智能养老服务质量评估机制研究

摘要：智能养老服务体系建设在国内尚处于起步阶段，如何保证服务质量成为一个关键问题。促进和提升智能养老服务质量的关键要素之一就在于如何建立科学合理的评估机制。基于利益相关者理论和变革理论初步遴选指标，采用德尔菲专家函询法对20位专家进行专家函询，并采用层次分析法为指标赋权。构建了由“基础设施、组织管理、服务供给”共同构成的三级智能养老评价指标体系，最终实现智能养老服务质量和服务效率的提升。

关键词：智能养老；指标体系；德尔菲法；层次分析法；量表构建；养老服务质量

DOI：10.3969/j.issn.1674-7739.2024.06.004

我国老龄化程度不断加深，根据国家统计局数据，截至2023年末，我国60岁及以上人口2.97亿，占全国人口的21.1%，其中65岁及以上人口2.17亿，占全国人口的15.4%，呈现快速增长趋势。同时，65周岁及以上老年抚养比也在逐年攀升，2023年末达到21.8%，高抚养比之下是年轻人压力与日俱增和空巢老人数量不断增加的双重困境。上海是全国老龄化最为突出的城市之一，截至2022年，上海市60岁及以上老年人口553.66万人，占总人口的36.8%，80岁及以上高龄老年人口83.15万人，占总人口的5.5%。老龄化的持续加剧给传统的养老服务体系带来了更大挑战。养老服务的供需矛盾日益凸显，现有养老服务存在有效供给不足、从业人员专业性欠缺、养老设施分布不均、服务质量和可及性有待提升等问题。智能养老是一种新型的老龄社会数字化治理模式，依托现代科学技术对传统养老服务进行重构和赋能，为老龄化社会治理提供了新的范式。从2012年国家老龄办首先提出“智能化养老”的理念，到2021年工信部、民政部、国家卫健委三部门联合印发《智慧养老健康产业发展行动计划（2021-2025年）》，智能养老政策体系日趋完善，智能养老产业也进入深度推广期。然而，目前全国尚未形成统一的智能养老行业标准和服务规范，评价方法尚不明确，评估机制有待完善。[1]本研究致力于探索智能养老服务质量评价机制，构建科学合理的智能养老服务质量评价指标体系，为提升智能养老服务的规范性、有效性和可持续发展能力提供依据。

一、理论基础

（一）利益相关者理论

利益相关者理论最早由弗里曼（Freeman）进行系统化阐述，该理论认为“利益相关者能够影响一个组织目标的实现”。[2]由于利益相关者角色的多元化、不同利益相关者同组织之间关系的差异，利益相关者的要求也必然是多元的。因此，组织的战略管理必须遵循一定的程序和原则展开，具体分为理性层面（rational level）、过程层面（process level）和交易层面（transaction level）。[3]因此，在设计智慧养老服务质量的评估指标时，需要考虑政府、社会组织、老年群体、咨询专家等不同利益相关者的意见，以满足不同利益相关者的诉求。

（二）变革理论

根据变革理论（theory of change），一个智能养老服务质量动态评估机制应当能够反映从智能养老服务项目活动到最终结果的整个路径，即对投入（input）、活动（activity）、产出（output）、结果（outcome）、影响（impact）进行全面的度量和追踪。[4]将智能养老服务质量评估的目标进行分解，把投入、活动、产出、结果、影响等各层面的智能养老服务质量评估目标分解成一个个更为清晰而独立的目标单元。[5]之所以进行目标分解是因为智能养老项目的目标往往是多方面的，为全面、完整地衡量这些目标，就需要明确其包含的所有内容。[6]

二、评估体系的构建

（一）德尔菲法指标筛选和拟定过程

通过结合利益相关者理论和变革理论，结合现有文献研究，[7][8]本文初步构建了智能养老服务质量评估指标体系，并采用德尔菲法（Delphi）对指标体系进行改进，在2022年9月至10月期间通过电子邮件的方式对20名专家进行函询，删除专家认可比例低于80%、重要性系数低于3.5分的评估指标，并对智能养老服务质量评估指标进行删除、增加或修改，最终建立目标层A、准则层B、方案层C共三层结构的智慧养老服务质量评估指标体系。

（二）统计学处理

数据使用Excel进行录入，运用SPSS 25.0进行统计分析。计算各指标的满分率、均数和标准差以及专家的积极性、权威系数和协调程度，并进行协调系数的显著性检验。

（三）智能养老指标说明

1.基础设施指标遴选

基础设施指标包含养老基础设施、医疗基础设施、信息系统建设3项二级指标。养老基础设施是智能养老项目运行的前提。养老基础设施是搭载“智能”技术的载体，指标的构建从物力、人力、财力三个角度考虑。医疗与养老深度融合，医疗基础设施的建设水平直接关系到智能养老服务质量。体现在三级指标上则是老年医院的建设水平、医疗床位的供给等。信息系统建设是智能养老项目的关键。智能养老本质上就是一种新型的老龄社会数字化治理模式，[9]以科学信息技术为支撑，对传统养老服务进行重构和赋能，提升老年人的生活品质，建立老龄化社会治理新范式。[10]

2.组织管理指标遴选

组织管理指标下设信息安全管理、从业人员管理、智能设备管理、智能平台管理4项二级指标。信息安全管理是智能养老组织管理的重点内容。在智能养老服务发展过程中，老年人由于对个人信息重要性和管理方式认识不足，个人信息安全防范意识较差，个人隐私信息泄露的风险更加严重。[11]信息安全管理下设防范信息泄露、网络安全隔离等三级指标。从业人员的有效管理是提升智能养老服务质量的保障。从业人员不仅有养老护理员和医疗护理员，还包括志愿者、与智能养老相关的项目运营人员等，他们的管理与服务水平会直接影响智能养老服务质量。此外，是否建立严格的行业准入与退出机制、客服的响应时间等，均应该纳入三级指标体系。适老化水平则衡量智能养老设备是否操作简便易学，是否符合老年人的使用习惯。设备的保养与定期检修、设备的更新与技术改造等也应该考虑在内。智能养老服务体系建设中的重要一环就是“智慧养老平台”，它可以充分整合现有的区域人口健康信息，促进健康养老大数据的深度挖掘与合理利用。[12]

3.服务供给指标遴选

为满足老年人对美好生活的需要，服务供给指标不应局限于物质层面，还应涉及精神层面，[13]主要包含生活照料、医疗康复等二级指标。智能养老服务首先要满足老年人对基础生活照料服务的需求，体现在指标上则是智能餐饮、智能清洁等，这些服务需要能够根据老年人的身体状况和需求进行定价配菜、助浴理发。此外，紧急呼救服务也是老年人关注度较高的智能养老项目，该指标用于衡量发生意外情况时的救助成功率，如跌倒或突发疾病。医疗康复是智能养老服务的重要组成部分，[14]通过智能设备的使用以及跨终端的数据同步，老人与子女、服务机构、医护人员能够实现信息交互，对老年人的身体状态进行有效监测。医疗康复指标主要包含智能体征监测等三级指标。高质量的智能养老服务不仅需要关注生活照料和医疗康复，而且需要关心老年人的精神需求。规范评价标准有利于提升精神慰藉服务的供给质量，体现在三级指标上是老年大学的建设水平、智能娱乐服务等。基于利益相关者理论，在服务供给指标中加入了满意度评价，[15]由不同的主体对智能养老服务质量进行评价，能够更加全面系统地衡量智能养老服务的整体水平。

三、指标体系权重确定

指标权重能够反映智能养老指标的重要程度，对于科学地评估智能养老服务质量具有重要作用。研究采用层次分析法（AHP）为各项指标赋权，其优势有以下两点：其一，层次分析法是一种解决多目标决策的复杂问题的定性与定量相结合的分析方法，利用决策者对智能养老服务质量评估的经验判断，合理地给出每个决策方案的标准权数，从而充分保证了指标权重设计的科学性；[16][17]其二，层次分析法能够简化评估程序，将总目标——智能养老服务质量评估进行分解，比较同一层级相对于上一层级某一准则的相对重要程度，构造两两比较矩阵，进而提高评价的效率和可操作性。[18]基于此，研究使用层次分析法来确定各项评估指标的权重。

（一）建立层次结构模型

分析系统中各因素之间的关系，建立系统的递阶层次结构。层次分析法要解决的是低层次对高层次的相对权重问题，并按此权重对低层次各种方案和措施进行排序，进而做出选择。在前期文献研究基础上，本文初步构建了智能养老服务质量评估指标体系。目标层A共包含基础设施、组织管理、服务供给3个指标，分解为准则层B的养老基础设施、医疗基础设施、信息系统建设、信息安全管理等11个二级指标，最终细分为方案层C的49个三级指标，包括养老院建设水平、固定资产投入状况、社区日间照料中心建设水平、养老专业人才配备等。

（二）构造判断矩阵

层次分析法采用一致矩阵法构造判断矩阵，不把全部因素放在一起比较，而是利用相对尺度两两互相比较，以减少性质不同因素相互比较的难度。采用T.L.Saaty的9级标度法，标度含义如表1。

倒数 若元素i与元素j的重要性之比为aij，那么元素j与元素i之比为1/aij

判断矩阵进行构建的过程需要满足以下条件：

aij ＝1（i ＝j ）

aaji ＝1/aij（i≠j；i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，n）

邀请20位智能养老服务、社会治理领域的专家用两两比较的方式对各项评估指标打分，通过几何平均的方式得到各指标的相对重要性程度。构造的判断矩阵如下，在此仅列示决策目标和一级指标的判断矩阵。

（三）层次单排序

根据判断矩阵计算对于上一层次中某因素相对重要性的排序权值，这一过程被称为层次单排序。首先需要计算判断矩阵各行各个标度的几何平均值vi，然后对vi进行归一化处理得到权重系数wi。

（四）一致性检验

由于专家在对系统指标的相对重要性程度进行评价时主要依靠自身经验，因而不可能准确地判断出因素i与因素j的值，只能对其进行估计。因此，为了确保指标体系的科学性与合理性，还需要对计算结果进行一致性检验。

根据一致性检验公式：

λmax为判断矩阵的最大特征根。一般来说，一致性指标CI=0，表明判断矩阵具有完全的一致性，反之，若CI的结果越大，则表明判断矩阵的一致性较差。同时考虑到随机误差的影响，一致性检验还需要引入CR作为随机一致性比率，CR=CI/RI，RI对应的阶数n的取值如表2。

Saaty构造了CR来衡量判断矩阵的一致性。一般认为，一致性比率则表明判断矩阵的不一致程度在容许范围内，否则需要重新构造判断矩阵或剔除收集到的无效数据。根据上述步骤，计算智能养老服务质量评估各项指标的一致性比率，结果如下。

CR ＝0.0176＜0.1

CR1＝0.0314＜0.1

CR2＝0.0116＜0.1

CR3＝0.0571＜0.1

经检验可知，该模型通过了一致性检验，误差在可接受范围，指标体系和权重如表3所示。

四、指标体系的评价与分析

综合来看，目标层的3个一级指标对决策的权重排序为：服务供给（0.497）、基础设施（0.285）、组织管理（0.218）。首先是服务供给的相对重要性程度最高，其次是基础设施和组织管理。评价结果在一定程度上反映了智能养老建设的重点应当是服务的有效供给，即以信息技术为手段，对传统的养老服务进行重构和赋能，提升老年人的获得感、幸福感和安全感。尽管基础设施和组织管理的相对重要性程度较低，但是作为智能养老服务可持续发展的重要支撑，同样不容忽视。一方面，智能养老需要结合“大数据+云计算+物联网+移动互联”技术，如何对传统基础设施进行改造与升级值得思考；[19]另一方面，老年人的需求结构正在从生存型向发展型转变，如何提高组织管理的效率，提供更加及时高效的智能养老服务也有待解决。目前来看，深化养老服务改革，提升智能养老服务供给的专业性、便利性、可及性和安全性，应是未来的重点任务。

准则层指标对决策目标的权重顺序为：满意度评价（0.271）、信息系统建设（0.215）、生活照料（0.133）、信息安全管理（0.102）、医疗康复（0.062）、智能设备管理（0.060）、养老基础设施（0.044）、从业人员管理（0.035）、精神慰藉（0.030）、医疗基础设施（0.026）、智能平台管理（0.021）。基于利益相关者理论，智能养老服务质量的评价应该首先重点关注相关人群的满意度，这与权重评分结果一致。其次是信息系统建设和信息安全管理，这也被认为是衡量服务质量的关键因素。智能养老需要依托大数据、互联网等信息技术手段，但目前国内个人信息管理极不规范，存在个人信息不准确、统计数据模块标准不统一以及个人信息泄露严重等问题，[20]老年人由于对个人信息重要性和管理方式认识不足，个人信息安全防范意识差，私人信息遭泄露的风险更加严重，应当予以重视。生活照料和医疗康复在智能养老服务质量评估中的相对重要性程度较高，这两项也是服务供给中的重点内容。其次是智能设备管理，根据老年群体的需求开发多层次、个性化、定制化的智能健康养老设备，提高智能养老服务供给的效率和效能是当前的重点任务。[21]相比之下，养老基础设施、从业人员管理、精神慰藉、医疗基础设施和智能平台管理的指标权重相对较低，但仍然具备较大的发展空间，应当予以关注。

总体来看，本研究构建的智能养老服务质量评估指标体系具有以下特点：一是指标内容全面，基于变革理论和利益相关者理论，综合咨询专家的意见，内容涉及基础设施、组织管理、服务供给等方面，较为全面地涵盖了智能养老服务的内容，符合积极应对人口老龄化国家战略要求；二是指标重点突出，采用德尔菲法和层次分析法为各个层级的智能养老服务质量评估指标赋权，将定性分析与定量分析结合起来，合理地判断每个要素对决策目标的相对重要程度；三是指标评价科学，在广泛听取专家意见和实践调研的基础上，采用层次权重分析将复杂的多目标决策问题分解为指标之间的两两对比，提高了指标设计的准确度和科学性。

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Research on Quality Evaluation Mechanism of Intelligent Elderly Care Services - Based on AHP-Fuzzy Comprehensive Evaluation Method

Cai Tianxin

（East China Normal University， Shanghai 200062， China）

Abstract： The construction of the intelligent elderly care service system has just begun， and ensuring its quality is a key concern. One of the crucial elements to promote and enhance the quality of intelligent elderly care services is how to establish a scientific and reasonable evaluation mechanism. Based on stakeholder theory and change theory， preliminary indicators were selected， and the Delphi expert inquiry method was employed to consult 20 experts， followed by using the Analytic Hierarchy Process （AHP） to assign weights to the indicators. A three-level evaluation index system for intelligent elderly care， consisting of \"infrastructure， organizational management， and service supply，\" was constructed， ultimately， the quality and efficiency of intelligent elderly care services are improved.

Key words： intelligent elderly care; index system; Delphi method; Analytic Hierarchy Process; scale construction; elderly care service quality

■责任编辑：王明洲