智慧养老精准化的实践困境与对策研究——基于天津市西青区智慧养老服务的调研

◎文/李佳音

一、研究背景和意义

（一）我国人口老龄化现状及预测

与全球主要发达经济体相比，我国老龄化程度不高，但是老龄化进程较快。 据第七次全国人口普查数据显示，2021 年，我国60 岁及以上人口为26402 万人，占总人口比重为18.70%（其中，65 岁及以上人口为19064 万人，占总人口比重为13.50%）。 与2010 年相比，60 岁及以上人口比重上升5.44 个百分点。由此可见，随着人口老龄化程度进一步加深， 未来一段时期我国将持续面临人口均衡发展的压力。 根据预测，“十四五”期间，中国将进入中度老龄化，2035 年将进入重度老龄化。

（二）智慧养老服务模式方兴未艾

随着我国老龄化问题日益严峻， 国家高度重视引导和鼓励养老服务产业规范发展，相关政策措施密集出台，涉及养老产业的方方面面。 在多样化的养老服务产业中，智慧养老模式迅速发展。 从2011 年智慧养老兴起至今，有关部门高度重视智慧养老产业发展， 出台一系列政策支持、鼓励和探索相关发展模式。 如国务院于2021 年10月印发的《智慧健康养老产业发展行动计划（2021—2025年）》明确提出，要进一步促进智慧健康养老产业发展，积极应对人口老龄化，打造信息技术产业发展新动能，满足人民群众日益迫切的健康及养老需求， 增进人民福祉和促进经济社会可持续发展。 既有研究主要围绕智慧养老的概念、运行模式和存在的问题等展开，理论研究取得了丰富成果。 但实践过程中仍存在许多问题，很重要的一点体现在供给侧和需求侧的定位和发展不统一。 无论是社区居家养老服务还是机构养老服务， 都在一定程度上有供过于求或供不应求的供需脱节问题。 如老年人有生活照料、医疗护理、康复保健、精神慰藉等多元化的养老服务需求，并表现出因人而异的个性化和差异化，但并未得到精准化的满足。 因此，有必要以“精准化”为着力点，在现有的发展基础上， 多角度多方位寻找智慧养老服务发展在供给和需求层面的精准目标，以需求为导向，逐步发掘智慧养老服务的发展空间与发展路径。

二、智慧养老精准化的实践困境分析

（一）需求端——样本基本情况

2022 年9 月，选取天津市西青区四个社区60 岁及以上老年人进行问卷调查。 考虑到突发应急事件的影响，本次调研采用网络问卷，共回收有效问卷136 份。

本调研中，60 岁～69 岁的老年人较多， 主要是与配偶、子女居住或独居，大部分老年人生活能自理，可支配收入在1000 元～2000 元居多；养老需求方面，最主要的需求是经济保障、医疗保健和生活照料。 具体来说，70 岁以下的老年人经济需求是第一位，71 岁～80 岁的老年人经济需求也是第一位，但医疗保健需求明显增加；80 岁以上的老年人则对基本生活照料需求表现出了极大的渴望，其次是保健方面的需求；养老服务方面，多于半数的老年人了解过智慧养老平台， 而真正通过智慧养老平台享受过相关养老服务的老年人不足半数， 三成以上的老年人对智慧养老服务评价很好， 接受并愿意使用智慧养老服务。

统计分析发现， 不同人口学特征的老年人使用智慧养老服务存在较大差异。 年龄、收入水平等因素影响老年人对于养老服务的需求， 年龄越大的老年人越不会使用智慧养老服务；经济来源固定、收入较高的老年人愿意投资个人健康，对智慧养老服务的使用率也越高。

（二）供给端——实地走访调研

作为城市养老事业的重要组成部分，智慧养老服务对于老年人居住环境的改善、生活质量的提升和医疗资源的有效利用起着重要作用。 然而，在实际推行过程中存在以下问题：一是信息化支撑有瓶颈，各社区信息化平台割裂。 虽然养老机构开展多项服务及信息化服务，但是几乎所有服务仍需要人员到场后才能办理，信息化支撑仍有瓶颈。 虽然许多社区设有智慧养老线上平台，但彼此割裂，信息不互通，形成壁垒，信息录入失败的情况常有发生。二是物理空间、专业人员匮乏。智慧养老需要配备专业人员，采用先进的技术设备，浩大的数据存储和计算都需要足够的物理空间。 在西青区智慧养老服务发展初期，物理空间和专业人员的缺失也成为重要制约因素。 三是老年人对数字化技术的陌生与不适。 通常情况下，老年人更习惯于传统的面对面服务模式，在数字化技术日新月异的今天，老年人对于数字化技术常常感到陌生和不适应。

（三）智慧养老精准化困境分析——需求端

1.老年人信息获取难。 一是老年人信息来源有限。 很多老年人不使用互联网和智能手机等智能设备，因此，智慧养老服务提供商很难通过这些渠道获得老年人的信息。二是隐私保护意识较强。老年人往往比年轻人更加注重个人隐私保护， 他们不愿意将个人信息泄露给陌生人或第三方机构。三是信息不全面。很多老年人的信息不完整或不准确，例如联系方式可能是过期的或错误的，这让智慧养老服务提供商难以联系到他们。四是沟通困难。老年人往往语言交流能力有限， 他们可能不会说流利的普通话， 这使得智慧养老服务提供商与他们交流变得更加困难。五是老年人健忘或缺乏安全感。老年人因记忆衰退导致健忘或缺乏安全感， 可能会忘记或不愿意提供准确的信息， 这使得智慧养老服务提供商很难获取准确的信息。

2.缺乏全面的需求分析。 一是老年人有不同的健康状况和需求。 有的老年人需要较多的医疗服务和护理，有的则需要更多的社交和娱乐活动。 在智慧养老中，需要考虑不同老年人的个性化需求，开发符合不同群体需求的智能养老服务。 二是家庭状况及社区环境存在差异。 有些老人能够获得家庭照料和社区支持，而有些老人则需要更多的专业照护和服务。 智慧养老需要考虑如何更好地满足老人在家庭状况及社区环境中的需求。 三是缺乏量化指标。 缺乏量化指标就无法对老年人的需求进行细致的定量分析和监测，难以为养老机构提供可参考的信息和建议。 首先是智慧养老需求缺乏统一的评估标准，导致不同组织、机构的评估方式不同，难以比较和衡量老人的需求程度。 其次是缺乏足够的数据收集手段和技术，不能准确掌握老年人的需求情况，不能根据数据进行可靠的分析和量化。 最后是老年人的需求种类繁多，需要考虑生活、健康、社交、安全等多方面因素，这些需求难以量化和综合评估。

（四）智慧养老精准化困境分析——供给端

1.智慧养老服务不充分。 一是服务主体不足。 智慧养老服务的提供者仍较为局限，主要限于政府、社会组织、医疗机构、企事业单位等，无法满足老年人广泛的需求。二是服务品质参差不齐。 服务提供者的背景和能力不同，导致服务品质参差不齐， 老年人难以获得优质的智慧养老服务。三是服务流程不完整。智慧养老服务的整个过程涉及多个环节，包括服务申请、评估、服务衔接等环节，但目前仍有多个环节缺乏完整的规划和流程， 导致老年人面临服务断档等问题。

2.养老机构水平良莠不齐。 养老机构的理念、管理模式和服务质量差异较大， 也会影响到智慧养老精准化的实施，主要体现在设施设备、人员素质、文娱活动等方面。作为老年人的专业照护者， 养老机构的服务水平对老年人的身心健康和幸福感至关重要。

3.缺乏专业人才。 一是技术方面。 智慧养老服务涉及到物联网、大数据、云计算、人工智能等高科技应用，需要具备相关技术知识和经验的专业人才开发和维护。 二是产品设计方面。 根据老年人的实际需求进行产品设计和功能开发， 需要具备相关设计和产品策划经验的专业人才。三是人性化服务方面。完成贴心、人性化的服务，需要具备相关服务设计和顾客体验方面的专业人才。

三、智慧养老精准化的优化路径

（一）顶层设计——充分发挥政府在精准化智慧养老服务中的作用

一是优化政策环境，强化跨部门合作。 及时修订、完善智慧养老服务相关政策，适应社会需求变化，为智慧养老服务提供更加完善的政策环境，包括财政扶持、税收优惠、用地优惠等政策支持，吸引更多的社会资本和人才进入智慧养老领域。 同时，加强各部门的协同合作，特别是卫生健康、社会保障、信息技术等部门之间的联系，实现信息共享， 提高决策效率。 二是加强信息化基础设施建设。 在信息化基础设施方面加大投入和建设力度，提高智慧养老服务的可靠性和稳定性。 鼓励科技创新，推动智能化、信息化等技术在养老服务中的应用，提高服务效率，减轻服务压力。三是推进标准化建设。制定智慧养老服务的相关技术、产品、服务标准，加强行业规范化建设，提高智慧养老服务的质量和效益。 建立完善的服务评价机制，对智慧养老服务进行全面的评估，及时发现和解决问题，持续提升服务质量和水平。 四是鼓励企业发展智慧养老服务。 鼓励和支持企业发展智慧养老服务， 提供更加优质、多样化的智慧养老服务产品和服务。 政府应重视养老服务队伍的素质提升，通过培训和引导，增强服务人员的专业知识和技能，提升服务水平。 五是完善监管机制。 建立健全智慧养老服务的监管机制，确保服务质量和安全，及时发现和解决问题，避免服务不充分、信息不对称等问题，保障老年人的安全和权益。

（二）科技赋能——提高智慧养老服务的精准度

一是数据采集方面。 通过传感器、智能家居等智能设备，定期采集老年人的身体健康数据和生活习惯，并将数据传输到云平台进行分析和处理。 通过对数据的深入分析和挖掘，能更加准确地了解老年人的健康状况、生活状态和需求，从而提供更加个性化和精准的服务。 二是服务内容方面。 实现个性化定制服务，针对不同的用户需求和健康状况，提供个性化的服务和解决方案，从而实现对用户的精准服务。 智慧养老服务应根据老年人的实际需求提供一系列服务，如医疗健康服务、生活照料服务、心理支持服务等。 同时，服务内容应具有可定制性和灵活性，充分满足老年人个性化需求。 三是心理学和社会学辅助。应用心理学和社会学的理论， 对用户行为和需求进行分析和预测，并在服务设计、服务评估等阶段，匹配符合老年人心理需求和服务体验的服务，提高服务的精准度。 四是数据共享与整合。 促进数据共享和整合，通过跨机构和跨部门的协作与共享，建立更完善的用户数据体系，为用户提供更加精准的服务。