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    基于灰色組合模型的殘聯(lián)系統(tǒng)康復(fù)人才現(xiàn)狀與需求預(yù)測分析*

    2023-10-18 14:04:38張葉凡蔡偉芹高倩倩李宗潤嵇麗紅
    中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì) 2023年4期
    關(guān)鍵詞:康復(fù)模型

    張 晗 井 淇△ 張葉凡 蔡偉芹 高倩倩 李宗潤 嵇麗紅

    【提 要】 目的 了解我國殘聯(lián)系統(tǒng)康復(fù)人力資源現(xiàn)狀,預(yù)測2020-2030年我國殘聯(lián)系統(tǒng)康復(fù)人才數(shù),并分析其發(fā)展趨勢,為相關(guān)部門決策提供參考。方法 分別運(yùn)用均值GM(1,1)、原始差分GM(1,1)、均值差分GM(1,1)、離散GM(1,1)四種灰色模型對殘聯(lián)系統(tǒng)康復(fù)人才中業(yè)務(wù)人員、管理人員、其他人員進(jìn)行模擬計(jì)算,選取各類型人員中精度檢驗(yàn)最高的模型構(gòu)建灰色組合模型進(jìn)行預(yù)測。結(jié)果 本文所構(gòu)建的灰色組合模型適用于康復(fù)人力資源的長期預(yù)測分析。殘聯(lián)系統(tǒng)康復(fù)人才數(shù)雖然逐年增長,但基于我國國情,康復(fù)專業(yè)人才仍有約15萬人的缺口。結(jié)論 為應(yīng)對老齡化和疾病譜的改變,在衛(wèi)生人力資源能夠滿足我國基本醫(yī)療需求的同時(shí),應(yīng)加大對康復(fù)事業(yè)的資源投入,建立康復(fù)人才準(zhǔn)入機(jī)制,完善康復(fù)人才培養(yǎng)體系。

    隨著時(shí)代不斷進(jìn)步,健康理念從“人人享有衛(wèi)生保健”到“人人享有健康”,再到如今“全民健康覆蓋”體現(xiàn)了人們對健康的更高要求??祻?fù)是現(xiàn)代健康服務(wù)的重要組成部分,在預(yù)防、治療、康復(fù)和健康促進(jìn)的健康服務(wù)連續(xù)體中有著重要的作用,對于促進(jìn)實(shí)現(xiàn)“聯(lián)合國2030可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)”和全民健康覆蓋具有十分重要的意義[1]??祻?fù)作為實(shí)現(xiàn)全民健康的關(guān)鍵環(huán)節(jié),不僅承擔(dān)患者疾病愈后恢復(fù),還承擔(dān)提高殘疾人生活質(zhì)量、延長生命周期、改善生活滿意度等重要任務(wù)。然而,在國家社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人口老齡化的背景下,康復(fù)需求倍增,康復(fù)人才數(shù)量短缺、質(zhì)量普遍不高的現(xiàn)象日益嚴(yán)重[2]。

    衛(wèi)生人力資源是眾多衛(wèi)生資源中的核心資源,是促進(jìn)人民健康的關(guān)鍵。此前,已經(jīng)有眾多學(xué)者對衛(wèi)生人力資源的預(yù)測進(jìn)行了深入研究。如使用單項(xiàng)灰色模型[3]、ARIMA模型[4]等。與上述的單個預(yù)測模型相比,組合預(yù)測模型能降低預(yù)測誤差,提高預(yù)測的穩(wěn)定性[5]。如有學(xué)者擬合灰色預(yù)測、二次回歸預(yù)測和Holt-Winters非季節(jié)預(yù)測三種不同類型的模型[6],也有學(xué)者擬合四種灰色模型進(jìn)行組合預(yù)測分析[7],但未分析其可行性,以及該模型是否適用于衛(wèi)生人力資源預(yù)測。雖然康復(fù)人才作為衛(wèi)生人力資源的一部分,但是與衛(wèi)生人力資源的預(yù)測相比,康復(fù)人才的發(fā)展情況關(guān)注度較低,且康復(fù)事業(yè)在我國衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展中起重要作用。因此本文以康復(fù)人才為例,運(yùn)用灰色組合模型,對未來十年我國殘聯(lián)系統(tǒng)康復(fù)人才的發(fā)展情況進(jìn)行預(yù)測分析,并簡要闡述灰色組合模型是否適用于人力資源預(yù)測。

    資料與方法

    1.資料來源

    本文研究所用數(shù)據(jù)均來自于“中國殘疾人聯(lián)合會”官方網(wǎng)站,選取其中2011-2019年康復(fù)機(jī)構(gòu)在崗人員、業(yè)務(wù)人員、管理人員以及其他人員作為分析數(shù)據(jù)。

    2.研究方法

    利用Excel軟件對2011-2019年殘聯(lián)系統(tǒng)康復(fù)人才數(shù)量進(jìn)行描述性分析,建立均值GM(1,1)模型、原始差分GM(1,1)模型、均值差分GM(1,1)模型、離散GM(1,1)模型四種灰色模型分別預(yù)測2020-2030年我國康復(fù)人才中業(yè)務(wù)人員數(shù)、管理人員數(shù)和其他人員數(shù),總?cè)藬?shù)為三種類型人員總和,并計(jì)算模擬誤差,通過擬合各類型人員中模擬誤差最小,即精度檢驗(yàn)最高的模型,對殘聯(lián)系統(tǒng)康復(fù)人才進(jìn)行組合預(yù)測分析。

    (1)構(gòu)建各灰色模型,詳見表1。

    表1 各模型表達(dá)式

    (2)模型精度檢驗(yàn)與組合模型構(gòu)建

    根據(jù)表1數(shù)據(jù),分別運(yùn)用均值GM(1,1)模型、原始差分GM(1,1)模型、均值差分GM(1,1)模型、離散GM(1,1)模型對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬預(yù)測,并計(jì)算平均模擬誤差,分別比較業(yè)務(wù)人員、管理人員、其他人員在四種模型下的平均模擬誤差,2011年為起始序列,模擬計(jì)算結(jié)果同原始數(shù)據(jù),故模擬計(jì)算2012—2019年殘聯(lián)系統(tǒng)康復(fù)人才資源發(fā)展情況。精度檢驗(yàn)結(jié)果詳見表2。

    表2 四種灰色模型精度檢驗(yàn)結(jié)果(%)

    由表2可知,業(yè)務(wù)人員數(shù)運(yùn)用模擬誤差最小的原始差分GM(1,1)模型進(jìn)行預(yù)測分析,其模擬誤差為3.3934%;管理人員數(shù)運(yùn)用模擬誤差最小的離散GM(1,1)模型進(jìn)行預(yù)測分析,其模擬誤差為4.1589%;其他人員數(shù)運(yùn)用模擬誤差最小的均值GM(1,1)模型進(jìn)行預(yù)測分析,其模擬誤差為4.6370%。

    灰色預(yù)測模型中參數(shù)a的大小對模型的精度有影響,當(dāng)|a|≤0.3時(shí),對于長期預(yù)測效果較好;當(dāng)0.3≤|a|≤0.5時(shí),對于短期預(yù)測效果較好;當(dāng)0.5≤|a|≤0.8時(shí),可謹(jǐn)慎用于短期預(yù)測;當(dāng)0.8≤|a|≤1時(shí),應(yīng)采用殘差GM(1,1)模型;當(dāng)|a|>1時(shí),則灰色預(yù)測模型不適用于該資料[8]。本文運(yùn)用原始差分GM(1,1)模型預(yù)測分析業(yè)務(wù)人員、運(yùn)用均值GM(1,1)模型預(yù)測分析其他人員時(shí),所得|a|值分別為0.0424、0.0184,均小于0.3。由模型表達(dá)式可知,離散GM(1,1)模型不同于其他GM(1,1)模型,不能直接得出a值。穆勇在證明灰色模型具有白指數(shù)律重合性的過程中,得出a=-lnβ1[9],從而運(yùn)用離散GM(1,1)模型預(yù)測分析管理人員所得|a|值為0.0071,同樣小于0.3,因此該模型適用于康復(fù)人力資源的長期預(yù)測分析。

    令原始差分GM(1,1)模型、離散GM(1,1)模型、均值GM(1,1)模型為j,其值分別為1,2,3;業(yè)務(wù)人員數(shù)為Xi1;管理人員數(shù)為Yi2;其他人員數(shù)為Zi3;康復(fù)機(jī)構(gòu)在崗人員數(shù)為Si。則構(gòu)建下列模型:

    Si=Xi1+Yi2+Zi3(i=2020,2021,2022…,2030)

    其中,Xi1表示運(yùn)用原始差分GM(1,1)模型預(yù)測第i年業(yè)務(wù)人員數(shù)值;Yi2表示運(yùn)用離散GM(1,1)模型預(yù)測第i年管理人員數(shù)值;Zi3表示運(yùn)用均值GM(1,1)模型預(yù)測第i年其他人員數(shù)值,其模型表達(dá)式見表3。

    表3 組合模型各部分表達(dá)式

    結(jié) 果

    1.我國殘聯(lián)系統(tǒng)康復(fù)人才資源現(xiàn)狀

    由表4可知,2011-2019年殘聯(lián)系統(tǒng)康復(fù)人才總數(shù)呈逐年遞增的發(fā)展趨勢。截至2019年底,康復(fù)機(jī)構(gòu)在崗人員,即康復(fù)人才總數(shù)為263745人,與2011年相比增加169719人,是2011年的2.81倍,年均增長率為13.76%;業(yè)務(wù)人員數(shù)為189189人,所占比重由2011年69.13%上升至71.73%,與2011年相比增加了124189人,年均增長率為14.29%;管理人員數(shù)為29313人,占康復(fù)人才總數(shù)的11.11%,與2011年相比增加16796人,年均增長率為11.22%;其他人員數(shù)為45243人,17.15%,與2011年相比增加28734人,年均增長率為13.43%。2012年業(yè)務(wù)人員數(shù)、管理人員數(shù)、其他人員數(shù)和康復(fù)人才總數(shù)與2011年相比,均增加一倍以上,至2013年后呈逐年平緩增長趨勢。

    表4 2011-2019年殘聯(lián)系統(tǒng)康復(fù)機(jī)構(gòu)康復(fù)人才發(fā)展情況

    2.灰色組合模型預(yù)測2020-2030年我國殘聯(lián)系統(tǒng)康復(fù)人才情況

    以2011-2019年我國康復(fù)人才中管理人員數(shù)、業(yè)務(wù)人員數(shù)、其他人員數(shù)為基數(shù),運(yùn)用上述構(gòu)建的灰色組合模型,預(yù)測分析2020-2030年我國殘聯(lián)系統(tǒng)康復(fù)人才發(fā)展趨勢(圖1)。預(yù)測結(jié)果顯示,截至2030年底,我國殘聯(lián)系統(tǒng)康復(fù)人才總數(shù)、業(yè)務(wù)人員數(shù)、管理人員數(shù)、其他人員數(shù)將達(dá)到38.70、29.68、3.29、5.73萬人,年均增長率為3.63%、4.43%、0.71%、1.86%,與2011-2019年康復(fù)人才年均增長率相比大幅下降,增長幅度趨于平緩,沒有出現(xiàn)大幅增長的現(xiàn)象。其中管理人員增長較為緩慢,十年時(shí)間僅增長2000余人。

    圖1 2020-2030年我國康復(fù)人才變化趨勢

    討 論

    本研究結(jié)果顯示,2020年殘聯(lián)系統(tǒng)中從事物理治療師、作業(yè)治療師、言語治療師等多種康復(fù)服務(wù)的專業(yè)人員預(yù)計(jì)約19.25萬人,根據(jù)全國第七次人口普查,我國人口總數(shù)約為14.12億人,占總?cè)巳罕壤s為13.6∶10萬。按照國際標(biāo)準(zhǔn),每10萬人口需要15名以上的物理治療師、8~10名作業(yè)治療師,我國應(yīng)有約21萬名物理治療師、約11~14萬名作業(yè)治療師[10],僅物理治療師和作業(yè)治療師就需要約33~35萬人,所以我國康復(fù)專業(yè)人才的需求量缺口約15萬人。

    “健康中國2030”規(guī)劃綱要中明確提出要全方位、全周期維護(hù)和保障人民健康。根據(jù)2020年《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計(jì)年鑒》,2019年底我國衛(wèi)生人員已達(dá)到1292萬人,已達(dá)到國家衛(wèi)健委《“十三五”人才規(guī)劃》中所制定的2020年達(dá)到1255萬人的目標(biāo)。反觀我國康復(fù)人才數(shù)量缺口尚存,在實(shí)現(xiàn)滿足人民基本醫(yī)療服務(wù)的同時(shí),應(yīng)加強(qiáng)康復(fù)醫(yī)療的發(fā)展?!禠ancet》發(fā)表的首項(xiàng)關(guān)于康復(fù)(rehabilitation)的全球疾病負(fù)擔(dān)研究(GBD)中表明,我國是全球康復(fù)需求最大的國家[11],其中老年人口(60歲以上)約為26402萬人、殘疾人口約為3566萬人,總需求量約為4.6億。而我國康復(fù)人才數(shù)量以及質(zhì)量目前尚不能滿足我國實(shí)際需求,因此我國要加大對康復(fù)人才培養(yǎng)的投入,逐步規(guī)范康復(fù)人才培養(yǎng)體系,不斷優(yōu)化康復(fù)人才內(nèi)部結(jié)構(gòu)、細(xì)分康復(fù)人員服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)、提高康復(fù)人才質(zhì)量水平、改善康復(fù)人員福利待遇。

    灰色模型的優(yōu)點(diǎn)在于不需要很多樣本量、運(yùn)算簡便,且精度較高,在人力資源預(yù)測領(lǐng)域廣泛運(yùn)用[12]。本文所運(yùn)用的灰色組合模型與單一灰色模型相比,不僅在結(jié)果的準(zhǔn)確度上有所提高,且適用于康復(fù)人力資源長期預(yù)測分析。本研究旨在為康復(fù)人力資源的預(yù)測提供方法學(xué)支撐,在此基礎(chǔ)上,下一步應(yīng)考慮其他影響因素,如結(jié)合實(shí)時(shí)衛(wèi)生政策、康復(fù)機(jī)構(gòu)數(shù)、康復(fù)人才結(jié)構(gòu)與質(zhì)量等,進(jìn)行更精確的預(yù)測。

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