济南市医疗卫生经费水平对医疗卫生行业稳定性的冲击研究

程子桐

[摘要] 目的 该研究使用济南市的数据构建了医疗卫生稳定性指数（HSI）以衡量医疗卫生行业稳定性，并探究医疗卫生经费水平对医疗卫生行业稳定性的影响情况。方法 选取医疗卫生稳定性指数的变量，使用突变级数评价法确定各方面的稳定性指数，使用CRITIC赋值法确定各方面权重以计算医疗卫生稳定性指数，并确定风险识别指数，根据格兰杰检验结果构建回归模型，预测医疗卫生行业稳定性水平。结果 医疗行业的3个方面的稳定性水平在某些时期存在一定程度上的趋同性，且济南市医疗卫生行业稳定性较低的时期大多出现在单一方面出现大幅波动的时期。结论 医疗卫生经费水平增加是医疗卫生行业稳定性增加的格兰杰原因，对医疗卫生行业稳定性具有预测能力。滞后一期的医疗卫生经费指数的增量对医疗卫生稳定性指数的增量影响显著，医疗卫生经费增加对医疗卫生行业稳定性产生持续且积极的影响。

[关键词] 医疗卫生行业；稳定性；突变级数评价法；CRITIC赋值法；预期管理

[中图分类号] F840.684 [文献标识码] A [文章编号] 1672-5654（2018）10（b）-0003-04

[Abstract] Objective To construct the HIS to measure the stability of medical health industry and study the effect of medical health expense level in Jinan on the stability of medical health industry. Methods The variable of HIS was selected， and the stability index of various aspects were determined by the evaluation of catastrophe series， and the weight of various aspects was determined by the CRITIC approximation of value assignment to calculate the medical health stability index， and determine the risk identification index， and the stability level of medical health industry was predicted according to the construction and regression model of Grainger test results. Results The stability level showes a certain homoplasy in some period in the three aspects of the medical industry， and the single aspect is greatly fluctuated when the medical health industry stability is lower in Jinan. Conclusion The increase of medical health expense level is the cause of the increase of medical health industry stability， which is of predicative ability to the medical health industry stability， and the increment of medical health expense index in the lag one stage， and the increase of medical health expenses can impose a continuous and active effect on the stability of medical health industry.

[Key words] Medical health industry； Stability； Evaluation of catastrophe series； CRITIC approximation； Predictive management

《國务院“十三五”卫生与健康规划》指出，制约卫生与健康事业改革发展的内部结构性问题依然存在。①资源总量不足、布局结构不合理尚未根本改变，优质医疗资源尤其缺乏。②基层服务能力仍是突出的薄弱环节，基层医务人员技术水平亟待提高，服务设施和条件需要持续改善[1]。为有效监测和预防以上问题对医疗卫生行业的冲击，该研究依托区域卫生信息平台，构建医疗卫生稳定性指数（HSI）和风险识别指数以衡量济南市医疗卫生行业稳定性水平，同时建立回归模型使用经费指数预测医疗卫生行业稳定性水平。该研究结果为卫生计生部门的资源调度和统筹规划工作提供了及时有效的参考依据，减少了错配和过载现象的发生。

1 医疗卫生稳定性指数的构建

1.1 突变级数评价法

为了得到各方面的稳定性指数和医疗卫生经费指数，该文采用了“突变级数评价法”。这是一种将多个变量化归为一个评价指标的方法，要求先确定一个评价目标，并对其进行多层次的矛盾分解找出下层指标，再用归一公式对多个下层指标进行综合量化运算，最后归一为一个反映系统状态的参数，从而对评价目标进行排序分析，见表1。

对于一个复杂系统，x是状态变量，a、b、c、d 是控制变量，f（x） 是状态变量的势函数。令f'（x）=0 和f''（x）=0，可得到用状态变量表示的分歧方程。当控制变量满足该方程时，系统处于拐点位置，就会发生突变。解分歧方程，可以得到突变理论的归一公式，见表2。

利用“归一公式”对标准化后的指标进行递归运算。若同一系统内的指标之间存在着明显的相互关系，称之为“互补关系”，则对归一后的指标求算术平均数作为系统状态变量的值；若不存在明显的相互关系，称之为“非互补关系”，则对归一后的指标取最小值作为系统状态变量的值[2]，见表3。

1.1.1 医疗卫生压力指数变量选取 参考济南市卫生计划生育事业发展统计公报，本文确定了包括卫生机构与设施、卫生人员、医疗服务在内的3个方面。通过选取各方面的部分指标构建其各自的压力指数并进行赋权求和，进而计算出医疗卫生稳定性指数，用以衡量济南市医疗卫生行业稳定性。

其中卫生机构与设施指标有：医疗卫生机构数（O）、医疗机构床位数（B）、医疗卫生机构万元以上设备台数（D）。卫生人员指标有：卫生技术人员数（T）、管理人员数（M）、工勤技能人员数（S）。医疗服务指标有：医疗卫生机构总诊疗人次（P）、医疗机构病床使用率（r）[3]。

此外，为了量化医疗卫生经费情况，该研究选取了医疗卫生机构净资产（A）、医疗卫生机构总收入（I）、医疗卫生机构总支出（E）三个指标进行处理，以便后续研究。

1.1.2 指标的无量纲化处理 O、B、D、T、M、S越高越好，称为“正指标”，P、r越低越好，称为“负指标”。对以上指标进行无量纲化处理，转化为[0，1]区间内越高越好的标准化指标。处理前的指标统一用e表示，处理后的指标用f表示，指标的存续期从s期到t期。

1.1.3 各方面稳定性指数的计算 对“卫生机构与设施”进行处理时，考虑到卫生机构与设施有3个指标，采取燕尾型突变的归一公式。同时考虑到医疗机构数和医疗设备数对卫生机构与设施的代表性更强，故3个指标的排序为O>D>B。由于医疗机构数、床位数、万元以上设备数之间存在明显的相互关系，因此得到卫生机构与设施稳定性指数的公式：

对“卫生人员进行处理时”，考虑到卫生人员有3个指标，采用燕尾型突变的归一公式。同时考虑公众更加关注卫生技术人员数量，因此3个指标的排序为T>M>S[4]。由于卫生技术人员数、管理人员数、工勤技能人员数之间存在明显的相互关系，因此得到卫生人员稳定性指数的公式：

对“医疗服务”进行处理时，考虑到医疗服务有两个指标，采取尖点突变的归一公式。同时考虑到总诊疗人次对医疗服务现状的代表性更强，故两个指标的排序为P>r。由于总诊疗人次和病床使用率之间存在明显的相互关系，因此得到医疗服务稳定性指数的公式：

2008年11月—2017年12月各方面稳定性指数见图1。

1.2 CRITIC赋权法

为了计算整体的医疗卫生稳定性指数HSI，需要得到3个方面稳定性指数各自的权重，于是该研究选用了CRITIC赋值法对各方面的稳定性指数赋权。CRITIC赋值法以对比强度和评价指标之间的冲突性，共同决定第某个评价指标所包含的信息量。一般信息量越大，指标的重要性越大，权重越大。根据以上计算原理，第j个指标所包含的信息量可以表示为：

1.3 风险识别指数的构建

从实际情况看，济南市卫生医疗行业在过去十年间从未发生过严格意义上的危机，因此难以使用历史数据作为识别标准。为了识别医疗卫生行业风险程度，该文选择了历史值标准差的2倍作为相应的阈值计算风险识别指数，使用HSII表示，计算公式如下：

当计算结果小于0时，表明该时点的医疗卫生行业稳定性较弱；当风险识别指数处于[0，1]之间，则该时点的医疗卫生行业稳定性处于中度水平，当风险识别指数>1时，该时点的医疗卫生行業较为稳定，发生危机的可行性较低。

2 医疗卫生经费水平对医疗卫生行业稳定性的影响

该研究认为医疗卫生经费充足与否直接影响着医疗机构的设备购置和人事任免情况，从而能够对医疗卫生行业稳定性造成冲击。同时，在医疗卫生行业稳定性下降的情况下，医疗卫生经费往往也会出现缩减的情况。

该研究尝试探究卫生经费水平对医疗卫生行业稳定性的影响。根据前文的数据处理原则，使用燕尾型突变对经费数据进行递归运算，求出医疗卫生经费指数，计算公式如下：

x给出了医疗卫生经费指数（FSI）与医疗卫生稳定性指数（HSI）的变化图。变化路径表明，医疗卫生经费与医疗卫生行业稳定性之间存在正相关关系，二者的变化存在同步趋势，因此可以建立计量模型对二者的关系进行定量分析，见图3。

在建立计量模型之前，需要对时间序列数据进行平稳性检验。时间序列图显示，HSI与FSI均具有明显的趋势因素，因此分别对它们进行一阶差分。该研究使用ADF方法检验了差分后的时间序列的平稳性，检验结果如表4所示。ADF检验结果显示，两组时间序列均在1%的显著性水平下拒绝了原假设，说明两组序列都是平稳的。

由于该研究预计医疗卫生经费水平的差分会影响医疗卫生行业稳定性的差分，为验证这一观点，该文使用了Granger因果检验对数据进行分析。根据AIC和SC准则，确定最佳滞后期长度为1。见表5。

Granger检验结果显示，医疗卫生经费增量是医疗卫生行业稳定性增量的Granger原因，而医疗卫生行业稳定性增量不是医疗卫生经费增量的Granger原因。医疗卫生经费指数对医疗卫生行业稳定性具有预测能力。因此本文构建了回归预测模型，根据前述结果将自回归滞后阶数确定为1，模型结果如下所示：

估计结果表明，滞后一期的FSI的一阶差分对当期HSI的一阶差分的影响显著。这表明医疗卫生经费的增加会对医疗卫生行业稳定性的增加产生持续且积极的影响。因此HSI自身和FSI均可以用于对医疗卫生行业稳定性的预测。

3 结论

该研究选取了济南市医疗卫生行业的多个指标作为研究样本，使用突变级数评价法确定了卫生机构与设施、卫生人员、医疗服务方面的稳定性指数，通过CRITIC赋值法计算出医疗卫生稳定性指数，并给出了医疗卫生行业稳定性水平的判别标准，最后依据Granger检验结果，建立了医疗卫生行业稳定性预测模型。

主要得到了如下结论：①3个方面的稳定性水平在某些时期存在一定程度上的趋同性，这表明不同方面之间存在一定的联动效应。从整体上看，济南市医疗卫生行业稳定性较低的时期大多出现在单一方面出现大幅波动的时期。②医疗卫生经费水平增加是医疗卫生行业稳定性增加的Granger原因，对医疗卫生行业稳定性具有预测能力。滞后一期的医疗卫生经费指数的增量对医疗卫生稳定性指数的增量影响显著，医疗卫生经费增加会对医疗卫生行业稳定性产生持续且积极的影响。

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（收稿日期：2018-07-26）