1

Tudorel ANDREI Ani MATEI

Ion STANCU Catălina Liliana ANDREI

SOCIO PERFORMANŢA

REFORMEI SISTEMULUI PUBLIC

DE SĂNĂTATE

2

PARTEA I ANALIZA DESCRIPTIV Ă A DATELOR

CAPITOLUL I SISTEMELE DE S ĂNĂTATE PUBLIC Ă

CAPITOLUL II

ORGANIZAREA SONDAJULUI STATISTIC

CAPITOLUL III ASPECTE PRIVIND REFORMA SISTEMULUI PUBLIC DE SĂNĂTATE

CAPITOLUL IV POLITICA ÎN DOMENIUL S ĂNĂTĂŢII PUBLICE ŞI ORGANIZAREA SISTEMULUI MEDICAL UNIVERSITAR

CAPITOLUL V

EDUCAŢIA SANITAR Ă A POPULAŢIEI

CAPITOLUL VI

COMPORTAMENTUL NEACADEMIC ÎN SISTEMUL DE SĂNĂTATE

CAPITOLUL VII ALTE ASPECTE RELEVANTE PRIVIND ACTIVI TATEA MEDICAL Ă

3

CAPITOLUL I.

SISTEMELE DE SĂNĂTATE PUBLIC Ă

I.1. GENERALIT ĂŢI

Starea de sănătate are un conţinut complex şi se află într-o relaţie sistemică cu starea societăţii în ansamblul său, prin urmare şi cu celelalte componente ale economiei, calităţii vieţii, mediului, nivelului cultural, etc. Studiile de specialitate pun în evidenţă o relaţie de bideterminare a acesteia în raport cu nivelul general de dezvoltare economico-socială.

O stare de sănătate bună asigură participarea efectivă a omului în procesul producţiei, exercitarea capacităţii sale de muncă, integrarea lui în viaţa economică şi socială, formarea şi afirmarea personalităţii sale, constituind, „... resortul cel mai puternic al dezvoltării”. 1

În acest context apare ca verosimilă o serie de indicatori specifici precum: alocaţiile de la bugetul de stat sau procentul anual din PIB, numărul, structura şi evoluţia personalului medical, baza materială şi logistică. Evidenţierea acestora ne permite să formulăm aprecieri privind starea de sănătate la nivel naţional, subnaţional, regional, etc.

„Ponderea cheltuielilor pentru sănătate în P.I.B. este relevantă pentru evaluarea nivelului serviciilor medicale; ea se situează de la 9 la 10% în ţări ca Belgia, Franţa, Olanda, la 5 – 6% în Anglia, Danemarca, Italia şi la mai puţin în alte ţări, în funcţie de sistemul asigurărilor sociale şi medicale utilizat în dezvoltarea economico-socială” 2. Alocarea în ţara noastră, a unei cote de 2 – 3% din PIB de regulă, pentru domeniul sănătăţii, mai puţin anii 2007 şi 2008 când au fost alocate fonduri reprezentând 3,5% şi 4,1% din PIB (Bugetul Ministerului Sănătăţii Publice/2008 a înregistrat o creştere de 40,3% comparativ cu anul 2007, iar bugetul Casei Naţionale de Asigurări de Sănătate/2008 o creştere de 24,7%.

Raportat la PIB, bugetul Ministerului Sănătăţii Publice reprezintă 4,12%; în buget nu sunt cuprinse sumele pentru sănătate alocate bugetelor locale şi ministerelor cu reţea proprie care reprezintă 0,1% din PIB. Având în vedere că, începând cu 1 ianuarie 2008, a intrat în vigoare Legea asigurărilor private de sănătate care reprezintă aproximativ 0,2% din PIB, se poate afirma că bugetul pentru sănătate/2008 reprezintă 6% din PIB), plasează România pe unul dintre ultimele locuri în Europa. De asemenea, indicatori cum sunt: numărul de locuitori ce revin la un pat de spital şi la un medic, surprind prin mărimea lor, pe lângă standardul serviciilor de sănătate şi unele aspecte calitative.

Unul din procesele majore ce au marcat evoluţia sistemului de sănătate publică în România a fost cel al descentralizării. Acesta a condus la două consecinţe importante: dezvoltarea autonomiei unităţilor medico-sanitare şi repoziţionarea funcţională a acestora în raport cu ministerul de resort. Cele două consecinţe se traduc prin faptul că unităţile medico-sanitare au primit puterea de a decide în diferite domenii, în special în ceea ce priveşte propria activitate.

1 „Tratatul de economie contemporană”, Editura Politică, Bucureşti, 1987, vol. 2, cartea I, pag. 559. 2 Tănăsescu, P., „Managementul financiar al activităţii sanitare”, Ed. Tribuna Economică, 2001, pag. 10.

4

În anul 1997, în România, sistemul de sănătate publică a fost pus pe noi baze, prin adoptarea Legii asigurărilor sociale pentru sănătate. Implementarea noului sistem, pe lângă dezvoltările instituţionale necesare, implică însă prezenţa unui corp nou de specialişti, administratori, manageri ai sistemului de sănătate. Până acum funcţiile de administrare a sistemului au fost, în principal, realizate de către medici care, adesea, nu aveau o calificare şi o pregătire minimă în domeniul administrativ. De aceea, în ultimul timp, au început să apară modalităţi structurale, articulate, de formare a unor specialişti, bazate pe o metodologie care să ducă la o calificare recunoscută în acest domeniu. Organizaţia Mondială a Sănătăţii (OMS) definea, în urmă cu 50 de ani, sănătatea ca „bunăstare completă fizică, psihică şi socială şi nu doar absenţa bolii sau a handicapului ... serviciile medico-sanitare contribuie nu numai la refacerea, menţinerea sau îmbunătăţirea stării de sănătate a populaţiei, dar şi la asigurarea întreprinderilor şi instituţiilor cu forţa de muncă, aptă din punct de vedere fizic pentru îndeplinirea sarcinilor care îi revin”.

I.2. SERVICIILE DE SĂNĂTATE PUBLIC Ă

Conform celor afirmate anterior rezultă că ocrotirea sănătăţii nu este numai o problemă de asistenţă medicală dar şi una de politică guvernamentală, având un impact clar social şi reflectând nivelul de civilizaţie la care a ajuns, sau spre care se îndreaptă, statul respectiv.

În cadrul politicilor sociale se cheltuiesc sume foarte importante din resursele financiare ale bugetului de stat, iar cheltuielile înregistrează o tendinţă de creştere în valoare absolută, fie datorită creşterii pretenţiilor populaţiei, fie datorită costurilor din ce în ce mai ridicate prin accentuarea factorilor de risc sau prin implementarea de tehnologii de diagnostic şi tratament extrem de costisitoare, fie prin angajarea în procesul de îngrijire a unui personal calificat mai numeros.

În funcţie de modalitatea de colectare a fondurilor pentru sănătate, în lume există trei principale sisteme si anume:

1. Sistemul de asigurări sociale de sănătate (SASS)3, implementat pentru prima oară în Germania, în 1883. Esenţa sa constă în plata primelor obligatorii de asigurări, care nu au nici o legătură cu starea de sănătate, ci doar cu veniturile individuale ale persoanei. Astfel de sisteme de sănătate se practică în Germania, Belgia, Elveţia, Franţa, Olanda, Austria, Luxemburg.

Cotizaţiile sunt colectate de către instituţii speciale, numite „Case de asigurări de boală”, iar pacienţii nu plătesc nimic suplimentar pentru consultaţii, tratamente, investigaţii deoarece respectivele case de asigurări încheie contracte cu prestatorii de servicii medicale pe care îi plăteşte din cotizaţiile colectate.

2. Sistemul national de sănătate (numit şi „modelul BEVERIDGE”, după numele celui care l-a implementat în Anglia, după cel de al doilea război mondial) şi a cărui sursă unică de finanţare o constituie impozitele. Astfel de sisteme se regăsesc în Spania, Anglia, Irlanda, Norvegia, Suedia, Finlanda, Islanda, Danemarca, Canada, Grecia.

Acest sistem oferă prestaţii medicale gratuite pentru toţi cetăţenii acelei ţări, statul finanţând integral ocrotirea sănătăţii prin Sistemul Naţional de Sănătate (National Health

3 Grujica Zarcovic, Dan Enăchescu – Problemele privind politicile de sănătate în ţările Europei Centrale şi de Est, Editura Infomedica, Bucureşti, 1998.

5

Service). Resursele statului provin din impozite, singura obligaţie a pacienţilor fiind aceea de a se înscrie la un medic de familie, care la rândul său încheie contract de prestări servicii cu sistemul.

3. Sistemul voluntar de asigurări este tipic pieţei private de sănătate, în care finanţarea este asigurată din fonduri private, iar primele de asigurare sunt proporţionale cu riscul de boală al celui care se asigură. Acest sistem de sănătate este specific SUA, unde asigurarea sănătăţii se realizează într-o mare măsură prin asigurări private de sănătate, sume care nu sunt considerate prelevări obligatorii. Statul american susţine şi finanţează două programe mari de sănătate şi anume: MEDICARE (pentru îngrijirea persoanelor în vârstă de peste 65 de ani) şi MEDICAID (pentru persoane cu venituri situate sub limita sărăciei). Cu toate acestea, în SUA rămân anual aproape 33 milioane persoane fără asigurări de sănătate (şomeri, lucrători temporari, persoane cu venituri mici), fapt pentru care statul american a hotărât să-şi restructureze propriul sistem de asigurări de sănătate şi a propus ca angajatorii să plătească anumite sume la bugetul de sănătate.

I.3. REFORMA SISTEMELOR DE SĂNĂTATE PUBLIC Ă

În ultimul deceniu al secolului XX, majoritatea ţărilor occidentale şi cele în tranziţie trec prin profunde transformări ale sistemelor de sănătate, transformări ce se adresează concomitent subsistemului financiar, cadrului organizaţional şi normativ, sistemului de cunoştinţe şi celui axiologic.

România s-a înscris în această tendinţă de transformare a sistemelor sociale şi de sănătate, sectorul sanitar fiind implicat în una dintre cele mai substanţiale reforme din întreaga societate românească. În cadrul acestui proces au loc mutaţii majore la nivelul tuturor subsistemelor ce alcătuiesc sistemul de sănătate, începând de la introducerea unor noi mecanisme de colectare şi alocare a fondurilor, având ca bază principiile asigurărilor sociale de sănătate, până la modificarea statutului furnizorilor de servicii medicale.

În acest context, în 1997, a fost introdus un nou sistem de asigurări de sănătate prin Legea nr. 145/1997, bazat pe o versiune modificată a modelului Bismarck. În prezent unele structuri din următoarele modele coexistă în cadrul sistemului de sănătate publică românesc (ţinând cont în principal de modalitatea prin care sistemul este finanţat):

• modelul Semashko – bugetul asigurărilor sociale de stat (trezoreria statului);

• modelul Beveridge – principiul rolului de „filtru” (avut de medicii de familie – aleşi, în mod liber, de către pacienţi şi finanţat prin impozite);

• modelul Bismarck – sistemul de asigurări sociale de sănătate (bazat pe prime obligatorii de asigurare, dependente de venituri).

De-a lungul istoriei s-au remarcat mai multe tipuri de sisteme de asigurări sociale. Cele mai importante sunt: sistemul de asigurări sociale de tip Bismarck, sistemul de asigurări sociale de tip Beveridge, sisteme asiguratorii în flux continuu (Pay-As-You-Go) şi sisteme asiguratorii cu capitalizare de fonduri. Pentru a putea distinge caracteristicile specifice ale sistemelor de asigurări mai sus enumerate le putem analiza grupându-le astfel:

a. Sistemul de asigurări sociale de tip Bismarck versus sistemul de asigurări sociale tip tip Beveridge.

6

Sistemul de asigurări de tip Bismarck, a preluat denumirea după numele lui Otto von Bismarck, cancelar al celui de-al doilea Reich. Acesta a introdus, pentru prima oară în Europa, un sistem legal de asigurări sociale. Cancelarul este considerat creatorul primului stat modern german prin refomele instituţional-organizatorice iniţiate ca replică la problemele datorate procesului de industrializare în Europa.

Protecţia socială în Europa, devine la sfârşitul secolului al XVIII-lea, ca urmare a unei recesiuni economice puternice, într-o oarecare măsură o problemă de interes pentru stat, înainte ea fiind limitată la o formă mai degrabă rudimentară de asistenţă socială ocazională bazată pe caritate şi voluntariat. Implicarea statului însă s-a redus în mai toate ţările europene la subvenţionarea, respectiv sprijinul iniţiativelor private, caritabile, fără a se materializa într-un suport comprehensiv şi sistematic. În 1881, Bismarck introduce pentru prima oară un sistem de asigurări sociale de stat obligatoriu, adăugând la acesta, în 1883, plăţile pentru cazuri de boală, în 1884, asigurările împotriva accidentelor de muncă şi în 1889 o schemă comprehensivă de pensii de vârstă şi invaliditate. Cea mai importantă observaţie pentru acest sistem este aceea că are caracter obligatoriu, asociat contractelor de muncă. Sistemul este suport de către trei părţi: angajator, angajat şi stat.

Administrarea sistemului s-a realizat iniţial prin intermediul unor structuri teritoriale, „case de ajutor”, conduse în regim tripartit. Acest prim sistem de asigurări sociale acoperea categorii relativ reduse de populaţie, adresându-se în special muncitorilor stabili din fabrici.

Sistemul bismarckian de asigurări are şi o importanţă istorică deosebită, fiind prima iniţiativă antiliberală la nivel statal în Europa. Pentru Bismarck asigurările sociale jucau rolul de „posturi de cruce rosie în spatele frontului capitalist”. Acest sistem poartă, în mare măsură, amprenta autoritarist-partenalistă a convingerilor sale.

Adoptarea acestui sistem nu a fost motivată de principiul solidarităţii sociale, ci mai degrabă de raţiuni de ordin politic. Scopul lui Bismarck a fost, în primul rând, menţinerea diferenţelor de clasă, fără explozii sociale, şi legarea loialităţii indivizilor de o formă politiciă autoritată: monarhia.

Accesul la servicii de sănătate trebuie măsurat ţinându-se cont de dorinţa invidiului de a merge la medic, de natura/frecvenţa nevoii de consultaţie, de costurile şi limitările frecventării serviciilor de sănătate (distanţa până la medic, timpul de aşteptare, orarul medicului, percepţia asupra necesităţii acordării unor cadouri, etc.)

Europa occidentală a preluat apoi sistemul bismarckian „acesta devenind modelul alternativ la sistemul de asigurări beveridgean sau anglo-saxon, sistem caracterizat de beneficii relativ reduse şi fixe, finanţate din bugetul de stat, din taxe şi impozite generale, reprezentând un nivel minim de protecţie combinat adesea cu sisteme de asigurări private.

Lordul Beverge publică în 1942 un raport asupra stării societăţii britanice, în care propune adoptarea unui sistem de pensii plătite din impozitele şi taxele generale, de la bugetul de stat, având un nivel constant pentru toţi beneficiarii.

În sistemul bevergean actorii sociali semnificativi – sindicate, patronat - nu sunt implicaţi în structurarea şi nici administrarea sistemului. Sistemul continental reprezintă o protecţie comprehensivă, adesea nedublată de sisteme private, cu beneficii proporţionale cu contribuţia, respectiv veniturile.

Pentru a observa mai bine diferenţele dintre cele două sisteme de asigurare în tabelul de mai jos au fost grupate principalele lor caracteristici.

7

Asigurări sociale de tip Bismarck Asigurări sociale de tip Beveridge

Sursa de finanţare Fondul de Asigurări sociale – contribuţiile indivizilor se constituie într-un fond distinct

Bugetul de stat – finanţarea se realizează din taxele şi impozitele generale

Administrarea fondului destinat asigurărilor sociale

Fondul este administrat, cel mai frecvent, în regim tripartit: statul, contribuabilii şi beneficiarii, prin reprezentanţi ai unor asociaţii ale acestora.

Şomaj: stat – sindicate – patronat Pensii: stat – pensionari – angajatori

Sănătate: stat – medici – sindicate

Administrarea se face exclusiv de către stat

Nivelul beneficiilor Beneficiile sunt corelate cu veniturile, respectiv, nivelul contribuţiei

Beneficiile sunt constante şi relativ scăzute ca nivel

Importanţa asigurărilor private

Scăzută Mare

b. Sisteme asiguratorii în flux continuu (Pay-As-You-Go) versus sisteme asiguratorii cu capitalizarea fondurilor.

Sisteme cu capitalizare de fonduri: contribuţiile sunt investite în diferite activităţi economice aducătoare de profit.

Principalul avantaj al acestor sisteme este acela ca acestea nu depind de rata de dependenţă, şi nici de evoluţia demografică; aceste fonduri vor avea întotdeauna bani pentru a plăti pensiile.

Aceste sisteme au însă şi dezavantaje şi anume nu pot face faţă inflaţiei neanticipate post-pensionare, iar indexarea beneficiului în raport cu o inflaţie neaşteptată devine aproape imposibilă, ceea ce duce la scăderea veniturilor reale din pensie.

Sisteme în regim Pay-As-You-Go (excepţii: sistemul diferenţial, de pensii asociate cu contribuţia, în Suedia şi Japonia): acest sistem presupune plata pensiilor din banii plătiţi de contribuabili, respectiv salariaţi.

Aceste sisteme au avantajul că protejează pensiile de inflaţie, pot creşte pensiile ca valoare reală în linie cu creşterea economică iar criteriile de eligibilitate pentru o pensie integrală pot fi oricând modificate, ajustate astfel încât să ajusteze beneficiul la situaţia economică prezentă.

Principala problemă a acestor sisteme o reprezintă puternica legătură de rata de dependenţă precum şi faptul că poate intra în incapacitate de plată.

8

La o analiză a sistemelor de sănătate din ţările Europei centrale şi de răsărit, se reţin totuşi unele caracteristici comune4 ce pot fi grupate astfel:

Starea de fapt

• serviciile de sănătate, de aproape toate tipurile, erau un drept social al fiecăruia, fără nici o cheltuială sau cu foarte mici cheltuieli personale;

• asigurarea serviciilor de sănătate era responsabilitatea guvernului la diferite nivele ale acestuia;

• distribuirea serviciilor preventive şi terapeutice era, în mod esenţial, integrată, accentul fiind pus pe prevenire;

• resursele şi serviciile de sănătate erau planificate central ca parte a planului general al integrării ordinii economice şi sociale;

• deciziile finale cu privire la caracteristicile majore ale sistemului naţional de îngrijire a sănătăţii erau luate de autorităţile centrale şi politice, deşi grupurile locale de cetăţeni aveau posibilitatea de a contribui la formarea politicii de sănătate;

• câtă vreme resursele erau limitate, priorităţile în sistemul de sănătate erau îndreptate, în special, către necesităţile muncitorilor din industrie şi ale copiilor;

• toate părţile componente ale sistemului de sănătate erau dirijate şi integrate de o autoritate majoră – Ministerul Sănătăţii şi subdiviziunile sale;

• practica medicală privată (şi activităţile conexe) nu era prohibită, dar constituia subiectul unei reglementări stricte;

• întreaga activitate în domeniul sanitar se baza pe principii ştiinţifice, astfel încât practicile non-ştiinţifice sau religioase, mistice, nu erau, teoretic, permise;

• nemulţumirea cetăţenilor în legătură cu:

a) calitatea şi accesul la îngrijiri de sănătate şi medicamente adecvate;

b) pieţele secundare în sectorul sanătăţii (plăţile necontabilizate, „pe sub masă”);

c) lipsa libertăţii de a alege medicul;

d) putere de decizie limitată şi slabă.

• nemulţumirea personalului din domeniul sanitar în legătură cu:

a) salarii sub media pe economie;

b) lipsa libertăţii medicilor de a fi aleşi de pacienţi şi a remuneraţiei calculate în funcţie de performanţă;

c) statutul social modest;

d) putere redusă în crearea politicii de sănătaste.

4 Roemer, M., „National Health szstems of the World”, vol. II, Oxford University Press, New York, Oxford, ch. VI, pag. 91 – 106.

9

• nemulţumirea managerilor serviciilor de săntate datorită subfinanţării cronice a facilităţilor de sănătate, echipamentului inferior, bugetului de întreţinere insuficient, lipsei independenţei în funcţionarea instituţiilor de sănătate şi lipsei libertăţii în stabilirea tarifelor, în contractări, investiţii, în reglementarea relaţiilor de muncă, etc.

Cauze

• factori ideologici/politici inerenţi filosofiei socialiste: datoria statului de a oferi cetăţenilor îngrijiri de sănătate; competiţia, iniţiativa privată, proprietatea privată şi forţele de piaţă nu au valoare în managementul serviciilor de sănătate; sistemul legal nu are legătură cu administrarea şi nici cu protecţia drepturilor de sănătate individuală şi socială ale cetăţenilor.

• manageriale: macro-managementul economic şi social inerent stilului sovietic (respectiv stilului iugoslav) al guvernelor, monopolul statului/partidului asupra luării deciziilor, aprovizionarea planificată cu medicamente şi materiale în îngrijirile de sănătate, norme şi standarde ca instrumente ale planificării şi finanţării facilit ăţilor de sănătate, absenţa unei planificări şi finanţări a sistemului în funcţie de analiza stării de sănătate, structura ierarhică a administraţiei guvernamentale, medicii sunt angajaţi ai guvernului, plătiţi cu salarii sub media celor din industrie.

• financiare: lipsa finanţării ofertei libere de îngrijiri de sănătate care să stimuleze cererea pentru îngrijini de sănătate; solicitarea de forţe mai multe şi mai bune de îngrijire liberă pe care guvernul să le investească mai mult în noi facilităţi de sănătate, să angajeze mai mult personal în sănătate şi să acopere cheltuielile crescute de sănătate din fondurile de sănătate deja insuficiente; subfinanţarea cronică nu furnizează echipament şi motivaţie pentru asistenţa de calitate; slaba calitate a îngrijirilor de sănătate alimentează cererea de servicii de sănătate calitativ superioare pe piaţa secundară; lipsa finanţelor şi finanţarea prin norme şi standarde nu permite introducerea programelor de sănătate pentru controlul bolilor non-transmisibile, al bolilor profesionale sau, prin modul de viaţă nesănătos, cauzează probleme şi deficienţe de sănătate.

• structurale: furnizarea de îngrijiri primare de sănătate prin facilităţi de îngrijire a acesteia împărţite pe: vârstă, sex, ocupaţie, loc de viaţă sau tip de boală nu permite utilizarea medicilor generalişti de familie în oferirea îngrijirii cuprinzătoare a tuturor membrilor comunităţii şi pentru cele mai multe necesităţi de sănătate al populaţiei; slaba calitate a serviciilor primare de îngrijire a sănătăţii cauzează solicitarea nejustificată a specialiştilor şi spitalelor şi reduce timpul acordat tratării afecţiunilor acute sau grave; subsistemele, oferind pe seama guvernului îngrijiri de sănătate superioare elitelor privilegiate, reduc echitatea; separarea dintre facilităţile asistenţei primare şi policlinicilor şi spitalele de specialitate nu oferă medicilor posibilitatea de a-şi îndeplini funcţiile în condiţii tehnice egale.

• organizatorice: cetăţenii arondaţi anumitor facilităţi de sănătate nu sunt liberi să aleagă nici facilităţile de sănătate şi nici medicii nu au libertatea de a fi aleşi şi plătiţi de pacienţi, exceptând situaţiile ilegale, pe o piaţă secundară; lipsa standardelor şi a „ghidurilor de practică medicală” în

10

îngrijirile de sănătate şi în acreditarea furnizorilor de îngrijiri de sănătate nu permite evaluarea şi îmbunătăţirea calităţii activităţilor.

• educaţionale: absenţa instruirii practice a medicilor generalişti face dificilă îmbunătăţirea îngrijirilor primare de sănătate; instruirea inadecvată a epidemiologilor, managerilor în servicii de sănătate, economiştilor în sănătate şi a celor care fac planificarea în sănătate nu permite un management mai bun al serviciilor de sănătate.

• informaţionale: lipsa informaţiei asupra costului resurselor de sănătate, al productivităţii muncii, al impactului economic şi social al bolilor, incapacităţii şi deceselor evitabile, precum şi lipsa evaluării, nu permit un management eficient al sistemelor de îngrijire a sănătăţii.

În politicile de sănătate din ţările central şi est-europene există mai mulţi actori cu diferite mandate şi obiective. Până când cel puţin actorii principali nu se vor pune de acord în privinţa obiectivelor lor şi nu vor elabora o platformă operaţională, politicile de sănătate din aceste ţări vor rămâne dezorganizate. Ordonarea nu se va obţine în mod spontan, fără presiunea sau medierea unor categorii de „actori” noi, forţe superioare sau condiţii politice modificate.

Integrarea dimensiunii politice a reformelor sanitare a devenit mai simplă cu ajutorul metodologiilor de „analiză politică” 5 şi al „cartografierii politice”6.

„Analizele politicii sanitare” s-au concentrat asupra conţinutului, proceselor, contextului şi a „actorilor” implicaţi în politicile de sănătate şi reformele asistenţei medicale. „Cartografierea politică” ar putea fi utilizată de către susţinătorii schimbării politicii de sănătate pentru a înţelege şi a conduce/influenţa dezvoltării acestor politici.

Reich (1995) a propus trei modele politice de identificare şi folosire a oportunităţilor de schimbare în politicile de sănătate din aceste ţări:

• modelul voinţei politice;

• modelul fracţiunii politice;

• modelul supravieţuirii politice.

Managementul schimbării în sectoarele sanitare ar putea avea mai mult succes dacă s-ar împărţi în două etape: faza de dinantea deciziei (predecizia), adică cea politică şi cea de după decizie adică postdecizia, managerială.

Faza politică sau predecizională cuprinde tot ceea ce crează voinţa politică şi consensul sau cel puţin o presiune internă şi internaţională suficientă pentru a reorienta obiectivele politicii sanitare şi pentru a aplica la nivel extins reforma sanitară.

Faza managerială sau postdecizională poate fi asemănătoare cu obiectivele şi strategiile iniţiativei OMS „Sănătate pentru toţi”.

Acela care încearcă să conducă schimbarea în perioada predecizională a reformei sanitare va avea de dus bătălii politice, va trebui să negocieze, să stabilească şi să rupă alianţe, să ajungă la compromisuri cu patru grupe principale de „actori”:

5 Walt, G., Gilson, L., „Reforming the health sector in developing countrie: the central role of policy analysis”, in Health Policy and Planning, Oxford University Press, 1994, No. 9(4), pag. 353-370. 6 Reich, M., “The Politics of Health Sector Reform in Developing Countries”: Three Cases of Pharmaceutical Policy”, 1995, Journal of Health Politics, No. 32, pag. 47 – 77.

11

• „actori” internaţionali şi externi implicaţi în arena politicilor sanitare;

• guverne, parlamentari, partide politice, corporaţii, organizaţii profesionale şi alte persoane împuternicite din interior;

• cetăţenii şi asociaţiile lor;

• comunitatea ştiinţifică proprie şi internaţională.

„Actorii” din instituţii guvernamentale au poziţii diferite, adesea conflicte de interese şi decid procente/cantităţi şi tipuri de putere diferite. Prin urmare, cu aceşti „actori” s-ar putea proceda folosind metode şi instrumente distincte, favorabile sau riscante pentru interesele lor de grup.

„Actorii” puterii ar putea fi bombardaţi cu propuneri de schimbare în domeniul politicilor sanitare sau criticaţi pentru că nu au făcut ceea ce era necesar. Factorii de decizie, chiar şi când nu sunt interesaţi de aspectele sănătăţii, ar putea prelua anumite reforme dacă sunt potrivite cu supravieţuirea lor politică sau interesele de grup.

I.4. SISTEMUL DE SĂNĂTATE DIN ROMÂNIA:O ANALIZ Ă SWOT

Sistemul serviciilor de sănătate din România de până în 1989, a fost inspirat, la apariţia sa, (la sfârşitul anilor ’40 şi în anii ’50) din modelul sovietic (Semasko), având însă similititudini şi cu sistemele existente în unele ţări din Europa de Vest – Marea Britanie, sau ţările nordice.

Principiile sistemului, multe dintre ele concordante cu recomandările făcute de Organizaţia Mondială a Sănătăţii, în anii ’70 aveau la bază caracterul de stat, profilaxia, unitatea de conducere a întregului sistem, planificarea, gratuitatea şi accesibilitatea largă la asistenţa medicală, caracterul ştiinţific al politicii sanitare şi participarea conştientă a populaţiei la apărarea propriei sănătăţi.

Dacă multe din aceste principii sunt greu de criticat, unele din ele au fost folosite ca lozinci, aplicarea lor în practică devenind din ce în ce mai dificilă şi mai caricaturală.

Puncte tari Puncte slabe

- existenţa unor specialişti competenţi - grade diferite de competenţă tehnică pentru persoane cu acelaşi nivel de salarizare

- existenţa unui procent important de personal tânăr, capabil să se formeze în spiritul noilor exigenţe survenite prin aplicarea principiilor de reformă prevăzute în Legea nr. 95/2006.

- deficienţe în asumarea responsabilităţilor.

- disponibilitate de a lucra peste orele de program

- motivaţie intrinsecă scăzută, datorită slabei capacităţi de diferenţiere între persoanele cu productivitate diferită.

- personal cu pregătire în domenii diferite (atât în domeniul medical cât şi în alte domenii înrudite sau complementare), ceea ce creşte capacitatea de rezolvare a unor problematici complexe.

- un climat organizaţional care nu favorizează munca în echipă.

12

- slaba capacitate de monitorizare a modului de îndeplinire a sarcinilor atât la nivel individual, cât şi între departamente.

- lipsa de continuitate în alocarea sarcinilor

- lipsa unui plan de carieră pentru angajaţi şi a unei politici coerente de pregătire şi menţinere a personalului.

- prezenţa numeroaselor instituţii în coordonare/subordonare.

- lipsa unui sistem informaţional integrat.

Dacă dorim să facem şi o analiză a mediului extern constatăm că în exercitarea atribuţiilor sale, Ministerul Sănătăţii Publice (MSP) colaborează atât cu foruri internaţionale (Organizaţia Mondială a Sănătăţii, instituţii europene, Banca Mondială, Fondul Monetar Internaţional, etc.), cât şi cu autorităţile administraţiei publice centrale şi locale, cu instituţii publice de specialitate din ţară, cu organizaţiile profesionale (Colegiul Medicilor din România, Colegiul farmaciştilor din România, Ordinul Asistenţilor Medicali şi Moaşelor din România), cu mediul de afaceri din ţară şi strănătate, cu asociaţiile legal constituite ale pacienţilor, în particular şi cu societatea civilă, în general.

Oportunit ăţi Ameninţări

- sănătatea este un domeniu cu impact social major, care poate furniza argumente pentru adoptarea unor politici

- creşterea nivelului de informare a pacienţilor, concomitent cu progresul şi diversificarea tehnologiilor diagnostice şi terapeutice vor conduce la creşterea aşteptărilor acestora şi, implicit, la o creştere a cererii de servicii medicale complexe; sistemul de sănătate trebuie să dispună de mecanisme care să asigure direcţionarea resurselor financiare în virtutea principiului eficienţei.

- aderarea la UE impune adoptarea unor standarde şi recomandări care au ca finalitate creşterea eficienţei şi calităţii.

- libertatea de circulaţie a persoanelor şi a serviciilor dă posibilitatea utilizatorilor să ia contact cu furnizori de servicii din diferite ţări şi să îşi modificare aşteptările.

- statutul de membru UE deschide noi posibilităţi de finanţare pe proiecte din fonduri europene.

- dezvoltarea sistemului privat constituie un mediu concurenţial pentru sistemul public.

- interesul autorităţilor publice locale de a prelua o parte din responsabilităţile MSP.

- libera circulaţie a persoanelor şi facilităţile create după aderarea

13

României la Uniunea Europeană pentru ocuparea de locuri de muncă induc riscul migrării personalului de specialitate, mai ales a celui înalt calificat şi performant.

- îmbătrânirea populaţiei şi migrarea forţei de muncă tinere.

- creşterea costurilor colaterale induse fie prin acoperirea tratamentului unor boli rare, dar foarte grave, fie datorită politicilor practicate de unii distribuitori de medicamente.

- lipsa de pregătire specifică în domeniul sanitar la nivelul administraţiilor locale.

Referitor la descentralizarea sistemului pot fi evidenţiate mai multe etape.

Principalele aspecte vizate, în vederea demarării reformei în sistemul de sănătate, şi care, prin urmare, au condus la o primă etapă a descentralizării au fost:

- trecerea de la un sistem finanţat prin impozitare generală spre unul finanţat prin asigurări sociale de sănătate;

- trecerea de la un sistem integrat la unul bazat pe contractare cu separare a finanţatorului de furnizorul de servicii de sănătate;

- apariţia unor modalităţi noi de plată a furnizorilor şi introducerea competiţiei;

- schimbarea modalităţii de furnizare a serviciilor prin apariţia cabinetelor medicale.

Momentul cheie în procesul descentralizării politice şi fiscale a fost apariţia Legii 145/19977 privind asigurările de sănătate cu modificările ulterioare, în prezent abrogată. Promulgată în 1997, cu completările din aprilie 1999 a fundamentat:

- modificarea finanţării sistemului de îngrijiri de sănătate;

- introducerea contractării între furnizori şi plătitori;

- necesitatea acreditării furnizărilor de servicii;

- libera alegere a medicului.

Relaţiile de decizie şi autoritate sunt mai complexe şi numărul actorilor este mult mai mare. Principalii actori care au fost implicaţi în sistemul de îngrijiri de sănătate, începând cu 1999:

- Ministerul Sănătăţii8, direcţiile de sănătate publică judeţene şi instituţiile aflate în subordine, sub autoritatea sau în coordonarea acestuia;

- Casa Naţională de Asigurări de Sănătate şi casele de asigurări de sănătate judeţene;

7 Legea 145/1995, Legea asigurărilor sociale de sănătate, publicată în Monitorul Oficial al României, Partea I, nr. 178 din 31 iulie 1997. 8 http://www.ms.ro/

14

- Colegiul Medicilor din România9 la nivel naţional şi colegiile judeţene ale nedicilor;

- Furnizorii de îngrijiri de sănătate la diferite nivele de asistenţă medicală: primară, secundară de specialitate şi terţiară.

Descentralizarea economică în sectorul de sănătate a presupus:

- Privatizarea unităţilor ambulatorii (cabinetele medicale de medicină primară – de familie şi de specialitate) realizată în baza OG nr. 124/199910 privind organizarea cabinetelor medicale;

- Cabinetele medicale şi centre de diagnostic şi tratament înfiinţate din iniţiativă privată;

- Înfiin ţarea de unităţi noi spitaliceşti prin investiţii particulare;

- Privatizarea distribuirii produselor farmaceutice.

9 http://www.cmr.ro/ 10 Ordonanţa Guvernului nr. 124/1999 privind modificarea unor indicatori de venituri şi cheltuieli aprobaţi prin bugetul de stat şi bugetul asigurărilor sociale de stat pe anul 1999, a devenit Legea 43/12.04.2000 publicată în Monitorul Oficial 162/18.04.2000.

15

EVOLUŢIA FONDULUI NA ŢIONAL UNIC DE ASIGUR ĂRI SOCIALE DE SĂNĂTATE ÎN PERIOADA 2000 - 2008

milioane RON

Denumire indicator Execuţie 2000

Execuţie 2001

Execuţie 2002

Execuţie 2003

Execuţie 2004

Execuţie 2005

Execuţie 2006

Program 2007

Proiect 2008

I. Venituri totale 1,838.6 2,845.6 4,173.4 5,480.1 5,512.7 6,877.4 8,474.4 10,038.7 11,925.8

II. Cheltuieli totale 1,595.8 2,553.5 3,742.3 4,834.9 6,228.3 7,001.4 9,157.4 10,046.8 11,812.1

Servicii medicale şi medicamente, din care:

1,548.2 2,481.7 3,662.0 4,750.3 6,063.5 6,894.8 9,037.9 9,518.1 10,985.9

Asistenţa medicală primară

140.9 218.6 267.3 313.6 312.1 350.5 453.7 462.3 681.0

Asist. med.spec.amb. (cu excepţia serv.med.paraclinice)

95.8 186.0 144.7 174.6 189.7 197.4 247.1 261.5 385.3

Servicii medicale paraclinice

0.0 0.0 101.8 121.3 139.6 200.6 217.3 223.2 261.4

Asistenţă medicală stomatologică

39.0 34.0 46.8 53.7 52.3 56.5 60.7 61.9 70.2

Servicii medicale spitaliceşti

988.9 1,416.0 2,091.2 2,778.8 3,561.6 3,876.7 4,741.1 4,959.5 5.467.0

Programe naţionale de sănătate

80.6 209.6 335.9 445.9 655.9 474.1 821.1 1,153.3 1.284.5

Medicamente cu şi fără contribuţie personală

125.1 322.5 526.1 667.9 878.7 1,138.4 2,119.7 2,002.8 2.315.7

Dispozitive medicale 4.2 7.2 17.4 22.4 27.6 35.7 47.2 52.0 80.1

Servicii medicale de urgenţă prespitaliceşti

56.5 74.0 107.6 135.9 174.1 213.9 269.9 288.0 246.9

Serv. med. recup. reab. a sănătăţii

17.2 13.7 23.3 36.3 71.3 77.0 57.5 49.2 77.7

Îngrijiri la domiciliu 0.0 0.0 0.0 0.0 0.5 1.0 2.6 4.6 16.1

Asistenţă socială 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 384.8 560.5

Cheltuieli de administrare a fondului

47.6 71.8 80.3 84.7 164.8 106.6 119.5 171.7 265.7

Cheltuieli de personal 20.0 35.5 38.6 49.5 58.6 61.9 69.5 96.3 112.0

Cheltuieli materiale şi servicii

10.3 18.0 15.9 18.4 41.3 24.8 29.4 31.7 11.42

Cheltuieli de capital 17.3 18.2 25.9 16.8 64.8 19.9 20.6 43.7 39.4

III . Fond de rezervă 80.0 123.1 56.4 63.2 105.8 68.1 82.0 92.0 113.7

IV. Excedent deficit an curent

162.2 169.0 374.7 581.9 -821.4 -192.1 -765.1 95.8 0

Disponibil cumulat la finele anului, din care:

353.3 645.7 1,076.7 1,721.9 1,006.3 880.6 197.5

disponibil cont curent 261.9 477.8 944.9 1,526.8 705.4 510.9 0.0

Disponibil fond de rezervă

91.4 167.9 131.8 195.1 300.9 369.7 197.5

16

Descentralizarea administrativă

Atribuţii şi responsabilităţi transferate

Având în vedere organizarea sistemului de sănătate din România pe nivele de acordare a asistenţei medicale, primară, secundară şi terţiară, atribuţiile şi responsabilităţile Ministerului Sănătăţii ca principal actor al sistemului, au fost treptat transferate.

În anul 1997 prin apariţia Legii 145/199711 privind asigurările sociale de sănătate, cu modificările şi completările ulterioare a fost descentralizată finanţarea serviciilor medicale. Această lege a fost abrogată de Ordonanţa de Urgenţă a Guvernului nr. 150/200212 care, la rândul ei, a fost abrogată o dată cu intrarea în vigoare a Titlului VIII – Asigurările sociale de sănătate – din Legea nr. 95/200613 privind reforma în domeniul sănătăţii.

Anual, în Contractul cadru şi Normele de aplicare ale acestuia, sunt definite: serviciile furnizate, condiţiile de furnizare a serviciilor, mecanismele de plată ale furnizorilor de servicii de sănătate, condiţiile pentru contractarea serviciilor furnizate precum şi drepturile şi obligaţiile furnizorilor/asiguraţilor.

Descentralizarea organizării şi finanţării Ministerului sănătăţii a fost începută cu Legea nr. 100/199814 - legea privind asistenţa de sănătate publică.

Prin Legea nr. 74/199515 privind exercitarea profesiunii de medic, înfiinţarea, organizarea şi funcţionarea Colegiului Medicilor din România, abrogată de Legea nr. 306/200416 privind exercitarea profesiunii de medic, organizarea şi funcţionarea Colegiului Medicilor din România care, la rândul ei, a fost abrogată de Legea nr. 95/200617 privind reforma în domeniul sănătăţii, sunt reglementate atribuţiile Ministerului Sănătăţii Publice şi ale Colegiului Medicilor din României privitoare la exercitarea profesiei de medic.

Prin Legea nr. 95/2006 privind reforma în domeniul sănătăţii s-a accentuat rolul Ministerului Sănătăţii Publice de autoritate centrală în domeniul sănătăţii publice, în ceea ce priveşte înfiinţarea sau desfiinţarea spitalelor publice, în sensul că acesta iniţiază, cu avizul consiliului judeţean sau local, după caz, hotărârea Guvernului de înfiinţare sau desfiinţare a unui spital public.

Analiza SWOT a procesului de descentralizare din domeniul sănătăţii.

11 Legea 145/1997 Legea asigurărilor sociale de sănătate, publicată în Monitorul Oficial al României, Partea I, nr. 178 din 31 iulie 1997. 12 Ordonanţa de Urgenţă a Guvernului nr. 150/2002 privind organizarea şi funcţionarea sistemului de asigurări sociale de sănătate, publicată în Monitorul Oficial al României, Partea I, nr. 838 din 20 noiembrie 2002. 13 Legea nr. 95/2006 publicată în Monitorul Oficial nr. 372/28 aprilie 2006 cu rectificarea din M.Of. nr. 391/5 mai 2006. 14 Legea nr. 100/1998 privind asistenţa de sănătate publică, publicată în Monitorul Oficial al României, Partea I, 204/01.06.1998. 15 Legea nr. 74/6 iulie 1995 a fost publicată în Monitorul Oficial al României, Partea I, nr. 149 din 14 iulie 1995. 16 Legea nr. 306/2004 – privind exercitarea profesiei de medic, precum şi organizarea şi funcţionarea Colegiului medicilor din România publicată în Monitorul Oficial al României, partea I, nr. 578/30.06.2004. 17 Legea nr. 95/2006 publicată în Monitorul Oficial nr. 372/28 aprilie 2006 cu rectificarea din M.Of, nr. 391/5 mai 2006.

17

Analiza SWOT

- a procesului de descentralizare din domeniul sănătăţii -

ANALIZA INTERNĂ

Puncte tari Puncte slabe

1. Asigură o apropiere faţă de cetăţean şi de nevoile acestuia, garantând în acelaşi timp accesul liber şi egal al acestuia la serviciile de sănătate publică;

2. Asigură o responsabilizare şi implicare a administraţiei publice judeţene şi locale în dezvoltarea şi implementarea programelor de sănătate publică.

3. Facilitează implicarea directă şi operativă a programelor Ministerului Sănătăţii Publice prin înfiinţarea unei structuri numite Agenţia Naţională de Programe şi Asistenţă Medicală;

4. Simplifică circuitul financiar privind transferul sumelor destinate unor acţiuni de sănătate, de la bugetul de stat la bugetele administraţiei publice locale;

5. Facilitează o redefinire a rolului structurilor Ministerului sănătăţii Publice în elaborarea şi implementarea politicilor de sănătate publică;

6. Întăreşte capacităţile de reglementare şi planificare ale Ministerului Sănătăţii Publice asupra obiectivelor, activităţilor şi structurilor din domeniul sănătăţii publice;

1. Implementarea cu întârziere a sistemului informatic integrat care să permită o mai bună gestionare a fondurilor disponibile şi să ofere o modalitate practică de stocare şi prelucrare a datelor prin interconectarea între furnizorii de servicii medicale şi instituţiile cu atribuţii în asigurarea sănătăţii;

2. Eventuale întârzieri ale procesului generate de înfiinţarea noilor structuri din directa subordonare sau coordonare a Ministerului Sănătăţii Publice ce urmează să preia activităţile ce fac obiectul descentralizării.

ANALIZA EXTERNĂ

Oportunit ăţi Ameninţări

1. Integrarea în Uniunea Europeană ce are ca rezultat creşterea competenţei şi calităţii actului medical;

2. Contextul european favorabil descentralizării şi existenţa suportului tehnic din partea ministerelor omoloage din alte ţări ale UE;

1. Integrarea în Uniunea europeană, fapt ce ar putea determina:

– creşterea costurilor pentru serviciile medicale acordate;

– migrarea personalului calificat spre unităţile sanitare din celelalte ţări membre sau spre sectorul privat;

18

3. Cadrul legislativ creat prin Legea cadru a descentralizării nr. 195/2006 şi Legea nr. 95/2006 privind reforma în domeniul sănătăţii;

4. Existenţa unui suport tehnic din partea Ministerului Administraţiei şi Internelor şi a altor ministere de linie aflate în curs de descentralizare;

5. Interesul autorităţilor locale de a prelua responsabilitatea derulării unor programe de sănătate publică de interes local.

2. Bugete locale subdimensionate şi insuficiente pentru suportarea unor cheltuieli generate de preluarea responsabilităţilor financiare a noilor unităţi luate în subordine;

3. Lipsa capacităţii manageriale pentru a prelua toate funcţiile specifice sistemului de sănătate;

4. Lipsa de pregătire a personalului ce urmează să preia activităţile legate de sănătatea publică la nivel local.

Politici şi cadrul juridic existent

Din analiza prevederilor Programului de guvernare, a priorităţilor declarate de Guvernul României, precum şi a Programului Naţional de Dezvoltare pe perioada 2007 – 2013, în acord cu realităţile sistemului de sănătate şi posibilităţile concrete de susţinere economico-financiară a acestui sistem de către societate, Ministerul Sănătăţii Publice şi-a definit politicile publice şi anume:

- creşterea accesibilităţii populaţiei la serviciile de sănătate;

- îmbunătăţirea calităţii şi siguranţei actului medical;

- transparenţa decizională în scopul creşterii eficienţei în utilizarea resurselor alocate şi în eliminarea pagubelor şi a actelor de corupţie;

- dezvoltarea şi modernizarea infrastructurii sistemului de sănătate.

I.5. CONTEXTUL INTERNA ŢIONAL PRIVIND POLITICILE ÎN DOMENIUL SĂNĂTĂŢII

I.5.1. Organizaţia Mondială a Sănătăţii

Preocupările Organizaţiei Mondiale a Sănătăţii (OMS) privind starea sistemelor de sănătate în lume, s-au materizat, printre altele, prin rapoarte anuale. Ultimul dintre acestea, cel din 2008, atrage atenţia asupra nevoilor de îngrijire de sănătate primare (PHC) „acum, mai mult ca niciodată” 18. Reîntoarcerea la PHC, se produce la 30 de ani ce au trecut de la conferinţa de la Alma Ata care, referindu-se cu pregnanţă la PHC, a decis abordarea în toate ţările a inegalităţilor în sănătate „politice, sociale şi economice inacceptabile”. Raportul 2008 menţionat apreciază că „progresele în materie de sănătate sunt totuşi profund inegale”.19 În paralel, natura problemelor sanitare se schimbă de o manieră spectaculoasă datorită urbanizării, modernizării şi altor factori care accelerează transmiterea maladiilor contagioase. Totodată, schimbările climatice şi insecuritatea alimentară vor avea repercusiuni importante asupra sănătăţii în viitorii ani, creând obstacole enorme privind punerea în aplicare de măsuri eficace şi echitabile.

18 „The World Health Report 2008 – Primary Heath Care – Now More than Ever”, http://www.who.int/whr/2008/en/index.html 19 Op. cit., pag. 3

19

Consecvent politicilor publice promovate de OMS, raportul din 2008 identifică patru serii indisociabile de reformă a PHC care vizează: asigurarea accesului universal şi a protecţiei sociale, în scopul ameliorării echităţii în materie de sănătate; reorganizarea prestaţiei de servicii în funcţie de nevoile şi aşteptările populaţiei; extinderea colectivităţilor mai sănătoase datorită unor politici publice mai bune şi remodelarea leadership-ului pentru sănătate într-o guvernare mai eficace şi cu participarea activă a principalilor actori. Aceste deziderate definesc, în fond patru serii de reforme a PHC referitoare la:

• reformele de acoperire universală pentru ameliorarea echităţii în sănătate;

• reformele prestărilor de servicii pentru a pune individul în centrul sistemelor de sănătate;

• reformele politicilor publice pentru promovarea şi protejarea sănătăţii în comunităţi;

• reformele leadership-ului pentru a face autorităţile sanitare mai fiabile.20

Acestor patru serii de reforme li se circumscriu în prezent, şi eforturile autorităţilor române în domeniul reformei sistemului naţional de sănătate publică.

Asigurarea sănătăţii populaţiei este obiectivul esenţial al unui sistem sanitar. Prin urmare, principalele scopuri sunt:

realizarea unui nivel ridicat de sănătate;

distribuirea echitabilă a serviciilor de asistenţă medicală;

asigurarea, prin autonomie şi confidenţialitate, a respectului pentru individ şi orientării către beneficiar, prin servicii prompte şi calitatea dotărilor.

Un alt obiectiv este finanţarea echitabilă, cheltuielile reflectând capacitatea de plată, şi nu neapărat riscul de îmbolnăvire.

În iunie, 2000, OMS a dat publicităţii un studiu comparativ privind sistemele sanitare în diverse ţări. Rezultatele,21 publicate în World Health Raport 2000, au încântat unele guverne, cum ar fi cel Franţei, care s-a situat pe primul loc, dar au stârnit furia altora, cum este al Braziliei, ţara clasată pe poziţia 125. Clasificările se bazează pe evaluarea modului în care au fost realizate câteva obiective propuse de sistemele sanitare naţionale printre care şi cel referitor la asigurarea sănătăţii.

În „British Medical Journal” (2002) sunt descrise metodele pe care le-au utilizat pentru evaluarea obiectivului menţionat.22 Acestea corelează cheltuielile pentru îngrijirea sănătăţii, ajustate conform preţurilor locale, cu asigurarea stării de sănătate. După ajustarea în funcţie de nivelul de educaţie a populaţiei, el însuşi un factor determinant pentru sănătate, autorii clasificau sistemele sanitare ale lumii conform eficienţei cu care transformă cheltuielile în sănătate. Cu alte cuvinte, Raportul 2000 al OMS, formulează concret criterii de performanţă ale serviciilor de sănătate publică.

Apar, inevitabil, o serie de probleme atunci când este vorba despre o abordare de o asemenea amploare. Una dintre acestea este legată de modul cum definim sistemul sanitar. Aşa cum este consemnat în World Health Report, acesta cuprinde „toate

20 „The World Health report 2008, pag. 10. 21 http://www.who.int/whr/2000/fr/index.html 22 Evans, D., B., Tandom, A., Murray, C., J., L., Lauer, J., A., (2001) „Eficienţa comparată a sistemelor sanitare naţionale”, B.M.J., 2001; 323, pag. 307 – 10.

20

activităţile al căror scop principal este de a promova, restabili sau menţine sănătatea”. Definiţia este binevenită, întrucât pune accentul pe importanţa activităţii intersectoriale în promovarea sănătăţii; din nefericire însă, implică şi o problemă, deoarece în nici o evaluare a stării de sănătate a populaţiei unei ţări nu poate fi găsită o cifră relevantă pentru formularea „toate activităţile”. În schimb, conform raportului, dat fiind faptul că sistemul de îngrijire a sănătăţii utilizează majoritatea resurselor alocate la nivelul întregului sistem sanitar, „se pierd din vedere foarte puţine aspecte dacă ne limităm la o definiţie restrânsă, adaptată datelor de care dispunem”.23 În consecinţă trebuie să comparăm resursele alocate sistemelor de îngrijire a sănătăţii cu rezultatele obţinute la scară mărită a sistemului sanitar.

OMS a stabilit clar responsabilitatea guvernelor faţă de propriile sisteme sanitare pe care le coordonează şi a invocat conceptul de administrare24, ceea ce presupune asumarea unui rol mult mai activ în promovarea sănătăţii25. În al doilea rând, a oferit un cadru conceptual util, care începe să evidenţieze obiectivele sistemelor sanitare. În al treilea rând, a pus accentul pe necesitatea elucidării impactului pe care, indiscutabil, sistemele sanitare îl au asupra sănătăţii. Cu toate acestea, raportul OMS nu a reuşit să le ofere un răspuns valid celor ce se întreabă în ce măsură un sistem sanitar este mai bun decât altul.

I.5.2. Politica de sănătate în Uniunea Europeană

Legile UE pot avea un impact major asupra furnizării de servicii medicale, în pofida încercările guvernelor naţionale de a menţine controlul asupra îngrijirii sănătăţii. Rezultatul este că, din perspectiva medicală, intervenţiile UE pot fi considerate aleatorii şi, uneori, fără efect. O soluţie, promovată de unii comentatori, este aceea a promovării unei politici deschise a UE în domeniul sănătăţii. Deşi, la diferite niveluri din UE, este inevitabilă discutarea unor probleme legate de sănătate ca, de exemplu, noul program pentru sănătatea publică, în cadrul căruia a început analiza datelor despre rezultatele tratamentelor, există limite privind amploarea şi rapiditarea acţiunilor UE. Sistemele sanitare din statele membre sunt foarte diferite ca organizare şi finanţare. De aceea este dificil pentru statele recent aderate să urmeze un sistem unitar. Statele UE şi cu deosebire, cele mai noi, şi-au dezvoltat propria combinaţie din aceste sisteme şi din modurile de finanţare ale sistemului sanitar. O asemenea situaţie o regăsim şi în ceea ce priveşte sistemul naţional de sănătate din România.

23 Organizaţia Mondială a sănătăţii – Raport asupra stării de sănătate mondială, 2000. sistemele sanitare: îmbunătăţirea performanţei. Geneva: OMS, 2000. 24 Saltman RB, Ferroussier-Davis O. – „Conceptul de administrare în politica de sănătate”, Buletin OMS 2000; 78:732-9. 25 McKee M. – Dezbatere – Îngrijirile medicale salvează vieţi?, Jurnal medical croat 1999; 40:123-8.

21

CAPITOLUL II

ORGANIZAREA SONDAJULUI STATISTIC

II.1. INTRODUCERE

În cadrul proiectului a fost realizată analiza unor fenomene din sistemul public de sănătate. Pentru culegerea seriilor de date a fost organizată o cercetare pe baza sondajului statistic în rândul cadrelor medicale cu studii superioare din unităţile medicale din municipiul Bucureşti. Pentru definirea eşantionului au fost folosite tehnici specifice sondajului statistic. În definirea instrumentelor statistice folosite în procesul de culegere a datelor statistice se pleacă de la următoarele observaţii:

• Luând în considerare numărul medicilor de familie, a medicilor din spitale şi a personalităţilor din lumea medicală s-a recurs la o observare pe baza sondajului statistic. Criteriile pe baza cărora s-au definit dimensiunea sondajului şi definirea efectivă a eşantionului sunt prezentate în cadrul acestui capitol.

• Pentru elaborarea efectivă a chestionarelor statistice ce au fost aplicate personalului medical au fost identificate teme majore incluse în strategia de reformă a sistemului public de sănătate. Astfel, în cadrul chestionarelor au fost definite întrebări din următoarele domenii prioritare ale sistemului public de sănătate:

i) aspecte generale privind procesul de reformă a sistemului public de sănătate;

ii) politica ministerului de resort în acest domeniu; iii) educaţia sanitară a populaţiei; iv) analiza comportamentului neacademic al personalului din instituţiile

publice de sănătate; v) capacitatea de cercetare a sistemului public de sănătate şi caracteristici

ale activităţilor curente desfăşurate în instituţii publice de sănătate; vi) în cadrul chestionarelor au fost incluse şi o serie de întrebări legate de

o serie de aspecte personale ale persoanelor intervievate. Aceste caracteristici sunt folosite în elaborarea modelelor econometrice ce for fi folosite pentru analiza unor aspecte din cadrul acestui sistem.

• Pentru colectarea datelor, la nivelul întregului eşantion s-a definit o bază de date ce a fost exploatată prin utilizarea programului statistic SPPS. Structura bazei a fost definită în funcţie de structura chestionarului aplicat şi de variabilele primare şi agregate definite. Informaţiile conţinute în această bază sunt folosite pentru calcularea unor statistici descriptive şi pentru estimarea parametrilor unor modele econometrice.

II.2. ETAPELE CERCET ĂRII

Pentru aplicarea tehnicii sondajului statistic în cadrul acestei cercetări au fost parcurse o serie de etape pentru culegerea, prelucrarea şi estimarea parametrilor populaţiei de referinţă. Au fost definite o serie de caracteristici primare şi derivate pentru cercetarea unor aspecte importante legate de procesul de reformă din sistemul public de

22

sănătate. Demersul de cercetare adoptat a necesitatea parcurgerea următoarelor şase etape.

Etapa I: Stabilirea obiectivelor cercetării

Într-o primă etapă au fost definite obiectivele cercetării funcţie de o serie de aspecte legate de cerinţele proiectului de cercetare şi de caracteristicile procesului de reformă. În acest sens, pornind de la obiectivul general al proiectului, de evaluare a impactului măsurilor de reformă aplicate asupra sistemului public de sănătate în contextul procesului de adaptare a acestuia la cerinţele populaţiei şi la noile exigenţe ale integrării României în Uniunea Europeană, au fost definite o serie de teme şi subiecte de interes major:

• analiza unor aspecte generale legate de derularea procesul de reformă a sistemului public de sănătate ;

• politica Ministerului Sănătăţii pe domeniu; • analiza unor aspecte legate de educaţia sanitară a populaţiei; • analiza comportamentului neacademic al personalului din instituţiile publice de

sănătate; • capacitatea de cercetare a sistemului public de sănătate; • caracteristici ale activităţilor curente desfăşurate în instituţii publice de sănătate.

În cadrul acestei etape s-au stabilit următoarele aspecte mai importante:

• caracteristicile statistice ce vor fi folosite în etapa de analiză descriptivă şi cantitativă a unor fenomene din sistemul public de sănătate;

• identificarea populaţiei ce urmează a fi studiată pe baza caracteristicilor incluse în planul observării;

• estimarea costurilor cercetării şi a personalul necesar pentru organizarea acesteia;

• identificarea bazele de date ce pot fi utilizate în procesul de generare a eşantionului etc.

Etapa II: Definirea eşantionului

Analiza cantitativă din cadrul cercetării statistice s-a realizat pe baza seriilor de date culese la nivelul unui eşantion de medici definit la nivelul sistemului public de sănătate din municipiul Bucureşti. Eşantionul s-a definit pe baza unui procedeu adecvat de eşantionare ce va fi prezentat ulterior. Caracteristicile tehnicii de eşantionare sunt esenţiale în estimarea parametrilor şi în definirea proprietăţilor acestora. Pentru a obţine cele mai bune rezultate prin tehnica sondajului statistic au fost inventariate o serie de tehnici de eşantionare ce au fost posibil de aplicat ţinând seama de următoarele două aspecte:

• informaţiile disponibile asupra unor caracteristici esenţiale ale populaţiei ce va fi cercetate;

• cerinţele studiului legate de calitatea informaţiilor obţinute.

De altfel, în orice cercetare statistica ce recurge la folosirea tehnicii sondajului statistic, generarea eşantionului reprezintă o problemă esenţială din planul de organizare a sondajului statistic. Toate detaliile legate de eşantionare vor fi prezentate ulterioar în lucrare.

23

Etapa III: Elaborarea chestionarului statistic

În procesul observării statistice şi a culegerii informaţiilor, chestionarul reprezintă elementul esenţial în asigurarea unor informaţii statistice de calitate. Dealtfel, acesta reprezintă un instrument ce mediază „dialogul” între persoanele din cadrul eşantionului ce oferă informaţii şi specialiştii ce realizează cercetarea. În cadrul chestionarului statistic au fost incluse întrebări cu variante de răspuns definite (întrebări închise), precum şi întrebări deschise. Pentru fiecare întrebare cu variante de răspunsuri predefinite se specifică de o manieră exactă scala de măsură folosită.

În formularea întrebărilor închise din cadrul chestionarului au fost avut în vedere următoarele aspecte mai importante:

• asigurarea unei relaţii biunivoce între chestionar şi întrebările ce stau la baza cercetării întreprinse;

• respectarea unei ordini fireşti a secţiunilor din cadrul chestionarului. Specificăm în acest sens că întrebările din chestionar au fost grupate pe mai multe teme majore, fiecare acoperind o temă de cercetare în cadrul studiului, iar întrebările de identificare din cadrul chestionarului au fost plasate la sfârşitul chestionarului;

• a fost inserat un număr rezonabil de întrebări pentru fiecare temă inclusă în planul cercetării. Pornind de la întrebările din chestionar au fost definite caracteristici primare şi caracteristici agregate. Această abordare permite în etapa de analiză a datelor obţinerea de statistici descriptive, dar şi posibilitatea folosirii acestor serii de date pentru estimarea parametrilor modelelor econometrice;

• scalele definite pentru fiecare întrebare sunt echilibrate. Acest aspect este foarte important în formularea răspunsurilor la întrebările de opinie, unde numărul variantelor de răspuns negative se recomandă să fie egal cu cel al variantelor de răspuns pozitive. Pentru aceste tipuri de întrebări se recomandă o variantă de răspuns pentru situaţia de indecizie a persoanei intervievate;

• pentru oricare scală de măsură nu s-au folosit mai mult de cinci opţiuni de răspuns;

• s-a menţinut constantă direcţia scalelor Likert pe parcursul chestionarului;

• s-a inserat opţiunea “Nu ştiu” la întrebările de opinie pentru a evita răspunsuri forţate sau existenţa unui număr mare de rubrici necompletate;

• limbajul din chestionar a fost adaptat la subiecţii intervievaţi. De altfel, elaborarea chestionarului s-a realizat de un grup de specialişti din care au făcut parte statisticieni, economişti şi medici. Chestionarul definit într-o primă etapă a fost testat şi actualizat într-o fază pilot la nivelul unui grup de medici;

• majoritatea întrebărilor din chestionar au fost din categoria întrebărilor închise, cu specificarea variantelor de răspuns. În aceste condiţii se simplifică considerabil demersul prelucrării descriptive a seriilor de date obţinute şi de definire a variabilelor primare şi agregate ce vor fi folosite ulterior în cadrul analizei statistice şi econometrice;

• au fost separate întrebările pentru concepte diferite. În acest sens au fost definite de o manieră distinctă întrebările pentru temele identificate;

24

• elemente esenţiale ale invitaţiei de completare ale chestionarului au fost incluse într-un preambul, în care s-au specificat următoarele informaţii de o manieră directă şi clară:

- asigurarea anonimatului sau a confidenţialităţii;

- caracterul voluntar al acţiunii de completare al chestionarului de către fiecare subiect;

- precizarea informaţiilor de contact a responsabililor acestei cercetări pentru eventuale întrebări despre studiu formulate ulterior de persoanele care completează chestionarele;

- timpului necesar pentru completarea chestionarului;

- informaţii privind utilizarea şi diseminarea rezultatelor.

Luând în considerare recomandările de mai sus, în preambulul chestionarului a fost înserat următorul text: Pentru cunoaşterea unor aspecte importante din procesul de reformă a sistemului public de sănătate se organizează o cercetare statistică în perioada iunie-iulie, la nivelul personalului medical cu studii superioare. Cercetarea se desfăşoară în cadrul unui proiect de cercetare coordonat de prof. univ. dr. Ion STANCU, prorectorul Academiei de Studii Economice din Bucureşti şi prof. univ. dr. Florian POPA, rectorul Universităţii de Medicină şi Farmacie “Carol Davila” din Bucureşti. Răspunsurile la întrebările din chestionar sunt confidenţiale, iar timpul necesar completării chestionarului este de aproximativ 15 minute. Eventualele sugestii şi întrebări pot fi formulate pe adresa de email andreitudorel@yahoo.com. Prelucrarea datelor obţinute în urma aplicării acestui chestionar se realizează până în luna octombrie, iar raportul obţinut poate fi furnizat la cererea solicitanţilor. Vă mulţumim pentru sprijinul acordat în derularea acestei cercetări statistice.

Etapa IV: Culegerea datelor statistice

Pentru culegerea datelor s-a optat pentru varianta completării unui chestionar de către personalul medical cu studii superioare inclus în cadrul eşantionului. Perioada de culegere a datelor a fost de două săptămâni. Aplicarea chestionarului la nivelul eşantionului s-a realizat de către IRECSON şi Universitatea de Medicină şi Farmacie « Carol Davila » din Bucureşti.

Etapa V: Codificarea şi prelucrarea primar ă a datelor

Pentru introducerea seriilor de date din chestionare în baza de date proiectată şi realizată în SPSS, fiecare întrebare a fost codificată. Pentru depistarea eventualelor erori şi pentru identificarea unor rezultate preliminare s-a prelucrat baza de date pentru obţinerea unor caracteristici descriptive. Pentru prelucrarea datelor statistice au fost folosite elemente de statistică descriptivă şi de econometrie. Dintre metodele de econometrie folosite menţionăm:

- metoda regresiei

- modele cu ecuaţii simultane

- modele binare de tip logit şi probit.

25

Etapa VI: Exploatarea econometrică a bazei de date

Folosind seriile de date obţinute pe baza întrebărilor din chestionar sunt definite definite două tipuri de caracteristici:

- caracteristici primare definite pentru fiecare caz în parte baza unei singure întrebări din chestionar;

- caracteristici agregate definite prin intermediul a două sau mai multe caracteristici primare.

De regulă, pe baza caracteristicilor agregate definim o serie de modele de analiza cantitativă ce urmăresc identificarea unor caracteristici ale procesului de reformă din sistemul public de sănătate. Sunt folosite în acest sens o serie de metode specifice econometrie precum metoda regresiei, metoda ecuaţiilor simultane, metode pentru analiza variabilelor calitative (modele de tip logit şi probit) etc.

În cele ce urmează sunt prezentate o serie de aspecte relevante legate de dimensiunea volumului eşantionului, tipul de eşantionare folosită, structura chestionarului şi aplicarea chestionarului la nivelul populaţiei identificate. În capitolele următoare din prima parte a lucrării, prin exploatarea directă a bazei de date, sunt obţinute o serie de rezultate descriptive interesante pentru analiza unor caracteristici ale sistemului public de sănătate. În cadrul acestei părţi a lucrării sunt definite variabilele primare şi agregate ce vor fi folosite pentru realizarea analizelor .

II.3. DIMENSIONAREA E ŞANTIONULUI

În cazul sondajului simplu se proiectează volumul eşantionului pentru un anumit risc acceptat şi o probabilitate de garantare a rezultatelor.

Pentru calcularea volumului eşantionului s-a folosit relaţia de calcul:

2

2

( )

( )r

N c tn

N e c tα

α

⋅ ⋅=⋅ + ⋅

[II.1]

În cadrul relaţiei de mai sus s-au folosit următoarele notaţii: • N reprezintă numărul total de medici care este egal cu 47388 potrivit

Institutului Naţional de Statistică; • c este coeficientul de variaţie calculat pentru distribuţia medicilor în raport cu

vârsta acestora; • re reprezintă eroarea relativă sau precizia de estimare a parametrului;

• αt este valoarea cuartilei statisticii t-Student pentru pragul de semnificaţie α .

Pentru calcularea coeficientului de variaţie folosit în cadrul relaţiei de mai sus s-a recurs la distribuţia medicilor în raport cu vârsta acestora. Datele, disponibile la Institutul Naţional de Statistică, sunt prezentate în tabelul de mai jos:

26

Tabelul II.1: Distribu ţia medicilor pe grupe de vârstă şi gen Grupe de vârstă Total Femei Bărbaţi

Sub 25 ani 450 313 137 25 – 34 ani 12909 9522 3387 35 – 44 ani 11934 8712 3222 45 – 54 ani 15171 10480 4691 55 – 64 ani 5537 3070 2467

65 ani şi peste 1387 446 941 Total 47388 32543 14845

0

5000

10000

15000

20000

Sub 25 ani 25 – 34 ani 35 – 44 ani 45 – 54 ani 55 – 64 ani 65 ani şipeste

pers

oane

Figura II.1. Distribuţia medicilor pe grupe de vârstă

Pe baza datelor de mai sus s-au calculat următorii indicatori pentru caracterizarea acestei distribuţii:

i) vârsta medie la nivelul populaţiei de medici este de 43,4 ani; ii) varianţa la nivelul populaţiei pentru această serie de date este 118.62; iii) coeficientul de omogenitate al distribuţiei de 25.1% sugerează că seria de

date este relativ omogenă.

Pentru calcularea volumului eşantionului s-au folosit erori relative şi probabilităţi de garantare a rezultatelor cu valori de 1%, 2%, 3%, 4%, respectiv 5%. Dimensiunea eşantioanelor în diverse ipostaze este prezentată în tabelul de mai jos:

Tabelul II.2: Dimensiunea eşantionului Riscul acceptat (%)

(%)α 1 2 3 4 5 5 2298 596 267 150 96 4 2512 654 293 165 106 3 2787 729 327 184 118 2 3175 836 375 212 136 1 3835 1021 459 259 166

27

De exemplu, în condiţiile în care volumul eşantionului este de 596, atunci acesta va fi repartizat după cum urmează:

vii) medici de familie 144 de persoane; viii) medici în spitale şi policlinici 452 de persoane.

Pentru includerea în cadrul eşantionului a personalităţilor din lumea medicală se recomandă recurgerea la tehnica de eşantionare în reţea. În urma aplicării acestei metode de culegere a datelor se recomandă completarea unui număr de 100 de chestionare.

Sondajul în reţea este o tehnică de înregistrare a datelor ce se utilizează de regulă în cadrul studiilor de sociologie, psihologie sau management. Este o formă26 pertinentă de studiere a formelor de manifestare a puterii de decizie la nivelul unei colectivităţi sau al reţelei de relaţii interumane ce guvernează o anumită colectivitate.

Această formă de observare constă în intervievarea iniţială a unui grup de persoane. Persoanele din acest grup sunt alese prin intermediul unui set de criterii, utilizând o anumită bază de date. La rândul lor, persoanele intervievate vor desemna alte persoane ce vor răspunde la întrebările din cadrul chestionarului. Operaţia de observare se va încheia în momentul în care persoane care au răspuns la un interviu sunt desemnate la rândul lor de către alte persoane pentru aceeaşi operaţie.

De exemplu, pentru a stabili calitatea procesului politic şi a actului de decizie din societatea românească se poate recurge la această formă de observare. Populaţia este ierarhizată prin intermediul percepţiei populaţiei asupra competenţelor în actul de decizie. În procesul de organizare a observării sunt desemnate numai persoanele care sunt încadrate pe prima şi ultima treaptă a ierarhiei decizionale. După fixarea persoanelor de pe primul nivel, folosind un ansamblu de criterii şi o bază de date, acestea răspund la întrebările din cadrul chestionarului, desemnând, la rândul lor, fiecare câte o persoană, care influenţează în mod direct, prin deciziile sale, activitatea desfăşurată şi care este considerată o persoană competentă. Procesul de observare va continua până în momentul în care în cadrul eşantionului sunt incluse acele persoane ce se bucură, la nivelul întregii populaţii, de o autoritate deplină.

În cadrul acestei forme de observare, chiar şi numărul persoanelor intervievate şi, implicit, numărul de trepte ierarhice ce sunt stabilite în cadrul societăţii reprezintă indicatori fundamentali pentru stabilirea calităţii procesului politic şi a actului de decizie. Sunt stabilite eventualele disfuncţionalităţi de comunicare la nivelul societăţii între treptele ierarhice din cadrul populaţiei, precum şi mijloacele de percepere a deciziilor politice din cadrul societăţii. Asemenea metode de observare pot fi aplicate cu succes pentru studierea principalelor laturi ale comunicării la nivelul unei firme sau instituţii.

În cadrul studiului s-a folosit această tehnică pentru a intervieva persoanele din sistemul medical cu putere de decizie sau de formare a unei opinii la nivelul sistemului public de sănătate. Iniţial s-a pornit de la o listă de 50 de specialişti din domeniul medical, aceasta fiind extinsă în urma recomandărilor la 100 de persoane.

Planul de sondaj al anchetei a fost unul în două trepte:

• Prima treaptă a fost reprezentată de unităţile sanitare din Municipiului Bucureşti (spitale, centre de sănătate, policlinici) care au fost asimilate unităţilor primare de eşantionare.

26 Printre iniţiatorii folosirii acestei tehnici de observare se numără şi sociologul francez Pierre Bourdieu [1980] – Le capital social.

28

• A doua treaptă a reprezentat-o selecţia medicilor în cadrul fiecărei unităţi primare de eşantionare.

Volumul eşantionului reprezentativ la nivelul Municipiului Bucureşti a fost de 407 de persoane, iar rezultatele sondajului sunt garantate cu o probabilitate de 95% şi o eroare de reprezentativitate de ±5%.

Folosind formulele de calcul adecvate, eşantionul a fost repartizat pe cele trei categorii de personal conform datelor din tabelul de mai jos. Tabelul II.3. Repartizarea eşantionului

Categoria de personal Numărul de persoane Medici de familie 75 Medici din spitale 279

Medici în policlinici 53

Perioada de înregistrare a informaţiilor la nivelul eşantionului a fost de circa 2 săptămâni, aceste fiind în luna iunie a anului 2007. S-a asigurat astfel comparabilitatea răspunsurilor la nivelul persoanelor incluse în eşantion, în sensul că în această perioadă nu au fost luate decizii majore la nivelul ministerului care să schimbe opinia respondenţilor, iar majoritatea persoanelor erau prezente la locul de muncă.

În cadrul cercetării s-a proiectat un chestionar ce are următoarea structură, pe teme de interes, prezentată în tabelul de mai jos. Pentru fiecare temă de analiză au fost folosite cu predilecţie întrebările închise. Totuşi în cadrul chestionarului au fost înserate şi trei întrebări deschise, pentru care fiecare subiect îşi defineşte propriul răspuns într-un spaţiu limitat al chestionarului. Pe baza întrebărilor din chestionar au fost definite variabile primare. Pentru fiecare temă de analiză se specifică în tabelul de mai jos numărul de variabile primare. Pe baza celor 52 de întrebări din chestionar, din care 49 au fost închise, au fost definite 177 de întrebări primare. Cele 177 de serii de date sunt folosite pentru calcularea unor indicatori descriptivi, dar şi pentru calcularea unor variabile agregate de nivel unu pe baza cărora sunt definite modele econometrice folosite pentru analiza unor aspecte de la nivelul sistemului public de sănătate.

Tabelul II.4. Caracteristicile chestionarului

Nr. crt.

Tema de analiză

Numărul întrebărilor

închise

Numărul întrebărilor deschise

Numărul variabilelor

primare 1. Aspecte generale privind procesul de

reformă a sistemului public de sănătate

5 - 41

2. politica ministerului în acest domeniu 5 - 18 3. Educaţia sanitară a populaţiei 7 - 18 4. Analiza comportamentului

neacademic 7 24

5. Capacitatea de cercetare a sistemului public de sănătate

5 1 24

6. Caracteristici ale activităţilor curente 2 - 6 7. Aspecte personale 12 32 8. Date generale 6 2 14 9. Total 49 3 177

29

Pentru definirea întrebărilor din cadrul chestionarului au fost luate în considerare

următoarele aspecte mai importante: • măsurile de reformă întreprinse de minister în domeniul reformei medicale; • modelele aplicate pe plan european în domeniul analizei performanţelor

sistemelor publice de sănătate; • participarea specialiştilor din cadrul instituţiilor partenere în cadrul acestui

proiect; • aplicarea chestionarului elaborat într-o primă formă la nivelul unei faze pilot; • definirea răspunsurilor pentru întrebările deschise pe baza unor scale de

măsură corect specificate. În cele ce urmează sunt definite caracteristicile unor scale de măsură ce au fost folosite pentru redactarea chestionarului.

II.4 SCALE DE M ĂSURĂ

Într-o cercetare statistică ce are ca instrument principal de înregistrare a datelor statistice chestionarul statistic, definirea corectă a scalelor de măsură pentru fiecare întrebare este de o importanţă deosebită în cadrul demersului întreprins. În definirea scalelor de măsură vom avea în vedere, în principal, două aspecte:

• în primul rând o măsurare cât mai adecvată a opiniei persoanelor intervievate în raport cu obiectul întrebării. În formularea întrebărilor se va ţine seama de o serie de recomandări;

• iar în al doilea rând posibilitatea folosirii unor metode cantitative adecvate pentru prelucrarea datelor statistice. Se recomandă în acest sens definirea întrebărilor din chestionar astfel încât să putem defini caracteristici primare şi agregate.

În cele ce urmează sunt prezentate o serie de aspecte generale legate de scalele de măsură, urmând ca pe parcursul capitolelor din prima parte a lucrării să definim de o manieră clară scalele de măsură folosite pentru fiecare întrebare din cadrul chestionarului. Pentru fiecare întrebare din chestionar definim variabila primară corespunzătoare.

II.4.1. Consideraţii generale

Datele statistice sunt obţinute în procesul observării prin operaţia de măsurare sau numărare. Pentru fiecare unitate statistică inclusă în planul observării sunt înregistrate valorile pentru ansamblul de caracteristici considerat. Înregistrarea valorilor fiecărei caracteristici pentru unităţile populaţiei statistice este o problemă a teoriei scalării. Pentru fiecare caracteristică se stabileşte o scală de măsură înzestrată cu anumite proprietăţi. În funcţie de tipul scalei de măsură alese pentru fiecare caracteristică este permisă introducerea anumitor operatori algebrici în prelucrarea seriei de date ce rezultă în urma investigării unităţilor din cadrul populaţiei. Tipul caracteristicii statistice recomandă folosirea unor operatori statistici pentru determinarea valorii unor indicatori statistici.

În vederea măsurării unei caracteristici pentru o unitate elementară, i se atribuie acesteia valori exprimate prin cuvinte sau numere. Procesul de măsurare se realizează cu ajutorul scalelor de măsură. În statistică se folosesc patru tipuri de scale ce sunt grupate pe următoarele două categorii:

- pentru măsurarea caracteristicilor calitative folosim scala nominală şi ordinală; - pentru caracteristicile cantitative utilizăm scala de interval şi de raport.

30

II.4.2. Scala nominală

În cazul scalei nominale, valorile ce se atribuie unităţilor statistice sunt exprimate prin cuvinte. Acestea au numai semnificaţia de coduri, permiţând o simplă împărţire a unităţilor populaţiei pe clase. Valorile scalei nominale nu pot fi prelucrate, întrucât acestea sunt simpli descriptori de clase.

Pe această scală nu se introduce structura de ordine obişnuită pe axa numerelor reale, nu sunt posibile operaţiile de adunare, scădere etc. Pentru variabilele nominale sunt permise acele operaţii ce presupun numai utilizarea frecvenţelor. De exemplu, pentru o anumită serie de date constituită pentru o variabilă nominală se poate identifica grupa cu frecvenţa cea mai mare.

Unităţile statistice ale fiecărei clase sunt echivalente. Dacă variabila nominală are două valori de manifestare, atunci aceasta se numeşte variabilă binară sau dihotomică. Variabile nominale binare pot fi considerate:

(i) sexul unei persoane, cu cele două clase: masculin, feminin;

(ii) starea civilă a persoanei, definită prin două valori: persoană căsătorită, persoană necăsătorită. Cele două clase pot fi definite pornind de la o definire a acestei variabile prin patru clase:căsătorit, celibatar, divorţat şi văduv;

(iii) domiciliul unei persoane, dacă această variabilă este definită prin două clase: persoane care locuiesc în Bucureşti, persoane care locuiesc în alte localităţi, în afara oraşului Bucureşti;

(iv) religia persoanei, definită pe baza valorilor: ortodox, catolic, protestant, adventist, musulman şi alte religii.

Variabilele nominale binare pot exprima o stare naturală (precum sexul unei persoane), fiecare dintre cele două modalităţi este obţinută în urma unor agregări succesive (cum este cazul la starea civilă, pentru care, iniţial, s-au considerat modalităţile căsătorit, celibatar, divorţat şi văduv). Clasele caracteristicilor nominale binare pot fi codificate prin „0“ pentru o clasă şi „1“ pentru cealaltă clasă.

Pentru o caracteristică nominală pot apărea erori ca urmare a neincluderii în domeniul de valori a tuturor variantelor posibile, a utilizării unor criterii insuficient de clare pentru atribuirea valorilor din domeniul unităţilor populaţiei, a utilizării unor clase ce nu se exclud reciproc etc.

II.4.3. Scala ordinală

Scala ordinală asigură partiţionarea unităţilor populaţiei totale pe grupe, permiţând în plus introducerea relaţiei de ordine între grupe. Pentru o variabilă ordinală sunt permise operaţiile întâlnite în cazul unei variabile nominale, iar în plus pot fi utilizate şi alte operaţii ce au la bază relaţia de ordine. Dacă variabila ordinală are numai două valori sau clase, atunci aceasta se numeşte variabilă ordinală binară.

Dacă ai şi aj sunt valorile unei caracteristici ordinale pentru două unităţi, atunci cele două mărimi se pot găsi într-una dintre următoarele trei situaţii:

• ai < aj, dacă unitatea ju este preferată unităţii iu ;

• ai > aj, dacă unitatea iu este preferată unităţii ju ;

• ai ≡ aj, dacă cele două unităţi sunt echivalente.

31

Se spune că cele două mărimi sunt comparate prin relaţia de ordine. Mai mult, pentru această scală de măsură relaţia de ordine este tranzitivă.

Pentru o variabilă ordinală nu are sens efectuarea de calcule directe asupra valorilor variabilei. Scalele de măsură nominale şi ordinale sunt folosite pentru măsurarea caracteristicilor calitative.

Pentru a mări domeniul de utilitate a măsurătorilor efectuate pe o scală ordinală se recomandă definirea unui domeniu iniţial de valori cât mai detaliat, numit domeniu de nivel zero, apoi, prin agregări succesive, se obţin domenii cu valori mai reduse, de diverse ordine.

Sursele de erori pentru o serie de date măsurate pe o scală ordinală sunt: deficienţe în stabilirea domeniului de valori numerice pentru fiecare valoare exprimată prin cuvinte; deficienţe în ordonarea valorilor şi încadrarea defectuoasă a unei situaţii concrete în ordinea stabilită; definirea unei scale prea sintetice sau analitice în raport cu fenomenul studiat; includerea în domeniul de valori ale scalei a unor variante neomogene etc.

II.4.4. Scala de interval şi de raport

Scala de interval şi de raport sunt folosite pentru măsurarea caracteristicilor cantitative. În prezentarea acestor scale folosite în cadrul chestionarului vom avea în vedere următoarele aspecte:

• valorile fiecărei scale sunt reprezentate de numere. De exemplu dacă pentru o scală de măsură ordinară sunt definite valorile nesatisfăcător, satisfăcător, bine, foarte bine, atunci în cazul scalei de raport s-a considerat mulţimea de valori 1,2,3,4.

• Valorile scalelor se recomandă să fie echidistante.

Pentru scalele de interval şi de raport pot fi calculate o serie de statistici ce ţin seama de rangul valorilor, de exemplu mediana şi modul, dar şi indicatori descriptivi pe baza valorilor din cadrul seriei de date. Calculăm în acest caz indicatori pentru caracterizarea nivelului mediu, gradului de variaţie, asimetriei şi aplatizării. Dacă scalele de măsură folosită pentru definirea caracteristicilor primare au un număr redus de valori, atunci va trebui să folosim cu prudenţă aceste variabile pentru definirea unor modele de analiză cantitativă, dar chiar şi pentru măsurarea intensităţii dependenţei dintre acestea. Din acest motiv în cadrul studiului definim variabile primare şi variabile agregate.

Variabilele primare sunt definite direct pe baza întrebărilor din cadrul chestionarului statistic. Variabilele primare ce au fost definite prin utilizarea unor scale de măsură ordinale, de interval şi de raport pot fi agregate prin folosirea diverşilor operatori aritmetici. Condiţia principală pe care trebuie să o îndeplinească variabilele primare ce sunt agregate este ca între acestea să existe un anumit tip de relaţie.

De exemplu, pentru a determina opinia medicilor cu privire la iniţiativa ministerului pentru construirea de noi spitale regionale, în funcţie de cerinţele studiului putem recurge la una din următoarele două soluţii.

Prima soluţie. Se înserează în cadrul chestionarului o singură întrebare pentru a măsura opinia personalului medical cu studii superioare cu privire la iniţiativa ministerului de construire a spitalelor regionale. Aceasta poate fi formulată după cum urmează:

„Cum apreciaţi iniţiativa Ministerului Sănătăţii de construire de noi spitale regionale în perioada imediat următoare? (se încercuieşte o singură variantă de răspuns)”

32

Total nepotrivită Nepotrivită Bună Foarte bună

Corespunzător acestei întrebări se defineşte o variabilă primară, în condiţiile în

care pentru scala de măsură atribuim valorile 1 pentru cazul în care persoana intervievată consideră iniţiativa ministerului total nepotrivită, 2 dacă se apreciază că aceasta este una nepotrivită, 3 dacă iniţiativa este considerată una bună şi 4 pentru cazul în care persoana apreciază cu foarte bine iniţiativa ministerului în dezvoltarea reţelei publice de sănătate de la nivel naţional. În aceste condiţii variabila este definită pe baza aplicaţiei:

4,3,2,1: →PX [II.2]

Valorile acestei variabile sunt atribuite astfel:

− ,1=ix dacă persoana alege prima variantă de răspuns,

− ,2=ix dacă persoana alege a doua variantă,

− 3=ix dacă persoana alege a treia variantă de răspuns,

− 4=ix dacă este marcată a patra variantă de răspuns.

Această manieră de definire a variabilei pe baza unei singure întrebări restricţionează folosirea seriilor de date cadrul analizelor cantitative ce recurge la estimarea parametrilor unor modele de regresie, deoarece seria de date este „rară”. În acest caz pot fi calculate o serii de statistici, precum media, mediana şi modul. Seriile de date constituite astfel nu pot fi folosite decât limitat în cadrul analizelor econometrice. Din acest motiv se recomandă recurgerea la cea de a doua soluţie.

A doua soluţie. Sunt folosite în cadrul chestionarului mai multe întrebări pentru a măsura diverse aspecte legate de iniţiativa ministerului pentru construirea spitalelor regionale. De aceea, în acest caz este foarte important să definim criteriile pentru a evalua iniţiativa ministerului în construirea de spitale regionale. În formularea întrebărilor vom avea în vedere următoarele aspecte:

− asigurarea complementarităţii,

− răspunsurile obţinute la întrebări să fie importante pentru analiza realizată,

− persoanele intervievate trebuie să dispună de informaţii pentru evaluarea problemei din perspectiva acestor criterii.

De exemplu, pentru problema pusă în discuţie sunt importante în principal următoarele aspecte mai importante: componenta financiară a iniţiativei ministerului, asigurarea personalului medical şi a aparaturii adecvate pentru noile spitale, în ce măsură această strategie va permite creşterea calităţii şi a accesibilităţii cetăţenilor la serviciile medicale publice şi în ce măsură noua iniţiativă se încadrează în strategia unei dezvoltări de ansamblu a sistemului public de sănătate. În aceste condiţii definim câte o întrebare pentru fiecare criteriu de evaluare a iniţiativei ministerului.

Cele cinci întrebări sunt formulate în cadrul chestionarului astfel:

„Cum apreciaţi iniţiativa Ministerului Sănătăţii de construire de noi spitale regionale, în raport cu următoarele cinci criterii? (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)”

33

Total

nepotrivită Nepotrivit

ă Bună

Foarte bună

1. Financiar 2. Asigurarea cu cadre medicale 3. Dotarea cu tehnică medicală 4. Asigurarea serviciilor medicale populaţiei

5. Ca politică de ansamblu de dezvoltarea a sistemului public de sănătate

Pentru definirea celor cinci variabile primare pe baza întrebărilor de mai sus se

recurge la scala de măsură ce a fost folosită în cadrul primei soluţii. În acest caz sunt definite cinci variabile primare pe baza aplicaţiei de mai jos:

4,3,2,1,4,3,2,1: =→ jPX j [II.3]

Valorile acestei variabile sunt definite astfel:

− ,1=jix dacă pentru criteriul j persoana alege prima variantă de răspuns,

− ,2=jix dacă pentru criteriul j persoana alege a doua variantă de răspuns,

− 3=jix dacă pentru criteriul j persoana alege a treia variantă de răspuns,

− 4=jix dacă pentru criteriul j persoana alege a patra variantă de răspuns.

Prin aplicarea operatorului de medie, ce va fi notat prin ),(⋅E valorilor variabilelor

primare, se obţine o variabilă agregată de nivel unu ce măsoară opinia medicilor cu privire la iniţiativa ministerului. Variabila astfel obţinută numai are un număr redus de valori permiţând efectuarea unor noi calcule statistice asupra seriei de date nou obţinute: estimarea distribuţiei prin diverse metode, folosirea variabilei în diverse metode econometrice etc.

În figura II.2 se prezintă relaţia care există între variabilele primare şi variabila agregată de nivel unu. În acest caz variabila agregată se obţine prin aplicarea operatorului de medie conform relaţiei de mai jos:

],4,1[: →PX [II.4]

unde valorile variabilei agregate sunt calculate prin operatorul de medie aplicat valorilor celor cinci variabile primare:

)).,...,( 51 jjj xxEx =

Fiecare valoare a acestei caracteristici agregate este un număr real din intervalul ].4,1[ O valoare ridicată a variabilei agregate corespunde unei opinii favorabile din partea

persoanei intervievate cu privire la iniţiativa ministerului de construire de noi spitale regionale în perioada următoare.

Din folosirea acestei soluţii decurg două avantaje majore:

34

i) Primul avantaj este legat de informaţiile obţinute în urma prelucrării descriptive a seriilor de date obţinute în urma aplicării chestionarului statistic la nivelul persoanelor din eşantion. Astfel, se evaluează opinia persoanelor din eşantion asupra unor aspecte importante pusă în discuţie în cadrul cercetării realizate.

ii) Al doilea avantaj este legat de aspectele de ţin de estimarea parametrilor

unor modele pe baza seriilor de date înregistrate. Seria de valori constituită pentru fiecare caracteristică primară pe baza unei întrebări din chestionar nu este „deasă”, iar din acest motiv nu poate fi folosită direct pentru estimarea parametrilor unor modele de regresie. De cele mai multe ori, numai agregarea caracteristicilor primare pentru definirea unor caracteristici cu un grad mai mare de generalitate permite obţinerea de serii de date ce pot fi folosite pentru estimarea parametrilor unor modele econometrice.

II.4.5. Contribuţia membrilor echipei

Prezentăm în tabelul II.5 contribuţia membrilor consorţiului la realizarea acestei

lucrării.

35

Figura II.2. Definirea variabilelor primare şi a celor agregate pe baza întrebărilor din chestionar

Criterii pentru aprecierea iniţiativei Ministerului Sănătăţii pentru construirea de

spitale regionale

Variabile primare ce sunt definite pe baza

întrebărilor din chestionar

Variabila agregată de nivel unu obţinută prin

aplicarea operatorului de

medie

Criteriul financiar

Asigurarea cu cadre medicale

Asigurarea spitalelor cu

aparatură medicală

Creşterea calităţii actului medical

Încadrarea iniţiativei MS în

politica de ansamblu

1X

3X 5X

X

2X

4X

36

Tabelul II.5. Etape importante în realizarea lucrării NR.

CRT. DENUMIRE ETAP Ă INSTITUŢII PARTICIPANTE MEMBRII ECHIPEI

1. Analiza unor caracteristici ale procesului de reformă din sistemul public de sănătate

A. Academia de Studii Economice din Bucureşti

B. Universitatea de Medicină şi Farmacie „Carol Davila” din Bucureşti

C. Institutul de Previziune Economică din Bucureşti

D. IRECSON din Bucureşti E. SNSPA

Prof. univ. dr. Ion STANCU – Director de proiect Prof. univ. dr. Tudorel ANDREI – Responsabil ştiinţific Prof. univ. dr. Stelian STANCU Conf. univ. dr. Andreea Iluzia IACOB Conf. univ. dr. Erika TUŞA Conf. univ. dr. Monica NEDELCU Prof. univ. dr. Florian POPA – Responsabil proiect Şef lucrări dr. Cătălina CĂLIN Dr. Mariana Nicolae-Bălan Responsabil de proiect Prof. univ. dr. Lucian ALBU Dr. Marioara IORDAN Drd. Brînduşa Mihaela RADU Drd. Carmen UZLĂU Drd. Nona Mihaela CHILIAN As. Gabriela BILEVSKY Prof. univ. dr. Dumitru Porojan Drd. Bogdan Ciocănel Gabriel Putinaru Prof. univ. dr. Ani MATEI Responsabil de proiect Prof. univ. dr. Lucica MATEI Asist. dr. Florin Popa

2. Proiectarea cercetării pe baza sondajului statistic (elaborarea chestionarului statistic, definirea eşantionului, realizarea bazei de date)

A. Academia de Studii Economice din Bucureşti

Prof. univ. dr. Ion STANCU – Director de proiect Prof. univ. dr. Tudorel ANDREI – Responsabil ştiinţific Prof. univ. dr. Stelian STANCU

37

B. Universitatea de Medicină şi Farmacie „Carol

Davila” din Bucureşti

Conf.univ.dr. Andreea Iluzia IACOB Conf. univ. dr. Erika TUŞA Conf. univ. dr. Monica NEDELCU

3. Aplicarea chestionarului statistic la nivelul unităţilor medicale din Bucureşti

A. Universitatea de Medicină şi Farmacie „Carol Davila” din Bucureşti

B. IRECSON din Bucureşti

Prof. univ. dr. Florian POPA – Responsabil proiect Şef de lucrări Cătălina CĂLIN Drd. Bogdan Ciocănel

4. Codificarea şi introducerea datelor din chestionare în baza de date

A. IRECSON din Bucureşti Prof. univ. dr. Dumitru Porojan Drd. Bogdan Ciocănel Gabriel Putinaru

5. Prelucrarea descriptivă şi econometrică a seriilor de date, interpretarea acestora şi elaborarea formei finale a lucrării

A. Academia de Studii Economice din Bucureşti B. Universitatea de Medicină şi Farmacie „Carol

Davila” din Bucureşti

Prof. univ. dr. Ion STANCU – Director de proiect Prof. univ. dr. Tudorel ANDREI – Responsabil ştiinţific Prof. univ. dr. Stelian STANCU Şef de lucrări Cătălina CĂLIN

6. Susţinerea financiară a publicării lucrării A. Academia de Studii Economice din Bucureşti B. IRECSON din Bucureşti C. Universitatea de Medicină şi Farmacie „Carol

Davila” din Bucureşti

7. Realizarea lucrării finale A. Academia de Studii Economice din Bucureşti

B. Universitatea de Medicină şi Farmacie „Carol Davila” din Bucureşti

C. SNSPA din Bucuresti

Prof. univ. dr. Ion STANCU – Director de proiect Prof. univ. dr. Tudorel ANDREI – Responsabil ştiinţific Prof. univ. dr. Stelian STANCU Şef de lucrări Cătălina CĂLIN Prof. Univ. Dr. Ani MATEI

38

CAPITOLUL III

REFORMA SISTEMULUI PUBLIC DE S ĂNĂTATE

III.1. INTRODUCERE

Reforma sistemului public de sănătate reprezintă un proces complex şi de durată, în care sunt implicate categorii diverse de persoane. În analiza actualului proces de reformă va trebui să ţinem seama de faptul că transformările din sistemul sanitar s-au concentrat de cele mai multe ori asupra unor interventii curative, decat asupra unor retele integrate de servicii preventive, curative si de reabilitare27. În perioada anilor nouăzeci acţiunie întreprinse de toate guvernele au urmărit mai mult rezolvarea unor probleme curente şi mai puţin definirea unei noi folozofii de funcţionare a acestui sistem. În aceste condiţii, sistemul public de sănătate a devint costisitor şi de cele mai multe ori nefuncţional. De cele mai multe ori au fost alease soluţii ineficiente de rezolvare a problemelor de la nivelul sistemului, atât din punct de vedere profesional, dar şi economic. Retelele de furnizori de servicii de sanatate din Romania nu raspund în cea mai mare parte nevoi de îmbunătăţire a starii de sanatate a populatiei.

În ultimii optisprezece ani au fost întreprinse o serie de măsuri pentru descentralizarea sistemului şi privatizarea unor servicii medicale. Cu toate acestea, asistăm în prezent la o fragmentare a sistemului, care a accentuat inegalitatea in distributia personalului medical şi o reducere a accesului persoanelor la anumite tipuri de servicii medicale. Menţionăm că, numarul de medici pe locuitor, in zona rurala reprezinta numai 20% din numărul celor din zona urbană. O altă deficienţă majoră a sistemului este legată de sistem de finantare şi de corelare a acestuia cu strategiile de descentralizare. Nu de puţine ori descentralizarea a aparut ca o modalitate de plasare a unor sarcini de la nivel central, în sarcina administraţiilor publice locale.

Dificultăţile procesului de tranziţie din economie, dar şi serviciilor sanitare de slabă calitate puse la dispoziţia cetăţenilor au dus la o scădere semnificativă a unor indicatori demografici, precum speranţa de viaţă, mortalitatea infantilă etc. Pentru reducerea costurilor şi pentru creşterea calităţii serviciilor medical sistemul public trebuie să fie supus unui amplu proce de reformă care trebuie să aibă în vedere următoarele probleme esenţiale:

dezvoltarea acelor servicii sanitare care să ţină seama de cerinţele cetăţenilor;

redefinirea unei structuri raţionale a serviciilor de sănătate în profil teritoral care să ţină seama de dezvoltarea economică şi socială din profil teritorial;

redefinirea unor standarde de calitate care să inducă o mai mare responsabilitate la nivelul unităţilor prestatoare de servicii medicale;

consolidării drepturilor universale privind accesul la serviciile de bază;

definirea unei strategii raţionale de finanţare care să conducă la o mai bună utilizare a resurselor de la nivelul acestui sistem.

27 Potrivit unui studiu realizat de Programul GRASP-USAID, 2004, Bucuresti

39

In reformarea sistemului public de sănătate din România, trebuiesc avute în vedere studiile diagnostic realizate în acest sens, dar şi tendinţele de la nivelul ţărilor din Uniunea Europeană:

(1) În următorii 50 de ani se preconizează o creştere cu 30% a cheltuielilor din domeniul sănătăţii publice ce sunt alocate din PIB.

Datorită creşterii suportului material din aceste ţări, oamenii vor putea cheltui mai mult pentru sănătate, fapt ce va determina o presiune mai mare asupra sistemelor publice de sănătate din aceste ţări. Printre solutiile propuse pentru protejarea acestora se numara si creşterea asigurarilor si a limitelor de despagubire. Un aspect negativ al acestei masuri este restrangerea numarului de asigurati, deoarece persoanele cu venituri mici fiind in imposibilitatea plati unei asigurări medicale.

(2) Accesibilitatea universala a serviciului medical este garantată în toate tările din OECD, mai puţin în Statele Unite ale Americii.

Principiul „tratament adecvat nevoii”, în ceea ce priveşte tratamentul la un medic generalist, este respectat în toate ţările OECD. Dificultăţile apar în asigurarea consultaţiilor la medici specialişti. Această situaţie scoate în evidenţă o distribuire inegala a serviciilor medicale in favoarea persoanelor cu venituri mari.

(3) Noţiunea de calitate a unui „produs” de sanatate este dificila de cuantificat în termeni economici.

OECD este în stadiul de elaborare a unui sistem de indicatori care să permită măsurarea cu o anumită exactitate a calităţii serviciilor oferite în sistemele publice de sănătate cetăţenilor.

Mai mult de 60% din ţările UE sunt confruntate cu costuri din ce în ce mai mari în domeniul sănătăţii. Doar în Danemarca, Spania şi Luxemburg nu sunt probleme din acest punct de vedere;

(4) In majoritatea ţărilor membre ale UE, principalele probleme întâlnite nu vizeaza viabilitatea financiara a sistemului de sănătate, ci eficacitatea îngrijirii medicale şi accesibilitatea universală a cetăţenilor.

Doar în Cehia, Slovenia, Slovacia şi Polonia costurile din sănătate sunt la un nivel destul de ridicat, constituind un motiv de îngrijorare. Accesibilitatea universală pune probleme în anumite ţări datorită repartiţiei inegale a infrastructurilor din sănătate. De exemplu, precum în România, şi în aceste ţări există diferenţe semnificative între centrele urbane şi cele din provincie.

(5) Salarizarea scăzută a personalului medical este o altă problemă întâlnită în mod constatat în mai multe ţări membre ale UE.

(6) Externalizarea unor servicii din domeniul sănătaţii şi supunerea acestora regulilor economiei de piaţă reprezintă o altă soluţie adoptată de alte ţări pentru creşterea eficienţei serviciilor medicale.

In unele lucrări de specialitate se specifică faptul că privatizarea unor servicii reprezintă o soluţie eficientă pentru creşterea rentabilităţii sectorului de sănătate28.

28 Woolhandler, S. (2003), Costs of Health Care Administration in the United States and Canada: New England Journal of Medicine (JSTORE)

40

(7) Adoptarea unor noi siteme de finanţare mai flexibile şi mai eficiente reprezintă una din problemele importante ale proceselor de reformă din sistemele publice de sănătate.

(8) Dezvoltarea de politici pentru creşterea increderii cetăţenilor în sistemul public de sănătate reprezintă o altă componentă importantă a unui proces de reformă la nivel european.

(9) Crearea unui sistem statistic adecvat la nivelul UE în domeniul sănătăţii şi siguranţei locului de muncă reprezintă o altă prioritate la nivel european.

III.2. CALITATEA PROCESULUI DE REFORM Ă A SISTEMULUI PUBLIC DE SĂNĂTATE

III.2.1. Definirea variabilei de nivel unu

Pentru măsurarea globală a opiniei personalului medical asupra calităţii procesului de reformă din sistemul public de sănătate se defineşte o variabilă agregată de nivel unu pe baza a cinci caracteristici primare ce au în vedere o serie de aspecte legate de finanţarea sistemului public de sănătate, procesul de reformă la nivelul unităţilor medicale, achiziţiile de medicamente, procesul de descentralizare şi politica angajărilor şi promovărilor de personal.

În cadrul secţiunii 1.1 au fost formulate şase întrebări referitoare la anumite laturi ale procesului de reformă:

1.1. Cum apreciaţi următoarele aspecte legate de reforma sistemului public de sănătate: (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

Foarte slab

Slab Satisfăcător Bun Foarte bun

1. Finanţarea sistemului public de sănătate

2. Măsurile de reformă la nivelul instituţiei în care lucraţi

3. Sistemul de achiziţii de medicamente

4. Procesul de descentralizare din sănătate

5. Sistemul de angajare şi promovare a personalului medical cu studii universitare

6. Sistemul de angajare şi promovare a personalului medical cu studii medii

Pornind de la întrebărilor din chestionar au fost definite următoarele patru variabile primare şi una derivată:

• Calitatea finanţării sistemului public de sănătate (A1_1);

• Măsurile de reformă de la nivelul instituţiei (A1_2);

• Sistemul de achiziţii de medicamente (A1_3);

• Procesul de descentralizare din sănătate (A1_4);

41

• Sistemul de angajare şi promovare a personalului medical cu studii universitare şi studii medii (RPS).

Cele patru caracteristici primare sunt măsurate pe o scală de măsură cu cinci valori, atribuite după cum urmează:

• 1 – se atribuie în cazul în care reforma sistemului public de sănătate are un impact foarte slab asupra elementului considerat;

• 2 – în situaţia în care impactul procesului de reformă este slab perceput în raport cu elementul considerat;

• 3 – impactul este unul satisfăcător;

• 4 – dacă impactul procesului de reformă este unul bun;

• 5 – pentru cazul în care impactul este unul foarte favorabil.

Variabila agregată de nivel unu este calculată ca o medie a variabilelor primare definite direct pe baza răspunsurilor înregistrate la întrebări din chestionarul. În aceste condiţii variabila agregată este definita pe baza aplicaţiei de mai jos:

]4,1[: →PRSS [III.1]

Valorile variabilei RSSsunt definite pe baza operatorului de medie aplicat valorilor variabilelor primare:

),4_1,...,1_1( RPSAAERSS iii = [III.2]

În cadrul relaţiei de mai sus s-a notat prin )(⋅E operatorul de medie al valorilor celor cinci variabilelor primare definite pe baza celor cinci întrebări din chestionar.

S-a notat prin RPSvariabila folosită pentru măsurarea opiniei personalului medical cu privire la calitatea procesului de reformă, definită din perspectiva sistemului de angajare şi promovare a personalului medical cu studii medicale medii şi universitare.

O valoare mare a variabilei RSS indică o percepţie favorabilă în rândul personalului medical asupra procesului de reformă din sistemul public de sănătate.

Prezentăm pentru început o serie de caracteristici descriptive ale variabilelor de nivel unu folosite pentru analiza caracteristicilor procesului de reformă.

III.2.2. Analiza descriptivă a variabilelor primare

Indicatorii medii, de variaţie şi asimetrie obţinuţi pentru cele cinci caracteristici primare sunt prezentaţi în Tabelul III.1. Pe baza celor cinci serii de date s-au întocmit histogramele prezentate în graficele din Figura III.1. Pentru caracteristica RPS sunt prezentate în cele ce urmează o serie de caracteristici descriptive ale celor două caracteristici primare folosite pentru definirea acesteia.

42

Tabelul III.1. Caracteristici descriptive ale variabilelor privind procesul de reformă asupra personalului medical cu studii medii şi universitare

Minimum Maximum Mean Std. Deviation Skewness Kurtosis

a1_5

a1_6

RPS

0

0

0

5

5

5

2.12

2.29

2.20

1.015

1.022

0.937

0.344

0.119

0.313

-0.488

-0.293

-0.341

44

Tabelul III.2. Indicatori descriptivi pentru variabilele primare folosite pentru caracterizarea procesului de reformă din sistemul public de sănătate

Finanţarea sistemului public de sănătate

(A1_1)

Măsurile de reformă la nivelul instituţiei

(A1_2)

Sistemul de achiziţii de medicamente

(A1_3)

Procesul de descentralizare din

sănătate (A1_4)

Sistemul de angajare şi promovare a

personalului medical (RPS)

Media 1.78 2.26 2.22 2.07 2.20

Mediana 2.00 2.00 2.00 2.00 2.00

Abaterea standard 0.763 0.989 0.994 1.002 0.937

Coeficientul de asimetrie (Skewness)

0.664 0.268 0.245 0.043 0.313

Coeficientul de aplatizare (Kurtosis)

0.548 -0.028 -0.437 -0.238 -0.341

45

Figura III.1. Distribuţia răspunsurilor pentru măsurarea opiniei privind caracteristicile procesului de reformă din sistemul public de sănătate

46

III.2.3. Analiza seriei de date definite pentru caracteristica agregată de nivel unu (RSS) Indicatorii medii şi de variaţie

Tabelul III.3. Indicatorii descriptivi ai variabilei RSS Clasa de persoane

Minimum

Maximum

Media

Abatere standard

Coeficientul de asimetrie (Skewness)

Coeficientul de aplatizare (Kurtosis)

Total 0,00 3,83 2,124 0,666 0,401 -0,044

Figura III.2. Distribuţia caracteristicii RSS

Tabelul III.4. Matricea de corelaţie a caracteristicilor primare

a1_1 a1_2 a1_3 a1_4 RPS

a1_1 1.000 0.345** 0.366** 0.276** 0.391**

a1_2 0.345** 1.000 0.310** 0.279** 0.403**

a1_3 0.366** 0.310** 1.000 0.396** 0.406**

a1_4 0.276** 0.279** .396** 1.000 0.355**

RPS 0.391** 0.403** 0.406** 0.355** 1.000

Observaţie: ** coeficientul liniar de corelaţie diferă semnificativ de zero pentru 01,0≤α

În continuare vom analiza diferenţele care există în raport cu valorile variabilei RSS în condiţiile în care gruparea personalului medical cu studii superioare se realizează după diverse caracteristici. Pentru fiecare caz în parte se prezintă valorile indicatorilor descriptivi folosiţi pentru analiza tendinţei centrale, varianţei şi formei repartiţiei. Pentru a stabili dacă între mediile calculate la nivelul grupelor există diferenţe semnificative se

47

foloseşte metoda de analiză dispersională ANOVA. Pentru fiecare caz în parte se determină valoarea statisticii F şi pragul de semnificaţie. Tabelul III.5. Diferenţele pe grupe de persoane după sex

Clasa de persoane Minimum Maximum Media

Abatere standard

M 0,00 3,83 2,204 0,666 După sex

F 0,00 3,83 2,086 0,664

Valoarea statisticii F, egală cu 2,77, demonstrează ca pentru un prag de

semnificaţie egal cu 0,09, există o diferenţă semnificativă între cele două categorii de persoane. Opinia cu privire la reforma sistemului public de sănătate la persoanele de sex masculin este mai bună, în raport cu a persoanelor de sex feminin. Trebuie subliniat că la nivelul ambele grupuri de persoane opinia este destul de negativa asupra procesului de reforma la nivelul sistemului public de sănătate. Tabelul III.6. Diferenţele pe grupe de persoane după vârstă

Grupe de vârstă (ani) Media

Abaterea standard

Valoarea minimă

Valoarea maximă

Sub 30 ani 1.85 0,572 1.00 3.67

31-40 2.12 0,632 0.83 3.83

41-50 2.21 0,720 0.83 3.83

51-60 2.18 0,708 0.00 3.83

Peste 61 ani 2.24 0,518 1.50 3.33

Total 2,12 0,666 0,00 3,83

Valoarea statisticii F, egală cu 2,73 arată că mediile la nivelul grupelor diferă

semnificativ între ele. Rezultatele sunt garantate cu un prag de semnificaţie de 0,03. De altfel, percepţia este mult mai negativă la nivelul persoanelor tinere. În toate cazurile valoarea medie este cu mult sub trei, ceea ce arata o percepţie negativă la nivelul întregului personal medical cu studii superioare asupra procesului de reformă din acest sistem. Folosind un test de omogenitate a varianţelor obţinem că cele şase grupe nu sunt diferite între ele. Valoarea statisticii F este egală cu 1,77. Tabelul III.7. Diferenţele pe grupe de persoane după categoria de personal

Categoria de personal Media

Abaterea standard

Valoarea minimă

Valoarea maximă

Personal cu funcţie de conducere 2.4143 0.69354 1.00 3.50

Medici specialişti 2.0653 0.61543 0.00 3.83

Medici primari 2.1975 0.69035 0.67 3.83

Rezidenţi 1.7939 0.52112 0.83 3.00

Alta categorie 2.2308 0.72181 1.33 3.83

Total 2.1237 0.66594 0.00 3.83

48

Valoarea statisticii F, egală cu 6,22, arată că pentru un prag de semnificaţie de 0,00 există diferenţe semnificative in percepţia procesului de reformă pe categorii de persoane. În toate cazurile opinia este nefavorabilă, cu două excepţii: persoanele având funcţie de conducere au o percepţie ceva mai pozitivă iar rezidenţii au o opinie total negativă. Testul de omogenitate (F=2,14 si pragul de semnificaţie este de 0,08) arată că cele cinci grupe sunt diferite şi în raport cu gradul de omogenitate al percepţiei în raport cu caracteristica considerată. Semnalăm că cea mai omogenă este grupa de rezidenţi. Un alt aspect ce trebuie semnalat în cazul acestei variabile este legat de plaja de valori. Astfel, la nivelul persoanelor având funcţie de conducere, nu există o apreciere mai bună de 3,50, iar la rezidenţi valoarea maximă a aestei variabile este de 3,00.

Diferenţele pe grupe de persoane după gradul didactic

Percepţia procesului de reformă este aceeaşi indiferent de gradul didactic al

persoanei intervievate. III.3. OPINIA SPECIALI ŞTILOR PRIVIND SCHIMB ĂRILE DIN SISTEM ÎNTR-O PERIOADĂ DE PÂNĂ LA 5-7 ANI

III.3. Precizări generale

Pentru măsurarea opiniei privind aprecierea schimbărilor care se vor produce în sistem s-a folosit o scală de măsură cu următoarele valori:

• 1 se atribuie dacă schimbarea va fi una radicală, dar negativă; • 2 schimbarea va fi una moderat negativă; • 3 situaţia nu se schimbă la nivelul elementului considerat din sistemul public

de sănătate; • 4 schimbarea va fi una moderat pozitivă; • 5 schimbarea va fi una radical pozitivă.

În cadrul chestionarului au fost incluse cinci întrebări închise în cadrul secţiunii

Pentru cele cinci întrebări s-a definit aceeaşi scală de măsură ce este prezentată în cele ce urmează.

1.2. Folosind scala de măsură având valorile de mai jos, 1 2 3 4 5

Schimbarea este radicală dar

negativă

Schimbarea este una moderat

negativă

Situaţia nu se schimbă

Schimbarea este una moderat

pozitivă

Schimbarea este una radical

pozitivă

apreciaţi cum se vor schimba într-o perspectivă scurtă de timp (până la 5-7 ani) următoarele elemente ce definesc sistemul public de sănătate: (se completează fiecare celulă a tabelului de jos cu câte o cifră corespunzătoare scalei de măsură din tabelul anterior).

49

Creşterea calităţii actului medical

Creşterea accesibilităţii cetăţenilor la serviciul

medical

Îmbunătăţirea finanţării sistemului public de sănătate

Creşterea venitului

personalului medical

Îmbunătăţirea dotării unităţilor medicale

1. Spitale A2_1 A2_2 A2_3 A2_4 A2_5 2. Dispensare A3_1 A3_2 A3_3 A3_4 A3_5 3. Policlinici A4_1 A4_2 A4_3 A4_4 A4_5 4.Laboratoare medicale A5_1 A5_2 A5_3 A5_4 A5_5 5.Unităţi de distribuire a medicamentelor A6_1 A6_2 A6_3 A6_4 A6_5

În tabelul de mai sus, prin 5,...,1,6,...,2_ == jijAi sunt notate variabilele

primare definite pe baza întrebărilor mai sus formulate. De exemplu, variabila 3_3A caracterizează opinia medicilor cu privire la schimbările la nivelul dispensarelor în raport cu îmbunătăţirea finanţării sistemului public de sănătate, într-o perspectivă de 5-7 ani.

Măsurarea opiniei personalului medical cu studii superioare la nivelul fiecărui sistem (spital, dispensar, policlinică, laborator medical si unităţi de distribuire a medicamentelor) privind schimbările ce vor avea loc într-o perspectiva scurtă de timp (5-7 ani) se realizează în raport cu următoarele elemente:

• Creşterea calităţii actului medical; • Creşterea accesibilităţii cetăţenilor la serviciul medical; • Îmbunătăţirea finanţării sistemului public de sănătate; • Creşterea venitului personalului medical; • Îmbunătăţirea dotării unităţilor medicale.

III.3.2. Definirea variabilelor agregate de nivel unu

Pentru a aprecia cum se vor schimba, într-o perspectivă scurtă de timp (până la 5-7 ani), aspectele legate de prestarea de servicii de către spitale, dispensare, policlinici, laboratoare medicale si unităţi de distribuirea medicamentelor se definesc cinci variabile agregate de nivel unu. Fiecare variabilă este definită ca medie a variabilelor primare folosite pentru măsurarea opiniei în raport cu cele cinci elemente.

Se definesc variabilele 5,...,1, =iYRi pe baza aplicaţiilor de mai jos:

NjAAEYR

PYR

jjij

i

,...,1),5_2,...,1_2(

],5,1[:

==→

[III.3]

Pentru a evalua care este opinia personalului medical la nivelul întregului sistem medical în raport cu cele cinci elemente avute în vedere (creşterea calităţii actului medical, creşterea accesibilităţii cetăţenilor la serviciul medical, îmbunătăţirea finanţării sistemului public de sănătate, creşterea venitului personalului medical şi îmbunătăţirea dotării unităţilor medicale) se definesc cinci variabile agregate de nivel doi ca o medie a evaluărilor acordate la nivelul celor cinci verigi din sistemul public de sănătate.

Se definesc variabilele 5,...,1, =iXRi pe baza aplicaţiilor de mai jos:

50

NjAAEXR

PXR

jjij

i

,...,1),5_2,...,1_2(

],5,1[:

==→

[III.4]

Seriile de date definite pe baza relaţiilor de mai sus sunt folosite pentru calcularea unor indicatori descriptivi sau sunt folosite pentru estimarea parametrilor unor modele econometrice folosite pentru caracterizarea unor aspecte legate de sistemul public de sănătate.

III.3.3. Analiza opiniei pe categorii de unitatea medicale

În tabelul de mai jos sunt prezentate mediile şi abaterile standard pentru seriile de date ce corespund variabilelor definite pe baza întrebărilor de la secţiunea 1.2 din cadrul chestionarului. Pe baza rezultatelor prezentate în tabelul de mai jos formulăm următoarele concluzii preliminare:

• În numai cinci cazuri valoarea mediei este mai mare decât 3. Mai mult, în aceste cazuri, folosind testul t-student constatăm că valorile medii obţinute nu diferă semnificativ de zero. Aceste rezultate arată că la nivelul spitalelor (dacă avem în vedere creşterea calităţii actului medical, creşterea accesibilităţii cetăţenilor la serviciul medical şi îmbunătăţirea dotării unităţilor medicale) şi laboratoarelor medicale (creşterea calităţii actului medical şi creşterea accesibilităţii cetăţenilor la serviciul medical) situaţia actuală nu se va schimba considerabil în orizonul de timp considerat. Alte variabile pentru care mediile nu diferă semnificativ de 3, dar sunt mai mici decât această valoare sunt A4_2 şi A5_5;

• Valorile sunt cuprinse între 2 şi 3, dar cu observaţia că acestea diferă semnificativ de 3, dar nu diferă semnificativ de 2, în celelalte situaţii;

• Semnalăm opinia pesimistă a medicilor cu privire la finanţarea unităţilor din sistemul public de sănătate.

Tabelul III.8. Mediile şi abaterile standard ale variabilelor primare definite pe baza întrebărilor 1.2.

Creşterea calităţii actului medical

Creşterea accesibilităţii cetăţenilor la serviciul

medical

Îmbunătăţirea finanţării sistemului public de sănătate

Creşterea venitului

personalului medical

Îmbunătăţirea dotării unităţilor medicale

1. Spitale 3,09 (1,119) 3,08 (1,108) 2,65 (1,160) 2,80 (1,190) 3,03 (1,243) 2. Dispensare 2,59 (1,383) 2,79 (1,409) 2,46 (1,345) 2,54 (1,369) 2,51 (1,417) 3. Policlinici 2,78 (1,397) 2,88 (1,384) 2,51 (1,322) 2,62 (1,370) 2,61 (1,420) 4.Laboratoare medicale 3,08 (1,565) 3,08 (1,530) 2,78 (1,475) 2,72 (1,480) 2,94 (1,610) 5.Unităţi de distribuire a medicamentelor 2,74 (1,612) 2,71 (1,612) 2,49 (1,549) 2,61 (1,618) 2,56 (1,645)

Observaţie: în fiecare paranteză este trecută abaterea standard calculată pentru fiecare serie de date

51

Pentru o apreciere globală a schimbărilor care vor avea loc într-o perspectivă de 5-7 ani la nivelul celor cinci instituţii considerate din sistemul public de sănătate se definesc variabile de nivel unu de agregare pe baza relaţiilor [III.3]. Pentru fiecare din cele cinci variabile (câte una pentru fiecare tip de unitate medicală) se calculează media şi abaterea standard. În egală măsură se stabileşte dacă există diferenţe de opinie la nivelul diverselor grupuri de specialişti definite pe baza unor criterii de grupare. Vom avea în vedere, în principal, următoarele criterii de clasificare: sexul persoanei, vârsta în ani împliniţi, gradul universitar al persoanei etc. Prezentarea rezultatelor se va face pe fiecare tip de unitate sanitară, iar pentru a stabili dacă există diferenţe de opinie la nivelul grupelor se va recurge la metoda de analiză a varianţei ANOVA.

Spitale

Media variabilei ,1YR folosită pentru a caracteriza schimbările de la nivelul spitalelor în raport cu cele cinci criterii, este egală cu 3,00, iar abaterea standard este 0,874.

Numărul răspunsurilor valide în cazul întrebărilor ce au stat la baza definirii acestei variabile este egal cu 397.

Aplicarea metodei de analiză a varianţei ANOVA pentru cazul în care populaţia este împărţită pe grupe în raport cu factorii de grupare, precum sexul persoanei, vârsta în ani împliniţi, categoria de personal şi titlul didactic nu arată diferenţe semnificative de opinie.

În figura III.3 este prezentată distribuţia seriei de date pentru variabila .1YR Urmărind acest grafic se constată ponderea mare a răspunsurilor din intervalul (2,5, 3,5).

52

Figura III.3. Distribuţia răspunsurilor pentru variabilele YR1,..., YR5

53

Dispensare

Media variabilei 2YR folosită pentru a caracteriza schimbările la nivelul dispensarelor în raport cu cele cinci criterii alese, este egală cu 2,92, iar abaterea standard este 0,864.

Numărul răspunsurilor valide în cazul întrebărilor ce au stat la baza definirii acestei variabile este egal cu 358.

Aplicarea metodei de analiză a varianţei ANOVA pentru cazul în care populaţia este împărţită pe grupe în raport cu factorii de grupare:

• Pentru variabila sex au fost obţinute rezultatele: la nivelul persoanelor de sex masculin valoarea mediei este 2,78, iar abaterea standard este 0,991; pentru persoanele de sex feminin se obţine media 3,00 şi abaterea standard 0,787; valoarea statisticii F, egală cu 5,27, arată că cele două medii sunt diferite pentru un prag de semnificaţie egal cu 0,02.

• Pe categorii de vârstă, categorii de personal şi grad didactic nu există diferenţe semnificative de opinie.

În figura III.3 este prezentată distribuţia seriei de date pentru variabila .2YR Urmărind acest grafic se constată următoarele: ponderea mare a răspunsurilor din intervalul (2,5, 3,5); frecvenţa cea mai mare a răspunsurilor este pentru valoarea 3, acestea reprezentând 20,4%; există o proporţie de 4,2% dintre respondenţi care apreciază că schimbările la nivelul dispensarelor vor fi radical pozitive.

Policlinici

Media variabilei 3YR folosită pentru a caracteriza schimbările la nivelul policlinicilor în raport cu cele cinci criterii alese, este egală cu 3,02, iar abaterea standard este 0,835.

Numărul răspunsurilor valide în cazul întrebărilor ce au stat la baza definirii acestei variabile este egal cu 360.

Aplicarea metodei de analiză a varianţei ANOVA pentru cazul în care populaţia este împărţită pe grupe în raport cu factorii de grupare:

• Pentru variabila sex se obţin rezultatele: la nivelul persoanelor de sex masculin valoarea mediei este 2,91, iar abaterea standard este 0,944; pentru persoanele de sex feminin se obţine media 3,08şi abaterea standard 0,774; valoarea statisticii F egală cu 3,40 arată că cele două medii sunt diferite pentru un prag de semnificaţie egal cu 0,06.

• Pe categorii de vârstă, categorii de personal şi grad didactic nu există diferenţe semnificative de opinie în raport cu variabila .3YR

În figura III.3 se prezintă distribuţia seriei de date pentru variabila .3YR Urmărind acest grafic se constată următoarele: ponderea mare a răspunsurilor din intervalul (2,8, 3,8); frecvenţa cea mai mare a răspunsurilor este pentru valoarea 3, acestea reprezentând 18,6%; există o proporţie de 4,2% dintre respondenţi care apreciază că schimbările la nivelul policlinicilor vor fi radical pozitive.

54

Laboratoare medicale

Media variabilei 4YR folosită pentru a caracteriza schimbările la nivelul laboratoarelor medicale în raport cu cele cinci criterii alese, este egală cu 3,35, iar abaterea standard este 0,906.

Numărul răspunsurilor valide în cazul întrebărilor ce au stat la baza definirii acestei variabile este egal cu 354.

Aplicarea metodei de analiză a varianţei ANOVA pentru cazul în care populaţia este împărţită pe grupe în raport cu factorii de grupare:

• Pentru variabila sex se obţin rezultatele: la nivelul persoanelor de sex masculin valoarea mediei este 3,15, iar abaterea standard este 0,997; pentru persoanele de sex feminin se obţine media 3,44 şi abaterea standard 0,846; valoarea statisticii F egală cu 8,32 arată că cele două medii sunt diferite pentru un prag de semnificaţie egal cu 0,04.

• Pe categorii de vârstă, categorii de personal şi grad didactic nu există diferenţe semnificative de opinie.

În figura III.3 este prezentată distribuţia seriei de date pentru variabila .4YR Urmărind acest grafic se constată următoarele: ponderea mare a răspunsurilor, care reprezintă peste 50% din numărul total de răspunsuri, este la nivelul valorilor din intervalul (3, 4); frecvenţa cea mai mare a răspunsurilor este pentru valoarea 4, acestea reprezentând 19,2%; există o proporţie de 13,4% dintre respondenţi care apreciază că schimbările la nivelul laboratoarelor medicale vor fi radical pozitive în perioada imediat următoare.

Putem concluziona că aprecierile în acest caz sunt total diferite în raport cu cele referitoare la spitale, dispensare şi policlinici.

Unităţi de distribuire a medicamentelor

Media variabilei 5YR folosită pentru a caracteriza schimbările de la nivelul unităţilor de distribuire a medicamentelor în raport cu cele cinci criterii alese este egală cu 3,17, iar abaterea standard este 0,948.

Numărul răspunsurilor valide în cazul întrebărilor ce au stat la baza definirii acestei variabile este egal cu 337.

Aplicarea metodei de analiză a varianţei ANOVA pentru cazul în care populaţia este împărţită pe grupe în raport cu factorii de grupare:

• Pentru variabila sex se obţin rezultatele: la nivelul persoanelor de sex masculin valoarea mediei este 2,96, iar abaterea standard este 1,058; pentru persoanele de sex feminin se obţine media 3,27 şi abaterea standard 0,878; valoarea statisticii F egală cu 8,062 arată că cele două medii sunt diferite pentru un prag de semnificaţie egal cu 0,01.

• Pe categorii de vârstă, categorii de personal şi grad didactic nu există diferenţe semnificative de opinie.

În figura III.3 este prezentată distribuţia seriei de date pentru variabila .5YR Urmărind acest grafic se constată următoarele: ponderea mare a răspunsurilor din intervalul [3, 4]. Acestea reprezintă 48,4% din numărul total de răspunsuri valide; frecvenţa cea mai mare a răspunsurilor este pentru valoarea 3, acestea fiind egală cu

55

18,4%, fiind urmată de cea pentru valoarea 4, care este de 17,2%; există o proporţie de 6,3% dintre respondenţi care apreciază că schimbările de la nivelul unităţilor de distribuire a medicamentelor vor fi radical pozitive în perioada imediat următoare.

De altfel, opinia medicilor cu privire la schimbările din unităţile de distribuire a medicamentelor, într-o perspectivă de 5-7, ani este cu mult mai favorabilă în raport cu celelalte patru tipuri de unităţi medicale luate în considerare în cadrul analizei.

III.3.4. Analiza opiniei medicilor cu privire la elemente ce definesc sistemul public de sănătate

Pentru o apreciere globală a dinamicii celor cinci elemente luate în considerare pentru evoluţia unor unităţi din sistemul public de sănătate, într-o perspectivă de 5-7 ani, la nivelul celor cinci instituţii considerate din sistemul public de sănătate au fost definite variabile agregate de nivel unu pe baza relaţiilor [III.4]. Pentru fiecare din cele cinci variabile (câte una pentru fiecare element) se calculează media şi abaterea standard şi se stabileşte dacă există diferenţe de opinie la nivelul diverselor grupuri de speciali şti definite pe baza unor criterii de grupare, folosind o serie de criterii de clasificare precum sexul persoanei, vârsta în ani împliniţi, gradul universitar al persoanei etc. Prezentarea rezultatelor se va face pe fiecare tip de unitate sanitară, iar pentru a stabili dacă există diferenţe de opinie la nivelul grupelor, se va recurge la metoda ANOVA.

Creşterea calităţii actului medical

Pentru variabila 1XR , în urma prelucrării seriei de date, au fost obţinute următoarele rezultate: (i) nivelul mediu de 3,02 arată că, într-o perspectivă scurtă de timp, calitatea actului medical la nivelul unităţilor din sistemul public de sănătate nu se va schimba; (ii) abaterea standard a variabilei este egală cu 1,032; (iii) indicatorul de asimetrie (Skewness) este -1.08, iar cel de aplatizare este 0.453; (iv) histograma seriei este prezentată în graficul din figura 4.

Numărul răspunsurilor valide în cazul întrebărilor ce au stat la baza definirii acestei variabile este egal cu 377.

Aplicarea metodei de analiză a varianţei ANOVA pentru cazul în care populaţia este împărţită pe grupe în raport cu factorii de grupare:

• Pentru gruparea personalului medical pe grupe de vârstă au fost obţinute rezultatele din tabelul de mai jos pentru mediile şi abaterile standard ale acestei serii de date. Valoarea statisticii F egală cu 2,09 arată că mediile la nivelul grupelor diferă semnificativ între ele pentru un prag de semnificaţie de 0,07.

Tabelul III.9. Analiza pe grupe de vârstă a opiniei privind creşterea calităţii actului medical

Total

Sub 30 ani

31-40 ani

41-50 ani

51-60 ani

Peste 61 ani

Statistica F şi pragul de semnificaţie

3,02

(1,032)

3,03

(0,984)

3,10

(0,952)

3,07

(1,022)

2,89

(1,146)

2,8

(1,294)

2,09

(0,07)

56

• Pe categorii de personal, sex sau grade universitare nu există diferenţe semnificative de la o grupă la alta.

Cele mai puţin optimiste categorii de medici, care estimează o depreciere a actului medical în perioada imediat următoare, sunt cele care au o vârstă mai înaintată. Persoanele cu vârsta cuprinsă între 31 şi 50 de ani sunt cele mai optimiste şi apreciază o creştere a calităţii actului medical în perspectiva următorilor 5-7 ani.

57

Figura III.4. Distribuţia răspunsurilor pentru variabilele XR1,..., XR5

58

Creşterea accesibilităţii cetăţeanului la serviciul medical

Pentru variabila 2XR în urma prelucrării seriei de date au fost obţinute următoarele rezultate: (i) nivelul mediu este de 3,34. Valoarea indicatorului arată o creştere a accesibilităţii cetăţenilor la serviciile medicale în perioada imediat următoare; (ii) abaterea standard a variabilei este 0,688; (iii) indicatorul de asimetrie (skewness) este -0,233, iar cel de aplatizare este 0.173; (iv) histograma seriei este prezentată în graficul din figura III.4.

Numărul răspunsurilor valide în cazul întrebărilor ce au stat la baza definirii acestei variabile este egal cu 319.

Aplicarea metodei de analiză a varianţei ANOVA pentru cazul în care populaţia este împărţită pe grupe în raport cu factorii de grupare (sexul persoanei, vârsta, categoria de personal şi titlul universitar) nu scoate în evidenţă diferenţe semnificative la nivelul grupelor.

Îmbunătăţirea finanţării sistemului public de sănătate

Pentru seria de date a variabilei 3XR se obţin rezultatele: (i) nivelul mediu de 3,00 arată că într-o perspectivă scurtă de timp, calitatea sistemului public de sănătate nu va suferi schimbări importante; (ii) abaterea standard a variabilei este egală cu 0,763; (iii) indicatorul de asimetrie (skewness) este egal cu -0,354, iar cel de aplatizare este 0.039; (iv) histograma seriei este prezentată în graficul din figura III.4.

Numărul răspunsurilor valide în cazul întrebărilor ce au stat la baza definirii acestei variabile este egal cu 377.

În urma aplicării metodei de analiză a varianţei ANOVA au rezultat diferenţe semnificative la nivelul grupelor definite în raport cu titlul universitar al persoanei. Valoarea statisticii F, egală cu 2,03, arată că mediile la nivelul grupelor diferă semnificativ pentru un prag de semnificaţie de 0,06. Rezultatele obţinute sunt prezentate în tabelul de mai jos.

Tabelul III.10. Analiza pe grade didactice a opiniei privind îmbunătăţirea finanţării sistemului public de sănătate

Total Fără titlu universitar

Preparator Asistent Lector Conf. univ. Prof. univ.

3,02 (1,032)

3,03 (0,984)

3,10 (0,952)

3,07 (1,022)

2,89 (1,146)

2,8 (1,294)

2,09 (0,07)

Creşterea venitului personalului medical

Caracteristicile formei distribuţiei variabilei 4XR sunt: (i) nivelul mediu al seriei de 3,12 scoate în evidenţă o opinie favorabilă cu privire la creşterea veniturilor personalului medical într-un orizont scurt de timp; (ii) abaterea standard a variabilei este 0,734; (iii) indicatorul de asimetrie (skewness) este -0,727, iar cel de aplatizare este 0.900; (iv) histograma seriei este prezentată în graficul din figura III.4.

Numărul răspunsurilor valide în cazul întrebărilor ce au stat la baza definirii acestei variabile este egal cu 316.

În urma aplicării metodei de analiză a varianţei ANOVA au rezultat diferenţe semnificative la nivelul grupelor definite în raport cu titlul universitar al persoanei. Valoarea statisticii F, egală cu 2,03, arată că mediile la nivelul grupelor diferă

59

semnificativ pentru un prag de semnificaţie de 0,06. Rezultatele obţinute sunt prezentate în tabelul de mai jos. Tabelul III.11. Analiza pe grade didactice a opiniei privind îmbunătăţirea finanţării

Total Fără titlu universitar

Preparator Asistent Lector Conf. univ. Prof. univ.

3,02 (1,032)

3,03 (0,984)

3,10 (0,952)

3,07 (1,022)

2,89 (1,146)

2,8 (1,294)

2,09 (0,07)

Îmbunătăţirea dotării unit ăţilor medicale

Pentru variabila agregată de nivel unu, în urma prelucrării seriei de date, au fost obţinute rezultatele următoare:

(i) nivelul mediu al variabilei egal cu 3,25 arată o opinie favorabilă a cadrelor medicale cu studii superioare cu privire la îmbunătăţirea dotării unităţilor medicale într-o perspectivă scurtă de timp;

(ii) abaterea standard a variabilei este 0,778;

(iii) histograma seriei este prezentată în figura III.4;

(iv) nu există diferenţe semnificative privind opinia asupra îmbunătăţirii dotării unităţilor medicale la nivelul grupelor definite pe baza caracteristicilor considerate şi în cazul analizei seriilor de date pentru variabilele agregate de mai sus.

III.4. ANALIZA OPINIEI PRIVIND CALITATEA UNOR ELEM ENTE CE CONCURA LA ASIGURAREA ACTULUI MEDICAL

III.4.1. Definirea variabilei de nivel doi

Un serviciu medical de calitate se poate asigura numai în situaţia în care sunt îndeplinite o serie de condiţii minimale legate de baza materială, pregătirea şi stimularea personalului medical, asigurarea unui management performant, etc.

În cadrul cercetării realizate au fost avute în vedere cinci aspecte importante ce concură la realizarea unui act medical de calitate la nivelul instituţiilor publice de sănătate:

• Dotarea cu aparatură medicală (A7_1); • Asigurarea necesarului de medicamente (A7_2); • Organizarea internă a instituţiei (A7_3); • Asigurarea cu personal cu studii superioare (A7_4); • Asigurarea cu personal cu studii medii (A7_5).

Cele cinci variabile primare sunt măsurate pe o scală de măsură cu cinci valori, atribuite astfel:

• 1 pentru cazul în care cadrul medical consideră că elementul respectiv este foarte deficitar în asigurarea actului medical de calitate;

• 2 pentru situaţia în care aprecierea este deficitară; • 3 în situaţia în care opinia este una acceptabilă; • 4 opinia persoanei intervievate este una bună; • 5 opinia persoanei intervievate este una foarte bună.

60

Întrebările din chestionar ce au stat la baza definirii variabilelor primare de mai jos au fost formulate astfel:

1.3. Cum apreciaţi următoarele aspecte la nivelul instituţiei în care lucraţi? (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

Foarte deficitară Deficitară Acceptabilă Bună

Foarte bună

1. Dotarea cu aparatură medicală 2. Asigurarea necesarului de medicamente 3. Organizarea internă a instituţiei 4. Asigurarea cu personal medical cu studii superioare

5. Asigurarea cu personal medical cu studii medii

Pentru o apreciere globală a opiniei angajaţilor cu studii universitare din medicină asupra calităţii factorilor ce concură la realizarea unui act medical de calitate se defineşte variabila agregată:

]5,1[: →PCF [III.5]

unde valorile variabilei sunt definite pe baza aplicaţiei:

).5_7,...,1_7( iii AAECF = [III.6]

III.4.2. Analiza descriptivă a seriilor de date

Pentru calcularea indicatorilor medii şi de variaţie sunt luate în considerare chestionarele statistice care au răspuns la toate întrebările de la punctul 1.3. În aceste condiţii, numărul total de cazuri valide este egal cu 393. Ponderea non răspunsurilor pe fiecare din cele cinci caracteristici se prezintă astfel: pentru A7_1 este 1%, pentru A7_2 este 2%, pentru A7_3 este de 2,2%, pentru A7_4 este de 1,5%, iar pentru A7_5 este de 1,7%. Prezentăm valorile indicatorilor calculaţi pentru cele cinci variabile în tabelul de mai jos.

Tabelul III.12. Indicatori privind caracterizarea distribuţiilor variabilelor A7_1,...,A7_5

Media Abatere

a standard

Coeficientul de

asimetrie (Skewness)

Coeficientul de

aplatizare (Kurtosis)

1. Dotarea cu aparatura medicală 2.63 1.038 0.287 -0.497 2. Asigurarea necesarului de medicamente 2.60 1.023 0.272 -0.583 3. Organizarea internă a instituţiei 2.96 1.054 0.042 -0.371 4. Asigurarea cu personal medical cu studii superioare 3.37 1.059 -0.275 -0.619

5. Asigurarea cu personal medical cu studii medii 2.92 1.084 -0.050 -0.897

Pentru variabila agregată de nivel unu, în urma prelucrării seriilor de date,

obţinem rezultatele de mai jos:

61

• Graficul histogramei este prezentat în figura III.5.

Figura III.5. Histograma definită pentru variabila CF

• Nivelul mediu al variabilei este 2,89, iar abaterea standard este 0,79. Valoarea

medie calculată pentru această variabilă diferă semnificativ de valoarea 3 pentru un prag de semnificaţie 0,01 (valoarea statisticii t-Student este egală cu -2,66). Aceste rezultate arată că, pe ansamblu, calitatea factorilor ce concură la realizarea unui act medical este mai puţin decât acceptabilă. Contribuţia celor cinci factori luaţi în considerare este diferită. Astfel, avem următoarele trei situaţii: contribuţia este negativă în raport cu asigurarea necesarului de medicamente şi dotarea cu aparatura medicală; este una relativ acceptabilă în raport cu organizarea internă a instituţiilor medicale şi asigurarea cu personal medical cu studii medii; situaţia este relativ bună în raport cu asigurarea cu personal medical cu studii superioare.

• Există diferenţe de opinie în raport cu calitatea factorilor ce concură la realizarea unui act medical la nivelul unităţilor medicale pe grupe de vârstă. Pentru fiecare grupă de vârstă în tabelul de mai jos se prezintă valoarea medie a variabilei şi abaterea standard. Din tabelul de mai jos se observă o opinie mai favorabilă în raport cu calitatea factorilor la nivelul instituţiilor medicale în cazul medicilor având vârste mai înaintate.

Tabelul III.13. Analiza pe grupe de vârstă a opiniei privind calitatea factorilor

Total populaţie

Sub 30 ani

31-40 ani

41-50 ani

51-60 ani

Peste 61 ani

Statistica F şi pragul de semnificaţie

2,89 (0,790)

2,54 (0,504)

2,93 (0,761)

2,87 (0,809)

3,01 (0,873)

3,16 (1,027)

2,57 (0,03)

• Opiniile sunt diferite şi la nivelul grupelor definite pe categorii de personal. În

tabelul 11 sunt prezentate rezultatele obţinute la nivelul grupelor, dar şi valoarea statisticii F. Opinia cea mai favorabilă este exprimată de personalul ocupând funcţii de conducere de la nivelul unităţilor sanitare, care apreciază

62

că factorii care contribuie la asigurarea unui act medical de calitate este acceptabilă spre bună. O poziţie mai puţin favorabilă o au rezidenţii.

Tabelul III.14. Analiza pe grupe de personal a opiniei privind calitatea factorilor

Total

Personal cu funcţii de conducere

Medic specialist

Medic primar

Rezident Altă categorie

Statistica F şi pragul de semnificaţie

2,89 (0,790)

3,13 (0,940)

3,00 (0,747)

2,87 (0,804)

2,52 (0,569)

3,11 (0,958)

4,52 (0,001)

• La nivelul grupelor de medici din sistemul public de sănătate definite în raport

cu sexul persoanei şi gradul universitar nu există diferenţe semnificative de opinie.

III.5. SISTEMUL DE EVALUARE A CALIT ĂŢII SERVICIILOR LA NIVELUL INSTITUŢIEI MEDICALE

III.5.1. Definirea variabilei de nivel doi

În analiza calităţii sistemului de evaluare a calităţii serviciilor medicale prestate de instituţiile medicale sunt avute în vedere în vedere o serie de aspecte legate de:

• Existenţa şi aplicarea sistemului de indicatori pentru evaluarea performanţei instituţiei;

• Aplicarea evaluării anuale a performanţelor angajaţilor din cadrul instituţiei;

• Existenţa unui sistem de consultare permanentă a pacienţilor asupra calităţii serviciilor oferite.

Pentru măsurarea celor trei caracteristici s-a recurs la o scală de măsură cu patru valori:

• 1 – nesatisfăcător;

• 2- satisfăcător;

• 3– bine;

• 4– foarte bine.

Întrebările din chestionar ce au stat la baza definirii variabilelor primare de mai jos au fost formulate astfel:

1.4. Cum apreciaţi sistemul de evaluare a calităţii serviciilor la nivelul instituţiei în raport cu următoarele aspecte (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie):

Nesatisfăcător Satisfăcător Bine Foarte bine

1. Existenţa şi aplicarea sistemului de indicatori pentru evaluarea performanţei instituţiei

2. Aplicarea evaluării anuale a performanţelor angajaţilor din cadrul instituţiei

3. Existenţa unui sistem de consultare permanente a pacienţilor asupra calităţii serviciilor oferite

63

Pentru o apreciere generală a calităţii sistemului de evaluare a serviciilor prestate de instituţiile din sistemul public de sănătate se defineşte variabila Calitatea sistemului de evaluare (CSE) pe baza aplicaţiei:

],4,1[: →PCSE [III.7]

unde valorile variabilei sunt definite pe baza relaţiei de mai jos:

).3_8,2_8,1_8( iiii AAAECSE = [III.8]

III.5.2. Analiza descriptivă a seriilor de date

În tabelul de mai jos este prezentată distribuţia răspunsurilor privind aprecierea sistemului de evaluare a calităţii serviciilor la nivelul instituţiei, definit în raport cu sistemul de indicatori privind evaluarea performanţelor instituţiei, ale angajaţilor şi sistemul de consultare a pacienţilor asupra calităţii serviciilor oferite. Tabelul III.15. Distribuţia răspunsurilor la întrebările de la secţiunea 1.4. % A8_1 A8_2 A8_3 Nesatisfăcător 25.4 24.1 38.1 Satisfăcător 51.3 43.9 36.0 Bine 21.8 25.4 22.1 Foarte bine 1.5 6.6 3.8

Pentru variabila agregată de nivel unu CSE, în urma prelucrării seriilor de date, au fost obţinute rezultatele următoare:

• Graficul histogramei este prezentat în figura III.6. Din graficul acestei distribuţii observăm că ponderea cea mai mare este întâlnită la nivelul cadrelor medicale care au apreciat prin „satisfăcător” sistemul de evaluare a calităţii serviciilor de la nivelul unităţilor medicale. Ponderea persoanelor care au avut o opinie cel mult satisfăcătoare este de 66%;

Figura III.6. Histograma seriei de date definită pentru variabila CSE

• Nivelul mediu al variabilei CSE, egal cu 2,02, arată o opinie destul de

negativă asupra actualului sistem de evaluare a calităţii serviciilor medicale. Dintre cele trei criterii considerate contribuţia negativă cu totul aparte este dată de lipsa unui sistem de consultare a pacienţilor asupra calităţii serviciilor

64

prestate. Astfel, 38,1% din cadrele medicale cu studii superioare au considerat actualul sistem de consultare a pacienţilor nesatisfăcător. Numai 25,9% dintre aceştia au considerat că acesta este bun şi foarte bun.

• Există opinii diferite în raport sistem de evaluare a calităţii serviciilor medicale la nivelul grupelor de medici definite în raport cu vârsta persoanei.

Tabelul III.16. Analiza pe grupe de vârstă a opiniei privind sistemul de evaluare a calităţii

Total populaţie

Sub 30 ani

31-40 ani

41-50 ani

51-60 ani

Peste 61 ani

Statistica F şi pragul de semnificaţie

2,02 (0,716)

1,84 (0,673)

1,95 (0,659)

2,12 (0,712)

2,14 (0,793)

2,15 (0,970)

2,02 (0,07)

• Aceleaşi diferenţe sunt observabile şi la nivelul grupelor de medici definite

după categoria de personal.

Tabelul III.17. Analiza pe grupe de personal a opiniei privind sistemul de evaluare a calităţii

Total Personal cu funcţii de conducere

Medic specialist

Medic primar

Rezident Altă categorie

Statistica F şi pragul de semnificaţie

2,02 (0,716)

2,33 (0,912)

1,99 (0,646)

2,01 (0,736)

1,87 (0,610)

2,10 (0,809)

1,90 (0,09)

Urmărind rezultatele de mai sus formulăm următoarele comentarii: (i) aprecierea

mai puţin favorabilă este la nivelul persoanelor cu vârstă mai mică; (ii) aprecierea cea mai favorabilă o întâlnim la persoanele cu funcţii de conducere, iar rezidenţii au opinia cea mai critică asupra sistemului actual de evaluare a calităţii serviciilor medicale; (iii) pe ansamblu, apreciem că actualul sistem de evaluare a calităţii nu este unul performant. III.6. Transparen ţa ministerului în luarea deciziilor legate de procesul de reformă din sistemul public de sănătate

III.6.1. Definirea variabilei de nivel doi

Pentru analiza transparenţei ministerului în luarea deciziilor legate de procesul de reformă din sistemul public de sănătate sunt avute în vedere două aspecte: discutarea actelor legislative legate de procesul de reformă la nivelul asociaţiilor profesionale şi prezentarea acestora în mass - media. Fiecare caracteristică este măsurată pe o scală de măsură cu patru valori:

• 1 – nesatisfăcătoare;

• 2 – satisfăcătoare;

• 3 – bună;

• 4 – foarte bună.

Întrebările din chestionar ce au stat la baza definirii variabilelor primare de mai jos au fost formulate astfel:

65

1.5. Cum apreciaţi transparenţa ministerului în luarea deciziilor legate de procesul de reformă a sistemului public de sănătate? (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

Nesatisfăcătoare Satisfăcătoare Bună Foarte bună

1.Discutarea actelor legislative legate de procesul de reformă la nivelul asociaţiilor profesionale

2. Prezentarea acestora în mass- media

Pentru o apreciere globală a transparenţei ministerului în luarea unor decizii privind procesul de reformă din sistemul public de sănătate se defineşte variabila TMS pe baza aplicaţiei:

],4,1[: →PTMS [III.9]

unde valorile acestei variabile sunt determinate pe baza aplicaţiei:

).2_9,1_9( iii AAETMS = [III.10]

III.6.2. Analiza descriptivă a seriilor de date

Cele două variabile primare definite pe baza întrebărilor de la secţiunea 1.5 din chestionar definesc două laturi importante ale transparenţei ministerului în luarea deciziilor legate de procesul de reformă: discutarea actelor legislative la nivelul asociaţilor profesionale şi calitatea prezentării acestora în mass - media. Pentru cele două serii de date obţinem rezultatele de mai jos:

• Distribuţia răspunsurilor se prezintă în tabelul de mai jos. Rezultatele din tabel scot în evidenţă o comunicare deficitară a actelor legislative la nivelul organizaţiilor profesionale şi în mass - media. Mai mult de două treimi consideră cel mult deficitară discutarea actelor legislative legate de procesul de reformă la nivelul asociaţilor profesionale. Situaţia este cu mult mai negativă în cazul prezentării acestora în mass - media. Ponderea celor care au apreciat favorabil acest aspect este de numai 22,1%.

Tabelul III.18. Distribuţia răspunsurilor la întrebările cu privire la transparenţa deciziilor (%) Discutarea actelor legislative legate de

procesul de reformă la nivelul asociaţiilor profesionale

Prezentarea acestora în mass - media

Frecvenţe Frecvenţe cumulate

Frecvenţe Frecvenţe cumulate

Non răspuns 2.0 1.7 1.7 2.0 Nesatisfăcătoare 59.5 48.2 46.4 61.4 Satisfăcătoare 22.9 77.9 29.7 84.3 Bună 13.5 96.3 18.4 97.8 Foarte bună 2.2 100.0 3.7 100.0 Total 100.0 100.0

• Mediile şi abaterile standard pentru cele două variabile sunt prezentate în tabelul III.16.

66

Tabelul III.19. Mediile şi abaterile standard pentru variabilele A9_1 şi A9_2 Media Abaterea standard a9_1 1.55 0.832 a9_2 1.76 0.899

• Histograma variabilei agregate de nivel unu este prezentată în graficul din

figura III.7.

Figura III.7. Histograma variabilei TMS

67

CAPITOLUL IV

POLITICA ÎN DOMENIUL S ĂNĂTĂŢII PUBLICE ŞI ORGANIZAREA SISTEMULUI MEDICAL UNIVERSITAR

IV.1. POLITICA ÎN DOMENIUL S ĂNĂTĂŢII PUBLICE

Politica în domeniul sănătăţii publice a constituit preocuparea tuturor guvernelor de după 1989. Ea s-a fundamentat pe o serie de documente strategice cărora li s-a asigurat suportul legislativ şi instituţional necesar, în vederea implementării. Din perspectiva studiului nostru relevante sunt preocupările din ultima perioadă care, pornind de la aprecieri cuprinse în analize şi documente europene şi internaţionale definesc priorităţile actuale.

Astfel priorităţile Guvernului României pentru perioada 2004 – 2008 au fost următoarele:

• realizarea efectivă a accesului egal al cetăţenilor la îngrijirile sanitare de bază; • creşterea calităţii vieţii prin îmbunătăţirea calităţii şi siguranţei actului

medical; • aprecierea de indicatori de sănătate şi demografici ai ţorilor civilizate, în

acelaşi timp cu scăderea patologiei specifice ţărilor subdezvoltate.

IV.1.1. Definirea variabilelor agregate

În contextul descris mai sus, precum şi a prezentărilor din capitolele I, II şi III, pentru aprecierea calităţii politicii guvernamentale în domeniul sănătăţii publice sunt avute în vedere următoarele trei elemente:

• volumul cheltuielilor publice de sănătate, privite din perspectiva ponderii acestora în Produsul Intern Brut (A10_1);

• calitatea programelor naţionale de sănătate desfăşurate de Ministerul Sănătăţii (A10_2);

• transparenţa utilizării fondurilor pentru medicamente compensate şi gratuite în medicina primară (A10_3).

Opinia medicilor formulată în raport cu cele trei caracteristici a fost măsurată în cadrul studiului pe o scală de măsură cu patru valori:

• 1 este valoarea care atribuie în situaţia în care opinia persoanei intervievate, cu privire la politica în domeniul sănătăţii publice este nesatisfăcătoare în raport cu criteriul considerat;

• 2, dacă aprecierea persoanei este satisfăcătoare; • 3, dacă opinia persoanei este bună; • 4, dacă opinia specialistului din domeniul medical este foarte bună.

Definirea variabilelor primare folosite pentru caracterizarea celor trei aspecte mai sus prezentate s-a realizat pe baza întrebărilor incluse în cadrul secţiunii 2.1:

68

2.1. Cum apreciaţi următoarele aspecte legate de politica în domeniul sănătăţii publice? (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

Nesatisfăcător Satisfăcător Bine Foarte bine

1. Volumul cheltuielilor publice de sănătate (ponderea în PIB a cheltuielilor publice de sănătate)

2. Politica programelor naţionale de sănătate desfăşurate de Ministerul Sănătăţii

3. Transparenţa utilizării fondurilor pentru medicamente compensate şi gratuite în medicina primară

Pe baza informaţiilor obţinute în urma aplicării celor trei întrebări de mai sus se definesc trei variabilele primare ,3,2,1,_10 =iiA prin aplicaţia de mai jos:

]4,1[:_10 →PiA

Pentru o apreciere globală a politicii guvernamentale în domeniul sănătăţii publice se defineşte variabila agregată de nivel unu ce este simbolizată prin PDS şi este definită pe baza aplicaţiei de mai jos:

],4,1[: →PPDS

Valorile variabilei sunt determinate pe baza aplicaţiei:

).3_10,2_10,1_10( iiii AAAEPDS = [IV.1]

IV.1.2. Analiza descriptivă a seriilor de date

În tabelul 1 este prezentată distribuţia răspunsurilor pe variante de răspuns pentru cele trei întrebări incluse în cadrul secţiunii 2.1.

Tabelul IV.1. A10_1 A10_2 A10_3 Frecvenţe Frecvenţe

cumulate Frecvenţe Frecvenţe

cumulate Frecvenţe Frecvenţe

cumulate Non răspunsuri 1,7 1,7 2,9 2,9 2,7 2,7 Nesatisfăcător 75,2 76,9 47,7 47,7 62,9 65,6 Satisfăcător 18,7 95,6 38,6 38,6 25,8 91,4 Bine 4,4 100,0 10,1 10,1 7,9 99,3 Foarte bine 0,0 100,0 0,7 0,7 0,7 100,0 Total 100,0 100,0 100,0

Pentru definirea seriei de date pentru variabila agregată de nivel unu, simbolizată prin PDS, sunt luate în considerare numai chestionarele statistice cu răspunsuri completate la cele trei întrebări. În aceste condiţii se obţine o serie de date cu 393 de valori. În urma prelucrării seriei de date se obţin rezultatele de mai jos:

• Histograma seriei este prezentată în graficul din figura IV.1.

69

Figura IV.1. Graficul seriei variabilei PDS

• Indicatorii descriptivi folosiţi pentru caracterizarea distribuţiei sunt prezentaţi în tabelul de mai jos:

Tabelul IV.2. Indcatori pentru aprecierea politicii în domeniul sănătăţii

Media

Abatere standard

Coeficientul de asimetrie

(Skewness)

Coeficientul de aplatizare (Kurtosis)

1,45 0,525 1,30 1,34

Rezultatele de mai sus scot în evidenţă o politică în domeniul sănătăţii publice de slabă calitate, ce nu este apreciată de personalul medical cu sudii supetrioare. Menţionăm pondeea mare, de pesete 60%, a persoanelor care nu au o opinie favorabilă asupra transparenţei ministerului în deciziile legate de utilizarea fondurilor pentru medicamente compensate şi gratuite în medicina primară.

IV.2. ACCESIBILITATEA CET ĂŢENILOR LA SERVICIILE PUBLICE DE SĂNĂTATE

IV.2.1. Definirea variabilei agregate de nivel unu

O caracteristică importantă a sistemului public de sănătate este legată de asigurarea accesibilităţii cetăţenilor la un anumit tip de serviciu medical oferit de către diverse instituţii din sistemul public de sănătate. În cadrul cercetării s-a încercat măsurarea opiniei cadrelor medicale privind accesibilitatea cetăţenilor la următoarle tipuri de asistenţă medicală:

• asistenţă medicală primară (A11_1); • secundară (A11_2); • terţiară (A11_3).

Pentru definirea cele trei caracteristici s-a considerat o scală de măsură cu cinci valori ce sunt atribuite după cum urmează:

• Valoarea 1 se atribuie în cazul în care accesibilitatea cetăţeanului la un anumit tip de asistenţă de sănătate este limitată;

• 2 pentru cazul în care, în opinia personalului medical accesibilitatea cetăţeanului este destul de redusă;

70

• 3 în situaţia în care accesul cetăţeanului la un anumit serviciu medical este de nivel mediu;

• 4 pentru cazul în care accesibilitatea cetăţeanului este destul de mare la un anumit serviciu medical;

• 5 se atribuie în situaţia cea mai favorabilă, în care accesibilitatea cetăţeanului la un anumit tip de serviciu medical este practic nelimitată.

Variabilele primare sunt definite pe baza răspunsurilor înregistrate la întrebările ce au fost incluse în cadrul chestionarului la secţiunea 2.2.

2.2. Apreciaţi care este nivelul de accesibilitate a unui cetăţean la asistenţa de sănătate (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie) Foarte mică Mică Medie Mare Foarte mare 1. primară 1 2 3 4 5 2. secundară 1 2 3 4 5 3. terţiară 1 2 3 4 5

Pentru o definire globală a gradului de accesibilitate a cetăţeanului la asistenţa medicală se defineşte o variabilă agregată de nivel unu ce este simbolizată prin ACS:

],5,1[: →PACS

Valorile variabilei sunt determinate pe baza aplicaţiei:

).3_11,2_11,1_11( iiii AAAEACS = [IV.2]

O valoare ridicată a mediei acestei variabile indică un nivel ridicat al accesibilităţii cetăţeanului la asistenţa medicală din sistemul public de sănătate.

IV.2.2. Analiza descriptivă a seriilor de date

Distribuţia răspunsurilor pe variante de răspuns pentru cele trei întrebări referitoare la accesibilitatea cetăţenilor la serviciul public de sănătate se prezintă în tabelul IV.3.

Tabelul IV.3. A11_1 A11_2 A11_3 Frecvenţe Frecvenţe

cumulate Frecvenţe Frecvenţe

cumulate Frecvenţe Frecvenţe

cumulate Non răspunsuri 1,2 1,2 2,7 2,7 2,9 2,9 Foarte mică 6,6 7,9 6,1 8,8 9,6 12,5 Mică 14,0 21,9 20,9 29,7 29,0 41,5 Medie 43,5 65,4 49,6 79,4 43,0 84,5 Mare 28,5 93,9 18,7 98,0 12,8 97,3 Foarte mare 6,1 100,0 2,0 100,0 2,7 100,0 Total 100,0 100,0 100,0

Pentru variabila agregată ACS, în urma prelucrării seriei de date, se obţin următoarele rezultate semnificative:

• Histograma seriei se prezintă în graficul din figura IV.2. Nivelul mediu, egal cu 2,91, arată un nivel relativ mediu al accesibilităţii unui cetăţean la serviciile publice de sănătate. Este de remarcat faptul ca nivelul accesibilităţii este cel mai ridicat în cazul asistenţei primare de sănătate (nivelul mediu în acest caz

71

este de 3,14, iar abaterea standard este 0,765). Aceasta scade la 2,89 (abaterea standard este 0,955) în cazul asistenţei secundare şi se reduce destul de mult în cazul celei terţiare. Pentru ultimul caz nivelul mediu este de 2,70 (abaterea standard este 0,916). Precizăm numărul mare al răspunsurilor, a căror pondere este de 41,5%, care apreciază că accesul persoanelor la asistenţă sanitară terţiară este redus.

Figura IV.2. Distribuţia seriei de date pentru variabila ACS

• Percepţia asupra accesibilităţii populaţiei la serviciile medicale este diferită la nivelul personalului medical, definit pe grupe de vârstă. Valoarea statisticii F este 2,30, iar pragul de semnificaţie este 0,04. Valorile medii ale variabilei pe grupe de vârstă sunt prezentate în tabelul de mai jos:

Tabelul IV.4. Analiza pe grupe de personal a opiniei privind accesibilitatea la actul medical

Total

Sub 30

31-40

41-50

51-60

Peste 60 Statistica F şi pragul de semnificaţie

2,91 (0,765)

2,75 (0,646)

2,82 (0,763)

3,04 (0,809)

3,07 (0,790)

2,73 (0,360)

2,30 (0,04)

Percepţia cea mai negativă este la nivelul persoanelor foarte tinere (cu vârsta mai mică decât 30 de ani) şi a celor în vârstă (cu vârsta mai mare de 60 de ani).

• Percepţia asupra accesibilităţii populaţiei la actul medical este diferită la nivelul categoriilor de personal. Aceasta este mult mai pozitivă la nivelul personalului de conducere, în raport cu restul personalului medical. Percepţia este destul de nefavorabilă la nivelul rezidenţilor şi a medicilor specialişti. Rezultatele obţinute sunt garantate cu o probabilitate de 99,0%.

Tabelul IV.5. Analiza pe grupe de personal a opiniei privind accesibilitatea la actul medical

Total Personal cu funcţii de conducere

Medic specialist

Medic primar

Rezident Altă categorie

Statistica F şi pragul de semnificaţie

2,91 (0,765)

3,20 (0,846)

2,77 (0,751)

3,01 (0,778)

2,74 (0,684)

2,81 (0,460)

3,11 (0,01)

72

• În tabelul de mai jos se prezintă matricea coeficienţilor liniari de corelaţie calculaţi pentru variabilele primare.

Tabelul IV.6. Matricea de corelaţie a variabilelor primare a11_1 a11_2 a11_3

a11_1 1.000 .655** .382**

a11_2 .655** 1.000 .681**

a11_3 .382** .681** 1.000 ** valoarea diferă semnificativ de zero pentru pragul de semnificaţie 0,00

IV.3. INTERNAREA UNUI BOLNAV ÎN SPITAL

IV.3.1. Definirea variabilei de nivel doi

Legislaţia internării unei persoane în spital poate determina în mod direct un anumit nivel al costului tratării unui bolnav, dar şi nivelul de accesibilitate a persoanei la serviciile medicale. Din această perspectivă este utilă, în cadrul analizei cunoaşterea opiniei personalului medical asupra acestor aspecte. În conţinutul chestionarului au fost incluse patru întrebări pentru a evalua efectele legislaţiei din domeniul internării bolnavilor în spitale în raport cu:

• Costurile la nivelul spitalului );1_12(A

• Costul cu procurarea de medicamente compensate );2_12(A

• Sănătatea populaţiei );3_12(A

• Activitatea birocratică din spital ).4_12(A

Pentru măsurarea răspunsurilor s-a folosit o scală de măsură cu cinci valori:

• Valoarea 1 se atribuie în cazul în care legislaţia în domeniul internării unui bolnav influenţează negativ unul din cei patru parametrii mai sus definiţi;

• 2 se acordă în situaţia în care influenţa este moderat negativă; • 3 dacă în opinia personalului medical legislaţia nu influenţează unul din cei

patru parametrii mai sus consideraţi; • 4 dacă influenţa este moderat pozitivă; • 5 pentru situaţia în care respondentul consideră că influenţa noii legislaţii este

pozitivă asupra unuia din cele patru aspecte mai sus considerate.

Pentru a defini cele patru variabile primare în cadrul chestionarului au fost incluse următoarele întrebări:

2.3. Cum credeţi că va influenţa noua legislaţie în domeniul internării unui bolnav într-un spital? (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

Negativ Moderat negativ

Nu va influenta

Moderat pozitiv

Pozitiv

1. Costurile la nivelul spitalului 1 2 3 4 5 2. Costul cu procurarea de medicamente compensate

1 2 3 4 5

3. Sănătatea populaţiei 1 2 3 4 5 4. Activitatea birocratică din spital 1 2 3 4 5

Pentru o apreciere globală asupra calităţii legislaţiei în domeniul internării bolnavilor în spital se defineşte variabila ILI pe baza aplicaţiei:

73

]5,1[: →PILI

Valorile variabilei sunt obţinute prin aplicarea operatorului de medie asupra valorilor celor patru variabile folosite pentru cuantificarea influenţei legislaţiei specifice asupra costurilor spitalului, costurilor legate de procurarea de medicamente compensate, sănătăţii populaţiei şi activităţii birocratice din spitale:

).4_12,3_12,2_12,1_12( iiiii AAAAEILI = [IV.3]

O valoare scăzută a mediei acestei variabile indică o influenţă negativă a legislaţiei din domeniul internărilor asupra costurilor din sistem şi asupra sănătăţii populaţiei.

IV.3.2. Analiza descriptivă a seriilor de date

Distribuţia răspunsurilor pe variante de răspuns pentru cele trei întrebări se prezintă în tabelul IV.7.

Tabelul IV.7. Distribuţia valorilor pentru variabilele A12_1,...,A12_4 A12_1 A12_2 A12_3 A12_4 Frecvenţe Frecvenţe

cumulate Frecvenţe Frecvenţe

cumulate Frecvenţe Frecvenţe

cumulate Frecvenţe Frecvenţe

cumulate Non răspunsuri 5,7 5,7 5,9 5,9 5,9 5,9 5,9 5,9 Negativ 6,6 12,3 7,6 13,5 10,1 16,0 20,1 26,0 Moderat negativ 23,6 35,9 20,4 33,9 14,7 30,7 26,0 52,1 Nu va influenţa 30,0 65,8 41,3 75,2 40,8 71,5 30,0 82,1 Moderat pozitiv 33,7 99,5 24,3 99,5 27,0 98,5 15,5 97,5 Pozitiv 0,5 100,0 0,5 100,0 1,5 100,0 2,5 100,0 Total 100,0 100,0 100,0 100,0

Pentru cele patru variabile primare se calculează mediile şi abaterile pătratice, rezultatele fiind prezentate în tabelul de mai jos.

Tabelul IV.8. Media şi abaterea standard pentru variabilele primare a12_1 a12_2 a12_3 a12_4 Media 2.97 2.86 2.92 2.48 Abaterea standard 0.946 0.893 0.967 1.084

Pentru variabila agregată de nivel unu se obţin rezultatele următoare:

• Histograma seriei de date se prezintă în graficul din figura IV.3.

• Indicatorii calculaţi pentru seria de date a variabilei agregate sunt: nivelul mediu este egal cu 2,81, iar abaterea standard este 0,789.

74

Figura IV.3. Distribuţia variabilei ILI

• Percepţia asupra influenţei noii legislaţii în domeniul internării unui bolnav în spital nu diferă semnificativ la nivelul grupelor de personal medical definite în raport cu sexul persoanei, categoria de personal, vârsta persoanei şi gradul didactic.

IV.4. POLITICA MINISTERULUI S ĂNĂTĂŢII PRIVIND CONSTRUIREA DE NOI SPITALE REGIONALE

IV.4.1. Definirea variabilei de nivel doi

Susţinerea dezvoltării regionale a României şi mai buna utilizare a resurselor medicale la nivel naţional au recomandat o nouă abordare în construirea de noi spitale publice. Într-o perioadă medie şi lungă de timp noua abordare poate genera o serie de avantaje financiare şi o creştere a calităţii actului medical.

În cadrul chestionarului au fost incluse o serie de întrebări pentru măsurarea opiniei specialiştilor din domeniul medical în raport cu o serie de aspecte legate de politica iniţiată de minister pentru construirea de noi spitale regionale. Pe baza întrebărilor din chestionar au fost definite cinci variabile primare, ce privesc:

• Impactul deciziei ministerului de construire de spitale regionale din punct de vedere financiar (A13_1);

• Asigurarea de cadre medicale a noilor spitale regionale (A13_2); • Dotarea cu tehnică medicală a spitalelor regionale (A13_3); • Asigurarea serviciilor medicale populaţiei (A13_4); • Încadrarea deciziei în politica de ansamblu a ministerului privind dezvoltarea

sistemului public de sănătate (A13_5).

Opinia cadrelor medicale pentru cele cinci aspecte mai sus enumerate a fost măsurată pe o scală de măsură cu patru valori:

• Valoarea 1 se atribuie în cazul în care în opinia repondentului decizia ministerului este una total nepotrivită;

75

• 2, dacă decizia ministerului este nepotrivită;

• 3, dacă decizia ministerului este una bună;

• 4, dacă decizia ministerului este una foarte bună.

În cadrul chestionarului au fost incluse următoarele întrebări pentru a defini variabilele primare folosite pentru măsurarea opiniei medicilor, privind iniţiativa construirii de spitale regionale:

2.4. Cum apreciaţi iniţiativa Ministerului Sănătăţii de construire de noi spitale regionale, luând în considerare următoarele aspecte (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

Total nepotrivita Nepotrivita Buna Foarte buna 1. Financiar 2. Asigurarea cu cadre medicale 3. Dotarea cu tehnică medicală 4. Asigurarea serviciilor medicale populaţiei 5. Ca politică de ansamblu de dezvoltare a sistemului public de sănătate

O măsură globală a opiniei medicilor cu privire la calitatea deciziei Ministerului Sănătăţii, privind construirea de noi spitale regionale este definită pe baza variabilei CSR:

]4,1[: →PCSR

Valorile acestei variabile sunt obţinute prin aplicarea operatorului de medie valorilor celor cinci variabile primare:

).5_13,4_13,3_13,2_13,1_13( AAAAAECSR iiiii = [IV.4]

Dacă valoarea medie a noii variabile se apropie de patru, atunci, în opinia cadrelor medicale cu studii superioare, decizia ministerului de construire de noi spitale regionale este una foarte bună.

IV.4.2. Analiza descriptivă a seriilor de date

Distribuţiile răspunsurilor la cele cinci întrebări de la secţiunea 2.4 sunt prezentate în tabelul IV 6. Pentru cele cinci variabile primare valorile medii şi abaterile medii pătratice sunt prezentate în tabelul IV 9. Pentru calcularea indicatorilor au fost folosite chestionarele la care au fost înregistrate răspunsuri la toate cele cinci întrebări. Numărul chestionarelor este egal cu 393.

Tabelul IV.9. Media şi abaterea standard pentru variabilele primare a13_1 a13_2 a13_3 a13_4 A13_5 Media 2.50 2.70 2.69 2.87 2.77 Abaterea standard 0.898 0.877 0.889 0.858 0.914

Pentru variabila agregată folosită pentru măsurarea opiniei personalului medical cu privire la iniţiativa Ministerului Sănătăţii pentru construirea de noi spitale regionale în urma prelucrării seriei de date definite pe baza relaţiei [IV.4] formulăm următoarele comentarii:

• Histograma seriei ne arată o pondere predominantă a opiniei favorabile privind construirea spitalelor regionale. Iniţiativa ministerului va sprijini îmbunătăţirea

76

calităţii serviciilor medicale prestate populaţiei, precum şi politica de ansamblu de dezvoltare a sistemului public de sănătate. În egală măsură politica de construire de noi spitale regionale va întâmpina o serie de dificultăţi financiare şi de asigurare cu cadre medicale de specialitate. Este de apreciat ponderea mare a personalului (de peste 20%) care a apreciat ca fiind foarte bună iniţiativa ministerului de construire de noi spitale regionale, din perspectiva îmbunătăţirii calităţii actului medical.

Figura IV.4. Distribuţia seriei de date pentru variabila CSR

• O atitudine relativ nefavorabilă cu privire la politica ministerului de construire a noi spitale regionale o au persoanele cu funcţii de conducere. Această categorie profesională consideră că principala problemă în cadrul acestei iniţiative este reprezentată de dotarea noilor spitale cu tehnică medicală performantă.

Tabelul IV.10. Analiza pe grupe de personal a opiniei privind construirea de spitale regionale

Total Personal cu funcţii de conducere

Medic specialist

Medic primar

Rezident Altă categorie

Statistica F şi pragul de semnificaţie

2,70 (0,783)

2,39 (0,833)

2,60 (0,676)

2,70 (0,833)

3,08 (0,701)

2,95 (0,701)

4,35 (0,01)

77

Tabelul IV.11. Distribuţia valorilor pentru variabilele A13_1,..., A13_5 A13_1 A13_2 A13_3 A13_4 A13_5 F FC F FC F FC F FC F FC

Non răspunsuri 3,4 3,4 3,7 3,7 3,7 3,7 4,2 4,2 3,9 3,9 Total nepotrivită 17,9 21,4 10,8 14,5 12,3 16,0 7,9 12,0 11,5 15,5

Nepotrivită 22,1 43,5 23,3 37,8 20,1 36,1 18,2 30,2 20,1 35,6 Bună 47,7 91,2 46,2 84,0 48,6 84,8 47,9 78,1 44,5 80,1

Foarte bună 8,8 100,0 16,0 100,0 15,2 100,0 21,9 100,0 19,9 100,0 Total 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

Tabelul IV.12. Distribuţia valorilor pentru variabilele A14_1,..., A14_3 A14_1 A14_2 A14_3 F FC F FC F FC Non răspuns 3,9 3,9 4,4 4,4 4,2 4,2 Total nepotrivită 17,9 21,9 16,5 20,9 27,3 31,4 Nepotrivită 38,6 60,4 34,9 55,8 36,4 67,8 Bună 36,4 96,8 38,6 94,3 26,5 94,3 Foarte bună 3,2 100,0 5,7 100,0 5,7 100,0 Total 100,0 100,0 100,0

78

IV.5. ORGANIZAREA SISTEMULUI MEDICAL UNIVERSITAR

IV.5.1. Definirea variabilei de nivel doi

Trei elemente au fost avute în vedere în evaluarea opiniei cadrelor medicale cu studii superioare, privind actuala organizare a sistemului medical universitar:

• Crearea cadrului de cercetare (A14_1); • Angajarea de personal de specialitate (A14_2); • Finanţarea activităţilor de cercetare (A14_3).

Pentru cele trei caracteristici s-a folosit o scală de măsură cu patru valori:

• Se acordă valoarea 1 dacă în opinia persoanei, organizarea sistemului medical universitar este total nepotrivită în raport cu unul din cele trei criterii mai sus precizate;

• Valoarea 2 se atribuie dacă organizarea sistemului medical universitar este total nepotrivită;

• 3, dacă organizarea sistemului medical universitar este una bună; • 4, dacă organizarea sistemului medical universitar este una foarte bună.

Întrebările ce au stat la baza definirii variabilelor primare folosite pentru măsurarea opiniei medicilor privind organizarea sistemului medical universitar au fost formulate astfel:

2.5. Cum apreciaţi actuala organizare a sistemului medical universitar în raport cu următoarele aspecte? (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

Total

nepotrivită Nepotrivită Bună Foarte bună

1. Crearea cadrului de cercetare 1 2 3 4 2. Angajarea de personal de specialitate 1 2 3 4 3. Finanţarea activităţilor de cercetare 1 2 3 4

Pentru o apreciere globală asupra organizării sistemului medical universitar se defineşte variabila OSU:

],4,1[: →POSU

Valorile variabilei sunt obţinute în urma aplicării operatorului de medie, valorilor celor trei variabile primare:

).3_14,2_14,1_14( iiii AAAEOSU = [IV.5]

O valoare mai mare ca trei a mediei acestei variabile arată o opinie favorabilă asupra organizării sistemului medical universitar.

IV.5.2. Analiza descriptivă a seriilor de date

Indicatorii medii calculaţi pentru cele trei variabile primare la nivelul personalului cu şi fără grade universitare ne arată opinii asemănătoare cu privire la organizarea sistemului medical universitar. Rezultatele obţinute la nivelul celor două grupe de medici pentru cele trei variabile sunt prezentate în tabelul de mai jos. Indicatorii medii pentru cele trei variabile primare sunt egale cu: 2,28 pentru a14_1, 2,36 pentru a14_2, respectiv 2,11 pentru a14_3.

79

Figura IV.5 . Distribuţia variabilei OSU

80

CAPITOLUL V

EDUCAŢIA SANITARA A POPULA ŢIEI

V.1.INTRODUCERE

Educaţia sanitară a populaţiei constă în dezvoltarea nivelului de cultură sanitară al diferitelor grupuri de populaţie, precum şi mijloacele şi procedeele educativ-sanitare necesare formării unui comportament sanogenic. În conceperea şi implementarea programelor de educaţie sanitară a populaţiei se porneţte de la definiţia sănătăţii ca fiind „acea stare de complet bine fizic, mintal şi social”. Aceasta, precizează OMS „nu constă numai în absenţa bolii sau a infirmităţii”.

Totodată apare o intercondiţionare între educaţie şi sănătate care este fundamentată prin funcţiile majore ale educaţiei pentru sănătate: funcţia sanogenică şi funcţia prevenţională. Prin urmare, pornind de la această concepţie, studiul de faţă urmăreşte, pe de o parte, evidenţierea modalităţilor de optimizare a sănătăţii individuale şi comunitare precum şi, pe de altă parte, modalităţile de atingere a obiectivelor prevenţiei primare, secundare şi terţiare.

În acest context în cadrul acestei secţiuni sunt culese o serie de informaţii legate de educaţia sanitară a populaţiei din perspectiva următoarelor aspecte:

• Educaţia în rândul populaţiei pentru prevenirea apariţiei şi agravării unor boli;

• Obişnuinţa persoanelor care au fost internate în spital pentru efectuarea regulată a unor controale medicale ulterioare;

• Contribuţia unor factori (Ministerul Sănătăţii, Ministerul Educaţiei, unităţile medicale şi mas-media) la educaţia sanitară şi prevenţie a îmbolnăvirii în rândul populaţiei.

Sunt definite în cele ce urmează variabilele primare şi cele agregate de nivel unu folosite pentru analiza acestor aspecte.

V.2. EDUCAŢIA SANITAR Ă A POPULAŢIEI ÎN PREVENIREA ÎMBOLNĂVIRII ŞI AGRAV ĂRII UNEI BOLI

V.2.1. Definirea variabilelor primare şi de nivel doi

Analiza gradului de educaţie sanitară a populaţiei pentru prevenirea unor boli sau a agravării acestora se realizează separat pentru populaţia urbană şi cea rurală. Sunt definite astfel caracteristicile A15_1 şi A15_2. Pentru fiecare caz în parte s-a recurs la utilizarea unei scale de măsură cu cinci valori, definite după cum urmează:

• Valoarea 1 s-a atribuit în cazul în care medicul are opinia că, majoritatea populaţiei nu acordă importanţă prevenirii apariţiei sau agravării unei maladii;

• Valoarea 2, dacă o mare parte a populaţiei nu acordă importantă prevenirii apariţiei sau agravării unei maladii;

81

• Valoarea 3, dacă în jur de jumătate din populaţie se preocupă de acest aspect;

• Valoarea 4, dacă o mare parte a populaţiei acordă importanţă acestor aspecte;

• Valoarea 5, dacă majoritatea populaţiei acordă importanţă prevenirii apariţiei sau agravării unei maladii.

Valorile seriilor de date pentru cele două variabile primare sunt calculate pe baza răspunsurilor la întrebările de la secţiunea de mai jos. Considerând că există un comportament diferit la nivelul populaţiei urbane şi rurale, prin întrebările de la această secţiune este măsurată opinia medicilor cu privire la educaţia sanitară a acestor două categorii de persoane. Pentru fiecare variabilă primară este folosită o scală de măsură cu câte cinci valori conform descrierii de mai sus.

Includerea acestei secţiuni în cadrul chestionarului, a plecat de la faptul că, o cunoaştere cât mai exactă a nivelului educaţiei medicale a populaţiei reprezintă o sursă importantă pentru conturarea unor programe naţionale în domeniu şi pentru dezvoltarea unor programe la nivelul şcolilor din ţară.

3.1. Cum apreciaţi educaţia sanitară a populaţiei în prevenirea îmbolnăvirii şi agravării unei boli? (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

Majoritatea populaţiei nu

acordă importanţă

O mare parte a populaţiei nu

acordă importantă

În jur de jumătate din populaţie se

preocupă de acest aspect

O mare parte a populaţiei

acordă importanţă

Majoritatea populaţiei

acordă importanţă

1. Populaţia urbană 2. Populaţia rurală

Pentru o apreciere globală a educaţiei sanitare a populaţiei din mediul urban şi

rural se defineşte variabila ESP:

],5,1[: →PESP

Valorile acestei variabile sunt obţinute în urma aplicării operatorului de medie valorilor variabilei ESP înregistrate la nivelul celor două populaţii:

).2_15,1_15( iii AAEESP= [V.1]

O valoare ridicată a medie variabile arată o opinie favorabilă asupra nivelului educaţiei populaţiei din mediul urban şi rural în prevenirea îmbolnăvirii şi agravării unei maladii.

V.2.2. Analiza descriptivă a seriilor de date

Tabel V.1. Repartizarea răspunsurilor privind educaţia sanitară a populaţiei Populaţia urbană Populaţia rurală (%) C(%) (%) C(%) Non răspuns 0,5 0,5 1,0 1,0 Majoritatea populaţiei nu acordă importanţă 11,8 12,3 49,9 50,9 O mare parte a populaţiei nu acordă importantă 47,4 59,7 35,9 86,7 În jur de jumătate din populaţie se preocupă de acest aspect 24,1 83,8 7,4 94,1 O mare parte a populaţiei acordă importanţă 15,2 99,0 4,9 99,0 Majoritatea populaţiei acordă importanţă 1,0 100,0 1,0 100,0 Total 100,0 100,0

82

0.5

11.8

47.4

24.1

15.2

11

49.9

35.9

7.4 4.91

0

10

20

30

40

50

60

Non răspuns Majoritateapopulaţiei nu

acordăimportanţă

O mare partea populaţieinu acordăimportantă

În jur dejumătate dinpopulaţie sepreocupă deacest aspect

O mare partea populaţiei

acordăimportanţă

Majoritateapopulaţiei

acordăimportanţă

(%)Urban

Rural

Figura V.1. Distribuţia răspunsurilor privind educaţia sanitară a populaţiei

În urma prelucrării serie de date a variabilei agregate de nivel unu ce este definită pe baza relaţiei [V.1] se obţin rezultatele de mai jos:

• Histograma seriei de date este prezentată în figura V.2. Nivelul mediu al variabilei egal cu 2,07 arată că o mare parte a populaţiei nu acordă importanţă prevenirii îmbolnăvirii şi agravării unei boli.

Figura V.2. Histograma seriei de date pentru variabila ESP

• Percepţia este relativ asemănătoare la grupele de personal medical definite pe baza sexului persoanei, vârstei, categoriei de personal şi a titlului didactic.

V.3. PRACTICA PACIENŢILOR DE A SOLICITA CONTROLUL MEDICAL LA FINELE UNEI PERIOADE DE TRATAMENT

V.3.1. Definirea variabilelor primare şi de nivel doi

Solicitarea unui control post internare a unui pacient reprezintă o cale de eficientizare a actului medical. În cadrul chestionarului a fost înserată o întrebare pentru a evalua măsura în care pacienţii solicită un asemenea tratament. Din această perspectivă

83

este evaluat separat comportamentul pacienţilor care provin din mediul urban şi rural. Pentru măsurarea acestui aspect la nivelul celor două populaţii sunt definite variabilele A15_1 şi A15_2. Pentru măsurarea opiniei medicilor se foloseşte o scală de măsură cu cinci valori, atribuite după cum urmează:

• Valoarea 1 s-a atribuit în cazul în care, în opinia medicului, numai o mică parte dintre pacienţii care au avut o internare, într-un spital solicită la finele perioadei de tratament un nou control medical;

• Valoarea 2, dacă o parte moderată a pacienţilor solicită un nou control medical de specialitate la finele unei perioade de tratament;

• Valoarea 3, dacă aproximativ jumătate dintre pacienţi solicită un nou control medical la finele perioadei de tratament recomandat de medicii spitalului în care a fost internat;

• Valoarea 4, dacă majoritatea pacienţilor solicită acest control la finele unei perioade în care a beneficiat de un tratament în cadrul unei unităţi medicale;

• Valoarea 5, dacă, cu mici excepţii, toţi pacienţii solicită controlul medical.

Pentru definirea seriilor de date pentru cele două variabile în cadrul chestionarului au fost incluse următoarele două întrebări de la secţiunea 3.2.

3.2. La finele unei perioade de tratament pacienţii solicită un nou control medical? (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

O mică parte dintre aceştia

O parte moderată

solicită acest lucru

Jumătate dintre pacienţi

Majoritatea Cu mici

excepţii, toţi pacienţii

1. Populaţia urbană 1 2 3 4 5 2. Populaţia rurală 1 2 3 4 5

Pentru o apreciere globală a practicii pacienţilor care au urmat un tratament să solicite un nou consult de specialitate se defineşte variabila PCS:

],5,1[: →PPCS

Valorile variabilei sunt obţinute în urma aplicării operatorului de medie celor două valori înregistrate pentru populaţia urbană şi rurală:

).2_16,1_16( iii AAEPCS = [V.2]

O valoare ridicată, cel puţin egală cu 3, a medie variabile arată un comportament corect al populaţiei care poate reduce costurile actului medical într-un orizont mediu de timp.

V.3.2. Analiza descriptivă a seriilor de date

Tabel V.2. Repartizarea răspunsurilor privind solicitarea unui nou control medical Populaţia urbană Populaţia rurală (%) C(%) (%) C(%) Non răspuns 1,5 1,5 3,9 3,9 O mică parte dintre pacienţi 13,0 14,5 39,1 43,0 O parte moderată dintre pacienţi 32,4 46,9 33,4 76,4 Jumătate dintre pacienţi 23,3 70,3 14,3 90,7 Majoritatea pacienţilor 28,0 98,3 7,9 98,5 Cu mici excepţii, toţi pacienţii solicită 1,7 100,0 1,5 100,0 Total 100,0 100,0

84

Caracteristicile variabilei agregate folosite pentru caracterizarea comportamentului pacienţilor de solicitare a unui control medical la finele unui tratament sunt prezentate în cele ce urmează:

• Histograma seriei de date a variabilei definită pe baza relaţiei [V.2]. Media variabilei PCS calculată pe baza răspunsurilor completate de persoanele din eşantion este egală cu 2,34, iar abaterea standard este 0,917. Nivelul mediu al variabilei arată că mai puţin de jumătate dintre pacienţii care au urmat un tratament recomandat de un medic solicită un consult de specialitate la finele acestei perioade. Acest comportament al populaţiei recomandă din partea ministerului dezvoltarea unor programe de educare sanitară a populaţiei.

Figura V.3. Histograma seriei de date pentru caracteristica PCS

• Opinii diferite cu privire la solicitarea unei consultaţii medicale la finele unei perioade de tratament se observă la nivelul grupelor de medici definite după vârstă.

Tabelul V.3. Analiza pe grupe de personal a opiniei privind solicitarea unei consultaţii

Total

Sub 30

31-40

41-50

51-60

Peste 60

Statistica F şi pragul de semnificaţie

2,33 (0,971)

2,13 (0,757)

2,25 (0,883)

2,55 (0,997)

2,36 (0,954)

2,65 (0,709)

2,67 (0,02)

V.4. POPULAŢIA ACORDĂ SUFICIENTĂ IMPORTAN ŢĂ SĂNĂTĂŢII PERSONALE

V.4.1. Definirea variabilelor primare şi de nivel doi

Pentru a evalua opinia medicilor privind măsura în care populaţia acordă importanţă sănătăţii lor prin grija acordată în asigurarea alimentaţiei zilnice, a prevenirii şi tratării unor maladii etc. sunt definite două variabile, câte una pentru populaţia din

85

mediul urban şi pentru cea din mediul rural. Cele două variabile, simbolizate prin A17_1 şi A17_2, sunt definite pentru o scală de măsură cu cinci valori întregi de la 1, care se atribuie în cazul în care populaţia nu acordă suficientă importanţă sănătăţii lor, la 5, valoare ce se acordă în situaţia favorabilă în care populaţia acordă o importanţă foarte mare sănătăţii.

Pentru definirea seriilor de date pentru cele două variabile în cadrul chestionarului au fost incluse întrebările de la secţiunea 3.3.

3.3. Pe o scală de la 1 (nu acordă suficientă importanţă sănătăţii lor) la 5 (acordă o importanţă foarte mare sănătăţii), apreciaţi dacă populaţia acordă suficientă importanţă sănătăţii lor? (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

1 2 3 4 5 1. Populaţia urbană 2. Populaţia rurală

Pentru o evaluare globală a măsurii în care populaţia acordă suficientă importanţă sănătăţii se defineşte variabila PAC:

],5,1[: →PPAC

Valorile variabilei sunt obţinute în urma aplicării operatorului de medie celor două valori înregistrate pentru populaţia urbană şi rurală:

).2_17,1_17( iii AAEPAC = [V.3]

O valoare ridicată, cel puţin egală cu 3, a medie variabile arată un comportament al populaţiei care acordă importanţă sănătăţii lor. Acest comportament va determina pe o perioadă medie de timp o reduce costurile actului medical.

V.4.2. Analiza descriptivă a seriilor de date

Distribuţiile răspunsurilor la întrebările de la secţiunea 3.3 sunt prezentate în tabelul de mai jos. Remarcăm ponderea foarte mare (43,0%) a persoanelor din mediul rural care acordă o importanţă redusă propriei sănătăţi.

Tabelul V.4. Repartizarea răspunsurilor privind solicitarea unui nou control medical Populaţia urbană Populaţia rurală (%) C(%) (%) C(%) Non răspuns 0,5 0,5 1,2 1,2 1 4,9 5,4 27,5 28,7 2 23,1 28,5 43,0 71,7 3 44,5 73,0 19,9 91,6 4 23,6 96,6 7,9 99,5 5 3,4 100,0 0,5 100,0 Total 100,0 100,0

Pentru variabila agregată de nivel unu în urma prelucrării seriei de date se obţin următoarele rezultate:

• Distribuţia seriei de date este prezentată în graficul din figura V.4. Nivelul mediu al variabilei egal cu 2,53 (abaterea standard este 0,780) arată că populaţia acordă o importanţă redusă sănătăţii lor. Pentru populaţia din mediul urban media este de 2,97 (abaterea standard este de 0,897), în timp ce pentru populaţia rurală nivelul mediu este de numai 2,10 (abaterea standard este

86

0,914). Pentru calcularea celor trei valori medii au fost luate în considerare numai chestionarele la care au fost completate răspunsurile la cele două întrebări de la secţiunea 3.3. Numărul acestora este de 402. Urmărind rezultatele obţinute se observă un comportament diferit la nivelul celor două populaţii în raport cu atenţia acordată propriei sănătăţi.

Figura V.4. Distribuţia seriei de date a caracteristicii PAC

Prin calcularea statisticii F se obţine că nu există diferenţe la nivelul grupelor de medici definite în raport cu diverse caracteristici de grupare, precum sexul persoanei, vârsta în ani împliniţi, categoria de personal şi titlul universitar.

V.5. CONTRIBUŢIA UNOR INSTITU ŢII PENTRU DEZVOLTAREA PROGRAMELOR DE EDUCAŢIE SANITAR Ă ŞI PREVENŢIE A ÎMBOLNĂVIRII ÎN RÂNDUL POPULA ŢIEI

V.5.1. Definirea variabilelor primare şi de nivel doi

În cadrul studiului s-a măsurat opinia medicilor cu privire la contribuţia Ministerului Sănătăţii, Ministerul Educaţiei, unităţilor sanitare şi al mass- mediei la dezvoltarea educaţiei sanitare şi de prevenţie a îmbolnăvirii în rândul populaţiei. Se definesc pe baza întrebărilor din chestionar patru variabile primare A18_1, A18_2, A18_3, respectiv A18_4. Pentru fiecare caz în parte s-a folosit o scală de măsură cu cinci valori:

• Se atribuie 1, dacă în opinia medicului contribuţia instituţiei la dezvoltarea educaţiei sanitare este nesatisfăcătoare;

• Valoarea 2, dacă contribuţia este satisfăcătoare; • Valoarea 3, dacă contribuţia instituţiei este apreciată ca bună; • Valoarea 4 se atribuie pentru situaţia în care se apreciază că instituţia are o

contribuţie foarte bună. • În situaţia în care cadrul medical nu are o opinie bine formulată se alege

varianta de răspuns „Nu cunosc”.

Folosind o scală de măsură cu cinci valori în cadrul chestionarului au fost incluse întrebările de mai jos pentru măsurarea opiniei medicilor cu privire la contribuţia Ministerului Sănătăţii, Ministerului Educaţiei, unităţilor sanitare şi mass - mediei la

87

dezvoltarea unor programe de educare sanitară a populaţiei şi de prevenire a îmbolnăvirii populaţiei.

3.4. Cum apreciaţi contribu ţia următoarelor institu ţii pentru dezvoltarea programelor de educaţie sanitară şi prevenţie a îmbolnăvirii în rândul popula ţiei? (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

Nesatisfăcătoare Satisfăcătoare Bună Foarte bună Nu cunosc 1. Ministerul Sănătăţii 1 2 3 4 5 2. Ministerul Educaţiei 1 2 3 4 5 3. Unităţile sanitare 1 2 3 4 5 4. Mass - media 1 2 3 4 5

Pentru o evaluare globală a contribuţiei instituţiilor pentru dezvoltarea programelor de educaţie sanitară şi prevenire a îmbolnăvirii în rândul populaţiei se defineşte variabila DPE:

],4,1[: →PDPE

Valorile variabilei sunt obţinute în urma aplicării operatorului de medie celor patru valori înregistrate pentru variabilele primare:

).4_18,3_18,2_18,1_18( iiiii AAAAEDPE = [V.4]

O valoare mai mare ca trei a medie variabile arată o contribuţie pozitivă a instituţiilor la dezvoltarea programelor de educaţie sanitară şi prevenire a îmbolnăvirii în rândul populaţiei.

V.5.2. Analiza descriptivă a seriilor de date

Tabelul V.5. Distribuţia răspunsurilor privind contribuţia unor instituţii la dezvoltarea programelor de educaţie sanitară

Ministerul Sănătăţii

Ministerul Educaţiei

Unităţile sanitare Mass- media

Non răspuns 0,2 0,7 0,5 0,5 Nesatisfăcătoare 40,3 50,1 27,5 30,7 Satisfăcătoare 37,8 34,2 38,6 33,4 Bună 16,5 10,1 26,8 25,6 Foarte bună 4,4 2,2 5,2 8,4 Nu cunosc 0,7 2,7 1,5 1,5 Total 100,0 100,0 100,0 100,0

0

10

20

30

40

50

60

Non

răsp

uns

Nes

atis

făcă

toar

e

Sat

isfă

căto

are

Bună

Foa

rte

bună

Nu

cuno

sc

Ministerul Sănătăţii

Ministerul Educaţiei

Unităţile sanitare

Mass media

88

Figura V.5. Distribuţia răspunsurilor privind contribuţia unor instituţii la dezvoltarea programelor de educaţie sanitară

Pentru variabila DPE ce este definită pe baza relaţiei [V.4], în urma prelucrării seriei de date se obţin rezultatele de mai jos. În cadrul seriei a fost înregistrat un număr de 405 valori.

• Histograma seriei definite pentru variabila DPE este prezentată în figura V.6. Nivelul mediu ce este egal cu 1,96 ne arată o contribuţie satisfăcătoare a celor patru contribuţii. Nivelul mediu al variabilelor primare se prezintă astfel:

Ministerul Sănătăţii Ministerul Educaţiei Unităţi sanitare Mass media

1,87 (0,897)

1,71 (0,939)

2,13 (0,942)

2,15 (1,014)

• Dintre toate instituţiile contribuţia cea mai importantă o are mass - media. Se

evidenţiază negativ activitatea desfăşurată de Ministerul Sănătăţii şi Ministerul educaţiei pentru dezvoltarea programelor de educare sanitară a populaţiei.

Figura V.6. Histograma seriei de date a variabilei DPE

V.6. DEZVOLTAREA DE PROGRAME DE EDUCA ŢIE SANITAR Ă ŞI PREVENŢIE ÎN RÂNDUL POPULA ŢIEI

V.6.1. Definirea variabilei primare

Pentru a măsura opinia personalului medical cu studii superioare privind dezvoltarea de noi programe de educaţie sanitară şi de prevenţie în rândul populaţiei s-a definit variabila UDP prin folosirea unei scale de măsură cu cinci valori:

• 1, dacă acţiunea nu este utilă; • 2, dacă acţiunea este utilă într-o mică măsură; • 3, dacă acţiunea este utilă într-o mare măsură;

89

• 4, dacă acţiunea este utilă într-o foarte mare măsură; • 5, dacă acţiunea este indispensabilă.

În cadrul chestionarului a fost inclusă întrebarea de mai jos folosind o scală de măsură cu cinci valori.

3.5. În noul proces de reforma a sistemului public de sănătate, în ce măsură este util ă dezvoltarea de programe de educaţie sanitară şi prevenţie în rândul populaţiei? (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

Nu este utilă Este utilă într-o

mică măsură Este utilă într-o mare măsură

Este utilă într-o foarte mare măsura

Este indispensabilă

V.6.2. Analiza descriptivă a seriilor de date

Pentru seria de date definită pe baza răspunsurilor la întrebarea de mai sus în urma prelucrării seriei de date se obţin rezultatele de mai jos:

• Repartizarea răspunsurilor pe categorii de răspunsuri se prezintă în graficul din figura de mai jos. Urmărind aceste rezultate se observă următoarele: aproximativ 47,0% dintre persoanele intervievate consideră indispensabilă măsura ministerului de dezvoltare de noi programe de educaţie sanitară şi de prevenţie în rândul populaţiei. O pondere mică, de sub 4% din persoanele intervievate, consideră că aceste programe sunt utile numai într-o mică măsură.

0.74

0.49

3.1918.18

30.47

46.93

Non raspuns

Nu este utila

Mica masura

Mare masura

Foarte mare masura

Indispensabila

Figura V.7. Ponderea răspunsurilor privind utilitatea dezvolt ării de programe de educaţie sanitară şi prevenţie în rândul populaţiei

• Media variabilei UDP egală cu 4,18 (abaterea medie pătratică este 0,955) arată importanţa mare pe care o poare avea dezvoltarea unor programe noi de educaţie în rândul populaţiei pentru o mai bună folosire a resurselor sistemului public de sănătate şi îmbunătăţirea nivelului de sănătate al populaţiei.

V.7. PRACTICA COMPLET ĂRII DE CĂTRE PACIENT, LA FINELE PERIOADEI DE ASISTENŢĂ MEDICAL Ă, A UNUI CHESTIONAR

V.7.1. Definirea variabilelor primare şi de nivel doi

Practica completării la finele perioadei de asistenţă medicală de către pacient a unui chestionar privind gradul de satisfacţie în raport cu serviciul primit reprezintă o situaţie de normalitate. În cadrul chestionarului a fost înserată o întrebare pentru a evalua

90

în ce măsură întâlnim această practică în spitale. Variabila PCC are două variante de răspuns:

• Răspunsul „Da” se alege în cazul în care există această practică; • Răspunsul „Nu” se alege în situaţia în care nu există această practică.

Dacă există practica completării acestor chestionare atunci sunt identificate motivele completării acestora:

• Este o acţiune formală (A21_1);

• Pacienţii nu completează de cele mai multe ori aceste formulare (A21_2);

• Nu există interes din partea conducerii în analizarea acestora (A21_3);

• Sunt întreprinse o serie de măsuri în urma analizării răspunsurilor din aceste chestionare (A21_3);

• Pacienţii se tem de completarea acestora (A21_4);

• Nu există o educaţie la nivelul populaţiei care să permită completarea chestionarelor cu responsabilitate (A21_6).

Pentru obţinerea seriilor de date pentru variabilele de mai sus în cadrul chestionarului au fost incluse întrebările de la următoarele două secţiuni.

3.6. Există la nivelul unităţii sanitare în care vă desfăşuraţi activitatea, practica completării la finele perioadei de asistenţă medicală de către pacient a unui chestionar privind gradul de satisfacţie în raport cu serviciul primit? (se bifează căsuţa corespunzătoare variantei de răspuns)

1.Da 2. Nu

Dacă răspunsul la întrebarea anterioară a fost NU, vă rugăm să treceţi la întrebarea 4.1, dacă răspunsul a fost Da, vă rugăm să treceţi la întrebarea următoare.

3.7. Dacă există practica completării acestor chestionare cum apreciaţi utilitatea lor? (pot fi alese mai multe răspunsuri). (se încercuieşte cifra sau cifrele corespunzătoare răspunsului sau răspunsurilor)

Este o acţiune formală

Pacienţii nu completează de cele mai multe ori

aceste formulare

Nu există interes din

partea conducerii

în analizarea acestora

Sunt întreprinse o serie de măsuri în urma analizării

răspunsurilor din aceste chestionare

Pacienţii se tem de

completarea acestora

Nu există o educaţie la

nivelul populaţiei care

să permită completarea

chestionarelor

V.7.2. Analiza descriptivă a seriilor de date

• Se constată o pondere mică (de numai 18,4%) a medicilor care au semnalat practica completării de către pacienţi a unui chestionar privind gradul de satisfacţie pentru serviciile medicale primite.

91

1.218.4

80.3

Non raspuns

Da

Nu

Figura V.8. Practica completării unui chestionar de către pacienţi la finele perioadei de asistenţă medicală

• Dintre cei care au semnalat practica completării acestor chestionare semnalăm următoarele aprecieri: 34,7% apreciază că pacienţii nu completează de cele mai multe ori aceste chestionare; 18,7% consideră că aceasta este o acţiune formală; un procent de aproape 30% consideră că pe baza aprecierilor formulate de pacienţi sunt întreprinse o serie de măsuri la nivelul unităţii sanitare.

92

CAPITOLUL VI

COMPORTAMENTUL NEACADEMIC ÎN SISTEMUL PUBLIC DE SĂNĂTATE

VI.1. INTRODUCERE

Datorită importanţei pe care o are în asigurarea stabilităţii politice şi a dezvoltării economice a unei ţări cercetările cantitative în domeniul corupţiei au un loc important în cercetarea economică contemporană. Dintre cele mai importante direcţii ale cercetării din acest domeniu menţionăm în cele ce urmează trei dintre acestea.

Estimarea nivelului corupţiei la nivelul ţărilor sau a unor sectoare de activitate.

Pe plan mondial sunt folosiţi mai mulţi indicatori pentru măsurarea corupţiei, fiecare exprimând anumite aspecte ale acesteia. Menţionăm în acest sens indicele corupţiei calculat de International Country Risk Guide (ICRG), Indicele percepţiei corupţiei calculat de Transparency International (TI) etc.

Identificarea cauzelor şi a mecanismelor de transmitere a corupţiei în cadrul unui sistem economic şi social.

Dintre cele mai importante lucrări clasice in acest domeniu de cercetare amintim A. Krueger [1974], S. Rose-Ackerman [1975], Mauro [1995], Tanzi [1998] etc. În literatura de specialitate sunt identificaţi patru categorii de factori ce influenţează direct corupţia dintr-un sistem: factori politici şi juridici, istorici, sociali şi culturali şi factori economici. În categoria factorilor politici şi juridici includem calitatea sistemului politic, caracteristicile sistemului juridic (Leite şi Weidmann (1999)), în special legislaţia şi instituţiile specializate în lupta împotriva corupţiei, calitatea sistemului democratic, caracteristicile sistemul electoral dintr-o ţară, caracteristicile sistemului administrativ, gradul de descentralizare administrativă dintr-o ţară etc. O serie de studii, precum La Porta (1999), Treisman (2000) etc. pun în evidenţă influenţa tradiţiilor şi a factorilor istorici asupra nivelului corupţiei dintr-o ţară şi a caracteristicilor mecanismelor de formare şi transmitere a acesteia. Factorii sociali şi culturali au un rol aparte în evidenţierea caracteristicilor corupţiei dintr-o ţară (La Porta (1999), Treisman (2000), Alesina (2003). În egală măsură factorii religioşi joacă un rol important în propagarea corupţiei la nivelul unui sistem social. Factorii economici, precum nivelul de deschidere al economiei (de exemplu Dreher (2003), Treisman (2000), Wei (2001)), mărimea sectorului public (Tanzi (1998), Treisman (2000)), nivelul salariilor din sectorul public (van Rijckeghem (1997)) etc. influenţează direct nivelul corupţiei dintr-o ţară.

Estimarea impactului corupţiei în plan economic şi social.

Un alt aspect important în studiul corupţiei este alegerea celor mai potrivite modele econometrice pentru estimarea efectelor acesteia asupra unor sectoare de activitate. Dintre cele mai importante direcţii de cercetare care urmăresc estimarea efectelor corupţiei asupra mediului economic şi social, menţionăm:

(i) Măsurarea efectului corupţiei asupra creşterii economice, în general (Mauro [1995], Abed si Davoodi [2000], Krueger [1974]);

(ii) Efectele corupţiei asupra dezvoltării unor sectoare ale economiilor naţionale (Tanzi [1998], Shang-Jin Wei [2001]).

93

(iii) Efectele procesului de descentralizare asupra nivelului si a mecanismelor de transmitere a corupţiei într-un sistem (Shah [2006]) etc.;

(iv) Consecinţele corupţiei asupra sistemelor de finanţare a unor sectoare de activitate, precum cel militar, Gupta [2001], salariilor din sectoarele publice (van Rijckeghem şi [1997]);

(v) Impactul corupţiei asupra politicilor industriale dintr-o ţară (Emerson [2002], Bhagwati [1982]) şi a eficienţei investiţiilor (Sarkar [2001], Mauro [2002]).

In majoritatea lucrărilor mai sus citate pentru estimarea impactului corupţiei asupra unor aspecte economice şi sociale, de la nivel naţional, sectorial sau regional se recurge, in general, la folosirea modelelor de regresie, a modelelor cu ecuaţii simultane, la modele VAR şi tehnici de analiză a seriilor cointegrate etc.

De exemplu, în Kaufman (1999) şi Andrei (2008) se propune folosirea modelelor cu ecuaţii simultane pentru estimarea efectelor corupţiei asupra unor procese de la nivelul administraţiilor publice aflate în plin proces de reformă. In acest caz, variabilele modelului sunt împărţite în endogene şi exogene, iar parametrii sunt estimaţi prin metoda celor mai mici pătrate în două stadii (TSLS) şi metoda generală a momentelor (General Method of Moments (GMM)). Avantajul acestei abordări în raport cu modelele de regresie este dat de faptul că se ţine seama de relaţiile de cauzalitate care există între diverse variabile folosite.

În România au fost realizate o serie de estimări ale corupţiei şi ale efectelor acesteia asupra procesului de reformă din administraţia publică (Andrei [2008], Profiroiu[2005], Teodorescu [2007a]) a corupţiei din universităţile din România (Teodorescu [2006, 2007b]) şi a efectelor corupţiei asupra calităţii finanţării unor sectoare de activitate Andrei [2002] şi Matei [2007], Andrei, Matei şi Roşca [2008].

Identificând corupţia cu „comportamentul neacademic” în cadrul acestui capitol sunt prezentate o serie de aspecte legate de măsurarea opiniei cadrelor medicale cu studii superioare asupra unor aspecte legate de nivelului corupţiei, a rolului unor factorilor şi instituţii în favorizarea corupţiei în cadrul sistemului public de sănătate. Sunt prezentate aspecte legate de metodologia aplicată şi o serie de rezultate obţinute în urma aplicării unor metode descriptive. O analiză econometrică a seriilor de date referitoare la corupţie este realizată în capitolele următoare. Toate calculele sunt realizate prin folosirea programului statistic SPSS.

Prin folosirea acestui demers sunt identificate o serie de canale prin care se propagă corupţie în cadrul sistemului. Dintre cele mai importante menţionăm:

• Practica de la nivelul sistemului de schimbare pe criterii politice a persoanelor de conducere de la nivelul instituţiilor medicale.

• Existenţa şi aplicarea unui cadru legal defectuos care încurajează apariţia actelor de corupţie din sistemul public de sănătate.

• Deficienţele sistemului de salarizare al personalului medical, care nu motivează personalul medical pentru practicarea unui act medical de calitate.

• Presiunea din partea mediului economic şi de afaceri la nivelul administratorilor unităţilor medicale.

• Comportamentul pacienţilor care încurajează comportamentul neacademic la nivelul personalului medical.

94

În cadrul acestei secţiuni sunt avute în vedere şi alte aspecte importante legate de fenomenul corupţiei, precum:

- evoluţia corupţiei pe ultimul ciclu electoral - optimismului personalului medical privind reducerea corupţiei în perioada

post-aderare - opinia medicilor cu privire la contribuţia unor instituţii la reducerea corupţiei.

În cele ce urmează sunt prezentate principalele variabile primare şi agregate folosite în cadrul studiului pentru caracterizarea acestor aspecte legate de fenomenul corupţiei. Totodată, sunt evidenţiate o serie de caracteristici ale corupţiei pe baza prelucrării descriptive a seriilor de date obţinute la nivelul eşantionului.

VI.2. COMPORTAMENTUL NEACADEMIC

VI.2.1. Definirea variabilei agregate de nivel unu

Un mecanism de corupţiei de la nivelul unei instituţii publice are în structura sa alături de alte elemente şi personalul angajat în cadrul instituţiei publice. De aceea, într-un sistem corupt în care instituţii ale statului răspunde favorabil la presiunea din partea mediului politic şi economic, schimbările politice rezultate în urma unor mecanisme democratice sunt însoţite de cele mai multe ori de schimbări masive la nivelul personalului tehnic angajat în structurile administrative ale instituţiilor statului.

Putem afirma că într-un sistem corupt schimbările de personal de la conducerea instituţiilor publice sunt o practică frecventă. Politizarea excesivă a structurilor de conducere din instituţiile publice este un factor de corupţie, dar şi o măsură a corupţiei dintr-o societate.

Din aceste motive în cadrul chestionarului au fost incluse o serie de întrebări pentru a măsura opinia medicilor privind schimbarea persoanelor de conducere din sistemul public de sănătate pe criterii politice. În această parte a lucrării sunt prezentate trei variabile agregate de nivel unu ce sunt folosite pentru caracterizarea unor aspecte particulare ale corupţiei din sistemul medical, dar şi din societatea românească, în general. Sunt descrise o serie de aspecte particulare legate de variabilele primare ce sunt definite pe baza întrebărilor din chestionar şi care stau la baza definirii variabilelor agregate. Prin cele trei variabilele agregate sunt evaluate o serie de aspecte legate de:

− schimbări, la nivelul conducerii, pe criterii politice; − caracterizarea transformărilor la nivelul sistemului public de sănătate

survenite în urma schimbărilor politice; − măsurarea opiniei personalului medical asupra nivelului corupţiei din sistem.

Schimbarea personalului de conducere pe criterii politice

Pentru a aprecia în ce măsură nivelul politice determină schimbarea personalului de conducere pe criterii politice s-a definit variabila primară SCP pe baza aplicaţiei de mai jos:

]4,1[: →PSCP

Informaţiile primare folosite în acest caz sunt obţinute în urma prelucrării seriei de date obţinute pe baza întrebării de la secţiunea 4.1.

Pentru definirea acestei caracteristici s-a folosit o scală de măsură cu patru valori, atribuite după cum urmează:

95

• valoarea 1 se atribuie în situaţia în care persoana intervievată consideră că în cadrul instituţiei în care lucrează nu s-au produs schimbări pe criterii politice la nivelul conducerii;

• valoarea 2 este atribuită în cazul în care aceste schimbări au fost observate uneori, dar nu sunt o practică curentă;

• valoarea 3 este atribuită pentru cazul în care schimbările la nivel tehnic pe criterii politice sunt observate adesea;

• valoarea 4 se atribuie în situaţia în care schimbarea pe criterii politice a personalului tehnic este o practică. În acest caz, orice schimbare politică din societate determină o schimbare la nivelul tehnic din instituţiile publice de sănătate.

O valoare mai mare ca trei a mediei acestei variabile scoate în evidenţă o instabilitate ridicată a nivelului tehnic de conducere din instituţiile publice de sănătate, la schimbările politice din societate. Această situaţie poate conduce la creşterea corupţiei şi asigurarea unui management defectos în cadrul acestei instituţii publice de sănătate.

4.1. La nivelul instituţiei dumneavoastră, au fost persoane de conducere schimbate pe criterii politice? (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie):

Niciodată Uneori Adesea Mereu

Transformările din sistem în urma schimbărilor politice

Pentru a evalua transformările din instituţiile publice de sănătate rezultate în urma schimbărilor politice survenite în urma alegerilor generale au fost avute în vedere următoarele cinci aspecte:

• Managementul sistemului public de sănătate în general (A23_1);

• Sistemul de salarizare a personalului din sănătate (A23_2);

• Managementul bugetar al instituţiei (A23_3);

• Managementul serviciilor din cadrul instituţiei (A23_4);

• Angajarea de personal (A23_5).

Pentru măsurarea opiniei medicilor în raport cu fiecare element s-a recurs la o scală de măsură cu cinci valori, definite după cum urmează:

• valoarea 1 se atribuie în situaţia în care în opinia persoanei nu s-au produs schimbări la nivelul sistemului;

• valoarea 2 se atribuie în situaţia în care schimbările au fost moderate;

• valoarea 3 dacă schimbările au fost semnificative;

• valoarea 4 dacă schimbările au fost mari;

• valoarea 5 dacă schimbările din sistem au fost esenţiale.

Pentru definirea celor cinci variabile primare în cadrul chestionarului au fost inserate următoarele întrebări închise în cadrul secţiunii 4.2.

4.2. În ce măsură schimbările la nivel politic survenite în urma alegerilor au generat schimbări în deciziile din domeniul: (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie):

96

Nu s-au produs

schimbări

Schimbările au fost

moderate

Schimbările au fost

semnificative

Schimbările au fost mari

Schimbările au fost

esenţiale 1. Managementul sistemului public de sănătate în general

2. Sistemul de salarizare a personalului din sănătate

3. Managementul bugetar al instituţiei

4. Managementul serviciilor din cadrul instituţiei

5. Angajarea de personal

Pentru o apreciere globală a nivelului transformărilor din sistemul public de sănătate ca urmare a schimbărilor politice rezultate în urma alegerilor locale din 2004 se defineşte o variabilă agregată de nivel unu pe baza aplicaţiei de mai jos:

]5,1[: →PSSS [VI.1]

unde ).5_23,...,1_23( iii AAESSS=

Evaluarea nivelului corupţiei

Pentru evaluarea percepţiei medicilor privind nivelul corupţiei din anumite sisteme s-a folosit o scală de măsură cu cinci valori, definite după cum urmează:

• valoarea 1 se atribuie dacă în opinia persoanei nu există corupţie la nivelul domeniului de interes;

• valoarea 2 dacă există corupţie într-o măsură nesemnificativă;

• valoarea 3 dacă există corupţie la un nivel moderat;

• valoarea 4 dacă există corupţie într-o mare măsură;

• valoarea 5 dacă există corupţie generalizată la nivelul domeniului vizat.

În cadrul chestionarului au fost incluse la secţiunea 4.3 cinci întrebări pentru măsurarea opiniei privind nivelul corupţiei pe domenii de activitate. Au fost avute în vedere o serie de domenii, precum:

• educaţie;

• sănătate;

• în domeniul politic;

• administraţia publică;

• la nivelul instituţiei din care face parte persoana care completează chestionarul.

Pentru o evaluare globală a nivelului corupţiei se defineşte o variabilă agregată de nivel unu ce ţine seama de nivelul corupţiei din educaţie, sănătate, administraţie şi unitatea în care îşi desfăşoară activitatea medicul intervievat. Pentru evaluarea nivelului corupţiei nu se ia în considerare şi seria de date referitoare la domeniul politic, deoarece comportamentul neadecvat al clasei politice generează corupţie la nivelul celorlalte domenii.

97

Includerea directă în structura indicelui corupţiei (COR) a valorilor serie de date privind corupţia la nivelul clasei politice (valorile ce corespund variabilei primare A24_3) ar duce la o supraevaluare a nivelului corupţiei ţinând seama de următoarele aspecte:

− clasa politică poate genera corupţie la nivelul domeniilor vizate, aceasta fiind luată în considerare prin cele patru variabile primare definite pe baza întrebărilor din chestionar;

− percepţia clasei politice în această perioadă este total nefavorabilă la nivelul populaţiei.

În aceste condiţii, variabila folosită pentru măsurarea nivelului corupţiei din societate în opinia personalului medical cu studii superioare este calculată pe baza aplicaţiei:

]5,1[: →PCOR [VI.2]

unde ).5_24,4_24,2_24,1_24( iii AAAAECOR =

4.3. Cum apreciaţi nivelul corupţiei din următoarele domenii: (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie):

Nu există corupţie

Există corupţie într-o măsură

nesemnificativă

Există corupţie la

nivel moderat

Există corupţie

într-o mare măsură

Există corupţie

generalizată

1.Educaţie 2. Sănătate 3. În domeniul politic 4. Administraţia publică 5. În instituţia dumneavoastră

VI.2.2. Analiza descriptivă a seriilor de date

Repartizarea răspunsurilor la întrebarea de la secţiunea 4.1 se prezintă în tabelul de mai jos. Histograma definită pentru seria de date a variabilei SSS se prezint în graficul din figura VI.1.

Tabelul VI. 1. Distribuţia valorilor pentru variabila SSS (%) Varianta de răspuns Frecvenţe Frecvenţe cumulate crescător 10,6 10.6 Niciodată 33,2 43.7 Uneori 28,5 72.2 Adesea 14,0 86.2 Mereu 13,8 100.0 Total 100,0

98

Figura VI.1. Histograma seriei de date a variabilei SSS

Media acestei variabile calculate pentru un număr de 364 chestionare pentru care s-a identificat un răspuns corect la întrebarea de la secţiunea 4.1 este egală cu 2,09 (abaterea medie pătratică este 1,066). Rezultatele mai sus obţinute ne arată o schimbare relativ moderată a persoanelor de conducere pe criterii politice. Dintre persoanele care au răspuns la această întrebare, 31% au considerat o problemă schimbarea pe criterii politice a persoanelor de conducere (au fost incluse aici persoanele care au ales variantele de răspuns « adesea » şi « mereu » la întrebarea de la secţiunea 4.1).

Percepţia privind schimbarea persoanelor de conducere pe criterii politice nu este deferită pe grupe de persoane definite în raport cu sexul persoanei, vârsta persoanei şi titlu universitar. Aceasta este diferită în raport cu categoria de persoane în care se încadrează. Folosind analiza dispersională ANOVA se obţine o valoare a statisticii F egală cu 3,63 şi un prag de semnificaţie de 0,003. Valorile medii şi abaterile standard ale caracteristicii SSS pe categorii de personal se prezintă în tabelul de mai jos.

Tabelul VI.2. Analiza pe grupe de personal a opiniei privind schimbarea personalului de conducere

Total Personal cu funcţii

de conducere Medic

specialist Medic primar

Rezident Altă categorie

Statistica F

2,09 (1,066)

1,96 (1,126)

1,83 (0,991)

2,29 (1,144)

2,22 (0,832)

1,40 (0,699)

3,63 (0,003)

Figura VI.2. Histograma seriei de date a variabilei SSS

pentru personalul de conducere

99

Distribuţia răspunsurilor pentru personalul de conducere se prezintă în graficul din figura VI.2. Pentru această categorie de personal repartizarea răspunsurilor se prezintă după cum urmează:

• 15,6% nu au dat un răspuns la această întrebare;

• 43,8% consideră că niciodată nu au cunoscut un caz de schimbare a unei persoane având funcţie de conducere pe criterii politice;

• 9,4% au răspuns că uneori persoanele având funcţie de conducere au fost schimbate pe criterii politice;

• 21,9% afirmă că această schimbare are loc adesea;

• 9,4% apreciază că schimbarea pe criterii politice a persoanelor având funcţie de conducere din unităţile sanitare are loc mereu.

Repartizarea răspunsurilor la întrebările de la secţiunea 4.3 se prezintă în tabelul VI.3.

100

Tabelul VI.3. (%) Non răspuns

Nu există corupţie

Există corupţie într-o măsură

nesemnificativă

Există corupţie la nivel moderat

Există corupţie într-o mare

măsură

Există corupţie generalizată

Total

1.Educaţie 3,9 2,5 21,4 41,5 20,1 10,6 100,0 2. Sănătate 3,4 1,7 20,9 36,6 25,6 11,8 100,0 3. În domeniul politic 4,2 1,2 2,0 9,8 36,6 46,2 100,0 4. Administraţia publică 4,2 1,2 4,4 14,7 46,4 29,0 100,0 5. În instituţia dumneavoastră

5,4 17,0 37,6 24,1 10,8 5,2

100,0

Tabelul VI.4. (%) Non răspuns Nu s-au

produs schimbări

Schimbările au fost

moderate

Schimbările au fost

semnificative

Schimbările au fost mari

Schimbările au fost

esenţiale

Total

1. Managementul sistemului public de sănătate în general

5,9 21,4 42,3 18,7 7,9 3,9

100,0

2. Sistemul de salarizare a personalului din sănătate

6,1 45,9 40,3 5,4 1,7 0,5

100,0

3. Managementul bugetar al instituţiei

7,1 39,1 41,5 9,1 2,7 0,5 100,0

4. Managementul serviciilor din cadrul instituţiei

7,1 39,3 39,8 10,3 2,2 1,2 100,0

5. Angajarea de personal 7,1 47,2 35,1 6,9 1,5 2,2 100,0

101

Nivelul corupţiei pe domenii în opinia personalului medical cu studii superioare din unităţile sanitare se prezintă în tabelul 5. Au fost luate în considerare pentru efectuarea calculeleor numai chestionarele care au avut răspunsuri valide la cele cinci întrebări. În aceste condiţii, numărul acestora este egal cu 375. Tabelul VI.5. Nivelul corupţiei pe domenii

Educaţie Sănătate Domeniul politic Administraţie publică

Instituţia în care lucrează medicul

3,16 (0,975)

3,28 (0,992)

4,29 (0,840)

4,02 (0,866)

2,47 (1,081)

Observaţie: sub fiecare medie este trecută în paranteză abaterea medie pătratică

Pentru asigurarea comparabilităţii datelor obţinute în cadrul analizei, cu cele folosite pentru măsurarea corupţiei prin Corruption Perception Index calculat de către Transparency International folosim transformarea de date de mai jos:

coruptiei) Indicele5(2(IT) coruptiei Indicele −= [VI.3]

În cazul indicelui IT avem că, o valoare scăzută scoate în evidenţă un nivel ridicat al corupţiei din cadrul sistemului. Domeniul de valori al indicatorului este de la 1 la 10. În interpretarea rezultatelor trebuie avut în vedere că pe anul 2007 corupţia din România estimată pe baza metodologiei Transparency International este egală cu 3,7 situând România pe locul 30 la nivelul Europei. Intervalul de încredere estimat pentru aceasta este (3,4 4,1). În clasamentul mondial România ocupă locul 69.

În urma aplicării transformatei de mai sus se obţin rezultatele din tabelul de mai jos pe sectoarele de activitate considerate.

Tabelul VI.6. Nivelul corupţiei pe domenii Educaţie Sănătate Domeniul politic Administraţie

publică Instituţia în care lucrează medicul

3,78 3,44 1,42 1,96 5,06

Indicele corupţiei, calculat pe baza datelor la nivelul eşantionului, pe baza rezultatelor din cele cinci instituţii, prezintă următoarele caracteristici:

• Valoarea indicelui corupţiei, calculată ca medie a variabilei agregate COR, ce este definită pe baza aplicaţiei [VI.2], este egală cu 3,23, iar abaterea standard 0,759. Pentru calcularea nivelului mediu au fost folosite chestionarele, în număr de 375, cu răspunsuri valabile la toate cele cinci întrebări ce au stat la baza definirii variabilelor primare.

• Indicele corupţiei evaluat pe baza transformării [VI.3] este egal cu 3,52, valoare ce se află în intervalul de încredere al Indicelui de Percepţie a Corupţiei calculat de Transparency International.

• Distribuţia corupţiei, definită pe baza seriei de date a variabilei COR, este una simetrică. • Există diferenţe semnificative între distribuţiile variabilei COR definite pe

domenii de activitate (vezi în acest sens graficele din figura [VI.3]. Profile relativ asemănătoare sunt înregistrate în cazul seriilor de date din educaţie şi sănătate, respectiv administraţie şi domeniul politic. De altfel, pentru educaţie şi sănătate, respectiv administraţie publică şi domeniul politic se înregistrează valori sensibil egale.

102

Figura VI.3. Distribuţia răspunsurilor privind nivelul corupţiei pe domenii de activitate

103

Figura VI.4. Distribuţia seriei de date pentru variabila COR

Analiza percepţiei corupţiei pe grupe de persoane definite după diverse criterii de clasificare permite formularea următoarelor observaţii:

• Percepţia corupţiei este deferită la nivelul grupelor de medici definite după sex. Persoanele de sex masculin evaluiază nivelul corupţiei la un nivel mai scăzut. Rezultatele obţinute la nivelul celor două grupe sunt prezentate în tabelul VI.7.

Tabelul VI.7. Indicatorii corupţiei la nivelul populaţiilor de medici Masculin Feminin Total populaţie Statistica F

COR (relaţia 2) 3,11 (0,876)

3,29 (0,690)

3,23 (0,759)

3,23 (0,03)

Indicele corupţiei (IT) 3,78 3,42 3,52 -

• La nivelul grupelor de medici definite în raport cu celelalte caracteristici (vârsta, categoria de personal şi titlul universitar) nu există diferenţe semnificative privind percepţia nivelului corupţiei.

VI.3. FACTORI DE REDUCERE A CORUPTIEI

VI.3.1. Definirea variabilei agregate de nivel unu

Pentru a estima influenţa unor factori pentru menţinerea corupţiei în cadrul sistemului în cadrul chestionarului au fost incluse cinci întrebări la secţiunea 4.4. În cadrul studiului sunt avuţi în vedere următorii cinci factori:

• cadrul legal (A25_1); • sistemul de salarizare (A25_2); • presiunea din partea mediului economic (A25_3); • presiunea sistemul politic (A25_4); • comportamentul pacienţilor (A25_5).

104

O componentă importantă a studiilor din domeniul corupţiei este reprezentată de identificarea factorilor care menţin corupţiei în cadrul sistemului public de sănătate şi măsurarea influenţei jucate de acestea.

Pentru măsurarea opiniei medicilor cu privire la influenţa exercitată de cei cinci factori în propagarea corupţiei în sistemul public de sănătate se foloseşte o scală de măsură ordinală cu următoarele cinci valori:

• 1 se atribuie pentru cazul în care factorul considerat are o influenţă mare în propagarea corupţiei în cadrul sistemului;

• 2 dacă factorul considerat are o influenţă destul de mare; • 3 pentru situaţia în care influenţa factorului este moderată; • 4 în situaţia în care elementul considerat influenţează într-o măsură

nesemnificativă nivelul corupţiei din sistemul public de sănătate; • 5 se atribuie în situaţia în care elementul considerat nu are nici o influenţă

asupra nivelului corupţiei observate la nivelul sistemului.

Au fost luaţi în considerare numai cei cinci factori mai sus precizaţi din următoarele motive:

- în literatura de specialitate există o serie de studii care consideră ca aceştia sunt cei mai importanţi în propagarea corupţiei într-un sistem public de sănătate;

- oserie de studii măsoară influenţa exercitată de aceşti factori în propagarea corupţiei la nivelul administraţiei publice şi educaţiei. În aceste condiţii, rezultatele obţinute pot fi comparate cu acestea

4.4. După părerea dvs., care sunt elementele care favorizează corupţia din domeniul sănătăţii? (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

În mare măsură

Destul de mult

Moderat Într-o măsură

nesemnificativă Deloc

1. Cadrul legal 2. Sistemul de salarizare 3.Presiunea din partea mediului economic

4. Presiunea sistemul politic 5. Comportamentul pacienţilor

Pentru o analiză globală a influenţei exercitate de factorii consideraţi în lupta împotriva corupţiei se defineşte variabila FLC pe baza aplicaţiei de mai jos:

]5,1[: →PFLC [VI.4]

unde ).5_25,...,1_25( iii AAEFLC =

Un aspect important în analiza corupţiei este percepţia dinamicii acesteia pe parcursul unui ciclu electoral sau compararea acesteia între două perioade de guvernare. În analiza dinamici trebuie avut în vedere că indicele corupţiei este un indicator al percepţiei corupţie la nivelul populaţiei sau al unei categorii profesionale. Nivelul corupţiei perceput de o persoană are la baza experienţa acesteia la nivelul sistemului sau

105

societăţii în care trăieşte sau îşi desfăşoară activitatea, dar şi opinia indusă de o serie de formatori de opinie precum mass - media, comportamentul reprezentanţilor clasei politice pe probleme legate de corupţie şi justiţie socială etc.

În cadrul chestionarului au fost incluse două întrebări pentru măsurarea percepţiei personalului medical asupra evoluţiei corupţiei în ultima perioada (întrebarea de la secţiunea 4.5) şi a evoluţiei corupţiei în perioada post-aderare (întrebarea de la secţiunea 4.6).

Pe baza răspunsurilor la cele două întrebări sunt considerate două variabile primare ce sunt simbolizate prin ECU şi CPA . Acestea sunt definite pe baza aplicaţiilor de mai jos:

]5,1[:, →PCPAECU [VI.5]

Pentru măsurarea celor două caracteristici s-a folosit o scală de măsură cu cinci valori, atrbuite după cum umează:

• 1 dacă nivelul corupţiei a crescut/va creşte mult; • 2 dacă corupţia a crescut/va creşte; • 3 dacă corupţia nu s-a modificat substanţial/nu se va modifica substanţial; • 4 nivelul corupţiei a scăzut moderat/va scădea moderat; • 5 nivelul corupţiei a scăzut semnificativ/va scădea semnificativ.

4.5. Cum apreciaţi că a evoluat nivelul corupţiei în ultima perioadă: (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

nivelul corupţiei a crescut mult

nivelul corupţiei a crescut

nivelul corupţiei nu s-a modificat

semnificativ

nivelul corupţiei a scăzut moderat

nivelul corupţiei a scăzut

semnificativ

4.6. Cum consideraţi că va evolua nivelul corupţiei în perioada post-aderare a României la UE: (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

nivelul corupţiei va creste mult

nivelul corupţiei va creste

nivelul corupţiei nu se va modifica

semnificativ

nivelul corupţiei va scădea moderat

nivelul corupţiei va scădea

semnificativ

O serie de instituţii, precum mass - media, şcoala, biserica etc. pot juca un rol important în creşterea sau reducerea corupţiei la nivelul unei societăţi. Din acest motiv în cadrul chestionarului la secţiunea 4.7 au fost incluse şase întrebări pentru a măsura opinia personalului medical cu studii superioare cu privire la rolul jucat de o serie de elemente în această perioadă pentru reducerea corupţiei. Astfel, au fost avute în vedere următoarele:

• Mass - media (A24_1); • Şcoala (A24_2); • Biserica (A24_3); • Clasa politică (A24_4); • Funcţionarii publici (A24_5); • Cetăţenii în calitate de pacienţi (A24_6).

106

Pentru măsurarea opiniei privind rolul jucat de fiecare din cele şase elemente în reducerea corupţiei s-a recurs la o scală de măsură cu cinci valori definite după cum urmează:

• 1 dacă elementul considerat joacă un rol negativ în combaterea corupţiei; • 2 dacă are un rol moderat negativ; • 3 nu are influenţă în reducerea corupţiei din sistem; • 4 daca are un rol moderat pozitiv în lupta împotriva corupţiei; • 5 are un rol pozitiv în cadrul lupte împotriva corupţiei.

4.7. Cum consideraţi că următoarele elemente contribuie în această perioadă la reducerea corupţiei: (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

Negativ Moderat negativ

Nu influenţează

Moderat pozitiv

Pozitiv

1. Mass - media 2. Şcoala 3. Biserica 4. Comportamentul clasei politice 5. Comportamentul reprezentanţilor statului/funcţionarilor publici

6. Comportamentul cetăţenilor

Pentru a defini o măsură de ansamblu a rolului jucat de cele şase elemente mai sus menţionate pentru reducerea corupţiei se defineşte variabila RCO pe baza aplicaţiei de mai jos:

]5,1[: →PRCO [VI.6]

unde ).6_24,...,1_24( iii AAERCO =

O valoare medie a acestei variabile mai mare ca patru ne arată un rol activ al elementelor mai sus menţionate în reducerea corupţiei.

VI.3.2. Analiza descriptivă a seriilor de date

Factorii care influenţează corupţia

Nu există un model general de formare a corupţiei, iar contribuţia factorilor la formarea acesteia diferă de la un domeniu la altul. Pentru domeniul sănătăţii publice au fost avuţi în vedere cinci factori importanţi.

Un prim factor important este cadrul legal care permite formarea corupţiei pe toate nivelurile ierarhice din cadrul sistemului public de sănătate. Inadvertenţele şi incoerenţele legislative permit formarea şi dezvoltarea mecanismelor de corupţie la nivelul ministerului şi agenţiilor, al instituţiilor sanitare de la nivelul judeţelor şi la nivelul unităţilor sanitare.

Un element important în menţinerea corupţiei într-un sistemul public este lipsa unui mecanism de motivare al salariaţilor. Un loc important în cadrul acestui mecanism îl ocupă calitatea sistemului de salarizare al personalului medical.

107

Presiunea din partea mediului economic şi a celui politic sunt factori importanţi care generează corupţie în sistem pe toate nivelurile ierarhice din sistemul public de sănătate. Dintre cele mai importante canale de propagare a corupţiei ca urmare a acţiunii celor doi factori menţionăm: licitaţii acordate preferenţial pentru prestarea diverselor servicii medicale, alocarea preferenţială a banilor publici pe diverse programe de sănătate, promovarea personalului pe funcţii de cnducere etc.

Un alt element important care este legat mai mult de corupţia de la nivelul unităţilor sanitare este comportamentul cetăţenilor. Aceştia pot contribui activ la dezvoltarea actului de corupţie prin acordarea unor cadouri personalului medical, prin necopletarea chestionarelor privind gradul de satisfacţie etc.

În tabelul VI.8 sunt prezentate frecvenţele relative ale răspunsurilor privind contribuţia unor elemente la favorizarea corupţiei din sistemul public de sănătate. Prin forma de prezentare a întrebării nu se localizează câmpul de acţiune al corupţiei pe un anumit palier al sistemului public de sănătate.

Pentru cele cinci distribuţii se calculează o serie de indicatori pentru caracterizarea nivelului mediu, al variaţiei, asimetriei şi aplatizării. Valorile obţinute pe baza seriilor de date înregistrate se prezintă în tabelul VI.9. Pentru fiecare caz în parte se specifică şi numărul de valori din cadrul seriei de date.

108

Tabelul VI.8. Distribuţia răspunsurilor privind contribuţia factorilor la favorizarea corupţiei (%) Non răspuns În mare

măsură Destul de mult Moderat

Într-o măsură nesemnificativă

Deloc Total

1.Cadrul legal 5,7 22,9 18,2 25,3 20,4 7,5 100,0 2. Sistemul de salarizare 2,9 64,9 21,6 6,6 2,2 1,7 100,0 3. Presiune din partea mediului economic

5,4 33,7 29,2 19,9 9,3 2,5

100,0

4. Presiunea sistemului politic 6,4 24,6 22,1 20,6 19,4 6,9 100,0 5. Comportamentul pacienţilor 4,9 16,7 19,4 26,8 20,9 11,3 100,0

Tabelul VI.9. Distribuţia răspunsurilor privind contribuţia unor instituţii la reducerea corupţiei (%) Non răspuns

Negativ Moderat negativ

Nu influenţează

Moderat pozitiv

Pozitiv Total

1. Mass - media 3,2 12,3 9,8 17,9 44,5 12,3 100,0 2. Şcoala 3,4 5,4 5,7 38,3 35,4 11,8 100,0 3. Biserica 3,9 4,2 3,7 50,1 26,3 11,8 100,0 4. Clasa politică 3,2 42,8 25,6 10,6 9,8 8,1 100,0 5. Reprezentanţii statului/funcţionari publici

3,2 34,6 29,0 12,8 11,8 8,6 100,0

109

Figura VI.5. Distribuţia răspunsurilor privind contribuţia factorilor la favorizarea corupţiei

110

Tabelul VI.10. Caracteristicile distribuţiilor privind contribuţia factorilor la favorizarea corupţiei Variabila Număr

observaţii Media Abaterea

standard Skewness Kurtosis

A25_1 384 2,70 1,271 0,101 -1,092 A25_2 395 1,50 0,859 2,056 4,375 A25_3 385 2,13 1,087 0,694 -0,344 A25_4 381 2,59 1,275 0,246 -1,096 A25_5 387 2,90 1,264 0,015 -1,003

Pentru analiza globală a influenţei jucate de cei cinci factori mai sus consideraţi în favorizarea corupţiei din sistemul public de sănătate s-s definit variabila agregată de nivel unu FLC pe baza relaţiei [VI.4]. În urma prelucrării seriei de date definite pentru această variabilă obţinem rezultatele de mai jos:

• Histograma seriei de date este prezentată în graficul din figura VI.6.

Figura VI.6. Distribuţia valorilor variabilei FLC

• Indicatorii calculaţi pentru caracterizarea distribuţiei sunt prezentaţi în tabelul 11.

Tabelul VI.11. Indicatorii pentru caracterizarea distribuţiei serie de date FLC Număr cazuri Media Abaterea standard Skewness Kurtosis

371 2,38 0,701 0,276 0,239

Se aplică testul student pentru a stabili dacă nivelul mediu al variabilei FLC diferă semnificativ de 2, respectiv 3. Valorile statistici t-Student egale cu -17,10 (pragul de semnificaţie este 0,00), respectiv 10,39 (0,00) ne arată acest lucru. Putem afirma în aceste condiţii că factorii consideraţi au o contribuţie consistentă la favorizarea corupţiei în sistem. Dintre aceştia se detaşează sistemul de salarizare din sistemul public de sănătate şi presiunea exercitată de mediul economic şi cel politic. Ceilalţi factori au şi ei o contribuţiei mai mult decât moderată. Trebuie evidenţiat că şi comportamentul pacienţilor favorizează corupţia din acest sector de activitate.

111

• Pe grupe de personal definite după diverse caracteristici (sexul persoanei, vârsta persoanei, categoria de personal şi gradul didactic) nu există diferenţe semnificative privind percepţia factorilor care favorizează corupţia din domeniul sănătăţii.

Elemente care contribuie la reducerea corupţiei

Tabelul VI.12. Caracteristicile distribuţiilor privind contribuţia factorilor la favorizarea corupţiei Variabila Număr

observaţii Media Abaterea

standard Skewness Kurtosis

A28_1 394 3,36 1,205 -0,716 -0,477 A28_2 393 3,44 0,973 -0,541 0,401 A28_3 391 3,39 0,908 -0,219 0,634 A28_4 394 2,12 1,304 0,963 -0,285 A28_5 394 2,28 1,304 0,763 -0,594 A28_6 394 2,90 1,179 0,029 -0,972

3.36 3.44 3.39

2.122.28

2.9

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

Massmedia

Şcoala Biserica Clasapolitică

Funcţionariipublici

Cetăţenii

Figura VI.7. Contribuţia unor elemente la reducerea corupţiei

Rezultatele de mai sus scot în evidenţă următoarele:

• Trei instituţii, şcoala, mass - media şi biserica au o contribuţie la reducerea corupţiei în cadrul societăţii. Mediile variabilei FLC pentru cele trei instituţii diferă semnificativ de valoarea trei.

• Comportamentul clasei politice şi al funcţionarilor publici au o influenţă moderat negativă în reducerea corupţiei din sistem. Trebuie precizat că valoarea medie calculată pentru clasa politică diferă semnificativ de doi (valoarea statisticii t-Student este 3,79, iar pragul de semnificaţie este 0,00).

• Comportamentul cetăţenilor nu poate influenţa într-o măsură semnificativă dinamica corupţiei din cadrul societăţii. În aceste condiţii cetăţeanul este în poziţia de a pierde dacă nivelul corupţiei creşte sau de a câştiga dacă aceasta scade.

112

Figura VI.8. Distribuţia răspunsurilor privind contribuţia unor instituţii la reducerea corupţiei

113

2.3

10.7

22.3

50.0

13.2

1.51.5 2.0

13.7

46.7

29.7

6.3

0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

50.0

Nonraspuns

1 2 3 4 5

(%) A26_1

A26_2

Figura VI.9. Opinia privind evoluţia corupţiei în ultima perioadă şi în perioada de post-aderare

Pentru cele două variabile ECU şi CPA folosite pentru măsurarea opiniei personalului medical privind evoluţia nivelului corupţiei în ultima perioadă şi în cea de post-aderare se calculează valorile medii. Pentru interpretarea celor două valori trebuie să avem în vedere scala de măsură folosită pentru definirea celor două variabile. În cele ce urmează se prezintă o serie de caracteristici ale celor două variabile. Pentru efectuarea calculelor au fost folosite chestionarele în număr de 388 care au răspunsurile valide la cele două întrebări:

• nivelul mediu al celor două variabile este: 2,72 (abaterea standard este 0,887) pentru ECU şi 3,26 (abaterea standard este 0,843) pentru CPA. Cele două valori diferă semnificativ de 3. În aceste condiţii putem afirma că în ultima perioadă corupţia a cunoscut o creştere moderată, iar pentru perioada imediat următoare aceasta va cunoaşte o scădere moderată;

• coeficientul liniar de corelaţie, calculat pentru seriile de date corespunzătoare celor două variabile, este egal cu 0,638 şi diferă semnificativ de zero pentru un prag de semnificaţie de 0,01.

114

CAPITOLUL VII

ALTE ASPECTE RELEVANTE PRIVIND ACTIVITATEA MEDICAL Ă

VII.1. CERCETAREA ŞTIIN ŢIFIC Ă MEDICAL Ă

Elemente privind importanţa şi priorităţile cercetării ştiinţifice medicale regăsim, mai mult sau mai puţin explicit, în toate documentele ştiinţifice elaborate de autorităţile naţionale şi europene.

Unul din documentele relevante este Ordinul nr. 215/29 martie 2002 al Ministerului Sănătăţii şi Familiei care defineşte domeniile de cercetare medicală astfel:

• cercetarea ştiinţifică medicală clinică, care reprezintă activitatea de cercetare medicală asociată cu acordarea de servicii medicale;

• cercetarea ştiinţifică medicală în domeniul sănătăţii publice care, asimilate ca statut cu cercetarea ştiinţifică medicală clinică, se referă printre altele, la identificarea factorilor de risc corelate cu diferite procese patologice, incidenţa şi prevalenţa bolilor transmisibile şi netransmisibile şi a complicaţilor acestora, etc;

• cercetarea ştiinţifică medicală fundamentală ce vizează domeniile de biologie moleculară, genetice, histologie, imunohistochimie, imunologie, farmacokinetice, identificarea diverselor mecanisme patogenice, îmbunătăţirea procedurilor diagnostice şi terapeutice în diferite entităţi morbide.

VII.1.1. Definirea variabilelor agregate de nivel unu

Capacitatea sistemului medical de cercetare

Activitatea de cercetare reprezintă una din componentele importante ale unei universităţi medicale. De aceea, dezvoltarea acestei componente pentru orice universitate asigură un prestigiu ridicat la nivelul mediului universitar şi o sursă de finanţare. Cercetarea universitară este un domeniu complex a cărei performanţă este determinată de o mulţime de factori, precum sistemul de organizarea, prestigiul ştiinţific al cadrelor didactice, sursele de documentare, colaborările interne şi internaţionale etc. În cadrul acestui studiu au fost luaţi în considerare următorii factori pentru analiza potenţialului cercetării medicale:

• Organizarea activităţii de cercetare la nivelul universităţii (A29_1); • Sursele de documentare puse la dispoziţia personalului medical (A29_2); • Colaborările universitare din ţară (A29_3); • Colaborările universitare internaţionale (A29_4); • Dotarea laboratoarelor de cercetare cu aparatură medicală care să permită

susţinerea cercetării (A29_5); • Accesul la internet (A29_6); • Existenţa unor direcţii de cercetare bine conturate (A29_7); • Existenţa unor baze de date statistice actualizate (A29_8).

115

Pentru măsurarea calităţii fiecărui elemente de a susţine cercetarea ştiinţifică s-a recurs la o scală de măsură cu cinci valori, definite după cum urmează:

• 1 se atribuie dacă opinia persoanei intervievate este foarte nefavorabilă în raport cu elementul considerat;

• 2 se atribuie în situaţia unei opinii nefavorabile; • 3 dacă se apreciază cu satisfăcător contribuţia elementului la dezvoltarea

cercetării medicale universitare; • 4 în cazul în care contribuţia elementului la dezvoltarea cercetării medicale

este una bună; • 5 pentru situaţia în care contribuţia elementului este una foarte bună.

Pentru constituirea seriilor de date pentru cele opt variabile primare mai sus definite în cadrul chestionarului la secţiunea 5.1 au fost incluse opt întrebări închise definite pe baza scale de măsură mai sus precizate.

Pentru aprecierea globală a capacităţii de cercetare medicală se defineşte variabila agregată de nivel unu CCM pe baza aplicaţiei de mai jos:

]5,1[: →PCCM [VII.1]

unde ).8_29,...,1_29( iii AAECCM =

5.1. Cum apreciaţi următoarele aspecte legate de cercetarea ştiin ţifică medicală din institu ţia în care vă desfăşuraţi activitatea? (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

Foarte slab

Slab

Satisfăcător Bun

Foarte bun

1. Organizarea activităţii de cercetare 2. Surse de documentare 3. Colaborarea cu instituţii similare din ţară 4. Colaborarea cu instituţii similare din străinătate

5. Dotarea laboratoarelor cu aparatură medicală

6. Accesul la internet 7. Existenţa unor direcţii de cercetare bine conturate

8. Existenţa unor baze de date statistice actualizate

Procesul de reformă şi cercetarea ştiin ţifică

Procesul de integrare în structurile Uniunii Europene recomandă o serie de schimbări la nivelul activităţii de cercetare astfel încât într-o perspectivă medie de timp rezultatele obţinute să fie comparabile cu cele de pe plan mondial. În aceste condiţii se recomandă o nouă abordare în organizarea activităţii de cercetare şi în finanţarea acesteia. În cadrul chestionarului la secţiunile 5.2 şi 5.3 au fost incluse cinci întrebări referitoare două aspecte importante:

• măsura în care actualul proces de reformă din sistemul public de sănătate sprijină dezvoltarea capacităţii de cercetare în unităţile medicale din perspectiva organizării activităţii, dezvoltării resurselor umane, a bazei materiale şi a întăririi capacităţii de finanţare a activităţilor de cercetare;

116

• capacitatea actualului sistem de finanţare din domeniul medical de a susţine cercetarea ştiinţifică în domeniu.

Pentru măsurarea opiniei personalului medical cu privire la primele patru aspecte s-a recurs la o scală de măsură cu patru valori atribuite astfel:

• 1 dacă percepţia persoanei este că actualul proces de reformă sprijină într-o mică măsură creşterea capacităţii de cercetare;

• 2 aceasta este sprijinită moderat; • 3 dacă este sprijinită destul de mult; • 4 sprijinul este foarte mare.

Pe baza celor patru întrebări de la secţiunea 5.2 se definesc variabilele primare A30_1, A30_2, A30_3 şi A30_4. Pentru o aprecierea globală asupra percepţiei procesului de reformă din sistemul public de sănătate de a sprijinii dezvoltarea capacităţii de cercetare a instituţiilor medicale din România se defineşte variabila RCM pe baza aplicaţiei de mai jos:

]4,1[: →PRCM [VII.2]

unde ).4_30,...,1_30( iii AAERCM =

Pentru a aprecia capacitatea actualului sistem de finanţare pentru a sprijini cercetarea medicală se foloseşte o scală de măsură cu cinci valori definite după cum urmează:

• 1 se atribuie dacă aceasta este foarte slabă;

• 2 dacă este slabă; • 3 pentru situaţia în care opinia persoanei este că sistemul de finanţare este

satisfăcător; • 4 percepţia este una buna asupra sistemului de finanţare; • 5 percepţia este una foarte bună.

5.2. In ce măsura actualul proces de reformă sprijin ă dezvoltarea capacităţii de cercetare a instituţiilor medicale din România, din perspectiva elementelor următoare: (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

într-o mică

măsura Moderat

Destul de mult

Foarte mult

1. Organizarea activităţii de cercetare 2. Dezvoltarea resurselor umane 3. Dezvoltarea bazei materiale 4. Întărirea capacităţii de finanţare a activităţii de cercetare

5.3. Cum apreciaţi actualul sistem naţional de finanţare în domeniul cercetării medicale? (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

Foarte slab Slab Satisfăcător Bun Foarte bun

Participarea la conferinţe naţionale şi internaţionale

În actualul context de dezvoltare a cercetării medicale pe plan internaţional un rol cu totul aparte îl are participarea la conferinţe naţionale şi internaţionale şi actualizarea continuă a cunoştinţelor profesionale a cadrelor medicale care desfăşoară şi activitate

117

ştiinţifică la cursuri pregătire din ţară şi străinătate la care să participe specialişti de renume pe plan mondial.

În cadrul aplicaţiei au fost incluse două secţiuni pentru a caracteriza participarea specialiştilor români la asemenea manifestări, dar şi pentru a identifica sursele de finanţare care au susţinut asemenea activităţi.

În cadrul chestionarului a fost propusă şi secţiunea 3.6 pentru identificarea celor mai importante deficienţe din sistemul cercetării medicale. În acest sens fiecare persoană intervievată a trebuit să precizeze trei dintre cele mai importante deficienţe.

5.4. Precizaţi la câte din următoarele activităţi aţi participat pe parcursul unui an calendaristic: (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

Activităţi 0 1 2 3 4 5 si mai multe

1. Conferinţe naţionale 2. Conferinţe internaţionale 3. Cursuri de formare în ţară 4. Cursuri de formare în străinătate

5.5. Precizaţi cine v-a plăti urm ătoarele cheltuieli: (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

Activităţi Surse proprii

Sponsorizări Contracte

naţionale de cercetare

Instituţia în care lucraţi

Contracte internaţionale de cercetare

Alte surse

Nu este cazul

1. Conferinţe naţionale

2. Conferinţe internaţionale

3. Cursuri de formare în ţară

4. Cursuri de formare în străinătate

5.6. Precizaţi cele mai importante deficienţe ale sistemului cercetării medicale din România.

VII.1.2. Analiza descriptivă a seriilor de date

Capacitatea sistemului medical de cercetare

Pentru variabilele primare definite pentru caracterizarea sistemului cercetării medicale în urma efectuării calculelor se obţin indicatorii medii şi de variaţie din tabelul VII.1.

Tabelul VII.1. Indicatorii medii ai variabilelor ce caracterizează capacitatea sistemului de cercetare 1 2 3 4 5 6 7 8

2,45 (1,179)

2,55 (1,234)

2,44 (1,096)

2,10 (1,157)

2,39 (1,186)

2,91 (1,373)

2,35 (1,215)

2,18 (1,165)

Pe baza relaţiei [VII.1] se calculează seria de date ce va fi folosită pentru caracterizarea de ansamblu a actualului sistem de cercetare din medicină. În urma prelucrării seriei de date se obţin următoarele rezultate:

118

• Histograma serie este prezentată în graficul din figura VII.1. Indicatorii pentru caracterizarea gradului de variaţie al seriei de date, asimetriei şi aplatizării au valorile 0,978 pentru abaterea medie pătratică, 0,575 pentru Skewness, respectiv –0,086 pentru Kurtosis.

Figura VII.1. Histograma serie definită pentru variabila CCM

• Folosind ANOVA obţinem că nu există diferenţe semnificative privind opinia asupra capacităţii de cercetare a sistemului universitar medical din ţară pe grupe de persoane definite în raport cu sexul persoanei, vârsta şi categoria de personal . Diferenţele sunt la nivelul grupelor de persoane definite pe grade universitare. Valoarea statisticii F este egală cu 2,87 (pragul de semnificaţie este 0,03). Valorile medii ale acestei variabile pe titluri universitare se prezintă în graficul din figura VII.2. O percepţie relativ favorabilă asupra capacităţii de cercetare este la nivelul profesorilor universitar, în timp ce opinia cea mai nefavorabilă este în rândul preparatorilor şi şefilor de lucrări. Opinia cea mai favorabilă este în rândul profesorilor cu privire la sursele de documentare, unde valoarea medie a variabilei primare este de 3,23, iar cea mai nefavorabilă este în rândul preparatorilor cu privire la dotarea laboratoarelor cu aparatură medicală, unde media variabilei este 1,23.

1.91

2.432.19 2.35

3.13

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

Preparator Asistent Lector Conferentiar Profesor

Figura VII.2. Percepţia capacităţii de cercetare pe titluri universitare

119

Procesul de reformă şi cercetarea ştiin ţifică

Distribuţiile răspunsurilor de la întrebările de la secţiunea 5.2 sunt prezentate în tabelul VII.2. Pentru o apreciere sintetică a opiniei medicilor care desfăşoară activitate de cercetare asupra caracteristicilor procesului de reformă din sănătate de a sprijini cercetarea ştiinţifică medicală se calculează indicatorii medii pentru cele patru variabile primare. Rezultatele obţinute sunt prezentate în tabelul VII.3. În paranteză sub fiecare medie sunt trecute abaterile medii pătratice.

Tabelul VII.2. Caracteristica procesului de reformă de a sprijinii cercetarea ştiinţifică %) 1 2 3 4 Total Organizarea activităţii de cercetare 47,3 38,7 11,3 2,7 100,0 Dezvoltarea resurselor umane 40,7 48,0 7,3 4,0 100,0 Dezvoltarea bazei materiale 38,0 39,3 17,3 5,3 100,0 Întărirea capacităţii de finanţare a activităţii de cercetare

48,0 28,7 16,7 6,7 100,0

Tabelul VII.3. Mediile caracteristicilor primare folosite pentru caracterizarea procesului de reformă

Organizarea activităţii de cercetare

Dezvoltarea resurselor umane

Dezvoltarea bazei materiale

Întărirea capacităţii de finanţare a activităţii de

cercetare 1,69

(0,777) 1,75

(0,761) 1,90

(0,873) 1,82

(0,942)

Folosind relaţia [VII.2] se defineşte seria de date pentru variabila RCM. În urma prelucrării seriei de date se obţin rezultatele de mai jos:

• Histograma seriei este prezentată în graficul din figura VII.3. Graficul pune în evidenţă o predominanţă a trei tipuri de opinii ce corespund valorilor variabilei egale cu 1, 1,5 şi 2;

Figura VII.3. Histograma variabilei RCM

120

• Nivelul mediu al variabilei egal cu 1,79, ce diferă semnificativ de 2 (valoarea statisticii t-Student este egală cu -3,40, iar pragul de semnificaţie este ),00,0=α ne arată o opinie destul de nefavorabilă asupra capacităţii actualului proces de reformă de a aduce schimbări esenţiale în domeniul cercetării ştiinţifice de la nivelul instituţiilor medicale din ţară. Opinia cea mai nefavorabilă este cu privire la îmbunătăţirea organizării activităţii de cercetare prin măsurile de reformă iniţiate în cadrul actualului proces de reformă din sistemul public de sănătate. O opinie ceva mai favorabilă este cu privire la dezvoltarea bazei materiale.

• Opiniile nu se diferenţiază la nivelul grupelor diferenţiate după sex, vârstă şi categorie de personal. Folosind analiza ANOVA obţinem că diferenţele sunt semnificative în raport cu titlul universitar al persoanei. Valoarea statisticii F este egală cu 1,95 pentru care pragul de semnificaţie .07,0=α Mediile variabilei RCM la nivelul acestor grupe de medici sunt trecute în tabelul 4. Profesorii universitari şi conferenţiarii au o opinie relativ favorabilă asupra capacităţii procesului de reformă din sănătate de a susţine dezvoltarea cercetării medicale la nivelul instituţiilor din ţară. La polul opus sunt preparatorii şi şefii de lucrări care au o opinie destul de nefavorabilă asupra acestei probleme.

Tabelul VII.4. Mediile variabilei RCM pe titluri universitare Fără titlu

universitar Preparator Asistent Şef de lucrări Conferenţiar

universitar Profesor

1,78 (0,740)

1,25 (0,418)

1,73 (0,764)

1,45 (0,610)

1,93 (0,616)

2,25 (1,072)

Participarea la conferinţe naţionale şi internaţionale

Distribuţia personalului medical care desfăşoară activitate de cercetare după numărul de participări la diverse manifestări ştiinţifice din ţară şi străinătate şi după participarea la diverse cursuri se prezintă în tabelul de mai jos. Numărul mediu de participări pe un medic pentru fiecare din cele patru tipuri de manifestări se prezintă în graficul din figura VII.4.

Tabelul VII.5. Distribuţia participării manifestări ştiinţifice Număr de participări Non

răspuns Nici una 1 2 3 4

5 şi mai multe

1. Conferinţe naţionale 2,0 9,3 30,0 26,7 13,3 7,3 11,3 2. Conferinţe internaţionale 10,7 43,3 24,7 9,3 4,7 3,3 4,0 3. Cursuri de formare în ţară 6,0 34,0 29,3 14,7 5,3 4,0 6,7 4. Cursuri de formare în străinătate 18,7 58,0 10,7 6,0 2,7 3,3 0,7

Rezultatele obţinute scot în evidenţă următoarele aspecte:

• Există o pondere relativ mare de personal medical cu studii superioare care desfăşoară activitate de cercetare care nu participă la diverse manifestări ştiinţifice din ţară şi străinătate. Specificăm aici ponderea foarte mare a celor care nu au răspuns la întrebare sau care nu au participat la conferinţe internaţionale (54%) sau la cursuri de formare în străinătate (peste 76%);

121

• Există un grup compact de specialişti care participă la manifestări ştiinţifice din ţară şi din străinătate. Astfel o proporţie de 11,3% de personal participă la mai mult de cinci conferinţe naţionale.

2.07

0.8

1.18

0.29

0

0.5

1

1.5

2

2.5

Conferintenationale

Conferinteinternationale

Formare intara

Formare instrainatate

Figura VII.4. Numărul mediu de participări, pe persoană, la manifestări ştiinţifice

Distribuţia surselor de finanţare pentru participările la cele patru tipuri de manifestări ştiinţifice se prezintă în tabelul de mai jos. Aceste rezultate scot în evidenţă un sistem inadecvat de finanţare a participării specialiştilor la manifestări ştiinţifice. Ponderea cea mai consistentă a finanţărilor acestor participări este din sursele proprii sau din diverse sponsorizări.

Tabelul VII.6. Distribuţia surselor de finanţare a participării la manifestări ştiinţifice (%) Sursa finanţării

Surse proprii

Sponsorizări Contracte

naţionale de cercetare

Instituţia în care lucraţi

Contracte internaţionale de cercetare

Alte surse

Non răspuns

1. Conferinţe naţionale

69,3 19,3 3,3 2,7 0,0 2,0 3,3

2. Conferinţe internaţionale

40,0 22,7 6,7 1,3 1,3 0,7 27,4

3. Cursuri de formare în ţară

61,3 8,7 4,0 7,3 0,0 1,3 17,3

4. Cursuri de formare în străinătate

35,3 8,0 4,7 3,3 4,7 2,7 41,3

122

VII.2. APECTE PERSONALE ŞI ACTIVIT ĂŢI MEDICALE CURENTE

VII.2.1. Definirea variabilelor agregate de nivel unu

Alocarea timpului zilnic de muncă pe tipuri de activităţi

În buna funcţionare a unei unităţi medicale un rol important îl are alocarea timpului personalului pe tipuri de activităţi. Această partajare este determinată într-o mare măsură de reglementările medicale în vigoare şi de managementul medical aplicat la nivelul unei unităţi medicale. De aceea, în cadrul chestionarului a fost inserată secţiunea 6.1 pentru a avea o opinie asupra partajării timpului zilnic al unui medic pentru activităţile medicale legate direct cu pacienţii, activităţilor administrative şi de cercetare ştiinţifică, dacă este cazul.

6.1. Precizaţi numărul de ore alocat în medie pe parcursul unei zile următoarelor activităţi:

(se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie) 0 1 2 3 4 5 6 7

1. Activităţi medicale directe cu pacienţii 2. Completarea unor documente medicale 3. Activităţi de cercetare ştiinţifică 4. Activităţi administrative 5. Alte activităţi …………

Pe bază celor cinci întrebări incluse în cadrul acestei secţiuni se definesc următoarele variabile primare:

• Timpul mediu zilnic alocat activităţilor medicale legate direct de pacienţi (A37_1);

• Timpul mediu zilnic alocat de completarea unor documente medicale (A37_2);

• Timpul mediu zilnic alocat activităţii de cercetare ştiinţifică (A37_3); • Timpul mediu zilnic alocat activităţilor administrative (A37_4); • Timpul mediu zilnic alocat altor tipuri de activităţi (A37_5).

Desfăşurarea serviciului de gardă

O activitate importantă desfăşurată de medicii care îşi desfăşoară activitatea într-un spital este prestarea unui număr de gărzi pe parcursul unei luni. Timpul alocat acestei activităţi este destul de mare pentru personalul medical cu studii superioare ce îşi desfăşoară activitatea la nivelul spitalelor de urgenţă. De aceea, în cadrul chestionarului pentru personalul ce îşi desfăşoară activitatea într-un spital a fost inserată şi întrebarea de la secţiunea 6.2.

6.2. Precizaţi numărul de gărzi pe care le-aţi efectuat pe parcursul ultimei luni încheiate: (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Pe baza răspunsurilor la această întrebare a fost definită variabila primară Numărul de gărzi prestate de un medic pe parcursul unei luni (A39_1).

123

Gradul de satisfacţie şi motivarea în muncă

Ca în orice domeniu de activitate, asigurarea unor pârghii de motivare reprezintă şi în domeniul medical un factor important pentru desfăşurarea unei activităţi eficiente. În cadrul chestionarului au fost consideraţi cinci factori ce pot contribui la gradul de satisfacţie al unei persoane. La secţiunea 7.1 au fost incluse cinci întrebări ce stau la baza definirii a cinci variabile primare:

• Gradul de mulţumire în raport cu venitul mediu lunar (A40_1); • Gradul de mulţumire în raport cu respectul din partea colegilor (A40_2); • Gradul de mulţumire în raport cu respectul din partea pacienţilor (A40_3); • Gradul de mulţumire în raport cu respectul din partea şefului direct (A40_4); • Gradul de mulţumire în raport cu respectul din partea conducerii instituţiei

(A40_5).

Pentru măsurarea gradului de satisfacţiei în raport cu fiecare element în parte s-a recurs la o scală de măsură cu cinci valori atribuite după cum urmează:

• Valoarea 1 pentru cazul în care persoana intervievată este total nemulţumită; • Valoarea 2 pentru situaţia în care persoana este mulţumită într-o mică măsură; • Valoarea 3 pentru un grad moderat de mulţumire în raport cu elementul

considerat; • Valoarea 4 pentru cazul în care persoana este mulţumită într-o mare măsură; • Valoarea 5 pentru cazul în care persoana este mulţumită în totalitate în raport

cu elementul considerat.

Pentru o apreciere globală a gradului de satisfacţie al personalului medical în raport cu elementele considerate se defineşte variabila agregată de nivel 1 Gradul de satisfacţie al medicilor (GSM). Variabila este definită pe baza aplicaţiei de mai jos:

]5,1[: →PGSM [VII.3]

unde ).5_40,...,1_40( iii AAEGSM =

O valoare medie a acestei variabile mai mică decât trei scoate în evidenţă o serie de aspecte grave legate de gradul de mulţumire al personalului medical în raport cu cele cinci elemente. O medie scăzută a acestei variabile reflectă un climat neprielnic la nivelul corpului medical pentru desfăşurarea unui act medical eficient la nivelul unităţilor medicale.

7.1. În ce măsura sunteţi mulţumiţi de următoarele aspecte: (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

Nu sunt mulţumit

deloc

Într-o mică

măsură Moderat

Într-o mare

măsură

În totalitate

1. Venitul mediu lunar 2. Respectul din partea colegilor 3. Respectul din partea pacienţilor 4. Respectul din partea şefului direct 5. Respectul din partea conducerii instituţiei

124

Un aspect important în îmbunătăţirea funcţionării unităţilor medicale este identificarea factorilor care pot motiva personalul medical pentru prestarea unui serviciu medical de calitate şi pentru creşterea eficienţei utilizării resurselor de la nivelul sistemului public de sănătate. În cadrul studiului au fost puşi în discuţie o serie de factori ce ţin de următoarele aspecte:

• Sistemul de salarizare al personalului medical (A41_1); • Condiţiile de muncă în care personalul medical îşi desfăşoară activitatea

(A41_2); • Perspectivele unei cariere de succes asigurate de locul de muncă în care

persoana prestează o activitate (A41_3); • Satisfacţia de a face lucruri utile pentru comunitate, societate (A41_4); • Existenţa unei competiţii permanente în cadrul instituţiei pentru o activitate de

calitate (A41_5); • Comunicarea în cadrul echipei din care fac parte (A41_6); • Libertatea de a avea iniţiative (A41_7).

Pe baza celor şapte întrebări de la secţiunea 7.2 sunt definite variabilele primare pentru a stabili în ce măsură fiecare element considerat poate contribui la motivarea pentru prestarea unui act medical de calitate. Pentru măsurarea acestor caracteristici s-a recurs la folosirea unei scale de măsură cu cinci valori atribuite de fiecare persoană după cum urmează:

• 1 pentru cazul în care persoana intervievată consideră că elementul luat în discuţie este foarte important pentru motivarea în muncă;

• 2 dacă elementul este motivant pentru prestarea unei munci destul de mult; • 3 pentru cazul în care elementul are o motivare moderată; • 4 pentru situaţia în care persoana consideră că motivează într-o mică măsură; • 5 în situaţia în care nu este motivant pentru persoana intervievată.

Pentru o apreciere globală a măsurii în care cele şapte elemente motivează un

medic în munca prestată se defineşte variabila agregată FMM pe baza aplicaţiei de mai jos: ]5,1[: →PFMM [VII.4]

unde ).7_41,...,1_41( iii AAEFMM =

7.2.Care din următoarele elemente reprezintă pentru dumneavoastră factori de motivare în muncă ? (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

În mare măsură

Destul de mult Moderat

În mică măsură Deloc

1. Salarizarea 2. Condiţiile de muncă 3. Perspectiva unei cariere de succes 4. Satisfacţia de a face lucruri utile pentru comunitate, societate

5. Existenţa unei competiţii permanente în cadrul instituţiei pentru o activitate de calitate

6. Comunicarea în cadrul echipei din care fac parte

7. Libertatea de a avea iniţiative

125

Un aspect important al lipsei de motivare la un loc de muncă este lipsa de încredere şi punerea la îndoială a alegerii meseriei pe care o practică. Aceasta cu atât mai mult în domeniul medical unde schimbarea locului de muncă şi a meseriei sunt dificil de realizat. Un rezultat previzibil în acest sens mai ales pentru persoanele tinere este părăsirea sistemului pentru practicarea meserie de medic într-o altă ţară. Aderarea României la Uniunea Europeană determină o mai mare mobilitate a forţei de muncă şi creşterea şansei medicului român pentru găsirea unui loc de muncă în sistemul de sănătate dintr-o altă ţară.

Satisfacţia alegerii corecte a domeniului medical şi a locului de muncă

Pentru măsurarea opiniei persoanei intervievate cu privire gradul de satisfacţie rezultat din alegerea meserie de medic sau din activitatea prestată în cadrul unităţii medicale s-a folosit o scală de măsură cu patru valori, atribuite după cum urmează:

• 1 se atribuie în cazul în care persoana ar alege fără nici o îndoială să lucreze în domeniul medical (să lucreze tot la actualul loc de muncă);

• 2 se atribuie în situaţia în care ar alege cu o mică reţinere să lucreze tot în domeniul medical (să lucreze tot la actualul loc de muncă);

• 3 dacă înclină mai mult să aleagă o nouă meserie care nu este în domeniul medical (să aleagă alt loc de muncă);

• 4 în situaţia în care cu certitudine ar dori să practice o altă meserie care nu este din domeniul medical (să aleagă al loc de muncă).

În cadrul chestionarului au fost incluse două întrebări la secţiunile 7.3 şi 7.4, iar pe baza răspunsurilor se definesc două variabile primare A42_1 şi A43_1. Valori medii pentru aceste variabile mai mari ca 2,5 scot în evidenţă carenţe grave la nivelul sistemului privind motivarea personalului medica.

7.3. Dacă aţi avea posibilitatea să începeţi din nou o activitate, aţi alege să lucraţi tot în domeniul sănătăţii? (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

Fără nici o îndoială, Da

Probabil că Da Probabil că Nu Fără nici o

îndoială, Nu

7.4. Dacă aţi avea posibilitatea să începeţi din nou o activitate, aţi alege să lucraţi tot la actualul loc de muncă? (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

Fără nici o îndoială, Da Probabil că Da Probabil că Nu Fără nici o îndoială, Nu

Mobilitatea personalului medical

Pentru asigurarea funcţionării normale a sistemului trebuie asigurat un echilibru între ieşirile din sistem (plecări în străinătate, pensionări, renunţarea la practicarea meseriei de medic pentru o altă meserie etc.) şi intrările din sistem (noi absolvenţi, străini care veni în ţară pentru practicarea meseriei de medic etc.). Din acest motiv în cadrul chestionarului au fost incluse două întrebări pentru a estima eventualele ieşiri din sistem din diverse motive: plecări la muncă în străinătate, ieşirea la pensie etc.

Scala de măsură folosită pentru întrebarea ce încearcă să anticipeze pentru fiecare persoană poziţia în care se va afla după cinci ani este una nominală. Pentru a doua întrebare ce încercă să anticipeze dacă o persoană va pleca să muncească în străinătate se foloseşte o scală de măsură ordinală având următoarele valori:

126

• 1 dacă persoana intenţionează sigur să plece în străinătate să muncească tot în domeniul sanitar;

• 2 pentru situaţia în care există o anumită probabilitate de a pleca mai mare decât de a rămâne în ţară;

• 3 în situaţia în care probabilitatea de a rămâne este mai mare decât cea de a pleca;

• 4 pentru cazul în care persoana va rămâne în ţară fără nici o îndoială.

Pe baza întrebării de la secţiunea 7.6 se defineşte variabila primară ce este simbolizată prin a45_1.

7.5. Unde vă vedeţi lucrând peste 5 ani? (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

În aceeaşi instituţie, pe

aceeaşi poziţie

În aceeaşi instituţie, pe o

altă poziţie

În altă instituţie din

ţară

În altă instituţie din străinătate

Voi ieşi la pensie

Alte cazuri

Intenţia de a pleca la muncă în străinătate

Luând în considerare că aderarea României la Uniunea Europeană va determina o serie de schimbări la nivelul pieţei forţei de muncă a personalului medical, în cadrul chestionarului au fost înserate o serie de întrebări pentru estimarea preferinţelor personalului medical cu studii superioare de a părăsii ţara pentru a lucra în alte ţări din Uniunea Europeană. Sunt evaluaţi o serie de factori ce pot motiva o persoană pentru a lucra în străinătate.

În cele ce urmează sunt prezentate cele întrebările înserate în chestionar pentru estimarea intenţiei şi cauzelor ce determină luarea unei asemenea decizii.

7.6. Intenţionaţi să părăsiţi sistemul public de sănătate din România pentru a lucra în străinătate tot în domeniul sănătăţii? (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

Sigur , Da Probabil că Da Probabil că Nu Fără nici o îndoială, Nu

Pentru persoanele care sunt sigure sau îşi pun în calcul o eventuală plecare în străinătate pentru a lucra sunt analizate şi eventuali factori ce stau la baza unei asemenea decizii. Sunt luate astfel în considerare următoarele şase elemente:

• Veniturile obţinute din practicarea meserie de medic (A46_1); • Posibilităţile din alte ţări pentru dezvoltarea profesională (A46_2); • Posibilitatea de promovare mai rapidă în străinătate (A46_3); • Climatul de la nivelul unităţii sanitare în care lucrează în prezent (A46_4); • Condiţiile din societatea românească (A46_5); • Dorinţa persoanei de a lucra în străinătate (A46_6).

Pentru cele şase caracteristici primare definite pe baza întrebărilor de la secţiunea

7.7 s-a folosit o scală de măsură cu cinci valori atribuite după cum urmează:

• 1 dacă factorul considerat este foarte favorabil plecării; • 2 dacă factorul considerat este favorabil plecării; • 3 dacă factorul considerat nu este relevant pentru plecare;

127

• 4 dacă factorul considerat este favorabil rămânerii în ţară; • 5 dacă factorul considerat este foarte favorabil rămânerii în ţară.

7.7. Dacă răspunsul la întrebarea 7.6 este altul decât “F ără nici o îndoială, Nu”, cum apreciaţi următorii factori care pot motiva decizia dumneavoastră: (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

Foarte

favorabile plecării

Favorabile plecării

Nu sunt relevante

pentru plecare

Favorabile rămânerii

în ţară

Foarte favorabile rămânerii

în ţara 1.Veniturile din practicarea meseriei de medic

2. Posibilitatea de dezvoltare profesională

3. Posibilitatea de promovare 4. Climatul de la nivelul unităţii în care lucrez

5. Condiţiile din societatea în care lucrez

6. Dorinţa de a lucra în străinătate

Formarea continuă a personalului medical

Dinamica din domeniul cercetării medicale, dezvoltarea sistemelor informatice medicale, apariţia unor noi medicamente şi instrumente medicale sunt numai câteva motive care recomandă participarea personalului medical la diverse cursuri de formare la intervale regulate de timp. Pentru a evalua dimensiunea formării continui din sistemul public de sănătate în cadrul chestionarului au fost incluse o serie de întrebări. Se estimează astfel ponderea persoanelor care urmează cursuri de formare continuă (vezi în acest sens întrebarea de la secţiunea 7.8), dar se evidenţiază şi o serie de aspecte legate de plata cursurilor şi a criteriilor folosite pentru desemnarea persoanelor care participă la aceste cursuri de formare continuă (vezi în acest sens întrebările de la secţiunile 7.9 şi 7.10). De altfel evidenţierea criteriilor care stau la baza alocării formării continui la nivelul unei unităţi medicale evidenţiază anumite laturi ale transparenţei deciziilor din aceste unităţi.

7.8. În ultimul an aţi urmat cursuri de formare in domeniu? (se bifează căsuţa corespunzătoare variantei de răspuns)

1. da 2. nu

Dacă răspunsul este Da, vă rugăm să răspundeţi la întrebările 7.9 - 7.10, iar dacă răspunsul este Nu, vă rugăm să treceţi la întrebarea 7.11:

7.9. Cine a plătit aceste cursuri? (se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie)

instituţia în totalitate

parţial instituţia

surse proprii sponsorizări finanţări externe

alte surse

128

7.10. Care sunt criteriile utilizate în instituţia dumneavoastră pentru desemnarea participanţilor la cursuri de perfecţionare (pot fi alese mai multe răspunsuri):

(se încercuieşte o singură variantă de răspuns pe linie) relaţii

informale cu conducerea instituţiei

rezultatele bune în muncă

lipsa de performanţă

bunăvoinţa şefilor direcţi

prin rotaţie altele

Sistemul de evaluare şi relaţiile de serviciu la nivelul unităţilor medicale

Obiectivitatea sistemului de evaluare a performanţelor profesionale a fiecărui angajat din sistemul public de sănătate este un factor important de motivare a salariaţilor. Stimulând în egală măsură creşterea calităţii actului medical. Pentru aprecierea obiectivităţii acestui sistem s-a definit întrebarea de la secţiunea 7.11. În acest caz s-a folosit o scală de măsură de tip raport conform prezentării de mai jos.

7.11. Apreciaţi cu o nota de la 1 (lipsa totală de obiectivitate) la 5 (obiectivitate totală) obiectivitatea actualului sistem de evaluare a performan ţelor profesionale individuale

VII.2.2. Analiza descriptivă a seriilor de date

Alocarea timpului zilnic de muncă pe tipuri de activităţi

Alocarea numărului mediu de ore zilnice pe fiecare din cele cinci activităţi se prezintă în tabelul VII.1. Pentru fiecare activitate se calculează indicatorii pentru caracterizarea formei repartiţiei. Valorile acestora sunt trecute în tabelul VII.2.

Tabelul VII.1. Ponderea activităţilor în programul zilnic al unui medic (%) Activităţi

medicale directe cu pacienţii

Completarea unor

documente medicale

Activităţi de cercetare ştiinţifică

Activităţi administrative

Alte activităţi

Nici o oră 3,7 2,2 17,4 12,8 44,0 O oră 1,0 19,9 47,4 45,2 32,2 Două ore 5,9 36,1 21,9 28,3 13,0 Trei ore 8,1 20,9 7,6 6,1 4,9 Patru ore 16,2 10,8 2,5 3,4 2,9 Cinci ore 17,7 4,2 1,5 1,2 0,5 Şase ore 21,9 1,7 0,5 1,7 0,0 Şapte ore 10,8 2,2 1,0 0,5 0,7 Opt ore 14,7 2,0 0,2 0,7 1,7 Total 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 Tabelul VII.2. Indicatori pentru caracterizarea distribuţiilor Activităţi

medicale directe cu pacienţii

Completarea unor

documente medicale

Activităţi de cercetare ştiinţifică

Activităţi administrative

Alte activităţi

Media zilnică (ore) 4,15 1,60 0,43 0,60 0,16 Abaterea medie pătratică

2,015 1,575 1,253 1,333 1,490

Skewness -0,545 1,348 1,914 2,002 2,520 Kurtosis -0,072 2,163 5,586 5,656 8,073

129

Desfăşurarea serviciului de gardă

Prezentăm în tabelul de mai jos distribuţia personalului din spitale după numărul de gărzi efectuate în ultima lună. Numărul mediu de gărzi pe un medic este de 2,64 (abaterea medie pătratică este 2,055).

Tabelul VII.3. Distribuţia persoanelor din spitale după numărul de gărzi din ultima lună 0 1 2 3 4 5 Cel puţin 6 Total 24,9 8,6 11,4 19,6 15,9 12,2 7,4

Numărul mediu de gărzi diferă de la o categorie de personal la alta. În tabelul VII.4 se prezintă numărul mediu de gărzi pe un medic din fiecare categorie. Rezultatele obţinute scot în evidenţă un număr mai mare de gărzi pentru medicii primari (peste 3 gărzi pe lună) şi medicii specialişti (2,6).

Tabelul VII.4. Numărul mediu de gărzi pe fiecare categorie de personal Categorie de personal

Personal cu funcţii de conducere

Medic specialist

Medic primar

Rezident Altă categorie

Număr mediu de gărzi

1,75 (1,807)

2,61 (1,867)

3,13 (1,996)

1,92 (2,220)

1 (1,265)

Gradul de satisfacţie şi motivarea în muncă

Repartizarea răspunsurilor la întrebările de la secţiunea 7.1 utilizate pentru a măsura gradul de satisfacţie al angajaţilor din sistemul public de sănătate se prezintă în tabelul VII.5. Pentru cele cinci distribuţii se construiesc histogramele ce sunt prezentate în graficele din figura VII.1. Pentru variabilele primare se calculează indicatorii medii şi de variaţie ce sunt prezentaţi în tabelul VII.5. Pentru calcularea acestora se folosesc înregistrările care au răspunsuri valide la toate cele cinci întrebări de la această secţiune. Numărul acestora este egal cu 381.

Tabelul VII.5. Distribuţia răspunsurilor privind gradul de satisfacţie în raport cu diverse aspecte (%)

Venitul mediu lunar

Respectul din partea colegilor

Respectul din partea

pacienţilor

. Respectul din partea şefului

direct

Respectul din partea

conducerii instituţiei

Non răspuns 0,0 0,8 0,8 1,2 1,2 Nu sunt mulţumit deloc

48,6 3,7 4,1 4,9 7,8

Într-o mică măsură

29,8 11,8 9,0 10,2 17,6

Moderat 20,4 31,4 28,2 24,5 27,3 Într-o mare măsură

0,4 38,8 42,4 40,0 31,8

În totalitate 0,8 13,5 15,5 19,2 14,3 Total 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

130

Tabelul VII.6. Nivelul mediu al variabilelor privind gradul de satisfacţie al medicilor Venitul mediu

lunar Respectul din

partea colegilor Respectul din

partea pacienţilor

. Respectul din partea şefului

direct

Respectul din partea

conducerii instituţiei

Nivelul mediu 1,83 3,48 3,63 3,62 3,34 Abaterea std. 0,898 1,020 0,975 1,021 1,125 Skewness 0,726 -0,426 -0,619 0,580 0,300 Kurtuozis -0,207 -0,264 0,206 -0,008 0,638

Comentarii preliminare privind gradul de satisfacţie al personalului medical cu studii superioare în raport cu elementele considerate:

• Nivelul cel mai scăzut de satisfacţie este în raport cu venitul mediu lunar. Valoarea medie a variabilei ce măsoară gradul de mulţumire în raport cu venitul lunar este de numai 1,83, care diferă semnificativ de 2 pentru un prag de semnificaţie de 0,10 (valoarea statisticii t-Student este egală cu 1,61). De altfel, aproape jumătate din persoanele intervievate au apreciat că nu sunt mulţumite deloc în raport cu venitul lunar obţinut, iar 78,4% au considerat că sunt cel mult mulţumiţi într-o mică măsură de venitul obţinut. O proporţie nesemnificativă, de cel mult 1,2%, au apreciat că sunt cel puţin mulţumiţi într-o mare măsură de venitul obţinut.

• Gradul de satisfacţie este mulţumitor în raport cu celălalte patru elemente considerate. Se remarcă în acest sens gradul de satisfacţie datorat respectului primit din partea pacienţilor şi din partea şefilor direcţi care înregistrează valorile cele mai mari de 3,63, respectiv 3,62. Aproape 60% dintre medici apreciază într-o foarte mare măsură satisfacţie datorată celor două elemente.

• Scoate în evidenţă la aspecte pozitive că, aproape 20% dintre persoanele intervievate sunt mulţumite în totalitate de respectul de care se bucură din partea şefului direct.

• Numai 4,1% dintre medici consideră că nu se bucură deloc de respect din partea pacienţilor.

• Evidenţiem la aspecte negative ponderea relativ mare, de peste 35%, a persoanelor nemulţumite de atitudinea conducerii instituţiei.

131

Figura VII.1. Distribuţia răspunsurilor privind gradul de satisfacţie al medicilor în raport cu diverse elemente

132

1.83

3.483.63 3.62

3.34

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

Venitulmediu lunar

Respectuldin parteacolegilor

Respectuldin parteapacienţilor

. Respectuldin parteaşefuluidirect

Respectuldin parteaconduceriiinstituţiei

Figura VII.2. Nivelul mediu al variabilelor privind gradul de satisfacţie al medicilor

Pentru variabila agregată GSM definită pe baza relaţiei [VII.3] în urma prelucrării seriei de date formate din 381 de valori se obţin rezultatele următoare:

• Histograma serie de date este prezentată în graficul din figura VII.3. Nivelul mediu al variabilei egal cu 3,18 scoate în evidenţă un grad moderat de mulţumire al medicilor în raport cu elementele considerate. Nivelul satisfacţiei este mult diminuat ca urmare a nemulţumirii cauzate medicilor de nivelul redus de salarizare.

Figura VII.3. Histograma seriei de date a variabilei GSM

133

• Analiza percepţiei gradului de satisfacţie este diferită la nivelul celor două sexe. Valoarea statisticii F este egală cu 3,65 (pragul de semnificaţie este 0,06). Valorile medii ale variabilei GSM calculate la nivelul celor două grupe se prezintă în tabelul de mai jos. Sub fiecare medie este trecută abaterea medie pătratică a seriei de date de la nivelul fiecărei grupe.

Tabelul VII.7. Nivelul mediu pe grupe pentru variabila GSM Masculin Feminin Total populaţie Statistica F

3,29 (0,763)

3,13 (0,747)

3,18 (0,755)

3,65 (0,06)

• Gradul de satisfacţie este net diferit pe grupe de vârstă. Valoarea cea mai scăzut a mediei variabilei GSM este la nivelul persoanelor tinere, iar valoarea cea mai ridicată la personalul medical de peste 60 de ani. De altfel valori extreme întâlnim pentru cele două clase şi la nivelul gradului de satisfacţie în raport cu veniturile obţinute. La persoanele tinere valoarea acestei variabile este 1,42 (0,690), iar la cele vârstnice este aproape dublă, fiind egală cu 2,73 (1,272). În graficul din figura 4 se prezintă valorile medii pentru variabilele primare folosite pentru măsurarea gradului de satisfacţie a persoanelor cu vârsta cel mult egală cu 30 de ani. Numărul valorilor din seriile de date folosite pentru calcularea indicatorilor este egal cu 45.

Tabelul VII.8. Analiza pe grupe de personal a opiniei privind gradul de satisfacţie

Total

Sub 30

31-40

41-50

51-60

Peste 60 Statistica F şi pragul de semnificaţie

3,18 (0,755)

2,83 (0,477)

3,14 (0,767)

3,16 (0,790)

3,35 (0,720)

3,90 (0,761)

5,44 (0,00)

1.42

3.2 3.273.49

2.78

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

Venitulmediu lunar

Respectuldin parteacolegilor

Respectuldin parteapacienţilor

. Respectuldin parteaşefuluidirect

Respectuldin parteaconduceriiinstituţiei

Figura VII.4. Indicatorii primari ai gradului de satisfacţie a persoanelor sub 30 de ani

134

La nivelul persoanelor tinere gradul de satisfacţie este cu mult mai mic decât media evaluată la nivelul întregii populaţii. Situaţia se datorează în principal nivelului scăzut al satisfacţiei în raport cu veniturile obţinute (valoarea medie este de 1,42, faţă de 1,83 la nivelul întregii populaţii) şi respectul de care se bucură din partea conducerii instituţiei (valoarea medie în acest caz este 2,78, în timp ce la nivelul întregii populaţii este 3,34. În toate celelalte cazuri valorile medii sunt sub cele înregistrate la nivelul întregii populaţii, dar sunt mai mari ca 3. Menţionăm pentru această grupă de medici satisfacţia ridicată în raport cu respectul din partea şefilor direcţi.

• Gradul de satisfacţie diferă pe categorii de personal. Valoarea statisticii F este egală cu 5,604, iar pragul de semnificaţie este .00,0=α Gradul de satisfacţie cel mai ridicat este la nivelul persoanelor de conducere, iar cel mai scăzut este în rândul rezidenţilor.

Tabelul VII.9. Indicatorii gradului de satisfacţie pe categorii de personal şi pe total Categoria de personal GSM a40_1 a40_2 a40_3 a40_4 a40_5

Personal cu funcţie de conducere

3,71 (0,684)

2,31 (0,930)

3,97 (0,778)

4,07 (0,799)

4,10 (1,012)

4,10 (1,012)

Medic specialist 3,11

(0,791) 1,88

(0,965) 3,19

(1,130) 3,49

(1,036) 3,64

(0,992) 3,35

(1,052)

Medic primar 3,20

(0,737) 1,89

(0,875) 3,57

(0,974) 3,72

(0,981) 3,51

(1,051) 3,31

(1,132)

Rezident 2,88

(0,493) 1,30

(0,575) 3,42

(0,770) 3,30

(0,668) 3,55

(0,845) 2,83

(0,995)

Altă categorie 3,52

(1,074) 1,83

(0,718) 3,92

(1,379) 4,00

(1,279) 4,00

(1,270) 3,83

(1,337)

Total 3,18

(0,755) 1,83

(0,898) 3,48

(1,020) 3,63

(0,975) 3,62

(1,021) 3,34

(1,125)

Pentru motivarea personalului medical un rol important îl poate juca identificarea celor mai importanţi factori de motivare. Distribuţia răspunsurilor pentru cei şapte factori de motivare se prezintă în tabelul VII.10.

Tabelul VII.10. Distribuţia răspunsurilor privind motivarea în muncă (%)

Non

răspuns În mare măsură

Destul de mult

Moderat

În mică măsură

Deloc

1. Salarizarea 1,7 36,9 29,5 17,9 8,1 5,9

2. Condiţiile de muncă 1,2 43,0 32,2 12,8 8,4 2,5

3. Perspectiva unei cariere de succes 3,7 32,7 30,5 19,2 8,8 5,2

4. Satisfacţia de a face lucruri utile pentru comunitate, societate

2,0

45,5

31,4

17,2

3,7

0,2

5. Existenţa unei competiţii permanente în cadrul instituţiei pentru o activitate de calitate

2,5

25,3

32,2

21,6

12,5

5,9

6. Comunicarea în cadrul echipei din care fac parte

2,9

38,8

33,9

16,5

5,9

2,0

7. Libertatea de a avea iniţiative 2,2 42,5 35,1 12,8 5,4 2,0

Valorile medii calculate pentru cele şapte variabile primare la nivelul persoanelor, în număr de 384, care au răspuns la toate cele şapte întrebări se prezintă în tabelul VII.11.

135

Tabelul VII.11. Importanţa factorilor de motivare în muncă Factorul A41_1 A41_2 A41_3 A41_4 A41_5 A41_6 A41_7

Media 2,17 (1,187)

1,95 (1,064)

2,21 (1,153)

1,79 (0,886)

2,39 (1,167)

1,96 (1,000)

1,87 (0,987)

Locul ocupat 5 3 6 1 7 4 2

Rezultatele de mai sus scot în evidenţă următoarele:

• În actuala conjunctură principalul factor de stimulare în muncă este satisfacţia de a face lucruri utile pentru comunitate. Această situaţie poate fi explicată şi prin pasiunea pentru munca prestată întâlnită la majoritatea personalului medical cu studii superioare. De altfel, aproape 77% dintre medicii intervievaţi au considerat că acest factor stimulează destul de mult sau într-o mare măsură desfăşurarea unei munci de calitate.

• Un alt element important de motivare este libertatea de a avea iniţiative la locul de muncă.

• La popul opus sunt factorii care nu stimulează personalul medical pentru prestarea unei munci de calitate: lipsa unei competiţii permanente în cadrul instituţiei pentru o activitate de calitate şi perspectiva unei cariere de succes.

• Condiţiile de muncă şi comunicarea în cadrul echipei din care face parte reprezintă elemente ce motivează destul de mult o persoană din domeniul medical pentru prestarea unei munci de calitate.

Pentru o apreciere globală a măsurii în care cele şapte elemente motivează un medic în munca prestată se defineşte variabila agregată FMM. În urma prelucrării seriei de date se obţin rezultatele următoare:

• Histograma serie de date este reprezentată în graficul din figura VII.5.

Figura VII.5. Histograma seriei de date a variabilei FMM

• Nivelul mediu al variabilei egal cu valoarea 2,05 (această valoare nu diferă semnificativ de zero) ne arată că există resurse importante pentru motivarea personalului medical. Elementele de motivare sunt situate la nivelul unităţii

136

medicale sau în afara acesteia (minister, agenţii de profil, asociaţii profesionale etc.).

• Pe grupe de persoane definite în raport cu sexul persoanei, vârstă şi categorie de personal nu există diferenţe semnificative în raport cu opinia privind factorii de motivare în muncă.

Satisfacţia alegerii corecte a domeniului medical şi a locului de muncă

Distribuţia răspunsurilor la întrebările de la secţiunile 7.3 şi 7.4 referitoare la satisfacţia alegerii unei meserii din domeniul medical şi a practicării acestei meserii în unitatea medicală în care persoana îşi desfăşoară activitatea se prezintă în tabelul VII.12.

Tabelul VII.12. Distribuţia răspunsurilor la variabilele primare a42_1 şi a43_1 Non

răspuns Fără nici o îndoială, da

Probabil că da

Probabil că nu

Fără nici o îndoială, nu

De a lucra în domeniul medical

3,4 31,9 39,1 18,7 6,9

De a lucra în actualul loc de muncă

1,5 17,7 47,4 24,8 8,6

Pentru calcularea mediilor celor două variabile au fost folosite 388 de valori. Pe baza celor două serii de date s-au obţinut rezultatele de mai jos:

• Nivelul mediu al primei variabile ce măsoară gradul satisfacţiei din alegerea meseriei din domeniul medical este 2,01, iar abaterea medie pătratică este 0,901. Aproape 7% din persoanele intervievate consideră total nepotrivită decizia de a lucra în domeniul medical, iar 18,7% are mari îndoieli asupra deciziei luate de a lucra în domeniu. O pondere relativ mare consideră foarte potrivită decizia lor de a lucra în acest domeniu;

• Nivelul mediu pentru a doua variabilă ce măsoară gradul satisfacţiei de a lucra la actualul loc de muncă este de 2,26, iar abaterea medie pătratică este 0,849. Situaţia este mult mai nefavorabilă în această situaţie ţinând seama de nivelul mediu al variabilei şi de ponderea relativ mare a persoanelor care au ales ultimele două variante de răspuns. Trebuie să evidenţiem ponderea relativ mică, de numai 17,7%, a persoanelor care consideră foarte potrivită decizia de a alege actualul loc de muncă.

• Gruparea răspunsurilor personalului medical simultan după cele două variabile permite obţinerea rezultatelor din tabelul VII.13.

Tabelul VII.13. Distribuţia răspunsurilor simultan după două variabile (%) A43_1

1 2 3 4 Total

1 12,9 13,7 4,9 1,5 33,0 2 3,9 25,8 9,0 2,1 40,7 3 0,5 7,2 9,8 1,5 19,1

A42_1

4 0,0 1,5 1,8 3,9 7,2 Total 17,3 48,2 25,5 9,0 100,0

137

• Opiniile sunt diferite la cele două grupe de persoane definite în raport cu sexul persoanei în raport cu gradul de satisfacţie ţinând seama de decizia alegerii locului de muncă şi nu diferă semnificativ în raport cu decizia de a lucra în domeniul medical. Femeile sunt nemulţumite într-o măsură mai mare decât bărbaţii de alegerea locului de muncă în care lucrează în prezent. Distribuţia valorilor variabilei a43_1 la nivelul celor două sexe se prezintă în graficul din figura VII.6.

19.8

16.1

57.9

43.8

16.5

29.6

5.8

10.5

0

10

20

30

40

50

60

(%)

1 2 3 4

Barbati

Femei

Figura VII.6. Distribuţia răspunsurilor la nivelul grupelor de bărbaţi şi femei, în raport cu gradul de satisfacţie în alegerea locului de muncă

Tabelul VII.14. Gradul de satisfacţie legat de alegerea locului de muncă pe grupe de sexe Masculin Feminin Total populaţie Statistica F

2,08 (0,770)

2,34 (0,872)

2,26 (0,849)

8,06 (0,01)

• Opinia sunt diferite la nivelul grupelor de vârstă în raport cu gradul de satisfacţie datorat alegerii meseriei de a lucra în domeniul medical şi la actualul loc de muncă. În tabelul de mai jos sunt trecute valorile medii pentru cele două variabile. Rezultatele obţinute scot în evidenţă două situaţii diferite. Prima se referă la persoanele de peste 50 de ani care au afirmat în cea mai mare parte că ar alege fără nici o îndoială să lucreze în domeniul medical. De exemplu, pentru persoanele de peste 60 de ani au ales acest răspuns în proporţie de 88,9%, iar 11,1% au răspuns că au numai mici rezerve asupra deciziei luate. Majoritatea persoanelor din această tranşă de vârstă consideră total potrivită alegerea locului actual de muncă. A doua situaţie o întâlnim la persoanele tinere care îşi pun la îndoială justeţea deciziei luate de a lucra în domeniul medical. De exemplu, la nivelul persoanelor cu vârsta mai mică de 30 de ani 6,7% consideră fără nici un echivoc că decizia luată de a lucra în domeniul medical este total greşită, iar 35,6% consideră că probabil au greşit atunci când au decis să urmeze o carieră medicală. Aceeaşi situaţie nefavorabilă este şi în privinţa deciziei de alegere a locului de muncă în care

138

lucrează în prezent. 46,7% din persoanele cele mai tinere consideră că probabil nu ar mai alege actualul loc de muncă.

Tabelul VII.15. Analiza pe grupe de personal a opiniei privind gradul de satisfacţie

Total

Sub 30

31-40

41-50

51-60

Peste 60 Statistica F şi pragul de semnificaţie

A42_1 2,26 (0,849)

2,49 (0,695)

2,17 (0,798)

2,42 (0,818)

2,24 (0,972)

1,78 (1,093)

5,17 (0,00)

A43_2 2,01 (0,901)

2,36 (0,802)

2,09 (0,904)

2,00 (0,854)

1,76 (0,921)

1,11 (0,333)

2,74 (0,02)

Mobilitatea personalului medical

Trei întrebări din chestionar permit identificarea unor caracteristici legate de mobilitatea personalului din sectorul public de sănătate, dar şi intenţia unor persoane de a pleca să muncească în străinătate. Pentru ultima situaţie sunt identificate şi eventualele cauze ce determină o asemenea decizie.

La întrebarea ce se referă la anticiparea poziţiei în care se va afla persoana într-un orizont de cinci ani distribuţia răspunsurilor se prezintă în tabelul VII.16.

Tabelul VII.16. Distribuţia răspunsurilor privind locul de muncă de peste 5 ani (%) Non

răspuns 1 2 3 4 5 6

Din total 2,1 38,1 20,9 15,7 9,8 5,2 8,2 Masculin 1,7 34,7 33,1 9,9 9,9 4,1 6,6 Feminin 2,2 39,7 15,4 18,4 9,7 5,6 9,0

Distribuţiile din tabelul de mai sus permit formularea următoarelor comentarii:

• Se remarcă mobilitatea mică a personalului şi lipsa motivării date de eventuala promovare într-o altă poziţie;

• Persoanele de sex feminin sunt mai puţin optimiste într-o eventuală promovare pe un nou post în cadrul instituţiei. Astfel, în timp ce 33,1% dintre bărbaţii consideră că peste cinci ani se vor afla în aceeaşi instituţie, dar pe o altă poziţie, ponderea femeilor în această situaţie este de numai 15,4%. Mai mult, ponderea persoanelor care consideră că nu vor schimba unitatea în care lucrează în prezent este de aproape 60%.

• O pondere relativ însemnată, de aproape 10%, consideră că în perspectiva următorilor 5 ani va pleca din ţară;

• Ponderea persoanelor care se va pensiona în acest orizont de timp este de peste 5%.

• O pondere relativ mare de peste 18% dintre femei consideră că va schimba locul de muncă actual cu altul din altă instituţie. Ponderea persoanelor de sex masculin care anticipează că se va afla în această situaţie este de numai 10%.

139

Intenţia de a pleca la muncă în străinătate

Distribuţia răspunsurilor privind intenţia personalului medical de a pleca să muncească în străinătate se prezintă în tabelul VII.17.

Tabelul VII.17. Distribuţia răspunsurilor privind intenţia de a pleca în străinătate (%) Non răspuns Fără nici o

îndoială, da Probabil că da Probabil că nu Fără nici o

îndoială, nu Total 2,5 3,9 21,4 40,0 32,2

Masculin 3,1 4,7 21,7 40,3 30,2 Feminin 2,2 3,6 21,2 39,9 33,1

Pentru persoanele care au intenţia sau vor pleca sigură în străinătate pentru a lucra tot în domeniul medica se evaluează factorii ce motivează o asemenea decizie. În tabelul VII.18 se prezintă distribuţia răspunsurilor pentru cele şase elemente considerate.

Tabelul VII.18. Evaluarea factorilor ce motivează plecarea din ţară (%) Foarte

favorabile plecării

Favorabile plecării

Nu este relevant pentru plecare

Favorabile rămânerii în

ţară

Foarte favorabile

rămânerii în ţara

Veniturile din practicarea meseriei de medic

55,6

26,9

9,7 4,2 3,7

Posibilitatea de dezvoltare profesională

38,9 37,0 14,4 6,0 3,7

Posibilitatea de promovare

25,9 30,1 29,2 11,6 3,2

Climatul de la nivelul unităţii în care lucrez

19,4 22,7 33,3 15,7 8,8

Condiţiile din societatea în care lucrez

36,6 27,3 21,8 9,7 4,6

Dorinţa de a lucra în străinătate

13,9 18,5 40,7 14,4 12,5

Nivelul mediu al celor şase variabile primare folosite pentru cuantificarea factorilor ce determină o persoană de a lua decizia de a pleca la muncă în străinătate într-o unitate medicală se prezintă în tabelul VII.19 şi reprezentate grafic în figura VII.7.

Tabelul VII.19. Mediilor variabilelor ce cuantifică factorii ce determină plecare la muncă în străinătate

Veniturile din practicarea meseriei de

medic

Posibilitatea de dezvoltare profesională

Posibilitatea de promovare

Climatul de la nivelul unităţii în care lucrez

Condiţiile din societatea în care lucrez

Dorinţa de a lucra în

străinătate

1,74 (1,043)

1,99 (1,054)

2,36 (1,087)

2,72 (1,200)

2,19 (1,167)

2,93 (1,177)

În interpretarea rezultatelor din tabelul de mai sus trebuie ţinut seama că o valoare mare a mediei unei variabile arată că factorul respectiv este favorabil rămânerii în ţară. În aceste condiţii formulăm următoarele comentarii:

140

• Părăsirea locului de muncă din ţară pentru a lucra în străinătate nu este o acţiune în sine amânată de mirajul de a lucra în străinătate. De altfel, nivelul mediu al variabilei A46_6 arată că „Dorinţa de a lucra în străinătate” nu este relevantă pentru plecare. Nivelul mediu al acestei variabile egal cu 2,93 nu diferă semnificativ de 3;

• Două motive sunt esenţiale în luarea acestei decizii: veniturile ce pot fi obţinute în străinătate din practicarea meserie de medic şi posibilităţile mult mai mari ale persoanei de a se dezvolta profesional în străinătate. Pentru prima variabilă nivelul mediu de 1,74 diferă semnificativ de zero pentru un prag de semnificaţie 00,0=α (valoarea statisticii t-Student este egală cu -3,72);

• Un motiv deloc de neglijat este dat de condiţiile generale din societatea românească şi de posibilităţile de promovare într-un anumit orizont de timp;

• Un motiv mai puţin important este reprezentat de climatul de la nivelul unităţii în care lucrez persoana intervievată. Acest factor se află în zona relativ neutră.

1.74

1.99

2.36

2.72

2.19

2.93

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5

Veniturile din practicarea meseriei de medic

Posibilitatea de dezvoltare profesională

Posibilitatea de promovare

Climatul de la nivelul unităţii în care lucrez

Condiţiile din societatea în care lucrez

Dorinţa de a lucra în străinătate

Figura VII.7. Importanţa factorilor în luarea deciziei de a lucra în străinătate

Procesul de aderare la Uniunea Europeana a determinat o creştere a numărului de medici şi în general a personalului medical care a preferat să lucreze în străinătate. Unul din motivele importante este reprezentat de discrepanţa mare care există între salariile medicilor din ţară şi a celor din majoritatea ţărilor din Uniunea Europeană. De altfel, un studiu realizat de USAID29 scoate în evidenţă o serie de probleme pe care le poate avea sistemul medical din ţară în perspectiva următorilor 10-15 ani, din perspectiva lipsei unor categorii de medici. Se specifică cu totul aparte situaţia medicilor de familie. Pentru această categorie majoritatea medicilor au vârsta cuprinsă între 45 şi 55 de ani. Politica în domeniul sanitar trebuie să încurajeze creşterea numărului de medici de familie şi stimularea stabilirii medicilor de familie şi în mediul rural.

29 Summary Report of Financing and Training Needs of Small Scale Health Service Providers and Distributors in Romania, Draft Report, Banking on Health Project, June 2007

141

Formarea continuă a personalului medical

Pe baza răspunsurilor de la întrebarea 7.8 se determină ponderea persoanelor care au urmat în ultimul an un curs de formare continuă. Din totalul persoanelor se observă că o pondere relativ mare de peste 33% nu a urmat în decurs de un an un curs de formare continuă. Această situaţie scoate în evidenţă o serie de carenţe ale actualului sistem de formare continuă a personalului medical cu studii superioare.

În cele ce urmează vom pune în evidenţă anumite caracteristici ale procesului de formare continuă de la nivelul unităţilor sanitare:

• Persoanele cu vârsta mai mare de 60 de ani au beneficiat într-o mai mică măsură de cursurile de formare continuă. Peste 73% din persoanele cu vârsta între 31-40 de ani au beneficiat de aceste cursuri;

• Cursurile de formare continuă au fost repartizate relativ asemănător pe categorii de personal conform datelor din tabelul 10. Medicii specialişti în cea mai mare proporţie au beneficiat de formarea continuă;

• Evidenţiem ponderea mare, de peste 40%, a persoanelor de conducere care nu au beneficiat de cursurile de formare continuă.

2.2

64.6

33.2

Non raspuns

Da

Nu

Figura VII.8. Ponderea persoanelor care a urmat un curs de formare continuă în ultimul an

Tabelul VII.20. Analiza pe grupe de personal a opiniei privind construirea de spitale regionale Categorie de personal

Personal cu funcţii de conducere

Medic specialist

Medic primar

Rezident Altă categorie

A beneficiat de formare continuă

59,4 71,7 63,0 60,0 61,5

Nu a beneficiat de formare continuă

40,6 25,0 34,8 40,0 38,5

Rezultatele din tabelul de mai jos scot în evidenţă că formarea continuă este o preocupare exclusivă a personalului medical. Peste 70% din persoanele care au urmat cursurile de formare continuă şi-au plătit din surse proprii aceste cursuri. Contribuţia instituţiei pentru asigurarea formării continuii a personalului medical este nesemnificativă. O altă sursă este din diverse sponsorizări. Finanţările externe sunt reduse având o pondere de numai 1,5%. Această situaţie este total ineficientă pentru sistemul

142

public de sănătate într-o perspectivă medie şi lungă de timp prin scăderea competenţei personalului medica.

Tabelul VII.21. Sursele de finanţare pentru cursurile de formare (%) Non

răspuns Instituţia în totalitate

Parţial instituţia

Surse proprii

Sponsorizări Finanţare externă

Alte surse

0,8 8,4 4,9 72,2 8,7 1,5 3,4

Frecvenţa folosirii unor criterii în desemnarea persoanelor care pot participa la cursurile de formare continuă se prezintă în tabelul VII.22.

Tabelul VII.22. Ponderea folosirii unui criteriu în desemnarea persoanelor (%) Relaţia

informală cu

conducerea

Rezultate bune în

activitatea medicală

Lipsa de performanţă

Bunăvoinţa şefilor direcţi

Prin rotaţie Altele Non răspuns

9,5 12,5 0,0 23,6 7,6 34,6 12,2

Sistemul de evaluare a performanţelor individuale

Distribuţia răspunsurilor privind obiectivitatea sistemului de evaluare a performanţelor profesionale individuale se prezintă în tabelul VII.23. Nivelul mediu al variabilei definită pentru a măsura obiectivitatea sistemului de evaluare este 2,66 (abaterea medie pătratică este 1,069). Aceste rezultate scot în evidenţă o serie de carenţe majore ale actualului sistem de evaluare a performanţelor profesionale individuale.

Tabelul VII.23. Ponderea folosirii unui criteriu în desemnarea persoanelor (%) 1 2 3 4 5 Non răspuns

14,3 20,9 33,7 12,3 4,2 14,7

143

PARTEA a II-a ANALIZA ECONOMETRIC Ă A SERIILOR DE DATE

CAPITOLUL VIII MODELE CU ECUA ŢII SIMULTANE ÎN STUDIUL REFORMEI DIN SISTEMUL PUBLIC DE SĂNĂTATE

CAPITOLUL IX MODELE ECONOMETRICE CU VARIABILE CALITATIVE

CAPITOLUL X COMENTARII PRIVIND CHELTUIELILE DIN SECTORUL PUBLIC

144

CAPITOLUL VIII

MODELE CU ECUA ŢII SIMULTANE ÎN STUDIUL REFORMEI DIN SISTEMUL

PUBLIC DE SĂNĂTATE

VIII.1. INTRODUCERE

Modelul de regresie nu poate explica decât în parte dinamica unor fenomene economice funcţie de o serie de factori. Un alt instrument de analiză ce oferă o serie de avantaje în raport cu modelul de regresie este reprezentat de modelul cu ecuaţii simultane (MES). Acest instrument econometric a fost introdus în cercetarea cantitativă a fenomenelor economice de Cowles Commission de la Universitatea din Chicago la începutul anilor patruzeci din secolul trecut.

Specificarea unui model cu ecuaţii simultane necesită scrierea mai multor ecuaţii, de tip regresie sau egalitate, unite între ele prin variabile ce figurează în mai multe ecuaţii. Din acest motiv în utilizarea acestui instrument econometric următoarele aspecte sunt importante în procesul analizei:

• Stabilirea foarte clară a teoriei economice sau sociale ce va sta la baza analizei realizate. Funcţie de acest aspect se stabileşte lista de variabile şi ecuaţiile folosite pentru definirea modelului de regresie. În egală măsură sunt identificate în cadrul modelului variabilele exogene şi endogene.

• Alegerea corectă a metodelor folosite pentru estimarea parametrilor modelului cu ecuaţii simultane definit. De altfel, modelele de regresie definite în cadrul MES nu sunt independente unele de altele, fapt care se răsfrânge şi asupra calităţii estimatorilor parametrilor.

Prezentăm pentru început câteva exemple generale de MES ce pot fi folosite în studiul unor fenomene din economie. Menţionăm în această parte a lucrării că modelele cu ecuaţii simultane definite pentru analiza unor fenomene din sistemul public de sănătate au o particularitate cu totul aparte, datele folosite pentru estimarea parametrilor sunt înregistrate la nivelul unui eşantion şi nu sunt serii de date înregistrate în timp pentru diverse variabile.

Exemplul 1. Prezentăm un exemplul clasic de MES, şi anume cel definit pentru analiza cererii şi ofertei unui produs. Variabilele sunt notate astfel:

• OQ − reprezintă oferta pentru un produs;

• −CQ cererea de pe piaţă pentru acest produs;

• alţi factori care influenţează oferta sunt cuantificaţi prin variabila vectorială

1 1( ,1)M p∈X . De exemplu, includem aici preţurile altor produse de pe piaţă legate de acesta, aşteptările firmelor care realizează produsul respectiv etc.);

145

• 2 2( ,1)M p∈X variabila vectorială ce cuantifică factorii ce determină nivelul cererii. Includem aici preţul produsului, preţurile altor produse, veniturile consumatorilor etc.).

Modelul cererii şi ofertei se defineşte prin următoarele trei relaţii:

1 0 1 1 1

2 0 1 2 2

3

:

:

:

O Ct t t t

C Ot t t t

o ct t

E Q a a Q u

E Q b b Q u

E Q Q

′= + + +′= + + +

=

a X

b X [VIII.1]

unde 1 20 1 0 1, , , , ,p pa a b b R R R∈ ∈ ∈a b sunt parametrii ce vor fi estimate, iar 1 2,t tu u sunt variabile

reziduale cu proprietăţile :

2 2 2 21 2 1 2 1 1 2 2 1 20, ( ) , ( ) , ( ) ( ) 0, 1, , 1, .t t t o t c t i t jEu Eu E u E u E u X E u X i p j pσ σ= = = = = = = = [VIII.2]

În cadrul modelului definit pe baza relaţiilor [VIII.1], variabilele OtQ şi c

tQ sunt considerate endogene, în timp ce variabilele incluse în cadrul celor doi vectori 1tX şi 2tX sunt considerate exogene.

Pentru acest exemplu definim MES în formă structurală prin relaţiile [VIII.1], [VIII.2] şi ipoteza introdusă pentru partajarea variabilelor modelului în endogene şi exogene.

Pentru a defini forma redusă a MES vom exprima variabilele endogene OtQ şi

ctQ numai în funcţie de variabilele exogene 1tX şi 2 ,tX procedând astfel:

i) luând în considerare relaţiile unu şi trei din [VIII..1] obţinem prima ecuaţie a acestei forme:

1 0 1 1: Ot t tES Q c v′= + +c X [VIII.3]

ii) pentru a doua ecuaţie a formei reduse luăm în considerare ecuaţiile doi şi trei din [10.1]:

2 0 2 2: Ct t tES Q d v′= + +d X [VIII.4]

Ultimele două relaţii definesc forma redusă a MES. Pentru cele două ecuaţii, variabilele reziduale nu sunt corelate cu variabilele explicative, deoarece sunt verificate următoarele două egalităţi: 1 1cov( , ) 0t tv =X şi 2 2cov( , ) 0.t tv =X În cadrul relaţiilor [VIII.3] şi [VIII.4] s-au folosit următoarele notaţii:

0 00 0

1 1 1

1, ,

1 1 1

a bc d

a a b= = =

− − −c a şi

1

1.

1 b=

−d b [VIII.5]

Deoarece variabilele reziduale nu sunt corelate cu variabilele explicative, pentru estimarea parametrilor celor două ecuaţii ale formei reduse vom aplica metoda celor mai mici pătrate. Estimatorii în acest caz sunt nedeplasaţi şi consistenţi. Dificultatea majoră în acest caz este reprezentată de estimarea parametrilor formei structurale pe baza estimatorilor formei reduse. În acest caz sunt luate în considerare relaţiile [VIII.5]. Nu de puţine ori, estimarea parametrilor formei structurale, care poate fi interpretată din punct de vedere economic, de o asemenea manieră nu poate fi realizată.

Limitele folosirii acestui model în analiza cererii şi ofertei unui produs sunt legate, în principal, de următoarele aspecte:

146

1. Estimarea parametrilor prin metoda celor mai mici pătrate nu oferă rezultate dintre cele mai bune, deoarece estimatorii sunt deplasaţi şi neconsistenţi. Fără a insista în această parte asupra acestui aspect, menţionăm că reziduurile ecuaţiilor [VIII.1] şi [VIII.2] sunt corelate cu variabilele explicative ale modelului de regresie: 1 1cov( , ) 0t ty u ≠ şi 2 2cov( , ) 0.t ty u ≠

2. Modelele dezvoltate în teoria economică sunt, în general, modele de dezechilibru, ce au fost introduse pentru prima dată de Fair şi Jaffee (1972). În acest caz, valorile pentru cererea şi oferta unui produs (O

tQ şi ctQ ) nu sunt observabile direct, ci se observă

o valoare min( , ).O Ct t tQ Q Q= În aceste condiţii, MES în forma clasică nu mai poate fi

utilizat.

3. Actualizarea seriilor de date folosite pentru estimarea parametrilor ridică probleme dintre cele mai dificile, dacă seriile de date se referă la perioade mari de timp.

Exemplul 2. Pentru analiza comportamentului economiei României din perioada 1990-2006 se folosesc serii de date referitoare la următoarele variabile macroeconomice:

• tGDP- produsul intern brut din anul ;t

• tPC - consumul personal la nivelul anului ;t

• tI - investiţiile private in anul ;t

• tG - cheltuieli guvernamentale în anul ;t

• t t tEN EX IMP= − exportul net în anul ;t

• tT - nivelul taxelor în anul ;t

• tr - rata dobânzii în anul t şi venitul disponibil in anul t , calculat în funcţie

de variabilele iniţiale pe baza relaţiei: t t tVD GDP T= − .

Folosind teoria lui Keynes se definesc următoarele ecuaţii de comportament şi de tip egalitate:

1. Modele de regresie folosite pentru analiza comportamentului consumului personal şi al investiţiilor:

1 0 1 2 1 1

2 0 1 2 1 2

:

:t t t t

t t t t

E PC a aVD a PC

E I b bGDP b r

εε−

−

= + + += + + +

[VIII.6]

2. Relaţii ce exprimă diverse egalităţi între variabilele modelului:

3

4

:

:t t t t t

t t t

E GDP PC I G EN

E VD GDP T

= + + += −

[VIII.7]

În definirea MES se va specifica natura variabilelor utilizate, în raport cu caracterul exogen sau endogen al acestora. Pentru modelul de mai sus, cele opt variabile sunt partajate în două clase, după cum urmează:

1. Variabile endogene - tGDP, tPC , tI şi .tVD

147

2. Variabile exogene - tG , tEN , tT , 1tPC− şi 1.tr −

MES, în acest caz, este definit prin intermediul ecuaţiilor 1 4,...,E E şi a ipotezei de împărţire a celor opt variabile ale modelului în două grupe, endogene şi exogene.

Modelul mai sus, prezentat poartă numele de forma structurală a MES. În acest caz, în ecuaţiile de comportament de tip regresie o variabilă endogenă se exprimă în funcţie de variabile exogene, dar şi de alte variabile endogene.

În cazul în care fiecare variabilă endogenă se exprimă numai în funcţie de variabilele exogene ale modelului vom spune ca acesta se prezintă sub formă redusă. După cum vom vedea, trecerea de la forma redusă la cea structurală necesită respectarea unor condiţii.

VIII.2. MODEL DE ANALIZ Ă A REFORMEI DIN SISTEMUL PUBLIC DE S ĂNĂTATE

VIII.2.1. Introducere

În literatura de specialitate există o serie de aplicaţii ale modelelor cu ecuaţii simultane pentru analiza unor fenomene din domeniul social ce recurge pentru estimarea parametrilor la serii de date obţinute în urma sondajelor statistice. Menţionăm în acest sens Kaufmann [2002], Bai şi Wei [2000], Kaufmann, Kraay şi Zoido-Lobaton [1999], Andrei [2008] etc. De exemplu, în ultima lucrare citată se defineşte un model cu ecuaţii simultane pentru analiza unor fenomene de la nivelul administraţiei publice. În cadrul modelului sunt analizate patru aspecte importante ale funcţionării administraţiei publice: performanţele instituţiilor din administraţia publică centrală şi locală, corupţia, transparenţa deciziilor şi gradul de satisfacţie a angajaţilor. Sunt definite patru modele de regresie de regresie:

Performanţele instituţiei=f1(.)

Corupţia=f2(.)

Transparenţa=f3(.)

Gradul de satisfacţie a angajaţilor=f4(.)

Problema majoră în utilizarea modelelor cu ecuaţii simultane ce recurge la date obţinute la nivelul unui eşantion sunt legate de definirea listei variabilelor instrumentale ce sunt folosite în cazul în care estimarea parametrilor se realizează prin aplicarea metodei celor mai mici pătrate în două etape. În literatura de specialitate nu există o abordare convenabilă în alegerea listei de variabile instrumentale în cadrul modelelor cu ecuaţii simultane folosite pentru analiza celor patru aspecte legate de administraţia publică (Bai şi Wei [2000] şi Kaufmann, Kraay şi Zoido-Lobaton [1999]).

În cele ce urmează, pornind de la un set de ipoteze, sunt definite ecuaţiile modelului cu ecuaţii simultane folosit pentru analiza unor aspecte importante legate de derularea procesului de reformă de la nivelul sistemului public de sănătate.

VIII.2.2. Ipotezele modelului

Pentru definirea modelului cu ecuaţii simultane ce va fi folosit pentru analiza procesului de reformă din sistemul public de sănătate se va ţine seama de o serie de ipoteze de lucru, definite după cum urmează.

148

Ipoteza 1. Percepţia personalului medical cu studii superioare asupra reformei din sistemul public de sănătate este privită din perspectiva următoarelor aspecte: calitatea finanţării sistemului public de sănătate, măsurile de reformă întreprinse la nivelul instituţiilor medicale, calitatea procesului de descentralizare din sănătate, caracteristicile sistemului de achiziţii de medicamente şi calitatea sistemului de angajare şi de promovare a personalului din sistemul public de sănătate.

Ipoteza 2. Procesul de reformă din sistemul public de sănătate va determina într-un orizont mediu de timp schimbări în politica naţională din domeniul sănătăţii publice, privită din perspectiva creşterii volumului cheltuielilor publice de sănătate, a politicii programelor naţionale de sănătate desfăşurate de minister şi a creşterii transparenţei folosirii fondurilor pentru medicamente compensate şi gratuite în medicina primară.

Ipoteza 3. Procesul de reformă trebuie să sprijine luare de măsuri la nivel naţional şi local pentru ridicarea nivelului educaţiei sanitare a populaţiei pentru prevenirea îmbolnăvirii şi agravării unei boli.

Ipoteza 4. Rezultatele procesului de reformă sunt percepute şi prin reducerea nivelului corupţiei din sistemul public de sănătate.

Ipoteza 5. Procesul de reformă din sistemul public de sănătate trebuie să fie unul transparent.

Ipoteza 6. Date statistice folosite pentru estimarea parametrilor modelului sunt obţinute în urma aplicării unui chestionar statistic la nivelul unui eşantion statistic. Structura chestionarului, precum şi caracteristicile eşantionului au fost prezentate în primul capitol al acestei lucrări.

VIII.2.3. Ecuaţiile modelului

Folosind ipotezele mai sus formulate, precum şi structura chestionarului aplicat personalului medical sunt definite ecuaţiile modelului.

Ecuaţia 1 descrie calitatea procesului de reformă din sistemul public de sănătate (RSS) funcţie de diverse caracteristici ce sunt grupate după cum urmează:

• caracteristici ale funcţionării instituţiei, precum calitatea factorilor ce influenţează realizarea unui act medical de calitate (CF) şi sistemul de evaluare al instituţiei şi al angajaţilor (CSE);

• transparenţa ministerului în luarea unor decizii legate de derularea procesului de reformă (TMS);

• politica ministerului în domeniu (PDS); • educaţia sanitară a populaţiei (ESP); • caracteristici personale ale persoanei intervievate, incluzând aici genul

persoanei, vârsta şi categoria de personal. Caracteristicile personale sunt definite pe baza variabilei vectoriale VP.

În aceste condiţii se defineşte prima ecuaţie a modelului cu ecuaţii simultane după cum urmează:

11 ),,,,,( ε+= VPESPPDSTMSCSECFfRSS [VIII.8]

Variabila 1ε este necorelată cu variabilele explicative din cadrul modelului de regresie, aceasta fiind homoscedastică.

149

Funcţia 1f este o combinaţie liniară de variabile explicative. În aceste condiţii se defineşte modelul de regresie folosind pentru analiza calităţii procesului de reformă din sistemul public de sănătate după cum urmează:

iiiiii ESPaPDSaTMSaCSEaCFaaRSS 1543210 ε+++++++= VPa7 [VIII.9]

unde 7a este un vector linie cu trei elemente, iar VP este un vector coloană cu trei elemente.

Ecuaţia 2 estimează rolul jucat de diverşi factori în creşterea transparenţei deciziilor de la nivelul sistemului public de sănătate (TMS). De altfel, în derularea procesului de reformă creşterea transparenţei deciziilor joacă un rol important. Ecuaţia a doua a modelului analizează influenţa unor factori din sistemul public de sănătate asupra transparenţei deciziilor din sistem. Sunt avuţi în vedere următorii factori:

• politica ministerului în domeniu (PDS); • calitatea procesului de reformă din sistemul public de sănătate (RSS); • nivelul corupţiei din societatea românească (COR); • serie de caracteristici personale ale persoanei, precum genul persoanei, vârsta şi categoria de personal VP .

Caracteristicile celei de-a doua ecuaţii a acestui model sunt:

22 ),,,( ε+= VPCORRSSPDSfTMS [VIII.10]

Variabila 2ε este necorelată cu variabilele explicative din cadrul modelului de regresie, aceasta fiind homoscedastică.

Funcţia 2f este definită ca o combinaţie liniară de variabile explicative. Se defineşte modelul de regresie folosind pentru analiza calităţii procesului de reformă din sistemul public de sănătate pe baza relaţiei de mai jos:

iiiii CORbRSSbPDSbbTMS 243210 ε+++++= VPb [VIII.11]

unde 4b este un vector linie cu trei elemente, iar VP este un vector coloană cu trei elemente.

Ecuaţia 3 este definită pentru a estima influenţa unor factori de la nivelul sistemului public de sănătate în ridicarea nivelului de educaţie sanitară a populaţiei. În definirea acestei ecuaţii se pleacă de la faptul că optimizarea costurilor de sănătate nu este posibilă fără o participare directă din partea beneficiarului acesteia care este cetăţeanul. În aceste condiţii, pentru obţinerea de rezultate pozitive şi sustenabile este necesară dezvoltarea unor strategii naţionale pentru asigurarea educaţiei sanitare a populaţiei pentru prevenirea îmbolnăvirii şi agravării unei boli, în solicitarea unui nou control medical la finele unui tratament medical etc.

În cadrul acestei ecuaţii se analizează nivelul educaţiei sanitare a populaţiei (ESP) funcţie de diverşi factori, precum:

• factori ce ţin de comportamentul direct al pacienţilor, incluzând aici o serie de variabile, precum frecvenţa solicitării la finele unei perioade de tratament a unui nou control medical (PCS) şi măsura în care populaţia acordă suficientă importanţă sănătăţii lor (PAC);

• factori ce ţin de accesibilitatea cetăţenilor la asistenţa sanitară primară, secundară şi terţiară (ACS);

150

• factori ce ţin de deciziile ministerului privind desfăşurarea de programe pentru educarea sanitară a populaţiei: contribuţia unor instituţii, precum Ministerul Sănătăţii, Ministerul Educaţiei, unităţi medicale, mass - media, la dezvoltarea programelor de educaţie sanitară şi prevenţie a îmbolnăvirii în rândul populaţiei (DPE), utilitatea dezvoltării de programe de educaţie sanitară şi prevenţie în rândul populaţiei (UDP).

Cea de a treia ecuaţie a modelului este reprezentată astfel:

33 ),,,,( ε+= UDPDPEACSPACPCSfESP [VIII.12]

Variabila 3ε este necorelată cu variabilele explicative din cadrul modelului de

regresie, aceasta fiind homoscedastică.

Funcţia 3f este definită ca o combinaţie liniară de variabile explicative. Se

defineşte modelul de regresie folosind pentru analiza calităţii procesului de reformă din sistemul public de sănătate pe baza relaţiei de mai jos:

iiiii UDPcDPEcACScPACcPCSccESP 3543210 ε++++++= [VIII.13]

Ecuaţia 4. Corupţia şi comportamentul neacademic din sistemul public, în general, şi din sistemul public de sănătate, în particula,r au o contribuţie importantă în implementarea procesului de reformă din sistem şi în creşterea calităţii actului medical. Prin această ecuaţiei se estimează contribuţia unor factori la reducerea corupţiei (COR):

• caracteristicile procesului de reformă din sistem (RSS);

• sistemul de evaluare a calităţii serviciilor de sănătate (CSE); • transparenţa deciziilor din sistem, nivelul de accesibilitate al cetăţenilor la

asistenţa de sănătate (TMS); • schimbarea pe criterii politice a personalului de conducere (SCP); • nivelul satisfacţiei personalului medical (GSM); • caracteristici personale ale persoanei intervievate ( VP ).

Ecuaţia folosită pentru analiza corupţiei se defineşte după cum urmează.

44 ),,,,,( ε+= VPGSMSCPTMSCSERSSfCOR [VIII.14]

Variabila 4ε este necorelată cu variabilele explicative din cadrul modelului de regresie, aceasta fiind homoscedastică.

Funcţia 3f este definită ca o combinaţie liniară de variabile explicative. Se

defineşte modelul de regresie folosind pentru analiza calităţii procesului de reformă din sistemul public de sănătate pe baza relaţiei de mai jos:

iiiii GSMdSCPdTMSdCSEdRSSddCOR 46543210 ε+++++++= VPd [VIII.15]

S-a notat prin 4d un vector linie cu trei parametrii şi prin VP un vector coloană pentru cele trei variabile folosite pentru evaluarea unor caracteristici personale.

151

Tabelul VIII1.1 Descrierea sintetică a variabilelor agregate folosite pentru denumirea modelului cu ecuaţii simultane Nr. crt.

Variabila Descrierea variabilei agregate Numărul de variabile primare

1.

RSS

Este o variabilă definită pentru a măsura opinia personalului medical cu privire la calitatea procesului de reformă din sistemul public de sănătate privit din perspectiva a şase componente: finanţarea sistemului, achiziţii de medicamente, procesul de descentralizare, sistemul de angajare şi promovare a personalului medical cu studii medii şi superioare şi măsurile de reformă aplicate la nivelul unităţilor în care sunt angajaţi

6

2. CF Măsurarea calităţii factorilor ce contribuie la realizarea unui act medical de calitate la nivelul unităţilor din sistemul public de sănătate

5

3. CSE Estimează calitatea sistemului de evaluare a serviciilor de sănătate prestate beneficiarilor 3 4. TMS Este o variabilă agregată folosită pentru aprecierea transparenţei ministerului în luarea deciziilor în cadrul

procesului de reformă 2

5. PDS Variabilă agregată folosită pentru aprecierea calităţii politicii guvernamentale în domeniul sănătăţii din perspectiva volumului cheltuielilor publice de sănătate, a calităţii programelor naţionale de sănătate derulate de minister şi a transparenţei utilizării fondurilor pentru medicamentele compensate şi gratuite în medicina primară

3

6. ESP Variabilă agregată folosită pentru măsurarea nivelului educaţiei sanitare a populaţiei în prevenirea îmbolnăvirii şi agravării unei boli.

2

7. COR Variabilă agregată folosită pentru măsurarea nivelului corupţiei de la nivel naţional în opinia personalului medical cu studii superioare

5

8. ESP Variabilă primară folosită pentru a cuantifica în opinia medicilor nivelul educaţiei sanitare a populaţiei 2 9. PCS Cuantifică în ce măsură pacienţii care au urmat un tratament solicită un nou consult de specialitate 2 10. PAC Variabilă folosită pentru o evaluare globală a măsurii în care populaţia acordă suficientă importanţă propriei

sănătăţii 2

11. ACS Variabila ce cuantifică gradul de accesibilitate a cetăţeanului la asistenţă medicală primară, secundară şi terţiară

3

12. DPE Variabilă agregată folosită pentru o evaluare globală a contribuţiei unor instituţii publice la dezvoltarea unor programe de educaţie sanitară şi de prevenţie a îmbolnăvirii în rândul populaţiei

4

13. UDP Variabilă primară folosită pentru a evalua utilitatea unor programe de educaţie sanitară şi de prevenţie în rândul populaţiei

1

14. SCP Variabilă primară folosită pentru a evalua în ce măsură nivelul politic determină schimbarea personalului de conducere pe criterii politice

1

15. GSM Variabilă agregată definită pentru a evalua gradul de satisfacţie al personalului medical 5

152

VIII.3. MODEL CU ECUA ŢII SIMULTANE PENTRU ANALIZA REFORMEI DIN SISTEMUL PUBLIC DE SĂNĂTATE

VIII.3.1. Prezentare generală

În cele ce urmează se prezintă elementele necesare pentru definirea unui model cu ecuaţii simultane definit pentru cazul în care seriile de date sunt înregistrate la nivelul unui eşantion statistic:

1. Variabilele endogene, în număr de ,G sunt simbolizate prin jiY , unde

1,2,...,j G= reprezintă indicele variabilei, iar Ni ,...,1= este indicele pentru unitatea statistică.

2. Variabilele exogene, în număr de ,K sunt simbolizate prin kiX , cu 1,... .k K=

3. Variabilele reziduale sunt notate prin .,...,1, Gjji =ε În cazul în care o ecuaţie

din cadrul modelului defineşte o identitate, atunci valoarea variabilei reziduale este egală cu o constantă. De regulă, această constantă este zero.

4. Parametrii modelului sunt notaţi prin jib pentru variabilele endogene şi prin

jkc pentru variabilele exogene. S-a notat prin j indicele pentru ecuaţie şi prin

i şi k indicii pentru variabila endogenă, respectiv pentru variabila exogenă.

În aceste condiţii, MES în formă structurală se prezintă sub forma unui sistem cu G ecuaţii:

GiKiGKiGiGGiGGiGiG

iKiKiiGiGii

iKiKiiGiGii

XcXcXcYbYbYb

XcXcXcYbYbYb

XcXcXcYbYbYb

ε

εε

=+++++++

=+++++++=+++++++

......

.........................................................................................................

......

......

22112211

222221212222121

112121111212111

[VIII.15]

Variabilele reziduale sunt necorelate şi homoscedastice.

Dacă în cadrul unei ecuaţii nu apar una sau mai multe variabile endogene sau exogene, atunci parametrii corespunzători acestora sunt egali cu zero şi deci aceştia nu trebuie estimaţi.

Pentru simplificarea prezentării modelelor cu ecuaţii simultane, în cele ce urmează scriem [VIII.15] sub formă matricială. Introducem următoarele notaţii:

• Valorile variabilelor endogene înregistrate la nivelul unei unităţi statistice sunt definite prin vectorul coloană )1,(GMi ∈y ;

• Valorile variabilelor exogene înregistrate la nivelul unei unităţi statistice sunt definite prin vectorul coloană )1,(KMi ∈x ;

• Variabilele reziduale sunt reţinute în );1,(2

1

GM

Gi

i

i

i ∈

=

ε

εε

Mε

153

• Parametrii ce corespund celor două tipuri de variabile sunt introduşi prin matricele

•

11 12 1

21 22 2

1 2

( , )

G

G

G G GG

b b b

b b bM G G

b b b

= ∈

B

L

L

L LLL

L

şi

11 12 1

21 22 2

1 2

( , )

K

K

G G GK

c c c

c c cM G K

c c c

= ∈

C

L

L

L LLL

L

.

Se defineşte modelul cu ecuaţii simultane în forma structurală prin relaţia:

iii εCxBy =+ [VIII.16]

unde vectorul reziduurilor urmează o repartiţie normală ,,...,1),( GiNi =→ Ω0,ε iar

matricea Ω este definită prin:

11 12 1

21 22 2

1 2

G

G

G G GG

σ σ σσ σ σ

σ σ σ

Ω =

L

L

L L L L

L

Pentru modelul general formulăm următoarele observaţii:

1. Dacă cel puţin una dintre ecuaţiile MES are termen liber, atunci în cadrul vectorului )1,(KMi ∈x vom considera .11 =iX În aceste condiţii, pe prima coloană a matricei C

avea 1 0jc ≠ pentru ecuaţiile care au termen liber.

2. Dacă elementele fiecărei ecuaţii j se împart prin coeficientul variabilei ,jiY deci prin

termenul ,jjb vom obţine G modele de regresie. Fiecare model de regresie va explica

comportamentul unei variabile endogene în funcţie de celelalte variabile endogene şi de variabilele exogene MES. Dacă notăm prin ],...,,,...,,...,[ 111,1 KiiGiijijij XXYYYY +−=′V

variabilele din ecuaţia j care explică comportamentul variabilei endogene ,jiY atunci

MES se scrie sub forma echivalentă

.,...,1, GjuY jijjiji =+= aV [VIII.17]

Vectorul parametrilor ecuaţiei ( )ja este de dimensiune ( 1,1).K G+ − Variabilele

reziduale satisfac condiţiile următoare:

GmjuuNu jmmijijji ,...,1,,),cov(),,0( 2 ==→ σσ pentru orice .,...,1 Ni =

Aplicarea directă a metodei celor mai mici pătrate pentru estimarea parametrilor fiecărei ecuaţii de comportament din [VIII.17] nu duce la rezultate dintre cele mai bune. În aceste condiţii, estimatorii sunt deplasaţi şi neconsistenţi. Aceasta deoarece variabilele endogene care apar în cadrul vectorului jiV ′ sunt corelate cu variabila reziduală a fiecărei

ecuaţii.

3. Dacă în cadrul unei ecuaţii nu apar una sau mai multe variabile endogene sau exogene, atunci parametrii corespunzători acestora sunt egali cu zero, deci aceştia nu trebuie estimaţi.

154

În cadrul aplicaţiei realizate trebuie rezolvate următoarele probleme:

• Identificarea variabilelor exogene şi endogene din cadrul modelului. În acest sens vom avea în vedere lista variabilelor cea a fost folosită pentru definirea celor patru modele de regresie [VIII.9], [VIII.11], [VIII.13] şi [VIII.15], precum şi analiza de cauzalitate.

• Identificarea celei mai potrivite metode pentru estimarea parametrilor modelului cu ecuaţii simultane.

VIII.3.2. Forma redusă a MES - caz particular

Prezentăm în cele ce urmează un exemplu introductiv de MES prin care vom lămuri următoarele aspecte:

1. Care sunt consecinţele econometrice ale trecerii de la forma structurală la forma redusă.

2. Care sunt rezultatele aplicării metodei celor mai mici pătrate în estimarea parametrilor.

Se consideră modelul lui Keynes în forma simplificată, definit pe baza următoarelor elemente:

1. Trei ecuaţii, două de comportament şi una de tip egalitate:

ttt YaaCE 1101 : ε++= , [VIII.18]

ce defineşte comportamentul consumului în funcţie de venit.

ttt YbbIE 21102 : ε++= − , [VIII.19]

ce defineşte comportamentul investiţiilor în funcţie de venitul realizat în anul anterior.

ttt ICYE +=:3 , [VIII.20]

care stabileşte relaţia contabilă dintre cele trei variabile.

În cadrul relaţiilor de mai sus s-au folosit notaţiile: =tC consumul total pentru

anul ,t =tI investiţii totale pentru anul t şi =tY venitul total pentru anul t.

2. Ipoteze formulate asupra variabilelor 1tε şi 2tε :

Mediile sunt zero pentru orice indice t, deci 1 20, 0.t tE Eε ε= =

Varianţele sunt constante în timp 2 21 1 2 2var( ) ,var( ) .t tε σ ε σ= =

Variabilele sunt necorelate: 1 2cov( , ) 0, .i j i jε ε = ∀ ≠

3. MES are trei variabile endogene ( ttt YIC ,, ) şi o variabilă exogenă ( 1−tY ).

Acest MES, care este specificat de economist şi care traduce direct relaţiile între variabile, se numeşte forma structurală a MES. Acest model cuprinde două ecuaţii de tip regresie ([VIII.18], [VIII.19]) şi una de tip identitate ([VIII.20]). În consecinţă, la nivelul ecuaţiei trei nu este nici un coeficient de estimat. Remarcăm, spre exemplu, că în primul model de regresie se explicitează comportamentul consumului, în funcţie de o altă variabilă endogenă, care este consumul. În aceste condiţii, variabila explicativă nu mai

155

este independentă de variabila reziduală ceea ce implică rezultate mediocre în estimarea parametrilor, dacă se recurge la metoda celor mai mici pătrate. Acelaşi comentariu este valabil şi în cazul celei de a doua ecuaţii de comportament.

Prezentăm în cele ce urmează procedeul de trecere de la forma redusă a MES, ceea ce implică exprimarea celor trei variabile endogene ),,( ttt YIC numai în funcţie de variabila exogenă ).( 1−tY

Pentru a determina modelul de regresie al consumului în funcţie de variabila 1−tY , procedăm astfel: i) se substituie expresia venitului din ecuaţia trei în ecuaţia unu şi se obţine ;)( 110,110 εε +++=+++= tttttt IaCaaICaaC ii) se înlocuieşte expresia lui tI din

ecuaţia doi; iii) se obţine apoi prima ecuaţie a formei reduse a MES:

1

1211

1

11

1

010

111 a

aY

a

ba

a

baaC tt

tt −+

+−

+−+

= −εε

[VIII.21]

Pentru a determina modelul de regresie care explică nivelul veniturilor în funcţie de variabila 1−tY se înlocuiesc expresiile ce definesc investiţiile şi consumul în funcţie de

1−tY în ecuaţia trei a formei structurale a MES, obţinând:

1

121

1

1

1

00

111 aY

a

b

a

baY tt

tt −+

+−

+−+

= −εε

[VIII.22]

Forma redusă a MES este definită prin relaţiile [VIII.21], [VIII.22] şi ecuaţia ([VIII.20]) Acesta se prezintă astfel:

ttt YAACES 11101 : η++= −

ttt YBBYES 21102 : η++= −

ttt YbbIES 21103 : ε++= − [VIII.23]

unde parametrii 0 1 0, ,A A B şi 1B ai formei reduse sunt funcţie de parametrii formei structurale. Variabilele reziduale din forma redusă sunt funcţie de variabilele reziduale din forma structurală:

1

1211 1 a

a ttt −

+=

εεη şi .1 1

122 a

ttt −

+=

εεη [VIII.24]

Pornind de la ultimele două relaţii prezentăm următoarele proprietăţi ale FRMES:

1. variabilelor reziduale ce definesc FRMES sunt de medie zero.

2. varianţele celor trei variabile sunt:

,)1(

)()var(

21

21

22

21

1a

at −

+=

σση2

1

21

22

21

1)1(

)()var(

a

at −

+=

σση şi 22 2var( ) .tε σ= [VIII.25]

3. .01

)(1

21

1 ≠−

=a

YE tt

σε [VIII.26]

Din acest motiv, rezultă că în ecuaţia 1E variabila explicativă nu este independentă de seria reziduurilor. În consecinţă, nu este respectată una din ipotezele ce stau la baza aplicării metodei celor mai mici pătrate în estimarea parametrilor. Estimatorii obţinuţi în acest caz sunt nedeplasaţi şi nu sunt convergenţi.

156

4. 2 21 1 2

1 2 21

cov( , )(1 )t t

a

a

σ ση η +=−

[VIII.27]

5. 1 1cov( , ) 0t tY η− = şi 1 2cov( , ) 0t tY η− = , [VIII.28]

Relaţia [VIII.28] recomandă aplicarea metodei celor mai mici pătrate în estimarea parametrilor formei reduse.

Este de notat că forma redusă permite măsurarea efectul total, direct şi indirect, al modificării variabilei exogene 1−tY asupra variabilelor endogene din cadrul modelului.

Spre exemplu, urmărind relaţiile formei structurale, din care rezultă ordinea de determinare a variabilelor în funcţie de variabila endogenă 1,tY− obţinem relaţia cauzală dintre variabilele modelului .1 tttt CYIY →→→−

Din prezentarea exemplului de mai sus subliniem următoarele concluzii:

1. Numărul ecuaţiilor din forma structurală a MES este egal cu numărul de variabile endogene din cadrul acestuia.

2. Pentru a asigura trecerea de la forma redusă la forma structurală, ai căror parametrii sunt interpretaţi economic, trebuie respectate anumite ipoteze de lucru.

3. Aplicarea metodei celor mai mici pătrate pentru estimarea parametrilor ecuaţie cu ecuaţie din forma structurală nu oferă rezultate performante din punct de vedere econometric.

4. Pentru scrierea formei structurale a unui MES se va avea în vedere o teorie economică ce stă la baza fenomenului economic analizat.

VIII.4. CONDI ŢII PENTRU IDENTIFICARE

VIII.4.1. Restricţiile asupra coeficienţilor

La nivelul unui MES există o serie de restricţii asupra parametrilor. Astfel, considerăm că există o restricţie asupra unui coeficient a formei structurale, dacă acesta este egal cu o valoarea determinată sau alături de alţi parametrii satisfac o anumită egalitate. Distingem două tipuri de restricţii.

1. Restricţii de excludere. O variabilă endogenă sau exogenă nu apare într-o ecuaţie structurală, caz în care coeficientul acesteia este nul. De exemplu, în modelul lui Keynes, variabila tI nu apare în ecuaţia [VIII.18], deci coeficientul

ei este nul. În aceste condiţii, în matricea B, elementul primei linii şi a celei de a doua coloană este egal cu 0.

2. Restricţii lineare. Unele specificări ale modelului impun ca variabilele să fie influenţate de un coeficient identic, fiind vorba de restricţii a priori asupra parametrilor modelului.

VIII.4.2. Condiţii de ordin pentru identificare

Condiţiile identificării se determină ecuaţie de ecuaţie. Putem distinge trei cazuri de identificări:

157

1. Modelul este sub-identificat dacă o ecuaţie a modelului este sub-identificabilă. În această variantă sunt mai puţine ecuaţii decât parametrii de estimat în forma structurală, sistemul fiind imposibil de rezolvat.

2. Modelul este exact identificat dacă toate ecuaţiile sunt exact identificabile. 3. Modelul este supra-identificat dacă ecuaţiile modelului sunt fie exact

identificabile, fie supra-identificabile.

Dacă modelul este sub-identificat, nu există nici o posibilitate de estimare a parametrilor modelului, caz în care trebuie respecificat.

Condiţiile identificării pot crea obiectul unei prezentări complexe, ne limităm aici a prezenta regulile simple, care sunt aplicate în practică. Folosim următoarele notaţii:

• G − numărul de variabile endogene din cadrul modelului (sau, de asemenea, numărul de ecuaţii ale modelului);

• K − numărul de variabile exogene ale modelului;

• G′ − numărul de variabile endogene ce figurează într-o ecuaţie;

• K ′ − numărul variabilelor exogene ce figurează într-o ecuaţie.

Considerăm pentru început cazul în care la nivelul MES există numai restricţii de excluziune. Condiţiile necesare de identificabilitate sunt următoarele:

1. Dacă 1 ,G G G K K′ ′− > − + − atunci ecuaţia este sub-identificată.

2. Dacă 1 ,G G G K K′ ′− = − + − atunci ecuaţia este just identificată.

3. Dacă 1 ,G G G K K′ ′− < − + − atunci ecuaţia este supra-identificată.

Pentru ca o ecuaţie a SEM să nu fie sub-identificată, trebuie ca numărul variabilelor excluse din ecuaţie să fie cel puţin egal cu numărul de ecuaţii ale modelului minus unu.

Prezentăm în cele ce urmează condiţiile de identificare pentru cazul general în care există atât restricţii de excluziune, cât şi restricţii de tip egalitate. Notăm prin r numărul restricţiilor liniare, altele decât excluderea, la care sunt supuşi parametrii unei ecuaţii (egalitatea a doi coeficienţi, de exemplu):

1. Dacă 1 ,G G G K K r′ ′− > − + − + atunci ecuaţia este sub-identificată.

2. Dacă 1 ,G G G K K r′ ′− = − + − + atunci ecuaţia este just identificată.

3. Dacă 1 ,G G G K K r′ ′− < − + − + atunci ecuaţia este supra-identificată.

Aceste condiţii sunt necesare şi se numesc condiţii de ordin.

S-a convenit să se verifice condiţiile suficiente, calificate drept condiţii de rang, care în practică devin dificile, uneori par imposibile de a le aplica. Aceste condiţii vor fi prezentate pe un exemplu.

VIII.5. MES PENTRU ANALIZA PROCESULUI DE REFORM Ă

Prezentăm în cele ce urmează un model cu ecuaţii simultane dezvoltat pentru o analiză din domeniul sănătăţii publice. Ecuaţiile definite în cadrul modelului pun în discuţie o serie de aspecte importante de la nivelul sistemului public de sănătate:

158

• calitatea procesului de reformă din sistem şi implicaţiile acestuia asupra calităţii serviciilor medicale oferite cetăţenilor;

• caracteristicile politicii guvernului în domeniul sănătăţii şi implicaţiile acesteia asupra dezvoltării pe termen mediu şi lung a sistemului;

• nivelul educaţiei sanitare a populaţiei în prevenirea îmbolnăvirilor şi agravării unei boli;

• dimensiunea comportamentului neacademic la nivelul sistemului public de sănătate şi implicaţiile acestuia asupra derulării procesului de reformă şi a calităţii serviciilor medicale oferite cetăţenilor.

Pentru estimarea parametrilor modelului sunt folosite serii de date obţinute la nivelul unui eşantion statistic. Caracteristicile acestuia sunt prezentate în cele ce urmează. Pentru estimarea parametrilor sunt luate în considerare chestionarele statistice care au rubricile completate la întrebările folosite pentru definirea variabilelor din cadrul modelului.

VIII..5.1. Serii de date folosite

Luând în considerare o serie de elemente, pentru culegerea datelor s-a recurs la un plan de sondaj în două trepte. Prima treaptă a fost reprezentată de unităţile sanitare la nivelul Municipiului Bucureşti (spitale, centre de sănătate, policlinici) care au fost asimilate unităţilor primare de eşantionare. A doua treaptă a reprezentat-o selecţia medicilor în cadrul fiecărei unităţi primare de eşantionare.

Volumul eşantionului reprezentativ la nivelul Municipiului Bucureşti a fost de 407 de persoane, iar rezultatele sondajului sunt garantate cu o probabilitate de 95% şi o eroare de reprezentativitate de ±5%.

Eşantionul a fost repartizat pe cele trei categorii de personal astfel: medici de familie – 75, medici din spitale – 279 şi medici în policlinici – 53.

Perioada de înregistrare a informaţiilor la nivelul eşantionului a fost de circa 2 săptămâni, aceste fiind în luna iunie a anului 2007. S-a asigurat astfel comparabilitatea răspunsurilor la nivelul persoanelor incluse în eşantion, în sensul că în această perioadă nu au fost luate decizii majore la nivelul ministerului care să schimbe opinia respondenţilor, iar majoritatea persoanelor erau prezente la locul de muncă.

În cadrul cercetării s-a proiectat un chestionar ce a fost structurat pe opt teme conform prezentării din tabelul 1. Pentru fiecare temă de analiză se specifică în tabelul de mai jos numărul de variabile primare. Pe baza celor 52 de întrebări din chestionar, din care 49 au fost închise, au fost definite 177 de întrebări primare. Folosind caracteristicile primare au fost definite o serie de caracteristici agregate ce vor fi folosite în cadrul modelului cu ecuaţii simultane.

Tabelul VIII.1. Variabile primare şi agregate pe teme Nr. crt.

Tema de analiză

Numărul variabilelor primare

Numărul de variabile agregate

1. Aspecte generale privind procesul de reformă a sistemului public de sănătate

41 14

2. Politica ministerului în acest domeniu 18 5 3. Educaţia sanitară a populaţiei 18 4 4. Analiza comportamentului neacademic 24 7 5. Capacitatea de cercetare a sistemului

public de sănătate 24 2

159

6. Caracteristici ale activităţilor curente 6 2 7. Aspecte personale 32 1 8. Date generale 14 - 9. Total 177 35

Pentru definirea întrebărilor din cadrul chestionarului au fost luate în considerare

o serie de aspecte, precum: măsurile de reformă întreprinse de minister în domeniul reformei medicale; modelele aplicate pe plan european în domeniul analizei performanţelor sistemelor publice de sănătate; participarea specialiştilor din cadrul instituţiilor partenere în cadrul acestui proiect; aplicarea chestionarului elaborat într-o primă formă la nivelul unei faze pilot; definirea răspunsurilor pentru întrebările deschise pe baza unor scale de măsură corect specificate. În cele ce urmează sunt definite caracteristicile unor scale de măsură ce au fost folosite pentru redactarea chestionarului.

VIII.5.2. Variabilele şi ecuaţiile modelului

În tabelul VIII.1 sunt prezentate variabilele folosite pentru definirea modelului cu ecuaţii simultane. Luând în considerare maniera de definire a fiecărei variabile şi seriile de date disponibile se definesc ecuaţiile modelului cu ecuaţii simultane pe baza elementelor de mai jos:

1. Ecuaţiile modelului de regresie sunt definite pe baza următoarelor patru relaţii:

(1) Ecuaţia pentru analiza influenţei unor factori asupra desfăşurării procesului de reformă din sistemul public de sănătate

11 ),,,,,( ε+= VPESPPDSTMSCSECFfRSS [VIII.29]

(2) Ecuaţia de analiză a transparenţei deciziilor de la nivelul sistemului

22 ),,,( ε+= VPCORRSSPDSfTMS [VIII.30]

(3) Ecuaţia definită pentru analiza pe factori de influenţă a nivelului educaţiei sanitare a populaţiei

33 ),,,,( ε+= UDPDPEACSPACPCSfESP [VIII.31]

(4) Ecuaţia de analiză a nivelului corupţiei

44 ),,,,,( ε+= VPGSMSCPTMSCSERSSfCOR [VIII.32]

Cele patru ecuaţii pot fi scrise sub forma echivalentă:

iiii

iiiii

PERcANIcGENc

ESPcPDScTMScCSEcCFccRSS

1)9()8()7(

)6()5()4()3()2()1(

ε+++++++++=

[VIII.33]

iiii

iiii

PERCANIcGENc

CORcRSScPDSccTMS

2)16()15()14(

)13()12()11()1(

ε+++++++=

[VIII.34]

i

iiii

UDPc

DPEcACScPACcPCSccESP

3)22(

)21()20()19()18()17(

ε++++++=

[VIII.35]

iiii

iiii

PERcANIcGENcGSMc

SCPcTMScCSEcRSSccCOR

4)31()30()29()28(

)27()26()25()24()23(

ε+++++++++=

[VIII.36]

160

În cadrul modelului de mai sus s-a notat prin GEN variabila pentru genul persoanei, ANI pentru vârsta în ani împliniţi şi PER categoria de personal. Toate celelalte notaţii de variabile sunt prezentate în tabelul VIII.1.

2. Cele trei variabile satisfac ipotezele formulate pentru definirea formei structurale a MES.

3. Variabilele modelului cu ecuaţii simultane sunt împărţite în următoarele două grupe, în endogene şi exogene, conform tabelului VIII.2.

Tabelul VIII.2: Variabilele endogene şi exogene ale modelului cu ecuaţii simultane Variabile endogene Variabile exogene

RSS, TMS, ESP, COR CF, CSE, PDS, GEN, ANI, PER, PCS, PAC, ACS, DPE, UDP, SCP, GSM, CSE

VIII.5.3. Testul Hausman

În situaţia în care pentru estimarea parametrilor se recurge la metoda celor mai mici pătrate în două stadii un rol cu totul aparte îl joacă definirea listei de variabile instrumentale. În aceste condiţii analiza exogenităţii variabilelor modelului reprezintă o etapă importantă. Un instrument important în acest demers îl reprezintă aplicarea testului Hausman30. Prin acest test se urmăreşte verificarea eficienţei şi consistenţei estimatorilor în două ipostaze.

Prima este pentru cazul în care lista de variabile instrumentale este corect

specificată. Estimatorul parametrul β obţinut pentru prin OLS, notat prin ,ˆ0β este eficient

şi consistent. În acest caz variabilele explicative ale modelului de regresie uXβy += nu sunt corelate cu variabilele reziduale. În această situaţie vom avea că:

0Xu, =)cov(:0H [VIII.37]

În al doilea caz, lista variabilelor instrumentale nu este corect specificată.

Estimatorul parametrul β obţinut pentru prin OLS, notat prin ,ˆ1β este eficient şi

inconsistent. Variabilele reziduale sunt corelate cu una sau mai multe variabile explicative, deci:

0Xu, ≠)cov(:1H [VIII.38]

Aplicarea testului Hausman are la bază calcularea diferenţei dintre cei doi estimatori definiţi sub cele două ipoteze:

01ˆˆˆ ββd −= [VIII.39]

Statistica testului Hausman este definită pe baza relaţiei de mai jos:

)(ˆ))ˆvar()ˆ(var(ˆ 2101 rH χ→−′= − dββd [VIII.40]

unde r reprezintă numărul de variabile endogene din lista variabilelor explicative, deci a variabilelor riX i ,...,1, = pentru care .0),cov( ≠iXu

30 Pentru o prezentare mai detaliata a acestui test se recomanda: Hausman, J., Specific Tests in Econometrics, Econometrica, 46, 1978.

161

Dacă valoarea statisticii este mai mare decât o valoare tabelată, atunci se respinge ipoteza nulă, considerând în acest caz că al doilea estimator dă rezultate mult mai potrivite.

VIII.6. ESTIMAREA PARAMETRILOR

Prezentăm în cele ce urmează estimarea parametrilor modelului cu ecuaţii simultane mai sus definit prin proceduri implementate în EViews. Aplicând testul Hausman se compară rezultatele obţinute pentru modelului cu ecuaţii simultane pentru cazurile în care parametrii sunt estimaţi prin metoda celor mai mici pătrate (OLS) şi prin metoda celor mai mici pătrate în două stadii (TSLS). Prezentăm în cele ce urmează două metode folosite pentru estimarea parametrilor. Pentru aplicarea acestui test se procedează după cum urmează:

(1) Se estimează parametrii fiecărei ecuaţii prin OLS şi se reţin valorile pentru

estimatorii 0β şi ).ˆvar( 0β

(2) Se estimează parametrii fiecărei ecuaţii prin TSLS şi se reţin valorile pentru

estimatorii 1β şi ).ˆvar( 1β Trebuie menţionat ca în acest caz pot fi folosite variabile instrumentale diferite.

(3) Se testează dacă între cele două rezultate există diferenţe semnificative prin aplicarea statisticii testului Hausman definită prin relaţia [VIII.40].

VIII.6.1 Prezentare generală

Pentru estimarea parametrilor celor patru ecuaţii ale MES prin metoda celor mai mici pătrate (OLS) şi a metodei celor mai mici pătrate în două stadii (TSLS) în EViews se procedează astfel:

• Se estimează parametrilor prin metoda celor mai mici pătrate prin scrierea comenzii:

EQUATION EQ1.LS NUME VARIABILĂ DEPENDENTĂ C LISTĂ VARIABILE EXPLICATIVE

• Se estimează parametrilor prin metoda celor mai mici pătrate în două stadii prin scrierea comenzii de mai jos într-un program EViews:

EQUATION EQ1T.TSLS NUME VARIABILĂ DEPENDENTĂ C LISTĂ VARIABILE EXPLICATIVE @ LISTĂ VARIABILE INSTRUMENTALE

În cadrul celor două linii de program s-au folosit următoarele comenzi:

1. EQUATION EQ1 este comanda prin care rezultatele obţinute în urma estimării modelului de regresie prin metoda celor mai mici pătrate sunt reţinute în fişierul cu numele EQ1.

2. EQUATION EQ1T este comanda prin care rezultatele obţinute în urma estimării modelului de regresie prin metoda celor mai mici pătrate în două stadii sunt reţinute în fişierul cu numele EQ1T

3. VARIABILA DEPENDENTĂ este pentru fiecare caz în parte una din variabilele RSS, TMS, ESP sau COR.

162

4. C semnalează că modelul de regresie este unul cu termen liber. Dacă acest termen nu apare în cadrul comenzii, atunci modelul de regresie este unul fără termen liber.

5. @ LISTĂ VARIABILE INSTRUMENTALE cuprinde variabilele instrumentale folosite pentru estimarea parametrilor. Acestea sunt din lista CF, CSE, PDS, GEN, ANI, PER, PCS, PAC, ACS, DPE, UDP, SCP, GSM sau CSE.

VIII..6.2. Ecuaţia pentru RSS

Orice proces de reformă este unul complex şi de durată. În derularea acestuia sunt o serie de factori ce acţionează pentru derularea în bune condiţii a acestuia, dar şi o serie de alţi factori care reduce eficienţa măsurilor de reformă. Pentru analiza unor caracteristici ale procesului de reformă se propune în cele ce urmează un model de regresie fără termen liber, cu opt variabile explicative. Estimarea parametrilor se realizează prin metoda celor mai mici pătrate, situaţie în care se consideră că toate variabilele explicative sunt de natură exogenă, precum şi prin metoda celor mai mici pătrate în două stadii, situaţie în care o serie de variabile explicative sunt susceptibile de a fi de natură endogenă. Pentru a compara dacă între cele două rezultate sunt diferenţe semnificative se recurge la testul Hausman.

iiii

iiiii

PERcANIcGENc

ESPcPDScTMScCSEcCFcRSS

1)8()7()6(

)5()4()3()2()1(

ε++++++++=

[VIII.41]

Prezentăm pentru început în tabelul de mai jos rezultatele obţinute în urma aplicării metodei celor mai mici pătrate parametrilor modelului de regresie mai sus definit.

Tabelul VIII.3. Caracteristicile modelului de regresie [VIII.40] Variabila dependentă: RSS Variabile explicative Coeficient Abatere medie

pătratică Statistica t-student şi

pragul de semnificaţie CF 0,309 0,035 8.784 (0,000)

CSE 0,017 0,042 0,406 (0,635) TMS 0,041 0,040 1,010 (0,313) PDS 0,393 0,058 6,746 (0,000) ESP 0,141 0,035 4,024 (0,000) GEN - 0,027 0,050 0,539 (0,590) ANI 0,047 0,023 2.074 (0,039) PER - 0,042 0,026 1.649 (0,100)

Rezultatele din tabelul de mai sus scot în evidenţă trei categorii de variabile explicative incluse în cadrul modelului:

(1) Prima este reprezentată de variabile ce explică cu siguranţă calitatea procesului de reformă din sistemul public de sănătate. Includem aici calitatea factorilor ce concură la realizarea actului medical – CF, calitatea politicii guvernamentale în domeniul sănătăţii – PDS, calitatea sistemului de evaluare a serviciilor oferite de sistem – ESP şi vârsta persoanei intervievate – ANI.

163

(2) A doua categorie include o serie de variabile ce sunt susceptibile de a explica RSS. Aici includem transparenţa deciziilor din sistem – TMS şi categoria de personal - PER.

(3) A treia categorie este reprezentată de variabile ce nu pot explica în această structură a modelului evoluţia lui RSS. Includem aici genul persoanei intervievate – GEN şi calitatea sistemului de evaluare a serviciilor de sănătate prestate beneficiarilor – CSE.

Rezultatele obţinute în urma aplicării celor două metode pentru situaţia în care RSS este explicată în funcţie de variabilele explicative CF, PDS, FSP, ANI şi TMS sunt prezentate în tabelul VIII.4.

Tabelul VIII.4. Modelul de regresie al RSS in funcţie de CF, PDS, ESP, GEN şi ANI Variabila dependentă: RSS Caracteristici ale modelului

Sursa Regresori Reziduale Total

Suma pătratelor

1897,9 117,7 2015,6

Grade libertate

5 402 407

Număr observaţii 407 F 1296,9 Prob>F 0,000

Variabile explicative Coeficient Abatere medie

pătratică

Statistica t-student şi pragul de semnificaţie

CF 0,336 0,029 11,490 (0,000) PDS 0,407 0,058 7,051 (0,000) ESP 0,170 0,033 5,208 (0,000) ANI 0,055 0,022 2,470 (0,014) TMS 0,045 0,040 1,112 (0,260)

In urma aplicării metodei celor mai mici pătrate în două stadii pentru estimarea parametrilor modelului de regresie se obţin rezultatele de mai jos.

Tabelul VIII.5 Modelul de regresie al RSS in funcţie de CF, PDS, ESP, GEN şi ANI Variabila dependentă: RSS Caracteristici ale modelului

Sursa Regresori Reziduale Total

Suma pătratelor

1871,4 134,3 2005,7

Grade libertate

5 402 407

Număr observaţii 407 F 11120,5 Prob>F 0,000

Variabile explicative Coeficient Abatere medie

pătratică

Statistica t-student şi pragul de semnificaţie

CF 0,463 0,136 3,408 (0,001) PDS 0,549 0,299 1,836 (0,067) ESP 0,178 0,070 2,536 (0,012) ANI -0,094 0,128 -0,736 (0,462) TMS -0,058 0,102 -0,572 (0,568)

Lista variabile instrumentale CF, CSE, PDS, ANI, PER, PCS, PAC, ACS, DPE, UDP, SCP, GSM, CSE, COR, FLC, RCO, GSM, FMM

Pentru a stabili dacă între cele două rezultate obţinute există diferenţe semnificative se calculează statistica testului Hausman pe baza relaţiei de calcul [VIII.41]. Calculele intermediare sunt prezentate în tabelul VIII.6.

164

Tabelul VIII.6. Testul Hausman Coeficienţi Variabile explicative OLSβ TSLSβ

OLSTSLSd ββ ˆˆˆ −=

)ˆvar()ˆvar( OLSTSLS ββ −

CF 0,336 0,463 -0,127 -0,107 PDS 0,407 0,549 -0,142 -0,241 ESP 0,170 0,178 -0,008 -0,037 ANI 0,055 -0,094 0,149 -0,106 TMS 0,045 -0,058 0,103 -0,062

Valoarea statisticii Hausman egală cu 25,8 arată că între cele două categorii de estimatori există diferenţe semnificative.

VIII.6.3. Ecuaţia pentru TMS

Asigurarea transparenţei deciziilor în derularea procesului de reformă din orice domeniu de activitate reprezintă un factor important pentru reuşita acestuia. Pentru analiza transparenţei în luarea deciziilor sunt avuţi în vedere o serie de factori ce ţin de caracteristicile procesului de reformă, de calitatea politicii guvernamentale în domeniul sănătăţii, de nivelul corupţiei şi a comportamentului neacademic din sistem, precum şi de o serie de caracteristici personale ce sunt legate în principal de vârstă, categoria de personal etc. Prezentăm în tabelul de mai jos rezultatele obţinute în urma aplicării metodei celor mai mici pătrate parametrilor modelului folosit pentru analiza variabilei TMS. Pentru analiza comportamentului acestei variabile se recurge la un model de regresie fără termen liber:

iiii

iiii

PERCANIcGENc

CORcRSScPDScTMS

2)6()5()4(

)3()2()1(

ε++++++=

[VIII.42]

Tabelul VIII.7. Caracteristicile modelului de regresie [VIII.42] Variabila dependentă: TMS Variabile explicative Coeficient Abatere medie

pătratică Statistica t-student şi

pragul de semnificaţie PDS 0,758 0,067 11,359 (0,000) RSS 0,131 0,053 2,468 (0,014) COR 0,045 0,032 1,412 (0,159) GEN 0,043 0,066 0,645 (0,520) ANI 0,018 0,028 0,623 (0,533) PER 0,013 0,033 0,396 (0,692)

Rezultatele din tabelul de mai sus scot în evidenţă trei categorii de variabile explicative incluse în cadrul modelului:

(1) Prima este reprezentată de variabile ce explică cu siguranţă transparenţa deciziilor din sistemul public de sănătate. Includem aici calitatea politicii guvernamentale în domeniul sănătăţii – PDS şi calitatea procesului de reformă din sistemul public de sănătate – RSS.

(2) A doua categorie include o variabilă COR – nivelul corupţiei din sistem, ce este susceptibilă de a fi inclusă în model într-o mare măsură.

(3) În a treia categorie sunt incluse o serie de variabile ce nu explică transparenţa deciziilor din sistem. Din această categorie fac parte caracteristicile personale ale

165

personalului medical ce a fost inclus în eşantion: genul persoanei intervievate – GEN, vârsta în ani împliniţi – ANI şi categoria de personal - PER.

Al doilea model de regresie este definit numai pe baza variabilelor explicative din prima şi a doua categorie mai sus definite. În tabelul de mai jos sunt prezentate caracteristicile acestui model pentru cazul în care estimarea parametrilor se realizează prin metoda celor mai mici pătrate.

Tabelul VIII.8. Modelul de regresie al TMS in funcţie de PDS, RSS şi COR Variabila dependentă: TMS Caracteristici ale modelului

Sursa Regresori Reziduale Total

Suma pătratelor

1131,4 270,2 1401,6

Grade libertate

3 404 407

Număr observaţii 407 F 563.86 Prob>F 0,000

Variabile explicative Coeficient Abatere medie

pătratică

Statistica t-student şi pragul de semnificaţie

PDS 0,764 0,066 11,562 (0,002) RSS 0,160 0,047 3,395 (0,001) COR 0,068 0,024 2,896 (0,004)

In urma aplicării metodei celor mai mici pătrate în două stadii pentru estimarea

parametrilor modelului de regresie se obţin rezultatele de mai jos.

Tabelul VIII.9. Modelul de regresie al TMS în funcţie de PDS, RSS şi COR Variabila dependentă: TMS Caracteristici ale modelului

Sursa Regresori Reziduale Total

Suma pătratelor

1131,4 270,2 1401,6

Grade libertate

3 404 407

Număr observaţii 407 F 563.86 Prob>F 0,000

Variabile explicative Coeficient Abatere medie

pătratică

Statistica t-student şi pragul de semnificaţie

PDS 1,672 0,537 3,111 (0,0020) RSS -0,372 0,383 -0,971 (0,332) COR 0,024 0,072 0,332 (0,740)

Variabile instrumentale CF, CSE, PDS, ANI, PER, UDP Folosind testul Hausman, a cărui statistică se calculează pe baza relaţiei [VIII.42], stabilim dacă între cele două estimaţii există diferenţe semnificative. Menţionăm că rezultatele prezentate în ultimele două tabele ne arată o serie de diferenţe semnificative. Dacă în prima situaţie toate cele trei variabile sunt semnificative în definirea modelului, în al doilea caz constativă că parametrii ce corespund variabilelor RSS şi COR nu mai diferă semnificativ de zero. Calculele intermediare pentru statistica testului sunt prezentate în tabelul VIII.10.

166

Tabelul VIII.10. Testul Hausman Coeficienţi Variabile explicative OLSβ TSLSβ

OLSTSLSd ββ ˆˆˆ −=

)ˆvar()ˆvar( OLSTSLS ββ −

PDS 0,764 1,672 0,908 0,284 RSS 0,160 -0,372 -0,532 0,144 COR 0,068 0,024 -0,044 0,005

Valoarea statisticii Hausman, egală cu 5,28, arată că între cele două categorii de estimatori există diferenţe semnificative. Rezultatele obţinute vine să confirme caracterul endogen al celor două variabile RSS şi COR.

VIII.6.4. Ecuaţia pentru ESP

Un aspect important în creşterea eficienţii utiliz ării resurselor financiare, materiale şi umane din sistemul public de sănătate îl reprezintă îmbunătăţirea nivelului educaţiei sanitare a populaţiei. De aceea, în derularea procesului de reformă din sistemul public de sănătate un aspect important trebuie să-l reprezinte dezvoltarea programelor pentru creşterea nivelului de educaţie sanitară a populaţiei şi a prevenţiei îmbolnăvirii în rândul populaţiei. Pentru analiza variabilei folosite pentru măsurarea nivelului de educaţie sanitară a populaţiei s-a recurs la un model de regresie cu o serie de variabile explicative ce se referă la atenţia pe care o acordă populaţia sănătăţii (PAC), practica pacienţilor de a solicita noi investigaţii medicale la finele unei perioade de tratament (PCS), măsura în care diverse instituţii sau organizaţii se implică în dezvoltarea unor programe de educaţie sanitară în rândul populaţiei (DPE), accesibilitatea populaţiei la serviciile medicale (ACS) şi utilitatea acestor tipuri de programe (UDP).

Pentru analiza variabilei ESP se recurge la un model de regresie fără termen liber:

i

iiii

UDPc

DPEcACScPACcPCScESP

3)5(

)4()3()2()1(

ε+++++=

[VIII.43]

În tabelul de mai jos se prezintă rezultatele obţinute în urma aplicării metodei celor mai mici pătrate pentru estimarea parametrilor modelului definit mai sus pentru analiza variabilei folosite pentru măsurarea nivelului de educaţie sanitară a populaţiei (ESP).

Tabelul VIII.11. Caracteristicile modelului de regresie [7.21] Variabila dependentă: ESP Variabile explicative Coeficient Abatere medie

pătratică Statistica t-student şi

pragul de semnificaţie PCS 0,084 0,038 2,200 (0,028)

PAC 0,520 0,046 11,188 (0,000) ACS 0,040 0,035 1,123 (0,262) DPE 0,204 0,045 4,513 (0,000) UDP 0,009 0,.025 0,373 (0,709)

Rezultatele din tabelul de mai sus scot în evidenţă trei categorii de variabile explicative incluse în cadrul modelului:

167

(1) Prima este reprezentată de variabile ce explică cu siguranţă nivelul educaţiei sanitare a populaţiei. Includem variabilele PAC, DPE şi PCS.

(2) A doua categorie include o variabilă ce este susceptibilă de a fi inclusă în cadrul modelului ACS.

(3) A treia categorie include variabila UDP ce nu explică nivelul educaţiei sanitare a populaţiei .

Rezultatele obţinute în urma aplicării celor două metode pentru situaţia în care RSS este explicată în funcţie de variabilele explicative CF, PDS, FSP, ANI şi TMS sunt prezentate în tabelul VIII.12.

Tabelul VIII.12. Modelul de regresie al ESP în funcţie de PCS, PAC, ACS şi DPE Variabila dependentă: ESP Caracteristici ale modelului

Sursa Regresori Reziduale Total

Suma pătratelor

1834,2 167,0 2001,2

Grade libertate

4 4032 407

Număr observaţii 407 F 1106,3 Prob>F 0,000

Variabile explicative Coeficient Abatere medie

pătratică

Statistica t-student şi pragul de semnificaţie

PCS 0,086 0,038 2,288 (0,023) PAC 0,523 0,046 11,437 (0,000) ACS 0,046 0,031 15,467 (0,110) DPE 0,207 0,044 4,718 (0,000)

In urma aplicării metodei celor mai mici pătrate în două stadii pentru estimarea

parametrilor modelului de regresie se obţin rezultatele de mai jos.

Tabelul VIII.13. Modelul de regresie al ESP în funcţie de PCS, PAC, ACS şi DPE Variabila dependentă: ESP Caracteristici ale modelului

Sursa Regresori Reziduale Total

Suma pătratelor

1871,4 134,3 2005,7

Grade libertate

5 402 407

Număr observaţii 407 F 11120,5 Prob>F 0,000

Variabile explicative Coeficient Abatere medie

pătratică

Statistica t-student şi pragul de semnificaţie

PCS -0,079 0,123 -0,648 (0,517) PAC 1,025 0,460 2,228 (0,026) ACS -0,132 0,237 -0,557 (0,578) DPE 0,021 0,137 0,151 (0,880)

Lista variabile instrumentale CF, CSE, PDS, ANI, PER, UDP,

Rezultatele din tabelul anterior scot în evidenţă rezultate neconcludente pentru acest model dacă parametrii sunt estimaţi prin metoda celor mai mici pătrate în două stadii.

168

VIII.6.5. Ecuaţia pentru COR

Calitatea procesului de reforma din sistemul public de sănătate influenţează direct comportamentul neacademic şi corupţia din sistem. În egală măsură existenţa în cadrul sistemului a unor mecanisme care generează corupţie reprezintă o frână în derularea procesului de reformă. Modelul de regresie fără termen liber prezentat mai jos pune în evidenţă o serie de factori ce influenţează direct corupţia din sistem. Pentru definirea modelului sunt avute în vedere rezultatele obţinute în urma analizei descriptive a seriilor de date referitoare la nivelul corupţiei şi a intensităţii factorilor ce acţionează pentru reducerea acesteia. Sunt avuţi în vedere o serie de factori, precum: cadrul legal defectuos sau aplicat incorect, sistemul de salarizare a personalului medical care încurajează comportamentul neacademic, presiunea din partea mediului economic şi politic, comportamentul pacienţilor etc.

Prezentăm în tabelul de mai jos rezultatele obţinute în urma aplicării metodei celor mai mici pătrate parametrilor modelului folosit pentru analiza variabilei COR ce este definit pe baza relaţie:

iiii

iiii

PERcANIcGENcGSMc

SCPcTMScCSEcRSScCOR

4)8()7()6()5(

)4()3()2()1(

ε++++++++=

[VIII.44]

Tabelul VIII.14. Caracteristicile modelului de regresie [VIII.44] Variabila dependentă: COR Caracteristici ale modelului

Sursa Regresori Reziduale Total

Suma pătratelor

43917,20 386,96 4778,16

Grade libertate

8 399 407

Număr observaţii 407 F 566,0 Prob>F 0,000

Variabila dependentă: COR Variabile explicative Coeficient Abatere medie

pătratică Statistica t-student şi

pragul de semnificaţie RSS -0,028 0,079 -0,354 (0,725) CSE 0,029 0,071 0,415 (0,679) TMS 0,125 0,064 1,939 (0,053) SCP 0,186 0,061 3,043 (0,002) GSM 0,758 0,091 8,357 (0,000) GEN 0,061 0,043 1,418 (0,157) ANI 0,155 0,049 3,195 (0,002) PER 0,320 0,040 8,021 (0,000)

Rezultatele din tabelul de mai sus scot în evidenţă trei categorii de variabile explicative incluse în cadrul modelului:

(1) Prima este reprezentată de variabilele TMS, SCP, GSM, ANI şi PER a căror parametrii diferă semnificativ de zero în cadrul modelului de regresie mai sus definit.

(2) În a doua categorie includem variabila GEN care este susceptibilă de a fi inclusă în cadrul modelului.

(3) A treia categorie cuprinde variabilele RSS şi CSE a căror parametrii nu diferă semnificativ de zero în actuala structură a modelului de regresie.

169

Rezultatele obţinute în urma aplicării celor două metode pentru situaţia în care RSS este explicată în funcţie de variabilele explicative TMS, SCP, GSM, GEN, ANI şi PER sunt prezentate în tabelul VIII.15.

Tabelul VIII.15. Modelul de regresie al COR în funcţie de diversi factori Variabila dependentă: COR Caracteristici ale modelului

Sursa Regresori Reziduale Total

Suma pătratelor

4390,9 387,2 4778,1

Grade libertate

6 401 407

Număr observaţii 407 F 747,9 Prob>F 0,000

Variabile explicative Coeficient Abatere medie

pătratică

Statistica t-student şi pragul de semnificaţie

TMS 0,123 0,060 2,040 (0,042) SCP 0,320 0,040 8,043 (0,000) GSM 0,187 0,053 3,556 (0,000) GEN 0,761 0,088 8,615 (0,014) ANI 0,060 0,042 1,413 (0,150) PER 0,154 0,048 3,188 (0,002)

In urma aplicării metodei celor mai mici pătrate în două stadii pentru estimarea

parametrilor modelului de regresie se obţin rezultatele de mai jos.

Tabelul VIII.16. Modelul de regresie al COR în funcţie de diversi factori Variabila dependentă: COR Caracteristici ale modelului

Sursa Regresori Reziduale Total

Suma pătratelor

4365,8 1200,7 5566,5

Grade libertate

6 401 407

Număr observatii 407 F 243,0 Prob>F 0,000

Variabile explicative Coeficient Abatere medie

pătratică

Statistica t-student şi pragul de semnificaţie

TMS 0,369 0,253 1,459 (0,001) SCP 0,612 0,235 2,607 (0,009) GSM 0,384 0,313 1,226 (0,221) GEN 1,802 1,037 1,738 (0,083) ANI -1,085 0,477 -2,272 (0,024) PER 0,062 0,469 -0,132 (0,895)

Lista variabile instrumentale RSS, CF, CSE, PDS, ESP, PCS, DPE, SSS, FLC, RCO, FMM, ACS

Pentru a stabili dacă între cele două rezultate obţinute există diferenţe semnificative se calculează statistica testului Hausman pe baza relaţiei de calcul [VIII.44]. Calculele intermediare sunt prezentate în tabelul VIII.17.

170

Tabelul VIII.17. Testul Hausman Coeficienţi Variabile explicative OLSβ TSLSβ

OLSTSLSd ββ ˆˆˆ −=

)ˆvar()ˆvar( OLSTSLS ββ −

TMS 0,123 0,369 0,246 0,060 SCP 0,320 0,612 0,292 0,054 GSM 0,187 0,384 0,197 0,095 GEN 0,761 1,802 1,041 1,068 ANI 0,060 -1,085 -1,145 0,226 PER 0,154 0,062 -0,092 0,218

Valoarea statisticii Hausman, egală cu 9,86, arată că între cele două categorii de

estimatori există diferenţe semnificative. 5. CONCLUZII

Pornind de la un set de ipoteze, sunt definite ecuaţiile modelului cu ecuaţii simultane folosit pentru analiza unor aspecte importante legate de derularea procesului de reformă din sistemul public de sănătate.

Ecuaţiile definite în cadrul modelului se refera la o serie de aspecte importante de la nivelul sistemului public de sănătate:

• calitatea procesului de reformă din sistem şi implicaţiile acestuia asupra calităţii serviciilor medicale oferite cetăţenilor;

• caracteristicile politicii guvernului în domeniul sănătăţii şi implicaţiile acesteia asupra dezvoltării pe termen mediu şi lung a sistemului;

• nivelul educaţiei sanitare a populaţiei în prevenirea îmbolnăvirilor şi agravării unei boli;

• dimensiunea comportamentului neacademic la nivelul sistemului public de sănătate şi implicaţiile acestuia asupra derulării procesului de reformă şi a calităţii serviciilor medicale oferite cetăţenilor.

Aplicând testul Hausman se compară rezultatele obţinute pentru modelul cu ecuaţii simultane pentru cazurile în care parametrii sunt estimaţi prin metoda celor mai mici pătrate (OLS) şi prin metoda celor mai mici pătrate în două stadii (TSLS).

In cazul ecuatiei ce descrie calitatea procesului de reforma, RSS, valoarea statisticii Hausman egală cu 25,8 arată că între cele două categorii de estimatori există diferenţe semnificative. În aceste condiţii, rezultatele prezentate în tabelul 6 sunt validate.

Cea de-a doua ecuatie, cea care descrie transparenţa deciziilor în derularea procesului de reformă, dupa estimarea parametrilor folosind metodele OLS si TSLS si calcularea valoarii statisticii Hausman (egala cu 5.28) se constată că între cele două categorii de estimatori există diferenţe semnificative. Rezultatele obţinute vin să confirme caracterul endogen al celor două variabile RSS şi COR.

Pentru analiza variabilei folosite pentru măsurarea nivelului de educaţie sanitară a populaţiei s-a recurs la un model de regresie cu o serie de variabile explicative ce se referă la atenţia pe care o acordă populaţia sănătăţii (PAC), practica pacienţilor de a solicita noi investigaţii medicale la finele unei perioade de tratament (PCS), măsura în care diverse instituţii sau organizaţii se implică în dezvoltarea unor programe de educaţie sanitară în rândul populaţiei (DPE), accesibilitatea populaţiei la serviciile medicale (ACS) şi utilitatea acestor tipuri de programe (UDP). Rezultatele obtinute scot în evidenţă

171

rezultate neconcludente pentru acest model dacă parametrii sunt estimaţi prin metoda celor mai mici pătrate în două stadii.

Pentru definirea ecuatiei ce descrie influenta coruptiei si a comportamentului neacademic sunt avute în vedere rezultatele obţinute în urma analizei descriptive a seriilor de date referitoare la nivelul corupţiei şi a intensităţii factorilor ce acţionează pentru reducerea acesteia. Si in acest caz s-au estimat parametrii modelului prin metodele OLS si TSLS si s-a calculat statistica testului Hausman pe baza relaţiei de calcul [11]. Valoarea statisticii Hausman, egală cu 9,86, arată că între cele două categorii de estimatori există diferenţe semnificative.

172

CAPITOLUL IX

MODELE ECONOMETRICE CU VARIABILE CALITATIVE FOLOSITE PENTRU M ĂSURAREA

PERFORMANŢELOR SISTEMULUI PUBLIC

IX.1. INTRODUCERE

În studiul seriilor de date culese la nivelul eşantionului există o serie de variabile binare care i-au numai două valori. Folosind aceste variabile putem defini o serie de modele econometrice de tip special. Modelele în care variabila dependentă ia numai valori discrete se numesc modele cu alegere discretă. În raport cu numărul de valori luate de variabila dependentă există două categorii de modele cu alegere discretă:

1. Modele binare, în care variabila dependentă este una de tip binar. Aceasta are două valori, simbolizate, de regulă, cu 0 şi 1, fiind folosită pentru a arăta dacă un eveniment a avut loc sau dacă o unitate statistică are sau nu o anumită proprietate. Acestea sunt utilizate în domenii dintre cele mai diverse, precum medicină, economie, sociologie, psihologie etc. Prin aceste modele se încearcă estimarea probabilităţii ip ca valoarea caracteristicii binare să fie egală cu 1. Prezentăm de o manieră sintetică câteva exemple de definire a variabilelor dependente într-un model cu probabilităţi liniare ce pot fi folosite în domeniul medical:

Cazul 1. În medicină, variabila Y caracterizează starea unui pacient după aplicarea unui anumit tratament:

= sanatos estenu pacientul 0,

sanatos este pacientul 1,iy

Cazul 2. În analiza calităţii serviciilor oferite de unităţile medicale, variabila dependentă caracterizează practica completării la finele perioadei de asistenţă medicală de către pacienţi a unui chestionar pentru evaluarea calităţii serviciilor oferite. În acest caz se defineşte variabila binară :

=chestionarun ăcompleteaznu pacientul 0,

chestionarun ăcompleteaz pacientul ,1iy

Dintre modelele binare ce pot fi folosite în aceste analize menţionăm: modelul de tip logit, modelul de tip probit şi modelul de tip Weibull.

2. Modelele cu răspunsuri multiple sunt acele modele în care variabila dependentă are mai mult de două valori discrete. În acest caz, variabila dependentă poate fi una de tip ordinal sau nominal. Prezentăm în cele ce urmează câteva exemple de variabile dependente cu mai multe valori discrete ce pot fi folosite pentru definirea modelelor cu alegere multiplă.

Cazul 1. În analiza comportamentului neacademic dintr-o unitate sanitară se defineşte o variabilă cu valori discrete pentru a stabili în ce măsură persoanele de

173

conducere sunt schimbate pe criterii politice. Se defineşte variabila discretă pe baza aplicaţiei:

=

mereu schimbata este persoana 4,

adese schimbata este persoana 3,

uneori schimbata este persoana 2,

schimbata estenu persoana 1,

iy

Cazul 2. Pentru evaluarea educaţiei sanitare a populaţiei pentru prevenirea îmbolnăvirii şi agravării unei boli se defineşte o variabilă pentru a măsura opinia medicilor cu privire la practica pacienţilor de a solicita un nou control medical la finele unei perioade de tratament:

=

medical consultul solicita pacientii totiexceptii, micicu 5,

medical consultul solicitar pacientilo amajoritate 4,

medical consultul solicita pacienti dintre jumatate 3,

medical controlul solicita moderata parte o 2,

medical controlul solicitar pacientilo a parte mica o 1,

iy

Prezentăm pentru început câteva tipuri de modele cu alegere discretă, precizând pentru fiecare caz în parte, variabilele discrete folosite, variabilele explicative şi problemele ridicate în folosirea acestor modele.

IX.2. MODEL BINAR PENTRU ANALIZA SATISFAC ŢIEI PACIEN ŢILOR

Prima aplicaţie este pentru analiza practicii de la nivelul unităţilor medicale ca un pacient să completeze un chestionar la finele unei perioade de asistenţă medicală. Seriile de date folosite pentru estimarea parametrilor modelului binar sunt obţinute la nivelul unui eşantion reprezentativ de medici din Municipiul Bucureşti. Volumul eşantionului este de 407 persoane, iar rezultatele sunt garantate cu o probabilitate de 95%. Prezentăm în cele ce urmează principalele elemente folosite pentru definirea modelului binar.

IX.2.1. Variabila dependentă

Variabila dependentă a modelului notată prin Y , este folosită pentru a stabili dacă un pacient care a beneficiat de asistenţă sanitară completează un chestionar pentru aşi exprima gradul de satisfacţie în raport cu serviciul de care a beneficiat. Informaţiile sunt înregistrate pe baza răspunsurilor înregistrate la următoarea întrebare din chestionar“există la nivelul unităţii sanitare în care vă desfăşuraţi activitatea, practica completării la finele perioadei de asistenţă medicală de către pacienţi a unui chestionar privind gradul de satisfacţie în raport cu serviciul primit?”. Variabila binarăY are valoarea 1 dacă există această practică, situaţie în care este aleas răspunsul “Da”, şi valoarea 0 pentru cazul în care răspunsul este “Nu”.

În urma analizei descriptive a variantelor de răspuns se constată că această practică este întâlnită într-un număr mic de cazuri, de numai 18,4%. Mai mult de 80,3% din personalul medical intervievat au semnalat că pacienţii nu completează acest chestionar din cele mai diverse motive. Un procet de 1,2% nu au ales nici o variantă de răspuns la această întrebare. Pentru estimarea parametrilor modelului se atribuie valoarea 0 variabilei Y şi pentru cazul în care persoana intervievată nu a ales unul din cele două

174

variante de răspuns. În aceste condiţii variabila dependentă este definită pe baza aplicaţiei de mai jos:

=raspunsun nicicompletat estenu sau

'NU''' raspuns de variantaaleasa este daca 0,

'DA''' raspuns de variantaaleasa este daca ,1

iY

IX.2.2. Variabile explicative

Pentru explicarea practicii pacienţilor de a completa un chestionar la finele unei perioade în care a beneficiat de asistenţă medicală sunt luaţi în considerare o serie de factori ce sunt grupaţi după cum urmează.

A. Factori ce ţin de caracteristicile sistemului public de sănătate.

(i) Aplicarea unui sistem de evaluare a calităţii serviciilor la nivelul instituţiilor publice de sănătate (CSE). În definirea valorilor acestei variabile sunt avute în vedere trei aspecte ce ţin de sistemul de evaluare a performanţelor instituţiei, a angajaţilor şi de sistemul de consultarea a pacienţilor asupra calităţii serviciilor.

(ii) Calitatea procesului de reformă din sistemul public de sănătate (RSS).

(iii)Nivelul de accesibilitate al unui cetăţean la asistenţa de sănătate (ACS).

(iv) Nivelul corupţiei din sistemul public de sănătate (COR).

Cele patru variabile sunt introduse în cadrul modelului prin variabila vectorială ce este simbolizată prin ).,,,( CORACSRSSCSE=1X

B. Factori ce ţin de comportamentul pacienţilor.

(i) Educaţia sanitară a populaţiei în prevenirea îmbolnăvirii şi agravării unei boli (ESP).

(ii) Practica pacienţilor de a solicita la finele unei perioade de tratament un nou control medical (PCS).

Cele două variabile sunt introduse în cadrul modelului printr-o variabila vectorială notată prin ).,(2 PCSESP=X

C. Caracteristici personale ale personalului medical.

(i) Genul persoanei (GEN).

(ii) Vârsta în ani împliniţi a persoanei (ANI).

(iii)Categoria de personal în care se încadrează (PER).

Cele patru variabile sunt introduse în cadrul modelului prin variabila vectorială ce este notată prin ).,,(3 PERANIGEN=X

IX.2.3. Modele de analiză

Folosind variabilele de mai sus se defineşte modelul cu probabilităţi liniare:

iiiiiY ε+′+′+′= 33221 XαXαXα1 [IX.1]

175

unde ),,,( 1312111 ααα=′α ),( 22212 αα=′α şi ),,,,( 343332313 αααα=′α iar iε este o

variabilă reziduală ce urmează o repartiţie normală de medie zero 2( (0, )).N σ

Pe baza valorilor înregistrate de variabilele mai sus prezentate se estimează parametrii modelului cu probabilităţi liniare, obţinând:

iiiiY 332210 ˆˆˆˆˆ XαXαXα1 ′+′+′+= α [IX.2]

IX.3. MODEL BINAR PENTRU ANALIZA COMPORTAMENTULUI NEACADEMIC

În cadrul celui de al doilea exemplu se estimează probabilitatea ca o persoană de conducere din cadrul unei unităţi de sănătate să fie schimbată pe criterii politice.

IX.3.1. Variabila dependentă

Variabila dependentă a modelului binar este definită în această situaţie pe baza următoarei întrebări din cadrul chestionarului: „La nivelul instituţiei dumneavoastră, au fost persoane de conducere schimbate pe criterii politice?”. În cadrul chestionarului pentru această întrebare au fost prevăzute patru răspunsuri: „Niciodată”, „ Uneori”, „Adesea” şi „Mereu”.

Pentru definirea variabilei dependente se definesc două evenimente A şi A definite după cum urmează:

(1) A=o persoană de conducere nu este schimbată pe criterii politice.

(2) =A o persoană de conducere este schimbată pe criterii politice.

Menţionăm că în cazul definirii evenimentului A nu ţinem seama de frecvenţa situaţiilor în care este observată o schimbare a unei persoane de conducere pe criterii politice. Evenimentul A are loc în situaţia în care la întrebarea din cadrul chestionarului este aleasă unul din următoarele trei răspunsuri „Uneori”, „ Adesea” sau „Mereu”. Evenimentul A se produce în situaţia în care răspunsul la întrebare este „Niciodată”.

Variabila binară dependentă ce este folosită în cadrul modelului este definită astfel:

=A levenimentu loc are 0,

A levenimentu loc are ,1iY

Se notează prin ( 1)i ip P y= = probabilitatea ca o persoană de conducere să fie schimbată pe criterii politice. Pentru estimarea acestei probabilităţi sunt luaţi în calcul o serie de factori ce vor fi prezentaţi în cele ce urmează.

IX.3.2. Variabile explicative

Pentru estimarea probabilităţii ( 1)i ip P y= = sunt luaţi în considerare o serie de factori ce sunt grupaţi după cum urmează:

A. Factori ce ţin de caracteristicile sistemului public de sănătate.

(i) Calitatea procesului de reformă din sistemul public de sănătate (RSS).

176

(ii) Calitatea politicii guvernului în domeniul sănătăţii publice (PDS).

(iii)Calitatea factorilor ce determină serviciile de sănătate prestate populaţiei (CF).

(iv) Sistemul de evaluare a calităţii serviciilor prestate de unitatea de sănătate publică (CSE).

Cele patru variabile sunt introduse în cadrul modelului prin variabila vectorială ce este simbolizată prin ).,,,,( CORCSECFPDSRSS=1X

B. Comportamentul neacademic din sistemul public de sănătate.

(i) Nivelul corupţiei din sistemul public de sănătate (COR).

(ii) Contribuţia cadrului legal la favorizarea corupţiei din sistem (CLC).

(iii)Contribuţia presiunii sistemului politic la formarea corupţiei din sistemul public de sănătate (PPC).

Pentru introducerea celor trei variabile în cadrul modelului se defineşte variabila vectorială ).,,(2 PPCCLCCOR=X

C. Caracteristici personale ale personalului medical.

(i) Genul persoanei (GEN).

(ii) Vârsta în ani împliniţi a persoanei (ANI).

(iii)Categoria de personal în care se încadrează (PER).

Cele patru variabile sunt introduse în cadrul modelului prin variabila vectorială ce este notată prin ).,,(3 PERANIGEN=X

IX.3.3. Modele de analiză

Folosind variabilele de mai sus se defineşte modelul cu probabilităţi liniare:

iiiiiY ε+′+′+′= 33221 XαXαXα1 [IX.3]

unde ),,,,( 141312111 αααα=′α ),,( 2322212 ααα=′α şi ),,,( 3332313 ααα=′α iar iε este

o variabilă reziduală ce urmează o repartiţie normală de medie zero 2( (0, )).N σ

Pe baza valorilor înregistrate de variabilele mai sus prezentate se estimează parametrii modelului cu probabilităţi liniare, obţinând:

iiiiY 332210 ˆˆˆˆˆ XαXαXα1 ′+′+′+= α [IX.4]

Estimarea probabilităţilor prin modelul de regresie [IX.3] ridică o serie de probleme ce vor fi prezentate în cele ce urmează.

IX.4. PROBLEME ŞI CONSECINŢE ALE SPECIFICĂRII BINARE

Dacă analiza comportamentului caracteristicii Y se realizează printr-un model de regresie în funcţie de caracteristicile explicative1 2, ,..., ,pX X X atunci acesta este

reprezentat prin relaţia de mai jos:

0 1 1i i p pi iy a a x a x ε= + + + +L [IX.5]

177

Estimarea parametrilor şi interpretarea valorilor parametrilor ridică probleme deosebite în anumite situaţii particulare. Două situaţii sunt elocvente în acest sens:

1. Prima este în cazul în care variabila dependentă este de natură diferită în raport cu una sau mai multe variabile explicative. Este cazul aici al modelului folosit pentru analiza comportamentului neacademic la nivelul sistemului public de sănătate.

2. A doua situaţie este cea în care valorile variabilei explicate nu sunt observabile direct, caz în care definim modele de regresie cu variabilă latentă.

IX.4.1. Probleme ale specificării binare

Prezentăm câteva aspecte legate de prima situaţie în care variabila dependentă este de natură diferită în raport cu una sau mai multe variabile explicative. De exemplu, dacă variabila Y este o variabilă calitativă de tip binar, iar una sau mai multe variabile explicative sunt cantitative, atunci egalitatea definită prin relaţia [IX.5] numai are sens. Pentru o mai bună înţelegere a acestei situaţii considerăm un model de regresie cu o singură variabilă explicativă de natură cantitativă şi cu o variabilă dependentă binară. Vom arăta în acest exemplu care este consecinţa schimbării formei de definire a variabilei binare asupra estimatorilor modelului de regresie.

Astfel, se consideră modelul de regresie simplă folosit pentru analiza dependenţei dintre două variabile Y şi :X

1, ,i i iy b ax i nε= + + = L [IX.6]

S-a notat în cadrul modelului de mai sus prin şi a b cei doi parametrii ai modelului de regresie, iar variabilele sunt definite după cum urmează:

1. Variabila binară Y arată dacă o persoană este sau nu proprietară a unei locuinţe. Aceasta este definită prin aplicaţia:

1, dacă persoana este proprietară

0, dacă persoana nu este proprietară ii

yi

=

2. Valoarea caracteristicii X reprezintă venitul în euro al individului i realizat într-o lună.

3. iε este eroarea de specificare a modelului.

Pentru a arăta că acest model liniar, ai cărui parametrii sunt estimaţi prin metoda celor mai mici pătrate, nu este adecvat în condiţiile în care cele două variabile sunt de natură diferite se prezintă seriile de date ce sunt reprezentate prin graficul din figura IX.1.

După cum rezultă din graficul din figura IX.1, seria de date 1,50( , )i i ix y = , în care

0,1iy ∈ se reprezintă prin două linii paralele, respectiv una ce corespunde cazului în

care 0iy = şi cealaltă în care 1.iy = În aceste condiţii, practic este imposibil de găsit o dreaptă care să fie estimată pe baza punctelor de coordonate 1,50( , ) .i i ix y = Pentru seria de

date ce este reprezentată în graficul din figura IX.1 s-a estimat prin metoda celor mai mici pătrate parametrii, obţinându-se modelul de regresie:

(0.1509) (0.051)0.6112 0.0015i iy x= −) [IX.7]

178

Valoarea statisticii t-Student arată că panta dreptei de regresie nu diferă semnificativ de zero. Mai mult, dacă se schimbă codificarea pentru variabila binară, atunci se modifică şi valoarea celor doi parametri. De exemplu, dacă valoarea 1 este înlocuită cu valoarea 10, atunci termenul liber devine 10 .b Acest rezultat scoate în evidenţă faptul că, valorile celor doi parametrii nu sunt interpretabile din punct de vedere economic.

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

0 10 20 30 40 50

Figura IX.1. Seriile brute şi seriile ajustate prin modelul liniar

Formulăm următoarele concluzii pentru cazul modelul liniar de regresie în care variabila dependentă este una de tip binar:

1. Nu se poate determina o dreaptă de regresie care să treacă prin apropierea punctelor de coordonate 1,( , ) .i i i nx y = Această afirmaţie este probată şi prin

graficul din figura IX.1, care arată o neconcordanţă clară între valorile reale şi

cele estimate ale caracteristicii .Y În aceste condiţii 22 sau R R nu sunt măsuri statistice potrivite pentru a caracteriza calitatea estimării.

2. Termenul liber al modelului de regresie se schimbă odată cu modificarea codajului variabilei binare. Această situaţie scoate în evidenţă imposibilitatea interpretării din punct de vedere economic a parametrilor modelului de regresie.

3. În timp ce valorile variabilei Y sunt din mulţimea 0,1 , valorile estimate nu

sunt limitate în toate cazurile de cele două valori. Pot fi situaţii în care valorile estimate satisfac una din următoarele două inegalităţi: 0 sau 1.i iy y< >) )

4. Deoarece eroarea ( )iε nu poate lua decât două valori, aceasta va urma o repartiţie discretă, astfel că ipoteza normalităţii erorilor nu este verificată.

Dacă notăm prin ip probabilitatea ca valoarea lui Y să fie 1, atunci egalitatea următoare 1 ( )i ib axε = − + este verificată cu aceeaşi probabilitate. Cum valoarea lui Y este egală cu 0 cu probabilitatea 1 ,ip− atunci şi valoarea ( )i ib axε = − + este verificată cu aceeaşi probabilitate.

Luând în considerare ipotezele formulate asupra variabilei reziduale determină restricţia impusă parametrilor, dar şi formulele de calcul pentru media şi varianţa variabilei reziduale:

179

Media (1 ) ( )(1 ) ( )i i i i i i iE b ax p b ax p p b axε = − − + − − − = + − − .

Din condiţia ca media variabilei reziduale să fie zero se obţine restricţia asupra parametrilor modelului liniar de regresie:

[0,1].i ip b ax= + ∈ [IX.8]

Din acest motiv modelul se mai numeşte şi model cu probabilitate liniară.

Varianţa 2 2 2( ) (1 ) ( ) (1 ) (1 ),i i i i i i i iV E b ax p b ax p p pε ε= = − − + − − − = − dacă se ţine seama de restricţia de mai sus .i ip b ax= + [IX.9]

Se observă că varianţa este variabilă de la o observaţie la alta. La nivelul modelului se manifestă fenomenul de heteroscedasticitate astfel că aplicarea metodei celor mai mici pătrate pentru estimarea parametrilor nu duce la rezultate convenabile. În acelaşi timp, nu putem aplica direct metoda celor mai mici pătrate generalizată, deoarece probabilităţile ip depind de parametrii ce trebuie estimaţi.

IX.4.2. Variabile latente

Există situaţii în care valorile variabilei Y nu sunt observabile direct. În aceste condiţii, pentru definirea modelului econometric, introducem noţiunea de variabilă latentă. Este vorba de o variabilă continuă ce nu este observabilă direct, dar care este reprezentativă pentru fenomenul studiat. De exemplu, la nivelul unei unităţi medicale există practica completării unui chestionar de către pacienţi pentru evaluarea calităţii serviciilor prestate şi luarea de măsuri pentru îmbunătăţirea calităţii activităţilor. Se notează prin 1U utilitatea completării acestor chestionare de către pacienţi şi prin

0U utilitatea dacă nu există această practică. Variabila observabilă este definită prin

practica de a completa acest chestionar. În schimb utilitatea nu este o variabilă direct observabilă dar aceasta depinde de o serie de factori, precum calitatea procesului de reformă, caracteristicile politicii guvernamentale în domeniul sănătăţii, comportamentul neacademic din instituţiile medicale şi din societate, educaţia sanitară a populaţiei, caracteristicile persoanelor incluse în eşantion etc.

Variabila observabilă este definită pe baza relaţiei:

=uluichestionar icompletari practica existanu ,0

uluichestionar icompletari practica exista ,1iy

Notăm prin ),...,,( 1 pXX1X = variabilele folosite pentru evaluarea utilităţii

practicii de completare de către pacienţi a unui chestionar. În aceste condiţii definim utilităţile în cele două situaţii, astfel:

iiiU 11 ε+′= Xα1

iiiU 000 ε+′= Xα [IX.10]

Se determină diferenţa utilităţilor pe baza relaţiei de mai jos:

)(

)(...

)()(

10*

10110

1010

iii

iipipi

iiiii

XaXaa

UU

εεν

εεεε

−+=

−++++=−+′−=− Xαα 10

[IX.11]

180

Parametrii celor două modele de regresie nu pot fi estimaţi direct deoarece cele două utilităţi nu sunt observabile direct. Se poate lua o decizie de a introduce completarea chestionarelor la nivelul unităţilor medicale în situaţia în care .10 ii UU ≤

Se notează prin ( 1)i ip P y= = probabilitatea ca un cadru medical să semnaleze practica completării unui chestionar de către pacienţi la finele unei perioade de asistenţă medicală, la nivelul unităţii medicale în care lucrează. Această probabilitate se determină pe baza relaţiei de mai jos:

)...(

))((

)0()1(

110

10

10

pipi

iii

iiii

XaXaaF

P

UUPyPp

+++=′−≤−=

=≤−===Xαα 01εε [IX.12]

În aceste condiţii, probabilitatea ip depinde de distribuţia variabilei reziduale. Problema importantă în acest caz este cea a alegerii funcţiei de repartiţie .F De regulă, în definirea modelului binar distingem următoarele cazuri:

1. Dacă variabila reziduală este distribuită după o repartiţie normală, atunci se recurge la un model Probit.

2. În schimb, dacă distribuţia este una de tip logistic, atunci este vorba de un model Logit.

3. Funcţia de repartiţie poate fi una de tip Weibull.

IX.6. MODELUL DE TIP PROBIT ŞI LOGIT

IX.6.1. Definirea modelului Probit

În cazul modelului de tip Probit, funcţia de repartiţie a erorilor iε este una (0,1).N În aceste condiţii, definim probabilitatea ( 1)i ip P y= = prin:

,2

1*

2/²∫=∞−

−ivt

i dtepπ

[IX.13]

unde *0 1 1i i p piv a a x a x= + +L .

Dacă se notează prin F funcţia de repartiţie a repartiţiei (0,1),N atunci modelul Probit se scrie sub forma echivalentă:

* 10 1 1( )i i i p piv F p a a x a x−= = + +L [IX.14]

Pentru a scrie funcţia de verosimilitate se ţine seama de următoarele:

• Variabila iY ia valoarea 1=iy cu probabilitatea egală cu .ip

• Variabila iY ia valoarea 0=iy cu probabilitatea egală cu .1 ip−

• Se consideră un număr de n persoane, iar valorile variabilelor aleatoare

nYY ,...,1 sunt .1,0,...,1 ∈nyy

• Variabilele nYY ,...,1 sunt liniar independente.

181

Funcţia de verosimilitate maximă este:

∏

∏

=

−

=

−=

==

===

n

i

yi

yi

n

iii

nn

ii pp

yYP

yYyYPL

1

1

1

11

)1(

)(

),...,(

[IX.15]

În urma estimării parametrilor prin metoda metoda verosimilităţii maxime31 se obţin estimatorii parametrilor .ˆ,...,ˆ0 paa Se estimează probabilitatea ca o persoană să de

un răspuns afirmativ la întrebarea „Există la nivelul unităţii sanitare în care vă desfăşuraţi activitatea, practica completării la finele perioadei de asistenţă medicală de către pacienţi a unui chestionar privind gradul de satisfacţie în raport cu serviciul primit?” prin:

)ˆ...ˆˆ(ˆ 110 pipii xaxaaFp +++= [IX.16]

unde F este funcţia de repartiţie normală.

IX.6.2. Definirea modelului de tip Logit

În cazul modelului Logit funcţia de repartiţie ce defineşte probabilitatea ( 1)i ip P y= = este una de tip logistic ce este definită pe baza relaţiei:

)...(

110

1101

1

)...(

)1(

pipi XaXaa

pipi

ii

e

XaXaaF

yPp

+++−+=

+++===

[IX.17]

Funcţia de repartiţie se mai scrie şi sub forma echivalentă:

pipi

pipi

XaXaa

XaXaa

ii

e

yPp

+++

+++

+=

==

...

...

110

110

1

)1(

[IX.18]

Proprietăţile acestei funcţii sunt:

1. În condiţiile în care 0...110

>pipi

XaXaa +++ obţinem că probabilitatea [0,1].ip ∈

Evident, valoarea maximă a lui ip este 1, şi se obţine în cazul în care are loc

condiţia .0...110

→+++pipi

XaXaa Valoarea este egală cu zero dacă se respectă

condiţia ....110

−∞→+++pipi

XaXaa

Folosind această funcţie se elimină situaţiile în care valorile estimate ( 0)i iY P Y= =)

sunt în afara intervalului [0,1]. Mai mult, funcţia logistică estimează modelul probabilităţilor liniare. Cele două rezultate mai sus obţinute pe cazuri teoretice sunt evidente şi din punct de vedere practic.

31 Pentru o prezentare a acestei metode aplicate pentru modelul Probit se recomandă C. Gourieroux, Econometrie des Variables Qualitatives, Economica, Paris, 1984

182

2. Funcţia de repatiţie este una simetrică.

Evident, din relaţia [IX.16] se verifică proprietatea de paritate a funcţiei de repartiţie:

( ) 1 ( ) ( ).F x F x F x− = − =

3. O transformare aplicată modelului definit pe baza relaţia [IX.16] permite scrierea acestuia sub forma unui model cu probabilităţi liniare:

0 1 1ln .1

ii p pi i

i

pa a x a x

pε

= + + + −

L [IX.19]

În aceste condiţii se obţine egalitatea:

( 1) ln1

ii

i

pP Y

p

= = −

[IX.20]

IX.6.3. Testarea şi interpretarea rezultatelor

Estimarea parametrilor modelului Probit sau Logit se efectuează cu ajutorul algoritmilor de maximizare a unei funcţii log-verosimilitate. Cu toate că rezultatele obţinute în cele două situaţii (Probit şi Logit) sunt relativ apropiate, totuşi coeficienţii estimaţi nu sunt direct comparabili. Contrar situaţiei în care parametrii modelelor liniare de regresie sunt estimaţi prin metoda celor mai mici pătrate, pentru care aceştia au interpretări economice în termeni de propensiune marginală sau elasticitate, valorile parametrilor modelului cu probabilităţi liniare nu au o interpretare directă.

Pentru modelul binomial, două aspecte sunt importante: primul, dacă un parametru diferă semnificativ de zero, iar al doilea este semnul fiecărui parametru care indică dacă o anumită caracteristică explicativă acţionează pozitiv sau negativ asupra probabilităţii .ip

A. Calitatea modelelor estimate

Pentru a testa unele aspecte legate de modelul binar vom avea în vedere următoarele posibilităţi:

1. Testarea separată a semnificaţiei fiecărei variabile explicative. Pentru fiecare parametru se calculează o valoare a estimatorului, abaterea medie pătratică a acestuia şi a statisticiit . În cazulul modelului binar, statistica t nu urmează o repartiţie Student, cum este cazul la model liniar general, ci o repartiţie normală.

2. Se testează semnificaţia ansamblului variabilelor explicative. Elementele acestui test sunt prezentate în cele ce urmează.

Ipotezele testului sunt:

0 1

1

: 0

: 0

p

i

H a a

H a

= =

∃ ≠

L [IX.21]

Statistica testului este:

2(ln( ) ln( )),R ULR L L= − − [IX.22]

unde RL este valoarea funcţie log-verosimilitate sub restricţiile impuse de ipoteza nulă, iar UL este valoarea aceleaşi funcţii calculată pentru modelul fără restricţii.

183

Conform ipotezei nule, statistica LR urmează o repartiţie 2χ cu p grade de libertate.

Decizia testului LR se ia în urma comparării valorii acestei statistici cu

valoarea repartiţiei 2χ citită din tabel pentru un prag de semnificaţie specificat şi p grade de libertate. Dacă valoarea statisticii LR este superioară valorii determinate din tabel, atunci se respinge ipoteza 0.H

Pentru testarea calităţii modelului se poate recurge şi la un alt demers ce are la bază calcularea numărului de predicţii incorecte realizate asupra valorilor variabilelor

.,...,1, niYi = Valorile acestor variabile aparţin mulţimii .1,0 Pentru aplicarea acestui

demers se parcurg următoarele etape:

Etapa 1. Se estimează probabilităţile nipi ,...,1, = pe baza unuia din cele două

modele mai sus prezentate. Se obţine seria probabilităţilor estimate .,...,1,ˆ nipi =

Etapa 2. Se estimează seria valorilor niyi ,...,1, = , prin ,,...,1,ˆ niyi = unde:

<≥

=5,0ˆ daca ,0

5,0ˆ daca ,1ˆ

i

ii p

py [IX.23]

Etapa 3. Se calculează numărul de valori incorect estimate folosind una din următoarele două relaţii:

∑=

−=n

iii yyE

11 ˆ [IX.24]

sau

∑=

−=n

iii yyE

1

22 )ˆ( [IX.25]

Pentru evaluarea calităţii estimării se foloseşte şi coeficientul de determinare pseudo–R². Ţinând cont de caracteristica variabilei endogene ce are numai două valori, codificate cu 0 sau 1, coeficientul de determinare R² nu poate fi interpretat în termeni de ajustare a modelului. Din acest motiv, pentru caracterizarea calităţii modelului estimat se foloseşte statistica pseudo–R² ce este calculată pe baza relaţiei:

)(

)(1²

R

U

LLog

LLogR −= [IX.26]

B. Interpretarea rezultatelor

Pentru cele două modele este posibil să se calculeze pentru fiecare variabilă explicativă rata marginală pentru a cunoaşte sensibilitatea variaţiei acesteia asupra probabilităţii .ip În cadrul modelului liniar ipipii xaxaay ε++++= ...110 rata marginală a

unei variabile explicative este egală cu valoarea parametrului ).(ji

ij x

ya

∂∂= În cadrul

modelelor probit şi logit rata marginală nu se mai determină pe baza acestei relaţii. Stabilim relaţiile de calcul pentru rata marginală pentru cazul în care variabila explicativă pentru care se calculează este una continuă sau discretă.

184

În cazul variabilei continue din [IX.11] se obţine:

pjniXaXaafaX

ym pipij

ji

ixy ij

,...,1,...,1)...( 110)/( ==+++=∂= [IX.27]

Rata marginală se calculează pentru fiecare unitate statistică în parte, parcurgând următoarele etape: (i) se estimează parametrii modelului binar

IX.7. MODELE CU ALEGERE MULTIPL Ă

Modelele cu alegere multiplă reprezintă o generalizare a modelelor binare. În cadrul acestor modele, variabila explicată este tot una calitativă, dar multinomială. Precizăm în acest sens următoarele exemple de utilizare a unui model cu alegere multiplă:

1. Repartizarea votului unui alegător pentru unul din patru candidaţi înscrişi într-o competiţie electorală în funcţie de anumite caracteristici măsurabile ale acestuia: vârsta, nivelul de instruire, ocupaţia, naţionalitatea alegătorului etc.

2. Opţiunea unui absolvent de şcoală gimnazială pentru un liceu teoretic, economic, industrial sau şcoală profesională în funcţie de anumite variabile: media obţinută în gimnaziu, mediul de provenienţă, distanţa până la liceu etc.

3. Apartenenţa unei persoane la o clasă de venituri funcţie de următoarele catracteristici: vârsta persoanei, situaţia familială, nivelul de instruire, sexul persoanei etc.

În funcţie de tipul variabilei endogene se disting două categorii de modele cu alegere multiplă: modele ordonate şi modele neordonate. Acestea vor fi prezentate în cele ce urmează.

IX.7.1. Modele Probit şi Logit pentru variabile ordinale

Într-un model ordonat, clasele de valori ale variabilei explicate sunt ordonate crescător sau descrescător, deci sunt ierarhizate. In raport cu această variabilă, un individ sau, mai general, o unitate statistică aparţine unei clase de valori. De exemplu, încadrarea persoanelor dintr-un anumit grup unei anumite tranşe de venituri lunare. În acest caz pentru variabila venit lunar, se definesc următoarele cinci tranşe de venituri: 1G pentru venituri lunare mai mici de 100 EU, 2G venituri lunare între 101 şi 500 EU, 3 [501,900]G = ,

4 [901,1300]G = şi 5G pentru veniturile lunare mai mari de 1301 EU.

Putem distinge două clase de modele cu alegeri multiple ordonate:

1. Prima în care ordonarea claselor rezultă din forma naturală de prezentare a variabilei explicate. De exemplu, caracteristica explicativă în acest caz este reprezentată de numărul copiilor născuţi vii de o femeie cu vârsta mai mare de 20 de ani.

2. A doua clasă este reprezentată de variabilele explicate multinomiale ce sunt obţinute din variabile continu prin „discreţionare”. Este cazul aici al definirii variabilei ce cuantifică venitul lunar al unei persoane în raport cu cele cinci clase de venituri mai sus definite.

Ca şi în cazul modelului cu alegere binară se defineşte un model de regresie ce include ca variabilă explicată o variabilă latentă continuă:

185

*0 1 + i i iy a a x ε= +

Pentru definirea variabilei multinomiale sunt fixate 1M + clase de valori:

<

≤<

≤<

≤

=

*

3*

2

2*

1

1*

dacă

dacă2

dacă1

dacă0

iM

i

i

i

i

ycM

cyc

cyc

cy

y

M

[IX.28]

Se defineşte pentru fiecare unitate a populaţiei probabilitatea ca valoarea variabilei Y să aparţină unei anumite clase:

0 1 0 1

1 2 0 1 1 0 1

2 3 0 1 2 0 1

0 1

( 0) ( ( ))

( 1) ( ( )) ( ( ))

( 2) ( ( )) ( ( ))

( ) 1 ( ( )).

i i i

i i i i

i i i i

iM i M i

p P y c a a x

p P y c a a x c a a x

p P y c a a x c a a x

p P y M c a a x

= = = Φ − += = = Φ − + − Φ − += = = Φ − + − Φ − +

= = = − Φ − +M

[IX.29]

În cadrul relaţiilor de mai sus s-a notat prin ( )Φ ⋅ funcţia repartiţiei normale sau logistice,

iar .10

=∑=

M

iip

Ca şi în cazul modelului cu alegere binară, recurgerea la o funcţia de repartiţie normală, permite definirea unui model de tip Probit şi a unei funcţii de repartiţie de tip logistic permite definirea unui model de tip Logit. Estimarea parametrilor ai şi a valorilor limită ce definesc clasele de valori pentru caracteristica y (valorile ci) se efectuează cu ajutorul algoritmilor de maximizare a unei funcţii Log-verosimilitate definită pe baza probabilităţilor , 1, , 0, .ijp i n j M= =

Validarea modelului se realizează după aceleaşi reguli prezentate la modelul cu două opţiuni.

IX.7.2. Modele Probit şi Logit pentru variabile nominale

În cazul caracteristicii măsurate pe o scală nominală există mai multe clase de echivalenţă ce nu pot fi însă ordonate crescător. Valorile ce se atribuie unităţilor statistice sunt exprimate prin cuvinte. Acestea au exclusiv semnificaţia de coduri, permiţând o simplă împărţire a unităţilor populaţiei pe clase. Valorile scalei nominale nu pot fi prelucrate, întrucât acestea sunt simpli descriptori de clase. Pe această scală nu se introduce structura de ordine obişnuită pe axa numerelor reale şi nu sunt posibile operaţiile de adunare, scădere etc. Pentru variabilele nominale sunt permise acele operaţii ce presupun numai utilizarea frecvenţelor. De exemplu, se poate identifica grupa cu frecvenţa cea mai mare.

Unităţile statistice ale fiecărei clase sunt echivalente. Pentru o caracteristică nominală putem defini două sau mai multe clase. Prezentăm în cele ce urmeză câteva exemple de variabile nominale:

186

1. Variabile nominale binare: i) sexul persoanei, cu cele două clase: masculin, feminin; ii) starea civilă a persoanei, definită prin două clase, persoană căsătorită şi persoană necăsătorită etc.

2. Variabile nominale cu mai mult de două clase: i) tipul de liceu absolvit de studenţii anului întâi, incluzând aici clasele: liceu teoretic, economic, agricol, industrial şi alte tipuri de licee; ii) naţionalitatea persoanei etc.

Variabilele nominale binare pot exprima o stare naturală (precum sexul persoanei) sau fiecare dintre cele două modalităţi este obţinută în urma unei agregări de mai multe clase (cum este cazul la starea civilă, pentru care, iniţial, s-au considerat patru modalităţi: căsătorit, celibatar, divorţat, văduv).

În cazul modelelor definite pentru caracteristici nominale variabila explicată reprezintă posibilităţile alegerii unui individ printre 1M + clase de preferinţă. Aceste modele se mai numesc şi « modele cu utilităţi aleatoare ».

Fie utilitatea individului i dacă se plasează în clasa , 0,..., ,j j M= definită pe baza relaţiei liniare:

0 1 1ij i p pi i

i i

U a a x a x εε

= + + + +

′= +x a

L [IX.30]

S-a notat în cadrul ultimei relaţii prin 1,..., px x caracteristicile explicative ce decid

nivelul utilităţii fiecărui individ în anumite situaţii. Decizia individului i de a se plasa în clasa ,j caz în care vom avea că ,jyi = este luată în situaţia în care utilitatea individului este maximă, deci dacă 0max( ,...., ).ij i iMU U U=

Funcţia de repartiţie a utilităţii poate fi una normală, caz în care se defineşte un model Probit multinomial, sau log–normală, situaţie în care se lucrează cu un model de tip Logit multinomial.

În cele mai frecvente cazuri pentru un model Logit multinomial cu M + 1 modalităţi, probabilitatea alegerii modalităţii j de către individul i este dată de relaţia:

∑

==

=

M

kki

jii

ax

axjyP

0

'

'

)(exp

)(exp)( =

∑≠=

−+M

jkk

jki aax0

' )((exp1

1 [IX.31]

În cazul unui model Logit multinomial, probabilitatea de apariţie a modalităţii j de către individul i depinde de diferenţa .k ja a− Deoarece aceasta nu depinde şi de

valoarea termenului liber, putem considera că 0 0.a =

De exemplu, dacă un individ i are posibilitatea de a alege între trei opţiuni (M = 2), atunci cele trei probabilităţi sunt definite pe baza relaţiilor de mai jos:

))((exp))((exp1

1)0(

02'

01' aaxaax

yPii

i −+−+==

))((exp))((exp1

1)1(

12'

10' aaxaax

yPii

i −+−+==

187

))((exp))((exp1

1)2(

21'

20' aaxaax

yPii

i −+−+== [IX.32]

Pentru cele trei probabilităţi există restricţia 12

0=∑

=iip , iar a0 = 0. În aceste condiţii,

se estimează cei doi parametri a1 şi a2 care se interpretează ca abateri în raport cu parametrul a0.

O caracteristică fundamentală a modelului Logit multinomial este dată de faptul că raportul dintre două probabilităţi asociate aceluiaşi individ de a alege între clasele

şi j k este independent de alt eveniment:

))(exp()exp(

)exp(

)(

)(kji

ki

ji

i

i aaxax

ax

kyP

jyP−==

==

[IX.33]

Estimarea parametrilor modelului se realizează cu metode ce au la bază maximizarea funcţiei de log-verosimilitate. Valorile coeficienţilor nu sunt direct interpretabili în termeni de propensiune marginală, numai semnele coeficienţilor indică dacă variabila influienţează pozitiv sau negativ probabilitatea relativă de a alege j mai curând decât 0.

Rezultatele estimării se apreciază în aceeaşi manieră ca şi la celelalte modele de analiză binară mai sus prezentate:

1. Testarea semnificaţiei parametrilor se realizează prin testul t .

2. Analiza semnificaţiei globale a estimării, deci testarea ipotezei nule, definită prin egalităţile 1 0pa a= =L se realizează prin aplicarea testului definit pe baza

statisticii:

22(ln( ) ln( ))R U pLR L L χ= − − → [IX.34]

3. Pentru măsurarea calităţii modelului estimat, şi în acest caz se calculează măsura statistică:

)(

)(1²

RLLog

LuLogR −= . [IX.35]

IX.8. MODELUL TOBIT

În cazul modelelor cu variabile dependente limitate (« limited dependent variable models ») valorile variabilei explicative continue nu sunt observabile decât pe un interval dat. De exemplu:

1. Cererea unui produs nu se cunoaşte (vânzări observate) decât dacă magazinul posedă acest produs în stoc, iar, pe de altă parte, cererea nesatisfăcută (vânzări nerealizate) este necunoscută.

2. Salariul unui tânăr diplomat nu este observabil decât dacă el lucrează (salariul > 0).

3. Conform unei anchete referitoare la cheltuielile relative pentru cumpărarea unui echipament, numai cheltuielile gospodăriilor ce au cumpărat cel puţin un echipament sunt luate în calcul.

188

Recurgerea la econometria variabilelor calitative se justifică prin estimarea probabilităţii ca variabila explicată să se găsească într-un interval de valori pentru care ea este observabilă. Aceste modele, numite model Tobit, cu referinţă la J. Tobit, au cunoscut mai multe extensii, dintre care cităm :

1. Modelul cenzurat şi modelul trunchiat (modelul Tobit simplu) care vor face obiectul unei prezentări în cadrul acestui capitol.

2. Modelul de selecţie (modelul Tobit generalizat ).

3. Modelul cu cenzură şi selecţie.

IX.8.1. Modelul Tobit simplu: regresia trunchiată sau cenzurată

O distribuţie este trunchiată sau cenzurată dacă valorile variabilelor explicative nu sunt observabile în cazul în care valorile variabilei explicate sunt situate în afara unui interval de valori precizat.

Fie o variabilă latentă *iy – deci nesistematic observabilă – şi variabilele

explicative ix . Modelul se scrie într-o manieră clasică ca şi în cazul modelelor cu alegeri discrete pe baza relaţiei:

*i i iy ε′= +x a

unde ix vectorul variabilelor explicative, a coeficienţii modelelor şi iε termenul eroare.

Deoarece 2(0, ),i N εε σ→ atunci ),( 2*εσaxii Ny ′→ → N(xi a, 2

εσ ).

Valorile observate ale variabilei explicate iy sunt definite prin :

≤

>=

0dacă0

0dacă*

**

i

iii

y

yyy [IX.36]

Atunci când valorile *iy sunt nule sau negative, atunci yi este nul dar se cunosc

cel puţin valorile variabilei explicative. Datele utilizate în cadrul acestui tip de model sunt numite cenzurate la stânga, iar iy urmează o lege de distribuţie normal cenzurată.

Ca şi pentru cazul în care parametrii sunt estimaţi prin metoda celor mai mici

pătrate vom avea că: *( ) ,i iE y ′= x a dar ( 0) şi ( ) .i i i i iE y y E y′ ′> ≠ ≠x a x a

În fapt, calculând media lui yi în cazul unui model cenzurat la stânga, dar nul pentru un prag egal cu 1c vom avea:

≤

>=

1*

1

1**

dacă

dacă

cyc

cyyy

i

iii , iar *

i i iy ε′= +x a unde εi → N(0, 2εσ ). [IX.37]

Media acestei variabile este calculată pe baza relaţiei de mai jos:

)./(E)(Prob)/(E)(P)(E 1111 cyycycyycyy iiiiiii >×>+=×== [IX.38]

Fie Φ funcţia de repartiţie ataşată erorilor (care poate fi normală sau logistică) şi φ funcţia de densitate asociată. Calculăm în aceste condiţii cele două probabilităţi care intervin în relaţia de mai sus, precum şi cele două medii:

189

1.

−Φ=

−≤

−=≤==

σσσaxcaxcaxy

cycy iiiiii

11*

1*

1 P)(P)(P

2.

−Φ−=

−===>

σσφ

σaxcaxc

yycy iiiii

11*1 1

1)(P)(P

3. 11)/(E ccyy ii ==

4. ( )[ ]

( )[ ]

−Φ−−

+=>=>σ

σφσ/1

/)/(E)/(E

1

11

**1 axc

axcaxcyycyy

i

iiii ii

) ≠ xi a [IX.39]

Se obţine atunci formula mediei variabilei :iy

( )[ ]( )[ ] axi

i

ii

iii axc

axcax

axcc

axcy ′≠

−Φ−−

+×

−Φ−+×

−Φ=

σσφσ

σσ /1

/1)(E

1

111

1 [IX.40]

Rezultatul arată că folosirea metodei ceor mai mici pătrate nu duce la cele mai bune rezultate.

Modelul Tobit va fi scris în cele ce urmează sub o formă echivalentă. Definind

prin *i iy ′= x a) modelul ce estimează variabila latentă şi, ţinând seama de rezultatele de mai

sus, vom avea :

* * **1 1 1

1 ( ) (1 ( )) ( )i i ii i

c y c y c yy c y σ

σ σ σ− − −= ⋅Φ + ⋅ − Φ + ⋅ Φ) ) )

)

Mai general, este posibil să definim un model Tobit cu o cenzură la stânga şi la dreapta. Vom defini variabila ,iy prin:

<

≤<

≤

=*

22

2*

1*

1*

1

dacă

dacă

dacă

i

ii

i

i

ycc

cycy

cyc

y [IX.41]

În relaţia de mai sus s-a notat prin c1 şi c2 două valori numerice care reprezintă pragurile de cenzură la dreapta şi la stânga. Una din aceste valori poate fi egală cu ∞ dacă nu se defineşte un prag de cenzură spre dreapta sau spre stânga. În cazul particular în care c1 = 0 şi c2 = ∞, regăsim modelul canonic Tobit.

Folosind un procedeu analog cu cel de mai sus, scriem un model Tobit cu două praguri de cenzură sub forma echivalentă:

*i iy ′= x a)

* *1 2

1 2

* * * * * **2 1 2 1 2 1

( ) (1 ( ))

( ( ) ( )) ( ( ( ) ( )) ( ( ) ( ))

i ii

i i i i i ii

c y c yy c c

c y c y c y c y c y c yy

σ σ

σσ σ σ σ σ σ

− −= ⋅Φ + ⋅ − Φ +

− − − − − −Φ − Φ ⋅ ⋅ Φ − Φ + Φ − Φ

) )

) ) ) ) ) ))

[IX.41]

190

CAPITOLUL X

COMENTARII PRIVIND CHELTUIELILE DIN SECTORUL PUBLIC

X.1. INTRODUCERE

În secolul XIX economistul Wagner (1883) evidenţiază pentru ţările industrializate o tendinţă de creştere mai rapidă a cheltuielilor publice în raport cu creşterea activităţii din economie. Aceeaşi tendinţă se manifestă şi după al doilea război mondial. În această perioadă s-a dezvoltat o literatură vastă care demonstrează existenţa unei relaţii de lungă durată între nivelul cheltuielilor publice dintr-o ţară şi volumul total de activitate. Amintim în acest sens o serie de lucrări clasice ce tratează această problemă Gupta [1967], Wiseman [1968], Pryor [1968], Goffman [1968], Bird [1971], Tarschus [1975], Mann [1980] etc. Dezvoltarea tehnicilor econometrice de cointegrare de către Granger şi Engle, cauzalitatea de tip Granger etc. au determinat apariţia de noi studii în acest domeniu. Amintim în acest sens o serie de studii, precum Demirbas [1999], Murthi [1993], Oxley [1994], Ahsan [1996], Halicioglu [2006], Sari [2006], Akitoby [2006] etc. Strategiile folosite pentru testarea valabilităţii acestei legi au la bază estimarea parametrilor unor modele de regresie sau a unor modele de tip ECM folosind serii de date la nivelul unei singure ţări sau pentru mai multe ţări (cross-sectional data sets). Pentru o serie de ţări în diverse articole au fost obţinute o serie de rezultate contradictorii. Ahsan [1996] prezinta ca posibili factori ce determină o inconsistenţă a rezultatelor şi a diferenţelor dintre diversi autori: seriile de date folosite, privite prin prisma perioadei la care se referă şi la conţinutul acestora; procedurile econometrice folosite, incluzînd aici forma de specificare a modelului, testele folosite şi influenţa variabilelor omise din model.

Indiferent de modelul econometric folosit Legea Wagner postulează existenţa unei relaţii de lungă durată între dimensiunea sectorului public şi dezvoltarea economică a unei ţări. De aceea, această dependenţă nu este obligatoriu să fie respectată pe perioade scurte de timp.

In cadrul acestui capitol se verifica respectarea legii Wagner la nivelul Romaniei pentru ansamblul cheltuielilor publice, dar şi la nivelul agregat al unor sectoare de activitate. Folosind serii de date din statistica oficială vor fi evidenţiate o serie de caracteristici ale sistemului public de sănătate.

X.2. CARACTERISTICI ALE SISTEMULUI PUBLIC DE S ĂNĂTATE LA NIVEL NAŢIONAL

Prezentăm în cele ce urmează o serie de caracteristici din sistemul public de sănătate legate de evoluţia numărului de persoane şi salariul mediu. Indicatorii calculaţi, urmăresc o analiză a evoluţiei sistemului pe ultimele două cicluri electorale, dar şi o comparare a acestui sistem cu alte sectoare de activitate. În tabelul 1 se prezintă o serie de caracteristici ale dinamicii personalului din domeniul sănătăţii şi asistenţei sociale şi din alte sectoare de activitate. În tabelul 2 se prezintă raportul dintre salariul mediu nominal din sănătate şi alte sectoare de activitate.

191

Tabelul X1. Caracteristici privind modificarea efectivelor de personal pe cicluri electorale Modificarea totală în valori absolute (persoane) Total Agricultură Industrie Construcţii Comerţ Sănătate Ad. Pubică şi

Apărare 2000-2004

-154189 -40045 -131828 6385 29360 1164 6544 2004-2007 416482 -15267 -126308 83102 200937 37045 43492 Ritmul mediu anual la nivelul fiecărei perioade (%) 2000-2004 0.84 -7.68 -1.81 0.50 1.27 0.09 1.09 2004-2007 3.01 -5.03 -2.48 7.94 10.15 3.88 8.62 Sursa de date: calcule proprii pe baza datelor de la INSSE, Bucuresti, 2008 Tabelul X2. Salariul mediu nominal din sanatate raportat la cel din alte sectoare ale economiei 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Total 0.83 0.87 0.84 0.85 0.87 0.91 0.95 0.91 0.95 Agricultura 1.99 1.95 1.87 2.02 1.90 2.37 2.66 2.79 2.32 Industrie 0.79 0.84 0.83 0.85 0.87 0.92 1.00 0.97 0.99 Constructii 0.95 1.00 0.98 0.97 0.99 1.08 1.16 1.08 1.12 Invatamant 0.86 0.91 0.84 0.87 0.80 0.82 0.77 0.81 0.89 Administratie 0.58 0.63 0.62 0.60 0.62 0.58 0.52 0.47 0.60

Tabelul X3. Câştigurile salariale medii orare

Total Agricultura Industrie Constructii Invatamant Administratie Sanatate

Câştigurile salariale medii orare (lei/oră) 7.80 5.52 8.29 6.43 8.43 12.63 7.42 Raport sănătate alte sectoare 1.05 0.74 1.12 0.87 1.14 1.70 1.00

192

0.84

-7.68

-1.81

0.51.27

0.091.09

3.01

-5.03

-2.48

7.94

10.15

3.88

8.62

-10

-8

-6

-4

-2

0

2

4

6

8

10

12

Total Agricultură Industrie Construcţii Comerţ Sănătate AdministraţiePubică ş iApărare

(%) 2000:2004 2004:2007

Figura X1. Ritmurile medii anuale de creştere pe cele două cicluri electorale

Rezultatele mai sus obţinute scot în evidenţă următoarele:

• Creşterea medie anuală la nivelul sectorului de Sănătate şi asistenţă socială, la nivelul ambelor perioade a fost superioară sporului mediu annual de la nivelul economiei.

• Sporurile de personal au fost cu mult mai mari în domeniul Administraţiei publice şi apărării, în raport cu cel al sănătăţii.

• Salariile din acest sector de activitate sunt sub media salariului mediu pe economie şi cu mult mai mici decât salariile din administraţie şi învăţământ. Astfel, salariul mediu din acest sector reprezintă la nivelul anului 2008 numai 60% din salariul mediu din administraţie publică.

• Câştigurile salariale medii orare din sănătate este la nivelul celui din economie, dar cu mult sub cel din administraţie publică şi apărare.

• Salariul mediu real din sănătate publică şi asistenţă socială a fost pe întreaga perioadă 2000-2008 mai mic decât cel din administraţie publică şi apărare (vezi graficul din figura 2). Diferenţa s-a redus simţitor la nivelul lunii septembrie din 2008.

193

0

100

200

300

400

500

600

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

Sanatate si asisteenta sociala

Administratie

Figura X2. Evoluţia salariului real (preţurile anului 1999) din AP şi din domeniul Sănătăţii şi asistenţei sociale în perioada 2000-2004

X.3. CARACTERISTICI ALE SISTEMULUI PUBLIC DE S ĂNĂTATE LA NIVEL REGIONAL Pentru analiza unor caracteristici ale sistemului public de sănătate în cele ce urmează vor fi analizate o serie de variabile ce caracterizează laturi ale acestui sector de activitate, dar şi o serie de indicatori demografici ce sunt folosiţi pentru caracterizarea populaţiei dintr-o anumită regiune de dezvoltare economico-socială. Variabilele folosite sunt prezentate în tabelul de mai jos. Tabelul X4. Variabilele folosite în cadrul modelului Nr. crt.

Simbolul Definirea variabilei

1 SSA_PR Ponderea contribuţiei sistemului de sanatate si asistenta sociala în PIB 2 PR_98 PIB pe regiuni in preţurile anului 1998 3 NP Numărul total de paturi în spitale 4 RM Rata de mortalitate 5 RMI Rata mortalităţii infantile 6 PT Populaţia totală pe regiuni 7 VDN_98 Venitul disponibil net în preţurile anului 1998 8 NMR Numărul de medici 9 SSA_98 Contributia la PIB a Sistemului de sanatate si asistenta sociala 10 M_P Numărul de medici la 1000 de locuitori 11 P_P Numărul de paturi la 1000 de locuitori

Informaţiile statistice pentru construirea seriilor de date pentru variabilele de mai sus au fost culese din Anuarul Statistic al României, 2007, Serii de timp 1990-2006 editat de INS din România.

194

21000

22000

23000

24000

25000

26000

27000

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

NP_R1

15000

15500

16000

16500

17000

17500

18000

18500

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

NP_R2

15000

16000

17000

18000

19000

20000

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

NP_R3

13200

13600

14000

14400

14800

15200

15600

16000

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

NP_R4

14000

15000

16000

17000

18000

19000

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

NP_R5

19000

20000

21000

22000

23000

24000

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

NP_R6

17000

18000

19000

20000

21000

22000

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

NP_R7

21200

21600

22000

22400

22800

23200

23600

24000

24400

24800

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

NP_R8

Figura X3. Evoluţia numărului de paturi pe regiuni în perioada 1998-2005

195

5600

5800

6000

6200

6400

6600

6800

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

NMR_R1

3900

4000

4100

4200

4300

4400

4500

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

NMR_R2

3900

4000

4100

4200

4300

4400

4500

4600

4700

4800

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

NMR_R3

4100

4200

4300

4400

4500

4600

4700

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

NMR_R4

4600

4700

4800

4900

5000

5100

5200

5300

5400

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

NMR_R5

5800

6000

6200

6400

6600

6800

7000

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

NMR_R6

4900

5000

5100

5200

5300

5400

5500

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

NMR_R7

8500

9000

9500

10000

10500

11000

11500

12000

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

NMR_R8

Figura X4. Evoluţia numărului de medici pe regiuni în perioada 1998-2005

196

1.50

1.55

1.60

1.65

1.70

1.75

1.80

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

M_P_R1

1.32

1.36

1.40

1.44

1.48

1.52

1.56

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

M_P_R2

1.10

1.15

1.20

1.25

1.30

1.35

1.40

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

M_P_R3

1.70

1.75

1.80

1.85

1.90

1.95

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

M_P_R4

2.2

2.3

2.4

2.5

2.6

2.7

2.8

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

M_P_R5

2.0

2.1

2.2

2.3

2.4

2.5

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

M_P_R6

1.85

1.90

1.95

2.00

2.05

2.10

2.15

2.20

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

M_P_R7

3.8

4.0

4.2

4.4

4.6

4.8

5.0

5.2

5.4

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

M_P_R8

Figura X5. Evoluţia numărului de medici la 1000 de locuitori, la nivelul regiunilor în perioada 1998-2005

197

5.6

5.8

6.0

6.2

6.4

6.6

6.8

7.0

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

P_P_R1

5.4

5.5

5.6

5.7

5.8

5.9

6.0

6.1

6.2

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

P_P_R2

4.6

4.8

5.0

5.2

5.4

5.6

5.8

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

P_P_R3

5.6

5.8

6.0

6.2

6.4

6.6

6.8

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

P_P_R4

7.2

7.6

8.0

8.4

8.8

9.2

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

P_P_R5

7.0

7.2

7.4

7.6

7.8

8.0

8.2

8.4

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

P_P_R6

6.8

7.0

7.2

7.4

7.6

7.8

8.0

8.2

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

P_P_R7

9.2

9.6

10.0

10.4

10.8

11.2

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

P_P_R8

Figura X6. Evoluţia numărului de paturi în spitale la 1000 de locuitori, la nivelul regiunilor în perioada 1998-2005

198

Pentru estimarea efectului procesului de descentralizare din domeniul sănătăţii se

estimează parametrii modelului general de regresie:

ititititit PPdPMcPRSSAbaH ε+⋅+⋅+⋅+= ___)log(

unde itH este un indicator ce caracterizează global sistemul public de sănătate dintr-o

regiune pentru un anumit an. În cadrul acestei lucrări sunt folosite variabilele RMI – rata mortalităţii infantile şi RM – rata mortalităţii.Estimarea parametrilor se realizează în două ipostaze diferite, cu efect fix şi cu efect variabil şi încearcă să pună în evidenţă o serie de diferenţe care există de la o regiune la alta, precum şi în timp. Rezultatele sunt prezentate în cele ce urmează. Tabel X5. Caracteristicile modelului Variabila dependentă: )log(RMI

Model cu efect fix Model cu efect varariabil c 3.509346 (0.129869) c 3.399936 (0.082938)

PRSSA_ -9.747339 (3.176168) PRSSA_ -7.382534 (2.813289) PM _ -0.214220 (0.058839) PM _ -0.188254 (0.019355)

2R 0.827 0.586

)Prob(F 28.74 (0.000) 43.24 (0.000)

Tabelul X6. Semnul efectului fix/efectului aleator la nivelul regiunilor

1R 2R 3R 4R 5R 6R 7R 8R EF + - - - + + - + EA + - - - + + - -

B. Prin estimările următoare punem în evidenţă heterogenitatea la nivelul orizontului de timp.

Tabel X7. Caracteristicile modelului

Variabila dependentă: )log(RMI Model cu efect fix

c 2.818028 (0.103162) PRSSA_ 14.20920 (3.841554)

PM _ -0.140113 (0.012391) 2R 0.869527

)Prob(F 39.9864 (0.000)

Tabelul X8. Semnul efectului fix/efectului aleator la nivelul regiunilor 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 EF + + + + - - - -

199

Rezultatele mai sus obţinute permit formularea următoarelor comentarii: • Creşterea contribuţiei acestui sector la formarea PIB regional, deci a volumului de

activitate din acest sector, a avut o influenţă pozitivă asupra reduceri mortalităţii infantile la nivelul regiunilor;

• În egală măsură evoluţia numărului de medici de la nivelul regiunilor a generat o reducere a nivelului ratei mortalităţii infantile.

• Efectele specifice de la nivelul regiunilor 2R , 3R , 4R şi 7R au contribuit pozitiv

la reducerea mortalităţii infantile. • Începând cu anul 2002 efectele specifice, de la nivelul regiunilor, au contribuit la

reducerea mortalităţii infantile. • Pentru creşterea eficienţei activităţii la nivelul spitalelor, începând cu anul 2002 a

avut loc o reducere a numărului de paturi din spitale (figura X3). Această măsură a urmărit o mai bună utilizare a spaţiilor existent şi o reducere a costurilor de funcţionare a spitalelor.

X.4. METODOLOGIA FOLOSIT Ă PENTRU ANALIZA LEGII WAGNER

În literatura economică s-au conturat şase tipuri de funcţii pentru definirea legii Wagner funcţie de forma de exprimare a seriilor de date folosite. Ideia de bază ce a stat la în definirea acestor modele în cazul legii Wagner pleacă de la respectarea următoarelor postulate:

(i) există două variabile tX şi tY ce sunt integrate de ordinul întâi (tX şi (1));tY I→

(ii) cele două serii sunt cointegrate dacă pentru acestea se defineşte un model de regresie de forma:

,t t tY aX u= + [X.1]

unde tu este o serie staţionară. Menţionăm că este vital ca seria rezidurilor să fie integrată de ordinul zero, altfel modelul reprezintă o regresie falsă.

Funcţiile folosite în literatura economică pentru definirea relaţiei de lungă durată dintre cheltuielile publice şi Produsul Intern Brut se diferenţiază funcţie de exprimarea celor două variabile ale modelului de regresie în valori absolute totale sau în valori absolute pe cap de locuitor:

În prima categorie de modele folosite pentru validarea legii Wagner funcţiile sunt definite pe bază de variabilele absolute totale ( Cheltuieli Publice totale (G), Produsul Intern Brut (GDP), Consumul Privat (C)). În această categorie includem două modele Peacock-Wiseman [1968] şi Pryor. Primul dintre acestea propune o funcţie liniară de analiză a cheltuielilor publice în funcţie de Produsul Intern Brut:

ttt GDPG 1lnln εβα ++= [X.2]

Dacă legea Wagner este verificată, atunci vor fi respectate următoarele afirmaţii pentru modelul de regresie mai sus definit: cele două serii de date tt GDPG ln şi ln sunt nestaţionare şi au acelaşi ordin de integrare, de regulă unu; seria reziduurilor

Ttt ,...,1,1 =ε este integrată de ordinul zero; valoarea parametrului β este superioară lui unu.

200

Al doilea model propus de Pryor [1968] are la bază analiza consumul privat în funcţie de Produsul Intern Brut:

ttt GDPC 2ln εβα ++= [X.3]

În a doua categorie de modele prin care identificăm relaţia de lungă durată dintre cheltuielile guvernamentale agregate sau componente ale acestora şi produsul intern brut funcţiile modelului sunt definite pe baza unor variabile macroeconomice exprimate în unităţi absolute pe cap de locuitor sau ca pondere a Cheltuielilor guvernamentale în Produsul Intern Brut. Precizăm aici patru model de bază întâlnite în literatura economică propuse de Gupta [1967], Goffman [1968], Musgrave [1969] şi Mann [1980].

În prima situaţie Gupta [1967] propune un model liniar de analiză a dependenţei liniare dintre cheltuielile publice şi PIB per capita :)/( tPGNP

ttt PGDPPG 3)/()/ln( εβα ++= [X.4]

În a doua situaţie Goffman [1968] utilizează pentru explicitarea cheltuielilor publice un model liniar având ca variabilă exogenă PIB per capita :)/( tPGNP

ttt PGDPG 4)/(ln εβα ++= [X.5]

În a treia situaţie Musgrave [1969] analizează relaţia care există între mărimea sectorului public funcţie de Produsul Intern Brut pe locuitor. Modelul exprimă tendinţa de lungă durată dintre ponderea cheltuielilor publice în Produsul Intern Brut şi Produsul Intern Brut pe cap de locuitor:

ttt PGDPGDPG 5)/()/ln( εβα ++= [X.6]

În a patra situaţie Mann [1980] propune un model de analiză a ponderii cheltuielilor guvernamentale în funcţie de Produsul Intern Brut:

.)/ln( 6ttt GDPGDPG εβα ++= [X.7]

Potrivit celor două postulate mai sus pentru verificarea legii Wagner trebuie ca cele două serii de date ce intervin în modelele de regresie să fie I(1), iar seria reziduurilor să fie I(0). Dacă seria reziduurilor nu este o serie staţionară, atunci între variabilele modelului nu există o relaţie de cointegrare, iar modelul de regresie defineşte o regresie falsă. Modelele de regresie mai sus prezentate pot fi estimate în forma prezentată mai sus, caz în care se verifică respectarea legii în formă agregată, sau prin înlocuirea cheltuielilor guvernamentale cu componente ale acesteia, situaţie în care se verfică respectarea legii pe componente.

În cadrul acestei lucrări vom verifica valabiltatea legii în formă agregată, precum şi pentru cheltuielile cu apărarea, cheltuielile din sistemul public de sănătate şi cheltuielile cu educaţia pentru România.

În cadrul demersului privind testarea valabilităţii legii Wagner trebuie testată nestaţionaritatea seriilor de date incluse în cadrul modelului de regresie. În acest sens putem recurge la testele Dickey-Fuller (1979, 1981), augmented Dickey-Fuller (1979, 1981), Phillips-Perron (1988), Zivot şi Andrews (1992) etc. În demersul realizat în cadrul acestei lucrări recurgem la augmented Dickey-Fuller şi la procedura de testare propusă de Bourbonnais (2007). În acest sens se consideră seria nestaţionară tX care este (1).I Pentru testarea prezenţei rădăcinii unitate se consideră modelul:

201

0 1 1 21

p

t t i t i ti

X X t Xα α α β ε− −=

∆ = + + + ∆ +∑ [X.8]

În cadrul ultimei relaţii s-a notat prin tX∆ diferenţa de ordinul unu a seriei. Funcţie de valorile parametrilor 0 2 şi α α definim modele particulare folosite pentru testarea prezenţei rădăcinii unitate la nivelul seriei 1,...,( ) .t t Tx = Dacă 0 20 şi 0α α= = atunci

se obţine modelul 1M fără constantă şi trend. Modelul 2M cu constantă se obţine din modelul general dacă 0 20 şi 0.α α≠ = În relaţia [X.8] este definit modelul 3M cu constantă şi trend. Testarea prezenţei rădăcinii unitate la nivelul seriei de date se realizează printr-un algoritm în cascadă de forma:

3 2 1.M M M→ →

Valoarea parametrului naturalp este stabilită pe baza criteriului Akaike. Pentru a testa prezenţa rădăcinii unitate – caz în care seria este nestaţionră – se defineşte ipoteza nulă de forma:

0 1 2: 0.H α α= =

Respingerea ipotezei nule recomandă o serie de date cu trend determinist mai degrabă decât unul cu trend stochastic. Rezultatele obţinute în urma aplicării testelor sunt prezentate pentru fiecare variabilă în parte în cele ce urmează.

Prezentăm în cele ce urmează rezultatele testului ADF pentru variabilele din modelele folosite pentru verificarea valabilităţii legii Wagner pentru cheltuielile de apărare. În cadrul acestei proceduri sunt folosite seriile de date pentru variabilele ln( ), ln( ), ln( / ) şi ln( _ )GDP CM CM GDP GDP L , unde GDP – Produsul Intern Brut, CM – cheltuielile militare, CM/GDP – cheltuielile militare pe cap de locuitor şi GDP_L – Produsul Intern Brut pe cap de locuitor. Seriile de date, obţinute din surse SIPRI, sunt definite pentru perioada 1988-2006 şi sunt exprimate în preţurile anului 2005 în dolari americani.

În tabelul de mai jos sunt prezentate rezultatele obţinute în urma aplicării testului ADF pentru seriile de date de mai sus pentru analiza stationarităţii acestor serii de date. Sub valoarea fiecărei statistici se prezintă valoarea numărului de leguri p folosite pentru estimarea modelului [X.8]. Tabelul X.9. Aplicarea testului ADF Seria de date în nivel în diferenţă ln( )GDP

( 2)0,869p=

− ( 1)4,350a

p=−

ln( )CM ( 0)1,120p=

− ( 3)4,057a

p=−

ln( / )CM GDP ( 0)2,720p=

− ( 1)3,690b

p=−

ln( _ )GDP L ( 2)0,940p=

− ( 1)4,122bp=

−

Valorile critice ale testului pentru 1%, 5%, 10% prag de semnificaţie sunt, respectiv, -4,67, - 3,73, - 3,31. a – semnificativ pentru pragul de semnificaţie de 1%. b - semnificativ pentru pragul de semnificaţie de 5%.

202

X.5. REZULTATE EMPIRICE

Deoarece evoluţia bugetului de apărare a unei ţări, mai mult ca oricare alt tip de cheltuială publică este determinată de evoluţiile de pe plan mondial în domeniul apărării începem această analiza prin prezentarea unor particularităţi ale cheltuielilor cu apărarea la nivel mondial.

Prezentarea acestor caracteristici va fi urmată de estimarea parametrilor modelelor econometrice care permit o analiză a respectării legii Wagner pentru cheltuielile de apărare ale României. Această analiză cantitativă se realizează în următoarea succesiune de etape: I – se determină pentru variabilele modeleleor ce vor fi folosite pentru această analiză ordinul de integrare; II – se realizează analiza cointegrării seriilor de date; III – se estimează parametrii modelului de regresie pentru verificarea valabilitatii legii Wagner.

Dificultăţile majorele ale aplicării acestei metodologii de analiză a valabilităţii legii Wagner pentru o ţară în tranziţie sunt de legate de următoarele aspecte: (i) în general este deficil de constituit serii de date valide pentru variabilele modelelor ce vor fi estimate pentru perioade mari de timp; (ii) căderea blocului socialist în anul 1989 a determinat o serie de schimbări majore la nivelul proceselor economice; (iii) evaluarea cheltuielilor militare, aşa cum se va vede şi din prezentarea care urmează, ridică o serie de probleme.

X.5.1 Analiza bugetului de apărare în contextul evoluţiilor mondiale

Analiza tendinţelor pe plan mondial în domeniul militar ridică o serie de probleme în constituirea seriilor de date statistice pentru principalele variabile utilizate în analiză: cheltuieli militare, vânzări de armamente, importuri şi exporturi de arme, efective militare, echipamente nucleare etc. Principalele surse de date în domeniul militar sunt reprezentate de institutul suedez SIPRI (Stockholm International Peace Research Institute) şi institutul american ACDA (Arms Control and Disarmament Agency). Astfel:

între seriile de date ale celor două institute există diferenţe semnificative. Sanjeev Gupta, Luiz de Mello şi Raju Sharan, pentru determinarea implicaţiilor corupţiei din economie asupra cheltuielilor militare, utilizează serii de date de la patru surse de date32;

pentru un indicator, în urma reevaluărilor, pot fi obţinute valori diferite la nivelul aceluiaşi institut. De exemplu, “rapoartele estimaţiilor sunt de unul la trei pentru SIPRI, pentru anii situaţi între 1986 şi 1989, sau de unu la patru pentru ACDA între 1976 şi 1978”33;

indiferent de sursa de date folosită, tendinţele surprinse prin intermediul seriilor de date sunt aceleaşi. Din acest motiv, considerăm că analizele în timp nu sunt distorsionate de seriile de date folosite;

pentru perioada ultimilor ani se constată o convergenţă a seriilor de date ale celor două institute.

Luând în considerare seriile de date referitoare la cheltuielile militare sunt menţionate pentru început o serie de tendinţe în acest domeniu pe plan mondial. La nivelul anului 2006 nivelul cheltuielilor mondiale pentru apărare, în preţurile anului 2005,

32 S. Gupta, Luiz de Mello, R. Sharan, Corruption and military spending, European Journal of political Economy, vol. 17(2001), p. 749-777. 33 J.-P. Hebert, Militarisation ou démilitarisation du monde, Problemes economiques, n0 2 733, 2001, p. 18-24.

203

sau situat la 1204 miliarde dolari, reprezentând 2,5% din totalul activităţii economice la nivel mondial. Creşterea în raport cu anul anterior a fost de 3,5%, iar faţă de 1997 a fost de 37%. Evoluţia cheltuielilor pentru apărare a cunoscut două evoluţii diferite pe ansamblul perioadei 1988-2006. Căderea blocului comunist a determinat o reducere a cheltuielilor militare până la atentatele din 11 septembrie 2001, apoi a urmat o creştere a acestora, mai cu seamă la nivelul Statelor Unite ale Americii şi Marii Britanii, dealtfel principalii actori ai războaielor din Irak şi Avganistan. Cele două puteri realizează împreună 51% din cheltuielile mondiale cu apărarea (46% Statele Unite şi 5% Marea Britanie). Cele două sunt urmate de Franţa (5%), China şi Japonia (4%), Germania, Rusia, Italia şi Arabia Saudită (3%).

Nivelul cel mai scăzut al cheltuielilor militare al SUA s-a înregistrat în anii 1998 şi 1999, acestea reprezentând în jur de 68% din valoare anului 1988. Dealtfel, principalii actori mondiali în domeniul apărării şi-au redus cheltuielile militare în perioada 1988-2000. Dintre ţările Europene numai Franţa a recurs la o diminuare nesemnificativă a cheltuielilor, acestea scăzând, în medie, pe fiecare an, în această perioadă cu 0.69%. Germania şi-a redus continu cheltuielile militare în perioada 1988-2006. Raportul dintre cele două valor arată o scădere de 33,5%. Pe fondul crizei economice, Rusia şi-a redus considerabil cheltuielile militare. Dacă în anul 1988 această ţară cheltuia pentru înarmare 15,8% din PIB, în anul 2006 acestea reprezintă numai 4,1% cifră comparabilă cu cea a Statelor Unite. Cu toate că pentru perioada 1992-1999 această ţară şi-a redus bugetul militar în medie pe fiecare an cu 6.38%, în perioada 2000-2006 acesta a crescut cu 81,7%.

În cadrul ţărilor membre NATO se constată diferenţe semnificative între partenerii europeni şi SUA. Astfel, în timp ce cheltuielile militare ale ţărilor europene au urmat o traiectorie regulată, în cazul SUA se constată o fluctuaţie semnificativă. Aceste tendinţe evidenţiază faptul că “determinanţii politici din interiorul Alianţei atlantice sunt departe de a fi omotetici.”35 Raportul dintre cheltuielile militare americane şi cele ale partenerilor europeni s-a situat la nivele superioare valorii doi. Pe anumite perioade de timp, de exemplu 1966-1971, acest raport s-a situat între 3 şi 4. Diferenţe semnificative între europeni şi americani sunt şi în domeniul cheltuielilor militare pe locuitor. În tabelul X.10 se prezintă acest raport la nivelul anului 2006 pentru câţiva actori mondiali importanţi.

Tabelul X.10. Compararea SUA cu diverse ţări în raport cu cheltuieli militare şi PIB pe cap de locuitor

Ţara Cheltuieli* militare pe cap de locuitor in

2006

(dolari 2005/locuitor)

Raportul între SUA şi fiecare ţară pentru cheltuieli

militare pe cap de locuitor

PIB pe locuitor**

Raportul între SUA şi fiecare ţară pentru

PIB pe cap de locuitor

Ponderea cheltuielilor

militare în PIB, in 2005

(%)

Statele Unite ale Americii

1756 1 43968 1.0 4.1

Marea Britanie 990 1.8 39224 1.1 2.7 Franţa 875 2.0 36674 1.2 2.5 Germania 447 3.9 35157 1.3 1.4 Rusia 244 7.2 6926 6.3 4.1 Japonia 341 5.1 34182 1.3 1.00 * SIPRI YEARBOOK 2006: Armaments, Disarmament and International Security, p.12; ** http://web.worldbank.org/wbsite/external/datastatistics/

204

Reducerea ponderii cheltuielilor militare în PIB nu se datorează accelerării procesului de demilitarizare, ci creşterii volumului activităţii economice civile în ţările dezvoltate într-un ritm mai accelerat decât cel al volumului cheltuielilor pentru apărare. De altfel, una din caracteristicile importante ale perioadei 1988-2000 a fost cea a reducerii ponderii cheltuielilor militare în PIB. De exemplu, la nivelul ţărilor din UE acest indicator a scăzut de la 6.1 % din perioada 1985-1990 la 3.2% în anul 199835. Statele Unite şi-a redus acest indicator de la 5,8% la 3,1%. Diminuarea cheltuielilor militare până în jurul anului 2000 nu a reprezentat decât o fază a unui ciclu, o readaptare a sistemelor militare la condiţiile internaţionale. Intensificarea luptei împotriva terorismului a determinat o creţtere a ponderii cheltuielilor cu apărarea în PIB, în principal la nivelul Statelor Unite (de la 3,1% în anul 2000 la 4,1% în anul 2005) şi Marea Britanie (de la 2,4% în anul 2000 la 2,7% în anul 2005). Mai mult, actualele tendinţe din domeniul militar nu trebuie să fie privite strict prin prisma laturii cantitativ, prin cota alocată din PIB sistemului militar, ci prin schimbările calitative din cadrul sistemului: (i) reducerea efectivelor militare şi crearea armatelor de profesionişti. La nivelul ţărilor industrializate în perioada 1985-1996 efectivele militare au scăzut 22%. Pentru ţările din UE scăderea a fost de 33%, iar pentru America de Nord reducerea a fost cea mai accentuată, situându-se la nivelul de 30%. Scăderi mai modeste s-au înregistrat la nivelul ţărilor în curs de dezvoltare, de numai 4%, în timp ce pe plan mondial diminuarea a fost de 9%; (ii) pe fondul reducerii efectivelor militare şi a adaptării la noile caracteristici ale războaielor a crescut rolul corpurilor de intervenţie rapidă; (iii) redefinirea componentei nucleare în cadrul sistemelor naţionale de apărare, adaptarea sistemelor militare la creşterea activităţii terorismului în lume etc.

35 La Revue de l’OTAN, printemps 1999.

205

Tabelul X.11. Evoluţia cheltuielilor cu apărarea pentru câţiva actori mondiali importanţi

Modificarea cheltuielilor cu apararea pentru perioada

USA Marea Britanie

Franţa Germania Rusia Japonia

1988 – 2006

Modificarea absoluta pe intreaga perioada (mild. dolari US 2005)

44698 -3769 -4021 -18643 -183300 6566

Ritmul mediu anual (%) 0.5 -0.3 -0.4 -2.2 -9.7 0.9

1988 – 2000

Modificarea absoluta pe intreaga perioada (mild. dolari US 2005)

-141822 -15204 -6717 -14480 -198900 6667

Ritmul mediu anual (%) -2.8 -2.3 -1.0 -2.5 -18.4 1.4

2000 – 2006

Modificarea absoluta pe intreaga perioada (mild. dolari US 2005)

183760 10453 2866 -3490 13400 -574

Ritmul mediu anual (%) 8.9 4.0 1.1 -1.8 10.3 -0.3

206

Pentru orice economie modernă, sistemul militar reprezintă un regulator economic. Două argumente sunt esenţiale în acest sens:

prin activitatea desfăşurată, acesta asigură menţinerea unui climat economic care să permită desfăşurarea în condiţii de stabilitate a activităţilor economice civile;

sistemul militar este un consumator ideal al produselor obţinute în sectorul civil. Dealtfel, cele mai dezvoltate ţări ale lumii sunt şi cei mai importanţi exportatori de armament la nivelul anului 2006: SUA deţine 30,2% din exportul mondial de armament, Rusia-28,9%, Germania-8,6%, Franţa-8,3%, Marea Britanie+4,2% etc. Repartizarea primilor 25 producători mondiali de armament pe ţări, potrivit SIPRI 2007, se prezintă astfel: 15-SUA, 4-Franţa, 2- Marea Britanie, 1-Italia, 1-Suedia, 1-Japonia şi 1-Europa. Vânzărilor de armament pe ţări de origine ai celor 25 de producători se prezintă astfel: SUA – 70,1%, Marea Britanie – 11,8%, Franţa – 7,6%, Italia – 4,3%, Europa 4,2%, Japonia 1,0% şi Suedia 0,9%. Pentru o anumită ţară sistemul de apărare devine nociv pentru activitatea economică civilă numai în măsura în care nivelul alocaţiilor din PIB pentru apărare se situează peste o anumită limită. În această situaţie acesta devenind astfel o povară pentru sectorul economic şi pentru alte sectoare publice, precum educaţie, sănătate etc.

X.5.2 Evoluţia cheltuielilor bugetare pentru apărare în cazul României

În cazul acestei părţi a lucrării sunt prezentate principalele caracteristici ale alocaţiilor bugetare pentru apărare în cazul României pentru perioada 1988-2006. După cum se observă şi din graficul din Figura X.7 cheltuielile cu apărarea la nivelul României au cunoscut patru perioade distinte de evoluţie. Datele sintetice pentru aceste perioade sunt prezentate în Tabelul X.12.

Tabelul X.12. Indicatori statistici pentru caracterizarea evoluţiei cheltuielilor cu apărarea

Perioada Ritmul mediu anual al

modificării cheltuielilor militare pe

perioadă (%)

Ritmul mediu anual al

modificării PIB pe fiecare

perioadă (%)

Modificarea efectivelor militare pe

fiecare perioadă

(mii persoane)

Ponderea cheltuielilor cu apărarea în PIB

la începutul fiecărei perioade

(%)

1988-1991 -0,18 - 6,21 6,0 4.3 1992-1993 -22,34 0,86 28,0 4.3 1994-1999 -2,76 -0,33 82,9 3.1 2000-2006 4,48 6,14 -106,9 2.5 Sursa de date: Prelucrări de date după SIPRI şi Banca Mondială

207

1200

1600

2000

2400

2800

3200

3600

88 90 92 94 96 98 00 02 04 06

CM_2000

Figura X.7. Evoluţia cheltuielilor cu apărarea pentru România în perioada 1988-2006

(valorile anuale sunt exprimate în dolari americani 2005)

Până în anul 1992, nivelul alocaţiilor bugetare s-au menţinut în jurul valorii de 4,3% din PIB. Nivelul maxim a fost atins în anul 1991, când ponderea cheltuielilor pentru apărare în PIB s-a situat la nivelul de 4,8%. Apoi, ponderea acestora a scăzut continuu ajungând în anul 2005 când a ajuns la nivelul de 2,0%. Reducerile bugetare din domeniul apărării naţionale au fost determinate, în principal, de următoarele cauze: i) politica României în domeniul apărării a ţinut seama de tendinţele mondiale din domeniul apărării de reducere a acestora; ii) trecerea de la economia centralizată la o economie de piaţă reprezintă pentru România o perioadă de criză economică accentuată. Astfel, pe întreaga perioadă 1989-2000 România a înregistrat o scădere a PIB cu 22.67%. De altfel, coeficientul de corelaţie calculat pentru PIB şi cheltuielile bugetare pentru apărare, egal cu 0.85, demonstrează o dependenţă clară între cele două variabile. Astfel că, cea mai mare parte a trendului descrescător corespunzător acestor alocaţii se explică şi prin reducerea PIB al Romîniei; iii) de-a lungul întregii perioade, 1990-2006, s-a redus considerabil personalul angajat în domeniul militar. Serviciul militar obligatoriu în România s-a redus, începând cu 1996, de la 18 luni la 12 luni, iar din anul 2004 nu mai este obligatoriu. Pe întreaga perioadă de tranziţie s-au creat condiţiile trecerii la un corp de armată de profesionişti în concordanţă cu tendinţele existente în ţările dezvoltate.

X.6. ANALIZA LEGII WAGNER

X.6.1. Analiza cheltuielilor guvernamentale

În cadrul acestei părţi a lucrării se va verifica valabilitatea legii Wagner pentru cazul României folosind o variantă dezagregată a cheltuielilor publice. Se va pune în evidenţă faptul că legea nu este valabilă în cazul cheltuielilor militare, cu toate că, pe ansamblul cheltuielilor publice, dependenţa este verificată. Pentru analiza agregată şi a cheltuielilor militare se recurge la estimarea parametrilor modelelor Peacock-Wiseman, Gupta, Goffman, Musgrave şi Mann. Ulterior se va trece la o analiză detaliată a modelului Peacock-Wiseman prezentat în formă neliniară.

În cazul României au fost folosite seriile de date pentru PIB şi cheltuieli bugetare totale pentru perioada 1985-2000. Indicatorii sunt exprimaţi în preţurile constante ale anului 1990. Pe baza acestora au fost estimaţi parametrii a cinci modele de regresie. Pentru estimarea parametrilor s-a utilizat MCMMP (OLS). Întrucât în toate cazurile s-a manifestat o autocorelare de ordinul întâi semnificativă pentru valorile reziduuale s-a recurs la o modelare a rezidurilor de forma unui proces de medii mobile de ordinul întâi, MA(1). Rezultatele sunt prezentate în tabelul X.14.

208

Tabelul X.13. Modelele Peacock-Wiseman, Gupta, Goffman, Musgrave şi Mann pentru România α β αt βt 2R LL F

Peacock-Wiseman )04.2(48.11−

)31.0(55.2 -5.62 8.17 0.90 11.36 52.61

Goffman )28.1(7.3−

)79.0(61.2

− -2.88 6.95 0.88 10.23 44.41

Musgrave )21.1(

70.6− )35.0(

57.1 -5.51 4.42 0.75 10.70 17.8

Gupta )21.170.6(−

)35.0(57.2 -5.51 7.24 0.88 10.67 52.61

Mann )08.2(47.11−

)31.0(55.1 -5.49 4.9 0.77 11.36 20.09

Observaţii: în paranteze sunt trecute abaterile medii pătratice ale estimatorilor. Tabelul X.14 Parametrii modelului cheltuielilor bugetare totale

λ α β αt βt LL θlog2− 2R F MA(1)

0

MA(1) )69.1(59.11−

)09.2(48.11−

)26.0(57.2

)32.0(59.2

-7.46

-5.62

10.91

8.07

10.48

11.35

-

0.12

0.88

0.90

99.00

52.6

-

1* )08.1(28.0

-0.8

MA(1) )99.0(

82.7−

)30.1(76.7−

)79.0(27.7

)04.1(22.7

7.9

-5.99

9.14

6.94

72.37

73.1

-

0.27

0.86

0.88

84.89

44.07

-

1* )99.0(25.0

Observaţie: * parametrii nu sunt semnificativi diferiţi de zero pentru pragul de semnificaţie de 5%.

209

Urmărin rezultatele din tabelul X.5 se observă că legea Wagner este verificată pentru toate cele cinci modele în cazul cheltuielilor bugetare agregate.

Pentru aprofundarea analizei acestei legi se consideră două modele neliniare pentru explicarea evoluţiei cheltuielilor bugetare totale. Astfel, pentru cheltuielile publice agregate se defineşte modelul neliniar .βω tt GDPG = Pentru liniarizare se utilizează transformarea Box-Cox. Se notează prin 1M modelul folosit pentru verificarea valabilităţii legii Wagner pentru cheltuielile publice care se prezintă sub forma:

λ

βαλ

λλ 11 −+=− tt GDPG [X.9]

unde .*R∈λ Pentru 0=λ se obţine cazul particular ce defineşte modelul Peacock-Wiseman mai sus prezentat. Pentru cazul 0=λ elasticitatea este constantă:

.ln

ln

GNP

MEe

∂∂= În caz contrar, elasticitatea nu este constantă pentru întreaga

perioadă. Aceasta este calculată prin intermediul următoarei relaţiii:

λ

β−

=

t

tt GDP

MEe [X.10]

Pentru a determina cea mai bună valoare a parametruluiλ s-au folosit diverse valori situate în intervalul [–1, 1]. În tabelul de mai jos sunt prezentate rezultatele pentru cazul 0=λ şi .8.0−=λ Parametrii sunt estimaţi pentru cazul în care reziduurile sunt necorelate. Valoarea statisticii Durbin-Watson recomandă introducerea unei autocorelaţii de ordinul 1. Sunt prezentate în tabelul X.6 rezultatele pentru cele două variante de lucru.

Pe baza rezultatelor de mai sus au rezultat următoarele concluzii: i) în ambele cazuri parametrul β este semnificativ diferit de zero. Mai mult, estimatorii sunt pozitivi, ceea ce arată că dependenţa dintre cele două variabile este pozitivă; ii) între modelul pentru care ,0),cov( =st εε pentru st ≠ , şi modelul cu )1(MAt →ε diferenţele sunt nesemnificative. Pentru a argumenta această concluzie s-a aplicat testul raportului verosimilităţii (likelihood ratio test), a cărei statistică definită pe

baza relaţiei θlog2− urmează o distribuţie 2χ cu un grad de libertate. Pentru un

prag de semnificaţie de 5%: .12.0log284.3205.0 =−>= θχ

În concluzie afirmăm următoarele:

1) La nivelul României, legea Wagner este valabilă pentru cheltuielile bugetare agregate.

2) Elasticitatea cheltuielilor bugetare totale nu este constantă în timp, aceasta fiind definită prin intermediul următoarei funcţii neliniare:

8.0/ )/(22.7

ln

lntt

t

tGDPG GDPG

GDP

G⋅=

∂∂

=ε [X.11]

Elasticitatea medie pe ansamblul perioadei este supraunitară, aceasta fiind egală cu 1.33.

210

X.6.2. Analiza cheltuielilor de apărare

Pentru început vom studia valabilitatea acestei legi pentru ţări dezvoltate, precum SUA şi Franţa trecând apoi la o analiză pe cazul Românie. Pentru fiecare caz în parte vom urma acelaşi demers pe care l-am adoptat pentru cazul cheltuielilor guvernamentale totale. Pentru început vom stabili dacă seriile de date ln( ),GDP ln( )CM şi ln( / )CM GDP sunt staţionare. Pentru a determina ordinul de integralitate se aplică testul ADF. Rezultatele obţinute pentru cele trei ţări sunt prezentate în tabelul de mai jos.

Tabelul X.15. Aplicarea testului ADF pentru SUA şi Franţa Seria de date în nivel în diferenţă de

ordinul întâi în diferenţă de

ordinul doi Ordinul de integrare

Statele Unite ale Americii ln( )GDP 1,755 ( 0)p− = 1,755 ( 0)b p− = - I(1)

ln( )CM 0,002 ( 0)p = 3,94 ( 0)b p− = - I(1)

ln( / )CM GDP 0,05 ( 0)p− = 3,311 ( 0)c p− = 5,69 ( 0)a p− = I(2)

Franţa ln( )GDP 2,19 ( 0)p− = 4,85 ( 0)a p− = - I(1)

ln( )CM 0,730 ( 0)p− = 3,970 ( 0)b p− = - I(1)

ln( / )CM GDP 1,446 ( 0)p− = 4,468 ( 0)a p− = - I(1)

Valorile critice ale testului pentru 1%, 5%, 10% prag de semnificaţie sunt, respectiv, -4,67, - 3,73, - 3,31. a – semnificativ pentru 1%. b - semnificativ pentru 5%. c – semnificativ pentru 10%.

În graficul din figura X.4 se prezintă evoluţia cheltuielilor de apărare pentru trei ţări dezvoltate Statele Unite ale Americii, Marea Britanie şi Franţa pentru perioada 1988-2006. Valorile sunt exprimate în dolari americani 2005. Cele trei grafice ne arată modificări relativ asemănătoare la nivelul celor trei ţări în raport cu volumul cheltuielilor de apărare. Rezultatele obţinute în cazul SUA şi Marea Britanie ne arată că variabila ln( / )CM GDP este I(2), în timp ce restul variabilelor, inclusiv pentru Franţa, sunt I(1). Pentru variabila LNPIB la nivelul celor trei ţări dezvoltate se prezintă graficele din figura X.8.

211

320000

360000

400000

440000

480000

520000

560000

88 90 92 94 96 98 00 02 04 06

CM_SUA

44000

48000

52000

56000

60000

64000

88 90 92 94 96 98 00 02 04 06

CM_MB

50000

51000

52000

53000

54000

55000

56000

57000

58000

88 90 92 94 96 98 00 02 04 06

CM_F

Figura 8. Evoluţia cheltuielilor de apărare pentru SUA, Marea Britanie şi Franţa în perioada 1988-2006 (dolari americani 2005)

15.9

16.0

16.1

16.2

16.3

16.4

88 90 92 94 96 98 00 02 04 06

LNPIB_SUA

14.2

14.3

14.4

14.5

14.6

14.7

88 90 92 94 96 98 00 02 04 06

LNPIB_MB

14.25

14.30

14.35

14.40

14.45

14.50

14.55

14.60

88 90 92 94 96 98 00 02 04 06

LNPIB_F

Figura X.9. Evoluţia PIB pentru SUA, Marea Britanie şi Franţa în perioada 1988-2006 (dolari americani 2005)

212

Graficele de mai sus scot în evidenţă evoluţii relativ asemănătoare în raport cu cele două variabile pentru perioada 1988-2006 la nivelul celor trei ţări dezvoltate. În definirea modelului de analiză a evoluţiei cheltuielilor de apărare în funcţie de modificarea volumului de activitate din economie va trebui să ţinem seama de faptul că în perioada 1988-1998 cheltuielile pentru apărare au cunoscut o diminuare semnificativă, iar după anul 2000, cu precădere după evenimentele din 11 iunie 2001 acestea au cunoscut o nouă creştere. Acestă tendinţă de creştere a cheltuielilor de apărare din ultima perioadă este evidentă. Mai mult, Statele Unite la sfârşitul anului 2004 a atins nivelul cheltuielilor cu apărarea din anul 1988. Celelalte două ţări înregistrează valori sub acest nivel. În aceste condiţii modelul de regresie iniţial 0 1t t tLNCM a a LNGDP ε= + + se va scrie sub forma unui model de regresie cu variabilă dummy. În aceste condiţii modelul de regresie se scrie sub forma:

0 1 2 ,t t t tLNCM a a LNGDP a D ε= + + + [X.12]

Variabila dummy este definită pe baza relaţiei de mai jos:

1, dacă t= 1988,...,2000

0, dacă t= 2001,...,2006 tD=

Rezultatele estimării modelului de regresie [X.12] pentru cele trei ţări sunt prezentate în Tabelul X.16.

Tabelul X.16. Estimarea parametrilor modelului [X.12] pentru Statele Unite ale Americii, Marea Britanie şi Franţa

tLNGDP 0a 1a 2a 2R ADF

Statele Unite ale Americii _ tLNGDP SUA

(6,61)26,73a

(0,406)0,84c−

(0,119)0,342b− 2 0,34R = 4,17 ( 1)c p− =

Marea Britanie _ tLNGDP MB

(3,68)24,13a

(0,250)0,905a−

(0,073)0,248a− 2 0,45R = 4,17 ( 1)c p− =

Franţa _ tLNGDP F

(1,99)20,68a

(0,137)0,675a−

(0,027)0,075b− 2 0,65R = 4,18 ( 2)c p− =

a – semnificativ pentru 1%. b - semnificativ pentru 2%. c – semnificativ pentru 5%. Valorile critice pentru testul ADF, conform MacKinnon’s sunt:

1p = 2p =

1% -4,668 -4,728 5% -3,733 -3,760 10% -3,310 -3,325

Dacă pentru validarea legii Wagner pentru cheltuielile de apărare se foloseşte direct modelul de regresie 0 1t t tLNCM a a LNGDP ε= + + atunci pentru nici o ţară nu se obţine un model valid. Trecând la estimarea parametrilor modelului derivat [X.12] se obţin rezultate concludente care arată că nivelul cheltuielilor de apărare au crescut într-un ritm mai incet decât volumul total de activitate din fiecare economie.

Estimarea parametrilor modelului de regresie [X.12] pentru România scoate în evidenţă un model de regresie valid. Totuşi în acest caz semnalăm o scădere a cheltuielilor cu apărarea într-un ritm mai mic decât cel din economie.

213

Tabelul X.17. Estimarea parametrilor modelului [12] pentru România

tLNGDP 0a 1a 2a 2R ADF

România _ tLNGDP R

(4,98)8,0c−

(0,445)1,37a

(0,149)0,53a 2 0,46R = 4,72 ( 0)b p− =

a – semnificativ pentru 1%. b - semnificativ pentru 5%. c – semnificativ pentru 10%. %. Valorile critice pentru testul ADF, conform MacKinnon’s sunt pentru 0p = după cum urmează: pentru 1% este -4,236, pentru 5% este -3,521 şi

pentru 10% este 3,171.

X.7. COMENTARII FINALE

În cadrul studiului se testează valabilitatea legii Wagner la nivelul României pentru cheltuielile guvernamentale agregate şi pentru cheltuielile pentru apărare. Analiza a fost extinsă pentru ultimul caz şi la nivelul unor ţări dezvoltate, precum Statele Unite ale Americii, Marea Britanie şi Franţa. Rezultatele obţinute arată că această lege nu se verifică pentru cheltuielile de apărare la nivelul celor patru ţări incluse în studiu. Totuşi, pentru perioada analizată se determină un model de regresie care să explice evoluţia cheltuielilor militare funcţie de volumul total de activitate din economie. Această relaţie este validă numai în măsura în care în cadrul modelului de regresie se introduce o variabilă dummy care ţine seama de evoluţiile diferite în domeniul bugetelor de aparărare în primii zece ani după căderea sitemului comunist din Europa.

Există o serie de studii în literatura economică care nu validează această lege pentru cheltuielile guvernamentale. Precizăm în acest sens o serie de studii la nivelul Greciei (Ram (1986)), Kuweitului (Burney (2000)), Mexic (Hayo (1994)) etc. Principalele explicaţii sunt legate de probleme ridicate de constituirea seriilor de date, necesitatea introducerii şi altor variabile în cadrul modelului care explică evoluţia cheltuielilor guvernamentale etc. Cei mai mulţi autori recomandă introducerea în modelul de analiză a dependenţei cheltuielilor guvernamentale funcţie de volumul de activitate din economie şi a alor variabile macroeconomice, precum rata de urbanizare şi rata de creştere a populaţiei (Chletsos (1997)), gradul de deschidere al economie şi deficitul bugetar ((Burney (2000)) etc.

214

BIBLIOGRAFIE

1. Alesina A., Perotti R., The Politics of Economic Growth, Harvard University, Cambridge, Working Paper, n0 4341, Cambridge, 1993

2. Alesina A., Perotti R., Income Distribution. Political Instability and Investment, NBER Working Paper, n0 4486, Cambridge, 1993

3. Andrei T., Bourbonnais, R., Econometrie, Editura Economica, Bucureşti, 2008 4. Andrei T., Iacob A. I., Observations sur l’applicabilité de la loi Wagner, XXXV èmes

Journées de Statistique, 2-6 juin 2003, Lyon, France - publicată în volumul XXXV èmes Journées de Statistique, 2-6 juin 2003, Lyon, France - ACTES, Société Française de Statistique

5. Azam J.-P., How to Pay for the Peace? A theoretical Framework with References to African Countries, Public Choice, 83, p. 173-184, 1995

6. Azam J-P, Risque politique et croissance en Afrique, Comunication au Congres de l’AFSE, Paris, 1995

7. Akitoby, B., Clements, B., Gupta, S., Inchauster, G., Public spending, voracity, and Wagner’s law in developing countries, European Journal of Political Economy, No. 22, 2006, pp. 908-924.

8. Balls A., Bombing Costs Present Allies with Hefty Bill, Financial Times, 9 avril 1999 9. Baltagi, B.H.(2008). Econometrics, 4th Edition, Springer. 10. Bandura, A. (1986). Social Foundations of Thought and Action. Englewood Cliffs, NJ:

Prentice-Hall. 11. Bardhan P., Corruption and Development: A Review of Issues, Journal of Economic

Literature, Vol.35, n0 3, 1997 12. Barro R. J., Economic Growth in a Cross-Section of Countries, Quarterly Journal of

Economics, vol. 106, p. 407-443, 1991 13. Besnainou D., Les fonds structurels: quelle aplication aux PECO?, Transition et

elargissement, Economie internationale, Nr. 62, 1995 14. Blanchard O.-J., Fischer S., Lectures on Macroeconomics, MIT Press, 1988 15. Bourbonnais, R., Terraza, M., Analyse des séries temporelles-applications a

l’économie et a la gestion, Dunod, Paris, 2008 16. Buffotot P., La défense en Europe-Les adaptations de l’après-guerre froide, Edition

1989, Notes et Etudes documentares n0 5064-65, Paris 17. Chang, T., An econometric test of Wagner’s law for six countries based on

cointegration and error-correction modeling techniques, Applied Economics, No. 34, 2002. 1157 – 1169.

18. Chletsos M., Kollias, Ch., Testing Wagner’s law using disaggregated public expenditure data in the case of Greece: 1958-93, Applied Economics, 1997, 29, pp. 371-377.

19. Chevallier A., Lemoine F., Nayman L., L’Union européenne et sa périphérie. Conséquences de l’intégration commerciale de l’Europe centrale, Revue Economique, N0 6, 1999

20. Emerson, M., P. (2002), Corruption and industrial dualism in less developed countries, The Journal of International Trade & Economic Development, 63-76.

21. Fischer S., Sahay R., Vegh C., A., How Far is Eastern Europe from Brussels?, IMF working paper, nr. 98/53, avril.

22. Frybes M., Un nouvelle Europe Centrale, Editions La Découverte & Syros, Paris, 1998 23. Goffman, I., Mahar, D., The growth in public expenditures in selected developing

nations: six Caribbean countries, Public Finance 26, 1971 pp. 57–74.

215

24. Gemmell, N., Wagner’s law and Musgrave’s hypothesis, In: Gemmell, N. (Ed.), The Growth of the Public Sector. Edward Elgar, Cheltenham UK, 1993.pp. 103–120.

25. Germanangue-Debare M., Les pièges de l’économie souterraine, Le Courrier de l’UNESCO, juin 1996, p. 22-24

26. Gupta S., Luiz de Mello, Sharan R., Corruption and Military Spending, European Journal of Political Economy, vol. 17, 2001, p. 749-777

27. Gupta D., The Economics of Political Violence, Praeger, New York, 1991 28. Lin, C., More evidence on Wagner’s law for Mexico, Public Finance, No. 2, 1995,

pp. 267– 277. 29. Kolluri, B.R., Panik, M.J., Wahab, M.S., Government expenditure and economic

growth: evidence from G7 countries, Applied Economics, No. 32, 2000 pp. 1059–1068.

30. Krueger A., The Political Economy of Rent-Seeking Society, American Economic Review, vol. 64, N0 3, June 1974

31. Lambsdorff J. G., Transparency International Corruption Index. Responding to the Challenges of Corruption, Act of the International Conference, Milan, 19-20 November 1999, p. 257-277

32. Halicioglu F., Testing Wagner’s law for Turkey, 1960-2000, Review of Middle East Economics and Finance, vol. 1. no.2, 2003, p.129-140

33. Hayo, B., No further evidence on Wagner’s law for Mexico. Public Finance, No. 49, 1994, pp. 287–294

34. McCabe, D.L, & Trevino, L.K. (1997). Individual and contextual influences of academic dishonesty, Research in Higher Education, 38, 379-353.

35. McCabe, D.L., and Trevino, L.K. (1993). Academic dishonesty: Honor codes and other contextual influences, Journal of Higher Education 65, 520-538.

36. Mauro P., Corruption and Growth, Quarterly Journal of Economics,Vol. 110, n0 3, 1995

37. Mauro P., The Effects of Corruption on Growth, Investment, and Government Expenditure, FMI, Washington, 1996

38. Mauro P., La corruption: causes, conséquences et recommandations, Finance et developpement, volume 35, no 1, mars 1998.

39. Oxley, L., Cointegration, causality and Wagner’s law: a test for Britain 1870–1913, Scottish Journal of Political Economy No. 41, 1994. 286 – 298.

40. Peacock, A., Scott, A., The curious attraction of Wagner’s law, Public Choice No.102, 2000, pp.1– 17.

41. Perotti, R., Redistribution and non-consumption smoothing in an open economy, Review of Economic Studies, No. 63, 1996, pp. 411– 433.

42. Pulvers, K., & Diekhoff, G.M. (1999). The relationship between academic dishonesty and college classroom environment, Research in Higher Education, 40, 487-498.

43. Ram R., Causality between income and government expenditure : a broad international perspective, Public Finances, 41, No.3, pp. 393-413.

44. Rumyantseva, N. L. (2005). Taxonomy of Corruption in Higher Education, Peabody Journal of Education, 80(1), 81-92.

45. Rumyantseva, N. L. (2004). Higher Education in Kazakhstan: The Issue of Corruption. International Higher Education, 37, 24-25.

46. Schleifer, A., & Vishny, R.,(1993). Corruption, Quarterly Journal of Economics 59, 599-617.

47. Teodorescu, D., Andrei, T. (2008), Faculty and peer influences on academic integrity: college cheating in Romania, Higher Education, accepted, to be published.

216

48. Toubal L., Toubal F., Le capital étranger en Europe centrale et orientale, Le courrier des pays de l’Est, n0 1013, 2001, p. 56-65

49. Wei Shang-Jie, Corruption in Economic Development:Grease or Sand?, Economic Survey of Europe, 2001, n0 2, United Nations

50. Yost D., NATO Transformed. The Alliances’s New Roles in International Security, United States Institute of Peace Press, Washington, DC, 1998

51. ***. Human Development Report 1990,…,2001, Published for UNDP, Oxford University Press, 1990,…,2001

52. *** World Development Report 1993, Published for the World Bank, Oxford University Press, 1993

53. *** Global Competitiveness Report. “Executive Opinion Survey”, Published for the World Economic Forum 1998-2004. Oxford, UK

54. *** www.transparency.org 55. *** www.worldbank.org/wbi/governance/eos2004