我国中医医院服务效率的地区差异及影响因素研究
发布人：yaot 发布时间：2024/6/17 16:00:16 浏览次数：723次
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】——朱欣叶 阮智慧 卓扬凯 时孝春 钱爱兵
【摘要】目的 测算我国中医医院服务效率水平，分析不同地区中医医院服务效率差异及影响因素，为优化中医药资源配置提供参考。方法 采用超效率SBM模型测算2012年-2021年我国中医医院服务效率，运用Dagum基尼系数分析我国中医医院服务效率地区差异，借助空间杜宾模型探究其影响因素及溢出效应。结果 2012年-2021年我国中医医院服务效率均值为0.907，东部、中部、西部及东北地区中医医院服务效率均值分别为0.955、0.886、0.947、0.669。中部地区中医医院服务效率基尼系数均值最大，为0.159；西部地区中医医院服务效率基尼系数均值最小，为0.107。中部地区与东北地区中医医院之间服务效率的差异最大。超变密度是我国中医医院服务效率总体差异的主要来源。空间自相关系数显著为负，人均受教育水平和人均地区生产总值的直接效应系数显著为正，城镇率和人口密度的溢出效应系数显著为负，床护比的直接效应系数和溢出效应系数均显著。结论 我国中医医院服务效率有待进一步提升，应重点关注东北地区中医医院服务效率。不同地区间存在的交叉重叠问题是导致我国中医医院服务效率存在差异的关键因素。我国中医医院服务效率受人均受教育水平、人均地区生产总值、城镇率、人口密度、床护比等多种因素影响。
【关键词】中医医院；服务效率；地区差异；影响因素
中图分类号：R191;R197.1 文献标识码：A
Regional Difference and Influencing Factors of Service Efficiency in Traditional Chinese Medicine Hospitals in China/ZHU Xinye,RUAN Zhihui,ZHUO Yangkai,et al.//Chinese Health Quality Management，2024,31(5):17-21,28
Abstract Objective To estimate the service efficiency level of traditional Chinese medicine (TCM) hospitals in China, analyze regional differences and influencing factors, and provide a reference for optimizing the allocation of TCM resources.Methods The super-efficiency SBM model was used to estimate the service efficiency of TCM hospitals from 2012 to 2021, the Dagum Gini coefficient was used to analyze the regional differences in service efficiency of TCM hospitals, and the influencing factors and spillover effects were explored with the help of the spatial Durbin model. Results The average annual service efficiency of TCM hospitals from 2012 to 2021 was 0.907, with the eastern, central, westward, and northeast having respective averages of 0.955, 0.886, 0.947, and 0.669. The service efficiency of TCM hospitals in the central region was the biggest of 0.159, while the average annual Gini coefficient of service efficiency of TCM hospitals in the western region was the smallest of 0.107. The difference of service efficiency of TCM hospitals was the biggest between central region and northeast region. Supervariable density was the main source of the overall difference of service efficiency in TCM hospitals. The spatial autocorrelation coefficient was significantly negative, the direct effect coefficient of per capita education level and per capita GDP was significantly positive, the spillover effect coefficient of urban ratio and population density was significantly negative, and the direct effect coefficient and spillover effect coefficient of bed-to-cover ratio were significant.Conclusion The development of TCM hospitals in China has room for optimization, and TCM hospitals in the northeast region should be the focus of attention and support in the next stage. The overlapping problem between different regions was the key factor that leads to the gap of service efficiency in TCM hospitals. The service efficiency of TCM hospitals in China is affected by many factors, such as per capita education level, per capita GDP, urban rate, population density and bed-to-care ratio.
Key words Chinese Medicine Hospitals;Service Efficiency;Regional Difference;Influencing Factor
Firstauthor's address School of Health Economics and Management,Nanjing University of Chinese Medicine,Nanjing,Jiangsu,210023,China
国务院办公厅印发的《“十四五”中医药发展规划》（国办发〔2022〕5号）强调，要推动中医药高质量发展，建设优质高效的中医药服务体系。公立中医医院是中医药服务体系的主体，是推动我国中医药事业高质量发展的主力军，在全面推进健康中国建设中发挥着重要作用。中医医院服务效率能直接反映中医药资源配置的有效程度和中医医疗服务体系的完善程度［1］。国家统计局数据［2］显示，我国中医医院诊疗量从2012年的40 705万人次（占各类医疗机构总诊疗人数的5.91%）增长至2021年的59 668万人次（占各类医疗机构总诊疗人数的7.04%）。尽管我国中医医院服务能力有所提升，但仍存在地区间不均衡现象，尚不能满足公众对中医药服务日益增长的需求［3］。中医医院服务效率测算研究多采用数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis,DEA)。例如，范霖杰等［4］运用DEA方法分析 “十三五”时期我国中医医院全要素生产率的变化情况；林贤珊等［5］使用Bootstrap-DEA方法分析广东省33家中医医院的运行效率。值得注意的是，传统DEA方法难以比较有效决策单元的效率大小，而超效率SBM（Slack Based Measure）模型可以通过计算出大于1的效率值来弥补传统DEA方法的不足［6］。从地区差异分析来看，多数研究只是简单比较各地区中医医院服务效率水平的高低，较少深入探究各地区中医医院服务效率差异的来源［7-8］。从影响因素分析来看，多数研究采用Tobit模型探究中医医院服务效率的影响因素［9-10］。但是，Tobit模型难以判断中医医院服务效率是否存在空间依赖性以及各影响因素是否具有空间溢出效应。本研究使用超效率SBM模型测算2012年-2021年我国30个省（自治区、直辖市）的中医医院服务效率水平，运用Dagum基尼系数分析中医医院服务效率的地区差异及来源，借助空间杜宾模型研究中医医院服务效率的影响因素及溢出效应，以期了解我国中医医院服务效率的空间布局及变化情况，为优化中医药资源配置提供参考。
1资料与方法
1.1资料来源
参考相关文献［4,11］，本研究以中医医院数、床位数和卫生技术人员数作为投入指标，以诊疗人次、出院人次、病床使用率和平均住院日作为产出指标。同时，选取医护比和床护比作为内部影响因素指标，选取城镇率、人口密度、人均受教育水平和人均地区生产总值作为外部影响因素指标［12-13］。投入与产出指标及各影响因素指标数据均来源于《中国卫生和计划生育统计年鉴》《中国卫生健康统计年鉴》《中国统计年鉴》。考虑到西藏自治区和港澳台地区数据缺失，本研究纳入分析30个省（自治区、直辖市）中医医院2012年-2021年数据。东部、中部、西部及东北地区的划分标准遵循国家统计局发布的《东西中部和东北地区划分方法》。
1.2 研究方法
1.2.1 超效率SBM模型 基于健康生产理论，本研究采用非导向规模报酬可变的超效率SBM模型测算中医医院服务效率，效率值越大，说明服务效率越高。
1.2.2 Dagum基尼系数 Dagum基尼系数弥补了传统Gini系数和Theil指数在研究对象间交叉重叠问题上的缺陷［14-15］。本研究运用Dagum基尼系数分析中医医院服务效率的地区差异及来源。
1.2.3 空间杜宾模型 空间杜宾模型是一种基于多元回归分析的统计模型，能够体现空间自相关效应和空间溢出效应［16］。本研究借助空间杜宾模型探讨中医医院服务效率的影响因素及溢出效应。
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