(華東交通大學經濟管理學院 江西 南昌 330000)
國內學者針對新農合運行效率評價大多采用專家咨詢、問卷走訪調查、統計數據進行研究,并取得了一系列成果。在定性研究上,一是從制度設計角度進行評價,具體表現為新農合籌資機制、支付機制、補償機制、監管機制深入剖析。二是從參合農民滿意度角度進行評價,具體表現有通過調查農民對新農合補償能力、醫療服務的主觀評價。三是從效率角度進行評價,具體表現為新農合的參合率、受益率、基金運行效率、籌資效率、補償效率、費用控制等方面,研究新農合給參合農民改善就醫困境帶來哪些紅利,此類研究最為集中。四是從公平角度進行評價,具體表現為不同收入群體對醫療費用負擔程度公平性、對醫療服務利用公平性等方面。
快速評價法是衛生部頒布的一套新農合運行情況快速評價的方法,涉及的快速評價指標有非貧困人口參合率、貧困人口參合率、統籌基金使用率、住院補償受益面、實際住院補償比、次均住院費用調整值、鄉鎮衛生院住院補償人次比例、經辦機構每實有人員管理參合人數以及經辦機構每實有人員年均人員支出(萬元)。
本文利用spss軟件對輸入層8項快速指標是否適合做主成分分析進行適度檢驗。根據KMO檢驗和Bartlett球形檢驗結果,KMO值=0.609大于0.5,并且Bartlett球形檢驗的P值小于0.05,因此適合做主成分分析。
根據主成分分析法結果顯示,按照特征值大于1的原則,從輸入層8個快速指標中可以提取3個主成分,分別命名為F1、F2、F3,其累計方差貢獻率達到69.526%,能較大程度反映8個快速指標的信息。
由方差貢獻分析表可知,三個主成分的方差貢獻率分別為32.031%、19.744%、17.750%。根據各主成分權重=方差貢獻率/累計方差貢獻率可得,主成分綜合模型為:F=0.4607*F1+0.2840*F2+0.2553*F3。最后,采用主成分綜合得分作為BP神經網絡輸出層指標,進入訓練集樣本學習。
基于快速評價指標體系,利用R語言軟件建立三層BP神經網絡模型,對江西省27個縣(區)新農合運行效果進行評價,經過隱含層節點不斷調試,最終選用6個隱含層節點的神經網絡結構,達到預測擬合效果最佳。其中,在R編輯器隨機抽樣5個縣區樣本作為測試樣本,22個縣區樣本作為BP神經網絡樣本訓練集進入學習過程。
本文選取BP神經網絡5個測試樣本進行新農合運行效果評價得分比較,將快速評價得分和神經網絡得分進行相應標準化,觀察不同評價方法下兩者評價得分差距。另一方面,從不同評價方法下對比兩者評價排名,更能得到直觀的結果。

表1 測試樣本兩種不同評價方法效果評價比較
盡管從上述BP神經網絡建模結果來看,學習過程訓練能力以及預測能力都顯示較強,但是對比快速評價法結果來看,標準化后的網絡輸出值與快速評價得分仍然存在較大的差距,各縣(區)測試樣本根據得分排名也不一致,僅有浮梁縣兩種評價方法下排名相同,其他4縣(區)得分排名都表現較大的差異。可見,即使同一套評價指標體系,采用不同的評價方法對新農合運行效果評價會帶來不一樣的結果,這也暗示著學者們和政府部門對新農合運行進行績效評價時,應綜合分析實際情況,不可過于依賴一套指標體系或一種評價方法。
衛生部實行的快速評價指標主要測度了新農合的參合率、受益面、補償比、經辦機構管理結構等信息。其中貧困人口參合率,2010年江西省各縣(區)都達到100%,該指標在各縣(區)樣本評價得分比較中,并不能顯示較好的區分度。隨著新農合快速發展,衛生部實行的快速評價指標體系可能也應該做適當地調整和改進,才能更好地反映各地區新農合運行效果水平的差異。另一方面,不可否認快速指標體系可以在一定程度反映新農合績效綜合水平,但對新農合帶來某一方面具體效應的測度和反映略顯不足,政府部門或許可以建立另一套細致化評價指標進行輔助快速評價法。
從上文快速評價法與BP神經網絡評價法對比分析可知,基于快速評價指標體系,兩種不同評價方法對評價得分會導致較大的差異。此外,國內學者對新農合運行效果評價研究還有數據包絡分析法、層次分析法、因子分析法等,對權重的確定也提出了主客觀不同的賦值法。這豐富了新農合績效評價方法的同時,也加大了統一新農合運行效果評價的研究結論的難度。本文認為,在對新農合運行效果綜合評價上,快速評價法、層次分析法具有較強的可操作性和參考性;在對新農合運行效果具體效應研究,應用客觀評價法如DEA、因子分析、神經網絡更恰當。
由于新農合全面和權威的數據獲取不易,本文只采用2010年江西省新農合快速評價數據進行兩種評價方法比較,實證分析數據使用不夠全面,如果采用近幾年面板數據進行評價結果分析比較,或許更具說服力。新農合運行效果評價全面衡量和方法抉擇,以及其最終評價結果如何更具說服力,仍需要學者們進一步研究。
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