基于熵值法的云南省养老地产开发适宜度研究

孙玉梅， 李月静， 曹思琪

(昆明理工大学 建筑工程学院， 昆明 650504)

随着国家的发展，中国老年人的占比产生了很大的变动。根据第七次全国人口普查的数据统计，全国人口为141 178万人，与2010年第六次全国人口普查的133 972万人相比，增加7 206万人，增长5.38%，年平均增长率为0.53%。其中国内人口老龄化程度有显著提高，据《第七次全国人口普查数据公报》显示，2020年，国内60岁及以上人口占全国人口的比重为18.7%，65岁及以上人口的比重为13.5%，比起第六次全国人口普查结果上升5.44个百分点。人口老龄化程度的提高，推动国内的老年人产业兴起。尤其是房地产行业对于老年地产的建设越来越多。但是在进行养老行业的发展过程中，对于养老地产的发展还存在着许多问题。首先针对市场上大量的老龄人口来说，养老地产的经济基础还未抓牢，社会层面的各方面基础配套设施还没有充分建立，导致当前国内社会养老负担日益繁重[1]。其次是老龄人口日益增长的物质文化需要和落后的养老地产发展之间的矛盾不断显现。随着老龄化速度加快，养老地产需求日益增加；但是养老地产的发展在国内还处于起步阶段，房地产商在项目投资决策、项目融资、经营管理、配套服务等方面缺乏经验[2]。当前国内在养老地产方面的研究是多元化的，但是无论是政策分析、社会经济分析或是养老对象需求调研大部分集中于中部或者东部地区，对于西南片区的研究较少。由于养老地产的发展具有明显的区域性要求，对于不同地区养老地产的开发适宜度要求不同，本文以熵值法作为研究方法，以云南省的16个地级市作为研究对象，对云南省各地级市的养老地产发展适宜度进行分析排序，为云南省的养老地产的未来发展提供理论支持。

1 养老地产发展适宜度指标分析

养老地产指将住宅、服务、医疗、旅游、度假、教育等产品全方位结合起来，能满足老年人的生活和社会活动需求，能为老年人提供各种基础设施保障的住宅类产品，但其核心又并非住宅产品，而是完善的配套和增值服务[3]。养老地产与普通地产的主要区别是前者的功能核心是提供养老服务。养老地产将养老养生的生活方式完整地嵌入到房地产的规划、开发、运营和服务之中，创造出充分体现生活感受和文化价值的复合性的老年人居生活[4]。 因此在养老地产的开发过程中，不仅仅考虑房地产发展基本的社会、经济因素，还需要考虑适合老龄人口生活的环境卫生因素，比如医疗机构、空气环境和海拔适宜高度等因素。此外对于养老地产本身来说，完善的配套设施和增值服务，使得养老地产的产业消费水平处于中高端层次，城市内的人均GDP、居民的消费能力的不同也对该城市养老地产的发展有着重要的影响。

通过文献阅读和分析、整理，结合云南省的地域特点，总结出了合适的适宜度评价指标，分为社会环境、经济环境、卫生环境3个维度。根据基础性、科学性、系统性、综合性、层次性等原则，构建了由三层指标构成的养老地产开发适宜度评价指标体系[5]。第1层次为适宜度评价指标综合指数为A；第2层次为适宜度评价指标分类指数为B1、B2、B3，主要指代社会环境、经济环境、卫生环境；第3层次为适宜度评价指标分类具体指数为C1、C2、C3、C4、…、C10，其中社会环境指标主要包括人口老龄化率、养老保险参保人数；经济环境指标主要包括第三产业比重指标、主城区住宅均价、人均GDP、居民消费能力指数；卫生环境主要包括人均公园绿地面积、空气质量综合指数、海拔、卫生医疗机构数量。通过社会指标可以看出云南省养老地产的潜在市场；经济指标反映省内居民的经济承受能力，而通过第三产业比重可以了解省内服务业的发展现状，因为发达的服务业才能够提供更好的养老服务；通过卫生环境可以比较省内各区域的生活适宜度[5]。适宜度评价指标体系见表1。

表1 适宜度评价指标体系

2 适宜度评价方法——熵值法

通过文献分析，各地区养老地产适宜程度测评常用熵值法、熵权法和AHP等方法。其中熵值法是用来判断某个指标的离散程度的数学方法，早期主要运用在信息论当中，现在适用于各大领域中用来对相应指标进行权重赋值，根据指标熵值判断其离散程度，最后通过多步处理得到综合评价结果，适合这次研究分析。所以研究运用熵值法对云南省16个地级市中影响养老地产适宜度的各项指标进行权重赋值，然后依据公式得出的熵值来判断各地区的指标离散程度，如果得出的指标离散程度越大，就会对各指标的权重值影响越大，反之亦然。最后通过各地区指标的初始数据标准化值与各指标权重的乘积计算得出每个地区各项指标的评价结果[6]。具体步骤如下。

1)建立初始数据矩阵。设定有m个地区需要被评价，地区指标共有n个，便可以形成相应的适宜度评价数据矩阵。

(1)

式中：A代表养老地产开发适宜度数据矩阵；Aij指的是第i个地区的第j个指标的数值(i=1，2，3，…，m；j=1，2，3，…，n)。

2)数据标准化处理。对收集的数据进行无量纲化处理。由于所获取的数据实际单位不同，得到的数据不可以直接应用，为了正常应用数据，从而对数据进行标准化处理。

正向指标：

Bij=[(Aij-minAj)-(maxAj-minAj)]+K

(2)

反向指标：

Bij= [(maxA-Aij)-(maxAj-minAj)]+K

(3)

由于熵值法计算过程不能出现0值，需要将无量纲化处理后的指标进行坐标平移，意义在于解决无量纲处理后出现的0值[7]。所以在标准化指标中加入K作为平移幅度，K值越小，会使得评价结果越客观，在本文数据标准化处理过程中K取0.000 1。

3)同度量化处理。计算某指标下各地区所占的比重R。

(4)

4)计算信息熵值ej。指第j项指标的信息熵值，即

(5)

5)计算差异系数rj和权重ωj。rj=1-ej，通过得出差异系数rj得出权重ωj，即

(6)

6)计算评价综合指数S。利用得出的权重数乘以之前各地区的标准化数值可以得出评价综合指数Si，即

(7)

从熵值法的过程中可以发现如果在第i个地区的Si数值越大，那么该地区的养老地产发展适宜度就会越高。

3 养老地产适宜度分析

根据熵值法的概念，可以通过收集云南省各地级市的相关数据进行标准化处理，得到无量纲数据，再对各指标进行同度量处理，进一步算出信息熵值、信息效用值，对其进行归一化处理得到权重[8]。后续根据权重与标准化数据的乘积可以得到各地区每个指标的综合得分，通过对云南省各地级市的养老地产指标综合得分对比分析，进而得到各地区的综合排名和养老地产适宜度城市分类。

3.1 数据获取

根据最新发布的《云南省第7次人口普查公报》和《各地州市人力资源和社会保障局》《2020年云南统计年鉴》以及云南省各市环境保护局网站，通过资料整理获得相关的数据，见表2。

表2 云南省各地级市养老地产开发适宜度初始数据

3.2 适宜性指标评价

通过运用熵值法对所得数据进行分析处理，整理出了适宜度评价指标体系的相应权重，见表3。

表3 适宜度评价指标权重

由表3可知指标体系的相应权重，通过各指标的权重与标准化的数据整合，可计算适宜度评价体系中各地区指标的综合得分，见表4。

根据各地区指标的综合得分可以进行对比，进而得出指标评分中各地区的排名，从而对云南省地级市养老地产的发展有更全面的认识。地区排名见表5。

从表5中可以看出，综合得分排名依次是昆明、玉溪、红河、曲靖、昭通、大理、西双版纳、保山、德宏、普洱、文山、楚雄、丽江、临沧、迪庆、怒江。根据总排名和得分情况将适宜性分为适宜开发城市、较适宜开发城市、潜在适宜开发城市，其中适宜开发城市为昆明、玉溪、红河；较适宜开发城市为曲靖、昭通、大理、西双版纳、保山、德宏、普洱、文山；潜在适宜开发城市为楚雄、丽江、临沧、迪庆、怒江。

表4 各地区适宜度评价指标综合得分

表5 地区养老地产开发适宜度排名

3.3 指标评价结果分析

3.3.1 适宜开发城市

从表4中可以发现，昆明市作为云南省的省会，无论是交通、医疗还是经济都是云南省内发展最迅速，指数最大的一个城市。近几年昆明市的人口老龄化日益严重，老龄化呈现增速快、基数大、高龄化等特点，具有较大的养老需求潜力；根据表5可以看出昆明市的第三产业比重指标，人均GDP和居民消费能力指数均位于首位，为发展养老地产提供了经济条件。除此之外，较高的空气质量指数和完备的卫生医疗机构也为养老地产提供了各项配套服务基础。所以昆明市是云南省内养老地产适宜开发城市。玉溪、红河无论是社会环境、经济环境还是卫生环境的各项指标得分和综合排名都位于前端。对于云南省其他地区来说，无论是养老地产的需求潜力或者经济条件都属于可发展空间。虽然二者的各项配套服务基础还需要积极发展，但是综合分析玉溪和红河两个城市是云南省内适宜开发城市。

3.3.2 较适宜开发城市

这一类的城市得分集中在0.3～0.45。针对社会环境而言，曲靖、昭通、西双版纳、德宏的人口老龄化率较低，对于养老地产的需求潜力不足；但是昭通和西双版纳而言，其卫生环境对于养老地产的发展又处于省内的较高水平；曲靖、德宏的经济环境也可以为养老地产提供经济条件，所以处于较适宜开发城市。而大理、保山、普洱、文山他们的社会环境综合得分较高，可为城市的养老地产的发展提供养老需求能力，但是对于经济环境和卫生环境都处于中间位置，未来还具有发展良好的发展空间，所以也处于较适宜开发城市。

3.3.3 潜在适宜开发城市

这一类城市的综合得分位于0.3分以下。楚雄、临沧、迪庆、怒江的人口老龄化都处于较低的水平，对于养老地产的需求发展潜力较高。在经济环境和卫生环境中，楚雄和迪庆的经济环境相对于其他几个城市得分较高，但是卫生环境还具备发展潜力，所以在综合得分中较低。而丽江对于社会环境而言具有良好的发展空间，但是卫生环境和经济环境都还具备潜力开发养老地产。怒江排名位于16名，其中社会环境、经济环境、卫生环境的数据得分都处于中下水平，对比发现该城市对于养老地产的需求还属于潜在适宜开发城市。

综上所述，通过综合数据得分和排名分析可以对16个地级市进行适宜度分类，见表6。

表6 养老地产适宜开发城市分类

4 结论

随着科技的不断发展，老龄化率的不断提高，当前社会对于养老产业的发展越来越重视。根据数据结果可以看出，云南省的16个地级市逐渐迈入人口老龄化社会，这对于当前云南省养老地产的发展来说既是机遇，也是挑战。由于影响养老地产发展的因素指标具有地域差异性，不同地域养老地产的发展适宜性亦有区别[9]。为了更高效地发展养老地产，本文针对不同地区的养老地产适宜性构建了养老地产适宜性指标体系，根据各地区的社会环境、经济环境和卫生环境收集相应的指标数据，通过熵值法处理得到各地区养老地产适宜性综合得分，从而判断云南省内各地区的养老地产适宜度。由结果可以看出当前云南省最适宜地区为昆明市，其次是玉溪和红河。较适宜开发城市为曲靖、昭通、大理、西双版纳、保山、德宏、普洱、文山，其发展较为“偏科”，在发展的过程中政府应该组织管理，积极引导发展，使得经济与设施基础服务一同发展，并且努力改善环境卫生条件，为发展养老地产提供坚实基础。而对于潜在适宜开发城市来说并不是完全不可以开发，只是由于当前它的需求不高，经济条件不足，养老地产基础设施不全面，在开发过程中需控制开发力度，适当开发。