中国城乡医疗卫生系统动态效率的实证检验

周小刚，陈 晓，马 涵，李丽清

（1.华东交通大学 经济管理学院，南昌 330013；2.江西科技师范大学 经管学院，南昌 330031）

0 引言

医疗卫生事业关乎人民健康福祉，提高医疗卫生资源的投入产出效率是打造“健康中国”的核心环节。自2009年深化医疗体制改革以来，医疗资源总量、卫生服务质量、技术水平和服务效率不断提升，然而，中国人均卫生总费用水平在世界排名依然较为落后，医疗服务市场规模依然存在较大的提升空间。当前比较突出的问题表现在两个方面：一是在城乡之间医疗资源配置上的公平性欠缺，“重城轻农”现象未能根本扭转，农村医疗设施依然较为落后、功能薄弱；二是医疗资源“倒金字塔型”配置导致低效率，先进卫生设备、高精医疗技术和优秀卫生人才大多聚集于城市公立医院，导致其“人满为患”现象严重；农村乡镇卫生院和城市基层医疗卫生机构的医疗资源、人才队伍和医疗设备相对匮乏，资源错配与严重浪费并存。因此，在公共卫生资源投入有限的约束前提下，健康产业转型升级的关键在于提高卫生系统的投入产出效率。

在相关研究医疗卫生系统投入产出效率评价的文献中[1-6]，国内外大多采用比较成熟的数据包络分析（DEA），但是涉及城乡医疗卫生服务差异对比和2009年深化医疗体制改革之后的研究比较缺乏。基于此，本文运用数据包络分析的非参数方法和曼奎斯特生产率指数分解方法，应用全要素生产率方法对深化医疗体制改革后2010—2015年我国各地区城市和农村医疗卫生系统投入产出效率进行测度、分解和对比，实证研究揭示我国城乡医疗卫生资源配置效率的巨大差异。

1 研究设计及数据说明

1.1 研究方法

医疗卫生经济系统可以看成一组多投入转化成多产出决策单元的投入产出系统。为了便于比较不同地区在各时期医疗卫生系统的投入产出效率，应用Charnes和Cooper等人开发的基于“面向数据”、用于测评多种投入和产出决策单元相对效率的数据包络分析（DEA）方法，这是处理多目标决策问题和生产前沿面的一种有力工具[7]。考虑到DEA方法只能研究时间序列数据或截面数据的投入产出效率，针对面板数据无能为力，故本文综合使用数据包络分析（DEA）和曼奎斯特（Malmquist）指数两种方法，从横截面和动态变化角度分析中国医疗卫生系统投入产出的动态效率。本文首先基于产出角度的CCR模型，用于测算中国各地区医疗卫生系统投入产出效率，其基本原理如下。

假设医疗卫生系统有n个决策单元，每个单元有m种输入和s种输出，xij为第j个决策单元第i种类型投入总量，xij＞0；yrj为第j个决策单元第r种类型产出总量 ，yrj＞0 ；i=1，2，…，m;j=1，2，…，n;r=1，2，…，s。则基于产出角度对于第j0个决策单元DMUj0的CCR模型的对偶形式为：

其中，e^=(1，1，…，1)T∈Em，e=(1，1，…，1)T∈Es，ε＞0为非阿基米德无穷小量，通常取0.000001。

其次，进一步将医疗卫生系统生产率指数（TFPCH）分解为技术进步变化（TECHCH）、综合技术效率变化（EFFCH）[8]。在s期和t期之间的医疗卫生系统Malmquist全要素生产效率变化指数（产出导向）可以表示为：

式中，TFPCH表示Malmquist全要素生产效率变化指数，表示第i个决策单元在t时期的投入向量；表示第i个决策单元在t时期的产出向量；和分别表示s期和t期的实际效率指数，分别表示s期和t期的假定效率指数。技术效率变化可以再分解为纯技术效率变化率（PECH）和规模效率变化率（SECH），分别表示从s期到t期的第i个决策单元纯技术效率和规模效率的变化，即：

下标v与c分别对应于考虑规模收益（VRS）技术与不考虑规模收益（CRS）技术。

1.2 变量选取说明

测度医疗卫生经济系统投入产出效率，合理确定投入产出变量至关重要。在DEA分析中投入产出变量要能够反映被比较样本的竞争环境[9]，本文将各省份医疗机构作为医疗卫生资源的投入产出系统，选取各省份医院数据来代表城市医疗卫生系统，农村医疗卫生系统用各省份农村乡镇卫生院数据来表示。投入变量选取各省份城乡每千人卫生机构数量X1（城市是每千人医院数，农村则是每千人乡镇卫生院数）、每千人卫生医疗机构床位数量X2（城市是每千人医院床位数，农村则是每千人乡镇卫生院床位数）、每千人卫生技术人员数X3以及人均卫生总费用X4（包括政府预算支出、社会卫生支出和个人卫生支出）；产出变量选择各省份医院（乡镇卫生院）的诊疗人次比率Y1、入院人数比率Y2、病床使用率Y3和患者平均住院日Y4。评价体系如表1所示。

1.3 数据来源及处理

本文使用2010—2015年中国29个省际的58个城市和农村医疗卫生系统作为投入产出决策评价单元（DMU），分析测算出中国各省份城乡医疗卫生系统投入产出效率，研究数据来源于《中国统计年鉴》（2011—2016）。将各省份城乡医疗卫生系统投入变量中的X1、X2、X3以及产出变量中的Y1、Y2分别除以各省城市、乡村人口数量，从而消除人口数量不同的影响，使各省医疗卫生的投入产出更具有可比性。另外，投入变量中各省份城乡人均卫生总费用X4的数据无法直接从《中国统计年鉴》中取得，故用各年卫生总费用占GDP的比率，乘以各省份GDP，得到各省份卫生总费用；再结合各省份城市、农村人口数，可求出各省份城乡的人均卫生总费用。但是，从《中国统计年鉴》中获得人口数据均是年末人口数，用来代表某一年的人口数在一定程度上缺乏合理性，因此本文用本年末人口数和上一年末人口数的均值作为本年的人口数。需要说明的是，人口期望寿命这个指标直接反映了卫生经济系统的产出效果，在选择产出变量时，理论上应该将其包括在内，由于只有2010年的人口普查数据，各省份人口期望寿命数据不能直接找到。并且由于北京、上海农村地区产出的数据在年鉴中无法获得，其医疗卫生系统的测度与其他省份差异明显，无法进行城乡之间的比较，故而在效率测度中没有考虑这两个直辖市。

表1 中国城乡医疗卫生系统投入产出效率评价体系

2 城乡医疗卫生系统投入产出生产率指数的测度

2.1 生产率指数的测度及分解

根据传统距离函数与技术效率测度的相关理论可知，基于产出的曼奎斯特生产率指数大于1，说明在测度期间决策评价单元生产率增长是上升的，反之则说明生产率增长出现了下降。同样，技术进步和综合技术效率的动态变化也符合上述评判原则。基于此，本文运用DEAP 2.1软件，得出5年的曼奎斯特生产率指数及其分解值。下页表2是2010—2015年曼奎斯特生产率指数及其分解结果的几何平均值，其中，TFPCH表示基于产出的曼奎斯特生产率环比指数5年平均值，TECHCH表示技术进步环比指数的5年平均值，EFFCH表示综合技术效率环比指数的5年平均值。

2.2 城乡医疗卫生系统投入产出绩效测度的结论分析

从基于产出的曼奎斯特生产率指数看（见下页图1），城乡医疗卫生系统投入产出的曼奎斯特生产率环比指数全国的平均值均小于1，说明2010—2015年中国医疗卫生系统投入产出的生产率变化总体上呈现出下降的趋势，并且城市地区生产率增长的下降幅度更大。农村生产率环比指数的总体平均值为0.941，高于城市的总体平均值0.925，这一方面是由于城市和农村的疾病谱系不同，医疗费用和卫生成本有所差异，城市在病人规模、床位等卫生资源利用逐渐趋于饱和；另一方面，城市医疗技术和卫生设施在农村的技术扩散效应是农村生产率增长高于城市的重要因素。

表2 曼奎斯特生产率指数分解及5年变化平均值

图1中国城乡医疗卫生系统投入产出曼奎斯特生产率指数

所有城市地区曼奎斯特生产率的平均值都小于1，说明5年内的平均生产率增长在下降。其中，湖北、黑龙江和江苏的城市地区生产率下降幅度最大，接近10%；而农村地区曼奎斯特生产率变化不尽相同，辽宁和江苏的平均生产率呈现出上升趋势，而其余各省份生产率指数变化则呈现出下降的趋势。另外，通过对比各省份城市和农村的曼奎斯特生产率指数的均值发现，对于中国大部分省份而言，农村的生产率指数均值大于相应省份城市水平，这说明大部分省份农村医疗卫生资源投入产出的生产率进步速度要高于城市。但是福建、广东、广西、四川、贵州、云南、西藏、甘肃、青海、宁夏和新疆农村地区的生产率指数均值小于相应省份城市水平，即城市公共卫生资源投入产出的生产率进步速度要高于农村地区。

从曼奎斯特生产率分解后的技术进步指标变化来看（见图2），城市与农村地区医疗卫生系统技术进步变化的总体平均值分别为0.916、0.934，说明全国卫生系统技术进步呈现出下降的趋势，并且城市地区技术进步下降的幅度略大。从城市和农村技术进步指标对比来看，除了江苏省农村地区技术进步指标的平均值大于1，技术进步效应明显之外，其余各个省份城乡地区技术进步指标的平均值都小于1，表明样本考察期间内的技术进步效应均不明显。经济欠发达地区可能存在医疗设备投入不足或者落后的事实，经济发展较好的地区出现这种情况的原因，则可能是其绩效增长出现了“收敛”效应，先进医疗设备投入过多无法使得生产率提高，或者说医疗卫生系统中的技术进步因素已经不再是其生产率增长的源泉。

图2中国城乡医疗卫生系统投入产出技术进步效应

虽然东部和中部省份农村地区技术进步指标的平均值均高于城市地区，但广西、四川、贵州、云南、西藏、甘肃、青海、宁夏和新疆等西部9个省份农村地区医疗卫生资源投入产出的技术进步效应要低于城市地区。在区域医疗卫生系统投入产出的研究中，医疗设备投入往往作为体现型技术进步因素，也是投入产出过程中技术进步效应的主要来源，东中部省份农村地区的技术进步使得生产率下降的幅度较小，主要原因可能在于东中部地区城市医疗技术和设施在农村的技术扩散效应更为明显；而西部地区农村的医疗技术和设备投入依然不足。

从生产率分解的综合技术效率变化来看（见图3），无论是城市还是农村医疗卫生系统投入产出综合技术效率环比指数的全国平均值均大于1，说明医疗卫生资源投入产出的综合技术效率总体上呈有效状态。或者说，在样本考察期间，医疗卫生资源的综合技术效率促进了生产率的提高。同时还发现，城市和农村地区综合技术效率变化的总体平均值分别为1.009、1.008，然而城市和农村地区各自对应的生产率总体均值是0.925和0.941，这说明，卫生技术进步的降低对生产率产生的抑制作用远大于综合技术效率的提高对生产率的促进作用。

图3中国城乡医疗卫生系统投入产出综合技术效率的变化

通过城乡各地区综合技术效率的对比可以发现，城市地区只有江西、湖北、海南的综合技术效率呈无效状态，未促进生产率的提高；而农村地区只有湖北、贵州、陕西的综合技术效率没有改善；其他各个省份的综合技术效率环比指数均值，都呈现出不同程度的有效状态。

3 影响因素分析

3.1 城乡医疗卫生资源综合技术效率的分解

本文采用大多数学者的做法，认为综合技术效率是由这两方面因素决定的。DEA最早起源于Farrell（1957）[10]提出的效率理念，Charnes等（1978）[7]据此开发了规模收益不变的DEA模型——CCR模型，在CCR模型的基础上，Banker等（1984）[11]进一步提出了改进模型，即规模收益可变的DEA模型——BCC模型，将CCR模型中的综合技术效率分解为纯技术效率和规模效率的乘积，这综合反映出决策单元规模是否合适以及管理效率改善的程度。运用DEAP2.1工具软件，基于产出导向，将城市和农村医疗卫生资源的综合利用效率变化（EFFCH）进一步分解为纯技术效率变化（PECH）和规模效率变化（SECH），分解计算结果如表3所示。

表3 中国城乡医疗卫生系统投入产出综合技术效率变化的分解

3.2 城乡医疗卫生资源综合技术效率分解的结果分析

观察全国综合技术效率变化的平均水平，可以看到无论是城市还是农村的综合技术效率五年变化的平均值均大于1，表明就总体而言，我国城市和农村的综合技术效率均有所提高。综合技术效率提高的原因在于纯技术效率和规模效率均有所上升，其中，在城市卫生纯技术效率提升0.1%以及城市卫生规模效率提升0.8%的共同作用下，城市综合技术效率有所提高；农村纯技术效率提升0.6%以及农村规模效率提升0.2%，使得农村综合技术效率得以提高。说明了城市卫生综合技术效率提高的最主要原因是规模效率的提升，而农村纯技术效率的提升是农村综合技术效率提高的最关键因素。

结合图4和表3，可以看到无论是在中国城市地区还是农村地区，卫生系统的纯技术效率变化大部分都大于或者等于1，城市地区除江苏、福建和湖南外，农村地区除福建和陕西外，其余省份的纯技术效率保持不变或者有所上升，从整体上而言，纯技术效率都呈现出上 升的趋势。从城乡对比来看，内蒙古、辽宁、吉林及黑龙江的农村纯技术效率变化明显高于其城市纯技术效率变化，福建和陕西城市纯技术效率变化明显高于其农村纯技术效率变化；城市地区纯技术效率变化的总体平均值为1.001，农村地区纯技术效率变化的总体平均值为1.006，体现出农村医疗卫生系统的纯技术效率提高的程度更大，意味着农村医疗卫生系统的管理绩效水平有所提高，且提高的速度比城市更快，这与2009年新医改方案的正式实施密切相关，该方案提出的“有效减轻居民就医费用负担，切实缓解“看病难、看病贵”的近期目标和“建立健全覆盖城乡居民的基本医疗卫生制度，为群众提供安全、有效、方便、价廉的医疗卫生服务”的长远目标，促使农村医疗卫生和城市社区卫生事业均得到了快速发展。

图4中国城乡医疗卫生系统投入产出纯技术效率的变化

从中国城乡医疗卫生系统投入产出规模效率来看（见图5），城市地区除江西、山东、湖北和海南外，其余各省的城市卫生规模效率变化都大于或等于1，城市卫生规模效率总体有所改善；而内蒙古、黑龙江、福建、湖北、湖南、贵州和陕西这7个省份的农村地区规模效率虽获得了一定程度的改善，但其余省份农村地区卫生规模效率的变化值均小于或者等于1，表明这些农村地区从规模有效变成规模无效，或者是规模无效的程度加重了。并且绝大多数省市城市地区的规模效率的变化均大于其农村地区，山西、吉林、江西、山东和海南例外。观察规模效率变化的总体平均值，城市规模效率变化的总体平均值为1.008，大于农村规模效率变化的总体平均值1.002，尽管二者的规模效率均有改善，农村地区仍有很大的进步空间。

若对各省市城市地区和农村地区的医疗卫生投入产出做进一步研究，以2015年为例，2015年绝大多数农村的每千人卫生机构数要高于城市，而每千人卫生机构床位数、每千人卫生技术人员数及人均卫生总费用要低于城市水平；农村的平均病床的使用率为54.12%，远低于城市83.59%的平均水平。这说明同等病床投入资源，农村乡镇卫生院可能更缺乏的是卫生技术人员和卫生基础设施。

图5中国城乡医疗卫生系统投入产出规模效率的变化

4 结论

本文在效率测度理论的基础上，将中国城市和农村地区医疗卫生系统投入产出的动态效率进行了对比研究，结果表明：2010—2015年中国城乡医疗卫生系统的生产率总体上出现了下降趋势，并且投入产出动态效率的变化也是不平衡的，主要体现在四个方面：第一，城市和农村地区之间的生产率下降幅度不尽相同，东部和中部省份农村地区卫生技术进步指标的平均值均高于城市地区，西部省份农村地区技术进步效应则要低于城市地区；城市与农村的疾病谱系、医疗卫生成本差异以及城市医疗技术在农村的技术扩散效应是这一结果的重要因素。第二，城乡医疗卫生系统投入产出动态效率存在技术进步和综合技术效率的严重结构失衡。城乡医疗卫生系统的技术进步呈下降趋势，但是城乡卫生综合技术效率总体上是有效的，技术进步的降低对生产率产生的抑制作用远大于综合技术效率的提高对生产率的促进作用。第三，卫生综合技术效率的变化在纯技术效率变化和规模效率变化的共同作用下发生，城市综合技术效率提高的最主要原因是城市规模效率的提升，农村纯技术效率提升的最关键因素则是农村综合技术效率的提高。第四，从纯技术效率来看，农村医疗卫生系统的纯技术效率提高的程度大于城市；从规模效率来看，农村规模效率虽有提高，但仍有很大进步空间。