王靜 范馨月

摘 要：以貴陽市為例，利用在貴陽市政府數(shù)據(jù)開放平臺及中國知網(wǎng)下載的相關(guān)數(shù)據(jù)，從影響貴陽市居民的生活、環(huán)境、衛(wèi)生、醫(yī)療等因素入手，對近10年各項指標值使用熵值權(quán)重法賦予權(quán)重，再根據(jù)隸屬函數(shù)做歸一化處理，求出隸屬矩陣，根據(jù)權(quán)重與隸屬矩陣的乘積得出最后的模糊綜合評價模型。通過該模型分析貴陽市居民健康水平的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢，實現(xiàn)對貴陽市居民健康水平發(fā)展趨勢的定量動態(tài)分析。

關(guān)鍵詞：模糊綜合評價法;熵值法;居民健康水平

中圖分類號：O159; R195

文獻標識碼： A

在我國居民健康水平評估的研究中，于麗娜等[1]利用熵值法給5個二級指標權(quán)重賦值，評估5個類別對深圳居民健康水平發(fā)展趨勢的影響作用，但使用數(shù)據(jù)較少。潘昌霖等[2]在居民健康卡的健康評估系統(tǒng)研究中，只對健康卡和調(diào)查問卷收集到的居民個體全套健康數(shù)據(jù)量化分析，得出個人的總體健康狀況評分和生活方式評分，并沒有相關(guān)的影響性分析。田少杰等[3]利用了模糊綜合評價的方法，以甲亢疾病評估進行健康評估系統(tǒng)的應(yīng)用，主要研究放在用戶使用和推廣方面，沒有考慮社會公共衛(wèi)生與環(huán)境。曹文君等[4]構(gòu)建健康危險因素于個體健康間的結(jié)構(gòu)方程模型，解釋不同因子之間的相互作用及其對總體健康的效應(yīng)權(quán)重，但構(gòu)建的模型并非特別理想。莊凡等[5]基于Anderson健康行為進行建模，利用卡方檢驗和二分類Logistic回歸模型進行分析，但問卷調(diào)查的數(shù)據(jù)不夠準確，卡方檢驗對各維度的影響因素的分析不夠理想。

基于此，本文選取《貴陽統(tǒng)計年鑒》[6]2008—2017年這10年的數(shù)據(jù)，針對貴陽市的生活、環(huán)境、衛(wèi)生、醫(yī)療等方面分析貴陽市居民健康水平的現(xiàn)狀發(fā)展趨勢，綜合考慮不同因素對健康帶來的影響，利用隸屬矩陣與熵值權(quán)重構(gòu)建模糊綜合評價模型，通過Python畫出評價結(jié)果的曲線圖，分析影響健康水平的因素;為了能夠動態(tài)檢驗?zāi)Ｐ偷暮侠硇?，加入生活垃圾處理率和醫(yī)院衛(wèi)生院數(shù)與未加入兩個指標前的健康指標值進行對比，觀察曲線圖的走勢。根據(jù)模型分析的結(jié)果，對貴陽市實際情況提出合理建議。

1 數(shù)據(jù)來源及等級劃分

1.1 指標選取

因為獲取指標數(shù)據(jù)有限，為了使所選取的指標具有全面性和代表性，采用Pearson相關(guān)系數(shù)對原始指標進行相關(guān)性分析，篩選出森林覆蓋率（x1）、財政對醫(yī)療衛(wèi)生與計劃生育的支出（x2）、財政對節(jié)能環(huán)保的支出（x3）、人均生產(chǎn)總值（x4）、工業(yè)廢水排放量（x5）、死亡率（x6）、生活垃圾無害化處理率（x7）、醫(yī)院衛(wèi)生院數(shù)（x8）等8個三級指標進行研究（見表1）。

1.2 等級劃分

將森林覆蓋率（%）、工業(yè)廢水排放量（t）、生活垃圾無害化處理率（%）、人均生產(chǎn)總值（戶籍人口）、醫(yī)院衛(wèi)生院數(shù)、死亡率（%）、財政對公共衛(wèi)生的支出（萬元）、財政對節(jié)能環(huán)保的支出（萬元）8個指標作為因素集，記為：

由于影響居民健康水平的因素有很多，不同的因素程度劃分的值不同，而且有些指標沒有劃分，所以當前對居民健康水平仍難以清晰地劃分出具體的等級。本文利用模糊綜合評價模型，將數(shù)據(jù)標準化后的值規(guī)范到[0，1]區(qū)間，把居民健康水平大致分為5個等級作為評定集，記作Yj。Yj的值越大，居民健康水平越好;Yj的值越小，居民健康水平越差;Yj=0表示健康水平處于最差狀態(tài);Yj=1表示健康水平處于最優(yōu)狀態(tài)。Yj∈（0.8，1]時居民健康水平處于優(yōu)等級;Yj∈（0.6，0.8]時居民健康水平處于良等級;Yj∈（0.4，0.6]時居民健康水平處于中等級;Yj∈（0.2，0.4]時居民健康水平處于較差等級;Yj∈[0，0.2]時居民健康水平處于極差等級。

2 模型的建立

具體指標可以區(qū)分為正指標和逆指標：正指標也稱為效益型標，指標原始數(shù)值越大，對提高城市居民健康水平越有利;指標原始數(shù)值越小，對提高城市居民健康水平越不利。逆指標也稱為成本型指標，指標原始數(shù)值越小，對提高城市居民健康水平越有利;指標原始數(shù)值越大，對提高城市居民健康水平越不利。選取的8個指標中，森林覆蓋率（x1）、財政對醫(yī)療衛(wèi)生與計劃生育的支出（x2）、財政對節(jié)能環(huán)保的支出（x3）、人均生產(chǎn)總值（x4）、生活垃圾無害化處理率（x7）、醫(yī)院衛(wèi)生院數(shù)（x8）是正指標，工業(yè)廢水排放量（x5）、死亡率（x6）是逆指標。令隸屬函數(shù)為uh（x）， 正指標隸屬度為：

4 結(jié)論

通過上述貴陽市實際情況的相關(guān)數(shù)據(jù)的分析可以看出，貴陽市居民健康水平整體發(fā)展趨勢較好，呈上升趨勢。但是在環(huán)境和醫(yī)療方面波動比較大，為了提高貴陽市居民整體健康水平，針對目前貴陽市的健康情況，提出以下建議：通過提倡垃圾分類，有效提高垃圾廢物使用率及垃圾無害化處理率，同時增加對醫(yī)療衛(wèi)生的財政支出，更新醫(yī)療系統(tǒng)的設(shè)施設(shè)備，引進高水平醫(yī)生，給患者和居民提出合理的膳食結(jié)構(gòu)，加強疾病宣傳等措施。鼓勵市民多做健康行為，營造健康氛圍，相信貴陽市成為“健康中國”引領(lǐng)示范城市指日可待。本研究方法可以對其他區(qū)域健康水平的評估提供理論依據(jù)，可以推廣應(yīng)用。

參考文獻：

[1]于麗娜， 張燕， 王曉宇. 深圳居民健康水平評估與測控模型研究[J]. 計算機產(chǎn)品與流通， 2019（8）： 91， 164.

[2]潘昌霖， 應(yīng)俊， 何史林， 等. 基于居民健康卡的健康評估系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 醫(yī)療衛(wèi)生裝備， 2013， 34（3）： 41-44.

[3]田少杰， 洪躍， 李陽. 基于模糊綜合評價的健康評估系統(tǒng)開發(fā)[J]. 計算機工程與科學， 2014， 36（4）： 685-689.

[4]曹文君， 劉丹紅， 李運明， 等. 健康危險因素與個體健康間的結(jié)構(gòu)方程模型[J]. 中國預防醫(yī)學雜志， 2012， 13（1）： 1-4.

[5]莊凡， 涂利麗， 莊宇， 等. 基于Anderson健康行為模型的佳木斯市城鎮(zhèn)居民健康體檢影響因素調(diào)查[J]. 黑龍江醫(yī)藥科學， 2019， 42（4）： 15-17.

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（責任編輯：曾 晶）