基于DEA-BCC模型和Malmquist指數模型的我國西部地區醫療資源評價分析

王子釩，張玉聯，羅仕偉，羅勇軍

(1.重慶師范大學地理與旅游學院，重慶 401331；2.陸軍軍醫大學陸軍衛勤訓練基地軍事醫學地理學教研室，重慶 400038)

2021年7月1日，國家發展改革委員會、國家衛生健康委員會等印發的《“十四五”優質高效醫療衛生服務體系建設實施方案中》(發改社會〔2021〕893號)指出：到2025年，基本建成體系完整、布局合理、分工明確、功能互補、密切協作、運行高效、富有韌性的優質高效整合型醫療衛生服務體系，努力讓廣大人民群眾就近享有公平可及、系統連續的高質量醫療衛生服務[1]。西部大開發戰略于2000年開始實行，經過數十年的時間，西部地區醫療資源配給在各方面都有所成就。但是我國西部占地面積大，人口密度低且布局分散等原因為該地區醫療資源配置帶來了諸多障礙。為探明我國西部省份醫療資源的利用現狀，同時為下一步戰略制定提供方向，本文通過數據包絡分析方法采用DEA-BCC靜態模型與DEA-Malmquist指數模型分別對西部12個省份2010-2019年的醫療資源使用情況進行評價分析，綜合考慮資源配置的發展變化，優化組合方案，為提高西部地區醫療服務質量與資源配置效率提供參考依據。

1 資料與方法

1.1 資料來源

本文選取西部12個省份作為研究對象，包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆，省份選取標準取自于中國衛生統計年鑒地區分類。各項醫療資源的投入量、產出量、地區人口等相關數據分別來源于《中國衛生統計年鑒》《中國統計年鑒》[2，3]。

1.2 指標選取

合理選取投入、產出指標是DEA評價模型穩定的關鍵。在查閱國內外相關文獻后篩選出部分指標，通過聚類分析且在滿足DEA評價模型對指標數量、獨立性、穩定性要求的前提下最終得出5個醫療資源評價指標，詳見表1[4-10]。

表1 投入與產出指標

1.3 研究方法

數據包絡分析是運籌學和研究經濟生產邊界的一種方法。該方法一般被用來測量一些決策部門的生產效率，現在被廣泛應用于醫學領域。

BCC模型是在初始CCR模型基礎上增加了約束條件，使投影的生產規模與被評價的DMU的生產規模處于同一水平，假設規模報酬可變的前提下將純技術效率從綜合效率中剝離出來，以此來貼近實際情況，其作用在于計算分析同一時期各單位的生產效率[11]。

DEA-Malmquist指數模型可以測度多個決策單元在一定時期內效率的動態變化，用來反映生產效率與技術水平之間的變化程度。最終結果若M>1，說明決策單元的生產效率相較于之前取得了一定提高；若M<1，則說明決策單元的生產效率正在降低，需要進行調整和升級[11，12]。

通過EXCEL建立西部地區2010-2019年醫療資源投入、產出數據庫，將其導出為文本格式，借助DEAP 2.1計算評價指數，最終結果以表格形式輸出。

2 結果

2.1 西部地區醫療衛生資源分布情況

面板數據顯示，在2010-2019年除個別年份外，西部所有省份3項醫療資源投入指標均呈現逐年遞增的態勢，平均增長率分別為0.9%、7.4%、0.8%，詳見表2。四川省醫療資源占有量位居首位，陜西、廣西、云南3省的投入增幅相當位于西部地區前列，西藏、青海、寧夏3省10年間均處于醫療資源排名的末尾，先前投入較少且增幅緩慢。在診療人次和病床使用率方面也呈現出類似的狀況。

圖1中，西部地區總人口占全國人口比重的27%，醫療衛生機構數和床位數的占比均位于人口占比之上，衛生技術人員的占比在2017年也實現了超越。雖然西部地區三項醫療資源占比增幅較小但始終保持逐年上升的趨勢。

圖1 2010-2019年西部地區各指標占全國總數的比值

2.2 西部地區2019年BCC靜態模型分析

結果顯示，2019年DEA有效地區包括重慶、四川、貴州、云南、西藏、寧夏6個省份，占總量半數。其余省份均為DEA無效，即存在資源冗余、產出不足、規模不合理等問題。其中綜合效率最低的是新疆，其次是陜西。內蒙古、廣西、陜西、甘肅、青海、新疆處于規模報酬遞減，表明這6個地區存在投入高于產出的現象，見表3。

表3 2019年西部省份醫療資源評價

2.3 基于Malmquist指數的西部12省市自治區的衛生資源配置效率的動態分析

西部地區醫療資源配置效率總體呈遞減趨勢。雖然個別年份的數值有所回升，但全要素生產率指數始終未突破1，說明2012-2019年西部醫療資源配置效率并不理想。圖2顯示，西部地區醫療資源全要素生產率指數隨技術進步指數的變化而上下波動且聯系緊密。規模效率變化指數始終高于全要素生產率，但前者對其影響并不明顯，見表4。

圖2 2010-2019年西部地區Malmquist指數模型指標分解

表4 2010-2019年西部地區基于Malmquist指數模型的相關效率變動情況

3 討論

3.1 西部地區醫療衛生事業成果顯著

根據第五次和第六次人口普查數據對比顯示，相較于五普數據，2001-2010年西部地區總人口上漲了3.1%，而總死亡人數下降了5.1%。在西部大開發戰略開始到2010年的10年中，西部地區醫療衛生事業得到了長足發展，死亡率大幅下降；在2010-2019年西部所有省份的醫療資源投入均呈增長態勢，個別省份的漲幅接近30%。

3.2 西部地區醫療資源分配不合理

結果顯示：以四川為首的第一梯隊在3項投入指標中占據了西部的醫療資源總量近1/3，其次是以內蒙古、廣西、重慶、貴州、云南等8個省份組成的第二梯隊，最后是以西藏、青海、寧夏組成的第三梯隊，這3個省份醫療資源占比最少。四川省作為西部地區的發達省份及西南地區的經濟重鎮，其龐大的人口和較強的經濟實力對醫療資源投入存在著虹吸效應。四川省擁有西部最優質的醫療資源其數量也遠超其他省份數倍，在這種情況下會產生大量跨區域就醫患者，這不僅會加重本地醫院的工作負荷，還會造成周邊地區醫療資源閑置和技術水平停滯，以及出現醫療資源大量冗余的現象。

3.3 醫療衛生資源投入量大，投入結構有待調整

根據靜態BBC模型的評價結果，除新疆的規模效率較低之外，西部其他省份的規模效率普遍偏高，提示在醫療資源投入方面已達到較高水平，但是高水平的規模效率并沒有帶來醫療資源配置效率的上升，純技術效率低于規模效率，提示技術與管理層面的問題是目前制約西部地區醫療資源使用率提高和衛生事業發展的最大障礙。隨著西部大開發戰略的穩步推進，西部地區醫療衛生事業有了跨越式發展，人均享有的醫療儲備也在日益增多，但是西部地區依然是我國多數疾病的高發地，其原因可能與缺乏先進的診療設備、治療方法和治療理念，診療制度缺乏靈活性以及居民傳統的衛生觀念等有關。

3.4 西部地區全要素生產率隨技術進步率變化而變化

圖2顯示，西部地區醫療資源全要素生產率指數隨技術進步指數的變化而上下波動且聯系緊密，而這10年期間只有2012年實現了醫療資源配置效率的進步。規模效率作為另一個計算全要生產率的指數則一直處于較高的水平。各項指數的變化趨勢表明西部醫療資源配置效率主要受技術進步率的影響。西部地區從國家常年的對口援助中積攢了一定規模的醫療資源儲備，決定該地區醫療資源配置效率能否充分發揮的關鍵因素不再是單純的資源補充，而是醫療技術與管理層面的幫扶。現階段醫療衛生技術層面的進步是實現西部地區醫療資源配置高效的關鍵因素。

4 建議

4.1 優化西部地區醫療資源總體布局，協調地方間的資源配置

從整體上看西部地區醫療資源的持續投入并不能有效提高利用效率增加產出，因此應該把工作重點轉移到現有資源調整和未來資源投入的配置優化上來，在避免資源浪費的前提下將高質量資源分配到各個省份以減輕核心地區的醫療壓力，也使得周邊地區醫療資源充分利用。從人口密度分布，經濟發展水平，醫療基礎設施等方面制定合理的指標來衡量西部各個省份所獲取的醫療資源數量，兼顧效率與公平的原則。

4.2 加速提升西部地區醫療技術和衛生管理的核心競爭力

西部地區醫療資源全要素生產率的高低主要取決于醫療技術的進步與否，現階段實現醫療資源高效配置不能依靠簡單的資源投入，要將醫療衛生事業發展的重心轉移到技術進步上來，可針對醫療器械及研發環境進行重點配置。及時檢查更新醫療設備和器械，縮短檢修、回收周期，避免物資浪費；建立設施完備的培訓基地，為引進和培育新興人才提供環境保障；提高地方醫護人員的專業知識和總體水平，定期開展培訓，合理調整人員分配結構；加速構建“分級診療”制度，以信息產業引領衛生事業，建立地區間的醫療數據庫，為實現醫患數據資源共享、信息互通提供技術平臺。

4.3 順應發展，把握機遇

西部大開發戰略至今已進行了20年之久，從大面積援助到對口幫扶，西部地區已經積攢了一定醫療衛生儲備。大數據時代即將來臨，“健康中國2030”的政策逐漸提上日程，“十四五”優質高效醫療衛生服務體系建設實施方案也已出臺，西部地區要順應時代的發展，抓住機遇，積極配合對口幫扶的東部省份，加強溝通和交流，重視設備的更新換代和人才的引進培養工作，加快構架“互聯網+醫療”背景下的分級診療制度，強化數據網絡在醫療各環節中的應用，從而提高就診效率，減輕核心地區的壓力，帶動周邊地區衛生事發展，減少醫療資源的冗余，進而提高西部地區醫療資源配置的整體效率，為實現“健康中國2030”注入動力。