數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的增長路徑研究

摘 要：數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展為養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長注入新動(dòng)能，智慧養(yǎng)老成為一種有效應(yīng)對(duì)人口老齡化的數(shù)字化治理模式，推動(dòng)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長?；诮M態(tài)視角，采用模糊集定性比較分析方法（fsQCA），以養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長為結(jié)果變量，以中國大陸30個(gè)省級(jí)行政區(qū)（不含數(shù)據(jù)缺失較多的西藏）

為案例，從數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)、發(fā)展及規(guī)模三個(gè)維度，探尋數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展賦能養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長的組態(tài)路徑，為養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供參考。研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字經(jīng)濟(jì)單一要素并不構(gòu)成養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)高增長水平的必要條件，養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)高增長水平是數(shù)字經(jīng)濟(jì)多種要素協(xié)同作用的結(jié)果；“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施”與“數(shù)字人才”是各地發(fā)展養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的核心要素，“數(shù)字應(yīng)用”、“數(shù)字交易”及“數(shù)字金融”等要素更多情況下作為輔助條件發(fā)揮作用；“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施 + 數(shù)字人才”奠基型、“數(shù)字人才 + 數(shù)字應(yīng)用”推動(dòng)型、“數(shù)字化基礎(chǔ) + 規(guī)?！彬?qū)動(dòng)型、“數(shù)字化基礎(chǔ) + 發(fā)展 + 規(guī)?！币I(lǐng)型是四條有效增長養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的路徑?；诖?，提出發(fā)揮要素協(xié)同作用、強(qiáng)化數(shù)字化基礎(chǔ)建設(shè)及打造數(shù)字化養(yǎng)老平臺(tái)等對(duì)策建議，從而實(shí)現(xiàn)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量增長。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì)；養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)；智慧養(yǎng)老；增長路徑

中圖分類號(hào)：C913.6

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1000-4149（2024）04-0045-14

DOI：10.3969/j.issn.1000-4149.2024.00.036

一、引言

養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)是指為老年人提供全方位服務(wù)和產(chǎn)品的行業(yè)集合，旨在滿足老年人在物質(zhì)、健康、精神、社會(huì)參與等方面的需求，通常包括養(yǎng)老服務(wù)、養(yǎng)老地產(chǎn)、醫(yī)療保健、養(yǎng)老金融、老年教育、老年旅游、老年用品、老年護(hù)理、智慧養(yǎng)老、社會(huì)參與等方面。當(dāng)前，我國人口老齡化程度日漸加深。到2023年底，我國60歲及以上老年人口數(shù)超2.9億，占全國總?cè)丝跀?shù)的21.1%。老年人口規(guī)模的不斷擴(kuò)大，為養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶來機(jī)遇和挑戰(zhàn)?！笆奈濉逼陂g，數(shù)據(jù)這一新型生產(chǎn)要素的興起，使得數(shù)字技術(shù)成為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新引擎，大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)達(dá)成廣泛共識(shí)。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)字技術(shù)不斷重塑組織的業(yè)務(wù)模式與價(jià)值創(chuàng)造方式。隨著互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的推進(jìn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為一種新的經(jīng)濟(jì)形態(tài)，推動(dòng)著社會(huì)生產(chǎn)方式的改進(jìn)和生產(chǎn)效率的提高。

2024年的《政府工作報(bào)告》把“大力推進(jìn)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)，加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力”列為十大工作任務(wù)之首。新質(zhì)生產(chǎn)力是以創(chuàng)新為主導(dǎo)，擺脫傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)增長方式、生產(chǎn)力發(fā)展路徑，具有高科技、高效能、高質(zhì)量優(yōu)勢(shì)，契合新發(fā)展理念的先進(jìn)生產(chǎn)力質(zhì)態(tài)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅能夠改變傳統(tǒng)生產(chǎn)方式，優(yōu)化資源配置效率，還可以創(chuàng)造全新的產(chǎn)品和服務(wù)模式，形成新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)。通過發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)可以實(shí)現(xiàn)全面快速發(fā)展。作為信息時(shí)代的產(chǎn)物，智慧養(yǎng)老應(yīng)運(yùn)而生，成為提升養(yǎng)老服務(wù)質(zhì)量的一種新型養(yǎng)老模式。

隨著我國老年人口規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)大，以及國民生活水平的提高，老年群體對(duì)多元化、高品質(zhì)的養(yǎng)老產(chǎn)品及服務(wù)的需求不斷提升。目前，我國尚未形成完整、健全的智慧養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)鏈，養(yǎng)老資源不能充分實(shí)現(xiàn)有效配置，難以滿足老年群體新興的養(yǎng)老需求，致使養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)難以實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。因此，探尋數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長的組態(tài)路徑，探索數(shù)字經(jīng)濟(jì)在養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)中的創(chuàng)新模式，挖掘數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域在提供養(yǎng)老服務(wù)、解決養(yǎng)老難題等方面的潛力，對(duì)理清發(fā)展思路，明確發(fā)展方向，實(shí)現(xiàn)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)供給側(cè)的結(jié)構(gòu)性改革具有重要意義。

二、文獻(xiàn)綜述

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，智慧養(yǎng)老成為一種有效應(yīng)對(duì)人口老齡化的數(shù)字化治理模式。關(guān)于智慧養(yǎng)老概念的界定，鄭世寶認(rèn)為智慧養(yǎng)老是一種智能化技術(shù)養(yǎng)老模式，其運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云技術(shù)等數(shù)字技術(shù)，為老年群體提供全方位養(yǎng)老服務(wù)［1］。白玫指出智慧養(yǎng)老順應(yīng)信息時(shí)代背景，面對(duì)“互聯(lián)網(wǎng) +”的浪潮，利用現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)，構(gòu)建起連接老人、家庭、社區(qū)、機(jī)構(gòu)及政府的綜合系統(tǒng)，符合現(xiàn)代管理思想［2］。同樣，唐婧、肖萍等提出，在“互聯(lián)網(wǎng) +”背景下，智慧養(yǎng)老是一種充分利用現(xiàn)代信息技術(shù)，整合養(yǎng)老資源、提升養(yǎng)老服務(wù)質(zhì)量的新型養(yǎng)老服務(wù)模式［3］。

為深入了解數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長的影響，學(xué)者們對(duì)智慧養(yǎng)老服務(wù)的賦能機(jī)制展開闡述。荊文君從宏觀層面進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過增加新要素投入、優(yōu)化資源配置效率和全要素生產(chǎn)率以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長的目標(biāo)［4］。從服務(wù)角度看，皮雷斯（Pires）等指出，通過智慧養(yǎng)老平臺(tái)，老年人居家就可以享受家庭醫(yī)療服務(wù)［5］。從技術(shù)角度出發(fā)，馬俊德爾（Majunder）等認(rèn)為，將傳感器、移動(dòng)設(shè)備、通信技術(shù)等整合起來的智慧養(yǎng)老平臺(tái)，能夠使老年群體在家中進(jìn)行醫(yī)療實(shí)時(shí)監(jiān)測并享受優(yōu)質(zhì)的健康養(yǎng)老服務(wù)［6］。杜春林提出，在智能化技術(shù)基礎(chǔ)上構(gòu)建的智慧養(yǎng)老體系，可以保證各組織間的信息開放與共享，促進(jìn)養(yǎng)老服務(wù)供給由“碎片化運(yùn)作”向“整體性治理”轉(zhuǎn)變［7］。崔開昌提出智能養(yǎng)老服務(wù)具有智能性、即時(shí)性、交互性、便利性、人文性、全時(shí)段的技術(shù)優(yōu)勢(shì)［8］。劉慶認(rèn)為智慧養(yǎng)老堅(jiān)持人本、創(chuàng)新、協(xié)同和開放的理念，運(yùn)用數(shù)字技術(shù)對(duì)養(yǎng)老模式進(jìn)行智慧賦能，可以實(shí)現(xiàn)養(yǎng)老需求和供給的精準(zhǔn)匹配，為老年群體提供綜合的個(gè)性化養(yǎng)老服務(wù)［9］。鈕譞琦發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)與養(yǎng)老服務(wù)融合能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)匹配服務(wù)、有效整合資源、緩解供需矛盾并實(shí)現(xiàn)有效監(jiān)督［10］。余家軍認(rèn)為通過信息賦能，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠挖掘養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新動(dòng)能，催生產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新業(yè)態(tài)和新模式，進(jìn)而發(fā)揮數(shù)字技術(shù)對(duì)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)發(fā)展的倍增作用［11］。

從研究角度來看，汪靜基于扎根理論，通過對(duì)智慧養(yǎng)老服務(wù)賦能機(jī)理的分析，發(fā)現(xiàn)在政府、信息、數(shù)字和技術(shù)賦能四種機(jī)制的共同影響下，智慧養(yǎng)老能夠達(dá)到協(xié)同、精準(zhǔn)、方便和智能服務(wù)的目的［12］。楊柳以中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)為樣本，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響老年家庭消費(fèi)的影響機(jī)制進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠促進(jìn)低齡老人消費(fèi)規(guī)模的擴(kuò)展。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，智慧物流與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)刺激老年消費(fèi)的重要機(jī)制［13］。吳旭紅基于案例分析，提出“雙向賦能”，強(qiáng)調(diào)現(xiàn)代化技術(shù)能夠激發(fā)需求與供給兩方面潛能，最終實(shí)現(xiàn)老年群體與科技的共生發(fā)展，促使其從根本上尋求破解“銀發(fā)鴻溝”之道［14］。睢黨臣基于養(yǎng)老服務(wù)的基本屬性和數(shù)字技術(shù)特點(diǎn)，剖析數(shù)字技術(shù)通過其數(shù)字化、高效化和網(wǎng)絡(luò)化的特點(diǎn)推動(dòng)養(yǎng)老服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在機(jī)理［15］。

梳理已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)：

①關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)發(fā)展的研究多數(shù)是定性分析，且研究思路相似，多數(shù)文獻(xiàn)在分析智慧養(yǎng)老發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，發(fā)現(xiàn)智慧養(yǎng)老發(fā)展存在的問題，進(jìn)一步提出針對(duì)性的對(duì)策建議。

②關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響?zhàn)B老產(chǎn)業(yè)發(fā)展賦能機(jī)制的研究，集中于單一變量的影響研究，研究方法的使用呈現(xiàn)多元化態(tài)勢(shì)，但仍然以思路探索為主，實(shí)證研究較少，缺乏路徑的具體實(shí)施方案。因此，本文基于組態(tài)視角，采用模糊集定性比較分析方法（fsQCA），以養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長為結(jié)果變量，以中國大陸30個(gè)省級(jí)行政區(qū)（不含數(shù)據(jù)缺失較多的西藏）為案例，探尋數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能促使養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長的因果復(fù)雜機(jī)制和組態(tài)路徑，精確把握養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的關(guān)鍵因素，為養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展提供思路。

三、數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長的作用機(jī)制

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基本要素包括構(gòu)成數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)的數(shù)字技術(shù)、作為重要生產(chǎn)要素的數(shù)據(jù)以及重要組織形式的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。在大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)以及區(qū)塊鏈技術(shù)的加持下，智慧養(yǎng)老日漸成為推進(jìn)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)供給側(cè)改革的必要保障。利用先進(jìn)的信息技術(shù)手段，可以為老年群體提供智能化的養(yǎng)老服務(wù)和產(chǎn)品。發(fā)展數(shù)字化的養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)，可以充分發(fā)揮海量數(shù)據(jù)和豐富技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)養(yǎng)老服務(wù)與線上平臺(tái)的深度融合，進(jìn)而賦能傳統(tǒng)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型與升級(jí)。鑒于此，從養(yǎng)老產(chǎn)品與服務(wù)、養(yǎng)老信息平臺(tái)及養(yǎng)老金融三個(gè)方面，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長的作用機(jī)制進(jìn)行闡述。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展為養(yǎng)老產(chǎn)品與服務(wù)的創(chuàng)新帶來無限可能，它可以驅(qū)動(dòng)養(yǎng)老產(chǎn)品和服務(wù)的智能化、便捷化和個(gè)性化。具體來說，數(shù)字技術(shù)不僅可以提升養(yǎng)老產(chǎn)品和服務(wù)的智能化程度，如智能家居用品、智能穿戴設(shè)備、智能康復(fù)輔助儀器、智能醫(yī)療服務(wù)等，還可以通過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析和智能算法等，精準(zhǔn)研判老年人的特點(diǎn)和需求，促進(jìn)養(yǎng)老產(chǎn)品和服務(wù)的便捷化創(chuàng)新，從而為老年人提供更多關(guān)懷和舒適的服務(wù)。除此之外，利用大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)，能夠深度分析老年人的需求和行為，提供個(gè)性化、差異化的養(yǎng)老產(chǎn)品和服務(wù)，如定制化康復(fù)方案、個(gè)性化營養(yǎng)配餐、暖心化養(yǎng)老陪同服務(wù)等，從而更好地滿足老年人多層次、多樣化的養(yǎng)老需求。

養(yǎng)老信息平臺(tái)為老年人提供便捷、安全、可靠的信息化服務(wù)。

①養(yǎng)老護(hù)理服務(wù)：養(yǎng)老信息平臺(tái)可以提供各種護(hù)理信息，如健康管理、康復(fù)護(hù)理、護(hù)理用品、陪護(hù)服務(wù)等，幫助老年人解決生活中的康復(fù)和護(hù)理難題。

②養(yǎng)老醫(yī)療服務(wù)：養(yǎng)老信息平臺(tái)提供線上醫(yī)療咨詢、預(yù)約掛號(hào)、藥物配送等醫(yī)療服務(wù)，提高老年人看病治病的便捷性和效率，方便老年人獲取及時(shí)的醫(yī)療服務(wù)。

③養(yǎng)老社交服務(wù)：養(yǎng)老信息平臺(tái)可提供一系列社交服務(wù)，如在線交友、線上派對(duì)等社交活動(dòng)，使老年人的晚年生活更加豐富多彩。

④養(yǎng)老文化服務(wù)：養(yǎng)老信息平臺(tái)進(jìn)行文化推廣和知識(shí)傳播，提供有關(guān)養(yǎng)老知識(shí)、健康養(yǎng)老、文化娛樂等方面的信息服務(wù)，豐富老年人的文化娛樂活動(dòng)?？傊?，養(yǎng)老信息平臺(tái)可以為老年人提供全方位的信息化服務(wù)，為養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展拓寬渠道。

數(shù)字金融為養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)提供高效、便捷、安全的金融服務(wù)。具體表現(xiàn)為：

①為養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)提供資金支持。養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需要大量的資金投資，而數(shù)字金融可以對(duì)養(yǎng)老資金進(jìn)行有效監(jiān)管和使用，減少資金的浪費(fèi)和不必要的流動(dòng)性成本，從而確保養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)健運(yùn)營。

②為養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)提供多元化、個(gè)性化的理財(cái)產(chǎn)品和服務(wù)，如養(yǎng)老基金、養(yǎng)老保險(xiǎn)、金融理財(cái)?shù)?。通過在線理財(cái)產(chǎn)品，老年人可以學(xué)習(xí)理財(cái)知識(shí)，制定更好的養(yǎng)老規(guī)劃，提升投資意識(shí)和金融素養(yǎng)，其也有助于老年人維護(hù)資產(chǎn)安全，實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)保值增值。綜上所述，數(shù)字金融對(duì)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的增長和發(fā)展起著不容忽視的作用。數(shù)字化技術(shù)和金融服務(wù)協(xié)同發(fā)展，不僅拓展了市場范圍和規(guī)模，還提高了養(yǎng)老服務(wù)的質(zhì)量和效率。隨著數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展和普及，數(shù)字金融將繼續(xù)為養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增產(chǎn)提供更大的發(fā)展空間。

通過對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響機(jī)制的梳理，為本文的進(jìn)一步研究奠定理論基礎(chǔ)。鑒于數(shù)字化基礎(chǔ)、數(shù)字化發(fā)展與數(shù)字化規(guī)模均為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要因素，要素之間存在著復(fù)雜的非線性關(guān)系，且這些要素的共生、競爭和發(fā)展對(duì)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的增長產(chǎn)生非線性影響，據(jù)此，基于組態(tài)視角，構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長的理論框架，如圖1所示。

四、模型設(shè)定

1.方法選擇

定性比較分析方法（QCA）是一種案例導(dǎo)向型的研究方法，其基本思想是借助架構(gòu)理論和布爾代數(shù)運(yùn)算，從集合的角度考察前因條件及條件組合與結(jié)果之間的關(guān)系，旨在解釋復(fù)雜社會(huì)現(xiàn)象背后的因果關(guān)系。定性比較分析主要有清晰集定性比較分析（csQCA）、多值集定性比較分析（mvQCA）以及模糊集定性比較分析（fsQCA），三者分別適用于變量類型為二值、多值或者連續(xù)值的情況。與只適用于分類變量的csQCA和mvQCA進(jìn)行比較，fsQCA能夠有效解決有關(guān)程度變化或者部分隸屬的問題，因此在實(shí)證研究中被廣泛使用。

一般社會(huì)現(xiàn)象產(chǎn)生的動(dòng)因或條件之間是相互依存而非孤立的，回歸分析、相關(guān)分析、判別分析與聚類分析等傳統(tǒng)的因果推斷統(tǒng)計(jì)方法，都是將各個(gè)因子看作結(jié)果的前因變量，多個(gè)因子之間繁雜且多重并發(fā)的因果聯(lián)系卻難以被揭示。QCA方法則可以通過案例之間的比較，發(fā)現(xiàn)條件變量組態(tài)與結(jié)果變量間的復(fù)雜因果關(guān)系，據(jù)此回答“什么樣的條件組態(tài)會(huì)促成期望結(jié)果的產(chǎn)生？條件變量的哪些組態(tài)又使得預(yù)期結(jié)果不出現(xiàn)？”這些問題。在對(duì)條件組態(tài)進(jìn)行綜合分析時(shí)，與回歸分析方法中“變量之間相互獨(dú)立”的假設(shè)不同，反而采用更加符合復(fù)雜社會(huì)現(xiàn)象“前因條件間相互依賴”的假定。QCA 基于組合視角，旨在進(jìn)行“組態(tài)效應(yīng)”的分析，而回歸分析則是基于原子視角，側(cè)重對(duì)單一變量的獨(dú)特“凈效應(yīng)”進(jìn)行分析。在傳統(tǒng)回歸分析中，由于自變量之間往往彼此相關(guān)而存在嚴(yán)重的多重共線性，這可能會(huì)導(dǎo)致單一變量的獨(dú)特效應(yīng)被與其相關(guān)的其他變量所遮蓋。盡管在分析之前會(huì)檢驗(yàn)變量之間的多重共線性問題，或者引入調(diào)節(jié)變量進(jìn)行分析，但對(duì)于三個(gè)以上的相關(guān)變量可能難以解釋。另外，fsQCA在中小樣本量（15—80個(gè)）的分析中具有一定優(yōu)勢(shì)，不僅適合10個(gè)以下的小樣本和100個(gè)以上的大樣本，同樣也適合15—50個(gè)中等樣本的研究。因此，在解釋社會(huì)復(fù)雜現(xiàn)象時(shí)，更適合采用組合的方法，特別是前因條件所呈現(xiàn)的多重并發(fā)性，更宜從組態(tài)視角出發(fā)來探尋對(duì)應(yīng)的路徑。

fsQCA方法的基本邏輯及步驟如圖2所示。

本研究采用fsQCA方法，探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長的因果復(fù)雜機(jī)制，分析近年來中國養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)發(fā)展是否形成高增長水平的有效路徑，系統(tǒng)研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響因素，進(jìn)而在充分考慮各種因素相互影響的基礎(chǔ)上，有效識(shí)別推動(dòng)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長的組態(tài)路徑。

2. 樣本和數(shù)據(jù)選取

因西藏缺失數(shù)據(jù)較多，本文選取中國大陸其余30個(gè)省份作為案例進(jìn)行研究。在QCA方法中，k個(gè)變量會(huì)構(gòu)成2k種組態(tài)，變量數(shù)過多易導(dǎo)致組態(tài)種類數(shù)多于案例個(gè)數(shù)，進(jìn)而引發(fā)案例的有限多樣性問題，中等樣本合理的變量數(shù)介于4—7個(gè)之間［16］。本文涉及30個(gè)案例，樣本數(shù)中等，故選取6個(gè)條件變量進(jìn)行分析。此外，綜合考慮數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響?zhàn)B老產(chǎn)業(yè)發(fā)展的時(shí)滯性，為避免數(shù)據(jù)的單一性，選取2021年的結(jié)果變量與2021年、2020年的條件變量均值相匹配。相關(guān)數(shù)據(jù)來源于對(duì)應(yīng)年份的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

（1）結(jié)果變量。

養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的變化能夠較好地反映養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的增長情況，因此，在QCA分析中，以養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值為結(jié)果變量。目前我國尚未建立完善的養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)體系，沒有專門針對(duì)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的統(tǒng)計(jì)渠道，更沒有充分的養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)在統(tǒng)計(jì)問題上存在很大困難。黨俊武提出老齡科學(xué)研究最基本的方法就是年齡結(jié)構(gòu)分析法，這是很多現(xiàn)實(shí)問題的重要解決途徑［17］。老年人口是養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的主要服務(wù)對(duì)象，老年人口比例可以反映出一個(gè)地區(qū)或國家潛在的養(yǎng)老服務(wù)需求。本文基于年齡分析法，并借鑒張塞金估算養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的方法［18］，使用國內(nèi)生產(chǎn)總值與60歲及以上老年人口比例相乘來估算養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值。

GDP 支出核算法是一種呈現(xiàn)一個(gè)國家或一個(gè)地區(qū)過去一段時(shí)期內(nèi)生產(chǎn)活動(dòng)最后成果的測算方法。從最終使用角度出發(fā)，GDP 分為最終消費(fèi)支出、資本形成額以及凈出口三個(gè)部分。由于目前我國養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)仍處在起步發(fā)展階段，國內(nèi)養(yǎng)老需求尚未完全滿足，因此測算養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值時(shí)，不考慮進(jìn)出口業(yè)務(wù)，養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值從養(yǎng)老最終消費(fèi)和養(yǎng)老資本形成獲得。

（2）條件變量。

在分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長作用機(jī)制的基礎(chǔ)上，借鑒眾學(xué)者的研究成果［19］，從數(shù)字化基礎(chǔ)、數(shù)字化發(fā)展與數(shù)字化規(guī)模三個(gè)維度，選取六個(gè)二級(jí)指標(biāo)作為前因變量，即：數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字人才、數(shù)字普及、數(shù)字應(yīng)用、數(shù)字交易與數(shù)字金融，建立數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（見表1）。為避免主觀賦權(quán)所產(chǎn)生的偏差，使用熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重。

3.數(shù)據(jù)的校準(zhǔn)

在進(jìn)行fsQCA分析時(shí)，把各個(gè)條件變量和結(jié)果變量都看成一個(gè)單獨(dú)的集合，且各案例在集合中均具有與其對(duì)應(yīng)的隸屬分?jǐn)?shù)，然后把隸屬分?jǐn)?shù)分別賦給每個(gè)案例，這一過程即為校準(zhǔn)，校準(zhǔn)之后的隸屬分?jǐn)?shù)在0—1之間。在現(xiàn)有的研究基礎(chǔ)上［21］，考慮案例中條件變量的實(shí)際值范圍，選擇可以反映條件變量中間程度的值作為校準(zhǔn)的錨點(diǎn)。采取直接校準(zhǔn)法，進(jìn)而把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成為模糊集隸屬分?jǐn)?shù)。把所有變量分三個(gè)校準(zhǔn)錨點(diǎn)，設(shè)定原始數(shù)據(jù)的95%、50%與5%分位數(shù)，分別對(duì)應(yīng)于完全隸屬、交叉點(diǎn)、不完全隸屬三種狀態(tài)。校準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)如表2所示。在錨點(diǎn)設(shè)定之后，運(yùn)用fsQCA 3.0軟件中的校準(zhǔn)函數(shù)對(duì)各個(gè)變量進(jìn)行校準(zhǔn)。關(guān)于校準(zhǔn)后為0.5的數(shù)值，因其位于交叉點(diǎn)上，無法判斷隸屬關(guān)系，因此，為保證樣本數(shù)據(jù)不被剔除，統(tǒng)一調(diào)整至0.501。

五、模糊集定性比較分析

在邏輯學(xué)中，必要條件是指結(jié)果實(shí)現(xiàn)必須具備的重要條件，而充分條件是指一定能夠保證結(jié)果出現(xiàn)的條件。換言之，必要條件可以由結(jié)果推出條件，而充分條件是由條件一定能夠推出結(jié)果。在條件變量和結(jié)果變量確定之后，通過對(duì)單一條件變量的必要性和條件組態(tài)的充分性進(jìn)行分析，探究二者之間的邏輯關(guān)系。首先，通過單一變量的必要性分析，檢驗(yàn)單個(gè)前因變量是否是結(jié)果變量的重要影響因素；其次，進(jìn)行條件組態(tài)的充分性分析，有效識(shí)別由不同前因條件組合而形成同一結(jié)果的等效路徑，探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)各要素賦能養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長的差異化適配關(guān)系。

1.單一變量的必要性分析

利用一致性（Consistency）和覆蓋度（Coverage）兩個(gè)指標(biāo)，對(duì)單一變量與結(jié)果變量之間是否可以構(gòu)成充分或必要條件進(jìn)行測度。

一致性指標(biāo)是指經(jīng)驗(yàn)性案例對(duì)某一組合理論關(guān)系的支持度，即前因變量作為結(jié)果變量必要條件的一致性程度，其計(jì)算公式為：

Consistency（Yi≤Xi）=∑［min（Xi，Yi）］/∑（Yi）（1）

覆蓋度指標(biāo)代表最小化集合能夠覆蓋被觀測案例的程度，其計(jì)算公式為：

Coverage（Xi≤Yi）=∑［min（Xi，Yi）］/∑（Xi）（2）

覆蓋度又分為原始覆蓋度和唯一覆蓋度。其中，原始覆蓋度表示某一條件組態(tài)促使結(jié)果發(fā)生的案例個(gè)數(shù)占總案例個(gè)數(shù)的比重；唯一覆蓋度是指某一條件組態(tài)促使結(jié)果產(chǎn)生，并且其他條件組態(tài)不會(huì)促使結(jié)果產(chǎn)生的案例數(shù)占總案例數(shù)的比重。

必要條件分析（NCA）結(jié)果如表3所示。一般情況下，如果一致性超過0.9，則表明前因變量為結(jié)果變量的必要條件。分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)高增長結(jié)果的單一變量必要性分析中，各個(gè)條件變量的一致性水平均小于0.9，表明單一變量不構(gòu)成養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)高增長水平的必要條件。其中，“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施”、“數(shù)字人才”及“數(shù)字應(yīng)用”因素的一致性水平高于0.8，表明這三個(gè)因素對(duì)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)高增長水平有重要影響。在低水平養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長的必要條件分析中，“低數(shù)字人才”和“低數(shù)字應(yīng)用”兩個(gè)因子的一致性均超過門檻值0.9，表示這兩個(gè)條件可能是導(dǎo)致低水平養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長的必要條件。經(jīng)過進(jìn)一步的檢驗(yàn)和分析，發(fā)現(xiàn)這兩個(gè)條件均不能作為產(chǎn)生對(duì)應(yīng)結(jié)果變量的必要條件。這反映了數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長路徑的復(fù)雜性，即數(shù)字化基礎(chǔ)、數(shù)字化發(fā)展和數(shù)字化規(guī)模需要彼此聯(lián)動(dòng)匹配，如此才能夠共同影響?zhàn)B老產(chǎn)業(yè)發(fā)展。因此，綜合考量三方面多重條件的并發(fā)協(xié)同效應(yīng)，進(jìn)一步探討哪些條件的組合是導(dǎo)致區(qū)域養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)高（或非高）增長的充分性解釋。

2.條件組態(tài)的充分性分析

條件組態(tài)的充分性分析有助于揭示多種條件聯(lián)動(dòng)匹配對(duì)結(jié)果產(chǎn)生的影響。利用fsQCA 3.0軟件，進(jìn)行布爾最小化運(yùn)算。充分考慮樣本數(shù)量，并根據(jù)前因條件可能組成的組合，建立真值表，并確定閾值。如果Raw Consistency的閾值設(shè)定得過高，可能會(huì)降低最終解的覆蓋度。若其閾值設(shè)定得太低，又會(huì)使得解的一致性降低。因此，把Raw Consistency的閾值確定為0.8，PRI Consistency的閾值設(shè)定為0.7，案例閾值定為1，從而最大程度地達(dá)到組態(tài)介于解的一致性和解的覆蓋度之間的最佳平衡。

運(yùn)算結(jié)果以復(fù)雜解（complex solution）、簡約解（parsimonious solution）與中間解（intermediate solution）三種方式呈現(xiàn)。其中，簡約解的解釋力度較弱，中間解通常被認(rèn)為是最具代表性、最能反映研究結(jié)果的解，如果條件變量既出現(xiàn)在簡約解中，又在中間解中存在，即為核心條件；如果只在中間解中出現(xiàn)，則為邊緣條件。相對(duì)于核心條件，邊緣條件對(duì)結(jié)果變量的作用程度較小。當(dāng)結(jié)果變量設(shè)定為養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)高增長時(shí)，有五種多個(gè)因素組合形成的中間解；當(dāng)結(jié)果變量為養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)非高增長時(shí)，呈現(xiàn)三種中間解，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長有五種高組態(tài)和三種低組態(tài)。參照拉金（Ragin）和費(fèi)斯（Fiss）所提的QCA研究結(jié)果表現(xiàn)方式［22］，清晰顯示各個(gè)條件在組態(tài)中的相對(duì)重要性。各條件組合情況如表4所示。

（1）高組態(tài)結(jié)果分析。

目前我國推進(jìn)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長的高組態(tài)共有五種。具體來講，數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)中的“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施”和“數(shù)字人才”是賦能養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長的核心要素?？偢采w率為80.3％，總一致性為94％，解釋力度較好，且單條路徑的一致性與總一致性均大于0.85，充分表明五種組態(tài)均是當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長的高效組合。

組態(tài)H1“X1*X2*X4*X5”的一致性為0.960，原始覆蓋度是0.674，唯一覆蓋度為0.026，即該組態(tài)能夠解釋約67%的養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)高增長水平樣本案例，有2.6%的養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)高增長水平案例僅能被這種組態(tài)所解釋。代表案例為北京市、廣東省、山東省、上海市、浙江省、江蘇省、四川省、湖北省及湖南省。這一組態(tài)中，“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施”和“數(shù)字人才”起關(guān)鍵作用，而“數(shù)字應(yīng)用”與“數(shù)字交易”發(fā)揮著輔助作用。組態(tài)結(jié)果表明，這些地區(qū)數(shù)字化基礎(chǔ)發(fā)展較為完善，通過廣泛應(yīng)用數(shù)字化技術(shù)和優(yōu)化養(yǎng)老服務(wù)交易方式，可以進(jìn)一步推動(dòng)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化升級(jí)與發(fā)展。

組態(tài)H2“X1*X2*X4*X6”的一致性為96.3%，能夠解釋65%的樣本案例，代表案例為北京市、廣東省、江蘇省、 浙江省、上海市、山東省、河南省、湖北省和福建省。該組態(tài)中核心條件是“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施”和“數(shù)字人才”，輔助條件是“數(shù)字應(yīng)用”和“數(shù)字金融”，表明這類案例在數(shù)字化基礎(chǔ)方面占較大優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，數(shù)字化技術(shù)和數(shù)字金融在養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)中的發(fā)展與應(yīng)用，可以為養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和增長提供一定支持。

組態(tài)H3“X1*X2*～X3*X5*X6”的一致性為100%，能夠解釋38%的樣本案例，代表省份為山東省、湖北省和安徽省。核心條件為“數(shù)字化基礎(chǔ)”和“數(shù)字化規(guī)?！?，而缺失條件是“數(shù)字普及”。表明這些省份老年人對(duì)數(shù)字化服務(wù)和應(yīng)用的接受程度不高，數(shù)字化普及程度相對(duì)較低，但在數(shù)字化基礎(chǔ)和數(shù)字化規(guī)模發(fā)展的作用下，數(shù)字化產(chǎn)品和服務(wù)得到高效應(yīng)用，可以進(jìn)一步提升養(yǎng)老服務(wù)質(zhì)量和效率，以促進(jìn)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

組態(tài)H4“X1*X2*～X3*～X4*～X5*～X6”的一致性為95%，能夠解釋41%的樣本案例，代表省份為河北省。該組態(tài)以“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施”和“數(shù)字人才”為基礎(chǔ)，數(shù)字化發(fā)展維度和數(shù)字化規(guī)模維度的核心條件有所缺失，可能原因是該省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展起步較晚，數(shù)字化基礎(chǔ)性作用更占優(yōu)勢(shì)。

組態(tài)H5“～X1*X2*～X3*X4*～X5*～X6”的一致性為98.3%，能夠解釋37%的樣本案例，代表省份為遼寧省。在該組態(tài)下，“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施”、“數(shù)字普及”、“數(shù)字交易”及“數(shù)字金融”都未被包括在其中，只有“數(shù)字人才”和“數(shù)字應(yīng)用”發(fā)揮了較為重要的作用。表明“數(shù)字人才”和“數(shù)字應(yīng)用”對(duì)于遼寧省養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長的促進(jìn)作用比較突出，而數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字普及和數(shù)字化規(guī)模等方面還需要進(jìn)一步加強(qiáng)和完善。

（2）低組態(tài)結(jié)果分析。

低組態(tài)并非數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低，也并不是這些案例的養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長水平較低，而是數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長的賦能力度不夠，具體實(shí)施過程中可能存在盲點(diǎn)。根據(jù)分析結(jié)果，共分為三種低組態(tài)，總一致性為0.956，總覆蓋度為0.764，可以解釋76%的樣本案例。對(duì)比三種組態(tài)發(fā)現(xiàn)，核心條件缺失是形成低組態(tài)的主要原因。

組態(tài)L1“～X1*～X2*～X4*～X5*～X6”的一致性為95.6%，能夠解釋71%的樣本案例，代表案例為吉林省、甘肅省、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)、山西省、黑龍江省、內(nèi)蒙古自治區(qū)和云南省。組態(tài)顯示，這些省份“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施”、“數(shù)字人才”、“數(shù)字應(yīng)用”、“數(shù)字交易”與“數(shù)字金融”都比較缺乏，且“數(shù)字交易”未發(fā)揮顯著作用，也沒有形成較高的養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長水平。該組態(tài)是由養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長所需的數(shù)字化基礎(chǔ)資源匱乏、數(shù)字化規(guī)模較小等多重因素綜合作用所導(dǎo)致。

組態(tài)L2“～X1*～X2*～X3*～X4*～X6”的一致性為94.8%，能夠解釋61%的樣本案例，代表案例為吉林省、青海省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、黑龍江省和云南省。該組態(tài)缺失的核心條件為“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施”、“數(shù)字人才”、“數(shù)字應(yīng)用”及“數(shù)字金融”，“數(shù)字普及”是邊緣缺失條件，因此形成低養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長水平。究其原因，主要是沒有數(shù)字化基礎(chǔ)對(duì)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展的支撐及數(shù)字化發(fā)展對(duì)養(yǎng)老模式創(chuàng)新的推動(dòng)，導(dǎo)致養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)無法實(shí)現(xiàn)高增長。

組態(tài)L3“～X1*～X2*X3*～X4*X5*X6”的一致性為93.1%，能夠解釋26%的樣本案例，代表省份為海南省。該組態(tài)缺乏“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施”、“數(shù)字人才”與“數(shù)字應(yīng)用”，即使 “數(shù)字普及”、“數(shù)字交易”與“數(shù)字金融”水平較高，區(qū)域養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長水平也不高，表明即使數(shù)字普及程度高、數(shù)字化規(guī)模大，也需要與其他條件相匹配才能發(fā)揮高效推動(dòng)作用。

（3）組態(tài)路徑總結(jié)分析。

進(jìn)一步整合上述五種高組態(tài)，可以總結(jié)出四條增長路徑，分別為“數(shù)字化基礎(chǔ) + 發(fā)展 + 規(guī)?！币I(lǐng)型、“數(shù)字化基礎(chǔ) + 規(guī)?！彬?qū)動(dòng)型、“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施 + 數(shù)字人才”奠基型及“數(shù)字人才 + 數(shù)字應(yīng)用”推動(dòng)型，如圖3所示。

“數(shù)字化基礎(chǔ) + 發(fā)展 + 規(guī)?！币I(lǐng)型。

數(shù)字化基礎(chǔ)、數(shù)字化發(fā)展和數(shù)字化規(guī)模三者聯(lián)動(dòng)匹配，全面引領(lǐng)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化發(fā)展。通過建立穩(wěn)定可靠的數(shù)字化基礎(chǔ)，推動(dòng)數(shù)字化的普及與應(yīng)用，養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)可實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)和養(yǎng)老資源的優(yōu)化配置。數(shù)字化的應(yīng)用為養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)帶來更多的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，能夠更好地滿足日益增長的養(yǎng)老需求，同時(shí)提高養(yǎng)老行業(yè)的整體競爭力，助推養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)規(guī)模化增長。北京市建立“15分鐘養(yǎng)老服務(wù)圈”，使社區(qū)養(yǎng)老服務(wù)更加精準(zhǔn)落地，滿足服務(wù)半徑1000米的布局要求。通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型和規(guī)?；l(fā)展，實(shí)現(xiàn)了養(yǎng)老服務(wù)的便捷化、智能化和高效化。

“數(shù)字化基礎(chǔ) + 規(guī)?！彬?qū)動(dòng)型。

這一路徑強(qiáng)調(diào)數(shù)字化基礎(chǔ)和數(shù)字化規(guī)模對(duì)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長的驅(qū)動(dòng)作用。運(yùn)用現(xiàn)代信息技術(shù)，整合養(yǎng)老服務(wù)資源，構(gòu)建數(shù)字化養(yǎng)老平臺(tái)，有助于加速形成標(biāo)準(zhǔn)的養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化服務(wù)體系，進(jìn)一步達(dá)到養(yǎng)老服務(wù)全面覆蓋。筑牢數(shù)字化基礎(chǔ)，充分發(fā)揮數(shù)字潛力，使產(chǎn)業(yè)鏈最大程度地發(fā)揮其價(jià)值，形成互利共贏的新生態(tài)。山東省積極推進(jìn)智慧養(yǎng)老服務(wù)綜合平臺(tái)的建設(shè)及人才培養(yǎng)，提升智慧養(yǎng)老服務(wù)水平，擴(kuò)大養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)數(shù)字化規(guī)模，實(shí)現(xiàn)了養(yǎng)老服務(wù)的精準(zhǔn)對(duì)接和高效管理。

“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施 + 數(shù)字人才”奠基型。

數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)字人才共同構(gòu)成養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)高增長的數(shù)字化基礎(chǔ)。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施為養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)提供技術(shù)支持和信息共享平臺(tái)，為數(shù)字人才創(chuàng)造應(yīng)用環(huán)境。而數(shù)字人才則應(yīng)用數(shù)字技術(shù)設(shè)計(jì)和開發(fā)養(yǎng)老產(chǎn)品和服務(wù)，促進(jìn)養(yǎng)老服務(wù)的數(shù)字化和智能化。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)字人才的不斷創(chuàng)新和發(fā)展，為養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)注入新的活力，進(jìn)一步為養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展開辟新路徑。河北省為代表案例，

其致力于建設(shè)覆蓋城鄉(xiāng)的智慧康養(yǎng)平臺(tái)，并推進(jìn)高層次人才引進(jìn)計(jì)劃，研究制定人才需求、項(xiàng)目、資源和政策四張清單，實(shí)現(xiàn)引進(jìn)一批康養(yǎng)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)軍人才和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)。河北省以“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施”和“數(shù)字人才”為基石，推動(dòng)了養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

“數(shù)字人才 + 數(shù)字應(yīng)用”推動(dòng)型。

該路徑強(qiáng)調(diào)數(shù)字人才的培養(yǎng)和數(shù)字的推廣與應(yīng)用。數(shù)字人才的培養(yǎng)和引進(jìn)為養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的數(shù)字應(yīng)用提供高質(zhì)量的人力支持。數(shù)字人才發(fā)揮技術(shù)專長，開發(fā)和應(yīng)用數(shù)字技術(shù)解決養(yǎng)老服務(wù)中的問題，提供創(chuàng)新化和個(gè)性化服務(wù)，使養(yǎng)老服務(wù)更加信息化，進(jìn)一步提升養(yǎng)老服務(wù)的供給質(zhì)量和效率，有效推動(dòng)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與升級(jí)。遼寧省指導(dǎo)院校結(jié)合行業(yè)和企業(yè)需求，修訂人才培養(yǎng)方案，調(diào)整課程體系，加強(qiáng)專業(yè)技能人才培養(yǎng)，同時(shí)依法開展數(shù)據(jù)治理和應(yīng)用，有效支撐數(shù)字政府管理下的全域數(shù)字賦能，滿足老年人不斷增長的服務(wù)需求。

六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為確保研究結(jié)果的普遍性和適用性，采用兩種方式，對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1.更換PRI一致性閾值

參考林艷、盧俊堯的做法［23］，把PRI一致性閾值由0.8調(diào)整到0.85，進(jìn)行數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長的組態(tài)分析，所得的組態(tài)與原組態(tài)一致（見表5）。

2.更換結(jié)果變量

將“養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長水平”替換為滯后一期的養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值作為結(jié)果變量，得到的養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)高增長水平組態(tài)與原組態(tài)完全一致，且低組態(tài)路徑為原組態(tài)路徑的子集（見表6）。

綜上可見，研究結(jié)果具有較好的穩(wěn)健性。

七、結(jié)論與建議

1.研究結(jié)論

從數(shù)字經(jīng)濟(jì)的構(gòu)成要素出發(fā)，基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)、發(fā)展及規(guī)模三個(gè)維度，探尋發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響?zhàn)B老產(chǎn)業(yè)增長的提升路徑，主要結(jié)論如下。

（1）多種數(shù)字經(jīng)濟(jì)要素協(xié)同促進(jìn)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的增長。從單一變量必要性檢驗(yàn)的結(jié)果來看，單一因素并不構(gòu)成養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)高增長水平的必要條件，養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)高增長水平是數(shù)字經(jīng)濟(jì)多種要素協(xié)同作用的結(jié)果。

（2）養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)高增長呈現(xiàn)出多樣化的四條組態(tài)路徑。從條件組態(tài)分析來看，在多種條件因素充分組合及共同作用下，養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)高增長呈現(xiàn)出多樣化的條件組態(tài)路徑，主要包括“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施 + 數(shù)字人才”奠基型、“數(shù)字化基礎(chǔ) + 發(fā)展 + 規(guī)?！币I(lǐng)型、“數(shù)字人才 + 數(shù)字應(yīng)用”推動(dòng)型、“數(shù)字化基礎(chǔ) + 規(guī)模”驅(qū)動(dòng)型四條路徑。

（3）數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)字人才是養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的關(guān)鍵。從核心條件分析來看，“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施”和“數(shù)字人才”在五條高組態(tài)路徑中均存在，是各地發(fā)展養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)普遍關(guān)注的核心要素。而“數(shù)字應(yīng)用”、“數(shù)字交易”及“數(shù)字金融”等要素更多情況下作為輔助條件發(fā)揮作用。

2.對(duì)策建議

數(shù)字經(jīng)濟(jì)各要素之間的聯(lián)動(dòng)匹配反映了數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長的復(fù)雜性，基于上述數(shù)字經(jīng)濟(jì)各要素協(xié)同作用效果，提出以下對(duì)策建議。

（1）發(fā)揮數(shù)字要素協(xié)同作用。

各地發(fā)展養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)不能過于依賴某一因素，應(yīng)充分重視數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、人才、普及、應(yīng)用、交易、金融等多重因素的協(xié)調(diào)作用。數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長不存在唯一的路徑，各地應(yīng)因地制宜，立足于自身區(qū)域發(fā)展優(yōu)勢(shì)與要素稟賦，充分利用現(xiàn)有養(yǎng)老資源基礎(chǔ)和條件，形成競爭優(yōu)勢(shì)，選擇適合自身發(fā)展的多樣化養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)增長路徑。將數(shù)字化基礎(chǔ)、數(shù)字化發(fā)展及數(shù)字化規(guī)模等要素進(jìn)行整合和協(xié)調(diào)，構(gòu)建數(shù)字化養(yǎng)老發(fā)展體系，以實(shí)現(xiàn)更高效、更靈活的養(yǎng)老服務(wù)模式，促進(jìn)智慧養(yǎng)老的協(xié)調(diào)發(fā)展。

（2）推進(jìn)數(shù)字化基礎(chǔ)建設(shè)。

加大對(duì)數(shù)字化基礎(chǔ)建設(shè)的投入，發(fā)揮核心要素的根基作用。一方面，推進(jìn)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。政府應(yīng)加大對(duì)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的資金投入，并制定相關(guān)政策和法規(guī)。例如，提供稅收優(yōu)惠、補(bǔ)貼資金等。同時(shí)，制定全面的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)劃，鼓勵(lì)不同組織和企業(yè)共同使用和建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施。并進(jìn)一步優(yōu)化寬帶網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，特別是偏遠(yuǎn)地區(qū)和農(nóng)村地區(qū)，縮小數(shù)字鴻溝。另一方面，加大對(duì)數(shù)字人才的培養(yǎng)。一是鼓勵(lì)高校進(jìn)行學(xué)習(xí)教育，學(xué)?？梢栽O(shè)置和調(diào)整相關(guān)專業(yè)，同時(shí)，增加數(shù)字化養(yǎng)老服務(wù)實(shí)踐項(xiàng)目，培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)字化思維，形成多層次的數(shù)字化養(yǎng)老人才梯隊(duì)；二是開展數(shù)字化養(yǎng)老人才培訓(xùn)計(jì)劃，健全智慧養(yǎng)老職業(yè)技能培訓(xùn)體系，完成培訓(xùn)后，提供智慧養(yǎng)老職業(yè)資格證書；三是建立數(shù)字化養(yǎng)老人才的激勵(lì)制度，提高從業(yè)人員的工資水平，采取激勵(lì)措施，鼓勵(lì)數(shù)字技術(shù)人才投身養(yǎng)老服務(wù)行業(yè)，有效達(dá)到提高數(shù)字化養(yǎng)老人才素質(zhì)的目的。

（3）打造數(shù)字化養(yǎng)老平臺(tái)。

養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，離不開數(shù)字化養(yǎng)老平臺(tái)的加持。具體內(nèi)容如下：①實(shí)時(shí)健康監(jiān)測和管理。借助傳感器設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，對(duì)老年人的身體健康狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，醫(yī)護(hù)人員通過平臺(tái)遠(yuǎn)程監(jiān)控和提供健康咨詢，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并采取相應(yīng)的措施。

②提供生活休閑功能。開通社交渠道，供老年人在平臺(tái)上與他人交流、共享生活經(jīng)驗(yàn)和興趣；還可以提供在線娛樂活動(dòng)，如電子書閱讀、音樂播放、棋牌游戲等，幫助老年人享受生活；根據(jù)《關(guān)于發(fā)展銀發(fā)經(jīng)濟(jì)增進(jìn)老年人福祉的意見》，組建覆蓋全國的旅居養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)合作平臺(tái)，開展旅居養(yǎng)老推介活動(dòng)；依托國家老年大學(xué)搭建全國老年教育公共服務(wù)平臺(tái)，建立老年教育資源庫和師資庫。③健全數(shù)據(jù)要素支撐。統(tǒng)籌政務(wù)和社會(huì)數(shù)據(jù)資源，加強(qiáng)國家層面養(yǎng)老相關(guān)數(shù)據(jù)共享，推動(dòng)數(shù)據(jù)要素賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。依法規(guī)范智能化產(chǎn)品和服務(wù)中的個(gè)人信息收集、使用等活動(dòng)，加強(qiáng)技術(shù)監(jiān)測和監(jiān)督檢查，做好安全防護(hù)和風(fēng)險(xiǎn)控制。進(jìn)行全方位綜合管理，實(shí)現(xiàn)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量增長。

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Research on the Growth Path of the Elderly Care Industry Enabled by

Digital Economy

LIU" Xiaoyan， XU" Yuewen

（School of Statistics， Shanxi University of Finance and Economics，

Taiyuan 030006，China）

Abstract： The development of the digital economy has injected new momentum into the growth of the elderly care industry， and intelligent elderly care has become a digital governance model that effectively responds to the aging population and promotes the growth of the elderly care industry. Based on the perspective of configuration， fuzzy set qualitative comparative analysis method （fsQCA） was adopted， with the growth of the elderly care industry as the result variable and 30 provincial administrative regions

on the Chinese mainland as cases， to explore the configuration path of the growth of the elderly care industry enabled by the development of digital economy from three dimensions of the foundation， development and scale of the digital economy， and to provide reference for the digital transformation of the elderly care industry. The research finds that：

1） The single element ofxdigital economy does not constitute the necessary condition for the high growth level of the elderly care industry， and the high growth level of the elderly care industry is the result of the synergistic effect of multiple elements of the digital economy.

2） “Digital infrastructure” and “digital talent” are the core elements of the development of the elderly care industry， and “digital application”， “digital transaction” and “digital finance” are more often used as auxiliary conditions to play a role.

3） The “digital infrastructure" +" digital talent” foundation type， “digital talent" +" digital application” driven type， “digital foundation" +" scale” driven type， and “digital foundation" +" development" +" scale” leading type are four effective growth paths for the elderly care industry. Based on this， countermeasures and suggestions such as giving play to the synergistic effect of factors， strengthening the digital infrastructure and building a digital pension platform are proposed to achieve high-quality growth of the elderly care industry.

Keywords：digital economy；elderly care industry；intelligent elderly care；growth path

［責(zé)任編輯 崔子涵］