医疗卫生资源配置绩效是指在卫生资源配置过程中基于预期目标的有效程度，包括卫生资源配置的效率与质量两个层面。自1994年国务院颁发《医疗机构管理条例》以来，提高医疗卫生资源配置绩效一直是中国区域卫生规划的核心目标，科学有效地测度医疗卫生资源配置绩效水平成为医疗卫生资源配置绩效提高路径的循证前提。由于医疗卫生市场具有多投入与多产出、期望产出与非期望产出并存的特点，因此构造比较完整、系统的“投入—产出”绩效评价指标体系及采用合适的评价方法与模型才能科学有效地测算其绩效水平。基于系统“投入—产出”的理论发展起来的数据包络分析法契合了医疗卫生市场具有多投入与多产出特点，被广泛运用于医疗卫生系统的效率评价领域。^[1-2]目前，学界主要应用基于规模报酬不变的CCR模型、基于规模报酬可变的BCC模型和基于时间序列的Malmquist指数法等传统DEA模型测度医疗卫生资源配置效率。^[3-9]然而，传统DEA模型属于径向和角度的度量方法，当存在投入冗余或产出不足(即存在投入或产出非零松弛)时，评估对象的效率可能会被高估，从而产生效率失真^[10-11]；传统DEA模型也未考虑存在负外部性时非期望产出效率评价的问题，其背离了医疗卫生市场期望产出与非期望产出并存的特点，比如医疗费用不合理增长、过度医疗、医院感染、诊断不符合等非期望产出；其结果导致医疗卫生资源配置质量低下。另外，学界并未将医疗卫生资源配置效率概念上升到医疗卫生资源配置绩效范畴来系统考虑，仅停留在“投入—产出”的效率分析层面，制约了医疗卫生资源配置效率领域理论研究的深化。鉴于此，本研究构建包含投入、期望产出和非期望产出三类异质性绩效评价指标体系，利用非期望的SBM模型对中国医疗卫生资源配置效率进行测度并查找绩效损失的原因，旨在拓展医疗卫生资源配置绩效的技术方法，完善中国医疗卫生资源配置绩效研究的理论框架，进而为医疗卫生资源配置绩效提高提供精准的循证依据。

1 资料与方法 1.1 研究方法

数据包络分析法(Data Envelopment Analysis，DEA)在测算卫生部门相对效率方面已被证明是一种相当高效的工具。传统DEA模型(包括基于规模报酬不变的CCR模型、基于规模报酬可变的BCC模型、基于时间序列的Malmquist指数法)均属于径向和角度的度量方法，其未充分考虑到投入产出的松弛性问题，也未考虑到存在负外部性时非期望产出效率评价的问题。为克服传统DEA模型对投入产出的松弛性不敏感问题，Tone构造了基于松弛测度(Slacks-Based Measure，SBM)模型，不仅有效克服了投入产出松弛性问题，还有效避免了径向和角度测度所带来的偏差。^[12-13]在此基础上，为解决存在负外部性时非期望产出效率评价的问题，Tone又构造了考虑非期望产出的SBM模型。^[14]本研究应用SBM模型测度中国卫生资源配置效率，模型如下：

(1)

式中，ρ^*为要计算的医疗卫生资源配置效率，x_k、y_k、b_k分别为投入、期望产出、非期望产出指标，s_i^-、s_r⁺、s_t^b-分别为投入指标、期望产出、非期望产出松弛量，X、Y、B分别为投入、期望产出、非期望产出矩阵，s^-、s⁺、s^b-分别为投入、期望产出、非期望产出松弛矩阵，λ为密度向量，代表各投入要素的权重。目标函数值ρ^*关于s^-、s⁺、s^b-严格单调递减，并且0≤ρ^*≤1。

1.2 “投入—产出”绩效评价指标体系及数据来源

与现有研究不同，本研究从医疗费用约束的视角来考察中国医疗卫生资源配置的效率。控制医疗费用不合理增长为现阶段深化医改的重要目标和任务，医疗费用不合理增长往往是政府和居民非期待的医疗卫生产出。基于该逻辑，结合相关文献及数据科学性、可得性和关联性，本研究在现有文献的基础上，构建了医疗费用约束下医疗卫生资源配置绩效投入产出指标体系，包含投入、期望产出和非期望产出3类异质性一级指标和7个二级指标。卫生资源投入、期望产出和非期望产出数据均来自《中国卫生统计年鉴(2005—2013)》和《中国卫生和计划生育年鉴(2014—2016)》，以中国31个省份(省、自治区、直辖市)为研究对象，收集整理2004—2015年投入产出相关面板数据。为消除通货膨胀的影响，利用各省份居民消费价格指数(2004年=100)将医疗机构总支出、医院门诊病人次均医药费和出院病人次均医药费平减转换为实际值(表 1)。

1.3 医疗卫生资源配置绩效损失原因分析

本研究用投入冗余率、期望产出不足率和非期望产出冗余率来表征医疗卫生资源配置绩效损失的原因。投入冗余率为各省份各投入变量松弛量除以对应投入的百分比，期望产出不足率为各省份各期望产出变量松弛量除以对应产出的百分比，非期望产出冗余率为各省份各非期望产出变量松弛量除以对应非期望产出的百分比。

1.4 统计学方法

利用WPS2013软件建立数据库并整理数据，运用MaxDEA5.2软件测算CCR模型和非期望产出SBM模型下的医疗卫生资源配置效率，采用SPSS21.0软件对按CCR模型和非期望产出SBM模型测算的效率进行独立样本t检验；以P＜0.05为检验水准。

2 结果 2.1 医疗卫生资源配置绩效水平测度 2.1.1 区域医疗卫生资源配置效率及其变化特征

(1) 区域医疗卫生资源配置效率

就医疗卫生资源配置效率来看，在全国层面，2004—2015年按CCR模型和非期望SBM模型测算的全国医疗卫生资源配置效率均值分别为0.927和0.836，差异具有统计学意义(P＜0.05)。在区域层面，东部医疗卫生资源配置效率最高，2004—2015年按CCR模型和非期望SBM模型测算的东部医疗卫生资源配置效率均值分别为0.950和0.876；西部其次，均值分别为0.932和0.837；中部最低，均值分别为0.889和0.780；东、中、西部差异均具有统计学意义(P＜0.05)(表 2)。

(2) 区域医疗卫生资源配置效率变化特征

医疗卫生资源配置效率变化速度方面，总体来看，中国医疗卫生资源配置效率整体呈波动上升的趋势，按CCR模型和非期望SBM模型测算的平均增长速度分别为0.36%和0.71%。在区域层面，东部、中部、西部均呈现波动上升的趋势，中部增长速度最大，按CCR模型和非期望SBM模型测算的平均增长速度分别为0.70%和0.96%；东部其次，分别为0.30%和0.70%；西部最慢，分别为0.21%和0.56%。医疗卫生资源配置效率变化差异方面，全国层面和区域层面按CCR模型测算医疗卫生资源配置效率的平均增长速度均低于按非期望SBM模型测算的结果；按CCR模型测算波动曲线的幅度低于按非期望SBM模型测算的结果，波动周期高于按非期望SBM模型测算的结果(图 1)。

2.1.2 省际医疗卫生资源配置效率

由于按CCR模型测算确实高估了医疗卫生资源配置效率，因此本研究重点阐述按非期望SBM模型测算的省际医疗卫生资源配置效率。从全国层面统计，2004—2015年广东、河南、云南3个省份医疗卫生资源配置效率的均值为1.000(占9.68%)，山东、新疆、福建、河北、四川、浙江、上海、广西、贵州、宁夏、江苏11个省份医疗卫生资源配置效率的均值处于全国平均水平之上(占35.48%)，安徽、北京、湖北、湖南、西藏、天津、江西、陕西、甘肃、辽宁、青海、重庆、黑龙江、吉林、内蒙古、山西、海南17个省份医疗卫生资源配置效率的均值处于全国平均水平之下(占54.84%)。从区域内部统计，东部有7个省份处于全国平均水平之上(占63.64%)，4个省份处于全国平均水平之下(占36.36%)；中部有1个省份处于全国平均水平之上(占12.50%)，7个省份处于全国平均水平之下(占87.50%)。西部有6个省份处于全国平均水平之上(占50%)，6个省份处于全国平均水平之下(占50%)(图 2)。

2.2 医疗卫生资源配置绩效损失的原因

在全国层面，2004—2015年门诊病人次均医药费和医院出院病人次均医药费产出冗余率的均值分别为37.14 %和34.19%，医院诊疗人次数产出不足率为-12.88%；从内部结构来看，门诊病人次均医药费非期望产出冗余率高于医院出院病人次均医药费，两者相差2.95%，医院诊疗人次数期望产出不足率高于医院入院人数，两者相差9.69%，医疗机构总支出投入冗余率高于医疗技术人员数和医疗机构床位数。在区域层面，2004—2015年东、中、西部医院门诊病人次均医药费产出冗余率的均值分别为30.58 %、46.53 %和38.18%，医院出院病人次均医药费产出冗余率的均值分别为28.82%、39.85%和38.16%，医院诊疗人次数产出不足率分别为-7.33%、-28.66%和-10.68%。从内部结构来看，东、中、西部非期望产出冗余率均是医院门诊病人次均医药费高于医院出院病人次均医药费，中部差距最大(6.68%)、东部其次(1.76%)、西部最小(0.02%)；东、中、西部期望产出不足率均是医院诊疗人次数高于医院入院人数，中部差距最大(23.56%)、西部其次(8.17%)、东部最小(5.08%)；东、中、西部投入冗余率内部结构各不相同，东部医疗机构总支出最大、医疗技术人员数最小，中部医疗技术人员数最大、医疗机构总支出最小，西部医疗机构床位数最大、医疗机构总支出最小。在区域内部，各省份医疗卫生资源配置绩效损失的原因也不尽相同。除医院诊疗人次数产出不足、门诊病人次均医药费和医院出院病人次均医药费产出冗余三个主要因素外，在东部内部，医疗机构总支出投入冗余还是上海和山东绩效损失的主要原因，医院入院人数产出不足还是北京、天津、辽宁、上海和福建绩效损失的主要原因；在中部，医疗技术人员数投入冗余还是江西绩效损失的主要原因；在西部，医疗技术人员数投入冗余还是广西和陕西绩效损失的主要原因，医疗机构床位数投入冗余还是重庆和四川绩效损失的主要原因，医院入院人数产出不足还是广西、西藏、甘肃和青海绩效损失的主要原因(表 3)。

3 讨论 3.1 非期望产出SBM模型在医疗卫生系统绩效评价领域具有较强的适用性和先进性

研究显示，全国和区域层面按非期望产出的SBM模型测算医疗卫生资源配置绩效水平均显著低于传统CCR模型，表明传统DEA模型确实高估了中国医疗卫生资源配置绩效。研究还显示，全国和区域层面按非期望产出的SBM模型测算的医疗卫生资源配置绩效增长速度高于传统CCR模型，按非期望产出的SBM模型测算的医疗卫生资源配置绩效增长曲线波动幅度大于传统CCR模型；表明传统DEA模型对中国医疗卫生资源配置绩效的变化特征敏感性较弱。提示基于非期望产出的SBM模型的测算技术契合了医疗卫生系统多投入与多产出、期望产出与非期望产出特征，在医疗卫生系统绩效评价领域具有较强的适用性和先进性。

3.2 中国医疗卫生资源配置绩效总体较高，但区域间和区域内差异明显

研究显示，中国医疗卫生资源配置绩效总体较高(CCR和非期望SBM模型测算的均值分别为0.927和0.836)，该结论与国内现有研究相一致。^{[6-7, 15]}但区域间和区域内差异明显，“中部塌陷”问题在医疗卫生资源配置绩效中亦存在。区域间医疗卫生资源配置绩效均是东部最高，西部其次，中部最低，区域内部东、中、西部分别有63.64%、12.50%和50.00%的省份绩效水平处于全国平均水平以上、中部有12.50%的省份处于全国平均水平以上、西部有50.00%的省份处于全国平均水平以上。医疗卫生资源配置绩效“中部塌陷”现象可能与中部地区社会经济发展滞后、财政自给能力弱、人口基数大引致医疗卫生资源供求关系紧张以及以转移支付为主体的国家卫生政策有选择倾向性的非均衡发展有关系。^[16]但值得注意的是，中部医疗卫生资源配置绩效增长速度高于东部和西部，表明中国医疗卫生资源配置绩效“中部塌陷”问题在逐年改善。

3.3 中国医疗卫生资源配置绩效整体上呈改善趋势

研究显示，2004—2015年全国和区域层面的医疗卫生资源配置绩效平均增长速度均为正，表明中国医疗卫生资源配置绩效整体上呈现改善趋势，这与一些学者的研究结论一致^{[5, 6]}；但全国和区域层面的医疗卫生资源配置绩效增长曲线均是波动幅度较大、波动周期较短，表明中国医疗卫生资源配置绩效改善趋势无规律可循；医疗卫生资源配置绩效改善趋势无规律可循的特征可能与我国医疗卫生系统产出绩效不高且缺乏稳定性、政府财政投入无量化标准、医疗机构微观绩效和卫生系统宏观绩效缺乏联动、缺乏内部市场化以及强制性政策变迁下卫生政策突变多因素影响相关。^[17-18]

3.4 非期望产出冗余和期望产出不足是中国卫生资源配置绩效损失的主要原因

研究显示，中国全国医疗卫生资源配置绩效损失率从大到小依次均为非期望产出冗余率、期望产出不足率、投入冗余率，非期望产出冗余率远大于期望产出不足率、投入冗余率；尤其值得注意的是，与其他研究相异^{[6-7, 15]}，本研究发现中国医疗卫生资源投入冗余率极低，即中国卫生资源投入浪费现象并不突出。本研究结论同中国处于初级的卫生事业发展阶段基本情况更加符合。主要表现在同发达国家相比，我国医护比、床护比均处于较低水平，医疗卫生资源投入整体上处于全要素生产率递增阶段。^[6]另外，中国医疗服务供需矛盾仍就突出，在“自收自支”的准市场机制下，医疗机构自我激励约束机制对卫生资源投入较为敏感。^[18]提示相对于医疗卫生资源投入端来讲，中国区域卫生规划政策应优先关注产出端，政策措施要优先解决非期望产出冗余和期望产出不足的问题，这样我国医疗卫生系统配置绩效的整体水平提升边际效应才更明显。

3.5 区域间医疗卫生资源配置绩效损失原因趋同性与区域内损失原因异质性并存

研究发现，东、中和西部医疗卫生资源配置绩效损失率从大到小依次均为非期望产出冗余率、期望产出不足率、投入冗余率，均是非期望产出冗余率远大于期望产出不足率、投入冗余率；表明区域间医疗卫生资源配置绩效损失原因存在趋同性。研究还发现，区域内部各省份医疗卫生资源配置绩效损失的原因不尽相同。在东部，5个主要因素造成上海的绩效损失，北京、天津、辽宁、山东和福建为4个；在中部，4个主要因素造成江西的绩效损失；在西部，5个主要因素造成广西的绩效损失，重庆、四川、西藏、甘肃和青海为4个；表明区域内医疗卫生资源配置绩效损失原因存在较大的异质性。

4 政策建议 4.1 构建“投入—期望产出—非期望产出”一体化的医疗卫生资源配置绩效评价指标体系，并开发与之契合的评价技术

医疗卫生系统投入和产出具有多样性和异质性的特点，过往研究往往关注投入和产出的多样性，忽视投入和产出的异质性(产出异质性往往表现为期望产出和非期望产出)；从而导致医疗卫生资源配置效率评价指标体系不健全、评价技术难适用、评价结果缺乏稳定性，进而制约医疗卫生资源配置效率评价理论的深入发展(典型表现为医疗卫生资源配置效率评价未向绩效评价层面进化)。正如有学者发现，配置效率是一个综合性概念，任何单一指标仅能表征它的某一个侧面；而医疗卫生系统异质性产出加重了配置效率综合性测度的难度。^[3]因此，鉴于医疗卫生系统投入和产出具有多样性和异质性的特点，筛选并构建“投入—期望产出—非期望产出”一体化的医疗卫生资源配置绩效评价指标体系，并开发与之契合的评价技术，才能比较系统、全面地评价医疗卫生资源配置绩效，进而才能为区域卫生规划政策提供精准的循证决策依据。本研究初步构建了医疗费用约束下的“投入—期望产出—非期望产出”一体化的医疗卫生资源配置绩效评价指标体系，并运用非期望产出的SBM-DEA评价技术测度配置绩效，实证结果表明，非期望产出SBM模型在医疗卫生系统绩效评价领域具有较强的适用性和先进性，但继续健全医疗卫生资源配置绩效评价指标体系及开发与之契合的评价技术仍值得深入研究。

4.2 建立医疗卫生资源配置绩效考核与评价、监督与反馈机制，健全区域医疗卫生规划政策内涵

中国新一轮区域卫生规划的目标是优化医疗卫生资源配置，构建与国民经济和社会发展水平相适应、与居民健康需求相匹配、体系完整、分工明确、功能互补、密切协作的整合型医疗卫生服务体系。当前，中国医疗卫生服务供给体系碎片化的问题比较突出、医疗卫生资源配置结构和布局欠合理，离整合型医疗卫生服务体系相距甚远。^[19]其主要原因是区域卫生规划政策对产出端规制政策的缺失进而引致以“投入—产出”为基本范式的医疗卫生资源配置绩效考核与评价、监督与反馈机制的缺失，难以形成以PDCA管理工具为基础的区域卫生规划政策全过程管制。自1994年中国实施区域卫生规划以来，区域卫生规划政策关注重点主要在医疗卫生资源投入端，比如设置机构、人员、床位、设备等资源配置标准，甚少关注产出端；虽然2009年《中共中央、国务院关于深化医药卫生体制改革的意见》明确要求建立对区域卫生规划和卫生资源配置的监督评价机制，但对产出端的选择性忽视必然导致区域医疗卫生规划政策医疗卫生资源配置绩效考核与评价、监督与反馈机制的缺失。因此，要遵照医疗卫生系统投入和产出具有多样性和异质性的特点，建立医疗卫生资源配置绩效评价、监督与反馈机制，健全区域医疗卫生规划政策内涵，有效整合医疗卫生资源配置微观和宏观绩效，及时对区域医疗卫生资源投入使用效率效果进行评价监督反馈，实现区域医疗卫生资源投入使用信息公开化、透明化。

4.3 优先关注非期望产出冗余和期望产出不足、注重区域间和区域内绩效损失趋同性与异质性，提升中国医疗卫生资源配置绩效水平

非期望产出冗余和期望产出不足是全国层面和区域层面医疗卫生资源配置绩效损失的主要原因。一方面，政府对区域卫生规划投入端政策规制的惯性增加了医疗卫生资源配置投入端和产出端配置绩效损失的差距；另一方面，医疗卫生服务供给体系“倒金字塔”的资源配置结构及病人自主无限制择医权引致的“虹吸效应”和“马太效应”加剧了医疗卫生系统期望产出不足和非期望产出(本研究表现为医疗费用上涨)冗余的程度。因此，相对于投入端，政府应当优先关注非期望产出冗余和期望产出不足来促进医疗卫生资源配置整体绩效的提升，进一步提示政府在建立“投入—期望产出—非期望产出”一体化的医疗卫生资源配置绩效评价指标体系时，权重分配要向期望产出和非期望产出指标倾斜。另外，区域内部各省份医疗卫生资源配置绩效损失的原因各不相同，表现出较大的异质性。提示各省份应根据自身实际绩效损失原因，制定因地制宜的区域卫生规划政策，从而使不同省份医疗卫生资源配置绩效逐步向均等化发展。

5 研究不足和展望

本研究存在以下不足：一是本研究从政府和居民视角将医疗费用的不合理增长作为卫生系统的非期望产出，但目前我国医疗卫生机构(特别是公立医院)“自收自支”的准市场化运行机制，往往将医疗费用快速增长作为运行目标，其与医疗费用的不合理增长作为卫生系统的非期望产出存在冲突。未来应探索政府、居民、医疗卫生机构利益一致的非期望产出指标进行卫生系统绩效的深入研究。二是本研究尚未有效衔接医疗机构微观医疗卫生资源配置绩效和卫生系统宏观医疗卫生资源配置绩效，医疗机构微观卫生资源配置绩效和卫生系统宏观卫生资源配置绩效评价脱节还需深入研究。三是在方法学上，基于非期望产出的SBM模型测算技术虽然具有非期望、非径向、非角度等优点，但其无法对效率值同为1.000的决策单元进行排序分析；未来应将基于非期望产出的超效率SBM模型的测算技术运用于卫生系统。

作者声明本文无实际或潜在的利益冲突。