青島市衛(wèi)生人力及醫(yī)院床位預測分析

李志榮，王紅霞，薛剛，侯亞娟

青島市衛(wèi)生計生發(fā)展研究中心，山東青島266000

青島市衛(wèi)生人力及醫(yī)院床位預測分析

李志榮，王紅霞，薛剛，侯亞娟

青島市衛(wèi)生計生發(fā)展研究中心，山東青島266000

目的該次研究旨在通過建立時間序列相關模型對青島市衛(wèi)生資源的衛(wèi)生人力及醫(yī)院床位數(shù)進行趨勢分析和預測。方法收集青島市2005—2014年衛(wèi)生人力數(shù)據(jù)和醫(yī)院床位數(shù)，運用時間序列相關模型分別對其進行預測。結果對數(shù)據(jù)進行時間序列相關分析模型的篩選后，最后選用ARIMA(1，1，1)模型對青島市衛(wèi)生人力數(shù)據(jù)和醫(yī)院床位數(shù)進行趨勢分析和預測。由ARIMA模型的預測結果可知,青島市2020年衛(wèi)生技術人員和醫(yī)生將分別達到111 644人和42 982人,比2014年分別增加了77.95%和72.3%；醫(yī)院床位數(shù)將達到71 193張,比2014年增加了65.72%。結論時間序列方法在青島市衛(wèi)生人力及醫(yī)院床位數(shù)方面預測效果均較好，為青島市衛(wèi)生人力和醫(yī)院床位資源規(guī)劃提供依據(jù)。

衛(wèi)生人力;醫(yī)院床位數(shù);時間序列預測分析;SPSS

衛(wèi)生資源指社會投入到衛(wèi)生服務中的人力、物力和財力的統(tǒng)稱，包括衛(wèi)生機構、衛(wèi)生人力資源、病床資源、衛(wèi)生費用等[1]。優(yōu)化衛(wèi)生資源配置是區(qū)域衛(wèi)生規(guī)劃的核心，是衛(wèi)生改革的重要組成部分，是提高人民健康水平的重要保證。衛(wèi)生人力和床位數(shù)作為衛(wèi)生資源的2個重要指標,不僅反映了當?shù)亟?jīng)濟水平和衛(wèi)生狀況,其需要量的科學預測對制定區(qū)域衛(wèi)生規(guī)劃有著重要的意義。該研究以青島市為例,運用差分自回歸移動平均模型（ARIMA模型）對衛(wèi)生人力及床位需要量進行分析和預測，為青島市區(qū)域衛(wèi)生規(guī)劃的制定提供參考，現(xiàn)報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

青島市2005—2014年全市衛(wèi)生人力數(shù)、醫(yī)院床位數(shù)（醫(yī)院包括綜合醫(yī)院、中醫(yī)醫(yī)院、中西醫(yī)結合醫(yī)院、民族醫(yī)院、各類?？漆t(yī)院和護理院）來源于青島市統(tǒng)計年鑒。

1.2 方法

建立ARIMA（p,d,q）模型的主要過程有如下幾步[2]：①獲得觀察序列值，考察其平穩(wěn)性，如果不平穩(wěn)，則對原序列進行差分運算，使其平穩(wěn)化。②根據(jù)自相關圖和偏自相關圖的特征對ARIMA（p,d,q）模型定階，并估計模型中的參數(shù)。③對模型進行參數(shù)顯著性檢驗及殘差的白噪聲檢驗。④利用得到的模型進行短期預測。ARIMA模型在經(jīng)濟預測過程中既考慮了經(jīng)濟現(xiàn)象在時間序列上的依存性，又考慮了隨機波動的干擾性，對于經(jīng)濟運行短期趨勢的預測準確率較高。

2 基于ARIMA模型的青島市醫(yī)院床位數(shù)需求預測

2.1 數(shù)據(jù)穩(wěn)定性分析

從青島市醫(yī)院床位數(shù)序列圖分析，2005—2014年青島市醫(yī)院床位數(shù)的序列具有明顯的上升趨勢，不平穩(wěn)，不能直接用ARIMA模型進行建模。因此，首先對原序列進行差分轉(zhuǎn)換，以平穩(wěn)序列的方差。經(jīng)過分析檢驗得出序列在一階差分后趨于平穩(wěn)，即d=1。

2.2 模型參數(shù)估計及模型預測

記差分后的序列為，通過自相關圖和偏自相關圖，可以判斷出該序列適合建立ARIMA(1,1,1)模型，利用SPSS軟件計算出模型中參數(shù)的估計值。

考慮到該文利用SPSS統(tǒng)計分析軟件來進行ARIMA預測，可以省去繁瑣的計算環(huán)節(jié)，簡便、快捷，精度高、可靠性強，綜合考慮，ARIMA模型優(yōu)勢最大。該文使用ARIMA模型進行預測分析和驗證，在統(tǒng)計學軟件SPSS 19.0上進行。

參數(shù)顯著性檢驗和殘差白噪聲檢驗的結果都表明，該模型有效。利用該模型對2015—2020年青島市醫(yī)院床位數(shù)進行預測，結果見表1。將2006年及2014年的預測值與實際觀測值做出對比，發(fā)現(xiàn)誤差較小，說明該模型與實際值擬合的效果好[3]。

從表1分析，樣本期內(nèi)預測2006—2014年青島市醫(yī)院床位數(shù)的相對誤差絕對值的平均誤差為0.034，模型擬合效果較好。整體而言，模型預測值略高于實際值。為了更直觀比較實際值和預測值之間的擬合程度，將模型分析數(shù)據(jù)進行擬合（圖1）。從圖1可以看出，2006年及2014年實際值與ARIMA模型擬合值差距很小，擬合效果較好，結果是可信的，可以進行未來床位數(shù)的預測。

3 基于ARIMA模型的青島市衛(wèi)生人力需求預測

基于2005—2014青島市衛(wèi)生人力數(shù)據(jù)(表2),利用ARIMA模型預測了2006—2014年青島市衛(wèi)生人力數(shù)據(jù),預測結果見表3。為了證明該文使用的預測模型的準

表1 青島市醫(yī)院床位數(shù)預測值與實際值的相對誤差

圖12005 —2020年青島市醫(yī)院床位數(shù)實際值與預測值

表22005 —2014年青島市衛(wèi)生人力數(shù)據(jù)

表32006 —2020年青島市衛(wèi)生人力預測值

表42006 —2014年青島市衛(wèi)生人力預測值與實際值的相對誤差

統(tǒng)計指標解釋——醫(yī)生：指在醫(yī)療、預防保健機構工作且取得《執(zhí)業(yè)醫(yī)師證書》的執(zhí)業(yè)醫(yī)師和執(zhí)業(yè)助理醫(yī)師。

4 討論

對衛(wèi)生資源的需求和供給的預測是衛(wèi)生資源發(fā)展研究中的重要環(huán)節(jié)。在國外，人力預測不僅僅是為了制定教育計劃和培訓方案，更重要的是幫助決策者制定國家、部門的人力規(guī)劃，從而把握發(fā)展方向。在該次研究中，確度,該文還對預測結果進行驗證,即2006—2014年的預測結果與其實際值之間的絕對誤差,結果見表4。由表4可知，平均絕對誤差在1.3%～24.4%之間，較為理想。選取了衛(wèi)生人力數(shù)據(jù)和醫(yī)院床位數(shù)兩個指標，用ARIMA模型對青島市衛(wèi)生人力及醫(yī)院床位數(shù)進行了預測分析，通過與真實值的對比，發(fā)現(xiàn)誤差較小，說明模型精度較高。從數(shù)據(jù)資料可以看出，2005—2014年青島市衛(wèi)生人力及醫(yī)院床位數(shù)的發(fā)展均呈增長趨勢，并且在2006—2012年呈快速發(fā)展狀態(tài)。該研究預測結果顯示:在未來幾年,青島市衛(wèi)生人力及醫(yī)院床位數(shù)需要量將呈現(xiàn)明顯的增長趨勢，應加大衛(wèi)生技術人員的培養(yǎng)與引進力度，進一步合理化衛(wèi)生技術人員結構，避免出現(xiàn)人才的結構性空缺。這將為決策者對衛(wèi)生資源的規(guī)劃提供有力的數(shù)據(jù)支持，通過該次研究，旨在為青島市衛(wèi)生資源的健康發(fā)展，做到合理配置，實現(xiàn)衛(wèi)生資源的優(yōu)化提供方法學上的指導，為科學合理配置衛(wèi)生資源提供參考依據(jù)。

[1]馮珊珊，劉俊榮，王碧華．廣州市衛(wèi)生資源配置的現(xiàn)狀及評價[J]．中國初級衛(wèi)生保健，2006，20(12):12-15．

[2]王燕．應用時間序列分析[M]．北京：中國人民大學出版社，2005．

[3]李長平，賈瑞香，劉曉紅，等．天津市“十二五”期間衛(wèi)生資源需求預測分析[J]．中國衛(wèi)生統(tǒng)計，2011(1)：9-15．

R197.1

A

1672-5654（2017）01（c）-0005-02

10.16659/j.cnki.1672-5654.2017.03.005

2016-10-26）

李志榮（1973.6-），女，山東青島人，碩士，高級會計師，研究方向：衛(wèi)生經(jīng)濟學和衛(wèi)生政策研究。

王紅霞（1983.7-），女，山東臨邑人，碩士，助理工程師，研究方向：衛(wèi)生統(tǒng)計、衛(wèi)生政策研究，E-mail:wanghx@jkqd. gov.cn。