浙江省“百千萬”衛生人才政策干預效果研究
——基于系統動力學模型

張 皓楊 芊 夏永鵬 趙江磊 陳麗錦 胡曉茜 李園園 黃敏卓 董恒進，2

1.浙江大學醫學院 浙江杭州 310058 2.上海交通大學中國醫院發展研究院 上海 200240

·衛生人力·

浙江省“百千萬”衛生人才政策干預效果研究
——基于系統動力學模型

張 皓1*楊 芊1夏永鵬1趙江磊1陳麗錦1胡曉茜1李園園1黃敏卓1董恒進1，2

1.浙江大學醫學院 浙江杭州 310058 2.上海交通大學中國醫院發展研究院 上海 200240

新醫改中，各試點地區對建立分級診療制度新模式進行探索實踐，其中浙江省實行了以推動城市優質醫療資源下沉和醫務人員下基層、提升縣域醫療衛生機構服務能力和群眾就醫滿意度(簡稱“雙下沉、兩提升”)為特色的政策，重點落實“百千萬”人才下基層政策，以期填補基層人力資源缺口，提升基層醫療衛生機構服務能力。由于政策具有探索性，政策干預的效果尚不清楚，因此有必要對政策可能產生的影響進行估計。本研究采用系統動力學方法和世界衛生組織的工作負荷法估算分級診療模式下醫生資源需求量，計算基層醫生缺口。采用系統動力學模型仿真“百千萬”人才下基層政策效果，并進行敏感性分析。結果顯示，基層醫生人力資源缺口約為1.4萬人。“百千萬”人才下基層政策能夠逐漸增加基層醫生數量，可能在2021年左右填補醫生人力缺口。如果醫生工作效能提高10%，定向培養就業和基層招聘100%達成政策計劃目標，2020年可能填補基層醫生缺口。結果顯示，該人才政策可能使衛生人力資源結構快速、有效調整，對分級診療改革具有一定的促進作用。

分級診療； 衛生人力資源； 系統動力學

衛生人力是衛生系統的核心資源[1]，我國目前的診療體系被世界衛生組織認為是“以醫院為中心”，人力資源大量聚集在醫院系統，基層人力結構性短缺嚴重，衛生服務能力受限，從而影響了分級診療改革的進展[2]。目前，各試點地區探索促進基層人才儲備的途徑，但是人才的自主下沉極為困難。勞動力供給理論表明，薪酬水平、社會地位、前期投入和社會契約等因素影響醫生職業選擇[3]，在目前我國城鄉二元化發展、醫學教育前期成本極高的背景下，醫務人員選擇基層就業的意愿較低[4]。針對這一問題，浙江省設計了“百千萬人才”下基層政策，即下沉百名技術骨干幫扶基層、定向培養千名醫學生基層就業、招聘萬名醫務人員去基層服務的政策[5]，并自2016年開始實施。該政策保持下沉骨干在醫院的人事聘用關系以保證其收入、地位，適當代償畢業生學費以降低個人前期成本，給予薪酬、職稱晉升傾斜[6, 7]，因此，該政策具有一定的科學性和可行性。

政策具體內容包括：一是引導高層次衛生人才到基層開展幫扶工作。計劃3年內安排百名高層次衛生人才下基層，充分發揮高層次人才的傳、幫、帶作用。2016年底，已有146名衛生高層次人才簽訂基層幫帶協議。同時，補充安排業務骨干在晉升前下沉基層進行服務，形成人才持續下沉的新常態。2016年有4 500名醫生在晉升前到基層，工作時間平均為4個月。二是實施千名衛生人才定向培養計劃，該政策是“基層衛生人才定向培養”政策的延續。浙江省自2009年起開展農村社區醫生定向培養工作，2011年發布的《浙江省衛生事業發展“十二五”規劃》(浙發改規劃〔2011〕1207號)將其稱為“基層衛生人才定向培養”工作。該政策旨在加強醫教用協同，合理培養衛生人才，滿足基層對緊缺衛生人才的需求。自定向培養試點開展以來，每年招生980～1 656名，學生入校接受3～5年學習，畢業后直接進入基層醫療衛生機構服務，聘用期間參加全省統一的畢業后醫師規范化培訓，目前2012—2016屆畢業生已進入基層工作。自2016年起，適當擴大定向培養規模，招生規模每年達1 000名以上，2016年全省實招定向培養生1 387名。三是2016—2018年招聘萬名醫學院校畢業生到基層工作，并落實學費代償、工資福利、職稱晉升、職業發展等激勵政策，吸引更多醫學人才到基層工作。2016年已經有2 500名經住院醫師規范化培訓的年輕醫生進駐縣、鄉醫療衛生機構。

該政策的設計主要參考歷史經驗和專家意見，尚缺乏對未來效果的有效把控。而政策仿真預測是公共政策分析的重要手段之一[8]，能夠前瞻政策干預效果，減少決策失誤，并提供精細化設計方案，提高決策效率。目前，許多國家重視仿真技術在政策制定中的作用，如德國建立了醫療衛生保健仿真系統[9]，美國建立了公共衛生數據報告仿真模型[10]，從而評估政策的價值，進行科學循證決策。由于仿真預測較為復雜，目前我國的公共決策較少獲得仿真預測結果支持。本研究采用系統動力學方法(system dynamics，SD)建立分級診療系統模型，對“百千萬人才”下基層政策進行仿真模擬，評估其未來可能影響，并為其精細化設計提供參考，為分級診療改革的人力資源配置調整提供借鑒。

1 資料與方法

1.1 資料來源

查閱浙江省衛生統計年鑒、浙江省衛生直報系統數據資料、浙江省醫療衛生機構基本服務目標化工作當量參考標準、PubMed、web of science、維普、萬方、CNKI等數據庫、世界衛生組織的工作負荷法(workload indicators of staffing need, WISN)相關技術資料，獲取構建系統概念模型、邏輯模型的定性資料和診療系統人力資源投入、產出的定量資料。

補充收集浙江省“百千萬”醫學人才下基層政策相關數據資料。包括計劃下沉的衛生高層次人才、定向培養基層人才、招聘畢業生人數和實際下沉人數、目前在校的定向培養學生數等。

1.2 研究方法

由于“百千萬人才”下基層政策以引導醫生群體下沉為主要目標，因此本研究將政策對醫生缺口的影響作為研究主體，仿真其動態演化過程，評估干預效果，并對干預措施進行精細化篩選。

1.2.1 人力資源需求估算方法

(1)分級診療模式下醫療衛生服務需求量的仿真估算：研究采用SD方法建立分級診療系統仿真模型，以分級優化后的診療系統為情境，估算基層衛生人力資源需求量，并計算缺口數。其中情境設置的標準為：居民基層首診的比例為72.35%(居民就醫意愿調查結果顯示，此為居民基層首診可能達到的最高比例)，居民縣域內就診達90%(分級診療改革設定的階段性目標)。采用SD模型處理分級診療系統高階次、非線性、多重反饋作用，主要考慮人群衛生服務發展需求、社會資源負擔能力、各級醫療衛生機構間交互作用(包括患者首診、復診、轉診等多條途徑)。采用人口發展馬爾科夫模型，篩選七個方面影響浙江省人口變動重要因素，即起始人口、生育水平、生育模式、死亡模式、期望壽命、遷移水平和出生性別比預測人口發展情況，在人口學發展的基礎上估算人群衛生服務需求。采用經典柯布—道格拉斯函數估算在社會可能提供的人力和非人力資源投入容量下，診療服務系統能夠承受的最大負擔量，作為系統仿真約束條件。構建城市三級醫院子系統、城市二級醫院和縣醫院子系統和基層醫療衛生機構子系統。三個子系統通過雙向轉診實現系統功能的整合。患者通過首診選擇進入診療系統，通過復診、轉診等不同途徑進行分流，主要采用存量、流入、流出變量描述三級醫療衛生機構服務提供狀況。采用浙江省2011—2015年歷史數據對模型進行檢驗，門急診服務量平均誤差2.3%，住院服務量平均誤差1.8%。在模型中設置不同情境，改變基層首診人數比例和就診機構分布比例，在此條件下，衛生服務需求經過首診、復診、轉診不同節點，得出未來分級診療需求量，仿真預測未來分級診療服務需求量。該需求量須符合生產函數估算的系統服務負荷量。

(2)與分級診療相適宜的人力資源需求估計：在門診與服務需求仿真預測的基礎上，采用世界衛生組織推薦的工作負荷法(indicators of staffing need, WISN)計算基層衛生人力需求量。該方法以人群衛生服務需求為標準，對醫務人員提供的服務項目進行精細化分類并折算工作當量，從而精確地計算衛生人力需求，計算公式如下[11]：

基層門診醫生人數=基層門急診需求人次數/(每全時門診醫生日服務人次*年有效工作日*K)

基層病房醫生人數=(基層住院人次數*平均住院日)/(每全時門診醫生日服務床日*年有效工作日*K)

按照《浙江省基層醫療服務項目工作當量參考標準》，1個普通門診工作時間為1個標準當量，耗時15分鐘，包括病史詢問、體格檢查、病情估計、告知溝通、治療處理、健康教育，書寫門診病歷，錄入健康檔案。住院服務為5個當量，每天工作時間為8小時，年工作日為256天，平均住院床日為10日。[12, 13]K為醫生從事醫療衛生工作的時間占總工時的百分比，K=有效工作時間占比*臨床工作占工作總時間比。有效工作時間應去除醫生從事非衛生工作的時間，包括防保、培訓、社會工作以及請假所占用的工時。文獻報道有效工作時間占比為80%～90%[13]，本研究取90%。臨床工作占工作總時間比考慮了基層醫生同時承擔臨床和公共衛生服務，因此應從工作總時間中除去公共衛生服務時間，即對醫生工作當量進行加權，加權系數從文獻分析中獲得。采用系統檢索法，對運用WISN法進行基層醫療服務與公共衛生服務工作負擔估算的文獻進行分析，共納入基層醫療衛生機構267家(上海127、北京14、深圳126)[14- 16]，得到臨床工作占基層總工作量比平均值66.65%。采用2011—2015年醫生人數進行曲線擬合，預測自然發生條件下未來醫生人數，并估算醫生人數缺口。曲線擬合采用SPSS 20.0處理。

1.2.2 “百千萬人才”下基層政策仿真模擬方法

(1)“百千萬人才”下基層政策系統動力學模型構建。研究采用SD方法建立“百千萬人才”下基層政策對醫生人力資源的干預模型。以存量(level variable, L)、流量(rate variable, R)、輔助變量(auxiliary variable)、常量(constant)等對系統各變量進行描述，構建模型。政策干預的目標變量是基層衛生人力資源，系統水平變量為在崗醫生人數，該水平變量受五個速率變量調節，即4個流入R變量招聘萬名醫生、定向培養千名人員、下沉百名骨干以及自然增長醫生數，1個流出R變量即基層醫生離退休、流失。引入輔助變量醫生人數缺口，即在崗醫生人數與目標醫生人數的差距，該輔助變量作為模型的觀測因子，即政策有效性判斷的標準。同時，該輔助變量也是千名定向醫學生培養計劃速率的關鍵影響因素，可作為精細化制定中遠期招生培養計劃的參考依據。按照“百千萬”人才下基層政策干預模型構建流圖(圖1)。

圖1 “百千萬”人才下基層政策對基層醫生人力資源干預的流圖

(2)函數設立與估計方法

存量函數：

(函數式1)

L(t)即時刻t狀態的存量L值，L0表示L初始值，Rin表示流量輸入值，Rout表示流量輸出值。

流量函數：

(函數式2)

R(t)表示在時刻t狀態的流量/速率，DIL表示目標存量，IL(t)表示t時刻的存量，AT指調整速度

本研究中，主要存量是基層醫療衛生機構在崗醫生人數，流入變量包括正在培養學生數、骨干下沉有效人數、招聘基層醫生人數、自然增長醫生人數等。流出變量包括離退休、流失人數等。采用“百千萬人才”下基層政策現實數據進行函數估計(表1)。

注：數據來源于2011—2015年浙江省衛生統計年鑒、資料匯編、衛生直報系統數據、基層衛生人員定向培養招生計劃等。INTEG表示積分。

由于骨干醫生對基層工作環境不適應、專科技能與全科需求存在差異，幫扶效果或受影響。因此，將幫扶效能作為敏感性分析調節點。另外，定向培養醫學生違約就業可能影響到崗率，部分基層崗位吸引力低、崗位粘性差，可能影響招聘達成率，因此將到崗率和招聘達成率也作為敏感性分析調節點，分析其變化可能對政策執行造成的影響。

2 結果

2.1 基層醫生需求量估算

2.1.1 衛生人力資源自然發展情況估計

按照2011—2015年浙江省衛生人力資源自然發展情況進行曲線擬合，得到變化函數y=48 476+2 570x(R2=0.928，P=0.023，y為人數，x為年份)，平均誤差為1.56%。若按照自然發展，2020年基層醫療衛生機構人力資源可達74 176人(表2)。

表2 自然發展狀態下衛生人力資源數量估計

注：醫生人數估計基于2011—2015年歷史數據。由于浙江省關于分級診療改革設定的階段性目標達成時間是2020年，因此表中詳細列出2016—2020年仿真結果，2020年以后的數據未詳細列出，下同。誤差=(估計人數-實際人數)/實際人數*100%。

2.1.2 2016—2020年基層醫療衛生服務需求量和醫生需求量估計

由表3可以看出，2016—2020年基層衛生人力數量缺口持續存在，但較為穩定。

表3 2016—2020年基層醫療衛生服務需求量和醫生需求量仿真結果

注：適合分級診療要求的醫生需求總量表示按照分級診療系統SD模型仿真估算獲得的分級診療理性模式下的門急診和住院醫生需求量總和。按照自然增長的人數估計表示按照衛生人力資源自然發展的曲線估計所獲得的未來醫生人數。基層門急診、住院醫生需求量以2015為起始進行估算(目前可獲得的最新數據來自2015年統計資料)。

2.2 “百千萬”人才下基層政策仿真結果

2.2.1 以政策推進的實際情況為情境進行仿真(情境1)

本研究中的模型按照政策實施的實際情況為基礎進行仿真模擬。模型計算中已經將下沉人員數量按幫扶時間進行加權，2016年，4 500名醫生在晉升前到基層工作，每人工作4個月，相當于1 500名醫生工作一年的工作當量。情景1：骨干下沉工作效能為80%，定向就業履行程度為80%，1年招聘到崗率75%。定向培養學生起始數量為7 500名，包括5個年級的在校生，考慮學制3～5年，模型仿真起始年為2016年，模型起始后即有在校生畢業進入工作崗位。仿真模擬結果顯示，政策干預后，基層衛生人力數量持續增加，2021年達87 979人，基層衛生人力缺口可以被填補(圖2、圖3)。

圖2 情境1的在崗基層衛生人力數量仿真結果

圖3 情境1基層衛生人力缺口仿真結果

2.2.2 敏感性分析

以下情境對醫生的工作效能、定向培養就業履行率和基層醫生招聘達成率進行敏感性分析：

情境2：假設提高醫生下沉基層的工作效能到90%，那么仿真結果顯示到2020年能夠比情境1增加837名醫生。

情境3：定向培養的就業履行程度直接影響畢業生到崗率，對其進行敏感性分析，假設定向培養的學生100%到基層就業，2020年能夠比情1增加488名醫生(圖3)。

情境4：對基層醫生招聘的達成率進行調節，假設能夠100%招聘到基層醫生，那么2020年能夠比情1增加2 571名醫生。

情境5：如果情境2、3、4的優化條件同時滿足，那么2020年就可以填補人力資源缺口(表4、圖4)。

表4 不同情境下在崗基層衛生人力數量仿真結果

圖4 情境5基層衛生人力缺口的仿真結果

3 討論

本研究在SD模型仿真預測基層醫療服務需求的基礎上，采用WISN法估算基層衛生人力資源需求量。與傳統的基于人均衛生資源需求的計算方法相比，分析具有精確性與動態發展性。浙江省“百千萬”人才下基層政策能夠逐漸補足基層衛生人力缺口。因此該人才政策能夠快速調節衛生人力資源結構，對分級診療改革具有推動作用。

模型仿真結果顯示，目前基層衛生人力資源儲備不能滿足分級診療模式下的醫生資源需求，隨著時間推移，缺口持續存在。假設到2020年浙江省能夠達到分級診療改革目標，即90%縣域內就診，那么可能基層存在約1.4萬的衛生人力資源缺口。“百千萬”人才下基層政策能夠逐漸增加基層醫生數量，按照目前的進度，有望在2021年左右填補基層衛生人力缺口。提高下沉醫生的工作效能、定向培養學生的基層就業履行率和招聘達成率均能夠增加基層衛生人力資源。如果醫生工作效能提高到90%，定向培養和基層招聘完全達到政策原定目標，那么可能在2020年填補基層衛生人力缺口。仿真結果顯示，提高下沉醫生的工作效能、提高定向培養醫學生的就業履行率、增加招聘達成率均能夠優化改革效果，因此改革可以從這些方面進行精細化管理。目前，由于下沉的技術骨干多為專科醫生，專科化技術難以滿足基層持續性、整合性全科醫療服務的需求，幫、帶工作效果受到限制。[17,18]因此有必要加強技術骨干下沉前的適應性培訓，強化全科化、整合性服務理念，提高基層適宜技術技能，增加其開具的處方與基層藥品供應的銜接性，提高對基層生活環境的適應能力。另外，建議適當調整下沉醫生范圍，增加全科醫生下沉數量。針對定向培養人才流失的問題，需要進一步完善培養協議機制，建立履行就業義務的社會契約，適當提高毀約成本。同時，有必要適當提高基層工作薪酬待遇、明確職業發展前景，以增加崗位吸引力。[19]在改革促進人才下沉的同時，必須加強基層衛生人力培養力度，建立合理激勵機制，以保障基層衛生人才資源儲備的中長期發展。

4 小結

政策仿真結果顯示，基層醫生缺口可能在2021年得到填補，因此基層衛生人力的調整速度尚不能滿足2020年的分級診療改革階段性目標的需求，因此有必要采取措施進一步促進人才政策的真正落實。如果在政策實施過程中提高工作效率和目標達成率，那么2020年衛生人力資源配置有可能能夠符合分級診療制度的需求。

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(編輯 趙曉娟)

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Effect of policy intervention of the “Healthcare Talents Project” in Zhejiang Province: Based on system dynamics modeling

ZHANGHao,YANGQian,XIAYong-peng,ZHAOJiang-lei,CHENLi-jin,HUXiao-qian,LIYuan-yuan,HUANGMin-zhuo,DONGHeng-jin

1.SchoolofMedicine,ZhejiangUniversity,HangzhouZhejiang310058,China2.ShanghaiJiaotongUniversity,NationalInstituteHospitalDevelopement,Shanghai200025,China

In China’s new healthcare reform, the pilot local governments explore the practice of establishing a new model of hierarchical diagnosis and treatment system. Zhejiang Province has adopted a special policy of “effectively allocating hospital resources and human resources, and efficiently improving primary healthcare institution capability and patient satisfaction”(hereinafter referred to as “double allocation, double improvement”), focusing on the implementation of the ‘Healthcare Talents Project’, in order to fill a vacancy of human resources in primary healthcare institutions. This paper uses system dynamics modeling and the WISN method of WHO to estimate the gap in physician supply in primary healthcare institutions. After building the system dynamics model of ‘Healthcare Talents Project’, this paper simulates the influence of the policy on the vacancy of doctors in primary healthcare institutions and analyzes the sensitivity of regulatory factors. The simulation results show that, there are a big gap in physician supply of about 14,000 to build the hierarchical diagnosis and treatment system. The project can gradually increase the number of primary doctors, and the policy may fill the vacancy by 2021. However, if the efficiency of the hospital doctors who give assistance to primary institutions is increased by 10%, the targeted training and recruitment 100% achieve the policy plans and objectives, the project goal may be achieved by 2020. Therefore, this project can effectively adjust the human resources structure quickly and reasonably, and it can be used as reference for the reform of hierarchical diagnosis and treatment system.

Hierarchical diagnosis and treatment system; Health human resources; System dynamics

國家自然科學基金面上項目(71573229)；浙江省醫藥衛生科技計劃(2014KYA055)；浙江省自然科學基金(LQ14G030009)

張皓，女(1984年—)，博士研究生，主要研究方向為衛生政策學。E- mail：zju_med@126.com

董恒進。E- mail：donghj@zju.edu.cn

R197

A

10.3969/j.issn.1674-2982.2017.05.004

2017-02-15

2017-03-20