田向陽(yáng)，劉亞清

(華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院醫(yī)藥衛(wèi)生管理學(xué)院，湖北 武漢 430000)

醫(yī)療資源配置是醫(yī)改工作的一項(xiàng)重要議題，提高“一帶一路”沿線省份的醫(yī)療資源配置公平性和效率，有助于促進(jìn)“一帶一路”經(jīng)濟(jì)帶的高質(zhì)量發(fā)展。本文基于集聚度理論和DEA靜態(tài)模型、Malmquist模型，對(duì)2015-2019年“一帶一路”沿線省份的醫(yī)療資源配置狀況進(jìn)行研究，旨在為我國(guó)“一帶一路”的建設(shè)發(fā)展及新一輪“十四五”醫(yī)改工作提供參考依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料來(lái)源

本研究選取的時(shí)間段為2015-2019年，截面單元選擇“一帶一路”沿線省級(jí)行政區(qū)域(以下簡(jiǎn)稱“沿線省份”)作為研究對(duì)象，沿線省份可圈定為18個(gè)重點(diǎn)省(市、自治區(qū))[1]，具體如圖1所示。研究數(shù)據(jù)來(lái)源于2015-2019年《中國(guó)衛(wèi)生健康統(tǒng)計(jì)年鑒》和2020年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》等。

圖1 “一帶一路”沿線省份

1.2 研究方法與評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

1.2.1 資源集聚度

衛(wèi)生資源集聚度(Health Resources Agglomeration Degree，HRAD)的計(jì)算公式為：

人口集聚度(Population Agglomeration Degree，PAD)的計(jì)算公式為：

評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)：HRAD=1，表示資源按地理面積配置處于絕對(duì)公平；HRAD>1，表示衛(wèi)生資源按地理面積配置公平性較高。HRAD/PAD=1，表明資源按人口規(guī)模配置處于絕對(duì)公平；HRAD/PAD>1時(shí)，表明資源相對(duì)于人口規(guī)模過(guò)剩，反之短缺[2]。

在此根據(jù)潘琳敏[3]選取的指標(biāo)進(jìn)行研究，即：床位數(shù)、衛(wèi)生專業(yè)技術(shù)人員數(shù)、執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數(shù)和注冊(cè)護(hù)士數(shù)等。

1.2.2 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

DEA模型的靜態(tài)分析：在數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(Data Envelopment Analysis，DEA)中VRS-BCC模型是假設(shè)規(guī)模報(bào)酬可變來(lái)衡量分析同期決策單元(Decision Making Unit，DMU)的資源配置效率靜態(tài)狀況[4]。

評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)：效率值>1，有效；效率值<1，無(wú)效。

Malmquist指數(shù)能直觀反映醫(yī)療資源配置的變化趨勢(shì)和變動(dòng)原因，在此采用DEAP 2.1對(duì)2015-2019年沿線省份的醫(yī)療資源配置的全要素生產(chǎn)率指數(shù)的動(dòng)態(tài)變化及其分解值進(jìn)行考察。

評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)：Malmquist指數(shù)可分解為技術(shù)效率變化(Technical Eficiency Change，EC)與技術(shù)進(jìn)步(Technological Change，TC)。EC>1，效率改善，反之為管理失當(dāng)使效率下降；TC>1，技術(shù)進(jìn)步或創(chuàng)新，反之為技術(shù)退步或滯后。技術(shù)效率變化可進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變化(Pure Technical Efficiency Change，PEC)與規(guī)模效率變化(Scale Efficiency Change，SEC)[5]。純技術(shù)效率反映資源管理體制、管理技術(shù)、管理水平對(duì)生產(chǎn)效率的影響，規(guī)模效率反映人力、物力等資源投入規(guī)模是否最優(yōu)[6，7]。

參考國(guó)內(nèi)外有關(guān)DEA方法的文獻(xiàn)，并考慮指標(biāo)的投入產(chǎn)出歸一性，本文參考韓雪梅[8]的指標(biāo)，即投入指標(biāo)：床位數(shù)、衛(wèi)生專業(yè)技術(shù)人員數(shù)；產(chǎn)出指標(biāo)：診療量、入院患者。

1.3 統(tǒng)計(jì)分析方法

運(yùn)用Excel 2010進(jìn)行數(shù)據(jù)錄入整理和公式計(jì)算，運(yùn)用DEAP 2.1軟件進(jìn)行醫(yī)療資源的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析[9]。

2 結(jié)果

2.1 醫(yī)療資源配置集聚度分析

2.1.1 按地理面積配置的醫(yī)療資源集聚度

由表1可知，“一帶一路”沿線省份的4項(xiàng)指標(biāo)集聚度均小于 1，其醫(yī)療資源按地理面積配置公平性偏低。區(qū)域中西北、西南地區(qū)的4項(xiàng)指標(biāo)集聚度均小于 1，配置公平性較差；東北地區(qū)除床位數(shù)HRAD大于1以外，其余3項(xiàng)指標(biāo)HRAD均略低于1，配置公平性均略差；東南地區(qū)的4項(xiàng)指標(biāo)集聚度遠(yuǎn)大于 1，按地理面積配置資源過(guò)于集中。具體省份中，甘肅、內(nèi)蒙古、新疆、青海、西藏的4項(xiàng)指標(biāo)集聚度在各省份中依次位列后五，HRAD遠(yuǎn)小于1，配置公平性較低；上海、浙江、廣東的4項(xiàng)HRAD依次位列前三，均遠(yuǎn)大于1，按地理面積配置資源過(guò)于集中。

表1 “一帶一路”沿線省份醫(yī)療資源配置集聚度

2.1.2 按人口配置的醫(yī)療資源集聚度

由表1可知，“一帶一路”沿線省份的衛(wèi)生專業(yè)技術(shù)人員、注冊(cè)護(hù)士數(shù)比值大于1，按人口規(guī)模配置較為公平，而床位數(shù)、執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數(shù)比值略低于1，配置相對(duì)于人口規(guī)模略微不足。西北地區(qū)4項(xiàng)指標(biāo)的比值均大于1或趨于1，按人口規(guī)模配置較為公平；省份中只有陜西和內(nèi)蒙古4項(xiàng)指標(biāo)的比值均大于1。床位數(shù)，東北、西北、西南地區(qū)的比值均大于1，西南地區(qū)的比值等于1，配置最為公平；省份中有10個(gè)省份的比值大于1，占比55.56%。衛(wèi)生專業(yè)技術(shù)人員數(shù)，西北、東南地區(qū)的比值大于1，省份中有7個(gè)省份的比值大于1，占比38.89%。執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數(shù)，東南、西北、東北地區(qū)的比值大于1，西北地區(qū)的比值為1，配置最優(yōu)，省份中有8個(gè)省份的比值大于1，占比44.44%。注冊(cè)護(hù)士數(shù)，西北、東南、西南地區(qū)的比值大于1，西南地區(qū)的比值為1，配置最優(yōu)，省份中有9個(gè)省份的比值大于1，占比50.00%。

2.2 DEA模型的靜態(tài)分析

利用DEAP 2.1軟件對(duì)2015年和2019年“一帶一路”沿線省份醫(yī)療資源的投入產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行分析，結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 “一帶一路”沿線省份2015年及2019年醫(yī)療資源配置效率值

2.2.1 綜合效率分析

“一帶一路”沿線省份的醫(yī)療資源配置效率在2015年和2019年均未達(dá)到DEA有效，配置效率分別為0.897和0.873，略有減少，處于相對(duì)較低的范圍，衛(wèi)生資源配置不均衡。從具體省份來(lái)看，除內(nèi)蒙古、甘肅、青海、新疆、上海、浙江、黑龍江和云南等8個(gè)省份的醫(yī)療資源配置綜合效率呈不變或上升，其余10個(gè)省份均有一定程度的下降。

由表2可知，2015年與2019年各有4個(gè)和3個(gè)省份達(dá)到生產(chǎn)前沿面，且在兩個(gè)研究時(shí)段均有效的地區(qū)為新疆、上海和浙江，占比16.67%。提示這些地區(qū)的醫(yī)療資源實(shí)現(xiàn)了最優(yōu)配置，投入產(chǎn)出在不同組合下達(dá)到了最佳效果。除這3個(gè)省份外，其余省份都不同程度地存在純技術(shù)效率和規(guī)模效率的不足，其中排后三位的省份為內(nèi)蒙古、海南和西藏，這3個(gè)省份應(yīng)加強(qiáng)醫(yī)療資源管理水平，設(shè)計(jì)合理激勵(lì)制度，擴(kuò)大投入以達(dá)到最佳規(guī)模，從而促進(jìn)資源配置效率的提升[10]。

2.2.2 純技術(shù)效率分析

由表2可知，“一帶一路”沿線省份醫(yī)療資源配置的純技術(shù)效率呈上升趨勢(shì)，2019年純技術(shù)效率均值為0.925，與生產(chǎn)前沿面相差0.075，接近純技術(shù)有效水平，但是管理水平仍有一定的進(jìn)步空間。同時(shí)，沿線省份的規(guī)模效率高于純技術(shù)效率，提示管理和技術(shù)水平是制約醫(yī)療資源配置效率的主要因素。純技術(shù)效率有效的省份數(shù)量多于規(guī)模效率有效的省份數(shù)量，2015年和2019年純技術(shù)效率有效的省份數(shù)量都是7個(gè)，占比38.89%，提示這些省份在管理和技術(shù)等方面較為先進(jìn)，既定投入實(shí)現(xiàn)產(chǎn)出最大化，規(guī)模效率是導(dǎo)致綜合效率較低的主要原因，應(yīng)調(diào)整投資規(guī)模，進(jìn)一步提高規(guī)模效益。省份中內(nèi)蒙古和吉林的純技術(shù)效率值處于倒數(shù)兩名，應(yīng)大力提高醫(yī)療資源的管理和技術(shù)水平。

2.2.3 規(guī)模效率分析

表2數(shù)據(jù)顯示，“一帶一路”沿線省份醫(yī)療資源配置的規(guī)模效率從2015年的0.972到2019年的0.946，略有減少，但是均值較高，基本接近于規(guī)模有效。規(guī)模效率在2個(gè)考察期均為1的有新疆、上海、浙江等3個(gè)省份，提示其醫(yī)療資源投入產(chǎn)出組合已達(dá)到相對(duì)最佳狀態(tài)，無(wú)需調(diào)整規(guī)模。青海和西藏的規(guī)模效率處于倒數(shù)兩名，規(guī)模效率均值低于0.9，處于規(guī)模經(jīng)濟(jì)無(wú)效，應(yīng)進(jìn)一步加大醫(yī)療資源投入力度，以達(dá)到更好的規(guī)模。規(guī)模效益遞增的7個(gè)省份，如重慶、西藏、甘肅等，應(yīng)合理加大醫(yī)療資源投入力度，而規(guī)模效益遞減的8個(gè)省份，如陜西、黑龍江、廣東等，說(shuō)明其資金使用存在明顯的效率損失，應(yīng)改善其醫(yī)療資金使用效率和方向。

2.3 Malmquist指數(shù)的動(dòng)態(tài)分析

Malmquist指數(shù)能動(dòng)態(tài)直觀地反映沿線省份醫(yī)療資源配置的變化趨勢(shì)，具體分析結(jié)果見(jiàn)表3、表4。

表3 2015-2019年“一帶一路”沿線省份的醫(yī)療資源配置效率的 Malmquist 指數(shù)及分解

表4 2015-2019年“一帶一路”沿線省份及分地區(qū)的醫(yī)療資源配置效率的 Malmquist 指數(shù)及分解

2.3.1 整體效率變動(dòng)分析

由表3可見(jiàn)，從2015-2019年“一帶一路”沿線省份醫(yī)療資源配置的Malmquist指數(shù)及其分解的幾何平均數(shù)值為1來(lái)看，全要素生產(chǎn)率年均不變，資源配置水平比較穩(wěn)定。但是，除了2015-2016年上升2.9%和 2016-2017年上升16.9%以外，2017年至今的全要素生產(chǎn)率變化值都是小于1，都有一定的下降。提示2015-2019年，“一帶一路”沿線省份的醫(yī)療資源配置的全要素生產(chǎn)率總體呈下降趨勢(shì)。

分解來(lái)看，技術(shù)效率下降0.7%，技術(shù)進(jìn)步上升0.7%，提示反映管理水平及資源使用效率的技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)水平滯后抑制了沿線省份醫(yī)療資源配置效率。其中構(gòu)成技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)的純技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)和規(guī)模效率變動(dòng)指數(shù)分別為1和0.992，提示規(guī)模效率是抑制技術(shù)效率增長(zhǎng)的主因。分年度來(lái)看，2016-2017年的技術(shù)效率指數(shù)為0.949，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)為1.232，反映了技術(shù)進(jìn)步指數(shù)對(duì)沿線省份醫(yī)療資源配置的全要素生產(chǎn)率的提升做出主要貢獻(xiàn)，在其他時(shí)間段內(nèi)，技術(shù)效率指數(shù)對(duì)全要素生產(chǎn)率的變化產(chǎn)生的影響較大。

2.3.2 各區(qū)域效率變化分析

從表4可知，2015-2019年4區(qū)域的全要素生產(chǎn)率排名為：西北地區(qū)>東北地區(qū)>東南地區(qū)>西南地區(qū)，指數(shù)均值分別為：1.010、1.007、0.998和0.991，資源配置水平總體發(fā)展較為平穩(wěn)。西北地區(qū)醫(yī)療資源配置效率進(jìn)步較快，主要得益于技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步的共同推動(dòng)；其余3個(gè)地區(qū)醫(yī)療資源配置效率發(fā)展的主要?jiǎng)右蚴羌夹g(shù)效率的提升，而技術(shù)進(jìn)步是其效率提升的主要制約因素，應(yīng)著力加快提升技術(shù)水平。

2.3.3 各省份效率變化分析

從表4可知，2015-2019年除甘肅、遼寧、吉林、云南、西藏和廣東6個(gè)省份生產(chǎn)率指數(shù)小于1外，其他12個(gè)省份的全要素生產(chǎn)指數(shù)均大于1，提示沿線省份大部分地區(qū)的醫(yī)療資源配置效率在不斷提升，發(fā)展勢(shì)態(tài)良好。增長(zhǎng)動(dòng)因方面，甘肅和上海的全要素生產(chǎn)率的提高主要得益于技術(shù)效率的提高，由于技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步協(xié)同推動(dòng)配置效率提升的省份有內(nèi)蒙古、青海、新疆、黑龍江和浙江，技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步都退步的只有云南省，其余省份都是主要得益于技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的助力。

3 結(jié)論與建議

3.1 “一帶一路”沿線省份醫(yī)療資源集聚度復(fù)雜，需要因地制宜、統(tǒng)籌規(guī)劃

從地理面積角度來(lái)看，沿線省份醫(yī)療資源配置的公平性偏低，東南地區(qū)配置的資源遠(yuǎn)高于其他區(qū)域，資源過(guò)于集中。但按人口規(guī)模角度，沿線省份的衛(wèi)生專業(yè)技術(shù)人員、注冊(cè)護(hù)士數(shù)配置較為公平，床位數(shù)、執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數(shù)的配置相對(duì)于人口略微不足，省份中西藏、廣西、海南、廣東4項(xiàng)指標(biāo)的比值均小于1，尤其是西藏的注冊(cè)護(hù)士和床位數(shù)、廣東的床位數(shù)相對(duì)于人口規(guī)模較為短缺。地理面積和人口規(guī)模的角度不同，資源配置公平性判斷也不同，這是因?yàn)椤耙粠б宦贰毖鼐€涉及區(qū)域多樣復(fù)雜，東南地區(qū)面積較小而人口聚集，經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好，其他區(qū)域的地理面積較為遼闊而人口密度較小，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)落后。

因此，在“十四五”醫(yī)改對(duì)“一帶一路”沿線省份醫(yī)療資源的配置工作中，對(duì)于人口密集地區(qū)，應(yīng)更關(guān)注按人口規(guī)模配置醫(yī)療資源的公平性，如：廣東、上海等地；對(duì)于地廣人稀的地區(qū)，需著重于按地理面積配置醫(yī)療資源的公平性，如：新疆、西藏等地，因地制宜，統(tǒng)籌規(guī)劃，不斷優(yōu)化和提高“一帶一路”沿線省份醫(yī)療資源配置的公平性[3]。

3.2 “一帶一路”沿線省份醫(yī)療資源配置效率參差不齊，需要不斷優(yōu)化提升

基于DEA靜態(tài)模型分析發(fā)現(xiàn)，“一帶一路”沿線省份醫(yī)療資源配置效率存在差異，綜合效率均值最高為1，而西藏僅有0.616，內(nèi)蒙古為0.714。這與不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和特殊地理位置有關(guān)，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較慢，導(dǎo)致醫(yī)療資源投入少；地廣人稀、人民生活分散、醫(yī)院偏遠(yuǎn)、交通落后，導(dǎo)致資源利用率低；醫(yī)療資源投入建設(shè)晚、缺少醫(yī)療人才，導(dǎo)致衛(wèi)生服務(wù)差[11]。

為了更好地推動(dòng)“一帶一路”發(fā)展，“十四五”醫(yī)改規(guī)劃的工作中，對(duì)于純技術(shù)效率低的區(qū)域省份，如海南、吉林等，可以優(yōu)化醫(yī)療資源的管理體制和技術(shù)，推進(jìn)分級(jí)診療落地和人才、信息等優(yōu)質(zhì)資源共享，優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，區(qū)域協(xié)同發(fā)展；對(duì)于處于規(guī)模經(jīng)濟(jì)無(wú)效的區(qū)域省份，如青海、西藏等，應(yīng)進(jìn)一步科學(xué)合理地加大人力、物力、財(cái)力等醫(yī)療資源投入力度來(lái)達(dá)到更好的規(guī)模。

3.3 “一帶一路”沿線省份醫(yī)療資源規(guī)模不盡合理，應(yīng)科學(xué)合理配置

從醫(yī)療資源配置現(xiàn)狀的分析中可以看出，盡管“一帶一路”沿線省份醫(yī)療資源總量在不斷增長(zhǎng)，但是只有兼顧衛(wèi)生資源配置的公平性與效率性，才能提高規(guī)模效益，避免盲目擴(kuò)張浪費(fèi)[12]。

從規(guī)模效率的分析結(jié)果來(lái)看，存在規(guī)模效益遞減的有8個(gè)省份，如陜西、黑龍江、廣東等，提示在這些省份的醫(yī)療資源配置中，人力(衛(wèi)生專業(yè)技術(shù)人員)、物力(床位)投入過(guò)剩，不宜持續(xù)盲目地增加投入。這與當(dāng)下醫(yī)院不顧實(shí)際情況，無(wú)節(jié)制擴(kuò)增所帶來(lái)的“虹吸效應(yīng)”和輻射效應(yīng)有關(guān)[13]，導(dǎo)致規(guī)模效率下降。

因此，在“十四五”醫(yī)改規(guī)劃的工作中，建議“一帶一路”沿線省份的相關(guān)部門綜合考慮人口、經(jīng)濟(jì)、素質(zhì)等因素來(lái)配置資源，指導(dǎo)醫(yī)療機(jī)構(gòu)避免盲目擴(kuò)大規(guī)模，將重點(diǎn)放在醫(yī)療服務(wù)提升和醫(yī)院體制結(jié)構(gòu)改革上，同時(shí)結(jié)合實(shí)際醫(yī)療資源稟賦和醫(yī)患現(xiàn)實(shí)需求來(lái)合理調(diào)節(jié)配置人力、物力等資源，從而進(jìn)一步提升醫(yī)療資源的配置效率[14]。

3.4 “一帶一路”沿線省份醫(yī)療資源的技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步需要協(xié)同推進(jìn)和優(yōu)化

基于Malmquist指數(shù)的動(dòng)態(tài)分析，可以看到區(qū)域角度下，技術(shù)進(jìn)步是效率提升的主要制約因素，而省份角度下，多數(shù)省份無(wú)法依靠技術(shù)效率的發(fā)展來(lái)提高資源配置效率。

因此，在“十四五”醫(yī)改規(guī)劃的工作中，按省份角度，各省份應(yīng)更傾向于關(guān)注技術(shù)效率的進(jìn)步來(lái)推動(dòng)資源配置效率的提升，如推動(dòng)省內(nèi)醫(yī)療資源管理模式的創(chuàng)新、醫(yī)療機(jī)構(gòu)運(yùn)作的規(guī)范化、醫(yī)療信息平臺(tái)的數(shù)字化、“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)院”系統(tǒng)的建設(shè)[14]等，推動(dòng)醫(yī)療資源配置由規(guī)模擴(kuò)張向質(zhì)量效益發(fā)展，粗放管理向精細(xì)服務(wù)發(fā)展[14]。按區(qū)域角度，國(guó)家應(yīng)大力推動(dòng)“一帶一路”沿線區(qū)域醫(yī)療技術(shù)的進(jìn)步，如改善醫(yī)療研發(fā)創(chuàng)新條件、推進(jìn)診療基建、提高一線衛(wèi)計(jì)人員的專業(yè)水平、推動(dòng)醫(yī)療科研成果轉(zhuǎn)換能力[15]。從省份和區(qū)域醫(yī)療資源的不同配置要點(diǎn)出發(fā)，在技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步的綜合層面協(xié)同推動(dòng)“一帶一路”沿線省份的醫(yī)療資源配置效率的提高。