基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的醫(yī)院績效管理優(yōu)化策略探討

——楊 瑤 如 婳 王 霞 曾 多 唐佳驥 許欣悅

衛(wèi)生體系效率評價的測量一般采用技術(shù)效率方法[1-2]。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis,DEA)是一種既可用于單一變量，又可用于跨期和多投入-多產(chǎn)出的效率分析非參數(shù)方法[3-5]，自20世紀(jì)80年代被引入衛(wèi)生計量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究起[6]，是目前公認(rèn)的評價醫(yī)療機(jī)構(gòu)效率較為先進(jìn)的有效方法之一。

本研究基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法，從投入和產(chǎn)出角度對北京市某三級綜合醫(yī)院臨床科室進(jìn)行效率分析，旨在評價科室間相對有效性，分析效率差異和影響因素，以期為醫(yī)院年度和月度績效考核提供科學(xué)、客觀的評估視角，進(jìn)而促進(jìn)精細(xì)化管理水平提升。

1 資料與方法

1.1 資料來源

以該院39個臨床科室為研究對象，從病案統(tǒng)計系統(tǒng)、人力資源管理系統(tǒng)和北京市住院服務(wù)績效評價平臺采集2018年-2019年橫斷面數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)。

表1 臨床科室效率評價投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)

表2 臨床科室年度投入產(chǎn)出情況

1.2 研究方法

1.2.1 評價指標(biāo)設(shè)置 關(guān)于投入和產(chǎn)出指標(biāo)的選擇，為避免混淆技術(shù)效率和配置效率而影響結(jié)果的可信度[7]，本研究不使用收入、成本等經(jīng)濟(jì)類指標(biāo)。由于指標(biāo)數(shù)量和DMU(Decision Making Unit,判斷決策單元)數(shù)量對模型的區(qū)分能力有影響[8]，而臨床科室設(shè)置又相對穩(wěn)定，即DMU數(shù)量固定，則在設(shè)計指標(biāo)時需設(shè)置最少數(shù)量，并盡可能包含較全面的生產(chǎn)要素。

在評價住院服務(wù)時，使用DRGs進(jìn)行風(fēng)險調(diào)整，使用總權(quán)重作為住院服務(wù)總產(chǎn)出。在文獻(xiàn)研究和專家咨詢基礎(chǔ)上，對指標(biāo)進(jìn)行第一輪篩選，再應(yīng)用R型聚類分析確定評價指標(biāo)，消除指標(biāo)多重共線性，最終確定了兩個投入指標(biāo)和兩個產(chǎn)出指標(biāo)，見表1。

1.2.2 模型導(dǎo)向選擇 數(shù)據(jù)包絡(luò)模型按效率測量方式可分為投入導(dǎo)向、產(chǎn)出導(dǎo)向和非導(dǎo)向[8]。本研究在具體分析步驟中使用不同導(dǎo)向模型，以便進(jìn)行效率投影分析。

1.2.3 規(guī)模收益類型設(shè)定及狀態(tài)判斷 運(yùn)行數(shù)據(jù)包絡(luò)模型時需要設(shè)定一個重要理論假設(shè)，即假設(shè)生產(chǎn)技術(shù)的規(guī)模收益不變(Constant Returns to Scale,CRS)或規(guī)模收益可變(Variable Returns to Scale，VRS)[1]。CCR模型是假設(shè)規(guī)模收益不變，或雖規(guī)模收益可變，但假設(shè)所有DMU處于最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模(規(guī)模收益不變)階段。而在實(shí)際生產(chǎn)中，幾乎沒有DMU可全部處于最優(yōu)規(guī)模狀態(tài)，因此應(yīng)用基于CRS的CCR模型求解得到綜合技術(shù)效率(Technical Efficiency，TE)。應(yīng)用基于VRS的BCC模型，可排除規(guī)模的影響，得出純技術(shù)效率(Pure Technical Efficiency，PTE)。

以臨床科室作為DMU測量技術(shù)效率時，應(yīng)建立VRS模型，但可通過比較CRS效率值和VRS效率值分離出規(guī)模效率(Scale Efficiency，SE)，計算方法為SE=TECRS/PTEVRS[4，9]。并可借用CRS模型求解各DMU的線性組合系數(shù)之和(Σλ)，以此來判斷被評價的DMU所處的規(guī)模收益狀態(tài)，即：若Σλ<1，則該DMU處于規(guī)模收益遞增(Increasing Returns to Scale，IRS)狀態(tài)；若Σλ=1，則該DMU處于規(guī)模收益不變(CRS)狀態(tài)；若Σλ>1，則該DMU處于規(guī)模收益遞減(Decreasing Returns to Scale，DRS)狀態(tài)。

1.2.4 松弛變量 采用兩階段方法，求解投入和產(chǎn)出松弛變量。通過無效DMU的比例改進(jìn)值和松弛改進(jìn)值，計算目標(biāo)值，即無效DMU在前沿上的投影。投入指標(biāo)的改進(jìn)值用負(fù)數(shù)表示，產(chǎn)出指標(biāo)的改進(jìn)值用正數(shù)表示。

1.2.5 Malmquist指數(shù) 在醫(yī)院內(nèi)部進(jìn)行績效評價時，除對某時期的科室效率進(jìn)行橫向靜態(tài)比較外，還需對各時期效率變動進(jìn)行縱向分析。應(yīng)用Malmquist指數(shù)對各決策單元的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行全要素生產(chǎn)率(Total Factor Productivity，TFP)分析，可以反映生產(chǎn)前沿的變動情況[6]。按不同參比方式和前沿類型，Malmquist指數(shù)有多種模型。從提高前沿精度和運(yùn)算結(jié)果的可靠性與穩(wěn)定性出發(fā)，本研究選用全局參比Malmquist指數(shù)(Global Malmquist Index)模型計算。

1.3 數(shù)據(jù)處理方法

應(yīng)用 MS Office 365(Excel，Access)和MaxDEA Pro 6.6軟件對所得數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。

2 結(jié)果

2.1 基本情況

該院臨床科室設(shè)置在評價期內(nèi)有所調(diào)整，由2018年的36個增加至2019年的39個，表2列出了2018年、2019年投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)的描述性統(tǒng)計結(jié)果。

2.2 臨床科室效率靜態(tài)橫向評價

利用徑向模型(CCR模型和BCC模型)對臨床科室年度橫斷面數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到各DMU的TE值、PTE值和SE值，如圖1所示。按上下限、四分位數(shù)及全距等顯示效率值分布，2018年、2019年分別僅有3個科室達(dá)到總體有效(綜合技術(shù)效率為1)，處于規(guī)模收益不變狀態(tài)，投入資源得到了最佳產(chǎn)出，其余科室各有7個達(dá)到技術(shù)有效，但其中每年各有4個因規(guī)模無效而導(dǎo)致總體無效。

表3 2018年、2019年部分科室技術(shù)效率及投入產(chǎn)出改進(jìn)情況

圖1 2018-2019年臨床科室相對效率

在投入導(dǎo)向的VRS模型和產(chǎn)出導(dǎo)向的VRS模型下，計算得到2018年29個科室、2019年32個科室的投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)改進(jìn)值(比例改進(jìn)值與松弛改進(jìn)值之和)和目標(biāo)值(投影值)。部分科室技術(shù)效率及投入產(chǎn)出改進(jìn)情況見表3。

2.3 臨床科室跨期效率動態(tài)縱向評價

2.3.1 年度效率評價 在徑向模型基礎(chǔ)上，使用全局參比Malmquist指數(shù)模型對各DMU的年度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果顯示，2018年-2019年，各科室平均全要素生產(chǎn)率為1.063，28個科室的全要素生產(chǎn)率總體增長了6.3%，說明臨床科室的全要素生產(chǎn)率總體呈上升趨勢。

分析技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(Technological Change,TC)和技術(shù)效率變化指數(shù)(Technical Efficiency Change,EC)顯示，技術(shù)進(jìn)步對科室效率的影響大于技術(shù)效率變化的影響。技術(shù)進(jìn)步指數(shù)平均值為1.081，總體增長了8.1%，說明科室整體呈技術(shù)不斷改進(jìn)趨勢，其中有34個科室的生產(chǎn)前沿面有所移動。技術(shù)效率變化指數(shù)平均值為0.983，總體增長了-1.7%，說明總體效率呈下降趨勢，僅13個科室的組織管理水平有所提高。由此可見，2018年-2019年該院全要素生產(chǎn)率的增長主要是由技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)推動的，結(jié)構(gòu)效應(yīng)貢獻(xiàn)有限。

進(jìn)一步將技術(shù)效率變化指數(shù)分解為純技術(shù)效率指數(shù)(Pure Technical Efficiency Change,PEC)和規(guī)模效率指數(shù)(Scale Efficiency Change,SEC)。結(jié)果顯示，純技術(shù)效率指數(shù)平均值為0.932，增長了-6.8%；規(guī)模效率指數(shù)平均值為1.055，11個科室規(guī)模效率均有所提升?？梢?，純技術(shù)效率和規(guī)模效率未能充分發(fā)揮作用。

2.3.2 月度效率評價 使用全局參比Malmquist指數(shù)模型對各DMU月度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，部分科室各時期生產(chǎn)率、技術(shù)和效率較上月變化情況見圖2。根據(jù)Malmquist指數(shù)變化趨勢，可以看出全要素生產(chǎn)率的變動情況，以及技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步對全要素生產(chǎn)率變動所起的作用。

3 討論

通過上述研究可以發(fā)現(xiàn)，基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的效率評價可操作性強(qiáng)，數(shù)據(jù)科學(xué)、客觀。結(jié)合醫(yī)院績效管理經(jīng)驗，提出如下績效管理優(yōu)化策略。

3.1 基于DRGs進(jìn)行風(fēng)險調(diào)整

提升臨床科室間醫(yī)療服務(wù)產(chǎn)出的可比性是醫(yī)院績效管理難題之一。DRGs是用于衡量醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量效率的一個重要工具，它既考慮臨床過程又考慮資源消耗[10]，符合基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析進(jìn)行績效管理的理念。已有國外研究使用DRGs指標(biāo)做效率度量，如病例組合指數(shù)(Case Mix Index，CMI)調(diào)整的出院人數(shù)作為產(chǎn)出指標(biāo)[6，11-13]。本研究用住院服務(wù)總權(quán)重作為產(chǎn)出指標(biāo)，使科室住院服務(wù)總產(chǎn)出包含了病例復(fù)雜程度和治療難度，一方面使績效評價具有較好的同質(zhì)性，提升科室橫向可比性，另一方面促進(jìn)科室不斷拓展服務(wù)寬度，提升技術(shù)水平。

圖2 2018年-2019年部分臨床科室月度Malmquist指數(shù)及其分解構(gòu)成情況

3.2 提高績效管理的靈活性與適應(yīng)性

本研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析對復(fù)雜系統(tǒng)的效率評價具有較好適用性，可及時按實(shí)際運(yùn)行情況調(diào)整投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)，以解決因資源投入變動而產(chǎn)生的指標(biāo)異動問題。例如，學(xué)科設(shè)置發(fā)生變化或床位布局有所調(diào)整時，可根據(jù)實(shí)際開放床位數(shù)和該時期開放天數(shù)設(shè)定實(shí)際開放總床日數(shù)；科室人力資源發(fā)生變動時，可按月核增(減)新聘任或離(退)人員，并在年度評價時進(jìn)行累計；對于中長期出國(境)培訓(xùn)或參加醫(yī)療援助等外派情況，可依據(jù)人員崗位變動情況對人力資源投入進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，使評價指標(biāo)數(shù)值真實(shí)反映人力資源配置。依此建立的動態(tài)調(diào)整機(jī)制，可以使評價指標(biāo)與實(shí)際投入資源相匹配，同時使相應(yīng)產(chǎn)出和相對效率評價更具可比性。因此，可將基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的科室效率評價作為醫(yī)院績效評價體系的補(bǔ)充，以增強(qiáng)科室考核的靈活性、適應(yīng)性。

3.3 提供客觀、公正的效率評估視角

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析較傳統(tǒng)的評價方法具有更強(qiáng)的客觀性，無需人為設(shè)置指標(biāo)權(quán)重，也不受指標(biāo)單位影響。一方面，橫向相對效率評價可豐富醫(yī)院現(xiàn)行績效評價體系，使醫(yī)院管理者在調(diào)整資源結(jié)構(gòu)、改善運(yùn)行效率時有據(jù)可依，提高考核結(jié)果的信度和效度；另一方面，應(yīng)用Malmquist指數(shù)進(jìn)行效率縱向比較，可助力管理者全面掌握科室效率現(xiàn)狀及各時期變化情況，對投入未達(dá)最佳效用的科室，可明確改進(jìn)方向，并在考核科主任任期管理時作為崗位關(guān)鍵績效評價依據(jù)或任期目標(biāo)參考。

3.4 效率驅(qū)動績效改進(jìn)

應(yīng)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法實(shí)施績效診斷，核心作用是識別被評價單元與最優(yōu)單元之間的技術(shù)效率差距，對無效率程度進(jìn)行測量，有效提高績效水平。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析如同繩尺，將各科室在坐標(biāo)系上拉拽，構(gòu)建生產(chǎn)前沿面，并顯示出松弛問題，進(jìn)而提出改進(jìn)空間。由此實(shí)施的績效診斷，對被評價單元(臨床科室)定義了參考標(biāo)桿，是實(shí)施績效改進(jìn)的有效途徑。

從Malmquist指數(shù)動態(tài)分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，該院大多數(shù)臨床科室全要素生產(chǎn)率的增長動力主要來自于技術(shù)進(jìn)步，說明科室在學(xué)科發(fā)展建設(shè)中積極引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)、新項目，以技術(shù)創(chuàng)新推動了學(xué)科發(fā)展。但需注意的是，科室技術(shù)效率仍有進(jìn)步空間，可將各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的精細(xì)管控作為切入點(diǎn)，通過建立健全工作機(jī)制，強(qiáng)化內(nèi)部管理，充分利用資源，以發(fā)揮管理決策作用，增強(qiáng)組織發(fā)展活力。

3.5 正確運(yùn)用測量方法

將數(shù)據(jù)包絡(luò)分析用于醫(yī)院績效管理具有諸多優(yōu)越性，但在使用這一非參數(shù)前沿分析方法時，除了考慮衛(wèi)生行業(yè)的特殊性，還應(yīng)注意方法學(xué)問題。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型是基于生產(chǎn)可能集理論的線性規(guī)劃方法[2]，投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)必須可線性相加，正確處理比值數(shù)據(jù)，同時控制指標(biāo)數(shù)量。此外，應(yīng)基于不同分析目的，選用不同模型導(dǎo)向。例如，對于醫(yī)療需求不足的基礎(chǔ)學(xué)科，無法在既定投入下增加醫(yī)療服務(wù)產(chǎn)出，此時若選擇產(chǎn)出導(dǎo)向模型，將脫離實(shí)際，難以達(dá)成測定目標(biāo)，應(yīng)測量投入能夠等比例減少的程度；對于投入資源較多的優(yōu)勢、特色學(xué)科，以增加產(chǎn)出作為提高效率的主要途徑，則需在不增加投入的條件下測量產(chǎn)出應(yīng)增加的程度，以達(dá)到技術(shù)有效的目的。