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安徽省醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)服務(wù)水平綜合評價
——基于因子分析和聚類分析方法

2020-06-08 11:46:24秦志勇
關(guān)鍵詞:服務(wù)水平醫(yī)療衛(wèi)生供給

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,人們對健康的關(guān)注也越來越高,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]通過選取2017年安徽省16個地市醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)醫(yī)療服務(wù)的供給水平為研究對象,運(yùn)用因子分析和聚類分析的方法對其進(jìn)行綜合評價,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)來源

衡量一個地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的服務(wù)水平,需要考察多個指標(biāo),在進(jìn)行綜合分析比較后,選取了以下8個初始指標(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)生財政支出(X7)、各市衛(wèi)生和社會工作固定資產(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,這樣會對數(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個因子的累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)84.775%。利用最大方差法對因子載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn),3個因子旋轉(zhuǎn)后的累積方差貢獻(xiàn)率依然是84.775%,可見,這三個公共因子對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)幾個因子后,可能造成因子的實(shí)際含義不清,為了對公共因子有一個更具有實(shí)際意義的解釋,因此,需要對因子載荷矩陣進(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))在第一個公共因子上有較大的載荷,說明這4個變量的相關(guān)性較強(qiáng),可以歸于一類。這四個變量綜合表現(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)在第二個公共因子上有較大的載荷,同樣可以歸為一類,這三個變量綜合表現(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”;第三個因子僅在指標(biāo)X7(各市醫(yī)療衛(wèi)生財政支出)上有較大載荷,于是,將第三個因子命名為“各市醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)醫(yī)療衛(wèi)生財政支出因子”。

1.5 因子得分

通過成分得分系數(shù)矩陣,可以得出三個因子的得分,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),對其進(jìn)行聚類分析,來分析安徽省16個地市醫(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 聚類樹形圖

根據(jù)圖1輸出的結(jié)果,將聚類結(jié)果分為四類,見表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。對于分在第四類的兩個城市,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。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)出相對較差的局勢??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,增加財政收入,為醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)投入更多的財力,同時引入更多的醫(yī)療衛(wèi)生人力資源。也要鼓勵、支持和引導(dǎo)社會資本參與各市醫(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)生財政轉(zhuǎn)移支付制度,優(yōu)化醫(yī)療衛(wèi)生財政轉(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。

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