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1、各国社会医疗保障水平分析 摘 要：如何评价世界各国社会医疗保障水平，是比较困难的。单纯从社会保障制度本身进行定性分析、比较，会因各国社会保障制度的发展模式等的不同而无法得出较为客观的结论。笔者结合工作实践，通过对与社会保障制度相关的指标进行定量化的因子分析，能够克服上述定性分析可能存在的模糊与不准确结论的弊端。 关键词：因子分析 社会医疗保障水平 指标 如何评价世界各国社会医疗保障水平，可谓仁者见仁，智者见智。单纯地分析社会医疗保险缴费比例，并不能完全判断一国的社会医疗保险保障水平。如何准确判断，可谓众说纷纭。为此，笔者结合工作实践，并根据世界银行每年发布的世界发展报告中的相关数据，予以分析。
2、 事实上，评判一国社会医疗保险保障水平的表象指标较多，如保险缴费基数、缴费比例、具体待遇等等，但这些指标因与一国的经济、社会发展水平、社会保障模式有关，不能简单进行比较而得出高或低的结论。 根据工作实践，笔者发现社会医疗保险保障水平最终会体现在一些具体医疗指标上。通过分析世界发展报告相关数据，笔者认为以下六项指标能够反映出一国社会医疗保险保障水平：人均GNI、预期寿命、政府医疗卫生支出占医疗卫生总支出得百分比、千人医生数、千人床位数。各国每个指标的取值见下表（限于篇幅，取排名前50）。 （指标说明：人均GNI：一般来说，经济发展水平越高，发展社会医疗保障的经济实力就越强。预期寿命：一般来说，社
3、会医疗水平越高，预期寿命就越高。政府医疗卫生支出占医疗卫生总支出得百分比：政府支出越大，对社会公共医疗的投入就越大。千人医生数、千人床位数：反映医疗供给水平。） 现将五个指标分别赋以权重构建综合得分模型，计算出各个国家的综合得分，以利于对其社会医疗保险保障水平进行排序分级。权重的确定有主观法和客观法。但主观法带有较大的随意性，在所有的客观分析方法中，比较理想的是因子分析法。这里我们就采用因子分析法来构建综合得分模型。 （1）因子分析法原理简介： 记X1： 人均GNI；X2： 预期寿命；X3： 政府医疗卫生支出占医疗卫生总支出得百分比；X4： 千人医生数；X5： 千人床位数。 首先，对各国的X1
4、、X2、X3、X4、X5、X6值进行标准化处理得到X1*，X2*、X3*、X4*、X5*（即用各国的值减去样本平均值再除以样本标准差）；经标准化处理以后，消除了不同量纲，使各指标之间具有可比性。 通过因子分析法，从X1*、X2*、X3*、X4*、X5*中提取出p（ p （2）由统计软件SPSS提取的因子和各因子的加权系数，利用统计软件SPSS 提取出了3个公因子，其中： Z1=0.800X1*+0.782X2*+0.726X3*+0.757X4*+0.832X5* Z2=0.247X1*-0.14X2*0.511X3*-0.505X4*-0.127X5* Z3=-0.293X1*-0.487X
5、2*+0.297X3*+0.255X4*+0.248X5* Z1的加权系数为：0.718477 Z2的加权系数为：0.154585 Z3的加权系数为：0.126938 综合得分计算公式为Z=0.718477Z1+0.154585Z2+0.126938Z3 （3）结果解释：综合得分越高的国家，该国的社会医疗保险保障水平就越高。 实际上，在SPSS中会直接给出综合得分值，由SPSS得到的最后的综合得分情况。按综合得分由高到低，便可得出社会医疗保障水平的排序结果，具体如下表： 根据上述分析结果，各区域社会医疗保险保障水平排序依次是北欧、日本、西欧、东南欧、澳大利亚、美国、海湾石油国家、前苏联国家、北部非洲、拉美、东亚（日本除外）、南亚、南部非洲。这与笔者通过直接分析各国社会医疗保险制度待遇本身得出的结论较为一致，从而进一步证明了以上因子分析法得出结论是可靠的。 通过上述分析，不难发现改善一国社会医疗保险保障水平最根本的措施，仍是政府要加大对社会公共医疗的投入，同时要扩大医护专业人员队伍，提高医疗服务供给的能力。 参考文献： 1世界发展报告，世界银行，2006年 2社会统计分析方法与SPSS软件应用，郭志刚，2006年9月1日出版第 4 页 共 4 页
