基于DEA-BCC模型的某公立醫院臨床科室運行效率研究

摘要：文章對2023年浙江省某三級綜合醫院各臨床科室的運行效率進行綜合評價，以期為同類醫院在優化資源配置和提升運營效率上提供決策參考。收集浙江省某三級綜合醫院2023年度34個臨床業務科室相關投入和產出指標，采用數據包絡分析（DEA）的BCC模型測算各個科室的綜合效率、純技術效率、規模效率和規模報酬等指標值。結果表明：2023年該醫院18個科室達到DEA有效狀態，5個科室處于DEA弱有效狀態，11個科室處于DEA無效狀態。11個科室規模報酬遞增，5個科室規模報酬遞減。醫院應采取差異化分析策略，對醫療資源進行合理配置；積極引進新技術新項目，加強人才隊伍建設；重視運營能力分析，提升精細化管理水平，助力醫院實現高質量發展目標。

關鍵詞：數據包絡分析；公立醫院；臨床科室；運行效率評價

中圖分類號：R197.32" 文獻標志碼：A

0 引言

2023年9月，習近平總書記首次提出“加快形成新質生產力”，起點在“新”，關鍵在“質”，落腳于“生產力”。根據新質生產力發展的要求，賦能公立醫院運營管理創新，提高醫務人員生產力，從粗放式發展模式轉型提質增效內涵的高質量發展之路刻不容緩。如何在資源有限的前提下，實現資源的科學配置和運營效率的顯著提升，實現投入與產出的最大化，不僅關系到公立醫院的當前運營，更是其長遠、健康、可持續發展的關鍵。本文采用數據包絡分析法（DEA），并結合疾病診斷分組（DRG）的相關量化指標，對某公立醫院各臨床科室的運行效率進行系統、深入的分析與評價。本文旨在通過這一研究，為提升醫院科室的運營效率、優化醫療資源的配置、加強醫院的精細化管理提供實證支持，進而推動醫院向更高質量、更可持續的方向發展。

1 資料與方法

1.1 資料來源

資料來源于浙江省某三級綜合醫院臨床科室的病案統計及人事數據，以該醫院34個臨床科室作為研究對象，投入指標為各科室的開放床位數、醫師數、護士數，產出指標為門急診人數、出院人數、CMI值（病例組合指數）、實際占用總床日數。

1.2 研究方法

在數據包絡分析（DEA）的兩大基本模型中：CCR模型假定規模報酬恒定，評估決策單元的綜合效率；BCC模型則建立在規模報酬可變的基礎上，將綜合效率進一步細化為純技術效率和規模效率兩部分［1］。鑒于公立醫院的生產技術特點，其規模報酬具有變動性，因此，選擇BCC模型進行分析不僅更為切合實際，而且能夠提供更具指導意義的分析結果。

本文運用DEAP 2.1軟件進行統計分析，對臨床科室的樣本數據運用DEA-BCC模型進行效率評價，得出各個臨床科室的綜合效率、純技術效率、規模效率和規模報酬，其中綜合效率值=純技術效率值×規模效率值，當各效率指標值均為1時屬于最優狀態。效率值小于1，規模報酬遞增或遞減：遞增意味著產出的增速超越了投入的增速，應適當增加投入；遞減則相反。

1.3 指標選取

在評價公立醫院效率時，面對眾多繁雜的指標，DEA方法凸顯其獨特優勢，即無須考慮指標權重的分配問題。然而，若指標設置過于龐雜，也可能削弱評價的有效性。在指標選取上，第一，DEA應符合“自由度”的原則，即投入指標數（M）和產出指標數（N）的總個數應小于或等于決策單元個數（K）的1/2。第二，評價指標的選取應具備代表性，能較全面客觀地反映公立醫院的投入產出狀況。第三，評價指標的定義應清晰明了不存在歧義，且易于獲取、相對穩定和完整。根據相關同類文獻的研究和醫院自身情況［2］，最終確定3項投入指標（臨床科室開放床位數、醫師數和護士數）和4項產出指標（門急診人數、出院人數、CMI值和實際占用總床日數）。

2 結果與分析

2.1 投入-產出指標描述性分析

該醫院用于DEA分析的科室共34個，34個科室投入產出指標的最大值、最小值和平均值如表1所示。

2.2 DEA結果分析

2.2.1 臨床科室運行效率結果分析

采用DEAP2.1軟件計算分析得到2023年各臨床科室的綜合效率、純技術效率、規模效率和規模報酬（見表2）。結果顯示，34個臨床科室的綜合效率、純技術效率和規模效率均值分別為0.921、0.958和0.961。其中，18個科室達到DEA有效狀態，占比52.94%。這些科室在床位、醫護人員等資源投入上實現了最佳組合，技術和規模均達到了最優，是醫院生產效率的領跑者；5個科室的純技術效率和規模效率有且只有一種等于1，處于DEA弱有效狀態，占比14.71%，可以看出這5個科室均是純技術效率為1，而規模效率小于1；11個科室處于DEA無效狀態，占比32.35%。特別值得關注的是，產科、新生兒科、肝膽胰外科的綜合效率最低，分別為0.629、0.678和0.695。進一步分析發現，這3個科室的低效率主要源于純技術效率的偏低，反映了這3個科室學科建設和管理水平的不足。

另外，在綜合效率不為1的16個科室中，有11個科室處于規模報酬遞增狀態，意味著在保持同等比例的資源投入增長時，這些科室能夠帶來更顯著的產出增長；另有5個科室處于規模報酬遞減狀態，表明其存在一定程度的資源投入冗余，產出增長的速度小于投入增加的速度（見表2）。

2.2.2 DEA無效臨床科室的松弛度分析

選取DEA無效的 11 個臨床科室進行松弛度分析，可以看出這些科室在投入或產出上均存在一定程度的問題。投入方面，所有科室在實際開放床位數上都相對合理，其中新生兒科、心胸外科、感染性疾病科、甲狀腺乳腺外科和腎內科在醫護數和實際開放床位數上均配置得當，其他6個科室則在醫護數上存在不同程度的冗余。口腔科、耳鼻喉科和產科在醫師數上存在冗余，冗余率分別為53.88%、40.15%和11.12%；而產科、胃腸外科、肝膽胰外科和神經內科則在護士數上呈現較高的冗余率，分別為36.87%、27.07%、20.41%和14.40%。特別是產科，醫師數和護士數的冗余率都比較高，導致科室整體效率都比較低。在未來的資源配置優化中，應重點關注這些冗余率較高的科室，通過調整醫護人員的數量和結構，提升科室的運營效率。產出方面，11個科室在現有醫護資源和實際開放床位數的投入基礎上都存在不同程度的產出不足，其中產科、肝膽胰外科、腎內科、胃腸外科、心胸外科和新生兒科存在門診人次產出不足，產科、耳鼻喉科、肝膽胰外科、甲狀腺乳腺外科、口腔科、神經內科、心胸外科的CMI存在產出不足，產科、甲狀腺乳腺外科、口腔科、新生兒科在實際占用總床日數上存在較大的提升空間。這些科室應進一步加強和優化資源利用效率和醫療服務質量（見表3）。

通過DEA無效科室的松弛度分析可以看出，產科和口腔科同時存在投入冗余和產出不足，且比率較高，而產科受當前環境的影響（居民出生意愿低，出生率逐年下降），可以在提升技術和管理水平的同時考慮適度調整投入規模；而在現有投入相對合理的情況下，甲狀腺乳腺外科、腎內科、心胸外科和新生兒科的業務量均沒有相應提升。甲狀腺乳腺外科主要表現在CMI值和實際占用總床日數不足，腎內科主要表現在門急診人次不足，心胸外科主要在門急診人次、出院人次和CMI值上存在短板，新生兒科則是在門急診人次和實際占用總床日數上表現不足。這些科室需進一步審視其運營策略，以提升整體服務效能（見表4）。

3 討論與建議

3.1 采取差異化分析策略，優化醫療衛生資源配置

目前，研究醫院的34個臨床科室中有11個臨床科室處于DEA無效狀態，而各臨床科室DEA無效的情況和原因都不相同，應采取差異化分析策略，根據每個科室的特定情況進行深入剖析，以便為醫療衛生資源的優化配置提供更加精準、科學的指導。

從前面的分析可以看出，11個DEA無效的臨床科室運行效率低下，究其原因并不在于投入不足，而是資源的不合理分配。醫院應進一步審視當前的醫療資源配置情況，充分考慮全院運營實際與發展情況，在資源配置上優先支持規模報酬遞增的臨床科室，如胃腸外科、神經內科、關節脊柱外科、肝膽胰外科等，進一步激發其增長潛力；而對于規模報酬遞減的科室，如產科、耳鼻喉科、感染性疾病科、急診科、心血管內科，應將重點放在提升其診療技術、醫療質量以及運營效率上，從而優化資源利用，實現可持續發展。

同時，醫院可以進一步完善雙向轉診制度，加快推進醫共體建設的步伐，實現醫療資源的上下聯動，合理調整DEA無效科室的冗余部分，使醫院的投入產出實現最大效益［2］。此外，醫院應完善績效考核制度，科學設定考核標準。通過強化績效管理，推動閑置床位和醫護資源的有效利用，為醫院的發展注入新動力。

3.2 積極引進新技術新項目，加強人才隊伍建設

提升醫院運行效率，關鍵在于醫療技術的持續創新。為此，醫院應基于各專科的獨特性和發展水平，深挖科室內部的技術潛力，制定具有鮮明專科特色的發展路徑。此外，根據專科實際需求積極引進前沿學科技術和項目，靈活外聘專家等高層次人才，從而帶動新技術新項目蓬勃發展。與此同時，醫院應制定與自身發展相契合的人才培育政策。通過組織培訓、進修和繼續教育等形式，不斷提升衛生人才的專業素養和能力水平，增強醫院軟實力。

3.3 重視醫院運營分析能力，提高醫院精細化管理水平

臨床科室的運行效率是衡量其資源利用效能的關鍵指標，直接反映了床位數量、醫療專業人員等資源投入的回報效果以及臨床科室是否處于規模報酬的適宜區間，從而為醫院運營決策提供數據參考［3］。為了提升醫院的運營效率，醫院需強化運營分析能力，引入先進的運營管理模式，對醫院的各項運營指標進行定期、全面地監測和分析。同時，加大改革力度，成立運營管理部門，設置臨床科室運營專員，專門對接科室運營過程中出現的問題，及時高效提供改進方案，將運營理念內化至每個科室，最終實現醫院由傳統的粗放型發展模式轉向更加精細、高效的發展道路［4］。

參考文獻

［1］李強.BCC模型創新績效評價研究：以甘肅省科技人才為例［J］.中外企業家，2013（10）：180-181.

［2］羅勤，王明舉，明星辰，等.基于DRGs指標的DEA法在臨床科室效率評價中的應用［J］.中國醫院統計，2023（2）：128-132.

［3］王彤璐，袁飛，傅瑤，等.基于數據包絡分析的中醫醫院臨床科室運行效率研究［J］.衛生經濟研究，2022（9）：24-27.

［4］林邦邦.基于DEA模型的某公立專科醫院臨床科室運行效率研究［J］.江蘇衛生事業管理，2023（9）：1239-1244.

（編輯 何 琳編輯）

Research on the operational efficiency of clinical departments in a public hospital based on the DEA-BCC model

YU Kexin1，2

（1.School of Humanities and Management， Zhejiang Chinese Medical University， Hangzhou 310000， China；

2.The People’s Hospital of Cangnan， Wenzhou 325800， China）

Abstract：" To comprehensively evaluate the operational efficiency of various clinical departments in a tertiary comprehensive hospital in Zhejiang province in 2023， and provide decision-making references for similar hospitals in optimizing resource allocation and improving operational efficiency， this study collect relevant input and output indicators from 34 clinical departments of a tertiary comprehensive hospital in Zhejiang province in 2023. The BCC model of Data Envelopment Analysis （DEA） was used to calculate the comprehensive efficiency， pure technical efficiency， scale efficiency， and scale return of each department. In 2023， 18 departments of the hospital reached DEA effective status， five departments were in DEA weakly effective status， 11 departments were in DEA ineffective status. 11 departments are experiencing increasing returns to scale， while five departments are experiencing decreasing returns to scale. Hospitals should adopt a differentiation analysis strategy to allocate medical resources reasonably; actively introducing new technologies and projects， strengthening the construction of talent teams; emphasize the analysis of operational capabilities， enhance the level of refined management， and assist hospitals in achieving high-quality development goals.

Key words： data envelopment analysis; public hospitals; clinical departments; evaluation of operational efficiency