2018年我国卫生健康事业发展统计公报数据显示, 2018年全国医疗服务工作量中, 公立医院诊疗人次数占比85.20%, 入院人数占比81.69%；其中, 三级医院诊疗人次数占比51.68%, 入院人数占比46.42%。^[1]因此, 在分级诊疗体系尚未健全之前, 公立三级医院仍然是医疗服务供给的主体。在医疗资源有限的条件下, 提高医院运营效率便成为提高医疗服务数量的重要手段。有研究报告指出, 中国需要进一步提高卫生服务供给的有效性和效率, 若能减少体系中的低效率, 可以节省约占GDP3%左右的支出。^[2]新医改以来, 我国医疗服务体系特别是公立三级医院运营效率如何？需要进行系统性的测算和评估。近年来一些研究者尝试开展了医药卫生行业某些领域全要素生产率的测算。^[3-5]本研究采取系统分层典型抽样方法, 抽取部分省份全部公立三级综合医院作为研究样本, 对其全要素生产率进行跨期动态测算, 并对其变动情况进行指数分解和分析, 为评估新医改以来我国公立三级综合医院运营情况提供实证研究, 并为提升公立三级医院运营效率提供政策依据和决策支持。

1 资料与方法 1.1 资料来源

采取系统分层典型抽样方法确定研究对象和样本。考虑到4个直辖市和港澳台人口经济社会发展和公立医院发展的特殊性, 暂不纳入抽样范围。依据全国27个省份2018年人均GDP排序进行五分位, 在每一分位结合公立医院发展情况和调研可行性抽取一个典型省份, 最终确定山东(SD)、湖北(HB)、海南(HN)、安徽(AH)、山西(SX)5省为样本省份。课题组分别赴上述五省开展现场调研, 通过查阅各省卫生统计年鉴、财务年报等资料收集2012—2018年每个省份所有公立三级综合医院面板数据(Panel data)。对数据进行整理和清洗后获得203家医院相关数据。

1.2 研究方法

数据包络分析(DEA)是一种基于被评价对象间相对比较的非参数效率分析方法。^[6] Malmquist模型可以用来评价各决策单元历年的生产率变动情况, 并能进一步细分生产率变动的原因^[7], 即将全要素生产率变动(TFPC)分解为技术变动(TC)和技术效率变动(TEC), 技术效率变动又可分为纯技术效率变动(PTEC)和规模效率变动(SEC)^[8]。Bootstrap方法^[9]是根据原始数据对总体进行统计推断的模拟方法。针对传统DEA没有考虑环境变量和随机误差等方面影响的不足, 本研究将Bootstrap方法和传统的DEA模型、Malmquist模型相结合, 更精确的计算样本医院的生产率, 为医院的发展提供更准确的实证依据。

1.3 投入产出指标的确定

根据前期文献综述结果^[10], 投入产出指标选择既往文献数量过半的指标, 包括实有床位数、职工总数、固定资产、门急诊人次、出院人数, 其中固定资产属于经济类指标, 故本研究选用医院在职职工数、医院实有床位数作为投入指标, 医院门急诊人次、出院人次作为产出指标。

1.4 数据处理与分析

采用SPSS23.0、R3.1.2、FEAR2.0.1^[11]分别对数据进行处理和分析。在Bootstrap方法中, 有放回抽样2 000次, 置信水平α取值0.05。

2 结果 2.1 投入产出指标描述性分析

2012—2018年, 样本医院的投入和产出指标均呈现逐年增长的趋势, 医院在职职工数年均增长率为6.53%, 医院实有床位数年均增长率为5.78%, 门急诊人次年均增长率为7.59%, 出院人次年均增长率为7.44%。从年均增长率的数值来看, 产出指标的增长率高于投入指标(表 1)。

2.2 基于Bootstrap-Malmquist-DEA的医院全要素生产率分析

2012—2018年全要素生产率年均降低0.70%。进一步分解来看：技术效率降低6.76%, 技术进步6.50%, 纯技术效率降低4.80%, 规模效率降低2.06%(表 2)。

分年度情况来看, 只有2012—2013和2014—2015年全要素生产率是提高的, 其他年份全要素生产率均表现降低。技术效率变动、技术变动、纯技术效率变动和规模效率变动趋势均与总体趋势一致。2012—2013年技术效率提高5.23%, 纯技术效率提高1.68%, 规模效率提高3.49%, 其中, 技术效率提高是全要素生产率提高的主要原因。2014—2015年技术效率提高0.75%, 纯技术效率提高0.76%, 规模效率降低0.01%, 技术效率提高和技术进步共同导致全要素生产率提高。

从变动分解情况来看, 技术效率呈现先提高后降低的趋势：2013—2015年逐年提高, 2015—2018年逐年降低；技术变动呈现先退步后进步的趋势：2012—2013、2013—2014年是退步的, 随后均表现为进步；纯技术效率在2012—2013、2014—2015年表现为提高, 其他年份表现为降低；规模效率在2012—2013、2013—2014年是提高的, 之后表现为降低。纯技术效率和规模效率的趋势基本与技术效率一致, 技术效率的变动趋势与全要素生产率变动趋势基本一致。

2.3 各省样本医院全要素生产率及其变动分解情况

2012—2018年, 5个省样本医院全要素生产率均为降低, 下降最多的是海南省(2.59%)。同时5个省样本医院的技术效率、纯技术效率和规模效率也是降低的, 其中技术效率、纯技术效率下降最多的是湖北省, 分别降低7.68%和5.94%, 规模效率下降最多的是海南省, 为4.28%。而2012—2018年5个省样本医院的技术变动均表现为技术进步。各省变动情况与总体趋势一致。

从技术变动的变化趋势来看, 山东、安徽、湖北、海南4省2012—2013、2013—2014年均为技术退步, 之后均表现为技术进步；而山西则直到2015—2016年均为技术退步, 之后才开始表现为技术进步。从技术效率和纯技术效率的变动趋势来看, 二者的变化趋势是一致的。5个省基本表现为先增后降的趋势, 但开始降低的时间点不同：安徽从2013—2014年开始出现下降, 山西从2015—2016年开始出现下降, 海南从2016—2017年开始出现下降, 湖北技术效率从2013—2014年开始出现下降, 但是纯技术效率均为下降, 山东也从2013—2014年开始出现下降, 但2014—2015年出现增长。从规模效率的变动趋势来看, 5个省均表现为先增高后降低的趋势, 其中安徽、湖北、海南从2015—2016年开始表现为降低, 山东、山西则从2015—2016年才开始表现为降低。

3 讨论 3.1 研究样本的选取

近年来一些研究者利用年鉴数据宏观测算全国省际卫生资源配置、医院、基层医疗卫生机构生产率(决策单元DMU为“省份”), 或利用单个省市的医院样本数据测算该省市的生产率。^[3-5]前者以省份为决策单元, 没有对医疗机构进行分层, 不能对三级医院生产率改进提出具体建议；后者大多局限于单个省市的较小样本, 对于单个省市的医院效率改进具有一定意义, 但不能推断估计全国医院生产率情况。本研究采取系统分层典型抽样方法, 获取5省203家公立三级医院7个年度的跨期面板数据并进行统计分析, 形成以“医院”为DMU的较大样本研究, 一方面能提升推断全国省市公立三级综合医院生产率变动情况的精确性和可靠性, 另一方面研究结果可显示出生产率改进标杆省区, 为生产率较低省市提供决策依据。

3.2 样本医院全要素生产率分析

2012—2018年, 样本医院的全要素生产率存在年均0.70%的衰退, 通过对全要素生产率变动的分解分析发现, 技术效率降低是导致全要素生产率降低的主要原因, 而纯技术效率和规模效率均下降导致了技术效率降低。从各年间全要素生产率和技术效率变动的情况可以看出全要素生产率的变化主要是由技术效率变动引起的, 赵建磊^[12]等人的研究也指出效率降低为医院全要素生产率降低的主要原因。

分解技术效率变动的原因, 发现2012—2013、2013—2014年规模效率表现为提高状态时规模效率变动是技术效率变动的主要原因, 而2014年后规模效率表现为降低状态时技术效率的变动则是由纯技术效率变动决定的。规模效率出现下降可能与医院规模不断扩大、边际效应递减、医院开始呈现规模效益递减状态有关。对于纯技术效率变动来讲, 虽然2017—2018年降幅略有减少, 但是样本医院的纯技术效率整体依然呈现下降状态, 提示医院仍需加强内部精细化管理, 不断提升医院的内部管理水平。

在分解指数中, 七年间仅有技术变动是进步的。这与新医改以来国家大力推进公立医院改革, 鼓励降低平均住院日有密切关系, 而高新技术的应用有效缩短了患者住院时间, 最终表现为技术进步。

3.3 省际全要素生产率比较

2012—2018年各省样本医院全要素生产率及其组成的变化情况与总体相一致, 均表现为全要素生产率、技术效率、纯技术效率、规模效率降低, 而技术变动表现为进步。逐年来看, 各省技术变动均为先退步后进步的趋势, 但山西省开始出现技术进步的年份较晚。庞慧敏^[13]等人的研究指出没有良好的人才梯队, 医疗设备利用不充分, 可能导致技术退步。山西出现技术进步较晚可能与其先进医疗技术引进较晚和运用熟练度较慢相关。

从技术效率和纯技术效率的变动趋势来看, 后期各省纯技术效率的降低是造成技术效率降低的主要原因, 提示医院内部管理水平已成为限制医院运营效率提升的主要原因。各省技术效率和纯技术效率出现下降的时间不尽相同, 安徽、湖北、山东较早, 山西次之, 海南最晚。江恬雨^[14]等人的研究同样显示山西省公立三级综合医院2015—2016、2016—2017年技术效率下降。

从规模效率的变动趋势来看, 安徽、湖北、海南开始表现为降低的时间较早, 而山东、山西的时间较晚, 提示山东、山西医院规模扩大的开始时间和速度相对其他省份较晚和较慢。

3.4 公立三级综合医院发展趋势分析

由前述结果可以看出, 三级综合医院规模扩大带来的规模效率提高优势随着时间的推移已经不能发挥促进医院生产率提高的作用, 近年来规模效率一直处于下降的趋势。而纯技术效率对于技术效率的影响则呈现出越来越重要的趋势。由此可见, 三级综合医院发展应将重点放在医院内部管理水平的提升上, 不断加强精细化管理, 建立现代医院管理制度应是三级综合医院持续发展的必经之路。陈丽红^[15]等人的研究同样指出需要深化公立医院改革, 明确绩效改进的方向是加强内部管理, 提高医疗资源的运营效率, 缩减医疗运营成本, 通过技术创新、制度创新、管理创新共同推动全要素生产率的进步。

3.5 研究局限

一方面, 本研究样本量为5个省份203家医院, 但与全国公立三级综合医院数量相比, 代表性仍需加强, 下一步研究将继续扩大样本量, 不断提升统计推断的可靠性。另一方面, 本研究研究对象基本符合DEA同质性要求, 为进一步提高结果的精确性, 后续研究拟引入DRGs的CMI指数对指标进行校正, 消除样本医院之间产出指标质量差异产生的影响。

4 结论与建议

首先, 我国公立三级综合医院全要素生产率在过去7年间存在轻微的衰退, 技术效率、纯技术效率和规模效率均呈现明显的下降趋势, 纯技术效率已成为影响医院运营效率的主要因素。建议医院加强内部精细化管理, 将提升管理水平作为医院发展的首要途径。其次, 2015年以来我国公立三级综合医院规模效率出现持续衰减, 建议政府进一步加强公立医院的规模控制, 避免盲目扩张。最后, 我国公立三级综合医院呈现技术进步状态, 但部分省份先进技术的引进和运用较晚, 建议加大对中西部地区的医疗设备和技术投入, 进一步缩短平均住院日, 推动医疗服务技术进步。

作者声明本文无实际或潜在的利益冲突。