Об использовании индекса Малмквиста для оценки эффективности функционирования районных и муниципальных медицинских учреждений региона

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Предмет исследования: деятельность лечебно-профилактических учреждений Ханты-Мансийского автономного округа (ХМАО-Югры) по оказанию медицинских услуг населению в период с 2013 по 2021 г.

Цель исследования: анализ динамики значений медицинской эффективности функционирования лечебно-профилактических учреждений (ЛПУ) ХМАО-Югры с использованием индекса Малмквиста совместно с оболочечным анализом данных (DEA-методом).

Методы и объекты исследования: оценки медицинской эффективности указанных учреждений осуществлялись с использованием DEA-метода. Мультипликативная декомпозиция индекса Малмквиста оценивает уровень влияния на медицинскую эффективность технологических изменений в предметной области, работу менеджмента ЛПУ и изменение их масштабов.

Основные результаты исследования: установлено, что наибольшее влияние на динамику медицинской эффективности ЛПУ оказывают изменения технологий лечения пациентов. Масштаб ЛПУ и эффективность работы их менеджмента не столь критичны, что обусловлено спецификой территориальной организации системы здравоохранения. Применение индекса Малмквиста позволяет оценивать как медицинскую эффективность лечебно-профилактических учреждений, так и выявлять носителей «лучших практик» в части реализации медицинских технологий и управления ЛПУ.

Полный текст

ВВЕДЕНИЕ

Оценка эффективности работы медицинских учреждений (далее – МУ), как правило, осуществляется по следующим направлениям: финансово-экономическому, медицинскому и социальному [1]. Для оценки медицинской эффективности (далее – МЭ), которая является одним из показателей эффективности функционирования МУ, используются следующие подходы:

- расчеты коэффициентов, характеризующих использование МУ типовых ресурсов [1, 2, 3];

- формирование комплексов коэффициентов, отражающих динамику показателей предоставления медицинских услуг [4, 5, 6];

- непараметрические методы оценки эффективности использования МУ типовых ресурсов [7–10].

К типовым принято относить те ресурсы, которые непосредственно используются при предоставлении медицинским учреждением населению медицинских услуг. К недостаткам первого подхода относят большое количество коэффициентов, динамика значений которых носит достаточно противоречивый характер, что затрудняет формирование оценок эффективности функционирования МУ, т. к. они во многом будут зависеть от квалификации и опыта специалистов, проводящих подобного рода анализ. В рамках второго подхода основное внимание уделяется анализу финансовых затрат МУ при оказании ключевых видов медицинской помощи пациентам. Данные о финансовых затратах МУ в открытом доступе практически отсутствуют, поэтому использование этих результатов анализа затруднено внешними заинтересованными лицами. Учитывая то, что государство регулирует как стоимость медицинских услуг, предоставляемых ЛПУ, так и обеспечивает финансирование его деятельности в целом, результативность и/или эффективность ЛПУ во многом будет определяться расширением номенклатуры этих услуг. Среди непараметрических методов для оценки МЭ чаще всего используется оболочечный анализ данных (Data Envelopment Analysis, DEA-метод) о функционировании МУ [7–11]. В результате применения DEA-метода, многократно использующего линейное программирование, формируется непараметрическая граница – граница производственных возможностей (далее – ГПВ) для группы анализируемых МУ, которые принято называть Decision Making Unit (далее – DMU), или производственные объекты (далее – ПО). Для построения ГПВ в настоящее время разработано достаточно большое количество DEA-моделей, ориентированных как на входные показатели DMU, так и на выходные, с постоянным (Constant Resources Scale, CRS) и переменным (Various Resources Scale, VRS) масштабами отдачи преобразования входных показателей в выходные. Построенная ГПВ включает в себя все эффективные DMU, а вне границы располагаются все неэффективные DMU-группы. DEA-метод имеет свои достоинства и недостатки. В первую очередь к первым принято относить отсутствие необходимости установления количественных зависимостей между входными и выходными показателями, т. к. они могут быть по своей сути разнородными. К недостаткам же DEA-метода относят наличие сложностей при определении входных и выходных показателей и ограничений на количество исследуемых DMU в зависимости от количества их входных и выходных показателей. Наряду с этим разработанные на сегодняшний день DEA-модели также не дают возможности осуществлять оценку изменения эффективности функционирования рассматриваемых DMU в течение некоторого интервала времени. Преодоление этого ограничения стало возможным за счет интеграции DEA-метода и его моделей с индексом производительности Малмквиста (Malmquist productivity index, далее – MI). Индекс Малмквиста в работах [12–14] был представлен в виде мультипликативной функции – декомпозиции трех составляющих/компонент, характеризующих влияние на его значение изменений технического/технологического прогресса в предметной области DMU, чистой технической эффективности – эффективности работы менеджмента DMU и динамики масштаба DMU за рассматриваемый временной интервал.

Актуальность данного исследования, по мнению авторов, обусловлена востребованностью оценок изменения медицинской эффективности МУ со стороны менеджмента этих учреждений, менеджмента звена управления системой здравоохранения регионального уровня и менеджмента страховых компаний, участвующих в финансировании ее функционирования. Данные оценки позволят выявлять и анализировать, пусть и на ретроспективных данных, источники и факторы снижения эффективности функционирования медицинских учреждений, а также носителей «лучших практик» управления и организации их деятельности с целью последующего распространения.

Научная новизна данной работы состоит в оценках динамики медицинской эффективности функционирования медицинских учреждений административно-территориальных образований региона с использованием индекса Малмквиста, мультипликативная декомпозиция которого позволяет определить характер и интенсивность влияния на медицинскую эффективность таких факторов, как технологические изменения в предметной области, эффективность работы менеджмента МУ и изменения их масштабов, т. е. объемов предоставляемых медицинских услуг.

Целью исследования является оценка изменений медицинской эффективности функционирования районных и муниципальных медицинских учреждений Ханты-Мансийского автономного округа за период с 2013 по 2021 г. с использованием индекса Малмквиста и его мультипликативного разложения на компоненты, характеризующие изменения в технологии предоставления медицинских услуг, эффективности работы менеджмента учреждений и их масштабов.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

Под производственными объектами понимались медицинские учреждения (МУ) Ханты-Мансийского автономного округа (ХМАО-Югры), объединенные по административно-территориальному признаку, статистические данные о функционировании которых ежегодно публикуются на сайте Департамента здравоохранения ХМАО-Югры (https://dzhmao.admhmao.ru/statisticheskaya-informatsiya/). Эти DMU/МУ можно считать однородными, т. к. они функционируют в одинаковых социально-экономических условиях, предоставляя населению практически одинаковый перечень медицинских услуг, которые реализуются согласно утвержденным Минздравом РФ регламентам и протоколам.

Будем считать, что в любой момент времени t наблюдаемого интервала/периода времени [t0 , tL] состояние каждого j-го DMU (j = 1, …, N) характеризуется двумя множествами – множеством входных показателей xj,t = {x1,j,t , …, xk,j,t ,…, xK,j,t}(k = 1…, K) и множеством выходных показателей yj,t = {y1,j,t , …, yi,j,t , …, yM,j,t}(i = 1…, M). Данные множества формируют матрицы Xt [K×N] и Yt [M×N]. Индекс Малмквиста MIjt,t+1, характеризующий изменение эффективности функционирования j-го DMU (ПО) в году «t+1» по отношению к некоторому базисному году «t» ( t,t+1∈[t0 , tL]), определяется выражением [12–14]:

MIjt,t+1xj.t,yj.t,xj.t+1,yj.t+1=Ejtxj.t+1,yj.t+1Ejtxj.t,yj.t×Ejt+1xj.t+1,yj.t+1Ejt+1xj.t,yj.t0,5 (1)

Здесь

Ejt+1xj.t+1,yj.t+11=maxθ,λθθyj.t+1+Yt+1λj0;xj.t+1Xt+1λj0;λj0. (2)

Ejtxj.t,yj.t1=maxθ,λθθyj.t+Ytλj0;xj.tXtλj0;λj0. (3)

Ejt+1xj.t,yj.t1=maxθ,λθθyj.t+Yt+1λj0;xj.tXt+1λj0;λj0. (4)

Ejtxj.t+1,yj.t+11=maxθ,λθθyj.t+1+Ytλj0;xj.t+1Xtλj0;λj0. (5)

Если расчетное значение MIjt,t+1 (1) больше «1», то принято считать, что эффективность использования факторов производства входных показателей xj,t+1 рассматриваемым DMUj в году «t+1» по отношению к году «t» увеличилась. Верно и обратное, т. е. если MIjt,t+1 меньше «1», то эффективность использования этих факторов производства в году «t+1» по отношению к году «t» снизилась. При MIjt,t+1 = 1 эффективность использования факторов производства в году «t+1» по отношению к году «t» не изменилась. Временной интервал [t, t+1] интервала/периода времени [t0, tL] будем называть подпериодом.

Мультипликативная декомпозиция [13, 14] MIjt,t+1 функционирования j-го DMU включает составляющие, характеризующие «технические/технологические изменения» (TEChnical Сhange, TECCH), «изменение чистой эффективности» (Pure Efficiency CHange, PECH), «изменение эффективности масштаба» (Scale Efficiency CHange, SECH):

MIjt,t+1=TECCHjt,t+1×EFFCHjt,t+1=TECCHjt,t+1×PECHjt,t+1×SECHjt,t+1 (6)

TECCHjt,t+1=Ejtxj.t+1,yj.t+1VRSEjt+1xj.t+1,yj.t+1VRSEjtxj.t,yj.tVRSEjt+1xj.t,yj.tVRS0,5 (7)

PECHjt,t+1=Ejt+1xj.t+1,yj.t+1VRSEjtxj.t,yj.tVRS (8)

SECHjt,t+1=SEjt+1xj.t+1,yj.t+1VRSSEjtxj.t,yj.tVRS (9)

где SEjt+1xj.t,yj.t=Ejt+1xj.t+1,yj.t+1VRSEjt+1xj.t+1,yj.t+1CRS;SEjtxj.t,yj.t=Ejtxj.t,yj.tVRSEjtxj.t,yj.tCRS

Здесь Ejt+1 (xj.t+1, yj.t+1)VRS , Ejt+1 (xj.t+1, yj.t+1)CRS – показатели эффективности (2) функционирования j-го DMU при переменном (λj 0, VRS) и постоянном (j=1Nλj=1, CRS) масштабе отдачи используемых ресурсов для года «t+1», Для базисного года «t» Etj (xj.t , yj.t )VRS , Etj (xj.t , yj.t )CRS определяются аналогично (3), TECCH jt,t+1, характеризуя технические/технологические изменения в используемых DMUj способах преобразования «входов» в «выходы», т. е. отражает влияние и развитие научно-технического прогресса в предметной области. EFFCH jt,t+1 характеризует операционную эффективность функционирования DMUj, т. е. эффективность организации процессов его менеджмента и влияние непосредственно масштабов DMUj на его деятельность. PECH jt,t+1 достаточно часто используют для характеристики влияния на значения MIjt,t+1 результативности управленческой деятельности менеджмента DMUj в году «t+1» по отношению к году «t». Компонента SECH jt,t+1 отражает потенциальный прирост значения MIjt,t+1 от достижения DMUj в году «t+1» по отношению к году «t» размера/масштаба, близкому к «оптимальному масштабу», который соответствует построенной DEA-методом для его группы на ГПВ. «Оптимальный размер/масштаб» для DMUj характеризуется целевыми расчетными значениями «входов» и «выходов», определяемыми при идентификации ГПВ.

Интерпретация значений величин TECCHjt,t+1, PECHjt,t+1, SECHjt,t+1 аналогична интерпретации значений MIjt,t+1. Оценка значений TECCHjt,t+1, PECHjt,t+1, SECHjt,t+1 осуществлялась с помощью свободно распространяемого программного обеспечения ПО DEAP 2.1 (https://economics.uq.edu.au/cepa/software) [15]. Для упрощения записей в дальнейшем предлагается использовать следующие обозначения: TECCHjt,t+1 = TECСHj, PECHjt,t+1 = PECHj, SECHjt,t+1 = SECHj. Для средних значений данных компонент по группе DMU «j» будет отсутствовать.

Департамент здравоохранения ХМАО-Югры ежегодно публикует данные о функционировании 22 (N = 22) медицинских учреждений (DMU) районов и городов округа. В качестве входных xk,j,t были приняты следующие показатели в пересчете на 10 000 чел. населения административно-территориального образования округа:

- суммарная численность медицинского персонала (врачи и медицинские специалисты со средним образованием) (k = 1);

- общее количество коек в медицинских учреждениях (k = 2);

- обеспеченность амбулаторно-поликлиническими учреждениями (посещений в смену на конец года) (k = 3);

- общая площадь медицинских учреждений (k = 4).

Выходными же для рассматриваемых DMU были приняты такие показатели, как число врачебных посещений без учета работы врачей СМП (в тысячах) (i = 1) и объем стационарной помощи по числу проведенных больными койко-дней (i = 2).

В таблицах 1–4 представлены расчетные значения индекса Малмквиста – MIjt,t+1 и компонент его разложения – TECCHjt,t+1, PECHjt,t+1, SECHjt,t+1 для двухгодичных подпериодов с 2013 по 2021 г.

Официальные данные о функционировании медицинских учреждений округа Департаментом здравоохранения ХМАО-Югры еще не опубликованы.

Расчетные значения MIjt,t+1 таблицы 1 очень разнородны, среди МУ ХМАО-Югры нет ни одного, у которого в течение всех подпериодов индекс Малмквиста был либо больше «1», либо меньше «1», либо равен «1». Это указывает на достаточно динамичные изменения условий функционирования этих учреждений. Аналогичная ситуация наблюдается и со значениями компоненты TECCHjt,t+1 (таблица 2).

 

Таблица 1. Расчетные значения индекса Малмквиста (MIjt,t+1) (6) для МУ ХМАО-Югры за период с 2013 по 2021 г.

Административные районы и муниципалитеты

Временные подпериоды

2013–2014

2014–2015

2015–2016

2016–2017

2017–2018

2018–2019

2019–2020

2020–2021

1

Белоярский район

0,959

0,955

0,897

0,962

1,011

0,904

0,84

0,954

2

Березовский район

1,011

1,041

0,883

1,052

1,02

0,865

0,831

0,882

3

Кондинский район

1,224

0,950

0,948

1,021

1,004

0,908

0,729

0,962

4

Нефтеюганский район

1,154

0,957

0,974

1,026

0,996

0,95

1,029

0,825

5

Нижневартовский район

1,072

1,042

0,904

1,025

0,972

0,936

0,785

0,912

6

Октябрьский район

1,066

1,279

0,833

1,112

0,939

0,84

0,866

0,631

7

Советский район

0,964

0,983

0,982

0,948

1,03

0,85

0,999

0,908

6

Сургутский район

1,151

0,967

0,865

1,109

0,939

1,105

0,971

0,978

9

Ханты-Мансийский район

1,007

0,698

0,98

1,078

0,993

0,926

0,683

0,985

10

г. Когалым

1,231

0,981

0,726

1,139

1,112

0,982

0,758

1,078

11

г. Лангепас

1,155

0,918

0,975

1,003

1,05

0,972

0,89

1,193

12

г. Мегион

0,979

0,979

0,914

1,012

0,912

0,952

0,813

0,914

13

г. Нягань

1,018

0,974

0,995

0,965

1,028

0,99

0,964

0,828

14

г. Покачи

1,312

0,911

0,922

1,05

0,928

0,987

0,716

1,149

15

г. Пыть-Ях

1,019

0,950

0,982

1,012

0,976

1,064

0,882

1,028

16

г. Радужный

1,086

0,965

0,988

0,943

0,972

0,949

0,715

0,942

17

г. Урай

1,195

0,985

0,893

1,006

0,989

0,974

0,713

1,183

18

г. Югорск

1,12

0,919

1,032

0,982

1,03

0,991

0,847

1,056

19

г. Нефтеюганск

1,173

0,952

0,773

0,963

0,841

1,075

0,823

1,01

20

г. Нижневартовск

0,969

0,942

0,922

1,036

0,999

0,976

0,858

1,026

21

г. Сургут

1,033

0,942

1,083

0,875

1,003

0,996

0,891

1,036

22

г. Ханты-Мансийск

1,049

1,003

1,087

0,936

1,005

0,972

0,926

0,997

 

Таблица 2. Расчетные значения компоненты TECCHjt,t+1 для МУ ХМАО-Югры за период с 2013 по 2021 г.

Административные районы и муниципалитеты

2013–2014

2014–2015

2015–2016

2016–2017

2017–2018

2018–2019

2019–2020

2020–2021

1

Белоярский район

0,959

0,955

0,897

0,962

1,026

0,899

0,836

0,985

2

Березовский район

1,011

1,041

0,883

1,052

1,020

0,865

0,831

0,882

3

Кондинский район

0,981

1,053

0,945

0,939

1,003

0,975

0,943

0,979

4

Нефтеюганский район

1,071

1,039

0,904

0,992

1,015

0,984

0,975

0,968

5

Нижневартовский район

0,981

1,059

0,946

0,969

1,010

0,968

0,877

1,026

6

Октябрьский район

1,084

1,106

0,870

1,065

0,971

0,965

0,788

1

7

Советский район

0,964

0,983

0,982

0,948

1,030

0,883

0,964

0,908

6

Сургутский район

1,151

0,967

0,865

1,109

0,939

1,105

0,971

0,978

9

Ханты-Мансийский район

1,007

0,997

0,878

0,958

1,000

0,943

0,833

1,01

10

г. Когалым

1,177

0,981

0,772

1,121

1,063

0,982

0,891

0,979

11

г. Лангепас

1,162

1,000

0,895

1,011

0,983

0,975

0,974

1,013

12

г. Мегион

0,943

0,979

0,914

1,012

0,917

0,982

0,848

0,892

13

г. Нягань

0,984

0,987

0,943

0,989

1,017

0,977

0,858

0,828

14

г. Покачи

1,312

0,911

0,922

1,050

0,928

0,987

0,716

1,149

15

г. Пыть-Ях

1,024

1,022

0,908

1,012

0,985

1,053

0,882

1,028

16

г. Радужный

0,959

1,127

0,908

0,945

1,016

0,982

0,861

0,981

17

г. Урай

1,191

0,985

0,893

1,006

1,003

0,960

0,815

1,035

18

г. Югорск

1,164

0,987

0,921

0,982

1,030

0,991

0,847

1,056

19

г. Нефтеюганск

1,132

0,952

0,773

1,007

0,981

0,997

0,926

0,923

20

г. Нижневартовск

0,972

0,954

0,931

1,009

0,999

0,976

0,858

1,008

21

г. Сургут

1,009

1,002

0,974

0,962

1,017

0,963

0,915

0,951

22

г. Ханты-Мансийск

0,926

1,100

0,933

0,969

1,009

0,978

0,992

0,891

 

Для компоненты PECHjt,t+1 декомпозиции MIjt,t+1 ситуация отличается (таблица 3). Значения данной компоненты для МУ ХМАО-Югры в большинстве своем равны «1» либо незначительно колеблются вблизи этого значения, компенсируя снижение значений в текущем подпериоде ростом значений в следующем. Данная компонента, как уже отмечалось ранее, используется для характеристики эффективности функционирования менеджмента DMU – административно-управленческого персонала (АУП) МУ ХМАО-Югры. Доминирование PECHjt,t+1 = 1 (исключение составляют 4 МУ ХМАО-Югры, для которых PECHjt,t+1 = 1) характеризует АУП МУ округа безотносительно административно-территориальной принадлежности как весьма квалифицированных специалистов, наработавших достаточно богатый и успешный опыт в области управления медицинскими учреждениями.

 

Таблица 3. Расчетные значения компоненты PECHjt,t+1 для МУ ХМАО-Югры за период с 2013 по 2021 г.

Административные районы и муниципалитеты

2013–2014

2014–2015

2015–2016

2016–2017

2017–2018

2018–2019

2019–2020

2020–2021

1

Белоярский район

1

1

1

1

1

0,990

1,002

0,997

2

Березовский район

1

1

1

1

1

1

1

1

3

Кондинский район

1,243

0,904

1,031

1,073

0,988

0,929

0,813

0,969

4

Нефтеюганский район

1

1

1

1

1

1

1

1

5

Нижневартовский район

1

1

1

1

1

1

1

1

6

Октябрьский район

1,008

1,126

0,960

1,042

0,969

0,911

1,047

0,831

7

Советский район

1

1

1

1

1

1

1

1

6

Сургутский район

1

1

1

1

1

1

1

1

9

Ханты-Мансийский район

1

1

1

1

1

1

1

1

10

г. Когалым

1,041

1

0,942

1,061

1,001

1

0,875

1,143

11

г. Лангепас

0,985

1

1,018

1

1

1

0,917

1,17

12

г. Мегион

1,036

1

1

1

1

1

1

1,12

13

г. Нягань

0,992

1,008

1

1

1

1

1

1

14

г. Покачи

1

1

1

1

1

1

1

1

15

г. Пыть-Ях

0,997

0,948

1,058

1

1

1

1

1

16

г. Радужный

1,095

0,882

1,128

0,953

0,937

1,027

0,771

1,147

17

г. Урай

1

1

1

1

0,994

1,006

0,917

1,106

18

г. Югорск

1

0,924

1,082

1

1

1

1

1

19

г. Нефтеюганск

1

1

1

1

0,901

0,993

0,882

1,104

20

г. Нижневартовск

1

0,997

1,003

1

1

1

1

1

21

г. Сургут

1,017

0,962

1,040

0,986

0,931

1,012

0,986

1,051

22

г. Ханты-Мансийск

1

1

1

1

1

1

1

1

 

Компонента SECHjt,t+1 (таблица 4) характеризует влияние масштаба МУ ХМАО-Югры на изменения MIjt,t+1. При оценке SECHjt,t+1 используются значения эффективности МУ ХМАО-Югры при переменном и постоянном масштабе отдачи входных показателей, преобразуемых в выходные. Изменения SECHjt,t+1 определяются исходя из построенных соответствующих ГПВ для рассматриваемых медицинских учреждений. Значительное количество МУ ХМАО-Югры с SECHjt,t+1 = 1 говорит о том, что масштаб медучреждений нейтрален для MIjt,t+1. Для остальных же медучреждений присутствуют колебания значений SECHjt,t+1 по схеме, аналогичной для PECHjt,t+1.

 

Таблица 4. Расчетные значения компоненты SECHjt,t+1 для МУ ХМАО-Югры за период с 2013 по 2021 г.

Административные районы и муниципалитеты

2013–2014

2014–2015

2015–2016

2016–2017

2017–2018

2018–2019

2019–2020

2020–2021

1

Белоярский район

1

1

1

1

0,985

1,015

1,003

0,971

2

Березовский район

1

1

1

1

1

1

1

1

3

Кондинский район

1,004

0,998

0,972

1,014

1,014

1,003

0,951

1,014

4

Нефтеюганский район

1,078

0,921

1,078

1,033

0,981

0,965

1,056

0,853

5

Нижневартовский район

1,092

0,984

0,956

1,058

0,962

0,967

0,895

0,889

6

Октябрьский район

0,975

1,027

0,998

1,002

0,997

0,956

1,049

1

7

Советский район

1

1

1

1

1

0,995

1,037

1

6

Сургутский район

1

1

1

1

1

1

1

1

9

Ханты-Мансийский район

1

0,701

1,117

1,125

0,993

0,982

0,820

0,975

10

г. Когалым

1,004

1

0,999

0,958

1,045

1

0,972

0,964

11

г. Лангепас

1,009

0,918

1,070

0,992

1,068

0,997

0,997

1,006

12

г. Мегион

1,002

1

1

1

0,995

0,970

0,959

0,915

13

г. Нягань

1,042

0,979

1,055

0,976

1,011

1,014

1,123

1

14

г. Покачи

1

1

1

1

1

1

1

1

15

г. Пыть-Ях

0,998

0,980

1,022

1

0,991

1,010

1

1

16

г. Радужный

1,034

0,971

0,964

1,047

1,022

0,941

1,076

0,837

17

г. Урай

1,004

1

1

1

0,992

1,008

0,954

1,034

18

г. Югорск

0,962

1,008

1,036

1

1

1

1

1

19

г. Нефтеюганск

1,037

1

1

0,956

0,951

1,085

1,008

0,991

20

г. Нижневартовск

0,997

0,990

0,986

1,027

1

1

1

1,018

21

г. Сургут

1,006

0,979

1,070

0,923

1,059

1,021

0,987

1,037

22

г. Ханты-Мансийск

1,133

0,912

1,165

0,966

0,995

0,994

0,933

1,12

 

В таблице 5 приведены средние значения (средние геометрические) индекса Малмквиста (MI) и компонент его декомпозиции для районных и городских МУ ХМАО-Югры с разбиением на подгруппы в соответствии с административно-территориальным делением: районные (добавочный индекс R) и муниципальные (добавочный индекс Т) медицинские учреждения. Разделение на такие подгруппы в определенной степени упрощает анализ изменений MI, TEСCH, EFFCH, PECH, SECH, которые визуализированы на рисунке 1.

 

Таблица 5. Среднее значение индекса Малмквиста (MI) и компонент его декомпозиции для районных и городских МУ ХМАО-Югры для двухгодичных подпериодов с 2013 по 2021 г.

Компоненты разложения индекса Малмквиста

Временные подпериоды

2013–2014

2014–2015

2015–2016

2016–2017

2017–2018

2018–2019

2019–2020

2020–2021

1

MI

1,084

0,963

0,930

1,010

0,987

0,960

0,837

0,928

2

TEСCH

1,048

1,007

0,901

1,002

0,998

0,971

0,879

0,933

3

EFFCH

1,034

0,957

1,032

1,008

0,989

0,988

0,952

0,994

4

PECH

1,018

0,988

1,011

1,005

0,987

0,992

0,961

1,014

5

SECH

1,016

0,969

1,021

1,003

1,002

0,996

0,990

0,981

Районные МУ

1

MI_R

1,064

1,003

0,917

1,036

0,989

0,964

0,959

0,914

2

TEСCH_R

1,021

1,021

0,907

0,998

1,001

0,952

0,888

0,970

3

EFFCH_R

1,042

0,955

1,011

1,038

0,988

0,964

0,959

0,914

4

PECH_R

1,025

1,002

0,999

1,012

0,995

0,977

0,982

0,946

5

SECH_R

1,016

0,953

1,012

1,025

0,992

0,987

0,976

0,965

Городские МУ

1

MI_T

1,098

0,955

0,940

0,992

0,986

1,006

0,947

1,054

2

TEСCH_T

1,067

0,997

0,897

1,005

0,995

0,985

0,873

0,909

3

EFFCH_T

1,029

0,958

1,047

0,987

0,991

1,006

0,947

1,054

4

PECH_T

1,012

0,978

1,020

1,000

0,981

1,003

0,947

1,063

5

SECH_T

1,017

0,979

1,027

0,988

1,009

1,003

1,000

0,992

 

Рисунок 1. Графики изменения средних расчетных значений (таблица 5) компонент TECCH, EFFCH, PECH, SECH, а также индекса Малмквиста по всем МУ ХМАО-Югры в период с 2013 по 2021 г.

 

На рисунке 2 приведены диаграммы изменения расчетных средних значений компоненты TECCH для городских (TEСCH_T) и районных (TEСCH_R) медицинских учреждений округа (таблица 5). Данная компонента декомпозиции MI характеризует влияние «научного прогресса/технологического развития в предметной области», т. е. развитие технологий лечения населения. Медперсонал является непосредственным актором, который реализует технологии лечения. Последние рекомендованы Минздравом РФ и строго соблюдаются, поэтому снижение значений компоненты TECCH обусловлено либо уменьшением численности медперсонала (подпериод 2015–2016 гг.), либо отсутствием у медперсонала рекомендованных Минздравом РФ протоколов лечения и специально организованных условий их применения – подпериод 2019–2020 гг. (начальный этап пандемии COVID).

 

Рисунок 2. Графики изменения средних значений компоненты TECCH для городских и районных медицинских учреждений ХМАО-Югры в период с 2013 по 2021 г.

 

Анализ выходных и входных показателей МУ ХМАО-Югры в 2015 и 2016 гг. показывает, что в 2016 г., по сравнению с 2015 г., наблюдается существенное снижение значений входных показателей k = 1 и k = 2, т. е. численности медперсонала и количества коек в пересчете на 10 000 жителей. Оставшиеся входные показатели не претерпели существенного снижения. Входные показатели можно рассматривать как индикаторы развития технического прогресса в технологии лечения, т. к. медперсонал осуществляет непосредственно оказание медицинских услуг, а коечный фонд обеспечивает сопровождение лечения. По районным МУ снижение численности медперсонала присутствовало в 22 %, по городским – в 72 % МУ. Коечный фонд уменьшился в 67 % районных МУ и в 62 % МУ. Эта динамика негативно сказалась на значениях TECCH в этом временном подпериоде. Быстрый рост значений TECCH в 2020–2021 гг. для обоих типов МУ подтверждает и эффективность использования новых протоколов, и быструю адаптацию и освоение этих протоколов со стороны медперсонала. Последнее также говорит о достаточно высокой квалификации и обучаемости медперсонала. На рисунке 3 приведены диаграммы изменения расчетных средних значений компоненты PECH для городских (PECH_T) и районных (PECH_R) медицинских учреждений округа.

 

Рисунок 3. Графики изменения средних значений компоненты PECH для городских и районных медицинских учреждений ХМАО-Югры в период с 2013 по 2021 г.

 

Компоненту PECH принято рассматривать как оценку эффективности работы менеджмента DMU. Эффективность работы менеджмента по всем МУ характеризуется неустойчивыми значениями, которые после восстановления своего уровня в подпериод 2015–2016 гг. сформировали понижательную тенденцию, которая была подкреплена эпидемией COVID в 2019–2020 гг. Для подпериода 2015–2016 гг. можно отметить рост среднего значения эффективности работы менеджмента городских МУ, а для районных медучреждений присутствовала стабильно нейтральная средняя эффективность работы менеджмента с незначительным повышением данного показателя. Снижение значений PECH_T и PЕCH_R в подпериоде 2017–2018 гг. обусловлено достаточно существенным снижением входных и выходных показателей в 2018 г. по сравнению с 2017 г. Так, для районных медучреждений в 2018 г. снизилась численность медперсонала у 45 % МУ, а коечный фонд уменьшился у 55 %. Вместе с тем менеджмент районных МУ купировал данное ухудшение, обеспечив снижение объемов предоставления медицинских услуг в стационарных и амбулаторных условиях только в 37 % медучреждений. Для городских МУ ситуация сложилась хуже, т. к. в 2018 г. численность медперсонала и коечный фонд снизились у всех медучреждений. Однако менеджмент этих МУ отчасти смог нивелировать данную ситуацию, допустив снижение объемов предоставляемых медицинских услуг в амбулаторных условиях в 46 % МУ и в 62 % МУ для медобслуживания в стационарных условиях. Пандемия COVID негативно сказалась как на условиях предоставления базового перечня медицинских услуг населению, так и на требованиях реализовывать эпидемиологические ограничения. В целом по округу менеджмент МУ достаточно быстро адаптировался к этим сложным условиям и уже в следующий подпериод продемонстрировал устойчивый рост эффективности своей работы. Однако такая ситуация сложилась только в «городских» МУ, а в «районных» сохранилось достаточно устойчивое снижение среднего значения компоненты PECH. Можно отметить, что менеджмент городских медицинских учреждений быстрее адаптируется к сложным внешним условиям их функционирования, что иллюстрирует существенное повышение значений PECH_T в подпериоде 2020–2021 гг. Для районных МУ такое заключение сделать достаточно проблематично.

На рисунке 4 приведены диаграммы изменения расчетных средних значений компоненты SECH для городских (SECH _T) и районных (SECH_R) медицинских учреждений округа.

 

Рисунок 4. Графики изменения средних значений компоненты SECH для городских и районных медицинских учреждений ХМАО-Югры в период с 2013 по 2021 г.

 

По масштабам МУ можно понимать совокупность выходных показателей (объемы в медпомощи/услуг в амбулаторных и стационарных условиях) и входных показателей, которые характеризуют ресурсы, используемые для этого (медицинский персонал и т. п.). Также надо учитывать и изменения/ограничения условий предоставления медицинских услуг, например, карантинные ограничения на дисциплину посещений МУ. Снижение значений SECH в подпериоде 2014–2015 гг. обусловлено снижением в 2015 г. по отношению к 2014 г. значений входных показателей, которые прямо характеризуют масштаб МУ, – это количество коек и площади медицинских учреждений в пересчете на 10 000 жителей. Для районных медучреждений снижение SECH_R наблюдалось более чем у 50 % МУ. Для городских МУ снижение SECH_T присутствовало в меньшей степени – в среднем у 30 % МУ. Наряду с этим масштаб МУ определяется и выходными показателями, и если для районных МУ снижение значений входных показателей присутствует только в 15–18 %, то у городских МУ снижение выходных показателей существенно больше: снижение значения первого выходного показателя – более 70 % МУ, снижение второго показателя – 84 % МУ. Таким образом, отмеченные изменения входных и выходных показателей МУ обоих типов оказали негативное влияние на соответствующие значения компоненты SECH. Снижение значений SECH_Т в подпериод 2016–2017 гг. обусловлено снижениями входных показателей, характеризующих изменения количества медперсонала и коечного фонда и отмеченных ранее. В дальнейшем и SECH_Т, и SECH_R демонстрируют устойчивое снижение, которое усугубилось негативным влиянием карантинных ограничений и пандемией в целом. После окончания пандемии «масштаб» ни у районных, ни у городских не пришел к «доковидным» значениям на фоне восстановления PECH МУ обоих видов. Т. е. «условия» работы и наличие персонала пока не обеспечивают роста предоставления медицинских услуг. Плюс режим предоставления медуслуг в 2020–2021 гг. не улучшился, т. е. не вышел на уровень до пандемии.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ВЫВОДЫ

Использование индекса Малмквиста совместно с DEA-методом позволяет не только получить количественные оценки динамики медицинской эффективности функционирования районных и городских медицинских учреждений, но и, опираясь на значения компонент разложения данного индекса, определять влияние на ее изменения технологического аспекта предоставления медицинских услуг, эффективности работы менеджмента медучреждений и влияние их масштаба. Изменения значений индекса Малмквиста во временном интервале выявляют подинтервалы со значительным снижением этих значений, которые целесообразно рассматривать как объекты дальнейшего анализа в разрезе административно-территориальных образований региона и непосредственно медицинских учреждений этих образований. Аналогичный подход используется и применительно к анализу изменений значений компонент разложения индекса Малмквиста. Выявлено, что принятый набор показателей МУ позволяет интерпретировать снижение значений компонент, т. к. входные показатели в состоянии характеризовать (в целом соответствуют) технологический уровень развития предоставления медицинских услуг населению, эффективность работы менеджмента МУ и динамику соответствующего масштабного фактора, а также отражают влияние внешних условий функционирования МУ. Установлено, что наибольшее влияние на значение индекса Малмквиста оказывают изменения значений его компоненты TECCH как у районных, так и городских МУ. Источником снижения значений TECCH является уменьшение численности медперсонала и коечного фонда, влияние показателей (амбулаторная обеспеченность) и площади МУ существенно меньше. Изменения этих показателей также влияют и на значения компоненты SECH, обуславливая снижение объемов предоставляемых медицинских услуг, что в совокупности характеризует изменения масштаба медицинского учреждения. Это присутствует у всех МУ вне зависимости от их административно-территориального подчинения. Компоненту PECH декомпозиции индекса Малмквиста принято рассматривать как индикатор эффективности работы менеджмента МУ. Вместе с тем следует отметить, что работа менеджмента МУ достаточно жестко регламентирована со стороны департамента здравоохранения региона, и эффективность в такой ситуации характеризуется, как правило, сокращением времени принятия решений менеджментом в условиях существенного изменения как внутренних, так и внешних условий функционирования МУ. Внутренние условия, прежде всего, обусловлены сокращениями значений входящих показателей, которые менеджмент не всегда может купировать. Примером изменений внешних условий работы МУ является пандемия COVID, которая существенно изменила и условия предоставления медицинских услуг, и частично сам перечень этих услуг. Рост значений компоненты PECH в подпериоде 2020–2021 гг. говорит о достаточно высокой адаптивной способности менеджмента районных и городских МУ к изменениям внешних условий. Таким образом, применение индекса Малмквиста и его декомпозиции для анализа изменений медицинской эффективности функционирования медицинских учреждений дифференцированно, в зависимости от их территориально-административного подчинения, позволяет оценивать данный показатель как в целом, так и ключевые аспекты их функционирования, связанные с основными видами оснащенности учреждений и результативностью работы их менеджмента.

×

Об авторах

Андрей Валентинович Кутышкин

Нижневартовский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: avk_200761@mail.ru

доктор технических наук, профессор, главный научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории имитационного моделирования

Россия, Нижневартовск

Олег Валерьевич Шульгин

Нижневартовский государственный университет

Email: shul.oleg.val@mail.ru

кандидат экономических наук, доцент, руководитель научно-исследовательской лаборатории имитационного моделирования

Россия, Нижневартовск

Светлана Витальевна Данилова

Нижневартовский государственный университет

Email: svaprel@yandex.ru

кандидат экономических наук, доцент, старший научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории имитационного моделирования

Россия, Нижневартовск

Список литературы

  1. Курнакина, Н. В. Методика комплексной оценки эффективности деятельности медицинской организации за год / Н. В. Курнакина. – Текст : непосредственный // Инновации и инвестиции. – 2017. – № 2. – С. 137–140.
  2. Кочуров, Е. В. Оценка эффективности деятельности лечебно-профилактических учреждений: сравнительный анализ методов и моделей / Е. В. Кочуров. – Текст : непосредственный // Вестник СПбГУ. – 2005. – Вып. 3. – С. 110–128.
  3. Жукова, М. В. Формирование методического обеспечения оценки эффективности экономической деятельности лечебных учреждений в новых экономических условиях / М. В. Жукова, Н. Н. Макарова. – Текст : непосредственный // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки. – 2010. – № 2-1. – С. 287–293.
  4. Яшина, Н. И. Разработка методических аспектов оценки эффективности деятельности лечебно-профилактических учреждений / Н. И. Яшина, Е. А. Хансуварова, К. С. Яшин. – Текст : непосредственный // Управленец. – 2016. – № 4 (62). – С. 26–33.
  5. Зурнаджьянц, Ю. А. Экономическая оценка эффективности оказания медицинской помощи с учетом качества лечения / Ю. А. Зурнаджьянц, И. А. Кашкарова, Д. А. Шаповалова. – Текст : непосредственный // Наука Красноярья. – 2019. – Т. 8, № 5. – С. 36–49.
  6. Ильин, И. В. Аналитический обзор подходов к оценке эффективности функционирования медицинских организаций в условиях изменения основных бизнес-процессов в системе здравоохранения / И. В. Ильин, О. С. Чемерис, А. И. Сарыгулов. – Текст : непосредственный // Наука и бизнес: пути развития. – 2021. – № 10 (124). – С. 57–64.
  7. Charnes, A. Measuring the Efficiency of Decision Making Units / A. Charnes, W. W. Cooper, E. Rhodes // European Journal of Operational Research. – 1978. – Vol. 2, Iss. 6. – P. 429–444.
  8. Evaluation of Hospital Medical Service Efficiency in Sichuan Province Based on DEA / D. R. Zhao, H. M. Tang, X. P. Zhao [et al.] // Health Soft Science. – 2018. – Vol. 32. – P. 49–53.
  9. Шугалей, А. П. Применение метода Data Envelopment Analysis для оценки эффективности функционирования отделений медицинских учреждений / А. П. Шугалей, В. В. Чевтаева, А. А. Долганова. – Текст : непосредственный // Решетневские чтения. – 2018. – Т. 2. – С. 372–373.
  10. Данилов, А. В. Реструктуризация региональной системы оказания стационарной медицинской помощи на основе средств инструментального бенчмаркинга / А. В. Данилов. – Текст : непосредственный // Менеджер здравоохранения. – 2019. – № 9. – С. 23–29.
  11. Кутышкин, А. В. Использование непараметрического анализа данных для оценки эффективности муниципальных медицинских учреждений региона / А. В. Кутышкин, О. В. Шульгин. – Текст : непосредственный // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. – 2023. – Т. 23, № 1. – С. 57–66.
  12. Färe, R. Productivity Growth, Technical Progress, and Efficiency Change in Industrialized Countries [J] / R. Färe, S. Grosskopf, M. Norris // American Economic Review. – 1997. – Vol. 84, Iss. 5. – P. 1040–1044.
  13. Chen, Y. Study on the Allocation Efficiency of Health Resources in Chinese Traditional Medicine Hospitals Based on DEA-Malmquist Index / Y. Chen, C. L. Guan // Modern Hospital Management. – 2021. – Vol. 19. – P. 17–20.
  14. Total productivity change of Health Centers in Greece in 2016–2018: a Malmquist index data envelopment analysis application for the primary health system of Greece / A. Trakakis, M. Nektarios, S. Tziaferi, P. Prezerakos // Cost Effectiveness and Resource Allocation. – 2021. – Vol. 19, Iss. 1. – P. 1–11.
  15. Coelli, T. A Guide to DEAP Version 2.1: A Data Envelopment Analysis Program / T. Coelli // CEPA Working papers. – 1996. – Vol. 96, Iss. 8. – P. 1–50.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рисунок 1. Графики изменения средних расчетных значений (таблица 5) компонент TECCH, EFFCH, PECH, SECH, а также индекса Малмквиста по всем МУ ХМАО-Югры в период с 2013 по 2021 г.

Скачать (577KB)
3. Рисунок 2. Графики изменения средних значений компоненты TECCH для городских и районных медицинских учреждений ХМАО-Югры в период с 2013 по 2021 г.

Скачать (445KB)
4. Рисунок 3. Графики изменения средних значений компоненты PECH для городских и районных медицинских учреждений ХМАО-Югры в период с 2013 по 2021 г.

Скачать (455KB)
5. Рисунок 4. Графики изменения средних значений компоненты SECH для городских и районных медицинских учреждений ХМАО-Югры в период с 2013 по 2021 г.

Скачать (512KB)

© Югорский государственный университет, 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.