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    基于組合預(yù)測模型的江蘇省衛(wèi)生人力資源需求預(yù)測探討*

    2021-01-09 07:04:16朱泉同
    中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì) 2020年6期
    關(guān)鍵詞:執(zhí)業(yè)江蘇省人力

    朱泉同 高 山

    【提 要】 目的 了解當(dāng)前江蘇省衛(wèi)生人力資源供給現(xiàn)狀,預(yù)測衛(wèi)生人員變化趨勢,為江蘇省衛(wèi)生人力資源供需平衡提供合理建議。方法 分析比較灰色模型預(yù)測、二次回歸預(yù)測和Holt-Winters非季節(jié)預(yù)測模型,并在此基礎(chǔ)上運(yùn)用“預(yù)測誤差平方和倒數(shù)法”構(gòu)建江蘇省衛(wèi)生人力資源組合預(yù)測模型,分別預(yù)測分析江蘇省衛(wèi)生人員、衛(wèi)生技術(shù)人員、執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師、注冊護(hù)士總量的變化趨勢。結(jié)果 與單項(xiàng)預(yù)測模型相比,組合預(yù)測模型預(yù)測誤差最小,穩(wěn)定性最好,是相對最優(yōu)的衛(wèi)生人力需求預(yù)測模型。江蘇省衛(wèi)生人力需求將來還會(huì)逐年持續(xù)增加。結(jié)論 江蘇省對于衛(wèi)生人力需求仍然很大,應(yīng)該加強(qiáng)衛(wèi)生專業(yè)人才全面建設(shè),提高衛(wèi)生人力整體素質(zhì),合理配置衛(wèi)生人力資源。

    衛(wèi)生人力資源是提高醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)能力,保障公民健康,促進(jìn)衛(wèi)生事業(yè)健康發(fā)展的關(guān)鍵。近幾年,經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速,醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系也在不斷健全,衛(wèi)生人力也得到了很大的改善,但是衛(wèi)生人力資源短缺,衛(wèi)生人力資源分布不均等問題依然存在。因此,對衛(wèi)生人力未來需求的預(yù)測研究,科學(xué)合理制定衛(wèi)生人力規(guī)劃對于解決衛(wèi)生人力不足,合理配置衛(wèi)生資源具有重要意義。

    衛(wèi)生人力資源的預(yù)測一直是研究的熱點(diǎn)。高歌等應(yīng)用醫(yī)院規(guī)劃模式法對衛(wèi)生人員進(jìn)行預(yù)測研究,給相關(guān)部門中長期規(guī)劃提供理論依據(jù)[1]。馬瑞等采取人力/人口比值法對寧夏衛(wèi)生人力資源需求量進(jìn)行預(yù)測研究[2]。張瑞華等人基于灰色模型與ARIMA模型對四川省衛(wèi)生人力資源進(jìn)行預(yù)測[3]。上述方法雖然在預(yù)測時(shí)取得有效的結(jié)果,但大部分的研究為單個(gè)模型的運(yùn)用,預(yù)測結(jié)果的精確度和穩(wěn)定性難免會(huì)受到影響。采用多種模型組合的方式,可以克服單一模型的缺陷,提高預(yù)測準(zhǔn)確度[4]。本文首先運(yùn)用灰色預(yù)測模型、二次回歸預(yù)測和Holt-Winters模型分別對江蘇省衛(wèi)生人員進(jìn)行擬合預(yù)測,然后采用預(yù)測誤差平方和倒數(shù)法來確定單項(xiàng)模型的權(quán)重大小,進(jìn)而建立組合預(yù)測模型對江蘇省衛(wèi)生人力進(jìn)行中短期預(yù)測。

    資料與方法

    1.資料來源

    本研究所用的資料主要來源于2007-2018年的《江蘇衛(wèi)生計(jì)生年鑒》,選取了衛(wèi)生人力資源相關(guān)數(shù)據(jù)。本文中的衛(wèi)生人力資源主要指衛(wèi)生人員、衛(wèi)技人員、執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師、注冊護(hù)士,數(shù)據(jù)見表1。

    表1 2006-2017年江蘇省衛(wèi)生人力資源數(shù)據(jù)(單位:萬人)

    2.研究方法

    本文主要運(yùn)用Matlab 7.0、SPSS 21.0和excel軟件建立灰色預(yù)測模型、二次回歸預(yù)測模型、Holt-Winters模型和組合預(yù)測模型,預(yù)測2018-2022年的衛(wèi)生人力,并選擇平均絕對誤差(MSE)、平均絕對百分比誤差(MAPE)兩項(xiàng)指標(biāo)對模型預(yù)測結(jié)果進(jìn)行評價(jià)和分析。

    (1)單項(xiàng)模型構(gòu)建

    ①灰色模型構(gòu)建

    灰色模型(grey dynamics model,GM)對樣本量要求低,對數(shù)據(jù)的分布類型沒有任何要求,只要數(shù)據(jù)是非負(fù)單調(diào)就可以擬合。它是在隨機(jī)原始序列的基礎(chǔ)上,通過一次累加,求其均值形成新的有規(guī)律的時(shí)間序列,并建立一階線性微分方程模型,最后再擬合預(yù)測,并通過后驗(yàn)差比值(C值)和小誤差概率(P值)評價(jià)模型精度[5-6],具體結(jié)果見表2。

    表2 GM(1,1)模型擬合結(jié)果

    ②多項(xiàng)式回歸預(yù)測模型

    多項(xiàng)式回歸模型是非線性回歸預(yù)測技術(shù),優(yōu)點(diǎn)是可以通過增加高次項(xiàng)對實(shí)測點(diǎn)進(jìn)行逼近,直至滿意為止,目前被廣泛應(yīng)用在經(jīng)濟(jì)、衛(wèi)生等方面[7-8]。結(jié)合散點(diǎn)圖,根據(jù)2006-2017年江蘇省衛(wèi)生人力資源變化趨勢,本文采用二次回歸對其進(jìn)行預(yù)測。結(jié)果顯示,四個(gè)模型都具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,模型擬合的比較好,見表3。

    表3 二次回歸模型擬合結(jié)果

    ③Holt-Winters非季節(jié)預(yù)測模型

    Holt-Winters非季節(jié)預(yù)測法是屬于時(shí)間序列預(yù)測模型,主要通過對原始數(shù)據(jù)提取時(shí)間序列的平滑項(xiàng)、周期項(xiàng)和趨勢項(xiàng),進(jìn)而建立預(yù)測模型對時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測[9-10]。用SPSS 21.0按照預(yù)測誤差平方和最小的原則計(jì)算平滑系數(shù),并建立預(yù)測模型。結(jié)果見表4。

    表4 Holt-Winters非季節(jié)預(yù)測模型擬合結(jié)果

    (2)組合預(yù)測模型

    組合預(yù)測模型是指利用兩種或兩種以上的預(yù)測方法對同一組數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,然后通過數(shù)學(xué)方法確定每個(gè)單項(xiàng)模型權(quán)重,并將其進(jìn)行信息組合,以更好地捕捉數(shù)據(jù)之間的潛在趨勢,取長補(bǔ)短。本文主要通過預(yù)測誤差平方和倒數(shù)法求取灰色模型、多項(xiàng)式回歸模型和Holt-Winters非季節(jié)預(yù)測模型的權(quán)重系數(shù)。其中針對衛(wèi)技人員預(yù)測模型擬合誤差平方和依次為:7.808,8.256,9.544。同理求得執(zhí)業(yè)(助理)人員、注冊護(hù)士和衛(wèi)生人員預(yù)測模型的誤差平方和依次為2.434,1.930,4.118;1.777,1.037,1.014;20.855,11.666,20.880。模型構(gòu)建如表5。

    表5 組合模型擬合結(jié)果

    結(jié) 果

    1.江蘇省衛(wèi)生人力資源現(xiàn)狀分析

    由統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可知,2006-2017年江蘇省衛(wèi)生人力由33.45萬人增長到69.28萬元,增加了107.12%。衛(wèi)生技術(shù)人員由27.54萬人增加至54.8萬人,人數(shù)為原來的1.99倍,但在衛(wèi)生人員中的比重下降了3.23%。其中,執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師所占的比重下降了2.12%,注冊護(hù)士所占比重上升了12.05%。在這12年間,江蘇省衛(wèi)生技術(shù)人員、執(zhí)業(yè)(助理)人員、注冊護(hù)士和衛(wèi)生總?cè)藛T的數(shù)量都是逐年遞增的,年均增長率分別為6.49%、6.03%、9.68%和6.94%,注冊護(hù)士的增長速度高于執(zhí)業(yè)(助理)人員。從2013年開始,每年護(hù)士的人數(shù)都超過了執(zhí)業(yè)助理人員的數(shù)量,醫(yī)護(hù)比從2006年的1.34∶1變成2017年的1∶1.09。

    2.各模型預(yù)測分析結(jié)果

    選取2006-2017年的江蘇省衛(wèi)生人力資源數(shù)據(jù),用上述四種預(yù)測模型進(jìn)行預(yù)測,并對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比分析。表6~表9為不同衛(wèi)生人員在不同的預(yù)測模型下的預(yù)測值以及相對誤差。結(jié)果顯示,四個(gè)模型針對不同的衛(wèi)生人員進(jìn)行預(yù)測時(shí),預(yù)測的相對誤差均在10%以內(nèi),而且95.3%的相對誤差控制在5%以內(nèi),可知四個(gè)模型擬合結(jié)果都較好。本文組合預(yù)測模型預(yù)測相對誤差,與單預(yù)測模型相比,雖然個(gè)別不是最小的,但從總體評價(jià)指標(biāo)MSE和MAPE來看(表10),組合預(yù)測模型的這兩個(gè)評估指標(biāo)是最低的,說明預(yù)測誤差最小,預(yù)測效果最優(yōu)。在單項(xiàng)模型中,對于衛(wèi)技人員的模型預(yù)測,灰色模型預(yù)測的精度更好點(diǎn),其次是二次回歸的預(yù)測效果。對于執(zhí)業(yè)(助理)人員的模型預(yù)測,二次回歸模型預(yù)測指標(biāo)值較小,預(yù)測效果也較為理想,Holt-Winters模型和灰色模型預(yù)測效果次之,對于注冊護(hù)士的模型預(yù)測,二次回歸和Holt-Winters這兩種模型預(yù)測穩(wěn)定性更好點(diǎn)。而對于衛(wèi)生人員來說,最好的單項(xiàng)模型是二次回歸。綜合比較,衛(wèi)生人員的單項(xiàng)模型預(yù)測,結(jié)合其類別和特點(diǎn),各有相對適合的單項(xiàng)模型??傮w來說,二次回歸預(yù)測結(jié)果表現(xiàn)更為出色。但這三種單項(xiàng)模型的任何一個(gè),都比組合模型的預(yù)測遜色。組合預(yù)測模型在衛(wèi)生人力資源預(yù)測的應(yīng)用中,更全面地融合了各種單項(xiàng)模型的思想和樣本的信息,預(yù)測結(jié)果更合理、更準(zhǔn)確、更穩(wěn)定。具體結(jié)果見表10。

    表6 江蘇省衛(wèi)技人員擬合比較結(jié)果

    表7 江蘇省執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師擬合比較結(jié)果

    表8 江蘇省注冊護(hù)士擬合比較結(jié)果

    表9 江蘇省衛(wèi)生人員擬合比較結(jié)果

    表10 四種模型預(yù)測效果評價(jià)

    3.基于組合模型的江蘇省衛(wèi)生人力資源預(yù)測

    通過上述分析結(jié)果可知組合預(yù)測模型預(yù)測效果相對最好。采用組合預(yù)測模型對江蘇省2018-2022年衛(wèi)生人員的數(shù)量進(jìn)行樣本外預(yù)測(表11)。通過計(jì)算可知,衛(wèi)技人員、執(zhí)業(yè)(助理)、注冊護(hù)士和衛(wèi)生人員年均增長率分別為6.58%、6.95%、7.59%和5.12%。與2006-2017年衛(wèi)生人員年均增長率相比,雖然2018-2020年衛(wèi)生人員年均增長率有所下降,但2022年各類衛(wèi)生人員的數(shù)量比2018年上升幅度大,約為1.3倍。

    表11 江蘇省2018-2022年衛(wèi)生人力資源預(yù)測值(單位:萬人)

    結(jié) 論

    組合預(yù)測模型預(yù)測精度的進(jìn)一步提升有很大的研究價(jià)值。一是改進(jìn)單項(xiàng)預(yù)測模型本身;二是綜合考慮其他社會(huì)因素。本文僅考慮人口因素的影響,而其他因素對于衛(wèi)生人力資源有著直接的影響,如社會(huì)人口老齡化,衛(wèi)生人才的結(jié)構(gòu)與質(zhì)量及衛(wèi)生政策的改變等,所以引入這些因素可完善預(yù)測模型;三是結(jié)合衛(wèi)生人力的特點(diǎn)提供針對性的預(yù)測模型,同一單項(xiàng)預(yù)測模型在不同的衛(wèi)生人力數(shù)據(jù)方面,精確度不一樣,所以可以分類選擇最有效的預(yù)測模型。

    衛(wèi)生人力培養(yǎng)工作是促進(jìn)衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展和提高人民健康水平的重要保障,是健康江蘇建設(shè)中最為重要的一環(huán)。為了扎實(shí)推進(jìn)健康江蘇建設(shè),應(yīng)合理制定醫(yī)療衛(wèi)生人員隊(duì)伍的中長期發(fā)展規(guī)劃,強(qiáng)化衛(wèi)生人才保障。一是規(guī)范醫(yī)學(xué)人才培養(yǎng)體系,建立醫(yī)學(xué)人才供需平衡機(jī)制,優(yōu)化人才培養(yǎng)結(jié)構(gòu);二是優(yōu)化醫(yī)護(hù)比配置。從2013年開始,醫(yī)護(hù)比倒置的局面已經(jīng)扭轉(zhuǎn),但護(hù)士總量仍然不能滿足,與歐美發(fā)達(dá)國家相比還是有一定差距的,依據(jù)《“健康江蘇2030”規(guī)劃綱要》要求,到2020年醫(yī)護(hù)比要達(dá)到1∶1.25以上,每千常住人口注冊護(hù)士數(shù)達(dá)到3.34以上,到2030年,每千常住人口注冊護(hù)士數(shù)要達(dá)到5人以上,因此護(hù)理人才發(fā)展空間很大。所以江蘇省應(yīng)大力加強(qiáng)護(hù)士隊(duì)伍建設(shè),科學(xué)合理配置護(hù)士人力,滿足臨床工作需求;三是完善衛(wèi)生人才使用激勵(lì)政策。改善醫(yī)療衛(wèi)生人員條件,建立合理的薪酬和績效考核制度,調(diào)動(dòng)衛(wèi)生人員工作積極性,穩(wěn)定衛(wèi)生人才隊(duì)伍。

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