文章来源: 中华医院管理杂志, 2020,36 (11):896-901

作者: 郭淑岩  李萌  杨威  杨婷婷  尹畅  胡广宇  董四平

DOI:10.3760/cma.j.cn111325-20200816-01788

摘要

目的

在现有的主要医院排行榜基础上，结合医院投入信息，构建以效率为主要评价依据的排行榜。

方法

采用超效率数据包络分析(DEA)法，以2018年59所综合医院开放床位数和在职员工数为投入指标，分别以同年复旦大学医院管理研究所的中国最佳医院排行榜和中国医学科学院医学信息研究所的中国医院科技量值中的总分、各分项评价为产出指标，建立了5个模型，根据所得效率值进行医院排行。

结果

复旦排行榜和科技量值原始总分与医院床位的相关系数分别为0.08、0.09(P>0.05)，与人员的相关系数分别为0.34、0.39(P<0.01)。5个超效率DEA模型效率值与床位的相关系数依次为-0.37、-0.61、-0.71、-0.61、-0.61(P<0.01)，与人员的相关系数依次为-0.17、-0.37、-0.60、-0.39、-0.39(P<0.01)。与原始排名相比，在超效率DEA模型效率值排名中，京沪地区医院平均排名上升6.38位，非京沪地区医院排名平均降低4.37位，差异有统计学意义(P=0.02)；其他不同类型医院的排名差值，差异无统计学意义。

结论

通过超效率DEA计算效率值，以医院床位数和人员数为投入指标，排行更加科学全面。研究结果可为合理引导患者有序就诊、引导医院走向健康发展模式提供思路。

前  言

医疗行业由于其技术的专业性和复杂性，具有天然的信息不对称的特征。医院排行榜的出现一定程度上弥合了医患之间的信息差距，起到了引导患者就诊的作用^［1］。同时，医院排行榜对医院发展也起着重要的引导和指挥棒作用^［2-3］。但传统的医院排行多以医院各项产出指标总量进行排名，缺少投入和效率因素，可能存在规模越大排名越靠前的问题，会对医院出现负面引导。White等^［4］的研究表明，高费用医院在美国新闻与世界报道排名中的表现更好，而高排名可能导致患者的盲目流动，进而增加社会医疗费用支出。本研究试采用超效率DEA模型计算医院效率，在我国现有两种主要排行榜的基础上融入效率评价理念，结合医院投入数据，构建一个以效率为主要评价依据的排行榜，以期实现医院排行榜引导患者合理就诊和医院集约式发展的效果。

资料与方法

一、资料来源

本研究采用医院床位和人员作为医院投入指标^［5］，以我国主流的两种医院排行——复旦大学医院管理研究所的“中国最佳医院排行榜”(以下简称“复旦排行榜”)中的专科声誉得分和中国医学科学院医学信息研究所的“中国医院科技量值”(以下简称“科技量值排行榜”)的3项指标得分作为产出指标，构建评价模型。

医院排行榜数据来自两个排行榜官方网站，医院投入数据来自作者所在单位医院信息平台，所有数据均为2018年数据。由于两个排行榜所包含的医院有部分不同，且有部分医院为专科医院，在对两者进行合并同时删除专科医院后，共有59所综合医院被纳入分析。

二、研究方法

数据包络分析(data envelope analysis， DEA)是目前最常用的医院效率评价方法之一^［6-8］。本研究采用Andersen和Petersen(1993)提出的超效率DEA模型计算效率值对医院进行排行^［9］。

本研究构建了5个超效率DEA模型，首先分别以复旦排行榜的总分(模型1)与其单项得分(模型2)，科技量值排行榜的总分(模型3)与其单项得分(模型4)分别作为产出指标建立模型，对比效率排行和原始排行的结果差异。复旦排行榜总分由专科声誉和科研学术两部分加权汇总而来，科技量值排行榜包括科技产出、学术影响和科技条件3部分，两个排行榜在科研学术部分上具有一定重合。相关分析发现，复旦排行的科研学术得分和科技量值排行的“科技产出”与“学术影响”得分之和的相关系数达到0.97。因此本研究将复旦排行榜的专科声誉与科技量值的3个单项进行组合作为产出指标，构建超效率DEA模型(模型5)。详见表1。作为对比，按照复旦排行榜中专科声誉与科技量值总分之和对医院进行排序(以下简称“原始分综合排名”)，与超效率模型结果进行比较。

三、统计学方法

对不同地区和类型医院的原始排行和超效率排行的差值进行分析。对所有纳入医院分别根据复旦排行榜分值、科技量值以及模型1~模型5的效率值进行排行，效率值排行高于原始排行记为正值，低于原始排行记为负值，并计算二者的差值。对不同地区和类型医院的排行差值采用秩和检验进行单因素比较，采用广义线性模型进行多因素分析。

采用R软件(4.0.0)中的Benchmarking包进行超效率值的计算，设定模型为输出导向，建立规模报酬不变模型，计算各医院的声誉、科技产出的技术效率。采用SPSS 26.0进行不同医院排行变化的秩和检验和广义线性模型分析，检验水准α=0.05。

结  果

一、样本医院基本情况

59所医院中，位于我国东部的医院有41所，中部有12所，西部仅有6所。位于北京市和上海市的医院达到24所，其他地区医院35所。国家卫生健康委委属(管)医院20所，非委属(管)医院39所。高校附属医院占绝大多数，仅有10所医院为非高校附属医院。详见表2。

二、基于超效率DEA模型的医院排行评价结果

复旦排行榜和科技量值原始总分与床位和人员规模存在正相关，特别是与人员规模的相关性更强。复旦排行榜和科技量值原始总分与床位的相关系数分别为0.08、0.09(P>0.05)，与人员的相关系数分别为0.34、0.39(P<0.01)。而5个超效率模型的效率值与床位和人员规模则呈现负相关。按照模型编号从小到大，5个效率模型结果与床位的相关系数依次为-0.37、-0.61、-0.71、-0.61、-0.61(均P<0.01)，与人员的相关系数依次为-0.17、-0.37、-0.60、-0.39、-0.39(均P<0.01)。

相较于原始分综合排名，32家医院在模型5效率值排名中有所提升，25家医院排名有所降低(表3)。分别对模型1、2和复旦排行，模型3、4和科技量值，以及模型5效率值排名和原始分综合排名进行威尔考克森配对秩和检验发现，排名之间的差异均无统计学意义(均P>0.05)。

三、不同医院排行榜位次差值分析

相比原始排行结果，所有相应的DEA效率排行中委属(管)医院排名均有所降低，而非委属(管)医院排名有所升高；高校附属医院排名略有降低，而非附属医院略有升高；从区域来看，中部地区医院排名降低较多，而东部地区医院排名则都有所上升，西部地区医院除模型3和模型5外，其他模型的排名都有所降低；位于北京市和上海市的医院排名有所升高，而非京沪地区的医院排名则有所降低。从床位和人员规模来看，床位和人员规模越大的医院排名降低越多，而床位和人员规模越小的医院排名提高越多。在多因素分析中，纳入是否委属(管)医院、高校附属医院、所在区域、是否位于京沪4个因素，是否京沪地区医院对于排行差值的影响，差异有统计学意义(表4)。

讨  论

一、以效率评价理念重塑医院排行榜，引导医院健康发展

当前，我国卫生费用占GDP的比重逐年提高^［10］。一方面源于我国医疗保障水平的提高、体现了我国医疗事业的进步，但是其中也不乏低效率的因素。近年来我国卫生服务体系绩效管理已经取得了较大进步^［11］。但是为了避免走发达国家高成本、低价值的发展道路，世界银行等对我国医改提出了价值医疗的建议。将医院床位和人员作为投入，科技量值和专科声誉作为产出，采用DEA计算医院的科研和声誉产出效率值，避免了排行与医院规模和投入的正相关，从而引导医院走向集约式发展道路，使医院发展体现效率评价的理念。本研究结果也与最新发布的国家三级公立医院部分绩效考核结果接近，部分规模较大的医院排名“相对”靠后，而北京天坛医院、宣武医院等小而精的医院排名“相对”靠前^［12］，说明本排行符合当前公立医院绩效考核的政策导向，有利于引导医院合理发展。

二、效率排行榜没有对原有医院排行产生根本性改变

虽然绝大部分医院排名在采用效率排行后发生了变化，但是各原始排行榜和效率排行榜的差异无统计学意义，大部分医院的排行调整都在10名以内，只有少数医院排名调整超过20名。原始分综合排行榜的前10名医院中，有6家仍然排在效率值排行的前10名。可能原因一是原排名靠前的大部分医院不仅仅在总产出上具有优势，即使考虑产出效率也具有优势；二是复旦和科技量值两项排行榜方法整体较为科学、数据客观，原有排行具有较强的参考价值。

不同地域、教学属性、隶属关系的医院排名变化在单因素和多因素分析中均无统计学意义，说明新排行的大部分决定因素与原有排行之间存在系统性偏差的可能性较低。模型调整效果的一致性提示调整方式较为稳健。

三、市场结构是影响效率排行榜的主要可能原因

有少部分医院的排名发生了较大变化，一是有部分规模相对较小的医院在效率排名上有较大提高。这些医院多位于京沪，如首都医科大学宣武医院、上海交通大学附属仁济医院、上海市第六人民医院等凭借“小而精”的模式，在新的排名中都进入前十名。二是部分规模较大的医院，排名发生较大幅度降低。这些医院多是作为区域性龙头的综合医院，例如华中科技大学同济医学院的两所附属医院、郑州大学第一附属医院等，排名降低超过20名。趋势分析发现，京沪地区的医院在调整后排行榜上升的趋势高于非京沪地区，即使在多因素模型中，差异也有统计学意义。这可能与区域医院市场结构有关。京沪地区医院众多，特别是排名高的医院集中，因此市场竞争激烈程度高于一些区域性医院，医院不得不通过促进学科发展的手段提高医院运营效率。而在一些区域性的医院市场中，大医院面对的竞争较少，更容易通过扩大规模获得更高的市场份额，而不需要采取提高效率的方式。国内也有其他学者观察到了市场竞争与效率的这种关系^［13-14］。

四、提升医院运营效率的启示与建议

从研究结果可以看出，医院规模扩张是把双刃剑。规模扩张虽然可以提升医院整体产出，有利于增加优质医疗服务资源供给，但是不利于提升医院效率，也与价值医疗的理念背道而驰。这也符合经济学上的规模经济理论，即医院的规模效率呈倒U型曲线，在医院规模较小时，适当扩大规模可以提升管理单元的利用率、提高规模效益，但是随着规模的扩张，管理成本不断增加，会抵消规模经济带来的好处，使规模效益降低。本研究纳入的医院大多属三级医院，本身规模较大，为了提升医院运营效率，医院应当在部分优势专业上下功夫，通过个别专业或专业集群上的突破，实现医院的高质量、集约式发展。

五、本研究的不足之处

本研究仅是对医院效率排行榜的初探，所采用的数据也是来自目前已有的医院排行，而非专门收集，难免受到数据可得性的限制^［15］。主要不足有两点，一是指标的全面性不足。研究中纳入的两项医院排行榜中并没有体现医院的其他产出。例如中国人民解放军总医院，承担军队诊疗及中央保健任务较多，而这些服务在医院产出指标上无法体现，其名次降低较多，也可能与此有关。二是单一年份的评价结果，稳定性不足。特别是以科研奖励和专业组织任职情况这样的指标进行排名，往往存在偏差。复旦排行榜的组织者也指出，排行榜年度波动主要来自科研学术积分，而专科声誉排名的总体波动不大^［16］。此外，本研究在对复旦排行专科声誉和科技量值进行综合排序时，为避免可能的主观影响，采用了原始分相加的方法，没有进行数据变换或标化处理，也没有进行权重调整，可能会对原始排行产生一定影响。

利益冲突 所有作者均声明不存在利益冲突

参考文献(略)

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