智慧养老服务选择意愿的影响因素分析及对策建议

雷沁怡

（广东省深圳市龙华区观湖街道，广东 深圳 518110）

一、引言

进入新时代，我国经济社会快速发展，公共基础设施建设更加完善，人民生活质量明显提高，人均寿命逐步延长，老年人口比重不断提高，养老压力也随之不断加大。2012 年，国家老龄办提出要实现智慧化养老，智慧养老开始与老年人的日常生活更加紧密地联系起来。智慧养老是一种新型养老方式，利用先进的信息技术手段向老人提供物联、数联、智联的智慧养老服务，让老年人可以随时随地享受高质量的养老生活，具体表现为用户使用智能产品产生的有形服务以及利用App 或终端等各类平台形成的无形服务［1］。“十四五”规划制定了优化生育的政策，首次提出了要实施积极应对人口老龄化的国家战略，使我国在较长时间内人口可均衡发展［2］。工业和信息化部与中国残联联合发文，对推进信息无障碍建设提出指导意见，强调要做优做强养老服务品牌，开展智慧养老试点工作，推动智慧养老产业加快发展［3］。在此背景下，本研究以UTAUT 模型与感知风险理论为基础，围绕深圳市龙华区老年人的智慧养老服务的选择意愿开展调研，对其影响因素进行探讨，就推动智慧养老服务发展提出针对性建议。

二、理论基础

BAUER［4］最早提出感知风险理论的概念，1960年，他研究发现消费者自身大都无法确认其购买行为是否能带来预期的结果，并且伴随产生的某些结果会让其产生不愉快的情绪。在此之后，许多研究者对感知风险的不同维度进行了研究，结果发现，感知风险是一个多维度的结构，具体可分为五种风险：身体、心理、金钱、功能和社会风险［5］。老年人对信息技术较为陌生，在选择智慧养老服务时，他们同样会感知到不同维度的风险。

VENKATESH 等人在分析整合理性行为理论模型（TRA）、技术接受模型（TAM）、社会认知理论模型（STC）、创新扩散理论模型（IDT）、计划行为理论模型（TPB）以及计算机使用模型（MPCU）等重要模型后，提出了UTAUT 模型［6］。UTAUT 模型对用户采纳行为的判断展现出了高准确性，远超其他模型［7］。但即使都采用UTAUT 模型作为研究模型，各研究者也并未形成统一意见，都尽可能将更多主观和客观因素纳入研究范围，将各种因素进行分类综合考虑的较少。

因此，本研究以感知风险理论与UTAUT 模型为理论基础，构建研究理论模型，提出研究假设，综合考虑自身因素、感知因素及技术因素等多维度，研究智慧养老服务选择意愿的影响因素。

三、研究假设

（一）自身因素

VENKATESH 等［8］在研究时发现，不同年龄人群在学习和接受过程中存在明显差别，老年人相较于年轻人在学习使用新技术时会有更多顾忌。刘满成等［9］发现，身体状况越差的老年人对养老服务网站的需求越大。王秀红等［10］发现，年纪较小、收入较高、文化程度较高或工作性质较好的中老年人，使用网络的比例较高，而缺乏培训、使用难度较大是中老年人群使用互联网的最大难点。王立剑等［6］研究发现，平均月收支比越高，失能老人对养老机器人使用率越高。现在60 岁以上的人群出生于1963 年以前，由于时代原因，接受高等教育的比例较低。李德明等［11］研究得出，低学历的老年人群在多种认知能力方面明显弱于受过高等教育的老年人群。综上，研究提出以下假设：

假设1：年龄情况负向调节智慧养老服务的选择意愿，老年人年龄越大，智慧养老服务的选择意愿越弱。

假设2：健康状况负向调节智慧养老服务的选择意愿，老年人身体状况越差，其选择意愿越强。

假设3：经济状况正向调节智慧养老服务的选择意愿，拥有更好经济状况的老年人，选择智慧养老服务的意愿将会更强。

假设4：文化程度正向调节智慧养老服务的选择意愿，老年人的文化水平越高，越愿意选择智慧养老服务。

（二）感知因素

消费行为科学产生感知价值，科技在带来便利的同时，也潜藏着某种风险［12］。许多智慧养老服务需要共享位置、个人身体数据等信息，老年人常会由于感知风险较大而不选择。杨水清等［13］研究发现，用户感知风险越大，他们的最初选择意向就越弱。由于智慧居家养老平台提供服务总是要借助线下相关养老机构和终端设备，养老服务的内容和效果让老年人感觉越便捷，他们的选择意愿就越强。综上，提出以下假设：

假设5：老年人对智慧养老服务的风险感知情况负向影响其选择意愿，感知风险越大，智慧养老服务的选择意愿越弱。

假设6：老年人对智慧养老服务的技术感知情况负向影响其选择意愿，感知技术难度越大，智慧养老服务的选择意愿越弱。

假设7：老年人对智慧养老服务的便利感知情况正向影响其选择意愿，感知便利程度越高，智慧养老服务的选择意愿越强。

（三）技术因素

用户选择智慧养老服务时，会受到信息技术和养老服务相结合的绩效预期的影响。DAVIS［14］研究发现，当用户不需要太努力就能学会一项新技术时，会更容易接受并选择该技术，老年人选择运用智慧养老服务也同样如此。杨秋红等［15］研究发现，设备操作的复杂程度关系到老年人的接受程度。随着科技日新月异的发展，老年人子女接触电子产品更多，相较于老年人的使用频率更高、数量更多，在这方面老年人也更相信家人、朋友的意见。NYSVEEN 等［16］研究显示，用户在选择移动服务时，易受自身周边人员的影响，特别是关系密切或较重要的人群。这充分说明，影响老年人智慧养老服务意愿选择的一个重要因素就是周围人群的态度。综上，提出以下假设：

假设8：老年人对智慧养老服务的绩效期望正向影响他们的选择意愿，老年人对于智慧养老服务带来的绩效期望越大，他们的选择意愿就越强。

假设9：老年人对智慧养老服务的努力期望正向调节选择意愿，老年人越容易操作，他们的选择意愿就越强。

假设10：老年人的社会影响正向调节其智慧养老服务的选择意愿，社会影响越积极，选择意愿越强。

基于以上研究假设，构建具有一定递进关系的理论模型（见图1），其中，自变量为自身因素、感知因素、技术因素，因变量为选择意愿。

四、研究分析

（一）数据收集

本研究对深圳市龙华区年龄60 周岁及以上的中华人民共和国公民进行了随机抽样问卷调查。调查共有三方面，一是问卷简介；二是调查对象的性别、年龄、受教育情况、月收入情况等基本情况；三是智慧养老服务选择意愿影响因素的具体测量项，由被调查者选择最符合实际情况的选项。本次调查共发放问卷345份，收回有效问卷328份，问卷有效率为95.07%。

（二）描述性分析

从性别分布上看，男女比例的差异不大，不构成选择的差别；从年龄上看，随着老人年龄增长，选择智慧养老服务人数大体上呈逐渐下降趋势；从文化程度分析，高中及以下学历占91.16%，表明智慧养老服务对文化层次的要求并不高；分析收入情况，月收入在5 001 元～10 000 元∕月的老人数量较多，但差距不是很明显，出现该情况与当地老年人收入较高有关。

表1 智慧养老服务选择意愿的影响因素调查样本的描述性统计分析表（N=328）

（三）测量模型检验及结果

1.信度检验。采取Cronbach’s α 系数方法进行信度检验，得到信度系数值为0.969，大于0.9，表明该研究数据的信度质量较高。但由于表4 中“Q5：感觉自身的知识水平对智慧养老服务影响很大”对应的“CITC 值”为0.257，在0.2～0.3之间，其余题目均在于0.6 以上，且“项已删除的α 系数”为0.973，高于信度系数值0.969，表明Q5 与其余分析项关联度较弱，故将此项删除。

2.效度检验。随后使用KMO 和Bartlett检验进行效度验证（详见表2），变量之间高度相关，研究数据效度很好，适合提取信息进一步开展因子分析。

表2 智慧养老服务选择意愿的影响因素KMO和Bartlett效度检验分析表

采用AVE 和CR 两项指标来分析收敛效度（详见表3），3个项目对应的AVE值全部大于0.5，CR值均超过0.7，分析数据聚合效度较好。

表3 智慧养老服务选择意愿的影响因素AVE和CR结果分析表

由此可见，本研究分别针对3 个因变量（自身因素、感知因素、技术因素）的20 个测量项进行验证性因子分析（详见表4），得到各项测量项的标准化载荷系数绝对值均大于0.6，呈现显著性，具有较好的相关性。

表4 智慧养老服务选择意愿的影响因素因子载荷系数分析表

3.拟合检验。模型拟合指标可用于模型拟合效度情况分析，本研究采用RMR、RMSEA、CFI、NFI、NNFI等几个常用指标对模型拟合程度进行检验，并选取TLI、IFI、SRMR 等其他指标进行辅助检验判断（详见表5）。通过模型拟合指标检验，得到的各项数据拟合性良好，智慧养老服务选择意愿影响因素可以通过理论模型进行测算。

表5 模型拟合指标检验表

（四）研究假设检验

分析具体的标准化回归系数并验证假设可以发现，对于老年人智慧养老服务选择意愿来说，自身因素、感知因素、技术因素等关键变量都是重要影响因素，其中年龄情况、健康状况、经济状况、技术感知等影响因子都负向调节老年人智慧养老服务选择意愿，风险感知、便利感知、绩效期望、努力期望、社会影响等影响因子都会对老年人选择智慧养老服务的意愿产生正向影响，文化程度与老年人智慧养老服务选择意愿无关（详见表6）。

表6 智慧养老服务选择意愿的影响因素模型回归系数汇总表

五、结论与启示

对数据验证后发现，影响老年人智慧养老服务的选择意愿为多类因素：从自身因素看，老年人年龄情况、健康状况和经济状况对智慧养老服务选择意愿进行负向调节；从感知因素看，老年人技术感知对智慧养老服务选择意愿进行负向调节，风险感知和便利感知对智慧养老服务选择意愿进行正向调节；从技术因素看，老年人绩效期望、努力期望、社会影响正向调节智慧养老服务选择意愿。对理论模型进行适当调整后，构建了本研究智慧养老服务选择意愿的影响因素模型（见图2）。

图2 智慧养老服务选择意愿的影响因素模型

根据研究结果，提出以下建议：一是丰富智慧养老服务内容，针对老年人生理、心理、认知等特点，开发操作简便、容易学习的多层次智慧养老服务系统。开展适老化改造，推进健康报告电子化、居家养老服务信息化，探索老年人居家出入管理、安全防护、智慧康复等智慧化场景，建设智能设备养老阵地。扶持专业化、普惠型、大众化的智慧养老项目，满足不同收入老年人的不同需求，针对老年人健康监测、康复娱乐、生活照料等方面提供精细定制服务，提高智慧养老服务质量。二是优化智慧养老服务产业布局，依托现有产业优势，鼓励支持适老智能科技产品研发，聚集主要从事生活穿戴设备、人工智能产品、信息服务系统等研发、生产、销售的优质智慧养老服务企业资源，形成智慧养老服务产业集群。同时，加大政策扶持力度，降低生产研发成本，提高产品迭代效率，降低智慧养老服务的费用负担。三是创新智慧养老服务模式，开展智慧养老服务进社区、进家庭等活动，鼓励社会资本差异化运营养老服务机构，加强系统与养老服务场所、适老化设备的衔接，推动在居家养老、社区养老、机构养老、医养结合等智慧养老模式中广泛应用现代技术产品，提高老年人的养老生活便利性。四是推进智慧养老服务平台建设，探索老年人健康数据共享机制，建立健全用户信息库，打通数据壁垒。建设智慧养老服务平台专网，加强平台使用安全管理，对用户资料的采集保存、使用途径、销毁等环节进行严格规范，为智慧养老服务平台提供安全保障。五是加快信息无障碍建设，开展老年人信息技术培训，提高老年人使用互联网的能力，提高智慧养老服务的普及程度，帮助老年人共享数字生活。同时，提高社工、康复师等其他养老服务工作者的业务水平，对养老专业人才进行数字化能力培养，确保他们能帮助老人操作各类智慧养老服务平台产品。六是加大智慧养老服务宣传力度，设立点对点上门服务的社区养老专员，开展线下线上同步推广活动；成立智慧养老服务互助小组，加强互帮互助，以点带线、以线带面，增强智慧养老服务的社会影响力。