智慧居家養老服務用戶使用意愿影響因素研究

孫長智,趙艷蕊,武長奧

(長春工業大學 公共管理學院,吉林 長春 130012)

老年人口規模龐大和老齡化進程明顯加快等老齡化問題逐漸成為眾多國家面臨的嚴竣的社會挑戰,我國也不例外。第七次全國人口普查結果顯示,我國60歲及以上人口為20 462萬人,占比18.7%[1]。預計到2050年,我國60歲以上人口將接近5億,老齡化問題將更加嚴重。如何將老齡化帶來的挑戰轉化為機遇,提升養老服務的質量,滿足老年人的需求,是刻不容緩的問題。隨著互聯網+、云計算等現代信息技術的發展,以家庭為核心、以社區為依托、以專業化服務為依靠的智慧養老模式逐步形成。智慧養老逐漸成為一種新的養老模式,能夠滿足老人的“衣食住行、康養樂護”等多樣化的個性需求。我國政府對完善智慧養老服務也給予了相當多的政策支持,如國務院發布《關于印發“十四五”國家老齡事業發展和養老服務體系規劃的通知》,指出要強化老年用品的科技支撐,推廣智慧健康養老產品的應用,建立智慧健康養老標準體系。老年人作為智慧居家養老服務的直接使用者、消費者,了解并解釋他們的使用意愿及其影響因素對智慧居家養老服務的發展具有重要意義。目前,我國智慧養老服務雖然取得了一些進展,但尚未完全成熟,在技術、推廣、標準化等方面仍有待進一步完善和發展。而且,老年人對智慧養老服務的使用意愿尚不明確。因此,積極響應國家發展戰略,探究智慧養老服務使用意愿及其影響因素是必然之舉。在此背景下,本研究采用結構方程模型方法,構建智慧居家養老服務用戶使用意愿影響因素模型,探究老年人智慧養老服務使用意愿的影響因素,并提出針對性建議,以期為政府、企業和社會全面推廣智慧養老服務提供理論支持,提升老年人智慧居家養老服務參與意愿,從而提升老年人幸福感、滿足感,促進老齡事業深層次高質量發展。

一、理論基礎與研究假設

(一)理論基礎

整合型科技接受模型(UTAUT模型)由學者Venkatesh和Davis于2003年在8個基礎理論模型上提出,包括四個關鍵影響因素,即績效期望、努力期望、社會影響和便利條件[2]。其中,績效期望是指個人認為使用信息技術對工作的開展有所幫助的程度;努力期望是指個人使用系統的容易程度;社會影響是指個人感知重要的群體或環境影響其使用新技術的程度;便利條件是指個人感受到的組織在相關技術、設備方面對系統使用的支持程度。學者張釗等人以UTAUT模型與數字鴻溝理論為基礎,探究了智慧養老服務用戶使用意愿的影響因素,證實了UTAUT模型中的變量對智慧養老服務意愿的積極影響[3]。而且經實證檢驗,UTAUT模型對行為意向的解釋力能達到70%,對使用行為的解釋力能達到50%,是當前學術界探討智慧養老服務使用意愿的重要理論基礎。所以,本文主要采用這一模型開展相關研究。

感知風險的概念最早由Bauer教授于1960年提出。Bauer認為,感知風險是消費者對客觀風險的主觀感知,包括兩個因素:對購買決策結果不確定性的感知和對購買決策后果嚴重性的感知。Deutsch是較早研究信任的學者,他認為一個人對另一個人或團體有信任感時,會相信對方按照其期望和利益行動,并且不會背離其信任,即信任建立在對他人行為的預測和期望的基礎上[4]。學者毛羽、李東玲以武漢市“一鍵通”智慧設備為研究對象,在 UTAUT 模型基礎上增加了感知安全和感知信任兩個變量,構建了用戶參與意愿的模型,發現用戶面臨的有利條件越多,就越容易采納智慧居家養老服務[5]。目前,感知風險理論和信任理論已被廣泛用于解釋個體的行為意愿。因此,本研究在UTAUT模型的基礎上,加入感知風險與感知信任兩個變量,提出研究假設并構建研究模型,對老年用戶參與智慧養老服務使用意愿的影響因素進行探究。

(二)研究假設

基于UTAUT模型,本文將績效期望定義為居家老人使用智慧養老產品或服務對自己的生活有所幫助的程度。賈君枝發現,績效期望顯著影響老年用戶使用移動醫療的態度與意愿[6]。關于老年人接受技術的研究也表明,當技術的有用性越高時,老年人就越有可能接受該技術,并且在使用技術過程中表現出更高的績效。Guo等學者的研究表明感知有用性正向顯著影響老年用戶使用移動醫療的意愿[7]。趙紅艷在研究智慧時代老年人使用微信的意愿時發現,老年人最看重的是微信的有用程度[8]。本研究認為,若老人感受到智能家庭照護服務能提高其生活質量,會更加愿意使用智慧居家養老服務。基于此,本文提出假設1:績效期望對老年人的智慧居家養老使用意愿有顯著正向影響。

基于UTAUT模型,本文將努力期望定義為老年人使用智慧居家養老服務的容易程度。調查顯示,如果一項新的技術并不需要花費大量的時間和精力,人們就會更加主動地接受它。例如,學者蔣知義在研究移動電子健康服務的使用意愿時提出,努力期望是對使用意愿影響最大的維度,是用戶決定是否使用該服務的重要因素[9]。老年人由于記憶能力和學習能力的衰退,對學習和使用智慧養老服務感到越來越困難。但老人如果感知到智慧居家養老服務的應用規則合理,操作流程簡單、省時省力,將以積極的態度接受智慧居家養老服務。由此,本文提出假設2:努力期望對老年人的智慧居家養老使用意愿有顯著正向影響。

基于UTAUT模型,本文將社會影響定義為老年人感知的身邊重要的人或環境影響其使用智慧居家養老服務的程度。曹雪霏在評價影響患者互聯網診療采納意愿的因素時發現,社會影響與用戶使用意愿成中度正相關[10]。智慧居家養老服務的概念目前并沒有深入人心,身邊其他人對智慧居家養老服務的觀點、態度會在一定程度上影響老年人的使用意愿。但當老人身邊的親戚朋友正在使用或推薦使用智慧居家養老服務,或者從別的地方看到該服務的宣傳與介紹時,他們就越有可能愿意了解并使用智慧居家養老服務。因此,本文提出假設3:社會影響對老年人的智慧居家養老使用意愿有顯著正向影響。

基于UTAUT模型,本文將便利條件定義為老年人使用智能養老產品或服務所需的各種組織或設備等資源的便捷性程度。Kijsanayotin B等學者在研究健康信息技術的使用意愿的影響因素時指出,組織支持和技術支持是提升用戶使用行為的重要因素[11]。如果有專業人員指導老人使用智能養老設備或服務,如社區開展培訓講座、向老人講解智慧養老服務的使用方法,老年人將會樂意購買和使用智慧居家養老智能設備。對于一些經濟條件不好的老人來說,如果能享受政府的財政補貼,將會在很大程度上提高他們的智慧居家養老參與意愿。因此,本文提出假設4:便利條件對老年人的智慧居家養老使用意愿有顯著正向影響。

信任是所有商貿行為的基礎,社會的運行更離不開信任。在用戶對信息技術采納行為的研究中,信任也受到了越來越多學者的關注。學者范昊發現用戶的信任是智慧圖書館發展的基礎,感知信任對于用戶使用智慧圖書館人工智能服務具有顯著的正向作用[12]。徐若然在探究用戶對UGC智慧旅游服務平臺的使用行為時發現,當用戶認可該平臺提供的信息與構建交易環境方面的能力時,他們就越愿意參與使用,即用戶對該平臺越信任,使用該平臺的意愿就越強烈[13]。在智慧居家養老背景下,感知信任是指老年人對智慧養老產品或服務的信任程度。老年人認為智慧居家養老服務可信時,才會產生更高的使用意愿。因此,本文提出假設5:感知信任對老年人的智慧居家養老使用意愿有顯著正向影響。

早在20世紀60年代,感知風險就被廣泛應用在消費者行為研究中。同時,感知風險作為一個重要的解釋個體行為意愿的影響因素,也得到了深入研究。Lee J H等學者對韓國人使用的認證電子文檔管理局服務的意愿進行了研究,探討了信任和感知風險對UTAUT模型核心結構的確切影響,而且感知風險被證明是使用意圖的直接前因[14]。作為一種全新的養老模式,大數據在給用戶帶來便利的同時,也伴隨越來越多的信息安全問題,比如老年人所擔憂的隱私泄露等風險問題,當他們感知到使用智慧養老服務會伴隨各種風險時,其使用意愿就會降低。根據風險感知理論,隨著感知風險的降低,老人選擇智慧家庭養老服務的意愿就會增強。另外,現代社會是一個風險社會,信任與風險總是結伴而生,信任意味著存在風險,如果沒有達到個人或組織的預期,將會承擔風險與損失。對于智慧居家養老服務而言,技術與知識的不確定性等風險會弱化老年人對智慧居家養老服務的信任程度,他們害怕承擔風險與損失。由此,本文提出假設6:感知風險對老年人的智慧居家養老使用意愿有顯著的負向影響;假設7:感知風險對老年人的智慧居家養老的感知信任有顯著的負向影響;假設8:感知信任在感知風險與對使用意愿的影響關系中起中介作用。

綜上所述,研究構建了智慧居家養老服務用戶使用意愿的理論模型,如圖1所示。

圖1 智慧居家養老服務用戶使用意愿的理論模型

二、研究設計

(一)變量測量

本部分將對涉及的變量進行量表設計和測量,具體來說,本研究將績效期望、努力期望、社會影響、便利條件、感知信任、感知風險作為解釋變量,將使用意愿作為被解釋變量,并對以上7個變量做詳細介紹(表1)。此外,老年人個體特征也會對他們使用智慧居家養老服務的意愿產生影響,比如:年齡、性別、收入、受教育水平、居住方式、身體狀況等,為了保證研究的準確性,將上述變量作為控制變量進行研究。本文采用問卷調查的方式收集數據,采用Likert五點量表對老年人使用智慧養老服務的使用意愿進行調研,從1到5同意程度逐漸遞增,其中“1”表示“非常不同意”,“5”表示“非常同意”。

表1 變量測量及題項

(二)數據收集

本研究利用本校學生資源,采用當面發放問卷、委托調查等方式,選取60歲及以上老年人作為調查對象,調研地點選擇南京、杭州、蘇州、北京、長春五個城市,這幾個城市人口老齡化程度較高,而且每個城市都有較多基地、社區智慧養老服務的試點,具有一定的實踐基礎與經驗,調查數據具有一定的代表性。研究主要采取線下紙質問卷與微信朋友圈轉發線上問卷相互結合的方式進行一手資料的收集。由于本文的調查對象是老年人,考慮到老年人的受教育程度和視力情況、身體狀況等因素,為了保證問卷的質量,在填寫問卷時,部分問卷會由筆者按照問卷上的問題向老人提問,由筆者或老年人親屬記錄老年人的回答。問卷收集過程采用現場收回、當場核對的方式,及時查漏補缺,確保問卷真實性。研究最終收集到紙質問卷171份,電子版問卷216份,共計387份,對不符合要求的問卷進行剔除后最終得到有效問卷為355份,樣本數符合研究需要。在統計處理階段,文章對線下紙質問卷采用Epidate3.1軟件進行雙人數據錄入,在有錯時用原始資料進行核驗,以保證錄入數據的正確性,最后和電子版問卷進行數據匯總。

三、實證分析

(一)描述性統計

本文針對收集到的355份有效問卷,對樣本的6個方面的基本信息情況進行了樣本描述性統計,如表2所示。

表2 樣本基本特征統計分析

接下來對模型變量進行描述統計,可以先從全局上對智慧居家養老服務的使用意愿有一個認識。在本研究中變量描述統計分析是對數據集中趨勢和離散情況的分析,集中趨勢用平均數表示,離散情況用標準差、最小值和最大值表示。從表3可以看出,平均數都在3以上,使用意愿維度得分最高,為3.87分。其次為績效期望維度,為3.76分,說明本文調查的老年人對智慧居家養老服務的有用性認知非常積極,他們對智慧居家養老服務的有用程度是較為肯定的。得分最低的為感知風險維度,為3.38分,說明老年人在使用智慧居家養老服務時明顯感知到了智慧養老服務存在的風險,這是當前政府和企業應該重視的方面。另外,題項得分的最小值是1,最大值為5,且標準差都在1附近,得到的數據良好。

表3 變量的描述性統計分析

(二)信度和效度檢驗

信度也稱為可靠性,用來考察測量量表的一致性和穩定性,管理學研究中通常采用克隆巴赫系數(Cronbach’s Alpha)來評估量表的內部一致性,如果Cronbach’s Alpha值大于 0.7,則說明量表具有較好的內部一致性。為了檢驗問卷的可靠性,本研究采用SPSS 26.0軟件對量表的內部一致性進行了信度測試,結果如表4所示。由表可知,總量表的Cronbach’s Alpha值為0.851,同時七個分量表的信度也都大于0.8。從總體來看,量表的內部一致性較好,量表比較穩定,信度較高,該調查數據是可靠的。

表4 量表的可靠性分析

效度是指一種測量工具或手段能夠準確的測出所需測量事物的程度,用于檢驗樣本測量數據的準確性和有效性,本研究從結構效度、收斂效度和區別效度三個方面進行效度的檢驗。

首先在SPSS 26.0中用最大方差法對公因子進行提取,得出KMO值為0.872,Bartlett球形檢驗結果也符合標準。顯著性水平P小于0.001,說明回收問卷中的數據適合做因子分析。通過上述分析,進一步對所收集到的數據用主成分分析法提取公因子,總共有7個因子被提取出來,而且提取的因子與本文的7個變量維度相吻合,累計方差解釋度為79.86%,7個因子共提取出79.86%的信息量,這證明了樣本數據的準確性,量表具有較好的結構效度。

本研究使用AMOS26.0軟件進行驗證性因子分析,檢驗各測量項的效度。用組成信度(CR)和平均變異數萃取量(AVE)作為收斂效度的評判維度:組成信度越高,表示構面內部一致性越高,越收斂,在研究中,通常建議該值高于0.7;平均變異數萃取量越大,潛變量被測量指標解釋的變異量百分比越大,越收斂,在研究中,通常建議該值高于0.5。收斂效度檢測的結果如表5所顯示,各指標的標準化因素負荷量均大于0.7并且顯著,信度系數(SMC)大于0.36,組合信度(CR)大于0.7,平均變異數萃取量(AVE)大于0.5,說明各測量指標信度較高,有較好的內部一致性并且具有良好的收斂效度。

表5 測量指標收斂效度

區分效度的檢驗就是看變量兩兩相關系數和AVE的比較,若相關系數都比相應的AVE平方根小,這就意味著區分效度好。區分效度檢測的結果如表6所顯示,各潛變量AVE值的均方根均大于該潛變量與其他潛變量間的相關系數,說明各潛變量間存在良好的區分效度。

表6 變量的區分效度檢驗

由以上分析可知,不管是收斂效度還是區別效度都滿足了研究者們對于這兩項指標的要求,從而證明了調查問卷的設計是合理的。

(三)結構方程模型分析

1.模型擬合度分析

結構方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)是一種被廣泛應用于問卷調查和實驗數據處理的方法,其顯著優點是:為無法一次得到清晰數據的潛變量給出了一個可觀測的邏輯框架,并能將多種不可避免的誤差引入到系統模型中進行數據處理。本研究在對信效度進行檢驗之后,接下來利用軟件AMOS26.0構建SEM并展開模型擬合驗證。首先對模型的適配度進行測算,采用極大似然估計對結構方程模型進行分析,得到模型的整體擬合度指標。因為較好的適配度代表該模型接近樣本,可以繼續進行SEM分析。模型擬合參數主要選擇卡方與自由度的比值(χ2/df)、近似誤差均方根(RMSEA)、擬合度指標(GFI)、調整后的擬合度指標(AGFI)、規范擬合參數(NFI)、漸增擬合度指標(IFI)、比較擬合度指標(CFI)這七個統計檢驗量。本文的各項擬合指數見表7,由表可知,該模型的卡方與自由度的比值為1.688,小于3,符合標準;RMSEA為0.043,小于0.08,符合標準;GFI、AGFI、NFI、IFI、CFI均不于一般判別標準0.9,符合標準。七項統計檢驗量均符合標準,說明該結構方程模型具有較高的擬合度。

表7 結構方程模型擬合度

2.模型路徑檢驗

本文在經過模型擬合檢驗后,在AMOS26.0分析工具中錄入數據檢驗初始概念模型,檢驗包含各變量之間的標準路徑系數、臨界比值C.R.以及相關性程度P值數據在內的值是否符合相關標準要求。對模型進行路徑分析,得到各潛在變量間的路徑回歸系數及顯著性水平如表8所示。

表8 結構方程模型路徑系數

由表8可知,七個研究假設的臨界比值C.R.的絕對值均大于1.96,P值小于0.01,通過了顯著性檢驗,說明這七條假設是成立的。由此,前文所提研究假設H1～H7成立。

(四)中介效應分析

本研究使用Bootstrap法分析感知信任(PT)在感知風險(PR)和使用意愿(BI)關系間的中介作用。使用AMOS26.0,基于2000次抽樣鑒定并分別計算總效應、直接效應和間接效應,結果如表9所示。通過對感知風險與使用意愿間的關系分析發現,感知風險對使用意愿的總效應的偏差校正(bias-corrected))95%置信區間為[-0.252,-0.109],百分位(percentile)95%置信區間為[-0.25,-0.106],均未包含0,證明感知風險與使用意愿間的總效應顯著存在,作用強度為-0.178。感知風險對使用意愿的直接效應的偏差校正95%置信區間為[-0.21,-0.075],百分位95%置信區間為[-0.208,-0.074];間接效應的偏差校正95%置信區間為[-0.071,-0.01],百分位95%置信區間為[-0.071,-0.01],均未包含0,說明直接效應和間接效應均顯著存在,且間接效應占比20.22%,感知信任對感知風險和使用意愿的關系起到部分中介作用。由此,假設8成立。

表9 中介效應檢驗

四、結論與建議

(一)結論

在未富先老、未備先老的背景下,推廣智慧居家養老服務是我國面對人口老齡化的必然選擇,探究老年人使用意愿對于推廣智慧養老服務具有重要意義。本文為探究影響老年用戶對智慧居家養老服務使用意愿的因素,提出研究假設,利用SPSS 26.0對收集到的355份問卷樣本進行數據處理,運用AMOS26.0構建結構方程模型驗證假設。結果顯示:(1)研究量表的信度和效度都符合相關標準,證明問卷具有良好的可信性和可靠度,這為后來的結構方程分析奠定了基礎。同時,探索性因子分析結果顯示,提取公共因子后方差貢獻率達到79.86%。這表明研究較好地反映了影響老年人參與智慧居家養老意愿的本質,說明UTAUT模型、感知信任與感知風險兩個外部變量對老年人智慧居家養老的參與意愿有著良好的解釋力度。(2)假設的八個路徑關系全部成立,即:績效期望、努力期望、社會影響、便利條件、感知信任正向影響老年人使用智慧養老服務的意愿;感知風險負向影響老年人使用智慧養老服務的感知信任與使用意愿;感知信任在感知風險與使用意愿之間起部分中介作用。

(二)提升智慧居家養老服務使用意愿的建議

1.豐富智慧居家養老服務內容

老年人判斷智慧居家養老服務有用的標準在于是否滿足其自身需求,所以,要豐富智慧居家養老服務內容,以提升績效期望。要以老年人需求為核心,為他們提供多樣化的養老服務,以提升智慧養老服務的有用性程度與績效期望,從而提升老年人的使用意愿。一方面,擴大智慧居家養老服務的種類與范圍。政府、企業等相關提供主體要樹立“以需求為導向”的服務意識,擴大服務種類與范圍,避免供不應求。例如,可以在日常家居生活、出行、醫療保健等服務基礎上,增加智慧居家養老安全健康服務與精神慰藉服務。另一方面,提供精準服務。根據老年人生活習慣、基本需求和使用能力來開發智能家居、智慧養老APP與服務系統。精準把握智慧養老服務訴求,劃分老年人的需求層次,根據需求層次和某一時期的主導需求來提供精準化、個性化的服務,如提供個性化的飲食建議和定制化的膳食方案、健康知識和養生教育、社交平臺和線上社交活動、心理咨詢和心理支持服務等。

2.推動服務適老化

面對無處不在的老年人“數字化的生活困境”,有研究指出應當開展針對老年人的信息化培訓與增能。目前許多智慧養老平臺和服務的使用界面和操作方式過于復雜,老年群體在使用時存在較大困難。技術層面的適老化改造,可以解決老年人學習能力不足導致的各類問題。為此,要積極推動智慧養老產品和服務平臺的適老化,讓智能產品和服務更易用,提升努力期望。企業在對智慧養老產品和平臺進行設計開發的時候,應該以提升老年用戶的體驗感為目標,與老年人的生理和心理特點相一致,并且要與老年人的使用習慣相匹配,在設計過程中加入一些人性化的交互場景,讓流程變得簡單,讓操作變得容易。但是,要注意到,在簡化操作方面,并不能簡單地通過刪除內容來達到目的,開發者應該對平臺上的產品和服務的交易功能進行優化,如提供清晰的導航和標簽、定期更新和優化產品信息等。此外,考慮到老年人一般不具備較高的智能產品應用能力,企業或社區可以提供微視頻講解使用方法。

3.擴寬宣傳渠道

為了提高老年人使用智慧養老服務的意愿,全社會都應該積極推動備老工作,促進新型家庭式養老的發展。第一,政府部門在宣傳過程中應發揮主導作用。可以在政務微博、公眾號等網絡平臺上對智慧居家養老服務的建設成果進行線上宣傳,也可以通過組建工作小組深入社區進行線下宣講。第二,社區也要大力倡導老年人使用智慧居家養老服務,提高老年人對智慧居家養老服務的認同度。可通過居委會、老年協會等組織對智慧養老服務進行宣傳,通過多元傳遞,如傳單、宣傳欄、海報和視頻播放的形式在社區內進行宣傳,向老年人普及智慧居家養老的相關概念及政策,提升其了解程度。第三,充分發揮親朋好友的影響力。子女是老人最為親近、最為依賴的人,要積極幫助老年人學習使用智能手機等信息工具,幫助老年人加速對智慧科技的融入。社區可以創建智慧養老服務消費者社群,老人可以在社群中與同齡人交流使用心得,并分享自己使用智慧養老服務的經歷,以個體帶動群體,擴大智慧養老服務的影響力。

4.創造智慧居家養老服務使用的便利條件

要及時解決老年人在使用智慧居家養老服務時遇到的困難,為老年人提供便利的使用條件,從而提升使用意愿。第一,加強財稅扶持和技術支持。政府可以通過稅收優惠、信貸支持等為相關企業提供財稅支持,吸引企業研發智能養老產品。也可以通過價格補貼等形式支持老人購買智慧養老服務。第二,推動多元主體協同合作。政府應充分發揮企業、社區、個人等多方面的積極作用,構建統一的居家智慧養老服務平臺,加強與養老服務中介機構、服務企業等主體的合作,最終實現多元主體全方位地保障老年人暢通地使用其服務。第三,加強培訓指導。多關注老年群體數字能力的培養,加強對老年群體的信息化教育,提高老年群體對互聯網的應用能力。有關政府部門、社區、醫療機構、老年大學等可以利用多種渠道,對老人進行居家智慧養老所需的技能培訓和指導,幫助更新老人的養老觀和消費觀,提升網絡信息操作技能。另外,在培訓過程中要重點關注文化程度較低的老人和高齡老人,消除其心理障礙和技能障礙,以保障其順利使用智慧養老產品和服務。

5.完善智慧居家養老服務的保障體系

老人信息辨別能力較差,他們對于安全與隱私問題特別關注,很多老人由于害怕泄露隱私而不愿使用智慧養老服務。為此,要降低老年人所擔憂的安全與隱私風險。第一,政府要加強信息安全立法。與第三方機構進行多方位監管,保障智慧養老網絡安全,增強老年人對智慧養老的信任感。與此同時,要完善關于智慧居家養老服務的安全保障制度,強化在智慧居家養老服務平臺上的數據管理和安全控制,對用戶個人信息的收集、存儲和使用等行為進行嚴格的規范,增強智慧居家養老服務用戶的安全感和信任感。第二,政府要提升市場監管職能。要制定行業準入規則,規范市場秩序,嚴厲打擊不正當競爭行為,嚴把養老服務提供者的入口關,引導和規范智慧養老行業,促進和保障老齡用品行業的可持續健康發展。第三,企業和社區要培育專業的人才。企業要注重研發人員的培育,可以和當地高校合作,開設專門的人工智能專業,保障研發的產品的安全性與適老性;社區要注重服務人才綜合素質的培養,加強對養老服務人員的專業培訓,使其為老年人提供更高質量的服務,從而提升老年人的智慧居家養老服務使用意愿。