基于Python的医保结算窗口绩效分配的设计与实现

摘要：公立医院科室绩效分配一直是医院绩效管理实际工作中的难点之一。文章从科室现状、绩效分配设计原则、设计框架、算法等几个方面进行了分析，运用了加权工作量、中位数、Python等工具和方法，获得了满意的管理效果。

关键词：科室绩效分配;中位数法;Python

中图分类号：TP311.1      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2022）06-0079-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

1 概述

《关于加强三级公立医院绩效考核工作的意见》指出：“通过绩效考核，推动三级公立医院在发展方式上由规模扩张型转向质量效益型，在管理模式上由粗放的行政化管理转向全方位的绩效管理，促进收入分配更科学、更公平，实现效率提高和质量提升，促进公立医院综合改革政策落地见效。”

具体到医疗保险结报窗口，既要遵循财务制度、医保政策，又要提高报销效率，减少患者窗口等待时间，提升患者满意度。

2 一般资料

笔者所在医院是一所三级综合性公立医院，年入出院人数近23万人，每天平均入出院人数在600人以上，共设置入院及出院结报窗口20个，入出院结算组工作人员32人，承担全部入院及出院结算报销业务。医院结算报销组过去的绩效分配方法是按平均主义，即由医院直接平均分配至职工个人。这种绩效分配方式存在吃大锅饭、缺少激励等问题，导致工作人员主动性差、相互推诿、效率低下，患者入院、出院、报销等待时间长，满意度低、投诉高发等不良现象。随着医保改革深入推进和医院的快速发展，传统的平均主义分配模式已无满足患者高质量就医服务的要求[1]。作为窗口单位，对外代表着医院形象，对内是患者就医链条的重要一环。因此，合理设计科室绩效分配方案，充分发挥绩效指挥棒的作用，调动员工积极性和工作效率，减少患者窗口等待时间，提高患者满意率成为十分迫切的任务。

3 医保结算窗口绩效分配设计原则

3.1 体现岗位责任原则

因为年龄、健康、哺乳期等原因，在安排工作时，有些职工要适当照顾，不能安排夜班或出院报销岗位，其承担的职责较小，岗位系数也要相应地下调。对于承担责任多，压力大，完成事项多的岗位，系数就应该上调[2]。比如入出院夜班岗能够完成结算报销岗位的所有职责，其系数为1，在所有岗位中最高;入院岗仅能完成办理入院、预交金工作，其系数为0.8，所有岗位中最低，见表1。

3.2 体现难度风险原则

医保结算窗口主要完成入院、预交金、出院和报销四项主要业务。报销业务要解读医保政策、上传审核费用明细，用时长、难度高、风险高，报销政策掌握不准，容易造成退费错误，甚至工作人员个人资金损失，其加权系数为2.1，所有业务中最高;预交金业务仅需要录入住院号和预交金，操作步骤简单、用时短、风险低，其加权系数仅为0.5，所有业务中最低，见表2。

3.3 体现服务质量原则

作为窗口科室的工作人员，在日常管理中不仅要确保“高效”，更要重视“优质”[3]。为强化对结算人员服务态度、服务水平的监管，针对患者对工作人员的表扬电话、表扬信、锦旗等，根据层次设定了不同的奖励金额，进行正向激励，见表3。同样，如果有工作人员因为服务态度、业务能力等受到患者投诉，要区别情况进行相应的处罚，进行反向惩戒，见表4。

4 绩效分配方案实现

4.1 绩效计算程序结构框架

为确保数据的可视化和操作的简便性，绩效分配方案用“Python + Pandas + Excel”设计实现。基础数据、工作量数据和输出数据全部保存为Excel格式，不需要学习专业的数据库知识，普通工作人员就能方便地对数据进行查看、增加、删除、修改等基本维护工作。Pandas是Python语言的一个扩展程序库，可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工。Pandas也是方便地对Excel进行各种操作的利器。

基础数据文件夹内有岗位类别表、工作量加权系数表、奖励或表扬类别表、处罚或投诉级别表、人员类别表（表5）、人员信息表（表6）等Excel文件，是数据操作的基础，相对稳定。工作量文件夹有结算人员工作量表（表7）、结算人员奖惩表（表8）等Excel文件，是窗口人员工作和奖惩的数据统计，每月更新。数据输出文件夹有结算人员绩效统计表（表9）、结算人员绩效报送表（表10）Excel文件，分别用于科室绩效发放公示和向医院绩效管理部门报送。绩效计算程序结构框架参见图1。

4.2 绩效算法

医院分配到科室的绩效总额去掉人员基础绩效及奖惩后才是可用于科室工作量考核的总绩效[4]，计算公式如下：

工作量总绩效=科室总绩效-人员基础总绩效-人员奖励总额+人员处罚总额

用绩效考核的工作量来自于入院、预交金、出院、报销分别乘以各自权重之和，计算公式如下：

加权工作量=入院人数×入院系数+预交金人数×预交金系数+出院人数×出院系数+报销人数×报销系数

岗位加权工作量=加权工作量×岗位系数

将工作人员岗位加权工作量升序排列，求得中位数。工作量等于中位数的人员获得平均绩效，工作量小于中位数的人员所得绩效小于平均绩效，工作量大于中位数的人员所得绩效大于平均绩效，计算公式如下：

平均绩效=工作量总绩效÷工作人员人数

工作量小于中位数人员绩效=平均绩效×个人加权工作量÷岗位加权工作量中位数

小于中位数人员扣除绩效 = 中位数 × 小于中位数人员数量 - 工作量小于中位数人员绩效总额

工作量超额单价 = 小于中位数人员扣除绩效 ÷ 大于中位数人员超额工作量

工作量大于中位数人员绩效=平均绩效 + 个人加权工作量超额量×工作量超额单价

中位数是各单位标志值按大小顺序排列后处于中间位置的标志值，不受分布数列的极大或极小值影响， 从而在一定程度上提高了中位数对分布数列的代表性。

4.3 绩效计算流程

首先，如果计算的月份有工作人员岗位变动，要对人员信息表进行相应调整;另外，工作内容如果有变化也可调整加权系数进行反映，例如因为陪人管理要求在办理入院时增加了陪人拍照登记，就要调高办理入院的权重。其次，通过医院信息系统（HIS）导出结算人员的工作量信息，与结算人员奖惩表一起放到工作量文件夹中。基础数据与工作量数据更新完毕后，运行绩效程序即可在数据输出文件中自动生成当月结算人员绩效统计表和结算人员绩效报送表。绩效计算流程参见图2。

绩效小程序基于Anaconda3作为Python调试环境，利用Pandas的 read_excel（）方法导入Excel电子表格，相关代码举例如下：

employee_info = pd.read_excel（r".＼基础数据＼人员信息表.xlsx"）

employee_class = pd.read_excel（r".＼基础数据＼人员类别表.xlsx"）

position_class = pd.read_excel（r".＼基础数据＼岗位类别表.xlsx"）

workload_weight = pd.read_excel（r".＼基础数据＼工作量加权系数表.xlsx"）

praise_class = pd.read_excel（r".＼基础数据＼奖励或表扬类别表.xlsx"）

complaint_class = pd.read_excel（r".＼基础数据＼处罚或投诉级别表.xlsx"）

缺省值是导入Excel文件时常见的问题，这类数据必须在使用前必须进行预处理，常见的有二种处理方式：一种是删除，即把含有缺省值的数据行、数据列删除;另一种是填充，即把那部分数据用某个值来代替，本系统使用0代替未匹配数值，相关代码如下：

#删除全空行、全空列

employee_info=employee_info.dropna（axis=0，how='all'）.dropna（axis=1，how='all'）

employee_class=employee_class.dropna（axis=0，how='all'）.dropna（axis=1，how='all'）

#缺省值填充为0

work_load = work_load.fillna（0）

praise_compaint = praise_compaint.fillna（0）

Pandas有丰富的数据统计方法，计算中位数时无须对相应的数据序列排序，可以用median（）方法直接计算，相关代码如下：

#计算中位数

rating = work_load.岗位加权工作量

work_load_median = rating.median（）

利用中位数法计算每个人员的工作量逻辑上比较绕，实现代码如下：

#工作量小于中位数的人员扣除的绩效

less_median_money = work_load[work_load["岗位加权工作量"] < work_load_median].工号.count（） * avg_workload_bonus - work_load[work_load["岗位加权工作量"] < work_load_median].工作量绩效.sum（）

#工作量大于中位数的人员多出的工作量

bigger_median = work_load[work_load["岗位加权工作量"] > work_load_median].岗位加权工作量.sum（）  - work_load[work_load["岗位加权工作量"] > work_load_median].工号.count（） * work_load_median

#多出工作量的单价

price_plus_workload = less_median_money / bigger_median

#计算工作量大于中位数的人员的绩效

work_load.loc[work_load["岗位加权工作量"] > work_load_median，"工作量绩效"] = avg_workload_bonus + round（（work_load["岗位加权工作量"] - work_load_median） * price_plus_workload *100）/100

work_load["总绩效"] = work_load["基础绩效"] + work_load["工作量绩效"] + work_load["奖励总额"] - work_load["处罚总额"]

最后利用Pandas的to_excel（）方法将计算结果导出为电子表格，代码如下：

work_load.to_excel（excel_writer = r".＼数据输出＼结算人员绩效报送表.xlsx"，sheet_name = "结算人员绩效报送表"，columns=["工号"，"姓名"，"总绩效"]，index=False）

绩效小程序测试界面参见图3。

5 结束语

科室绩效分配关系到每位职工的切实利益，方法得当，能够充分调动职工的积极性，提高工作效率和患者满意度;反之，则损害职工的工作热情，降低工作效率和患者满意度[5]。作者在实际工作中，结合结算窗口工作特点，应用工作量加权法、中位数法衡量人员工作量，体现了岗位风险和知识价值，用表扬和投诉奖惩保障服务质量，最后利用 Excel和Python将所有算法和思路实现了计算机化管理，在实际管理工作中取得了良好的效果。

参考文献：

[1] 牛春晖，张燕.关于新建三级公立医院绩效考核指标体系的建立与研究[J].财会学习，2021（26）：134-136.

[2] 相俊，许方蕾，沈蕾，等.院科两级绩效考核分配模式在公立医院护理绩效管理中的应用[J].上海护理，2021，21（7）：55-57.

[3] 冯小叶.医院检验科绩效考核二次分配研究[J].中国乡镇企业会计，2021（7）：114-115.

[4] 费峰.业财融合下的医院绩效激励分配方案[J].中国卫生，2021（5）：92-93.

[5] 胡爱华.公立医院绩效工资分配办法改革探析[J].现代商贸工业，2021，42（14）：112-113.

【通联编辑：谢媛媛】