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        基于GERT網(wǎng)絡(luò)的政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)質(zhì)量關(guān)鍵環(huán)節(jié)探測

        2022-05-10 09:10:18劉宏偉
        工業(yè)工程 2022年2期
        關(guān)鍵詞:養(yǎng)老服務(wù)

        徐 蘭,劉宏偉

        (江蘇科技大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院,江蘇 鎮(zhèn)江 212003)

        根據(jù)最新國家統(tǒng)計公報顯示:至2020年初,我國65歲及以上人口達到1.76億,占總?cè)丝诘?2.6%。這使得政府不斷出臺文件以保障老年人的生活質(zhì)量,政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)政策應(yīng)運而生。政府購買養(yǎng)老服務(wù)是政府以簽訂合同的形式,委托符合條件的社會組織完成并支付費用,使其為居家老人提供生活所需的服務(wù)。居家養(yǎng)老有助于緩解老年人養(yǎng)老院養(yǎng)老和家庭養(yǎng)老的壓力,發(fā)展居家養(yǎng)老服務(wù)已成為當(dāng)前乃至未來中國應(yīng)對人口老齡化的必然選擇[1]。

        政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)起源于西方國家,21世紀初引入我國,率先在北京、上海、南京等相對發(fā)達的城市展開實踐探索,隨后被各級地方政府探索性實踐。受地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展、人員、資金投入等方面影響,中國居家養(yǎng)老服務(wù)存在服務(wù)方式滯后,服務(wù)主體單一化,綜合監(jiān)管機制不完善,服務(wù)隊伍專業(yè)化水平較低等問題[2-3]。如四川達州某養(yǎng)老服務(wù)中心“五秒鐘洗腳,兩秒鐘理發(fā)”擺拍,安徽合肥某養(yǎng)老服務(wù)中心“借養(yǎng)老之名,行圈錢之實”,南京市“愛福家養(yǎng)老平臺”身披養(yǎng)老外衣,涉嫌非法集資案等居家養(yǎng)老服務(wù)質(zhì)量問題,一直為社會各界關(guān)注。在經(jīng)濟發(fā)展和人民生活水平均達到較高水準的背景下,提高老年人對居家養(yǎng)老服務(wù)的參與意愿,滿足老年人養(yǎng)老服務(wù)需求成為當(dāng)前人民群眾的迫切愿望。基于上述背景,本文將GERT (graphical evaluation review technique,圖示評審技術(shù)) 網(wǎng)絡(luò)模型引入政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)研究中,對南京市鼓樓區(qū)政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)進行探討,構(gòu)建以服務(wù)質(zhì)量價值流動關(guān)系為基礎(chǔ)的GERT網(wǎng)絡(luò)模型并設(shè)計有效算法,試圖尋找影響政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié),以期為破解居家養(yǎng)老服務(wù)質(zhì)量問題提供參考借鑒。

        近些年學(xué)者對政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)的相關(guān)研究涉及諸多方面,包括:居家養(yǎng)老服務(wù)影響因素、主體責(zé)任分析、績效評估等。韓清穎等[4]以政府購買公共服務(wù)的153個案例為出發(fā)點,檢驗了政府購買公共服務(wù)有效性及其影響因素。胡春艷等[5]以湖南省政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)為例,從政治問責(zé)、契約問責(zé)、客戶權(quán)力和管理問責(zé)4個層面來構(gòu)建問責(zé)關(guān)系。章曉懿等[6]構(gòu)建社區(qū)居家養(yǎng)老服務(wù)績效評估指標體系并分析其適用性與局限性。當(dāng)前有關(guān)居家養(yǎng)老服務(wù)的研究較為廣泛,研究成果豐富,但還存在不足。從研究內(nèi)容角度來看,學(xué)者對政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)的研究大多側(cè)重于養(yǎng)老服務(wù)問題解析、主體間關(guān)系及居家養(yǎng)老服務(wù)績效評估等方面,對政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)質(zhì)量的影響因素及關(guān)鍵環(huán)節(jié)的研究比較欠缺;從研究方法角度來看,相關(guān)研究多偏重于定性分析,鮮見通過利用數(shù)學(xué)建模的定量研究。本文以南京市鼓樓區(qū)政府定向委托“XTX老年人服務(wù)中心”為居家老人提供養(yǎng)老服務(wù)為案例,依據(jù)文獻研究法及實際調(diào)研分析政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)體系內(nèi)各主體的行動邏輯,并構(gòu)建GERT網(wǎng)絡(luò)模型以探測影響政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)所在。

        GERT是一種隨機網(wǎng)絡(luò)技術(shù),能夠有效反映工程項目或生產(chǎn)與服務(wù)系統(tǒng)中隨機因素的典型特征,應(yīng)用范圍涵蓋眾多領(lǐng)域,如:通過構(gòu)建GERT網(wǎng)絡(luò)模型,能夠?qū)ふ耶a(chǎn)業(yè)技術(shù)突破過程中的瓶頸所在,揭示主體間價值傳遞及增值的內(nèi)在規(guī)律,分析并行新產(chǎn)品開發(fā) (NPD)的開發(fā)流程等[7-9]。本文從政府購買服務(wù)、社會組織輸送服務(wù)、老人得到服務(wù)3個角度出發(fā),對南京市鼓樓區(qū)政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)開展深入調(diào)查,并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)GERT網(wǎng)絡(luò)。結(jié)合價值鏈理論與GERT網(wǎng)絡(luò)方法論,以政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)環(huán)節(jié)作為模型節(jié)點,依據(jù)節(jié)點間的傳遞概率及社會資源的投入設(shè)計關(guān)鍵節(jié)點測度系數(shù),尋找影響政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。主要研究貢獻如下。

        1) 建立政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)GERT網(wǎng)絡(luò)模型,作為居家養(yǎng)老服務(wù)研究的分析工具,構(gòu)建有效算法測度影響政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

        2) 針對關(guān)鍵環(huán)節(jié)提出切實有效的管控措施以避免投入資源的無效浪費,提高資源配置利用效率。

        1 政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)GERT網(wǎng)絡(luò)模型

        養(yǎng)老服務(wù)質(zhì)量是從資源投入到服務(wù)產(chǎn)出再到服務(wù)影響各個環(huán)節(jié)實施養(yǎng)老服務(wù)的綜合效果。顧客可以對養(yǎng)老服務(wù)的環(huán)節(jié)進行質(zhì)量評估,進而獲得感知價值,即養(yǎng)老服務(wù)質(zhì)量價值。在政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)GERT網(wǎng)絡(luò)模型中,各環(huán)節(jié)構(gòu)成GERT網(wǎng)絡(luò)節(jié)點,主體間質(zhì)量價值流動關(guān)系構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)的邊,以資金、人力資本和監(jiān)管等資源投入為載體的質(zhì)量價值流動構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)的流。根據(jù)政府購買服務(wù)的實施過程,將各節(jié)點以串聯(lián)、并聯(lián)或混聯(lián)方式組合而成的隨機網(wǎng)絡(luò)稱為政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)GERT網(wǎng)絡(luò)。

        1.1 信號流圖的拓撲方程

        梅森在1953年提出求解任意復(fù)雜結(jié)構(gòu)信號流圖的拓撲方程,表述如下。

        式中,i為在m階環(huán)中的第i個環(huán);m為信號流圖中的環(huán)的階數(shù);Ti(Lm)為在m階環(huán)中,第i個環(huán)的傳遞系數(shù);Lm為信號流圖中的m階環(huán);qk為由i到j(luò)第k條路徑上的傳遞系數(shù);Δk為消去與第k條路徑有關(guān)的全部節(jié)點和箭頭后剩余子圖的特征式。

        1.2 GERT網(wǎng)絡(luò)模型解析法原理

        1) 串聯(lián)結(jié)構(gòu)。串聯(lián)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)可用一個單箭頭的等價網(wǎng)絡(luò)代替,如圖1。設(shè)有2個活動串聯(lián)網(wǎng)絡(luò),其W參數(shù)分別為Wij(s)=pijMij(s),Wjk(s)=pjkMij(s),且有Wik(s)=pikMik(s)。其中,s為網(wǎng)絡(luò)圖中的某一源節(jié)點;pij為給定節(jié)點i實現(xiàn)時,活動 (i,j)被執(zhí)行的概率;Mij(s)為隨機變量的條件矩母函數(shù)。

        圖1 串聯(lián)GERT網(wǎng)絡(luò)示意圖Figure 1 Schematic diagram of serial GERT network

        根據(jù)矩母函數(shù)性質(zhì),獨立隨機變量之和的矩母函數(shù)等于各隨機變量矩母函數(shù)之乘積,又因在串聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中,故有

        圖2 并聯(lián)GERT網(wǎng)絡(luò)示意圖Figure 2 Schematic diagram of parallel GERT network

        因此

        3) 自環(huán)結(jié)構(gòu)。自環(huán)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)由一個節(jié)點的自環(huán)和由此節(jié)點以一個正概率引出的活動構(gòu)成,可用一個等價的單箭頭網(wǎng)絡(luò)來表示,如圖3所示。

        圖3 單箭頭網(wǎng)絡(luò)代替單節(jié)點自環(huán)GERT網(wǎng)絡(luò)示意圖Figure 3 Schematic diagram of single arrow network instead of single node self-loop GERT network

        自環(huán)結(jié)構(gòu)中總有一個正概率引回節(jié)點i本身,自環(huán)可能被執(zhí)行n次(n=0,1,2,3,···)后從活動b引出。故可將自環(huán)用一組并聯(lián)結(jié)構(gòu)代替,如圖4所示。

        圖4 并聯(lián)結(jié)構(gòu)代替自環(huán)結(jié)構(gòu)GERT網(wǎng)絡(luò)示意圖Figure 4 Parallel structure instead of self-loop structure GERT network diagram

        圖中每條并聯(lián)路徑表示在自環(huán)上經(jīng)過n次反饋后,再經(jīng)過活動b到達節(jié)點j。自環(huán)結(jié)構(gòu)等價傳遞函數(shù)為

        1.3 GERT網(wǎng)絡(luò)主要參數(shù)構(gòu)建及求解

        1.3.1 GERT網(wǎng)絡(luò)求解

        同理,若隨機變量x的矩母函數(shù)的各階導(dǎo)數(shù)在s=0處均存在,則

        GERT網(wǎng)絡(luò)中,隨機變量x的均值為

        故隨機變量x的方差為

        1.3.2 節(jié)點決策概率的確定

        節(jié)點決策概率表征GERT網(wǎng)絡(luò)節(jié)點能否成功實現(xiàn),因政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)受地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展、人員、資金投入等多方面影響,節(jié)點決策概率很難確定。最大熵模型源于Jaynes[10]提出的最大熵理論,是一種基于“當(dāng)前存在”預(yù)測“未知分布”的學(xué)習(xí)方法,其原理為熵最大原則,根據(jù)不完全信息預(yù)測、估算事物隨機分布及概率。在政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)領(lǐng)域,無法直接通過約束條件得到節(jié)點的決策概率,運用最大熵原理可以有效解決此類問題。按照最大熵準則,在已知部分信息的基礎(chǔ)上,當(dāng)各條路徑熵值達到最大且滿足約束條件時所得到的概率值出現(xiàn)的可能性越大。多目標最大熵問題能夠通過線性加權(quán)的方式轉(zhuǎn)化為單目標最大熵問題且最大熵模型存在唯一的最優(yōu)解[11],文獻[11]為本節(jié)構(gòu)建最大熵模型與求解節(jié)點決策概率提供依據(jù)。由于GERT網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間的概率分布為離散型分布,故構(gòu)建最大熵模型如下。

        1.3.3 關(guān)鍵節(jié)點測度系數(shù)

        政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)GERT網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點通過資金、人力資本和監(jiān)管等資源的投入實現(xiàn)質(zhì)量價值增值。社會資源的投入程度決定服務(wù)質(zhì)量的優(yōu)劣,為提高資源配置利用效率,需限制投入資源且使其變化幅度趨于穩(wěn)定。故養(yǎng)老服務(wù)質(zhì)量受平均社會資源投入E和變化幅度V兩方面影響。本節(jié)從平均社會資源投入E和變化幅度V兩個維度出發(fā),提出關(guān)鍵節(jié)點測度系數(shù) λ作為綜合兩方面影響因素的評價指標,并進一步驗證該指標的適用性與合理性。在政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)GERT網(wǎng)絡(luò)中,根據(jù)各環(huán)節(jié)不同資源的投入情況,求得相應(yīng)的 λ值。定義GERT網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點測度系數(shù)為。

        關(guān)鍵節(jié)點測度系數(shù)是政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)GERT網(wǎng)絡(luò)模型中某一節(jié)點i成功實現(xiàn)的難易程度對養(yǎng)老服務(wù)質(zhì)量的影響程度,即若節(jié)點i關(guān)鍵節(jié)點測度系數(shù)越大,則此節(jié)點在整個過程中對服務(wù)質(zhì)量的影響越大,即為影響政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)所在。參數(shù)ε ∈(0,1)反映服務(wù)質(zhì)量與平均資源投入、變化幅度的關(guān)聯(lián)情況。當(dāng) ε>0.5時,說明服務(wù)質(zhì)量受平均資源投入的影響較大;當(dāng) ε<0.5時,說明服務(wù)質(zhì)量受變化幅度的影響較大。

        證明λ 與節(jié)點i至終結(jié)點之間平均資源投入E與變化幅度V呈負相關(guān)。由于E>0,V>0,。故λ是E的 凹函數(shù),是V的嚴格凹函數(shù)。

        2 案例研究

        2.1 案例簡介

        南京市鼓樓區(qū)在深入調(diào)查的基礎(chǔ)上策劃、設(shè)計并實施“居家養(yǎng)老服務(wù)網(wǎng)”工程,為獨居老人家庭免費提供生活照料服務(wù)[12]。鼓樓區(qū)政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)時,沒有發(fā)標、招標與公開競標,而是以項目委托方式委托民辦非企業(yè)“XTX老年人服務(wù)中心”具體運作。調(diào)查發(fā)現(xiàn),社區(qū)居家養(yǎng)老服務(wù)存在項目殘缺問題?!爸行摹碧峁┑姆?wù)多是防范性的保障服務(wù),專業(yè)性較強的服務(wù)如醫(yī)療護理、精神慰藉及法律服務(wù)等基本未能提供。鼓樓區(qū)政府建立區(qū)、街道、社區(qū)居委會三級評估網(wǎng),引入第三方監(jiān)督評估機制。但養(yǎng)老服務(wù)監(jiān)督評估機制不健全,缺乏對政府的財政資金分配和政策執(zhí)行情況的監(jiān)督和評估,容易出現(xiàn)資金使用問題及尋租腐敗等。鑒于此,本節(jié)將南京市鼓樓區(qū)政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)的實際運作流程和GERT網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,通過計算關(guān)鍵節(jié)點測度系數(shù) λ識別影響服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié),以期為政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)提供決策依據(jù)。

        2.2 GERT網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)測算及結(jié)果分析

        基于對南京市鼓樓區(qū)政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)的深入調(diào)查,分析政府、承包商、老年人三者之間的關(guān)系后,建立政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)GERT網(wǎng)絡(luò),如圖5所示。網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點1~ 12分別為1) 確定外包服務(wù);2) 可行性分析;3) 甄選承包商;4) 委托承包商;5) 構(gòu)建監(jiān)督評估體系;6) 監(jiān)督評估;7) 項目組織與管理;8) 招聘服務(wù)人員;9) 培訓(xùn)服務(wù)人員;10) 服務(wù)人員上門服務(wù);11) 提供日托、臨時托養(yǎng)、緊急救助服務(wù);12) 服務(wù)對象得到服務(wù)。

        圖5 政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)GERT網(wǎng)絡(luò)模型Figure 5 GERT network model of government purchase of home-based senior care services

        政府為困難老人購買居家養(yǎng)老服務(wù)是以政府主導(dǎo)為核心,承包商提供養(yǎng)老服務(wù)為基礎(chǔ),第三方評估機構(gòu)及公眾對購買活動與承包商提供的養(yǎng)老服務(wù)進行監(jiān)督與評估的過程。為便于計算各環(huán)節(jié)資源投入量及產(chǎn)生的質(zhì)量價值增值量,本文把GERT網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點的資源投入量及其產(chǎn)出量用數(shù)量來衡量,令取值范圍為0~ 1,包括各環(huán)節(jié)投入資金I、人力資本S、監(jiān)管R等資源。根據(jù)現(xiàn)有鼓樓區(qū)政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)的調(diào)查數(shù)據(jù)和最大熵模型的求解方法,確定各節(jié)點的轉(zhuǎn)移概率,采用專家調(diào)查法確定各環(huán)節(jié)間相關(guān)參數(shù)。如表1所示。

        表1 政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)GERT網(wǎng)絡(luò)參數(shù)Table 1 GERT network parameter table

        式中,Wk和Hk等同1.1節(jié)中的qk和Δk,即Wk表示由i到j(luò)第k條路徑上的傳遞系數(shù);Hk表示消去與第k條路徑有關(guān)的全部節(jié)點和箭頭后剩余子圖的特征式。

        設(shè)每項活動的時間參數(shù)均為常數(shù)1,則其相應(yīng)的矩母函數(shù)為M(s)=E[est]=es,各項活動的引出概率如表1所示。代入上述公式,計算得到等價傳遞概率p(1,12)。

        同理,在GERT網(wǎng)絡(luò)中投入資金I、人力資本S、監(jiān)管R等資源,得到相應(yīng)的矩母函數(shù)ME(i)、ME(s),ME(r),求得期望 E(1,12)(i)、E(1,12)(s)、E(1,12)(r),得平均資源投入 E(1,12)[x]=0.279+0.050+0.041=0.370。再求得矩母函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù) E(1,12)(i2)、E(1,12)(s2)、E(1,12)(r2),即可得投入資源變化幅度V(1,12)=1.623+0.289+0.269=2.181。

        節(jié)點1關(guān)鍵節(jié)點測度系數(shù)為λ=0.5E(1,12)[x]+=0.924。政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)質(zhì)量受各環(huán)節(jié)平均資源投入及變化幅度的影響,且兩者對服務(wù)質(zhì)量影響程度同等重要,故取 ε=0.5??梢来吻蟪銎渌?jié)點i到終節(jié)點的各項參數(shù),結(jié)果如表2所示。

        表2 政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)GERT網(wǎng)絡(luò)參數(shù)Table 2 GERT network parameter table

        為更直觀比較政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)各環(huán)節(jié)的關(guān)鍵節(jié)點測度系數(shù)大小,得到類比示意圖,見圖6。

        由圖6得知,政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)GERT網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵節(jié)點測度系數(shù)排序為λ6>λ5>λ3>λ7>λ4>λ2>λ11>λ10>λ9>λ8>λ1。按上述定義,關(guān)鍵節(jié)點測度系數(shù)越大,表明此環(huán)節(jié)在政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)過程中越為重要。處于前3位的關(guān)鍵環(huán)節(jié)分別是監(jiān)督評估、構(gòu)建監(jiān)督評估體系和甄選承包商。政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)時,應(yīng)著重于關(guān)鍵環(huán)節(jié)的社會資源投入、政策制度制定等方面,采取合適的管控措施以提高資源配置利用效率。

        圖6 各節(jié)點關(guān)鍵節(jié)點測度系數(shù)類比示意圖Figure 6 Analogy diagram of key node measure coefficients of each node

        政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)GERT網(wǎng)絡(luò)模型表明,監(jiān)督評估、構(gòu)建監(jiān)督評估體系和甄選承包商是影響?zhàn)B老服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。政府應(yīng)從加強監(jiān)管,完善承包商準入機制兩方面協(xié)調(diào)推進。推行公眾對服務(wù)質(zhì)量滿意度的反饋機制,與獨立的第三方評估機構(gòu)合作,使公眾及第三方評估機構(gòu)監(jiān)督社會組織提供的養(yǎng)老服務(wù)質(zhì)量和政府購買過程,建立并逐步完善政府購買公共服務(wù)質(zhì)量監(jiān)控體系。積極引入市場機制,通過競爭性談判、邀請招標、競爭性招標等方式吸引相關(guān)社會組織或機構(gòu)參與政府購買居家養(yǎng)老服務(wù),政府依據(jù)服務(wù)質(zhì)量、價格等因素選擇社會組織進行合作。針對上述關(guān)鍵環(huán)節(jié)實施有效管控措施才能理順各環(huán)節(jié)間的良性互動關(guān)系,提高資源配置利用效率,以推動政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展。

        3 結(jié)語

        本文以南京市鼓樓區(qū)政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)為例,通過構(gòu)建政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)GERT網(wǎng)絡(luò)模型,分析各環(huán)節(jié)之間質(zhì)量價值傳遞過程,提出關(guān)鍵節(jié)點測度系數(shù)以識別影響服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。研究表明,監(jiān)督評估、構(gòu)建監(jiān)督評估體系和甄選承包商是政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)過程的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。針對研究結(jié)果提出實施建議:健全監(jiān)督評估機制,加強政府、社會組織、公眾等對養(yǎng)老服務(wù)的多方監(jiān)督;規(guī)范承包商準入機制,積極引入市場機制增加競爭,推崇采購程序規(guī)范,操作透明的競爭性招標。需要注意的是,本文以南京市鼓樓區(qū)為例研究政府購買居家養(yǎng)老服務(wù),得到的結(jié)論雖然為其他地方政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)提供借鑒,但由于地域差異性,僅以單個例子研究政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)過程,具有一定的局限性。再者,收集的數(shù)據(jù)來源于現(xiàn)有南京市鼓樓區(qū)政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)調(diào)查數(shù)據(jù)以及相關(guān)專家的調(diào)查訪問,對其他環(huán)節(jié)的重要度排序可能存在一定的偏差。在實際中,影響政府購買居家養(yǎng)老服務(wù)質(zhì)量的因素眾多,對于承接方的選擇和其他方面的經(jīng)濟決策,要充分考慮問題,統(tǒng)籌兼顧。

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