基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的全國(guó)中醫(yī)醫(yī)院服務(wù)效率研究

劉珺， 周穎， 岳靖凱， 張翔， 吳雅平

中醫(yī)學(xué)是中國(guó)傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)最主要的代表，長(zhǎng)期以來(lái)為保障和促進(jìn)人民生命健康做出了重要貢獻(xiàn)[1]。在抗擊新冠肺炎疫情的實(shí)踐中，中醫(yī)藥的作用得到充分肯定，并受到世界關(guān)注。中醫(yī)醫(yī)院是承載中醫(yī)藥發(fā)展的重要基礎(chǔ)，2016年國(guó)務(wù)院印發(fā)《中醫(yī)藥戰(zhàn)略規(guī)劃綱要2016—2030》，明確指出“切實(shí)提高中醫(yī)醫(yī)療服務(wù)能力，促進(jìn)中醫(yī)藥事業(yè)健康發(fā)展”[2]。本文選取30個(gè)省級(jí)行政區(qū)的面板數(shù)據(jù)，通過(guò)DEA-BCC模型進(jìn)行效率測(cè)算，并對(duì)效率的影響因素進(jìn)行回歸分析，旨在研究“中醫(yī)藥戰(zhàn)略2030”實(shí)施后我國(guó)中醫(yī)醫(yī)院服務(wù)的效率情況，探討優(yōu)化中醫(yī)醫(yī)院資源配置和提升中醫(yī)醫(yī)院服務(wù)能力的實(shí)現(xiàn)路徑。

1 資料與方法

1.1 資料來(lái)源

本研究資料來(lái)源于2017—2019年《中國(guó)衛(wèi)生健康統(tǒng)計(jì)年鑒》中2016—2018年我國(guó)各省市中醫(yī)類中醫(yī)醫(yī)院的相關(guān)數(shù)據(jù)。考慮到數(shù)據(jù)的完整性與可獲得性，我國(guó)西藏及港澳臺(tái)地區(qū)未納入研究范圍。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)的篩選整理，最終選取國(guó)內(nèi)30個(gè)省市為研究對(duì)象。依據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局關(guān)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平狀況的劃分，將各省市劃分為東部、中部、西部三個(gè)地區(qū)，其中東部地區(qū)包括遼寧、北京、天津、河北、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東、廣西、海南等12個(gè)省市；中部地區(qū)包括山西、內(nèi)蒙古、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等8個(gè)省市；西部地區(qū)包括陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、四川、重慶、云南、貴州、西藏等10個(gè)省市。

1.2 指標(biāo)選取

根據(jù)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)效率常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)，在文獻(xiàn)綜述梳理和專家咨詢的基礎(chǔ)上，篩選并確定能夠直觀反映本研究目的的3項(xiàng)投入和2項(xiàng)產(chǎn)出指標(biāo)[3-5]。3項(xiàng)投入指標(biāo)從衛(wèi)生資源方面選取醫(yī)院數(shù)、執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數(shù)、床位數(shù)。2項(xiàng)產(chǎn)出指標(biāo)從醫(yī)療服務(wù)方面選取總診療人次數(shù)、出院人數(shù)。

1.3 研究方法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(data envelopment analysis，DEA)是一種在處理多輸入與多輸出問(wèn)題的能力上具有優(yōu)勢(shì)的模型，目前已廣泛應(yīng)用于醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域[6]。常見的方法有DEA-CCR模型、DEA-BCC模型和Malmquist指數(shù)等，其中DEA-BCC模型基于規(guī)模報(bào)酬可變，可將技術(shù)效率分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率[7]，但DEA-CCR模型和DEA-BCC模型只能比較同一時(shí)期決策單元(decision making unit，DMU)的效率值，而Malmquist指數(shù)可比較不同時(shí)期DMU的效率值。因此，本文將DEA-BCC模型與Malmquist指數(shù)相結(jié)合，為研究的實(shí)證分析提供更精準(zhǔn)的服務(wù)效率測(cè)算。

鑒于效率測(cè)算的結(jié)果位于0～1之間，屬于受限變量，分析其影響因素時(shí)，適用于只對(duì)可觀測(cè)的信息進(jìn)行處理，從而避免估計(jì)偏差的Tobit回歸模型[7]。結(jié)合影響因素?cái)?shù)據(jù)可獲得性，最終納入反映社會(huì)經(jīng)濟(jì)情況的外部變量為：參保人數(shù)(包括城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)保、職工基本醫(yī)保)、人口密度和人均GDP；反映中醫(yī)醫(yī)院服務(wù)提供效果的內(nèi)部變量為：醫(yī)師日均診療人次數(shù)、病床使用率、醫(yī)護(hù)比和中醫(yī)醫(yī)師比[8-9]。

1.4 數(shù)據(jù)處理與分析

利用DEAP 2.1軟件通過(guò)DEA-BCC模型的產(chǎn)出導(dǎo)向和Malmquist指數(shù)對(duì)中醫(yī)醫(yī)院效率進(jìn)行測(cè)算，使用STATA 16.0軟件對(duì)綜合效率的影響因素進(jìn)行Tobit回歸模型分析。所有檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)均為雙側(cè)概率檢驗(yàn)，以P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 基本情況

2016—2018年我國(guó)各省市中醫(yī)醫(yī)院衛(wèi)生投入與產(chǎn)出指標(biāo)均值呈現(xiàn)逐年增長(zhǎng)趨勢(shì)。從投入指標(biāo)看，各省市中醫(yī)醫(yī)院平均數(shù)量由115家增加到132家，年均增長(zhǎng)率為7.18%，執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數(shù)和床位數(shù)的均值在逐年增加，年均增長(zhǎng)率分別為22.49%、7.00%，其中執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數(shù)在2018年均增長(zhǎng)率達(dá)35.58%。從產(chǎn)出指標(biāo)看，總診療人數(shù)和出院人數(shù)不斷增加，年均增長(zhǎng)率分別為3.93%、8.27%。由投入與產(chǎn)出指標(biāo)的變化情況看出，3年來(lái)我國(guó)各省中醫(yī)醫(yī)院的投入指標(biāo)增長(zhǎng)速度高于產(chǎn)出指標(biāo)，而各項(xiàng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)值在逐年增長(zhǎng)。見表1。

表1 2016—2018年我國(guó)30個(gè)省市中醫(yī)醫(yī)院均投入產(chǎn)出指標(biāo)比較

2.2 我國(guó)中醫(yī)醫(yī)院靜態(tài)效率測(cè)算結(jié)果

通過(guò)DEA-BCC模型對(duì)我國(guó)30個(gè)省市中醫(yī)醫(yī)院2016-2018年的服務(wù)效率進(jìn)行分析。從各省市整體來(lái)看，2016-2018年中醫(yī)醫(yī)院整體服務(wù)效率水平較好，但各效率指標(biāo)差異較為明顯。其中上海、江蘇、安徽三個(gè)省市各效率值均處于生產(chǎn)前沿面，而山西、內(nèi)蒙古、吉林等中部地區(qū)的效率值則遠(yuǎn)低于平均水平。在綜合效率層面，三年間30個(gè)省市的平均值為0.871，東、中、西三大地區(qū)平均值分別為0.878，0.828和0.895。在純技術(shù)效率方面，各省市三年平均值為0.910，東、中、西三大地區(qū)平均值分別為0.933，0.854和0.929。中部地區(qū)在上述兩個(gè)指標(biāo)中均低于東部和西部地區(qū)。在規(guī)模效率方面，中部地區(qū)(0.973)則高于東部地區(qū)(0.944)和西部地區(qū)(0.965)。見圖1。

圖1 2016—2018年我國(guó)各省市及東中西部地區(qū)中醫(yī)醫(yī)院靜態(tài)服務(wù)效率均值

為進(jìn)一步分析投入冗余或者產(chǎn)出不足的實(shí)際情況，本研究選取2018年?yáng)|中西三大地區(qū)中非DEA有效綜合效率最低的三個(gè)省市作為代表，對(duì)其投入冗余量和產(chǎn)出不足量進(jìn)行指標(biāo)投影分析。以地處中部地區(qū)的山西省為例，通過(guò)計(jì)算得出，為使服務(wù)效率達(dá)到最佳水平，山西省應(yīng)在投入指標(biāo)醫(yī)院數(shù)量、執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師初始值的基礎(chǔ)上，分別減少140和4 675.58，而床位數(shù)、總診療人數(shù)以及出院人數(shù)則保持不變。見表2。

表2 2018年非DEA有效地區(qū)中醫(yī)醫(yī)院指標(biāo)投影分析

2.3 綜合效率影響因素Tobit回歸分析

本研究顯示，人口密度、人均GDP、醫(yī)師日均負(fù)擔(dān)診療人次以及醫(yī)護(hù)比對(duì)我國(guó)各省市中醫(yī)醫(yī)院綜合效率值有顯著影響。其中，人口密度和醫(yī)師日均負(fù)擔(dān)診療人次與各省市中醫(yī)醫(yī)院綜合效率呈正相關(guān)，人均GDP和醫(yī)護(hù)比與各省市中醫(yī)醫(yī)院綜合效率呈負(fù)相關(guān)。醫(yī)師日均負(fù)擔(dān)診療人次和醫(yī)護(hù)比兩個(gè)內(nèi)部因素的顯著效果明顯(P<0.001)；而居民參保情況、病床使用率和中醫(yī)醫(yī)師比對(duì)中醫(yī)醫(yī)院綜合效率影響不顯著(P>0.05)。見表3。

表3 中醫(yī)醫(yī)院綜合效率Tobit回歸影響因素分析

2.4 2016—2018年我國(guó)中醫(yī)醫(yī)院全要素生產(chǎn)指數(shù)Malmquist分析

2016-2018年我國(guó)中醫(yī)醫(yī)院全要素生產(chǎn)率為0.962，全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)省市占比20%，下降省市占比高達(dá)76.67%，結(jié)果顯示動(dòng)態(tài)效率整體呈退步狀態(tài)。從具體年度來(lái)看，2016-2017年我國(guó)中醫(yī)醫(yī)院全要素生產(chǎn)率下降0.7%，降幅較小，主要由技術(shù)變動(dòng)指數(shù)下降影響；2017-2018年，技術(shù)效率指數(shù)和技術(shù)變動(dòng)指數(shù)分別下降5.0%和2.0%，造成全要素生產(chǎn)率下降6.8%，降幅略大。從東部、中部、西部各地區(qū)來(lái)看，僅有西部地區(qū)的技術(shù)變動(dòng)處于進(jìn)步狀態(tài)，但技術(shù)效率的下降仍然導(dǎo)致西部地區(qū)全要素生產(chǎn)率下降，下降幅度為2.5%，略小于其他兩個(gè)地區(qū)。其中，三年間全要素生產(chǎn)率指數(shù)有效的為山西、河南、四川、貴州、甘肅、廣西、新疆7個(gè)省份(區(qū))，除了河南與貴州兩省的技術(shù)效率變化大于1以外，其余5省的全要素生產(chǎn)率有效主要?dú)w因于技術(shù)進(jìn)步。見表4。

表4 2016—2018年各年度及地區(qū)中醫(yī)醫(yī)院全要素生產(chǎn)率指數(shù)變化及其分解

3 討論

3.1 我國(guó)各省市間中醫(yī)醫(yī)院服務(wù)效率地區(qū)差異大且存在資源浪費(fèi)現(xiàn)象

我國(guó)各省市中醫(yī)醫(yī)院的資源投入量與服務(wù)產(chǎn)出量呈上升趨勢(shì)，中醫(yī)醫(yī)院的整體發(fā)展態(tài)勢(shì)良好，表明我國(guó)中醫(yī)醫(yī)院正處于蓬勃發(fā)展的階段。這體現(xiàn)了在全面推進(jìn)“健康中國(guó)2030”和“中醫(yī)藥戰(zhàn)略規(guī)劃2030”的戰(zhàn)略布局下，各省市加大了對(duì)中醫(yī)醫(yī)院醫(yī)療衛(wèi)生資源的投入，擴(kuò)大了中醫(yī)醫(yī)院規(guī)模，提供了更多的中醫(yī)服務(wù)資源。但值得注意的是，DEA模型結(jié)果顯示，僅有上海、江蘇、安徽三個(gè)省市一直保持DEA有效，而山西、內(nèi)蒙古、吉林等省市的規(guī)模效率遠(yuǎn)高于綜合效率和技術(shù)效率，這與楊希[10]和張京津[11]等的研究結(jié)果類似，表明我國(guó)各省市間中醫(yī)醫(yī)院的服務(wù)效率差異明顯。這可能是由于我國(guó)地域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及中醫(yī)醫(yī)療資源分布的地理差異[12]，以及科學(xué)資源配置理念的缺乏，造成了我國(guó)各省市中醫(yī)醫(yī)療資源地區(qū)差異顯著的現(xiàn)狀。對(duì)此，我國(guó)各省市在中醫(yī)醫(yī)院發(fā)展中，可通過(guò)對(duì)關(guān)鍵性影響投入與產(chǎn)出指標(biāo)的因素進(jìn)行調(diào)整，減少冗余衛(wèi)生資源的投入，宏觀調(diào)控中醫(yī)醫(yī)療資源，提升中醫(yī)服務(wù)質(zhì)量。同時(shí)，可針對(duì)當(dāng)?shù)貙?shí)際經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r對(duì)中醫(yī)醫(yī)院區(qū)域布局進(jìn)行合理規(guī)劃，推進(jìn)建立中醫(yī)醫(yī)院與基層中醫(yī)醫(yī)療機(jī)構(gòu)之間的雙向轉(zhuǎn)診、上下聯(lián)動(dòng)的服務(wù)體系[13]，以提高中醫(yī)醫(yī)院的服務(wù)效率，縮小地區(qū)之間差異。

3.2 我國(guó)中醫(yī)醫(yī)院人才隊(duì)伍結(jié)構(gòu)有待優(yōu)化

Tobit回歸結(jié)果表明，我國(guó)各省市中醫(yī)醫(yī)院的服務(wù)效率與醫(yī)師日均負(fù)擔(dān)診療人次數(shù)及人口密度呈正相關(guān)，這表明人口密度越高的地區(qū)和中醫(yī)醫(yī)師的日均負(fù)擔(dān)就診人次數(shù)越多的地區(qū)服務(wù)效率越高，中醫(yī)醫(yī)院提供的醫(yī)療服務(wù)得到有效的利用，從而影響到醫(yī)院的服務(wù)效率。而人均GDP、醫(yī)護(hù)比與服務(wù)效率呈負(fù)相關(guān)表明人均生產(chǎn)總值高的地區(qū)對(duì)中醫(yī)藥服務(wù)效率的利用較差，其結(jié)果與楊帆等[14]研究人均GDP對(duì)湖北省縣域衛(wèi)生資源技術(shù)效率的影響一致。而李慧君和張建華[15]的研究結(jié)果與之相反，人均GDP與衛(wèi)生資源效率呈正相關(guān)，這說(shuō)明影響醫(yī)療服務(wù)效率的因素是復(fù)雜的，如與綜合醫(yī)院相比，患者選擇中醫(yī)醫(yī)院就診還會(huì)受到文化、地域和政策的影響[16]，不能單從經(jīng)濟(jì)水平和衛(wèi)生資源條件的高低斷論。從顯著性上可以看出，醫(yī)院人才隊(duì)伍也是影響醫(yī)院運(yùn)營(yíng)發(fā)展的重要因素。同時(shí)，楊希和朱晨[10]在2012—2016年間的研究結(jié)果中也指出技術(shù)效率的提升需要加快中醫(yī)藥人才的培養(yǎng)。這體現(xiàn)了中醫(yī)藥人才隊(duì)伍建設(shè)是推動(dòng)中醫(yī)醫(yī)院發(fā)展的基礎(chǔ)。2017年正式實(shí)施的《中醫(yī)藥法》，建議從多層次多渠道培養(yǎng)中醫(yī)藥人才，健全人才隊(duì)伍建設(shè)的長(zhǎng)效機(jī)制。尤其是受地理因素限制較大的西部地區(qū)，可通過(guò)完善師承制、參與“黃岐工程”等[17]，引進(jìn)青年人才，鼓勵(lì)中醫(yī)科研創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)由“量”到“質(zhì)”的轉(zhuǎn)變，為當(dāng)?shù)氐闹嗅t(yī)醫(yī)院提供生力軍。

3.3 我國(guó)中醫(yī)醫(yī)院內(nèi)精細(xì)化管理亟待提升

研究結(jié)果表明，全國(guó)各省市中醫(yī)醫(yī)院全要素生產(chǎn)指數(shù)有效的省份占比僅為20%，說(shuō)明各省市中醫(yī)醫(yī)院的運(yùn)行效率不高。東、中、西部中醫(yī)醫(yī)院的全要素生產(chǎn)率均處于退步狀態(tài)，主要受到技術(shù)效率變化和技術(shù)變動(dòng)的雙重制約。但通過(guò)Malmquist指數(shù)分析發(fā)現(xiàn)，全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)主要?dú)w因于技術(shù)變動(dòng)的進(jìn)步。由此可見，在當(dāng)前激烈的醫(yī)療服務(wù)競(jìng)爭(zhēng)中，粗放式管理模式不再能為中醫(yī)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的發(fā)展帶來(lái)內(nèi)生性動(dòng)力。中醫(yī)醫(yī)院的發(fā)展需要重視自身醫(yī)院內(nèi)部管理機(jī)制的改革，明確自身的功能定位，特別是中部地區(qū)在振興中醫(yī)藥事業(yè)的戰(zhàn)略下，衛(wèi)生資源投入量大，但缺乏對(duì)醫(yī)療技術(shù)的提升和人才的有效管理，造成整體效果不佳。建議各省市積極利用“互聯(lián)網(wǎng)+”與5G技術(shù)，探索中醫(yī)遠(yuǎn)程醫(yī)療、智慧醫(yī)療等新型診療模式，支持中醫(yī)醫(yī)院開展中醫(yī)藥特色的診療服務(wù)項(xiàng)目，引導(dǎo)居民選擇中醫(yī)藥技術(shù)診療服務(wù)等，擴(kuò)大中醫(yī)文化的影響力，為城鄉(xiāng)居民提供高質(zhì)量的中醫(yī)醫(yī)療服務(wù)。此外，各省市可完善中醫(yī)藥價(jià)格和相關(guān)醫(yī)保政策，如提高中醫(yī)服務(wù)的支付標(biāo)準(zhǔn)、擴(kuò)大中醫(yī)藥服務(wù)和用藥范圍等，抓住按疾病診斷相關(guān)分組(diagnosis related groups，DRG)和按病種分值付費(fèi)(diagnosis-intervention packet，DIP)等醫(yī)保支付方式改革的機(jī)遇[18]，并積極運(yùn)用現(xiàn)代化的管理運(yùn)營(yíng)模式，推動(dòng)中醫(yī)醫(yī)院精細(xì)化管理變革。