失能老人长期护理服务需求及影响因素研究——基于Logistic回归模式

Research on Long-Term Nursing Service Demands and Influencing Factors of the Disabled Elderly—Based on Logistic Regression Model

摘要: 目前中国人口结构模式不断变化，高龄老人、失能老人的数量规模会呈快速增长的趋势，我国长期护理服务体系将面临严峻挑战。为构建和完善失能老人长期护理服务体系，本研究对长护服务影响因素进行分析，以便于为服务体系的构建提供依据。本文基于CLHLS2018年数据，应用安德森模型与Multinomial logistic回归模式剖析失能老人护理需求影响因素。结果表明年龄、学历、地区、婚姻、主要照料者、家庭年收入、子女数量、家庭经济来源、失能等级与期望居住方式等因素对护理需求有显著影响。我们应提升失能老人护理服务环境，科学划分城乡护理等级，按需供给并且加快“智能一体化”护理服务体系的构建，充分发挥家庭、社区–居家和机构三种护理主体的力量，完善护理需求评估体系。

Abstract: At present, China’s population structure is in a rapid transformation stage. The number of elderly and disabled elderly will show a rapid growth trend. China’s long-term nursing service system will face rigorous challenges. In order to construct and improve the long-term care service system for the disabled elderly, this study analyzes the factors affecting the long-term care service for the disabled elderly, to provide a basis for the construction of the long-term care service system. Based on the 2018 data from the CLHLS, this paper analyzes the factors influencing the need for care for the elderly with inaction using the Andersen model and the Multinomial logistic regression model. The conclusion shows that factors such as age, education, region, marriage, main caregiver, annual family income, number of children, family source of income, level of disability, and expected residence have a significant effect on nursing needs. We should improve the nursing service environment for disabled elderly, scientifically divide the urban and rural nursing level, provide on-demand and accelerate the construction of the "intelligent integrated" nursing service system. Give full play to the strength of the three nursing subjects of family, community-home and institution and improve the nursing needs assessment system.

1. 引言

近年来，老龄化和高龄化人口结构模式不断转变，对我国社会经济发展造成重大冲击 [1]。据最新人口普查数据显示，我国60岁及以上人口有2.6亿人，占总人口的18.70%，其中65岁及以上人口有1.9亿人，占总人口的13.50%。人将变老是生物演化的常态，随着老龄化程度不断加深以及人口寿命整体延长，这也导致失能老人的数量增长迅猛，就当前和预测数据显示，截止到2018年失能、半失能老年人有4400万 [2]，在2030年前后老年失能人口突破1亿，并于2050年后达到峰值，最高值约为1.29亿 [3]。越来越多的老人失去基本日常生活自理能力，需通过专业与非专业护理人员提供护理帮助，才得以满足基本生活需求。但目前出现护理人员质量、社会支撑、经济状况等制约因素，导致失能老年人无法得到相应护理服务，失能老人对护理服务的需求现状无法得到满足，亟需解决。充分了解我国失能老人现况及其现实养老模式有利于更好地优化配置有限资源以满足不同失能老人的护理需求。

2. 文献回顾

近来也有不少专家学者对失能老人的护理问题研究颇有进展，世界卫生组织将长期护理服务定义为健康和社会的整合系统，是指由非专业护理人员和专业护理人员对失能老年人进行的护理活动。荆涛将长期护理服务的对象直接界定为生活不能自理的老年人，护理服务的内容是由医疗护理和日常生活帮扶构成 [4]。伴随新时代社会主要矛盾的转变，养老领域也出现了失能老人对健康养老不断增长的需要与现有的服务配置严重不匹配的矛盾 [5] [6] [7]。针对护理资源分配问题专家认为资源倾向于中重度失能老人，轻度失能老人是照料盲区；虽然中重度失能老人几乎都有人护理，但他们照料需求达不到满足 [8]。彭希哲等人认为即便个人有使用某些护理服务的倾向，政策环境、健康状况等客观因素对失能老人长期护理服务选择具有影响性 [9]。闵瑰、胡晓莹利用我国老年化特征来证实国外学者的观点，他们认为老人的婚姻状况、年龄、经济情况以及失能程度都对老人的长期照护需求有不同程度的影响 [10]。戴卫东在其研究中研究结论表明文化程度、地域、子女数量、户籍、养老金水平等因素对长期服务需求有显著影响 [11]。蒋华、俞洁毅与刘涛通过总结国内外失能老年人的研究成果对比发现，人口结构转变，老龄化高龄化趋势日益加快，失能老年人口规模与其长期照护需求数量均在上涨 [12]。刘习羽、田静娟等人研究指出可以对失能老人的照护需求进行综合性分析评估，并实施更具有针对性的日常照护及医疗服务，可在提升长期照护能力的同时更好地整合配置照护资源，更有效率的服务失能老人 [13]。

在众多学者的研究当中，多数学者关注需求满足、客观环境的影响研究。长期护理服务主体为专业与非专业护理人员，属于医疗服务领域范畴。安德森模型多应用于医疗服务研究，因此本文将应用安德森模型应用到CLHLS数据结构中。本文大胆采用Andersen的医疗服务使用行为模型，根据安德森模型行为结构，将影响失能老年人长期护理服务需求的因素分为：倾向因素、使能因素、需求因素(Andersen、Newman, 1973) [14]。同时存在因变量是无顺序差别的，根据因变量结构特点选择无序多分类Logistic回归模型，将家庭养老、社区–居家养老、机构养老三大因素纳入到模型范围研究，用以分析造成失能老人对长期护理服务的需求不足的成因，以便有效配置养老护理资源提供有效解决措施。

3. 基于安德森模型影响因素分析

3.1. 基于安德森模型的长期护理服务需求分析

3.1.1. 安德森模型简介

安德森模型广泛应用于卫生服务研究(Andersen’s behavioral model)自1968年创建，普遍被学术界用于卫生服务理论分析框架。倾向特征：此类特征表示直接影响卫生服务利用的因素，包括人口学特征、社会结构和健康信念。使能因素：此类特征指个人获得卫生服务的能力以及卫生资源在社区和家庭中的可得性，属间接影响卫生服务利用的因素，包括家庭资源(如收入、医疗保险等)和社区资源(卫生服务价格、社区卫生资源可及性、候诊与就诊时间等)。需要因素：指个人基于健康需要的特征，代表了个人对卫生服务的认知需要(对自身疾病状态和健康状况的主观判断)与评估需要(医生对患者健康状况的客观测量与专业评估)两个方面。

3.1.2. 基于安德森模型长期护理服务的需求影响因素分析

本文针对失能老人护理服务及其影响因素分析中，以CLHLS问卷中“您现在与谁住在一起？”的回答为因变量，分别是：家庭护理，社区–居家护理和机构护理。并且从CLHLS问卷中选择对因变量有影响的因素。自变量参考Andersen卫生服务利用行为模型并根据自变量自身特征，对该模型适当修正，形成本文适用的分析框架，调整后的长期护理服务影响因素模型为包括：1) 倾向因素包括性别、年龄、学历、地区和婚姻。2) 使能因素包括主要照料者及主要照料者照料意愿、家庭年收入、子女数量、家庭经济来源和社会保险拥有情况。3) 需求因素包括失能等级、生活状况和健康状况自评、期望居住方式、提供帮助者是否满足需求。本文以家庭、社区居家和机构护理作为因变量，倾向因素、使能因素、需求因素等3大类作为自变量。最终具体划为16个自变量和1个因变量，共17个变量。自变量中年龄、学历、子女数量、家庭年收入为连续性变量，本文为便于研究以及参考其他文献，将连续变量变为调整为分类变量(详见表1)。

Table 1. Variable assignment table that affects the long-term care needs of the disabled elderly

表1. 影响失能老人长期护理服务需求的变量赋值表

4. 研究设计

4.1. 数据来源

本研究数据来源于北京大学健康老龄与发展研究中心2018年CLHLS数据，该调查研究样本特征来自全国22个省市自治区65岁以上的老人，样本量15,874名，并通过医学伦理学审查及参与者的知情同意。本研究选择其中需要长期照护的失能老人，采用国际上通用的Katz量表衡量老人是否失能，即6项日常活动(穿衣、洗澡、吃饭、上厕所、控制大小便、室内活动)中，其中，1~2项需要帮助为轻度失能，3~4项需要帮助为中度失能，5~6项需要帮助为重度失能。本文通过剔除非失能老人和空缺值，最终筛选出65岁以上失能老人的有效数据为3890条，纳入变量的为3890条。

采用SPSS26.0统计软件，将16个自变量和因变量进行单因素交互分析，统计方法卡方检验，依据卡方检验结果，剔除未通过检验的变量，将通过显著性检验的变量采用无序多分类Logistic回归进行分析值。

4.2. 失能老人长期护理服务描述性统计分析

本研究将16个自变量分别与因变量护理类型进行卡方检验，依据卡方检验最终未通过卡方检验的自变量有性别、健康状况自评和提供帮助是否满足的P > 0.05，其余自变量P < 0.05皆通过卡方检验(详见表2)。

Table 2. List of long-term care χ2 tests for the disabled elderly

表2. 失能老人长期护理χ²检验一览表

(顺序做调整更加清晰)。

4.3. 失能老人长期护理服务回归影响因素分析

4.3.1. 模型构建

本文将居住状况作为因变量，由于因变量类别之间无程度和顺序的差别，为了综合考虑相关因素的作用，在实证分析中引入无序多分类Logistic回归模型：被解释变量为失能老年人的居住状况，分为家庭护理、社区–居家护理和机构护理3种模式，家庭护理取值为1，社区–居家护理取值为2，机构护理取值为3。自变量是基于表2卡方检验结果为基础，将通过卡方检验的，纳入回归分析，基于此本文Logistic回归模型表示如下：

$Ln\left[\frac{p\left(y=j|X\right)}{p\left(y=J|X\right)}\right]=a_j+{\displaystyle \underset{k=1}{\overset{k}{\sum }}{\beta }_{ji}}+X_i;i=1,2,\cdots ,k;j=1,2,\cdots ,J-1$

对于不同护理方式的选择 $J=1,2,3$，其中， $P=\left(Y_i=j\right)$，表示失能老人对第j种概率的选择， $X_i$ 表示第i个影响失能老人选择意愿的自变量，所有解释变量分为倾向因素、使能因素和需求因素， ${\beta }_{ji}$ 表示自变量回归系数向量。以J为参照类型，失能老人的选择其他护理模式的意愿与选择J类的意愿概率的

比值 $\frac{p\left(y=j|X\right)}{p\left(y=J|X\right)}$ 为事件发生比，即优势比。本文以机构护理为参照类，构建无序多分类回归模型，模型如下：

$Ln\left(\frac{p_1}{p_3}\right)={\alpha }_1+{\displaystyle \underset{k=1}{\overset{k}{\sum }}{\beta }_{1i}}+X_i$

$Ln\left(\frac{p_2}{p_3}\right)={\alpha }_2+{\displaystyle \underset{k=1}{\overset{k}{\sum }}{\beta }_{2i}}+X_i$

4.3.2. 无序多分类Logistic回归分析

下表是影响失能老人长期护理服务无序多分类回归分析结果(见表3)。表中的Exp(B)是我们称之为风险函数值比值，简称风险比。其意义是控制其他变量的情况下，自变量每变化一个单位时，事件发生概率与不发生概率的倍数。

Table 3. The results of the disordered multi-classification logistic regression analysis affecting the long-term care needs of the disabled elderly

表3. 影响失能老人长期护理服务需求的无序多分类Logistic回归分析结果

注：n = 3980; ^*P < 0.1; ^**P < 0.05; ^***P < 0.01。

1) 倾向因素对失能老年人长期护理服务的影响

年龄、学历、地区和婚姻对失能老人长期护理服务方式的选择皆有统计学意义，并对模型一和模型二的选择有明显影响。年龄在65~79岁的老年人相较于80岁及以上的老年人，系数值Exp(B)为0.2，说明80岁及以上的老年人选择家庭护理的概率是65~79岁的0.2倍，说明80岁及以上的老年人更倾向于选择机构养老。社区居家护理与机构护理相比，65~79岁的老年人更偏向于选择在社区居家养老，由此可见随着年龄的增长老年人更倾向于选择机构养老，这也侧面反映80岁以上的老年人机构养老需求量较大。失能老年人学历水平也制约失能老年人长期护理服务方式的选择，家庭护理与机构护理相比，高等学历的老年人选择家庭护理的概率分别是低学历与中等学历0.257和0.269倍，低中等学历的老年人更倾向选择家庭护理。居家护理服务与机构相比，根据Exp(B)系数来看低学历与中等学历相较于高等学历，倾向于选择社区居家护理，结果表明高学历对选择家庭和社区养老有制约作用，学历越高，更期望去机构养老。

针对居住在农村还是城镇，两变量之间关系呈负相性。模型一与模型二中城市失能老年人选择机构养老的概率比农村失能老年人概率大，这也是由于城市的机构数量、基础环境等各方面因素比农村待遇好。已婚与未婚相比较模式一呈正相关，已婚的倾向选择家庭护理，是离婚丧偶和未婚的1.292倍，一方面护理供给可以配偶完成；另一方面，心理学角度考虑，失能老年人更希望与自己亲近的人留身边照料。

2) 使能因素对失能老年人长期护理服务的影响

主要照料者、家庭年收入、子女数量、家庭经济来源对失能老人长期护理服务方式的选择皆有显著影响，是否有社会保险和照料者的照料意愿对长期护理服务无显著相关性。失能老人主要照料者中相较于无人帮助有配偶照料的选择家庭护理的可能性较大，概率为13.085倍；根据Exp(B)系数来看有亲属照料相较于无人帮助，老人倾向于选择家庭护理，模式一与模式二中社会照料与无人帮助相比，失能老年人倾向选择家庭护理，与护理相比选择机构护理的概率为0.185，与社区居家护理相比选择机构护理的概率为0.062，有配偶、亲属和社会组织照料的皆倾向于选择家庭护理，由此可见多数失能老年人将机构护理作为最后选择，这也表明机构服务具有巨大的发展空间，社区居家护理服务也有待加强。

家庭年收入在1万及以下的失能老年人，选择家庭护理概率较高，是选择机构护理的 $\frac{1}{\text{Exp}\left(\text{B}\right)}=\frac{1}{0.488}=2.049$ 倍。子女数量多少对失能老人的护理服务有决定性作用，子女数量越多，失能老

年人越希望选择家庭护理模式或者社区—居家照料模式；子女数量越少，选择机构护理概率较高，受传统子女养老观念影响。家庭经济来源对模式一无显著性，模式二家庭经济是由养老金、亲属或子女提供的失能老年人选择社区居家护理，并且经济来源是养老金的选择社区—居家的可能性为1.13倍，这说明有充裕的经济来源的倾向于社区—居家护理。

3) 需求因素对失能老年人长期护理服务的影响

失能等级、期望居住方式都对失能老人长期护理服务有显著影响且皆为正向影响，失能状况自评对长期护理服务则无显著影响。社区居家护理与机构护理相比，六项日常活动中1~2项不能完成的轻度失能老人更偏向于选择社区居家护理模式，其Exp(B)值为2.988，失能程度高低对选择机构护理服务有影响作用。

根据失能老年人的期望选择何种居住模式角度分析，模式一中期望独居的老年人目前享受机构护理，期望同子女居住参照敬老院、老年公寓的失能老人目前也享受机构护理；模式二中期望独居或者同子女居住参照敬老院、老年公寓等目前接受机构护理，结果表明失能老年人更倾向于与自己的亲人居住在一起。

5. 对策与建议

5.1. 家庭护理仍占主体地位，应构建“智能联动”护理服务体系

现阶段受传统家庭养老观念影响，家庭护理仍是主要的照护方式。我国失能老人以家庭为主护理的基本情况不仅没有改变，甚至利用率还有所上升 [15]。随着我国家庭结构的变迁，子女在失能老人照护过程中也要承担来自生活和照料的双重压力，传统家庭护理模式所产生的正面效应正逐渐减弱 [16]。失能老人在产生更高层次的照护需求时，也不能被及时转送至更合适的机构 [17]。因此，应合理应用人工智能如VR科技、智能机器人等科技产品，完善从家庭、社区到机构的智能化护理模式，通过“互联网+ 护理服务”、“互联网大数据”加强医养护(医疗、养老、护理)一体化管理模式等服务。将家庭、社区、机构各个护理主体的力量都发挥出来，充分完善我国失能老人长期护理服务体系建设。

5.2. 护理需求受多种因素影响，可建立需求护理评估体系

失能老人的长期护理服务的需求受年龄、学历、地区、婚姻、主要照料者、家庭年收入、子女数量、家庭经济来源、失能等级与期望居住方式等因素的影响。有研究表明失能老人长期照护模式选择还受到是否有社会保险及社区支持等因素的影响 [18] [19]。这也从侧面反映出我国失能老人长期照护体系存在资源分布不均等问题，那些经济困难、严重失能的老人不一定能够享受到相应层次的护理服务 [20] [21]。因此，可以建立和健全失能老人长期护理需求现状分析需求服务体系，需求评估体系，可在提升长期照护能力的同时更好地整合配置与优化照护资源，帮助失能老人及其家属实现护理服务满足，增加护理服务需求选择。

5.3. 严格划分护理等级，按需供给

根据老年人失能程度以及失能年人心理和经济状况所能接受的护理程度，合理提供长期护理服务，机体损伤程度较轻的失能老人，大部分可以自己料理，对长期护理服务依赖度较低，可以选择家庭护理或者一级护理，主要由配偶、子女、亲属和邻里帮扶提供；中度失能老人身体受损居中，生活自理能力无需完全他人协助，可以选择社区护理或者二级护理，由家人和社区专业人员给予不同程度的照护服务； 重度失能老人前文所提的六项日常活动全部丧失，其对长期护理服务依赖度较高，需要机构护理或者三级护理，由机构专业人员提饮食起居照料和医疗护理照料。

基金项目

上海工程技术大学研究生科研创新项目“健康中国背景下老年康养产业发展建议及对策”(20KY0360)。