引用本文： 楊婷婷, 李萌, 郭淑巖, 楊威, 董四平. 我國公立二級綜合醫院運營效率與規模經濟狀況研究. 華西醫學, 2019, 34(12): 1362-1367. doi: 10.7507/1002-0179.201911205 復制
隨著我國新一輪醫藥衛生體制改革進入深水區，我國公立醫院面臨著重要發展機遇和嚴峻挑戰。“藥品零加成”政策的實施、國家財政投入政策的轉變和醫療保險疾病診斷相關分組支付改革等政策對醫院原有運營方式提出更高要求。在醫療資源有限的情況下，提高醫院運行效率，對緩解“看病難，看病貴”問題具有重要意義。我國公立二級綜合醫院在國家醫療服務體系中作為農村三級醫療保健網中的龍頭，發揮著承上啟下的重要作用，是深化醫藥衛生體制改革的重中之重，也是統籌城鄉衛生發展的關鍵環節[1]。一些研究者應用數據包絡分析（data envelopment analysis，DEA）開展了二級或縣級醫院的運營效率研究[2-4]，但研究對象都是單個省市較小樣本，研究結果不能推斷估計全國二級醫院運營效率情況。本研究采取系統抽樣方法-分層典型整群抽樣在全國范圍內典型抽取 5 個省份全部二級公立綜合醫院作為研究樣本，對其技術效率、純技術效率、規模效率進行測量和比較，并對其規模經濟狀況和投入產出冗余度進行分析，為評估我國二級綜合醫院技術效率情況提供實證研究，并為較低效率省份提供效率改進決策支持，最終為我國公立二級綜合醫院發展提供政策建議。現報告如下。
1 資料與方法
1.1 數據來源
課題組于 2019 年 2 月—8 月采取系統分層、典型整群抽樣方法，將全國 27 個省份（不包括我國 4 個直轄市和港澳臺地區）按照 2017 年人均國內生產總值排序進行五分位分組，在每一五分位組典型抽取 1 個省，確定山東、湖北、海南、安徽、山西 5 省為樣本省份。赴上述 5 省衛生健康行政部門和相關部門通過開展現場調研方式，獲取 5 省所有 511 所二級公立綜合醫院 2018 年度投入、產出指標數據。
1.2 研究方法
從最有利于決策單元的角度將每個被評價單位作為一個決策單元，計算每個決策單元偏離有效生產前沿面的相對程度，以確定該決策單元的效率值得分及有效性的非參數前沿效率分析法[5]。DEA 方法中一般模型的效率值得分為 0～1 分，效率值=1 分表示決策單元 DEA 有效，效率值<1 分則表示決策單元無效。為了減少 DEA 傳統模型自身的局限性，可應用不同方式對傳統 DEA 模型進行糾偏。Efron[6]于 1979 年首次應用 Bootstrap 糾偏方法對已有樣本進行有放回的抽樣得到大量的新樣本，進而對總體進行統計推斷。為提高效率測量的準確性，本研究采用 Bootstrap-DEA 計算樣本醫院效率值。
1.3 投入產出指標的確定
基于本課題組前期研究結果[7]，選取在職職工數、實際開放床位數作為本研究的 2 項投入指標，診療人次、出院人次作為本研究的 2 項產出指標。
1.4 統計學方法
采用 R 3.1.2 軟件和 FEAR 2.0.1 軟件包[8]計算 2018 年樣本醫院的效率值并進行各投入產出指標的投影冗余度分析。在運用 Bootstrap 糾偏時，有放回抽樣 2 000 次，檢驗水準 α=0.05。
采用 SPSS 23.0 軟件對數據進行處理和分析。投入、產出指標采用均數±標準差表示，醫院技術效率采用中位數表示，醫院規模報酬狀態采用頻數（構成比）表示。不同省份或不同床位規模的醫院間技術效率、規模報酬狀態的比較采用 Kruskal-Wallis 秩和檢驗。檢驗水準 α=0.05。
通過計算各 DEA 非有效決策單元的投影值以及實際值和投影值之間的距離（松弛量），可得出各非有效醫院與有效醫院相比投入過剩的項目、數量和比例，同理可得到各非有效醫院經過改進后能達到的產出目標值，進而計算差距比。松弛量=實際值?投影值，過剩比例或差距比例=松弛量/實際值×100%[9]。
2 結果
2.1 投入-產出指標描述性分析
2018 年樣本醫院平均在職職工 640 人，平均實際開放床位 541 張，平均診療人次 278 860 人次，平均出院人次 21 002 人次。分省來看，在職職工數方面安徽省、湖北省和山東省均大于平均水平；實際開放床位、診療人次和出院人次方面，山西省和海南省小于平均水平，實際開放床位數湖北省最多，診療人次數和出院人次數安徽省最多。山西省的投入產出指標平均值在 5 省中均最小。見表 1。
表1
2018 年樣本醫院投入、產出指標情況（
）
2.2 基于 Bootstrap-DEA 的醫院技術效率分析
2018 年樣本醫院技術效率值中位數為 0.472，純技術效率值中位數為 0.531，規模效率值中位數為 0.909。
2.2.1 不同省份樣本醫院效率
從各省的效率值來看，技術效率中位數從高到低排序依次是海南、安徽、湖北、山東和山西。將技術效率進一步分解為純技術效率和規模效率，純技術效率中位數從高到低排序依次是安徽、湖北、海南、山東、山西；規模效率中位數方面海南最高，安徽最低。采用秩和檢驗對不同省份樣本醫院的效率值進行比較，結果顯示不同省份樣本醫院之間技術效率（χ2=27.736，P<0.001）、純技術效率（χ2=41.512，P<0.001）和規模效率（χ2=38.353，P<0.001）差異均有統計學意義。見表 2。
表2
2018 年不同省份和床位醫院效率值中位數比較
2.2.2 不同床位規模醫院效率
為考察不同床位規模醫院的效率表現，根據實有床位數大小將樣本醫院分為 5 組（等距，組間距為 200），每組效率值中位數見表 2。采用秩和檢驗對不同床位分組樣本醫院的效率值進行比較，結果顯示不同床位分組樣本醫院之間技術效率（χ2=49.791，P<0.001）、純技術效率（χ2=128.878，P<0.001）和規模效率（χ2=169.406，P<0.001）差異均有統計學意義。不同床位組別樣本醫院的技術效率和純技術效率隨著床位的增大呈現增加的趨勢，規模效率隨著床位的增加呈現先升后降的趨勢。
2.3 醫院規模報酬狀態分析
2.3.1 不同省份醫院規模報酬狀態
山東省、安徽省、湖北省的醫院大多數處于規模收益遞減階段，山西省的醫院大多數處于規模收益遞增階段，海南省的醫院一半處于規模收益遞增階段，一半處于規模收益遞減階段。全部 511 所二級綜合醫院中處于規模收益不變的醫院為 18 所（占 3.5%），為 DEA 有效醫院；處于規模收益遞減的醫院為 321 所（占 62.8%）；處于規模收益遞增的醫院為 172 所（占 33.7%）。不同省份樣本醫院之間規模報酬狀態差異有統計學意義（χ2=98.607，P<0.001）。見表 3。
表3
2018 年不同省份和床位醫院規模報酬狀態［所（%）］
2.3.2 不同床位規模醫院組規模報酬狀態
床位>100 張且≤300 張醫院組大多數處于規模收益遞增階段（占 80.0%）；床位>300 張且≤500 張醫院組規模收益不變比例（占 7.9%）在各床位規模醫院組中最高；床位>500 張且≤700 張的醫院大多數處于規模收益遞減階段（占 89.8%）；床位>700 張且≤900 張的醫院全部處于規模收益遞減階段；床位>900 張的醫院絕大多數處于規模收益遞減階段（占 98.5%）。不同床位分組樣本醫院之間規模報酬狀態差異有統計學意義（χ2=239.815，P<0.001）。見表 3。
2.4 非 DEA 有效醫院投入產出的投影分析
2.4.1 投入指標投影分析
整體而言，樣本醫院非總體有效決策單元在 2 個投入指標方面均有不同程度的過剩或浪費，整體平均過剩比例分別為：在職職工數 6.09%，實際開放床位 1.48%。按照省份分組，在職職工數過剩比例以海南省最高（15.20%），其次為山西省（13.61%）；實際開放床位過剩比例以湖北省最高（4.20%），其次為安徽省（1.47%）。按照床位數分組，床位>100 張且≤300 張的醫院組在職職工過剩 23.86%，床位>300 張且≤500 張的醫院組在職職工過剩 11.07%；床位>900 張的醫院組實際開放床位浪費 3.49%，床位>700 張且≤900 張的醫院組實際開放床位浪費 2.35%。見表 4。
表4
2018年不同省份及床位醫院 DEA 投入指標投影分析結果
2.4.2 產出指標的投影分析
整體而言，樣本醫院非總體有效決策單元在 2 個產出指標上與前沿目標值均有不同程度的差距，其整體平均差距比例為：診療人次 12.73%，出院人次 0.50%。按照省份分組，山西省診療人次差距比例最大，為 56.61%；山東省出院人次差距比例最大，為 0.90%。按照床位數分組，床位>100 張且≤300 張的醫院組診療人次差距比例最大，為 39.37%，出院人次差距比例也最大，為 3.76%。見表 5。
表5
2018年不同省份及床位醫院 DEA 產出指標投影分析結果
3 討論
3.1 二級綜合醫院運營效率相對較低
本研究結果顯示，511 所二級綜合醫院技術效率值中位數為 0.472，純技術效率值中位數為 0.531，規模效率值中位數為 0.909。純技術效率值與技術效率值相對規模效率值來說都比較低，說明純技術效率低下是導致技術效率低下的主要原因。511 所醫院中規模報酬不變狀態的醫院比例為 3.5%，規模報酬遞減狀態比例為 62.8%，規模報酬遞增狀態比例為 33.7%。國內部分學者對不同地區二級綜合醫院進行了相似研究。2016 年魏東曉[10]運用 DEA 法對河南省 218 家二級綜合醫院的運營效率進行評價，結果顯示：處于規模報酬不變、規模報酬遞增和規模報酬遞減狀態的醫院比例分別為 18.81%、21.11% 和 60.00%。2007 年山東大學李慧娟等[11]運用 DEA 所得的效率得分指標對 2003 年全國 31 個省（市）縣醫院的生產率現狀進行了綜合評價，結果顯示縣醫院低效率問題普遍存在。2003 年李杰等[12]利用 DEA 方法評價了 1999 年遼寧省 50 家醫院（32 家二級醫院，18 家三級醫院）的服務效率，結果顯示 50 家醫院中約 90% 的醫院屬 DEA 無效，說明醫院低效率的狀況普遍存在，約 80% 的醫院處于規模收益遞減的狀況。必須指出的是，DEA 方法是一種相對效率測量方法，在評估醫療機構效率時不同研究因樣本不同而導致效率值結果并不能直接比較。但從 DEA 無效的比例來看，二級綜合醫院運營效率整體效率相對較低。
3.2 省際間二級綜合醫院運營效率差異顯著
本研究結果顯示，樣本省份之間二級綜合醫院發展并不平衡，醫院之間運營效率差異較大。海南省技術效率相對較高，安徽省和湖北省純技術效率相對較高，海南省規模效率相對較高，山西省的技術效率、純技術效率最低，安徽省的規模效率最低。山西省 DEA 有效醫院占比 6.2%，海南省無 DEA 有效醫院。通過秩和檢驗結果來看，不同省份樣本醫院之間技術效率值、純技術效率值、規模效率值以及規模報酬狀態不完全相同，說明省份差異與效率值差異、規模報酬狀態差異存在一定關系。根據投影分析結果，若進一步達到 DEA 有效，在投入指標方面，在職職工海南省浪費 15.20%，實際開放床位湖北省過剩 4.20%；在產出指標方面，診療人次山西省平均可以增加 66 543 人，出院人次山東省平均可以增加 196 人。本研究典型抽取了全國 5 個省份 511 所二級公立綜合醫院樣本，形成決策單元數量相對較多的大樣本研究，一方面提升了推斷全國省份公立二級綜合醫院運營效率的可靠性，另一方面對醫院運營效率進行了分省描述，研究結果可以顯示出各省樣本醫院的平均效率值及 DEA 投入、產出指標的投影值，有利于在樣本省份、醫院之間開展標桿學習，為效率較低的省份或醫院提供管理參考。自公立醫院改革實施以來，特別是 2012 年以后我國政府不斷加大縣級醫院資金、設備的投入，強化醫院的基礎建設[13]，但部分省份二級綜合醫院技術效率相對較低。在今后的發展中這些醫院應進一步加強內部管理水平，合理調整各項資源投入水平[14-15]，通過科學管理實現運營效率最大化[16]。
3.3 不同床位分組醫院效率與規模報酬狀態分析
本研究結果顯示，不同床位分組樣本醫院隨著分組床位數的增加技術效率和純技術效率值逐漸增大，規模效率值出現先上升后逐漸下降的趨勢。床位數較小時，醫院處于規模報酬遞增狀態，隨著床位數的增長，醫院規模不斷增大，技術效率隨著規模效率的提升而提升。但是當床位數達到一定高度（>500 張且≤700 張）時，醫院的規模報酬狀態發生明顯改變，大部分處于規模報酬遞減狀態。通過不同床位組別樣本醫院的秩和檢驗結果來看，不同床位分組樣本醫院之間技術效率值、純技術效率值、規模效率值以及規模報酬狀態不完全相同，說明床位數差異與效率值差異、規模報酬狀態差異存在一定關系。2000 年吳明等[17]發現縣醫院低效率問題的主要原因是盲目擴大醫院規模，包括盲目增加設備、床位和人員總量。2011 年董四平等[18]應用 DEA 方法分析了 2004 年—2006 年湖北省所有 61 所縣（含縣級市）人民醫院不同床位分組醫院的效率得分及其規模報酬狀態，結果顯示縣級綜合醫院規模整體過剩。本研究從技術效率角度發現我國二級公立綜合醫院中床位數>300 張且≤500 張醫院組規模收益不變比例最高，初步表明該區間是其適宜規模。
3.4 DEA 投入、產出投影分析的實踐意義
通過計算非 DEA 有效醫院的投影值以及實際值和投影值之間的距離（松弛量），可以得到非 DEA 有效醫院與有效醫院相比投入過大的項目、數量和比例，同時可以得到其經過改進后所能達到的產出目標值。例如床位>900 張醫院組與相對效率較高的醫院組相比，在醫院產出相同的情況下，其在職職工、實際開放床位均有不同程度的過剩，其首要改進措施是壓縮床位。
綜上所述，對我國 5 省 511 所公立二級綜合醫院技術效率及規模經濟狀況的研究結果表明：我國部分省份公立二級綜合醫院運營效率整體水平較低，在投入、產出指標方面尚有較大改進空間；從規模效率和規模經濟狀況來看，二級綜合醫院實際開放床位適宜規模范圍在 300～500 張；二級綜合醫院管理者應加強內部精細化管理，提高綜合運營效率。針對目前二級綜合醫院運營效率相對較低的現狀，應明確其效率影響因素，找出潛在的改善空間和改革方向。首先，各地衛生健康行政部門應規劃好二級綜合醫院發展的頂層設計，通過實施以提高醫院管理水平與資源優化配置能力為核心的發展戰略，促進二級綜合醫院資源管理能力建設。其次，以區域社會服務需求總量為切入點，做好供給與需求間的統籌規劃，以有效緩解資源低效利用現狀，提高二級綜合醫院有效服務產出。最后，對于規模收益遞減的醫院，應該嚴格控制其規模，改進醫院管理運行機制，通過醫院內涵建設來提高運行效率。
隨著我國新一輪醫藥衛生體制改革進入深水區，我國公立醫院面臨著重要發展機遇和嚴峻挑戰。“藥品零加成”政策的實施、國家財政投入政策的轉變和醫療保險疾病診斷相關分組支付改革等政策對醫院原有運營方式提出更高要求。在醫療資源有限的情況下，提高醫院運行效率，對緩解“看病難，看病貴”問題具有重要意義。我國公立二級綜合醫院在國家醫療服務體系中作為農村三級醫療保健網中的龍頭，發揮著承上啟下的重要作用，是深化醫藥衛生體制改革的重中之重，也是統籌城鄉衛生發展的關鍵環節[1]。一些研究者應用數據包絡分析（data envelopment analysis，DEA）開展了二級或縣級醫院的運營效率研究[2-4]，但研究對象都是單個省市較小樣本，研究結果不能推斷估計全國二級醫院運營效率情況。本研究采取系統抽樣方法-分層典型整群抽樣在全國范圍內典型抽取 5 個省份全部二級公立綜合醫院作為研究樣本，對其技術效率、純技術效率、規模效率進行測量和比較，并對其規模經濟狀況和投入產出冗余度進行分析，為評估我國二級綜合醫院技術效率情況提供實證研究，并為較低效率省份提供效率改進決策支持，最終為我國公立二級綜合醫院發展提供政策建議。現報告如下。
1 資料與方法
1.1 數據來源
課題組于 2019 年 2 月—8 月采取系統分層、典型整群抽樣方法，將全國 27 個省份（不包括我國 4 個直轄市和港澳臺地區）按照 2017 年人均國內生產總值排序進行五分位分組，在每一五分位組典型抽取 1 個省，確定山東、湖北、海南、安徽、山西 5 省為樣本省份。赴上述 5 省衛生健康行政部門和相關部門通過開展現場調研方式，獲取 5 省所有 511 所二級公立綜合醫院 2018 年度投入、產出指標數據。
1.2 研究方法
從最有利于決策單元的角度將每個被評價單位作為一個決策單元，計算每個決策單元偏離有效生產前沿面的相對程度，以確定該決策單元的效率值得分及有效性的非參數前沿效率分析法[5]。DEA 方法中一般模型的效率值得分為 0～1 分，效率值=1 分表示決策單元 DEA 有效，效率值<1 分則表示決策單元無效。為了減少 DEA 傳統模型自身的局限性，可應用不同方式對傳統 DEA 模型進行糾偏。Efron[6]于 1979 年首次應用 Bootstrap 糾偏方法對已有樣本進行有放回的抽樣得到大量的新樣本，進而對總體進行統計推斷。為提高效率測量的準確性，本研究采用 Bootstrap-DEA 計算樣本醫院效率值。
1.3 投入產出指標的確定
基于本課題組前期研究結果[7]，選取在職職工數、實際開放床位數作為本研究的 2 項投入指標，診療人次、出院人次作為本研究的 2 項產出指標。
1.4 統計學方法
采用 R 3.1.2 軟件和 FEAR 2.0.1 軟件包[8]計算 2018 年樣本醫院的效率值并進行各投入產出指標的投影冗余度分析。在運用 Bootstrap 糾偏時，有放回抽樣 2 000 次，檢驗水準 α=0.05。
采用 SPSS 23.0 軟件對數據進行處理和分析。投入、產出指標采用均數±標準差表示，醫院技術效率采用中位數表示，醫院規模報酬狀態采用頻數（構成比）表示。不同省份或不同床位規模的醫院間技術效率、規模報酬狀態的比較采用 Kruskal-Wallis 秩和檢驗。檢驗水準 α=0.05。
通過計算各 DEA 非有效決策單元的投影值以及實際值和投影值之間的距離（松弛量），可得出各非有效醫院與有效醫院相比投入過剩的項目、數量和比例，同理可得到各非有效醫院經過改進后能達到的產出目標值，進而計算差距比。松弛量=實際值?投影值，過剩比例或差距比例=松弛量/實際值×100%[9]。
2 結果
2.1 投入-產出指標描述性分析
2018 年樣本醫院平均在職職工 640 人，平均實際開放床位 541 張，平均診療人次 278 860 人次，平均出院人次 21 002 人次。分省來看，在職職工數方面安徽省、湖北省和山東省均大于平均水平；實際開放床位、診療人次和出院人次方面，山西省和海南省小于平均水平，實際開放床位數湖北省最多，診療人次數和出院人次數安徽省最多。山西省的投入產出指標平均值在 5 省中均最小。見表 1。
表1
2018 年樣本醫院投入、產出指標情況（）
2.2 基于 Bootstrap-DEA 的醫院技術效率分析
2018 年樣本醫院技術效率值中位數為 0.472，純技術效率值中位數為 0.531，規模效率值中位數為 0.909。
2.2.1 不同省份樣本醫院效率
從各省的效率值來看，技術效率中位數從高到低排序依次是海南、安徽、湖北、山東和山西。將技術效率進一步分解為純技術效率和規模效率，純技術效率中位數從高到低排序依次是安徽、湖北、海南、山東、山西；規模效率中位數方面海南最高，安徽最低。采用秩和檢驗對不同省份樣本醫院的效率值進行比較，結果顯示不同省份樣本醫院之間技術效率（χ2=27.736，P<0.001）、純技術效率（χ2=41.512，P<0.001）和規模效率（χ2=38.353，P<0.001）差異均有統計學意義。見表 2。
表2
2018 年不同省份和床位醫院效率值中位數比較
2.2.2 不同床位規模醫院效率
為考察不同床位規模醫院的效率表現，根據實有床位數大小將樣本醫院分為 5 組（等距，組間距為 200），每組效率值中位數見表 2。采用秩和檢驗對不同床位分組樣本醫院的效率值進行比較，結果顯示不同床位分組樣本醫院之間技術效率（χ2=49.791，P<0.001）、純技術效率（χ2=128.878，P<0.001）和規模效率（χ2=169.406，P<0.001）差異均有統計學意義。不同床位組別樣本醫院的技術效率和純技術效率隨著床位的增大呈現增加的趨勢，規模效率隨著床位的增加呈現先升后降的趨勢。
2.3 醫院規模報酬狀態分析
2.3.1 不同省份醫院規模報酬狀態
山東省、安徽省、湖北省的醫院大多數處于規模收益遞減階段，山西省的醫院大多數處于規模收益遞增階段，海南省的醫院一半處于規模收益遞增階段，一半處于規模收益遞減階段。全部 511 所二級綜合醫院中處于規模收益不變的醫院為 18 所（占 3.5%），為 DEA 有效醫院；處于規模收益遞減的醫院為 321 所（占 62.8%）；處于規模收益遞增的醫院為 172 所（占 33.7%）。不同省份樣本醫院之間規模報酬狀態差異有統計學意義（χ2=98.607，P<0.001）。見表 3。
表3
2018 年不同省份和床位醫院規模報酬狀態［所（%）］
2.3.2 不同床位規模醫院組規模報酬狀態
床位>100 張且≤300 張醫院組大多數處于規模收益遞增階段（占 80.0%）；床位>300 張且≤500 張醫院組規模收益不變比例（占 7.9%）在各床位規模醫院組中最高；床位>500 張且≤700 張的醫院大多數處于規模收益遞減階段（占 89.8%）；床位>700 張且≤900 張的醫院全部處于規模收益遞減階段；床位>900 張的醫院絕大多數處于規模收益遞減階段（占 98.5%）。不同床位分組樣本醫院之間規模報酬狀態差異有統計學意義（χ2=239.815，P<0.001）。見表 3。
2.4 非 DEA 有效醫院投入產出的投影分析
2.4.1 投入指標投影分析
整體而言，樣本醫院非總體有效決策單元在 2 個投入指標方面均有不同程度的過剩或浪費，整體平均過剩比例分別為：在職職工數 6.09%，實際開放床位 1.48%。按照省份分組，在職職工數過剩比例以海南省最高（15.20%），其次為山西省（13.61%）；實際開放床位過剩比例以湖北省最高（4.20%），其次為安徽省（1.47%）。按照床位數分組，床位>100 張且≤300 張的醫院組在職職工過剩 23.86%，床位>300 張且≤500 張的醫院組在職職工過剩 11.07%；床位>900 張的醫院組實際開放床位浪費 3.49%，床位>700 張且≤900 張的醫院組實際開放床位浪費 2.35%。見表 4。
表4
2018年不同省份及床位醫院 DEA 投入指標投影分析結果
2.4.2 產出指標的投影分析
整體而言，樣本醫院非總體有效決策單元在 2 個產出指標上與前沿目標值均有不同程度的差距，其整體平均差距比例為：診療人次 12.73%，出院人次 0.50%。按照省份分組，山西省診療人次差距比例最大，為 56.61%；山東省出院人次差距比例最大，為 0.90%。按照床位數分組，床位>100 張且≤300 張的醫院組診療人次差距比例最大，為 39.37%，出院人次差距比例也最大，為 3.76%。見表 5。
表5
2018年不同省份及床位醫院 DEA 產出指標投影分析結果
3 討論
3.1 二級綜合醫院運營效率相對較低
本研究結果顯示，511 所二級綜合醫院技術效率值中位數為 0.472，純技術效率值中位數為 0.531，規模效率值中位數為 0.909。純技術效率值與技術效率值相對規模效率值來說都比較低，說明純技術效率低下是導致技術效率低下的主要原因。511 所醫院中規模報酬不變狀態的醫院比例為 3.5%，規模報酬遞減狀態比例為 62.8%，規模報酬遞增狀態比例為 33.7%。國內部分學者對不同地區二級綜合醫院進行了相似研究。2016 年魏東曉[10]運用 DEA 法對河南省 218 家二級綜合醫院的運營效率進行評價，結果顯示：處于規模報酬不變、規模報酬遞增和規模報酬遞減狀態的醫院比例分別為 18.81%、21.11% 和 60.00%。2007 年山東大學李慧娟等[11]運用 DEA 所得的效率得分指標對 2003 年全國 31 個省（市）縣醫院的生產率現狀進行了綜合評價，結果顯示縣醫院低效率問題普遍存在。2003 年李杰等[12]利用 DEA 方法評價了 1999 年遼寧省 50 家醫院（32 家二級醫院，18 家三級醫院）的服務效率，結果顯示 50 家醫院中約 90% 的醫院屬 DEA 無效，說明醫院低效率的狀況普遍存在，約 80% 的醫院處于規模收益遞減的狀況。必須指出的是，DEA 方法是一種相對效率測量方法，在評估醫療機構效率時不同研究因樣本不同而導致效率值結果并不能直接比較。但從 DEA 無效的比例來看，二級綜合醫院運營效率整體效率相對較低。
3.2 省際間二級綜合醫院運營效率差異顯著
本研究結果顯示，樣本省份之間二級綜合醫院發展并不平衡，醫院之間運營效率差異較大。海南省技術效率相對較高，安徽省和湖北省純技術效率相對較高，海南省規模效率相對較高，山西省的技術效率、純技術效率最低，安徽省的規模效率最低。山西省 DEA 有效醫院占比 6.2%，海南省無 DEA 有效醫院。通過秩和檢驗結果來看，不同省份樣本醫院之間技術效率值、純技術效率值、規模效率值以及規模報酬狀態不完全相同，說明省份差異與效率值差異、規模報酬狀態差異存在一定關系。根據投影分析結果，若進一步達到 DEA 有效，在投入指標方面，在職職工海南省浪費 15.20%，實際開放床位湖北省過剩 4.20%；在產出指標方面，診療人次山西省平均可以增加 66 543 人，出院人次山東省平均可以增加 196 人。本研究典型抽取了全國 5 個省份 511 所二級公立綜合醫院樣本，形成決策單元數量相對較多的大樣本研究，一方面提升了推斷全國省份公立二級綜合醫院運營效率的可靠性，另一方面對醫院運營效率進行了分省描述，研究結果可以顯示出各省樣本醫院的平均效率值及 DEA 投入、產出指標的投影值，有利于在樣本省份、醫院之間開展標桿學習，為效率較低的省份或醫院提供管理參考。自公立醫院改革實施以來，特別是 2012 年以后我國政府不斷加大縣級醫院資金、設備的投入，強化醫院的基礎建設[13]，但部分省份二級綜合醫院技術效率相對較低。在今后的發展中這些醫院應進一步加強內部管理水平，合理調整各項資源投入水平[14-15]，通過科學管理實現運營效率最大化[16]。
3.3 不同床位分組醫院效率與規模報酬狀態分析
本研究結果顯示，不同床位分組樣本醫院隨著分組床位數的增加技術效率和純技術效率值逐漸增大，規模效率值出現先上升后逐漸下降的趨勢。床位數較小時，醫院處于規模報酬遞增狀態，隨著床位數的增長，醫院規模不斷增大，技術效率隨著規模效率的提升而提升。但是當床位數達到一定高度（>500 張且≤700 張）時，醫院的規模報酬狀態發生明顯改變，大部分處于規模報酬遞減狀態。通過不同床位組別樣本醫院的秩和檢驗結果來看，不同床位分組樣本醫院之間技術效率值、純技術效率值、規模效率值以及規模報酬狀態不完全相同，說明床位數差異與效率值差異、規模報酬狀態差異存在一定關系。2000 年吳明等[17]發現縣醫院低效率問題的主要原因是盲目擴大醫院規模，包括盲目增加設備、床位和人員總量。2011 年董四平等[18]應用 DEA 方法分析了 2004 年—2006 年湖北省所有 61 所縣（含縣級市）人民醫院不同床位分組醫院的效率得分及其規模報酬狀態，結果顯示縣級綜合醫院規模整體過剩。本研究從技術效率角度發現我國二級公立綜合醫院中床位數>300 張且≤500 張醫院組規模收益不變比例最高，初步表明該區間是其適宜規模。
3.4 DEA 投入、產出投影分析的實踐意義
通過計算非 DEA 有效醫院的投影值以及實際值和投影值之間的距離（松弛量），可以得到非 DEA 有效醫院與有效醫院相比投入過大的項目、數量和比例，同時可以得到其經過改進后所能達到的產出目標值。例如床位>900 張醫院組與相對效率較高的醫院組相比，在醫院產出相同的情況下，其在職職工、實際開放床位均有不同程度的過剩，其首要改進措施是壓縮床位。
綜上所述，對我國 5 省 511 所公立二級綜合醫院技術效率及規模經濟狀況的研究結果表明：我國部分省份公立二級綜合醫院運營效率整體水平較低，在投入、產出指標方面尚有較大改進空間；從規模效率和規模經濟狀況來看，二級綜合醫院實際開放床位適宜規模范圍在 300～500 張；二級綜合醫院管理者應加強內部精細化管理，提高綜合運營效率。針對目前二級綜合醫院運營效率相對較低的現狀，應明確其效率影響因素，找出潛在的改善空間和改革方向。首先，各地衛生健康行政部門應規劃好二級綜合醫院發展的頂層設計，通過實施以提高醫院管理水平與資源優化配置能力為核心的發展戰略，促進二級綜合醫院資源管理能力建設。其次，以區域社會服務需求總量為切入點，做好供給與需求間的統籌規劃，以有效緩解資源低效利用現狀，提高二級綜合醫院有效服務產出。最后，對于規模收益遞減的醫院，應該嚴格控制其規模，改進醫院管理運行機制，通過醫院內涵建設來提高運行效率。
