王晨陽，潘習龍，王培玉

北京大學公共衛(wèi)生學院社會醫(yī)學與健康教育系，北京，100191

優(yōu)化衛(wèi)生資源配置，提高衛(wèi)生資源的利用效率與可及性對促進衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展、保障人民健康意義重大?！丁笆濉鄙罨t(yī)藥衛(wèi)生體制改革規(guī)劃》明確提出，健全完善衛(wèi)生體系的重要基礎是優(yōu)化衛(wèi)生資源配置。隨著“十三五”末期的到來，2020年全國衛(wèi)生健康會議進一步強調持續(xù)深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革重點任務之一是優(yōu)化醫(yī)療衛(wèi)生資源配置。公平與效率是衛(wèi)生資源配置的重要議題，衛(wèi)生資源的充分利用是配置公平的前提，配置公平則有利于提升效率。既有研究主要聚焦于衛(wèi)生資源配置公平或效率，未能全面研究二者的關聯(lián)性[1]。因此，本文對山東省某市“十三五”以來衛(wèi)生資源配置的公平和效率發(fā)展情況進行全面分析評價，以期為該市“十四五”規(guī)劃提供參考。

1 資料來源與方法

1.1 研究對象

選取山東省某市為研究對象。某市位于魯南地區(qū)，下轄1個縣級市、5個區(qū)。人口、經(jīng)濟和地理信息的數(shù)據(jù)來源于2015-2019年某市統(tǒng)計年鑒，醫(yī)療衛(wèi)生機構的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)由某市衛(wèi)生健康委員會“國家衛(wèi)生統(tǒng)計信息網(wǎng)絡直報系統(tǒng)”導出。

1.2 指標確定

結合文獻學習結果和數(shù)據(jù)可得性，選取該市各區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構實有床位數(shù)、衛(wèi)生技術人員數(shù)、萬元以上設備總值作為衛(wèi)生資源投入指標，產(chǎn)出指標有門急診人次和入院人數(shù)。

1.3 研究方法

1.3.1 公平性評價。基尼系數(shù)、集中指數(shù)是評價公平性的常用指標。本文使用基尼系數(shù)評價衛(wèi)生資源投入在人口和地理兩個層面的公平性，公式為：

式(1)

式(1)中的G表示基尼系數(shù)，n為地區(qū)總數(shù)，將各地區(qū)按照區(qū)域面積(或人口)計算的平均衛(wèi)生資源投入從小到大排列，F(xiàn)i為區(qū)域面積(或人口)的累積百分比，Φi表示衛(wèi)生資源投入的累積百分比，其中F0和Φ0均為0[2]?；嵯禂?shù)范圍為0-1，數(shù)值越大不公平程度越高。

使用集中指數(shù)評價衛(wèi)生資源利用(產(chǎn)出)在不同地區(qū)的公平性，公式為：

式(2)

式(3)

式(2)計算了將各區(qū)按照人均GDP從小到大排列后集中曲線下的面積，式(3)中的CI表示集中指數(shù)，n為地區(qū)總數(shù)，Yi為衛(wèi)生資源利用的累積百分比，Xi為人口累積百分比[3]。集中指數(shù)范圍為-1-1，絕對值越大表示不公平程度越高，負值表示資源利用主要集中在貧困地區(qū)，正值則表示資源利用主要集中在富裕地區(qū)[4]?；嵯禂?shù)和集中指數(shù)的計算使用Excel。

1.3.2 效率評價。采用數(shù)據(jù)包絡分析(Data Envelopment Analysis, DEA)進行多投入多產(chǎn)出單元的技術效率評價，并與Malmquist指數(shù)結合評價跨期的生產(chǎn)率變化。該方法在醫(yī)療衛(wèi)生領域應用廣泛[5-6]。Malmquist指數(shù)又稱全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)，它可以分解為技術效率變化和技術變化，其中技術效率變化又可以分解為純技術效率變化和規(guī)模效率變化[7]。DEA方法計算出的效率值最大為1，表示技術有效；Malmquist指數(shù)及其分解指數(shù)小于1意味著衰退，等于1表示無變化，大于1則表示進步和提升。本文將不同年份的各區(qū)作為平行生產(chǎn)單元計算技術效率、純技術效率和規(guī)模效率，并求出各區(qū)5年間的效率均值進行比較。Malmquist指數(shù)及其分解指數(shù)則以每年各區(qū)形成的生產(chǎn)前沿為基礎，采用相鄰交叉參比法計算。各相關指標采用DEAP 2.1的運算結果。

2 結果

2.1 衛(wèi)生資源配置和利用公平性

根據(jù)基尼系數(shù)的計算結果，某市各區(qū)衛(wèi)生資源配置的地理公平性要弱于人口公平性，不同衛(wèi)生資源的配置公平性差異較大；其中床位配置的公平程度最高，萬元以上醫(yī)療設備配置的公平性最低，衛(wèi)生技術人員的公平性居中。在人口公平的衡量標準下，實有床位的基尼系數(shù)2014年最高，為0.208，2015-2018年均未超過0.2，處于比較公平的狀態(tài)。萬元以上設備、衛(wèi)生技術人員的基尼系數(shù)均處于0.2-0.3之間，仍然屬于相對公平的范圍。在地理公平的衡量標準下，實有床位的基尼系數(shù)均接近0.4，5年均值0.388，分布相對合理。衛(wèi)生技術人員和萬元以上設備的均值則分別為0.425和0.431，提示其地理分布差距相對較大。見表1。

衛(wèi)生服務利用的集中指數(shù)范圍為0.027-0.174，從時間上看可分為兩個階段：2017年以前未超過0.07，整體公平程度較高；從2017年起門急診人次和入院人數(shù)的集中指數(shù)均超過了0.1，不公平性增加。結果提示衛(wèi)生服務利用主要集中在較富裕的地區(qū)，尤其是住院服務表現(xiàn)更為明顯。見表1。集中指數(shù)的突變可能與2017年部分城市三級醫(yī)院擴建，吸引了更多患者就醫(yī)有關。

表1 不同年份基尼系數(shù)和集中指數(shù)結果

2.2 衛(wèi)生資源配置效率與生產(chǎn)率變化

某市各區(qū)效率指標均值結果如表2所示。從整體看，純技術效率均值為0.934，規(guī)模效率均值為0.969，某市技術效率均值為0.907。從各區(qū)看，C區(qū)的技術效率和規(guī)模效率最高，F(xiàn)區(qū)的純技術效率最高，A區(qū)的各項指標均為最低。

表2 各區(qū)效率指標均值

全要素生產(chǎn)率是地區(qū)資源配置和服務產(chǎn)出能力的綜合體現(xiàn)。某市的全要素生產(chǎn)率2015-2016年有4.7%的提升，但在其他年份均表現(xiàn)為不同程度的下降，5年間共降低了17.4%，整體呈衰退趨勢。2014-2018年技術效率變化指數(shù)為1.031，技術變化指數(shù)為0.801，提示技術退步是生產(chǎn)率變化的主要原因。純技術效率僅在2015-2016年有所下降，其他年份都是提升狀態(tài)，規(guī)模效率在2016-2017年有所下降，其他年份小幅提升，整體變化不大，說明純技術效率變化是影響技術效率變化的主要因素。見表3。

表3 某市衛(wèi)生資源配置效率的Malmquist指數(shù)及分解指數(shù)年均變化

從不同區(qū)來看，E區(qū)通過技術效率提高或技術進步保持了全要素生產(chǎn)率的持續(xù)提高，4個階段中增長率最高達8.7%(2014-2015年)，最低為3.8%(2016-2017年)。C區(qū)受技術衰退的影響最為嚴重，全要素生產(chǎn)率持續(xù)降低，下降幅度從0.7%(2015-2016年)到22.2%(2017-2018年)不等。由于規(guī)模效率的改善，A、B區(qū)分別在2017-2018年和2016-2017年間生產(chǎn)率有較明顯提高。D區(qū)和F區(qū)在2015-2016年間生產(chǎn)率提高則主要是技術進步的結果。見表4。綜合4個階段的情況，僅E區(qū)的全要素生產(chǎn)率提高了1%，其他區(qū)均有所降低。各區(qū)普遍存在技術退步情況，技術效率變化與規(guī)模效率變化趨勢一致，純技術效率則保持不變或略有升高。見表5。

表4 2014-2018年按年份計算的各區(qū)Malmquist指數(shù)及分解指數(shù)

表5 2014-2018年各區(qū)Malmquist指數(shù)及分解指數(shù)均值

3 討論

3.1 衛(wèi)生資源配置的地理公平性弱于人口公平性，人員和設備的配置仍需進一步優(yōu)化

從衛(wèi)生資源投入來看，某市以人口公平為評價標準的醫(yī)療設備、床位及衛(wèi)生人員的基尼系數(shù)基本在0.3以下，公平性較好，但以地理公平為評價標準時則均處于0.3-0.5之間，公平性欠佳，與其他學者對山東淄博、廣東、重慶、廣西、山東、云南等地的研究結果相同[8-11]。長期以來，政府和衛(wèi)生部門的資源配置目標主要基于人均規(guī)劃考慮，對資源的地理分布約束較少，雖然該市醫(yī)療衛(wèi)生資源逐漸增多，但主要還是分布在經(jīng)濟較發(fā)達的城區(qū)A。從衛(wèi)生服務利用來看，門急診和住院服務越來越向較為富裕的地區(qū)集中，也從側面反映了優(yōu)質醫(yī)療資源地理分布不均衡。因此，某市政府對衛(wèi)生資源的配置標準應該更加科學，不僅要考慮人口配置，還要考慮地理面積、人口分布、政府衛(wèi)生資源投入的合理性等因素。另外，要建立以按需配置為主的宏觀調控系統(tǒng)，注重公眾健康需求，引導過剩地區(qū)的資源向不足地區(qū)傾斜，不斷優(yōu)化調整，實現(xiàn)區(qū)域內優(yōu)質資源共享，以提高全市衛(wèi)生資源的配置公平性。

3.2 各區(qū)發(fā)展差異較大，衛(wèi)生資源不足和浪費并存

從各項分析結果看，某市6轄區(qū)全部為非DEA有效，整體效率較差，各區(qū)的衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展表現(xiàn)出較明顯差異，衛(wèi)生資源不足和浪費并存。以A區(qū)和C區(qū)為例，A區(qū)人口密度最大，經(jīng)濟發(fā)達，擁有較豐富的衛(wèi)生人力和設施資源，但其規(guī)模效率和技術效率為各區(qū)最低，提示A區(qū)存在衛(wèi)生資源投入冗余。C區(qū)的衛(wèi)生資源投入水平僅約為A區(qū)的1/3，整體來看規(guī)模效率最高，但其技術退步也最為明顯。另外，C區(qū)醫(yī)療設備和衛(wèi)生技術人員的基尼系數(shù)普遍高于實有床位，提示C區(qū)人員和設備投入不足。這與王奕然、肖思曲的研究結果相同[12-13]。近幾年，隨著國家衛(wèi)生投入政策向基層和欠發(fā)達地區(qū)傾斜，這些地區(qū)的床位數(shù)等硬件設施配置情況得到明顯改善。某市積極響應國家政策，加大投入，但由于各區(qū)經(jīng)濟發(fā)展不平衡，經(jīng)濟發(fā)展較好的區(qū)如A區(qū)有更多資金保證醫(yī)療機構設備等的投入，能夠提供更好的工作條件吸引更多的衛(wèi)生人才，經(jīng)濟欠發(fā)達的C區(qū)則缺少相應設備和人才。為縮小不同轄區(qū)間因經(jīng)濟發(fā)展不平衡引起的衛(wèi)生資源配置不公平及效率低下，政府部門應統(tǒng)籌規(guī)劃，對某市不同經(jīng)濟區(qū)域之間的衛(wèi)生資源進行合理分配。政府主管部門在分配衛(wèi)生經(jīng)費的時候，應加大對經(jīng)濟落后轄區(qū)的財政扶持力度，縮小地區(qū)間差異。在政策上給予經(jīng)濟欠發(fā)達轄區(qū)相應的補貼及鼓勵，協(xié)調不同轄區(qū)衛(wèi)生資源的配置和流動。要制定鼓勵醫(yī)療衛(wèi)生人才向欠發(fā)達轄區(qū)流動的優(yōu)惠政策，如提高薪資待遇、改革完善職稱制度、增加學習培訓機會、暢通發(fā)展渠道、完善醫(yī)聯(lián)體建設等引導醫(yī)務人員的良性流動，逐漸提高某市衛(wèi)生資源配置公平和效率。

3.3 全要素生產(chǎn)率呈下降趨勢，技術退步成主要原因

2014-2018年，各區(qū)全要素生產(chǎn)率總體下降了17.4%，技術退步是主要原因。各區(qū)的技術變化指數(shù)均小于1，整體技術變化指數(shù)0.801，多個區(qū)技術退步的影響遠遠超過了技術效率提升帶來的進步，這與許多研究的結果不同[5,14-15]。究其原因，某市醫(yī)療衛(wèi)生人才的外流及缺乏是技術退步的主要因素。此外，經(jīng)濟欠發(fā)達轄區(qū)醫(yī)療設備逐漸老舊，醫(yī)療技術停滯不前；經(jīng)濟較發(fā)達轄區(qū)則新興技術發(fā)展緩慢、使用率和轉化率較低。受到優(yōu)質醫(yī)療資源配置不均和基層醫(yī)療衛(wèi)生服務水平不高的影響，大型公立醫(yī)院承擔了較多常見病和慢性病的診療任務，不利于醫(yī)學技術和診療模式的革新。這表明，某市應該從過去依靠增加衛(wèi)生資源數(shù)量，通過發(fā)揮規(guī)模效應來提升資源配置效率，轉變到提升醫(yī)療技術和服務創(chuàng)新能力上來。應該加強與醫(yī)學院校的合作，建立依托本市醫(yī)療衛(wèi)生機構的學研平臺和創(chuàng)新中心，積極培養(yǎng)及引進醫(yī)療、護理、診斷、衛(wèi)生管理等各方面人才；欠發(fā)達轄區(qū)則要及時更新老舊的醫(yī)療設備；轄區(qū)內大型醫(yī)院，要關注向外轉診較多的臨床科室，加強相關學科建設，將患者留在轄區(qū)內；同時發(fā)揮大型醫(yī)院輻射作用，加強區(qū)域醫(yī)聯(lián)體建設，對基層醫(yī)院進行重點扶植，以此提高整體醫(yī)療機構的服務能力和服務水平，進而提高全要素生產(chǎn)率。