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        養(yǎng)老服務(wù)床位規(guī)模預(yù)測(cè)及其“商機(jī)”研究

        2020-08-03 12:45:34曹稀哲王海鑫孫馨愉曹稀哲山東科技大學(xué)王海鑫孫馨愉濟(jì)南大學(xué)
        營(yíng)銷界 2020年8期
        關(guān)鍵詞:養(yǎng)老老年人服務(wù)

        曹稀哲 王海鑫 孫馨愉(曹稀哲,山東科技大學(xué);王海鑫、孫馨愉,濟(jì)南大學(xué))

        ■ 老年人床位市場(chǎng)需求中的規(guī)模和數(shù)量研究

        (一)特征指標(biāo)的選取

        綜合以往專家學(xué)者的經(jīng)驗(yàn),在擬選指標(biāo)測(cè)度的時(shí)候,盡量遵循數(shù)據(jù)可獲得、具代表性和全面性等原則。本文從城鎮(zhèn)人口數(shù)量、鄉(xiāng)村人口數(shù)量、15-59 歲人口數(shù)量、60 周歲以上人口數(shù)量、社會(huì)服務(wù)事業(yè)、社會(huì)捐款、基本建設(shè)投資這 7 個(gè)方面為自變量,對(duì)養(yǎng)老服務(wù)床位數(shù)量的市場(chǎng)需求規(guī)模進(jìn)行預(yù)測(cè),并對(duì)其進(jìn)行分類,并依據(jù)下圖,作為數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。

        通過(guò)分析發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)預(yù)處理后數(shù)據(jù)平滑效果顯著,無(wú)異常值等特殊數(shù)據(jù)。

        (二)基于多元回歸對(duì)養(yǎng)老服務(wù)床位數(shù)量預(yù)測(cè)模型

        以城鎮(zhèn)人口數(shù)量、鄉(xiāng)村人口數(shù)量、15-59 歲人口數(shù)量、60 周歲以上人口數(shù)量、社會(huì)服務(wù)事業(yè)、社會(huì)捐款、基本建設(shè)投資這7項(xiàng)指標(biāo)建立了基于多元線性回歸預(yù)測(cè)的養(yǎng)老服務(wù)床位數(shù)量的市場(chǎng)需求模型,繼而通過(guò)共線性與均值分析,進(jìn)一步建立了基于非線性逐步回歸預(yù)測(cè)的養(yǎng)老服務(wù)床位需求模型,最后通過(guò)前后誤差對(duì)比驗(yàn)證我們所建模型的有效性,并構(gòu)造出表達(dá)式進(jìn)行床位需求預(yù)測(cè),發(fā)現(xiàn)需求數(shù)量是不斷增加的,并且速率越來(lái)越高,到2024年可能會(huì)有26 萬(wàn)床位需求量。

        (三)結(jié)果分析

        誤差在逐步回歸中得到了明顯改善,提高了該預(yù)測(cè)模型的精確性。經(jīng)過(guò)以上兩種方式對(duì)比,最終得到關(guān)于養(yǎng)老床位市場(chǎng)需求規(guī)模預(yù)測(cè)模型:

        同時(shí),經(jīng)過(guò)以上市場(chǎng)床位需求預(yù)測(cè)表達(dá)式,我們預(yù)測(cè)出未來(lái)六年床位需求情況:

        經(jīng)過(guò)預(yù)測(cè),未來(lái)六年養(yǎng)老服務(wù)床位需求依次為:17.9623,19.3539,20.8533,22.4689,24.2096,26.0852(萬(wàn))。

        ■ 基于主成分分析法的老年人床位市場(chǎng)需求中“商機(jī)”研究

        由于老年人床位市場(chǎng)需求中的“商機(jī)”具有更多可參考因素,本文在人口數(shù)量因素、人口結(jié)構(gòu)因素等5 類潛在因素中選擇了12 項(xiàng)指標(biāo)。并對(duì)這系列指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)綱量化,繼而利用SPSS 中的Date Reducition-Factor 命令進(jìn)行因子分析,采用因子分析來(lái)提取因子,并通過(guò)了相關(guān)性檢驗(yàn),從而我們利用SPSS中的Kaiser 等量最大法得到3 個(gè)主因子,即人口因子F1、經(jīng)濟(jì)活力因子F2、社政效益因子F3。利用SPSS 中的Kaiser 等量最大法得到因子負(fù)荷矩陣。因子表達(dá)式如下:

        表1 指標(biāo)選取

        由于每個(gè)主因子只反映了樣本對(duì)養(yǎng)老床位市場(chǎng)需求影響的某個(gè)方面特征,從主成分載荷值大小來(lái)看,以老年人床位需求量為目標(biāo),與第一主成分密切相關(guān)的是老年人人口數(shù)量;與第二主成分密切相關(guān)的是社會(huì)捐款; 與第三主成分密切相關(guān)的是基本建設(shè)投資。因此,采用主成分分析法為制定經(jīng)營(yíng)模式選取的主要因子為老年人人口數(shù)量、社會(huì)捐款和基本建設(shè)投資,并利用其中重要因素從中挖掘到4 個(gè)商機(jī)。

        商機(jī)1:通過(guò)主成分分析我們發(fā)現(xiàn),與因子F1 最密切的因素是老年人人口數(shù)量,并且人口結(jié)構(gòu)也占據(jù)了重要地位,根據(jù)我國(guó)現(xiàn)狀,我國(guó)開始進(jìn)入低生育階段,人口老齡化呈現(xiàn)出“未富先老”的特點(diǎn)。而在中國(guó),農(nóng)村人口比城市人口老得快,是老齡化的一個(gè)重要特點(diǎn),城鄉(xiāng)勞動(dòng)力的流動(dòng)使農(nóng)村的年輕勞動(dòng)力流向城市,因此農(nóng)村養(yǎng)老的挑戰(zhàn)更為嚴(yán)峻,但是農(nóng)村又恰恰沒(méi)有養(yǎng)老保障,使得矛盾更加突出。因此,其中一個(gè)商機(jī)可以是將企業(yè)邁向農(nóng)村,讓更多企業(yè)分支走向農(nóng)村。

        商機(jī)2:在主成分分析中,文盲率是因子F3 政效益中的一個(gè)影響因素,對(duì)于養(yǎng)老院服務(wù)行業(yè),參加工作的護(hù)士人員可能很多屬于“文盲”,這就可能對(duì)老年人照顧存在一定不滿或者不夠嫻熟,而身體衰弱是老年群體的特征之一,老年人的免疫功能隨年齡增長(zhǎng)不斷下降,具有較高的病殘率,如果不加以照料和看護(hù)很容易造成老人的損傷。再者,老年人經(jīng)歷了自身角色的轉(zhuǎn)變,隨著家庭模式的改變,老年群體越來(lái)越顯得孤立,因此老年人在心理上容易產(chǎn)生落差,他們需要陪伴、關(guān)懷和精神安慰。因此,企業(yè)可以通過(guò)引進(jìn)一批年輕人,通過(guò)對(duì)其培訓(xùn),增加養(yǎng)老服務(wù)的滿意度。

        商機(jī)3:在主成分分析中,我們發(fā)現(xiàn)社會(huì)捐款是因子F3 社政效應(yīng)中最重要的一個(gè)因素,一些企業(yè)可以通過(guò)募捐的方式通過(guò)投入廣告,賺取部分中介費(fèi)用。

        商機(jī)4:結(jié)合當(dāng)今實(shí)情,據(jù)目前而言,居家養(yǎng)老仍然是很多老年人的第一選擇,居家養(yǎng)老是大多數(shù)老年人的養(yǎng)老模式,但多數(shù)老人身體狀況隨年齡增長(zhǎng)不斷下降、心理狀況逐漸空虛,但他們的子女多忙于事業(yè),因此老年人處于“空巢”狀況。并且當(dāng)前的醫(yī)療補(bǔ)助政策還不夠健全,而在主成分分析中醫(yī)療補(bǔ)助是因子F2 經(jīng)濟(jì)因子的一項(xiàng)指標(biāo),因此,可以推測(cè)出“老年養(yǎng)老經(jīng)濟(jì) ”將成為社會(huì)又一個(gè)新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn),也將成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)潛力最大的市場(chǎng)。因此,養(yǎng)老類社會(huì)保障體系中的養(yǎng)老保障體系的建立變得越來(lái)越重要,部分企業(yè)可以轉(zhuǎn)型向養(yǎng)老保險(xiǎn)方向進(jìn)行投資,通過(guò)養(yǎng)老保險(xiǎn)使子女放心、讓長(zhǎng)者安心。

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