基層醫療衛生機構醫療服務效率影響因素探討
——以山東省某市為例

楊智凱,孔 晨,李 佳,張 威,袁蓓蓓

(1.北京大學公共衛生學院,北京 100191;2.北京大學中國衛生發展研究中心,北京 100191)

基層為核心、預防為主一直是我國衛生事業發展的基本原則,基層衛生服務體系加強也一直是我國醫療衛生體系改革的重點,堅實的基層網底是我國醫改的核心目標之一——分級診療實現的前提,這些都強調了基層醫療衛生機構在現階段醫療衛生體系發展中的核心地位[1,2]。

財政補助是基層醫療衛生機構的收入主體,但實現基層良性發展不能只依賴財政補助的增長,基層需要改善自身醫療服務效率并提高服務提供、自我發展的能力。我國基層醫療衛生機構收入直接來源主要包括財政補助和醫療服務收入兩部分,根據《中國衛生健康統計年鑒》,2021年基層醫療衛生機構財政撥款與醫療收入分別占總收入的30.05%、57.82%,醫療服務收入又大部分源于城鄉居民基本醫療保險的補償,而城鄉居民基本醫療保險的保險費有63.54%的比例也來自各級政府補貼[3],因此從經費最終來源來看,基層醫療衛生機構經濟收入絕大多數源于政府的投入和支持。雖然新醫改以來,政府對基層衛生投入持續提高,財政補助占機構總收入比例逐年提升,但隨著我國經濟增長模式的轉變和地方財政能力提升的限制,對基層衛生體系投入持續、大量增長的空間有限;同時,如果對基層衛生體系投入不能轉化為服務能力提升,進而實現自身營收、發展的良性循環,那么過于依賴財政補助的基層也將成為政府沉重的財政負擔。目前,大醫院和基層醫療機構發展不平衡,基層醫療衛生機構在業務營收方面仍處于相對弱勢,根據《中國衛生健康統計年鑒》,2021年基層醫療衛生機構總收入占衛生總收入的16.23%,僅相當于醫院收入的21.76%。綜上,在基層財政投入增長空間有限、與大醫院發展不平衡的背景下,在呼吁增加政府對基層資源投入的同時、也有必要注重并提高基層醫療服務效率,將財政和醫保經費投入最大化轉化為基層服務能力的提升[4]。

本研究以山東省某市為案例市,通過2021年案例市基層醫療衛生機構專門填報的財務和服務量數據與機構調查數據,分析該市基層醫療衛生機構醫療服務效率情況及其影響因素,并為該市以及有類似背景的其它地區基層衛生機構醫療服務效率的提高、基層服務體系的發展提出政策建議。

1 資料與方法

1.1 資料來源

山東省該案例市經濟發展與衛生資源水平位山東省前列。案例市面積、常住人口、GDP總量與增速均居省內前五名,2021年其社區衛生服務中心與鄉鎮衛生院每千人實際開放床位數與每千人基層衛生人員數分別為1.62張、1.87人,高于同期山東省平均水平1.20張、1.59人。

研究對象為案例市基層衛生服務機構(包括社區醫療衛生服務中心及鄉鎮衛生院),數據源于機構填報的2021年財務和服務量數據與機構調查數據,該調查為2022年9月進行的橫斷面調查,覆蓋案例市全部173家基層衛生服務機構,由于本研究同時考慮了門診與住院服務,因此通過邏輯檢錯、缺失處理、排除無住院服務的機構,最終以案例市116家基層機構為分析單位,分析內容主要涉及各機構人力、財力、物力及其他基本情況。

1.2 研究方法

1.2.1 數據包絡分析和模型選擇

DEA(數據包絡分析方法)被廣泛運用于投入產出效率測算問題。DEA是對效率進行評價的非參數方法,它不必考慮指標量綱與相對權重、不必確定決策單元各投入產出之間的顯式函數關系,可避免尋求相同度量因素所帶來的困難、排除主觀因素影響、簡化問題,更適合復雜的醫療衛生服務效率研究[5]。

使用DEA進行分析,需先確定決策單元(DMU),即在分析中將投入轉化為相應產出的運營實體,然后根據一定原則選擇并設定模型類型與投入及產出指標,即可用該方法來判斷各個單元投入與產出的合理性、有效性。

DEA常用模型有CCR、BCC模型。CCR模型在固定規模報酬假設下衡量綜合效率,BCC模型在變動規模報酬假設下衡量純技術和規模效率。本研究主要討論如何在合理投入下最大化機構產出,因此選擇產出導向BCC模型分解機構醫療服務純技術效率、規模效率,并通過二者相乘計算綜合效率。

在DEA分析基礎上,以純技術效率、規模效率為因變量,基于現有研究與理論選取可能的影響因素指標,運用混合Tobit模型進行效率影響因素回歸分析,然后再以綜合效率為因變量,與純技術效率、規模效率顯著相關的影響因素為自變量,進一步混合Tobit回歸。

1.2.2 投入與產出指標選擇

參考相關文獻[6,7]并根據本研究需要,本研究投入產出指標基于以下原則選擇:

1)同向相關性:所選取投入產出指標需與研究目的相關,同時指標間相關程度一般不能大于0.9,同時盡可能不大于0.8,以避免共線性問題。

2)客觀性:指標有關數據應當是從官方渠道獲得,具有權威性與可靠性;指標應當為客觀定量數據,避免附帶主觀成分。

3)有效性:決策單元的個數U與投入指標個數P及產出指標個數Q之間,應滿足關系:U≥2(P+Q)且U≥P×Q。

綜上,參考已有關于基層醫療衛生機構績效[8]與同類數據包絡分析研究[9-11],本研究選取機構醫務人員數量(人)、除業務收入外其他收入(萬元)、機構實際開放床位數(張)作為投入變量,反映機構人力資源、財政支持、物力條件基本情況;選取門急診量(人次)、出院人數(人次)作為產出變量。

1.2.3 影響因素指標選擇

規模效率衡量機構是否在最合適的規模上進行生產,即在一定制度和管理水平下,現有投入規模與最優投入規模間的差異,機構最優投入規模可能與機構外部特征相適應,例如轄區醫療服務需求大,相應地機構也需要更大的投入規模。

純技術效率衡量生產要素是否發揮了其潛能、是否最大化效益;AMO理論認為如果人力資源管理能夠滿足員工能力、動機和機會的要求,組織效益將最大化[12]。對基層醫療衛生機構而言,利用投入資源、提供醫療服務由醫務工作者和其他管理人員完成,他們的能力、動機、機會等內部特征直接影響生產效率。

綜上,結合現有研究[13-16]與指標可得性,本研究選取如下指標作為可能的影響因素進行分析,見表1。

表1 機構運行效率影響因素指標

1.2.4 統計學處理

運用利用Excel 2019軟件錄入研究數據,運用DEAP 2.1與Stata 17軟件分別進行數據包絡分析、混合Tobit回歸分析。

2 結果

2.1 基層醫療衛生機構基本情況

案例市116家基層醫療衛生機構中,30家(25.8%)位于案例市東部,83家(71.6%)為一級甲等機構,111家(95.7%)為公立機構,113家(97.4%)建立或訪問電子病歷,112家(96.6%)建立或訪問電子處方,80家具有手術能力(69.0%),見表2。

表2 基層醫療衛生機構基本情況 n(%)

案例市116家基層醫療衛生機構及其轄區內,重點人群占比為30.4%,每千人基層醫務人員數為1.57人,本科及以上學歷職工比例為35.0%,職工平均年齡為42歲,高級職稱職工比例為7.8%,在編職工實際月人均工資為7241.11元,非在編職工實際月人均工資為3558.31元。

2.2 基層醫療衛生機構投入-產出情況

基層醫療衛生機構除中位業務收入外其他收入為62.67萬元,中位實際開放床位數為60張,中位機構醫務人員數為66人,中位門急診量為37,184人次,中位出院人數為1703人次,見表3。

表3 基層醫療衛生機構投入-產出情況

2.3 基層醫療衛生機構醫療服務效率情況

116家基層醫療衛生機構醫療服務平均規模效率、純技術效率、綜合技術效率值分別為(0.912±0.113)、(0.699±0.225)、(0.632±0.207),其中,規模效率值為1的機構13家(11.2%),純技術效率值為1的機構22家(19.0%),綜合技術效率值為1的機構10家(8.6%)。

2.4 基層醫療衛生機構醫療服務效率影響因素的多元線性回歸分析

2.4.1 基層醫療衛生機構醫療服務規模效率影響因素的多元線性回歸分析

以基層醫療衛生機構醫療服務規模效率為因變量,并以其外部特征指標為自變量進行多元線性回歸分析。結果顯示,機構類型、轄區重點人群占比為基層醫療衛生機構醫療服務規模效率的影響因素(P<0.05),見表4,鄉鎮衛生院較社區衛生服務中心規模效率更高、轄區內重點人群占比更大的機構規模效率更高。

表4 基層醫療衛生機構醫療服務規模效率影響因素的多元線性回歸分析

2.4.2 基層醫療衛生機構醫療服務純技術效率影響因素的多元線性回歸分析

以基層醫療衛生機構醫療服務純技術效率為因變量,并以其內部特征指標與機構評級為自變量進行多元線性回歸分析。結果顯示,機構結余水平、非在編職工實際月人均工資為基層醫療衛生機構醫療服務純技術效率的影響因素(P<0.05),低結余水平的機構純技術效率更低,非在編人員工資水平更低的機構,純技術效率更高,見表5。

表5 基層醫療衛生機構醫療服務純技術效率影響因素的多元線性回歸分析

2.4.3 基層醫療衛生機構醫療服務綜合效率影響因素的多元線性回歸分析

以基層醫療衛生機構醫療服務綜合效率為因變量,以機構類型、轄區重點人群占比、機構結余水平、非在編職工實際月人均工資為自變量進行多元線性回歸分析。結果顯示,機構結余水平、非在編職工實際月人均工資為基層醫療衛生機構醫療服務綜合效率的影響因素(P<0.05),其影響方向與對純技術效率相同,見表6。

表6 基層醫療衛生機構醫療服務綜合效率影響因素的多元線性回歸分析

3 討論

3.1 基層建設應關注醫療資源配置相對稀缺、需求相對大的地區

案例市基層醫療衛生機構規模效率較高。從案例市基層機構規模效率均值可以看出,較純技術效率而言,其規模效率總體水平較高,機構運行規模較合理;由于規模效率較純技術效率變異較小,對規模效率有顯著影響的指標對綜合效率的影響并不顯著。

鄉鎮、轄區重點人群占比較高地區的基層醫療衛生機構需要更大規模。對不同機構類型間的投入變量進行t檢驗,P值分別為0.376、0.325、0.970,同時計算轄區重點人群占比與投入變量的皮爾森相關系數P值分別為0.732、0.879、0.610,可以認為不同機構類型、不同重點人群占比轄區間投入規模沒有顯著差異,但鄉鎮衛生院、轄區重點人群占比較高機構的投入規模更加合理,提示由于交通、與醫院距離和醫療資源密度等原因,鄉鎮衛生院較社區衛生服務中心需更大的規模來滿足轄區居民的衛生需求;也是出于對醫院資源相對需求更高,轄區重點人群占比較高的地區也需要基層醫療衛生機構更大的規模。基層衛生體系加強改革中應更加關注醫療資源配置相對稀缺、需求相對大地區的基層建設,增加其資源投入,或建立巡回醫療制度等形式提高資源空間利用效率。

由于本研究案例地區范圍較小,地域因素對機構效率影響不顯著。在黃河[16]等人的研究中,地域對基層醫療衛生機構規模效率與純技術效率的影響均顯著,但在本研究中不然,這可能是由于本研究案例范圍相對更小,而地域因素能綜合反映機構在地理位置差異和與地理分布具有一致特征的經濟、文化等因素,在較小范圍內,經濟、文化等因素與地理分布的一致性特征不明顯,導致本研究中地域因素影響不顯著。

3.2 保障基層醫療衛生機構收支平衡對其良性發展具有重要意義

在差額撥款背景下,陷入嚴重赤字狀態的基層機構難以靠自身努力擺脫赤字。本研究發現,低結余水平基層機構的純技術效率與綜合效率相對更低,但中、高結余水平基層機構的純技術效率與綜合效率差異并不明顯,這三類機構中,低結余水平基層機構處于收支赤字狀態,中結余水平基層機構收支接近平衡,而高結余水平基層機構有一定盈余水平。機構收支平衡與基層機構高效運行存在正相關關系,持續的赤字可能會使基層機構在本就運行效率不高的情況下,將更多精力耗費維持機構基本運營上,較難有余力優化資源配置、提升運行效率。而在生存壓力小的情況下,機構有資源來改善條件、激勵職工,進而提升機構運行效率。根據2019-2021年的財報數據,本研究中82%的低結余水平基層機構在此三年來一直處于赤字狀態,考慮到近三年新冠疫情防控工作量較大、醫療服務就診量較少,在案例市的基層機構均采取差額撥款的情況下,基層機構很難憑借自身力量改變赤字現狀,也很難有能力去提高機構運行效率。

有研究表明,差額撥款較全額撥款更能激發基層機構謀求發展的動力,進而提高其運行效率[16];本研究地區財政對所有基層機構都是差額撥款狀態,不同機構之間收支差額水平和醫療服務效率的相關性顯示,存在一定自身發展壓力的情況下、較高和持續的收支赤字依然會限制機構運行效率的改善,因此財政支持對基層醫療衛生服務機構的兜底、避免其陷入持續和嚴重赤字,對基層機構的發展至關重要。

3.3 非在編員工已成為基層醫療衛生機構的核心人力資源

在編職工實際月人均工資與機構純技術效率的關系并不顯著,而非在編職工實際月人均工資與機構純技術效率與綜合效率的關系明顯。這提示非在編員工對機構運行效率影響相對明顯,本研究地區數據顯示非在編員工占比49.36%,已經成為基層衛生服務機構主要的人力資源。另外,在編與非在編職工對經濟激勵具有不同的敏感性,在編員工由于工作穩定性、晉升空間等原因,對薪資的激勵并不敏感,非在編職工受薪資變化影響更大。最后,本研究發現非在編職工實際月人均工資與機構純技術效率與綜合效率是負相關關系,這說明兩者的關系并不是高薪資非在編員工會帶來基層技術效率的提高,更有可能的解釋是機構通過更多、更高薪資非在編員工來完成其工作產出,這個投入并不能帶來機構整體工作效率的提高。但是多個研究,特別是定性研究顯示[17-19],目前基層衛生服務機構逐步增加的工作量和空編與缺編并存導致的人才不足使得機構不得不雇傭非在編人員來保證工作任務的完成,而根據本研究結果,提示這給機構技術效率和整體效率的提高帶來了壓力。因此給予基層更多編制及與之直接聯系的財政支持,對基層衛生機構良性運行和基層衛生體系的加強至關重要。