灰色預測模型對醫療機構衛生人力數量預測研究*

李青云 徐 英 趙運濤

灰色預測模型對醫療機構衛生人力數量預測研究*

李青云①徐 英①趙運濤②

目的：采用灰色預測模型進行衛生人力數量預測研究，為實現衛生人力資源配置合理化提供參考依據。方法：通過建立灰色預測模型，對唐山市主要衛生人力數量進行預測，發現在衛生人員配置中存在衛生管理人員和護理人員比例缺乏及藥學、檢驗等輔助科室人員不足的現象。結果：未來要重點加強除執業(助理)醫師以外的衛生技術人員力量。結論：通過增加定向培養和招聘、提高待遇及轉變思想等實現衛生人員配置合理化，為積極應對醫改做好衛生人力資源的配置和儲備。

灰色模型；衛生人力數量；預測

[First-author's address]Tangshan Worker's Hospital, Tangshan 063000, China.

衛生人力資源是衛生資源的重要組成部分，并具有強化和維持衛生系統的功能[1]。隨著新醫改的逐步推進，作為醫院的核心資源，人力資源改革勢在必行，衛生人力資源的合理配置必然會提高其相關管理的效率，而要做到這點，必須能夠正確地分析出一個地區或一個單位的衛生人力資源現狀，然后再對衛生人力資源的需要量做出科學預測，這樣才能使衛生人力資源配置達到最合理化[2-3]。

目前，灰色預測模型被越來越多的專家認可和推薦，已成為人力預測方法中最有發展前途的方法之一[4-5]。本研究針對唐山市衛生人員數量采用灰色預測模型進行預測研究，旨在為實現衛生人力資源配置合理化提供參考依據。

1 衛生人力數量現狀調查

目前，唐山市衛生人員總數為48023人，衛生技術人員39618人(占82.50%)，其中執業醫師14104人，助理執業醫師2332人，注冊護士16185人，藥師(士)1723人，技師(士)1721人，檢驗師1209人，其他衛生技術人員2344人；管理人員2802人(占5.83%)；工勤技能人員5603人(占11.67%)。醫院衛生技術人員27078人，占衛生技術人員總數的68.35%；社區衛生服務中心(站)的衛生技術人員1540人，占衛生技術人員總數的3.89%。全市擁有衛生技術人員5.4‰，其中擁有執業(助理)醫師2.4‰，擁有注冊護士2.2‰。

2 灰色預測模型

通常一些數學模型要求對原始數列建立模型，需要有大量的樣本和特定的分布，而灰色預測模型GM(1,1)卻不被這些條件所約束，小樣本即可，且精確度高，適應性較強[6]。灰色預測模型的建立模型過程是將無規律的原始數據寫成一個數列，使其成為較有規律的數列而后建立模型，并經過累加消除其隨機性以減少誤差，根據模型計算出的數據再經過累減得到最后的預測值[7]。灰色預測模型的優點是收集的資料樣本小、便于獲得以及計算簡便而且能迅速得到效果[8]。該模型是種指數曲線擬合，通過數據的累加生成了直線來進行趨勢預測，適應有遞增或遞減走向的數據預測，收效較好，其精確度＞98%[9]。

3 衛生人力數量預測方法

衛生人力資源需要量的預測是建立在對以往資料進行回顧性分析的基礎之上，在matlab計算機編程軟件和矩陣計算軟件的輔助下，利用2008-2012年5年時間內的相關數據寫成數列模型，進行累加計算后代入矩陣公式，再將根據模型計算出來的數據進行累減還原，得出最后的預測數值[10]。

GM(1,1)模型的數學表達式為公式2：

用最小二乘法對參數a和μ進行估算生成公式3：

式中

則GM(1,1)模型為公式4：

3.1 衛生技術人員數量預測

根據衛生技術人數2008-2012年的統計結果，建立其GM(1,1)預測模型，即公式6：

由于-a＝0.05＜0.3，因此此模型可進行中長期預測，由上式預測結果見表1。

表1 衛生技術人員數量預測

3.2 執業(助理)醫師人員數量預測

根據執業(助理)醫師人數2008-2012年的統計結果，建立其GM(1,1)預測模型，即公式7：

由于-a=0.0458＜0.3，因此此模型可進行中長期預測，由上式預算結果見表2。

表2 職業(助理)醫師人員數量預測

3.3 注冊護士人員數量預測

根據注冊護士人數2008-2012年的統計結果，建立其GM(1,1)預測模型，即公式8：

由于-a=0.093＜0.3，因此此模型可進行中長期預測，由上式預測結果見表3。

表3 注冊護士人員數量預測

3.4 其他衛生人員數量預測

依據灰色預測模型GM(1,1)對唐山市2020年衛生技術人員總數的預測結果，作為基礎數據，參照我國《綜合醫院組織編制原則(試行草案)》[11]中規定的各類衛生人員的合理比例，計算出2020年唐山市衛生人員總量是88169人。因此，行政管理人員8817人；工勤人員17634人；藥劑人員4937人；檢驗人員2839人；其他衛技人員7653人。

4 討論

唐山市衛生人力資源總量比較充足，每千人口擁有衛生技術人員、執業(助理)醫師及注冊護士人數均高于全國和河北省平均水平，但與唐山市在國內、省內的經濟水平所處的位置尚不相匹配。本研究預測結果與現狀情況的對比表明，唐山市衛生人力資源配置還有許多工作要加強和改善，尤其是面對新醫改，作為全國第二批試點城市，唐山市衛生人力資源管理應該將步子邁得更大些、更快些。本研究的預測方法不屬于國際上傳統的衛生人力資源預測方法，而是一種新的嘗試，雖然得到了專家的認可，但也存在著一些局限性，尚需進一步探討[12]。

本研究結果表明，唐山市衛生人力資源總體存在的一些問題已經在研究中顯現，需要提高重視。例如，醫院的藥學、檢驗等輔助科室人員不足，究其原因存在許多醫學院校學生在選擇專業時偏愛臨床醫學，其中不乏一些社會因素使然。護理人員缺乏也與護理工作相對辛苦，社會地位和薪水不高有直接原因[13]。另外從研究中也可以發現衛生管理人員在配比中也有缺失，這和許多醫療機構管理人員重業務輕管理的思想密不可分，目前大多數醫療機構的管理崗位人員都是從護理和其他業務科室轉崗而來，對衛生事業管理人員的招聘和使用還存在很大空間[14]。

5 結語

隨著社會人口不斷老齡化、人們經濟水平的提高，面對不同人群、不同需求產生的差異化醫療服務，醫療機構之間的雙向轉診等內容是在進一步研究中需要考慮的因素[15-16]。在未來數年需要重點加強除執業(助理)醫師以外的衛生技術人員力量，增加臨床外的輔助醫療人員培養和招聘，積極應對醫療改革，做好衛生人力資源的配置和儲備[17-18]。

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[18]余楊.云南省某綜合醫院人力資源狀況分析及建議[J].中國衛生產業,2015(4):106-108.

Grey prediction model for medical institutions of health workforce quantity prediction research/

LI Qing-yun, XU Ying, ZHAO Yun-tao//
China Medical Equipment,2015,12(12):20-23.

Objective:To realize Tangshan City's medical institutions of health and human resources.Methods:Using gray predict model to prognosis Tangshan City's main medical human resources, and find out the phenomena of lacking of medical administrative staff, disproportional of nursing staff, and shorting of assistant departments staff, such as pharmacy and medical laboratory.Results:In the next few years, we should focus on strengthening the ability of the health technical personnel, except practicing(assistant)doctors.Conclusion:Through increasing the orientation training and recruitment, improving treatment, changing ideas, etc, to achieve the rationalization of health personnel allocation. In order to coping with health care reform, we should complete the allocation and reserve of health human resources.

Gray model; Health human resources quantity; Prediction

10.3969/J.ISSN.1672-8270.2015.12.007

1672-8270(2015)12-0020-04

R197.3

A

2015-07-28

河北省衛生廳科研基金項目青年科技課題(20130671)“新醫改背景下唐山市公立醫院人力資源配置的研究”

①唐山市工人醫院財務科 河北 唐山 063000

②河北省衛生計生委 河北 石家莊 050000

李青云,女,(1975- ),本科學歷，高級會計師。唐山市工人醫院財務科，從事財務管理工作。