我国医疗机构资源配置效率及公平性分析

常湘 曹阳

摘 要：[目的]分析我国医疗机构资源运行效率和配置情况，为进一步提升医疗服务质量提供依据。[方法]运用数据包络分析、洛伦兹曲线、基尼系数、泰尔指数进行分析。[结果]我国医疗机构的全要素生产率呈现上升趋势，技术进步值是主要影响因素。卫生资源按人口配置优于按地理配置，资源配置的不公平主要由于区域内差异。

关键词：医疗卫生资源；运行效率；公平性

中图分类号：D9 文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.24.064

近年来，随着中国老龄化加剧，医疗服务需求增加，“看病难、看病贵”的问题也随之严峻。如何将有限的卫生资源公平有效的配置，提高医疗服务机构的运行效率是卫生体系长期致力解决的问题。本文采用2010-2015年我国31个省（自治区、直辖市）医疗机构的卫生资源投入产出数据，运用DEA-malmqusit指数法进行效率分析，运用洛伦兹曲线、基尼系数、泰尔指数，分析各省份医疗机构资源配置的公平性情况，为提高医疗服务质量和服务水平提供参考依据。

1 研究方法和数据来源

1.1 研究方法

1.1.1 效率分析方法

DEA-Malmquist模型是用于对“多投入、多产出”模式的决策单元的运行效率进行纵向动态分析的方法。DEA基本模型中的CCR模型是假定规模报酬可变，其得到技术效率值（effch）可以分解为纯技术效率值（pech）和规模效率值（sech），即技术效率值=纯技术效率值×规模效率值。Malmquist指数是基于距离函数构建，能对决策单元效率进行纵向动态分析的方法。得到的全要素生产率值（Tfpch）可以分解为技术效率值（Effch）和技术进步值（Techch），即全要素生产率值=技术效率值×技术进步值。技术效率值衡量对现有资源和技术利用情况，技术进步值衡量医疗技术提升情况。当Tfpch大于1，表明全要素生产率处于上升状态，资源配置效率处于上升状态；当Tfpch小于1，表明全要素生产率处于衰退状态，资源配置效率处于下降状态。鉴于投入比产出更容易控制，本文采用DEA模型中的CCR模型，结合malmquist指数，以投入角度对我国医疗机构从2010-2015年的运行效率进行测算。

1.1.2 公平性分析方法

运用洛伦兹曲线、基尼系数、泰尔指数分析我国医疗机构资源配置的公平性。洛伦兹曲线（lorenz curve）是直观上反映公平性的方法，其原理是将31个省（自治区、直辖市）的卫生资源以每万人口或每万平方千米地理面积拥有量升序排列，据此以人口累积百分比或地理面积百分比作为横坐标，以卫生资源累积百分比作为纵坐标，绘制洛伦兹曲线。此曲线距离绝对公平线越近说明资源配置越公平合理。

基尼系数（Gini coefficient）是定量衡量公平性的方法，是在洛伦兹曲线基础上得到的统计分析指标，其取值在0-1之间，越接近于0表明资源配置越公平，越接近1，表明资源配置越不公平，G<0.2表明绝对公平，0.2≤G<0.3表明比较公平，0.3≤G<0.4表明相对合理，0.4≤G<0.5表明差距较大，G>0.5表明差距悬殊，一般以0.4作为基尼系数“警戒线”。

其计算公式为：

G：基尼系数；n：纳入分析的地区总数；Wi各地区人口数（或面积）占总人口数（或面积）的百分比；Yi：各地区卫生资源配置量占总量的百分比；Vi=Y1+Y2+…Yi；i：各地区每万人口（或每万平方千米）卫生资源拥有量排列序号。

泰尔指数（Theil）可以进一步将公平性分解为地区内部和地区之间差异，其值越小表明公平性越好。其计算公式为：

Wi：各地区人口数（或面积）占总人口数（或面积）的百分比；Yi：各地区卫生资源配置量占总量的百分比。

将泰尔指数进一步分解得到如下：

TI：全国某卫生资源泰尔指数；TI组间：表示东、中、西部区域间差异；TI组内：表示东、中、西部区域内差异；K=3，表示东、中、西地区总数；m：东、中、西地区内部省份数；Wg：东、中、西各地区人口数占全国人口数百分比；Yg：东、中、西各地区卫生资源拥有量占全国总卫生资源百分比；Tg：表示东、中、西地区泰尔指数。

1.2 数据来源

本文研究对象为我国31个省、自治区、直辖市的医疗机构。数据来源于2011-2016年《中国统计年鉴》。DEA-malmqusit模型选择投入指标为：机构数（个）X1、卫生技术人员数（人）X2、床位数（人）X3；产出指标为：门急诊人次（万人次）Y1、入院人次（万人次）Y2。

1.3 统计方法

将所收集的数据录入EXCEL建立数据库，运用Deap2.1进行DEA-malmqusit指数测算，运用EXCEL绘制洛伦兹曲线，计算基尼系数和泰尔指数。

2 结果

2.1 我國医疗卫生机构DEA-malmquist指数动态分析

2.1.1 我国医疗卫生机构DEA-malmquist指数分年度分析

由表1可知，2010-2015年我国医疗机构全要素生产率年均增长1.2%，其中纯技术效率、规模效率、技术效率、技术进步年均增长分别是0.6%、0.2%、0.8%、0.4%，均对全要素生产率的增长作出微弱的积极贡献。从时间序列看2010-2014年全要素生产率均大于1，在2011-2012年增长幅度达到峰值，为6.9%。从2013年技术进步值开始衰退，导致2014-2015年tfp值小于1。这说明总体上我国医疗机构的资源配置效率是提升的，其中技术效率所作贡献较大，受技术进步效率所累，导致资源配置效率有所下降。

2.1.2 我国医疗卫生机构DEA-malmquist指数分地区分析

对区域间进行分析，在31个地区中21个地区的全要素生产率值大于1。东部12个地区有8个地区全要素生产率大于1，中部9个地区有6个地区全要素生产率大于1，西部10个地区有7个地区全要素生产率大于1。其中北京、天津、辽宁、上海、江苏、吉林、黑龙江、安徽、湖北、重庆这些地区的全要素生产率年均增长在3%以上，并且除北京外，这些地区的全要素生产率增长主要是技术进步的贡献。浙江、海南、山西、湖南、西藏、甘肃这些地区的由于技术效率的带动全要素生产率增长均有1%左右的小幅度增长，其技术进步值均小于1。

东部地区全要素生产率小于1的省份分别是河北，福建，山东，广东。河北由于技术进步值和规模效率值衰退所累，福建由于技术进步值和纯技术效率值衰退所累，山东和广东均由技术进步值衰退所累。中部地区全要素生产率小于1的省份分别是内蒙古、江西、河南。内蒙古和江西，其均由于技术进步值衰退所致，河南由于技术进步值和规模效率值衰退所累。西部地区全要素生产率小于1的省份分别是四川、贵州、青海。四川和青海，均由于技术进步值衰退所累，贵州由于技术进步值和纯技术纯技术效率值衰退所累。

从DEA-malmquist模型分析可以看出，总体上2010-2015年我国医疗机构全要素生产率有1.2%的小幅度上升，TFP增长幅度大的主要是技术进步带动，说明医疗机构资源配置效率稳定，技术进步效率对全要素生产率指数提高作用明显。分地区分析表明我国大部分地区近年来医疗资源配置合理，全要素生产率下降的10个地区均有不同程度技术进步值下降的影响，而2013年起，技术进步值总体上的也呈下降趋势，进一步说明技术水平是影响医疗机构全要素生产率的主要原因。

2.2 我国医疗卫生资源人口配置的公平性分析

2.2.1 医疗卫生资源按人口配置的洛伦兹曲线

将2015年我国31个省（自治区、直辖市）每万人口卫生资源拥有量按升序排列，绘制医疗机构的机构数、床位数、卫生技术人员的洛伦兹曲线，如图1。

由图1可以看出，31个省市按人口配置的卫生技术人员和床位数的lorenz曲线均靠近绝对公平性，其公平性优于机构数的公平性，且东中西部的医疗资源配置的公平性相当。

2.2.2 医疗卫生资源人口配置的基尼系数测算

由lorenz曲线分析数据和基尼系数计算公式得到各项卫生资源按人口配置的基尼系数，见表3。

由表3可以看出，在全国水平上3项投入指标都达到绝对公平。在区域水平上，除东部地区的机构数达到比较公平以外，东、中、西部地区各项指标都达到绝对公平。

2.3 我国医疗卫生资源地理配置的公平性分析

2.3.1 医疗卫生资源按地理配置的洛伦兹曲线

将2015年我国31个省（自治区、直辖市）每万平方千米卫生资源拥有量按升序排列，绘制医疗机构的机构数、床位数、卫生技术人员的洛伦兹曲线，如图2。

与卫生资源人口分布比较，卫生资源地理分布的公平性曲线距离绝对公平线较远，公平性较差。其次三项卫生资源的东部地区公平性优于全国水平，地区间公平性差距较大。

2.3.2 医疗卫生资源地理配置的基尼系数测算

由lorenz曲线分析数据和基尼系数计算公式得到各项卫生资源按地理面积配置的基尼系数，见表4。

在全国水平上，三项卫生资源按地理配置的公平性差距较大。从区域水平来看，东部的公平性优于中西部地区，东部的机构数和床位数都达到比较公平，卫生技术人员数达到相对合理状态。中西部各项指标公平性均差距悬殊。

2.4 我国医疗卫生资源公平性分解分析

为进一步分析资源配置的不公平性的原因是来自地区内部差异性还是地区间差异性，本文通过泰尔指数分解，得到组内贡献率和组间贡献率。

该贡献率表示某差异对总差异的影响程度。结果见表5、6。

从全国整体来看，三项卫生资源的组内贡献率均高于组间贡献率，且机构数和卫生技术人员的组内贡献率大于85%，表明资源配置的不公平主要由于区域内部差异。分地区来看，东部地区各项指标的组内差异率大于40%，高于中西部地区。表明东部地区内部不公平性严重，其次西部地区，中部地区公平性较好。

3 讨论

3.1 技术进步效率值是影响全要素生产率的主要因素

DEA-malmquist效率分析表明，总体来看，2010-2015年我国医疗机构的全要素生产率呈现微弱增长，年均增长率为1.2%，从2013年开始的技术进步值开始下降导致全要素生产率下降。分地区分析表明我国大部分地区全要素生产率均呈现增长状态，其中技术进步值大的省份全要素增长率幅度较大，全要素生产率呈现衰退状态的地区均受技术进步值不同程度的衰退，说明技术进步效率值是全要素生产率值的重要因素。技术进步效率值主要反映医疗机构技术水平，技术进步值较低说明医疗机构技术创新学习水平较低，我国31个省份中有17个省份的技术进步值小于1，表明医疗机构技术水平有待提升，应积极引进新设备新技术，加大医务人员教育经费投入，提高医疗设施设备条件。

3.2 医疗卫生资源按人口配置公平性优于按地理配置

公平性分析表明我国医疗机构卫生资源按人口配置公平性优于按地理配置的公平性。按人口配置的各项医疗卫生资源都达到绝对公平或比较公平状态，东部地区按地理配置的各项卫生资源比较公平，中西部地区差距悬殊，全国水平上按地理配置的卫生资源都处于差距悬殊状态。我国地理面积和人口数量呈现不均等分布，东部地区地理面积占14%，人口数占比45%；西部地区地理面积占比59%，人口数占比21%。医疗服务的可及性是影响医疗服务质量的因素，医疗服务可及性也称方便性，指居民达到最近医疗服务机构的距离和消耗的时间，为了更加方便快捷就医，在进行医疗资源分配时主要考虑人口因素，对地理因素考虑较少。

3.3 资源配置的地区内部不公平性是影响整体公平性的主要因素

泰尔指数结果进一步说明资源配置的不公平的主要原因是由于地区内部的不公平，也就是说在东中西内部地区，资源配置主要集中在某几个省份，这个现象在东部地区最为严重，西部地区其次，中部地区较好。这说明我国在进行医疗资源配置是应综合考虑地理和人口因素。对中西部地区加大卫生资源投入，平衡东西部地区区域内的医疗卫生资源，逐步缓解资源配置的不公平问题，同时提升医务人员技术水平，改善医疗设备设施条件，提高医疗服务质量。

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