基于DE-AHP的医院维修外包服务商选择研究

王鑫刚，黄亦成，宓 蓉

1.上海交通大学医学院附属新华医院资产管理部，上海 200092；

2.上海市皮肤病医院后勤保障部，上海 200050

医院方维修服务外包是一种全新的服务供给模式，在这一模式中，选择合适的承包商不仅关系到外包服务项目能否顺利完成，更能直接影响到维修服务供给的质量和水平。关键指标的识别对于承包商选择至关重要，但由于承包商选择指标的多样性和多重性，使得关键指标的识别变得复杂困难。目前，学术领域在不断完善承包商选择的指标体系，但都很少关注这些指标之间的内部联系。考虑到承包商选择指标之间的相互联系，引入AHP 模糊综合评价法来研究承包商选择的关键指标识别问题，以期为医院方外包服务选择合适的承包商提供新的思路［1-3］。

1 研究方法

1.1 调查法

通过对上海交通大学医学院附属新华医院维修服务外包服务商甄选模式进行调查，记录影响企业医院维修服务外包服务商甄选模式的特点。并调查其他类似医院方有哪些盈利模式，把他们记录下来。

1.2 文献研究法

通过阅读、分析和整合近几年服务外包服务商甄选模式相关的国内外文献资料［4-6］，了解国内外医院维修服务外包服务商甄选模式的方式方法，此研究法为本课题研究奠定扎实的理论基础，保证了研究的前沿性。

1.3 AHP⁃模糊综合评价法

把层次分析法应用于该医院维修服务外包服务商甄选水平评估中的评估指标权重的确定，同时，借用模糊数学的模糊综合评价方法，将各位专家的评估结果进行模糊综合处理，从而保证最终评估结果的服务资质情况。

2 三甲综合性医院维修服务外包服务商甄选研究

2.1 三甲综合性医院及其医院维修服务外包服务商甄选介绍

2.1.1 医院简介

医院编制病床共1 949 张，现开放床位2 400张。全院共开设59 个诊疗科目，其中临床类47 个，医技类12 个。开设住院病区62 个，全院年门急诊量逾120 万人次，年住院量逾9 万人次，年手术量逾4万台次。

2.1.2 医院维修服务外包服务情况介绍

维修体系方面：在医疗行业中，该医院的维修体系较为清晰，它实现了从需求、维修外包服务、维修等每个环节之间的高效率连接。对维修服务外包体系进行拆解分析发现，其维修权与各科室的需求权是分开的，两者之间内部沟通采取这样一个模式：各科室有权向维修外包服务商提出要求；而维修外包服务服务方，主要功能是为各科室提供维修服务。这样的最大好处在于发挥各自的信息优势。各科室的信息在于知道需要维修的项目，而维修外包服务的优势在于非常了解服务内容。

维修服务方面：该医院的维续服务需求是与主体经营是分开的。所有科室的维修费用透明，但各科室长要自己决定自己的维修需求。从这个角度来讲，需要考验各科室长对科室器械使用情况的把握，这为医院节省了大量时间、精力，让其始终走在医院维修体系搭建的前沿。在整个体系整齐划一的配合之下，医院维修体系发挥来最大限度的作用。

信息系统建设方面：医院与多家互联网信息化企业合作，在维修外包服务、资源管理、办公自动化、员工管理等多个领域全面实施信息化，进一步规划了医院的信息化系统，实现了维修需求、资金、信息的综合管理，提升了企业的综合管理水平。

2.2 医院维修服务外包服务商甄选水平评价与分析

2.2.1 医院管理水平评价分析

2.2.1 .1 评价指标设置

本研究在借鉴其他学者对于外包服务商选择体系构建的基础上，从流程、发展、服务成本、服务安全、服务能力、客户这6 个方面进行综合考虑，并为每个方面设计各自的分级指标，医院维修服务外包服务商甄选水平递阶层次模型（图1），并以此作为本文所采用的连锁零售医院维修服务外包服务商甄选评价指标体系。

图1 医院维修服务外包服务商水平递阶层次模型Fig. 1 Hierarchical progressive model of hospital maintenance outsourcing service providers

2.2.1 .2 评价指标因素确定

根据该医院维修服务外包服务商甄选水平递阶层次模型，本文构建了一套关于医院维修服务外包服务商甄选水平指标的系统［7］见表1，包括6 个准则层指标和24个度量层指标。

表1 准则层指标及度量层指标Tab. 1 Criteria level indicators and measurement level indicators

2.2.1 .3 评价因素设置

参考评价集规则，本文将该医院维修服务外包服务商能力评价指标为低、较低、一般、高、较高，并将上述管理水平等级设置了数值，分别为0～20，20～40，40～60，60～80，80～100。

2.2.2 准则层指标权重计算及一致性检验

准则层指标权重计算。根据层次分析法，首先请专家对指标因素的重要性评估，并根据专家评分法对各属性进行权重计算，为多指标评价体系提供依据。对于指标因素的分析，计算其相对权重和最大特征值得出准则层指标分数之间具有一致性。

将准则层指标分数的每行数值的乘积开五次方，得Y1、Y2、Y3、Y4、Y5、Y6=0.822、2.402、0.260、0.484、4.020、1。

由上述数据算出相对权重：a=0.091、0.267、0.029、0.040、0.447、0.111。

最大特征值：λmax=6.590。

一致性检验：CR=0.095<0.1。

2.2.3 度量层指标权重计算及一致性检验

同理，服务安全，服务成本，服务商内部管理情况，服务质量，服务成本，服务能力分数的相对权重和最大特征值均采用以上方法进行计算，本文以服务安全的度量层指标作为例子展示计算过程，其余5 个指标的度量层指标的相对权重和最大特征值的计算过程不再赘述。计算后CR=0.047<0.1，所以服务安全子指标分数具有一致性。

2.2.4 医院维修服务外包服务商甄选权重汇总

对于医院维修服务外包服务商甄选的权重，计算后结果分别见表2、3。

表2 总指标权重统计表Tab. 2 Statistics of total index weights

表3 子指标权重统计表Tab. 3 Statistics of sub-index weights

2.2.5 度量层指标风险分数计算

笔者访问了8 位专家对子指标进行水平评级，本文采用专家调查法对评价矩阵进行确定，首先将医院维修服务外包服务商甄选水平评价指标与医院维修服务外包服务商甄选水平评价等级划分标准交予专家评委团的8名专家进行关于该医院维修服务外包服务商甄选评价，并通过8位专家，对各项指标值进行评定。对总指标水平分数数据进行矩阵构建并进行归一化处理后获得矩阵R1：子指标水平分数数据可以得到R2、R3、R4、R5、R6矩阵。

2.2.6 准则层及度量层指标的总体风险评价

总指标及子指标的矩阵已经得出，因此构建模型公式如计算综合风险，经计算得出医院供应链的总体水平值为［8］：Q=33.425

这表明医院的医院维修服务外包服务商目前处于较低水平。这说明医院作为医院方的维修服务外包服务商的综合能力仍需进一步提高。本文就医院的外包服务商水平进行评估，将评价指标进行量化处理，尽可能地克服了主观看法，取得公正、客观的评估结果，从而为有实施医院维修服务外包服务商甄选的医院方提供可靠依据。

3 结论

设备维护职能的社会化专业化分工已经成为设备维护的发展趋势，设备维护外包作为设备管理的一种新型模式，正在受到越来越多的企业重视。本研究构建了一套选择评价医院维修外包服务商的指标体系。在大量查阅文献和深入研究国内外关于外包服务商评价指标的基础上，依据医院维修维护本身的特点，通过深入医院访谈和两轮问卷调查，从服务能力、服务质量、服务成本、服务安全、服务商声誉和内部管理6个方面构建了一套医院维修外包服务商选择评价的指标体系，填补了目前这在这个领域的不足。本次设计选择评价医院维修外包服务商的评价方法。考虑到指标的层次性，本文采用层次分析法确定指标的权重，将多个专家的权重就行合成。由于专家决策的复杂性和多变性，本文利用Matlab 编程，得到灵敏度和满意一致性相结合的综合决策区域。利用模糊函数，确定各指标与相关等级的关联度，最后做出模糊综合评价。

为了确定指标的权重，调查了来自学术界合企业界的多位专家，这些专家对方法熟悉，而且本身研究医院设备维护外包或者从事设备维护外包，因此最终获得的权重具有客观性和科学性。可以排列出医院在选择维修外包服务商时评价因素的重要性程度依次为：服务成本、服务商社会信誉、服务能力状况、服务安全、服务质量、服务商内部管理情况。

本研究将设计的指标体系和评价模型具体应用到医院维护外包服务商的选择评价中去，通过数据分析验证了评价指标体系的有效性和合理性，以及评价模型的可行的，最终认为该服务商处于较低水平，与实际情况相吻合。