉鎮衛生院效率直接相關。

患者的層次和疾病的嚴重程度能夠表示醫療需求方對醫療服務量的需求，例如醫院病患中65歲以上病人的比重(Lo et al.，1996)和服務所在地區的老年人比重(Luoma et al.，1996)。疾病嚴重程度在不同的研究中也有不同的替代變量，如Zuckerman等(1994)在對美國4149家醫院成本效率分析時，將重癥護理病床比例、手術數占入院數量的比例、高技術服務系數等納入效率的影響因素中。寧巖等(2005)在研究鄉鎮衛生院服務低效率來源時，還采用了全鄉鎮年內死亡人數來代表健康狀況，使用在校學生占全鄉總人口的比例來代表公共服務的需求量。

總體來講，目前我國絕大部分研究還只是局限在對產出“量”的分析，而忽略了“質”的影響，這可能會導致機構以服務質量下降為代價所帶來的“效率”的提高。其解決方法一方面要從數據上入手，例如依照國外經驗，引入綜合案例指數及患者特征因素；另一方面可以從分析機構間效率差異入手，所引入的環境變量不能僅僅局限于機構內部因素或外部宏觀因素，還可以考慮將不同層級的因素相結合，尤其可以引入來自醫療需求方的特征來關注醫療質量和效率之間的關系。

二、方法、變量和數據說明

（一）研究方法

在效率分析方法中，發展比較成熟且最常應用于醫療衛生領域的為數據包絡方法(data envelopment analysis，DEA)。DEA方法為非參數邊界法，不需要建立具體的函數模型，且將個體和生產邊界所有的偏離因素都假定為來自技術無效。為了解決在DEA中放入所有內生和外生變量時所產生的問題，DEA兩階段法被廣泛應用。在第一階段中求解傳統的DEA問題；在第二階段中，對第一階段中所獲得的效率分值(也有部分研究使用非效率分數、效率分數比率等作為第二階段分析的因變量)使用環境變量進行回歸分析。兩階段法可以用來“修正”和解釋效率值，用以反映環境變量的影響(Coelli et al.，2005)。應用DEA-Tobit方法①即基于DEA效率分數所使用的DEA-Tobit方法。由于效率分數為數值小于等于1的截取變量，所以經過適當的轉換后，適合采取Tobit模型來解釋環境變量對效率的影響。研究效率影響因素的國內外研究都比較成熟，在醫療機構效率分析中應用此方法也比較常見(Watcharasriroj和Tang，2004；Nedelea等，2010；李湘君等，2012；李建軍等，2012)。

Chilingerian和Sherman(2004)在對DEA兩階段法在醫療衛生領域的應用進行系統的研究時，推薦使用四步DEA分析方法(four-part DEA analytic strategy)。第一步為基礎的DEA分析，第二步中使用患者方的特征對DEA分數進行回歸。如果第二步回歸的擬合度較高，則在第三步中對醫療服務方的產出進行調整，調整方法是使用Tobit方法預測出的DEA效率分數除以原始的DEA效率分數，再將該系數乘以原有的產出，使用新的產出重新運行DEA模型。這樣，面臨較簡單案例的DMU的產出將會被調低，面臨較復雜案例的DMU的產出將會被提升，從而使得患者方特征體現在了產出經過調整后所獲得的效率分數中。在第四步中，再次對“新”的效率分數進行回歸，來證明其穩定性。Chilingerian和Sherman(2004)認為這樣可以為政策方提供更為深入的建議。因此，本文也采用四步DEA分析方法。

（二）變量與數據說明

本文所使用的變量可以分為三個層次，首先是機構所在地區的宏觀人口學特征，包括常住人口數、人均收入水平、人口密度；其次為機構內部特點，例如財政補貼占收入的比例、藥品收入比例、住院門診服務比例等，這兩個方面的數據從各地的統計年鑒和機構調研中獲得；第三個層次的變量來自需求方，來源為居民入戶調研。

本次入戶調研共計訪問1775個農戶家庭，其中甘肅省582戶，河南省592戶，廣東省601戶。收集的8057份個體信息中，約19.2%,,的個體為外出務工人員，這造成了部分信息的缺失(但由于長期外出務工人員的主要醫療行為發生在其務工地，較少地使用農村本地的醫療服務，因此在本文分析中認為這部分的缺失造成的影響較小)。個體樣本中有637名5歲以下兒童，963名少兒(5～15歲)，6457名成人(16歲及以上)。整體來說，約有80%,,的樣本信息通過直接調查或間接調查得到。本文所使用的居民數據來自成人調研部分。

1.地區變量

(1) 該地區人均GDP(元)。居民收入水平高的地區一方面醫療機構規模、設備、資金、人員配備方面更加充足，另一方面個體收入水平也和醫療需求密切相關①一方面，收入水平高的個體更傾向于去高層次的醫療機構就診，醫療支出也更高；另一方面，對于低收入群體，改善其經濟狀況對消除其就醫障礙也有重要意義。。

(2) 所在地區常住人口數。對于縣級機構來講，其服務范圍為整個縣域②一般來說，一個縣范圍內僅包含一個縣人民醫院、一個縣中醫院和一個婦幼保健院，因此可以使用縣總常住人口。對于個別有多個同類型縣級醫院的縣，我們估略地使用縣常住人口除以機構數量來表示將市場競爭因素考慮在內。，對于鄉鎮機構，則為所在鄉鎮的的常住人口。總人口數越高的地區，居民醫療服務需求越多，需要醫療機構以相對更高的效率來提供醫療服務。

(3) 醫療機構所在地區的人口密度(每平方公里居住人口數)。人口密度主要關系到與交通的便利性相關的醫療機構就診的便捷性，密度高的地區通常意味著醫療服務有更高的可及性③對醫療衛生需求進行研究的文獻中也更具針對性地使用以下三個機構特征的：去醫療機構的交通時間、在醫療機構就診的價格以及候診時間來衡量醫療服務的可及性。通常高級別的醫院的這三個變量值都比較高。。

此外，醫療保險的覆蓋也和醫療服務的可及性密切相關，但是在調研期間，新農村合作醫療保險已經在調研地區全面展開，各地區覆蓋率都在96%,,以上，因此該變量缺乏區分性，本文不再將其包含在影響因素分析中。

2.機構變量

(1) 醫療機構的級別。不同級別機構的服務效率存在很大差異，這也是該領域的一個研究熱點。本文不再將其作為回歸中的變量之一，而是將其單獨列出進行分析。

(2) 機構的財政補貼占總收入的比例。財政補貼的比例關系和機構的資金構成，與機構的運行和管理方式有密切關系。例如，Louma等(1996)認為，當醫療機構面對更多的財政資源時，就會缺少對資金使用的約束和對成本的控制，因此也會有不良的績效出現，從而降低了機構的服務效率。

(3) 機構人員結構。本文主要考慮兩個相關變量，一為醫護比例，如Needleman和Hassmiller(2009)認為，如果平均每個醫生能夠得到更多護士的輔助工作的話，機構的服務效率也能夠得到提升④Needleman和Hassmiller(2009)認為護士在提高醫療機構的服務質量和效率方面發揮著非常重要的作用，護士協調其他醫療衛生人員的工作、對病人及其家屬的教育等，不僅可以降低醫患關系的風險，提高對醫療服務的滿意度，還可以有效地降低醫療機構的運行成本。；二是機構中衛生技術人員占總人員數的比例，技術人員比例，尤其是高級技術人員的比例越高，醫療專業水平就越高，就更加能夠提升機構經營效率。

(4) 機構中藥品收入占總收入比重。該變量代表的是機構“以藥養醫”的程度，“以藥養醫”的機制一方面會導致患者在治療過程支付更多的醫療費用，使得醫療成本上升，影響了醫療機構的運行效率，另一方面還會導致患者對醫務人員不滿意和不信任，醫患矛盾的激化也會阻礙醫療服務的有效供給。

(5) 住院門診服務比。用來表示醫療機構的經營形態，龐瑞芝(2006)認為由于門診所需的診療成本(包括設備、人員等)相對住院服務更低，因此門診住院比例越高，醫療機構的效率也應該越高。從這個方面上看，縣級醫療機構的服務效率應該低于鄉鎮醫療機構。

(6) 患者負擔。這是使用門診服務時該醫療機構平均每人每次門診所需的費用。醫療費用的降低應該可以吸引更多的醫療服務需求，促進醫療服務效率的提高。

3.需求方變量

(1) 樣本人群的自評健康狀況。在入戶調研中，調查對象被要求回答“您認為目前您的健康狀況如何？”，在健康、一般、比較不健康、不健康、很不健康五個類別中選擇，這一結果就是自評健康①不同地區間自評健康狀況的差異不僅能夠反映真實健康水平的差異，而且還包含了人群間對健康主觀評價上的差異，有相關研究認為自評健康狀況可以很好地度量對醫療服務的使用(Idler and Benyamini，1997)。。自評健康在很多研究中被用于衡量個體的醫療需要(韓華為，2012；孫夢潔等，2013)。因此在研究地區居民醫療需要的特征時，一部分就轉化為了對自評健康的分析。

(2) 具有就醫行為的人群特點。通過分析樣本中具有就醫行為的個體，使用選擇某醫療機構就診的人群特點(包括年齡、性別、疾病嚴重程度)來代表該機構平均的診療特征。在感知到醫療需要后，患者會根據就醫習慣和收入狀況等因素判斷去醫療機構就診還是自我治療，在選擇正規機構進行治療時，也會選擇不同的機構進行門診或者住院治療，本文所采用的就是醫療機構就診數據。在就醫行為問卷中，詢問了受訪者“在過去的三個月內，是否存這些癥狀？”(詳細列出了9種類型的癥狀)“這種癥狀/疾病的嚴重程度？”“您是在哪家醫療機構看的病？”。將這些問題結合居民的基本情況調查可以獲得在各醫療機構就醫的人群特征，如表1所示，包括其疾病嚴重程度、性別、年齡、人均收入。

(3) 對醫療服務的評價。衛生服務的質量在于其是否滿足醫學規律及居民潛在和實際的醫療需求。在滿足人們醫療需要的過程中，還需要提供“人性化”的服務。機構衛生醫療資源的不足則很容易導致服務質量的缺失，因此可能存在著一些機構的高產出是以犧牲服務質量為代價換來的。本文使用患者對機構服務的評價來作為醫療服務質量的替代變量之一，探究服務質量和服務效率之間是否存在著負相關的關系。

調研中要求居民對曾經使用的正規醫療機構的門診服務和住院服務的診療水平、候診時間、服務態度、設施和環境以及總體滿意度進行評價，將這5個維度進行綜合，得到對機構服務質量的總體評價。表2顯示出了樣本人群對縣級和鄉鎮級兩類機構的評價(1為很好，2為好，3為一般，4為差，5為很差)。

表1 樣本中具有就醫行為的人群特點 (單位：%)

表2 樣本人群對不同醫療機構門診服務的評價

（三）統計描述

表3分別就縣、鄉兩個層次對影響機構效率的變量進行了統計描述。鄉鎮機構所獲得的平均財政補貼的比例要高于縣級機構，而護士醫生比則低于縣級機構。兩級機構中具有80%,,左右的衛生技術人員；在藥品收入占總收入的比重中，鄉鎮級機構也略高于縣級機構；在縣級醫院門診部門就診時，平均費用為鄉鎮機構的1.82倍。同時，縣級機構的門診與病床服務的比值低于鄉鎮機構；對兩級機構的服務總體評價水平基本相同(上文中5個維度的滿意度打分相加得到，其中對打分結果進行了轉換，此時單項分數中1為最低，5為最高，總分最高分為25分)；在縣級機構就診的患者對自己疾病嚴重程度的打分要高于在鄉鎮機構就診的患者。

表3 醫療機構效率影響變量統計描述

注：縣級醫療機構所覆蓋的服務范圍為整個縣域，所以對縣級機構適用縣總常住人口。對于鄉鎮醫療機構，所覆蓋的只有該鄉鎮的總人口，因此對鄉鎮醫療機構使用在對其調研中所回答的“服務人口數”。

三、實證分析

（一）考慮需求方因素后的機構效率

依照上文中提到的四步DEA分析方法，使用需求方因素對機構效率進行調整①第一步的基礎DEA分析中，采用主成分分析法對醫療機構投入產出變量進行篩選，最終得到縣級機構的投入指標為：在崗職工總數、衛生技術人員數、醫生總數、護士數、實際床位數、業務用房面積數、總資產數及總成本。產出變量為總診療人次數、入院人數、手術數。對于鄉鎮醫療機構，投入指標相同，產出指標為總診療人次數、入院人數和公共衛生服務人數。此外，對這11個投入產出變量進行了10種組合，驗證了模型的靈敏度和內部穩健性。由于篇幅所限，篩選過程和分析結果不再累述。，即將機構非效率程度作為因變量，來自患者方的因素作為自變量，對各類醫療機構分別進行Tobit回歸分析，得到的實證結果見表4。

表4 需求方因素對機構效率的Tobit 回歸結果

從表4中可知，對于縣人民醫院，機構服務區內居民健康水平越高，機構的服務效率也越低；同樣顯著的為居民對醫療機構的評價水平，評價水平越高，則機構的效率越高。相比而言，對縣級中醫院的回歸結果則比較不理想，各變量影響均不顯著。我們嘗試從幾個角度發掘原因：首先，縣級中醫院的優勢所在應為中醫藥服務，但從樣本數據中發現，在該類機構中，中醫類別的醫生只占機構總醫生數的38.8%,,，中藥藥品收入只占總藥品收入的32.7%,,，特征并沒有特別鮮明，與縣人民醫院相比優勢并不明顯，規模也相對較小，因此需求方層次的因素對其影響并不顯著。其次，從入戶調研的結果也發現，患病后選擇去中醫院就診的居民比例非常少，只占所有有就醫行為人群的0.91%,,，這說明患者對中醫院服務需求并不大。最后，從數據上看，由于該機構居民就診個體太少，很難獲得有代表性的需求方變量。對于縣婦幼保健院，其面臨的患者老年人的比例越高，則效率越高(可能的解釋為60歲以上的患者中不存在分娩等難度較大的病例)；另一個顯著的影響因素為疾病的嚴重程度，嚴重程度越高，效率則越低。對于鄉鎮醫療機構，患者方因素對其效率并沒有顯著的影響。

繼續按照四步DEA分析法的步驟，根據對患者方因素擬合程度較好回歸方程所預測出的效率結果，對原有的產出進行調整，并得到新的DEA效率分數。本節對縣人民醫院、縣婦幼保健院進行此步驟，其他機構則保持不變。得到新的縣級醫療機構效率分數平均值為0.698,5，處在效率前沿上的DMU個數為14。新的效率分數與調整前效率分數間的相關指數為0.919,2。本節余下部分的分析所使用的就是調整后的效率分數。

（二）不同級別、不同地區的機構效率

機構級別本身就是一個重要的環境變量，且不能由決策者所控制。本文對縣、鄉兩級醫療機構分別進行DEA分析時，也暗含了Copper等(2007)所指出的對分類別決策單位(categorical DMU)的處理方法，即處在不同環境中的DMU不應在同一生產前沿下進行比較，否則對于處于環境劣勢(本文中，處于環境劣勢的醫療機構為鄉鎮級醫療機構，因為縣級醫院在公眾認可度和服務水平上有明顯的優勢)的DMU有失公允。根據Copper等(2007)提出的處理分類環境變量的方法，本節對不同級別的機構效率的比較進行以下處理：首先，單獨對鄉鎮級醫療機構(環境劣勢DMU)進行DEA分析；其次，再將縣、鄉兩級樣本合成一個大樣本進行DEA分析，獲得此時縣級醫療機構(環境優勢DMU)的效率結果。龐瑞芝等(2008)將該模型稱為分類DEA模型。

1.分類DEA模型實證結果

表5顯示了分類DEA模型下的效率分數和Wilcoxon秩和檢驗①Banker(1993)針對非效率在不同分布下的情況，提出了多種比較兩組DMU效率的檢驗方法，認為在分布不可知時可以使用非參數的Kolmogorov-Smirnov′s檢驗；Copper等(2004)則認為DEA中得到的效率分數的分布通常不可知，可以使用非參數檢驗中的Wilcoxon秩和檢驗(Rank-Sum-Test)。結果。結果拒絕了兩級機構效率分數相等的假設，鄉鎮機構效率要顯著高于縣級機構效率(由于縣級機構使用了手術數作為產出變量之一，而鄉鎮機構采用的是公共衛生數，在同一前沿下獲得縣級機構效率時，將產出的標準進行統一，使其具有可比性②按照本文中的換算標準，1單位的公共衛生服務量等于1/3個門診數量，1手術次等于8次門診，得到1次手術等于24單位的公共衛生服務量。)，這個結果看似與公眾印象相悖。

表5 縣、鄉兩級醫療機構效率分數的Wilcoxon秩和檢驗

基于同樣的原理，將機構按照東、中、西分類，研究不同地區的機構效率是否有顯著的差異性。其中，東部地區(廣東省)共有36家，中部地區(河南省)共有37家，西部地區(甘肅省)共有45家。其結果顯示，當三省醫療機構在面臨同樣的效率前沿時，廣東省的機構效率最高，為0.567,7，河南省和甘肅省機構效率略低，分別為0.535,1和0.516,4。當進行分類DEA分析時，甘肅省效率分數最高，為0.686,3，河南省和廣東省醫療機構效率分別為0.562,7和0.567,7。這說明地區因素和醫療機構效率間并不存在著必然的正向關系③對比龐瑞芝等(2008)對2005年我國城市地區醫療機構效率的分析，結果有所不同。龐瑞芝發現，在兩種模型下，東部地區的效率均顯著大于中、西部效率。。

2.效率前沿比較

對于比較兩組之間效率前沿的方法，可以按照Charnes等(1981)提出的對無法排序的類型變量(categorical variables)的處理方法，該方法分三步進行。第一，分別對兩個樣本求解DEA；第二，把所有的觀測點投射到它們各自相應的前沿上；第三，利用投射點數據求解DEA，并且估算兩個子樣本之間平均效率的差別。

使用這種方法可以消除掉兩級機構之間的非效率因素，從而比較當兩組機構都在最佳效率狀況下運行時的績效(Copper et al.，2004)。同樣，對最終效率分數采用Wilcoxon秩和檢驗，得到的檢驗結果如表6所示，兩級別機構的前沿完全不相等，而且鄉鎮機構的效率前沿要遠高出縣級機構(此時，各鄉鎮機構DMU都處在前沿上)。

表6 縣、鄉兩級醫療機構效率前沿的Wilcoxon秩和檢驗

對縣級機構效率低于鄉鎮級別機構效率可能的解釋如下：一是從診療特征的角度看，通常當遭遇相對嚴重病癥時，個體會傾向于到縣級醫院就診①從調研數據來看，選擇去鄉鎮醫療機構就診的人群中，認為病情癥狀“相當重”的個體占總體的23.1%，而選擇去縣級醫療機構就診的人群中，認為病情癥狀“相當重”的個體占總體的40.38%。(根據韓華為(2012)使用CHNS2006年數據對農村居民醫療機構選擇的分析，疾病越嚴重，患者向更高級別的醫療機構就醫的比例就越高)，從而導致了縣級機構的診療難度要高于鄉鎮機構，造成了服務產出相對較低；二是從機構投入角度看，鄉鎮衛生機構的人員多為全科醫生，不需要過多的輔助人員和細分專業人員，且由于醫療設備、規模及人員工資支出等問題，也使得醫療成本較低，且投入相對更少，在總體上使得效率相對縣級機構更高。

（三）效率的影響因素分析

使用考慮了患者特征對機構效率的影響后調整的效率結果作為因變量(進行Tobit回歸時，將其調整為非效率分數。因此表7中影響因素系數為正時，表示該變量對效率具有負向影響，反之亦然)，地區層次因素和機構層次因素作為自變量，對2006—2009年醫療機構效率進行影響因素分析②由于只能獲得2009年患者特征截面數據，而機構因素和地區因素為2007—2009年面板數據，因此本文假設患者特征對機構效率的影響規律在2007—2009年間保持不變，由此得到了2007年和2008年經過調整后的效率結果。。

由表7可知，對于縣人民醫院，機構服務人口和機構所在地的人均GDP水平對效率水平有顯著影響，服務人口越多以及人均收入水平越高，機構效率越高。但人口密度對機構效率的影響和前文推測有所不同，而是人口密度越高，機構效率則越低。從機構自身因素來看，機構效率隨著財政補貼水平的提高而降低，驗證了上文中的負向激勵假設，但住院與門診服務的比例對效率的影響方向不如前文所推測的，而是對效率有顯著的正向影響，同時藥品收入比例對機構效率的影響并不顯著。機構對患者的收費水平越高(以平均門診消費為替代變量)，該機構的效率則顯著越低。

表7 各類醫療機構效率影響因素的Tobit分析結果

相比而言，對縣級中醫院的效率分析結果則有所不同，地區總人口數和人均GDP對效率的影響均不顯著，其可能的解釋和上文所提到的相同，即主要由缺乏競爭力和影響力所造成。類似的情況也發生在婦幼保健機構上。在地區變量中，人口總數對效率的影響為負，其他變量對效率影響均不顯著。可能的解釋是，婦幼保健機構更多承擔的是公共衛生職能，是屬于縣財政補貼的衛生事業單位，其服務本身包含大量無償服務，具有福利性、預防性和主動性的特點。因此，其服務效率對整個地區的收入、人口等狀況的反應并不明顯。從機構層次上看，在縣中醫院中，衛生技術人員的比例提高可以顯著地提高效率水平。住院與門診比例的提高和藥品收入的提高對縣中醫院和婦幼保健院的效率提高有顯著作用。這可能是由于縣級醫療機構中的醫藥收入比例處于評估的規定的合理范圍內，不會構成“以藥養醫”的現象，也因此沒有對效率產生負面影響。患者的診療負擔對這兩類醫療機構的效率也存在顯著的負向影響。

與縣級機構不同的是，地區因素對于鄉鎮衛生機構的效率影響分析結果顯示，服務人口的增多會降低鄉鎮衛生機構的效率，這也與可及性相關；收入水平高的地區的機構效率卻偏低，可能是由于經濟發展相對更好的地區居民傾向于向更高層次的機構就醫，降低了對鄉鎮醫療機構衛生服務的需求。在機構層次的數據上，可以顯著提高效率的變量為住院和門診數量的比例，而藥品收入的比例和技術人員的比例對效率的影響皆不顯著。財政補貼占總收入的比例以及患者的醫療負擔對鄉鎮醫療機構服務效率有顯著的負向影響。

總之，由于各類機構特征和職能的不同，其服務效率受到的影響因素也各有不同，其背后的機制也比較復雜，可能與不可觀測到的機構的管理機制、運營方式、居民的就醫習慣以及各地風俗文化有關系。

四、主要結論與政策建議

本文使用三省18縣實地調查數據，在對我國農村醫療機構效率進行DEA分析的基礎上，采用嚴格的實證方法，對影響機構服務效率的不同層次的變量進行了分析，不僅包含了地區因素、機構因素，還對來自需求方的因素進行了探索，得到以下結論和政策建議。

第一，人均GDP所代表的對醫療服務的支付能力與醫療機構服務效率密切相關。一方面，隨著收入水平的提高，醫療需要的意識也隨之上升，并且對醫療需要轉化為醫療需求起著關鍵性的支持作用。另一方面，醫療機構本身的管理水平等意識也會隨著地區經濟發展而提高，使得機構可以更優化地運行。因此，可以通過出臺對居民(尤其是低收入居民)的醫療補貼政策及更廣義上的農民增收政策，促進對醫療衛生服務更有效的利用。同時，人口規模和機構效率間存在顯著關系說明醫療服務可及性的提高也可以促進對醫療衛生服務的有效利用。因此，從政策上要加強偏遠地區醫療機構的建設和提高其服務覆蓋率，也要優化布局和重點發展，從政策上引導居民對當地醫療資源進行有效利用。

第二，醫療機構內部因素對效率的影響起著關鍵性的作用。雖然因為不同類別的機構本身的性質和功能不同，所造成影響其效率的變量也有所不同，但是從總體上講，機構的財政補貼水平越高，該機構的服務效率則越低，醫院收費水平越高(以人均門診支付為代表變量)，機構的效率則越低。同時，住院服務和門診服務的比例越高，機構的效率也越高。縣、鄉兩級機構之間的效率也存在差異，說明從供給醫療服務的角度來看，由于鄉鎮機構提供更為基礎的初級醫療保健服務，使得其可以使用更少的資源提供“量”上更多的服務，這與農村醫療衛生系統中各層級機構所承擔的具體的醫療任務和具體服務功能有密切關系。在政策啟示方面，一是改進政府的財政投入方式，鼓勵和探索對財政補貼渠道的創新，建立財政投入對醫療機構效率的正向激勵機制；二是要激發農村地區各醫療機構提高效率的主動性和積極性，在政策上給予農村地區醫療機構更多的決策權和自主權，使其可以針對機構自身特征和服務人群特征設計和實施合理配置資源的方案。

第三，醫療服務質量與機構效率之間的關系不容忽視。患者的健康水平、疾病的嚴重程度及對服務的滿意程度等所代表的醫療服務的“質”與機構效率緊密相關。這意味著一些效率相對較高的機構實際上可能是由于忽視了對醫療質量的考量，甚至是以犧牲醫療質量為代價而獲得高效率的。這將導致潛在醫患矛盾的激發，影響醫療衛生服務的通暢供給，進一步使得居民的醫療衛生需求沒有達到有效滿足。“低效率”被掩蓋，也掩蓋了醫療機構對資源投入的真實需要，因此醫院管理層和政策方要重視患者對服務評價的反饋，暢通醫患之間的溝通渠道，并逐步建立起對醫療衛生服務“量”和“質”兼顧的衡量標準。

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JEL Classification：I12 I18

Efficiency of Institutional Health Care Service in Rural China Taking Account of Demand-Side Factors：Empirical Study Based on the Survey of Three Provinces

Zhao Tian
(State Grid Energy Research Institute，Beijing 102209，China)

Efficiency improvement in rural healthcare institutions is required，due to imbalance of healthcare resources allocation between urban and rural area.In this paper，the efficiency of healthcare institutions is analyzed，based on data collected in 18 counties of three provinces.Taking demand-side factors into account，a four-step DEA method is used for efficiency analysis.Obtained empirical results show that affordability of medical service and efficiency of the local medical institutions are closely related.Institutional characteristics of healthcare institution can have a great impact on its efficiency.Difference of efficiency between healthcare institution of county area and of town area is estimated to be massive.Potential policy for efficiency improvement in rural healthcare institution is discussed in the end.

Health Institutions in Rural China；Efficiency of Healthcare Service；Medical Demand

10.14116/j.nkes.2017.03.003

? 趙 天，國網能源研究院(郵編：102209)，E-mail：tianlan412@163.com。本研究受加拿大國際發展研究中心(IDRC)的國際合作項目“中國農村衛生人力資源研究：現狀評估及未來需要的預測”(105008)的資助。