我國(guó)超特大城市衛(wèi)生資源配置效率與水平對(duì)比研究

莊金釵 林蓓佳 許曉淑 黃琦涵 盧曉琳 寇千驕 譚清立,2

1 廣東藥科大學(xué)醫(yī)藥商學(xué)院 廣東中山 528400；2 廣東省藥品監(jiān)管科學(xué)研究基地 廣東廣州 510006

自深化醫(yī)療改革以來，“醫(yī)藥分開”、藥品和高值耗材帶量采購(gòu)、分級(jí)診療和藥品零加成等政策的推出，大大提高了衛(wèi)生資源配置效率。衛(wèi)生資源配置的數(shù)量和質(zhì)量體現(xiàn)了一個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)實(shí)力、醫(yī)療教育水平和衛(wèi)生發(fā)展。以往的研究多針對(duì)一個(gè)市域、省域、區(qū)域或者整個(gè)中國(guó)的衛(wèi)生資源配置總量或效率，而研究對(duì)象間經(jīng)濟(jì)水平差異會(huì)導(dǎo)致研究樣本的可比性不強(qiáng)。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，本文對(duì)比17個(gè)超特大城市常住人口約占全國(guó)總?cè)丝诘?6%，也是人口流入的主要城市，其醫(yī)療資源也最為集中和優(yōu)質(zhì)。鑒于此，為反映我國(guó)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源發(fā)展水平以及潛在的醫(yī)療衛(wèi)生資源配置不平等問題，比較排名前列城市醫(yī)療配置水平，選取2019年國(guó)家住建部公布的17個(gè)超大城市和特大城市為研究對(duì)象，首先通過數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(data envelopment analysis, DEA)研究超大城市和特大城市的醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)衛(wèi)生資源配置效率，然后將DEA的投入指標(biāo)分解組合成6項(xiàng)指標(biāo)，用因子分析法研究其衛(wèi)生資源配置總量及醫(yī)療實(shí)力情況，最后綜合對(duì)比分析各城市衛(wèi)生資源配置效率與總量及醫(yī)療實(shí)力的關(guān)系，為各城市厘清自身醫(yī)療發(fā)展水平和如何配置衛(wèi)生資源提供參考意見，也為我國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生資源全面發(fā)展，實(shí)現(xiàn)共同富裕提供決策建議。

1 對(duì)象與方法

1.1 研究對(duì)象

以國(guó)家住建部發(fā)布的2019年城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年報(bào)數(shù)據(jù)為依據(jù)，選取最新城市評(píng)級(jí)中，6個(gè)超大城市，11個(gè)特大城市為研究對(duì)象。按城區(qū)人口數(shù)量排名，其中超大城市依次為上海、北京、重慶、廣州、深圳、天津；11個(gè)特大城市依次為東莞、武漢、成都、杭州、南京、鄭州、西安、濟(jì)南、沈陽(yáng)、蘇州、青島。

1.2 數(shù)據(jù)來源

除百?gòu)?qiáng)醫(yī)院數(shù)來自艾力彼醫(yī)院管理研究中心發(fā)布的“2019屆頂級(jí)醫(yī)院100強(qiáng)榜單”外，其他數(shù)據(jù)來自各省市衛(wèi)生健康委員會(huì)發(fā)布的衛(wèi)生健康統(tǒng)計(jì)年鑒和衛(wèi)生健康發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)、國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)發(fā)布的《2020年國(guó)家衛(wèi)生健康統(tǒng)計(jì)年鑒》，及各省市統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的統(tǒng)計(jì)年鑒。

1.3 研究方法

1.3.1 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析 DEA包括CCR和BCC兩種模型，原理是通過保持決策單元的輸入或輸出不變，確定相對(duì)有效的生產(chǎn)前沿面，將決策單元投影到DEA的生產(chǎn)前沿面，通過衡量決策單元偏離DEA前沿面的程度來測(cè)定相對(duì)有效性[1]。此處借助DEAP 2.1軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和分析。

1.3.2 因子分析 因子分析通過探求變量之間的關(guān)系，將相關(guān)性較高的原始變量整合成一個(gè)變量，達(dá)到減少分析變量數(shù)的目的。借助統(tǒng)計(jì)軟件SPSS 22來實(shí)現(xiàn)因子分析功能，根據(jù)因子分析的總得分排名情況，可以評(píng)估各城市衛(wèi)生資源配置總體情況和差異[2-3]。

2 結(jié)果

2.1 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取：根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性，選擇7項(xiàng)指標(biāo)(表1)，其中投入指標(biāo)為醫(yī)院數(shù)、每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)和每千人口衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)，涵蓋了機(jī)構(gòu)、人員和設(shè)施的投入；產(chǎn)出指標(biāo)為總診療人次、病床使用率和出院人數(shù)，涵蓋了門診服務(wù)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)病床利用情況和住院服務(wù)情況[4](其中杭州市因數(shù)據(jù)缺失，病床使用率的統(tǒng)計(jì)口徑為2018年醫(yī)院)。各城市投入及產(chǎn)出數(shù)據(jù)如表2。

表1 DEA模型選取的投入、產(chǎn)出指標(biāo)

表2 16市衛(wèi)生資源原始投入、產(chǎn)出數(shù)據(jù)

采用DEAP 2.1軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和運(yùn)算，得出結(jié)果如表3，顯示上海等6個(gè)城市DEA有效，1個(gè)城市(天津)DEA弱有效，東莞等10個(gè)城市DEA無效。將綜合技術(shù)效率分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率(綜合技術(shù)效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率)，其中，上海、北京、重慶、深圳、東莞和鄭州顯示DEA有效，技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均為1，說明投入的資源得到了充分的利用，達(dá)到了最佳產(chǎn)出；廣州綜合技術(shù)效率為0.976，純技術(shù)效率為0.979，規(guī)模效率為0.997，屬于“雙高型”城市[5]，規(guī)模報(bào)酬遞增，說明廣州資源配置效率處于較高水平，還有上升空間。天津衛(wèi)生資源配置為DEA弱有效，純技術(shù)效率為1，因此天津的DEA弱有效是由于規(guī)模效率小于1所致，天津規(guī)模報(bào)酬呈遞增趨勢(shì)，說明天津可以適當(dāng)擴(kuò)大規(guī)模。武漢、成都、杭州、南京、西安、濟(jì)南、沈陽(yáng)、蘇州、青島衛(wèi)生資源配置相對(duì)無效且規(guī)模報(bào)酬遞減，投入冗余，產(chǎn)出松弛量不全為0，說明這些地區(qū)的衛(wèi)生資源沒有得到充分利用?？傮w看，西安市衛(wèi)生服務(wù)效率最低，為62.2%，西安市應(yīng)對(duì)自身投入結(jié)構(gòu)進(jìn)行改革及轉(zhuǎn)變，提高管理水平以促進(jìn)衛(wèi)生資源配置的優(yōu)化，才能扭轉(zhuǎn)現(xiàn)在的局面。

表3 16市衛(wèi)生資源配置效率的效益值和各指標(biāo)的松弛變量

對(duì)非DEA有效城市的投入冗余量和產(chǎn)出不足量進(jìn)行決策單元投影分析，以此了解投入和產(chǎn)出需要調(diào)整的量。這些DEA無效城市的投入基本都是冗余狀態(tài)。以成都為例，為了達(dá)到相對(duì)強(qiáng)有效狀態(tài)，醫(yī)院數(shù)需減少約201所，每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員需減少2.5人，每千人口醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù)需減少2.5張，而總診療人次可增加10 785.6萬人次，病床使用率可增加5%，出院人數(shù)可增加27.7萬人次。從描述性統(tǒng)計(jì)分析看，成都屬于高衛(wèi)生資源配置，低醫(yī)療服務(wù)效率的城市之一，故成都可考慮適當(dāng)減小投入，以提高衛(wèi)生服務(wù)效率。

值得注意的是，廣州作為粵港澳大灣區(qū)的中心城市，歷史沉淀充足，具有聚集功能，周邊優(yōu)質(zhì)資源會(huì)流向廣州，除此之外，廣州超優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療水平會(huì)吸引疑難雜癥患者前往求醫(yī)。北京、上海和廣州是國(guó)內(nèi)的醫(yī)療強(qiáng)市，而深圳醫(yī)療水平遠(yuǎn)不及這3個(gè)城市[6]。艾力彼醫(yī)院管理研究中心發(fā)布的“2019屆頂級(jí)醫(yī)院100強(qiáng)榜單”中，北京、廣州和上海的醫(yī)院占據(jù)了40個(gè)名額，而深圳僅有1家醫(yī)院入榜，這與深圳的經(jīng)濟(jì)水平不匹配。

可見DEA無效不代表醫(yī)療水平強(qiáng)度不足，DEA有效也不代表醫(yī)療水平強(qiáng)。用DEA評(píng)價(jià)衛(wèi)生資源配置相對(duì)有效性時(shí)僅針對(duì)區(qū)域內(nèi)已有資源存量進(jìn)行分析, 沒有考慮外部性問題, 因此, 將計(jì)算結(jié)果付諸實(shí)踐的可行性需要進(jìn)一步研究[7]。根據(jù) DEA 理論，某些投入指標(biāo)的過度投入，只是相對(duì)于其他指標(biāo)的過度投入，而非實(shí)際上的過度投入。這說明投入的衛(wèi)生資源沒能被有效利用，較多的投入并未產(chǎn)生相匹配的產(chǎn)出量[8]。相比之下，因子分析法可以更直觀地以得分形式反映各城市衛(wèi)生資源配置總體差異，為進(jìn)一步研究城市衛(wèi)生資源配置有效性與醫(yī)療水平關(guān)系，下面用因子分析法從多個(gè)衛(wèi)生資源配置情況出發(fā)，分析各大城市的醫(yī)療水平情況。

2.2 因子分析

2.2.1 指標(biāo)選取 因本次DEA分析的投入指標(biāo)為每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、每千人口衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)、醫(yī)院數(shù)，為進(jìn)一步分析各城市的衛(wèi)生資源投入配置，將DEA的投入指標(biāo)分解為以下組合：每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、每千人口執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數(shù)、每千人口注冊(cè)護(hù)士數(shù)、每千人口醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù)、三甲醫(yī)院數(shù)、百?gòu)?qiáng)醫(yī)院數(shù)(表4)。針對(duì)本次所選的17個(gè)城市，用SPSS 22研究其衛(wèi)生資源配置現(xiàn)狀(表5)。

表4 因子分析選取的指標(biāo)代號(hào)及名稱

表5 2019年16市衛(wèi)生資源配置情況

2.2.2 因子分析所選指標(biāo)的適宜性判斷 本研究KMO的統(tǒng)計(jì)量為0.606>0.5，說明進(jìn)行因子分析的效果較好。Bartlett球形檢驗(yàn)值為103.844，自由度為15，P<0.01,可以認(rèn)為各個(gè)變量之間存在顯著的相關(guān)性。KMO檢驗(yàn)和Bartlett球度檢驗(yàn)均表明本文所選指標(biāo)適宜進(jìn)行因子分析。

2.2.3 確定因子個(gè)數(shù) 運(yùn)用SPSS 22統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)原始變量進(jìn)行因子分析，得到表6解釋的總方差。利用主成分法，提取特征值大于1的因子作為公因子，表中第一成分和第二成分的特征值分別為3.597和1.547，且兩主成分因子累計(jì)貢獻(xiàn)率為85.725%，效果顯著，因此本研究提取公因子數(shù)為2，可以解釋85.725%的總方差。

表6 解釋的總方差

2.2.4 計(jì)算因子載荷及共同度 在經(jīng)過最大方差法正交旋轉(zhuǎn)后，各因子的因子載荷及共同度見表7。其中每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)(X1)、每千人口執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數(shù)(X2)、每千人口注冊(cè)護(hù)士數(shù)(X3)、每千人口醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù)(X4)在第一個(gè)因子上有較大的載荷，可以把第一個(gè)公因子命名為衛(wèi)生基礎(chǔ)資源配置因子；三甲醫(yī)院數(shù)(X5)、百?gòu)?qiáng)醫(yī)院數(shù)(X6)在第二個(gè)因子上有較大的載荷，可以把第二個(gè)公因子命名為綜合醫(yī)療實(shí)力強(qiáng)度因子。六個(gè)指標(biāo)的共同度中最低為70.7%，最高為96.3%，可知所提取的公因子對(duì)原始變量的解釋能力很強(qiáng)。

表7 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣及共同度

2.2.5 因子得分及綜合評(píng)價(jià) 采用回歸分析法可以分別計(jì)算出各地衛(wèi)生資源配置水平，即2個(gè)公因子得分(因子1得分表示為FAC 1_1，因子2得分表示為FAC 2_1)。再針對(duì)權(quán)重計(jì)算時(shí)以方差百分比為根據(jù)，所得綜合得分(F)為結(jié)果進(jìn)行排名(表8)，F(xiàn)=(0.54305×FAC 1_1+0.31421×FAC 2_1)

表8 16市因子綜合得分及排名

從表格中可以看出，因子1即衛(wèi)生基礎(chǔ)資源配置因子排名前四的城市為鄭州、杭州、西安、北京；排名倒數(shù)的5個(gè)城市主要集中在人口城鎮(zhèn)化水平較高的城市，依次是上海、重慶、深圳、東莞、天津。

因子2即綜合醫(yī)療實(shí)力強(qiáng)度因子的得分僅排名前四的城市為正數(shù)，依次是北京、上海、廣州、天津，均位于中國(guó)三大經(jīng)濟(jì)區(qū)，而深圳和重慶排名分別為第10和第11。

從綜合得分可以看出，北京以1.379的分?jǐn)?shù)穩(wěn)居第一，杭州以0.553的分?jǐn)?shù)奪得第二，北京作為首都，其綜合衛(wèi)生資源配置與其他超大和特大城市拉開了較大的差距，接下來依次是鄭州、西安、廣州、成都、濟(jì)南、南京、武漢、沈陽(yáng)、上海、青島、蘇州、天津、重慶、深圳、東莞，從上海開始分?jǐn)?shù)為負(fù)。

3 討論與建議

本研究表明，作為我國(guó)人口最多、經(jīng)濟(jì)和醫(yī)療總體實(shí)力最強(qiáng)的超特大城市，其醫(yī)療衛(wèi)生資源配置效率和公平性參差不齊，說明我國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生資源配置不平等仍然是我國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)全面發(fā)展，實(shí)現(xiàn)共同富裕道路上的重要阻礙因素。

同為6個(gè)超大城市之一的北京和廣州，與其他4個(gè)超大城市的綜合衛(wèi)生資源配置拉開了較大的差距。其中重慶、深圳及天津排名靠后，得分均為負(fù)數(shù)的可能原因是超大城市常住人口數(shù)量眾多，因此每千人口的衛(wèi)生資源會(huì)相對(duì)于特大城市低。而北京和廣州作為老牌大城市，其綜合衛(wèi)生資源配置經(jīng)過歷史的積累沉淀，衛(wèi)生資源豐富。上海作為國(guó)際大都市，其醫(yī)療水平強(qiáng)度極高，但隨著居民健康狀況的改善、人口數(shù)量和結(jié)構(gòu)的調(diào)整、人口老齡化日趨嚴(yán)重以及醫(yī)療保險(xiǎn)覆蓋面擴(kuò)大，目前上海市醫(yī)療衛(wèi)生資源配置已不能充分滿足居民的醫(yī)療服務(wù)需求，在醫(yī)療衛(wèi)生人力資源、床位資源、衛(wèi)生機(jī)構(gòu)資源的配置情況，醫(yī)療衛(wèi)生費(fèi)用分擔(dān)等方面還有提升空間[9]。這導(dǎo)致上海低衛(wèi)生基礎(chǔ)資源配置得分(-0.828)，高醫(yī)療實(shí)力強(qiáng)度得分(1.272)的局面。上海需要采取更加科學(xué)的預(yù)測(cè)方法，實(shí)施區(qū)域衛(wèi)生規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)衛(wèi)生資源配置與城市規(guī)劃相協(xié)調(diào)。改革開放以來，深圳迅速崛起成為全國(guó)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)市，經(jīng)濟(jì)發(fā)展過快而醫(yī)療衛(wèi)生投入與發(fā)展失衡，表現(xiàn)出深圳市DEA有效，但其綜合因子得分倒數(shù)第二，深圳的醫(yī)療建設(shè)道路，任重道遠(yuǎn)。深圳市主要存在以下問題：要素投入和產(chǎn)出比較低，存在一定程度的資源損耗與浪費(fèi)[10]；人均衛(wèi)生資源擁有量偏低；由于經(jīng)濟(jì)差異所引起的區(qū)域資源配置不均衡[11]；城市規(guī)劃中衛(wèi)生設(shè)施用地配置滯后于快速增長(zhǎng)的醫(yī)療衛(wèi)生需求。深圳市可以設(shè)計(jì)切實(shí)可行的投入-產(chǎn)出評(píng)估機(jī)制，提高深圳醫(yī)療衛(wèi)生資源的轉(zhuǎn)化能力，制定按需分區(qū)域配置衛(wèi)生資源的原則，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域可以提高商業(yè)屬性醫(yī)療機(jī)構(gòu)的配置比例，對(duì)經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)則應(yīng)發(fā)揮政府的調(diào)控作用，保障公共屬性醫(yī)療機(jī)構(gòu)的配置[12]。

東莞市DEA有效，綜合因子得分倒數(shù)第一。深圳市和東莞市衛(wèi)生資源總量不足，醫(yī)療水平較弱，與快速增長(zhǎng)的醫(yī)療需求之間的矛盾日益突出，鑒于此，當(dāng)務(wù)之急是增加醫(yī)療財(cái)政支出，引進(jìn)人才，向廣州“取經(jīng)”。

在人才引進(jìn)方面，條件不能過于僵硬，引進(jìn)的人才青睞于市中心大醫(yī)院，讓原本就缺乏吸引力的一、二級(jí)醫(yī)院更加難以吸引人才，應(yīng)增大醫(yī)院的自主權(quán)，尤其是一、二級(jí)醫(yī)院的自主權(quán)。

天津市衛(wèi)生資源配置為DEA弱有效且規(guī)模報(bào)酬呈遞增趨勢(shì)，其因子綜合得分(-0.640)排名第14，得分靠后是由衛(wèi)生基礎(chǔ)資源較緊缺所導(dǎo)致的，可適當(dāng)擴(kuò)大規(guī)模，增加衛(wèi)生基礎(chǔ)資源的投入，緩解醫(yī)療壓力。西安市衛(wèi)生服務(wù)效率最低，為62.2%，但其因子綜合得分靠前，西安應(yīng)考慮自身是否在衛(wèi)生基礎(chǔ)資源上投入過剩，或?qū)ψ陨硗度虢Y(jié)構(gòu)進(jìn)行較大的改革及轉(zhuǎn)變，提高管理水平以促進(jìn)衛(wèi)生資源配置的優(yōu)化，才能扭轉(zhuǎn)現(xiàn)在的局面。

大部分效率高、衛(wèi)生資源配置總量多及醫(yī)療實(shí)力強(qiáng)的城市都在東部沿海地帶[13]，而位于中國(guó)西部地區(qū)的重慶，其醫(yī)療資源數(shù)量及水平不盡理想，重慶行政面積大，常住人口多，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平受到限制，醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的市場(chǎng)化程度較低[14]，為此，政府應(yīng)強(qiáng)化其在基層醫(yī)療服務(wù)中的責(zé)任，保證醫(yī)療服務(wù)的公平性，配齊基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)科室，添置必要設(shè)備，做好分級(jí)診療，讓基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)承擔(dān)起小病的診療項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療資源的高效運(yùn)轉(zhuǎn)。醫(yī)療資源不足的城市，應(yīng)加強(qiáng)與周邊醫(yī)療強(qiáng)市的聯(lián)系，注重人力資源合理流動(dòng)，搭建醫(yī)療技術(shù)共享平臺(tái)。不同城市間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平固然是影響其綜合醫(yī)療資源配置的重要因素之一，但并非全部，醫(yī)療水平的增長(zhǎng)需要時(shí)間的積累和醫(yī)療技術(shù)的沉淀，而各個(gè)城市如何配置醫(yī)療資源，需要因地制宜。

在超大城市中，除廣州屬于“雙高型”城市外，其他均為DEA有效或弱有效，而11個(gè)特大城市僅有東莞和鄭州DEA有效，表明城鎮(zhèn)化水平的提高對(duì)衛(wèi)生資源配置效率有正面影響，這與徐文靜[15]的觀點(diǎn)一致?？偟膩碚f，衛(wèi)生資源配置應(yīng)以公平性作為第一原則, 再以需求為導(dǎo)向, 綜合運(yùn)用政府規(guī)劃與市場(chǎng)手段[16]，確保小病能就近醫(yī)治，大病也能在不耽誤病情的情況下及時(shí)轉(zhuǎn)至大醫(yī)院醫(yī)治。在增加衛(wèi)生資源的投入前，應(yīng)對(duì)衛(wèi)生資源的投入進(jìn)行精準(zhǔn)調(diào)研。