生育保險評估工具和評估方法探討

盧敏　羅莉

摘 要：生育保險制度評估是保證生育保險健康有序運行的一個重要前提，而評估工具和評估方法的選擇，則是有效評估的重中之重。如何確定生育保險評估工具和方法的選擇標準，如何選擇適合生育保險制度發展而又科學有效的評估方法，如何構建系統科學而又具備可操作性的評估理論模型，這些都是生育保險有效評估的關鍵因素，也是保證評估結果真實可靠的重要基礎。

關鍵詞：生育保險；評估工具；評估方法

中圖分類號：F840 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2014）34-0101-03

一、生育保險評估工具和方法選擇的重要性

生育保險作為社會保障制度的一項重要內容，不僅是社會化大生產發展的基本要求，而且是社會文明進步的重要標志。它有利于減輕企業負擔，保護女性勞動者合法權益，保障女性勞動力的恢復和再生產。如何準確地對中國生育保險運行現狀進行有效的測量、評估，發現問題并深入剖析問題存在的深層次原因，提出與之相應的解決方案，是推動生育保險制度進一步完善與發展的一個重要前提。從已有的研究來看，大多數著作僅限于對中國生育保險制度概況和現狀的簡單描述，缺乏深入分析，也就難以找到制度有效或無效的深層次原因所在。因此生育保險評估體系和模型的構建是生育保險制度健康和可持續發展的基本要求，而評估工具和評估方法是否科學有效，則是整個評估工作的重中之重。

二、生育保險評估工具和方法的選擇標準

（一）定性分析和定量分析相結合

生育保險評估中定量分析非常重要，但僅僅依據定量分析數據進行結果衡量或決策同樣有失偏頗。一般來說，評估中的定性方法是定量分析的基礎與前提，對生育保險進行評估的定性分析方法主要有行為分析、價值分析、可行性分析、規范分析、利益分析等。定量分析方法有主成分分析法、層次分析法、數據包絡分析法、模糊評價法、灰色關聯度法等。因此在生育保險評估過程中，定性分析和定量分析單獨任何一方面都是不完整的，必須是二者的有機結合。

（二）適合中國生育保險的特點

中國生育保險實施的時間不長，雖然已大致形成統一的制度模式，但各個地方仍有差別。另外，鑒于中國生育保險本身尚未成熟和完善，各地還沒有建立起專門的生育保險信息管理系統，缺乏完備準確的生育保險信息統計數據和相關資料，也沒有專門的關于生育保險的統計年鑒。因此，在生育保險評估指標體系的選取過程中，盡量規避那些不宜獲取或不存在統計數據的指標，選用所需數據較完備或者可以通過實地調研或其他方法獲取的指標。在生育保險評估工具和方法的選擇方面應盡量考慮到其可操作性和適用性，保證評估結果在現有條件下的科學有效性。

三、生育保險評估工具和方法的選擇

結合生育保險評估的要求和各類評估方法的特點，在生育保險評估指標體系和評估模型的建構方面，主要運用主成分分析法、模糊綜合評價法、德爾菲法和層次分析法，在對各指標值實際測量的過程中，還要用到各種調查抽樣方法，并需要對調查結果進行信度和效度檢驗，這樣可以使對生育保險評估的結果更加科學有效。

（一）主成分分析法

主成分分析即Principal Component Analysis（簡稱PCA）是多元統計分析的重要組成部分，由英國著名心理學家、統計學家斯皮爾曼（Chales Spearman）于1904年發明。主成分分析是多元統計分析的重要組成部分，該方法利用降維思想，將多個變量通過線性變換以選出較少個數重要變量的一種多元統計分析方法，又稱主分量分析。該方法從根本上解決了變量或指標間信息重疊問題，又大大簡化了原變量或指標體系的指標結構，保證新指標之間相互無關。通過主成分分析，使分散而復雜的各影響因素趨向整體和簡單化，因而在社會經濟統計或績效評估中，是應用較多、效果較好的一種方法。

（二）模糊綜合評價法

模糊綜合評價法是一種基于模糊數學的綜合評標方法，該評價法以模糊數學為基礎，根據模糊數學的隸屬度理論把定性評價轉化為定量評價，將一些邊界不清、不易定量的因素定量化從而進行綜合評價的一種方法。其基本原理是：首先確定被評判對象的因素（指標）集和評價（等級）集；再分別確定各個因素的權重及他們的隸屬度向量，獲得模糊評判矩陣；最后把模糊評判矩陣與因素的權向量進行模糊運算并進行歸一化，得到模糊評價綜合結果。

（三）德爾菲法（Delphi Technique）

德爾菲法，又名專家意見法，是依據系統的程序，采用匿名發表意見的方式，通過反復填寫問卷，以集結問卷填寫人的共識及搜集各方意見，經過多次反復，最后匯總得出一個比較一致的、可靠的預測結果。德爾菲法避免了專家易于屈從權威和隨大流以及產生敵對情緒等弊端，有助于更充分地發表己見以及彼此交流和信息反饋。但德爾菲法的受試者或專家樣本，通常涵蓋不同領域，其價值認知會有所不同，可能發生意見背離的情況。因此在運用該方法對生育保險評估過程中，要適當調整：首先，在德爾菲專家選擇上，排除一般隨機取樣且非本領域的受訪者；其次，加強受訪專家的意見整合和統一，針對德爾菲法問卷過程中偏離全體平均的項目，調查人員電話或直接與受訪者溝通交流，找出產生意見偏離的原因，盡量獲得整體意見上的統一；最后，運用層次分析法（AHP）進行定量分析，增強決策的客觀性和準確性。

（四）層次分析法（AHP）

層次分析法是由美國運籌學家、匹茲堡大學薩蒂（Saaty T.L.）教授于20世紀70年代提出的將人的主觀判斷用數量形式表達和處理的系統分析方法。它的基本思想就是將組成復雜問題的多個元素權重的整體判斷轉變為對這些元素進行“兩兩比較”，然后再轉為對這些元素的整體權重進行排序判斷。因此，采用AHP法，將生育保險評估指標體系分成三個層次，即目標層、準則層和要素層，每一個層級都對隸屬于其的因素起支配作用。層次分析法分為兩個主要階段：第一階段，建立層級結構；第二階段，求取各層級的權重。當權重評估結果不具一致性時，須對填寫該問卷的專家重新訪談，或是檢討問卷設計的問題，層級結構是否須重新修訂等。endprint

依據上述方法，在建構生育保險評估指標體系和評估模型的過程中，首先根據相關理論分析并綜合運用德爾菲法、社會調查法、模糊數學、因子分析法、層次分析法等研究方法構造一個預選指標集，運用主成分分析法、隸屬度分析法確立生育保險評估的主要指標；然后運用層次分析法確定各指標的權重，從而建構一個邏輯結構合理、代表性較強、具有可操作性的生育保險評估指標體系和評估模型。依據上述原則和標準，中國生育保險的評估指標體系可區分為三個層級，第一個層級為分目標層面，包涵保障生活、就業促進和權益維護三大分目標；第二個層級為評估準則，包涵業績、財務、管理三方面標準；第三個層級為具體評估指標。

四、生育保險評估體系理論模型的處理方法

依據上述方法確立了生育保險評估指標體系以及各指標的權重之后，還需對評估指標體系理論模型進行一系列的處理，以獲得生育保險評估所需的綜合評價值，這個過程實際上是綜合評價方法在生育保險評估中的運用過程。

（一）獲取生育保險各個具體指標值

這個過程是對數據進行采集和處理的過程，即將評估指標體系中的每個具體指標進行賦值。具體指標可分為定量指標和定性指標兩大類，其中定量指標的數據值一般可通過統計年鑒和各部門的年報直接獲得，也有的需要經過一定計算后求得；定性指標的數據值的獲得相對困難，一般采用“格柵獲取法”或“李克特量表法”量化定性指標變量，設計出一套調查問卷，之后深入實際通過發放問卷及訪談的形式進行數據調查。

1.抽樣方法。在生育保險各指標數據采集過程中，滿足足夠的樣本量是必需的，由于普查的成本過高，一般應選擇抽樣調查方法，為防止偏頗，宜選用隨機抽樣方法。常用的隨機抽樣包括簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣、等距抽樣等。由于中國地區差異大，可按照個體特征，分為若干群（如東部、中部與西部城市等），適用分層抽樣的方法，分層抽樣中各層中樣本量分布的確定大體包括等數分配、等比分配和最優分配法。

2.樣本量的選取。生育保險評估實證研究中，樣本數量應適中，樣本量太小則代表性不足，太大則過分耗費成本。由于不同數據處理方法對樣本量要求是不同的，研究涉及的范圍也有差異，因此樣本量的選擇還應具體問題具體分析。一般認為，樣本數量n最少大于100，大于200更好，如果樣本數量小于100，相關矩陣會不夠穩定。如果將樣本數量n與指標數p或自由度t結合起來，一般認為n/p或n/t大于10比較好。也有專家建議被試樣本為觀測變量數p的10倍，如包含10個具體指標的評估指標體系，至少需要100個樣本最合適。

3.效度檢驗。針對生育保險評估要收集的樣本是不同類型數據的集合體，其效度檢驗通常包括內容效度和構建效度兩個方面。檢驗內容效度就是檢驗由概念到指標的經驗推演是否符合邏輯，是否有效。通常是請數位績效評估領域的專家對調查內容進行逐一分析，因此內容效度又稱為專家效度。要使生育保險績效評價的研究具有較高的內容效度，理論模型的建立必須依據國內外知名的成熟理論，經反復思考做出初選，并請相關專家學者進行反復分析。建構效度指一個模型所測量的基本屬性是不是適當地代表了所要研究探討的概念。要保證生育保險評估理論模型構建效度，必須對評估指標體系的結構、測量的總體安排進行精心策劃，至于模型構建效度的驗證一般安排在運用具體方法計算之后進行。

4.樣本數據的信度檢驗。檢驗效度的方法大體有三種：再測信度、復本信度和內在一致性信度。在生育保險評估中最為重要的信度是內在一致性信度，其檢測的常用方法是α系數法。克朗巴赫（L.J.Cronbach）在1951年發表的《α系數和測驗的內在結構中》一文中提出了α系數公式。α系數是分布于0～1之間的數，一般情況下，α系數介于0.80～0.90之間被認為非常好，介于0.70～0.80之間比較好，介于0.65～0.70之間可以接受，0.60～0.65之間不能接受。對于尚未驗證過的變量尺度，允許其α系數只要大于0.60即可接受。在生育保險評估的客觀賦權方法運用中，應注意α系數的適用限制。當一個維度的相關指標很多時，α系數自然較高，從而不能與指標量少的維度的α系數進行比較。同時，在龐大的指標體系中，較大的α系數也是不能反映問卷題目是一致的，或說是可信的。此情況下應該分不同維度計算α系數。若某一維度α系數過低，則應修改該維度指標或增加整體樣本量。

（二）對各個具體指標值進行標準化處理

采用具體的綜合評價方法前，應對根據評估指標體系理論模型所獲得的樣本數據，即各個具體指標值進行標準化處理，將原始數據轉化為標準化數據，以排除不同指標中單位差異的影響。該步驟不僅能簡化后續計算，還能降低相關主觀判斷的難度。

（三）加權匯總，獲得綜合評價值

通過選用結構方程模型或其他評價方法取得各個具體指標的權重系數后，將經過標準化處理的各個具體指標值加權匯總，即可獲得綜合評價值。在生育保險評估中，所獲得的綜合評價值或具體指標值，即評估結果的使用主要有兩種方式。第一種評價方式是橫向比較。指對若干個評價單位的績效狀況在同一時間進行橫向評價（橫截面比較評估），從而比較出不同評價單位之間的績效差異。第二種評價方式是縱向比較。指站在不同的時期，對某一個地區進行縱向評價（時間序列比較評估），即同歷史數據相比，通過評估了解其在過去基礎上的進步與發展的幅度。同樣也包括兩種比較策略：一是綜合值的歷史比較；另一種是某一個具體指標的歷史比較。當然，根據生育保險評估中的具體需要，還可以演化出其他比較方式。endprint

依據上述方法，在建構生育保險評估指標體系和評估模型的過程中，首先根據相關理論分析并綜合運用德爾菲法、社會調查法、模糊數學、因子分析法、層次分析法等研究方法構造一個預選指標集，運用主成分分析法、隸屬度分析法確立生育保險評估的主要指標；然后運用層次分析法確定各指標的權重，從而建構一個邏輯結構合理、代表性較強、具有可操作性的生育保險評估指標體系和評估模型。依據上述原則和標準，中國生育保險的評估指標體系可區分為三個層級，第一個層級為分目標層面，包涵保障生活、就業促進和權益維護三大分目標；第二個層級為評估準則，包涵業績、財務、管理三方面標準；第三個層級為具體評估指標。

四、生育保險評估體系理論模型的處理方法

依據上述方法確立了生育保險評估指標體系以及各指標的權重之后，還需對評估指標體系理論模型進行一系列的處理，以獲得生育保險評估所需的綜合評價值，這個過程實際上是綜合評價方法在生育保險評估中的運用過程。

（一）獲取生育保險各個具體指標值

這個過程是對數據進行采集和處理的過程，即將評估指標體系中的每個具體指標進行賦值。具體指標可分為定量指標和定性指標兩大類，其中定量指標的數據值一般可通過統計年鑒和各部門的年報直接獲得，也有的需要經過一定計算后求得；定性指標的數據值的獲得相對困難，一般采用“格柵獲取法”或“李克特量表法”量化定性指標變量，設計出一套調查問卷，之后深入實際通過發放問卷及訪談的形式進行數據調查。

1.抽樣方法。在生育保險各指標數據采集過程中，滿足足夠的樣本量是必需的，由于普查的成本過高，一般應選擇抽樣調查方法，為防止偏頗，宜選用隨機抽樣方法。常用的隨機抽樣包括簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣、等距抽樣等。由于中國地區差異大，可按照個體特征，分為若干群（如東部、中部與西部城市等），適用分層抽樣的方法，分層抽樣中各層中樣本量分布的確定大體包括等數分配、等比分配和最優分配法。

2.樣本量的選取。生育保險評估實證研究中，樣本數量應適中，樣本量太小則代表性不足，太大則過分耗費成本。由于不同數據處理方法對樣本量要求是不同的，研究涉及的范圍也有差異，因此樣本量的選擇還應具體問題具體分析。一般認為，樣本數量n最少大于100，大于200更好，如果樣本數量小于100，相關矩陣會不夠穩定。如果將樣本數量n與指標數p或自由度t結合起來，一般認為n/p或n/t大于10比較好。也有專家建議被試樣本為觀測變量數p的10倍，如包含10個具體指標的評估指標體系，至少需要100個樣本最合適。

3.效度檢驗。針對生育保險評估要收集的樣本是不同類型數據的集合體，其效度檢驗通常包括內容效度和構建效度兩個方面。檢驗內容效度就是檢驗由概念到指標的經驗推演是否符合邏輯，是否有效。通常是請數位績效評估領域的專家對調查內容進行逐一分析，因此內容效度又稱為專家效度。要使生育保險績效評價的研究具有較高的內容效度，理論模型的建立必須依據國內外知名的成熟理論，經反復思考做出初選，并請相關專家學者進行反復分析。建構效度指一個模型所測量的基本屬性是不是適當地代表了所要研究探討的概念。要保證生育保險評估理論模型構建效度，必須對評估指標體系的結構、測量的總體安排進行精心策劃，至于模型構建效度的驗證一般安排在運用具體方法計算之后進行。

4.樣本數據的信度檢驗。檢驗效度的方法大體有三種：再測信度、復本信度和內在一致性信度。在生育保險評估中最為重要的信度是內在一致性信度，其檢測的常用方法是α系數法。克朗巴赫（L.J.Cronbach）在1951年發表的《α系數和測驗的內在結構中》一文中提出了α系數公式。α系數是分布于0～1之間的數，一般情況下，α系數介于0.80～0.90之間被認為非常好，介于0.70～0.80之間比較好，介于0.65～0.70之間可以接受，0.60～0.65之間不能接受。對于尚未驗證過的變量尺度，允許其α系數只要大于0.60即可接受。在生育保險評估的客觀賦權方法運用中，應注意α系數的適用限制。當一個維度的相關指標很多時，α系數自然較高，從而不能與指標量少的維度的α系數進行比較。同時，在龐大的指標體系中，較大的α系數也是不能反映問卷題目是一致的，或說是可信的。此情況下應該分不同維度計算α系數。若某一維度α系數過低，則應修改該維度指標或增加整體樣本量。

（二）對各個具體指標值進行標準化處理

采用具體的綜合評價方法前，應對根據評估指標體系理論模型所獲得的樣本數據，即各個具體指標值進行標準化處理，將原始數據轉化為標準化數據，以排除不同指標中單位差異的影響。該步驟不僅能簡化后續計算，還能降低相關主觀判斷的難度。

（三）加權匯總，獲得綜合評價值

通過選用結構方程模型或其他評價方法取得各個具體指標的權重系數后，將經過標準化處理的各個具體指標值加權匯總，即可獲得綜合評價值。在生育保險評估中，所獲得的綜合評價值或具體指標值，即評估結果的使用主要有兩種方式。第一種評價方式是橫向比較。指對若干個評價單位的績效狀況在同一時間進行橫向評價（橫截面比較評估），從而比較出不同評價單位之間的績效差異。第二種評價方式是縱向比較。指站在不同的時期，對某一個地區進行縱向評價（時間序列比較評估），即同歷史數據相比，通過評估了解其在過去基礎上的進步與發展的幅度。同樣也包括兩種比較策略：一是綜合值的歷史比較；另一種是某一個具體指標的歷史比較。當然，根據生育保險評估中的具體需要，還可以演化出其他比較方式。endprint

依據上述方法，在建構生育保險評估指標體系和評估模型的過程中，首先根據相關理論分析并綜合運用德爾菲法、社會調查法、模糊數學、因子分析法、層次分析法等研究方法構造一個預選指標集，運用主成分分析法、隸屬度分析法確立生育保險評估的主要指標；然后運用層次分析法確定各指標的權重，從而建構一個邏輯結構合理、代表性較強、具有可操作性的生育保險評估指標體系和評估模型。依據上述原則和標準，中國生育保險的評估指標體系可區分為三個層級，第一個層級為分目標層面，包涵保障生活、就業促進和權益維護三大分目標；第二個層級為評估準則，包涵業績、財務、管理三方面標準；第三個層級為具體評估指標。

四、生育保險評估體系理論模型的處理方法

依據上述方法確立了生育保險評估指標體系以及各指標的權重之后，還需對評估指標體系理論模型進行一系列的處理，以獲得生育保險評估所需的綜合評價值，這個過程實際上是綜合評價方法在生育保險評估中的運用過程。

（一）獲取生育保險各個具體指標值

這個過程是對數據進行采集和處理的過程，即將評估指標體系中的每個具體指標進行賦值。具體指標可分為定量指標和定性指標兩大類，其中定量指標的數據值一般可通過統計年鑒和各部門的年報直接獲得，也有的需要經過一定計算后求得；定性指標的數據值的獲得相對困難，一般采用“格柵獲取法”或“李克特量表法”量化定性指標變量，設計出一套調查問卷，之后深入實際通過發放問卷及訪談的形式進行數據調查。

1.抽樣方法。在生育保險各指標數據采集過程中，滿足足夠的樣本量是必需的，由于普查的成本過高，一般應選擇抽樣調查方法，為防止偏頗，宜選用隨機抽樣方法。常用的隨機抽樣包括簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣、等距抽樣等。由于中國地區差異大，可按照個體特征，分為若干群（如東部、中部與西部城市等），適用分層抽樣的方法，分層抽樣中各層中樣本量分布的確定大體包括等數分配、等比分配和最優分配法。

2.樣本量的選取。生育保險評估實證研究中，樣本數量應適中，樣本量太小則代表性不足，太大則過分耗費成本。由于不同數據處理方法對樣本量要求是不同的，研究涉及的范圍也有差異，因此樣本量的選擇還應具體問題具體分析。一般認為，樣本數量n最少大于100，大于200更好，如果樣本數量小于100，相關矩陣會不夠穩定。如果將樣本數量n與指標數p或自由度t結合起來，一般認為n/p或n/t大于10比較好。也有專家建議被試樣本為觀測變量數p的10倍，如包含10個具體指標的評估指標體系，至少需要100個樣本最合適。

3.效度檢驗。針對生育保險評估要收集的樣本是不同類型數據的集合體，其效度檢驗通常包括內容效度和構建效度兩個方面。檢驗內容效度就是檢驗由概念到指標的經驗推演是否符合邏輯，是否有效。通常是請數位績效評估領域的專家對調查內容進行逐一分析，因此內容效度又稱為專家效度。要使生育保險績效評價的研究具有較高的內容效度，理論模型的建立必須依據國內外知名的成熟理論，經反復思考做出初選，并請相關專家學者進行反復分析。建構效度指一個模型所測量的基本屬性是不是適當地代表了所要研究探討的概念。要保證生育保險評估理論模型構建效度，必須對評估指標體系的結構、測量的總體安排進行精心策劃，至于模型構建效度的驗證一般安排在運用具體方法計算之后進行。

4.樣本數據的信度檢驗。檢驗效度的方法大體有三種：再測信度、復本信度和內在一致性信度。在生育保險評估中最為重要的信度是內在一致性信度，其檢測的常用方法是α系數法。克朗巴赫（L.J.Cronbach）在1951年發表的《α系數和測驗的內在結構中》一文中提出了α系數公式。α系數是分布于0～1之間的數，一般情況下，α系數介于0.80～0.90之間被認為非常好，介于0.70～0.80之間比較好，介于0.65～0.70之間可以接受，0.60～0.65之間不能接受。對于尚未驗證過的變量尺度，允許其α系數只要大于0.60即可接受。在生育保險評估的客觀賦權方法運用中，應注意α系數的適用限制。當一個維度的相關指標很多時，α系數自然較高，從而不能與指標量少的維度的α系數進行比較。同時，在龐大的指標體系中，較大的α系數也是不能反映問卷題目是一致的，或說是可信的。此情況下應該分不同維度計算α系數。若某一維度α系數過低，則應修改該維度指標或增加整體樣本量。

（二）對各個具體指標值進行標準化處理

采用具體的綜合評價方法前，應對根據評估指標體系理論模型所獲得的樣本數據，即各個具體指標值進行標準化處理，將原始數據轉化為標準化數據，以排除不同指標中單位差異的影響。該步驟不僅能簡化后續計算，還能降低相關主觀判斷的難度。

（三）加權匯總，獲得綜合評價值

通過選用結構方程模型或其他評價方法取得各個具體指標的權重系數后，將經過標準化處理的各個具體指標值加權匯總，即可獲得綜合評價值。在生育保險評估中，所獲得的綜合評價值或具體指標值，即評估結果的使用主要有兩種方式。第一種評價方式是橫向比較。指對若干個評價單位的績效狀況在同一時間進行橫向評價（橫截面比較評估），從而比較出不同評價單位之間的績效差異。第二種評價方式是縱向比較。指站在不同的時期，對某一個地區進行縱向評價（時間序列比較評估），即同歷史數據相比，通過評估了解其在過去基礎上的進步與發展的幅度。同樣也包括兩種比較策略：一是綜合值的歷史比較；另一種是某一個具體指標的歷史比較。當然，根據生育保險評估中的具體需要，還可以演化出其他比較方式。endprint