基于DEA-Malmquist指数的山东省三级公立医院运行效率分析*

2022-09-19 14:17王春霞李娟贺梦璐李慧
中国卫生事业管理 2022年8期
关键词:市级变动山东省

王春霞,李娟,贺梦璐,李慧△

(1.山东大学齐鲁医学院公共卫生学院卫生管理与政策研究中心,山东 济南 250012;2.国家卫生健康委员会卫生经济与政策研究重点实验室(山东大学);3.山东第一医科大学附属省立医院 人力资源部)

国务院办公厅在2019年发布的《关于加强三级公立医院绩效考核工作的意见》中指出,“运营效率体现医院的精细化管理水平,是实现医院科学管理的关键”。在新医改背景下,医院的管理和发展必然要面对更复杂的环境,更加需要从效率中体现社会公益,改善服务能力,提升运行效率[1]。山东省常住人口居全国第二位,三级医院数量居全国第三位,三级公立医院作为医疗卫生服务的主要提供者,是优质医疗卫生资源集中地,其运行效率如何,直接关系到卫生资源是否得到合理有效配置,关系到广大人民群众的健康水平[2]。本文运用数据包络分析法(data envelopment analysis,DEA)的Malmquist指数模型对2013~2020年山东省三级公立医院的运行效率进行分析,探讨山东省三级公立医院在综合改革过程中运行效率存在的问题,为进一步提高医院运行效率,促进精细化管理提供决策依据。

1 对象与方法

1.1 对象

选择山东省54家三级公立医院作为研究对象,其中省级及以上医院12家(国家级2家,省级10家),市级及以下医院42家(市级38家,县级4家)。采用查阅卫生行政主管部门相关业务数据报表,配合机构调查的方式获取相关医院指标资料。

1.2 研究方法

采用Malmquist指数模型对被评价医院的运行效率进行纵向比较和分析。Malmquist指数模型是DEA方法中用于评价决策单元(DMU)效率的常用模型之一,主要用于衡量不同时期各DMU的全要素生产率(total factor productivity,TFP)变动,以TFP值作为总体运行效率值[3]。全要素生产率(TFP)可分解为技术变动(technical change,TC)与效率变动(efficiency change,EC)的乘积。TC指两期间生产前沿面的移动,技术进步,生产边界外移,技术退步,生产边界内移;EC指两期间相对技术效率的变化,反映决策单元的管理效率,可分解为纯技术效率变动(pure efficiency change,PEC)与规模效率变动(scale efficiency change,SEC)的乘积。TFP受TC、PEC和SEC三部分影响,即TFP=TC×EC=TC×PEC×SEC。PEC反映决策单元管理水平,SEC反映决策单元规模状况。以上各指标变动值>1,表示其效率呈上升趋势;变动值=1,表示其效率无变化,趋于稳定;变动值<1,则表示其效率呈下降趋势[4]。

1.3 评价指标的筛选

通过文献回顾,本研究以医疗服务机构评价指标体系为基础,基于DEA模型中DMU数量不应少于投入和产出指标数量的乘积同时不少于投入产出指标数量的3倍的指标选取要求,结合研究目的和数据的可获得性、重要性、可比性和准确性等原则,最终筛选出8项作为DEA分析的评价指标。其中投入指标4项:卫生技术人员数、实有床位数、固定资产、总支出;产出指标4项:门急诊人次数、出院人数、平均住院日、医疗收入[5,6]。其中,平均住院日为低优指标,在进行模型运算时,对其做“1/低优指标值”的正向化处理。

1.4 统计分析

采用Excel录入和整理资料,应用SPSS26.0软件进行描述性统计分析,使用数据包络分析软件DEAP2.1进行Malmquist指数模型分析。

2 结果

2.1 投入产出指标描述性统计分析

总体上,2013~2020年,54家医院的投入逐年增长,2020年的卫生技术人员数、实有床位数、固定资产和总支出与2013年相比分别上升50.0%、45.3%、127.9%和112.3%,其中固定资产和总支出的增速较快;在产出指标上,2013~2019年除低优指标平均住院日外,各项产出均呈增长趋势,2019年门急诊人次数、出院人数和医疗收入与2013年相比分别上升52.0%、77.2%和112.9%,平均住院日与2013年相比下降21.5%,2020年产出中各项指标均出现下降,其中门急诊人次数和出院人数的降幅较大。

将12家省级及以上医院和42家市级及以下医院进行比较,投入指标中,市级及以下医院的卫生技术人员数和实有床位数的年均增速高于省级及以上医院,固定资产和总支出增速略低于省级及以上医院;产出指标中,市级及以下医院的各项指标年均增速均低于省级及以上医院。见表1。

表1 2013~2020年54家三级公立医院投入—产出指标数据统计均值及同比增长情况

2.2 Malmquist指数模型分析

2.2.1 2013~2020年年均运行效率变化情况。2013~2020年山东省54家三级公立医院TFP变化指数均数为0.988,总体运行效率年均下降1.2%;效率变化指数和技术变化指数均数分别为1.007和0.981,效率变化指数中的纯技术效率变化和规模效率变化指数均大于1,总体运行效率下降的根本原因在于技术变化指数的降低。各年度TFP呈现波动变化的趋势,其中2015~2016年TFP值最大,较其他年份进步明显,此时技术变化指数为1.041,对TFP提升的贡献较大,且TFP大于1的医院达35家(64.8%),为近8年最高水平;2019~2020年TFP最低,仅为0.923,总体效率下降7.7%,其中技术变化指数与上一年度相比下降8.1%,规模效率与上一年度相比下降0.2%,TFP大于1的医院仅有4家(7.4%),为近8年最低值。见表2。

表2 2013~2020年54家三级公立医院全要素生产率指数年度动态变化情况

2.2.2 2013~2020年各医院运行效率变化情况。2013~2020年山东省54家三级公立医院中TFP提高的医院有16家(29.6%),TFP不变的医院有3家(5.6%),35家(64.8%)医院出现TFP下降。提高的16家医院增幅介于0~11.0%,其中省级及以上三级医院10家,占省级及以上医院的83.3%,市级及以下三级医院6家,占市级及以下医院的14.3%;降低的35家医院降幅介于0~10.7%,其中省级及以上三级医院2家,占省级及以上医院的16.7%,市级及以下医院33家,占市级及以下医院的78.6%。此外,35家全要素生产率降低的医院中,技术变动指数降低的医院达35家(100.0%),效率变动指数降低的医院有9家(25.7%),纯技术效率降低的有13家(37.1%),规模效率降低的有9家(25.7%),由效率变动和技术变动降低共同作用带来TFP降低的医院有9家(25.7%)。见表3。

表3 2013~2020年各三级公立医院全要素生产率指数及其分解项变化

3 结论与建议

3.1 三级公立医院总体运行效率下降,应重视医院运行效率的提高,促进医院间平衡、充分发展

Malmquist指数模型分析结果显示山东省三级公立医院2013~2020年TFP小于1,运行效率出现下降。从医院2013年~2020年的投入产出指标来看,54家医院的各项投入不断增加,但总体运行效率下降,这提示在对公立医院加大投入的同时需重视效率的提升,实现从规模扩张转向提质增效,改变粗放式的管理模式,严格落实绩效考核,以推动目标管理来助力精细化管理。模型统计结果显示,市级及以下医院中运行效率下降的医院占78.6%,表明市县三级医院在提升运行效率方面还有很大的空间。市县三级医院虽在评级上达到三级医院标准,但跟省级三级医院相比,其基础相对薄弱,2013~2020年,市县三级医院在卫生技术人员和床位数的投入增幅大于省级及以上医院,但各项产出增速仍低于省级及以上医院,这提示在公立医院改革过程中,技术和管理水平的限制影响了市县三级公立医院的发展。因此,相关部门应在加大对市县三级医院投入的同时积极引导、鼓励其探索更为高效的管理运营模式,提高医院对卫生资源的利用率;加快推动区域医疗中心建设,发挥高水平医院的引领带头作用,促进市县级医院临床重点专科建设;医院自身应加强与高水平医院的交流与合作[7],学习先进的医疗技术和管理经验,不断完善管理模式、转变服务方式,通过引进卫生人才、提高医疗水平、改造信息化系统、激发医务人员工作积极性[8]等措施提高运行效率。

3.2 运行效率受技术变动的影响较大,应调整技术发展策略,及时适应新的技术条件

山东省三级公立医院年均运行效率变化情况分析结果中显示,TFP与技术变动指数呈同向变动,运行效率的下降主要受技术变动的影响。提示山东省三级公立医院在调整技术发展策略,及时适应新的技术条件等方面有所欠缺。可能存在医院人才配备、先进医疗技术的创新与开展的速度跟不上医院硬件设施的建设速度等情况[9],同时在医保付费制度改革背景下,基于成本控制的考虑,医疗技术的创新可能会受到一定程度的限制[10]。因此,三级公立医院在提升管理和规模效率的同时,还要重视资源的优化配置,从注重物质要素转向更加注重人才技术要素,建立起良好的人才培养机制,提高临床研究能力,加快科技成果转化和应用;根据医院实际情况建立医疗新技术新项目精细化管理体系,设立专项资金,提高医务人员创新积极性;加强医疗卫生机构间学术交流与合作,推进临床诊疗指南和技术规范的研究和推广,不断提升医院临床诊疗能力和技术水平;重视信息化智能化手段的应用,加强智慧医院建设,促进远程医疗、云数据、人工智能等创新技术的使用[11]。

3.3 新冠肺炎疫情对公立医院的运行效率影响严重,政府及医院应强化应对公共卫生事件的能力和水平

新冠肺炎疫情对公立医院的产出和运行效率造成了较大影响,2019~2020年三级公立医院运行效率是历年来最低的一年,该时期三级医院的各项投入仍小幅增加,但各项产出下降明显。疫情期间公立医院承担了非常规的诊疗及疫情防控工作,增加了运营成本,同时医院的常规诊疗工作也受到严重影响,疫情防控常态化下,公立医院更面临着疫情防控与复工复产双重压力。因此,为保障新冠肺炎疫情后医院持续良好运营,相关部门应进一步落实疫情防控补助政策、及时足额拨付医保资金,减轻医院资金压力[12];医院自身应提高应对突发公共卫生事件的能力和水平,建立风险防控机制,有效降低重大突发公共卫生事件对医院的负面影响;把握好互联网医疗发展机遇,建立线上医院,搭建网上就诊平台,实现线上线下双线就诊[13];同时加强医院的精细化管理,针对疫情防控期间出现的运营问题,有针对性的控制医疗业务成本,减少不必要支出,如建立严格的绩效考评制度[14]、全面预算管理制度、成本核算制度等[15],保障医院后续高效运行。

本文主要运用Malmquist指数分析了山东省三级公立医院2013~2020年运行效率的动态变化情况,对不同隶属关系的三级公立医院进行了分类描述和评价,发现山东省三级公立医院整体运行效率下降、各医院间发展不平衡、存在技术衰退等问题,需重点调整人才技术发展策略,尤其要强化市县级三级医院的运行效率。利用现代信息技术,加强科学管理,实现医院内部精细化发展。本研究也存在一定的局限性,本文的指数值是相对动态效率值,要全面分析医疗卫生机构的效率,还需要综合运用其他方法,分性质、分等级评价和比较,提高评价结果的准确性和可比性。

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