基于DEA的河南省二級以上醫(yī)院相對效率評價(jià)

田麗娜

(焦作市人民醫(yī)院 骨一科，河南 焦作454002)

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopement Analysis，DEA)是1978年美國著名運(yùn)籌學(xué)家Charmes 和Cooper 等以相對效果為基礎(chǔ)發(fā)展起來的一種新的效果評價(jià)方法［1］，其實(shí)質(zhì)是根據(jù)一組關(guān)于輸入指標(biāo)和輸出指標(biāo)的觀察值來估計(jì)有效生產(chǎn)前沿并對之進(jìn)行綜合效果評價(jià)。DEA 適合于具有投入、產(chǎn)出指標(biāo)的決策單元(Decision Making Unit，DMU)間相對有效性的評價(jià)。決策單元又稱被評價(jià)單元，其投入和產(chǎn)出指標(biāo)的單位可以不統(tǒng)一。自DEA 基本模型被提出以來，DEA 方法已經(jīng)在不同領(lǐng)域得以廣泛應(yīng)用，如企業(yè)生產(chǎn)［2］、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)［3］、醫(yī)院效率［4］、銀行管理［5］、高校教育［6］、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)［7］等。

1 方法

資料來源于2012年1 ～4月累計(jì)河南省二、三級醫(yī)院“十大指標(biāo)”報(bào)表。使用聚類分析、Spearman相關(guān)分析和變異系數(shù)法篩選指標(biāo)，采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對最終指標(biāo)進(jìn)行處理。采用SPSS 12.0 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，使用頻數(shù)、率和百分構(gòu)成比對資料的構(gòu)成進(jìn)行描述性分析，對醫(yī)院的平均效率采用均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差(±s)進(jìn)行分析。

2 結(jié)果

最終投入指標(biāo)為醫(yī)師數(shù)、病房護(hù)士數(shù)、總資產(chǎn)、編制床位數(shù)和總支出，最終產(chǎn)出指標(biāo)為預(yù)約掛號人次、實(shí)際開放總床日數(shù)、門診與出院診斷符合率和總收入。

324 所醫(yī)院的平均綜合效率為0.886 ±0.132;三級醫(yī)院的平均綜合效率(0.875 ±0.149)小于二級醫(yī)院(0.889 ±0.128);婦幼保健院的平均綜合效率(0.995 ±0.018)最高，而綜合醫(yī)院的平均綜合效率(0.872 ±0.137)最低;濮陽醫(yī)院的平均綜合效率(0.996 ±0.010)最高，焦作(0.786 ±0.155)最低。見表1 ～3。

表1 不同類別醫(yī)院的DEA 平均效率(±s)

表1 不同類別醫(yī)院的DEA 平均效率(±s)

分類 醫(yī)院數(shù) 綜合效率 純技術(shù)效率 規(guī)模效率1 269 0.872 ±0.137 0.987 ±0.022 0.883 ±0.132 2 13 0.947 ±0.083 0.992 ±0.140 0.953 ±0.073 3 11 0.951 ±0.048 0.986 ±0.020 0.964 ±0.037 4 11 0.944 ±0.090 0.995 ±0.137 0.949 ±0.090 5 14 0.959 ±0.086 0.995 ±0.018 0.964 ±0.085 6 6 0.963 ±0.060 0.988 ±0.028 0.965 ±0.059

表2 不同級別醫(yī)院的DEA 平均效率(±s)

表2 不同級別醫(yī)院的DEA 平均效率(±s)

分級 醫(yī)院數(shù) 綜合效率 純技術(shù)效率 規(guī)模效率二級醫(yī)院259 0.889 ±0.128 0.987 ±0.229 0.900 ±0.122三級醫(yī)院 65 0.875 ±0.149 0.994 ±0.136 0.880 ±0.147合計(jì)324 0.886 ±0.132 0.988 ±0.215 0.896 ±0.127

表3 不同地市醫(yī)院的DEA 平均效率(±s)

表3 不同地市醫(yī)院的DEA 平均效率(±s)

地市 醫(yī)院數(shù) 綜合效率 純技術(shù)效率 規(guī)模效率省直15 0.892 ±0.140 0.988 ±0.022 0.896 ±0.127鄭州 29 0.899 ±0.099 0.982 ±0.034 0.916 ±0.099開封 21 0.887 ±0.123 0.983 ±0.024 0.900 ±0.113洛陽 36 0.904 ±0.138 0.993 ±0.013 0.909 ±0.133平頂山 19 0.922 ±0.102 0.986 ±0.024 0.935 ±0.096安陽 20 0.936 ±0.088 0.992 ±0.014 0.943 ±0.079鶴壁 8 0.870 ±0.125 0.987 ±0.017 0.880 ±0.114新鄉(xiāng) 20 0.836 ±0.170 0.985 ±0.020 0.847 ±0.162焦作 18 0.786 ±0.155 0.989 ±0.021 0.793 ±0.149濮陽 9 0.996 ±0.010 0.996 ±0.010 0.999 ±0.002許昌 13 0.775 ±0.168 0.983 ±0.022 0.788 ±0.166漯河 11 0.872 ±0.135 0.987 ±0.016 0.883 ±0.131三門峽 9 0.870 ±0.127 0.977 ±0.027 0.889 ±0.111南陽 31 0.920 ±0.099 0.990 ±0.017 0.929 ±0.095商丘 21 0.888 ±0.119 0.986 ±0.032 0.900 ±0.111信陽 12 0.988 ±0.040 0.999 ±0.004 0.989 ±0.037周口 10 0.807 ±0.139 0.990 ±0.004 0.815 ±0.137駐馬店 17 0.823 ±0.157 0.988 ±0.024 0.832 ±0.148濟(jì)源5 0.892 ±0.140 0.997 ±0.007 0.895 ±0.139

2.3 處于規(guī)模收益遞減、規(guī)模收益不變及規(guī)模收益遞增狀態(tài)的醫(yī)院數(shù)分別為191 (59. 0%)、131(40.4%)和2(0.6%);二級醫(yī)院和三級醫(yī)院處于規(guī)模收益遞減狀態(tài)的醫(yī)院數(shù)均最多，分別為151(58.3%)和40(61.5%);周口地區(qū)的醫(yī)院處于規(guī)模收益遞減狀態(tài)的醫(yī)院比例最高，為80.0%;信陽最低，為8.3%。

2.4 總體有效的醫(yī)院數(shù)為131(40.4%)。二級醫(yī)院和三級醫(yī)院總體有效的醫(yī)院數(shù)分別為106(40.9%)、25(38.5%);婦幼保健院為總體有效醫(yī)院比例最高，為71.4%;綜合醫(yī)院最低，為36.8%;信陽地區(qū)醫(yī)院總體有效的醫(yī)院比例均最高，為91.7%;許昌地區(qū)最低，為15.4%。

2.5 投入指標(biāo)可減少的比例在7.49% ～14.85%之間;產(chǎn)出指標(biāo)可增加的比例在0.33% ～30.72 之間。見表4。

表4 各醫(yī)院投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)平均可改進(jìn)的比例

3 結(jié)論

河南省已構(gòu)建了較完善的DEA 指標(biāo)篩選和評價(jià)體系。DEA 指標(biāo)的選擇關(guān)系著結(jié)果的真實(shí)性和可靠性，保證指標(biāo)的合理選擇是研究的關(guān)鍵部分。該研究采用文獻(xiàn)綜述法結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)方法(聚類分析、相關(guān)分析和變異系數(shù)法)對DEA 的投入和產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行篩選。多種方法的聯(lián)合運(yùn)用增加了研究的科學(xué)性和合理性。

河南省不同地市間運(yùn)營效率分布不均，三級醫(yī)院比二級醫(yī)院更需注重醫(yī)院的運(yùn)營效率，綜合醫(yī)院比?？漆t(yī)院更需注重醫(yī)院的醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。DEA方法既可用于確定每個(gè)DMU 的相對效率以及規(guī)模收益狀況，又能為非DEA 有效的DMU 提供達(dá)到DEA 有效的方法:如改變其投入和(或)產(chǎn)出水平。醫(yī)院若為DEA 有效，表明醫(yī)院處于最佳配置狀態(tài)，無需再改變其投入量和產(chǎn)出量。若為非DEA 有效，則醫(yī)院的投入和產(chǎn)出配置需調(diào)整。

［1］魏權(quán)齡. 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)［J］. 科學(xué)通報(bào)，2000，45(17):1 793 -1 808.

［2］Samoilenko S，Osei-Bryson K. Using Data Envelopment Analysis(DEA)for monitoring efficiency-based performance of productivity-driven organizations:Design and implementation of a decision support system［J］. Omega，2013，41(1):131 -142.

［3］Li Y，Chen Y，Liang L，et al. DEA models for extended two -stage network structures［J］. Omega，2012，40(5):611 -618.

［4］董四平，肖婧婧，梁銘會(huì). 基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的縣級綜合醫(yī)院規(guī)模經(jīng)濟(jì)效率研究［J］. 中國衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)，2011，30(1):67 -70.

［5］Luo Y，Bi G，Liang L. Input/output indicator selection for DEA efficiency evaluation:An empirical study of Chinese commercial banks［J］. Expert Systems with Applications，2012，39(1):1 118-1 123.

［6］王力綱. 基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的高校教育資源投入產(chǎn)出效率評價(jià)［J］. 廣東工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào):社會(huì)科學(xué)版，2011，11(4):17-20.

［7］André F J，Herrero I，Riesgo L. A modified DEA model to estimate the importance of objectives with an application to agricultural economics［J］. Omega，2010，38(5):371 -382.