基于SEM的新農(nóng)合居民滿意度測(cè)評(píng)方法研究*

王在翔 李望晨 劉繼鵬 王春平

基于SEM的新農(nóng)合居民滿意度測(cè)評(píng)方法研究*

王在翔1李望晨1劉繼鵬2王春平1

目的構(gòu)建新農(nóng)合工作績(jī)效的居民滿意度測(cè)評(píng)方法。方法 參照ACSI和ECSI等滿意度測(cè)評(píng)理論，將潛變量、觀測(cè)變量及Likert量表設(shè)計(jì)后，構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，進(jìn)行模型參數(shù)估計(jì)、檢驗(yàn)與修正，尋求路徑系數(shù)和滿意度指數(shù)差異，測(cè)評(píng)新農(nóng)合工作績(jī)效。結(jié)果 模型擬合效果優(yōu)良，影響系數(shù)和滿意度指數(shù)具有指導(dǎo)意義。結(jié)論 模型為新農(nóng)合居民滿意度測(cè)評(píng)工作提供了新思路，可推廣應(yīng)用于醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的滿意度測(cè)評(píng)。

農(nóng)村合作醫(yī)療 滿意度 結(jié)構(gòu)方程模型 綜合測(cè)評(píng)

1.濰坊醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生學(xué)院(261053)

2.山東省平度市明村中心衛(wèi)生院(266700)

新農(nóng)合評(píng)價(jià)研究工作多側(cè)重于傳統(tǒng)模型綜合評(píng)價(jià)方式下的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、宏觀性論述與指標(biāo)體系構(gòu)建。農(nóng)村參合居民是受益對(duì)象與參與主體，以居民滿意度作為出發(fā)點(diǎn)來(lái)衡量新農(nóng)合工作績(jī)效，構(gòu)建一套實(shí)用的測(cè)評(píng)體系進(jìn)行實(shí)時(shí)分析把握，具有應(yīng)用決策價(jià)值和新方法論意義。本文借鑒顧客滿意度指數(shù)(SCSB、ACSI和ECSI)理論〔1〕，結(jié)合新農(nóng)合工作實(shí)際，構(gòu)建新農(nóng)合滿意度結(jié)構(gòu)化方程測(cè)評(píng)模型(SEM)，為行政決策提供實(shí)時(shí)測(cè)評(píng)依據(jù)。

結(jié)構(gòu)方程模型簡(jiǎn)介

結(jié)構(gòu)方程模型〔2〕是用于討論觀測(cè)變量和潛變量之間關(guān)系以及潛變量之間關(guān)系的多元統(tǒng)計(jì)分析方法。觀測(cè)變量是可以直接觀測(cè)，能夠收集到數(shù)據(jù)的變量，而潛變量是不能直接觀測(cè)，只能通過(guò)觀測(cè)變量而間接度量的變量;潛變量和觀測(cè)變量又分為外生變量和內(nèi)生變量。結(jié)構(gòu)方程包括結(jié)構(gòu)模型和測(cè)量模型，結(jié)構(gòu)模型討論潛在變量之間的因果關(guān)系，測(cè)量模型討論潛變量與其觀測(cè)變量間的因果關(guān)系，包括三個(gè)矩陣方程：

其中，η和ξ為分別為內(nèi)生潛變量向量和外生潛變量向量，B和Γ分別為η和ξ的路徑系數(shù)矩陣，ζ為結(jié)構(gòu)方程殘差向量;x為外生觀測(cè)變量向量，y為內(nèi)生觀測(cè)變量向量;Λx和Λy為因子載荷矩陣，εx和εy為殘差向量。

建模時(shí)，明確實(shí)際問(wèn)題中潛變量及其觀測(cè)變量，分析潛變量之間，潛變量和觀測(cè)變量之間的因果關(guān)系和影響程度大小，通過(guò)路徑圖描述變量之間的因果關(guān)系。模型實(shí)現(xiàn)可以采用AMOS工具完成，變量之間的因果關(guān)系或影響程度通過(guò)輸出路徑系數(shù)衡量。建模前需要對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，評(píng)價(jià)模型是否能解釋觀測(cè)數(shù)據(jù)，方法主要有χ2檢驗(yàn)、擬合優(yōu)度指數(shù)(GFI)，校正擬合優(yōu)度指數(shù)(AGFI)等近10種，然后進(jìn)行多次模型檢驗(yàn)與修正，直至得到理想模型。

測(cè)評(píng)體系構(gòu)建及模型實(shí)現(xiàn)

1.影響因素分析及測(cè)評(píng)體系構(gòu)建

參合農(nóng)民滿意度的原因要素為新農(nóng)合服務(wù)的期望、新農(nóng)合服務(wù)的實(shí)際表現(xiàn)、新農(nóng)合情感、新農(nóng)合公平程度等;結(jié)果要素有新農(nóng)合抱怨、新農(nóng)合忠誠(chéng)〔3〕。

進(jìn)一步研究將潛變量調(diào)整為5個(gè)，即“參合農(nóng)民預(yù)期(expect)”，“參合農(nóng)民質(zhì)量感知(quality)”，“參合農(nóng)民滿意度(satisfaction)”，“參合農(nóng)民抱怨(complain”)，“參合農(nóng)民忠誠(chéng)(loyalty)”，每個(gè)潛變量精簡(jiǎn)為2個(gè)觀測(cè)指標(biāo)。

2.測(cè)評(píng)量表設(shè)計(jì)及模型實(shí)現(xiàn)

結(jié)構(gòu)模型中5個(gè)潛變量及10個(gè)觀測(cè)指標(biāo)，共同構(gòu)成參合農(nóng)民滿意度測(cè)評(píng)指標(biāo)體系。采用5級(jí)李克特(Likert)量表，通過(guò)參合農(nóng)民問(wèn)題回答得到觀測(cè)指標(biāo)數(shù)值，5個(gè)態(tài)度等級(jí)依次是滿意、較滿意、不確定、較不滿意和不滿意，依次賦值為 5、4、3、2、1。

隨機(jī)抽取山東省3個(gè)縣的6個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的12個(gè)自然村進(jìn)行量表調(diào)查，充分考慮信度及效度檢驗(yàn)的要求，通過(guò)預(yù)調(diào)查數(shù)據(jù)，用SPSS17.0對(duì)量表進(jìn)行信度及效度檢驗(yàn)。發(fā)放問(wèn)卷1000份，有效問(wèn)卷927份。AMOS18.0用于模型參數(shù)估計(jì)和擬合效果檢驗(yàn)分析，畫(huà)出各變量因果關(guān)系路徑圖及標(biāo)準(zhǔn)化解，其中，AMOS18.0預(yù)設(shè)模型中任何潛變量對(duì)應(yīng)觀測(cè)指標(biāo)中的一個(gè)系數(shù)為1;外生潛變量與內(nèi)生潛變量的觀測(cè)指標(biāo)的測(cè)量誤差系數(shù)為1，運(yùn)行結(jié)果見(jiàn)圖1。

AMOSOUTPUT給出了十多種擬合效果指數(shù)，主要擬合效果指標(biāo)見(jiàn)表1。

模型整體擬合檢驗(yàn)中，卡方值與自由度之比為1.474，P值為0.054，在0.05顯著性水平下模型擬合差異不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義;其他擬合指數(shù)：RMSEA=0.037，小于 90% 的置信上限 0.059，GFI、AGFI、NFI、CFI均大于0.9，RFI接近0.9，說(shuō)明模型與數(shù)據(jù)的擬合效果總體很好;模型回歸系數(shù)估計(jì)中，全部回歸系數(shù)通過(guò)0.01顯著性水平下的檢驗(yàn)。

圖1 參合農(nóng)民滿意度因果關(guān)系路徑圖及參數(shù)值

表1 結(jié)構(gòu)方程模型主要擬合效果指數(shù)

3.參合農(nóng)民滿意度測(cè)評(píng)模型結(jié)果分析

潛變量間系數(shù)表示某一潛變量的變動(dòng)引起其他潛變量變動(dòng)的程度。如圖1中參合農(nóng)民質(zhì)量感知(quality)與參合農(nóng)民滿意度(satisfaction)之間的系數(shù)為0.40，表示quality提高1個(gè)百分點(diǎn)將直接使satisfaction提高0.40個(gè)百分點(diǎn)。其他直接影響系數(shù)見(jiàn)表2。另外，除直接影響外，還有間接影響，如expect對(duì)satisfaction產(chǎn)生間接影響，間接影響系數(shù)大小由所有從expect到satisfaction的路徑系數(shù)乘積累加和表示，因只有一條路徑，其間接影響系數(shù)為0.59×0.4=0.236。

表2 潛變量間直接路徑系數(shù)及檢驗(yàn)

因此，要提高參合農(nóng)民滿意度，一是應(yīng)提高新農(nóng)合服務(wù)質(zhì)量，做好宣傳，讓農(nóng)民正確理解政策，以免形成高期望值而對(duì)滿意度形成負(fù)面影響;二是只有確實(shí)提高滿意度，農(nóng)民才會(huì)更加擁護(hù)新農(nóng)合政策。

通過(guò)潛變量與觀測(cè)指標(biāo)間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)與分析，可以發(fā)現(xiàn)哪些觀測(cè)指標(biāo)與潛變量的關(guān)系密切，進(jìn)行觀測(cè)指標(biāo)間影響程度的比較，見(jiàn)表3。

表3 潛變量與觀測(cè)指標(biāo)之間路徑系數(shù)及檢驗(yàn)

計(jì)算參合農(nóng)民對(duì)新農(nóng)合總體滿意程度、潛變量滿意度及觀測(cè)指標(biāo)滿意度，計(jì)算方法是首先計(jì)算參合農(nóng)民對(duì)10個(gè)觀測(cè)指標(biāo)打分的平均值，除以最高標(biāo)度5，得到各觀測(cè)指標(biāo)滿意度。根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)，計(jì)算鄉(xiāng)鎮(zhèn)各觀測(cè)指標(biāo)的滿意度，見(jiàn)表4。

表4 參合農(nóng)民各觀測(cè)指標(biāo)滿意度

該鄉(xiāng)鎮(zhèn)參合農(nóng)民對(duì)新農(nóng)合各觀測(cè)指標(biāo)滿意度基本都在60%到75%之間，“向其他人傾訴(com2)”指標(biāo)滿意度較高。顯然，該鄉(xiāng)鎮(zhèn)在開(kāi)展的新農(nóng)合工作中，尚有不少問(wèn)題需要完善和提高。

總體滿意度與潛變量滿意度計(jì)算方法是把路徑圖中的標(biāo)準(zhǔn)化影響系數(shù)作為權(quán)數(shù)，將潛變量對(duì)應(yīng)的觀測(cè)指標(biāo)滿意度加權(quán)平均，得到總體及各潛變量的滿意度。該鄉(xiāng)鎮(zhèn)各潛變量的滿意度(包括整體滿意度)見(jiàn)表5。

表5 參合農(nóng)民潛變量滿意度表

影響總體滿意度的4個(gè)潛變量中“參合農(nóng)民抱怨”的滿意度最高，達(dá)83.7%，可能是因?yàn)閰⒑限r(nóng)民期望值不是很高，體現(xiàn)在抱怨方面不是很強(qiáng)烈，而且可能與觀測(cè)指標(biāo)表述和理解程度有一定關(guān)系。

討 論

1.本文旨在以滿意度評(píng)價(jià)理論、新農(nóng)合工作實(shí)際及消費(fèi)者心理與行為學(xué)理論為結(jié)合點(diǎn)，設(shè)計(jì)新農(nóng)合居民滿意度評(píng)價(jià)體系，通過(guò)調(diào)查新農(nóng)合總體滿意度和各觀測(cè)變量的滿意度，對(duì)各層面進(jìn)行綜合比較。本研究為新農(nóng)合工作居民滿意度測(cè)評(píng)提供了全新思路，具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì);對(duì)于評(píng)價(jià)與完善新農(nóng)合工作和醫(yī)療體制改革有重要指導(dǎo)意義，有潛在推廣前景和社會(huì)價(jià)值。

2.結(jié)構(gòu)方程模型融合了方差分析、回歸分析、路徑分析和因子分析，屬于驗(yàn)證性分析方法，新農(nóng)合滿意度評(píng)價(jià)應(yīng)用建模前需要根據(jù)模型檢驗(yàn)與模型擬合度結(jié)果不斷進(jìn)行模型修正，以AMOS軟件為平臺(tái)，操作實(shí)現(xiàn)便捷。

3.結(jié)構(gòu)模型方法在區(qū)域內(nèi)的微觀設(shè)計(jì)應(yīng)用更有切實(shí)指導(dǎo)意義。各縣新農(nóng)合工作開(kāi)展情況和基礎(chǔ)條件差距大，變量影響系數(shù)也有差異，應(yīng)用中可以縣域?yàn)閱挝华?dú)立進(jìn)行滿意度評(píng)價(jià)體系設(shè)計(jì)。另外，為實(shí)時(shí)把握新農(nóng)合工作運(yùn)行狀態(tài)，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)和改進(jìn)不足，可以政府部門(mén)為指導(dǎo)，聯(lián)合第三方或民間組織進(jìn)行滿意度評(píng)價(jià)，并進(jìn)一步完善指標(biāo)體系，以公正反映實(shí)際狀況，從而有效貫徹新農(nóng)合的方針政策，提高參合積極性。

1.劉新燕，劉雁妮，楊智，等.構(gòu)建新型顧客滿意度指數(shù)模型：基于SCSB、ACSI、ECSI的分析.南開(kāi)管理評(píng)論，2003，6：52-56.

2.阮艷平，鐘勝.基于SEM的醫(yī)院患者忠誠(chéng)的影響因素研究.中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)，2010，27(4)：411-413.

3.王鑫禹，張曉.新型農(nóng)村合作醫(yī)療滿意測(cè)評(píng)體系建立與評(píng)價(jià).中國(guó)公共衛(wèi)生，2008，24(9)：1095-1097.

山東省社科規(guī)劃項(xiàng)目(11CSHJ13);山東省軟科學(xué)項(xiàng)目(2009RKA250)