我国执业(助理)医师需求集成预测——基于GM、ARIMA和VAR模型的实证研究

作者：李蕾; 李超; 丁雪辰; 乔晗

来源：管理评论, 2018, 30(03): 171-178.

DOI：10.14120/j.cnki.cn11-5057/f.2018.03.016

• 执业(助理)医师需求量
• GM(1,1)
• ARIMA
• VAR
• 集成预测模型

医疗卫生人员需求预测对于我国实施《"健康中国2030"规划纲要》、深入推进医药卫生制度改革具有重要的基础意义。本文通过建立GM(1,1)、ARIMA和VAR模型,分别对我国执业(助理)医师需求量进行了建模预测,基于集成方法的思想,将上述三个模型的预测结果进行集成分析,有效地提高了预测精度。集成预测模型的结果显示,2020年我国执业(助理)医师需求量恰与同期发布的《"健康中国2030"规划纲要》的目标吻合,但2030年规划目标值低于居民的需求。鉴于此,本文提出了以"扩大规模、稳定队伍、拓宽渠道、节约利用"为思路的若干政策建议,可供国家相关部门决策参考。

• 单位
  清华大学第一附属医院; 中国科学院大学; 北京华信医院; 中国科学院数学与系统科学研究院