基于数据包络分析法的医院运行效率评价

2018-01-12 09:56:57 爱德腕带 阅读

导读:通过对福建四个地区二级以上医院投入和产出的情况进行深入分析比较,探讨四个地区医院运行效率状况。运用数据包络分析方法,利用BBC模型和Malmquist指数模型对四个地区2009-2014年二级以上医院运行效率进行纵向比较。2009-2014年闽西、闽南、闽北地区二级以上医院规模报酬一直处于不变阶段,而闽东地区二级以上医院规模报酬处于递减状态。闽西、闽南、闽北地区二级以上医院全要素生产率指数的增长受到技术进步的影响,闽东地区医院全要素生产率指数的增长受到规模效率的影响。结论:医院整体运行效率较高,同时面临规模过度扩张的风险,需要关注医院医疗资源的配置和运行效率。


新医改以来,国家先后出台了《关于深化医药卫生体制改革的意见》《关于城市公立医院综合改革试点的指导意见》《关于全面实施县级公立医院改革的意见》《促进社会力量办医发展的若干政策规定》等政策文件,以期解决现阶段我国医疗服务中普遍存在的艰难问题。医院运行效率的高低对提高医疗服务效率具有重要意义,目前,我国医疗服务资源投入十分有限,因而提高医院运行效率成为解决医疗服务数量不足的有效手段。传统意义上的医院运行效率评价方法主要局限于单一指标客观评价和专家主观评价方法,其结果不够全面,存在一定程度的偏颇。本研究引入数据包络分析法(Data Envelopment Analysis,DEA),尝试对福建闽东、闽西、闽南、闽北四个地区二级及以上医院运行效率情况进行比较,为创新医院评价方法进行有益的探讨,同时为提高医院运行效率提供决策依据和参考。


对象与方法


研究对象 选取闽东(福州、宁德、莆田)、闽西(龙岩、三明)、闽南(泉州、厦门、漳州)、闽北(南平)四个地区作为研究对象,通过查阅和梳理相关文献,将四个地区二级及以上医院机构数、卫生技术人员数、床位数、财政投入作为投入指标,诊疗人次、出院人数、病床使用率、平均住院日作为产出指标,确定闽东、闽西、闽南、闽北作为决策单元(Decision Making Units,DMU)。


数据来源 本文收集2009-2014年四个地区二级及以上医院的面板数据,数据资料主要来源于《福建省卫生事业发展情况》《福建财政年鉴》和《福建省统计年鉴》。


研究方法

数据包络分析法 数据包络分析法自上世纪80年代被运用到卫生计量经济学后,现已成为评价医疗卫生机构效率较为成熟和先进的方法之一,国内外有许多学者如Ferrier、吴舒婷、房良等运用数据包络分析方法研究医疗卫生领域的问题 。DEA利用线性规划等数学模型,将多项投入与产出的DMU数据投射在坐标空间上,以最大产出或者最小投入连线为效率边界,并且以此边界来衡量比较DMU的生产效率。在假设没有随机误差的条件下,如果决策单元观察值落在效率边界上,则DMU效率值为1,即完全有效;如果观察值没有落在效率边界上,则DMU效率值取值范围为0-1之间,即相对无效。目前DEA方法常用模型主要有CCR模型、BCC 模型和Malmquist 指数模型。通过BCC 模型可以得到医院运行效率指数、规模收益以及投入、产出变量的投影值。Fare R等人将Malmquist生产率指数分解为被评价在两个时期内技术效率的变化和生产技术的变化。而在可变规模报酬的情况下,Malmquist生产率指数又可以进一步分解成为纯技术效率变化和规模效率变化,其目的是分辨生产率的提高主要受效率的影响还是技术进步的影响。本文综合使用BCC模型和Malmquist指数模型对四个地区不同时期二级以上医院运行效率进行纵向比较。    


分析工具 利用Excel录入并整理数据,建立数据库,运用Deap2.1软件进行数据包络分析。


结果


技术效率与规模效率变化情况 2009-2014年闽西、闽南、闽北医院综合效率、技术效率和规模效率得分均为1,为有效决策单元,规模报酬一直处于不变阶段。从运算过程中发现,径向改进值和松弛变量都为0,表明4个产出要素都没有出现冗余的情况,同时4个投入要素也没有出现冗余情况。从而可以看出,三个地区二级以上医院医疗资源得到了较为充分的应用,达到相对的最佳产出。而闽东地区2009-2014年二级以上医院技术效率得分为1,综合效率和规模效率(规模效率=综合效率/技术效率)得分分别为0.873、0.796、0.856、0.849、0.863、0.898,均低于1,导致闽东地区为无效决策单元。而规模报酬处于递减状态,其径向改进值为负值,说明该地区医院的医疗资源规模相对偏大,产出的增长速度低于投入的增长速度。


全要素生产率及其分解结果(见表1) 从Malmquist全要素生产率指数来看,2009-2014年期间,只有闽西和闽南地区二级以上医院生产率处于增长状态,增长幅度分别为3.3%、1.7%;而闽东、闽北地区生产率指数均低于1。从技术进步指数来看,闽西、闽南、闽北地区二级以上医院技术进步指数基本与Malmquist全要素生产率指数相当,在一定程度上表明三个地区医院Malmquist全要素生产率指数的增长受到技术进步的影响。而闽东地区的技术指数大于1,Malmquist全要素生产率指数小于1,主要是是因为规模效率指数小于1,这表明闽东地区医院Malmquist全要素生产率指数的增长受到规模效率的影响。从技术效率变化指数、纯技术效率的角度指数和规模效率指数来看,除了闽东地区技术效率变化指数和规模效率指数低于1,其他地区技术效率变化指数、纯技术效率指数和规模效率均为1,较为稳定。




讨论和建议

 

医院整体效率较高,同时面临规模过度扩张的风险 总体来看,闽西、闽南、闽北三个地区二级以上医院运行效率较高,处于规模收益递增的态势,但闽东地区医院处于规模收益递减阶段,存在规模报酬不经济的问题,其低效率可归因于规模不适宜,存在不同程度的投入冗余。同时,根据DEA径向改进值和松弛变量结果显示,闽东地区医院投入过剩,产出不足,说明医院可能技术问题或者资源配置不合理,存在着医疗卫生资源浪费的现象。相关研究显示,湖北、四川、浙江等也有类似医院规模扩张风险的情况,医院规模持续扩张,可能带来管理滞后、服务质量下降等问题,目前医院规模过度扩张是一种普遍现象,需要引起相关关注。因而,需要相关部门出台政策控制医院规模粗放式扩张,医院亦需加强自身内涵发展,强化质量管理,优化学科种类,提高服务效率,以此来提升医院运行效率。


多个要素共同影响医院的Malmquist全要素生产率指数 从结果中可以看出,6年间四个地区医院Malmquist全要素生产率平均增长率为0.8%,其增长贡献主要源于技术进步。这与庞慧敏等人的研究结果相近,其通过对9省份2006-2007年医院运行效率进行比较分析,其结果显示大多数医院Malmquist全要素生产率的提高主要得益于技术进步。此外,从结果也发现,技术效率、纯技术效率和规模效率对其影响甚微,然而单纯依靠技术进步,Malmquist全要素生产率的增长将会有限。在对闽东地区医院Malmquist全要素生产率分析中也发现,虽然闽东地区技术进步有所增长,但是受到技术效率变化和规模效率变化的影响,其Malmquist全要素生产率也就偏低。因此,需要通过采取有效的措施,优化医疗资源配置和投入,合理界定医院的发展规模,激发技术效率和规模效率,提高医院管理水平,使技术效率、技术进步和规模效率三者共同促进医院Malmquist全要素生产率的提高。


进一步优化医院运行效率评价指标体系 从结果分析中可以看出,技术进步指数对提高医院效率有着重要的作用。但同时从患者和医疗费用负担的角度来看,医院医疗技术的进步势必需要投入大量的资金和医疗设备,这无疑会进一步增加医疗费用的支出,在一定程度上也是“看病贵、看病难”的原因之一。因此,在对医院运行效率进行评测量和评价时,需要在技术进步、资源投入和医疗费用负担等方面加以均衡,适当引入社会和患者的投入和产出指标。


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