新興媒體下電子政務(wù)滿意度的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)評(píng)方法研究

馬欣 西寶

（哈爾濱工業(yè)大學(xué)，黑龍江哈爾濱 150001）

新興媒體下電子政務(wù)滿意度的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)評(píng)方法研究

馬欣 西寶

（哈爾濱工業(yè)大學(xué)，黑龍江哈爾濱 150001）

電子政務(wù)滿意度的測(cè)評(píng)工作有時(shí)會(huì)表現(xiàn)出非線性，這在新興媒體出現(xiàn)后尤為明顯。根據(jù)新興媒體的特點(diǎn)，首先建立了基于新興媒體的電子政務(wù)滿意度評(píng)測(cè)模型。模型中用操作性滿意度、交互性滿意度、服務(wù)性滿意度、可信性滿意度和平臺(tái)建設(shè)滿意度反映整體滿意度，進(jìn)而利用結(jié)構(gòu)方程理論建模。為了表征其中的非線性，將徑向基函數(shù)（RBF）網(wǎng)絡(luò)引入建模過(guò)程，并結(jié)合偏最小二乘（PLS）方法完成迭代過(guò)程的求解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，RBF-PLS方法比PLS方法具有更高的精度。

滿意度；電子政務(wù)；徑向基函數(shù)；偏最小二乘

一、引言

電子政務(wù)是運(yùn)用計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)和通信等現(xiàn)代信息技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)精簡(jiǎn)高效、廉潔公正的政務(wù)工作的新型政府運(yùn)作模式[1]。電子政務(wù)超越了時(shí)空范圍和部門限制，實(shí)現(xiàn)政府組織結(jié)構(gòu)和工作流程的優(yōu)化重組。

對(duì)于電子政務(wù)這種新型的政府服務(wù)形式，如何能替代傳統(tǒng)政務(wù)形式從而得到用戶的認(rèn)可，是眾多學(xué)者關(guān)注的問(wèn)題。進(jìn)入21世紀(jì)以后，美國(guó)率先開(kāi)展了電子政府滿意度的研究。在對(duì)聯(lián)邦政府門戶網(wǎng)站使用情況的滿意度調(diào)查中，滿意指數(shù)被用于進(jìn)行更具可信度的評(píng)價(jià)，從而代替了原始的點(diǎn)擊率、訪問(wèn)人數(shù)等評(píng)價(jià)指標(biāo)[2]。田娟則認(rèn)為電子政務(wù)的服務(wù)水平高低更加客觀地反映了用戶對(duì)于電子政務(wù)的滿意程度，因此使用服務(wù)成熟度作為電子政務(wù)滿意度測(cè)評(píng)的依據(jù)，并將客戶關(guān)系管理的相關(guān)思想引入電子政務(wù)滿意度的評(píng)價(jià)體系之中[3]。李敏以交通領(lǐng)域的電子政務(wù)為研究?jī)?nèi)容，對(duì)其原有的測(cè)評(píng)模式進(jìn)行改進(jìn)，其中信息化服務(wù)水平被確定為此領(lǐng)域電子政務(wù)滿意度測(cè)評(píng)的重要依據(jù)[4]。唐一冰關(guān)注的是移動(dòng)電子政務(wù)系統(tǒng)的滿意度測(cè)評(píng)問(wèn)題，并深入地剖析了電子政務(wù)使用過(guò)程中，用戶經(jīng)驗(yàn)、用戶特點(diǎn)和用戶滿意度之間的內(nèi)在聯(lián)系[5]。呂元智建立了一種基于語(yǔ)義的電子政務(wù)用戶滿意度自適應(yīng)評(píng)價(jià)模型，在此模型中考慮了市民的行為特征和采用電子政務(wù)的緣由[6]。楊興凱構(gòu)建的電子政務(wù)滿意度測(cè)評(píng)模型，以用戶服務(wù)率為核心考查指標(biāo)，同時(shí)兼顧了網(wǎng)絡(luò)資源和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量[7]。

在已有的電子政務(wù)滿意度測(cè)評(píng)工作中，結(jié)構(gòu)化方程都是進(jìn)行模型構(gòu)建和解析的重要方法。但是結(jié)構(gòu)化方程一般只能描述線性問(wèn)題，對(duì)于非線性問(wèn)題無(wú)法準(zhǔn)確描述[8]。尤其是在各種新興媒體出現(xiàn)后，這種非線性關(guān)系更趨明顯。使用結(jié)構(gòu)方程建模，評(píng)估結(jié)果很難達(dá)到高的精度。為此，針對(duì)新興媒體出現(xiàn)后，電子政務(wù)系統(tǒng)評(píng)測(cè)模型非線性的特點(diǎn)，本文提出了一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型求解方法。

二、電子政務(wù)滿意度研究的情況

（一）電子政務(wù)滿意度評(píng)價(jià)的國(guó)外研究現(xiàn)狀

為了貫徹以服務(wù)公眾為核心理念的宗旨，美國(guó)從2001年就將顧客滿意度應(yīng)用到電子政務(wù)的評(píng)價(jià)中，用滿意度的評(píng)價(jià)逐步替代了瀏覽次數(shù)、點(diǎn)擊率等評(píng)價(jià)參數(shù)。到2004年，基于滿意度的電子政務(wù)評(píng)價(jià)已經(jīng)在美國(guó)44個(gè)政府網(wǎng)站上使用，成為最重要的電子政務(wù)績(jī)效評(píng)估手段[9]。

Thomas以智能交通系統(tǒng)作為電子政務(wù)系統(tǒng)的一個(gè)分支，對(duì)其公眾滿意度進(jìn)行了評(píng)價(jià)。他認(rèn)為，要使得公眾滿意度提升，就必須進(jìn)一步增加政府工作的透明度，簡(jiǎn)捷網(wǎng)絡(luò)辦公的流程，并為公眾提供充足的政務(wù)服務(wù)信息[10]。

Chae-eon認(rèn)為，如果從行政服務(wù)的角度審視電子政務(wù)工作，就可以依托客戶關(guān)系這個(gè)理論基礎(chǔ)，據(jù)此可以推導(dǎo)出達(dá)成公眾對(duì)于電子政務(wù)滿意的重要因素是：用戶行政需求的滿足程度、電子政務(wù)執(zhí)行過(guò)程中的用戶參與程度、電子政務(wù)服務(wù)質(zhì)量[11]。Pieter指出，要貫徹電子政務(wù)以公眾為核心的服務(wù)宗旨，就必須以公眾為核心建立相應(yīng)的評(píng)價(jià)機(jī)制，電子政務(wù)滿意度正是滿足了這種訴求[12]。

Seo對(duì)發(fā)展中國(guó)家的電子政務(wù)評(píng)價(jià)工作展開(kāi)了研究，通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)于發(fā)展中國(guó)家來(lái)講，基于用戶滿意度的電子政務(wù)評(píng)價(jià)工作更加符合公眾的真正需求[13]。Alruwaie對(duì)英國(guó)的城市電子政務(wù)工作展開(kāi)了評(píng)價(jià)研究，他指出雖然不同城市的行政服務(wù)存在一定差異，但還是有很多共性問(wèn)題可以提煉的。為此，他構(gòu)建了一個(gè)基于市民預(yù)期的電子政務(wù)滿意度評(píng)價(jià)框架，可以在大多數(shù)英國(guó)城市中使用[14]。

Nariman對(duì)于日本電子政務(wù)滿意度評(píng)價(jià)展開(kāi)了研究。他認(rèn)為，從公眾預(yù)期的角度入手，是有利于電子政務(wù)真正達(dá)到公眾滿意的，這也是制定相應(yīng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的依據(jù)[15]。Magoutas從語(yǔ)義分析的角度出發(fā)，構(gòu)建了一個(gè)能夠驅(qū)動(dòng)市民滿意度提升的自適應(yīng)電子政務(wù)框架，并建立了相應(yīng)的評(píng)價(jià)系統(tǒng)，相應(yīng)的評(píng)價(jià)工作表明這個(gè)電子政務(wù)框架有利于提供更好的行政服務(wù)[16]。

（二）電子政務(wù)滿意度評(píng)價(jià)的國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

李文姬對(duì)我國(guó)電子政務(wù)目前的執(zhí)行狀況展開(kāi)了分析，認(rèn)為政府形象沒(méi)有實(shí)質(zhì)性提升、公眾參與程度低、公眾感知價(jià)值低。造成這些問(wèn)題的根本原因在于我國(guó)的電子政務(wù)并沒(méi)有實(shí)現(xiàn)公眾由“被管理者”到“被服務(wù)者”的轉(zhuǎn)變，公眾的“主人公”地位沒(méi)有得到體現(xiàn)。當(dāng)務(wù)之急，需要真正地以達(dá)成公眾滿意來(lái)驅(qū)動(dòng)電子政務(wù)的發(fā)展[17]。

王蘇宜指出，要真正實(shí)現(xiàn)電子政務(wù)讓公眾滿意，必須將行政工作從“管理”角色向“服務(wù)”角色轉(zhuǎn)變。他進(jìn)一步指出，電子政務(wù)的服務(wù)可以從溝通層面、執(zhí)行層面、響應(yīng)層面、服務(wù)人員的素質(zhì)層面來(lái)開(kāi)展工作，相應(yīng)的衡量和評(píng)價(jià)也要針對(duì)這幾個(gè)層面展開(kāi)[18]。

嚴(yán)圣明認(rèn)為建設(shè)服務(wù)型政府是中國(guó)近年來(lái)的重要舉措，電子政務(wù)是其中重要的內(nèi)容。他指出我國(guó)目前電子政務(wù)的發(fā)展存在一些問(wèn)題；一、對(duì)于電子政務(wù)的績(jī)效評(píng)估沒(méi)有足夠重視；二、電子政務(wù)評(píng)估缺乏科學(xué)性；三、電子政務(wù)評(píng)估沒(méi)有以公眾滿意為核心。為此，他給出的建議是：電子政務(wù)評(píng)估以公眾滿意度為核心，圍繞公眾需求設(shè)計(jì)評(píng)估指標(biāo)，評(píng)估工作擴(kuò)大公眾參與程度[19]。

劉燕從5個(gè)層面構(gòu)建了電子政務(wù)滿意度評(píng)價(jià)體系，包括感知有用、感知易使用、感知互動(dòng)、感知服務(wù)質(zhì)量、感知自我服務(wù)，同時(shí)采用結(jié)構(gòu)方程進(jìn)行建模，并采用偏最小二乘的方法進(jìn)行模型求解，實(shí)證結(jié)果顯示此模型評(píng)價(jià)符合實(shí)際情況，并且具有收斂速度快、求解穩(wěn)定的特點(diǎn)[20]。陳海勇從公眾滿意度的角度出發(fā)，制定了電子政務(wù)的績(jī)效評(píng)估體系。評(píng)估體系分為3個(gè)層次，其中第1個(gè)層次包括公眾預(yù)期、感知易用、感知有用、感知質(zhì)量4個(gè)方面[21]。

三、基于新興媒體的電子政務(wù)滿意度評(píng)價(jià)模型

電子政務(wù)公眾滿意度測(cè)評(píng)就是將公眾滿意引入到電子政務(wù)門戶網(wǎng)站的測(cè)評(píng)中，通過(guò)測(cè)評(píng)公眾對(duì)電子政務(wù)提供服務(wù)的滿意程度來(lái)評(píng)估電子政務(wù)的績(jī)效。在電子政務(wù)滿意度的測(cè)評(píng)模型中，先后出現(xiàn)了瑞典的SCSB模型、美國(guó)ACSI模型、歐洲ECSI模型、中國(guó)的CCSI模型等。這些模型都是基于顧客滿意度指數(shù)CSI（Customer Satisfaction Index）建立的。綜合分析這些模型，可以看出這些模型都將最終的滿意度指標(biāo)拆解成一些分級(jí)指標(biāo)，比如感知有用、感知易使用、感知互動(dòng)、感知績(jī)效、感知價(jià)值、感知服務(wù)質(zhì)量、感知自服務(wù)能力等等。這些指標(biāo)的具體數(shù)值也很難直接獲得，一般通過(guò)進(jìn)一步細(xì)分并形成調(diào)查問(wèn)卷，根據(jù)多人調(diào)查的數(shù)理統(tǒng)計(jì)結(jié)果形成。

電子政務(wù)在發(fā)展伊始，是以網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)建設(shè)為主要依托，即形成電子政務(wù)的門戶網(wǎng)站。最初的滿意度指標(biāo)也主要是根據(jù)門戶網(wǎng)站的質(zhì)量設(shè)計(jì)的。進(jìn)入21世紀(jì)以后，各種新興媒體不斷涌現(xiàn)，也給電子政務(wù)的發(fā)展帶來(lái)了新的機(jī)遇。比如，互動(dòng)媒體為電子政務(wù)提供了更多的入口，博客提供了更多的政務(wù)評(píng)論平臺(tái)，微博促進(jìn)了草根問(wèn)政的發(fā)展。可以說(shuō)新興媒體的出現(xiàn)，為電子政務(wù)的更加完善、貼進(jìn)大眾提供了可能性。因此，評(píng)價(jià)當(dāng)今電子政務(wù)的成功與否，新興媒體的因素必須要加以考慮。

為此，本文考慮互動(dòng)媒體、博客、微博等新興媒體對(duì)電子政務(wù)發(fā)展的影響，結(jié)合傳統(tǒng)電子政務(wù)滿意度的評(píng)測(cè)指標(biāo)，設(shè)立一個(gè)新的電子政務(wù)滿意度評(píng)測(cè)指標(biāo)體系，如圖1所示。

圖1 電子政務(wù)滿意度評(píng)測(cè)指標(biāo)體系

在圖1中，整體滿意度指標(biāo)被分解為5個(gè)一級(jí)指標(biāo)和14個(gè)二級(jí)指標(biāo)。這5個(gè)一級(jí)指標(biāo)分別是：操作性滿意度、交互性滿意度、服務(wù)性滿意度、可信性滿意度和平臺(tái)建設(shè)滿意度。這5個(gè)一級(jí)指標(biāo)又可以細(xì)分為14個(gè)二級(jí)指標(biāo)。在實(shí)際測(cè)評(píng)工作中，整體滿意度和一級(jí)指標(biāo)往往不能直接獲得，而需要通過(guò)二級(jí)指標(biāo)相關(guān)的數(shù)據(jù)間接獲得，二級(jí)指標(biāo)則需對(duì)應(yīng)調(diào)查問(wèn)卷的問(wèn)項(xiàng)，通過(guò)實(shí)際問(wèn)卷調(diào)查和統(tǒng)計(jì)處理才能獲得對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。

四、電子政務(wù)滿意度結(jié)構(gòu)方程建模及其求解

電子政務(wù)滿意度評(píng)測(cè)系統(tǒng)一般通過(guò)結(jié)構(gòu)方程進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，進(jìn)而通過(guò)偏最小二乘法求解，以獲得某項(xiàng)電子政務(wù)工作的公眾滿意度。在圖1所示基于新興媒體的電子政務(wù)滿意度評(píng)測(cè)模型中，分別為整體滿意度指標(biāo)、5個(gè)一級(jí)指標(biāo)和14個(gè)二級(jí)指標(biāo)設(shè)置了對(duì)應(yīng)的數(shù)學(xué)描述變量。這些變量對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)方程模型結(jié)構(gòu)如圖2所示，數(shù)學(xué)形式如公式（1）所示。

圖2 基于新興媒體電子政務(wù)滿意度評(píng)測(cè)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)方程模型

在圖2所示的結(jié)構(gòu)方程模型中，可以認(rèn)為p1～p14為自變量，q1、q2、q3、q4、q5為一級(jí)因變量，s為二級(jí)因變量。如果這些變量都已經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理，即可用偏最小二乘法（PLS）進(jìn)行求解。最小二乘法是數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域常見(jiàn)的優(yōu)化方法，利用最小誤差的平方和搜索一個(gè)數(shù)據(jù)序列的最優(yōu)匹配函數(shù)。這種方法不僅對(duì)于難以獲知的真值非常有效，還可以將優(yōu)化的誤差降低到最低限度。所以，很多數(shù)據(jù)處理和優(yōu)化方法，最終都轉(zhuǎn)化為最小二乘方法。

相比于最小二乘方法，偏最小二乘方法可以看作是多元線性回歸分析方法、主成分分析方法、相關(guān)分析方法的結(jié)合。其優(yōu)點(diǎn)如下：

第一，待分析的一組數(shù)據(jù)中即便存在較強(qiáng)的相關(guān)性，仍然可以采用此方法執(zhí)行回歸分析。

第二，待分析的數(shù)據(jù)序列中即便樣本數(shù)據(jù)不足，仍然可以采用此方法執(zhí)行回歸分析。

第三，通過(guò)此方法執(zhí)行的回歸分析，會(huì)構(gòu)建出一個(gè)涵蓋所有自變量的回歸模型。

第四，通過(guò)此方法構(gòu)建的回歸模型，每一個(gè)變量數(shù)據(jù)的回歸系數(shù)都被賦予一定的意義。

PLS可以求解自變量與因變量之間的關(guān)系，此模型中的求解至少需要進(jìn)行兩次PLS的求解——即pi和qi、s和qi。以s和qi為例：{s}、{q}，PLS的具體求解過(guò)程，可以分為2個(gè)步驟。

第一，分別求取{s}、{q}的主成分，主成分分解如公式（2）、（3）所示。

式中，Q、S為{q}、{s}的主成分向量，k為主成分個(gè)數(shù)，M、W為{q}、{s}的載荷向量，eq、es為誤差。

第二，求解{q}、{s}的主成分向量Q、S的關(guān)系。

式中，f（*）是線性函數(shù)。

五、基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電子政務(wù)滿意度建模及其解法

（一）基本原理

電子政務(wù)本身就是一個(gè)非線性的復(fù)雜系統(tǒng)問(wèn)題，而電子政務(wù)滿意度的評(píng)價(jià)也呈現(xiàn)出非線性特征。新興媒體介入電子政務(wù)系統(tǒng)后，電子政務(wù)滿意度測(cè)評(píng)的非線性就更加明顯。這是因?yàn)椋屡d媒體對(duì)于電子政務(wù)的影響，尚無(wú)確切的評(píng)估模型和評(píng)估方法。因此，使用傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)方程建模難以得到較高的精度。

為了解決電子政務(wù)滿意度評(píng)估工作中的非線性問(wèn)題，本文選擇了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分析模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過(guò)若干個(gè)簡(jiǎn)單非線性單元的復(fù)合映射，就可以獲得復(fù)雜的非線性處理能力，實(shí)現(xiàn)從輸入單元到輸出單元的非線性映射，可有效解決電子政務(wù)滿意度評(píng)估問(wèn)題的非線性問(wèn)題。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類型有很多種，本文選用RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替常見(jiàn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為本文的分析方法。這是因?yàn)?，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有更快的收斂速度、訓(xùn)練時(shí)間短、學(xué)習(xí)效率高。不僅如此，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有最佳的逼近性能和全局最優(yōu)特性，對(duì)于非線性問(wèn)題求解能力更強(qiáng)。

用RBF網(wǎng)絡(luò)對(duì)本文的電子政務(wù)滿意度評(píng)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行建模，如圖3所示。

從圖3可以看出，電子政務(wù)滿意度測(cè)評(píng)系統(tǒng)需要用兩個(gè)RBF網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)。以右側(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，RBF除了包括輸入層和輸出層外，還包括隱含層，隱含層是用于確定非線性關(guān)系的關(guān)鍵層次。它對(duì)于輸入和輸出是黑箱的問(wèn)題，通過(guò)訓(xùn)練關(guān)系得出。在RBF網(wǎng)絡(luò)下，輸出如公式（5）所示。

圖3 基于新興媒體的電子政務(wù)滿意度評(píng)測(cè)系統(tǒng)的RBF網(wǎng)絡(luò)模型

這里，dk表示第k個(gè)神經(jīng)元（徑向基函數(shù)）的中心矢量，xij表示第i個(gè)隱含層神經(jīng)單元連接到第j個(gè)輸出單元的權(quán)重。Φ（*）為徑向基函數(shù)。為了反映調(diào)查問(wèn)卷的一般形態(tài)，徑向基函數(shù)采取高斯函數(shù)的形式，如公式（6）所示。

（二）具體實(shí)現(xiàn)

為了準(zhǔn)確地求解電子政務(wù)滿意度的評(píng)測(cè)模型，將PLS方法和RBF方法結(jié)合。這是因?yàn)殡娮诱?wù)的滿意度測(cè)評(píng)模型中，各個(gè)變量和滿意度之間存在非線性關(guān)系的可能性更大，因此用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較有針對(duì)性。另一方面，電子政務(wù)滿意度的測(cè)評(píng)模型中，各個(gè)變量之間往往存在比較嚴(yán)重的相關(guān)性，PLS對(duì)于此類問(wèn)題則比較實(shí)用。實(shí)際上，因?yàn)楸疚牡碾娮诱?wù)測(cè)評(píng)模型中考查了新興媒體因素的影響，各變量和滿意度之間關(guān)系的非線性特征更加明顯，所以將PLS方法和RBF方法結(jié)合起來(lái)解決電子政務(wù)滿意度評(píng)價(jià)問(wèn)題具有更強(qiáng)的針對(duì)性。

形成迭代過(guò)程如下：

（1）Q、S進(jìn)行列標(biāo)準(zhǔn)化，主成分個(gè)數(shù)設(shè)定為k=1，開(kāi)始迭代。

（2）利用PLS求取q1、m1、s1、w1等參數(shù)。

（3）利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求取q1和s1的非線性關(guān)系。

（4）根據(jù)初始?xì)埐詈蚉LS參數(shù)計(jì)算當(dāng)前殘差。

（5）如果殘差精度達(dá)不到預(yù)定的精度要求，令k加1，重復(fù)（2）～（5），直到精度要求滿足為止，此時(shí)確定的關(guān)系即所求。

六、實(shí)驗(yàn)結(jié)果和數(shù)據(jù)分析

為了對(duì)本文方法建立的模型進(jìn)行實(shí)際測(cè)評(píng)，將p1～p14的指標(biāo)形成相關(guān)的調(diào)查問(wèn)卷題目，于2013年2月～4月向高校、事業(yè)單位等使用電子政務(wù)平臺(tái)比較多的群體發(fā)送，調(diào)查問(wèn)卷共發(fā)放246份，成功回收221份。經(jīng)過(guò)有效數(shù)據(jù)分析，215份調(diào)查問(wèn)卷被保留。調(diào)查問(wèn)卷的問(wèn)項(xiàng)設(shè)置依據(jù)圖1所示的電子政務(wù)滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系：1.您所用過(guò)的電子政務(wù)平臺(tái)功能是否清晰？2.您所用過(guò)的電子政務(wù)平臺(tái)是否操作簡(jiǎn)便？3.您是否滿意電子政務(wù)平臺(tái)中采用的新興媒體？4.您所在的地區(qū)是否開(kāi)通了電子政務(wù)網(wǎng)站？5.您所在的地區(qū)是否開(kāi)通了電子政務(wù)博客？6.您所在地區(qū)是否開(kāi)通了電子政務(wù)微博？7.您所在的地區(qū)是否開(kāi)通了電子政務(wù)社區(qū)？8.您所用過(guò)的電子政務(wù)平臺(tái)的處理速度是否令人滿意？9.您所用過(guò)的電子政務(wù)平臺(tái)的處理結(jié)果是否令人滿意？10.您所用過(guò)的電子政務(wù)平臺(tái)的處理過(guò)程是否可信？11.您所用過(guò)的電子政務(wù)平臺(tái)的處理結(jié)果是否可信？12.您所用過(guò)的電子政務(wù)平臺(tái)是否建立在高質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)之上？13.您所用過(guò)的電子政務(wù)平臺(tái)是否建立在豐富的網(wǎng)絡(luò)功能之上？14.您所用過(guò)的電子政務(wù)平臺(tái)是否采用了更多的新媒體技術(shù)？

調(diào)查問(wèn)卷中按q1～q5分為5大類調(diào)查區(qū)，每個(gè)調(diào)查區(qū)內(nèi)按p1～p14設(shè)置相關(guān)的問(wèn)題。每個(gè)問(wèn)題的調(diào)查結(jié)果采取打分形式，最低分為0、最高分為5。為了保證后續(xù)的計(jì)算可靠，利用SPSS軟件對(duì)q1～q5分為5大類調(diào)查區(qū)進(jìn)行了可信度分析。

可信度分析是檢查數(shù)據(jù)可信程度的重要方法，直接決定調(diào)查數(shù)據(jù)能否用于后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析。最常見(jiàn)的可信度分析方法，可以采用Cronbach系數(shù)分析法相應(yīng)的數(shù)學(xué)描述如下。

根據(jù)公式（7）執(zhí)行可信度分析，相應(yīng)的結(jié)果如表1所示。從表1可以看出，第一級(jí)滿意度參數(shù)的可信度系數(shù)從0.731到0.933，在可信的范圍內(nèi)（α＞0.70），說(shuō)明本次的測(cè)量表具有較高的可信性。

表1 調(diào)查問(wèn)卷的SPSS可信度計(jì)算結(jié)果

信度分析之后，應(yīng)該進(jìn)一步執(zhí)行效度分析。效度檢驗(yàn)可以通過(guò)KMO效度因子和Bartlett球形效度因子完成，利用兩個(gè)因子的數(shù)值可以得出效度分析的結(jié)論。如果KMO的計(jì)算值大于0.7，并且Bartlett球度因子的計(jì)算值小于0.05，證明基本數(shù)據(jù)可用。經(jīng)檢驗(yàn)，表1中的數(shù)據(jù)有效。

因?yàn)楸?中的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)信度分析和效度分析，是可信的和有效的，可以繼續(xù)執(zhí)行后續(xù)的數(shù)據(jù)處理。本文建立的RBF-PLS模型共有5個(gè)輸入、1個(gè)輸出，215個(gè)樣本中150組數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，65組數(shù)據(jù)作為測(cè)試數(shù)據(jù)。

兩個(gè)變量之間的相關(guān)性分析，可采用Pearson積數(shù)學(xué)手段，如公式（8）所示。

除了Pearson積以外，Spearman相關(guān)系數(shù)法也是相關(guān)分析的常用手段，如公式（9）所示。

式中，xi、yi代表x、y的時(shí)間變量，、代表x、y兩個(gè)變量的均值，Ri、Si代表xi、yi的秩，、代表Ri、Si的均值。

對(duì)表1中的數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，各變量之間的相關(guān)性結(jié)果如表2所示。從表2可以看出，多個(gè)變量的相關(guān)系數(shù)在0.50以上，并且最大值達(dá)到0.83，表明各變量間存在多重共線性關(guān)系，可以用偏最小二乘進(jìn)行回歸分析。

為評(píng)價(jià)RBF-PLS方法的建模效果，將RBFPLS與結(jié)構(gòu)方程建模中的PLS方法進(jìn)行比較。兩種方法的和MSE（Mean-squared error，均方差）值如表3所示。由表3數(shù)據(jù)可見(jiàn)，本文的RBF-PLS方法優(yōu)于傳統(tǒng)的PLS方法。PLS方法處理的五類滿意度指標(biāo)的MSE值分別是0.35、0.33、0.31、0.30、0.28，而經(jīng)過(guò)本文構(gòu)建的RBF-PLS聯(lián)合解法，這五類滿意度指標(biāo)MSE值分別是0.25、0.24、0.24、0.18、0.11。MSE值表明擬合值和實(shí)際值的誤差大小，MSE值越小說(shuō)明擬合結(jié)果越接近真實(shí)結(jié)果。以上結(jié)果表明：雖然電子政務(wù)滿意度評(píng)估工作具有很高的非線性，但經(jīng)過(guò)本文RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練處理，進(jìn)而經(jīng)過(guò)RBF-PLS方法的聯(lián)合求解，各指標(biāo)和真實(shí)情況更為接近，從而有效解決了非線性問(wèn)題，有利于得到更加準(zhǔn)確的滿意度評(píng)價(jià)結(jié)果。

表2 各變量之間的相關(guān)性結(jié)果

表3 兩種方法的R2和MSE

七、結(jié)論

本文以電子政務(wù)滿意度評(píng)價(jià)為研究?jī)?nèi)容，試圖分析新興媒體對(duì)于電子政務(wù)服務(wù)性能提升造成的影響。在考查新興媒體因素的情況下，結(jié)合影響電子政務(wù)滿意度的常見(jiàn)因素，構(gòu)建了一個(gè)新的電子政務(wù)滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。這個(gè)體系中分為5個(gè)一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)和14個(gè)二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)，并從部分指標(biāo)中體現(xiàn)新興媒體的影響。

考慮到電子政務(wù)滿意度評(píng)價(jià)工作中，各個(gè)變量之間往往存在相關(guān)性，因此采用PLS方法對(duì)模型進(jìn)行求解。另外，新興媒體因素的引入會(huì)使得電子政務(wù)滿意度評(píng)價(jià)的非線性特征更加明顯，進(jìn)一步將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同PLS方法結(jié)合，用于求解本文構(gòu)建的電子政務(wù)滿意度測(cè)評(píng)模型。

實(shí)證研究的結(jié)果顯示，本文構(gòu)建的電子政務(wù)滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系符合實(shí)際情況，相關(guān)變量對(duì)于整體滿意度具有重要影響，間接說(shuō)明新興媒體對(duì)于電子政務(wù)工作具有重要意義。通過(guò)比較PLS方法和本文構(gòu)建的RBF-PLS方法，證實(shí)本文方法進(jìn)行的數(shù)據(jù)處理結(jié)果對(duì)應(yīng)的MSE更低，擬合精度更高。

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2014-05-19

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“跨功能邊界關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)間失效的連鎖效應(yīng)建模與仿真”（61074133）

馬欣（1976-），男，哈爾濱工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院博士研究生，研究方向?yàn)楣补芾怼?/p>