物聯網養老影響因素研究

滕婕　顧亞楠

摘 要：本文以上海松江區老人作為研究樣本集，構建了物聯網養老影響因素模型。通過問卷調查法，應用結構方程模型分析所得數據。分析結果表明：居民的身份背景、教育程度、收入狀況、智能養老產品需求狀況和物聯網提供的精神慰藉服務，醫療保健服務，定期體檢服務均正向影響物聯網養老的需求；而居民的健康狀況、物聯網平臺提供的健康教育咨詢對物聯網養老需求影響并不顯著。

關鍵詞：物聯網養老； 影響因素； 結構方程

Abstract： This paper takes the elderly in Songjiang district of Shanghai as the sample set to construct the model of the influencing factors of the IoT pension， and analyzes the data by using the structural equation model through the questionnaire survey method. The results show that the following factors such as the residents' identity background， education level， income status， the demand for intelligent old-age products and the mental comfort services provided by the Internet of Things， medical care services， regular physical examination services all have positive impact on the needs of the Internet of Things for the aged； However， the health status of residents and the health education consultation provided by the Internet of Things platform have no significant effect on the demand for providing for the needs of the Internet of Things.

Key words： Internet of Things pension； influencing factors； structural equation

引言

隨著經濟社會的高速發展，中國人口老齡化程度持續加深。據民政部發布的《2016年社會服務發展統計公報》統計，截至2016年底，全國60歲及以上老年人口23 086萬人，占總人口的16.7%，其中65歲以上人口15 003萬人，占總人口的10.8%。養老問題的日益嚴重，催生出了物聯網養老模式的崛起，即將傳統養老模式與物聯網、云計算等現代信息技術相結合，科學整合現有養老資源，緩解老齡化壓力。

國內學者關于物聯網養老內涵的研究起步較晚，大部分偏向對信息技術在養老服務中的使用研究。左美云認為，物聯網養老依靠信息化和移動互聯網技術來實現[1]。鮑燁童認為，當前業界更加關注的是老人生理和安全需求，而缺乏對老人情感需求的重視[2]。Zheng等提出要通過互聯網技術的采用，提供高素質護理服務[3]。徐倩、周沛認為，要從政策與服務的供給側進行變革，從老人實際需求著手，充分發揮多方供給主體的積極性[4]。吳玉霞，沃寧璐等通過對物聯網養老服務多元主體和關鍵環節的剖析，將物聯網養老模式歸納為DMP、DtoP、PtoD和DtoD四種模式[5]。戈智永等認為，在有需求的老人和服務需求提供方之間構建“智能”綜合服務平臺，實現服務，有助于完善養老模式，提升公共服務能力[6]。姜琛凱等認為，要想解決傳統養老產業供需不匹配問題，必須利用創新驅動供給側結構性改革[7]。范夢迪提出5點支撐物聯網養老模式的基礎要素，即應急響應功能、可視聽功能、智能管家功能、實時監控功能、醫療輔助功能[8]。Liu等分析了智能小區系統的體系結構和具體的應用知識[9]。陸肖云等重點研究了運用與獨居老人的智慧社區創新關鍵技術[10]。

綜合上述文獻，可以看出，現有研究較少考慮到老年人對于物聯網養老服務的具體需求，技術的接受程度以及安全隱患等問題，研究內容則注重技術實用方面，較少從老年人需求的主動性角度去研究物聯網養老模式的發展困境。

為了研究物聯網養老模式的發展障礙，本文針對以上理論缺口，選取上海松江區老人作為研究樣本集，構建了物聯網養老影響因素模型。通過問卷調查法，應用結構方程模型分析所得數據。提出推動物聯網養老模式發展，必須將技術與需求結合起來，更多的從老年人主動性的角度去考慮服務供給。

1 研究模型與假設

本文在分析已有文獻和總結物聯網養老特征的基礎上，進一步擴展影響指標因素，通過假設模型分析影響因素對物聯網養老需求的影響，提出了研究模型，如圖1所示。

1.1 身份背景因素

由于居民處于社會的各個階層，具有不同的身份背景、健康狀況、收入情況等各不相同。在物聯網養老需求的影響因素前提下，將受教育程度、健康狀況、收入情況作為居民身份背景的基本因素。教育程度高的居民被認為對新事物的接收比較容易，會對物聯網養老的新型模式產生較大的包容度。居民自身的現實生活狀況也會影響物聯網的養老需求，比如收入水平和健康狀況。收入水平越高，會傾向新生活方式的選擇。身體狀況越差，居民對養老的投入比例會越大，會嘗試物聯網養老的生活。針對不同身份背景的居民對物聯網養老需求產生的影響進行分析，提出假設：

假設1（H1）：居民的身份背景將正向影響物聯網養老需求

H1a：居民的受教育程度將正向影響物聯網養老需求

H1b：居民的收入水平將正向影響物聯網養老需求

H1c：居民的健康狀況將負向影響物聯網養老需求

1.2 智能養老產品需求狀況

物聯網養老是以智能化設備為技術依托，所以新型養老生活方式的選擇與智能設備的需求緊密相關。物聯網養老產品的類型影響著居民對物聯網的需求。比如便攜式、穿戴式、固定式的養老產品。另外，居民對新的電子產品的接收度不一樣，智能設備的接收度越高，對物聯網養老的認可度也會上升。任何一種養老方式都會有其不足之處，居民對物聯網及其智能設備提供的養老服務產生的擔憂會直接影響到物聯網養老的需求。鑒于此，本文提出如下假設：

假設2（H2）：居民的養老產品需求狀況將正向影響物聯網養老需求

H2a：居民對智能設備的接受程度將正向影響物聯網養老需求

H2b：居民的受教育程度將正向影響物聯網養老需求

H2c：居民對智能設備的疑慮將負向影響物聯網養老需求

1.3 醫療保健服務因素

2013年9月，國發35號文《關于賈逵啊發展養老服務業的若干意見》提出，醫療保健與養老服務相結合是深化醫改的惠民舉措。身體機能下降是老年人的一個顯著特征，所以物聯網養老系統平臺迫切需要醫療保健服務的搭建。醫療保健服務的類型也會影響居民對物聯網養老的需求。定期體檢服務是對老年人身體健康狀況的跟蹤照顧。健康教育咨詢是給居民科普基本的健康保健知識，這些都會影響居民對物聯網養老的選擇。因此，本研究假設：

假設3（H3）：物聯網提供的醫療保健服務因素將正向影響物聯網養老需求

H3a：定期體檢服務將正向影響物聯網養老需求

H3b：健康教育咨詢服務將正向影響物聯網養老需求

1.4 精神慰藉服務因素

精神慰藉服務是指為高齡、獨居老年人提供關懷訪視、生活陪伴、情感交流、心理咨詢、健康生活指導等服務。物聯網養老的新型生活方式需要這種精神生活的滿足。文體活動讓具有相同興趣愛好的老年人相聚，享受精神愉悅。身體的衰老會使老年人的心理產生較多的消極情緒，抑郁癥也是老年人?；加械募膊?。心理咨詢會根據老年人的心理問題專項治療。因此，本研究假設：

假設4（H4）：物聯網提供的精神慰藉服務因素將正向影響物聯網養老需求

H4a：文體活動服務因素將正向影響物聯網養老需求

H4b：心理咨詢服務因素將正向影響物聯網養老需求

2 研究設計與數據收集

本次數據通過發放紙質調查問卷，電子版調查問卷以及通過問卷星網站進行抽樣調查。問卷設計分為3個部分，第1部分調查了居民的身份背景，如教育程度、健康狀況、收入情況等。第2部分調查居民對智能養老產品的需求狀況。第3部分調查了居民對養老的具體細節要求。本文研究對象為河南省信陽市居民，最終發放問卷250份，收回228份，有效問卷212份，占總問卷84.8%。

3 數據分析與結果討論

本文運用SPSS22.0和AMOS21.0軟件對數據進行分析。利用信度測量系數（Cronbachsα）進行內部一致性的測量。從表1可以看到所有變量的Cronbachsα都超過了0.700，各變量之間相關性高，符合信度系數要求。利用KMO值進行效度檢驗分析，KMO值均大于0.700，解釋的方差比率都超過60%，符合效度系數要求。結果見表1。

利用AMOS軟件得出結果如圖2所示，結果顯示，除H1c、H3b未得到支持外，其它假設均得到支持。其中，實線和虛線分別代表假設成立和不成立。

在居民身份背景方面，教育程度和收入狀況均有顯著正向影響。其中居民的受教育程度（β=0.390）在P=0.001水平下對身份背景因素有正向影響。居民收入狀況（β=0.642）在P=0.05水平下對身份背景有正向影響。而健康狀況對身份背景因素的影響未能得到支持。這是老人都要經歷的生活階段，身體機能下降是衰老的必然趨勢，這對居民身份背景特征的關聯程度較低。

居民在智能養老產品需求狀況方面，物聯網平臺提供的養老產品類型，居民對智能設備的接受度均有顯著正向影響。養老產品的類型（β=0.171）在P=0.001水平下對居民需求狀況有正向影響。居民對智能設備接受度（β=0.493）在P=0.05水平下對居民需求狀況有正向影響。而居民對智能設備的疑慮（β=0.321）在P=0.001水平下對居民需求狀況有顯著負向影響。

在醫療保健服務因素方面，物聯網平臺提供的定期體檢服務（β=0.423）在P=0.05水平下對醫療保健服務因素有顯著正向影響。而健康教育咨詢服務對醫療保健服務沒有顯著影響。這可能是老人對新知識的理解能力和接受能力較差，比起咨詢類的健康知識科普，更愿意通過體檢等直接有效的方式了解自身的身體狀況。

在精神慰藉服務方面，物聯網提供的文體活動服務和心理咨詢服務在P=0.001水平上對其提供的精神慰藉服務有正向影響。

物聯網提供的醫療保健服務、精神慰藉服務和居民的需求狀況均對物聯網養老有顯著正向影響。其中醫療保健服務和精神慰藉服務（β值分別為0.623和0.572）在P=0.05水平上對物聯網養老有正向影響。居民對養老產品和智能設備的需求狀況（β=0.264）在P=0.001水平下對物聯網養老有正向影響。

4 結束語

本文通過對物聯網養老模式的影響因素進行識別和歸納，構建了以身份背景、需求狀況、醫療保健服務、精神慰藉服務為主體要素的影響因素模型。通過問卷調查法獲得樣本數據，輔以結構方程模型加以簡要分析。分析結果表明：居民的身份背景、教育程度、收入狀況、智能養老產品需求狀況和物聯網提供的精神慰藉服務、醫療保健服務、定期體檢服務均正向影響物聯網養老的需求；而居民的健康狀況、物聯網平臺提供的健康教育咨詢對物聯網養老需求影響不顯著。

通過梳理相關前言理論，針對先有的理論缺口筆者提出推動物聯網養老模式發展，必須將技術與需求結合起來，更多的從老年人主動性的角度去考慮服務供給，根據老人的不同情況提供不同的服務類型。受研究能力和時間所限，本文也存在不足之處，即：

（1）對于樣本數據的收集偏少，代表性稍有欠缺。

（2）對于模型的構建可能還不夠系統，存在潛在影響因素未被筆者發現。以上不足需在日后的研究中繼續改進和完善。

參考文獻

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