我国31省(市)基层医疗卫生服务效率评价

杜 涛

(延安大学 经济与管理学院，陕西 延安 716000)

一、问题提出

当今世界，健康已经处于世界发展议程的中心位置，成为衡量经济社会发展和人民幸福的综合尺度。我国政府高度重视和维护人民健康，全面深入实施健康中国战略。2016年8月，党中央、国务院隆重召开新世纪第一次全国卫生与健康大会，习近平总书记强调“健康是促进人的全面发展的必然要求，是经济社会发展的基础条件，是民族昌盛和国家富强的重要标志，也是广大人民群众的共同追求”，并明确了建设健康中国的大政方针。2017年10月18日，习近平总书记在党的十九大报告中指出，“人民健康是民族昌盛和国家富强的重要标志”，提出“实施健康中国战略”并作出全面部署。2018年4月12日，国务院发布的关于落实《政府工作报告》重点工作部门分工的意见中明确指出：“实施健康中国战略”，其中包括了“推进分级诊疗和家庭医生签约服务”的具体任务。基层医疗卫生服务机构作为核心参与方之一，其发展水平直接决定了我国分级诊疗和家庭医生签约服务的发展，它的服务水平和效率的改进也已成为我国现阶段进一步深化医改的关键之一。

随着国家新医改政策的不断实施与推进，我国医疗卫生服务水平得到了显著提高，但同时“看病难”的现象在我国依然存在，尤其是大医院“一号难求”的现象屡见不鲜。原国家卫计委主任李斌(现任全国政协委员)撰文指出：“十八大以来，我国医疗卫生事业获得长足发展，深化医药卫生体制改革取得突破性进展，人民健康和医疗卫生水平大幅提高。但是，随着工业化、城镇化、人口老龄化进程加快，疾病谱、生态环境、生活方式等发生变化，我国面临多重疾病威胁并存、多种影响因素交织的复杂局面，医疗卫生事业发展不平衡不充分与人民健康需求之间的矛盾比较突出”[1]。作为人民健康的重要影响因素，优质高效的医疗卫生服务是促进人民健康水平提升、推进健康中国建设的根本保障。提高医疗卫生服务效率、优化医疗资源配置是解决医疗供需矛盾、促进医疗服务升级的重要手段。《规划纲要》明确将“提供优质高效的医疗服务”作为中国健康发展战略的核心内容之一；党的十九大报告也明确提出：“深化医药卫生体制改革，全面建立中国特色基本医疗卫生制度、医疗保障制度和优质高效的医疗卫生服务体系”。因此，效率作为衡量资源利用水平的关键指标之一，对其进行客观、准确、有效地评价不仅有助于了解当前医疗卫生服务的投入产出现状，还可以为基于效率的资源优化配置提供一定的理论依据与实践指导。

随着市场经济的发展，效率一方面成为组织在日益激烈的竞争中得以生存和发展的根本，另一方面也成为困扰组织的难题，在医疗卫生服务领域同样如此。尤其在世界经济仍处于逐步复苏的时期，再加之卫生资源的稀缺性，提高医疗卫生服务效率就迫在眉睫。数据包络分析(Data Envelopment Analysis，DEA)方法是一种对具有多种投入多种产出的相似单元的相对效率进行评价的非参数方法，它的基本思想是通过构建由投入最小、产出最大为目标的帕累托最优解构成的生产前沿面，并通过测算各DMU与生产前沿面的距离来确定其相对效率[2-3]。CCR模型为DEA方法的初始模型，假设规模收益不变，即测算的技术效率中包含了规模效率部分；BCC模型在CCR模型的基础上，假设规模收益可变，即测算的技术效率为不包括规模效率的纯技术效率。DEA方法运用线性规划思想对相似单元，即DMUs的相对效率进行评价，在医疗卫生服务系统或组织的效率评价中得到了广泛的应用[4-5]。Sherman[6]第一次将DEA模型应用于对医院效率的评价中。运用DEA方法对医疗卫生服务效率进行评价的现有文献中，根据对决策单元DMUs的选取，一部分学者以医院、疗养院、保健组织等医疗卫生机构的相对效率进行评价的微观层面的研究[7-13]；还有一部分学者以一个国家的省(州)为决策单元对其医疗卫生服务的相对效率进行评价的宏观层面的研究[14-19]。随着我国新医改的不断推进，在“健康中国2030”战略下分级诊疗制度的实施，基层医疗卫生服务作为核心之一，它的发展会直接影响分级诊疗政策的实施效果。因此，同时对我国31省(市)的整体医疗卫生服务效率和基层医疗卫生服务效率进行评价，并对二者进行比较，有助于更加清晰地了解我国医疗卫生服务的效率现状，并根据效率评价的结果，从投入和产出的角度为效率的改进提供一定的理论支撑与政策建议。基于此，本文运用DEA方法中的SBM模型(Slack Based Model)分别对我国31省(市)的整体医疗卫生服务和基层医疗卫生服务的技术效率、纯技术效率和规模效率进行测算，并对二者进行对比分析。

二、我国医疗卫生服务效率评价

(一)指标和数据

文章分别对我国除香港、澳门和台湾外的31个省(市)2016年的整体医疗卫生服务效率和基层医疗卫生服务效率进行测算。对于投入产出指标的选取，董四平等[20]总结与归纳了我国运用DEA方法测算医院效率的85篇文献，“对其投入产出指标进行了归类统计”。他们指出投入指标主要“分为四类：床位指标、人员指标、以货币计量的指标以及其他投入”。其中，投入指标中的床位指标包括实有床位数、实际开放床位数等医院与床位有关的数值；人员指标包括职工总数、卫生技术人员数等医院职工相关指标值；以货币计量的指标包括医院支出、固定资产投资等运用货币进行计量的指标值；其他投入指标包括房屋面积、上级拨款、每门诊人次收费水平、出院者平均医药费用等非典型投入指标。产出指标主要“分为三类：医院业务指标、以货币计量的指标和其他产出指标”。其中，产出指标中的医院业务指标包括门急诊业务量、住院业务量以及手术量三类；以货币计量的指标主要包括业务收入、总收入等经济效益指标；其他产出指标有每床位药品和卫材费用、每卫技人员诊次当量、诊次当量成本、急危重病人抢救成功率、住院病死率等，但在实际研究中只有极少数文献有所涉及。

本文以省(市)为决策单元来衡量其医疗卫生服务的效率，故对于投入指标的选取在参考现有文献的基础上，重点综合考虑省(市)医疗卫生服务效率衡量的宏观性；同时，由于在DEA方法中一般不会将货币支出直接作为投入，故最终从人财物的角度选择医疗卫生机构床位数(简称床位数)、卫生人员数和医疗卫生机构数(简称机构数)3种投入指标[21]。另一方面，为了更好地从门诊和住院的角度对整体医疗卫生服务效率和基层医疗卫生服务效率进行比较，有选择性地确定了诊疗人次和入院人数2种产出指标。所有数据来源于由国家卫生和计划生育委员会编著的《中国卫生和计划生育统计年鉴2017》。

(二)效率测算结果

运用DEA方法可测算组织的技术效率(Technical Efficiency，TE)和纯技术效率(Pure Technical Efficiency，PTE)，并通过二者的比值求得规模效率(Scale Efficiency，SE)，即SE=TE/PTE[22]。在本文的研究中，希望同时从投入可减少和产出可增加的角度测算组织的效率，故分别选取SBM-CCR模型和SBM-BCC模型测算我国31省(市)整体医疗卫生服务和基层医疗卫生服务的TE和PTE，并进一步确定SE值和规模收益(Returns to Scale,RTS)状况。本文运用DEA-SOLVER Pro 5.0软件对模型进行求解，分别得出我国31省(市)整体医疗卫生服务效率和基层医疗卫生服务效率，分别见表1和表2。其中表1和表2中的排序根据技术效率的值进行。

表1 31省(市)整体医疗卫生服务效率

表2 31省(市)基层医疗卫生服务效率

三、结果分析

由技术效率、纯技术效率和规模效率的关系式：SE=TE/PTE可得，当且仅当SE=1且PTE=1时，TE=1。

(一)我国31省(市)整体医疗卫生服务效率

由表1可得，我国31省(市)的整体医疗卫生服务效率中技术效率(TE)为相对有效的省(市)有8个，其中东部地区有2个，占比为2/11；中部地区有4个，占比为4/8；西部地区有2个，占比为2/12。从东中西部的TE均值可得，东部最高为0.744；中部次之，为0.739；西部最低为0.633。图1为31个省(市)整体医疗卫生服务的技术效率、纯技术效率和规模效率曲线，直观地描述了各省(市)的三种效率值大小。图2为东中西部整体医疗卫生服务的技术效率、纯技术效率和规模效率的柱状图。由图2可得，对于技术效率而言，东部和中部的差距很小，西部明显低于它们；纯技术效率方面，东部的均值明显高于中部和西部，中部略低于西部；规模效率部分，中部最高，明显高于东部和西部，西部最低。

图1 31省(市)整体医疗卫生服务效率

图2 东中西部整体医疗卫生服务的技术效率、纯技术效率和规模效率

具体分析各区域可得，东部的11个省(市)中仅上海和广东的技术效率为相对有效，其余省(市)的排序大多位于第11～19之间，除辽宁和海南的排序较低分别位于第24和22位。东部地区，纯技术效率有效的省(市)除上海和广东外，还有4个省(市)为相对有效，而规模效率除了上海和广东外均不为相对有效。其中，北京、河北、辽宁、福建的纯技术效率相对低下是导致他们技术效率低下的主要原因；而天津、江苏、浙江、山东和海南的规模效率低下是制约技术效率的关键原因。从规模收益RTS列可得，仅北京、天津和海南为规模收益递增，可以适当通过增加投入以实现其技术效率的增加。总体而言，对于东部地区而言，除北京、天津和海南外，其他省(市)提高其技术效率的主要途径为其纯技术效率的提升。

中部8个省(市)的技术效率变化范围较大，除河南排序位于14外，其他7个省(市)中相对有效的4个省(市)排序为1，剩余3个省(市)的排序分别为25、27和30。从中部地区的纯技术效率和规模效率列可得，导致中部地区技术效率较低的原因主要为其纯技术效率较低，其规模效率均接近于1。同时，从RTS列可得，除相对有效的4个省(市)以外，其余4个省(市)均为规模收益递减(RTS>1)。因此，对于中部地区而言，提高医疗卫生服务效率的关键在于其纯技术效率的提高。

西部12个省(市)中仅广西和重庆的技术效率为相对有效，其余10个省(市)中除四川和贵州外，其他的排序均位于第20位以后，可见总体而言西部的技术效率最低。西部省(市)的纯技术效率值除广西和贵州外，四川、西藏、青海和宁夏也为相对有效；规模效率除广西和重庆外，内蒙古和云南也为相对有效。从表1中对比可得，对于西部而言其纯技术效率和规模效率的发展不平衡，有些省(市)的纯技术效率较高，规模效率较低；有的省(市)的规模效率较高、纯技术效率较低。从RTS列同样可以得出，一部分省(市)为规模收益递增、一部分省(市)为规模收益递增，包括西藏、甘肃、青海、宁夏和新疆。因此，对于西部地区而言，经济相对比较发达的省(市)纯技术效率是决定其技术效率的关键，而经济较落后的省(市)则更应该通过其规模效率的提升来实现其技术效率的相对有效。

(二)我国31省(市)基层医疗卫生服务效率

由表2可得，我国31省(市)的基层医疗卫生服务效率中技术效率(TE)为相对有效的省(市)有11个，其中东部地区有5个，占比为5/11；中部地区有3个，占比为3/8；西部地区有3个，占比为3/12。从东中西部的TE均值可得，东部仍是最大的，为0.796；中部次之，为0.736；西部最低为0.675。图3为31个省(市)基层医疗卫生服务的技术效率、纯技术效率和规模效率曲线，直观地描述了各省(市)的三种效率值大小。图4为东中西部基层医疗卫生服务的技术效率、纯技术效率和规模效率的柱状图。由图4可得，三个区域的技术效率差异显著，东部最高，明显高于中部，西部最低；纯技术效率方面，东部明显高于中部和西部，中部略低于西部；规模效率部分，三个区域的差异也较明显，中部最高，东部次之，西部最低。

分区域而言，东部的11个省(市)中有近一半的省(市)的技术效率为相对有效，6个相对无效的省(市)中福建和山东的排序分别为第18位和第15位，其余省(市)的排序均位于第20位之后。而规模效率除技术有效的省(市)外其他均不为有效。其中天津、山东、海南的规模效率低下是导致他们技术效率低下的关键原因；而河北、辽宁、福建的纯技术效率低下是制约技术效率的主要原因。从规模收益RTS列可得，天津、辽宁、福建和海南的规模收益递增，可以适当通过增加投入以实现其技术效率的增加。总体而言，东部地区的基层医疗卫生服务效率较高，其中河北、辽宁、福建和海南的纯技术效率较低，而天津、山东和海南的规模效率是提高其技术效率的核心所在。

图4 东中西部基层医疗卫生服务的技术效率、纯技术效率和规模效率

中部8个省(市)的技术效率变化范围较大，除相对有效的省(市)外，安徽和河南的排序位于中等水平分别为第14和12位，山西、吉林和黑龙江的排序分别位于第29、30和24位。从中部地区的纯技术效率列可得，河南的纯技术效率达到相对有效，安徽的纯技术效率接近于1，为0.932；山西、吉林和黑龙江的值分别为0.371、0.316和0.528。由规模效率列可得，河南的值为0.813，其他省(市)的值均大于0.9，其中安徽达到了0.999。从RTS列可得，山西、吉林和黑龙江的规模收益递增。因此，对于中部的山西、吉林和黑龙江而言，可通过重点提高纯技术效率、适当增加投入以提高规模效率来实现其技术效率的提升；对于河南需通过提高其规模收益来实现其技术效率的相对有效。

西部12个省(市)中广西、重庆和四川的技术效率为相对有效，其余9个省(市)中除云南和新疆外，其他的排序均位于第19位以后，可见总体而言西部的技术效率最低。西部省(市)的纯技术效率值除技术效率相对有效的省(市)外，青海和宁夏也为相对有效；规模效率除技术效率有效的省(市)外，其他均为无效。由表2对比可得，对于西部而言，相对无效省(市)的纯技术效率值均较低，而西藏、青海和宁夏的规模效率明显较低，分别为0.585、0.447和0.492。从RTS列可得，西部所有省(市)的规模收益均不为收益递减，表明西部地区对基层医疗卫生服务的投入还需进一步增加。因此，对于西部地区而言，经济相对比较发达的省(市)——其纯技术效率是决定其技术效率的关键，而经济较落后的省(市)更应该通过其规模效率的提升来实现其技术效率的相对有效。

(三)我国31省(市)整体与基层医疗卫生服务效率的比较

图5—图7分别为根据表1和表2中的技术效率、纯技术效率和规模效率值所绘制的我国31省(市)的整体和基层医疗卫生服务效率比较图。

图5 31省(市)的整体与基层医疗卫生服务技术效率比较

图6 31省(市)的整体与基层医疗卫生服务纯技术效率比较

图7 31省(市)的整体与基层医疗卫生服务规模效率比较

对比图5、图6和图7可得：(1)整体医疗卫生服务的技术效率、纯技术效率和规模效率的变动幅度均比基层医疗卫生服务的明显；(2)31省(市)间整体医疗卫生服务和基层医疗卫生服务的技术效率和纯技术效率的差异比较明显；(3)基层医疗卫生服务的技术效率和规模效率的相对有效省(市)个数多于整体医疗卫生服务相对有效的个数；纯技术效率的有效个数相等；(4)31省(市)中的整体医疗卫生服务和基层医疗卫生服务的技术效率的差异性最为明显，同一省(市)之间的差距最为显著。综上所述，我国31省(市)的整体医疗卫生服务效率低于基层医疗卫生服务效率的发展，这一现象在东部省(市)尤为明显；而总体而言制约我国医疗卫生服务技术效率的主要原因在于纯技术效率水平的低下。

四、研究结论

“健康中国2030”战略发展规划明确提出，“健康优先”，“把健康融入所有政策”，而医疗卫生服务作为健康的根本保障，它的发展将直接决定我国的健康发展水平。在现阶段，随着医改的不断推进，“建立分级诊疗制度是深化新医改的重要内容”，而“基层首诊”又是分级诊疗的关键。基层首诊作为分级诊疗的四个核心特点之一，它的顺利实施是分级诊疗模式建立的基础，而基层医疗卫生服务的发展水平又直接决定了基层首诊的实施程度。因此，对于基层医疗卫生服务效率的评价及其与整体医疗卫生服务效率的比较，有助于分析基层医疗卫生服务发展中存在的问题，并对医疗卫生服务效率的改进提供一定的理论支持与政策建议。

本文运用DEA方法中的SBM模型分别对我国31省(市)的整体医疗卫生服务和基层医疗卫生服务的技术效率、纯技术效率和规模效率进行测算。在研究过程中，对我国31省(市)的医疗卫生服务效率按东中西部的区域划分进行分析，并对整体医疗卫生服务和基层医疗卫生服务的相对效率值进行比较分析，从而对我国31省(市)医疗卫生服务的效率改进提供建议。研究结果表明：(1)对于经济发达或相对比较发达的东部和中部而言，现阶段决定其医疗卫生服务效率的关键在于其纯技术效率的相对低下；而对于经济比较落后的西部地区而言，现阶段规模效率的相对无效则是导致其技术效率无效的关键原因。因此，国家或地方的相关部门应针对不同地区的实际情况，有区分的从纯技术效率或规模效率着手，以期达到事半功倍的效果。(2)我国东部地区的整体医疗卫生服务和基层医疗卫生服务的技术效率均最高，中部次之，西部最低；纯技术效率部分，东部最高，西部次之，中部最低；规模效率部分，中部最高，东部次之、西部最低。对比整体医疗卫生服务和基层医疗卫生服务，可得基层医疗卫生服务的效率(包括技术效率、纯技术效率和规模效率)在不同区域之间的差异更明显。因此，国家或地方的相关部门应着力加强不同区域的基层医疗卫生服务的发展水平，以提高我国基层医疗卫生服务效率的整体水平。