上海人口老齡化發(fā)展趨勢(shì)及其影響因素——基于GM(1，1)和主成分分析

嚴(yán)宇珺 嚴(yán)運(yùn)樓

(上海工程技術(shù)大學(xué) 1管理學(xué)院，上海 201620；2社會(huì)科學(xué)學(xué)院)

人口老齡化在我國(guó)具有普遍性，但不同省份的老齡化程度并非處在同一層面上，由于歷史、經(jīng)濟(jì)、文化等因素差異，促使人口老齡化具有地區(qū)性特點(diǎn)。上海是我國(guó)最早邁入老齡化社會(huì)的城市，并且老齡化增速非常快。作為我國(guó)老齡化的典型城市，上海也成了學(xué)者研究的熱門城市，目前研究成果一部分集中于老齡化問(wèn)題現(xiàn)狀、原因研究以及給出有效應(yīng)對(duì)老齡化加劇的建議：齊明珠等〔1〕從北京、上海、廣州、深圳四大城市入手著眼于中國(guó)特大城市人口發(fā)展中存在的問(wèn)題研究，并就面臨的人口挑戰(zhàn)給出了應(yīng)對(duì)策略；王蓓〔2〕強(qiáng)調(diào)上海老齡化社會(huì)的特點(diǎn)并且提出了改善建議；于寧〔3〕著眼于上海人口老齡化的特征和原因，著重分析人口老齡化給上海來(lái)的長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，并給出對(duì)策建議；周海旺〔4〕著重研究了上海人口老齡化的特點(diǎn)及發(fā)展趨勢(shì)，并提出相關(guān)的對(duì)策思路。另一部分集中于以上海人口老齡化為大背景對(duì)其影響的不同領(lǐng)域進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析：孫雅瑋〔5〕從人口老齡化角度對(duì)上海市養(yǎng)老設(shè)施規(guī)劃進(jìn)行研究；錢婷婷〔6〕著重于人口老齡化對(duì)上海市城鄉(xiāng)居民消費(fèi)水平的影響研究；彭小輝等〔7〕基于上海人口老齡化視角側(cè)重于城鄉(xiāng)戶籍一體化研究；孫蕾等〔8〕著重上海人口老齡化與居民儲(chǔ)蓄間的實(shí)證研究分析；田鵬許等〔9〕運(yùn)用索羅增長(zhǎng)模型研究了人口老齡化對(duì)上海經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。本文在老齡化問(wèn)題現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上，利用GM(1，1)模型對(duì)上海市老齡人數(shù)及老齡化系數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)并對(duì)其走向特征給予分析。然后運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)模型分析上海市人口老齡化與其影響因素間的關(guān)聯(lián)性。

1 上海市人口結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀

按照聯(lián)合國(guó)劃分標(biāo)準(zhǔn)，一個(gè)國(guó)家或地區(qū)65歲及以上老人占總?cè)丝诘?%，即該地區(qū)視為進(jìn)入老齡化社會(huì)。在我國(guó)，上海最早邁入老齡化社會(huì)并且是大型城市中老齡化程度最高的城市〔3〕。據(jù)上海市統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)(65歲及以上常住人口占全部常住人口的比重)：2017年上海的老齡化率為14.3%，同年北京老齡化率為10.9%，廣州老齡化率為7.9%，深圳老齡化率為3.4%，中國(guó)香港老齡化率為15.9%，東京老齡化率為22.2%，紐約老齡化率為12.1%，倫敦老齡化率為11.1%。由此可見(jiàn)，上海老齡化率在國(guó)內(nèi)主要城市(北上廣深)中老齡化程度是最高的，與國(guó)際大城市相比，也處于較高水平。

上海人口老齡化呈現(xiàn)以下特點(diǎn)：首先是老齡化系數(shù)逐年增加，老齡化程度高，2010年上海市老齡化系數(shù)為10.12%，2017年老齡化系數(shù)為14.30% 。其次是戶籍常住人口老齡化程度顯著高于全市水平，2017年戶籍人口老齡化率為21.8%，上海市老齡化系數(shù)為14.30%。因此，偏高的戶籍人口老齡化率是上海市老齡化程度高的主要原因。再者上海老年人口性別比呈失衡狀態(tài)，即年齡越大，女性占比越高，2014年80歲及以上女性與男性人口比約為1.53，100 歲及以上女性與男性的比約為3.44。此外，由于各種原因外省來(lái)滬常住的老年人口呈遞增趨勢(shì)。2017年，65歲及以上外來(lái)老年人口來(lái)滬總數(shù)為30.72萬(wàn)人，比2016年增加7.97萬(wàn)人，增長(zhǎng)比為35.0%。

2 基于灰色GM(1，1)人口預(yù)測(cè)模型的分析

然后數(shù)據(jù)變換處理及用GM(1，1)建模。灰色理論認(rèn)為系統(tǒng)的行為現(xiàn)象盡管是朦朧的，數(shù)據(jù)是復(fù)雜的，但它畢竟是有序的，是有整體功能的。灰數(shù)的生成，就是從雜亂中尋找出規(guī)律。同時(shí)，灰色理論建立的是生成數(shù)據(jù)模型，不是原始數(shù)據(jù)模型。因此，灰色預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)是通過(guò)生成數(shù)據(jù)的GM(1，1)模型所得到的預(yù)測(cè)值的逆處理結(jié)果。

定義1 設(shè)X(0)=〔x(0)(1)，x(0)(2)，…，x(0)(n)〕，和X(1)=〔x(1)(1)，x(1)(2)，…，x(1)(n)〕，則稱x(0)(K)+ax(1)(K)=b，為GM(1，1)模型的原始形式。

定義2 設(shè)Z(1)=〔z(1)(1)，z(1)(2)，…，z(1)(n)〕，其中Z(1)(K)=0.5x(1)(K)+0.5x(1)(K-1)，則稱x(0)(K)+az(1)(K)=b，為GM(1，1)模型的基本形式，其中 a，b 分別為發(fā)展灰數(shù)和內(nèi)生控制灰數(shù)，為待辨識(shí)的參數(shù)。

原始序列X(0)=〔x(0)(1)，x(0)(2)，…，x(0)(n)〕必是非負(fù)的，其中x(0)(K)≥0，K=1，2，…，n。若原始序列X(0)不是非負(fù)的，則需要對(duì)X(0)中的元素做平移變換，即令x+(0)(K)=x(0)(K)+α，其中α>0，K=1，2，…，n。顯然，由此得到的累加生成序列X(1)和均值生成序列Z(1)都是非負(fù)的。

令k=2，3，…，n，可將模型進(jìn)一步表示為：

則其最小二乘法估計(jì)參數(shù)列滿足

=(BTB)-1BTY

則GM(1，1)模型x(0)(K)+ az(1)(K)=b的時(shí)間響應(yīng)序列為：

(K=0，1，2…n)

利用時(shí)間響應(yīng)序列可以進(jìn)行預(yù)測(cè)。

最后進(jìn)行模型檢驗(yàn)。計(jì)算后驗(yàn)差比值C和小誤差概率P，當(dāng)C值越接近于“0”，P值越接近于“1”，精度就越高。

2.2老齡化人口預(yù)測(cè)及趨勢(shì)特征分析 根據(jù)《上海市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》和《上海統(tǒng)計(jì)年鑒》整理了2010～2017年上海常住人口數(shù)、65歲及以上的人口數(shù)及老齡化系數(shù)比的數(shù)據(jù)(見(jiàn)表2)，對(duì)上海市未來(lái)20年的65歲及以上人口總數(shù)及老齡化系數(shù)比進(jìn)行了預(yù)測(cè)。

表2 2010～2017年上海市總?cè)丝诤?5歲以上人口及老齡系數(shù)統(tǒng)計(jì)表

所建的 GM(1，1)模型，其中預(yù)測(cè)過(guò)程如下：首先對(duì)65歲及以上人口的數(shù)據(jù)做建模的可行性檢驗(yàn)，該數(shù)列所有級(jí)比都落在區(qū)間(0.800 737 403～1.248 848 869)內(nèi)，即可做GM(1，1)建模。再通過(guò)運(yùn)算得出a=-0.066 152 495，b= 204.000 585 6，b/a=-3 083.792 778，則65歲及以上人口GM(1，1)預(yù)測(cè)模型為：x(1)(k+1)=3 316.772 778e-(-0.066 152 495)k+(-3 083.792 778)，再對(duì)預(yù)測(cè)的生成數(shù)列進(jìn)行累減還原成預(yù)測(cè)原始序列。最后進(jìn)行模型精度檢驗(yàn)，得出方差比C=0.175 162 174<0.35，小誤差概率P=1>0.95。根據(jù)表1灰色模型精度檢驗(yàn)對(duì)照表判斷，該模型精度為Ⅰ級(jí)(好)，因此該模型結(jié)果可信度高，可用于65歲及以上人口數(shù)量預(yù)測(cè)，從而得到2018～2037年上海65歲及以上人口預(yù)測(cè)值2018年360.42萬(wàn)(14.77%)、2019年385.07萬(wàn)(15.72%)、2020年411.41萬(wàn)(16.73%)、2021年439.54萬(wàn)(17.80%)、2022年469.60萬(wàn)(18.94%)、2023年501.72萬(wàn)(20.16%)、2024年536.03萬(wàn)(21.46%)、2025年572.69萬(wàn)(22.83%)、2026年611.86萬(wàn)(24.30%)、2027年653.70萬(wàn)(25.86%)。

表1 灰色模型精度檢驗(yàn)對(duì)照表

同理求出老齡化系數(shù)GM(1，1)預(yù)測(cè)模型，首先對(duì)老齡化系數(shù)的數(shù)據(jù)做建模的可行性檢驗(yàn)，該數(shù)列所有級(jí)比都落在區(qū)間(0.800 737 403，1.248 848 869)內(nèi)，即可做GM(1，1)建模。再通過(guò)運(yùn)算得出a=-0.062 260 728，b=8.626 115 623，b/a=-138.548 262 2，則老齡化系數(shù)GM(1，1)預(yù)測(cè)模型為：x(1)(k+1)= 148.668 262 2e-(-0.062 260 728)k+(-138.548 262 2)，再對(duì)預(yù)測(cè)的生成數(shù)列進(jìn)行累減還原成預(yù)測(cè)原始序列。最后進(jìn)行模型精度檢驗(yàn)，得出方差比C=0.228 109 992<0.35，小誤差概率P=1>0.95。根據(jù)表1灰色模型精度檢驗(yàn)對(duì)照表判斷，該模型精度為Ⅰ級(jí)(好)，因此該模型結(jié)果可信度高，可用于老齡化系數(shù)預(yù)測(cè)，從而得到2018～2037年上海老齡化系數(shù)預(yù)測(cè)值。

通過(guò)上述的分析，可得出上海市老年人口規(guī)模大，人口老齡化速度快。根據(jù)上海統(tǒng)計(jì)局公開(kāi)的數(shù)據(jù)，2017年上海65歲及以上常住人口達(dá)到345.78萬(wàn)人，比上年增加26.99萬(wàn)人，而同年新出生人口為19.2萬(wàn)人，這是自2010年第六次人口普查以來(lái)首次65歲及以上老年人口增量高于新出生人口。2.2中預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)可得上海市未來(lái)20年65歲及以上人口和老齡系數(shù)逐年增加，呈高速增長(zhǎng)趨勢(shì)，到2037年上海市65歲及以上人口將達(dá)到1 266.71萬(wàn)人，老齡系數(shù)則高達(dá)48.20%，即平均2個(gè)上海常住人口中就有1個(gè)65歲及以上的。總的來(lái)說(shuō)該速度將高于同期全國(guó)的增速。

3 上海市人口老齡化影響因素的灰色關(guān)聯(lián)度分析

3.1灰色分析關(guān)聯(lián)方法介紹 灰色關(guān)聯(lián)分析，從其思想方法上來(lái)看，屬于幾何處理的范疇，其實(shí)質(zhì)是對(duì)反映各因素變化特征的數(shù)據(jù)序列所進(jìn)行的集合比較。用于度量因素之間關(guān)聯(lián)程度的灰色關(guān)聯(lián)度，就是通過(guò)對(duì)因素之間的關(guān)聯(lián)曲線的比較而得到的〔10〕。

作關(guān)聯(lián)分析首先要指定參考數(shù)據(jù)列，參考數(shù)據(jù)列常用x0表示。不同時(shí)刻數(shù)據(jù)表示為：x0=〔x0(1)，x0(2)，…，x0(n)〕，關(guān)聯(lián)分析中的被比較數(shù)列常記為x1，x2，…，xi，xi=〔xi(1)，xi(2)，…，xi(n)〕，i=1，2，3，…，n。

注意到原始數(shù)據(jù)的量綱不同，為了增強(qiáng)不同量綱的因素之間的可比性，就需要在進(jìn)行關(guān)聯(lián)系數(shù)計(jì)算之前，首先對(duì)各要素的原始數(shù)據(jù)作初值變換或均值變換，然后利用變換后所得到的新數(shù)據(jù)作關(guān)聯(lián)系數(shù)計(jì)算。

ξ0i(t)=(△min+K×△max)/(△0i(t)+K×△max) t=1，2，3，…，M

3.2上海市人口老齡化影響因子關(guān)聯(lián)度分析 通過(guò)對(duì)比分析國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于人口老齡化的文獻(xiàn)及對(duì)人口老齡化影響因素的定性研究，確定了9個(gè)主要影響因素，分別為X1人均GDP(元)；X2農(nóng)村恩格爾系數(shù)(%)；X3城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)(%)；X4文盲率(%)；X5出生率(‰)；X6衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)(萬(wàn)人)；X7少年兒童系數(shù)(%)；X8高級(jí)中等學(xué)校招生數(shù)(人)；X9城鎮(zhèn)人口比重(%)，上海2010～2017年老齡化系數(shù)為參考數(shù)列X0(見(jiàn)表3)，根據(jù)灰色建模理論，建立灰色關(guān)聯(lián)分析。

表3 2010～2017年上海市人口老齡化各影響因子原始數(shù)據(jù)

首先運(yùn)用初值化變化方法Xt′(t)=xi(t)/xi(1)，i=1，2，…，N；t=1，2，…，M對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理，再求絕對(duì)差及兩級(jí)最小差和兩級(jí)最大差，并結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)度系數(shù)的計(jì)算公式得到關(guān)聯(lián)系數(shù)。

根據(jù)表4數(shù)據(jù)求出關(guān)聯(lián)度(r1，r2，r3，r4，r5，r6，r7，r8，r9)=(0.745，0.778，0.768，0.650，0.816，0.898，0.834，0.751，0.774)，并進(jìn)行排序得r6> r7> r5> r2> r9 >r3> r8> r1> r4，所以關(guān)聯(lián)序?yàn)閄6> X7> X5> X2> X9 > X3> X8> X1> X4 。從排序結(jié)果可以看出，衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)是影響老齡化系數(shù)最關(guān)鍵的因素，其次是少年兒童系數(shù)、出生率、農(nóng)村恩格爾系數(shù)、城鎮(zhèn)人口比重、城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)、高級(jí)中等學(xué)校招生數(shù)、人均GDP，最后是文盲率。衛(wèi)生技術(shù)人員即醫(yī)務(wù)人員或護(hù)士，衛(wèi)生技術(shù)人員的日益增多能為人們特別是老年人獲得醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)提供最直接的保障，也是醫(yī)養(yǎng)合作項(xiàng)目、社區(qū)養(yǎng)老、居家養(yǎng)老等的基礎(chǔ)。醫(yī)療服務(wù)的進(jìn)步使老年人的身體素質(zhì)得到改善和提升，在一定程度上延長(zhǎng)了老年人的平均壽命，降低了死亡率，與人老齡化呈正比。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2011年百歲老人數(shù)量首次突破1 000人，2017年百歲老人數(shù)量首次突破2 000人，截至2018年9月30日，上海百歲及以上老年人口高達(dá)2 281人。

表4 灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)

少年兒童系數(shù)及出生率不高與老齡化系數(shù)有著很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)度。上海獨(dú)特的經(jīng)濟(jì)環(huán)境，高度的生活壓力加之年輕人大多受過(guò)高等教育，使得年輕父母的生育觀發(fā)生極大改變，生育率保持低趨勢(shì)走向，同時(shí)醫(yī)療保障體系的不斷完善促使老年人死亡率降低，最終導(dǎo)致人口老齡化程度加劇。

城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)走低及人均GDP大幅上升反映了上海城鎮(zhèn)老年人的生活質(zhì)量得到快速提升，不僅體現(xiàn)在物質(zhì)上滿足，更在精神生活上得到充實(shí)感，有助于壽命延長(zhǎng)。但上述數(shù)據(jù)表明這些因素與老齡化系數(shù)的關(guān)聯(lián)度不大，即影響力并非直接的，而是發(fā)揮輔助作用。相對(duì)于城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)，農(nóng)村恩格爾系數(shù)與老齡化系數(shù)的關(guān)聯(lián)度更大，說(shuō)明在上海農(nóng)村，不斷提高的生活質(zhì)量及豐富的精神活動(dòng)對(duì)于老年人壽命延長(zhǎng)有極大的促進(jìn)作用。

4 基于主成分分析的人口老齡化影響因素

主成分概念首先由Parson〔10〕引進(jìn)，當(dāng)時(shí)僅僅討論非隨機(jī)變量。Hotelling〔11〕將這個(gè)概念推廣到隨機(jī)變量。在多數(shù)實(shí)際問(wèn)題中，不同指標(biāo)之間是有一定相關(guān)性。由于指標(biāo)數(shù)量多且相互之間存在關(guān)聯(lián)性，大大增加了分析問(wèn)題的復(fù)雜性。主成分分析即從多個(gè)數(shù)值變量(指標(biāo))間的相互關(guān)系入手，利用降維的思想，將多個(gè)變量(指標(biāo))化為少數(shù)幾個(gè)互不相關(guān)的綜合變量(指標(biāo))的統(tǒng)計(jì)方法。主成分分析的數(shù)學(xué)模型如下：其中 Z1，Z2，...，Zp 為p個(gè)主成分。

z1=u11x1+u21x2+…+up1xp

z2=u12x1+u22x2+…+up2xp

…

zp=u1px1+u2px2+…+uppxp

將上文提及的9個(gè)人口老齡化影響因素的數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS23.0進(jìn)行主成分分析，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為 84.323%，滿足累計(jì)方差貢獻(xiàn)率規(guī)定，此時(shí)選取3個(gè)主成分因子，效果最為理想。3個(gè)因子的特征根大于1或約等于1。因子1的特征根為 4.984，因子2的特征根為 1.693，因子3的特征根為0.912，這 3個(gè)因子對(duì)上海人口老齡化加劇產(chǎn)生很大影響。 見(jiàn)表5、表6。

表5 總方差解釋

表6 成分得分系數(shù)矩陣

3個(gè)主成分的表達(dá)式如下：

Z1=0.189X1-0.185X2-0.180X3+0.094X4+0.039X5+0.186X6+0.124X7+0.086X8-0.174X9

Z2=0.151X1+0.108X2+0.067X3-0.349X4+0.438X5+0.182X6+0.261X7-0.359X8+0.090X9

Z3=-0.049X1+0.202X2+0.067X3-0.353X4-0.328X5+0.072X6+0.661X7+0.570X8+0.225X9

提取方法：主成分分析法，下表同

從上述3個(gè)式子綜合分析可得：在主成分Z1中，人均GDP、文盲率、衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)及少年兒童系數(shù)這幾個(gè)變量的載荷相比較高。由于這些變量與社會(huì)發(fā)展存在聯(lián)系，因此將Z1稱為社會(huì)因素。在主成分Z2中，出生率這一變量的載荷較高，由于出生人口量的多少與國(guó)家二胎政策，計(jì)劃生育等政策密切相關(guān)，因此將Z2稱為政策因素。而農(nóng)村恩格爾系數(shù)、城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)、高級(jí)中等學(xué)校招生數(shù)及城鎮(zhèn)人口比重這幾個(gè)變量在主成分Z3中的載荷相對(duì)較高且這些因素受經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響大，因此將Z3稱為經(jīng)濟(jì)因素。

經(jīng)主成分分析可得，上海市人口老齡化的影響因素可分為社會(huì)、政策及經(jīng)濟(jì)3個(gè)層面，相比于政策層面，社會(huì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)揮更大的作用。這就對(duì)政府提出了高要求，政府應(yīng)制定并實(shí)施有效緩解上海人口老齡化的舉措。

5 上海積極應(yīng)對(duì)老齡化政策建議

5.1積極加大專業(yè)衛(wèi)生技術(shù)人員培養(yǎng)力度，加快專業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè) 灰色關(guān)聯(lián)度分析結(jié)果表明老齡化系數(shù)與衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)有著極高的關(guān)聯(lián)度，但上海目前的衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)無(wú)法滿足顯露的需求。根據(jù)《上海市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》數(shù)據(jù)，2017年上海有衛(wèi)生技術(shù)人員18.80萬(wàn)人，但其對(duì)應(yīng)的是345.78萬(wàn)65及以上的老年人，即每個(gè)衛(wèi)生技術(shù)人員要為約19個(gè)老人提供專業(yè)服務(wù)，這一嚴(yán)峻的形勢(shì)對(duì)老齡化日益加劇的上海提出了巨大挑戰(zhàn)。政府應(yīng)當(dāng)加速擴(kuò)大培養(yǎng)規(guī)模，提升人員專業(yè)程度、拓寬專業(yè)人才引入渠道，加大全能型人才保留優(yōu)惠力度以及加快推進(jìn)醫(yī)養(yǎng)一體化建設(shè)〔11〕。

5.2積極鼓勵(lì)二胎生育，優(yōu)化人口結(jié)構(gòu) 灰色關(guān)聯(lián)度系數(shù)以及關(guān)聯(lián)序表明少年兒童系數(shù)與老齡化系數(shù)間關(guān)聯(lián)度為0.834，是僅次于第一的變量。同時(shí)，GM(1，1) 模型預(yù)測(cè)出上海老齡化仍然是上升趨勢(shì)，老年人數(shù)量仍將逐年增加。若少年兒童人數(shù)的增長(zhǎng)持平或遠(yuǎn)低于老年人口增速，那么人口將難以持續(xù)發(fā)展。政府應(yīng)當(dāng)出臺(tái)優(yōu)惠政策，如撫養(yǎng)補(bǔ)貼，教育補(bǔ)助等實(shí)質(zhì)性激勵(lì)，鼓勵(lì)人們積極響應(yīng)二胎政策，真正促進(jìn)上海市人口結(jié)構(gòu)調(diào)整，優(yōu)化人口發(fā)展，恢復(fù)上海的人口生機(jī)，補(bǔ)償人口虧損，最終實(shí)現(xiàn)人口平衡和可持續(xù)發(fā)展能力。

5.3積極引導(dǎo)“養(yǎng)老服務(wù)產(chǎn)業(yè)”蓬勃發(fā)展 通過(guò)灰色理論及主成分分析法分析的結(jié)果可知上海老齡化程度愈發(fā)嚴(yán)重，老年人口數(shù)量大。加快制定養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)發(fā)展藍(lán)圖并盡快付諸于實(shí)際已迫在眉睫。首先政府應(yīng)當(dāng)加大政策扶持力度，正向引導(dǎo)社會(huì)資本進(jìn)入養(yǎng)老服務(wù)產(chǎn)業(yè)，如養(yǎng)老服務(wù)政府和社會(huì)資本合作(PPP)項(xiàng)目，醫(yī)養(yǎng)結(jié)合PPP項(xiàng)目，老年公寓PPP項(xiàng)目等，同時(shí)在土地、資金、人員各方面給予幫助，充分發(fā)揮社會(huì)力量。再者注重養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式的創(chuàng)新，不斷優(yōu)化升級(jí)，努力營(yíng)造養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展氛圍，并結(jié)合上海高經(jīng)濟(jì)水平的優(yōu)勢(shì)，推行連鎖化戰(zhàn)略，形成有規(guī)模、特色的養(yǎng)老基地。