尹刚 孔玉梅 朱江汉 李文敏,2

1 湖北大学政法与公共管理学院，武汉，430061；2 湖北大学卫生政策研究与评价中心，武汉，430061

作为第三批公立医院改革试点城市，武汉市18家市、区属医院于2016年2月1日率先全面取消药品加成(中药饮片除外)，标志着武汉市公立医院综合改革试点工作正式启动。同年12月，武汉市政府发布了《全面推进全市公立医院综合改革实施方案的通知》[1]，将强化公立医院绩效考核作为重点改革任务，并注重效率的提升。12月31日起，全市36家二级以上公立医院执行新版医疗服务价格，取消药品加成，增加财政补助，发挥公益性，公立医院综合改革全面展开。本研究依托武汉市卫生和计划生育委员会公立医院改革监测数据，结合现场调研，采用Bootstrap-DEA法对武汉市19家市、区属三级公立医院在全面推行公立医院改革第1年纠偏前后的技术效率进行系统评价，并提出了相关建议，促进三级医院技术效率的提升。

1 资料来源与方法

1.1 研究对象

本研究数据来源于2017年度武汉市卫生和计划生育委员会公立医院改革监测数据及现场调研，摘录样本医院的投入产出指标数据，形成备选指标库。

1.2 研究方法

1.2.1 模型选择。采用Bootstrap-DEA模型，构建4种投入产出指标的分析模型。运用MaxDEA进行技术效率测算，借助Bootstrap进行纠偏。Bootstrap-DEA模型是欧美学者评价医院技术效率的一种有效方法。Simar、Wilson在Charnes、Cooper等人研究的基础上，将传统DEA模型改进后测算了各决策单元纠偏前后的效率值、置信水平和偏差，相比于传统DEA模型，提高了效率值的准确度[2]。

1.2.2 投入产出指标筛选。公立医院技术效率评价涉及诸多方面，投入产出指标体系建立需要对众多指标进行合理分类，考虑人力、物力、财力等因素。董四平等认为在DEA方法指标的筛选过程中，应当将总收入、业务收入等经济类指标剔除，避免将评价技术效率与配置效率的指标混用[3]。本文基于国内外评价医院技术效率的相关文献[4-8]，筛选出备选投入产出评价指标体系，根据指标总和与搭配的不同，构建了4种分析模型，见表1。该体系与国内外评价医院技术效率的主流指标体系基本保持一致。其中模型4在投入指标中增加了经济类指标固定资产，探讨该指标的加入是否会影响整体分析结果。

1.3 统计学方法

运用StataSE软件对样本医院备选投入产出指标数据进行一般性统计描述，包括样本均数、标准差、中位数和极差。运用MaxDEA软件中Bootstrap模块对样本医院分类测算纠偏后的样本医院效率值进行测算。纠偏前的技术效率值为产出导向的技术效率值，经过Bootstrap(重复抽样2000次，α=0.05)纠偏后，计算相对技术效率值、偏差、下边界及上边界，比较纠偏前后的技术效率值。

表1 备选投入产出评价指标体系

2 结果

2.1 投入产出指标基本情况

19家市、区属三级公立医院分布在10个市辖区，各投入产出指标基本情况见表2，样本医院投入产出指标存在较大差异。投入指标方面以总资产差异最大，均数为142101万元，极差达902938万元。产出指标方面以年总诊疗人次数差异最大，均数为766235人次，极差达2468636人次。

表2 样本医院投入产出指标基本情况

2.2 四种模型框架下纠偏前后样本医院技术效率值比较

经过Bootstrap处理后， 纠偏前后样本医院效率值比较见图1。4种模型框架下的样本医院效率均值分别为0.5137、0.7757、0.7922、0.8440。模型1与其他模型差异较大，故不适用于分析讨论。其余3种模型的样本医院技术效率雷达图在直观上较为接近，模型3较模型2增加了产出指标年出院人次数，与病床使用率一同反映了公立医院技术效率的产出特点。模型4较模型3新增了固定资产这一投入指标，纠偏后的样本医院技术效率均值明显高于其他模型，故最终选取模型3作为后续分析模型。在模型3分析框架下，样本医院纠偏前技术效率均值为0.8701，有8家样本医院(42.11%)达到了DEA有效，处于效率前沿面，纠偏后技术效率均值为0.7922。纠偏前后偏差为0.0779，纠偏前后部分样本医院效率值比较见表2。

图1 4种模型框架下纠偏前后样本医院技术效率

表2 模型3框架下纠偏前后部分样本医院效率值比较

2.3 模型3框架下纠偏前后样本医院技术效率值分层

模型3框架下，将纠偏前后的样本医院相对效率值进行分层分析，按照技术效率值的大小共分为5层，依次是优秀(0.9000≤ x≤1.0000)、良好(0.8000≤ x<0.9000)、一般(0.7000≤ x<0.8000)、较差(0.6000≤ x<7.0000)、很差(x<0.6000)。纠偏前达到优秀层次的样本医院共计11家(57.89%)，良好层次的样本医院共计3家(15.79%)；纠偏后达到优秀层次的样本医院共计3家(15.79%)，良好层次的样本医院共计9家(47.37%)，纠偏后的样本医院技术效率得分均低于纠偏前。

3 讨论

3.1 公立医院技术效率评价指标体系的构建

自1987年魏权龄教授将DEA法引入我国以来，国内运用DEA法评价医疗机构相对效率的研究层出不穷，在评价指标体系的构建方面存在较大差异。文献回顾表明有部分学者在评价公立医院技术效率的研究中纳入经济类指标。本文在模型4的构建中，纳入了固定资产这一经济类投入指标，结果显示模型4较模型3及模型2在技术效率上有所提升，但相差不大。此外，在构建DEA模型时，为更加客观地评价技术效率，建议构建不同的投入产出指标模型加以分析。构建的指标体系不同，得到的最佳生产前沿面不同，各样本被判定的结果也会不同。但效率前沿面仅是一个衡量尺度，并不影响各样本相对技术效率的真实反映。故多个模型之间的结果并不矛盾，而且可以相互印证，反映真实情况的不同方面，为科学决策提供有力证据[9]。

3.2 Bootstrap纠偏处理在DEA法测算医院技术效率中的必要性

在我国医疗机构效率评价中，CCR、BCC及CCGSS等经典DEA模型已经被熟练掌握并得到广泛应用。但相比国内研究，国外学者已经开始对经典DEA法进行Bootstrap纠偏。经典DEA法的弊端在于容易受到决策单元数量的影响，评价结果聚集导致技术效率难以得到有效反映。虽可借助DEA超效率模型对DEA有效决策单元进行再排序，但总体而言Bootstrap-DEA法更能够客观反映决策单元间的实际情况。采用经典DEA模型对样本医院进行Bootstrap纠偏前后对比，显示纠偏后决策单元效率值均小于纠偏前，三级医院技术效率均值低于纠偏前技术效率均值，尚未有一家医院达到DEA最优。模型3框架下纠偏前后差值介于0.0218-0.1934之间，因此有必要对经典DEA法进行纠偏。建议将该方法推广到评价医院运行效率中的研究中来，可更加科学地对样本医院的技术效率进行评价。

3.3 三级医院技术效率总体适中，具备提升空间

Bootstrap纠偏分析显示，武汉市市区属三级公立医院技术效率均值为0.7922，相比于纠偏前技术效率均值0.8781，偏差达0.0859，总体处于适中水平，尚未达到最优，仍有20.78%的医疗资源存在浪费。其中处于优秀、良好、一般、较差、很差的三级医院占比分别为15.79%、47.37%、26.32%、5.26%、5.26%。由于技术效率往往分解为规模效率与纯技术效率，因此建议相关部门以公立医院改革为契机，合理配置医疗资源，科学确定三级医院的数量和规模，避免三级医院运营过于强调规模效应而忽视运行效率，同时提高管理和技术水平以提升医院的纯技术效率。此外，建议相关部门在大力推进公立医院改革的进程中加强对公立医院运行效率的研究，合理测算并规划三级医院间的投入产出数量，稳妥解决规模问题，避免出现资源浪费。

3.4 三级医院发展存在两极分化现象，诊疗人次数相差悬殊

本文结果显示，样本医院投入指标数值间极差较大，说明三级医院投入存在两极分化现象。以总资产为例，2017年度H18医院达到911200万元，而H7医院仅为8262万元。在产出指标方面，H1医院的总诊疗人次数达2492386人次，而H14医院仅为23748人次，年诊疗人次数相差近百倍，这不仅不利于三级医院总体技术效率的提升，反而产生了医疗卫生领域的马太效应，反映了三级医院间发展的不平衡。优质医疗资源集中的三级公立医院应当通过医联体的联结方式发挥引领作用[10]，为其周边辐射范围提供高质量的医疗服务。建议相关部门完善法律法规，积极推进并健全医联体体制，以整合为主，兼顾跨区域联合，构建信息化共享平台，做好医院间的帮扶工作。同时对于技术效率持续较差的三级医院可尝试托管，改进其运行模式，促进技术效率的提升。