城市公共服务满意度评价及影响因素研究——以山东省为例

曹现强 林建鹏

2017年，《国务院关于印发“十三五”推进基本公共服务均等化规划的通知》中指出：“推进基本公共服务均等化，是全面建成小康社会的应有之义，对于促进社会公平正义、增进人民福祉、增强全体人民在共建共享发展中的获得感、实现中华民族伟大复兴的中国梦具有十分重要的意义。”[注]《国务院关于印发“十三五”推进基本公共服务均等化规划的通知》， http://www.gov.cn/zhengce/content/2017-03/01/content_5172013.htm，访问日期：2018年3月20日。党的十九大报告强调指出，新时代应当完善公共服务体系，“使人民获得感、幸福感、安全感更加充实、更有保障、更可持续”[注]习近平：《决胜全面建成小康社会 夺取新时代中国特色社会主义伟大胜利——在中国共产党第十九次全国代表大会上的报告》，http://news.sina.com.cn/o/2017-10-18/doc-ifymyyxw3516456.shtml，访问日期：2018年3月20日。。城市公共服务供给作为我国城乡公共服务供给体系的重要组成部分，其供给水平与市民的工作与生活有着密切联系。在新时代，如何优化城市公共服务供给，提高市民满意度，化解新的社会矛盾，促进城市经济社会健康发展，是一个兼具理论和现实意义的重要课题。下文将以山东省为例，在城市公共服务满意度[注]本文研究的城市公共服务满意度是指城市公共服务公众满意度。借鉴已有研究的相关定义，本研究的城市公共服务满意度是指市民对政府公共服务供给情况的实际感受与其期望之间比较的程度。评价及影响因素分析的基础上，从公共服务供给侧视角出发，提出优化城市公共服务供给的政策建议，以期为提高城市公共服务满意度水平，促进宜居的服务型城市建设建言献策。

一、文献回顾

关于满意度的研究主要源起于顾客满意度指数测评研究。瑞典于1989年建立了世界上第一个全国性顾客满意度指数(SCSB)，而美国、德国、加拿大、韩国等20多个国家和地区也先后建立了全国性或地区性的CSI模型[注]刘武、杨雪：《论政府公共服务的顾客满意度测量》，《东北大学学报(社会科学版)》2006年第2期。。这些测评模型中比较成功的主要是SCSB模型和ASCI模型。在公共服务满意度评价内容方面，学者主要围绕公众生活满意度、民主决策、政府信息透明度等几个方面展开评价[注]托尼·博韦德、埃克·劳夫勒、肖锋：《地方治理质量评估:公共服务的个案研究》，《上海行政学院学报》2010年第11期。。国外的《外交政策》《经济学人信息部》、美世公司等杂志和机构还发布了较为权威的满意度指数研究报告[注]吴伟、于文轩、林挺进、王君：《提升城市公共服务质量 打造服务型政府——2010连氏中国城市公共服务质量调查》，《城市观察》2011年第1期。。大部分国内学者主要是在对ASCI模型修改(包括公众抱怨、服务预期、公众信息、服务型政府形象、服务品质、忠诚度、政府初衷等变量)的基础上，构建相关的满意测评模型进行研究[注]具体参见朱国玮、黄珺、汪浩：《公共部门公众满意度测评研究》，《理论与改革》2004年第6期；梁昌勇、代犟、朱龙：《基于SEM的公共服务满意度测评模型研究》，《华东经济管理》2015年第2期；吴建南、黄加伟、张萌：《构建公共部门公众满意度测评模型的实证分析》，《甘肃行政学院学报》2006年第3期；刘武、朱晓楠：《地方政府行政服务大厅顾客满意度指数模型的实证研究》，《中国行政管理》2006年第12期；何华兵：《基本公共服务均等化满意度测评体系的建构与应用》，《中国行政管理》2012年第11期。。胡伟、钟杨、郑方辉、纪江明等学者对国内有关省市的城市公共服务满意度运用算数平均法和熵权TOPSIS法等方法进行了相应的实证研究[注]具体参见胡伟、吴伟：《公共服务满意度蓝皮书：中国城市公共服务评价报告(2013)》，上海人民出版社，2013年；钟杨：《中国城市公共服务公众满意度蓝皮书(2015-2016)》，上海人民出版社，2017年；郑方辉、王琲：《地方政府整体绩效评价中的公众满意度研究——以2007年广东21个地级以上市为例》，《广东社会科学》2008年第1期；纪江明、胡伟：《中国城市公共服务满意度的熵权TOPSIS指数评价——基于2012连氏“中国城市公共服务质量调查”的实证分析》，《上海交通大学学报(哲学社会科学版)》2013年第3期。。归结起来，国内外的满意度测评模型搭配的主流方法是结构方程法和指标测量法[注]纪江明、胡伟：《中国城市公共服务满意度的熵权TOPSIS指数评价——基于2012连氏“中国城市公共服务质量调查”的实证分析》，《上海交通大学学报(哲学社会科学版)》2013年第3期。。当然，国内外学者还有运用期望失验模型[注]Oliver, R. L, “Satisfaction: A Behavioral Perspective on the Consumer”, London: Routledge Press, 2010, pp.96-130.、SERVQUAL模型[注]Parasuraman, A.,Zeithaml, V.,Berry, L, “SERVQUAL: A Multiple Item Scale for Measuring Consumer Perceptions of Service Quality”, Journal of Retailing, 1988,64(1), pp.12-40.、粗糙集理论模型[注]Alizadeh A, “Developing a Model for Citizen’ Satisfaction with Public Sector Services Based on Rough Sets Theory: A Case Study of Tehran Municipality”, Technical Bulletin, 2013, 20(5), pp.795-802.对服务满意度开展相关研究，也产出了一些研究成果。

公共服务满意度受许多因素的影响，已有研究主要集中于以下几个视角：基于公共服务自身特性视角的研究，认为公共服务的特征(强制性和选择性)、生产方式、分配方法和资助的方式会对公众的满意度产生影响[注]具体参见朱国玮：《公共服务供给绩效评价研究——基于消费者视角的理论阐释与实证分析》，上海交通大学博士学位论文，2005年；Ostrom V,Ostorm E.“Public Goods and Public Choices”,in E.S.Savas,ed.,Alternatives for Delivering Public Services:Toward Improved Performance,Boulder,CO:Westview Press, 1977.；基于政府服务视角的研究，认为政府公共服务的客观绩效、政府财政制度、政府信息公开、地方政府公信力、政府回应性和政府效能是公共服务满意度的重要影响因素[注]高琳：《分权与民生:财政自主权影响公共服务满意度的经验研究》，《经济研究》2012年第7期；王欢明、诸大建、马永驰：《中国城市公共服务客观绩效与公众满意度的关系研究》，《软科学》2015年第3期；吕维霞、王永贵：《基于公众感知的政府公信力影响因素分析》，《华中师范大学学报(人文社会科学版)》2010年第4期；贾哲敏、李文静：《政务新媒体的公众使用及对政府满意度的影响》，《北京航空航天大学学报(社会科学版)》2017年第2期。冯菲、钟杨：《中国城市公共服务满意度的影响因素探析——基于10个城市公众满意度的调查》，《上海行政学院学报》2016年第2期。；基于城市视角的研究，认为人均GDP、人均财政支出对于公共服务满意度具有一定的影响[注]具体参见林挺进、吴伟、于文轩、王君：《中国城市公共教育服务满意度调查及分析——基于2010连氏中国城市公共服务质量调查的实证研究》，《复旦教育论坛》2011年第4期；纪江明、胡伟：《我国城市公共交通公众满意度的影响因素研究——基于“2012连氏中国城市公共服务质量调查”的实证分析》，《软科学》2015年第6期。；基于居民视角的研究，认为公众参与、公众期望、个人自身利益最大化倾向、个人政治偏好、个人效能感、个人幸福感等行为、心理、感知方面的因素[注]具体参见赵大海、胡伟：《中国大城市公共服务满意度的测评与政策建议》，《上海行政学院学报》2014年第1期；G.Rabinowitz,S.MacDonald,“A Directional Theory of Issue Voting”,American Political Science Review,1989,83(1), pp.93-121；D.O.Sears,“Symbolic Politics:A Socio-Psychological Theory”.in S.Iyengar and W.McGuire eds.“Exploration in political Psychology”,Durham，N.C.:Duke University Press,1993，pp.113-149；郑方辉、王琲：《地方政府整体绩效评价中的公众满意度研究——以2007年广东21个地级以上市为例》，《广东社会科学》2008年第1期。以及年龄、学历、收入、居住时间、职业、单位性质等人口统计学特征因素[注]具体参见Brown, K., Coulter, P. “Subjective and Objective Measures of Police Service Delivery”,Public Administration Review,1983,43(1), pp.50-58;Parasuraman, A.,Zeithaml, V.,Berry, L,“SERVQUAL: A Multiple Item Scale for Measuring Consumer Perceptions of Service Quality”, Journal of Retailing, 1988,64(1), pp.12-40.对于公共服务满意度具有重要影响。有些学者基于城市和居民两个视角，运用分层线性模型对城市公共服务满意度影响因素进行了相关分析，并发现城市公共服务满意度受到城市和居民两个层面因素的双重影响，具体的变量设计见表1。除此之外，其他的研究还发现满意度调查问题顺序[注]Van De Walls, “The Order of Questions in a Survey on Citizen Satisfaction with Public Services: Lessons From a Split-Ballot Experiment”, Public Administration, 2011,89(4), pp.1436-1450.、媒体传播以及社会文化等也是影响公共服务满意度不可忽略的重要因素。

表1 公共服务满意度影响因素的分层线性模型变量设计

①王君、林挺进、吴伟、于文轩:《中国城市公共教育服务满意度调查及分析———基于2010连氏中国城市公共服务质量调查的实证研究》,《复旦教育论坛》2011年第9期。

②具体参见纪江明、胡伟:《城市医疗保障满意度的地区差异:理论解释与实证研究》,《上海行政学院学报》2015年第4期;纪江明:《中国城市住房保障满意度解释:HLM模型与实证研究———基于“2012连氏中国城市公共服务质量”的调查》,《电子政务》2015年第6期;纪江明:《基于多层线性模型的城市体育公共服务满意度影响因素研究》,《西安电子科技大学学报(社会科学版)》2015年第3期;纪江明:《中心城市社会保障公众满意度及其影响因素研究———基于“2012新加坡连氏中国城市公共服务质量调查”的实证分析》,《中共浙江省委党校学报》2015年第3期;纪江明、胡伟:《我国城市公共交通公众满意度的影响因素研究———基于“2012连氏中国城市公共服务质量调查”的实证分析》,《软科学》2015年第6期;纪江明、葛羽屏:《分层模型视角下中心城市基础教育满意度影响因素研究———基于“2012新加坡连氏中国城市公共服务质量调查”的实证分析》,《教师教育研究》2015年第2期。

③龚佳颖、钟杨:《公共服务满意度及其影响因素研究———基于2015年上海17个区县调查的实证分析》,《行政论坛》2017年第1期。

通过梳理已有文献可知，近些年公共服务满意度在测评和影响因素分析方面的研究取得了较多的成果。欧美等国家关于公共服务满意度的研究早于国内，部分国家已经建立了全国性的公共服务满意度指数评价体系，而国内目前仍处于探索阶段。国内外公共服务满意度影响因素研究有探索性、描述性和解释性研究路径。总体而言，城市公共服务满意度研究近些年取得的一些成果能较好地解释我国城市公共服务满意度的基本情况。但是，已有研究在满意度水平评价方面仍有进一步优化的空间。同时，已有研究表明，居民期望值、政府信任度、政府回应性对于公共服务满意度具有重要影响，但是对于这些变量的研究主要仍是集中在定性层面，在定量层面探讨则较少。因此，本研究一方面将基于简单算数平均法对山东省城市公共服务满意度进行总体、服务类别评价，并且在该方法的基础上创新性地运用改进的熵权TOPSIS法对该省城市公共服务满意度进行区域评价。另一方面，将在分层线性模型中引入居民期望值、政府信任度、政府回应性等变量对城市公共服务满意度影响因素进行分析。

二、数据来源、研究方法与设计

(一)数据来源

本研究中山东省17个城市公共服务满意度测评的基础数据和分层线性模型中个人层面变量的相关数据均来源于山东大学城市发展与公共政策研究中心2017年开展的山东省城市公共服务满意度大规模电话访问调查[注]本次调查是针对山东省17地市市辖区城市公共服务满意度状况的调查。本文对这次调查有效问卷的相关缺失值、拒绝回答、不方便告知、不清楚等选项采用均值插补法和众数插补法进行替换。本文中的城市层面变量的数据是山东省17个城市市辖区的相关数据。2018年莱芜市并入济南市。但本调研于2017年完成，故文中仍保留了莱芜市。。该调查主要采用五级里克特量表(1-5分)进行测量。通过对问卷量表的Cronbach系数和KMO值进行测算，分析结果为0.808和0.947，表明量表的信度和效度较好。调查最后回收的有效样本量为5015个[注]由于篇幅所限，受访市民的人口统计特征情况表暂不放入，可备索。。根据2017年国务院印发的国发〔2017〕9号文件中对于基本公共服务类别的相关阐述，本研究从该调查中选取8个服务类别(公共交通、公共环境、公共事业、公共医疗、社会保障、文化休闲、公共教育、公共安全)和27个服务指标，构建山东省城市公共服务满意度指标体系(含熵权值)见表2。除了该数据来源之外，2017年《山东省统计年鉴》和2017年《中国城市统计年鉴》是本研究中分层线性模型城市层面变量数据的来源。

表2 山东省城市公共服务满意度指标体系

(二)研究方法与设计

1．改进的熵权TOPSIS法

TOPSIS 法是由Wang和Yoon 于1981 年首次提出[注]Wang. C.L, Yoon. K. S.,Multiple Attribute Decision Making,Berlia:Spring-verlag Press，1981，pp.1-15.的一种多目标决策方法，即逼近理想解排序法[注]具体参见Ozernoy V M., “Choosing the ‘Best’Multiple Criteria Decision-making Method”,Information System & Operational Research,1992,30(2), pp.159-171;Stewart T J.“A Critical Survey on the Status of Multiple Criteria Decision Making Theory and Practice”, Omega, 1992,20(5-6), pp.569-586.。运用该方法进行评价的关键之一在于权重的赋予。本研究采用熵权法，根据每个指标的指标值数据差异程度确定其权重。一般地，某指标的指标值的差异程度越大，最后赋予的权重越大。TOPSIS法是对归一化后的数据矩阵, 找出有限方案中的最优方案(正理想解)和最劣方案(负理想解)，然后分别计算各评价对象与最优方案和最劣方案之间的距离, 求出评价对象与最优方案的相对接近度，并以相对接近度的值作为评价优劣的依据[注]王悦荣：《城市基本公共服务均等化及能力评价》，《城市问题》2010年第8期。。但是，传统TOPSIS法以距正理想解与负理想解的距离为基础来判断方案接近理想解的程度，有时并不能完全反映出各方案的优劣性[注]由于涉及数学推理验证过程较为复杂，在此不作具体阐述，请读者自行查阅有关参考文献。。改进的TOPSIS法基本原理是正理想解和负理想解的延长线上找出一个虚拟最劣值向量X*，并用X*取代最劣值向量X-，这样能有效克服传统TOPSIS法的缺陷，达到对评价对象进行客观评价的目的[注]胡永宏：《对TOPSIS法用于综合评价的改进》，《数学的实践与认识》2002年第4期。。可见，运用该方法对城市公共服务满意度水平进行区域评价比已有研究中在服务指标层、子类别服务层、总体服务层运用简单算数平均法进行满意度值测算更为科学。本研究将首先运用简单算数平均法[注]由于本研究在运用TOPSIS法进行分析之前，还将运用简单算数平均对山东省城市公共服务满意度水平进行相关测算。为了使简单算数平均法测算的结果更容易让读者理解与接受，本研究借鉴了首次全国组织工作满意度民意调查的五个等级选项进行赋值设计，即5分“很满意”赋值为100分， 4分“满意”赋值为80分，3分“基本满意”赋值为60分，2分“不太满意”赋值为30分，1分“不满意”赋值为0分。计算城市公共服务指标满意度值，然后对每项子类别服务分别运用改进的熵权TOPSIS法进行满意度指数测算。最后，在此基础上再运用该方法测算最终的城市公共服务满意度指数[注]由于篇幅所限，该方法的具体计算步骤暂不在此说明，可备索。。

当然该方法也具有一定的局限性，结合本研究主题可作如下表述：即通过该方法测算的各子类别服务满意度平均值不能做满意度水平意义上的横向比较。因为经研究发现若横向比较子类别服务满意度的TOPSIS值，其实比较的是各服务类别内各指标满意度值与各指标满意度最大值聚集的差异情况而非满意度水平的高低情况。因此，在山东省城市公共服务满意度的总体评价和服务类别评价方面，本研究还将运用简单算数平均法进行测算。

2．分层线性模型

已有研究表明城市和个人层面变量对于城市公共服务满意度评价具有一定的影响。本文为了进一步丰富这种视角的公共服务满意度影响因素研究，也选择从城市和个人两个层面分析影响山东省市民评价公共服务满意度的因素，这便需要一个可以同时涵盖两个层级变量的统计模型，而现有的模型中，分层线性模型能够满足我们的需要。“在现有各类统计模型中，传统线性模型OLS的基本假设是线性、正态、方差齐性以及独立性，方差齐性和独立性两个假设对多层次、嵌套式的数据结构往往难以成立，这给参数估计带来一定的难度。……该模型(分层线性模型——笔者注)能很好地处理具有嵌套结构的非独立数据，它使研究者可以估计各层面上的变化，而且还能有效连接宏观区域数据和个体数据，并明确区分个人效应和组效应，这正好符合我们的研究目标。”[注]纪江明：《中国城市住房保障满意度解释：HLM模型与实证研究——基于“2012连氏中国城市公共服务质量”的调查》，《电子政务》2015年第6期。

结合已有研究的变量设计情况，本文将分层线性模型中的变量设计如下：因变量Y为17个城市8类公共服务满意度的平均值3.679。自变量中个人层面变量包括X1：居民期望值、X2：政府信任度、X3：政府回应满意度、X4：性别、X5：户籍1(城市或农村)、X6：户籍2(本地或外地)、X7：年龄、X8：学历、X9：职业、X10：月收入；城市变量包括E1：人口密度、E2：人均GDP、E3：人均公共财政支出、E4：人均城镇可支配收入。本研究具体运用分层线性6.8统计软件先后建立零模型、随机效应模型和完整模型进行满意度区域差异影响因素分析。采用REML法估计模型中的回归系数参数和方差，以White提出的稳健标准误作为检验的基础。在模型分析时，将第一层的连续预测变量进行组均值类型的中心化处理，以减少变量间可能存在的共线性影响。

三、实证分析

(一)满意度评价

总体评价：经研究发现，山东省17个城市的公共服务满意度水平处于“基本满意(60分)”到“满意(80分)”这个水平区间内(山东省均值为71.9分)，详见图1。

1.服务类别

(1)省级层面。经计算，山东省的城市公共事业(78.5分)、公共安全服务(76.4分)满意度较高，而社会保障(68分)和公共医疗(65分)较低，其余几项公共服务的满意度分值分别为公共交通73.1分，公共教育72.8分，公共环境71.1分，文化休闲70.1分。通过进一步计算服务类别满意度的变异系数后发现，该省的城市公共服务满意度存在服务类别差异(CV=0.061)。

(2)市级层面。山东省各个城市8项子类别服务的满意度水平如图1所示。通过计算每个城市服务类别满意度值的变异系数(CV值)后发现，滨州(CV=0.104)、青岛(CV=0.093)、威海(CV=0.091)各服务类别满意度差异性较大，临沂(CV=0.045)、聊城(CV=0.045)各服务类别满意度差异性较小。由于文章篇幅有限，各城市公共服务满意度水平高值服务类别和低值服务类别在此不一一列举。这些服务类别在某种程度上可以反映出一个城市公共服务供给的优势和短板领域。

2.服务区域

对图1中山东省17个城市公共服务满意度值进行变异系数计算后发现，该省城市公共服务满意度存在一定的区域差异(CV=0.054)。除此之外，该省8个子类别服务满意度也存在一定的区域差异(0.050≤CV≤0.106)，在此不详述。在图1测算方法的基础上，进一步通过改进的熵权TOPSIS法测算后发现，这种区域差异更加明显，详见下文分析。

(1)服务总体层面。对改进的熵权TOPSIS法测算的山东省17个城市公共服务满意度值进行变异系数计算后发现，该省城市公共服务满意度存在较大的区域差异(CV=0.173)。为直观观察这种区域差异的空间分布，首先，本文结合层次聚类分析方法，运用SPSS软件进行聚类分析，将山东省17个城市划分为三类城市。其次，将层次聚类分析的结果导入Arcgis软件中制作了满意度TOPSIS指数区域分布图(图2)。由该图可知，位于山东省东部沿海地区的威海、烟台和日照三个城市满意度较高；位于中东部和西部地区的潍坊、东营、淄博、聊城、莱芜、青岛的城市满意度处于中游水平；位于中部、南部和北部的临沂、滨州、泰安、枣庄、济南、菏泽、济宁、德州的城市满意度则较低。可见，山东省城市公共服务满意度呈现出一定的空间分布规律，即总体呈现出东部沿海城市满意度较高，中部、南部和北部的内陆城市满意度较低的情况。

(2)子类别服务层面。通过计算8项子类别服务的满意度变异系数后发现，这些变异系数均大于0.15，其中社会保障(CV=0.21)、公共教育(CV=0.20)和公共环境(CV=0.19)值较大，这表明在子类别服务层面上城市之间的满意度差异较大，即这三项公共服务的满意度区域差异较其他服务而言更大一些。由于文章篇幅有限，子类别服务满意度的高值和低值城市，在此不一一列举，但是需指出的是，威海的公共环境和烟台的公共安全满意度水平遥遥领先于其他城市[注]由于篇幅所限，山东省城市公共服务子类别满意度的区域差异图暂不放入，可备索。。

(二)满意度影响因素的分层线性模型分析

其实城市公共服务满意度水平的服务类别和区域差异，归根结底是由于市民对公共服务满意度水平评价的差异造成的。本研究采用分层线性模型来分析城市和个人层面的变量是否影响以及在何种程度上影响了居民对所在城市公共服务满意度的评价水平。根据上文的研究设计要求，分别构建分层线性的零模型、随机系数模型、完整模型(表3)，并进行参数估计，估计结果见表4。

表3 分层线性的零模型、随机系数模型、完整模型建构

续表3

随机系数模型MixedModel:Y=γ00+μ0+γγ和μ0为随机误差项Level-1Modle:Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+β8X8+β9X9+β10X10+γβ0为截距项,β1,β2,…,β10分别为个人层面变量的回归系数,γ为随机误差项Level-2Modle:β0=γ00+μ0;β1=γ10+μ1;β2=γ20+μ2;…;β10=γ100+μ10γ00,γ10,…,γ100为β0,β1,…,β10的截距,μ0,μ1,…,μ10为随机误差项MixedModle:Y=γ00+γ10X1+γ20X2+γ30X3+γ40X4+γ50X5+γ60X6+γ70X7+γ80X8+γ90X9+γ100X10+μ0+μ1X1+μ2X2+μ3X3+μ4X4+μ5X5+μ6X6+μ7X7+μ8X8+μ9X9+μ10X10+γγ00,γ10,…,γ100为截距项,β1,β2,…,β10分别为城市层面变量的回归系数,μ0,μ1,…,μ10以及γ为随机误差项完整模型Level-1Model:Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X8+β5X10+γβ0为截距项,β1,β2,…,β5分别为个人层面变量的回归系数,γ为随机误差项Level-2Model:β0=γ00+γ01E1+γ02E2+γ03E3+μ0;β1=γ10+μ1;β2=γ20+μ2;β3=γ30+μ3γ00,γ10,γ20,γ30为β0,β1,β2,β3的截距,μ0,μ1,μ2,μ3为随机误差项MixedModel:Y=γ00+γ01E1+γ02E2+γ03E3+γ10X1+γ20X2+γ30X3+γ40X8+γ50X10+μ0+μ1X1+μ2X2+μ3X3+μ4X8+μ5X10+γγ00,γ10,…,γ50为β0,β1,…,β5的截距,γ01,γ02,γ03为城市层面变量的回归系数,μ0,μ1,…,μ5以及γ为随机误差项

1.零模型参数估计

使用分层线性模型进行分析，首先需要使用零模型(null model)估计组内相关系数ICC。在这个模型中，仅有模型的因变量[注]本文中分层线性模型的因变量取值采用的是简单算数平均法测算。因为该模型的因变量计算过程中涉及到个人层面公共服务指标权重问题，而TOPSIS方法中公共服务类别和指标的熵权值是基于城市层面满意度差异情况计算得出不符合该要求。，而没有任何预测变量。经统计分析发现，该模型可靠性(0.950)的估计比较高。模型的卡方检验p值小于0.001，表明满意度模型显著有效。模型的组内相关系数(ICC)为7.6%，表明城市公共服务满意度总的变异中7.6%来源于城市之间的差异。根据Cohen[注]Cohen, J. Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2th ed.). Hillsdale, NJ. ：L.Eribaum Associates Press,1988,pp.44.的界定，这属于中度关联程度，即不可忽略组间的差异，因此运用分层线性模型考虑城市层面变量是有必要的。

2.随机系数模型参数估计

随机系数模型用于对层一微观变量进行单因素检验。即通过在Level-1 Model加入个人层面变量[注]为研究职业这个二分变量满意度的影响情况，本研究将变量中原先的党政机关、企业、事业单位、社会团体/村居委会、无单位/自雇/个体、军队、未就业、无业、失业9类整合为机关事业编(赋值1)和非机关事业编(赋值0)两类。，且假定个人层面变量在城市间的影响恒定，就可分析个人层面变量对城市公共服务满意度的影响。为了确保变量的稳定性，避免多重共线性，本研究用稳健性标准误差法对该模型进行回归。经统计分析发现模型可靠性(0.966)估计比零模型有所提高。研究发现，政府信任度和政府回应满意度对公共服务满意度具有很显著的正向影响，即在控制其他变量不变的前提下，市民对政府信任水平越高，政府的回应性越好，市民的公共服务满意度越高。居民期望值对公共服务满意度具有很显著的负向影响，即在控制其他变量不变的前提下，市民对公共服务供给期望值越高，市民的公共服务满意度越低。学历水平对公共服务满意度具有较为显著的负向影响，即在控制其他变量不变的前提下，学历越高的市民,其公共服务满意度越低。对职业这个二分变量的分析结果表明，在党政机关事业单位工作的市民满意度要低于其他职业类别的市民。经过双变量相关性分析发现，学历与居民期望值的高低有显著正相关性，学历越高的市民一般对公共服务供给的期望值也越高。而在党政机关事业单位工作的市民一般对公共服务供给的期望值整体偏高。因此，可得学历和职业这两个变量的分析结果其实受到了居民期望值的影响。除此之外，其他的个人层面变量则对满意度没有显著的影响。

3.完整模型参数估计

为进一步考察第二层变量对Level-1模型截距和斜率的影响(即城市层面变量对处于不同城市受访者满意度评价的影响)，在随机效应系数模型的Level-2模型截距项中加入城市层面变量构建完整模型。继续用稳健性标准误差法对该模型进行回归得到模型可靠性(0.948)的估计仍较高。该模型估计结果的数据显示，城市层面变量中，人均GDP和人均公共财政支出对公共服务满意度具有显著的正向影响，即在控制其他变量不变的前提下，城市经济发展水平越高、政府公共服务投入资金越多，市民的公共服务满意度就越高。这说明城市经济发展和政府公共财政支出的增加对于公共服务满意度起积极作用。而在加入城市层面变量后，个人层面的学历和职业两个变量对满意度的影响效应都有所减少，表明在不同城市间，不同学历和职业的市民对公共服务满意度的差异小，即这两个变量对公共服务满意度的影响城市内的差异要大于城市之间的差异。

通过该模型分析结果与零模型分析结果的组间和组内的方差对比分析发现，城市层面变量对公共服务满意度在城市之间的差异具有一定的解释力(城市之间的方差成分由0.02607减少为0.01679,减少了35.6%)。个人层面变量对公共服务满意度在城市内的差异也具有一定的解释力(城市内的方差成分由0.31573减少为0.21476,减少了32%)。由于文章篇幅有限，这些个人和城市变量对公共服务满意度的具体影响大小情况不再阐述。

表4 分层线性的零模型、随机系数模型、完整模型参数估计结果

续表4

变量零模型随机系数模型完整模型随机效应(RandomEffect)标准差(方差成分)截距(INTRCPT1)0.16146(0.02607)0.16261***(0.02644)0.12958***(0.01679)Level-1,R0.56190(0.31573)0.46103(0.21255)0.46343(0.21476)

注：*表示p<0.05，**表示p<0.01，***表示p<0.001。

四、结论、讨论与建议

(一)结论与讨论

经上文的满意度评价分析发现，山东省城市公共服务满意度存在服务类别和区域上差异。服务类别差异表现在：就省级层面而言，公共安全、公共事业服务满意度较高，而社会保障和公共医疗服务满意度则较低；就市级层面而言，各城市内部的服务领域差异则大小不一。区域差异表现在：就服务总体层面而言，城市之间的满意度水平具有一定的差距，在地理区域分布上总体呈现出东部沿海城市满意度相对较高，中部、南部和北部的内陆城市满意度较低的情况；就子类别服务层面而言，在各服务类别中城市之间的满意度水平差异也较大，其中，社会保障、公共教育和公共环境服务较为典型。经上文的满意度影响因素分析发现，市民的公共服务满意度评价会受到城市和个人层面因素的双重影响。一是城市层面变量中人均GDP和人均公共财政支出对于城市公共服务满意度具有显著的正向影响。二是个人层面变量中居民期望值对满意度具有较为显著的负向影响。学历水平越高的居民满意度评价越低，以及机关事业单位的市民与其他单位市民相比满意度评价低。市民对政府信任度越高以及评价政府回应性情况越好，市民的城市公共服务满意度也越高。研究还发现，城市层面变量和个人层面变量对城市公共服务满意度差异均具有一定的解释力。

在新时代，为了更为深入地解读山东省城市公共服务满意度水平以及影响因素，以期能够提出优化城市公共服务供给的相关政策建议，化解城市公共服务供给的不平衡、不充分与市民日益增长的公共服务需要之间的矛盾，提高城市公共服务满意度水平，本文基于公共服务供给侧视角做以下进一步的讨论分析：

山东省城市公共服务满意度存在服务类别差异，其实反映的是城市公共服务类别供给的不均衡问题，也反映出各城市服务供给的短板问题。满意度存在区域差异问题反映的是服务供给的区域不均衡问题。城市公共服务满意度影响因素的分析结论依次说明了以下几个问题：一是城市经济发展水平和政府公共财政支出水平能为城市公共服务供给提供资金源泉和保障。它们是提高城市公共服务满意度的基本前提。二是城市公共服务供给水平是否达到了市民的期望值问题。由于城市人口较多，人口构成比较复杂，市民对公共服务供给的质量和数量的期望存在较大的差异。城市公共服务供给水平很大程度上受到公共服务供给方式、供给技术、供需匹配程度影响。城市公共服务供给方式的多元化、供给技术的与时俱进、供给与需求的合理匹配，是满足不同层次市民需求的重要途径。三是城市公共服务供给效能能否提高市民对政府的信任度的问题。城市公共服务供给效能的高低是判断城市政府公共服务供给能力的重要标准，城市政府作为公共服务供给的掌舵者和基本公共服务供给的重要主体，城市公共服务供给的效率、效果、效益，会直接影响到市民对政府的信任度。四是城市政府是否能够提供市民参与公共服务供给的渠道、考虑市民需求以及与市民协同推进公共服务供给的问题。城市政府公共服务供给回应性的高低体现了城市政府公共服务供给过程中对于市民意见的重视程度。城市由于人口较多，人口构成比较复杂，城市公共服务供给过程中会遇到不同市民对不同公共服务供给的各种需求声音，政府需要倾听这些声音，只有这样才能切实提高市民的公共服务满意度水平。

(二)相关建议

基于上文分析，本研究认为可以从公共服务供给侧视角出发构建城市公共服务供给路径。在城市经济发展水平稳步提升和公共财政支出水平逐步提高的前提下，通过完善服务供给主体、精准服务供给内容、明确服务供给权责、活跃服务供给思维、畅通服务供给沟通等路径，提高城市公共服务满意度水平(见图3)。本文对这五个路径的具体政策建议阐述如下：

图3 基于公共服务供给侧视角的城市公共服务供给路径示意图

完善服务供给主体，服务供给方式多元化。政府需明确角色定位，承担起城市保障型公共服务供给的托底功能，集中精力加强宏观调控、规范市场、强化社会管理和政府监管职能。同时，进一步促进服务供给主体和供给方式多元化(BOO、MC、BLT等)，满足多样化需求并完善服务供给协作治理机制。最后，依法规范服务供给方式，推进城市发展型、品质型服务供给，实现灵活、动态供给。

精准服务供给内容，确保服务供需匹配。精准城市公共服务供给内容是提升供需匹配的创新举措。一是可确定不同地域、服务类别短板，从“供给端”精准服务供给内容，找准市民最关心最直接最现实的利益问题。二是以市民的服务期望和需求为导向，以城市服务供给能力为界限，优化公共服务供给规划。三是提高城市公共产品和服务供给的针对性，扎实推进底线公共服务法制基准化、基本公共服务均等普惠化、一般公共服务专业规范化、高端公共服务市场个性化，推进公共服务的“精准滴灌”。

明确服务供给权责，增强服务供给效能。科学的服务供给权责机制是提高服务供给公平、效率和政府信任度的重要举措。一是依法赋予政府部门公共服务供给权力。重点提高对城市保障型公共服务财政供给权力。二是推进政府部门公共服务职责法定化。建立健全公共服务清单制度，合理解决交叉服务供给问题。三是建立健全以基本公共服务投入和产出指标为基点和以公共服务为中心的政府绩效观、激励、监督和问责机制，推进服务供给纳入法治轨道并提高政府内部外部的协同监督能力。四是科学把握保障型、发展型、品质型服务供给次序，防止出现盲目追求满意度提升的“大跃进”供给问题。

活跃服务供给思维，创新服务供给技术。活跃的服务供给思维是服务供给技术创新的根源所在。一是必须打破传统服务供给的僵化的服务技术思维方式。二是充分使用大数据分析技术，准确把握服务供给现状以及服务供给客体的期望和需求情况，建立“服务+大数据”服务供给路径。三是互动式的服务可以由语音技术、图像技术、人工智能等先进技术辅助实现。最终推进以“互联网+服务”平台为支撑、以市民为中心的“C2G”(Citizen to Goverment)信息化、网络化、智能化，服务智慧型服务城市建设。

畅通服务供给沟通，提高服务供给参与度。加强与市民的沟通，提高政府回应性，是提高政府信任度和践行服务型政府理念的重要路径。其一，树立沟通即是服务的理念，健全服务沟通机制，使公共服务信息在市民、决策者与生产者之间得到平衡分布。其二，依法推进服务供给决策、进度、问题处理等环节的公示例行化，扩大市民知情权，提高服务供给透明度。其三，发挥新媒体作用，积极拓展新的服务需求表达渠道，培育服务信息传播的平台与社会基础。其四，提供市民评价服务和参与服务规划制定的有效途径。

公众满意度作为评价政府是否以公众需求为导向，提供优质高效的公共服务的重要标准，是检验服务型政府建设成效的重要尺度。新时代背景下，如何提升市民公共服务获得感、生活幸福感与安全感与建设服务型政府有着密切联系。提升市民公共服务获得感、生活幸福感与安全感关键在于提高市民的公共服务满意度。然而，近些年虽然城市经济平稳较快发展、公共服务投入稳步增加，但是经济发展和公共服务投入的不均衡性问题，仍未能得到较好地解决。这影响了市民对于城市公共服务的满意度评价。为深入分析这种现实情况，本文以山东省为例，采用实证分析方法，结合公共服务供给侧视角，分析城市公共服务供给均衡性问题和公共服务满意度差异的影响因素，并在此基础上提出了以公共服务供给侧改革为突破口，以精准识别市民需求为前提，优化服务供给主体、内容、权责、思维、沟通路径及政策建议。本文仍存在以下的局限和不足：一是满意度水平评价方面未结合主观赋权法对指标权重进行设置。二是分层线性模型变量的选取方面可能仍有一些变量未考虑。三是未能对影响因素进行中介效应、调节效应与交互作用进行深入分析，这些方面还有待其他学者进一步研究。