基于組合模型的衛(wèi)生技術人員數(shù)量預測

黃桂勛　何錫嘉　何慧敏

[摘 要]文章運用灰色模型GM（1，1）、ARIMA模型及兩種模型線性組合分析2005～2015年衛(wèi)生技術人員數(shù)據(jù)，并預測2016～2020衛(wèi)生技術人員數(shù)量。研究結(jié)果表明，組合模型對衛(wèi)生技術人員的需求預測是切實可行的，廣西2016～2020年衛(wèi)生技術人員數(shù)量預測值分別為416444.8、438816.8、461471.5、484349、507414.9人次。

[關鍵詞]衛(wèi)生技術人員；組合模型；現(xiàn)狀分析；發(fā)展預測

[中圖分類號]R195.1 [文獻標識碼]A [文章編號]1008-7656（2017）02-0092-05

2016年10月，中共中央、國務院印發(fā)了《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》，明確提出了加強健康人力資源建設，加強醫(yī)教協(xié)同，建立完善醫(yī)學人才培養(yǎng)供需平衡機制。到2050年，建成與社會主義現(xiàn)代化國家相適應的健康國家[1]。

衛(wèi)生技術人員是健康人力資源的重要組成部分，是衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展的決定性資源[2]。增進人民健康福祉離不開衛(wèi)生技術人員。廣西是我國西部欠發(fā)達的少數(shù)民族地區(qū)，區(qū)內(nèi)各地的醫(yī)療發(fā)展水平不均衡[3]。建立完善的醫(yī)學人才培養(yǎng)供需平衡機制，滿足區(qū)內(nèi)各地醫(yī)療發(fā)展的需求，是亟需解決的問題。于是從全區(qū)衛(wèi)生技術人員實際需求出發(fā)，建立適合全區(qū)規(guī)模與發(fā)展的衛(wèi)生技術人員需求預測模型，為完善我區(qū)醫(yī)學人才供需平衡提供量化參考。

一、資料與方法

（一）資料來源

數(shù)據(jù)來自《廣西統(tǒng)計年鑒2005～2016》[4] 中對我區(qū)衛(wèi)生技術人員的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。以14個地市為單位，選取《廣西統(tǒng)計年鑒》已公布的2005～2015年醫(yī)院、衛(wèi)生院、疾病預防控制中心、婦幼保健院、鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院、鄉(xiāng)村醫(yī)生和衛(wèi)生員等衛(wèi)生技術人員（主要包括執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)師、注冊護士、藥劑人員、檢驗和影像人員等衛(wèi)生專業(yè)人員，不包括從事管理工作的衛(wèi)生技術人員）的時間橫斷面衛(wèi)生人力數(shù)據(jù)資料（見表1）。由于剛過去的2016年衛(wèi)生技術人員實際數(shù)量尚未公布，為使本研究預測更準確，將先對2016年衛(wèi)生技術人員數(shù)量進行預測，再代入模型對2017～2020年數(shù)據(jù)進行預測。

（二）方法

1.GM（ 1，1） 模型

GM（ 1，1）是最常用的一種灰色動態(tài)預測模型，是關于數(shù)列預測的一階一個變量的灰微分方程模型。運用回顧性分析方法，利用 MATLAB10（ Matrix Labo-ratory，矩陣實驗室） 實現(xiàn) GM（ 1，1） 計算，得出最后的預測數(shù)值[5]。

2.ARIMA模型

差分自回歸移動平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model，簡記ARIMA），是指將非平穩(wěn)時間序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)時間序列，然后將因變量僅對它的滯后值以及隨機誤差項的現(xiàn)值和滯后值進行回歸所建立的模型，模型一旦被識別后就可以從時間序列的過去值及現(xiàn)在值來預測未來值[6]，可用Eviews 8計算。

3.線性組合模型

線性組合模型對不同單項預測模型樣本期的實際值和擬合值進行線性回歸，再以原方案的預測值作為外生變量進行外推預測[7]。

二、預測過程與計算結(jié)果

（一）GM（1，1）模型的建立

設有一組原始序列：X（ 0 ）=（X（ 0 ）（1）， X（ 0 ）（2），…… ，X（ 0 ）（n））

對原始序列作一階累加生成：X（1）=（X（1）（1）， X（1）（2），…… ，X（1）（n））

再作X（1）的一階均值生成，得X=（X（2）， X（3），…… ，X（n））

其中：X （k）=-1/2（x（1）（k-1）+ x（1 ）（k）） k=1，2，……，n

建立灰色模型GM（ 1，1）的一般式為：dX（1 ）/dt+aX（1 ）=u（式中a 為發(fā)展灰數(shù)，u 為內(nèi)生控制系數(shù)）

解微分方程得：

其中，a，u可由最小二乘法求得：

其中：

通過累減還原得：

根據(jù)衛(wèi)生技術人數(shù)2005～2015年的統(tǒng)計結(jié)果，建立GM（ 1，1） 預測模型：

計算的結(jié)果為：a=-0.070；u=190260；

整理得：

其中t表示年份，^X（ 1 ）t表示第 t 年我國衛(wèi)生技術人員數(shù)量的預測值。C=0.061≤0.35，模型精度達到一級（好），后驗差檢驗通過，可用于外推預測。因此，利用上式G（1，1）模型進行預測，得到2016～2020年廣西衛(wèi)生技術人員的數(shù)量依次為427889、459006、492386、528194、566605人次。

（二）ARIMA模型

對廣西衛(wèi)生技術人員數(shù)量Yt數(shù)量進行平穩(wěn)性檢驗，首先對“合計（total）”進行ADF檢驗，檢驗結(jié)果為P=0.9985，說明原變量total有單位根，不平穩(wěn)。對total的一階差分D（total）進行ADF檢驗，檢驗結(jié)果P=0.0786，說明D（total）沒有單位根，序列平穩(wěn)，所以確定ARIMA（p，d，q）中的d=1。

DD（total）的自相關和偏自相關圖（見圖1）。

從（圖1）中可以看出，偏自相關系數(shù)和自相關系數(shù)都是拖尾的，初步將D（total）設定為ARIMA（1，1，1） 模型；為了進一步取得模型，綜合參數(shù)的顯著性檢驗、AIC 和SBC 最小準則以及模型簡潔性原則，將模型設定為D（total）為ARIMA（1，1，1），并且通過顯著性檢驗p<0.05。

參數(shù)估計結(jié)果為：

D（total）t=22468.40+0.63×D（total）t-1-4.19×εt-1；

參數(shù)估計后，還需要對模型的殘差數(shù)列進行白噪聲檢驗，若殘差序列不是白噪聲序列，則說明殘差序列仍然存在有用信息沒被提取，需要進一步修改模型。對ARIMA（1，1，1） 模型的殘差序列進行相關圖分析（見圖2），可知右側(cè)一列P 值大部分都大于0.05，表明大部分值都小于檢驗水平為0.05 的卡方分布臨界值，因此所建立的模型殘差序列均為白噪聲序列，模型合適。

通過此ARIMA（1，1，1）模型得到2016至2020年廣西衛(wèi)生技術人員數(shù)量的預測值依次為415905、438816、461471、484349、507414人次。

（三）線性組合模型

線性組合模型一般式為：Yt= W1Y1t+ W2Y2t+ … + WnYnt（其中，Y0t為 t 期的組合預測值，Y1t…，Ynt為 n 種不同單項預測模型在 t 期的預測值，W1，W2，…，Wn為相應的 n 種組合權數(shù)。）

經(jīng)運算，W1=0.045 ，W2= 0.955

因此可得衛(wèi)生技術人員數(shù)量的線性組合預測模型為：

其中Yt、Y1t與Y2t分別為表示線性組合模型、G（1，1）模型與ARIMA模型第t期我區(qū)衛(wèi)生技術人員的數(shù)量。通過此模型得到2016至2020年廣西衛(wèi)生技術人員數(shù)量的預測值依次為416444.8、438816.8、461471.5、484349、507414.9人次。線性組合模型預測的結(jié)果介于G（1，1）模型與ARIMA模型之間，此三種方法的預測精度比較（見表3）。

三、討論

研究結(jié)果表明，組合模型對衛(wèi)生技術人員的需求預測是切實可行的，通過線性模型預測，廣西2016～2020年衛(wèi)生技術人員數(shù)量預測值分別為416444.8、438816.8、461471.5、484349、507414.9人次。

隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，老齡化社會的到來，衛(wèi)生技術人員的發(fā)展越來越不能滿足人民群眾對健康的需求。衛(wèi)生技術人員具有培養(yǎng)周期長、專業(yè)性強、技術性強的特點[8]。目前醫(yī)患沖突和醫(yī)患矛盾不斷升級，在市場經(jīng)濟的大環(huán)境中，如果完全依靠市場對衛(wèi)生技術人員進行調(diào)節(jié)，衛(wèi)生技術人員必然總是出現(xiàn)短缺的情況，必將影響醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的發(fā)展和社會的和諧穩(wěn)定。2016年7月，國家發(fā)展和改革委員會同有關部門制定出臺了《推進醫(yī)療服務價格改革的意見》，取消藥品加成，全面推進醫(yī)療服務價格改革[9]，醫(yī)療服務價格的改革將會對未來醫(yī)療衛(wèi)生技術人員數(shù)量產(chǎn)生影響。對未來衛(wèi)生技術人員需求進行科學合理的預測，進而在供需不平衡矛盾到來之前，政府、醫(yī)療衛(wèi)生機構、醫(yī)學院校應采取相應的措施，提前做好衛(wèi)生技術人員的培養(yǎng)與儲備工作，滿足社會對衛(wèi)生技術人員的需求。

政府應該切實把衛(wèi)生人力資源培養(yǎng)放在優(yōu)先發(fā)展的戰(zhàn)略地位，制定出衛(wèi)生人才培養(yǎng)方案和醫(yī)療執(zhí)業(yè)規(guī)范化的措施。提升衛(wèi)生技術人員的發(fā)展空間、薪資待遇和職業(yè)環(huán)境，充分調(diào)動其積極性，并且通過合理輿論引導形成一個人人尊醫(yī)重道的友愛和諧的社會氛圍；醫(yī)療衛(wèi)生機構可通過增加定向培養(yǎng)和招聘、提高工資待遇、增加醫(yī)學繼續(xù)教育培訓班等來增加醫(yī)療衛(wèi)生技術人員后備軍，以實現(xiàn)衛(wèi)生人員配置合理化；醫(yī)學院校應根據(jù)未來社會對衛(wèi)生技術人員的需求量，制定合理的招生與就業(yè)、學科培養(yǎng)方案，做好醫(yī)學人才的培養(yǎng)和儲備工作。

[參考文獻]

[1]中華人民共和國國家衛(wèi)生和計劃生育委員會.中共中央國務院印發(fā)《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》[M/OL].[2016].http：//www.nhfpc.gov.cn/guihuaxxs/s3586s/201610/21d120c917284007ad9c

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[2]左延莉.廣西衛(wèi)生人力資源配置現(xiàn)狀與預測研究[D].南寧：廣西醫(yī)科大學， 2002.

[3]梁勝林，王勇，馮啟明.廣西衛(wèi)生人力資源配置現(xiàn)狀及其公平性研究[J].廣西醫(yī)學，2016 （4）.

[4]廣西壯族自治區(qū)統(tǒng)計局.廣西統(tǒng)計年鑒[M/OL].[2015].http：//www.gxtj.gov.cn/tjsj/tjnj/.

[5]李青云，徐英，趙運濤.灰色預測模型對醫(yī)療機構衛(wèi)生人力數(shù)量預測研究[J].中國醫(yī)學裝備，2015（12）.

[6]韓春蕾，胡西厚，趙擁軍，等.組合模型在我國衛(wèi)生技術人員數(shù)量預測中的應用[J].中國衛(wèi)生統(tǒng)計，2011（4）.

[7]徐國祥.統(tǒng)計預測和決策（第3版）[M].上海：上海財經(jīng)大學出版社，1997.

[8]任靜， 趙東輝， 汪早立. 我國鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院醫(yī)務人員流動性分析[J].衛(wèi)生經(jīng)濟研究， 2015（4）.

[9]中華人民共和國國家發(fā)展和改革委員會.關于印發(fā)推進醫(yī)療服務價格改革意見的通知[M/OL].[2016].http：//www.ndrc.gov.cn/zcfb/zcfbtz/201607/t20160706_810593.html

[作者簡介]黃桂勛，女，廣西醫(yī)科大學信息與管理學院在讀碩士研究生，研究方向： 醫(yī)學信息管理；何錫嘉，女，廣西醫(yī)科大學信息與管理學院在讀碩士研究生；何慧敏，女，廣西醫(yī)科大學信息與管理學院教授級高級工程師，博士，研究方向：流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計、醫(yī)學信息管理，通信作者。

[責任編輯 馮麗華]