我国中医类医院服务效率的空间分布及影响因素研究
2023-11-13马慧敏熊巨洋
马慧敏,熊巨洋
(1.苏州大学附属第一医院,江苏 苏州 215000;2.华中科技大学同济医学院医药卫生管理学院,湖北 武汉 430030)
《“十四五”中医药发展规划》强调推动中医药事业发展,以应对多种健康挑战,更好地满足人民群众的健康需求。然而,当前我国中医药发展区域不均衡问题突出,如何优化中医卫生资源配置、平衡地域之间发展成为各界关心的焦点。中医类医院作为中医药服务的重要载体,其服务效率直接反映中医药整体发展水平。当前学者对于我国省际层面中医服务效率的研究主要分为两类。第一类研究聚焦中医服务的静态和动态效率[1,2],但已有研究鲜有引入空间计量方法分析中医服务效率在空间上的分布特征并分析其变化趋势。第二类聚焦中医服务效率的影响因素,多利用Tobit回归模型[3]和三阶段DEA模型[4]进行研究,当前研究一方面鲜少纳入体现中医特色的指标,另一方面仅分析当地相关条件因素的影响,未能识别并控制相邻地区之间中医服务效率可能存在的相互影响,即中医服务效率的空间溢出效应。
因此,本研究使用数据包络分析和空间计量方法研究我国各省中医类医院服务效率的空间分布、聚集特征及其时间演变,探索中医类医院服务效率在空间上的溢出效应及影响因素,为优化我国中医资源布局、改善中医类医院服务效率提供参考。
1 资料与方法
1.1 资料来源
本文研究对象为我国31个省级行政区的中医类医院,包括各级中医、中西医结合、民族医院。运用数据包络分析(DEA)进行效率分析。基于文献研究法[5-7],遵循DEA投入与产出指标的代表性、独立性、稳定性、核心性等要求[8],选取中医类医院的机构数、卫生技术人员数、床位数作为投入指标,诊疗人次数、出院人数作为产出指标。数据来源于2015-2016年《中国卫生和计划生育统计年鉴》、2017-2019年《中国卫生健康统计年鉴》。
参考过往医疗服务效率研究[9,10]并结合中医系统特色,将中医服务效率的影响因素分为3个层次:宏观社会经济层面、中观中医药系统层面、微观中医院内部层面。中药是中医必不可少的治疗工具,二者密不可分。道地药材是优质中药材,地理标志是对于道地药材的知识产权保护制度,道地药材地理标志数能反映出当地中医药发展的自然人文条件[11]以及当地政府对于中医药知识产权的保护意识和重视程度[12],因此将道地药材地理标志数和中药材销售额2个指标纳入研究,见表1。
表1 中医类医院服务效率的影响因素指标
1.2 研究方法
1.2.1 数据包络分析法
数据包络分析方法(DEA)被广泛用于研究行业产业要素生产效率[13]。本文选取DEA-BCC模型测算中医类医院静态服务效率,利用Malmquist指数衡量决策单元不同时期全要素生产率变化情况[14]。
1.2.2 空间自相关分析法
空间相关性的分析结果以全局Moran’sI指数和局部Moran’sI指数呈现。全局Moran’sI指数反应中医类医院服务效率的整体空间自相关程度。局部Moran’sI指数反应分析各个地区与其周边地区间效率的空间关联与聚集程度。依据临近规则定义空间权重矩阵[15]。
1.2.3 空间回归模型法
空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM)是两种基础的空间计量模型[16],建立在OLS普通线性回归模型的基础上,并充分考虑了变量之间的空间交互效应。本文使用2019年中医类医院数据进行影响因素分析,遵循空间回归模型选择流程[17]。首先使用OLS方法得到模型估计误差,残差全局Moran’sI指数为2.320,差异有统计学意义(P<0.05),说明回归模型残差不独立,即忽视空间因素的传统OLS模型估计出现误差[18]。接着进行Lagrange Multiplier(LM)检验,结果显示 LM(lag)有统计学意义(P<0.05),LM(error)无统计学意义,因此选择空间滞后模型进行回归分析。
1.3 统计学方法
使用DEAP 2.1软件测算31个省级行政区的中医类医院服务效率,利用GeoDa1.14对中医类医院服务效率进行空间自相关性分析并构建空间回归模型。
2 结果
2.1 中医类医院静态效率分析
如表2所示,2019年仅有上海、湖北、贵州、甘肃、新疆5个省份的中医类医院综合效率值为1,即DEA有效,实现了资源的有效利用;纯技术效率均值0.903,规模效率均值0.921;北京、江苏、浙江、广东、广西、海南、四川、西藏、宁夏9个省份仅实现纯技术效率有效,其中6个省份规模效率递减,3个省份规模效率递增。分区域来看,我国中医类医院服务综合效率整体由北向南递增,华北、东北地区效率较低,以湖南、贵州、重庆为主体的西南-华中地区整体的效率水平较高,西北地区内部效率差异较大。
表2 2019年各地中医类医院服务效率情况
地区间效率的差异主要来自于纯技术效率,东北、华北、华南地区的纯技术效率和规模效率值的差异较大,提示地区内部纯技术效率和规模效率发展不平衡;东北、华北地区的纯技术效率显著低于规模效率,提示纯技术效率是制约这两个地区中医类医院综合效率的主要原因;华南地区的规模效率显著低于纯技术效率,推断华南地区效率的主要制约因素来自于规模效率;华东、华中、西北、西南地区纯技术效率和规模效率的分布基本平衡,提示这些地区的中医类医院运行效率没有特别偏弱于其中一方。
2.2 中医类医院动态效率分析
2015-2019年我国中医类医院全要素生产率变化指数均数为1.01,即TFP年均提升1%;技术变化指数和技术效率变化指数的均数分别为1.011和0.990,即技术进步年均提升1.1%,技术效率则略有下降,提示中医类医院全要素生产率提升主要受到技术进步的拉动。5年间,纯技术效率、规模效率均有所降低,两者共同作用下技术效率下降。可见我国中医类医院整体技术水平提升,但医院管理水平下降、规模偏离适宜状态,见表3。
表3 2015-2019年我国中医类医院服务效率Malmquist指数情况
从地区分布来看,华东、华中、华南地区的全要素生产率有所上升,华北、东北、西南、西北地区下降。分解全要素生产率指数发现,华东、华中、华南地区的技术进步显著,华中、华南纯技术效率也有所提升,西北、华北、西南地区全要素生产率下降主要受到规模效率而非纯技术效率影响。
2.3 中医类医院效率空间相关性分析
2015-2019年中医类医院服务的综合效率全局Moran’sI指数均为正数,分别为0.444、0.423、0.434、0.374和0.335,且差异有统计学意义(P<0.05),提示我国中医类医院服务效率具有空间集聚效应。同时,中医类医院服务效率Moran’sI指数值呈现下降趋势,提示空间上的地区差异不断缩小[19]。
局部空间相关性分析显示,在5%的显著性水平下,全国中医类医院服务效率存在明显的空间聚集特征,整体聚集特征变化不明显。高-高聚集地区集中在西南-华中,其中,湖南、重庆、贵州、广西始终为高-高聚集;低-低聚集则集中在华北地区,东北三省和内蒙古始终为低-低聚集;河北在2015年、2017年为高-低聚集,其服务效率高于临近地区,这一聚集性在2019年不再显著;浙江始终为低-高聚集,其中医类医院服务效率始终显著低于临近地区,见表4。
表4 2015年、2017年、2019年中医类医院服务效率空间聚集情况
2.4 中医类医院效率空间溢出效应及影响因素分析
如表5所示,空间滞后项ρ的系数0.479(P<0.05),提示中医类医院的服务效率存在着省际间正向空间溢出效应。外部环境因素中,城镇化、老龄化率、中医药财政投入具有统计学意义(P<0.05),老龄化程度增加、更多的财政投入能够促进效率提高,城镇化对效率有负向影响;内部因素中,医护比越高、中医类医师占比越低,中医类医院服务效率越低(P<0.05)。
表5 中医类医院服务效率影响因素
3 讨论
3.1 中医类医院服务效率存在区域差异,规模效率制约效率提升
根据DEA—BCC模型结果,我国中医类医院服务效率存在纯技术效率和规模效率不平衡的情况,华北、东北地区纯技术效率水平低下问题突出,华南地区应当注重改善规模效率。Malmquist指数结果显示,2015-2019年,仅华东、华中、华南3个地区全要素生产率呈现上升趋势。分析发现,相较于其他下降的地区,这3个地区全要素生产率主要受到纯技术效率提升的拉动,而非规模效率。这提示未来在提高中医服务供给效率过程中,一方面要持续改善医院内部管理水平和运行能力,继续发挥纯技术效率的拉动作用,更加关键的是,要因地制宜适当扩大或缩减卫生资源规模、优化结构,避免盲目扩张、追求先进设备等粗放发展方式导致的资源浪费[20],合理利用资源存量,控制供给规模。
3.2 中医类医院服务效率具有正向空间溢出效应
研究发现中医类医院效率全局Moran’sI指数显著为正,局部空间相关性也主要为高-高或低-低聚集,高-低或低-高聚集现象少,空间滞后项系数显著为正,提示我国中医类医院服务效率具有正向的空间溢出效应,即中医类医院服务效率不仅受到自身因素的影响,还会受到相邻省份的正向影响。溢出效应的作用机制主要为外部经济、示范效应、协作效应[21],地理相邻的省份之间社会经济整体发展水平相近、关系相对密切、信息互通相对畅通[22],存在中医药资源的流动及经验的借鉴[23]。另外,全局Moran’sI指数在2015-2019年间呈现下降趋势,提示5年间地区中医类医院服务效率差异减少,地区不平衡性有所改善[24]。效率的空间相关性要求考虑地区之间的辐射、联动效应,而非仅仅依靠经济或政策手段发展单个地区,应统筹规划,建设区域性中医专科联盟、多中心产学研平台,促进中医在地区间的资源流动与技术的共享,以联合区域发展。
3.3 中医类医院服务效率受到城镇化、老龄化、财政投入、卫生人员结构影响
空间回归模型结果显示,老龄化、城镇化、中医药财政投入、医护比、中医类医师占比对中医类医院服务效率产生影响。在宏观社会经济因素上,城镇化对中医类医院服务效率有负向影响,这与顾海和崔孟菲等人研究结果相同[3,10]。背后原因可能一方面在于城镇化导致的区域资源供需不匹配,随着城镇化的推进,区域中心城市、大城市人口虹吸效应显著,医疗系统承担的医疗服务量增加,然而医疗资源供给和医院内部管理水平却难以及时匹配和应对服务量的增加,同时较小规模城市却面临着医疗资源的闲置,因此整体服务效率降低,这提示需重视平衡区域中医资源投入。另一方面可能与城乡居民对于中医的观念差异有关,相关研究表明,相较于农村居民,城镇居民对于中医的认同度更低、更倾向于利用西医服务,城镇化背景下城镇居民增加、观念改变,医疗系统内部可能存在西医对中医的挤出效应[25],这也对中医类医院效率产生了负面影响;人口老龄化增加了医疗服务需求,需求反作用于供给,促使医院加强医疗资源配置和管理,效率得到提升。
在中医药系统因素上,更多的中医药财政投入能够为医院提升医疗技术水平、改善管理体系提供经济支持,进而促进服务效率的提升。在微观因素上,医院内中医类医师占比越高则服务效率越高,这是由于中医类医生可以综合运用中医和西医的诊疗手段,中西医结合诊疗能够提升诊断准确性和治疗针对性,改善服务效率;医护比同样影响中医类医院效率,当前中医医院和西医医院共用医护配置标准[26],应当根据中医特色及院内中西医协同作用,确定适宜卫生技术人员配置比例。外部、内部因素协同影响中医类医院的服务效率,建议根据当地发展水平、人口结构、中医药基础等条件因地制宜,明确中医在本地医疗系统及经济发展中的战略定位和功能作用,内外耦合,协同推动中医发展。