基于AHP-FCE模型的辽宁省智慧康养服务的综合评价

李楠楠

(大连财经学院 辽宁 大连 116622)

2021年5月，国家统计局公布第七次全国人口普查数据结果。数据显示，60岁及以上人口为26402万人，占18.70%(其中，65岁及以上人口为19064万人，占13.50%)。与2010年相比，60岁及以上人口的比重上升5.44个百分点。人口老龄化程度进一步加深，根据中国发展基金会预测，2022年中国65周岁及以上老年人占比将突破14%，这意味着我国即将进入“深度老龄化社会”。按照《国际统计年鉴2021》数据，全国内地31个省份(含直辖市，下同)，进入老龄化社会的省份多达30个，进入深度老龄化的省份有12个，北方省份较多，东三省的辽宁居第一，65岁以上人口占比高达17.42%。全国超大、特大城市60岁及以上人口占比，辽宁省的大连市和沈阳市分列第一和第三，比例依次为24.71%和23.24%。纵观全国，辽宁省的经济发展比较落后，加之人口老龄化不断加剧，正视人口老龄化的同时要以“养老”为突破口，采取积极措施来应对接踵而至的各种养老问题。

一、概述

近年来，伴随老年人口比例的不断增长而带来的诸多养老问题衍生出了许多养老模式。而后疫情时代的来临，居家养老和社区养老因其独特的优势而不断被人们认识并接受，正逐渐成为一种符合我国国情和发展趋势的养老模式。随着信息化技术的飞速发展，智慧养老为人口老龄化提供了切实有效的解决方案。而与之配套的智慧康养服务评价体系还不够完善，本文试用AHP-FCE方法来构建智慧康养服务综合评价模型，旨在推动辽宁省智慧康养服务质量评价体系的进一步发展。

(一)智慧养老

智慧养老是面向居家老人、社区及养老机构的传感网系统与信息平台，并在此基础上提供实时、快捷、高效、低成本、物联化、互联化、智能化的养老服务。[1]随着新一代信息技术的飞速发展，智慧健康养老正成为我国化解养老资源供需矛盾的可行途径和必然选择。

随着我国第十四个五年规划的出台，普惠型养老将大力扶持和发展，其中居家养老和社区养老相结合，医养康养相结合等多种养老模式逐步完善，加强利用先进智能开发技术，开发一些面向社区、居家老人的智能化养老服务平台，将政府、家庭、老人、服务者、企业连接起来，形成智慧化养老模式。

(二)智慧康养

“康养”不仅是养老，还包括健康生活，其中涉及的身体健康和心理健康两个方面都要得到重视。简言之，智慧康养服务主要就是利用高新技术为老年生活提供身心愉悦的养老服务。

本文应“十四五”规划要求，积极应对人口老龄化国家战略，健全基本养老服务体系和医养康养相结合的养老服务体系，构建智慧康养服务的综合评价体系，以完善辽宁省的养老服务评价体系，激励养老服务行业健康发展。[2]

二、智慧康养服务质量评价指标体系构建

(一)指标选取依据

智慧康养服务质量评价指标体系构建的依据来自相关法律、规章、标准以及社区居家养老服务评价体系等四个方面，[3]详见图1和表1。

图1 智慧康养服务质量评价指标体系构建依据来源

表1 国内主要社区居家养老服务评价体系

通过对上述法律、制度、标准以及各种评价指标体系的整理，主要以居家养老、社区养老模式进行综合分析，建立智慧康养服务质量评价指标体系。

(二)智慧康养服务质量综合评价数学模型

本文构建的智慧康养服务质量综合评价体系主要是利用了层次分析法(AHP)和多级模糊综合评判(FCE)相结合的综合评判方法进行构建，该模型的逻辑框架如图2所示。[4]

图2 AHP-FCE综合评判模型

首先利用AHP法将问题指标化，并根据相关数据获取各指标权重，并检验指标的一致性，一致性检验通过后，将用FCE法建立指标集和评语集，利用专家将AHP法建立的指标体系进行定性分析，量化结果数据，该综合分析方法可以将模糊的难以量化的问题转化为定量评价。[5]

三、智慧康养服务质量评价指标体系

(一)AHP 层次模型构建

本文将利用AHP模型对康养问题进行综合分析，以赋分的模型计算，将感性的观点转化成理性的排序建议。本模型以智慧康养服务质量评价指标体系为目标层，以机构条件、生活照料、保健医疗、精神慰藉、服务保障和服务管理为准则层，以基础设施、服务人员素养、服务收费情况等二十七个因素为指标层，构建 AHP 层次模型。[6]如图3所示。

图3 AHP 层次模型准则层图

1.机构条件

机构内部现存的硬件和软件条件是提供康养服务的基础，其中包括基础设施条件、服务人员素养、服务收费情况、养老健康优惠政策、生活环境卫生情况、区位交通情况等六个指标。

2.生活照料

对于养老服务来讲，最重要的就是生活方面的照料，其中包括食品营养健康、照料规范、服务需求快速应答、沐浴服务及时标准、个性化生活护理服务等四个指标。

3.保健医疗

康养服务的接受者除了生活照料还有日常的保健和突发状况的就医需求，其中包括便捷就医、专业护理、智慧医疗硬件设施全、诊疗快速准确、个性化保健医疗服务等五个指标。

4.精神慰藉

物质需求能达到满足的同时，还要满足康养服务接受者的精神需求，其中包括服务人员关爱服务、休闲娱乐活动丰富、志愿者慰问频繁且效果优质、及时获得心理疏导服务、教育文化活动丰富等五个指标。

5.服务保障

对于智慧康养，重点在于智慧服务的运行和保障，其中包括智养平台功能齐全、机构与平台资源共享度高、智养平台运行平稳安全、智养平台后台技术支持运行等四个指标。

6.服务管理

在智慧平台运行的同时，需要对其全方位地进行跟踪管理，其中包括服务终端设备齐全、服务终端设备符合个性化需求、服务终端接受需求表述、评价和投诉等三个指标。

(二)计算指标权重

咨询智慧养老相关领域专家10人，按1-9的取值给各元素按照重要程度赋予权重数值构成判断矩阵，通过专家两两对比评分，得到各个层判断矩阵，再通过归一法计算准则层判断矩阵的特征向量，计算目标层特征向量 W0，同理可计算准则层特征向量 W1、W2、W3、W4、W5、W6。

(三)AHP 评价指标一致性检验

利用Yaahp软件计算CR 值：首先在层次分析法下新建模型，构建层级架构——决策目标、中间层要素和备选方案，在 N/A 处输入专家评分数据(问卷数据)，数据输入完成后，直接点击计算结果。计算结果详见表2-表4。

表2 AHP 评价指标一致性检验结果

1.智慧康养服务质量评价指标体系

一致性比例：0.0515；对“智慧康养服务质量评价指标体系”的权重：1.0000；λmax：6.3243，具体数据详见表3。

表3 智慧康养服务质量评价指标体系目标层计算表

最终评价指标体系准则层指标组内权重、组合权重和权重排序，如表 4所示。

表4 指标层权重排序表

经过计算得出CR = 0.0515 < 0.10 的结果，符合一致性检验要求，因此以此模型为依据确定评价指标体系的相关权重，进而对辽宁省的智慧康养服务质量进行实证分析。

根据计算结果可知，权重排序前五名分别为C1便捷就医、C4诊疗快速准确、C2专业护理、D4及时获得心理疏导服务、E4智养平台后台技术支持运行，说明在智慧康养服务中，接受服务者比较注重身体健康和心理健康以及智慧平台的保障运行问题；而准则层中排名前三的分别为保健医疗、精神慰藉和生活照料，反而机构条件的排序在最后，说明现阶段对于社区和居家养老来讲，机构条件基本上没有更高层次的要求，反而对于身体和心理健康比较注重。

四、基于AHP-FCE模型的辽宁省智慧康养服务质量综合评价

(一)综合评价

1.建立指标集和评语集

借助AHP法确定相关指标权重后，再利用FCE法对智慧康养服务质量进行评估，将评判标准分为优秀、良好、中等、一般、差5个等级，对应评语集：V= {V1 ,V2 ,V3 ,V4 ,V5} = {优秀(V1=5),良好(V2=4),中等(V3=3),一般(V4=2),差(V5=1)}={5,4,3,2,1}。

根据前文指标，建立对应的二层模糊综合评价指标体系。

第一层：Y= {A,B,C,D,E,F}；第二层：A={ A1 ,A2 ,A3 ,A4 ,A5, A6} ,B= {B1 ,B2 ,B3 ,B4} ,C= {C1 ,C2 ,C3 ,C4,C5 }, D= {D1,D2,D3,D4,D5}, E= {E1 ,E2 ,E3 ,E4},F= {F1,F2,F3 }。

2.确定各指标隶属度

咨询 20 名辽宁省养老方面专家和高等院校智慧养老研究学者，根据以上的综合评价指标，结合辽宁省养老机构的实际情况，对其智慧康养服务质量进行质性评价，评价等级主要分为优秀、良好、中等、一般、差 5 个等级，经过整理数据后得到各指标隶属度，如表5所示。

表5 各指标隶属度

根据表5中隶属度数据，可得第二层指标模糊关系矩阵为：

3.综合评价

得到评价指标隶属度矩阵后，由模糊综合评价基本公式 K=Wi×R 计算：

同理可得：

K2=(0.0146,0.47504,0.47076,0.0396,0)

K3=(0.2612,0.486435,0.252365,0,0)

K4=(0,0.221615,0.54079,0.237695,0)

K5=(0,0.061295,0.75644,0.182265,0)

K6=(0.02639,0.27181,0.57367,0.12803,0)

记R=(K1,K2,K3,K4,K5,K6)

则：K=W×R=(0.062,0.149,0.4057,0.1604,0.1307,0.0921)×R=(0.122023369,0.362229233,0.430384042,0.085270187,0)。根据公式计算辽宁省智慧康养服务的综合评价得分S=K×VT=(0.122023369,0.362229233,0.430384042,0.085270187,0)×(5,4,3,2,1)T=3.5207。

(三)综合评价结果分析

根据机构条件模糊综合评价结果SA=K1×VT=(0.184655,0.411445,0.313095,0.090805,0)×(5,4,3,2,1)T=3.6900，根据最大隶属度法则，其中0.43856最大，在{优秀,良好,中等,一般,差}相对应的“良好”的位置，因此机构条件评价结果为“良好”。

其他评价指标同理可计算得出模糊综合评价结果如表6所示：

表6 模糊综合评价结果

结论

根据AHP-FCE模型实现了定性与定量指标相结合的综合评判，以辽宁省作为实证研究，同时也验证了该模型的合理性和实用性。

经过分析计算可知，辽宁省智慧康养服务的综合评价模糊综合评价结果为“中等”水平。其中二级指标中的机构条件良好，这有赖于辽宁省的地域特点以及近年来基础设施的快速建设，但对于生活照料方面就显得尤为不足，在养老服务理念上和服务人员素质培养上都比较欠缺；由于辽宁省医科大学资源较为丰富，各地均有医科大学所附属的医院，医疗水平较高，在医养结合方面也在不断的尝试和创新，具有得天独厚的条件；同时对于养老人员需要的精神慰藉方面也略显不足，在服务人员培养方面有所欠缺，也存在供需不足的情况；对于智慧康养的服务保障和服务管理方面也处于劣势，主要表现在智能服务产品单一，创新度不够，供给不足，智慧平台中的很多服务终端建设不全面，对于个性化养老医疗、服务比较欠缺，同时服务于智慧平台和设备的工作人员供给不足。综合以上因素就导致智慧康养的总体情况处于中等水平。利用模型对辽宁省智慧康养服务的综合评价基本符合现实逻辑，说明该模型的合理性与实用性较强，可以推广使用。

辽宁省智慧康养的基础条件优良，虽然还在某些方面处于劣势，但相信在不久的将来有高新技术的加持必定能使辽宁省的智慧康养服务得到更优质的发展，让更多的老年人享受到更人性化、更智慧化的高品质康养服务。