上海市日间照料机构发展现状与预测分析

孙懿丹 崔开昌

第7次全国人口普查数据显示，截至2020年底，上海市60岁及以上的户籍老年人口达533.49万人，占总户籍人口的36.1%。15～59岁劳动年龄人口抚养60岁及以上人口的老年抚养系数为68%，与上年相比增加2.8个百分点。此外，“纯老家庭”老年人数达157.79万人，独居老年人数达30.52万人，失能与半失能老年群体比例也在大幅增长。在这样的社会背景下，有90%以上的老年人选择家庭养老，需要在社区内构筑养老支援体系。近年来，社区日间照料机构得到广泛开展，上海市民政局、人力资源和社会保障局以及人民政府办公厅等下发多项政策文件支持上海市社区日间照料机构的发展，明确了发展目标：到2025年，高水平的养老服务发展体系更加健全，社区嵌入式养老服务方便可及，居家社区机构相互协调，医康养相结合的养老服务体系更加完善。由于社区日间照料机构的发展处于摸索阶段，机构资源的分布不均以及服务质量的参差不齐导致多数机构没有在养老服务中发挥基础性支撑作用。上海作为我国最大的经济中心城市，一直大力探索推进社区嵌入式养老模式，研究其社区日间照料机构的发展对其他地区具有借鉴意义。

目前学者们对于社区日间照料机构的研究方向主要分为2类：一类是对机构适宜服务配置的研究，如建筑设计改造、设施功能创新等；另一类是对机构适宜服务的研究，如服务内容、人员、政策以及存在的问题等。但我国社区日间照料机构的发展处于摸索阶段，学者们对于社区日间照料机构的研究方法侧重于定性研究，以政策研究和文献研究方法为主，采用定量分析以及实证调研的较少。在少量的定量研究中，学者们大多应用统计学方法分析老年人选择社区日间照料机构的影响因素，目前很少有学者将预测与社区日间照料机构相关研究相结合。因此，本文以上海市为例，在对其社区日间照料机构现状进行分析的基础上，同时建立GM(1, 1)灰色预测模型[以下简称GM(1, 1)模型]和ARIMA模型，进一步进行实证研究，预测上海市社区日间照料机构6年内月均服务人数变化趋势，发现上海市社区日间照料机构发展困境突破口，以期为上海市社区教医养结合的养老服务模式推进提供参考。

1 资料与方法

1.1 资料来源

数据来源于上海市统计局发布的2006年—2020年《上海统计年鉴》及上海市养老服务平台的统计数据。2个数据平台罗列了关于上海市人口、社会、经济等各方面的统计数据，本次选择上海市户籍老年人口、社区日间照料机构数量和月均服务人数、养老护理员人数作为研究指标，使用Excel软件对2005年—2019年上海市日照机构月均服务人数的数据进行描述性分析，应用SPSS 24.0软件建立机构月均服务人数预测的ARIMA模型，应用Python软件对ARIMA模型进行白噪声检验。

1.2 研究方法

1.2.1 年均增长率

1.2.2 GM(1, 1)模型

1.2.3 ARIMA模型

ARIMA模型将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，这个随机序列用数学模型表示，建立的模型可以通过过去和现在的数值预测未来的数值。具体构建步骤如下：①原始序列平稳性的识别。平稳的时间序列才可以建立ARIMA模型，一般检验方法有2种，即序列图分析和单位根(ADF)检验。②序列平稳化处理以及白噪声的检验。若属于非平稳序列，则需进行差分处理，再根据自相关(ACF)和偏自相关(PACF)图验证，其次进行白噪声检验。③模型的定阶。查看平稳序列的自相关(ACF)图与偏自相关(PACF)图，判断托尾阶数确定ARIMA (p, d, q)模型中的P和Q阶数。④模型拟合及预测。可通过模型的、残差序列判断拟合效果，最后利用模型预测。

2 结果

2.1 上海市日间照料机构资源配置现状

社区日间照料机构资源配置现状分析主要包括对上海市户籍老年人数、机构的数量和分布情况以及养老护理员的人数、年龄、分布情况、专业资质进行分析。

2.1.1 上海市社区日间照料机构现状

2005年—2019年，上海市社区日间照料机构数量依次有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年间增长了637家，平均年增长率为18%，总体呈逐年递增发展趋势。其中，2007年—2008年增长速度最快，增长率为78.91%，2011年—2012年出现负增长，增长率为-3.99%。此外，本文采用上海市2019年各区户籍老年人口数作为社区日间照料机构服务对象总量，由表1可见，16个区平均户籍老年人口为32.38万人，浦东新区的户籍老年人口最多，达98.92万人，青浦区的户籍老年人口最少，仅有15.99万人。截至2019年底，上海市除去在筹备或暂停状态的日间照料机构以外共有601家，分别分布在16个区，平均每个区拥有37家。其中，青浦区在拥有机构数量方面具有明显的优势，而长宁区仅有16家日间照料机构，两区相差85家，存在着明显的差距。按照《上海市社区老年人日间照护机构管理办法》 规定，中心城区或城镇化地区应以每1.5万人口设置1家日间照料机构的标准测算出本市各区所需日间照料机构的数量，静安区目前的日间照料机构数量远少于老年人所需机构数，奉贤区、金山区、青浦区现有的日间照料机构数量远多于老年人所需机构数，尤其是青浦区现有机构数量是所需机构数的9倍。

表1 2019年上海市户籍老年人口及日间照料机构相关数据

2.1.2 上海市养老护理员现状

目前上海市共有养老护理员6.68万人，其中社区养老服务机构护理员有3.72万人，占55.8%。青浦区在16个区中现拥有社区养老护理员人数最多，徐汇区最少，拥有319名社区养老护理员。总体来看，有56.7%的社区护理员处于50 ～ 59岁年龄段，14.9%的社区护理员处于40 ～ 49岁年龄段，60岁及以上占0.08%，40岁以下占0.02%。在学历方面，具有初中学历者有3.03万人，占81.4%，具有大学本科及以上学历者仅有84人，无学历者有721人，占0.02%。在专业持证方面，32.1%的社区护理员持有养老护理员初级证书，其中包括医疗照护和健康照护证书，0.03%的社区护理员没有任何证书。50.3%的社区养老护理员选择工作2 ～ 4年，选择工作2年内的人数占比也较多，达26.5%。

2.2 上海市社区日间照料机构月均服务人数预测

对上海市日间照料机构月均服务人数的时间序列进行预处理后，用最小二乘法求出参数值分别为a=-0.136 680 61、b=0.428 525 638；得到时间响应序列为(+1)=3.345 233 611-3.135 233 61。随后对预测模型进行残差检验，具体结果见表2。

表2 2005年—2019年上海市日间照料机构月均服务人数GM(1, 1)模型预测

2.3 ARIMA模型

2.3.1 原始序列平稳性的识别

由图1原始序列图可知，上海市日间照料机构月均服务人数在2005年—2019年期间总体呈现明显上升趋势，存在异方差，单位根检验结果显示此序列为不平稳序列。

图1 上海市日间照料机构月均服务人数原始序列图

2.3.2 平稳化处理以及白噪声的检验

对原始序列月均服务人数进行一阶差分后，查看序列图和进行单位根检验发现＜0.01,可见一阶差分后的序列为平稳序列。对转换后的序列利用Python软件开始白噪声检验，主要是为了判断序列是否是平稳的非白噪声，检验结果显示=0.005664，因此，可以采用ARIMA模型进行分析。见图2。

图2 一阶差分后上海市日间照料机构月均服务人数序列图

2.3.3 模型的定阶

首先根据已有的差分情况得知参数d=1，其次由图3、图4得知自相关(ACF)与偏自相关(PACF)图呈现明显拖尾，因此，可建立ARIMA (p, 1, q)模型。根据ACF与PACF的图可分别判断出q、p，再结合SPSS软件中的专家模拟器，输入时间序列数据，系统自动定阶，因此，本次模型的参数为p=0、q=0，建立ARIMA（0, 1, 0）模型，此模型也称为随机游走模型。

图3 差分后上海市日间照料机构月均服务人数自相关图

图4 差分后上海市日间照料机构月均服务人数偏相关图

2.3.4 模型拟合及预测

经过统计分析，发现模型=0.97,均方根误差(RMSE)=0.133,平均绝对百分比误差(MAPE)=9.205%,平均绝对误差(MAE)=0.95,正态BIC=-3.851。残差检验显示＞0.05，通过了残差白噪声检验，表明模型拟合度良好。由图5可见，残差自相关(ACF)与偏自相关(PACF)图均较为平稳。由表3可见，2005年—2019年上海市日间照料服务机构月均服务人数预测值与实际值差距较小，可以看作基本一致，进一步说明ARIMA(0, 1, 0)是合理的，可以用此模型对2020年—2025年上海市日间照料机构月均服务人数进行预测。

图5 残差的自相关（ACF）与偏自相关（PACF）图

表3 2005年—2025年上海市日间照料服务机构月均服务人数ARIMA模型预测

图6为上海市日间照料服务机构月均服务人数拟合情况，可以看出2005年—2019年上海市日间照料服务机构月均实际服务人数和模型预测人数吻合度较高。

图6 上海市日间照料服务机构月均服务人数拟合情况

2.4 模型预测结果比较分析

从表4可以看出GM(1, 1)模型与ARIMA模型的相对误差都比较小，但相比较，ARIMA平均相对误差更小，ARIMA模型更适用于上海市日间照料机构月均服务人数的预测。

表4 2种模型相对误差及平均相对误差比较

3 讨论

3.1 上海市日间照料机构发展现状和趋势

截至2019年，上海市户籍老年人口为518.12万人，每1.5万名老年人拥有日间照料机构数为2家，根据上海市民政局印发的《上海市社区老年人日间照护机构管理办法》中提出的规划，可以看出上海市总体达到了规定的要求，但各区日间照料机构数量差异较大，部分区域与老年人实际需求不匹配。此外，上海市养老护理人员分为3类：一是养老机构护理员，二是社区养老机构护理员，三是护理站护理员。其中社区养老服务机构护理人员数占比最多，养老机构护理人员数量占比最少。从数据来看，上海市社区养老机构护理员总体呈现“一高三低”的特点，年龄结构整体偏高、工作年限整体偏短、学历整体偏低以及专业资质整体较低。这反映出护理人才社会认可度低、工资待遇不理想以及养老护理员专业化职业发展严重滞后等问题。无论是机构数量还是护理人员数量，都出现了区域发展不平衡。从月均服务人数来看，2005年—2019年上海市日间照料服务机构月均服务人数实现大幅增长，由0.21万人增加至2.7万人，增幅达92.22%，年均增长率为22.3%。2005年—2010年增长速率波动较大，2010年—2019年增长速率较为平缓。预测结果显示，在现有政策变动较小情况下，2020年—2025年上海市日间照料机构月均服务人数将持续上升，预计在2025年人数将会达到3.77万人，比2019年增加40%。数据说明，随老年人口规模的不断增大以及抚养系数的持续提高，上海市老年人对社区日间照料机构的需求越来越多，认知度越来越高。但服务人数持续的增加并不代表被服务人群认可度和满意度的提升，2020年—2025年日间照料机构月均服务人数的增速比起上1个6年增速明显放缓。

3.2 对策建议

上海市日间照料机构普遍由民办非企业类单位创办，主要提供日间照护服务以及医养康养服务，个别日照机构提供出行接送、晚托、上门照护、家庭照顾等个性化和延伸服务。为了满足越来越多老年人多样化需求并提高机构的服务人数，上海应将目光投向平衡区域间日间照料机构和社区养老机构护理员数量，以及推进养老护理员人力资源的开发，强化护理员队伍的建设。首先，针对区域资源不均衡问题，各部门在制定具体政策上为社区日照机构的建设做好统筹规划，各区域在实施过程中应先掌握区域内老年群体的详细信息，包括人口数量、年龄划分、身体状况、家庭情况等，再结合各区域资金、土地规划等实际情况有序推进，促使各区域充分发挥各自资源优势，努力使老年人需求和服务相匹配，必要情况下针对经济薄弱区域建立专项扶持基金。其次，扩大专业人员从业规模，应在各类高校开设老年护理的相关专业和课程，建立社区养老机构护理员针对性培养机制，吸引、培养一批年轻且专业的老年护理储备人才，并规范养老护理员从业人员的培养，与各类院校和培训机构建立合作关系，广泛开展从业人员的专业技能培训。再次，完善养老护理院的稳岗措施，建立合理的薪酬等级体系，并对他们开展职业技能等级评定考核，对优秀的养老护理员通过提升待遇、给予表彰等方面进行激励，同时扩大社会宣传，以提高老年护理院的社会认同度。

3.3 模型评价分析

由表3可见，2种模型在上海市社区日间照料机构月均服务人数的预测中都具有一定的科学性，相比较ARIMA模型预测误差更小，表明ARIMA模型在月均服务人数预测中更准确，预测结果应以ARIMA(0, 1, 0)为主。两个模型都有各自的特点和优点，灰色预测模型使用的不是原始数据的序列而是生成的数据序列，核心是对原始数据做累加生成得到近似的指数规律再建模。它不需要数据的样本足够多，就能解决历史数据少、序列缺乏完整性和可靠性的问题。ARIMA模型运用原始数据通过统计分析进一步推测未来发展趋势。这也是为什么本次2种模型的预测结果出现较大差别的原因，很大程度是因为模型自身的特点导致。由图7可见，在本次对上海市社区日间照料机构月均服务人数的预测中，GM(1, 1)模型通过对原始数据的累加生成呈现指数上升的趋势，ARIMA模型通过历史数据的预测总体呈现平稳上升趋势。因此，在判断适用的预测方法时，不仅仅由模型本身的预测误差决定，还受到原始数据的影响。此外，上海市日间照料月均服务人数会受到诸多因素的影响，单一的时间因素是本文的不足之处，也是时间序列分析预测法的缺点之一。

图7 2种模型预测结果折线图