重大疫情应急血液协同保障绩效评估

王丽华 李志

摘  要：为提高疫情下我国血液保障能力，研究应急血液协同保障绩效评估问题。针对重大疫情应急血液保障特征，总结应急血液协同保障的5大应急主体与22个应急活动，提出应急血液协同评估指标以量化协同效应；基于层次分析法与熵权法得到综合权重，构建考虑协同指标的应急血液保障绩效评估模型。并以疫情期间重庆市的血液保障实践为例进行评估分析。研究表明：模型能有效检验应急血液协同保障绩效，直观反映协同保障中存在的优势及不足，为血液保障协同提供决策依据。

关键词：应急血液；协同保障绩效；协同指标；综合评估

中图分类号：F272    文献标志码：A    DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.09.013

Abstract： To improve China's blood support capacity during the epidemic， and explore the evaluation of emergency blood synergetic support. Considering the characteristics of emergency blood support in major epidemic， five major bodies and twenty-two activities were formed to describe the emergency blood synergetic support process， and evaluation indices of emergency blood synergetic support were proposed to quantify the synergy effect. Then the comprehensive weight was obtained by using analytic hierarchy process（AHP）and entropy weight mothed， based on which the evaluation model of emergency blood synergetic support was built considering synergy index. Finally， the blood support practice of Chongqing during the epidemic period was taken as an example for evaluation and analysis. The research shows that the model can effectively evaluate the performance of emergency blood synergetic support， intuitively reflect the advantages and disadvantages of supporting， and provide decision-making basis for blood support in collaborative.

Key words： emergency blood; synergetic support performance; synergetic indices; comprehensive evaluation

0  引  言

COVID-19等重大疫情嚴重威胁我国的血液保障安全。2020年2月，重庆市全血采集量较上年同期下降45.41%[1]，个人捐血量同比减少19.12%[2]。2020年浙江省血液中心采血人数较上年下降70%，采血量下降33%，导致临床血液供应量下降31.87%[3]。为保障血液供需平衡，政府及采供血机构启动采供血保障应急措施，开展血液应急保障活动。评估应急血液协同保障绩效，根据评价结果相应调整应急方案，是有效提升应急血液保障水平的重要手段。

应急协同保障评估是应急物资保障决策的前提，目前，多数研究主要采用归纳与概括、多属性决策等方法，并结合案例，分析当前的协同保障现状，提出构建应急物资的协同保障方案[4-5]。为准确评估协同保障的效果，不少学者从系统动力学和协同学方面，对多主体间的协同关系进行量化。傅正堂等人[6]从系统动力学角度分析多个协同保障主体，建立疫情防控和医疗物资保障的动态协同模型，定量评估了不同管控措施对医疗物资协同保障的影响。周愉峰等人[7]通过量化血液保障绩效，构建震后应急血液保障绩效评估的系统动力学模型，反映震后应急血液动态保障的演进趋势。王莉等人[8-9]从协同学角度通过划分灾害救援过程的应急保障协同决策主体，利用协同度量化应急决策主体协同关系，构建了应急协同主体决策模型和可靠性仿真模型，以评估决策协同对灾害救援的影响。

血液作为重要的医疗资源，其应急保障受到高度重视。现有文献主要是从血液供应链及其节点的优化角度，探讨分析应急血液保障[10-11]。而针对重大疫情下，血液供需严重失衡，供需矛盾持续时间长、波及范围广，社会动员难度大的情况，未有学者对应急血液协同保障绩效进行综合评估。本文针对重大疫情应急血液协同保障的特征，明确应急血液协同保障要素，厘清重大疫情下血液保障应急主体间的协同机理，建立应急血液协同保障的协同指标，构建基于AHP-协同熵权的协同保障绩效综合评估模型，并分析疫情期间血液供需情况，为重大疫情应急血液保障提供决策参考。

1  重大疫情应急血液保障协同要素分析

重大疫情下，血液供应链系统运作会受到极大影响，应急血液的保障特征与常规状态存在显著差异（如表1所示）。因此，单一的血液保障主体难以实现血液供需平衡的总目标，多元主体协同合作成为必然选择。

血液供应链协同保障系统中，应急要素间通过有序互动、协同共进，形成应急血液协同环境，引导血液供需向平衡状态发展。根据疫情血液保障特征与协同学理论，总结出应急血液供应链中协同保障要素（如图1所示）：

2  重大疫情应急血液协同保障绩效评估模型

2.1  协同指标

应急血液供应链系统中各主体及要素相互产生协同作用，使系统在临界点发生质变产生协同效应，使系统从无序变为有序。但并非所有应急活动间都能直接产生协同作用，甚至部分元素存在负协同作用。由此根据各应急活动是否处于协同状态，建立应急协同矩阵，B=。其中，b=。元素j的绝对度数中心度M=b。

元素间的协同度可分别表示为：

C=                                                （1）

式中：0

元素协同的协同熵：

H=-ClogC                                               （2）

协同熵越大，表明该应急主体或该应急活动，在应急协同保障过程中，协同作用越弱。当协同熵为1时，不具有协同作用。

系统协同效率的高低与协同效应的大小对应，因此元素整体的协同效率：

R=                                        （3）

2.2  AHP的主觀权重法

（1）构造判断矩阵。应急血液供应链中，某一应急活动对其他应急活动产生的协同效果存在强弱，由此构造判断矩阵A，进行两两比较，确定协同作用影响程度。

A=

其中：总元素数量为n，a为元素A相对于元素A的重要性标度，a的值越大，表明元素A相对于元素A在应急血液保障中的重要性越高，a=，≤a≤9。

（2）主观权重。利用方根法，经归一化得到权向量W：

W=                                              （4）

w=                                              （5）

（3）一致性检验。随着λ的增大，判断矩阵的不一致性越严重，进而导致判断误差增大。引入一致性指标CR，对步骤（3）得到的权向量进行一致性检验。

CI=                                               （6）

CR=                                                （7）

其中：λ=为矩阵A的最大特征根。若0≤CR<0.1，则判断矩阵通过一致性检验，否则返回步骤（1）调整a大小，直至通过检验。RI值如表2所示。

2.3  基于AHP-协同熵权的模糊综合评估

假设i为应急主体，j为应急活动，其中i∈1，2，…，m， j∈1，2，…，k。

2.3.1  协同熵权。在熵权法[12]理论中，熵权值的大小反映了被评估指标的客观权重。在主观权重基础上引入协同熵权，可调整权重差异。将协同效率归一化转为协同熵权。应急活动和应急主体的协同熵权分别为g、G：

g=                                                （8）

G=                                                （9）

2.3.2  综合权重。AHP法中可得应急活动、应急主体的主观权重分别为：

W=w， w，…，w， w，…，w， w                                 （10）

W=w，w，…，w                                           （11）

將主观权重中引入协同熵权，以优化被评价指标权重，得到应急活动和主体的综合权重分别为：

W=                                             （12）

W=                                             （13）

2.3.3  模糊综合评价。针对应急血液协同保障绩效的模糊性，可采用模糊综合评价法，对应急过程中协同保障边界不清、不易量化的因素进行定量分析，并依据最大隶属度原则，确定被评价对象的得分，具体步骤如下：

（1）建立指标集与评语集。选取应急主体为一级指标集T=T，T，…，T，应急活动为二级指标集T=T，T，…，T，i=1，2，…，m， j=1，2，…，k。评语集为V=v，v，…，v， s=1，2，…，r，v为评语等级。根据评语集，得到被评价指标对各评语等级隶属度的信息，进而获得相应的模糊向量。

（2）确定权重向量。  在此以2.3.2节中的综合权重作为被评价对象的权重。故一级指标权重向量为W=W，W，…，W， i=1，2，…，m，二级指标权重向量为W=W，W，…，W， j=1，2，…，k。

（3）构建评价矩阵。采用专家打分法对二级指标层的应急活动逐个进行评价，构建出应急活动评价矩阵，并对指标评语集归一化：

E=

矩阵中e为一级指标T第j个二级指标对应的评语集中v的隶属度关系e=1， i=1，2，…，m; j=1，2，…，k; s=1，2，…，r。

（4）确定模糊评价向量。对应急活动评价矩阵E采用加权平均算子，得到应急主体的模糊评价向量F：

F=W·E                                               （14）

由应急主体模糊评价向量得到应急协同保障的模糊关系矩阵E：

E=F，F，…，F                                           （15）

采用加权平均算子得到应急血液供应链系统协同保障的模糊向量F：

F=W·E                                               （16）

（5）计算协同保障绩效综合分。由应急协同保障的模糊向量，计算综合分：

S=F·V                                                （17）

3  算例分析

3.1  重庆市血液协同保障案例分析

为评估重庆市疫情期间应急血液供应链的协同保障绩效，本文以重庆市2020年1—6月的应急血液协同保障情况，作为评价样本。按照图1的划分标准，结合应急表现，确定相应的协同关系矩阵T。

T=

3.2  评价分析

（1）计算各协同指标。根据协同指标评价模型，计算出重庆市应急血液协同保障中应急活动和应急主体的协同指标，结果如图2、图3所示。以指标高于0.5为界限（0.5为系统协同水平“中等”与“良好”的界限）。

（2）计算综合权重。邀请专家依据2.3.3的打分规则，对应急主体、应急活动进行打分。以用血主体的应急活动为例，构建判断矩阵：

A=

运用MATLAB R2022b软件进行计算，得到用血主体各应急活动的权重向量：

W=0.442 2，0.109 1，0.145 1，0.303 6，其最大特征根λ=4.003 2，一致性检验比率CR=0.001 2<0.1，通过一致性检验。以此类推，构建其他应急血液协同保障主体和应急活动的判断矩阵，确定所有指标均通过一致性检验，得到主观权重。根据公式（8）、公式（9）得到归一化的协同熵权，再依据公式（12）、公式（13）计算应急主体和应急活动的综合权重（如表3所示）。

（3）模糊综合评价。在重庆市疫情期间应急血液协同保障绩效评级中，设定评语集V=优，良，中，差。邀请应急血液保障方面的10名专家，对各项应急活动的协同效果进行评级，得到归一化后的统计评价结果。以表3中的综合权重作为模糊综合评价的权重，得到总模糊评价矩阵E和模糊评价向量F：

E=F，F，F，F，F，F=

F=

对评语集赋值V=95，85，65，45，得到重庆市疫情期间应急血液协同保障中应急活动和应急主体的综合分，如图4、图5所示，以综合得分高于80分為界限。

3.3  结果分析与建议

由图2可知，制定应急预案T、资源筹措T、招募献血者T的协同度和协同效率居前三，对应急血液保障的协同贡献度最高，提高血液供应链系统走向有序性的效率。应急法律制定T、释放库存T、异型血替代T、自体输血T、带头响应T的协同度和协同效率最低。

根据图2至图5以及表4的结果，可得出以下结论：

（1）重庆市疫情期间血液协同保障绩效属于“良”，整体的协同效果较好。评价结果中有74.68%的良好满意度（F项前两项之和），应急血液协同保障综合得分80以上。

（2）重庆市在疫情期间应急血液协同保障过程中，政府主体T和采供血主体T发挥了主导作用，提升了系统的协同效应。政府主体、采供血主体得分在80以上，协同效率均高于0.5，下属应急活动高于80分的占比超过50%。

（3）应急主体和应急活动的不平衡发展，制约了血液协同效应的提升。用血主体T、外部主体T以及公众T的应急活动协同度低于0.5的比率超过50%，在综合分高于80的比例中，仅公众达到66.7%。应急法律制定T、释放库存T等活动的保障绩效综合分低于80。即使存在高协同效应的应急活动，政府等应急主体综合等级也未达到“优”。

（4）高协同效率是提高应急主体协同效应的主要原因。应急预案的制定、应急资源筹措、献血者招募、跨区域援血等有较高的协同效率，协同保障绩效排前四（综合87分以上），对应急主体协同效应起到了积极作用。

为提升应急血液协同保障能力，各主体相关部门应从以下2个方面提升协调保障绩效：

（1）充分发挥高协同度应急活动和应急主体的主导作用。在保持高协同度和协同效率的基础上，通过完善应急预案、创新采供血保障策略、优化跨区血液调剂等，进一步提升血液协同保障的效率。

（2）从低协同效率应急活动入手，补齐协同保障发展不均的短板，综合平衡血液保障协同性。针对法律制度不完善、血液库存管理及采供计划水平低、异型血替代缓解短缺能力低、响应积极性不高，以及公众献血意愿低等问题，可通过广泛采纳政策建议、优化库存物资储备及血液监管水平、提升医院科学用血能力、构建多层级应急响应队伍、大力普及无偿献血及防疫知识等方式进行解决。

4  结束语

本文通过分析疫情血液协同保障主体及活动，建立协同效应评价指标体系，提出集成客观分析与主观判断的基于AHP-协同熵权的模糊综合评价法，综合分析协同保障的效果。以重庆市2020年1—6月的血液供需保障案例进行分析，对重庆市疫情期间的血液协同保障绩效进行综合分析和评价。

本文所建立的重大疫情应急血液协同保障绩效评估模型，克服协同关系难以量化和评价权重主观性强的难点。与传统的模糊综合评价方法相比，应急血液综合评估模型更具有科学性、客观性。实际案例评估结果表明，该模型能较直观地反映协同保障中存在的优势及痛点，从而为应急血液保障决策提供重要的参考价值。

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