廣西新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)運(yùn)行效率評(píng)價(jià)

何崇偉　羅小娟　韋征　黃高明

【摘要】 目的 評(píng)估廣西2010～2016年新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)運(yùn)行效率。方法 基于廣西74個(gè)縣（市）2010～2016年新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)面板數(shù)據(jù)，采用三階段DEA模型和三階段Malmquist模型從靜、動(dòng)態(tài)角度開(kāi)展效率評(píng)價(jià)。結(jié)果 2010～2016年新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)收支水平、補(bǔ)償人次數(shù)、補(bǔ)償額度以及實(shí)有醫(yī)技人員數(shù)、實(shí)有床位數(shù)增長(zhǎng)迅速，2016年參保率達(dá)到99.87%，人均籌資為573.38元，基金使用率最高為86.32%;地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和醫(yī)療服務(wù)水平對(duì)保險(xiǎn)的運(yùn)行效率影響顯著，綜合技術(shù)效率均值為0.894，純技術(shù)有效率和有效占比總體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，全要素生產(chǎn)率累計(jì)下降28.8%，技術(shù)退步是下降的主要原因。結(jié)論 廣西新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)運(yùn)行良好，疾病保障范圍和患者受益程度顯著提高，但制度效率下降明顯，基金使用效率低于預(yù)期。下一步需注重提高管理水平，增加經(jīng)濟(jì)和醫(yī)療強(qiáng)縣的衛(wèi)生投入，建立一套科學(xué)準(zhǔn)確的測(cè)算體系。

【關(guān)鍵詞】 新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn);三階段DEA模型;三階段Malmquist模型;運(yùn)行效率

中圖分類號(hào)：R197.1;F323.89? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ?DOI：10.3969/j.issn.1003-1383.2019.06.014

【Abstract】 Objective To estimate the operational efficiency of new rural cooperative medical system in Guangxi from 2010 to 2016.Methods Based onthe data of the new rural cooperative medical insurance system of 74 counties（cities） in Guangxi from 2010 to 2016，three-stage DEA model and three-stage Malmquist model were adopted to evaluate the new rural cooperative medical insurance from both static and dynamic perspectives.Results From 2010 to 2016，income and expenditure levels，the number of compensators，the limit of compensation，the number of medical technicians and the number of beds in hospitals of the new rural cooperative medical insurance increased rapidly.In 2016，the rate of participating insurancereached 99.87%，per capita financing was 573.38 yuan，and the highest fund utilization rate was 86.32%.Regional economic development and medical service level have significant impacts on the operational efficiency of insurance，average comprehensive technical efficiency was 0.894，the total efficiency and effective proportion of pure technology showed an increasing trend，total factor productivity declined by 28.8%，and technological retrogression was the main reason for the decline.Conclusion The new rural cooperative medical insurance system in Guangxi is in good condition，the range of the disease coverage and patient benefit improve significantly，butsystem efficiency drop obviously，and the use efficiency of insurance fund is lower than expected.It is necessary to improve medical insurance management level，increase health input in counties with developed economy and health care，and establish a set of scientific and accurate measurement system.

【Key words】 new rural cooperative medical system;three-stage DEA model;three-stage Malmquist model;operational efficiency

截至2018年廣西約有2000萬(wàn)農(nóng)村常住人口，農(nóng)民健康問(wèn)題仍是影響社會(huì)和諧發(fā)展的重大民生問(wèn)題，建立高效公平的農(nóng)民醫(yī)療保障體系是維護(hù)廣西社會(huì)團(tuán)結(jié)穩(wěn)定的客觀需要，也是實(shí)施“健康廣西”戰(zhàn)略的必然要求。2016年《國(guó)務(wù)院關(guān)于整合城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險(xiǎn)制度的意見(jiàn)》提出要逐步建立統(tǒng)一的城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險(xiǎn)制度，標(biāo)志著廣西運(yùn)行了十多年的新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)（以下簡(jiǎn)稱新農(nóng)合）即將成為歷史。在廣西城鄉(xiāng)醫(yī)療保險(xiǎn)逐步并軌的關(guān)鍵時(shí)期，及時(shí)對(duì)新農(nóng)合運(yùn)行情況進(jìn)行回顧分析，總結(jié)成功經(jīng)驗(yàn)和存在問(wèn)題，對(duì)下一步城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療制度建設(shè)有重要借鑒意義。本文分別采用了三階段DEA模型和三階段Malmquist模型從靜、動(dòng)態(tài)角度探討廣西74個(gè)縣（市）2010～2016年新農(nóng)合運(yùn)行情況，以期為相關(guān)部門調(diào)整醫(yī)療保險(xiǎn)籌資結(jié)構(gòu)和補(bǔ)償制度提供決策參考。

1 資料與方法

1.1 資料來(lái)源 廣西新農(nóng)合于2003年正式啟動(dòng)，2008年全面鋪開(kāi)。因初始階段新農(nóng)合報(bào)表系統(tǒng)不夠完善，部分縣（市）數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)不全，為保證資料連貫性和完整性，本文選取新農(nóng)合管理獨(dú)立的74個(gè)縣級(jí)行政地區(qū)（不計(jì)地級(jí)市市轄區(qū)、2010～2016年期間縣改區(qū)）統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。其中新農(nóng)合數(shù)據(jù)來(lái)源于2010～2016年新農(nóng)合調(diào)查表;各縣（市）人口、經(jīng)濟(jì)、衛(wèi)生相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于2011～2017年《廣西統(tǒng)計(jì)年鑒》;嬰幼兒死亡率數(shù)據(jù)來(lái)源于廣西婦幼衛(wèi)生信息直報(bào)系統(tǒng)。

1.2 變量選取 本文在相關(guān)文獻(xiàn)研究基礎(chǔ)上[1～4]，綜合比較了各變量代表性、實(shí)用性和可獲得性，選取新農(nóng)合實(shí)際支出、實(shí)有床位數(shù)、實(shí)有醫(yī)技人員數(shù)作為投入指標(biāo);選取縣內(nèi)住院補(bǔ)償人次數(shù)、縣內(nèi)人均住院補(bǔ)償額度、縣外住院補(bǔ)償人次數(shù)、縣外人均住院補(bǔ)償額度、門診補(bǔ)償人次數(shù)、住院分娩補(bǔ)償人次數(shù)作為產(chǎn)出指標(biāo);選取人均GDP對(duì)數(shù)、農(nóng)民人均純收入對(duì)數(shù)、人均財(cái)政投入對(duì)數(shù)、嬰幼兒死亡率倒數(shù)、資金籌集規(guī)模作為環(huán)境變量。

1.3 變量計(jì)算方式 為保證分析結(jié)果具有更好可比性和解釋性，消除通貨膨脹和共線性問(wèn)題對(duì)模型的影響，涉及費(fèi)用數(shù)據(jù)均以2010年為基期，采用消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)進(jìn)行價(jià)格縮減，并進(jìn)行自然對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換，具體計(jì)算方式見(jiàn)表1。

1.4 模型構(gòu)建

1.4.1 三階段DEA模型

1.4.1.1 第一階段 DEA模型，采用線性規(guī)劃方法，基于各決策單元（DMU）的投入變量和產(chǎn)出變量確定一個(gè)非參數(shù)分段生產(chǎn)前沿面，并通過(guò)這個(gè)生產(chǎn)前沿面測(cè)算DMU的生產(chǎn)效率。新農(nóng)合效率研究多采用規(guī)模報(bào)酬可變模型，同時(shí)考慮到新農(nóng)合投入更容易被決策者控制，本文選擇以投入為導(dǎo)向的BC2模型進(jìn)行效率評(píng)價(jià)[5]。

1.4.1.2 第二階段 類似隨機(jī)前沿（SFA）回歸模型，SFA最早由Aigner等人在1977年提出的一種生產(chǎn)前沿的參數(shù)估計(jì)方法。SFA以準(zhǔn)確的生產(chǎn)前沿為基礎(chǔ)，將誤差項(xiàng)分解為隨機(jī)誤差和技術(shù)無(wú)效性，在剔除隨機(jī)誤差影響后再對(duì)DMU進(jìn)行效率測(cè)算：

式中qi表示第i個(gè)DMU的產(chǎn)出;xki表示由第i個(gè)DMU投入變量的對(duì)數(shù)值組成的K維向量;β表示未知參數(shù)向量;vi表示模型的隨機(jī)誤差，ui表示與技術(shù)無(wú)效有關(guān)的非負(fù)隨機(jī)變量。Fried等人于2002年發(fā)現(xiàn)，SFA回歸模型可以將DEA模型產(chǎn)生的松弛變量分解成環(huán)境因素、隨機(jī)因素和管理無(wú)效率，通過(guò)松弛變量的分解可以消除環(huán)境因素和隨機(jī)因素對(duì)DEA模型的影響。以投入為導(dǎo)向的DEA模型為例，類似SFA回歸模型表達(dá)形式如下：

式中Sni是第i個(gè)DMU第n個(gè)投入變量的松弛值;Zi表示環(huán)境變量，βn為環(huán)境變量系數(shù);vni、μni表示混合誤差項(xiàng)。其中vni為隨機(jī)誤差項(xiàng)，表示隨機(jī)干擾對(duì)投入松弛變量的影響;μni為管理無(wú)效率，表示管理因素對(duì)投入松弛變量的影響。類似SFA回歸模型剔除環(huán)境因素和隨機(jī)因素對(duì)DEA模型的影響，使得調(diào)整后的DMU具有相同的外部環(huán)境：

式中XAni表示調(diào)整后的投入變量;Xni表示調(diào)整前的投入變量;[max（f（Zi;n）-f（Zi;n）]表示對(duì)環(huán)境變量進(jìn)行調(diào)整;[max（vni）-vni 表示對(duì)隨機(jī)誤差項(xiàng)進(jìn)行調(diào)整。

1.4.1.3 第三階段 重建DEA模型，采用第一階段調(diào)整后的投入變量，重新構(gòu)建BC2模型[6～7]。三階段DEA模型相比于DEA模型，消除了環(huán)境變量和隨機(jī)誤差對(duì)傳統(tǒng)DEA模型的影響，可以達(dá)到進(jìn)一步準(zhǔn)確測(cè)算DMU效率值的目的。因三階段DEA模型不能分析時(shí)間效應(yīng)可能帶來(lái)技術(shù)進(jìn)步的影響，所以三階段DEA模型屬于一種靜態(tài)效率評(píng)價(jià)方法。

1.4.2 三階段Malmquist模型

1.4.2.1 Malmquist生產(chǎn)率指數(shù) 全要素生產(chǎn)率用于衡量所有的非勞動(dòng)、資本生產(chǎn)要素帶來(lái)的生產(chǎn)效率變化。隨著DEA模型被廣泛使用，1994年Fare等人將Malmquist指數(shù)概念引入DEA模型，構(gòu)建t期到t+1期的測(cè)算效率變動(dòng)的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)：

式中M0（xt+1，yt+1，xt，yt）表示中Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)，xt+1，yt+1，xt，yt分別表示t+1和t時(shí)期的投入向量和產(chǎn)出向量，Dt+1，Dt分別表示兩個(gè)年份以t年技術(shù)水平為依據(jù)的投入距離函數(shù)，Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)變動(dòng)即全要素生產(chǎn)率變動(dòng)[8～9]。根據(jù)Fare等人研究，全要素生產(chǎn)率變動(dòng)可分解成綜合技術(shù)效率變動(dòng)和技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)：

式中[Dt（xt+1，yt+1）Dt+1（xt+1，yt+1）×Dt（xt，yt）Dt+1（xt，yt）]12一項(xiàng)表示綜合技術(shù)效率變動(dòng)，Dt+1（xt+1，yt+1）Dt（xt，yt）一項(xiàng)表示技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)。技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)還可進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變動(dòng)和規(guī)模效率變動(dòng)。全要素生產(chǎn)率主要用于考察從t時(shí)期到t+1時(shí)期效率的變化情況，當(dāng)全要素生產(chǎn)率大于1時(shí)，表明效率提升，相反生產(chǎn)效率下降。技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)反映整個(gè)生產(chǎn)前沿面變化情況，技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)大于1時(shí)，表示技術(shù)進(jìn)步，反之，技術(shù)退步。純技術(shù)效率變動(dòng)反映管理水平變化情況，純技術(shù)變動(dòng)大于1，表示管理水平上升，反之下降。規(guī)模效率變動(dòng)反映規(guī)模效率變化情況，規(guī)模效率變動(dòng)大于1，說(shuō)明規(guī)模效率上升，反之下降。

1.4.2.2 三階段Malmquist模型 三階段Malmquist模型是三階段DEA模型的有效改進(jìn)，三階段Malmquist模型既可以進(jìn)行效率橫向比較，也可以測(cè)算不同時(shí)間效率變化。三階段Malmquist模型原理與三階段DEA模型類似，第一階段采用傳統(tǒng)DEA模型構(gòu)建以投入為導(dǎo)向的DEA-Malmquist模型。第二階段采用類似SFA回歸模型消除環(huán)境因素和隨機(jī)誤差。第三階段采用調(diào)整后的投入變量重新構(gòu)建DEA-Malmquist模型。

1.5 統(tǒng)計(jì)方法 本文將數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS 24.0進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和描述分析，采用DEAP 2.1軟件構(gòu)建DEA模型和DEA-Malmquist模型，采用Frontier 4.1軟件構(gòu)建類似SFA回歸模型。

2 結(jié)? 果

2.1 新農(nóng)合運(yùn)行情況

2.1.1 新農(nóng)合參保和籌資情況 表2分析結(jié)果顯示，廣西74個(gè)縣（市）新農(nóng)合參保人數(shù)和覆蓋率在2010～2016年期間呈持續(xù)增長(zhǎng)趨勢(shì)，2010年的參保人數(shù)已突破3000萬(wàn)人，覆蓋率達(dá)91.49%，2016年參保人數(shù)3240余萬(wàn)，覆蓋率99.87%。

從新農(nóng)合籌資情況上看，新農(nóng)合資金主要來(lái)源為政府補(bǔ)貼，財(cái)政支出約占當(dāng)年名義籌資的80%。新農(nóng)合籌資水平逐年提高，在2010～2016年期間名義人均籌資增長(zhǎng)保持在50～80元/年，除2014年外實(shí)際人均籌資增長(zhǎng)速度都高于名義人均籌資。2016年的名義人均籌資和實(shí)際人均籌資分別達(dá)到了540元和573.38元，大約為2010年的3.5倍。

2.1.2 新農(nóng)合投入情況 新農(nóng)合基金支出持續(xù)增長(zhǎng)，2010～2012年期間增長(zhǎng)較快，2013～2016年有所減緩。2013年新農(nóng)合總體補(bǔ)償支出達(dá)100億元，2016年新農(nóng)合支出總額超過(guò)2010年的3倍。2014年資金利用率最高，基金使用率為86.32%。74個(gè)縣（市）醫(yī)療機(jī)構(gòu)實(shí)有床位數(shù)和醫(yī)技人員數(shù)在2010～2016年期間也迅速增長(zhǎng)，2016年床位數(shù)和醫(yī)技人員數(shù)約為2010年的2倍。見(jiàn)表3。

2.1.3 新農(nóng)合補(bǔ)償情況 各項(xiàng)補(bǔ)償指標(biāo)總體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，除住院分娩補(bǔ)償，2013年各項(xiàng)指標(biāo)上升幅度最大。縣內(nèi)住院補(bǔ)償人次數(shù)在2011年和2015年出現(xiàn)下滑，縣內(nèi)、縣外住院補(bǔ)償額度在2015年也同時(shí)出現(xiàn)下降現(xiàn)象。住院分娩補(bǔ)償人次數(shù)2010～2012年保持增長(zhǎng)，并在2012年達(dá)到高峰，2013～2016年呈周期性波動(dòng)趨勢(shì)。見(jiàn)表4。

2.2 新農(nóng)合運(yùn)行效率

2.2.1 DEA模型分析結(jié)果 從表5結(jié)果可以看出，2010～2016年綜合技術(shù)效率均值為0.861，表明每年約有15%新農(nóng)合投入被浪費(fèi)，而且各縣（市）的運(yùn)行效率有一定差距。純技術(shù)效率和規(guī)模效率均值分別為0.909和0.957，同年純技術(shù)效率均值都小于規(guī)模效率均值，說(shuō)明純技術(shù)效率是制約新農(nóng)合運(yùn)行效率的主要因素。

2.2.2 類似SFA回歸分析 從表6分析結(jié)果可知，3個(gè)模型的γ均趨近于1，單邊廣義似然比檢驗(yàn)在0.1%顯著水平拒絕模型無(wú)效率的原假設(shè)，表明3個(gè)模型中DMU中管理無(wú)效率都能夠解釋模型大部分變動(dòng)，符合本文對(duì)環(huán)境變量和隨機(jī)誤差影響的預(yù)期。人均GDP對(duì)數(shù)在3個(gè)模型中的回歸系數(shù)均為負(fù)數(shù)，農(nóng)民純收入對(duì)數(shù)在3個(gè)模型中的回歸系數(shù)均為正數(shù)，且都在0.1%顯著水平下呈統(tǒng)計(jì)顯著，說(shuō)明人均GDP和農(nóng)民純收入增長(zhǎng)對(duì)3個(gè)投入變量分別產(chǎn)生正向和負(fù)向效應(yīng)。嬰幼兒死亡率倒數(shù)代表地區(qū)醫(yī)療技術(shù)水平，在新農(nóng)合實(shí)際投入和實(shí)有醫(yī)技人員數(shù)的回歸模型中系數(shù)為正，在實(shí)有床位數(shù)的回歸模型上系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明醫(yī)療水平提高對(duì)新農(nóng)合實(shí)際投入和實(shí)有醫(yī)技人員數(shù)的供給效率有負(fù)向作用，對(duì)床位數(shù)供給效應(yīng)有正向作用。資金籌集規(guī)模在實(shí)有床位數(shù)的回歸模型上系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明籌集資金增加可以促進(jìn)醫(yī)技人員的產(chǎn)出效應(yīng)，對(duì)其余2個(gè)投入變量沒(méi)有顯著影響。人均財(cái)政投入對(duì)數(shù)在3個(gè)回歸模型上的回歸系數(shù)均不顯著，表明財(cái)政投入變化對(duì)三個(gè)投入變量效應(yīng)無(wú)顯著影響，這可能和居民健康水平、就醫(yī)行為增加兩者存在反向作用有關(guān)。

2.3.3 三階段DEA模型分析結(jié)果 三階段DEA模型調(diào)整后的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率變化趨勢(shì)與第一階段基本一致，效率均值總體上高于第一階段，說(shuō)明新農(nóng)合運(yùn)行效率受經(jīng)濟(jì)和衛(wèi)生等環(huán)境因素影響顯著，在消除環(huán)境變量和隨機(jī)誤差影響后結(jié)果更接近真實(shí)水平。從表5分析結(jié)果可以看出，綜合技術(shù)效率無(wú)明顯變化趨勢(shì)，效率均值保持在0.9左右，綜合技術(shù)效率為1的縣（市）占比約為30%。2013年總體綜合技術(shù)效率和技術(shù)有效縣（市）占比最高，分別為0.918和35.14%，2011年最低，分別為0.842和20.27%。從純技術(shù)效率和規(guī)模效率上看，2010～2016年期間純技術(shù)效率均值基本保持在0.90以上，純技術(shù)有效縣（市）占比整體呈上升趨勢(shì)，但每年純技術(shù)效率均值都低于當(dāng)年規(guī)模效率均值，分析結(jié)果與第一階段一致。

2.3.4 三階段Malmquist模型分析結(jié)果 對(duì)比前后評(píng)價(jià)結(jié)果，調(diào)整后的效率變化值總體上高于第一階段數(shù)值，說(shuō)明調(diào)整后的效率變化值有更好的準(zhǔn)確性。2010～2016年期間全要素生產(chǎn)率累計(jì)均值為0.712，表明運(yùn)行效率總體呈衰退趨勢(shì)。綜合技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步累計(jì)均值分別為1.007和0.706，2011年和2012年技術(shù)退步明顯，技術(shù)退步是導(dǎo)致效率下降的主要原因。綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率在6年總增長(zhǎng)率分別為0.7%、0.5%和0.2%，各效率值變化沒(méi)有明顯線性趨勢(shì)。見(jiàn)表7。

3 討? 論

3.1 新農(nóng)合運(yùn)行狀況良好，保障能力逐年增強(qiáng) 自2002年全國(guó)農(nóng)村衛(wèi)生工作會(huì)議決定要逐步建立新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)制度以來(lái)，廣西各級(jí)政府高度重視和大力扶持新農(nóng)合發(fā)展，2016年74個(gè)縣（市）基本實(shí)現(xiàn)了新農(nóng)合的全面覆蓋，新農(nóng)合收支水平、補(bǔ)償人次數(shù)、補(bǔ)償額度穩(wěn)步增長(zhǎng)，疾病保障范圍和患者受益程度顯著提高。從新農(nóng)合投入增長(zhǎng)規(guī)律來(lái)看，新農(nóng)合籌資規(guī)模和保障范圍擴(kuò)大，可以一定程度促進(jìn)當(dāng)?shù)蒯t(yī)技人員數(shù)、床位數(shù)的增長(zhǎng)，新農(nóng)合政策實(shí)施對(duì)當(dāng)?shù)匦l(wèi)生事業(yè)發(fā)展有著積極推動(dòng)作用。

3.2 經(jīng)濟(jì)衛(wèi)生等因素對(duì)投入效應(yīng)影響顯著 新農(nóng)合籌集資金主要用于門診和住院患者的費(fèi)用補(bǔ)償，而治療效率和醫(yī)療費(fèi)用與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和醫(yī)療技術(shù)水平密切相關(guān)，所以新農(nóng)合投入的產(chǎn)出效率受地區(qū)經(jīng)濟(jì)和醫(yī)療水平顯著影響。從回歸分析結(jié)果上看，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和醫(yī)療水平提高可以促進(jìn)人均床位數(shù)的產(chǎn)出效率，表明對(duì)有更高醫(yī)療技術(shù)和更好管理水平的地區(qū)增加衛(wèi)生設(shè)施投入，可以顯著增加新農(nóng)合產(chǎn)出。農(nóng)民純收入和醫(yī)療水平提高對(duì)新農(nóng)合資金和醫(yī)技人員投入的產(chǎn)出有抑制效應(yīng)，這可能是由于農(nóng)民收入增加提高了患者異地就診意愿，醫(yī)療水平提升促進(jìn)了醫(yī)療費(fèi)用縮減，加重資金結(jié)余。

3.3 管理水平仍需提高，補(bǔ)償制度有待優(yōu)化 靜態(tài)效率評(píng)價(jià)結(jié)果顯示，純技術(shù)有效縣（市）占比總體呈上升趨勢(shì)，各縣（市）新農(nóng)合管理水平差距有所減小，但從調(diào)整后的綜合技術(shù)效率均值和綜合技術(shù)有效縣（市）占比來(lái)看，每年約有10%的新農(nóng)合投入被浪費(fèi)，70%的縣（市）運(yùn)行效率仍有提升空間。綜合技術(shù)效率是由純技術(shù)效率和規(guī)模效率共同決定的，而規(guī)模效率一直保持在較高水平，純技術(shù)效率是影響運(yùn)行效率的主要因素，如果進(jìn)一步提高新農(nóng)合管理水平，可以有效減少投入浪費(fèi)，提高補(bǔ)償產(chǎn)出。從動(dòng)態(tài)效率分析結(jié)果上看，新農(nóng)合運(yùn)行效率總體有衰退趨勢(shì)，2011年和2012年下滑明顯，2013年以后有所改善，從各效率均值來(lái)看，純技術(shù)效率和規(guī)模效率無(wú)顯著變化，說(shuō)明新農(nóng)合管理水平和資源配置能力保持平穩(wěn)，技術(shù)退步是運(yùn)行效率下降的主要原因，這也反映出廣西新農(nóng)合存在補(bǔ)償制度調(diào)整滯后，總體制度效率降低的問(wèn)題。

3.4 籌集基金沉淀過(guò)多，預(yù)測(cè)不夠科學(xué)合理 根據(jù)財(cái)政部和衛(wèi)生部聯(lián)合下發(fā)的《新型農(nóng)村合作醫(yī)療基金財(cái)務(wù)制度》意見(jiàn)，新農(nóng)合應(yīng)將每年籌集資金的10%作為風(fēng)險(xiǎn)基金，當(dāng)年累計(jì)資金不應(yīng)超過(guò)當(dāng)年籌資的25%。從廣西新農(nóng)合基金實(shí)際使用率上看，籌集資金沒(méi)有得到充分有效利用，2011年和2016年基金實(shí)際結(jié)余率一度接近40%，表明廣西新農(nóng)合補(bǔ)償支出方案整體較為保守，實(shí)際報(bào)銷比例偏低，參保農(nóng)民未能充分受益。從資金的使用結(jié)果我們還可以看出，新農(nóng)合的資金使用率波動(dòng)范圍較大，無(wú)顯著變化趨勢(shì)，說(shuō)明補(bǔ)償方案與患者實(shí)際需求符合度不高，新農(nóng)合資金收支預(yù)算還缺乏可靠的測(cè)算方案。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]? 彭宏宇，王文杰，羅密.云南省新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)基金運(yùn)行效率分析[J].中國(guó)衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)，2018，37（8）：39-41.

[2]? 宋藝航.遼寧省新型農(nóng)村合作醫(yī)療公平性與效率性研究[D].大連：大連醫(yī)科大學(xué)，2018.

[3]? 劉培培.基于DEA的河南省新農(nóng)合基金運(yùn)行效率研究[D].海口：海南大學(xué)，2017.

[4]? 鄭偉，章春燕.中國(guó)新型農(nóng)村合作醫(yī)療的效率評(píng)價(jià)：2005-2008[C]//北京大學(xué)中國(guó)保險(xiǎn)與社會(huì)保障研究中心（CCISSR）.保險(xiǎn)、金融與經(jīng)濟(jì)周期——北大賽瑟（CCISSR）論壇文集.北京：北京大學(xué)，2010：84-108.

[5]? 馬占新.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型與方法[M].科學(xué)出版社，2010：21-61.

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[8]? 楊鵬.TFP方法與中國(guó)TFP研究文獻(xiàn)綜述[J].北方經(jīng)貿(mào)，2013（9）：14-15.

[9]? 劉井建，梁冰.Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)評(píng)析結(jié)果——技術(shù)變動(dòng)的新詮釋[J].運(yùn)籌與管理，2010，19（1）：170-175.

（收稿日期：2019-04-28 修回日期：2019-05-10）

（編輯：潘明志）