基于DEA-Tobit法的衛生監督執法效率及其影響因素研究

谷 雨 孟 群

【提 要】 目的 研究2018年全國30個省衛生監督執法效率并探討其影響因素，為提高衛生監督執法效率提供決策依據。方法 采用DEA-Tobit兩階段法計算衛生監督執法效率，并分析其影響因素。結果 30個省衛生監督執法效率平均值為0.781，13個省規模報酬遞增，9個省規模報酬遞減。政府投入、人員受教育程度、年均培訓次數、信息化投入、協管員、社會關注度對衛生監督執法效率的影響具有統計學意義(P<0.05)。結論 全國衛生監督執法效率整體一般，各省間差距大，可通過加大政府經費投入、擴充執法人力、加強人員培訓、提高社會關注度、完善內部管理、合理制定發展方案等來提高衛生監督執法效率。

衛生監督作為國家公共衛生體系的重要組成部分，在落實健康中國戰略、維護人民健康權益方面發揮著重要作用。2018年國務院辦公廳發布《關于改革完善醫療衛生行業綜合監管制度的指導意見》，提出要提高監管效率效能，為實施健康中國戰略、全方位全周期保障人民健康提供有力支撐[1]。截至2018年12月，全國衛生監督人力7萬余人，而監管對象近400萬戶[2]，這一數字還在不斷上漲，如何充分利用現有資源滿足執法需求，提升執法效率是當前衛生監督工作面臨的一個重要問題。因此，本文嘗試在DEA-Tobit兩階段模型分析框架下，評價衛生監督執法效率并分析其影響因素，為提升衛生監督執法效率提供決策依據。

資料與方法

1.資料來源

數據來源于2019年《中國統計年鑒》、《中國衛生健康統計年鑒》、《全國衛生健康執法監督信息統計報告》，由于西藏自治區、港澳臺數據不完整或無統計數據而未納入，對30個省(自治區、直轄市，以下簡稱省)相關數據進行整理分析。

2.研究方法

數據包絡分析法(data envelopment analysis，DEA)是應用線性規劃理論對決策單元進行相對效率評價的非參數系統分析方法[3-4]。其優點在于可以選取多個投入與產出指標，無需預先設定數學關系表達式，且無需考慮不同指標的量綱問題，在應對效率指標不同質的基礎上能夠規避主觀要素干擾與評價要素單一問題[5-6]。規模報酬不變的CCR模型和規模報酬可變的BCC模型是DEA分析中的常用模型，其中BCC模型在CCR模型的基礎上可將綜合效率分解為純技術效率和規模效率[4]。本研究重點關注在衛生監督執法資源投入不變的情況下如何獲得最大產出，故選擇以產出導向BCC模型預測各省衛生監督執法的綜合效率、純技術效率和規模效率。

以上述方法所求綜合效率值為因變量，用Tobit模型對各影響因素進行分析。Tobit模型又稱刪截回歸模型，適用于因變量以受限方式被觀測到的情況，可彌補普通最小二乘法回歸所出現的參數估計偏差以及不一致的缺陷[7]。本文利用DEA計算出的效率值均在0～1之間，再采用Tobit回歸模型分析衛生監督執法效率的影響因素。

3.指標選取

DEA模型的測量指標包括投入指標和產出指標，本研究從衛生監督執法工作的職能特點和決策者的可操作性，通過文獻優選、德爾菲專家咨詢確立指標體系，選取3個投入指標：衛生監督員數、其他人員數和總支出，4個產出指標：監督檢查數、雙隨機抽查數、抽檢數、辦結案件數。Tobit回歸模型主要考慮管理和環境因素指標[8]。環境因素包括監管面積、社會關注度，管理因素包括政府投入、信息化投入、人員受教育程度、年均培訓次數、協管員數。其中人員受教育程度指各省衛生監督執法人員中本科及以上學歷人員所占比例；社會關注度指各省 6 歲及以上人口中高中及以上學歷人口所占比例。

結 果

1.全國衛生監督執法效率分析

如表1所示，各省規模效率普遍較高，平均值達到0.953，純技術效率平均值僅為0.818，綜合效率平均值為0.718。其中，13個省純技術有效，8個省規模有效，7個省綜合有效，即同時滿足了純技術有效和規模有效。DEA相對無效的省中有13個規模報酬遞增，表明這些省資源利用充分，應進一步擴大投入規模；9個省份規模報酬遞減，表明投入沒有得到充分的利用，造成一定程度的資源浪費。按八大經濟區域劃分來看，各區域差距較大，西南、南部沿海、東部沿海三個地區的效率優于北部沿海、西北、東北，而長江中游和黃河中游效率最低。

表1 2018年全國衛生監督執法效率分析結果

2.影響因素分析

如表2回歸結果所示，監督面積與衛生監督執法效率無顯著相關，政府投入、人員受教育程度、年均培訓次數、信息化投入、協管員和社會關注度均對衛生監督執法效率存在正向影響，其中人員受教育程度影響顯著性最強，政府投入、信息化投入次之。

表2 Tobit回歸分析結果

討論與建議

基于DEA-Tobit兩階段模型對2018年全國30個省的衛生監督執法效率分析，結果顯示：全國衛生監督執法效率整體一般，各省間差距較大，DEA有效的省僅有7個，占23.3%，14個省綜合效率低于全國平均值，平均規模效率優于純技術效率，綜合效率主要受純技術效率影響，普遍偏低，說明無效省份應重點加強內部管理、科學規劃與發展。從規模報酬來看，13個省規模報酬遞增，這些省應加大衛生監督執法資源的投入，同時根據規模調整管理模式，9個省規模報酬遞減，這些省應合理配置資源、不能單純的擴大投入，應重點提升執法人員執法水平、優化管理模式、提高管理效能等。

對綜合效率影響因素的分析發現，政府投入和信息化投入對衛生監督執法效率有正向作用。政府對于衛生監督執法工作的投入普遍存在不足[9]，投入的增加可以使執法所需資源得到補充，一定程度上可緩解執法人員的壓力，執法效率得以提升。執法人員的受教育程度和年均培訓次數對衛生監督執法效率有正向作用。經調研，執法人員受教育程度越高，對自身的要求也越高，對執法技能的理解和掌握也更快，執法任務完成量也更多。同樣，執法人員參加的培訓越多，執法人員能力提升越快，效率也越高，加強人員培訓是提升執法人員專業化水平的關鍵。協管員對衛生監督執法效率有正向作用。協管員主要由基層醫務人員擔任，在社區、鄉村的日常工作中能及時有效地掌握監管對象的第一手資料，人員越多，越有利于緩解執法壓力。社會關注度對衛生監督執法效率有正向作用。公民的受教育程度越低，法治觀念越淡薄，對衛生監督執法的關注和訴求也越低；反之，受教育程度越高，對執法的關注和要求越高，執法壓力增加，倒逼政府更加關注衛生監督執法效率的提升。

基于以上結論，本文對衛生監督執法效率的提高提出以下建議：

(1)完善衛生監督執法體系，提高管理能力。我國衛生監督執法體系以省市縣三級執法機構為主，鄉村基層衛生機構為輔。機構層級多且非垂直管理，內部溝通不暢等問題是影響各省衛生監督執法管理水平的主要因素[10]，政府應明確各級衛生監督執法機構職責定位，完善層級間的溝通協調機制，同時厘清衛生行政管理部門和執法部門的監管職責關系，減少無效執法和反復執法情況的出現。

(2)擴充執法力量，提升執法能力。各級政府應綜合考慮多方面因素，合理設定執法崗位數量，與日益增長的監督對象、不斷擴展的監管內容、層出不窮的監管問題以及人員流失等問題形成有效聯動響應，加強崗位設置的針對性，滿足實際需求，做到有效增加。同時還應通過多種形式不斷提升衛生監督執法人員的綜合能力，如提高人員招聘學歷門檻，加強在職人員學歷深造，依托地方教育資源培養對口人才，開展分級分類人員培訓，舉辦執法技能比武等，形成長效人才建設機制，避免因能力不足造成的低效執法。

(3)加大經費投入，健全保障機制。衛生監督執法作為一項社會公益性職能，依靠政府主導，各級政府應加強前期調研，結合實際需求增加衛生監督執法工作的財政投入，建立長效投入保障機制。與此同時，各地財政水平不一，中央應有針對性地進行專項支持。此外，應加大“智慧衛監”建設，通過現代信息技術手段緩解執法壓力，為衛生監督提效增速。

(4)提高社會公眾對衛生監督執法的關注度和參與度。對衛生監督機構來說，可利用線上線下多渠道廣泛宣傳加強引導，提升衛生監督“知名度”，同時通過完善信息公開制度和公眾參與制度，為公眾參與監督提供有利條件，提高公眾參與監督的積極性和可行性。

(5)合理制定個性化發展方案，促進地區均衡發展。各省在制定衛生監督執法規劃時應結合自身內外部特點綜合考慮各類影響因素，合理配置和利用資源。與此同時，可將同區域內的“有效”省份作為追趕目標的首選，形成區域發展聯盟，加強交流學習，形成協同發展力量，也可通過跨區域的對口支援，共同縮小區域內和區域間的差異。