秦志勇

(安徽農(nóng)業(yè)大學(xué) 理學(xué)院，合肥 230036)

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人民生活水平的提高，人們對(duì)健康的關(guān)注也越來(lái)越高，醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的服務(wù)水平直接關(guān)系到人民群眾的身體健康。目前，我省醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)服務(wù)水平發(fā)展有著很大差異，呈現(xiàn)出發(fā)展不平衡不充分的特點(diǎn)。[1]通過(guò)選取2017年安徽省16個(gè)地市醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)醫(yī)療服務(wù)的供給水平為研究對(duì)象，運(yùn)用因子分析和聚類分析的方法對(duì)其進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，為提高各地市醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)服務(wù)水平提供依據(jù)。

1 各市醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)醫(yī)療服務(wù)水平的因子分析

1.1 指標(biāo)的確定及數(shù)據(jù)來(lái)源

衡量一個(gè)地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的服務(wù)水平，需要考察多個(gè)指標(biāo)，在進(jìn)行綜合分析比較后，選取了以下8個(gè)初始指標(biāo)：各市醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)(X1)、各市醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)人員數(shù)(X2)、各市醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)(X3)、各市醫(yī)院出院人數(shù)(X4)[2]115、各市人均GDP(X5)[2]208、各市醫(yī)院病床使用率(X6)、各市醫(yī)療衛(wèi)生財(cái)政支出(X7)、各市衛(wèi)生和社會(huì)工作固定資產(chǎn)投資(X8)[2]620-629，各指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)是來(lái)源于《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒2018》。

不同指標(biāo)具有不同的量綱，這樣會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果造成一定的影響，為了消除原始數(shù)據(jù)量綱不同可能造成的誤差，需要對(duì)所選指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。本文采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中常用的Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法，運(yùn)用SPSS軟件得到標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)，如表1。

表1 標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)

1.2 適應(yīng)性檢驗(yàn)

進(jìn)行因子分析前，需要判斷所選指標(biāo)是否適合進(jìn)行因子分析，運(yùn)用SPSS軟件，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)。[3]

由表2可知，KMO統(tǒng)計(jì)量值為0.564>0.5，表明所選指標(biāo)可以進(jìn)行因子分析。再由Bartlett’s檢驗(yàn)，Sig<0.05可知各變量的獨(dú)立性假設(shè)不成立，故通過(guò)了因子分析的適應(yīng)性檢驗(yàn)。

表2 KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)

1.3 確定公共因子數(shù)量

通過(guò)樣本數(shù)據(jù)求解因子載荷矩陣是提取因子的關(guān)鍵，運(yùn)用主成份分析法提取因子，得到8個(gè)指標(biāo)變量的變量共同度，結(jié)果如下表3所示。

表3 變量共同度

表3給出了8個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)變量的變量共同度，可以看出，除了X6、X3的共同度為79%和64.5%，大部分變量共同度在80%甚至90%以上，因子提取效果比較理想。

利用主成份分析法對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化后全部數(shù)據(jù)做因子分析，求出相應(yīng)的特征值，得出所需要提取的公共因子的數(shù)量。[4]結(jié)果輸出如表4。

表4 解釋的總方差

從表4可以看出，前3個(gè)指標(biāo)變量的特征值大于1，分別為，λ1=3.425，λ2=2.208，λ3=1.149，并且這3個(gè)因子的累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)84.775%。利用最大方差法對(duì)因子載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，3個(gè)因子旋轉(zhuǎn)后的累積方差貢獻(xiàn)率依然是84.775%，可見(jiàn)，這三個(gè)公共因子對(duì)各變量的解釋能力是較強(qiáng)的。

1.4 因子旋轉(zhuǎn)

將原有變量綜合為少數(shù)幾個(gè)因子后，可能造成因子的實(shí)際含義不清，為了對(duì)公共因子有一個(gè)更具有實(shí)際意義的解釋，因此，需要對(duì)因子載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)[5]，結(jié)果下表5所示。

表5 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

從表5可以看出，X8(各市衛(wèi)生和社會(huì)工作固定資產(chǎn)投資)、X5(各市人均GDP)、X3(各市醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù))、X2(各市醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)人員數(shù))在第一個(gè)公共因子上有較大的載荷，說(shuō)明這4個(gè)變量的相關(guān)性較強(qiáng)，可以歸于一類。這四個(gè)變量綜合表現(xiàn)了醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)醫(yī)療資源的多寡，因此，將第一因子命名為“各市醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)醫(yī)療服務(wù)資源因子”；X4、(各市醫(yī)院出院人數(shù))、X1(各市醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù))、X6(各市醫(yī)院病床使用率)在第二個(gè)公共因子上有較大的載荷，同樣可以歸為一類，這三個(gè)變量綜合表現(xiàn)了醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的住院服務(wù)體系，因此，將第二個(gè)因子命名為“各市醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)醫(yī)療住院服務(wù)因子”；第三個(gè)因子僅在指標(biāo)X7(各市醫(yī)療衛(wèi)生財(cái)政支出)上有較大載荷，于是，將第三個(gè)因子命名為“各市醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)醫(yī)療衛(wèi)生財(cái)政支出因子”。

1.5 因子得分

通過(guò)成分得分系數(shù)矩陣，可以得出三個(gè)因子的得分，如表6所示。

表6 因子得分系數(shù)矩陣

由上表輸出結(jié)果可知，三個(gè)因子的得分表達(dá)式為：

綜合得分則是由各因子特征值的方差貢獻(xiàn)率和該因子得分乘積的加權(quán)和與累計(jì)方差貢獻(xiàn)率之比確定，即綜合得分為：

按照綜合得分公式，可計(jì)算出安徽省16地市醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)醫(yī)療服務(wù)供給水平的綜合得分及排名,見(jiàn)表7。

表7 安徽省16地市醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)醫(yī)療服務(wù)供給水平綜合得分及排名

2 聚類分析

通過(guò)系統(tǒng)聚類方法，以因子分析得出的因子得分為新的指標(biāo)，對(duì)其進(jìn)行聚類分析，來(lái)分析安徽省16個(gè)地市醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)醫(yī)療服務(wù)水平的相似性和差異性。系統(tǒng)聚類結(jié)果如圖1所示。

圖1 聚類樹(shù)形圖

根據(jù)圖1輸出的結(jié)果，將聚類結(jié)果分為四類，見(jiàn)表8。

表8 最終聚類結(jié)果

合肥市單成一類，可以看出合肥市醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的醫(yī)療服務(wù)供給水平相較于安徽省其他城市是遙遙領(lǐng)先的，其他各市醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)醫(yī)療服務(wù)供給水平與合肥市醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)醫(yī)療服務(wù)供給水平還存在很大差距。分在第二類的各個(gè)城市，它們的共同點(diǎn)是第二因子得分比較靠后。為提高這些城市醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的醫(yī)療服務(wù)供給水平，應(yīng)該著重于在醫(yī)療住院服務(wù)方面做出改進(jìn)，主要在提高病床使用率等方面做出相應(yīng)改善。分在第三類的各個(gè)城市，其相似之處是第一因子得分較低，反映在醫(yī)療服務(wù)資源上較為匱乏，為改善這些城市的醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)醫(yī)療服務(wù)供給水平，應(yīng)該在配置醫(yī)療資源上采取措施。對(duì)于分在第四類的兩個(gè)城市，其在各方面都應(yīng)做出相應(yīng)的改進(jìn)，在提高這些城市醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)醫(yī)療服務(wù)供給水平上還有很大的改進(jìn)空間，同時(shí)更需要的是做出必需的舉措去改變現(xiàn)狀。

3 結(jié)論與建議

從因子分析來(lái)看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較發(fā)達(dá)的地市，其醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)醫(yī)療服務(wù)供給水平也呈現(xiàn)出較為發(fā)達(dá)的局勢(shì)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平欠發(fā)達(dá)的地市，其醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)醫(yī)療服務(wù)供給水平呈現(xiàn)出相對(duì)較差的局勢(shì)?？梢钥闯?，各市醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的醫(yī)療服務(wù)水平與各市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在一定程度上成正比。從聚類分析結(jié)果來(lái)看，分在同一類的地市，在建設(shè)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的某一方面的發(fā)展情況較為相似。從總體來(lái)看，合肥市醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)水平遙遙領(lǐng)先，而經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)落后差距很大，不同地市間醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)醫(yī)療服務(wù)供給水平發(fā)展很不均衡。

綜上，給出如下建議。首先，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)各地市醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)醫(yī)療服務(wù)水平有著顯著影響，經(jīng)濟(jì)落后的地市應(yīng)加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展，增加財(cái)政收入，為醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)投入更多的財(cái)力，同時(shí)引入更多的醫(yī)療衛(wèi)生人力資源。也要鼓勵(lì)、支持和引導(dǎo)社會(huì)資本參與各市醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)醫(yī)療服務(wù)事業(yè)，為當(dāng)?shù)氐尼t(yī)療衛(wèi)生建設(shè)提供財(cái)力支持。其次，進(jìn)一步完善醫(yī)療服務(wù)體系，構(gòu)建合理方便的醫(yī)療服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，增強(qiáng)衛(wèi)生服務(wù)能力。最后，政府要進(jìn)一步完善醫(yī)療衛(wèi)生財(cái)政轉(zhuǎn)移支付制度，優(yōu)化醫(yī)療衛(wèi)生財(cái)政轉(zhuǎn)移支付結(jié)構(gòu)，以緩解不同地市醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)醫(yī)療服務(wù)供給水平之間的差異，實(shí)現(xiàn)各市醫(yī)療服務(wù)水平均衡發(fā)展。