基于DEA-Malmquist指數的我國中醫醫院衛生資源配置效率研究

陳陽，官翠玲

(湖北中醫藥大學管理學院，武漢市 430065)

作為我國獨具特色的中醫藥醫療衛生服務的核心提供者，中醫醫院如何在有限的醫療衛生資源投入下，提高運行綜合效率，實現產出最優最大化，是我國醫療衛生服務體制改革的重要內容，更是學者研究的熱點主題。現有研究成果大多以截面數據進行數據分析[1-2]，忽視了時間因素的影響，不能體現我國中醫醫院效率評價的動態變化，由此得出的結論與建議存在一定的局限性。因此，本研究在DEA中的BCC模型基礎上，結合Malmquist指數分別從橫縱兩個維度對2013—2018年我國30個省市中醫醫院的衛生資源配置效率進行動態評價，探討我國中醫醫院衛生資源配置優化、提高效率的路徑。

1 資料與方法

1.1 資料來源

數據資料來源于《中國衛生和計劃生育統計年鑒》和《中國衛生健康統計年鑒》提供的2013—2018年我國30個省市中醫醫院的衛生資源相關數據(其中西藏地區數據缺失，故不納為研究對象)。綜合指標數據的完整性和現有研究的相關指標[1-6]，最終確定本研究投入指標為衛生機構總數、床位數和衛生技術人員數3項，產出指標為診療量和出院人數2項。

1.2 研究方法

DEA(數據包絡分析)是一種基于投入和產出數據以評價效率相對有效性的非參數統計分析方法，在多輸入與多輸出數據評價上具有絕對優勢，當前已被廣泛應用于醫療衛生領域效率評價中。在醫院資源配置效率評價中，DEA中的BCC模型調整了CCR模型規模報酬不變的假設，在規模報酬可變假設的前提下，將綜合技術效率進一步分解為純技術效率和規模效率兩項的乘積。BCC模型可以提供決策單元間的相對效率與規模報酬，但是，BCC模型常以截面數據進行分析，僅能體現醫療資源配置的橫向靜態變化。因此本研究結合Malmquist指數分析方法，進一步體現衛生資源配置的縱向動態變化。Malmquist指數常用于衡量決策單元不同時期的全要素生產率的變化情況[7]，若全要素生產率指數的值大于1，表示決策單元的整體效率提升，同時全要素生產率指數可以分解為技術效率變化指數和技術進步指數兩項的乘積[8-11]。

1.3 統計學方法

本研究借助軟件DEAP 2.1進行數據統計和分析。

2 結果

2.1 我國中醫醫院衛生資源配置投入與產出的基本情況

2018年，我國30個省市內設有3 977家中醫醫院，累計投入872 052張床位和846 105名衛生技術人員；全年累計診療54 840.5萬人，其中出院人數為26 612 919人，各指標較上年度均有明顯增加。東中西三大區域的中醫醫院衛生資源投入與產出存在較大差異，其中東部地區衛生資源投入和產出值明顯高于中部和西部地區。2018年我國30個省市中醫醫院衛生資源的詳細投入與產出值見表1，可知山東省的中醫醫院機構數量(290家)和衛生技術人員(68 105人)數量居全國第一、河南省的中醫醫院床位數(69 823張)和累計出院人數(2 064 694人)的數量居全國第一、廣東省的中醫醫院總診療人次(5 452.7萬人次)數量居全國第一。

表1 2018年我國中醫醫院醫療服務資源配置投入與產出基本情況

2.2 我國中醫醫院衛生資源配置的橫向評價

本研究借助基于產出導向的BCC模型分析2018年我國30個省市中醫醫院衛生資源配置效率，以橫向、靜態的視角呈現我國中醫醫院衛生資源配置在地理空間上的差異。整體上看，我國中醫醫院綜合技術效率的均值為0.833、純技術效率的均值為0.899，規模效率的均值為0.929，三項指標均小于1，表明2018年我國中醫醫院整體的衛生資源配置效率為DEA無效。

表2給出了2018年我國30個省市中醫醫院衛生資源配置效率評價結果。綜合來看，2018年我國30個省市中醫醫院的衛生資源配置效率可以分為三種類型[12]：首先，上海、安徽、湖北、貴州和甘肅5個省市的綜合技術效率值為1，即DEA有效，表明這些省市的中醫醫院衛生資源配置合理，其床位和衛生技術人員管理水平較高，相關資源投入位于最優規模，不存在衛生資源浪費的情況。其次，北京、江蘇、浙江、廣東、河南、湖南、四川和青海8個省市的綜合技術效率值小于1，但純技術效率值為1，即為DEA弱有效，其中僅青海省處于規模遞增階段，表明青海省可以通過增加相關投入來提高其中醫醫院衛生資源配置效率，而其余6個省市處于規模遞減階段，表明這6個省市是相關投入的配置不合理而非相關投入不足導致的衛生資源配置效率不高。最后，天津、河北和山西等17個省市的綜合技術效率值和純技術效率值均小于1，即DEA無效，表明這些省市的中醫醫院衛生資源在投入規模上存在不合理。

表2 2018年我國中醫醫院醫療服務資源配置效率DEA分析

2.3 我國中醫醫院衛生資源配置的縱向評價

本研究結合Malmquist指數分析2013—2018年我國30個省市中醫醫院衛生資源配置效率(見表3)，以縱向、動態的視角給出我國中醫醫院衛生資源配置在時間上的變化。2013—2018年我國中醫醫院全要素生產率指數的均值為1.004。具體而言，2013—2014年、2015—2016年、2016—2017年和2017—2018年四個年度的全要素生產率指數值大于1；從整體上看全要素生產率指數呈現下降趨勢。

表3 2013—2018年我國中醫醫院醫療服務資源配置效率的Malmquist指數

表4詳細給出了2013—2018年我國30個省市中醫醫院衛生資源配置的具體變化情況。結果顯示，山西省中醫醫院衛生資源配置的全要素生產率指數的均值為1.034，居全國第一；在30個省市中，全要素生產率指數均值大于1的有21個省市，占比70%，其中東部地區中醫醫院衛生資源配置全要素生產率指數均值大于1的有7個省市(占比63.6%)，中部地區中醫醫院衛生資源配置全要素生產率指數均值大于1的有5個省市(占比62.5%)，西部地區中醫醫院衛生資源配置全要素生產率指數均值大于1的有9個省市(占比81.8%)。在中醫醫院衛生資源配置全要素生產率的四個分解指數中，技術進步指數值相對最大，其值與全要素生產率指數值趨近。

3 討論

3.1 我國中醫醫院衛生資源配置效率整體不佳，且近幾年效率提升趨勢減緩

2018年我國中醫醫院衛生資源配置效率的綜合技術指數均值僅為0.833，其中17個省市處于DEA無效狀態，表明我國中醫醫院衛生資源配置效率整體偏低，這與張昕男等[1]學者前期分析結果一致。參考規模報酬狀態可以發現，造成我國中醫醫院衛生資源配置效率不高的主要原因是產出指標存在不足，即在現有衛生資源的投入情況下，中醫醫院的投入較多，機構規模較大，其產出未能達到最大化，造成了一定的投入冗余[6]。同時，結合Malmquist指數的全要素生產率指數均值可以看出，各年度的全要素生產率指數除2014—2015年度值小于1，其余年度值均大于1，但是全要素生產率指數整體呈現遞減的狀態，表明我國中醫醫院近些年在衛生資源配置效率增長的幅度放緩。因此，政府應在衛生資源有限的前提下，持續性的加強對中醫藥及中醫醫院的關注程度，盡可能優化中醫醫院的衛生資源配置，不斷提升中醫醫院的管理水平和服務能力，進一步發揮中醫藥在醫療衛生保健中的優勢作用，助力中醫藥更好地走進人民群眾的日常生活。

表4 2013—2018年我國各地區中醫醫院醫療服務資源配置效率的Malmquist指數

3.2 我國中醫醫院衛生資源配置效率的提升主要來自于技術進步的推動

從全要素生產率指數各年度和各省市的均值與分解值結果看，技術進步指數值相對要高于其他分解值，且當技術效率變化指數、純技術效率變化指數和規模效率變化指數均為1，全要素生產率指數值與技術進步指數值相同，可見中醫醫院衛生資源配置效率的較好提高主要源自技術進步的推動，表明我國中醫醫院的衛生資源配置效率受技術進步的影響較大，這與鄭慧凌等人研究結果一致，即當前中醫醫院通過提升服務能力和技術，向患者提供優質服務，其衛生資源配置效率的提升屬于技術進步導向型增長[13]。因此，未來可以進一步發揮互聯網等新技術在衛生技術人員管理、患者就醫服務和醫療服務質量提升等方面的優勢，進一步將中醫藥與智慧醫療結合，加快科技成果轉化，借力新技術、運用新技術，強化中醫醫院的醫療服務功能，充分發揮其中醫藥服務主體作用，推動中醫藥更好、更多的服務人民群眾。

3.3 我國中醫醫院衛生資源配置效率在時間和空間上存在較大差異

整體上看，2013—2018年我國中醫醫院的衛生資源的投入和產出指標數量上均有一定的提升，但是各省市之間仍然存在較大差異，中醫醫院衛生資源的投入與產出呈現地區不均衡態勢[1]，相對而言，東部地區的中醫醫院衛生資源投入較多，其總診療人次和出院人數也較多。一方面，這種不均衡的發展態勢受到各地域的醫藥文化、疾病診療方式等影響，導致人民群眾在就醫過程中對中醫藥的選擇具有差異性[8]。另一方面這種不均衡也受到各省市的中醫藥發展政策的影響，中醫藥作為歷史悠久的我國特色醫藥，在慢性病常見病的診療中具有優勢，在一些慢性病多發地區，政府對中醫藥的重視和支持力度更大，其衛生資源配置效率也會更高。因此相關部門應進一步重視中醫藥的功能與作用，關注中醫藥醫療衛生行業的發展，科學合理的規劃各省市的中醫類機構尤其是中醫醫院的建設，在進一步增加相關資源投入的同時關注其醫療服務的轉化，根據地域常見病多發病的特點和患者現實需求，靈活調整，形成具有專長的地域中醫藥診療服務競爭力。