基于SERVQUAL量表和修正IPA分析法的医院服务质量评价研究——以四川省某三级甲等医院为例

罗海波 欧阳英

近年来，我国对医疗卫生事业的发展愈发重视。党的十九大报告中明确提出“实施健康中国战略”，强调要深化医药卫生体制改革，建立优质高效的医疗卫生服务体系，健全现代医院管理制度。在此基础上，2018年国家卫生健康委员会发布了《关于坚持以人民健康为中心推动医疗服务高质量发展的意见》，文件提出要持续提高医疗服务质量，改善患者就医体验，全面提升患者满意度[1]。优质高效的医疗服务，一方面要依靠医疗技术水平的进步；另一方面也离不开医务人员的积极主动性，给患者带来良好的就医体验[2]。而随着我国社会经济水平的不断发展，人们对医疗卫生服务有了更高的期望和要求，同等技术水平条件下人们更愿意去服务好、环境好的医院就医，“以病人为中心”的医疗模式将取代传统的“以医疗为中心”的模式[3]。

与此同时，日益激烈的医疗市场竞争也促使着各级医疗机构转变管理理念，患者的满意度将成为衡量医疗服务质量的重要指标。本研究以患者感知的医疗服务质量为视角，构建医院医疗服务质量评价指标体系，并对现有研究方法进行优化，为医院管理者优化提升服务质量提供新的解决思路和办法。研究以四川省某三级甲等医院为案例进行实地调查，结合其调研情况提出针对性的服务质量改进建议，也为其他医疗机构管理者提供参考。

1 对象与方法

1.1 调查对象

研究选取四川省某三级甲等医院的患者为主要调查对象，于2020年9月—11月在调研医院实地随机放发调查问卷。根据样本量是问卷条目5～10倍的原则共发放回收了272份问卷，剔除无效问卷25份后最终得到有效问卷247份，回收率91%。

1.2 研究方法

现有关于医院服务质量的研究大多采用服务质量评价模型，它是由Parasuraman、Zeithaml和Berry三位美国市场营销学家于1988年发展提出的一种服务质量测评方法[4]，他们认为服务质量是由消费者感知(Perceived)质量与期望(Expected)质量两者的评分相减所获得的差来评量，且明确提出服务质量衡量的计算公式为SQ=P-E，所以该模型通常又被称为“期望-感知”模型。该模型由消费者期望的服务质量与所感知的服务质量两部分组成，将服务质量分为五个维度，分别为可靠性(Reliability)、响应性(Responsiveness)、保证性(Assurance)、有形性(Tangibles)和移情性(Empathy)五个维度，每个维度包含若干指标，由这些指标组成了服务质量评价量表即SERVQUAL量表[5]。对于这五个维度上的具体问题，通过问卷调查让消费者对每个问题所测量的服务要素的期望值与实际感知值进行打分，通过计算公式得出整体服务质量的值。虽然该模型在测量各行业的服务质量上得到了广泛认可和应用，但也具备一定的局限性。首先是量表的局限，通常在问卷调查过程中，被调查者对实际感知与期望的服务质量判断不准确，对二者的区别不明确往往导致评分的不客观性。此外，在服务质量(SQ)的计算公式中只对各指标因素的权重做直接的平均加权处理，但在实际情况中各指标的权重存在一定的差异，消费者对各维度的感知重要性程度不一样，因此该计算方法也存在局限。

除了服务质量评价模型之外，由Martilla和James于1977年提出的重要性-绩效分析法(Importance-performance analysis，IPA)因其直观易操作等特点也被广泛应用于旅游、住宿等服务性行业中[6]，例如有学者将IPA分析法用于会展旅游和景点旅游中的游客满意度测评[7-8],也有学者将该方法用于酒店服务质量的研究中[9-10]。IPA分析法需要受访者针对调查对象的各项指标从重要性和绩效表现两个方面进行打分评价，并将结果呈现在二维矩阵图的四个象限之内，而产生在各象限内的指标属性，就是诠释消费者在做购买决策时的重要性与满意程度特性，研究者可依照属性分布情况进一步提出实用的建议。但传统的IPA分析法也存在着和服务质量评价模型类似的局限：一方面，在实际调研中受访者的主观评价很难将重要性与表现性两个评价维度独立开来，这样会使得到的象限分布与实际情况相比产生一定的偏差；另一方面，受访者在回答问题时，需要对同一个测量指标进行两次判断，这样表现性评价可能会对重要性评价产生影响，并且也加大了题量从而造成对问卷质量的影响[11]。为了解决传统IPA分析法的局限性，学者们对该方法进行修正，通过引入引申重要性来代替自述重要性。邓维兆[12]在总结了以往学者提出的其他优化方法的基础上，提出了把计算单项表现性与总体表现性之间的偏相关系数用来作为引申重要性的分值。因为偏相关系数表示在控制了其他因素后的单项表现性与整体表现性之间的净相关，排除了其他因素的干扰，能够更加准确地反映被调查者对重要性的真实客观评价。

综上，本研究结合上述两种满意度测评模型的内容形成新的医院服务质量评价方法。一方面借鉴服务质量评价模型中的SERVQUAL量表构建医院服务质量评价指标体系，使得评价体系具有科学性和系统性；另一方面使用修正IPA分析法让受访者对指标只进行一次满意度的评价，避免了多次评价对结果的影响。并进一步通过分析图将这各指标的属性分布情况更直观地展现出来，为管理者制定决策提供参考。

1.3 问卷设计

根据被调研医院的实际情况设计了调查问卷，问卷主要由三部分构成。第一部分为个人基本信息，包括受访者的性别、年龄、学历、职业以及就医原因。第二部分为基于SERVQUAL量表五维度的医院服务质量评价指标体系。每个维度有4～5个题项，总计22个指标，受访者对这些指标的绩效表现进行评价，采用李克特5级评分法，其中5分代表非常满意，4分代表比较满意，3分代表一般，2分代表比较不满意，1分代表非常不满意。其中有形性(Q1～Q5)是指看得见的实体表现，包括现代和先进的医疗设备；干净和舒适的就医环境；就医指引标志显眼易懂等。可靠性(Q6～Q9)是指医院能否可靠且准确提供所承诺的服务的能力，包括医院提供的医疗服务是值可靠的；医院承诺的文件或报告单能够按时交付；医院提供明确、满意的诊疗结果等。响应性(Q10～Q13)是指医院能够提供实时服务的速度，包括就诊等候时间在可接受范围内；医护人员能够满足患者的及时需求；医护人员愿意帮助患者解决问题等。保证性(Q14～Q17)指医务人员的知识及礼貌，以及让患者信任的能力，包括患者在就诊过程中感到放心；医护人员对待患者是有礼貌的；医护人员的专业知识丰富等。移情性(Q18～Q22)则是指关心了解患者需求、设身处地为患者着想，包括医护人员能够关注到每位患者；医护人员给予患者个性化的关怀；医院优先考虑患者的利益等[13-15]。第三部分为对医院总体表现满意度的评价，同样采取李克特5级评分法，1～5分代表非常不满意至非常满意。

1.4 统计分析方法

对收集到的数据在Excel 2007上建立数据库并采用软件SPSS 22.0进行统计分析。

2 结果

2.1 量表信度分析

通过软件SPSS 22.0对问卷量表的内在信度进行检验，采用在学术研究领域使用最广泛的测量标准Cronbach's alpha值来反应量表的可靠性，结果显示22个指标的Cronbach's alpha系数为0.970，远大于0.8的标准，表明问卷数据的总体可靠性高。并且如果将任何一个测量项删除后，量表整体的Cronbach's Alpha值都没有显著提高。说明本量表信度的信度水平比较高，问题设置都比较合理，内部一致性也比较高，所有测量项都可以保留。

2.2 被调查者人口统计学信息

在最终247名受访者中，男性115人(46.6%)，女性132人(53.4%)，性别分布比较平均。年龄方面，18～29岁的50人(20.2%)，30～39岁的有105人(42.5%)，40～49岁的有50人(20.2%)，50～59岁的有31人(12.6%)，60岁及以上的受访者有11人(4.5%)，大多数受访者集中在18～49岁年龄段；学历方面，初中及以下学历有18人(7.3%)，高中或中专学历有30人(12.1%)，本科或大专学历有165人(66.8%)，研究生及以上学历有34人(13.8%)；职业方面，党政机关工作人员有20人(8.1%)，各类专业技术人员有31人(12.6%)，企事业单位工作人员99人(40.1%)，商业及服务人员25人(10.1%)，农民劳动者15人(6.1%)，离退休人员12人(4.9%)以及其他人员45人(18.2%)，不同职业类型的人都有。

2.3 修正IPA分析法结果

分析结果显示，受访者对于医院总体满意度的均值为4.34，表明患者对医院服务质量满意度处于较高水平。同时根据邓维兆[12]的方法在对各项指标Pn取自然对数ln(Pn)的基础上，以ln(Pn)作为自变量进行多元回归分析，将ln(Pn)与总体满意度的偏相关系数的绝对值作为各要素的引申重要性数值。具体操作而言，借助SPSS软件的线性回归分析，取各指标的自然对数ln(Pn)为自变量、总体满意度为因变量进行回归，结果选择显示偏相关系数。各指标要素满意度与引申重要性的值如表1所示，各项指标引申重要性的均值为0.054，共有11项要素的重要性得分大于该均值。然后以引申重要性为横轴、满意度为纵轴将各项指标要素的位置在二维空间中表示出来，以引申重要性和满意度的总体平均值为分隔点将整个二维空间分成四个象限，针对这些指标的位置进行比较和分析。对于IPA分析图可以借助统计软件SPSS中图形功能下的散点图绘出。

各指标的分布情况如图1所示。落在第一象限表现良好区的指标有Q1“现代和先进的医疗设备”、Q4“医护人员穿戴整洁、形象良好”、Q6“医护人员能在患者需要帮助时快速反应”、Q7“医院提供的医疗服务是值可靠的”、Q8“医院承诺的文件或报告单能够按时交付”、Q9“医院提供明确、满意的诊疗结果”和Q15“患者在就诊过程中感到放心”七个指标，这些指标主要集中在有形性和可靠性维度。该象限反应的是患者认为重要且对医院实际表现满意的指标，对于这些服务要素继续保持现状即可。

在第二象限额外资源区的指标有Q2“干净和舒适的就医环境”、Q5“医院能够确保医护人员按时到岗”、Q14“医护人员是值得信赖的”和Q17“医护人员的专业知识丰富”四项指标，而这些指标都集中在有形性和保证性维度。该象限反应的是患者重视程度较低但医院实际表现好的指标，表示它们的绩效表现超过了患者的预期，医院管理者可以根据实际情况对这些要素的服务水平进行调整。

落在第三象限缓慢改进区的指标有Q12“医护人员愿意帮助患者解决问题”、Q13“即使医护人员很忙，也能及时给患者提供帮助”、Q18“医护人员能够关注到每位患者”、Q19“医护人员给予患者个性化的关怀”、Q20“医护人员了解患者的需求”、Q21“医院优先考虑患者的利益”和Q22“医院工作时间合理”七项指标，这些指标大多集中在响应性和移情性维度。该象限反应的是患者重视程度低并且医院实际绩效也不佳的指标，在资源有限的条件下，管理者可以考虑暂时不予改善，将重心放在更高优先级的服务要素上。

在第四象限重点改进区的指标有Q3“就医指引标志显眼易懂”、Q10“就诊等候时间在可接受范围内”、Q11“医护人员能够满足患者的及时需求”和Q16“医护人员对待患者是有礼貌的”四项指标，其中有两个指标为响应性维度的要素。该象限反应的是患者重视程度高但医院实际表现不满意的服务要素，管理者应该将这些属性放在高优先级，集中资源尽快改进这些不足。

图1 满意度与引申重要性IPA分析图

3 讨论

医疗服务质量的改善要以患者的评价为主要依据，这就要求管理者们厘清哪些服务要素是患者所关心的，哪些服务要素的实际表现是没有达到患者期望的。借鉴SERVQUAL量表我们可以更加系统化地建立服务质量评价指标体系，并通过IPA分析法将这些指标的具体表现更直观地展现在二维四象限图中，以帮助决策者更快更有效地发现医疗服务中存在的问题。

3.1 实证研究结果及建议

对于本次研究对象四川省某三级甲等医院的患者服务质量评价情况，我们可以很便捷直观地从图表中得到相关信息。总体来看，患者对于22个服务质量衡量指标的实际表现都是比较满意的，所有指标的评分均在4.3分以上。但相对而言，响应性和移情性维度的指标得分与其他三个维度相比较低，反映出该医院在这些方面存在的不足。除此之外，从IPA分析图的结果来看，处于重点改进区的指标四个指标中的两个指标都属于响应性维度，建议医院管理者及时采取措施提高服务效率，减少等候时间并尽量满足患者的合理需求。同时，在医院指示标志的布置以及医务人员的服务态度上都还有待进一步优化。而移情性维度下的五个指标均处于缓慢改进区，这种情况也需要引起医院管理者的重视，如何让患者感受到被重视和关心将是下一步需要去解决的问题。

3.2 研究启示

本研究所运用的服务质量评价方法能够很好地被直接应用到其他医疗机构中去，未来的研究可以在本研究的基础上进行更多的优化。首先，本研究参考SERVQUAL量表从服务质量的五个维度构建了指标体系，保证了指标体系的系统化和全面化，未来其他研究可以结合自身情况在维度和具体指标上均可以做出调整，形成一套切合自身实际的患者评价体系[16]。其次，为了弥补服务质量评价模型的不足，本研究创新地将广泛应用于旅游、餐饮等其他服务行业的IPA分析法运用在医疗服务中，该方法在医疗领域中的适用性和实用性还需要未来更多的研究来检验。同时，未来的医院管理者可以通过定期运用IPA分析法对患者服务质量评价进行调查，形成一个动态的评价系统，管理者可以方便地看到各服务指标的表现变化以及改进情况，有助于更好地帮助管理者制定策略提升服务质量。最后，未来的研究还可以尝试将该分析法与其他方法相结合运用到医疗领域的研究之中。