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我国中医医院服务效率的地区差异及影响因素研究

2024-06-15朱欣叶阮智慧卓扬凯时孝春钱爱兵

中国卫生质量管理 2024年5期
关键词:中医医院基尼系数中医药

朱欣叶 阮智慧 卓扬凯 时孝春 钱爱兵

【摘 要】 目的 测算我国中医医院服务效率水平,分析不同地区中医医院服务效率差异及影响因素,为优化中医药资源配置提供参考。方法 采用超效率SBM模型测算2012年-2021年我国中医医院服务效率,运用Dagum基尼系数分析我国中医医院服务效率地区差异,借助空间杜宾模型探究其影响因素及溢出效应。结果 2012年-2021年我国中医医院服务效率均值为0.907,东部、中部、西部及东北地区中医医院服务效率均值分别为0.955、0.886、0.947、0.669。中部地区中医医院服务效率基尼系数均值最大,为0.159;西部地区中医医院服务效率基尼系数均值最小,为0.107。中部地区与东北地区中医医院之间服务效率的差异最大。超变密度是我国中医医院服务效率总体差异的主要来源。空间自相关系数显著为负,人均受教育水平和人均地区生产总值的直接效应系数显著为正,城镇率和人口密度的溢出效应系数显著为负,床护比的直接效应系数和溢出效应系数均显著。结论 我国中医医院服务效率有待进一步提升,应重点关注东北地区中医医院服务效率。不同地区间存在的交叉重叠问题是导致我国中医医院服务效率存在差异的关键因素。我国中医医院服务效率受人均受教育水平、人均地区生产总值、城镇率、人口密度、床护比等多种因素影响。

【关键词】 中医医院;服务效率;地区差异;影响因素

中图分类号:R191;R197.1       文献标识码:A

Regional Difference and Influencing Factors of Service Efficiency in Traditional Chinese Medicine Hospitals in China/ZHU Xinye,RUAN Zhihui,ZHUO Yangkai,et al.//Chinese Health Quality Management,2024,31(5):17-21,28

Abstract Objective To estimate the service efficiency level of traditional Chinese medicine (TCM) hospitals in China, analyze regional differences and influencing factors, and provide a reference for optimizing the allocation of TCM resources. Methods The super-efficiency SBM model was used to estimate the service efficiency of TCM hospitals from 2012 to 2021, the Dagum Gini coefficient was used to analyze the regional differences in service efficiency of TCM hospitals, and the influencing factors and spillover effects were explored with the help of the spatial Durbin model.  Results  The average annual service efficiency of TCM hospitals from 2012 to 2021 was 0.907, with the eastern, central, westward, and northeast having respective averages of 0.955, 0.886, 0.947, and 0.669. The service efficiency of TCM hospitals in the central region was the biggest of 0.159, while the average annual Gini coefficient of service efficiency of TCM hospitals in the western region was the smallest of 0.107. The difference of service efficiency of TCM hospitals was the biggest between central region and northeast region. Supervariable density was the main source of the overall difference of service efficiency in TCM hospitals. The spatial autocorrelation coefficient was significantly negative, the direct effect coefficient of per capita education level and per capita GDP was significantly positive, the spillover effect coefficient of urban ratio and population density was significantly negative, and the direct effect coefficient and spillover effect coefficient of bed-to-cover ratio were significant. Conclusion  The development of TCM hospitals in China has room for optimization, and TCM hospitals in the northeast region should be the focus of attention and support in the next stage. The overlapping problem between different regions was the key factor that leads to the gap of service efficiency in TCM hospitals. The service efficiency of TCM hospitals in China is affected by many factors, such as per capita education level, per capita GDP, urban rate, population density and bed-to-care ratio.

Key words Chinese Medicine Hospitals;Service Efficiency;Regional Difference;Influencing Factor

First-author's address School of Health Economics and Management,Nanjing University of Chinese Medicine,Nanjing,Jiangsu,210023,China

国务院办公厅印发的《“十四五”中医药发展规划》(国办发〔2022〕5号)强调,要推动中医药高质量发展,建设优质高效的中医药服务体系。公立中医医院是中医药服务体系的主体,是推动我国中医药事业高质量发展的主力军,在全面推进健康中国建设中发挥着重要作用。中医医院服务效率能直接反映中医药资源配置的有效程度和中医医疗服务体系的完善程度[1]。国家统计局数据[2]显示,我国中医医院诊疗量从2012年的40 705万人次(占各类医疗机构总诊疗人数的5.91%)增长至2021年的59 668万人次(占各类医疗机构总诊疗人数的7.04%)。尽管我国中医医院服务能力有所提升,但仍存在地区间不均衡现象,尚不能满足公众对中医药服务日益增长的需求[3]。中医医院服务效率测算研究多采用数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis,DEA)。例如,范霖杰等[4]运用DEA方法分析 “十三五”时期我国中医医院全要素生产率的变化情况;林贤珊等[5]使用Bootstrap-DEA方法分析广东省33家中医医院的运行效率。值得注意的是,传统DEA方法难以比较有效决策单元的效率大小,而超效率SBM(Slack Based Measure)模型可以通过计算出大于1的效率值来弥补传统DEA方法的不足[6]。从地区差异分析来看,多数研究只是简单比较各地区中医医院服务效率水平的高低,较少深入探究各地区中医医院服务效率差异的来源[7-8]。从影响因素分析来看,多数研究采用Tobit模型探究中医医院服务效率的影响因素[9-10]。但是,Tobit模型难以判断中医医院服务效率是否存在空间依赖性以及各影响因素是否具有空间溢出效应。本研究使用超效率SBM模型测算2012年-2021年我国30个省(自治区、直辖市)的中医医院服务效率水平,运用Dagum基尼系数分析中医医院服务效率的地区差异及来源,借助空间杜宾模型研究中医医院服务效率的影响因素及溢出效应,以期了解我国中医医院服务效率的空间布局及变化情况,为优化中医药资源配置提供参考。

1 资料与方法

1.1 资料来源

参考相关文献[4,11],本研究以中医医院数、床位数和卫生技术人员数作为投入指标,以诊疗人次、出院人次、病床使用率和平均住院日作为产出指标。同时,选取医护比和床护比作为内部影响因素指标,选取城镇率、人口密度、人均受教育水平和人均地区生产总值作为外部影响因素指标[12-13]。投入与产出指标及各影响因素指标数据均来源于《中国卫生和计划生育统计年鉴》《中国卫生健康统计年鉴》《中国统计年鉴》。考虑到西藏自治区和港澳台地区数据缺失,本研究纳入分析30个省(自治区、直辖市)中医医院2012年-2021年数据。东部、中部、西部及东北地区的划分标准遵循国家统计局发布的《东西中部和东北地区划分方法》。

1.2  研究方法

1.2.1  超效率SBM模型    基于健康生产理论,本研究采用非导向规模报酬可变的超效率SBM模型测算中医医院服务效率,效率值越大,说明服务效率越高。

1.2.2  Dagum基尼系数     Dagum基尼系数弥补了传统Gini系数和Theil指数在研究对象间交叉重叠问题上的缺陷[14-15]。本研究运用Dagum基尼系数分析中医医院服务效率的地区差异及来源。

1.2.3  空间杜宾模型    空间杜宾模型是一种基于多元回归分析的统计模型,能够体现空间自相关效应和空间溢出效应[16]。本研究借助空间杜宾模型探讨中医医院服务效率的影响因素及溢出效应。

2 结果

2.1 中医医院服务效率

2012年-2021年我国中医医院服务效率均值为0.907,呈现波动上升趋势,总体较为稳定。各地区中医医院服务效率均值由高到低依次为东部地区、西部地区、中部地区和东北地区,分别为0.955、0.947、0.886、0.669,其中,东部和西部地区各年份中医医院服务效率均值明显高于全国平均水平。见图1。

2.2 中医医院服务效率地区差异

在总体差异方面,基尼系数整体呈波动下降趋势,年均降幅为0.08%。在地区内差异方面:从基尼系数年均值来看,中部地区均值最大,为0.159,其次是东部地区和东北地区,分别为0.135和0.116,西部地区均值最小,为0.107;从基尼系数变化趋势来看,东部、中部和东北地区基尼系数整体呈上升趋势,而西部地区基尼系数整体表现为下降趋势。在地区间差异方面,中部地区中医医院服务效率与东北地区中医医院服务效率的差异最大,东部地区中医医院服务效率与西部地区中医医院服务效率的差异最小。见表1。在地区差异来源方面,超变密度的贡献率在39.32%~52.62%之间,平均贡献率为45.99%,高于地区内和地区间差异的平均贡献率(分别为27.51%、26.50%),说明超变密度是我国中医医院服务效率总体差异的主要来源。

2.3 中医医院服务效率影响因素

2.3.1  空间相关性检验     存在空间相关性是使用空间杜宾模型的前提条件,故本研究先基于邻接空间权重矩阵计算2012年-2021年我国中医医院服务效率的Morans I指数,以判断其是否具有空间关联特征。结果显示,Morans I指数均>0(P均<0.05),表明我国中医医院服务效率具有显著的空间正相关,满足空间杜宾模型的使用条件。

2.3.2  回归分析    Wald检验和LR检验结果显示空间杜宾模型为最优选择,Hausman检验结果表明应采用固定效应模型。在比较三种固定效应模型的Log-L值和sigma值后,本研究采用双向固定效应的空间杜宾模型。从各影响因素的直接效应来看,人均受教育水平和人均地区生产总值对中医医院服务效率具有正向影响,而床护比对中医医院服务效率呈现负向影响。从空间交互项来看,人均地区生产总值的系数在10%的水平下显著为正,城镇率和人口密度的系数在1%的水平下显著为负,这表明上述3个因素可能通过空间机制对中医医院服务效率产生影响。见表2。

2.3.3  空间效应分解  医护比的直接效应和溢出效应均不显著。床护比的直接效应系数在5%的水平下显著为负,溢出效应系数在10%的水平下显著为正。城镇率的直接效应系数为正但未通过显著性检验,溢出效应系数在1%的水平下显著为负。人口密度的直接效应系数为负但未通过显著性检验,溢出效应系数在1%的水平下显著为负。人均受教育水平的直接效应系数在1%的水平下显著为正,溢出效应系数为正但未通过显著性检验。人均地区生产总值的直接效应系数在10%的水平下显著为正,溢出效应系数为正但未通过显著性检验。见表3。

2.3.4  稳健性检验   采用地理空间权重矩阵验证本研究结果的稳健性。结果显示,空间自相关系数在1%的水平下显著为负,说明更换空间权重矩阵后中医医院服务效率仍存在负向空间溢出效应。同时,各影响因素的直接效应和溢出效应系数的正负性和显著性基本一致。见表4。

3 讨论

3.1 我国中医医院服务效率有待提升

本研究结果显示,2012年-2021年我国中医医院服务效率均值为0.907,说明在现有医疗卫生资源投入下,中医医院仅完成目标产值的90.7%,这提示中医医院服务效率有待进一步提高,其发展存在优化提升空间[10]。原因可能为:中医医院发展主要依托医疗设备配置、卫生财政拨款等,这些资源要素在短期内能够推动中医医院快速发展,但从长远来看,中医医院要想实现高质量发展,须提升制度建设与管理水平的协调性[17]。以往中医医院管理体制缺乏灵活性,无法有效应对不断变化的外部环境和内部需求,同时传统的绩效考核体系过于强调业绩。对此,提出建议如下:(1)聚焦“三个转变、三个提高”。在发展内涵方面,强化中医医院内涵建设,促进中医医院服务效率提高;在发展方式方面,通过加强临床专科能力建设、推进医疗服务模式创新,提高医疗服务质量;在资源配置方面,改变“重硬件配置、轻内涵建设”的投入倾向,注重人才培养,调动医务人员积极性。(2)完善中医医院管理制度。2023年2月10日,国务院办公厅印发的《中医药振兴发展重大工程实施方案》(国办发〔2023〕3号)提出,要推进各地中医医院的管理体制改革,建立健全现代医院管理制度。因此,中医医院要充分应用现代医院管理的理念方法和工具技术,建立健全现代医院管理制度,以促进中医医院管理水平提升。

本研究结果发现,不同地区中医医院服务效率存在差异。东部地区中医医院服务效率处于较高水平,可能与东部地区经济发展水平较高,医疗卫生资源较丰富有关[18]。东北地区中医医院服务效率远低于全国平均水平和其他地区平均水平。一方面,东北地区中医医院应以分级诊疗为抓手完善中医医疗服务体系建设;另一方面,东北地区应加快国家中医区域医疗中心建设,以促进优质中医药资源扩容下沉,推动中医医院综合实力提升。

3.2 我国中医医院服务效率呈现空间非均衡特征

研究[19-20]表明,我国中医医院服务效率发展不均衡现象客观存在。从总体差异来看,2012年-2021年基尼系数整体呈波动下降趋势,说明我国中医医院服务效率的差距在逐渐缩小。

从地区内差异来看,2012年-2021年西部地区基尼系数整体呈现下降趋势,这表明西部地区省际间中医医院服务效率的不均衡现象有所改善。而中部地区基尼系数年均值最大,这说明中部地区省际间中医医院服务效率不均衡现象在加剧。对此,一方面,建议加强中医医院医联体建设,例如在城市建设城市医疗集团,在县域建立县域医疗共同体,跨区域建立专科联盟,在边远贫困地区建立远程医疗协作网等;另一方面,建议加快国家中医区域医疗中心建设[21],发挥其辐射引领作用,以缩小区域内中医医院服务效率差异。

从地区间差异来看,东北地区中医医院服务效率与其他地区中医医院服务效率之间存在较大差距。我国东北地区存在经济体量不大、人口外流严重、老龄化程度较高、医疗资源分布不均等问题,一定程度上导致中医医院财政投入有限、医疗人才匮乏[13]。对此,在加快国家中医区域医疗中心建设基础上,建议对东北地区中医药资源进行科学规划,以促进集约利用,同时需加大中医药人才培养力度[22]。

从地区差异来源看,2012年-2021年超变密度的贡献率始终高于地区内差异和地区间差异的贡献率,

这表明不同地区间存在的交叉重叠问题是导致我国中医医院服务效率存在差异的关键因素。《“十四五”中医药发展规划》(国办发〔2022〕5号)指出,要以高水平中医医院为输出单位,在中医药资源稀缺或患者频繁外出就医的地区设立分院,从而扩大优质中医药资源的容量并实现均衡分布。卫生行政部门要强化中医医院顶层设计和统筹规划,在系统性、整体性、协同性和前瞻性的前提下,构建包括地区内平衡策略、地区间平衡策略和全局平衡策略的体系,以促进中医医院医疗资源的跨区域流动。

3.3 我国中医医院服务效率存在空间溢出效应

本研究结果显示,空间自相关系数在1%的水平下显著为负,这说明我国中医医院服务效率存在负向空间溢出效应[12]。回归分析结果显示,人均受教育水平和人均地区生产总值对中医医院服务效率有显著的正向影响,而床护比对中医医院服务效率有显著的负向影响。从空间效应分解(表3)来看,医护比对本省与相邻省份中医医院服务效率的影响均不显著。床护比与本省中医医院服务效率呈显著负相关,与邻近省份中医医院服务效率呈显著正相关。我国护理人员总量短缺,床护比较低,难以满足患者多样化就医需求,一定程度上降低了本省中医医院服务效率,同时高强度的临床护理工作可能导致部分护理人员外溢,一定程度上带动邻近省份中医医院服务效率提升[23]。城镇率对本省中医医院服务效率无显著影响,但与邻近省份中医医院服务效率具有负相关关系。分析原因为,交通设施的便捷性提高了城镇人口外出就诊率,但就诊量骤然增加会导致医疗资源挤兑,造成邻近省份中医医院服务效率降低。人口密度对本省中医医院服务效率无显著影响,但与邻近省份中医医院服务效率具有负相关关系。这提示我国卫生行政部门应在充分考虑地区人口密度的前提下,优化中医药资源配置[24]。人均受教育水平与本省中医医院服务效率呈显著正相关,而对邻近省份中医医院服务效率影响不显著。居民受教育水平越高,健康素养越高[25],对医疗服务的不合理利用次数越少,一定程度上减少了医疗资源浪费[26]。人均地区生产总值与本省中医医院服务效率具有显著正相关关系,但对邻近省份中医医院服务效率影响不显著。较高的经济发展水平为财政投入提供了支持,而财政投入有利于中医医院服务效率提高。综上,要因地制宜制订中医医院服务效率提升策略,通过创新体制机制、优化资源要素配置,推动中医医院治理能力持续提升,激发中医医院发展活力。

4 本研究局限

本研究纳入分析了2020年和2021年新冠肺炎感染疫情期间我国中医医院服务效率数据,由于不同地区疫情的严重程度、管控力度存在差异,这些因素可能会影响中医医院服务效率。

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