江西省医疗服务水平均等化的实证分析

陶春海，陈婧钰

（江西财经大学,南昌 330013）

0 引言

医疗服务均等化是指不同经济发展程度的区域、不同阶层的公民都能享受平等的医疗服务。在中国的市场化改革进程中，医疗卫生领域的过度市场化，模糊了政府在卫生领域的支出责任，其直接后果是，政府负担医疗卫生经费的比例有所减少，个人负担费用的比例增大，从而使“看病难、看病贵”成为全社会关注的焦点。这一问题在江西这一欠发达省份表现得尤为明显。由于江西省11个地区经济发展极不平衡，地方财政收入也各有不同，地区间提供医疗卫生服务的能力存在很大差异。也就是说，江西省不仅面临着医疗卫生支出总量不足的问题，更面临着11个地区间医疗卫生服务水平非均等化问题。缩小因地区差异导致健康差距以及基本医疗卫生服务水平的差距，对未来江西省医疗体制改革的实施、公共卫生资料的有效配置具有重要意义，并成为影响江西省区域经济协调发展、社会主义和谐社会建设的关键。

1 江西省各地区医疗服务水平不均等现状与原因

目前，就全国范围来看，都面临着医疗卫生服务水平非均等化问题，东部地区医疗服务水平明显优于中西部地区。就同一区域来看，医疗服务水平也同样存在非均等情况。以江西省为例，2012年以来，虽然全省卫生系统不论是在推进基本医疗保障制度建设还是在健全基层医疗卫生服务体系上都有了很大的提升，在促进基本公共卫生服务逐步均等化的问题上也有了一定改进，但根据《2013年江西省统计年鉴》数据显示，赣南、赣中、赣北三大地区的每千人均卫生技术人员分别是3.3个、3.2个、4.5个，每千人均医疗机构床位数分别是3.3张、2.7张、3.8张，由此反映出江西省医疗服务水平仍旧存在不均等问题。具体来看，赣北地区的医疗服务水平明显优于赣南和赣中地区：在投入方面，赣北明显优于其他地区；在使用方面，赣南、赣中、赣北三大地区却与投入不成正相关关系；在质量方面，根据医疗机构病床使用率、出院者平均住院日、观察室病死率等指标反映，赣南、赣中、赣北三大地区医疗服务水平参差不齐。也就是说，由于江西省位于中部地区，交通、住房、医疗卫生、通讯以及基础设施和文化设施都还比较落后。各地区的医疗服务水平不均等还表现在居民对医疗服务的支付能力、居民在享受医疗服务便捷性方面、居民可享受到的医疗资源等方面存在差距。

江西省各地区医疗服务水平的非均等不仅和各地区的经济发展程度有关，和各地区所处地理位置、政府干预也有关联。具体原因为以下两点：

（1）各地区以及不同社会群体之间存在明显的经济水平和收入的差距。这就导致不同地区的居民其医疗服务的可及性存在差距。在市场经济条件下，依靠市场自发地配置医疗卫生资源,必然导致资源向发达和高端市场集中。虽然这有利于高端医疗服务的技术水平和供给能力的提高，但必定以服务可及性下降为代价，从而无法保证公众在需要时就能得到平等、及时和便捷的医疗服务。

（2）政府对医疗服务的财政投入和资源分配不合理。拥有充足的财力是推进医疗服务均等化的现实基础。虽然经过不断的努力，政府用于医疗服务的财政支出明显增加，但是目前仍缺乏足够统筹各地区医疗保障大致均等化供给的财政经济能力。医疗卫生资源是各类用于医疗卫生服务的资金、技术、人才、设备及其他相关条件的总和，江西省各地区在医疗卫生的资金投入、人才技术、医疗设备等方面差距明显。

2 研究方法及评价指标选取

2.1 研究方法

因子分析的基本思想是根据变量之间相关性大小进行变量分组，使在同一个组内的变量之间的相关度很高，与其他组的相关性很低。如果每一个组的变量均表示某一基本结构，而且可以通过综合变量表达出来，那么该结构可被称为公共因子。原变量就可以由各因子进行表示，最后，测算各个因子的综合得分，并根据得分排序[1]。本文首先将运用因子分析法综合评价江西省各地区医疗服务水平，并根据得分对11地区进行排序。

系统聚类是将个体或对象分类，使得同一类中的对象之间的相似性比其他类的对象的相似性更强。其目的在于使类间对象的同质性最大化和类与类间对象的异质性最大化[2]。为了进一步反映江西省各地区在医疗服务供给中存在的优势和不足，显示各地区医疗服务水平的共同点和差异，以作为各地区今后医疗服务事业发展的参考，本文在因子分析法的基础上，运用系统聚类法，将江西省11个地区看成11个样本（一个样本包含9个不同指标），利用SPSS软件进行分类。

2.2 评价指标

构建医疗服务均等化评价指标体系要遵从全面性、代表性、可行性和可比性四大原则，按照这四个原则，本文从医疗服务条件和医疗服务质量两方面选取了9个指标以评价江西省医疗服务水平的均等化[3]，如表1所示。

(1)医疗服务条件：医疗消费价格指数、人均医疗卫生预算支出、每千人均医疗卫生机构数、每千人均医疗机构床位数、每千人均卫生技术人员数。

(2)医疗服务质量：医疗机构病床使用率、出院者平均住院日、医生人均担负诊疗人次、观察室病死率。

表1 医疗服务水平评价指标体系

首先，上述指标分别从医疗服务投入水平、医疗服务质量、医疗服务产出状况和医疗服务参与度等方面反映医疗服务均等化状况，满足全面性原则；其次，这些指标能很好地反映医疗服务水平各方面的具体信息，符合代表性原则；最后，所选指标观测数值易于获取，计算方法简单，满足可行性原则和可比性原则。

本文实证分析中所采用的2012年江西省各地区医疗服务的数据，主要来源于《2013年江西省统计年鉴》。

3 实证分析

3.1 因子分析

江西省有11个地区，通过归一化方法将数据标准化处理，结果如表2所示。

表2 江西省11个地区各评价指标归一化处理结果

将标准化后的数据导入SPSS，进行因子分析。进行因子分析前，通过观察各变量的相关矩阵可以看出，原始变量之间有较强的相关性，因此进行因子分析是合适的。在此，选择4个公共因子，4个公共因子的累计方差贡献率为89.461%。

表3 总方差解释

由表4可知，第一个主成份F1主要由人均医疗卫生预算支出、每千人均医疗机构床位数、每千人均卫生技术人员数、出院者平均住院日四个指标决定，这四个指标在主因子F1上的载荷均在0.8以上。第二个主成份F2主要由医疗消费价格指数、观察室病死率两个指标决定。第三个主成份F3主要由每千人均医疗卫生机构数、医生人均担负诊疗人次两个指标决定。第四个主成份F4主要由医疗机构病床使用率这个指标决定。

表4 旋转成分矩阵

根据运算结果和综合得分计算公式：F=(F1*35.994+F2*20.368+F3*18.576+F4*14.523)/89.461

得出表5中江西省各地区医疗服务水平排名。从前到后依次为：南昌市、萍乡市、新余市、九江市、宜春市、景德镇市、吉安市、赣州市、鹰潭市、上饶市、抚州市。

表5 江西省各地区医疗服务水平排名

3.2 系统聚类分析

为了在江西省各地区医疗服务水平排名基础上显示出各地区医疗服务存在的共性，本文运用系统聚类法，把江西省的11个地区进行分类。本文采用的是类平均系统聚类法，类平均法比较适中，相比其他方方法，类平均法不太浓缩也不太扩张。根据图1可以看出，应该将江西11个市分为5类比较合适。

图1 聚合系数随分类数变化的曲线图

图2 聚类分析结果

聚类分析结果显示，将江西省11个地区分为5类的结果为：第一类，南昌市；第二类，萍乡市、新余市、九江市、景德镇市；第三类，宜春市；第四类，吉安市、赣州市、上饶市、抚州市；第五类，鹰潭市。如图2所示。

4 结论与建议

根据因子分析的结果可以看出，赣北的医疗服务水平整体优于赣南和赣中。南昌地区医疗服务水平最高，江西省11个地区医疗服务水平的排名与江西省各地区经济发展水平并非完全一致，但总体相差不大。因子分析的排名和聚类分析的结果大致一样。

通过聚类分析，将11个地区依次分为五类：①南昌市；②萍乡市，新余市，九江市，景德镇市；③宜春市；④吉安市，赣州市，上饶市，抚州市；⑤鹰潭市。为了更清楚地分析江西省各地区之间医疗服务的优势和不足，本文从医疗服务条件与医疗服务质量两个一级指标对聚类后的地区进行分析，把每个一级指标下设的二级指标值相加作为分析指标数据，然后从两个一级指标把每一类的数据相加取平均值[4]，得到结果如表6所示。

表6 江西省各地区分类指标值

由表6可以看出，第一类南昌市的医疗服务条件相对较好，医疗服务质量是五类中最高的。第二类萍乡市、新余市、九江市、景德镇市四个地区的医疗服务条件处于中等水平偏上，医疗服务质量却偏低。第三类宜春市的医疗服务条件较差，而医疗服务质量处于省内中间水平偏上。第四类吉安市、赣州市、上饶市和抚州市四个地区的医疗服务条件最差，医疗服务质量处于中间水平。第五类鹰潭市的医疗服务条件最高，医疗服务质量却最低。因此，根据研究结果，给出以下三点建议：

（1）提高医疗服务在不同地区、不同人群间的可及性。由于在医疗服务均等化问题上，存在地理位置的差异，根据因子分析的结果，应当要改善赣南和赣中的医疗服务水平。而强化政府的责任和作用，对医疗服务体系建设的各个环节,如各种类型医疗卫生机构的布局、规模、人员和设备标准等实施全面的统筹规划是实现医疗服务可及性、保证基本医疗服务均等化的重要手段[5]。

（2）改进医疗卫生服务中的薄弱环节[6]。根据聚类分析后各地区指标值结果，政府一方面要重点采取措施改善宜春、吉安、赣州、上饶、抚州地区的医疗服务条件；另一方面，要重点提高萍乡、新余、九江、景德镇、鹰潭各市的医疗服务质量，尤其是鹰潭地区。各医疗机构也应根据自身情况采取相应措施改善医疗服务质量。

（3）加强专项转移支付，提高资源利用率。医疗服务条件较好的地区医疗服务质量却未达到同等水平，医疗服务质量较好的地区医疗服务条件却未跟上，由此反映出江西省医疗资源配置不合理的现象。为此，政府要进行调整，通过采取转移支付的手段来改善医疗资源的利用率，同时本地居民要善于合理利用当地医疗资源，争取达到医疗资源的最优配置并实现医疗资源的最大化利用。

[1]何晓群.多元统计分析[M].北京:中国人民大学出版社,2004.

[2]Peter T B,Jana H.Mathematical Tools of Cluster Analysis[J].Applied Mathematics,2013,(4).

[3]薛宇,吴凤平,王长青,林振平.基于离差最大化和Ward系统聚类的医疗服务水平研究[J].统计与决策,2014,(16).

[4]郭敬伟,何跃.基于离差最大化和聚类分析的财务绩效评价模型及其应用[J].技术与市场,2007,(10).

[5]汪崇金.我国基本医疗服务的地区差异及均等化对策研究[J].山东财政学院学报,2011,(2).

[6]孙德超.地区医疗卫生服务均等化评价指标体系的构建[J].中国行政管理,2013,(9).