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    “放管服”改革中政務(wù)服務(wù)公眾滿意度模型的實(shí)證分析

    2020-07-03 11:57:12劉曉洋
    公共治理研究 2020年3期
    關(guān)鍵詞:放管服政務(wù)顧客

    劉曉洋

    (廣州大學(xué) 公共管理學(xué)院,廣州市智慧治理研究中心,廣東 廣州 510006)

    一、研究緣起

    黨的十八大以來(lái),以簡(jiǎn)政放權(quán)、放管結(jié)合、優(yōu)化服務(wù)為內(nèi)容的優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境是政府的重要工作任務(wù)。在建設(shè)人民滿意的服務(wù)型政府背景下,政務(wù)服務(wù)的公眾滿意度是衡量“放管服”改革成效的重要標(biāo)準(zhǔn)。公眾滿意度是20世紀(jì)80年代新公共管理改革運(yùn)動(dòng)中將企業(yè)“顧客導(dǎo)向”競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略應(yīng)用到公共管理,強(qiáng)調(diào)以公眾主觀滿意度來(lái)衡量公共服務(wù)績(jī)效的管理工具。[1]2019年《政府工作報(bào)告》明確提出“建立政務(wù)服務(wù)‘好差評(píng)’制度,服務(wù)績(jī)效由企業(yè)和群眾來(lái)評(píng)判”。這意味著政務(wù)服務(wù)改革從以制度、機(jī)構(gòu)和機(jī)制等能力建設(shè)的內(nèi)部邏輯轉(zhuǎn)向以公眾需求為導(dǎo)向的外部邏輯。政務(wù)服務(wù)公眾滿意度模型作為政務(wù)服務(wù)“好差評(píng)”制度的重要內(nèi)容,是將成熟的管理工具“公眾滿意度”應(yīng)用到政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域,討論公眾滿意度的影響因素、結(jié)果因素及其邏輯關(guān)系。這對(duì)積累和推進(jìn)政務(wù)服務(wù)“好差評(píng)”制度的理論知識(shí)、識(shí)別政務(wù)服務(wù)低績(jī)效的影響因素與改善服務(wù)具有重要價(jià)值。

    當(dāng)前,政務(wù)服務(wù)績(jī)效問(wèn)題成為公共管理學(xué)界新近研究的重要議題,形成了兩方面成果:一是測(cè)量指標(biāo)體系。吳開(kāi)松等從成熟度角度構(gòu)建了含管理成熟度和服務(wù)成熟度2個(gè)一級(jí)指標(biāo)和17個(gè)二級(jí)指標(biāo)的評(píng)價(jià)體系;[2]楊慧等構(gòu)建了由服務(wù)內(nèi)容、服務(wù)辦理、咨詢服務(wù)和服務(wù)資源等組成的測(cè)度體系。[3]二是變量間的關(guān)系。張育英等引入D&M信息系統(tǒng)成功模型,對(duì)364份有效樣本回歸分析發(fā)現(xiàn),行政審批服務(wù)質(zhì)量的信息、系統(tǒng)和質(zhì)量等三個(gè)維度,對(duì)公眾滿意度的特定和積累等兩個(gè)維度均有顯著的正向影響;[4]明承瀚等則在公共服務(wù)質(zhì)量與公民滿意度間加入調(diào)節(jié)變量“公民參與”,對(duì)359份有效樣本分析發(fā)現(xiàn),信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量及服務(wù)質(zhì)量對(duì)公民滿意度均有顯著正向影響,公民參與起到了顯著的調(diào)節(jié)作用;[5]徐曉林等基于PLS-SEM對(duì)356份有效樣本,討論了政務(wù)服務(wù)中公眾信任、感知質(zhì)量、公眾滿意度和持續(xù)使用意向等潛在變量之間的邏輯關(guān)系與作用機(jī)理。[6]

    統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,2016年全國(guó)政務(wù)服務(wù)總辦件量為6.02億件,[7]這意味著企業(yè)、群眾等政務(wù)服務(wù)顧客與政務(wù)服務(wù)主體間處于高頻率的互動(dòng)狀態(tài)。在大力推進(jìn)政務(wù)服務(wù)“好差評(píng)”制度的總體安排下,討論政務(wù)服務(wù)公眾滿意度與前因變量、結(jié)果變量的因果關(guān)系是一個(gè)值得關(guān)注的研究問(wèn)題。本文參考美國(guó)顧客滿意度模型,基于政務(wù)服務(wù)的過(guò)程情境,以線下政務(wù)服務(wù)為研究對(duì)象,構(gòu)建了政務(wù)服務(wù)公眾滿意度模型;在珠三角地區(qū)政務(wù)服務(wù)中心收集了531份有效問(wèn)卷,采用結(jié)構(gòu)方程模型分析了政務(wù)服務(wù)公眾滿意度與影響因素、結(jié)果因素的邏輯關(guān)系,并提出政策建議。

    二、模型構(gòu)建和研究假設(shè)

    (一)模型構(gòu)建

    政務(wù)服務(wù)“好差評(píng)”是由企業(yè)和群眾等政務(wù)服務(wù)對(duì)象,即“顧客”評(píng)價(jià)服務(wù)績(jī)效,體現(xiàn)了顧客導(dǎo)向的管理思想。所謂顧客導(dǎo)向,是企業(yè)管理中強(qiáng)調(diào)以顧客而非企業(yè)的立場(chǎng)分析問(wèn)題、以顧客滿意度引導(dǎo)企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略。[8]在新公共管理運(yùn)動(dòng)中,顧客導(dǎo)向被學(xué)習(xí)與應(yīng)用到公共管理領(lǐng)域,強(qiáng)調(diào)將政府服務(wù)對(duì)象作為“顧客”,以顧客滿意度衡量公共服務(wù)績(jī)效。顧客滿意度概念最早由卡多佐在1965年提出,[9]其經(jīng)典的和被廣泛應(yīng)用的測(cè)量模型是1994年的美國(guó)顧客滿意度模型(American Customer Satisfaction Index,ACSI)。ACSI是在瑞典顧客滿意度晴雨表基礎(chǔ)上增加了潛在變量“感知質(zhì)量”,由顧客期望、感知質(zhì)量和感知價(jià)值 3個(gè)前因變量、目標(biāo)變量顧客滿意度、顧客抱怨和顧客忠誠(chéng)2個(gè)結(jié)果變量組成的因果模型。

    本文借鑒吸收 ACSI框架,考量政務(wù)服務(wù)的情境因素,構(gòu)建了由信息公開(kāi)(ξ1)、公眾期望(ξ2)和感知質(zhì)量(ξ3)3個(gè)前因變量,目標(biāo)變量公眾滿意度(η1),公眾抱怨(η2)和公眾信任(η3)2個(gè)結(jié)果變量組成的政務(wù)服務(wù)公眾滿意度模型,如圖 1所示。其中,公眾滿意度是公眾在政務(wù)服務(wù)互動(dòng)過(guò)程中對(duì)服務(wù)績(jī)效的心理感知;公眾期望和感知質(zhì)量是公眾在政務(wù)服務(wù)中對(duì)服務(wù)質(zhì)量的事先心理預(yù)期與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際感知;信息公開(kāi)是公眾對(duì)公開(kāi)的政務(wù)服務(wù)事項(xiàng)辦事指南等信息的清晰度和有效性的感知;公眾抱怨是公眾在辦理完政務(wù)服務(wù)事后的抱怨的意愿與路徑選擇;公眾信任是指公眾辦理完政務(wù)服務(wù)后對(duì)政府的信心與支持的水平。

    圖1 政務(wù)服務(wù)公眾滿意度模型

    相較于ASCI模型,前因變量保留了“顧客預(yù)期”和“感知質(zhì)量”,取消了“感知價(jià)值”,新增了“信息公開(kāi)”;結(jié)果變量保留了“顧客抱怨”,“公眾信任”取代了“顧客忠誠(chéng)”,其緣由是:依據(jù)“質(zhì)量—滿意—績(jī)效”理論,公眾期望和感知質(zhì)量是討論滿意度模型的兩個(gè)經(jīng)典前因變量,予以保留。政務(wù)服務(wù)不同于企業(yè)的商品與服務(wù),其收費(fèi)范圍和標(biāo)準(zhǔn)嚴(yán)格地受《行政許可法》等法律約束,具有法定性與強(qiáng)制性,政府部門不得隨意變更。目前,政務(wù)服務(wù)大多數(shù)是免費(fèi)的,政務(wù)服務(wù)的價(jià)值感知難以用貨幣形式量化,取消“感知價(jià)值”。政務(wù)服務(wù)是公眾與政府間圍繞政務(wù)服務(wù)事項(xiàng),從信息查詢、需求提出、事項(xiàng)審查、到服務(wù)反饋的互動(dòng)過(guò)程,是一個(gè)有機(jī)的“輸入—轉(zhuǎn)換—輸出—反饋”系統(tǒng)。基于政務(wù)服務(wù)的過(guò)程情境,公眾滿意度的影響因素除了公眾事先的心理期望與現(xiàn)場(chǎng)的感知質(zhì)量外,信息公開(kāi)也值得關(guān)注。同時(shí),已有研究也提供了證據(jù),政務(wù)服務(wù)信息不透明和不公開(kāi)是老百姓“辦事難”的重要因素;[10]吳建南等基于ACSI模型構(gòu)建的公眾滿意度模型將“信息公開(kāi)”作為前因變量。[11]按照“退出—抱怨”理論,[12]當(dāng)政務(wù)服務(wù)公眾滿意度較低時(shí),會(huì)出現(xiàn)公眾抱怨、甚至是公眾退出的結(jié)果。但公眾退出在政務(wù)服務(wù)中卻不常見(jiàn),究其原因是政務(wù)服務(wù)主體是依據(jù)《行政許可法》等法律,按專業(yè)分工和屬地管理原則確定的。公眾無(wú)法“用腳投票”來(lái)選擇政務(wù)服務(wù)主體,其忠誠(chéng)度體現(xiàn)的不明顯。但是,政務(wù)服務(wù)改革的目的是為了提升公眾公共服務(wù)獲得感,提高公眾對(duì)政府的信任水平。同時(shí),借鑒吳建南等構(gòu)建公眾滿意度模型[11]的實(shí)證經(jīng)驗(yàn),由“公眾信任”替代“顧客忠誠(chéng)”。

    (二)研究假設(shè)

    1. 公眾滿意度與前因變量。政府績(jī)效和服務(wù)質(zhì)量是決定公眾滿意的核心要素。[13]公眾期望和感知質(zhì)量是顧客滿意度模型中兩個(gè)顯著的前因變量,已有研究證實(shí)了這一點(diǎn)。范里津使用一項(xiàng)紐約市民調(diào)查的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),市民期望水平顯著影響公共服務(wù)滿意度;[14]安達(dá)利卜發(fā)現(xiàn),醫(yī)療服務(wù)感知質(zhì)量的五個(gè)維度均顯著正向影響患者滿意度;[15]姬生翔使用 CGSS2013數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),感知質(zhì)量對(duì)公共服務(wù)滿意度有顯著正向影響。[16]信息公開(kāi)也被研究者用于解釋公眾滿意度。趙大海等對(duì)34所大城市問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),相對(duì)于最優(yōu)策略“政府效能”,信息公開(kāi)是提高公共服務(wù)公眾總體滿意度的次優(yōu)策略;[17]龔佳穎等研究發(fā)現(xiàn)市民對(duì)政府工作的知曉度對(duì)公共服務(wù)滿意度有顯著正向影響。[18]據(jù)此,本文提出 3個(gè)研究假設(shè):H1:信息公開(kāi)正向影響公眾滿意度;H2:公眾期望正向影響公眾滿意度;H3:感知質(zhì)量正向影響公眾滿意度。

    2. 公眾滿意度與結(jié)果變量。公眾滿意度提升的直接結(jié)果是減少公眾抱怨和提高公眾信任。[19]吳建南等研究發(fā)現(xiàn),公眾滿意度對(duì)公眾抱怨有顯著負(fù)向影響,對(duì)公眾信任有顯著正向影響;[11]克里斯滕森等使用2001年挪威市民調(diào)查數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),相較于對(duì)公共機(jī)構(gòu)不滿意的市民,滿意的市民對(duì)公共機(jī)構(gòu)的信任程度要高;[20]拉希姆發(fā)現(xiàn)電子政務(wù)中的公眾滿意度能提高公眾信任;[21]莫恩研究指出公眾對(duì)政府的信任取決于公眾對(duì)政府滿意感與政府績(jī)效的感知。[13]據(jù)此,本文提出2個(gè)研究假設(shè):H4:公眾滿意度負(fù)向影響公眾抱怨;H5:公眾滿意度正向影響公眾信任。

    3. 前因變量與結(jié)果變量的內(nèi)在關(guān)系。在前因變量中,政務(wù)服務(wù)信息公開(kāi)能有效地降低公眾與政務(wù)服務(wù)部門間的信息不對(duì)稱。公眾掌握了清晰的、有效的信息,會(huì)提高對(duì)政務(wù)服務(wù)質(zhì)量的期望。顧客通過(guò)廣告獲得的產(chǎn)品或服務(wù)的期望,會(huì)對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的質(zhì)量感知產(chǎn)生正向影響。[22]仲偉佇等研究發(fā)現(xiàn),網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物期望對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物感知質(zhì)量有顯著正向影響。[23]在結(jié)果變量中,吳劍南等分析某局公眾滿意度模型時(shí)發(fā)現(xiàn),公眾抱怨與公眾信任呈負(fù)相關(guān)。[19]據(jù)此,本文提出3個(gè)研究假設(shè):H6:信息公開(kāi)正向影響公眾期望;H7:公眾期望正向影響感知質(zhì)量;H8:公眾抱怨負(fù)向影響公眾信任。

    三、研究方法

    (一)樣本與數(shù)據(jù)

    為了確保問(wèn)卷填答的完整性和正確率,讓調(diào)查對(duì)象有現(xiàn)場(chǎng)感以真實(shí)表達(dá)辦事前后的心理期待和實(shí)際感知,珠三角“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)”課題組于2018年8月15日—10月9日在珠三角地區(qū)政務(wù)服務(wù)大廳便利抽取了625個(gè)辦事群眾進(jìn)行面對(duì)面的問(wèn)卷調(diào)查。問(wèn)卷回收率為100%,刪除漏答題項(xiàng)連續(xù)超 3個(gè)以上、一題多答等問(wèn)卷后,得到有效問(wèn)卷 531份。其中,男性占 42%、女性占58%,高中及以下占12.7%、大專占32%、本科占49.9%、碩士及以上占5.4%,辦理個(gè)人事項(xiàng)、企業(yè)事項(xiàng)和行政事項(xiàng)各占39.2%、56%和4.8%,這些特征符合珠三角地區(qū)辦事群眾的基本特征,有較好的代表性。

    (二)變量測(cè)量

    信息公開(kāi)、公眾期望、感知質(zhì)量、公眾滿意度、公眾抱怨和公眾信任都是不可直接測(cè)量的潛在變量。本文基于已有文獻(xiàn)和歸納政務(wù)服務(wù)內(nèi)容,設(shè)計(jì)了19個(gè)觀測(cè)變量,如表1所示。各題項(xiàng)均采用李克特十級(jí)量表,賦值1—10分形成調(diào)查問(wèn)卷。

    (三)數(shù)據(jù)分析法

    本文采用SPSS 20.0軟件及其AMOS模塊輸入與分析數(shù)據(jù),使用可靠性分析、因子分析和相關(guān)性分析模塊對(duì)量表的信度與效度、變量間的相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn);使用AMOS軟件的結(jié)構(gòu)方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)對(duì)政務(wù)服務(wù)公眾滿意度模型進(jìn)行擬合和驗(yàn)證,分析各潛在變量之間的關(guān)系。其原因是,結(jié)構(gòu)方程模型是利用變量的協(xié)方差矩陣來(lái)分析變量之間因果關(guān)系,具有同時(shí)處理多個(gè)因變量、允許自變量和因變量都含測(cè)量誤差、分析變量間內(nèi)在的結(jié)構(gòu)關(guān)系以及估計(jì)模型擬合度等優(yōu)點(diǎn)。

    表1 調(diào)查問(wèn)卷與描述統(tǒng)計(jì)

    四、模型檢驗(yàn)

    (一)信度與效度分析

    1. 信度分析。信度是檢驗(yàn)量表的可靠性,即量表重復(fù)測(cè)量同一對(duì)象得到的結(jié)果的一致性程度。采用Cronbach’s α信度系數(shù)檢驗(yàn)量表的信度,分析結(jié)果見(jiàn)表2的A欄。信息公開(kāi)、公眾抱怨和公眾信任的Cronbach’s α在0.8—0.9之間,意味著量表的信度“很好”;公眾期望、感知質(zhì)量和公眾滿意度的Cronbach’s α在0.9以上,意味著量表的信度“非常高”。

    表2 信度和效度分析結(jié)果

    2. 效度分析。效度分析是檢驗(yàn)量表的有效性,即量表收集的數(shù)據(jù)能否反映研究的問(wèn)題和目的。采用 SPSS AMOS 20.0.0分析得到標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù),再計(jì)算組合信度(construct reliability,CR)和平均方差提?。╝verage variance extracted,AVE),以衡量量表的收斂效度,分析結(jié)果見(jiàn)表2的B欄。公眾滿意度等6個(gè)潛在變量的AVE值均高于0.6,CR值均高于0.7,意味著量表具有很好的收斂效度。同時(shí),使用平均方差提取的平方根來(lái)檢驗(yàn)量表的區(qū)分度。表2的C欄中對(duì)角線上的數(shù)據(jù)為6個(gè)潛在變量平均方差提取的平方根,對(duì)角線下方的數(shù)據(jù)為潛在變量間的相關(guān)系數(shù)。6個(gè)潛在因子的 AVE值的平方根均大于各因子間的相關(guān)系數(shù),這意味著量表具備良好的區(qū)分效度。

    (二)模型檢驗(yàn)

    1. 相關(guān)性分析。相關(guān)性分析是衡量變量間相關(guān)密切程度。采用Pearson相關(guān)系數(shù)分析模型中潛在變量間相關(guān)關(guān)系,以保證構(gòu)建模型運(yùn)算變量的相關(guān)性和計(jì)算結(jié)果的可靠性,分析結(jié)果見(jiàn)表 2的C欄。公眾滿意度與信息公開(kāi)、公眾期望和感知質(zhì)量3個(gè)前驅(qū)變量間的相關(guān)性均在0.01水平上顯著相關(guān),與公眾抱怨和公眾支持2個(gè)結(jié)果變量間的相關(guān)性也均在0.01水平上顯著相關(guān)。

    2. 模型擬合。使用SPSS AMOS 20.0.0分析工具的修正指數(shù)(Modification Index,MI)來(lái)修正模型。從 MI值最大的路徑開(kāi)始調(diào)試,在 MI值較大的兩個(gè)殘差變量之間增加一條相關(guān)路徑,運(yùn)行計(jì)算后觀察擬合指標(biāo)是否明顯變好并具有理論意義;根據(jù) MI值增加變量殘差間相關(guān)路徑會(huì)使模型擬合指標(biāo)繼續(xù)變好的原則,經(jīng)過(guò)系列調(diào)試和模型修正的擬合指數(shù)如表3所示。修正后的政務(wù)服務(wù)公眾滿意度模型的卡方值(χ2)的顯著性水平為 0.000,意味著“適配性良好”;卡方自由度比(χ2/df)值為 3.530,小于較為寬松的規(guī)定值 5.0;近似差異值誤差均方根(RMSEA)為0.069,小于 0.08,意味著“適配合理”;增值適配度統(tǒng)計(jì)量 NFI、RFI、CFI、IFI、TLI的值均在0.9以上,意味著符合適配的標(biāo)準(zhǔn)。[25]

    通過(guò)上述新型擴(kuò)孔鉆頭設(shè)計(jì)思路探討,以及鉆頭穩(wěn)定性、水力特性分析,并委托四川川石·克銳達(dá)金剛石鉆頭有限公司制造了該型鉆頭,命名型號(hào)為CK306B。

    表3 政務(wù)服務(wù)滿意度模型的擬合指數(shù)

    公開(kāi)、公眾期望和感知質(zhì)量均顯著正向影響公眾滿意度,標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)分別是 0.244、0.164和 0.592,驗(yàn)證了 H1、H2和 H3;公眾滿意度對(duì)公眾抱怨有顯著負(fù)向影響,對(duì)公眾信任有顯著正向影響,標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)分別是0.138和0.601,驗(yàn)證了H4和H5;信息公開(kāi)對(duì)公眾期望有顯著正向影響,公眾期望對(duì)感知質(zhì)量有顯著正向影響,標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)分別是 0.539和0.732,驗(yàn)證了H6和H7;公眾抱怨對(duì)公眾信任有負(fù)向影響,但不顯著,H8未得到驗(yàn)證。

    圖2 政務(wù)服務(wù)公眾滿意度模型分析結(jié)果

    五、結(jié)論與建議

    (一)研究結(jié)論

    經(jīng)結(jié)構(gòu)方程模型分析發(fā)現(xiàn):

    1. 政務(wù)服務(wù)公眾滿意度。本文構(gòu)建了 2個(gè)觀測(cè)變量、賦值為 1—10的李克特量表測(cè)量政務(wù)服務(wù)公眾滿意度,依據(jù)美國(guó)顧客滿意度指數(shù)計(jì)算方法[26],政務(wù)服務(wù)公眾滿意度的計(jì)算公式和結(jié)果是:

    由此可見(jiàn),珠三角地區(qū)總體的政務(wù)服務(wù)公眾滿意度處于較高水平。這可能與其財(cái)政投入的規(guī)模與強(qiáng)度有較大關(guān)系。珠三角地區(qū)各地市政務(wù)服務(wù)管理機(jī)構(gòu)的財(cái)政決算報(bào)告顯示,2017年市級(jí)財(cái)政投入共4.48億,占地方財(cái)政支出的0.464‰。其中,廣州與佛山的財(cái)政投入規(guī)模均超過(guò)1億元,珠海與佛山的財(cái)政投入強(qiáng)度均超過(guò)1.5‰。

    2. 公眾滿意度的影響因素。識(shí)別政務(wù)服務(wù)公眾滿意度的影響因素是本文的研究目的之一。研究發(fā)現(xiàn),信息公開(kāi)、公眾期望和感知質(zhì)量均對(duì)公眾滿意度有顯著正向影響。但其作用效果大小有差異,最大是感知質(zhì)量(0.592),其次是信息公開(kāi)(0.244),最小是公眾期望(0.164)。同時(shí),這也說(shuō)明在模型中增加前因變量信息公開(kāi)是合理的。信息公開(kāi)中信息清晰度與信息有效性的因子載荷相差無(wú)幾,各是 0.89和 0.88;公眾期望中因子載荷從大到小依次為服務(wù)專業(yè)性(0.88)、服務(wù)態(tài)度(0.78)、辦事效率(0.78)、辦事程序(0.77)和服務(wù)環(huán)境(0.7);感知質(zhì)量中因子載荷從大到小依次為服務(wù)態(tài)度(0.91)、服務(wù)專業(yè)性(0.88)、辦事效率(0.87)、辦事程序(0.82)和服務(wù)環(huán)境(0.76)。由此可見(jiàn),無(wú)論是在公眾期望、還是在感知質(zhì)量中,服務(wù)專業(yè)性與服務(wù)態(tài)度的效用都十分重要,服務(wù)環(huán)境的效用就顯得稍弱。

    4. 因果模型的中介機(jī)制。中介變量是在理論上會(huì)影響所觀察的現(xiàn)象因素,但這些因素卻不易被察覺(jué)或測(cè)量,它的存在及效用可從自變量對(duì)所觀察的現(xiàn)象推導(dǎo)出來(lái)。[27]政務(wù)服務(wù)公眾滿意度模型中的中介機(jī)制也是本文有趣的研究發(fā)現(xiàn)。公眾期望顯著地正向影響公眾滿意度與感知質(zhì)量。公眾期望對(duì)感知質(zhì)量的影響效果為0.732,大于對(duì)公眾滿意度的直接效果0.164;公眾期望通過(guò)感知質(zhì)量影響公眾滿意度的間接效果是0.732與0.592的乘積,即0.433。據(jù)此,可得出兩點(diǎn)結(jié)論,一是公眾期望對(duì)公眾滿意度的總效果,即直接效果和間接效果的和為 0.597;二是間接效果(0.433)大于直接效果(0.164)意味著中介變量感知質(zhì)量發(fā)揮了影響作用。同理,在信息公開(kāi)通過(guò)公眾期望影響公眾滿意度中,間接效果是 0.539與 0.244的乘積為 0.088,小于直接效果0.233,意味著中介變量公眾期望并不能充分發(fā)揮影響作用。公眾抱怨對(duì)公眾信任的負(fù)向影響不顯著,公眾滿意度不能通過(guò)公眾抱怨影響公眾信任,且不顯著。

    5. 前因變量和結(jié)果變量的內(nèi)在關(guān)系。相交于影響公眾滿意度的效果,信息公開(kāi)對(duì)公眾期望,公眾期望對(duì)感知質(zhì)量的影響效果更大,分別是0.539和0.732,大于0.244和0.164;而公眾抱怨對(duì)公眾信任的負(fù)向影響效果不明顯,且影響作用較小。原因可能是,公眾抱怨與公眾信任之間的關(guān)系在較大程度上取決于政府投訴處理機(jī)制。當(dāng)前,12345政務(wù)熱線是接受市民咨詢與投訴的主要官方渠道。但“一號(hào)式”整體服務(wù)的政務(wù)熱線在實(shí)踐中遇到接線員服務(wù)不專業(yè)、政府職能部門“隱身”等難題,熱線變成了“冷線”,[28]導(dǎo)致公眾對(duì)投訴問(wèn)題處理結(jié)果滿意度不高。[29]因此,公眾抱怨得不到有效處理,就無(wú)法轉(zhuǎn)化為對(duì)政府的信任。

    (二)政策建議

    政務(wù)服務(wù)“好壞評(píng)”制度明確了政務(wù)服務(wù)的價(jià)值目標(biāo)與衡量標(biāo)準(zhǔn)是企業(yè)與群眾的認(rèn)可。為了提高政務(wù)服務(wù)績(jī)效,深化推進(jìn)“放管服”改革,結(jié)合實(shí)證分析結(jié)果,提出以下政策建議。

    第一,注重政務(wù)服務(wù)線下服務(wù)質(zhì)量。公眾在政務(wù)服務(wù)大廳的感知質(zhì)量對(duì)公眾滿意度的影響作用最大,公眾期望通過(guò)感知質(zhì)量對(duì)公眾滿意度的間接影響效果也較大。2016年全國(guó)政務(wù)服務(wù)大廳總辦件量 6.02億件,相當(dāng)于每個(gè)政務(wù)服務(wù)大廳日均辦理 784件;政務(wù)服務(wù)大廳辦件量也遠(yuǎn)超過(guò)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),地級(jí)市86.9%的辦件量均發(fā)生在政務(wù)服務(wù)大廳。[7]這意味著政務(wù)服務(wù)線下大廳仍然是服務(wù)于企業(yè)和群眾的主要渠道,改善其服務(wù)質(zhì)量尤為重要。同時(shí),感知質(zhì)量中,服務(wù)態(tài)度、服務(wù)專業(yè)化水平、辦事效率和辦事程序的載荷因子均超過(guò) 0.8。因此,政務(wù)服務(wù)在改革中要繼續(xù)優(yōu)化政務(wù)服務(wù)流程,提高窗口人員的專業(yè)能力與服務(wù)態(tài)度,提高工作效率,從而提高公眾在政務(wù)服務(wù)大廳的獲得感。

    第二,平衡宣傳承諾與服務(wù)能力。公眾期望對(duì)公眾滿意度的影響效用最小??赡苁且蛘?wù)服務(wù)宣傳承諾過(guò)高,公眾對(duì)政務(wù)服務(wù)會(huì)有過(guò)高期望;但因政務(wù)服務(wù)的體制、機(jī)制和信息資源等阻滯問(wèn)題導(dǎo)致服務(wù)能力不足,就出現(xiàn)了宣傳承諾與服務(wù)能力失衡問(wèn)題,導(dǎo)致公眾滿意度不高。光明網(wǎng)時(shí)評(píng)中“在各地‘最多跑一次’、‘一次辦好’改革下,跑5個(gè)月改不了一個(gè)低級(jí)性別錯(cuò)誤烏龍”就是典型案例。[30]因此,要以政務(wù)服務(wù)能力為基礎(chǔ)設(shè)定對(duì)公眾的可信承諾,合理合度地開(kāi)展政務(wù)服務(wù)宣傳,規(guī)范地引導(dǎo)公眾的服務(wù)期望。

    第三,政務(wù)服務(wù)信息公開(kāi)的便民化。政務(wù)服務(wù)信息公開(kāi)對(duì)公眾滿意度有顯著正向影響。政府信息公開(kāi)是確保公眾知情權(quán)的重要措施。同時(shí),2019年修訂的《政府信息公開(kāi)條例》提出了“強(qiáng)化便民服務(wù)要求”新要求。因此,要將政務(wù)服務(wù)事項(xiàng)的辦事要素、辦事流程和審批服務(wù)等以標(biāo)準(zhǔn)化形式規(guī)范,形成政務(wù)服務(wù)辦事標(biāo)準(zhǔn)清單。[10]提高政務(wù)服務(wù)事項(xiàng)公開(kāi)信息的標(biāo)準(zhǔn)化和可用性,從而增進(jìn)政務(wù)服務(wù)公眾滿意度。

    第四,以政務(wù)服務(wù)提升政府美譽(yù)度。政務(wù)服務(wù)改革是政府治理現(xiàn)代化的重要內(nèi)容,是構(gòu)建人民滿意的服務(wù)型政府的重要舉措。政務(wù)服務(wù)公眾滿意度能有效地降低公眾抱怨和提高政府信任。因此,切實(shí)地按照政務(wù)服務(wù)“好差評(píng)”制度要求,積極推動(dòng)公眾滿意度評(píng)價(jià),以公眾滿意度衡量政務(wù)服務(wù)績(jī)效,不斷地完善政務(wù)服務(wù)。

    (三)研究不足

    本文仍有不足和值得進(jìn)一步研究之處。一是調(diào)查對(duì)象。本文是以珠三角各地市政務(wù)服務(wù)大廳的辦事群眾為調(diào)查對(duì)象。目前,簡(jiǎn)政放權(quán)是“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)”改革的目標(biāo)與方向,更多貼近企業(yè)與老百姓的政務(wù)服務(wù)事項(xiàng)被下放到基層。未來(lái)調(diào)查對(duì)象可向“區(qū)縣”和“鎮(zhèn)街”等基層延伸,討論基層政務(wù)服務(wù)公眾滿意度模型,并開(kāi)展與市級(jí)的比較研究。二是變量測(cè)量。黨的十八以來(lái),政務(wù)服務(wù)改革的政策措施層層遞進(jìn),內(nèi)容不斷推向深入,[3]意味著政務(wù)服務(wù)的內(nèi)涵在不斷豐富。未來(lái)需深入分析最新政策文件、并結(jié)合訪談材料來(lái)重新設(shè)計(jì)公眾期望、質(zhì)量感知等的觀察變量。三是實(shí)證數(shù)據(jù)。本文主要使用截面數(shù)據(jù),未來(lái)可持續(xù)開(kāi)展跟蹤調(diào)查,加強(qiáng)縱向時(shí)序研究,[6]為完善政務(wù)服務(wù)公眾滿意度模型,推進(jìn)政務(wù)服務(wù)“好差評(píng)”制度建設(shè)貢獻(xiàn)理論知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)研究。

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