系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法在衛(wèi)生服務(wù)研究中的應(yīng)用

李麗清，杜福貽，盧祖洵，劉巧艷

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·方法學(xué)研究·

系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法在衛(wèi)生服務(wù)研究中的應(yīng)用

李麗清，杜福貽，盧祖洵，劉巧艷

預(yù)測是衛(wèi)生服務(wù)研究中的重要方面，對于制定衛(wèi)生規(guī)劃與衛(wèi)生政策至關(guān)重要。目前，回歸分析、因子分析、時(shí)間序列分析、趨勢外推法、灰色模型、自回歸積分滑動(dòng)平均(ARIMA)模型及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等方法被廣泛應(yīng)用于預(yù)測分析中，但常規(guī)預(yù)測方法對未來變化趨勢進(jìn)行預(yù)測的指標(biāo)數(shù)值要求嚴(yán)格、指標(biāo)調(diào)整不夠靈活、研究目標(biāo)過于單一。為克服常規(guī)預(yù)測方法的不足，本文從方法學(xué)角度出發(fā)，結(jié)合衛(wèi)生服務(wù)的特點(diǎn)，探討系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法在衛(wèi)生服務(wù)研究中的應(yīng)用。

系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)；衛(wèi)生服務(wù)研究；預(yù)測

李麗清，杜福貽，盧祖洵，等.系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法在衛(wèi)生服務(wù)研究中的應(yīng)用[J].中國全科醫(yī)學(xué)，2016，19(34)：4273-4275.[www.chinagp.net]

LI L Q,DU F Y,LU Z X,et al.Application of system dynamics method in health services research[J].Chinese General Practice，2016，19(34)：4273-4275.

衛(wèi)生服務(wù)具有動(dòng)態(tài)性、復(fù)雜性、時(shí)變性的特點(diǎn)，將預(yù)測應(yīng)用于衛(wèi)生服務(wù)研究中是衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展的客觀需要和必然要求。但常規(guī)預(yù)測方法，如回歸分析、因子分析、時(shí)間序列分析等對系統(tǒng)整體環(huán)境的變化及其各種因素的影響考慮不夠充分，研究目標(biāo)單一，且對數(shù)據(jù)的時(shí)間序列長度要求嚴(yán)格。系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)(system dynamics，SD)是研究復(fù)雜系統(tǒng)的有力工具之一[1]，在衛(wèi)生服務(wù)研究中有著較為廣闊的發(fā)展空間，尤其在對衛(wèi)生服務(wù)的未來變化趨勢預(yù)測方面，不僅可以克服常規(guī)預(yù)測方法的不足，而且適合于復(fù)雜系統(tǒng)的長期趨勢預(yù)測。本文旨在探討SD方法在衛(wèi)生服務(wù)研究中的應(yīng)用，以期為解決衛(wèi)生服務(wù)研究中的復(fù)雜問題提供合理、有力的研究方法。

1 SD方法介紹

美國麻省理工學(xué)院福瑞斯特教授于1956年創(chuàng)立了SD，該方法以系統(tǒng)理論和計(jì)算機(jī)仿真學(xué)理論為基礎(chǔ)，以把握系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)、參數(shù)、總體功能為前提，研究和分析系統(tǒng)特性、反饋結(jié)構(gòu)及行為[1]。自創(chuàng)立以來，SD的應(yīng)用方向被不斷拓展，其理論和方法也不斷被完善，目前已被廣泛應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、經(jīng)濟(jì)、管理、醫(yī)學(xué)、交通、生態(tài)、環(huán)境、能源、軍事等諸多領(lǐng)域[2-4]，并取得了系列重要成果。作為研究復(fù)雜系統(tǒng)的有力工具之一，其具有以下重要特點(diǎn)：(1)應(yīng)用SD研究社會(huì)復(fù)雜問題，不僅可以容納大量變量，包括內(nèi)生變量、外生變量和常量、調(diào)控變量，且各變量可以是連續(xù)的或離散的，也可以是確定或非確定的。(2)SD模型既包含描述系統(tǒng)各要素因果關(guān)系的結(jié)構(gòu)模型，也包含能定量模擬的數(shù)學(xué)模型，是定性與定量相結(jié)合的分析技術(shù)。(3)SD方法適用于非線性、高階次、多回路的復(fù)雜反饋系統(tǒng)的研究，且能識別系統(tǒng)內(nèi)外各變量的邏輯關(guān)系并將其量化。(4)SD將人與計(jì)算機(jī)有效結(jié)合，既可對社會(huì)系統(tǒng)進(jìn)行分析、判斷，又可進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真模擬，其仿真試驗(yàn)?zāi)芷鸬綄?shí)際實(shí)驗(yàn)室的作用。(5)尤其在政策優(yōu)化方面，SD定量模型可模擬真實(shí)情況下的不同政策實(shí)施效果，為政策選擇提供定量參考，減少政策風(fēng)險(xiǎn)[5]，提高抗風(fēng)險(xiǎn)能力。

2 預(yù)測在衛(wèi)生服務(wù)研究中的重要性

任何成功的決策都依賴于科學(xué)的預(yù)測，古人云：“凡事預(yù)則立，不預(yù)則廢”，自古以來預(yù)測就一直備受重視。衛(wèi)生服務(wù)系統(tǒng)是組成社會(huì)系統(tǒng)的重要部分之一，以一定的衛(wèi)生資源為依托向居民提供醫(yī)療、預(yù)防、康復(fù)及保健等各種活動(dòng)，其運(yùn)行涉及社會(huì)、人口、經(jīng)濟(jì)、文化、科技、環(huán)境等諸多方面，具有高階次、多回路、多投入、多產(chǎn)出、非線性等復(fù)雜反饋動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的特點(diǎn)[6]，運(yùn)行中的不確定性、任意性、隨機(jī)性、不可控性決定了系統(tǒng)復(fù)雜多變且作用因素眾多，因果關(guān)系復(fù)雜，彼此構(gòu)成反饋機(jī)制。因此，科學(xué)地預(yù)測、分析衛(wèi)生系統(tǒng)的變化趨勢對于制訂衛(wèi)生規(guī)劃、衛(wèi)生計(jì)劃與衛(wèi)生政策至關(guān)重要。預(yù)測目前已被廣泛應(yīng)用于社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域，將其應(yīng)用于衛(wèi)生服務(wù)研究中是衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展的客觀需要和必然要求。

3 衛(wèi)生服務(wù)研究常用的預(yù)測方法及特點(diǎn)

定量預(yù)測是衛(wèi)生服務(wù)研究的重要內(nèi)容之一，目前在衛(wèi)生服務(wù)研究中常用的定量預(yù)測方法包括回歸分析、因子分析、時(shí)間序列分析、組合預(yù)測分析、趨勢外推法、灰色預(yù)測模型、自回歸積分滑動(dòng)平均(ARIMA)模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等，且每種方法都有著各自不同的特點(diǎn)。這些預(yù)測方法大多為采用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行未來變化趨勢預(yù)測，對系統(tǒng)整體環(huán)境的變化及其各種因素的影響考慮不夠充分，研究目標(biāo)單一，且對數(shù)據(jù)的時(shí)間序列長度要求嚴(yán)格。衛(wèi)生服務(wù)是社會(huì)問題的重要方面，隨著衛(wèi)生服務(wù)領(lǐng)域復(fù)雜性、動(dòng)態(tài)性、多變性等問題的逐步加劇，更加需要像SD這樣的方法定量預(yù)測一定時(shí)期內(nèi)各種變量的變化情況，更加需要綜合系統(tǒng)論、控制論、信息論等多種理論，并與經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、社會(huì)學(xué)、醫(yī)學(xué)等多學(xué)科交叉，進(jìn)一步明確和深入研究現(xiàn)代衛(wèi)生服務(wù)領(lǐng)域的非線性和動(dòng)態(tài)時(shí)變問題，將定性與定量結(jié)合對衛(wèi)生服務(wù)問題進(jìn)行長期性、動(dòng)態(tài)性及戰(zhàn)略性的預(yù)測分析與仿真研究[3]。

4 SD在衛(wèi)生服務(wù)研究中的應(yīng)用探索

采用SD方法研究復(fù)雜問題，充分反映系統(tǒng)的非線性結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)變化趨勢，從發(fā)展的思維綜合分析系統(tǒng)內(nèi)外各要素間的動(dòng)態(tài)反饋復(fù)雜關(guān)系，不以單純追求子系統(tǒng)的最佳目標(biāo)為著眼點(diǎn)，而是以系統(tǒng)的總體最佳目標(biāo)為前提，更加注重和嚴(yán)格把握各子系統(tǒng)間的協(xié)調(diào)與耦合，通過構(gòu)建系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型對復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行長期趨勢預(yù)測[1]。

4.1 SD方法應(yīng)用于衛(wèi)生服務(wù)研究的適用性 衛(wèi)生服務(wù)系統(tǒng)是多個(gè)子系統(tǒng)構(gòu)成的復(fù)雜巨系統(tǒng)，具有組成成分的多要素性、狀態(tài)變量的多維性、空間結(jié)構(gòu)的多層次性、演化發(fā)展的多方向性、變化趨勢的多規(guī)律性等特點(diǎn)，同時(shí)兼有與外部環(huán)境相聯(lián)系的開放性、與內(nèi)部要素相協(xié)調(diào)的耦合性等特征。將SD的預(yù)測功能應(yīng)用于衛(wèi)生服務(wù)研究進(jìn)行定量模擬、動(dòng)態(tài)評價(jià)及政策優(yōu)化，不僅可以描述各影響因素錯(cuò)綜復(fù)雜的反饋動(dòng)態(tài)關(guān)系，而且能對各種假定條件的未來情景進(jìn)行真實(shí)模擬和定量預(yù)測。與常規(guī)預(yù)測方法相比，運(yùn)用SD仿真技術(shù)對衛(wèi)生服務(wù)問題進(jìn)行預(yù)測與控制，能深刻揭示系統(tǒng)間的非線性結(jié)構(gòu)與動(dòng)態(tài)特征，充分體現(xiàn)建模規(guī)范且不失靈活，并能通過設(shè)定調(diào)控參數(shù)對不同的對策實(shí)施效果進(jìn)行定量比較。

4.2 SD方法在衛(wèi)生服務(wù)研究中的應(yīng)用范圍與功能 目前SD方法在社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、管理等領(lǐng)域的應(yīng)用較為成熟，國內(nèi)也有不少學(xué)者將SD應(yīng)用于衛(wèi)生服務(wù)領(lǐng)域，包括醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系研究[7]、公共衛(wèi)生服務(wù)研究[8]、社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)研究[9]、醫(yī)院管理研究[10]、醫(yī)療費(fèi)用預(yù)測研究[11-12]、傳染病傳播模擬研究[13]、衛(wèi)生資源配置研究[14]及慢性病管理[15]等，在衛(wèi)生服務(wù)研究中的主要功能可歸納為：模擬預(yù)測功能、對策生成功能、優(yōu)化控制功能。

4.3 SD方法在衛(wèi)生服務(wù)研究中的建模原則與步驟 根據(jù)系統(tǒng)的狀態(tài)、控制以及信息反饋等環(huán)節(jié)反映實(shí)際系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)反饋機(jī)制，通過建立系統(tǒng)的反饋動(dòng)態(tài)仿真模型和仿真方程，進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真試驗(yàn)，根據(jù)其相關(guān)原理，SD建模時(shí)必須遵循以下原則：(1)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)決定行為的原則。須在科學(xué)合理確定系統(tǒng)邊界及系統(tǒng)反饋結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上建立仿真模型[9]。(2)綜合與分解相結(jié)合的原則。仿真模型建立在系統(tǒng)分解反饋機(jī)制的基礎(chǔ)上，先將整個(gè)系統(tǒng)分解成各子系統(tǒng)，分別建立各子模型，然后根據(jù)研究問題將各子模型進(jìn)行系統(tǒng)綜合。(3)概念模型與現(xiàn)實(shí)模型一致原則。設(shè)計(jì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)時(shí)，保持模型結(jié)構(gòu)與現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)一致，在參數(shù)選擇方面，應(yīng)考慮突出現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)中具有代表性的特征變量用以表述系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)及系統(tǒng)功能[15]。(4)連續(xù)性與相對穩(wěn)定性的原則。采用連續(xù)的系統(tǒng)模型表達(dá)系統(tǒng)內(nèi)部主要結(jié)構(gòu)的耦合關(guān)系和動(dòng)態(tài)特征，保證建模時(shí)各狀態(tài)變量變化過程中的穩(wěn)定性及模型應(yīng)用的連續(xù)性與積累性。

SD建模是個(gè)反復(fù)調(diào)整的循環(huán)過程，主要包括：系統(tǒng)識別、概念化建模、數(shù)量化建模、仿真模擬、結(jié)果檢驗(yàn)、模型修改、模型應(yīng)用，具體步驟為：(1)系統(tǒng)辨識。確定系統(tǒng)邊界，明確系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)與外部環(huán)境。(2)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析。明確系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的核心內(nèi)生變量，即系統(tǒng)內(nèi)的流位變量、流率變量、常量及外生變量、調(diào)控變量及其各變量的耦合關(guān)系、子系統(tǒng)間的關(guān)聯(lián)與主要反饋回路。(3)模型建立。在概念模型的基礎(chǔ)上確立仿真模型及仿真方程，利用趨勢外推法、線性回歸法、平均值法、專家咨詢法等途徑確定調(diào)控參數(shù)。(4)模擬分析。借助SD仿真軟件對各項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整、完善與修正直至得到與現(xiàn)實(shí)相一致的系統(tǒng)仿真模型。(5)結(jié)果檢驗(yàn)。通過對流位變量歷史年客觀數(shù)據(jù)與歷史年預(yù)測數(shù)據(jù)吻合度的計(jì)算，系統(tǒng)分析和驗(yàn)證預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。(6)模型修改。根據(jù)預(yù)測結(jié)果分析與結(jié)果檢驗(yàn)，對仿真模型結(jié)構(gòu)或參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。(7)模型應(yīng)用。模型建立后可對模型中的各變量進(jìn)行模擬調(diào)試，進(jìn)而探索不同政策環(huán)境下各變量的未來變化趨勢，并根據(jù)研究問題設(shè)定不同的調(diào)控參數(shù)對不同的策略實(shí)施情況進(jìn)行定量預(yù)測比較[16-17]。

5 討論

定量預(yù)測是衛(wèi)生服務(wù)研究的重要內(nèi)容，基于衛(wèi)生服務(wù)復(fù)雜、動(dòng)態(tài)、時(shí)變等特性，確立科學(xué)的預(yù)測方法對于預(yù)測結(jié)果至關(guān)重要。通過比較分析灰色模型、回歸分析、時(shí)間序列分析、組合預(yù)測模型、趨勢外推法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、因子分析等常規(guī)預(yù)測方法，將SD應(yīng)用于衛(wèi)生服務(wù)研究中的優(yōu)勢包括：(1)SD模型強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)變化中的內(nèi)部行為結(jié)構(gòu)，注重系統(tǒng)內(nèi)、外因素的相互關(guān)系及作用[12]，且對數(shù)據(jù)分布特征適應(yīng)性強(qiáng)，不依賴于精確的數(shù)據(jù)和嚴(yán)格的時(shí)間序列；(2)SD仿真軟件功能強(qiáng)大且易于操作，建模過程直觀、易于檢驗(yàn)調(diào)整，與一般建模軟件相比增加了復(fù)合模擬、真實(shí)性檢驗(yàn)、模型優(yōu)化等功能；(3)SD模型在系統(tǒng)思考的前提下，強(qiáng)調(diào)其模型結(jié)構(gòu)的邏輯性與科學(xué)性[12]。目前可應(yīng)用的預(yù)測方法較多，且涉及不同領(lǐng)域的理論知識和技術(shù)，故在選擇預(yù)測方法前，應(yīng)該對系統(tǒng)的性質(zhì)、數(shù)據(jù)特點(diǎn)等進(jìn)行必要分析?；赟D處理復(fù)雜問題的實(shí)質(zhì)和衛(wèi)生服務(wù)系統(tǒng)的特點(diǎn)，探討SD方法在衛(wèi)生服務(wù)研究中的應(yīng)用，可以豐富系統(tǒng)工程方法在衛(wèi)生服務(wù)研究中的應(yīng)用，具有較為廣闊的發(fā)展空間。

作者貢獻(xiàn)：李麗清負(fù)責(zé)論文撰寫；杜福貽、劉巧艷負(fù)責(zé)論文審校；盧祖洵負(fù)責(zé)論文的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。

本文無利益沖突。

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(本文編輯：王鳳微)

Application of System Dynamics Method in Health Services Research

LILi-qing,DUFu-yi,LUZu-xun,LIUQiao-yan.

SchoolofEconomicsandManagement,JiangxiScience&TechnologyNormalUniversity;SchoolofPublicHealth,TongjiMedicalCollege,HuazhongUniversityofScienceandTechnology,Nanchang330031,China

Correspondingauthor:LUZu-xun,SchoolofPublicHealth,TongjiMedicalCollege,HuazhongUniversityofScienceandTechnology,Wuhan430030,China;E-mail:luac6@163.com

Forecasting is an important aspect of health services research,and it is crucial to making health planning and health policy.At present,methods such as regression analysis,factor analysis,time series analysis,trend extrapolation,gray model,auto regressive integrated moving average(ARIMA) model and artificial neural network model are widely used in prediction analysis,however,with strict requirements on index values of predicting future trends,the conventional forecasting methods are lack of flexibility in the adjustment of indexes,and their research objective is too simplex.In order to overcome the shortcomings of the conventional forecasting methods,the paper,from the perspective of methodology,explores the application of system dynamics in health services research combined with the characteristics of health services.

System dynamics;Health services research;Forecasting

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71473110)；2015中國博士后特別資助項(xiàng)目(2015T80811)

330031 江西省南昌市，江西科技師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院(李麗清，杜福貽)；華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生學(xué)院(李麗清，盧祖洵，劉巧艷)

盧祖洵，430030 湖北省武漢市，華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生學(xué)院；E-mail：luac6@163.com

R 195

A

10.3969/j.issn.1007-9572.2016.34.025

2016-05-04；

2016-10-26)