基于數據要素視角的養老服務資源建設方案評價方法研究

熊紅林, 陳宏民, 楊云鵬, 樊重俊, 黃 耐, 黃愛國

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

0 引言

數據要素與社會經濟活動的深度融合能促進各類生產要素的創新,數據被應用在社會經濟各個領域形成新的業態,對社會經濟發展與轉型產生劇烈影響。自2020年4月,數據作為新型生產要素被正式寫入中央關于要素市場化配置的文件——《中共中央國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》,可見數據要數的重要性被提到空前的高度。隨著數字政府建設不斷深化,數據驅動民生服務的效益日漸彰顯,養老服務作為民生服務中重要組成與建設部分,如何提升政府養老服務資源建設的科學性與合理性,以數據驅動提升管理與服務水平進而構建服務型政府的關鍵技術手段之一。當前,國內老年化人口比例上升,養老服務多樣化的社會服務需求日益突顯[1,2],實現養老服務資源合理分配是保證老年人生活質量和社會和諧的關鍵舉措之一[3]。

針對養老服務資源建設過程中,在有限投入建設資源分配并如何評價問題上,不少學者進行了多方面的研究。在居家養老服務質量評價方面,有學者選取具有代表性的一線城市,建立評價指標體系,采用包括模糊、熵權等綜合評價方法,對這些城市社區居家養老服務的質量進行評價[4-7];在針對醫療服務評級及影響因素分析方面,王夢苑等[8]運用了聚類分析、χ2檢驗和二項Logistic回歸分析對老年人醫療服務評價及影響因素進行分析。同時,在養老服務定性分析的基礎上,雍嵐等[9]根據服務質量模型和理論,構建了社區居家養老服務的質量模型,對社區居家養老服務質量進行了評價。此外,基于整體思維角度,從系統論研究角度出發,探討了其多維因素并構建了基于智慧社區養老服務質量評價指標體系[7]。在考慮養老地域方面的差異研究中,王夢苑等[8]基于熵權TOPSIS法對武漢地區社區醫養結合養老服務進行了綜合評價,并對不同地區的醫養結合服務質量進行聚類分析,也有學者通過構建居家養老社區服務可及性的概念模型及評價指標體系,并對國內典型地域如北京、南京和咸陽的調研數據,運用模糊綜合評價法給出權重分配和綜合評價[9]。

總之,養老服務資源分配的評價是一個多指標決策MCDM(multi-criteria decision-making)問題[8],且指標之間并非獨立,而是具有一定的依賴性。當前,已有的研究中多數考慮了指標相互獨立的情況,指標的權重和相互作用系數通常基于決策者的偏好,具有不一致性。因此,在養老服務資源分配評價MCDM問題研究中,如何對加權相互依賴的標準的權重進行客觀求解,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據來確定相互依賴標準的權重,是待探討解決的難題之一。傳統的視角則更專注于收集、清理和分析數據,以提取有價值的信息,而數據要數視角則是從客觀數據出發,確定相關數據要素、建立數據要素之間的關系,以及深入了解數據要素的內涵。鑒于此,為了減少決策者主觀因素判斷的影響,本文嘗試構建一種新的養老服務資源建設方案評估方法,該方法基于數據要素視角,融合模糊、Shapley值和Marichal熵的各自特點,充分利用優化模型客觀地確定多級指標的交互系數和權重。相比傳統的各類養老服務評價方法相比,實現客觀數據和客觀權重的使用確保評估結果不受主觀判斷不一致或不確定性的影響,有效避免了評價指標中相互依賴相互作用和權重被主觀因素的干擾。最后,運用本文的客觀加權法對上海市養老服務資源建設分配現狀進行評價實證分析,目的在于通過指標權重得出老年群體對養老服務的重點需求,以及對資源分配的效果進行評估,為政府養老服務資源體系的建設提供相對科學的決策支持依據。

1 指標體系構建

養老服務資源建設方案是民生保障重要舉措,它屬于MCDM問題,且具有復雜多樣的相互關系。為了對養老服務資源建設分配方案的合理性進行科學評價,運用文獻綜述法[4-11],同時,通過對多地城鎮養老服務部門與服務機構進行實地調研,并咨詢若干位從事養老服務工作的專家,最終選出適用性、可行性的養老服務資源建設分配方案評估關鍵指標(標準)。這些關鍵指標采用三層級結構進行描述,通過這些指標來對養老服務資源建設分配方案進行評價。本文構建的養老服務資源建設分配方案關鍵評價指標體系如圖1所示。

圖1 養老服資源建設分配方案評價關鍵指標體系

一般而言,老年人的養老服務需求主要分為生活照料、醫療康復、精神慰藉等幾大類。養老服務建設資源分配的三級評估體系從供給和需求結合的角度出發,根據養老服務的需求將資源分配劃分為日常照料、醫療護理、精神慰藉3個養老服務資源建設評價標準,其中,這些評價標準中包含15個子服務資源評價標準。誠然,政府推進實施建設養老服務項目的時候,在既定的實踐內投入資源有限的前提下,這些綜合評價的標準并非都是獨立的存在,它們具有相互依賴性和反饋效應。

2 基本理論與模型構建

2.1 客觀加權方法

基于養老服務資源建設方案評價MCDM問題,假設存在一組有限的養老服務資源建設方案集A={a1,a2,…,am}和一組有限的養老服務資源建設方案評價標準集C=(c1,c2,…,cn)。每個方案ai與方案評價分數xij的向量相關聯,其表示ai相對于養老服務資源建設方案評價標準中標準cj的性能程度。

設P(C)為C的冪集,λ模糊測度的定義如下。

定義1λ對養老服務資源建設方案評價標準集C的模糊測度[8]是設定函數gλ:P(C)∈[0,1]滿足以下性質:

(1)gλ(?)=0,gλ(C)=1(邊界條件);

(2)對于任意的養老服務資源建設方案評價標準集R,S∈P(C),若R?S,則gλ(R)≤gλ(S)(單調性);

(3)任取養老服務資源建設方案評價子標準集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之間相互獨立;若λ>0,表明M和N之間存在協同效應;若-1<λ<0,表明M和N之間存在冗余效應。

定義2λ對養老服務資源建設方案評價標準集C的模糊測度是設定函數gλ,在養老服務資源建設方案評價標準集C上,所有cj關于λ模糊測度的Shapley值[12]可以定義為:

(1)

I(cj)表示養老服務資源建設方案評價標準集C中子標準cj的貢獻。對于任意的cj(∈C),如果cj和標準集C中的其他標準沒有交互作用,那么,gλ(cj)=I(cj),Shapley值可以解釋為養老服務資源建設分配方案評價標準貢獻的期望值。

模糊測度λ的意義在于它能夠準確地反映客觀養老服務資源建設的復雜性,也能能夠更準確地反映系統中不同變量之間的相互關系。可以根據模糊測度λ的變化,反應不同養老服務資源評價指標間存在相互影響關系,利用模糊測度這一特點,可以更好地分析養老服務資源建設方案評價指標中的每一個指標變化,這對評價方案的整體更客觀地反應出來。

2.2 模型構建

養老服務資源建設方案評價模型構建的關鍵是根據現有既定的養老服務資源數據做出更優化最終決策,根據2.1客觀加權方法,在λ模糊測度和Shapley值計算中,權重和交互系數是由決策者的主觀判斷或偏好來確定。在此優化模型中,基于一組給定的養老服務資源客觀數據來確定相互依賴標準的權重,關鍵優化路徑如下:

首先,根據養老服務資源建設的效益指標和成本指標,對評估分數xij進行標準化處理。

(2)

(3)

其次,通過基于標準化評估分數rij計算的分散系數d(cj)客觀地測量每個養老服務資源建設方案評價標準的貢獻I(cj)。某類型標準的評估得分越多,說明該標準就越重要,即具有分散系數的標準包含比其他標準更多的信息,并且相應地對評估結果具有更高程度的貢獻。

(4)

然后,借助Marichal熵[12-14]構建目標函數,建立優化模型,通過最大化Marichal熵求解各優勢函數的重要程度。其中,Marichal定義了與Choquet積分模糊測度[15,16]相關的分散度量,稱為Marichal熵。關于λ模糊測度的Marichal熵[15]定義如下:

(5)

為了利用評估分數中最多的信息,建立優化模型以最大化Marichal熵,以通過考慮它們的交互關系客觀地確定標準權重gλ(cj)和交互系數λ。優化模型如下:

(6)

(7)

其中,目標函數是最大化標準權重gλ(cj)的Marichal熵,當且僅當標準的權重對于所有j=1,…,m具有1/m的值時,Marichal熵是最大的,這與原因不充分的原則一致。通過評估分數和分散系數獲得的個別標準的貢獻,目標函數將為標準生成一組權重。式(7)中,約束條件(a)為關于λ模糊測度的Shapley值,每個標準獲得的貢獻,與等式(4)計算的結果一致。

再次,通過求解優化模型,獲得各個養老服務資源建設方案評價標準權重gλ(cj)和系數λ值。同時,根據應用所獲得的單個標準權重和λ值,可以計算標準集Cj(∈C)的權重,表示為gλ(Cj)。

最后,將標準化評價分數rij和標準集的權重gλ(Cj)聚合,獲得養老服務資源建設分配方案ai的評價分數(滿意度)V(ai),計算公式如下:

(8)

rij滿足以下條件:0≤ri1≤…≤rim,ri0=0。gλ(Cj)是標準集Cj={Cj,Cj+1,…,Cm}的權重。

綜上所述,將應用λ模糊測度、Shapley值、Marichal熵、Choquet積分理論構建優化模型,在求解養老服務資源建設分配方案評價這一MCDM問題中,其關鍵執行步驟總結如下:

Step1運用公式(2)(3),將養老服務資源建設分配方案評價子標準評估分數xij標準化。

Step2運用公式(4),基于養老服務資源建設分配方案評價子標準評估分數rij計算每個子標準的貢獻I(cj)。

Step3運用公式(6)(7)獲得養老服務資源建設分配方案評價子標準權重gλ(cj)和λ值。

Step4通過λ模糊測度,應用養老服務資源建設分配方案評價子標準權重gλ(cj)和λ值,獲得養老服務子標準集gλ(Cj)的權重。

Step5運用公式(8)養老服務資源建設分配方案評價子標準集的權重與相應的標準化評估分數聚合,獲得標準的評估分數。

Step6在養老服務資源建設分配方案評價標準級中重復Step1-Step5,以獲得各個標準權重與標準集的權重。

Step7運用公式(8)將方程組的權重與相應的標準評估分數聚合,計算每個養老服務資源建設分配方案的滿意度。

該模型方法主體思想是基于數據要素視角探討數據驅動養老服務資源建設方案評價,即客觀數據對根據客觀數據,利用模糊測度Shapley值、Marichal熵的理論方法特點對養老服務資源分配方案評價。以此尋求為養老服務建設推進實施提供決策支持依據,換而言之,從既定的最初養老服務資源數據,通過深度分析后,得到最終具有科學價值的輔助決策依據。本文從數據要素視角探討并構建的養老服務資源分配方案評價方法決策流程如圖2所示:

圖2 基于養老服務資源建設分配方案評價方案決策流程

3 實證分析

3.1 數據與指標選取

本研究實驗獲得了上海市民政局信息中心的支持,實驗所用的數據樣本來源于2019—2020年上海市民政業務數據海平臺,數據獲取經過脫敏處理,研究對象為上海市16個行政區養老服務資源建設情況。實驗數據字段選取時,借鑒了國務院頒布實施的《社會養老服務體系建設規劃》中對社會養老服務需求的分析及相關研究成果[4-11],并結合上海養老服務資源建設的現狀,根據前文構建的養老服務資源建設分配方案評估關鍵指標,嘗試從日常照料、醫療護理、精神慰藉三個維度對上海市養老服務資源分配現狀進行評價。此外,兼顧各個社區推出的服務內容,確立各個養老服務資源建設資源評價維度下的二級指標與子指標。值得注意的是,指標之間具有相互依賴性和反饋效應。根據獲得的上海養老服務資源相關數據,結合前文構建養老服務資源分配評價方法模型,其評價指標梳理如表1所示。

表1 養老服務資源建設分配方案評價關鍵指標

3.2 數據處理

為了客觀地評價上海各地區養老服務資源建設分配情況,本研究依托于上海市民政業務數據海中各指標的原始數據進行分析。由于不同指標量化數據的維度不同以及地區人口數的差異,考慮了各區的老年人口數、入住老人數等影響,首先,將二級指標{c1,…,c9,c14,c15}與老年人口數的比重、{c10,c12}與入住老人數的比重、c11與總床位數的比重,分別作為二級指標的初始評估分數xij;然后,通過公式(2)(3)進行標準化計算,數據處理結果如表2所示。

表2 二級指標的標準化分數rij

基于二級指標的評估分數,結合前文說明的養老服務資源評價的客觀方法,分別獲得各二級指標和一級指標的客觀權重,以及指標之間的交互系數,其計算結果如表3、表4所示。

表3 一級標準/二級指標的權重

表4 各指標/子指標之間的交互系數λ

3.3 結果分析

基于構建的客觀加權模型方法對養老服務資源數據進行定量分析,一定程度呈現了各類養老服務資源之間的相互影響關系。實驗中,模糊測度反應了不同養老服務資源建設方案評估指標評估變量之間存在交叉影響的現象,其值影響整體養老服務資源建設評價系統的整體性能。

從計算的結果表3中可以看出,在養老服務資源建設分配評價中精神慰藉的權重最大,其次是醫療護理,最后是日常照料。結果表明,在日常照料、醫療護理、精神慰藉三類養老服務需求中,老年人對精神慰藉的服務需求最高,而生活照料需求較低的原因。這是因為隨著近年來社會經濟的快速發展,人民物質生活水平普遍提高,老年人的日常生活照料需求基本得到了滿足。這種現象也一定程度應證了當前社會矛盾之處,即在人民日益增長的精神文明需求與落后的社會生產之間的矛盾。此外,老年人在醫療護理方面的需求也在與日俱增。

此外,從表3也可以看出:每個指標之和,以及指標下的子指標權重之和不是1。這是因為交互關系(由值表示)存在于指標和子指標之間,這也反應了各個養老服務資源建設評價標準存在相互依賴性和反饋效應。

從計算的結果表4可以看出,所有的子指標之間的相互作用都是正向的,且日常照料服務的子指標具有最強的協同效用,這說明養老機構越多,所需床位越多,老年服務中心需求也越高。與此同時,指標之間存在冗余效應,說明隨著日常照料需求的降低,精神慰藉的需求會有所提高。

通過分析上海市16個區的整體數據,將各區的養老資源分配情況作為一個資源分配方案,并通過各指標客觀權重的計算,應用Choquet積分的層級聚合,通過評價模型的計算,獲得了各資源分配方案的評估分數,如圖3所示。

圖3 上海市各區養老資源建設分配方案評價情況

從圖3中可以表明:

(1)徐匯區的養老服務資源分配方案的評分最高,崇明區的評分最低,說明根據所選取的指標以及人口因素的評估,目前徐匯區的養老服務資源分配情況較優,而崇明區的養老服務資源分配情況較差一些;

(2)通過地區間評價得分可以發現,地區的經濟發展和消費水平直接影響了資源分配,經濟發達地區的養老服務資源建設通常較為完善,這反應了養老服務資源建設與區域經濟發展水平趨向一致;

(3)結合各區養老服務資源建設情況,地區間政府政策的推行以及養老意識對養老服務的發展也存在很大的影響。

綜上,本文針對基于數據要素視角構建的養老服務資源建設評價方法所進行的實證分析,很好地反應了上海各區養老服務資源建設分配情況。本研究是數據作為生產要素參與民生服務的典型實踐,通過數據分析驅動的養老服務資源建設決策,可以更加科學和準確地了解養老服務的實際需求和資源狀況,制定更加符合實際需要的養老服務資源建設規劃,提高養老服務的質量和效率,為老年人提供更好的養老服務。

當前養老服務資源建設狀況出現不均衡的主因包括兩個方面:(1)區域經濟發展水平差異,導致當地主管部門對養老服務資源建設投入受到制約;(2)各地區老年人結構存在差異,這種差異是多樣化的,包括占總人口的比例、自身經濟水平、文化層次等差異,導致養老服務需求差異,最后傳導到政府及社會力量資源的投入建設的決策而形成養老服務資源差異的結果。從實證中評估的結果來看,政府相關部門在推進養老服務資源建設時,可從重點從如下幾個方面進行考慮:

(1)現階段老年人的日常照料的需求已基本得到滿足,在養老服務資源建設的投入分配中應該加大精神慰藉、醫療養老方面投入的比例,尤其精神層面的服務應重點考慮;

(2)推進醫養結合,加強養老醫護相關專業人員隊伍的建設,為養老服務產業化高質量發展儲備專業技術人才;

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

(4)加強政策宣引導,提升老年人的養老認知,培育養老服務專業化意識,為后續構筑服務生態圈奠定基礎。

4 結束語

隨著數據要素在社會經濟活動中價值日益顯著,數據要素驅動民生服務中效用明顯,尤其在落實科學化政府管理與決策環節中,通過數據分析獲取價值信息而提供科學依據,此舉具有重要意義。本文基于數據要素參與政府輔助決策的視角,深入分析了養老服務資源建設的內涵,利用客觀加權方法構建養老服務資源建設分配方案評價指標,結合模糊理論、博弈論及信息熵等數據分析方法提出了方案評價方法模型,有效避免傳統主觀因素對養老服務資源建設分配方案評價的影響。此外,以上海養老服務資源建設數據進行實證分析,通過實證分析,直觀地呈現了上海整體及各個行政區的養老服務資源建設情況,結果表明本文構建的養老服務資源建設分配方案評價方法可行且有效。本文的研究結果對政府在養老服務資源建設推進中,如何科學合理利用資源與提高服務水平,具有一定的輔助決策支持意義,同時本研究也對夯實當前服務型政府有著重要實踐意義。