結構方程模型應用衛生政策與體系研究的系統綜述

吳江玥 胡 明

四川大學華西藥學院 四川成都 610041

·理論探索·

結構方程模型應用衛生政策與體系研究的系統綜述

吳江玥1*胡 明

四川大學華西藥學院 四川成都 610041

目的：分析結構方程模型在國內衛生政策與體系實證研究的現狀，為進一步完善結構方程模型在衛生政策與體系研究中的應用提供參考。方法：采用系統綜述方法，檢索國內衛生政策與體系研究領域內結構方程模型的實證研究文獻，分別從研究角度、內容和方法進行分析。結果：共篩選得到121篇文獻，包括58篇學位論文和63篇期刊文獻。文獻分別從個人(全社會)、衛生監督管理機構、醫療衛生機構和相關企業角度，對衛生籌資與人力資源、衛生服務組織及提供、衛生治理與管理等進行實證研究。方法學應用方面，121篇文獻在建模理論依據、抽樣依據及方法、樣本數據特點及所選參數估計方法和模型擬合評鑒各個層面水平不一，研究趨勢規范化，但仍有不足。結論：現階段結構方程模型在衛生政策與體系研究領域的應用研究涉及面廣，具有實踐意義，但需進一步拓展研究的深度和廣度，并重視完善方法學應用的規范性。

衛生政策與體系研究； 結構方程模型； 實證研究； 系統綜述

結構方程模型(structural equation model，SEM)是一門基于統計分析技術的研究方法學，可用于復雜的多變量研究數據分析。自20世紀70年代初期由瑞典統計學家Karl G.Joreskog提出后，近年來發展迅速，被稱作統計學三大進展之一。[1]目前結構方程模型被廣泛應用于社會學、教育學、經濟學、生物學、醫學以及傳統的分析非實驗性或準實驗性數據等領域。隨著生物—心理—社會醫學模式的出現[2]，結構方程模型也逐步被引入衛生管理領域，用以研究和探討衛生服務、醫療費用、衛生投入績效、健康行為及心理等方面的影響因素，為衛生政策與體系研究提供了新的方法學思路。

傳統的研究一般以可直接獲得客觀數據的變量(在SEM中被稱為“測量變量”)為研究依據，而衛生政策干預結果往往涉及社會、環境、團體和個人等諸多層次的影響[3]，涉及更多的是一些社會學與管理學的抽象概念，如衛生政策實施效果、監督機構執法力度、患者滿意度等(在SEM中被定義為“潛在變量”)。這些潛在變量不可直接觀測，需由測量變量推估出來，且其測算結果往往存在誤差，該誤差是測量變量無法被共同的潛在變量充分揭示的部分，如大額醫療費用無法完全由患者年齡、職業、性別等基本情況，以及費用類別、病種、轉歸、入院狀態、入院次數、住院天數、是否手術、是否院內感染等因素解釋。除潛在變量與測量變量外，研究者還需考慮外源變量(自變量)和內生變量(因變量)，如患者滿意度對政府公信力影響研究中的“患者滿意度”和“政府公信力”，內生變量受外源變量的影響而變化，進一步增加了多元變量之間的復雜性，如患者滿意度對政府公信力的正向影響作用。因此，衛生政策與體系研究領域內變量的多元化給研究統計增加了復雜度和難度，傳統的線性回歸、因子分析、路徑回歸等統計分析方法顯得有些無能為力。結構方程模型綜合運用多元回歸分析、路徑分析和因子分析等方法，以盡量縮小樣本協方差矩陣與由模型估計出的協方差矩陣的差異為原理，可同時考慮并處理多個因變量，并且容許自變量和因變量包含測量誤差；容許同時估計因子結構和因子關系且不受路徑分析的假設條件限制；容許更大彈性的測量模型。[4-5]鑒于以上優勢，近年來結構方程模型在衛生政策與體系研究中的應用研究日益增多。本文通過對目前國內衛生政策與體系研究領域內結構方程模型實證研究文獻的系統綜述，為該方法在衛生政策與體系研究中的應用和發展提供參考。

1 研究方法

1.1 衛生政策與體系研究主題界定

衛生政策與體系研究是應用多學科手段與方法，研究如何通過提升社會組織能力來實現人群的健康目標，以及不同社會角色對政策制定和執行的影響以及對政策成果貢獻的研究領域的綜合，它與專業學科之間的邊界較為模糊，但強調從社會科學的視角，考慮特定服務或治療的系統層面問題，因此基于自然科學的流行病學、心理行為學及臨床研究等不屬于衛生政策與體系研究范疇。[6]根據學者Lucy Gilson的研究總結，衛生政策與體系研究包括公共衛生服務、基本醫療服務、社區衛生服務、農村衛生、衛生籌資、支付制度、健康保險、衛生人力、藥物制度、醫院管理、衛生資源配置、衛生政策、衛生改革、國家衛生系統、衛生總費用、健康公平、健康與經濟等18個熱點研究主題。

1.2 檢索策略

鑒于已發表文獻的題目或關鍵詞往往是衛生體系與政策研究上述主題的具體化表述，沒有固定的核心關鍵詞，為避免漏檢，本研究采用排除法，首先以“結構方程模型”or“SEM”#“醫”or“藥”or“衛生”為主題檢索詞，檢索中國學術期刊網絡出版總庫(CNKI)和維普中文科技期刊，檢索時間從建庫至2013年12月。然后根據相應排除標準閱讀文獻，排除衛生政策與體系研究主題不相關文獻。

1.3 納入與排除標準

納入標準：題目、摘要、關鍵詞或者正文中包含檢索策略的公開發表文獻。

排除標準：(1)僅為報道、轉載、綜述等的非研究性文獻；(2)研究主題與衛生領域相關度不大的文獻；(3)非基于社會視角的流行病學、臨床研究；(4)研究主題與“衛生政策與體系研究”非密切相關的文獻。

2 研究結果

2.1 文獻檢索結果

通過中國學術期刊網絡出版總庫(CNKI)和維普中文科技期刊共檢索到文獻1 017篇，按照系統評價各階段信息篩選流程要求，最終納入121篇文獻。文獻篩選流程見圖1。

2.2 文獻基本情況

結構方程模型方法在國內醫藥領域研究的應用最早出現在20世紀90年代，但在衛生政策與體系領域的實證研究自2004年起方見諸文獻，至2009年以前應用較少，發展較為緩慢，年發表量不足10篇，2010年起該方法應用增多，于2012年達到頂峰，全年共計發表28篇(圖2)。

圖1 文獻篩選流程

圖2 2004—2013年文獻發表數量分布

檢索得到的121篇文獻包括期刊文獻63篇，學位論文58篇。63篇期刊文獻分別發表于43個期刊，其中有25篇(20.66%)發表在中文核心期刊。學位論文包括碩士學位論文41篇，博士學位論文17篇；按學位論文作者專業進行統計，分布數量前3位的專業依次為社會醫學與衛生事業管理(26篇，21.49%)、流行病學與衛生統計學(7篇，5.79%)、企業管理(6篇,4.96%)，其它專業還包括心理學、管理科學與工程、行政管理、護理管理、社會保障、信息管理等依次遞減。

2.3 研究角度

已發表的結構方程模型文獻大致分4類：個人(全社會)、衛生監督管理機構、醫療衛生機構和相關衛生領域企業。121篇文獻中，立足于醫療衛生機構角度的文獻數最多，共57篇(47.10%)，對醫療機構人力資源、醫療服務質量改進、醫療機構財務績效評價等方面的影響因素及其相互作用進行分析；有35篇(28.93%)文獻從個人(全社會)角度出發，應用結構方程模型分別就衛生服務滿意度、醫療費用、衛生服務行為進行實證研究；有21篇(17.36%)以衛生監督機構為研究角度，關注政府衛生服務或干預效果、衛生政策績效評價、衛生監督執法及公共衛生應急能力等；有12篇(9.91%)著眼于衛生政策領域相關企業，實證探討了醫藥企業藥學知識共享對藥物研發和藥物外包的影響作用、藥店藥學服務、醫藥信息化發展等方面。此外，部分文獻研究立足于多個角度，如分別基于居民與醫務工作者雙重視角對杭州市社區醫院滿意度進行統計研究。[7]

2.4 研究主題及內容

根據Lucy Gilson所列的衛生體系與政策研究主題，結合121篇文獻具體研究內容，目前SEM在我國衛生政策領域的實證研究可歸納為4個主題，按照文獻分布數量從多到少依次為：衛生籌資與人力資源、衛生服務組織及提供、衛生治理與管理、其他衛生政策相關領域。其中，衛生籌資與人力資源主題共有文獻60篇(49.59%)，地區級及以下層面衛生人力資源問題是研究的主要焦點，共43篇，主要涉及調動醫務人員工作積極性，提高工作滿意度等方面，如研究社區衛生服務中心醫務工作者的工作滿意度、職業倦怠與職業緊張等[8]；還包括對醫療費用、衛生籌資、醫療保險方面的影響因素分析，如探討生育保險病種費用影響因素[9]。衛生服務組織及提供主題共有文獻45篇(37.19%)，主要研究影響社區參與度的衛生服務滿意度和衛生服務選擇行為與傾向；衛生服務的公平、有效和高效率及衛生服務組織的方法，如構建新農合工作績效的居民滿意度測評方法[10]，研究門診患者滿意度的影響因素[11]，調查分析門診病人對社區衛生服務機構的滿意度[12]，分析參合農民住院概率的影響因素[13]，評估政府在貫徹和實施口腔公共衛生政策方面的公信力[14]。衛生治理與管理主題共有10篇文獻(8.26%)，包括藥物與診斷政策、治理與責任、衛生信息系統，如對衛生監督體系多投入、多產出的變量進行綜合分析[15]，探索江蘇省基層藥監執法影響因素之間的關系[16]。此外，還有部分文獻針對衛生政策相關領域如藥品生產、流通、服務進行了實證研究，共計6篇(4.96%)，如研究藥師等對藥店開展藥學服務影響因素的認知情況[17]，對影響藥品生產流通秩序的主要因素進行量化分析和識別[18]；探討藥品安全風險的影響因素[19]，為藥品安全風險評價指標體系的構建提供決策建議。文獻主題與問題分布情況詳見表1。

表1 研究主題及內容分布情況

3 結構方程模型方法學評價

3.1 建模理論依據

SEM分析最重要的一個特性是必須建立在一定的理論基礎上，即SEM是一個用以驗證某一先期提出的理論模型的適切性的一種統計技術。在SEM的分析過程中，從變量內容的界定、變量關系的假設、參數的設定、模型界定與修正，直至應用分析軟件進行估計，其間的每個步驟都必須要有清楚的理論概念或邏輯推理作為依據，否則即使模型與數據擬合程度再好，所獲得的統計量也沒有足夠的說服力。[5]其中，指標體系的建立是SEM應用過程中的關鍵部分，是模型建構的基礎。所選指標應該具有代表性、靈敏性、穩定性、關聯性及可比性。[20]分析121篇文獻，發現各研究確定指標體系的方法不一，總體上可以概括為：現有理論(文獻研究)、專家咨詢(小組討論)和基于現場調查數據分析結果(如因子分析、分層回歸分析等)。

121篇文獻中，以現有理論(文獻研究)作為構建結構方程模型依據的文獻有91篇(75.21%)；專家咨詢31篇(25.62%)；現場調查數據分析59篇(48.77%)。其中，同時選擇3種方法的文獻有18篇(14.88%)，有學者在文獻研究和德爾菲法的基礎上，結合前期數據經探索性和驗證性因子分析后得到的結果建立醫療服務失誤對患者滿意度影響的SEM模型。[21]有8篇文獻(6.61%)未說明建模的理論依據。另外，121篇文獻中有7篇文獻(5.79%)僅文中簡單描述“結合專業知識構建模型”，并未就模型構建做具體說明。

3.2 抽樣依據及抽樣方法

作為一種多元統計方法，SEM在實際應用中首先需注意樣本量問題。為獲得準確的參數估計值和穩定可靠且有意義的最終結果，通常需要有較大樣本量的保證。目前對于SEM樣本量的確定尚無統一規定，一般須考慮樣本代表性、模型估計和模型評價三個方面。現階段學界內廣泛應用模型中樣本數與參數量之比來估計樣本量，即1個參數10個樣本，通常樣本含量應達到參數數目的5～20倍。[5]總的來說，結構方程模型不支持小樣本，一般要求樣本容量在200以上。另外，研究者應該在文章報告中闡述樣本量確立的依據及具體的抽樣方法。

121篇文獻中，除2篇(1.65%)文獻沒有說明樣本量外，樣本量大于200的有103篇(85.12%)；有66篇(54.54%)說明了具體的抽樣方法；19篇(15.7%)說明了樣本量確定的依據；僅有13篇(8.11%)文獻研究的樣本量大于200，并且具體說明了樣本量確定依據及所選抽樣方法。

3.3 樣本數據特點及選擇的參數估計方法

除較大樣本量外，SEM還需考慮模型中所包含因素的數量、資料分布和模型的復雜性，SEM的分析必須建立在一定的統計假設基礎上，當違反統計假設時SEM分析的數據是值得懷疑的。[4-5]因此，在撰寫研究論文或研究報告時，應給出數據的分布特征與假設檢驗結果，且應說明多變量的正態性、峰度、偏度等數據；選擇何種參數估計法；是否對數據做出相應的特殊處理，如變量經過正態矯正等。

121篇文獻中，106篇選擇問卷調查方式(87.6%)且基本采用里克特式分級打分制，為定序變量。10篇(8.26%)對數據分布特征進行了說明；40篇(33.06%)說明了選擇的參數估計方法；12篇(9.91%)闡述了對數據進行的特殊處理。其中，僅1篇(0.83%)文獻同時說明了數據的分布特征、參數估計方法及對數據進行的特殊處理，作者在文獻中說明對呈現偏態分布的變量進行Box-Cox轉換，并選用漸進分布無干擾法(ADF)為參數估計方法。[22]

3.4 模型擬合評鑒

結構方程模型的構建分為四個主要步驟，即模型構建、模型擬合、模型評價以及模型修正。由于結構方程模型整合了多種統計方法，所處理的是整體模型契合度的程度，關注的是整體模型的比較，因而模型參考的指標是多元的，研究者必須參考多種不同指標，才能對模型的適配度作整體的判別。[4]基本步驟是，理論模型建立后，將研究數據輸入軟件運行輸出結果，由常用模型適配度指標對模型進行擬合度評價，分析模型與實際研究數據的擬合程度，擬合較差時需要進行模型修正后再次評價。最后，參數的報告應盡可能充分翔實，使得讀者可以清楚看出每一參數的特性與代表的意義，包括參數的合理性、顯著性檢驗、標準化解，都應該完整呈現，使該研究具有追溯性。[23]

121篇文獻中，115篇(95.04%)均說明了模型擬合指數，以卡方值與自由度比值、P值、GFI值、AGFI值、CFI值、NFI值、RMR值、RMSEA值為主。58篇(47.93%)對模型進行了修正，而僅25篇(20.66%)具體說明了修正的步驟及依據,如有研究在分析江蘇省基層藥監執法影響因素中，經過4次調整，最后確定最終模型[16]；還有研究在分析西安市藥店藥學服務的影響因素時，對于模型A到模型B的修正路線做出了詳細的數據說明[17]。51篇(42.15%)文獻呈現了部分參數報告，有學者在文中直觀呈現了關鍵的參數報告，如模型修正前后路徑圖及擬合指標輸出圖等。[24]尚沒有研究者在文獻中同時明確說明所選擬合指數、模型修正的具體依據，并呈現完整的參數報告。SEM方法學關鍵步驟統計情況詳見表2。

表2 結構方程模型方法學關鍵步驟統計

4 討論

從文獻分析可以看出，現階段衛生政策領域應用結構方程模型進行實證研究的范圍較廣，基本上遵循了結構方程模型方法學上要求的基本步驟，即在一定的理論依據基礎上構建模型，數據經過軟件處理后依據相應擬合指標進行模型擬合，最后得出研究結論。我國學者對于結構方程模型的實際應用掌握程度趨于成熟，能夠結合實際解決相應問題，但在方法學應用過程中尚需進一步增強規范性，以提升所得結論的可信度。

4.1 指標體系建立和模型構建的理論基礎尚需加強

結構方程模型的理論先驗性要求建模應有堅實的理論基礎，如有英文文獻在分析護理人員工作環境對患者安全的影響時，為構建結構方程模型進行了大量文獻研究，詳細列舉了此前學者的相關重點研究結論并分析說明對其最后建模的影響，以支持該模型理論基礎，同時為讀者提供了可供借鑒的思路依據。[25]中文文獻中，48%的文獻通過對調查數據進行因子分析等統計方法以進一步提煉和改進指標，最終確定初建模型，但仍有半數以上研究以文獻研究、專家咨詢為基礎，指標確定偏于主觀和經驗性，而對文獻研究結果缺乏深入分析，證據支持力度不足。理論基礎的薄弱將直接影響后續所得結論的真實性和實踐意義，繼而降低研究的可信度。

4.2 樣本數據分布情況、參數估計方法及數據的特殊化處理需明確

SEM作為一種多元統計方法，依據輸入數據的特征可以選擇不同的參數估計方法，有時依據實際需要還應該對數據進行處理以達到參數估計方法的要求。變量的正態性假設和獨立性假設是影響SEM參數估計與假設檢驗的重要因素。目前適用結構方程模型的數據分析軟件有多種，如AMOS、LISREL、SIMPLIS等，但每種軟件在應用時對數據都有相應的最優適用范圍和要求，為了使數據達到要求，研究者往往需要對原始數據進行轉化、修正、補充或刪除缺失值等處理。在研究中，學者應該明確數據的特性；何種軟件分析為最優選擇；是否需要轉化修正等數據處理以達到相應要求，如Heinsohn J G 等對德國國內藥品市場競爭力的影響因素研究中，明確說明由于其所構建模型的變量同時包括定性變量和定量變量，相較于要求數據為高斯分布的傳統AMOS、LISREL軟件，選擇了可以滿足其數據要求的NEUSREL作為分析工具[26]；又如Hossain M M在研究影響公共衛生服務獲得性的因素時將美國南卡羅來納州官方統計的醫療保健的定量數據作為樣本數據，分析前將數據進行標準化處理以達到正態分布，同時針對各個變量依次說明涉及的關系式且加以解釋說明，幫助讀者進一步理清變量之間的關系并明確軟件分析的數據依據[27]。國內研究在抽樣方法、數據處理等方面趨于規范化，近半數文獻對參數估計方法作了描述，但仍有失明確和全面，僅少數文獻描述了數據的分布特征，幾乎沒有學者詳細說明選擇其數據分析軟件的依據，這在一定程度上反映了目前我國學者對結構方程模型數據處理部分重視程度不夠。

4.3 模型參數報告嚴謹性需提高

在應用結構方程模型解決實際問題時，完整表達SEM的結果既是挑戰，也是該方法的基本組成部分。模型修正數據依據說明的缺失容易引發讀者對該研究邏輯路線和可信度的質疑，另外，結構方程模型還應該避免過分依據輸出數據進行模型修正的情況，必須謹記一切修正都應以充分的理論研究為基礎。如Koopmans G T等人將原始模型進行1次修正后模型擬合度仍然不理想，最后得出假設不成立的結論，在文章中呈現了數據矩陣圖、修正前后模型路徑圖及具體說明修正依據，并且詳細說明假設不成立可能涉及的因素和依據，這些都增加并支持了研究結論的認可度[28]；而Heinsohn J G等人在文章中還具體說明了軟件分析的迭代次數[26]。相比之下，國內多數文獻均說明了模型擬合指數，在近半數需對模型進行修正的文獻中，僅20.66%的文獻具體說明了的修正步驟及依據,尚沒有研究者在報告中同時明確說明擬合指數、模型修正的具體依據及完整的參數報告，顯示國內研究者在執行結構方程模型構建、擬合、評價、修正四步驟的路線時仍不夠嚴謹。研究者應該避免過度依賴軟件，需增強數據研究分析過程中的主動性，將數據結果與理論緊密結合，最大化地利用輸出信息解決實際問題。

4.4 參數報告結果與研究問題的深入結合有待加強

數據經軟件分析處理后可得到大量統計信息，但參數報告需與所研究的實際問題相結合，以模型分析結果為證據支撐，以理論和現實背景為切入點進行深入分析，方能將結構方程模型的應用有效性最大化。如Heinsohn J G等人在結果討論中，首先分別從地理位置、競爭環境兩方面對社會藥房經營狀況的影響進行分析[26]；隨后再依次分析結構方程模型各變量之間的內在關系，圍繞該研究主題從多個角度多個層面進行剖析，并提出所呈現結果的原因設想。國內研究者多數僅呈現部分參數報告，或僅在文獻最后呈現路徑輸出圖，并加以簡略的文字說明，少有學者針對所得數據進行深入具體的相關變量分析和原因探索，以致使研究在衛生政策領域的實際指導或參考意義大大缺失。

5 建議

5.1 強化衛生政策研究理論基礎，選擇適當模型與方法

隨著衛生政策與體系定量研究的深入開展，越來越多的經濟學、統計學和社會學模型與方法被嘗試用于這一領域，這為衛生政策與體系研究領域提升理論水平和科學化決策提供了更廣闊的視野和思路。但無論是采用結構方程模型還是其它方法，均需以扎實的理論研究為基礎，對衛生政策背景、現狀以及研究主題和關鍵變量進行充分分析，同時綜合考慮模型和方法的適用條件和局限性，分析其采用該模型或方法的適用性，選擇合適的切入點開展研究，而不能生搬硬套，為用模型而用模型，建造學術空中樓閣。

5.2 完善研究方法，加強結構方程模型研究的規范性

衛生政策與體系研究由于其環境的開放性和政策實施結果的多層性和復雜性，本身就具有難測量、難定量、難重復等特點。結構方程模型在衛生政策研究領域中的應用具有其自身優勢，但在研究過程中若缺乏規范、嚴謹的研究方法和操作，很難形成具有國際水平的高質量學術成果。建議從嚴謹的研究設計開始開展衛生政策領域的結構方程模型研究，根據扎實的依據進行樣本量的確定、樣本信息的采集、模型的構建、軟件的選擇、數據的處理、模型的修正等，并在研究報告中予以充分分析和說明，以提高研究的規范性和結果的可信度。

5.3 模型分析結果與實際結合進行深入分析

結構方程模型的應用目的是為衛生政策管理和決策提供循證依據，在嚴謹的研究方法和規范的研究實施下，模型分析所呈現的結果必有其產生的原因和存在的合理性，因此模型數據結果不是研究的最終目的，應根據模型結果所給予的提示，結合研究背景予以充分分析，闡釋變量和數據背后顯示的深層次原因、影響因素及其現實意義，實現研究價值。另外，由于衛生政策研究的自身特點，研究中必然存在不足和局限，研究者應具體說明研究局限，分析原因并且提出相應的改進措施，這樣一方面可以幫助進一步理清研究整體思路和框架，另一方面也為后續的研究者提供參考依據。

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(編輯 薛 云)

Applyingstructureequationmodeltohealthpolicyandsystemsresearch:Asystematicreview

WUJiang-yue,HUMing

WestChinaSchoolofPharmacy,SichuanUniversity,SichuanChengdu610041,China

Objective：To analyze the application status of structure equation model (SEM) in the domestic health policy and systems research to provide suggestions for further research.Methods: The domestic empirical literatures were collected with systematic review.The data was analyzed from aspects of study perspective, contents and methods.Results: 121 literatures were enrolled, including 58 dissertations and 63 journal articles.Research focused on health financing and human resources, health services delivery, health governance and others, from perspectives of individual (the whole society), health organizations, health care institutions and enterprises.In terms of methodology, this paper differed in theoretical foundation of model construction, sampling basis, and characteristics of sample data, parameter estimation and model fitting evaluation.There is still some deficiency.Conclusion: The applications of SEM in health policy and systems research have covered a wide range and proved to be of great significance, but the breadth and depth of research should be further developed and the application of SEM should be further improved.

Health policy and systems research; Structural equation model; Empirical study; Systematic review

國家自然科學基金(71103125)

吳江玥，女(1988年—)，碩士研究生，主要研究方向為藥物經濟學。E-mail:gemini.fei@163.com

胡明。E-mail:huming@scu.edu.com

R197

A

10.3969/j.issn.1674-2982.2014.02.012

2013-10-18

2014-02-02