我国民营医院病床利用情况的综合评价

李亚娟 郭培栋

近年来，我国为促进社会资本办医发布了一系列政策，民营医院及其床位数量持续增长，截至2020年底，我国公立医院数量为1.2万个，而民营医院数量达2.4万个，看似繁荣的背后，民营医院的发展却呈现出“数量多、效能低”的发展格局。因此，如何充分利用民营医院的医疗卫生资源是当前重要而紧迫的问题。而其中床位是医疗卫生机构的重要医疗资源之一，医疗卫生机构病床利用情况不仅能够反映医疗卫生机构的资源配置情况和工作效率，而且能够反映医疗服务质量及医院临床管理效率和管理水平。通过医院病床利用情况的综合评价，可以发现医院病床管理存在的问题，从而提升医院临床工作效率，优化医院资源配置，更好地为病人服务。已有文献对于民营医院的研究多是集中于民营医院发展现状及整体效率分析方面，而对于病床利用情况的评价多针对公立医院进行，对于我国民营医院病床利用情况的综合分析较少。因此，本文利用秩和比(rank sum ratio,RSR)法和TOPSIS法综合评价2019年我国31个省份民营医院床位资源利用情况，为民营医院提升自身吸引力，减少床位资源的闲置与浪费，提高病床利用效率提供参考。

1 资料来源与方法

1.1 数据来源

样本数据为我国31个省份（未含港、澳、台地区）民营医院2019年的面板数据,各类数据均来源于2020年《中国统计年鉴》，数据真实有效。

1.2 研究方法

1.2.1 指标选择

结合医院绩效考核相关指标，通过参考同类研究中评价指标的选择，结合《中国统计年鉴》中相关指标数据的可获取性，最终选取病床工作日(X1)、病床使用率(X2)为高优指标，出院患者平均住院日(X3)为低优指标。

1.2.2 RSR法和TOPSIS法

RSR法的基本原理是在一个m行（m：评价对象）n列（n：评价指标）矩阵中，通过秩转化，获得无量纲的统计量RSR值，然后以RSR值对评价对象的优劣进行排序和分档。TOPSIS法的基本原理是在完成归一化后的原始数据矩阵中，找出有限方案中的最优方案和最劣方案，然后再分别计算各个被评价目标与最优方案和最劣方案之间的距离，并且获得各个被评价目标与最优方案的相对接近程度，以此作为评价优劣的依据。运用Excel 2016录入数据，SPSS 22.0进行数据分析。

本文采取2种方法对我国31个省份（直辖市）的民营医院床位使用情况进行综合评价。TOPSIS法是多目标决策分析常用的有效方法，对数据的分布及样本含量没有严格限制，计算步骤简单，且能够充分利用原始数据的信息，但是TOPSIS法的评价结果容易受到异常值的影响，并且不能对评价对象进行优劣分档。RSR法会因编秩排序损失原始信息，但是其融合了参数分析的方法，可以直接排序，也可以进行分档排序。在医疗卫生研究领域，2种方法结合使用已较为普遍，可以做到优劣互补，进而提高分析的准确性与结果的科学性。

2 结果

2.1 RSR法分析结果

首先对原始数据进行编秩,计算RSR值。将RSR值由小到大顺序排列，编秩RSR频率分布表，分别计算出相应的频数和累计频数，确定各组RSR的秩次和平均秩次（秩和比结果相同的取平均秩次），计算百分比数p=mean(R)/n，其中mean为取平均值，再将计算出的值，通过查阅“百分数与概率单位对照表”，查出其所对应的概率单位(probit)，结果见表1。根据RSR分档法的相关原理，以RSR分布值为因变量，概率单位值(probit)为自变量进行线性回归分析，得到回归方程 ：RSR=-0.393+0.178Y (=384.321,＜0.001)，决定系数=0.941，拟合程度较高，因此，可认为所求方程具有统计学意义。根据最佳分档原则和分档数表，将我全国31个省份的民营医院病床利用RSR进行排序，并分为差、中、优3档。分档排序结果见表2。

表1 2019年我国31个省份民营医院病床利用情况RSR值分布

表2 2019年我国31个省份民营医院病床利用情况分档排序

从表2中可以看出，我国31个省份中，贵州、安徽、河南、甘肃、江西这5个省份的民营医院病床利用情况较好，而北京、内蒙古、辽宁、天津的民营医院病床利用情况则较差。其余22个省份都处于中等位置，中等位置中表现较好的省份分别是江苏、上海、浙江、湖北、重庆、湖南、四川、云南、广西、福建、海南。由此可以看出，中部和西部地区的民营医院病床利用情况整体上优于东部地区，全国31个省份民营医院的病床利用率差异较大，其中贵州和安徽的民营医院病床利用情况优于上海和北京，说明民营医院病床利用率与经济发展水平并非正相关关系。

2.2 TOPSIS法分析结果

首先，需要对原始数据进行同趋势化处理，采用的方法是用逆向化法将低优指标——平均住院日(X3)转化为高优指标。然后再对同趋势化后的数据进行归一化处理，最后分别计算31个省份（直辖市）民营医院与正理想距离D+和负理想距离D-，并结合距离值计算得出接近程度C值，最后根据C值对各省份民营医院进行排序，见表3。C值越大，表示其综合效益越好，相应的排名也就越高。由表3可以看出，病床利用情况较好的几个省份是河南、贵州、安徽、江西、甘肃，而病床利用情况表现较差的是北京、黑龙江、辽宁、内蒙古、天津。

表3 我国31个省份民营医院指标归一化矩阵及TOPSIS法综合评价结果

3 讨论

本研究采用RSR法和TOPSIS法，选取反映床位使用情况的3项指标对2019年我国31个省份（未含港、澳、台地区）民营医院床位使用情况进行综合评价，2种方法的排序结果大致相同，均为天津市民营医院病床利用情况全国最差，同样是中、西部地区民营医院病床利用情况要优于东部地区。当然也存在个别省份排名情况偏差较大，这可能是由于数据资料的分布特点和2种方法的方法学特点综合所致。结果显示，在病床利用情况方面差异较为明显，病床利用情况较优的前5个省份分别是贵州、安徽、河南、甘肃、江西，情况相对较差的后几个省份则是北京、内蒙古、辽宁、天津，其余的省份均位于中间水平。

3.1 我国民营医院病床利用情况各省份之间差距较大

总体上来看，中、西部地区的民营医院病床利用情况优于东部地区。一般来说，东部地区经济相比于中、西部地区经济更为发达，其民营医院的发展在正常情况下也应该是优于中、西部地区的，但本研究结果与之不同，由此可见，民营医院病床利用情况的优劣与经济发展水平的高低并非正相关关系。中、西部地区民营医院病床利用状况较好，可能是由于经济发展水平较差地区公共医疗资源供给欠佳，给民营医院带来较大生存空间，其次还与经济发展较差地区民营医院普遍规模较小，床位供给较少有关，因此，使得该类地区民营医院的病床利用情况可能较好。而经济发达的广东、天津、北京等地区床位利用情况较差，可能是这些地区医疗资源丰富，各级公立医院尤其是三级甲等医院医疗优势明显，地理布局均衡合理，挤压了民营医院的发展。因而可以得出，各个省份的民营医院病床利用情况会受到该地区公共医疗资源发展情况的影响。所以，排名靠后省份的政府部门需要依据自己省份的具体情况对公立医院进行具体分析，明确该省份公立医院的规模和数量，对公立医疗机构的不合理扩张进行控制，从而促进民营医院的床位资源得到更有效的利用。

3.2 我国民营医院病床利用情况仍需加强

病床利用综合情况排名较靠前的省份为贵州、安徽、河南、甘肃、江西。这几个省份虽然整体排名靠前，可是相较于公立医院来说还是存在较大差距，因此，全国民营医院的病床利用情况都需要进一步提升。应在不违反相关医疗规划的前提下，依据各省份的真实情况，确定科学、适宜的医疗体系发展模式，可以对公立医疗机构实力相对发达的省份实行差异化管理，积极引导民营医院向公立医院薄弱的方向发展，以免形成正面竞争；而对于公立医院发展相对落后的地区，如一些经济发展较为落后的省份和一些医疗覆盖盲区，可以适当让公立医院与民营医院协同发展，进一步开发当地医疗服务市场的潜力，进而逐步缩小不同省份之间民营医院床位利用情况的差距。其次，要明确病床利用率较低的主要原因是民营医院的社会信誉度较低，由于早先“莆田系”民营医院存在着不规范、乱检查、乱收费的情况，损害了民营医院的形象和公信力，降低了公众的信任度；政府部门需要发布相关政策引导民营医院从注重医院数量和规模转向注重医疗服务质量和效率的提升；同时政府可以利用互联网、大数据分析等监管手段对社会办医疗机构医疗质量进行更有效的监管。

3.3 探索提高病床利用率的多种方式

我国民营医院病床利用情况较差的原因可能与近2年国家取消了对民营医院的床位规模要求有关。有些省份政府部门严格执行国家发布的对民营医院友好的政策，促使现有民营医院大规模盲目增加床位，以及一大批小规模医院的突然出现，导致有些省份民营医院床位数量相应增加，造成民营医院病床资源浪费，导致民营医院的病床利用情况较差的结果。而这与我国实施多项政策鼓励社会资本办医的初衷是违背的。因此，床位资源利用效率排名靠后的省份的民营医院必须改进。首先，民营医院应该明确避免盲目扩大规模，减少不必要的投入，合理设置床位，做到既能满足医院医疗工作需要，又能保持床位高效率运行，从而达到医院社会效益和经济效益的双赢。其次，虽然近年来国家出台了各种鼓励社会办医的政策，使部分民营医院被纳入医保系统，但是其数量还是较少，仍然不能满足民营医院发展的相关需求。政府可以通过规范社会办医疗机构的等级评审条件，以及逐步放宽医保报销标准，构建有民营医院参与的医疗联合体，从而充分利用民营医院闲置的医疗资源。