海南省大健康产业人才需求多元回归预测模型的构建———基于主成(5)

根据表10的预测值，到2020年，海南省的常住人口达到965．24万人，此时，每千常住人口执业（助理）医师预计达到2．85人，超过“健康2030”规划于2020年达到2．5人的标准；每千常住人口注册护士数预计达到3．67人，超过“健康2030”规划于2020达到3．14人的标准；每千常住人口执业药师数预计达到0．4人，未符合“健康2030”规划于2020达到0．6人的标准。因此，由预测值可以看出，通过构建的模型，海南省大健康产业人才需求中，作为健康产业的支柱细分产业医疗卫生服务行业的执业（助理）人数和注册护士人数随着模型的自然增长能够满足当地卫生服务的需求和达到国家规划的标准，但其他医药、公共卫生、卫生技术、健康服务等细分行业的人才需求还有很大的缺口，应把人才建设与教育培育、财政投入、政策支持倾向于这些行业的人才发展工作。

4 研究展望

本文利用主成分分析多元回归方法构建了海南省大健康产业的各类人才需求预测模型，经过实际数据计算，构建模型的预测值和实际值比较接近，预测效果较好。但由于数据周期较短，海南省早年间的很多数据没有进行统计，尤其是卫生总费用数据的统计及卫生人员的收入数据早年间还没有纳入统计范畴，具体数据较少，在做具体回归分析上可能存在数据不足导致的精确性下降问题。另外，海南省作为得天独厚的自然条件旅游大省，到冬季很多候鸟型的游客会季节性地长达数月在海南过冬，但海南省常住型和流动型候鸟人口的数据于2011年才纳入海南省的统计学年鉴，数量接近常住人口的1/4，因此海南省大健康产业整体的人才需求比预测值理论上应该再上浮1．25倍左右，才能满足真实的健康服务需求和负荷。同时，在今后的研究中希望能够结合多种预测模型，如灰度预测模型、神经网络预测模型、ARIMA-LSSVM等模型，进行比较分析，找出更精确的预测模型，更准确地预测人才需求量。此外，还希望对全省大健康产业人才的初、中、高端各层次分布的合理性和地域分布的公正性以及其他影响人才需求与流动的因素进一步地研究，以期为海南省的大健康产业人才建设与规划政策提供数据支持和决策工具。

参考文献：

［1］国务院．“健康中国2030”规划纲要［EB/OL］.(2016-10-25)．http://www．gov．cn/zhengce/2016-10/25/content_5124174．htm．

［2］Scheffler R M,Liu J X,Kinfu Y,et al．Forecasting 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］赵东旭．基于趋势外推法的吉林省英语旅游人才需求预测及培养对策［J］.职业技术教育,2015(20)．

［5］王小平,陈敏，胡瑞文．上海金融人才预测需求模型的构建［J］.上海商学院学报,2015,2(15)．

［6］胡雪花．基于灰色理论和神经网络的人才需求预测模型［D］.广东:中山大学,2009．

百度搜索“77cn”或“免费范文网”即可找到本站免费阅读全部范文。收藏本站方便下次阅读，免费范文网，提供经典小说论文指导海南省大健康产业人才需求多元回归预测模型的构建———基于主成(5)在线全文阅读。