基于三阶段DEA和Malmquist指数的我国基层医疗卫生资源配置效率研究.pdf

基层医疗卫生机构是我国医疗卫生服务体系的“网底”，负责为辖区居民提供基本医疗卫生服务。2009年，中共中央 国务院关于深化医药卫生体制改革的意见提出，健全基层医疗卫生服务体系，加快农村三级医疗卫生服务网络和城市社区卫生服务机构建设，发挥县级医院的龙头作用。2016年，“健康中国2030”规划纲要明确指出，遵循公平公正原则，以农村和基层为重点，推动健康领域基本公共服务均等化，实现全民健康覆盖，促进社会公平。2023年，国务院办公厅印发 关于进一步完善医疗卫生服务体系的意见 提出，加强基层医疗卫生机构管理，完善基层医疗卫生机构能力标准，进一步明确资源配置、服务能力和管理制度建设要求。可见，基层医疗卫生机构的发展是新时期深化医药卫生体制改革的关注重点。目前，学者主要使用传统数据包络分析（Data En原velopment Analysis，DEA）模型和Malmquist指数研究基层医疗卫生资源配置情况，但传统DEA模型不能客观分析基层医疗卫生资源配置效率，三阶段DEA模型可以剔除1.潍坊医学院，山东 潍坊 261053基金项目：中国残联研究课题“老年肢体残疾人口康复服务评价及质量提升策略研究”（21&ZC014）；山东省自然科学基金项目“山东省人口死亡模式及健康预期寿命研究”（ZR2022MG007）。通讯作者：刘军，E-mail：基于三阶段DEA和Malmquist指数的我国基层医疗卫生资源配置效率研究许心蕊1，吴炳义1，黄晓彤1，刘晨1，王琼1，刘军1摘要 目的：分析我国31个省（区、市）基层医疗卫生资源配置效率及其影响因素现状。方法：利用三阶段DEA模型对2020年数据进行静态分析，利用Malmquist指数对20162020年的数据进行动态分析。结果：目前我国基层医疗卫生资源配置效率总体较差，主要受技术进步制约；在剔除环境变量和随机干扰的影响后，2020年我国基层医疗卫生资源配置综合效率均值为0.702，5个省（区、市）的综合效率等于1；环境变量对资源配置效率影响显著，其中地区生产总值和人均可支配收入对资源配置效率提升有积极作用，政府卫生支出和65岁及以上人口占比对资源配置效率提升有负向影响；20162020年基层医疗卫生资源配置全要素生产率总体呈下降趋势。结论：政府应结合当地实际情况合理配置医疗卫生资源，加强基层医疗卫生机构网络体系建设；基层医疗卫生机构应重视人才队伍建设，并全面落实老年人服务优待政策。关键词 三阶段DEA模型；Malmquist指数；基层医疗卫生资源；配置效率中图分类号：R19文献标识码：A文章编号：1004-7778（2023）08-0053-05Study on the Allocation Efficiency of Primary Medical and Health Resources in Chinabased on Three-stage DEA Model and Malmquist IndexXU Xinrui,WU Bingyi,HUANG Xiaotong,LIU Chen,WANG Qiong,LIU JunAbstract:To analyze the allocation efficiency and influencing factors of primary medical and health resources in 31 provincesin China.The three-stage DEA model was used for static analysis of 2020 data,and the Malmquist index was used for dynamic anal原ysis of 2016-2020 data.At present,the overall allocation efficiency of primary medical and health resources in China is relatively low,mainly constrained by the level of technological development.After excluding environmental variables and random interference,the averagecomprehensive allocation efficiency of primary medical and health resources in China in 2020 was 0.702,and the comprehensive efficiency offive provinces was 1.Environmental variables have a significant impact on the allocation efficiency of primary medical and health resources,ofwhich gross regional product and per capita disposable income have a positive impact on the allocation efficiency,and government health ex原penditure and the proportion of people over 65 have a negative impact on the allocation efficiency.From 2016 to 2020,the total factor produc原tivity of the allocation of primary medical and health resources showed a general downward trend.The government should allocatemedical and health resources reasonably based on local conditions,and strengthen the network system construction of primary medical andhealth institutions.Primary medical and health institutions should attach importance to the construction of health talent teams and comprehen原sively implement preferential policies for elderly services.Key words:three-stage DEA model;Malmquist index;primary medical and health resources;allocation efficiencyFirst-authors address:Weifang Medical University,Weifang Shandong 261053,ChinaCorresponding author:LIU Jun,E-mail: 卫生资源 卫生经济研究 圆园23 年 8 月第 40 卷第 8 期总第 436 期地区调整前调整后综合效率纯技术效率规模效率规模报酬综合效率纯技术效率规模效率规模报酬北京1.0001.0001.000-0.5810.7750.750irs天津0.7211.0000.721irs0.6611.0000.661irs河北0.6870.6871.000-0.6920.6921.000-山西0.3700.4290.863irs0.3670.4640.789irs内蒙古0.3980.4900.812irs0.3890.5380.722irs辽宁0.4710.5310.887irs0.4860.5890.826irs吉林0.3190.4080.782irs0.3330.6120.544irs黑龙江0.3120.4020.775irs0.3160.6200.511irs上海1.0001.0001.000-1.0001.0001.000-江苏0.9841.0000.984drs0.9291.0000.929drs浙江1.0001.0001.000-1.0001.0001.000-安徽0.9510.9600.991drs1.0001.0001.000-福建0.7630.7920.963irs0.7350.7820.941irs江西0.9750.9751.000-0.9410.9411.000-山东0.7741.0000.774drs0.7831.0000.783drs表1 2020年我国31个省（区、市）基层医疗卫生资源配置效率外部环境和随机干扰的影响，得到更为真实的效率值13。因此，本研究以我国31个省（区、市）为研究对象，采用三阶段DEA模型对2020年基层医疗卫生资源配置情况进行静态分析，使用Malmquist指数对20162020年基层医疗卫生资源配置情况进行动态分析，从动静结合的角度客观分析“十三五”期间基层医疗卫生资源配置情况，为新时期提升基层医疗卫生机构资源配置效率提供依据。1 资料与方法1.1 资料来源本研究数据来源于20172021年 中国卫生健康统计年鉴。基于相关文献35，充分结合数据的代表性和可获得性，选取基层医疗卫生机构数、实际床位数和基层卫生人员数作为投入指标；选取诊疗人次和出院人数作为产出指标；从经济发展、社会结构和制度政策三个方面考虑，选取地区经济生产总值、65岁及以上人口占比、政府卫生支出和人均可支配收入作为环境变量。1.2 研究方法1.2.1 Malmquist指数Malmquist指数通过本期到下期生产率的变化，测算Malmquist全要素生产率指数，从而对基层医疗卫生资源配置效率进行动态分析6。全要素生产率分为技术进步率和技术变化率，技术效率可以进一步分为纯技术效率和规模效率。因此，Malmquist指数可以用技术进步、纯技术效率和规模效率的乘积来表示。当Malmquist指数大于1时，意味着决策单元的效率比前一时期有所提高；当Malmquist指数小于1时，表示决策单元的效率比前一时期有所下降；当Malmquist指数等于1，表示决策单元效率没有发生变化。1.2.2 三阶段DEA模型三阶段DEA模型是在传统DEA模型的基础上引入随机前沿分析（Stochastic Frontier Analysis，SFA）回归模型，分离环境因素对效率测算的影响，从而获得更为准确的效率值，计算过程如下。第一阶段：构建传统DEA模型。传统DEA模型可分为投入导向的CCR模型和产出导向的BCC模型。医疗卫生服务体系并非以利益为导向，故采用投入导向的BCC模型7。运用DEAP 2.1软件分析投入和产出原始数据，采用BCC模型计算各决策单元的综合效率、纯技术效率和规模效率以及各投入指标的松弛值。第二阶段：构建SFA回归模型。以环境变量为自变量，将各投入指标的松弛变量作为因变量，使用FRONT4.1软件进行分析，得到各环境变量对投入松弛量的影响程度，以最有效决策单元的投入量为基准，对其他决策单元的投入量进行调整。第三阶段：构建调整后的DEA模型。将调整后的投入数据和原始产出数据重新带入BCC模型进行计算，得到剔除环境因素及随机干扰影响的结果，更为真实地反映效率情况。2 结果2.1 基层医疗卫生资源配置效率静态测度2.1.1 第一阶段DEA分析对我国31个省（区、市）基层医疗卫生机构资源配置效率进行传统DEA分析。结果显示，2020年，我国31个省（区、市）基层医疗卫生资源配置的综合效率均值为0.738，纯技术效率均值为0.845，规模效率均值为0.873。具体来看，北京、上海、浙江、重庆、湖南和广西的综合效率为1，处于效率前沿面，其他省（区、市）由于纯技术效率或规模效率小于1，未处于效率前沿面（见表1）。基于三阶段DEA和Malmquist指数的我国基层医疗卫生资源配置效率研究许心蕊等卫生经济研究 圆园23 年 8 月第 40 卷第 8 期总第 436 期续表1 2020年我国31个省（区、市）基层医疗卫生资源配置效率地区调整前调整后综合效率纯技术效率规模效率规模报酬综合效率纯技术效率规模效率规模报酬河南0.9091.0000.909drs0.9081.0000.908drs湖北0.9031.0000.903drs0.9261.0000.926drs湖南1.0001.0001.000-0.9981.0000.998drs广东0.9311.0000.931drs0.9231.0000.923drs广西1.0001.0001.000-1.0001.0001.000-海南0.6260.9090.689irs0.5440.9220.591irs重庆1.0001.0001.000-1.0001.0001.000-四川0.9981.0000.998drs0.9981.0000.998drs贵州0.6990.7130.981irs0.6860.7180.955irs云南0.8830.8970.985drs0.9080.9110.998drs西藏0.2761.0000.276irs0.1870.8460.221irs陕西0.4800.5130.936irs0.4910.5800.846irs甘肃0.6940.7630.910irs0.6700.7820.857irs青海0.5381.0000.538irs0.3101.0000.310irs宁夏0.5741.0000.574irs0.4441.0000.444irs新疆0.6290.7190.875irs0.5560.6900.805irs均值0.7380.8450.8730.7020.8540.8142.1.2 第二阶段DEA分析以各投入指标的松弛变量为自变量，地区生产总值、65岁及以上人口占比、政府卫生支出和人均可支配收入为解释变量，进行SFA回归分析。结果显示，卫生机构数、床位数和卫生人员数的LR统计值均大于广义单边检验5%水平的临界值，说明SFA模型构建合理，剔除环境变量是有必要的；各投入变量对应的酌值都趋向1，说明环境变量选择合理（见表2）。同时，回归系数为正，意味着增加该环境变量会产生消极影响，即65岁及以上人口占比、政府卫生支出增加会降低基层医疗卫生资源配置效率；回归系数为负，意味着增加该环境变量会产生积极作用，即地区生产总值、人均可支配收入增加会提高基层医疗卫生资源配置效率。表2 SFA回归结果注：“*”、“*”、“*”分别表示在 1%、5%、10%水平下显著。2.1.3 第三阶段DEA分析将各省（区、市）置于相同环境中，使用回归后得到的投入值和原始产出值进行第三阶段DEA分析（见表1）。从全国来看，经第二阶段调整后，大多数省（区、市）的综合效率均值和规模效率均值下降，而纯技术效率均值提高，表明在未考虑外部环境和随机干扰的情况下，我国基层医疗卫生资源配置效率被高估，且规模效率被大幅度高估。在考虑外部环境和随机干扰的情况下，纯技术效率均值高于规模效率均值，说明相对于纯技术效率，规模效率是限制我国基层医疗卫生资源配置效率的主要因素。分区域看，考虑外部环境和随机干扰后，上海、浙江等4个省（区、市）的综合效率不变且处于效率前沿面；北京、天津、西藏和新疆等18个省（区、市）的综合效率下降，其中北京和天津综合效率较高是环境较好所致，西藏和新疆是医疗技术水平、管理效率和资源配置能力较低所致。另外，吉林、黑龙江等9个省（区、市）的综合效率有一定幅度的上升，说明调整之前较低的综合效率是不利的外部环境造成的。效率分解来看，经调整后，各省（区、市）纯技术效率均值从0.845上升到0.854，调整前纯技术效率=1的省（区、市）有16个（占51.6%），调整后纯技术效率=1的省（区、市）有15个（占48.4%）。在考虑外部环境和随机干扰后，北京、山西和内蒙古等14个省（区、市）的纯技术效率均低于均值，说明其医疗卫生技术水平处于较低水平。规模效率方面，经调整后，各省（区、市）规模效率从0.873下降到0.814，降幅较大。调整前规模效率=1的省（区、市）有8个（占25.8%），调整后有7个（占22.6%）。北注：irs表示规模报酬递增；drs表示规模报酬递减；-表示规模报酬不变。变量卫生机构数床位数卫生人员数常数项-1.01771E+04*-5.80226E+03*-1.69714E+04*地区生产总值-3.62685E-01*9.99228E-02-7.74225E-0265 岁及以上人口占比8.75317E+02*8.05546E+02*1.15756E+03*政府卫生支出3.43970E+00*-1.69579E+00-2.89180E-01人均可支配收入-3.50458E-02-2.53531E-01*-1.38656E-02滓23.25408E+08*2.27618E+08*1.06988E+09*酌1.00000E+00*1.00000E+00*1.00000E+00*LR 单边检验1.99148E+011.12621E+011.70568E+01基于三阶段DEA和Malmquist指数的我国基层医疗卫生资源配置效率研究许心蕊等卫生经济研究 圆园23 年 8 月第 40 卷第 8 期总第 436 期表4 各地区全要素生产效率变化及分解情况京、天津等12个省（区、市）的规模效率低于均值。2.2 基层医疗卫生资源配置效率动态测度20162020年，我国基层医疗卫生资源配置效率的全要素生产效率呈逐年降低趋势，均值为0.931。分解来看，技术进步和纯技术效率均呈逐年下降趋势，前者每年降幅为3.3%，后者每年降幅为0.1%。与全要素生产效率下降幅度最为接近的为技术效率，说明我国基层医疗卫生资源配置全要素生产效率主要受技术效率的影响（见表3）。进一步分析显示，20162020年，我国31个省（区、市）的全要素生产效率均小于1，其中重庆全要素生产效率最高（0.989），黑龙江全要素生产效率最低（0.799）；分解来看，技术效率逸1的有8个，纯技术效率逸1的有18个，规模效率逸1的有10个，各省（区、市）的技术进步均小于1。其中，20162020年，北京、上海、浙江、湖南和重庆的技术效率、纯技术效率和规模效率均为1，而技术进步小于1，说明全要素生产效率下降主要是技术进步下降引起的（见表4）。表3 分时间段的全要素生产效率变化及分解时间段技术效率技术进步纯技术效率规模效率全要素生产效率20162017 年0.9941.0030.9901.0040.99720172018 年0.9590.9780.9880.9700.93720182019 年0.9511.0030.9700.9800.95320192020 年0.9700.8720.9860.9840.845均值0.9680.9620.9830.9850.931地区技术效率技术进步纯技术效率规模效率全要素生产效率地区技术效率技术进步纯技术效率规模效率全要素生产效率北京1.0000.9521.0001.0000.952湖北0.9750.9791.0000.9750.954天津0.9580.9641.0000.9580.924湖南1.0000.9721.0001.0000.972河北0.9330.9590.9331.0010.895广东0.9820.9571.0000.9820.940山西0.9540.9530.9740.9790.909广西1.0000.9751.0001.0000.975内蒙古0.9440.9560.9710.9720.903海南0.9710.9620.9930.9780.933辽宁0.9370.9590.9560.9800.899重庆1.0000.9891.0001.0000.989吉林0.9210.9580.9560.9640.882四川0.9990.9691.0000.9990.968黑龙江0.8370.9550.8800.9500.799贵州0.9890.9680.9841.0050.957上海1.0000.9281.0001.0000.928云南0.9740.9690.9760.9980.944江苏0.9960.9661.0000.9960.962西藏0.9270.9551.0100.9180.885浙江1.0000.9791.0001.0000.979陕西0.9380.9580.9460.9930.899安徽0.9990.9691.0010.9980.969甘肃0.9660.9620.9780.9870.929福建1.0050.9521.0070.9980.957青海0.9710.9611.0000.9710.933江西0.9940.9550.9941.0000.949宁夏0.9450.9641.0000.9450.912山东0.9900.9591.0000.9900.950新疆0.9220.9630.9380.9830.888河南1.0060.9601.0001.0060.967均值0.9680.9620.9830.9850.9313 讨论3.1 基层医疗卫生资源配置的规模效率较差，地区间配置不均衡静态分析结果显示，经调整后2020年我国基层医疗卫生资源配置的规模效率总体较低，均值为0.814，仅有7个省（区、市）的综合效率等于1（占22.6%）。其中，西藏的规模效率最低（0.221）；其次为青海和宁夏，规模效率分别为0.310和0.444，与其他地区有明显差异。去除外部环境和随机干扰后，北京、天津和山西等16个省（区、市）的规模报酬呈递增趋势，说明其产出增长比例大于投入增长比例，增加投入可以获得更大比例的产出，可适当加大基层医疗卫生资源投入，使其规模效益最大化。山东、江苏等8个省（区、市）的规模报酬呈递减趋势，意味着其产出增长比例小于投入增长比例，即增加投入不能获得更大比例的产出，存在资源损耗问题，应适当减少基层医疗卫生资源投入8。河北和浙江等7个省（区、市）的规模收益不变，说明其产出增长比例与投入增长比例相等，规模效益被充分发挥，河北的综合效率小于1，主要是纯技术效率小于1导致的，需要重视提升基层医疗卫生机构的管理效率和技术水平。3.2 技术进步是制约我国基层医疗卫生资源配置效率的主要因素动态分析结果显示，20162020年，我国基层医疗卫生资源配置效率较低，且全要素生产效率呈下降趋势，年均降幅3.8%；其中技术进步降幅最大，年均降幅3.3%。部分地区的全要素生产效率降低是由技术进步不足导致的，可以认为技术进步是制约全要素生产效率的主要因素，与已有研究结论一致9。究其原因，一方面，虽然近几年基层医疗卫生机构的硬件水平得到了提升，但仍无法满足居民的医疗服务需求，致使医疗产出基于三阶段DEA和Malmquist指数的我国基层医疗卫生资源配置效率研究许心蕊等卫生经济研究 圆园23 年 8 月第 40 卷第 8 期总第 436 期不足，服务效率较低；另一方面，基层医疗卫生机构存在执业环境差、职业发展路径不清晰和薪酬待遇提升不明显等问题10，加上三级医院的虹吸效应显著，导致卫生技术骨干人才流失严重，医疗技术水平相对较低11。3.3 人口老龄化显著影响基层医疗卫生资源配置效率SFA回归结果显示，65岁及以上人口占比对基层医疗卫生资源投入变量呈显著负向影响，与项盈如的研究一致12。国家统计局数据显示，截至2020年我国65岁及以上老年人口已达1.9亿人，占总人口的13.5%13。中国发展报告2020：中国人口老龄化的发展趋势和政策 预测，2050年我国老年人口将达到近5亿人14。随着老龄化程度不断加深，老年人慢性病和心脑血管疾病的发病率将上升，医疗卫生服务需求快速增长15。同时，由于老年人的生理机能特殊性，其就医行为往往发生在离家近的医疗卫生机构，基层医疗卫生机构逐渐成为老年人就医的主要场所16，17。因此，老年群体的医疗卫生服务需求将显著影响基层医疗卫生机构的服务效率，对基层医疗卫生机构发展起到决定性作用。当前，我国基层医疗卫生机构没有根据人口结构的变化及时调整服务供给重点，缺少针对老年群体的基础医疗服务和专业技术人员，无法满足老年群体的就医需求。4 建议各省（区、市）需根据本地的人口规模、疾病分布等因素，结合基层医疗卫生机构的实际情况，适时优化调整基层医疗卫生资源配置结构，避免出现过度集中或分布不均的现象18。积极推进“优质服务基层行”等活动，通过“以评促建、以评促改”的方式，加强基层医疗卫生机构网络体系建设，完善基础医疗设施，建立特色科室，从而有效提高基层医疗卫生机构的管理水平和规模效率19。基层医疗卫生机构要坚持把人才队伍建设摆在重要位置，结合基层医疗卫生服务的特性，制定人才培养计划，鼓励医护人员参加培训和继续教育，提升其临床技能和知识更新速度，从而建立一支高素质的医疗卫生人才队伍20。面对不断加剧的人口老龄化现状，基层医疗卫生机构应重点关注老年群体，将医疗卫生资源向其适当倾斜；全面落实老年人医疗服务优待政策，对就医环境进行适老化改造，开展老年友善服务；与养老保健机构合作，构建集日间照料、机构养老和医疗卫生服务于一体的新型基层养老体系21。参考文献1 张孝英，余芳雪，吴静，等.分级诊疗视角下成都市基层卫生资源配置效率分析J.中国卫生信息管理杂志，2022，19（5）：759-763，769.2 吴晓凡，尹悦，干颖滢，等.西藏自治区基层卫生资源配置现状及公平性研究J.中国全科医学，2023，26（16）：1953-1957.3 周辉，费宇，缪涛，等.20102019年我国西部地区基层医疗卫生机构卫生资源配置及利用效率评价J.卫生软科学，2022，36（5）：58-61.4 张怡青，王高玲.基于DEA和RSR的我国基层医疗卫生机构服务效率评价J.中国卫生事业管理，2019，36（4）：261-265.5 陈露，张春蕾，魏亚卿，等.基于DEA模型的海南省基层卫生资源配置效率研究J.中国农村卫生事业管理，2019，39（2）：109-113.6 谭坚坚，徐爱军，陈小宇.基于DEA-Malmquist指数的我国中医医院资源配置效率评价J.中国农村卫生事业管理，2022，42（7）：463-468.7 于本海，汪婷，何闯，等.基于三阶段DEA的我国医疗卫生服务体系效率测度研究J.管理评论，2022，34（12）：312-321.8 张少严，许静.新医改以来全国乡镇卫生院卫生资源利用效率评价J.中国农村卫生事业管理，2021，41（2）：102-106.9 田晋莹，廖瑞斌，张慧，等.分级诊疗视域下广东省基层卫生资源配置效率分析J.现代预防医学，2021，48（3）：464-468.10 谭颖.为群众留住健康“守门人”J.中国卫生，2021（1）：17.11 孙喜伦，郭勇川.加强基层人员科学管理激发基层人力资源活力J.政工学刊，2022，502（9）：62-64.12 项盈如，吴进，王聪，等.医改前后我国省域卫生资源配置效率评价基于DEA及Tobit方法J.卫生软科学，2020，34（9）：71-75.13 国家统计局，国务院第七次全国人口普查领导小组办公室.第七次全国人口普查公报1（第五号）N.中国信息报，2021-05-12（002）.14 李月，张许颖.我国“十四五”时期及中长期人口发展态势分析J.人口与健康，2020（8）：41-47.15 徐涛，周小艺，徐晨慧，等.积极老龄化视角下的社区卫生服务中心优化配置方法研究以武汉市口区为例J.上海城市规划，2022（2）：40-45.16 吴炳义，董惠玲，王媛媛，等.我国老年人口失能判别及其对健康预期寿命影响分析J.人口学刊，2019，41（1）：101-112.17 李金秀，刘泽龙，何思涵.大样本数据下老年人就医行为的发展动态J.中文科技期刊数据库（全文版）医药卫生，2021（7）：169-172.18 赵康普，马爽.基于DEA的全国各地区基层卫生资源配置效率分析J.中国医院，2021，25（12）：27-30.19 张丽芳，张艳春，林春梅，等.基于主题框架分析的全国基层卫生综合改革典型案例研究J.中国初级卫生保健，2023，37（1）：2-6.20 屈伟，陈浩，郑琪，等.医防融合视域下基层公共卫生人才队伍的建设与发展J.中国卫生事业管理，2021，38（11）：839-843,846.21 陶洲，刘城璐，徐畅，等.老龄化背景下重庆市基层卫生资源配置效率分析J.现代预防医学，2022，49（3）：451-455.作者简介：许心蕊（1999），女，天津人，硕士研究生在读，研究方向：人口健康与卫生政策。收稿日期 2023-04-29 责任编辑 冯芳龄基于三阶段DEA和Malmquist指数的我国基层医疗卫生资源配置效率研究许心蕊等