刘梦,周田田,邱林萍,姜城蕾,孙先红,宋国强
(安徽医科大学卫生管理学院,安徽 合肥 230012)
当前社会的主要矛盾表现在卫生领域主要是人民对优质医疗卫生资源的需求和医疗卫生资源配置不平衡、供给不充分之间的矛盾[1],医疗卫生资源是维护居民生命健康安全的稀缺资源,合理有效地对医疗卫生资源配置效率进行测度和评价对后续医疗卫生资源投入的调整具有重要意义。长期以来,医疗卫生资源配置的公平与效率一直是我国卫生事业发展研究的重点。自我国医药卫生改革提出逐步实现人人享有基本医疗卫生服务的目标以来[2],各级政府虽然逐步加大对医疗卫生资源投入,但是由于医疗卫生资源配置效率受多种因素影响,仍存在着卫生事业发展不均衡的现象。医疗卫生资源的不合理配置限制了卫生事业的进一步发展,一定程度上造成了医疗卫生资源的浪费。
安徽省虽接壤江浙,但其经济发展水平与江浙沪地区差距较大,其独特的地理位置对各地市的医疗卫生资源规划影响深远,地市之间的医疗卫生资源配置效率也差距较大。近年来,安徽省财政不断优化财政支出,加大资金投入,全面推进安徽省医疗保障工作,促进医疗卫生资源的合理配置。本文采用数据包络分析方法,对安徽省各地市医疗卫生资源的投入和产出进行比较,对各地市医疗卫生资源配置效率进行评价和分析,旨在为安徽省医疗卫生事业的发展提供建议。
医疗卫生资源配置效率研究对保障公众健康安全具有重要作用[3],当前已有大量文献对此做出研究,多采用数据包络分析和随机前沿模型进行测度。从国家整体层面来看,谢金亮构建CCR模型,发现我国医疗卫生资源配置相对公平但区域之间利用效率差别较大,原因在于经费投入和需求不足[4]。方鹏骞对不同省份和区域的医疗卫生资源利用效率进行比较研究,结果表明医疗卫生资源利用效率的低下会引起健康不公平的现象产生[5]。张涛着眼于我国经济发展水平和医疗卫生资源配置效率之间的关系,研究结果表明资源配置结构和比例的不合理是我国公共卫生资源配置效率相对较低的主要原因[6]。续晓方运用三阶段数据包络分析模型进行效率分析,结果显示环境因素对医疗卫生资源配置效率的影响较大,其中城市化率和文盲率对投入变量具有正面影响,人均地区生产总值和人口密度对投入变量具有负面影响[7]。夏雯琪建立BCC模型和Malmquist模型对我国医疗卫生资源配置效率进行分析,认为我国医疗资源配置效率虽不断提高,但呈现出温和渐进的特点[8]。王俊豪从医疗卫生人力、物力、财力资源三个层面构建指标,测算医院和基层医疗卫生机构之间配置资源的均衡程度,结果显示医院和基层医疗卫生机构的各类医疗卫生资源存在着不同程度的数量和质量上的双重失衡[9]。赵康普对全国各地区基层医疗卫生资源配置状况进行分析,结果表明我国基层医疗卫生机构卫生资源利用整体效率较低[10]。李宗伟构建Tobit回归模型识别关键影响因素,认为医疗服务质量是影响基层医疗卫生资源利用效率的关键因素[11]。
综上所述,当前采用DEA方法对医疗卫生资源配置效率的研究多集中于国家层面,探索不同影响因素与医疗卫生资源配置效率之间的关系,但对不同省市的具体研究相对较少。总体来说,我国医疗卫生资源配置效率呈现出地区、城乡差异大,效率低的特点,受环境因素影响,区域内部医疗卫生资源配置效率也有差异,在偏远地区表现尤为明显。本研究通过对安徽省2021年医疗卫生资源投入与产出之间的关系进行分析,详细分析当前安徽省医疗卫生资源配置的不足之处,探讨其结构调整方向。
本文数据来源于《2021安徽省统计年鉴》和安徽省卫生健康委员会信息中心公布的卫生健康统计资料数据。
本研究结合地区医疗卫生事业发展政策,综合考虑数据的可获得性和准确性,同时剔除可能会对分析结果造成误差的比率型数据和同类型数据,最后选取医疗卫生机构数、医疗卫生机构床位数、医疗卫生机构人员数作为投入指标,选取出院人数和诊疗人次作为产出指标进行分析研究。
本文采用数据包络分析方法(Data envelopment analysis,简称DEA),在规模报酬可变假设(VRS) 前提下,建立BCC模型,对2021年安徽省内多项具有可比性的医疗卫生资源的投入和产出指标进行相对有效性评价。通过对采集到的X个决策单元(Decision making units,简称DMU) 的m项输入数据和n项输出数据,由公理假设相应的生产可能集后,判断DMU是否位于生产可能集的前沿面上,以确定DMU是否有效[12-15]。为保证结果的有效性和真实性,要求样本容量>2*m*n,其中m表示投入指标个数,n表示产出指标个数[16]。
将数据输入到Deap2.1中,可得到安徽省各地市医疗卫生资源配置效率的取值(包括综合效率、纯技术效率和规模效率)、各指标的松弛变量和达到DEA有效的目标值。其中综合效率表示医疗卫生机构投入-产出之间的平衡性;纯技术效率表示医疗卫生机构在现有投入水平下医疗资源的利用效率;规模效率表示当前医疗卫生机构投入规模的可比性[17]。
2021年安徽省各地市医疗卫生资源投入与产出情况见表1。由此可知,安徽省卫生资源投入和产出最多为合肥,最少的为铜陵。
表1 2021年安徽省各地市医疗卫生资源投入、产出情况
计算安徽省各地市医疗卫生资源配置的效益值和松弛变量取值(见表2),发现2021年安徽省内各地区医疗卫生资源配置效率相对较低,全省平均综合效率取值为0.915,各地市之间的效率值差异相对较大。从安徽省内平均效率值来看,纯技术效率>规模效率>综合效率,说明安徽省内16个地市总体上呈现出医疗卫生资源投入规模科学性不足的问题。
表2 2021年安徽省医疗卫生资源配置效率
由表2可知,宿州、阜阳、滁州、六安、芜湖和安庆6个地区呈现出规模报酬递减的状态,说明这6个地区相较于同省份其他地区而言,医疗卫生资源投入过量,各投入要素之间难以得到有效协调;而淮北、淮南、马鞍山、铜陵、池州和黄山6个地区处于规模报酬递增状态,说明这些地区医疗卫生资源投入规模相对较小,可适当提高医疗卫生资源的投入,促使医疗机构内部的分工更加合理化和专业化,以实现医疗卫生资源配置相对有效;合肥、亳州、蚌埠、宣城4个地区处于规模报酬不变状态,说明这4个地区已经处于规模报酬递增阶段的后期,已充分发挥医疗卫生资源大规模投入的优势,可进一步进行规划调整,推迟规模报酬递减阶段的到来。
3.2.1 DEA有效单元
合肥、亳州、蚌埠、宣城四地综合效率、纯技术效率、规模效率取值均为1,呈现出DEA有效状态,说明这4个地市相较于省内其他地市,更合理地配置了医疗卫生资源投入,并兼顾了区域范围内居民的医疗健康需要,实现了医疗卫生资源投入利用效率最大化。
3.2.2 弱DEA有效单元
淮北、铜陵和池州3个地市呈现出弱DEA有效状态,且3个地区均表现为纯技术效率为1,综合效率和规模效率小于1,规模报酬处于递增状态,表明在这3个地区,现有的医疗技术水平已经实现了医疗卫生资源投入利用效率最大化,若想进一步满足该地区居民的医疗卫生健康需求,应当适当地增加医疗卫生资源投入。
3.2.3 DEA无效单元
宿州、阜阳、淮南、滁州、六安、马鞍山、芜湖、安庆和黄山9个地市表现为DEA无效状态,主要表现为纯技术效率相对较低。纯技术效率表示医疗卫生机构利用一定的医疗卫生资源获得最大可能产出的能力,纯技术效率的取值代表了制度和管理水平带来的效率,反映了达到效率最优生产能力的程度[18],其中宿州、淮南、滁州、六安、芜湖和安庆6个DEA无效地区纯技术效率低于规模效率,表明当前地区的制度和管理水平限制了该地区医疗卫生资源效率的提高,在后期的发展过程中,更应该从提高技术效率水平的角度出发,完善当前的管理制度,提高管理水平。阜阳、马鞍山和黄山3个地区则表现出规模效率低于纯技术效率,且3个地区的规模效率值低于全省平均值,表明在这3个地区医疗卫生资源投入的使用是相对有效的,未能实现DEA有效的根本原因在于其规模无效,因此对于这3个地区来说,改革的重点应该放在如何更好地发挥其规模效益。
从综合效率来看,取值最低的是黄山,为0.790,表明相较于安徽省其他资源配置效率有效的地市,它只发挥了79%的效率水平;最高的为六安,其综合效率值为0.967,表明六安市相较于其他资源配置效率有效的地市,它发挥了96.7%的效率水平,其纯技术效率为0.975,规模效率为0.992,均高于安徽省各市的效率均值。
根据安徽省16个地市的投入和产出的效率值和松弛量,可以计算出各个地市医疗卫生资源的最佳产出和投入,进一步计算可以得出各个DEA无效单元的投入冗余和产出不足值,见表3和表4。其中投入冗余表示当前医疗卫生资源投入可以减少的量,产出不足表示在相同的医疗卫生资源投入量的情况下,优化医疗卫生资源配置结构可以获得的最大产出,分析表3可见,宿州、阜阳、滁州、六安、芜湖和安庆六地投入冗余集中于医疗卫生机构和医疗卫生机构床位上,其中医疗卫生机构投入冗余取值最大是六安,取值为1 042.967,医疗卫生机构床位投入冗余取值最大的为阜阳,取值为7 255.126;马鞍山的医疗卫生资源投入冗余集中于医疗卫生机构床位上,取值为712.770;而淮南和黄山医疗卫生资源投入冗余集中在医疗卫生机构人员上,取值最大的为淮南,为1 771.189。从产出来看,宿州、阜阳、淮南、滁州、六安、马鞍山、芜湖、安庆和黄山均在出院人数和诊疗人次数上呈现出不同程度的产出不足,其中滁州的出院人数产出不足取值最大,为91 520.225;阜阳的诊疗人次产出不足取值最大,为7 078 381.540。
表3 2021年安徽省DEA无效地市医疗卫生资源投入冗余分析
表4 2021年安徽省DEA无效地市医疗卫生资源产出不足分析
从安徽省医疗卫生资源配置效率评价来看,2021年内,安徽省整体纯技术效率取值为0.963,规模效率取值为0.95,综合效率取值为0.915,总体上表现为医疗卫生资源配置效率相对较低。从安徽省医疗卫生资源配置的效益值上看,2021年安徽省7个地市纯技术效率取值为1,4个地市规模效率和综合效率取值为1,说明安徽省内医疗卫生资源投入和产出要素之间的不合理配置是安徽省医疗卫生资源配置水平相对较低的主要原因。
将安徽省按照地理位置划分为3个地区,其中皖南地区包括马鞍山、芜湖、宣城、铜陵、池州、黄山;皖中地区包括合肥、滁州、六安、安庆;皖北地区包括淮北、宿州、亳州、蚌埠、阜阳、淮南[19]。安徽省不同地市之间医疗卫生资源配置效率取值差异相对较大,南北差异明显,铜陵和黄山的医疗卫生资源配置效率取值尤为突出,经济发展水平相对较高的南方城市医疗卫生资源配置水平相对较低,这与常规认知中的经济发展水平较高的城市可能会有较高的医疗卫生资源配置效率不同[20]。结合有效性分析来看,皖南地区大部分存在着规模效率取值低于纯技术效率取值的情况,这可能由于皖南地区距离南京、杭州等医疗技术水平相对较高地区较近且交通便利,内部资源没有得到充分利用,导致效率低下[20],同时一般性的医疗卫生资源投入也不能促进医疗卫生资源产出的有效增加[21]。医疗卫生机构和卫生技术人员的投入增加,对提高医疗卫生资源产出具有重要作用,但投入过剩会造成医疗卫生资源的严重浪费,诱导过度医疗行为的出现,反而可能会出现医疗卫生资源配置效率降低的现象[22-23]。
安徽省内医疗卫生资源配置效率相对较低的城市均表现出较多的医疗卫生资源投入但未获得较高的医疗卫生资源产出的现象。安徽省内DEA无效城市的医疗卫生资源的投入冗余相对集中于医疗卫生机构数和医疗卫生机构床位数上,且同时存在着不同程度的产出不足,皖中地区表现尤为明显,呈现DEA无效状态的城市均表现为医疗卫生机构、医疗卫生机构床位投入过剩和出院人数、诊疗人次数产出不足的情况。结合表1,安徽省的医疗卫生机构人员集中于合肥地区,占比为18%,远高于医疗卫生机构数的占比12%。医疗卫生资源的利用能力及管理水平的差异是造成医疗卫生资源配置效率差异的主要原因[24]。合肥地区庞大的医疗卫生机构人员数建立在其较强的经济实力基础上,能够给予医疗卫生机构工作人员较为优渥的薪资待遇,这种现象对周边城市产生了巨大的虹吸作用,不仅影响着其他城市的医疗技术水平,给当地居民就医带来不便,也会降低周边地区医疗卫生资源投入的利用效率。
皖北地区各非DEA有效城市之间效率取值差异较大,规模报酬、投入冗余率和产出不足率取值也不尽相同。结合皖北地区同时存在着人口基数大和经济发展水平相对落后的现况,积极发展基层医疗卫生机构,发挥其在保障居民基本健康安全中的作用便显得尤为重要。基层医疗卫生机构作为分级诊疗制度的重要一环,在数量上拥有显著的优势[25],但基层医疗卫生机构的服务积极性不高,服务意识不强,医疗水平不高,管理机制不健全等现状都有可能造成医疗卫生资源配置效率相对较低[26]。因此,相关部门应帮助基层医疗机构明确自身定位,壮大全科医生队伍。同时应当充分发挥政府的宏观调控作用,因地制宜配置医疗卫生资源,将医疗卫生资源的投入与各地区的地理环境和人口分布状况结合起来,积极学习周边地区医疗卫生资源配置经验,逐步调整各地市的医疗卫生资源投入,在满足居民基本卫生服务需求的基础上,避免医疗卫生资源的过量投入,实现医疗卫生资源的最高产出。
皖中地区表现出DEA无效的城市均呈现出规模报酬递减的状态,表明该类地区应该将医疗卫生资源投入重点放在卫生人力资源上,推动医疗技术水平的提升,促进医疗卫生资源各投入要素之间的有效协调。医疗卫生机构应该积极引进卫生技术人才,同时采取激励措施,鼓励现有的卫生技术人员提高个人能力,积极学习国际前沿技术,提高机构的竞争力;合理利用当前的医疗卫生资源存量,充分利用“互联网+”技术,推进信息化赋能医疗技术进步相对较慢的城市,促进医疗技术的更新换代,缩小区域间的信息和技术差异[27]。
皖南地区可充分利用其地理位置优势,优先推进基层医疗卫生事业的发展,积极鼓励和引导医疗卫生人才投入到基层医疗卫生机构的服务中去,借势当前的医联体建设浪潮,促进紧密的专项医生合作与联系的关系的形成,提高居民对基层医疗卫生机构的信任度,有效地实现医疗资源的整合,促进服务质量的提升。政府也可以加大对医疗卫生资源相对匮乏地区的基层医疗卫生机构的扶持力度,建立帮扶制度,满足居民最基本的医疗卫生健康需要,提高基层服务质量,提高居民医疗满意度,推进分级诊疗的发展进程,实现医疗资源利用效率最大化。