【摘要】：目的本研究對未來中國老年人口規(guī)模和養(yǎng)老護理人力資源需求規(guī)模進行預測,為相關部門制定中長期的養(yǎng)老護理人力資源發(fā)展規(guī)劃策略,提高養(yǎng)老服務質量提供科學的參考依據,以適應我國人口老齡化乃至人口高齡化的快速發(fā)展。方法本研究的數據資料主要來源如下:(1)北京大學健康老齡與發(fā)展研究中心組織的中國健康與養(yǎng)老追蹤調查(China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS)縱向調查數據,本研究基于數據CHARLS2011、CHARLS2013兩次調查數據,利用Logit模型測算出老年人兩年健康狀態(tài)轉移概率矩陣;(2)中國2010年第六次人口普查數據,將人口普查數據結合CHARLS2011數據得出中國45歲及以上中老年人的健康狀況,估算出2010年中國年齡≥45歲的中老年人不同健康狀況的分布情況;(3)運用CHARLS2015,將2015年中國老年人的健康狀況分布情況與2015年的預測結果數據進行比較,進一步驗證運用微觀數據的馬爾科夫模型在養(yǎng)老護理人力資源需求量預測方面的可靠性。2010年中國年齡≥45歲的中老年人不同健康狀況的人口結合老年人兩年健康狀態(tài)轉移概率預測到2030年中國65歲及以上不同健康狀況的人口規(guī)模;(4)整合國內多個省市有關《養(yǎng)老機構管理辦法》中對養(yǎng)老機構中養(yǎng)老護理員與老年人的配置比例的要求,確定本研究中養(yǎng)老護理員與老年人的配置比例;(5)抽取蘇州市5家養(yǎng)老機構,了解機構中養(yǎng)老護理員與老年人實際配置情況,以確保本研究中配置比例的合理性;(6)運用人力/人口比值法,估算出2030年中國養(yǎng)老護理人員的需求量。結果本研究最終納入CHARLS2011和CHAELS2013兩次追蹤調查且在2011年年齡≥45歲的樣本為14911人;參與CHARLS2015調查且在2015年年齡≥49歲的樣本為17802人。主要研究結果如下:1.CHARLS2011和CHARLS2013的研究對象在2011年的健康狀況分布中,健康狀況為自理的老年人有12355人,占總人數的82.9%;介助的老年人有314人,占總人數的2.1%;介護的老年人有2242人,占總人數的15%。在2013年健康狀況分布中,健康狀況為自理的老年人有11733人,占總人數的78.7%;介助的老年人有390人,占總人數的2.6%;介護的老年人有2401人,占總人數的16.1%;發(fā)生死亡的老年人有387人,占總人數的2.6%。2.通過Logit模型調整,以2013年研究對象的健康狀況作為因變量,2011年研究對象的健康狀況為自變量,在納入年齡因素之后,獲得研究對象在2011-2013兩年間的健康轉移概率矩陣。在相同健康狀況下,年齡越小者健康狀況轉移到自理的概率越高;反之,年齡越大者健康狀況轉移到死亡的概率越高。在相同年齡組中,研究對象的初始健康狀況越好者轉移到死亡的概率越小;反之,研究對象初始健康狀況越差者轉移到死亡的概率越大。3.通過Logit模型結合Markov模型預測得到的2015年中國45歲及以上中老年人健康狀況與CHARLS2015研究對象的健康狀況分布進行比較。在2015年的調查中健康狀況為自理狀態(tài)的老年人有14284人(80.2%),介助狀態(tài)的老年人有3209人(2.6%),介護狀態(tài)的老年人有3053人(17.1%);運用健康狀況轉移概率及Markov模型預測2015年中國49歲及以上中老年人健康狀況為自理的老年人約為336.5百萬(79.58%),介助的老年人約為11.8百萬(2.79%),介護的老年人約為74.5百萬(17.63%)。運用χ2檢驗比較健康轉移概率預測的結果與CHARLS2015調查結果,檢驗結果顯示,χ2=5.309,P0.05,無統(tǒng)計學差異,即預測結果與調查結果較為一致。Logit模型結合Markov模型的方法不僅適用于對中國中老年人健康狀況變化的預測研究,且預測結果的準確性較高。4.預測到2030年中國65歲及以上的老年人群中,健康狀況為自理的老年人約有284.4百萬,介助的老年人約有10.5百萬,介護的老年人約有67.6百萬;2030年中國養(yǎng)老護理員需求量在低水平狀況下約為35百萬,在中水平狀況下約為50百萬,在高水平狀況下約為105百萬。結論本研究表明,2011年,研究對象在相同健康狀況下,低年齡組的老年人保持或恢復到健康狀況為自理的概率高于高年齡的老人,且死亡率也明顯低于高齡老年人。各年齡段老人健康狀況轉移概率不同,但變化趨勢大致相同,健康狀況越差越難恢復到自理或較好的健康狀態(tài),且發(fā)生死亡的風險將隨著初始健康狀況的惡化而顯著增加。馬爾科夫模型不但適用于對我國老年人口規(guī)模和養(yǎng)老護理人力資源的預測,而且經驗證,預測結果的準確度亦很高。通過本研究的預測結果與目前中國養(yǎng)老護理員實際擁有量之間的差距不難看出,中國養(yǎng)老護理員供需矛盾非常突出,因此對養(yǎng)老護理人力資源進行合理預測和規(guī)劃,不斷擴充養(yǎng)老護理員隊伍對推動養(yǎng)老服務事業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有極其重要的意義。
【學位授予單位】：蘇州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：R47
【圖文】：

圖 2-1 CHARLS2011-2013 研究對象確定流程圖 研究內容研究選取中國健康與養(yǎng)老追蹤調查（CHARLS2011、CHARS2015）中基本信息板塊的變量包括：年齡、性別。健康狀況與年人日�；顒幽芰Γˋctivities of Daily Living，ADLs)的六項指標吃飯、上下床、入廁、控制大小便；反映老年人器具性日常umental Activities of Daily Living，IADLs)的六項指標：做家務、話、吃藥、管錢；以及“日常生活行為是否依賴設施幫助”。其中DLs 有困難且需要幫助或無法完成，定義為日常生活行為依賴他、輪椅等輔助工具，定義為日常生活行為依賴設施幫助/護理。究參考《養(yǎng)老護理員國家職業(yè)標準》自行設計問卷，采用半結蘇州市 5 家養(yǎng)老機構進行實地調查（其中包括 4 家民辦非企業(yè)立養(yǎng)老機構）。本研究在文獻分析的基礎上，根據研究目的、研

1”所對應的方案為參照方案。此模型稱為“多項 Logi極大似然估計法(Maximum likelihood estimation, MLE爾科夫鏈（Markov chain）鏈（Markov chain）是一個隨機序列，它未來的狀態(tài)只去的狀態(tài)無關，即馬爾科夫鏈滿足“遺忘性”和“平arkov過程刻畫老年人健康狀況的變化，建立健康轉移經歷k 個狀態(tài)，第 個狀態(tài)為吸收態(tài)，若定義健康狀況態(tài)可在 1,2,..., ,..., 之間互相轉移，且 個健康狀態(tài)間其狀態(tài)隨機試驗結果為：老年人的健康狀況為例，老年人的健康狀況可能處于種狀態(tài)，圖 2-2 為老年人健康狀況的 Markov 四種狀態(tài)

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