基于DEA-Malmquist 指數(shù)的浙江省三級(jí)公立醫(yī)院電子病歷系統(tǒng)建設(shè)效率評(píng)價(jià)

——徐 帆 張 蕾 李紅霞 舒 婷

2017年2月，原浙江省衛(wèi)生計(jì)生委出臺(tái)《關(guān)于印發(fā)浙江省人口健康信息化建設(shè)發(fā)展“十三五”規(guī)劃的通知》(浙衛(wèi)發(fā) 〔2017〕4號(hào))，要求提升醫(yī)院信息化應(yīng)用水平，部分醫(yī)院電子病歷系統(tǒng)應(yīng)用水平達(dá)到國(guó)家4級(jí)以上標(biāo)準(zhǔn)。該文件的出臺(tái)，將浙江省醫(yī)院電子病歷系統(tǒng)建設(shè)提升到了一個(gè)新高度，各級(jí)醫(yī)院更加重視以電子病歷為核心的信息化建設(shè)。本研究分析了浙江省三級(jí)公立醫(yī)院電子病歷系統(tǒng)建設(shè)效率，以期為未來(lái)工作開(kāi)展提供參考。

1 資料來(lái)源與方法

1.1 資料來(lái)源

資料來(lái)源于國(guó)家衛(wèi)生健康委醫(yī)院管理研究所2017年-2019年“智慧醫(yī)院分級(jí)評(píng)價(jià)平臺(tái)”浙江省上報(bào)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，包含電子病歷系統(tǒng)評(píng)級(jí)情況、醫(yī)院信息化建設(shè)基本情況等。按照數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis，DEA)模型要求，各決策單元之間要有一定的同質(zhì)性和可比性，故按50%比例抽取連續(xù)參與上報(bào)的17家三級(jí)公立醫(yī)院作為研究對(duì)象，數(shù)據(jù)無(wú)缺失值和極大值、極小值，準(zhǔn)確可靠。

1.2 研究方法

DEA是一種用于評(píng)價(jià)決策單元之間相對(duì)有效率的方法。1978年，Chames、Cooper和Rhodes提出了第一個(gè)模型，被稱為CCR模型；1984年，Banker、Chames和Cooper對(duì)CCR模型進(jìn)行了拓展，形成了BCC模型[1]。

本研究運(yùn)用CCR模型和BCC模型評(píng)價(jià)電子病歷系統(tǒng)建設(shè)綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率和規(guī)模報(bào)酬?duì)顟B(tài)，其中，綜合技術(shù)效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率[2]。各個(gè)值的取值范圍均為0～1，當(dāng)綜合技術(shù)效率為1時(shí)，說(shuō)明該決策單元DEA有效，小于1則為非DEA有效。采用Malmquist指數(shù)模型評(píng)價(jià)各決策單元各年度的全要素生產(chǎn)率的變化情況，大于1表示效率提升，小于1表示效率下降[3]。由于需要處理具有時(shí)間跨度的面板數(shù)據(jù)，故本研究采用DEA-Malmquist進(jìn)行分析。

1.3 指標(biāo)選擇

醫(yī)院信息化投入包含有形投入和無(wú)形投入，人、財(cái)、物屬于有形投入，醫(yī)院政策環(huán)境、重視程度屬于無(wú)形投入。目前，針對(duì)醫(yī)院投入的研究主要集中在有形投入[4-5]。在既往國(guó)內(nèi)外醫(yī)院效率研究文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，結(jié)合浙江省醫(yī)院發(fā)展特點(diǎn)，考慮數(shù)據(jù)可得性和連續(xù)性，采用德?tīng)柗品?，初步確定投入指標(biāo)6個(gè)、產(chǎn)出指標(biāo)2個(gè)。投入指標(biāo)包括醫(yī)院開(kāi)展病區(qū)數(shù)(個(gè))、醫(yī)院信息部門人數(shù)(人)、廠商派駐信息輔助人員數(shù)(人)、上一年度總收入(萬(wàn)元)、上一年度信息化投入(萬(wàn)元)、近3年信息化投入(萬(wàn)元)?；谕度胱兞康囊蜃臃治觯蔡崛蓚€(gè)公因子，且兩者累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)80%，兩個(gè)公因子對(duì)應(yīng)投入指標(biāo)分別為信息部門人數(shù)(人)、近3年信息化投入(萬(wàn)元)。產(chǎn)出指標(biāo)包括電子病歷系統(tǒng)評(píng)級(jí)(級(jí))、電子病歷系統(tǒng)評(píng)分(分)。

1.4 統(tǒng)計(jì)分析方法

利用Excel 2016軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)整理。運(yùn)用SPSS 19.0軟件對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析、因子分析。運(yùn)用DEAP 2.1軟件對(duì)決策單元進(jìn)行效率計(jì)算和Malmquist指數(shù)分析。

2 結(jié)果

2.1 BCC模型和CCR模型評(píng)價(jià)結(jié)果

本研究涉及17家醫(yī)院2017年-2019年連續(xù)3年的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量較大。為清晰反映樣本醫(yī)院非 DEA有效決策單元投入與產(chǎn)出的投影值情況，本研究選擇2019 年數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)分析。

2019年浙江省三級(jí)公立醫(yī)院電子病歷系統(tǒng)平均評(píng)級(jí)為(3.71±0.57)級(jí)，平均評(píng)分為(150.64±28.15)分；信息化投入平均值為(874.14±903.38)萬(wàn)元，信息部門人數(shù)平均值為(9.9±4.6)人。

2.1.1 樣本醫(yī)院2019年效率值 浙江省三級(jí)公立醫(yī)院電子病歷系統(tǒng)效率DEA分析結(jié)果及規(guī)模報(bào)酬?duì)顟B(tài)見(jiàn)表1。分析可知：DEA有效醫(yī)院數(shù)量?jī)H3家，占全部醫(yī)院總數(shù)的17.65%；非DEA有效醫(yī)院數(shù)量有14家，占全部醫(yī)院總數(shù)的82.35%。純技術(shù)效率均值為0.928，規(guī)模效率均值為0.633，綜合技術(shù)效率均值為0.597，說(shuō)明綜合技術(shù)效率低主要是由于規(guī)模效率低導(dǎo)致。

表1 樣本醫(yī)院2019年DEA評(píng)價(jià)結(jié)果

從純技術(shù)效率來(lái)看，除3家醫(yī)院綜合技術(shù)效率為1外，還有3家醫(yī)院純技術(shù)效率為1，達(dá)到了技術(shù)有效，但這3家醫(yī)院由于規(guī)模效率無(wú)效導(dǎo)致綜合技術(shù)效率值偏低。

從規(guī)模報(bào)酬?duì)顟B(tài)來(lái)看，僅3家綜合技術(shù)效率為1的醫(yī)院處于規(guī)模報(bào)酬不變狀態(tài)；另外14家醫(yī)院均處于規(guī)模報(bào)酬遞減狀態(tài)，表明其投入增長(zhǎng)幅度大于產(chǎn)出增長(zhǎng)幅度。

2.1.2 非DEA有效醫(yī)院松弛變量分析 運(yùn)用CCR模型對(duì)非DEA有效醫(yī)院進(jìn)行投入產(chǎn)出的冗余分析，計(jì)算實(shí)際投入、產(chǎn)出與目標(biāo)投入、產(chǎn)出之間的差距，從而得出14家非DEA有效醫(yī)院通過(guò)改進(jìn)可以節(jié)省的投入以及增加的產(chǎn)出。產(chǎn)出指標(biāo)的冗余結(jié)果表示產(chǎn)出有待增加的部分，投入指標(biāo)的冗余結(jié)果表示投入過(guò)多的部分[6]。

由表2可知，如果將這14家醫(yī)院保持原有產(chǎn)出不變，進(jìn)行投入優(yōu)化，使其達(dá)到DEA有效，信息部門人數(shù)可減少20.2人(平均每家醫(yī)院減少1.4人)，信息化投入可減少2 350.88萬(wàn)元(平均每家醫(yī)院減少167.92萬(wàn)元)。

表2還顯示，通過(guò)提高醫(yī)院自身管理與技術(shù)水平，使其達(dá)到DEA有效，電子病歷系統(tǒng)評(píng)級(jí)總體可以增加0.621級(jí)(平均每家醫(yī)院增加0.044級(jí))，電子病歷系統(tǒng)評(píng)分總體可以增加245.367分(平均每家醫(yī)院增加17.526分)。

表2 非DEA有效醫(yī)院投入產(chǎn)出指標(biāo)松弛變量分析

2.2 Malmquist模型分析結(jié)果

2.2.1 全要素生產(chǎn)率年度間分析 全要素生產(chǎn)率由技術(shù)變化指數(shù)和技術(shù)效率變化指數(shù)共同決定。如表3所示，2017年-2018年17家醫(yī)院的全要素生產(chǎn)率指數(shù)為1.175，增加了17.5%，主要貢獻(xiàn)來(lái)自技術(shù)效率變化指數(shù)增長(zhǎng)。技術(shù)變化指數(shù)也增長(zhǎng)了2.5%，雖然純技術(shù)效率變化指數(shù)略有下降，但規(guī)模效率變化指數(shù)增長(zhǎng)較多，導(dǎo)致技術(shù)效率變化指數(shù)增加。這說(shuō)明2017年-2018年全要素生產(chǎn)率的提高主要是由于醫(yī)院組織管理效率提高以及醫(yī)院技術(shù)進(jìn)步。

表3 2017年-2019年樣本醫(yī)院全要素生產(chǎn)率Malmquist年度指數(shù)

2018年-2019年17家醫(yī)院的全要素生產(chǎn)率指數(shù)為1.036，增加了3.6%，主要貢獻(xiàn)來(lái)自技術(shù)變化指數(shù)提高。但技術(shù)效率變化指數(shù)出現(xiàn)了大幅度下降，主要由純技術(shù)效率變化指數(shù)和規(guī)模效率變化指數(shù)共同下降導(dǎo)致。這說(shuō)明2018年-2019年全要素生產(chǎn)率的提高是由技術(shù)進(jìn)步引起。

2017年-2019年浙江省17家三級(jí)公立醫(yī)院全要素生產(chǎn)率為1.104，說(shuō)明與2017年相比，2019年總體生產(chǎn)率提高了10.4%。其中，技術(shù)變化指數(shù)有所提高，但技術(shù)效率變化指數(shù)、純技術(shù)效率變化指數(shù)和規(guī)模效率變化指數(shù)均有小幅度下降。

2.2.2 個(gè)體全要素生產(chǎn)率指數(shù)分析 2017年-2019年，17家醫(yī)院中有11家全要素生產(chǎn)效率提高，見(jiàn)表4。其中，1家醫(yī)院增長(zhǎng)超過(guò)80%，3家醫(yī)院增長(zhǎng)超過(guò)50%，7家醫(yī)院增長(zhǎng)介于0%～50%。其余6家醫(yī)院中，2家下降幅度在10%以內(nèi)，2家下降幅度介于10%～20%，下降幅度最大的醫(yī)院(編號(hào)15)達(dá)到了45.4%。

表4 2017年-2019年樣本醫(yī)院生產(chǎn)效率指數(shù)

在技術(shù)變化指數(shù)方面，所有醫(yī)院的技術(shù)變化指數(shù)均大于1，表示在2017年-2019年其技術(shù)均有所進(jìn)步。從技術(shù)效率變化指數(shù)來(lái)看，6家醫(yī)院在2017年-2019年技術(shù)效率提高，2家醫(yī)院技術(shù)效率保持穩(wěn)定，9家醫(yī)院則出現(xiàn)了不同程度的下降。技術(shù)效率保持穩(wěn)定或增長(zhǎng)的8家醫(yī)院中，僅1家醫(yī)院(編號(hào)5)純技術(shù)效率處于下降狀態(tài)，其余醫(yī)院純技術(shù)效率均大于或等于1；有3家醫(yī)院規(guī)模效率處于下降狀態(tài)，其余5家均大于或等于1。而技術(shù)效率下降的9家醫(yī)院中，純技術(shù)效率均小于1，規(guī)模效率有8家小于1，僅1家醫(yī)院規(guī)模效率大于1。這說(shuō)明技術(shù)效率受純技術(shù)效率和規(guī)模效率變化共同影響，且規(guī)模效率下降的醫(yī)院數(shù)量和純技術(shù)效率下降的醫(yī)院數(shù)量相差不大。

3 討論

3.1 浙江省三級(jí)公立醫(yī)院電子病歷系統(tǒng)建設(shè)非 DEA有效情況較普遍

2019年浙江省三級(jí)公立醫(yī)院電子病歷系統(tǒng)建設(shè)DEA有效率僅17.65%，純技術(shù)效率均值為0.928，規(guī)模效率均值為0.633，整體效率值偏低。從規(guī)模報(bào)酬?duì)顟B(tài)來(lái)看：僅3家醫(yī)院規(guī)模報(bào)酬不變，投入產(chǎn)出狀態(tài)為最優(yōu)水平；其余14家醫(yī)院均處于規(guī)模報(bào)酬遞減狀態(tài)，信息部門人數(shù)和信息化投入增長(zhǎng)大于電子病歷系統(tǒng)評(píng)級(jí)和評(píng)分增長(zhǎng)，反映該類醫(yī)院對(duì)電子病歷系統(tǒng)建設(shè)不夠重視，政策鼓勵(lì)、環(huán)境支撐等無(wú)形投入不足。醫(yī)院需考慮如何利用現(xiàn)有投入水平提高電子病歷系統(tǒng)評(píng)級(jí)和評(píng)分。建議醫(yī)院重點(diǎn)在技術(shù)效率和管理方面進(jìn)行提升，創(chuàng)新電子病歷系統(tǒng)建設(shè)技術(shù)手段，提高院級(jí)管理者及臨床科室對(duì)醫(yī)療信息化的重視程度。

3.2 技術(shù)變化指數(shù)提升是全要素生產(chǎn)率連續(xù)提升的主要原因

從 Malmquist 模型分析結(jié)果可以看出，2017年-2019年樣本醫(yī)院電子病歷系統(tǒng)建設(shè)全要素生產(chǎn)率的變化與技術(shù)變化指數(shù)一致，與技術(shù)效率指數(shù)相反，可見(jiàn)浙江省三級(jí)公立醫(yī)院電子病歷系統(tǒng)建設(shè)全要素生產(chǎn)率的變化主要是技術(shù)變化指數(shù)作用的結(jié)果。這與張榆等[6]的研究結(jié)論一致。但也有研究[7]表明，技術(shù)效率變化指數(shù)是全要素生產(chǎn)率下降的主要原因。結(jié)論之所以不同，是由于每個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)、衛(wèi)生、政策等有所差別，且研究效率指標(biāo)有所不同，醫(yī)院電子病歷系統(tǒng)建設(shè)效率和醫(yī)療資源配置效率在投入指標(biāo)選取和計(jì)算方式上存在一定差異。就浙江省而言，其大力鼓勵(lì)醫(yī)院進(jìn)行電子病歷系統(tǒng)建設(shè)，通過(guò)技術(shù)進(jìn)步提高了全要素生產(chǎn)率。

3.3 技術(shù)進(jìn)步是電子病歷系統(tǒng)建設(shè)效率提高的有利因素

根據(jù)Malmquist指數(shù)模型結(jié)果，將全要素生產(chǎn)率進(jìn)一步分解為技術(shù)變化和技術(shù)效率變化進(jìn)行分析，2017年-2019年浙江省三級(jí)公立醫(yī)院均呈現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步趨勢(shì)，有效彌補(bǔ)了其效率降低的不足，使全要素生產(chǎn)率仍呈上升趨勢(shì)。因此，醫(yī)院不僅要重視技術(shù)創(chuàng)新，不斷引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)和人才；還要注重完善信息系統(tǒng)基礎(chǔ)功能，加強(qiáng)醫(yī)務(wù)人員對(duì)信息系統(tǒng)的使用，實(shí)現(xiàn)院內(nèi)系統(tǒng)集成與數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理，實(shí)現(xiàn)臨床數(shù)據(jù)與管理數(shù)據(jù)的一致，從而形成醫(yī)院內(nèi)數(shù)據(jù)管理閉環(huán)[8-9]，帶動(dòng)電子病歷系統(tǒng)建設(shè)效率提高。

3.4 各醫(yī)院發(fā)展不均衡，應(yīng)縮小院間差距

浙江省三級(jí)公立醫(yī)院間電子病歷系統(tǒng)建設(shè)效率差異較大，綜合技術(shù)效率最大差異值為0.821，規(guī)模效率最大差異值為0.720，純技術(shù)效率最大差異值為0.361，說(shuō)明各醫(yī)院發(fā)展不均衡。綜合技術(shù)效率差異主要是規(guī)模效率差異導(dǎo)致，各醫(yī)院在規(guī)模效率上相差較大，80%以上的醫(yī)院處于規(guī)模無(wú)效狀態(tài)。醫(yī)院要想改變現(xiàn)狀，必須從提升規(guī)模效率著手，防止無(wú)效規(guī)模擴(kuò)張和無(wú)效人員及資金投入，提升醫(yī)療服務(wù)和信息化服務(wù)水平，依靠管理手段進(jìn)行效率改進(jìn)與提升。同時(shí)，上級(jí)衛(wèi)生行政管理部門在衛(wèi)生資源分配時(shí)要兼顧效率與公平，可適當(dāng)對(duì)效率低的醫(yī)院進(jìn)行傾斜，以縮小醫(yī)院間的發(fā)展差距[10-11]。