向紅蓮 郭淑霞 唐景霞 曹 力 劉新萍 劉佳銘 郭 恒 劉海濤 李述剛△

基于多因素灰色模型的社區(qū)衛(wèi)生人力需求量預(yù)測(cè)*

向紅蓮1郭淑霞1唐景霞1曹 力2劉新萍3劉佳銘1郭 恒1劉海濤2李述剛1△

目的 對(duì)石河子市社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)衛(wèi)生技術(shù)人員需求量進(jìn)行預(yù)測(cè)，為合理配置社區(qū)人力資源提供依據(jù)。方法 根據(jù)2004-2013年石河子市社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)的衛(wèi)生技術(shù)人員人數(shù)及總?cè)丝凇DP、人均GDP等影響因素，采用GM(1,1)模型和多重線性回歸模型結(jié)合的多因素灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)2014-2016年的衛(wèi)生技術(shù)人員需求量進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果 石河子市社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)2014-2016年的衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量預(yù)測(cè)值分別為688人、730人、781人，年均增長(zhǎng)速度為6.51%。選取總?cè)丝跀?shù)、人均GDP、人均醫(yī)療保健支出費(fèi)用三個(gè)變量建立多重線性回歸方程(F=26.077，P=0.037，R2=0.975)；并采用GM(1,1)模型對(duì)三個(gè)變量進(jìn)行預(yù)測(cè)，其平均相對(duì)誤差分別為0.48%、2.42%、1.27%，精度均達(dá)到二級(jí)以上。結(jié)論 石河子市社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)衛(wèi)生技術(shù)人員總數(shù)呈增長(zhǎng)趨勢(shì)；多因素灰色模型對(duì)社區(qū)衛(wèi)生人力需要量預(yù)測(cè)具有較高精度。

多因素灰色模型 社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu) 衛(wèi)生人力 預(yù)測(cè)

在社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中，衛(wèi)生人力是構(gòu)建社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)體系的基礎(chǔ)，也是提供社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)的主要載體及影響社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)生存和發(fā)展的重要因素[1-2]。因而，對(duì)社區(qū)衛(wèi)生人力需求量進(jìn)行預(yù)測(cè)是實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置，保證社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)可持續(xù)發(fā)展和社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)功能發(fā)揮的前提和基礎(chǔ)[3]。

目前對(duì)衛(wèi)生人力資源的預(yù)測(cè)方法很多，但這些方法多為單因素、單個(gè)模型的運(yùn)用或者多種單項(xiàng)預(yù)測(cè)方法的比較，預(yù)測(cè)結(jié)果難免存在偏差和局限性[4-6]。多因素灰色預(yù)測(cè)模型結(jié)合灰色GM(1,1)模型與多重線性回歸模型的優(yōu)點(diǎn)，既能夠處理部分信息已知、部分信息未知的不確定性問(wèn)題，又考慮到了影響事物發(fā)展的多種因素[7]。此外，社區(qū)衛(wèi)生人力資源會(huì)受到衛(wèi)生政策、人口的老齡化、人群的患病因素[8]等多種因素的影響，這些影響因素不僅復(fù)雜，而且具有一定的灰色特征。因此，本文利用2008-2013年石河子市的相關(guān)數(shù)據(jù)，采用多因素灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)石河子市社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)目標(biāo)年的衛(wèi)生技術(shù)人員需求量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

資料和方法

1.資料來(lái)源 研究所用的衛(wèi)生技術(shù)人員人數(shù)等基本數(shù)據(jù)來(lái)自2008-2013年石河子市社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)衛(wèi)生人員基本情況調(diào)查表；石河子市總?cè)丝?、?guó)民生產(chǎn)總值(GDP)、人均GDP、人均醫(yī)療保健消費(fèi)支出、人均可支配收入數(shù)據(jù)均來(lái)自《石河子市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

2.多因素灰色預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建及方法

(1)建立GM(1,1)模型

設(shè)有n個(gè)因素，y=(y1,y2…yn)表示事物發(fā)展的特征因素時(shí)間序列，影響事物發(fā)展的因素有p個(gè)，并設(shè)事物發(fā)展的因素時(shí)間序列為：

(1)

(2)建立多因素灰色預(yù)測(cè)模型

①采用多元回歸的原理建立多因素灰色預(yù)測(cè)模型：

y(t)=bo+b1x1(t)+b2x2(t)+…bpxp(t)

(2)

其中y(t)為該事物在t時(shí)刻的預(yù)測(cè)值，xi(t)(i=1,2,…,p)為第i個(gè)因素在t時(shí)刻的預(yù)測(cè)值，bi(i=1,2,…,p)為估計(jì)參數(shù)。

②利用歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)y(1),y(2),…,y(m)和xi(1),xi(2),…xi(m)(i=1,2,…p),可以得到估計(jì)參數(shù)

b=[b0,b1,…bn]T=(XTX)-1XTY1

(3)

其中

Y=[y(1),y(2),…,y(m)]T

③將所得參數(shù)和預(yù)測(cè)值代入模型(2)中，即可求得預(yù)測(cè)值。

(3)模型檢驗(yàn)

①對(duì)于多因素灰色預(yù)測(cè)模型的檢驗(yàn)使用傳統(tǒng)的F檢驗(yàn)。

3.統(tǒng)計(jì)分析 Excel 2007建立數(shù)據(jù)庫(kù)，并采用Excel 2007和SPSS 17.0軟件進(jìn)行模型建立、預(yù)測(cè)、檢驗(yàn)。

結(jié) 果

通過(guò)實(shí)地調(diào)查及專家咨詢，同時(shí)考慮到研究過(guò)程中指標(biāo)選取的代表性和可獲得性要求，本文選取石河子市2004-2013年社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)及其影響因素?cái)?shù)據(jù)(表1)，建立多因素灰色預(yù)測(cè)模型，并預(yù)測(cè)2014-2016年社區(qū)衛(wèi)生人力需要量。

*：石河子市于2008年開展社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)工作

采用全變量回歸分析(enter)法建立多重線性回歸方程，同時(shí)考慮變量間的多重共線性，最終X1、X2、X4進(jìn)入方程，即選取X1、X2、X4為關(guān)鍵預(yù)測(cè)因素進(jìn)行預(yù)測(cè)。模型中的各個(gè)參數(shù)分別為b0=297.964，b1=7.205，b2=0.002，b4=-0.053。

對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，得F=26.077，P=0.037，R2=0.975，因此該模型在檢驗(yàn)水準(zhǔn)為0.05下有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，可用該模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。

其次，分別對(duì)X1、X2、X4建立灰色GM(1,1)模型，得到其平均相對(duì)誤差分別為0.48%、2.42%、6.84%，顯然X1、X2的精度都達(dá)到了一級(jí)，可以進(jìn)行短期預(yù)測(cè)，而X4的精度為三四級(jí)，不適合于預(yù)測(cè)。

為此，使用文獻(xiàn)[9]中提出的緩沖算子：

作用于序列X4，得到X4的一階緩沖序列，然后對(duì)一階緩沖序列建立灰色GM(1,1)模型，平均相對(duì)誤差為1.73%，小于5%，精度達(dá)到二級(jí)，可以用于短期預(yù)測(cè)。因此，利用建立的灰色GM(1,1)模型求出各關(guān)鍵預(yù)測(cè)因素在2014-2016年的預(yù)測(cè)值，并將其平均相對(duì)誤差列入表2。

最后，將各關(guān)鍵預(yù)測(cè)因素預(yù)測(cè)值代入多因素灰色預(yù)測(cè)模型，即可得到2014-2016年社區(qū)衛(wèi)生人力需要量的預(yù)測(cè)值，見表2。

討 論

石河子市社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)工作起步較晚，社區(qū)衛(wèi)生人力發(fā)展不平衡，存在醫(yī)護(hù)比例不合理，衛(wèi)生技術(shù)人員學(xué)歷、職稱低等問(wèn)題[10]。因此，開展社區(qū)衛(wèi)生人力預(yù)測(cè)能夠?yàn)樾l(wèi)生行政部門制定和調(diào)整衛(wèi)生人力規(guī)劃提供一定的依據(jù)。本文采用多因素灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)石河子市2014-2016年社區(qū)衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果顯示2014-2016年衛(wèi)生技術(shù)人員總量將從688人增加至781人，年均增長(zhǎng)速度為6.51%，這一結(jié)果高于江西省衛(wèi)生技術(shù)人員總量的增長(zhǎng)速度(5.10%)[11]。

可見，未來(lái)幾年石河子市社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，可能與石河子市人口的增長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高有關(guān)。

社區(qū)衛(wèi)生人力需要量會(huì)受到經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、人口、政策等多方面因素的影響，本研究選取人口數(shù)、人均GDP、人均醫(yī)療保健支出費(fèi)用作為關(guān)鍵預(yù)測(cè)因素建立了多重線性回歸方程，其決定系數(shù)(R2)為0.975，說(shuō)明多因素灰色預(yù)測(cè)模型與石河子市社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)的衛(wèi)生技術(shù)人員的實(shí)際情況擬合度較好，可對(duì)社區(qū)衛(wèi)生人力需求量進(jìn)行預(yù)測(cè)。研究表明[12]GM(1,1)模型對(duì)于5～10年的中短時(shí)間序列擬合精度較高，對(duì)長(zhǎng)時(shí)間序列的擬合精度偏低。因此本研究基于十年的人口數(shù)、人均GDP、人均醫(yī)療保健支出費(fèi)數(shù)據(jù)，采用GM(1,1)模型對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果顯示三個(gè)變量的平均相對(duì)誤差分別為0.48%、2.42%、1.73%，其中人口數(shù)、人均GDP的模型預(yù)測(cè)精度為一級(jí)，人均醫(yī)療保健支出費(fèi)用的預(yù)測(cè)精度為二級(jí)，說(shuō)明模型預(yù)測(cè)精度均較高，可用于關(guān)鍵預(yù)測(cè)因素的預(yù)測(cè)。另外，有報(bào)道認(rèn)為衛(wèi)生政策、醫(yī)生的技能、團(tuán)隊(duì)資源的管理、衛(wèi)生服務(wù)質(zhì)量等也會(huì)對(duì)衛(wèi)生人力需求量產(chǎn)生影響[13-14]，而這些因素往往很難對(duì)其量化，故本研究也未將其作為自變量進(jìn)行分析，有待于今后對(duì)這些變量進(jìn)行量化測(cè)量后納入到方程中進(jìn)行預(yù)測(cè)。

綜上所述，未來(lái)幾年石河子市社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)的衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，衛(wèi)生人員短缺的現(xiàn)狀會(huì)有所改善。多因素灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)社區(qū)衛(wèi)生人力的預(yù)測(cè)效果較好，可對(duì)石河子市社區(qū)衛(wèi)生人力需要量進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而為政府部門制定中、長(zhǎng)期衛(wèi)生人力規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。

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(責(zé)任編輯：郭海強(qiáng))

石河子大學(xué)重大科技攻關(guān)項(xiàng)目(gxjs2011-zdgg02-02)

1.石河子大學(xué)醫(yī)學(xué)院預(yù)防系(832000)

2.石河子市社區(qū)管理中心

3.石河子市第十五社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心

△通信作者：李述剛，E-mail:lishugang@ymail.com