2017—2021年我国基层卫生资源配置的公平与效率研究

陈双双,吕鸣,胡军,钱莉娜,施晨玲,王培嘉

1. 复旦大学附属中山医院,上海 200030;2. 浙江大学医学院附属邵逸夫医院,浙江 杭州 310020;3. 上海市卫生健康委医政医管处,上海 200030

《“健康中国2030”规划纲要》明确要求,应优化卫生资源配置效率、提高其配置的公平可及性,实现人人享有均等化、高效率的基本医疗卫生服务[1]。二十大报告指出,基层卫生院作为基层卫生服务体系的核心,是解决农村居民“看病难看病贵”的重点。自2019年新冠疫情暴发对老百姓产生身体健康损害的同时暴露基层卫生医疗配置的公平与效率的诸多问题。因此,为满足基层患者就医需求,提高卫生资源利用效率,本文通过分析卫生资源动态配置效率与公平程度,促进实现优质医疗卫生资源配置均衡化,提高基层医疗卫生服务水平,从而进一步推动分级诊疗政策,推动实现2023全面推进乡村振兴战略[2]。

我国基层卫生资源配置的现有研究大多只关注某一区域,或一般强调分析公平或效率,鲜少将两者同时纳入考察。如陈伟等[3]运用DEA-Tobit方法分析探讨2016年吉林省基层医疗机构的卫生资源利用效率与公平分析;张爽[4]等人利用湖北省2008—2014年面板数据及2014年横截面数据,分析医疗卫生机构投入产出效率现状和新医改前后动态变化;张然[5]等运用泰尔指数分析山东30家乡镇卫生院资源配置公平性情况;史卫红[6]等采用 DEA-BCC模型研究江苏省2011—2020年各地区医疗资源配置效率。上述的研究均从区域角度分析乡镇卫生资源配置效率或公平性情况,缺乏全局视角,容易产生分析偏差。因此本研究利用2017—2021年卫生统计年鉴的权威数据,利用DEA-Malmquist指数模型与基尼系数从全国范围的角度评价基层卫生资源的配置效率与公平性,分析近5年我国新医改以来基层卫生资源配置现状和存在的问题,为新医改政策制定提供参考。

1 资料与方法

1.1 资料来源

通过研读已有相关文献,本文选取基层卫生院机构数、基层卫生院卫生技术人员、基层卫生院床位数作为投入指标;基层卫生院入院人数、基层卫生院诊疗人次作为产出指标[7]。投入、产出相关统计数据均来自《中国卫生统计年鉴》,基层人口数据源于《中国县域统计年鉴》。

1.2 研究方法

1.2.1 基尼系数 基尼系数是国际公认的判断分配公平程度的常用指标,充分考虑了各地区人口与地理因素对公平性的影响,在卫生经济领域已得到广泛应用[8]。根据不同省市人均卫生资源占有量从小到大进行排序,以农村居民累计人口百分比为横坐标,以基层卫生资源累积百分比为纵坐标,绘制出卫生资源按人口分布的洛伦茨曲线,通过计算面积之比得出基尼系数的数值(G)。基尼系数取值在0和1之间,越接近0,表示卫生资源配置公平性越好。通常认为,0.2以下表示卫生资源配置达到“高度公平”;0.2～0.3表示比较公平;0.3～0.4表示相对合理;0.4为警戒线,当G>0.4时则表明资源配置差距较大。

1.2.2 DEA-Malmquist指数效率模型 数据包络分析(Data Envelopment Analysis),简称DEA,是一种对多投入与多产出决策单元的综合效率评价方法[9]。传统的DEA 模型主要分为规模报酬不变的模型(CCR)与规模报酬可变模型(BCC),由于其并未考虑松弛变量对效率结果的影响,往往会高估决策单元的效率,使评估结果产生偏差。DEA-Malmquist指数模型是基于DEA模型演变而来,将生产效率(tfpch)转化为技术变化的追赶效应及技术变革产生的前沿转移效应,即技术效率(effch)、技术进步效率(techch),技术效率(effch)分解为技术进步效率(pech)及技术规模效率(sech)[10]。DEA-Malmquist指数模型规避了传统DEA模型的比值假设带来的测量偏差,还考虑到松弛变量,模型中效率值越大,表明越达到最优前沿,解决了多个有效决策单元间多时间段对比分析的问题,提高了实证分析结果的准确度与可比性。因此DEA-Malmquist指数模型在医疗卫生评价领域中具有较强的适用性和先进性[11]。

本研究将全国31个地区作为决策单位,每个省市为一个DMU,选取投入指标Xi=(x1、x2、x3),产出指标Yi=(y1、y2)构建DEA-Malmquist指数模型,它通过DEA方法测量t和t+1之间的产生的变化,即2017—2021年各省份决策单元在不同时间卫生资源配置效率的动态演变过程。研究中若Malmquist指数大于1,资源配置效率在2017和2021年中递增;该指数小于1时,认为生产力下降;指数等于1,生产力停滞,卫生资源配置效率未产生进步。本文运用DEAP 2.1软件,通过DEA-Malmquist指数模型对基层卫生资源的近五年面板数据进行效率层面分析,测量“十三五”期间我国各地区基层卫生资源配置情况。

2 结果分析

2.1 基层医疗卫生资源投入公平性分析

表1为2017—2021年全国基层卫生资源按人口分布的基尼系数。我国基层卫生资源各基尼系数几乎都小于0.2,可以认为各基层卫生资源投入按人口配置达到高度公平。通过对投入指标的横向分析,发现与卫生机构数量和床位资源相比,卫生技术人员数量基尼系数均值为0.15,公平性最优。从纵向变化趋势来看,各卫生资源投入的基尼系数大体上处于平稳状态,其中卫生技术人员与卫生机构数量在公平性方面呈现小幅上升的趋势,而卫生机构床位数的基尼系数逐年上升,公平性减弱。根据人口分布绘制我国2021年基层投入指标(卫生技术人员、卫生机构数量、卫生床位数)的洛伦兹曲线(图1)可以发现,卫生技术人员数量较其他投入指标中洛伦兹曲线面积较小,说明我国近五年来卫生技术人员的公平性方面有较为明显的改善。

2.2 基层卫生资源配置效率分析

2.2.1 基层医疗卫生资源整体效率层面分析 根据前文方法,对我国“十三五”期间(2017—2021)基层医疗资源配置情况进行效率测算,DEA-Malmquist指数模型分解情况如下图所示。

表2为2017—2021年基层医疗资源效率测度及分解结果,由此可见,“十三五”期间我国基层卫生资源配置效率整体呈现波动上升的趋势,2017—2021年我国基层卫生总体配置效率均值为0.971,技术效率为0.975,技术进步效率为0.996,纯技术效率为0.984,规模效率平均为0.991,各地区卫生资源配置效率年均上升1.25%,但整体波动较为明显,尤其技术进步效率五年来变动较为明显,一定程度上表明卫生资源配置效率情况并不稳定。在此基础上,对“十三五”期间基层医疗配置效率变动情况展开分析(如图1所示),我国基层医疗资源效率与技术进步效率波动情况几乎保持一致,由此可见,技术进步效率对基层医疗资源配置情况产生较大影响。另外,从各年情况分析,2017—2018年及2020—2021年度医疗资源配置效率(tfpch)大于1,其他时间段均小于1,其中2018—2019年下降幅度最大,医疗资源配置效率降至0.899,下降了13.31%,虽后期逐渐回升至1.05,一定程度上显示我国基层卫生资源配置情况较不稳定,整体波动性较大。

表2 2017—2021年我国整体DEA-Malmquist指数及其分解结果

表3 我国31个省市的Malmquist指数分析结果

由图2可以看出2018—2021年我国卫生资源配置效率中技术效率呈现明显下降趋势,为进一步研究技术效率变动情况,本研究分解其指数变化趋势得图3所示,可以看出技术效率、纯技术效率及规模效率在变动情况上保持一定相关性,但其中纯技术效率整体变动情况较规模效率更为明显,技术效率变动情况与纯技术效率更为一致。尤其2019年之后,纯技术效率明显下降,同时伴随规模效率的递减,直接对整体技术效率产生较大影响,下降幅度更为明显。

图2 医疗资源配置效率(tfpch)指数分解及其变动趋势

图3 技术效率(effch)及其分解变动趋势

2.2.2 基层医疗卫生资源省域层面分析 由表2可知,2017—2021年我国各省域卫生资源效率均值为0.971,处于逐渐低效率水平状态。全国31个省市中卫生资源配置呈现上升趋势(效率均值达到1以上)的仅有2个省市,其余29个省市效率呈现下降趋势,认为其卫生资源配置存在逐渐低效现象。其中海南省卫生资源配置效率均值最低,江苏、贵州等省域近年来配置效率增长明显,表明近五年来资源利用效率增长速度明显。总体看来,全国各区域卫生资源配置效率均处于小幅波动的均衡状态,总体呈现动态平稳的趋势。

为了更加清晰的展现区域效率差异,将全国31个省市按照7大区域划分,具体效率均值与趋势见图4。可以明显发现,西南地区效率指数在1以上,卫生资源配置效率进步显著。而华南、东北、西北、华北、华东地区资源配置均小于1,认为其卫生资源配置效率处于下降阶段,尤其是华南与西北地区基层卫生资源配置效率下降趋势尤为明显。其中西北部地区新疆省域医疗资源配置效率下降程度相对较大,而医疗资源效率的降低主要由于技术效率的下降,阻碍了医疗资源配置效率的提高。华南地区中海南省域医疗资源配置效率处于下降的阶段,广东、广西的效率均与1相近,其主要的原因同样是技术效率(techch)的降低。

图4 各区域 Malmquist 指数及其分解结果

3 讨论与建议

3.1 基层卫生资源总体公平性较好,但是地理分布公平性较弱

根据基尼系数的结果显示,我国2017—2021年全国基层卫生资源配置按人口分布达到高度公平,但是按照地理面积分布仍然存在区域差异。自“十三五”以来,我国基层医改不断推进,分级诊疗制度,医疗资源的下沉,医疗技术人才与医疗基础设备的全面引进使得各地达到绝对公平,卫生资源配置总体差异不公平逐渐缩小,配置不均等状况有所缓解[12]。但有研究表明基层卫生资源主要集中在人口密集的区域,而人口稀疏地区的卫生资源配置却未被重视[13]。因此,相关部门应该在兼顾卫生服务人群的同时,因地制宜地对基层医疗资源进行合理分配,充分考虑卫生机构的地域分布,减少卫生资源过度集中的现象[14]。为进一步推进卫生服务的公平性,未来研究可以通过GIS空间技术和泰森多边形等模型测度全国农村居民医疗服务空间的可达性水平[15],制定更精准的政策,从而实现人口与地理分布的双向公平。

3.2 不同区域卫生资源配置效率存在差异

将全国31个省市进一步划分为7大区域之后,可以更为直观的显示出不同区域的效率水平。根据DEA-Malmquist指数效率模型显示,“十三五”期间基层医疗配置效率变动呈现波动性上升的趋势,且与技术进步效率波动情况几乎保持一致。其中2018—2021年新冠期间我国卫生资源配置效率中技术效率呈现明显下降趋势,其中纯技术效率与规模效率均有所降低,从而阻碍了基层医疗资源配置效率地提升[16]。从各省域层面分析,华东、西南地区效率排名较高,而东北、西北与华南等地区近年来均出明显的下降趋势。2021年全国基层卫生床位数、卫生技术人员及卫生机构数量较2017年分别增加11.2%、6%、4.23%,而基层诊疗人数增加不明显,说明效率较低的区域卫生技术人员、医院床位数等没有得到充分的应用[17]。尤其是西北、华南地区技术效率与纯技术效率均呈现下降趋势,规模效率所有上升,一定程度上说明注重技术进步效率与规模效率的同时需要关注纯技术效率的增长情况,减少资源冗余现象,提高资源利用率才能更有效地提升卫生资源配置效率。基层卫生院重视公共卫生服务,忽视了基本医疗服务,从而使得病床使用率降低,医疗资源配置效率低下。因此,建议部分地区基层卫生院根据实际需求,合理配置医疗资源的投入,缓解其在数量上的过剩现象[18],尽可能降低全国各省域医疗资源配置效率上地差异。

3.3 提高卫生资源配置公平与效率的建议

国务院办公厅《关于推进医联体建设和发展的指导意见》中明确表示兼顾公平有效的医疗服务机制有利于提升基层医疗服务能力,从而推进构建分级诊疗。因此基层卫生院卫生资源的配置需要在坚持公平的基础上提升效能,达到公平与效率的平衡。通过上文分析,“十三五”期间我国基层卫生院资源配置的公平与效率近年来仅呈现出小幅波动,没有较大的上升或下降趋势。在公平与效率评价中公平性总体较好,但有研究表明基层需要关注按地理分配的公平性,相关政府部门应当注重卫生资源在各个地区的人口、地理间的合理分布,降低地域间资源投入的差异[19]。为了有效缓解“小病找村医,大病找三甲”的就医情况,基层卫生院应该从人力、物力、财力三个方面提高医疗服务的竞争力,改善其医疗配置情况。首先医疗卫生技术人员的医疗水平很大程度影响基层医疗服务水平及就医倾向[20],因此各地区政府需要建立健全人才吸引机制,吸引高素质医学人才下沉至基层卫生院,重视我国医疗卫生人才队伍建设不平衡不充分发展的矛盾,完善基层医疗机构评价体系[21]。其次,需要统筹协调物力资源配置,如床位、设备等,实现资源供需平衡的同时增强基础设备的检准水平[22]。此外,政府需结合宏观与微观角度建立经费预测与效益评价机制,提升基层卫生院竞争力的同时优化基层卫生经费的资源配置[23]。综上所述,基层卫生院需提升其服务的可及性和竞争力,从而增加居民在基层医疗机构就医意愿,实现基层卫生院公平与效率的协调运作,落实分级诊疗政策,推进实现“健康中国”战略。

利益冲突无