湖南省市州衛生資源配置效率研究

王靖宇 張加奇 周良榮 李 玲

湖南中醫藥大學人文與管理學院，湖南長沙 410208

衛生資源配置效率高指的是能利用最佳投入要素組合和管理方式，產出最大量的符合消費者需求的衛生服務[1]。當前，數據包絡分析法（data envelopment analysis，DEA）是世界衛生組織較為認可的一種測評衛生資源配置效率的方法[2]。總體來說分為兩類：一類是單獨使用，如袁磊等[3]、王志靈等[4]的研究；另一類則是多種方法交織使用，如蘇彬彬等[5]的研究。目前，湖南省衛生行政部門的資源配置標準仍為人均衛生資源擁有量，忽視了湖南省內14 個市州（長沙市、株洲市、湘潭市、衡陽市、邵陽市、岳陽市、常德市、張家界市、益陽市、郴州市、永州市、懷化市和婁底市、湘西州）環境因素問題[6]。因此，本研究將運用多種方法交織使用的三階段DEA 模型，將其環境因素影響剔除后進行分析。既克服了單一DEA 模型的缺陷，又能深入研究影響衛生資源配置效率的環境因素，為湖南省14 個市州優化衛生資源配置提供科學依據。

1 資料與方法

1.1 資料來源

本研究數據來自《湖南統計年鑒》[7]。

1.2 研究方法

本研究將運用DEA 模型對2019 年湖南省各市州衛生資源配置效率進行比較分析。最早的DEA 模型由Charnes 等[8]于1978 年提出。但該模型是在一種理想化的狀態下運行，沒有考慮環境影響。為了使研究結果更具科學性，Fried 等[9]于2002 年提出三階段DEA 模型，將傳統的DEA 模型與隨機前沿分析（stochastic frontier analysis，SFA）模型相結合，這一模型的建立，有效的剔除了外部環境因素對決策單元的影響，從而得到更加可靠的效率數據[10]。

1.2.1 第一階段：傳統DEA 模型 本研究運用DEAP2.1軟件，選取規模效益可變為前提的DEA 模型進行湖南省14 個市州衛生資源配置初始效率值的計算。

1.2.2 第二階段：建立SFA 回歸模型 Fried 等[9]提出，決策單元受管理無效率、環境因素和統計噪音三因素的影響，因此，第二階段運用Frontier 4.1 軟件，將第一階段得到的松弛變量作為自變量，選取的環境變量作為解釋變量，建立SFA 回歸模型。

1.2.3 第三階段：調整后的DEA 模型 用調整后的投入數據代替原始投入數據進行DEA-BBC 分析，重新測算2019 年湖南省14 個市州衛生資源配置效率。

1.3 指標選取

1.3.1 投入、產出指標選擇 根據選取指標應具有代表性、確定性、穩定性和獨立性的特點[11]，本研究最終選取機構數（個）、床位數（張）和衛生技術人員數（名）3 項為投入指標。選取診療人數（萬人）和入院人次（萬人）兩項指標為產出指標。本研究以14 個市州為決策單元（DUM），符合模型樣本量要求。

1.3.2 環境變量的選取 環境變量是在衛生資源配置效率分析中不可控的因素，為保證指標選取的合理性，本研究將從宏觀經濟、社會環境和政府支持3 個方面分別選取人均地區生產總值（元）[12]、人口密度（%）[13]、城市化水平（%）[13]、政府衛生支出（億元）[14]、作為環境變量，利用SFA 回歸模型將其對效率值的影響剔除，保證研究的精準性。

1.4 統計學方法

運用SPSS 21.0 軟件對投入、產出指標進行Pearson 相關性檢驗，以P ＜0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 投入、產出指標的相關性檢驗

產出指標診療人次、入院人次與投入指標機構數呈正相關（P ＜0.05）；與投入指標床位數、衛生技術人員數呈正相關（P ＜0.05）。見表1。

表1 投入、產出指標Pearson 相關性檢驗

2.2 第一階段DEA 模型效率值分析

結果顯示，長沙市、張家界市和懷化市的DEA 具有有效性，規模報酬不變，常德市純技術效率為1.000，綜合技術效率為0.947，DEA 弱有效。除此4 個市外，其他市州均處于DEA 非有效狀態，且有9 個市州的規模報酬為遞減。見表2。湖南省內各市州之間存在經濟、文化、地理等差異，第一階段所得效率值沒有排除這些環境變量及隨機干擾項的影響，所得值缺乏嚴謹性和科學性，需要進行第二階段數據調整。

表2 2019 年湖南省各市州DEA 模型第一階段衛生資源配置效率情況

2.3 第二階段SFA 回歸模型分析

第二階段將對所選取的環境變量對投入指標的松弛變量影響進行測算。結果表明，3 個投入指標的單邊似然比檢驗值均為顯著，故可以構建SFA 回歸模型。4 個環境變量的回歸系數t 值檢驗均在P ＜0.01和P ＜0.05 的水平上顯著，結果具有統計學意義。說明環境變量對結果影響較大，用SFA 模型將其剔除后，將得到更精準的投入變量。3 個投入指標的松弛變量的gamma 值都接近于1.000。見表3。

表3 第二階段SFA 回歸模型分析

SFA 進行的是環境變量與投入松弛變量值的回歸。因此，回歸系數為負值時，環境變量與投入松弛變量值呈負相關，即環境變量越大，投入松弛變量值越小。增大環境變量能夠縮小實際產出值與目標產出值的距離。回歸系數為正時，則呈正相關，增大環境變量產生的影響相反。

人均GDP 對3 個投入指標的松弛變量回歸系數均為負數，且P ＜0.01，呈顯著性。人口密度、城市化水平、政府衛生支出對3 個投入指標的松弛變量回歸系數均為正數，且均P ＜0.01，呈顯著性。

由此看來，不同的環境變量對各市州的衛生資源投入變量有著顯著且不同的影響，因此有必要將環境變量的影響剔除，使14 個決策單元處于相同的外部環境下。

2.3 第三階段調整后的DEA 模型效率值

將環境變量和隨機干擾項的影響剔除后，用調整過的投入指標值構建新的以投入為導向的DEA 模型，得到處于相同環境下的湖南省14 個市州衛生資源配置效率值。

重建后的湖南省各市州衛生資源配置效率模型發生了比較明顯的變化，對前后變化進行對比。見表4、圖1。

表4 剔除環境因素后湖南省14 市州衛生資源配置效率情況

①調整投入變量前，長沙市、懷化市和張家界市DEA 值為1.000，調整后，婁底市DEA 值也為1.000。張家界市的規模效率變為0.942，規模報酬遞增。②調整投入變量后，株洲市、湘潭市、益陽市和湘西州的純技術效率達到1.000，與張家界市同處于DEA 弱有效狀態。③投入變量調整前，衡陽市、邵陽市、岳陽市、常德市、益陽市、郴州市、永州市、婁底市和湘西州規模報酬均遞減，調整后，僅有常德市仍處于規模報酬遞減狀態。④調整投入變量后，有11 個市州綜合技術效率值升高，其中婁底市、衡陽市和益陽市綜合技術效率升高最為明顯。有7 個市純技術效率與規模效率同時提高。湘潭市的效率值最低為83.8%，但高于調整前的78.8%。

3 討論

2021 年為“十四五”健康湖南建設的開局之年，合理投入以及有效地配置現有的衛生資源，能夠極大程度地促進湖南省衛生事業的發展，是醫療衛生體制改革的重點。本研究對湖南省14 個市州的衛生資源配置效率進行研究，與傳統研究方法不同的是，本研究加入了SFA 回歸模型分析，將影響最終效率結果的環境因素的剔除，結果證明，環境因素的影響拉低了湖南省11 個市州的衛生資源配置效率值，顯示運用三階段DEA 模型分析是可行且有效的。

3.1 不同的環境因素對配置效率影響不同

第二階段SFA 回歸模型系數表明，人均GDP 對各市州衛生資源配置有著積極影響，人口密度、政府衛生支出、城市化水平有著消極影響，顯示經濟發展好的地區，會帶動居民消費結構的變動，居民對醫療保健的需求量更大，管理水平隨著提高，從而使衛生配置更為合理[15]；人口密度的影響一方面說明其增大，會造成衛生資源的盲目投入，導致供大于求；另一方面，人口密度大的地區往往經濟發展較好，大型醫療機構比較多，但分級診療效果尚不明顯，患者優先選擇大型醫療機構，造成基層衛生醫療資源閑置[16]；政府衛生支出的影響提示湖南省14 個市州沒有形成有效率且可持續的政府衛生投入使用機制；城市化水平的影響一方面說明這些地區居民需求的多樣性，沒有投入與之需求相匹配的資源；另一方面可能存在湖南省部分市州過分追求城市化水平，經濟發展不同步，居民實際消費水平與城市化水平不符的問題。

3.2 毗鄰長沙的城市，綜合技術效率排名倒數

與長沙市毗鄰的城市有湘潭市、岳陽市和株洲市，剔除環境因素影響后的綜合技術效率分別在14 個市州中排名倒數第一、第二和第四。其中，株洲市、湘潭市經濟發展水平在湖南省名列前茅，對醫療人才的吸引力較大，但綜合技術效率卻在湖南省排在了倒數第一和第三，究其原因，因地理位置毗鄰長沙，導致規模效率低，要將重點放在提高規模效率上。岳陽市經濟發展水平在湖南為中水平，但其純技術效率低，毗鄰長沙，人才流失嚴重。

3.3 保持和擴大積極因素的作用，克服和改善消極因素的影響

針對人均GDP 對衛生資源配置效率的積極影響，各市州可以集中精力發展經濟，結合自身地理、人文等特點，調整自身產業結構，走可持續發展的特色經濟發展之路。但這些地區，居民可供選擇的就醫資源多，自主選擇性強，發展經濟的同時做好分級診療工作，避免患者涌向大醫院[17]。針對人口密度的消極影響，政府要精準把控未來人口變化趨勢和流動人口，投入與之相匹配的醫療資源[18]。同時，從供給側強制實施分級診療，引導就醫，避免大型公立醫院過度膨脹，保證各級醫療資源的合理使用[19]。針對政府衛生投入的消極影響，應構建湖南省政府衛生投入分析框架以指標體系，充分考慮城鄉、地區間差異，提高自身衛生投入管理水平，提高衛生投入效率，從而形成人人可及的公平性醫療環境[20-21]。針對城市化水平的消極影響，一方面，政府不可因政績盲目加快城市化進程，保證城市化水平質量的同時，合理科學地優化衛生資源配置標準[22-23]。另一方面，要掌握居民真實的消費水平，合理投入，避免閑置。

3.4 統籌協調區域衛生事業發展，互補衛生資源配置短板

從投入變量調整前后的DEA 模型綜合技術效率值的變化可以看出，環境因素對湖南省各市州衛生資源配置的影響較大。因此，在配置衛生資源時，應充分考慮各市州存在的差異，因地制宜地制訂衛生資源規劃。如純技術效率較低的地區，要將重點放在提高醫療技術水平和管理能力上，或與其他醫療機構加強合作，定期請專家坐診，積極開展遠程互聯網醫療服務，也可為醫師提供對口支援醫院或醫聯體內高級醫院進修機會[24]，提高醫師診療水平，提高技術效率，使衛生資源得到有效利用的同時滿足居民對更高診療水平的需求。

3.5 采用科學的測算方法，使衛生投入和布局更加精準

湖南省有10 個市州處于規模報酬遞增狀態，勢必要加大衛生資源的投入，但從環境因素對投入變量松弛度的影響來看，存在盲目性投入現象，若要加大投入，應改善外部因素。《“健康中國2030”規劃綱要》中提出“統籌考慮服務人口、地域面積、空間布局”[25]。合理的衛生區域布局能夠促進衛生資源配置效率的提高[26-28]，衛生資源的投入要以滿足市場需求為前提，立足各市州自身情況，通過科學地調研與測算，設置衛生資源配置標準，避免使用單一標準，使其更具精準性。