基于DEA-GIS方法的我国农村医疗卫生资源配置效率及公平性研究

高点，史卢少博，林锦慧，王兴民，王冬*

1.510515 广东省广州市，南方医科大学卫生管理学院

2.510515 广东省广州市，南方医科大学公共卫生学院

“强基层”是我国医改重心之一，《关于进一步深化改革促进乡村医疗卫生体系健康发展的意见》强调要优化乡村医疗卫生机构布局，因地制宜合理配置乡村两级医疗卫生资源。我国广大农村地区的医疗卫生服务仍面临严峻挑战，具体表现在卫生资源总量不足、结构布局不合理、服务效率不高等问题较突出［1］。因此，研究我国农村医疗卫生资源配置的效率及公平性对推动基层医疗卫生服务有序发展具有重要意义。而既往研究时间较久远，较少兼顾效率和公平性指标，且局限于某一省域乡镇卫生院或村卫生室［2-8］，这不利于对全国农村医疗卫生服务资源配置问题的全面、实时把控及精准判断。鉴于此，本研究通过数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，DEA）、卫生资源集聚度（Health Resource Agglomeration Degree，HRAD）、地理信息系统（Geographic Information System，GIS）等方法，对2020年我国农村医疗卫生资源配置的效率和公平性进行分析和研究，为优化区域医疗卫生资源规划和完善乡村医疗卫生体系提供参考。

1 资料与方法

1.1 资料来源

本研究数据来源于《中华人民共和国行政区划统计表》《2021中国卫生健康统计年鉴》。综合现有文献研究、数据可得性［4-5］及征得专家咨询意见，选取我国29个省份（不含北京市、上海市和港澳台地区）的乡镇卫生院和村卫生室作为研究对象，以乡镇卫生院和村卫生室机构数（以下简称卫生机构数）、乡镇卫生院床位数（以下简称床位数）、乡镇卫生院和村卫生室卫生技术人员数（以下简称卫生技术人员数）作为投入指标；乡镇卫生院和村卫生室诊疗人次数（以下简称诊疗数）、乡镇卫生院入院数（以下简称入院数）作为产出指标。

1.2 研究方法

1.2.1 DEA：DEA是一种评价同类型决策单元有效性和计算决策单元间相对效率的评价方法，其多用于分析多投入-多产出的效率问题，当前已广泛应用于卫生资源配置效率领域。本研究使用DEAP 2.1软件，选择BCC规模报酬可变模型［9］，设置投入导向。在规模报酬可变的条件下，可将综合技术效率分为纯技术效率和规模效率，各指标取值分布在0～1［10］，若综合技术效率、纯技术效率及规模效率均为1，则DEA相对有效，表明卫生资源配置效率好，资源得到充分利用，处于生产前沿［11］；若综合技术效率和规模效率＜1，纯技术效率=1，则DEA弱有效，说明技术有效，规模无效，存在资源结构配置不合理；若上述三种效率均＜1，则DEA无效，表明卫生资源配置效率低，资源未被充分利用［12］。

1.2.2 HRAD：HRAD是指某一区域内占上一层区域1%的土地面积上集聚的卫生资源数量的比例，可用于对卫生资源配置公平性的评价［13］。其计算公式为HRADi=（HRi/HRn）×100%/（Ai/An）×100%。其中HRADi表示该地区的卫生资源集聚度，HRi表示该地区的卫生资源数量，HRn为上一层区域的卫生资源数量；Ai表示本地区土地面积，An为上一层区域土地面积。当HRAD=1时，说明该地区卫生资源按地理区域配置是绝对公平的；当HRAD＞1时，表明公平性较高；反之，HRAD＜1为公平性较低［14］。

1.2.3 GIS：GIS是以地理空间数据为基础，结合相关资源进行空间分析的方法［15-16］，其能够将卫生资源数据与地理空间相结合，以空间分布形式呈现卫生资源的空间分布特点［17］，多用于卫生资源配置研究。本研究借助GIS技术探究我国农村医疗卫生资源配置公平性的地理空间分布差异。

1.3 统计学处理

利用Excel 2021软件录入数据，并计算农村医疗卫生投入资源集聚度，使用DEAP 2.1软件计算卫生资源配置效率，利用ArcMap软件对集聚度数据进行地理制图。

2 结果

2.1 我国农村医疗卫生资源配置现况

2020年我国农村医疗卫生资源投入与产出现状详见表1，各类指标的最大值与最小值差异均较大；在各指标的最大值中，河南省的卫生技术人员数和诊疗人次数较大，四川省的床位数和入院数较大，河北省的机构数较大；在各指标的最小值中，天津市的机构数和卫生技术人员数较小，宁夏回族自治区、青海省、西藏自治区的床位数、诊疗数、入院数依次较小。

表1 2020年我国农村医疗卫生资源投入、产出现状Table 1 Current status of inputs and outputs of rural medical and health resources in China in 2020

2.2 我国农村医疗卫生资源的效率分析

2.2.1 我国农村医疗卫生资源DEA分析结果：利用DEAP 2.1软件对我国农村医疗卫生资源配置效率进行分析，结果见表2和图1。29个省份仅有江苏省、浙江省、广西壮族自治区、重庆市4个省份达到综合技术效率有效，为资源配置效率较优，农村医疗卫生资源要素配置合理；天津市、河南省、湖南省、广东省、四川省、青海省、宁夏回族自治区7个省份为DEA弱有效，说明纯技术效率有效，但规模效率无效，存在资源结构配置不合理；其余18个省份各效率指标均＜1，未达到DEA有效，表明卫生资源配置效率低。从规模效率看，天津市、山西省、内蒙古自治区等15个省份为递增，占51.72%，表明这15个省份的农村医疗卫生资源规模收益递增，可扩大规模增加收益；河北省、安徽省、江西省等10个省份为递减，占比34.48%，说明规模收益递减，可削减规模、减少浪费；其余4个省的规模效应不变，为较优状态，占比13.79%。

图1 2020年我国农村医疗卫生资源配置效率分布图Figure 1 Distribution of rural medical and health resources allocation efficiency in China in 2020

表2 2020年我国农村医疗卫生资源配置效率分析Table 2 Analysis of the allocation efficiency of rural medical and health resources in China in 2020

S+和S-分别代表产出和投入的松弛变量，S+的大小代表产出不足的程度，根据其数值增加相应产出，S-的大小则代表投入冗余的程度，根据其数值减少相应的投入，当二者均为0时，则表示产出与投入均不存在浪费，达到了最优状态，实现了DEA有效。18个省份均为非DEA有效，其中投入指标中，18个省份的S-值均不为0，根据结果可知投入的各项医疗卫生资源冗余，未获得合理有效的利用；在产出指标中，仅有山东省的入院人数产出不足、西藏自治区为诊疗人次数和入院人数均不足，见表3。

2.2.2 非DEA有效省份效率的改进方向：2020年我国非DEA有效省份农村医疗卫生资源投入与产出的实际值和目标值对比情况见表4。非DEA有效的18个省份在产出不变的情况下，均存在投入冗余，可根据改进比例减少农村医疗卫生资源的投入；在投入不变的情况下，山东省的入院数产出不足，西藏自治区的诊疗数和入院数均产出均不足，说明在现有投入规模下农村医疗卫生资源利用不充分，这提示山东省和西藏自治区需加强农村医疗卫生建设，不断提高自身业务能力水平，扩大农村医疗卫生资源产出效果。

非DEA有效省份农村医疗卫生资源配置效率的改进原因和改进参考集见表5。仅有山东省和西藏自治区同时存在投入过剩与产出不足的问题，而其余16个省份只存在投入过剩的问题。在改进参考集中，浙江省、重庆市作为参考集的频次并列第一，均为15次。

表5 非DEA有效省份农村医疗卫生资源配置效率的改进原因和参考集Table 5 Reasons for improvement and reference sets of rural medical and health resources allocation efficiency in non-DEA-effective provinces

2.3 我国农村医疗卫生资源的公平性分析

分别计算得出农村医疗卫生机构数、床位数、卫生技术人员数的集聚度，以反映我国2020年农村医疗卫生资源的地理公平性，结果见表6。从各省份来看，2020年河南省各类农村医疗卫生资源的集聚度整体最高，为4.97～5.21；西藏自治区最低，集聚度为0.02～0.07。各类医疗卫生资源配置中，未有省份资源配置公平性达到最优；在非DEA有效的省份中，内蒙古自治区、吉林省、黑龙江省、云南省、西藏自治区、甘肃省、新疆维吾尔自治区等边疆省份的集聚度均＜1，说明这些地区农村医疗卫生资源按地理配置处于不公平状态，地理可及性差；其余11个非DEA省份农村医疗卫生资源集聚度过高，存在医疗卫生资源配置过剩的问题。从投入指标看，农村医疗卫生机构数（0.07～5.21）、床位数（0.13～5.32）的集聚度整体小于卫生技术人员数（0.15～5.80），可以得出我国农村医疗卫生物力资源配置公平性整体优于卫生人力资源。此外，我国农村医疗卫生资源整体呈现出自西向东逐渐增加的趋势，整体上，以河北省、河南省、山东省、江苏省、安徽省集聚度最高。以上结果反映出我国农村医疗卫生资源按地理面积配置的公平性尚有不足，区域间差异明显。

表6 2020年我国农村医疗卫生资源投入指标的集聚度Table 6 The health resource agglomeration degree of rural medical and health resource input indicators in China in 2020

3 讨论与建议

3.1 我国农村医疗卫生资源配置整体效率较低，需重视提升技术效率

2020年我国29个省份农村医疗卫生资源配置综合技术效率均值为0.68，其中仅有15个省份的综合技术效率在均值以上，处于生产前沿，62.07%的省份为非DEA有效，说明农村医疗卫生资源冗余现象十分普遍。在非DEA有效省份中72.22%省份的纯技术效率低于规模效率，说明纯技术效率低是制约综合技术效率提高的主要原因［18］，间接反映了过去多重视规模效率的提高，而对提升纯技术效率的关注程度不足，纯技术效率将成为提高农村医疗卫生资源配置综合技术效率的关键要点［19］。因此，对于纯技术效率较低的河北省、山西省、内蒙古自治区等13个省份而言，应整合省域内农村医疗卫生资源，从规模扩张向高质量发展转型，在明确自身定位的基础上，持续推进县域医共体建设以促进优质医疗资源下沉农村医疗卫生体系，引入先进管理模式和新技术，加强互联网+的应用，多措并用提高纯技术效率［20］。

3.2 完善医疗卫生资源投入产出结构，减少冗余浪费

非DEA有效省份均存在资源的投入冗余，而产出指标中仅有山东省的入院数、西藏自治区的诊疗数和入院数不足，说明各省份农村医疗卫生资源投入过剩现象较为常见，应适当控制医疗卫生资源投入，或将重点放在资源存量调整和结构布局优化，提高卫生资源利用率［21］；此外，要提高居民健康意识，促进主动就医、合理就医，山东省要提高入院率，西藏自治区需提高入院率和就诊率，将资源配置和资源规模相适应［22］。非DEA有效省份可根据改进参考集，结合自身实际，选择参考集省份为模板进行改进，其中，浙江省是可参考频次最高的省份之一。各省可以借鉴作为高质量发展共同富裕示范区的浙江省在缩小城乡区域发展差距、实现公共服务优质共享、推动优质医疗资源均衡布局方面的发展经验，优化投入产出比例，提高各类农村医疗卫生资源配置效率，扎实推进基于共同富裕的卫生健康高质量发展［23］。

3.3 合理统筹区域农村医疗卫生资源配置，促进卫生资源均衡发展

农村医疗卫生机构、床位、卫生技术人员配置均呈现出两极分化倾向，东部地区的资源配置水平明显高于中西部地区，表明我国农村医疗卫生资源配置地域分布均衡性有待提高。相关研究表明，经济发展水平差异是影响卫生资源供需的主要因素之一，经济发展差异造成各地区财政在农村卫生资源的投入上存在差距［24-25］。在高集聚度的地区，尤以河北、河南、山东、江苏、安徽五省的资源配置集聚度最高，这不仅与五省经济发展水平有关，亦与其城镇化率、人口密度、教育水平、老龄化有关［26］。因此，需要政府统筹东、中、西部资源配置以弥补区域差异，加大产业转移和对口帮扶力度，大力发展中西部经济，优化医疗卫生资源投入结构，控制医疗卫生资源投入过剩地区规模数量，向资源配置不足地区倾斜，避免资源配置扎堆分布［27］，促进卫生服务均等化，满足各地区农村居民的卫生服务需求。

3.4 统筹把握地区发展状况，因地制宜实现精准施策

研究结果显示，东部地区各省份农村医疗卫生资源配置公平性较好，但效率还有一定提升空间，因此，应适当减少医疗卫生资源投入增量，优化投入产出结构，减少医疗卫生资源配置冗余，专注提高纯技术效率，优化管理模式，采取精细化管理，进一步提高资源利用效率；中部地区农村医疗卫生资源配置呈现出接近公平性线，效率一般的现况，政府应加强医疗卫生资源规划［6］，着力解决农村医疗卫生资源公平性问题的同时，优化资源投入，将公平性和效率提升到标准之上；西部地区省份公平和效率均较差，需要进一步发展经济，立足西部地区乡村特色，与东部发达地区产业优势互补［28］，通过经济发展带动农村医疗卫生资源的投入规模扩大，优先提高医疗卫生资源配置的公平性，促进农村医疗卫生服务均等化，合理优化资源配置结构，兼顾效率，做到稳步发展［29］。

3.5 本研究局限性

国内运用DEA-GIS方法评价农村医疗卫生资源的文献较少，本研究主要参考的是卫生资源配置、地理信息系统的相关研究;在评价指标选取方面，国内学者选取农村医疗卫生指标不一，本研究由于数据的可获得性，未能将县医院及县级市医院纳入研究对象进行分析，这可能会对结果产生一定的影响。

综上所述，我国农村医疗卫生资源配置整体效率较低，卫生资源冗余现象十分普遍，纯技术效率低成为制约综合技术效率提高的主要原因，所有非DEA有效省份均存在资源的投入冗余，东部地区的资源配置水平明显高于中、西部地区，公平性和效率整体亦高于中、西部地区，西部地区的公平和效率均最差。建议重视提升纯技术效率，完善医疗卫生资源投入产出结构，减少冗余浪费，合理统筹区域农村医疗卫生资源配置，促进卫生资源均衡发展，统筹把握地区发展状况，因地制宜实现精准施策。本研究可为DEA-GIS方法在资源配置领域的应用、优化区域医疗卫生资源规划及完善乡村医疗卫生体系提供参考。

作者贡献：高点负责构思与设计、数据收集与整理、统计学处理、结果的分析与解释、论文撰写；史卢少博、林锦慧负责文章修订，监督管理；王兴民负责文献/资料/图表整理；王冬负责研究的实施和可行性分析、文章的质量控制及审校，对文章整体负责。

本文无利益冲突。