基于SERVQUAL模型与熵权TOPSIS法的中国医疗电子政务服务质量可持续评估框架

这篇研究创新性地构建了整合SERVQUAL模型、熵权法（EW）和TOPSIS的多准则决策框架，系统评估了中国17个特大城市的医疗电子政务服务质量。通过5个一级维度（有形性、可靠性、响应性、保证性、移情性）和31个二级指标的结构化分析，揭示了跨平台互操作性（Cross-platform interoperability）和智能问答系统（Intelligent Q&A）等关键改进靶点，为发展中国家数字医疗治理提供了可复制的评估工具。

　　

引言

医疗电子政务在推动联合国2030年可持续发展议程中扮演关键角色，尤其在COVID-19疫情期间成为信息发布和公共服务的重要载体。中国面临医疗基础设施不足和资源分配不均等挑战，亟需建立科学的服务质量评估体系。本研究通过改良SERVQUAL模型与多准则决策方法（MCDM）的结合，填补了现有研究在微观维度和客观量化方面的空白。

方法论

研究构建了三级评估框架：

1. 1.

   模型扩展：将经典SERVQUAL五维度拓展为31个二级指标，例如将"移情性"细化为政策解读量、智能问答系统等子项，指标定义均源自《政府网站年度工作报告》的官方标准。

2. 2.

   客观赋权：采用熵权法（EW）计算指标权重，避免专家打分的主观偏差。2019-2024年数据显示，"跨平台互操作性"权重持续最高（2019年达0.1183），反映其对服务质量的突出影响。

3. 3.

   动态评估：结合TOPSIS方法对17个城市进行排序，通过计算正负理想解距离（如公式H_i⁺=√∑(z_ij-S_j⁺)²）生成服务质量热力图。

实证发现

• •

  维度权重：移情性（0.3341-0.4054）>可靠性（0.2171-0.2487）>有形性（0.1513-0.2054），其中深圳在"有形性"维度连续六年保持前五，其"健康深圳"APP的智能医院建设成效显著。

• •

  城市差异：上海凭借"一网通办"系统在可靠性维度稳居榜首，而郑州因数字治理碎片化导致响应速度排名从2021年第1位下滑至2024年第8位。

• •

  技术驱动：广州通过自然语言处理（NLP）聊天机器人（如处理200+疫情咨询的Hispabot-Covid19模型）显著提升移情性得分。

讨论与建议

1. 1.

   移情性优化：建立多渠道信息扩散矩阵，在欠发达地区设置智能健康亭（Smart Health Kiosk），集成多语言界面缩小数字鸿沟。

2. 2.

   可靠性提升：分析用户交易数据优化高频功能，如上海"医疗一件事"改革将在线服务完成率提升至100%。

3. 3.

   安全加固：北京采用AI驱动的实时安全监测（如Fermat-Fuzzy算法）强化保证性维度。

结论与局限

该框架为SDG 3（良好健康）和SDG 10（减少不平等）提供了量化工具，但存在样本局限（仅覆盖特大城市）和用户偏好数据缺失等问题。未来研究可结合在线调查与焦点小组访谈，构建混合加权策略。