基于時間序列的寧夏縣級公立綜合醫院運營效率及影響因素研究*

寧夏醫科大學公共衛生與管理學院(750004) 吳 晶 郎 穎

【提 要】 目的 分析基于時間序列的寧夏縣級公立綜合醫院的運行效率及其影響因素。方法 采用DEA-C2R與DEA-BC2模型、Malmquist指數模型以及Tobit回歸評價縣級公立醫院2000-2018年的總體效率、效率的動態變化以及效率的影響因素。結果 14家醫院總體效率值偏低且各醫院有效年份較少，醫改前后綜合技術效率與純技術效率的差異具有統計學意義(P<0.05)且醫改后高于醫改前，從2018年各醫院投影值分析來看，存在投入過剩以及產出不足等問題。2000-2018年，全要素生產指數(TFP)總體處于退步趨勢，其中技術效率是阻礙TFP提升的主要原因。Tobit回歸得出地區生產總值、實際開放床位數、每職工人均門急診工作量以及每職工人均住院量與醫院運行效率呈正相關，與固定資產呈負相關。結論 對不同醫院采取差異化的策略，醫院應優化醫療資源配置，加強人才隊伍建設，提高資源利用率，從而提高醫院運行效率。

醫療機構的運營效率是指在給定衛生資源條件下，醫療機構功能的實現以及目標的完成情況。科學評價醫療機構的效率有助于衛生資源配置的優化，從而滿足人民群眾的健康需求。以寧夏為例，近20年來，基層醫療衛生機構中縣級醫院機構數增加了121.02%、床位數增加了194.39%、衛生技術人員增加了137.38%。投入的增加是否帶來了相應產出的增加，資源利用率如何，是衛生政策者關心的焦點問題，也是本文研究的主要內容。

國外關于衛生系統效率測量的典型框架如下。宏觀衛生系統效率的評價框架有：《2000年世界衛生報告》[1]首次提出了用以分析不同國家衛生系統績效的框架；該框架是對衛生系統的關鍵產出結果和效率評價的過程，對于測量衛生系統績效具有劃時代的意義；借鑒WHO評價框架建構的OECD國家評價框架，以健康結果、反應和可及性、籌資/衛生費用為主要目標評價人群健康的平均水平以及分布情況[2]；由世界銀行與哈佛大學聯合構建的衛生改革與發展理論框架以衛生系統績效為出發點，圍繞衛生系統的最終產出分析籌資、組織、支付、管制和宣傳與教育五個調控閥門的作用[3]。微觀衛生系統的測量基本沿用Farell于1957年提出的數據包絡分析(DEA)。在評價醫院相對效率時所采用的該模型，具有應用范圍廣、對指標的評價有較高的靈敏度和可靠性等優勢[4]。我國學者也對基層醫療衛生機構的效率做了相關研究，霍海英等[5]利用DEA-C2R、DEA-BC2模型計算廣西26家縣級醫院的相對效率，王麗君等[6]采用EDA與Tobit回歸分析山東省101家縣級中醫院的中醫醫療服務效率及影響效率的因素，許小蘭[7]采用DEA-C2R、DEA-BC2及Malmquist指數模型分析重慶市2009-2016年81家縣級醫院的靜態與動態效率。

綜上所述，國內學者對于DEA方法的應用已較為成熟，對于醫療機構的效率研究以測算靜態效率為主，缺乏動靜態效率結合分析及時間序列研究。本研究采用EDA中的C2R、BC2模型、Malmquist指數模型以及Tobit回歸，評價寧夏縣級公立醫院2000-2018年的靜態、動態效率以及探析效率的影響因素。

研究資料與方法

1.資料來源

本研究以寧夏14所縣級人民醫院為決策單元(DMU)，搜集決策單元的總收入、總支出、衛生技術人員數、床位數、固定資產等投入產出指標，2000-2006年的相關數據來源為寧夏《衛生統計資料》紙質版，2007-2018年相關數據來源為《衛生統計年報》網絡直報系統；寧夏各縣區經濟社會發展資料來源為《2000-2019年統計年鑒》。

2.研究方法

利用excel 2016、SPSS 22.0、DEAP 2.1及Stata 15.0軟件對數據進行處理與分析。本研究采用DEA最常見、應用最廣泛的C2R與BC2模型[8]計算寧夏14所縣級公立綜合醫院(DMU)2000-2018年度的綜合技術效率(TE)、純技術效率(PTE)及規模效率(SE)，且TE為SE與PTE的乘積[9]。利用Malmquist指數模型分析樣本醫院效率在調查期間的動態變化情況，該指數可測量全要素生產率(TFP)，指既定的投入要素不變，仍然增加的生產量。再將DEA測算出的效率值作為因變量，以醫院的外部環境及內部影響因素作為自變量，擬合基于樣本醫院調查期間面板數據的Tobit回歸模型，探討影響醫院效率的因素。

結 果

1.評價指標的選擇

根據文獻回顧，結合指標的可獲得性、重要性、代表性、穩定性及獨立性等要求[5]，初步確定候選指標，產出指標有：總收入(Y1)、門急診人次(Y2)、出院人數(Y3)以及病床使用率(Y4)；投入指標有：總支出(X1)、在職職工數(X2)、實際開放床位數(X3)以及固定資產總值(X4)。指標篩選時將某些指標進行同趨化處理，其中，Y4并不是越高越好，國家二級醫院評價指標中做出規定，病床使用率的范圍在80%～90%之間，即當Y4<80%時，其同趨勢化值為Y4/80%，當Y4>90%時，其同趨勢化值為(80/90)×[1-(Y4-90%)/90%][10]。

通過相關性與變異系數分析進一步篩選指標。相關性分析結果顯示，Y4與其他指標均不相關，變異系數的結果表明Y4的變異系數小于其他指標。因此，可考慮剔除Y4，即最終評價指標為3個產出指標，4個投入指標。其中Y1、Y2、Y3為產出變量，X1、X2、X3、X4為投入變量，指標的選取符合“大拇指原則”[11](評價指標不能超過決策單元數的1/2)。指標基本情況詳見表1。

表1 寧夏縣級公立綜合醫院 2000-2018年產出與投入指標基本情況

2.基于C2R與BC2模型樣本醫院效率的測量結果

利用C2R與BC2模型測得2000-2018年14家縣級公立綜合醫院的平均效率結果顯示，總技術效率(TE)中，彭陽縣人民醫院的平均效率最高(0.897)，青銅峽市人民醫院平均效率最低(0.714)。海原縣人民醫院的總體有效(TE=1)年份最多，占42.86%；純技術效率(PTE)中，涇源縣人民醫院的平均效率最高(0.977)，惠農縣人民醫院平均效率最低(0.793)。涇源縣人民醫院的技術有效(PTE=1)年份最多，達到92.86%；規模效率(SE)中，彭陽縣人民醫院的平均效率最高(0.993)，西吉縣人民醫院的平均效率最低(0.846)。海原縣人民醫院的規模有效(SE=1)年份最多，占42.86%。詳見表2。

表2 基于C2R與BC2模型樣本醫院效率的測量結果

以PTE(橫軸)和SE(縱軸)的均值為參考建立標準四象限，將14家縣級綜合公立醫院劃分為4個區域，分別表示為Ⅰ區、Ⅱ區、Ⅲ區、Ⅳ區。Ⅰ區內表示PTE和SE都大于均值，該區域內包括鹽池縣、海原縣、隆德縣、彭陽縣人民醫院；Ⅱ區內表示PTE小于均值且SE大于均值，該區域內包括賀蘭縣、永寧縣、惠農區、靈武市人民醫院；Ⅲ區PTE和SE都小于均值，該區域內包括同心縣、中寧縣、西吉縣、青銅峽市人民醫院；Ⅳ區內表示PTE大于均值而SE小于均值，該區域內包括平羅縣和涇源縣人民醫院。詳見圖1。

圖1 樣本醫院效率象限分布圖

將2009年作為時間節點，2000-2008年為醫改前，2009年為醫改政策實施年，2010-2018年為醫改后，采用配對樣本t檢驗[12]分析醫改前后14所縣級醫院總技術效率、純技術效率以及規模效率是否有差異。結果顯示，TE以及PTE差異具有統計學意義，且醫改后醫院的效率值大于醫改前的效率值。詳見表3。

表3 醫改前后樣本醫院效率值差異性分析

3.2018年縣級醫院非DEA有效投影值分析

以2018年為例，對14所縣級醫院進行投影分析。分析投影值得出，投入指標中實際開放床位數與固定資產總值明顯處于低效狀態，投入相對過剩，實際開放床位數應較目前的數量減少2.72%，固定資產總值應減少11.63%為宜；產出指標中總收入、門急診人次以及出院人數等產出上相對不足，且應在現有基礎上分別增加22.36%、33.60%、18.49%，增大醫院產出，從而提高運營效率。詳見表4。

表4 2018年樣本醫院非DEA有效投影值分析

4.基于Malmquist指數模型的樣本醫院運行效率分析

樣本醫院TFP時間變化趨勢的分析可得出，2000-2018年的平均全要素生產指數為1.017，出現7.1%的退步。其中，9家醫院的全要素生產效率>1.000，5家醫院的全要素生產效率<1.000。樣本醫院的生產技術平均每年以1.8%的速度在增加；技術效率為99.9%，表明綜合醫院缺乏效率，以每年0.1%的速度在下降，這主要是由純技術效率缺乏造成的；但在技術效率進步與技術下降的綜合下，全要素生產效率平均每年以1.7%的速度在增長。

5.樣本醫院效率影響因素分析

利用Tobit回歸模型進一步探析樣本醫院效率的影響因素，將DEA測算得到的綜合效率值作為因變量，以院外因素地區生產總值和縣域人口總數，院內因素實際開放床位數、固定資產、每職工人均門急診工作量以及每職工人均住院量為自變量。基于2008-2018年的面板數據擬合Tobit回歸模型。結果顯示，在0.05的水平下，縣級醫院綜合效率與所在地區生產總值、每職工人均門急診工作量以及每職工人均住院量呈正相關，與固定資產呈負相關，與縣域人口總數及實際開放床位數無相關關系。詳見表5。

表5 樣本醫院運行效率Tobit回歸模型結果

討論與建議

1.實施差異化策略，提升醫院運營效率

效率測算結果顯示，雖通過醫改前后醫院效率值的差異性分析發現醫改后醫院總體有效率高于醫改前且差異均有統計學意義，但各醫院運行效率仍處于較低的狀態。根據研究劃分的四象限區域，對于不同的醫院應采用差異化的策略以提升運行效率。位于Ⅰ區醫院是運行效率相對較高的醫院，應當加強院內的精細化管理，使其在保持原有優勢的基礎上進一步提升運營效率；位于Ⅱ區醫院PTE小于均值，隨著公立醫院深化改革的持續推進，醫院規模的不斷擴大，但技術、衛生人力資源的匱乏導致總體效率提升緩慢[10]。因此，該區域內的醫院應加強衛生人才的引進，通過政府財政支持構建較為完善的隊伍建設制度，醫院自身也要積極運用先進的技術，提高資源利用率，從而提升純技術效率；位于Ⅲ區的醫院，政府應加大對此類醫院的支持以擴大醫院規模，醫院也應完善管理體制，加強科室的系統評估，及時發現存在的問題，通過整合醫院資源提高運行效率；位于Ⅳ區的醫院政府應加大投入的力度，但應避免“粗放式”投入，合理有效地擴大此類醫院的規模，使其向Ⅰ區靠近。

2.加強人才隊伍建設，提高資源利用率

動態效率分析結果顯示，TFP呈退步趨勢。從其分解因素來看，技術效率的退步是首要原因。技術效率變化是由純技術效率變化與規模效率變化乘積得到，有研究認為技術效率的退步是由于醫院存在醫療資源配置不合理以及醫療衛生服務技術應用程度不充足造成的[11]。但在實際情況中，基層組織在人才招聘以及人才保持方面存在一定程度的困難，據統計，截至2018年寧夏地區衛生技術人員中執業醫師占比為32.24%，除區級、市級醫院執業醫師人數，縣級醫院中具有醫師資格證書的醫務人員數量更不樂觀，余新艷等人在研究中提到目前基層醫療機構尚不能為患者提供優質的心電圖服務，可見基層醫療機構缺乏具有醫師資格以及掌握具體醫療設備操作技能的衛技人員。因此，政府應加大人才引進的政策和資金支持的力度，增加醫院自主招聘的權利，簡化招聘流程，使醫院急需的專業人才在短時間內及時得到補充；另外也應加強縣級醫院對先進醫療技術的應用，可借助分級診療制度，加強縣級醫院與上級醫院技術培訓與交流，促進投入的衛生資源能得到充分有效的利用，從而提升運行效率。

3.關注內涵式發展，實現最優產出與投入

Tobit回歸結果表明，內、外部因素共同影響醫院運行效率。從外部來看，國民生產總值與效率呈正相關，這可能與居民收入水平越高，對醫療服務的需求增大有關；從內部看，每職工人均門急診工作量以及每職工人均住院量與效率呈正相關，這表明部分醫務工作者的能力沒有得到完全發揮，與固定資產呈負相關，這可能與縣級醫院較少的就醫流量和較為充足的固定資產不匹配的原因相關。加之對2018年非DEA有效醫院投影值分析發現，投入指標中實際開放床位數與固定資產處于低效狀態，存在一定程度的浪費，總收入、門急診人次及出院人數等產出指標相對不足，應減少固定資產、實際開放床位數的投入；在職職工人數已達到較為適宜的狀態，增加門急診人次數以及住院人數，提高每職工人均門急診工作量以及每職工人均住院量可在一定程度增大產出，實現最優產出與投入以帶動醫院綜合效率的提升。