一种医疗卫生事业服务水平评估模型——以云南省为例

杨春柳 ，杨 燕，姚 波 ，姜 迪 ，马 军 ，叶 波

(1. 昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南 昆明 650500；2. 云南省科学技术院，云南 昆明 650501；3. 昆明理工大学计算中心，云南 昆明 650500)

0 引言

医疗卫生事业服务水平的发展推动 21世纪人类健康进步，各国卫生与健康发展实践已经充分证明了这一点[1]。医疗卫生事业服务水平是评价医疗卫生机构自身功能与价值的主要指标，也是医疗卫生事业正常开展的基础[2]。医疗卫生事业是人民群众生活的基本保障，我国政府致力于改善医疗卫生事业服务水平，提高医疗卫生事业服务绩效，坚持以人为本的服务宗旨和理念要求，以达到维护居民健康的目的[3]。因此，对各州市医疗卫生事业服务水平进行评估具有一定的实际意义。

目前国内外学者对医疗卫生事业服务水平的研究一方面是从政府财政支出的角度出发，另一方面是从患者感知来主观评估医疗卫生事业服务水平。文献[4]对重庆市医疗卫生机构的2项投人指标（病床数和卫生技术人员数）和2项产出指标（入院人数和总诊疗人次数）采用数据包络分析（DEA）方法中的BCC模型进行服务水平评估。文献[5]利用 2000年人口普查中各地区人口的平均预期寿命作为产出指标，将千人病床数、千人卫生技术人员数等作为投入指标评估医疗卫生服务效率，文献[6]根据患者感知服务质量的内容指标勾勒出以患者为中心的医疗卫生事业服务质量的评估模型。但上述研究均具有一定的局限性，使用的评估指标单一，未能从多角度考虑影响服务水平的因素，导致对服务水平评估不准确。基于患者感知服务质量进行评估没有准确的数据支持，评估具有主观性。进一步，文献[7]和文献[8]采用专家咨询法和问卷调查法确定评估指标的权重，专家咨询法和问卷调查法消耗时间大，效率低，缺乏一定的客观性。

根据上述评估模型存在的问题，本文在充分考虑各州市医疗卫生事业服务水平的影响因素的基础上遵循指标选取原则，选取医疗资源配置、诊疗服务效果、财政投入三个方面下的14个评估指标，由评估指标的概率分布计算信息熵值，得到相应的指标权重，进而建立医疗卫生事业服务水平的加权综合评估模型，为医疗卫生事业的发展和评估提供了有利依据。

1 数据与方法

1.1 数据描述

本文数据来源于2013～2018年云南省各州市公共医疗卫生事业机构、统计年鉴、云南省统计局、云南省妇幼卫生常规年报、云南省卫生健康委员会等官方网站。

由于采集到的数据量纲不统一，数据之间缺乏可比性，因此采用文献[9]极差归一化的方法对数据进行标准化处理，将所有指标的数值转化为相对值，解决各项不同指标值的同质化问题[10]。正负向指标所代表的含义不同，正向指标数值越高越好，负向指标数值越低越好。

正向指标：

负向指标：

式（2）中，i为地区（i=1, 2, 3,…,n），j为指标（j=1, 2, 3,…,m）；xj为第j个指标；xij为第i个地区的第j个指标；yij为第i个地区第j个指标标准化后的值；min(xj)为第j个指标的最小值；max(xj)为第j个指标的最大值。

在本文中，选取 14个评估指标对云南省 16个州市的医疗卫生事业服务水平进行评估，即评估指标m=14，州市n=16。

1.2 方法

1.2.1 医疗卫生事业服务水平评估指标选取

医疗卫生事业服务水平评估指标体系是把相互关联或相互作用的一组要素，通过识别、确定、加权和评价等步骤，建立他们之间数量、进展和价值的关系[11]。由于不同的评估指标体系得到的评估结果会不同，为了得到的评估结果具有真实性、有效性和科学性，本文充分考虑各州市医疗卫生事业服务水平的影响因素，并且遵循实用性、全面性、代表性、灵敏性和科学性的指标选取原则，从医疗资源配置、诊疗服务效果和财政投入三个方面选取 14个指标来评估医疗卫生事业服务水平：（1）每万人拥有医疗机构数Y1；（2）每万人拥有床位数Y2；（3）每万人拥有医疗卫生事业人员数Y3；（4）职业及助理医师占医疗人员的比例Y4；（5）公立医院占比Y5；（6）一级医院占比Y6；（7）二级医院占比Y7；（8）三级医院占比Y8；（9）医师平均诊疗人数Y9；（10）出院者平均住院日Y10；（11）诊疗人数占全省比例Y11；（12）孕产妇死亡率Y12；（13）政府投入人均卫生费用Y13；（14）财政投入占总收入比例Y14。建立如表1所示的评估指标体系。

表1 医疗卫生事业服务水平评估指标体系Tab.1 Evaluation index system of medical and health service level

1.2.2 医疗卫生事业服务水平指标权重

评估指标对被评估对象的重要程度用权重来反映，权重的客观程度决定了评估结果的科学与否，确定指标权重的方法主要包括主观赋权法和客观赋权法两种，主观赋权法包括问卷调查法、专家咨询法[8]等，客观赋权法主要有层次分析法和熵值法[13]等。与主观赋权法相比，客观赋权法避免了主观因素的干扰，结果较为客观可信。因此本文选用熵值法[14]对各指标赋权，具体计算过程如下：

首先，计算第i个地区第j项指标占该指标的比重，其表达式为：

其次，根据信息论中信息熵的定义，计算一组数据的信息熵：

式（4）中，ln(·)为自然对数。

最后，根据计算所得的各个指标信息熵E1,E2,…,Em，可得各个指标的权重为：

1.2.3 医疗卫生事业服务水平评估模型

基于与医疗卫生事业服务水平相关的若干评估指标及各指标权重向量，可得到医疗卫生事业服务水平的加权综合评估方法表达式为：

式（6）中，Wj为各指标的权重，Yj为各指标归一化处理后的数值，G为医疗卫生事业服务水平的评分。评分越高，说明其服务水平越好；反之，说明服务水平越差。

1.2.4 医疗卫生事业服务水平评估模型

基于以上对评估指标、权重和加权综合评估方法的分析，建立如图1所示评估模型，实现对医疗卫生事业服务水平的评估[14]，具体步骤如下：

图1 医疗卫生事业服务水平评估模型Fig.1 Medica l and health service level evaluation model

Step.1 选取Y1、Y2、…、Y13、Y14共 14个评估指标，并对指标数值进行极差归一化处理得y1、y2、…、y13、y14。

Step.2 由标准化评估指标的概率分布计算信息熵值，得到相应的指标权重。

Step.3 建立加权综合评估方法，根据该方法得到各州市医疗卫生事业服务水平评分，实现对服务水平整体评估。

2 实例分析

为了验证所建立的针对各州市医疗卫生事业服务水平评估指标和评估模型的合理性，本文采用2013～2018年的数据，对云南省各州市的医疗卫生事业服务水平进行分析。在对服务水平进行评估前，为使采集到的数据具有可比性，使用式（1）（2）对其进行标准化处理，得到2015年各评估指标的标准化数值如表2所示。

表2 云南省各州市2015年各评估指标标准化数值Tab.2 Standardized values of evaluation indicators in each city in Yunnan Province in 2015

从表 3可知，评估指标孕产妇死亡率（Y12=0.1487）对医疗卫生事业服务水平影响最大，政府投入人均卫生费用（Y13=0.1102）次之，指标每万人拥有医疗机构数（Y1=0.0378）和职业及助理医师占医疗人员的比例（Y4=0.0215）对服务水平的影响相对较小，所以评估指标如何选取对最终的评估结果影响较大。

基于MATLAB平台搭建服务水平评估模型，采用标准化后的数值根据式（3）（4）计算数据的信息熵，再由式（5）求解出本文选取的评估各州市医疗卫生事业服务水平的指标权重如表3所示。

表3 通过熵值法计算得到的各指标权重Tab.3 The weight of each index calculated by entropy method

利用云南省各州市2013～2018年各指标标准化数值和指标权重值，如表2、3所示；根据式（6）可计算得云南省各州市2013～2018年医疗卫生事业服务水平评分，进行排序，结果如表4所示。对表 4横向分析可知，云南省各州市 2013～2018年医疗卫生事业服务水平都有提高，其中前面 6个州市和后面7个州市的发展比较稳定，但是中间的文山州、保山市和昭通市的排名有轻微变化，如表中红色标出的排名。也就是，服务水平好的地区一直保持较好的状态，服务水平差的地区一直比较落后，而中间的文山州、保山市和昭通市由于生产总值相近，服务水平评分容易受到各项指标变化的影响，所以排名发生变化。纵向分析可以发现各州市评分都有差距，昆明市评分始终较高，迪庆州、怒江州的服务水平始终较低，昆明市与怒江州的评分差距最大达到了 0.4991。综上所述，云南省各州市的医疗卫生事业服务水平发展不平衡。

为了分析云南省各州市医疗卫生事业服务水平存在较大差距的深层次原因，统计了云南省各州市2013～2018年的生产总值，结果如表5所示。表4和表5对比分析发现云南省各州市医疗卫生服务水平评分排名与生产总值排名基本一致，经济发展较好的地方服务水平也较好，由此可知医疗卫生事业发展与当地的经济发展水平密切相关。

表4 2013～2018 年云南省各州市医疗卫生事业服务水平评分及排名Tab.4 Scores and rankings of medical and health services in various cities in Yunnan Province from 2013 to 2018

表5 云南省各州市2013～2018年生产总值排名Tab.5 Ranking of cities in Yunnan Province in terms of GDP from 2013 to 2018

3 总结

本文针对各州市医疗卫生事业服务水平的问题进行研究，采用极差归一化方法对所搜集的数据进行标准化处理，熵值法确定各指标对应的权重，建立加权综合评估模型。基于云南省各州市2013～2018年的实际数据，对所建立的模型进行验证和分析，得到以下结论：（1）随着国家以及各州市医疗卫生事业的重视，以及医疗卫生体制改革的不断深化，云南省各州市医疗卫生事业服务水平不断提升。（2）由于各地区经济发展状况、地理环境、人口数量、医疗机构数量等存在较大差异，因此不同地区医疗卫生事业服务水平发展不平衡。（3）服务水平与经济发展正相关，经济发展较好的州市服务水平也相对较好。

针对如何改善云南省各州市医疗卫生事业服务水平，以及发展不平衡的现状提出以下建议：（1）针对各州市服务水平发展不平衡的现状。政府应适当加大对经济落后地区例如临沧市、迪庆州和怒江州医疗卫生事业的财政投入，提高其医疗卫生服务发展水平。（2）重点加强各州市县级医院、乡镇卫生院和边远地区卫生室的医疗卫生建设，从基层解决服务水平的问题。（3）对于医疗卫生事业发展较落后的地区例如临沧市、迪庆州和怒江州，政府需要投入更多的人力资源，例如，职业医师，职业护理人员等。（4）昆明市、曲靖市、玉溪市等发展较好的地区需要加强支援贫困地区医疗卫生事业的发展，帮助其提高医疗水平和服务能力。