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南京医科大学学报（社会科学版）京医科大学学报（社会科学版）                 第2期 总第133期
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              · 144  ·
                                             Journal of Nanjing Medical University（Social Sciences）of Nanjing Medical University（Social Sciences）  2026年4月
                                             Journal
                  （二）指标选取                                        构建 Tobit 回归模型，可以对医疗卫生资源配置影响
                   1. 三阶段DEA指标                                   因素进行分析      ［16］ 。
                   参考常家宁 、陈湘婉 等学者的指标选取，并
                                       ［6］
                             ［5］
                                                                                   二、结     果
               考虑到投入指标和产出指标的可获得性、科学性，
               选取安徽省 16 个市的医疗卫生机构数、每千人口床                             （一）三阶段DEA结果分析
               位数、每千人口执业（助理）医师数、每千人口注册                               第一阶段结果即传统 DEA 模型结果，如表 1 所
               护士数作为投入指标，选取总诊疗人次数、入院人                            示，2023 年安徽省16 个市医疗卫生资源配置的综合
               数作为产出指标。                                          效率均值为 0.718，技术效率均值为 0.992，规模效率
                   根据姜凤     ［7］ 、苟媛洁  ［8］ 、臧梦柳  ［9］ 等学者的研        均值为 0.722。皖北地区综合效率均值为 0.770，技
               究，结合本研究需要，考虑经济、人口、卫生政策三                           术效率均值为 0.994，规模效率均值为 0.775；皖中地
               方面的影响，将总抚养比、地区生产总值、政府卫生                           区综合效率均值为 0.782，技术效率均值为 1.000，规
               健康支出、政府卫生健康支出占一般公共预算支出                            模效率均值为 0.782；皖南地区综合效率均值为
               的比重、人口密度作为环境变量，对其进行 Pearson                       0.643，技 术 效 率 均 值 为 0.988，规 模 效 率 均 值 为
               相关性分析后，剔除总抚养比、政府卫生健康支出                            0.651。 具 体 来 看 ，仅 有 HF 市 的 综 合 效 率 值 为
               占一般公共预算支出的比重。故本研究的环境变                             1.000，处于技术有效状态，实现资源配置与技术、规
               量为地区生产总值、政府卫生健康支出和人口密                             模适配均衡，处于 DEA 强有效；其余 15 个市综合效
               度。                                                率值均小于1.000，4个市处于DEA无效。
                   2. Tobit模型指标
                                                                  表1  2023年安徽省医疗卫生资源配置效率传统DEA模型
                   根据尹帮旗      ［10］ 、樊婧婧 ［11］ 、韦兴焕 ［12］ 等学者的
                                                                                      结果
               研究，本研究选择人均可支配收入、受教育年限、65岁
                                                                   地区 综合效率 技术效率 规模效率            有效性     规模收益
               以上人口占比、执业（助理）医师数、地区生产总值
                                                                 皖北
               等作为解释变量。
                                                                   BB    0.859  0.981   0.876 DEA无效       递增
                  （三）研究方法
                                                                   FY    0.961  1.000   0.961 DEA弱有效      递增
                   本研究根据安徽省医疗卫生服务体系规划
                                                                   HB    0.714  1.000   0.714 DEA弱有效      递增
              （2016—2020 年），将安徽省 16 个市分为皖北地区                       BZ    0.684  1.000   0.684 DEA弱有效      递增
              （BB、FY、HB、BZ、SZ、HN 6 市）、皖中地区（HF、LA、                  SZ    0.870  1.000   0.870 DEA弱有效      递增
               CZ* 3 市）、皖南地区（WH、AQ、HS、MAS、XC、TL、                   HN    0.534  0.983   0.543 DEA无效       递增
               CZ 7 市），采用三阶段 DEA⁃Tobit 模型、Malmquist 指              均值    0.770  0.994   0.775
               数、秩和比法和 Tobit 模型对安徽省医疗卫生资源配                       皖中
               置效率进行分析并排序，探讨安徽省医疗卫生资源                              HF    1.000  1.000   1.000 DEA强有效      不变
               配置效率的影响因素。                                          LA    0.583  1.000   0.583 DEA弱有效      递增
                   1. 三阶段DEA模型                                     CZ *  0.762  1.000   0.762 DEA弱有效      递增
                   三阶段 DEA 模型是 Fried 等学者在传统 DEA 模                  均值    0.782  1.000   0.782
               型的基础上，将环境因素和随机干扰因素引入模                             皖南
               型，并使用随机前沿分析（SFA）回归分离环境因素                            WH    0.802  1.000   0.802 DEA弱有效      递增
               对效率的影响，从而获得更为准确的效率值                   ［13］ 。        AQ    0.610  0.993   0.614 DEA无效       递增
                   2. Malmquist 指数                                 HS    0.419  0.921   0.456 DEA无效       递增
                   Malmquist 指数适用于面板数据的处理，可以衡                      MAS   0.708  1.000   0.708 DEA弱有效      递增
                                                                   XC    0.825  1.000   0.825 DEA弱有效      递增
               量多个投入、多个产出的决策单元在不同时期全要
                                                                   TL    0.652  1.000   0.652 DEA弱有效      递增
               素生产率的动态变化         ［14］ 。
                                                                   CZ    0.498  1.000   0.498 DEA弱有效      递增
                   3. 秩和比法
                                                                   均值    0.643  0.988   0.651
                   秩和比（RSR）法指在一个列矩阵中，通过秩转
                                                                 总均值     0.718  0.992   0.722
               换，获得无量纲统计 RSR，再运用参数统计分析的
               概念与方法研究 RSR 的分布，以 RSR 值对评价对                           本研究以各投入变量的原始值与目标值之差
               象直接排序或分档排序，从而对评价对象进行综                             作为投入变量的松弛变量。第二阶段即 SFA 回归，
               合评价   ［15］ 。                                      以各投入变量的松弛变量为被解释变量，以环境变
                   4. Tobit模型                                    量为解释变量，进行SFA回归。SFA回归结果如表2
                   Tobit 模型以 DEA 测量出的综合效率为因变量，                   所示。正回归系数意味着自变量的提升会使松弛
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