基于多狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型下的我國失能老年人精細(xì)化預(yù)測研究

文/北京工業(yè)大學(xué)建筑與城市規(guī)劃學(xué)院 孫 穎 蘇容生

1 研究背景

我國人口老齡化趨勢日漸嚴(yán)峻，據(jù)估算，到2050年，我國60歲以上老年人口總量將接近4.00億，老齡化水平將達(dá)30%以上。在如此大基數(shù)下，現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)缺乏分類預(yù)測老年人需求的研究。面對嚴(yán)峻的老齡化趨勢，開展符合失能、半失能老年人的精細(xì)化分類預(yù)測研究迫在眉睫。

研究運(yùn)用連續(xù)時間內(nèi)的馬爾科夫模型，在限定恒定因素情況下科學(xué)預(yù)測未來老年人不同失能狀態(tài)間的轉(zhuǎn)移概率，為失能老年人的精細(xì)化預(yù)測研究提供理論支撐。

2 國內(nèi)外研究概況

目前我國老年人健康狀態(tài)轉(zhuǎn)移預(yù)測方法主要有2種。

1）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型 該方法利用人口普查大數(shù)據(jù)，分析老年人口數(shù)量因時間變化的規(guī)律，將大數(shù)據(jù)錄入后進(jìn)行網(wǎng)格訓(xùn)練，建立人口總數(shù)、潛在老年人口數(shù)量、老年人口健康狀態(tài)的對應(yīng)關(guān)系，并將此關(guān)系用數(shù)學(xué)函數(shù)的形式放于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以此建立預(yù)測模型。但此預(yù)測效果與數(shù)據(jù)關(guān)系較大，目前數(shù)據(jù)覆蓋地域范圍有限、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及參數(shù)設(shè)置尚不完善，故本文未選用此方法。

2）微觀模擬預(yù)測法 該方法利用Netlogo建模，模擬微觀個體行為，提取相關(guān)數(shù)據(jù)后預(yù)估老年人需求。部分研究人員基于構(gòu)建老年人差異健康狀態(tài)間的轉(zhuǎn)移概率矩陣，追蹤老年人周期內(nèi)的健康演變軌跡，利用差異性的健康狀態(tài)轉(zhuǎn)移對國內(nèi)外失能老年人長期照護(hù)服務(wù)需求進(jìn)行估算。

國外使用的方法可分為2類。

1）基于大數(shù)據(jù)推測未來老年人需求，預(yù)測其長期變化。如PSSRU模型，基于此模型得知英國照護(hù)服務(wù)需求在40年間增長近30%，在此基礎(chǔ)上采用規(guī)范分析法考慮服務(wù)對象、服務(wù)項(xiàng)目及成本，被稱為PSSRUWanless模型。

2）采用Markov模型模擬老年人在不同健康狀態(tài)間的轉(zhuǎn)移過程。由于該模型需要大量精確的個體跟蹤觀測數(shù)據(jù)，因此應(yīng)用時受數(shù)據(jù)獲取的限制。

我國對老年人健康狀態(tài)轉(zhuǎn)移趨勢的研究在方法、結(jié)論等方面已取得了進(jìn)步，但存在不足，包括：我國老年人口健康狀態(tài)的轉(zhuǎn)移趨勢估算較為宏觀，未對老年人展開分類預(yù)測研究，且基于微觀數(shù)據(jù)的研究不足；現(xiàn)有研究多基于國外結(jié)論，針對性較弱；部分研究對老年人健康狀態(tài)限制恒定的因素設(shè)定較簡易，影響健康狀態(tài)轉(zhuǎn)移估算的精確性。

本文選用馬爾科夫多狀態(tài)轉(zhuǎn)移法，依據(jù)近年來老年人口調(diào)查數(shù)據(jù)，預(yù)估我國不同健康程度下失能老年人的健康狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率。

3 資料來源與研究方法

3.1 資料來源

選用北京大學(xué)開放數(shù)據(jù)研究平臺中老年健康因素研究數(shù)據(jù)（CHARLS），數(shù)據(jù)范圍覆蓋我國大部分城市樣本，約10000戶，17000人，累計(jì)入戶訪問11.3萬人次。選取2016－2019年全國老年人口及老齡事業(yè)監(jiān)測的失能老年人數(shù)據(jù)，預(yù)測未來我國失能老年人數(shù)量。

3.2 研究方法

1）馬爾科夫模型 該模型被廣泛應(yīng)用于老年人不同健康狀態(tài)下轉(zhuǎn)移概率的預(yù)測，其優(yōu)勢是預(yù)測的某種現(xiàn)象在下一時間內(nèi)所處狀態(tài)的概率僅同此現(xiàn)象當(dāng)時所處的狀態(tài)有關(guān)，不確定因素可控，可表達(dá)各種狀態(tài)下向其他狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率矩陣。

2）灰色預(yù)測模型 應(yīng)用于較短時間內(nèi)的人口預(yù)估，相較于傳統(tǒng)方法，該模型對于樣本數(shù)據(jù)的大規(guī)模采集需求較小，僅需少量樣本數(shù)據(jù)即可實(shí)現(xiàn)短時間內(nèi)的精準(zhǔn)預(yù)估，節(jié)省了時間成本。

本文在數(shù)據(jù)選取時參考國際上對于失能老年人的評價界定標(biāo)準(zhǔn)，即選取ADL評定量表中洗澡、吃飯、如廁、活動、轉(zhuǎn)移（床—椅）、修飾6項(xiàng)，以界定老年人的失能程度，同時控制變量影響因素即性別、文化程度、婚姻狀況、原始身體健康水平等，并進(jìn)行運(yùn)算。

4 老年人的健康狀態(tài)預(yù)估

老年人健康狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率估算結(jié)果如下。

1）65～74歲的老年人中，2020年為健康狀態(tài)，到2023年仍為健康狀態(tài)的比例最高，達(dá)58.72%，到2023年時已死亡的比例為7.86%。2020年處于輕度失能的老年人，到2023年恢復(fù)健康的比例為31.43%，2023年仍處于輕度失能的比例為40.57%；約9.00%的老年人在2023年調(diào)查前已去世。在2020年身體健康狀態(tài)為重度失能老年人中，到2023年已死亡的比重達(dá)46.43%。

2）75～89歲的老年人中，2020年為健康狀態(tài)，到2023年仍為健康狀態(tài)的達(dá)23.53%，已死亡的占比為24.04%。其中輕度失能狀態(tài)的比重仍為5種健康狀態(tài)之最，占比達(dá)37.24%。在2020年身體狀態(tài)為輕度失能的老年人中，截至2023年仍有34.28%的老年人為輕度失能狀態(tài)，僅7.27%的老年人恢復(fù)到健康狀態(tài)。2020年身體狀態(tài)為中度失能和重度失能的2類老年人中，重度失能的老年人到2023年死亡的比例為80.00%。

3）在高齡老年人即年齡大于90歲的老年人中，健康狀態(tài)為輕度失能的老年人，到2023年仍為同狀態(tài)的老年人占17.53%，而死亡比例為63.14%。

可見，未來3年內(nèi)各年齡段老年人的健康狀態(tài)中輕度失能老年人所占比重最大；各年齡段老年人中健康轉(zhuǎn)移概率不同，但變化走勢大同小異，越偏向中重度失能狀態(tài)的老年人越難向輕度失能狀態(tài)轉(zhuǎn)移，且死亡率遠(yuǎn)高于其他身體狀態(tài)的老年人。

4.1 不同年齡段失能老年人數(shù)量

預(yù)測我國失能狀態(tài)下老年人口數(shù)量需以預(yù)估老年人的人口規(guī)模為依據(jù)，本文選用官方第六次人口普查數(shù)據(jù)，采用灰色預(yù)測模型估算老年人口規(guī)模。結(jié)果表明，2020年我國65歲及以上老年人口數(shù)量接近1.80億，30年后65歲及以上老年人口數(shù)量將達(dá)3.20億；2020年65～74歲失能老年人群體中身體狀態(tài)處于輕度失能的約4655萬，到2050年約為6849萬，增加近2200萬，是2020年輕度失能老年人數(shù)量的1.50倍；2020年75～89歲失能老年人群體中輕度失能狀態(tài)的老年人數(shù)量約1970萬，到2050年約達(dá)4026萬，為2020年輕度失能老年人數(shù)量的2.04倍；90歲以上輕度失能老年人2050年數(shù)量是2020年的7.88倍，增加人數(shù)約1165萬（見表1）。

表1 不同年齡段的失能老年人預(yù)測結(jié)果

4.2 健康狀態(tài)預(yù)測

1）輕度失能老年人人口數(shù)量增幅較大 根據(jù)預(yù)測結(jié)果分析可知，我國失能老年人口數(shù)量將從2020年的1.10億增至2050年的2.19億，最令人擔(dān)心的輕度失能狀態(tài)下的老年人口數(shù)量將從2020年的6795萬增至2050年的12209萬，增幅約1.0倍，上升速度較快。

2）養(yǎng)老服務(wù)體系應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注輕度失能老年人需求 隨著老齡化加劇，未來失能老年人口基數(shù)不斷擴(kuò)大，失能老年人的精細(xì)化預(yù)測研究勢在必行。關(guān)注失能老年人尤其是輕度失能老年人群體的需求迫在眉睫，應(yīng)完善養(yǎng)老服務(wù)體系，如社區(qū)級長者之家應(yīng)發(fā)揮地緣優(yōu)勢，針對輕度失能狀態(tài)的老年人提供醫(yī)務(wù)工作者上門服務(wù)，當(dāng)?shù)卣部山Y(jié)合輕度失能老年人的特點(diǎn)提供相應(yīng)的政策支持，如設(shè)置家庭病床等。在大數(shù)據(jù)背景下，預(yù)測研究為應(yīng)對老齡化問題提供了數(shù)據(jù)支撐，輔助老年服務(wù)行業(yè)提前作好準(zhǔn)備，迎接挑戰(zhàn)。