基于DEA—Malmquist 指數(shù)的新疆某三甲醫(yī)院優(yōu)勢(shì)專(zhuān)科研究型學(xué)科效率評(píng)估與分析*

【摘要】目的分析新疆某三甲醫(yī)院10個(gè)優(yōu)勢(shì)專(zhuān)科的研究型學(xué)科投入-產(chǎn)出效率及其變化趨勢(shì)。方法選取2020年-2023年學(xué)科建設(shè)投入-產(chǎn)出數(shù)據(jù)，采用DEA-BCC模型和DEA-Malmquist指數(shù)模型對(duì)學(xué)科效率進(jìn)行靜態(tài)和動(dòng)態(tài)評(píng)估及投入冗余和產(chǎn)出不足的分析。結(jié)果靜態(tài)分析顯示，10個(gè)優(yōu)勢(shì)專(zhuān)科中，2020年-2023年DEA均有效的只有專(zhuān)科A，非DEA有效的專(zhuān)科規(guī)模效率均無(wú)效，且存在不同程度的投入冗余和產(chǎn)出不足情況；動(dòng)態(tài)分析顯示，2020年-2023年Malmquist指數(shù)平均值為0.875，技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步變化的均值也＜1，Malmquist指數(shù)平均值＞1的只有專(zhuān)科A和C，分別增長(zhǎng)23.7%和10.6%，主要依靠技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)提高。結(jié)論10個(gè)優(yōu)勢(shì)專(zhuān)科的研究型學(xué)科投入-產(chǎn)出效率總體水平不高且略呈下降趨勢(shì)，需擴(kuò)大學(xué)科規(guī)?；蛘{(diào)整結(jié)構(gòu)，有針對(duì)性地制訂學(xué)科建設(shè)管理策略，以提升學(xué)科效率。

【關(guān)鍵詞】專(zhuān)科建設(shè)；學(xué)科效率；三甲醫(yī)院；數(shù)據(jù)包絡(luò)分析；Malmquist指數(shù)

中圖分類(lèi)號(hào)：R197.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

AbstractObjectiveTo analyze the input-output efficiency and its change trend of research disciplines in 10 dominant specialties of a tertiary hospital in Xinjiang. MethodsThe input-output data of discipline construction from 2020 to 2023 were selected， and DEA-BCC model and DEA-Malmquist index model were used to evaluate the discipline efficiency statically and dynamically， and analyze the input redundancy and output deficiency. ResultsThe static analysis showed that among the 10 advantageous specialties， only specialty A was effective in DEA from 2020 to 2023， and the scale efficiency of non-DEA effective specialties was all ineffective， and there were different degrees of input redundancy and insufficient output. The dynamic analysis showed that the average value of the Malmquist index from 2020 to 2023 was 0.875， with the average values for technical efficiency and technological progress also being less than 1.Only specialist A and C average Malmquist index greater than 1， increasing by 23.7 % and 10.6 % respectively， mainly relying on the increase in the index of technological progress change. Conclusion The overall level of input-output efficiency of research disciplines in 10 advantageous specialties is not high and shows a slight downward trend. It is necessary to expand the scale of disciplines or adjust the structure， and formulate management strategies for disciplines construction in a targeted manner to improve discipline efficiency.

建設(shè)高水平研究型醫(yī)院是當(dāng)前我國(guó)公立醫(yī)院轉(zhuǎn)型發(fā)展的使命任務(wù)，也是攻關(guān)關(guān)鍵核心技術(shù)、推動(dòng)臨床診療水平提高的重要途徑［1］。研究型學(xué)科建設(shè)是研究型醫(yī)院建設(shè)的基礎(chǔ)，研究型學(xué)科作為疑難疾病的診治中心、新技術(shù)新業(yè)務(wù)的研發(fā)中心和高層次人才培育中心，是研究型醫(yī)院整體技術(shù)水平的重要標(biāo)志［2-3］。國(guó)家衛(wèi)生健康委于2021年印發(fā)了《“十四五”國(guó)家臨床專(zhuān)科能力建設(shè)規(guī)劃》［4］，2023年印發(fā)了《關(guān)于推動(dòng)臨床專(zhuān)科能力建設(shè)的指導(dǎo)意見(jiàn)》［5］，既強(qiáng)調(diào)了公立醫(yī)院在專(zhuān)科能力建設(shè)方面的主體責(zé)任，又對(duì)公立醫(yī)院學(xué)科建設(shè)提出了更高要求。開(kāi)展優(yōu)勢(shì)專(zhuān)科的學(xué)科評(píng)估可以衡量學(xué)科資源的使用效率［6-7］。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，DEA）應(yīng)用數(shù)學(xué)規(guī)劃模型計(jì)算比較多個(gè)決策單元之間的相對(duì)效率，是一種評(píng)價(jià)多投入、多產(chǎn)出的研究方法［8］。本研究以新疆某三甲醫(yī)院10個(gè)優(yōu)勢(shì)專(zhuān)科為研究對(duì)象，采用DEA-BCC模型和DEA-Malmquist模型對(duì)研究型學(xué)科建設(shè)效率進(jìn)行分析，通過(guò)橫向比較不同專(zhuān)科和縱向比較同一專(zhuān)科，分析學(xué)科發(fā)展中的問(wèn)題，針對(duì)性提出學(xué)科建設(shè)策略，為提升學(xué)科核心競(jìng)爭(zhēng)力和醫(yī)院綜合實(shí)力指明方向。

1資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

數(shù)據(jù)主要來(lái)源于該院行政職能部門(mén)報(bào)表。數(shù)據(jù)收集時(shí)間范圍為2020年1月1日—2023年12月31日。數(shù)據(jù)包括學(xué)科平臺(tái)建設(shè)、學(xué)術(shù)任職情況，以及人力資源管理系統(tǒng)、科研管理系統(tǒng)相關(guān)數(shù)據(jù)等。

1.2研究方法

1.2.1 研究型學(xué)科投入-產(chǎn)出評(píng)估指標(biāo)選取與賦值

根據(jù)中國(guó)研究型醫(yī)院學(xué)會(huì)發(fā)布的《研究型學(xué)科評(píng)價(jià)指標(biāo)體系》［9］，結(jié)合該院實(shí)際，兼顧數(shù)據(jù)可得性與有效性，剔除對(duì)學(xué)科評(píng)估影響較小的指標(biāo)項(xiàng)，最終選取學(xué)科投入、學(xué)科產(chǎn)出兩個(gè)維度的定量指標(biāo)。由于DEA模型限制決策單元數(shù)應(yīng)不少于投入指標(biāo)與產(chǎn)出指標(biāo)總和的兩倍［10］，需要將三級(jí)指標(biāo)進(jìn)行折算［7］，通過(guò)查閱文獻(xiàn)以及咨詢(xún)醫(yī)院管理者和相關(guān)專(zhuān)家，確定本研究評(píng)估指標(biāo)體系，見(jiàn)表1。

1.2.2 DEA-BCC模型

DEA應(yīng)用最常見(jiàn)的模型有CCR和BCC，前者假設(shè)規(guī)模報(bào)酬不變，后者假設(shè)規(guī)模報(bào)酬可變。由于現(xiàn)實(shí)情況中很難實(shí)現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬不變，因此本研究基于產(chǎn)出導(dǎo)向，采用BCC模型評(píng)價(jià)決策單元的學(xué)科效率，效率可分解為綜合效率（TE）=純技術(shù)效率（PTE）×規(guī)模效率（SE）。其中：TE反映決策單元學(xué)科效率水平；PTE代表在既定學(xué)科投入水平上所獲得的最大產(chǎn)出；SE衡量學(xué)科投入規(guī)模是否達(dá)到最優(yōu)［11-12］。TE=1說(shuō)明決策單元投入-產(chǎn)出有效，TE在0～1之間說(shuō)明決策單元投入-產(chǎn)出無(wú)效。

1.2.3 DEA-Malmquist指數(shù)模型

DEA-Malmquist指數(shù)模型能夠基于面板數(shù)據(jù)研究決策單元在不同時(shí)期效率的動(dòng)態(tài)變化，效率分解為全要素生產(chǎn)效率（TFP）=技術(shù)效率（TEC）×技術(shù)進(jìn)步變化（TC），其中TEC表示組織管理水平的變化，TC說(shuō)明技術(shù)的進(jìn)步與創(chuàng)新［13］，TFP＞1說(shuō)明學(xué)科效率提高，TFP=1說(shuō)明學(xué)科效率不變，TFP＜1說(shuō)明學(xué)科效率下降［14］。如果TEC＞1、TC＞1，表明它們促進(jìn)了TFP提高，從而推動(dòng)了學(xué)科效率的改善;如果TEC=1、TC=1，表明它們沒(méi)有影響到TFP變化，對(duì)學(xué)科效率變化沒(méi)有影響；如果TEC＜1、TC＜1，表明它們阻礙了TFP提高，從而遏制了學(xué)科效率的改善［15］。

1.2.4 統(tǒng)計(jì)分析方法

收集該院10個(gè)優(yōu)勢(shì)專(zhuān)科研究型學(xué)科數(shù)據(jù)，采用Excel軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理；采用 DEAP 2.1軟件的 DEA-BCC 模型和DEA-Malmquist 指數(shù)模型對(duì)學(xué)科效率分別進(jìn)行靜態(tài)、動(dòng)態(tài)評(píng)估。

2結(jié)果與分析

2.12020年-2023年優(yōu)勢(shì)專(zhuān)科的學(xué)科投入和產(chǎn)出靜態(tài)分析

運(yùn)用DEA-BCC模型，基于產(chǎn)出導(dǎo)向，對(duì)2020年-2023年該院10個(gè)優(yōu)勢(shì)專(zhuān)科的研究型學(xué)科投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行效率測(cè)度。由于模型限制數(shù)據(jù)不能為0，所以將“0”計(jì)為“0.000 1”，對(duì)研究結(jié)果基本不產(chǎn)生影響，結(jié)果見(jiàn)表2。當(dāng)綜合效率為1，表示DEA有效，否則DEA無(wú)效。

2.1.1 總體學(xué)科效率分析

從綜合效率來(lái)看：2020年-2023年DEA均有效的只有專(zhuān)科A，說(shuō)明該專(zhuān)科學(xué)科投入-產(chǎn)出達(dá)到最優(yōu)；3年DEA有效的是專(zhuān)科B；2年DEA有效的專(zhuān)科有3個(gè)，分別是專(zhuān)科D、E、G；1年DEA有效的專(zhuān)科有2個(gè)，分別是專(zhuān)科C和F；4年DEA均無(wú)效的專(zhuān)科有3個(gè)，分別是專(zhuān)科H、I、J，說(shuō)明這3個(gè)專(zhuān)科的學(xué)科投入配置不合理，產(chǎn)出未達(dá)到飽和狀態(tài)，學(xué)科效率較低。

從純技術(shù)效率來(lái)看：在當(dāng)前學(xué)科投入規(guī)模下，僅從技術(shù)效率層面分析學(xué)科投入-產(chǎn)出效率水平，2020年-2023年每年均達(dá)到純技術(shù)有效的專(zhuān)科有2個(gè)，分別是專(zhuān)科A和E；3年純技術(shù)有效的僅有專(zhuān)科B；2年純技術(shù)有效的專(zhuān)科有5個(gè)，分別為專(zhuān)科C、D、G、H、J；1年純技術(shù)有效的專(zhuān)科僅有專(zhuān)科F；4年純技術(shù)均無(wú)效的只有專(zhuān)科I，說(shuō)明該專(zhuān)科應(yīng)重視提升技術(shù)水平。

從規(guī)模效率來(lái)看：2020年-2023年每年均達(dá)到規(guī)模有效的是專(zhuān)科A；3年規(guī)模有效的是專(zhuān)科B，該專(zhuān)科2020年規(guī)模效率無(wú)效，且處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段，2021年-2023年達(dá)到有效；2年純技術(shù)有效的專(zhuān)科有3個(gè)，分別為專(zhuān)科D、E、G；1年規(guī)模有效的專(zhuān)科有2個(gè)，分別為專(zhuān)科C和F；4年規(guī)模效率均無(wú)效的專(zhuān)科有3個(gè)，為專(zhuān)科H、I、J，說(shuō)明這3個(gè)專(zhuān)科學(xué)科投入規(guī)模有待改善，應(yīng)結(jié)合純技術(shù)效率和規(guī)模報(bào)酬類(lèi)型提高其學(xué)科效率。

2.1.2 非DEA有效的專(zhuān)科投入冗余改進(jìn)分析

根據(jù)表2中綜合效率結(jié)果，分析如何改進(jìn)學(xué)科投入-產(chǎn)出指標(biāo)，使DEA無(wú)效達(dá)到有效。本研究利用DEA-BCC模型計(jì)算非DEA有效決策單元的松弛變量，進(jìn)行投入冗余與產(chǎn)出不足調(diào)整，計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表2。其中，s-1、s-2表示該專(zhuān)科研究型學(xué)科投入處于冗余狀態(tài)，即達(dá)到現(xiàn)有的學(xué)科產(chǎn)出需要減少相應(yīng)指標(biāo)投入，從而實(shí)現(xiàn)效益最大化。例如：專(zhuān)科C在2023年人力資源投入過(guò)多，需要減少19當(dāng)量值；專(zhuān)科I在2023年財(cái)力資源投入過(guò)多，需要減少95.582當(dāng)量值，根據(jù)投入指標(biāo)對(duì)應(yīng)數(shù)值進(jìn)行調(diào)整專(zhuān)科學(xué)科投入，才能達(dá)到產(chǎn)出效率最大化。s+3、s+4表示該專(zhuān)科研究型學(xué)科產(chǎn)出存在不足，即現(xiàn)有的學(xué)科投入水平應(yīng)獲得更高的產(chǎn)出，因此需要調(diào)整學(xué)科產(chǎn)出指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)效益最大化。例如：專(zhuān)科G在2023年人才培養(yǎng)產(chǎn)出不足，需要增加16.141當(dāng)量值；專(zhuān)科H在2023年科研學(xué)術(shù)產(chǎn)出不足，需要增加1.408當(dāng)量值，根據(jù)產(chǎn)出指標(biāo)對(duì)應(yīng)數(shù)值增加專(zhuān)科學(xué)科科研產(chǎn)出，才能達(dá)到DEA有效。

2.22020年-2023年優(yōu)勢(shì)專(zhuān)科的學(xué)科投入和產(chǎn)出動(dòng)態(tài)分析

為了探究10個(gè)優(yōu)勢(shì)專(zhuān)科的研究型學(xué)科效率動(dòng)態(tài)趨勢(shì)，本研究采用DEA-Malmquist指數(shù)模型對(duì)2020年-2023年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，比較不同時(shí)間學(xué)科效率的波動(dòng)情況。

2.2.1 總體學(xué)科效率動(dòng)態(tài)變化分析

從表3數(shù)據(jù)可以看出，2020年-2023年度該院10個(gè)優(yōu)勢(shì)專(zhuān)科Malmquist指數(shù)平均值為0.875，技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)的均值＜1，說(shuō)明學(xué)科效率水平整體和技術(shù)水平總體均呈下降趨勢(shì)。通過(guò)分析每年效率變化情況，2021年-2022年度的Malmquist指數(shù)＞1，表明該年相對(duì)于上一年的全要素生產(chǎn)效率水平上升，以純技術(shù)效率和規(guī)模效率上升為主，技術(shù)進(jìn)步變化略有下降；2020年-2021年度和2022年-2023年度Malmquist指數(shù)均＜1，2020年-2021年度技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)均下降，2022年-2023年度技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)上升，純技術(shù)效率和規(guī)模效率均下降。

2.2.2 10個(gè)優(yōu)勢(shì)專(zhuān)科學(xué)科效率變化分析

從表4數(shù)據(jù)可以看出，2020年-2023年度Malmquist指數(shù)平均值＞1的只有專(zhuān)科A和C，分別增長(zhǎng)23.7%和10.6%，說(shuō)明這兩個(gè)專(zhuān)科的學(xué)科效率整體呈上升趨勢(shì)，對(duì)全要素生產(chǎn)效率指數(shù)進(jìn)行分解發(fā)現(xiàn)，學(xué)科效率上升主要取決于技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的上升。其余8個(gè)優(yōu)勢(shì)專(zhuān)科的學(xué)科效率發(fā)展趨勢(shì)分為兩種情況：（1）先下降后上升，總體呈下降趨勢(shì)。如專(zhuān)科B和I在2020年-2022年度，學(xué)科效率呈下降趨勢(shì)，2022年-2023年度Malmquist指數(shù)＞1，其主要原因是技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)上升。（2）4年呈上下波動(dòng)變化，總體呈下降趨勢(shì)。如專(zhuān)科D 2020年-2021年度學(xué)科效率下降原因在于技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)均下降，2021年-2022年度學(xué)科效率上升主要得益于技術(shù)效率提高，2022年-2023年度技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)上升，但技術(shù)效率下降，最終導(dǎo)致全要素生產(chǎn)效率指數(shù)＜1。10個(gè)優(yōu)勢(shì)專(zhuān)科中，2021年-2022年度專(zhuān)科E的Malmquist指數(shù)（2.462）最高，通過(guò)進(jìn)一步分析可以看出，該專(zhuān)科規(guī)模效率和技術(shù)進(jìn)步變化較大，說(shuō)明該專(zhuān)科學(xué)科效率水平提升的原因主要是規(guī)模調(diào)整和技術(shù)進(jìn)步。

3討論與建議

3.1需通過(guò)擴(kuò)大學(xué)科規(guī)?；蛘{(diào)整結(jié)構(gòu)提升學(xué)科效率

研究結(jié)果（表2）顯示，DEA有效專(zhuān)科較少，非DEA有效的專(zhuān)科中規(guī)模效率均＜1，說(shuō)明10個(gè)優(yōu)勢(shì)專(zhuān)科的學(xué)科規(guī)模均存在不同程度缺陷，需結(jié)合純技術(shù)效率和規(guī)模報(bào)酬類(lèi)型，擴(kuò)大學(xué)科規(guī)?；蛘{(diào)整學(xué)科結(jié)構(gòu)，方可達(dá)到DEA有效［16］。針對(duì)純技術(shù)效率為1的非DEA有效專(zhuān)科，影響學(xué)科效率的主要因素是規(guī)模效率。當(dāng)處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段，如專(zhuān)科E在2023年度純技術(shù)效率為1、規(guī)模效率為0.870，應(yīng)基于專(zhuān)科基本情況，可適當(dāng)擴(kuò)大學(xué)科規(guī)模以增加學(xué)科產(chǎn)出；當(dāng)處于規(guī)模報(bào)酬遞減階段，如專(zhuān)科C在2020年度純技術(shù)效率為1、規(guī)模效率為0.708，該專(zhuān)科學(xué)科資源投入充足，但并未得到充分利用，可通過(guò)減少學(xué)科投入規(guī)?；蛘哒{(diào)整學(xué)科資源配置、優(yōu)化結(jié)構(gòu)配比來(lái)提升學(xué)科效率。

3.2學(xué)科建設(shè)需有的放矢、因癥施策

DEA-Malmquist結(jié)果（表3、表4）顯示，2020年-2023年度該院10個(gè)優(yōu)勢(shì)專(zhuān)科全要素生產(chǎn)效率指數(shù)平均值為0.875，學(xué)科效率總體呈下降趨勢(shì)；僅兩個(gè)專(zhuān)科（A和C）呈上升趨勢(shì)。結(jié)合Malmquist指數(shù)分析主要?dú)w因于技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)上升，說(shuō)明技術(shù)進(jìn)步是提高學(xué)科效率的重要抓手，基于學(xué)科效率動(dòng)態(tài)分析結(jié)果，制訂各專(zhuān)科學(xué)科建設(shè)管理策略，可以有效提升學(xué)科效率水平。針對(duì)學(xué)科效率先下降后上升類(lèi)專(zhuān)科，如專(zhuān)科I，2022年-2023年度全要素生產(chǎn)效率指數(shù)變化主要與技術(shù)進(jìn)步有關(guān)，純技術(shù)效率略有降低，規(guī)模效率呈下降趨勢(shì)且處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段。因此，該專(zhuān)科可以引進(jìn)高層次人才，適當(dāng)擴(kuò)大并優(yōu)化學(xué)科隊(duì)伍，提升學(xué)科資源使用效率。針對(duì)學(xué)科效率波動(dòng)式下降類(lèi)專(zhuān)科，如專(zhuān)科H，全要素生產(chǎn)效率指數(shù)下降主要由純技術(shù)效率下降所導(dǎo)致，因此，該專(zhuān)科應(yīng)制訂學(xué)科發(fā)展規(guī)劃，明確學(xué)科發(fā)展目標(biāo)，實(shí)施學(xué)科精細(xì)化管理，結(jié)合技術(shù)進(jìn)步來(lái)提升學(xué)科效率［17］。

3.3制訂“階梯式”學(xué)科短期及中長(zhǎng)期目標(biāo)，引導(dǎo)學(xué)科實(shí)現(xiàn)效益最大化

松弛變量結(jié)果（表2）顯示，非DEA有效的專(zhuān)科中，產(chǎn)出不足情況較為明顯，說(shuō)明當(dāng)前學(xué)科投入資源未得到充分利用，應(yīng)以目標(biāo)為導(dǎo)向，建立以創(chuàng)新能力和產(chǎn)出績(jī)效相結(jié)合的激勵(lì)機(jī)制，引導(dǎo)專(zhuān)科改善產(chǎn)出不足，提高專(zhuān)科學(xué)科效率［18］。學(xué)科產(chǎn)出不足分為人才培養(yǎng)和科研學(xué)術(shù)兩個(gè)維度，如2023年專(zhuān)科J的科研學(xué)術(shù)維度存在產(chǎn)出不足，需要增加產(chǎn)出當(dāng)量值才能達(dá)到DEA有效。對(duì)此，首先，以“縮差距”為原則，確定2024年專(zhuān)科J的學(xué)科產(chǎn)出短期目標(biāo)。2023年科研學(xué)術(shù)維度產(chǎn)出不足的差距當(dāng)量值為33.396，折算出該維度包含的5項(xiàng)三級(jí)指標(biāo)差距當(dāng)量值，并結(jié)合2023年實(shí)際當(dāng)量值，換算出2024年具體目標(biāo)值分別為：1項(xiàng)市廳級(jí)以上科技獎(jiǎng)項(xiàng)，1項(xiàng)國(guó)家級(jí)+2項(xiàng)省部級(jí)或3～4項(xiàng)省部級(jí)科研項(xiàng)目，3～4項(xiàng)GCP臨床試驗(yàn)，1篇IF≥9或2篇IF≥1.5的SCI論文，1名國(guó)家級(jí)本專(zhuān)業(yè)學(xué)會(huì)常務(wù)委員。其次，以“補(bǔ)短板”為原則，確定專(zhuān)科J未來(lái)3 a～5 a的學(xué)科產(chǎn)出中長(zhǎng)期目標(biāo)。由于該專(zhuān)科為2024年新獲批的國(guó)家臨床重點(diǎn)專(zhuān)科建設(shè)項(xiàng)目，各項(xiàng)指標(biāo)在10個(gè)優(yōu)勢(shì)專(zhuān)科中均居于末位，故以5個(gè)三級(jí)指標(biāo)的優(yōu)勢(shì)專(zhuān)科中位值作為目標(biāo)。其他專(zhuān)科以此類(lèi)推，結(jié)合專(zhuān)科實(shí)際水平分別將上四分位數(shù)、最大值等不同層級(jí)的數(shù)值為標(biāo)準(zhǔn)，確定次第漸進(jìn)的“階梯式”學(xué)科產(chǎn)出目標(biāo)，相對(duì)科學(xué)合理，可循序逐步達(dá)成，從而引導(dǎo)各專(zhuān)科實(shí)現(xiàn)學(xué)科效益最大化。

4不足與展望

（1）由于該院地處西北邊疆，多數(shù)專(zhuān)科的科研學(xué)術(shù)水平不高，與研究型學(xué)科相差甚遠(yuǎn)，故本次僅選取了國(guó)家臨床重點(diǎn)專(zhuān)科（含建設(shè)項(xiàng)目）所在的10個(gè)優(yōu)勢(shì)專(zhuān)科作為研究對(duì)象，并未納入全部科室。（2）《研究型學(xué)科評(píng)價(jià)指標(biāo)體系》包含成果轉(zhuǎn)化相關(guān)三級(jí)指標(biāo)，但由于選取的10個(gè)優(yōu)勢(shì)專(zhuān)科均未有成果轉(zhuǎn)化，相關(guān)指標(biāo)數(shù)值為0，無(wú)法進(jìn)行DEA模型分析，故本研究未納入?？萍汲晒D(zhuǎn)化將是各專(zhuān)科需要努力的方向。（3）研究型學(xué)科投入轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出需要一定時(shí)間，由于受數(shù)據(jù)采集范圍及來(lái)源的影響，本研究未考慮學(xué)科投入與產(chǎn)出的周期問(wèn)題，如財(cái)力資源投入中的科研項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)，不同類(lèi)別項(xiàng)目實(shí)施的時(shí)間跨度長(zhǎng)短不一，本研究?jī)H按獲批當(dāng)年一次性計(jì)入，并未精準(zhǔn)到項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)實(shí)際撥付年度，存在一定不足，今后尚需持續(xù)改進(jìn)。

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通信作者：

路陽(yáng)：新疆維吾爾自治區(qū)人民醫(yī)院科研教育中心衛(wèi)生事業(yè)管理主任

E-mail：luyang_1977_2000@163.com

收稿日期：2024-09-18

修回日期：2024-11-25

責(zé)任編輯：黃海鳳

DOI：10.13912/j.cnki.chqm.2025.32.3.07

*基金項(xiàng)目：新疆維吾爾自治區(qū)“天山英才”醫(yī)藥衛(wèi)生高層次人才培養(yǎng)計(jì)劃（編號(hào)：2024-2026）

1新疆醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院新疆烏魯木齊830054

2新疆維吾爾自治區(qū)人民醫(yī)院新疆烏魯木齊830001

3新疆維吾爾自治區(qū)礦山安全服務(wù)保障中心新疆烏魯木齊830063