薛文靜，劉志剛,楊懿，劉靜

1.海南醫(yī)學(xué)院管理學(xué)院，海南 海口 571199；2.青島市李滄區(qū)衛(wèi)生健康局，山東 青島 266100

衛(wèi)生人力是衛(wèi)生資源的核心，是衛(wèi)生健康事業(yè)良性發(fā)展的決定性資源。衛(wèi)生技術(shù)人員作為衛(wèi)生人力資源的重要組成部分，在保障公民健康，提供優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療資源方面起著關(guān)鍵的作用。近年來，盡管我國醫(yī)療服務(wù)體系不斷健全，但仍然存在著衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量、結(jié)構(gòu)與布局不合理等問題。隨著人民生活水平不斷提高和人口老齡化加速，人民群眾健康需求和品質(zhì)要求持續(xù)快速增長[1]，對衛(wèi)生技術(shù)人員的需求也提出更高的要求。為進(jìn)一步貫徹落實(shí)《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》和《“十四五”優(yōu)質(zhì)高效醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系建設(shè)實(shí)施方案》，推動(dòng)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源擴(kuò)容和區(qū)域均衡布局，提高全方位全周期健康服務(wù)與保障能力，本研究擬通過采用灰色系統(tǒng)GM(1,1)模型對2010—2019年衛(wèi)生人力資源相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行建模分析，預(yù)測未來10年我國衛(wèi)生人力資源發(fā)展情況，以期為政府優(yōu)化衛(wèi)生人力資源配置，構(gòu)建優(yōu)質(zhì)高效醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系提供決策依據(jù)。

1 資料來源及方法

1.1 資料來源

圍繞研究目的，選取每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、每千人口執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數(shù)、每千人口注冊護(hù)士數(shù)作為研究指標(biāo)。指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于2011—2012年的《中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)年鑒》，2013—2017年的《中國衛(wèi)生和計(jì)劃生育統(tǒng)計(jì)年鑒》和2018—2020年的《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計(jì)年鑒》。

1.2 研究方法

研究采用灰色系統(tǒng)GM(1,1)模型，對2010—2019年衛(wèi)生人力資源相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行建模分析，預(yù)測我國2021—2030年的衛(wèi)生人力資源數(shù)量。

灰色系統(tǒng)GM(1,1)模型通過把分散在時(shí)間軸上的離散數(shù)據(jù)看成一組連續(xù)變化的序列，采用累加和累減的方式，將灰色系統(tǒng)中的未知因素弱化，強(qiáng)化已知因素的影響程度，最后構(gòu)建一個(gè)以時(shí)間為變量的連續(xù)微分方程，通過數(shù)學(xué)方法確定方程中的參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)預(yù)測目的[2]。該模型的特點(diǎn)是不需要大量數(shù)據(jù)樣本，短期預(yù)測效果較好，運(yùn)算過程簡單，但是對非線性數(shù)據(jù)樣本預(yù)測較差。

灰色系統(tǒng)GM(1,1)模型構(gòu)建過程如下：

第1步：建?？尚行苑治?。

設(shè)原始序列X(0)=[X(0)(1),X(0)(2),…X(0)(n)],對X(0)進(jìn)行一次累加,生成一次累加序列為:X(1)=[X(1)(k),k=1,2,…，n]。

第2步：構(gòu)建預(yù)測模型。

Yn=(X(0)(2),X(0)(3),…，X(0)(n)T)

第3步：求出GM(1,1)模型

GM(1,1)模型為：

(k=1,2,3,…，n)

第4步：模型精度檢驗(yàn)。

通過Matlab 2018b編寫程序，對2010—2019年全國每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、每千人口執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數(shù)、每千人口注冊護(hù)士數(shù)等指標(biāo)進(jìn)行分析并建立預(yù)測模型，繼而通過后驗(yàn)差比值(C值)和小誤差概率(P值)來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷木珳?zhǔn)性。若C≤0.35且P≥0.95，則模型精度好為1級(jí)；若0.35P≥0.80，則模型精度合格為2級(jí)；若0.50P≥0.70，則模型精度勉強(qiáng)合格為3級(jí)；若C>0.65且P<0.70，則模型不合格為4級(jí)[3]。見表1。

表1 灰色預(yù)測模型精度表

2 結(jié)果

2.1 2010—2019年我國衛(wèi)生技術(shù)人員情況

2010年以來，全國每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、執(zhí)業(yè)助理(醫(yī)師)數(shù)、注冊護(hù)士數(shù)的數(shù)量在逐年上升。2019年分別為7.30人、2.80人、3.20人，較2010年增加2.93人、1.01人、1.68人，增速分別為67.04%、56.42%、110.53%，表明我國2010—2019年衛(wèi)生人力資源數(shù)量呈現(xiàn)穩(wěn)步遞增的發(fā)展趨勢，注冊護(hù)士的增長速度快于執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師的增長速度。醫(yī)護(hù)比從2010年的1 ∶0.85發(fā)展為2019年的1 ∶1.14，醫(yī)護(hù)比逐漸趨于合理。見表2。

表2 2010—2019年全國每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)(單位：人)

2.2 2021—2030年我國衛(wèi)生技術(shù)人員預(yù)測結(jié)果

2.2.1 灰色系統(tǒng)GM(1,1)模型構(gòu)建及檢驗(yàn)

將2010—2019年我國每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、每千人口執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數(shù)、每千人口注冊護(hù)士數(shù)等3個(gè)指標(biāo)的數(shù)量作為原始序列，依次通過上述步驟構(gòu)建GM(1,1)灰色預(yù)測模型。通過模型的建立，得到了每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員、執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數(shù)、注冊護(hù)士數(shù)的擬合方程。預(yù)測模型及檢驗(yàn)結(jié)果見表3。

由表3可知，預(yù)測模型中三項(xiàng)指標(biāo)的后驗(yàn)差比值C均小于0.35，各個(gè)模型精準(zhǔn)度均大于98%，表明各個(gè)模型的擬合效果均為優(yōu)，等級(jí)為1級(jí)，說明3個(gè)模型均可用作中長期預(yù)測。

2.2.2 2021—2030年我國衛(wèi)生人力資源預(yù)測情況

根據(jù)表3的擬合模型，對2021—2030年我國每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、每千人口執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數(shù)、每千人口注冊護(hù)士數(shù)進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測結(jié)果見表4。

由表4可知，未來10年內(nèi)我國衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量將不斷發(fā)展，三項(xiàng)指標(biāo)均呈逐年增加的趨勢。2030年我國每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)預(yù)計(jì)達(dá)到13.33人，年均增長率7.51%，每千人口執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數(shù)4.79人，年均增長率6.46%，每千人口注冊護(hù)士數(shù)7.36人，年均增長率11.82%。注冊護(hù)士增長速度高于執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師的增長速度，醫(yī)護(hù)比也由2019年的1 ∶1.14發(fā)展為2030年的1 ∶1.54。

從表3的模型擬合結(jié)果和表4的預(yù)測值可以看出，與2010—2019年的實(shí)際值比較，每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、每千人口執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數(shù)、每千人口注冊護(hù)士數(shù)的平均相對誤差較小，分別為0.7%、1.4%、1.5%。灰色系統(tǒng)GM(1,1)模型預(yù)測的衛(wèi)生技術(shù)人員發(fā)展較為準(zhǔn)確。

表3 GM(1,1)灰色預(yù)測模型及檢驗(yàn)結(jié)果

表4 2021—2030年我國衛(wèi)生技術(shù)人員的模型預(yù)測值(單位：人)

3 討論

本研究借助灰色系統(tǒng)GM(1,1)模型對2010—2019年每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、每千人口執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數(shù)、每千人口注冊護(hù)士數(shù)進(jìn)行建模，預(yù)測2021—2030年衛(wèi)生技術(shù)人員發(fā)展情況，擬合模型檢驗(yàn)結(jié)果表明模型精準(zhǔn)度較好，預(yù)測效果較準(zhǔn)確。

3.1 2010年到2019年我國衛(wèi)生人力資源數(shù)量穩(wěn)步增長

從2010年到2019年，每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、每千人口執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數(shù)、每千人口注冊護(hù)士數(shù)分別增加了2.93人、1.01人、1.68人，年均增長率分別為6.70%、5.64%、11.05%，我國衛(wèi)生人力資源數(shù)量呈現(xiàn)穩(wěn)定增長的趨勢。截止到2019年底，我國每千人口執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數(shù)為2.73人，每千人口注冊護(hù)士數(shù)為3.17人，已提前完成國務(wù)院2016年印發(fā)的《“十三五”衛(wèi)生與健康規(guī)劃》中的目標(biāo)，即2020年我國每千人口執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數(shù)要達(dá)到2.5人，每千人口注冊護(hù)士數(shù)要達(dá)到3.14人。其中，2010—2019年我國每千人口執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數(shù)、每千人口注冊護(hù)士數(shù)的年均增長率分別為5.64%和11.05%，注冊護(hù)士的增長速度遠(yuǎn)高于執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師，究其原因可能與“十三五”期間國家積極推進(jìn)護(hù)理事業(yè)發(fā)展有關(guān)。例如，2016年國家衛(wèi)計(jì)委印發(fā)《全國護(hù)理事業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2016—2020年)》中就提到要加強(qiáng)護(hù)士隊(duì)伍建設(shè)，增加注冊護(hù)士總量；2018年國衛(wèi)醫(yī)印發(fā)的《促進(jìn)護(hù)理服務(wù)業(yè)改革與發(fā)展指導(dǎo)意見的通知》中又提到加強(qiáng)護(hù)理從業(yè)人員的培養(yǎng)和隊(duì)伍建設(shè)。由此可見，護(hù)理行業(yè)的發(fā)展離不開國家層面的大力支持，也正是因?yàn)檎吖膭?lì)等原因使得“十三五”期間注冊護(hù)士數(shù)量大幅增加。

3.2 衛(wèi)生人力資源結(jié)構(gòu)還有待于進(jìn)一步調(diào)整

2010年醫(yī)護(hù)比1 ∶0.85，2019年醫(yī)護(hù)比達(dá)1 ∶1.14，年平均增長率為3.7%，醫(yī)護(hù)比結(jié)構(gòu)雖然得到有效改善，但距離2015年國務(wù)院辦公廳印發(fā)的《全國醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系規(guī)劃綱要(2015—2020年)》中提到的2020年醫(yī)護(hù)比達(dá)到1 ∶1.25的目標(biāo)還有一定差距，與2009年WHO提出1 ∶2的最低標(biāo)準(zhǔn)有著更大的差距，更是遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)國家1 ∶3～1 ∶6[4]的平均水平。有研究表明，我國護(hù)理行業(yè)由于自主用人權(quán)小，福利待遇較低等原因?qū)е氯瞬糯罅苛魇?，直接影響其人才?duì)伍的可持續(xù)發(fā)展[5],再加上國內(nèi)“大醫(yī)生、小護(hù)士”[6]“重治療、輕護(hù)理”等觀念的傳統(tǒng)思想，導(dǎo)致過去一段時(shí)期護(hù)理人員的數(shù)量相對較少且質(zhì)量不高。雖然近年來我國政府相繼印發(fā)了《護(hù)理中心基本標(biāo)準(zhǔn)(試行)》(2017年)和《關(guān)于進(jìn)一步加強(qiáng)醫(yī)療機(jī)構(gòu)護(hù)理工作的通知》(2020年)等文件來積極健全護(hù)理管理制度，加強(qiáng)護(hù)士隊(duì)伍建設(shè)，但是就本研究的預(yù)測數(shù)據(jù)來看，未來十年內(nèi)我國醫(yī)護(hù)人員的配置結(jié)構(gòu)仍需進(jìn)一步調(diào)整。

3.3 灰色系統(tǒng)GM(1,1)模型適合于衛(wèi)生人力資源發(fā)展的預(yù)測

本研究通過運(yùn)用灰色系統(tǒng)GM(1,1)模型來預(yù)測2021—2030年我國衛(wèi)生人力資源的需求情況，所得到的擬合方程模型的檢驗(yàn)結(jié)果均為1級(jí)，預(yù)測模型精度較好。通過預(yù)測值和實(shí)際值的比較，發(fā)現(xiàn)每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、每千人口執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數(shù)、每千人口注冊護(hù)士數(shù)的預(yù)測值和實(shí)際值的平均誤差分別為0.7%、1.4%、1.5%，表明灰色系統(tǒng)GM(1,1)模型預(yù)測衛(wèi)生人力資源數(shù)量發(fā)展情況較為準(zhǔn)確，適合衛(wèi)生人力資源相關(guān)指標(biāo)的預(yù)測。另外，在現(xiàn)實(shí)中，衛(wèi)生人力資源的發(fā)展情況會(huì)受到國家政策、經(jīng)濟(jì)條件、醫(yī)療衛(wèi)生支出等因素的影響，但本研究僅僅是從時(shí)間序列方面進(jìn)行了相關(guān)預(yù)測，這也是導(dǎo)致預(yù)測值和實(shí)際值產(chǎn)生偏差的原因。因此，今后如再對衛(wèi)生人力資源發(fā)展情況進(jìn)行預(yù)測，應(yīng)該盡可能綜合考慮所有因素，降低模型本身帶來的誤差。

4 建議

4.1 進(jìn)一步完善護(hù)理人員的發(fā)展機(jī)制

根據(jù)本文的研究結(jié)果，雖然“十三五”期間護(hù)理人員的增長速度很快(年均增速為7.80%)，但其數(shù)量仍然存在很大缺口，并且距離國家設(shè)定的指標(biāo)值還有一定的差距，所以在“十四五”期間，為了更好的貫徹落實(shí)《“十四五”優(yōu)質(zhì)高效醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系建設(shè)實(shí)施方案》，國家可以從護(hù)理人員的培養(yǎng)機(jī)制、薪酬待遇、在崗培訓(xùn)等方面來管理和調(diào)控護(hù)理行業(yè)的發(fā)展，具體措施如下：第一，制定出健康合理的護(hù)理人才培養(yǎng)計(jì)劃，從學(xué)歷和執(zhí)業(yè)層面采取有效措施增加不同層次的護(hù)理人員數(shù)量[7]，特別是從事老年護(hù)理、公共衛(wèi)生以及基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的護(hù)士數(shù)量；第二，優(yōu)化護(hù)理行業(yè)的薪酬結(jié)構(gòu)[8]，在評定職稱和福利待遇方面一視同仁，依法確保護(hù)士的待遇保障措施，從自我實(shí)現(xiàn)層面降低護(hù)士的流失率[9]，提高醫(yī)護(hù)比；第三，注重護(hù)士的行業(yè)在崗培訓(xùn)工作，要以崗位需求為導(dǎo)向，有針對性的對護(hù)士進(jìn)行?？婆嘤?xùn)并合理安排考核指標(biāo)和內(nèi)容，加強(qiáng)人文關(guān)懷，增強(qiáng)護(hù)理人員對醫(yī)院的歸屬感，降低離職率[10]，從而進(jìn)一步加強(qiáng)護(hù)士隊(duì)伍建設(shè)。

4.2 注重醫(yī)護(hù)人員配置的公平性

在填補(bǔ)護(hù)理人員缺口的基礎(chǔ)上也要注重醫(yī)護(hù)人員配置的公平性，在我國大多數(shù)優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療資源都集中在大城市，經(jīng)濟(jì)落后的地區(qū)衛(wèi)生人力資源相對匱乏，這一現(xiàn)象嚴(yán)重影響我國醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的利用效率。所以需要政府加大宏觀調(diào)控力度，運(yùn)用政策手段或者激勵(lì)手段引導(dǎo)優(yōu)質(zhì)資源下沉，加強(qiáng)對基層醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)以及經(jīng)濟(jì)匱乏地區(qū)衛(wèi)生人員的業(yè)務(wù)水平[11]；另一方面，可以依托互聯(lián)網(wǎng)積極開展“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)護(hù)服務(wù)”，借助互聯(lián)網(wǎng)的力量開展對口支援、進(jìn)修學(xué)習(xí)等，幫扶基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)提高醫(yī)療服務(wù)能力，提高醫(yī)護(hù)人員配置的公平性。

利益沖突無