葉貽忠，陶群山

安徽中醫(yī)藥大學(xué)醫(yī)藥經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，安徽 合肥 230012

黨的十九大報(bào)告指出，新時(shí)代中國(guó)社會(huì)主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾。對(duì)于醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域而言，表現(xiàn)為人民群眾對(duì)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療衛(wèi)生資源的需求和醫(yī)療衛(wèi)生資源配置不均衡及供給不足之間的矛盾。與此同時(shí)，新冠肺炎疫情傳播速度快、感染范圍廣、防控難度大，對(duì)全國(guó)人民的生命健康造成巨大威脅。北京清華長(zhǎng)庚醫(yī)院董家鴻院士在參與疫情增援和調(diào)研后表示，“醫(yī)療衛(wèi)生資源總量不是最大的問(wèn)題，資源配置不當(dāng)才是核心問(wèn)題”［1］。隨著疫情常態(tài)化發(fā)展，感染人數(shù)此起彼伏，門(mén)診、住院人數(shù)日漸攀升，如何高效利用現(xiàn)有醫(yī)療衛(wèi)生資源，最大限度提高資源利用效率，是擺在我們面前的一個(gè)重要問(wèn)題。因此，研究我國(guó)衛(wèi)生資源配置效率，對(duì)于引導(dǎo)衛(wèi)生資源合理配置，構(gòu)建優(yōu)質(zhì)高效醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系，更好地應(yīng)對(duì)今后可能發(fā)生的突發(fā)性公共衛(wèi)生事件，確保人民生命健康具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

縱觀國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)于醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率的相關(guān)研究，多聚焦于地區(qū)、省市及基層視角。如徐俐穎等［2］對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的衛(wèi)生資源配置效率進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)，發(fā)現(xiàn)各區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、衛(wèi)生資源質(zhì)量及人口等因素是造成長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市衛(wèi)生資源配置效率存在較大差異的主要原因。項(xiàng)盈如等［3］探討醫(yī)改前后我國(guó)省域衛(wèi)生資源配置效率，發(fā)現(xiàn)醫(yī)改后，資源浪費(fèi)和產(chǎn)出不足依舊困擾著某些地區(qū)，各地區(qū)效率的增長(zhǎng)得益于技術(shù)進(jìn)步，過(guò)多的公立醫(yī)院及人口老齡化進(jìn)程的加速導(dǎo)致效率偏低。巴桑吉巴等［4］對(duì)2010—2018年西藏地區(qū)衛(wèi)生資源配置效率進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)該地區(qū)衛(wèi)生資源配置效率總體狀況良好，但投入過(guò)剩、技術(shù)水平低是造成非數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）有效年份的主要原因。鄭存財(cái)?shù)龋?］對(duì)全國(guó)基層衛(wèi)生資源配置效率進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)西部地區(qū)的基層衛(wèi)生資源配置效率普遍不高，其他省份仍存在基層衛(wèi)生資源未有效利用、投入規(guī)模過(guò)大等現(xiàn)象。

上述研究對(duì)于分析我國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率及其影響因素具有重要啟示，但仍存在一些不足。首先，各地衛(wèi)生資源均等度失衡，醫(yī)療技術(shù)、管理水平參差不同，對(duì)單個(gè)地區(qū)的衛(wèi)生資源配置效率研究不足以概括我國(guó)衛(wèi)生資源配置整體效率。其次，對(duì)衛(wèi)生資源配置效率的測(cè)算以傳統(tǒng)DEA 模型為主，該方法易受環(huán)境、隨機(jī)誤差等因素的影響，如若存在非零松弛（slack）的投入或產(chǎn)出，易高估決策單元的效率值。最后，運(yùn)用三階段SBM 模型與Malmquist 指數(shù)法相結(jié)合的實(shí)證研究較少，且時(shí)段大多局限于某一年?；诖?，本研究采用三階段SBMMalmquist 模型，分析2015—2020年我國(guó)31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市，除港澳臺(tái)地區(qū)）衛(wèi)生資源配置效率的靜態(tài)與動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)。

一、資料和方法

（一）研究方法

1.三階段SBM模型

本文基于松弛變量分析、隨機(jī)誤差與環(huán)境因素影響的考慮，將SBM 模型與三階段DEA 模型相結(jié)合，構(gòu)建三階段SBM模型進(jìn)行效率評(píng)估［6-8］。第一階段，采用SBM 模型計(jì)算初始階段效率值及投入指標(biāo)的松弛變量，模型結(jié)構(gòu)公式如下：

其中，θ為目標(biāo)效率值，當(dāng)θ=1 時(shí)，被評(píng)價(jià)的決策單元處于“有效”狀態(tài)；當(dāng)θ＜1 時(shí)，被評(píng)價(jià)的決策單元處于“無(wú)效”狀態(tài)。m、s代表投入、產(chǎn)出指標(biāo)個(gè)數(shù)，S-、S+代表投入、產(chǎn)出的松弛變量。第二階段，通過(guò)SFA 回歸模型分析投入指標(biāo)的松弛變量，剔除隨機(jī)誤差與環(huán)境因素的影響，重新測(cè)算調(diào)整后的投入變量值。第三階段，以調(diào)整后的投入變量值替代原始的投入變量值，再次運(yùn)用SBM 模型測(cè)算最終效率狀況。

2.Malmquist指數(shù)

考慮到三階段SBM 模型局限于評(píng)估各決策單元的靜態(tài)效率，效率變化程度無(wú)法衡量。因此，本文添加Malmquist指數(shù)法，從時(shí)序上對(duì)我國(guó)衛(wèi)生資源配置全要素生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行分析。若Malmquist指數(shù)大于1，說(shuō)明全要素生產(chǎn)率得到提升；小于1，說(shuō)明全要素生產(chǎn)率相對(duì)降低；等于1，說(shuō)明全要素生產(chǎn)率沒(méi)有變化。并進(jìn)一步分解為技術(shù)變化（effch）、技術(shù)進(jìn)步變化（techch）、純技術(shù)效率變化（pech）和規(guī)模效率變化（sech）。

（二）變量選取

在采用SBM 模型測(cè)算我國(guó)衛(wèi)生資源配置效率時(shí)，選取適當(dāng)?shù)耐度搿a(chǎn)出指標(biāo)，對(duì)于準(zhǔn)確評(píng)價(jià)效率非常重要。

1.投入指標(biāo)的選取

醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系在提供衛(wèi)生服務(wù)過(guò)程中，其投入主要由資本和勞動(dòng)力構(gòu)成［9］。資本投入變量選取醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)（X2）、床位數(shù)（X3），其反映醫(yī)療衛(wèi)生資源投入狀況與醫(yī)療保障實(shí)力、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)建設(shè)規(guī)模與承載力；勞動(dòng)力投入變量選取衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)（X1），其反映醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的服務(wù)水平和能力。

2.產(chǎn)出指標(biāo)的選取

從醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)系統(tǒng)的產(chǎn)出來(lái)看，診療、住院服務(wù)是醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)可提供的主要服務(wù)項(xiàng)目。診療服務(wù)產(chǎn)出變量選取診療人次數(shù)（Y1），其反映醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的工作量與工作效率；住院服務(wù)產(chǎn)出變量選取入院人數(shù)（Y2），在于強(qiáng)調(diào)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的服務(wù)處理能力。

3.環(huán)境變量的選取

環(huán)境變量是影響效率值的外部變量，是無(wú)法在短時(shí)間內(nèi)做出改變的因素。具體指影響衛(wèi)生資源投入的環(huán)境因素，主要包括國(guó)家衛(wèi)生政策、社會(huì)發(fā)展水平、宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境等。本研究選取各地區(qū)常住人口數(shù)（Z1）、城市化率（Z2）及各地區(qū)生產(chǎn)總值（Z3）作為環(huán)境變量［10-11］。

綜上，本文最終選取的評(píng)價(jià)指標(biāo)見(jiàn)表1。

（三）資料來(lái)源

我國(guó)31 個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市，不含港澳臺(tái)地區(qū)）醫(yī)療資源投入及產(chǎn)出原始數(shù)據(jù)來(lái)源于2015—2020年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)衛(wèi)生和計(jì)劃生育統(tǒng)計(jì)年鑒》及《中國(guó)衛(wèi)生健康統(tǒng)計(jì)年鑒》。

二、結(jié) 果

（一）第一階段基于原始數(shù)據(jù)的SBM模型分析

運(yùn)用DEA-Solve 軟件，假設(shè)規(guī)模報(bào)酬可變，通過(guò)SBM 模型對(duì)2015—2020年我國(guó)31 個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）衛(wèi)生資源配置的綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率進(jìn)行測(cè)度。表2 顯示，我國(guó)衛(wèi)生資源配置綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均值分別為0.712、0.819 和0.883。此外，有10 個(gè)省份呈現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬遞增，13個(gè)呈現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬遞減，僅有8個(gè)實(shí)現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬不變，說(shuō)明我國(guó)衛(wèi)生資源配置效率仍存在很大改善空間。由于第一階段的效率值未排除環(huán)境因素、隨機(jī)誤差的影響，并不能反映各省份醫(yī)療衛(wèi)生資源配置的真實(shí)效率，須進(jìn)行第二階段調(diào)整。

表2 第一階段SBM模型結(jié)果

（二）第二階段構(gòu)建SFA回歸模型分析環(huán)境變量

運(yùn)用Frontier4.1 軟件，進(jìn)行SFA 回歸分析，進(jìn)一步考察環(huán)境因素（各地區(qū)常住人口數(shù)、城市化率及各地區(qū)生產(chǎn)總值）對(duì)投入指標(biāo)（衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)、床位數(shù)）松弛變量的影響（表3）。

表3 投入松弛量SFA回歸結(jié)果

SFA 回歸模型的似然比（LR）檢驗(yàn)通過(guò)了1%水平的顯著性檢驗(yàn)，拒絕了不存在管理無(wú)效率的原假設(shè)，說(shuō)明應(yīng)用SFA 回歸模型是合理的。且三項(xiàng)投入松弛變量的γ值均為1，說(shuō)明效率值受環(huán)境因素的影響較大，有必要對(duì)原始投入值進(jìn)行調(diào)整。當(dāng)回歸系數(shù)為正時(shí)，環(huán)境變量值的增加會(huì)增加投入變量浪費(fèi)或削減產(chǎn)出；當(dāng)回歸系數(shù)為負(fù)時(shí)，環(huán)境變量值的增加會(huì)減少投入變量浪費(fèi)或提高產(chǎn)出。下面就三種環(huán)境變量對(duì)各投入松弛變量的影響進(jìn)行說(shuō)明。

1.各地區(qū)常住人口數(shù)

各地區(qū)常住人口數(shù)對(duì)投入松弛變量的回歸系數(shù)均為正，且?guī)缀醵荚?%的顯著性水平上顯著。該結(jié)果表明，各地區(qū)常住人口數(shù)的增加對(duì)衛(wèi)生資源配置效率產(chǎn)生負(fù)向影響。部分原因?yàn)殡S著各省市常住人口數(shù)量的增長(zhǎng)，居民醫(yī)療服務(wù)訴求普遍增加，導(dǎo)致醫(yī)療機(jī)構(gòu)、衛(wèi)生人員等衛(wèi)生資源過(guò)度投入，引發(fā)資源浪費(fèi)或閑置等現(xiàn)象的發(fā)生，降低衛(wèi)生資源利用效率。

2.城鎮(zhèn)化率

城鎮(zhèn)化率對(duì)投入松弛變量的回歸系數(shù)均為正，且都在1%的顯著性水平上顯著。該結(jié)果表明，城市化率的提升對(duì)衛(wèi)生資源配置效率產(chǎn)生負(fù)向影響。主要原因在于，城市化水平的提高，加劇了城鄉(xiāng)醫(yī)療水平“二元化”，導(dǎo)致衛(wèi)生資源過(guò)度集聚在城市醫(yī)院，而基層醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)因無(wú)人問(wèn)津使其資源利用率持續(xù)下降，最終影響衛(wèi)生資源整體利用效率。

3.各地區(qū)生產(chǎn)總值

各地區(qū)生產(chǎn)總值對(duì)投入松弛變量的回歸系數(shù)均為負(fù)，且?guī)缀醵荚?%的顯著性水平上顯著。該結(jié)果表明，各地區(qū)生產(chǎn)總值的增長(zhǎng)能夠吸收、整合先進(jìn)醫(yī)療設(shè)備、高層次衛(wèi)生人才等優(yōu)質(zhì)衛(wèi)生資源，促進(jìn)管理及技術(shù)水平提升，對(duì)衛(wèi)生資源配置效率產(chǎn)生正向影響。

綜上所述，不同環(huán)境變量對(duì)衛(wèi)生資源配置效率影響不同。鑒于此，為研究精確的效率水平，必須剔除環(huán)境變量影響，在同一個(gè)外部環(huán)境下評(píng)價(jià)各決策單元。

（三）第三階段基于調(diào)整后投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)的SBM模型分析

調(diào)整后，綜合效率、純技術(shù)效率及規(guī)模效率均值分別為0.720、0.838、0.859（表4）。與第一階段結(jié)果相比，綜合效率、純技術(shù)效率均值上升，規(guī)模效率均值下降。下面就省際、區(qū)域間①依據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與地理位置，將我國(guó)劃分為東、中、西部地區(qū)：東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11個(gè)省、直轄市；中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8個(gè)省；西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、重慶、廣西、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆12個(gè)省、自治區(qū)、直轄市。各效率值進(jìn)行對(duì)比分析。

1.綜合效率分析

剔除環(huán)境變量與隨機(jī)干擾后（表4、圖1A），31個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）的綜合效率均值為0.720，其中安徽、湖南、廣東和廣西的綜合效率值為1，占所有決策單元的12.9%，表明該類(lèi)地區(qū)衛(wèi)生資源投入與產(chǎn)出較為合理，資源配置達(dá)到“有效”狀態(tài)。此外，13個(gè)省份的效率值被高估，17個(gè)省份的效率值被低估，廣西效率值保持不變。受環(huán)境影響較大的省份有寧夏、青海、新疆、西藏，效率值分別被高估0.165、0.106、0.096、0.079；河南、山東、四川、河北效率值分別被低估0.145、0.107、0.095、0.085。

省際衛(wèi)生資源配置效率差異較大。調(diào)整后，對(duì)比6年間各省份衛(wèi)生資源配置效率均值，發(fā)現(xiàn)綜合效率中最高為1，最低僅為0.308，極差達(dá)0.692，差異明顯。

2.純技術(shù)效率分析

剔除環(huán)境變量與隨機(jī)干擾后（表4、圖1B），31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的純技術(shù)效率均值為0.838，其中天津、上海、廣東等11 個(gè)省份的純技術(shù)效率值為1，占所有決策單元的35.48%，表明該類(lèi)地區(qū)的醫(yī)療技術(shù)、衛(wèi)生管理處于較高水平，達(dá)到“有效”狀態(tài)。此外，西藏的純技術(shù)效率值為0.999，幾乎達(dá)到“有效”狀態(tài)，而其規(guī)模效率值卻為全國(guó)最低水平0.308，因此，須進(jìn)一步擴(kuò)大西藏地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生資源投入，以達(dá)最優(yōu)產(chǎn)出規(guī)模。黑龍江、吉林、內(nèi)蒙古、山西調(diào)整后的純技術(shù)效率值分別為0.480、0.466、0.443、0.419，遠(yuǎn)低于全國(guó)純技術(shù)效率均值0.838，表明該類(lèi)地區(qū)的醫(yī)療技術(shù)、衛(wèi)生管理水平相對(duì)較低，存在較大改善空間。

就純技術(shù)效率“無(wú)效”省份而言，如河南、湖北、江蘇和山東等經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)地區(qū)的純技術(shù)效率值分別為0.975、0.974、0.938、0.910；而經(jīng)濟(jì)較為落后的地區(qū)，如貴州、新疆和甘肅等純技術(shù)效率值僅分別為0.754、0.741、0.711。說(shuō)明同時(shí)處于非技術(shù)“有效”背景下，經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)地區(qū)與經(jīng)濟(jì)較為落后地區(qū)相比，前者在醫(yī)療服務(wù)體系的管理及技術(shù)水平上具有一定的優(yōu)勢(shì)。

3.規(guī)模效率分析

剔除環(huán)境變量與隨機(jī)干擾后（表4、圖1C），31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的規(guī)模效率均值為0.859，規(guī)?！坝行А钡貐^(qū)僅有安徽、湖南、廣東及廣西4 個(gè)省份，占所有決策單元的12.9%，表明該類(lèi)地區(qū)衛(wèi)生資源投入已達(dá)最優(yōu)產(chǎn)出規(guī)模。此外，2015—2020年全國(guó)87%的省份規(guī)模效率值小于1，表明大部分省份偏離最優(yōu)產(chǎn)出規(guī)模。如海南、寧夏、青海及西藏的規(guī)模效率值僅分別為0.585、0.542、0.422、0.308，與全國(guó)規(guī)模效率均值0.859 存在較大差距，說(shuō)明衛(wèi)生資源總量不足依舊阻礙著我國(guó)衛(wèi)生事業(yè)均衡發(fā)展。

圖1 調(diào)整前后綜合效率圖（A）、純技術(shù)效率圖（B）和規(guī)模效率圖（C）

表4 第三階段SBM模型結(jié)果

就規(guī)模報(bào)酬而言，4 個(gè)省份為規(guī)模報(bào)酬不變，21 個(gè)省份為規(guī)模報(bào)酬遞增，6 個(gè)省份為規(guī)模報(bào)酬遞減。其中內(nèi)蒙古、青海和西藏等呈規(guī)模效益遞增狀態(tài)，表明其衛(wèi)生資源投入增速低于產(chǎn)出增速，應(yīng)適當(dāng)擴(kuò)大衛(wèi)生資源投入，以達(dá)最優(yōu)產(chǎn)出規(guī)模；上海、浙江等呈規(guī)模效益遞減狀態(tài)，表明其衛(wèi)生資源投入增速大于產(chǎn)出增速，應(yīng)適當(dāng)控制當(dāng)前衛(wèi)生資源投入規(guī)模。

4.區(qū)域間分析

調(diào)整后，衛(wèi)生資源配置效率中部地區(qū)最高，東部地區(qū)次之，西部地區(qū)最低，僅綜合效率排序出現(xiàn)變化。除西部地區(qū)綜合效率、規(guī)模效率，中部地區(qū)規(guī)模效率值被高估外，其余各地區(qū)3 類(lèi)效率值均被低估（表5）。

表5 調(diào)整前后我國(guó)各地區(qū)衛(wèi)生資源配置效率對(duì)比

從地域上看，東部地區(qū)的3 類(lèi)效率值調(diào)整后均有所提升，說(shuō)明東部地區(qū)衛(wèi)生資源配置管理水平高，規(guī)模效益良好；中部地區(qū)的純技術(shù)效率欠缺，須引進(jìn)與培養(yǎng)優(yōu)質(zhì)衛(wèi)生人才，提升醫(yī)療技術(shù)水平與組織管理能力；西部地區(qū)得益于西部大開(kāi)發(fā)及對(duì)口援助、人才交流等幫扶政策，其管理技術(shù)處于較高水平，但該地區(qū)規(guī)模效率依舊偏低，須注重投入規(guī)模的擴(kuò)大。

從數(shù)值上看，調(diào)整前后，區(qū)域間綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率呈現(xiàn)不同程度的差異，效率值均小于1，處于“無(wú)效”狀態(tài)。具體來(lái)看，東部、中部、西部地區(qū)規(guī)模效率變異系數(shù)均值為0.169，說(shuō)明投入規(guī)模的水平差異較小。與規(guī)模效率相比，純技術(shù)效率變異系數(shù)均值為0.255，說(shuō)明各省份衛(wèi)生資源利用能力及管理、技術(shù)水平之間的差別是造成區(qū)域間衛(wèi)生資源配置效率存在差異的主要原因。

（四）Malmquist指數(shù)動(dòng)態(tài)分析

為進(jìn)一步探究我國(guó)衛(wèi)生資源配置效率的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)［12］，運(yùn)用DEAP2.1 軟件對(duì)2015—2020年我國(guó)衛(wèi)生資源配置效率Malmquist指數(shù)進(jìn)行測(cè)算。

從整體上看，2015—2020年我國(guó)衛(wèi)生資源配置效率的Malmquist 指數(shù)均值為0.937，平均降速6.3%，全要素生產(chǎn)率僅2016—2017年表現(xiàn)為上升，其余年份均表現(xiàn)為下降，其中2019—2020年降幅高達(dá)17%；從結(jié)構(gòu)上看，技術(shù)進(jìn)步變化均值為0.946，技術(shù)效率變化均值為0.991，純技術(shù)效率變化均值為0.993，規(guī)模效率指數(shù)變化為0.997，分別下降5.4%、0.9%、0.7%、0.3%。表明技術(shù)進(jìn)步是阻礙我國(guó)衛(wèi)生資源配置全要素生產(chǎn)率提升的主要因素。

從時(shí)序上看，2015—2016年，技術(shù)效率與純技術(shù)效率分別提升1.1%、1.0%，規(guī)模效率不變。但技術(shù)進(jìn)步下降12.6%，使全要素生產(chǎn)率下降11.6%。2016—2018年，規(guī)模效率均下降0.4%，純技術(shù)效率在2016—2017年下降0.1%、在2017—2018年上升0.4%，故技術(shù)效率在2016—2017年下降0.5%，在2017—2018年沒(méi)有變化；技術(shù)進(jìn)步波動(dòng)下降，最終全要素生產(chǎn)率仍呈下降趨勢(shì)。2018—2020年，技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率均呈現(xiàn)不同程度的下降。而技術(shù)進(jìn)步在2018—2019年先提升1.3%，2019—2020年后下降14.1%，變幅最大（表6）。

表6 2015—2020年全國(guó)衛(wèi)生資源配置效率的Malmquist指數(shù)及其分解情況

從變化趨勢(shì)上看，技術(shù)效率、純技術(shù)效率變化態(tài)勢(shì)趨同，表現(xiàn)為降低—升高—降低。技術(shù)進(jìn)步與全要素生產(chǎn)率變化態(tài)勢(shì)趨同，表現(xiàn)為升高—降低—升高—降低；從變化特征上看，2015—2020年，全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)2 個(gè)上升高峰、1 個(gè)下降波谷的特征。第一高峰在2016—2017年呈現(xiàn)，第二高峰在2018—2019年呈現(xiàn)；下降波谷在2017—2018年呈現(xiàn)。下降的主要原因在于，《深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革2017年重點(diǎn)工作任務(wù)》報(bào)告指出，2017年是我國(guó)形成系統(tǒng)的基本醫(yī)療衛(wèi)生制度框架，完成醫(yī)改階段性目標(biāo)任務(wù)的關(guān)鍵一年，為此，我國(guó)頒布多項(xiàng)醫(yī)改政策，如在醫(yī)藥方面提出所有公立醫(yī)院取消實(shí)行60 余年的藥品加成政策，在醫(yī)療服務(wù)方面提出全面啟動(dòng)多元化醫(yī)聯(lián)體試點(diǎn)工作，推行分級(jí)診療制度。我國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系在這一系列醫(yī)療改革作用下打破了固有模式，在新舊政策交替實(shí)施初期，對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)產(chǎn)生影響，最終全要素生產(chǎn)率指數(shù)呈下降趨勢(shì)（圖2）。

圖2 2015—2020年我國(guó)衛(wèi)生資源配置效率Malmquist 指數(shù)及其分解

三、討 論

（一）我國(guó)衛(wèi)生資源配置效率偏低，呈下降趨勢(shì)，技術(shù)進(jìn)步制約明顯

從靜態(tài)上看，剔除環(huán)境影響和隨機(jī)干擾后，2015—2020年全國(guó)衛(wèi)生資源配置綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率均值分別為0.720、0.838、0.859；綜合效率始終保持有效的省份僅4 個(gè)，占比12.9%。可見(jiàn)，我國(guó)衛(wèi)生資源配置效率整體偏低，受到規(guī)模效率與純技術(shù)效率共同制約。從動(dòng)態(tài)上看，2015—2020年我國(guó)衛(wèi)生資源配置的Malmquist 指數(shù)呈“M”型下降趨勢(shì)，下降6.3%。從分解因素上看，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)下降5.4%，成為阻礙全要素生產(chǎn)率提升的主要因素。表明一方面我國(guó)通過(guò)科技進(jìn)步、技術(shù)創(chuàng)新提升衛(wèi)生產(chǎn)出水平的能力有限；另一方面，當(dāng)前政府對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的投入過(guò)多集中于硬件配備與建設(shè)上，一定程度上忽略了衛(wèi)生人員素質(zhì)、衛(wèi)生技術(shù)及醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的提升。

（二）地域間存在差異，省份間發(fā)展不平衡

不同區(qū)域的醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率存在差異。剔除環(huán)境影響和隨機(jī)干擾后，中部地區(qū)綜合效率最高，東部地區(qū)次之，西部地區(qū)最低，中部地區(qū)與西部地區(qū)相比效率均值相差11.5%。中、東部地區(qū)衛(wèi)生資源配置的效率值之所以較高，部分原因?yàn)樵搮^(qū)域發(fā)展規(guī)模較為適宜，管理能力、技術(shù)水平較為成熟，衛(wèi)生資源規(guī)劃更為合理；而衛(wèi)生技術(shù)進(jìn)步不夠，衛(wèi)生資源投入規(guī)模、衛(wèi)生人才和先進(jìn)設(shè)備的缺乏造成西部地區(qū)效率較低，故西部地區(qū)不僅要為發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)作用而加大衛(wèi)生資源投入力度，還要為提高純技術(shù)效率重視衛(wèi)生技術(shù)創(chuàng)新、衛(wèi)生人才培養(yǎng)。

省份間發(fā)展不均衡表現(xiàn)為前列、末位省份衛(wèi)生資源投入冗余、投入不足的兩極化態(tài)勢(shì)。居前列的山東與河南，6年間均處于規(guī)模報(bào)酬遞減狀態(tài)，說(shuō)明兩地過(guò)度投入衛(wèi)生資源，產(chǎn)生低效率投入冗余。而居于末位的西藏、青海與寧夏，6年間均處于規(guī)模報(bào)酬遞增狀態(tài)，說(shuō)明該類(lèi)地區(qū)衛(wèi)生投入與實(shí)際需求之間的缺口長(zhǎng)期存在，須擴(kuò)大其衛(wèi)生資源投入規(guī)模。

（三）外部環(huán)境影響不容忽視

衛(wèi)生資源配置效率受環(huán)境因素顯著影響。從地域來(lái)看，效率值被高估的省份大多屬于中西部地區(qū)，調(diào)整較小的省份大多屬于東部地區(qū)，說(shuō)明環(huán)境因素對(duì)中西部地區(qū)衛(wèi)生資源配置產(chǎn)生較大影響；從環(huán)境因素來(lái)看，各地區(qū)生產(chǎn)總值對(duì)衛(wèi)生資源配置效率起正向作用，即經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的城市在衛(wèi)生資源配置方面通常更高效［13］，這與實(shí)際情況相符。當(dāng)一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有所提升時(shí)，一方面，該地區(qū)的居民更加關(guān)注自身健康狀態(tài)，更傾向在醫(yī)療保健、疾病預(yù)防等方面消費(fèi)，從而增加醫(yī)療服務(wù)需求，提高衛(wèi)生資源利用水平；另一方面，政府部門(mén)會(huì)在公共衛(wèi)生領(lǐng)域投入更多資金，集聚更多優(yōu)質(zhì)衛(wèi)生資源，提升管理、技術(shù)水平，使衛(wèi)生資源配置更為合理。而經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，由于資源規(guī)劃不科學(xué)、衛(wèi)生資源嚴(yán)重短缺、高質(zhì)醫(yī)療服務(wù)可獲得性差等原因，衛(wèi)生資源配置效率低下。各地區(qū)常住人口數(shù)及城市化率對(duì)衛(wèi)生資源配置效率起負(fù)向作用［14-15］。隨著各地區(qū)常住人口數(shù)量的不斷增長(zhǎng)，一方面為滿(mǎn)足人民群眾的醫(yī)療需求，醫(yī)療機(jī)構(gòu)、設(shè)備、人員等醫(yī)療衛(wèi)生資源投入相對(duì)增加，造成衛(wèi)生資源閑置或利用不充分；另一方面，部分省份存在本地人員跨省就醫(yī)或醫(yī)療機(jī)構(gòu)間就醫(yī)分流不均衡等情況，使衛(wèi)生資源無(wú)法得到系統(tǒng)整合，阻礙衛(wèi)生資源配置效率有效提升。隨著城市化率的提高，城市醫(yī)院對(duì)衛(wèi)生資源實(shí)現(xiàn)從質(zhì)到量的壟斷，惡化城鄉(xiāng)醫(yī)療水平“二元”結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致城市化進(jìn)程與醫(yī)療衛(wèi)生體制改革之間發(fā)展不協(xié)調(diào)，制約效率提升。

四、建 議

（一）以適宜發(fā)展規(guī)模為基礎(chǔ)，以技術(shù)進(jìn)步為動(dòng)力，實(shí)現(xiàn)效率提升

發(fā)展規(guī)模的適宜、技術(shù)水平的進(jìn)步是持續(xù)提高效率的基石。因此，在發(fā)展規(guī)模上，各地要充分考慮自身規(guī)模報(bào)酬?duì)顩r，使其發(fā)展規(guī)模與功能定位相適應(yīng)，防止盲目擴(kuò)張而導(dǎo)致資源浪費(fèi)。同時(shí)，醫(yī)療機(jī)構(gòu)要引入先進(jìn)管理方式，使其發(fā)展模式由原來(lái)的規(guī)模擴(kuò)張型轉(zhuǎn)變?yōu)橘|(zhì)量效益型。在技術(shù)發(fā)展上，首先應(yīng)合理利用現(xiàn)有醫(yī)學(xué)手段，積極引入先進(jìn)的醫(yī)療設(shè)備與衛(wèi)生管理模式，加強(qiáng)醫(yī)療技術(shù)、信息化、組織管理等方面建設(shè)，提升診療疾病、綜合服務(wù)能力。其次，加強(qiáng)高層次、專(zhuān)業(yè)化衛(wèi)生人才隊(duì)伍建設(shè)，持續(xù)提升醫(yī)療機(jī)構(gòu)“軟實(shí)力”。最終，在適宜發(fā)展規(guī)模與技術(shù)提升的雙向驅(qū)動(dòng)下，全面提高衛(wèi)生資源配置效率。

（二）以區(qū)域協(xié)調(diào)為重點(diǎn)，增強(qiáng)衛(wèi)生資源投入均衡性、公平性、精準(zhǔn)性

統(tǒng)籌區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略，平衡省際衛(wèi)生資源總量是持續(xù)提高效率的關(guān)鍵。對(duì)此，一是要依據(jù)各地經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、醫(yī)療服務(wù)需求，制定區(qū)域間、城鄉(xiāng)間衛(wèi)生資源配置綜合規(guī)劃，建立區(qū)域間醫(yī)療資源流動(dòng)機(jī)制，促進(jìn)區(qū)域衛(wèi)生資源分布均衡化、均質(zhì)化。二是要優(yōu)化衛(wèi)生資源投入結(jié)構(gòu)，確保公平性。對(duì)投入相對(duì)不足區(qū)域，中央政府應(yīng)增強(qiáng)區(qū)域調(diào)控效力，在二次分配中重視省際衛(wèi)生資源投入的相對(duì)公平，有指向性地?cái)U(kuò)大規(guī)模效率較低省份的投入規(guī)模；對(duì)投入相對(duì)冗余區(qū)域，建立資源冗余區(qū)與資源匱乏區(qū)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)精準(zhǔn)對(duì)接的長(zhǎng)效機(jī)制，建設(shè)區(qū)域資源集聚中心帶動(dòng)周邊的“資源協(xié)同網(wǎng)”，使冗余資源流向區(qū)域間、區(qū)域內(nèi)相對(duì)薄弱地區(qū)，實(shí)現(xiàn)衛(wèi)生資源合理配置。

（三）以改善外部環(huán)境為突破口，健全醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系

充分發(fā)揮衛(wèi)生資源配置效率與環(huán)境變量的協(xié)調(diào)發(fā)展效應(yīng)是持續(xù)提高效率的保障。就各地區(qū)生產(chǎn)總值而言，各地應(yīng)集中精力發(fā)展經(jīng)濟(jì)，注重發(fā)揮地域優(yōu)勢(shì)，提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量，注重可持續(xù)發(fā)展，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和衛(wèi)生資源配置的協(xié)調(diào)統(tǒng)一。就各地區(qū)常住人口而言，首先要結(jié)合本地人口特征、人群健康狀態(tài)等情況，因地制宜，實(shí)現(xiàn)合理配置衛(wèi)生資源，滿(mǎn)足不同衛(wèi)生服務(wù)需求的目標(biāo)；其次要充分考慮地區(qū)人口增長(zhǎng)、人口流動(dòng)的未來(lái)趨勢(shì)，制定科學(xué)的衛(wèi)生資源配置模型，避免由人口增長(zhǎng)、流動(dòng)引起的資源競(jìng)爭(zhēng)或內(nèi)需不足等現(xiàn)象。就城市化率而言，要推進(jìn)緊密型“醫(yī)聯(lián)體”建設(shè)，提升衛(wèi)生資源供給效率。一是建立不同層級(jí)醫(yī)院權(quán)責(zé)清單，確定不同層級(jí)醫(yī)院的職能定位，改革醫(yī)療機(jī)構(gòu)的利益分配機(jī)制，使其回歸本位；二是加大基層資金投入，通過(guò)開(kāi)展醫(yī)師多點(diǎn)執(zhí)業(yè)，基層衛(wèi)生人才培訓(xùn)進(jìn)修、定點(diǎn)幫扶等手段，為基層輸送更多優(yōu)質(zhì)醫(yī)療衛(wèi)生資源，提升居民基層就醫(yī)滿(mǎn)意度。