醫療保障基金監管人才配置效率評價及優化研究
——以濟南市為例

彭 鑫 時 濤

（1濟南市醫療保障局 濟南 250002；2山東第一醫科大學醫療保障學院 濟南 250117）

隨著醫保監管機制和監管機構的不斷完善，對醫保基金精細化監管工作提出了更高要求，監管人才的配置和優化成為亟待研究的課題。本文通過對濟南市醫療保障基金監管人才隊伍的現狀進行研究，分析并挖掘醫療保障基金監管人才配置效率及存在問題，探討監管人才精細化管理理論，為全國醫保基金監管的高效運行提供經驗借鑒。

1 研究對象與方法

1.1 研究對象

本文以濟南市14 個縣域的醫保基金監管隊伍為研究對象，包含各縣域的局行政機關、醫保事業中心、醫保基金稽核中心三個部門的所有在編人員，并搜集其基本信息及工作績效數據。數據截止到2021 年12 月，由濟南市醫療保障局基金監管處負責匯總各縣域填報的數據。

1.2 研究方法

1.2.1 應用描述統計分析醫保基金監管人才配置的基本現狀；借助空間自相關分析濟南市各縣域監管人才配置的空間異質性；借助ArcGIS10.8 繪制可視化分層地圖。

1.2.2 設計了5 個醫保基金監管人才配置的公平度測度指標：定點醫療機構服務比RH、定點零售藥店服務比RD、參保人數服務比RP、工作強度比RR和人才配置基尼系數G。公式如下。

定點醫療機構服務比RH=定點醫療機構總數/醫療保障基金監管在編人數

定點零售藥店服務比RD=定點零售藥店總數/醫療保障基金監管在編人數

參保人數服務比RP=參保人數/醫療保障基金監管在編人數

由于濟南市已經實行市級統籌，沒有各縣域參保人數，故本文中“參保人數”采用各縣域2021 年年末常住人口數。

工作強度比RR=參保人數占比/醫療保障基金監管在編人數占比

工作強度比是兩個比例的比。本文認為工作強度比等于1 是合適的，大于1 表示工作強度高。

人才配置基尼系數

其中，Pi為各縣域的參保人數占總參保人數的比重；Yi為各縣域所擁有的醫保基金監管在編人員數占在編人員總數的比重；Vi為按人均醫保基金監管在編人員數排序后Yi從i=1 到i 的累計數。一般認為:G＜0.3 為最佳的平均狀態；0.3 ≤G ≤0.4 之間為正常狀態；G＞0.4 為警戒狀態；達到G＞0.6 則為高度不公平的危險狀態。

1.2.3 構 建DEA—BCC 模 型分析醫保基金監管隊伍的配置效率。 數 據 包 絡 分 析（DEA，Data Envelopment Analysis） 是 根 據多項投入指標（Xi）和多項產出指標（Yr），利用線性規劃的方法，對具有可比性的同類型決策單元（DMUj）進行相對有效性評價的一種數量分析方法。在處理多投入—多產出的有效性評價方面具有優勢。

DEA 可 分 為CCR 和BCC 兩種模型，BCC 模型將傳統CCR 模型的綜合技術效率（CRS）分解為純技術效率（VRS）和規模技術效率（SE）進行效率測算，VRS 反映技術水平與組織管理能力，SE 反映現有規模與最優規模之間的差異，CRS 是對決策單元資源配置能力與資源使用效率等多方面能力的綜合衡量與評價。即：CRS=VRS×SE。

在數值上，各項效率值的范圍均為[0,1]，當決策單元的效率值為1，且投入產出的松弛變量為0 時，該決策單元為DEA 有效；當決策單元的效率值為1，且任一投入或產出的松弛變量不為0 時，則該決策單元為DEA 弱有效；當決策單元的效率值不為1 時，則該決策單元為非DEA 有效。

本文選擇DEA-BCC 模型來分析濟南市各縣域醫保基金監管人才配置效率。

2 濟南市醫保基金監管人才配置的現狀描述

匯總整理2021 年濟南市市本級及各縣域醫保基金監管人才配置基本情況（見表1）。

表1 2021年濟南市醫保基金監管人才配置一覽表（單位：人）

2.1 濟南市市本級醫保基金監管人才配置現狀

濟南市市本級包含醫療保障局、醫療保險事業中心和醫療保險基金稽核中心三個單位，在編人員總數24 人。其中男性12 人，女性12 人，性別比1:1。平均年齡41 歲，平均工齡17 年。平均受教育年限17 年，專業有臨床醫學（占29.17%）、經濟管理（占20.83%）、法學（占12.50%）背景的占多數，其次是財會、計算機、藥學等。整體來看，市本級醫保基金監管人才隊伍呈現年輕化、專業多元化的特點。

2.2 濟南市各縣域醫保基金監管人才配置現狀

全市14 個縣域單位，在編人員總數55 人，其中男性29 人，女性26 人，性別比1.12:1。平均年齡40 歲，平均工齡17 年，平均受教育年限16 年。

在編人員數最多的長清區為7人，最少的南部山區僅有1 人。平均年齡最高的南部山區為49 歲，最低的歷城區34 歲左右。平均工齡最長的歷下區在24 年左右，最短的歷城區在10 年左右。各縣域在編人員的學歷主要以本科為主（87.27%），大專及以下占7.27%， 碩士占5.45%。有臨床醫學（占25.45%）、經濟管理（占16.36%）、法學（占12.73%）背景的合計占比55.93%，其他專業占比44.07%。音樂教育、土木工程、機械制造、馬克思基本原理等專業占比14.55%。

2.3 濟南市各縣域醫保基金監管人才配置公平度

根據前文公式計算得到醫保基金監管人才配置公平度指標（見表2）。全市平均定點醫療機構服務比RH=19.78，高于全市平均水平的縣域有7 個，占比50.0%。其中，天橋區以RH=62.5 為最高，是全市平均的3.2倍，長清區以RH=2.57為最低。

表2 2021年濟南市各縣域醫保基金監管人才配置公平度一覽表

全市平均定點零售藥店服務比RD=34.64，高于全市平均水平的縣域有6 個，占比42.9%。全市平均參保人數服務比RP=16.67，高于全市平均水平的縣域有7 個，占比50.0%。

全市平均工作強度比RR=1.15，高于全市平均水平的縣域有7 個，占比50.0%。其中，歷城區以RR=2.26為最高，是全市平均的近2 倍，高新區RR=0.42 為最低。進一步計算全省16 地市的工作強度比RR，分析濟南市工作強度在全省的位置：2020年全省平均工作強度比RR=1.09，濟南市RR=1.50，僅次于泰安市，居全省 第2 位；2021 年 全 省RR=1.00，濟南市RR=1.15，僅次于臨沂市和泰安市，居全省第3 位。分別計算全省工作強度比RR 的全局空間自相關Moran'sI2020=-0.0139（P=0.7804），Moran'sI2021=0.0003（P=0.8407），不存在顯著空間自相關，在空間分布上呈現隨機格局。

人才配置基尼系數G=0.346，處于正常狀態區間，但高于全省的最佳平均狀態（G=0.21），配置公平度還有優化提升的空間。分別計算四個配置公平度指標的全局空間自相關，結果顯示不存在顯著空間自相關，在空間分布上呈現隨機格局。

3 濟南市各縣域醫保基金監管人才配置效率分析

本文選擇DEA-BCC 模型來分析濟南市各縣域醫保基金監管人才配置效率，評價指標本著代表性、可比較、易獲得、易解釋的原則。醫保基金監管人才配置效率研究的文獻不多，但是作為政府機關和事業單位，在投入方面主要涉及人力資源配置的數量和質量，在產出方面主要是監管工作業績（或績效）。因此，設濟南市醫療保障局基金監管處統計各縣域相關指標數據，數據截止到2021 年12 月（見表3）。

表3 2021年濟南市各縣域醫保基金監管投入產出指標的原始數據

然后，對投入指標和產出指標進行相關分析，在指標間存在一定相關性的前提下構建DEA-BBC模 型。 借助Max DEA 6.8 分析軟件，依次選擇“BCC 包絡模型的徑向距離函數Radial(CCR 1978;BCC 1984)”—“投入導向（iutputoriented）”—“效率或TFP 指數分解（Decomposition of Efficiency or TFP Index）”，綜合技術效率得分CRS=純技術效率得分VRS×規模效率得分SE。分析結果見表4、圖1。

圖1 2021年濟南各縣域醫保基金監管人才配置效率分解

表4 2021年濟南各縣域醫保基金監管人才配置效率分析

結果顯示：（1）全市綜合技術效率平均得分CRS=0.92，純技術效率平均得分VRS=0.99，規模效率平均得分SE=0.93；低于平均水平的縣域有歷下區、章丘區、長清區、高新區和濟陽區5 個縣域。（2）規模效應（RTS）顯示，市中區、槐蔭區、天橋區、歷城區、平陰縣、商河縣、萊蕪區、鋼城區、南部山區 等9 縣 域CRS=1， 具 有DEA 有效，處于規模收益不變的狀態。歷下區、長清區、濟陽區、章丘區和高 新 區 的CRS＜1，具 有 非DEA 有效，處于規模收益遞增的狀態。（3）歷下區、長清區、濟陽區和高新區4 縣域的純技術效率得分VRS＜1，說明這四個縣域均未達到技術有效狀態，技術水平和組織管理能力有待提高。歷下區、長清區、濟陽區、章丘區和高新區的規模效率得分SE＜1，說明現有產出規模與最優產出規模還有一定差距。

最后，將非DEA 有效的歷下區、章丘區、長清區、高新區和濟陽區5 個縣域CRS 的投入產出指標（xij,yrj）投影到DEA 相對有效面，計算各指標投影值，即把非DEA有效變成DEA 有效，分別得到期望最少投入和最大產出值(見表5)。

表5 非DEA有效縣域投入產出指標的投影

4 討論

4.1 監管力量配置有待進一步優化

分析發現，濟南市醫保基金監管人才配置的在編人數、年齡結構、學歷結構、專業背景在不同縣域不同層級之間差異仍然較大：（1）平均在編人數4 人，有6 個縣域低于全市平均水平，說明監管力量縣域差異較大，這直接影響了人才配置公平度。其中，歷城區和天橋區以低于全市平均的在編人員服務全市最多的定點醫藥機構和參保人，南部山區僅有1 個在編人員負責全區監管工作，且年齡最大，工作強度之大可見一斑。（2）平均受教育年限16 年，學歷層次以本科為主，研究生學歷僅占5.45%，學歷結構有待優化。2020 年有6 所、2021 年又有5 所高校獲批教育部“醫療保險”本科專業備案，開啟了醫療保險專門人才學歷教育，將很快補齊這塊短板。（3）專業背景以臨床醫學、經管類為主，專業背景趨于多樣化，但仍然存在來源廣和轉型多的特點，像是南部山區只有1 個在編人員，雖然有27 年工作經驗，但存在專業不對口的問題，會一定程度上影響醫保政策的落地。

4.2 配置公平度不均，縣域差異亟待均衡

5 個公平度測度指標均存在不同程度的縣域差異，說明縣域醫保基金監管人才配置公平度不高，縣域差異明顯。2021 年濟南市工作強度比RR=1.15，高于全省平均水平。全市14 個縣域中，工作強度比超過全市水平的占一半，其中工作強度比最高的歷城區是最低高新區的5 倍，這與在編人員數有直接關系。因此在編人員數是影響工作強度的關鍵因素。

下面以天橋區和高新區做對比分析：天橋區在編人數只有2 人，但要服務定點醫療機構125 家、定點零售藥店218 家、常住人口72.44萬人，導致工作強度比（RR=2.17）居全市前列；而高新區在編人數有6 人，服務定點醫療機構31 家、定點零售藥店104 家、常住人口41.59萬人，工作強度比（RR=0.42）全市最低。天橋區的工作強度是高新區的5 倍。因此，人才配置公平度縣域差異明顯，這當然也是沒有達到最佳人才配置效率的原因。

人才配置基尼系數G=0.346，高于全省G=0.21 的水平，雖然處于正常狀態區間，但進一步證明了人才配置的縣域差異明顯，配置公平度還有優化提升的空間，人才配置效率的DEA 分析可以給出各縣域優化人才配置的指導建議。

4.3 人才配置效率弱，投入規模需要加強

總體來看，全市綜合技術效率CRS 平均得分0.92，其中歷下區、章丘區、長清區、高新區和濟陽區5個縣域低于平均分，且屬于非DEA有效，醫保基金監管既不是技術效率最佳，也不是規模最佳。即使其余9 個縣域的CRS=1，但至少某個投入或者產出的松弛變量大于0，仍然是弱DEA 有效，醫保基金監管不能同時為技術效率最佳和規模最佳，即存在人力資源投入冗余或者產出不足。弱DEA 有效和非DEA 有效，都表明人力資源的規模和投入、產出不相匹配，既按照這樣的投入，沒有實現產出最大化和投入最小化，其人力資源規模與最優規模相比較小，投入增速小于產出增速。

進一步將CRS 分解成純技術效率VRS 和規模效率SE 來看：歷下區、長清區、濟陽區和高新區的VRS＜1，說明這4 個縣域均未達到技術有效狀態。一方面原因是存在人才投入冗余，另一方面原因是技術水平和組織管理能力有待提高。歷下區、章丘區、長清區、高新區和濟陽區的SE＜1，說明現有產出規模與最優產出規模還有一定差距，尤其是在宣教活動數、培訓總場數、培訓人次數、政策文件發布數、檢查兩定機構數這些可控的產出數量指標方面提高規模，從而提高產出規模效率。

非DEA 有效縣域的投入產出指標投影結果顯示，相較DEA 有效的縣域，非DEA 有效的這5 個縣域均存在不同程度的投入冗余和產出不足。以在編人員數最多的長清區為例，投入數量指標“在編人員數”的原始投入是7 人，既定產出下的期望投入可以減小到3 人。產出數量指標中的“宣教活動數”“培訓總場數”“培訓人次數”“政策文件發布數”“檢查定點醫療機構數”“檢查定點零售藥店數”這些人為可控的指標方面，既定投入下的期望產出可以更大。

5 建議

為適應醫保制度改革的新形勢，提高醫保基金監管的針對性、有效性，保障醫保基金的安全運行，需要從決策層提高重視，集合多個機構力量，打造一支人員整齊、專業過硬、訓練有素、成熟高效的監管人才隊伍。因此，本文從完善監管制度、優化人員配置、提升監管效率、拓展監管渠道四個方面提出醫保基金監管人才隊伍建設的優化提升策略。

5.1 完善監管制度

隨著醫保制度改革的深入，醫保基金監管的重心轉向提高監管質量和監管效率，監管目標不能只針對欺詐騙保行為，而是放在如何保證醫保基金的運行安全這一根本點上。當然制度的制定是一個系統工程，其中醫保基金監管人才發展規劃，以及對應的人才引進機制、人才培養機制和人才激勵機制的制定，是醫保基金監管人才隊伍建設的主體任務。人才引進是源頭，人才培養是途徑，人才激勵是手段，三者之間需要機制耦合優化，推動監管隊伍建設的螺旋式上升。

5.2 優化人員配置

研究發現在編人員數是影響工作強度的關鍵因素，因此配備人員整齊、專業過硬、訓練有素的監管人才隊伍是提高監管能力和水平的根本。這必須在人才發展規劃指導下，根據當前的人才結構，從人才數量（在編人員數）和質量（年齡結構、工作經驗、學歷層次、職稱結構、專業背景）兩個角度，認真研究人才的引進、人才培養、人才的管理。即，打造一支復合型、實踐型、專業型的監管人才團隊。濟南市針對縣域監管隊伍配置公平度不均，工作強度縣域差異明顯的現狀，在稽核任務比較集中的時期采取人員流動機制，比如歷城區、天橋區可以借調南部山區或者高新區的監管人員完成稽核任務。當然，解決這一問題的根本途徑，還是擴大監管隊伍的編制，壯大監管力量。

5.3 提升監管效率

鑒于監管效率存在的弱DEA有效和非DEA 有效，都表明人力資源的規模和投入、產出不匹配。其中，規模效率得分低是造成綜合技術效率得分低的主要原因，當然也是拉開縣域差異的關鍵因素。應該進一步有針對性地適當擴大監管人力資源規模，實現規模效益，或著力優化現有人力資源結構。

濟南市應重點關注CRS 低于平均水平的歷下區、章丘區、長清區、高新區和濟陽區等5 個縣域。一是對于投入不足的縣域增加人員編制；二是提高歷下區、長清區、濟陽區和高新區4 個縣域的技術水平和組織管理能力，提高技術效率；三是加強人員績效考核，挖掘其潛力，進一步擴大歷下區、章丘區、長清區、高新區和濟陽區5 個縣域的現有產出規模，使之達到最優產出規模，具體參照表5 中非DEA有效縣域投入產出指標的投影數據進行調整。

5.4 拓展監管渠道

橫向上強化與醫療機構、稅務、社保、商業保險公司等服務主體的聯動機制，最大程度方便群眾辦事，如濟陽區的門診慢性病“即時辦”模式，就是與醫療機構配合提升服務效能的積極探索。縱向上形成上下貫通、城鄉一體的服務格局，強化上下級部門的溝通聯系，把最新的醫保政策、工作要求準確向各級傳達，及時向群眾傳遞；把政策執行中遇到的具體問題及時反饋上來，讓醫保惠民好政策真正落到實處。區縣醫保部門也要借此機會加強與街道、鄉鎮一級黨委政府的聯系，尋求更多對醫保工作的支持。構建“協商、協同、協調”運行機制，實現多元共治。另外，濟南市醫療保障局應與第三方合作，開發醫保智能監控系統，依托互聯網平臺，從醫療個體進入治療流程開始，全程可追蹤，可回溯，讓欺詐騙保現象無處遁形。

6 結語

隨著國家對醫保基金安全運行的重視，基金監管工作的強度和壓力達到新的水平。醫保基金監管人才隊伍建設是一個系統性工程，本文經過對濟南市醫保基金監管人才隊伍的數據挖掘與分析，從配置效率的角度給同仁提供了一個監管人才隊伍精細化管理的思路。下一步課題組將從人才引進、人才培養、人才管理等人力資源精細化管理的各個角度展開研究，為醫保事業發展貢獻濟南智慧和力量。