我國省際衛生部門效率測度與評價

于寄語 蘇帆

摘要：綜合居民“健康福利”和“醫療服務有效獲得性”兩個維度導向，本文在DEA框架下對2018年以來我國省際衛生部門的效率表現進行測度和考察。研究表明，各地區衛生部門的綜合效率表現由東至中、西部依次遞減，并體現出較明顯的分化。分解得到的技術效率和規模效率顯示，西部地區衛生部門的進一步優化方向主要在于投入結構及技術層面的提升，東中部地區則在于投入規模的合理擴大。另外，相對于“健康福利”導向，“醫療服務有效獲得性”表現在各省份間的不平衡性更大，需要給予更多關注。最后，結合同伴評價和聚類分析，本文通過設定參照單元和政策執行要點對各省份衛生部門的效率提升策略進行了探討。

關鍵詞：健康福利;醫療服務有效獲得性;DEA效率測度;同伴評價

中圖分類號： R197;F224.5

一、引言

深化醫療體制改革、建立優質高效的衛生服務體系是推進健康中國戰略的重要組成部分。近年來，伴隨著衛生事業的不斷發展，衛生部門在推動高質量服務和保障全民健康福祉方面取得了長足進步。《中國衛生健康統計年鑒2019》的數據顯示，當前我國居民的人均診療次數已達到6.0次，人均期望壽命為77歲;嬰兒死亡率為6.1‰，均居同期發展中國家前列。但這一過程中衛生投入費用的急劇攀升與資源浪費、衛生部門的“重醫療、輕預防”等問題也不斷凸顯，新冠肺炎疫情的爆發更是直接暴露了我國衛生防疫環節的短板。這一背景下，有效探討當前衛生部門的效率表現及在不同地區間的差異，對于評估我國衛生部門存在的問題，把控和明確進一步的改革方向具有重要的現實意義。

如果將衛生部門看成一個生產系統，那么其投入部分主要來自于整個社會的衛生花費、相關人力資源及物質資源的投入。作為保障全民健康福祉的公共部門，衛生部門的產出表現在兩方面：一是整體社會醫療和居民健康水平的提升，主要指疾病防控、醫療覆蓋面和醫治能力的提升;二是居民醫療服務上的有效獲得 ，主要包括居民醫療服務的可獲得性以及衛生服務花銷、時間等待上的可負擔性，即衛生部門在提供多樣化、充足性醫療服務的同時，民眾承受衛生服務的金錢及時間成本也應處于合意區間。在上述“投入-產出”設定框架下，本文結合省際層面數據對衛生部門的效率表現進行測度和評價，試圖為前述問題下醫療衛生資源的進一步配置優化和結構改革提供數量依據。

關于衛生部門的效率探討是學者和管理層的持續關注點，如Retzlaff-Roberts等（2004）基于DEA方法，將嬰兒死亡率和期望壽命作為產出指標，對部分OECD國家衛生資源的利用效率進行測評[1]。張寧等（2006）將健康看成衛生系統的產出指標，對中國各地區的健康產出狀況進行評價和影響因素分析[2];類似思路下，羅良清和胡美玲（2008）將產出指標進行擴展，對中國各地區的醫療衛生服務生產效率進行了考察[3];劉海英和張純洪（2011）選擇診療服務人次和住院費用為衛生部門產出變量，對中國城市和農村地區的醫療服務效率進行分別測度和對比研究[4]。韓雪梅（2014）在衛生技術人員數、實有床位數、年門診人次、年住院人數這四類指標的基礎上，結合DEA模型對我國西部地區的衛生配置效率進行考察[5]。胡玉杰（2018）從靜態和動態兩個角度出發，利用DEA模型和Malmquist 指數對2007—2016年我國各省份醫療衛生服務的供給效率進行了探討[6]。

整體看來，現有衛生部門的效率測評文獻存在以下幾方面的不足：第一，已有文獻往往單一地將健康指標或者衛生服務量指標作為衛生系統的產出指標，忽略了前述所提的醫療服務有效獲得情況，這包括近年來持續關注的醫療負擔成本及充足性問題[7]。第二，已有文獻對地區層面衛生效率的提升策略和現實對策關注度不夠，大多未就具體的、針對性的效率優化路徑進行深入探討。基于此，本文將居民的健康水平狀況看成“福利型”產出，將居民醫療服務次數及醫療成本相關的“負擔型”指標看成醫療服務有效獲得下的產出表現，綜合這兩個維度對我國省際衛生部門的產出效率及其優化策略進行細化探討。最后，還需注意的是，現有衛生效率測評文獻在DEA框架下進行應用探討時，通常將處于前沿面或者表現較優的決策單元默認為目標參照單元，而忽略了各考察單元在“評價機制參數”上的差異性。事實上，當這類單元和其余單元的評價機制差別過大時，其會成為一個相對無效的效仿和參照對象。借鑒近期相關研究[8～9]，本文在進行衛生部門DEA效率評價的同時，會結合交叉效率（Cross Efficiency）的概念對目標參照單元進行合理設置，并以此為基礎對各地區的衛生效率提升路徑和策略進行科學探討。本文剩余部分安排如下：第二部分對本文使用的規劃模型和實證設計進行介紹;第三部分從省際層面對我國衛生部門進行效率測評和探討;第四部分結合同伴效率評價和路徑設計探討各地區衛生部門的效率提升策略;第五部分為全文結論。

二、模型基礎和測評方法

（一）DEA方法與非期望產出

作為經典的非參數方法，數據包絡分析（DEA）方法可以規避具體模型形式的限制，是生產系統和公私部門常用的效率測評方法[10～11]。DEA框架內的待評價單元，如本文各省份衛生部門，被看成獨立的決策單元（DMU），通過對DMU的投入產出向量施加約束條件進行規劃求解，我們得到相應DMU的效率表現值。

傳統DEA建模中通常假定系統產出為正向產出，即在既定投入下產出越多越好。但現實研究中還會有部分產出表現為負向產出，如本文反映醫療服務獲得性的部分“負擔型”產出指標，這些產出的減少而非增加是我們所希望的。考慮到正負向產出對系統效率的不同影響路徑，本文采用Seiford和Zhu（2002）提出的單調性變換將負向產出調整為正向產出[12]，該方法可以在保持結果具有分類不變性的同時，使得負向產出轉換后的DEA建模更貼近真實系統的產出過程。

記各待評價DMU的要素投入、正向產出和負向產出數分別為 。 對應第j個決策單元， 、 和 分別為 的第i個要素投入、第k個正向產出和第r個負向產出; 為Seiford和Zhu（2002）思路下對非期望產出 線性變換調整后的產出指標，本文考慮 。在此基礎上，DEA方法結合相關約束條件，基于線性規劃確定加權調整后的投入產出比，作為考察單元的評價效率值。以決策單元DMU0為例，根據系統生產規模收益假定的不同，其效率值確定所依據的規劃形式有所不同，分別反映了規模收益不變和可變的情形。式（1）～（2）下的效率值分別為整體效率 和技術效率 ， 意味著DMU0處于前沿面上且相對較優，稱之為有效DMU。基于整體效率和純技術效率相除還可以得到規模效率 。

（二）交叉效率與同伴評價效率

對于效率表現較差的非有效單元，傳統DEA建模會結合一系列有效DMU的線性組合作為相應單元的目標參照。但對于一個亟待改進自身效率的DMU而言，這樣的目標參照不易于理解，同時進行效仿的操作性較差，所以實踐中通常會考慮某個有效或近似有效的DMU直接作為待考察個體的目標參照單元。然而，式（1）～（2）下 DEA效率值中的投入產出權重 是因個體而有差別的，這意味著所求解的DEA效率值可以看成是一種“自我評價”，當目標DMU的自身權重設置和其他DMU差距過大時，就成為后者難以模仿的一個目標單元，這種參照也就失去了意義。

作為DEA的擴展，Sexton等（1986） 提出了交叉效率（Cross-efficiency）的概念，在此基礎上通過“同伴評價”來解決上述目標參照的適宜性問題[13]。以決策單元 為例，第j個單元 對其的交叉效率（記為 ）反映了后者效率權重設置下 的效率表現。記 效率值對應的權重向量為 ，則 。對于含有N個決策單元的系統，每個DMU會對應N-1個交叉效率值。定義交叉效率的平均值作為考察單元 的同伴評價效率，表示為： 。在交叉效率和同伴評價效率的求解中，由于原始DEA效率權重向量 具有非唯一性，Doyle和Green（1994）引入了“激化”和“仁慈”公式作為額外目標式來解決該問題[14]。兩種公式下的結果差別不大，實際研究中通常首選是“激化”公式。以確定 的同伴評價效率值 為例，相應規劃式如式（3）， 為式（1）規模收益不變導向下的DEA效率值 。

三、我國省際衛生部門的DEA效率測評

（一）衛生部門投入-產出指標的構建

本文中衛生醫療系統產出表現主要體現為居民“健康福利”和“醫療服務有效獲得性”兩方面。結合以往研究文獻，我們將健康福利下的產出細化為甲乙類傳染病發病率、死亡率以及“食源性”疾病爆發次數3個指標，反映各地區居民健康水平和疾病預防控制情況。醫療服務的有效獲得性方面，我們選取人均診療次數、個人實際衛生現金花費占收入比和床位使用率指標進行度量（見表1）。其中，衛生現金花費對應于居民的看病花費是否過貴問題，人均診療次數和床位使用率指標可以直觀反映醫療服務供給的充分性問題。負責美國醫院發展的希爾-伯頓計劃長期使用85%的床位使用率決定是否需要及時增加醫院床位[16]。

在衛生投入方面，借鑒以往研究[3～6]，本文考慮人力、物力、資金投入三方面因素，分別采用各地區每千人均衛生技術人員數和每千人均疾病防控人員數、每千人均床位數、人均衛生花費投入度量。研究數據來自于2019年國家衛健委發布的《中國衛生健康統計年鑒》和中國統計年鑒，相應數據對應的最新統計年份為2018年。西藏地區由于部分指標欠缺，未予以考察，本文以中國其余30個省份作為決策單元進行效率測度和評價。具體的投入和產出指標如表1，部分指標的原始數據描述性統計信息見表2。可以看出，部分投入和產出指標在各省份間存在較大波動。以人均衛生花費投入、甲乙類傳染病發病率和人均診療次數為例，最高地區的取值分別是最低地區的3.7、5.8和3.8倍，體現了省際間醫療投入和產出的較大差異。

（二）各省份衛生部門綜合效率評價

結合前述投入-產出指標，我們在DEA框架下綜合居民“健康福利”產出和“醫療服務有效獲得性”產出考察各省份衛生部門的效率情況，各省所處的東、中、西部區域定義延續《2019中國衛生健康統計年鑒》中的官方劃分標準。下表3給出了具體的效率測度結果，整體來看，我國衛生部門的平均綜合效率值為0.940。其中，平均技術效率為0.960，平均規模效率為0.979。不過，東、中、西部地區層面的效率體現出較明顯的分化。表3計算顯示，東、中、西部地區的衛生效率表現依次遞減，三個地區的平均技術效率（規模效率）值分別為0.999（0.983）、0.989（0.971）、0.900（0.980）。可以看到，西部地區的技術效率值明顯落后于全國水平，通過資源的重新配置和技術提升，其平均產出還有10個百分點的提升空間;相對而言，東中部地區的優化方向則主要在于規模效率的進一步擴大。

從各省份的效率排序來看，北京、福建、廣東、河北、江蘇、上海、天津、浙江、廣西、安徽、河南、江西位于前沿面上，這反映了其產出效率的相對有效性，綜合效率表現位于末三位的省份為陜西、青海和新疆，均來自于西部地區，遠低于全國平均水平。以2018年數據為例，青海的每千人均衛生技術人員數、人均衛生花費投入和每千人均床位數分別為7.4人、4513.49元和6.49個，位于全國各省份的第7、第6和第10位;但對應的健康福利水平和醫療服務有效獲得性表現均處于末端。如甲乙類傳染病發病率達到十萬分之433.29，位于所有考察省份的倒數第2位;人均診療次數為4.2，位于倒數第5位。新疆的表現類似，人均衛生花費投入和每千人床位數為4453.89元和7.19，位于所有省份的第7和第2位，但衛生產出表現很差，其中的甲乙類傳染病發病率和死亡率達到了十萬分之659.75和6.31，遠高于其它省份。這體現出兩省份衛生部門的粗放式發展狀態和產出的嚴重不足。另外，東、中部地區處于末端的省份為遼寧和湖南，兩者的規模效率（技術效率）值分別為0.849（1.000）、0.957（0.926），衛生投入規模對于效率的提升存在較大空間。

（三）單一導向下的衛生部門效率探討：二維視角展示

為了更細化地透視各省份衛生部門的效率表現，我們將居民“健康福利”和“醫療服務有效獲得性”兩部分產出導向獨立進行效率測度（見表4）。需要說明的是，由于單一導向下的產出指標相對于綜合評價指標大為減少，效率評價中的權重設定數量變少，這使得更多的單元可以找到其余單元的線性組合作為目標線，從而有更多單元落在了前沿面上。

“健康福利”導向下全國平均效率值為0.913，波動值為0.082。其中東部地區的效率得分最高，平均效率值達到0.961。該地區較強的經濟財政實力使得居民的生活環境更為優越，同時更優的技術管理水平使得疾病的防治更為有效，這些為健康產出效率的提升提供了支撐。中部地區效率值處于東、西部之間，為0.932。西部地區效率值為0.851，在三大區域內最低。

在具體借鑒內容和政策執行的關注點上，前文二維視角下的效率探討細化展示了各省份居民在“健康福利”和“醫療服務有效獲得性”上的不同表現，相應省份應結合具體的薄弱點進行針對性政策關注。如“醫療服務有效獲得性”導向下效率較低的省份應多關注醫療服務的數量、質量提升及對居民的醫療保障度;“健康福利”導向下表現較差的省份則應多關注地區衛生環境的營造、健康生活模式的倡導以及地區醫療技術水平的有效提升。最后，需要明確各省份效率表現的最終差異可以歸結為要素投入的執行效率、結構差異和規模差異三個方面。這其中，前兩者是產能提升的關鍵，亦是進一步投入規模調整的基礎。因此，各省份衛生部門在相應聚類類別下進行經驗借鑒和參考時，政策執行的首要落腳點是“如何效仿目標地區的要素管理和執行效率”以及“要素投入結構的有效安排”，其次才是規模化調整。結合前述思路，在聚類分析和同伴效率評價的基礎上，本文對各省份衛生部門的效率優化策略概括如下（見下表7）。

五、 結論

評價衛生部門的效率表現不僅僅要從其帶來的健康福利入手，還應關注在這一過程中民眾醫療服務的有效獲得性。特別是后者，諸如“醫療資源擁擠”“就醫體驗差”是近些年部分地區持續存在的問題。基于此，本文綜合居民“健康福利”和“醫療服務有效獲得性”導向角度對我國省際衛生部門的效率進行測度和考察。結果表明，我國東、中、西部地區衛生部門的綜合效率值依次遞減，體現出較明顯的分化，相對而言，西部地區的部門效率缺失主要在于投入結構及技術管理層面，而東中部地區的效率缺失主要在于投入規模的不足。另外，單一維度導向下的效率測度顯示，各省份在“醫療服務有效獲得性”導向下的效率值相近，但波動性更大，醫療服務有效獲得性在各省份間的不平衡性更為突出。

除了計算各省份衛生部門的DEA評價效率值外，本文還對各省份的同伴評價效率和Maverick指數進行了測度。分析結果顯示：不同省份衛生部門的自身評價機制和同伴評價機制存在差異性，且部分地區的差距表現較大。非前沿面上的省份應選取投入結構相似的、Maverick指數較小的高效率省份作為目標參照和經驗借鑒單元，同時結合“健康福利”“醫療服務有效獲得性”導向下的差異化表現對自身進行定位，完善相應衛生部門的運行和管理機制，推動進一步的產出效率提升。

最后要補充說明的是，DEA效率值體現的是考查單元集內的一個相對指標，各評價單元的取值高低也是相對的。在當前背景下，即便是處于前沿面上的省份也面臨著一定的表現缺失，如醫療資源和醫保基金浪費、過度診療以及新冠疫情凸顯的衛生防疫短板。這要求我國衛生部門在進行整體規劃和部署中應切實關注各地區衛生投入結構的合理性，完善公共衛生和疾病預防控制體系。通過醫療體制的進一步深化改革，對醫療服務中的扭曲行為進行有效規范和約束，統籌推進公共衛生水平和整體醫療服務的質量提升。