新医改下公立医院信用评价研究成果

第三章　公立医院信用评价中若干问题的探讨

第一节　公立医院信用评价的原则

公立医院信用评价应遵循常规信用评价原则，包括以下几点。

一、法规性原则

即信用评价应以相关的法律法规为主要评价依据。公立医院信用评价依据包括：与公立医院服务与经营活动相关的法律、法规、规范和政策；公立医院直接或间接产生的数据和资料，如年度财务预算、财务决算、财务报告等；评价机构针对被评价的公立医院，采用一定的调查方法和技术手段，专门收集、整理的各种内外部信息资料，如专家意见、抽样调查数据、服务对象问卷调查等。

二、全面性原则

即公立医院信用评价应尽可能全面地覆盖到评价对象的各方面，包括环境要素、基础要素、动力要素、表现要素和保证要素等方面的内容。同时，还要有直接、有间接，有主要、有次要，既要全面反映，也要重点突出。

三、客观性原则

即在对公立医院进行信用评价的过程中，必须坚持客观评价的中性立场，减少人为干扰因素。在评价机构选择、评价指标确定、评价方法选择、评价标准设定、现场评价开展以及问卷调查对象等环节，均应尽力体现公开、公平与公正。

四、结果导向原则

公立医院信用评价的结果应有一定的针对性，是以评价结果应用的目的为导向，有针对性地进行评价。

五、可操作原则

即公立医院信用评价在满足理论合理性的前提下，应强调评价指标以及评价标准选择的可操作性要求。即符合我国信用评价总体要求，又体现公立医院特有本质；同时，积极汲取国际先进评价理论与实践经验，便于接轨与借鉴。

六、可比性原则

公立医院信用评价指标体系中必须设置能反映各级医疗机构信用等级差异的横向与纵向指标，便于比较并确定信用政策。

七、与时俱进原则

即公立医院信用评价应保持一定的开放性，并随着外部环境的变化、职能的调整、管理要求的提高以及信用评价技术的改进，而不断地充实、修正和完善。

第二节　公立医院信用评价的程序

我们认为，对公立医院进行信用评价的基本程序可参照一般企业评价基本程序，具体分为：确定评价对象、选择评价人员、初步评价、搜集资料、正式评价、审查、发布、跟踪评价8个阶段。但评价方法、等级划分、结论应用方面，由于公立医院特色而不同于一般企业，本书就这3方面作重点论述。

我们设想由中立的信用评价机构作为评价主体，实行评价责任人制度，分层次管理，相互制约，以保证评价的客观、公正性。由评审人员负责初评和定量部分评价，专家组负责定性评价，评审组组长负责审查并做出评价结论。第一次评价以后，要进行跟踪评价，定量部分和定性指标的量化部分每半年评价一次，其他部分每年评价一次。

评价基本程序大体分为：确定评价对象、选择评价人员、初步评价、搜集资料、正式评价、审查、发布、跟踪评价8个阶段。

第一阶段：确定评价对象。评价机构可以受理公立医院的申请，决定是否为其进行信用评价，也可以根据自己的需要选择公立医院为其进行信用评价。

第二阶段：选择评价人员。确定了待评价的公立医院后，还要选择有相应知识的人员为公立医院评价。评价机构应设若干客户经理，评价时随机组成专家组。

第三阶段：初步评价。评价人员先确定是否对该公立医院进行进一步评价。

第四阶段：搜集资料。为了保证评价质量，在评价以前评价人员要对客户进行实地调查，主要包括与各级有关人员进行会谈，内容涉及公立医院业务开展情况、竞争状况、经营展望、经营策略、内控机制等。还要走访地方有关部门了解其对该公立医院的看法、对该行业的态度和支持情况。此外，需了解客户的竞争对手情况、患者的反应等。搜集的资料包括该公立医院近期的内部管理情况、财务资料、法律文件和实地调研中获取的资料。这些资料应该是真实可靠的，须经过中介机构和权威部门认定。这一阶段的工作主要包括取得资料、整理资料、鉴别资料、分析资料、趋势预测等。

第五阶段：正式评价。评价人员对各项资料进行整理和定量、定性分析并得出初步结论。

第六阶段：评价审查。评价机构内按权限划分人员职责，还可以设信用评价委员会负责信用评价的审查。

第七阶段：向有关各方发布评价结论。

第八阶段：跟踪评价。公立医院的经营情况是不断变化的，因此评价工作是长期、连续的。进行初次信用评价以后，每隔一定期间还要根据情况的变化对公立医院信用评价结构进行调整。本系统要求定量部分和定性指标的量化部分每半年评价一次，其他部分每年评价一次。

第三节　公立医院信用评价的方法

一、公立医院信用的定性评价方法

（一）西方商业银行贷款信用分析历史

西方商业银行贷款信用分析的内容经历了一个不断发展、不断完善的过程。最早提出的是信用“3C”原则，即借款人的品德（Character）、资本（Capital）、能力（Capacity）；随后，美国银行家提出，为了保证放款安全，应当增加一个审查项目，即附带担保品（Collateral）；到了20世纪40年代又有一位银行家提出经营状况（Condition of　Business）原则；最后，加上事业发展连续性（Continuity）这一因素，从而构成了现在最有代表性的“6C”原则。

（二）要素模式

其间，由于对信用定性要素的理解不同，出现过不同的要素模式，具体有：

1．“5C要素”

即品德（Character）、资本（Capital）、经营能力（Capacity）、资产抵押（Collater－al）、经济环境（Condition）。

2．“5P要素”

即个人因素（Personal Factor）、资金用途因素（Purpose Factor）、债权保障因素（Protection Factor）、还款来源因素（Payment Factor）、企业前景因素（Perspective Factor）。

3．“5W要素”

即借款人（Who）、还款期限（When）、借款用途（Why）、担保物（What）、如何还款（How）。

4．“4F法要素”

即组织要素（Organization Factor）、经济要素（Economic Factor）、管理要素（Management Factor）、财务要素（Financial Factor）。

5．“CAMPARI法”

即借款目的（Purpose）、借款金额（Amount）、偿债能力（Ability）、偿还方式（Repayment）、借款投资利润（Margin）、贷款抵押（Insurance）、偿债记录（Character）。

6．“LAPP法”

即流动性（Liquidity）、活动性（Activity）、营利性（Profitability）、潜力（Potentialities）。

7．“骆驼评估体系”

即资本充足率（Capital Adequacy）、流动性（Liquidity）、资产质量（Asset Quality）、收益状况（Earnings）、管理水平（Management）。

（三）“6C”原则在公立医院信用评价中的运用

根据公立医院的特点，我们认为目前最具代表性的“6C”原则比较适用于公立医院。下面具体分析一下“6C”原则在公立医院信用评价中的运用。

1．品德

主要是指公立医院的偿债意愿。我们认为，品德原则要求，首先，应考察公立医院过去的偿债记录，商业银行和其他银行一般都有关于客户这方面的档案，在放款审查时，银行随时都可以查询，而政府部门和其他相关人员可参考这一信息；其次，如为贷款或赊购，应了解介绍人的情况，即谁介绍公立医院来贷款或赊购的，介绍人与公立医院是一种什么样的关系，介绍人的资信如何，从而从侧面反映公立医院自身的资信状况；最后，通过同公立医院面谈来作出判断，从公立医院对自身情况的介绍，公立医院代表谈话的态度和语气，确定公立医院是否诚实和中肯，判断管理层的个人品德是否优良，处事是否可靠，从而对公立医院的品德做出综合评价。

2．能力

主要指公立医院广泛利用其才能和对资金妥善使用并获取利润的能力。判断公立医院的能力如何，主要依据其管理者的年龄、商业经验、经营才能、受教育程度、应变能力、预测能力和思想意识以及公立医院预期现金流量等。具体方法上，可以通过审查公立医院的财务报表，看其资金的流入、流出是否正常，以及经营业绩怎样，来重点考察该公立医院的经营能力。

3．资本

主要是指公立医院资财的价值、性质和数量，即公立医院财务报表上的总资产和总负债情况、资本的结构、资产减去负债后的净值，也即公立医院的财富状况，是显示该公立医院财力的一个重要标志，并在某种程度上反映了该公立医院的业绩。评价公立医院的资本状况时，特别要注意其资财价值的稳定性和变现能力。

4．担保品

即公立医院提供的用作还款保证的抵押品。这种抵押品必须价值稳定，在保险公司投过保，并且市场广泛，易于出售。在公立医院无法归还所借款项时，政府、银行或供应商能很快将其出售，收回资金，从而减轻风险及损失程度。担保是证明公立医院信用状况的又一因素。

5．经营状况

包括公立医院自身的经营情况和其外部经营环境。其中，前者包括公立医院的经营特点、经营方法、技术状况和劳资关系等，这些均为公立医院自身所决定的内容。后者则非公立医院自己所能控制，其范围大至政局变动、社会环境、商业周期、季节变化、一般经济状况、国民收入水平等，小至行业发展趋势、同业竞争程度、医疗质量风险等。评价机构受托了解这些情况的目的在于判断公立医院在经济衰退及其他事件的脆弱性，或者说在最糟糕情况下的还款能力，从而可以事先采用某些必要的措施作应变准备，保证政府、银行、供应商资金的安全。

6．事业的连续性

是指公立医院能否在竞争日益激烈的环境中生存和发展。如果公立医院在竞争中不能开发出新技术吸引更多的患者就诊，渐渐失去市场，乃至宣告破产，则政府投入的有限的卫生资源将会浪费，银行、供应商的资金收回就十分危险，医疗人才就业环境将受严重影响。因此对公立医院事业持续发展的预见也就成为公立医院信用评价中日益重要的一项内容。

以上6条中，“品德”和“能力”被称为关于人的要素，“资本”及“担保品”是财务要素，“经营状况”及“事业的连续性”则是关于经济的要素。如果将人的要素称为管理要素，那么信用评价实际上是对管理、财务及经济三个要素的评价。综合起来，对公立医院的信用分析主要有两个方面：一是公立医院一般情况的调查和分析；二是公立医院财务状况的调查和分析。公立医院一般情况的调查和分析内容主要包括公立医院主要负责人的情况、公立医院的概貌和营业情况以及公立医院的行业特点情况，公立医院财务状况的调查和分析主要是对公立医院所提供的近三个年度的财务报表资料进行分析，其中财务比率的分析和评价是主要的。

（四）信用等级

通过以上公立医院“6C”原则分析，可以初步从定性上了解到被评价的公立医院的信用如何，但还不能确切地说出其信用等级高低，因此还必须设计出数字模型，从定量上确定公立医院的信用等级。目前常用的信用等级一般分为AAA级、AA级、A级、BBB级、BB级、B级和C级。

二、公立医院信用的定量评价方法

（一）企业信用评价做法

国际上，对企业的信用评价，通常将对企业信用风险的测度转化为对企业财务状况的衡量问题，因为信用风险的形成——企业是否能如期还本付息，主要取决于企业财务状况。具体做法是根据历史上每个类别（如信用等级AAA、AA、A、BBB等）的若干样本，从已知的数据中发现规律，从而总结出分类的规则，根据影响企业财务状况的多维指标综合起来建立判别模型，用于对新的样本的判别。目前采用的方法有统计方法、专家系统、神经网络技术等。

（二）基于统计判别方法的预测模型

国内外在信用评价中，广泛采用了基于统计判别方法的预测模型，常用的模型有：回归分析法、多元判别分析法、Logit法、Probit法等，这些模型已经得到了广泛的应用，下面就分别介绍这几种模型。

1．多元判别分析（MDA）

判别分析法是根据已知的违约和非违约的企业进行分类构成若干个总体，由这若干个总体的特征找出一个判别函数，用于判别任意已观察的向量应判属于哪一个总体，以及检验两个或多个母体，在所测量的指标变量上，是否有显著差异，如有则指出为哪些指标。

1968年奥特曼（Altman）率先将判别分析法应用于财务分析、公司破产及信用风险的分析，建立了如下著名的线性判别分析模型：

Z＝0．012　X1＋0．014　X2＋0．033　X3＋0．006　X4＋0．999　X5

其中，X1为流动资金／总资产，X2为留存收益／总资产，X3为息税的收益／总资产，X4为股权市值／总负债账面值，X5为销售收入／总资产。临界值为2．675，如果Z小于临界值，借款人被划入违约组，信用级别较低；反之被划入正常组，信用级别较高。当分值在1．81和2．99之间时，Altman发现判断失误较大，该重复区域为灰色区域。

以Z模型为代表的线性判别分析模型虽然很适用于信用评级，但这种方法存在一定问题：（1）限制条件过于严格，如要求样本数据服从多元正态分布，协方差矩阵相同等；（2）模型主要考虑的是财务因素，没有考虑行业特征、企业规模、管理水平等非财务因素的影响；（3）模型以历史数据为基础，对未来发展的预测不够。

多元判别分析（MDA）是除美国外的其他国家使用最多的统计方法。多元线性判别分析法，可以具体分为一般判别分析（不考虑变量筛选）和定量资料的逐步判别分析（考虑变量筛选）。我国在1993年7月1日起正式实施与国际会计准则基本适应的、统一的《企业会计准则》，由此奠定了企业信用评价研究的基础和前提。

采用多元判别分析方法建立企业信用评价模型，并将判别结果与其他线性模型相比较，可以看出用多元判别分析方法建立的企业信用评价模型在判别的准确性上有较大提高。但应用多元判别分析（MDA）有3个主要假设：变量数据是正态分布的；各组的协方差是相同的；每组的均值向量、协方差矩阵、先验概率和误判代价是已知的。

对经济、财务变量的正态假设已成为通常惯例。由于线性判别函数（LDA）在实际使用中是最方便的，如在距离判别和贝叶斯判别中，在正态总体等协方差时，均导出一个线性判别函数，所以一般只研究线性判别函数。在满足上述3个假设的条件下，该判别函数使误判概率达最小。

下面介绍两个应用判别分析法建立的模型。

（1）Chesser判别模型。Delton Chesser采用6个变量进行了Logit分析，得到的公式是：

其中：X1＝（现金＋市场化证券）／总资产

X2＝销售净额／（现金＋市场化证券）

X3＝资产报酬率

X4＝资产负债率

X5＝固定资产／股东权益

X6＝营运资本／净销售收入

变量y是一个独立变量的线性组合，采用如下公式确定不一致的概率P：

y值可以看作客户不一致倾向的指数，y越大，不一致的概率越高，他确定的分类原则是：

如果p≥0．50，归于不一致组，即信用差的一组；

如果p＜0．50，归于一致组，即信用佳的一组。

（2）ZETA分析模型。zeta分析模型是Altman、Haldeman和Narayanan在研究公司破产时提出的一个模型，采用7个指标作为揭示企业失败或成功的变量。这7个指标是资产报酬率、收入的稳定性（用10年资产报酬率的标准差的倒数来度量）、利息保障倍数、赢利积累（用留存收益／总资产来度量）、流动比率、资本化率（用5年的股票平均市场值／总长期资本来度量）和规模（用公司总资产来度量），它们分别表示企业目前的赢利性、收益的保障、长期赢利性、流动性和规模等特征。Altman在1968年通过对若干组企业的研究和分析，采用5个指标进行回归，得到如下回归方程：

其中：X1＝营运资本／总资产

X2＝留存收益／总资产

X3＝资产报酬率

X4＝权益市场值／总债务的账面值

X5＝销售收入／总资产

如果Z≤2．267，归于破产组；

如果Z＞2．675，归于非破产组。

同时Altman发现Z值在1．81和2．99之间会产生错误的分类，因此，他认为这一区间是忽略区域。

2．Logit分析模型

logit分析与判别分析的本质差异在于不要求满足正态分布或等方差，其模型采用logistic函数：

其中xi（0≤i≤p）表示第i个指标，是第i个指标的系数，Y是因变量。由于Y∈（0，1），所以Y又常被理解为属于某一类的概率，如企业财务状况好坏的概率。

由于一般判别分析方法的局限，Logit分析在预测中得到了相当广泛的应用，1981年以后的研究绝大多数都用Logit分析。在一些国家建立了许多相应的模型。这些研究包括：Zavgren（1985）、Lau（1987）、Gloubos和Grammatikos（1988）、Gilbert等人（1990）、Kasey和McGuiness（1990）、Kasey（1990）、Luoma和Laitinen （1991）、Platt和Platt（1990），以及Tennyson（1990）。

3．近邻法

近邻法是一种非参数方法，当已知总体表现为显著非正态分布时，特别是当属于同一类的样本在变量空间形成聚类时，近邻法十分有效。与参数类方法相比，近邻法用于对总体分布施加很少约束的情况，是一种十分灵活的方法。

近邻法不仅放松了正态性假定，也避免了传统技术对模型函数形式设定的困难。任何一个样本到底划归哪一类由其k个近邻划归类型所确定。任意两个样本之间的距离可定义为：是合并协方差的逆。这样，一个样本划归为它的k个近邻的多数（即当一个样本的k个近邻的大多数划归1类，则该样本也应划属1类）。

4．分类树(www.chuimin.cn)

1980年末期，有学者提出一种利用机器学习技术发展起来的符号方法——分类树。该方法不像传统方法那样通过判别函数形成决策规则来判别样本所属的类型，而是创立一个对原始样本能进行最佳分类判别的分类树。此前，曾有学者采用一种叫作递归分割的类似技术生成判别树。两种方法都采用了一种非返回跟踪的分割方法将样本集递归分割成不相交的子集。它们的差别只是在分割准则上。

5．人工神经网络（ANN）模型

上述4种方法在国外已大量应用，实证结果发现：企业财务状况的评价可以看作是一类基于一系列独立变量基础上的分类问题；企业财务状况的好坏与财务比率的关系是非线性的；预测变量（财务比率）可能是高度相关的；大量实证结果表明，许多指标不成正态分布。

因此，传统的分类方法不能很好地解决这些问题。作为研究复杂性的有力工具，神经网络技术近年来在模式识别与分类、识别滤波、自动控制、预测等方面已展示了其非凡的优越性，特别是能处理任意类型的数据，这是许多传统方法所无法比拟的。通过不断学习，能够从未知模式的大量复杂数据中发现其规律。神经网络方法克服了传统分析过程的复杂性及选择适当模型函数形式的困难，它是一种自然的非线性建模过程，无须分清存在何种非线性关系，给建模与分析带来极大的方便。该方法用于企业财务状况研究时，一方面利用其映射能力，另一方面主要利用其泛化能力，即在经过一定数量的带噪声的样本的训练之后，网络可以抽取样本所隐含的特征关系，并对新情况下的数据进行内插和外推以推断其属性。它在分类问题中的出现，最早是用于对银行破产的预估。

所谓的人工神经网络，就是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统或计算机，简称神经网络，简写为ANN（Artificial Neural Network）。人工神经网络的基本构架是模仿生物的神经细胞，分为输入层、隐藏层和输出层二层。每一层包括若干代表处理单元的点。输入层的节点负责接收外在信息不同于人脑的输入，人工神经网络所接收的输入信息是各种变量的数量化信息，一个输入变量对应一个输入节点。隐藏层的节点负责处理输入层传来的信息，并转化为中间结果传递给输出层。而输出层的节点就以隐藏层传来的信息与门槛值比较后，得到系统的最后结果，并将结果输出。

人工神经网络用于解决信用分类问题的思路主要分为6个步骤：

（1）确定分类结果的关键指标及分成几类。

（2）提供训练样本和测试样本。如将信用等级划分为6类，就需要提供对应于这6类结果的关键指标的样本值。

（3）确定MLP神经网络的拓扑结构，确定学习算法，学习参数初始化。

（4）输入训练样本，学习算法并不断调整权重，直至输出的总误差小于或等于某值。

（5）利用测试样本评判网络精度，并对之进行优化。

（6）网络权重稳定后，输入待分类的数据，输出分类的结果。

与传统的统计方法相比，人工神经网络具有以下特点：

（1）具有自我组织与学习的能力。

（2）可以描述输入资料中变量间的非线性关系。

（3）可以依据样本和环境的变化进行动态的调整。

由于企业各项财务指标与信用风险之间往往存在着非线性关系，因此人工神经网络比较适用于企业的信用评价。

神经网络模型是分布自由的，而且对实际问题是适用的，特别是当变量是从未知分布取出和协方差结构不相等（在企业失败样本中的常态）时，神经网络能够提供良好的分类准确性。Altman等人（1994）利用神经网络对意大利公司进行了失败预测，与多元判别分析模型相比，给出了令人鼓舞的结果。此外，神经网络的非线性形态较通用，也较灵活。但它也有一些问题，譬如：模型的拓扑定义与其他方法相比，计算量较大，表述判别能力较难。虽然神经网络作为一种分类工具似乎比其他方法更具吸引力，但在财务领域解决实际问题的应用到目前为止还不多。

6．企业信用等级评价指标体系综合评分法

企业信用等级评价指标体系综合评分法是根据影响企业信用等级的各个重要因素建立递阶结构指标体系，赋予各个指标相应的权重，确定各指标的评分标准及评分计算方法，然后建立综合评分表、确定不同信用等级的得分段，最后利用综合评分表计算加总被评企业各个相应指标的得分值，据以得出被评企业的信用等级来确定被评企业的信用等级。

在综合评价法下，除评价指标的选取外，指标权重的确定也十分重要。指标权重确定的方法主要有两类：一类是用各种数学方法为主确定指标权重，如AHP法（层次分析法）、主成分分析法等。另一种是根据研究人员的经验和主观判断为主来确定权重，如Delphi法（德尔菲法）、经验权数法等。前一类方法注重客观性，但由于原始数据的搜集、整理、分析上难度较大以及数据提供者的主观性等，存在一定的不足之处。后一类方法集中了研究人员的经验及专家的知识积累，但存在一定的主观性。AHP法（层次分析法）是美国著名运筹学家、匹兹堡大学教授T．L．Suaty于20世纪70年代中期提出的，是一种确定递阶层次结构中各因素之间相对权重的数学方法，AHP法的基本思路是根据问题的性质和要求达到的目标，将问题按层次分析成各个组成因素，再按支配关系分组成有序的递阶层次结构；对同一层次内的因素，通过两两比较的方式确定诸因素之间的相对重要性（权重）。Delphi法（德尔菲法）是美国兰得公司于20世纪40年代末开发的一种技术方法，这种方法的本质是利用专家的组织、经验、智慧等对客观存在但难以准确确定的带有很大模糊性的信息进行相互交换，并由调查统计人员进行归纳统一，最后取得一致意见，从而使模糊信息明朗化。其具体做法是找一组专家搜集他们所掌握的材料、情况和想法，由小组的组织者（调查人员）草拟调查提纲，提供调查背景资料轮番征询各个专家意见，经过多次反复调查而归纳出最后基本一致的意见。这种方法的优点主要是简便易行，具有一定的科学性和实用性，可以避免会议讨论时产生的害怕权威随声附和，或固执己见，或因顾虑情面不愿与他人意见冲突等弊病；同时也可使大家发表的意见较快收敛，参加者也易接受结论，具有一定程度综合意见的客观性。

三、公立医院信用评价方法的比较与选择

（一）公立医院信用评价方法比较

从实际情况看，影响公立医院信用状况的因素很多，有的属于数量方面，通常可用经济指标来表示；有的属于质量方面，通常要用文字来描述，分析它们的好坏，指出它们的功过，估量它们的分值，评定它们的等级。这种定性分析方法在信用评价中发挥着不可或缺的作用。不过，信用评价的因素中，大多可以用数量指标来表示，通过同类指标的相互对比，可以计算出这项指标的数量差异，以便于分析差异、找出原因，最终有利于评价对象改善信用状况。我们认为，从系统分析的观点来看，定性是定量的基础，定量是定性的深化，两者是相辅相成的，我们应该采用定性分析方法与定量分析方法相结合的方法对公立医院进行信用评价。

（二）公立医院信用评价模型比较

从具体采用的评价模型来看：

（1）以多元统计为基础的方法对公立医院所属的国家、所处的历史时期较为敏感。在不同的情况下，这些模型的表现形式是不同的，模型中的关键指标在我国会发生变化，所以并不能直接应用于我国公立医院的信用分析。

（2）Chesser信用评分模型和Zata分析模型，其引入的指标变量都太少，但事实上影响公立医院信用等级的因素有很多，而且有诸多的不确定性。

（3）统计方法及专家系统等其他方法，其引入的指标都是财务指标，容易出现短视（Myopic）的弊端，或者是仅以历史为定位，而不是以发展的视角。而且，由于我国会计制度、审计制度、信息不对称与透明等原因，利益相关者对评价对象财务数据可靠性并不完全认同，因此，对评价对象的非财务因素分析显得尤为重要。对于公立医院来说，影响其信用状况的除财务指标外，也有很多的非财务因素，例如公立医院拥有的高素质人才、公立医院战略思路等等。

（4）多元判别分析法及Logit法等其他方法，它们对评价对象信用状况的评定一般只区分好与不好两种状态，却不能确定好与不好的程度，不能把信用好的和信用不好的评价对象分类为更多的信用等级，这样就不利于信用分析人员直观地分析和比较属于同一状态的公立医院。

（5）多元判别分析法及Logit法等其他方法，其计算分析过程存在一定的复杂性及选择适当模型函数形式的困难性，而且须设置一定的假设前提，给建模与分析带来极大的不便，很难对公立医院做出正确的信用评价。

（6）人工神经网络方法准确性比较高、适应性较强，又具有健壮性。但是，神经网络方法对样本的依赖性过强，要求在选择样本时既要全面又要典型。神经网络方法的解释功能较差，仅能提供判断结果，但不能具体解释原因。神经网络方法在确定输入特征变量时，需要依赖于其他同级分析方法来确定关键指标；样本分类或信用等级数量的最终确定，也需依赖于其他方法。

（7）神经网络模型在理论上有着其他方法无可比拟的优点，但它的计算量很大，其表述判别也较难，在决策方法中表现得像一个“黑匣子”，在实际工作中对公立医院的信用评价可操作性不强。

信用等级评价指标体系中的综合评分法是一个多层次指标体系，它能够尽可能地把影响公立医院信用的重要因素全部包括进去，因而更有利于全面反映被评公立医院的信用状况；该评分法既可以把财务指标考虑进去，也可以把非财务指标考虑进去，因而它能更加科学、客观地反映被评公立医院的信用状况；而且还可以直接评出被评各个公立医院的信用等级，直观地反映了每一个被评公立医院之间的信用状况和信用差别；用企业信用等级评价指标体系综合评分法可以更为直观和全面地反映信用评价“6C”原则。

目前，我国对一般企业信用等级评价普遍采用的是企业信用等级评价指标体系综合评分法。而由于我国对于信用评价方面尚处于起步阶段，各种信用评价的方法也在不断地探索中，对公立医院信用评价的必要性认识尚不足，民众的信用意识有待于加强，高效、安全的医疗信用信息网络尚未建立，我国公立医院的信用评价还有待于经历一个由易到难、有浅到深的发展过程。鉴于这一现状，我们主张，当前对公立医院信用评价应采用定性与定量相结合的综合评分法。

综合评分法就是对多种因素所影响的事物或现象做出总的评价，即对评判对象的全体，根据所给的条件，给每一个对象赋予一个实数，通过总分法或加权平均等其他计算方法得到综合评分，再据此进行优序评价。从信用评级本身的属性来看，信用评级属于一种不确定性的模糊问题；因此，综合评分法的发展趋势是与模糊理论相结合来对评价对象进行信用评级，从而使评级结果更科学、更准确。

第四节　公立医院信用等级的划分

为了便于对公立医院信用评价结果进行比较并制定出对其合理的信用政策，有必要对公立医院不同的信用程度划分不同的信用等级。国际上著名的评级公司如标准普尔、穆迪、惠誉，他们的信用等级划分分别如下：标准普尔将长期债务信用等级划分为12级，即AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C、R、SD and　D、N．R；将短期债务信用等级划分为8级，即A－1、A－2、A－3、B、C、R、SD and　D、N．R。穆迪将长期债务信用等级划分为9级，即Aaa、Aa、A、Baa、Ba、B、Caa、Ca和C；将短期债务信用等级划分为4级，即Prime－1、Prime－2、Prime－3、Not Prime。惠誉将长期债务信用等级划分为12级，即AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C、DDD、DD、D；将短期债务信用等级划分为6级，即F－1、F－2、F－3、B、C、D。但三家公司的债务信用等级划分有一个共同点，即都是按信用状况由好到差、由高到低的信用程度等间距划分的。

为便于考核评价，我们将评价总分定为100分，同时按常规习惯将分值等分为10级，参照上述国际惯例，以信用状况由好到差排列的顺序，将评价级别分为AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C、D级共10级，具体如下：

AAA级：评价得分在90分以上，表明信用状况极好。

AA级：评价得分在80分以上，表明信用状况很好。

A级：评价得分在70分以上，表明信用状况良好。

BBB级：评价得分在60分以上，表明信用状况较好。

BB级：评价得分在50分以上，表明信用状况一般。

B级：评价得分在40分以上，表明信用状况欠佳。

CCC级：评价得分在30分以上，表明信用状况较差。

CC级：评价得分在20分以上，表明信用状况很差。

C级：评价得分在10分以上，表明信用状况极差。

D级：评价得分在10分以下，表明毫无信用可言。

第五节　公立医院信用等级评价结果的应用

一、公立医院信用等级评价结果在筹资决策中的应用

（一）公立医院主要筹资渠道介绍与比较

在当前的医改形势下，为进一步缓解老百姓“看病贵、看病难”的问题，公立医院在软件提升与硬件改造方面均加大了投入力度，公立医院需要积极地筹措资金用于发展建设。目前，除自有资金外，公立医院发展建设资金筹资渠道主要有：财政补助、银行贷款、国外贷款、融资租赁、商业信用、职工集资、投资合作、慈善捐款等几种形式。

1．财政补助

是事业单位直接从财政部门取得的和通过主管部门从财政部门取得的各类事业经费，包括经常性补助和专项补助。财政补助属国家预算资金的一部分，申请资金有保障、申请方式较便捷、申请成本较低廉。但财政补助资金毕竟有限，医疗卫生支出占中央财政支出比重在逐年增加，而我国医疗卫生投入占国民生产总值的比值仍处落后地位。《医药卫生体制改革近期重点实施方案（2009—2011年）》《国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》均明确提出要增加对医院的财政投入，但财政投入着重点主要还是在基层医院，地市级公立医院资金缺口相对较大。

2．银行贷款

是银行根据国家政策以一定的利率将资金贷放给资金需要者，并约定期限归还的一种经济行为。银行贷款方式比较普遍，政策流程普及、合作双方熟悉、院方申请程序相对简单。但是，银行贷款方式也受到一系列内外环境的限制，主要有：（1）存在一定的金融风险。受国内外金融形势的影响，国家宏观调控政策的限制，银行授信额度与利率会随着大环境的变化而变化，一度影响到医院的持续发展。（2）贷款方式受限。我国《担保法》第三十七条第三款明确规定：学校、幼儿园、医院等以公益性为目的的事业单位、社会团体的教育设施、医疗卫生设施和其他社会公益设施不得设定抵押。为此医院只能寻求信用担保的方式，这为医院筹资制造了一定的障碍。

3．国外贷款

国外贷款主要是向世界银行、亚洲开发银行、国际农业发展基金会等国际金融组织贷款。这些国际金融组织资金雄厚、管理规范，本着协助会员国的复兴与开发、促进国际贸易的长期平衡发展的宗旨，甚至能提供利率较低、手续费较少的银行贷款。但国外贷款的弊端是：（1）贷款比例有限。国外贷款比例往往限制在总投资的20%—50%，主要仍需依靠国内配套资金。（2）贷款期限不灵活。国外贷款期限一般在20—30年左右，不适合我国医院多变的贷款需求。（3）申请手续烦琐。国外贷款要求严格、程序烦琐，一般需要一年以上甚至更长的时间才能获得贷款，资金作用发挥不够及时。

4．融资租赁

融资租赁又称设备租赁或现代租赁，是实质上转移与资产所有权有关的全部或绝大部分风险和报酬的租赁。融资租赁信用审查手续简便，不需要抵押与担保，设备供应商掌握的医用设备产品和产商信息还可以协助医院科学决策。但利用融资租赁存在的弊端是：（1）融资成本较高。融资合同一般规定按国家银行利率计息，另外一次性加收租赁设备价款5%的管理费，且签合同后须首付10%的保证金。（2）资金用途局限。融资租赁一般仅局限于设备购置的资金需求。（3）资金数量有限。因为融资租赁往往局限于设备资金，大额的基本建设资金、人员工资还是依靠其他渠道解决。

5．商业信用

商业信用是企业在正常的经营活动和商品交易中由于延期付款或预收账款所形成的企业常见的信贷关系。商业信用的形式主要有：赊购商品、预收货款和商业汇票，在医疗行业里体现为延期付款、预收预交金和商业汇票。利用商业信用，最大的优点在于方便和及时，尤其是延期支付药品款、设备款上，医院自主权较大，一定限度内没有资金占用成本。但商业信用也存在信用规模、方向、期限、授信对象方面的局限性，集中体现在：（1）无限制的延长支付期，将一定程度上影响医院的商誉。（2）预收预交金应以病人为中心，根据病情需要、患者实际情况调整，不应一味强求。（3）商业汇票局限在一定范围内流通，使用者接受意愿不强。

6．职工集资与投资合作

1993年9月3日国务院《关于清理有偿集资活动，坚决制止乱集资问题的通知》中明确规定：“禁止国家机关、事业单位向内部职工或者向社会公众进行有偿集资活动。”因此，这两种融资渠道是不可取的。

7．慈善捐款

慈善捐赠是个人出于人道主义动机，捐赠或资助慈善事业的社会活动。这种筹资方式成本极低、获得手续简便。但目前企业或个人公益性捐赠积极性不高，资金额度有限。主要原因在于：（1）政策性阻碍。我国《企业所得税法》规定企业发生的公益性捐赠支出，在年度利润总额12%以内的部分，准予在计算应纳税所得额时扣除，也就是说，超过12%部分仍需缴纳所得税，这在一定程度上限制了企业捐赠的规模。（2）主动性不够。因慈善捐赠资金占医院所需资金比例极低，绝大多数医院未能主动寻求资助。

通过比较，我们认为，公立医院筹资渠道最主要的方式是银行贷款。

（二）公立医院信用等级评价结果在商业银行贷款以及贷款期限决策中的应用

1．公立医院信用等级评价结果在商业银行贷款决策中的应用

尽管影响商业银行是否对某公立医院发放贷款的因素很多，但公立医院信用评价结果是商业银行决定是否对其发放贷款的根本依据，同时公立医院信用评价结果也是商业银行对多个申请贷款的公立医院之间进行择优发放贷款的重要依据。我们认为，公立医院信用评价结果在商业银行信贷决策中有以下两个方面的应用：

（1）发放贷款的基本条件。由于公立医院经营存在一定的风险，商业银行为了自身的安全性，必然要求公立医院信用等级达到一定等级以上才能对其发放信贷。一般认为，只有当被评公立医院信用等级达到BB级以上（含BB级）才能对其进行信贷，对于BB级以下的公立医院原则上不得给予信贷。

（2）择优信贷决策中的应用。即在商业银行信贷资金总量不变的情况下，把所有申请信贷的BB级（含BB级）以上公立医院信用等级从高到低排列，然后从高到低对所有申请信贷的公立医院进行择优发放信贷资金，从而通过信用等级的评价来降低商业银行的信贷风险。

2．公立医院信用等级评价结果在贷款期限决策中的应用

通常，贷款期限越长，不确定因素越多，公立医院不能按期归还信贷的概率就越高，贷款的风险就越大。商业银行为了自身的安全性，必须把风险控制到能够承担的范围内，根据科学的依据来预测某公立医院未来哪一年的违约可能性超过了商业银行愿意承担的风险大小值。一般而言，信用等级越高的公立医院其贷款期限越长，信用等级越低的公立医院其贷款期限越短，信用等级低于一定程度时将不能获得贷款资格。

二、公立医院信用等级评价结果在公立医院改革中的应用

（一）公立医院改革现状及改革重点

为逐步实现2020年人人享有基本医疗卫生服务的既定目标，2009年中共中央、国务院发布《关于深化医药卫生体制改革的意见》，提出推进公立医院改革试点的要求。在此基础上，2012年3月国务院印发的《“十二五”期间深化医药卫生体制改革规划暨实施方案》再次提出：全面推进县级公立医院改革，拓展深化城市公立医院改革的要求。截至2012年底，全国已有19个省（区、市）600多家县（市）级医院启动了综合改革试点，以县级公立医院为突破口的新医改自实施以来，已取得了明显进展和初步成效。同时，作为城市公立医院最坚实的代表，地市级公立医院综合改革也开始了破冰之旅。

当前的医疗卫生体制改革已步入深水区，中国新一轮医改开始瞄向城市公立医院，公立医院综合改革着重点主要在于四个方面：

1．注重医院服务管理创新

一方面，公立医院应开展服务流程创新，着重抓好以下几项工作：

（1）深化预约诊疗服务，探索多种预约方式、增加预约周期、扩大预约号源。

（2）优化挂号流程，探索推行“先诊疗，后结算”模式以及分散挂号等措施。

（3）推进“志工”活动，扩大志工队伍与服务内容。

（4）开展优质护理服务，增加护士为患者直接服务的时间。

（5）加强医德医风建设，深化商业贿赂治理工作。

（6）加强医疗安全，完善第三方调处机制，落实责任追究制。

（7）完善监督测评，开展便民服务效果测评。

（8）实现健康信息共享，加强区域卫生健康一卡通项目建设。

另一方面，公立医院应引进先进医疗技术、加强院内资源整合，努力缩短平均住院日，缓解患者“住院难”问题。

2．完善医院内部运营管理

（1）公立医院应建立并完善总会计师制度。当前我国的地市级公立医院资产几乎均超过亿元，综合医院年院均总收入已达到2．8亿，要管理好如此庞大的资产总量与资金流量，有必要建立并完善总会计师制度，加强资产管理、提高资金效率、注重成本控制、实施精细化管理、创新核算方式、引进DRGs（Diagnosis Related Groups）付费模式。

（2）公立医院应努力实现“一升三降”目标，即通过调整药品目录、重划大处方标准、加强教育与管理、严厉惩处商业贿赂、严肃招投标程序、加大督查力度、实施费用目标管理等方式，努力提高基药使用比例，降低药品比例与均次费用，防止出现从“以药养医”演变为“以检养医”“以治养医”或“以材养医”的现象。

3．体现本区域内相对公平

（1）公立医院综合改革下，政府鼓励政策应一视同仁，尤其是通过财政“以奖代补”手段促进均次费用控制方面，不能根据医院底子厚薄来人为调节补偿标准。

（2）公立医院价格补偿机制应体现相对公平，适当向体现医务人员劳动的中医、急诊、传染病、精神病、妇儿等专业倾斜。

（3）逐步实现市、县级公立医院综合改革政策的统一，克服两者之间空间距离较近、服务半径交叉的难题，适当修正已试行的县级公立医院价格补偿标准，逐步实现区域内的政策趋同性。

4．探索松散型集团化模式

当前，我国医疗卫生资源相对稀缺，每千人医师、护理人数仅为1．4人，卫生总费用占GDP的比例仅为4．3%，远低于发达国家水平，但另一方面却表现为医疗卫生资源利用效率不高，公立医院相互之间行政区划界限过于清晰，资产重复配置现象屡有发生。为此，有必要健全医师多点执业医疗风险保障机制和激励机制，鼓励高端人才支援下级医院。同时，探索建立上下对接、双向转诊、资源共享的松散型集团化模式，借鉴区域医疗联合体既成经验，以地市级公立医院为核心，建立患者逐级就诊通道，充分调动各级医院资源、方便患者看病就医，促成“正三角”医疗服务体系的建立。

（二）新医改下公立医院信用等级评价结果在其内部管理中的应用

在当前的医改形势下，公立医院信用等级评价结果越来越成为公立医院内部经营管理决策的重要依据；同时，公立医院内部管理者在了解到自身的信用状况后，可及时调整内部经营思路与方向，进一步提升自身信用等级。

通过对公立医院信用等级评价，公立医院可借此判断自身的信用状况，估计自身利用信贷资金与赊购物资的能力，从而在投资建设规模与赊购程度上作科学合理的判断，防止因盲目估计造成过度投资与赊购，最终产生巨大资金缺口而导致整个公立医院的运行不畅，影响公立医院整体改革进程与成效。

通过不同时期公立医院的信用评价等级比较，公立医院可借此判断自身信用状况的变化趋势。如信用级别呈下降趋势，可警示该公立医院须迅速改善内部管理，提高自身的信誉度，提高核心竞争力；如信用级别呈上升趋势，表示该公立医院内部管理卓有成效、竞争实力明显增强，可进一步深入现有改革模式与进程。

三、公立医院信用等级评价结果在其他相关部门决策中的应用

借鉴商业银行运用公立医院信用评价结果进行发放贷款以及贷款期限决策的原理，政府部门在对公立医院实施财政贴息贷款决策与期限决策时也可应用本书设计的评价体系作为决策的重要依据。

借鉴商业银行运用公立医院信用评价结果进行发放贷款以及贷款期限决策的原理，医疗设备、材料和药品供应商在做出赊销决策与赊销期限决策时也可应用本书设计的评价体系作为决策的重要依据。

借鉴商业银行运用公立医院信用评价结果进行发放贷款以及贷款期限决策的原理，医务人才在做出就业单位抉择时也可应用本书设计的评价体系作为选择的重要依据。