濱州醫(yī)學(xué)院衛(wèi)生管理學(xué)院(264003) 韓春蕾 胡西厚 趙擁軍 董兆舉
衛(wèi)生技術(shù)人員是一國衛(wèi)生人力資源的重要組成部分,衛(wèi)生技術(shù)人員的數(shù)量是反映一國衛(wèi)生服務(wù)水平高低的重要指標(biāo),對衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量的準(zhǔn)確預(yù)測是進行資源優(yōu)化配置,科學(xué)制定衛(wèi)生資源規(guī)劃的前提和基礎(chǔ)。
預(yù)測關(guān)鍵是選擇科學(xué)切實可行的預(yù)測方法。以往的預(yù)測僅根據(jù)衛(wèi)生人力資源某年或幾年的數(shù)據(jù)進行,沒有考慮衛(wèi)生人力資源數(shù)據(jù)的動態(tài)變化特點;使用的方法僅限于一種或多種單項預(yù)測方法的比較,然而很難有一個單項預(yù)測模型能對頻繁波動的現(xiàn)實數(shù)據(jù)擬合得非常緊密并對其變動的原因作出穩(wěn)定一致的解釋。Bates和Cranger首先提出可以建立線性組合預(yù)測模型綜合各單項模型的信息,以產(chǎn)生良好的預(yù)測效果〔1〕。本文利用1980~2008年我國相關(guān)數(shù)據(jù),應(yīng)用組合預(yù)測模型,對我國目標(biāo)年衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量進行預(yù)測。在預(yù)測過程中既考慮了預(yù)測的精度,又考慮了預(yù)測的實用性。
1980~2008年的我國衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量的數(shù)據(jù)來自《2009中國衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒》。
(1)灰色模型
灰色模型(grey dynamics model,GM)是用數(shù)列建立方程,將無規(guī)律的原始數(shù)列經(jīng)過轉(zhuǎn)換,使之成為較有規(guī)律的生成數(shù)列后再建模的一種預(yù)測方法。從實踐工作經(jīng)驗、實際數(shù)據(jù)特征、時間序列圖形、預(yù)測誤差比較等方面綜合分析,用灰色數(shù)列模型預(yù)測衛(wèi)生人力的發(fā)展趨勢擁有較優(yōu)的預(yù)測效果〔2〕。
(2)自回歸移動平均模型
自回歸移動平均模型(auto regression moving average,ARMA)是目前最常用的擬合平穩(wěn)序列的模型。對平穩(wěn)時間序列,采用Box-Jenkins模型識別方法。
(3)線性組合模型
組合預(yù)測模型將各種不同類型的單項預(yù)測模型兼收并蓄,各取所長,集中了更多的信息與預(yù)測技巧,能減少預(yù)測的系統(tǒng)誤差,顯著改進預(yù)測效果。理論和實證研究都表明,在諸種單項預(yù)測模型各異且數(shù)據(jù)來源不同的情況下,組合預(yù)測模型可能獲得比任何一種獨立預(yù)測值更好的預(yù)測值。
線性組合模型的原理是利用樣本期的實際值和各單項預(yù)測模型的擬合值進行線性回歸,然后利用線性模型,以原方案的預(yù)測值作為外生變量進行外推預(yù)測〔1〕。
(4)預(yù)測精度評價指標(biāo)
預(yù)測誤差的標(biāo)準(zhǔn)差(SDE)能靈敏地反應(yīng)預(yù)測誤差的大小,是應(yīng)用最廣泛的衡量預(yù)測精度的指標(biāo)。計算公式為:
灰色模型GM(1,1)使用Excel軟件完成,ARMA模型和加權(quán)平均組合模型使用EVIEWS 5.0軟件完成。
我國衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量的GM(1,1)模型預(yù)測結(jié)果見表1。
GM(1,1)模型結(jié)果為
由圖1可見,數(shù)據(jù)帶有明顯的上升趨勢。但因2002年起衛(wèi)生人員數(shù)不包括高中等醫(yī)學(xué)院校本部、藥檢機構(gòu)、國境衛(wèi)生檢疫所和非衛(wèi)生部門舉辦的計劃生育指導(dǎo)站人員數(shù),故出現(xiàn)了一下降趨勢,后來又呈現(xiàn)上升趨勢;對其進行一階差分后序列的波動基本平穩(wěn)(PP檢驗,τ= -3.03668,P <0.05)。
表1 我國衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量GM(1,1)模型預(yù)測
圖1 我國衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量與時間的趨勢圖
自相關(guān)系數(shù)(ACF)及偏自相關(guān)系數(shù)(PACF)結(jié)果見圖2。
圖2 一階差分后衛(wèi)技人數(shù)自相關(guān)和偏自相關(guān)圖
圖2顯示,自相關(guān)系數(shù)不截尾,偏自相關(guān)系數(shù)一階截尾,初步為擬合模型定階為AR(1)模型;經(jīng)與其他模型做比較,綜合參數(shù)的顯著性檢驗、AIC和SBC最小準(zhǔn)則以及模型簡潔性原則,最終判定AR(1)模型為最優(yōu)模型,回歸殘差序列為白噪聲。擬合模型如下:
其中,t表示年份,D^Yt表示第t年我國衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量的差分預(yù)測值。根據(jù)模型(2),2009年和2010年我國衛(wèi)生技術(shù)人員預(yù)測數(shù)量分別是5105717人和5181395人。
(1)線性組合預(yù)測模型的一般形式
線性組合模型的一般形式為:
其中,Y0t為 t期的組合預(yù)測值,Y1t,…,Ynt為 n 種不同單項預(yù)測模型在t期的預(yù)測值,W1,W2,…,Wn為相應(yīng)的n種組合權(quán)數(shù)。線性組合模型的關(guān)鍵在于確定合理的權(quán)數(shù)Wi,Wi依據(jù)組合預(yù)測誤差的方差最小原則加以確定。
(2)我國衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量的線性組合預(yù)測
經(jīng)運算,W1=0.094528,W2=0.905472。因此,我國衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量的線性組合預(yù)測模型:
可見,線性組合預(yù)測的結(jié)果介于GM(1,1)模型和ARMA模型兩者之間,三種方法的預(yù)測精度見表2。
表2 單項預(yù)測法及組合預(yù)測的預(yù)測精度比較
以往對衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量的預(yù)測,常常是根據(jù)單項模型擬合結(jié)果,由歷史的衛(wèi)技人數(shù)決定未來的人數(shù),這是不夠的,效果也不太理想。本文使用組合預(yù)測的方法,最終預(yù)測值的精度較單純用某一預(yù)測模型的精度要高。
根據(jù)衛(wèi)生部《綜合醫(yī)院組織編制原則(試行草案)》,對目標(biāo)年衛(wèi)生人力資源進行配置:行政管理和工勤人員占總編的30%,其中行政管理人員占總編的10%;衛(wèi)生技術(shù)人員占總編的70%,在衛(wèi)生技術(shù)人員中,醫(yī)師、中醫(yī)師占25%,護理人員占50%,藥劑人員占8%,檢驗人員占4.6%,放射人員占4.4%,其他衛(wèi)技人員占8%。
2008年,我國衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量依次為:醫(yī)師3796928人,護理人員1653297人,藥劑人員330525人,檢驗人員212618人,其他技術(shù)人員255149人。可見,按照以上比例計算得到目標(biāo)年我國各類衛(wèi)生技術(shù)人員配置的情況,與目前的配置情況相比,醫(yī)生所占比例偏高,而護士比例的與目標(biāo)比例相距甚遠。因此,在今后的醫(yī)學(xué)教育中應(yīng)調(diào)整衛(wèi)生人力的培養(yǎng)結(jié)構(gòu),適當(dāng)增加護理學(xué)等專業(yè)的招生計劃。
依據(jù)1:3:1的比例,預(yù)測擁有高、中、初級技術(shù)職稱的人員總數(shù),最終結(jié)果見表3。
表3 目標(biāo)年我國衛(wèi)生技術(shù)人員職稱預(yù)測數(shù)量(人)
2005年我國衛(wèi)生技術(shù)人員的職稱結(jié)構(gòu)中,高、中、初級人員分別占7.3%,27%和65.7%,中高級職稱人員數(shù)為1283060人,數(shù)量遠遠不足。因此今后我們在加強中高級衛(wèi)生人才培養(yǎng)的同時,還應(yīng)利用離退休人員的返聘等形式發(fā)揮老專家的作用,充實我國衛(wèi)生技術(shù)人員中高級人才的隊伍〔4〕。
總之,我國目前衛(wèi)生技術(shù)人員需要總量增加、結(jié)構(gòu)變化和素質(zhì)提高,才能滿足廣大人民群眾對衛(wèi)生服務(wù)的需求。
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