卫生专门人才需求预测方法研究
作者：王心旺
单位：王心旺(广州医学院，广州 510182)
关键词：卫生专门人才；预测方法；需求总量；逐年需补量
广州医学院学报000234 提要 卫生专门人才需求预测包括未来预测年份需求总量预测和当年至未来预测年份的逐年需补量预测两个方面。本文旨在探讨几种在多因素综合作用下描述卫生专门人才在未来预测年份的需求总量和逐年需补量数据动态变化趋势的数学模型以及建模方法，为搞好地区医学教育发展战略和卫生专门人才培养规划提供方法学参考。
中图分类号 R195.1 文献标识码：A
文章编号：1008-1836(2000)02-0091-02
一个地区卫生专门人才的数量和质量是制约该地区居民健康水平与卫生发展的关键因素，也是实现本世纪末“人人享有健康”全球初级卫生保健目标的重要支持条件。在一个能独立承担制定卫生发展规划工作的行政地区，作好卫生专门人才需求总量和需补量的科学预测工作，将对制定地区医学教育发展战略和卫生专门人才培养规划具有重要意义。
, 百拇医药
卫生专门人才需求预测包括未来预测年份需求总量预测和当年至未来预测年份的逐年需补量预测两个方面。本文根据笔者参与此项工作的研究实践，谨从以下四个方面探讨在多因素综合作用下描述卫生专门人才在未来预测年份的需求总量和逐年需补量数据动态变化趋势的数学模型以及建模方法。1 回归预测法
卫生专门人才需求总量是指一个地区在各预测年份卫生行业拥有卫生专门人才的总数量。根据定性分析，这一指标将受到该地区职工人数、卫生事业投资额、社会总产值、国民收入、病床数、医疗卫生总收入、人口平均寿命、人口数等8个因素的影响和制约。因此，在预测本地区卫生专门人才需求总量时，应考虑这些因素的影响。在建模时，可采用多元逐步回归分析模型，逐个剔除与卫生专门人才数相关不显著的因素，逐个筛选出影响卫生专门人才的主要因素，求出相关系数，最终建立由剩余的几个既不能剔除又不能再引进且与卫生专门人才有高度相关的因变量组成的逐步回归模型。同时，为了比较逐步回归模型的预测优度，又可将上述8个因素分别取作自变量(X)与本地区卫生专门人才人数(Y)逐个进行直线相关分析，在相关分析有显著性的前提下，将其选入多元线性回归分析模型的自变量集群，最后按选入的这些自变量与卫生专门人才数联合推算多元线性回归方程，来作为逐步回归模型的另一辅助预测模型。需要指出的是，无论用逐步回归模型或用元线性回归模型推算卫生专门人才需求总量，均需先获得各因素的预测值，然后代入这些模型，才能推算出各预测年份的卫生专门人才需求总量。
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2 灰色预测法
卫生专门人才系统是一个既含有已知信息，又含有未知信息的灰色系统。因而可尝试用灰色系统理论来加以研究。影响卫生专门人才的因素很多，但如果对每一个影响因素都详加考虑，就会产生考虑了一个因素，又要考虑影响这个因素的另外许多因素的后果，进而陷入因素链条的海洋之中。按照灰色系统理论的观点来分析卫生专门人才数据成因可以发现，卫生专门人才的历史数据是长期受各影响因素作用的结果，这些数据中隐含了各因素对卫生专门人才的信息。凭借卫生专门人才这些历史数据建立起用之于预测的灰色模型—GM(1，1)模型，同样可以预测一个地区在未来年份卫生行业卫生专门人才的需求总量。灰色预测的GM(1，1)模型预测精度便于检验，又属于时间连续型预测模型，具有逐年滚动的优点。因此，灰色预测的GM(1，1)模型也可作为卫生专门人才预测的一种方法。在GM(1，1)模型的建模过程中，至少应选用该地区卫生行业过去十年间的卫生专门人才历史数据，作为建模基础，并对最终建立的GM(1，1)模型进行精度检验。同时，在GM(1，1)模型的基础上，还可以建立一系列在虚拟条件下的GM(1，1)新陈代谢模型，从而用一个GM(1，1)模型所获得的一个临近年份的预测结果来作为虚拟的真实数值，并在删除最早一个年份的历史数据的基础上，重新建模。如此逐年滚动，获得多个GM(1，1)新陈代谢模型，并以期由这些模型获得更为理想的预测结果来作为单一GM(1，1)模型预测结果的补充。
, http://www.100md.com
3 微观集成法
若将一个地区的卫生行业划分为三个层次：地区政府直属单位，区县直属单位和乡镇街直属单位，然后采用选点覆盖方法在这三个层次内选择若干个有代表性的单位作为深入调查的选点单位。召集各选点单位人事部门进行专门人才预测工作的方法培训，指导各选点单位按统一的表格和口径填报有关卫生专门人才的预测数据并要求各选点单位在召集领导、专家、群众进行专门研究的基础上规划出各预测年份中本单位对各学历层次上的卫生专门人才需求量。最后通过论证、验收、加权覆盖及分级汇总，就可以获得本地区卫生行业在各预测年份的卫生专门人才需求总量，同时得出有关卫生专门人才的专业结构比、学历结构比和职前职后培养人数比等参数。
4 需补量预测法
在获得一个地区的卫生行业在未来各预测年份的卫生专门人才预测需求量之后，还需要进一步采取科学的方法预测出各年份的需补量。由于卫生专门人才逐年需补量这个指标会受到卫生专门人才的性别、退休年龄、晋升年限等因素的制约，因此，在考虑这些影响因素的前提下，可采用状态转移方程(投入产出模型)来模拟卫生专门人才的逐年变动情况。若以高、中等医学院校毕业生人数和通过自学考试、在职培训等途径取得正式学历的卫生技术人员数为投入量，以现有卫生专门人才数为边界条件，确定退休率和晋升率后，就可以通过迭代计算方法来依次求得各未来预测年份的卫生专门人才逐年需补量(产出量)。
作者简介：王心旺，男(1959-)，医学硕士，助理研究员。研究方向：医学教育和统计方法学。
参考文献
[1] 方积乾等.医学统计学与电脑实验[M].上海科学技术出版社，1997
[2] 邓聚龙著.灰色预测与决策[M].华中工学院出版社，1986
[3] 王心旺.灰色系统理论在社会医学科研中的应用[J].中国社会医学,1995;5：15
(收稿：1999-12-23), 百拇医药
单位：王心旺(广州医学院，广州 510182)
关键词：卫生专门人才；预测方法；需求总量；逐年需补量
广州医学院学报000234 提要 卫生专门人才需求预测包括未来预测年份需求总量预测和当年至未来预测年份的逐年需补量预测两个方面。本文旨在探讨几种在多因素综合作用下描述卫生专门人才在未来预测年份的需求总量和逐年需补量数据动态变化趋势的数学模型以及建模方法，为搞好地区医学教育发展战略和卫生专门人才培养规划提供方法学参考。
中图分类号 R195.1 文献标识码：A
文章编号：1008-1836(2000)02-0091-02
一个地区卫生专门人才的数量和质量是制约该地区居民健康水平与卫生发展的关键因素，也是实现本世纪末“人人享有健康”全球初级卫生保健目标的重要支持条件。在一个能独立承担制定卫生发展规划工作的行政地区，作好卫生专门人才需求总量和需补量的科学预测工作，将对制定地区医学教育发展战略和卫生专门人才培养规划具有重要意义。
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卫生专门人才需求预测包括未来预测年份需求总量预测和当年至未来预测年份的逐年需补量预测两个方面。本文根据笔者参与此项工作的研究实践，谨从以下四个方面探讨在多因素综合作用下描述卫生专门人才在未来预测年份的需求总量和逐年需补量数据动态变化趋势的数学模型以及建模方法。1 回归预测法
卫生专门人才需求总量是指一个地区在各预测年份卫生行业拥有卫生专门人才的总数量。根据定性分析，这一指标将受到该地区职工人数、卫生事业投资额、社会总产值、国民收入、病床数、医疗卫生总收入、人口平均寿命、人口数等8个因素的影响和制约。因此，在预测本地区卫生专门人才需求总量时，应考虑这些因素的影响。在建模时，可采用多元逐步回归分析模型，逐个剔除与卫生专门人才数相关不显著的因素，逐个筛选出影响卫生专门人才的主要因素，求出相关系数，最终建立由剩余的几个既不能剔除又不能再引进且与卫生专门人才有高度相关的因变量组成的逐步回归模型。同时，为了比较逐步回归模型的预测优度，又可将上述8个因素分别取作自变量(X)与本地区卫生专门人才人数(Y)逐个进行直线相关分析，在相关分析有显著性的前提下，将其选入多元线性回归分析模型的自变量集群，最后按选入的这些自变量与卫生专门人才数联合推算多元线性回归方程，来作为逐步回归模型的另一辅助预测模型。需要指出的是，无论用逐步回归模型或用元线性回归模型推算卫生专门人才需求总量，均需先获得各因素的预测值，然后代入这些模型，才能推算出各预测年份的卫生专门人才需求总量。
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2 灰色预测法
卫生专门人才系统是一个既含有已知信息，又含有未知信息的灰色系统。因而可尝试用灰色系统理论来加以研究。影响卫生专门人才的因素很多，但如果对每一个影响因素都详加考虑，就会产生考虑了一个因素，又要考虑影响这个因素的另外许多因素的后果，进而陷入因素链条的海洋之中。按照灰色系统理论的观点来分析卫生专门人才数据成因可以发现，卫生专门人才的历史数据是长期受各影响因素作用的结果，这些数据中隐含了各因素对卫生专门人才的信息。凭借卫生专门人才这些历史数据建立起用之于预测的灰色模型—GM(1，1)模型，同样可以预测一个地区在未来年份卫生行业卫生专门人才的需求总量。灰色预测的GM(1，1)模型预测精度便于检验，又属于时间连续型预测模型，具有逐年滚动的优点。因此，灰色预测的GM(1，1)模型也可作为卫生专门人才预测的一种方法。在GM(1，1)模型的建模过程中，至少应选用该地区卫生行业过去十年间的卫生专门人才历史数据，作为建模基础，并对最终建立的GM(1，1)模型进行精度检验。同时，在GM(1，1)模型的基础上，还可以建立一系列在虚拟条件下的GM(1，1)新陈代谢模型，从而用一个GM(1，1)模型所获得的一个临近年份的预测结果来作为虚拟的真实数值，并在删除最早一个年份的历史数据的基础上，重新建模。如此逐年滚动，获得多个GM(1，1)新陈代谢模型，并以期由这些模型获得更为理想的预测结果来作为单一GM(1，1)模型预测结果的补充。
, http://www.100md.com
3 微观集成法
若将一个地区的卫生行业划分为三个层次：地区政府直属单位，区县直属单位和乡镇街直属单位，然后采用选点覆盖方法在这三个层次内选择若干个有代表性的单位作为深入调查的选点单位。召集各选点单位人事部门进行专门人才预测工作的方法培训，指导各选点单位按统一的表格和口径填报有关卫生专门人才的预测数据并要求各选点单位在召集领导、专家、群众进行专门研究的基础上规划出各预测年份中本单位对各学历层次上的卫生专门人才需求量。最后通过论证、验收、加权覆盖及分级汇总，就可以获得本地区卫生行业在各预测年份的卫生专门人才需求总量，同时得出有关卫生专门人才的专业结构比、学历结构比和职前职后培养人数比等参数。
4 需补量预测法
在获得一个地区的卫生行业在未来各预测年份的卫生专门人才预测需求量之后，还需要进一步采取科学的方法预测出各年份的需补量。由于卫生专门人才逐年需补量这个指标会受到卫生专门人才的性别、退休年龄、晋升年限等因素的制约，因此，在考虑这些影响因素的前提下，可采用状态转移方程(投入产出模型)来模拟卫生专门人才的逐年变动情况。若以高、中等医学院校毕业生人数和通过自学考试、在职培训等途径取得正式学历的卫生技术人员数为投入量，以现有卫生专门人才数为边界条件，确定退休率和晋升率后，就可以通过迭代计算方法来依次求得各未来预测年份的卫生专门人才逐年需补量(产出量)。
作者简介：王心旺，男(1959-)，医学硕士，助理研究员。研究方向：医学教育和统计方法学。
参考文献
[1] 方积乾等.医学统计学与电脑实验[M].上海科学技术出版社，1997
[2] 邓聚龙著.灰色预测与决策[M].华中工学院出版社，1986
[3] 王心旺.灰色系统理论在社会医学科研中的应用[J].中国社会医学,1995;5：15
(收稿：1999-12-23), 百拇医药