山東省某市衛(wèi)生資源配置公平性與效率狀況研究

王晨陽(yáng)，潘習(xí)龍，王培玉

北京大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院社會(huì)醫(yī)學(xué)與健康教育系，北京，100191

優(yōu)化衛(wèi)生資源配置，提高衛(wèi)生資源的利用效率與可及性對(duì)促進(jìn)衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展、保障人民健康意義重大。《“十三五”深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革規(guī)劃》明確提出，健全完善衛(wèi)生體系的重要基礎(chǔ)是優(yōu)化衛(wèi)生資源配置。隨著“十三五”末期的到來(lái)，2020年全國(guó)衛(wèi)生健康會(huì)議進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)持續(xù)深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革重點(diǎn)任務(wù)之一是優(yōu)化醫(yī)療衛(wèi)生資源配置。公平與效率是衛(wèi)生資源配置的重要議題，衛(wèi)生資源的充分利用是配置公平的前提，配置公平則有利于提升效率。既有研究主要聚焦于衛(wèi)生資源配置公平或效率，未能全面研究二者的關(guān)聯(lián)性[1]。因此，本文對(duì)山東省某市“十三五”以來(lái)衛(wèi)生資源配置的公平和效率發(fā)展情況進(jìn)行全面分析評(píng)價(jià)，以期為該市“十四五”規(guī)劃提供參考。

1 資料來(lái)源與方法

1.1 研究對(duì)象

選取山東省某市為研究對(duì)象。某市位于魯南地區(qū)，下轄1個(gè)縣級(jí)市、5個(gè)區(qū)。人口、經(jīng)濟(jì)和地理信息的數(shù)據(jù)來(lái)源于2015-2019年某市統(tǒng)計(jì)年鑒，醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)由某市衛(wèi)生健康委員會(huì)“國(guó)家衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)絡(luò)直報(bào)系統(tǒng)”導(dǎo)出。

1.2 指標(biāo)確定

結(jié)合文獻(xiàn)學(xué)習(xí)結(jié)果和數(shù)據(jù)可得性，選取該市各區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)實(shí)有床位數(shù)、衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、萬(wàn)元以上設(shè)備總值作為衛(wèi)生資源投入指標(biāo)，產(chǎn)出指標(biāo)有門(mén)急診人次和入院人數(shù)。

1.3 研究方法

1.3.1 公平性評(píng)價(jià)?；嵯禂?shù)、集中指數(shù)是評(píng)價(jià)公平性的常用指標(biāo)。本文使用基尼系數(shù)評(píng)價(jià)衛(wèi)生資源投入在人口和地理兩個(gè)層面的公平性，公式為：

式(1)

式(1)中的G表示基尼系數(shù)，n為地區(qū)總數(shù)，將各地區(qū)按照區(qū)域面積(或人口)計(jì)算的平均衛(wèi)生資源投入從小到大排列，F(xiàn)i為區(qū)域面積(或人口)的累積百分比，Φi表示衛(wèi)生資源投入的累積百分比，其中F0和Φ0均為0[2]。基尼系數(shù)范圍為0-1，數(shù)值越大不公平程度越高。

使用集中指數(shù)評(píng)價(jià)衛(wèi)生資源利用(產(chǎn)出)在不同地區(qū)的公平性，公式為：

式(2)

式(3)

式(2)計(jì)算了將各區(qū)按照人均GDP從小到大排列后集中曲線(xiàn)下的面積，式(3)中的CI表示集中指數(shù)，n為地區(qū)總數(shù)，Yi為衛(wèi)生資源利用的累積百分比，Xi為人口累積百分比[3]。集中指數(shù)范圍為-1-1，絕對(duì)值越大表示不公平程度越高，負(fù)值表示資源利用主要集中在貧困地區(qū)，正值則表示資源利用主要集中在富裕地區(qū)[4]。基尼系數(shù)和集中指數(shù)的計(jì)算使用Excel。

1.3.2 效率評(píng)價(jià)。采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis, DEA)進(jìn)行多投入多產(chǎn)出單元的技術(shù)效率評(píng)價(jià)，并與Malmquist指數(shù)結(jié)合評(píng)價(jià)跨期的生產(chǎn)率變化。該方法在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域應(yīng)用廣泛[5-6]。Malmquist指數(shù)又稱(chēng)全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)，它可以分解為技術(shù)效率變化和技術(shù)變化，其中技術(shù)效率變化又可以分解為純技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化[7]。DEA方法計(jì)算出的效率值最大為1，表示技術(shù)有效；Malmquist指數(shù)及其分解指數(shù)小于1意味著衰退，等于1表示無(wú)變化，大于1則表示進(jìn)步和提升。本文將不同年份的各區(qū)作為平行生產(chǎn)單元計(jì)算技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率，并求出各區(qū)5年間的效率均值進(jìn)行比較。Malmquist指數(shù)及其分解指數(shù)則以每年各區(qū)形成的生產(chǎn)前沿為基礎(chǔ)，采用相鄰交叉參比法計(jì)算。各相關(guān)指標(biāo)采用DEAP 2.1的運(yùn)算結(jié)果。

2 結(jié)果

2.1 衛(wèi)生資源配置和利用公平性

根據(jù)基尼系數(shù)的計(jì)算結(jié)果，某市各區(qū)衛(wèi)生資源配置的地理公平性要弱于人口公平性，不同衛(wèi)生資源的配置公平性差異較大；其中床位配置的公平程度最高，萬(wàn)元以上醫(yī)療設(shè)備配置的公平性最低，衛(wèi)生技術(shù)人員的公平性居中。在人口公平的衡量標(biāo)準(zhǔn)下，實(shí)有床位的基尼系數(shù)2014年最高，為0.208，2015-2018年均未超過(guò)0.2，處于比較公平的狀態(tài)。萬(wàn)元以上設(shè)備、衛(wèi)生技術(shù)人員的基尼系數(shù)均處于0.2-0.3之間，仍然屬于相對(duì)公平的范圍。在地理公平的衡量標(biāo)準(zhǔn)下，實(shí)有床位的基尼系數(shù)均接近0.4，5年均值0.388，分布相對(duì)合理。衛(wèi)生技術(shù)人員和萬(wàn)元以上設(shè)備的均值則分別為0.425和0.431，提示其地理分布差距相對(duì)較大。見(jiàn)表1。

衛(wèi)生服務(wù)利用的集中指數(shù)范圍為0.027-0.174，從時(shí)間上看可分為兩個(gè)階段：2017年以前未超過(guò)0.07，整體公平程度較高；從2017年起門(mén)急診人次和入院人數(shù)的集中指數(shù)均超過(guò)了0.1，不公平性增加。結(jié)果提示衛(wèi)生服務(wù)利用主要集中在較富裕的地區(qū)，尤其是住院服務(wù)表現(xiàn)更為明顯。見(jiàn)表1。集中指數(shù)的突變可能與2017年部分城市三級(jí)醫(yī)院擴(kuò)建，吸引了更多患者就醫(yī)有關(guān)。

表1 不同年份基尼系數(shù)和集中指數(shù)結(jié)果

2.2 衛(wèi)生資源配置效率與生產(chǎn)率變化

某市各區(qū)效率指標(biāo)均值結(jié)果如表2所示。從整體看，純技術(shù)效率均值為0.934，規(guī)模效率均值為0.969，某市技術(shù)效率均值為0.907。從各區(qū)看，C區(qū)的技術(shù)效率和規(guī)模效率最高，F(xiàn)區(qū)的純技術(shù)效率最高，A區(qū)的各項(xiàng)指標(biāo)均為最低。

表2 各區(qū)效率指標(biāo)均值

全要素生產(chǎn)率是地區(qū)資源配置和服務(wù)產(chǎn)出能力的綜合體現(xiàn)。某市的全要素生產(chǎn)率2015-2016年有4.7%的提升，但在其他年份均表現(xiàn)為不同程度的下降，5年間共降低了17.4%，整體呈衰退趨勢(shì)。2014-2018年技術(shù)效率變化指數(shù)為1.031，技術(shù)變化指數(shù)為0.801，提示技術(shù)退步是生產(chǎn)率變化的主要原因。純技術(shù)效率僅在2015-2016年有所下降，其他年份都是提升狀態(tài)，規(guī)模效率在2016-2017年有所下降，其他年份小幅提升，整體變化不大，說(shuō)明純技術(shù)效率變化是影響技術(shù)效率變化的主要因素。見(jiàn)表3。

表3 某市衛(wèi)生資源配置效率的Malmquist指數(shù)及分解指數(shù)年均變化

從不同區(qū)來(lái)看，E區(qū)通過(guò)技術(shù)效率提高或技術(shù)進(jìn)步保持了全要素生產(chǎn)率的持續(xù)提高，4個(gè)階段中增長(zhǎng)率最高達(dá)8.7%(2014-2015年)，最低為3.8%(2016-2017年)。C區(qū)受技術(shù)衰退的影響最為嚴(yán)重，全要素生產(chǎn)率持續(xù)降低，下降幅度從0.7%(2015-2016年)到22.2%(2017-2018年)不等。由于規(guī)模效率的改善，A、B區(qū)分別在2017-2018年和2016-2017年間生產(chǎn)率有較明顯提高。D區(qū)和F區(qū)在2015-2016年間生產(chǎn)率提高則主要是技術(shù)進(jìn)步的結(jié)果。見(jiàn)表4。綜合4個(gè)階段的情況，僅E區(qū)的全要素生產(chǎn)率提高了1%，其他區(qū)均有所降低。各區(qū)普遍存在技術(shù)退步情況，技術(shù)效率變化與規(guī)模效率變化趨勢(shì)一致，純技術(shù)效率則保持不變或略有升高。見(jiàn)表5。

表4 2014-2018年按年份計(jì)算的各區(qū)Malmquist指數(shù)及分解指數(shù)

表5 2014-2018年各區(qū)Malmquist指數(shù)及分解指數(shù)均值

3 討論

3.1 衛(wèi)生資源配置的地理公平性弱于人口公平性，人員和設(shè)備的配置仍需進(jìn)一步優(yōu)化

從衛(wèi)生資源投入來(lái)看，某市以人口公平為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的醫(yī)療設(shè)備、床位及衛(wèi)生人員的基尼系數(shù)基本在0.3以下，公平性較好，但以地理公平為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)時(shí)則均處于0.3-0.5之間，公平性欠佳，與其他學(xué)者對(duì)山東淄博、廣東、重慶、廣西、山東、云南等地的研究結(jié)果相同[8-11]。長(zhǎng)期以來(lái)，政府和衛(wèi)生部門(mén)的資源配置目標(biāo)主要基于人均規(guī)劃考慮，對(duì)資源的地理分布約束較少，雖然該市醫(yī)療衛(wèi)生資源逐漸增多，但主要還是分布在經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的城區(qū)A。從衛(wèi)生服務(wù)利用來(lái)看，門(mén)急診和住院服務(wù)越來(lái)越向較為富裕的地區(qū)集中，也從側(cè)面反映了優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源地理分布不均衡。因此，某市政府對(duì)衛(wèi)生資源的配置標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)該更加科學(xué)，不僅要考慮人口配置，還要考慮地理面積、人口分布、政府衛(wèi)生資源投入的合理性等因素。另外，要建立以按需配置為主的宏觀調(diào)控系統(tǒng)，注重公眾健康需求，引導(dǎo)過(guò)剩地區(qū)的資源向不足地區(qū)傾斜，不斷優(yōu)化調(diào)整，實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)優(yōu)質(zhì)資源共享，以提高全市衛(wèi)生資源的配置公平性。

3.2 各區(qū)發(fā)展差異較大，衛(wèi)生資源不足和浪費(fèi)并存

從各項(xiàng)分析結(jié)果看，某市6轄區(qū)全部為非DEA有效，整體效率較差，各區(qū)的衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展表現(xiàn)出較明顯差異，衛(wèi)生資源不足和浪費(fèi)并存。以A區(qū)和C區(qū)為例，A區(qū)人口密度最大，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，擁有較豐富的衛(wèi)生人力和設(shè)施資源，但其規(guī)模效率和技術(shù)效率為各區(qū)最低，提示A區(qū)存在衛(wèi)生資源投入冗余。C區(qū)的衛(wèi)生資源投入水平僅約為A區(qū)的1/3，整體來(lái)看規(guī)模效率最高，但其技術(shù)退步也最為明顯。另外，C區(qū)醫(yī)療設(shè)備和衛(wèi)生技術(shù)人員的基尼系數(shù)普遍高于實(shí)有床位，提示C區(qū)人員和設(shè)備投入不足。這與王奕然、肖思曲的研究結(jié)果相同[12-13]。近幾年，隨著國(guó)家衛(wèi)生投入政策向基層和欠發(fā)達(dá)地區(qū)傾斜，這些地區(qū)的床位數(shù)等硬件設(shè)施配置情況得到明顯改善。某市積極響應(yīng)國(guó)家政策，加大投入，但由于各區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡，經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好的區(qū)如A區(qū)有更多資金保證醫(yī)療機(jī)構(gòu)設(shè)備等的投入，能夠提供更好的工作條件吸引更多的衛(wèi)生人才，經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的C區(qū)則缺少相應(yīng)設(shè)備和人才。為縮小不同轄區(qū)間因經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡引起的衛(wèi)生資源配置不公平及效率低下，政府部門(mén)應(yīng)統(tǒng)籌規(guī)劃，對(duì)某市不同經(jīng)濟(jì)區(qū)域之間的衛(wèi)生資源進(jìn)行合理分配。政府主管部門(mén)在分配衛(wèi)生經(jīng)費(fèi)的時(shí)候，應(yīng)加大對(duì)經(jīng)濟(jì)落后轄區(qū)的財(cái)政扶持力度，縮小地區(qū)間差異。在政策上給予經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)轄區(qū)相應(yīng)的補(bǔ)貼及鼓勵(lì)，協(xié)調(diào)不同轄區(qū)衛(wèi)生資源的配置和流動(dòng)。要制定鼓勵(lì)醫(yī)療衛(wèi)生人才向欠發(fā)達(dá)轄區(qū)流動(dòng)的優(yōu)惠政策，如提高薪資待遇、改革完善職稱(chēng)制度、增加學(xué)習(xí)培訓(xùn)機(jī)會(huì)、暢通發(fā)展渠道、完善醫(yī)聯(lián)體建設(shè)等引導(dǎo)醫(yī)務(wù)人員的良性流動(dòng)，逐漸提高某市衛(wèi)生資源配置公平和效率。

3.3 全要素生產(chǎn)率呈下降趨勢(shì)，技術(shù)退步成主要原因

2014-2018年，各區(qū)全要素生產(chǎn)率總體下降了17.4%，技術(shù)退步是主要原因。各區(qū)的技術(shù)變化指數(shù)均小于1，整體技術(shù)變化指數(shù)0.801，多個(gè)區(qū)技術(shù)退步的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了技術(shù)效率提升帶來(lái)的進(jìn)步，這與許多研究的結(jié)果不同[5,14-15]。究其原因，某市醫(yī)療衛(wèi)生人才的外流及缺乏是技術(shù)退步的主要因素。此外，經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)轄區(qū)醫(yī)療設(shè)備逐漸老舊，醫(yī)療技術(shù)停滯不前；經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)轄區(qū)則新興技術(shù)發(fā)展緩慢、使用率和轉(zhuǎn)化率較低。受到優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源配置不均和基層醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)水平不高的影響，大型公立醫(yī)院承擔(dān)了較多常見(jiàn)病和慢性病的診療任務(wù)，不利于醫(yī)學(xué)技術(shù)和診療模式的革新。這表明，某市應(yīng)該從過(guò)去依靠增加衛(wèi)生資源數(shù)量，通過(guò)發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)來(lái)提升資源配置效率，轉(zhuǎn)變到提升醫(yī)療技術(shù)和服務(wù)創(chuàng)新能力上來(lái)。應(yīng)該加強(qiáng)與醫(yī)學(xué)院校的合作，建立依托本市醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的學(xué)研平臺(tái)和創(chuàng)新中心，積極培養(yǎng)及引進(jìn)醫(yī)療、護(hù)理、診斷、衛(wèi)生管理等各方面人才；欠發(fā)達(dá)轄區(qū)則要及時(shí)更新老舊的醫(yī)療設(shè)備；轄區(qū)內(nèi)大型醫(yī)院，要關(guān)注向外轉(zhuǎn)診較多的臨床科室，加強(qiáng)相關(guān)學(xué)科建設(shè)，將患者留在轄區(qū)內(nèi)；同時(shí)發(fā)揮大型醫(yī)院輻射作用，加強(qiáng)區(qū)域醫(yī)聯(lián)體建設(shè)，對(duì)基層醫(yī)院進(jìn)行重點(diǎn)扶植，以此提高整體醫(yī)療機(jī)構(gòu)的服務(wù)能力和服務(wù)水平，進(jìn)而提高全要素生產(chǎn)率。