基于DEA模型的某三甲综合医院医技科室运行效率分析摘要：目的：分析某三甲综合医院医技科室的运行效率，为医院管理者提高医技科室运行效率、改善医院总体运营状况提供较为科学的决策依据。方法：系统收集2013年样本医院18个医技科室的人财物等投入指标及业务量、业务收入等产出指标数据，构建效率评价模型，运用数据包络分析的C2R与BC2模型计算各医技科室的技术效率、纯技术效率与规模效率。结果：18个医技科室中有效科室有4个，占比22.2%；效率较高（≥0.8）科室有4个，占比22.2%；效率较低（<0.8）科室有10个，占比55.6%。规模报酬递增科室有12个，占比66.7%；规模报酬递减科室有2个，占比11.1%；规模报酬不变科室有4个，占比22.2%。结论：样本医院有一半以上的医技科室处于无效率状态，改善这类科室的运行效率，可以提高医院的总体运营效率和医疗服务能力。关键词：数据包络分析；三甲综合医院；医技科室；效率中图分类号：R197文献识别码：A文章编号：1001-828X（2016）010-000-03医院的医技科室也称辅助诊疗科室，通过运用专门的诊疗技术和设备协同临床科室对疾病进行诊断和治疗。医技科室在一定程度上已成为医院技术水平和医疗服务能力的关键支撑，其运行效率直接影响医院业务开展和整体运行状况。本文利用DEA的CCR模型和BCC模型计算某三甲医院18个医技科室的技术效率、规模效率与纯技术效率，分析医技科室的运行效率状况及影响效率的原因，并提出效率改进建议，为医技科室效率及医院整体运行效率的改善提供参考。一、资料来源与研究方法1.资料来源。本研究以某地市级三甲综合医院三个院区18个医技科室为研究对象，通过现场调研收集其医技科室人、财、物等投入指标及业务量、业务收入等产出指标数据。2.研究方法。数据包络分析法（DataEnvelopmentAnalysis，DEA）是著名运筹学家Charnes和Cooper等在“相对效率评价”概念基础上发展起来的一种非参数前沿效率分析方法[1]。DEA以“相对效率”的概念和“Pareto优化”这一经济学理为基础，利用各决策单元的投入指标值与产出指标值构建生产前沿面，根据各决策单元与生产前沿面的距离计算其效率值。DEA不仅可以得出决策单元的效率值，还可给出决策单元达到有效时投入指标与产出指标的目标值（理想值）。DEA不受投入产出指标量纲的限制，无需人为设置指标权重，能综合考虑多个投入和产出指标[2]，是一种成熟的相对效率评价方法，近年来被广泛运用于医院效率评价中[3-5]。3.评价指标的选择。根据投入产出指标选取原则，参考国内外医疗机构效率相关研究中的指标使用情况[6-8]，结合样本医院实际情况，选取反映医技科室人力情况的“职工数”和反映财、物投入情况的“设备资产总额”为投入指标，选取反映医技科室业务量的“检测人次”和反映收入情况的“总收入”为产出指标，据此构建效率评价模型。4.数据处理工具与统计方法。利用DEAP2.1软件，选取C2R与BC2模型计算医技科室的技术效率、纯技术效率、规模效率及投入产出目标值。二、研究结果1.科室运行效率医技科室运行效率见表1。可以看出，2013年18个医技科室中有效科室有4个，占全部科室的22.2%。这4个科室位于生产前沿面上，其技术效率、纯技术效率、规模效率均为1，相对其他科室来说，这些科室当前技术和管理水平较高，也达到了最优规模。其余14个医技科室技术效率无效，其中超声科一、中心实验室、放射科二、检验科三4个科室的技术效率值较高（≥0.8），在所有科室中占比22.2%，这类科室相对于有效科室而言，发挥了80%以上的效率水平。其余10个医技科室技术效率评分较低（<0.8），在所有科室中占比55.6%。其中超声科二与体检中心二两个科室的技术效率虽然评分较低，但其规模效率均高于0.8，可见其效率水平不高的原因主要是纯技术水平较低。剩余8个科室纯技术效率与规模效率均不高，这类科室占比44.4%。2.规模报酬状态样本医院医技科室规模报酬状态见表1。从中可以看出，样本医院医技科室中处于规模报酬不变状态的科室有4个，占比22.2%，这类科室处于适宜规模状态，不必再增加或减少投入。处于规模报酬递减状态的科室有2个，占比11.1%，这类科室规模过大，需要适当减少资源投入，缩...
