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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

Forecasting of Licensed (Assistant) Doctors' Demand in China——An Empirical Research Based on GM, ARIMA and VAR Models

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摘要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.

作者李蕾 ^[1] 李超 ^[2] 丁雪辰 ^[3] 乔晗 ^[3] 学术成果认领

作者单位 中国科学院大学经济与管理学院,北京100190;清华大学第一附属医院(北京华信医院),北京100016 ^[1] 中国科学院数学与系统科学研究院,北京100190;中原航空港产业投资基金管理有限公司,郑州450019 ^[2] 中国科学院大学经济与管理学院,北京,100190 ^[3]

关键词执业(助理)医师需求量 GM(1,1)ARIMA VAR 集成预测模型 licensed (assistant) doctors' demand GM (1,1)ARIMA VAR integrated forecasting model

栏目名称

组织行为与人力资源管理

发布时间 2018-05-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

基金项目

国家自然科学基金（71373262）国家自然科学基金（71390330）国家自然科学基金（71390331）