養老服務床位規模預測及其“商機”研究

曹稀哲 王海鑫 孫馨愉（曹稀哲，山東科技大學；王海鑫、孫馨愉，濟南大學）

■ 老年人床位市場需求中的規模和數量研究

（一）特征指標的選取

綜合以往專家學者的經驗，在擬選指標測度的時候，盡量遵循數據可獲得、具代表性和全面性等原則。本文從城鎮人口數量、鄉村人口數量、15-59 歲人口數量、60 周歲以上人口數量、社會服務事業、社會捐款、基本建設投資這 7 個方面為自變量，對養老服務床位數量的市場需求規模進行預測，并對其進行分類，并依據下圖，作為數據預處理方法。

通過分析發現，數據預處理后數據平滑效果顯著，無異常值等特殊數據。

（二）基于多元回歸對養老服務床位數量預測模型

以城鎮人口數量、鄉村人口數量、15-59 歲人口數量、60 周歲以上人口數量、社會服務事業、社會捐款、基本建設投資這7項指標建立了基于多元線性回歸預測的養老服務床位數量的市場需求模型，繼而通過共線性與均值分析，進一步建立了基于非線性逐步回歸預測的養老服務床位需求模型，最后通過前后誤差對比驗證我們所建模型的有效性，并構造出表達式進行床位需求預測，發現需求數量是不斷增加的，并且速率越來越高，到2024年可能會有26 萬床位需求量。

（三）結果分析

誤差在逐步回歸中得到了明顯改善，提高了該預測模型的精確性。經過以上兩種方式對比，最終得到關于養老床位市場需求規模預測模型：

同時，經過以上市場床位需求預測表達式，我們預測出未來六年床位需求情況：

經過預測，未來六年養老服務床位需求依次為：17.9623，19.3539，20.8533，22.4689，24.2096，26.0852（萬）。

■ 基于主成分分析法的老年人床位市場需求中“商機”研究

由于老年人床位市場需求中的“商機”具有更多可參考因素，本文在人口數量因素、人口結構因素等5 類潛在因素中選擇了12 項指標。并對這系列指標的數據進行無綱量化，繼而利用SPSS 中的Date Reducition-Factor 命令進行因子分析，采用因子分析來提取因子，并通過了相關性檢驗，從而我們利用SPSS中的Kaiser 等量最大法得到3 個主因子，即人口因子F1、經濟活力因子F2、社政效益因子F3。利用SPSS 中的Kaiser 等量最大法得到因子負荷矩陣。因子表達式如下：

表1 指標選取

由于每個主因子只反映了樣本對養老床位市場需求影響的某個方面特征，從主成分載荷值大小來看，以老年人床位需求量為目標，與第一主成分密切相關的是老年人人口數量;與第二主成分密切相關的是社會捐款; 與第三主成分密切相關的是基本建設投資。因此，采用主成分分析法為制定經營模式選取的主要因子為老年人人口數量、社會捐款和基本建設投資，并利用其中重要因素從中挖掘到4 個商機。

商機1：通過主成分分析我們發現，與因子F1 最密切的因素是老年人人口數量，并且人口結構也占據了重要地位，根據我國現狀，我國開始進入低生育階段,人口老齡化呈現出“未富先老”的特點。而在中國，農村人口比城市人口老得快,是老齡化的一個重要特點,城鄉勞動力的流動使農村的年輕勞動力流向城市,因此農村養老的挑戰更為嚴峻,但是農村又恰恰沒有養老保障,使得矛盾更加突出。因此，其中一個商機可以是將企業邁向農村，讓更多企業分支走向農村。

商機2：在主成分分析中，文盲率是因子F3 政效益中的一個影響因素，對于養老院服務行業，參加工作的護士人員可能很多屬于“文盲”，這就可能對老年人照顧存在一定不滿或者不夠嫻熟，而身體衰弱是老年群體的特征之一，老年人的免疫功能隨年齡增長不斷下降，具有較高的病殘率，如果不加以照料和看護很容易造成老人的損傷。再者，老年人經歷了自身角色的轉變，隨著家庭模式的改變，老年群體越來越顯得孤立，因此老年人在心理上容易產生落差，他們需要陪伴、關懷和精神安慰。因此，企業可以通過引進一批年輕人，通過對其培訓，增加養老服務的滿意度。

商機3：在主成分分析中，我們發現社會捐款是因子F3 社政效應中最重要的一個因素，一些企業可以通過募捐的方式通過投入廣告，賺取部分中介費用。

商機4：結合當今實情，據目前而言，居家養老仍然是很多老年人的第一選擇，居家養老是大多數老年人的養老模式，但多數老人身體狀況隨年齡增長不斷下降、心理狀況逐漸空虛，但他們的子女多忙于事業，因此老年人處于“空巢”狀況。并且當前的醫療補助政策還不夠健全，而在主成分分析中醫療補助是因子F2 經濟因子的一項指標，因此，可以推測出“老年養老經濟 ”將成為社會又一個新的經濟增長點,也將成為中國經濟潛力最大的市場。因此,養老類社會保障體系中的養老保障體系的建立變得越來越重要,部分企業可以轉型向養老保險方向進行投資，通過養老保險使子女放心、讓長者安心。