湖南省市州衛(wèi)生資源配置效率研究

王靖宇 張加奇 周良榮 李 玲

湖南中醫(yī)藥大學人文與管理學院，湖南長沙 410208

衛(wèi)生資源配置效率高指的是能利用最佳投入要素組合和管理方式，產(chǎn)出最大量的符合消費者需求的衛(wèi)生服務[1]。當前，數(shù)據(jù)包絡分析法（data envelopment analysis，DEA）是世界衛(wèi)生組織較為認可的一種測評衛(wèi)生資源配置效率的方法[2]。總體來說分為兩類：一類是單獨使用，如袁磊等[3]、王志靈等[4]的研究；另一類則是多種方法交織使用，如蘇彬彬等[5]的研究。目前，湖南省衛(wèi)生行政部門的資源配置標準仍為人均衛(wèi)生資源擁有量，忽視了湖南省內(nèi)14 個市州（長沙市、株洲市、湘潭市、衡陽市、邵陽市、岳陽市、常德市、張家界市、益陽市、郴州市、永州市、懷化市和婁底市、湘西州）環(huán)境因素問題[6]。因此，本研究將運用多種方法交織使用的三階段DEA 模型，將其環(huán)境因素影響剔除后進行分析。既克服了單一DEA 模型的缺陷，又能深入研究影響衛(wèi)生資源配置效率的環(huán)境因素，為湖南省14 個市州優(yōu)化衛(wèi)生資源配置提供科學依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料來源

本研究數(shù)據(jù)來自《湖南統(tǒng)計年鑒》[7]。

1.2 研究方法

本研究將運用DEA 模型對2019 年湖南省各市州衛(wèi)生資源配置效率進行比較分析。最早的DEA 模型由Charnes 等[8]于1978 年提出。但該模型是在一種理想化的狀態(tài)下運行，沒有考慮環(huán)境影響。為了使研究結(jié)果更具科學性，F(xiàn)ried 等[9]于2002 年提出三階段DEA 模型，將傳統(tǒng)的DEA 模型與隨機前沿分析（stochastic frontier analysis，SFA）模型相結(jié)合，這一模型的建立，有效的剔除了外部環(huán)境因素對決策單元的影響，從而得到更加可靠的效率數(shù)據(jù)[10]。

1.2.1 第一階段：傳統(tǒng)DEA 模型 本研究運用DEAP2.1軟件，選取規(guī)模效益可變?yōu)榍疤岬腄EA 模型進行湖南省14 個市州衛(wèi)生資源配置初始效率值的計算。

1.2.2 第二階段：建立SFA 回歸模型 Fried 等[9]提出，決策單元受管理無效率、環(huán)境因素和統(tǒng)計噪音三因素的影響，因此，第二階段運用Frontier 4.1 軟件，將第一階段得到的松弛變量作為自變量，選取的環(huán)境變量作為解釋變量，建立SFA 回歸模型。

1.2.3 第三階段：調(diào)整后的DEA 模型 用調(diào)整后的投入數(shù)據(jù)代替原始投入數(shù)據(jù)進行DEA-BBC 分析，重新測算2019 年湖南省14 個市州衛(wèi)生資源配置效率。

1.3 指標選取

1.3.1 投入、產(chǎn)出指標選擇 根據(jù)選取指標應具有代表性、確定性、穩(wěn)定性和獨立性的特點[11]，本研究最終選取機構(gòu)數(shù)（個）、床位數(shù)（張）和衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)（名）3 項為投入指標。選取診療人數(shù)（萬人）和入院人次（萬人）兩項指標為產(chǎn)出指標。本研究以14 個市州為決策單元（DUM），符合模型樣本量要求。

1.3.2 環(huán)境變量的選取 環(huán)境變量是在衛(wèi)生資源配置效率分析中不可控的因素，為保證指標選取的合理性，本研究將從宏觀經(jīng)濟、社會環(huán)境和政府支持3 個方面分別選取人均地區(qū)生產(chǎn)總值（元）[12]、人口密度（%）[13]、城市化水平（%）[13]、政府衛(wèi)生支出（億元）[14]、作為環(huán)境變量，利用SFA 回歸模型將其對效率值的影響剔除，保證研究的精準性。

1.4 統(tǒng)計學方法

運用SPSS 21.0 軟件對投入、產(chǎn)出指標進行Pearson 相關(guān)性檢驗，以P ＜0.05 為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結(jié)果

2.1 投入、產(chǎn)出指標的相關(guān)性檢驗

產(chǎn)出指標診療人次、入院人次與投入指標機構(gòu)數(shù)呈正相關(guān)（P ＜0.05）；與投入指標床位數(shù)、衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)呈正相關(guān)（P ＜0.05）。見表1。

表1 投入、產(chǎn)出指標Pearson 相關(guān)性檢驗

2.2 第一階段DEA 模型效率值分析

結(jié)果顯示，長沙市、張家界市和懷化市的DEA 具有有效性，規(guī)模報酬不變，常德市純技術(shù)效率為1.000，綜合技術(shù)效率為0.947，DEA 弱有效。除此4 個市外，其他市州均處于DEA 非有效狀態(tài)，且有9 個市州的規(guī)模報酬為遞減。見表2。湖南省內(nèi)各市州之間存在經(jīng)濟、文化、地理等差異，第一階段所得效率值沒有排除這些環(huán)境變量及隨機干擾項的影響，所得值缺乏嚴謹性和科學性，需要進行第二階段數(shù)據(jù)調(diào)整。

表2 2019 年湖南省各市州DEA 模型第一階段衛(wèi)生資源配置效率情況

2.3 第二階段SFA 回歸模型分析

第二階段將對所選取的環(huán)境變量對投入指標的松弛變量影響進行測算。結(jié)果表明，3 個投入指標的單邊似然比檢驗值均為顯著，故可以構(gòu)建SFA 回歸模型。4 個環(huán)境變量的回歸系數(shù)t 值檢驗均在P ＜0.01和P ＜0.05 的水平上顯著，結(jié)果具有統(tǒng)計學意義。說明環(huán)境變量對結(jié)果影響較大，用SFA 模型將其剔除后，將得到更精準的投入變量。3 個投入指標的松弛變量的gamma 值都接近于1.000。見表3。

表3 第二階段SFA 回歸模型分析

SFA 進行的是環(huán)境變量與投入松弛變量值的回歸。因此，回歸系數(shù)為負值時，環(huán)境變量與投入松弛變量值呈負相關(guān)，即環(huán)境變量越大，投入松弛變量值越小。增大環(huán)境變量能夠縮小實際產(chǎn)出值與目標產(chǎn)出值的距離。回歸系數(shù)為正時，則呈正相關(guān)，增大環(huán)境變量產(chǎn)生的影響相反。

人均GDP 對3 個投入指標的松弛變量回歸系數(shù)均為負數(shù)，且P ＜0.01，呈顯著性。人口密度、城市化水平、政府衛(wèi)生支出對3 個投入指標的松弛變量回歸系數(shù)均為正數(shù)，且均P ＜0.01，呈顯著性。

由此看來，不同的環(huán)境變量對各市州的衛(wèi)生資源投入變量有著顯著且不同的影響，因此有必要將環(huán)境變量的影響剔除，使14 個決策單元處于相同的外部環(huán)境下。

2.3 第三階段調(diào)整后的DEA 模型效率值

將環(huán)境變量和隨機干擾項的影響剔除后，用調(diào)整過的投入指標值構(gòu)建新的以投入為導向的DEA 模型，得到處于相同環(huán)境下的湖南省14 個市州衛(wèi)生資源配置效率值。

重建后的湖南省各市州衛(wèi)生資源配置效率模型發(fā)生了比較明顯的變化，對前后變化進行對比。見表4、圖1。

表4 剔除環(huán)境因素后湖南省14 市州衛(wèi)生資源配置效率情況

①調(diào)整投入變量前，長沙市、懷化市和張家界市DEA 值為1.000，調(diào)整后，婁底市DEA 值也為1.000。張家界市的規(guī)模效率變?yōu)?.942，規(guī)模報酬遞增。②調(diào)整投入變量后，株洲市、湘潭市、益陽市和湘西州的純技術(shù)效率達到1.000，與張家界市同處于DEA 弱有效狀態(tài)。③投入變量調(diào)整前，衡陽市、邵陽市、岳陽市、常德市、益陽市、郴州市、永州市、婁底市和湘西州規(guī)模報酬均遞減，調(diào)整后，僅有常德市仍處于規(guī)模報酬遞減狀態(tài)。④調(diào)整投入變量后，有11 個市州綜合技術(shù)效率值升高，其中婁底市、衡陽市和益陽市綜合技術(shù)效率升高最為明顯。有7 個市純技術(shù)效率與規(guī)模效率同時提高。湘潭市的效率值最低為83.8%，但高于調(diào)整前的78.8%。

3 討論

2021 年為“十四五”健康湖南建設的開局之年，合理投入以及有效地配置現(xiàn)有的衛(wèi)生資源，能夠極大程度地促進湖南省衛(wèi)生事業(yè)的發(fā)展，是醫(yī)療衛(wèi)生體制改革的重點。本研究對湖南省14 個市州的衛(wèi)生資源配置效率進行研究，與傳統(tǒng)研究方法不同的是，本研究加入了SFA 回歸模型分析，將影響最終效率結(jié)果的環(huán)境因素的剔除，結(jié)果證明，環(huán)境因素的影響拉低了湖南省11 個市州的衛(wèi)生資源配置效率值，顯示運用三階段DEA 模型分析是可行且有效的。

3.1 不同的環(huán)境因素對配置效率影響不同

第二階段SFA 回歸模型系數(shù)表明，人均GDP 對各市州衛(wèi)生資源配置有著積極影響，人口密度、政府衛(wèi)生支出、城市化水平有著消極影響，顯示經(jīng)濟發(fā)展好的地區(qū)，會帶動居民消費結(jié)構(gòu)的變動，居民對醫(yī)療保健的需求量更大，管理水平隨著提高，從而使衛(wèi)生配置更為合理[15]；人口密度的影響一方面說明其增大，會造成衛(wèi)生資源的盲目投入，導致供大于求；另一方面，人口密度大的地區(qū)往往經(jīng)濟發(fā)展較好，大型醫(yī)療機構(gòu)比較多，但分級診療效果尚不明顯，患者優(yōu)先選擇大型醫(yī)療機構(gòu)，造成基層衛(wèi)生醫(yī)療資源閑置[16]；政府衛(wèi)生支出的影響提示湖南省14 個市州沒有形成有效率且可持續(xù)的政府衛(wèi)生投入使用機制；城市化水平的影響一方面說明這些地區(qū)居民需求的多樣性，沒有投入與之需求相匹配的資源；另一方面可能存在湖南省部分市州過分追求城市化水平，經(jīng)濟發(fā)展不同步，居民實際消費水平與城市化水平不符的問題。

3.2 毗鄰長沙的城市，綜合技術(shù)效率排名倒數(shù)

與長沙市毗鄰的城市有湘潭市、岳陽市和株洲市，剔除環(huán)境因素影響后的綜合技術(shù)效率分別在14 個市州中排名倒數(shù)第一、第二和第四。其中，株洲市、湘潭市經(jīng)濟發(fā)展水平在湖南省名列前茅，對醫(yī)療人才的吸引力較大，但綜合技術(shù)效率卻在湖南省排在了倒數(shù)第一和第三，究其原因，因地理位置毗鄰長沙，導致規(guī)模效率低，要將重點放在提高規(guī)模效率上。岳陽市經(jīng)濟發(fā)展水平在湖南為中水平，但其純技術(shù)效率低，毗鄰長沙，人才流失嚴重。

3.3 保持和擴大積極因素的作用，克服和改善消極因素的影響

針對人均GDP 對衛(wèi)生資源配置效率的積極影響，各市州可以集中精力發(fā)展經(jīng)濟，結(jié)合自身地理、人文等特點，調(diào)整自身產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，走可持續(xù)發(fā)展的特色經(jīng)濟發(fā)展之路。但這些地區(qū)，居民可供選擇的就醫(yī)資源多，自主選擇性強，發(fā)展經(jīng)濟的同時做好分級診療工作，避免患者涌向大醫(yī)院[17]。針對人口密度的消極影響，政府要精準把控未來人口變化趨勢和流動人口，投入與之相匹配的醫(yī)療資源[18]。同時，從供給側(cè)強制實施分級診療，引導就醫(yī)，避免大型公立醫(yī)院過度膨脹，保證各級醫(yī)療資源的合理使用[19]。針對政府衛(wèi)生投入的消極影響，應構(gòu)建湖南省政府衛(wèi)生投入分析框架以指標體系，充分考慮城鄉(xiāng)、地區(qū)間差異，提高自身衛(wèi)生投入管理水平，提高衛(wèi)生投入效率，從而形成人人可及的公平性醫(yī)療環(huán)境[20-21]。針對城市化水平的消極影響，一方面，政府不可因政績盲目加快城市化進程，保證城市化水平質(zhì)量的同時，合理科學地優(yōu)化衛(wèi)生資源配置標準[22-23]。另一方面，要掌握居民真實的消費水平，合理投入，避免閑置。

3.4 統(tǒng)籌協(xié)調(diào)區(qū)域衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展，互補衛(wèi)生資源配置短板

從投入變量調(diào)整前后的DEA 模型綜合技術(shù)效率值的變化可以看出，環(huán)境因素對湖南省各市州衛(wèi)生資源配置的影響較大。因此，在配置衛(wèi)生資源時，應充分考慮各市州存在的差異，因地制宜地制訂衛(wèi)生資源規(guī)劃。如純技術(shù)效率較低的地區(qū)，要將重點放在提高醫(yī)療技術(shù)水平和管理能力上，或與其他醫(yī)療機構(gòu)加強合作，定期請專家坐診，積極開展遠程互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療服務，也可為醫(yī)師提供對口支援醫(yī)院或醫(yī)聯(lián)體內(nèi)高級醫(yī)院進修機會[24]，提高醫(yī)師診療水平，提高技術(shù)效率，使衛(wèi)生資源得到有效利用的同時滿足居民對更高診療水平的需求。

3.5 采用科學的測算方法，使衛(wèi)生投入和布局更加精準

湖南省有10 個市州處于規(guī)模報酬遞增狀態(tài)，勢必要加大衛(wèi)生資源的投入，但從環(huán)境因素對投入變量松弛度的影響來看，存在盲目性投入現(xiàn)象，若要加大投入，應改善外部因素。《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》中提出“統(tǒng)籌考慮服務人口、地域面積、空間布局”[25]。合理的衛(wèi)生區(qū)域布局能夠促進衛(wèi)生資源配置效率的提高[26-28]，衛(wèi)生資源的投入要以滿足市場需求為前提，立足各市州自身情況，通過科學地調(diào)研與測算，設置衛(wèi)生資源配置標準，避免使用單一標準，使其更具精準性。