職業病防治績效影響因素分析

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職業病防治績效影響因素分析

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【提 要】 目的 確定影響職業病防治績效的影響因素。方法 采用偏最小二乘回歸法建立績效指數及其影響因素的回歸模型。結果 人均GDP、規模以上工業萬元增加值能耗、財政赤字率、第二產業比重、城鎮登記失業率和職業病危害因素接觸率與績效指數呈負相關，R&D投入占GDP的比例、規模以上工業產值中高新技術產業比重、衛生技術人員千人擁有量、大專以上文憑所占比重與績效指數呈正相關。結論 優化產業結構，加速粗放型經濟向集約型經濟的轉化是改善職業病防治績效的關鍵。

【關鍵詞】職業病防治績效 偏最小二乘回歸 共線性 主成分

1.泰山醫學院公共衛生學院（271016）

2.濟南市兒童醫院

3.山東大學公共衛生學院

職業病防治工作是一項極其復雜的系統工程，其績效的優劣并不單純取決于政府相關部門及用人單位努力程度，而是受到政治、經濟、文化、社會、科技以及自然等環境因素的影響。本研究在篩選出這些有代表性影響因素的基礎上，進一步確定這些因素與職業病防治績效的定量關系，從而為職業病防治績效的改善提供依據。

對象與方法

1.研究對象

采用分層隨機抽樣的方式，按照工業化水平的高低，將山東省地市級行政區域劃分為工業化高、中和低三類，分別從工業化水平高的地區選擇煙臺市、威海市和萊蕪市，從工業化水平中等的地區選擇棗莊市、濟南市和濰坊市，從工業化水平低的地區選擇濟寧市、聊城市和菏澤市，共選擇九個地級市為樣本。

2.研究方法

采用文獻復習與歸納的方法，選擇可能與職業病防治績效相關的因素，建立指標庫，從《山東省統計年鑒》中獲取2013年樣本地區各關鍵指標的資料，然后利用專家咨詢法對其進一步篩選，并建立其與職業病防治績效指數的回歸模型。10個指標分別為：人均GDP（X1）、規模以上工業萬元增加值能耗（X2）、財政赤字率（X3）、第二產業比重（X4）、城鎮登記失業率（X5）、R&D投入占GDP的比例（X6）、規模以上工業產值中高新技術產業比重（X7）、衛生技術人員千人擁有量（X8）、大專以上文憑所占比重（X9）和職業病危害因素接觸率（X10）。

3.統計分析

本研究主要采用偏最小二乘回歸法建立其與績效指數的模型，用excel 2003建立數據庫，使用統計軟件SAS9.1進行分析，建模方法如下：

設有q個因變量和p個自變量。為了研究因變量與自變量的統計關系，觀測了n個樣本點，由此構成了自變量與因變量的數據表x和y。偏最小二乘回歸分別在x與y中提取出t和u，要求：①t和u應盡可能大地攜帶它們各自數據表中的變異信息；②t和u的相關程度能夠達到最大。在第一個成分被提取后，偏最小二乘回歸分別實施x對t的回歸以及y對t的回歸。如果回歸方程已經達到滿意的精度，則算法終止；否則，將利用x被t解釋后的殘余信息以及y被t解釋后的殘余信息進行第二輪的成分提取。如此往復，直到能達到一個較滿意的精度為止。

結果與分析

參考數據散點圖，本研究給出以下數學模型：

1.數據的標準化處理

2.主成分提取個數的選擇

采用去一交叉驗證法提取成分，共提取兩個主成分，所提取的兩個主成分對自變量X的解釋能力為72.51%，對因變量Y的解釋能力為96.83%，包含極多的信息，詳見表2。

3.偏最小二乘回歸模型的確定

在提取兩個主成分時，可以計算出基于偏最小二乘的回歸方程，詳見表3。顯然X1、X2、X3、X4、X5和X10與Y呈負相關，其他自變量與Y呈正相關。

4.回歸模型精度檢驗

回歸模型構建完畢后，尚需對其預測的精度進行檢驗，檢驗結果顯示，回歸模型對樣本地區職業病防治績效指數預測的誤差最高為4.112%，均不高于5%，說明回歸模型的精度較好。

表1　因變量與自變量的標準化值

表2　主成分個數選擇及解釋能力

表3　偏最小二乘回歸分析結果

討 論

偏最小二乘回歸法［2］是由S.Wold和C.Albano等人所創立，最早應用于化學領域，目前已被廣泛應用于包括醫學在內的眾多領域［3-5］。它能夠解決自變量之間的多重共線現象，而且能夠將所有的解釋變量均納入到回歸方程中。而本研究10個自變量之間存在嚴重的共線性，因此，本研究選擇偏最小二乘回歸法建立回歸模型。

本研究在篩選出這些有代表性的影響因素的基礎上，通過建立績效指數與其影響因素的回歸方程，進一步確定這些因素與職業病防治績效的定量關系，從標準化系數的大小來看，對職業病防治績效影響最大的是職業病危害因素接觸率，其次是第二產業比重，第三是規模以上工業產值中高新技術產業比重，第四是規模以上工業萬元增加值能耗，而對職業病防治績效影響最小的是財政赤字率，其次為城鎮登記失業率。

職業病危害因素接觸率衡量既有職業病危害程度，第二產業比重衡量一個區域的產業結構，規模以上工業產值中高新技術產業比重和規模以上工業萬元增加值能耗兩個指標衡量一個區域的科技發展水平和產業的集約化程度。因此，我們的當務之急是優化產業結構，提高第三產業的比重，并加速從粗放型經濟向集約型經濟的轉化，提高高科技成分在產業中所占的比例。

參考文獻

［1］張樂.職業病防治績效評價與分析研究.山東大學，2014.

［2］王惠文.偏最小二乘回歸方法及其應用.北京：國防工業出版社，1999.

［3］肖琳，何大衛.PLS回歸分析法及其醫學應用.中國衛生統計，2002，19（2）：76-79.

［4］王園園，陳景武.偏最小二乘回歸分析在醫學中的正確應用.中國衛生統計，2010，27（2）：208-209.

［5］張勝林.健康行為改變理論統計模型研究-結構方程模型的應用.華中科技大學，2009.

（責任編輯：郭海強）