紧密型县域医共体下广西基层医疗卫生机构服务绩效评价研究

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0643

中国全科医学 ›› 2026, Vol. 29 ›› Issue (16): 2174-2181.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0643

所属专题：社区卫生服务最新研究合辑

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紧密型县域医共体下广西基层医疗卫生机构服务绩效评价研究

张兴隆¹^,², 韦兴焕¹^,², 陈丽丽¹^,², 祝碧莲³, 高洪达¹^,², 冯俊¹^,^*()

1．530021　广西壮族自治区南宁市，广西医科大学卫生与健康政策研究中心　广西高端智库建设培育单位
2．530021　广西壮族自治区南宁市，广西医科大学信息与管理学院
3．530021　广西壮族自治区南宁市，广西壮族自治区卫生健康委员会

收稿日期:2024-12-17 修回日期:2025-01-01 出版日期:2026-06-05 发布日期:2026-05-21
通讯作者: 冯俊
作者贡献：
张兴隆、韦兴焕、冯俊负责文章的构思与设计；张兴隆负责撰写论文、对结果进行分析与解释；张兴隆、高洪达负责文章的修订、质量控制及审校；韦兴焕负责文章的英文翻译和校对、研究的可行性分析；陈丽丽负责统计学处理；祝碧莲负责数据收集和整理；冯俊对文章整体负责、监督管理。
基金资助:
广西紧密型县域医疗卫生共同体建设评价及优化路径研究

Evaluation of Service Performance of Primary Medical and Health Institutions in Guangxi under the Tight County Medical Community

ZHANG Xinglong¹^,², WEI Xinghuan¹^,², CHEN Lili¹^,², ZHU Bilian³, GAO Hongda¹^,², FENG Jun¹^,^*()

1. Center for Health and Health Policy Research, Guangxi Medical University, Nanning 530021, China
2. School of Information and Management, Guangxi Medical University, Nanning 530021, China
3. Health Commission of Guangxi Zhuang Autonomous Region, Nanning 530021, China

Received:2024-12-17 Revised:2025-01-01 Published:2026-06-05 Online:2026-05-21
Contact: FENG Jun

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摘要/Abstract

摘要： 背景紧密型县域医共体能否建设好，重点和难点都在基层医疗卫生机构，目前针对紧密型县域医共体下基层医疗卫生机构的研究主要运用间断时间序列模型及数据包络分析（DEA）模型对其运行效率进行分析，缺乏从多个维度对基层医疗卫生机构的服务绩效进行综合评价，因此开展紧密型县域医共体下基层医疗卫生机构服务绩效研究具有重要意义。目的对广西壮族自治区（以下简称广西）39个紧密型县域医共体试点县（市、区）的基层医疗卫生机构服务绩效进行评价，以期为深化广西和全国紧密型县域医共体高质量发展提供依据。方法 2018—2021年收集39个试点县（市、区）基层医疗卫生机构2018—2021年运行数据，采用描述性分析和熵权逼近理想解排序法（TOPSIS）结合秩和比法（RSR）对其进行评价。结果 2018—2021年，基层医疗卫生机构服务绩效的Ci值依次为0.311 2、0.363 2、0.579 1、0.674 2。2021年排在第一，2018年排在最后；2021年，基层医疗卫生机构服务绩效被评定为"优"的试点县（市、区）共7个，占17.95%。被评定为"差"的共6个，占15.38%。其余26个被评定为"中"，占66.67%。结论资源下沉得到改善，能力建设进一步加强，卫生健康公平可及性增加，医保资金使用效能提升，服务绩效总体呈上升趋势。但双向转诊制度有待加强，资源利用效率有待提高，利益共享机制需进一步健全，各试点县（市、区）间基层医疗卫生机构服务绩效存在明显差异。要发挥县域医共体管理委员会作用，完善医共体年度总额预算制度，健全利益分配机制，重点支持经济发展相对较差的试点县（市、区）。

关键词: 县域医共体，紧密型, 基层医疗卫生机构, 服务绩效, 熵权TOPSIS结合RSR

Abstract:

Background

The key and difficulty in building a compact county medical community lies in grassroots medical and health institutions. Currently, research on grassroots medical and health institutions under the compact county medical community mainly uses discontinuous time series models and DEA models to analyze their operational efficiency. There is a lack of comprehensive evaluation of the service performance of grassroots medical and health institutions from multiple dimensions, Therefore, it is of great significance to conduct research on the service performance of grassroots medical and health institutions under the tight county medical community.

Objective

Evaluate the service performance of grassroots medical and health institutions in 39 pilot counties (cities, districts) of Guangxi's tightly knit county-level medical communities, in order to provide a basis for deepening the high-quality development of Guangxi and nationwide tightly knit county-level medical communities.

Methods

Collect operational data of grassroots medical and health institutions in 39 pilot counties (cities, districts) from 2018 to 2021, and evaluate them using descriptive analysis, entropy weighted TOPSIS and RSR.

Results

From 2018 to 2021, the C_i values of the service performance of grassroots medical and health institutions were 0.311 2, 0.363 2, 0.579 1, and 0.674 2, respectively. Ranked first in 2021 and last in 2018; In 2021, a total of 7 pilot counties (cities, districts) were evaluated as "excellent" in the service performance of grassroots medical and health institutions, accounting for 17.95%. A total of 6 individuals were rated as "poor", accounting for 15.38%. The remaining 26 were rated as "medium", accounting for 66.67%.

Conclusion

The sinking of resources has been improved, capacity building has been further strengthened, access to health equity has increased, the efficiency of medical insurance fund utilization has improved, and overall service performance is showing an upward trend. However, the two-way referral system needs to be strengthened, resource utilization efficiency needs to be strengthened, and the benefit sharing mechanism needs to be further improved. There are significant differences in the service performance of grassroots medical and health institutions among pilot counties (cities, districts). We need to improve and leverage the role of the county-level medical community management committee, improve the annual total budget system of the medical community, establish a comprehensive benefit distribution mechanism, and focus on supporting pilot counties (cities, districts) with relatively poor economic development.

Key words: County medical community, compact type, Primary medical and health institutions, Service performance, Entropy weight TOPSIS combined with RSR

中图分类号:

R 197

张兴隆,韦兴焕,陈丽丽,等. 紧密型县域医共体下广西基层医疗卫生机构服务绩效评价研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(16): 2174-2181. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0643.
ZHANG Xinglong,WEI Xinghuan,CHEN Lili, et al. Evaluation of Service Performance of Primary Medical and Health Institutions in Guangxi under the Tight County Medical Community[J]. Chinese General Practice, 2026, 29(16): 2174-2181. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0643.

图/表 7

参考文献 24

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试点县（市、区）	所属地市	试点县（市、区）	所属地市
A1	南宁市	A21	玉林市
A2	柳州市	A22	玉林市
A3	柳州市	A23	玉林市
A4	柳州市	A24	百色市
A5	桂林市	A25	百色市
A6	桂林市	A26	百色市
A7	桂林市	A27	百色市
A8	桂林市	A28	百色市
A9	桂林市	A29	百色市
A10	梧州市	A30	贺州市
A11	梧州市	A31	贺州市
A12	梧州市	A32	河池市
A13	北海市	A33	河池市
A14	北海市	A34	河池市
A15	防城港市	A35	来宾市
A16	钦州市	A36	来宾市
A17	钦州市	A37	来宾市
A18	贵港市	A38	来宾市
A19	玉林市	A39	崇左市
A20	玉林市

试点县（市、区）	所属地市	试点县（市、区）	所属地市
A1	南宁市	A21	玉林市
A2	柳州市	A22	玉林市
A3	柳州市	A23	玉林市
A4	柳州市	A24	百色市
A5	桂林市	A25	百色市
A6	桂林市	A26	百色市
A7	桂林市	A27	百色市
A8	桂林市	A28	百色市
A9	桂林市	A29	百色市
A10	梧州市	A30	贺州市
A11	梧州市	A31	贺州市
A12	梧州市	A32	河池市
A13	北海市	A33	河池市
A14	北海市	A34	河池市
A15	防城港市	A35	来宾市
A16	钦州市	A36	来宾市
A17	钦州市	A37	来宾市
A18	贵港市	A38	来宾市
A19	玉林市	A39	崇左市
A20	玉林市

一级指标	二级指标	指标说明
就医格局	X1：基层医疗卫生机构门急诊占比（%）	县域内基层医疗卫生机构门急诊占比（%）=基层医疗卫生机构门急诊人次/县域内门急诊总人次×100%
	X2：基层医疗卫生机构中医药门急诊占比（%）	县域内基层医疗卫生机构中医药门急诊占比（%）=基层医疗卫生机构中医类临床科室门急诊人次/县域内门急诊总人次×100%
	X3：慢性病患者基层医疗卫生机构管理率（%）	慢性病患者基层医疗卫生机构管理率（%）=（高血压、糖尿病患者管理人数）/（高血压、糖尿病患者确诊登记人数）×100%
	X4：基层医疗卫生机构人均收入与牵头医院人均收入的比值	基层医疗卫生机构人均收入与牵头医院人均收入的比值=基层医疗卫生机构人均收入/牵头医院人均收入
服务能力	X5：区域内万人口全科医生数（人/万人口）	区域内万人口全科医生数（人/万人口）=年末全科医生数/（同年末常住人口数×10 000）
	X6："优质服务基层行"活动达到基本标准和推荐标准的机构数量（家）	达到国家卫生健康委、国家中医药局"优质服务基层行"活动《乡镇卫生院服务能力标准》《社区卫生服务中心服务能力标准》中基本标准和推荐标准的机构数量
	X7：国家基本公共卫生服务项目实施情况（分，百分制）	国家基本公共卫生服务项目实施情况绩效评价得分
资源利用	X8：基层医疗卫生机构医疗服务收入占医疗收入的比例（%）	基层医疗卫生机构医疗服务收入占医疗收入的比例（%）=（医疗收入-药品、耗材、检查和化验收入）/总医疗收入×100%
	X9：基层医疗卫生机构医师日均担负诊疗人次（人次）	基层医疗卫生机构医师日均担负诊疗人次=诊疗人次数/同期平均执业（助理）医师数/同期工作日数
	X10：基层医疗卫生机构床位使用率（%）	基层医疗卫生机构床位使用率（%）=基层医疗卫生机构实际使用总床日数/实际开放总床日数（注：按编制床位测算）×100%
	X11：基层医疗卫生机构财政补助收入占总收入的比例（%）	基层医疗卫生机构财政补助收入占总收入的比例（%）=基层医疗卫生机构本年财政补助收入/总收入×100%
医保效能	X12：基层医疗卫生机构医保基金占比（%）	基层医疗卫生机构医保基金占比（%）=基层医疗卫生机构医保基金支出/全县医保基金总支出×100%

一级指标	二级指标	指标说明
就医格局	X1：基层医疗卫生机构门急诊占比（%）	县域内基层医疗卫生机构门急诊占比（%）=基层医疗卫生机构门急诊人次/县域内门急诊总人次×100%
	X2：基层医疗卫生机构中医药门急诊占比（%）	县域内基层医疗卫生机构中医药门急诊占比（%）=基层医疗卫生机构中医类临床科室门急诊人次/县域内门急诊总人次×100%
	X3：慢性病患者基层医疗卫生机构管理率（%）	慢性病患者基层医疗卫生机构管理率（%）=（高血压、糖尿病患者管理人数）/（高血压、糖尿病患者确诊登记人数）×100%
	X4：基层医疗卫生机构人均收入与牵头医院人均收入的比值	基层医疗卫生机构人均收入与牵头医院人均收入的比值=基层医疗卫生机构人均收入/牵头医院人均收入
服务能力	X5：区域内万人口全科医生数（人/万人口）	区域内万人口全科医生数（人/万人口）=年末全科医生数/（同年末常住人口数×10 000）
	X6："优质服务基层行"活动达到基本标准和推荐标准的机构数量（家）	达到国家卫生健康委、国家中医药局"优质服务基层行"活动《乡镇卫生院服务能力标准》《社区卫生服务中心服务能力标准》中基本标准和推荐标准的机构数量
	X7：国家基本公共卫生服务项目实施情况（分，百分制）	国家基本公共卫生服务项目实施情况绩效评价得分
资源利用	X8：基层医疗卫生机构医疗服务收入占医疗收入的比例（%）	基层医疗卫生机构医疗服务收入占医疗收入的比例（%）=（医疗收入-药品、耗材、检查和化验收入）/总医疗收入×100%
	X9：基层医疗卫生机构医师日均担负诊疗人次（人次）	基层医疗卫生机构医师日均担负诊疗人次=诊疗人次数/同期平均执业（助理）医师数/同期工作日数
	X10：基层医疗卫生机构床位使用率（%）	基层医疗卫生机构床位使用率（%）=基层医疗卫生机构实际使用总床日数/实际开放总床日数（注：按编制床位测算）×100%
	X11：基层医疗卫生机构财政补助收入占总收入的比例（%）	基层医疗卫生机构财政补助收入占总收入的比例（%）=基层医疗卫生机构本年财政补助收入/总收入×100%
医保效能	X12：基层医疗卫生机构医保基金占比（%）	基层医疗卫生机构医保基金占比（%）=基层医疗卫生机构医保基金支出/全县医保基金总支出×100%

年份	X1		X2		X3		X4		X5		X6
年份	原始值（%）	环比（%）	原始值（%）	环比（%）	原始值（%）	环比（%）	原始值	环比（%）	原始值（人/万人口）	环比（%）	原始值（家）	环比（%）
2018年	49.90	—	7.40	—	84.9	—	0.56	—	1.00	—	3.80	—
2019年	45.70	-8.42	7.50	1.35	85.8	1.06	0.59	5.36	1.50	50.00	5.30	39.47
2020年	43.20	-5.47	12.70	69.33	84.7	-1.28	0.68	15.25	2.00	33.33	6.50	22.64
2021年	45.80	6.02	11.90	-6.30	85.5	0.94	0.69	1.47	2.30	15.00	5.30	-18.46
年均增长率（%）	—	-2.62	—	21.46	—	0.24	—	7.36	—	32.78	—	14.55
年份	X7		X8		X9		X10		X11		X12
年份	原始值（分）	环比（%）	原始值（%）	环比（%）	原始值（人次）	环比（%）	原始值（%）	环比（%）	原始值（%）	环比（%）	原始值（%）	环比（%）
2018年	92.00	—	61.10	—	7.10	—	62.10	—	39.70	—	19.30	—
2019年	91.60	-0.43	46.90	-23.24	6.70	-5.63	65.50	5.48	39.20	-1.26	21.40	10.88
2020年	93.00	1.53	40.40	-13.86	6.10	-8.96	60.50	-7.63	41.70	6.38	20.00	-6.54
2021年	94.60	1.72	43.30	7.18	9.70	59.02	50.10	-17.19	45.80	9.83	22.90	14.50
年均增长率（%）	—	0.94	—	-9.97	—	14.81	—	-6.45	—	4.98	—	6.28

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Evaluation of Service Performance of Primary Medical and Health Institutions in Guangxi under the Tight County Medical Community

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年份			C_i值	排名
2018年	0.565 1	0.255 3	0.311 2	4
2019年	0.451 7	0.257 7	0.363 2	3
2020年	0.348 5	0.479 6	0.579 1	2
2021年	0.257 7	0.533 2	0.674 2	1

一级指标	二级指标	信息熵值	信息效用值	指标权重
就医格局（0.295 7）	X1	0.960 6	0.039 4	0.057 6
	X2	0.880 8	0.119 2	0.174 3
	X3	0.982 1	0.017 9	0.026 1
	X4	0.974 2	0.025 8	0.037 7
服务能力（0.263 2）	X5	0.966 0	0.034 0	0.049 6
	X6	0.864 1	0.135 9	0.198 7
	X7	0.989 8	0.010 2	0.014 9
资源利用（0.322 3）	X8	0.935 4	0.064 6	0.094 5
	X9	0.932 8	0.067 2	0.098 2
	X10	0.970 0	0.030 0	0.043 9
	X11	0.941 4	0.058 6	0.085 7
医保效能（0.118 6）	X12	0.918 9	0.081 1	0.118 6

试点县（市、区）	C_i值	排名	f	∑f	R		P（/n×100%）	Probit
A30	0.206 6	39	1	1	1	1	2.56	3.056 9
A5	0.213 4	38	1	2	2	2	5.13	3.364 8
A27	0.217 7	37	1	3	3	3	7.69	3.574 5
A34	0.220 2	36	1	4	4	4	10.26	3.735 4
A13	0.232 9	35	1	5	5	5	12.82	3.864 1
A37	0.235 8	34	1	6	6	6	15.38	3.980 6
A6	0.242 0	33	1	7	7	7	17.95	4.080 8
A14	0.250 1	32	1	8	8	8	20.51	4.176 1
A29	0.250 4	31	1	9	9	9	23.08	4.264 4
A12	0.255 9	30	1	10	10	10	25.64	4.344 3
A28	0.257 4	29	1	11	11	11	28.21	4.423 1
A7	0.261 9	28	1	12	12	12	30.77	4.498 5
A22	0.263 6	27	1	13	13	13	33.33	4.568 4
A33	0.266 8	26	1	14	14	14	35.90	4.638 9
A17	0.279 8	25	1	15	15	15	38.46	4.707 6
A38	0.292 1	24	1	16	16	16	41.03	4.772 5
A9	0.299 3	23	1	17	17	17	43.59	4.841 4
A3	0.302 5	22	1	18	18	18	46.15	4.904 6
A10	0.326 6	21	1	19	19	19	48.72	4.967 4
A4	0.327 2	20	1	20	20	20	51.28	5.032 6
A39	0.333 9	19	1	21	21	21	53.85	5.095 4
A23	0.338 4	18	1	22	22	22	56.41	5.161 1
A18	0.338 9	17	1	23	23	23	58.97	5.227 5
A8	0.342 2	16	1	24	24	24	61.54	5.292 4
A16	0.344 6	15	1	25	25	25	64.10	5.361 1
A32	0.349 1	14	1	26	26	26	66.67	5.431 0
A15	0.352 2	13	1	27	27	27	69.23	5.501 5
A35	0.357 4	12	1	28	28	28	71.79	5.576 9
A1	0.384 5	11	1	29	29	29	74.36	5.655 7
A24	0.386 4	10	1	30	30	30	76.92	5.735 6
A21	0.402 4	9	1	31	31	31	79.49	5.823 9
A2	0.407 4	8	1	32	32	32	82.05	5.919 2
A11	0.413 2	7	1	33	33	33	84.62	6.019 4
A31	0.422 6	6	1	34	34	34	87.18	6.135 9
A25	0.425 6	5	1	35	35	35	89.74	6.264 6
A36	0.432 0	4	1	36	36	36	92.31	6.425 5
A26	0.437 0	3	1	37	37	37	94.87	6.635 2
A20	0.501 5	2	1	38	38	38	97.44	6.943 1
A19	0.539 4	1	1	39	39	39	99.36	7.512 1

分档	Probit	RSR拟合值	试点县（市、区）
差	<4	< 0.237	A30、A5、A27、A34、A13、A37
中	4~6	0.237~0.399	A6、A14、A29、A12、A28、A7、A22、A33、A17、A38、A9、A3、A10、A4、A39、A23、A18、A8、A16、A32、A15、A35、A1、A24、A21、A2
优	>6	>0.399	A19、A20、A26、A36、A25、A31、A11

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