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参考文献：郁昕怡, 徐佳苗, 刘健, & 黄晓光. (2024). 基于dea-tobit模型的某省公立医院运行效率及其影响因素研究. 卫生软科学, 38(11), 46-50.
本研究通过数据包络分析（DEA）和 Tobit 回归模型，对某省（J 省）2022 年度 297 家公立医院的运行效率及其影响因素进行了实证研究，旨在为我国公立医院科学合理分配医疗资源提供参考。
1 研究背景
研究问题：研究旨在分析 J 省公立医院的运行效率及其影响因素，以期为我国公立医院科学合理分配医疗资源提供参考。
研究难点：研究难点包括如何准确选取投入产出指标、如何处理数据包络分析中效率值的受限因变量问题，以及如何全面考虑影响医院运行效率的内外部因素。
文献综述：文章在文献综述部分提到了数据包络分析（DEA）和 Tobit 回归模型在医院效率评估中的应用，并指出了现有研究中对医院效率影响因素的分类，包括外部环境因素和医院内部因素。
2 研究方法
数据包络分析（DEA）：研究采用数据包络分析方法，选取了 297 家公立医院作为研究对象，收集了各家医院的卫生统计报表数据。通过 DEA 模型，选取了卫生技术人员数、床位数、万元以上设备数作为投入指标，总诊疗人次数和出院人数作为产出指标，计算了综合效率、纯技术效率和规模效率。
Tobit 回归分析：为了分析影响医院效率的因素，研究使用了 Tobit 回归模型。该模型以 DEA-BCC 模型估算的纯技术效率值作为因变量，选取了医院所在地区生产总值、地区常住人口、在职职工数、医护比、总收入、药占比、医师日均担负诊疗人次作为自变量，探讨了这些因素对医院效率的影响。
3 研究结果
效率评价：研究发现 J 省 2022 年公立医院的综合效率均值为 0.612，纯技术效率均值为 0.658，规模效率均值为 0.919。其中，13 家医院实现了综合效率为 1，整体有效率为 4.38%；26 家医院纯技术效率值为 1，有效率为 8.75%；19 家医院规模效率值为 1，有效率为 6.40%。
效率分布：研究显示，45.12%的公立医院综合效率在[0.6, 0.8)区间内，81.48%的公立医院规模效率在[0.8, 1.0)区间内。不同级别和类型的医院效率存在差异，三级医院中，中医院的综合效率均值与纯技术效率均值都略低于综合医院与专科医院，而二级医院中，综合医院的综合效率和纯技术效率均值较低。
规模报酬：J 省 47.81%的公立医院规模报酬递减，9.43%的公立医院规模报酬不变，42.76%的公立医院规模报酬递增。二级医院中规模报酬递增趋势的占比显著高于三级医院，而综合医院中规模报酬递减趋势的占比明显高于中医医院与专科医院。
4 公立医院效率影响因素分析
Tobit 回归分析结果：研究发现医院所在地区的 GDP、地区常住人口、医护比、总收入、药占比和医师日均担负诊疗人次均是影响公立医院运行效率的因素。其中，地区常住人口、医护比、总收入和医师日均担负的诊疗人次与医院效率呈正相关，而医院所在地区的 GDP、在职职工数以及药占比与医院效率呈负相关。
效率与药占比关系：研究指出，医院运行效率与药占比呈负相关，即药品收入占医疗收入的比重越大，医院运行效率越低。这表明控制药占比有助于医院的可持续发展。
5 讨论
运行效率与规模扩张：J 省公立医院整体运行效率相对较低，规模扩张影响了运行效率的提高。研究建议适度控制医院单体规模发展，注重医院内涵建设。
人才技术发展与规模扩张不同步：公立医院人才技术发展与规模扩张不同步，技术效率仍具提升空间。研究建议加强人才建设，强化管理水平。
药占比与运行效率关系：运行效率与药占比呈负相关，控制药占比有助于医院可持续发展。研究建议注重技术创新，有效降低药占比。
6 结论
公立医院运行效率：J 省公立医院整体运行效率相对较低，规模扩张影响了运行效率的提高。研究指出，医院所在地区的 GDP 水平与医院运行效率存在负相关，而地区常住人口、医护比、总收入和医师日均担负的诊疗人次与医院效率呈正相关。
人才技术与规模扩张：公立医院人才技术发展与规模扩张不同步，技术效率仍具提升空间。研究建议加强人才建设，强化管理水平，提升医院整体技术水平和科研成果转化能力。
药占比控制：运行效率与药占比呈负相关，控制药占比有助于医院可持续发展。研究建议注重技术创新，有效降低药占比，促进合理用药，降低医疗费用。
