Комплексная оценка эффективности и устойчивости региональной системы здравоохранения
DOI:
https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2021-1-3Ключевые слова:
региональная система здравоохранения, медико-социальная результативность, комплексная оценка, методический инструментарий, относительная эффективность, относительная устойчивость, интегральные коэффициенты, экспертная оценка, интерактивная модель, уровень рискаАннотация
Оценка деятельности системы здравоохранения в современных условиях - актуальное направление исследований; труды отечественных ученых показывают отсутствие системного подхода к определению эффективности и устойчивости российского здравоохранения. Зарубежный опыт показывает, что, несмотря на широкомасштабную научную работу, по данным Европейского регионального бюро Всемирной организации здравоохранения, на сегодняшний день разработано недостаточно показателей эффективности работы системы здравоохранения. Рассмотрена многогранность оценки эффективности отрасли, дано определение устойчивости применительно к системе здравоохранения. С использованием метода многомерного сравнительного анализа, метода детерминированного факторного анализа, структурного анализа, метода экспертных оценок, статистических методов моделирования и прогнозирования разработан методический аппарат комплексной оценки эффективности и устойчивости региональной системы здравоохранения. Методический инструментарий включает комплексную оценку относительной эффективности и комплексную оценку относительной устойчивости региональной системы здравоохранения на основе разработанных интегральных показателей. Методический инструментарий апробирован на примере системы здравоохранения Свердловской области в 2017-2018 гг. На интегральные коэффициенты относительной эффективности региональной системы здравоохранения оказывают непосредственное влияние показатели медико-социальной результативности, которые во многом зависят от уровня финансирования и управления отрасли. В то же время показатели относительной эффективности могут быть высокими даже при недостижении нормативного уровня относительной устойчивости. Предложен интегральный коэффициент уровня риска, учитывающий необходимость сохранения устойчивости системы здравоохранения для стабильного функционирования и развития. Построена интерактивная модель, позволяющая определить зону риска и безопасную зону для региональной системы здравоохранения. Разработанный методический инструментарий является универсальным и позволяет объективно оценить уровень эффективности и состояние устойчивости региональной системы здравоохранения. Дальнейшие исследования в области оценки эффективности и устойчивости российского здравоохранения позволят совершенствовать предложенный методический аппарат с точки зрения расширения охвата факторов, влияющих на развитие отрасли.Библиографические ссылки
Kinsley, M. (2010). Creative Capitalism [Kreativnyy kapitalizm]. Trans. from English. Minsk: Potpourri, 336 p. (In Russ.)
Starodubov, V. I., Son, I. M., Leonov, S. A. & Sterlikov, S. A. (2010). Effectiveness of regional public health systems. Menedzher zdravookhraneniya [Manager of Health Care], 3, 15–25. (In Russ.)
Bazueva, E. V. & Kovaleva, T. Yu (2017). Substantiating the Efficiency Criteria for Cluster Spatial Development of the Territory Based on the Hermeneutics of the Category of “Efficiency”. Ekonomicheskie i sotsialnye peremeny: fakty, tendentsii, prognoz [Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast], 10(6), 120–137. DOI: 10.15838/esc.2017.6.54.8. (In Russ.)
Erokhina, E. A. (1999). Teoriya ekonomicheskogo razvitiya: (sistemno-samoorganizatsionnyy podkhod): monografiya [Economic development theory: Economic development theory: (system-self-organizing approach): a monograph]. Tomsk: TSU, 160. (In Russ.)
Rastvortseva, S. N., Fauzer, V. V., Zadorozhnyy, V. N. & Zalevsky, V. A. (2011). Sotsialno-ekonomicheskaya effektivnost regionalnogo razvitiya [Socio-economic efficiency of regional development]. Moscow: Econ-Inform, 136. (In Russ.)
Kadyrov, F. N. (2007). Ekonomicheskie metody otsenki effektivnosti deyatelnosti meditsinskikh uchrezhdeniy [Economic methods for assessing the effectiveness of medical institutions]. M.: Publishing House “Health Manager”, 458. (In Russ.)
Aganbegyan, A. G. (2019). What the regions can do to overcome
stagnation and rekindle prominent social and economic growth. Region: Ekonomika i Sotsiologiya [Region: Economics and Sociology], 4, 3–23. DOI: 10.15372/REG20190401. (In Russ.)
Chereshnev, V. A., Vasil’eva, A. V. & Korobitsyn B. A. (2017). Assessing the economic efficiency of socially oriented government programs by simulation modeling methods. Ekonomicheskiy analiz: teoriya i praktika [Economic analysis: theory and practice], 16(1(460)), 174–187. (In Russ.)
Gontareva, I. V. & Nizhegorodtsev, R. M. (2012). Categorial apparatus of enterprises development efficiency evaluation. Ekonomika razvitiya [Economics of development], 3(63), 47–54. (In Russ.)
Krivenko, N. V. (2016). Teoretiko-metodologicheskie podkhody k upravleniyu izmeneniyami v organizatsiyakh zdravookhraneniya kak otkrytykh sotsialno-ekonomicheskikh sistemakh. Diss. na soiskanie uch. step. d.e.n. [Theoretical and methodological approaches to managing change in healthcare organizations as open socio-economic systems. Diss. Thesis]. Ekaterinburg, 326 p. (In Russ.)
Korablev, V. N. (2015). Otsenka rezultativnosti i effektivnosti sistemy zdravookhraneniya i meditsinskikh organizatsiy [Assessment of the effectiveness and efficiency of the healthcare system and medical organizations]. Retrieved from: http://www.medlinks.ru/sections.php?op=listarticles&secid=156. (Date of access: 31.01.2020). (In Russ.)
Brockmann, H. (2002). Why is less money spent on health care for the elderly than for the rest of the population? Health care rationing in German hospitals. Social science & medicine, 55(4), 593–608.
Tanner, M. (2008). The grass is not always greener: A look at national health care systems around the world. Cato Policy Analysis Paper, 613, 1–47.
Guido, L. C. (2009). Management Lessons From Mayo Clinic: Inside One of the World’s Most Admired Service Organizations. Mayo Clinic Proceedings, 84(11), 1045. DOI: 10.4065/84.11.1045-е.
Hastie, T., Tibshirani, R. & Friedman, J. (2013). The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction. Springer Science & Business Media, 764. DOI: 10.1007/BF02985802
Fekri, O., Macarayan, E. R. & Klazinga, N. (2018). Health system performance assessment in the WHO European region: which domains and indicators have been used by Member States for its measurement? [Otsenka effektivnosti sistem zdravookhraneniya v Evropeyskom regione VOZ: kakie sfery i pokazateli ispolzuyut gosudarstva-chleny pri provedenii izmereniy?]. Trans. from English. Copenhagen: WHO Regional Office for Europe, 44. Retrieved from: http://www.euro.who.int/data/assets/pdf_file/0011/386048/hen-55-rus.pdf (Date of access: 06.03.2020) (In Russ.)
Donabedian, A. (1988). The quality of care: how can it be assessed? Jama, 260(12), 1743–1748.
Murray, C. J. & Frenk, J. (1999). A WHO framework for health system performance assessment. Geneva: World Health Organization, 52.
Murray, C. J. & Frenk, J. (2000). A framework for assessing the performance of health systems. Bulletin of the World Health Organization, 78, 717–731.
Papanicolas, I. & Smith, P. (2013). Health system performance comparison: an agenda for policy, information and research: an agenda for policy, information and research. McGraw-Hill Education (UK), 51.
Prigogine, I., & Stengers, I. (2014). Order out of chaos. Man’s new dialogue with nature [Poryadok iz khaosa. Novyy dialog cheloveka s prirodoy]. Trans. from English. M.: Editorial URSS, 304. (In Russ.)
Meadows, D. H., Randers, J. & Meadows, D. L. (2012). Limits to growth: the 30-Year update [Predely rosta. 30 let spustya]. Trans. from English. BINOMIAL, Knowledge Laboratory, 358. (In Russ.)
Haken, G. (2015). Sinergetika: printsipy i osnovy, perspektivy i prilozheniya: v 2 ch [Springer Series in Synergetics]. Trans. from English. M: Lenand, 432. (In Russ.)
Kleiner, G. B. (2015). State — Region — Field — Enterprise: Framework of Economics System Stability of Russia. Part 2. Ekonomika regiona [Economy of Region], 3, 9–17. DOI: 10/17059/ 2015–3-1 (In Russ.)
Tatarkin, A. I. (Ed.) (2011). Samorazvivayushchiesya sotsialno-ekonomicheskie sistemy: teoriya, metodologiya, prognoznye otsenki: v 2 t. [Self-developing socio-economic systems: theory, methodology, predictive estimates: in 2 volumes]. Moscow: Economics; Ekaterinburg: Institute of Economics UB RAS, 308. (In Russ.)
Popov, E. V., Simonova, V. L. & Tikhonova, A. D. (2019). Factor model for the development of innovative ecosystems. Innovatsii [Innovations], 10(252), 88–100. DOI: 10/26310/2071–3010.2019.252.10.011 (In Russ.)
Pavlov, K. V. & Andreeva, I. G. (2009). Relation between Stability and Efficient Work of Market Participants. Natsionalnye interesy: prioritety i bezopasnost [National Interests: Priorities and Security], 10(43), 18–31. (In Russ.)
Vlasov, M. P. & Shimko, P. D. (2014). Optimalnoe upravlenie ekonomicheskimi sistemami: Uchebnoe posobie [Optimal management of economic systems: Textbook]. Moscow: SIC INFRA-M, 312 p. (In Russ.)
Lobova, S. V., Ponkina, E. V., Mezhin, S. A. & Kurochkin, D. V. (2014). Application of DEA and SFA methods to quantify the influence of technological and socio-economic factors on the efficiency of agricultural enterprises. Vestnik altayskoy nauki, 1, 258–267. (In Russ.)
Nizhegorodtsev, R. M. (2017). Criteria of decision making efficiency and institutional traps. Upravlencheskie nauki v sovremennom mire [Managerial sciences in modern world], 1, 575–579. (In Russ.)
Konyashova, A. V. & Merzlikina, G. S. (2012). Methodology of assessment of the level of economic sustainability of the enterprise development. Biznes. Obrazovanie. Pravo. Vestnik Volgogradskogo instituta biznesa [Business. Education. Law. Bulletin of the Volgograd business institute], 4(21), 174–179. (In Russ.)
Dmitriev, V. V., Ogurtsov, A. N., Morozova, A. S., Pilyugina, A. A., Sverdlova, O. A., Sirotina, P. M., … Shakurov, V. A. (2017). Integrated assessment of landscape sustainability: models, results, prospective. Mezhdunarodnyy zhurnal prikladnykh i fundamentalnykh issledovaniy [International journal of applied and fundamental research], 9, 110–114. (In Russ.)
Bronevich, A. G. & Rosenberg, I. N. (2017). Applying models of imprecise probabilities in the mathematical theory of criteria importance. Avtomatika i telemekhanika, 8, 127–144. (In Russ.)
Kantorovich, K. V. & Akilov, G. P. (1984). Funktsionalnyy analiz, 3-izd. [Functional analysis, 3rd ed]. Moscow: Science, 752. (In Russ.)
VanderPlas, J. (2018). Python data science handbook. Essential tools for working with data [Python dlya slozhnykh zadach: nauka o dannykh i mashinnoe obuchenie]. Trans. from English. St. Petersburg: Piter, 576. (In Russ.)
James, G., Whitton, D., Hasti, T. & Tibshirani, R. (2016). An Introduction to Statistical Learning with Applications in R [Vvedenie v statisticheskoe obuchenie s primerami na yazyke R]. Trans. from English. M.: DMK Press, 456. (In Russ.)
Coelho, L. P. & Richert, W. (2016). Building Machine Learning Systems with Python [Postroenie sistem mashinnogo obucheniya na yazyke Python]. Trans. from English. M.: DMK Press, 302. (In Russ.)
Zelenyuk, V. (2006). Aggregation of Malmquist productivity indexes. European Journal of Operational Research, 174(2), 1076–1086.
Mayer, A. & Zelenyuk, V. (2014). Aggregation of Malmquist productivity indexes allowing for reallocation of resources. European Journal of Operational Research, 238(3), 774–785. DOI: 10.1016/j.ejor.2014.04.003.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2021 Черешнев Валерий Александрович, Кривенко Наталья Васильевна, Крылов Виктор Гаврилович
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
