上海市日間照料機(jī)構(gòu)發(fā)展現(xiàn)狀與預(yù)測(cè)分析

孫懿丹 崔開昌

第7次全國人口普查數(shù)據(jù)顯示，截至2020年底，上海市60歲及以上的戶籍老年人口達(dá)533.49萬人，占總戶籍人口的36.1%。15～59歲勞動(dòng)年齡人口撫養(yǎng)60歲及以上人口的老年撫養(yǎng)系數(shù)為68%，與上年相比增加2.8個(gè)百分點(diǎn)。此外，“純老家庭”老年人數(shù)達(dá)157.79萬人，獨(dú)居老年人數(shù)達(dá)30.52萬人，失能與半失能老年群體比例也在大幅增長。在這樣的社會(huì)背景下，有90%以上的老年人選擇家庭養(yǎng)老，需要在社區(qū)內(nèi)構(gòu)筑養(yǎng)老支援體系。近年來，社區(qū)日間照料機(jī)構(gòu)得到廣泛開展，上海市民政局、人力資源和社會(huì)保障局以及人民政府辦公廳等下發(fā)多項(xiàng)政策文件支持上海市社區(qū)日間照料機(jī)構(gòu)的發(fā)展，明確了發(fā)展目標(biāo)：到2025年，高水平的養(yǎng)老服務(wù)發(fā)展體系更加健全，社區(qū)嵌入式養(yǎng)老服務(wù)方便可及，居家社區(qū)機(jī)構(gòu)相互協(xié)調(diào)，醫(yī)康養(yǎng)相結(jié)合的養(yǎng)老服務(wù)體系更加完善。由于社區(qū)日間照料機(jī)構(gòu)的發(fā)展處于摸索階段，機(jī)構(gòu)資源的分布不均以及服務(wù)質(zhì)量的參差不齊導(dǎo)致多數(shù)機(jī)構(gòu)沒有在養(yǎng)老服務(wù)中發(fā)揮基礎(chǔ)性支撐作用。上海作為我國最大的經(jīng)濟(jì)中心城市，一直大力探索推進(jìn)社區(qū)嵌入式養(yǎng)老模式，研究其社區(qū)日間照料機(jī)構(gòu)的發(fā)展對(duì)其他地區(qū)具有借鑒意義。

目前學(xué)者們對(duì)于社區(qū)日間照料機(jī)構(gòu)的研究方向主要分為2類：一類是對(duì)機(jī)構(gòu)適宜服務(wù)配置的研究，如建筑設(shè)計(jì)改造、設(shè)施功能創(chuàng)新等；另一類是對(duì)機(jī)構(gòu)適宜服務(wù)的研究，如服務(wù)內(nèi)容、人員、政策以及存在的問題等。但我國社區(qū)日間照料機(jī)構(gòu)的發(fā)展處于摸索階段，學(xué)者們對(duì)于社區(qū)日間照料機(jī)構(gòu)的研究方法側(cè)重于定性研究，以政策研究和文獻(xiàn)研究方法為主，采用定量分析以及實(shí)證調(diào)研的較少。在少量的定量研究中，學(xué)者們大多應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法分析老年人選擇社區(qū)日間照料機(jī)構(gòu)的影響因素，目前很少有學(xué)者將預(yù)測(cè)與社區(qū)日間照料機(jī)構(gòu)相關(guān)研究相結(jié)合。因此，本文以上海市為例，在對(duì)其社區(qū)日間照料機(jī)構(gòu)現(xiàn)狀進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，同時(shí)建立GM(1, 1)灰色預(yù)測(cè)模型[以下簡稱GM(1, 1)模型]和ARIMA模型，進(jìn)一步進(jìn)行實(shí)證研究，預(yù)測(cè)上海市社區(qū)日間照料機(jī)構(gòu)6年內(nèi)月均服務(wù)人數(shù)變化趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)上海市社區(qū)日間照料機(jī)構(gòu)發(fā)展困境突破口，以期為上海市社區(qū)教醫(yī)養(yǎng)結(jié)合的養(yǎng)老服務(wù)模式推進(jìn)提供參考。

1 資料與方法

1.1 資料來源

數(shù)據(jù)來源于上海市統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的2006年—2020年《上海統(tǒng)計(jì)年鑒》及上海市養(yǎng)老服務(wù)平臺(tái)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。2個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)羅列了關(guān)于上海市人口、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等各方面的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，本次選擇上海市戶籍老年人口、社區(qū)日間照料機(jī)構(gòu)數(shù)量和月均服務(wù)人數(shù)、養(yǎng)老護(hù)理員人數(shù)作為研究指標(biāo)，使用Excel軟件對(duì)2005年—2019年上海市日照機(jī)構(gòu)月均服務(wù)人數(shù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性分析，應(yīng)用SPSS 24.0軟件建立機(jī)構(gòu)月均服務(wù)人數(shù)預(yù)測(cè)的ARIMA模型，應(yīng)用Python軟件對(duì)ARIMA模型進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn)。

1.2 研究方法

1.2.1 年均增長率

1.2.2 GM(1, 1)模型

1.2.3 ARIMA模型

ARIMA模型將預(yù)測(cè)對(duì)象隨時(shí)間推移而形成的數(shù)據(jù)序列視為一個(gè)隨機(jī)序列，這個(gè)隨機(jī)序列用數(shù)學(xué)模型表示，建立的模型可以通過過去和現(xiàn)在的數(shù)值預(yù)測(cè)未來的數(shù)值。具體構(gòu)建步驟如下：①原始序列平穩(wěn)性的識(shí)別。平穩(wěn)的時(shí)間序列才可以建立ARIMA模型，一般檢驗(yàn)方法有2種，即序列圖分析和單位根(ADF)檢驗(yàn)。②序列平穩(wěn)化處理以及白噪聲的檢驗(yàn)。若屬于非平穩(wěn)序列，則需進(jìn)行差分處理，再根據(jù)自相關(guān)(ACF)和偏自相關(guān)(PACF)圖驗(yàn)證，其次進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn)。③模型的定階。查看平穩(wěn)序列的自相關(guān)(ACF)圖與偏自相關(guān)(PACF)圖，判斷托尾階數(shù)確定ARIMA (p, d, q)模型中的P和Q階數(shù)。④模型擬合及預(yù)測(cè)?？赏ㄟ^模型的、殘差序列判斷擬合效果，最后利用模型預(yù)測(cè)。

2 結(jié)果

2.1 上海市日間照料機(jī)構(gòu)資源配置現(xiàn)狀

社區(qū)日間照料機(jī)構(gòu)資源配置現(xiàn)狀分析主要包括對(duì)上海市戶籍老年人數(shù)、機(jī)構(gòu)的數(shù)量和分布情況以及養(yǎng)老護(hù)理員的人數(shù)、年齡、分布情況、專業(yè)資質(zhì)進(jìn)行分析。

2.1.1 上海市社區(qū)日間照料機(jī)構(gòu)現(xiàn)狀

2005年—2019年，上海市社區(qū)日間照料機(jī)構(gòu)數(shù)量依次有83家、108家、128家、229家、283家、303家、326家、313家、340家、381家、442家、488家、560家、641家、720家，15年間增長了637家，平均年增長率為18%，總體呈逐年遞增發(fā)展趨勢(shì)。其中，2007年—2008年增長速度最快，增長率為78.91%，2011年—2012年出現(xiàn)負(fù)增長，增長率為-3.99%。此外，本文采用上海市2019年各區(qū)戶籍老年人口數(shù)作為社區(qū)日間照料機(jī)構(gòu)服務(wù)對(duì)象總量，由表1可見，16個(gè)區(qū)平均戶籍老年人口為32.38萬人，浦東新區(qū)的戶籍老年人口最多，達(dá)98.92萬人，青浦區(qū)的戶籍老年人口最少，僅有15.99萬人。截至2019年底，上海市除去在籌備或暫停狀態(tài)的日間照料機(jī)構(gòu)以外共有601家，分別分布在16個(gè)區(qū)，平均每個(gè)區(qū)擁有37家。其中，青浦區(qū)在擁有機(jī)構(gòu)數(shù)量方面具有明顯的優(yōu)勢(shì)，而長寧區(qū)僅有16家日間照料機(jī)構(gòu)，兩區(qū)相差85家，存在著明顯的差距。按照《上海市社區(qū)老年人日間照護(hù)機(jī)構(gòu)管理辦法》 規(guī)定，中心城區(qū)或城鎮(zhèn)化地區(qū)應(yīng)以每1.5萬人口設(shè)置1家日間照料機(jī)構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)算出本市各區(qū)所需日間照料機(jī)構(gòu)的數(shù)量，靜安區(qū)目前的日間照料機(jī)構(gòu)數(shù)量遠(yuǎn)少于老年人所需機(jī)構(gòu)數(shù)，奉賢區(qū)、金山區(qū)、青浦區(qū)現(xiàn)有的日間照料機(jī)構(gòu)數(shù)量遠(yuǎn)多于老年人所需機(jī)構(gòu)數(shù)，尤其是青浦區(qū)現(xiàn)有機(jī)構(gòu)數(shù)量是所需機(jī)構(gòu)數(shù)的9倍。

表1 2019年上海市戶籍老年人口及日間照料機(jī)構(gòu)相關(guān)數(shù)據(jù)

2.1.2 上海市養(yǎng)老護(hù)理員現(xiàn)狀

目前上海市共有養(yǎng)老護(hù)理員6.68萬人，其中社區(qū)養(yǎng)老服務(wù)機(jī)構(gòu)護(hù)理員有3.72萬人，占55.8%。青浦區(qū)在16個(gè)區(qū)中現(xiàn)擁有社區(qū)養(yǎng)老護(hù)理員人數(shù)最多，徐匯區(qū)最少，擁有319名社區(qū)養(yǎng)老護(hù)理員?？傮w來看，有56.7%的社區(qū)護(hù)理員處于50 ～ 59歲年齡段，14.9%的社區(qū)護(hù)理員處于40 ～ 49歲年齡段，60歲及以上占0.08%，40歲以下占0.02%。在學(xué)歷方面，具有初中學(xué)歷者有3.03萬人，占81.4%，具有大學(xué)本科及以上學(xué)歷者僅有84人，無學(xué)歷者有721人，占0.02%。在專業(yè)持證方面，32.1%的社區(qū)護(hù)理員持有養(yǎng)老護(hù)理員初級(jí)證書，其中包括醫(yī)療照護(hù)和健康照護(hù)證書，0.03%的社區(qū)護(hù)理員沒有任何證書。50.3%的社區(qū)養(yǎng)老護(hù)理員選擇工作2 ～ 4年，選擇工作2年內(nèi)的人數(shù)占比也較多，達(dá)26.5%。

2.2 上海市社區(qū)日間照料機(jī)構(gòu)月均服務(wù)人數(shù)預(yù)測(cè)

對(duì)上海市日間照料機(jī)構(gòu)月均服務(wù)人數(shù)的時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)處理后，用最小二乘法求出參數(shù)值分別為a=-0.136 680 61、b=0.428 525 638；得到時(shí)間響應(yīng)序列為(+1)=3.345 233 611-3.135 233 61。隨后對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行殘差檢驗(yàn)，具體結(jié)果見表2。

表2 2005年—2019年上海市日間照料機(jī)構(gòu)月均服務(wù)人數(shù)GM(1, 1)模型預(yù)測(cè)

2.3 ARIMA模型

2.3.1 原始序列平穩(wěn)性的識(shí)別

由圖1原始序列圖可知，上海市日間照料機(jī)構(gòu)月均服務(wù)人數(shù)在2005年—2019年期間總體呈現(xiàn)明顯上升趨勢(shì)，存在異方差，單位根檢驗(yàn)結(jié)果顯示此序列為不平穩(wěn)序列。

圖1 上海市日間照料機(jī)構(gòu)月均服務(wù)人數(shù)原始序列圖

2.3.2 平穩(wěn)化處理以及白噪聲的檢驗(yàn)

對(duì)原始序列月均服務(wù)人數(shù)進(jìn)行一階差分后，查看序列圖和進(jìn)行單位根檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)＜0.01,可見一階差分后的序列為平穩(wěn)序列。對(duì)轉(zhuǎn)換后的序列利用Python軟件開始白噪聲檢驗(yàn)，主要是為了判斷序列是否是平穩(wěn)的非白噪聲，檢驗(yàn)結(jié)果顯示=0.005664，因此，可以采用ARIMA模型進(jìn)行分析。見圖2。

圖2 一階差分后上海市日間照料機(jī)構(gòu)月均服務(wù)人數(shù)序列圖

2.3.3 模型的定階

首先根據(jù)已有的差分情況得知參數(shù)d=1，其次由圖3、圖4得知自相關(guān)(ACF)與偏自相關(guān)(PACF)圖呈現(xiàn)明顯拖尾，因此，可建立ARIMA (p, 1, q)模型。根據(jù)ACF與PACF的圖可分別判斷出q、p，再結(jié)合SPSS軟件中的專家模擬器，輸入時(shí)間序列數(shù)據(jù)，系統(tǒng)自動(dòng)定階，因此，本次模型的參數(shù)為p=0、q=0，建立ARIMA（0, 1, 0）模型，此模型也稱為隨機(jī)游走模型。

圖3 差分后上海市日間照料機(jī)構(gòu)月均服務(wù)人數(shù)自相關(guān)圖

圖4 差分后上海市日間照料機(jī)構(gòu)月均服務(wù)人數(shù)偏相關(guān)圖

2.3.4 模型擬合及預(yù)測(cè)

經(jīng)過統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)模型=0.97,均方根誤差(RMSE)=0.133,平均絕對(duì)百分比誤差(MAPE)=9.205%,平均絕對(duì)誤差(MAE)=0.95,正態(tài)BIC=-3.851。殘差檢驗(yàn)顯示＞0.05，通過了殘差白噪聲檢驗(yàn)，表明模型擬合度良好。由圖5可見，殘差自相關(guān)(ACF)與偏自相關(guān)(PACF)圖均較為平穩(wěn)。由表3可見，2005年—2019年上海市日間照料服務(wù)機(jī)構(gòu)月均服務(wù)人數(shù)預(yù)測(cè)值與實(shí)際值差距較小，可以看作基本一致，進(jìn)一步說明ARIMA(0, 1, 0)是合理的，可以用此模型對(duì)2020年—2025年上海市日間照料機(jī)構(gòu)月均服務(wù)人數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

圖5 殘差的自相關(guān)（ACF）與偏自相關(guān)（PACF）圖

表3 2005年—2025年上海市日間照料服務(wù)機(jī)構(gòu)月均服務(wù)人數(shù)ARIMA模型預(yù)測(cè)

圖6為上海市日間照料服務(wù)機(jī)構(gòu)月均服務(wù)人數(shù)擬合情況，可以看出2005年—2019年上海市日間照料服務(wù)機(jī)構(gòu)月均實(shí)際服務(wù)人數(shù)和模型預(yù)測(cè)人數(shù)吻合度較高。

圖6 上海市日間照料服務(wù)機(jī)構(gòu)月均服務(wù)人數(shù)擬合情況

2.4 模型預(yù)測(cè)結(jié)果比較分析

從表4可以看出GM(1, 1)模型與ARIMA模型的相對(duì)誤差都比較小，但相比較，ARIMA平均相對(duì)誤差更小，ARIMA模型更適用于上海市日間照料機(jī)構(gòu)月均服務(wù)人數(shù)的預(yù)測(cè)。

表4 2種模型相對(duì)誤差及平均相對(duì)誤差比較

3 討論

3.1 上海市日間照料機(jī)構(gòu)發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢(shì)

截至2019年，上海市戶籍老年人口為518.12萬人，每1.5萬名老年人擁有日間照料機(jī)構(gòu)數(shù)為2家，根據(jù)上海市民政局印發(fā)的《上海市社區(qū)老年人日間照護(hù)機(jī)構(gòu)管理辦法》中提出的規(guī)劃，可以看出上海市總體達(dá)到了規(guī)定的要求，但各區(qū)日間照料機(jī)構(gòu)數(shù)量差異較大，部分區(qū)域與老年人實(shí)際需求不匹配。此外，上海市養(yǎng)老護(hù)理人員分為3類：一是養(yǎng)老機(jī)構(gòu)護(hù)理員，二是社區(qū)養(yǎng)老機(jī)構(gòu)護(hù)理員，三是護(hù)理站護(hù)理員。其中社區(qū)養(yǎng)老服務(wù)機(jī)構(gòu)護(hù)理人員數(shù)占比最多，養(yǎng)老機(jī)構(gòu)護(hù)理人員數(shù)量占比最少。從數(shù)據(jù)來看，上海市社區(qū)養(yǎng)老機(jī)構(gòu)護(hù)理員總體呈現(xiàn)“一高三低”的特點(diǎn)，年齡結(jié)構(gòu)整體偏高、工作年限整體偏短、學(xué)歷整體偏低以及專業(yè)資質(zhì)整體較低。這反映出護(hù)理人才社會(huì)認(rèn)可度低、工資待遇不理想以及養(yǎng)老護(hù)理員專業(yè)化職業(yè)發(fā)展嚴(yán)重滯后等問題。無論是機(jī)構(gòu)數(shù)量還是護(hù)理人員數(shù)量，都出現(xiàn)了區(qū)域發(fā)展不平衡。從月均服務(wù)人數(shù)來看，2005年—2019年上海市日間照料服務(wù)機(jī)構(gòu)月均服務(wù)人數(shù)實(shí)現(xiàn)大幅增長，由0.21萬人增加至2.7萬人，增幅達(dá)92.22%，年均增長率為22.3%。2005年—2010年增長速率波動(dòng)較大，2010年—2019年增長速率較為平緩。預(yù)測(cè)結(jié)果顯示，在現(xiàn)有政策變動(dòng)較小情況下，2020年—2025年上海市日間照料機(jī)構(gòu)月均服務(wù)人數(shù)將持續(xù)上升，預(yù)計(jì)在2025年人數(shù)將會(huì)達(dá)到3.77萬人，比2019年增加40%。數(shù)據(jù)說明，隨老年人口規(guī)模的不斷增大以及撫養(yǎng)系數(shù)的持續(xù)提高，上海市老年人對(duì)社區(qū)日間照料機(jī)構(gòu)的需求越來越多，認(rèn)知度越來越高。但服務(wù)人數(shù)持續(xù)的增加并不代表被服務(wù)人群認(rèn)可度和滿意度的提升，2020年—2025年日間照料機(jī)構(gòu)月均服務(wù)人數(shù)的增速比起上1個(gè)6年增速明顯放緩。

3.2 對(duì)策建議

上海市日間照料機(jī)構(gòu)普遍由民辦非企業(yè)類單位創(chuàng)辦，主要提供日間照護(hù)服務(wù)以及醫(yī)養(yǎng)康養(yǎng)服務(wù)，個(gè)別日照機(jī)構(gòu)提供出行接送、晚托、上門照護(hù)、家庭照顧等個(gè)性化和延伸服務(wù)。為了滿足越來越多老年人多樣化需求并提高機(jī)構(gòu)的服務(wù)人數(shù)，上海應(yīng)將目光投向平衡區(qū)域間日間照料機(jī)構(gòu)和社區(qū)養(yǎng)老機(jī)構(gòu)護(hù)理員數(shù)量，以及推進(jìn)養(yǎng)老護(hù)理員人力資源的開發(fā)，強(qiáng)化護(hù)理員隊(duì)伍的建設(shè)。首先，針對(duì)區(qū)域資源不均衡問題，各部門在制定具體政策上為社區(qū)日照機(jī)構(gòu)的建設(shè)做好統(tǒng)籌規(guī)劃，各區(qū)域在實(shí)施過程中應(yīng)先掌握區(qū)域內(nèi)老年群體的詳細(xì)信息，包括人口數(shù)量、年齡劃分、身體狀況、家庭情況等，再結(jié)合各區(qū)域資金、土地規(guī)劃等實(shí)際情況有序推進(jìn)，促使各區(qū)域充分發(fā)揮各自資源優(yōu)勢(shì)，努力使老年人需求和服務(wù)相匹配，必要情況下針對(duì)經(jīng)濟(jì)薄弱區(qū)域建立專項(xiàng)扶持基金。其次，擴(kuò)大專業(yè)人員從業(yè)規(guī)模，應(yīng)在各類高校開設(shè)老年護(hù)理的相關(guān)專業(yè)和課程，建立社區(qū)養(yǎng)老機(jī)構(gòu)護(hù)理員針對(duì)性培養(yǎng)機(jī)制，吸引、培養(yǎng)一批年輕且專業(yè)的老年護(hù)理儲(chǔ)備人才，并規(guī)范養(yǎng)老護(hù)理員從業(yè)人員的培養(yǎng)，與各類院校和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)建立合作關(guān)系，廣泛開展從業(yè)人員的專業(yè)技能培訓(xùn)。再次，完善養(yǎng)老護(hù)理院的穩(wěn)崗措施，建立合理的薪酬等級(jí)體系，并對(duì)他們開展職業(yè)技能等級(jí)評(píng)定考核，對(duì)優(yōu)秀的養(yǎng)老護(hù)理員通過提升待遇、給予表彰等方面進(jìn)行激勵(lì)，同時(shí)擴(kuò)大社會(huì)宣傳，以提高老年護(hù)理院的社會(huì)認(rèn)同度。

3.3 模型評(píng)價(jià)分析

由表3可見，2種模型在上海市社區(qū)日間照料機(jī)構(gòu)月均服務(wù)人數(shù)的預(yù)測(cè)中都具有一定的科學(xué)性，相比較ARIMA模型預(yù)測(cè)誤差更小，表明ARIMA模型在月均服務(wù)人數(shù)預(yù)測(cè)中更準(zhǔn)確，預(yù)測(cè)結(jié)果應(yīng)以ARIMA(0, 1, 0)為主。兩個(gè)模型都有各自的特點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)，灰色預(yù)測(cè)模型使用的不是原始數(shù)據(jù)的序列而是生成的數(shù)據(jù)序列，核心是對(duì)原始數(shù)據(jù)做累加生成得到近似的指數(shù)規(guī)律再建模。它不需要數(shù)據(jù)的樣本足夠多，就能解決歷史數(shù)據(jù)少、序列缺乏完整性和可靠性的問題。ARIMA模型運(yùn)用原始數(shù)據(jù)通過統(tǒng)計(jì)分析進(jìn)一步推測(cè)未來發(fā)展趨勢(shì)。這也是為什么本次2種模型的預(yù)測(cè)結(jié)果出現(xiàn)較大差別的原因，很大程度是因?yàn)槟Ｐ妥陨淼奶攸c(diǎn)導(dǎo)致。由圖7可見，在本次對(duì)上海市社區(qū)日間照料機(jī)構(gòu)月均服務(wù)人數(shù)的預(yù)測(cè)中，GM(1, 1)模型通過對(duì)原始數(shù)據(jù)的累加生成呈現(xiàn)指數(shù)上升的趨勢(shì)，ARIMA模型通過歷史數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)總體呈現(xiàn)平穩(wěn)上升趨勢(shì)。因此，在判斷適用的預(yù)測(cè)方法時(shí)，不僅僅由模型本身的預(yù)測(cè)誤差決定，還受到原始數(shù)據(jù)的影響。此外，上海市日間照料月均服務(wù)人數(shù)會(huì)受到諸多因素的影響，單一的時(shí)間因素是本文的不足之處，也是時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)法的缺點(diǎn)之一。

圖7 2種模型預(yù)測(cè)結(jié)果折線圖