政府信息服务补救公众满意度评估模型研究*

钟足峰

（岭南师范学院商学院 广东湛江 524048 ）

1 引言

近年来，随着互联网的飞速发展，电子政务随之兴起，政府职能也相应转变。政府掌握了社会信息资源总量的大部分，相应的政府信息化建设获得飞速推进和发展，公众对信息的需求量急剧增加。政府信息资源服务模式也在循序渐进，由于政府本身的地位比较特殊，与生俱来有着权威性和一定的垄断性，所以公众获取信息的主要途径和来源是政府或政府授权部门提供的信息服务渠道。虽然政府在信息服务领域投入了大量的财力、人力、物力，但由于信息服务过程往往不可分割，且失误不可避免地存在于信息服务过程中；而现有政府信息服务与公众需求之间存在着某些结构性矛盾，其提供的信息服务不能完全满足公众需求，其信息服务也往往限于公开新闻、规章制度、组织结构等一般性信息，遇到突发事件或舆论焦点事件、面对公共舆论质疑时，经常应对失据。

从服务型政府视角考虑，当政府信息服务失误或者失败时，如何进行信息服务补救、补救的效果如何是亟需研究的问题。信息服务失误的原因主要包括以下几种：信息服务平台因素的失误（平台访问错误、链接错误、系统灵活性差、服务器性能不佳、流程接口失误、安全与保证失误等）；信息因素的失误（信息失真、信息过时、信息混乱、信息遗漏、信息不畅等）；组织与管理因素的失误（反应滞后、操作不当、宣传不到位、瞒报漏报、缺乏监管等）。公众个人信息服务经验被视为评估政府信息服务的关键因素。在完美服务与实际服务表现之间存在差距，公众在与政府信息平台进行信息交互时，能真实感觉到与信息服务有关的失误或者缺陷。成功的信息服务提供者能有效地应对服务失败，将不满的公众情绪恢复到满意的状态。研究表明，政府作为信息服务提供者，服务失误后的反应对公众关系产生了显著的影响，应对得当可以消除或甚至扭转负面影响。在现有研究中，大部分学者着重关注的是服务补救应用于交通运输业、饮食业、零售业、电子商务、医疗等服务行业，而对政府部门的服务补救研究较少，对政府信息服务补救的研究尤为稀少。基于此，本文在服务补救相关理论基础上，考虑政府信息服务自身的特征，对政府信息服务失误补救进行研究，同时探讨政府信息服务补救中民众满意度与感知公平、政府形象、公信度、公众忠诚度等要素之间的关系。这对于政府部门进行有效的信息服务补救、提高信息服务质量，进而提高公众对信息服务补救的满意度，具有十分重要的理论和实践意义。

2 相关理论

2.1 电子政务及信息服务研究

伴随着电子政务的发展，如何转变政府职能，提高服务效率，引起学术界的关注，其中：Al-Jaghoub等重新定义了电子政务中政府、企业、民众的关系[1]；Zaidi等界定了电子政务中政府的责任[2]；Huai J.认为在电子政务中，提供信息服务的过程不是单向的，而是双向的[3]。汪向东指出，为了解决应用、能力和绩效之间不平衡发展矛盾，电子政务的发展应该从以能力建设为中心转向以应用为中心[4]。吴昊等总结了我国电子政务发展路径的特点[5]。张延林[6]等基于归因理论，根据公众对电子政务的感知行为与信念之间的关系，构建信任的过程模型并进行实证研究。龙怡[7]等采用文献调研和内容分析方法，对比分析跑腿办证和信息惠民政策下的信息生态链及其信息生态位。

信息服务是电子政务中重要组成部分。Maccani[8]等定义了数据服务的三个原则：可用性和访问、再利用和再分配、普遍参与。Sieber[9]等推出数据服务部署的四个模型。Attard[10]等研究了可供公众使用的信息服务的工具。马森述[11]等学者研究了政府信息服务内容、理论内涵、时间尺度、互动环境以及政府应负责任。连志英[12]等对构建政府信息服务制度进行了研究。王娅[13]等探讨信息服务制度建设的必要性，并从公众角度出发研究信息服务制度建设的相应对策。张华[14]研究了网络信息公开舆论新格局的问题，提出了政府信息公开的目的是改善互动和服务。徐光[15]等通过构建政府信息公开程度评价指标体系，得出了各评价指标的权重比例。

2.2 服务补救研究

Bell[16]等定义服务失败为“客户所接受的服务感知比预期的严重不满的情况”。服务补救随后被Miller[17]描述为“某个公司为改变顾客不满的消极态度，采取的最终留住这些客户问题的行动”。由于服务质量和客户满意度的关键性，服务补救在服务营销和旅游服务中研究较多。其运用领域包括酒店[18]、餐厅[19]、交通运输[20]和零售[21]。还有学者认为，服务失败是不可避免的，在服务行业如航空中也司空见惯[22]。研究人员将服务错误的频率归因于服务的无形性质以及在服务体验中所需的经常无法预料的“人际交往”[19]。 因此，公司服务补救的潜在关键原因是客户与公司服务人员之间的频繁和多样的互动[23-24]。服务补救通常分为有形补救和心理补救[17]。有形补救是指通过免费服务、退款、礼品、折扣和优惠券，向顾客提供有形赔偿以减少实际损失。心理补救则是通过道歉、解释等用来纠正由服务失误导致的问题并提高顾客满意度[21]。梁承磊等[25]认为，服务补救是将顾客作为中心，其目标是为发展良好的客户关系，修复和弥补潜在的或已经失败的服务。毛广雄、郑艳民[26]从全局角度考虑服务补救，对有可能出现的服务失败提前控制和预警，并在事后对服务补救质量持续改进和提高。郑红[27]等则考虑到顾客的负面情绪，回应顾客在被服务过程中的不满和抱怨，将服务补救分为服务前预防性服务补救和服务后回应性服务补救两方面。张圣亮等[28]研究表明服务补救、消费者口碑传播和重购意向三个因素之间存在着正向的影响作用。

2.3 公平感知研究

由于服务补救研究从社会交往的角度重点关注公平感知，公平感知理论作为理论框架主要应用于服务补救研究[29-30]。消费者期望获得的成本等于他们的预期成本，则他们认为是公平的结果[31]。如果消费者认为他们的付出比产品或服务的成本更高，则他们认为被不公平地对待[31]，这被称为服务失败。因此，公平感知是用于解释服务失败和补救的重要概念，它随后影响消费者满意度。消费者通常在三个维度评估与服务补救有关的公平——结果公平、程序公平和互动公平。所有这些都基于消费者从公司获得的服务补救以及他们的接受程度[32-33]。结果公平是指消费者从公司获得的服务补救的结果。程序公平则是研究消费者接受的过程，尤其是服务补救过程[34]。在服务补救过程中，消费者倾向于评估补救过程的灵活性、效率和透明度[35]。在消费者和公司之间的互动和沟通过程中，交互性公平被定义为公平解决服务失败所引起的问题[32-34]。而Colquitt[36]等则在三个维度的基础上增加了信息公平维度，将信息公平与结果公平、程序公平和互动公平并行作为感知公平的元素。张倩[37]在电子商务领域，借鉴信息公平的思想，研究信息公平、服务补救措施、公众满意度之间的关系。张新[38]等研究消费者在服务失败后感知公平对重购意向的影响，其中消费者忠诚度和服务补救策略起着重要的作用。金晓彤[39]研究发现在处理顾客抱怨中，感知公平的各个维度对顾客满意度有相关的正向影响。张初兵[40]等研究了电子商务中服务补救后感知公平三维度、顾客情绪和行为之间的关系，构建了电子商务服务补救模型。胥兴安[41]等从社区认同理论出发，研究社区居民参与旅游中对感知公平的影响。

从以上研究可看出，在服务补救和信息服务方面的研究方兴未艾，许多学者做了大量的工作。然而，大部分服务补救的研究集中于企业，将政府作为服务机构并进行服务补救的研究较少，而对政府信息公开和信息服务的失误进行补救研究的尤为缺乏。因此本文从公平感知的视角下对政府信息服务补救满意度进行研究。

3 模型构建

由以上分析可以得出，信息服务补救公众满意度可以归因为一种心理感知，存在着定性和定量混合状态，难以通过因子测量进行分析，而结构方程模型适合解决该类问题。本文通过选取测评的潜变量和显变量，研究影响用户感知政府信息服务价值的因素，影响服务失误用户敏感度的因素，构建服务失误补救满意度及敏感度的评测体系，评测用户感知政府信息服务补救价值。如图1所示。

图1 政府信息服务补救公众满意度假设因果关系模型

3.1 潜变量定义

结果公平：是指当公众感知到政府在信息服务失败后，为了补救失误所进行的努力。结果公平更具体、更容易量化，一般来说，处理信息服务补救期间为公众提供的结果符合需要原则、平等原则和公平原则。有研究发现结果公平与服务补救的满意度之间有着积极的关系。

过程公平：是指决策者用来达成争议或谈判结果的政策、程序和标准的公平性。在有效的信息服务补救方面，过程公平指的是公众对信息服务补救所需的程序和流程的过程中的公平感。公众着重考核政府在信息服务补救中程序安排是否公平、信息公布是否透明、规章设定是否公平。

交互公平：是指公众判断政府在信息服务补救中传播和交流方式是否公平，依据政府在进行信息补救服务时的态度（诚实、友好、礼貌以及有无偏见等），公众在此维度考量政府在信息服务补救中的行为（真诚道歉和耐心解释等）。

信息公平：是指政府是否对公众的知情权有足够的尊重和保障，同时公众对政府提供的服务补救信息是否能够做全面的判断。政府在服务补救过程中应该提供全面、易于理解的信息服务，并客观详尽地解释造成信息服务失误的原因，为公众提供信息服务补救和补救措施的相关信息等。

公信度：公众对政府的信任源于对信息服务补救满意之结果，政府是否有效处理在信息服务失败后的信息服务平台问题、信息传播失误问题及组织管理等问题。这表明，公众对政府的信任源自于公众对政府在信息服务补救工作及其行为的评判。

满意度：在本模型中，公众的满意度不仅仅取决于某一个瞬间的评价，而是从信息服务失败后，政府着手进行服务补救开始。从结果公平、交互公平、过程公平、信息公平等维度进行综合评价。本文模型的核心是公众满意度这一变量。

政府形象：是指公众在信息服务失败后对整个信息服务补救的感知评价。通常，当政府采取各种不同的信息服务补救措施后，公众对政府提供的信息服务补救进行感知并将对忠诚度有正向作用。

忠诚度：忠诚度是公众对服务型政府评估的关键因素，公众信任是建立忠诚度和维护公众和政府关系的保证。

3.2 潜在变量因果关系假设

根据上述，本文在建立的信息服务补救公众满意度假设因果关系模型基础上，做如下假设：①H1：“公平感知”对“满意度” 存在着正向的影响关系；②H2：“满意度”对“公信度” 存在着正向的影响关系；③H3：“满意度”对“政府形象”存在着正向的影响关系；④H4：“公信度”对“忠诚度”存在着正向的影响关系；⑤H5：“政府形象”对“忠诚度”存在着正向的影响关系。

4 公众满意度实证研究

根据信息服务补救公众满意度指数模型的可测变量体系，设计制作问卷调查。调查问卷包括了样本的特征调查和模型相关变量调查。模型相关变量调查根据可测变量设计问题，每一个可测变量都设计一个问题进行对应，共计36个问题。样本特征调查方面，则根据实际情况设计了性别、年龄、教育程度、收入及工作年限等5个问题。本次调查发出问卷400份，通过回收整理，本次调查问卷有效样本376份。样本特征分析如表1所示。

4.1 信度检验

克朗巴哈系数是通过折半信度系数的平均值来测度内部一致性，Cronbach’s Alpha值越小则说明量表中存在着内部一致性低、稳定性和可靠性差的问题。与之相反，如果值越高，则说明一致性高、稳定性和可靠性都较好。通常认为Cronbach’s Alpha值大于0.6则内部信度是较高的，最好大于0.7。如果Cronbach’s Alpha系数的值在0.65和0.7之间，则认为该信度值能达到基本要求；如果系数值在0.6 和0.65之间信度值达不到要求，参考价值不大；如果系数值小于0.6，则认为信度值不足，即被测量表设计不完整，或者有纰漏。本文的信度检验如表2所示，系数的值均大于0.8，表明所用量表一致性高、稳定性和可靠性都较好。

表1 样本特征分析表

4.2 效度检验

使用AMOS22.0软件进行验证性因子分析，得出各测项的因子载荷，再通过因子载荷算出构念组合信度和收敛效度，还有具体的模型拟合指数。结果如表3所示，本研究所有测量指标的因素载荷均在0.7以上，符合因子载荷标准。组合信度（Composite Reliability）是评价潜在构念内部一致性程度的指标，该数值越大，说明潜在构念下各测量指标的相关性越高，即测量指标的一致性程度越好。构念组合信度最低为0.8721，远高于0.6的门槛值，证明各构念下的测量指标具有较强的关联性，构念内部一致性程度较好。收敛效度是指测量同一构念的指标之间相互关联的程度，相关程度越高，则收敛效度越好。收敛效度主要通过考察测项的标准化载荷系数和平均方差提取量（Average Variance Extracted, AVE）来进行检验。各个维度的收敛效度均大于0.6，说明收敛效度比较良好。此外，从模型的拟合指数上看，除卡方与自由度之比偏小以外，其他的拟合指数均满足模型拟合要求，说明模型与数据拟合较好。

表2 信度检验表

表3 效度检验表

4.3 结构方程模型

根据相关研究理论，确定结构方程模型，并将问卷数据带入AMOS软件中，根据AMOS提供的MI修正指数，进行修正，增加了部分残差之间的相关关系，最终得到以下的模型图，并进行运算得出结果如图2所示：

其模拟拟合情况如表4所示，本模型的卡方与自由度之比为1.480，说明数据拟合程度一般，RMR 是残差均方根。通常认为RMR值越小，拟合越好。RMR应该小于0.08，RMR越小，拟合越好。本模型的RMR为0.157，说明该指标不太理想，由于该指标易受样本个数影响，该指标仅供参考。RMSEA应该小于0.06，越小越好。本模型的RMSEA为0.036，说明拟合度尚可。GFI 是拟合优度指数，其值位于 0和1区间，通常认为GFI 应该大于0.90为较好。本模型的GFI为0.970，大于0.9，说明拟合度很好。IFI其值位于 0和1区间，值越接近1，则拟合越好，通常认为值如果小于0.90 ，则拟合度不够，对模型要进行重新设置。本模型的IFI为0.970，大于0.9，说明拟合度很好。CFI其值位于 0和1区间。CFI 接近1表示拟合非常好，越接近1，则拟合越好，通常认为值如果小于0.90 ，则拟合度不够。本模型的CFI为0.970，大于0.9，说明拟合度很好。TLI接近1表示拟合非常好，越接近1，则拟合越好，通常认为值如果小于0.90，则拟合度不够。本模型的TLI为0.966，大于0.9，说明拟合度很好。说明模型拟合度良好。

图2 政府信息服务补救公众满意度模型路径图

表4 模型拟合表

4.4 讨论及结论

其路径系数如表5所示：

公平感知到满意度的标准化路径系数为0.177，其显著性为0.006，小于0.01，说明该路径系数在1%的显著性水平下具有显著性，也就是公平感知对满意度是显著性正向影响。假设H1成立。

满意度到公信度的标准化路径系数为0.147，其显著性为0.012，小于0.05，说明该路径系数在5%的显著性水平下具有显著性，也就是满意度对公信度是显著性正向影响。假设H2成立。

满意度到政府形象的标准化路径系数为0.134，其显著性为0.021，小于0.05，说明该路径系数在5%的显著性水平下具有显著性，也就是满意度对政府形象是显著性正向影响。假设H3成立。

公信度到忠诚度的标准化路径系数为0.079，其显著性为0.185，大于0.05，说明该路径系数在5%的显著性水平下不具有显著性，也就是公信度对忠诚度不具有显著性影响。假设H4不成立。

政府形象到忠诚度的标准化路径系数为0.189，其显著性为0.002，小于0.01，说明该路径系数在1%的显著性水平下具有显著性，也就是政府形象对忠诚度是显著性正向影响。假设H5成立。

表5 路径系数表

5 结语

本文以公众视角界定了政府信息服务补救公众满意度的理论基础、影响要素、形成路径。对政府信息服务补救公众满意度的结构和过程进行了探讨，依据结构方程的变量选取和建模过程，通过选取潜变量、假设变量间的结构关系、针对潜变量建立可测变量，进一步对政府信息服务补救公众满意度指数模型进行构建。在此基础上，本文通过调查问卷的发放和回收整理、数据筛选整理分析，验证该指数模型的合理性和科学性。问卷调查研究表明，基于SEM的政府信息服务补救公众满意度模型对各个因素进行有效分析，且可以单独分析各个因素对公众满意度的直接影响效应和间接影响效应。公平感知对公众满意度评价有直接的影响，尤其是结果公平和交互公平对公众满意度评价有较大的影响，满意度对公信度和政府形象也有直接影响。

（来稿时间：2018年7月）