南昌市智能養老產業發展的實證分析

李 英 王佳卉 彭 婷(南昌理工學院）

對象與方法

（一）調查對象

本文隨機選取江西省南昌市部分社區中符合條件的老年人作為研究對象。將本次調查對象分為三類人群：第一類是南昌市部分社區中不同學歷、不同身份、不同職業群體；第二類是身體狀況不同、婚姻狀況不同的群體；第三類是不同的居住方式、是否有子女照顧的群體。

（二）調查方法與統計方法

本調查數據來源于2020年11月—2021年1月項目組針對南昌市青山湖區、新建區、灣里區、東湖區等地進行實地發放問卷并配合網絡問卷的調查。問卷共發放558份，回收有效問卷558份，有效回收率100%。

基于南昌市智能養老服務需求單問卷調查結果，采用SPSS26.0軟件，通過獨立樣本T檢驗以及單因素ANOVA進行數據分析。

結果

（一）變量賦值及具體說明

本文根據南昌市老年人口現狀及其特征選擇了三大方面的因素作為自變量，分析南昌市老年人對于智能養老服務的需求。

利用SPSS26.0軟件進行數據分析，為保證分析的準確性，現對涉及變量進行賦值，具體如表1所示。

表1 變量賦值說明

（二）效度分析

在因素分析之前，首先我們進行了KMO檢驗，如表2。

探索性因子分析的方法實現檢驗過程：KMO檢驗的系數結果為0.611，在0.60-0.70之間。而根據球形檢驗的顯著性可以看出，sig無限接近于0，巴特萊特統計值低于0.05，適合做因素分析。拒絕原假設，因此，問卷具有良好的效度。

（三）智能養老服務需求意愿影響因素分析

1.自身因素分析

在自身因素中，6個因素中，退休前職業未通過顯著性檢驗，而其余因素分析結果表明均顯著。

①性別方面：由表3獨立樣本t檢驗的結果可以看出，老人對于智能養老服務需求意愿在性別上的差異情況。不同性別的職工對于智能養老服務需求意愿存在差異，根據均值可以看出男性的需求高于女性。

表3 需求意愿在性別上的差異分析

②年齡方面：根據單因素方差分析結果可以看出，需求意愿在年齡上存在差異性，顯著性檢驗結果小于0.05。結果顯示，年齡與智能養老服務是需求意愿呈負相關。年齡較小的人往往要比年齡大的人更能夠接受新事物，根據多重比較的結果可以看出，老年人的年齡越大，對于養老服務的接受能力越小，需求也就越小，見表4。

表4 需求意愿在各維度上的差異分析

③學歷方面：需求意愿在學歷上同樣存在差異性，根據多重比較的結果可以看出，老年人學歷越高，需求越大，學歷越低，需求相對來說越小。老年人的文化程度越高，思想相對越開放，在日新月異的信息時代，對于智能服務的接受能力、應用能力越強，反之則弱，見表4。

④退休前職業：根據分析表明，老年人退休前的職業未通過顯著性檢驗，由此我們認為老年人退休前的職業與智能養老服務的需求情況不存在明顯的相關關系，見表4。

2.家庭因素分析在家庭因素中，婚姻狀況以及居住方式都通過了顯著性檢驗。①婚姻狀況：無配偶的老年人對于智能養老服務需求更高一些。有配偶的老年人相互照料、扶持，需求相對低一些，見表5。

表5 需求意愿在婚姻狀況上的差異分析

②居住方式：與老伴、子女居住的老人，養老需求在一定程度上得到了滿足，故其對于智能養老服務的需求越低，見表6。

表6 需求意愿在居住方式上的差異分析

3.認知因素分析

需求意愿在認知程度上存在差異性。老年人在對智能養老服務足夠了解的情況下更加容易接受甚至傾向于這種養老模式，因此，認知程度較低的老人的意愿相對來說會低一些[1]，見表7、8。

表7 老年人對智能養老服務的認知程度

表8 需求意愿在認知程度上的差異分析

結論

（一）老齡社會的到來加速智能養老產業發展

根據國家統計局公布的數據，直至2020年我國60歲以上老齡人口達到2.64億，占總人口數比重不斷增大[2]。隨著老齡社會的到來，高齡老人不斷增加，同時傳統養老模式弱化、社會化養老服務現狀不足，以往的養老模式已無法全面適應當前的養老需求，尋求新型方式解決老年人日益增長的需求加速了智能養老產業的發展。

（二）各方支持促進智能養老產業發展

智能養老產業作為新興發展的產業，體系、結構仍存在些許欠缺，以至于智能化養老在實現的過程中面臨多重阻礙。因此，準確識別并解決我國養老產業現階段所出現的問題迫在眉睫。政府作為主要引導力量[3]，應鼓勵相關機構參與到智能養老服務的市場中去，探索適合當地的發展道路，并出臺相關政策，切實保障養老行業規范體系建設，培養和挖掘高素質專業人員進入養老行業，讓老年人獲得專業的養老服務和享受養老生活。