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新醫改以來寧夏縣級公立中醫院運營效率及影響因素

2022-03-09 07:47:32杜倩倩孫曉桐王志昊
中國藥物經濟學 2022年2期
關鍵詞:效率醫院

吳 晶 郎 穎 杜倩倩 孫曉桐 王志昊

近年來,中醫藥以其在保健與預防等方面的優勢深受國內外民眾的認可,在2020年爆發的新型冠狀病毒肺炎救治中也體現了民族醫藥的獨特優勢。自2009年新醫改以來,黨中央與國務院就強調要充分發揮民族醫藥(中醫)的重要作用,堅持中西醫并重的方針政策[1]。中醫院是中醫藥文化繼承與發展的重要載體[2],在扶持、發展中醫藥衛生事業與深化醫藥衛生體制改革方面發揮著舉足輕重的作用。作為中醫藥衛生服務的核心提供者,如何在有限的投入內合理利用衛生資源,提高機構自身的運營效率以實現最大產出,是我國醫藥衛生體制改革的重點,也是學者研究與政策制定者關注的焦點。

從現有醫療機構的效率研究來看,大多數研究集中于測算綜合類醫療機構的運營效率,對于中醫類醫療機構效率的研究較少,鮮有對西部地區該類型醫療機構效率進行研究[3],相關研究表明我國大多數縣級中醫院發展處于舉步維艱的境地[4]。因此,本研究著眼于處于農村中醫醫療網絡龍頭位置的縣級公立中醫院,以西部地區寧夏回族自治區為例,采用數據包絡分析(DEA)中BCC模型、Malmquist指數模型以及Tobit回歸模型,評價寧夏縣級公立中醫院2009—2020年的靜態、動態效率及探析效率的影響因素,旨在發現縣級公立中醫院在運營過程中存在的問題,提出針對性建議,以期為提高中醫院運營效率提供科學依據。

1 資料與方法

1.1 一般資料

本研究以寧夏12所縣級公立中醫院為決策單元(DMU),12個決策單元(醫院)的編碼為H1-H12,2009—2016年相關數據來源為寧夏《衛生統計年報》網絡直報系統,2017—2020年數據來源為縣級公立中醫院的衛生資源及衛生服務利用調查表,社會經濟發展指標來源為《2010—2020年統計年鑒》。

1.2 方法

利用Excel 2016、DEAP 2.1及Stata 15.0軟件對數據進行清洗、處理與分析。評價指標(投入與產出)的選擇是效率測量的關鍵,不同的評價指標組合會輸出具有一定差別的研究結果。因此,指標的選取要符合重要性、代表性、穩定性及獨立性等要求[5]。本研究在文獻復習的基礎上結合指標的選擇要求、大拇指原則[6]及可獲得性選取衛生技術人員數、實有床位數及總支出為投入指標;總診療人次數與入院人數為產出指標。對選取的投入與產出指標進行相關性檢驗,從而判斷選取的指標是否相互影響,以確保結果的準確性。

采用DEA-BCC模型[7-8],從橫向角度計算寧夏12所縣級公立中醫院2009—2020年的綜合技術效率、純技術效率及規模效率,且綜合技術效率為純技術效率與規模效率的乘積[9],分別從年份(決策單元)的角度對本年度(該機構在2009—2020年)中有效的機構個數(年份)及有效率進行分析。縱向研究寧夏縣級公立中醫院運營效率在時間上的變化,利用Malmquist指數模型分析樣本醫院效率在2009—2020年的動態變化情況[10]。再將DEA測算得到的綜合效率值、純技術效率值與規模效率值作為因變量,以縣域內常住人口、地區生產總值、實際開放床位數、財政補助收入、人均住院日、資產負債率、門診病人次均醫藥費用及住院病人次均醫藥費用為自變量。基于2009—2019年的面板數據擬合Tobit回歸模型進一步探析樣本醫院效率的影響因素[11]。

2 結果

2.1 評價指標的選擇與相關性分析

總體來看,2009—2020年樣本機構的各項投入與產出均呈逐年上升的趨勢,這在一定程度上也說明了政府對縣級公立中醫院的重視。投入指標中衛生技術人員數、實有床位及總支出的均值分別為133人、151張及3 797.125萬元;產出指標中總診療人次與入院人次的均值分別為105 384人次與5 188人次。見表1。

表1 2009—2020年寧夏縣級公立中醫院投入與產出指標基本情況

從相關分析的研究結果來看,投入與產出指標間具有相關性,符合DEA模型對數據的同向性要求。見表2。

表2 投入和產出指標的Pearson相關分析

2.2 基于BCC模型樣本醫院靜態效率的測量結果

以年份來看,2009—2020年寧夏縣級公立中醫院綜合技術效率均值為0.76;純技術效率均值為0.80;規模效率均值為0.96。2011年的綜合技術效率最高為0.86;2009年的純技術效率最高為0.91;2018年的規模效率最高為0.98。2020年3種效率值較前幾年都有所下降。見表3。

表3 2009—2020年樣本醫院效率值

以各決策單元來看,2009—2020年綜合技術效率的均值為0.76;純技術效率的均值為0.80;規模效率的均值為0.96。3種效率值有效年份較少,其中H3、H4與H6醫院在調查期間綜合技術效率值無DEA有效年份,H5醫院的綜合技術效率值與純技術效率值最高,分別為0.88與0.92;H9與H10醫院的規模效率最高為0.99。見表4。

表4 2009—2020年各決策單位效率的測量結果

2.3 基于Malmquist指數模型的樣本醫院運營效率

動態效率結果顯示,在2016—2017年全要素生產指數降幅最大,只有2009—2010年、2010—2011年與2017—2018年度的全要素生產率得到提升。2009—2020年的平均全要素生產指數為0.950,樣本醫院的生產技術為0.952,表現為下降趨勢;技術效率為0.997,表明綜合醫院缺乏效率,其以每年0.3%的速度在下降;在技術效率退步與技術下降的綜合下,全要素生產效率平均每年以0.5%的速度在下降。

2.4 樣本醫院效率影響因素

結果顯示,常住人口對縣級公立中醫院綜合技術效率、規模效率具有顯著的正向作用;醫院的財政補助收入與純技術效率負相關,與規模效率正相關;人均住院日對醫院的規模效率具有顯著的正向作用;資產負債率、住院病人次均醫藥費用與樣本醫院的綜合技術效率及純技術效率顯著負相關。見表5。

表5 Tobit回歸模型實證分析

3 討論

3.1 合理區域衛生規劃,全面提升運營效率

寧夏縣級公立中醫院的投入與產出水平呈逐年上升的趨勢,靜態效率測量結果顯示綜合技術效率、純技術效率與規模效率值普遍較低,有效年份較少。說明寧夏地區縣級中醫院運營效率總體偏低。2020年效率測量結果較前幾年有明顯的下降趨勢,這可能受當年在全球范圍內爆發的新型冠狀病毒肺炎疫情影響,提示中醫院應提高公共衛生事件的應急能力以確保醫院的正常運行。結合衛生資源分布因素進行分析,由于地區內部衛生資源配置的差異性,使得位于寧夏南部山區的部分縣(區)在就醫選擇中更傾向于優質資源地區。致使部分縣(區)醫院的投入資源未高效利用,產出相對不足。因此,針對資源配置不均衡的問題,應在綜合考慮各醫院轄區內的服務人口、經濟因素、衛生與疾病狀況及區域衛生資源分布情況的基礎上采取差異化的投入產出策略[12]。針對純技術效率與規模效率低下的問題,考慮在合理配置醫療衛生資源的基礎上加大對縣級公立中醫院的政策支持力度,設立與區域相配套的人才引進政策,建立具有特色的中醫人才規范化培訓基地。與此同時加強中醫院信息化建設與技術水平,從而全方位提升寧夏縣級公立中醫院運營效率。

3.2 優化資源配置,兼顧公平與效率

從動態分析結果來看,2012—2020年效率總體呈現下降態勢。究其原因,全要素生產率總體的下降是由于技術效率下降與技術衰退共同作用的結果,技術效率的衰退又是純技術效率與規模效率共同下降的結果。醫療資源投入的增加并沒有帶來機構運營效率的持續增加這也提示盲目地增加投入并不能獲得相應產出的增加,應把關注的重點放在資源的存量調整與優化上。通過引進現代科技,加強醫師技能的培訓;通過組建醫療機構聯合體,促進與上級醫院的技術交流;通過組織城鄉對口幫扶等措施以提高全要素生產率,有關研究表明單純依靠提高技術進步水平以改善全要素生產水平的作用是有限的[13]。因此,中醫醫院在推動技術進步的同時要持續關注醫院的規模,提升機構內部的管理水平、醫療與保健服務能力,兼顧公平與效率。要促進純技術效率與規模效率共同提升,進而提升其全要素生產水平以更好地保障轄區內人群的健康。

3.3 凸顯政府主導地位,實現統籌協調發展

常住人口及財政補助收入對縣級公立中醫院效率具有顯著的正向作用;資產負債率、住院病人次均醫藥費用與樣本醫院的效率成顯著的負相關關系。表明縣域內人口數越多,潛在的醫療衛生服務需求越大,政府對中醫院的財政投入的增加會相應地提高機構的科技進步水平與規模效率;醫院的資產負債水平也會影響運營效率,提示需提高醫院的財務管理水平,對機構內的資產進行合理的規劃以避免醫院過度的負債經營;住院患者次均醫藥費與效率負相關,提示醫院要進一步提高醫療服務質量,降低患者的醫療費用。因此,從政府角度來講,應最大程度地增強對中醫院的財政投入力度,根據縣域的人口數與經濟水平等現實因素合理配置醫療資源;從醫院自身來講,要持續不斷地提升醫療服務水平,合理利用有限的資源,加強機構內部的管理。以有限的投入獲得最大最優的產出,進而提升運營效率,為廣大人民群眾提供優質的中醫藥服務。

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