基于三階段DEA模型的我國中醫醫院與中西醫結合醫院運行效率比較

李志廣，丁志遠，孔愛杰，張婉瑩

安徽中醫藥大學醫藥經濟管理學院，安徽合肥，230012

近年來，隨著醫改的不斷深入，中醫類醫院的功能定位進一步明確，國家對于中醫藥的扶持與管理力度也不斷加大，政府把中醫藥發展上升為國家戰略[1]。國務院印發的《中醫藥發展戰略規劃綱要(2016-2030年)》明確指出，中醫藥作為我國獨特的衛生資源，在經濟、科技、文化及生態領域中發揮著極其重要的作用。此外，在新冠肺炎的救治過程中，中醫藥全程參與且效果顯著，在此次突發公共衛生事件中發揮了重要作用。作為中醫醫療服務體系的主體，中醫類醫院的運營狀況直接反映我國中醫藥衛生資源的配置效率。本文通過三階段DEA法對2017年全國30個省(直轄市、自治區)中醫醫院和中西醫結合醫院運行效率進行測度，以期為我國中醫藥衛生資源合理配置和規劃提供參考。

1 資料來源與方法

1.1 數據來源

研究數據來源于2017年《全國中醫藥統計摘編》、《中國衛生和計劃生育統計年鑒》和《中國統計年鑒》。由于2017年《全國中醫藥統計摘編》數據顯示西藏中醫醫院為0，中西醫結合醫院僅有1家，該樣本不具有代表性，故本文的研究對象為我國除了西藏以外的其他30個省、直轄市、自治區的中醫醫院和中西醫結合醫院。

1.2 研究方法

數據包絡分析模型由美國運籌學家Charnes、Cooper和Rhodes于1978年首次提出，隨后Fried等學者于2002年在相關論文中提出了以DEA為基礎的三階段DEA模型[2]。該模型引入了隨機前沿模型理論，剔除效率中管理無效率、環境因素和統計噪聲的影響，從而獲得更為準確且真實的效率狀況[3]。本文采用三階段DEA模型，分階段研究中醫醫院和中西結合醫院的醫院運行效率。

1.3 指標選取

醫院的運行效率是一個多投入、多產出的復雜系統，因此在利用DEA模型進行醫院效率評價時，投入和產出指標的選取十分關鍵。不同的指標組合往往會導致結果的輸出產生一定的差別，因此所選的投入產出指標需具有代表性、獨立性、核心性等特征[4]。醫院的運營投入主要涉及人力、物力和財力3個方面的資源，其中人力泛指職工數和衛生技術人員數，物力一般特指設備和固定資產，財力主要包括相關醫療成本、管理費用和業務支出等[5-7]。產出指標包括反映治療效果的業務工作指標，如門急診人次、住院人次、手術人次等，也包括反映醫院收入的總收入等財務指標[8-10]。基于國內外文獻分析以及指標的可獲得性，本文選取機構數、實際床位數和衛生技術人員數作為投入指標，診療人次和出院人數作為產出指標。而三階段DEA對于環境變量需要滿足“分離假設”的要求，因此需選取對醫院運行效率產生影響但又不可主觀控制和改變的環境指標。通過文獻回顧并結合數據的可獲得性，本文最終選取城市人口密度、地區生產總值、總撫養比、病死率和中醫機構財政撥款作為環境變量[11-15]。

2 結果

2.1 投入產出指標相關性分析

運用DEA模型時，需要進一步檢驗投入指標與產出指標之間的相關性，即兩者是否能互相影響。從估計的相關系數結果來看，所有投入指標和產出指標的相關性均大于0.540，且在0.010水平上顯著相關，說明投入產出具有較高的相關性，符合DEA模型對數據的同向性要求。

2.2 第一階段，基于原始數據的BCC模型分析

利用傳統DEA投入導向的BCC模型，結合DEAP 2.1軟件，對30個省份中醫醫院和中西醫結合醫院的運行效率進行測度。表1顯示，整體上我國中醫醫院的運行效率高于中西醫結合醫院，其綜合技術效率均值分別為0.852和0.780。規模報酬方面，中醫醫院與中西醫結合醫院規模報酬不變的省份基本持平，但15個省份的中醫醫院出現規模報酬遞減的現象，而中西醫結合醫院僅有4個省份。這說明我國中西醫結合醫院規模配置優于中醫醫院。

由于第一階段是并未經過外部環境干擾因素濾除的初步DEA效率結果，所以并不能真實反映我國中醫類醫院實際的運營狀況。因此，需要排除外部環境和隨機干擾等因素，重新對綜合技術效率進行測度與評價。

2.3 第二階段，構建SFA回歸模型對環境變量分析和投入變量的調整

使用Frontier 4.1軟件，利用SFA回歸對第一階段松弛變量進行分解。松弛量是各省份的實際生產過程與效率最高情況下的投入之差，反映醫院初始的管理無效率、環境變量以及隨機誤差值。SFA回歸結果如表2所示。由于SFA是環境變量對投入松弛變量的回歸，所以當回歸系數為正時，環境變量的增加會帶來相應投入松弛值的增加，原始投入越偏離投入目標值，從而使醫院效率下降。反之，若回歸系數為負，增加環境變量會減少投入變量松弛值，提高醫院運行效率。

表1 我國中醫醫院與中西醫結合醫院傳統DEA模型結果

結果顯示，中醫醫院和中西醫結合醫院所有投入指標松弛變量的γ值均為1，說明兩類醫院經營管理因素對投入變量松弛值的影響占主導地位，而不是隨機干擾。

中醫醫院。城市人口密度對3個投入變量的回歸系數均為正值，且對機構數松弛值通過了1%顯著性檢驗。說明隨著城市人口密度的增加，將導致中醫醫院機構數、實際床位數和衛生技術人員數的投入冗余，降低醫院運營效率。總撫養比和病死率對中醫醫院的機構數松弛值和實際床位數松弛值表現為負向顯著，但與衛生技術人員松弛變量的回歸系數為正。表明總撫養比和病死率可以約束中醫醫院的盲目擴張，優化設備資源的投入，但過度的中醫藥人員數投入，會造成投入冗余，導致醫院人才使用效率下滑。地區生產總值對機構數松弛值和實際床位數松弛值呈現正向關系，而財政撥款卻恰恰相反。同時，地區生產總值對衛生技術人員數松弛變量表現為負向抑制作用，但財政撥款卻對衛生技術人員數松弛變量表現為正向促進作用。

中西醫結合醫院。回歸結果顯示，城市人口密度對機構數松弛變量和實際床位數松弛變量回歸系數為正，且與機構數松弛變量通過1%顯著性檢驗。然而城市人口密度對衛生技術人員松弛變量回歸系數為負，與中醫醫院略有出入。地區生產總值的回歸系數均為正，表明增加地區生產總值，會帶來醫院盲目擴張的風險，造成床位及衛生技術人員的浪費，導致運行效率降低。而總撫養比和病死率對3個投入變量松弛值表現為負向關系，即總撫養比和病死率的增加會減少資源浪費，提高醫院的運行效率。進一步分析，財政撥款對機構數松弛值和衛生技術人員松弛值表現出正向關系，且與機構數松弛值通過1%顯著性檢驗，但對實際床位數松弛變量回歸系數為負。表明增加財政撥款有利于減少床位的浪費，但會造成醫院數目的隨意擴張和衛技人力資源的浪費。

2.4 第三階段，基于調整后投入與產出數據的BCC模型分析

運用調整后的投入產出變量再次測算各省份的效率，此時的效率已經濾除環境因素和隨機干擾的影響，是相對真實準確的。我國中醫醫院和中西醫結合醫院的綜合技術效率、純技術效率及規模效率分別為0.870、0.911、0.957和0.733、0.900、0.823。在濾除環境因素和隨機干擾的影響后，與第1階段結果相比，中醫醫院綜合技術效率和純技術效率均值上升，規模效率均值降低，而中西醫結合醫院的純技術效率均值上升，綜合技術效率和規模效率均值下降。說明我國現階段兩類醫院的擴張規模速度同技術管理水平的發展步調不一致，導致綜合技術效率出現差異。從整體上來看，我國中醫醫院的運營效率優于中西醫結合醫院，但兩類醫院的運行效率水平還有進步空間，資源配置仍需進一步優化。見圖1。

表2 SFA模型回歸分析結果

圖1 中醫醫院三階段DEA調整前后綜合技術效率變化

圖1顯示，調整后湖北省中醫醫院的綜合技術效率變為1，成為我國技術效率前沿之一的省份，全國有內蒙古、吉林、青海、寧夏和新疆5個省份的綜合技術效率在調整后出現不同程度的下降，其中青海(0.788)降幅最大，為15.902%，調整后綜合技術效率增幅最大的3個地區分別為浙江、廣東和天津，均大于9.000%。圖2為中西醫結合醫院三階段DEA調整前后的綜合技術效率變化，與中醫醫院不同，全國30個省份中西醫結合醫院的綜合技術效率有一半省份在調整后出現不同程度的下降，其中青海、寧夏和新疆分別降低了65.174%、56.217%和20.912%。中西醫結合醫院中增幅最大的是浙江(0.799)，為11.437%。

圖2 中西醫結合醫院三階段DEA調整前后綜合技術效率變化

綜上，可以發現在進行三階段DEA調整后的變化具有地域性，所以接下來，我們按照中國地理區域劃分標準，將30個省、直轄市和自治區分為7大區域。7大區域內中醫醫院和中西醫結合醫院的綜合技術效率、純技術效率和規模效率三階段DEA調整前后數據整合結果如表3所示。

調整后的數據顯示，綜合技術效率方面，我國7大區域內中醫醫院平均綜合技術效率均值為0.870，整體表現較好，各區域的綜合技術效率存在差異，均值排序為：西南(0.970)>華中(0.951)>華東(0.933)>華南(0.901)>西北(0.880)>華北(0.725)>東北(0.686)。較調整前數據，除西北地區外，其他地區綜合技術效率均值都上升；全國中西醫結合醫院綜合技術效率均值表現較差，調整后平均效率值僅0.733，其中地區排序為：西南(0.872)>華中(0.852)>華東(0.808)>華北(0.687)>華南(0.676)>東北(0.609)>西北(0.603)。兩類醫院比較可見：綜合技術效率排名前3的區域相同，均為西南、華中、華東地區，該地區的中醫和中西醫結合醫院的綜合技術效率處于全國領先水平，表明這3個地區中醫藥資源配置比較均衡，資源使用效率較高，中醫醫院和中西醫結合醫院協同發展。值得注意的是，中西醫結合醫院7大區域內的綜合技術效率在0.700-0.799區間出現了斷層，3個區域的效率值在0.800以上，4個區域處于0.700之下，兩極化趨勢嚴重，這說明我國中西醫結合醫院的資源配置發展不均衡，資源配置能力和資源使用效率整體上還有一定的提升空間。

表3 我國七大區域內兩類醫院三階段DEA調整前后效率情況

純技術效率方面，除西南地區中醫醫院調整后均值不變外，其他地區兩類醫院純技術效率均值都有不同程度提高。表3結果還顯示，調整后除華東、華中以及西南地區中醫醫院規模效率均值上升外，其他地區的醫院均值都下降，中西醫結合醫院各地區則全部表現為下降，因此我國中西醫結合醫院調整后綜合技術效率均值下降的原因是規模效率的大幅下降所致。這也表明我國中西醫結合醫院的實際規模與最優規模間差距明顯。

3 討論

3.1 我國中醫醫院運行效率優于中西醫結合醫院

總體來看，調整后我國中醫醫院和中西醫結合醫院的綜合技術效率、純技術效率、規模效率分別為0.870、0.911、0.957和0.733、0.900、0.823，表明我國中醫醫院在資源配置能力、資源使用效率方面更勝一籌，這與韋柳絲等研究結果相一致[16]。從數據上來看，二者的純技術效率相差不大，為0.011，而規模效率卻相差顯著，高達0.134，這也是我國中醫醫院運行效率優于中西醫結合醫院的原因。《中醫藥發展戰略規劃綱要(2016-2030年)》明確指出積極創造條件建設中西醫結合醫院，推進中西醫資源整合是本次規劃的重點任務。當前，我國中西醫結合醫院建設正在穩步推進，但從數據來看醫院規模仍然是制約中西醫結合醫院綜合技術效率提高的重要因素。如果中西醫結合醫院的規模統籌仍居于現狀，將難以提升中西醫結合服務能力，推進中西醫資源協同創新。建議積極探索并完善現存中西醫結合政策措施，有序擴張中西醫結合醫院規模。

3.2 我國各地區中醫醫院和中西醫醫院運行效率有所差異

與楊雨晨等的研究類似[10]，本研究也發現我國區域間衛生資源配置存在不均衡的現象。7大區域的中醫醫院中，除東北、華北地區外，其他地區綜合技術效率表現良好，影響東北、華北地區綜合技術效率的主要因素是純技術效率，說明東北和華北地區中醫醫院面臨管理效能低下等問題。中西醫結合醫院，東北、華北、華南、西北地區綜合技術效率表現均不佳，主要因規模效率的限制導致。各區域資源配置不均，尤其是優質醫療資源，如人才和技術都不同程度地集中于經濟較發達地區，這也就提示了各地區需要兼顧經濟與資源投入的公平，引導各區域醫院優秀人才和新技術均衡發展。

3.3 環境變量對中醫醫院和中西醫結合醫院的運行效率影響較大

分析環境變量對投入產生的影響時，兩類醫院投入變量松弛值的影響全部來源于管理無效率。城市人口密度與中醫醫院和中西醫結合醫院機構數松弛值呈顯著正向關系，人口密度的上升會帶來地區醫院機構數冗余，醫療機構效率反而降低[11]。城市人口密度是地區發展的重要驅動因素，人口密度上升提高了居民就醫的選擇性，導致醫療資源過度集中、配置效率降低。整體上地區生產總值對中醫醫院和中西醫結合醫院醫療投入的影響并不顯著，可見醫院運營效率的提高與經濟發展程度并非完全相關。然而，Zheng等運用四階段DEA模型對2010-2016年我國公立醫院運行效率的分析發現，職工數與人均GDP成正比，這意味著增加醫院衛生技術人員不利于醫院相對效率的提高[12]。LIU等對重慶縣級公立醫院效率增長的決定因素的研究發現GDP對效率的增長不顯著[13]，這一點與我們的觀點一致。相比于地區生產總值，總撫養比和病死率對中醫醫院醫療投入的影響更加顯著，整體上均對兩類醫院運營效率產生正向促進作用。這可能是由于二胎的開放與老齡化現象的加劇致使總撫養比和病死率上升，導致支出增加、醫療服務需求增大，從而提高了我國醫院的運行效率[14]。在本文中，政府財政撥款對中醫醫院和中西醫結合醫院機構數的影響均顯著[15]，但與中醫醫院運行效率呈正相關，與中西醫結合醫院運營效率卻表現為負向抑制。因此各地區政府需調整對各類醫院的衛生投入比例，以達到調整其數量和規模的目的，從而提高相應運營效率和服務條件。

為提高醫院的運行效率，我們提出以下意見。①均衡醫療資源的配置，讓資源在合理分配的基礎上向發展不充分的地區傾斜；關注中西醫結合醫院，提升其整體運行效率。②中醫醫院和中西醫結合醫院的運行效率由不同原因導致，對于“純技術效率改進型”的中醫醫院，要以提升醫院管理和決策水平為重點，對于“規模效率改進型”的中西醫結合醫院，要以提高規模效率、適度開展規模經營建設為重心。③繼續深化醫療改革，完善醫保體制，搭建省際醫共體，合理分配人員、物資、財產等中醫藥資源，為我國中醫醫院與中西醫結合醫院提供良好的外部合作環境，從而更好地發揮政府資源配置職能，使中醫藥資源配置達到更優效果。