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| 大数据支持下社区养老服务协同供给机制研究 |
| 第757期 作者：□文/孙 婷 张思文 徐 萌 肖 文 时间：2025/7/16 9:38:09 浏览：36次 |
［提要］ 随着中国老龄化加速和传统养老模式的挑战，社区养老成为解决方案之一。本文通过分析大数据在需求识别、资源整合、服务匹配等方面的作用，旨在探索构建基于大数据的社区养老服务多主体协同供给体系，提出基于大数据的养老服务协同供给体系设计方案，为优化养老服务供给体系提出策略建议。
关键词：大数据；社区养老服务；协同供给；个性化服务；智能化供给
基金项目：2023年度辽宁中医药大学人文社科类项目研究成果（编号：2023LNZYYM012）；2023年度辽宁中医药大学人文社科类项目研究成果（编号：2023LNZYYM026）；2023年度沈阳市社会科学立项课题（编号：SYSK2023-01-103）
中图分类号：C913.7 文献标识码：A
收录日期：2025年1月16日
随着全球及中国人口老龄化加速，传统养老模式面临服务供给不足、资源配置不合理等挑战。社区养老作为实现“就地老化”的一条重要途径，正逐步成为解决老龄化问题的主要策略。在此背景下，应用大数据技术对传统养老方式进行创新，代表了一种创新的养老服务模式。通过实时获取和处理大量多维的老年人数据，大数据能精确匹配老年人的健康、生活和服务需求，优化服务供给。大数据技术在公共服务，尤其是养老服务中的应用，已经凸显出巨大的技术优势，推动了服务由“被动反应”向“主动预测”和“精确服务”的转型。因此，构建大数据环境下的协同式养老服务供给机制已成为当前研究的热点问题。
一、大数据与社区养老服务的变革
（一）大数据技术在社区养老服务中的应用场景
1、大数据驱动的健康监测与预测。大数据技术在社区健康护理领域的关键应用之一是健康监测和预测。通过实时监测老年人的活动与健康数据，如心率、血压、血氧和体温，并将这些数据传输至社区健康管理平台，大数据技术能实现对老年人健康状况的持续监测和分析。平台则利用先进的数据处理技术，不仅能进行实时监测，还能对健康数据的变化趋势进行预测分析，从而为老年人提供早期健康预警和个性化的健康管理服务。此外，结合大数据分析和历史数据，可以为老年人的长期健康状况提供预测，并据此提供针对性建议，以优化其健康管理方案。
2、大数据支持下的个性化养老服务。基于大数据，可以精准地把握老年人的养老需求，并提供量身定制的服务。传统的社区养老服务往往将所有老年人视为一个统一群体，导致服务的个性化程度不足。大数据技术通过分析老年人的日常活动、健康数据和个人喜好等信息，能够精确识别每位老年人的具体需求。此外，建立在大数据基础上的服务内容动态调整机制，能够根据老年人需求的变化，实时优化服务内容，确保服务的持续性、适当性和准确性。
3、大数据在养老资源整合中的作用。大数据平台是实现养老服务资源优化配置的重要手段。养老服务大数据平台通过整合各养老服务提供者的信息资源，实现了养老服务中人力资源和物力资源的有效协调。社区养老、医疗保健、心理咨询等多项服务资源，可在大数据平台上统一调配，保证养老服务资源的准确供给和养老服务需求的准确匹配，更可避免重复的资源配置，增强各机构之间的协同作用，从而进一步提高各机构的服务质量和效率。
（二）大数据对养老服务模式转型的推动作用
1、从被动到主动的养老服务转型。传统的居家养老服务往往以“被动响应”的方式进行，即仅在老人或其家庭成员明确提出需求后才进行服务，导致服务的滞后性和供需不匹配。但大数据技术的应用已使这种模式发生根本性改变，现代养老服务已能通过持续监控老人的日常行为和数据分析，预测老人的需求变化，并提前提供服务，实现“服务找人”的新型模式。这种方式不仅确保了服务的及时性和准确性，而且提高了老人对服务的满意度和可获取性。
2、养老服务供给链条的智能化。大数据技术的应用促进了我国养老服务的智能化供给。传统的社区养老服务是由政府、卫生保健机构、社区组织、老年人及其家庭等多个主体共同参与提供的，其过程繁琐，缺乏有效的协调。而诸如智能调度系统的大数据技术能够有效优化服务提供链，极大提高服务提供的效率和质量。同时，各个环节的自动化、智能化处理，也降低了人为因素造成的信息错误和信息滞后。
（三）当前社区养老服务供给中的主要问题
1、供给主体的多元化与协同不足。当前，中国社区养老服务的供应主体包括政府、市场、社会组织和家庭，但这些实体间的职责划分尚不清楚，缺乏高效的合作与协调机制。由于未建立统一的协作平台，各主体的资源整合不足，导致部分服务内容存在重复或遗漏，进而造成资源浪费与服务提供的效率低下。
2、信息不对称与服务碎片化。有效的社区养老服务供给依赖于各参与主体间的信息交流与合作，这构成了社区养老服务的基础。但现行养老服务体系中，服务提供者间的信息共享机制不健全，导致无法准确掌握老年人需求。加之各服务提供者的分散运营，服务提供呈现零散化，难以构成系统全面的服务网络，这使得老年人在不同服务领域获得的服务水平参差不齐，从而影响服务的综合效果提升。
3、数据隐私与安全问题。养老服务大数据应用伴随隐私与安全风险。老年人健康及生活习惯属个人隐私，数据泄漏或误用可能对其生活产生重大影响。当前，我国大数据平台的隐私保护与数据安全保障不完善，存在数据泄漏与非法利用风险，亟须强化法律与技术上的数据安全保障。
二、社区养老服务协同供给机制的构建
（一）社区养老服务协同供给基本框架
1、协同供给的概念与内涵。协同供给是一种社区养老服务的供给模式，通过整合社区内外资源、信息共享，并由政府、市场、社会团体、社区、家庭等多方主体协同合作，共同为老年人提供个性化的养老服务。该模式强调资源优化配置、提升服务效率与质量，其核心在于资源共享、明确的分工和利益协调，以实现合作的可持续性和社会福利的最大化。
2、协同供给机制的理论支撑。协同治理理论、资源集成理论、服务网络理论构成了协同服务供给机制的理论基础。协同治理突出了在复杂的社会需求环境下，多个治理实体通过共同决策、共享责任、提供公共服务等方式进行互动与合作。资源集成理论的核心是通过整合资源与能力，优化有限的社会资源利用，以提高服务提供的效率。服务网络理论认为，养老服务是多个服务主体构成的网络，通过大数据平台实现信息交流与协作，从而提升服务的整体质量和一致性。
（二）大数据支持下的多元主体协同机制
1、政府角色的再定义：服务协调者与监管者。在大数据环境下，政府的角色定位应从直接提供服务转向服务协调和监管。作为养老服务的协调者，政府需整合多方资源，确保服务的有效协同和有序提供。通过大数据平台分析老年人需求，政府能更精准地制定政策和服务计划。同时，政府应履行监管职能，利用大数据进行服务质量和效益监控，并对服务提供主体进行监督，确保服务的合法性与公平性。
2、市场主体的参与与创新。市场主体作为提升养老服务水平的关键，其技术和服务的创新为满足老年人多样化需求提供了有力支撑。通过智能设备和数据分析，市场主体能针对高龄人群提供定制化的健康监护、智能家居和远程医疗等增值服务。此外，市场主体与政府、社会组织的协同合作，在优化养老服务资源分配中起到重要作用，实现了市场驱动与社会公益的有效结合，推动了养老服务市场化的深入发展。
3、社会组织与社区的协同供给角色。社会组织、社区作为养老服务的补充力量，具有较强的灵活性和针对性，是养老服务的重要组成部分。借助平台数据，社会组织能够精准把握老年人需求，提供定制化服务。社区作为服务的前线，肩负着资源整合与协调的责任。社区的自我组织能力在大数据技术的支撑下不断提高，实现了与其他主体的协同治理、资源共享和数据共享，从而保证了社区服务的可持续、高效性。
4、家庭与志愿者的参与。家庭和志愿者在社区养老中发挥着重要的支持作用，而大数据技术则优化了其参与的深度与广度。利用大数据平台，家庭成员可以实时监控老年人的健康状况，并进行远程互动，从而增强了家庭对养老的支持。同时，通过对志愿服务进行数字化管理，能够优化志愿者的分配和管理，确保服务快速、高效地满足老人需求。
（三）协同供给机制中的信息共享与数据治理
1、信息共享平台的建设。信息共享是多主体协同供给机制的核心。建立以大数据为支撑的多主体信息共享平台，实现政府、企业、社会团体、家庭、社区等不同主体之间的信息集成，是解决“信息孤岛”问题的有效途径，也是促进这些多元主体间信息共享的关键。平台不仅应支持老年人健康信息与服务需求，也应支持服务机构的服务能力与资源配置，使其能根据数据即时调整策略。平台还需坚持开放性与安全性并重，在确保信息安全及个人隐私的基础上，实现不同主体对信息的快速、便捷获取。
2、数据治理与隐私保护机制。数据治理和隐私保护构成了养老服务协同供给的核心，建立系统的数据管理框架以规范数据活动至关重要，以防止数据滥用和信息泄露。具体措施包括实施数据加密、严格控制数据访问权限、定期执行数据安全审计，同时结合法律法规和政策导向，确保充分保护老年人隐私。
3、实时反馈与动态调整机制。为确保养老服务的及时性和灵活性，基于大数据的协同服务模式需构建即时反馈与动态调整机制。大数据平台能对服务流程的数据进行实时分析，并迅速反馈服务成果及老年人需求变动。通过平台交换的反馈，各服务提供者可优化服务和资源配置，调整策略以实现供需平衡。例如，当系统检测到老年人健康异常时，能自动触发警报并通知服务提供者及时介入，提供相应的专业服务。
三、大数据背景下社区养老服务协同供给流程设计
（一）基于大数据的需求识别与服务匹配
1、老年人需求识别的精准化。为提升社区养老服务的效果，精准识别老年人的需求至关重要。大数据技术能通过多渠道收集并分析老年人的健康、行为、生活等数据，以精准服务个性化需求。综合收集心率、血压、体温等健康参数和运动、消费习惯等社交互动数据，有助于全面了解老年人的生活状况。建立健康数据分析模型，不仅能预测老年人尤其是高风险人群的健康状况，还能识别其医疗服务偏好和心理需求，确保及时、准确地提供医疗服务。
2、服务匹配与个性化供给。养老服务的个性化和定制化建立在大数据的需求分析之上，利用数据平台，每位老人都可根据需求和偏好获得量身定制的服务。系统可根据老人的行动能力推荐至家的医疗和照护服务，或针对活跃于社区的老人匹配相应的娱乐和社交平台。动态服务匹配根据老年人的生活与健康动态调整服务计划，确保服务的时效性和准确性。系统不仅实现了需求与服务的即时对应，还可根据老人生活的实际变化灵活调整服务，以确保服务品质与老人需求的最佳配合。
（二）协同供给的动态整合与资源调度
1、服务资源的动态整合与优化配置。动态整合和优化资源配置是社区养老服务协同供给的关键。大数据平台整合政府、企业、社会组织和家庭等服务资源，形成动态资源配置系统。通过数据分析，实现医疗保健、居家服务、休闲娱乐等服务资源的有效分配，确保服务的及时性和合理性，满足老年人需求变化。当某个社群需求增加时，平台自动调配其他社群的闲置资源，实现跨社群资源整合与分享。多元化养老服务供给者形成资源互补，避免重复建设和资源浪费，实现养老服务资源的优化配置。
2、实时调度与协作管理。大数据平台的实时调度功能确保了社区养老服务的快速、灵活交付。依托此平台，能够即时响应老人的变化需求，如出现健康危机，快速调动临近的护理队伍进行干预。系统整合各类数据，智能分析以优选服务提供者，实现服务链上各环节的无缝对接。同时，平台对服务全程进行监控，确保参与各方的有效协同，优化资源分配，全程监控服务的执行，确保服务品质与效率的提升。
（三）服务质量监控与持续改进
1、大数据支持下的服务质量监控体系。在协同供给机制下，实施服务质量的监督是确保服务成果与老人满意程度的关键步骤。通过大数据技术的应用，建立全方位的服务质控体系，是提升服务水平的有效策略。基于数据分析，可以为老年人的健康数据响应速度、变化趋势、满意程度等不同服务流程设立特定的质控指标。服务质控系统通过实时收集与分析服务过程数据，能迅速识别服务过程中的问题与不足，并持续优化服务流程，确保服务品质的持续优化。
2、客户反馈与持续改进机制。老年人及家属的反馈对于评估社区护理服务至关重要。大数据平台为老人提供了便捷的服务评价途径，并建立了实时反馈系统。系统可通过智能设备和应用程序等多种方式，便捷地收集老人的反馈信息，并利用数据分析对服务进行即时调整。此外，系统还能自动识别老年群体中普遍存在的问题，并给出改善建议，从而推动社区养老服务系统的优化升级。
四、大数据背景下社区养老服务协同供给优化策略
（一）完善大数据平台技术支撑体系。在大数据环境下，优化社区养老服务的核心在于强化技术支持系统。首先，确保养老服务平台能准确捕捉并分析老年人需求，通过加强数据处理与分析能力，优化匹配算法，以达到精准服务并提升服务效率及满意度。其次，要建立健全数据安全与隐私保护机制，充分利用区块链等先进技术，确保数据安全、透明化，有效防止数据泄露与误用，从而提升用户信任，保障平台的稳定、安全运行。
（二）强化政府、市场与社会组织的协同合作。政府、市场、社会组织在大数据支撑下的协同作用是提高社区养老服务水平的关键。政府应积极发挥政策导向作用，促进各类主体之间的有效协作，明确各方在公共服务提供中的责任和分工，保证公共服务提供的针对性和有效性。同时，引入社会资本可以通过市场机制促进养老服务创新和资源配置，促进市场主体和社会组织之间的密切合作，增强养老服务的弹性和效率，促进养老服务的多样化和专业化。
（三）推动养老服务供给智能化与精准化。利用大数据和AI技术，实现智能化、精准化的养老服务提供。通过建立智能平台，实现业务管理和调度的自动化、业务资源的一体化，保证快速响应和有效供应。精准供给需要对老年人口的需求进行深入的数据分析，并以此为基础制定个性化的服务计划，进行细致的管理，使养老服务更好地适应老年人口的个性化需求，提高服务质量，改善老年人口的生活质量。
综上，在大数据时代，传统的被动式社区养老服务模式正在向智能化、主动化的服务模式转变。依托大数据的社区养老服务模式能精准识别老人的个性化需求并动态调整服务内容，确保服务的供需匹配。在大数据平台的支持下，通过建立多方协同机制，实现养老服务资源的共享与优化配置，提升服务效率。未来需持续强化技术支持，促进政府与市场的深入合作，提升服务的智能化水平，并平衡服务的准确性与安全性，以有效解决我国日益严峻的人口老龄化问题。
（作者单位：辽宁中医药大学）
主要参考文献：
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