我国卫生资源配置效率研究

　　[摘要]目的：对2018年我国卫生资源配置的效率及其影响因素进行分析，提出政策建议。方法：选取我国31个省(区、市)相关指标数据，运用三阶段数据包络模型进行效率分析。结果:剔除环境因素和随机噪声的影响后，全国卫生资源配置综合技术效率值由0.859上升为0.893，纯技术效率变化不大，规模效率由0.917上升为0.956;具体来看，中东部地区卫生资源配置效率优于西部地区，环境因素对偏远地区卫生资源配置效率的影响较大，城市化率和文盲率对投入变量具有正向影响，人均地区生产总值和人口密度对投入变量具有负向影响。结论：统筹协调区域发展，采用科学的测算方法，精准补位区域卫生资源配置短板，最终达到优化卫生资源配置的目的。

　　[关键词]卫生资源配置;DEA模型;SFA回归模型;投入产出效率

　　随着我国经济水平快速提高，人民群众医疗服务需求日益增长。但我国卫生资源存在供给侧结构性问题，其配置与管理已成为卫生领域的重要课题之一。合理配置卫生资源不仅能体现卫生事业的公平性，而且能提高卫生资源的利用率，满足城乡居民的医疗服务需求。

　　1资料与方法

　　1.1资料来源

　　投入与产出指标相关数据资料来源于《中国卫生健康统计年鉴2019》，用于剔除环境因素和随机噪声影响的环境变量指标数据资料来源于《中国卫生健康统计年鉴2019》《中国统计年鉴2019》。

　　经济论文投稿刊物：中国卫生经济在1982年正式创刊公开发行，所录用论文方向主要是理论与应用研究学术论文、兼顾刊登发表实用性科技成果报告与工作实践总结以及业务指导与技术管理性文章。

　　1.2指标选取

　　1.2.1投入、产出指标的选择指标的选取需遵循代表性、可比性、可操作性、全面性、相关性原则。基于此，结合文献研究，投入指标主要从人、财、物等方面考虑，综合数据的可获得性，最终选取医疗机构数、卫生人员数、床位数作为投入指标。由于我国卫生事业的公益性特征，产出指标主要从经济效益和社会效益方面考虑，最终选取诊疗人次、入院人数、出院人数作为产出指标。

　　1.2.2环境变量的确定环境变量是指除投入、产出变量外，对效率有影响但又不受样本主观控制且在短时间内无法改变的因素[1]，主要从影响卫生资源配置的政治、经济、社会、文化等方面考虑，最终选取人均地区生产总值(人均GDP)、城市化率、人口密度、文盲率作为环境变量指标。

　　1.2.3投入、产出指标的相关性检验为了保证研究的科学性和严谨性，运用SPSS26软件进行Pearson相关系数检验。结果显示，投入与产出指标之间具有显著的相关性。

　　1.3研究方法运用三阶段数据包络分析模型对我国2018年31个省(区、市，不包括香港、澳门、台湾)卫生资源配置效率进行比较分析。数据包络分析(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)模型最早由Charnes等[2]于1978年提出，可以分析评估多个输出的性能，但忽略了外部变量的影响。对此，Fried等[3]于2002年提出了三阶段DEA模型，将非参数的数据包络模型和参数方法的随机前沿分析(StochasticFrontierAnalysis,SFA)模型结合使用，认为决策单元的效率值受外部环境因素、随机误差和管理无效率的影响，需要借助SFA回归模型分离外部环境因素和随机噪声对决策单元的影响，才能得到更真实的效率值[4]。

　　1.3.1第一阶段：传统DEA模型分析初始效率运用DEAP2.1软件，以各省(区、市)作为决策单元，通过投入导向规模报酬可变的BCC模型，计算出各决策单元的原始效率值及投入目标值。BCC模型计算出的效率值为综合技术效率(TE)，可进一步分解为规模效率(SE)和纯技术效率(PTE)，即TE=SE·PTE[5]，以上效率值的取值范围均为0~1，越接近1，效率越高。其中，综合技术效率是对决策单元的资源配置能力、资源使用效率等多方面的综合衡量与评价;纯技术效率是受管理和技术等因素影响的生产效率，规模效率是受规模因素影响的生产效率[6]。松弛变量是指各决策单元的理想产出指标值与实际产出指标值的差额，受外部环境、管理无效率、随机误差3个可能因素的影响[7]。

　　1.3.2第二阶段：SFA回归剔除环境因素和统计噪声运用Frontier4.1软件，将第一阶段传统DEA模型中得到的各投入变量的松弛变量作为被解释变量，将人均GDP、城市化率、人口密度、文盲率作为自变量，构建SFA回归模型。

　　1.3.3第三阶段：传统DEA模型分析调整后的投入产出效率运用DEAP2.1软件进行传统DEA效率值分析，通过投入导向规模报酬可变的BCC模型，将调整后的投入变量与原始产出变量重新进行效率分析，得到技术效率值，反映剔除了环境影响因素与随机误差后的各省(区、市)卫生资源配置情况[8]。

　　2结果

　　2.1第一阶段DEA模型分析

　　结果显示，2018年全国卫生资源配置综合技术效率均值为0.859，纯技术效率均值为0.936，规模效率均值为0.917,卫生资源配置纯技术效率高于规模效率。按照我国综合地理区域划分标准，将各省(区、市)分为7个区域。其中，华中地区综合技术效率值最高(0.991)，接近于DEA有效状态;华南、华东地区综合技术效率值也在0.950以上;华北、西北、东北地区综合技术效率值低于全国平均水平。

　　具体来看，上海、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、广东、广西、重庆、云南的综合技术效率值为1，处于DEA有效状态;综合技术效率值小于1的有21个省(区、市)，其中河北、江苏、山东、河南、四川规模报酬递减。由于第一阶段DEA分析没有分离环境变量和随机扰动因素对效率值的影响，不能反映我国卫生资源配置实际水平，因此需进行第二阶段的调整。

　　2.2第二阶段SFA回归模型分析

　　进一步考察环境因素(人均GDP、城市化率、人口密度、文盲率)对投入指标(医疗机构数、卫生人员数、床位数)松弛变量的影响。结果显示，单边似然比检验均大于临界值，因此可以进行SFA回归分析。

　　4个环境变量对3个投入松弛变量的回归系数大部分通过了t检验，参数估计值具有统计学意义，说明SFA回归模型剔除环境变量对效率值影响的效果较好。同时，3个投入松弛变量的gamma值接近1，说明投入变量受环境因素的影响较大，随机误差可以忽略不计[9]。当回归系数为负时，说明投入松弛变量与环境因素呈负相关，即增加环境变量有利于缩小理想产值与实际产值的差距，减少投入变量的浪费或者增加产出;当回归系数为正时，说明投入松弛变量与环境因素呈正相关，增加环境变量会导致投入变量的浪费或者削减产出。据此，得出以下结论。

　　(1)人均GDP对3个投入松弛变量的影响为负，且除了对医疗机构数的影响不显著外，对卫生人员数、床位数的影响均具有显著性，说明人均GDP高的地区，卫生资源投入冗余小，资源配置效率高。同时，人均GDP越高，居民的支付能力越强，更愿意在医疗保健、预防、养老等方面消费，从而产生更多的医疗服务需求。(2)城市化率对3个投入松弛变量的影响均为正，且在1%的水平下显著，说明城市化水平越高，卫生资源投入冗余越大，配置效率越低。究其原因，可能是城市化水平高的地区,居民更注重个人保健和健康维护，医疗卫生系统为了满足居民医疗服务需求，会投入更多的卫生资源，进而导致浪费。

　　(3)人口密度对3个投入松弛变量的影响均为负，且在5%的水平下显著，说明人口密度越大，卫生资源投入冗余越小，资源配置效率越高。究其原因，人口密度越大，对卫生资源的潜在需求越多，有利于降低业务成本，提高卫生资源的利用率。(4)文盲率对3个投入松弛变量的影响均为正，且在1%的水平下显著，说明文盲率越高，卫生资源投入冗余越大，资源配置效率越低。可能的原因是受教育水平高的人群，对自身的健康状况更加了解和重视，会定期体检、理疗和保养，在患病时会主动寻求帮助，从而增加对卫生人员、床位等卫生资源的利用。

　　2.3第三阶段调整后的DEA模型分析剔除了环境变量和随机影响因素后，得到新的投入变量。重新构建以投入为导向的传统DEA模型，计算出调整后处于同质环境的效率值。

　　3讨论

　　以往针对我国卫生资源配置效率的研究通常按照东中西三个区域划分样本，本研究按照我国综合地理区域划分的七大区域进行分析，更能体现区域之间的差异。同时，与传统研究方法相比，本研究运用SFA回归剔除人均GDP、城市化率、人口密度、文盲率等因素对卫生资源配置效率的影响后，全国综合技术效率均值上升，说明运用三阶段DEA模型进行效率分析是可行的、必要的，不考虑外部环境因素会低估我国卫生资源配置效率，所得结果可以为我国区域卫生规划提供参考。

　　4建议

　　4.1统筹协调区域发展，合理配置卫生资源在配置卫生资源时，要充分考虑区域差异，因地制宜制定规划。对华北、东北、西北等技术效率低的地区，要将重点放在提高医疗技术水平和管理能力上，可与华东、华中地区加强合作，发展互联网医院、开展远程医疗，提高区域诊疗水平，实现卫生资源的充分利用。在制定区域卫生规划时，要加大对西南、西北地区的卫生资源投入规模，有效满足区域医疗服务需求。

　　4.2采用科学的测算方法，精准补位区域短板卫生资源的投入要以医疗市场的需求为前提，通过科学的调研与合理的测算，精准定位，满足居民不同层次的医疗服务需求。在配置卫生资源时，要考虑不同区域受环境因素影响的大小，通过调整外部环境因素提高卫生资源的利用率。例如，东北、西北、西南地区大部分省市处于规模报酬递增阶段，在之后的区域卫生规划中要加大卫生资源投入力度，提高卫生技术水平和管理能力。同时，制定偏远贫困地区医疗卫生人才引进的优惠政策，如“对口支援”、“特岗医生”等，提高其综合素质，优化医疗卫生资源配置[13]。

　　4.3改变环境因素，提高卫生资源的配置效率促进区域经济发展，尤其是提高落后、偏远地区的经济水平，增强群众的医疗卫生服务购买力;城市化水平高的地区，要切实做好摸查工作，了解居民的真实医疗服务需求，避免盲目投入，着重增强医疗机构的特色学科和重点学科建设，吸引高水平卫生技术人员加入;人口密集的地区，应增加卫生资源投入，加大对基层医疗机构和公共卫生机构的建设投入，满足人群的基本医疗卫生需求。同时，提高居民受教育水平，加强卫生知识宣传，进而提高人们对疾病的认识和自身健康的重视程度，提升卫生资源利用率。

　　参考文献

　　[1]胡扬名，李涛.基于面板三阶段DEA模型的城乡居民基本养老保险制度运行效率评价研究[J].农林经济管理学报，2019，18(6)：742-751.

　　[2]CHARNESA,COOPERWW,RHODESE.Measuringtheefficien-cyofdecisionmakingunits[J].EuropeanJournalofOperational Research,1978,2(6):429-444.

　　[3]FRIED,LOVELL,SCHMIDT,etal.AccountingforEnvironmentalEffectandStatisticalNoiseinDataEnvelopmentAnalysis[J].Jour-nalofProductivityAnalysis,2002(17):157-174.

　　[4]王竹君，任保平.基于高质量发展的地区经济效率测度及其环境因素分析[J].河北经贸大学学报，2018，39(4)：8-16.

　　[5]潘衍宇，景日泽.基于三阶段DEA模型的全国社区卫生服务中心运营效率研究[J].中国卫生经济，2019，38(8)：60-63.

　　[6]方大春，王婷.长江经济带中心城市经济效率比较分析——基于三阶段DEA模型[J].湖南财政经济学院学报，2019，35(6)：26-35.

　　[7]杜娟，霍佳震，梁樑.基于数据包络分析松弛变量的排序方法[J].系统工程程，2014，32(4)：96-104.

　　[8]陈洁，曹阳.基于供给侧视角下我国区域卫生资源配置效率研究[J].卫生软科学，2018，32(11)：35-40

　　作者：续晓方1，李文瑾1，唐立岷2，田立启2，徐晓妍1

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