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    我国智慧养老服务的空间差异性研究

    时间：2023-01-26 18:30:13来源：百花范文网本文已影响人

    赵 庚，赵 萌

    （东北大学 文法学院，辽宁 沈阳 110169）

    未来30 年我国老年人口将呈现快速增长趋势，人口结构正趋向“倒金字塔”型，为此，我国正面临着巨大的人口老龄化压力，以及总量供给不足和供需结构性矛盾等问题。在传统养老服务难以解决养老供给不足问题的背景下，智慧养老作为新技术、新产业、新业态，可提供新的养老供给能力，是新时代我国应对人口老龄化的一种新的战略选择。作为新技术应用，智慧养老利弊皆有，其发展也面临诸多问题。应确保智慧养老切实有效地解决我国养老问题，避免因新技术应用不当而加剧养老的严峻形势。因此，智慧养老的可持续发展和区域均衡发展已成为亟须研究的问题。

    养老体系面临快速老龄化的压力主要来源于以下几个方面：老年人比例明显上升；
    人口老龄化趋势不可逆；
    80 岁以下的低龄老人基数较大；
    老年人的预期寿命在不断延长，健康寿命不能确保同比延长；
    当前我国慢性病发病数越来越多，老年人慢性病负担更重[1]。作为复杂的社会问题，养老问题不仅受到我国区域经济发展不均衡、不协调的深刻影响，而且区域养老资源的调配能力和适配能力亦不能满足当前的养老需求，传统养老服务难以解决我国老龄化面临的严峻形势，老龄化社会将致使人口结构发生巨大转变，对区域经济和社会发展产生重要影响。由于养老问题是在社会保障制度不完善、城乡和区域发展不平衡、传统家庭养老模式弱化的情况下发生的，养老问题的严峻程度超前于经济社会发展程度。由于传统养老服务缺乏系统性和灵活性优势，因此区域资源配置和社会公共资源统筹均较为低效，难以解决我国养老的供需结构性矛盾[2][3]。

    进入21 世纪，随着信息传输、大数据等科技的应用，2008 年IBM 在纽约外国关系理事会上提出“智慧地球”，2010年IBM正式提出“智慧城市”愿景。智慧城市是一种通过在特定领域采用ICT技术等智慧技术，对当地社区产生积极影响的方式[4]。在此背景下，在“智能养老”的基础上进而发展出了“智慧养老”的概念。“智能”更多地体现为技术和监控；
    “智慧”则更突出了“人”以及灵活性、聪明性，借助信息科技的力量实现绿色养老、环保养老，最终为老年人打造“老有所终”的晚年[5]。潘峰、王宏禹等认为相对于传统养老模式，智慧养老是一种新型的养老模式，通过互联网产业与养老问题的结合，具备精准化和精细化特征[6][7]。智慧养老模式具备低成本、高效率的优势，可有效解决社会老龄化问题，满足老年人的养老需求，作为新兴的服务产业模式具有较好的前景。

    智慧养老在养老服务方面具有明显的优势，如何实现智慧养老服务的可持续发展是需要深入探讨的问题，然而针对智慧养老服务可持续发展的研究相对较少，已有成果大多关注智慧养老企业技术和管理问题，或者产业服务体系和服务模式，例如，智慧居家养老服务的技术特点和特征、智慧养老平台的管理方案和管理组织、社会养老服务项目的效能评价等[8][9][10][11][12]。出于智慧养老产业发展的需要，智慧养老服务的技术性研究当然存在必要性。养老问题是复杂的社会问题，并非一种新兴技术就能迎刃而解的，智慧养老服务的核心目的是解决养老问题，因此，只有我们进行系统的思考研究方能有所裨益。相关的理论性研究主要关注智慧养老对社会的价值，智慧养老自身的产业价值、产业优化路径、产业发展困境等，缺乏对智慧养老可持续发展和区域均衡发展的研究[13][14][15][16]。由于我国的养老问题呈现明显的区域差异性，智慧养老服务能否有效应对养老供需的区域非均衡矛盾，是影响智慧养老服务可持续发展的关键。鉴于此，本文在对养老问题、传统养老服务和智慧养老服务的特点以及智慧养老本质梳理的基础上，对智慧养老服务进行综合评价，并借助ESDA 方法厘定我国智慧养老服务的空间差异性，以期为智慧养老的可持续发展提供政策建议和实证支持。

    （一）智慧养老服务的技术属性特征

    智慧养老作为一种新兴技术，具备明显的技术特征。首先，智慧养老综合了互联网技术、物联网技术、人工智能技术、大数据技术等特点。新兴技术具有高效率、高竞争能力的特点，但观察相关新兴技术的演化历程可以发现，新兴技术难以被了解和认识，天然具备低竞争性，易于形成垄断，同时难以监管。其次，由于受研发成本限制，新兴技术出于产业和企业自身的客观需求，其初始普及往往应用在经济较发达地区，而低收入国家和地区的人口多生活在贫困中，因此得到智慧养老服务的机会有限，可能会加剧这些地方智慧养老的不平等和边缘化。一旦进入这一现状，智慧养老服务将更加关注产业的快速发展和技术的升级改进，这会背离智慧养老服务解决社会问题的初衷。若形成技术垄断，可能会进一步增加我国养老问题的复杂程度、提高养老问题的解决成本、加剧养老问题的空间差异性，因此应密切关注智慧养老服务的技术发展和产业应用，避免智慧养老服务背离解决我国养老问题的初衷，推动智慧养老服务“人力资源、基础设施资源、智慧设施资源”的空间分布格局，以免出现明显的区域极化现象和显著的服务集聚现象。

    （二）智慧养老服务的公共产品属性特征

    智慧养老服务作为一种新型的公共产品，其核心是解决养老问题，而解决养老问题的关键在于如何解决发展问题、分配问题和公平福利问题。第一，由于受产业客观发展规律的影响，智慧养老一般只对相对富裕的地区和富裕的人群提供养老服务。智慧养老一旦丧失公平和福利属性，将难以获得社会资源和国家资源的倾斜，这不利于其可持续发展。因此，确保智慧养老服务的公平性和福利属性，是保证智慧养老服务可持续发展的必要前提。第二，智慧养老可极大提高养老服务的供给能力，但由此引发的人、财、物等资源的集聚，可能会产生集聚效应和虹吸效应，从而吸引其他地区或部门的养老资源，导致非智慧养老服务地区的养老资源被挤占。资源的过度占用可能增加这些地区的养老压力，这一压力可快速转移成养老、医疗、家庭照顾的多元综合压力，冲击该地区的养老体系和医疗体系，而通过养老基金和医疗基金的传导，会进一步增加地方政府的财政压力和社会治理压力。

    综上，应密切关注智慧养老相关资源的集聚情况，量化我国各地智慧养老服务相关资源的集聚水平和区域差异性，以便对智慧养老产业发展进行宏观调控，推动智慧养老服务的区域均衡发展和可持续发展。

    （一）智慧养老服务的评价指标体系

    传统养老主要关注人力资源、物力资源、财力资源等方面，其核心是人力资源和投资转化的物力资源。智慧养老服务作为一种新型的养老服务模式，通过结合互联网、云计算、大数据等新兴技术来解决养老问题，相较于传统养老服务，智慧性是其最显著的特征。本文从人力资源水平、基础设施水平以及智慧水平等三个方面构建指标体系。在人力资源水平方面，选取养老机构年末职工数表示人力投入数量，助理社会工作师人数及社会工作师人数代表人力的专业技术水平，即人力投入质量。在基础设施水平方面，选取机构建筑面积、设施机构数表示养老机构规模，老年医院数和老年学校数代表基础设施投入水平。在考虑智慧水平时，借鉴产业链理论，从上中下游和底层进行构建。上游为智慧设备制造，包含可穿戴设备普及率、监护设备普及率、健康检测设备普及率等；
    中游为智慧服务内容，包括智慧健康管理水平、智慧生活照料水平、维权协调平台数、老年法律援助中心数等；
    下游为智慧服务模式，包括居家养老健康系统数量、社区养老和机构养老的信息化监护覆盖率等。底层建设为智慧设施基础建设，包括互联网覆盖率以及智能电网铺设率等。由于各省区的智慧养老服务建设还处于初级阶段，发展并不成熟，智慧养老服务内容较为单一，因此选取维权协调平台数，老年法律援助中心数，信息传输、软件和信息技术服务业城镇单位就业人员占比，电话普及率（包括移动电话），人均互联网宽带接入端口数移动互联网用户数表征智慧水平。数据来源于2013—2019年《中国民政统计年鉴》，选取2012—2018年我国31个省市的面板数据进行分析。

    （二）组合权重法与智慧养老综合评价

    本文利用组合权重法对智慧养老要素指标进行赋权，利用主客观赋权法各自的优势，对生产性服务业和制造业的指标进行测算，具体的组合权重法计算步骤如下。

    由层次分析法得出的指标权重向量为W1j，由熵权法[17]得出的指标权重向量为W2j。首先，考虑两者的离差平方和最小化；
    其次，考虑智慧养老服务不同方面的综合评价指数越大时，对应的一级指标水平就越优；
    最后，可综合构造出如下的最优化模型。

    利用拉格朗日乘数法进行求解，计算出系数μ和γ的数值，最后得到各指标的权重。

    通过上述权重，分别计算智慧养老服务不同层面的综合评价指数。

    （三）探索性空间分析方法

    探索性空间数据分析（ESDA）是通过可视化事物或现象的空间布局来发现空间聚集和空间异象的技术[18]。智慧养老要素的区域差异性涉及空间相邻地区的异质性或者同质化，与空间相关程度联系紧密。本文分别从全局空间自相关、局部空间自相关研究智慧养老服务的空间格局特点。全局空间自相关分析主要通过全局莫兰指数研究要素的空间自相关。

    局部空间自相关可以通过局部莫兰指数、LISA 分析等区分每个区域的空间差异。局部莫兰指数的计算公式如下。

    其中，xi和xj是省份i和j的观测值，wij表示空间权重，选择ROOK原则的邻接矩阵。

    本文根据组合权重法计算出一级指标和二级指标的权重，结果显示，3 个一级指标的权重分别为人力资源水平（0.279 0）、基础设施水平（0.495 0）、智慧水平（0.225 8）。基础设施水平的权重排在第1 位，人力资源水平和智慧水平分别排在第2 位和第3 位，即在不同一级指标对比下，基础设施水平的重要程度最高，智慧水平的重要程度相对较低。这表明，我国的智慧养老服务还主要依赖传统养老服务的基础设施，而相关智慧设施仅作为辅助手段。同时，人力资源水平的重要程度也远低于基础设施水平，说明现有人力资源对智慧养老服务发展的推动力较低。整体来看，智慧养老服务仍处于初级发展阶段，在专业人员和智慧层面的投入远远不够，还有较大提升空间。从二级指标权重来看，排名前3 位的分别为老年学校个数（0.184 4）、老年医院数（0.159 3）、助理社会工作师人数（0.116 2）。这表明，目前智慧养老服务主要关注基础设施的建设。

    表1：智慧养老服务水平的全局莫兰指数

    根据各地区人力资源水平、基础设施水平、智慧水平及综合水平的权重计算结果，并使用探索性空间数据分析方法分析其空间差异特征。为研究考察期内各子水平在不同地区的特点，将2012—2018 年的各子水平得分取均值再进行ESDA 分析，各子水平得分的全局莫兰指数如表1 所示，综合水平代表智慧养老服务的综合得分。各子水平的全局莫兰指数分别为人力资源水平（0.234 2）、基础设施水平（0.179 0）、智慧水平（0.108 9）和综合水平（0.176 6）。人力资源水平、基础设施水平和综合水平的P值小于0.05，通过5%水平的显著性检验，智慧水平的P值小于0.1，通过10%水平的显著性检验。结果表明，2012—2018年我国智慧养老服务呈现显著的空间正相关，存在一定的空间集聚效应，其中人力资源水平的空间集聚效应最强，智慧水平的空间集聚效应相对较弱。

    为进一步分析智慧养老服务的局部空间集聚特征，分别对人力资源水平、基础设施水平、智慧水平及综合水平的得分进行局部空间自相关分析，得到不同省区的空间集聚类型（“高-高”集聚、“低-低”集聚、“高-低”集聚和“低-高”集聚）。“高-高”型表示区域及其周围区域的得分都较高，“高-低”型表示区域得分较高但周围区域得分较低，“低-低”型和“低-高”型则与之相反。“高-高”型和“低-低”型表示空间正相关关系，即区域间得分差异较小。“低-高”和“高-低”型表示空间负相关，即得分存在空间异质性。同时，对各省区的集聚类型进行显著性检验。

    局部空间相关分析结果表明，我国智慧养老服务人力资源水平主要是“高-高”集聚。“高-高”型区域主要集中于环渤海地区和东部沿海地区。环渤海地区的北京、河北、山东、辽宁呈带状分布。东部沿海地区的上海、江苏、浙江以及中部地区的安徽、河南、湖北等连接成片，形成了集聚。“低-低”型区域集中在西部地区的新疆、西藏、陕西、甘肃、宁夏等地。“高-低”集聚的有湖南、广东、四川等省份，其自身的人力资源水平得分较高，但周边省区较低。“低-高”集聚区集中于山西、内蒙古、吉林等省区，其人力资源水平得分低于周边省区，与相邻区域形成极化效应。通过P值可知，“高-高”集聚显著的省区包含6个（上海、江苏、浙江、安徽、山东、河南），高低集聚显著的仅有广东。

    基础设施水平得分的结果表明，“高-高”集聚的地区范围最为广泛，包含北京、河北、辽宁、江苏、浙江、湖北、湖南等。“低-低”集聚地区主要有西藏、宁夏、新疆、内蒙古、吉林等。“低-高”集聚地区集中在西北地区，包含陕西、甘肃、青海等。“高-低”集聚的地区包含广东、四川、黑龙江等。通过5%水平的显著性检验可知，“高-高”集聚显著的省区包含5 个（江苏、浙江、安徽、湖北、河南），西藏呈现显著“低-低”效应，江西呈现显著“低-高”集聚。

    智慧水平得分的结果显示，“高-高”集聚的地区包含四川、贵州、北京、江苏、浙江、湖南、湖北等，主要集中在西南地区、东部沿海地区以及中部地区。“低-低”集聚的地区包含新疆、海南、广西、黑龙江等4 个省区。“低-高”集聚的地区包含西藏、宁夏、内蒙古、青海等省区，集中在西北地区和东部地区。“高-低”集聚的地区包含广东、辽宁和福建3个省份。江苏、浙江、安徽、河南、湖北呈现显著的“高-高”集聚。广东呈现显著的“低-高”集聚。

    综合水平得分的空间自相关主要为“高-高”型和“低-低”型。“高-高”型区域主要集中于环渤海地区和东部沿海地区。“低-低”型区域包含吉林、内蒙古、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆等，呈带状分布。“高-低”型区域为黑龙江、辽宁、四川、湖南及广东。其余的区域皆呈现“低-高”集聚，如云南、贵州、重庆、天津、上海等。显著性检验的结果P值表明，东部沿海地区和中部地区呈现显著的片状“高-高”集聚特征，其周边省域呈显著的“低-高”特征。这表明，我国智慧养老服务存在空间差异性，经济发展水平较高的北部沿海地区和东部沿海地区的养老资源充沛，中西部地区经济发展缓慢，养老资源短缺。可见，传统养老中的人力资源和基础设施整体呈现东高西低的区域差异，智慧水平主要呈现南高北低的区域差异。传统养老服务主要受经济格局影响，资源分配呈现东高西低的特点，而智慧养老服务主要受技术和产业影响，容易在南方集聚，由于智慧养老与传统养老资源匹配不均，容易造成东南地区的养老资源加速集聚，而其余地区资源匮乏。

    通过对智慧养老服务特征的分析，以及对智慧养老服务各子水平的空间差异性、空间相关性和空间集聚特征的分析，得出如下结论。

    第一，智慧养老具备技术优势，其推广普及有利于解决我国老龄化问题。智慧养老服务同时具备高效率、高竞争能力、易垄断的特点。作为一种新型养老服务模式，智慧养老服务本质是公共服务产品，其核心目的是解决养老问题，而养老问题的关键在于解决发展问题、分配问题和公平福利问题。确保智慧养老服务的公平性和福利性，是保证智慧养老可持续发展的必要前提。

    第二，我国智慧养老服务存在明显的空间差异性，其中人力资源水平的空间集聚效应最明显，智慧水平的空间集聚效应相对较弱。2012—2018年智慧养老服务子水平的权重排名为基础设施水平（0.495 0）、人力资源水平（0.279 0）、智慧水平（0.225 8）。我国智慧养老服务仍处于初级发展阶段，智慧养老服务的人力资源投入和智慧设施投入存在较大的改进空间。

    第三，东部沿海地区和北部沿海地区等经济较为发达的地区养老资源充沛，中西部地区养老资源短缺。智慧养老人力资源水平、基础设施水平、智慧水平相对集聚，会通过集聚效应吸引其他地区或部门的养老资源。非智慧养老服务地区的养老资源被占用，可能会冲击该地区的养老体系和医疗体系，通过养老基金和医疗基金的传导增加财政压力和社会治理压力。智慧养老服务地区养老资源过度富集，不利于该地区养老事业的发展。

    根据以上结论，笔者就智慧养老服务的可持续发展和区域均衡发展提出以下对策建议。

    第一，在关注智慧养老服务产业发展、技术升级改进等问题的同时，应该关注智慧养老服务的社会问题属性。在推动智慧养老技术发展和产业应用的同时，应注重监管和宏观把控，避免智慧养老服务企业出现垄断。地方政府应加强智慧养老服务的顶层设计和长远规划，充分发挥智慧养老服务的高新技术特性，而财政和公共服务部门应增加智慧养老服务的人力资源投入和智慧资源投入，确保智慧养老服务的可持续发展。

    第二，应关注智慧养老服务资源的区域均衡配置，避免智慧养老服务在某些地区过度集中。政府应出台相关政策，通过跨区域资源调配，提高低收入地区人口获得智慧养老服务的机会，在经济发展落后、科学技术水平低且老龄化程度高的中西部地区，可以采取“以点带线，以线带面，逐步发展”的方针来发展智慧养老服务，引进发达地区的智慧设施和人力资源。在经济发达、科学技术水平高且老龄化程度高的东部地区，发展优质化、精细化的养老服务，打造高质量的养老服务模式，并且对低收入地区提供技术指导、管理经验帮扶。智慧养老服务区域均衡发展是其可持续发展的前提，大力推进智慧养老服务的区域均衡发展，有利于改善民生福祉，促进家庭和谐，培育经济发展新动能，更好地实现社会效益和经济效益的统一，持续提高人民群众的获得感、幸福感和安全感。

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