西安市衛生人力資源公平性分析與配置研究

田 敏，閆菊娥

（1.西安交通大學醫學院附屬西安市中心醫院，陜西710003；2.西安交通大學公共政策與管理學院，陜西西安710049）

西安市衛生人力資源公平性分析與配置研究

田 敏1，閆菊娥2

（1.西安交通大學醫學院附屬西安市中心醫院，陜西710003；2.西安交通大學公共政策與管理學院，陜西西安710049）

目的在分析西安市衛生人力資源配置公平性的基礎上，預測未來5年衛生人力資源配置量。方法利用多元求和自回歸滑動平均模型（ARIMAX）對執業（助理）醫師總量進行預測，利用比值法計算注冊護士和其他衛生人員數。結果西安市衛生人力資源配置人口分布公平性（基尼系數0.26）優于地理分布公平性（基尼系數0.62），地理分布高度不平均；2020年西安市醫療機構需要46 960～54 184名執業（助理）醫師，每千人口標準4.77～5.85人；需要58 700～67 730名注冊護士，每千人口標準5.96～6.88人。結論衛生人力資源配置公平性需要進一步改善，總量需要進一步增加。

多元求和自回歸滑動平均模型； 衛生人力資源配置； 時間序列分析； 公平性

1 資料與方法

1.1 資料來源 從2005～2013年《西安市衛生統計年鑒》、2005～2013年西安市醫療機構統計報表、2005～ 2013年《西安市統計年鑒》等統計資料中收集西安市社會經濟、人口健康狀況、衛生資源等數據。

1.2 方法

1.2.1 指標說明 按照現有的分類方法，衛生人力資源可分為衛生技術人員、藥劑人員、檢驗人員、管理與工勤人員、其他衛生技術人員，但核心資源是衛生技術人員，其他衛生人力資源均圍繞執業醫師和護士按照不同的比例進行配置。因此，本研究中只對執業（助理）醫師和注冊護士進行分析和配置。

1.2.2 折合診療人次 由于衛生服務需要和需求測量方法較復雜，且數據不易獲得，本研究從衛生服務利用入手，通過計算衛生服務利用量來測算標準衛生人力資源配置量。衛生服務利用量通常用折合診療人次來反映，其公式：折合診療人次=診療人次+（觀察室留觀病例數+實際占用總床天數）×3+健康檢查人數×6[3]。

1.2.3 多元線性回歸 以折合診療人次為因變量，社會經濟、人口健康狀況等指標作為自變量，利用多元線性回歸法篩選對衛生服務利用有影響的因素[4]。

1.2.4 Lorenz曲線與Gini（基尼）系數 Lorenz曲線是將收入或資源按照不同人群或地區從大到小排列后平均分為若干等級，按人口或地理面積的對應關系不變，分別累積，根據累積的百分比在以人口累積比為橫軸，收入或資源累積比為縱軸的坐標系中所畫出的曲線。基尼系數是測量收入分配公平程度的量化指標，是Lorenz曲線和絕對公平線之間的面積與絕對公平線下三角形面積之比。基尼系數取值范圍在0～1之間，比值越大表示差異越大[5]。

1.2.5 多元求和自回歸移動平均模型（ARIMAX）[6]ARIMA力是Box與Jenkins在1976年提出的，是時間序列分析中較為成熟和應用較為廣泛的方法之一，ARIMA模型只涉及一個變量，是研究一元時間序列變化規律的有效方法，但是衛生人力資源與社會人口學特征及經濟水平等因素密切相關，所以本研究采用ARIMAX進行數據的預測，具體結構如下，簡記為ARIMAX模型：

式中，Φi（B）為第i個輸入變量的自回歸系數多項式，Φi（B）為第i個輸入變量的移動平均系數多項式，1i為第i個輸入變量的延遲階數，{εt}為回歸殘差序列；ΦB為殘差序列自回歸系數多項式；ΘB為殘差序列移動平均系數多項式；{at}為零均值白噪聲序列。ARIMAX模型構造思想：假設響應序列{yt}和輸入變量序列（即影響因素序列）{X1t}，{X2t}，…，{Xkt}均平穩，首先構建響應序列和輸入變量序列的回歸模型，因為{yt}和{X1t}，{X2t}，…，{Xkt}均平穩，平穩序列的線性組合仍然是平穩的，所以殘差序列{εt}為平穩序列，使用ARIMAX模型繼續提取殘差序列{εt}中的相關信息，最終得到的ARIMAX模型。

2 結 果

2.1 西安市衛生人力資源公平性分析

2.1.1 西安市衛生人力資源按人口和地理分布的Lorenz曲線 按各縣區資源擁有量從小到大排序，以人口累計百分比為橫坐標、衛生人力資源量累計百分比為縱坐標，繪制出西安市衛生人力資源按人口分布的Lorenz曲線。執業（助理）醫師數分布的Lorenz曲線離絕對公平線較近，說明各縣區執業（助理）醫師人口的公平性較好。注冊護士數分布的Lorenz曲線離絕對公平線較遠，其人口公平性較差。見圖1。執業（助理）醫師和注冊護士按地理分布的Lorenz曲線，均離公平線較遠，說明西安市執業（助理）醫師和注冊護士在地理間分布公平性較差，見圖2。

圖1 執業醫師與注冊護士按人口分布的Lorenz曲線

圖2 執業醫師與注冊護士按面積分布的Lorenz曲線

2.1.2 基尼系數 西安市執業（助理）醫師人口分布的基尼系數小于0.3，表示處于公平狀態，而注冊護士人口分布的基尼系數大于0.3，小于0.4，表示分布較為合理；從地理分布來看，執業（助理）醫師和注冊護士數地理分布的基尼系數均大于0.6，超過警戒狀態，處于高度不平均，見表1。

表1 2013年西安市各縣區衛生人力資源配置基尼系數

2.2 西安市衛生人力資源影響指標篩選結果

2.2.1 衛生人力資源影響因素 不同時期社會經濟發展狀況、人口狀況、居民健康狀況均有所不同，居民購買力和健康需要也會發生變化，所以衛生資源配置需與此類指標相適應，衛生人力資源配置也同樣如此。根據該原則以及查閱文獻，從反映西安市各縣區社會經濟發展狀況、人口結構狀況、健康狀況等指標中初步篩選出3類14項指標，建立指標體系，見表2。

表2 衛生人力資源影響因素

2.2.2 衛生人力資源影響因素回歸結果 利用多元線性回歸方法，以折合診療人次作為因變量，以上述各影響因素為自變量，進行指標篩選，入選標準選擇α=0.05，結果顯示國內生產總值（億元）、非農業人口（萬人）、新生兒死亡率（%）3項指標差異有統計學意義（P＜0.05），見表3。

表3 衛生人力資源影響因素回歸結果

2.2.3 膨脹因子（VIF）分析結果 在進行多元線性回歸分析時，多重共線性問題會對分析結果產生影響，因此需進行共線性檢驗，此處采用VIF分析方法進行檢驗，VIF越大，顯示共線性越嚴重。經驗判斷方法表明：當0＜VIF＜10，不存在多重共線性；當10≤VIF＜100，存在較強的多重共線性；當VIF≥100，存在嚴重多重共線性；3項指標的VIF均小于10，說明三者不存在多重共線性，見表4。

表4 膨脹因子（VIF）分析結果

2.3 折合診療人次預測結果

2.3.1 平穩性檢驗 原始序列中僅折合診療人次序列不存在單位根，為平穩序列；進行一階差分轉換后的序列僅國內生產總值序列存在單位根，需要進行二階差分轉換，見表5。

表5 單位根檢驗結果

2.3.2 確定模型參數 本研究分別選擇ARIMAX（1，1，1）、ARIMAX（2，1，1）、ARIMAX（1，1，2）、ARIMAX（2，1，2）模型進行了回歸擬合，發現ARIMAX（2，1，1）模型的A IC與BIC最大為228.246 7、227.868 1，而ARIMAX（1，1，1）模型的AIC與BIC最小為186.140 0、184.890 6，故根據AIC和BIC越小，自相關程度越高的原則選擇ARIMAX（1，1，1）模型。

2.3.3 白噪聲檢驗 對響應變量和輸入變量進行ARIMAX（1，1，1）回歸后的殘差做自相關檢驗，自相關的Q檢驗表明，該模型在時滯6的情況下，殘差并沒有顯著自相關，說明ARIMAX（1，1，1）顯得是恰當的，進行更高階的AR項或MA項沒有必要，見圖3。

圖3 ARIMAX回歸殘差自相關檢驗結果

2.3.4 2014～2020年西安市醫療機構折合診療人次預測結果 利用ARIMAX模型預測出的折合診療人次與實際值的擬合效果吻合度非常高，說明預測結果準確。見表6，圖4、5。

表6 2014～2020年西安市醫療機構折合診療人次預測結果（人次）

圖4 2014～2020年西安市醫療機構折合診療人次預測擬合效果

圖5 2014～2020年西安市綜合醫院折合診療人次預測擬合效果

2.4 執業（助理）醫師與注冊護士數預測 根據折合診療人次預測結果，通過標準執業醫師年工作時間和標準日均擔負診療人次，依據公式可以計算出標準執業醫師數。

執業（助理）醫師數=折合診療人次/（年平均工作時間×每名醫師日均標準擔負診療人次）年平均工作時間為254 d；每名執業醫師日均標準擔負診療人次通常取10、12、13、15，本次研究中取13和15分別確定上下限。

在進行市級衛生資源規劃時，考慮到城市范圍較小，就醫人員地區流動性較大，以及地區間的差異，本研究在配置時根據不同的經濟水平和地理位置對西安市進行了區域劃分為：城6區（新城區、雁塔區、碑林區、蓮湖區、未央區、灞橋區）、近郊3區（閻良區、長安區、臨潼區）、遠郊4縣（高陵縣、戶縣、周至縣、藍田縣），見表7、8。

表7 2020年醫療機構和綜合醫院執業（助理）醫師預測結果（n）

表8 2020年醫療機構和綜合醫院注冊護士預測結果（n）

3 討 論

3.1 人口分布公平性優于地理分布公平性 本研究中按照社會經濟發展水平和地理相鄰關系，將西安市9區4縣劃分為3個區域：城6區、近郊3區、遠郊4縣。從每千人口衛生人力資源配置情況來看，3個區域存在較大的不平衡，城6區每千人口執業（助理）醫師為3.94，而遠郊4縣只有1.42，雖然城6區集中了西安市及陜西省大部分優勢醫療資源，以及接收大部分外來就醫人群，衛生人力資源配置標準可適當高于另外2區，但接近3倍的差距仍顯不合理。由Lorenz曲線和基尼系數可以看出，人口分布的公平性好于地理分布公平性，地理分布已經超過警戒狀態，處于高度不平均；執業醫師的配置公平性要優于注冊護士。

運用Lorenz曲線和基尼系數進行衛生人力資源配置公平性評價，只能在資源總量的水平上評價人口和地理分布的公平性，但是，實際情況中不同職稱的衛生技術人員具有不同的服務水平和能力，高級職稱的衛生技術人員的服務量是明顯高于初級職稱者的，若對所有的衛生技術人員僅作數據上的統計，以此作為某一地區總的衛生人力資源量，是與實際情況不符的；另外，高水平的醫療機構容易吸引外來就醫人員，而這部分外來就醫者占用了本地區的衛生人力資源，若忽視某一地區的外來就醫人員比重，則會高估該地區的衛生人力資源總量水平，增加地區間的不公平性。

3.2 通過衛生服務利用計算衛生人力資源量的合理性

執業（助理）醫師需求量的預測利用的是ARIMAX模型，但是并非直接利用執業醫師數構成時間序列進行預測，而是通過先計算折合診療人次數，然后對折合診療人次進行ARIMAX模型的預測，最后通過每名執業醫師日均標準擔負診療人次和年平均工作日來計算得到執業醫師數，其目的是實際的執業醫師數僅僅反映的是當前的配置量，但無法從執業醫師數中得出日均擔負診療數和執業醫師的年工作時間，可能存在配置量高于或低于需求量的情況，若利用實際執業醫師數直接進行預測，結果必定是不準確的；而折合診療人次數反映的是實際衛生服務利用量，從衛生服務利用入手可以較為準確的預測出衛生服務需求，再根據標準的執業醫師工作量計算出實際執業醫師數，即確保了數據的準確性，也保證了執業醫師的工作量不會出現過高或過低的情況。

在利用折合診療人次數計算執行醫師數時，本研究選擇的每名執行醫師日均標準擔負診療人次上下限分別為13和15，目前國內學者一致認為每名執行醫師日均標準擔負診療人次取值區間為10～15比較合適[3]，根據不同地區執行醫師工作效率及醫療水平選取適合的標準。西安市目前綜合醫院的每名執行醫師日均擔負診療人次為17.5，執行醫師的工作負擔較高，故本次研究中選取了13～15的區間，從預測結果可以看出，按照此標準計算的執業（助理）醫師數的年增長率為4.9%～10.0%，高于目前的年增長率水平，符合提高衛生人力資源總量的配置要求[7-8]。

3.3 按照一定比例進行其他衛生人力資源配置 執業醫師是衛生人力資源的核心資源，護理人員數、藥劑人員、檢驗人員等均是按照一定的比例進行配置，汪文新等[9]在深圳進行實踐研究得出不同級別和類型的醫療機構其他各衛生人力資源配置比例不同，三級綜合醫院藥劑人員與執業醫師適宜比例為0.124，檢驗人員比例為0.097，而400張床位以下的二級綜合醫院上述2項比例分別為0.157和0.169。由此可見，國內較通用的執業醫師以外衛生人力資源的配置方法就是比值法，本研究中僅按照1∶1.25的醫護比計算出了注冊護士數，但未計算余下的衛生人力資源量[10]。

總之，本研究在分析2005～2013年西安市衛生人力資源總量及公平性現有問題的基礎上，利用時間序列分析模型，對西安市各縣區的執業（助理）醫師和注冊護士進行了需求預測和規劃。有研究發現，近8年間，西安市衛生人力資源總量呈現逐年增長趨勢，注冊護士量增長速度快于執業醫師與助理醫師增長速度，醫護比逐年改善，已達到合理水平，但人均衛生人力資源量增長不穩定，且地區間分布不均衡；不同類型醫療機構間衛生人力資源配置不合理，城市綜合醫院占比過大，基層醫療機構比例不足[11]；西安市衛生人力資源配置人口分布公平性優于地理分布公平性，地理分布處于高度不平均；利用時間序列分析模型，分地區分機構類別進行需求預測后，衛生人力資源結構得到進一步改善，總量得到增加，人口分布公平性得到較大提升，但地理公平性改善不佳。

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10.3969/j.issn.1009-5519.2015.10.062

：B

：1009-5519（2015）10-1587-05自20世紀90年代以來我國實施區域衛生規劃政策，1999～2005年，全國各省、直轄市、自治區均陸續制定了“區域衛生資源配置標準”。2009年提出的《關于深化醫院衛生體制改革的意見》中明確提出了要強化區域衛生規劃，經過近10年的發展，區域衛生規劃使得我國衛生資源利用效率低、配置不均衡等問題得到了有效改善。衛生人力資源作為衛生資源的第一要素，其配置效益的高低直接影響著衛生資源的利用效率[1]。本研究在分析西安市衛生人力資源現狀的基礎上，利用時間序列的方法對衛生人力資源配置量進行預測[2]。

2015-02-25）

田敏（1977-），女，陜西西安人，碩士研究生，高級政工師，主要從事醫院管理工作；E-mail：1768462323@qq.com。