基于Malmquist指數(shù)的醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)2014-2018年運(yùn)行效率分析*

梁珍珍 吳炳潤(rùn)△ 席明曉 王婉劼 王谷音

【提 要】 目的 了解全國(guó)31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的運(yùn)行效率及變化趨勢(shì)，為建立規(guī)范高效的醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)運(yùn)行機(jī)制提供決策依據(jù)。方法 整理全國(guó)31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)2014-2018年的衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)資料，運(yùn)用Malmquist指數(shù)分析各省域醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的運(yùn)行效率及變化趨勢(shì)。結(jié)果 2014-2018年，全國(guó)31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)產(chǎn)出增長(zhǎng)率小于投入增長(zhǎng)率；全要素生產(chǎn)率變動(dòng)均數(shù)為0.979，純技術(shù)效率變動(dòng)均數(shù)為1.000，規(guī)模效率變動(dòng)均數(shù)為0.999，技術(shù)變動(dòng)均數(shù)為0.980；31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)全要素生產(chǎn)率總體呈下降趨勢(shì)，其中有23個(gè)地區(qū)的全要素生產(chǎn)效率變動(dòng)小于1，占比74.19%，醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)在提升運(yùn)行效率方面還有很大的空間。結(jié)論 全國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)純技術(shù)效率和規(guī)模效率變動(dòng)相對(duì)穩(wěn)定，全要素生產(chǎn)率的提高主要取決于技術(shù)的進(jìn)步。各地區(qū)醫(yī)療機(jī)構(gòu)可以著重從提升醫(yī)療技術(shù)水平、提高組織管理水平和探索適宜規(guī)模這三方面提高運(yùn)行效率，促進(jìn)醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的提升。

推進(jìn)健康中國(guó)建設(shè)，是全面建成小康社會(huì)、基本實(shí)現(xiàn)社會(huì)主義現(xiàn)代化的重要基礎(chǔ)，是實(shí)現(xiàn)人民健康與經(jīng)濟(jì)社會(huì)協(xié)調(diào)發(fā)展的國(guó)家戰(zhàn)略。“健康中國(guó)2030”規(guī)劃綱要指出，全面建成體系完整、運(yùn)行高效的整合型醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系，推進(jìn)區(qū)域醫(yī)療資源共享，基本實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療衛(wèi)生資源配置均衡化，是當(dāng)前推動(dòng)健康中國(guó)建設(shè)的重要任務(wù)之一[1]。如何建立規(guī)范高效的醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)運(yùn)行機(jī)制，提供優(yōu)質(zhì)高效的醫(yī)療服務(wù)，是現(xiàn)階段研究的一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題。本文運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(data envelopment analysis，DEA)的Malmquist指數(shù)模型，初步分析了全國(guó)31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)2014-2018年的運(yùn)行效率及變化趨勢(shì)，以期為深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革和健全中國(guó)特色基本醫(yī)療衛(wèi)生制度提供決策依據(jù)。

資料與方法

1.資料來(lái)源

醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)指從衛(wèi)生(衛(wèi)生計(jì)生)行政部門(mén)取得《醫(yī)療機(jī)構(gòu)執(zhí)業(yè)許可證》、《中醫(yī)診所備案證》、《計(jì)劃生育技術(shù)服務(wù)許可證》，或從民政、工商行政、機(jī)構(gòu)編制管理部門(mén)取得法人單位登記證書(shū)，為社會(huì)提供醫(yī)療服務(wù)、公共衛(wèi)生服務(wù)或從事醫(yī)學(xué)科研和醫(yī)學(xué)在職培訓(xùn)等工作的單位，包括醫(yī)院、基層醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)、專(zhuān)業(yè)公共衛(wèi)生機(jī)構(gòu)、其他醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)[2]。本文研究對(duì)象為全國(guó)31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)。本文數(shù)據(jù)來(lái)源為2015-2017年《中國(guó)衛(wèi)生和計(jì)劃生育統(tǒng)計(jì)年鑒》、2018-2019年《中國(guó)衛(wèi)生健康統(tǒng)計(jì)年鑒》和2015-2019年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

2.研究方法

(1)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型選擇

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析由美國(guó)著名運(yùn)籌學(xué)家Charnes、Cooper、Rhodes于1978年首先提出[3]，是根據(jù)多項(xiàng)投入指標(biāo)和多項(xiàng)產(chǎn)出指標(biāo)，利用線性規(guī)劃的方法，對(duì)具有可比性的同類(lèi)型單元進(jìn)行相對(duì)有效性評(píng)價(jià)的一種數(shù)量分析方法[4]。在評(píng)價(jià)多投入、多產(chǎn)出的相同性質(zhì)的部門(mén)或單位間相對(duì)效率方面有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)[5]。常用的DEA模型有CCR模型、BCC模型和DEA-Malmquist指數(shù)模型三種。CCR模型假定規(guī)模報(bào)酬不變，BCC模型假定規(guī)模報(bào)酬可變[6]，CCR和BCC模型研究截面數(shù)據(jù)，常用做靜態(tài)研究使用。DEA-Malmquist指數(shù)模型研究面板數(shù)據(jù)，可以測(cè)算決策單元(decision making units，DMUs)的生產(chǎn)效率在不同時(shí)期的動(dòng)態(tài)變化[7]。本文擬分析全國(guó)31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的效率動(dòng)態(tài)變化，故采用DEA-Malmquist指數(shù)模型。

基于DEA-Malmquist指數(shù)模型可以得到全要素生產(chǎn)率變動(dòng)(total factor productivity change，TFPCH)及其分解項(xiàng)，包括技術(shù)效率變動(dòng)(efficiency change，EFFCH)和技術(shù)變動(dòng)(technical change，TECH)，技術(shù)效率變動(dòng)又可以分解為純技術(shù)效率變動(dòng)(pure technical efficiency change，PECH)和規(guī)模效率變動(dòng)(scale efficiency change，SECH)[8]。即全要素生產(chǎn)率變動(dòng)(TFPCH)=技術(shù)變動(dòng)(TECH)×技術(shù)效率變動(dòng)(EFFCH)=技術(shù)變動(dòng)(TECH)×純技術(shù)效率變動(dòng)(PECH)×規(guī)模效率變動(dòng)(SECH)。以上任何一個(gè)指數(shù)大于1，表明該指數(shù)效率提高，促進(jìn)了全要素生產(chǎn)率的提升；指數(shù)等于1，表明該指數(shù)效率沒(méi)有變化，對(duì)全要素生產(chǎn)率的提升沒(méi)有貢獻(xiàn)；指數(shù)小于1，表明該指數(shù)效率降低，阻礙了全要素生產(chǎn)率的提升[9]。

(2)統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

本文使用excel錄入和整理數(shù)據(jù)，用Stata 12.1軟件完成描述性統(tǒng)計(jì)，用Deap 2.1軟件完成DEA-Malmquist指數(shù)分析。

3.指標(biāo)選擇

通過(guò)系統(tǒng)復(fù)習(xí)相關(guān)文獻(xiàn)，統(tǒng)計(jì)出投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)的使用頻次，結(jié)合王丹和邢沫[10]的研究結(jié)論，考慮數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型對(duì)決策單元數(shù)量的要求[11]和數(shù)據(jù)的可得性，最終選取3個(gè)投入指標(biāo)和3個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)，各類(lèi)指標(biāo)的名稱(chēng)及含義詳見(jiàn)表1。

表1 指標(biāo)分類(lèi)、名稱(chēng)及含義

結(jié) 果

1.投入產(chǎn)出指標(biāo)基本情況

表2列示了31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)投入、產(chǎn)出指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)。由表2可見(jiàn)，所有指標(biāo)均是逐年增長(zhǎng)，其中投入指標(biāo)中總費(fèi)用/支出增長(zhǎng)率最高，累計(jì)增長(zhǎng)率為58.94%，年均增長(zhǎng)率為12.28%，產(chǎn)出指標(biāo)中總收入增長(zhǎng)率最高，累計(jì)增長(zhǎng)率為55.52%，年均增長(zhǎng)率為11.67%。總體來(lái)看，2014-2018年全國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)投入逐年增加，產(chǎn)出也在持續(xù)增長(zhǎng)，投入指標(biāo)的增長(zhǎng)率高于產(chǎn)出的增長(zhǎng)率。

表2 2014-2018年醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)均值及同比增長(zhǎng)

2.Malmquist指數(shù)分析

表3列示了全國(guó)31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)2014-2018年全要素生產(chǎn)率及其分解項(xiàng)的變化情況。全要素生產(chǎn)率變動(dòng)均數(shù)為0.979，即2014-2018年全國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)全要素生產(chǎn)率總體下降了2.1%。其中，技術(shù)變動(dòng)下降了2.0%，技術(shù)效率下降了0.1%，規(guī)模效率下降了0.1%，純技術(shù)效率沒(méi)有變化。

表3 2014-2018年醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)Malmquist指數(shù)年度動(dòng)態(tài)變化

全國(guó)31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)2014-2018年全要素生產(chǎn)率逐年下降，主要原因是醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的技術(shù)變動(dòng)持續(xù)下降。2014-2015年，純技術(shù)效率提升了0.3%，但規(guī)模效率下降了0.6%，導(dǎo)致技術(shù)效率下降了0.3%，加之技術(shù)變動(dòng)下降了5.0%，故全要素生產(chǎn)率呈下降趨勢(shì)。2015-2017年，技術(shù)變動(dòng)和純技術(shù)效率均有所下降，規(guī)模效率在2015-2016年沒(méi)有變化，在2016-2017年上升了0.2%，故技術(shù)效率在2015-2016年下降了0.3%，在2016-2017年沒(méi)有變化。總體來(lái)看，全要素生產(chǎn)率仍呈下降趨勢(shì)。2017-2018年純技術(shù)效率和規(guī)模效率均提高了1%，但技術(shù)變動(dòng)下降了2.2%，全要素生產(chǎn)率下降了2.1%。

按年度的動(dòng)態(tài)變化平均值結(jié)果繪制折線圖(圖1)，全國(guó)31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)2014-2018年全要素生產(chǎn)率變動(dòng)與技術(shù)變動(dòng)變化趨勢(shì)基本一致，表明此期間全國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的全要素效率沒(méi)有提升的主要原因是技術(shù)水平?jīng)]有提升。雖然純技術(shù)效率變動(dòng)與規(guī)模變動(dòng)的趨勢(shì)差異較大，但技術(shù)效率變動(dòng)在此期間在界限值1.000上下波動(dòng)，說(shuō)明在純技術(shù)效率與規(guī)模效率的雙重作用下，全國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)在2014-2018年的技術(shù)效率基本保持不變。

圖1 全要素生產(chǎn)率及其分解項(xiàng)年度變化

全國(guó)31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)TFP及其分解項(xiàng)的變化情況見(jiàn)表4和表5。2014-2018年各地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)純技術(shù)效率變動(dòng)比較穩(wěn)定，最大值與最小值相差0.019，變動(dòng)大于1的有3個(gè)地區(qū)，山西、湖北和寧夏，占比9.68%。規(guī)模效率提升的地區(qū)相對(duì)多一些，大于1的有8個(gè)地區(qū)，占比25.81%。全要素生產(chǎn)率變動(dòng)和技術(shù)變動(dòng)差異較大，最大值是北京地區(qū)1.039，提升了3.9%，最小值是天津地區(qū)0.769，降低了23.1%。山西地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的全要素生產(chǎn)率的提高主要來(lái)源于純技術(shù)效率的提升。北京和上海地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)純技術(shù)效率和規(guī)模效率沒(méi)有變化，技術(shù)變動(dòng)分別提升了3.9%、1.3%，北京和上海地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)全要素生產(chǎn)率的提升主要來(lái)源是技術(shù)變動(dòng)的提升。吉林和遼寧醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的技術(shù)變動(dòng)沒(méi)有變化，技術(shù)效率分別提升了0.4%和0.2%，分解項(xiàng)中兩地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的規(guī)模效率變動(dòng)值最大，故這兩個(gè)地區(qū)的醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)全要素生產(chǎn)率的提高主要貢獻(xiàn)來(lái)自規(guī)模效率的提升。黑龍江地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的純技術(shù)效率下降了0.3%，規(guī)模效率提升了0.5%，在二者的雙重作用下，技術(shù)效率提升了0.2%，加之技術(shù)變動(dòng)提升了0.2%，全要素生產(chǎn)率得以提升了0.3%，從分解項(xiàng)值大小來(lái)看，全要素生產(chǎn)率的提高主要來(lái)自于規(guī)模效率的提升。內(nèi)蒙古地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)純技術(shù)效率下降了0.5%，規(guī)模效率提升了0.3%，技術(shù)變動(dòng)提升了0.2%，在三者共同驅(qū)動(dòng)下，全要素生產(chǎn)率提升了0.1%，同樣全要素生產(chǎn)率的提高主要來(lái)自于規(guī)模效率的提升。

表4 各地區(qū)全要素生產(chǎn)率及其分解項(xiàng)變化

表5 各指數(shù)變動(dòng)基本統(tǒng)計(jì)特征

討 論

通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，2014-2018年，全國(guó)31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)投入的平均增長(zhǎng)率為7.82%，產(chǎn)出的平均增長(zhǎng)率為6.58%，產(chǎn)出增長(zhǎng)率小于投入增長(zhǎng)率。在此期間，除2018年天津市減少床位162張與黑龍江減少衛(wèi)生人員665人外，其余地區(qū)的所有投入均是逐年增長(zhǎng)。但產(chǎn)出并不完全與投入匹配，2014-2018年全國(guó)有21個(gè)地區(qū)的個(gè)別產(chǎn)出指標(biāo)有不同程度的下降。這均表明全國(guó)有多個(gè)地區(qū)的醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)未處于生產(chǎn)前沿面上，處于非有效狀態(tài)下(可通過(guò)BCC模型驗(yàn)證，由于篇幅原因，未一一列示)。全國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)全要素生產(chǎn)率總體呈下降趨勢(shì)，其中有23個(gè)地區(qū)的全要素生產(chǎn)效率變動(dòng)小于1，占比74.19%，表明醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)在提升運(yùn)營(yíng)效率方面還有很大的空間。三個(gè)分解項(xiàng)變動(dòng)中，純技術(shù)效率和規(guī)模效率變動(dòng)與技術(shù)變動(dòng)相比相對(duì)穩(wěn)定，表明全要素生產(chǎn)率的提高主要取決于技術(shù)的進(jìn)步。基于上述分析，本文提出以下三個(gè)建議，以期提高醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的全要素生產(chǎn)率，推進(jìn)健康中國(guó)建設(shè)。

1.著力提升醫(yī)療技術(shù)水平

強(qiáng)化科技支撐，不斷提升服務(wù)保障，是醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)提高全要素生產(chǎn)率的重要舉措之一。各地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)首先要加強(qiáng)學(xué)術(shù)交流合作，大力推進(jìn)臨床診療指南和技術(shù)規(guī)范的研究和推廣，不斷提升醫(yī)療技術(shù)水平。同時(shí)要大力加強(qiáng)國(guó)家臨床醫(yī)學(xué)研究中心和協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，進(jìn)一步強(qiáng)化實(shí)驗(yàn)室、工程中心等科研基地建設(shè)，依托現(xiàn)有機(jī)構(gòu)推進(jìn)臨床研究基地和科研機(jī)構(gòu)建設(shè)，完善醫(yī)學(xué)研究科研基地布局。加快科技成果轉(zhuǎn)化和應(yīng)用，提供更多滿足人民群眾健康需求的醫(yī)藥衛(wèi)生技術(shù)和健康產(chǎn)品[12]。進(jìn)一步激發(fā)醫(yī)療機(jī)構(gòu)內(nèi)生動(dòng)力，充分調(diào)動(dòng)廣大醫(yī)務(wù)人員的積極性，促進(jìn)醫(yī)療技術(shù)能力和醫(yī)療質(zhì)量持續(xù)提升，為增進(jìn)人民群眾健康福祉，實(shí)現(xiàn)“健康中國(guó)”而不懈努力。

2.持續(xù)提高組織管理水平

規(guī)范管理是醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)健康運(yùn)行的前提。各地區(qū)要高度重視醫(yī)改工作，加強(qiáng)政府在方向、政策、引導(dǎo)、規(guī)劃、評(píng)價(jià)等方面的宏觀管理，加大對(duì)醫(yī)療行為、醫(yī)療費(fèi)用等方面監(jiān)管力度，減少對(duì)人事編制、科室設(shè)定、崗位聘任、收入分配等的管理，逐步建立科學(xué)有效的現(xiàn)代管理制度。醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)要建立健全全面預(yù)算管理制度、成本核算制度、財(cái)務(wù)報(bào)告制度、總會(huì)計(jì)師制度、第三方審計(jì)制度和信息公開(kāi)制度，建立決策、執(zhí)行、監(jiān)督相互協(xié)調(diào)、相互制衡、相互促進(jìn)的管理體制和治理機(jī)制[13]。同時(shí)要利用現(xiàn)代信息技術(shù)，加強(qiáng)科學(xué)管理，吸收國(guó)內(nèi)外先進(jìn)的管理思想、管理方法和管理手段，不斷實(shí)現(xiàn)管理創(chuàng)新。

3.積極探索適宜發(fā)展規(guī)模

適宜的發(fā)展規(guī)模是運(yùn)行效率持續(xù)提高的基本條件。各地區(qū)要根據(jù)當(dāng)?shù)氐纳鐣?huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，結(jié)合人口特征、人群健康狀況與需求利用等情況，科學(xué)合理地整合衛(wèi)生資源，優(yōu)化結(jié)構(gòu)布局，構(gòu)建分工明確、統(tǒng)一協(xié)調(diào)的衛(wèi)生服務(wù)體系，從而提高醫(yī)療衛(wèi)生資源的利用效率[14]。各地在新增或調(diào)整醫(yī)療衛(wèi)生資源時(shí)，注意考慮社會(huì)力量舉辦或運(yùn)營(yíng)有關(guān)醫(yī)療機(jī)構(gòu)。機(jī)構(gòu)管理者要根據(jù)自身的規(guī)模報(bào)酬?duì)顟B(tài)，結(jié)合規(guī)模效率與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系，探索與其功能定位相適應(yīng)的發(fā)展規(guī)模，避免盲目擴(kuò)張。同時(shí)要利用先進(jìn)的管理方法，使其發(fā)展方式由規(guī)模擴(kuò)張型轉(zhuǎn)向質(zhì)量效益型，不斷提高醫(yī)療質(zhì)量。

本文的局限性主要在于文章只采用了5年的數(shù)據(jù)，樣本量不大，各個(gè)指標(biāo)的趨勢(shì)不是十分明顯。本文的指數(shù)值是相對(duì)動(dòng)態(tài)效率值，要全面分析醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的效率，還需要綜合運(yùn)用其他方法分性質(zhì)分等級(jí)評(píng)價(jià)和比較，提高評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可比性。