提高中医医院运行效率。
采用三阶段数据包络分析模型，数据来源于国家卫生健康委员会公布的2020年《中国健康卫生统计年鉴》，以我国30个省（自治区、直辖市）的中医医院为研究对象，投入指标选取中医医院数量、床位数、中医医疗人员数，产出指标选取诊疗患者例数、出院例数和病床使用率。运用三阶段数据包络法，剔除城市人口密度、人均GDP、政府拨款和病死率影响后，进行中医医院运行效率分析。
我国中医医院综合技术效率值由0.863上升为0.900，纯技术效率值由0.897上升到0.938，规模效率值从0.963下降到0.957，说明我国中医医院综合技术效率上升是由纯技术效率提升引起的。
强化政府主导作用，优化医疗资源配置，改进管理水平，鼓励技术创新，采用科学的测算方法，保证可持续发展。
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随着国家医疗卫生体制改革进程不断深入推进，中医医院的功能定位进一步明确。我国政府也高度重视和大力支持中医药事业的发展，把中医药作为独特的卫生资源，潜力巨大的经济资源，具有原创优势的科技资源，优秀的文化资源和重要的生态资源进行战略规划，统筹部署。2021年1月22日国务院印发的《关于加快中医药特色发展的若干政策措施》［1］明确指出，加强中医医疗服务体系建设，落实对中医医院基本建设发展，发挥中医药特色和比较优势，推动中医药和西医药相互补充、协调发展。笔者通过三阶段数据包络法（data envelopment analysis，DEA）模型，对2019年我国30个省（直辖市、自治区）中医医院运行效率进行分析，以期为优化我国中医医院卫生资源合理配置和规划提供参考。
研究数据主要来源于2020年《中国卫生健康统计年鉴》，环境变量数据来源于2020年《中国统计年鉴》。由于西藏自治区无中医医院，研究对象不包括西藏自治区、香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾省。因此，研究对象为30个省（自治区、直辖市）的中医医院。
2002年弗里德提出了三阶段DEA模型对各决策单元的技术效率进行测度，相较于传统的DEA方法，三阶段DEA剔除了环境因素和随机因素对决策单元效率的影响，使测量的结果是相对真实准确的［2］。第一阶段采用原始投入和产出数据进行初始效率分析，运用投入导向的规模报酬可变模型（DEA-BCC），计算各决策单元的的效率值为综合技术效率、纯技术效率和规模效率［3］；第二阶段采用随机前沿方法（SFA），排除管理无效率、环境因素和随机干扰的影响，使所有决策单元处于相同外部环境，然后将第一阶段的松弛变量作为被解释变量，对环境变量和混合误差项作为解释变量；第三阶段同样采用DEA-BCC模型把将调整后的投入产出变量再次测算各决策单元的效率值，得到的是已剔除了环境因素和随机因素的影响后的效率值，与调整前相比，其更准确真实反映出我国各省中医医院的实际效率值［4］。
中医医院的运行效率是多个输入和多个输出的复杂系统。因此对指标的选取要遵循相关性、重要性、全面性的纳入原则。结合相关文献研究［5, 6, 7, 8, 9］，选取中医医院数、床位数、中医医疗人员数3项指标作为中医医院投入指标；选取诊疗患者例数、出院例数和病床使用率3项指标作为中医医院产出指标。结合全国30个省中医医院的发展的特点，选取人均GDP、人口密度、病死率和政府拨款4项指标作为环境变量，见表1。
全国30个省中医医院投入、产出和环境变量
全国30个省中医医院投入、产出和环境变量
| 指标 | 数值（±s） | 最小值 | 最大值 |
|---|---|---|---|
| 投入指标 | |||
中医医院数（个） | 141±78 | 21 | 320 |
床位数（张） | 31 086±19 638 | 2687 | 75 536 |
医疗人员数（名） | 30 255±19 391 | 2877 | 72 071 |
| 产出指标 | |||
诊疗患者数（万例） | 1 954.0±1 470.0 | 157.0 | 5 761.0 |
出院例数（万例） | 95.6±64.8 | 8.2 | 226.9 |
病床使用率（%） | 79.4±15.7 | 12.2 | 101.3 |
| 环境变量 | |||
人口密度（人/km2） | 3 053±1 094 | 1 137 | 5 498 |
人均GDP（元） | 66 700±33 394 | 10 739 | 164 220 |
政府拨款（亿元） | 223.3±148.8 | 148.8 | 812.8 |
病死率（%） | 0.4±0.3 | 0.1 | 1.2 |
运用DEAP2.1软件，采用规模报酬可变的投入导向DEA-BCC模型对2019年我国30个省中医医院的运行效率进行评价分析，结果见表2。我国中医医院的综合技术效率、纯技术效率和规模效率的效率值分别为0.863、0.897和0.963，其中上海市、江苏省、安徽省、湖北省、贵州省、甘肃省、青海省和新疆维吾尔自治区综合技术效率为1.000，DEA相对有效；其他省份（自治区、直辖市）处于非DEA有效状态，存在投入冗余和产出不足的情况。规模报酬递增的地区有天津市、内蒙古自治区、辽宁省、海南省和宁夏回族自治区；规模报酬递减的省份（自治区、直辖市）分别是河北省、浙江省等12个省。整体分析来看我国中医医院总体运行欠佳，还需进一步提升生产规模和管理水平。以上结果并未剔除外部环境和随机干扰的影响，所以不能真实反映我国中医医院卫生资源配置的实际水平。因此需剔除外部环境和随机干扰等因素，重新对我国中医医院的综合技术效率进行评价。
我国中医医院传统DEA-BCC模型分析的医院运行相关效率
我国中医医院传统DEA-BCC模型分析的医院运行相关效率
| 省份 | 综合技术效率 | 纯技术效率 | 规模 效率 | 规模报酬 | 相对 有效性 | 省份 | 综合技术效率 | 纯技术 效率 | 规模 效率 | 规模 报酬 | 相对 有效性 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 北京市 | 0.756 | 1.000 | 0.756 | 递减 | 弱有效 | 河南省 | 0.829 | 1.000 | 0.829 | 递减 | 弱有效 |
| 天津市 | 0.626 | 0.663 | 0.944 | 递增 | 无效 | 湖北省 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 不变 | 有效 |
| 河北省 | 0.805 | 0.832 | 0.968 | 递减 | 无效 | 湖南省 | 0.974 | 1.000 | 0.974 | 递减 | 弱有效 |
| 山西省 | 0.631 | 0.631 | 1.000 | 不变 | 弱有效 | 广东省 | 0.933 | 1.000 | 0.933 | 递减 | 弱有效 |
| 内蒙古自治区 | 0.587 | 0.621 | 0.945 | 递增 | 无效 | 广西壮族自治区 | 0.997 | 1.000 | 0.997 | 递减 | 弱有效 |
| 辽宁省 | 0.598 | 0.603 | 0.993 | 递增 | 无效 | 海南省 | 0.777 | 0.816 | 0.953 | 递增 | 无效 |
| 吉林省 | 0.623 | 0.623 | 1.000 | 不变 | 弱有效 | 重庆市 | 0.965 | 0.970 | 0.995 | 递减 | 无效 |
| 黑龙江省 | 0.708 | 0.708 | 1.000 | 不变 | 弱有效 | 四川省 | 0.995 | 1.000 | 0.995 | 递减 | 弱有效 |
| 上海市 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 不变 | 有效 | 贵州省 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 不变 | 有效 |
| 江苏省 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 不变 | 有效 | 云南省 | 0.953 | 0.966 | 0.987 | 递减 | 无效 |
| 浙江省 | 0.816 | 1.000 | 0.816 | 递减 | 弱有效 | 陕西省 | 0.818 | 0.836 | 0.978 | 递减 | 无效 |
| 安徽省 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 不变 | 有效 | 甘肃省 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 不变 | 有效 |
| 福建省 | 0.821 | 0.840 | 0.978 | 递减 | 无效 | 青海省 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 不变 | 有效 |
| 江西省 | 0.940 | 0.940 | 1.000 | 不变 | 弱有效 | 宁夏回族自治区 | 0.933 | 0.947 | 0.985 | 递增 | 无效 |
| 山东省 | 0.795 | 0.903 | 0.881 | 递减 | 无效 | 新疆维吾尔自治区 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 不变 | 有效 |
注：DEA-BCC是规模报酬可变模型
运用Frontier4.1软件，将中医医院数、床位数、中医医疗人员数的投入变量的松弛量作为被解释变量，并选取人均GDP、人口密度、病死率和政府拨款变量作为解释，如表3所示，分别进行SFA回归分析，广义单边似然比检验在1%水平上具有统计学意义，说明评价我国中医医院时剔除环境变量是合理的。并且三个γ值接近于1，通过了1%水平下显著性检验，说明中医医院数、床位数、中医医疗人员的松弛量是由管理无效率所致，并非随机干扰。
第二阶段SFA投入松弛回归结果
第二阶段SFA投入松弛回归结果
| 指标 | 中医医院数 | 床位数 | 医疗人员数 |
|---|---|---|---|
| 常数项 | -0.256 | 597 | 418** |
| 人口密度 | -0.000 2 | -0.010 9 | -0.181 0 |
| 人均GDP | -0.000 5* | -0.062 2 | -0.051 0* |
| 政府拨款 | 0.009 | -0.763 | 1.390 |
| 病死率 | 62** | 7 390** | 6 200** |
| σ² | 3 800 | 15 300 000 | 28 700 000 |
| γ | 1 | 1 | 1 |
| 对数似然函数 | -141 | -270 | -275 |
| 单边似然比检验 | 22.3 | 14.4 | 21.6 |
注： *表示在5%显著性水平；**为1%显著性水平；SFA为随机前沿分析法
将调整后的中医医院数量、床位数和中医医疗人员数3个投入与原始产出指标结合，进行DEA-BCC效率分析，计算得出的效率已剔除了环境因素和随机干扰影响后的综合技术效率、纯技术效率和规模效率值，中医医院综合技术效率值为0.900，纯技术效率值为0.938，规模效率值为0.957，结果如表4所示。从综合技术效率来看，调整后湖南省、广东省、广西壮族自治区和四川省综合技术效率变为1.000，说明不利的外部环境因素影响了这些省中医医院运行效率，江苏省综合技术效率值由1.000下降到了0.963，说明江苏省需要提高资源利用能力和管理水平来提高综合技术效率。从纯技术效率来看分析，调整后，北京市、上海市等15个省（自治区、直辖市）纯技术效率值不变，说明这些省不会受到外部环境因素的影响、其他省（自治区、直辖市）纯技术效率值都有不同程度的提升，而重庆市、云南省等4个省（自治区、直辖市）纯技术效率值分别下降到0.953、0.959、0.835、0.924，说明这些省中医医院的运营和发展整体还有很大上升空间，需要优化中医医院的投入规模和管理水平。从规模效率分析，剔除环境变量和随机干扰的影响后，我国中医医院的规模效率均值下降到0.953，有些省份均处于规模报酬递增的状态，说明我国中医医院的实际规模和最优规模还是存在一定的差距。
调整后数据包络法模型实证结果
调整后数据包络法模型实证结果
| 省份 | 综合技术效率 | 纯技术 效率 | 规模 效率 | 规模报酬 | 相对 有效性 | 省份 | 综合技术效率 | 纯技术 效率 | 规模 效率 | 规模报酬 | 相对 有效性 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 北京市 | 0.993 | 1.000 | 0.993 | 递减 | 弱有效 | 河南省 | 0.904 | 1.000 | 0.904 | 递减 | 弱有效 |
| 天津市 | 0.699 | 0.833 | 0.839 | 递增 | 无效 | 湖北省 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 不变 | 有效 |
| 河北省 | 0.847 | 0.856 | 0.990 | 递增 | 无效 | 湖南省 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 不变 | 有效 |
| 山西省 | 0.634 | 0.687 | 0.924 | 递增 | 无效 | 广东省 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 不变 | 有效 |
| 内蒙古自治区 | 0.605 | 0.800 | 0.756 | 递增 | 无效 | 广西壮族自治区 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 不变 | 有效 |
| 辽宁省 | 0.711 | 0.775 | 0.918 | 递增 | 无效 | 海南省 | 0.752 | 0.935 | 0.805 | 递增 | 无效 |
| 吉林省 | 0.839 | 0.904 | 0.928 | 递增 | 无效 | 重庆市 | 0.943 | 0.953 | 0.990 | 递增 | 无效 |
| 黑龙江省 | 0.800 | 0.917 | 0.872 | 递增 | 无效 | 四川省 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 不变 | 有效 |
| 上海市 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 不变 | 有效 | 贵州省 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 不变 | 有效 |
| 江苏省 | 0.963 | 1.000 | 0.963 | 递减 | 弱有效 | 云南省 | 0.953 | 0.959 | 0.994 | 递增 | 无效 |
| 浙江省 | 0.961 | 1.000 | 0.961 | 递减 | 弱有效 | 陕西省 | 0.830 | 0.835 | 0.993 | 递增 | 无效 |
| 安徽省 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 不变 | 有效 | 甘肃省 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 不变 | 有效 |
| 福建省 | 0.890 | 0.910 | 0.978 | 递增 | 无效 | 青海省 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 不变 | 有效 |
| 江西省 | 0.934 | 0.940 | 0.993 | 递增 | 无效 | 宁夏回族自治区 | 0.866 | 0.924 | 0.936 | 递增 | 无效 |
| 山东省 | 0.887 | 0.906 | 0.979 | 递减 | 无效 | 新疆维吾尔自治区 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 不变 | 无效 |
在剔除环境变量和随机干扰的影响后，我国11个省的中医医院综合技术效率高于其他省中医医院，说明这些省份的中医医院资源配置合理，管理能力，医疗技术高，卫生资源利用率较高，而其他省份中医医院存在投入冗余和产出不足并存的现象，中医医院运行效率仍存在完善的空间。山西省、辽宁省、福建省等12个省份投入变量调整后纯技术效率均低于规模效率，说明现投入规模下需提升医疗技术和管理能力，从而提高纯技术效率。北京市、江苏省等7个省份规模效率都低于纯技术效率，说明这些省份在当前医疗技术和管理能力下应加大中医医院的卫生资源的投入规模。虽然纯技术效率会促进我国中医院综合经济效率的提高，但要提升中医医院运行效率，还需要结合各省实际的医疗需要来增加医疗卫生资源的投入，按照严谨规划数量与科学调整存量的原则，合理规划和布局医疗机构，提升我国中医医院运行效率。
调整投入变量后，上海市、安徽省、湖北省、贵州省、甘肃省、青海省和新疆维吾尔自治区的综合技术效率相对稳定，说明这些省份中医医院卫生资源配置效率与自身医疗技术、管理能力和投入管理规模密切相关，不受外部环境影响。其他省份中医医院都会受到外部影响，都或多或少发生了综合技术效率上升或下降的现象，这进一步的说明其他省份中医医院容易受到环境因素的影响，其中黑龙江省和吉林省中医医院技术效率上升最明显，说明该省份中医医院的医疗技术受到外部影响未得到很好地发挥；大部分省份中医医院规模效率下降，说明这些省中医医院因外部环境因素会导致卫生配置的规模效率被高估。
人口密度和人均GDP对投入变量整体上具有正向影响，这可能是因为随着人口密度和收入提高，人民对健康风险认识水平的提高，对身体健康服务需求也日益增加，进而导致中医医院、床位数和医护人员需求增大。除了需要高的医疗技术，还需要优质的医疗设施环境，同时还要满足人民对更高层次的健康医护需求，所以对医疗卫生资源需求增多，有利于减少服务业务成本，提高医疗卫生资源的利用率；政府拨款和病死率对投入变量整体上具有负向影响，说明政府的拨款能够约束中医医院盲目扩张，并吸引大量医疗人员涌入，从而提升医疗技术与管理水平，减少病死率。但过度的投入会产生投入冗余并造成中医医院的综合技术效率的下滑，导致医疗卫生资源的浪费。因此，要推动医疗卫生资源的合理配置，学习借鉴优秀的医院管理模式，建设适合消费者需求的现代化医疗服务体系并提供优质的医护服务。
我国中医医院运行效率存在失衡的现象，政府应该对资源配置和运行的效率差异给予更多的关注，促进我国中医医院的均衡、协调、全面的发展。在资源合理配置中政府要起到主导作用，统筹兼顾各省经济发展、人口规模和地理特征等多方面因素，保持综合技术效率稳定的省（自治区、直辖市）持续稳定的发展，对综合技术效率低的省（自治区、直辖市）进行资源合理配置。统筹协调各省的发展，完善管理和监管体系，充分利用社会和政府考核等多种方式推动我国中医医院的规范，控制由于投入冗余造成的医疗卫生资源浪费，改善我国中医医院医疗资源配置失衡的现状，提升我国中医医院运行效率。
我国中医医院评价指标松弛量显示，诊疗患者例数、出院例数和病床使用率均未达到理想产出值，是造成部分省（自治区、直辖市）DEA无效的主要原因，也表明这些省的医疗卫生资源投入过多和产出过少。这种现象不仅不能满足人民的健康需求反而造成医疗卫生资源的浪费，从而导致医疗卫生资源分配失衡、管理紊乱的恶性循环［10］。因此，各地区在中医医院扩大规模时要提升相应的管理能力。同时鼓励医疗卫生领域的技术创新，不断突破现有技术限制，改善医疗卫生资源利用情况与人民健康状况，实现跨越式的发展，通过引进国外高端技术和医疗卫生设备，带动整体医疗服务水平的提升。同时推进信息技术的应用，提高我国中医医院运行效率。
医疗卫生资源的投入要考虑中医市场的需求，通过科学市场调研与预测，掌握各省的医疗服务需求。在配置医疗卫生资源时要考虑不同省（自治区、直辖市）受外部环境因素影响的程度，通过优化外部环境因素提高医疗卫生资源的利用率［11］。同时制定各省医疗人才培养策略，完善和健全薪酬制度和人才引进优惠政策，对医疗卫生服务缺乏的省，采用多种筹资方式，结合多元化的社会资本来完善我国中医医院服务环境。在当前我国中医医院全面改革推进阶段中，应在科学规划现有的中医医院的资源配置下，制定适应的发展计划，进而实现我国中医医院可持续发展。
