以公眾滿意為導(dǎo)向的城市發(fā)展質(zhì)量評價(jià)體系構(gòu)建

摘 要：構(gòu)建以公眾滿意為導(dǎo)向的城市發(fā)展質(zhì)量評價(jià)體系，可以分別沿著公眾滿意屬性、公眾需求強(qiáng)度和公眾滿意級度3個(gè)維度展開。論文提出了運(yùn)用公眾需求調(diào)查與專家系統(tǒng)分析相結(jié)合的方法確定公眾需求結(jié)構(gòu)以及指標(biāo)群簡化和提煉的思路。而后，論文就公眾需求強(qiáng)度一指標(biāo)賦權(quán)以及公眾滿意級度一評價(jià)標(biāo)識問題進(jìn)行了分析。

關(guān)鍵詞：公眾滿意；城市發(fā)展質(zhì)量評價(jià)；滿意屬性；需求強(qiáng)度；滿意級度

中圖分類號：F293 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3060(2007)06-0087-07

城市發(fā)展是為了讓公眾的生活更美好。以公眾滿意為導(dǎo)向，提倡公眾的廣泛參與是現(xiàn)代公共管理模式的重要特征。開展以公眾滿意為導(dǎo)向的城市發(fā)展質(zhì)量評價(jià)可以體現(xiàn)城市服務(wù)于公眾、方便于公眾以及造福于公眾的根本屬性。但是，將這些理念運(yùn)用到評價(jià)實(shí)踐中面臨著一些技術(shù)難題，例如，對于“城市發(fā)展質(zhì)量”這一模糊概念，如何將公眾分化而散亂的認(rèn)知提煉為評價(jià)指標(biāo)，并將其轉(zhuǎn)化成具體的可測量指標(biāo)?再如，如何確定各指標(biāo)的相對重要程度?如何標(biāo)識公眾對于城市發(fā)展質(zhì)量的滿意程度?本文根據(jù)公眾對于城市發(fā)展質(zhì)量的需求結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，按照系統(tǒng)工程的概念和思想，從解析城市發(fā)展質(zhì)量評價(jià)體系的三維結(jié)構(gòu)人手，就這些問題展開討論。

一、指標(biāo)體系的三維結(jié)構(gòu)

建立以公眾滿意為導(dǎo)向的城市發(fā)展質(zhì)量評價(jià)體系，其最終目的在于以公眾滿意為衡量標(biāo)準(zhǔn)，對城市發(fā)展的各項(xiàng)舉措及其結(jié)果進(jìn)行績效評價(jià)，并據(jù)此改進(jìn)工作。因此，建立評價(jià)體系應(yīng)堅(jiān)持以下原則：體現(xiàn)以公眾滿意為宗旨的城市發(fā)展目標(biāo)、指標(biāo)應(yīng)包容評價(jià)主體對城市發(fā)展質(zhì)量表達(dá)的多方面要求、評價(jià)模型可用于定量分析、評價(jià)模型應(yīng)具有高度的集成性、規(guī)范性、可操作性及可改進(jìn)性。

所有的評價(jià)體系都是由指標(biāo)群以及指標(biāo)之間的因果關(guān)系構(gòu)成的。因此，構(gòu)建體系的核心工作有三項(xiàng)：指標(biāo)群聚類(指標(biāo)選取)、賦權(quán)和確定評價(jià)級度，其相互關(guān)系可通過圖1來理解。

圖1描述的是城市發(fā)展質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系的三維結(jié)構(gòu)模型，其中X軸對應(yīng)的是公眾滿意屬(PS Attributes)的集合，指的是公眾對于政府工性(PS Attributes)的集合，指的是公眾對于城市發(fā)展需求的不同側(cè)面，即公眾滿意項(xiàng)目。提煉到指標(biāo)體系中可以成為各級指標(biāo)；Y軸標(biāo)識的是公眾滿意級度(PS Measurement)，指的是公眾對于城市發(fā)展質(zhì)量不同側(cè)面給出的滿意程度評價(jià)；Z軸顯示的是公眾需求強(qiáng)度(Public Demand Inten-sity)，指的是城市發(fā)展質(zhì)量各側(cè)面在公眾心目中的重要程度，體現(xiàn)在評價(jià)體系中就是各指標(biāo)的權(quán)值。以公眾滿意為導(dǎo)向構(gòu)建城市發(fā)展質(zhì)量評價(jià)體系可以沿著這三個(gè)維度展開。

二、公眾滿意屬性集合——指標(biāo)選取

評價(jià)體系的基本構(gòu)成要素是各級指標(biāo)。因此，指標(biāo)選取是構(gòu)建指標(biāo)體系的第一步工作。筆者認(rèn)為，指標(biāo)選取可以分別從公眾角度和專家角度出發(fā)，穿插進(jìn)行，最后形成綜合一致的看法。這樣做的好處在于：一方面可以更深入地了解公眾的需求結(jié)構(gòu)；另一方面又可以充分利用專家學(xué)者既有的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識。從而盡可能地保證指標(biāo)集的科學(xué)性、有效性和集成性。

1 公眾需求調(diào)查

從公眾角度出發(fā)開展需求調(diào)查，主要目的在于了解公眾對于城市發(fā)展質(zhì)量的關(guān)注重點(diǎn)，歸納出綜合和分化的公眾滿意屬性。為保證研究的科學(xué)性，在形成指標(biāo)群的時(shí)候，可以將來自公眾的信息作為專家系統(tǒng)分析的參考資料。當(dāng)?shù)诙唽＜蚁到y(tǒng)調(diào)查開始時(shí)，公眾信息作為重要的驗(yàn)證和補(bǔ)充信息，連同第一輪專家系統(tǒng)調(diào)查的統(tǒng)計(jì)結(jié)果一并提供給專家系統(tǒng)內(nèi)的所有成員。

對于具體的城市發(fā)展側(cè)面，不同階層或群落的公眾關(guān)注重點(diǎn)可能大相徑庭。譬如，在某些社區(qū)，公眾最為關(guān)心的是文化教育設(shè)施的完備程度和教育水平的高低；而有些社區(qū)的公眾則更注重公共安全；還有些社區(qū)則將公共交通和購物的便利程度放到關(guān)注的首位。美國行政學(xué)會會長Marc Holzer認(rèn)為“公眾在決定評價(jià)項(xiàng)目時(shí)應(yīng)有一個(gè)相同平等的聲音，評價(jià)系統(tǒng)要處于最佳工作狀態(tài)，是將精力集中于那些最需要監(jiān)督控制而對于公眾責(zé)任又甚為重要的基礎(chǔ)項(xiàng)目”。因此，在進(jìn)行公眾需求調(diào)查時(shí)，既要考慮樣本的廣泛性，也要善于識別和把握絕大多數(shù)公眾最為關(guān)心的問題。

公眾的廣泛性決定了公眾視角的多樣性，也決定了公眾需求結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和難以確定的特點(diǎn)。需求結(jié)構(gòu)是有待實(shí)現(xiàn)的結(jié)構(gòu)，現(xiàn)實(shí)中并不存在，構(gòu)造過程中難以避免推測性、估計(jì)性和不確定性。針對這一特點(diǎn)，運(yùn)用日本質(zhì)量管理專家Shigeru Mizuno和Yoji Akao(赤尾洋二)提出的質(zhì)量功能展開法(Quality Function Deploy-ment，簡稱為QFD)是把握公眾需求和擬訂公眾需求結(jié)構(gòu)的一種較為有效的方法，它用KJ法整理、分析公眾需求，并將其轉(zhuǎn)化為城市發(fā)展質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)。但是，QFD方法過多依靠經(jīng)驗(yàn)和直覺，偏向于主觀感性，在分析中缺乏定量基準(zhǔn)，而且在處理信息量增大的情況下很難操作。在QFD方法的基礎(chǔ)上，質(zhì)量需求定量分析法，也可用來求解公眾對城市發(fā)展質(zhì)量的需求結(jié)構(gòu)。另外，考慮到公眾需求信息所具有的模糊化特點(diǎn)，亦可運(yùn)用模糊聚類方法(Fuzzy Cluster Analysis)對公眾需求信息進(jìn)行聚類分析，據(jù)此確定公眾對于城市發(fā)展質(zhì)量的需求結(jié)構(gòu)。

2 專家系統(tǒng)分析

在從公眾角度出發(fā)分析公眾需求結(jié)構(gòu)的同時(shí)，還應(yīng)從專家角度出發(fā)篩選評價(jià)指標(biāo)。具體可采取四輪專家系統(tǒng)調(diào)查(德爾菲，Delphi)方法，專家調(diào)查系統(tǒng)主要由來自高校、科研機(jī)構(gòu)等第三方機(jī)構(gòu)的學(xué)者和專家組成。

城市發(fā)展質(zhì)量評價(jià)體系作為一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)，其內(nèi)涵因各方面專家關(guān)注角度不同而異。按照德爾菲法的基本原則，鼓勵(lì)系統(tǒng)內(nèi)所有專家評議自己和他人的結(jié)論，在互不交流的背景中獨(dú)立做出評價(jià)，這樣可以防止將某一意見歸屬任何個(gè)人，并使專家在看到系統(tǒng)反饋意見之后修改先前的意見。工作組提供用以說明研究目的的相關(guān)背景材料后，專家系統(tǒng)的所有成員分別建立各自的城市發(fā)展質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)群。在此基礎(chǔ)上，工作組成員對同類要素進(jìn)行歸納，保留存在差異的要素供專家討論，并將結(jié)果反饋給專家。經(jīng)過四輪調(diào)查，專家調(diào)查系統(tǒng)成員對形成的指標(biāo)群逐步達(dá)成共識后，可獲得最終的指標(biāo)群。

3 指標(biāo)群的簡化和提煉——指標(biāo)體系的合成

城市發(fā)展質(zhì)量的每一側(cè)面均由一系列的指標(biāo)因子構(gòu)成，從中選取最具代表性的指標(biāo)是建立指標(biāo)體系的基礎(chǔ)。另外，城市發(fā)展取決于諸多因素，牽涉到多個(gè)部門，具有綜合性特征。因此，簡化和提煉后的指標(biāo)集必須能夠集中并有效體現(xiàn)城市發(fā)展質(zhì)量的各個(gè)側(cè)面。以政府公共服務(wù)為例，ACSI(American Consumer Satisfaction In-dex，美國顧客滿意度指數(shù))針對聯(lián)邦政府機(jī)構(gòu)進(jìn)行滿意度評價(jià)時(shí)，禮貌(courtesy)、專業(yè)性(professionalism)以及及時(shí)性(timeliness)是公眾對公共部門最為關(guān)注和強(qiáng)調(diào)的三個(gè)因素，它們高度概括了公眾對于公共部門工作人員敬業(yè)精神、專業(yè)素質(zhì)和技能、工作效率等各個(gè)方面的總體要求。日本經(jīng)濟(jì)學(xué)家武田哲南將公眾對公共服務(wù)的需求分解為7個(gè)要素：①3S(sincerity，speed，smile)，即誠意、速度和微笑；②E(ener-gy)，精神振奮，富有活力；③R(revolutionary)，創(chuàng)新和突破；④V(valuable)，服務(wù)須物有所值；⑤I(impressive)，讓人留下深刻印象；⑥C(com-munication)，服務(wù)以彼此溝通為準(zhǔn)則；⑦E(en-tertainment)，態(tài)度親切。蹤家峰等提出了至少有5個(gè)方面的因素會影響公眾對于政府公共服務(wù)的滿意程度，即：①服務(wù)價(jià)值方面，主要包括服務(wù)的質(zhì)量、品種、價(jià)格、安全、項(xiàng)目是否齊全等；②服務(wù)環(huán)境方面，主要包括服務(wù)的環(huán)境舒適度、場地清潔度、服務(wù)的可獲得性、是否有休息場所等；③人員方面，政府服務(wù)人員的工作態(tài)度、業(yè)務(wù)水平和專業(yè)知識等；④政府形象方面，包括政府信譽(yù)、政府工作人員的儀容儀表和精神面貌、政府的品牌效應(yīng)；⑤附加值方面：主要包括投訴處理情況、意見建議管理、顧客忠誠方面等。李澄怡等認(rèn)為公眾對公共服務(wù)主要有6個(gè)方面的訴求，即功能、經(jīng)濟(jì)、時(shí)間、安全、文明以及舒適。綜合以上觀點(diǎn)，筆者認(rèn)為公眾對于政府公共服務(wù)的訴求重點(diǎn)可歸結(jié)為政府部門的工作效率、工作質(zhì)量和工作態(tài)度。工作效率主要指的是政府部門處理日常事務(wù)、受理公眾投訴、處置突發(fā)性事件時(shí)的響應(yīng)速度；工作質(zhì)量則與政府部門工作人員的綜合業(yè)務(wù)素質(zhì)高度相關(guān)，重點(diǎn)是對工作完成結(jié)果的評價(jià)；工作態(tài)度主要包括政府部門形象以及公務(wù)員在工作過程中所表現(xiàn)出的敬業(yè)精神，熱情和禮貌的程度等。在綜合考慮相關(guān)部門工作特點(diǎn)以及公眾需求的基礎(chǔ)上，筆者以社會治安管理為例，列出績效評價(jià)體系的部分硬性指標(biāo)以及由公眾進(jìn)行評價(jià)的部分軟性指標(biāo)，如表1所示。

表1中所列指標(biāo)既有硬性指標(biāo)，也有軟性指標(biāo)。前者可從實(shí)際統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中獲得，后者則須由公眾做出評價(jià)，屬于主觀感受的范疇。二組指標(biāo)分別從不同側(cè)面反映出社會治安管理的績效，既可以單獨(dú)成為評價(jià)體系，也可合成為主客觀相結(jié)合的評價(jià)體系。

一個(gè)合理而且有效的評價(jià)指標(biāo)體系應(yīng)同時(shí)滿足下列要求：(1)符合評價(jià)目的和評價(jià)內(nèi)容的要求。選取的指標(biāo)應(yīng)具有明確的社會或經(jīng)濟(jì)含義，能夠從不同側(cè)面反映城市發(fā)展質(zhì)量的實(shí)質(zhì)，指標(biāo)體系從整體上能夠涵蓋城市發(fā)展質(zhì)量評價(jià)的所有方面；(2)指標(biāo)體系中各項(xiàng)指標(biāo)相互間具有足夠高的獨(dú)立性。避免因指標(biāo)之間所存在的較高相關(guān)性而造成的指標(biāo)信息重疊；(3)較高的信息冗余會導(dǎo)致評價(jià)對象之間差異顯示不靈敏，因此信息冗余度應(yīng)盡可能的低。指標(biāo)體系的合成方法有許多種，并沒有統(tǒng)一模式可以套用，筆者認(rèn)為一般須遵循全面性(comprehensiveness)、代表性(representativeness)、層次性(hierarchy)、經(jīng)濟(jì)性(economy)、獨(dú)特性(independence)、效用性(availability)原則。

通過專家討論和公眾調(diào)研，可得到關(guān)于某一項(xiàng)政府工作的績效指標(biāo)群。按照上述指標(biāo)體系合成原則，將指標(biāo)群中大量的指標(biāo)因子合成為有效的評價(jià)指標(biāo)體系需要運(yùn)用一定的統(tǒng)計(jì)分析手段，如主成分分析、因子分析等等，以盡量消除指標(biāo)之間的相關(guān)性，刪減重要程度較低的指標(biāo)因子。范柏乃等在構(gòu)建我國地方政府績效評價(jià)體系的過程中運(yùn)用了這些方法。指標(biāo)因子合成可以按照“金字塔”式的因子合成思路。運(yùn)用到城市發(fā)展質(zhì)量評價(jià)中可以理解為：城市發(fā)展質(zhì)量可分解為3個(gè)或3個(gè)以上的側(cè)面(屬性)，每一側(cè)面都涵蓋了城市發(fā)展質(zhì)量一個(gè)方面全部或主要的信息。同時(shí)，每一個(gè)側(cè)面又可以劃分為不同層次，每一層次由一組具有足夠代表性的因子構(gòu)成，越接近塔尖方向的層面，因子的代表性越強(qiáng)，內(nèi)涵也越豐富。另外，心理學(xué)研究表明，在同時(shí)比較時(shí)，7±2個(gè)項(xiàng)目是心理學(xué)的極限。因此，在指標(biāo)體系設(shè)計(jì)中，應(yīng)盡可能將每一層次的指標(biāo)數(shù)控制在5－9個(gè)，如果某指標(biāo)層的指標(biāo)數(shù)目過多的話，可以再將其分為若干類，直至符合7±2原則為止。

三、公眾需求強(qiáng)度——指標(biāo)賦權(quán)

圖1中Z軸標(biāo)度的是公眾需求強(qiáng)度。公眾需求強(qiáng)度通常以權(quán)值為數(shù)量標(biāo)度。權(quán)值指隸屬于某項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)的各項(xiàng)指標(biāo)對該項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)的影響程度，即所謂的指標(biāo)重要性程度。城市發(fā)展質(zhì)量評價(jià)屬于多指標(biāo)綜合評價(jià)問題，且涉及到政治學(xué)、行政學(xué)、社會心理學(xué)、模糊數(shù)學(xué)、應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)等多學(xué)科內(nèi)容。賦權(quán)方法是否科學(xué)將直接影響評價(jià)的準(zhǔn)確性和有效性。因此，對于賦權(quán)問題必須認(rèn)真對待。

1 賦權(quán)方法

賦權(quán)應(yīng)從數(shù)量關(guān)系上反映指標(biāo)間的綜合平衡關(guān)系，對以公眾滿意為導(dǎo)向的城市發(fā)展質(zhì)量評價(jià)體系進(jìn)行賦權(quán)通常可以通過兩種途徑，一種是客觀賦權(quán)方法，該方法一般都是通過對評價(jià)對象的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析確定指標(biāo)權(quán)值的，具體可選用離差最大化法、變異系數(shù)法、均方差法、熵值法、復(fù)相關(guān)系數(shù)法、灰關(guān)聯(lián)法(Gray Cor-relation Method)等方法。另外，主成份分析和因子分析在做綜合評價(jià)與分析時(shí)也可給指標(biāo)賦權(quán)。客觀賦權(quán)方法通常需要大量的被評價(jià)對象的歷史數(shù)據(jù)和調(diào)查數(shù)據(jù)作為支撐，如果數(shù)據(jù)不足或準(zhǔn)確度欠缺，就會使賦權(quán)結(jié)果失真。另一種是主觀賦權(quán)方法，主要指人們依據(jù)既有的經(jīng)驗(yàn)和知識主觀地判斷指標(biāo)重要性程度。具體方法有直接定分法、排序定分法、比較加權(quán)法、多元回歸分析加權(quán)法、主因素分析法等。

除了客觀和主觀賦權(quán)方法之外，有一些學(xué)者認(rèn)為將數(shù)種賦權(quán)方法組合使用，得到的賦權(quán)結(jié)果更能全面地反映系統(tǒng)指標(biāo)的本質(zhì)，姑且稱之為組合賦權(quán)方法。例如，劉宏提出將AHP法、主成份分析法及灰關(guān)聯(lián)法結(jié)合使用進(jìn)行指標(biāo)賦權(quán)。林元慶和陳加良提出方法群評價(jià)的權(quán)重集化方法，具體是指運(yùn)用多種賦權(quán)方法確定一個(gè)多屬性評價(jià)問題的權(quán)值，形成基本的權(quán)值向量集，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)造可能的權(quán)值向量集，利用非線性規(guī)劃方法在可能的權(quán)值向量集中選擇最優(yōu)的權(quán)值向量。該方法可利用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)，具有一定的可靠性和方便性。毛定祥則認(rèn)為主觀賦權(quán)方法體現(xiàn)了指標(biāo)的價(jià)值量(經(jīng)濟(jì)意義或技術(shù)意義)，客觀賦權(quán)方法體現(xiàn)了指標(biāo)的信息量(變異和相關(guān))，應(yīng)將兩者結(jié)合起來運(yùn)用。他提出了以最小二乘法為工具，建立賦權(quán)優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)指標(biāo)賦權(quán)主觀與客觀的統(tǒng)一，價(jià)值量與信息量的統(tǒng)一。筆者偏向于在進(jìn)行以公眾滿意為導(dǎo)向的城市發(fā)展質(zhì)量評價(jià)時(shí)采取組合賦權(quán)方法。

2 賦權(quán)主體及賦權(quán)數(shù)據(jù)的非均化處理

主觀賦權(quán)方法的執(zhí)行主體無疑是人，但到底是由專家賦權(quán)還是由公眾賦權(quán)，在理論界尚存在著較多爭論。主張由專家賦權(quán)的一方強(qiáng)調(diào)專家的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)、專有知識以及進(jìn)行概括、比較、提升的綜合能力。而主張應(yīng)由公眾賦權(quán)的學(xué)者則指出專家賦權(quán)方法違背了公眾滿意度調(diào)查“以公眾需求為導(dǎo)向”的初衷，賦權(quán)結(jié)果可能與公眾意愿不一致甚至相悖。筆者較為認(rèn)同后者的觀點(diǎn)，認(rèn)為以公眾滿意為導(dǎo)向的城市發(fā)展質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系的賦權(quán)應(yīng)采取公眾賦權(quán)的方法，但同時(shí)也必須借助專業(yè)人員的力量進(jìn)行調(diào)查的樣本設(shè)計(jì)，并對賦權(quán)結(jié)果進(jìn)行歸納和總結(jié)。

作為賦權(quán)主體，公眾對于城市發(fā)展的某一具體方面有著不同的熟悉和認(rèn)知程度，這就使得其賦權(quán)信息的權(quán)威性或重要性程度存在差異。在大多數(shù)的調(diào)查評價(jià)中，一種簡單易行的對公眾賦權(quán)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的做法是將所有數(shù)據(jù)作均化處理，即認(rèn)為所有被調(diào)查者的評價(jià)信息是同等重要的。但是，這種均化處理方式顯然是一種粗略而且有失可靠性的做法。筆者認(rèn)為對于公眾賦權(quán)數(shù)據(jù)應(yīng)進(jìn)行非均化處理，即結(jié)合公眾對于城市發(fā)展某一方面的熟悉程度(居住時(shí)間長短、接觸頻次高低等)及作出評價(jià)判斷的依據(jù)等因素考慮其賦權(quán)數(shù)據(jù)的重要性程度。在這里，不妨用C_f、C_j和C_i來表示公眾對于城市發(fā)展某一方面的熟悉程度、判斷依據(jù)以及公眾評價(jià)數(shù)據(jù)的重要性程度，其中，C_i可以取C_f和C_j的均值，即C_i=(C_f+C_j)/2。有關(guān)C_f和C_j的信息可以通過調(diào)查問卷采集。表2是用來標(biāo)識C_f和C_j的5梯級量表。

四、公眾滿意級度——指標(biāo)標(biāo)度

公眾滿意級度(Public Satisfaction Measure-ment，簡稱PSM)是公眾體驗(yàn)了城市發(fā)展成果后所產(chǎn)生的滿足狀態(tài)和程度。在這里，PSM是公眾對城市發(fā)展質(zhì)量給予的評價(jià)標(biāo)識和指標(biāo)描述，也是我們進(jìn)行公眾滿意度調(diào)查的測量標(biāo)度(measurement scales)。測量標(biāo)度的方法有許多種，許召元和包薇將其大體分為三類，即性能標(biāo)度(performance scales)、差異標(biāo)度(disconfir-mation scales)以及滿意標(biāo)度(satisfactionscales)。如果采取5級刻度，這三類標(biāo)度方法所對應(yīng)的刻度如表3所示。

除了以上的標(biāo)度形式外，通常還有序數(shù)標(biāo)度、文字標(biāo)度、成比例標(biāo)度、間斷標(biāo)度、區(qū)間標(biāo)度、函數(shù)標(biāo)度等標(biāo)度類型。

Devlin和Rust認(rèn)為在滿意度測量中，采用差異刻度優(yōu)于滿意刻度和性能刻度。理由如下：(1)差異刻度符合預(yù)期不一致模型；(2)可以從數(shù)學(xué)角度證明顧客預(yù)期的不一致性與顧客忠誠度的高度相關(guān)；(3)可明顯減少分布的不對稱性。P.J.Danaher和Vanessa Haddrell的調(diào)查也證實(shí)了這一點(diǎn)。因此，在針對城市發(fā)展質(zhì)量進(jìn)行的公眾滿意度調(diào)查中，可采用差異刻度。

公眾滿意作為公眾的情感體驗(yàn)，具有可分性。具體分為多少梯級，應(yīng)視實(shí)際情況而定。ACSI和ECSI(European Consumer SatisfactionIndex，歐洲顧客滿意度指數(shù))等大多采用10梯級量表來測度公眾滿意程度，另外也有采取3、5、7、9等奇數(shù)梯級的調(diào)查案例，甚至還有2梯級的量表形式，僅有“滿意”和“不滿意”2個(gè)梯級，但是Oliver認(rèn)為2梯級劃分法不能有效標(biāo)識公眾的滿意程度。考慮到高梯級劃分方法可能引起被調(diào)查者的混淆以及數(shù)據(jù)處理工作的簡化，筆者認(rèn)為城市發(fā)展質(zhì)量評價(jià)的PSM可分為很滿意、滿意、一般、不太滿意、不滿意等5個(gè)梯級。這種5梯級劃分法是相對和粗略的，主要考慮到公眾體驗(yàn)的模糊性和數(shù)據(jù)處理的簡化要求。根據(jù)心理學(xué)的梯級理論，筆者嘗試給出各梯級指征：很滿意(激動(dòng)、滿足、感謝)、滿意(肯定、稱心、贊揚(yáng)、愉快、滿足)、無明顯正負(fù)情緒、不太滿意(抱怨、煩惱、遺憾)、不滿意(氣憤、極度煩惱乃至投訴、反面宣傳)。為了統(tǒng)計(jì)的實(shí)際需要，按照從很滿意到不滿意的順序，可以分別賦值：5、4、3、2、 1，被調(diào)查者在1-5的范圍內(nèi)進(jìn)行滿意度定位。

為了滿足各類標(biāo)度指標(biāo)相互比較的需要，可以把不同標(biāo)度的指標(biāo)統(tǒng)一為成比例標(biāo)度。其方法是先把除成比例標(biāo)度、序數(shù)標(biāo)度以外的標(biāo)度按照實(shí)際情況重新排列，使之可以用序數(shù)標(biāo)度來表述。筆者仍以公眾對政府提供的某項(xiàng)公共服務(wù)的評價(jià)為例，用表4描述了公眾要求(定性指標(biāo))→定量指標(biāo)→序數(shù)標(biāo)度的轉(zhuǎn)化過程。

五、小 結(jié)

以公眾滿意為導(dǎo)向進(jìn)行城市發(fā)展質(zhì)量評價(jià)既可以貫徹為民執(zhí)政的政府宗旨，也可以增強(qiáng)公眾在社會發(fā)展中的參與意識，提高參與水平。在評價(jià)體系的構(gòu)建過程中，應(yīng)加強(qiáng)公眾在評價(jià)指標(biāo)選取和指標(biāo)賦權(quán)兩個(gè)環(huán)節(jié)的參與程度，以準(zhǔn)確把握公眾關(guān)注的重點(diǎn)問題和需求程度。同時(shí)，借助專家學(xué)者的專業(yè)知識和技能，可以大大提高體系構(gòu)建的科學(xué)性和效率。在公眾滿意級度的標(biāo)識問題上，應(yīng)考慮我國現(xiàn)階段實(shí)際情況，采取相對粗略但不失有效性的5梯級劃分法。體系構(gòu)建是一項(xiàng)邏輯性和技術(shù)性都很強(qiáng)的工作，本文僅就其中的主要環(huán)節(jié)展開初步討論，更多的細(xì)節(jié)問題還有待進(jìn)一步深入研究。

(責(zé)任編輯：周淑英)