基于Network DEA模型的省际卫生资源配置效率动态分析与评价*

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

基于Network DEA模型的省际卫生资源配置效率动态分析与评价*

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

目的 分析和评价新医改背景下我国省际卫生资源配置及利用情况，为进一步优化卫生资源配置结构提供依据。方法 采用network DEA模型测度2010-2014年29省市卫生资源配置效率及其生产过程中各阶段效率的动态变化。结果 2010-2014年我国省际卫生资源配置效率总体呈下降趋势，各省市效率值有较大差异，其中五年均无效省份达72%，大部分地区医疗硬件产出效率逐年下降，医疗服务产出效率逐年上升。结论 我国各省卫生资源配置效率仍处于较低水平，且省际间差距较大，各地政府应因地制宜，统筹规划，不断优化卫生资源配置结构来提高卫生资源配置效率。

网络DEA 卫生资源配置 效率

近年来，我国医疗卫生事业取得众多成就，同时也存在不少亟待解决的问题，其中“看病贵、看病难”现象尤为突出［1-3］。高效公平的利用现有卫生资源，合理优化卫生资源配置结构，成为我国现阶段医疗服务体系发展的重点之一［4］。本研究采用network DEA模型分析2010-2014年我国各省市卫生资源配置效率，克服了传统DEA模型无法拆分决策单元内部结构的不足，在此基础上引入时间维度，体现效率的动态变化过程，以了解新医改实施五年来各省卫生资源配置效率的动态变化，为卫生行政部门制定相关政策提供参考。

资料与方法

1．资料来源

数据来源于2010-2014年《中国卫生统计年鉴》、各省市卫生统计年鉴、卫生财务报告、国民经济与社会发展公报以及部分文献。本研究选取2010-2014年全国29省市的相关资料进行面板数据分析。（不包括西藏、宁夏）

2．方法

（1）模型选择

网络DEA模型，其实质是打开了决策单元的“黑箱”，将系统的整体效率进行分解，并能有效的处理中间产出［5-6］。本文在此基础上引入时间变量，体现出效率的动态变化。在评价各省市卫生资源配置效率时，既能计算出决策单元的年度效率值，又可以进一步区分系统内各节点效率，除此之外，还能统计各指标的年度松弛量，见表1

（2）指标选择

在卫生资源配置过程中，卫生总费用的投入尤为重要，而医疗卫生机构数、卫生技术人员数和床位数一方面是投入卫生费用后最直接的产出，另一方面，也作为最终医疗服务产出的重要投入。因此，本文选取的投入变量为卫生总费用；中间变量为医疗卫生机构数、卫生技术人员数和床位数；产出变量为诊疗人次和入院人数。

表1 各年度网络DEA系统效率

结 果

1．卫生资源配置年度效率分析

本研究根据网络DEA模型，使用MaxDEA 6．9软件测算了2010-2014年29省市卫生资源配置网络DEA效率值，结果如表1所示。横向来看，2010年广东、河南、四川、贵州、广西、海南、青海七个省市效率值达到1；2011年所有地区均呈无效状态；2012年仅有广东、四川、山东三省效率值为1；2013年与2012年相比有效省份进一步减少，贵州替换了四川和山东；直到2014年，共有四个省份效率值为1，分别是广东、河南、四川和山东。纵向来看，五年来各省市卫生资源配置效率总体呈下降趋势，2010-2014年29省市中效率值等于1的省份比例分别为24%、0、10%、7%和14%。对比各年份各地区卫生资源配置效率值，广东一直保持着相对较高的水平，五年来效率均值最高，达到0．996，效率均值最低的是北京市，仅为0．398。

2．卫生资源配置年度分点效率分析

本研究采用的网络DEA模型打开了传统DEA的“黑箱”，将决策单元的内部生产过程分解为两个节点，节点1表示卫生费用投入下的医疗硬件产出，节点2表示卫生费用投入下的医疗服务产出。通过测算各省市的分点效率值，可以发现某年度卫生资源配置无效的症结所在，如北京2014年度效率为0．336，其中节点1效率为0．947，节点2效率仅为0．355，可见无效主要由卫生费用投入下的医疗服务效率低下引起。对比各年度各节点效率值，2010-2014年，节点1有效省份所占比例分别为86%、52%、48%、38%和52%，说明卫生费用投入下医疗硬件产出有效的省份个数总体呈下降趋势，2014年有所回升；节点2有效省份所占比例分别为48%，41%，62%，59%，59%，表明卫生费用投入下医疗服务产出达到有效的省份个数在小幅波动中稳步上升。

3．非DEA有效省份需改进空间分析

从整个卫生资源配置状况来看，卫生总费用的投入存在一定程度的冗余，仅海南、青海、上海和天津四个省、直辖市五年均无需改进；作为中间变量的医疗卫生机构数、卫生技术人员数和床位数在各年部分省市存在改进的空间，如2014年黑龙江、广西和安徽的医疗卫生机构数仍有提升空间，而卫生技术人员数和床位数则存在较少冗余；作为最终产出的诊疗人次数和入院人数整体上都存在较大程度的提升空间，考虑是由于人口的增加和老龄化加剧，居民对卫生服务的需求日益增加，非DEA有效省份需以当地人口学特点为依据，增加卫生服务产出以达到最佳的生产前沿面。

表2 各年度网络DEA分点效率

表3 各指标改进情况（部分）

讨 论

传统的数据包络分析将整个决策单元视为一个“黑箱”，不考虑中间生产过程，忽略了系统内部各个节点的效率。作为“黑箱”模型的延伸，网络DEA模型将决策单元拆分为各个节点，不仅可以得出决策单元的效率，还能够测算其组成部分各个节点的效率值。本研究利用网络DEA模型研究我国省际卫生资源配置效率的动态变化，将卫生资源配置这一过程分解为卫生费用投入下的医疗硬件产出阶段和医疗服务产出阶段，分别测算了2010-2014年29省市卫生资源配置的年度网络DEA效率值与各阶段分点效率值，并统计出各指标的年度松弛量。

研究发现，2010-2014年，我国各省卫生总费用逐年增加，但除个别省市外，卫生资源配置效率总体呈下降趋势，五年均无效省份达72%，表明近年来我国大部分地区卫生资源配置效率较低，且省际间差距较大。究其原因，一方面存在卫生资源过度配置情况，在经济发达的地区，由于资源充沛，可能引起消费者对卫生资源的过度消费和资源供给者诱导需求的现象，极大程度的造成资源的浪费；另一方面，在经济欠发达地区，存在卫生资源严重不足、医疗服务可及性差、缺乏科学的资源规划管理体系等情况，最终导致卫生资源配置效率低下。

通过将整体效率分解为医疗硬件产出效率和医疗服务产出效率，可以看出，大部分地区医疗硬件产出效率逐年下降，医疗服务产出效率逐年上升，说明随着时间的推移，各地政府逐渐将卫生资源配置的重心由发展硬件设施转移到提高医疗服务水平。五年效率均值排名处于后十位的省市中，6省市无效主要由于医疗服务效率低下，4省市无效由医疗硬件产出效率较低造成，表明不同地区卫生资源配置效率高低的决定因素不尽相同。这就要求各地政府因地制宜，统筹规划，从实际情况出发满足居民不同的卫生服务需求，从而合理的优化配置卫生资源，提高卫生资源的利用效率。

合理配置卫生资源是医疗卫生事业发展的基础，也是满足人们卫生服务需求的重要保障。新医改以来，我国卫生资源配置结构不断完善，医疗服务水平得到显著提升，但卫生资源配置效率仍处于较低的水平，且省际间效率值差异较大，不仅制约了医疗卫生事业的总体发展，还阻碍了新医改的进一步推进［7-8］。因此，政府应当兼顾卫生资源配置的公平性与效率性，加大对经济落后地区的卫生投入，同时避免经济发达地区因资源过剩而造成的极大浪费，缩小各地区间资源配置效率的差距。建立科学系统的资源配置模型，进一步实施与推进区域卫生规划政策，不断完善三级医疗卫生服务网络，有针对性的合理配置卫生资源以满足不同的卫生服务需求。切实解决“看病贵、看病难”问题，为人民群众提供优质的均等化医疗卫生服务。

［1］李望晨．基于DEA模型的卫生资源配置相对效率评价研究．中国卫生统计，2014，31（2）：230-232．

［2］井淇，徐凌忠，赵思琪，等．基于资源分布指数的新医改以来我国卫生资源配置研究．中国卫生经济，2015，34（10）：40-42．

［3］金燕，汤质如，汪时东，等．新医改背景下安徽省县乡医疗机构资源配置及利用情况分析．中国卫生事业管理，2014，31：354-356．

［4］张航，赵临，王耀刚．基于数据包络分析中国卫生资源配置效率分析与评价．中国公共卫生，2014，30（10）：1321-1323．

［5］徐爱庆，陈欣，朱金福．基于动态网络DEA模型的机场绩效研究．数学的实践与认识，2015，45（22）：65-73．

［6］殷宏川，刘芹，陈帅．创新价值链视角下我国医疗器械产业创新效率研究——基于网络DEA模型．资源开发与市场，2015，31：14（46）-1449．

［7］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（06）：984-987．

［8］韩芸倩，胡琦，王立先，等．我国卫生资源配置效率的省际差异分析．中国社会医学杂志，2016，33（01）：86-89．

（责任编辑：张 悦）

国家自然科学基金（71273187；71473175）；中国博士后科学基金特别资助项目（2016T90211）

△通信作者：王耀刚