卫生人力资源需求预测中的时间序列法应用

杨晓霞

摘要：人力资源中的卫生人力资源非常特殊，并且这一特殊性也直接决定了卫生人力资源管理所具有的独特性。卫生事业单位为人民群众的健康服务，而卫生人力资源对医疗卫生事业的发展起着举足轻重的作用，作为医疗卫生中非常关键的一项，一个地区卫生人力资源的质量与数量也是对于当地的医疗卫生水平进行衡量的一个标准。基于此，发展和探索卫生人力资源是非常有必要的，本文主要是探讨卫生人力资源需求预测中应用时间序列法。

关键词：卫生人力资源需求;时间序列;预测

卫生人力资源是卫生事业得以发展的一项重要资源，并且是决定卫生系统功能是否正常运转的关键，同时一个国家和的地区的卫生人力资源还可以反映出当地的卫生服务水平。随着我国社会的发展，人们生活质量的提高，对于医疗保障也随之提出了更高的要求。而对于卫生人力资源需求预测成为了一项关键工作，对于通过收集数据这一传统方法而言，科学的预测方法尤为关键。针对于当前卫生人力资源配置现状，结构配置以及人口数量等诸多不合理问题，预测卫生人力的发展开展研究具有一定的必要性。本研究在卫生人力资源需求预测中应用时间序列法，同时与多重回归分析相结合，兼用人口、经济等因素，对北京市未来的卫生人力资源开展预测工作。

一、资料与方法

（一）资料来源

选取北京市的卫生人力资源为本次的研究对象，主要是研究其卫生人力资源的配置现状以及其公平性，选取标准：注册护士、执业（助理）医师以及卫生技术人员。

（二）预测方法

预测指标：北京市未来的卫生人力资源。

1.时间序列方法

基于时间效应，通过利用求和自回归滑动平均模型（ARIMA）开展预测，并基于Box-Jenkins建模。其步骤为：

①辩识：通过偏自相关系数（PACF）、Q统计量、序列的自相关系数（ACF）等来对模型进行辨识，从而确定其平稳性。通过差分方法加以平衡，以此来确定自回归、滑动平均的参数p、q。模型如下所示：

式子中，

yt意味着各年卫生人员的数序列，而B则是后移算子，d为差分阶数，ψ1，…，ψp是自回归系数，属于白噪声序列，θ1，…，θq则是滑动回归系数。

②估计：应用条件最小的而二乘法（CLS）。

③诊断检验：采用$x^{2}$对于预测模型的白噪声残差开展检验，但是必须要是随机序列，否则需要进行残差分析，并重新确定模型。

④预测：利用拟合预测模型。

2.多重回归方法

构建卫生人力资源综述人口、经济的回归方程以及的首轮预测残差，同时在回归方程中代入预测值，该步骤可以得到附加的残差预测值。

最终预测值：首轮预测值与残差预测值之间的和是人员总数预测值。本研究采用SAS for Windows 6.11软件包。

二、结果分析

时间序列预测北京市卫生人力资源的总结果：

数据表现出明显的趋势性，通过进行一阶差分，自相关系数（ACF）偏相自相关系数（PACF）见表1。

*：ACF及PACF的检验P<0.05

基于预测结果进行分析，北京市2020年与2030年的卫生人力资源总人数分別为327 725、315 704人，每千人口的人数分别为3.5、4.0，后者与卫生事业的计划及2030年发展规划的3.5和4.3之间想比较的话，十分接近，但是在2020年的预测值要相对较低。

三、讨论

（一）卫生人力资源结构不合理，有待优化

当前大部分的卫生人员都是大专及以下学历，所以卫生人力资源中缺乏高学历、高职称，而在不同类型的卫生人力资源中，许多职业医师的学历和职称都要比护士人员高。这一情况的存在是由于当前重医疗、轻护理所导致的。因此，国家可以通过颁发政策的方式，来加大对护理人才的培养，并且还需要大力的发展护理院校，扩大各院的护理人员数量，改善医护间的比例。另外，还需要对于护理人员的工作环境进行有效的改善，主要体现在提高护理人员的待遇，重视护理群体在职业方面的诉求。同时，对护理人员开展教育、培训等活动，并且在培养人才的过程中，还需要引进高学历、高职称的专业人才，通过外部引进和内部培养的方式着手，以此来提升当前卫生人力资源比例中的高学历以及高职称人才。另外，对不够发达的地区给予教育资源上的倾斜，对当地的卫生人力资源团队进行优化，加大对卫生人力资源的建设。

（二）卫生人力资源配置的地区差异，调整卫生人力资源在空间上的分布

为了缓解卫生人力资源分布不均衡的情况，在配置卫生人力资源的时候，除了需要重视人口方面的因素，对地理位置这一要素也需酌情分析。一方面对于卫生人力资源相对较差的地区根据当地实际情况通过建立医联体的模式进行改善，这样可以促进这部分地区卫生人力资源的流通加强医疗机构卫生资源。另一方面科学分配卫生人力资源总量丰富地区的卫生人力资源，对卫生人力资源利用率不够高的卫生机构进行适当调整，通过调整卫生人力资源的空间布局，从而遏制资源的浪费情况。

（三）卫生人力资源总量不足，政府应加大对卫生人力资源的投入

北京市的卫生人力资源总量和人民群众日益增加的卫生服务寻求存在不匹配，并且具有较大的差距，并且还存在着卫生人力资源每千人口拥有量低的情况，所以，卫生人力资源结构还需要加以优化。

因此，为了可以保证能够满足社会群众最基础的卫生服务需要，北京市需要加大对于卫生人力资源的重新组合、合理调整以及优化配置的力度;政府在配置卫生人力资源时，不仅需要足够重视人口因素，还需要考虑地理方面的因素，通过对于卫生人力资源的空间布局进行调整的方式来缓解不均衡的卫生人力资源问题。

四、结语

综上所述，卫生人力资源需求预测中应用时间序列法具有良好的作用，基于此可以发现，当前的卫生人力资源中还存在着许多的问题，因此还需要采取解决措施。

（一）以往对卫生技术人员数的预测是基于模型拟合结果，仅仅只是由历史上所存在的卫技人数来决定未来，这种方式是非常错误的。卫技人数的发展会收到其他方面的众多因素的影响，如经济、人口等。本文以时间序列为基础，并进行多重回归分析，相比较单纯使用时间序列来说，误差要更小。

（二）基于上述分析，如果人口与未来的经济增长速度和预测具有差异，那么见鬼导致人数预测值产生变化。而只需具有某一年的人口数和人均生产总值等数据，利用回归方程可以得到受人口、经济影响的卫生人力资源变化值。因此，在北京市未来的人口与经济发展情况中，时间序列法是一种有效方式。

（三）本模型利用多重回归预测残差可以得到良好的效果，这意味着预测结果十分理想。

（四）在基于时间序列开展预测的过程中，需要注意预测模型的模型的选择以及适用条件等。例如，本研究的人数序列呈上升趋势，所以需对差分变化进行分析，使数据列成为平稳序列，然后利用时间序列法开展预测工作。

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