基于DEA-TOPSIS的我國衛生資源配置效率的綜合評價研究

趙大仁,張揮武,何思長,張瑞華

(1.四川省骨科醫院質量控制辦公室,四川 成都 610041;2.西南醫科大學附屬醫院信息與統計部,四川 瀘州 646000;3.成都中醫藥大學管理學院,四川 成都 611131;4.四川省全科醫師培訓中心,四川 成都 610041)

衛生資源配置是衡量一個國家或地區衛生狀況的重要指標[1],通過政府或市場在不同領域、地區、部門、項目、人群中對衛生資源進行分配,實現衛生資源的社會和經濟效益最大化,從而提高人群的健康水平和衛生資源的價值[2,3]。長期以來,由于我國社會、經濟、衛生事業發展的不平衡性問題始終存在,在客觀上導致了衛生資源配置存在總量不足、城鄉分配不合理、配置不公平等問題[4],因此合理優化衛生資源的配置仍然是當前醫改中的難點和重點。本研究對我國31個省(自治區、直轄市)(以下簡稱省份)衛生資源配置進行DEA時間序列及橫斷面分析,并對非DEA有效年份和省份進行TOPSIS綜合評價排名,為相關部門優化衛生資源配置提供參考依據。

1 資料與方法

1.1 資料來源

研究對象為我國31個省份(不包括香港澳門特別行政區、臺灣省),數據資料來源于2010-2021年《中國衛生統計年鑒》《中國衛生和計劃生育統計年鑒》《中國衛生健康統計年鑒》。

1.2 研究方法

1.2.1 數據包絡分析

數據包絡分析(DEA)是評價對象作為獨立的決策單元,以選擇適當的投入、產出指標構建相對有效的生產前沿面,通過各評價單元與有效生產前沿面的距離,來確定評價單元的有效性[5]。DEA模型的效率值為0～1,其中當DEA效率值為1時,表示決策單元相對有效,0.8≤DEA<1為決策單元輕度無效,0.5≤DEA<0.8為決策單元中度無效,DEA效率值小于0.5時,表示決策單元相對無效[6]。對非DEA有效的單元通過計算松弛量(S+、S-)來給出改進方向和大小[7]。松弛量為非DEA有效評價單元的目標值以及實際值和目標值之差。

1.2.2 TOPSIS綜合評價

TOPSIS法是一種綜合評價的方法,其原理是對評價數據進行歸一化形成矩陣,然后分別結算各個評價對象與最優方案(D+)和最劣方案(D-)之間的距離,獲得各個評價對象與最優方案的相對接近程度C值。C值為0～1,其值越接近1說明評價方案越好[8]。

1.2.3 DEA-TOPSIS評價模型

運用DEA方法進行橫向(橫斷面數據)和縱向(時間序列數據)測算我國31個省份的衛生資源配置相對效率值,然后根據相對效率值計算出非DEA有效的衛生資源松弛量。再根據DEA方法測算出的非DEA有效年份和省市衛生資源配置數據建立TOPSIS綜合評價矩陣,由此來進行排名。

1.3 評價指標的選取

采用了文獻選優法,選定具有代表性、靈敏性的評價指標作為本研究的評價指標體系[6]。結合DEA最小樣本量≥2×m×n,其中m、n分別為投入與產出指標的個數[6]。確定了本研究綜合評價指標體系,投入指標:醫療機構個數、床位數量、衛生技術人員;產出指標:診療人次、出院人次。

2 結果

2.1我國衛生資源配置的DEA時間序列分析

2009-2020年我國衛生資源配置的綜合效率、純技術效率、規模效率的均值分別為0.988、0.995和0.992;非DEA有效的年份僅有4年(2010年、2011年、2015年、2020年),占總體評價年份的33.3%,見表1。

表1 2009-2020年我國31個省份衛生資源配置的效益值和松弛量

2.2 我國衛生資源配置的DEA橫斷面分析

2020年,我國31個省份DEA相對有效的省份僅有上海、浙江、江西、湖南、廣西、重慶等8個(25.81%)。非DEA有效省份有23個(74.19%),其中DEA輕度無效的有北京、天津、河北、安徽等14個(45.16%),中度無效的有山西、內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、海南、西藏、陜西、青海9個(29.03%)。非DEA有效的23個省份衛生資源配置中,投入冗余與產出不足的問題同時存在。投入方面,主要表現在醫療機構和床位配置冗余,產出不足方面,主要表現在診療人次不足,如黑龍江省、貴州省和新疆維吾爾自治區,見表2。

表2 2020年我國31個省份衛生資源配置的效益值和松弛量

續表2

2.3 非DEA有效TOPSIS評價排名

對非DEA有效評價單元的衛生資源投入與產出指標松弛量醫療機構個數(S1-)、床位數量(S2-)、衛生技術人員(S3-)、診療人次(S1+)、出院人次(S1+)6個指標建立TOPSIS評價矩陣,進行綜合排名。非DEA有效年份TOPSIS評價排名依次為2020年(C=1)、2015年(C=0.569)、2011年(C=0.1069)、2010年(C=0)。非DEA有效23個省份TOPSIS評價排名前5位為山東、河北、湖北、安徽、陜西,見表3。

表3 非DEA有效23個省份TOPSIS評價排名

3 討論

3.1 衛生資源總體配置效率有待提升,省際間衛生資源配置效率差異顯著

研究結果顯示,2009-2020年非DEA有效的年份占總體評價年份的三成以上(33.3%),2020年非DEA有效省份占總體評價單元的七成以上(74.19%)。除新冠疫情對衛生資源配置效率的直接影響外,提示在2009-2020年期間,我國衛生資源配置效率水平有待提升。從2020年DEA橫截面分析可知,我國31個省份衛生資源配置效率存在顯著差異。DEA輕度無效省份主要集中在東部、中部地區,而DEA中度無效的省份主要集中在東北地區和西部地區,提示我國省際間衛生資源配置效率差異仍然是當前衛生資源配置的主要關注問題之一,與梁冰華[9]等對我國衛生資源配置效率評價結果一致。這可能與長期以來我國衛生資源配置的集聚效應相關,即醫療業務及其上下游產業在空間上產生集中效果,吸引診療向同一地區靠近的向心力[10]。

3.2 衛生資源的投入過剩與產出不足情況同時存在

非DEA有效年份、省份結果顯示,我國衛生資源配置的投入冗余與產出不足同時存在。投入冗余主要表現在醫療機構規模擴張,客觀上導致投入生產要素總量增加,而產出不足,又會造成衛生資源的閑置,進而導致在衛生資源既定的規模下,投入與產出的變化無法達到最佳產值。以非DEA有效2010年為例,需要減少1.19萬個醫療機構和4.34萬張床位,增加305.76萬人的出院量,才可達到規模報酬不變。以非DEA有效的北京市為例,需要減少742.56個醫療機構和8899.91張床位,增加171,131.35萬人次出院量,才能達到最佳產值。這在一定程度上反映了我國衛生資源精準配置水平還不高。這種情況的產生除了與新冠疫情的發生密切相關以外,還與疫情防控常態下各醫療機構技術效率的發揮密切相關。

3.3 部分省份衛生資源配置有待進一步優化

通過TOPSIS方法可對非DEA有效的23個省份松弛變量進行排名,以確定這些省份衛生資源配置效率可改善的程度。排名靠前的省份通過較少的改善就可能達到DEA相對有效,而排名靠后的省份則需要較大的改善才能達到DEA相對有效。研究結果提示,山東省、河北省、湖北省、安徽省等排名靠前的省份,需要進一步盤活現有的衛生資源,挖掘潛力,避免床位閑置,最大限度地提高衛生資源配置效率。而甘肅省、北京市、吉林省、新疆維吾爾自治區、內蒙古自治區等省份排名靠后,除了與新冠疫情的局部頻繁暴發密切相關外,還可能與自身區域衛生資源規劃制定及落實相關。

4 建議

4.1 進一步優化衛生資源配置效率

今后我國衛生資源配置除了考慮可及性、公平性外,應持續加強衛生資源配置的“內涵建設”,避免衛生資源集聚配置,優化區域內衛生資源配置的規模及結構,以區域協調為重點,統籌區域協調發展戰略[11],增強衛生資源投入均衡性、精準性。另一方面,需要基于各省份目前衛生資源配置效率及水平,通過衛生政策及區域衛生規劃等行政干預手段,制定區域間、城鄉間衛生資源配置綜合規劃[11],同時,優化區域內衛生資源的投入與產出的比例[9],提高衛生資源配置效率。

4.2 提高醫療機構的技術效率

各省份在現有的衛生資源配置水平下,通過改善技術效率應是當前提高衛生資源配置效率的重要手段。技術效率對衛生資源配置的影響主要體現在醫療技術、醫療服務能力以及管理水平等幾個方面[12]。因此,今后我國衛生資源配置效率主要路徑為:一是以推動后發地區、西部地區醫療技術、醫療服務能力作為技術效率提升的突破口,通過加強衛生人力隊伍建設,完善激勵機制等,逐步以衛生技術人才作為推動技術效率提升的重要驅動因素[9];二是加大區域間衛生資源的整合力度,推動區域內部資源優化,注重區域內部協同作用[2],提升衛生資源配置精準度。

4.3 提升部分省份衛生資源配置水平

部分省份除了應充分利用現有的衛生資源,發揮最優效率以外,在后疫情時代下,需要在衛生資源的調配、醫療服務模式的變革、醫療技術的創新等方面著重發力。另一方面,排名靠后的省份,還應對標衛生資源配置效率“較好”省份,充分分析現有衛生資源的總量、存量和結構,結合本地的疾病譜和醫療需求,著眼于提高醫療機構的技術效率,進一步做好衛生規劃。此外,各地衛生行政部門應加強各級醫療機構的運行效率的監測及指導,優化區域內衛生資源結構。通過以上多措并舉的方式,最大限度改善衛生資源配置的空間,以促進非DEA有效省市衛生資源配置效率水平的提升。