李 穎，徐宏燕，馮星淋，劉凱波

1 北京大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院衛(wèi)生政策與管理學(xué)系，北京 100191 2 北京大學(xué)醫(yī)學(xué)部衛(wèi)生政策與技術(shù)評(píng)估中心，北京 100191 3首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京婦產(chǎn)醫(yī)院北京婦幼保健院圍產(chǎn)保健科，北京 100026

出生缺陷是指胚胎或胎兒發(fā)育過(guò)程中發(fā)生結(jié)構(gòu)、功能或代謝異常[1]，也稱先天性疾病，病種繁多，影響因素復(fù)雜。出生缺陷不僅造成胎兒流產(chǎn)、死產(chǎn)、新生兒死亡、先天傷殘[2]，影響我國(guó)人口質(zhì)量，同時(shí)也給家庭和社會(huì)造成巨大經(jīng)濟(jì)和心理負(fù)擔(dān)[3-8]，是我國(guó)重要的公共衛(wèi)生問(wèn)題?！吨袊?guó)出生缺陷防治報(bào)告(2012)》指出我國(guó)出生缺陷總發(fā)生率約為5.6%[9]。為降低缺陷發(fā)生率，世界衛(wèi)生組織提出了“三級(jí)預(yù)防”策略，其中出生缺陷二級(jí)預(yù)防具有重要地位，對(duì)缺陷兒的產(chǎn)前檢出、降低可避免的出生缺陷發(fā)生率具有積極作用和重要意義。國(guó)內(nèi)和北京市實(shí)施的二級(jí)預(yù)防策略主要包括產(chǎn)前篩查、產(chǎn)前診斷等方面。產(chǎn)前篩查是用簡(jiǎn)便、經(jīng)濟(jì)和較少創(chuàng)傷的檢測(cè)方法，發(fā)現(xiàn)某些疑似先天性畸形和遺傳性疾病胎兒的孕婦以期進(jìn)行下一步診斷來(lái)確診是否缺陷[10]，是出生缺陷二級(jí)預(yù)防體系的重要一環(huán)，主要包括超聲篩查和血清學(xué)篩查。超聲篩查作為孕婦產(chǎn)前篩查的常規(guī)必做項(xiàng)目，是通過(guò)超聲影像系統(tǒng)檢測(cè)胎兒器官來(lái)觀察胎兒存活情況及是否有畸形，應(yīng)用廣泛，以孕中期篩查為主?！岸ⅰ?政策實(shí)施后，一方面累積的生育需求釋放，另一方面高齡產(chǎn)婦增多，而孕婦高齡是出生缺陷發(fā)生的高危因素[11]，這對(duì)出生缺陷二級(jí)預(yù)防體系提出了更高的挑戰(zhàn)。醫(yī)療衛(wèi)生資源具有稀缺性，提高效率是醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革的核心目標(biāo)之一，也是醫(yī)療機(jī)構(gòu)長(zhǎng)期發(fā)展的內(nèi)在動(dòng)力，效率評(píng)價(jià)在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的應(yīng)用已十分廣泛，但應(yīng)用于出生缺陷二級(jí)預(yù)防體系的評(píng)價(jià)仍缺失。如何利用有限的產(chǎn)前篩查資源獲得更大的服務(wù)產(chǎn)出是管理者關(guān)注的重要問(wèn)題，本研究以北京市為例，探討超聲篩查服務(wù)效率及變化趨勢(shì)具有現(xiàn)實(shí)意義，可為優(yōu)化產(chǎn)前篩查體系提供依據(jù)，對(duì)其他省市具有一定參考價(jià)值。

資料和方法

數(shù)據(jù)來(lái)源北京市16個(gè)區(qū)均提供產(chǎn)前超聲篩查服務(wù)，本區(qū)內(nèi)超聲篩查機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)向本區(qū)戶籍人口和流動(dòng)人口提供篩查服務(wù)，孕婦可就近選擇具備資質(zhì)的產(chǎn)前篩查機(jī)構(gòu)。以區(qū)為評(píng)價(jià)單元，分析2010至2016年間北京市各區(qū)超聲篩查服務(wù)效率及變化情況。北京市產(chǎn)前篩查服務(wù)年度報(bào)表數(shù)據(jù)(2010至2016年)由北京市產(chǎn)前篩查與診斷機(jī)構(gòu)年度逐級(jí)上報(bào)，管理機(jī)構(gòu)匯總收取，時(shí)間段為上年度10月1日至本年度9月30日，變量包括分娩量(包括死產(chǎn)、死胎)、機(jī)構(gòu)名稱、超聲篩查總量、超聲篩查異常量。北京市產(chǎn)前篩查人員資質(zhì)個(gè)案數(shù)據(jù)(2010至2016年)變量包括機(jī)構(gòu)名稱、資質(zhì)情況、職稱學(xué)歷等信息。

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(data envelopment analysis，DEA)是一種基于被評(píng)價(jià)對(duì)象間相對(duì)比較的非參數(shù)效率分析方法，適用于多投入與多產(chǎn)出的決策單元之間相對(duì)效率的評(píng)價(jià)[11]。應(yīng)用不同的模型，可對(duì)橫截面數(shù)據(jù)進(jìn)行靜態(tài)效率分析[12]，對(duì)面板數(shù)據(jù)基于Malmquist模型[13]進(jìn)行動(dòng)態(tài)效率分析。

由于本研究有多種投入及產(chǎn)出指標(biāo)且量綱不同，缺少價(jià)格及成本相關(guān)的數(shù)據(jù)，各指標(biāo)間的權(quán)重難以主觀確定，主要目的在于了解北京市各區(qū)超聲篩查服務(wù)相對(duì)效率差異及變化情況，故進(jìn)行效率分析時(shí)選用DEA法，并基于各年份橫截面數(shù)據(jù)進(jìn)行靜態(tài)效率評(píng)價(jià)，面板數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)效率評(píng)價(jià)。

模型與指標(biāo)：靜態(tài)效率評(píng)價(jià)基于BCC模型和CCR模型測(cè)算綜合技術(shù)效率(technical efficiency，TE)、純技術(shù)效率(pure technical efficiency，PTE)、規(guī)模效率(scale efficiency，SE)、規(guī)模收益狀態(tài)；動(dòng)態(tài)效率評(píng)價(jià)基于Malmquist模型，測(cè)算全要素生產(chǎn)率變動(dòng)指數(shù)(total factor productivity change，TFPC)，即Malmquist指數(shù)(簡(jiǎn)稱M指數(shù))，并根據(jù)Fare1994 M指數(shù)分解法將M指數(shù)分解為技術(shù)變化指數(shù)(technological change，TC)、技術(shù)效率變化指數(shù)(technical efficiency change，EC)、純技術(shù)效率變化指數(shù)(pure efficiency change，PEC)、規(guī)模效率變化指數(shù)(scale efficiency change，SEC)[14]。TE表示在當(dāng)前技術(shù)水平下，現(xiàn)有資源的投入能獲得的最大產(chǎn)出的能力；PTE是在當(dāng)前技術(shù)條件，不考慮規(guī)模因素的技術(shù)效率；規(guī)模效率SE衡量決策單元是否處于最適合生產(chǎn)的規(guī)模；TE、PTE、SE取值均在0～1之間，等于1表示處于DEA有效狀態(tài)，取值越大表示越接近DEA有效狀態(tài)。規(guī)模報(bào)酬遞增狀態(tài)表示投入增長(zhǎng)幅度小于產(chǎn)出增長(zhǎng)幅度，應(yīng)擴(kuò)大規(guī)模；規(guī)模報(bào)酬遞減狀態(tài)表示投入增長(zhǎng)幅度大于產(chǎn)出增長(zhǎng)幅度，應(yīng)縮小規(guī)模；規(guī)模報(bào)酬不變狀態(tài)表示決策單元處于最合適的規(guī)模。MI、EC、TC、PEC及SEC值均為(t+1)期的效率值比t時(shí)期的效率值所得，例如M指數(shù)>1表示全要素生產(chǎn)率提高，MI<1表示全要素生產(chǎn)率下降，M指數(shù)=1表示全要素生產(chǎn)率無(wú)變化。TC>1表示兩個(gè)時(shí)期相比技術(shù)進(jìn)步了[(TC-1)×100%]，TC=1表示技術(shù)無(wú)進(jìn)步也無(wú)退步，TC<1表示技術(shù)退步了[(1-TC)×100%]。

本文基于DEA的效率測(cè)量是基于技術(shù)效率維度開(kāi)展的，采用徑向距離測(cè)度效率值。應(yīng)用數(shù)據(jù)包括法評(píng)價(jià)效率時(shí)，指標(biāo)的選取比較關(guān)鍵，應(yīng)符合可獲得性、重要性且滿足決策單元數(shù)量應(yīng)≥(投入指標(biāo)+和產(chǎn)出指標(biāo))×3倍[14-15]。超聲篩查服務(wù)的主要工作包括篩查和隨訪兩部分，北京市規(guī)定對(duì)超聲篩查異常病例均要進(jìn)行隨訪。結(jié)合文獻(xiàn)優(yōu)選、專家咨詢和數(shù)據(jù)可得性，模型納入的投入指標(biāo)包括超聲篩查機(jī)構(gòu)數(shù)、超聲篩查專業(yè)技術(shù)人員數(shù)；產(chǎn)出指標(biāo)包括超聲篩查服務(wù)量、超聲篩查隨訪量(下文以超聲篩查異常量表示)。因超聲篩查服務(wù)量很大程度取決于該地區(qū)的分娩量，即產(chǎn)出指標(biāo)難以改變，故模型采用投入導(dǎo)向。

統(tǒng)計(jì)學(xué)處理采用Excel軟件匯總投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)，stata 13.0軟件對(duì)指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)，MaxDEA 6.0軟件進(jìn)行效率運(yùn)算。

結(jié) 果

投入產(chǎn)出指標(biāo)描述2010～2016年北京市各區(qū)超聲篩查機(jī)構(gòu)中值為4～5家；各區(qū)超聲篩人員中值由20人降至13人；各區(qū)超聲篩查服務(wù)量中值由5259人次增至13654人次，各區(qū)超聲篩查異常量中值由131人次增至296人次(表1)。

靜態(tài)效率評(píng)價(jià)朝陽(yáng)區(qū)在各年均為DEA有效，表示相對(duì)其他區(qū)，朝陽(yáng)區(qū)整體效率較高。各年份的TE約在0.53～0.74之間，處于規(guī)模報(bào)酬遞增狀態(tài)的區(qū)較多，約占64.29%，規(guī)模報(bào)酬不變的區(qū)約占22.32%，規(guī)模報(bào)酬遞減的區(qū)約占13.39%(表2)。

動(dòng)態(tài)效率評(píng)價(jià)2010～2016年北京市超聲篩查服務(wù)的全要素生產(chǎn)率年均提高了12.3%，其中技術(shù)變化年均提高了12.0%，TE年均提高了0.3%，PTE年均提高了13.9%，SE平均下降了0.4%。時(shí)間段分析結(jié)果顯示，除2012至2013年和2014至2015年，其余各年份全要素生產(chǎn)率均進(jìn)步，這兩個(gè)時(shí)間段年全要素生產(chǎn)率退步的原因主要為TC下降(表3)?；贛almquist global模型，將2010～2016年各區(qū)數(shù)據(jù)構(gòu)造共同前沿面，計(jì)算各區(qū)的效率值，分城市、遠(yuǎn)郊地區(qū)計(jì)算效率均值，以對(duì)比城市、遠(yuǎn)郊地區(qū)的效率差異及變化趨勢(shì)，結(jié)果顯示，2010～2016年城市和遠(yuǎn)郊地區(qū)的TE呈波動(dòng)增長(zhǎng)趨勢(shì)，城市地區(qū)TE均值為0.369，遠(yuǎn)郊地區(qū)TE均值為0.435，2012年以前遠(yuǎn)郊地區(qū)效率值低于城市地區(qū)，2012年之后遠(yuǎn)郊地區(qū)效率值趕超城市地區(qū)(表4、5)。

討 論

DEA方法目前已廣泛應(yīng)用于醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域，從微觀層面評(píng)價(jià)婦幼保健院、中醫(yī)院、公立醫(yī)院、鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院等機(jī)構(gòu)的運(yùn)行效率，或從宏觀層面評(píng)價(jià)區(qū)域資源配置效率情況的研究較多；評(píng)價(jià)內(nèi)容上有對(duì)醫(yī)院的整體效率評(píng)價(jià)，也可選取某種服務(wù)來(lái)評(píng)價(jià)，如醫(yī)療服務(wù)效率、公共衛(wèi)生服務(wù)效率[16]、中醫(yī)服務(wù)效率、婦幼保健服務(wù)效率等。研究方法的選擇上，較多研究應(yīng)用BBC、CCR兩個(gè)經(jīng)典模型計(jì)算技術(shù)效率和純技術(shù)效率[17-18]，應(yīng)用超效率模型計(jì)算超效率值進(jìn)行排序，應(yīng)用成本模型計(jì)算成本效率[19]，應(yīng)用Malmquist模型評(píng)價(jià)生產(chǎn)率變化情況[20]，應(yīng)用回歸模型分析效率的影響因素[21-22]。關(guān)于出生缺陷二級(jí)預(yù)防體系的服務(wù)效率或者相關(guān)衛(wèi)生資源配置效率的研究應(yīng)用較少，僅王蕊[23]的研究顯示縣(區(qū))級(jí)婦幼保健機(jī)構(gòu)的運(yùn)營(yíng)效率，發(fā)現(xiàn)整體運(yùn)營(yíng)效率較低，技術(shù)水平和發(fā)展規(guī)模偏小，本文將效率評(píng)價(jià)方法應(yīng)用于出生缺陷二級(jí)預(yù)防體系，具有創(chuàng)新性。

表1 2010～2016年北京市各區(qū)產(chǎn)前超聲篩查投入產(chǎn)出指標(biāo)描述(n=16)Table 1 Description of input and output indicators of prenatal ultrasound screening in various districts of Beijing from 2010 to 2016(n=16)

表2 2010～2016年北京市各區(qū)超聲篩查靜態(tài)效率評(píng)價(jià)結(jié)果Table 2 Results of static efficiency evaluation of prenatal ultrasound screening in various districts of Beijing from 2010 to 2016

DEA：數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法；Con：規(guī)模報(bào)酬不變；Irs：規(guī)模報(bào)酬遞增；Drs：規(guī)模報(bào)酬遞減
DEA：data envelopment analysis；Con：constant return to scale；Irs：increasing returns to scale；Drs：decreasing returns to scale

表3 2010～2016年北京市16個(gè)區(qū)超聲篩查全要素生產(chǎn)率變化分析Table 3 Analysis of total factor productivity change of ultrasound screening in 16 districts of Beijing from 2010 to 2016

MI：全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)；EC：技術(shù)效率變化指數(shù)；TC：技術(shù)變化指數(shù)；PEC：純技術(shù)效率變化指數(shù)；SEC：規(guī)模效率變化指數(shù)；MI=EC×TC；EC=PEC×SEC；所有取值均為幾何均數(shù)，各指數(shù)=1表示不變，>1表示進(jìn)步，<1表示退步
MI：total factor productivity change index；EC：technical efficiency change；TC：technology change；PEC：pure technical efficiency change；SEC：scale efficiency change；all values are geometric mean，each index = 1 means unchanged，>1 means progress，and <1 means backward

表4 2010～2016年北京市城市遠(yuǎn)郊地區(qū)投入產(chǎn)出指標(biāo)均值Table 4 The average of input and output indicators in urban and suburb areas of Beijing from 2010 to 2016

表5 2010～2016年北京市城市和遠(yuǎn)郊地區(qū)超聲篩查綜合技術(shù)效率變化情況Table 5 Changes in the technical efficiency of ultrasound screening in urban and suburb areas in Beijing from 2010 to 2016

本研究結(jié)果顯示，產(chǎn)前超聲篩查服務(wù)效率的變化情況與服務(wù)提供量變化趨勢(shì)相一致，也與分娩量變化趨勢(shì)相一致。產(chǎn)前篩查服務(wù)受到分娩量的影響，需求較為固定，效率下降的年份主要有兩個(gè)，2013年和2015年，這兩個(gè)年份分娩量有所下降，尤其是2015年分娩量較低，分娩量直接影響產(chǎn)前篩查服務(wù)量，因產(chǎn)前篩查投入資源短期內(nèi)不會(huì)出現(xiàn)較大波動(dòng)，將產(chǎn)前篩查服務(wù)量作為重要產(chǎn)出指標(biāo)納入效率評(píng)價(jià)模型時(shí)，分娩量較低的年份的產(chǎn)出較低，進(jìn)一步導(dǎo)致這兩個(gè)年份的效率值下降。

整體來(lái)看，2010～2016年超聲篩查服務(wù)全要素生產(chǎn)率進(jìn)步較大，年均增加12.3%，其中PTE進(jìn)步和技術(shù)進(jìn)步對(duì)生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)較大，SE略有下降，北京市超聲篩查工作效率、篩查技術(shù)均有了較大提高。PTE進(jìn)步說(shuō)明在不考慮規(guī)模因素影響下，北京市超聲篩查資源轉(zhuǎn)化為工作產(chǎn)出的能力實(shí)現(xiàn)了較大進(jìn)步。技術(shù)進(jìn)步通常是指新技術(shù)新知識(shí)或創(chuàng)新的應(yīng)用，新管理方式等導(dǎo)致成本節(jié)約或生產(chǎn)率提高。2010～2016年北京市根據(jù)制定的一系列技術(shù)規(guī)范要求文件加強(qiáng)管理，建立實(shí)施產(chǎn)前超聲篩查與診斷轉(zhuǎn)診網(wǎng)絡(luò)，技術(shù)更加規(guī)范、設(shè)備不斷更新，技術(shù)進(jìn)步是產(chǎn)前篩查全要素生產(chǎn)率提高的重要推動(dòng)力。北京市應(yīng)繼續(xù)關(guān)注產(chǎn)前篩查的技術(shù)創(chuàng)新情況，推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步，把握好管理和技術(shù)這兩個(gè)杠桿，實(shí)現(xiàn)高效、持久的發(fā)展。

在僅考慮篩查工作量及篩查異常量作為產(chǎn)出指標(biāo)，篩查技術(shù)人員和篩查機(jī)構(gòu)作為投入指標(biāo)的前提下遠(yuǎn)郊地區(qū)TE相對(duì)高于城市地區(qū)，原因在于遠(yuǎn)郊地區(qū)的產(chǎn)前篩查機(jī)構(gòu)數(shù)量較少，每個(gè)區(qū)通常配置有一家婦幼保健院和一家綜合性醫(yī)院，負(fù)責(zé)提供該區(qū)的產(chǎn)前篩查服務(wù)，而城市地區(qū)集中了較多的產(chǎn)前篩查機(jī)構(gòu)，所以將機(jī)構(gòu)數(shù)量作為投入指標(biāo)納入模型分析各區(qū)產(chǎn)前篩查服務(wù)效率時(shí)，結(jié)果顯示遠(yuǎn)郊地區(qū)的TE值高于城市地區(qū)。

進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，在北京市城市疏解外遷的大背景下，7年間遠(yuǎn)郊地區(qū)產(chǎn)前篩查量增長(zhǎng)了88.6%，而機(jī)構(gòu)數(shù)量增長(zhǎng)了10.3%，遠(yuǎn)郊地區(qū)超聲篩查技術(shù)人員總數(shù)減少了1.2%，直接導(dǎo)致遠(yuǎn)郊地區(qū)篩查專業(yè)技術(shù)人員的人均工作量增長(zhǎng)了282%。北京市應(yīng)注意對(duì)超聲篩查專業(yè)技術(shù)人員的培養(yǎng)和資質(zhì)認(rèn)證工作，關(guān)注超聲篩查專業(yè)技術(shù)人員的培養(yǎng)。

本研究存在以下局限：(1)受數(shù)據(jù)可得性限制，無(wú)法納入全部產(chǎn)前篩查的投入產(chǎn)出指標(biāo)，在選取指標(biāo)時(shí)通過(guò)專家咨詢梳理產(chǎn)前篩查所需的投入資源及得到的產(chǎn)出，結(jié)合既往研究常用指標(biāo)和數(shù)據(jù)可得性，納入了以機(jī)構(gòu)、人員為主的投入指標(biāo)和以工作量為主的產(chǎn)出指標(biāo)。(2)因缺少篩查質(zhì)量數(shù)據(jù)，產(chǎn)出指標(biāo)未納入質(zhì)量相關(guān)指標(biāo)，此外超聲篩查設(shè)備主要是彩色多普勒儀，但設(shè)備除產(chǎn)前超聲篩查外同時(shí)用于產(chǎn)科及婦科其他超聲檢查，因無(wú)法獲取各區(qū)的設(shè)備數(shù)量、價(jià)值及時(shí)間分配等相關(guān)數(shù)據(jù)故未納入投入指標(biāo)，得出的結(jié)果和推論解釋力度相對(duì)有限。

綜上，根據(jù)本研究結(jié)果提出3點(diǎn)建議：(1)相關(guān)管理部門在考慮各區(qū)規(guī)模的前提下，應(yīng)進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)前篩查相關(guān)資源配置，提高規(guī)模效率；(2)應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注超聲篩查技術(shù)人員的培養(yǎng)、培訓(xùn)和資質(zhì)認(rèn)證工作；(3)應(yīng)繼續(xù)提高超聲篩查技術(shù)水平，以技術(shù)進(jìn)步實(shí)現(xiàn)全要素生產(chǎn)率的更大提高，抓好技術(shù)和效率兩方面以實(shí)現(xiàn)更大的發(fā)展。