基于蒙特卡洛模拟的我国老年人 长期照护需求测算
朱大伟1，于保荣2
(1. 北京大学中国卫生发展研究中心, 北京 100191； 2. 对外经济贸易大学保险学院，北京 100029)
摘要： 目的 对我国长期照护服务的需求进行测算，以期为建立长期照护保险制度提供参考。方法 通过多个渠道收集数据，利用宏观仿真需求模型和蒙特卡洛模拟，对我国失能老人数量、护理需求和总费用进行模拟预测。结果 2020至2050年，我国失能老人数量从2 711.3 (2 644.5～2 778.1)万人增长到6 551.4 (6 118.5～6 984.4)万人，总失能率由2020年的10.8%增长到2050年的13.7%，基本上呈线性增长的趋势；我国老年护理费用总额从2020年的5 703 (5 089～6 318)亿元增长到2050的54 668 (47 894～61 442)亿元，呈现加速增长的趋势；轻度失能老人的总护理费用最高(2050年为30 400亿元)，其次是重度失能老人(2050年为16 820亿元)，中度失能老人总护理费用(2050年为7 449亿元)最低。结论 我国失能老人长期照护需求增长迅速，长期照护保险需要将居家、社区和机构护理整合为有机整体，建立多元化、多渠道的筹资途径。
关键词： 长期照护；需求；蒙特卡洛模拟；失能；老年
随着人口老龄化、高龄化的加速发展和人口预期寿命的延长，我国60岁以上失能、半失能人口的绝对数量和相对数量都急剧增加[1]。失能老人的日益增加使得老年长期照护问题变得越来越突出。长期照护保险制度尚未建立，然而随着物价及医药产品价格的上涨，长期照护费用不断增加，已经成为家庭和社会的负担[2]。如何建立适合我国国情的长期照护保险制度是亟待解决的问题。2016年6月，人力资源和社会保障部印发了《关于开展长期护理保险制度试点的指导意见》，选择上海市、长春市、青岛市等15个城市作为试点地区，探索实施长期护理保险制度。以往研究对长期照护需求的预测多采用一些统计数据，尤其是缺乏真实的失能率、照护成本和机构选择的数据，本文利用对试点地区的调研数据和多个全国范围的大样本调查数据对我国长期照护服务的需求进行测算，以期为建立长期照护保险制度提供参考。
1 资料与方法
1.1 概念界定 长期照护(long-term care，LTC)的经典定义就是在持续一段时期内给丧失活动能力或从未有过某种程度活动能力的人提供一系列健康护理、个人照料和社会服务项目[3]。该定义清楚地表明，长期照护主要是为了提高生活质量，而不是解决特定的医疗问题，用于满足基本需求而非特殊需求。虽然长期护理的对象可以是任何年龄的人，但通常是指老年人。
科研绩效评价指标：谢梅、李强（2015）充分考虑科研投入与产出的滞后效应，将绩效评价指标分为投入指标和产出指标，其中，投入指标包括财力投入、物力投入和人力投入，产出指标包括科研产出、社会服务产出、人才培养产出。仲洁（2016）运用主成分分析法和层次分析法，对五所教育部直属高校的科研投入与产出进行分析，构建高校科研绩效评价指标体系。科研投入包括科研经费总额、课题投入数、科研人数、教师副高及以上比例、仪器设备资产值、图书馆藏书量。科研产出包括论文数、专著数、省部级成果获奖数、专利出售收入、技术转让收入、硕士研究生数、博士研究生数。
周三（2018年10月31日），森科尔能源公司公布第三季油砂产量最新数据为47.61万桶/天，主要受强劲的作业可靠性和现场生产记录推动。
长期护理保险(long-term care insurance，LTCI)是一种独立的缴费筹资体系，由参保人、雇主、政府分担比例进行保险费缴纳[4]。本文的研究范围是老年(60岁及以上)长期照护保险，属于强制性的社会保险。2016年人力资源与社会保障部出台《人力资源社会保障部办公厅关于开展长期护理保险制度试点的指导意见》指出我国长期护理保险制度以长期处于失能状态的参保人群为保障对象，重点解决重度失能人员基本生活照料和与基本生活密切相关的医疗护理等所需费用[5]。
1.3.2 老年人失能率 我国老龄人口失能率情况的估计来源于张文娟和魏蒙的研究[11-12]，其研究主要来源于在2010至2011年期间进行的中国老年健康长寿影响因素调查(CLHLS)、中国城乡老年人口状况调查(SSAPUR)和中国健康与养老调查(CHRLS)这3项老年专项调查数据。3项调查样本人群独立，老年人失能状态测量设置相对一致可比，并且均在2010至2011年进行，时间跨度较小，基本排除了时间差异导致的老年人口失能风险变化，同时作者对合并后的数据样本进行加权方获得基于总体人群的失能率。在2010至2011年的3项老年专项调查中针对基本生活自理能力BADL(Basic Activity of Daily Living)测量的项目中均包含了吃饭、控制大小便、在室内走动(及上下床)、上厕所、穿衣、洗澡等6项内容。在调查中，如果被访者在6项活动中回答无法完成或者需要别人帮助完成主要动作的活动达到1～2项则视为轻度失能；如果有3～4项，则判定为中度失能；如果达到或者超过5项，则判定为重度失能，具体细节请参考文献[11-12]，合并的失能率情况见表2。在蒙特卡洛模拟过程中不同年龄组失能率符合相应的Beta分布[13]。
其中，TD 表示长期照护总需求；i 表示失能等级(1轻度失能；2中度失能；3重度失能)；m 表示护理模式(1家庭护理；2社区护理；3机构护理)；S ij 表示第j 年等级为i 的失能老年人数(失能老年人数=老年人数×失能率，即S ij =P j ·π ij ，其中P j 表示j 年的老人数，π ij 为等级i 的失能率)；H im 表示等级i 的失能老人选择m 护理模式的概率；C im 表示等级为i 的失能老人选择m 护理模式的成本费用。
考虑到长期护理保险需求涉及到复杂的人口、社会、经济问题，本研究利用蒙特卡洛模拟(Monte Carlo simulation)对宏微观数据建模预测。蒙特卡洛模拟是一种计算机数学技术，通过构建模型，根据不确定因子的概率分布进行成千上万次的重复计算来定量分析不同结果发生的不同概率[9]。本研究中模拟的次数设定为5 000次。
2.4 长期照护费用总额 利用宏观仿真需求模型，本课题组对2020至2050年我国失能老人长期照护费用总额进行模拟测算。首先，在假设长期护理制度在推行初期就覆盖全体失能老人，并且护理成本随经济增长而逐年增长的情况下，我国长期照护费用总额从2020年的5 703(5 089～6 318)亿元增长到2050年的54 668(47 894～61 442)亿元，呈现加速增长的趋势，见表7。虽然每位轻度失能老人的护理费用最低，但是由于轻度失能老人数量众多，其总护理费用是最多的，其次是重度失能老人的护理费用，而中度失能老人总护理费用最低。
1994年进行的税制改革有效解决了当时税制中的问题，对于推动制造业的市场化专业分工具有重要意义，为促进我国经济发展做出了巨大的贡献，但是随着我国经济的发展，市场呈现出精细化的发展方向，以第三产业中的物流行业为例，就是由运输、保险、仓储等多种业务组成的，这也就需要多个不同的行业通力合作。
表1 2020至2050年我国不同年龄段老年人口预测(万人)*
Tab.1 Predicted population in different age groups in China from 2020 to 2050 (Ten thousand)
1.2 统计学处理 总体来说，目前较为前沿和权威的老年人长期照护服务需求预测方法主要有两种。一种是宏观模拟预测法，利用来自整体的数据，可以从宏观角度推算未来各失能等级的失能老人数量、各护理模式的利用率及护理成本，最终得到总护理费用；另一种是微观模拟预测法，该方法利用微观数据和人口多元特征，建立不同健康状态之间的转移概率矩阵，追踪老年人生命周期内的健康演变轨迹，预测需要护理的老年人口规模、护理层次和护理生存时间，进而测算长期照护服务费用[6-8]。考虑到数据的可得性以及预测时间的长短，本研究选择宏观模拟预测法进行预测。本文预测长期照护保险总需求时，只考虑失能老人护理所需的总支出，不考虑其他的费用支出。宏观仿真需求模型如下：
在翻译这类新闻标题时，译者需要根据具体需求补上部分背景资料，给读者提供更多信息。该例子中，虽然没有变的更加有意思，但却能提供更多背景信息，实现“信息传递效率最大化”。
1.3.1 人口数据 本文关于人口数量的预测，主要来源于联合国经济及社会事务部发布的世界各国人口预測数据[10]。联合国经济及社会事务部是编制和发布人口官方估算和预测的专职机构，负责收集整理世界各国最新的人口信息以及与之相关的经济、社会信息，对当前的世界人口形势进行全面评估，并由此对世界人口和各国的未来发展趋势做出详细的预测。本研究采用联合国经济及社会事务部2017年发布的最新人口预测结果，见表1。
表2 2010至2011年中国老年人不同年龄段的失能率(%)*
Tab.2 Estimated disabled rate in different age groups (%)
考虑到通货膨胀和经济增长等因素，未来的照护成本肯定会在此基础上有所上升[24-26]，本研究假设2018至2020年年均护理成本增长率为6.5%，2021至2025年为6%，2026至2030年为5.5%，2031至2035年为4.5%，2036至2040年为4%，2041至2050年为3.5%。实际模拟过程中增长率范围设定为基础值±1%的均匀分布。
1.3.4 不同失能状态老年人选择护理方式的概率 目前试点地区对失能状态和护理方式的分类各不相同，我们参照国外长期照护保险护理方式，以及我国部分试点地区的护理方式，将我国的长期照护护理方式也分为居家、社区和机构护理3种。我们通过德国不同失能状态下不同护理方式利用的人数及比例[21]，结合青岛市居家护理和社区护理服务利用的比例来估算不同失能老人选择居家、社区和机构护理的比例。德国不同失能状态下不同护理方式利用的统计数据包括不同失能等级人群利用居家/社区护理和机构护理的比例，但是没有区分居家护理和社区护理。青岛市服务形式分为：医疗专护(二级及以上医疗机构专护病房)、护理院护理(护理服务机构)、居家护理和社区巡护(农村卫生室入户提供) 4种，医疗专护、护理院护理对应机构和社区护理，而居家护理和巡护对应居家护理。据统计，青岛市2012年7月至2015年12月长期照护服务利用情况为：居家护理占76.1%，巡护占6.9%，护理院护理占10.4%，专护6.6%(来源：项目组在青岛市人力资源与社会保障局调查结果)，也就是相当于居家护理、社区护理和机构护理各占83.0%，10.4%，6.6%，居家护理和社区护理服务利用比例基本为8∶1，据此估算我国各失能等级老人对不同护理模式的利用率。模拟过程中其概率服从相应的多项式分布[22]。
合作式治理路径主张社区既非国家垄断公共权力的领域，也非完全由社会自治的场所，而是国家权力和社会权力共同作用、合作治理的领域。研究者认为，社区治理是最接近于“治理”原义的治理形态，它是由多元主体共同参与、管理、决策和协商的合作治理结构，具有基层草根性、利益相关性与主体多元性的特征。⑤中国的社区治理要完成从威权式治理向参与式治理体制转型，赋予居民参与社区公共事务的权力，让居民自己决定关系切身利益的社区公共事务，形成以社区需求为中心的权力和资源分配体制，发展社区居民自我治理的理念和能力，让社区发展主体——居民能够有效地介入到社区建设的决策和管理过程中。⑥
1.3.5 护理成本 目前的研究多基于基本工资对护理成本进行模拟，本研究以项目组在青岛市调研的长期护理数据为主要数据来源，以上海的数据作为参考进行成本的测算[23]，并根据青岛市和全国人均GDP的比值进行调整。
1.3.3 失能率变化趋势 随着死亡率的下降和寿命的延长，老年失能发展趋势有3种理论假设。第1种认为随着老年存活率和健康生活方式的改善，失能率将降低[14]；第2种认为死亡率的下降将使健康较差群体存活率提高，而这部分人群将导致失能率增加[15]；第3种理论认为由于医疗技术进步，从慢性病到严重残障的演变进程放慢，导致严重残障比例会减少，而低度或中度残障的比例会增加[16]。顾大男等[17]的研究表明，我国老年人的生活自理能力和残障的比例可能以每年0.98%的速度下降。然而，杜鹏等[18]的研究认为，我国残障老年人比例可能以每年超过1%的速度增长。黄成礼[19]的研究则假设年龄别残障率不变，认为这种情况出现的可能性最大。考虑到各个研究结果的不一致性[1-2,17-18,20]，本研究中对失能率增长速度设定为±1%的均匀分布。
2 结 果
本研究根据项目组调研的青岛市长期护理数据和上海市的数据作为参考测算不同护理方式的成本，结果见表4。护理成本随着失能等级和护理机构的提升而增加。
表3 我国各失能等级老人对不同护理模式的利用率(%)
Tab.3 Estimated utilization rate of different type oflong-term care facilities(%)
2.1 失能老人护理模式选择和成本估计 根据德国长期照护保险护理方式选择概率以及项目调研的青岛市失能老人长期护理方式选择情况估算不同失能老人选择居家、社区和机构护理的比例，结果见表3。不管是轻度、 中度还是重度失能老人都主要选择居家护理；除了居家护理外，轻度失能老人主要选择社区护理，而中度和重度失能老人主要选择机构护理。
表4 长期护理成本估算(元/人天)
Tab.4 Estimated cost of different type of long-term care(Yuan per person per day)
2.2 失能老年人口预测 根据联合国最新的人口预测数据和我国老年人不同年龄段失能概率以及失能率的变化趋势情况，我们利用蒙特卡洛模拟对2020至2050年我国每年失能老年人数量进行5 000次预测。如表5所示，2020至2050年我国失能老人数量从2 711.3(2 644.5～2 778.1)万人增长到6 551.4(6 118.5～6 984.4)万人，总失能率由2020年的10.8%增长到2050年的13.7%。从表5可以看出，我国老年失能总人口基本上呈线性增长的趋势。
表5 2020至2050年我国不同失能等级老年人数预测(万人)
Tab.5 Predicted population of disabled in different age groups in China from 2020 to 2050 (Ten thousand)
2.3 不同护理等级下的护理方式需求量 根据前文计算的我国各失能等级老人对不同护理模式利用的概率和不同年份各失能等级老人的数量，对我国不同失能等级老人护理选择的情况模拟，结果见表6。无论是轻度、中度还是重度失能的老人，大部分都以居家护理为主。随着失能等级的提高，选择居家护理的比例降低。除了居家护理外，轻度失能老人主要选择社区护理，中度和重度失能老人主要选择机构护理。
表6 2020至2050年不同失能等级护理方式需求量(万人)
Tab.6 Predicted demand for different type of long-term care in China from 2020 to 2050 (Ten thousand)
1.3 数据来源 根据预测模型本研究使用到的主要参数有：人口结构、失能率及其变化趋势、失能老人护理方式选择概率、护理成本数据。
表7 2020至2050年我国长期照护费用总额(亿元)
Tab.7 Predicted cost of long-term care in China from 2020 to 2050 (100 million yuan)
青岛市经过多年的发展，具备较为完备的服务提供体系，但是目前其长期护理服务覆盖的失能老人数量也不足50%，所以从全国来看，由于服务机构和服务人员匮乏，制度构建初期能够覆盖的人群必然只能占到失能老人的很小一部分，所以本研究在前面的基础上，纳入覆盖率的参数，假设在2020年全国开始实施长期护理保险制度，其覆盖率在20%左右，年增长率在15%左右，在2025年达到95%以上覆盖率，进一步模拟(实际模拟过程中相应参数设定为基础值±5%的均匀分布)，结果见表8。可以看出2025年之前，逐步覆盖的情况下，筹资总额并不高，2025年为8 183亿元。
表8 2020至2050年我国长期照护费用总额(逐步覆盖)(亿元)
Tab.8 Predicted cost of long-term care in China from 2020 to 2050 (gradually covered) (100 million yuan)
3 讨 论
本研究利用宏观仿真需求模型和蒙特卡洛模拟对2020至2050年我国老年人长期照护保险的需求进行测算，结果显示，我国老年失能总人口从2020年至2050年基本呈线性增长的趋势，护理费用总额呈加速增长的趋势；轻度失能老人的总护理费用最多，其次是重度失能老人，而中度失能老人总护理费用最低。
随着我国急剧老龄化，养老问题日益突出。由于退休人员的工资普遍难以支付长期护理所需的费用，而且家庭结构日益小型化，独生子女的养老压力日益增大，政府亟需加强社会保障力度，而长期护理保险制度恰是政府“兜底”保障功能的基础，能够很好地弥补我国养老问题的“短板”。我国长期照护制度强调了要建立“相关保险和福利及救助相衔接的长期照护保障制度”，长期照护保障制度要兼顾资金保障和服务保障[27]。
本研究结果表明，我国失能老人的照护主要以居家护理为主，机构和社区护理为辅。近年来我国存在医养资源配置不合理的问题，兴建了大量养老院，失能老人却难以入住，空床率也居高不下。《中国养老机构发展研究报告》数据显示，2014年全国养老机构床位空置率达到48%[28]。唐钧[27]认为应该构建将居家、社区和机构服务作为一个有机整体的服务提供体系，将机构的专业能力向社区和居家护理延伸。无论在城市还是农村都存在着大量的服务提供人员的缺口。需要采取多种措施进行照护人员职业培训，建立一支以专职人员为主体，兼职人员和志愿者为辅助的社会化长期照护服务队伍，为社会化、职业化养老服务的可持续发展提供人才保障。
长期照护保险必然需要资金支持，而目前社会保险缴费率已经相对较高，短期内新设险种无疑将会增加企业和居民的负担，而强制设立和缴费将会困难重重[29]。本研究从逐步覆盖和全面覆盖两个角度来分析我国长期照护保险的资金需求问题。短期来看，即2020年至2025年基于现有的社会保险框架在全国范围内启动长期照护保险所需的资金总量为1 139～8 183亿元，中国劳动统计年鉴数据显示，2015年我国城镇基本医疗保险当年结余1 881亿元，累计结余12 543亿元[30]，学者建议可以采用医疗保险基金结余作为主要筹资来源[7, 31]，同时整合民政部门、卫生部门在老龄化方面的相关投入来解决，比如，养老机构建设补贴、运营补贴、养老项目扶持基金、老年人体检费、过节费、高龄补贴、失能补贴等资金。而长期来看，长期照护保险需要从其他保险制度中脱离出来，成为一个独立的险种，建立多元化、多渠道的筹资方式。可以采用以社会保险为主，财政补助和商业保险为辅，同时整合福利性补贴、福彩基金、公共养老设施建设费用等手段来筹措资金[27, 32],目的是使收入水平不同的各个社会群体，通过路径各异的筹资渠道最终都能得到长期照护服务。
地域性主要是新农村景观在实际设计的时候就要遵循因地制宜的原则，还要保留当地自然景观特点。以此为基础的背景下，要开展合理的创新设计。农村地区中涉及的地形和地貌都成为了十分重要的景观资源。在设计的过程中就要尊重自然景观，使新景观和当地的地形相互协调。要展现出节约成本获得经济效益的优势，还要重点保留本土优势，迎合新农村发展的具体宗旨。
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ZHU Dawei1, YU Baorong2
(1. China Center for Health Development Studies, Peking University, Beijing 100191, China; 2. School of Insurance, University of International Business and Economics, Beijing 100029, China)
Abstract :Objective To explore the demand of long-term care in China. Methods Data was collected through multiple source. Using macro-simulation demand model and Monte Carlo simulation, the demand of long-term care in China was simulated and predicted. Results From 2020 to 2050, the number of elderly disabled people in China will increase from 27.113(26.445-27.781) million to 65.514 (61.185-69.844) million, and the total disabled rate will increase from 10.8% in 2020 to 13.7% in 2050. The total expenses will increase from 570.3(508.9-631.8) billion Yuan in 2020 to 5466.8(4 789.4-6 144.2) billion Yuan in 2050. The total cost of mildly disabled elderly was the highest(3 040 billion yuan in 2050), followed by the severely disabled elderly(1 682 billion yuan in 2050), while that for the moderately disabled elderly was the lowest(744.9 billion yuan in 2050). Conclusion The demand for long-term care for the disabled elderly is growing rapidly in China. It is necessary to integrate home, community and institutional care into an organic whole in order to establish a diversified and multi-channel financing approach.
Key words : Long-term care; Demand; Monte Carlo simulation; Disability; Elderly
朱大伟，男，北京大学中国卫生发展研究中心博士后。2013年获得山东大学社会医学与卫生事业管理专业博士学位。2013年8月至2018年5月，在中国医学科学院医学信息研究所工作，先后任助理研究员和副研究员。主要研究领域包括健康与卫生服务利用公平性、卫生政策影响评估、疾病负担和卫生经济学评价等方面。已在SCI和SSCI收录的期刊发表论文7篇，合计影响因子18.8；第一作者和通讯作者4篇，合计影响因子10.5。主持科研项目2项，主要参与科研项目10余项。目前担任中国研究型医院学会药物经济学专业委员会委员、北京市药学会药物经济学专业委员会委员等学术职务。
中图分类号: R197.1； F840
文献标志码: A
收稿日期： 2018- 10- 09； 网络出版时间： 2018- 12- 21 11: 49: 19
网络出版地址： http// kns.cnki.net/ kcms/ detail/ 37.1390.R.20181219.1145.002.html
通讯作者： 于保荣。E-mail: bryu@uibe.edu.cn
文章编号： 1671-7554( 2019) 08-0082-07
DOI : 10.6040/ j.issn.1671- 7554.0.2018.1148
(编辑：顾黎)
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