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
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1、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
2、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
3、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
4、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 o
5、n 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 202
6、0 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 ran
7、dom 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 reso
8、urces,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 th
9、e 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 ins
10、titutions 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 Univ
11、ersity,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0.3700.4290.863irs0.3670.4640.789i
12、rs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
13、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
14、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。
15、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
16、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
17、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
18、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0.62
19、60.9090.689irs0.5440.9220.591irs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0.53
20、81.0000.538irs0.3101.0000.310irs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
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