高养利
【摘 要】 医院财务管理要求对医院的运行效率进行量化,文章在日常的财务分析中尝试使用数据包络分析(DEA)技术,先后分析了A医院3个亏损严重科室的运行效率和某省7家医院的运行效率。研究发现,DEA技术对分析医院内部不同科室的运行效率有很大帮助。同时政府管理部门也可以借助DEA技术掌握同一地区不同医院之间的运行效率差别,区别对待,提高行业财务管理的精准性。文章创新之处在于通过实证研究,发现DEA模型可以为管理会计提供量化指标,推动医院全面预算管理,也为医院会计从电算化时代推进到智能化时代提供了探索的方向。
【关键词】 医院管理; DEA; 效率
【中图分类号】 F234.3 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937(2018)05-0098-03
随着医疗改革的深入推进,国家财政对公立医院的投 入越来越大。尤其是各地都在推进的公立医院药品零差价改革工作。药品差价利润取消,医院经营的压力逐年加大。很多大型公立医院亏损严重,整个医疗改革面临挑战。
新一轮医疗改革要求医院财务管理精细化,在财务分析中如能借助DEA工具对各科室的投入产出效率进行量化计算,可以提高医院整体资源配置工作。
推动管理会计工具在医院财务管理中的实施,一直是各级财政部门的一项重点工作。而DEA技术则通过对医院运行效率进行分析,帮助政府部门解决公共财政投入的效率问题,以期进一步推动管理会计工作。
一、研究方法介绍
数据包络分析(DEA)技术是运筹学上一种以相对效率为基础的非参数综合评价方法,它运用数学规划的原理进行计算,按照多指标投入和多指标产出,对相同类型决策单元的相对有效性进行评价。DEA方法在理论上是一种线性规划的优化方法,是使用线性规划模型比较多输入、多输出决策单元之间的相对有效性[1]。
DEA的评价方法分为两种,一种是以投入为导向,指“产出既定的情况下,投入最小”;另一种以产出为导向,指“投入既定,产出最大”。
DEA模型分为两种,输入型C2R模型和输出型BC2模型。前者是在假定规模效率不变的条件下评估资源利用的总体效率[2]。根据目前国家财政对医院的投入情况,输入型C2R模型适合对公共财政投入效率的分析。所以,选取此模型来分析医院的效率问题。
二、医院内部科室的分析
以医院的投入来说,主要是医护人员的工资奖金成本、大型医疗设备的购置、开设的床位等指标。
各临床科室的产出也很简单,就是门诊人次、出院人次,即服务的病人数。
例:A医院为大学附属的省级公立精神专科医院,下设康复科、老年科、精神科、心身障碍科、儿少心理科,有15个类型不同的住院科室。此次分析选取其中长期亏损的3个科室做分析(见表1)。投入指标选取医护人员数、医疗设备、占用床位数,产出成果以出院人次为考核指标。
需要研究的问题如下:该精神病医院中亏损科室的效率如何?
财务分析结论:
根据表2的分析,发现亏损科室的人力成本浪费特别明显。
儿少心理科的人力资源运行效率为80%,医生应设25名,实际设置30名,实际比标准多20%;护士应设30名,实际36名,实际比标准多20%;设备投放达标,床位投放达标。该科室亏损的原因是人工成本太高。儿科开展治疗项目,需要陪同的医护人员多,但收费太低,考虑医院可持续发展,应严格控制新增人员,减少人力成本。
精神七科的人力资源效率为67%,该科室医生设置合理;护士应设30名,实际40名,实际比标准多33%;设备投放符合标准;床位应设30张,实际40张,实际比标准多33%,长期住院病人太多,致使床位周转率太低。该科室亏损的主要原因一则人工成本太高,二则长期压床病人太多,医疗收入含金量偏低。有限的护士都投入于长期住院病人的照料护理,与国家公立医院改革的精神不符合。应该配合分级诊疗制度,将轻症慢性病人转入社区卫生服务中心。
流浪救助病人科的人力资源效率仅仅为50%,医生应设10名,实际20名,实际比标准多100%;护士应设20名,实际40名,实际比标准多100%;设备投放达标,床位投放达标。该科室情况特殊,是该市无主、流浪精神病人的定点救助之地,所以日常床位必须保证40张。医疗付费是定期和民政部门下属的救助站结算,但是救助站作为财政的全额拨款单位,无法做到对该院的流浪病人全额拨款,医保剔除的部分就只能让医院承担。流浪病人具有突发性和季节性,平时病人不多。通过分析,该科室日常保留60%的人力,另外40%的人力可以补充到医院其他科室,遇到重大突發事件时,由医院全院紧急调配,节约用人成本。
三、行政管理部门的投入、产出分析
从财政、卫生主管部门的管理角度分析,上级主管部门对各精神病医院的投入主要是人员成本补偿、基建拨款和医疗设备的购置拨款等指标。各医院的产出也相对简单,一般就是服务的门诊病人数和住院病人数。
以某省不同地区的7家精神专科医院的效率进行综合评价。数据如表3所示,试用DEA(输入型C2R模型)进行评价[3]。
对比表3相关数据发现,各家医院的实际运行效率与DEA工具计算出的科学管理效率存在很大差距。这恰好可以为公立精神专科医院的改革方案提供科学的、可供借鉴的数据支撑。经过对表3相关数据的对比可以发现,该省公立精神专科医院运行特征如下:
大部分医院运行效率很差,作为样本的7家公立精神专科医院只有一家医院是良性运转,其他医院均存在人力成本浪费、资产闲置的现象。长此以往,将影响国家投入到公立精神专科医院财政资金的使用效率。
仔细分析,发现C医院所在地区政府部门对该医院的投入、产出效率已经达标。经分析,外部原因是该地区经济发达,政府财政投入充足;内部原因是该地区医院推行了院长职业经理人制度、总会计师委派制度,选拔会管理、懂经营的人才充实到医院的管理队伍中,为医院良好的经济运行提供了人才保障。
而D医院的效率值为0.42,医生的人均业务收入为4.8万元,该院每年每人服务病人数也只有76人次,效率最低。作为政府主管部门就要认真分析,该医院存在的价值何在?是为了确保每个地区都要设一家精神病医院,以保证社会的公益性,还是这所医院管理层水平太低,导致医院运行效率如此之差。
经过调研发现原因有三点:一是D医院所在地区已经有其他地区的民营精神专科医院入驻,且运行状况良好,导致该医院病人流失;二是人才留不住,医疗水平差;三是医院领导班子成员直接由地方政府行政任命,无医院管理经验。
政府卫生行政主管部门在日常财务管理工作中,应多借助数据包络技术加强医院效率分析,实现医疗资源的合理配置问题。
四、数据包络技术对医院财务管理工作的启示
本文通过DEA技术先后对A医院的3个亏损科室,以及某省的7所精神专科医院的数据进行了分析,结果发现实际运行效率与标准运行效率的差距,从而帮助管理者做出合理决策。具体到整个卫生系统的财务管理工作,启示如下:
(一)推动医院全面预算管理工作的提升
目前公立医院改革要求各家医院要强化全面预算管理工作。但是实际在推行全面预算管理工作中,由于预算标准制定不科学,而导致预算执行效果不理想,无法达到全面预算管理的目的。
如果在全面预算目标制定的过程中,借助DEA工具,量化出预算管理目标的科学标准,再按此标准制定预算指标,将会提高全面预算管理的质量。
例如本文中针对A医院长期亏损的科室,在制定全面预算管控指标时,可以借助DEA分析,将科室资源的配置标准作为预算标准,就可以提高医院的资源使用效率。
(二)推动医院管理会计工程的落地实施
财政部在2015年就开始推行管理会计工作。2015年浙江省财政厅会计处在12家企业先行试点管理会计工作,取得了可喜的成绩。虽然企业推进得卓有成效,但是在医疗行业一直鲜有成效。
实践证明,管理会计的确可以助推企业转型升级。而新一轮的医疗改革中,亟需在卫生系统内推进管理会计工程。如果医院要实施管理会计工程,DEA技术将是一个很好的工具。通过本文的案例分析,发现DEA技术可作为管理会计的必要补充。在财务分析时,借助信息化软件工具,对管理对象进行DEA的使用效率分析,比传统财务分析更具有指导意义。
(三)助推医院会计智能化工程
医院会计未来到底怎么发展?目前医疗体系外的财务共享、会计机器人等工程迅速在各大企业试点推进。而承担着整个中华民族健康重担的公立医院,如何跟上形势,借助先进的智能化工具,提高财务管理水平是迫在眉睫的大事。根据本文的实证案例分析,在医疗行业财务管理工作中,积极学习使用DEA技术,构建智能管理会计平台,为医院管理者以及政府管理部门的科学决策提供可以量化的信息支持。
借助DEA技术构建管理模型,运用量化管理的工具,从而使医院管理者能够通过DEA模型看清科室及医院的盈亏模式,使医院运营未来可预见、可计量、可控制。
未来,随着人工智能技术的成熟,借助计算机强大的学习、计算、分析、反应能力,对医院管理实时进行信息分析,做出科学决策,将会助推医院会计工作的智能化进程。
结 论
我国大多数公立医院的财政投入均没有达到最优状态。新一轮医疗改革以来,中央和地方财政已经累计投入6 000亿元的医改专项资金,但是老百姓看病難、看病贵的问题仍然未得到根本解决。主要原因就是医疗卫生的财政投入效益无法量化,且未考虑财政资金投入的效率问题。
2017年4月开始,北京市已经全面实施药品零差价的改革。在公立医院全面取消药品加成的大背景下,如何衡量医院的资源使用效率是摆在所有卫生经济管理者面前的一个大难题。尤其在目前移动互联网的时代,医院财务管理和大数据密切相关联,更要认真地研究数据包络技术。医院财务管理应跨界发展,借助智能化技术,引领公立医院改革。
【参考文献】
[1] 张并立,崔颖,刘军安,等.基于DEA模型的贫困地区乡镇卫生院建设绩效评价[J].中国卫生事业管理,2010(12):841-844.
[2] 谢园青,周慧.基于DEA模型的中国地方民生财政支出效率评价[J].经济论坛,2017(2):5-10.
[3] 李成.基于数据包络分析法的乡镇卫生院效率研究[D].山东大学硕士学位论文,2013.