基于Network DEA模型的省際衛生資源配置效率動態分析與評價*

天津醫科大學公共衛生學院（300070） 張 瑤 郭亞楠 張馨予 趙 臨 王耀剛

基于Network DEA模型的省際衛生資源配置效率動態分析與評價*

天津醫科大學公共衛生學院（300070） 張 瑤 郭亞楠 張馨予 趙 臨 王耀剛△

目的 分析和評價新醫改背景下我國省際衛生資源配置及利用情況，為進一步優化衛生資源配置結構提供依據。方法 采用network DEA模型測度2010-2014年29省市衛生資源配置效率及其生產過程中各階段效率的動態變化。結果 2010-2014年我國省際衛生資源配置效率總體呈下降趨勢，各省市效率值有較大差異，其中五年均無效省份達72%，大部分地區醫療硬件產出效率逐年下降，醫療服務產出效率逐年上升。結論 我國各省衛生資源配置效率仍處于較低水平，且省際間差距較大，各地政府應因地制宜，統籌規劃，不斷優化衛生資源配置結構來提高衛生資源配置效率。

網絡DEA 衛生資源配置 效率

近年來，我國醫療衛生事業取得眾多成就，同時也存在不少亟待解決的問題，其中“看病貴、看病難”現象尤為突出［1-3］。高效公平的利用現有衛生資源，合理優化衛生資源配置結構，成為我國現階段醫療服務體系發展的重點之一［4］。本研究采用network DEA模型分析2010-2014年我國各省市衛生資源配置效率，克服了傳統DEA模型無法拆分決策單元內部結構的不足，在此基礎上引入時間維度，體現效率的動態變化過程，以了解新醫改實施五年來各省衛生資源配置效率的動態變化，為衛生行政部門制定相關政策提供參考。

資料與方法

1．資料來源

數據來源于2010-2014年《中國衛生統計年鑒》、各省市衛生統計年鑒、衛生財務報告、國民經濟與社會發展公報以及部分文獻。本研究選取2010-2014年全國29省市的相關資料進行面板數據分析。（不包括西藏、寧夏）

2．方法

（1）模型選擇

網絡DEA模型，其實質是打開了決策單元的“黑箱”，將系統的整體效率進行分解，并能有效的處理中間產出［5-6］。本文在此基礎上引入時間變量，體現出效率的動態變化。在評價各省市衛生資源配置效率時，既能計算出決策單元的年度效率值，又可以進一步區分系統內各節點效率，除此之外，還能統計各指標的年度松弛量，見表1

（2）指標選擇

在衛生資源配置過程中，衛生總費用的投入尤為重要，而醫療衛生機構數、衛生技術人員數和床位數一方面是投入衛生費用后最直接的產出，另一方面，也作為最終醫療服務產出的重要投入。因此，本文選取的投入變量為衛生總費用；中間變量為醫療衛生機構數、衛生技術人員數和床位數；產出變量為診療人次和入院人數。

表1 各年度網絡DEA系統效率

結 果

1．衛生資源配置年度效率分析

本研究根據網絡DEA模型，使用MaxDEA 6．9軟件測算了2010-2014年29省市衛生資源配置網絡DEA效率值，結果如表1所示。橫向來看，2010年廣東、河南、四川、貴州、廣西、海南、青海七個省市效率值達到1；2011年所有地區均呈無效狀態；2012年僅有廣東、四川、山東三省效率值為1；2013年與2012年相比有效省份進一步減少，貴州替換了四川和山東；直到2014年，共有四個省份效率值為1，分別是廣東、河南、四川和山東。縱向來看，五年來各省市衛生資源配置效率總體呈下降趨勢，2010-2014年29省市中效率值等于1的省份比例分別為24%、0、10%、7%和14%。對比各年份各地區衛生資源配置效率值，廣東一直保持著相對較高的水平，五年來效率均值最高，達到0．996，效率均值最低的是北京市，僅為0．398。

2．衛生資源配置年度分點效率分析

本研究采用的網絡DEA模型打開了傳統DEA的“黑箱”，將決策單元的內部生產過程分解為兩個節點，節點1表示衛生費用投入下的醫療硬件產出，節點2表示衛生費用投入下的醫療服務產出。通過測算各省市的分點效率值，可以發現某年度衛生資源配置無效的癥結所在，如北京2014年度效率為0．336，其中節點1效率為0．947，節點2效率僅為0．355，可見無效主要由衛生費用投入下的醫療服務效率低下引起。對比各年度各節點效率值，2010-2014年，節點1有效省份所占比例分別為86%、52%、48%、38%和52%，說明衛生費用投入下醫療硬件產出有效的省份個數總體呈下降趨勢，2014年有所回升；節點2有效省份所占比例分別為48%，41%，62%，59%，59%，表明衛生費用投入下醫療服務產出達到有效的省份個數在小幅波動中穩步上升。

3．非DEA有效省份需改進空間分析

從整個衛生資源配置狀況來看，衛生總費用的投入存在一定程度的冗余，僅海南、青海、上海和天津四個省、直轄市五年均無需改進；作為中間變量的醫療衛生機構數、衛生技術人員數和床位數在各年部分省市存在改進的空間，如2014年黑龍江、廣西和安徽的醫療衛生機構數仍有提升空間，而衛生技術人員數和床位數則存在較少冗余；作為最終產出的診療人次數和入院人數整體上都存在較大程度的提升空間，考慮是由于人口的增加和老齡化加劇，居民對衛生服務的需求日益增加，非DEA有效省份需以當地人口學特點為依據，增加衛生服務產出以達到最佳的生產前沿面。

表2 各年度網絡DEA分點效率

表3 各指標改進情況（部分）

討 論

傳統的數據包絡分析將整個決策單元視為一個“黑箱”，不考慮中間生產過程，忽略了系統內部各個節點的效率。作為“黑箱”模型的延伸，網絡DEA模型將決策單元拆分為各個節點，不僅可以得出決策單元的效率，還能夠測算其組成部分各個節點的效率值。本研究利用網絡DEA模型研究我國省際衛生資源配置效率的動態變化，將衛生資源配置這一過程分解為衛生費用投入下的醫療硬件產出階段和醫療服務產出階段，分別測算了2010-2014年29省市衛生資源配置的年度網絡DEA效率值與各階段分點效率值，并統計出各指標的年度松弛量。

研究發現，2010-2014年，我國各省衛生總費用逐年增加，但除個別省市外，衛生資源配置效率總體呈下降趨勢，五年均無效省份達72%，表明近年來我國大部分地區衛生資源配置效率較低，且省際間差距較大。究其原因，一方面存在衛生資源過度配置情況，在經濟發達的地區，由于資源充沛，可能引起消費者對衛生資源的過度消費和資源供給者誘導需求的現象，極大程度的造成資源的浪費；另一方面，在經濟欠發達地區，存在衛生資源嚴重不足、醫療服務可及性差、缺乏科學的資源規劃管理體系等情況，最終導致衛生資源配置效率低下。

通過將整體效率分解為醫療硬件產出效率和醫療服務產出效率，可以看出，大部分地區醫療硬件產出效率逐年下降，醫療服務產出效率逐年上升，說明隨著時間的推移，各地政府逐漸將衛生資源配置的重心由發展硬件設施轉移到提高醫療服務水平。五年效率均值排名處于后十位的省市中，6省市無效主要由于醫療服務效率低下，4省市無效由醫療硬件產出效率較低造成，表明不同地區衛生資源配置效率高低的決定因素不盡相同。這就要求各地政府因地制宜，統籌規劃，從實際情況出發滿足居民不同的衛生服務需求，從而合理的優化配置衛生資源，提高衛生資源的利用效率。

合理配置衛生資源是醫療衛生事業發展的基礎，也是滿足人們衛生服務需求的重要保障。新醫改以來，我國衛生資源配置結構不斷完善，醫療服務水平得到顯著提升，但衛生資源配置效率仍處于較低的水平，且省際間效率值差異較大，不僅制約了醫療衛生事業的總體發展，還阻礙了新醫改的進一步推進［7-8］。因此，政府應當兼顧衛生資源配置的公平性與效率性，加大對經濟落后地區的衛生投入，同時避免經濟發達地區因資源過剩而造成的極大浪費，縮小各地區間資源配置效率的差距。建立科學系統的資源配置模型，進一步實施與推進區域衛生規劃政策，不斷完善三級醫療衛生服務網絡，有針對性的合理配置衛生資源以滿足不同的衛生服務需求。切實解決“看病貴、看病難”問題，為人民群眾提供優質的均等化醫療衛生服務。

［1］李望晨．基于DEA模型的衛生資源配置相對效率評價研究．中國衛生統計，2014，31（2）：230-232．

［2］井淇，徐凌忠，趙思琪，等．基于資源分布指數的新醫改以來我國衛生資源配置研究．中國衛生經濟，2015，34（10）：40-42．

［3］金燕，湯質如，汪時東，等．新醫改背景下安徽省縣鄉醫療機構資源配置及利用情況分析．中國衛生事業管理，2014，31：354-356．

［4］張航，趙臨，王耀剛．基于數據包絡分析中國衛生資源配置效率分析與評價．中國公共衛生，2014，30（10）：1321-1323．

［5］徐愛慶，陳欣，朱金福．基于動態網絡DEA模型的機場績效研究．數學的實踐與認識，2015，45（22）：65-73．

［6］殷宏川，劉芹，陳帥．創新價值鏈視角下我國醫療器械產業創新效率研究——基于網絡DEA模型．資源開發與市場，2015，31：14（46）-1449．

［7］趙臨，張航，王耀剛．基于DEA和Malmquist指數的我國省域衛生資源配置效率評價．中國衛生統計，2015，32（06）：984-987．

［8］韓蕓倩，胡琦，王立先，等．我國衛生資源配置效率的省際差異分析．中國社會醫學雜志，2016，33（01）：86-89．

（責任編輯：張 悅）

國家自然科學基金（71273187；71473175）；中國博士后科學基金特別資助項目（2016T90211）

△通信作者：王耀剛