Диссертация (1154371), страница 32
Текст из файла (страница 32)
В экономическихисследованиях о коэффициенте вариации говорят, что он в пределах нормы,еслиегозначениенепревышает10%.Однакоисследованиявздравоохранении свидетельствуют о значительном влиянии на динамикуразличных факторов нормативно-законодательных актов, принимаемыхправительством для оптимизации медицинской и лекарственной помощинаселению. В связи с этим, развитие факторов часто оказываетсянестабильным и неустойчивым, что затрудняет выявление тенденций заопределенный временной период и экстраполяцию их на перспективу.Поэтому в качестве допущения в здравоохранении принято считатьнормальным использование коэффициента вариации до 30% [26].Как было отмечено в главе 2, математико-статистическаий анализпроводился по программе «Тренд», разработанной на кафедре экономики иуправления здравоохранением Курского государственного медицинскогоуниверситета.Результаты характеризуемой стадии исследования в целом приведены вприложении 4.
В данной главе диссертации изложены примеры определениятенденций развития и прогноза тенденций на отдельных индикаторах.Анализ динамики фактора «Количество граждан, имеющих право набезвозмездное получение ЛС и МИ по программе ОНЛС»Динамика фактора Ф1 «Количество граждан, имеющих право набезвозмездное получение ЛС и МИ по программе ОНЛС» и результатыанализа приведены в таблице 22.200Таблица 22 – Статистические показатели динамики фактора Ф1 «Количествограждан, имеющих право на безвозмездное получение ЛС и МИ по программеОНЛС»Теоретические значения по функциямГодКоличество граждан,чел.Темпыприроста, %Логистическаякривая1/(A+B*(C^t))КриваяГомпертцаA*(B^(C^t))200892805092410200977074-16,950676244201065496-15,021967471201161953-5,409562156201259768-3,526958718201357131-4,412156399201454900-3,905154791201552944-3,562853654Среднее65259-7,5413Кv %19,27Коэф. кор.
r = -0,905Коэф. коррел. между0,9973факт. и теор. даннымиМАРЕ, %1,178МРЕ, %0,01t-кр. Стьюдента табл. = 2,31; расчетный = 5,21 -> достоверенМодифицированнаяэкспонентаA+B*(C^t)9256476536673966190058477562935487853952-9266676749672606160458233562235502554311-0,99710,99671,189-0,011,349-0,03Из данных таблицы 22 следует, что за исследуемый период динамикафактора Ф1 имела тенденцию к снижению: в 2008-2009 гг.
существенноепонижение с 92805 до 65496, а в последующие годы в среднем на -4,2%ежегодно с 65496 в 2009 г. до 52944 в 2015 г. В среднем за все годыотмечается отрицательный ежегодный темп прироста на -7,54%.Коэффициент вариации Kv составил 19,27%, что немного выше нормы,носопределеннымиусловностямиможновыявлятьтенденциисприменением метода аналитического выравнивания, который заложен впрограмме «Тренд».Спомощьюкорреляционногоанализаустановленасильнаяотрицательная зависимость от времени – коэффициент корреляции равен 0,905 и статистически достоверен по t-критерию Стьюдента.201Проведена аппроксимация по 13 алгебраическим функциям, из которыхпо критериям оптимальности отобраны три, имеющие первые места врейтинге (таблица 23).
В их число вошли: модифицированная экспонента,кривая Гомпертца и логистическая кривая. Коэффициенты корреляции идетерминации у всех моделей одинаковые (r = 0,99 и r2 = 0,99) и отличаютсяна тысячные доли; таким образом, все три модели примерно равноценные.Таблица 23 – Результаты выбора оптимальной математической моделиМатематическая модель1.Логистическая кривая:Ф11 =1/(0,00002-0,000012*(0,743252^t))2. Кривая Гомпертца:Ф12 =52128,112262*2,359516^(0,668867^t)3. Модифицированная экспонента:Ф13 =53256,7582+66110,8357*(0,596105^t)RR2Рейтинг0,99730,994610,99710,994220,99670,99343Расчеты прогноза на 2016-2017 гг.
по выбранным оптимальныммоделям приведены в таблице 24.Таблица 24 – Результаты прогноза количества граждан, имеющих право набезвозмездное получение ЛС и МИ по программе ОНЛС, по оптимальнымматематическим моделям (доверительный интервал 99%)2016Логистическаякривая52838,99±1363,73201752249,080±1461,259ГодыГрафическийанализ53341,095±1402,797Модифицированнаяэкспонента53885,078±1502,21152936,343±1503,12153631,303±1609,644Кривая Гомпертцасоответствияфактическихиполученныхтеоретических значений, а также прогноза на 2016-2017 гг. приведен нарисунке 41 (условные обозначения: * − расчетные данные: прогнозы длякаждой из моделей, а для графика фактических значений – экстраполяция посреднему приросту).Анализируя результаты прогнозирования на 2016-2017 гг., можнозаключить, что количество граждан, имеющих право на безвозмездноеполучение ЛС и ИМН по программе ОНЛС, продолжит медленно202сокращаться.
Оптимальным методом прогнозирования для фактора Ф1является расчет по одной из трех математических моделей.Рисунок 41 – Количество граждан, имеющих право на безвозмездное получениеЛС и МИ по программе ОНЛС. Графический анализ фактических и теоретическихзначений фактораПо аналогичному алгоритму (пример – для фактора Ф1) выполненырасчеты и по другим факторам. В результате математико-статистическогоанализа установлено следующее:1) статистически достоверная тенденция к росту в зависимости отвремени выявлена для факторов Ф4 (объем поступивших средств порегиональной программе), Ф6 (объем отпущенных средств по региональнойпрограмме), Ф9 (количество врачей, имеющих право выписки льготныхрецептов), Ф10 (количество фельдшеров, имеющих право выписки льготныхрецептов);2) статистически достоверная тенденция к снижению выявлена дляфакторов Ф1 (количество граждан, имеющих право на безвозмездноеполучение ЛС и МИ по программе ОНЛС), Ф11 (количество точек отпускапо льготным рецептам);3) для факторов Ф2 (количество граждан, имеющих право набезвозмездное получение ЛС и МИ по региональной программе), Ф3 (объемпоступивших средств по программе ОНЛС), Ф5 (объем отпущенных средств203по программе ОНЛС), Ф7 (количество отпущенных рецептов по программеОНЛС), Ф8 (количество отпущенных рецептов по региональной программе)достоверная зависимость от времени не выявлена.Анализ динамики показателя Количество граждан, обратившихся залекарственной помощью по программе ОНЛСПоказатель П1 (количество граждан, обратившихся за лекарственнойпомощью по программе ОНЛС), как и показатель П2 (количество граждан,обратившихся за лекарственной помощью по региональной программе),является результирующим в используемой нами системе оценок, онвыражает реальный спрос на услугу «льготная лекарственная помощь».УчаствуявпрограммеОНЛСилирегиональнойпрограмме,потребитель льготных ЛС тем самым признает её эффективность и качество.Отказ от участия, по нашему мнению, означает наличие нерешенныхпроблем в региональном здравоохранении.Динамика показателя П1 «Количество граждан, обратившихся залекарственной помощью по программе ОНЛС» и результаты анализаприведены в таблице 25.
В приложении 4 представлены статистическиерасчеты по программе «Тренд».Как следует из данных таблицы 25, за исследуемый период динамикапоказателя П1 имеет преимущественно тенденцию к снижению: с 62958 чел.в 2008 г. до 36462 чел. в 2015 г. В среднем за все годы ежегодный темпприроста составил -6,67%.Коэффициент вариации Kv составил 19,2%, что немного выше нормы,носопределеннымиусловностямиможновыявлятьтенденциисприменением метода аналитического выравнивания, который заложен впрограмме «Тренд».С помощью корреляционного анализа установлена сильная обратнаявзаимосвязь со временем – коэффициент корреляции r равен -0,9 истатистически достоверен по t-критерию Стьюдента.204Таблица 25 – Динамика показателя П1 «Количество граждан, обратившихся залекарственной помощью по программе ОНЛС»ГодыКоличествограждан,чел.Темпыприроста,%2008629582009Теоретические значения по функциямЛогарифмическаякриваяA+B*ln(t)Гиперболическаякривая 2 типа1/(A+B*t)ПараболическаякриваяA+B*t+C*t^2061941589655990246718-25,795053463538335464820105516718,0851485034952249996201146322-16,0331449854585145946201243108-6,9384422554268642498201338626-10,3971400253993139652201436457-5,61543813937509374092015364620,0137365063536435768СреднееКv %45727-6,6686---19,20--------0,91410,91365,3840,015,075-0,49Коэф кор.
r =-0,9Коэф. коррел. между0,9169факт.итеор.даннымиМАРЕ, %5,169МРЕ, %-0,53t-кр. Стьюдента табл.= 2,31; расчетный = 5,06 -> достоверенНами проведена аппроксимация по 13 алгебраическим функциям, изкоторых по критериям оптимальности отобраны три, имеющие первые местав рейтинге (таблица 26). Это: логарифмическая кривая, гиперболическаякривая 2 типа и параболическая кривая. Коэффициенты корреляции идетерминации у всех моделей примерно одинаковые r=0,91 и r2=0,84 иотличаются на тысячные доли.Таблица 26 – Результаты выбора оптимальной математической моделиМатематическая модель1. Логарифмическая кривая:П11 =61941,427861-12231,803876*ln(t)2. Гиперболическая кривая 2 типа:П12 =1/(0.000015+0.000002*t)3.
Параболическая кривая:П13 =65758.892847-6157.749994*t+301.107142*t^2R0.9169R20.8406Рейтинг10.91410.835620.91360.83473205Таким образом, все три модели примерно равноценные. Расчетыпрогноза на 2016-2017 гг. по этим моделям приведены в таблице 27.Таблица 27 – Результаты прогноза Количества граждан, обратившихся залекарственной помощью по программе ОНЛС по оптимальным математическиммоделям (доверительный интервал 99%)Годы20162017Логарифмическаякривая35065,408±5129,68033776,659±5496,538ГрафическийанализГиперболическаякривая 2 типа33451,499±5248,44531735,075±5623,797соответствияПараболическаякривая34728,821±5224,89534292,107±5598,563фактическихиполученныхтеоретических значений, а также прогноз на 2016-2017 гг.
приведены нарисунке 42 (* - расчетные данные: прогнозы для каждой из моделей, а дляграфика фактических значений – экстраполяция по среднему приросту).Рисунок 42 – Количество граждан, обратившихся за лекарственной помощью попрограмме ОНЛС. Графический анализ фактических и теоретическихзначений показателяУстановлено, что все расчеты по моделям дают приблизительноодинаковые результаты, как для прошедших периодов времени, так и дляпрогнозного периода 2016-2017 гг.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
