层次分析法在建立医保定点医疗机构监控指标权重系数中的应用研究

吴 奎 陈志超

（成都市医疗保险信息服务中心 成都 610031）

层次分析法在建立医保定点医疗机构监控指标权重系数中的应用研究

吴 奎 陈志超

（成都市医疗保险信息服务中心 成都 610031）

目的：探索建立医保实时在线监控系统监控指标权重系数，从大量的数据中为医保监管部门提供科学、合理的精准靶向。方法：运用层次分析法确定各层次监控指标的权重。结果：建立成都市医保实时在线监控系统26项监控指标和权重系数。结论：层次分析法确定的监控指标权重系数符合成都实际，可应用于医保监管实际和综合考核评价医院的违规情况。

医保定点医疗机构；监控指标；层次分析法；应用研究

1 研究背景

成都市依据人社部信息中心医保实时在线监控系统确定的监控预警指标体系范围及定义，结合本市医保监控预警实际情况，在成都医保实时在线监控系统设置运行有效的有7大类监控规则、26项监控预警指标（见表1）。目前，在监控规则设置上总体处于探索阶段，在系统性、科学性方面尚有欠缺；监控结论较多，但效果并不理想，以2015年为例，监控结果数据达40余万条，但真正应用的较少；重点不明确，26项监控预警指标并未根据成都市实际设置不同权重系数；一定程式的监控规则与阈值容易以偏概全，难以应对医疗服务错综复杂的情况，医保实时在线监控系统规则设定管理任重道远，还需要运用科学分析方法在探索和实践中不断破解难题，发展创新。

表1 监控预警指标体系

2 指标与方法

2.1 数据指标来源

本研究的数据指标来源于成都市医保实时在线监控系统。

2.2 分析方法

层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是将与决策总是有关的因素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量的决策分析方法。目前国内外常用层次分析法来确定关键指标（KPI）的权重。本研究旨在探索运用AHP对成都市医保实时在线监控系统的监控规则和监控指标进行深入分析，由此确定各个监控指标的权重系数，为提高成都市医保监控规则设置的科学性、实用性以及建立医疗机构违规指数提供理论依据。

3 研究思路

3.1 建立递阶层次结构模型

建立递阶层次结构是指把复杂问题中的各因素通过划分相互联系的有序层次使之条理化、层次化，从而建立层次分析的结构模型。本文通过分析监控指标间的相互关系构建了二级层次结构模型。

3.2 构建两两比较判断矩阵

层次分析法的一个重要特点就是用两两重要性程度之比的形式表示出两个方案的相应重要性程度等级。如在某一准则下，对各方案进行两两对比，并按其重要性程度评定等级。表2列出9个重要性等级及其赋值。按两两比较结果构成的矩阵称作判断矩阵。本文请相关医保管理专家依据构建的二级层次结构模型对各级指标进行两两比较及重要性评分，采用1-9分及其倒数的标度方法。

3.3 一致性检验

依据构建的判断矩阵，通过求和或方根的方法近似地来计算各判断矩阵A的最大特征值λmax和特征向量W，然后对特征向量W进行归一化处理，处理后的权向量即为各个指标的权重系数。由于调查数据具有主观性和片面性，需通过计算一致性比例CR对判断矩阵进行一致性检验。其中CR=CI（可信区间）/RI（相关系数），平均随机一致性指标RI取值见表3，CI=（λmax-n）/（n-1），CI越小，说明一致性越大，越接近于现实情况；当CR ＜0.1 ，则认为该判断矩阵通过一致性检验。

4 研究结果

计算一级指标权重：

4.1 构建一级指标成对比较判断矩阵（见表4）

表2 比例标度表

表3 平均随机一致性指标RI标准值

表4 一级指标判断矩阵

从《成都市医保经办管理专家库》中随机遴选医保政策专家80名，这些专家分别来自成都市医改办、各级医保行政管理部门、卫生行政管理部门、财政部门、各级医保经办机构、各级医疗机构医保办负责人。组织以上80名专家，通过现场会议讨论的形式，结合成都市医保监管情况（对不能参会的专家通过电话咨询，发放问卷等形式）确认一级指标判断矩阵的数值。

4.2 计算矩阵中每一行元素的乘积（文中*表示乘号）

计算第一行乘积=1*3/7*1/2*3*3/5*3/4*3/2=0.4339，同理可得乘积分别为163.4014；55.5428；0.0002；15.5009；3.2508和0.0254。

计算的n次方根分别为0.8876；2.0709；1.7751；0.2959；1.4793；1.1834和0.5917。

计算归一化指标权重分别为0.1071；0.2500；0.2143；0.0357；0.1786；0.1428和0.0714。

4.3 计算判断矩阵的最大特征值λmax

计算第一行=1*0.1071+3/7*0.25+1/2*0.2143+3*0.0357+3/5*0.1786+3/4*0.1428+3/2*0.0714=0.75，同理，计算值分别为1.75；1.5；0.25；1.25；1和0.5。则λmax= 7。

4.4 一致性检验

CI=（λmax-n）/（n-1）=0,查表3，当n=7时，RI=1.32。

CR= CI/ RI=0＜0.1。

4.5 研究结果

经一致性检验，CR＜0.1。由此可见，一级指标权重系数结果具有统计学意义，符合满意一致性。运用同样的研究思路，计算出26个二级指标的内部权重系数，通过一致性检验，同样具有统计学意义，符合满意一致性。最后，分别把一级指标的权重系数与对应的二级指标内部权重系数两两相乘，计算得到最终各项监控预警指标的组合权重系数（见表5）。

5 讨论

层次分析法是一种定性和定量相结合的系统分析方法，它把复杂问题的各种因素通过划分相互联系的有序层次使之条理化，根据对一定客观现实的判断，就每一层次中各因素的相对重要性给予定量表示，同时利用数学方法确定每一层次的各个因素的权重。

5.1 层次分析法引领医保监控指标量化研究工作

运用层次分析法对医保监控预警指标的权重进行研究，填补了以往各级医保管理部门对定点医疗机构的违规违约行为不能量化这一现状，从理论研究上引领各级医保管理者运用大数据方法和手段开展医保监控指标量化研究工作。

5.2 指标选择及权重设定需实践完善

医保监控预警分析指标种类较多，各地医保监管部门可借鉴本研究方法，结合本地实际选择行之有效的监控指标。此外，本研究判定矩阵中各级指标重要性是经过医保管理专家头脑风暴确定的，带有一定的主观性，故其权重系数还需在今后医保经办监管过程中进一步验证并不断完善。此外，从技术层面上看，层次分析法在确定指标权重系数时有特征向量法、几何平均法、算术平均法等，经查阅文献，其他相关研究均使用的是特征向量法，故本研究也是应用此方法来确定各级指标的权重系数。

表5 监控指标体系及权重系数情况

[1] 饶蓝，方勤敏，刘晓艳. BSC 与KPI 整合的战略绩效指标设计[J].中国人力资源开发，2009(5).

[2] 曾建权.层次分析法在确定企业家评价指标权重中的应用[J].南京理工大学学报，2004(2).

[3] 肖黎.分层AHP法在确定二级医院绩效评价指标体系权重中的应用[J].医学与社会，2006(4).

[4] 董志超.公立医院改革与建立科学的绩效评价机制[J].中国卫生人才，2014(1).

[5] 杨学岭，赵敬东.综合医院绩效评价指标体系的设计[J].中国医院管理，2009(10).

[6] 吴清平，张丹.秩和比法和几种常用评价方法在医疗质量评价中应用的比较[J].中国医院统计，2003(3).

[7] 崔迎慧，吴正一，周礼明，戴星，柏金喜.上海某三甲医院内部绩效考核指标体系构建研究[J].中国医院管理，2015(11).

[8] 任善强，雷鸣.数学模型[M].重庆：重庆大学出版社，1998.

[9] 刘克，李戈.浅谈企业家评价指标体系[J].当代经济研究，2000(7).

[10] 吴清平，张丹，肖建德.住院科室医疗工作质量综合月评价研究[J].中国医院统计，2001(8).

[11] 吴清平，张璐，滕国召.医院内各病区医疗质量横向分析比较探讨[J].中国医院管理，1999(15).

[12] 杨瑞璋，胡克震.卫生管理统计学[M].哈尔滨：中国医院管理杂志社，1988.

[13] 蔡辉.卫生资源利用综合效益及其评价方法[M].上海：上海医科大学出版社，1999.

[14] 倪宗瓒.医学统计学[M].北京：人民卫生出版社，1990.

[15] 蔡辉 , 沈婉兰 .医院综合效益评价中的权数-估计权数[J].中国医院统计，1997(4) .

（责任编辑：李晓楠）

The Application of Analytic Hierarchy Process in Establishing the Weight Index of Monitoring Index of Medical Insurance Designated Medical Institutions

Wu Kui, Chen Zhichao(Chengdu Medical Insurance Information Service Center, Chengdu, 610031)

Objective: Explore the establishment of health insurance real-time online monitoring system to monitor the weight coeffi cient, from a large number of data to provide a scienti fi c and reasonable precision targeting.Methods: Determination of weight of each level monitoring index by using analytic hierarchy process. Results:Establishment of 26 monitoring indexes and weight coeffi cients of Chengdu medical insurance real-time online monitoring system. Conclusion: Analytic hierarchy process to determine the monitoring index and weight coeffi cient in line with the actual situation in Chengdu, can be applied to the actual and comprehensive assessment of health insurance regulatory violations of the hospital.

medicare designated medical institutions, monitoring index, analytic hierarchy process,application research

F840.684 C913.7

A

1674-3830（2017）6-36-4

10.19546/j.issn.1674-3830.2017.6.007

2017-1-10

吴奎，四川省成都市人社局医疗保险信息服务中心副主任，主要研究方向：医疗保险智能监控和医保大数据分析。