江蘇省醫療衛生支出效率的時空演化研究

時尉 錢芝網 施毓鳳 梁凱文

摘?要：對江蘇省13個地級市的醫療衛生支出、所處的規模報酬階段及全要素生產率等進行測度。選取醫療衛生預算支出作為投入指標，衛生機構數、衛生技術人員數及衛生機構床位數作為產出指標，運用數據包絡分析方法（DEA）和Malmquist指數模型進行分析。數據顯示：10年間，全省平均醫療衛生支出綜合技術效率0.864，波動較大；純技術效率和規模效率波動相對平穩；自2007年以來，醫療衛生支出的全要素生產率整體呈下降趨勢。結果說明：各地級市及蘇南、蘇中、蘇北地區之間的3種效率值有明顯差異；醫療衛生支出的生產效率下降前期主要受技術進步下降導致，后期由技術進步和技術效率共同下降所驅動。

關鍵詞：江蘇?。会t療衛生支出；效率；時空演化

中圖分類號：F2?????文獻標識碼：A??????doi：10.19311/j.cnki.16723198.2024.09.004

為推動我國衛生事業的發展，2009年4月我國醫療衛生體制改革正式啟動實施。在醫改的大背景下，江蘇省醫療衛生事業取得了快速發展，其中，醫療衛生預算支出由2007年（醫改前）的101.97億元上升到2016年的673.35億元，年平均增長率為23.33%。衛生資源的快速發展對緩解當地百姓“看病難、看病貴”等突出問題有積極作用，然而，數量和規模的擴大并不意味著醫療衛生支出效率的提升，為準確度量全省及13個地級市的醫療衛生支出的效率，本文運用DEA-Malmquist生產率指數模型進行綜合技術效率、純技術效率、規模效率及全要素生產率的評估。

1?模型與方法

1.1?數據包絡分析（DEA）

數據包絡分析法（Data?Envelopment?Analysis，DEA）由美國運籌學家A.Charnes和W.W.Cooper等于1978年提出。DEA使用數學規劃模型，評價具有多個輸入，特別是多個輸出的“部門”或“單位”（decision?making?unit，DMU）間的相對有效性，根據對各DMU觀察的數據，判斷DMU是否為DEA有效，本質上是判斷DMU是否位于生產可能集的“生產前沿面”上。DEA方法主要包括規模報酬不變的模型（CCR），以及規模報酬可變的模型（BCC）。由于BCC模型能夠將CCR模型中的綜合技術效率（TE）分解為純技術效率（PTE）和規模效率（SE），分解公式為TE=PTE×SE，因此更有利于分析DEA無效的原因，因此本文采用BCC模型，公式如1所示。

Minρ=1-1mmi=1S-i/xi01+1kkj=1S+j/yj0

s.t.?x0=Xλ+S-；y0=Yλ+S+；

λ，S+，S-≥0（1）

式（1）中，ρ為決策單元DMU的效率指數，X和Y為DMU的投入和產出矩陣，x0和y0的為待評價單元的投入與產出向量，xi0和yj0為x0和y0的元素；m和k為投入和產出的類別，λ為列向量。S－、S+分別是松弛投入量和松弛產出量，S－i為松弛投入S－的元素，S+i為松弛產出S+的元素。

1.2?Mulmquist生產率指數模型

本文基于2007—2016年的面板數據，為動態比較不同時期DMU生產率的變化，基于Caves等提出的Malmquist生產率指數，構建了基于DEA的Malmquist生產率指數（TFPC，全要素生產率指數）來測度江蘇省醫療衛生支出全要素生產率的變動情況。其中，全要素生產率指數可以分解為技術效率變化指數（TEC）和技術進步變化指數（TEch），公式為TFPC=TEC×TEch；技術效率變化指數可以分解為純技術效率變化指數（PTEch）和規模效率變化指數（SEch），公式為TEC=PTEch×SEch。全要素生產率指數及其分解結果的計算方法如公式（2）所示：

TFPC=TEC×TEch=PTEch×SEch×TEch

=dt+1v（xt+1，yt+1）dtv（xt，yt）×dt+1c（xt+1，yt+1）/dt+1v（xt+1，yt+1）dtc（xt，yt）/dtv（xt，yt）

×dtc（xt+1，yt+1）dt+1c（xt+1，yt+1）×dtc（xt，yt）dt+1c（xt，yt）1/2（2）

在上式（2）中，dt和dt+1分別表示t期的技術為參照的時期t和t+1的距離函數;xt+1，yt+1和xt，yt分別表示t+1期和t期的投入和產出，v和c分別指在可變規模報酬和不變規模報酬前提下的投入和產出向量；TFPC>1表示從t時期到t+1時期的相對效率有所上升，TFPC<1表示相對效率降低，TFPC=1表示相對效率不變。

2?變量選取及區域劃分

投入產出指標選取的合理性影響著效率的大小。因此，本文在遴選投入產出指標時，嚴格遵從了科學性和可操作性原則?？茖W性原則：體現在投入與產出指標必須存在著邏輯（因果）關系，即投入是產出的原因，產出是投入的結果；可操作性原則：反映在數據的可獲得性上。結合上述標準，本文最終選取的指標體系如下表1所示。數據來源于相關年份《江蘇統計年鑒》及各地級市年鑒，經整理得到。

由于江蘇省幅員遼闊，全省地理總面積達10.72萬平方公里，且下轄13個地級市，受經濟、社會及自然等多方面因素的影響，各地級市醫療衛生事業的狀況也有較大差異。本文以江蘇省全部13個地級市為研究對象，每一個市為一個決策單元（DMU），同時，也將從蘇南、蘇中及蘇北出發進行區域的比較分析。下表2給出了江蘇省區域的劃分標準。

3?實證分析過程

3.1?效率的演化特征

3.1.1?綜合技術效率的演化特征

圖1給出了2007—2016年江蘇全省及蘇南、蘇中、蘇北地區綜合技術效率的時間演化圖。全省醫療衛生支出年度平均效率值為0.864，2007—2013年時段，綜合技術效率逐年上升，由2007年的0.786上升至2013年的0.931，其中2011—2012年增長速率最快為5.59%；2013—2016年時段綜合技術效率有所下降，于2016年跌至0.827，略高于初始水平。從江蘇省三大區域比較來看，蘇南地區效率的波動范圍最大，最大差距達0.347，蘇中地區次之，蘇北地區靠后；以2012年為分界點，前期蘇中地區的綜合技術效率高于蘇南和蘇北地區，后期則明顯低于蘇南和蘇北地區，造成上述原因是在2011年后蘇中地區純技術效率出現了顯著下降（如圖3）。圖2為2007—2016年江蘇省13個地級市的平均綜合技術效率值，由圖可知，平均綜合技術效率存在著顯著的城際差異，徐州、連云港、揚州、鎮江和宿遷平均綜合技術效率位于0.900～1.000之間，屬于高效率區域；南京、無錫、南通和淮安平均綜合技術效率位于0.800～0.900之間，屬于效率較高區域；其余城市效率低于0.800，屬于效率偏低區域。

3.1.2?純技術效率的演化特征

純技術效率用來反映政府在醫療衛生支出規模一定的前提下，對預算支出管理水平能力的高低。圖3給出了2007—2016年江蘇全省及蘇南、蘇中、蘇北地區純技術效率的時間演化圖。從全省角度來看，純技術效率變化相對平穩，后期雖略有下降，但總體保持在0.900～0.950之間，效率值較高，也就是說，政府對醫療衛生支出的利用程度和管理水平較高。從三大區域比較來看，蘇中地區純技術效率的波動范圍最大，最大差距達0.248，蘇南和蘇北地區波動相對較小；同時，在2007—2011年時段，蘇中地區的效率值高于蘇南和蘇北地區，2012—2016年時段，蘇中地區則明顯低于蘇南和蘇北地區。圖4為2007—2016年江蘇省13個地級市的平均純技術效率值，由圖可知，13個地級市效率值可以分為3類，南京、徐州和蘇州的純技術效率值達到1.000，表明這3個城市對預算支出的合理規劃及管理水平達到最優狀態；無錫、連云港、揚州、鎮江和宿遷的效率值位于0.900～1.000之間，效率相對較高；南通、常州、淮安、鹽城和泰州的效率值低于0.800，效率相對偏低，表明南通等5市醫療衛生預算支出管理水平有漏洞，存在資金的不合理利用和浪費現象，上述5市應加大對衛生人才引進力度，提升對醫療衛生支出的管理能力。

3.1.3?規模效率的演化特征

規模效率用來反映決策單元（DMU）是否在合適的生產規模下進行生產，效率值越接近于1，表明醫療衛生支出越接近最優生產規模。圖5為2007—2016年江蘇全省及蘇南、蘇中、蘇北地區規模效率的時間演化圖。從全省范圍來看，規模效率總體呈“螺旋式”上升趨勢，由2007年的0.846最終上升到2016年的0.970，10年間全省平均規模效率為0.945，效率值保持較高水平。從三大區域比較來看，蘇南地區規模效率的波動范圍最大，極差值達到0.228，而蘇中和蘇北地區波動較為平穩，10年間蘇南地區規模效率均低于蘇中和蘇北地區，此外，三大區域規模效率的差距有進一步縮小趨勢。圖6給出了全省13個地級市10年間平均規模效率的空間演化圖，除南京和蘇州以外，其余城市的規模效率均大于0.900，因此南京和蘇州兩市該效率有待提升。

3.1.4?規模報酬類型的演化特征

本文采用的是可變規模報酬的BCC模型，在規模效率不為1的情況下，可以將規模報酬類型進行分類，當處于規模報酬遞增階段（irs），表明可以通過擴大生產規模，提升規模經濟促使生產效率的提升，如果處于規模報酬遞減階段（drs），表明可進一步縮小生產規模來提升生產效率。表3給出了全省13個地級市規模報酬所處階段的時空演化結果。可以看出，蘇州、鎮江和泰州在四個時間周期內均處于同一規模報酬階段，其余10個城市存在著不同方向上的改變，大致向規模報酬不變和規模報酬遞增的階段轉變。從2016年來看，無錫、徐州和連云港已處于規模報酬不變的階段，表明上述3市在現有的衛生支出規模下，已經達到了最優生產效率；南京和蘇州處于規模報酬遞減階段，也就是說，上述兩市應縮減醫療衛生支出的規模來提升效率；常州等剩余8城市應擴大衛生支出的規模，形成規模經濟，促使效率提升。從三大區域比較來看，經濟發展較好的蘇南地區在時間周期內大多處于規模報酬遞減階段，而經濟發展相對靠后的蘇中和蘇北地區多數處在遞增階段。深層次原因，可能是因為南京、蘇州等經濟發達的城市，當地政府有能力通過稅收獲取更多的財政收入，但將財政收入投入到醫療衛生行業的時候，存在著衛生支出冗余的情況，同時資金在使用的過程中，也存在著浪費和不合理利用的情況，而蘇中、蘇北地區受限于當地的經濟發展水平，獲得財政支持的力度相對不夠，達不到規模經濟。

3.2?全要素生產率指數的演化特征

表4是由DEA的Malmqusit指數模型所測算出的江蘇省醫療衛生支出的全要素生產率指數的時間演化特征?？梢钥闯?，只有一個時段TFP指數大于1，表示全要素生產率僅在2009—2010年時段有7.7%的上升，其余時段全要素生產率均出現下降趨勢，平均TFP指數為0.871，表明10年間江蘇省醫療衛生支出的全要素生產率平均下降12.9%，并且每年下降的幅度有明顯差異。從其分解結果來看，技術效率變化指數為1.007，表明技術效率平均每年有0.7%的提升，10年內技術效率的變化可分為兩個階段，第一階段為2007—2013年時段，此期間內，技術效率變化指數均大于1，第二階段為2013—2016年時段，技術效率變化指數均小于1。技術進步變化指數與全要素生產率指數的變化大體吻合，在2009—2010年和2015—2016年兩個時段指數值大于1，表明除此年份內技術有明顯進步以外，其余年份都有所下降，10年內技術進步平均下降13.5%。由于全要素生產率指數（TFP）是由技術效率變化指數（TEC）與技術進步變化指數（TEch）乘積所得，因此可以總結得出，在2013年以前，江蘇省醫療衛生支出全要素生產率的降低是由技術進步下降造成的，而在2013年以后由技術效率和技術進步共同下降所導致。

從江蘇省13個地級市的平均全要素生產率指數來看，雖然指數值均低于1，但同樣存在著差異。其中，南京、徐州和蘇州指數值位于0.900以上，無錫、常州、連云港、淮安、鹽城、泰州和宿遷7個城市的指數值位于0.850～0.900之間，而南通、揚州和鎮江的指數值在0.800～0.900之間。以上結果表明，南京等3市醫療衛生支出的全要素生產率下降較慢，無錫等7市下降速率一般，而南通等3市的下降速率較快。從三大區域比較來看，蘇南、蘇中和蘇北的指數值分別為0.886、0.833和0.881，可以得出，蘇中地區全要素生產率下降速度略高于蘇南和蘇北地區。

4?結論與不足

本文運用數據包絡分析方法和Malmquist指數模型對江蘇省2007—2016年醫療衛生支出的三種效率、規模報酬所處的階段及全要素生產率進行測算。主要研究結論如下。

（1）在10年間，全省醫療衛生支出的純技術效率變化相對穩定，效率值較高，其中，蘇中地區效率值下降較為明顯；全省醫療衛生支出的規模效率呈“螺旋式”上升趨勢，且三大區域之間效率差距有所縮小。

（2）全省大部分地級市醫療衛生支出所處的規模報酬階段向著報酬不變和遞增階段過渡，而南京、蘇州等經濟發展較好的地區后期仍以規模報酬遞減為主。

（3）自2007年以來，全省醫療衛生支出的全要素生產率整體呈下降趨勢，前期主要受技術進步下降所致，后期由技術進步和技術效率共同下降所驅動；同時，各地級市及三大區域之間醫療衛生支出全要素生產率也存在時空差異。

本研究還存在著兩方面的不足。一方面，在指標的選取上，鑒于數據的可獲得性，只能用醫療衛生預算支出作為投入指標，而實際上，預算支出與真實的支出有一些差距；同時，也未將醫療器械設備數等指標納入到評價體系中。另一方面，測度效率的方法還包括隨機前沿法等，也有待運用其他方法來評估醫療衛生支出的效率，以提升結果的穩健性。

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