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    “一帶一路”沿線省份的醫(yī)療資源配置效率研究

    2022-04-13 12:38:02田向陽(yáng)劉亞清
    衛(wèi)生軟科學(xué) 2022年4期
    關(guān)鍵詞:公平性資源配置比值

    田向陽(yáng),劉亞清

    (華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院醫(yī)藥衛(wèi)生管理學(xué)院,湖北 武漢 430000)

    醫(yī)療資源配置是醫(yī)改工作的一項(xiàng)重要議題,提高“一帶一路”沿線省份的醫(yī)療資源配置公平性和效率,有助于促進(jìn)“一帶一路”經(jīng)濟(jì)帶的高質(zhì)量發(fā)展。本文基于集聚度理論和DEA靜態(tài)模型、Malmquist模型,對(duì)2015-2019年“一帶一路”沿線省份的醫(yī)療資源配置狀況進(jìn)行研究,旨在為我國(guó)“一帶一路”的建設(shè)發(fā)展及新一輪“十四五”醫(yī)改工作提供參考依據(jù)。

    1 資料與方法

    1.1 資料來(lái)源

    本研究選取的時(shí)間段為2015-2019年,截面單元選擇“一帶一路”沿線省級(jí)行政區(qū)域(以下簡(jiǎn)稱“沿線省份”)作為研究對(duì)象,沿線省份可圈定為18個(gè)重點(diǎn)省(市、自治區(qū))[1],具體如圖1所示。研究數(shù)據(jù)來(lái)源于2015-2019年《中國(guó)衛(wèi)生健康統(tǒng)計(jì)年鑒》和2020年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》等。

    圖1 “一帶一路”沿線省份

    1.2 研究方法與評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

    1.2.1 資源集聚度

    衛(wèi)生資源集聚度(Health Resources Agglomeration Degree,HRAD)的計(jì)算公式為:

    人口集聚度(Population Agglomeration Degree,PAD)的計(jì)算公式為:

    評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn):HRAD=1,表示資源按地理面積配置處于絕對(duì)公平;HRAD>1,表示衛(wèi)生資源按地理面積配置公平性較高。HRAD/PAD=1,表明資源按人口規(guī)模配置處于絕對(duì)公平;HRAD/PAD>1時(shí),表明資源相對(duì)于人口規(guī)模過(guò)剩,反之短缺[2]。

    在此根據(jù)潘琳敏[3]選取的指標(biāo)進(jìn)行研究,即:床位數(shù)、衛(wèi)生專業(yè)技術(shù)人員數(shù)、執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數(shù)和注冊(cè)護(hù)士數(shù)等。

    1.2.2 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

    DEA模型的靜態(tài)分析:在數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(Data Envelopment Analysis,DEA)中VRS-BCC模型是假設(shè)規(guī)模報(bào)酬可變來(lái)衡量分析同期決策單元(Decision Making Unit,DMU)的資源配置效率靜態(tài)狀況[4]。

    評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn):效率值>1,有效;效率值<1,無(wú)效。

    Malmquist指數(shù)能直觀反映醫(yī)療資源配置的變化趨勢(shì)和變動(dòng)原因,在此采用DEAP 2.1對(duì)2015-2019年沿線省份的醫(yī)療資源配置的全要素生產(chǎn)率指數(shù)的動(dòng)態(tài)變化及其分解值進(jìn)行考察。

    評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn):Malmquist指數(shù)可分解為技術(shù)效率變化(Technical Eficiency Change,EC)與技術(shù)進(jìn)步(Technological Change,TC)。EC>1,效率改善,反之為管理失當(dāng)使效率下降;TC>1,技術(shù)進(jìn)步或創(chuàng)新,反之為技術(shù)退步或滯后。技術(shù)效率變化可進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變化(Pure Technical Efficiency Change,PEC)與規(guī)模效率變化(Scale Efficiency Change,SEC)[5]。純技術(shù)效率反映資源管理體制、管理技術(shù)、管理水平對(duì)生產(chǎn)效率的影響,規(guī)模效率反映人力、物力等資源投入規(guī)模是否最優(yōu)[6,7]。

    參考國(guó)內(nèi)外有關(guān)DEA方法的文獻(xiàn),并考慮指標(biāo)的投入產(chǎn)出歸一性,本文參考韓雪梅[8]的指標(biāo),即投入指標(biāo):床位數(shù)、衛(wèi)生專業(yè)技術(shù)人員數(shù);產(chǎn)出指標(biāo):診療量、入院患者。

    1.3 統(tǒng)計(jì)分析方法

    運(yùn)用Excel 2010進(jìn)行數(shù)據(jù)錄入整理和公式計(jì)算,運(yùn)用DEAP 2.1軟件進(jìn)行醫(yī)療資源的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析[9]。

    2 結(jié)果

    2.1 醫(yī)療資源配置集聚度分析

    2.1.1 按地理面積配置的醫(yī)療資源集聚度

    由表1可知,“一帶一路”沿線省份的4項(xiàng)指標(biāo)集聚度均小于 1,其醫(yī)療資源按地理面積配置公平性偏低。區(qū)域中西北、西南地區(qū)的4項(xiàng)指標(biāo)集聚度均小于 1,配置公平性較差;東北地區(qū)除床位數(shù)HRAD大于1以外,其余3項(xiàng)指標(biāo)HRAD均略低于1,配置公平性均略差;東南地區(qū)的4項(xiàng)指標(biāo)集聚度遠(yuǎn)大于 1,按地理面積配置資源過(guò)于集中。具體省份中,甘肅、內(nèi)蒙古、新疆、青海、西藏的4項(xiàng)指標(biāo)集聚度在各省份中依次位列后五,HRAD遠(yuǎn)小于1,配置公平性較低;上海、浙江、廣東的4項(xiàng)HRAD依次位列前三,均遠(yuǎn)大于1,按地理面積配置資源過(guò)于集中。

    表1 “一帶一路”沿線省份醫(yī)療資源配置集聚度

    2.1.2 按人口配置的醫(yī)療資源集聚度

    由表1可知,“一帶一路”沿線省份的衛(wèi)生專業(yè)技術(shù)人員、注冊(cè)護(hù)士數(shù)比值大于1,按人口規(guī)模配置較為公平,而床位數(shù)、執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數(shù)比值略低于1,配置相對(duì)于人口規(guī)模略微不足。西北地區(qū)4項(xiàng)指標(biāo)的比值均大于1或趨于1,按人口規(guī)模配置較為公平;省份中只有陜西和內(nèi)蒙古4項(xiàng)指標(biāo)的比值均大于1。床位數(shù),東北、西北、西南地區(qū)的比值均大于1,西南地區(qū)的比值等于1,配置最為公平;省份中有10個(gè)省份的比值大于1,占比55.56%。衛(wèi)生專業(yè)技術(shù)人員數(shù),西北、東南地區(qū)的比值大于1,省份中有7個(gè)省份的比值大于1,占比38.89%。執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數(shù),東南、西北、東北地區(qū)的比值大于1,西北地區(qū)的比值為1,配置最優(yōu),省份中有8個(gè)省份的比值大于1,占比44.44%。注冊(cè)護(hù)士數(shù),西北、東南、西南地區(qū)的比值大于1,西南地區(qū)的比值為1,配置最優(yōu),省份中有9個(gè)省份的比值大于1,占比50.00%。

    2.2 DEA模型的靜態(tài)分析

    利用DEAP 2.1軟件對(duì)2015年和2019年“一帶一路”沿線省份醫(yī)療資源的投入產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行分析,結(jié)果見(jiàn)表2。

    表2 “一帶一路”沿線省份2015年及2019年醫(yī)療資源配置效率值

    2.2.1 綜合效率分析

    “一帶一路”沿線省份的醫(yī)療資源配置效率在2015年和2019年均未達(dá)到DEA有效,配置效率分別為0.897和0.873,略有減少,處于相對(duì)較低的范圍,衛(wèi)生資源配置不均衡。從具體省份來(lái)看,除內(nèi)蒙古、甘肅、青海、新疆、上海、浙江、黑龍江和云南等8個(gè)省份的醫(yī)療資源配置綜合效率呈不變或上升,其余10個(gè)省份均有一定程度的下降。

    由表2可知,2015年與2019年各有4個(gè)和3個(gè)省份達(dá)到生產(chǎn)前沿面,且在兩個(gè)研究時(shí)段均有效的地區(qū)為新疆、上海和浙江,占比16.67%。提示這些地區(qū)的醫(yī)療資源實(shí)現(xiàn)了最優(yōu)配置,投入產(chǎn)出在不同組合下達(dá)到了最佳效果。除這3個(gè)省份外,其余省份都不同程度地存在純技術(shù)效率和規(guī)模效率的不足,其中排后三位的省份為內(nèi)蒙古、海南和西藏,這3個(gè)省份應(yīng)加強(qiáng)醫(yī)療資源管理水平,設(shè)計(jì)合理激勵(lì)制度,擴(kuò)大投入以達(dá)到最佳規(guī)模,從而促進(jìn)資源配置效率的提升[10]。

    2.2.2 純技術(shù)效率分析

    由表2可知,“一帶一路”沿線省份醫(yī)療資源配置的純技術(shù)效率呈上升趨勢(shì),2019年純技術(shù)效率均值為0.925,與生產(chǎn)前沿面相差0.075,接近純技術(shù)有效水平,但是管理水平仍有一定的進(jìn)步空間。同時(shí),沿線省份的規(guī)模效率高于純技術(shù)效率,提示管理和技術(shù)水平是制約醫(yī)療資源配置效率的主要因素。純技術(shù)效率有效的省份數(shù)量多于規(guī)模效率有效的省份數(shù)量,2015年和2019年純技術(shù)效率有效的省份數(shù)量都是7個(gè),占比38.89%,提示這些省份在管理和技術(shù)等方面較為先進(jìn),既定投入實(shí)現(xiàn)產(chǎn)出最大化,規(guī)模效率是導(dǎo)致綜合效率較低的主要原因,應(yīng)調(diào)整投資規(guī)模,進(jìn)一步提高規(guī)模效益。省份中內(nèi)蒙古和吉林的純技術(shù)效率值處于倒數(shù)兩名,應(yīng)大力提高醫(yī)療資源的管理和技術(shù)水平。

    2.2.3 規(guī)模效率分析

    表2數(shù)據(jù)顯示,“一帶一路”沿線省份醫(yī)療資源配置的規(guī)模效率從2015年的0.972到2019年的0.946,略有減少,但是均值較高,基本接近于規(guī)模有效。規(guī)模效率在2個(gè)考察期均為1的有新疆、上海、浙江等3個(gè)省份,提示其醫(yī)療資源投入產(chǎn)出組合已達(dá)到相對(duì)最佳狀態(tài),無(wú)需調(diào)整規(guī)模。青海和西藏的規(guī)模效率處于倒數(shù)兩名,規(guī)模效率均值低于0.9,處于規(guī)模經(jīng)濟(jì)無(wú)效,應(yīng)進(jìn)一步加大醫(yī)療資源投入力度,以達(dá)到更好的規(guī)模。規(guī)模效益遞增的7個(gè)省份,如重慶、西藏、甘肅等,應(yīng)合理加大醫(yī)療資源投入力度,而規(guī)模效益遞減的8個(gè)省份,如陜西、黑龍江、廣東等,說(shuō)明其資金使用存在明顯的效率損失,應(yīng)改善其醫(yī)療資金使用效率和方向。

    2.3 Malmquist指數(shù)的動(dòng)態(tài)分析

    Malmquist指數(shù)能動(dòng)態(tài)直觀地反映沿線省份醫(yī)療資源配置的變化趨勢(shì),具體分析結(jié)果見(jiàn)表3、表4。

    表3 2015-2019年“一帶一路”沿線省份的醫(yī)療資源配置效率的 Malmquist 指數(shù)及分解

    表4 2015-2019年“一帶一路”沿線省份及分地區(qū)的醫(yī)療資源配置效率的 Malmquist 指數(shù)及分解

    2.3.1 整體效率變動(dòng)分析

    由表3可見(jiàn),從2015-2019年“一帶一路”沿線省份醫(yī)療資源配置的Malmquist指數(shù)及其分解的幾何平均數(shù)值為1來(lái)看,全要素生產(chǎn)率年均不變,資源配置水平比較穩(wěn)定。但是,除了2015-2016年上升2.9%和 2016-2017年上升16.9%以外,2017年至今的全要素生產(chǎn)率變化值都是小于1,都有一定的下降。提示2015-2019年,“一帶一路”沿線省份的醫(yī)療資源配置的全要素生產(chǎn)率總體呈下降趨勢(shì)。

    分解來(lái)看,技術(shù)效率下降0.7%,技術(shù)進(jìn)步上升0.7%,提示反映管理水平及資源使用效率的技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)水平滯后抑制了沿線省份醫(yī)療資源配置效率。其中構(gòu)成技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)的純技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)和規(guī)模效率變動(dòng)指數(shù)分別為1和0.992,提示規(guī)模效率是抑制技術(shù)效率增長(zhǎng)的主因。分年度來(lái)看,2016-2017年的技術(shù)效率指數(shù)為0.949,技術(shù)進(jìn)步指數(shù)為1.232,反映了技術(shù)進(jìn)步指數(shù)對(duì)沿線省份醫(yī)療資源配置的全要素生產(chǎn)率的提升做出主要貢獻(xiàn),在其他時(shí)間段內(nèi),技術(shù)效率指數(shù)對(duì)全要素生產(chǎn)率的變化產(chǎn)生的影響較大。

    2.3.2 各區(qū)域效率變化分析

    從表4可知,2015-2019年4區(qū)域的全要素生產(chǎn)率排名為:西北地區(qū)>東北地區(qū)>東南地區(qū)>西南地區(qū),指數(shù)均值分別為:1.010、1.007、0.998和0.991,資源配置水平總體發(fā)展較為平穩(wěn)。西北地區(qū)醫(yī)療資源配置效率進(jìn)步較快,主要得益于技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步的共同推動(dòng);其余3個(gè)地區(qū)醫(yī)療資源配置效率發(fā)展的主要?jiǎng)右蚴羌夹g(shù)效率的提升,而技術(shù)進(jìn)步是其效率提升的主要制約因素,應(yīng)著力加快提升技術(shù)水平。

    2.3.3 各省份效率變化分析

    從表4可知,2015-2019年除甘肅、遼寧、吉林、云南、西藏和廣東6個(gè)省份生產(chǎn)率指數(shù)小于1外,其他12個(gè)省份的全要素生產(chǎn)指數(shù)均大于1,提示沿線省份大部分地區(qū)的醫(yī)療資源配置效率在不斷提升,發(fā)展勢(shì)態(tài)良好。增長(zhǎng)動(dòng)因方面,甘肅和上海的全要素生產(chǎn)率的提高主要得益于技術(shù)效率的提高,由于技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步協(xié)同推動(dòng)配置效率提升的省份有內(nèi)蒙古、青海、新疆、黑龍江和浙江,技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步都退步的只有云南省,其余省份都是主要得益于技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的助力。

    3 結(jié)論與建議

    3.1 “一帶一路”沿線省份醫(yī)療資源集聚度復(fù)雜,需要因地制宜、統(tǒng)籌規(guī)劃

    從地理面積角度來(lái)看,沿線省份醫(yī)療資源配置的公平性偏低,東南地區(qū)配置的資源遠(yuǎn)高于其他區(qū)域,資源過(guò)于集中。但按人口規(guī)模角度,沿線省份的衛(wèi)生專業(yè)技術(shù)人員、注冊(cè)護(hù)士數(shù)配置較為公平,床位數(shù)、執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數(shù)的配置相對(duì)于人口略微不足,省份中西藏、廣西、海南、廣東4項(xiàng)指標(biāo)的比值均小于1,尤其是西藏的注冊(cè)護(hù)士和床位數(shù)、廣東的床位數(shù)相對(duì)于人口規(guī)模較為短缺。地理面積和人口規(guī)模的角度不同,資源配置公平性判斷也不同,這是因?yàn)椤耙粠б宦贰毖鼐€涉及區(qū)域多樣復(fù)雜,東南地區(qū)面積較小而人口聚集,經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好,其他區(qū)域的地理面積較為遼闊而人口密度較小,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)落后。

    因此,在“十四五”醫(yī)改對(duì)“一帶一路”沿線省份醫(yī)療資源的配置工作中,對(duì)于人口密集地區(qū),應(yīng)更關(guān)注按人口規(guī)模配置醫(yī)療資源的公平性,如:廣東、上海等地;對(duì)于地廣人稀的地區(qū),需著重于按地理面積配置醫(yī)療資源的公平性,如:新疆、西藏等地,因地制宜,統(tǒng)籌規(guī)劃,不斷優(yōu)化和提高“一帶一路”沿線省份醫(yī)療資源配置的公平性[3]。

    3.2 “一帶一路”沿線省份醫(yī)療資源配置效率參差不齊,需要不斷優(yōu)化提升

    基于DEA靜態(tài)模型分析發(fā)現(xiàn),“一帶一路”沿線省份醫(yī)療資源配置效率存在差異,綜合效率均值最高為1,而西藏僅有0.616,內(nèi)蒙古為0.714。這與不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和特殊地理位置有關(guān),地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較慢,導(dǎo)致醫(yī)療資源投入少;地廣人稀、人民生活分散、醫(yī)院偏遠(yuǎn)、交通落后,導(dǎo)致資源利用率低;醫(yī)療資源投入建設(shè)晚、缺少醫(yī)療人才,導(dǎo)致衛(wèi)生服務(wù)差[11]。

    為了更好地推動(dòng)“一帶一路”發(fā)展,“十四五”醫(yī)改規(guī)劃的工作中,對(duì)于純技術(shù)效率低的區(qū)域省份,如海南、吉林等,可以優(yōu)化醫(yī)療資源的管理體制和技術(shù),推進(jìn)分級(jí)診療落地和人才、信息等優(yōu)質(zhì)資源共享,優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),區(qū)域協(xié)同發(fā)展;對(duì)于處于規(guī)模經(jīng)濟(jì)無(wú)效的區(qū)域省份,如青海、西藏等,應(yīng)進(jìn)一步科學(xué)合理地加大人力、物力、財(cái)力等醫(yī)療資源投入力度來(lái)達(dá)到更好的規(guī)模。

    3.3 “一帶一路”沿線省份醫(yī)療資源規(guī)模不盡合理,應(yīng)科學(xué)合理配置

    從醫(yī)療資源配置現(xiàn)狀的分析中可以看出,盡管“一帶一路”沿線省份醫(yī)療資源總量在不斷增長(zhǎng),但是只有兼顧衛(wèi)生資源配置的公平性與效率性,才能提高規(guī)模效益,避免盲目擴(kuò)張浪費(fèi)[12]。

    從規(guī)模效率的分析結(jié)果來(lái)看,存在規(guī)模效益遞減的有8個(gè)省份,如陜西、黑龍江、廣東等,提示在這些省份的醫(yī)療資源配置中,人力(衛(wèi)生專業(yè)技術(shù)人員)、物力(床位)投入過(guò)剩,不宜持續(xù)盲目地增加投入。這與當(dāng)下醫(yī)院不顧實(shí)際情況,無(wú)節(jié)制擴(kuò)增所帶來(lái)的“虹吸效應(yīng)”和輻射效應(yīng)有關(guān)[13],導(dǎo)致規(guī)模效率下降。

    因此,在“十四五”醫(yī)改規(guī)劃的工作中,建議“一帶一路”沿線省份的相關(guān)部門綜合考慮人口、經(jīng)濟(jì)、素質(zhì)等因素來(lái)配置資源,指導(dǎo)醫(yī)療機(jī)構(gòu)避免盲目擴(kuò)大規(guī)模,將重點(diǎn)放在醫(yī)療服務(wù)提升和醫(yī)院體制結(jié)構(gòu)改革上,同時(shí)結(jié)合實(shí)際醫(yī)療資源稟賦和醫(yī)患現(xiàn)實(shí)需求來(lái)合理調(diào)節(jié)配置人力、物力等資源,從而進(jìn)一步提升醫(yī)療資源的配置效率[14]。

    3.4 “一帶一路”沿線省份醫(yī)療資源的技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步需要協(xié)同推進(jìn)和優(yōu)化

    基于Malmquist指數(shù)的動(dòng)態(tài)分析,可以看到區(qū)域角度下,技術(shù)進(jìn)步是效率提升的主要制約因素,而省份角度下,多數(shù)省份無(wú)法依靠技術(shù)效率的發(fā)展來(lái)提高資源配置效率。

    因此,在“十四五”醫(yī)改規(guī)劃的工作中,按省份角度,各省份應(yīng)更傾向于關(guān)注技術(shù)效率的進(jìn)步來(lái)推動(dòng)資源配置效率的提升,如推動(dòng)省內(nèi)醫(yī)療資源管理模式的創(chuàng)新、醫(yī)療機(jī)構(gòu)運(yùn)作的規(guī)范化、醫(yī)療信息平臺(tái)的數(shù)字化、“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)院”系統(tǒng)的建設(shè)[14]等,推動(dòng)醫(yī)療資源配置由規(guī)模擴(kuò)張向質(zhì)量效益發(fā)展,粗放管理向精細(xì)服務(wù)發(fā)展[14]。按區(qū)域角度,國(guó)家應(yīng)大力推動(dòng)“一帶一路”沿線區(qū)域醫(yī)療技術(shù)的進(jìn)步,如改善醫(yī)療研發(fā)創(chuàng)新條件、推進(jìn)診療基建、提高一線衛(wèi)計(jì)人員的專業(yè)水平、推動(dòng)醫(yī)療科研成果轉(zhuǎn)換能力[15]。從省份和區(qū)域醫(yī)療資源的不同配置要點(diǎn)出發(fā),在技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步的綜合層面協(xié)同推動(dòng)“一帶一路”沿線省份的醫(yī)療資源配置效率的提高。

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