Health care in the CIS countries : the case of hospitals in Ukraine.

The study analyses the technical efficiency of community hospitals in Ukraine during 1997-2001. Hospital cost amount to two-thirds of Ukrainian spending on health care. Data are available on the number of beds, physicians and nurses employed, surgical procedures performed, and admissions and patient days. We employ data envelopment analysis to calculate the efficiency of hospitals and to assess productivity changes over time. The scores calculated with an output-oriented model assuming constant returns to scale range from 150% to 110%. Average relative inefficiency of the hospitals is initially above 30% and later drops to 15% or below. The average productivity change is positive but below 1%; a Malmquist index decomposition reveals that negative technological progress is overcompensated by positive catching-up.     

基于Malmquist指数的北京三级医院全要素生产率分析

目的测量综合三级医院全要素生产率的变化状况,为提高医院运营效率提供决策依据和参考。方法收集北京市12所三甲医院2007～2009年3年面板数据（4项投入指标,5项产出指标）,应用数据包络分析（DEA）的Malmquist模型进行分析。结果3年间样本医院全要素生产率的年平均增长率为33．7％,进一步分解发现：技术进步年均增长率为达到33．4％,技术效率、纯技术效率增长率分别为0．2％,而规模效率没有变化。结论北京地区三级综合医院全要素生产率增长较为显著,其增长贡献主要来源于技术进步,并且不存在技术衰退;为最大限度提高医院生产率,应加强医院内部管理,激发技术效率和规模效率;在医院生产率测量和效率评价研究中,宜吸收患者和公共利益维度的评价指标。     

我国10家三级儿童医院的技术与规模效率及变动研究

目的:评价我国三级儿童医院的技术效率和规模效率,了解效率变动情况,为三级儿童医院改善其效率和提升生产率提供参考。方法:系统收集10家三级儿童医院2011—2012年人员、设备、资产、医疗服务等投入—产出指标,运用DEA的C2R模型和BC2模型计算样本医院的年度技术效率和规模效率,再利用Malmquist指数分析样本医院跨期效率变动情况。结果:2011年3家医院为DEA有效,无效的7家医院中4家处于规模报酬递增阶段,3家处于规模报酬递减阶段;2012年6家医院为DEA有效,无效的4家医院处于规模报酬递减阶段。2011—2012年,6家医院的生产率有所改善,4家医院的生产率出现了下降。结论:样本医院整体运行效率较高,但有个别医院技术效率较低;2012年多数医院运行效率和生产率有所提高,其中生产率的提高主要源于效率的改善;规模是影响效率和生产率的重要因素,不可盲目扩大规模。     

Efficiency and productivity assessment of public hospitals in Greece during the crisis period 2009–2012

Background

This study is an initial effort to examine the dynamics of efficiency and productivity in Greek public hospitals during the first phase of the crisis 2009–2012. Data were collected by the Ministry of Health after several quality controls ensuring comparability and validity of hospital inputs and outputs. Productivity is estimated using the Malmquist Indicator, decomposing the estimated values into efficiency and technological change.

Methods

Hospital efficiency and productivity growth are calculated by bootstrapping the non-parametric Malmquist analysis. The advantage of this method is the estimation efficiency and productivity through the corresponding confidence intervals. Additionally, a Random-effects Tobit model is explored to investigate the impact of contextual factors on the magnitude of efficiency.

Results

Findings reveal substantial variations in hospital productivity over the period from 2009 to 2012. The economic crisis of 2009 had a negative impact in productivity. The average Malmquist Productivity Indicator (MPI) score is 0.72 with unity signifying stable production. Approximately 91% of the hospitals score lower than unity. Substantial increase is observed between 2010 and 2011, as indicated by the average MPI score which fluctuates to 1.52. Moreover, technology change scored more than unity in more than 75% of hospitals. The last period (2011–2012) has shown stabilization in the expansionary process of productivity. The main factors contributing to overall productivity gains are increases in occupancy rates, type and size of the hospital.

Conclusions

This paper attempts to offer insights in efficiency and productivity growth for public hospitals in Greece. The results suggest that the average hospital experienced substantial productivity growth between 2009 and 2012 as indicated by variations in MPI. Almost all of the productivity increase was due to technology change which could be explained by the concurrent managerial and financing healthcare reforms. Hospitals operating under decreasing returns to scale could achieve higher efficiency rates by reducing their capacity. However, certain social objectives should also be considered. Emphasis perhaps should be placed in utilizing and advancing managerial and organizational reforms, so that the benefits of technological improvements will have a continuing positive impact in the future.

     

基于DEA-Malmquist模型的海南省县级公立医院运行效率及影响因素分析

[目的]了解海南省99家县级公立医院2015-2017年间的运行效率及影响因素,更好地推进海南省县级公立医院改革。[方法]通过DEA-Malmquist指数模型分析医院的效率以及全要素生产率,运用Tobit回归分析其影响因素。[结果] 2015-2017年,有46家医院的全要素生产率提高,有52家医院的全要素生产率降低,降幅介于0%~10%之间。[结论]海南省县级公立医院的全要素生产率有待提高,需要提高技术效率和规模效率,加强医联体与城乡一体化建设,促进医院精细化管理。     

基于Bootstrap-Malmquist-DEA的公立三级综合医院全要素生产率测算与动态分解

目的：测算新医改以来我国公立三级综合医院全要素生产率及其变动情况。方法：采取系统分层典型抽样方法获取2012-2018年5个省份203家公立三级综合医院投入产出指标面板数据,应用Bootstrap-Malmquist-DEA方法计算样本医院的全要素生产率,并对其构成指数进行分解研究。结果：2012-2018年全要素生产率降低0.70%,技术效率降低6.76%,技术进步6.50%,纯技术效率降低4.80%,规模效率降低2.06%。结论：新医改以来我国公立三级综合医院全要素生产率存在轻微衰退,主要原因是纯技术效率和规模效率共同下降,技术进步是促进其提升的主要动因。建议公立医院加强内部精细化管理提升管理水平,依靠技术进步进一步缩短平均住院日;政府进一步加强公立医院规模控制,加大对经济欠发达省份医疗技术投入。     

基于DEA的Malmquist指数的我国大型综合医院跨期效率研究

目的评价大型综合医院效率。方法采用DEA的CCR模型、BCC模型进行年度分析,再采用Malmquist指数进行跨期分析。结果在所研究的22所大型综合医院中,2006-2007年有68.2％的医院处于规模报酬固定阶段：2006-2007年．63．6％的医院生产率变化主要是受到技术变化的影响,13．6％生产率变化是受到效率变化的影响,其他变化则是技术变化和效率变化共同作用。结论研究期间,22所大型综合医院纯技术效率基本稳定,多数医院处于规模报酬固定阶段,生产率主要受技术变化的影响。     

福建省县级综合性公立医院运行效率变化分析

目的:研究福建省40家县级综合性公立医院的综合效率、技术效率和规模效率变化情况,以及全要素生产率随着时间变化的情况,为提高县级综合性公立医院运营效率提供决策依据和参考。方法:收集2009—2014年福建省40家县级综合性公立医院运营相关数据,运用数据包络分析法(DEA)的CCR、BCC和Malmquist模型进行分析。结果:40家县级综合性公立医院中绝大多数处于规模递减状态,2009—2014年的全要素生产率为1.019,21家(52.5%)医院生产率有所提高,其中3家医院生产率提高是由于技术进步,3家是由于效率提高,15家是由于技术进步和效率提高共同作用。结论:福建省县级综合性公立医院效率总体不足,且不同地区医院运行效率有差异,山区医院效率有所提高,沿海地区医院效率出现下降。因此,政府在加大对县级综合性公立医院投入时,应采取差别化政策,注意合理控制医院规模,同时应加强内涵建设,重视医疗技术的提升。     

基于DEA-Malmquist指数的广东省公立医院和民营医院运营效率研究

目的 测算和比较广东省公立医院和民营医院的运营效率,为广东省公立医院和民营医院的总体规划和绩效提升提供政策参考。方法〓运用数据包络分析的Malmquist指数对2013-2017年广东省2种性质、4种类型医院的运营效率进行分析。结果〓从2013到2017年,广东省民营医院数量增长56.9%;广东省公立医院和民营医院技术进步指标波动幅度较大;民营医院全要素生产率波动幅度较大且平均规模效率为0.996;公立专科和民营专科平均全要素生产率分别为0.993和0.962。结论〓广东省民营医院发展迅速;技术进步是影响广东省公立医院和民营医院运营效率的主要因素;民营医院运营效率不稳定且不存在规模经济;专科医院运营效率较低。     

基于效率的医院规模经济实证分析

目的了解医院是否存在规模经济及适宜床位规模大小。方法利用浙江省500张床及以上综合性医院数据,用主、客观结合的方式和效率回归调整模型筛选评价指标,用数据包络分析方法和Tobit回归模型进行实证分析。结果所有决策单元的总体效率和纯技术效率、规模效率平均得分均大于0.93;36%的单元为总体有效,65%的单元为纯技术有效,43%的单元为规模有效;43%的单元处于规模报酬不变区间,42%的单元处于报酬递增区间,15%的单元处于报酬递减区间;全要素生产率平均呈下降;效率的影响因素主要有床位、药品收入比重、设备数量、医院等级、诊次床位比、业务收支比、每床卫技数、每床固定资产、所在地区千人医生数和经济水平等。结论多数医院存在规模经济。医院床位数在800～1 300张较为合适。提高医院经营效率可采取以下措施：合理控制床位;控制药品收入比重,注重医疗技术的提高;提高管理水平,控制固定资产过度投入;提高地区卫生资源水平和经济发展水平。