基于DEA模型的某研究型醫院資源效率評價研究

朱宴玉，張洋，徐富升

1.中國醫學科學院血液病醫院（中國醫學科學院血液學研究所），實驗血液學國家重點實驗室，國家血液系統疾病臨床醫學研究中心，細胞生態海河實驗室，天津 300020；

2.天津醫學健康研究院，天津 301600

研究型醫院以突破當前醫療瓶頸為發展目標，將成果轉化作為重要途徑，目的是以創新驅動臨床診療能力的持續提高，是醫院實現高質量發展的必由之路[1]。人才隊伍是醫院的第一資源，也是醫療業務運行發展的重要支撐和保障。在高質量發展新時期，醫院人力資源管理工作是服務發展大局、提升人力資源效能的必然要求。現代人力資源管理強調對人力資源進行整合、調控及開發，滿足組織當前及未來發展的需要。從醫院的運營管理層面，在面臨醫院規模擴張尤其是多院區運行時，合理分配各科室床位資源、充分發揮人才效能，是發展規劃的重點，也是運營管理的難題。評估現有科室的資源效率是進行規劃和調整的決策基礎。本研究以2020 年1 月—2022 年9 月中國醫學科學院血液病醫院（中國醫學科學院血液學研究所）11 個內科科室運營數據為研究對象，重點圍繞醫療業務和科技創新兩個維度，基于數據包絡分析方法來評估各科室資源效率，探尋可以改進資源配置的方案，為醫院多院區運營管理提供資源配置依據和建議。現報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

本院以診治專科疑難疾病重點，注重臨床醫學研究、成果轉化與高層次人才培養，正面向綜合醫院轉型。本研究以本院11 個臨床科室為研究對象，統計分析從醫療數據庫、財務管理系統、人員管理系統、科研系統、臨床試驗管理系統等采集的運營和科技成果數據。

1.2 方法

數據包絡分析（data envelopment analysis, DEA）是運籌學和研究經濟生產邊界的一種非參數技術效率分析方法，一般被用來測量一些決策部門的生產效率。這是一個評價多投入、多產出、多個決策單元效率的方法，美國運籌學家Charnes、Cooper 和Rhodes 等于1978 年首次提出，現已成為衛生經濟和醫院管理領域評價相對效率的主要評價方法之一。模型通過保持具可比性的決策單元（Decision Making Units, DMU）的輸入或輸出不變，借助于數學線性規劃確定相對有效的生產前沿面，并將各個決策單元投影到的生產前沿面上并通過比較決策單元偏離DEA 前沿面的程度來評價其相對有效性。

1.3 研究過程

1.3.1 指標選擇 在對近5 年關于臨床效率評價相關文獻研究的基礎上，進一步與院內管理專家咨詢，結合研究型醫院特點，凝練出醫療業務與科技創新2 個維度，開放床位數，平均在職醫師數、平均在職護士數3 個投入指標與出院人次、醫療收入（萬元）、SCI 高水平論文數、授權專利數、助推上市新藥數5 個產出指標[2-5]，見表1。

表1 指標體系

1.3.2 分析工具 本研究分析過程均在MaxDEA 中進行，采用產出導向的BCC 模型對各內科科室進行效率分析。BCC 模型基于規模報酬可變，得出的技術效率排除了規模的影響，主要測算純技術效率（pure technical efficiency score, PTE），即綜合技術效率（technical efficiency, TE）與規模效率（scale efficiency, SE)的比值[6]。綜合技術效率值越大說明效果越好，若TE=1 則說明DEA 有效，表示投入與產出比達到最優；若TE＜1，非DEA 有效，表示投入與產出比沒有達到最優，即相對來說還有提升空間。純技術效率是被評價DMU 的生產率與參比標桿的生產率的比值，主要評價受管理水平、技術水平等純技術因素影響的效率。另外，規模效率SE=1，稱為規模效率有效，即投入增加，產出也相應等比例增加，SE＜1 時，表示該內科科室正處于規模報酬遞增或遞減的階段[7]。

對于無效DMU 來說，其改進方向是減少投入或增加產出。為了進一步提示改進方向，在分析結果中，改進值包括比例改進值（proportionate movement）和松弛改進值（slack movement），用正負號以說明投入產出松弛變化的方向，負數表示減少，正數表示增加[8]。

2 結果

2.1 臨床科室醫療業務投入-產出效率

DEA 分析結果表明，醫院綜合效率平均水平為0.775，其中3 個科室DEA 有效，各科室之間存在較大差異。非DEA 有效科室中，僅有臨床科室8 綜合技術效率＞0.9，處于邊緣有效的狀態。此外，臨床科室8、10，純技術有效但規模無效，說明這兩個科室對衛生資源利用技術的水平與醫療服務的能力是相適應的，效率低下是由于運營規模過小導致的。剩余6 個臨床科室的綜合技術效率＜0.9，純技術效率與規模效率均＜1，表明這些科室將投入的人力和床位資源轉化成醫療服務的能力低下，見表2。

表2 各科室醫療業務相對效率評估結果

非DEA 有效科室的投入與產出的改進值提示實際值與理想值之間的差距，非DEA 有效科室具體的投入冗余和產出不足的情況并量化了改進方向。以臨床科室3 為例，醫院多投入了3 名醫師和24 張床位，需要通過優化就診流程、提高床位周轉率等方式提升效率。理想狀態下通過效率提升尚可增加6 848 出院人次數以及23 855 萬元醫療收入。見表3。

表3 各科室醫療業務投入和產出改進值

2.2 臨床科室科技創新投入-產出效率

考慮到醫院的專科定位，本研究進一步以該醫院科技成果作為產出指標對該醫院各臨床科室的科技創新進行相對效率評估。DEA 分析結果表明全院綜合技術效率平均水平為0.502，僅有2 個科室達到了DEA 有效，見表4。總體創新效率低下且各科室間差異顯著，其中效率最低為0.110，與最高的極差為0.890。在DEA 無效的科室中，臨床科室1、10 的純技術有效但規模收益遞增，表明衛生人力資源利用技術的水平與科技創新能力是相適應的，規模過小導致了效率低下。臨床科室6 則是由于規模過大降低了資源效率。剩余6 個非DEA 有效科室，純技術效率與規模效率均＜1，表明對投入的人力資源的創新潛能尚未充分發揮。以臨床科室11為例，醫院多投入了5 名醫生，通過加強科研項目管理等效率提升手段可以增加約29 篇高水平論文，1 項專利并助推7 個新藥上市，見表5。

表4 各科室科技創新相對效率評估結果

表5 各科室科技創新投入和產出改進值

3 討論

在健康中國大背景下，研究型醫院建設是構建新發展格局的重要組成部分。研究型醫院是旨在解決人群重大疑難疾病，推動領域整體臨床診療水平持續提高，為醫療衛生事業和人類健康作出突出貢獻的高水平醫院[9-11]，著力為人民群眾提供更加優質高效的醫療健康服務，滿足人民群眾對美好生活的向往[12]。

3.1 精細化運營管理，提升醫院管理水平

醫院的床位資源與人力資源都極為寶貴，研究型醫院更是如此。本研究中醫療業務非DEA 有效科室有8 個，其中6 個存在一定的人員冗余或床位冗余的情況。作為診療重大疑難疾病的專科醫院，要通過提高病床周轉率、人力調整、開展新醫療業務等手段提高有限資源的利用效率。與此同時，通過多種方式促進優勢資源的整合共享，最大限度地提高支撐平臺的效能，為臨床研究能力提升提供堅實保障[13]。在未來發展中，應從精細化、精準化運營管理入手，促進資源有效配置，全面提升經濟管理水平。

3.2 優化臨床人才結構，激活學科創新潛能

人才資源是重要的戰略資源，研究型醫院要推動醫學創新實現成果轉化，就要做好人力資源的開發。本研究結果體現了醫院人力資源科研潛能還有待發掘，科技創新水平有待提升。對此，一方面可以通過人才引進，不斷優化臨床研究人才的梯隊結構，不斷暢通研究型醫師的職業發展路徑來帶動臨床研究和學科發展[14]；另一方面也可以培養現有人員并積極組織項目申報，通過實施人才項目、差異化激勵政策和嚴格的考核管理充分挖掘人才潛能，不斷提升學科實力以催生更多科技成果，實現高質量發展[15]。

3.3 形成業務與創新融合機制，創新驅動服務能力整體提升

本研究結果也體現了部分科室存在著醫療業務與醫學創新水平嚴重割裂的情況。例如臨床科室3 投入的衛生資源更有效地投入到科技攻關與成果轉化，但是科室業務運營效率較低；臨床科室6 的資源有效提供了醫療服務，但是人員創新紅利沒有得到體現。臨床醫師、護理人員及臨床研究人員等是醫院的應用研究和技術開發的主力軍[16]。將科研與臨床的深度融合，開展精準醫學和轉化醫學研究，促進研究成果的臨床應用與催生高端醫療服務提升效益，這需要科研管理部門進一步統籌研究資源，不斷細化科研項目的考核管理[17]。充分激發臨床人員參與科學研究、成果應用轉化等活動，對醫院的創新驅動和轉型發展具有不可估量的推動作用。

綜上所述，數據包絡分析結果表明該醫院仍具有較高的業務擴展空間，擴大規模會帶來業務和醫療創新成果的增加，但是部分科室存在著業務與醫學創新發展不均衡的現象。需要深刻理解精細化運營管理與科研管理在醫學創新驅動和學科建設中的關鍵性作用，不斷優化人才結構，形成業務與創新融合機制，充分發揮當前學科人才隊伍的創新優勢，以管理提質增效、以創新實現整體臨床診療水平持續提高。