【《我国全科医生公平性分析计算案例》4900字】

我国全科医生公平性分析计算案例1.1基尼系数2014-2019年，我国按人口配置的全科医生基尼系数分别为0.2565、0.2463、0.2445、0.2423、0.2445、0.1872，根据基尼系数小于0.2表示绝对公平，0.2-0.3表示相对公平的评判标准，2014-2018年间我国按人口配置的全科医生处于相对公平的状态，2019年处于绝对公平状态。同时研究发现2014-2019年我国按人口配置的全科医生基尼系数呈递减的状态，6年间共降低0.0693，递减率为27.02%，说明我国全科医生按人口配置的均等化程度较高，且公平性不断提高。见表13。2014-2019年按地理配置的全科医生基尼系数分别为0.7201、0.7117、0.7219、0.7251、0.7284、0.7216，根据大于等于0.6表示极度不公平状态的评判标准，2014-2019年我国按地理配置的全科医生均处于高度不公平的危险状态。同时研究结果表明2014-2019年我国按地理配置的全科医生基尼系数并未有明显变化趋势，说明我国全科医生按地理配置的均等化程度差。见表13。2014-2019年按经济配置的全科医生基尼系数分别为0.2042、0.2002、0.1293、0.1695、0.1605、0.1468，根据小于0.2表示绝对公平，0.2-0.3表示相对公平的评判标准，其中2014-2015年我国按经济配置的全科医生处于相对公平的状态，2016-2019年处于绝对公平的状态。研究发现2014-2019年我国按经济配置的全科医生基尼系数呈递减递增递减的波动趋势，但均处于0.1-0.3之间，说明我国按经济配置的全科医生公平性具有波动性，但均等化程度较高。见表13。表132014-2019年我国全科医生基尼系数Table11GiniCoefficientofGeneralPractitionersinChinafrom2014to2019年份全科医生基尼系数按人口配置按地理配置按经济配置20140.25650.72010.204220150.24630.71770.200220160.24450.72190.129320170.24230.72510.169520180.24450.72840.160520190.18720.72160.14681.2集聚度研究结果表明，2014-2019年我国东部地区全科医生集聚度介于4.6873-5.0048之间，其中2014年集聚度处于最大值5.0048，2019年集聚度处于最低值4.6873。中部地区集聚度介于1.2899-1.4823之间，其中2019年集聚度处于最大值1.4823，2014年集聚度处于最低值1.2899，西部地区集聚度介于0.2774-0.3003之间，其中2019年集聚度处于最大值0.3003，2017年集聚度处于最低值0.2774。结果显示，按地理配置来看，全科医生在我国东部地区较为集中，中部地区次之，西部地区明显不足。东部地区集聚的全科医生数量远超西部地区。见表14。研究结果表明，我国东部地区比值与中、西部地区差异显著。2014-2019年东部地区比值介于1.2624-1.3535之间，中部地比值介于0.7189-0.8348之间，西部地区比值介于0.7280-0.7868之间，东部地区均大1，而中部地区和西部地区均不足1，说明东部地区按人口分布的全科医生数较当地集聚的人口相对过剩，而中部地区和西部地区按人口分布的全科医生数较当地集聚的人口相对不足。见表14。表142014-2019年我国全科医生划区域集聚度Table12TheconcentrationofgeneralpractitionersinChinafrom2014to2019时间东部地区中部地区西部地区人口集聚度全科医生集聚度比值人口集聚度全科医生集聚度比值人口集聚度全科医生集聚度比值20143.69775.00481.35351.79431.28990.71890.37950.29760.784220153.69714.91121.32841.79191.37140.76530.38020.29230.768920163.70084.96471.34151.78801.36290.76230.38060.28600.751520173.70404.91751.32761.78381.42790.80040.38110.27740.728020183.70634.91501.32611.78081.39160.78140.38150.28680.751720193.71294.68731.26241.77561.48230.83480.38170.30030.7868注：表格中比值代表全科医生集聚度与人口集聚度比值2014年我国全科医生集聚度居于前三位的分别为上海(60.9738)、北京(27.9681)、浙江(10.3929)，后三位的分别为新疆(0.1118)、青海(0.0683)、西藏(0.0050)，说明按地理配置来看，全科医生在上海、北京和浙江较为集中，公平性较好，而新疆、青海和西藏公平性较差。比值居于前三位的为北京(3.0156)、浙江(2.8147)、上海(2.2533)，居于后三位的为贵州(0.5437)、江西(0.5249)、西藏(0.2706)，最为接近1的三个省份为广东(1.0603)、四川(0.9522)、内蒙古(0.9255)。说明按人口分配的全科医生北京、浙江、上海过于集中，贵州、江西、西藏不足，而广东、四川和内蒙古较为公平。见表15。注册为全科医学专业人数的集聚度居于前三位的分别为上海(119.3851)、北京(38.6322)、浙江(11.1311)，后三位的分别为新疆(0.1068)、青海(0.0622)、西藏(0.0103)，说明从地理配置来看，全科医生在上海、北京和浙江较为集中，公平性较好，而新疆、青海和西藏公平性较差。比值居于前三位的为上海(4.4119)、北京(4.1654)、浙江(3.0147)，居于后三位的为重庆(0.5183)、江西(0.5068)、云南(0.4104)，最为接近1的三个省份为安徽(0.9929)、青海(1.0855)、新疆(1.0905)。说明按人口分配的全科医生在上海、北京、浙江过于集中，重庆、江西、云南不足，而安徽、青海和新疆较为公平。见表15。取得医学专业证书人数的集聚度居于前三位的分别为上海(26.4165)、北京(21.6590)、江苏(10.1298)，后三位的分别为新疆(0.1148)、青海(0.0719)、西藏(0.0018)，说明按地理配置的全科医生上海、北京和江苏较为集中，公平性较好，而新疆、青海和西藏公平性较差。比值居于前三位的为浙江(2.6964)、北京(2.3353)、江苏(1.9290)，居于后三位的为江西(0.5355)、贵州(0.4624)、西藏(0.0988)，最为接近1的三个省份为天津(0.9640)、河北(1.1114)、上海(0.9762)。说明按人口分配的全科医生浙江、北京、江苏过于集中，江西、贵州、西藏不足，而天津、河北和上海较为公平。见表15。表152014年各地区全科医生配置集聚度情况Table13Distributionandconcentrationofgeneralpractitionersinvariousregionsin2014省（自治区、直辖市）全科医生注册为全科医学专业人数取得全科医学专业证书集聚度比值集聚度比值集聚度比值北京27.96813.015638.63224.165421.65902.3353天津7.59870.84405.77230.64128.67920.9640河北2.55390.92331.67450.60543.07421.1114山西1.28900.78291.08590.65961.40910.8559内蒙古0.13860.92550.14360.95880.13570.9058辽宁1.41900.67901.22700.58711.53260.7334吉林0.68490.65940.67560.65050.69040.6647黑龙江0.44020.76820.33500.58450.50250.8768上海60.97382.2533119.38514.411926.41650.9762江苏10.28431.958410.54562.008110.12981.9290浙江10.39292.814711.13123.01479.95612.6964安徽2.71530.88423.04880.99292.51790.8200福建1.94050.89391.48860.68582.20781.0171江西1.01020.52490.97550.50681.03070.5355山东3.17040.72312.39220.54563.63080.8281河南2.80610.70222.24570.56203.13760.7852湖北1.82890.82661.66750.75371.92430.8697湖南1.33240.59231.50470.66891.23050.5470广东4.47491.06035.65661.34033.77580.8946广西1.06370.75170.93240.65891.14140.8066海南1.14810.63641.41280.78310.99150.5496重庆1.71210.66691.33060.51831.93780.7549四川1.12790.95220.70400.59431.37871.1640（续表15）省（自治区、直辖市）全科医生注册为全科医学专业人数取得全科医学专业证书集聚度比值集聚度比值集聚度比值贵州0.76560.54370.95910.68110.65120.4624云南0.58160.68760.34720.41040.72040.8516西藏0.00500.27060.01030.56100.00180.0988陕西0.75210.57920.74290.57210.75760.5834甘肃0.35530.82560.30690.71310.38400.8922青海0.06831.19290.06221.08550.07191.2564宁夏0.39600.56160.42070.59660.38140.5409新疆0.11181.14220.10681.09050.11481.1728注：表格中比值代表全科医生集聚度与人口集聚度比值2019年我国全科医生集聚度居于前三位的分别为上海(41.3098)、北京(14.9046)、江苏(11.7196)，后三位的分别为西藏(0.0138)、青海(0.0555)、新疆(0.0870)，说明按地理配置来看，全科医生在上海、北京和江苏较为集中，公平性较好，而西藏、青海和新疆公平性较差。比值居于前三位的为江苏(2.2682)、浙江(1.8014)、北京(1.6543)，居于后三位的为陕西(0.5258)、江西(0.5526)、湖南(0.6719)，最为接近1的三个省份为重庆(0.9991)、广东(1.0664)、吉林(1.0769)。说明按人口分配的全科医生江苏、浙江、北京过于集中，陕西、江西、湖南不足，而重庆、广东和吉林较为公平。见表16。注册为全科医生专业人数的集聚度居于前三位的分别为上海(61.5680)、北京(16.3395)、江苏(14.8973)，后三位的分别为内蒙古(0.1038)、黑龙江(0.2923)、云南(0.5134)，说明按地理配置来看，全科医生在上海、北京和江苏较为集中，公平性较好，而内蒙古、黑龙江和云南公平性较差。比值居于前三位的为江苏(2.8832)、上海(2.3424)、北京(1.8136)，居于后三位的为山西(0.4855)、江西(0.4054)、黑龙江(0.5370)，最为接近1的三个省份为河北(0.9994)、广西(0.9741)、湖南(0.9870)。说明按人口分配的全科医生江苏、上海、北京过于集中，山西、江西、黑龙江不足，而河北、辽宁和湖南较为公平。见表16。取得医学专业合格证书人数的集聚度居于前三位的分别为上海(13.6857)、北京(12.9479)、天津(9.3442)，后三位的分别为云南(0.0285)、青海(0.0632)、西藏(0.1569)，说明按地理配置的全科医生上海、北京和天津较为集中，公平性较好，而云南、青海和西藏公平性较差。比值居于前三位的为浙江(1.9807)、北京(1.4372)、江苏(1.4295)，居于后三位的为广西(0.6254)、上海(0.5207)、西藏(0.4661)，最为接近1的三个省份为天津(1.0386)、安徽(1.0151)、河北(1.0013)。说明按人口分配的全科医生浙江、北京、江苏过于集中，广西、上海、西藏不足，而天津、安徽和河北较为公平。见表16。表162019年各地区全科医生配置集聚度情况Table14Distributionandconcentrationofgeneralpractitionersinvariousregionsin2019省（自治区、直辖市）全科医生注册为全科医学专业人数取得全科医学专业证书集聚度比值集聚度比值集聚度比值北京14.90461.654316.33951.813612.94791.4372天津10.11711.124510.68391.18759.34421.0386河北2.57320.93232.75850.99942.32050.8408山西1.09750.67190.79290.48551.51280.9262内蒙古0.12940.87820.10380.70430.16441.1153辽宁1.92660.95841.95460.97241.88830.9394吉林1.06141.07691.23481.25280.82490.8369黑龙江0.36790.67590.29230.53700.47100.8653上海41.30981.571761.56802.342413.68570.5207江苏11.71962.268214.89732.88327.38641.4295浙江6.85621.80146.35581.67007.53861.9807安徽2.84770.91312.61430.83823.16591.0151福建1.94900.88631.62300.73802.39371.0885江西1.06030.55260.77790.40541.44540.7532山东3.51580.80323.05090.69704.14990.9480河南3.59750.90802.99040.75484.42541.1170湖北1.82540.83411.55700.71152.19131.0013湖南2.08860.93162.21270.98701.91950.8562广东4.69261.06645.90301.34143.04210.6913广西1.18440.82661.39580.97410.89610.6254海南1.45760.79551.37890.75261.56490.8541（续表16）省（自治区、直辖市）全科医生注册为全科医学专业人数取得全科医学专业证书集聚度比值集聚度比值集聚度比值重庆2.59990.99912.46560.94752.78301.0695四川0.96870.81900.63980.54091.41721.1982贵州0.96870.68630.95250.67480.99080.7019云南0.59010.69750.51340.60680.69470.8211西藏0.01380.70330.01720.87730.00910.4661陕西0.68040.52580.49200.38020.93730.7243甘肃0.37150.87070.24170.56660.54851.2855青海0.05550.95750.04720.81560.066721.1510宁夏0.59620.82990.53050.73840.68580.9546新疆0.08700.83410.05890.56480.12531.2014对比2014年，2019年我国全科医生集聚度增长量居于前三位的分别为天津(2.5184)、江苏(1.4353)、重庆(0.8878)，增长量居于后三位的分别为浙江(-3.5367)、北京(-13.0635)、上海(-19.664)；比值的增长量居于前三位的分别为西藏(0.4327)、吉林(0.4175)、湖南(0.3393)，居于后三位的分别为上海(-0.6816)、浙江(-1.0133)、北京(-1.3613)。我国注册为全科医学专业人数的集聚度增长量居于前三位的分别为天津(4.9116)、江苏(4.3517)、重庆(1.1350)，居于后三位的分别为浙江(-4.7754)、北京(-22.2927)、上海(-57.8171)；比值的增长量居于前三位的分别为江苏(0.8751)、吉林(0.6023)、天津(0.5463)，居于后三位的分别为浙江(-1.3447)、上海(-2.0695)、北京(-2.3518)。取得全科医学专业证书人数的集聚度增长量居于前三位的分别为河南(1.2878)、重庆(0.8452)、湖南(0.6890)，居于后三位的分别为江苏(-2.7434)、北京(-8.7111)、上海(-12.7308)；比值居于前三位的分别为宁夏(0.4137)、甘肃(0.3933)、西藏(0.3673)；居于后三位的分别为江苏(-0.4995)、浙江(-0.7157)、北京(-0.8981)。见表17。表172014年和2019年各地区全科医生配置集聚度差值比Table15Theratioofthedifferenceintheconcentrationofgeneralpractitionersinvariousregionsin2014and2019省（自治区、直辖市）全科医生注册为全科医学专业取得全科医学专业证书集聚度比值集聚度比值集聚度比值北京-13.0635-1.3613-22.2927-2.3518-8.7111-0.8981天津2.51840.28054.91160.54630.66500.0746河北0.01930.00901.08400.3940-0.7537-0.2706山西-0.1915-0.1110-0.2930-0.17410.10370.0703内蒙古-0.0092-0.0473-0.0398-0.25450.02870.2095辽宁0.50760.27940.72760.38530.35570.2060吉林0.37650.41750.55920.60230.13450.1722黑龙江-0.0723-0.0923-0.0427-0.0475-0.0315-0.0115上海-19.664-0.6816-57.8171-2.0695-12.7308-0.4555江苏1.43530.30984.35170.8751-2.7434-0.4995浙江-3.5367-1.0133-4.7754-1.3447-2.4175-0.7157安徽0.13240.0289-0.4345-0.15470.64800.1951福建0.0085-0.00760.13440.05220.18590.0714江西0.05010.0277-0.1976-0.10140.41470.2177山东0.34540.08010.65870.15140.51910.1199河南0.79140.20580.74470.19281.28280.3318湖北-0.00350.0075-0.1105-0.04220.26700.1316湖南0.75620.33930.70800.31810.68900.3092广东0.21770.00610.24640.0011-0.7337-0.2033广西0.12070.07490.46340.3152-0.2453-0.1812海南0.30950.1591-0.0339-0.03050.57340.3045重庆0.88780.33221.13500.42920.84520.3146四川-0.1592-0.1332-0.0642-0.05340.03850.0342贵州0.20310.1426-0.0066-0.00630.33960.2395云南0.00850.00990.16620.1964-0.0257-0.030西藏0.00880.43270.00690.31630.00730.3673陕西-0.0717-0.0534-0.2509-0.19190.17970.1409甘肃0.01620.0451-0.0652-0.14650.16450.3933青海-0.0128-0.2354-0.0150-0.2699-0.0059-0.1054宁夏0.20020.26830.10980.14180.30440.4137新疆-0.0248-0.3081-0.0479-0.52570.01050.02861.3泰尔指数纵向来看，2014年至2019年，根据人口分布情况，我国全科医生总泰尔指数在0.0325-0.0430之间；按地域分布，全科医生总泰尔指数在0.5986-0.6171之间；按经济分配，全科医生总泰尔指数在0.0152-0.0203之间。其中，按人口分配的全科医生组间泰尔指数为0.0161-0.0190，按地域分配的全科医生组间泰尔指数为0.2771-0.2919，全科医生按经济分配的组间泰尔指数在<0.0001-0.0005之间。组内人口分布的泰尔指数为0.0164-0.0297，地理分布为0.3152-0.3400，经济分布为0.0149-0.0285。2014-2019年按人口、地理和经济配置的我国全科医生总泰尔指数由大到小分别为总泰尔指数地理>总泰尔指数人口>总泰尔指数经济。2014-2019年间，总泰尔指数人口下降0.0160，总泰尔指数地理下降0.0029，总泰尔指数经济下降0.0131。结果表明，我国全科医生资源配置的公平性有所提高，但从地域配置来看，全科医生资源配置的总泰尔指数较大，公平性较差。见表18。在泰尔指数贡献率方面，按人口分配的全科医生组间泰尔指数贡献率为35.20%-49.54%，按地域分配的全科医生组间泰尔指数贡献率为44.91%-48.02%，按经济分配的全科医生组间泰尔指数贡献率为0%-1.97%。全科医生组内按人口分配的泰尔指数贡献率为50.46%-64.80%，按地域分配的贡献率为51.98%-64.80%，按经济分配的贡献率为86.84%-100%。从组内泰尔指数来看，如果按照人口统计学和经济维度来评价全科医生，组内差异主要来自东部地区。从地理纬度看，组内差异主要来自西部地区。见表18。表182014-2018年我国全科医生泰尔指数及其贡献率Table16TheTheilIndexofChineseGeneralPractitionersandTheirContributionRatefrom2014to2018时间维度总泰尔指数组间泰尔指数组内泰尔指数组内泰尔指数东部地区中部地区西部地区2014人口0.04850.0190（39.11）0.0295（60.89）0.0587（50.28）0.0056（3.65）0.0125（6.95）地理0.61710.2771（44.91）0.3400（55.09）0.1497（2.72）0.0931（2.65）0.4307（49.72）经济0.02900.0005（1.83）0.0285（98.17）0.0386（73.74）0.00