我国中医医院运行效率及影响因素分析——基于30 个省份面板数据

崔梦菲，李德勋

（安徽中医药大学 医院经济管理学院,安徽 合肥 230012）

0 引言

随着城镇化、人口老龄化进程的加快，人民群众愈发重视生命健康质量，面对呈现多样化、差异化的健康需求，中医药“治未病”等独特优势日益凸显。《“十四五”中医药发展规划》中明确指出建设优质高效中医药服务体系，中医医院作为提供中医药服务的核心承担者，在政府持续优化中医药发展顶层设计的背景下数量显著增加，2020 年全国中医医院机构数相较于2012 年增长了53%。 全国中医医院总体规模扩大的同时，中医药发展不均衡、优质中医医疗资源整体不足等问题仍存在，中医医院的实际运营状况则成为合理使用医疗资源、保证中医药服务质量的关键。 因此，对中医医院的运行效率进行相关研究是落实人人享有基本中医药服务的重要前提。

国内外学者均围绕医院效率展开了相关研究，其中数据包络分析法（DEA）被广泛应用。 Küçük A等［1］采用DEA 模型分析了土耳其医疗改革前后公立医院的效率变化情况，结果显示改革并未有效提高医院效率；VrabkováI 等［2］利用DEA 模型对捷克公立医院人力资源的配置效率，指出应合理优化人力资源以保证服务质量；Piubello OrsiniL 等［3］基于多阶段DEA 模型对意大利公立医院的运行效率展开分析，并通过Tobit 模型对效率的影响因素进行回归， 发现医院规模和技术投资对效率产生较明显的影响；［4］通过 DEA-Malmquist 模型和Tobit 模型对塞尔维亚 2015～2019 年公立医院的运行效率及影响因素进行了分析。

围绕不同类型的医院，国内学者对其效率及影响因素进行了分析。 秦裕辉等［5］、景日泽等［6］学者均采用DEA-Tobit 模型分别对湖南省、北京市公立医院的运行效率及影响因素展开了探讨；向媛薇等［7］采用了同样的模型，但选取广东省民营医院作为研究对象。 在中医类医疗机构方面，陈芳等［8］对广东省中医医院进行了研究；陈云［9］采用DEA 和SEA 方法测算分析了新医改以来全国中医类医院的运行效率及影响因素；陈莉等［10］运用DEA-Malmquist 指数法对2012～2018 年中医医院的全要素生产率进行了分析；王颖等［11］通过DEA-Tobit 模型分析了山东省公立中医医院的运行效率，并发现院内外多种因素对中医医院效率有影响，但未分析中医医院的全生产要素变化情况。

综上所述，当前关于医院运行效率及影响因素的相关研究较为成熟，但测算中医医院运行效率及全生产要素变化并分析效率影响因素的研究较少。 基于此，本研究以全国中医医院为研究对象，采用DEA模型测算医院的运行效率， 利用Malmquist 指数分析2012～2020 年医院全生产要素变化情况， 并通过Tobit 回归分析医院效率的影响因素，综合评价中医医院运行效率并明确其影响因素。 以期为中医医院管理人员提供决策参考，促进中医药卫生资源实现合理配置，推动中医药实现高质量发展，为健康中国建设提供有力支撑。

1 资料与方法

1.1 资料来源

主要从 2011～2013 年《中国卫生统计年鉴》、2011～2021 年《中国统计年鉴》、2014～2017 年《中国卫生和计划生育统计年鉴》、2018～2020 年《中国卫生健康统计年鉴》及《全国中医药统计编摘》中获取全国中医医院的相关数据。其中西藏自治区有关中医医院2019 年前的统计数据为零，仅在2020 年的统计数据中显示有一家中医医院，因此本研究中研究范围为除香港、澳门、台湾、西藏以外的30 个省份。

1.2 研究方法

1.2.1 数据包络分析

效率评价方法中，随机前沿分析法（SFA）和数据包络分析法（DEA）较为常用，相比之下DEA 计算简单且适用于多组投入产出决策单元（DMU）的数据处理［12］。 参考成刚等［12］的研究，按照健康生产理论，对卫生体系进行效率评价时应选择规模报酬可变的模型，基于此本研究选择产出导向的BCC 模型。 通过Deap2.1 软件对2012～2020 年30 个省份中医医院的运行效率进行测算， 每个DMUj 有a 种投入和b 种产出，BCC 模型的对偶规划式如下：

θ为决策单元的综合效率， 综合效率可拆解为纯技术效率与规模效率的乘积。 当θ=1，s-和s+均为0时，说明处于帕累托最优状态， DMU 为强有效； 当θ=1,s-或s+不为0 时，DMU 的生产状态为弱有效；当θ＜1 时，说明 DMU 无效［13］。

1.2.2 Malquist 指数

Malquist 指数模型（M 指数）可以对多投入、多产出决策单元的全生产要素的动态变化进行分析［10］，从时期t 到t+1 时的M 指数表示为：

由公式可知，全要素生产率变化指数（TFP）受到技术效率变化指数（EC）与技术变化指数（TC）的综合影响；技术效率变化指数则是纯技术效率变化指数（PEC）与规模效率变化指数(SEC)共同作用的结果，综合即得TFP=PEC×SEC×TC。 当指数等于1 时，说明中医医院的运行效率未变；当指数大于1 时，说明中医医院t+1 时期的运行效率比t 期的有所提高；当指数小于1 时，说明中医医院t+1 时期的运行效率比t 期的有所下降。

1.2.3 Tobit 回归

Tobit 回归模型最早由James Tobin 提出，是被解释变量受到限制时可以运用的一种模型。 景日泽等［6］学者指出DEA 模型测算出的效率取值处于0-1 的范围内，具有被删截的特点，若采取最小二乘法进行分析，将会导致最终结果出现偏差。 因此本研究将通过DEA 模型获得的中医类医院运行的三种效率值分别作为被解释变量，从内部和外部两个方面假设对运行效率产生影响的因素作为解释变量，构建Tobit 模型：

Ydeai为DEA 模型测算的中医医院运行效率，i 为综合效率、纯技术效率、规模效率，β0为常数项，βk代表回归系数，Xk为效率的影响因素，μi为随机扰动项。 运用Stata16.0 软件实现回归分析，明确对中医医院运行效率产生影响的因素及其作用方向。

2 指标选取

2.1 投入产出指标

医院作为多投入多产出的运行系统，对其运行效率进行测算最关键的是建立一个合理的指标体系。本研究通过文献分析， 基于全面性、 针对性、 数据可获得性的原则， 选取卫生技术人员数、 中医医院机构数、 实有床位数作为投入指标， 诊疗人次数、 出院人数作为产出指标， 表1 中为各项指标的具体含义。

表1 指标含义表

2.2 解释变量

已有的研究成果中，王颖等［11］研究山东省中医医院时，选取医疗需求、地区经济水平作为医院效率的院外影响因素，医院规模、医疗质量、费用负担、员工激励水平等作为院内影响因素；陈芳等［8］同样选取院内和院外因素作为一级指标，二级指标中还考虑到竞争水平及职工工作量等方面。 可以看出，中医医院运行效率受到院内、院外多种因素的影响。在文献回顾的基础上，综合数据的可获得性，本研究选取年末人口数（X1）、人均地区生产总值（X2）、病床使用率（X3）、平均住院日（X4）、医师日均担负诊疗人次（X5）、实有床位数（X6）、卫生技术人员数（X7）、城镇人口比重（X8）八个指标纳入回归。 其中 X1、X2、X8作为中医医院外部因素，反映着医疗需求和经济发展水平对医院效率的影响，X3、X4 是考量医院医疗质量的重要因素，X6 和X7 则是医院重要的组成要素。

3 结果

3.1 2012～2020 年我国中医医院运行效率静态分析

3.1.1 平均运行效率分析

通过Excel 对所需数据进行整理， 运用Deap2.1 软件测算2012 至2020 年30 个省份中医医院的运行效率，2020 年中医医院平均综合效率、平均纯技术效率、平均规模效率分别为0.817、0.859、0.953，变化趋势见图1。

图1 2012～2020 年我国中医医院平均运行效率图

由图1 可知，九年间平均综合效率在0.810 到0.883 之间波动，最低值出现在2019 年，2016 年前存在一定的波动，2017 年开始呈现下降趋势，但2020 年有所上升。 平均纯技术效率总体上为下降趋势，最高值为2014 年0.916，2020 年效率值最低为0.859。平均规模效率2012 年效率值最高为0.971，观察图1可以发现其整体变化趋势与平均综合效率相同。

3.1.2 各省份平均运行效率分析

按照地理位置，将30 个省份划分为东部、中部、西部，图2 饼状图反映出地区间中医医院的运行效率存在差异。

图2 2012～2020 年各省份中医医院平均运行效率值饼图

由图2 可知，西部地区平均值最接近于1，中部地区效率值最低有待改善的空间较大。

计算30 个省份九年间的运行效率的均值，上海市的平均综合效率最高为1,最低是吉林省0.550，总体变化趋势如图3 所示。

图3 2012～2020 年各省份中医医院平均运行效率变化图

从图3 中可以发现山西等8 个中部地区的省份之间综合效率和纯技术效率的均值差距较大， 内蒙古等11 个西部地区的省份差距最小。平均规模效率方面，省份之间差异最大的是东部地区，中部地区波动程度最小，表示东部地区不同省份之间中医医院的总体规模相差较大。

3.1.3 规模报酬状态分析

根据Deap2.1 软件运行结果分析30 个省份中医医院的规模报酬状态，如表2 所示。

表2 2012～2020 年我国中医医院规模报酬状态表

由表2 可知，2013～2019 年超过50%的省份中医医院的规模报酬递减，表明中医医院的规模需要缩减，到2020 年规模报酬递减的省份数量占比减少，说明中医医院规模缩减实现一定的成效；2012～2019年间规模报酬递增中医医院的占比整体上在下降，到2020 年增加了30%的占比，说明需要扩大合理规模来提高综合效率的中医医院数量明显增多；规模报酬不变的中医医院代表其规模适宜，而9 年后规模适宜的中医医院数量相比较减少一半，说明多数医院的规模尚需优化。

3.2 2012～2020 年我国中医医院全生产要素变化指数

3.2.1 全生产要素变化指数分析

Malmquist 指数模型分析结果如表3 所示。

表3 2012～2020 年我国中医医院院全要素生产率变化表

由表3 可知，2012～2020 年间全国中医医院院全要素生产率变化指数年均下降2.1%。 除2013～2014、2015～2017 年度全要素生产率变化为上升外， 其余年度均为下降，2019～2020 年度降幅最大为9.2%；技术变化年均下降1%，2019～2020 年度降幅最大为13.6%；技术效率变化年均下降1.1%，2018～2019 年度降幅最大为5.1%；纯技术效率变化年均下降0.9%，2018～2019 年度降幅最大为6.4%；规模效率变化年均下降0.3%，2017～2018 年度降幅最大为3%。 其中，技术衰退导致2019～2020 年度全要素生产率有所下降，2016～2017 年度则是由于技术效率下降的原因，其余年度均受到技术衰退和技术效率下降共同的影响。

3.2.2 各省份全要素生产率变化指数分析

30 个省份全要素生产率变化情况如表4 所示。

表4 2012～2020 年30 个省份中医医院全要素生产率变化表

续表4

观察表4 可以发现山西、贵州、青海三个省份的全要素生产率上升，广西壮族自治区保持不变，其余省份全要素生产率均下降。 进一步对全要素生产率进行分析，上海、江苏、湖南、云南单纯由于技术衰退导致下降；吉林、安徽、福建、江西、湖北、贵州、陕西、重庆、宁夏是受到技术衰退和纯技术效率下降的影响；浙江、河南、广西、四川是受到技术衰退和规模效率下降的影响；北京、天津等九个省份是受到技术变化、纯技术效率和规模效率共同的影响造成的下降。 在效率改善方面，只有山西、贵州、青海三个省份中医医院的整体效率和技术效率得到提升（TFPCH>1），河南、山西、贵州三个省份纯技术效率实现提高（PECCH>1），青海、重庆、宁夏三个省份规模效率有所增长（SECCH>1）。

3.3 我国中医医院运行效率影响因素分析

表5 为Stata16.0 软件进行Tobit 回归分析所得结果，在5%的检验水平下对三个模型进行分析。

表5 Tobit 回归结果表

3.3.1 综合效率回归模型

由表5 可知，综合效率模型中，年末人口数、实有床位数、卫生技术人员数未通过显著性检验，说明此三种因素不会对中医医院的综合效率产生影响。 通过显著性检验的因素中，人均地区生产总值、病床使用率和医师日均担负诊疗人次与中医医院综合效率呈正相关， 人均地区生产总值影响着居民的就医支付能力，反映出地区经济水平的发展有利于中医医院综合效率的提升；医院内部病床的使用频度越高医院的综合效率越高；医师日均担负诊疗人次在一定程度上反映出医师的工作效率，说明医师的工作效率越高越有利于改善中医医院的综合效率。此外，平均住院日和城镇人口比重与中医医院综合效率呈负相关，平均住院日越长越不利于医院综合效率的提升；城镇化的过程使得城镇人口比重逐年上升，有关研究显示社区城镇化激发了居民的就医需求［14］，且我国中医医院大都位于市县区域，但城镇人口的增多会使医院的综合效率下降，说明当前中医医院尚未达到满足居民医疗需求的能力。

3.3.2 纯技术效率回归模型

由表5 可知，纯技术效率模型中，人均地区生产总值、病床使用率、医师日均担负诊疗人次对提升中医医院纯技术效率具有促进作用，平均住院日、城镇人口比重则不利于中医医院纯技术效率的提升，年末人口数、实有床位数、卫生技术人员数对纯技术效率的影响不显著。 经济的发展推动纯技术效率的改善，病床使用率和平均住院日是反映医院医疗服务质量的相关指标，医疗质量主要由医务人员的医疗技术水平决定，因此医师日均担负诊疗人次越多、病床使用率越高、平均住院日越短中医医院的纯技术效率越高。城镇人口的增多导致医院纯技术效率的降低，表明中医医院的技术和管理水平需要进一步改善从而保证高质量医疗服务的提供。

3.3.3 规模效率回归模型

由表5 可知，规模效率模型中，具有统计学意义的变量中医院床位数量与规模效率呈正相关，平均住院日、卫生技术人员数与规模效率呈负相关。回归结果显示实有床位数越多越有利于提高中医医院的规模效率，卫生技术人员数量的增多会导致医院规模效率下降，究其原因可能是中医医院内部卫生技术人员的配置不合理，仅仅只是数量的增加，无法有效提高规模效率。平均住院日在三个模型中均显著，且与三个效率均为负相关，说明平均住院日变长医院的运行效率会降低。

4 讨论

4.1 多数省份中医医院规模待优化

图1 DEA 模型的测算结果反映出我国中医医院运行效率总体为下降趋势，这与陈莉等［10］研究结果相同，进一步分析可以发现2016 年和2020 年平均规模效率上升时平均纯技术效率在下降，平均综合效率却有所提高，说明规模效率对综合效率的影响相对较为明显。 观察规模报酬状态可知，当前许多中医医院规模并未达到最优，特别是2020 年规模报酬递增的省份达到了2019 年数量的三倍，说明多数省份中医医院的规模尚需采取措施进行优化。 中医医院机构数量的增加容易带来医疗资源投入过多或不足等问题，2020 年全国有2/3 的省份医疗资源投入不合理，其中安徽和湖北两个省份中医医院的实有床位数的松弛量较大，存在投入冗余，张昕男等［14］研究中同样指出中医医院资源投入存在过剩的问题。

4.2 中医医院运行效率存在地区差异

从30 个省份的平均运行效率图中可以看到我国东、中、西部中医医院的运行效率存在差异，分别为0.832、0.807、0.909。 西部中医医院的平均运行效率总体上比东、中部地区高，说明西部地区卫生资源得到了合理利用，同时也体现出卫生工作人员的工作强度较大。相对比而言经济水平较高的东部地区中医医院数量较多，投入的人力、物力、财力比较丰富，居民获得中医药服务的可及性更好一些。 西部地区由于地理位置、经济水平等原因，中医医院的数量及获得的卫生资源较匮乏［8］，但省份之间效率值的差异比东中部地区要小。图3 中三种效率值波动情况反映出纯技术效率对东、中部地区省份的综合效率影响较大， 西部地区则是受到纯技术效率和规模效率的综合影响， 表明不同地区中医医院发展的侧重点不同。

4.3 多种因素影响中医医院运行效率

全生产要素变化指数显示2012～2020 年只有三个省份中医医院改善了整体效率， 究其原因各省份中医医院全生产要素变化指数下降主要是受到技术衰退的影响，杨雨晨等［15］学者的研究得出了同样的结论。 回归分析结果说明提高病床使用率、缩短平均住院日、医师日均担负诊疗人次增加对中医医院的技术效率有促进作用，病床的使用情况及医生诊疗人次在很大程度上受到医疗水平的影响，因此提升医院技术水平是有效利用卫生资源、提高医院运行效率的关键动力，同时也需要平衡好医师工作量与医疗服务质量之间的关系［16］。此外，医院运行效率还受到当地城镇化程度及经济发展水平的影响。床位数和卫生技术人员数作为医院的核心组成要素，直接影响着医院的规模效率，从回归结果看，两种要素对医院规模效率的影响是相反的，这与张昕男等［14］、陈芳等［8］研究结果一致，表明两种要素需进一步优化配置。综合以上研究结果，中医医院自身的医疗技术和管理水平以及医疗需求和当地经济水平均影响医院的运行效率，因此改善运行效率需全面考虑医院的内、外部因素。

5 建议

5.1 统筹规划，合理优化医院规模

为推进新时代中医医院规范化建设，国家中医药管理局2021 年发布《中医医院建设标准》，对医院的建设规模提出了明确要求［16］。 面对当今许多中医医院规模过大或过小的情况，卫生行政部门应在建设标准的指导下合理统筹，结合各级中医医院的实际状况科学制定发展规划，引导建设规范化中医院。回归结果表明实有床位数和卫生技术人员数影响中医医院的规模效率，医院自身需创新发展思路，在合理的范围内通过增加床位数的方式扩大规模， 同时优化卫生技术人员的配置， 注重卫生资源的有效利用。对于规模报酬递减的中医医院，可以通过建分支医院或者向下级医院输送病床等医疗资源的方式实现医院规模的缩减，避免医院扩张的风险。 在中医医院数量不断增加的背景下，卫生资源投入需坚持合理化的原则，可通过变动床位数等要素及市场供求等方式优化中医医院规模［14］，促使卫生资源实现效益最大化。

5.2 因地制宜，协同缩小区域差异

面对区域差异，不同地区应结合当地情况制定中医院发展政策，有针对性地解决当地医院运行中存在的问题。 提升医院的技术和管理水平是东中部地区发展的侧重点；加大财政投入，吸引卫生人才支持西部发展， 提高卫生技术人员的待遇是西部地区中医医院的发展方向。 不同省份之间可以建立合作关系，东中部地区运行效率较高的省份与西部地区省份开展技术交流、人才培养等项目，推动东中西联动，提升医疗资源的利用效率［17］。 在加强整合型医疗服务体系建设的政策背景下，省份内部各区域间建立双向帮扶机制，鼓励各级中医院积极参与医疗联合体组建，发挥协同作用整合区域内医疗资源，推动优质医疗资源扩容和均衡布局，共同探索技术进步缩小区域差异，实现运行效率提升。

5.3 细化管理，提升中医药服务能力

回归结果表明当前我国中医医院卫生技术人员配置不合理， 且反映医疗质量的指标对医院的运行效率具有显著影响。医院自身需进行细化管理，以患者需求为导向，加强内部组织结构建设，优化医院管理机制，探索建立现代医院管理制度。设计医院绩效管理体系，选取与管理水平相符合的绩效管理工具，将高质量服务和管理能力建设融入绩效考核当中，推动中医药服务能力提升。 创新院内运行机制，定期对医院运行效率进行测评， 及时发现医院运行中存在的问题并做出调整， 实现中医医院治理能力现代化。 遵循中医药发展规律，建设具有中医药特色的激励体系，在《三级公立中医医院绩效考核指标》的指导下，各医院围绕中医药理论、临床实践能力和医德医风等方面进一步优化考核指标，动态调整卫生技术人员的工作量，确保医务人员的工作积极性。大力发展中医药特色，规范医疗服务行为，推进中医医院高质量发展，保证高效便捷中医药服务的提供。