預測芬蘭公部門員工殘障撫卹金風險的新評估工具

Concepts de base

本文介紹了一個基於實際數據的統計模型，用於預測芬蘭公部門員工的殘障撫卹金風險，並提出了一個基於病假天數的指標，稱為「臨界持續時間」，作為雇主識別高風險員工的早期指標。

Résumé

芬蘭公部門員工殘障撫卹金風險預測

研究背景

儘管過去十年來，許多國家/地區的新增殘障撫卹金退休人數有所下降，但由於工作壽命的零散性，多方面挑戰依然存在。在法定退休金制度中，退休金的成本由退休金提供者、雇主和員工共同承擔。由於殘障，特別是殘障撫卹金 (DP) 對雇主和工作能力面臨挑戰的員工產生重大影響，因此其後果遠遠超出了退休金行業。

研究目的

本研究旨在：

1. 介紹一個基於簡單而全面且最新的數據的 DP 退休統計模型。
2. 利用該模型描述影響永久殘障風險的因素，並根據病假天數引入工作能力下降的早期指標。
3. 展示一個主要地方政府雇主病假成本的初步結果，概述開發用於風險管理的數位工具的潛力。

研究方法

• 數據來源：芬蘭公共部門退休金提供者 Keva 的行政登記冊，以及來自某些公共部門雇主（即主要城市和福利服務縣）的病假天數數據。
• 數據集：2016 年至 2019 年的 940,021 個觀察值，涵蓋 340,816 名員工。
• 統計模型：邏輯迴歸模型，使用病假福利期和其他個人背景信息作為協變量，預測未來三年內申請 DP 的風險。

研究結果

• 該模型在測試樣本上的 AUC 分數為 0.84，表明其具有良好的預測能力。
• 不同職業和年齡組的員工的 DP 風險存在很大差異，隨著年齡的增長，風險會增加。
• 研究提出了一個基於病假天數的指標「臨界持續時間」，該指標可以作為雇主識別高風險員工的早期指標。對於 45 歲以上且沒有長期病假或殘障撫卹金背景的員工，平均臨界持續時間為 15 天，但不同職業之間存在顯著差異。

研究結論

• 雇主應關注某些職業中的病假，並考慮員工的社會經濟信息。
• 「臨界持續時間」指標可以幫助雇主及早發現高風險員工，並採取措施預防永久殘障。
• 該研究提出的模型和指標可以作為開發用於分析 DP 風險及其成本的數位工具的基礎。

Stats

自 2017 年以來，殘障撫卹金領取者人數顯著減少（32%）。
部分殘障撫卹金領取者人數有所增加（2%）。
自 2002 年以來，法定與收入掛鉤的總體退休金制度中 DP 的發生率減半。
在 DP 存量中，造成殘障的主要原因是精神和行為障礙以及肌肉骨骼系統和結締組織疾病。
數據集包括 2016 年至 2019 年的 940,021 個觀察值，涵蓋 340,816 名員工，其中男性佔 24.1%，女性佔 75.9%。
數據集中共有 19,816 個觀察值（佔 2.1%）具有真實的結果變量（即在觀察年份後的三年內領取了 DP）。
最終的邏輯迴歸模型使用了 20 個解釋變量及其交互作用，在測試樣本上的 AUC 分數為 0.84。
2021 年底，員工的三年 DP 風險平均為 1.82%，但不同職業和年齡組之間存在很大差異。
在估計的三年殘障風險最高的十分之一的員工中，這些高風險十分之一的員工在三年內的總風險估計中佔 57%，但在員工總數中僅佔 8%。
在研究的參與者中，平均臨界持續時間為 15 天，但不同職業之間存在顯著差異。
在 2021 年，案例研究中的雇主面臨近 88,000 起病假，其中約 84% 為 1-5 天，15% 為 6-30 天，1.1% 超過 30 天。
病假的總直接成本估計為 5000 萬歐元，雇主的殘障撫卹金支付總額為 2030 萬歐元。

Citations

「儘管過去十年來，許多國家/地區的新增殘障撫卹金退休人數有所下降，但由於工作壽命的零散性，多方面挑戰依然存在。」
「在法定退休金制度中，退休金的成本由退休金提供者、雇主和員工共同承擔。」
「由於殘障，特別是殘障撫卹金 (DP) 對雇主和工作能力面臨挑戰的員工產生重大影響，因此其後果遠遠超出了退休金行業。」
「在芬蘭，累計病假 60 天後，法律要求醫生對個人的工作能力進行評估。」
「該模型在測試樣本上的 AUC 分數為 0.84，這可以說是一個不錯的值，考慮到可用的解釋變量。」

Idées clés tirées de

New evaluation tool for predicting disability pension risk among Finnish public sector employees

by Petra Sohlma... à arxiv.org 10-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.19890.pdf

Questions plus approfondies

除了病假天數和職業之外，還有哪些其他因素可能會影響員工獲得殘障撫卹金的風險，以及如何將這些因素納入風險評估模型中？

除了病假天數和職業之外，還有許多其他因素可能會影響員工獲得殘障撫卹金的風險。這些因素可以大致分為以下幾類：
1. 個人因素:

年齡: 隨著年齡增長，罹患慢性疾病和發生工作相關傷害的風險增加，進而提高殘障撫卹金的風險。
性別: 研究顯示，女性申請殘障撫卹金的比例通常高於男性，這可能與職業選擇、工作壓力和社會角色等因素有關。
健康狀況: 既有的健康狀況，例如慢性疾病、心理健康問題和過去的傷害，都會顯著影響未來工作能力和申請殘障撫卹金的可能性。
生活方式: 吸煙、缺乏運動、不健康的飲食習慣和睡眠不足等生活方式因素都會增加罹患慢性疾病的風險，進而影響工作能力。
教育程度和技能: 教育程度較低和技能較少的員工可能從事風險較高的工作，並且在面對工作變化時適應能力較差，這些因素都可能增加殘障撫卹金的風險。
2. 工作相關因素:

工作壓力: 高壓力的工作環境會對身心健康造成負面影響，增加罹患心理健康問題和慢性疾病的風險，進而影響工作能力。
工作自主性: 缺乏工作自主性和控制權的員工更容易感到壓力和倦怠，進而影響身心健康和工作能力。
工作場所支持: 來自主管和同事的支持可以幫助員工應對工作壓力和挑戰，降低罹患身心健康問題的風險。
工作場所安全: 工作場所安全措施不足會增加員工發生職業傷害的風險，進而影響工作能力和申請殘障撫卹金的可能性。
3. 社會經濟因素:

社會支持: 來自家人和朋友的社會支持可以幫助員工應對生活壓力和挑戰，降低罹患身心健康問題的風險。
經濟狀況: 經濟狀況不佳會導致壓力增加，進而影響身心健康和工作能力。此外，經濟狀況不佳的員工可能無法負擔醫療保健費用，導致健康狀況惡化。
將這些因素納入風險評估模型:

收集數據: 收集有關上述因素的數據，例如員工的年齡、性別、健康狀況、工作壓力水平、工作場所支持和社會經濟狀況等。
統計模型: 使用邏輯迴歸模型等統計模型來分析這些因素與殘障撫卹金風險之間的關係。
機器學習: 利用機器學習算法來建立更精確的預測模型，並識別出傳統統計模型可能遺漏的風險因素。
定期更新模型: 隨著時間推移，影響殘障撫卹金風險的因素可能會發生變化，因此需要定期更新模型以確保其準確性。
通過將這些因素納入風險評估模型，可以更全面地評估員工獲得殘障撫卹金的風險，並採取更有針對性的預防措施。

該研究提出的「臨界持續時間」指標是否會導致某些職業的員工被不公平地貼上高風險標籤，以及如何減輕這種潛在的偏見？

「臨界持續時間」指標的確有可能導致某些職業的員工被不公平地貼上高風險標籤。這是因為不同職業的員工請病假的模式和原因可能存在差異。例如，某些體力勞動職業的員工可能更容易因工作相關傷害而請假，而這些傷害不一定會導致長期工作能力下降。如果僅憑「臨界持續時間」指標來判斷，這些員工可能會被誤判為高風險群體。
為了減輕這種潛在的偏見，可以採取以下措施：

結合其他指標: 不要單獨使用「臨界持續時間」指標，而是將其與其他指標結合使用，例如員工的年齡、性別、健康狀況、職業、工作壓力水平、工作場所支持和社會經濟狀況等。
考慮請假原因: 在評估員工的風險時，需要考慮請假的原因。例如，因工作相關傷害而請假的員工與因壓力或倦怠而請假的員工，其未來工作能力下降的風險可能存在差異。
建立職業特定指標: 可以考慮為不同職業建立特定的「臨界持續時間」指標，以反映不同職業的請假模式和原因。
重視員工隱私: 在收集和使用員工數據時，需要重視員工的隱私，並確保數據的使用符合相關法律法規。
提供支持措施: 對於被評估為高風險的員工，應該提供必要的支持措施，例如工作調整、職業康復和心理諮詢等，幫助他們維持工作能力。
總之，「臨界持續時間」指標可以作為一個有用的參考指標，但不能單獨用於判斷員工的風險。需要結合其他指標和信息，並採取措施減輕潛在的偏見，才能更準確地評估員工獲得殘障撫卹金的風險，並提供必要的支持措施。

隨著人工智能和自動化技術的發展，如何利用這些技術來改善工作環境，減少員工的職業傷害和疾病風險，從而降低對殘障撫卹金的需求？

人工智能和自動化技術的發展為改善工作環境、減少職業傷害和疾病風險提供了新的可能性，從而有助於降低對殘障撫卹金的需求。以下是一些具體的應用方向：
1. 自動化危險任務:

機器人技術: 利用機器人代替人類執行危險或繁重的任務，例如搬運重物、在高溫或有毒環境中工作等，可以有效減少員工暴露於危險環境中的風險。
自動化流程: 將危險的生產流程自動化，例如使用自動化設備進行切割、焊接等操作，可以減少人為操作失誤導致的職業傷害。
2. 預防職業傷害和疾病:

穿戴式設備: 利用智能手錶、智能眼鏡等穿戴式設備監測員工的生理指標，例如心率、體溫、疲勞程度等，可以及時發現潛在的健康問題，並採取預防措施。
人工智能分析: 利用人工智能算法分析工作場所的數據，例如事故報告、環境監測數據等，可以識別出潛在的風險因素，並採取相應的預防措施。
虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術: 利用VR和AR技術模擬危險的工作環境和操作流程，可以讓員工在安全的環境中接受培訓，提高安全意識和操作技能。
3. 促進員工健康和福祉:

人工智能健康管理平台: 利用人工智能技術開發個性化的健康管理平台，為員工提供健康評估、健康諮詢、運動指導等服務，幫助員工改善健康狀況。
智能工作場所設計: 利用人工智能技術設計更符合人體工程學的工作場所，例如智能座椅、可調節高度的桌子等，可以減少員工的肌肉骨骼疾病風險。
促進工作與生活的平衡: 利用人工智能技術優化工作流程，例如自動化重複性任務、提供靈活的工作時間和地點等，可以幫助員工更好地平衡工作與生活，減輕壓力和倦怠。
4. 個性化職業康復:

人工智能輔助診斷: 利用人工智能技術輔助醫生診斷職業病，例如利用圖像識別技術分析X光片、CT掃描等影像資料，可以提高診斷的準確性和效率。
個性化康復方案: 利用人工智能技術根據員工的具體情況制定個性化的康復方案，例如利用機器人技術進行康復訓練、利用虛擬現實技術進行心理康復等，可以提高康復效果。
通過將人工智能和自動化技術應用於工作場所，可以創造更安全、健康和舒適的工作環境，減少員工的職業傷害和疾病風險，進而降低對殘障撫卹金的需求，並提高生產效率和員工福祉。