韩小威 徐元昊

(长春工业大学公共管理学院,吉林 长春 130000)

长春市60岁及以上人口为189万〔1〕,占全市人口总数的20.85%,老龄化程度在15个副省级城市中位居第4位。老龄化程度的逐渐加深使得社会对于养老服务的需求也呈现上升趋势,并且随着数据科学的应用与发展逐渐扩展其内涵。党的二十大报告提出“健全基本公共服务体系,提高公共服务水平,增强均衡性和可及性,扎实推进共同富裕”,居家养老服务是公共服务的一部分,如何让老年人感受到居家养老服务是可及、可感、可知的,是提升老年人生活质量的关键工作。国家十四五规划还提出要适应数字技术全面融入社会交往和日常生活新趋势,通过引入大数据技术,利用老年人基本信息数据库、健康数据库及需求数据库等,实现需求的精准匹配与满足,有助于帮助居家养老服务决策更加精准化、科学化,使居家养老服务更加可及。在此进程中,居家养老服务是否真正惠及所有老年人、老年人对服务信息等的获取、使用及满意度如何、怎样通过数据驱动扩大服务覆盖、提升服务质量,是数据驱动下居家养老服务可及性的内涵,也是检验居家养老服务水平的重要方面,本文拟构建数据驱动下居家养老服务可及性评价指标体系,以此评价长春市居家养老服务可及性水平。

1 对象与方法

1.1研究对象 本文对长春市7个市辖区范围内进行实地调查,了解长春市当前居家养老服务现状,结合对文献资料的阅读与整理,初拟了一套综合评价指标,并深入讨论指标及其含义,初步建立数据驱动下居家养老服务可及性评价指标体系。

1.2德尔菲法 根据本研究的目的及内容,共邀请了15位从事养老服务相关专业领域的专家,专家的职业包括养老服务、公共服务及大数据领域的高校学者、专家、社会工作人员及从事居家养老服务的专业工作人员,所有专家都拥有多年专业技术工作经历,在所从事的领域具有专业的素养及能力。根据初步建立的指标体系设计调查问卷,向专家进行两轮的函询,根据专家咨询的评分结果、意见及小组讨论的结果,对指标进行修改与调整。

1.3层次分析法 层次分析法可以对多目标进行决策,本文基于确定的指标体系结果设计层次分析调查问卷,获取专家对指标体系权重的打分数据,将相关数据利用yaahp软件进行处理,得到相关指标的权重结果,用于计算指标的加权得分。

2 结 果

2.1指标体系设计与筛选

2.1.1问卷设计 问卷内容包括三部分,第一部分是专家基本信息,包括性别、年龄、学历、专业领域及工作经历等;第二部分是指标评分,第一轮问卷共有5个一级指标、18个二级指标及71个三级指标,第二轮问卷包括5个一级指标、18个二级指标及57个三级指标,采用Likert 5级量表根据重要性不同对指标打分,包括5、4、3、2、1分,分值越高表明该指标的重要性越高,并设置专家意见栏;第三部分是专家判断依据和熟悉程度评价表,专家分别对一级指标的判断依据及熟悉程度进行两轮自我评价,判断依据包括实践经验、理论分析、参考文献及专家直觉,对应的量化值分别为0.8、0.6、0.4、0.2,熟悉程度包括非常熟悉、熟悉、一般、不太熟悉、不熟悉,对应的量化值分别为1.0、0.8、0.6、0.4、0.2。

在第一轮专家咨询问卷回收计算后,在综合考量的基础上将不符合要求的指标进行删除或调整,根据整理好的指标体系设计第二轮的咨询问卷,并将第一轮的结果及各位专家的意见与第二轮问卷一起提交给各位专家,第二轮的问卷设计方式与第一轮相同,在专家评分完毕后将问卷收回,进行第二轮的计算与考量,对比两轮的计算结果,最终得出指标体系结果。

2.1.2可靠性检验 (1)信度分析:对问卷的信度分析可以检验测量本身是否稳定,信度较高则问卷较为可靠,可以通过Cronbach α的大小评价内在的信度的高低,≥0.7且<0.8可以认为量表有小瑕疵但具有参考价值,<0.7则需要重新设计量表〔2〕。本文将两轮研究数据导入SPSS26.0软件后,得到第一轮专家咨询的样本量为11,项数为71,Cronbach α为0.938,第二轮专家咨询的样本量为12,项数为57,Cronbach α为0.983,Cronbach α均>0.8,说明本文的测量具有可靠性。(2)专家积极程度:专家积极程度=参与专家数/总专家数,第一轮问卷询问共发出15份,期限内回收11份,专家积极性为73%,第二轮发放问卷15份,期限内回收问卷12份,专家积极性为80%,两轮问卷调查专家积极性均在70%以上,积极性较好。(3)专家权威程度(Cr):Cr是其对相关指标自我认知的评价,Cr越高,得到的结果越可靠。Cr由判断依据(Ca)和熟悉程度(Cs)决定,根据专家对一级指标的Ca与Cs的自我评价,Cr公式为:Cr=(Ca+Cs)/2〔3〕,通过两轮专家对一级指标的Ca与Cs的自我评价,本文得到Cr如表1所示,两轮5个一级指标的Cr均>0.75,Cr较高。(4)专家意见协调程度:专家意见协调程度是指多位专家对相同指标评价的一致性程度,可以通过多种方法体现:第一个是变异系数,变异系数=标准差/均值,变异系数越小,专家协调程度越高;第二个是肯德尔协调系数,结果越高,专家协调程度越高;第三个是协调系数的显著性检验,χ2检验的P<0.05时,说明专家组协调系数的结果是可信的〔3〕。本文两轮咨询过后,指标评分结果的变异系数处于较低水平,专家意见的协调性逐渐一致。第一轮专家的Kendall W系数为0.399,χ2值为307.322,P<0.05,第二轮Kendall W系数上升至0.466,χ2=313.000,P<0.05,结果可取,专家协调程度较高。

表1 Cr计算表

2.1.3指标筛选 本文根据专家对于三级指标的重要性评价,基于界值法对三级指标进行初步筛选,对指标的判断包括三个方面,分别为算术均数、满分频率与变异系数。算术均数与满分比的界值计算方法为:界值=均数-标准差,得分高于界值的指标入选;变异系数界值计算方法为:界值=均数+标准差,得分低于界值的指标入选。为防止重要指标被剔除,理论上只有同时不符合以上3个入选标准的指标才予以删除〔3〕。第一轮咨询的算术均数、满分频率和变异系数的界值分别为3.515、0.157和0.273,第二轮咨询的算术均数、满分频率和变异系数的界值分别为3.896、0.260和0.262。经过第一轮专家咨询后,一级指标与二级指标的专家认可度较高,所以不对一级指标与二级指标进行调整,三级指标中同时低于上述3项界值的指标共有4项,第二轮专家咨询后同时低于上述3项界值的指标共有0项,经过小组讨论并结合专家对指标的建议,对相关指标调整如下:服务人员的流动性、息平台信息发布的数量、使用者服务的无差别性和务网点内卫生环境接受度低于界值,将这些指标删除;使用者文化水平包含于理解度意义中,使用者人口分布包含于设施配置比例意义中,考虑删除;将网点服务项目的种类、数量上门服务项目的种类与数量、线上服务项目的种类与数量合并为服务项目的种类与数量;将对服务提供种类的接受度、对服务提供数量的接受度合并为服务提供种类与数量的接受度;将网点服务人次、上门服务人次、线上服务人次合并为服务人次;将使用者收入情况合并到使用者可支配收入;将服务网点周边环境接受度更改为服务网点外部设施环境接受度;将数据库隐私保护政策完善性更改为数据库使用及隐私政策完善性。

2.2实证检验

2.2.1指标体系结果 根据两轮专家咨询以及综合考量,构建数据驱动下居家养老服务可及性评价指标体系,包括5个一级指标、18个二级指标和56个三级指标。见表2。

表2 数据驱动下居家养老服务可及性评价权重及得分

2.2.2实证检验 根据上述确立的指标体系结果,本文进行了实证检验来验证指标体系的可行性。根据确立的指标体系设计层次分析调查问卷,构建层次分析矩阵,将问卷发放给第二轮参与咨询的专家,在期限内收回专家问卷10份,将专家数据导入yaahp软件计算指标体系的权重。另外,采用五级量表设计长春市数据驱动下居家养老服务可及性评价指标体系进行网络发放,获取公众的评分结果,将168份问卷结果平均分将与对应权重相乘,获得指标的加权得分,将加权得分相加得到长春市居家养老服务可及性总分,结果为3.6分,证明了指标的可行性。具体权重值及分值见表2。

3 讨 论

数据驱动能够从海量数据中快速搜索有效信息,将数据驱动与居家养老服务相结合有利于充分发挥数据优势,提高养老服务供给的准确性,提升服务使用者的服务体验,使得居家养老服务被大众所接受以及应用,即提升居家养老服务的可及性。

本文构建指标体系过程中主要借鉴了Penchansky和Thomas在1981年在适配度的概念基础上构建了可及性“五维度测量法”,包括可获得性、可达性、可适合性、可负担性和可接受性〔4〕。如今在对可及性的理论框架中还补充了意识层面的因素,包括服务供给者的协同意识及服务使用者的个体能动性等〔5〕。在居家养老服务可及性方面,目前已有学者构建了居家养老社区服务可及性的概念模型及评价指标体系,并进行了综合评价分析〔6,7〕;马骁〔8〕基于可及性5A分析框架分析了城市居家养老服务“可及性”的问题及成因,指出资金和人才短缺、设施空间分布不匹配、服务专业化水平和精准度不足、服务社会认可度不够等阻碍可及性的因素。在可及性评价指标体系的研究方面,戴艳清等〔9〕基于内容分析提出了可及性5大要素和16个子要素。在指标体系构建方法上,多数学者运用了德尔菲法进行咨询构建,陈彤丹等〔10〕运用德尔菲法构建慢性病药物可及性评价指标体系,何宇等〔11〕基于德尔菲法构建了精神卫生服务可及性评价指标体系。当前将大数据驱动与公共服务相结合的研究呈现上升趋势,但是将大数据应用于公共服务还存在基础薄弱、数据壁垒、信息不对称等问题〔12〕。翁列恩〔13〕基于大数据驱动的研究视角提出按照“体系-资源-工具-能力”的逻辑开展大数据驱动公共服务质量改进的机制建设;此外,有学者提出通过政府、企业、社会的全方位合作构建“互联网+居家养老”服务模式〔14〕,并探讨了大数据驱动公共服务多元供给主体合作机制、分工机制、决策机制和整合机制的变革及对公共服务的促进作用〔15〕。

本研究虽然较为完整地构建了数据驱动下居家养老服务可及性评价指标体系,但是也存在一定的局限性。首先,在问卷的设计阶段,本文主要是以学术界对于居家养老服务的观点为主要依据,以长春市为研究范围,获取的样本数量体量较小,并结合了搜集的新闻资料等,对指标的整理可能缺乏一定的全面性;另外,在专家咨询方面,专家的判断、课题组的考量不可避免会带有一定的主观性,有的专家在评价时可能会参考到其他专家的结果、受到他人评价的影响,也可能会出现专家可能会不好意思修改一开始的错误判断的情况,所以在具体的评价应用中需要辨证看待。