基于DEA-Malmquist指数的吉林省卫生资源配置效率分析

2022-06-20 02:17李月党媛媛杨晓花
中国药物经济学 2022年5期
关键词:白城松原延边

李月 党媛媛 杨晓花 汤 榕

2020年全国卫生健康会议进一步强调持续深化医药卫生体制改革重点任务之一是优化医疗卫生资源配置[1],卫生资源的配置效率与健康公平性的实现密切相关。合理的卫生资源配置有利于提高医疗卫生资源的利用效率,进而能够更好地满足广大人民的医疗需求,逐步实现健康公平。关于吉林省卫生资源配置效率的研究相对较少,因此本研究运用数据包络分析(data envelopment analysis, DEA)-BCC模型测算2019年吉林省9 个地市卫生资源配置横向静态效率,运用Malmquist 指数测算2014—2019年吉林省卫生资源配置纵向动态效率,为吉林省医疗卫生资源的优化配置提供参考依据。

1 资料与方法

1.1 一般资料

数据来源于2015—2020年《吉林省统计年鉴》,主要参考数据为各地区医疗卫生机构床位、卫生人员情况;各地区医疗卫生机构住院服务情况等。

1.2 方法

1.2.1 选取指标本研究在结合《吉林省统计年鉴》数据的基础上,最终确定将医疗卫生机构实有床位数、执业(助理)医师数作为卫生资源投入指标,将出院人数、病床工作日作为卫生资源产出指标,分析吉林省卫生资源配置效率。

1.2.2 卫生资源配置静态效率分析方法运用DEA-BCC 模型测算2019年吉林省9 个地市卫生资源配置横向静态效率。采用DEA 方法,根据医疗服务的特点,基于规模报酬可变(VRS)模型,利用BCC 模型对2019年吉林省9 个地市卫生资源配置情况进行静态效率测算分析。当DEA 无效时,对DEA无效的城市进行投影分析,可以得出其实际值和理想值间的差距,即松弛量。

1.2.3 卫生资源配置动态效率分析方法运用Malmquist 指数测算2014—2019年吉林省卫生资源配置纵向动态效率,包括2014—2019年吉林省整体卫生资源配置效率及2014—2019年吉林省各地市卫生资源配置效率。当Malmquist 指数及其分解指数<1 时表示配置效率降低,等于1 时表示配置效率无变化,>1 时表示配置效率提升。

1.3 统计学分析

在确定投入、产出指标后,利用Excel 2019 建立数据库,利用BCC 模型带入DEAP 2.1 中对数据进行分析。

2 结果

2.1 2019年吉林省各市卫生资源配置静态效率

2.1.1 2019年吉林省卫生资源配置静态效率分析结果显示,2019年吉林省9 个城市卫生资源的综合效率范围为0.671~1.000,长春及辽源的综合效率、技术效率和规模效率为1,且松弛量为0,DEA 有效;吉林、四平、通化、白山、松原、白城及延边朝鲜自治州7 个城市的综合效率、技术效率和规模效率均小于1,DEA 无效;白山的综合效率、技术效率和规模效率均最低。从规模报酬方面来看,吉林、四平、白山的规模报酬递减;通化、松原、白城、延边朝鲜自治州的规模报酬递增。见表1。

表1 2019年吉林省卫生资源的效率值

2.1.2 DEA 无效地区的投影分析对除长春、辽源外的7 个DEA 无效的城市进行投影分析,结果显示,吉林、四平、白山的卫生机构实有床位数松弛量均不为0,存在冗余;通化、松原、白城、延边朝鲜自治州的卫生机构实有床位数实际投入值等于理想值。吉林、通化、白山、松原、白城、延边朝鲜自治州的执业(助理)医师数松弛量均不为0,存在冗余;四平的执业(助理)医师实际投入值等于理想值。吉林、四平、通化、白山、松原、白城、延边朝鲜自治州的出院人数理想值均大于实际值。吉林、白山的病床工作日松弛量为0,理想值大于实际值;四平、通化、松原、白城、延边朝鲜自治州的病床工作日松弛量均不为0,理想值大于实际值。见表2。

表2 DEA 无效城市的卫生资源投入与产出的实际值与理想值

2.2 2014—2019年吉林省各市卫生资源配置动态效率分析

2.2.1 2014—2019年吉林省卫生资源配置效率的Malmquist 指数及其分解结果显示,2014—2019年吉林省卫生资源全要素生产率指数均值为0.995<1,2015—2017年的全要素生产率指数>1,其他年份的全要素生产率指数均<1。见表3。

表3 2014—2019年吉林省卫生资源配置效率的Malmquist 指数及其分解

2.2.2 2014—2019年吉林省各地市卫生资源配置效率的Malmquist 指数及其分解从各地市全要素生产率指数看,2014—2019年吉林省9 个地区中,通化、白城、延边朝鲜自治州的全要素生产率指数>1,长春、吉林、四平、辽源、白山、松原的全要素生产率<1。从综合技术效率变化指数来看,除四平的综合技术效率降低外,其他8 个城市的综合技术效率较高。从综合技术效率变化指数分解来看,吉林省9 个地市的技术进步指数小于1,尤其是辽源、松原、白城及延边朝鲜自治州的技术进步指数最低。长春、辽源、白城及延边朝鲜自治州的纯技术效率变化指数等于或大于1,9 个地市的规模效率变化指数均等于或大于1。见表4。

表4 2014—2019年吉林省各地市卫生资源配置效率的Malmquist 指数及其分解

3 讨论

3.1 区域卫生资源配置效率不均衡

综合效率可分为纯技术效率和规模效率,综合效率=纯技术效率×规模效率,当综合效率值=1 时,说明DEA 总体有效,当综合效率值≠1 时,说明DEA 无效[2]。医疗服务价格和医疗保障政策的调整、“健康中国2030”发展战略的实施以及分级诊疗政策的推进,都会对卫生资源配置产生作用[3]。2019年吉林省卫生资源配置效率均值为0.881,说明吉林省卫生资源配置效率总体较低,9 个地市的技术进步指数均小于1,对卫生资源配置效率的提升产生了一定程度制约。仅长春和辽源2 个城市的DEA 有效,说明这2 个市的卫生资源投入得到了充分利用,达到了最佳产出;其他7 个城市DEA 无效,表明这些地区医疗卫生机构的技术水平和管理水平较低。除通化、白城、延边朝鲜自治州的全要素生产率较高外,其他地区均较低,说明吉林省大多数地区的卫生资源配置较不合理,卫生资源配置效率存在不均衡现象。除四平外,其他8 个城市的综合技术效率较高,表明这几个地市的技术效率及管理水平得到了一定程度的改善[4],纯技术效率变化指数和规模效率变化指数的提升为综合技术效率的提高作出了贡献。各地区应结合实际情况调整卫生资源结构,合理配置卫生资源,不断提高医疗卫生资源的利用率,在提高卫生资源总体配置效率的同时缩小各地区之间的差异,以实现区域卫生资源配置效率均衡发展。

3.2 存在投入冗余与产出不足共存的现象

DEA 评价指标选择应遵循核心性、代表性、确定性、独立性和敏感性的原则[5],依据文献复习法[3,5-8],确定本研究中卫生资源投入指标为实有床位数、执业(助理)医师数;卫生资源产出指标为出院人数、病床工作日。对卫生资源配置弱有效和无效的城市进行投影分析,可以得出其实际值和理想值间的差距,即松弛量,为卫生资源的合理配置提供理论依据[9]。本研究中除长春及辽源外,大多数DEA 无效的地区出现了卫生机构实有床位数和执业(助理)医师数的投入高于理想值,但产出却低于理想值的现象,说明卫生资源投入并未得到充分利用,存在投入过剩的现象。DEA 无效的7 个地区中通化、松原、白城、延边朝鲜自治州的规模收益为递增,表明这4 个地区卫生资源投入增长率小于产出增长率,应适当增加医疗卫生资源的投入,扩大规模。吉林、四平、白山的规模收益为递减,表明这3 个地区卫生资源投入增长率高于产出增长率,出现投入冗余和产出不足并存的现象,应不断提高卫生资源的配置效率,适当减少医疗卫生资源的投入。

3.3 全要素生产率受技术进步指数的制约

Malmquist指数常用于衡量决策单元不同时期的全要素生产率的变化情况[10],可以分解为综合技术效率变化指数×技术进步指数[11],综合技术效率变化又可以进一步分解为纯技术效率变化和规模效率变化[12]。近年来,吉林省医疗资源利用全要素生产率总体呈下降趋势,原因在于9 个地市的技术进步指数小于1,较低的技术进步指数对卫生资源配置效率的提升产生了一定程度的制约,也说明吉林省创新发展能力还不足,仍需进一步提升。因此吉林省各地区应不断提升技术水平和管理创新能力,探索较新的卫生资源配置方式,加强内部管理,提升卫生资源配置的效率和质量。

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