安徽省医疗卫生机构服务水平综合评价——基于因子分析和聚类分析方法

秦志勇

(安徽农业大学 理学院，合肥 230036)

随着经济的发展和人民生活水平的提高，人们对健康的关注也越来越高，医疗卫生机构的服务水平直接关系到人民群众的身体健康。目前，我省医疗卫生机构服务水平发展有着很大差异，呈现出发展不平衡不充分的特点。[1]通过选取2017年安徽省16个地市医疗卫生机构医疗服务的供给水平为研究对象，运用因子分析和聚类分析的方法对其进行综合评价，为提高各地市医疗卫生机构服务水平提供依据。

1 各市医疗卫生机构医疗服务水平的因子分析

1.1 指标的确定及数据来源

衡量一个地区医疗卫生机构的服务水平，需要考察多个指标，在进行综合分析比较后，选取了以下8个初始指标：各市医疗卫生机构数(X1)、各市医疗卫生机构人员数(X2)、各市医疗卫生机构床位数(X3)、各市医院出院人数(X4)[2]115、各市人均GDP(X5)[2]208、各市医院病床使用率(X6)、各市医疗卫生财政支出(X7)、各市卫生和社会工作固定资产投资(X8)[2]620-629，各指标的原始数据是来源于《安徽统计年鉴2018》。

不同指标具有不同的量纲，这样会对数据分析结果造成一定的影响，为了消除原始数据量纲不同可能造成的误差，需要对所选指标的原始数据进行标准化。本文采用数理统计中常用的Z-score标准化方法，运用SPSS软件得到标准化后的数据，如表1。

表1 标准化处理后的数据

1.2 适应性检验

进行因子分析前，需要判断所选指标是否适合进行因子分析，运用SPSS软件，对标准化处理后的指标数据进行KMO检验和Bartlett球形检验。[3]

由表2可知，KMO统计量值为0.564>0.5，表明所选指标可以进行因子分析。再由Bartlett’s检验，Sig<0.05可知各变量的独立性假设不成立，故通过了因子分析的适应性检验。

表2 KMO检验和Bartlett球形检验

1.3 确定公共因子数量

通过样本数据求解因子载荷矩阵是提取因子的关键，运用主成份分析法提取因子，得到8个指标变量的变量共同度，结果如下表3所示。

表3 变量共同度

表3给出了8个标准化后的指标变量的变量共同度，可以看出，除了X6、X3的共同度为79%和64.5%，大部分变量共同度在80%甚至90%以上，因子提取效果比较理想。

利用主成份分析法对标准化后全部数据做因子分析，求出相应的特征值，得出所需要提取的公共因子的数量。[4]结果输出如表4。

表4 解释的总方差

从表4可以看出，前3个指标变量的特征值大于1，分别为，λ1=3.425，λ2=2.208，λ3=1.149，并且这3个因子的累积方差贡献率达84.775%。利用最大方差法对因子载荷矩阵进行旋转，3个因子旋转后的累积方差贡献率依然是84.775%，可见，这三个公共因子对各变量的解释能力是较强的。

1.4 因子旋转

将原有变量综合为少数几个因子后，可能造成因子的实际含义不清，为了对公共因子有一个更具有实际意义的解释，因此，需要对因子载荷矩阵进行旋转[5]，结果下表5所示。

表5 旋转后的因子载荷矩阵

从表5可以看出，X8(各市卫生和社会工作固定资产投资)、X5(各市人均GDP)、X3(各市医疗卫生机构床位数)、X2(各市医疗卫生机构人员数)在第一个公共因子上有较大的载荷，说明这4个变量的相关性较强，可以归于一类。这四个变量综合表现了医疗卫生机构医疗资源的多寡，因此，将第一因子命名为“各市医疗卫生机构医疗服务资源因子”；X4、(各市医院出院人数)、X1(各市医疗卫生机构数)、X6(各市医院病床使用率)在第二个公共因子上有较大的载荷，同样可以归为一类，这三个变量综合表现了医疗卫生机构的住院服务体系，因此，将第二个因子命名为“各市医疗卫生机构医疗住院服务因子”；第三个因子仅在指标X7(各市医疗卫生财政支出)上有较大载荷，于是，将第三个因子命名为“各市医疗卫生机构医疗卫生财政支出因子”。

1.5 因子得分

通过成分得分系数矩阵，可以得出三个因子的得分，如表6所示。

表6 因子得分系数矩阵

由上表输出结果可知，三个因子的得分表达式为：

综合得分则是由各因子特征值的方差贡献率和该因子得分乘积的加权和与累计方差贡献率之比确定，即综合得分为：

按照综合得分公式，可计算出安徽省16地市医疗卫生机构医疗服务供给水平的综合得分及排名,见表7。

表7 安徽省16地市医疗卫生机构医疗服务供给水平综合得分及排名

2 聚类分析

通过系统聚类方法，以因子分析得出的因子得分为新的指标，对其进行聚类分析，来分析安徽省16个地市医疗卫生机构医疗服务水平的相似性和差异性。系统聚类结果如图1所示。

图1 聚类树形图

根据图1输出的结果，将聚类结果分为四类，见表8。

表8 最终聚类结果

合肥市单成一类，可以看出合肥市医疗卫生机构的医疗服务供给水平相较于安徽省其他城市是遥遥领先的，其他各市医疗卫生机构医疗服务供给水平与合肥市医疗卫生机构医疗服务供给水平还存在很大差距。分在第二类的各个城市，它们的共同点是第二因子得分比较靠后。为提高这些城市医疗卫生机构的医疗服务供给水平，应该着重于在医疗住院服务方面做出改进，主要在提高病床使用率等方面做出相应改善。分在第三类的各个城市，其相似之处是第一因子得分较低，反映在医疗服务资源上较为匮乏，为改善这些城市的医疗卫生机构医疗服务供给水平，应该在配置医疗资源上采取措施。对于分在第四类的两个城市，其在各方面都应做出相应的改进，在提高这些城市医疗卫生机构医疗服务供给水平上还有很大的改进空间，同时更需要的是做出必需的举措去改变现状。

3 结论与建议

从因子分析来看，经济发展水平较发达的地市，其医疗卫生机构医疗服务供给水平也呈现出较为发达的局势。经济发展水平欠发达的地市，其医疗卫生机构医疗服务供给水平呈现出相对较差的局势。可以看出，各市医疗卫生机构的医疗服务水平与各市的经济发展水平在一定程度上成正比。从聚类分析结果来看，分在同一类的地市，在建设医疗卫生服务的某一方面的发展情况较为相似。从总体来看，合肥市医疗卫生服务水平遥遥领先，而经济欠发达地区落后差距很大，不同地市间医疗卫生机构医疗服务供给水平发展很不均衡。

综上，给出如下建议。首先，经济发展水平对各地市医疗卫生机构医疗服务水平有着显著影响，经济落后的地市应加快经济发展，增加财政收入，为医疗卫生事业投入更多的财力，同时引入更多的医疗卫生人力资源。也要鼓励、支持和引导社会资本参与各市医疗卫生机构医疗服务事业，为当地的医疗卫生建设提供财力支持。其次，进一步完善医疗服务体系，构建合理方便的医疗服务网络，增强卫生服务能力。最后，政府要进一步完善医疗卫生财政转移支付制度，优化医疗卫生财政转移支付结构，以缓解不同地市医疗卫生机构医疗服务供给水平之间的差异，实现各市医疗服务水平均衡发展。