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533.49萬人，占總戶籍人口的36.1%。15～59歲勞動年齡人口撫養(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個百分點。此外，“純老家庭”老年人數(shù)達157.79萬人，獨居老年人數(shù)達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)日間照料機構(gòu)得到廣泛開展，上海市民政局、人力資源和社會保障局以及人民政府辦公廳等下發(fā)多項政策文件支持上海市社區(qū)日間照料機構(gòu)的發(fā)展，明確了發(fā)展目標：到2025年，高水平的養(yǎng)老服務發(fā)展體系更加健全，社區(qū)嵌入式養(yǎng)老服務方便可及，居家社區(qū)機構(gòu)相互協(xié)調(diào)，醫(yī)康養(yǎng)相結(jié)合的養(yǎng)老服務體系更加完善。由于社區(qū)日間照料機構(gòu)的發(fā)展處于摸索階段，機構(gòu)資源的分布不均以及服務質(zhì)量的參差不齊導致多數(shù)機構(gòu)沒有在養(yǎng)老服務中發(fā)揮基礎性支撐作用。上海作為我國最大的經(jīng)濟中心城市，一直大力探索推進社區(qū)嵌入式養(yǎng)老模式，研究其社區(qū)日間照料機構(gòu)的發(fā)展對其他地區(qū)具有借鑒意義。

目前學者們對于社區(qū)日間照料機構(gòu)的研究方向主要分為2類：一類是對機構(gòu)適宜服務配置的研究，如建筑設計改造、設施功能創(chuàng)新等；另一類是對機構(gòu)適宜服務的研究，如服務內(nèi)容、人員、政策以及存在的問題等。但我國社區(qū)日間照料機構(gòu)的發(fā)展處于摸索階段，學者們對于社區(qū)日間照料機構(gòu)的研究方法側(cè)重于定性研究，以政策研究和文獻研究方法為主，采用定量分析以及實證調(diào)研的較少。在少量的定量研究中，學者們大多應用統(tǒng)計學方法分析老年人選擇社區(qū)日間照料機構(gòu)的影響因素，目前很少有學者將預測與社區(qū)日間照料機構(gòu)相關(guān)研究相結(jié)合。因此，本文以上海市為例，在對其社區(qū)日間照料機構(gòu)現(xiàn)狀進行分析的基礎上，同時建立GM(1, 1)灰色預測模型[以下簡稱GM(1, 1)模型]和ARIMA模型，進一步進行實證研究，預測上海市社區(qū)日間照料機構(gòu)6年內(nèi)月均服務人數(shù)變化趨勢，發(fā)現(xiàn)上海市社區(qū)日間照料機構(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)老服務模式推進提供參考。

1 資料與方法

1.1 資料來源

數(shù)據(jù)來源于上海市統(tǒng)計局發(fā)布的2006年—2020年《上海統(tǒng)計年鑒》及上海市養(yǎng)老服務平臺的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。2個數(shù)據(jù)平臺羅列了關(guān)于上海市人口、社會、經(jīng)濟等各方面的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，本次選擇上海市戶籍老年人口、社區(qū)日間照料機構(gòu)數(shù)量和月均服務人數(shù)、養(yǎng)老護理員人數(shù)作為研究指標，使用Excel軟件對2005年—2019年上海市日照機構(gòu)月均服務人數(shù)的數(shù)據(jù)進行描述性分析，應用SPSS 24.0軟件建立機構(gòu)月均服務人數(shù)預測的ARIMA模型，應用Python軟件對ARIMA模型進行白噪聲檢驗。

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模型將預測對象隨時間推移而形成的數(shù)據(jù)序列視為一個隨機序列，這個隨機序列用數(shù)學模型表示，建立的模型可以通過過去和現(xiàn)在的數(shù)值預測未來的數(shù)值。具體構(gòu)建步驟如下：①原始序列平穩(wěn)性的識別。平穩(wěn)的時間序列才可以建立ARIMA模型，一般檢驗方法有2種，即序列圖分析和單位根(ADF)檢驗。②序列平穩(wěn)化處理以及白噪聲的檢驗。若屬于非平穩(wěn)序列，則需進行差分處理，再根據(jù)自相關(guān)(ACF)和偏自相關(guān)(PACF)圖驗證，其次進行白噪聲檢驗。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模型擬合及預測。可通過模型的、殘差序列判斷擬合效果，最后利用模型預測。

2 結(jié)果

2.1 上海市日間照料機構(gòu)資源配置現(xiàn)狀

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

2.1.1 上海市社區(qū)日間照料機構(gòu)現(xiàn)狀

2005年—2019年，上海市社區(qū)日間照料機構(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。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)日間照料機構(gòu)服務對象總量，由表1可見，16個區(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)的日間照料機構(gòu)以外共有601家，分別分布在16個區(qū)，平均每個區(qū)擁有37家。其中，青浦區(qū)在擁有機構(gòu)數(shù)量方面具有明顯的優(yōu)勢，而長寧區(qū)僅有16家日間照料機構(gòu)，兩區(qū)相差85家，存在著明顯的差距。按照《上海市社區(qū)老年人日間照護機構(gòu)管理辦法》 規(guī)定，中心城區(qū)或城鎮(zhèn)化地區(qū)應以每1.5萬人口設置1家日間照料機構(gòu)的標準測算出本市各區(qū)所需日間照料機構(gòu)的數(shù)量，靜安區(qū)目前的日間照料機構(gòu)數(shù)量遠少于老年人所需機構(gòu)數(shù)，奉賢區(qū)、金山區(qū)、青浦區(qū)現(xiàn)有的日間照料機構(gòu)數(shù)量遠多于老年人所需機構(gòu)數(shù)，尤其是青浦區(qū)現(xiàn)有機構(gòu)數(shù)量是所需機構(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構(gòu)相關(guān)數(shù)據(jù)

2.1.2 上海市養(yǎng)老護理員現(xiàn)狀

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

2.2 上海市社區(qū)日間照料機構(gòu)月均服務人數(shù)預測

對上海市日間照料機構(gòu)月均服務人數(shù)的時間序列進行預處理后，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；得到時間響應序列為(+1)=3.345 233 611-3.135 233 61。隨后對預測模型進行殘差檢驗，具體結(jié)果見表2。

表2 2005年—2019年上海市日間照料機構(gòu)月均服務人數(shù)GM(1, 1)模型預測

2.3 ARIMA模型

2.3.1 原始序列平穩(wěn)性的識別

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

圖1 上海市日間照料機構(gòu)月均服務人數(shù)原始序列圖

2.3.2 平穩(wěn)化處理以及白噪聲的檢驗

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

圖2 一階差分后上海市日間照料機構(gòu)月均服務人數(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，輸入時間序列數(shù)據(jù)，系統(tǒng)自動定階，因此，本次模型的參數(shù)為p=0、q=0，建立ARIMA（0, 1, 0）模型，此模型也稱為隨機游走模型。

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

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

2.3.4 模型擬合及預測

經(jīng)過統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)模型=0.97,均方根誤差(RMSE)=0.133,平均絕對百分比誤差(MAPE)=9.205%,平均絕對誤差(MAE)=0.95,正態(tài)BIC=-3.851。殘差檢驗顯示＞0.05，通過了殘差白噪聲檢驗，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機構(gòu)月均服務人數(shù)預測值與實際值差距較小，可以看作基本一致，進一步說明ARIMA(0, 1, 0)是合理的，可以用此模型對2020年—2025年上海市日間照料機構(gòu)月均服務人數(shù)進行預測。

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機構(gòu)月均服務人數(shù)ARIMA模型預測

圖6為上海市日間照料服務機構(gòu)月均服務人數(shù)擬合情況，可以看出2005年—2019年上海市日間照料服務機構(gòu)月均實際服務人數(shù)和模型預測人數(shù)吻合度較高。

圖6 上海市日間照料服務機構(gòu)月均服務人數(shù)擬合情況

2.4 模型預測結(jié)果比較分析

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

表4 2種模型相對誤差及平均相對誤差比較

3 討論

3.1 上海市日間照料機構(gòu)發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢

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)老年人日間照護機構(gòu)管理辦法》中提出的規(guī)劃，可以看出上海市總體達到了規(guī)定的要求，但各區(qū)日間照料機構(gòu)數(shù)量差異較大，部分區(qū)域與老年人實際需求不匹配。此外，上海市養(yǎng)老護理人員分為3類：一是養(yǎng)老機構(gòu)護理員，二是社區(qū)養(yǎng)老機構(gòu)護理員，三是護理站護理員。其中社區(qū)養(yǎng)老服務機構(gòu)護理人員數(shù)占比最多，養(yǎng)老機構(gòu)護理人員數(shù)量占比最少。從數(shù)據(jù)來看，上海市社區(qū)養(yǎng)老機構(gòu)護理員總體呈現(xiàn)“一高三低”的特點，年齡結(jié)構(gòu)整體偏高、工作年限整體偏短、學歷整體偏低以及專業(yè)資質(zhì)整體較低。這反映出護理人才社會認可度低、工資待遇不理想以及養(yǎng)老護理員專業(yè)化職業(yè)發(fā)展嚴重滯后等問題。無論是機構(gòu)數(shù)量還是護理人員數(shù)量，都出現(xiàn)了區(qū)域發(fā)展不平衡。從月均服務人數(shù)來看，2005年—2019年上海市日間照料服務機構(gòu)月均服務人數(shù)實現(xiàn)大幅增長，由0.21萬人增加至2.7萬人，增幅達92.22%，年均增長率為22.3%。2005年—2010年增長速率波動較大，2010年—2019年增長速率較為平緩。預測結(jié)果顯示，在現(xiàn)有政策變動較小情況下，2020年—2025年上海市日間照料機構(gòu)月均服務人數(shù)將持續(xù)上升，預計在2025年人數(shù)將會達到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，上海市老年人對社區(qū)日間照料機構(gòu)的需求越來越多，認知度越來越高。但服務人數(shù)持續(xù)的增加并不代表被服務人群認可度和滿意度的提升，2020年—2025年日間照料機構(gòu)月均服務人數(shù)的增速比起上1個6年增速明顯放緩。

3.2 對策建議

上海市日間照料機構(gòu)普遍由民辦非企業(yè)類單位創(chuàng)辦，主要提供日間照護服務以及醫(yī)養(yǎng)康養(yǎng)服務，個別日照機構(gòu)提供出行接送、晚托、上門照護、家庭照顧等個性化和延伸服務。為了滿足越來越多老年人多樣化需求并提高機構(gòu)的服務人數(shù)，上海應將目光投向平衡區(qū)域間日間照料機構(gòu)和社區(qū)養(yǎng)老機構(gòu)護理員數(shù)量，以及推進養(yǎng)老護理員人力資源的開發(fā)，強化護理員隊伍的建設。首先，針對區(qū)域資源不均衡問題，各部門在制定具體政策上為社區(qū)日照機構(gòu)的建設做好統(tǒng)籌規(guī)劃，各區(qū)域在實施過程中應先掌握區(qū)域內(nèi)老年群體的詳細信息，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)劃等實際情況有序推進，促使各區(qū)域充分發(fā)揮各自資源優(yōu)勢，努力使老年人需求和服務相匹配，必要情況下針對經(jīng)濟薄弱區(qū)域建立專項扶持基金。其次，擴大專業(yè)人員從業(yè)規(guī)模，應在各類高校開設老年護理的相關(guān)專業(yè)和課程，建立社區(qū)養(yǎng)老機構(gòu)護理員針對性培養(yǎng)機制，吸引、培養(yǎng)一批年輕且專業(yè)的老年護理儲備人才，并規(guī)范養(yǎng)老護理員從業(yè)人員的培養(yǎng)，與各類院校和培訓機構(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。再次，完善養(yǎng)老護理院的穩(wěn)崗措施，建立合理的薪酬等級體系，并對他們開展職業(yè)技能等級評定考核，對優(yōu)秀的養(yǎng)老護理員通過提升待遇、給予表彰等方面進行激勵，同時擴大社會宣傳，以提高老年護理院的社會認同度。

3.3 模型評價分析

由表3可見，2種模型在上海市社區(qū)日間照料機構(gòu)月均服務人數(shù)的預測中都具有一定的科學性，相比較ARIMA模型預測誤差更小，表明ARIMA模型在月均服務人數(shù)預測中更準確，預測結(jié)果應以ARIMA(0, 1, 0)為主。兩個模型都有各自的特點和優(yōu)點，灰色預測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模型運用原始數(shù)據(jù)通過統(tǒng)計分析進一步推測未來發(fā)展趨勢。這也是為什么本次2種模型的預測結(jié)果出現(xiàn)較大差別的原因，很大程度是因為模型自身的特點導致。由圖7可見，在本次對上海市社區(qū)日間照料機構(gòu)月均服務人數(shù)的預測中，GM(1, 1)模型通過對原始數(shù)據(jù)的累加生成呈現(xiàn)指數(shù)上升的趨勢，ARIMA模型通過歷史數(shù)據(jù)的預測總體呈現(xiàn)平穩(wěn)上升趨勢。因此，在判斷適用的預測方法時，不僅僅由模型本身的預測誤差決定，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人數(shù)會受到諸多因素的影響，單一的時間因素是本文的不足之處，也是時間序列分析預測法的缺點之一。

圖7 2種模型預測結(jié)果折線圖