文獻(xiàn)綜述與研究方法

雖然關(guān)于醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)公平與效率的研究不少，但如何測(cè)評(píng)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的公平與效率，目前學(xué)術(shù)界尚未建立一個(gè)統(tǒng)一的、公認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)體系。究其原因，主要是醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的復(fù)雜特性。一方面，醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的政策目標(biāo)具有多重性，很多目標(biāo)不易于量化；另一方面，醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)具有開放性，遺傳、教育、環(huán)境質(zhì)量、行為、生活方式以及醫(yī)患互動(dòng)、配合程度等眾多因素也都直接影響效率結(jié)果。這些因素決定了醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)公平與效率的難以測(cè)量性。盡管如此，醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)公平與效率的測(cè)評(píng)還是一項(xiàng)不可回避的重要任務(wù)。如何測(cè)評(píng)，方法的選擇至關(guān)重要。參照國(guó)內(nèi)外其他學(xué)者的相關(guān)研究，本研究除選擇常規(guī)的描述性統(tǒng)計(jì)分析方法，主要還選擇了以下兩種方法：一是將基尼系數(shù)、洛倫茨曲線應(yīng)用于公平性分析，二是將數(shù)據(jù)包絡(luò)分析應(yīng)用于效率分析。一醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)公平問題的研究方法和文獻(xiàn)綜述（一）研究方法近20多年來，對(duì)健康公平性、衛(wèi)生資源公平性的研究和探討已經(jīng)成為世界性的熱點(diǎn)問題。國(guó)際上，一些經(jīng)濟(jì)學(xué)家和衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)家們已經(jīng)成功地?cái)[脫了純粹理論分析的局限，將一些指標(biāo)運(yùn)用到衛(wèi)生領(lǐng)域的研究之中。對(duì)公平性的評(píng)價(jià)，國(guó)際上比較公認(rèn)的研究指標(biāo)包括：衛(wèi)生資源/人口比值法、極差法（RangeMethod）、變異系數(shù)（CoefficientofVariation）、差異指數(shù)（TheIndexofDissimilarity，ID）、洛倫茨曲線（LorenzCurve）、基尼系數(shù)（GiniCoefficient）、泰爾系數(shù)（DecileRatio）、集中指數(shù)（ConcentrationIndex）、羅賓遜指數(shù)（RobinHoodIndex）等。[1]上述指標(biāo)既各有區(qū)別，又有一定互補(bǔ)性。衛(wèi)生資源/人口比值法簡(jiǎn)單易行，但只適用于結(jié)構(gòu)單純、需求相對(duì)穩(wěn)定的指標(biāo)；極差法是將人群按其社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況進(jìn)行分組，比較最高組與最低組之間健康狀況的差異；變異系數(shù)是以分布均值作為參考值，差幅是指每個(gè)實(shí)際值與平均值之間的絕對(duì)差距；差異指數(shù)表示各社會(huì)經(jīng)濟(jì)分組中人群健康的分布與同組人群的分布間的差異；集中指數(shù)法橫軸為按經(jīng)濟(jì)狀況排序的人口累計(jì)百分比，縱軸為人群健康累計(jì)百分比；洛倫茨曲線就是，在一個(gè)總體（國(guó)家、地區(qū)）內(nèi)，計(jì)算從最貧窮的人口起一直到最富有人口的人口百分比，對(duì)應(yīng)各個(gè)人口百分比的收入百分比的點(diǎn)組成的曲線；在洛倫茨曲線的基礎(chǔ)上，基尼系數(shù)以每一個(gè)絕對(duì)值作為參考值，把每?jī)蓚€(gè)絕對(duì)值之間的差距定義為衡量的差幅；羅賓遜指數(shù)也是建立在洛倫茨曲線基礎(chǔ)上的一個(gè)分配狀況測(cè)度指數(shù)，它等于洛倫茨曲線與45°線之間的最大垂直距離；而泰爾系數(shù)則把分布概率作為參與值，比較實(shí)際分布概率與最大分布概率得到差異指數(shù)。當(dāng)中，衛(wèi)生資源/人口比值法因?yàn)楹?jiǎn)便而最為常用，洛倫茨曲線、基尼系數(shù)則在學(xué)術(shù)上最為廣泛運(yùn)用。21世紀(jì)初，世界衛(wèi)生組織進(jìn)一步提出了兒童成活率分布指數(shù)（ChildrenSurvivalRateDistributionIndex）、傷殘調(diào)整期望壽命（DisabilityAdjustedLifeExpectancy，DALE）、醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)系統(tǒng)的反應(yīng)性（ResponsivenessofHealthServiceSystem）、衛(wèi)生籌資公平性指數(shù)（IndexofFairnessofFinancialContribution，IFFC）等新的公平性指標(biāo)及其測(cè)量方法。雖然上述4個(gè)新指標(biāo)目前的使用還不是很廣泛，但推動(dòng)了公平性測(cè)量方法的進(jìn)一步完善。1.衛(wèi)生資源/人口比值法衛(wèi)生資源/人口比值法公式為：衛(wèi)生資源量與服務(wù)人群數(shù)的相對(duì)比值。它的優(yōu)點(diǎn)是，信息需要量較少，成本低。但僅用于那些結(jié)構(gòu)比較單純、醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)需要量比較穩(wěn)定的指標(biāo)?？梢杂妹總€(gè)地區(qū)千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、床位數(shù)等指標(biāo)來衡量。2.極差法極差法是常用的測(cè)量健康公平的方法。它是將人群按其社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況進(jìn)行分組，比較最高組與最低組之間健康狀況的差異，從而表明健康在不同社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況人群之間分布的不平等性。極差法簡(jiǎn)單明了，但它只是反映了最高組與最低組之間的差異，不能反映中間各組之間的集中與離散狀況。另外，極差法缺少對(duì)樣本構(gòu)成的考慮，不適合在不同年代或不同地區(qū)間的比較。3.洛倫茨曲線洛倫茨曲線是1905年由美國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家（或說奧地利統(tǒng)計(jì)學(xué)家）M.O.洛倫茨（MaxOttoLorenz）提出的，是根據(jù)收入分配公式繪制成的描述收入和財(cái)富分配性質(zhì)的曲線。它在經(jīng)濟(jì)學(xué)上廣泛地作為地區(qū)之間收入差距或資源不平等的分析手段。[2]它用縱軸表示收入差距或社會(huì)資源百分比，橫軸上將所有人口按照從低收入到高收入的次序從左向右排列，將每一百分比的人口所擁有的社會(huì)資源的百分比積累起來，并將相應(yīng)的點(diǎn)連成的曲線（圖3-1）。圖中，橫軸OH表示人口（按收入由低到高分組）的累積百分比，縱軸OM表示收入（社會(huì)資源）的累積百分比，弧線OL為洛倫茨曲線。洛倫茨曲線為向外凸的曲線，與橫坐標(biāo)成45°夾角時(shí)，稱為絕對(duì)均勻線。將洛倫茨曲線與45°對(duì)角線之間的部分A叫作“不平等面積”，當(dāng)收入分配達(dá)到完全不平等時(shí)，洛倫茨曲線成為折線OHL，OHL與45°線之間的面積A+B叫作“完全不平等面積”。當(dāng)曲線距離絕對(duì)均勻線越近時(shí)表示地區(qū)間收入差距越小，資源分配較為平等；反之則表示地區(qū)間收入差距越大，資源分配越不平等。因此人們可以根據(jù)實(shí)際標(biāo)繪出的洛倫茨曲線對(duì)該45°對(duì)角線的偏離程度，大致地判斷各種收入（社會(huì)資源）分配不平等狀況的嚴(yán)重程度。洛倫茨曲線是從20世紀(jì)70年代開始被引入衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)評(píng)價(jià)中的，用來評(píng)價(jià)衛(wèi)生資源配置的人口及地理分布的公平性。[3]圖3-1洛倫茨曲線示意圖4.基尼系數(shù)（GiniCoefficient）又譯基尼指數(shù)，或堅(jiān)尼系數(shù)，這個(gè)概念是由意大利經(jīng)濟(jì)學(xué)家科拉多·基尼（CorradoGini）在1912年提出的，是用來綜合考察居民內(nèi)部收入分配差異狀況的一個(gè)重要分析指標(biāo)。它是根據(jù)洛倫茨曲線計(jì)算出的反映社會(huì)收入分配公平程度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。[4]基尼系數(shù)介于0～1之間，愈接近0表示財(cái)富或資源分配越公平，反之，收入分配越是趨向不平等。按照國(guó)際一般標(biāo)準(zhǔn)，基尼系數(shù)達(dá)到0.4以上表示收入差距較大，當(dāng)基尼系數(shù)達(dá)到0.6以上時(shí)，則表示收入差距很大。基尼根據(jù)洛倫茨曲線提出的判斷分配平等程度的指標(biāo)。它等于45°對(duì)角線和洛倫茨曲線圍成的面積與45°對(duì)角線下直角三角形的面積之比。假設(shè)實(shí)際收入分配曲線和收入分配絕對(duì)平等曲線之間的面積為A，實(shí)際收入分配曲線右下方的面積為B。并以A除以（A+B）的商表示不平等程度。如果A為零，基尼系數(shù)為零，表示收入分配完全平等；如果B為零則系數(shù)為1，收入分配絕對(duì)不平等。收入分配越是趨向平等，洛倫茨曲線的弧度越小，基尼系數(shù)也越小，反之，收入分配越是趨向不平等，洛倫茨曲線的弧度越大，那么基尼系數(shù)也越大。基尼系數(shù)由于給出了反映居民之間貧富差異程度的數(shù)量界線，可以較客觀、直觀地反映和監(jiān)測(cè)居民之間的貧富差距，預(yù)報(bào)、預(yù)警居民之間出現(xiàn)的貧富兩極分化。因此基尼系數(shù)得到世界各國(guó)的廣泛認(rèn)同和普遍采用。它也已被國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者用于衛(wèi)生機(jī)構(gòu)、人力、床位及設(shè)備配置的公平性研究。[5]本研究通過按行政區(qū)排序每萬人口或每平方千米衛(wèi)生資源的分布，再用衛(wèi)生資源、人口或地理面積的累積百分比計(jì)算基尼系數(shù)，對(duì)衛(wèi)生資源人口及地理分布的公平性做出定量評(píng)價(jià)。不過，由于國(guó)際上沒有相應(yīng)的衛(wèi)生資源配置標(biāo)準(zhǔn)，本研究中衛(wèi)生資源配置的基尼系數(shù)與配置公平性之間的關(guān)系參照了經(jīng)濟(jì)學(xué)中人群收入分配公平性的Gini系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)。基尼系數(shù)在0.3以下為最佳的平均狀態(tài)，在0.3～0.4為正常狀態(tài)，超過0.4為警戒狀態(tài)，達(dá)到0.6以上則屬高度不公平的危險(xiǎn)狀態(tài)。[6]數(shù)學(xué)家提供了一系列基尼系數(shù)的近似計(jì)算公式，其基本步驟是首先按人均資源擁有量從小到大進(jìn)行排序，然后將人口數(shù)據(jù)和資源數(shù)據(jù)帶入相應(yīng)的數(shù)學(xué)公式進(jìn)行計(jì)算。計(jì)算基尼系數(shù)，可先繪制洛倫茨曲線，然后計(jì)算曲線下面積。洛倫茨曲線與三角形的底線圍成的面積為不公平面積A=S0，曲線與兩條直角邊圍成的面積為曲邊三角形面積B=S1，等邊直角三角形的面積為完全不公平性面積S（S=S0+S1），不公平面積與完全不公平面積之比即為基尼系數(shù)，通常表示為：基尼系數(shù)=S0/S（0≤基尼系數(shù)≤1）?！?”表示絕對(duì)公平，“1”表示絕對(duì)不公平。在實(shí)際操作過程中，可供選擇的計(jì)算公式并不唯一。本研究使用華中科技大學(xué)李謹(jǐn)邑等推薦的計(jì)算公式和SAS計(jì)算程序。其計(jì)算公式如下：[7]其中：n為被調(diào)查單位數(shù)，Wi為人口（或面積）的累計(jì)百分比，Yi為各區(qū)某一衛(wèi)生資源指標(biāo)數(shù)值占對(duì)應(yīng)衛(wèi)生資源總數(shù)的比重，Vi=Y1+Y2+Y3+…+Yi，為衛(wèi)生資源表示資源累計(jì)百分比，i=1，2，3，…，n，按數(shù)量由小到大依次排列。洛倫茨曲線反映了所有人群的情況，圖形簡(jiǎn)單明了，可以直接看出健康分布是否均勻；而基尼系數(shù)用一個(gè)量值表示出了健康的公平情況，可以直接進(jìn)行比較，效果直觀?；嵯禂?shù)和洛倫茨曲線除了可以給出公平性的評(píng)價(jià)之外，其結(jié)果也可用于評(píng)價(jià)資源配置的地理可及性。從一定意義上講，資源在空間分布上的公平性與醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的地理可及性是一個(gè)問題的兩個(gè)方面，前者是從供方來考察的，而后者是從需方來認(rèn)識(shí)的?；嵯禂?shù)公平性分析不受資料分布和樣本量大小的限制，對(duì)于偏態(tài)分布的資料和小樣本資料均適用，該方法操作簡(jiǎn)單、計(jì)算方便。[8]但是這種方法缺少分層變量，不能顯示出在哪里存在分配不公，也就是說測(cè)量出的健康不公平性不能客觀地反映各個(gè)階層的健康狀況和醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)利用情況。[9]學(xué)界也沒有制定基尼系數(shù)的準(zhǔn)則，一些問題如應(yīng)否除稅項(xiàng)，應(yīng)否剔除公共援助受益者，應(yīng)否剔除非本地居民，或應(yīng)否加入政府的福利，并沒有形成一致，以致沒有比較的基礎(chǔ)。本研究數(shù)據(jù)整理、洛倫茨曲線繪制和基尼系數(shù)測(cè)算均在Excel軟件上完成。（二）研究現(xiàn)狀目前關(guān)于衛(wèi)生資源配置公平性的研究比較多，大都采用具體事例，研究對(duì)象局限于特定地區(qū)，國(guó)家級(jí)的研究較少；對(duì)于衛(wèi)生資源的研究限于基本醫(yī)療資源，缺少對(duì)公共衛(wèi)生資源的研究；衛(wèi)生資源的具體研究?jī)?nèi)容集中在人力、物力資源等方面，缺少對(duì)財(cái)力資源的公平性研究。事實(shí)上衛(wèi)生資源分布不公平也是一個(gè)世界性難題，不論在發(fā)達(dá)國(guó)家還是在發(fā)展中國(guó)家，均存在衛(wèi)生資源分配不公平的問題。在美國(guó)[10]、英國(guó)[11]、日本[12]等發(fā)達(dá)國(guó)家已經(jīng)有很成功的研究經(jīng)驗(yàn)。大部分研究都使用原始數(shù)據(jù)來計(jì)算基尼系數(shù)。國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)衛(wèi)生資源配置的研究大多從20世紀(jì)末開始，1994年丁漢升、胡善聯(lián)從衛(wèi)生人力（醫(yī)生和護(hù)士）與機(jī)構(gòu)設(shè)施（病床）兩方面，利用基尼系數(shù)在全國(guó)范圍內(nèi)定量分析衛(wèi)生資源的省際公平性，比較醫(yī)生、護(hù)士、病床的基尼系數(shù)，結(jié)果顯示：病床分布公平性較好，醫(yī)生分布公平性次之，護(hù)士分布公平性最差。[13]李曉西等人指出判斷衛(wèi)生資源配置標(biāo)準(zhǔn)是否合理的標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)該包括公平與效率兼顧，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)產(chǎn)品總供求基本平衡，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)產(chǎn)品機(jī)構(gòu)基本平衡。[14]周云認(rèn)為，單純依靠市場(chǎng)手段配置衛(wèi)生資源有局限性，該局限性來源于醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系自身。[15]凌莉認(rèn)為，世界上各國(guó)的衛(wèi)生資源配置與社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、文化和人口等因素密切相關(guān)，提示可考慮采用這些指標(biāo)來反映區(qū)域的衛(wèi)生資源配置類別，她還指出，中國(guó)衛(wèi)生資源配置的不合理表現(xiàn)為布局和機(jī)構(gòu)的不合理，衛(wèi)生資源總量相對(duì)不足。[16]李曉惠等通過對(duì)深圳市社區(qū)衛(wèi)生資源配置狀況的分析認(rèn)為，基尼系數(shù)公平性分析不受資料分布和樣本量大小的限制，對(duì)于偏態(tài)分布的資料和小樣本資料均實(shí)用，該方法操作簡(jiǎn)單、計(jì)算方便，她們建議基尼系數(shù)可作為判斷一個(gè)城市、一個(gè)地區(qū)社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)資源配置公平性或均勻程度的一個(gè)客觀指標(biāo)。[17]賀買宏等人發(fā)現(xiàn)即便是到2010年全國(guó)按地理配置的衛(wèi)生機(jī)構(gòu)、床位、衛(wèi)生技術(shù)人員的基尼系數(shù)均在0.6以上。[18]雷海潮利用一個(gè)省內(nèi)大型醫(yī)用設(shè)備調(diào)查的數(shù)據(jù)繪制設(shè)備配置的洛倫茨曲線并計(jì)算相應(yīng)的基尼系數(shù)，認(rèn)為大型醫(yī)用設(shè)備在配置規(guī)劃上要多向配置水平較低的地區(qū)傾斜。[19]張彥琦等采用基尼系數(shù)和洛倫茨曲線，從重慶市各區(qū)縣人口分布和地理分布的角度，分析醫(yī)院床位、衛(wèi)生技術(shù)人員、執(zhí)業(yè)醫(yī)師、注冊(cè)護(hù)士等衛(wèi)生資源的配置公平性，得出重慶市衛(wèi)生資源總量仍處于較低水平且配置不合理，衛(wèi)生資源人口配置公平性優(yōu)于地理配置公平性等結(jié)論。[20]不過，我們發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)學(xué)者使用基尼系數(shù)來研究廣州市衛(wèi)生資源配置問題的并不多。馮珊珊和她的同事發(fā)現(xiàn)，在人口分布上，2004年廣州地區(qū)衛(wèi)生技術(shù)人員基尼系數(shù)為0.398，執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)師基尼系數(shù)為0.295，執(zhí)業(yè)護(hù)士基尼系數(shù)為0.297，病床基尼系數(shù)為0.286。[21]二醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)效率問題的研究方法和文獻(xiàn)綜述生產(chǎn)效率的概念最早是由法約爾提出的，他將經(jīng)濟(jì)效率定義為技術(shù)效率（TechnicalEfficiency，TE）和配置效率（AllocativeEfficiency，AE）的乘積。研究生產(chǎn)效率的主要方法有：數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DataEnvelopmentAnalysis，DEA）、隨機(jī)前沿面分析（StochasticFrontierAnalysis，SFA）、自由分布法（DistributionFreeApproach，DFA）、無界分析（FreeDisposalHull，F(xiàn)DH）等。從文獻(xiàn)分析，目前評(píng)價(jià)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系效率絕大多數(shù)采用的是非參數(shù)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，常用的模型有CCR、BCC和Malmquist模型3種。前兩種模型一般用于同一時(shí)期（靜態(tài)）生產(chǎn)前沿面下的生產(chǎn)要素配置效率分析；在動(dòng)態(tài)條件下，當(dāng)生產(chǎn)要素配置效率水平和技術(shù)水平同時(shí)發(fā)生變化時(shí)，則可以使用Malmquist模型描述生產(chǎn)要素配置效率與技術(shù)水平的綜合變化，并可進(jìn)一步細(xì)分變化原因。為客觀衡量醫(yī)藥衛(wèi)生體制政策變化對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系的動(dòng)態(tài)效率變化趨勢(shì)，本研究使用DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)進(jìn)行分析，主要用來測(cè)算決策單元（DMU）全要素生產(chǎn)率及其分解因素值的變化情況。（一）研究方法1.比率分析方法（RatioAnalysis）比率分析法又稱線性比分析，是指在一系列指標(biāo)下用投入單位與產(chǎn)出單位的比值來測(cè)量醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)效率的方法。主要包括單位服務(wù)成本和生產(chǎn)率兩類指標(biāo)。通過測(cè)量一定時(shí)間內(nèi)（通常為一年）某一醫(yī)療衛(wèi)生投入單位（如人力、資金、設(shè)備等）與某一產(chǎn)出單位（如病人數(shù)、門診數(shù)、手術(shù)量等）之間的比值，反映醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的單位成本和生產(chǎn)率的情況，如門診次均費(fèi)用（門診總成本/門診人次數(shù)）、住院日均費(fèi)用、床位使用率等。比率分析方法有三個(gè)比較明顯的特點(diǎn)。一是適于單項(xiàng)比較。所測(cè)量的比值為單一投入單位與單一產(chǎn)出單位之間的比值，投入與產(chǎn)出一一對(duì)應(yīng)，可用于比較不同性質(zhì)的組織之間在相同單項(xiàng)指標(biāo)下的差異，但無法測(cè)量多重投入與多重產(chǎn)出的復(fù)雜情況，容易因投入產(chǎn)出項(xiàng)目覆蓋不全使測(cè)評(píng)結(jié)論產(chǎn)生偏差。二是便于測(cè)算。測(cè)算方法簡(jiǎn)單，操作簡(jiǎn)便。由于獲取數(shù)據(jù)資料容易，通俗易懂，往往較多地為政策制定者統(tǒng)計(jì)和使用。不過，也因各組比值的測(cè)評(píng)單位不同，各組效率結(jié)果之間有時(shí)會(huì)產(chǎn)生矛盾，難以形成科學(xué)的總體評(píng)價(jià)。三是易于受影響。側(cè)重對(duì)數(shù)量的測(cè)評(píng)，忽略對(duì)質(zhì)量的測(cè)量，容易受外部環(huán)境因素干擾，卻又不能直接找出干擾因素?？梢哉f，比率分析方法往往可以根據(jù)研究目的設(shè)計(jì)，來細(xì)化效率評(píng)價(jià)項(xiàng)目，并因其單位選取的多樣化可以在一定程度上避免效率測(cè)量時(shí)的經(jīng)濟(jì)成本導(dǎo)向，但較難以克服多因素分析和過程控制等問題。2.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法是一種不需要設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)、不考慮隨機(jī)誤差的非參數(shù)固定前沿技術(shù)效率分析方法。它是運(yùn)籌學(xué)、管理科學(xué)和數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)交叉研究的領(lǐng)域。它使用數(shù)學(xué)規(guī)劃模型評(píng)價(jià)多個(gè)輸入和多個(gè)輸出的決策單元間的相對(duì)有效性。其原理是借鑒計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的邊際效益理論和數(shù)學(xué)的線性規(guī)劃模型，在所選擇的樣本中構(gòu)建效率生產(chǎn)前沿邊界，通過測(cè)算各決策單元（DMU）是否位于生產(chǎn)前沿面，來比較得出決策單元之間的相對(duì)效率。[22]謝爾曼（Sherman）于1984年首次用這種方法測(cè)量了醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的技術(shù)效率，他對(duì)馬薩諸塞州的7個(gè)教學(xué)醫(yī)院中外科醫(yī)療單元的經(jīng)濟(jì)效益做出了評(píng)價(jià)，隨后該方法得到了廣泛應(yīng)用。Charnes和Cooper等則最先提出的DEA模型為CCR模型。Caves、Christensen和Diewert在CCR模型的基礎(chǔ)上構(gòu)造Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)，來測(cè)度技術(shù)效率問題。F?re等按照Fisher的思想，用兩個(gè)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的幾何平均值來計(jì)算全要素生產(chǎn)率的變化，然后將該生產(chǎn)率指數(shù)分解為相對(duì)技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步兩個(gè)部分。[23]數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）目前已經(jīng)是評(píng)價(jià)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)技術(shù)效率較為成熟和較為先進(jìn)的方法之一，可以用來分析醫(yī)院的資源管理和服務(wù)產(chǎn)出，是衛(wèi)生服務(wù)研究的基準(zhǔn)方法。[24]在運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）評(píng)價(jià)效率時(shí)，有投入主導(dǎo)型和產(chǎn)出主導(dǎo)型兩種導(dǎo)向。投入主導(dǎo)型是在產(chǎn)出值固定的情況下，計(jì)算投入要素可以縮減的部分；產(chǎn)出主導(dǎo)型是在投入保持不變的情況下，計(jì)算產(chǎn)出要素可以擴(kuò)張的部分。由于衛(wèi)生領(lǐng)域很多資源一旦投入就沒法收回，且使用周期較長(zhǎng)，所以投入資源在一次配置之后，很難在較短的時(shí)間進(jìn)行縮減；并且衛(wèi)生事業(yè)是具有公益性和福利性質(zhì)的，衛(wèi)生資源的配置是根據(jù)人群健康水平和醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)需求，按照區(qū)域衛(wèi)生規(guī)劃配置的，而不能根據(jù)實(shí)際產(chǎn)出來縮減投入。因此，在現(xiàn)有投入下追求最大產(chǎn)出，比實(shí)現(xiàn)已投入衛(wèi)生資源的充分利用更具現(xiàn)實(shí)意義，即選用產(chǎn)出主導(dǎo)型比較合適醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)系統(tǒng)。相對(duì)于單投入/單產(chǎn)出指標(biāo)單位不統(tǒng)一的比率分析法，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）實(shí)現(xiàn)了多投入/多產(chǎn)出問題的處理，但因不考慮隨機(jī)誤差，不能直接對(duì)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷。另外，測(cè)量誤差會(huì)導(dǎo)致測(cè)量結(jié)果的偏差，樣本的大小和異質(zhì)性很大程度上也會(huì)影響測(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確性。3.全要素生產(chǎn)率（TotalFactorProductivity，TFP）增長(zhǎng)率常常被用來分析要素生產(chǎn)率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生貢獻(xiàn)，從而判斷經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式及其變動(dòng)?，F(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)中普遍認(rèn)為全要素生產(chǎn)率包含兩個(gè)方面的內(nèi)容：一是技術(shù)進(jìn)步變化，二是效率技術(shù)變化。技術(shù)進(jìn)步反映了由科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新、科學(xué)技術(shù)改造以及先進(jìn)科學(xué)技術(shù)引進(jìn)等引起的生產(chǎn)工藝技術(shù)改進(jìn)，而使得資源利用率增大。效率技術(shù)進(jìn)步反映了一國(guó)由各種制度因素（如市場(chǎng)化程度、產(chǎn)權(quán)、制度、基礎(chǔ)設(shè)施、醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)市場(chǎng)發(fā)育程度、貿(mào)易開發(fā)度、政府對(duì)市場(chǎng)的干預(yù)程度等）對(duì)生產(chǎn)效率提高產(chǎn)生的影響。1953年，經(jīng)濟(jì)學(xué)家、統(tǒng)計(jì)學(xué)家斯騰·馬爾姆奎斯特（StenMalmquist）提出了用于分析不同時(shí)期消費(fèi)變化的指數(shù)，其基本思想是：比較兩組消費(fèi)數(shù)據(jù)時(shí)，分別利用其中一組數(shù)據(jù)的無差異曲線作為參考文集，對(duì)兩組消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷。1994年，F(xiàn)?re等人[25]確立了描述生產(chǎn)率變化的指數(shù)來考察相鄰時(shí)期生產(chǎn)效率的變化。該指數(shù)也被稱為馬爾姆奎斯特指數(shù)（MalmquistIndex）。DEA-Malmquist分析法是測(cè)算和分解全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)最常用的方法，適用于面板數(shù)據(jù)（PanelData）分析。F?re等人提出DEA線性規(guī)劃方法，利用距離函數(shù)來計(jì)算，定義了基于Malmquist指數(shù)的全要素生產(chǎn)率。在定義Malmquist指數(shù)時(shí)，要選擇一個(gè)基期，可以選擇t期的，也可以選擇t+1期的，為了避免基期的混淆，參照F?re等人的定義，本研究定義在時(shí)期t（基期）到當(dāng)期t+1之間的基于產(chǎn)出的Malmquist的全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)為兩個(gè)時(shí)期的幾何平均。具體公式如下：上式表示生產(chǎn)函數(shù)點(diǎn)（yt+1，xt+1）相對(duì)于（yt，xt）的全要素生產(chǎn)率變化。其中，x表示投入指標(biāo)，y表示產(chǎn)出指標(biāo)，t表示年份。dt0（yt，xt），dt+10（yt+1，xt+1）分別為t、t+1期的DEA效率值，dt0（yt+1，xt+1）為相對(duì)于t期的技術(shù)、t+1期的DEA效率值，dt+10（yt，xt）為相對(duì)于t+1期的技術(shù)、t期的DEA效率值。基于可變規(guī)模報(bào)酬假設(shè)，根據(jù)F?re等人的研究，全要素生產(chǎn)率變化可以分解為技術(shù)效率變化和技術(shù)進(jìn)步變化（也稱為技術(shù)變化），公式3-2可以分解為：其中：如果將規(guī)模報(bào)酬不變的假設(shè)改為規(guī)模報(bào)酬可變的情況，則可以把技術(shù)效率變化分解成為規(guī)模效率變化和純技術(shù)效率變化。這樣一來，全要素生產(chǎn)率變化就可以分解為純技術(shù)效率變化、規(guī)模效率變化、技術(shù)進(jìn)步。即：全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)（TFPC）=純技術(shù)效率變化指數(shù)（PEFFCH）×規(guī)模效率變化指數(shù)（SCH）×技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（TCHCH）。相關(guān)變量的定義如下。全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)是指與t期相比，t+1期全要素生產(chǎn)率變化情況：若取值＞1，表示與t期相比，t+1期全要素生產(chǎn)率提高，說明成本降低、產(chǎn)出增加；反之，全要素生產(chǎn)率下降；取值=1則不變。技術(shù)進(jìn)步指數(shù)是指隨時(shí)間而發(fā)生的生產(chǎn)前沿移動(dòng)：若取值＞1，表示生產(chǎn)前沿外移，表示與t期相比，t+1期技術(shù)提高；反之，表示生產(chǎn)前沿向原點(diǎn)移動(dòng)，說明技術(shù)下降；取值=1則表示不變。技術(shù)進(jìn)步通常是因?yàn)榧夹g(shù)的發(fā)明或創(chuàng)新導(dǎo)致成本節(jié)約或生產(chǎn)率提高，技術(shù)下降則需加快創(chuàng)新。技術(shù)效率變化指數(shù)是相對(duì)于整個(gè)業(yè)界的效率水平下降，決策單元持續(xù)改善的追趕效果：若取值＞1，表示與t期相比，t+1期技術(shù)效率提高，說明效能改進(jìn)或資源浪費(fèi)、誤用的情況有所改善；反之，表示經(jīng)營(yíng)效率不高或資源浪費(fèi)、誤用情況加重；取值=1則表示無變化。技術(shù)效率變化指數(shù)可進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變化指數(shù)和規(guī)模效率變化指數(shù)。純技術(shù)效率變化指數(shù)是相對(duì)于上期純技術(shù)效率水平，本期決策單元的純技術(shù)效率情況：若取值＜1，表示與t期相比，t+1期純技術(shù)效率下降，說明經(jīng)營(yíng)技術(shù)低于行業(yè)平均水平，可通過管理者提高經(jīng)營(yíng)能力予以改善。規(guī)模效率變化指數(shù)是相對(duì)于上期規(guī)模效率水平，本期決策單元的規(guī)模效率情況：如取值＜1，表示與t期相比，t+1期規(guī)模效率下降，說明需要調(diào)整規(guī)模。本研究中使用軟件DEAP2.1來計(jì)算醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系的全要素生產(chǎn)率。（二）研究現(xiàn)狀專題研究中國(guó)新醫(yī)改政策的文獻(xiàn)有不少，多集中于論證性研究，實(shí)證的量化研究有限。從文獻(xiàn)分析，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)衛(wèi)生行業(yè)生產(chǎn)效率、醫(yī)院效率的測(cè)量方法主要有：比率分析法、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)回歸分析（EconometricRegressionAnalysis）、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法、隨機(jī)前沿面成本/產(chǎn)出公式（StochasticFrontierCost/ProductionFunction）。目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者大都采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法和隨機(jī)前沿分析（SFA）進(jìn)行評(píng)價(jià)。Grosskopf等人用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法比較加利福尼亞22家公立醫(yī)院與60家私人非營(yíng)利性醫(yī)院的效率后發(fā)現(xiàn)，公立醫(yī)院比私人非營(yíng)利性醫(yī)院有較高的效率。[26]Ozcan等人通過評(píng)估弗吉尼亞州不同所有權(quán)的城市醫(yī)院技術(shù)效率認(rèn)為，在有效率的醫(yī)院中，營(yíng)利性的醫(yī)院較少，而有效率的非營(yíng)利性醫(yī)院較多，同時(shí)營(yíng)利性醫(yī)院和其他類型的醫(yī)院相比，往往在供給和固定資產(chǎn)方面的投入較少，而在服務(wù)和人力方面投入較多。[27]Ozcan等人發(fā)現(xiàn)營(yíng)利性的療養(yǎng)院比非營(yíng)利性的療養(yǎng)院有效率。[28]Dalmaumatarrodona等人先用Herfindahl-Hirschmanindex表示市場(chǎng)集中程度，然后用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法得到每個(gè)醫(yī)院的技術(shù)效率和規(guī)模效率，最后用受限因變量的Tobit模型進(jìn)行回歸分析，結(jié)果顯示市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者個(gè)數(shù)與醫(yī)院效率存在正相關(guān)性。[29]Roberrto等人對(duì)意大利1183家醫(yī)院數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后，認(rèn)為競(jìng)爭(zhēng)在提高醫(yī)院生產(chǎn)的效率中不能扮演絕對(duì)重要的角色。[30]國(guó)內(nèi)學(xué)者王寶順等選取中國(guó)2005～2008年省級(jí)公共衛(wèi)生的投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)為樣本，運(yùn)用DEA-Malmquist模型分析發(fā)現(xiàn)，受到生產(chǎn)技術(shù)變動(dòng)的影響，地方公共衛(wèi)生財(cái)政支出全要素生產(chǎn)率逐年下降。[31]李習(xí)平基于2005～2011年省際面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用隨機(jī)前沿分析（SFA）發(fā)現(xiàn)中國(guó)醫(yī)改政策以及相關(guān)法律對(duì)中國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)行業(yè)產(chǎn)生巨大的影響，政策的導(dǎo)向性對(duì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)也有作用。[32]韓華為等使用基于產(chǎn)出導(dǎo)向的二階段數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法與Tobit模型，核算了中國(guó)31個(gè)省份1997～2007年政府衛(wèi)生支出綜合技術(shù)、純技術(shù)、規(guī)模效率變化及其變化趨勢(shì)，指出適當(dāng)?shù)呢?cái)政集權(quán)與推行醫(yī)療改革均有利于縮小東、中、西地區(qū)之間的效率差異。[33]戴平生利用三階段數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法方法對(duì)1985～2009年中國(guó)衛(wèi)生行業(yè)醫(yī)療供給效率進(jìn)行測(cè)度，發(fā)現(xiàn)醫(yī)療供給效率經(jīng)歷了1985～1992年的改善、1993～2002年的低位徘徊和2003～2009年的持續(xù)改善三個(gè)階段，效率變化過程體現(xiàn)了明顯的政策效應(yīng)。[34]不過，現(xiàn)有的研究大多基于宏觀數(shù)據(jù)分析，對(duì)個(gè)體醫(yī)院服務(wù)效率的調(diào)查研究相對(duì)較少。多數(shù)文獻(xiàn)把不同級(jí)別、規(guī)模的醫(yī)院放在一起進(jìn)行比較。Chilingerian[35]、LaurieJ.Bates[36]均指出：當(dāng)不同的醫(yī)院專注于不同的方面時(shí)，把不同醫(yī)院放在一起進(jìn)行效率比較是不合適的，因?yàn)椴煌愋偷尼t(yī)院針對(duì)不同的疾病類型，醫(yī)院資源配置結(jié)構(gòu)不同，產(chǎn)出結(jié)構(gòu)也不相同。孫強(qiáng)等運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對(duì)衛(wèi)生部57家成本監(jiān)測(cè)醫(yī)院進(jìn)行效率分析，發(fā)現(xiàn)西部醫(yī)院的總體效率最高、東南沿海地區(qū)醫(yī)院的總體效率偏高于中部地區(qū)的醫(yī)院。[37]汪唯等人利用問卷調(diào)查方式對(duì)廣東省公立醫(yī)院效率進(jìn)行分析，并比較不同地區(qū)、不同級(jí)別醫(yī)院之間的差異，發(fā)現(xiàn)廣東省公立醫(yī)院平均總體效率值是0.727，表明廣東省公立醫(yī)院總體效率較差，不同地區(qū)醫(yī)院的效率存在差異。[38]李萌等發(fā)現(xiàn)2010年湖南省29家社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心的純技術(shù)效率較低，約有78%的社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心存在規(guī)模不經(jīng)濟(jì)和資源配置不合理的情況，基本醫(yī)療服務(wù)和公共衛(wèi)生服務(wù)發(fā)展不均衡。[39]專題研究中國(guó)民營(yíng)醫(yī)院效率的文獻(xiàn)更少，多集中于論證性研究，實(shí)證的量化研究更為有限。這可能與民營(yíng)醫(yī)院屬于私有財(cái)產(chǎn)，數(shù)據(jù)采集存在相當(dāng)大困難有關(guān)。楊永梅通過數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法兩階段方法對(duì)上海10家公立和10家外資醫(yī)院的實(shí)證分析表明，公立醫(yī)院和外資醫(yī)院之間存在顯著的效率差異，外資醫(yī)院普遍經(jīng)營(yíng)效率高于公立醫(yī)院。[40]戴魯男等人應(yīng)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法發(fā)現(xiàn)2005年上海市58家民營(yíng)醫(yī)院中專科及綜合性醫(yī)院的整體有效性要好于精神康復(fù)醫(yī)院與老年護(hù)理醫(yī)院，非營(yíng)利性醫(yī)院的效率好于營(yíng)利性醫(yī)院，醫(yī)院的總體有效性、技術(shù)有效性與規(guī)模有效性差異明顯，規(guī)?；蚣夹g(shù)有效性存在缺陷。[41]三數(shù)據(jù)來源和指標(biāo)選?。ㄒ唬?shù)據(jù)來源本研究通過問卷調(diào)查及廣州市衛(wèi)生信息監(jiān)測(cè)系統(tǒng)收集廣州地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)（包括駐穗省屬、部屬醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)）的數(shù)據(jù)，并建立數(shù)據(jù)庫(kù)。主要內(nèi)容包括基本設(shè)施投入情況、人員結(jié)構(gòu)狀況、服務(wù)供給狀況、服務(wù)使用狀況、經(jīng)費(fèi)投放與支出情況等。在效率研究方面，我們以不同醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)為研究對(duì)象，每個(gè)機(jī)構(gòu)為1個(gè)決策單元，收集2009～2013年投入、產(chǎn)出指標(biāo)的面板數(shù)據(jù)，計(jì)算各機(jī)構(gòu)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)效率的基于DEA投入導(dǎo)向Malmquist指數(shù)。為保證資料的可比性，物價(jià)指標(biāo)以2009年為基期通過各自年份居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（ConsumerPriceIndex，CPI）轉(zhuǎn)化，剔除價(jià)格因素的擾動(dòng)。全部數(shù)據(jù)來自廣州市衛(wèi)生信息中心、廣州市衛(wèi)生局、廣州市統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站，以及《廣州年鑒（2009～2013）》。我們通過電話了解、現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查、座談會(huì)等方式，對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)提供情況進(jìn)行了核實(shí)，通過關(guān)鍵知情人訪談了解醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)資金籌集、服務(wù)組織與提供、支付制度、監(jiān)管、醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)運(yùn)行中面臨的困難等進(jìn)行收集和整理。訪談對(duì)象包括衛(wèi)生、財(cái)政、社保等政府行政部門的負(fù)責(zé)人、經(jīng)辦人員，不同類別醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)人、醫(yī)務(wù)人員，服務(wù)對(duì)象等。（二）投入、產(chǎn)出指標(biāo)對(duì)生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)量的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)就是選取合適的投入、產(chǎn)出指標(biāo)。如果投入和產(chǎn)出的指標(biāo)設(shè)置不合理，那么用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法評(píng)價(jià)醫(yī)院或其他衛(wèi)生組織效率的結(jié)果也將失去合理性和科學(xué)性。由于醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系是一個(gè)多投入多產(chǎn)出的行業(yè)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系效率的研究還沒有比較一致的做法。Grosskoprf等研究加利福尼亞州182家醫(yī)院，以醫(yī)生數(shù)、非醫(yī)生全日制勞動(dòng)力數(shù)、住院病人數(shù)、醫(yī)院凈資產(chǎn)作為投入指標(biāo)；以急診服務(wù)天數(shù)、監(jiān)護(hù)天數(shù)、手術(shù)病人數(shù)、門診服務(wù)人次數(shù)作為產(chǎn)出指標(biāo)。[42]Bitran等研究美國(guó)160家醫(yī)院，以全日制人員數(shù)、直接工資支出、其他直接支出作為投入指標(biāo)；以15個(gè)主要診斷病種的出院人數(shù)作為產(chǎn)出指標(biāo)。[43]龐慧敏等人評(píng)價(jià)綜合醫(yī)院效率時(shí)，以衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、行政管理人員數(shù)、工勤人員數(shù)、病床數(shù)、固定資產(chǎn)總值、醫(yī)院年度總支出作為輸入指標(biāo)，以門急診人次、住院人次、平均住院日作為輸出指標(biāo)。[44]李萌等人在研究社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心效率時(shí)，以資產(chǎn)總額、用房面積、實(shí)際床位、公共衛(wèi)生醫(yī)師數(shù)為醫(yī)療服務(wù)投入指標(biāo)，以資產(chǎn)總額、用房面積、實(shí)際床位、公衛(wèi)醫(yī)師數(shù)為公共衛(wèi)生服務(wù)指標(biāo)，門診人次、急診人次、出診人次建檔人數(shù)、孕產(chǎn)婦管理人數(shù)、0～6歲兒童預(yù)防接種人數(shù)、高血壓管理人數(shù)為產(chǎn)出指標(biāo)。[45]李湘君等人在農(nóng)村鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院生產(chǎn)效率研究中使用每千人醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)量、每千人醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)專業(yè)人員數(shù)作為投入變量，每千人口診療人次、每千人口住院人數(shù)、病床使用率和患者平均住院天數(shù)作為產(chǎn)出變量。[46]不過，無論將何種要素納入研究指標(biāo)中，醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)作為具備公益性、福利性和一定經(jīng)營(yíng)性的單位，在指標(biāo)的選擇過程中要遵循以下原則：絕對(duì)指標(biāo)與相對(duì)指標(biāo)的搭配要合理，主要以絕對(duì)指標(biāo)為主；投入產(chǎn)出指標(biāo)的總數(shù)要小于決策單元數(shù)量的一半，必要時(shí)需將同類指標(biāo)進(jìn)行合并或摒棄某些指標(biāo)；指標(biāo)能夠量化并具備相同的性質(zhì)，能夠充分反映醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)信息，可獲得性強(qiáng)。[47]本研究在專家咨詢和文獻(xiàn)分析的基礎(chǔ)上，考慮數(shù)據(jù)的可得性和模型對(duì)參數(shù)的限制，選取相應(yīng)變量指標(biāo)。由于醫(yī)療機(jī)構(gòu)和公共衛(wèi)生機(jī)構(gòu)是中國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系的兩個(gè)互相聯(lián)系卻又相對(duì)較為獨(dú)立的系統(tǒng)，其產(chǎn)出也有較大不同。為了更為全面地評(píng)價(jià)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系，我們?cè)诖罅课墨I(xiàn)研究分析和質(zhì)性研究的基礎(chǔ)上開展了多輪專題小組討論，遵循目的性、全面性、精簡(jiǎn)性、可比性的篩選原則，通過專家深入訪談和專家咨詢，結(jié)合專家的意見和觀點(diǎn)。本書盡可能選擇一致的投入、產(chǎn)出變量，同時(shí)根據(jù)不同醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)系統(tǒng)增減個(gè)別變量，從而建立不同變量體系來評(píng)價(jià)中國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系各子系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)效率。1.投入變量參考《醫(yī)院管理評(píng)價(jià)指南》（2008年版），投入變量方面選取3項(xiàng)指標(biāo)：在崗職工人數(shù)、實(shí)有床位數(shù)、萬元以上設(shè)備總價(jià)值。其中，社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)體系由于選擇的研究對(duì)象是沒有設(shè)置床位的社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心，故沒有實(shí)有床位數(shù)這項(xiàng)指標(biāo)；而在公立醫(yī)療服務(wù)和民營(yíng)醫(yī)療服務(wù)兩個(gè)體系中因?yàn)榕R床醫(yī)療需要，增加1項(xiàng)房屋面積指標(biāo)。勞動(dòng)力是一項(xiàng)最重要的投入要素，但勞動(dòng)力過多則導(dǎo)致成本增加，效率下降。選取床位、設(shè)備、房屋等固定資產(chǎn)作為投入要素，原因是近年來國(guó)家不斷加大投入以及為了提高競(jìng)爭(zhēng)力，各醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)不斷改善硬件設(shè)備、增設(shè)分支機(jī)構(gòu)，擴(kuò)大規(guī)模。這一方面提高了服務(wù)效率，但同時(shí)也增加了運(yùn)營(yíng)成本，可能存在規(guī)模過大等問題。在投入的測(cè)量方面，經(jīng)濟(jì)成本雖也是醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的重要考慮因素，但絕非必要因素。考慮到經(jīng)濟(jì)投入指標(biāo)可能與人力資源、物力資源投入有一定交叉，從而影響各指標(biāo)的獨(dú)立性，本研究未選擇經(jīng)濟(jì)投入指標(biāo)。2.產(chǎn)出變量參考《醫(yī)院管理評(píng)價(jià)指南》（2008年版），醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)產(chǎn)出指標(biāo)以總診療人次數(shù)、入院人次數(shù)2項(xiàng)指標(biāo)為代表。在社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)體系一章中，由于選擇的研究對(duì)象是沒有設(shè)置床位的社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心，故在產(chǎn)出指標(biāo)中不包括入院人次數(shù)。醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)是非營(yíng)利性公益事業(yè)單位，不應(yīng)以營(yíng)利為根本目的，而應(yīng)以患者福利最大化為目標(biāo)。如果以收入作為產(chǎn)出的指標(biāo)衡量規(guī)模則結(jié)果將會(huì)因?yàn)槠x目標(biāo)而產(chǎn)生偏誤。因此，本書除了討論民營(yíng)醫(yī)療服務(wù)體系的一章，沒有將收入納入其他服務(wù)體系產(chǎn)出指標(biāo)。參考《國(guó)家基本公共衛(wèi)生服務(wù)規(guī)范》（2009年版），并結(jié)合鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院、社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心的功能定位，公共衛(wèi)生服務(wù)產(chǎn)出指標(biāo)以年末城鎮(zhèn)居民健康檔案累計(jì)建檔人數(shù)、年內(nèi)0～6歲兒童國(guó)家免疫規(guī)劃接種人次數(shù)、年內(nèi)孕產(chǎn)婦建卡人數(shù)、年末高血壓規(guī)范管理人數(shù)、年末糖尿病規(guī)范管理人數(shù)6項(xiàng)指標(biāo)為代表。表3-1不同醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系統(tǒng)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)模型的變量體系表3-1不同醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系統(tǒng)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)模型的變量體系-續(xù)表3.指標(biāo)說明本書涉及相關(guān)指標(biāo)基本參照《中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)年鑒》的定義劃分，對(duì)個(gè)別指標(biāo)進(jìn)行了部分修改，具體說明如下。（1）醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)1）醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)指從衛(wèi)生（衛(wèi)生計(jì)生）行政部門取得《醫(yī)療機(jī)構(gòu)執(zhí)業(yè)許可證》，或從民政、工商行政、機(jī)構(gòu)編制管理部門取得法人單位登記證書，為社會(huì)提供醫(yī)療保健、疾病控制、衛(wèi)生監(jiān)督服務(wù)或從事醫(yī)學(xué)科研和醫(yī)學(xué)在職培訓(xùn)等工作的單位。醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)包括醫(yī)院、基層醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)、專業(yè)公共衛(wèi)生機(jī)構(gòu)、其他醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)。2）公立醫(yī)院指經(jīng)濟(jì)類型為國(guó)有和集體的醫(yī)院。3）民營(yíng)醫(yī)院指經(jīng)濟(jì)類型為國(guó)有和集體以外的醫(yī)院，包括聯(lián)營(yíng)、股份合作、私營(yíng)、臺(tái)港澳投資和外國(guó)投資等醫(yī)院。4）基層醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)包括社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心（站）、街道衛(wèi)生院、鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院、村衛(wèi)生室、門診部、診所、醫(yī)務(wù)室。5）醫(yī)院