基于DEA-Malmquist 指數方法及秩和比法的我國城鄉居民醫療保險基金動態效率分析

劉 暢 楊慧蘭

內蒙古醫科大學衛生管理學院，內蒙古呼和浩特 010010

黨的二十大報告提到：“健全覆蓋全面、統籌城鄉、公平統一、安全規范、可持續的多層次社會保障體系，完善基本醫療保險籌資和待遇調整機制。”基本醫療保險制度是保障民生、促進社會公平的重要制度，是多層次醫療保障體系的主體部分。截至2020 年底，全國基本醫療保險參保率穩定在95%以上，基本實現全民醫保，有效保障了“病有所醫”問題[1]。2020 年2 月，《中共中央國務院關于深化醫療保障制度改革的意見》[2]中提到“通過統籌規劃，實現各類醫療保障的高質量發展，根據我國的基金承受能力與經濟發展水平穩步提高醫療保障水平”。2021 年9 月，國務院通過了“十四五”全民醫療保障規劃，強調要“加強醫保基金監管，提高醫保資金使用效能”[3]。城鄉居民基本醫療保險制度作為基本醫療保險制度的重要組成部分，其基金運行效率對基本醫療保險制度的安全和可持續發展具有重要意義。據統計，我國城鄉居民基本醫療保險（以下簡稱“居民醫保”）基金收入規模在2012—2022 年不斷擴大，但在人口老齡化加劇、居民醫療衛生需求較高的西藏、青海等地區出現了收不抵支現象，我國居民醫保基金穩定運行面臨一定挑戰[4]。

近年來，基于面板數據的動態分析在醫療衛生領域得到了越來越多的應用。于凌云等[5]利用BCC 模型和Malmquist 模型發現全國城鄉居民醫保基金全要素生產率指數呈上升趨勢，中部地區呈下降趨勢，東西部地區的情況在改善。蘇彬彬等[6]利用Malmquist 模型對2012—2018 年社區衛生服務機構醫療資源配置效率進行動態評價，發現資源配置效率總體呈下降趨勢。何月等[7]利用Malmquist 模型研究某城市2013—2017年居民醫療保險的運行情況發現，綜合效率和規模效率略有下降，全要素生產率指數均數為0.859。

通過梳理文獻發現，以往研究多集中在城鄉居民醫療保險制度合并前的階段，對居民醫保合并后的研究較少，本文利用2017—2021 年的數據重點研究城鎮居民基本醫療保險和新型農村合作醫療兩項制度整合后的城鄉居民醫保基金運行情況，為現有制度下基金管理提供有益參考。其次，采用Malmquist 方法和秩和比（rank-sum ratio，RSR）法兩種方法進行評價，能夠克服單個綜合評價方法的缺點，使評價結果更客觀、科學,為提高基金使用率、降低運行風險、減輕居民就醫負擔提供新的視角和有益參考。

1 材料與方法

1.1 材料來源

本研究對象為全國31 個省（區、市），根據《中國統計年鑒》的劃分，我國東部地區包括北京、天津、遼寧等11 個地區，中部地區包括山西、吉林、安徽等8個地區，西部地區包括內蒙古、重慶、西藏等12個地區。

研究數據來源于2018—2022 年《中國統計年鑒》，采用DEA-Malmquist 模型和RSR 法綜合評價居民醫保基金的動態效率。

1.2 指標選取

參考以往關于醫保基金動態效率的文獻，于凌云等[5]選取了基金收入和參保人數作為投入指標，選取基金支出、基金累計結余、人均補償占人均保健支出的比例、死亡率的倒數作為產出指標。何月等[7]從籌資來源的角度出發，選擇人均個人繳費金額和人均財政補助金額作為投入指標，選擇參保總人數、60 歲以上老年人住院補償人次表示人口的覆蓋、人均住院補償次數表示衛生服務的覆蓋、住院費用實際補償比和人均住院補償金額作為產出指標。本研究結合指標重要性和可行性，綜合考慮數據的連續性和可獲得性，選取參保人數和基金收入作為投入指標，基金支出、基金累計結余和人均補償金額作為產出指標。“參保人數”反映居民醫保的普及情況；“基金收入”反映居民醫保基金規模。“基金支出”作為居民醫保基金的直接產出，體現對醫保使用者的補償力度；“基金累計結存”是對居民醫保基金給付能力和財政可持續性的衡量；“人均補償金額”反映居民醫保基金減輕使用者負擔的程度。

1.3 研究方法

1.3.1 DEA-Malmquist 指數模型 DEA 是評價生產效率時常用的一種非參數方法。傳統的DEA 模型反映的是不同決策單元某個固定時點上的效率值，適用于截面數據，屬于靜態分析[8]。而城鄉居民醫保基金運行效率是動態變化的過程，因此本研究采用Malmquist 指數探究全要素視角下醫保基金效率的特點，以評估不同決策單位在不同時期的動態效率和變化趨勢。Malmquist 指數評估決策單元從t 階段到t+1階段的全要素生產率[9-13]。模型如下：

其中，（xt，yt）表示在t 時期決策單元的投入向量和產出向量。Malmquist 指數（tfpch）衡量了從t 時期到t+1 時期居民醫保基金動態運行效率，M＞1 時，表示全要素生產率提高；M＜1 時，表示全要素生產率下降[14]。tfpch 可分解為技術效率（effch)和技術進步（tech），effch 表示居民醫保基金在一定時期運行的技術效率變動程度，effch＞1 時，表示技術效率改善；effch＜1 時，表示技術效率降低。tech 用來衡量技術創新或進步的程度，tech＞1 時，表示技術進步；tech＜1時，表示技術進步速度減慢。effch 可以進一步分解為規模效率變化（sech）純技術效率變化（pech）和，sech 反映居民醫保基金運行效率隨投入規模的變化情況，pech 反映管理水平的變化。

1.3.2 RSR 法 由于Malmquist 指數方法不能對結果排序分檔，本文進一步采用RSR 法對基金運行效率的優劣排序分檔。RSR 綜合評價法是將n 行m 列的數據，通過秩的轉換，得到無量綱統計量RSR，然后利用參數統計分析的方法，研究RSR 的分布情況，將評價對象按RSR 值進行分級排序，從而對評價對象做出綜合評價。首先用熵權法確定Malmquist 指數分解指標的權重[15-17]；然后根據評價指標的大小進行排序，得到秩次R，用秩次R 來代替原來的評價指標值，進而得到RSR 值和排名；最后以RSR 分布值為因變量，Probit 值為自變量，進行線性回歸。RSR 值為0～1，越接近于1 提示評估對象綜合水平越高[18-22]。

2 結果

2.1 2017—2021 年居民醫保基金運行效率時間演變分析

為考察我國居民醫保基金運行效率的動態變化，并將其運行效率特征反映出來，根據DEA-Malmquist指數法對全國31 個省（區、市）居民醫保基金的全要素生產率及其分解指標進行測度。見表1。從時間維度來看，全要素生產率指數與技術進步指數變化趨勢相近。全國居民醫保基金在2017—2021 年全要素生產率指數均值下降10.6%，2018—2019 年最高，主要歸因于技術進步指數的提升，2019—2020 年最低，各年居民醫保基金的動態運行效率波動較大。技術進步變化指數的均值為0.875（＜1），提示大部分地區的醫保基金技術進步速度放緩。技術效率指數均值為1.021，反映出居民醫保基金能夠發揮一定的經濟效益和社會效益，其中，純技術效率有所下降，由2018年的0.853 提高到了2021 年的0.968。

表1 2017—2021 年中國居民醫保基金DEA-Malmquist 指數及其分解

2.2 2017—2021 年居民醫保基金運行效率的區域差異分析

為進一步研究我國居民醫保基金運行效率的區域差異，本文對31 個省（區、市）2017—2021 年的DEAMalmquist 指數結果按照地區進行劃分。見表2。在31個省（區、市）中，全要素生產率低于1 的地區占比高達74%，北京、遼寧、廣東、海南、安徽、貴州、陜西和新疆的全要素生產率指數均大于1，提示居民醫保基金運行效率較高，8 個地區中既包括北京、廣東等經濟較發達地區，也包括新疆、貴州等欠發達地區。其他地區的全要素生產率均小于1，青海、西藏排名末尾，主要是因為技術進步和創新能力不足。

將31 個省（區、市）按東、中、西部劃分后發現，2017—2021 年3 個區域的全要素生產率均小于1，其中東部＞中部＞西部，技術進步指數下降是主要原因。見表2。

2.3 RSR 法分析

由于Malmquist 指數方法不能對結果排序分檔，本文進一步采用RSR 法[23-24]以DEA-Malmquist 指數及其分解作為評價指標對2017—2021 年31 個地區居民醫保基金運行水平進行好、中、差分檔排序。結果顯示，回歸方程為y=-0.329+0.165×Probit，F=473.94，P＜0.05，水平呈現顯著性；R2=0.942，模型表現較優秀；VIF＜5，模型無多重共線性問題；從RSR 臨界值結果看出，北京、陜西、海南、安徽和貴州的居民醫保基金運行綜合水平最高，黑龍江、廣西、西藏和青海的醫保基金運行水平最低，大部分地區醫保基金運行水平處于中檔。見表3

表3 2017—2019 年全國各地區居民醫保基金運行水平RSR 分檔排序結果

3 討論

本研究基于DEA-Malmquist 和RSR 法對全國31個省（區、市）城鄉居民醫保基金運行的動態效率和綜合水平展開研究。一方面，從時間演變看，2017—2021年度全國居民醫保基金的全要素生產率呈波動趨勢，平均下降10.6%。這期間的全要素生產率均值為0.894，提示資源利用不夠充分，投入和產出相對不合理。從全要素生產率均值的分解來看，技術效率指數均值＞1，技術進步指數均值＜1，提示技術進步水平低是導致全要素生產率低的主要原因。從具體年份來看，2018—2019 年達到最高，主要歸因于技術進步指數的提升。2018 年尚未完成城鄉居民醫保制度整合任務的7 個省份于2019 年實現了整合，總體收支狀況良好。且這期間我國國家機構進行改革，成立了國家醫療保障局，各省市的醫療保障局相應掛牌，有專業機構獨立地對城鄉居民醫保進行管理，在醫保改革和管理監督等方面取得了重大進展，基金運行效率得以提升。從區域維度看，各地區醫保基金的全要素生產率存在較大差異，最高值是最低值的5.62 倍。北京、廣東、新疆、貴州、遼寧、海南、安徽和陜西8 個地區呈上升趨勢，其余地區呈下降趨勢，大部分地區的醫保基金投入產出比例關系惡化。整體來看，與中、西部比較，東部地區醫保基金運行效率較高，主要得益于純技術效率的提升，純技術效率變化指數反映最優規模下由現有管理水平變化帶來的變動。東部地區經濟發展態勢較好，具有優質的管理人才和先進的醫療技術，故純技術效率較高。

另一方面，RSR 法編秩分檔結果顯示，全國居民醫保基金運行水平區域差異明顯，第二檔和第三檔占比較大，居民醫保基金發展不平衡，投入-產出結構需進一步完善。

基于以上結論，提出如下建議：一是縮小區域居民醫保基金運行效率差距，對于西藏、青海等經濟欠發達、人口密度較小的地區，政府應結合當地情況，制訂符合地區實際的醫療模式和醫保制度，加大財政投入力度，加強基金的專業化、規范化管理，借鑒先進地區的管理模式，在基金投資中確保收益與效率。二是各地區根據實際情況，合理調整投入-產出結構，促進投入的有效轉化，提高規模效率水平。一些發達地區可能存在規模不經濟的情況，這類地區要合理確定投入規模。一些地區存在產出不足的現象，可以通過增加產出來提高醫保基金的運行效率。如適當拓寬居民醫保藥品、疾病報銷目錄，提高報銷比例；推進分級診療的真正落實，按照病種及其他因素設計不同層級醫療機構的報銷水平，控制不合理醫療費用的增長。三是提升醫保基金管理的技術水平。醫保基金管理的技術進步對綜合效率起驅動作用，技術效率制約了綜合效率的提高[25]。因此，要致力于管理效率的提升。通過提高醫保基金管理人員素質，引進專業醫療保險人才、定期進行醫保經辦人員業務培訓，提高管理水平，達到醫保規模不變的情況下提升純技術效率[26]。

利益沖突聲明：本文所有作者均聲明不存在利益沖突。