資源錯配對醫(yī)療服務績效的影響研究*
——基于我國省級動態(tài)面板數(shù)據(jù)的GMM分析

張開翼,符佳瑋,舒燕

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

自2009年以來,我國開始實施“新醫(yī)改”,其主要目標就在于解決“看病貴、看病難”問題。2016年10月,《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》提出,“健康優(yōu)先”是推進建設健康中國的4個基本原則之一,而“提供優(yōu)質高效的醫(yī)療服務”又是健康中國戰(zhàn)略的核心內容。據(jù)《2021年我國衛(wèi)生健康事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報》數(shù)據(jù)顯示,政府衛(wèi)生支出從2009年的4816.26億元擴大到2021年的20718.5億元,增長了4.3倍[1]。但根據(jù)國務院的《深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革2022年重點工作任務》文件顯示,我國醫(yī)療資源的投入仍然顯著落后于醫(yī)療服務需求,醫(yī)療服務領域的供需矛盾日益凸顯,“看病貴”“看病難”問題持續(xù)存在。單純依靠政府財力等要素的大規(guī)模投入甚至導致了醫(yī)療資源錯配等問題,過多的醫(yī)療資源集中在大城市的大醫(yī)院,基層醫(yī)護人員普遍不足等現(xiàn)象涌現(xiàn),這在一定程度上加重了“看病難”問題。尤其是2019年12月突然爆發(fā)的新冠疫情,更是給我國醫(yī)療服務業(yè)帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。如何科學評價醫(yī)療服務績效,探索績效的提升路徑成為了亟需解決的重要問題。而效率和質量是醫(yī)療服務績效的重要內容,前者是醫(yī)療資源利用狀況評價的重要指標之一,后者是醫(yī)療衛(wèi)生服務業(yè)發(fā)展的重要基礎。因此,在評價醫(yī)療服務績效時必須將效率和質量結合起來進行綜合考慮。

1 文獻綜述

1.1 關于醫(yī)療服務績效評價的研究

國內外學者對醫(yī)療服務績效的評價框架主要有:結構——過程——產出框架、世界衛(wèi)生組織(WHO)的衛(wèi)生系統(tǒng)績效評價框架、世界銀行(WB)的控制柄框架、國際標準化組織(ISO)的健康指標框架等。盡管評價方法各異,但醫(yī)療服務效率和質量卻是各種評價框架的主要績效目標。醫(yī)療服務績效可以視為是醫(yī)療服務效率和質量的有機整合,二者缺一不可。學者們對效率和質量的關系進行了許多有益的探索。部分學者運用統(tǒng)計分析方法,從獨立視角對醫(yī)療服務效率和質量二者關系進行了分析(Gok&Sezen,2013[2])。Nayar&Ozcan(2008)則是最先將質量當作效率的一種產出,從技術效率和質量視角綜合評價醫(yī)院績效的,其研究結果表明,高效率的醫(yī)院同時擁有高質量的醫(yī)療服務,效率和質量二者不是獨立存在的[3]。Du et al.(2014)用存活率表示醫(yī)療質量,并將其作為一種產出指標對急診醫(yī)院的效率進行測算[4]。杜濤等(2019)把醫(yī)療服務質量作為效率的外部因素,從投入——產出視角測算醫(yī)療服務效率[5]。

1.2 關于醫(yī)療資源錯配的研究

資源錯配是針對有效配置而言的,經濟學中的“有效配置”是指有限資源獲得最大產出的配置效率,而“資源錯配”則是對理想配置狀態(tài)的偏離。Hsieh&Klenow(2009)的內涵型錯配[6]和Banerjee&Moll(2010)的外延型錯配[7]是學術界普遍認同的兩種資源錯配。但關于資源錯配的測算多采用內涵型錯配理論及其模型,以間接法(指數(shù)法)為主,如王艷偉和黃宜(2022)[8]。梳理現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn),國內外學者們對醫(yī)療資源配置問題的研究多基于羅爾斯公平正義理論,即關注的焦點集中在醫(yī)療資源配置的公平性評價和效率評價方面。在配置的公平性評價方面,文獻多以區(qū)域為基本研究單元,用醫(yī)療機構數(shù)、床位數(shù)和人員數(shù)等指標來衡量醫(yī)療資源的豐富程度,運用因子分析法、TOPSIS等方法評價醫(yī)療服務的(Grossman,1972[9];林曙光和王應明,2022[10]);在配置的效率評價方面,Arrow(1963)在研究初期提出,醫(yī)療資源配置效率低下的原因是信息不對稱和逆向選擇,鮮有文獻對其追根朔源[11]。學者們多運用數(shù)據(jù)包絡法和Tobit模型等對醫(yī)療資源配置效率進行測算和評價(王俊豪和賈婉文,2021[12])。葉初升等(2021)基于醫(yī)生——患者、醫(yī)生技能——患者病情的雙重關系框架提出了另一種形式的醫(yī)療資源錯配,即輕癥患者高價購買高技能醫(yī)療服務,而重癥患者則往往出現(xiàn)誤診或者放棄治療現(xiàn)象[13]。

綜觀已有研究,我們發(fā)現(xiàn)醫(yī)療資源錯配和醫(yī)療服務績效研究尚有許多優(yōu)化的空間,鑒于此,本文借鑒Hsieh&Klenow的內涵型資源錯配模型,將資源錯配劃分為醫(yī)療勞動力資源錯配和資本錯配,并將醫(yī)療服務質量作為產出效率指標之一來測算醫(yī)療服務績效,以中國31個省級數(shù)據(jù)為樣本,探討醫(yī)療資源錯配對醫(yī)療服務績效的影響,以期改善醫(yī)療資源配置結構,進一步提升我國醫(yī)療服務績效。

2 研究設計

2.1 醫(yī)療服務績效測算方法

2.1.1 超效率SBM模型

傳統(tǒng)的DEA模型是基于徑向距離的函數(shù)模型,在評估各決策單元效率時無法考慮投入的“冗余”和產出的“短缺”問題;而且當多個決策單元的效率值均為1時,傳統(tǒng)的DEA模型則無法進行比較,進而導致效率值的測算和比較存在偏差。Tone(2012)提出的超效率SBM模型則可以克服傳統(tǒng)DEA模型的不足[14]。具體的計算公式如(1)所示。

λ≥0,s-≥0,s+≥0

i=1,2…,m;r=1,2,…,q;j=1,2,…n(j≠k)

(1)

2.1.2 醫(yī)療服務績效的指標選取

Cetin&Bahce(2016)的研究指出,醫(yī)療服務績效是醫(yī)療服務效率和醫(yī)療服務質量的有機結合[15]。其中,關于醫(yī)療服務質量的衡量問題,則借鑒Giarelli(2003)[16]的研究,從管理質量、利益相關者的獲得質量、專業(yè)素質方面選取指標。根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性,管理質量用醫(yī)院總收入表示,利益相關者的獲得質量用人均住院費用表示,專業(yè)素質用平均住院日表示?；贜ayar&Ozcan(2008)[3]的研究,將醫(yī)療服務質量的相關指標加入到醫(yī)療效率的產出指標中,以測量醫(yī)療服務績效。醫(yī)療服務績效的投入產出指標如表1所示。

表1 醫(yī)療服務績效指標的說明

2.2 醫(yī)療資源錯配測算方法

2.2.1 要素產出彈性測算

假設地區(qū)i的生產函數(shù)是具有規(guī)模報酬不變的C-D函數(shù),如式(2)所示:

(2)

以資本產出彈性αit為例,基于索羅余值法,對式(2)兩邊取自然對數(shù),進行變形得到式(3):

(3)

在式(2)和式(3)中,Yit表示地區(qū)i在t時期的醫(yī)療服務總產出;Ait表示地區(qū)i在t時期的全要素生產率;K、L分別表示資本和勞動的投入;αit、βit分別表示相應的資本產出彈性、勞動產出彈性。μt、λt、εit分別表示個體效應、時間效應、隨機效應。

鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性和連續(xù)性,醫(yī)療服務的資本投入用非流動資產表示,并用永續(xù)盤存法來測算存量;醫(yī)療服務的勞動力投入用各省市的衛(wèi)生人員數(shù)量表示。運用最小二乘虛擬變量法(LSDV)進行計量估計。

2.2.2 醫(yī)療資源錯配的測算

在Hsieh&Klenow(2009)[6]的經典理論分析框架下,資源錯配是可以用“稅收楔子”來表示的,即資本錯配指數(shù)和勞動力錯配指數(shù)分別用τK和τL表示。借鑒陳永偉和胡偉民(2011)[17]的做法,通過測算要素價格相對扭曲系數(shù)來衡量資源錯配指數(shù),即如式(4)所示:

(4)

假設某經濟體內的n個地區(qū),同一地區(qū)的生產函數(shù)相同,不同地區(qū)的生產函數(shù)不一致,整個生產過程只有資本、勞動兩種生產要素投入。將要素錯配指數(shù)用價稅形式計入要素投入成本,運用利潤函數(shù)法求解生產利潤最大化問題,如式(5)所示。

πit=PitYit-(1+τKit)PKitKit-(1+τLit)PLitLit

(5)

在式(5)中,Pit、PKit、PLit分別表示地區(qū)i在t時期的醫(yī)療服務產品價格、資本要素價格、勞動要素價格。

進一步假設某經濟體的最終產出是各地區(qū)產出的C-D函數(shù)的加總,計算得出要素相對扭曲系數(shù),如式(6)所示:

(6)

2.3 計量模型構建

2.3.1 模型構建

為了考察醫(yī)療資源錯配對醫(yī)療服務績效的影響,建立的計量模型如式(7)所示:

HEEit=α0+α1τKL+∑βnxit+μt+λt+εit

(7)

其中,HEEit表示醫(yī)療服務績效;τKLit表示醫(yī)療資源錯配指數(shù);xit表示其他控制變量;μi表示不可觀測的地區(qū)效應;λt表示時間效應;εit表示隨機誤差效應。

考慮到醫(yī)療服務績效可能受經濟慣性的影響,在式(7)中引入滯后一期的醫(yī)療服務績效(HEEit-1)作為解釋變量之一,構成醫(yī)療服務績效的動態(tài)面板模型,見式(8)。

HEEit=α0+α1HEEit-1+α2τKLit+∑βnxit+μi+λt+εit

(8)

2.3.2 變量指標的選取

醫(yī)療服務績效是被解釋變量,用超效率SBM模型將醫(yī)療服務質量作為效率產出指標之一計算得到。核心解釋變量是醫(yī)療資源錯配,借鑒王艷偉和黃宜(2022)[8]的做法,用醫(yī)療資本錯配指數(shù)和勞動力錯配指數(shù)的絕對值的平均值表示。從經濟因素、行業(yè)發(fā)展因素、制度環(huán)境因素等方面選擇控制變量。根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性原則,分別用人均GDP、醫(yī)療市場競爭程度、醫(yī)療領域政府干預程度、人口密度等變量作為計量模型的控制變量,具體的變量解釋如表2所示。

表2 計量模型變量的解釋說明

2.4 樣本選擇和數(shù)據(jù)

鑒于2012年才開始有醫(yī)療機構的非流動性資產的相關統(tǒng)計,遵循數(shù)據(jù)的統(tǒng)一口徑和可獲得性原則,研究樣本選擇為2012～2019年全國31個省市(自治區(qū))數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來自于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計年鑒》。其中,醫(yī)療服務績效、醫(yī)療資源錯配指數(shù)、醫(yī)療市場化程度、醫(yī)療市場政府干預程度均為相對數(shù)指標,不取對數(shù)。其余變量全部取對數(shù),計入計量模型,以避免異方差的影響。

3 實證結果分析

3.1 醫(yī)療服務績效的測算分析

基于2012～2019年的樣本數(shù)據(jù),運用SBMrun軟件測度我國各地的醫(yī)療服務績效,結果見圖1。

圖1 2012～2019年我國各地醫(yī)療服務績效的均值

從圖1可知,我國各地在2012～2019年的醫(yī)療服務績效均值處于0.523～1.484之間,醫(yī)療服務績效最小的是內蒙古,均值為0.523;醫(yī)療服務績效最大的是上海,均值為1.484。內蒙古、山西、吉林、青海、重慶、陜西、遼寧、湖南、黑龍江、廣西、湖北、江西、河北、甘肅、四川等地的醫(yī)療服務績效均值都小于1,沒有達到完全有效水平,其余各地的醫(yī)療服務績效均值都大于1,尤其是上海、廣東等地的醫(yī)療服務績效處于較高水平?？赡艿脑蛟谟?上海和廣東等地的經濟發(fā)展水平較高,醫(yī)療資源豐富,不管是醫(yī)療服務質量,還是醫(yī)療服務效率都處于較高水平;而內蒙古、山西等中西部地區(qū)的經濟較為落后,在醫(yī)療資源、醫(yī)療服務能力、醫(yī)療服務效率方面都遠不及多數(shù)東部發(fā)達地區(qū)。

3.2 醫(yī)療資源錯配的測算分析

根據(jù)Hsieh&Klenow(2009)[6]的研究可知,當資源錯配指數(shù)為0時,表示不存在錯配現(xiàn)象;當資源錯配指數(shù)大于0時,表示資源配置不足;當資源錯配指數(shù)小于0時,表示資源配置過度。基于醫(yī)療資源要素產出彈性和資源相對扭曲系數(shù),計算得到2012～2019年我國各地區(qū)的醫(yī)療資源錯配指數(shù),用醫(yī)療資本錯配指數(shù)和勞動力錯配指數(shù)絕對值的平均值表示醫(yī)療資源錯配情況,見圖2。

圖2 2012～2019年我國各地醫(yī)療資源錯配指數(shù)絕對值的均值

為了使回歸模型中的核心變量只反映資源錯配程度,所以用資源錯配指數(shù)絕對值進行分析。從圖2可知,2012～2019年我國各地區(qū)的醫(yī)療資源均存在不同程度的資源錯配現(xiàn)象。其中,北京的醫(yī)療資源錯配指數(shù)最大,高達1.703,這表明其醫(yī)療資源錯配程度比較嚴重;遼寧的醫(yī)療資源錯配指數(shù)最小,僅為0.073,這說明其醫(yī)療資源的配置較之其他區(qū)域顯得較為合理?？傮w來看,樣本數(shù)據(jù)中各地區(qū)的醫(yī)療資源錯配程度差異較大。

3.3 計量模型結果與分析

基于2012～2019年我國31個省(市、自治區(qū))的面板數(shù)據(jù),首先進行靜態(tài)面板估計,根據(jù)Hausman值進行檢驗,結果顯示,樣本數(shù)據(jù)應選擇固定效應模型。由于樣本數(shù)據(jù)是N>T的短面板數(shù)據(jù),而且為了進一步避免變量的內生性問題,同時也為了實證結果的穩(wěn)健性,運用廣義矩GMM方法進行動態(tài)面板估計。差分GMM和系統(tǒng)GMM的AR(1)檢驗對應的P值均小于0.05,AR(2)檢驗對應的P值均大于0.1,這表明動態(tài)面板模型的殘差序列一階相關,但二階不相關,通過了Arellano-Bond的序列相關檢驗。差分GMM、系統(tǒng)GMM的Hansen J檢驗的P值均大于0.1,接受原假設,這進一步說明模型選取的工具變量有效。實證結果見表3。

表3 醫(yī)療資源錯配對醫(yī)療服務績效的影響檢驗

由表3可知,靜態(tài)面板數(shù)據(jù)的固定效應模型、動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的結果均顯示,核心解釋變量醫(yī)療資源錯配對醫(yī)療服務績效具有負效應,并通過了顯著性檢驗。這說明,醫(yī)療資源錯配是會抑制醫(yī)療服務績效提升的。動態(tài)面板數(shù)據(jù)差分GMM、系統(tǒng)GMM的估計結果均顯示,醫(yī)療服務績效的滯后一期對醫(yī)療服務績效具有顯著的正向影響,這表明醫(yī)療服務績效的提升是一個漸進的過程,當期的醫(yī)療服務績效顯著依賴于往期的醫(yī)療服務績效,具有一定的累積性和路徑依賴性。

在控制變量方面,靜態(tài)面板固定效應模型、差分GMM、系統(tǒng)GMM估計結果存在一定的差異性。鑒于樣本數(shù)據(jù)和模型檢驗結果,我們選擇動態(tài)面板模型進行分析。較之于差分GMM估計方法,系統(tǒng)GMM估計方法更能解決弱工具變量的問題,其估計效率更高。表3的系統(tǒng)GMM估計結果和差分GMM估計結果多數(shù)一致,也表明了動態(tài)模型檢驗結果的穩(wěn)健性。

表3中的系統(tǒng)GMM估計結果顯示,醫(yī)療資源錯配會顯著阻礙醫(yī)療服務績效的提高,其原因可能在于:由于醫(yī)療資本投入或者人力投入沒有實現(xiàn)帕累托最優(yōu),結果導致醫(yī)療資源配置不足或者過剩,降低了醫(yī)療服務績效。

在控制變量方面,人均GDP可以顯著提高醫(yī)療服務績效水平,這可能是因為人均收入水平越高,對醫(yī)療服務的數(shù)量和質量要求越高。為滿足多層次和高水平的醫(yī)療服務需求,醫(yī)療機構會從醫(yī)療質量、醫(yī)療價格等方面提升服務績效。醫(yī)療市場的競爭程度和醫(yī)療服務績效呈顯著的正相關關系,這表明,醫(yī)療市場的競爭性越大,其醫(yī)療服務績效水平越高。其原因在于:有效競爭的市場結構有利于促進醫(yī)療機構追求利潤最大化,最終提升醫(yī)療服務績效。尤其是醫(yī)療市場具有自身的特殊性,供給方占據(jù)主導地位,需求方偏好質量而對價格不敏感,其有效的市場競爭將導致醫(yī)療機構更加注重醫(yī)療質量的提升。政府干預對醫(yī)療服務績效具有顯著的阻礙作用,即政府干預程度越高,醫(yī)療服務績效水平越低。這可能是由于醫(yī)療領域的政府干預會干擾行業(yè)內資源的動態(tài)配置,尤其是在政府管制程度較高的醫(yī)療領域中,醫(yī)療供需信息的不對稱往往更容易產生市場失靈,進一步降低了醫(yī)療服務績效。人口密度對醫(yī)療服務績效具有顯著的促進作用。這可能是由于醫(yī)院往往會傾向于在人口密度大的地區(qū)進行集聚,Cochrane et al.(1978)[18]的研究也表明,人口密度越大,醫(yī)療服務在有限財政預算約束下更容易被人們獲取,醫(yī)療服務績效越高。

4 結論與政策建議

4.1 結論

本文在系統(tǒng)分析了醫(yī)療資源錯配和服務績效的關系基礎上,基于2012～2019年全國31個省(市、自治區(qū))的面板數(shù)據(jù),將醫(yī)療服務質量作為產出之一,構建了醫(yī)療服務績效的評價指標體系,分別運用超效率SBM模型和最小二乘虛擬變量LSDV模型測算醫(yī)療服務績效、醫(yī)療資源錯配指數(shù),并通過構建靜態(tài)面板模型和GMM動態(tài)面板模型,實證分析了醫(yī)療資源錯配對醫(yī)療服務績效的影響。研究結論表明:

(1)我國31個省(市、自治區(qū))的醫(yī)療服務績效存在顯著的區(qū)域差異,在2012～2019年的樣本區(qū)間,上海的醫(yī)療服務績效均值最大,而內蒙古的醫(yī)療服務績效均值最小。東部地區(qū)的醫(yī)療服務績效均值高于中部、西部的醫(yī)療服務績效。

(2)在樣本期間,我國省級區(qū)域均存在一定程度的醫(yī)療資源錯配,而且地區(qū)間差異較為明顯。北京的醫(yī)療資源錯配指數(shù)均值最大,而遼寧的醫(yī)療資源錯配指數(shù)均值最小。

(3)靜態(tài)面板模型和動態(tài)面板GMM估計模型均顯示,醫(yī)療資源錯配對醫(yī)療服務績效具有顯著的阻礙作用,而且醫(yī)療服務績效存在一定程度的路徑依賴現(xiàn)象。此外,人均GDP、醫(yī)療市場競爭程度、醫(yī)療領域的政府干預、人口密度等因素均會影響醫(yī)療服務績效。

4.2 政策建議

基于上述的理論和實證研究,結合“健康中國2030規(guī)劃綱要”對提升醫(yī)療服務績效的要求,提出以下政策建議:

4.2.1 鼓勵醫(yī)療行業(yè)的要素流動

由于經濟發(fā)展水平、醫(yī)療資源稟賦、財政支持力度等原因,我國醫(yī)療資源配置存在顯著的差異性?！翱缡【歪t(yī)”、大醫(yī)院人滿為患等成為普遍現(xiàn)象,進一步加劇了“看病貴、看病難”問題。要逐步打破行業(yè)壁壘,深化公立醫(yī)療機構的體制改革,實現(xiàn)醫(yī)療資源的要素流動,以更好地滿足不同層次的醫(yī)療需求。在醫(yī)療資源布局方面,“抓強扶弱”并重,既要“攀峰”,打造醫(yī)療高地,又要“填壑”,實現(xiàn)優(yōu)質醫(yī)療資源下沉,實現(xiàn)醫(yī)療服務績效的提升。2021年“港澳藥械通”政策的落地,有助于為深港澳醫(yī)療衛(wèi)生人才融合打破“雙城壁壘”,推動粵港澳大灣區(qū)醫(yī)療協(xié)同發(fā)展。

4.2.2 推進醫(yī)療領域的市場化改革

由于醫(yī)療服務產品的特殊性,醫(yī)療市場存在較高的進入壁壘,這顯然削弱了醫(yī)療市場競爭程度[19]。較之于一般的商品和服務市場,醫(yī)療市場上供給方居于主導地位,需求方偏好質量而對價格不敏感,這加劇了供需雙方的信息不對稱。要逐步消除醫(yī)療市場的制度性進入障礙,在資金、土地、人才、制度等方面加大“社會辦醫(yī)”的政策保障力度,促進民營資本、外資資本進入醫(yī)療領域,豐富醫(yī)療市場的供給主體,形成有效競爭的市場結構,進而全面提高醫(yī)療服務績效。宿遷醫(yī)改放開了社會辦醫(yī)準入,將宿遷的醫(yī)療資源從“一窮二白”轉變?yōu)槌湓?醫(yī)療供給穩(wěn)步增長。

4.2.3 提升政府對醫(yī)療行業(yè)的宏觀調控能力

由于醫(yī)療領域存在大量的公共產品和準公共產品,單純依靠市場機制往往無法實現(xiàn)有效供給,需要政府在市場失靈領域進行宏觀調控。但過度的政府干預又會降低醫(yī)療服務績效,這在公立醫(yī)院壟斷我國醫(yī)療市場的計劃經濟時期尤為突出,一方面,醫(yī)療市場缺乏有效競爭,效率低下;另一方面,“看病難、看病貴”問題日益嚴重。政府要樹立“大健康”理念,實現(xiàn)部門聯(lián)動,加強統(tǒng)籌規(guī)劃能力,完善公共健康政策體系,提高對醫(yī)療行業(yè)的宏觀調控效力,以實現(xiàn)政府在醫(yī)療領域監(jiān)管的不缺位。在保障社會公平的前提下,政府既規(guī)范了醫(yī)療市場秩序,又提高了醫(yī)療服務績效水平。