我国中医药健康产业竞争力评价研究

孙 宁，郭东辉，计承斌，马方菊

(辽宁中医药大学经济管理学院，辽宁 沈阳 110847)

近年来，全球健康产业蓬勃发展，正以高达25%-30%的年增长率，成为推动世界经济发展的强大动力。世界知名经济学家保罗·皮尔泽将健康服务产业称为继IT产业之后的全球“财富第五波”[1]。发展健康产业，是医学模式转变的内在要求，是老龄化社会的客观需要。党的十九大提出的“实施健康中国战略”，是以习近平同志为核心的党中央从长远发展和时代前沿出发，作出的一项重要战略部署。健康是美好生活的最基本条件，因此要“把人民健康放在优先发展的战略地位”，整合健康资源、健康产业，建设人人共建共享的健康中国。它基于人民对美好生活的需求，旨在全面提高人民健康水平、促进人民健康发展。

中医药植根于中华民族文化，在数千年的发展过程中，不断吸收和融合各个时期先进的自然科学、人文科学和哲学思想，强调整体把握健康状态，注重个体化，突出治未病，治疗方式灵活，养生保健作用突出，对维护人类健康发挥着重要的和独特的作用。在健康中国战略大背景下，我们更应充分发挥中医药防病治病的独特优势和作用，让这一中华文明瑰宝焕发新的光彩，为增进人民健康福祉作出新贡献。

党的十八大以来，国家相继出台了《中华人民共和国中医药法》《中医药健康服务发展规划(2015—2020年)》《国务院办公厅关于促进医药产业健康发展的指导意见》《中医药发展战略规划纲要(2016—2030年)》等一系列政策文件，开启了依法发展中医药事业的新征程。党的十九大提出“要为人民群众提供全方位全周期健康服务。”李克强总理指出，中医药健康产业承载着更加重大的责任使命，要引导和支持健康产业加快发展。中医药学作为我国医药卫生体系中独特的组成部分，在国民经济和社会领域拥有原创性科技优势、巨大的经济潜能及重要的文化和生态优势，中医药健康产业已成为国内各省区重点发展的领域。

中医药健康产业是新兴产业，目前在我国还处于初级发展阶段，是现代服务产业转型升级的新亮点。因此，可研究、可探讨的问题较多，对其研究也具有重要的理论及现实意义。本文将我国传统医学——中医药作为技术手段，与健康产业结合，实现跨学科的交叉融合[2]，并依据波特钻石理论，构建中医药健康产业竞争力评价指标体系，对我国31个省份的中医药健康产业进行实证分析，运用统计分析方法，分析评价我国中医药健康产业的区域竞争力水平。

1 竞争力评价分析模型构建

在产业竞争力研究领域，最具有代表性的是由美国著名学者迈克尔·波特提出的“波特菱形理论”，即波特钻石模型理论。波特认为，决定一个国家的某种产业竞争力的关键在于4个基本要素和2个辅助要素。波特将4个基本要素构成一个菱形，认为当某行业或行业内各个部门的菱形条件处于最佳状态时，该产业或企业取得成功的可能性最大[3]。在这四大影响因素之外还存在另外两大变数：机遇和政府。这是另外两个能对菱形模型产生重要影响的变量。以上六大要素构成了完整的波特菱形模型。本研究以波特钻石模型为理论指导，从要素指标、需求指标、相关产业发展和政府4个维度来选择具体指标。由于“企业战略”和“机遇”难以量化，故实证研究中不予考虑。在选择确切的指标时，不仅要考虑到数据之间的共线相关问题，更要考虑到数据的可获得性、可操作性[4]，本文借鉴相关理论研究成果，结合自身数据获取的实际情况，选择以下数据变量作为实证分析的主要研究内容，见表1。

表1 中医药健康服务产业竞争力评价指标体系

1.1 研究方法及数据来源

选取全国31个省级行政区域(不含港澳台地区)作为研究对象。通过波特钻石模型筛选评价指标，构建竞争力评价指标体系，运用因子分析方法，将指标体系中具有错综复杂相关关系的变量进行“降维”简化结构，用少数几个“抽象”的变量，即几个公因子来表达原有的数据信息。以公因子的贡献率为权数对筛选出的因子值进行加权求和，从而得到综合评价值。以计算出的各因子得分作为新变量，进行层次聚类分析，将竞争力水平接近的省级区域聚为一类，可以进一步分析和评价我国中医药健康产业的区域竞争力水平。

指标体系中的相关数据主要来源于《中国卫生健康统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国中医药年鉴》及省级区域的地方统计年鉴。为统一数据年份，文中各项指标均采用2018年数据进行分析。

1.2 数据处理及结果

1.2.1 因子分析及结果

首先对指标数据进行Pearson相关分析，从相关系数矩阵来看，大多数变量相关系数较高，表明各指标之间存在较多的信息重叠，能够提取公因子，适合进行因子分析。进一步进行KMO和Bartlett检验，检验结果显示，KMO值为0.774(>0.7)，球形检验显著性水平为0.000(<0.001)，表明指标变量可以进行因子分析。

调用SPSS“分析”菜单下的“降维”选项，进行因子分析，对中医药健康服务产业竞争力指标数据建立因子分析模型。使用主成分分析法抽取公因子，以特征值大于1及方差累计贡献率接近80%作为提取公因子的标准。为了使每一个变量只在一个公共因子上具有较大的因子载荷，采用方差最大正交旋转。选择回归法将因子得分保存为变量。依照总体方差解释表，前两个主成分的特征值均大于1，且两个主成分的方差累计贡献率达到79.571%，说明前两个主成分较好地表达了总体信息，能够保留原始变量近80%的信息水平，具有较好的代表性(见表2)。

1.2.2 因子旋转与命名

为便于对提取的公共因子进行解释，采用方差最大正交旋转，表3为旋转后因子载荷矩阵。由表3可知，公共因子F1在分地区中医医疗机构卫生技术人员数(X1)、分地区政府卫生总费用(亿元)(X11)、分地区中医类医疗机构床位数(X3)等指标上具有较大的载荷，说明中医药健康产业的基础设施水平、政府的支持力度、人力资源水平对公因子F1的影响较大，可以将其命名为资源与政策因子。公共因子F2在分地区居民人均可支配收入(元)(X4)、城镇居民人均医疗保健支出(元)(X5)指标上载荷技术较大，这两个指标凸显出人们生活水平的提高改善对于中医药健康产业的巨大需求，因此，可以将其命名为经济发展与需求因子。

表2 总体方差解释表

表3 旋转后因子载荷矩阵

1.2.3 因子得分

在因子分析框架下，将因子得分以回归法保存为新变量，由此可得到两个公因子的得分函数，据此可以算出不同省市各公因子得分。以公因子旋转后的贡献率为权数对筛选出的因子值进行加权求和，从而计算出各省市的综合得分。

计算公式为：

F=(58.485*F1+19.276*F2)/79.761

各公因子和综合因子得分及排序见表4。

1.2.4 因子得分的聚类分析

将研究对象的公因子得分作为新变量，调用SPSS“分析”菜单下的“分类”选项，进行层次聚类分析，聚类方法选择组间平均链锁距离法，区间距离选择平方欧式距离，绘制成树状图输出(见图1)。依据聚类分析图谱，全国31个省市可以划分为四大类。分别是：显著优势区、一般优势区、一般劣势区及显著劣势区。

图1 因子得分聚类分析图

表4 省域中医药健康服务产业竞争力各因子得分及排序

1.3 研究结论

依据表4中的综合得分F值，计算出31个省市综合得分的平均值，各组平均分都大于总均值，则为具备竞争力的竞争优势区；若平均分都小于总均值，则为竞争劣势区。依据因子分析及层次聚类分析结果，将31个省市依据竞争力的强弱分为四类地区，即显著优势区、一般优势区、一般劣势区及显著劣势区[5]。

1.3.1 显著优势区

处于显著优势区的是山东、广东、江苏、四川、浙江及河南6个省份。这6个省份在资源和政策因子排名中位居前列，综合得分平均值为1.264，在四组中遥遥领先，这充分表明该组中的地区是中医药健康产业竞争能力最强的区域。从指标数据来看，山东、广东、江苏等省份要素资源丰富，基础设施完备、产业基础夯实，政府政策扶植力度较大，在中医药从业人员数、中医类医疗卫生机构数、中医类医疗机构床位数、政府卫生总费用支出等多项指标上处于绝对优势，具备其他地区无法比拟的优势条件。

1.3.2 一般优势区

处于一般优势区的仅有上海、北京和天津3个直辖市。该组城市在经济发展与需求因子中均排名领先，而在资源与政策因子中排序居中，综合得分平均值为0.3729。上海、北京、天津3个直辖市经济发展迅猛，中医药发展的历史底蕴丰厚，但通过因子分析和聚类分析的结果看，其竞争力仅处于一般态势水平，仔细分析数据指标后发现，体现中医药健康产业基础设施和生产要素指标均为总量指标，3个直辖市同显著优势区的省份相比必然有差距，也就合理地解释了上海、北京、天津3个直辖市处于一般优势区域的原因。

1.3.3 一般劣势区

共17个省份处于一般劣势区，情况也略显复杂。根据聚类输出结果可进一步将其细分为三类。第一类包含湖南、河北、湖北、安徽4个省份。这些省份的综合得分平均值为0.3208，伴随经济的深入发展，居民生活水平的日益改善，人们对健康需求的进一步增强，必然能够推动这些区域中医药健康产业的快速发展，这些省份跨入到竞争力一般优势区域指日可待。第二类包含辽宁、重庆、吉林、黑龙江、内蒙古及陕西6个省份，其综合得分平均值为-0.2872。第三类包含福建、江西、广西、山西、甘肃、云南及贵州7个省份，其综合得分平均值为-0.3514。这些省份的综合得分均为负值，且其中绝大多数的省份在资源和政策因子、经济发展和需求因子得分均为负数。

1.3.4 显著劣势区

该组包含新疆、宁夏、海南、青海、西藏5个省份，综合得分分别为-0.7936、-1.0312、-1.0452、-1.0987、-1.4082，综合得分均值为-1.0754，在四组中最低。这些省份在公因子F1、公因子F2及综合得分均为负数，说明这些省份的中医药健康服务产业的竞争力严重不足。由此可见，中医药基础设施、资源的匮乏，政府相关支持政策的缺失，相关支撑产业的薄弱，经济发展动力和人们需求不足，是造成该组省份竞争力不足的主要因素。

2 启示及建议

中医药健康产业内涵丰富，形式多样，包括中医养生保健服务、中医医疗服务、康复服务、养老服务、文化旅游服务、对外服务贸易等方面，各地区应结合自身的特色及优势，合理布局，统筹发展，因地制宜地做好发展规划。

2.1 显著优势区——拓宽中医药健康产业的发展路径

该地区的优势得益于其夯实的产业基础及政府对中医药健康产业的高度重视。在今后的发展中，想要保持其原有优势，就应不断拓宽中医药健康产业的发展路径。

该地区经济较为发达，中医药文化发展历史底蕴深厚，人文资源丰富，如：江苏省是中医学吴门医派以及孟河医派的发源地，“国医大师”人数居全国之首。广东省是岭南学派发源地，岭南中医药文化内涵丰富、独具一格。此外，山东、广东、江苏、四川、浙江及河南几个省份旅游资源十分丰富，既拥有名山大川、养生温泉等自然景观，与中医药有关的文化遗产、名胜古迹等人文景观亦不占少数。在继续保持其原有优势的基础上，进一步弘扬中医药文化，发展中医药文化旅游产业，将自然要素和人文特色相结合，开发中医药文化旅游服务产业，为中医药健康产业的长足发展增添新的活力。

2.2 一般优势区——打造大健康产业集群

该地区的3个直辖市，其经济发展实力显而易见，中医药发展的历史底蕴也较为深厚，在今后的发展过程中，如果做到扬长避短、巩固优势、弥补劣势，跻身竞争力显著优势区指日可待。充分发挥天津鹤年堂、北京颐生院的引领示范作用，形成以中医康复、中医养生保健为主体，打造大健康产业集群。在发展医疗卫生服务的同时，同步配合发展老年护理服务，推行“医养结合”，加强对健康管理、养老护理和商业健康保险服务业的政策支持，鼓励引导企业和个人兴办健康管理公司、养老护理机构[6]。中医药健康产业是一个有机整体，其子系统的协同发展才能推动中医药健康服务产业竞争力的稳步提升。

2.3 一般劣势区——完善规划、加大财政扶持力度，做好人才培养

该地区省市众多，整体竞争力处于相对劣势，一方面是缘于资源和政策因子的影响，另一方面是由于经济发展与需求因子的影响。

从资源和政策因素角度出发，政府应该完善中医药健康产业的战略规划和建设规划，为中医药健康产业的科学发展进行顶层设计及区域规划。此外，可以从细微处入手，比如说进一步加大财政扶植力度，加大对卫生医疗领域的投入，对中医药健康类的相关企业在税收方面给予适当优惠，解决中医药健康产业发展的瓶颈问题。对于前期投资较大，投资周期较长，具有公共服务性质的医疗卫生服务业和养老护理服务业增大政府资金支持力度，促进其健康发展，使其与经济社会的多项领域融合发展。

人才是推动中医药健康产业发展的核心动力，首先要培养出符合中医药健康产业发展的专业性人才，以对中医药健康服务能力的培养为宗旨，发展中医药康复、养生保健、健康管理等特色项目，形成应用、复合型中医药健康人才培养的全方位全周期覆盖[7]。在做好人才培养工作的同时，如何防止人才外流，扩大充实卫生技术人员队伍建设更是关键问题所在。建立起完善的晋级上升通道、切实推行绩效工资改革，制定科学合理并具备可操作性的绩效考核体系，完善薪资待遇及做好人才的培养工作是留住人才的关键。

从需求角度出发，可以加强宣传，增强民众对中医药知识的了解与认可，使得中医药健康产业能够在养生保健、康复医疗、中医特色养老等领域大展拳脚，充分展示中医药“简、便、廉、验”的特点，让民众通过亲身体验、亲眼所见、亲耳所闻等方式感受中医药文化的博大精深，体验中医药养生保健的独特魅力。

2.4 显著劣势区——发挥政府的龙头枢纽作用，大力发掘特色资源

该地区涵盖的省份都处于我国的中西部地区，经济发展相对滞后，中医药健康产业的发展基础也较为薄弱。在摆脱中医药健康产业竞争力劣势的过程中，必须发挥政府的龙头枢纽作用。政府在规划中医药健康产业发展的同时，加强对中医药健康产业的政策扶持及财政支持，积极培养和引进医疗卫生行业人才，促使医疗卫生服务不断向专业化、深入化发展。此外，显著劣势区应大力发掘特色资源，加强特色资源的开发利用。如，新疆、西藏、青海、宁夏等省份可以增强中医药和民族医药的联系，促进中医药健康产业与民族医药产业的协同发展。海南省可以依托其丰富的旅游资源，开发中医养生、疗养等特色旅游项目，实现中医药加旅游产业的一体化发展。