基于DEA-Malmquist 模型的廣東省衛(wèi)生資源配置效率分析

黃加敏，姚中進(jìn)

（廣州中醫(yī)藥大學(xué)公共衛(wèi)生與管理學(xué)院，廣東 廣州 510006）

衛(wèi)生資源作為稀缺資源，是開(kāi)展醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的基礎(chǔ)，提高衛(wèi)生資源的配置效率對(duì)于發(fā)展醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)有著重要作用。新醫(yī)改以來(lái)，國(guó)家出臺(tái)了一系列的文件為衛(wèi)生資源的合理有效配置提供政策支持。十九大提出推進(jìn)健康中國(guó)戰(zhàn)略建設(shè)，為衛(wèi)生資源的優(yōu)化配置提供了良好的政策環(huán)境[1]。廣東省作為經(jīng)濟(jì)大省，改革開(kāi)放的先行區(qū)和排頭兵，基于國(guó)家的政策引導(dǎo)提出“健康廣東2030”規(guī)劃，加快建設(shè)預(yù)防、治療、康復(fù)、健康促進(jìn)一體化的健康服務(wù)體系，推動(dòng)健康公平。當(dāng)前，衛(wèi)生資源的配置仍存在著供給不足和需求增長(zhǎng)的現(xiàn)實(shí)矛盾，兼顧衛(wèi)生的資源利用效率和健康公平發(fā)展是醫(yī)療衛(wèi)生體制改革的重要任務(wù)[2，3]。對(duì)廣東省2011-2020 年衛(wèi)生資源配置效率的測(cè)算，可以了解廣東省21 地市自新醫(yī)改后衛(wèi)生資源配置效率的情況，對(duì)進(jìn)一步促進(jìn)區(qū)域健康公平，提高全省整體衛(wèi)生服務(wù)水平具有現(xiàn)實(shí)意義。因此，本文通過(guò)DEA-BCC 模型和DEA—Malmquist 指數(shù)對(duì)廣東省21 地市2011-2020 年衛(wèi)生資源配置進(jìn)行測(cè)算并分析，旨在為廣東省進(jìn)一步深化醫(yī)改、推進(jìn)“健康廣東2030”目標(biāo)提供一定的參考。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源 數(shù)據(jù)來(lái)源于2020 年《廣東省衛(wèi)生健康統(tǒng)計(jì)信息簡(jiǎn)本》，包括醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)、技術(shù)人員數(shù)、床位數(shù)、診療人次以及出院人次。根據(jù)地理位置和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異，將廣東省21 地市主要?jiǎng)澐譃樗拇髤^(qū)域，分別是珠三角（廣州、深圳、佛山、東莞、中山、珠海、江門(mén)、肇慶、惠州）、粵東（汕頭、潮州、揭陽(yáng)、汕尾）、粵北（韶關(guān)、清遠(yuǎn)、河源、梅州、云?。┮约盎浳鳎ㄕ拷?、茂名、陽(yáng)江）。

1.2 方法 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（data envelopment analysis，DEA）是由Charnes 等學(xué)者提出的通過(guò)對(duì)多個(gè)輸入變量、多個(gè)輸出變量進(jìn)行效率分析以評(píng)價(jià)決策單元有效性的數(shù)量分析方法，通常使用假設(shè)規(guī)模報(bào)酬可變模型（BCC）和假設(shè)規(guī)模報(bào)酬不變模型（CCR）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算。本次采用DEA-BCC（VRS）模型對(duì)廣東省2011-2020 年衛(wèi)生資源配置效率進(jìn)行評(píng)價(jià)[4]。DEA 模型可以用于比較相同時(shí)段內(nèi)決策單元的效率，但不能比較決策單元跨時(shí)段的效率變動(dòng)情況和原因。為了更好地分析各決策單元在不同時(shí)間段效率變動(dòng)情況及影響的原因，F(xiàn)are R 等[5]學(xué)者提出了Malmquist 全要素生產(chǎn)率指數(shù)（total factor productivity，TFP）來(lái)測(cè)算生產(chǎn)率的變化。全要素生產(chǎn)率是技術(shù)效率（Effch）和技術(shù)進(jìn)步效率（Tech）的乘積，技術(shù)效率是純技術(shù)效率（Pech）和規(guī)模效率（Sech）的乘積，通過(guò)對(duì)Malmquist 指數(shù)進(jìn)行分解和分析，可以了解到技術(shù)因素和效率因素對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響[6]。

1.3 測(cè)量指標(biāo) DEA 評(píng)價(jià)方法對(duì)指標(biāo)數(shù)量的選擇有一定的要求，一般認(rèn)為，投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)的總數(shù)量不超過(guò)被評(píng)價(jià)單元數(shù)量的1/2?？紤]到數(shù)據(jù)的可及性和分析的準(zhǔn)確性，本次選取三項(xiàng)投入指標(biāo)，包括醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)（單位：個(gè)）、技術(shù)人員數(shù)（單位：人）、床位數(shù)（單位：萬(wàn)張）；選取兩項(xiàng)產(chǎn)出指標(biāo)，包括診療人次（單位：萬(wàn)人次）和出院人次（單位：萬(wàn)人次）。以廣東省21 個(gè)地市作為獨(dú)立的決策單元，符合DEA 模型對(duì)最小樣本容量的要求。

2 結(jié)果

2.1 基于DEA 模型的靜態(tài)分析 利用軟件DEAP2.1對(duì)所選取的2011-2020 年廣東省各地市衛(wèi)生資源投入產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行分析，得到衛(wèi)生資源配置的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率。純技術(shù)效率和規(guī)模效率可以由綜合技術(shù)效率分解得到，對(duì)綜合技術(shù)效率的分解能明確改進(jìn)的方向。

2.1.1 綜合技術(shù)效率 通過(guò)測(cè)算綜合技術(shù)效率，能夠了解廣東省2011-2020 年衛(wèi)生資源配置的綜合水平，見(jiàn)表1。一般而言，若綜合效率值等于1，則意味著該決策單元DEA 有效，處于前沿面之上，是完全效率實(shí)踐。若綜合效率值小于1，則意味著該決策單元DEA 無(wú)效，處于前沿面之下，效率相對(duì)較低[7]。

表1 2011-2020 年廣東省各市衛(wèi)生資源配置綜合效率

從總體上看，廣東省2011-2020 年衛(wèi)生配置資源綜合效率呈上升趨勢(shì)，具體表現(xiàn)為先增長(zhǎng)至0.867后下降至0.814，再增長(zhǎng)至0.905 后趨緩，近幾年綜合效率保持在0.9 的水平，配置效率近幾年較高。從具體地區(qū)分布來(lái)看，珠三角地區(qū)為0.882，粵西地區(qū)為0.856，粵北地區(qū)為0.853，粵東地區(qū)配置效率水平最低，為0.794。從具體的地市分布上看，深圳、佛山、江門(mén)、湛江、茂名、清遠(yuǎn)、東莞、中山、揭陽(yáng)等地市衛(wèi)生資源配置的綜合效率一直高于全省平均水平，其中佛山市和中山市在這十年中一直保持著DEA=1 的高水平效率，處于全省的領(lǐng)先地位，近些年來(lái)，廣州、深圳、茂名、清遠(yuǎn)等城市也保持為1，衛(wèi)生資源配置處于生產(chǎn)前沿面之上。汕尾、肇慶、陽(yáng)江等地市一直低于全省平均水平，其中汕尾在2020 年的綜合效率低至0.481，遠(yuǎn)低于全省的平均水平。

2.1.2 純技術(shù)效率 對(duì)決策單元純技術(shù)效率的分析，能了解到不同決策單元在管理水平和技術(shù)水平上的情況。從總體上看，全省2011-2020 年衛(wèi)生資源配置純技術(shù)效率平均指數(shù)高達(dá)0.933，純技術(shù)效率相對(duì)較高。從具體的地市上看，廣州、深圳、珠海、佛山、茂名、中山、潮州、云浮等城市的純技術(shù)效率平均指數(shù)達(dá)到了1。韶關(guān)、汕頭、肇慶、惠州、梅州、揭陽(yáng)等地市的純技術(shù)效率平均指數(shù)要低于全省均值，韶關(guān)、惠州兩市近年來(lái)有所提高，保持在0.9～1，純技術(shù)效率得到發(fā)展。但汕頭、肇慶兩市的純技術(shù)一直低于0.9，屬于非DEA 有效，純技術(shù)效率不高，尤其是肇慶市，均值低至0.75，亟需提升。從地域分布上看，珠三角地區(qū)整體的管理技術(shù)和管理水平要較高，粵東、粵西、粵北地區(qū)仍需要進(jìn)一步地發(fā)展和穩(wěn)定，見(jiàn)表2。

表2 2011-2020 年廣東省各市衛(wèi)生資源配置純技術(shù)效率

2.1.3 規(guī)模效率 對(duì)于決策單元規(guī)模效率的分析，能夠了解不同決策單元在人力、物力、財(cái)力的投入情況。從總體上看，全省2011-2020 年衛(wèi)生資源配置規(guī)模效率平均指數(shù)達(dá)到0.924，規(guī)模配置較高。從具體的地市來(lái)看，深圳、佛山、惠州、梅州、清遠(yuǎn)、東莞、中山等地市在這十年間規(guī)模效率平均指數(shù)超過(guò)了0.980，整體規(guī)模效率水平處于前列。其中，佛山、中山兩市的規(guī)模效率平均指數(shù)等于1，處于最優(yōu)規(guī)模狀態(tài)。廣州、珠海、汕尾、河源、陽(yáng)江、潮州、云浮等地市2011-2020 年規(guī)模效率平均指數(shù)低于0.900，處于規(guī)模經(jīng)濟(jì)無(wú)效，其中珠海和汕尾兩市規(guī)模效率平均指數(shù)不超過(guò)0.800，尤其是汕尾市在近十年間規(guī)模效率指數(shù)呈現(xiàn)遞減的趨勢(shì)，在2020 年甚至低至0.481，規(guī)模配置存在效率低下問(wèn)題，見(jiàn)表3。

表3 2011-2020 年廣東省各市衛(wèi)生資源配置規(guī)模效率

表3（續(xù)）

2.2 基于DEA 模型的動(dòng)態(tài)分析 利用軟件DEAP2.1對(duì)所選取的2011-2020 年廣東省各地市衛(wèi)生資源投入產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行Malmquist 指數(shù)分析，得到衛(wèi)生資源配置的全要素生產(chǎn)率指數(shù)及分解值。通過(guò)測(cè)算投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)的Malmquist 指數(shù)，能夠了解廣東省2011-2020 年衛(wèi)生資源配置變動(dòng)趨勢(shì)和水平。

2.2.1 整體效率變動(dòng)分析 Malmquist 全要素生產(chǎn)率指數(shù)大于1，表示衛(wèi)生資源配置效率提高，小于1 則表示衛(wèi)生資源配置效率降低[8]。廣東省21 地市2011-2020 年的平均Malmquist 全要素生產(chǎn)率指數(shù)為0.967，在所確定的研究時(shí)期內(nèi)，只有兩個(gè)時(shí)期的全要素生產(chǎn)率指數(shù)大于1，分別是2011-2012 年，2018-2019 年，總體上全要素生產(chǎn)率是呈現(xiàn)波動(dòng)下降趨勢(shì)，平均每年下降3.3%。進(jìn)一步分解，可以看到，在2011-2020 年，技術(shù)效率均值上升了0.3%，純技術(shù)效率均值上升了0.2%，規(guī)模效率變動(dòng)上升了0.1%，而技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)下降了3.6%。因此，在整個(gè)目標(biāo)研究期內(nèi)，技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)也稱(chēng)技術(shù)變動(dòng)是造成Malmquist 全要素生產(chǎn)率指數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢(shì)的最主要原因?；诳v向維度，可以發(fā)現(xiàn)，2019 年前的各時(shí)期內(nèi)，Malmquist 全要素生產(chǎn)率指數(shù)都穩(wěn)定在了0.987，意味著平均每年下降1.3%，保持在一個(gè)相對(duì)趨緩的下降趨勢(shì)。在全要素生產(chǎn)率超過(guò)1 的兩個(gè)時(shí)期中，2011-2012 年純技術(shù)效率變動(dòng)和規(guī)模效率變動(dòng)都超過(guò)了1，意味著該年度技術(shù)效率提高；2018-2019 年，技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)、規(guī)模效率變動(dòng)以及技術(shù)效率變動(dòng)都大于1，意味著該年度技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步都有所提高。而2019-2020 年Malmquist 全要素生產(chǎn)率指數(shù)下降的幅度最大，下降了19.1%。在這一時(shí)期內(nèi)，技術(shù)效率變動(dòng)和技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)都表現(xiàn)為下降，其中技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)下降最明顯，下降了15.6%，是引起這一時(shí)期全要素生產(chǎn)率指數(shù)下降的最重要原因。同時(shí)，技術(shù)效率變動(dòng)的趨勢(shì)和全要素生產(chǎn)率指數(shù)變動(dòng)的趨勢(shì)基本保持一定的相對(duì)一致性，均呈現(xiàn)出先下降后上升，再下降的趨勢(shì)，并且技術(shù)效率基本上圍繞著1 上下波動(dòng)。表明廣東省21 地市在研究時(shí)期內(nèi)整體的資源配置能力和管理水平較高，全要素生產(chǎn)率指數(shù)的下降主要受到了技術(shù)變動(dòng)效率的影響，見(jiàn)表4。

表4 2011-2020 年廣東省各市衛(wèi)生資源配置效率的Malmquist 指數(shù)及分解

2.2.2 效率指數(shù)變動(dòng)分析 從總體上看，在廣東省21個(gè)地市中，2011-2020 年衛(wèi)生資源配置的Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)只有韶關(guān)、湛江、茂名3 個(gè)地市大于1，意味著在這十年里，只有這3 個(gè)地市的衛(wèi)生資源配置效率得到了提高，其余地市的全要素生產(chǎn)率指數(shù)都低于1，衛(wèi)生資源配置效率的質(zhì)量低，都處于下降的狀態(tài)。進(jìn)一步分解，可以看到，技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)大多數(shù)地區(qū)要小于1，基本保持著與全要素生產(chǎn)率指數(shù)變化趨勢(shì)，表明技術(shù)變動(dòng)是影響Malmquist 全要素生產(chǎn)率指數(shù)變動(dòng)的關(guān)鍵因素?；跈M向維度，進(jìn)一步計(jì)算可以發(fā)現(xiàn)，珠三角、粵西、粵東、粵北4 個(gè)地區(qū)平均全要素生產(chǎn)率指數(shù)都要低于1，配置效率不理想。其中粵西為0.996，粵北為0.967，粵東為0.965，珠三角為0.959，這表明在這十年間，粵西衛(wèi)生資源配置全要素生產(chǎn)率下降了0.4%，粵北下降了3.3%，粵東下降了3.5%，珠三角下降了4.1%，4 個(gè)地區(qū)的衛(wèi)生資源投入對(duì)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)作用為負(fù)。具體而言，粵西地區(qū)的全要素生產(chǎn)率下降相對(duì)較低，其中技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)為1.002，略微提升了0.2%?；洷钡貐^(qū)純技術(shù)效率變動(dòng)為1.002，提升了0.2%，技術(shù)效率變動(dòng)為1.001，提升了0.1%。珠三角地區(qū)的全要素生產(chǎn)率下降相對(duì)較多，技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)下降了5.6%，主要受到技術(shù)變動(dòng)的影響，見(jiàn)表5。

表5 2011-2020 年廣東省各市衛(wèi)生資源配置效率的Malmquist 指數(shù)及分解

3 討論

3.1 醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率整體較低，存在地域差異從靜態(tài)分析上看，2011-2020 年廣東省21 地市平均綜合效率為0.860，雖然總體是緩慢上升的趨勢(shì)，但平均綜合效率值始終低于1，相對(duì)較低。在2020 年，一共有11 個(gè)城市處于整體DEA 無(wú)效狀態(tài)，其中汕尾市綜合效率更是低至了0.481。從動(dòng)態(tài)分析上看，全要素生產(chǎn)率在這十年內(nèi)均值為0.967，代表效率平均下降3.3%。從整體上看，資源配置沒(méi)有得到很有效的發(fā)揮，需要進(jìn)一步多措并舉提高資源配置效率。

結(jié)合上述DEA 模型相關(guān)分析，可以了解到當(dāng)前廣東省內(nèi)各地區(qū)間衛(wèi)生資源的配置效率存在一定的差異。在靜態(tài)分析上，從地域分布上看，2011-2020 年各地區(qū)的綜合效率均值都各有差異，珠三角地區(qū)、粵西地區(qū)綜合效率總體水平較高，粵北地區(qū)近年來(lái)相對(duì)有所發(fā)展，粵東地區(qū)仍需要加強(qiáng)。從具體的地市看，肇慶在這十年的綜合效率平均指數(shù)僅為0.710，汕尾僅為0.734，遠(yuǎn)低于全省平均水平，且配置的效率也是非DEA 有效的。在動(dòng)態(tài)分析上，2011-2020 年廣東省內(nèi)各地區(qū)衛(wèi)生資源全要素生產(chǎn)率呈下降態(tài)勢(shì)，其中粵西地區(qū)下降最小為0.9%，珠三角地區(qū)下降最多為4.1%，可見(jiàn)不同地區(qū)在效率變動(dòng)上也存在差異。由上述分析可知，廣東省2011-2020 年衛(wèi)生資源配置效率存在一定的地域差異，資源配置不均衡。

3.2 醫(yī)療衛(wèi)生資源規(guī)模效率總體水平良好，個(gè)別地市效率低下 總體上看，廣東省內(nèi)21 地市在2011-2020 年衛(wèi)生資源規(guī)模效率平均指數(shù)是呈上升態(tài)勢(shì)，總體均值為0.924，規(guī)模效率水平良好，但個(gè)別地市的規(guī)模效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于全省平均水平。汕尾市在這十年間的平均規(guī)模效率在全省各地市中最低為0.727，并且在2020 年低至了0.481，相當(dāng)數(shù)量的衛(wèi)生資源沒(méi)有獲得有效的配置和利用，同時(shí)也直接影響到了汕尾市衛(wèi)生資源配置的綜合效率，急需進(jìn)一步加強(qiáng)人力、物力和財(cái)力的投入。從地域分布上看，珠三角地區(qū)的衛(wèi)生資源配置規(guī)模效率總體相對(duì)較高，個(gè)別城市例如廣州、珠海等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)人力、物力、財(cái)力的配置效率?；洷?、粵西以及粵東地區(qū)仍需加大投入并且合理利用資源，尤其是汕尾市，提高規(guī)模效率是提升整體綜合效率的關(guān)鍵。

3.3 推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步是提升醫(yī)療衛(wèi)生資源配置整體效率的關(guān)鍵 通過(guò)上述關(guān)于DEA-Malmquist 指數(shù)分析，可以看到廣東省21 地市在2011-2020 年這十年里，Malmquist 全要素生產(chǎn)率指數(shù)總體呈現(xiàn)的是波動(dòng)下降的趨勢(shì)，同時(shí)，全要素生產(chǎn)率指數(shù)在這十年內(nèi)平均值小于1，各地市平均配置效率處于降低的態(tài)勢(shì)。Malmquist 指數(shù)是技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步的乘積，通過(guò)前文的分析可以觀察到，在這十年里技術(shù)效率變動(dòng)平均指數(shù)為1.003，而技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)平均指數(shù)為0.964，表明Malmquist 指數(shù)主要是受到了技術(shù)進(jìn)步的影響，技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)效率降低引起Malmquist 指數(shù)的整體降低?？傮w來(lái)看，廣東省在資源配置能力上相對(duì)較穩(wěn)定，但在技術(shù)水平上仍需進(jìn)一步發(fā)展，創(chuàng)新技術(shù)，改善制度，優(yōu)化管理，多管齊下推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步以提高廣東省各地市的衛(wèi)生資源配置效率。因此，推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步，促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)于提升整體效率有著重要意義。

4 建議

4.1 合理衛(wèi)生規(guī)劃，促進(jìn)區(qū)域均衡發(fā)展 廣州市作為廣東省的省會(huì)，擁有大量的醫(yī)療衛(wèi)生基礎(chǔ)設(shè)施和人才，但在這十年里整體的平均綜合效率卻沒(méi)有達(dá)到全省綜合效率的平均值，純技術(shù)效率一直保持DEA有效，而規(guī)模效率在2011-2016 年一直是保持較低的水平，直到近年來(lái)才逐漸上升，規(guī)模配置的狀況差強(qiáng)人意。汕尾市的規(guī)模效率一直都是相對(duì)低的水平并且處于下降的趨勢(shì)，成為了決定其綜合效率提升的關(guān)鍵因素。造成規(guī)模配置失效很重要的原因就是投入和需求的不對(duì)稱(chēng)，投入過(guò)多造成資源的大量浪費(fèi)，投入不足難以滿(mǎn)足地區(qū)的衛(wèi)生需求。因此，要合理地規(guī)劃衛(wèi)生資源的配置，根據(jù)地區(qū)衛(wèi)生需求配置醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)務(wù)人員，實(shí)現(xiàn)規(guī)模配置的有效性。同時(shí)，要進(jìn)一步加大對(duì)粵東西北等欠發(fā)達(dá)地區(qū)的衛(wèi)生資源的投入，包括人才引進(jìn)與建設(shè)、設(shè)備投放、財(cái)政補(bǔ)償，推動(dòng)區(qū)域均衡發(fā)展，促進(jìn)健康公平[9]。

4.2 推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新，提高資源配置效率 技術(shù)進(jìn)步與衛(wèi)生技術(shù)人員的診療和護(hù)理水平有著密切關(guān)系[10]。從上述的分析可以了解到，廣東省21 地市在這十年里全要素生產(chǎn)率平均指數(shù)小于1，效率是降低的，尤其是新冠疫情這兩年來(lái)，效率的下降問(wèn)題更加凸顯，而決定其降低的關(guān)鍵在于技術(shù)進(jìn)步的下降。在地區(qū)上，珠三角地區(qū)的各城市匯集了豐富的醫(yī)療資源，但在技術(shù)進(jìn)步上卻都處于下降的水平。因此，要進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生專(zhuān)業(yè)技術(shù)人才的培養(yǎng)，擴(kuò)大醫(yī)療人才規(guī)模，引導(dǎo)更多優(yōu)秀的全科醫(yī)生下沉到基層，緩解醫(yī)療資源配置“倒三角”格局的矛盾；改善醫(yī)療人才結(jié)構(gòu)，加大對(duì)公共衛(wèi)生人才的培養(yǎng)，以應(yīng)對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件的影響。同時(shí)，要加快搭建醫(yī)院信息平臺(tái)，完善電子病歷等信息系統(tǒng)構(gòu)建，消除醫(yī)院間的信息壁壘，創(chuàng)新技術(shù)，推動(dòng)信息技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)醫(yī)療服務(wù)的變革[11，12]。通過(guò)診療技術(shù)和信息技術(shù)的提升，推動(dòng)資源配置效率的提高。

4.3 優(yōu)化制度設(shè)計(jì)，推動(dòng)管理水平提升 制度的改善可以提升管理水平，進(jìn)而提高資源的利用效率。在新冠疫情爆發(fā)后，廣東省21 地市平均技術(shù)效率變動(dòng)和技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)都有一定程度的下跌，進(jìn)一步優(yōu)化制度提升效率十分必要。因此，要推動(dòng)醫(yī)聯(lián)體和縣域醫(yī)共體建設(shè)，調(diào)整醫(yī)療衛(wèi)生資源結(jié)構(gòu)及布局，整合地區(qū)優(yōu)質(zhì)衛(wèi)生資源，發(fā)揮整體效能，以達(dá)到上下聯(lián)動(dòng)，聯(lián)合抗疫的目標(biāo)[13，14]。同時(shí)，推動(dòng)基層首診的落實(shí)，健全基層衛(wèi)生服務(wù)體系，切實(shí)推進(jìn)分級(jí)診療制度，從而緩解三級(jí)醫(yī)院的醫(yī)療負(fù)擔(dān)，提高基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)衛(wèi)生資源的利用效率[15]。

4.4 打造典型示范，帶動(dòng)地區(qū)整體進(jìn)步 在靜態(tài)分析醫(yī)療資源配置的綜合效率方面，2011-2020 年佛山、中山兩市持續(xù)保持DEA=1，即DEA 有效。在動(dòng)態(tài)分析醫(yī)療資源配置全要素生產(chǎn)率方面，2011-2020 年韶關(guān)、湛江、茂名三市全要素生產(chǎn)率大于1，意味著這3 個(gè)地市在這十年內(nèi)平均效率是有提高的。佛山作為位于珠三角地區(qū)的城市，近年來(lái)積極探索DRGs 按病種付費(fèi)的醫(yī)保支付方式，并取得良好成效。中山市落實(shí)“兩個(gè)允許”探索改革醫(yī)務(wù)人員薪酬制度的新路徑、韶關(guān)市根據(jù)實(shí)際情況探索適合山區(qū)發(fā)展的醫(yī)療人才道路、茂名市通過(guò)強(qiáng)基層補(bǔ)短板落實(shí)分級(jí)診療制度，這3 個(gè)地市都獲得了“廣東醫(yī)改十大創(chuàng)新典型”的榮譽(yù)。因此，通過(guò)總結(jié)做些地市的醫(yī)改經(jīng)驗(yàn)，打造學(xué)習(xí)典型，以點(diǎn)帶面，整體進(jìn)步，對(duì)于帶動(dòng)?xùn)|西兩翼以及山區(qū)的發(fā)展大有助力。