基于组合预测模型的我国公共卫生人力资源需求预测探讨

李 思 黄亚新 王 丹 张海波 张 全 戴晨曦 朱卫华

南京医科大学第一附属医院 江苏南京 210029

2020年初，新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019，COVID-19)席卷我国武汉地区，并爆发世界大流行，至今，世界上各地仍在蔓延传播,在我国，仅部分地区呈散在流行趋势，但仍对我国人民的健康产生了严重威胁，同时对于我国公共卫生事业产生了重大挑战。因此，统筹、优化配置公共卫生资源对于我国疾病预防控制以及推动“健康中国”的建设非常重要[1]，其中，公共卫生医师是公共卫生资源的核心，公共卫生人力资源的数量、质量以及配置情况是公共卫生事业可持续发展的关键因素和基础条件，决定了公共卫生服务机构的服务能力和水平[2]。然而我国尚未健全符合我国国情的公共卫生医师发展制度，缺乏足够数量的公共卫生专业人才队伍[3]，限制了公共卫生的职能发挥。因此，合理配置我国公共卫生人才资源是提高我国公共卫生服务水平的重要举措。同时，由于卫生人力资源的行业特殊性，有培养周期长的问题，需要对未来的发展趋势进行预判把控，再根据需求调整改革方向，才能优化卫生人才培养计划[4]。因此本研究依据2012—2019年的数据，对2025年我国不同地区、不同学历层次和不同职称水平的公共卫生执业(助理)医师人数进行预测和趋势分析，为全面了解我国公共卫生人力资源的基本情况和发展趋势提供基础依据。现将结果报告如下。

1 资料与方法

1.1 数据来源

2012—2019年的我国公共卫生执业(助理)医师数量的数据来自2013—2020年的《中国卫生统计年鉴》(或《中国卫生健康统计年鉴》)。其中，东部地区、中西部地区、本科以下学历、本科学历、研究生学历、高级以下职称、高级职称的公共卫生执业(助理)医师数量根据《中国卫生统计年鉴》(或《中国卫生健康统计年鉴》)中的构成比计算获得。

1.2 模型的构建

对于卫生人力资源的预测，学术界累积了诸多预测方法，包括时间序列法、回归模型法以及灰色预测等。近年来，针对卫生人力资源数据的时间序列性和受多因素影响的特点，组合多种预测方法进行人力资源预测成为一种趋势。其中将ARIMA时间序列法和GM(1,1)模型进行组合成为众多研究者的选择，已应用于多种卫生数据的预测。薛宇等[4]采用ARIMA模型和GM(1,1)模型对区域医疗卫生资源供给进行预测。白永梅等[5]采用同样方法对我国城乡卫生技术人员数量趋势预测，结果显示组合预测模型的效果优于单个模型。因此，本文采用ARIMA模型和GM(1,1)模型的组合预测模型进行预测分析。

1.2.1 GM(1,1)灰色预测模型 GM(1,1) 模型是一种应用广泛的灰色模型。其基本思想是将数据信息进行累加、累减，从而弱化时间序列数据的随机性，强化其规律性，进而合理预测事物的发展趋势。GM(1,1) 模型原理参考文献[6]。对于GM(1,1) 模型的检验，主要依据后误差比值C和小误差概率P两个指标，模型精度等级判定见表1。若模型精度高，则拟合效果较好，可进行短期预测。

表1 灰色预测模型精度的等级判定

1.2.2 ARIMA预测模型 ARIMA是一种常用的时间序列模型，模型的一般表达式为ARIMA (p,d,q)，p、q为自回归和移动平均阶数，d为一般差分次数。建模步骤包括[7-8]：①序列平稳化。ARIMA模型要求时间序列满足平稳性，首先采用自然对数转换、季节性差分和一般差分等方式使序列平稳化，再用单位根检验(ADF)进行验证；②模型的识别。依据进过平稳化处理序列的自相关函数(ACF)图、偏自相关函数(PACF)图的特征，来确定p和q的数值；③模型参数估计和模型诊断。通过Box-Ljung Q统计量进行残差诊断，如果P>0.05，则提示残差为白噪声序列，可以采用该模型进行短期预测。

1.3 统计分析

应用Excel 2016建立数据库录入数据，采用R 4.0.3软件对GM(1,1)预测模型和ARIMA预测模型进行建立、预测和检验，并根据两个模型各自的残差方差拟合线性组合模型。使用Excel 2016绘制统计折线图。

2 结果

2.1 GM(1,1)灰色预测模型预测2025年不同类别公共卫生执业(助理)医师人数

采用R 4.0.3软件建立GM(1,1)预测模型，预测不同类型公共卫生执业(助理)医师人数。东部地区和中西部地区2025年预测值分别为59 706人和57 899人，具体情况见表2，预测参数分别为a=-0.013 3，u=49 897.121 6，C=0.273 4，P=1；a=0.003 8，u=60 940.867 8C=0.530 1P=0.875。本科以下学历，本科学历和研究生学历2025年预测值分别为48 785人，63 146人和26 438人，具体情况见表3，预测参数分别为a=0.039 7，u=83 326.165 7，C=0.201 2，P=1；a=-0.063 5，u=26 900.678 3，C=0.329 6，P=1；a=-0.154，u=3 354.962 5，C=0.346 1，P=0.875。高级以下职称和高级职称2025年预测值分别为95 961人和24 068人，具体情况见表4，预测参数分别为a=0.003 9，u=101 183.519，C=0.478 2，P=0.750；a=-0.065 4，u=9 936.112 2，C=0.137 9，P=1。通过C和P两个指标，根据GM(1,1)模型拟合精度标准，评估本次预测模型均合格。

表2 我国不同区域公共卫生执业(助理)医师GM(1,1)预测模型结果 (人)

表3 我国公共卫生执业(助理)医师不同学历层次GM(1,1)预测模型结果 (人)

表4 我国公共卫生执业(助理)医师不同职称层次GM(1,1)预测模型结果 (人)

2.2 ARIMA预测模型预测2025年不同类别公共卫生执业(助理)医师人数

采用R 4.0.3软件中的“forecast”软件包，使用ARIMA模型预测不同类型公共卫生执业(助理)医师人数。东部地区和中西部地区2025年预测值分别为63 973人和59 785人，具体情况见表5，东部地区采用ARIMA(0,1,0)预测模型，AIC=128.49，平均绝对百分比误差(MAPE)为1.14%，模型残差自相关系数检验P=0.559；中西部地区采用ARIMA(0,1,0)预测模型，AIC=120.95，MAPE=1.16%，模型残差自相关系数检验P=0.705。本科以下学历，本科学历和研究生学历2025年预测值分别为42 596人，68 353人和17 994人，具体情况见表6，本科以下学历采用ARIMA(0,1,0)预测模型，AIC=129.75，MAPE=1.86%，模型残差自相关系数检验P=0.602；本科学历采用ARIMA(0,1,0)预测模型，AIC=140.08，MAPE=8.52%，模型残差自相关系数检验P=0.116；研究生学历采用ARIMA(0,1,0)预测模型，AIC=126.47，MAPE=15.19%，模型残差自相关系数检验P=0.177。高级以下职称和高级职称2025年预测值分别为99 202人和23 783人，具体情况见表7，高级以下职称采用ARIMA(0,1,1)预测模型，AIC=138.26，MAPE=0.75%，模型残差自相关系数检验P=0.475；高级职称采用ARIMA(0,1,0)预测模型，AIC=107.14，MAPE=2.01%，模型残差自相关系数检验P=0.640。

表5 我国不同区域公共卫生执业(助理)医师ARIMA预测模型结果 (人)

表6 我国公共卫生执业(助理)医师不同学历层次ARIMA预测模型结果 (人)

表7 我国公共卫生执业(助理)医师不同职称ARIMA预测模型结果 (人)

2.3 线性组合模型预测2025年不同类别公共卫生执业(助理)医师人数预测

按照预测模型误差的方差最小原则，进行线性组合。依照GM(1,1)预测模型和ARIMA 预测模型的残差方差，分别计算各自模型的拟合权重W。东部地区GM(1,1)的权重W1=0.609，ARIMA模型的权重W2=0.391，组合模型预测结果为61 376人；中西部地区的W1=0.719，W2=0.281，组合模型预测结果为58 430人；本科以下学历的W1=0.591，W2=0.409，组合模型预测结果为46 256人；本科学历的W1=0.649，W2=0.351，组合模型预测结果为64 971人；研究生学历的W1=0.626，W2=0.374，组合模型预测结果为23 281人；高级以下职称的W1=0.676，W2=0.324，组合模型预测结果为97011人；高级职称的W1=0.574，W2=0.426，组合模型预测结果为23 947人，具体情况见表7。同时绘制不同地区、不同学历层次和不同职称层次的公共卫生执业(助理)医师的人数发展趋势折线图，具体情况见图1。

表8 GM(1,1)预测模型与ARIMA预测模型组合预测结果 (人)

3 讨论

3.1 统筹配置公共卫生人力资源，东部和中西部地区均衡发展

本研究预测结果显示，2025年东部地区和中西部地区的公共卫生执业(助理)医师人数分别为61 376人和58 376人。通过图1(A)发现，东部地区呈稳步增长态势，而中西部地区呈平稳下降趋势，根据国家统计局第六次和第七次全国人口普查数据[10-11]，东和中西部地区的人口均呈增长趋势，而中西部地区的公共卫生医师人数却没有相应增长，地区之间公共卫生资源配置存在差异，且东西部差异在不断扩大。

图1 公共卫生执业(助理)医师不同地区、不同学历水平和不同职称层次人员变化预测图

截止2019年，我国公共卫生执业(助理)医师人数为115 128人，远低于《医药卫生中长期人才发展规划(2011—2020年)》提出的到2020年专业公共卫生机构118万人的要求，显示出我国巨大的公共卫生人才缺口。同时，由于我国特殊的国情以及区域经济发展不平衡，我国不同地区间公共卫生人力资源的差异也很明显[12]。我国卫生人力资源的发展规划一直只采用人口配置标准，使得东部地区与其他区域的不平衡趋势越来越明显[13]。在进行公共卫生人力资源规划时，应该将人口、地域面积等因素纳入考虑范围，科学制定不同类别、不同区域公共卫生机构的人员配置标准，保障配置的公平性。同时建立东部地区公共卫生从业人员支援中西部地区机制，制定公共卫生人才流动机制，平衡不同区域间人员配备的差异。

3.2 保证公共卫生医师质量，进一步提升高学历人员占比

本研究预测结果显示，2025年公共卫生执业(助理)医师中本科以下学历人数为46 256人，本科学历人数为64 971人，研究生学历人数为23 281人。通过图1(B)发现，公共卫生医师的整体学历水平在逐年增高，但是2019年我国公共卫生执业(助理)医师的本科以上学历占比为48.30%，低于国家卫健委于2020年公布的我国执业(助理)医师57.4%的本科及以上学历占比。虽然预测结果显示在2025年公共卫生执业(助理)医师的本科以上学历占比会显著提高，但是否能追赶我国整体医师人员学历发展水平存在不确定性。

公卫医师是专业技术岗位，对于学历和科研能力有着较高的要求，但是由于投入不足等多种原因，公共卫生领域还没有长远的人才培养计划。本次新冠肺炎疫情暴露出某些领导干部专业能力不足，基层疾控人员及医务人员的专业性缺乏等问题[14]，我国尤其缺乏在疾病预测、新型传染病研究以及突发公卫事件应对管理等方面的高素质、高学历的复合型人才[15]。《医药卫生中长期人才发展规划(2011—2020年)》明确对公共卫生医师培养制度的转型优化提出要求：在专业公共卫生机构中加强培养和引进公共卫生高层次人才，努力探索临床和公卫的复合型人才培养机制。同时，随着“健康中国行动(2019—2030年)”和“健康中国”战略的实施，公共卫生体系承担了更大的责任，也由此进入快速发展的时期。因此，要结合国家对公共卫生领域加大投入发展的机遇期，加强对公卫医师质量的建设，调整公共卫生人才培养计划，丰富人才培养内容，加大人才引进力度，加强在职继续教育的鼓励和引导，不断提高公卫医师队伍高学历人员占比以及综合业务能力。

3.3 改革创新职称晋升机制，优化公共卫生医师职称结构

本研究结果显示，2019年我国公共卫生执业(助理)医师高级职称比例为14.40%，低于2019年全国执业(助理)医师的17%高级职称比例。本研究2025年预测结果显示公共卫生执业(助理)医师中高级以下职称人数为97 011人，高级职称人数为23 947人，高级职称比例为19.80%，但是极有可能依然落后于我国整体医师职称结构的发展。

职称晋升机制是培养和选拔人才的重要手段[16]，职称是专业技术人才的学术技术水平和专业能力的主要标志，建立科学、公正、合理的晋升体系对于加强公共卫生人才建设有着重要作用。目前，我国已对职称评审进行大力改革，引导主管部门下放职称评审自主权[17]，公共卫生机构以及医院在有充分自主权的情况下，应以公共卫生岗位工作需求为导向，从多维度设置考核标准；针对不同公共卫生岗位性质，完善不同系列人员量化考核指标；打破编内外限制，制定编内外人员统筹晋升机制，从而真正优化我国公共卫生人才职称结构。