北京市綜合性公立醫院運行效率研究：基于Pabon Lasso模型與DEA模型實證分析

■ 宋鑫瑞 朱俊利

公立醫院是我國醫療服務體系的主體，是人民群眾看病就醫的主要場所。隨著醫療衛生體制改革的深化，建設技術過硬、患者滿意、可持續發展的現代化醫院已成為我國各地公立醫院的發展目標。要想實現這一目標，必須改善公立醫院內部的運行機制，提升公立醫院的效率[1-2]。北京市是全國優質醫療資源最集中的城市，這里名院名醫云集，吸引著全國各地患者前來就醫，致使北京的醫療服務范圍遠超出了行政區域范圍，各大公立醫院人滿為患，提高醫院效率以維持高負荷運轉是北京地區公立醫院面臨的重要挑戰。自2009年新醫改實施以來，北京市也相繼出臺了一系列醫療衛生體制改革措施，如2012年開展公立醫院改革試點，2014年建立分級診療和醫聯體，2016年擴大公立醫院改革試點范圍，2017年實施醫保支付方式改革、醫藥分開政策等。隨著衛生政策逐步完善，北京市公立醫院醫療衛生資源配置不合理、醫療資源利用不足、醫院發展規模不合理而導致的醫療衛生服務生產效率問題是否得到改善，值得深入探討。

綜上，本文將結合北京市2012-2017年醫改政策，對北京市三級綜合公立醫院、二級綜合公立醫院的效率水平進行研究分析，以直觀體現北京市醫療衛生體制改革在公立醫院效率方面的初步成效，為進一步深化北京公立醫院改革并提高醫院效率提供政策依據。

1 資料與方法

1.1 數據來源

受數據獲取限制，本文未對北京市所有三級、二級綜合公立醫院展開研究，研究對象選自納入《北京市衛生工作統計資料》的三級、二級綜合公立醫院，其中2012年北京市三級綜合公立醫院為26所，二級綜合公立醫院為49所，2017年分別為35所和29所。所選用指標包括門急診人次數、出院人次、實有床位、實際開放總床日數、實際占用總床日數、平均開放病床數、病床使用率、平均住院日等。

1.2 研究方法

本文采用數據包絡分析和 Pabon Lasso模型對北京市綜合公立醫院效率進行分析，這兩種方法均是基于相對概念對某一類醫院的效率進行分析。

1.2.1 Pabon Lasso模型。Pabon Lasso模型是一種可以快速便捷地確定大量同類醫院之間運行效率相對水平的模型。該模型由哥倫比亞學者Pabon Lasso[3]提出，他認為評價醫院效率僅使用床位使用率（bed occupancy rate，BOR）、床位周轉（bed turnover，BTO）或平均住院日（average length of stay，ALOS）三者之一會導致評價不完善，甚至出現誤導性的結果[4-5]。若僅使用BOR評價醫院效率，在BOR較高時通常會得出床位資源利用水平較高的結論，但BOR較高也會由較長的ALOS導致，諸如受診斷、治療干預和護理不良等因素影響。因此，為了避免誤導性結論，有必要同時利用這3項指標來獲得更客觀的結果[6]。其中，床位使用率=實際占用總床日數/實際開放總床日數×100%；床位周轉=出院人數（包括死亡人數）/平均開放病床數；平均住院日=出院患者占用總床日數/出院人數（包括死亡人數）。

Pabon Lasso模型的橫軸（X）表示BOR，縱軸（Y）表示BTO。由兩條垂直線將面積分成4個區域：一條是垂直于X軸的BOR均值線，另一條是垂直于Y軸的BTO均值線。經過零點連接圖中每個點的直線顯示ALOS從左到右和從上到下一致地增加[3]。通過定位各醫院在圖中的區域可展現各醫院的運行效率[7]（圖1）。

圖1 Pabon Lasso模型區域圖示

需要強調的是，根據BOR和BTO定位醫院水平僅針對具有相似特征的醫院（例如僅綜合醫院，不涉及專科或中醫院）具有意義。國內學者尚未對此模型開展研究，有學者采用床位利用模型[8-10]對醫院各科室的相對效率進行分析，其與Pabon Lasso模型的應用邏輯具有一定相似性。

1.2.2 數據包絡模型（data envelopment analysis，DEA）。DEA根據投入、產出指標的觀察值來估計有效生產的前沿面，從而衡量醫療機構的生產效率，是目前評價醫療機構效率較為成熟的方法之一。

根據評價目的，本研究選取規模報酬可變的BCC模型并以產出為導向，分析同時針對規模有效性與純技術有效性而言的“總體”有效性。決策單元（decision making unit，DMU）數量多時DEA效率評價結果易聚堆，難以反映不同 DMU 效率的真實差別，且評價指標總數要小于評價單位數目的一半[11]，基于以上原則確定本次投入指標包括實有床位、職工總數；產出指標包括門急診人次數、出院人次數。

以各三級、二級綜合性公立醫院的DEA純技術效率為橫軸（X)，規模效率為縱軸（Y)，可定位各醫院的相對分布（圖2）。因DEA綜合效率為純技術效率與規模效率的乘積，故醫院的綜合效率由圖中左下至右上區域一致提高，在（1，1)處的醫院綜合效率為1即達到有效，其他方位的醫院均為DEA無效醫院。為進一步分析無效醫院DEA效率的相對水平，參考Mehrtak等[12]將DEA綜合效率值劃分為0～0.6低效、0.6～0.8較低效、0.8～1高效3個層次，并在圖中體現。以√0.6純技術效率與√0.6規模效率的交叉點為中心，作平行于區域左上角與右下角對角線的直線，該直線上醫院的綜合效率為0.6；同樣的，以√0.8純技術效率與√0.8規模效率的交叉點為中心，作平行于區域左上角與右下角對角線的直線，該直線上醫院的綜合效率為0.8。另外，圖中將附各醫院的規模效益狀態：“i”（increase)為規模效益遞增，“d”（decrease)為規模效益遞減，“-”為達到規模效益最佳狀態。

圖2 DEA效率圖示

2 結果

2.1 Pabon Lasso模型結果

2017年三級綜合公立醫院各項效率指標的平均水平相比2012年有顯著改善，BOR均值上升0.11%，BTO均值上升8.01次，ALOS均值縮短4.38天，BOR、ALOS極值間的差距有所減緩，見表1；二級綜合公立醫院方面運行效率平均水平無顯著改善，BOR均值下降6.67%，BTO均值下降1.38次，ALOS均值縮短3.26天，僅BTO極值間的差距有所減緩。

表1 北京市三級綜合公立醫院和二級綜合公立醫院2012年和2017年各項效率指標比較

由圖3～6可見，二級和三級綜合公立醫院多分布于一、三區域，其中二級綜合公立醫院在一區域的分布更加分散。表2顯示，二級和三級綜合公立醫院均表現為三區域醫院數量最多，其次為一、四區域，二區域醫院數量最少。

圖3 2012年北京三級綜合公立醫院分布

圖4 2017年北京三級綜合公立醫院分布

圖5 2012年北京二級綜合公立醫院分布

圖6 2017年北京二級綜合公立醫院分布

表2 Pabon Lasso模型區域醫院分布情況（n/%）

2017年，三級綜合公立醫院的分布較2012年更分散，一、三區域醫院分別減少5%和17%，二、四區域醫院分別增加13%和8%，因效率上升發生區域變化的醫院與因效率下降發生區域變化的醫院數量比為3∶1。2017年二級綜合公立醫院分布較2012年無明顯變動，因效率上升發生區域變化的醫院與因效率下降發生區域變化的醫院數量比為5∶4。另外，2012-2017年減少的二級醫院，在2012年多分布于一、四區域；2012-2017年升為三級的二級醫院，在2012年多分布于三區域。

2.2 DEA模型結果

表3顯示了各三級綜合性公立醫院DEA綜合效率、純技術效率、規模效率得分和規模效益狀態的描述性統計數據。2012年，綜合效率、純技術效率和規模效率完全有效的醫院分別達到15.38%、34.62%和19.23%，2017年分別為14.29%、25.71%和14.29%，盡管較2012年有所減少，但其平均綜合效率和平均規模效率高于2012年，低于3項效率均值的醫院在減少。2012年規模效益遞增（irs)、遞減（drs)和最佳（-)的醫院分別占61.54%、15.38%和19.23%，2017年分別減至54.29%、增至31.43%和減至14.29%。

表3 2012年和2017年北京市三級綜合公立醫院DEA效率描述性統計

表4顯示了各二級綜合性公立醫院DEA綜合效率、純技術效率、規模效率得分和規模效益狀態的描述性統計數據。2012年，綜合效率、純技術效率和規模效率完全有效的醫院分別達到6.12%、16.33%和6.12%，2017年分別為17.24%、31.03%和20.69%，較2012年顯著增加，且3項效率均值皆高于2012年，低于3項效率均值的醫院數量變化不大。2012年規模效益遞增、遞減、最佳的醫院分別占24.49%、69.39%和6.12%，2017年分別增至41.38%、減至37.93%和增至20.69%。

表4 2012年和2017年北京市二級綜合公立醫院DEA效率描述性統計

圖7、8所示，大部分三級綜合性公立醫院聚集于綜合效率大于0.6的區域，2017年更趨向于綜合效率大于0.8的區域。個別醫院因較低的純技術效率或規模效率而處于其他區域。

圖7 2012年北京三級綜合公立醫院DEA效率

圖8 2017年北京三級綜合公立醫院DEA效率

而二級綜合性公立醫院大部分聚集于規模效率大于√0.6的區域，可見有相當一部分醫院的純技術效率處于低水平，如圖9、10所示。

圖9 2012年北京二級綜合公立醫院DEA效率

圖10 2017年北京二級綜合公立醫院DEA效率

2.3 Pabon Lasso模型與DEA模型結果對比

如表5所示，從效率級別來看，2012年和2017年多數三級綜合公立醫院在DEA模型中被劃分為高效，分別占46.15%和65.71%，增長19.56%；2012年Pabon Lasso模型中高效醫院超半數，占比53.85%，而2017年與較低效醫院占比持平，為37.14%，降低16.71%。2012年和2017年在DEA模型中被劃分為低效的醫院占比最小，分別為15.38%和8.57%，降低6.81%；2012年Pabon Lasso模型中低效醫院占比30.77%，大于較低效醫院占比，2017年低效醫院仍占比最小，為25.71%，降低5.06%。

表5 三級醫院Pabon Lasso模型與DEA模型相對效率水平對比

表6顯示，2012年和2017年二級綜合公立醫院在Pabon Lasso模型中高效醫院占多數，分別占48.98%和48.28%，微降0.70%；較低效醫院占比最小，分別占24.49%和24.14%，微降0.35%。2012年DEA模型中劃分為高效的醫院占比最小，為20.41%，劃分為低效的醫院數量最多，占46.94%；2017年DEA模型中仍是劃分為高效的醫院占多數，為41.38%，劃分為較低效的醫院占比最小，為27.59%。

表6 二級醫院Pabon Lasso模型與DEA模型相對效率水平對比

3 討論

3.1 北京市公立綜合醫院整體效率有所提升

如Pabon Lasso模型和DEA模型結果所述，2017年三級綜合公立醫院效率較2012年有明顯提升。二級公立綜合醫院方面，因2012年部分高效醫院在2017年升為三級公立綜合醫院，Pabon Lasso模型顯示其整體效率未明顯提升，但DEA模型是在既有范圍內確定最佳前沿面并計算相對效率，所以未受此影響，顯示二級公立綜合醫院效率同樣有明顯提升。

經分析，這一定程度上是因為北京市2012年5月啟動了公立醫院改革試點，并于2016年擴大了試點范圍。首先，這次改革推進管辦分開，建立醫院法人運行機制和現代醫院運行管理制度，構建彼此分工、相互制衡的權力運行機制，使公立醫院管理更加科學高效[13]。其次，財政、醫保和價格政策聯動，減輕了個人醫藥負擔和醫院運營資金壓力，醫療服務需求得到進一步釋放；財政補償機制使服務量和績效考核掛鉤，有效提升了醫務人員積極性，使醫療服務需求得到高質量滿足，醫院效率隨即改善。

另外，北京市2014-2016年推行分級診療和醫聯體建設，推動了三級、二級公立醫院開展對口支援和信息共享，這有利于優化醫療產業結構和醫院間的資源配置，促進相關醫院效率提升。

3.2 提升醫院效率的出發點與瓶頸

3.2.1 基于Pabon Lasso模型的分析。位于一區域的醫院屬于低效醫院，其床位相對于現有需求出現了過剩，可能醫院面臨需求和供應方面的障礙，如患者受經濟狀況、就醫距離、風險選擇等方面影響，醫院存在服務質量欠缺、人力資源或醫療設施稀缺等問題，這些障礙會對醫院服務的使用產生負面影響[14]。此時醫院應提高醫療服務水平，開發更便捷的門診服務或適當利用先進的醫療設備等，避免擴大醫院規模。Goshtasebi等[15]、Kalhor等[16]研究結果表明，若住院服務量不變或減少，而醫院卻大量增設床位擴大住院規模，醫院運行效率則會降低。模型中二、四區域醫院效率較低，多以婦產科、康復科和老年病科室等為重點科室，其患者的特殊性決定了這些醫院住院運行效率可能不會達到較高水平。對處于四區域的醫院而言，可嘗試向臥床患者提供部分門診診療服務，從而緩解住院過久的狀況[6]。模型三區域的醫院目前已達到了高效運轉水平，醫療資源得到充分有效的運用，長期保持較少空床的狀態，未來應在遵循當前策略的基礎上進行適當調整，確保高效服務的可持續性。

需要強調的是，Pabon Lasso模型中有多所醫院的BOR超過100%，但《三級綜合醫院評審標準（2011年版）》對BOR的要求是保持適宜的床位使用率，即BOR≤93%[17]。BOR提升是醫院運行效率提升的表現，但BOR過高則是醫院床位緊張且超負荷運轉的表現，將導致差錯發生率增大、院內感控難度加大、醫護人員工作負荷加大和醫療資源分配不均等問題[18-19]。所以，醫院應思考如何平衡醫療質量和效率的關系。

3.2.2 基于DEA模型的分析。從DEA效率圖示可見，綜合效率為1即處于效率前沿面的醫院。這些醫院是同時純技術有效與規模有效的，說明在當時投入規模基礎上產出已經達到最優水平，除非增加已有投入量或某種新投入量，或者減少某種產出量，否則在當時技術水平下無法再增加其產出量。在DEA非有效單元中分別考察其純技術效率與規模效率，對于純技術效率處于前沿面上的醫院，按當時產出計算，投入不可能再減少了，但其規模是無效的，這種情況下應關注增加投入，使醫院發揮規模效益的作用。相反，如果DEA模型中醫院的規模效率有效，而純技術效率無效，應暫時避免增加各類投入并加強現有投入的優化配置，使其發揮各項投入的組合效用的最大化。DEA效率圖示顯示三級與二級綜合性公立醫院分布的整體差距，主要是由二級綜合公立醫院純技術效率低下造成的，說明二級綜合公立醫院未能合理配置投入，即未能充分實現各項投入組合效用的最大化，可能存在某項投入的閑置，所以應加強資源的管理與運用。而多數醫院為既非純技術有效也非規模有效，表明即使醫院減少投入，也有可能保持當前產出不變。

從規模效益角度看，對于處于規模效益遞增狀態的醫院，如果將所有投入資源的數量以相同比例增加，將獲得更大比例的回報，所以這時應擴大投入資源的規模，以獲得更多的產出。而處于規模效益遞減狀態的醫院，若在此時增加投入未必是最好的選擇，而是應該提高管理水平，在現有規模下優化資源配置，實現由規模粗放型向資源集約型的轉變，從而最大限度地提高醫院效率[20]。

3.2.3 結合 Pabon Lasso模型與DEA模型的分析。Pabon Lasso模型重在以住院方面的關鍵指標衡量醫院運行效率，醫院規模因素通過病床數量體現，而DEA模型可通過投入變量——醫院職工人員與病床數量體現，所以結合兩個模型可初步辨別兩種醫院規模因素對醫院效率的影響。

多數研究醫院在兩個模型中的效率水平是相對一致的，但也存在一些醫院的效率水平在兩個模型中不同時一致，這可能是受模型納入指標的影響導致，或是模型在衡量效率時本身存在某方面的側重點。

4 建議

公立醫院改革是我國醫改的重點，應該關注相關醫改政策的落實及其帶給醫療服務主體的變化。本研究通過建立Pabon Lasso模型和DEA模型，分析北京市綜合公立醫院在醫改政策實施階段的效率變化并探討其影響因素。北京市作為我國的首都，經濟發展水平較高，人口眾多，醫療資源豐富且技術和管理水平也較高，服務于全國患者[21]。因此，本研究既對全國其他省份具有重要的參考價值，也可以應用于類似目的的研究中。綜上，針對北京市綜合公立醫院提出如下3點建議：

其一，在醫改政策逐步推進的大環境下，公立醫院應該樹立一定的風險意識，以居民切實的就醫需求和醫院功能定位合理調整醫院規模，不再單純依靠規模擴張型發展；其二，醫院應加強內部管理，有效配置和利用醫療資源，將資源集約型作為醫院的戰略發展路徑，逐步提升醫院運行效率。其三，醫院應始終將提升醫療診治能力及醫務人員積極性作為核心，不斷提升醫療服務質量。其中二級綜合公立醫院可通過建設醫院的重點及特色科室的方式作為突破點，逐步提高整體醫療水平；而三級綜合公立醫院應集中精力發展高精尖醫療并著重解決疑難雜癥患者的就醫需求。