基于德爾菲法的企業大數據應用能力指標體系構建研究

杜 薇，常 悅，周涵妮，李 端，胡嘉琦，樊興穎

（貴州醫科大學醫藥衛生管理學院，貴州 貴陽 550025）

1.引言

目前，我國大健康產業已形成“醫、養、健、管”四大基本產業群體。其中，以“養”為支撐的健康養生產業，指的是覆蓋生命全周期、圍繞人體身心健康，融合醫療服務、大數據健康信息服務、健康管理和促進服務、健康保險服務等配套服務的休閑養生、滋補養生、康體養生、溫泉養生四大業態。2017年，十九大報告指出，實施健康中國戰略，人民健康是民族昌盛和國家富強的重要標志。隨著網絡和信息技術的不斷普及，人類產生的數據量正以指數級增長，對大數據的應用已經滲透到每一個行業和業務職能領域，逐漸成為預測行業市場、制定決策、洞悉競爭對手的重要依據。對健康養生企業而言，大數據應用必將改變其運營模式與管理思維，如何將大數據更好地應用于具有豐富內涵的健康養生企業，還是一個全新的課題。

2.大數據應用能力評估指標體系構建思路

“評價”指的是盡可能系統、客觀的估量正在進行的或已完成的政策、項目、方案的設計實施與結果[1][2]。本文圍繞大數據應用能力評價這個目標，以健康養生企業為評價對象，建立科學、全面、系統的指標評價體系。19世紀，法國經濟學家Jules Dupuit提出成本效益理論，該理論認為，企業最終追求的目標是效益，為了效益，必須付出成本為代價[3]。他關注到任何一項政策的實施總要投入一定的人力、物力、財力資源，根據機會成本理論，這就是該項政策的成本。該理論要求企業從“投入”與“產出”的對比分析來看待“投入（成本）”的必要性、合理性。另一方面，聯合國UNDP提出，能力是組織或個體持續、有效、高效的執行職能的本領和力量[4]?；谶@兩個重要理論，本文將健康養生企業大數據應用能力分為投入和能力兩個類別進行評價。

成本效益理論指出，任何項目的執行必須滿足效益大于成本要求。尤其是大數據的應用，成本就是凝結在企業的技術人員和軟硬件設備中的核心資源，有助于滿足顧客需求，難以被模仿和替代，具有持續性和規模效應[5]。由此，初步設定人力、物力、財力三項作為投入類別的評價維度。

健康養生企業應用大數據，會搜集到許多同構、異構數據，所以數據庫就會出現噪聲數據干擾。此時，企業就需要對原始數據進行數據清洗、數據轉換等數據集成工作[6]。接著，它們將數據整合，并形成大數據分析能力，從而為企業帶來盈利（Manjul Gupta & Joey F. George，2016）[7]。養生企業作為以提供服務為主的行業，應用大數據必須針對客戶需求快速響應并提高客戶的滿意度。金碚（2003）提出在競爭性市場中，一個企業所具有的能夠持續地比其他企業更有效地向市場提供產品或服務[8]，并獲得盈利和自身發展是任何企業必備的能力之一。在企業的投入產出績效研究中，由美國C.W.Cobb和Paul H.Douglas提出的柯布-道格拉斯函數強調創新所帶來的價值產出。麥肯錫（McKinsey）的報告中也提到了創新能力在企業大數據應用中的作用[9]。因此，本文將能力類別的維度設置為數據集成能力、數據分析能力、服務能力、盈利能力、創新能力。

綜上所述，本文將健康養生企業的大數據應用能力，初步設置為投入和能力2個類別，投入類別分為人力、物力、財力3個維度，能力類別分為數據集成能力、數據分析能力、服務能力、盈利能力、創新能力5個維度，作為第一輪問卷向專家進行咨詢。

3.研究方法及專家選擇

3.1 研究方法

一是文獻分析法。系統全面搜集國內外關于健康養生產業及大數據的文獻資料，結合其大數據應用能力評價的實際需求，初步確定養生企業大數據應用能力評價指標體系總體框架。

二是專家訪談法。對貴州省發改委、貴州省衛計委、貴陽市大數據發展管理委員會、貴州大學及貴州醫科大學、貴州聯科衛生信息技術有限責任公司專家進行訪談，了解現階段大數據應用現狀，征詢他們對養生大數據應用能力的評價意見和建議，探討并擬定初步的指標體系。本研究預選了17名專家，得到16位專家的反饋。16位專家包括國內省內各高校資深教師、數據軟件企業負責人及相關部門負責人，對大數據有系統、獨特的見解。其中，男性11人，女性5人；博士占比56.25%，碩士占比31.25%；正高級職稱占比18.75%，副高級職稱占比56.25%；9人為研究類崗位，5人為技術類，2人為管理類崗位。

三是德爾菲法。擬定指標體系后，本文采用德爾菲法（Delphi法）對指標進行篩選，步驟共五步。第一步是成立課題小組，本課題研究小組共6名成員，進行編制問卷、選擇和確定函詢專家、統計及分析結果等。第二步選擇函詢專家，本研究預選了17名專家，選擇標準為：對大數據的普及和應用具有一定決策意義的政府部門管理人員、在大數據方面有豐富經驗的企業管理者、從事大數據相關研究的學者，對大數據有系統、獨特的見解；對本研究感興趣并愿意接受函詢的專家；中級職稱以上。第三步是設計問卷。第四步是函詢專家，采用匿名或背對背的方式向專家發放問卷，經過兩輪意見征詢與反饋，初步形成專家共識度較高的大數據應用能力評價指標體系。第五步，統計及分析結果，采用Excel 2010及SPSS 21.0對數據進行錄入和統計分析。

四是指標篩選方法。將專家評議結果的很重要、重要、一般、不重要、很不重要分別賦值為5、4、3、2、1分值。用重要百分比（選擇非常重要和重要的專家數占所有專家數的比例）、均數和變異系數三個統計測量結果來衡量專家對各指標的評價。如果某指標同時滿足重要百分比小于75%、均值小于4、變異系數大于1，則直接予以刪除；如滿足1～2項，指標的去留經課題研究小組的討論決定。課題小組在充分考慮專家意見的基礎上，結合研究的理論基礎和大數據政策導向性，按照指標篩選原則對指標進行篩選。

4.結果

第一輪問卷調查請專家對研究者初擬的大數據應用能力評價指標的重要程度進行評議。問卷在每部分評議表中設置“重要性得分”“修改意見”“擬增加其他指標”項目，征詢專家意見。第一輪問卷發放17份，回收16份，回收率94.12%。第二輪問卷發放對象是得到第一輪問卷反饋的16位專家，回收率100%。第二輪向專家反饋第一輪結果，并請專家進行再次評議。截止第二輪評議，維度共識率為100%，一級指標共識率86.96%，二級指標共識率81.08%，所有指標的共識率為83.93%，說明專家對所有指標評價一致性程度高，達成共識，按照德爾菲法實施步驟，可以停止新一輪的問卷調查。本文用德爾菲法探索性地建立了健康養生企業大數據應用能力指標體系，涵蓋了11個維度、46個一級指標、111個二級指標，如圖1所示。

圖1 健康養生產業大數據應用能力指標體系

5.討論

5.1 創新及不足

本研究可能受研究條件不足和專家資源限制，研究尚不成熟。但該指標體系力圖首次科學性、系統性地評價健康養生企業的大數據應用能力，填補了全國至今尚無此類研究的空白，對以后的進一步研究具有積極意義。

5.2 展望

大數據應用前景廣闊。2001年5月，麥肯錫在發表了題為《大數據：下一個創新、競爭和生產率的前沿》的研究報告中第一次出現了“大數據”這個詞。大數據具有能夠準確反映現實世界的強大能力，其對企業的影響是學者們研究的重點，各行各業也在積極探索如何應用大數據進行業務的革新與升級。

指標體系的深層含義。在構建指標體系的過程中，課題組成員討論發現，盡管我們在設置指標時充分反映養生企業應用大數據的特點，但應用大數據最終的目的仍然要回歸到創新、盈利等企業管理方面，更要實現健康養生活動所蘊含的文化、教育和醫療等功能的挖掘[10]。因此，養生企業不能為大數據而大數據，達到企業經營的目標才是根本所在。

指標體系的適用性。要評價一個健康養生企業的大數據應用能力，可以用本文得出的指標體系去逐項對照評價。但是，大數據應用的基礎是“全部數據”，而不是“樣本數據”。養生企業通常難以掌握客戶的全部特征，醫療機構、體檢機構、公共衛生機構、養生企業之間共享數據才能真實地反映用戶畫像。這就需要企業與政府部門間建設整合并開放信息交換平臺。