金宇 崔玉杰

（北方工業(yè)大學）

一、前言

突如其來的公共衛(wèi)生防控事件，打破了人們平靜的生活，隨著我國人民的眾志成城聯(lián)合抗疫，事態(tài)已經得到了強有力的控制。但是當前并未結束，國外病情形勢嚴峻，國內小規(guī)模疫情時起時伏，全球已然步入了重大突發(fā)流行病公共衛(wèi)生事件后的時代。當前重大突發(fā)流行病公共衛(wèi)生事件已嚴重影響了人類的生活方式，與此同時，健康也成為人類最基本最重要的需求。我們亟需探究出更為貼合當今時代的醫(yī)療政策和體系，盡最大可能提高居民生活質量，增加其幸福感。因此，對于公共衛(wèi)生防控事件后的居民就醫(yī)行為偏好的影響因素的研究具有重大意義。

二、數(shù)據(jù)與變量

（一）數(shù)據(jù)來源與選取

利用問卷星通過網絡平臺向全國范圍內的民眾發(fā)放問卷。研究對象納入標準：有就醫(yī)經歷，可熟練使用手機，知情且自愿同意參與本研究的有自主意識的中國居民。對回收的問卷逐一進行審核篩查，質量控制標準：問卷每人最多作答一次，填寫時長超過1分鐘，無亂填、漏填現(xiàn)象。最終收集到來自21省（直轄市、自治區(qū)）的有效問卷225份，有效回收率為92.88%。

（二）變量賦值說明

為更加簡練地觀察及更加深入地分析數(shù)據(jù)，特對問卷調查獲得的部分變量賦值[1-3]，變量賦值情況如下：

性別為男性=1，女性=2;年齡在18歲及以下=1，19-50歲=2，51歲及以上=3；學歷為初中及以下=1，高中/中專/技校=2，大?；虮究?3，研究生及以上=4;現(xiàn)今患有重病=1，患有長期慢性疾病=2，良好患有感冒等小病=3，健康無疾病=4;看病需要的時間在一天以上=1，半天=2，0.5-2 小時 =3，小于30分鐘=4；家距離看病場所的距離超過100KM=1，10-100KM以內 =2，1-10KM 以內 =3，1KM 以內=4；非常不滿意=1，不滿意=2，一般=3，滿意=4，非常滿意=5；家庭月收入5000元及以下 =1，5001-10000元=2，10001-30000元=3，30001元及以上=4；學生生活費小于1200元=1，1200-2000 元 =2，2001-3000元=3，3001元及以上=4。

（三）數(shù)據(jù)檢驗

為了檢驗問卷是否合格有意義，保證后期數(shù)據(jù)分析的準確性及建立模型的科學性，首先利用SPSS對調查問卷所得量表數(shù)據(jù)進行信度和效度檢驗.問卷中的量表進行Cronbach’s Alpha系數(shù)檢驗的克隆巴赫系數(shù)為0.911，在可接受范圍內，可知本次問卷調查可信。同時KMO值為0.724，大于0.7；Bartlett球形檢驗的P值為0.000，遠小于0.05。綜合各指標，問卷具有結構效度，設計的問卷題目與研究目的一致，可進一步進行因子分析。

三、方法與探究

（一）對于影響公共衛(wèi)生防控事件后的居民就醫(yī)偏好的因素分析

影響居民就醫(yī)行為的因素是復雜多變的，患者的年齡、性別、經濟狀況、學歷以及居住地醫(yī)療條件等都會影響其就醫(yī)選擇[4-5]。為了能夠更清晰直觀地探究影響居民的因素，通過Spss 26.0進行因子分析，將年齡、性別等13個指標數(shù)據(jù)錄入，進行因子分析操作，采用凱撒正態(tài)化最大方差法對因子載荷矩陣實行正交旋轉以使因子具有命名解釋性?？梢灾付ò凑盏谝灰蜃虞d荷降序的順序輸出旋轉后的因子載荷，通過觀察旋轉后的成分矩陣，我們得出如下分析：

居住地的診療醫(yī)師服務滿意程度、居住地的醫(yī)療場所設備滿意程度、網絡醫(yī)療服務的滿意程度以及三年前相比，“看病難，看病貴”的現(xiàn)象是否得到了緩解這四個成分在第一因子有較高載荷，可解釋為現(xiàn)階段醫(yī)療服務效率[6]。

從家出發(fā)到看完病取到藥，平均每次看病時間和所在地距離就醫(yī)地點的直線距離在第二個的載荷高，解釋為居民就醫(yī)便捷度。

重大突發(fā)流行病公共事件是否影響了您的就醫(yī)選擇以及結合防疫現(xiàn)狀，當感到不適時會怎么做在第三因子有較高載荷，可解釋為重大突發(fā)流行病公共事件的影響。

家庭可支配月收入同是否為家人購買了醫(yī)療保險在第四因子有較高載荷，可解釋為居民經濟保障。

年齡、學歷和現(xiàn)階段健康狀況在第五因子有較高載荷，可解釋為居民自身狀況。

對于上述分析結果，特繪制成分分析結果表如表1所示。

表1 成分分析結果表

由表1，我們可知醫(yī)療服務效率、就醫(yī)便捷度、重大突發(fā)流行病公共事件、經濟保障和自身狀況是影響居民就醫(yī)選擇的五大主要因素，且它們的影響程度是依次遞減的。

為了深入探究就醫(yī)偏好，我們分別建立模型，對于主要影響因素中的醫(yī)療服務效率和就醫(yī)便捷度進行進一步研究。

（二）運用DEA效率評價模型分析醫(yī)療服務效率

1.模型簡介

DEA（Data Development Analysis）即數(shù)據(jù)包絡分析法[7]，亦稱數(shù)據(jù)發(fā)展分析法。是1978年由美國著名科學家A.Chames和W.W.Cooper等人提出的一種效率評價方法，用來評價具有相同類型投入和產出的部門或單位的相對有效性。本文利用該模型得到幾個具有代表性省份和城市的醫(yī)療衛(wèi)生效率值，得分越接近1，該地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生產業(yè)運行越有效[8]。

2.指標的選取

投入與產出指標的選擇是構建DEA模型的關鍵步驟，查閱文獻研究得知，投入、產出指標的數(shù)量會影響效率的區(qū)分度跟相關性，指標數(shù)量不多于決策單位的50%才算合理[9-11]。本文數(shù)據(jù)來源于《2020中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計年鑒》，結合文獻與現(xiàn)有數(shù)據(jù)，本文設置評價代表省市醫(yī)療效率的投入指標2個，分別是2019年地區(qū)衛(wèi)生人員數(shù)以及2019年地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生醫(yī)療機構床位數(shù)；評價評價代表省市醫(yī)療效率的產出指標1個，為2019年各地醫(yī)療衛(wèi)生機構診療人次數(shù)。

3.統(tǒng)計學方法

利用Jupyter Nootbook中Python3模塊進行代碼的編寫和運行，得出所要研究的省市的DEA評價效率值。進一步，本文通過問卷調查了居民對于當?shù)蒯t(yī)療設備和診療服務滿意程度，通過EXCLE將數(shù)據(jù)進行處理，得出居民對當?shù)蒯t(yī)療的滿意度[12-13]。

繪制居民滿意度與DEA評價效率值關系表如表2。

表2 居民滿意度與DEA評價效率值關系表

對居民滿意度與DEA評價效率值進行相關性檢驗，二者的皮爾遜相關性為0.908，說明二者之間具有高度相關，即醫(yī)療衛(wèi)生產業(yè)運行效率越高，當?shù)鼐用駥τ诋數(shù)蒯t(yī)療的滿意程度越高。

（三）運Logistic增長模型分析就醫(yī)便捷度

通過查閱文獻資料得知看病的距離是影響患者進行就醫(yī)行為選擇的首要因素，這是因為重大突發(fā)流行病公共事件仍未結束，出于防控需要，多數(shù)人會選擇離家距離近的醫(yī)院，這樣可以減少傳染的風險。因此，為了將問題可視化，本文作出如下認定：

①認為居民就診的距離代表就醫(yī)的便捷度，即居民距離就診地越近，就醫(yī)越便捷。

②認為醫(yī)療單位的數(shù)量影響居民就診的距離，即當?shù)蒯t(yī)療單位數(shù)量單位越多，居民距離就醫(yī)地點的距離越近。

1.模型建立

Logistic增長函數(shù)是一種常見的S型曲線函數(shù)式[14]。如式（1）所示，本文擬利用其建立我國醫(yī)院的發(fā)展趨勢模型。

2.模型求解

本題選用自1985年2019年35年內中國的醫(yī)院數(shù)量（包括綜合醫(yī)院、中醫(yī)醫(yī)院及?？漆t(yī)院），利用Python進行最小二乘擬合以確定參數(shù)[13-15]，預測未來十年中國的醫(yī)院數(shù)量并繪制Logistic函數(shù)圖像，如下圖圖1所示。

圖1 醫(yī)院數(shù)量Logistic 曲線擬合預測圖

由圖1可以看出，Logistic函數(shù)曲線和實際數(shù)據(jù)擬合曲線整體趨勢相似，因此可以用其進行預測?？梢钥吹轿覈t(yī)院的發(fā)現(xiàn)已經到達了k/2處，且后10年醫(yī)院數(shù)量增長變慢，逐漸達到峰值。但實際自2016年1月1日二胎政策放開起，我國人口的增長速率開始變大起來。我國人口基數(shù)很大，近日三胎政策的開放，也標志著我國在后10年來人口的增長速率一定是超過前10年的[16]。那么如果還是以此時的r值，未來我國的醫(yī)療場所更加緊缺，這將極大影響我國居民的就醫(yī)選擇。因此，只有縮小r值，才能更加適應我國國情[17]，滿足民眾的就醫(yī)需求。這就意味著社會應該提起對醫(yī)療事業(yè)的重視，加大資金投入，加大中小型醫(yī)院單位幫扶力度，建立更多的醫(yī)療場所，大力促進我國醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展。

四、討論

通過對影響居民就醫(yī)偏好的因素的探究，本文得出以下結論：

①醫(yī)療服務效率、就醫(yī)便捷度、重大突發(fā)流行病公共衛(wèi)生事件、經濟保障和自身狀況是影響居民就醫(yī)選擇的五大主要因素，且它們的影響程度是依次遞減的。

②醫(yī)療衛(wèi)生效率通過影響居民滿意度，顯著影響居民就醫(yī)選擇。醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)運行效率越高，當?shù)鼐用駥τ诋數(shù)蒯t(yī)療的滿意程度就越高，就越傾向于在患病時即刻去公立大醫(yī)院就診。

③社會對于醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的重視程度決定醫(yī)療場所數(shù)量，進而影響居民就醫(yī)選擇。醫(yī)院數(shù)目越多，居民就診距離越近，在患病時更容易選擇就醫(yī)。

為了健全我國醫(yī)療體系，提高居民就診水平，建議社會重視醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)的發(fā)展，建立更多醫(yī)療機構。同時應加強醫(yī)療服務人員的學術水平，嚴格篩選網絡診療醫(yī)師以提高居民滿意度。政府可以加大資金投入，為居民在重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件后的時代的就醫(yī)行為提供充分保障。