基于TOPSIS和Bootstrap-Malmquist组合方法的北京市某区医疗卫生服务整合效果与效率动态评价

杨 辉

1北京市顺义区医院，北京，101300；2北京市顺义区卫生和健康委员会，北京，101300

提高医疗资源利用效率和整体效益是构建整合型医疗卫生服务体系的重要目标之一，通过建立科学评价体系并进行持续动态跟踪分析，对于及时发现并解决推进过程中存在的问题具有重要意义，对此国内外学者开展了广泛探索并形成较为显著成果[1-4]。本研究通过基于熵权的TOPSIS与Bootstrap-Malmquist方法组合，对北京市某区医疗卫生服务整合工作进行评价，明确效果与效率的时间演变特征，针对不足提出策略建议，以期更好推动相关工作开展。

1 资料来源与方法

1.1 资料来源

数据来源于2013-2018年《北京区域统计年鉴》、《北京市卫生工作统计资料简编》、《北京市卫生健康事业发展统计公报》及北京市某区的卫统及财务年报。

1.2 研究方法

1.2.1基于熵权的TOPSIS的效果评价。按照“投入-过程-结果”模型构建评价体系，指标共3大类16个指标(详见表1)[4]。投入指标涵盖人均政府卫生支出、千人口卫技人员数、千人口医疗机构数及千人口实有床位数4个指标，过程类指标涵盖服务过程、服务效率、费用控制及分级诊疗等10个指标，结果类指标涵盖人均期望寿命和患者满意度2个指标。指标权重系数通过熵权法(Entropy weight method)确定，在对2014-2017年原始指标数据进行最大最小标化处理后计算各指标熵值并确定权重。通过TOPSIS法计算各年度的最优(劣)值欧式距离和相对贴近度并完成排序。相关数据分析通过MATLAB R2016a完成[5]。

表1 医疗卫生服务整合效果评价指标体系

1.2.2 基于Bootstrap-Malmquist的效率评价。通过Malmquist指数法对2013-2017年北京市某区的医疗卫生服务整合效率进行评价。Malmquist指数是在距离函数作用下各决策单元投入与产出比率的几何平均值，可分解为技术进步指数(Malmquist Technical Change, MTC)和效率变化指数(Malmquist Efficiency Change, EC)的乘积。其中EC又可以分解为纯技术效率变化指数(Pure efficiency change, PE)和规模效率变化指数(Scale Efficiency Change, SE)的乘积。考虑到较少的决策单元(Decision Making Units)数量会导致分析结果不稳定，本文将北京市全部16个区作为决策单元进行分析。指标选取上，结合相关文献并考虑数据可获得性[6]，投入指标设定为政府卫生支出、医疗机构数、编制床位数和卫生人员数，产出指标为门急诊人次数与出院人次数。通过MATLAB中的DEA Toolbox软件包进行基于Bootstrap的非参数纠偏[7-8]，对样本进行有放回的2000次重抽样后逼近得到数据经验分布并计算Malmquist指数并分解。

2 结果

2.1 基于TOPSIS的北京市某区医疗卫生服务整合评价结果

根据表2和表3分析结果，北京市某区的投入、过程及结果Ci值分别从2014年的0.325、0.446、0.151上升到2017年的0.848、0.615、0.630，整体Ci从2014年的0.348上升到2017年的0.664。以2014年Ci为基线进行排序,2017年整体Ci位居第一位，结构、过程及结果Ci分列第1、1、2位。2015年Ci位居第2位，结构、过程及结果Ci分列第2、2、3位。2016年Ci位居第3位，结构、过程及结果Ci分列第3、3、1位。

表2 北京市某区医疗卫生服务整合的投入-过程-结果TOPSIS分析结果及排序

表3 北京市某区医疗卫生服务整合总体效果及排序

2.2 基于Bootstrap-Malmquist的效率评价结果

表4结果显示，北京市某区技术进步指数(MTC)除2014-2015年和2016-2017年小于全市均值外，其余年份大于全市均值。效率变化指数(EC)方面，北京市某区除2016-2017大于全市均值外，其余年份均小于全市均值。纯技术效率变化(PE)方面，除2013-2014大于全市均值外，其余年份均小于全市均值。规模效率变化(SE)方面，2014-2015以及2015-2016的值大于全市均值。

表4 北京市某区医疗卫生Malmquist指数及分解

注：PE、SE、EC、MTC、M分别表示纯技术效率指数、规模效率指数、技术效率变化指数、技术进步指数及Malmquist指数。

根据表5中Bootstrap纠偏后Malmquist指数结果，北京市某区在2013-2014、2015-2016及2016-2017年的Malmquist指数被低估，2014-2015年被高估。技术进步指数除了2014-2015年数值被高估外，其余年份均被低估。效率变化指数2013-2014与2016-2017年的值被高估，其余年份的数值被低估。Malmquist指数从2013-2014年的1.063下降到2015-2016年的0.946，呈先升后降的波动下降趋势，除2013-2014年的全要素生产率位于前沿面外，其余时间内都小于1，且均小于全市均值。此外技术进步指数及效率变化指数都有一定程度下降。

3 讨论

3.1 多种方法组合应用有助于全面评价医疗卫生服务整合

医疗卫生服务体系作为具有多投入多产出特征的公共服务供给系统，投入产出不成线性且处于动态发展之中，给评价带来了诸多挑战，而逼近理想解排序法和数据包络分析作为综合评价方法，能够对复杂系统进行相对有效性评价，在公共服务领域有着广泛应用[9]。在TOPSIS分析中，通过熵权法确定的权重能够克服主观因素影响，同时TOPSIS分析对样本数量和分布没有硬性要求，在宏观评价与多目标决策排序等方面有着较好应用。Bootstrap法作为非参数纠偏方法，通过模拟原始数据的重抽样有效解决了数据离群值、随机因素干扰等传统数据包络分析不足。同时借助Malmquist指数法对面板数据进行计算并进行分解从而为有效判别相关影响因素提供帮助。本研究通过基于熵权TOPSIS和Bootstrap-Malmquist的方法学组合，在进一步缩小主观认识和客观实际的差距并提高评价结果准确性和稳健性的同时[10]，还可以从不同视角测度效果与效率的时间演变特征，有效克服单一模型可能产生的方法学局限与可能存在的结论偏差，在丰富了评价手段的同时也具有一定的应用推广价值。

表5 Bootstrap纠偏后的北京市某区医疗卫生Malmquist指数及分解

注：PE、SE、EC、MTC、M分别表示纯技术效率指数、规模效率指数、技术效率变化指数、技术进步指数及Malmquist指数。

3.2 多种手段综合应用有助于医疗卫生服务整合取得显著效果

表3结果表明，北京市某区医疗卫生服务整合在投入、过程、结果3个方面持续改善，整体相对贴近度Ci从2014年的0.348上升到2017年的0.663，上升幅度为90.52%，取得上述结果与该区综合应用多种整合手段密不可分。2013年起该区启动医疗卫生服务体系整合工作[11-12]，一方面通过托管、公私合作与医联体等方式，与北京中医医院、北京儿童医院开展法人治理结构改革[13]，引入华润医疗等优质社会办医资源合作共建新型社区卫生服务体系，成功创建国家慢病示范区并先后实现区域医学影像、心电检查远程会诊中心投入使用。另一方面区级财政对于卫生健康事业的支持力度逐步加大，人均卫生财政支出从2014年的1359.75元增长至2017年的2214.51元，与本文在TOPSIS分析中结构Ci值从2014年的0.325提升到2017年的0.848的结果相一致。考虑到早期增加政府支出可以在健康促进与疫情防控、硬件设施配置及人员队伍建设等方面产生积极正向作用[14]，结合本文Malmquist分析结果中北京市某区卫生服务整合的技术进步指数在研究的大部分年度内均高于北京市均值，表明政府财政支出作为卫生健康持续提升的重要引擎之一，对提升医疗卫生资源配置效率能够带来较为显著正面影响[14]。

3.3 资源配置不充分与技术转化水平不高的现象仍然存在

在取得较为显著成果的同时，根据表4及表5结果，无论Malmquist指数、技术进步指数(MTC)还是效率变化指数(EC)都呈现出从较高水平向较低水平滑落态势。究其深层次原因，北京市某区医疗卫生资源配置效率主要由投入带动的技术进步单因素驱动，而效率变化指数均小于全市平均水平。由于大部分时间内纯技术效率小于1影响，阻碍了全要素效率提升的同时，也反映出组织管理和技术转化应用水平仍有一定不足。虽然财政投入在短期内都能对技术进步形成一定正向效应，但在部分发展中国家中人均期望寿命改善要先于经济水平提升或者根本无需经济水平提升[14]。加之卫生投入产出的边际收益递减规律，在有限的人力、财力和物力限制下，加快转变目前高投入、低效率发展模式，推动从投入驱动型逐步向质量效益型转变，进一步提高管理水平并推动高新技术转化与应用，逐步实现高质量、高效益发展，是今后属地政府及卫生健康行政部门需要重点考虑的工作之一。

4 建议

根据本研究结果并结合彩虹模型理论[15]，本研究从宏观-中观-微观层面提出以下优化建议。

4.1 宏观层面，逐步完善顶层设计

通过进一步发挥政策的组合叠加效应，建立健全人事薪酬、分级诊疗和信息化建设等方面的综合政策保障。持续开展动态跟踪评价研究，综合考虑外部环境与内部自身影响因素，及时发现整合过程中存在的问题与障碍，不断优化调整策略和路径。

4.2 中观层面，加快治理体系调整

加快完善法人治理结构改革和分级诊疗建设，有效提升管理水平与运行效率。按照政府管理-中间协同-内部管理3个层面进行深度整合，通过纵向和横向的资源整合，以大型公立医院的技术力量带动基层医疗卫生机构能力提升和协同发展，有效增加医疗卫生服务产出。

4.3 微观层面，提升微观服务效能

在发挥政府主导作用的同时，通过服务整合、功能整合和专业整合，充分调动辖区居民及医务人员参与的积极性，凝聚各方力量协同推进覆盖全生命周期的医疗、预防与健康保健的整合型医疗卫生服务体系建设，确保健康成果共建共享。