1 引言 人口老龄化是当今中国社会的常态，积极应对老龄化已成为国家战略[1]。2024年，《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》指出“优化基本养老服务供给，培育和健全各类养老服务机构”[2]；《国家积极应对人口老龄化中长期规划》强调了我国面临“养老机构服务供给总量短缺与结构矛盾并存”的问题[3]，突出表现为公办与民办之间、城乡之间的结构性矛盾，以及针对不同健康状况老年人服务供给的结构性矛盾[4-7]。这些矛盾的产生主要源于对机构养老需求认识的不足。机构养老需求的核心在于未来入住养老机构老年人口的数量与结构。基于未来入住养老机构老年人口的数量与结构，科学规划养老机构布局与资源配置及提高机构养老服务水平，是当前中国积极应对人口老龄化挑战迫在眉睫的任务之一。然而，目前我国机构养老需求研究相对薄弱，尤其缺乏基于数据可信、方法科学的预测研究。本文利用ProFamy多维家庭人口预测模型[8-9]，基于2020年第七次人口普查数据，对2020—2050年中国入住养老机构老年人口的规模和结构进行预测分析，旨在为科学把握我国未来机构养老服务需求提供实证参考。 我国地域广阔，经济社会发展水平、人口结构、文化传统以及养老服务需求和供给存在明显的区域差异，老龄人口规模大、经济水平高的城市和地区未来的机构养老需求可能更大。已有研究发现，我国养老机构在全国的分布存在明显差异，长三角城市群、珠三角城市群、环渤海城市群等经济发达且人口众多的城市拥有更多数量的养老机构，而东三省至陕西省现出连片的养老机构数量少的城市带[10]。因此，机构养老需求研究和机构养老政策制定都需要充分考量不同区域的差异。本研究立足中国五大区域(东部、中部、西南、西北、东北)①，对各区域养老机构老年人口的数量与结构进行分析和预测，旨在揭示不同区域机构养老需求的差异性和特殊性。 本文研究发现，我国五大区域未来机构养老需求呈现出明显的上升趋势，但区域之间在养老机构人口占比、增长速度以及老年人口结构方面存在明显差异。西北和东北地区的养老机构人口占比最高且增长速度最快，显示出该区域未来在应对快速老龄化挑战方面的迫切性和复杂性。通过深入分析中国五大区域的机构养老需求，本研究将为国家相关决策部门科学制定扶持养老机构、促进银发经济的相关政策提供实证参考。 2 文献回顾 随着人口老龄化的加剧，机构养老相关议题已成为国内重要的研究领域。回顾相关研究，已有较多研究关注老年人机构养老意愿[11-13]、养老机构空间可达性[10][14-15]、养老机构服务质量[16-18]等方面。目前，关于机构养老需求及其预测分析的研究较为缺乏，已有研究更多是嵌入在机构养老服务资源与个体需求适配性的研究之中。如于集轩等以北京市为例，从养老机构价格水平和地理分布两个维度研究分析了北京市机构养老服务资源与个体需求之间的适配性问题[19]；赵一红和聂倩基于对上海、南京等六个城市养老机构的调查研究发现，老年人使用率最高的两类服务分别是生活照料服务和医疗保健服务，虽然大部分机构提供了休闲文娱服务，但仅有14.8％的老年人实际享受过该项服务[20]。这些研究大都聚焦于单一城市或少数几个城市，而未关注不同区域之间的差异。另外，目前国家及各地区大都按照“9073”或者“9074”的格局建设养老服务体系，即90％的老年人主要以居家养老为主，7％或者6％的老年人依托社区养老，3％或者4％的老年人则依靠机构养老。然而，相关研究发现，目前入住养老机构比例最高的地区是上海，达到1.96％；全国平均入住比例为0.73％，而最低的甘肃仅为0.29％[21]。这表明，目前我国养老机构发展及实践存在明显的地区差异，且机构养老发展尚不充分。因此，从分区域视角出发，综合考虑人口老龄化趋势、经济社会发展水平及区域文化差异，对机构养老需求进行科学预测和资源配置非常重要。 国际上已有相关研究通过对入住养老机构老年人口的数量进行分析来预测未来机构养老需求。Garber利用美国全国长期照护数据(National Long-Term Care Demonstration)，运用因果关系法，综合影响入住养老机构的各项因素，分析不同年龄段的老年人入住养老机构的概率和周数[22]。Lakdawalla借鉴Garber的方法，利用1992—1996年美国医疗保险当前受益人调查(Medicare Current Beneficiary Surveys)数据，将入住养老机构老年人数建模为失能状况、婚姻状态和其他人口统计协变量的函数，对未来入住养老机构老年人需求进行预测[23]，研究发现，由于低龄老年人群失能率提高，此后十年入住养老机构的老年人数量将大增。趋势外推法假设养老机构床位需求的发展是渐进式的，根据历史时间序列揭示出的变动趋势外推将来，以确定未来的养老机构床位需求。Frohlich利用趋势外推法对加拿大曼尼托巴省养老机构床位需求进行预测，作者对过去一段时间(3年和10年)分性别、年龄、地区老年人养老机构平均入住率进行计算，并假定入住率将在之后保持不变，从而计算未来养老机构床位需求[24]。虽然已有文献研究了入住养老机构的老年人的数量，但已有的预测没有考虑未来老年人群体的数量和特征的变化。 在预测方法方面，为弥补现有研究的不足，本文应用曾毅教授等建立的ProFamy多维家庭人口预测模型对我国未来入住养老机构的老年人口规模和结构进行预测分析[20-21]。ProFamy多维家庭人口预测模型是一种典型的宏观模拟方法，并对宏观模拟方法作出了实质性的拓展[20-21]。绝大部分宏观模拟模型都需要不同家庭户类型之间相互转换的转移概率数据，而这些数据必须通过专门设计的家庭户调查才能获得，常规的人口统计、普查与调查中没有这些特别的数据。ProFamy多维家庭人口预测模型只需要常规的人口数据，而不需要家庭户状态转换概率数据，在预测个体人口特征基础上得出家庭户规模、结构的数量及类型分布，同时进行家庭户与人口年龄性别分布的预测，并保证两者的一致性[20]。ProFamy多维家庭人口预测模型在中国、美国等多国家都得到了广泛的应用，涉及住房、家用能源消费需求、家用汽车消费需求等多个领域，预测误差较小[25-26]。 3 数据来源与研究设计 3.1 数据来源
