基于DEA-Tobit两阶段法的社区卫生服务中心技术效率评价与影响因素分析*

天津医科大学公共卫生学院(300070) 张 瑶 郭亚楠 张 航 杨立成 赵 临 王耀刚

基于DEA-Tobit两阶段法的社区卫生服务中心技术效率评价与影响因素分析*

天津医科大学公共卫生学院(300070) 张 瑶 郭亚楠 张 航 杨立成 赵 临 王耀刚△

目的 研究2014年全国31个省、市社区卫生服务中心的技术效率及其影响因素，为提高社区卫生服务中心效率提供依据。方法 采用DEA-Tobit两阶段法计算社区卫生服务中心的技术效率，并分析其影响因素。结果 31个省、市社区卫生服务中心技术效率平均值为0.619，非DEA有效省份投入过剩数量平均为机构数184所，人员数5645人，床位数3098张；平均住院日、人均卫生总费用、医护比、管理人员数和全科医生数对技术效率的影响具有统计学意义(P<0.05)。结论 通过加大全科医生培养力度、调整医护人员比例和改善内部管理水平来提高社区卫生服务中心的整体效率。

社区卫生服务中心 效率 数据包络分析 Tobit回归

当前我国社区卫生服务能力薄弱，资源利用率和配置效率合理性较差，存在基层医疗机构利用不足、大医院人满为患等现象。有研究证实，现阶段国外社区卫生服务中心利用率为50%～80%，而我国仅为30%左右[1-2]。深入了解社区卫生服务中心的运行效率及投入产出情况，不仅能推动基本医疗卫生制度的实施，建立和完善分级诊疗制度，也能为卫生行政部门制定相关措施提供科学性的意见。

本研究以我国31个省、市社区卫生服务中心为对象，采用DEA-Tobit两阶段法，评价我国社区卫生服务中心的运行效率，在此基础上使用Tobit回归探究影响技术效率的因素。

资料来源与方法

1.资料来源 数据来源于国家卫生和计划生育委员会发布的《2015年中国卫生统计年鉴》，选取2014年全国31个省、市社区卫生服务中心相关数据进行整理分析。

2.方法

(1)数据包络分析 数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)是一种以数学规划原理进行计算的效率评价方法，以一组投入、产出指标评价具有同质性的决策单元的相对效率[3]。其优点在于所需指标少，可操作性强，结果不受指标计量单位影响[4]。录入相关数据建立数据库，使用MaxDEA软件进行分析。

(2)两阶段法与Tobit模型 DEA计算出的效率值取值范围为0～1，在研究中使用两阶段法(two-stage method)探究技术效率影响因素。第一阶段采用DEA模型计算出决策单元的整体技术效率；第二阶段，以整体效率值作为因变量，使用Eviews软件对各类影响因素进行Tobit回归分析。本文选用平均住院日、床位数、管理人员数、人均卫生费用、医护比、参加新农合人数、全科医生数7个指标探讨其对社区卫生服务中心技术效率的影响。

(3)指标选择 通过德尔菲专家咨询和界值法确立指标体系，并采用聚类分析与相关分析法筛选指标。综上选取3个投入指标：机构数、卫生人员数、床位数；5个产出指标包括诊疗人次、病床使用率、医师日均担负诊疗人次、家庭卫生服务人次数、7岁以下儿童保健管理率。

结 果

1.全国社区卫生服务中心技术效率分析结果 如表1所示，31个省、市技术效率平均值为0.619，纯技术效率平均值为0.750，规模效率平均值为0.799。其中7个省技术效率等于1，达到技术有效，同时满足纯技术有效和规模有效，均占23%，13个省份纯技术效率DEA有效，占42%。DEA相对无效的省份规模报酬均为递减，表明社区卫生服务中心配置在当时的投入下没有得到充分的利用，造成一定程度的资源浪费。

表1 2014年我国各省、市社区卫生服务中心技术效率DEA分析结果

2.非DEA有效决策单元改变量和目标值 如表2所示，我国社区卫生服务中心非DEA有效省份的机构数、卫生人员数和床位数均存在不同程度的浪费，说明这些医疗资源没有得到充分利用。其中机构数平均过剩184所，卫生人员平均过剩5645人，床位数平均过剩3098张。

3.影响因素分析 由于没有2014年西藏平均住院日以及天津、山东和广东参加新农合人数相关数据，因此，回归使用的数据不包括以上4个省、市。回归结果显示，床位数与社区卫生服务中心技术效率无关，新农合参保率对社区卫生服务中心效率存在正向影响，但影响程度有限。人均卫生总费用、平均住院日和全科医生数为技术效率的保护因素，医护比和管理人员对技术效率产生负向影响，其中医护比、管理人员、全科医生数在模型中显著性最强，说明其对技术效率影响程度较大，见表3。

表2 我国2014年非DEA 有效省、市投入指标改进情况

*：“-”表示改变量减少。

表3 Tobit回归分析结果

***、**、*分别代表显著性通过0.01、0.05和0.1水平检验。

讨 论

基于DEA-Tobit两阶段法，对2014年我国31个省、市社区卫生服务中心技术效率分析结果显示，我国社区卫生服务中心整体效率值偏低，31个省、市只有7个省份达到DEA有效，占总体的23%。造成DEA无效的原因主要是规模无效，所有DEA无效省份均呈现规模报酬递减，机构数、床位数和卫生人员投入都存在不同程度过剩现象，说明社区卫生服务中心在发展的过程中，重心放在了硬件设施的投入，例如扩大机构规模、增加床位数，而忽视了现有资源的合理配置和利用。这就要求社区卫生服务中心应该科学的规划和发展，合理配置卫生资源，完善区域卫生发展规划，明确卫生服务体系建设重点,不仅要维持东部地区的稳健发展，还要加大政府对中西部和东北地区的帮扶力度,从而促进社区卫生服务的整体发展[4]。

对整体技术效率影响因素的分析发现，床位数统计不显著，说明我国社区卫生服务中心的床位数与其技术效率无关；人均总费用、参加新农合人数和全科医生数与社区卫生服务中心效率呈正相关，说明人均卫生费用越高、新农合参保率越高、全科医生数越多，社区卫生服务中心技术效率越高；同时管理人员数和医护比对效率值产生负向影响，表明管理人员越少、医护比越低，社区卫生服务中心效率值越高；另外，分析发现平均住院日与技术效率呈正相关，高效率的社区卫生服务中心能够吸引更多居民首诊，反映出医疗资源得到较高利用。床位数与社区卫生服务中心技术效率无关，新农合参保率对社区卫生服务中心效率存在正向影响，但影响程度有限。人均卫生总费用、平均住院日和全科医生数为技术效率的保护因素，医护比和管理人员对技术效率产生负向影响，其中医护比、管理人员、全科医生数在模型中显著性最强，说明其对技术效率影响程度较大。

社区卫生服务中心是居民健康的守门人，我国现阶段的社区卫生服务仍存在许多不足之处，为充分发挥和完善社区卫生服务中心计划生育、健康教育、预防保健、康复、医疗服务“六位一体”的基本职能[5]，提出以下建议：(1)社区卫生服务中心不能一味追求机构、人员和床位的数量增长，应当在了解自身资源配置的前提下充分利用现有资源，提高社区医务人员服务质量和业务水平，从而提高卫生资源的配置与利用效率。(2)积极推行双向转诊制度，与医院及其他医疗卫生机构建立有效的合作机制；落实全科医生制度，建立健全全科医疗服务功能；引导居民基层医疗机构首诊习惯，从而缓解大型综合医院医疗资源紧张现状[3]。(3)不断完善医疗保险制度的管理体制，明确国家对医保制度与社区卫生服务中心对接的法律地位与政策扶持，促进医保制度与社区卫生服务的有效连接。(4)强化政府职能，突出政府提升社区卫生服务能力的主导作用，落实对社区卫生服务中心的监督管理与绩效考核，加强社区卫生服务保障与政策支持，并加强信息技术支撑，建立社区卫生服务机构信息管理系统建设。

[1]陆琳，马进.公立医院与基层医疗卫生机构分工协作机制研究及政策建议.中国医院管理，2011，31(11):17-19.

[2]张雪莉.我国社区卫生服务机构主要卫生资源配置状况分析.中国卫生资源，2012，15(3):271-273.

[3]陈天培，周子琛，田庆丰.基于DEA的河南省社区卫生服务中心运行效率分析.中国卫生事业管理，2014，02:97-99.

[4]赵临，张航，王耀刚.基于DEA和Malmquist指数的我国省域卫生资源配置效率评价.中国卫生统计，2015，32(6):984-987.

[5]黄晓霞,吴燕,王君燕,等.2010-2014年上海市某区社区卫生服务中心公共卫生服务效率研究.中国卫生经济，2016，35(3):63-65.

(责任编辑：刘 壮)

Analysis of Technical Efficiency and Influencing Factors of Community Health Center in China by DEA-Tobit Two-stage Method

Zhang Yao,Guo Yanan,Zhang Hang,et al

(SchoolofPublicHealth,TianjinMedcalVniversity(300070),Tianjin)

Objective To evaluate the technical efficiency(TE)and the influencing of 31 provinces Community Health Center(CHS)in 2014，and to provide references for improving the efficiency of CHS.Methods DEA-Tobit two stage analysis was used to calculate TE and Tobit Regression was set up to explore the influencing factors.Results The average TE is 0.619.Based on the results,totally 184 health institutions,5645 health staff and 3098 beds would be reduced if the CHS could be effective.The average hospital stay,JPHE,the ratio of doctors and nurses,manager and the number of GP on TE has statistical influences(P<0.05).Conclusion Devoting major efforts to training GP,adjusting the medical staff and improving the internal management level are needed.

Community health service center;Efficiency;DEA;Tobit

国家自然科学基金(71273187、71473175)。

△通信作者：王耀刚，E-mail：wyg@tmu.edu.cn。