陳燕瑩 黑啟明 劉春平 吳睿 符帥 ??

[摘要]文章首先根據(jù)文獻(xiàn)檢索法梳理國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)關(guān)于人才需求預(yù)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)，基于現(xiàn)有文獻(xiàn)研究，在考慮專(zhuān)家的意見(jiàn)和數(shù)據(jù)的易得性，選取3類(lèi)共20個(gè)指標(biāo)因素，選取2009—2015年的數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于海南省大健康產(chǎn)業(yè)各類(lèi)衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量和整個(gè)指標(biāo)體系因素之間的多元回歸模型。在具體分析中，由于多個(gè)指標(biāo)之間存在多重共線(xiàn)性關(guān)系，為保留盡可能多的指標(biāo)因素，采用主成分分析進(jìn)行降維處理，解決共線(xiàn)性問(wèn)題，共提取2個(gè)公因子，并利用公因子構(gòu)建多元線(xiàn)性回歸預(yù)測(cè)模型。同時(shí)，結(jié)合趨勢(shì)外推法通過(guò)對(duì)整體指標(biāo)體系因素的未來(lái)值的預(yù)測(cè)代入回歸預(yù)測(cè)模型進(jìn)而進(jìn)行2016—2020年未來(lái)海南省大健康產(chǎn)業(yè)人才需求的預(yù)測(cè)。和海南省大健康產(chǎn)業(yè)各類(lèi)衛(wèi)生人才及管理人員數(shù)目的實(shí)際值進(jìn)行比較，回歸預(yù)測(cè)模型具有較好的預(yù)測(cè)結(jié)果。

[關(guān)鍵詞]海南?。唤】诞a(chǎn)業(yè)人才需求；預(yù)測(cè)模型

[DOI]1013939/jcnkizgsc201729101

2016年10月25日，國(guó)務(wù)院發(fā)布《“健康中國(guó)2030”規(guī)劃綱要》，明確健康中國(guó)的戰(zhàn)略目標(biāo)是，到2020年，建立覆蓋城鄉(xiāng)居民的中國(guó)特色基本醫(yī)療衛(wèi)生制度，健康素養(yǎng)水平持續(xù)提高，人人享有基本醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)和基本體育，主要健康指標(biāo)居于中高收入國(guó)家之列。到2030年，促進(jìn)全民健康的制度體系更加完善，健康服務(wù)質(zhì)量和健康保障水平不斷提高，健康產(chǎn)業(yè)繁榮發(fā)展，基本實(shí)現(xiàn)健康水平，主要健康指標(biāo)進(jìn)入高收入國(guó)家行列。[1]

為了保障健康服務(wù)指標(biāo)建設(shè)的達(dá)成，健康服務(wù)尤其是醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的改善與提高，促使整個(gè)社會(huì)基本醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的可負(fù)擔(dān)，如何確保合理的健康服務(wù)人才的供給與布局，能夠相對(duì)準(zhǔn)確科學(xué)地進(jìn)行一個(gè)國(guó)家或者一個(gè)區(qū)域的健康產(chǎn)業(yè)人才的需求預(yù)測(cè)，明晰影響健康產(chǎn)業(yè)人才需求的因素就成為值得重點(diǎn)研究的問(wèn)題之一。

在加快建設(shè)國(guó)際旅游島的背景下，健康服務(wù)業(yè)已成為海南省現(xiàn)實(shí)需求最大、增長(zhǎng)速度最快的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)之一。到2020年，全省健康服務(wù)業(yè)總規(guī)模達(dá)到1000億元以上，健康服務(wù)業(yè)占GDP比重達(dá)到15%左右，成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)持續(xù)發(fā)展的重要力量。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，海南省必然需要大量的健康服務(wù)業(yè)專(zhuān)業(yè)人才，而截至2015年年底海南省統(tǒng)計(jì)年鑒及“十二五”期間衛(wèi)生科教工作總結(jié)文件的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，海南省每千常住人口執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)師數(shù)達(dá)到209人，每千常住人口注冊(cè)護(hù)士數(shù)達(dá)到271人，醫(yī)護(hù)比為1∶130，每千常住人口執(zhí)業(yè)藥師數(shù)達(dá)到031人，距離國(guó)家《“健康中國(guó)2030”規(guī)劃綱要》要求的健康指標(biāo)均存在一定的差距，例如，到2015年，每千常住人口執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)師應(yīng)達(dá)到22人，到2020年，達(dá)到25人，到2030年，達(dá)到30人；到2020年，每千常住人口注冊(cè)護(hù)士數(shù)應(yīng)達(dá)到314人，到2030年，達(dá)到47人；到2020年，每千常住人口執(zhí)業(yè)藥師數(shù)應(yīng)達(dá)到06人。

1人才需求預(yù)測(cè)方法的研究現(xiàn)狀

總體而言，我國(guó)目前的人才需求預(yù)測(cè)工作還十分薄弱，很多行業(yè)還沒(méi)有建立起具有宏觀指導(dǎo)性，自身行業(yè)獨(dú)特的人才需求特征指標(biāo)體系和規(guī)范化的預(yù)測(cè)模型。大部分的人才需求預(yù)測(cè)還停留在企業(yè)預(yù)測(cè)層面，大多采用傳統(tǒng)的時(shí)序外推法，只考慮時(shí)間序列因素，不關(guān)注外部因素造成的影響，當(dāng)外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政策沖擊加上人口流動(dòng)遷移發(fā)生重大變化時(shí)，傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法將難以適應(yīng)人才預(yù)測(cè)的需要。

Scheffler等（2008）[2]是首位從國(guó)家間的角度，使用合適的縱向數(shù)據(jù)對(duì)158個(gè)國(guó)家的醫(yī)師人數(shù)的供求數(shù)量及是否符合世衛(wèi)組織的基本健康服務(wù)覆蓋的需求門(mén)檻進(jìn)行預(yù)測(cè)的學(xué)者。

Jenny X Liu、Yevgeniy Goryakin、Akiko Maeda等（2017）[3]基于經(jīng)濟(jì)學(xué)供需模型以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、人口規(guī)模、健康水平覆蓋程度為解釋變量，使用世界衛(wèi)生組織健康市場(chǎng)勞動(dòng)力觀察報(bào)告中的165個(gè)國(guó)家從1990年至2013年的健康市場(chǎng)勞動(dòng)力數(shù)據(jù)對(duì)2030年的全球健康市場(chǎng)勞動(dòng)力需求進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)到2030年，全球需要各類(lèi)健康衛(wèi)生技術(shù)人才高達(dá)8000萬(wàn)人，為2013年的兩倍，而世界范圍內(nèi)勞動(dòng)力的凈短缺達(dá)到1500萬(wàn)人。隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、人口增長(zhǎng)及人口老齡化，對(duì)健康市場(chǎng)勞動(dòng)力需求的高增長(zhǎng)將由高收入國(guó)家向中等偏高收入國(guó)家轉(zhuǎn)移。大量的人才短缺會(huì)加劇國(guó)家間健康衛(wèi)生技術(shù)人才的全球爭(zhēng)奪與競(jìng)爭(zhēng)。由于供不應(yīng)求，中等收入國(guó)家會(huì)面臨大量人才短缺。與此相反，低收入國(guó)家將面臨供求雙方的低增長(zhǎng)，看似不會(huì)面臨人才短缺的現(xiàn)象，但是健康衛(wèi)生人員的數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于世衛(wèi)組織對(duì)基本健康服務(wù)覆蓋所要求的人員需求門(mén)檻。

我國(guó)人才需求預(yù)測(cè)分析起始于20世紀(jì)80年代，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的騰飛伴隨著大量的人才需求，因此擁有以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的有關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的預(yù)測(cè)傳統(tǒng)，以人才需求量作為預(yù)測(cè)量，進(jìn)行預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)。這種思路容易忽視科學(xué)技術(shù)與知識(shí)的變革與疊代更替帶來(lái)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的轉(zhuǎn)變，進(jìn)而對(duì)人才數(shù)量與其結(jié)構(gòu)變化的影響。

人才需求影響的因素很多，涉及社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、科技等多種因素，很多地區(qū)的人才統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)在1988年才開(kāi)始建立，樣本數(shù)據(jù)很少，歷史數(shù)據(jù)遺漏與錯(cuò)誤現(xiàn)象嚴(yán)重，存在“維度災(zāi)難”的問(wèn)題。目前人才需求預(yù)測(cè)的模型建立方法有以下五種：一是時(shí)序趨勢(shì)外推預(yù)測(cè)法；二是多元回歸模型；三是灰色預(yù)測(cè)模型；四是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型；五是差分自回歸移動(dòng)平均法與最小二乘支持向量機(jī)（ARIMA-LSSVM）組合預(yù)測(cè)模型等。

趙東旭（2015）[4]基于趨勢(shì)外推法對(duì)吉林省2001—2013年的接待入境旅游人數(shù)以時(shí)間t為自變量，時(shí)序數(shù)值y為因變量進(jìn)行二次曲線(xiàn)的模型擬合，然后基于該模型對(duì)未來(lái)8年（2014—2021年）的入境旅游人數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，平均誤差較小，方程擬合較好，有較高的預(yù)測(cè)精度。這種方法是對(duì)特定時(shí)間序列建立的靜態(tài)模型，只可根據(jù)時(shí)間序列的長(zhǎng)度進(jìn)行未來(lái)短中期（4～5年或近10年）的預(yù)測(cè)，由于預(yù)測(cè)時(shí)刻越遠(yuǎn)，受到的干擾影響因素就越大，預(yù)測(cè)的精度就會(huì)下降，因而難以建立長(zhǎng)期預(yù)測(cè)模型。

王小平、陳敏等（2014）[5]選取涉及宏觀經(jīng)濟(jì)因素、社會(huì)環(huán)境因素、對(duì)外經(jīng)濟(jì)因素、技術(shù)因素四類(lèi)23種指標(biāo)構(gòu)建基于上海市金融業(yè)從業(yè)人員數(shù)量和這23種指標(biāo)因素間的回歸預(yù)測(cè)模型。文中利用主成分分析方法解決共線(xiàn)性問(wèn)題，提取2個(gè)公因子，并利用公因子構(gòu)建線(xiàn)性回歸預(yù)測(cè)模型。通過(guò)預(yù)測(cè)模型估測(cè)的上海市金融業(yè)從業(yè)人員數(shù)量與實(shí)際就業(yè)人員數(shù)量相比，回歸模型具有較好的預(yù)測(cè)結(jié)果。這類(lèi)模型預(yù)測(cè)的方法能夠清晰直觀地解釋所要分析問(wèn)題的影響因素，容易理解問(wèn)題背后深層次的內(nèi)在聯(lián)結(jié)與相互影響。但其缺點(diǎn)也非常明顯，選擇影響因素?zé)o可避免具有極強(qiáng)的主觀性，可能造成遺漏了重要的相關(guān)因素或挑選了次要因素，因而影響了預(yù)測(cè)因素的精確性。另外，這類(lèi)模型目標(biāo)變量的預(yù)測(cè)是基于解釋變量的預(yù)測(cè)值可以獲得的前提下的，具有一定的局限性，對(duì)歷史數(shù)據(jù)的獲取量比較多。endprint

胡雪花（2009）[6]首先從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、科學(xué)技術(shù)、涉外經(jīng)濟(jì)四個(gè)方面進(jìn)行分析，建立了人才需求預(yù)測(cè)系統(tǒng)的指標(biāo)體系，選取了32個(gè)指標(biāo)，結(jié)合了相關(guān)性分析和灰度關(guān)聯(lián)分析，建立了三種灰色預(yù)測(cè)模型，并在實(shí)際數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)下選擇了等維動(dòng)態(tài)GOM模型作為指標(biāo)預(yù)測(cè)的最優(yōu)模型。在對(duì)指標(biāo)分析建模的基礎(chǔ)上，建立了基于灰色理論的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人才需求預(yù)測(cè)模型，并與此前的等維GOM模型進(jìn)行模型優(yōu)劣比較，在此基礎(chǔ)上，提出了基于灰色理論的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)模型。最后實(shí)證結(jié)果表明，Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型能夠結(jié)合灰色理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩者對(duì)人才需求歷史數(shù)據(jù)不足達(dá)到雙重降維的優(yōu)點(diǎn)以及充分利用各指標(biāo)信息，反映人才系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性和指標(biāo)影響的動(dòng)態(tài)化，具有強(qiáng)線(xiàn)性擬合特性和較強(qiáng)的適用性。

通過(guò)以上研究可知，各種預(yù)測(cè)方法皆存在自身的優(yōu)劣勢(shì)和適用的數(shù)據(jù)條件，而至今沒(méi)有學(xué)者運(yùn)用科學(xué)的人才需求預(yù)測(cè)方法對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)乃至整個(gè)大健康產(chǎn)業(yè)的人才需求情況進(jìn)行合理的預(yù)測(cè)工作。因此，本文以海南省為例，嘗試對(duì)海南省的大健康產(chǎn)業(yè)的人才需求預(yù)測(cè)進(jìn)行分析，為現(xiàn)實(shí)研究提供可借鑒之處。

2海南省大健康產(chǎn)業(yè)人才需求預(yù)測(cè)指標(biāo)選擇

多元線(xiàn)性回歸分析方法是常用的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，它可以利用收集到的歷史數(shù)據(jù)或者觀察數(shù)據(jù)去嘗試擬合模型，以研究學(xué)者關(guān)心的目標(biāo)變量與解釋變量之間的線(xiàn)性關(guān)系，檢驗(yàn)解釋變量的顯著性特征和對(duì)模型的影響作用大小，進(jìn)而可以通過(guò)兩個(gè)或兩個(gè)以上的變量去解釋和預(yù)測(cè)另一個(gè)變量的關(guān)系。

根據(jù)勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論，勞動(dòng)需求是一種“派生需求”，雇主之所以要雇用勞動(dòng)力，是為了生產(chǎn)、銷(xiāo)售產(chǎn)品或者提供服務(wù)以獲得收益。根據(jù)傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)的廠商理論，從宏觀角度上看，生產(chǎn)函數(shù)Q=（L，K），從中可以看出，產(chǎn)量的增長(zhǎng)不僅依靠資本投入的增長(zhǎng)，也憑借著勞動(dòng)力的增加或者勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高。這取決于全社會(huì)的資本投資規(guī)模和科學(xué)技術(shù)革新突破帶來(lái)的生產(chǎn)率低增長(zhǎng)。從微觀層度來(lái)看，各個(gè)企業(yè)的勞動(dòng)力需求的變化，受限于產(chǎn)量的變化以及工資率的變化。而勞動(dòng)力的需求變化還受到了勞動(dòng)力供給的制約，除了工資因素外，還取決于所在國(guó)家或地區(qū)的人口規(guī)模、人口結(jié)構(gòu)、人口流動(dòng)、所處的經(jīng)濟(jì)周期以及其他相關(guān)制度和政策沖擊的影響。

因此，依據(jù)現(xiàn)有的文獻(xiàn)指標(biāo)選擇方法，結(jié)合各方面收集到的資料和訪(fǎng)談專(zhuān)家的意見(jiàn)，在考慮指標(biāo)數(shù)據(jù)的易得性、適用性，以及不同行業(yè)研究對(duì)象上的差異性，本文選取了三類(lèi)共20個(gè)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，具體見(jiàn)表1。

3海南省大健康產(chǎn)業(yè)人才需求預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建

31相關(guān)性及共線(xiàn)性分析

本文初步以海南省衛(wèi)生人員總量作為因變量（記為y1），以上述20個(gè)指標(biāo)作為自變量（即X1，…，X20），運(yùn)用2009—2015年的歷史數(shù)據(jù)資料，建立回歸預(yù)測(cè)模型。

在做回歸分析之前，先利用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS 230中文版對(duì)海南省衛(wèi)生人員總量y1與20個(gè)指標(biāo)因素之間的相關(guān)程度進(jìn)行考察，運(yùn)用Pearson相關(guān)分析檢驗(yàn)法，其相關(guān)系數(shù)參見(jiàn)表1。

從相關(guān)系數(shù)上看，在5%的置信水平下，海南省衛(wèi)生人員總量與全省居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、全省醫(yī)療保健和個(gè)人用品消費(fèi)價(jià)格指數(shù)以及全省商品零售價(jià)格指數(shù)的相關(guān)系數(shù)分別為-0136、-0115和-0250，相關(guān)性較小，可將這三種價(jià)格指數(shù)予以剔除；同時(shí)，海南省衛(wèi)生人員總量和海南省全員勞動(dòng)率以及海南省進(jìn)口總額的相關(guān)系數(shù)雖為0553和0679，因其相關(guān)系數(shù)相對(duì)小于其他系數(shù)指標(biāo)，且沒(méi)有達(dá)到5%的置信水平，故依然把這兩種指標(biāo)剔除；除了上述剔除的5種指標(biāo)因素外，其余的15種指標(biāo)與海南省衛(wèi)生人員總量具有極大的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)大，幾乎都在09以上，而且都是正相關(guān)。

從這20種指標(biāo)因素的相關(guān)因素上看，個(gè)別指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了08以上，存在共線(xiàn)性問(wèn)題，因此需要對(duì)20個(gè)自變量進(jìn)行共線(xiàn)性診斷，共線(xiàn)性相關(guān)指標(biāo)參見(jiàn)表2和表3。

由表2和表3可以看出，共線(xiàn)性診斷給出了容差（Tolerance）和方差膨脹因子（VIF）、特征值（Eigenvalue）、條件索引（Condition Index）和方差比例（Variance Proportions）的值。根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)判斷，如若容差≤01或VIF≥10，條件索引>10或者方差比例>05，特征根越小等，可判斷自變量間存在共線(xiàn)性。表2和表3表明，部分自變量間存在明顯的共線(xiàn)性。

32海南省大健康產(chǎn)業(yè)人才需求模型的構(gòu)建

為了解決自變量間存在的共線(xiàn)性問(wèn)題，同時(shí)盡可能多地保留人才需求影響因素的變量，本文先采用主成分分析方法構(gòu)建回歸模型。

通過(guò)主成分分析法的碎石圖（見(jiàn)圖1）可知，對(duì)解釋自變量進(jìn)行降維處理，可以提前2個(gè)因子。根據(jù)旋轉(zhuǎn)因子載荷表（見(jiàn)表4）和主成分因子成分圖（見(jiàn)圖2），可得到主成分因子公式，見(jiàn)式（1）至式（3）。

a旋轉(zhuǎn)后在3次疊代后已收斂。

F1=0916X17+0814X3+0811X4+0808X15+0795X10+0781X9+0770X16+0728X13+0719X12+0716X11+0709X5（1）

F2=0915X20+0757X18+0726X2+0718X1（2）

經(jīng)過(guò)主成分分析后，提取2個(gè)公因子，利用F1和F2兩個(gè)公因子構(gòu)建回歸模型，根據(jù)散點(diǎn)圖可知，海南省衛(wèi)生人員總量和兩個(gè)公因子之間存在線(xiàn)性關(guān)系，因此構(gòu)建的多元線(xiàn)性回歸模型為：

從表5中的R2和調(diào)整后的R2的值可以看出構(gòu)建的回歸方程擬合度較好。從表6的方差分析表中的F值及其的顯著性Sig的概率值小于0001，說(shuō)明多個(gè)自變量和因變量之間存在線(xiàn)性相關(guān)關(guān)系。將表7中的回歸系數(shù)代入式（3）中，可得到海南省衛(wèi)生人員總量預(yù)測(cè)模型為：

y1=59841857+5995327F1+4847101F2（4）

將式（1）和式（2）代入式（4），可得，endprint

y1=59841857+5995327（0916X17+0814X3+0811X4+0808X15+0795X10+0781X9+0770X16+0728X13+0719X12+0716X11+0709X5）+4847101（0915X20+0757X18+0726X2+0718X1）（5）

根據(jù)上述得出的海南省衛(wèi)生人員總量預(yù)測(cè)模型，將海南省2009—2015年的各項(xiàng)數(shù)據(jù)代入式（4）中，相關(guān)數(shù)據(jù)見(jiàn)表8。

由表8可看出回歸模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值比較一致，絕對(duì)誤差均小于3%，除了2012年，其他年份的絕對(duì)誤差均小于13%。根據(jù)表8，將實(shí)際值和預(yù)測(cè)值，得到更直觀的圖形表示，見(jiàn)圖3。從圖3可以直觀地看出海南省衛(wèi)生人員總量的預(yù)測(cè)值的變化趨勢(shì)基本反映了實(shí)際值的變化趨勢(shì)。由此判斷，本文構(gòu)建的回歸預(yù)測(cè)模型用來(lái)預(yù)測(cè)海南省衛(wèi)生人員總量的預(yù)測(cè)值偏差率較低，可靠度比較高。

同理，可用相同的回歸模型預(yù)測(cè)方法對(duì)目標(biāo)變量海南省衛(wèi)生技術(shù)人員y2、海南省執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)師人數(shù)y3、海南省執(zhí)業(yè)醫(yī)師人數(shù)y4、海南省注冊(cè)護(hù)士人數(shù)y5、海南省執(zhí)業(yè)藥師人數(shù)y6、海南省大健康產(chǎn)業(yè)管理人員總數(shù)y7進(jìn)行預(yù)測(cè)，見(jiàn)表9。

由表9的海南省大健康產(chǎn)業(yè)各類(lèi)衛(wèi)生技術(shù)人員以及管理人員總數(shù)的實(shí)際值與預(yù)測(cè)值的比較表可以得知，本文選取的大健康產(chǎn)業(yè)人才需求預(yù)測(cè)指標(biāo)體系相對(duì)比較合理，能夠通用與不同類(lèi)型人才需求的預(yù)測(cè)，且各類(lèi)人員總數(shù)的絕對(duì)誤差均小于53%，大多數(shù)低于3%，且都集中于2012年這一相對(duì)較異常的年份。通過(guò)觀察可以發(fā)現(xiàn)在各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)整體上揚(yáng)時(shí)，尤其是衛(wèi)生和社會(huì)人員的平均工資于2012年還出現(xiàn)較大幅度增長(zhǎng)的同時(shí)，全省執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)師人數(shù)和執(zhí)業(yè)醫(yī)師人數(shù)反而較2011年出現(xiàn)小幅減少的情況，導(dǎo)致這一年的絕對(duì)誤差相對(duì)較大。而在此之前的2011年并沒(méi)有出現(xiàn)重大的衛(wèi)生人力政策的沖擊和經(jīng)濟(jì)大環(huán)境的明顯惡化，而執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格考試的錄取分?jǐn)?shù)線(xiàn)和通過(guò)率并沒(méi)有明顯的變化，因此，不排除因各地薪酬增加產(chǎn)生人才流動(dòng)的可能性。綜上所述，可以發(fā)現(xiàn)本文構(gòu)建的多元回歸預(yù)測(cè)模型擬合度較高，預(yù)測(cè)精度較好，可靠性較強(qiáng)。

33結(jié)合趨勢(shì)外推法進(jìn)行未來(lái)預(yù)測(cè)

由于多元回歸預(yù)測(cè)模型具有較好的解釋能力，但是解釋變量的未來(lái)值現(xiàn)實(shí)中較難取得，因此需要靠趨勢(shì)外推法，將所有影響因素都全部歸結(jié)于時(shí)間這一變量，假定事物發(fā)展過(guò)程中沒(méi)有跳躍的非線(xiàn)性變化，事物發(fā)展的因素也影響著事物未來(lái)的發(fā)展，其條件不變或者變化不大。根據(jù)對(duì)人才需求預(yù)測(cè)指標(biāo)體系數(shù)據(jù)的觀察，各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)均呈上升趨勢(shì)，并無(wú)明顯的波動(dòng)，其變化趨勢(shì)大多呈拋物線(xiàn)遞增趨勢(shì)，因此可以用時(shí)間t為自變量，各項(xiàng)指標(biāo)的時(shí)序數(shù)值為因變量，運(yùn)用二次曲線(xiàn)進(jìn)行分別擬合，運(yùn)用模型進(jìn)行未來(lái)值預(yù)測(cè)，再將各項(xiàng)指標(biāo)的未來(lái)值代入多元回歸方程中進(jìn)行目標(biāo)變量的預(yù)測(cè)，這就是將多元回歸預(yù)測(cè)與時(shí)序外推法相結(jié)合的組合預(yù)測(cè)法。通過(guò)趨勢(shì)外推法的二次曲線(xiàn)擬合模型，各項(xiàng)指標(biāo)的顯著性均小于003，都具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，可以進(jìn)行未來(lái)值預(yù)測(cè)的同時(shí)代入多元回歸方程，因此可得到海南大健康產(chǎn)業(yè)2016—2020年未來(lái)五年的預(yù)測(cè)值，見(jiàn)表10。

根據(jù)表10的預(yù)測(cè)值，到2020年，海南省的常住人口達(dá)到96524萬(wàn)人，此時(shí)，每千常住人口執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)師預(yù)計(jì)達(dá)到285人，超過(guò)“健康2030”規(guī)劃于2020年達(dá)到25人的標(biāo)準(zhǔn)；每千常住人口注冊(cè)護(hù)士數(shù)預(yù)計(jì)達(dá)到367人，超過(guò)“健康2030”規(guī)劃于2020達(dá)到314人的標(biāo)準(zhǔn)；每千常住人口執(zhí)業(yè)藥師數(shù)預(yù)計(jì)達(dá)到04人，未符合“健康2030”規(guī)劃于2020達(dá)到06人的標(biāo)準(zhǔn)。因此，由預(yù)測(cè)值可以看出，通過(guò)構(gòu)建的模型，海南省大健康產(chǎn)業(yè)人才需求中，作為健康產(chǎn)業(yè)的支柱細(xì)分產(chǎn)業(yè)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)行業(yè)的執(zhí)業(yè)（助理）人數(shù)和注冊(cè)護(hù)士人數(shù)隨著模型的自然增長(zhǎng)能夠滿(mǎn)足當(dāng)?shù)匦l(wèi)生服務(wù)的需求和達(dá)到國(guó)家規(guī)劃的標(biāo)準(zhǔn)，但其他醫(yī)藥、公共衛(wèi)生、衛(wèi)生技術(shù)、健康服務(wù)等細(xì)分行業(yè)的人才需求還有很大的缺口，應(yīng)把人才建設(shè)與教育培育、財(cái)政投入、政策支持傾向于這些行業(yè)的人才發(fā)展工作。

4研究展望

本文利用主成分分析多元回歸方法構(gòu)建了海南省大健康產(chǎn)業(yè)的各類(lèi)人才需求預(yù)測(cè)模型，經(jīng)過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù)計(jì)算，構(gòu)建模型的預(yù)測(cè)值和實(shí)際值比較接近，預(yù)測(cè)效果較好。但由于數(shù)據(jù)周期較短，海南省早年間的很多數(shù)據(jù)沒(méi)有進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，尤其是衛(wèi)生總費(fèi)用數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)及衛(wèi)生人員的收入數(shù)據(jù)早年間還沒(méi)有納入統(tǒng)計(jì)范疇，具體數(shù)據(jù)較少，在做具體回歸分析上可能存在數(shù)據(jù)不足導(dǎo)致的精確性下降問(wèn)題。另外，海南省作為得天獨(dú)厚的自然條件旅游大省，到冬季很多候鳥(niǎo)型的游客會(huì)季節(jié)性地長(zhǎng)達(dá)數(shù)月在海南過(guò)冬，但海南省常住型和流動(dòng)型候鳥(niǎo)人口的數(shù)據(jù)于2011年才納入海南省的統(tǒng)計(jì)學(xué)年鑒，數(shù)量接近常住人口的1/4，因此海南省大健康產(chǎn)業(yè)整體的人才需求比預(yù)測(cè)值理論上應(yīng)該再上浮125倍左右，才能滿(mǎn)足真實(shí)的健康服務(wù)需求和負(fù)荷。同時(shí)，在今后的研究中希望能夠結(jié)合多種預(yù)測(cè)模型，如灰度預(yù)測(cè)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型、ARIMA-LSSVM等模型，進(jìn)行比較分析，找出更精確的預(yù)測(cè)模型，更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)人才需求量。此外，還希望對(duì)全省大健康產(chǎn)業(yè)人才的初、中、高端各層次分布的合理性和地域分布的公正性以及其他影響人才需求與流動(dòng)的因素進(jìn)一步地研究，以期為海南省的大健康產(chǎn)業(yè)人才建設(shè)與規(guī)劃政策提供數(shù)據(jù)支持和決策工具。

參考文獻(xiàn)：

[1]國(guó)務(wù)院“健康中國(guó)2030”規(guī)劃綱要[EB/OL].（2016-10-25）http：//wwwgovcn/zhengce/2016-10/25/content_5124174htm

[2]Scheffler R M，Liu J X，Kinfu Y，et alForecasting the Global Shortage of Physicians： An Economic- and Needs-based Approach[J].Bull World Health Organ，2008，86（7）：516-523B

[3]Jenny X Liu，Yevgeniy Goryakin，Akiko Maeda，et al Global Health Workforce Labor Market Projections for 2030[J].Human Resource for Health，2017（15）：11-23

[4]趙東旭基于趨勢(shì)外推法的吉林省英語(yǔ)旅游人才需求預(yù)測(cè)及培養(yǎng)對(duì)策[J].職業(yè)技術(shù)教育，2015（20）

[5]王小平，陳敏，胡瑞文上海金融人才預(yù)測(cè)需求模型的構(gòu)建[J].上海商學(xué)院學(xué)報(bào)，2015，2（15）

[6]胡雪花基于灰色理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人才需求預(yù)測(cè)模型[D].廣東：中山大學(xué)，2009endprint