江苏省卫生服务水平评价——基于因子分析法

马宁宁 李 勇

(中国药科大学国际医药商学院，江苏 南京 211198)

1 引言

卫生服务是一个国家和地区卫生部门为一定的目的，合理使用卫生资源，向人民群众提供卫生服务的过程。从卫生服务系统的观点来说，卫生服务的产出量一方面是指卫生部门通过投入量，即投入卫生资源开展工作活动，向人群提供服务活动；另一方面则从人群接受卫生服务的角度，反映由于人群接受卫生服务活动而引起的结果的变化，即居民健康状况的提高。近几十年来随着经济的发展和社会的进步，人们对卫生服务的质量也提出了更高的要求。但是一个地区卫生服务水平到底如何，这就需要对其进行相关的科学评价。近几年来卫生服务研究也受到了越来越多的学者的关注。卫生服务研究是对卫生服务系统进行分析研究后提出计划和评价的过程是研究消耗卫生资源提供卫生服务的过程。目前卫生服务研究最多的是关于卫生服务公平性和可及性的研究，其中社区卫生服务和公共卫生服务研究得相对较多。而针对卫生服务水平评价的研究相对较少。本文拟通过文献研究法构建卫生服务水平评价的指标体系，然后对构建的卫生服务水平体系进行实证研究，最后通过因子分析结果对江苏省的卫生服务水平进行评价。

2 相关文献综述

卫生服务评价指标体系构建方面，根据相关研究要求指标的选择需要考虑相关性，代表性，全面性，科学性，灵敏性等。目前还没有形成一个确定公认的卫生服务水平评价指标体系。余澄(2011)构建了包含：每万人拥有医疗卫生人员数、每万人拥有床位数、出院者平均住院日、医师日均平均诊疗人次、病床使用率、孕产妇死亡率、平均预期寿命等7个指标变量的地区卫生服务水平指标体系；徐艳丽(2012)和常敬一(2013)分别选取了11个卫生服务的备选投入指标和12个卫生服务的备选产出指标，然后对备选指标先进行聚类分析，找出每一类的典型指标，然后计算变异系数，结合变异系数，筛选并确定最终了6个投入指标和7个产出指标。

评价方法方面大多采用数据包络分析方法对卫生服务的效率进行评价，例如：余澄(2011)运用因子分析和聚类分析对2009年全国卫生服务水平进行了评价。常敬一(2013)对2007年到2011年5年的数据分别进行了简单线性加权对卫生服务水平进行了动态的评价。徐艳丽(2012)运用多属性评价方法对选取的评价指标进行了评价，最终对各评价方法利用算术平均法、Borda法和Copeland法进行组合评价，得到各组合评价方法下的评价结果。总之，目前针对卫生服务水平评价的相关研究较少，评价体系尚未建立。因此探索卫生服务水平评价指标具有重要的理论意义，同时进行实证分析，对江苏省的卫生服务水平进行评价具有较强的现实意义。研究卫生服务评价时采用的方法各不相同，本文采用因子分析法。

3 评价指标体系构建和研究方法

3.1 评价指标体系构建

通过比较分析相关文献构建的指标体系，结合指标体系选择的相关性，代表性，全面性，科学性，灵敏性等原则，同时考虑到地区发展的差异，我们这里主要选用相对指标和平均指标来构建指标体系。

构建评价指标体系如表1。

表1 卫生服务评价指标

注：平均预期寿命是2000年人口普查数字。

3.2 数据来源及处理

研究数据来自：2012年中国卫生统计年鉴，数据均通过手动输入EXCEL，本文个别缺失数值采用均值替换的方法进行处理。然后通过SPSS进行因子分析，由于各指标量纲不同，在进行因子分析之前需要对数据进行Z标准化方法无量纲化处理。

3.3 研究方法

因子分析法(Factor Analysis)是主成分分析的推广，研究如何以最少的信息丢失，将原始变量浓缩成少数几个因子变量。以及如何使其具有较强的可解释性的一种多元统计分析方法。因子分析法基本思想：解决指标个数太多和指标间信息重复的问题，因子分析的工作就是将指标中的相关成分剔除，将指标的不同差异集中起来，重新分类，以形成一些新的分类指标。

4 实证分析结果

4.1 判断是否适合做因子分析

本文研究数据KMO值0.828适合因子分析并且巴特利特球度检验p值小于显著水平0.01原有变量适合做因子分析。Alpha系数为0.889接近与1表明数据有较好的一致性，通过了信度检验。

表2 变量共同度

从变量共同度来看，所有变量信息丢失较少，共因子基本解释了大部分信息，最低的X8也有68.3%，本次因子提取结果较理想。

表3 因子载荷矩阵

4.2 提取因子

因子提取的方法是主成分提取法，结果如表3因子载荷矩阵按特征值大于1进行共因子的提取，最终提取2个共因子，累计方差贡献率为85，201%，基本解释了原有的大部分信息，因子分析较理想。

对各个公共因子进行合理的解释，使某个变量在某个因子上载荷趋于1，在其它载荷上趋于0，使载荷矩阵中每列或行元素平方值向0和1两极分化。结构简化保证每个公共因子放映的信息量尽量最大。

表4 旋转后的因子载荷矩阵

根据表4旋转后的因子载荷矩阵对共因子进行解释：

(1)共因子F1在X1 X2 X3 X4 X5 X6 X10载荷较高，主要反映卫生服务投入方面指标，故命名为卫生服务投入因子。

(2)共因子F2在X7 X8 X9载荷较高，主要反映卫生服务效果方面指标故命名为卫生服务效果因子。

4.3 结果及分析

回归法求出因子得分系数矩阵如表5。

表5 因子得分系数矩阵

根据得分矩阵，得出各因子得分公式：

F1=0.166X1+0.168X2+0.147X3+0.158X4+0.110X5+0.134X6+0.037X7-0.106X8+0.172X9+0.068X10

F2=0.008X3-0.059X1-0.069X2-0.073X4+0.118X5+0.047X6+0.271X7+0.449X8-0.170X9-0.449X10

以2个因子的方差贡献率与旋转后的累计方差贡献率之比为权重，得到卫生服务水平的综合评价指标函数：F=0.74885*F1+0.25115*F2，然后代入数据得出表6因子得分和综合得分排序

表6 因子得分和综合得分排序

5 研究结论

通过因子分析过程和结果可以看出，影响各地区卫生服务水平的公共因子有两个，分别是卫生服务投入和卫生服务效果，其中卫生服务投入主要解释了每千人口卫生技术人员数、每千人口执业(助理)医师、每千人口注册护士、每千人口医疗卫生机构床位数、门诊病人次均医药费、出院病人人均医药费、孕产妇死亡率(1/10万)等指标信息。卫生服务效果因子主要解释了平均预期寿命、病床使用率、出院者平均住院日等信息。

从全国排名可以看出，全国各地区卫生服务效果较好的省份大部分集中在东部地区，西部地区卫生服务水平较落后，就江苏省卫生服务水平而言，综合排名在全国第六位，卫生服务水平处于上等水平。

单个因子来讲，江苏省卫生投入水平占排名第11位，处于中等水平，说明江苏省的卫生投入不是很大，如果要提高卫生服务水平需要多加大对卫生服务的投入。而江苏省卫生效果水平排名第二，仅次于上海，说明了江苏省的卫生服务效果很好。结合江苏省卫生服务投入和卫生服务效果排名可以看出，虽然江苏省卫生服务投入不大，但是卫生服务效果较好，说明江苏省卫生服务的效率比较高。但最后江苏省的综合排名第六，如果要提高江苏省的卫生服务水平，需要提高卫生服务的投入，同时保持卫生服务的高效率。

综上所述，江苏省卫生投入不是很大，全国排名第11位。但其卫生效果仅次于第一名上海，说明了江苏省的卫生服务效果很好。综合考虑投入和效果两方面，虽然江苏省卫生服务投入不大，但是卫生服务效果较好，说明江苏省卫生服务的效率比较高的卫生服务具有经济性。最后江苏省的综合排名第六，如果要提高江苏省的卫生服务水平，需要提高卫生服务的投入，同时保持卫生服务的高效率。另外本文选取的指标基于现有文献的研究，但由于卫生服务水平关系到的方面比较多，单靠几个指标是不能进行全面评价的，并且选择哪些指标来评价目前没有明确规定，因此对于卫生服务水平评价体系的构建还需要更进一步的研究。同时目前SPSS操作只能针对截面数据，由于采用面板数据的分析可以同时兼顾到时间的信息得出的结果更加可信。目前研究文献对因子分析的面板数据也有研究，但研究处理方法各不相同没有形成统一的规范。因此对面板数据的因子分析研究可能也将会是一个热点。

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