基于Malmquist-数据包络分析法的北京市产前超声筛查服务效率评价

李 颖，徐宏燕，冯星淋，刘凯波

1 北京大学公共卫生学院卫生政策与管理学系，北京 100191 2 北京大学医学部卫生政策与技术评估中心，北京 100191 3首都医科大学附属北京妇产医院北京妇幼保健院围产保健科，北京 100026

出生缺陷是指胚胎或胎儿发育过程中发生结构、功能或代谢异常[1]，也称先天性疾病，病种繁多，影响因素复杂。出生缺陷不仅造成胎儿流产、死产、新生儿死亡、先天伤残[2]，影响我国人口质量，同时也给家庭和社会造成巨大经济和心理负担[3-8]，是我国重要的公共卫生问题。《中国出生缺陷防治报告(2012)》指出我国出生缺陷总发生率约为5.6%[9]。为降低缺陷发生率，世界卫生组织提出了“三级预防”策略，其中出生缺陷二级预防具有重要地位，对缺陷儿的产前检出、降低可避免的出生缺陷发生率具有积极作用和重要意义。国内和北京市实施的二级预防策略主要包括产前筛查、产前诊断等方面。产前筛查是用简便、经济和较少创伤的检测方法，发现某些疑似先天性畸形和遗传性疾病胎儿的孕妇以期进行下一步诊断来确诊是否缺陷[10]，是出生缺陷二级预防体系的重要一环，主要包括超声筛查和血清学筛查。超声筛查作为孕妇产前筛查的常规必做项目，是通过超声影像系统检测胎儿器官来观察胎儿存活情况及是否有畸形，应用广泛，以孕中期筛查为主。“二孩” 政策实施后，一方面累积的生育需求释放，另一方面高龄产妇增多，而孕妇高龄是出生缺陷发生的高危因素[11]，这对出生缺陷二级预防体系提出了更高的挑战。医疗卫生资源具有稀缺性，提高效率是医药卫生体制改革的核心目标之一，也是医疗机构长期发展的内在动力，效率评价在医疗卫生领域的应用已十分广泛，但应用于出生缺陷二级预防体系的评价仍缺失。如何利用有限的产前筛查资源获得更大的服务产出是管理者关注的重要问题，本研究以北京市为例，探讨超声筛查服务效率及变化趋势具有现实意义，可为优化产前筛查体系提供依据，对其他省市具有一定参考价值。

资料和方法

数据来源北京市16个区均提供产前超声筛查服务，本区内超声筛查机构负责向本区户籍人口和流动人口提供筛查服务，孕妇可就近选择具备资质的产前筛查机构。以区为评价单元，分析2010至2016年间北京市各区超声筛查服务效率及变化情况。北京市产前筛查服务年度报表数据(2010至2016年)由北京市产前筛查与诊断机构年度逐级上报，管理机构汇总收取，时间段为上年度10月1日至本年度9月30日，变量包括分娩量(包括死产、死胎)、机构名称、超声筛查总量、超声筛查异常量。北京市产前筛查人员资质个案数据(2010至2016年)变量包括机构名称、资质情况、职称学历等信息。

数据包络分析法数据包络分析法(data envelopment analysis，DEA)是一种基于被评价对象间相对比较的非参数效率分析方法，适用于多投入与多产出的决策单元之间相对效率的评价[11]。应用不同的模型，可对横截面数据进行静态效率分析[12]，对面板数据基于Malmquist模型[13]进行动态效率分析。

由于本研究有多种投入及产出指标且量纲不同，缺少价格及成本相关的数据，各指标间的权重难以主观确定，主要目的在于了解北京市各区超声筛查服务相对效率差异及变化情况，故进行效率分析时选用DEA法，并基于各年份横截面数据进行静态效率评价，面板数据进行动态效率评价。

模型与指标：静态效率评价基于BCC模型和CCR模型测算综合技术效率(technical efficiency，TE)、纯技术效率(pure technical efficiency，PTE)、规模效率(scale efficiency，SE)、规模收益状态；动态效率评价基于Malmquist模型，测算全要素生产率变动指数(total factor productivity change，TFPC)，即Malmquist指数(简称M指数)，并根据Fare1994 M指数分解法将M指数分解为技术变化指数(technological change，TC)、技术效率变化指数(technical efficiency change，EC)、纯技术效率变化指数(pure efficiency change，PEC)、规模效率变化指数(scale efficiency change，SEC)[14]。TE表示在当前技术水平下，现有资源的投入能获得的最大产出的能力；PTE是在当前技术条件，不考虑规模因素的技术效率；规模效率SE衡量决策单元是否处于最适合生产的规模；TE、PTE、SE取值均在0～1之间，等于1表示处于DEA有效状态，取值越大表示越接近DEA有效状态。规模报酬递增状态表示投入增长幅度小于产出增长幅度，应扩大规模；规模报酬递减状态表示投入增长幅度大于产出增长幅度，应缩小规模；规模报酬不变状态表示决策单元处于最合适的规模。MI、EC、TC、PEC及SEC值均为(t+1)期的效率值比t时期的效率值所得，例如M指数>1表示全要素生产率提高，MI<1表示全要素生产率下降，M指数=1表示全要素生产率无变化。TC>1表示两个时期相比技术进步了[(TC-1)×100%]，TC=1表示技术无进步也无退步，TC<1表示技术退步了[(1-TC)×100%]。

本文基于DEA的效率测量是基于技术效率维度开展的，采用径向距离测度效率值。应用数据包括法评价效率时，指标的选取比较关键，应符合可获得性、重要性且满足决策单元数量应≥(投入指标+和产出指标)×3倍[14-15]。超声筛查服务的主要工作包括筛查和随访两部分，北京市规定对超声筛查异常病例均要进行随访。结合文献优选、专家咨询和数据可得性，模型纳入的投入指标包括超声筛查机构数、超声筛查专业技术人员数；产出指标包括超声筛查服务量、超声筛查随访量(下文以超声筛查异常量表示)。因超声筛查服务量很大程度取决于该地区的分娩量，即产出指标难以改变，故模型采用投入导向。

统计学处理采用Excel软件汇总投入与产出数据，stata 13.0软件对指标进行统计学检验，MaxDEA 6.0软件进行效率运算。

结 果

投入产出指标描述2010～2016年北京市各区超声筛查机构中值为4～5家；各区超声筛人员中值由20人降至13人；各区超声筛查服务量中值由5259人次增至13654人次，各区超声筛查异常量中值由131人次增至296人次(表1)。

静态效率评价朝阳区在各年均为DEA有效，表示相对其他区，朝阳区整体效率较高。各年份的TE约在0.53～0.74之间，处于规模报酬递增状态的区较多，约占64.29%，规模报酬不变的区约占22.32%，规模报酬递减的区约占13.39%(表2)。

动态效率评价2010～2016年北京市超声筛查服务的全要素生产率年均提高了12.3%，其中技术变化年均提高了12.0%，TE年均提高了0.3%，PTE年均提高了13.9%，SE平均下降了0.4%。时间段分析结果显示，除2012至2013年和2014至2015年，其余各年份全要素生产率均进步，这两个时间段年全要素生产率退步的原因主要为TC下降(表3)。基于Malmquist global模型，将2010～2016年各区数据构造共同前沿面，计算各区的效率值，分城市、远郊地区计算效率均值，以对比城市、远郊地区的效率差异及变化趋势，结果显示，2010～2016年城市和远郊地区的TE呈波动增长趋势，城市地区TE均值为0.369，远郊地区TE均值为0.435，2012年以前远郊地区效率值低于城市地区，2012年之后远郊地区效率值赶超城市地区(表4、5)。

讨 论

DEA方法目前已广泛应用于医疗卫生领域，从微观层面评价妇幼保健院、中医院、公立医院、乡镇卫生院等机构的运行效率，或从宏观层面评价区域资源配置效率情况的研究较多；评价内容上有对医院的整体效率评价，也可选取某种服务来评价，如医疗服务效率、公共卫生服务效率[16]、中医服务效率、妇幼保健服务效率等。研究方法的选择上，较多研究应用BBC、CCR两个经典模型计算技术效率和纯技术效率[17-18]，应用超效率模型计算超效率值进行排序，应用成本模型计算成本效率[19]，应用Malmquist模型评价生产率变化情况[20]，应用回归模型分析效率的影响因素[21-22]。关于出生缺陷二级预防体系的服务效率或者相关卫生资源配置效率的研究应用较少，仅王蕊[23]的研究显示县(区)级妇幼保健机构的运营效率，发现整体运营效率较低，技术水平和发展规模偏小，本文将效率评价方法应用于出生缺陷二级预防体系，具有创新性。

表1 2010～2016年北京市各区产前超声筛查投入产出指标描述(n=16)Table 1 Description of input and output indicators of prenatal ultrasound screening in various districts of Beijing from 2010 to 2016(n=16)

表2 2010～2016年北京市各区超声筛查静态效率评价结果Table 2 Results of static efficiency evaluation of prenatal ultrasound screening in various districts of Beijing from 2010 to 2016

DEA：数据包络分析法；Con：规模报酬不变；Irs：规模报酬递增；Drs：规模报酬递减
DEA：data envelopment analysis；Con：constant return to scale；Irs：increasing returns to scale；Drs：decreasing returns to scale

表3 2010～2016年北京市16个区超声筛查全要素生产率变化分析Table 3 Analysis of total factor productivity change of ultrasound screening in 16 districts of Beijing from 2010 to 2016

MI：全要素生产率变化指数；EC：技术效率变化指数；TC：技术变化指数；PEC：纯技术效率变化指数；SEC：规模效率变化指数；MI=EC×TC；EC=PEC×SEC；所有取值均为几何均数，各指数=1表示不变，>1表示进步，<1表示退步
MI：total factor productivity change index；EC：technical efficiency change；TC：technology change；PEC：pure technical efficiency change；SEC：scale efficiency change；all values are geometric mean，each index = 1 means unchanged，>1 means progress，and <1 means backward

表4 2010～2016年北京市城市远郊地区投入产出指标均值Table 4 The average of input and output indicators in urban and suburb areas of Beijing from 2010 to 2016

表5 2010～2016年北京市城市和远郊地区超声筛查综合技术效率变化情况Table 5 Changes in the technical efficiency of ultrasound screening in urban and suburb areas in Beijing from 2010 to 2016

本研究结果显示，产前超声筛查服务效率的变化情况与服务提供量变化趋势相一致，也与分娩量变化趋势相一致。产前筛查服务受到分娩量的影响，需求较为固定，效率下降的年份主要有两个，2013年和2015年，这两个年份分娩量有所下降，尤其是2015年分娩量较低，分娩量直接影响产前筛查服务量，因产前筛查投入资源短期内不会出现较大波动，将产前筛查服务量作为重要产出指标纳入效率评价模型时，分娩量较低的年份的产出较低，进一步导致这两个年份的效率值下降。

整体来看，2010～2016年超声筛查服务全要素生产率进步较大，年均增加12.3%，其中PTE进步和技术进步对生产率的贡献较大，SE略有下降，北京市超声筛查工作效率、筛查技术均有了较大提高。PTE进步说明在不考虑规模因素影响下，北京市超声筛查资源转化为工作产出的能力实现了较大进步。技术进步通常是指新技术新知识或创新的应用，新管理方式等导致成本节约或生产率提高。2010～2016年北京市根据制定的一系列技术规范要求文件加强管理，建立实施产前超声筛查与诊断转诊网络，技术更加规范、设备不断更新，技术进步是产前筛查全要素生产率提高的重要推动力。北京市应继续关注产前筛查的技术创新情况，推动技术进步，把握好管理和技术这两个杠杆，实现高效、持久的发展。

在仅考虑筛查工作量及筛查异常量作为产出指标，筛查技术人员和筛查机构作为投入指标的前提下远郊地区TE相对高于城市地区，原因在于远郊地区的产前筛查机构数量较少，每个区通常配置有一家妇幼保健院和一家综合性医院，负责提供该区的产前筛查服务，而城市地区集中了较多的产前筛查机构，所以将机构数量作为投入指标纳入模型分析各区产前筛查服务效率时，结果显示远郊地区的TE值高于城市地区。

进一步分析发现，在北京市城市疏解外迁的大背景下，7年间远郊地区产前筛查量增长了88.6%，而机构数量增长了10.3%，远郊地区超声筛查技术人员总数减少了1.2%，直接导致远郊地区筛查专业技术人员的人均工作量增长了282%。北京市应注意对超声筛查专业技术人员的培养和资质认证工作，关注超声筛查专业技术人员的培养。

本研究存在以下局限：(1)受数据可得性限制，无法纳入全部产前筛查的投入产出指标，在选取指标时通过专家咨询梳理产前筛查所需的投入资源及得到的产出，结合既往研究常用指标和数据可得性，纳入了以机构、人员为主的投入指标和以工作量为主的产出指标。(2)因缺少筛查质量数据，产出指标未纳入质量相关指标，此外超声筛查设备主要是彩色多普勒仪，但设备除产前超声筛查外同时用于产科及妇科其他超声检查，因无法获取各区的设备数量、价值及时间分配等相关数据故未纳入投入指标，得出的结果和推论解释力度相对有限。

综上，根据本研究结果提出3点建议：(1)相关管理部门在考虑各区规模的前提下，应进一步优化产前筛查相关资源配置，提高规模效率；(2)应重点关注超声筛查技术人员的培养、培训和资质认证工作；(3)应继续提高超声筛查技术水平，以技术进步实现全要素生产率的更大提高，抓好技术和效率两方面以实现更大的发展。