基于多因素灰色模型的社区卫生人力需求量预测*

2015-01-27向红莲郭淑霞唐景霞刘新萍刘佳铭刘海涛李述刚

中国卫生统计 2015年3期

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目的对石河子市社区卫生服务机构卫生技术人员需求量进行预测，为合理配置社区人力资源提供依据。方法根据2004-2013年石河子市社区卫生服务机构的卫生技术人员人数及总人口、GDP、人均GDP等影响因素，采用GM(1,1)模型和多重线性回归模型结合的多因素灰色预测模型对2014-2016年的卫生技术人员需求量进行预测。结果石河子市社区卫生服务机构2014-2016年的卫生技术人员数量预测值分别为688人、730人、781人，年均增长速度为6.51%。选取总人口数、人均GDP、人均医疗保健支出费用三个变量建立多重线性回归方程(F=26.077，P=0.037，R2=0.975)；并采用GM(1,1)模型对三个变量进行预测，其平均相对误差分别为0.48%、2.42%、1.27%，精度均达到二级以上。结论石河子市社区卫生服务机构卫生技术人员总数呈增长趋势；多因素灰色模型对社区卫生人力需要量预测具有较高精度。

多因素灰色模型社区卫生服务机构卫生人力预测

在社区卫生服务中，卫生人力是构建社区卫生服务体系的基础，也是提供社区卫生服务的主要载体及影响社区卫生服务机构生存和发展的重要因素[1-2]。因而，对社区卫生人力需求量进行预测是实现资源优化配置，保证社区卫生服务可持续发展和社区卫生服务机构功能发挥的前提和基础[3]。

目前对卫生人力资源的预测方法很多，但这些方法多为单因素、单个模型的运用或者多种单项预测方法的比较，预测结果难免存在偏差和局限性[4-6]。多因素灰色预测模型结合灰色GM(1,1)模型与多重线性回归模型的优点，既能够处理部分信息已知、部分信息未知的不确定性问题，又考虑到了影响事物发展的多种因素[7]。此外，社区卫生人力资源会受到卫生政策、人口的老龄化、人群的患病因素[8]等多种因素的影响，这些影响因素不仅复杂，而且具有一定的灰色特征。因此，本文利用2008-2013年石河子市的相关数据，采用多因素灰色预测模型对石河子市社区卫生服务机构目标年的卫生技术人员需求量进行预测。

资料和方法

1.资料来源研究所用的卫生技术人员人数等基本数据来自2008-2013年石河子市社区卫生服务机构卫生人员基本情况调查表；石河子市总人口、国民生产总值(GDP)、人均GDP、人均医疗保健消费支出、人均可支配收入数据均来自《石河子市统计年鉴》。

2.多因素灰色预测模型的构建及方法

(1)建立GM(1,1)模型

设有n个因素，y=(y1,y2…yn)表示事物发展的特征因素时间序列，影响事物发展的因素有p个，并设事物发展的因素时间序列为：

(1)

(2)建立多因素灰色预测模型

①采用多元回归的原理建立多因素灰色预测模型：

y(t)=bo+b1x1(t)+b2x2(t)+…bpxp(t)

(2)

其中y(t)为该事物在t时刻的预测值，xi(t)(i=1,2,…,p)为第i个因素在t时刻的预测值，bi(i=1,2,…,p)为估计参数。

②利用历史观测数据y(1),y(2),…,y(m)和xi(1),xi(2),…xi(m)(i=1,2,…p),可以得到估计参数

b=[b0,b1,…bn]T=(XTX)-1XTY1

(3)

其中

Y=[y(1),y(2),…,y(m)]T

③将所得参数和预测值代入模型(2)中，即可求得预测值。

(3)模型检验

①对于多因素灰色预测模型的检验使用传统的F检验。

3.统计分析 Excel 2007建立数据库，并采用Excel 2007和SPSS 17.0软件进行模型建立、预测、检验。

结果

通过实地调查及专家咨询，同时考虑到研究过程中指标选取的代表性和可获得性要求，本文选取石河子市2004-2013年社区卫生服务机构卫生技术人员数及其影响因素数据(表1)，建立多因素灰色预测模型，并预测2014-2016年社区卫生人力需要量。

*：石河子市于2008年开展社区卫生服务工作

采用全变量回归分析(enter)法建立多重线性回归方程，同时考虑变量间的多重共线性，最终X1、X2、X4进入方程，即选取X1、X2、X4为关键预测因素进行预测。模型中的各个参数分别为b0=297.964，b1=7.205，b2=0.002，b4=-0.053。

对模型进行检验，得F=26.077，P=0.037，R2=0.975，因此该模型在检验水准为0.05下有统计学意义，可用该模型进行预测。

其次，分别对X1、X2、X4建立灰色GM(1,1)模型，得到其平均相对误差分别为0.48%、2.42%、6.84%，显然X1、X2的精度都达到了一级，可以进行短期预测，而X4的精度为三四级，不适合于预测。

为此，使用文献[9]中提出的缓冲算子：

作用于序列X4，得到X4的一阶缓冲序列，然后对一阶缓冲序列建立灰色GM(1,1)模型，平均相对误差为1.73%，小于5%，精度达到二级，可以用于短期预测。因此，利用建立的灰色GM(1,1)模型求出各关键预测因素在2014-2016年的预测值，并将其平均相对误差列入表2。

最后，将各关键预测因素预测值代入多因素灰色预测模型，即可得到2014-2016年社区卫生人力需要量的预测值，见表2。

讨论

石河子市社区卫生服务工作起步较晚，社区卫生人力发展不平衡，存在医护比例不合理，卫生技术人员学历、职称低等问题[10]。因此，开展社区卫生人力预测能够为卫生行政部门制定和调整卫生人力规划提供一定的依据。本文采用多因素灰色预测模型对石河子市2014-2016年社区卫生技术人员数进行预测，结果显示2014-2016年卫生技术人员总量将从688人增加至781人，年均增长速度为6.51%，这一结果高于江西省卫生技术人员总量的增长速度(5.10%)[11]。

可见，未来几年石河子市社区卫生服务机构卫生技术人员数呈增长趋势，可能与石河子市人口的增长、经济发展水平提高有关。

社区卫生人力需要量会受到经济、社会、人口、政策等多方面因素的影响，本研究选取人口数、人均GDP、人均医疗保健支出费用作为关键预测因素建立了多重线性回归方程，其决定系数(R2)为0.975，说明多因素灰色预测模型与石河子市社区卫生服务机构的卫生技术人员的实际情况拟合度较好，可对社区卫生人力需求量进行预测。研究表明[12]GM(1,1)模型对于5～10年的中短时间序列拟合精度较高，对长时间序列的拟合精度偏低。因此本研究基于十年的人口数、人均GDP、人均医疗保健支出费数据，采用GM(1,1)模型对其进行预测，结果显示三个变量的平均相对误差分别为0.48%、2.42%、1.73%，其中人口数、人均GDP的模型预测精度为一级，人均医疗保健支出费用的预测精度为二级，说明模型预测精度均较高，可用于关键预测因素的预测。另外，有报道认为卫生政策、医生的技能、团队资源的管理、卫生服务质量等也会对卫生人力需求量产生影响[13-14]，而这些因素往往很难对其量化，故本研究也未将其作为自变量进行分析，有待于今后对这些变量进行量化测量后纳入到方程中进行预测。

综上所述，未来几年石河子市社区卫生服务机构的卫生技术人员数呈增长趋势，卫生人员短缺的现状会有所改善。多因素灰色预测模型对社区卫生人力的预测效果较好，可对石河子市社区卫生人力需要量进行预测，从而为政府部门制定中、长期卫生人力规划提供科学依据。

[1]姚云,侯万里,卢祖洵,等.湖北省城市社区卫生人力资源配置公平性分析.中国卫生经济,2010,29(4):37-39.

[2]石璐.辽宁省社区卫生服务机构人力资源配置调查.中国公共卫生,2010,26(6):773-774

[3]韩春蕾,胡西厚,赵拥军,等.组合模型在我国卫生技术人员数量预测中的应用.中国卫生统计,2011,28(4):391-393.

[4]陶玲琳,袁杰.江西省卫生人力需求预测模型的研究.卫生经济研究,2011(6):34-36.

[5]刘磊,褚金花,尹爱田.灰色模型方法在区域卫生人力预测中的应用.中国卫生统计,2011,28(4):453-454.

[6]Santric-Milicevic1 M,Vasic V,Marinkovic J.Physician and nurse supply in Serbia using time-series data.Human Resources for Health.2013,11:27

[7]陈相东,王彬.多因素灰色预测模型及其应用.数学的实践与认识,2012,42(1):80-83.

[8]Buchan J,Aiken L.Solving nursing shortages:a common priority.J Clin Nurs,2008,17:3262-3268.

[9]刘思峰,党耀国,方志耕,等.灰色系统理论及其应用.北京:科学出版社,2010:155-156.

[10]向红莲,李述刚,郭淑霞,等.石河子市社区卫生服务机构人力资源现状及与其他地区比较.新疆医科大学学报,2014,37(1):107-111.

[11]陶玲琳,袁杰.江西省卫生人力需求预测模型的研究.卫生经济研究,2011(6):34-36.