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基于GM(1,1)模型的北京市某核*心功能區(qū)衛(wèi)生人力資源預(yù)測分析

2018-05-14 22:58:00王宗武石學(xué)峰袁淑婷馬晨騁
中國醫(yī)學(xué)裝備 2018年5期
關(guān)鍵詞:模型

王宗武 石學(xué)峰* 袁淑婷 馬晨騁 王 丹 白 倩

衛(wèi)生人力資源是衛(wèi)生資源的重要組成,在保障居民健康、促進(jìn)醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展中占據(jù)著舉足輕重的地位,具有維持和強(qiáng)化衛(wèi)生系統(tǒng)的功能,是衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵要素和核心內(nèi)容[1-2]。某核心功能區(qū)作為兩大首都核心功能區(qū)之一,響應(yīng)國家和北京市的要求,先后出臺(tái)了一系列有關(guān)衛(wèi)生人力資源發(fā)展的政策和文件。

灰色模型(grey dynamics model,GM)是用數(shù)列建立方程,將無規(guī)律的原始數(shù)列經(jīng)過轉(zhuǎn)換,使之成為較有規(guī)律的生成數(shù)列后再建模的一種預(yù)測方法。為分析該區(qū)衛(wèi)生人力資源未來的發(fā)展按照當(dāng)前發(fā)展趨勢(shì),能否滿足未來國家區(qū)域衛(wèi)生規(guī)劃的發(fā)展要求,能否更加合理的配置資源以及衛(wèi)生人力資源的增長情況。本研究將結(jié)合該區(qū)的實(shí)際情況,使用GM(1,1)模型對(duì)其2020年人力資源進(jìn)行預(yù)測分析。

1 數(shù)據(jù)來源與預(yù)測分析方法

(1)數(shù)據(jù)來源。本研究的所用數(shù)據(jù)資料來源于《北京市衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)年報(bào)》(2010-2014年)、某核心功能區(qū)統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站提供的《某核心功能區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2010-2014年)以及該區(qū)衛(wèi)計(jì)委的調(diào)查數(shù)據(jù)。

(2)預(yù)測分析方法。采用GM(1,1)模型對(duì)2020年某核心功能區(qū)衛(wèi)生人力資源進(jìn)行預(yù)測分析;將采用Excel 2016對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,運(yùn)用Matlab編程擬合GM(1,1)模型。從實(shí)踐工作經(jīng)驗(yàn)、實(shí)際數(shù)據(jù)特征、時(shí)間序列圖形、預(yù)測誤差比較等方面綜合分析,用GM(1,1)模型預(yù)測衛(wèi)生人力的發(fā)展趨勢(shì)擁有較優(yōu)的預(yù)測效果[3]。

2 計(jì)算步驟

GM模型的具體計(jì)算步驟如下。

(1)一次累加生成。將原始數(shù)列資料排成時(shí)間序列:t:1, 2, 3,…, n,Xt:X1, X2, X3,…, Xn,其中Xt表示第t時(shí)刻的原始數(shù)據(jù)。對(duì)Xt作一次累加生成得:Yt=∑Xt(t=1,2,3,…,n)。

(2)均值生成。對(duì)累加生成數(shù)據(jù)Yt按公式:Zt=-1/2(Yt-1+Yt),(t=2,3,4,…,n)。

(3)建立GM(1,1)模型擬合計(jì)算表,見表1。

(4)建立Yt的一階線性微分方程得到Y(jié)t+1=(X1-b/a)×e-a*t+b/a;此式為GM(1,1)模型。其中X1為初始時(shí)刻的原始數(shù)據(jù),a和b為待定系數(shù)。

(5)計(jì)算參數(shù)a和b,確定GM(1,1)模型:

再將求得的a和b代入(4)中Yt+1式即可得到GM(1,1)模型。

(6)求某一時(shí)刻的預(yù)測值:Xt+1=Yt+1-Yt。

(7)求殘差均值及方差。通過GM(1,1)估計(jì)出的值與實(shí)際值Xt之差的平均值:

(8)求實(shí)際數(shù)據(jù)的均值及方差:

(9)后驗(yàn)差比值:c=S2/S1,若 c<0.35,表明預(yù)測精度較好。

3 預(yù)測過程及結(jié)果

(1)根據(jù)2010-2014年某核心功能區(qū)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)年鑒和北京市衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)年報(bào),該區(qū)常住人口、各類衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)見表2。

(2)對(duì)各類衛(wèi)生技術(shù)人員的數(shù)據(jù)分別建立GM(1,1)模型,得到各類衛(wèi)生技術(shù)人員的GM(1,1)模型中系數(shù)a和b的值。根據(jù)得到的各類衛(wèi)生技術(shù)人員的GM(1,1)模型系數(shù),將其帶回至Yt的一階線性微分方程,得到衛(wèi)生技術(shù)人員、執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師、注冊(cè)護(hù)士、藥師(士)以及技師(士)的一階線性微分方程,見表3。

(3)以2010年某核心功能區(qū)各類衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)為基數(shù),利用GM(1,1)模型預(yù)測2010-2014年的衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量,見表4。

(4)將2010-2014年的預(yù)測值與實(shí)際值比較,進(jìn)行后驗(yàn)差分析,各類別后驗(yàn)差均<0.35,預(yù)測精度較好,表明采用此方法預(yù)測某核心功能區(qū)衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)可行(見表5)。

表1 GM(1,1)模型擬合計(jì)算表

表2 2010-2014 年某核心功能區(qū)常住人口數(shù)及衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量(人)

表3 GM(1,1)模型

表4 2010-2014年某核心功能區(qū)衛(wèi)生技術(shù)人員預(yù)測值(人)

表 5 2010-2014 年某核心功能區(qū)衛(wèi)生技術(shù)人員預(yù)測值后驗(yàn)差比值

表6 2015-2020 年某核心功能區(qū)衛(wèi)生技術(shù)人員預(yù)測值(人)

(5)用灰色模型推算出2015-2020年的某核心功能區(qū)各類衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù),見表6。

(6)根據(jù)《京津冀協(xié)同發(fā)展規(guī)劃綱要》要求,按照“北京城六區(qū)常住人口比2014年降15%左右”計(jì)算,2014年某核心功能區(qū)常住人口為130.2萬人,2020年人口將控制為110.67萬人,根據(jù)預(yù)測結(jié)果,2020年千人口各類別衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)的預(yù)測值如表7 所示。

(7)根據(jù)預(yù)測結(jié)果,某核心功能區(qū)2020年每千常住人口執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師12.23人,達(dá)到了某核心功能區(qū)“十二五”時(shí)期每千常住人口6名執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師的目標(biāo),也遠(yuǎn)高于《全國醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系規(guī)劃綱要(2015-2020)》(以下簡稱“全國綱要”)提出的每千常住人口執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數(shù)2.5人的要求和《北京市醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系規(guī)劃(2016-2020年)》(以下簡稱“北京規(guī)劃”)提出的4.9人。

表7 2020年某核心功能區(qū)每千常住人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)預(yù)測值

(8)在每千常住人口注冊(cè)護(hù)士數(shù)方面,該區(qū)2020年預(yù)測將達(dá)到14.65人,遠(yuǎn)高于“全國綱要”和“北京規(guī)劃”提出的3.14人和6.1人。在醫(yī)護(hù)比方面,由于是根據(jù)過去幾年進(jìn)行的預(yù)測,所以2015-2020年,醫(yī)護(hù)比幾乎沒有變動(dòng),保持在1∶1.20到1∶1.21之間,2020年末,該區(qū)共有執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師13536人,注冊(cè)護(hù)士16215人,醫(yī)護(hù)比為1∶1.20,仍低于“全國綱要”提出的醫(yī)護(hù)比1∶1.25和“北京規(guī)劃”提出的1∶1.24的要求。

(9)在增長趨勢(shì)方面,該區(qū)衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)由2015年的33800人增長到2020年的39254人,上升16.14%;執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數(shù)由2015年的11726人增長到2020年的13536人,上升15.44%;注冊(cè)護(hù)士數(shù)由2015年的14219人增長到2020年的16215人,上升14.04%;藥師(士)由2015年的1890人增長到2020年的2165人,上升14.55%;技師(士)由2015年的1461人下降到2020年的1296人,下降11.29%。

4 預(yù)測結(jié)果分析

本研究利用某核心功能區(qū)衛(wèi)生人力資源五年間變化的數(shù)據(jù),根據(jù)GM(1,1)模型,通過運(yùn)用Matlab編程計(jì)算,得到2015-2020年各年份衛(wèi)生人力資源的預(yù)測值[4-5];各類別后驗(yàn)差均<0.35,預(yù)測精度較好,表明采用此方法預(yù)測某核心功能區(qū)衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量有較大實(shí)踐意義、且可行。某核心功能區(qū)的衛(wèi)生人力資源尤其是各類衛(wèi)生技術(shù)人員方面,醫(yī)院醫(yī)護(hù)人員占比增長比較迅速,2020年每千常住人口執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師,每千常住人口注冊(cè)護(hù)士數(shù)均遠(yuǎn)高于全國和北京市2020年的目標(biāo)值,資源總量比較充足[6-7]。

在某核心功能區(qū)衛(wèi)生人力資源方面還是存在著一些不足之處,如2020年的醫(yī)護(hù)比為1∶1.20,低于“全國綱要”和“北京規(guī)劃”提出的要求。在技師(士)的數(shù)量上,需要加大對(duì)護(hù)理人員的培養(yǎng)和培訓(xùn),優(yōu)化護(hù)理隊(duì)伍的建設(shè),優(yōu)化隊(duì)伍結(jié)構(gòu)[8-9];2015年技師(士)的1461人下降到2020年的1296人,下降11.29%,要重視對(duì)技師(士)的數(shù)量控制,必要的時(shí)候可以改進(jìn)培養(yǎng)模式、改變招收制度。這些現(xiàn)象都應(yīng)該引起相關(guān)部門的重視,做好防范和改進(jìn)措施。

5 結(jié)語

本研究方法局限性在于未考慮政策方面的影響,所以此處僅研究過去5年的發(fā)展趨勢(shì),到2020年某核心功能區(qū)各類衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量和每千常住人口衛(wèi)生技術(shù)人員擁有量將會(huì)達(dá)到多少,為政府部門能夠科學(xué)合理的配置衛(wèi)生人力資源提供參考[10-11]。應(yīng)該注意,現(xiàn)有數(shù)據(jù)的影響力,預(yù)測結(jié)果是通過現(xiàn)有數(shù)據(jù)作出的估計(jì),而現(xiàn)有數(shù)據(jù)是否合理是很重要的,如醫(yī)護(hù)比未達(dá)標(biāo),可能是由于現(xiàn)有數(shù)據(jù)過去數(shù)年所受到的不合理規(guī)劃造成的。因此,本研究預(yù)測出的結(jié)果只能作為參考,而不能作為依據(jù),在資源配置方面必須與實(shí)際相結(jié)合[10]。

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