文獻綜述與研究方法

文獻綜述與研究方法

雖然關于醫(yī)療衛(wèi)生服務公平與效率的研究不少，但如何測評醫(yī)療衛(wèi)生服務的公平與效率，目前學術界尚未建立一個統(tǒng)一的、公認的標準體系。究其原因，主要是醫(yī)療衛(wèi)生服務的復雜特性。一方面，醫(yī)療衛(wèi)生服務的政策目標具有多重性，很多目標不易于量化；另一方面，醫(yī)療衛(wèi)生服務具有開放性，遺傳、教育、環(huán)境質量、行為、生活方式以及醫(yī)患互動、配合程度等眾多因素也都直接影響效率結果。這些因素決定了醫(yī)療衛(wèi)生服務公平與效率的難以測量性。盡管如此，醫(yī)療衛(wèi)生服務公平與效率的測評還是一項不可回避的重要任務。如何測評，方法的選擇至關重要。參照國內外其他學者的相關研究，本研究除選擇常規(guī)的描述性統(tǒng)計分析方法，主要還選擇了以下兩種方法：一是將基尼系數(shù)、洛倫茨曲線應用于公平性分析，二是將數(shù)據(jù)包絡分析應用于效率分析。一醫(yī)療衛(wèi)生服務公平問題的研究方法和文獻綜述（一）研究方法近20多年來，對健康公平性、衛(wèi)生資源公平性的研究和探討已經(jīng)成為世界性的熱點問題。國際上，一些經(jīng)濟學家和衛(wèi)生統(tǒng)計學家們已經(jīng)成功地擺脫了純粹理論分析的局限，將一些指標運用到衛(wèi)生領域的研究之中。對公平性的評價，國際上比較公認的研究指標包括：衛(wèi)生資源/人口比值法、極差法（RangeMethod）、變異系數(shù)（CoefficientofVariation）、差異指數(shù)（TheIndexofDissimilarity，ID）、洛倫茨曲線（LorenzCurve）、基尼系數(shù)（GiniCoefficient）、泰爾系數(shù)（DecileRatio）、集中指數(shù)（ConcentrationIndex）、羅賓遜指數(shù)（RobinHoodIndex）等。[1]上述指標既各有區(qū)別，又有一定互補性。衛(wèi)生資源/人口比值法簡單易行，但只適用于結構單純、需求相對穩(wěn)定的指標；極差法是將人群按其社會經(jīng)濟狀況進行分組，比較最高組與最低組之間健康狀況的差異；變異系數(shù)是以分布均值作為參考值，差幅是指每個實際值與平均值之間的絕對差距；差異指數(shù)表示各社會經(jīng)濟分組中人群健康的分布與同組人群的分布間的差異；集中指數(shù)法橫軸為按經(jīng)濟狀況排序的人口累計百分比，縱軸為人群健康累計百分比；洛倫茨曲線就是，在一個總體（國家、地區(qū)）內，計算從最貧窮的人口起一直到最富有人口的人口百分比，對應各個人口百分比的收入百分比的點組成的曲線；在洛倫茨曲線的基礎上，基尼系數(shù)以每一個絕對值作為參考值，把每兩個絕對值之間的差距定義為衡量的差幅；羅賓遜指數(shù)也是建立在洛倫茨曲線基礎上的一個分配狀況測度指數(shù)，它等于洛倫茨曲線與45°線之間的最大垂直距離；而泰爾系數(shù)則把分布概率作為參與值，比較實際分布概率與最大分布概率得到差異指數(shù)。當中，衛(wèi)生資源/人口比值法因為簡便而最為常用，洛倫茨曲線、基尼系數(shù)則在學術上最為廣泛運用。21世紀初，世界衛(wèi)生組織進一步提出了兒童成活率分布指數(shù)（ChildrenSurvivalRateDistributionIndex）、傷殘調整期望壽命（DisabilityAdjustedLifeExpectancy，DALE）、醫(yī)療衛(wèi)生服務系統(tǒng)的反應性（ResponsivenessofHealthServiceSystem）、衛(wèi)生籌資公平性指數(shù)（IndexofFairnessofFinancialContribution，IFFC）等新的公平性指標及其測量方法。雖然上述4個新指標目前的使用還不是很廣泛，但推動了公平性測量方法的進一步完善。1.衛(wèi)生資源/人口比值法衛(wèi)生資源/人口比值法公式為：衛(wèi)生資源量與服務人群數(shù)的相對比值。它的優(yōu)點是，信息需要量較少，成本低。但僅用于那些結構比較單純、醫(yī)療衛(wèi)生服務需要量比較穩(wěn)定的指標?？梢杂妹總€地區(qū)千人口衛(wèi)生技術人員數(shù)、床位數(shù)等指標來衡量。2.極差法極差法是常用的測量健康公平的方法。它是將人群按其社會經(jīng)濟狀況進行分組，比較最高組與最低組之間健康狀況的差異，從而表明健康在不同社會經(jīng)濟狀況人群之間分布的不平等性。極差法簡單明了，但它只是反映了最高組與最低組之間的差異，不能反映中間各組之間的集中與離散狀況。另外，極差法缺少對樣本構成的考慮，不適合在不同年代或不同地區(qū)間的比較。3.洛倫茨曲線洛倫茨曲線是1905年由美國統(tǒng)計學家（或說奧地利統(tǒng)計學家）M.O.洛倫茨（MaxOttoLorenz）提出的，是根據(jù)收入分配公式繪制成的描述收入和財富分配性質的曲線。它在經(jīng)濟學上廣泛地作為地區(qū)之間收入差距或資源不平等的分析手段。[2]它用縱軸表示收入差距或社會資源百分比，橫軸上將所有人口按照從低收入到高收入的次序從左向右排列，將每一百分比的人口所擁有的社會資源的百分比積累起來，并將相應的點連成的曲線（圖3-1）。圖中，橫軸OH表示人口（按收入由低到高分組）的累積百分比，縱軸OM表示收入（社會資源）的累積百分比，弧線OL為洛倫茨曲線。洛倫茨曲線為向外凸的曲線，與橫坐標成45°夾角時，稱為絕對均勻線。將洛倫茨曲線與45°對角線之間的部分A叫作“不平等面積”，當收入分配達到完全不平等時，洛倫茨曲線成為折線OHL，OHL與45°線之間的面積A+B叫作“完全不平等面積”。當曲線距離絕對均勻線越近時表示地區(qū)間收入差距越小，資源分配較為平等；反之則表示地區(qū)間收入差距越大，資源分配越不平等。因此人們可以根據(jù)實際標繪出的洛倫茨曲線對該45°對角線的偏離程度，大致地判斷各種收入（社會資源）分配不平等狀況的嚴重程度。洛倫茨曲線是從20世紀70年代開始被引入衛(wèi)生經(jīng)濟學評價中的，用來評價衛(wèi)生資源配置的人口及地理分布的公平性。[3]圖3-1洛倫茨曲線示意圖4.基尼系數(shù)（GiniCoefficient）又譯基尼指數(shù)，或堅尼系數(shù)，這個概念是由意大利經(jīng)濟學家科拉多·基尼（CorradoGini）在1912年提出的，是用來綜合考察居民內部收入分配差異狀況的一個重要分析指標。它是根據(jù)洛倫茨曲線計算出的反映社會收入分配公平程度的統(tǒng)計指標。[4]基尼系數(shù)介于0～1之間，愈接近0表示財富或資源分配越公平，反之，收入分配越是趨向不平等。按照國際一般標準，基尼系數(shù)達到0.4以上表示收入差距較大，當基尼系數(shù)達到0.6以上時，則表示收入差距很大?；岣鶕?jù)洛倫茨曲線提出的判斷分配平等程度的指標。它等于45°對角線和洛倫茨曲線圍成的面積與45°對角線下直角三角形的面積之比。假設實際收入分配曲線和收入分配絕對平等曲線之間的面積為A，實際收入分配曲線右下方的面積為B。并以A除以（A+B）的商表示不平等程度。如果A為零，基尼系數(shù)為零，表示收入分配完全平等；如果B為零則系數(shù)為1，收入分配絕對不平等。收入分配越是趨向平等，洛倫茨曲線的弧度越小，基尼系數(shù)也越小，反之，收入分配越是趨向不平等，洛倫茨曲線的弧度越大，那么基尼系數(shù)也越大?；嵯禂?shù)由于給出了反映居民之間貧富差異程度的數(shù)量界線，可以較客觀、直觀地反映和監(jiān)測居民之間的貧富差距，預報、預警居民之間出現(xiàn)的貧富兩極分化。因此基尼系數(shù)得到世界各國的廣泛認同和普遍采用。它也已被國內外許多學者用于衛(wèi)生機構、人力、床位及設備配置的公平性研究。[5]本研究通過按行政區(qū)排序每萬人口或每平方千米衛(wèi)生資源的分布，再用衛(wèi)生資源、人口或地理面積的累積百分比計算基尼系數(shù)，對衛(wèi)生資源人口及地理分布的公平性做出定量評價。不過，由于國際上沒有相應的衛(wèi)生資源配置標準，本研究中衛(wèi)生資源配置的基尼系數(shù)與配置公平性之間的關系參照了經(jīng)濟學中人群收入分配公平性的Gini系數(shù)標準?；嵯禂?shù)在0.3以下為最佳的平均狀態(tài)，在0.3～0.4為正常狀態(tài)，超過0.4為警戒狀態(tài)，達到0.6以上則屬高度不公平的危險狀態(tài)。[6]數(shù)學家提供了一系列基尼系數(shù)的近似計算公式，其基本步驟是首先按人均資源擁有量從小到大進行排序，然后將人口數(shù)據(jù)和資源數(shù)據(jù)帶入相應的數(shù)學公式進行計算。計算基尼系數(shù)，可先繪制洛倫茨曲線，然后計算曲線下面積。洛倫茨曲線與三角形的底線圍成的面積為不公平面積A=S0，曲線與兩條直角邊圍成的面積為曲邊三角形面積B=S1，等邊直角三角形的面積為完全不公平性面積S（S=S0+S1），不公平面積與完全不公平面積之比即為基尼系數(shù)，通常表示為：基尼系數(shù)=S0/S（0≤基尼系數(shù)≤1）?！?”表示絕對公平，“1”表示絕對不公平。在實際操作過程中，可供選擇的計算公式并不唯一。本研究使用華中科技大學李謹邑等推薦的計算公式和SAS計算程序。其計算公式如下：[7]其中：n為被調查單位數(shù)，Wi為人口（或面積）的累計百分比，Yi為各區(qū)某一衛(wèi)生資源指標數(shù)值占對應衛(wèi)生資源總數(shù)的比重，Vi=Y1+Y2+Y3+…+Yi，為衛(wèi)生資源表示資源累計百分比，i=1，2，3，…，n，按數(shù)量由小到大依次排列。洛倫茨曲線反映了所有人群的情況，圖形簡單明了，可以直接看出健康分布是否均勻；而基尼系數(shù)用一個量值表示出了健康的公平情況，可以直接進行比較，效果直觀?；嵯禂?shù)和洛倫茨曲線除了可以給出公平性的評價之外，其結果也可用于評價資源配置的地理可及性。從一定意義上講，資源在空間分布上的公平性與醫(yī)療衛(wèi)生服務的地理可及性是一個問題的兩個方面，前者是從供方來考察的，而后者是從需方來認識的?；嵯禂?shù)公平性分析不受資料分布和樣本量大小的限制，對于偏態(tài)分布的資料和小樣本資料均適用，該方法操作簡單、計算方便。[8]但是這種方法缺少分層變量，不能顯示出在哪里存在分配不公，也就是說測量出的健康不公平性不能客觀地反映各個階層的健康狀況和醫(yī)療衛(wèi)生服務利用情況。[9]學界也沒有制定基尼系數(shù)的準則，一些問題如應否除稅項，應否剔除公共援助受益者，應否剔除非本地居民，或應否加入政府的福利，并沒有形成一致，以致沒有比較的基礎。本研究數(shù)據(jù)整理、洛倫茨曲線繪制和基尼系數(shù)測算均在Excel軟件上完成。（二）研究現(xiàn)狀目前關于衛(wèi)生資源配置公平性的研究比較多，大都采用具體事例，研究對象局限于特定地區(qū)，國家級的研究較少；對于衛(wèi)生資源的研究限于基本醫(yī)療資源，缺少對公共衛(wèi)生資源的研究；衛(wèi)生資源的具體研究內容集中在人力、物力資源等方面，缺少對財力資源的公平性研究。事實上衛(wèi)生資源分布不公平也是一個世界性難題，不論在發(fā)達國家還是在發(fā)展中國家，均存在衛(wèi)生資源分配不公平的問題。在美國[10]、英國[11]、日本[12]等發(fā)達國家已經(jīng)有很成功的研究經(jīng)驗。大部分研究都使用原始數(shù)據(jù)來計算基尼系數(shù)。國內學者對衛(wèi)生資源配置的研究大多從20世紀末開始，1994年丁漢升、胡善聯(lián)從衛(wèi)生人力（醫(yī)生和護士）與機構設施（病床）兩方面，利用基尼系數(shù)在全國范圍內定量分析衛(wèi)生資源的省際公平性，比較醫(yī)生、護士、病床的基尼系數(shù)，結果顯示：病床分布公平性較好，醫(yī)生分布公平性次之，護士分布公平性最差。[13]李曉西等人指出判斷衛(wèi)生資源配置標準是否合理的標準應該包括公平與效率兼顧，實現(xiàn)醫(yī)療衛(wèi)生服務產(chǎn)品總供求基本平衡，實現(xiàn)醫(yī)療衛(wèi)生服務產(chǎn)品機構基本平衡。[14]周云認為，單純依靠市場手段配置衛(wèi)生資源有局限性，該局限性來源于醫(yī)療衛(wèi)生服務體系自身。[15]凌莉認為，世界上各國的衛(wèi)生資源配置與社會、經(jīng)濟、文化和人口等因素密切相關，提示可考慮采用這些指標來反映區(qū)域的衛(wèi)生資源配置類別，她還指出，中國衛(wèi)生資源配置的不合理表現(xiàn)為布局和機構的不合理，衛(wèi)生資源總量相對不足。[16]李曉惠等通過對深圳市社區(qū)衛(wèi)生資源配置狀況的分析認為，基尼系數(shù)公平性分析不受資料分布和樣本量大小的限制，對于偏態(tài)分布的資料和小樣本資料均實用，該方法操作簡單、計算方便，她們建議基尼系數(shù)可作為判斷一個城市、一個地區(qū)社區(qū)衛(wèi)生服務資源配置公平性或均勻程度的一個客觀指標。[17]賀買宏等人發(fā)現(xiàn)即便是到2010年全國按地理配置的衛(wèi)生機構、床位、衛(wèi)生技術人員的基尼系數(shù)均在0.6以上。[18]雷海潮利用一個省內大型醫(yī)用設備調查的數(shù)據(jù)繪制設備配置的洛倫茨曲線并計算相應的基尼系數(shù)，認為大型醫(yī)用設備在配置規(guī)劃上要多向配置水平較低的地區(qū)傾斜。[19]張彥琦等采用基尼系數(shù)和洛倫茨曲線，從重慶市各區(qū)縣人口分布和地理分布的角度，分析醫(yī)院床位、衛(wèi)生技術人員、執(zhí)業(yè)醫(yī)師、注冊護士等衛(wèi)生資源的配置公平性，得出重慶市衛(wèi)生資源總量仍處于較低水平且配置不合理，衛(wèi)生資源人口配置公平性優(yōu)于地理配置公平性等結論。[20]不過，我們發(fā)現(xiàn)國內學者使用基尼系數(shù)來研究廣州市衛(wèi)生資源配置問題的并不多。馮珊珊和她的同事發(fā)現(xiàn)，在人口分布上，2004年廣州地區(qū)衛(wèi)生技術人員基尼系數(shù)為0.398，執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)師基尼系數(shù)為0.295，執(zhí)業(yè)護士基尼系數(shù)為0.297，病床基尼系數(shù)為0.286。[21]二醫(yī)療衛(wèi)生服務效率問題的研究方法和文獻綜述生產(chǎn)效率的概念最早是由法約爾提出的，他將經(jīng)濟效率定義為技術效率（TechnicalEfficiency，TE）和配置效率（AllocativeEfficiency，AE）的乘積。研究生產(chǎn)效率的主要方法有：數(shù)據(jù)包絡分析法（DataEnvelopmentAnalysis，DEA）、隨機前沿面分析（StochasticFrontierAnalysis，SFA）、自由分布法（DistributionFreeApproach，DFA）、無界分析（FreeDisposalHull，F(xiàn)DH）等。從文獻分析，目前評價醫(yī)療衛(wèi)生服務體系效率絕大多數(shù)采用的是非參數(shù)的數(shù)據(jù)包絡分析法，常用的模型有CCR、BCC和Malmquist模型3種。前兩種模型一般用于同一時期（靜態(tài)）生產(chǎn)前沿面下的生產(chǎn)要素配置效率分析；在動態(tài)條件下，當生產(chǎn)要素配置效率水平和技術水平同時發(fā)生變化時，則可以使用Malmquist模型描述生產(chǎn)要素配置效率與技術水平的綜合變化，并可進一步細分變化原因。為客觀衡量醫(yī)藥衛(wèi)生體制政策變化對醫(yī)療衛(wèi)生服務體系的動態(tài)效率變化趨勢，本研究使用DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)進行分析，主要用來測算決策單元（DMU）全要素生產(chǎn)率及其分解因素值的變化情況。（一）研究方法1.比率分析方法（RatioAnalysis）比率分析法又稱線性比分析，是指在一系列指標下用投入單位與產(chǎn)出單位的比值來測量醫(yī)療衛(wèi)生服務效率的方法。主要包括單位服務成本和生產(chǎn)率兩類指標。通過測量一定時間內（通常為一年）某一醫(yī)療衛(wèi)生投入單位（如人力、資金、設備等）與某一產(chǎn)出單位（如病人數(shù)、門診數(shù)、手術量等）之間的比值，反映醫(yī)療衛(wèi)生服務的單位成本和生產(chǎn)率的情況，如門診次均費用（門診總成本/門診人次數(shù)）、住院日均費用、床位使用率等。比率分析方法有三個比較明顯的特點。一是適于單項比較。所測量的比值為單一投入單位與單一產(chǎn)出單位之間的比值，投入與產(chǎn)出一一對應，可用于比較不同性質的組織之間在相同單項指標下的差異，但無法測量多重投入與多重產(chǎn)出的復雜情況，容易因投入產(chǎn)出項目覆蓋不全使測評結論產(chǎn)生偏差。二是便于測算。測算方法簡單，操作簡便。由于獲取數(shù)據(jù)資料容易，通俗易懂，往往較多地為政策制定者統(tǒng)計和使用。不過，也因各組比值的測評單位不同，各組效率結果之間有時會產(chǎn)生矛盾，難以形成科學的總體評價。三是易于受影響。側重對數(shù)量的測評，忽略對質量的測量，容易受外部環(huán)境因素干擾，卻又不能直接找出干擾因素?？梢哉f，比率分析方法往往可以根據(jù)研究目的設計，來細化效率評價項目，并因其單位選取的多樣化可以在一定程度上避免效率測量時的經(jīng)濟成本導向，但較難以克服多因素分析和過程控制等問題。2.數(shù)據(jù)包絡分析方法（DEA）數(shù)據(jù)包絡分析方法是一種不需要設定生產(chǎn)函數(shù)、不考慮隨機誤差的非參數(shù)固定前沿技術效率分析方法。它是運籌學、管理科學和數(shù)理經(jīng)濟學交叉研究的領域。它使用數(shù)學規(guī)劃模型評價多個輸入和多個輸出的決策單元間的相對有效性。其原理是借鑒計量經(jīng)濟學的邊際效益理論和數(shù)學的線性規(guī)劃模型，在所選擇的樣本中構建效率生產(chǎn)前沿邊界，通過測算各決策單元（DMU）是否位于生產(chǎn)前沿面，來比較得出決策單元之間的相對效率。[22]謝爾曼（Sherman）于1984年首次用這種方法測量了醫(yī)療衛(wèi)生機構的技術效率，他對馬薩諸塞州的7個教學醫(yī)院中外科醫(yī)療單元的經(jīng)濟效益做出了評價，隨后該方法得到了廣泛應用。Charnes和Cooper等則最先提出的DEA模型為CCR模型。Caves、Christensen和Diewert在CCR模型的基礎上構造Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)，來測度技術效率問題。F?re等按照Fisher的思想，用兩個Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的幾何平均值來計算全要素生產(chǎn)率的變化，然后將該生產(chǎn)率指數(shù)分解為相對技術效率和技術進步兩個部分。[23]數(shù)據(jù)包絡分析方法（DEA）目前已經(jīng)是評價醫(yī)療衛(wèi)生機構技術效率較為成熟和較為先進的方法之一，可以用來分析醫(yī)院的資源管理和服務產(chǎn)出，是衛(wèi)生服務研究的基準方法。[24]在運用數(shù)據(jù)包絡分析方法（DEA）評價效率時，有投入主導型和產(chǎn)出主導型兩種導向。投入主導型是在產(chǎn)出值固定的情況下，計算投入要素可以縮減的部分；產(chǎn)出主導型是在投入保持不變的情況下，計算產(chǎn)出要素可以擴張的部分。由于衛(wèi)生領域很多資源一旦投入就沒法收回，且使用周期較長，所以投入資源在一次配置之后，很難在較短的時間進行縮減；并且衛(wèi)生事業(yè)是具有公益性和福利性質的，衛(wèi)生資源的配置是根據(jù)人群健康水平和醫(yī)療衛(wèi)生服務需求，按照區(qū)域衛(wèi)生規(guī)劃配置的，而不能根據(jù)實際產(chǎn)出來縮減投入。因此，在現(xiàn)有投入下追求最大產(chǎn)出，比實現(xiàn)已投入衛(wèi)生資源的充分利用更具現(xiàn)實意義，即選用產(chǎn)出主導型比較合適醫(yī)療衛(wèi)生服務系統(tǒng)。相對于單投入/單產(chǎn)出指標單位不統(tǒng)一的比率分析法，數(shù)據(jù)包絡分析方法（DEA）實現(xiàn)了多投入/多產(chǎn)出問題的處理，但因不考慮隨機誤差，不能直接對結果進行統(tǒng)計推斷。另外，測量誤差會導致測量結果的偏差，樣本的大小和異質性很大程度上也會影響測量結果的準確性。3.全要素生產(chǎn)率（TotalFactorProductivity，TFP）增長率常常被用來分析要素生產(chǎn)率對經(jīng)濟增長產(chǎn)生貢獻，從而判斷經(jīng)濟增長方式及其變動?，F(xiàn)代經(jīng)濟學中普遍認為全要素生產(chǎn)率包含兩個方面的內容：一是技術進步變化，二是效率技術變化。技術進步反映了由科學技術創(chuàng)新、科學技術改造以及先進科學技術引進等引起的生產(chǎn)工藝技術改進，而使得資源利用率增大。效率技術進步反映了一國由各種制度因素（如市場化程度、產(chǎn)權、制度、基礎設施、醫(yī)療衛(wèi)生服務市場發(fā)育程度、貿易開發(fā)度、政府對市場的干預程度等）對生產(chǎn)效率提高產(chǎn)生的影響。1953年，經(jīng)濟學家、統(tǒng)計學家斯騰·馬爾姆奎斯特（StenMalmquist）提出了用于分析不同時期消費變化的指數(shù)，其基本思想是：比較兩組消費數(shù)據(jù)時，分別利用其中一組數(shù)據(jù)的無差異曲線作為參考文集，對兩組消費數(shù)據(jù)進行判斷。1994年，F(xiàn)?re等人[25]確立了描述生產(chǎn)率變化的指數(shù)來考察相鄰時期生產(chǎn)效率的變化。該指數(shù)也被稱為馬爾姆奎斯特指數(shù)（MalmquistIndex）。DEA-Malmquist分析法是測算和分解全要素生產(chǎn)率增長最常用的方法，適用于面板數(shù)據(jù)（PanelData）分析。F?re等人提出DEA線性規(guī)劃方法，利用距離函數(shù)來計算，定義了基于Malmquist指數(shù)的全要素生產(chǎn)率。在定義Malmquist指數(shù)時，要選擇一個基期，可以選擇t期的，也可以選擇t+1期的，為了避免基期的混淆，參照F?re等人的定義，本研究定義在時期t（基期）到當期t+1之間的基于產(chǎn)出的Malmquist的全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)為兩個時期的幾何平均。具體公式如下：上式表示生產(chǎn)函數(shù)點（yt+1，xt+1）相對于（yt，xt）的全要素生產(chǎn)率變化。其中，x表示投入指標，y表示產(chǎn)出指標，t表示年份。dt0（yt，xt），dt+10（yt+1，xt+1）分別為t、t+1期的DEA效率值，dt0（yt+1，xt+1）為相對于t期的技術、t+1期的DEA效率值，dt+10（yt，xt）為相對于t+1期的技術、t期的DEA效率值。基于可變規(guī)模報酬假設，根據(jù)F?re等人的研究，全要素生產(chǎn)率變化可以分解為技術效率變化和技術進步變化（也稱為技術變化），公式3-2可以分解為：其中：如果將規(guī)模報酬不變的假設改為規(guī)模報酬可變的情況，則可以把技術效率變化分解成為規(guī)模效率變化和純技術效率變化。這樣一來，全要素生產(chǎn)率變化就可以分解為純技術效率變化、規(guī)模效率變化、技術進步。即：全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)（TFPC）=純技術效率變化指數(shù)（PEFFCH）×規(guī)模效率變化指數(shù)（SCH）×技術進步指數(shù)（TCHCH）。相關變量的定義如下。全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)是指與t期相比，t+1期全要素生產(chǎn)率變化情況：若取值＞1，表示與t期相比，t+1期全要素生產(chǎn)率提高，說明成本降低、產(chǎn)出增加；反之，全要素生產(chǎn)率下降；取值=1則不變。技術進步指數(shù)是指隨時間而發(fā)生的生產(chǎn)前沿移動：若取值＞1，表示生產(chǎn)前沿外移，表示與t期相比，t+1期技術提高；反之，表示生產(chǎn)前沿向原點移動，說明技術下降；取值=1則表示不變。技術進步通常是因為技術的發(fā)明或創(chuàng)新導致成本節(jié)約或生產(chǎn)率提高，技術下降則需加快創(chuàng)新。技術效率變化指數(shù)是相對于整個業(yè)界的效率水平下降，決策單元持續(xù)改善的追趕效果：若取值＞1，表示與t期相比，t+1期技術效率提高，說明效能改進或資源浪費、誤用的情況有所改善；反之，表示經(jīng)營效率不高或資源浪費、誤用情況加重；取值=1則表示無變化。技術效率變化指數(shù)可進一步分解為純技術效率變化指數(shù)和規(guī)模效率變化指數(shù)。純技術效率變化指數(shù)是相對于上期純技術效率水平，本期決策單元的純技術效率情況：若取值＜1，表示與t期相比，t+1期純技術效率下降，說明經(jīng)營技術低于行業(yè)平均水平，可通過管理者提高經(jīng)營能力予以改善。規(guī)模效率變化指數(shù)是相對于上期規(guī)模效率水平，本期決策單元的規(guī)模效率情況：如取值＜1，表示與t期相比，t+1期規(guī)模效率下降，說明需要調整規(guī)模。本研究中使用軟件DEAP2.1來計算醫(yī)療衛(wèi)生服務體系的全要素生產(chǎn)率。（二）研究現(xiàn)狀專題研究中國新醫(yī)改政策的文獻有不少，多集中于論證性研究，實證的量化研究有限。從文獻分析，國內外學者對衛(wèi)生行業(yè)生產(chǎn)效率、醫(yī)院效率的測量方法主要有：比率分析法、計量經(jīng)濟學回歸分析（EconometricRegressionAnalysis）、數(shù)據(jù)包絡分析法、隨機前沿面成本/產(chǎn)出公式（StochasticFrontierCost/ProductionFunction）。目前，國內外學者大都采用數(shù)據(jù)包絡分析法和隨機前沿分析（SFA）進行評價。Grosskopf等人用數(shù)據(jù)包絡分析法比較加利福尼亞22家公立醫(yī)院與60家私人非營利性醫(yī)院的效率后發(fā)現(xiàn)，公立醫(yī)院比私人非營利性醫(yī)院有較高的效率。[26]Ozcan等人通過評估弗吉尼亞州不同所有權的城市醫(yī)院技術效率認為，在有效率的醫(yī)院中，營利性的醫(yī)院較少，而有效率的非營利性醫(yī)院較多，同時營利性醫(yī)院和其他類型的醫(yī)院相比，往往在供給和固定資產(chǎn)方面的投入較少，而在服務和人力方面投入較多。[27]Ozcan等人發(fā)現(xiàn)營利性的療養(yǎng)院比非營利性的療養(yǎng)院有效率。[28]Dalmaumatarrodona等人先用Herfindahl-Hirschmanindex表示市場集中程度，然后用數(shù)據(jù)包絡分析法得到每個醫(yī)院的技術效率和規(guī)模效率，最后用受限因變量的Tobit模型進行回歸分析，結果顯示市場競爭者個數(shù)與醫(yī)院效率存在正相關性。[29]Roberrto等人對意大利1183家醫(yī)院數(shù)據(jù)進行分析后，認為競爭在提高醫(yī)院生產(chǎn)的效率中不能扮演絕對重要的角色。[30]國內學者王寶順等選取中國2005～2008年省級公共衛(wèi)生的投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)為樣本，運用DEA-Malmquist模型分析發(fā)現(xiàn)，受到生產(chǎn)技術變動的影響，地方公共衛(wèi)生財政支出全要素生產(chǎn)率逐年下降。[31]李習平基于2005～2011年省際面板數(shù)據(jù)，運用隨機前沿分析（SFA）發(fā)現(xiàn)中國醫(yī)改政策以及相關法律對中國醫(yī)療衛(wèi)生服務行業(yè)產(chǎn)生巨大的影響，政策的導向性對醫(yī)療機構經(jīng)營也有作用。[32]韓華為等使用基于產(chǎn)出導向的二階段數(shù)據(jù)包絡分析法與Tobit模型，核算了中國31個省份1997～2007年政府衛(wèi)生支出綜合技術、純技術、規(guī)模效率變化及其變化趨勢，指出適當?shù)呢斦瘷嗯c推行醫(yī)療改革均有利于縮小東、中、西地區(qū)之間的效率差異。[33]戴平生利用三階段數(shù)據(jù)包絡分析法方法對1985～2009年中國衛(wèi)生行業(yè)醫(yī)療供給效率進行測度，發(fā)現(xiàn)醫(yī)療供給效率經(jīng)歷了1985～1992年的改善、1993～2002年的低位徘徊和2003～2009年的持續(xù)改善三個階段，效率變化過程體現(xiàn)了明顯的政策效應。[34]不過，現(xiàn)有的研究大多基于宏觀數(shù)據(jù)分析，對個體醫(yī)院服務效率的調查研究相對較少。多數(shù)文獻把不同級別、規(guī)模的醫(yī)院放在一起進行比較。Chilingerian[35]、LaurieJ.Bates[36]均指出：當不同的醫(yī)院專注于不同的方面時，把不同醫(yī)院放在一起進行效率比較是不合適的，因為不同類型的醫(yī)院針對不同的疾病類型，醫(yī)院資源配置結構不同，產(chǎn)出結構也不相同。孫強等運用數(shù)據(jù)包絡分析法對衛(wèi)生部57家成本監(jiān)測醫(yī)院進行效率分析，發(fā)現(xiàn)西部醫(yī)院的總體效率最高、東南沿海地區(qū)醫(yī)院的總體效率偏高于中部地區(qū)的醫(yī)院。[37]汪唯等人利用問卷調查方式對廣東省公立醫(yī)院效率進行分析，并比較不同地區(qū)、不同級別醫(yī)院之間的差異，發(fā)現(xiàn)廣東省公立醫(yī)院平均總體效率值是0.727，表明廣東省公立醫(yī)院總體效率較差，不同地區(qū)醫(yī)院的效率存在差異。[38]李萌等發(fā)現(xiàn)2010年湖南省29家社區(qū)衛(wèi)生服務中心的純技術效率較低，約有78%的社區(qū)衛(wèi)生服務中心存在規(guī)模不經(jīng)濟和資源配置不合理的情況，基本醫(yī)療服務和公共衛(wèi)生服務發(fā)展不均衡。[39]專題研究中國民營醫(yī)院效率的文獻更少，多集中于論證性研究，實證的量化研究更為有限。這可能與民營醫(yī)院屬于私有財產(chǎn)，數(shù)據(jù)采集存在相當大困難有關。楊永梅通過數(shù)據(jù)包絡分析法兩階段方法對上海10家公立和10家外資醫(yī)院的實證分析表明，公立醫(yī)院和外資醫(yī)院之間存在顯著的效率差異，外資醫(yī)院普遍經(jīng)營效率高于公立醫(yī)院。[40]戴魯男等人應用數(shù)據(jù)包絡分析法發(fā)現(xiàn)2005年上海市58家民營醫(yī)院中專科及綜合性醫(yī)院的整體有效性要好于精神康復醫(yī)院與老年護理醫(yī)院，非營利性醫(yī)院的效率好于營利性醫(yī)院，醫(yī)院的總體有效性、技術有效性與規(guī)模有效性差異明顯，規(guī)?；蚣夹g有效性存在缺陷。[41]三數(shù)據(jù)來源和指標選?。ㄒ唬?shù)據(jù)來源本研究通過問卷調查及廣州市衛(wèi)生信息監(jiān)測系統(tǒng)收集廣州地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構（包括駐穗省屬、部屬醫(yī)療衛(wèi)生機構）的數(shù)據(jù)，并建立數(shù)據(jù)庫。主要內容包括基本設施投入情況、人員結構狀況、服務供給狀況、服務使用狀況、經(jīng)費投放與支出情況等。在效率研究方面，我們以不同醫(yī)療衛(wèi)生機構為研究對象，每個機構為1個決策單元，收集2009～2013年投入、產(chǎn)出指標的面板數(shù)據(jù)，計算各機構醫(yī)療衛(wèi)生服務效率的基于DEA投入導向Malmquist指數(shù)。為保證資料的可比性，物價指標以2009年為基期通過各自年份居民消費價格指數(shù)（ConsumerPriceIndex，CPI）轉化，剔除價格因素的擾動。全部數(shù)據(jù)來自廣州市衛(wèi)生信息中心、廣州市衛(wèi)生局、廣州市統(tǒng)計局官方網(wǎng)站，以及《廣州年鑒（2009～2013）》。我們通過電話了解、現(xiàn)場調查、座談會等方式，對醫(yī)療衛(wèi)生服務提供情況進行了核實，通過關鍵知情人訪談了解醫(yī)療衛(wèi)生服務資金籌集、服務組織與提供、支付制度、監(jiān)管、醫(yī)療衛(wèi)生服務機構運行中面臨的困難等進行收集和整理。訪談對象包括衛(wèi)生、財政、社保等政府行政部門的負責人、經(jīng)辦人員，不同類別醫(yī)療衛(wèi)生機構負責人、醫(yī)務人員，服務對象等。（二）投入、產(chǎn)出指標對生產(chǎn)率進行測量的一個關鍵環(huán)節(jié)就是選取合適的投入、產(chǎn)出指標。如果投入和產(chǎn)出的指標設置不合理，那么用數(shù)據(jù)包絡分析法評價醫(yī)院或其他衛(wèi)生組織效率的結果也將失去合理性和科學性。由于醫(yī)療衛(wèi)生服務體系是一個多投入多產(chǎn)出的行業(yè)，國內外學者對于醫(yī)療衛(wèi)生服務體系效率的研究還沒有比較一致的做法。Grosskoprf等研究加利福尼亞州182家醫(yī)院，以醫(yī)生數(shù)、非醫(yī)生全日制勞動力數(shù)、住院病人數(shù)、醫(yī)院凈資產(chǎn)作為投入指標；以急診服務天數(shù)、監(jiān)護天數(shù)、手術病人數(shù)、門診服務人次數(shù)作為產(chǎn)出指標。[42]Bitran等研究美國160家醫(yī)院，以全日制人員數(shù)、直接工資支出、其他直接支出作為投入指標；以15個主要診斷病種的出院人數(shù)作為產(chǎn)出指標。[43]龐慧敏等人評價綜合醫(yī)院效率時，以衛(wèi)生技術人員數(shù)、行政管理人員數(shù)、工勤人員數(shù)、病床數(shù)、固定資產(chǎn)總值、醫(yī)院年度總支出作為輸入指標，以門急診人次、住院人次、平均住院日作為輸出指標。[44]李萌等人在研究社區(qū)衛(wèi)生服務中心效率時，以資產(chǎn)總額、用房面積、實際床位、公共衛(wèi)生醫(yī)師數(shù)為醫(yī)療服務投入指標，以資產(chǎn)總額、用房面積、實際床位、公衛(wèi)醫(yī)師數(shù)為公共衛(wèi)生服務指標，門診人次、急診人次、出診人次建檔人數(shù)、孕產(chǎn)婦管理人數(shù)、0～6歲兒童預防接種人數(shù)、高血壓管理人數(shù)為產(chǎn)出指標。[45]李湘君等人在農村鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院生產(chǎn)效率研究中使用每千人醫(yī)療衛(wèi)生機構床位數(shù)量、每千人醫(yī)療衛(wèi)生機構專業(yè)人員數(shù)作為投入變量，每千人口診療人次、每千人口住院人數(shù)、病床使用率和患者平均住院天數(shù)作為產(chǎn)出變量。[46]不過，無論將何種要素納入研究指標中，醫(yī)療衛(wèi)生機構作為具備公益性、福利性和一定經(jīng)營性的單位，在指標的選擇過程中要遵循以下原則：絕對指標與相對指標的搭配要合理，主要以絕對指標為主；投入產(chǎn)出指標的總數(shù)要小于決策單元數(shù)量的一半，必要時需將同類指標進行合并或摒棄某些指標；指標能夠量化并具備相同的性質，能夠充分反映醫(yī)療衛(wèi)生機構信息，可獲得性強。[47]本研究在專家咨詢和文獻分析的基礎上，考慮數(shù)據(jù)的可得性和模型對參數(shù)的限制，選取相應變量指標。由于醫(yī)療機構和公共衛(wèi)生機構是中國醫(yī)療衛(wèi)生服務體系的兩個互相聯(lián)系卻又相對較為獨立的系統(tǒng)，其產(chǎn)出也有較大不同。為了更為全面地評價醫(yī)療衛(wèi)生服務體系，我們在大量文獻研究分析和質性研究的基礎上開展了多輪專題小組討論，遵循目的性、全面性、精簡性、可比性的篩選原則，通過專家深入訪談和專家咨詢，結合專家的意見和觀點。本書盡可能選擇一致的投入、產(chǎn)出變量，同時根據(jù)不同醫(yī)療衛(wèi)生服務系統(tǒng)增減個別變量，從而建立不同變量體系來評價中國醫(yī)療衛(wèi)生服務體系各子系統(tǒng)的運營效率。1.投入變量參考《醫(yī)院管理評價指南》（2008年版），投入變量方面選取3項指標：在崗職工人數(shù)、實有床位數(shù)、萬元以上設備總價值。其中，社區(qū)衛(wèi)生服務體系由于選擇的研究對象是沒有設置床位的社區(qū)衛(wèi)生服務中心，故沒有實有床位數(shù)這項指標；而在公立醫(yī)療服務和民營醫(yī)療服務兩個體系中因為臨床醫(yī)療需要，增加1項房屋面積指標。勞動力是一項最重要的投入要素，但勞動力過多則導致成本增加，效率下降。選取床位、設備、房屋等固定資產(chǎn)作為投入要素，原因是近年來國家不斷加大投入以及為了提高競爭力，各醫(yī)療衛(wèi)生機構不斷改善硬件設備、增設分支機構，擴大規(guī)模。這一方面提高了服務效率，但同時也增加了運營成本，可能存在規(guī)模過大等問題。在投入的測量方面，經(jīng)濟成本雖也是醫(yī)療衛(wèi)生服務的重要考慮因素，但絕非必要因素?？紤]到經(jīng)濟投入指標可能與人力資源、物力資源投入有一定交叉，從而影響各指標的獨立性，本研究未選擇經(jīng)濟投入指標。2.產(chǎn)出變量參考《醫(yī)院管理評價指南》（2008年版），醫(yī)療衛(wèi)生服務產(chǎn)出指標以總診療人次數(shù)、入院人次數(shù)2項指標為代表。在社區(qū)衛(wèi)生服務體系一章中，由于選擇的研究對象是沒有設置床位的社區(qū)衛(wèi)生服務中心，故在產(chǎn)出指標中不包括入院人次數(shù)。醫(yī)療衛(wèi)生機構是非營利性公益事業(yè)單位，不應以營利為根本目的，而應以患者福利最大化為目標。如果以收入作為產(chǎn)出的指標衡量規(guī)模則結果將會因為偏離目標而產(chǎn)生偏誤。因此，本書除了討論民營醫(yī)療服務體系的一章，沒有將收入納入其他服務體系產(chǎn)出指標。參考《國家基本公共衛(wèi)生服務規(guī)范》（2009年版），并結合鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院、社區(qū)衛(wèi)生服務中心的功能定位，公共衛(wèi)生服務產(chǎn)出指標以年末城鎮(zhèn)居民健康檔案累計建檔人數(shù)、年內0～6歲兒童國家免疫規(guī)劃接種人次數(shù)、年內孕產(chǎn)婦建卡人數(shù)、年末高血壓規(guī)范管理人數(shù)、年末糖尿病規(guī)范管理人數(shù)6項指標為代表。表3-1不同醫(yī)療衛(wèi)生服務體系統(tǒng)醫(yī)療衛(wèi)生服務模型的變量體系表3-1不同醫(yī)療衛(wèi)生服務體系統(tǒng)醫(yī)療衛(wèi)生服務模型的變量體系-續(xù)表3.指標說明本書涉及相關指標基本參照《中國衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒》的定義劃分，對個別指標進行了部分修改，具體說明如下。（1）醫(yī)療衛(wèi)生機構1）醫(yī)療衛(wèi)生機構指從衛(wèi)生（衛(wèi)生計生）行政部門取得《醫(yī)療機構執(zhí)業(yè)許可證》，或從民政、工商行政、機構編制管理部門取得法人單位登記證書，為社會提供醫(yī)療保健、疾病控制、衛(wèi)生監(jiān)督服務或從事醫(yī)學科研和醫(yī)學在職培訓等工作的單位。醫(yī)療衛(wèi)生機構包括醫(yī)院、基層醫(yī)療衛(wèi)生機構、專業(yè)公共衛(wèi)生機構、其他醫(yī)療衛(wèi)生機構。2）公立醫(yī)院指經(jīng)濟類型為國有和集體的醫(yī)院。3）民營醫(yī)院指經(jīng)濟類型為國有和集體以外的醫(yī)院，包括聯(lián)營、股份合作、私營、臺港澳投資和外國投資等醫(yī)院。4）基層醫(yī)療衛(wèi)生機構包括社區(qū)衛(wèi)生服務中心（站）、街道衛(wèi)生院、鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院、村衛(wèi)生室、門診部、診所、醫(yī)務室。5）醫(yī)院