張曉嵐，劉 朝

（1.西安交通大學經(jīng)濟與金融學院，陜西西安710061；2.上海對外經(jīng)貿(mào)大學會計學院，上海201620）

●實務·方法

我國醫(yī)院效率的省域水平及影響因素分析
——基于省際面板數(shù)據(jù)的DEA-Tobit估計

張曉嵐1，2，劉 朝1

（1.西安交通大學經(jīng)濟與金融學院，陜西西安710061；2.上海對外經(jīng)貿(mào)大學會計學院，上海201620）

文章基于2005-2011年我國31個省市的面板數(shù)據(jù)。首先，用DEA測算了各地區(qū)醫(yī)院的綜合效率、純技術效率和規(guī)模效率；其次，對效率值并進行了全國平均效率的動態(tài)比較和省域范圍的橫向比較；最后，利用受限因變量（T obit）模型對影響效率值的經(jīng)濟規(guī)模、人口因素、醫(yī)院資源等地區(qū)差異進行了檢驗。研究發(fā)現(xiàn)：我國醫(yī)院平均綜合技術效率除2007年下降外，整體呈上升趨勢；平均純技術效率的變化趨勢與平均綜合技術效率基本相似，也呈上升趨勢，但平均規(guī)模效率變化沒有顯著變化；2009年以來的“醫(yī)改”對醫(yī)院效率的影響不明顯；醫(yī)院效率與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平?jīng)]有必然聯(lián)系；提高我國地區(qū)醫(yī)院效率最有效的途徑是增加技術人員比例；新型農(nóng)村合作醫(yī)療對地區(qū)醫(yī)院效率沒有顯著影響。

數(shù)據(jù)包絡分析；受限因變量模型；醫(yī)院效率

一、引言

中國是一個人口大國，醫(yī)療服務不僅是社會最關心的問題，也是各級政府最關注的民生熱點之一。我國自2009年實行新一輪的“醫(yī)改”以來，針對“新醫(yī)改”提出的為實現(xiàn)建成“全民醫(yī)療保障制度、建立基本公共衛(wèi)生服務的均等化體系、健全基層醫(yī)療衛(wèi)生服務體系”等目標，國家對醫(yī)療衛(wèi)生的投入逐年加大，但是，各地區(qū)醫(yī)療資源分配不均的問題仍然存在。2011年，千人醫(yī)院衛(wèi)生技術人員，最高的北京地區(qū)為9.112人次，最低的云南地區(qū)僅為3.260人次，兩者相差近3倍。每千人醫(yī)院床位數(shù)最高的地區(qū)天津為433位次，是最低地區(qū)江西的2倍多。同時，各地區(qū)間經(jīng)濟、地理、人口等因素也存在較大差異。在強調(diào)衛(wèi)生資源分配不均的同時，需要從另一個方面關注醫(yī)療服務的效率問題，以及影響效率的內(nèi)部原因和地區(qū)之間的差異因素。城鎮(zhèn)醫(yī)療保險與新型農(nóng)村合作醫(yī)療在地區(qū)之間的推廣范圍也不盡相同，這些差異因素是否也對各地區(qū)醫(yī)院效率產(chǎn)生顯著影響？“新醫(yī)改”以來，我國醫(yī)院效率整體變化情況以及地區(qū)醫(yī)院效率是否存在顯著變化？這些問題的研究都具有現(xiàn)實意義。

本文以我國醫(yī)院效率為對象。收集2005-2011年數(shù)據(jù)，縱向對比醫(yī)院效率的變化，舉證2009年以來的“醫(yī)改”對醫(yī)院績效的影響度；利用全國范圍內(nèi)的31個省市面板數(shù)據(jù)，橫向對比各地區(qū)醫(yī)院效率的差異。在此基礎上，梳理檢驗醫(yī)院效率的影響因素，以期為醫(yī)院改革與發(fā)展工作的提供參考。本文其他部分安排如下：第二部分為文獻述評；第三部分為研究方法、指標選取及數(shù)據(jù)來源介紹；第四部分為效率測算結果；第五部分為效率影響因素分析；第六部分為研究結論。

二、文獻綜述

對于投入-產(chǎn)出效率問題的研究，主要有參數(shù)方法和非參數(shù)方法兩種。非參數(shù)方法主要運用數(shù)據(jù)包絡分析（DEA），而參數(shù)方法以隨機前沿分析（SFA）為主。兩者互具所長、各有所短，研究方法的選擇主要依據(jù)研究對象、研究目的及數(shù)據(jù)的掌握程度。國外學者Sherman（1984）首次將DEA方法應用于衛(wèi)生領域，進行了馬薩諸塞州教學醫(yī)院多重變量產(chǎn)出的測量與效率的評價［1］。KirsiVitikainen（2009）等用非參數(shù)DEA方法評價了40家芬蘭醫(yī)院的效率［2］。Donna Ret?zlaff－Roberts（2004）等使用DEA技術分析了27個OECD國家的醫(yī)療、社會環(huán)境投入與健康狀況產(chǎn)出之間的關系［3］。張寧、胡鞍鋼等（2006）通過數(shù)據(jù)包絡分析的方法對地區(qū)健康生產(chǎn)進行了效率評測和影響因素分析，發(fā)現(xiàn)各年份處于生產(chǎn)前沿面的省份各不相同，而遠離前沿面的省份基本一致。公共健康投入比例與健康生產(chǎn)效率之間呈現(xiàn)并不十分顯著的負相關關系［4］。李湘君等（2012）采用投入導向的數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）方法計算了各省份鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院的技術效率和規(guī)模效率，并用Tobit回歸對效率低下的影響因素進行了回歸分析，得出我國農(nóng)村地區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院服務效率在很大程度上受到新型農(nóng)村醫(yī)療制度的實施效果，以及農(nóng)村居民的文盲率和總撫養(yǎng)比的影響［5］。劉海英、張純洪（2011）對我國衛(wèi)生經(jīng)濟的投入產(chǎn)出效率的研究，得出我國省際衛(wèi)生經(jīng)濟投入產(chǎn)出的Malmqust生產(chǎn)率指數(shù)在大多數(shù)地區(qū)呈現(xiàn)上升趨勢；衛(wèi)生經(jīng)濟投入產(chǎn)出效率增長較快的省份，其生產(chǎn)率增長源泉幾乎都來自技術進步的變化，而資源的配置效率卻未獲得改善［6］。

現(xiàn)有文獻主要缺陷為：①多以醫(yī)療衛(wèi)生機構為對象，缺乏針對醫(yī)院效率的研究成果，或僅以部分醫(yī)院作為研究對象，缺少全國各區(qū)域醫(yī)院效率差異的對比性研究。②以截面數(shù)據(jù)的靜態(tài)分析為主，未能反映時間序列的不同階段醫(yī)療衛(wèi)生效率的變化。③測算醫(yī)療衛(wèi)生效率，而沒有反映與效率相關的影響因素和影響程度、不可控變量的沖擊，以及這些變量在不同地區(qū)間的差異性。本文將省（市）作為一個決策單元，利用DEA-T obit兩階段分析法評估2005-2011年我國各省份醫(yī)院效率的動態(tài)變化，并分析各省域效率值的差異。用T obit模型深析引起效率值差異的區(qū)域性因素、其他不可控變量的沖擊及影響程度。

三、研究方法、指標選取、數(shù)據(jù)來源

（一）研究方法

1.數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）

數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）是由1978年Charnes、Cooper、Rhodes首先提出，用來測評一組多投入和多產(chǎn)出決策單元（DMU）績效和相對效率的方法?？梢杂嬎銢Q策單元中個體的投入與產(chǎn)出形成生產(chǎn)前沿面，在前沿面上的個體認為其是有技術效率的，而非前沿面上的個體則可以參考前沿面來計算其相對技術效率。與以參數(shù)方法以主的隨機前沿分析（SFA）相比，數(shù)據(jù)包絡分析無須知道生產(chǎn)函數(shù)的具體形式，受到約束較少；容易處理多投入、多產(chǎn)出的問題，并能為無效率單元（DUM）指出改進效率的最佳途徑。

實際應用中，技術效率的計算分為產(chǎn)出導向和投入導向，同時可以考慮規(guī)模報酬是否變化，然后通過線性規(guī)劃求解獲得。其中，投入導向是在產(chǎn)出數(shù)量不改變的前提下，通過減少投入數(shù)量，以增加效率。產(chǎn)出導向則是在不改變投入數(shù)量的情況下，通過擴張產(chǎn)出數(shù)量，以提高效率。

規(guī)模報酬可以分為規(guī)模報酬不變的數(shù)據(jù)包絡分析，Charnes、Cooper、Rhodes（1978）提出了一個面向投入的，并假設規(guī)模報酬不變（CRS）模型。Fare、Grosskopf、Logan（1983），banker、Charnes、Cooper（1984）提出對CRS的DEA模型進行調(diào)整可以解決規(guī)模報酬可變（VRS）的情況。結合我國衛(wèi)生資源稀缺的現(xiàn)狀，醫(yī)療衛(wèi)生機構面臨的問題是在既定投入下的產(chǎn)出水平的提高。因此，本文采用產(chǎn)出導向下的規(guī)模報酬可變模型（BCC）：

其中，j表示決策單位；m表示產(chǎn)出變量；n表示投入變量；xjn表示第j決策單位的第n項投入；yjm表示第j決策單位的第m項產(chǎn)出；表示在前沿面增加了凸性的限制條件，使規(guī)模報酬可變；φ則表示第j個決策單元的相對效率。

2.兩階段法與T obit模型

DEA方法測算出來的決策單元效率值不能直觀地反映出與效率相關的影響因素和影響程度，以及不可控變量的沖擊與樣本間的差異性。因為DMU效率值中不僅包括DEA測算的投入、產(chǎn)出指標效率值，還包括不可控變量，如：宏觀經(jīng)濟環(huán)境、樣本差異等因素帶來的影響。因此，在研究衛(wèi)生效率時，用兩階段法（Two-Stage Method）來測量DEA計算出的效率值受到哪些因素的影響，以及這些因素的影響程度。具體分為兩階段：第一階段通過DEA模型計算出決策單元的效率值。第二階段，以第一階段得出的效率值作為被解釋變量，對不可控變量（如宏觀經(jīng)濟環(huán)境）進行回歸分析。鑒于第二步因變量的取值（0～1之間）限制，常規(guī)的OLS估計方法將產(chǎn)生有偏估計，因此，采用受限因變量模型，即T obit模型。

T obit模型是對部分連續(xù)分布和部分離散分布的因變量提出的一個經(jīng)濟計量學模型。回歸方程如下：

其中，Y*為DEA測算的效率值，Xi為不可控變量，如宏觀經(jīng)濟環(huán)境，微觀影響因素等，βi為待估計系數(shù)。μt為隨機誤差項，服從正態(tài)分布。

（二）指標選取與數(shù)據(jù)來源

1.投入產(chǎn)出指標的選取與數(shù)據(jù)來源

對我國醫(yī)院效率進行研究，需要將醫(yī)院作為一個生產(chǎn)系統(tǒng)，具有多投入、多產(chǎn)出的性質。醫(yī)院的投入，一般包括人力資本、醫(yī)療設備等要素的投入。鑒于部分變量的可得性，我們采用中間變量作為替代。選取醫(yī)院床位數(shù)作為醫(yī)療設備投入的中間變量，衛(wèi)生人員總數(shù)、衛(wèi)生技術人員總數(shù)作為人力資本投入的中間變量；而醫(yī)院產(chǎn)出的是門診、手術人次，出院人次。結合現(xiàn)有文獻的研究，采用門診人數(shù)和住院人數(shù)作為產(chǎn)出指標的測度。

表1給出了涉及醫(yī)院服務的投入與產(chǎn)出指標和其相關的含義。研究樣本為我國省級31個行政區(qū)域，一共31個決策單元，樣本期間為2005-2011年。數(shù)據(jù)來源于國家衛(wèi)生與計劃生育委員信息中心、歷年《中國衛(wèi)生經(jīng)濟》、歷年《中國衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒》。表2為投入產(chǎn)出指標的描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

表1 投入、產(chǎn)出變量的選取及其含義

表2 投入產(chǎn)出變量的描述性統(tǒng)計

2.影響因素指標的選取與數(shù)據(jù)來源

參考已有的研究成果，立足本文的研究目標，分別選取了省域差異的地區(qū)經(jīng)濟實力、地區(qū)個人收入、技術因素、保險因素等類因素，以期能更全面地反映各地區(qū)差異對效率值的沖擊及影響程度。指標的選取見表3。

四、效率測算結果

圖1描述了2005－2011年31個省市醫(yī)院平均綜合技術效率、平均純技術效率和平均規(guī)模效率的變化趨勢。圖2、圖3和圖4按照地區(qū)劃分，分別描述了各省市2005－2011年醫(yī)院平均綜合技術效率、醫(yī)院平均純技術效率、醫(yī)院平均規(guī)模效率的分布情況。

（一）綜合技術效率值測算結果

圖1顯示，我國醫(yī)院平均綜合技術效率整體呈上升趨勢，但2007明顯下降，由2006年的0.843下降至2007年的0.829，隨后2008年回升至2006年水平，其中2009年增長幅度最大，達到3.8%，以后各年逐步上升。說明：2009年“新醫(yī)改”政策推出前后，我國醫(yī)院綜合技術效率有明顯變化，其中2009年當年我國醫(yī)院綜合技術效率有顯著提高。

圖1 2005-2011年31個省市三種效率平均值變化趨勢

橫向比較來看，各地區(qū)綜合技術效率差異很大，圖2顯示最低的地區(qū)是西藏，為0.583，最高的地區(qū)是廣東、福建、浙江，以上3個地區(qū)的綜合技術效率處于產(chǎn)出前沿面上。將各地區(qū)平均綜合效率按分位數(shù)排列，最高的10個地區(qū)中有8個來自于東部地區(qū)，而最低的10個地區(qū)中有6個來自西部和東北老工業(yè)基地，說明我國地區(qū)醫(yī)院綜合效率存在明顯的地區(qū)差異。

圖2 2005－2011年各地區(qū)平均綜合效率

2.純技術效率值測算結果

全國醫(yī)院平均純技術效率測算結果與綜合技術效率變化趨勢基本保持一致。觀察各地區(qū)平均純技術效率，如圖3所示，最低的前3個地區(qū)分別為山西、天津、吉林，純技術效率測算值分別為0.605、0.629、0.656，最高的前3個地區(qū)依然是廣東、福建、浙江，處于產(chǎn)出前沿面上。平均純技術效率最高的10個地區(qū)中有7個來自于東部地區(qū)，而最低的10個地區(qū)中有5個來自西部和東北老工業(yè)基地。

圖3 2005－2011年各地區(qū)平均純技術效率

3.規(guī)模效率值測算結果

規(guī)模效率值等于綜合技術效率值除以純技術效率值。2005-2011年我國醫(yī)院平均規(guī)模效率的變化不大，總體呈先下降，后上升的變化趨勢，但整體變化幅度有限，如圖4所示。橫向比較看，大多數(shù)地區(qū)醫(yī)院的規(guī)模效率差別不大，但西藏、青海、海南、寧夏、四川的規(guī)模效率明顯較低，其中西藏規(guī)模效率最低為0.584，排名最后的10個地區(qū)中有6個來自于西部地區(qū)。

圖4 2005－2011年各地區(qū)平均規(guī)模效率

五、效率的影響因素分析

通過以上對不同地區(qū)的效率值的測算發(fā)現(xiàn)，各地區(qū)效率值的變化存在顯著差異，因此，需要對影響效率的因素進行深入的分析，找出形成這些差異的原因。在將效率值作為因變量，影響因素作為自變量進行回歸分析時，普通的OLS估計會給參數(shù)的估計帶來有偏和和不一致，因為DEA分析計算出的效率值范圍為［0，1］。在此，需要引入受限因變量模型，即Tobit模型，同時在估計方法上需要進行最大似然比估計。

其中，Yit為決策單元（DMU）醫(yī)院的效率估計值，xit為醫(yī)院效率的影響因素，βit為待估計系數(shù)。當Yit＞0時，估計值取DEA實際的測量值，當Yit＜0時，觀測值左截取為0。

將DEA計算的醫(yī)院綜合技術效率、醫(yī)院純技術效率、醫(yī)院規(guī)模效率分別作為被解釋變量，將上述各影響因素作為解釋變量，建立如下回歸方程：

模型1：

模型1、2、3中，下標i表示第i個地區(qū)，t表示第t年，CRS、VRS、SCALE值分別為DEA計算出的綜合技術效率、純技術效率、規(guī)模效率值。解釋變量IGDP、IINCOME、HOPDEN、PEOPFEN、SKILLSPROP、CITYIN、RURALIN分別表示真實國民生產(chǎn)總值、地區(qū)真實居民收入、醫(yī)院密度、人口密度、技術人員比例、城鎮(zhèn)醫(yī)療保險比例、新農(nóng)村合作醫(yī)療比例。其中D為年度虛擬變量，用來衡量“新醫(yī)改”前后，城鎮(zhèn)醫(yī)療保險比例、新農(nóng)村合作醫(yī)療比例兩個變量對醫(yī)院效率值的影響。運用STATA11.0軟件對模型1、模型2和模型3進行Tobit回歸分析，估計結果見表4。

表4 Tobit回歸分析結果

從表4的回歸分析結果看，三個模型都通過了似然比檢驗，說明模型設定合理。對模型中各變量的系數(shù)分析發(fā)現(xiàn)：

技術人員比例系數(shù)為正且顯著，在三個模型中均是所有變量系數(shù)的最大值，說明技術人員比例是影響醫(yī)院綜合效率、純技術效率、規(guī)模效率的最重要因素。而IGDP在三個模型中系數(shù)均不顯著，說明各地區(qū)醫(yī)院的綜合技術效率、純技術效率、規(guī)模效率與經(jīng)濟發(fā)展水平之間沒有必然聯(lián)系。

純技術效率和規(guī)模效率由綜合效率的分解而得，對比純技術效率的影響因素模型和規(guī)模效率的影響因素模型，發(fā)現(xiàn)模型2、模型3的系數(shù)估計可以發(fā)現(xiàn)，人口密度系數(shù)在以上2個模型中均是顯著的，但系數(shù)的正負方向相反，說明人口密度增加，醫(yī)院純技術效率升高、但醫(yī)院規(guī)模效率降低。人口密度對模型1中的綜合效率影響不顯著；

在模型1、模型3中，醫(yī)院密度系數(shù)為負且顯著，說明醫(yī)院越密集，醫(yī)院的綜合效率和規(guī)模效率越低。而該系數(shù)在模型2中不顯著，說明醫(yī)院密度對醫(yī)院的純技術效率沒有影響。

實際居民收入系數(shù)在模型1、模型2為正且顯著，說明居民實際收入水平的提高對醫(yī)院綜合技術效率和純技術效率有正的影響。這也說明，隨著居民收入水平的提高，越來越多的人更加關注自己的健康水平，對醫(yī)院的技術水平要求更高，但其影響程度很小。該系數(shù)在模型3中并不顯著，說明實際居民收入水平的提高對醫(yī)院的規(guī)模效率并無影響。

對比三個模型中的城鎮(zhèn)醫(yī)療保險比例系數(shù)，發(fā)現(xiàn)在模型1、模型2中系數(shù)為負且顯著，說明城鎮(zhèn)醫(yī)療保險比例對醫(yī)院的綜合技術效率與純技術效率有負影響；而模型3中該系數(shù)為正且顯著，說明城鎮(zhèn)醫(yī)療保險比例越高，醫(yī)院的規(guī)模效率越高；d*citins的系數(shù)估計在三個模型中均不顯著，說明城鎮(zhèn)醫(yī)療保險比例在“新醫(yī)改”前后對醫(yī)院綜合技術效率、純技術效率、規(guī)模效率影響沒有顯著影響。

回歸結果表明，新型農(nóng)村合作醫(yī)療參保比例在三個模型中的系數(shù)均不顯著，說明“新農(nóng)合”對醫(yī)院的綜合技術效率，純技術效率，規(guī)模效率沒有影響。其中的解釋是，農(nóng)村居民的診療、住院更傾向于所居住地區(qū)范圍內(nèi)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)醫(yī)療機構，而我國目前綜合性醫(yī)院與專業(yè)性醫(yī)院在鄉(xiāng)鎮(zhèn)地區(qū)的數(shù)量相對較少，進一步論證了城鄉(xiāng)之間醫(yī)療資源分布不合理的問題。因此增強農(nóng)村居民的醫(yī)療水平，不僅需要加大新農(nóng)合的醫(yī)保范圍，而且需要增加對鄉(xiāng)鎮(zhèn)地區(qū)醫(yī)院資源的投入。

六、研究結論

本文基于我國31個省市醫(yī)院2005-2011年的面板數(shù)據(jù)，運用DEA-T obit兩階段方法，對各地區(qū)醫(yī)院的綜合技術效率、純技術效率、規(guī)模效率進行了測算，并對影響效率值的地區(qū)差異因素及醫(yī)保因素進行了分析。研究結果表明：從整體上看，樣本期間內(nèi)，我國醫(yī)院平均綜合技術效率除2007年下降外，整體呈上升趨勢。平均純技術效率的變化趨勢與平均綜合技術效率基本相似，整體也呈上升趨勢。但我國醫(yī)院規(guī)模效率的變化不大，總體呈先下降，后上升的趨勢，整體上升幅度有限。2009年以來的“醫(yī)改”對醫(yī)院績效的影響不明顯。從各地區(qū)橫向看，大多數(shù)地區(qū)醫(yī)院的平均規(guī)模效率差別不大，但平均純技術效率與平均綜合技術效率地區(qū)差異較大。

對省域差異因素的分析發(fā)現(xiàn)，地區(qū)經(jīng)濟水平對各地區(qū)醫(yī)院的綜合技術效率、純技術效率、規(guī)模效率沒有影響，說明醫(yī)院效率的提高與地區(qū)經(jīng)濟水平?jīng)]有聯(lián)系。地區(qū)實際居民收入對醫(yī)院綜合技術效率和純技術效率存在正的影響，但影響程度有限。人口密度對我國醫(yī)院的純技術效率影響程度較小。對比地區(qū)差異的各個因素，發(fā)現(xiàn)醫(yī)院技術人員比例系數(shù)在三個模型中均顯著為正，說明醫(yī)院技術人員比例是影響醫(yī)院綜合效率、純技術效率、規(guī)模效率的最重要因素。

對醫(yī)療保險的因素分析發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)醫(yī)療保險對醫(yī)院綜合效率與純技術效率值的作用是負向顯著的，說明隨著城鎮(zhèn)居民醫(yī)保比例的增加，對本地區(qū)醫(yī)院綜合效率與純技術效率帶來了負沖擊。“新醫(yī)改”前后，城鎮(zhèn)居民醫(yī)保比例對醫(yī)院三個效率值的影響是一致的且沒有顯著變化。新型農(nóng)村合作醫(yī)療參保比例系數(shù)不顯著，說明“新醫(yī)改”以來，新型農(nóng)村合作醫(yī)療參保比例的增加并不能對我國醫(yī)院的效率產(chǎn)生顯著影響。

鑒于此，相關政策建議如下：①提高醫(yī)院技術人員比例及技術人員受教育程度。鼓勵醫(yī)學專業(yè)畢業(yè)生服務基層，控制醫(yī)院非技術人員數(shù)量，提高醫(yī)院技術人員比例。鼓勵醫(yī)院技術人員繼續(xù)深造，加強“院校”合作，提高技術人員受教育程度。②建設更好的社區(qū)醫(yī)院，并鼓勵城鎮(zhèn)居民就近到社區(qū)看病。城鎮(zhèn)參保居民首先到社區(qū)醫(yī)院看病初診，小病在社區(qū)治療，大病患者分流到大醫(yī)院。加強大醫(yī)院與社區(qū)醫(yī)院之間的合作，實行大醫(yī)院專家醫(yī)師與社區(qū)醫(yī)院常態(tài)交流指導、大醫(yī)院中青年醫(yī)師輪流到社區(qū)醫(yī)院掛職。社區(qū)醫(yī)院與大醫(yī)院互動合作、雙向轉診［7］。③加大新農(nóng)合的醫(yī)保范圍，促進城鄉(xiāng)之間醫(yī)療資源的合理分配。繼續(xù)加大新農(nóng)合的醫(yī)保范圍，擴展報銷范圍關注更多的參合人群，擴大受益面使更多的鄉(xiāng)鎮(zhèn)居民受益。加大對鄉(xiāng)村地區(qū)醫(yī)院資源的投入，采取更具吸引力的政策吸引醫(yī)學畢業(yè)生服務基層。

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［責任編輯：張青］

An Analysison HospitalEfficiency at Provincial Leveland Its Influencing Factors in China—DEA-Tobit Estimation Based on the Provincial PanelData

ZHANGXiao-lan1，2，LIU Zhao1
（1.Schoolof Economicsand Finance，Xi’an Jiaotong University，Xi’an 710061，China; 2.Accounting School，ShanghaiUniversity of International Businessand Economics，Shanghai201620，China）

The paper isbased on the paneldata of31 provinces，autonomous regionsandmunicipalities in China from the year of 2005 to2011.Firstofall，itmeasures the comprehensiveefficiency，pure technicalefficiency and scaleefficiency in all regions by DEAmethod.Secondly，itmakes the dynamicalcomparison on thenationalaverageefficiency and thehorizontalcomparison within the region atprovincial level for these efficiency values.Finally，it carriesout the teston regional differencesofeconomic scale，population，hospital resources，which affect theefficiency values，byapplying Tobitmodel.The resultsshow that theoverall trend ofChina’shospitalaverage comprehensive technicalefficiency is in riseexcept the yearof2007.Theaveragepure technical efficiencyshowsan upward trend，which issimilar to theaveragecomprehensive technicalefficiency，buttheaveragescaleefficiency hasno significantchangesduring the same period of time.The impactof the“Health Care Reform”on thehospitalefficiency is not significant since itwas carried out in 2009.There is no necessary connection between thehospitalefficiency and the level of regionaleconomic development.Themosteffectiveway to improveChina’shospitalefficiency is to increase theproportion of technical staff.The new rural cooperativemedical service hasno remarkable effecton the regionalhospitalefficiency.

DEA；Tobit；hospitalefficiency

F062.6

A

1007-5097（2014）11-0172-05

10.3969/j.issn.1007-5097.2014.11.033

2014-01-10

上海對外經(jīng)貿(mào)大學085工程項目

張曉嵐（1949－），女，湖南芷江人，教授，博士生導師，研究方向：產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新與績效；

劉朝（1982－），男，陜西西安人，博士研究生，研究方向：產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新與績效。