基于DEA模型的某研究型医院资源效率评价研究

朱宴玉，张洋，徐富升

1.中国医学科学院血液病医院（中国医学科学院血液学研究所），实验血液学国家重点实验室，国家血液系统疾病临床医学研究中心，细胞生态海河实验室，天津 300020；

2.天津医学健康研究院，天津 301600

研究型医院以突破当前医疗瓶颈为发展目标，将成果转化作为重要途径，目的是以创新驱动临床诊疗能力的持续提高，是医院实现高质量发展的必由之路[1]。人才队伍是医院的第一资源，也是医疗业务运行发展的重要支撑和保障。在高质量发展新时期，医院人力资源管理工作是服务发展大局、提升人力资源效能的必然要求。现代人力资源管理强调对人力资源进行整合、调控及开发，满足组织当前及未来发展的需要。从医院的运营管理层面，在面临医院规模扩张尤其是多院区运行时，合理分配各科室床位资源、充分发挥人才效能，是发展规划的重点，也是运营管理的难题。评估现有科室的资源效率是进行规划和调整的决策基础。本研究以2020 年1 月—2022 年9 月中国医学科学院血液病医院（中国医学科学院血液学研究所）11 个内科科室运营数据为研究对象，重点围绕医疗业务和科技创新两个维度，基于数据包络分析方法来评估各科室资源效率，探寻可以改进资源配置的方案，为医院多院区运营管理提供资源配置依据和建议。现报道如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料

本院以诊治专科疑难疾病重点，注重临床医学研究、成果转化与高层次人才培养，正面向综合医院转型。本研究以本院11 个临床科室为研究对象，统计分析从医疗数据库、财务管理系统、人员管理系统、科研系统、临床试验管理系统等采集的运营和科技成果数据。

1.2 方法

数据包络分析（data envelopment analysis, DEA）是运筹学和研究经济生产边界的一种非参数技术效率分析方法，一般被用来测量一些决策部门的生产效率。这是一个评价多投入、多产出、多个决策单元效率的方法，美国运筹学家Charnes、Cooper 和Rhodes 等于1978 年首次提出，现已成为卫生经济和医院管理领域评价相对效率的主要评价方法之一。模型通过保持具可比性的决策单元（Decision Making Units, DMU）的输入或输出不变，借助于数学线性规划确定相对有效的生产前沿面，并将各个决策单元投影到的生产前沿面上并通过比较决策单元偏离DEA 前沿面的程度来评价其相对有效性。

1.3 研究过程

1.3.1 指标选择 在对近5 年关于临床效率评价相关文献研究的基础上，进一步与院内管理专家咨询，结合研究型医院特点，凝练出医疗业务与科技创新2 个维度，开放床位数，平均在职医师数、平均在职护士数3 个投入指标与出院人次、医疗收入（万元）、SCI 高水平论文数、授权专利数、助推上市新药数5 个产出指标[2-5]，见表1。

表1 指标体系

1.3.2 分析工具 本研究分析过程均在MaxDEA 中进行，采用产出导向的BCC 模型对各内科科室进行效率分析。BCC 模型基于规模报酬可变，得出的技术效率排除了规模的影响，主要测算纯技术效率（pure technical efficiency score, PTE），即综合技术效率（technical efficiency, TE）与规模效率（scale efficiency, SE)的比值[6]。综合技术效率值越大说明效果越好，若TE=1 则说明DEA 有效，表示投入与产出比达到最优；若TE＜1，非DEA 有效，表示投入与产出比没有达到最优，即相对来说还有提升空间。纯技术效率是被评价DMU 的生产率与参比标杆的生产率的比值，主要评价受管理水平、技术水平等纯技术因素影响的效率。另外，规模效率SE=1，称为规模效率有效，即投入增加，产出也相应等比例增加，SE＜1 时，表示该内科科室正处于规模报酬递增或递减的阶段[7]。

对于无效DMU 来说，其改进方向是减少投入或增加产出。为了进一步提示改进方向，在分析结果中，改进值包括比例改进值（proportionate movement）和松弛改进值（slack movement），用正负号以说明投入产出松弛变化的方向，负数表示减少，正数表示增加[8]。

2 结果

2.1 临床科室医疗业务投入-产出效率

DEA 分析结果表明，医院综合效率平均水平为0.775，其中3 个科室DEA 有效，各科室之间存在较大差异。非DEA 有效科室中，仅有临床科室8 综合技术效率＞0.9，处于边缘有效的状态。此外，临床科室8、10，纯技术有效但规模无效，说明这两个科室对卫生资源利用技术的水平与医疗服务的能力是相适应的，效率低下是由于运营规模过小导致的。剩余6 个临床科室的综合技术效率＜0.9，纯技术效率与规模效率均＜1，表明这些科室将投入的人力和床位资源转化成医疗服务的能力低下，见表2。

表2 各科室医疗业务相对效率评估结果

非DEA 有效科室的投入与产出的改进值提示实际值与理想值之间的差距，非DEA 有效科室具体的投入冗余和产出不足的情况并量化了改进方向。以临床科室3 为例，医院多投入了3 名医师和24 张床位，需要通过优化就诊流程、提高床位周转率等方式提升效率。理想状态下通过效率提升尚可增加6 848 出院人次数以及23 855 万元医疗收入。见表3。

表3 各科室医疗业务投入和产出改进值

2.2 临床科室科技创新投入-产出效率

考虑到医院的专科定位，本研究进一步以该医院科技成果作为产出指标对该医院各临床科室的科技创新进行相对效率评估。DEA 分析结果表明全院综合技术效率平均水平为0.502，仅有2 个科室达到了DEA 有效，见表4。总体创新效率低下且各科室间差异显著，其中效率最低为0.110，与最高的极差为0.890。在DEA 无效的科室中，临床科室1、10 的纯技术有效但规模收益递增，表明卫生人力资源利用技术的水平与科技创新能力是相适应的，规模过小导致了效率低下。临床科室6 则是由于规模过大降低了资源效率。剩余6 个非DEA 有效科室，纯技术效率与规模效率均＜1，表明对投入的人力资源的创新潜能尚未充分发挥。以临床科室11为例，医院多投入了5 名医生，通过加强科研项目管理等效率提升手段可以增加约29 篇高水平论文，1 项专利并助推7 个新药上市，见表5。

表4 各科室科技创新相对效率评估结果

表5 各科室科技创新投入和产出改进值

3 讨论

在健康中国大背景下，研究型医院建设是构建新发展格局的重要组成部分。研究型医院是旨在解决人群重大疑难疾病，推动领域整体临床诊疗水平持续提高，为医疗卫生事业和人类健康作出突出贡献的高水平医院[9-11]，着力为人民群众提供更加优质高效的医疗健康服务，满足人民群众对美好生活的向往[12]。

3.1 精细化运营管理，提升医院管理水平

医院的床位资源与人力资源都极为宝贵，研究型医院更是如此。本研究中医疗业务非DEA 有效科室有8 个，其中6 个存在一定的人员冗余或床位冗余的情况。作为诊疗重大疑难疾病的专科医院，要通过提高病床周转率、人力调整、开展新医疗业务等手段提高有限资源的利用效率。与此同时，通过多种方式促进优势资源的整合共享，最大限度地提高支撑平台的效能，为临床研究能力提升提供坚实保障[13]。在未来发展中，应从精细化、精准化运营管理入手，促进资源有效配置，全面提升经济管理水平。

3.2 优化临床人才结构，激活学科创新潜能

人才资源是重要的战略资源，研究型医院要推动医学创新实现成果转化，就要做好人力资源的开发。本研究结果体现了医院人力资源科研潜能还有待发掘，科技创新水平有待提升。对此，一方面可以通过人才引进，不断优化临床研究人才的梯队结构，不断畅通研究型医师的职业发展路径来带动临床研究和学科发展[14]；另一方面也可以培养现有人员并积极组织项目申报，通过实施人才项目、差异化激励政策和严格的考核管理充分挖掘人才潜能，不断提升学科实力以催生更多科技成果，实现高质量发展[15]。

3.3 形成业务与创新融合机制，创新驱动服务能力整体提升

本研究结果也体现了部分科室存在着医疗业务与医学创新水平严重割裂的情况。例如临床科室3 投入的卫生资源更有效地投入到科技攻关与成果转化，但是科室业务运营效率较低；临床科室6 的资源有效提供了医疗服务，但是人员创新红利没有得到体现。临床医师、护理人员及临床研究人员等是医院的应用研究和技术开发的主力军[16]。将科研与临床的深度融合，开展精准医学和转化医学研究，促进研究成果的临床应用与催生高端医疗服务提升效益，这需要科研管理部门进一步统筹研究资源，不断细化科研项目的考核管理[17]。充分激发临床人员参与科学研究、成果应用转化等活动，对医院的创新驱动和转型发展具有不可估量的推动作用。

综上所述，数据包络分析结果表明该医院仍具有较高的业务扩展空间，扩大规模会带来业务和医疗创新成果的增加，但是部分科室存在着业务与医学创新发展不均衡的现象。需要深刻理解精细化运营管理与科研管理在医学创新驱动和学科建设中的关键性作用，不断优化人才结构，形成业务与创新融合机制，充分发挥当前学科人才队伍的创新优势，以管理提质增效、以创新实现整体临床诊疗水平持续提高。