基于解释结构模型的血荒影响因素研究*

胡欢庆， 周愉峰

(1.重庆工商大学 国家智能制造服务国际科技合作基地，重庆 400067；2.重庆工商大学 重庆市发展信息管理工程技术研究中心，重庆 400067)

0 引 言

“血荒”指的是血液偏型或血库的供血量严重不足，而呈现告急的现象[1]。近年来，国内众多城市的医疗机构临床用血紧张，血荒现象日趋严重。2006—2009年，全国多个省市出现季节性血荒；2010—2014年，北京、重庆、深圳、上海、杭州、青岛、威海、昆明、南京、成都等地出现不同程度的血库告急；2015年以来，血荒之灾波及全国，多地出现10年来最严重的血荒[2]。重庆市血液中心甚至启动一级预警，持续血荒达到顶峰。目前，全国范围内的血荒，已从过去阶段性、季节性逐步向常态性、长期性转变，并且由突发事件缺血转为临床、急诊缺血并存[3]。

血液是患者生存的“燃料”，及时、充足的血液供应对于保障健康、挽救生命具有至关重要的作用。血荒可能引发的后果极其严重。血荒首先直接影响患者能否得到及时治疗。其次，血荒对突发事件的化解能力构成隐患。最后，血荒容易演变成“血慌”，造成继发性的社会恐慌。因此，纾解我国血液紧缺困境，提高血液保障水平以满足临床用血需求，具有重大的现实意义。

长期以来，国内外许多学者对血液供应链的相关问题进行了大量研究。常规环境下的血液供应链研究最早源于Millard[4]在血液库存管理问题中应用工业库存模型。此后，血液库存问题研究进入高峰期，Nahmias[5]、Gregory和Prastacos[6]回顾了20世纪90年代以前的血液库存文献。Pirabán等[7]综述了2018年以前的血液供应链管理文献。也有一些研究者针对地震等突发事件研究了应急血液供应链管理问题。例如，周愉峰[8-9]、王恪铭等[10]研究了应急血液采集、库存、调剂等决策优化问题。

近年来，随着血荒问题的严峻化，部分研究者开始对血荒现象及其成因与对策等问题进行了研究。在血荒对策研究方面，马琳[11]认为：化解血荒难题的关键在于建立无偿献血长效机制，重点是鼓励更多的人，特别是公务员群体和医务人员群体加入献血队伍。王智博[12]、景军[13]、白彦锋[3]等持有相似的观点，他们分别从不同视角分析了无偿献血存在的问题。殷群、连斌[14]则认为：血荒治理的有效路径应该是政府、采供血机构、社会公众等共同参与的多元治理。孙开功[15]从提升献血服务质量的角度，提出若干对策来提高我国的人口献血率，化解各地出现的血荒。Wang等[16]建立了一种基于库龄的血液转运策略以应对血液短缺问题。在血荒影响因素的分析方面，李丽明[17]分析了血液供应紧张的原因主要有：需求增大、用血不合理以及献血率下降。文献[3]和文献[13]等认为无偿献血招募困难是导致血荒的主要因素。Yenework 等[18]通过问卷调查，得出献血知识的匮乏、态度以及行为是导致献血率过低、血液供应不足的主要因素。Feng[19]认为供血不足的主要原因是激励机制不完善、信任危机、供应不足和基础薄弱等因素。

综上所述，已有大量文献研究了血液供应链相关问题，也有一些文献研究了血荒的成因、治理对策等问题，但已有研究对血荒的成因及其体系结构的探索尚待深入。例如，血荒各影响要素之间存在什么样的逻辑关系？血荒的影响因素体系呈现什么样的系统结构？在众多影响因素中，哪些是表层因素？ 哪些是中层因素？哪些是深层因素？

解释结构模型(Interpretive Structural Modeling， ISM)是研究复杂要素间关联结构的一种专门研究方法。它能够利用系统要素之间已知的零乱关系，揭示出系统的内部结构。ISM通过图形和矩阵描述各种已知的关系，再通过矩阵运算，推导因素的层次关系及系统结构。血荒影响因素众多，要素之间的关系复杂且结构不清晰，应用ISM研究其体系结构具有良好的适用性。鉴于此，本文基于ISM研究血荒的影响因素及其体系结构，以解答上述问题。

1 基于ISM的血荒影响因素系统分析

ISM是一种分析复杂社会经济系统问题的概念模型。它可以把模糊不清的思想、看法转化成直观的具有良好结构关系的模型。其主要特点就是能把复杂的系统分解成若干子系统，通过经验、知识以及计算机辅助，最终将系统构造成一个多级递阶的结构模型。ISM适用于血荒成因系统这样的变量众多、关系复杂且结构不清晰的系统分析。

血荒由两个直接因素导致：一是血液供应不足，二是血液需求量太大。其中导致血液供应不足的主要因素包括：献血率不高而导致的采血量过少、血液报废率过高、血液调配不力、用血需求不平衡、寒暑假和春节这类季节性因素所导致的血液短缺等。同时献血率不高又受自身健康状况、社会环境、献血宣传力度、激励机制以及献血渠道过于单一、文化观念(如中医气血论等)、无偿献血者的流失、献血条件过于严格、献血后出现不良反应、血站形象影响民众信任度等因素的影响。需求量大主要包括：经济发展所带来的医疗技术的迅速发展、医疗需求的不断提升、医务人员的不合理用血以及自然灾害的发生等。各因素之间同时也存在相互影响的关系，例如，不合理用血也可能导致血液的报废率过高；人员的跨区域流动也可导致用血需求的不平衡；缺乏血液调度和调节机制可能导致血液调配不力；自然灾害的发生也会影响社会环境和经济发展水平以及导致人员跨区域流动和就医需求的提升等。

由于影响因素众多，且因素之间相互关联，关系复杂，为了理清层次关系，并分析因素影响度，采用ISM进行研究。

(1) 要素关系的分析及邻接矩阵的建立。首先，基于文献研究与问卷调查，得到影响血荒的26个主要因素，分别记为Si(i=1,2,3，…，26)。S1-S26分别表示：供应不足、需求量大、经济发展水平、就医需求提升、献血率不高、健康状况、社会环境、献血宣传力度、激励机制、血液报废率高、信息不透明、献血渠道单一、血液调配不力、不合理用血、自然灾害、文化观念、用血返还不便利、无偿献血者的流失、人员跨区域流动(供给不稳定)、用血需求不平衡、季节性血液短缺、缺乏血液调节和调度机制、献血条件严格、血站形象、献血后不良反应、民众信任度。然后分析出各要素之间的关系，建立表1所示的要素关系表。用F表示Si行的要素对Si列的要素有影响。

表1 要素结构关系表Table 1 Element structure relation table

根据要素关系表，可以得到用“0”和“1”表示要素关系的邻接矩阵A，如图1所示。

(2) 求出系统的可达矩阵M由邻接矩阵A可知，可达矩阵M为26×26阶方阵，采用MATALB分别计算(A+I)2、(A+I)3以及(A+I)4，根据布尔矩阵运算法则，将所有要素均使用“0”和“1”表示，发现(A+I)3=(A+I)4=M。因此，求得可达矩阵M=(A+I)3=(A+I)4，如图2所示。

(3) 对可达矩阵进行区域分解和级间分解。首先，列举出所有可达集合R(Si)和先行集合Q(Si)的值，见表2。再根据要素之间有无直接关系进行行列变换。发现，S1和S2与S4、S5、S10、S13、S20、S21之间有直接联系，S3和S15有直接关系，因此将有关联的排列在一起。再根据ISM计算法，对每行因素中含有“1”的个数进行排列，变换可达矩阵M后，得到新矩阵M′。

表2 可达集合、先行集合表Table 2 Accessible set and preemptive set table

再次观察M′发现，除了S4、S5、S10、S13、S20、S21紧密相连外，S8、S12、S14、S16、S18、S19、S22、S23、S26相互之间是有直接关系的，S11、S17、S24、S25等因素之间也是有直接关系的，S6、S7、S9之间也直接相关。因此，接下来对M′进行区域分解。根据得到的上三角矩阵，基于内部因素区域的关系划分，求出最少边可达矩阵R={S|M′=S2,min{e}}，其中，e是边的个数。最少边可达矩阵R保持了可达性，表现为M′中对角线上的每个单位矩阵，如图3所示。

利用区域分解进行级间分解，并绘制出递阶有向图。区域分解之后，M′对角线上所划分的每个单位矩阵(图3中方框所示)，它们所对应的全部行因即为一个递阶结构层次。可以发现，变换后的可达矩阵M′被分成6个层次，说明血荒现象的影响因素大致分为6层。各层之间的层次关系形成了有一定逻辑关系的影响因素链，由此，绘制出递阶有向图，如图4所示。

(4)基于递阶有向图分析模型。从图4递阶有向图可以看出“血荒影响因素分为6个层次。

第1层影响因素为供应不足(S1)和需求量大(S2)，这是导致“血荒”现象出现的最直接原因。

第2层影响因素为就医需求提升(S4)、献血率不高(S5)、血液报废率高(S10)、血液调配不力(S13)、用血需求不平衡(S20)以及季节性血液短缺(S21)6个因素。这些因素对第1层因素有着直接影响，是“血荒”现象出现的浅层原因。

第3层影响因素为献血宣传力度(S8)、献血渠道单一(S12)、不合理用血(S14)、文化观念(S16)、无偿献血者的流失(S18)、人员跨区域流动(供给不稳定)(S19)、缺乏血液调节和调度机制(S22)、献血条件严格(S23)、民众信任度(S26)这9个因素，其对第2层因素有着直接影响，是导致“血荒”现象出现的中层影响因素。

第4层影响因素为信息不透明(S11)、用血返还不便利(S17)、血站形象(S24)、献血后不良反应(S25)这4个因素。它们对第3层因素有着直接影响，是导致“血荒”现象的深层影响因素。

第5层的健康状况(S6)、社会环境(S7)、激励机制(S9)和第6层的经济发展水平(S3)、自然灾害(S15)这5个影响因素，是导致血荒现象的最深层影响因素。

2 结束语

血荒对伤员的输血保障和生命安全构成了极大的威胁。厘清血荒成因是解决血荒的初始条件。以分析“血荒”影响因素为目标，构建ISM模型，建立具有一定逻辑关系的影响因子递阶有向图，分析出各因素对血荒影响程度。

结果表明，导致血荒的影响因素众多，主要分为6个层次、4个层级，分别为浅层、中层、深层、以及最深层。其中，影响献血率而导致供应不足因素的有11个。由于我国血液的唯一来源渠道是志愿者无偿献血，因此献血率低是目前血荒的最重要影响因素。献血率低又受到一系列中层和深层因素的影响。因此，提高无偿献血率，并非短时间内就可实现，需要建立一系列的献血招募长效机制，营造更加公平、完备、顺畅、透明的血液保障体系与社会环境。