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基于TOPSIS 和Arcgis 的新醫改后江蘇省衛生資源空間配置分析*

2020-05-21 13:03:22趙晨悅褚淑貞
中國藥業 2020年9期
關鍵詞:資源

趙晨悅,褚淑貞

(中國藥科大學,江蘇 南京 211198)

衛生資源是人類開展衛生保健活動所使用的社會資源,也是衛生部門開展衛生保健活動的物質基礎,包括衛生人力資源、衛生物力資源、衛生財力資源等[1]。衛生資源配置是衛生資源在衛生行業(或部門)內部的分配與轉移(或流動)[2],從而實現衛生資源的社會和經濟效益最大化。衛生資源的有限性和人民群眾日益增長的衛生健康需求之間的矛盾,使得衛生資源公平合理的配置尤為重要。2009年,我國提出要進行新一輪醫藥衛生體制改革(簡稱新醫改),要“逐步實現人人享有基本醫療衛生服務的目標”[3],其根本就是公平地進行衛生資源配置,使得人人都可以利用和享有醫療衛生服務。江蘇省作為經濟大省,2017年的衛生總費用達2 680.52 億元,是2009年的3.19 倍,占GDP 的比重也從2009年的2.44%增長至2017年的3.12%,表明新醫改以來江蘇省衛生投入力度增大。2017年,江蘇省人均可支配收入35 024 元,相較于2009年的20 552 元,增長了近42%。隨著人均可支配收入的增加,居民長期被抑制的醫療衛生需求得到釋放,對衛生資源配置提出了更高要求。目前,對江蘇省衛生資源配置公平性的研究中,常用到的評價方法有Lorenz 曲線、Gini 系數、Theil 指數[4-9],但這些方法僅考慮單一要素,或地理因素、人口因素的影響。本研究中擬選取相關衛生資源指標,以2009年為基線,對新醫改實施近10年間的江蘇省13 個地級市衛生資源配置的差異和變化進行描述性統計,嘗試運用TOPSIS 法分析省內衛生資源配置公平性,以及用Arcgis 空間插值法衡量江蘇省衛生資源空間配置情況,為進一步深化醫藥衛生體制改革,加快推進“健康江蘇2030”提供參考。

1 資料與方法

1.1 資料來源

為研究衛生資源配置問題,從衛生資源的定義出發,就人力、物力、財力3 個角度來衡量,選取指標包括人口數、衛生技術人員、醫療衛生機構數、床位數、醫療衛生支出數。其中,人口數是指常住人口,衛生技術人員是指在崗的執業(助理)醫師、注冊護士、藥師和技師(不包含相關管理人員)。資料主要來源于《江蘇統計年鑒》《江蘇衛生統計年鑒》。省內13 個地區的人口數及醫療衛生支出數源自《江蘇統計年鑒》,衛生技術人員、醫療衛生機構數、床位數源自《江蘇衛生統計年鑒》。

1.2 方法

1.2.1 描述性統計

對江蘇省13 個地區新醫改后至今的衛生資源情況進行描述性統計分析和對比分析。

1.2.2 TOPSIS 法

TOPSIS 法的全稱為“逼近于理想值的排序方法”,中心思想在于首先確定各項指標的正理想值和負理想值。正理想值是一設想的最好值(方案),其各個屬性值都達到各候選方案中最好的值;負理想值是另一設想的最壞的值(方案),然后求出各個方案與正理想值和負理想值間的加權歐氏距離,由此得出各方案與最優方案的接近程度,作為評價方案的優劣標準。該方法分析原理直觀,計算簡便,對樣本量要求不大,可避免低層次多因素權重確定帶來的主觀性,且可將原本不能直接加總的衛技人員、衛生機構、床位、醫療支出數轉換并計算為各地人均綜合衛生資源當量值,這些特點使其更加適用于地區間醫療衛生資源配置的分析[10-11]。計算方法如下。

1≤i≤m,1≤j≤n,Xij為第i 個指標的屬性值j,rij表示歸一化第i 個指標的屬性值j。

2)計算加權標準化決策矩陣:Vij=wjrij,1≤i≤m,1≤j≤n,wj為屬性j 的權重。

3)確定正理想值(A+)和負理想值(A-):A+={v+1,…,v+n},A-={v-1,…,v-n}。

4)計算每個解到正理想值的距離( Di+)和負理想值的距離( Di-):

5)計算最接近理想值( Ci)的方案

6)方案排序:按照Ci依次遞減的順序排列。

1.2.3 Arcgis 空間插值法

Arcgis 為一套完整的地理信息系統(GIS),憑借著強大的地圖制作、空間數據管理、空間分析、空間信息整合等能力已廣泛用于地理國情監測、資源調查、環境評估等各個方面。Arcgis 空間插值法基于區域綜合衛生資源當量值實現[12]。對江蘇省13 個地市采用《江蘇省統計年鑒》中的分區標準,分為蘇南(南京市、無錫市、蘇州市、常州市、鎮江市)、蘇北(徐州市、淮安市、連云港市、鹽城市、宿遷市)和蘇中(南通市、揚州市、泰州市)3 大區域。將2009年和2017年各個地區人均衛生資源當量進行空間與資源分布的對應分析,并將其插入江蘇省地圖,得出不同地區人均衛生資源總量空間分布情況。

1.3 統計學處理

采用Excel 2016 軟件進行描述性統計與分析,采用SAS 9.4 軟件進行TOPSIS 法分析,采用Arcgis10.5 軟件進行空間分析。

2 結果

2.1 描述性統計分析

根據統計年鑒相關數據,分別將各地區2017年的衛生資源配置數據與2009年進行對比。全省總人口從2009年的7 724.50 萬人增至2017年的8 029.30 萬人,隨著新醫改的逐步推進,衛生人力、物力、財力等方面的投入均有所增加。詳見表1。

表1 江蘇省各地市2009年和2017年資源配置情況

與2009年相比,2017年13 個地區每千人口衛技人員增幅基本均衡。新醫改后的近10年間,宿遷、南京、無錫、徐州4 個市的衛生技術人員在滿足就醫方面趨于優化,但揚州、泰州兩地資源配置相對不足。

就平均每千人口醫療衛生機構數而言,蘇北地區增長最明顯,而蘇南地區由于人口數增加導致人均資源下降。2009年,南京、無錫、南通、連云港、揚州超過平均水平;2017年,最高水平的連云港為0.60 家,南京和常州市并列末位,每千人口醫療衛生機構數僅為0.28 家。

2009年至2017年,各地市每千人口床位數增幅差距較大,蘇北地區增幅較大。淮安、徐州、鹽城、宿遷增幅為3.02 ~3.32 張,位于第一梯隊;鎮江和揚州增幅分別為1.92 張,1.5 張,居于末段。其中,淮安市從2009年的2.51 張增至2017年的5.83 張,增幅第一。

全省人均醫療衛生支出數得到大幅提升。如鹽城從2009年的181.24 元增至2017年的1 045.81 元,增長了4.77 倍;相對增長比例低的南京也從2009年的339.55 元增至2017年的1 075.10 元,增長了2.17 倍。

總的來看,蘇北地區各項指標增量均位居第一。全省2017年比2009年每千人口衛技人員增加2.85 人,每千人口醫療衛生機構增加0.23 家,每千人口床位增加2.59 家,人均醫療衛生支出增加710.36 元。但蘇南、蘇中、蘇北增加的幅度不一致。其中,對于每千人口衛技人員,新醫改后近10年間,增加最多的是蘇北地區(3.08 人),其次是蘇南地區(3.01 人),增加最少的是蘇中地區(2.02 人);每千人口醫療衛生機構增加最多的是蘇北地區(0.36 家),其次是蘇中地區(0.21 家),最后是蘇南地區(0.11 家);每千人口床位數蘇北以3.12 張居首,蘇南地區2.32 張位列第二,蘇中地區增長最少(2.12 張);人均醫療衛生支出,蘇北地區仍居第一,人均達688.39 元,蘇中地區次之(828.22 元),最少的是蘇南地區(668.05 元)。可見,蘇北地區增長勢頭強勁。

2.2 TOPSIS 法結果分析

采用TOPSIS 法計算人均綜合衛生資源當量值,對全省13 個地區衛生資源情況進行排序,并以2009年人均綜合衛生資源當量值為基線,與2017年比較。可見,江蘇省13 個地區2017年人均綜合衛生資源當量為0.43,較2009年的0.41 平均增加0.02。其中,無錫、徐州、南通、連云港、淮安、鹽城和宿遷7 個地級市的人均綜合衛生資源當量值排名較2009年均有所上升,常州、蘇州、揚州、鎮江、泰州5 個地區的人均綜合衛生資源當量值排名較2009年均有所下降。南京的人均綜合衛生資源當量值排序保持第一。詳見表2。

從區域來看,蘇南地區,南京的人均綜合衛生資源當量值排序保持第一,無變化;無錫從2009年的第3 位上升至2017年的第2 位,前進1 位;常州人均綜合衛生資源當量值排序從2009年的第5 位降至2017年的第11 位,后退6 位,降幅較大;蘇州從2009年的第2 位后退至2017年的第4 位,后退2 位;鎮江從2009年的第7 位后退至2017年的最后1 位,降幅與常州相同。蘇中地區,南通的人均綜合衛生資源當量值排序從2009年的第4 位上升至2017年的第3 位,前進1 位;揚州從2009年的第6 位后退至2017年的倒數第2,后退6 位;泰州從2009年的第8 位下降至2017年的第10 位,后退2 位。蘇北地區,徐州的人均綜合衛生資源當量值排序從2009年的第9 位上升至2017年的第5 位,前進4位;連云港市從2009年的第10 位上升至2017年的第8 位,前進2 位;鹽城市從2009年的最后1 位上升至2017年的第7 位,前進6 位;泰州從2009年的第8 位下降至2017年的第10 位,后退2 位;宿遷市從2009年的倒數第2 位上升至2017年的第9 位,前進3 位。

可見,2017年江蘇省整體人均綜合衛生資源當量值較2009年有所增加。其中,蘇南地區和蘇中地區表現并不如意,蘇北的人均綜合衛生資源當量值提升最顯著,這與前文描述統計分析結果相一致。

2.3 Arcgis 法結果分析

采用Arcgis 法對全省衛生資源空間差值進行分析,結果見圖1。13 個地級市的顏色深淺按人均綜合衛生資源當量值由大至小呈遞減顯示,區域顏色越深表示該地區人均衛生資源越多。2009年全省人均衛生資源較多的即為圖中顏色較深的城市,主要有南京、蘇州、無錫、常州、南通、揚州、鎮江、泰州,而徐州、連云港、宿遷、淮安和鹽城顏色較淺,人均衛生資源較少。即2009年江蘇省衛生資源空間分布主要集中在蘇南和蘇中地區,蘇北地區衛生資源較少。2017年,南京、南通、無錫、徐州、蘇州、淮安、鹽城、連云港、宿遷顏色較深,人均衛生資源較多;相比之下,揚州、泰州、常州、鎮江顏色較淺,即人均衛生資源較少。可見,與2009年相比,2017年區域的資源公平性有了較大改善,蘇北人均衛生資源增多最明顯,蘇中、蘇南均有所減少,這與描述性統計分析、TOPSIS 法結論一致。

3 建議

3.1 加大全省衛生資源投入并調整存量

圖1 2009年和2017年江蘇省各地衛生資源分布

得益于新醫改政策,江蘇省的衛生服務資源和能力得到提升。該省人口數從2009年的7 724.50 萬人增至2017年的8 029.30 萬人,增加了304.80 萬人,人口增多伴隨著衛生資源需求的增加。該省每千人口的衛技人員、醫療衛生機構數、床位數,以及人均醫療衛生支出等各項衛生資源均有所增加,且增長速度均快于人口增長速度。同時,衛生資源配置的合理性也有一定改善。衛生人力結構方面,醫護比總體呈上升趨勢,2017年全省醫療衛生機構醫護比1 ∶1.09,長期以來醫護比例倒置問題得到扭轉。

值得關注的是,江蘇省的衛生總費用占GDP 的比重從2009年的2.44%增至2017年的3.12%,與2017年全國衛生總費用占GDP 的6.2%仍有不小的差距。《江蘇省醫療衛生服務體系規劃(2017-2020年)》也指出,江蘇全省每千常住人口床位數、人均衛生投入等指標在全國處于中等水平[13],一定程度上表明該省衛生資源投入仍偏少,衛生資源總量相對不足。應在加大全省衛生資源投入的同時,及時調整衛生資源存量,實現全省衛生資源的社會效益和經濟效益最大化。

3.2 注重改善省內區域間衛生空間資源配置公平性

盡管該省每千人口的衛技人員、醫療衛生機構數、床位數,以及人均醫療衛生支出等各項衛生資源均有所增加,但由于區域間經濟發展狀況、地理位置差異及政府傾斜力度的不同,區域間衛生資源配置水平差異較大。本研究結果顯示,2017年與2009年各項指標數據對比得知,蘇北地區增加幅度均高于蘇南和蘇中地區,表明新醫改以來,對蘇北地區的傾斜投入已見成效。

從空間上看,2009年和2017年的人均綜合資源當量排序前4 位中的3 個均屬蘇南地區,一定程度上表明蘇南的衛生資源總量一直保持較高水平。蘇中地區的揚州和泰州,人均衛生資源當量排序在新醫改后有所下降。

對于衛生資源下降較多的地區,在考慮單純增加人均衛生資源配置之前,首先應重點研究影響地區人均衛生資源量下降的因素。在此基礎上,對衛生資源配置相對較差的地區,需在完善頂層設計后,多部門長期通力合作[14],給予一定的政策支持。首先,蘇中、蘇北地區內部應加強對衛生技術人員的培養[15],加大相關衛生資源投入;其次,對于志愿前去蘇中、蘇北地區的衛生技術人員給予一定的財政補貼,鼓勵人才的區域間良性流動;再者,在當前“互聯網+醫療”時代,可考慮通過遠程醫療、在線培訓等方式緩解人才數量相對不足、診療水平相對不高的窘境。

3.3 兼顧多種因素、因地制宜實施區域資源配置政策

新醫改以來,對蘇北地區的投入在一定程度上有所傾斜,但蘇南、蘇中、蘇北地區分布不平衡的問題依然存在,與其他研究結論基本一致[4-6,16]。衛生資源的配置與經濟社會發展和人民群眾健康需求發展不相適應,蘇南地區資源相對充分,蘇北地區衛生資源配置有一定改善,部分蘇中地區表現不佳。在研究人均衛生資源量下降原因的同時,可綜合地理因素、人口疏密、各地經濟水平等多方面因素進行衛生資源配置。

同時,區域衛生規劃是政府對衛生事業宏觀調控的重要手段,鑒于江蘇省區域經濟與衛生資源配置不平衡的現狀,可考慮實施差異性衛生資源政策。針對經濟發展相對較好的地區,如蘇南及部分蘇中地區。優化現有資源配置,提高衛生資源利用效率。針對經濟發展相對較弱地區,如揚州泰州地區、蘇北地區,應充分發揮省級政府衛生資源配置的調控能力,給予相應的財政支持,更好地促進衛生資源配置的合理性及公平性。

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