鮑士銳，聶 斌

(安徽理工大學經(jīng)濟與管理學院， 安徽淮南232000)

建設健康中國是新時代經(jīng)濟社會協(xié)調(diào)發(fā)展的必然要求，是實現(xiàn)人民對美好生活新期盼的重要支撐，是維護國家安全與社會穩(wěn)定的必備條件。中國特色社會主義道路在走向共同富裕的道路上，共享經(jīng)濟成果，在涉及醫(yī)療衛(wèi)生資源方面，同樣需要統(tǒng)籌區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，加強醫(yī)療資源建設，助力實現(xiàn)中華民族偉大復興中國夢。分析了2018年華東地區(qū)衛(wèi)生資源配置狀況，為加強衛(wèi)生資置優(yōu)化，合理制定區(qū)域衛(wèi)生規(guī)劃，促進省際區(qū)域交流協(xié)作提供依據(jù)。

一、資料來源

(一) 華東地區(qū)范圍界定

華東地區(qū)范圍界定來源于百度百科：華東地區(qū)包括上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、山東、臺灣七省一市，因臺灣情況特殊，統(tǒng)計分析時一般不包含在內(nèi)。

(二) 數(shù)據(jù)選取

主要以華東地區(qū)六省一市常住人口為研究對象，選取了6個衛(wèi)生資源指標(見表1) ，研究其衛(wèi)生資源配置情況(見表2) 。相關數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計年鑒 (2019)。

表1 因子分析選取的指標代號及名稱

表2 2018年華東六省一市衛(wèi)生資源配置情況

二、因子分析法

(一) 因子分析法定義

因子分析法是基于分組原始變量的相關性高的變量，通過探求變量之間的關系，以減少分析變量數(shù)，從而用共性因子代替該變量。針對華東地區(qū)的衛(wèi)生資源配置情況，以主成分法提取公因子，采取因子分析方法綜合評價。因子分析模型見式(1)。

(1)

式(1)中f1、f2……fm為公共因子，共m個(m

(二) 因子分析所選指標適宜性判斷

用SPSS 25對數(shù)據(jù)進行處理，得到表3KMO和巴特利特檢驗，KMO值為 0.614>0.5，根據(jù)因子分析所要達到的外在標準，可進行因子分析。Bartlett球形度檢驗后的結(jié)果顯著性值是0.000<0.01，說明變量之間相關性顯著。KMO 檢驗和 Bartlett 的球形檢驗顯示本文所選指標體系適宜因子分析。

(三) 確定因子個數(shù)

在針對原始變量進行因子分析中采用 SPSS 25軟件進行計算后，得到有關表4總方差數(shù)據(jù)內(nèi)容的解釋表4中包括6個因子的初始特征值分別為：4.406、1.067、0.437、0.075、0.013、0.002，對應方差為：73.437 %、17.780 %、7.280 %、1.253 %、0.223 %、0.026 %。在提取2個公因子后，特征值分別為4.406和1.067和方差百分比分別為73.437 %和17.780 %、旋轉(zhuǎn)后的公因子特征值分別為3.817和1.656，方差百分比分別為63.622 %和27.595 %。運用主成分法策略，把特征根大于1的提取因子。從表4中看出，成分一和成分二的初始特征值均大于1，且累計百分比>90 %，前2個公因子可以解釋 91.217 %的總方差，因而選取因子數(shù)為2。

表3 KMO和巴特利特檢驗

表4 總方差解釋

(五) 指標變量共同度分析

在對共同度的理解中，所提取的公因子能夠反映各指標變量中的原始信息的程度值即為指標變量共同度，通過對表5中結(jié)果中不難發(fā)現(xiàn)，指標變量的共同度除每千人口床位數(shù)的變量共同度是0.694外，其它都在90 %以上。通過對比，在一定程度看每千人口床位數(shù)的變量共同度指標值相對較低，但其變量共同度值大于0.6，具備數(shù)據(jù)的代表性，所以提取的幾個公因子能夠在一定程度上解釋各變量的共性，可作為進一步分析判斷的依據(jù)。

(六) 因子得分及綜合評價

采用回歸分析法可以分別計算出各地衛(wèi)生資源配置水平(見表6數(shù)據(jù)編輯器結(jié)果所示),即2個公因子得分(FAC1_1,FAC2_1)。再針對權重計算時以方差百分比為根據(jù)，所得綜合得分為結(jié)果進行排名(見表7)，F(xiàn)=(0.734 37×FAC1_1+0.177 80×FAC2_1)/0.912 17 。

表5 公因子方差

表6 數(shù)據(jù)編輯器結(jié)果

表7 華東地區(qū)7個省綜合排名

三、研究結(jié)果

統(tǒng)計分析結(jié)果顯示：華東地區(qū)衛(wèi)生資源配置相對不均衡。 結(jié)合相關文獻查閱和整理可知，經(jīng)濟水平和地理區(qū)域分布對各省醫(yī)療衛(wèi)生資源配置影響較大。第一，經(jīng)濟發(fā)展水平影響醫(yī)療衛(wèi)生資源配置。華東各省擁有衛(wèi)生資源綜合排名依次是：浙江、山東、江蘇、上海、福建、江西、安徽。從這樣的排序中不難看出，受經(jīng)濟因素的影響，各省對醫(yī)療衛(wèi)生資源的投入不均，從而導致在衛(wèi)生資源的分布上失衡。第二，不同地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生資源配置不均。浙江、山東、江蘇、上海無論是在人口還是經(jīng)濟中都優(yōu)勢顯著，擁有的衛(wèi)生資源占比也大，而福建、江西、安徽在人口和經(jīng)濟中扮演的角色相比較弱，而所占的衛(wèi)生資源較少。在各省占有衛(wèi)生資源數(shù)量的對比中，從醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的占有數(shù)來看山東居首位，上海最少；每千人擁有醫(yī)療技術人員數(shù)較多的省份有浙江和上海，分別是8.47個和8.07個， 而該資源江西和安徽占有量相對低很多，分別是5.32個和5.27個；每千人床位數(shù)擁有量情況是： 江蘇和山東最多，而福建最少。第三，同一省份各地區(qū)醫(yī)療資源配置也不均衡。例如安徽：每千人口衛(wèi)生資源擁有量情況，皖南地區(qū)和皖北地區(qū)分別位居首位和末位，且分別在全省水平以上和全省水平以下。因此，皖南地區(qū)比皖北地區(qū)經(jīng)濟相對發(fā)達，其衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展也相對較好，且人均衛(wèi)生資源擁有量明顯高于全省水平。江西省雖然每年各種衛(wèi)生資源都在升高，但是城鄉(xiāng)差距卻依然非常大，主要原因：首先，江西省醫(yī)療改革以城鎮(zhèn)為中心，城鄉(xiāng)醫(yī)療資源和衛(wèi)生水平差距較大；其次，醫(yī)療衛(wèi)生的人、財和物的在城鎮(zhèn)和農(nóng)村的對比中，城鎮(zhèn)投入度在這一過程中受到傾斜，因而結(jié)果農(nóng)村衛(wèi)生資源相對很弱；最后，從某種程度上說，城鎮(zhèn)和農(nóng)村的的貧富差距的擴大，使得醫(yī)療衛(wèi)生資源分配不均等。而福建省主要問題是衛(wèi)生資源投入總量不夠，衛(wèi)生資源配置結(jié)構(gòu)不合理，福州，廈門和泉州等沿海經(jīng)濟較發(fā)達地市衛(wèi)生資源占有量和存量明顯高于其他經(jīng)濟欠發(fā)達地市。

四、建議

第一，加強省際協(xié)作，實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)資源共享。積極開展華東地區(qū)省際交流協(xié)作，注重資源配置的多元性和創(chuàng)新性。強化人才隊伍建設，注重人力資源合理流動。充分發(fā)揮“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”效能，在科學技術的發(fā)展基礎上，創(chuàng)新共享思維模式，縮短城鎮(zhèn)和農(nóng)村衛(wèi)生醫(yī)療資源配置不均的情形，走創(chuàng)新發(fā)展道路，把資源投入建設在遠程專家實時診療等新技術措施手段上，逐步實現(xiàn)醫(yī)療資源的共享共有；搭建醫(yī)療技術共享平臺，促進各區(qū)域衛(wèi)生工作人員經(jīng)驗和先進技術的交流學習。第二，強化政府職能，提高宏觀調(diào)控能力。政府要全面落實新醫(yī)改政策，統(tǒng)籌區(qū)域發(fā)展平衡，在醫(yī)療衛(wèi)生資源的配置過程中，要統(tǒng)一規(guī)劃，合理劃分資源，注重區(qū)域、城鄉(xiāng)之間的均衡發(fā)展，優(yōu)化資源配置結(jié)構(gòu)。另外，需提高資源的利用率，確保醫(yī)療資源有效利用。 第三，凝聚社會力量，拓寬資源籌資渠道。以非營利性醫(yī)療機構(gòu)和公立醫(yī)療機構(gòu)為主，衛(wèi)生服務體系建設要充分發(fā)揮營利性醫(yī)療機構(gòu)和非公立醫(yī)療機構(gòu)的促進作用，廣泛動員社會力量、吸納社會資金，多措并舉發(fā)展健康服務行業(yè)。促進大型設備共建共享，推進醫(yī)師多點執(zhí)業(yè)，加強業(yè)務合作，從而促進醫(yī)療體系的健康發(fā)展。