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【摘 要】 醫院財務管理要求對醫院的運行效率進行量化,文章在日常的財務分析中嘗試使用數據包絡分析(DEA)技術,先后分析了A醫院3個虧損嚴重科室的運行效率和某省7家醫院的運行效率。研究發現,DEA技術對分析醫院內部不同科室的運行效率有很大幫助。同時政府管理部門也可以借助DEA技術掌握同一地區不同醫院之間的運行效率差別,區別對待,提高行業財務管理的精準性。文章創新之處在于通過實證研究,發現DEA模型可以為管理會計提供量化指標,推動醫院全面預算管理,也為醫院會計從電算化時代推進到智能化時代提供了探索的方向。
【關鍵詞】 醫院管理; DEA; 效率
【中圖分類號】 F234.3 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1004-5937(2018)05-0098-03
隨著醫療改革的深入推進,國家財政對公立醫院的投 入越來越大。尤其是各地都在推進的公立醫院藥品零差價改革工作。藥品差價利潤取消,醫院經營的壓力逐年加大。很多大型公立醫院虧損嚴重,整個醫療改革面臨挑戰。
新一輪醫療改革要求醫院財務管理精細化,在財務分析中如能借助DEA工具對各科室的投入產出效率進行量化計算,可以提高醫院整體資源配置工作。
推動管理會計工具在醫院財務管理中的實施,一直是各級財政部門的一項重點工作。而DEA技術則通過對醫院運行效率進行分析,幫助政府部門解決公共財政投入的效率問題,以期進一步推動管理會計工作。
一、研究方法介紹
數據包絡分析(DEA)技術是運籌學上一種以相對效率為基礎的非參數綜合評價方法,它運用數學規劃的原理進行計算,按照多指標投入和多指標產出,對相同類型決策單元的相對有效性進行評價。DEA方法在理論上是一種線性規劃的優化方法,是使用線性規劃模型比較多輸入、多輸出決策單元之間的相對有效性[1]。
DEA的評價方法分為兩種,一種是以投入為導向,指“產出既定的情況下,投入最小”;另一種以產出為導向,指“投入既定,產出最大”。
DEA模型分為兩種,輸入型C2R模型和輸出型BC2模型。前者是在假定規模效率不變的條件下評估資源利用的總體效率[2]。根據目前國家財政對醫院的投入情況,輸入型C2R模型適合對公共財政投入效率的分析。所以,選取此模型來分析醫院的效率問題。
二、醫院內部科室的分析
以醫院的投入來說,主要是醫護人員的工資獎金成本、大型醫療設備的購置、開設的床位等指標。
各臨床科室的產出也很簡單,就是門診人次、出院人次,即服務的病人數。
例:A醫院為大學附屬的省級公立精神專科醫院,下設康復科、老年科、精神科、心身障礙科、兒少心理科,有15個類型不同的住院科室。此次分析選取其中長期虧損的3個科室做分析(見表1)。投入指標選取醫護人員數、醫療設備、占用床位數,產出成果以出院人次為考核指標。
需要研究的問題如下:該精神病醫院中虧損科室的效率如何?
財務分析結論:
根據表2的分析,發現虧損科室的人力成本浪費特別明顯。
兒少心理科的人力資源運行效率為80%,醫生應設25名,實際設置30名,實際比標準多20%;護士應設30名,實際36名,實際比標準多20%;設備投放達標,床位投放達標。該科室虧損的原因是人工成本太高。兒科開展治療項目,需要陪同的醫護人員多,但收費太低,考慮醫院可持續發展,應嚴格控制新增人員,減少人力成本。
精神七科的人力資源效率為67%,該科室醫生設置合理;護士應設30名,實際40名,實際比標準多33%;設備投放符合標準;床位應設30張,實際40張,實際比標準多33%,長期住院病人太多,致使床位周轉率太低。該科室虧損的主要原因一則人工成本太高,二則長期壓床病人太多,醫療收入含金量偏低。有限的護士都投入于長期住院病人的照料護理,與國家公立醫院改革的精神不符合。應該配合分級診療制度,將輕癥慢性病人轉入社區衛生服務中心。
流浪救助病人科的人力資源效率僅僅為50%,醫生應設10名,實際20名,實際比標準多100%;護士應設20名,實際40名,實際比標準多100%;設備投放達標,床位投放達標。該科室情況特殊,是該市無主、流浪精神病人的定點救助之地,所以日常床位必須保證40張。醫療付費是定期和民政部門下屬的救助站結算,但是救助站作為財政的全額撥款單位,無法做到對該院的流浪病人全額撥款,醫保剔除的部分就只能讓醫院承擔。流浪病人具有突發性和季節性,平時病人不多。通過分析,該科室日常保留60%的人力,另外40%的人力可以補充到醫院其他科室,遇到重大突發事件時,由醫院全院緊急調配,節約用人成本。
三、行政管理部門的投入、產出分析
從財政、衛生主管部門的管理角度分析,上級主管部門對各精神病醫院的投入主要是人員成本補償、基建撥款和醫療設備的購置撥款等指標。各醫院的產出也相對簡單,一般就是服務的門診病人數和住院病人數。
以某省不同地區的7家精神專科醫院的效率進行綜合評價。數據如表3所示,試用DEA(輸入型C2R模型)進行評價[3]。
對比表3相關數據發現,各家醫院的實際運行效率與DEA工具計算出的科學管理效率存在很大差距。這恰好可以為公立精神專科醫院的改革方案提供科學的、可供借鑒的數據支撐。經過對表3相關數據的對比可以發現,該省公立精神專科醫院運行特征如下:
大部分醫院運行效率很差,作為樣本的7家公立精神專科醫院只有一家醫院是良性運轉,其他醫院均存在人力成本浪費、資產閑置的現象。長此以往,將影響國家投入到公立精神專科醫院財政資金的使用效率。
仔細分析,發現C醫院所在地區政府部門對該醫院的投入、產出效率已經達標。經分析,外部原因是該地區經濟發達,政府財政投入充足;內部原因是該地區醫院推行了院長職業經理人制度、總會計師委派制度,選拔會管理、懂經營的人才充實到醫院的管理隊伍中,為醫院良好的經濟運行提供了人才保障。
而D醫院的效率值為0.42,醫生的人均業務收入為4.8萬元,該院每年每人服務病人數也只有76人次,效率最低。作為政府主管部門就要認真分析,該醫院存在的價值何在?是為了確保每個地區都要設一家精神病醫院,以保證社會的公益性,還是這所醫院管理層水平太低,導致醫院運行效率如此之差。
經過調研發現原因有三點:一是D醫院所在地區已經有其他地區的民營精神專科醫院入駐,且運行狀況良好,導致該醫院病人流失;二是人才留不住,醫療水平差;三是醫院領導班子成員直接由地方政府行政任命,無醫院管理經驗。
政府衛生行政主管部門在日常財務管理工作中,應多借助數據包絡技術加強醫院效率分析,實現醫療資源的合理配置問題。
四、數據包絡技術對醫院財務管理工作的啟示
本文通過DEA技術先后對A醫院的3個虧損科室,以及某省的7所精神專科醫院的數據進行了分析,結果發現實際運行效率與標準運行效率的差距,從而幫助管理者做出合理決策。具體到整個衛生系統的財務管理工作,啟示如下:
(一)推動醫院全面預算管理工作的提升
目前公立醫院改革要求各家醫院要強化全面預算管理工作。但是實際在推行全面預算管理工作中,由于預算標準制定不科學,而導致預算執行效果不理想,無法達到全面預算管理的目的。
如果在全面預算目標制定的過程中,借助DEA工具,量化出預算管理目標的科學標準,再按此標準制定預算指標,將會提高全面預算管理的質量。
例如本文中針對A醫院長期虧損的科室,在制定全面預算管控指標時,可以借助DEA分析,將科室資源的配置標準作為預算標準,就可以提高醫院的資源使用效率。
(二)推動醫院管理會計工程的落地實施
財政部在2015年就開始推行管理會計工作。2015年浙江省財政廳會計處在12家企業先行試點管理會計工作,取得了可喜的成績。雖然企業推進得卓有成效,但是在醫療行業一直鮮有成效。
實踐證明,管理會計的確可以助推企業轉型升級。而新一輪的醫療改革中,亟需在衛生系統內推進管理會計工程。如果醫院要實施管理會計工程,DEA技術將是一個很好的工具。通過本文的案例分析,發現DEA技術可作為管理會計的必要補充。在財務分析時,借助信息化軟件工具,對管理對象進行DEA的使用效率分析,比傳統財務分析更具有指導意義。
(三)助推醫院會計智能化工程
醫院會計未來到底怎么發展?目前醫療體系外的財務共享、會計機器人等工程迅速在各大企業試點推進。而承擔著整個中華民族健康重擔的公立醫院,如何跟上形勢,借助先進的智能化工具,提高財務管理水平是迫在眉睫的大事。根據本文的實證案例分析,在醫療行業財務管理工作中,積極學習使用DEA技術,構建智能管理會計平臺,為醫院管理者以及政府管理部門的科學決策提供可以量化的信息支持。
借助DEA技術構建管理模型,運用量化管理的工具,從而使醫院管理者能夠通過DEA模型看清科室及醫院的盈虧模式,使醫院運營未來可預見、可計量、可控制。
未來,隨著人工智能技術的成熟,借助計算機強大的學習、計算、分析、反應能力,對醫院管理實時進行信息分析,做出科學決策,將會助推醫院會計工作的智能化進程。
結 論
我國大多數公立醫院的財政投入均沒有達到最優狀態。新一輪醫療改革以來,中央和地方財政已經累計投入6 000億元的醫改專項資金,但是老百姓看病難、看病貴的問題仍然未得到根本解決。主要原因就是醫療衛生的財政投入效益無法量化,且未考慮財政資金投入的效率問題。
2017年4月開始,北京市已經全面實施藥品零差價的改革。在公立醫院全面取消藥品加成的大背景下,如何衡量醫院的資源使用效率是擺在所有衛生經濟管理者面前的一個大難題。尤其在目前移動互聯網的時代,醫院財務管理和大數據密切相關聯,更要認真地研究數據包絡技術。醫院財務管理應跨界發展,借助智能化技術,引領公立醫院改革。
【參考文獻】
[1] 張并立,崔穎,劉軍安,等.基于DEA模型的貧困地區鄉鎮衛生院建設績效評價[J].中國衛生事業管理,2010(12):841-844.
[2] 謝園青,周慧.基于DEA模型的中國地方民生財政支出效率評價[J].經濟論壇,2017(2):5-10.
[3] 李成.基于數據包絡分析法的鄉鎮衛生院效率研究[D].山東大學碩士學位論文,2013.