基于HRAD和DEA的西部地區醫療衛生資源配置分析

王 微，陳 香，張 倩

(貴州大學公共管理學院，貴州 貴陽 550025)

黨的十八大以來，我國的醫療衛生事業取得顯著性成就，醫療衛生資源總體規模不斷擴大、發展水平和服務能力逐步提高，但依舊存在發展不平衡、不充分的問題。相對于東、中部地區，西部地區缺乏高質量可持續的醫療衛生資源投入，同時資源利用效率和服務質量普遍不高。2021年，國家衛健委、發改委等部門聯合印發的《“十四五”高效醫療衛生服務體系建設實施方案》(發改社會〔2021〕893號)指出：加快構建強大的公共衛生服務體系，推動優質醫療資源擴容和區域均衡布局。西部地區占地面積大、人口密度低且布局分散，財政普遍緊張，醫療衛生資源的配置質量面臨的挑戰和難度更大。因此，迫切需要對西部地區醫療衛生資源配置的公平性和效率展開研究，為下一步優化西部地區醫療衛生資源配置，在保障服務可及性的基礎上提高資源利用效率打下理論基礎。

1978年，A.Charnes、W.W.Cooper、E.Rhodes[1]提出數據包絡分析，該方法被廣泛應用于工業經濟、企業管理、金融等領域。1983年，Nunamaker[2]對常規護理服務的效率進行評估，這是首篇公開發布的將DEA模型運用到醫療衛生領域的文章；Hollingsworth[3]為說明不同衛生保健體制的效率，對各國醫院的效率進行比較，發現美國醫院樣本效率值低于歐洲國家；Mitropoulos[4]運用DEA方法對希臘伯羅奔尼撒半島地區的32個衛生系統進行分析，結果顯示共有7個衛生系統被確定為完全有效，其余25個被確定為相對低效。近年來，我國已有部分學者運用DEA模型對醫療衛生資源配置狀況進行研究，但大部分是以某個省份為研究范圍，如劉利、王奕然等[5]分析重慶市衛生資源配置效率，張成、趙曉恒[6]等研究四川省醫療衛生資源配置公平性；或者對全國醫療衛生資源整體配置情況進行分析，趙康普和馬爽[7]對我國各地區基層衛生資源配置效率進行研究。本研究通過集聚度和數據包絡分析法對西部地區醫療衛生資源配置的公平性和效率水平進行分析，為醫療衛生規劃制定、政策制度調整提供參考依據，進而推動西部地區醫療衛生事業高質量發展，以期有效緩解“看病難、看病貴”問題。

1 資料與方法

1.1 資料來源

全國和西部地區12個省份醫療衛生資源投入和產出、土地面積和常住人口等相關數據來源于中國和西部各省份《統計年鑒》(2013-2021年)、《中國衛生和計劃生育統計年鑒》(2013-2017年)、《中國衛生健康統計年鑒》(2018-2021年)、《國民經濟和社會發展統計公報》(2013-2021年)，以及各省份《年度預算執行情況》(2013-2021年)。

1.2 研究方法

1.2.1 集聚度

本研究基于衛生集聚度(HARD)和人口集聚度(PAD)評估西部地區醫療衛生資源配置公平性，計算公式為：HRADi=(HRi/HRn)×100%/(Ai/An)×100%。當HRADi=1時，醫療衛生資源按地理配置處于最優公平，大于1時公平性較高；PADi=(Pi/Pn)×100%/(Ai/An)×100%，當HRADi/PADi=1時，醫療衛生資源能夠基本滿足集聚地人口就醫需求，大于1時醫療資源相對過剩，小于1時醫療衛生資源相對不足。

本研究基于集聚度橫向對比2020年西部12個省份和縱向2012-2020年時間序列分析西部地區醫療資源配置公平性。選取政府衛生支出、醫療衛生機構數、床位數、衛技人員數、執業(助理)醫師數、注冊護士數、鄉村醫生和衛生人員數(以下簡稱支出、機構、衛技人員、醫師、護士、鄉衛人員)作為評價指標。

1.2.2 數據包絡分析

數據包絡分析(DEA)是一種多指標投入和產出評價的研究方法，其應用數學規劃模型計算比較決策單元(DMU)之間的相對效率。常用的DEA模型主要包括兩種：①CCR模型：該模型假設規模報酬不變，主要用于測量技術效率(以下稱為綜合效率)；②BBC模型：該模型假定規模報酬可變，用于測算純技術效率，其中綜合效率=純技術效率×規模效率。當綜合效率=1時，說明決策單元為DEA有效；當綜合效率<1時，代表決策單元DEA無效，數值越小代表相對效率越小；當純技術效率=1、規模效率<1時，表示決策單元DEA弱有效[8]。

本研究基于以產出為導向(即在既定投入下獲得最大化產出)的CCR 和BBC模型橫向對比2020年12個省份和縱向2012-2020年時間序列分析西部地區醫療衛生資源配置狀況。醫療衛生的投入主要分為人、財、物三大類，在綜合文獻研究結果、結合數據可獲得性基礎上[9]，選取政府衛生支出、醫療衛生機構數、床位數、衛生技術人員數作為投入指標，年度門診服務情況、入院人數作為產出指標。

1.3 統計學方法

通過WPS的XLS工作表錄入建立數據庫并測算集聚度，運用Stata 16.0中的DEA命令包進行數據包絡分析。

2 結果與分析

2.1 2020年西部各省份醫療衛生資源集聚度分析

2.1.1 按地理配置

西部12個省份醫療衛生資源集聚度為0.029～7.353。各省份醫療資源按地理配置公平性差異顯著，其中西藏、內蒙古、新疆、青海4個占地面積大、人口密集度低的省份集聚度均小于1，西藏床位、衛技人員、醫師、護士的集聚度更是小于0.1，提示這4省醫療資源地理可及性略差，西藏更甚。重慶、四川、云南、貴州、陜西、寧夏、廣西的集聚度大于1，提示這7省醫療資源按地理配置均衡性較好，其中四川、貴州、陜西、廣西的集聚度基本上都大于3，重慶市在支出、機構、床位、衛技人員、醫師、護士、鄉衛人員的集聚度位居西部第一，分別達到6.608、5.541、7.353、6.687、7.073、6.909、4.676，提示這5省醫療衛生資源按地理配置過于集中，重慶市更甚。甘肅的集聚度最接近于1，表示甘肅省醫療衛生資源按地理配置公平性最優。見表1。

表1 2020年西部各省醫療資源集聚度

2.1.2 按人口配置

各省份HRADi/PADi比值(以下簡稱比值)為0.686～4.954，西部地區醫療衛生資源在各省份之間按人口配置公平性有所差異。政府衛生支出方面，云南、貴州、甘肅、內蒙古比值最接近于1，提示這4省政府衛生支出能基本滿足集聚地人口就醫需求。而西藏、青海、廣西、四川政府衛生支出公平性有待改善；衛生機構方面，云南、寧夏、重慶比值為0.686、0.772、0.794，人口公平性較差；床位方面，除西藏、寧夏、廣西外，其他省份比值均接近于1，資源配置按人口配置相對公平；衛生技術人員、執業醫師、注冊護士方面，西藏比值小于1，衛生人力資源較地區集聚人口不足；鄉衛人員方面，西藏比值最大為4.954，資源較地區集聚人口過剩，而重慶、寧夏兩省鄉衛人員數量相對集聚人口不足。可以看出，各省份在各項醫療資源配置公平性上有所差異。

2.2 2012-2020年西部地區醫療衛生資源集聚度分析

2.2.1 按地理面積配置

2012-2020年西部地區醫療衛生資源聚集度均小于1，提示就全國而言，西部地區醫療衛生資源地理可及性較差，這是由于西部地區土地面積占全國總面積的70%以上，而人口僅占全國總人口的27%左右，具有占地面積大、人口密度低且布局分散等特征。政府衛生支出集聚度由0.413降至0.354，提示總體規模增加的背景下，東、中、西部地區政府投入的差距仍在拉大；醫療衛生機構集聚度最高為2017年(0.764)，原因可能是政府頒布的《關于支持社會力量提供多層次多樣化醫療服務的意見》(國辦發〔2017〕44號)、《關于深化“放管服”改革激發醫療領域投資活力的通知》(國衛法制發〔2017〕43號)等政策文件提高了醫療衛生機構的建設數量；衛技人員、醫師、護士集聚度整體上呈現逐年上升的態勢，提示人力資源按地理配置公平性有所上升，但較其他資源地理配置均衡性依舊較差；鄉衛人員集聚度由0.412上升至0.474，提示近年來鄉村醫生專項培養計劃、積極引導高校醫學生服務基層等政策的實施取得了成效。總體上看，西部地區各項醫療衛生資源集聚度大致呈逐年上升的趨勢，和近年來西部地區醫療衛生事業的平穩向好發展是相契合的。

2.2.2 按人口配置

除2017年醫療衛生機構HRADi/PADi比值為1.989(資源相對集聚人口過剩)外，西部地區醫療衛生資源比值在1左右，提示西部地區醫療衛生資源人口配置公平性較好。政府衛生支出比值由1.085下降至0.921，這可能是引導多主體投入導致的結果；床位、鄉衛人員比值在1.1左右波動，提示基層衛生機構的軟硬件均較充裕；衛技人員和護士比值逐步接近于1，人力資源人口配置公平性逐步改善并趨于均衡；醫師比值雖有所提高，但均小于1，這提示醫師數量相對不足。見表2。總體上看，西部地區醫療衛生資源配置人口公平性較高且優于地理公平性，醫療資源基本滿足集聚地人口就醫需求。

表2 2012-2020年西部地區醫療資源集聚度

2.3 2020年西部各省份醫療衛生資源效率分析

重慶、四川、云南、寧夏、廣西5省綜合、純技術和規模效率均為1，DEA相對有效，規模報酬不變，投入要素既定的情況下達到相對最佳產出。貴州、陜西、甘肅、新疆、內蒙古5省綜合效率不為1，DEA相對無效，內蒙古規模報酬遞減，衛生資源投入過多且資源配置結構不合理，其余4省規模報酬遞增，資源投入相對不足且利用不充分。西藏、青海2省DEA相對弱有效，純技術效率為1，規模報酬遞增，DEA非有效在于相對投入過少。見表3。總之，西部地區共有7省(58.3%)非DEA相對有效(王子釩等學者研究結果顯示，2019年四川、云南、西藏、寧夏DEA相對有效[10])，投入指標松弛變量和產出指標剩余變量均不為0，存在投入資源閑置、產出不足的現象，表示西部地區部分省份的醫療資源配置效率不佳，有待進一步調整完善。

表3 2020年西部各省分醫療資源配置效率值及松弛變量

2.4 2012-2020年西部地區醫療衛生資源配置效率分析

西部地區2012-2020年醫療衛生資源配置的綜合效率、純技術效率和規模效率平均值分別為0.981、0.987、0.994。2012年、2013年、2018年、2019年的配置效率為DEA相對有效，規模報酬不變，提示這4年的醫療資源得到充分利用，且資源投入規模較為合理。2014-2016年和2020年的綜合效率、純技術效率、規模效率均不為1，DEA相對無效，其中2014年規模報酬遞減，提示增加投入量并不能得到相同比例的產出，要適當削減投入量并調整投入結構；2015-2016年規模報酬遞增，產出增速大于投入增速，在充分考慮有效需求的前提下可適當增加資源投入。2017年純技術效率為1、規模效率不為1，規模報酬遞減，提示存在投入冗余，應當適當減少投入。2020年規模效率為1、純技術效率不為1，提示規模達到相對最佳狀態，但部分投入的醫療資源并沒有發揮功效。投入松弛變量和產出剩余變量均不為0，提示西部地區醫療衛生資源未得到有效利用，造成一定浪費。見表4。

表4 2021-2020年西部地區醫療資源配置效率值及松弛變量

3 討論與建議

3.1 西部地區醫療衛生資源人口公平性優于地理公平性

地理集聚度結果顯示，西部地區醫療衛生資源地理配置公平性較差，主要是由于該地區地廣人稀，在HRAD中分母數值偏大，這與張濤等學者的研究結果一致，東部地區衛生資源配置的人口公平性較差，中、西部地區醫療衛生資源配置的地理均衡性較差[11]。除政府衛生支出和醫療機構外，西部地區的其他各項資源集聚度均呈上升趨勢，人力資源集聚度增長幅度較大。十八以來，以習近平為核心的黨中央高度重視社會公平正義，發揮東部城市“智力資源”優勢，對口支援西部地區開展人才開發、培訓工作。總體上來說，按人口配置的公平性遠優于按地理配置的公平性，主要原因是政府對醫療衛生事業規劃，如《“十三五”衛生與健康規劃》提出“人人能享有基本醫療服務”，絕大多數政策文件都是以每千人口占有的醫療衛生資源作為規劃指標，而較少考慮地理因素資源配置的影響。醫療資源規劃時不僅要考慮人口因素，還要考慮地理因素對醫療資源布局的影響，如資源相對豐富地區應側重人口公平性，在保障人人享有基本醫療衛生服務的基礎上，提高資源利用率和醫療服務質量[12]；資源匱乏地區應側重地理公平性，對資源的空間布局進行合理規劃，注重醫療服務的可及性[13]。

3.2 西部地區人力資源公平性較差

西部地區人力資源較其他幾項資源配置公平性差，這主要與我國醫療衛生事業規模擴張型的發展方式相關，政府對醫療衛生領域的投入主要集中于硬件設施建設，忽視人才培養和服務質量等內涵式發展內容。衛技人員和護士在2017年前集聚度均小于1，2017年后人口集聚度接近于1，資源人口配置相對公平；盡管醫師集聚度相關指標大體上呈現逐年上升的趨勢，但2012-2020年醫師人口配置集聚度均小于1，面臨醫師數量不能滿足地區集聚人口就醫需求的問題。由于醫療資源的虹吸效應，優質人才更傾向于選擇經濟相對發達、醫療設備完善、診療技術先進的東、中部城市，這與周明華[14]等學者研究結論基本一致。建議積極開展醫學生定向培養計劃，組織北、上、廣等東部城市通過線上和線下結合的方式對西部地區醫務人員進行培訓，提升其專業素養及診療技術；推行國家醫學中心和區域醫療中心建設，加強一體化管理、資源整合，尤其是發揮技術和人才輻射帶動作用；完善人才引進、激勵政策，提高醫務人員的薪酬、福利待遇水平，增強西部地區對優質人才的吸引力；同時優化資源投入結構，關注各類衛生資源地有效協同運行。

3.3 投入冗余與產出不足并存

2012-2020年DEA結果顯示，純技術效率和規模效率的平均值分別為0.987、0.994，達到了較高水平，但純技術效率相對低于規模效率，并且投入松弛變量和產出剩余變量的結果均不為0，這說明醫療衛生資源的投入不足、利用不充分并存，而DEA非相對有效則是因為資源配置純技術效率相對較低，這可能是由于基層醫療衛生機構的資源利用不足、醫療設備和診療手段相對落后等原因造成的，這與夏毓琦[15]等學者的研究結果一致。“擴床位，增規模”的年代，紅利也自然來自規模擴張，但規模擴張帶來的邊際報酬是遞減的。因此，建議政府及管理部門在制定醫療資源規劃時，應結合效率分析結果，統籌區域和省際醫療資源規劃，促使冗余醫療資源向不足區域或省市流動[16]；引進先進的醫療設備和診療技術，增加醫療衛生領域研發投入；建立以資源利用效率、醫療服務質量為核心的醫療衛生機構的績效評估機制；加強醫聯體和緊密型縣域醫共體建設，完善資源互補、利益共享、責任分擔機制，推動實施分級診療制度，實現“小病不出縣，大病不出省”就醫格局；依托大數據、5G等先進的信息技術手段，建立患者信息數據庫，構建醫療服務信息平臺，實現不同地區、醫療機構之間的信息共享、檢查結果互認、遠程醫療，提高服務效率；積極探索、優化“三醫聯動”綜合性醫改模式，加強醫保體制、衛生體制有效聯動，注重疾病預防或早期干預；推動醫院實行精細化管理等。

3.4 西部各省份間醫療衛生資源配置公平性與效率差異顯著

集聚度和DEA結果顯示，西部12個省份間醫療資源配置公平性和效率水平差異顯著。醫療資源多集中在重慶、四川等西部經濟相對發達省市，其資源配置的公平性較高、綜合效率達到最佳，而青海、西藏、寧夏和內蒙古衛生資源相對稀缺，再加上人口密度低且居住分散，因而配置的地理公平性低、綜合效率普遍不佳。重慶市和四川省作為國家在西部地區重點扶持的兩大省市，其人口數量龐大、經濟實力相對較強，經濟高速發展為醫療衛生資源投入奠定了物質基礎，正如王高玲[17]等學者所指出的，經濟發展水平越高，為醫療衛生事業提供的支持越大，則會進一步吸引更多的資源投入，導致資源配置水平差距不斷拉大，優質資源過度集中在經濟較為發達地區。同時，優質的醫療資源往往會導致大量患者跨區域就醫，這不僅會加重就醫地診療壓力，還會導致周邊醫療資源閑置和技術水平停滯，也增加醫保結算和監管的成本[10]。建議區域醫療資源規劃基于各省份實際醫療衛生狀況，立足于整體觀念，打破行政劃分限制，實現醫療資源在區域內的整合優化[18]；中央政府要加大對西部落后省市的財政支持和轉移支付，同時中央和地方政府根據各地人口密度、經濟發展等狀況對醫療衛生資源進行合理分配，減輕部分省份的醫療壓力，同時充分利用周邊地區閑置的醫療衛生資源。