标题
数据：我国医疗服务效率低下、
区域不均衡，根源何在？
原标题
我国医疗服务效率的
时空演进趋势及影响因素
作者
孔凡懿1 刘缘2
刘佼磊3 王鸿蕴4
1清华大学医院管理研究院
2中国人民大学公共管理学院
3天津医科大学第二医院保健医疗部
4北京中医药大学管理学院
基金来源
国家卫生健康委员会
规划发展与信息化司，
健康中国建设揭榜攻关项目
来源
《医学与社会》
2024年 第10期
关键词
医疗服务
效率
时空演进
影响因素
摘要
目的：分析我国医疗服务效率的时空演进趋势及影响因素，为提高医疗服务效率提供一定参考。
方法：基于DEA-Malmquist模型测算医疗服务效率，通过双向固定的面板Tobit模型识别医疗服务效率的影响因素。
结果：时间尺度上，2009-2020年技术进步指数变化幅度在0.882-1.024,均值为0.949。
空间尺度上，31个省份的技术进步指数均小于1,均值呈现“东部>西部>中部”的特征。
影响因素上，医疗服务效率受到区域外部环境和医院内部环境共同影响。
结论：医疗服务效率主要因技术创新能力不足而在时间尺度上折损，在空间尺度上区域失衡。医院住院人数、医院门诊医药费用、区域人口密度、老龄化程度会导致效率折损，注册护士数量、财政自主性则会促进效率改善。因此，需要从“政府-医院”的二元视角入手，采取技术赋能、制度约束、资源调配、资金支持、人才吸纳等措施提高医疗服务效率。
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正文
党的二十大报告指出，政府要把保障人民健康放在优先发展的战略位置，完善人民健康促进政策。目前，虽然我国已建立起世界上规模最大的医疗卫生体系，基本医疗保险参保率稳定在95%，主要健康指标居中高收入国家前列。但是在当今社会结构转型、居民健康需求多样的背景下，我国的医疗服务仍然存在效率低下问题。医疗服务效率关注的是服务供给的有效性与供需匹配度，本质遵循医疗服务是一种准公共产品的判断。
因此，此类问题需要在明晰效率时空演进状况的基础上，识别影响因素的复杂谱系，进而从多元主体出发找寻解决方案。为此，学界进行了很多研究，主要集中于测算技术与影响因素两个方面。
第一，学界基于异质性统计学方法，测算医疗服务效率——
首先，基于非期望产出-超效率SBM模型，结合Dagum基尼系数、Kernel密度估计法、ESDA模型，测算全国、农村地区的医疗服务效率。
其次，基于DEA模型，并与BBC模型、Malmquist指数、Tobit模型结合共同识别全国省级区域、经济分区、单一省份、公立医院的静态与动态效率变动情况。
再次，基于随机前沿模型进行统计测度，既有聚焦全国宏观区域，又有探究县乡微观范围。
值得说明的是，除技术方案选择不同外，学界在效率的演进情况与区域差异程度也存在诸多争论，测算效果大不相同。但从同质性上而言，多种方案在指标选择上仅选择每万人医院数、每万人医院床位数、每万人医师数，在研究结论上均发现医疗服务效率存在低下与区域发展失衡的问题。
第二，学界从不同视角切入，归纳复杂的影响因素。
就研究对象而言，主要是依托个体社会经济特征，并结合女性、贫困人口等群体特征，剖析年龄、性别、受教育程度、收入水平、贫困水平与代际传递等对医疗服务效率的影响。
就研究区域而言——
一方面聚焦静态的单一省份、经济地理区域与农村，筛选出区域经济水平、城镇化水平、政府财政投入、病床使用率、治愈率、医护比等因素。
另一方面探究动态的区域联动与溢出效应，通过空间计量识别网络结构、时空演化与区域差异，归纳出经济发展水平、人口密度、对外开放程度、老年抚养比、地理临近性等影响因素。
综上所述，现有研究虽然成果多样，但尚未形成客观的医疗服务效率测算体系，投入与产出指标选取较为简单，覆盖面窄。同时，单独聚焦卫生维度的研究较少，且弱化对宏观服务效率的关注，效率测算结果缺乏客观性与普适性。此外，关于影响因素的选择也多聚焦区域特征与个体特征，缺乏对内外部环境的划分与综合考量。
基于此，本研究对深化医改后我国医疗服务进行效率测算、规律识别与因素筛选，进而探讨现有困境改善的优化路径。这不仅在理论层面提供一套完善的医疗服务效率测算指标与结果，而且在实践层面上为多元主体了解医疗服务效率低下的原因、推进医疗服务体系完善与健康中国建设提供一定参考。
一、资料来源与方法
资料来源与指标选取
选择2010-2012年《中国卫生统计年鉴》、2013-2017年《中国卫生和计划生育统计年鉴》、2018-2021年《中国卫生健康统计年鉴》中31省份（港澳台除外）的面板数据作为主要资料来源，缺失值采用线性插值法补齐。
遵循DEA方法的“投入-产出”比的逻辑，通过厘清医疗服务的内涵与边界确定主要投入维度，通过明晰医疗服务效益的作用领域确定主要产出维度——
投入方面，主要以“医疗服务物品”与“医疗服务方式”为切入点；
产出方面，主要以医疗服务的“效用领域”为切入点，确定产出目标与预期效益，这可模糊性统分为经济与社会两大类——
经济效益是指医疗服务的直接效益，通常包含业务产出、经济产出等；
社会效益是指医疗服务衍生的间接效益，例如人口预期寿命、传染病发病率等。见表1。
表1 医疗服务效率测算指标体系
环境变量选取聚焦医院内部环境特征与区域外部环境特征两类——
前者包括医院住院人数（千万人）、医院门诊医药费（万元）和注册护士数量（千万人）。
后者包括人均地区生产总值（地区生产总值/地方年末总人口数）、财政自主性（地方财政一般预算收入/地方财政一般预算支出）、区域人口密度（Ln（人口数/面积））、老龄化程度（老年人口数/劳动年龄人口数）。
研究方法
其一，数据包络分析（data envelopment analysis，DEA）根据固定投入获得的最大产出或固定产出的最小投入确定相对有效生产前沿面，通过比对其与决策单元的偏离程度评价相对有效性。本研究将以DEA方法为基础构建测度体系。但是传统DEA模型无法应用于面板数据的分析，而Fare等学者构建的Malmquist方法则可以反映面板数据的发展趋势。因此，选择DEA-Malmquist方法测算不同时期的医疗服务相对效率及时空演进规律。具体而言，其t期到t+1期的模型为：
统计学方法
使用Excel2021对数据进行整理与时空尺度演进图的绘制，DEAP2.1进行数据包络分析以测算医疗服务效率，应用Stata17进行影响因素的面板Tobit回归分析。
二、结果
医疗服务效率
的时间尺度演进规律
首先，技术效率变动指数（EFFch）及其分解指标整体数值呈现同质特征，11个跨期区间内31个省份的技术进步指数变化幅度在0.882—1.024。其次，技术进步指数（Techch）平均值为0.949，仅2019—2020年数值超过1。再次，全要素生产率（Tfpch）在11年的均值为0.950，呈现出波动下降的趋势，下降幅度为5%，其趋势和幅度与技术进步指数（Techch）呈现同步性。见图1。
图1 医疗服务效率
的时间维度Malmquist分解指数
医疗服务效率
的空间尺度演进规律
首先，在技术效率变动指数（EFFch）及其分解指标上，31个省份的数值几乎全部大于1，呈现增长状态。
其次，技术进步指数（Techch）数值在全部区域均小于1，东部的数值大多明显高于中西部，在均值上大体呈现“东部>西部>中部”特征，存在明显的倾斜与凹陷状态。
再次，全要素生产率（Tfpch）的趋势和幅度与技术进步指数（Techch）呈现同步性。即纯粹的组织因素无法转换为效率增长动能，技术因素是制约医疗服务效率的关键因素。见图2。
图2 医疗服务效率
的空间维度Malmquist 分解指数
医疗服务效率影响因素
的面板Tobit回归分析
列（1）为仅加入内部环境的回归结果，列（2）为仅加入外部环境的回归结果，列（3）则报告了双向固定效应下同时加入内部环境和外部环境的估计结果。
列（3）结果表明，内部环境的注册护士数量、外部环境的财政自主性会对医疗服务效率产生显著正向影响，而内部环境的医院住院人数和医院门诊医药费、外部环境的区域人口密度和老龄化程度则会对医疗服务效率产生显著负向影响。见表2。
表2 医疗服务效率
影响因素面板Tobit分析
三、讨论
2009-2020年
我国医疗服务效率时间上波动下降，
空间上区域失衡
时间维度而言，我国医疗服务效率呈现折损状态，可能有以下几个原因。
一方面，伴随经济高质量发展与人口老龄化纵深，居民健康需求日益朝向复杂化、高层次转变，医疗服务的供需矛盾日益尖锐，服务效率相较于需求迭代效率的滞后性明显。
另一方面，在新型医疗卫生体制改革日益步入深水区后，原有纯粹聚焦组织学视角的制度安排提效方式也已失效。需注意的是，2019—2020年技术进步指数超过1，可能与医疗卫生体制改革进入深水区后，国家通过政策发力打破惯性思维和历史偏差息息相关。例如，2019年7月国务院印发《国务院关于实施健康中国行动的意见》《健康中国行动组织实施和考核方案》《健康中国行动（2019—2030年）》3份文件，均要求重视医疗服务效率的改善。
空间维度而言，各区域虽然从“结构—功能”视角出发，通过组织场域的制度互嵌构建完善的医疗服务机制，但是在智慧医疗服务、数字技术的建设上，整体水平不足，区域差异明显，东部区域存在技术吸纳与垄断趋势。可能有以下几个原因——
一方面，经济发达区域人口虹吸效应强，医疗服务诉求大、类型多，造成超负荷的医疗服务效率折损；经济欠发达区域核心注意力聚焦于经济发展，对民生性服务的重视程度稍弱，医疗服务效率较低。
另一方面，区域经济发展分层导致医疗卫生资源存在禀赋差异，地方政府在医疗卫生服务供给、技术应用、资源配置等能力上参差不齐。
进一步而言，无论时间抑或空间维度，结果显示纯粹的组织因素已经无法转换为全要素生产率增长的动能点，技术进步指数是影响医疗服务效率的关键因素。因此，强化院内外的技术嵌入与创新赋能成为改善医疗服务效率的必然要求。这需要“央地政府—医院”多元主体协同发力——
其一，中央政府应为医疗技术提供政策引导，建立多渠道、长效稳定的医疗技术创新支持机制，重视人才培养，鼓励高校等科研院所与医药企业展开合作。同时，构建协同高效的数字医疗监管体制，强化跨部门、跨层级、跨区域的协同会商机制，构建智能化、简便化、信息化的医疗数据管理机制。
其二，地方政府应将医疗数字化作为新基建的重要内容之一，重点发展远程医疗、互联网医疗模式，确保医疗机构实现弹性扩展与资源共享，为医疗数字化注入强大推力。同时，积极引入先进的医疗技术和医疗器械，构建跨区域医联体，并通过财政支持、税收优惠、技术攻关、人才培养等方式鼓励高精尖技术创新，打破关键医疗技术封锁。
其三，医院应推动构建智慧医院，投资先进的医疗技术设备，引入大数据、人工智能技术，助力医学诊断、临床决策支持、药物研发、疾病预测等领域的智能化。同时，完善高速稳定的网络、安全系统、数据存储等，更新医院信息化网络全线路，建立数字化的整合型医疗信息平台，例如，电子病历系统、医疗影像系统、实验室信息系统等。
我国医疗服务效率
受到区域财政自主性､
区域人口密度､老龄化因素影响
结果显示，区域外部环境的财政自主性会对医疗服务效率产生显著正向影响，而区域人口密度和老龄化程度则会产生显著负向影响。溯其根源——
其一，财政自主性的正向作用是因为享有较高财政自主权的地方政府可以掌握地方财政资源的支配权。同时，在央地“委托—代理”框架下，中央政府会凭借转移支付、纳入服务绩效的官员问责与晋升机制等方式引导地方政府提高民生性投资力度，遏制腐败与寻租行为，优化医疗服务效率。
其二，区域人口密度的负向作用是因为人口高密度聚集处存在复杂多样的医疗健康需求，服务边际成本提升；而且因不确定性的负效应，地方政府容易选择加大基础设施建设投入，医疗服务被挤出，效率受损。
其三，老龄化程度的负向作用是因为老龄化催增大幅度的健康保障需求，医疗服务体系压力攀升，服务效率受损。值得注意的是这会形成逻辑闭环，医疗服务不足又会激化“未老先衰”的矛盾，进一步加剧社会老化程度。此外，这也受到老年人“数字鸿沟”、智慧医疗服务供给模式发展受阻的影响。
这需要从政府侧发力——
一方面，中央政府应鼓励省级政府结合实际情况出台区域医疗服务政策，通过转移支付和专项拨款向欠发达地区提供医疗服务资金，并深化财税体制改革，赋予地方政府适度的财政自主权，提高税收分配的公平性和透明度。此外，建立自上而下的纵向监督机制，设立专门的医疗服务监察组，完善地方政府官员和医院绩效的考核机制。
另一方面，地方政府既要通过绩效改革、下沉优质资源等措施，缩小辖区内部的医疗资源差距，又要完善区域协调联动机制，加强横向协作，逐步形成财政合理分担、技术支持、资源共享的良性互动机制。同时，制定人口流动和定居政策，防止无节制的“人口虹吸”和点状人口大规模集聚。并着重关注老龄群体及其疾病谱的发展趋势，提供老年定制化的医养服务，如安宁疗护、老年慢性整合体系治疗等。
此外，按照属地管理的原则，重视医院管理工作，与医院管理者密切联动，优化医院设立审批、运营监督、财政支持与预算报销等工作，并将医疗服务效率水平列为医院质量评价体系的重要指标。
我国医疗服务效率
受到医院住院人数、
门诊医药费、注册护士数量
等因素影响
结果显示，内部环境的医院住院人数和医院门诊医药费会对医疗服务效率产生显著负向影响，而注册护士数量则会产生显著正向影响。溯其根源——
其一，住院人数的负面效应根源于医院等级规模、病床数和患者承载力的有限性。罹患疾病而急需接受住院治疗的患者数量急剧增加，具备有限床位数的医院需要面对未知数量的服务对象，诊疗体系压力攀升，出现病床利用率差、诊疗间隔时间长、医护工作人员服务负担加重等问题，服务效率受损。
其二，医院门诊医药费的负面效应根源于其蕴含医疗费用管理不善、医疗资源分配不均与过度诊疗的问题。这是规范缺位下诊疗冗余操作的产物，容易激发医患矛盾，导致患者不愿意配合诊疗，限制医疗服务效率的提升。
其三，注册护士数量的正面效应根源在于提供服务的专业人数基数扩大，其既可以专注于医疗诊断、患者照护、健康预防教育服务，又会与医生、医技等密切合作，形成分工明确、协同高效的服务体系，改善医疗服务效率。
这需要从医院侧发力——
其一，合理拓宽医院病床数，降低非理性的病床使用天数，提高病床使用率和医疗设备的利用率。同时，与社区医疗、家庭医生联动配合，引导非必要住院患者采取基层医疗和居家治疗的方式。
其二，推动医保支付方式改革，完善药品采购、药品质量管理，降低药品成本，降低门诊医药费用；同时，构建完善的医生诊疗监督制度，改善医护人员的薪资待遇，加强廉洁教育，避免过度诊疗导致的医药费用过高问题。
其三，注重专业护理人才的吸纳和管理工作，既通过多渠道招聘优秀护理人才，提供有竞争力的薪资、福利、培训，又整合现有护理人才，建立健全管理制度。
（本文仅代表发言专家个人观点，与其所供职单位或“健康国策2050”官方立场无关。）
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