对中医养生市场需求的影响因素研究

引言

中医药在经济社会中的地位日益凸显，得到党中央、国务院的高度关注与支持。习近平总书记多次肯定其作为中华文明瑰宝的地位，并提出要加速中医药高质量发展进程。党的二十大报告明确指出，将持续推进健康中国建设，并明确提出要促进中医药的传承创新发展。与此同时，“互联网+医疗健康”发展迅速，新兴信息技术加快渗透到中医药领域。中医药创新发展迎来天时、地利、人和的大好时机。

在当今社会，随着人民生活水平的显著提升，人口老龄化与慢性非传染性疾病的日益凸显，中国民众的健康需求呈现出多元化和多样化的态势，其中，中医养生以其独特的“治未病”理念和方法受到广泛关注。

为指导中医养生行业的未来方向并满足消费者需求，研究者构建了评估中医养生服务的指标体系。黄梅银（2019）从绩效、使用意图和社会影响等维度提炼出六个关键指标。孙莹（2017）则聚焦于个人健康重视、服务需求和态度，细分为生活习惯、服务环境和专业性等指标，以量化评估中医养生服务的多维影响。

虽然国内关于中医养生服务需求影响因素的文献较少，且研究目标大多集中于老年人，研究结论不能直接用于中医养生服务需求的影响因素，但是，这一系列研究结论值得研究和参考。因此，本调研依据已有文献中影响因素的出现频率和重要性进行提炼。

首先是年龄方面，张霄等（2020）发现，随着年龄增长，老年人的养生需求增加，而徐婷与程名（2022）指出年轻老年人的认知素养水平更高。其次是性别方面，孙莹（2017）认为男性更关注中医养生信息，而殷晓月等（2016）发现女性对中医药的信任度更高。第三，教育程度对中医养生的认知和需求有显著影响，秦蓉蓉等人（2021）的研究显示，学历越高的老年人对中医养生的需求越大。第四，收入水平与养生服务需求正相关，张霄（2020）认为收入水平是影响养生需求的重要因素。第五，慢性病患者对养生知识和管理技能的需求强烈，董芬等人（2016）和胡宏伟等（2012）的研究均强调了这一点。第六，自我健康评价高的老年人养生素养更高，需求更大，刘淑聪与施依婷（2021）的研究揭示了这一点。

整体而言，当前关于老年人中医养生需求及影响因素的研究较多，且大于针对于特定的区域，鲜有关于其他年龄段中医养生需求及影响因素的研究。并且，在中医养生服务需求指标体系的构建过程中，少有纳入与养生服务质量特征的指标，更多的是基于群众个体特征共性指标进行指标体系构建。

因此，本文旨在深入了解当前中医养生行业的发展现状，探讨中医养生行业未来的发展方向，并研究消费者的需求与偏好，拟结合群众个体特征和养生服务质量特征，搭建中医养生服务需求指标体系，为中医养生企业在市场策略的制定与产品开发方面提供参考。

一、中医养生市场现状分析

（一）市场前景分析

据中国中药协会数据，2018-2023年，我国中药行业规模整体呈波动增长态势，从2018年的6370亿元增长至2023年的超过8000亿元。且2023年，中国75家中药上市企业营收同比增长14.3%。

随着国家层面对中医药领域的政策支持与人民养生需求的日益增长，中药行业正步入一个快速发展的新阶段。

在供给侧，政府通过推动“中药现代化”和“创新发展”等关键理念，引导中药制造业向现代化和技术创新方向转型。同时，通过加强中药材资源的保护和规范化种植，确保了中药原料的质量和供应。

而在需求侧方面，随着居民收入的增加与人口老龄化的加剧，公众对医疗服务的需求不断增长。加之疾病模式的转变，慢性病如心脑血管疾病和消化系统疾病逐渐增多，而中药在这些领域的疗效已得到广泛认可。同时，“一带一路”倡议的推进也将增强中医药的国际市场潜力。

综上，未来中医养生行业发展潜力较大，预计2024-2029年，将以14%的年复合增速增长，在2029年行业规模将达接近2万亿元。

（二）销售渠道与人群现状

根据中商产业研究院的数据，2023年中医保健品产品的销售渠道为电商的比例显著增长，这表明中医保健品正逐渐脱离传统的药店模式，而转向更为方便快捷的新型销售模式。

在消费人群方面，女性相较于男性有着更强的中医养生消费需求。这可能是因为女性在家庭中通常扮演着健康守护者的角色，因此她们对中医养生的认知和需求可能更为深入，也更愿意为家人选择合适的养生服务。

在城市分布方面，一二线大城市相较于小城市有着更旺盛的中医养生消费需求。这可能是因为一线和二线城市的消费者通常有更高的收入水平和更大的工作压力，这使得他们更关注健康问题，从而增加了对中医养生服务的需求。

在年龄方面，31-40岁的人群是中医养生消费的主力年龄段。这可能是因为31-40岁的消费者正处于事业和家庭责任的高峰期，他们多处于亚健康状态，希望通过中医调理自己的身体。

二、研究设计

（一）问卷设计

问卷调查内容分为两大部分：个人基本情况和养生需求影响因素。第一部分通过个人信息和健康状况对调研对象进行分类分析，挖掘不同群体的养生需求影响因素，以提高分析的全面性和科学性。第二部分通过构建量化指标，对养生需求进行定量分析，包括三个子模块：子模块1通过生活习惯问题评估填写人对健康的重视程度；子模块2通过环境、医护人员、设施、项目、价格等方面问题了解对中医养生服务的要求；子模块3直接询问对中医养生服务的态度。

（二）抽样调查

本次调研目的是为获取养生需求影响因素，采用分层五阶混合型抽样法，在浙江省省域内通过线下问卷的方式进行调研。各阶段抽样的抽样单元、抽样指标和抽样方法如下表所示。

表 1 五阶段抽样方法

本文采用简单随机抽样法，基于95%的置信度和5.2%的最大允许误差，初步计算得出样本容量为355。鉴于地域经济文化差异可能对调查结果产生影响，实际抽样中采用了最优样本量公式进行详细计算，最终确定抽取48个社区作为调研对象。具体抽样步骤包括从浙江省的2个地级市中各抽取4个市辖区，每个市辖区再抽取2个街道/城镇/乡，最终从每个街道/城镇/乡抽取3个社区，并在这些社区中各抽取7个家庭进行调查。

（三）指标构建

本次问卷调查采取纸质问卷实地走访的办法，共回收样本400份，清洗已得数据，获得有效样本372份，样本有效率为93%。为分析用户养生需求，对数据合理赋值后，利用因子分析分模块来构建养生需求的指标体系。

1.子模块：对自身健康的重视程度

通过数据分析可知KMO=0.798，大于 0.5，且巴特利特检验中p值为 0.000(P<0.01)，拒绝原假设,表明数据之间不相互独立，相关性较强，由此判断原始数据比较适合做因子分析。

之后通过总方差分析给出了提取3个公因子后的累计贡献率，提取的公因子的累计贡献率达到65.391%，实际数据分析中达到比较高的数值，具有比较好的代表性。

本研究采用正交旋转法提取了三个关键的健康相关因子。第一个因子，命名为“饮食作息因子”，与维持健康的生活习惯相关；第二个因子，“就医因子”，涉及医疗服务的利用；第三个因子，“健康认知因子”，与个人对健康状态的自我评价相关。这些因子综合反映了个体对自身健康的关注程度，并为进一步分析提供了依据。

表 2 旋转后的成分矩阵^a

提取方法：主成分分析法。

旋转方法：Kaiser标准化最大方差法。

a.旋转在 7 次迭代后已收敛。

根据下表 5 的成分得分系数矩阵我们可得出因子得分函数：

F1=0.505*V1+0.495*V2+0.401*V3-0.201*V4+0.077*V5-0.173*V6-0.134*V7

F2=0.001*V1-0.110*V2-0.313*V3+0.569*V4+0.553*V5+0.370*V6-0.085*V7

F3=-0.228*V1-0.038*V2+0.355*V3+0.034*V4-0.334*V5+0.281*V6+0.735*V7

因子得分F1反映个体对健康生活方式的认同，得分越高表明对环境、作息和饮食健康的重视程度越高。F2代表对中医调理和医疗行为的偏好，得分越高说明更倾向于定期体检和及时就医。F3衡量个体的自我健康评价，得分越高表示对个人健康状况的正面评价越强。

表 3 成分得分系数矩阵

提取方法：主成分分析法。

旋转方法：Kaiser标准化最大方差法。

2．子模块：对中医养生服务的要求

同理，作相同数据处理后，我们得到以下因子得分函数：

F4=0.667*V8+0.610*V9-0.59*V10-0.201*V11-0.134*V12

F5=-0.247*V8+0.005*V9+0.769*V10+0.560*V11-0.258*V12

F6=0.009*V8-0.227*V9-0.371*V10+0.094*V11+1.124*V12

因子F4衡量服务质量要求，得分高表示对服务态度、种类和设施有更高期望。因子F5评估场所相关要求，得分高反映对场所服务和舒适度的更高标准。因子F6代表对养生成本的关注，得分高表明更偏好低成本服务。

3．子模块：对中医养生服务的态度

同理，作相同数据处理后，我们得到以下因子得分函数：

F7=0.666*V13+0.504*V14-0.230*V15+0.203*V16

F8=-0.233*V13+0.071*V14+0.820*V15+0.416*16

因子F7衡量对中医养生疗法未来选择及市场前景的期望，得分越高表明认同感越强。因子F8评估对当前中医养生市场规范性及服务有效性的看法，得分越高表示满意度越高。

表 4 养生需求指标体系

三、实证分析

逐步回归通过引入或排除变量，依据其对模型的贡献度筛选关键因子，有效预防多重共线性问题，并简化变量选择。本研究运用此方法分析养生需求与个人健康重视程度之间的相关性，构建并验证回归模型，以评估不同健康因子对养生需求的具体影响。

1.指标1:对自身健康的重视程度

通过对数据进行回归分析，得到下述结果。比较两模型的R值，可见随着因子的逐渐增加，模型的拟合效果越来越好。且DW值=1.949（结果越趋于2,证明独立性越好），说明该模型独立性较好。

表5 模型摘要

方差分析显示，2个模型的显著性Sig值均为0.000，这表明就医因子和饮食作息因子对养生需求有显著影响，而健康认知因子则无显著作用。这可能因为无论个人对自身健康的评价如何，养生习惯已形成或未形成，不会因健康状况的认知而改变。

表6 ANOVA

通过下表各回归模型我们看到常量及就医因子和饮食作息因子的显著性Sig值均小于0.05，说明在95%的置信区间下参数可以使用，得出以下线性回归方程为:

模型一:养生需求=0.262*就医因子+3.261

模型二:养生需求=0.262*就医因子+0.139*饮食作息因子+3.261

通过上式可知养生需求与对自身健康重视程度之间存在一定的依存关系，并且随着就医因子和饮食作息因子的逐渐增加，模型拟合效果越好，在一定程度上说明，随着对自身健康程度的逐渐重视，对中医养生的需求程度越强。

表7 系数

2.指标2:对中医养生服务的要求

同理，作相同数据处理后，我们得到以下结论：

（1）因子筛选

养生成本因子不计入模型，说明养生成本因子对养生的总体需求不具有显著性的影响。可能是因为样本中人群无论收入情况如何，都可以通过一些方式达到自身养生需求，例如一些土方、简单食疗等，养生成本并不高。同时也说明了中国人养生的日常化。

（2）公式得出

模型一:养生需求=0.199*服务质量因子+3.323

模型二:养生需求=0.199*服务质量因子+0.131*场所因子+3.323

通过上式我们看到养生需求与对中医养生服务的要求之间存在一定依存关系，并随着服务质量因子与场所因子的逐渐增加，模型拟合效果越好。在一定程度上说明中医养生服务质量与服务环境与中医养生需求正相关。

3.指标3:对中医养生服务的态度

同理，作相同数据处理后，我们得到以下结论：

（1）因子筛选

预测变量现状与受益因子和期望与未来选择因子对因变量养生的总体需求具有显著性影响，存在显著性差异，无因子被排除。

（2）公式得出

模型一:养生需求=0.190*现状与受益因子+3.261

模型二:养生需求=0.190*现状与受益因子+0.160*期望与未来选择因子+3.261

通过上式可知养生需求与对中医养生服务的态度之间存在一定的依存关系，并随着现状与受益因子和期望与未来选择因子的逐渐增加，模型拟合效果越好，在一定程度上说明对中医养生服务的态度与中医养生的需求程度正相关。

四、结论与建议

（一）研究结论

1.中医养生市场需求强劲，市场前景看好。调查显示，公众对中医养生抱有极大兴趣，且实际生活中有许多人已经采纳了中医养生的习惯，这表明市场具有巨大潜力。

2.当前中医养生市场在规范性方面尚有不足。公众期望市场能够提供更加规范化的服务，特别是对于中医养生软件的规范化和专业化呼声较高。

3.养生需求具有刚性特点，且已逐渐成为日常生活的一部分。研究显示，无论个人收入水平如何，人们都能通过各种方式满足自己的养生需求，显示出养生行为的日常化趋势。

4.提升中医养生服务水平对于增强公众需求至关重要。服务质量的提升将直接影响公众对中医养生的态度和需求程度。

5.“互联网+中医养生”模式有望成为行业发展的新方向。特别是年轻群体对此表现出较高的兴趣和接受度，这要求服务提供者加快数字化转型，以满足市场需求。

（二）建议

1.精准定位目标人群，利用数据分析工具深入了解并把握目标人群的具体需求，制定有针对性的营销策略，有效推广中医养生服务。

2.国家应通过立法和加强监管来提升中医养生市场的规范性，确保服务质量，保护消费者权益。

3.针对养生的刚性需求，企业应提供创新的产品和服务，以激发市场活力并满足消费者对健康生活的追求。

4.中医养生机构需要重视服务质量，通过招募和培养专业人才、优化服务流程和建立客户关系管理系统，提升服务水平。

5.抓住互联网+热潮，推动中医养生产品创新推广和销售模式，如建立在线问诊平台、利用电商和移动应用提供个性化服务，以适应互联网时代的需求。

文章来源：  《中国集体经济》   https://www.zzqklm.com/w/jg/1406.html