熊紅林, 陳宏民, 楊云鵬, 樊重俊, 黃 耐, 黃愛國(guó)

(1.上海交通大學(xué) 安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,上海 200030; 2.上海理工大學(xué) 管理學(xué)院,上海 200093; 3.上海市民政局 信息研究中心,上海 200125)

0 引言

數(shù)據(jù)要素與社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的深度融合能促進(jìn)各類生產(chǎn)要素的創(chuàng)新,數(shù)據(jù)被應(yīng)用在社會(huì)經(jīng)濟(jì)各個(gè)領(lǐng)域形成新的業(yè)態(tài),對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與轉(zhuǎn)型產(chǎn)生劇烈影響。自2020年4月,數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素被正式寫入中央關(guān)于要素市場(chǎng)化配置的文件——《中共中央國(guó)務(wù)院關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場(chǎng)化配置體制機(jī)制的意見》,可見數(shù)據(jù)要數(shù)的重要性被提到空前的高度。隨著數(shù)字政府建設(shè)不斷深化,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)民生服務(wù)的效益日漸彰顯,養(yǎng)老服務(wù)作為民生服務(wù)中重要組成與建設(shè)部分,如何提升政府養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)的科學(xué)性與合理性,以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)提升管理與服務(wù)水平進(jìn)而構(gòu)建服務(wù)型政府的關(guān)鍵技術(shù)手段之一。當(dāng)前,國(guó)內(nèi)老年化人口比例上升,養(yǎng)老服務(wù)多樣化的社會(huì)服務(wù)需求日益突顯[1,2],實(shí)現(xiàn)養(yǎng)老服務(wù)資源合理分配是保證老年人生活質(zhì)量和社會(huì)和諧的關(guān)鍵舉措之一[3]。

針對(duì)養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)過(guò)程中,在有限投入建設(shè)資源分配并如何評(píng)價(jià)問(wèn)題上,不少學(xué)者進(jìn)行了多方面的研究。在居家養(yǎng)老服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)方面,有學(xué)者選取具有代表性的一線城市,建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,采用包括模糊、熵權(quán)等綜合評(píng)價(jià)方法,對(duì)這些城市社區(qū)居家養(yǎng)老服務(wù)的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)[4-7];在針對(duì)醫(yī)療服務(wù)評(píng)級(jí)及影響因素分析方面,王夢(mèng)苑等[8]運(yùn)用了聚類分析、χ2檢驗(yàn)和二項(xiàng)Logistic回歸分析對(duì)老年人醫(yī)療服務(wù)評(píng)價(jià)及影響因素進(jìn)行分析。同時(shí),在養(yǎng)老服務(wù)定性分析的基礎(chǔ)上,雍嵐等[9]根據(jù)服務(wù)質(zhì)量模型和理論,構(gòu)建了社區(qū)居家養(yǎng)老服務(wù)的質(zhì)量模型,對(duì)社區(qū)居家養(yǎng)老服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行了評(píng)價(jià)。此外,基于整體思維角度,從系統(tǒng)論研究角度出發(fā),探討了其多維因素并構(gòu)建了基于智慧社區(qū)養(yǎng)老服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[7]。在考慮養(yǎng)老地域方面的差異研究中,王夢(mèng)苑等[8]基于熵權(quán)TOPSIS法對(duì)武漢地區(qū)社區(qū)醫(yī)養(yǎng)結(jié)合養(yǎng)老服務(wù)進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià),并對(duì)不同地區(qū)的醫(yī)養(yǎng)結(jié)合服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行聚類分析,也有學(xué)者通過(guò)構(gòu)建居家養(yǎng)老社區(qū)服務(wù)可及性的概念模型及評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并對(duì)國(guó)內(nèi)典型地域如北京、南京和咸陽(yáng)的調(diào)研數(shù)據(jù),運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)法給出權(quán)重分配和綜合評(píng)價(jià)[9]。

總之,養(yǎng)老服務(wù)資源分配的評(píng)價(jià)是一個(gè)多指標(biāo)決策M(jìn)CDM(multi-criteria decision-making)問(wèn)題[8],且指標(biāo)之間并非獨(dú)立,而是具有一定的依賴性。當(dāng)前,已有的研究中多數(shù)考慮了指標(biāo)相互獨(dú)立的情況,指標(biāo)的權(quán)重和相互作用系數(shù)通常基于決策者的偏好,具有不一致性。因此,在養(yǎng)老服務(wù)資源分配評(píng)價(jià)MCDM問(wèn)題研究中,如何對(duì)加權(quán)相互依賴的標(biāo)準(zhǔn)的權(quán)重進(jìn)行客觀求解,即如何在沒有決策者主觀判斷的情況下,僅基于一組給定的客觀數(shù)據(jù)來(lái)確定相互依賴標(biāo)準(zhǔn)的權(quán)重,是待探討解決的難題之一。傳統(tǒng)的視角則更專注于收集、清理和分析數(shù)據(jù),以提取有價(jià)值的信息,而數(shù)據(jù)要數(shù)視角則是從客觀數(shù)據(jù)出發(fā),確定相關(guān)數(shù)據(jù)要素、建立數(shù)據(jù)要素之間的關(guān)系,以及深入了解數(shù)據(jù)要素的內(nèi)涵。鑒于此,為了減少?zèng)Q策者主觀因素判斷的影響,本文嘗試構(gòu)建一種新的養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)方案評(píng)估方法,該方法基于數(shù)據(jù)要素視角,融合模糊、Shapley值和Marichal熵的各自特點(diǎn),充分利用優(yōu)化模型客觀地確定多級(jí)指標(biāo)的交互系數(shù)和權(quán)重。相比傳統(tǒng)的各類養(yǎng)老服務(wù)評(píng)價(jià)方法相比,實(shí)現(xiàn)客觀數(shù)據(jù)和客觀權(quán)重的使用確保評(píng)估結(jié)果不受主觀判斷不一致或不確定性的影響,有效避免了評(píng)價(jià)指標(biāo)中相互依賴相互作用和權(quán)重被主觀因素的干擾。最后,運(yùn)用本文的客觀加權(quán)法對(duì)上海市養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)分配現(xiàn)狀進(jìn)行評(píng)價(jià)實(shí)證分析,目的在于通過(guò)指標(biāo)權(quán)重得出老年群體對(duì)養(yǎng)老服務(wù)的重點(diǎn)需求,以及對(duì)資源分配的效果進(jìn)行評(píng)估,為政府養(yǎng)老服務(wù)資源體系的建設(shè)提供相對(duì)科學(xué)的決策支持依據(jù)。

1 指標(biāo)體系構(gòu)建

養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)方案是民生保障重要舉措,它屬于MCDM問(wèn)題,且具有復(fù)雜多樣的相互關(guān)系。為了對(duì)養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)分配方案的合理性進(jìn)行科學(xué)評(píng)價(jià),運(yùn)用文獻(xiàn)綜述法[4-11],同時(shí),通過(guò)對(duì)多地城鎮(zhèn)養(yǎng)老服務(wù)部門與服務(wù)機(jī)構(gòu)進(jìn)行實(shí)地調(diào)研,并咨詢?nèi)舾晌粡氖吗B(yǎng)老服務(wù)工作的專家,最終選出適用性、可行性的養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)分配方案評(píng)估關(guān)鍵指標(biāo)(標(biāo)準(zhǔn))。這些關(guān)鍵指標(biāo)采用三層級(jí)結(jié)構(gòu)進(jìn)行描述,通過(guò)這些指標(biāo)來(lái)對(duì)養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)分配方案進(jìn)行評(píng)價(jià)。本文構(gòu)建的養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)分配方案關(guān)鍵評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如圖1所示。

圖1 養(yǎng)老服資源建設(shè)分配方案評(píng)價(jià)關(guān)鍵指標(biāo)體系

一般而言,老年人的養(yǎng)老服務(wù)需求主要分為生活照料、醫(yī)療康復(fù)、精神慰藉等幾大類。養(yǎng)老服務(wù)建設(shè)資源分配的三級(jí)評(píng)估體系從供給和需求結(jié)合的角度出發(fā),根據(jù)養(yǎng)老服務(wù)的需求將資源分配劃分為日常照料、醫(yī)療護(hù)理、精神慰藉3個(gè)養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),其中,這些評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)中包含15個(gè)子服務(wù)資源評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。誠(chéng)然,政府推進(jìn)實(shí)施建設(shè)養(yǎng)老服務(wù)項(xiàng)目的時(shí)候,在既定的實(shí)踐內(nèi)投入資源有限的前提下,這些綜合評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)并非都是獨(dú)立的存在,它們具有相互依賴性和反饋效應(yīng)。

2 基本理論與模型構(gòu)建

2.1 客觀加權(quán)方法

基于養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)方案評(píng)價(jià)MCDM問(wèn)題,假設(shè)存在一組有限的養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)方案集A={a1,a2,…,am}和一組有限的養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)方案評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)集C=(c1,c2,…,cn)。每個(gè)方案ai與方案評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)xij的向量相關(guān)聯(lián),其表示ai相對(duì)于養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)方案評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)中標(biāo)準(zhǔn)cj的性能程度。

設(shè)P(C)為C的冪集,λ模糊測(cè)度的定義如下。

定義1λ對(duì)養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)方案評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)集C的模糊測(cè)度[8]是設(shè)定函數(shù)gλ:P(C)∈[0,1]滿足以下性質(zhì):

(1)gλ(?)=0,gλ(C)=1(邊界條件);

(2)對(duì)于任意的養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)方案評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)集R,S∈P(C),若R?S,則gλ(R)≤gλ(S)(單調(diào)性);

(3)任取養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)方案評(píng)價(jià)子標(biāo)準(zhǔn)集M,N,其中M,N∈C,且M∩N=?,則gλ(M∪N)=gλ(M)+gλ(N)+λgλ(M)gλ(N),λ∈(-1,∞)。若λ=0,表明M和N之間相互獨(dú)立;若λ>0,表明M和N之間存在協(xié)同效應(yīng);若-1<λ<0,表明M和N之間存在冗余效應(yīng)。

定義2λ對(duì)養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)方案評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)集C的模糊測(cè)度是設(shè)定函數(shù)gλ,在養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)方案評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)集C上,所有cj關(guān)于λ模糊測(cè)度的Shapley值[12]可以定義為:

(1)

I(cj)表示養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)方案評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)集C中子標(biāo)準(zhǔn)cj的貢獻(xiàn)。對(duì)于任意的cj(∈C),如果cj和標(biāo)準(zhǔn)集C中的其他標(biāo)準(zhǔn)沒有交互作用,那么,gλ(cj)=I(cj),Shapley值可以解釋為養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)分配方案評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)貢獻(xiàn)的期望值。

模糊測(cè)度λ的意義在于它能夠準(zhǔn)確地反映客觀養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)的復(fù)雜性,也能能夠更準(zhǔn)確地反映系統(tǒng)中不同變量之間的相互關(guān)系。可以根據(jù)模糊測(cè)度λ的變化,反應(yīng)不同養(yǎng)老服務(wù)資源評(píng)價(jià)指標(biāo)間存在相互影響關(guān)系,利用模糊測(cè)度這一特點(diǎn),可以更好地分析養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)方案評(píng)價(jià)指標(biāo)中的每一個(gè)指標(biāo)變化,這對(duì)評(píng)價(jià)方案的整體更客觀地反應(yīng)出來(lái)。

2.2 模型構(gòu)建

養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)方案評(píng)價(jià)模型構(gòu)建的關(guān)鍵是根據(jù)現(xiàn)有既定的養(yǎng)老服務(wù)資源數(shù)據(jù)做出更優(yōu)化最終決策,根據(jù)2.1客觀加權(quán)方法,在λ模糊測(cè)度和Shapley值計(jì)算中,權(quán)重和交互系數(shù)是由決策者的主觀判斷或偏好來(lái)確定。在此優(yōu)化模型中,基于一組給定的養(yǎng)老服務(wù)資源客觀數(shù)據(jù)來(lái)確定相互依賴標(biāo)準(zhǔn)的權(quán)重,關(guān)鍵優(yōu)化路徑如下:

首先,根據(jù)養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)的效益指標(biāo)和成本指標(biāo),對(duì)評(píng)估分?jǐn)?shù)xij進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

(2)

(3)

其次,通過(guò)基于標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)估分?jǐn)?shù)rij計(jì)算的分散系數(shù)d(cj)客觀地測(cè)量每個(gè)養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)方案評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的貢獻(xiàn)I(cj)。某類型標(biāo)準(zhǔn)的評(píng)估得分越多,說(shuō)明該標(biāo)準(zhǔn)就越重要,即具有分散系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)包含比其他標(biāo)準(zhǔn)更多的信息,并且相應(yīng)地對(duì)評(píng)估結(jié)果具有更高程度的貢獻(xiàn)。

(4)

然后,借助Marichal熵[12-14]構(gòu)建目標(biāo)函數(shù),建立優(yōu)化模型,通過(guò)最大化Marichal熵求解各優(yōu)勢(shì)函數(shù)的重要程度。其中,Marichal定義了與Choquet積分模糊測(cè)度[15,16]相關(guān)的分散度量,稱為Marichal熵。關(guān)于λ模糊測(cè)度的Marichal熵[15]定義如下:

(5)

為了利用評(píng)估分?jǐn)?shù)中最多的信息,建立優(yōu)化模型以最大化Marichal熵,以通過(guò)考慮它們的交互關(guān)系客觀地確定標(biāo)準(zhǔn)權(quán)重gλ(cj)和交互系數(shù)λ。優(yōu)化模型如下:

(6)

(7)

其中,目標(biāo)函數(shù)是最大化標(biāo)準(zhǔn)權(quán)重gλ(cj)的Marichal熵,當(dāng)且僅當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)的權(quán)重對(duì)于所有j=1,…,m具有1/m的值時(shí),Marichal熵是最大的,這與原因不充分的原則一致。通過(guò)評(píng)估分?jǐn)?shù)和分散系數(shù)獲得的個(gè)別標(biāo)準(zhǔn)的貢獻(xiàn),目標(biāo)函數(shù)將為標(biāo)準(zhǔn)生成一組權(quán)重。式(7)中,約束條件(a)為關(guān)于λ模糊測(cè)度的Shapley值,每個(gè)標(biāo)準(zhǔn)獲得的貢獻(xiàn),與等式(4)計(jì)算的結(jié)果一致。

再次,通過(guò)求解優(yōu)化模型,獲得各個(gè)養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)方案評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)權(quán)重gλ(cj)和系數(shù)λ值。同時(shí),根據(jù)應(yīng)用所獲得的單個(gè)標(biāo)準(zhǔn)權(quán)重和λ值,可以計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)集Cj(∈C)的權(quán)重,表示為gλ(Cj)。

最后,將標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)rij和標(biāo)準(zhǔn)集的權(quán)重gλ(Cj)聚合,獲得養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)分配方案ai的評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)(滿意度)V(ai),計(jì)算公式如下:

(8)

rij滿足以下條件:0≤ri1≤…≤rim,ri0=0。gλ(Cj)是標(biāo)準(zhǔn)集Cj={Cj,Cj+1,…,Cm}的權(quán)重。

綜上所述,將應(yīng)用λ模糊測(cè)度、Shapley值、Marichal熵、Choquet積分理論構(gòu)建優(yōu)化模型,在求解養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)分配方案評(píng)價(jià)這一MCDM問(wèn)題中,其關(guān)鍵執(zhí)行步驟總結(jié)如下:

Step1運(yùn)用公式(2)(3),將養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)分配方案評(píng)價(jià)子標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估分?jǐn)?shù)xij標(biāo)準(zhǔn)化。

Step2運(yùn)用公式(4),基于養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)分配方案評(píng)價(jià)子標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估分?jǐn)?shù)rij計(jì)算每個(gè)子標(biāo)準(zhǔn)的貢獻(xiàn)I(cj)。

Step3運(yùn)用公式(6)(7)獲得養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)分配方案評(píng)價(jià)子標(biāo)準(zhǔn)權(quán)重gλ(cj)和λ值。

Step4通過(guò)λ模糊測(cè)度,應(yīng)用養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)分配方案評(píng)價(jià)子標(biāo)準(zhǔn)權(quán)重gλ(cj)和λ值,獲得養(yǎng)老服務(wù)子標(biāo)準(zhǔn)集gλ(Cj)的權(quán)重。

Step5運(yùn)用公式(8)養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)分配方案評(píng)價(jià)子標(biāo)準(zhǔn)集的權(quán)重與相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)估分?jǐn)?shù)聚合,獲得標(biāo)準(zhǔn)的評(píng)估分?jǐn)?shù)。

Step6在養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)分配方案評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)級(jí)中重復(fù)Step1-Step5,以獲得各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)權(quán)重與標(biāo)準(zhǔn)集的權(quán)重。

Step7運(yùn)用公式(8)將方程組的權(quán)重與相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估分?jǐn)?shù)聚合,計(jì)算每個(gè)養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)分配方案的滿意度。

該模型方法主體思想是基于數(shù)據(jù)要素視角探討數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)方案評(píng)價(jià),即客觀數(shù)據(jù)對(duì)根據(jù)客觀數(shù)據(jù),利用模糊測(cè)度Shapley值、Marichal熵的理論方法特點(diǎn)對(duì)養(yǎng)老服務(wù)資源分配方案評(píng)價(jià)。以此尋求為養(yǎng)老服務(wù)建設(shè)推進(jìn)實(shí)施提供決策支持依據(jù),換而言之,從既定的最初養(yǎng)老服務(wù)資源數(shù)據(jù),通過(guò)深度分析后,得到最終具有科學(xué)價(jià)值的輔助決策依據(jù)。本文從數(shù)據(jù)要素視角探討并構(gòu)建的養(yǎng)老服務(wù)資源分配方案評(píng)價(jià)方法決策流程如圖2所示:

圖2 基于養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)分配方案評(píng)價(jià)方案決策流程

3 實(shí)證分析

3.1 數(shù)據(jù)與指標(biāo)選取

本研究實(shí)驗(yàn)獲得了上海市民政局信息中心的支持,實(shí)驗(yàn)所用的數(shù)據(jù)樣本來(lái)源于2019—2020年上海市民政業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)海平臺(tái),數(shù)據(jù)獲取經(jīng)過(guò)脫敏處理,研究對(duì)象為上海市16個(gè)行政區(qū)養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)情況。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)字段選取時(shí),借鑒了國(guó)務(wù)院頒布實(shí)施的《社會(huì)養(yǎng)老服務(wù)體系建設(shè)規(guī)劃》中對(duì)社會(huì)養(yǎng)老服務(wù)需求的分析及相關(guān)研究成果[4-11],并結(jié)合上海養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)的現(xiàn)狀,根據(jù)前文構(gòu)建的養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)分配方案評(píng)估關(guān)鍵指標(biāo),嘗試從日常照料、醫(yī)療護(hù)理、精神慰藉三個(gè)維度對(duì)上海市養(yǎng)老服務(wù)資源分配現(xiàn)狀進(jìn)行評(píng)價(jià)。此外,兼顧各個(gè)社區(qū)推出的服務(wù)內(nèi)容,確立各個(gè)養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)資源評(píng)價(jià)維度下的二級(jí)指標(biāo)與子指標(biāo)。值得注意的是,指標(biāo)之間具有相互依賴性和反饋效應(yīng)。根據(jù)獲得的上海養(yǎng)老服務(wù)資源相關(guān)數(shù)據(jù),結(jié)合前文構(gòu)建養(yǎng)老服務(wù)資源分配評(píng)價(jià)方法模型,其評(píng)價(jià)指標(biāo)梳理如表1所示。

表1 養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)分配方案評(píng)價(jià)關(guān)鍵指標(biāo)

3.2 數(shù)據(jù)處理

為了客觀地評(píng)價(jià)上海各地區(qū)養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)分配情況,本研究依托于上海市民政業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)海中各指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。由于不同指標(biāo)量化數(shù)據(jù)的維度不同以及地區(qū)人口數(shù)的差異,考慮了各區(qū)的老年人口數(shù)、入住老人數(shù)等影響,首先,將二級(jí)指標(biāo){c1,…,c9,c14,c15}與老年人口數(shù)的比重、{c10,c12}與入住老人數(shù)的比重、c11與總床位數(shù)的比重,分別作為二級(jí)指標(biāo)的初始評(píng)估分?jǐn)?shù)xij;然后,通過(guò)公式(2)(3)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化計(jì)算,數(shù)據(jù)處理結(jié)果如表2所示。

表2 二級(jí)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化分?jǐn)?shù)rij

基于二級(jí)指標(biāo)的評(píng)估分?jǐn)?shù),結(jié)合前文說(shuō)明的養(yǎng)老服務(wù)資源評(píng)價(jià)的客觀方法,分別獲得各二級(jí)指標(biāo)和一級(jí)指標(biāo)的客觀權(quán)重,以及指標(biāo)之間的交互系數(shù),其計(jì)算結(jié)果如表3、表4所示。

表3 一級(jí)標(biāo)準(zhǔn)/二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重

表4 各指標(biāo)/子指標(biāo)之間的交互系數(shù)λ

3.3 結(jié)果分析

基于構(gòu)建的客觀加權(quán)模型方法對(duì)養(yǎng)老服務(wù)資源數(shù)據(jù)進(jìn)行定量分析,一定程度呈現(xiàn)了各類養(yǎng)老服務(wù)資源之間的相互影響關(guān)系。實(shí)驗(yàn)中,模糊測(cè)度反應(yīng)了不同養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)方案評(píng)估指標(biāo)評(píng)估變量之間存在交叉影響的現(xiàn)象,其值影響整體養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)評(píng)價(jià)系統(tǒng)的整體性能。

從計(jì)算的結(jié)果表3中可以看出,在養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)分配評(píng)價(jià)中精神慰藉的權(quán)重最大,其次是醫(yī)療護(hù)理,最后是日常照料。結(jié)果表明,在日常照料、醫(yī)療護(hù)理、精神慰藉三類養(yǎng)老服務(wù)需求中,老年人對(duì)精神慰藉的服務(wù)需求最高,而生活照料需求較低的原因。這是因?yàn)殡S著近年來(lái)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,人民物質(zhì)生活水平普遍提高,老年人的日常生活照料需求基本得到了滿足。這種現(xiàn)象也一定程度應(yīng)證了當(dāng)前社會(huì)矛盾之處,即在人民日益增長(zhǎng)的精神文明需求與落后的社會(huì)生產(chǎn)之間的矛盾。此外,老年人在醫(yī)療護(hù)理方面的需求也在與日俱增。

此外,從表3也可以看出:每個(gè)指標(biāo)之和,以及指標(biāo)下的子指標(biāo)權(quán)重之和不是1。這是因?yàn)榻换リP(guān)系(由值表示)存在于指標(biāo)和子指標(biāo)之間,這也反應(yīng)了各個(gè)養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)存在相互依賴性和反饋效應(yīng)。

從計(jì)算的結(jié)果表4可以看出,所有的子指標(biāo)之間的相互作用都是正向的,且日常照料服務(wù)的子指標(biāo)具有最強(qiáng)的協(xié)同效用,這說(shuō)明養(yǎng)老機(jī)構(gòu)越多,所需床位越多,老年服務(wù)中心需求也越高。與此同時(shí),指標(biāo)之間存在冗余效應(yīng),說(shuō)明隨著日常照料需求的降低,精神慰藉的需求會(huì)有所提高。

通過(guò)分析上海市16個(gè)區(qū)的整體數(shù)據(jù),將各區(qū)的養(yǎng)老資源分配情況作為一個(gè)資源分配方案,并通過(guò)各指標(biāo)客觀權(quán)重的計(jì)算,應(yīng)用Choquet積分的層級(jí)聚合,通過(guò)評(píng)價(jià)模型的計(jì)算,獲得了各資源分配方案的評(píng)估分?jǐn)?shù),如圖3所示。

圖3 上海市各區(qū)養(yǎng)老資源建設(shè)分配方案評(píng)價(jià)情況

從圖3中可以表明:

(1)徐匯區(qū)的養(yǎng)老服務(wù)資源分配方案的評(píng)分最高,崇明區(qū)的評(píng)分最低,說(shuō)明根據(jù)所選取的指標(biāo)以及人口因素的評(píng)估,目前徐匯區(qū)的養(yǎng)老服務(wù)資源分配情況較優(yōu),而崇明區(qū)的養(yǎng)老服務(wù)資源分配情況較差一些;

(2)通過(guò)地區(qū)間評(píng)價(jià)得分可以發(fā)現(xiàn),地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和消費(fèi)水平直接影響了資源分配,經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)通常較為完善,這反應(yīng)了養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平趨向一致;

(3)結(jié)合各區(qū)養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)情況,地區(qū)間政府政策的推行以及養(yǎng)老意識(shí)對(duì)養(yǎng)老服務(wù)的發(fā)展也存在很大的影響。

綜上,本文針對(duì)基于數(shù)據(jù)要素視角構(gòu)建的養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)評(píng)價(jià)方法所進(jìn)行的實(shí)證分析,很好地反應(yīng)了上海各區(qū)養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)分配情況。本研究是數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素參與民生服務(wù)的典型實(shí)踐,通過(guò)數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)的養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)決策,可以更加科學(xué)和準(zhǔn)確地了解養(yǎng)老服務(wù)的實(shí)際需求和資源狀況,制定更加符合實(shí)際需要的養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)規(guī)劃,提高養(yǎng)老服務(wù)的質(zhì)量和效率,為老年人提供更好的養(yǎng)老服務(wù)。

當(dāng)前養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)狀況出現(xiàn)不均衡的主因包括兩個(gè)方面:(1)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異,導(dǎo)致當(dāng)?shù)刂鞴懿块T對(duì)養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)投入受到制約;(2)各地區(qū)老年人結(jié)構(gòu)存在差異,這種差異是多樣化的,包括占總?cè)丝诘谋壤?、自身?jīng)濟(jì)水平、文化層次等差異,導(dǎo)致養(yǎng)老服務(wù)需求差異,最后傳導(dǎo)到政府及社會(huì)力量資源的投入建設(shè)的決策而形成養(yǎng)老服務(wù)資源差異的結(jié)果。從實(shí)證中評(píng)估的結(jié)果來(lái)看,政府相關(guān)部門在推進(jìn)養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)時(shí),可從重點(diǎn)從如下幾個(gè)方面進(jìn)行考慮:

(1)現(xiàn)階段老年人的日常照料的需求已基本得到滿足,在養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)的投入分配中應(yīng)該加大精神慰藉、醫(yī)療養(yǎng)老方面投入的比例,尤其精神層面的服務(wù)應(yīng)重點(diǎn)考慮;

(2)推進(jìn)醫(yī)養(yǎng)結(jié)合,加強(qiáng)養(yǎng)老醫(yī)護(hù)相關(guān)專業(yè)人員隊(duì)伍的建設(shè),為養(yǎng)老服務(wù)產(chǎn)業(yè)化高質(zhì)量發(fā)展儲(chǔ)備專業(yè)技術(shù)人才;

(3)建立健全的老年教育體系,豐富老年人的精神文化生活,提升老年人的社會(huì)參與度;

(4)加強(qiáng)政策宣引導(dǎo),提升老年人的養(yǎng)老認(rèn)知,培育養(yǎng)老服務(wù)專業(yè)化意識(shí),為后續(xù)構(gòu)筑服務(wù)生態(tài)圈奠定基礎(chǔ)。

4 結(jié)束語(yǔ)

隨著數(shù)據(jù)要素在社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中價(jià)值日益顯著,數(shù)據(jù)要素驅(qū)動(dòng)民生服務(wù)中效用明顯,尤其在落實(shí)科學(xué)化政府管理與決策環(huán)節(jié)中,通過(guò)數(shù)據(jù)分析獲取價(jià)值信息而提供科學(xué)依據(jù),此舉具有重要意義。本文基于數(shù)據(jù)要素參與政府輔助決策的視角,深入分析了養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)的內(nèi)涵,利用客觀加權(quán)方法構(gòu)建養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)分配方案評(píng)價(jià)指標(biāo),結(jié)合模糊理論、博弈論及信息熵等數(shù)據(jù)分析方法提出了方案評(píng)價(jià)方法模型,有效避免傳統(tǒng)主觀因素對(duì)養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)分配方案評(píng)價(jià)的影響。此外,以上海養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,通過(guò)實(shí)證分析,直觀地呈現(xiàn)了上海整體及各個(gè)行政區(qū)的養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)情況,結(jié)果表明本文構(gòu)建的養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)分配方案評(píng)價(jià)方法可行且有效。本文的研究結(jié)果對(duì)政府在養(yǎng)老服務(wù)資源建設(shè)推進(jìn)中,如何科學(xué)合理利用資源與提高服務(wù)水平,具有一定的輔助決策支持意義,同時(shí)本研究也對(duì)夯實(shí)當(dāng)前服務(wù)型政府有著重要實(shí)踐意義。