基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的貴州省衛(wèi)生資源配置效率評價

深圳市龍崗區(qū)第三人民醫(yī)院(518115) 陳聚祥 張婧婧 黎映靜 吳 奇 許亦群 李 紅

衛(wèi)生資源配置是指政府或市場如何使衛(wèi)生資源公平且有效率地在不同的領(lǐng)域、地區(qū)、部門、項目、人群中分配，從而實現(xiàn)衛(wèi)生資源的社會和經(jīng)濟效益最大化。衛(wèi)生資源配置包括衛(wèi)生資源的增量與衛(wèi)生資源的存量調(diào)整。貴州省屬西南地區(qū)，是一個多民族共居的省份，全省共有56個民族。目前貴州省經(jīng)濟發(fā)展不平衡、地勢復(fù)雜、少數(shù)民族醫(yī)療觀念、衛(wèi)生資源的可及性等都影響著貴州省衛(wèi)生健康事業(yè)的發(fā)展。本文通過數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(data envelope analysis，DEA)分析貴州省近5年衛(wèi)生資源配置效率情況，探索優(yōu)化衛(wèi)生配置的措施和建議，為衛(wèi)生行政部門提供科學(xué)的決策依據(jù)。

資料與方法

1.資料來源

數(shù)據(jù)來源于2014-2018年《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計年鑒》、《貴州衛(wèi)生和計劃生育統(tǒng)計年鑒》、《貴州統(tǒng)計年鑒》，并對相關(guān)衛(wèi)生資源配置數(shù)據(jù)進行整理分析，數(shù)據(jù)真實可靠。

2.方法

(1)模型選擇 數(shù)據(jù)包括分析方法經(jīng)過國內(nèi)外學(xué)者的研究及廣泛的運用，現(xiàn)在有多種不同的評價模型，如CCR(chames cooper rhodes)模型、BCC(banker charnes cooper)模型、ST(seiford thrall)模型和Malmquist模型[1]。本文采用的是反映靜態(tài)的CCR模型和BCC模型以及反映動態(tài)的Malmquist模型。CRS-CCR(constant returns to scale)模型是一種理想的模型，假定規(guī)模收益為常量，判斷決策單元(decision making units，DMU)的“技術(shù)和規(guī)?！眱蓚€方面是否同時有效。技術(shù)有效是指在現(xiàn)有資源投入下實現(xiàn)了最大產(chǎn)出；規(guī)模有效是指當(dāng)各資源投入同時增加n倍，產(chǎn)出也相應(yīng)地增加n倍。VRS-BCC(variable returns to sccde)模型基于規(guī)模收益可變下的單純技術(shù)有效性，進一步區(qū)分出了純技術(shù)效率和規(guī)模效率，可對投入和產(chǎn)出方面存在的問題進行定量分析。Malmquist指數(shù)模型是通過測量決策單元與生產(chǎn)前沿面的距離來反映全要素生產(chǎn)率的變化情況，可以對決策單元不同時期全要素生產(chǎn)率動態(tài)變化趨勢進行觀測[2]。

(2)指標(biāo)選擇 應(yīng)用 DEA 評價衛(wèi)生資源配置效率關(guān)鍵在于合理選取投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)，過多的評價指標(biāo)可能會降低 DEA 的評價效率。通過聚類分析、相關(guān)分析和變異系數(shù)分析法篩選，同時滿足DEA對指標(biāo)數(shù)量、可得性、穩(wěn)定性、獨立性等方面的要求[3]。綜上，數(shù)據(jù)指標(biāo)主要選取醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)數(shù)、床位數(shù)、人均醫(yī)療衛(wèi)生預(yù)算支出、診療人次、病床使用率。

(3)統(tǒng)計分析 指標(biāo)數(shù)據(jù)通過Excel錄入建立數(shù)據(jù)庫，運用MaxDEA軟件進行統(tǒng)計分析。

結(jié) 果

1.基于CCR-BCC模型的貴州省衛(wèi)生資源配置效率的靜態(tài)分析

由表1可見，綜合效率處于全省平均水平(0.892)以下的地區(qū)有貴陽市、六盤水市、銅仁市、黔東南州、黔西南州5個，占總數(shù)一半以上。2017年貴州省僅有安順市、畢節(jié)市、遵義市的投入產(chǎn)出為DEA有效或弱有效，占總數(shù)的33.3%；非DEA有效的地區(qū)共6個，占總數(shù)的66.7%，說明這些地區(qū)存在投入過剩、產(chǎn)出不足、規(guī)模過大或偏小等問題。其中綜合效率最低的為貴陽市(僅為0.646)，僅發(fā)揮了64.6%的效率水平。從規(guī)模報酬來看，貴陽市、遵義市、黔東南州處于規(guī)模報酬遞減，表明這 3個地區(qū)已有的衛(wèi)生資源投入偏高且投入高于產(chǎn)出，要適當(dāng)控制投入。尤其是對貴陽市而言，造成DEA無效的根本原因在于純技術(shù)效率偏低，說明貴陽市要著重優(yōu)化資源結(jié)構(gòu)、醫(yī)療技術(shù)革新和提高管理水平。六盤水市、銅仁市、黔西南州、黔南州處于規(guī)模報酬遞增，可在原有的投入基礎(chǔ)上適當(dāng)加大投入，以提供更多的醫(yī)療服務(wù)。

表1 2017年貴州省各地市衛(wèi)生資源配置效率情況

由表2可見，2013-2017年貴州省衛(wèi)生資源配置綜合效率均值為0.981，近五年貴州省綜合效率值評分總體較高。其中2013、2017年為DEA有效，說明其處在了最佳投入產(chǎn)出所構(gòu)建的生產(chǎn)前沿面上，所投入的衛(wèi)生資源得以充分利用。2014、2015年為非DEA有效，2016年為弱DEA有效，說明在當(dāng)前規(guī)模下所投入資源未得到充分利用。2014-2016年貴州省一直處于規(guī)模報酬遞增狀態(tài)，說明貴州省醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展整體存在資源總量不足，這與周明華[4]，任光祥等[5]的研究結(jié)果一致。

表2 2013-2017年貴州省衛(wèi)生資源配置效率情況

由表3可見，2013-2017年黔東南州、黔西南州、黔南州和非民族地區(qū)衛(wèi)生資源配置整體水平較高，其中黔東南州2014、2015、2016年均處于規(guī)模報酬遞增狀態(tài)，但隨著衛(wèi)生資源投入的不斷增加，2017年達(dá)到了最優(yōu)的投入產(chǎn)出，表現(xiàn)出很好的前期發(fā)展態(tài)勢。相比而言，黔西南州則呈現(xiàn)了“升-不變-降”的發(fā)展過程，目前處于規(guī)模報酬遞減狀態(tài)，需要通過優(yōu)化資源配置結(jié)構(gòu)、制度創(chuàng)新等方式提高資源的有效利用。黔南州DEA有效年份較多，2015、2016年波動較大，說明仍缺乏長期有效的衛(wèi)生資源調(diào)配機制。非民族地區(qū)整體綜合效率要高于其他少數(shù)民族地區(qū)，幾乎完全處于前沿面上，說明當(dāng)下投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)幾乎達(dá)到最優(yōu)組合。

表3 2013-2017年少數(shù)民族聚集州與非民族地區(qū)衛(wèi)生資源配置效率對比

2.基于 Mamlmquist指數(shù)的貴州省衛(wèi)生資源配置效率的動態(tài)分析

由表4可見，2013-2017年貴州省平均全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)為1.034，年均增長了3.82%，除了2014-2015年和2015-2016年略有下降以外，2013-2014年、2016-2017年以及2013-2017年之間的全要素生產(chǎn)率變化值均大于1，呈現(xiàn)不同程度的增長，說明5年間貴州省衛(wèi)生資源利用效率全要素生產(chǎn)率總體呈現(xiàn)上漲趨勢。同時導(dǎo)致增長的主要原因是由于技術(shù)進步指數(shù)增長引起的，說明貴州省技術(shù)進步指數(shù)低制約了衛(wèi)生資源高配置效率的實現(xiàn)，技術(shù)進步與創(chuàng)新的程度仍然有很大提升空間。綜合技術(shù)效率變化指數(shù)為0.997，技術(shù)變動指數(shù)為1.043，表明貴州省總體效率提高主要是由于醫(yī)療技術(shù)水平提高和制度創(chuàng)新等。從構(gòu)成綜合技術(shù)效率變動指數(shù)的純技術(shù)效率變化指數(shù)和規(guī)模效率變化指數(shù)分別為0.997和1.001，說明規(guī)模經(jīng)濟的小幅提高帶動了衛(wèi)生資源配置效率的提升。

表4 2013-2017年貴州省基于Malmquist指數(shù)模型的相關(guān)效率變動情況

由表5可見，2013-2017年黔東南州、黔西南州、黔南州等少數(shù)民族聚集地區(qū)的全要素生產(chǎn)率指數(shù)變動除個別年份外均小于1，表明衛(wèi)生資源配置為“無效”狀態(tài)，投入與產(chǎn)出未能達(dá)到合理的狀態(tài)，但呈現(xiàn)逐年遞增，且增長幅度要大于非民族地區(qū)，一方面是由于政策推進了少數(shù)民族地區(qū)衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展，另一方面是由于非民族地區(qū)全要素生產(chǎn)率指數(shù)變動增長難度較大。總體而言，黔東南州、黔南州在不斷縮短與前沿面的差距。

表5 2013-2017年少數(shù)民族聚集州與非民族地區(qū)衛(wèi)生資源全要素生產(chǎn)率情況

討 論

貴州是一個多民族共居的省份，少數(shù)民族文化資源豐富，且地處西部，因歷史、地理等諸多原因，醫(yī)療衛(wèi)生一直處于較低水平，現(xiàn)今乃至以后發(fā)展主要短板在于醫(yī)療衛(wèi)生人才短缺。從衛(wèi)生資源靜態(tài)效率結(jié)果看，2013-2017年貴州省衛(wèi)生資源配置綜合效率均值為0.981，綜合效率值評分總體較高，少數(shù)民族聚集州與非民族地區(qū)衛(wèi)生資源配置仍有所差異，但表現(xiàn)很好的發(fā)展態(tài)勢。各地市衛(wèi)生資源投入過剩與衛(wèi)生資源投入不足并存。在投入方面，如貴陽市、遵義市、黔東南州等要提高資源投入的精準(zhǔn)度和合理性，動態(tài)監(jiān)測衛(wèi)生資源使用效率，要將擴大醫(yī)療資源和提高資源利用率并重。特別是畢節(jié)市、銅仁市和黔西南州等資源相對缺乏的市、州，引導(dǎo)醫(yī)療衛(wèi)生資源向這些地區(qū)傾斜，確保貧因人群獲得最基本的醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)[6]。六盤水市、黔西南州、黔南州處于規(guī)模報酬遞增，說明3個地區(qū)能提供的衛(wèi)生服務(wù)量不能滿足當(dāng)?shù)鼐用竦男l(wèi)生服務(wù)需求，長期如此將會造成病患外流，不僅會加重優(yōu)質(zhì)醫(yī)院就診壓力，也增加了病患經(jīng)濟壓力。從衛(wèi)生資源動態(tài)效率結(jié)果看，2013-2017年貴州省平均全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)為1.034，年均增長了3.82%，總體呈現(xiàn)上漲趨勢，主要是技術(shù)進步指數(shù)增長引起的。而少數(shù)民族聚集地區(qū)的全要素生產(chǎn)率指數(shù)變動除個別年份外均小于1，多數(shù)的衛(wèi)生資源配置無效，但年均增長幅度要大于非民族地區(qū)。

因此，提出以下建議：(1)加快推進分級診療建設(shè)和醫(yī)聯(lián)體建設(shè)，發(fā)揮省部級和市州區(qū)域醫(yī)療中心的技術(shù)優(yōu)勢和核心輻射作用，加快構(gòu)建“上下貫通、內(nèi)外互通”和各級醫(yī)療機構(gòu)“扁平化、零距離”的全省遠(yuǎn)程醫(yī)療體系，縱向推進醫(yī)療資源整合，有效促進基層衛(wèi)生服務(wù)能力改善和服務(wù)能力提升。(2)加快推進“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”建設(shè)，運用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)提供安全適宜的醫(yī)療服務(wù)，對符合條件的醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)開展遠(yuǎn)程醫(yī)療、健康咨詢、健康管理服務(wù)等，實現(xiàn)看病就醫(yī)“一站會診”，既能減少不必要的資源投入，又能避免因地理原因造成的就醫(yī)困難。同時搭建遠(yuǎn)程心電診斷中心、“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”專家診室、遠(yuǎn)程影像診斷中心等遠(yuǎn)程醫(yī)療體系，既可以向下聯(lián)系指導(dǎo)二級及以下醫(yī)療機構(gòu)，又可以向上聯(lián)系三級及北上廣醫(yī)療機構(gòu)及知名專家，強化基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)服務(wù)能力。(3)加強衛(wèi)生人才引進和培養(yǎng)，推進實施學(xué)歷提升、崗位輪訓(xùn)、骨干培訓(xùn)、全科醫(yī)生培養(yǎng)等計劃。因少數(shù)民族地區(qū)地理位置相對偏僻、經(jīng)濟狀況較差，吸引學(xué)歷和職稱層次較高的人才較困難，即使政策優(yōu)厚，人才長期留存概率也非常小。因此，少數(shù)民族地區(qū)要重視本地人才培養(yǎng)[7]。建立科學(xué)合理的衛(wèi)生人才流動機制，以推動優(yōu)質(zhì)醫(yī)療衛(wèi)生資源向縣級及以下醫(yī)院下沉[8]。同時全面落實城市三級醫(yī)院對口支援縣級公立醫(yī)院和基層醫(yī)療機構(gòu)對口支援機制，通過智力援黔、技術(shù)援黔等方式對口幫扶借力發(fā)展，著重培育貴州省“人才造血”能力，全面提升基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的疾病診斷、治療、康復(fù)護理和公共衛(wèi)生服務(wù)能力、管理能力。(4)加快建立和完善適合民族地區(qū)的衛(wèi)生政策及醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)模式，發(fā)揮政策導(dǎo)向，促進分級診療、雙向轉(zhuǎn)診等制度落地，進一步解決醫(yī)療資源貧乏地區(qū)的衛(wèi)生需求。