蘭州大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院(730000) 王 震 秦天燕 邊 沁 吳 聰 張倩倩 鄭亞君 陳永聰

【提 要】 目的 對(duì)2016年甘肅省各市州新農(nóng)合運(yùn)行效果進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),為衛(wèi)生行政部門了解各地新農(nóng)合發(fā)展情況,進(jìn)一步優(yōu)化新農(nóng)合實(shí)施方案提供參考。方法 運(yùn)用加權(quán)TOPSIS法結(jié)合RSR法評(píng)價(jià)2016年甘肅省各市州新農(nóng)合實(shí)施效果。結(jié)果 對(duì)甘肅省各市州新農(nóng)合運(yùn)行效果進(jìn)行“好”、“中”、“差”三檔分類,整體上呈現(xiàn)“兩頭小、中間大”的分布態(tài)勢(shì)。結(jié)論 運(yùn)用加權(quán)TOPSIS法結(jié)合RSR可以直觀地反映各地新農(nóng)合運(yùn)行效果,研究結(jié)果與實(shí)際情況基本吻合,表明該方法評(píng)價(jià)效果真實(shí)、有效。

新型農(nóng)村合作醫(yī)療制度(以下簡(jiǎn)稱新農(nóng)合)是由政府組織、引導(dǎo)和支持,農(nóng)民自愿參加,個(gè)人、集體和政府多方籌資,以大病統(tǒng)籌為主的農(nóng)民醫(yī)療互助共濟(jì)制度[1]。甘肅省經(jīng)過多年發(fā)展,新農(nóng)合制度逐漸完善,保障程度逐年提高,服務(wù)可及性日益提高,但各市州新農(nóng)合發(fā)展并不平衡。本文采用加權(quán)TOPSIS法結(jié)合RSR法對(duì)新農(nóng)合實(shí)施效果進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),有助于衛(wèi)生行政部門了解各地新農(nóng)合發(fā)展情況,為優(yōu)化農(nóng)村醫(yī)療保障制度提供參考。

資料與方法

數(shù)據(jù)來自于甘肅省經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)、甘肅省新農(nóng)合管理中心年度報(bào)表、甘肅省新農(nóng)合信息平臺(tái)運(yùn)行數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)真實(shí)準(zhǔn)確。通過查閱相關(guān)文獻(xiàn),共選取3個(gè)一級(jí)指標(biāo)、7個(gè)二級(jí)指標(biāo)、12個(gè)三級(jí)指標(biāo)建立新農(nóng)合指標(biāo)評(píng)價(jià)體系(表1)。由于選用不同賦權(quán)方法會(huì)對(duì)最終評(píng)價(jià)結(jié)果產(chǎn)生較大影響,因此在確定權(quán)重時(shí)應(yīng)盡力做到客觀。此外,本文建立的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中,指標(biāo)取值差異越大表明該指標(biāo)越難以實(shí)現(xiàn),越能反映被評(píng)價(jià)單位的差距。變異系數(shù)法作為客觀定權(quán)的一種方法,正是直接利用各評(píng)價(jià)指標(biāo)所包含的分辨信息來確定各指標(biāo)的權(quán)重。因此,本研究選擇變異系數(shù)法來確定指標(biāo)權(quán)重。

表1 新農(nóng)合指標(biāo)評(píng)價(jià)體系

加權(quán)TOPSIS法結(jié)合RSR法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的基本思想為:采用加權(quán)TOPSIS法得出各指標(biāo)值與最優(yōu)方案的相對(duì)接近程度Ci值,然后對(duì)Ci值進(jìn)行進(jìn)一步RSR分檔研究。其基本步驟為[2]:

1.原始數(shù)據(jù)收集

設(shè)有n個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象,m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),得到一個(gè)n×m的原始數(shù)據(jù)矩陣。

2.指標(biāo)同趨勢(shì)化

3.指標(biāo)無量綱化

對(duì)同趨勢(shì)化后的原始數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行歸一化處理,以消除指標(biāo)計(jì)量單位的影響,歸一化矩陣用Z表示,歸一化處理公式如下:

4.最優(yōu)方案和最劣方案的確定

根據(jù)歸一化矩陣Z,得到最優(yōu)值向量和最劣值向量,即有限方案中的最優(yōu)方案和最劣方案為:

6.計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)方案的接近程度Ci

Ci的取值范圍為[0,1]，Ci值越接近1,表明該評(píng)價(jià)對(duì)象越接近最優(yōu)水平;反之,越接近0,表明該評(píng)價(jià)對(duì)象越接近最劣水平。

7.運(yùn)用RSR法進(jìn)一步分檔研究

結(jié) 果

1.TOPSIS法排序

在研究中,X5、X12經(jīng)差值法轉(zhuǎn)換為高優(yōu)指標(biāo),X6、X7經(jīng)倒數(shù)法轉(zhuǎn)換為高優(yōu)指標(biāo),同趨勢(shì)化后數(shù)據(jù)及權(quán)重見表2。

通過歸一化處理得到最優(yōu)方案和最劣方案:

最優(yōu)方案Z+=(0.269,0.294,0.286,0.323,0.323,0.341,0.313,0.406,0.370,0.319,0.302,0.318)；

最劣方案Z+=(0.266,0.262,0.170,0.209,0.209,0.194,0.207,0.065,0.173,0.206,0.234,0.213)。

計(jì)算各市(州)指標(biāo)值與理想解的接近程度及排序,見表3。

表2 同趨勢(shì)化后數(shù)據(jù)及權(quán)重

表3 各市州與正理想解的接近程度及排序

2.運(yùn)用RSR法進(jìn)行分檔

TOPSIS法中Ci的取值在0至1之間,分布同秩和比法中RSR值,可進(jìn)一步進(jìn)行分檔研究。將Ci值由小到大進(jìn)行排序,計(jì)算向下累計(jì)頻數(shù),通過查表得到相對(duì)應(yīng)的概率單位值Y[3],見表4。

表4 Ci值分布與對(duì)應(yīng)概率單位值Y

表5 各市(州)新農(nóng)合運(yùn)行效果分檔排序

討 論

本文運(yùn)用TOPSIS法結(jié)合RSR法對(duì)新農(nóng)合運(yùn)行效果進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),所得結(jié)果與實(shí)際情況基本吻合,有助于衛(wèi)生行政部門從整體上把握各地新農(nóng)合運(yùn)行狀況,有利于各市州積極向運(yùn)行效果好的市州學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn),提高新農(nóng)合運(yùn)行效果。

TOPSIS法和RSR法是兩種比較簡(jiǎn)單、快速、實(shí)用的綜合評(píng)價(jià)方法,對(duì)樣本含量和資料分布類型無特殊要求,又能定量地評(píng)價(jià)各對(duì)象的相對(duì)優(yōu)劣,因此被廣泛應(yīng)用[4]。但也存在自身的不足,TOPSIS法易受異常值影響而導(dǎo)致結(jié)果不穩(wěn)定,而且無法進(jìn)行分檔[5];RSR法指標(biāo)采用秩代換,會(huì)造成信息的損失[6]。TOPSIS法與RSR法結(jié)合使用既保留了TOPSIS法對(duì)各指標(biāo)值之間差異的敏感性,以及歸一化處理后降低特大值與特小值影響的優(yōu)點(diǎn),又利用了RSR合理分檔的優(yōu)點(diǎn)[7],二者結(jié)合使用分析結(jié)果易被接受和理解,有較強(qiáng)的可信性[8]。