TOPSIS法和秩和比法模糊聯合在基本公共衛生服務質量綜合評價中的應用研究

顧思雨，梁園園，章凱燕，楊金俠

方法學介紹：

逼近理想解排序法（TOPSIS）由HWANG C L和YOON K于1981年提出，其基本原理是通過同趨勢化處理和歸一化矩陣，找出多個目標中的最優目標和最劣目標，計算其歐氏距離，獲得各指標值與理想解的接近程度并進行排序，以此作為評價目標優劣的依據。秩和比法由田鳳調教授于1988年提出，其基本原理是在一個n×m矩陣中，通過對指標進行編秩，從而獲得無量綱的統計量——RSR，并依據RSR值對評價對象按優劣排序。

TOPSIS法和秩和比法都是多目標決策分析中常用的評價方法，目前廣泛應用于衛生評價、衛生決策等領域。但是，TOPSIS法利用指標的全距間接進行評價，易受離散程度較大值的影響，而秩和比法在非參數轉化中將指標用秩來代換，易造成信息損失現象。將TOPSIS法和秩和比法模糊聯合，一方面能夠彌補單一使用TOPSIS法或秩和比法的不足，另一方面能夠充分利用模糊聯合的特點與優勢，從比值權重、分檔計算的方法角度進行綜合分析，提高評價結果的準確性。

國家基本公共衛生服務項目是國家根據居民的健康情況和健康需求，向全體居民提供的共同性服務項目和向重點人群提供的針對性服務項目，旨在促進健康公平和實現全民健康。基本公共衛生服務項目的實施有助于落實以基層為重點、預防為主的工作方針，促進基本公共衛生服務均等化［1］。國家基本公共衛生服務項目于2009年啟動，如今已實施十年有余，并逐漸成為基層醫療衛生機構的工作重心，服務質量備受關注。對基本公共衛生服務質量進行綜合評價，以評價方法為手段，以評價結果為依據，能為調整相關政策和提高服務質量提供依據。目前，綜合評價基本公共衛生服務質量的常用方法有逼近理想解排序法（TOPSIS法）、秩和比法、數據包絡法（DEA），但各有其局限性，將一些方法適當聯合應用能夠有效彌補不足。本研究從基本公共衛生服務項目運行和實施的角度，收集Z省24家基層醫療衛生機構2018年基本公共衛生服務項目的實施數據，運用 TOPSIS法［2］、秩和比法［3］及二者模糊聯合法［4］對Z省基本公共衛生服務質量進行綜合評價，旨在探索適宜的基本公共衛生服務質量綜合評價方法，為調整相關政策和提高服務質量提供依據。

1 對象與方法

1.1 研究對象 由于Z省各地級市差異較大，經過專家會議商議決定，依據社會經濟發展狀況，采用多階段立意抽樣法確定調查對象，縮小抽樣單元之間的差異以保證樣本代表性，并于2019年2—4月展開調研。第一階段，在Z省南部、中部和北部地區各抽取2個地級市，共抽取6個地級市；第二階段，在抽取的6個地市級中，隨機選取1個區和1個縣，共選取12個市轄區（縣）；第三階段，在抽取的12個市轄區（縣）中，隨機抽取2家社區衛生服務中心（鄉鎮衛生院），共選取24家社區衛生服務中心（鄉鎮衛生院）為評價對象（記為機構A～X）。

1.2 研究方法

1.2.1 數據收集方法 經Z省衛生健康委員會下發通知，由24家基層醫療衛生機構基本公共衛生相關負責人填寫《基層醫療衛生機構基本公共衛生服務項目開展情況表》，收集2018年24家基層醫療衛生機構基本公共衛生服務實施數據。“2018年國家基本公共衛生服務項目”［5］確定了14項評價指標，由于每家樣本機構的傳染病疫情報告率與衛生監督協管信息報告率均為100%，因此本研究未將這兩項指標納入評價，選取其余12項指標作為評價指標，分別為：健康檔案建檔率（X1）、新生兒訪視率（X2）、兒童健康管理率（X3）、早孕建冊率（X4）、產后訪視率（X5）、老年人健康管理率（X6）、高血壓患者規范管理率（X7）、2型糖尿病患者規范管理率（X8）、結核病患者規范管理率（X9）、嚴重精神障礙患者規范管理率（X10）、老年人中醫藥健康管理率（X11）、兒童中醫藥健康管理率（X12）。采用Excel 2010軟件對數據進行錄入和運算。

1.2.2 數據分析方法

1.2.2.1 TOPSIS法 TOPSIS法主要面向多目標決策，通過同趨勢化處理和歸一化矩陣，找出多個目標中的最優目標和最劣目標，計算其歐氏距離，獲得各指標值與理想解的接近程度并進行排序，以此作為評價目標優劣的依據［2］。

1.2.2.2 秩和比法 秩和比法是數量方法中常見的一種方法，在一個n×m矩陣中，通過對指標進行編秩，從而獲得無量綱的統計量RSR，依據RSR值對評價對象的優劣進行排序［3］。

1.2.2.3 TOPSIS法與秩和比法模糊聯合 在TOPSIS法與秩和比法單獨評價的基礎上結合模糊集理論［4］進行綜合評價，以驗證兩種方法的科學性、客觀性和合理性。

2 結果

2.1 24家機構12項指標開展情況 24家機構健康檔案建檔率、新生兒訪視率、兒童健康管理率、早孕建冊率、產后訪視率、老年人健康管理率、高血壓患者規范管理率、2型糖尿病患者規范管理率、結核病患者規范管理率、嚴重精神障礙患者規范管理率、老年人中醫藥健康管理率、兒童中醫藥健康管理率分別為 74.8%～100.0%、87.7%～100.0%、87.8%～100.0%、79.9%～100.0%、87.7%～100.0%、55.0%～111.9%、39.8%～100.0%、35.6%～100.0%、54.5%～100.0%、82.1%～107.5%、29.2%～100.0%、33.3%～100.0%。

2.2 TOPSIS法評價結果

表1 基于TOPSIS法對24家社區衛生服務中心（鄉鎮衛生院）12項指標歸一化處理后的數據Table 1 Normalized data of 24 community（township） health centers based on TOPSIS method

2.2.2 計算最優目標與最劣目標 以表1中每個評價指標的最大值作為最優目標Z+，最小值為最劣目標Z-。Z+=（0.228 1、0.210 2、0.214 5、0.217 2、0.211 5、0.285 5、0.236 1、0.242 3、0.208 1、0.231 6、0.308 2、0.252 2）；Z-=（0.170 6、0.184 4、0.188 3、0.173 6、0.185 5、0.140 3、0.094 0、0.086 3、0.113 4、0.176 8、0.090 0、0.084 0）。

結果顯示：Ci的平均值為0.594 6，24個基層醫療衛生機構中A、C、D、F、G、H、L、O、R、T、U和V的Ci值均超過平均水平，B、E、I、J、K、M、N、P、Q、S、W和X的Ci值均未達到平均水平，其中Ci值排名前3名的分別為A、C和G，Ci值排名后3名的分別為N、W和I（表2）。

表2 24家社區衛生服務中心（鄉鎮衛生院）基本公共衛生服務質量綜合評價Ci值及排序結果Table 2 Comprehensive evaluation of the quality of national essential public health services delivered by 24 community（township） health centers ranked by Ci value from top to bottom

2.3 秩和比法評價結果

2.3.1 對原始數據進行編秩 高優指標采取從小到大編秩，低優指標采取從大到小編秩，指標值相同的計算平均秩。本文所選12個指標均為高優指標。

2.3.2 計算RSR值 利用公式RSR=∑R/（m×n）計算各評價指標的RSR值。m=1，2，3……12；n=1，2，3……24。

2.3.3 根據RSR值進行排序 RSR值為0～1，RSR值越大越好。排序結果顯示，RSR值排名前三名的分別為A、G和C，RSR值排名后三名的分別為V、W和K（表3）。

表3 24家社區衛生服務中心（鄉鎮衛生院）基本公共衛生服務質量綜合評價的RSR值及排序結果Table 3 Ranked RSR values and RSR value-based top-to-bottom ranking of quality of national essential public health services delivered by 24 community（township） health centers

2.4 TOPSIS法和秩和比法模糊聯合的評價結果 根據模糊集理論，設Ci與RSR的權重比為W1∶W2，求W1Ci∶W2RSR，并將比值分為若干檔，即Ci∶RSR分別為 1∶0、0.1∶0.9、0.5∶0.5、0.9∶0.1、0∶1五檔，計算各檔數值并排序，依據“擇多原則”［4］，排名前三名的分別為A、C和G，排名后三名的分別為I、K和W（表4）。

表4 基于TOPSIS法與秩和比法模糊聯合的24家社區衛生服務中心（鄉鎮衛生院）基本公共衛生服務質量綜合評價的排序結果Table 4 The top-to-bottom ranking result of the quality of national essential public health services delivered by 24 community（township） health centers assessed using fuzzy combination of TOPSIS and RSR method

3 討論

3.1 綜合評價方法分析 TOPSIS法和秩和比法是多目標決策分析中常用的兩種評價方法，廣泛應用于衛生評價、衛生決策等多個衛生領域［2］，但兩者都存在一定局限性。TOPSIS利用指標的全距間接進行評價，易受離散程度較大值的影響，只能對每個評價對象的優劣程度進行排序，不能全面、客觀地反映指標的作用，靈敏度不高；秩和比法在非參數轉化中，將指標用秩來代替，易造成信息損失現象，其評價結果也存在不足［3］。將TOPSIS法、秩和比法和模糊聯合法結合應用，能夠彌補單獨使用TOPSIS法或秩和比法的不足。另外，結合模糊集理論［4］從比值權重、分檔計算的方法角度對評價對象進行綜合分析，能夠提高評價結果的準確性與靈敏度，對于綜合評價基本公共衛生服務質量具有很高的適用性。

3.2 綜合評價結果分析 基于TOPSIS法和秩和比法模糊聯合的評價結果顯示，Z省基層醫療衛生機構基本公共衛生服務質量存在明顯差異。在TOPSIS法評價中，排名前三名的為A、C和G，排名后三名的為I、W和N；在秩和比法評價中，排名前三名的為A、G和C，排名后三名的為V、W和K；在TOPSIS法與秩和比法模糊聯合的評價中，Ci檔和0.9Ci∶0.1RSR檔評價結果基本相同，RSR檔和0.1Ci∶0.9RSR檔評價結果基本相同，依據“擇多原則”，排名前三名的分別為A、C和G，排名后三名的分別為I、K和W，這與TOPSIS法和秩和比法的評價結果基本一致。綜上所述，Z省2018年基本公共衛生服務質量排名前三名的基層醫療衛生機構分別為A、C和G，表明A、C和G 3家基層醫療衛生機構2018年基本公共衛生服務質量較好；排名后三名的分別為I、K和W，表明I、K和W 3家基層醫療衛生機構2018年基本公共衛生服務質量相對較差。

結合實地調研情況，深入分析可知，排名較前的A、C和G機構多位于人口密集、經濟發展情況較好的區域，在醫療衛生資源和服務能力方面有較好的基礎，因而能提供較為優質的基本公共衛生服務；排名較后的I、K和W機構多位于人口相對稀少、經濟發展狀況欠佳的區域，存在基礎設施薄弱、基層衛生人員和公共衛生人員稀缺、專業分工不明確等問題。徐昌娟［6］和文育鋒等［7］在對該省衛生資源配置情況和基層醫療衛生機構人才狀況調查時，也得到相似結論。

3.3 提高基本公共衛生服務質量的建議 本研究運用TOPSIS法、秩和比法及二者模糊聯合的方法對基本公共衛生服務質量進行評價，得到的評價結果基本一致。二者模糊聯合方法得到的評價結果及影響因素與實際情況一致，也和其他研究結果相一致［8-9］。針對分析得到的影響因素，提出以下建議：（1）政府部門應充分考慮不同地區的實際情況，在結構上適當向弱勢地區傾斜，加大經費投入、監督管理力度，保證城鄉居民獲得均等化的基本醫療服務［8］；（2）受囿于基本公共衛生服務項目范圍過大，加之現有的醫療衛生資源和服務能力無法滿足基本公共衛生服務項目的要求［9］，造成基層醫療衛生機構壓力過大和居民對基本公共衛生服務均等化滿意度不高等現象，各地應結合經濟水平和人群健康情況合理確定適宜本地的基本公共衛生服務包；（3）建立高素質衛生人員到基層的培養與吸引機制［10］，提高基層衛生人員的薪酬待遇，并以實踐技能為核心，采取專項培養、脫產培訓、宣傳教育等措施不斷提高基層衛生人員數量和質量，建立科學的激勵機制和長效機制；（4）可以通過電視、手機、網絡、宣傳手冊和開展相關知識講座等方式加大宣傳力度，使居民了解基本公共衛生服務項目內容和實施的益處，從而提高居民的認知度、信任度和參與度。

綜上所述，本文運用TOPSIS法、秩和比法及二者模糊聯合法對基本公共衛生服務質量進行綜合評價，找出了影響基本公共衛生服務質量的因素，提出了針對性建議，為調整相關政策和提高服務質量提供了依據。研究結果表明TOPSIS法、秩和比法及二者模糊聯合法能夠比較科學、客觀、全面地反映基本公共衛生服務情況，適宜在基本公共衛生服務質量評價中推廣應用。

作者貢獻：顧思雨、楊金俠負責文章的構思與設計；顧思雨、梁園園、章凱燕負責研究的實施與可行性分析、數據收集；顧思雨、梁園園負責數據整理、統計學處理、結果的分析與解釋；顧思雨撰寫論文；楊金俠負責論文的修訂、文章的質量控制及審校，并對文章整體負責，監督管理。

本文無利益沖突。