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湖南省中医医院医疗服务效率及预测研究

2018-12-20王莹黄敏媛魏建好杨安文尹诗林陈丹李邦靖谌思苗

中国中医药信息杂志 2018年10期
关键词:数据包络分析中医医院

王莹 黄敏媛 魏建好 杨安文 尹诗林 陈丹 李邦靖 谌思苗

摘要:目的  通過对2010-2015年投入与产出的分析,在效率分析基础上预测湖南省中医医院2016-2020年的投入与产出数量。方法  收集2010-2015年湖南省中医医院的医疗服务相关数据,运用数据包络分析(DEA)中产出导向型的VRS-BCC模型,对投入与产出数据进行效率分析。根据效率分析结果,运用统计回归模型对2016-2020年的投入与产出数量进行预测。结果  湖南省中医医院2010-2015年综合技术效率均为1,DEA有效。据此预测出2016-2020年投入与产出的具体数量均有所增长。结论  湖南省中医医院政府投入不断增加,新医疗改革实施后医疗服务效率良好,建议从鼓励社会资本进入中医领域、注重中医药专业人才培养,发挥中医药特色优势等方面,促进湖南省中医医院不断发展。

关键词:中医医院;医疗服务效率;数据包络分析;统计回归模型

DOI:10.3969/j.issn.1005-5304.2018.10.002

中图分类号:R2-05    文献标识码:A    文章编号:1005-5304(2018)10-0004-05

Study on Medical Service Efficiency and Prediction of TCM Hospitals in Hunan Province

WANG Ying1, HUANG Min-yuan2, WEI Jian-hao3, YANG An-wen2, YIN Shi-lin2,CHEN Dan2, LI Bang-jing4, CHEN Si-miao1

School of Humanities and Management, Hunan University of Chinese Medicine, Changsha 410208, China; 2. Xiangya School of Public Health of Central South University, Changsha 410078, China;3. School of Information Science and Engineering, Hunan University, Changsha 410012, China;4. School of Economics and Trade, Hunan University of Commerce, Changsha 410205, China

Abstract: Objective To predict the input and output of TCM hospitals in Hunan Province from 2016 to 2020 on the basis of efficiency analysis through analysis of the input and output of 2010-2015. Methods The data of medical service of TCM hospitals in Hunan Province were collected from 2010 to 2015, and the output-oriented VRS-BCC model in data envelopment analysis (DEA) was used to analyze the efficiency of input and output data. Based on the results of efficiency analysis, the statistical regression model was used to predict the input and output of 2016-2020. Results The comprehensive technical efficiency of TCM hospitals in Hunan Province was 1, and DEA was effective. On this basis, it was predicted that the specific amount of input and output in 2016-2020 would increase. Conclusion The government investment in TCM hospitals in Hunan Province has been increasing. After the implementation of the new medical reform, the medical service efficiency is good. It is suggested that the development of TCM hospitals in Hunan Province should be promoted by encouraging the social capital to enter TCM field, focusing on the cultivation of TCM professionals and exploiting the advantages of TCM to the full.

    KeywordsTCM hospitals; medical service efficiency; data envelopment analysis; statistical regression model

《“健康中国2030”规划纲要》(国发〔2016〕32号)指出,要充分发挥中医药的独特优势,提高中医药服务能力;发展中医养生保健治未病服务;推进中医药继承创新。中医医院作为中医药具体工作的承担者,是贯彻落实相关政策的执行者,也是体现中医发展状况的晴雨表,中医医院的效率高低对整个中医药事业发展影响深远。《湖南省“十三五”卫生与健康规划》(湘发改规划〔2016〕790号)提出,2020年,全省人均期望寿命要从75.9岁提高到77岁。为实现该目标,提高国民健康水平,应充分发挥中医医院在卫生事业发展中的作用。因目前中医医院在财政投入方面相对稳定且所占比例较低,因此提高效率成为解决问题的关键。本文对湖南省中医医院的医疗服务效率进行分析,了解其基本运行情况,进而预测未来5年的产出与投入数量,为主管部门进行政策调整提供参考。

1  资料与方法

1.1  数据来源

本研究数据来源于2010-2015年《湖南省卫生事业发展统计情况》[1]、《湖南省2015年卫生和计划生育事业发展统计公报》[2]、《中国卫生和计划生育统计年鉴》[3]。选取中医医院机构数、卫生技术人员数和床位数作为医疗服务效率的投入指标,选取诊疗人次、平均住院时间、病床使用率和入院人次作为产出指标,见表1。

1.2  方法

本研究主要采用数据包络分析(DEA)方法和统计回归方法。DEA是一种基于被评价对象间相对比较的非参数技术效率分析方法,适用于多投入、多产出的效率评价[4]。本文根据DEA方法中产出导向型的VRS-BCC模型,采用DEAP2.1软件对2010-2015年的相应数据进行效率分析。统计回归模型是通过对内部规律复杂的数据进行统计分析,运用数学建模的方法找到与数据拟合最好的模型,通常适用于预测、控制、优化等。本文采用Matlab7.0软件,运用统计回归模型中的一元回归模型测算产出指标,再运用统计回归模型中的多元回归模型测算投入指标,对2016-2020年发展情况进行预测。

2  结果与分析

2.1  2010-2015年综合技术效率评价

2010-2015年湖南省中医医院的综合技术效率、纯技术效率和规模效率均等于1,即DEA有效,说明医疗服务效率处于最佳水平,生产投入得到了最充分利用,达到了最高的产出值,见表2。

2.2  2010-2015年投入与产出指标的目标值

经测算,2010-2015年湖南省中医医院的投入目标值与原始值相同,见表3。

2010-2015年,湖南省中医医院的产出目标值与原始值也相同,见表4。投入和产出的目标值验证了表2医疗服务效率有效的结论,即DEA有效。同时因原始值精准有效,故可预测出2016-2020年的投入与产出数量。

2.3  产出指标预测

采用统计回归模型中的一元回归方法,根据表1中的原始数据,分别找出年份与诊疗人次、平均住院时间、病床使用率、入院人次的回归模型,根据各回归模型计算出2016-2020年的4个产出指标的数量。

以年数(X)与诊疗人次(Y)为例,原始值见表1。将2010-2015年的年数与诊疗人次数代入Matlab软件计算,找到拟合程度最高的回归模型为Y=1679×sin(0.108 2X+1046),该模型的确定系数为0.997 5,即准确度为99.75%。将自变量(2016-2020年)代入回归模型,得出因变量(诊疗人次)分别为1571.5、1626.1、1661.8、16778、1674.5万人次。采用相同的方法计算出平均住院时间、病床使用率、入院人次的数值,结果见表5。

2.4  投入指标预测

采用统计回归模型中的多元回归方法,根据表1中2010-2015年4个产出指标(X)的各项数据,找出其与2010-2015年投入指标(Y)之间关系的回归模型,从而根据回归模型计算出2016-2020年投入指标的数量。

首先对卫生技术人员数量进行预测。将诊疗人次(X1)、平均住院时间(X2)、病床使用率(X3)、入院人次(X4)作为自变量,卫生技术人员(Y)作为因变量。根据表1中2010-2015年的相应数据,应用Matlab软件中的corrcoef函数检验X1X2X3X4Y这5个指标之间的相关性,结果如下:

由corrcoef函数关系可得:X1X2X4Y的绝对值均大于0.85,而且X1X2X4之間的相关性也大于0.85,故X1X2X4Y都有关系,X3Y没有关系,下面对X1X2X4Y分别进行研究。

X1(诊疗人次)、X2(平均住院时间)与Y(卫生技术人员)的关系:假设Y=P00+P10X1+P01X2,将X1X2Y在2010-2015年的数据代入,确定回归方程为Y=6.844+0.002 293X1-0.606 9X2(置信区间为95%),该函数的确定系数为0.912 2,即该模型的准确度为91.22%。

X2(平均住院时间)、X4(入院人次)与Y(卫生技术人员)关系:根据相同方法得到回归方程:Y=4.679-0.323 6X2+0.021 39X4(置信区间为95%),该函数的确定系数为0.906 2,即该模型的准确度为90.62%。

X1(诊疗人次)、X4(入院人次)与Y(卫生技术人员)关系:根据相同方法得到回归方程:Y=-0.307 4-0.002 092X1+0.012 34X4(置信区间为95%),该函数的确定系数为0.909 5,即该模型的准确度为90.95%。

通过比较上述3种模型的准确度发现,X1X2Y的关系模型最准确,故拟合的回归模型为Y=6.844+0.002 293X1-0.606 9X2。根据表5中的诊疗人次(X1)及平均住院时间(X2)的数值,可得出卫生技术人员(Y)的值。采用相同方法计算出2016-2020年机构数、卫生技术人员数和床位数,见表6。

2.5  2016-2020年预测结果的综合技术效率

2016-2020年,湖南省中医医院的综合技术效率、纯技术效率和规模效率均等于1,DEA有效,说明预测的投入和产出的相应指标能够达到医疗服务效率的最佳水平,使生产投入得到最充分利用,达到最高的产出值,即验证了投入和产出指标的预测结果有效,见表7。

3  讨论

2010-2015年,湖南省中医医院医疗服务效率均有效,投入获得了良好产出。根据预测结果,2016-2020年湖南省中医医院的产出水平将不断提高,相应的投入指标亦应有所调整。如果2020年湖南省中医院的机构数达到167个,卫生技术人员数为5.95万人,床位数为12.09万张,则湖南省中医医院医疗服务能达到最佳效率。

3.1  湖南省中医医院的政府投入不断提高

2015年,湖南省中医医院为138家,较2010年增加13家。卫生技术人员由2010年2.76万人增至4.85万人。2015年床位数约为4.60万张,较2010年增长1.17万张。“十二五”期间,湖南省不断增加政府投入,推进公立医院管理体制改革,提升公立医院公益性,破除以药养医机制。2015年的相关数据验证了湖南省满足《“十二五”期间深化医药卫生体制改革规划暨实施方案》(国发〔2012〕11号)关于落实公立医院政府补助政策,逐步加大政府投入,对中医院(包括民族医院)、传染病院、精神病院、职业病防治院、妇产医院及儿童医院等在投入政策上予以倾斜的要求。

根据2016年《湖南省“十三五”卫生与健康规划》要求,到2020年,湖南省要建设一批國家、省级中医综合性(专科)区域医疗中心,每个市级行政区域内建设1个市级中医综合性医疗中心,90%以上县级中医医院达到二级甲等标准,同时要加强基层中医药服务网络建设。因此,在“十三五”规划期间,湖南省可在已有基础上继续加强对中医医院的投入。

3.2  新医疗改革实施后中医医院医疗服务效率良好

根据上述分析结果,湖南省在“十二五”规划期间,中医医院的技术效率、规模效率、纯技术效率均有效,政府对中医医院的投入取得较好效果,达到相应的预期产出。2009年,新医疗改革政策开始实施。2010年,湖南省36个县市区开始实施基本药物制度。2015年实现了城乡基本医疗保险全覆盖、基本药物制度全覆盖。同时,促进中医药发展政策、基层医疗卫生机构综合改革和湖南省乡村医疗卫生机构基本公共卫生项目等政策相继实施。

从整体来说,新医疗改革的实施对于中医医院卫生服务效率具有积极影响。其他省份也出现了与湖南省类似情况,如2012年广东省对16家中医医院进行医疗服务效率分析,结果显示13家中医医院的卫生服务效率为有效,其中9家中医院卫生服务效率完全有效,4家为弱有效,仅有3家中医医院卫生服务效率为无效[5]。2009-2013年,福建省从医疗服务效率、床位利用效率等角度对县级中医医院效率进行评价,结果显示其效率不断提高[6]

4  建议

4.1  鼓励社会资本进入中医领域

上述2016-2020年投入指标预测结果显示,在“十三五”规划期间,湖南省中医医院机构、卫生技术人员和床位总量均需一定程度增长才能达到相应产出的数量。自1982年以来,国家高度重视中医事业的发展,对中医医院的财政投入也不断增加,但仍显不足[7]。而与此同时,民众对医疗服务需求日益呈现出多层次、多样化的特点,注重养生保健,强调个人健康管理,尤其对中医的需求明显增加。为此,政府应加大引入社会资本的力度,调整中医药行业的筹资结构,让社会资本在中医药的发展过程中扮演重要角色。根据《关于进一步鼓励和引导社会资本举办医疗机构的实施意见》(国办发〔2010〕58号)有关规定,政府鼓励和支持社会资本举办各类医疗机构,社会资本可按照经营目的,自主申办营利性或非营利性医疗机构,包括中医医院。“十三五”规划期间,湖南省应继续大力支持、鼓励和引导社会资本举办中医相关机构,包括中医医院、中医保健机构和中医养老服务机构,充分利用市场力量增加对中医药事业的投入,满足社会对于中医服务的需求,促进中医医院和中医药事业的发展。

4.2  注重专业人才培养

根据上述预测结果,到2020年,湖南省卫生技术人员数应达到5.95万人才能实现中医医院医疗服务的最佳效率。根据《湖南省“十三五”卫生与健康规划》要求,湖南省将开展“人才强卫”行动计划,培养一批中医药领军人才、学科带头人、骨干人才和基层实用型人才培养,以满足社会对中医药各类人才的需求。卫生专业人才对于落实分级诊疗制度、促进基本卫生服务均等化等政策具有重要意义,中医专业人才的培养有利于提高中医医院的医疗服务数量、质量和效率,促进中医药事业的发展。

目前,我国中医医院普遍存在人才不足,占执业医师比例较低、增长速度缓慢、学历低且人才梯队结构不合理等问题。资料显示,2013年湖南省中医药专业技术人员的学历结构主要是大专和中专,分别占全部中医药专业技术人员的20.17%和28.73%,硕士及以上学历者仅占1.4%[8]。因此,湖南省未来5年应不断加强中医药专业人才的培养,通过提升中医类院校的教育质量、加强在岗人员的继续教育培训等方式,提高人才质量,改善人才结构,增加中医药专业人员的数量。

4.3  发挥中医药特色优势

目前,湖南省中医医院的整体收入处于较低水平,不利于中医医院的发展。由于中医具有一定的特殊性,收入较低,且财政投入有限,因此大部分中医医院不得不被西医化,这不利于中医医院服务水平的提高,降低了中医医院整体服务质量,从而影响其医疗服务效率[9]

中医在预防、保健、康复等方面具有明显优势,应充分发挥中医特色,创新中医医院的发展模式,从而促进中医医院的整体发展。《“健康中国2030”规划纲要》指出,实施中医治未病健康工程,将中医药优势与健康管理结合,探索融健康文化、健康管理、健康保险为一体的中医健康保障模式。慢性病是我国居民最主要的死因,病因繁杂,病程长,难以自愈,治疗棘手。而中医强调“辨证论治、整体观念”,对不同个体采用不同诊疗方案,通过个性化的合理调养而达到机体的和谐状态,中医对慢性病具有显著优势。

总之,中医医院在功能定位上应有所侧重,一方面充分发挥中医药在养生保健治未病方面的作用,如建设重点特色专科、开设健康教育专题活动;另一方面,促进中医医院与基层卫生服务机构的合作,建立相应的协调机制,加强对社区和农村居民的慢性病防控管理、妇幼保健管理及老年人保健管理等,谋求中医医院的整体发展。

参考文献:

[1] 湖南省卫生和计划生育委员会.湖南省卫生事业发展统计情况[EB/OL]. [2016-04-06].http://wjw.hunan.gov.cn/xxgk/yqsj/201505/t20150515_  3649922.html.

[2] 湖南省衛生和计划生育委员会.湖南省2015年卫生和计划生育事业发展统计公报[EB/OL].[2016-07-27].http://wjw.hunan.gov.cn/xxgk/yqsj/201606/t20160612_3649928.html.

[3] 国家卫生和计划生育委员会.中国卫生和计划生育统计年鉴[M].北京:中国协和医科大学出版社,2015.

[4] 查勇.数据包络分析中的若干问题研究[D].合肥:中国科学技术大学, 2008.

[5] 黄鹤冲,黎东生.基于VRS-C2R的DEA模型对广东省某16所中医院的效率评价[J].中国卫生统计,2015,32(3):500-501,505.

[6] 陈春香.2009-2013年福建省县级中医院医疗服务现状研究[D].福州:福建医科大学,2015.

[7] 尹冬梅.我国中医院发展问题分析与对策[D].上海:复旦大学,2013.

[8] 杨谦.湖南省中医卫生人力资源现状及需求分析[D].长沙:中南大学, 2013.

[9] 窦蕾,尹爱田,刘玉欣.中医医院中医药服务萎缩的经济原因分析[J].中国卫生经济,2012,31(8):7-9.

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