聚类分析联合秩和比法评价中医类医疗卫生资源区域配置

2020-07-27郑昕戴力辉刘硕王蜜源郭贺

中国医药导报 2020年17期

郑昕戴力辉刘硕王蜜源郭贺

[摘要] 目的通過聚类分析联合秩和比（RSR）法分析我国2017年30个省（自治区、直辖市）中医类医疗机构卫生资源配置公平性。方法通过《中国卫生健康统计年鉴2018》获取相关数据，利用聚类分析对2017年我国30个省市的中医类卫生资源进行Q型聚类，并通过RSR法对聚类结果进行效果判定。结果全国中医类医疗卫生资源可分为3档，各档间RSR值差异有统计学意义（P < 0.05）;四川、甘肃、重庆、新疆共4省（市）为第1档，RSR均值和标准差为（0.81±0.13），且均属西北地区;北京、安徽等17省（市）为第2档（较好），RSR均值和标准差为（0.53±0.19）;上海、天津等9省（市）为第3档（一般），RSR均值和标准差为（0.37±0.10）。结论我国中医类医疗卫生资源配置各地区间差异较大，且与地区经济发展无确切关系，应加大人力物力投入，提高中医卫生资源配置效率，因地制宜合理制订区域中医药发展规划。

[关键词] 聚类分析;秩和比;中医药;卫生资源

[中图分类号] R242 [文献标识码] A [文章编号] 1673-7210（2020）06（b）-0189-05

Assessment of regional allocation of medical and health resources in traditional Chinese medicine by cluster analysis and rank sum ratio method

ZHENG Xin1 DAI Lihui1 LIU Shuo2 WANG Miyuan1 GUO He1

1.School of Management， Beijing University of Chinese Medicine， Beijing 100029， China; 2.School of Biological Science and Technology， Beijing Forestry University， Beijing 100083， China

[Abstract] Objective To analyze the equity of health resource allocation of traditional Chinese medicine medical institutions in 30 provinces （autonomous regions， municipalities directly under the central government） in 2017 by cluster analysis and rank sum ratio （RSR） method. Methods China Health Statistics Yearbook 2018 was used to obtain the relevant data， using cluster analysis in 2017 30 provinces and cities of Chinese medicine health resources was used for Q-cluster， and the RSR method was used to determine the effect of clustering results. Results The national medical and health resources of traditional Chinese medicine can be divided into three grades， and the difference of RSR value among the grades was statistically significant （P < 0.05）; Sichuan， Gansu， Chongqing and Xinjiang were the first grade， with the mean and standard deviation of RSR being （0.81±0.13）， and all of them belong to the northwest region; 17 provinces （cities） such as Beijing and Anhui were the second grade （better）， with the mean and standard deviation of RSR being （0.53±0.19）; 9 provinces （cities） such as Shanghai and Tianjin were the third grade （general）， with the mean and standard deviation of RSR being （0.37±0.10）. Conclusion The allocation of medical and health resources of traditional Chinese medicine varies greatly among regions in China， and has no definite relationship with regional economic development. We should increase the input of human and material resources to improve the efficiency of allocation of medical and health resources of traditional Chinese medicine， and make a reasonable regional development plan of traditional Chinese medicine according to local conditions.

[Key words] Cluster analysis; Rank sum ratio; Traditional Chinese medicine; Health resources

2019年国务院颁布《关于促进中医药传承创新发展的意见》[1]，旨在大力发展中医药事业。近年来，中医药在医疗卫生领域中作用突显，能有效减轻人民群众的医疗负担，进一步扩大医改惠民效果。但由于我国中医药卫生资源配置的地区差异性大，按地理位置和人口配置的卫生资源公平性有待进一步提高[2]。合理配置卫生资源，提高卫生资源的合理性、公平性和有效性是我国现今共同关心的战略性问题[3]。目前评估医疗卫生资源配置的常用方法包括洛伦兹曲线[4]、基尼系数[4]、泰尔指数[4]、层次分析法[5]、TOPSIS法[6]等，其各有优缺点，如基尼系数可以反映整体的差异程度，但不能确定造成差异的原因主要是在地区内部还是地区之间，基尼系数与泰尔指数或洛伦兹曲线相结合，可以有效弥补其不足;层次分析法、TOPSIS法将定性与定量分析结合，但权重难以确定;而秩和比（RSR）法可以反映不同计量单位下多个指标的平均综合水平，弥补采用单项指标评价所产生的偏差和不足，同时采用聚类分析法，恰好可以对分析结果进行归类[7]。两种方法联合使用，可以较为全面均衡地了解我国中医药卫生资源区域配置现状。本文首先对全国30个省中医类医疗机构卫生资源进行聚类分析，采用RSR法验证判定效果，将相同中医类医疗卫生资源配置层次的省份进行归类评价，以期为卫生资源配置评估提供一种新的研究方法和思路。

1 资料与方法

1.1 资料来源

本文涉及的所有数据均源自《中国卫生健康统计年鉴2018》与相关地区统计年鉴及统计公报。

1.2 指标甄选

本文选择人口数及评价中医类医疗卫生资源资源配置的常用指标进行数据处理，其中中医类医疗卫生机构数、床位数反映卫生物力资源水平，中医药人员数反映卫生人力资源水平[8]，中医类医疗机构诊疗人次及出院人数反映卫生资源产出水平[9]。中医类医疗机构包括中医医院、中西医结合医院、民族医院、中医类门诊部、中医类诊所、其他机构中医类临床科室;中医药人员数包括中医类别执业（助理）医师、见习中医师、中药师。由于西藏地区相关数据未能获取，因此未将西藏列入讨论范围。

1.3 研究方法

聚类分析又称“集群分析”，其原理是将n例样品看成是m维空间上n个点，用两点的距离定义相似系数，距离越小表明两样品间相似程度越高。本文设定类别数为3类，根据各地区中医类卫生资源配置的数据特征，将相同资源配置层次的地区进行归类。并使用综合评价方法中的RSR法对聚类结果进行验证及分档。RSR法能将不同计量单位下的指标进行综合并展开评价，由于其能反映多个不同性质指标的综合水平，被广泛用于卫生资源配置的评价研究[10-11]。

聚类分析与秩和比法的联合运用的过程分为以下几个步骤：①根据评价指标对各地区进行样品聚类;②计算各类的RSR值;③对各类RSR值进行方差分析及两两比较;④对聚类结果进行分档。

2 结果

2.1 中医类医疗卫生资源配置基本情况

2017年我国各省（区、市）中医类医疗卫生资源配置分布不均衡，各地区差异明显。四川省中医类医疗卫生机构数为5931个，是海南省的25.6倍;山东省的中医类卫生技术人员数为62 465名，是青海省的27.9倍;广东省的中医类医疗机构诊疗人次为11 357万，是青海省的32.9倍。为了客观评价各地区中医类医疗卫生资源配置情况，结合各地区人口对相应指标进行计算并编秩，见表1。

2.2 聚类分析结果

通过对2017年我国各省（区、市）中医类医疗卫生资源配置各项指标进行聚类分析，将各地区资源配置情况分为3类，四川、甘肃、重庆、新疆4省（市）处于第一类，北京、广西、贵州、河北、河南、湖北、湖南、江苏、江西、内蒙古、宁夏、青海、山东、安徽、陕西、云南、浙江17省（市）处于第二类，天津、上海、福建、广东、黑龙江、吉林、辽宁、山西、海南9省（市）处于第三类。聚类分析结果只能将样本分类，但无法知道孰好孰差，类别的性质无法判定[5]，因此还需进一步采用秩和比法对分类结果进行检验及分档。

2.3 RSR法结果

由于本文对中医类医疗卫生资源配置进行评价所选取的5个指标均属于高优指标，故分别从小到大进行编秩，同一指标数值相同者编平均秩，计算出各地区的RSR，见表1。以Q型聚类结果作为分组变量，对各组RSR进行方差分析，检验不同组别RSR的差异，以此来判别各类的性质。经过检验，组1不满足正态性假设（P < 0.05），故对三组RSR进行Kruskal-Wallis检验，结果显示，大概组总体均数不相等或不完全相等（F = 11.36，P < 0.01）。采用Bonferroni法进行两两比较，组间比较差异有统计学意义（P < 0.05）。

2.4 中医类医疗卫生资源区域配置分档结果

通过聚类分析联合RSR法把我国2017年30个省（区、市）的中医类医疗卫生资源配置情况分成3档。其中四川、甘肃、重庆等4个地区处于中医类医疗卫生资源配置好的状态，占全部地区的13.33%，RSR均值和标准差为0.81±0.13;北京、广西、贵州等17个地区处于配置较好的状态，占全部地区的56.67%，RSR均值和标准差为0.53±0.19;天津、上海、福建等9个地区处于配置一般的状态，占全部地区的30.00%，RSR均值和标准差为0.37±0.10。结果显示，我国中医类医疗卫生资源区域配置整体较好，处于较好及以上水平的地区占70.00%，但是各地区中医类医疗卫生资源配置不均衡，仅有4個省资源配置情况处于较高水平，第一档的RSR均值为0.81，是第三档均值的2倍。

3 讨论

3.1 我国中医类医疗卫生资源配置各地区间差异较大，且与地区经济发展无确切关系

研究发现，无论是从总量还是人均角度来看，我国中医类医疗卫生资源分布不均衡，各地区间存在较大差异，与“到2020年，人人基本享有中医药服务，到2030年中医药服务领域实现全覆盖”[12]的国家战略规划纲要还有一定差距。从经济角度来看，中医药人员配置相对的公平性受经济因素影响较大[13]。研究结果发现，GDP排名靠前的省份如浙江、四川等地中医类医疗卫生资源配置呈现较好的状态，但这种关系并不是绝对成立的，如北京、上海等地RSR评分并不靠前，分别处于第二档和第三档，而处于第一档的甘肃、新疆、四川、重庆均属于西部地区，与以往研究基本一致[14-16]。我国中医类医疗卫生资源配置并非主要分布于经济发达的地区，原因可能是中医药相比西医价格低廉易得，且一些经济欠发达地区如西北地区民族医药资源丰富，当地居民中医药可及性较好，具有得天独厚的中医药资源优势，大部分百姓对中医药认可度高，需求大。

3.2 加大人力物力投入提高中医卫生资源配置效率

我国正步入老年化社会，中医药在慢性病的防治上具有有效、安全、费用低等特点[17]。人民群众对于中医药的需求正在日益增长，而目前我国中医药卫生资源难以满足群众的需求，这一严峻的形势亟待解决。相关部门不仅要加大中医药硬件设施和经费的投入，还要推动中医药人力资源优质、充足、公平地供给。同时，应通过建立人才合理流动机制、提高中医药卫生技术人员的福利待遇等措施吸引和稳定优秀中医人才[18]，促进中医药人力资源在地区内和地区间合理分配。对于偏远的基层中医机构，应提高中医卫生技术人员的专业知识和诊疗水平，促进基层中医服务可及、优化，提高中医药资源配置的公平性。对于有较大的发展潜力和空间的中医类医疗卫生资源分布弱势的地区，政府应该加大对其扶持力度，从不同角度进行中医类医疗资源配置结构的整合和优化，尤其加大覆盖力度，着力提升城镇乡村医疗，使其能在较短时间内达到平均水平，并逐步缩小各地区之间的差异[19];处于全国领先的地区，可以向周边地区推广其成功经验，通过“先富带后富”的方式，帮助中医类医疗卫生资源分布弱势的地区成长。

3.3 因地制宜合理制订区域中医药发展规划

医疗资源作为一种社会福利性的资源，其合理配置不仅靠市场进行优化，各级政府应加大宏观调控力度[20]，通过指令计划和行政手段保障社会医疗资源公平性分配[21]。充分重视不同经济发展水平地区的卫生资源配置差异性，有针对地制订倾斜性政策[22]。除去经济因素外，还要考虑各地区人口差异、文化差异、政策制度差异等因素。因此，政府对中医类医疗卫生资源的管理应该因地制宜，理论结合实际，充分发挥政府的宏观调控作用，优化中医药资源配置，满足人民群众的需求。在未来我国整体医疗资源配置的优化过程中，应注意避免单纯追求医疗机构和住院床位数量的增多或规模的扩大，要坚持因地制宜、优化增量、盘活存量、控制总量、提升质量的原则，以合理调整资源配置结构和提升资源配置质量为主[23]。

3.4 卫生资源配置评价的结果与评价指标的选取密切相关

北京市虽然拥有最高的每万人口中医药人员数和第三高的每万人口床位数，但是每百万人口中医类医疗机构数量较少，考虑北京市中医类医疗机构的数量虽然不多，但是个体体量一般相对较大，而北京市人口较为密集，因此北京市的每百万人口中医类医疗机构数量较少，在进行指标评价时会拉低分数，影响评价结果。因此建议在对卫生资源配置进行评价时，应慎重选取评价指标，尽可能减少偏差。一般的评价方法只能对全国卫生资源配置的大体情况进行分析，但对于群众日益增長的就医需求、就医环境的改善以及就医满意度是否得到提高等方面无法全面体现和进行评价[14]。建议卫生行政部门组织建立全面的卫生资源配置评价体系，为政策制订和规划管理提供科学依据。

本文聚类分析与RSR法的联合运用是从一种新的思路探索卫生资源配置阶梯状分布的方法。从30个地区的配置分布来看，等级划分是基本合理的。聚类分析能将研究对象性质相近的聚为一类，但是却无法区别类别的性质，无法判断其好坏，这对于卫生资源配置评价来说是一种缺陷。但是，综合评价方法中的RSR法综合了各个指标的信息，通过对RSR进行方差分析，能够判别聚类分析结果的优劣。通过这种方法划分各地区卫生资源配置的等级是清晰合理的，能够为卫生管理事业提供新的研究思路和一定的指导。我国未来对于中医药医疗体制改革的重点应该是解决资源分配不平等的问题，努力实现资源公平与科学分配，从而最终达到保障人民群众身体健康的目的[3]。

[参考文献]

[1] 中共中央国务院关于促进中医药传承创新发展的意见[N].人民日报，2019-10-27（1）.

[2] 崔婷婷，熊季霞.基于集聚度的我国中医药卫生资源配置公平性分析[J].中国医院管理，2017，37（7）：18-20，61.

[3] 谭金巍，鲍臻，朱靓，等.我国卫生资源配置的现状分析与探讨[J].中国医药导报，2014，11（34）：149-153.

[4] 彭凯，刘文俊，金晶，等.我国中医人力资源配置公平性分析[J].中国社会医学杂志，2017，34（5）：518-520.

[5] 狄杰斌，邢建民.秩和比法与聚类分析在卫生服务研究中的联合应用[J].泰山医学院学报，2009，30（2）：105-106.

[6] 李贝，林金雄，张招椿，等.广东省医疗卫生资源配置状况分析[J].医学与社会，2019，32（11）：18-22.

[7] 魏万宏，尤家河，周志楠，等.河南省18地市卫生资源配置研究[J].中国卫生资源，2016，19（4）：298-301.

[8] 张云辉，何静，李美婧，等.中医药政策视角下各地区中医类医院卫生资源发展分析[J].中国卫生经济，2019，38（1）：47-50.

[9] 袁磊，曲荟龙，路小娟，等.基于DEA模型的全国中医医院卫生资源配置效率研究[J].中国医药导报，2019，16（36）：165-167，177.

[10] 孙健，王前强，文秋林.基于秩和比法评价广西卫生资源配置现状[J].中国卫生统计，2017，34（3）：488-489， 491.

[11] 何思长，赵大仁，孙渤星，等.基于Topsis法和RSR法模糊联合的医疗联合体实效评价[J].中国医院管理，2016，36（5）：7-9.