【摘要】 醫(yī)療人才系統(tǒng)具有灰色系統(tǒng)的特征,因此可以采用灰色模型對人才進行預測.運用灰色模型GM(1,1)對我國醫(yī)療人才需求的發(fā)展變化進行動態(tài)關聯(lián)分析,作出了人才需求總量的預測,并對預測結果進行了分析,結果證明GM(1,1)模型是一種行之有效的預測科技人才的模型.
【關鍵詞】 醫(yī)療人才;灰色理論;人才預測
從事醫(yī)療衛(wèi)生工作人數(shù)的多少與人類的醫(yī)療條件和人民生活水平有著直接的關系,所以我們有必要對未來的醫(yī)療人才數(shù)量的發(fā)展趨勢作出預測. 醫(yī)療人才系統(tǒng)是一個處于動態(tài)變化之中的灰色系統(tǒng),既受到政府政策等確定性因素的影響,又受到一些經(jīng)濟#65380;社會等不確定因素的影響,用GM模型的灰色預測方法就能較好地解決這類問題.本文對醫(yī)療衛(wèi)生人員進行了預測,以便為醫(yī)療人才政策的制定提供決策參考. 灰色預測的步驟如下:
1. 生成時間序列
灰色理論認為,一切隨機量看做是在一定范圍內一定時段上變化的灰色量.對灰色量的處理不是尋求它的統(tǒng)計規(guī)律和概率分布,而是將雜亂無章的原始數(shù)據(jù)列,通過一定的處理,變成比較有規(guī)律的時間序列數(shù)據(jù).為了減弱原始時間序列的隨機性,先要對原始序列進行數(shù)據(jù)處理,即通過累加方式產生生成時間序列.設原始時間序列x(0) = (x,x,…x),一次生成時間序列x(1) = (x,x,…,x),其中x = x + x(k=1,2,3,…,n).
由于生成時間序列接近指數(shù)曲線,故可認為是光滑的離散系數(shù),可用微分方程進行描述.
2. 灰色預測模型GM(1,1)的建立
對生成時間序列,GM(1,1)模型相應的微分方程:
+ ax(1) = u.(1)
求解微分方程,即得到預測模型:
= x - e-ak +,(k = 1,2,3,…,n).(2)
變形后用最小二乘法估計求出參數(shù)a,u.
設 =a u = (BTB)-1BTYn,
B = - (x + x) 1… …- (x + x) 1, Yn =x x…x. (3)
3. 檢驗,進行殘差分析,關聯(lián)度分析,后殘差分析
通過計算絕對誤差和相對誤差,檢驗判斷誤差變動是否平穩(wěn),模型的擬合精度就能達到比較滿意的程度.一般根據(jù)檢驗模型的擬合精度,如果殘差#65380;關聯(lián)度#65380;后驗差都能檢驗通過,則可以用所建模型進行預測.否則需要進行殘差修正,以提高模型的精度.
醫(yī)療人才總量的變化是一個國家或地區(qū)科技綜合能力的反映.對醫(yī)療人才發(fā)展的變化趨勢進行分析和對未來進行預測,對醫(yī)療人才發(fā)展戰(zhàn)略具有一定的參考意義.本文從《2008中國社會統(tǒng)計年鑒》中收集了2002~2007年我國醫(yī)療人才的基本數(shù)據(jù),應用灰色系統(tǒng)理論,建立了其灰色GM(1,1)模型,對我國醫(yī)療人才發(fā)展進行預測.預測的簡略過程如下.對我國醫(yī)療人才調查統(tǒng)計如下表:
根據(jù)上面的(1)#65380;(2)#65380;(3)公式得到a = -0.0279,u = 499.3605.
x = x - e-ak + = 18422.e0.0279 - 17898,(k = 1,2,3,…,n).
根據(jù)上述預測模型計算擬合值(預測值)#65380;關聯(lián)系數(shù)#65380;誤差等參數(shù)如下表:
其中關聯(lián)系數(shù)計算關聯(lián)度r = η(k) = 0.6124 > 0.6,可見,預測模型擬合程度較好.
經(jīng)過殘差檢驗#65380;后驗差檢驗,可見該模型具有非常優(yōu)異的精度,利用此模型我們就可以對我國醫(yī)療人才總量進行灰色預測.由以上的灰色模型式進行計算可得預測結果.結果如下表:
從預測結果看, 醫(yī)療就業(yè)人才平均年遞增率為正,到2011年醫(yī)療,科技人才需求總量為651.5504萬人.殘差檢驗和后驗差檢驗表明,該預測所使用的GM(1 ,1)模型的精度是一級(即“優(yōu)”),即從理論上講預測結果是合理的.這能為地方政府部門對醫(yī)療人才管理和決策提供依據(jù),還能為地方院校在制定教育發(fā)展和改革方案方面提供依據(jù).
【參考文獻】
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注:“本文中所涉及到的圖表#65380;注解#65380;公式等內容請以PDF格式閱讀原文#65377;”