基于CiteSpace的国内外综合医院效率评价知识图谱可视化分析

黄小君，王华康，左光艳，林佩玉，胡子豪，张东献

（海南医学院管理学院，海南 海口 570216）

0 引言

医院效率可反映医院医疗管理、技术、规模与资源配置等服务能力，评价医院效率是考核医院绩效的重要维度之一。在有限的医疗卫生资源条件下，如何提高综合医院效率是各国卫生体制改革亟待解决的重要问题[1]。目前，我国对综合医院效率评价研究大多数尚未考虑非期产出指标体系，忽视了综合医院所处地区、社会与经济等因素的差异，研究缺乏科学性与系统性[2]。本研究借助CiteSpace对国际综合医院效率评价进行可视化分析，旨在梳理国内外综合医院效率评价领域的研究现状，分析综合医院效率评价的前沿热点，为我国综合医院效率评价研究提供借鉴和参考。

1 资料来源与方法

本研究中使用Web of Science核心集合数据库检索相关文献进行可视化分析研究。文献检索时间为2021年3月23日，检索策略为：TI=(“general hospital”OR“polyclinic”) AND TI=(efficiency OR“hospital efficiency”OR DEA OR“data envelopment analysis”)，语言设置为“ English”，文献类型选定为“Article”或“Review”，检索时间范围设定为1987～2020年，共检出1642篇文献，筛选无重复文献。

本文使用CiteSpace软件对所检索的有效文献进行可视化分析。将符合检索条件的文献以“完整记录和引用参考”和“纯文本”格式导出，并命名为“download_*.txt”，并经筛选后的文献导入CiteSpace软件，时间阈值为1年1个时间节片，阈值、模型等设置为系统默认，绘制知识图谱对综合医院效率评价研究在国际上的研究进展进行分析。

2 结果

2.1 文献发文量与变化情况

国外综合医院效率评价文献发文量和变化情况如图1所示。1987-1990年期间，每年平均发文量少于10篇，表明该期间有关综合医院效率评价的研究有限。1991-2006年文献发文量缓慢增长，2007年起文献发文量呈快速增长趋势；从文献累计发文量来看，关于综合医院效率评价的研究现处于上升阶段，尚未出现该领域研究成熟前的“拐点”，这意味着对该研究领域的学术兴趣与日俱增（图1）。

图1 综合医院效率评价年度文献发文量

2.2 文献发文国家分布

在citespace中设定时间为1987-2020年，节点选用“country”，其他设置选默认状态下进行可视化分析。从文献发文量来看，美国发文量最多430篇，占总文献26.19%，其次是英国（156篇）、中国（135篇），分别占总文献9.50%、8.22%，从中心性来看，英国、澳大利亚、中国、荷兰和美国的中心性分别为0.67、0.64、0.32、0.32、0.31，这些国家在综合医院效率评价方面进行了持续性研究（见表1）。

表1 综合医院效率评价发文量前十的国家（加中心性）

2.3 文献发文机构分布

在citespace中节点类型选为“institution”，其他设置默认并进行可视化分析。从机构合作关系来看，机构节点之间的连线较细较少，表明了这些机构之间在该领域研究合作联系不紧密。从发文机构分布情况来看，哈佛大学发文量最多，共70篇，其余发文量排前5的机构有马萨诸塞州综合医院（38篇）、加州大学（36篇）、伦敦大学（34篇）、多伦多大学（32篇）和宾夕法尼亚大学（21篇）。发文机构数最多的是美国，占80%，表明该领域的研究机构在美国分布较为密集（见表2）。

表2 综合医院效率评价发文量前十的机构

2.4 文献的共被引网络聚类

将1642篇文献导入CiteSpace软件中，选取LLR（对数似然法）对综合医院效率评价进行文献共被引网络聚类分析。聚类模块Modularity Q值=0.9195，Modularity表示聚类模块度，Q值越大说明该聚类的效果越显著；mean Silhouette=0.4481，Silhouette值可用于衡量聚类同质性，该值越接近1，说明该聚类同质性越高、聚类的结果越合理、各类别的研究主题越集中。该文献共被引网络聚类共5个聚类，选取该类关键文献作为聚类标签进行部分列举，所列关键文献均能代表相关的研究主题（图2，表3）。

表3 综合医院效率评价文献共被引网络聚类表

图2 综合医院效率评价文献共被引网络聚类知识图谱

2.5 文献关键词突现

通过CiteSpace中Burstness算法可得1987～2020年突发性关键词20个。突变强度最高的是cost（费用），强度为6.8625；其次是care（护理）强度为6.4702。至2020年是productivity（生产效率）、model（模型构建）和technical efficiency（技术效率）为该领域的研究前沿（图3）。

图3 文献关键词突现图

3 讨论

3.1 综合医院效率评价发文趋势

文献年发文量情况显示，1987～1990年期间有关综合医院效率评价的研究较少，该时期各国对于综合医院效率评价的研究处于不成熟阶段。文献发文量总体呈上升趋势，未出现该研究成熟前的“拐点”，表明研究学者对该研究领域的学术兴趣与日俱增。

3.2 综合医院效率评价国家、机构合作分析

通过国家和地区合作网络分析能了解该研究领域内各国的发展与合作情况。分析结果显示，美国在该研究领域发文量上占有优势，表明美国对于综合医院效率评价的研究重视程度较高、范围较广。中心性大小可以表示节点在结构中的重要程度，某个国家的中心性越高，说明这个国家的研究越重要[3]，中国虽然在文献发文量这方面与美国存在较大差距，但其中心性大于美国，表明中国对于该研究在国际上具有重要作用。从机构合作关系来看，机构节点之间的连线较细较少，表明了这些机构之间在该领域研究合作有限，综合医院效率评价研究领域国际学术上机构合作的构建仍有待加强。从发文分布情况来看，国际文献发文高校及医院大多数集中在美国，如哈佛大学、加州大学等、马萨诸塞州综合医院等，表明美国是该研究领域的主要研究力量，在综合医院效率评价研究中发挥着重要作用。

3.3 研究热点与前沿

文献的共被引网络聚类共分为5个聚类，通过对聚类与现有相关研究相结合进行分析，可以将目前综合医院效率评价的方法划分为3种，分别是随机前沿分析法（SFA）（#2）、数据包络分析法（DEA）（#3、#4）和Malmquist指数法（#6）。

（1）随机前沿分析法（SFA）把组织生产前沿看作是随机的生产边界，以采用统计的方法求出参数的随机性。在综合医院效率评价的研究领域，外国相关学者通过使用随机前沿分析法来测度医院的全要素生产率，Timothy等[4]使用随机前沿分析法对美国样本医院的全要素生产率进行测量，结果发现应用电子病历系统的医院的全要素生产率比未应用电子病历系统的医院的全要素生产率相对较低。Céu等[5]以医院加权出院数作为输出，以员工、医生、护士和床位数作为生产函数的输入，利用截面数据和面板数据进行随机前沿分析，评估和比较英国、葡萄牙、西班牙和斯洛文尼亚四个国家内部和国家之间的医院效率水平。

（2）数据包络分析法（DEA）可用于评价生产决策单位的生产效率，其效率可分解为技术效率和配置效率，其中技术效率=纯技术效率×规模效率[6]，该方法不需要指定生产函数进行假设，也不需要考虑投入指标的权重，其所受到的约束较少，因此该方法在国际上广泛应用于医疗服务效率的评价。但由于医院生产要素的价格不易获得，很多学者在研究医院效率时所指的“医院效率”多数为医院医疗服务的技术效率，忽略了规模效率、配置效率对提高医院效率的重要性[7]。

（3）Malmquist指数法是基于数据包络分析（DEA）分析法而提出的，由于DEA-Malmquist模型在计算生产效率问题时，无需考虑价格与要素成本问题，因此该模型成为教育、银行、医疗等部门生产效率测量生产效率的主流方法。Zhang等[8]等使用拟最大SBM无导向DEA模型与Malmquist指数法测量日本地方公立医院在提高医院财务能力提高后的动态效率及全要素生产率，结果表明医院财务状况的改善与效率的提高无关。

通过关键词突现分析能够了解该研究领域内各国研究前沿。根据关键词突现分析显示，目前该研究领域内各国研究前沿集中在productivity（生产效率）、model（模型构建）和technical efficiency（技术效率），对于医院规模效率、纯技术效率的探讨不深[9]。此外，医院效率评价模型的应用在相对能源、金融等其他行业来说比较局限[10]。

综上所述，本研究通过对国际上综合医院效率评价进行可视化分析发现，目前综合医院效率评价研究在国际上整体呈上升阶段，在构建综合医院效率评价模型方面，各国缺乏对医院技术效率与规模效率的探讨不深，但其评价方法呈专业化、科学化与系统化发展。国外评价综合医院效率的前沿研究中大多考虑将死亡率等医疗质量指标作为非期望产出，以达到在提高医疗服务效率时，保障医疗质量的目的，值得我国学习借鉴。我国目前对综合医院效率评价中，产出指标体系很少涉及医疗质量指标，也较少关注到医院发展的条件与相对效率，这样往往就会忽略产出质量的问题[11]；同样也缺乏考虑综合医院所处不同的地区、社会以及经济环境等因素，如果将所有医院当成同一性质的组织去构建综合医院效率评价模型，将无法区分各个医院之间的差异性，从而造成结果的不精确[2]。因此，我国对医院效率评价方法的研究时，应将我国地区、社会与经济环境等因素差异纳入医院效率评价指标体系，构建符合实际的效率评价模型，提高综合医院效率评价的精确度。