物联网养老影响因素研究

滕婕　顾亚楠

摘 要：本文以上海松江区老人作为研究样本集，构建了物联网养老影响因素模型。通过问卷调查法，应用结构方程模型分析所得数据。分析结果表明：居民的身份背景、教育程度、收入状况、智能养老产品需求状况和物联网提供的精神慰藉服务，医疗保健服务，定期体检服务均正向影响物联网养老的需求；而居民的健康状况、物联网平台提供的健康教育咨询对物联网养老需求影响并不显著。

关键词：物联网养老； 影响因素； 结构方程

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

隨着经济社会的高速发展，中国人口老龄化程度持续加深。据民政部发布的《2016年社会服务发展统计公报》统计，截至2016年底，全国60岁及以上老年人口23 086万人，占总人口的16.7%，其中65岁以上人口15 003万人，占总人口的10.8%。养老问题的日益严重，催生出了物联网养老模式的崛起，即将传统养老模式与物联网、云计算等现代信息技术相结合，科学整合现有养老资源，缓解老龄化压力。

国内学者关于物联网养老内涵的研究起步较晚，大部分偏向对信息技术在养老服务中的使用研究。左美云认为，物联网养老依靠信息化和移动互联网技术来实现[1]。鲍烨童认为，当前业界更加关注的是老人生理和安全需求，而缺乏对老人情感需求的重视[2]。Zheng等提出要通过互联网技术的采用，提供高素质护理服务[3]。徐倩、周沛认为，要从政策与服务的供给侧进行变革，从老人实际需求着手，充分发挥多方供给主体的积极性[4]。吴玉霞，沃宁璐等通过对物联网养老服务多元主体和关键环节的剖析，将物联网养老模式归纳为DMP、DtoP、PtoD和DtoD四种模式[5]。戈智永等认为，在有需求的老人和服务需求提供方之间构建“智能”综合服务平台，实现服务，有助于完善养老模式，提升公共服务能力[6]。姜琛凯等认为，要想解决传统养老产业供需不匹配问题，必须利用创新驱动供给侧结构性改革[7]。范梦迪提出5点支撑物联网养老模式的基础要素，即应急响应功能、可视听功能、智能管家功能、实时监控功能、医疗辅助功能[8]。Liu等分析了智能小区系统的体系结构和具体的应用知识[9]。陆肖云等重点研究了运用与独居老人的智慧社区创新关键技术[10]。

综合上述文献，可以看出，现有研究较少考虑到老年人对于物联网养老服务的具体需求，技术的接受程度以及安全隐患等问题，研究内容则注重技术实用方面，较少从老年人需求的主动性角度去研究物联网养老模式的发展困境。

为了研究物联网养老模式的发展障碍，本文针对以上理论缺口，选取上海松江区老人作为研究样本集，构建了物联网养老影响因素模型。通过问卷调查法，应用结构方程模型分析所得数据。提出推动物联网养老模式发展，必须将技术与需求结合起来，更多的从老年人主动性的角度去考虑服务供给。

1 研究模型与假设

本文在分析已有文献和总结物联网养老特征的基础上，进一步扩展影响指标因素，通过假设模型分析影响因素对物联网养老需求的影响，提出了研究模型，如图1所示。

1.1 身份背景因素

由于居民处于社会的各个阶层，具有不同的身份背景、健康状况、收入情况等各不相同。在物联网养老需求的影响因素前提下，将受教育程度、健康状况、收入情况作为居民身份背景的基本因素。教育程度高的居民被认为对新事物的接收比较容易，会对物联网养老的新型模式产生较大的包容度。居民自身的现实生活状况也会影响物联网的养老需求，比如收入水平和健康状况。收入水平越高，会倾向新生活方式的选择。身体状况越差，居民对养老的投入比例会越大，会尝试物联网养老的生活。针对不同身份背景的居民对物联网养老需求产生的影响进行分析，提出假设：

假设1（H1）：居民的身份背景将正向影响物联网养老需求

H1a：居民的受教育程度将正向影响物联网养老需求

H1b：居民的收入水平将正向影响物联网养老需求

H1c：居民的健康状况将负向影响物联网养老需求

1.2 智能养老产品需求状况

物联网养老是以智能化设备为技术依托，所以新型养老生活方式的选择与智能设备的需求紧密相关。物联网养老产品的类型影响着居民对物联网的需求。比如便携式、穿戴式、固定式的养老产品。另外，居民对新的电子产品的接收度不一样，智能设备的接收度越高，对物联网养老的认可度也会上升。任何一种养老方式都会有其不足之处，居民对物联网及其智能设备提供的养老服务产生的担忧会直接影响到物联网养老的需求。鉴于此，本文提出如下假设：

假设2（H2）：居民的养老产品需求状况将正向影响物联网养老需求

H2a：居民对智能设备的接受程度将正向影响物联网养老需求

H2b：居民的受教育程度将正向影响物联网养老需求

H2c：居民对智能设备的疑虑将负向影响物联网养老需求

1.3 医疗保健服务因素

2013年9月，国发35号文《关于贾逵啊发展养老服务业的若干意见》提出，医疗保健与养老服务相结合是深化医改的惠民举措。身体机能下降是老年人的一个显著特征，所以物联网养老系统平台迫切需要医疗保健服务的搭建。医疗保健服务的类型也会影响居民对物联网养老的需求。定期体检服务是对老年人身体健康状况的跟踪照顾。健康教育咨询是给居民科普基本的健康保健知识，这些都会影响居民对物联网养老的选择。因此，本研究假设：

假设3（H3）：物联网提供的医疗保健服务因素将正向影响物联网养老需求

H3a：定期体检服务将正向影响物联网养老需求

H3b：健康教育咨询服务将正向影响物联网养老需求

1.4 精神慰藉服务因素

精神慰藉服务是指为高龄、独居老年人提供关怀访视、生活陪伴、情感交流、心理咨询、健康生活指导等服务。物联网养老的新型生活方式需要这种精神生活的满足。文体活动让具有相同兴趣爱好的老年人相聚，享受精神愉悦。身体的衰老会使老年人的心理产生较多的消极情绪，抑郁症也是老年人常患有的疾病。心理咨詢会根据老年人的心理问题专项治疗。因此，本研究假设：

假设4（H4）：物联网提供的精神慰藉服务因素将正向影响物联网养老需求

H4a：文体活动服务因素将正向影响物联网养老需求

H4b：心理咨询服务因素将正向影响物联网养老需求

2 研究设计与数据收集

本次数据通过发放纸质调查问卷，电子版调查问卷以及通过问卷星网站进行抽样调查。问卷设计分为3个部分，第1部分调查了居民的身份背景，如教育程度、健康状况、收入情况等。第2部分调查居民对智能养老产品的需求状况。第3部分调查了居民对养老的具体细节要求。本文研究对象为河南省信阳市居民，最终发放问卷250份，收回228份，有效问卷212份，占总问卷84.8%。

3 数据分析与结果讨论

本文运用SPSS22.0和AMOS21.0软件对数据进行分析。利用信度测量系数（Cronbachsα）进行内部一致性的测量。从表1可以看到所有变量的Cronbachsα都超过了0.700，各变量之间相关性高，符合信度系数要求。利用KMO值进行效度检验分析，KMO值均大于0.700，解释的方差比率都超过60%，符合效度系数要求。结果见表1。

利用AMOS软件得出结果如图2所示，结果显示，除H1c、H3b未得到支持外，其它假设均得到支持。其中，实线和虚线分别代表假设成立和不成立。

在居民身份背景方面，教育程度和收入状况均有显著正向影响。其中居民的受教育程度（β=0.390）在P=0.001水平下对身份背景因素有正向影响。居民收入状况（β=0.642）在P=0.05水平下对身份背景有正向影响。而健康状况对身份背景因素的影响未能得到支持。这是老人都要经历的生活阶段，身体机能下降是衰老的必然趋势，这对居民身份背景特征的关联程度较低。

居民在智能养老产品需求状况方面，物联网平台提供的养老产品类型，居民对智能设备的接受度均有显著正向影响。养老产品的类型（β=0.171）在P=0.001水平下对居民需求状况有正向影响。居民对智能设备接受度（β=0.493）在P=0.05水平下对居民需求状况有正向影响。而居民对智能设备的疑虑（β=0.321）在P=0.001水平下对居民需求状况有显著负向影响。

在医疗保健服务因素方面，物联网平台提供的定期体检服务（β=0.423）在P=0.05水平下对医疗保健服务因素有显著正向影响。而健康教育咨询服务对医疗保健服务没有显著影响。这可能是老人对新知识的理解能力和接受能力较差，比起咨询类的健康知识科普，更愿意通过体检等直接有效的方式了解自身的身体状况。

在精神慰藉服务方面，物联网提供的文体活动服务和心理咨询服务在P=0.001水平上对其提供的精神慰藉服务有正向影响。

物联网提供的医疗保健服务、精神慰藉服务和居民的需求状况均对物联网养老有显著正向影响。其中医疗保健服务和精神慰藉服务（β值分别为0.623和0.572）在P=0.05水平上对物联网养老有正向影响。居民对养老产品和智能设备的需求状况（β=0.264）在P=0.001水平下对物联网养老有正向影响。

4 结束语

本文通过对物联网养老模式的影响因素进行识别和归纳，构建了以身份背景、需求状况、医疗保健服务、精神慰藉服务为主体要素的影响因素模型。通过问卷调查法获得样本数据，辅以结构方程模型加以简要分析。分析结果表明：居民的身份背景、教育程度、收入状况、智能养老产品需求状况和物联网提供的精神慰藉服务、医疗保健服务、定期体检服务均正向影响物联网养老的需求；而居民的健康状况、物联网平台提供的健康教育咨询对物联网养老需求影响不显著。

通过梳理相关前言理论，针对先有的理论缺口笔者提出推动物联网养老模式发展，必须将技术与需求结合起来，更多的从老年人主动性的角度去考虑服务供给，根据老人的不同情况提供不同的服务类型。受研究能力和时间所限，本文也存在不足之处，即：

（1）对于样本数据的收集偏少，代表性稍有欠缺。

（2）对于模型的构建可能还不够系统，存在潜在影响因素未被笔者发现。以上不足需在日后的研究中继续改进和完善。

参考文献

[1] 民政部网站. 2016年社会服务发展统计公报 [EB/OL]. [2017-08-04]. http：//www.cfen.com.cn/sjpd/hg/201708/t20170804_2666122.html.

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