基于结构方程模型的电子政务信息服务公众满意度评价.doc

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1、1基于结构方程模型的电子政务信息服务公众满意度评价摘 要借鉴 SERVQUAL 等相关模型提出了电子政务信息服务公众满意度模型及指标体系,以南通市电子政务信息服务平台为对象,通过问卷收集数据,并运用结构方程模型方法进行模型检验和实证研究,通过象限分析法对结果进行分析,总结南通市电子政务信息服务公众满意的影响因素及提升策略。 关键词电子政务;信息服务;SERVQUAL 模型;公众满意度;结构方程模型 DOI:10.3969/j.issn.1008-0821.2013.11.022 中图分类号G201 文献标识码A 文章编号1008-0821(2013)11-0095-05 随着计算机网络技术和现

2、代通信技术的不断发展,各国不断推进政务流程再造、政府管理创新,进一步推动了电子政务建设的飞速发展。如何科学的衡量电子政务绩效水平,并以此推进电子政务良性发展,更好地为公众服务,已成为电子政务发展过程中的关键。 近年来对电子政务进行的评价已经从技术导向逐步向服务导向1-3转变。同时,研究的视角逐渐由政府提供转向公众满意程度4-6。信息服务是电子政务的核心,因此有必要从公众满意的角度,客观地对电子政务的信息服务质量进行评价,为进一步提高电子政务信息服务水平、2推进电子政务发展提供借鉴。 1 相关理论概述 美国的服务管理研究组合 PZB7(A.Parasuram an,Zeitham,lV.and

3、L.Berry)将服务质量影响因素归纳为有形性、可靠性、响应性、保证性和移情性,并设计了 22 个衡量项目,建立了SERVQUAL 感知质量评价方法,成为当代服务营销理论量化研究使用最为广泛的理论模型。 在此基础上,国内外许多学者对 SERVQUAL 在网络环境下的适应性进行了广泛的研究和探讨。Zeithaml,Parasuraman 和 Malhotra8通过对目标客户群的调查,归纳出 11 个评估 e-SQ 的维度:可靠性、响应性、可获取性、灵活性、易导航性、效率、保证性、安全/隐私性、价格信息、站点美学、个性化,随后又提出 e 环境下的服务质量评估量表 E-S-QUAL。Santos9提

4、出电子商务环境下的 e-服务质量决定因素概念模型;李枫林、黄燕10从网络技术质量、信息内容质量、人机交互质量这 3个层面来考虑影响公共商务信息服务质量;焦玉英、雷雪11提出了基于用户满意度的网络信息服务质量评价模型,该模型从便捷性、信息内容质量、站点美学、个性化、安全性、帮助支持 7 个指标来评价用户整体满意度。 2 电子政务信息服务公众满意度模型建立与校验 2.1 电子政务信息服务公众满意度模型 根据电子政务信息服务的特征,综合 SERVQUAL 模型及各学者提出的网络信息服务质量评价模型,从公众使用电子政务服务的过程中对信息3服务质量的感受出发,建立电子政务信息服务公众满意度模型,如图 1

5、所示: 图 1 电子政务信息服务公众满意度模型 (1)有形性:指公众在浏览电子政务平台时从视觉感受上对电子政务服务平台进行评估,判断其是否能够体现电子政务信息服务的特色,吸引公众的关注。平台设计规范、结构清晰、栏目适当 3 个方面进行测度。 (2)信息内容:主要是评估电子政务平台发布的信息资源的质量优劣,从信息的时效性、有用性、正确性、完整性、权威性 5 个方面进行测度。 (3)个性化:主要是用来评估电子政务平台是否针对不同用户的需求提供信息服务,包括电子政务平台提供的信息与用户需求匹配程度、是否提供信息定制服务、是否能根据用户需求进行信息推送 3 个方面。 (4)保证性:是指电子政务平台的安

6、全保障性,包括保护用户的隐私、向用户提供值得信赖的信息及服务、信息服务平台的安全性 3 个方面。 (5)互动性:主要评估电子政务平台与公众之间的互动交流是否顺畅。包括互动方式是否便利、反馈的及时性、互动渠道的丰富性 3 个方面。 (6)可靠性:用户在访问电子政平台时不会出现无法访问、页面错误等。从电子政务平台稳定、电子政务平台信息资源可访问、电子政务平台能实时提供服务 3 个方面进行测度。 4(7)便捷性:指用户在电子政务平台中能够快速的找到想要找的信息,包括电子政务平台检索能力、访问速度、导航简易、易操作 4 个方面。 基于上述模型,提出以下假设: H1:有形性对于电子政务信息服务公众满意度

7、存在着正相关关系 H2:信息内容对于电子政务信息服务公众满意度存在着正相关关系 H3:个性化对于电子政务信息服务公众满意度存在着正相关关系 H4:保证性对于电子政务信息服务公众满意度存在着正相关关系 H5:互动性对于电子政务信息服务公众满意度存在着正相关关系 H6:可靠性对于电子政务信息服务公众满意度存在着正相关关系 H7:便捷性对于电子政务信息服务公众满意度存在着正相关关系 2.2 问卷及数据收集 本文以南通市电子政务信息服务平台作为研究对象,采用公众在线填写电子问卷和发放普通问卷相结合的方式来收集数据。网络问卷方法通过引导使用者到本研究设置的网页进行填写问卷,普通问卷主要是委托他人一起完成

8、分发并收集,共回收有效问卷 194 份,有效问卷中被调查者的基本信息如表 1 所示:表 1 被调查者基本资料统计表 项 目特征人数比例(%)性 别男 10353.1 女 9146.9 年 龄 20 岁以下 95.642029 岁 7337.633045 岁 8644.3345 岁以上 2613.4 教育程度大专以下 105.15 大 专 3920.1 本 科 10654.64 硕 士 3618.56 博 士31.55 职 业公务员 4422.68 事业单位工作人员 3216.49 企业职工7036.08 学 生 4824.74 在所收集到的样本中,男女比例基本相同,5中青年群体占到样本的 82

9、%,受到过专科及以上教育的群体占到94.85%,各个职业的分布也比较平均。 2.3 调查数据分析 2.3.1 信度分析 2.3.2 效度分析 本文主要通过因子分析来检验问卷的效度,包括以下两个方面的测度:第一,巴特利特球体检验,可以表明因子模型是否适当;第二,KMO样本测度,其值越接近 1 效果越好。本次问卷调查的 Bartletts 球形检验值为 2657.170,显著性概率为 0.0000.01,KMO 值为 0.806,说明该问卷适合进行因子分析。采用最大方差转轴法来进行探索性因子分析,筛选最终因子的评估标准分别为:特征值大于 1;删除因子载荷小于0.5,或者在两个因子以上载荷大于 0.

10、5 的题项;排除只拥有单一题项的因子14。因子载荷如表 3 所示: 表 3 因子载荷表 表 3 呈现出较为明显的 7 个主因子的结构模式,全部指标都在特定主因子上呈现出较高的因子载荷量,不存在单独成项及在两个因子上载荷量都大于 0.5 的指标,因此不需剔除任何指标。主因子的结构模式、所反映的信息与理论模型在概念维度上的划分基本一致,并未带来本质上的变化和影响,说明理论模型的维度划分是科学合理的。 2.4 模型检验 采用 Lisrel8.70 进行模型的验证,按照研究假设设定模型,得出电子政务信息服务公众满意度模型的路径系数,如图 2 所示。 6图 2 电子政务信息服务公众满意度模型路径系数图

11、根据结构方程模型中评价模型拟合优劣的相关理论,通常采用以下几种指标来评价模型的拟合效果:拟合优度指数 GFI、增量拟合指数IFI、规范拟合指数 NFI、比较拟合指数 CFI、近似均方根残差 RMSEA,研究模型各拟合指数的实际值如表 4 所示:表 4 拟合参数数值表 检测值检测值 GFI0.873CFI0.958IFI0.958RMSEA0.064NFI0.917 通常认为 RMSEA0.08,GFI、IFI、NFI、CFI 越接近 1 拟合度越好,从拟合参数来看,各指标都在 0.8731 之间,且 RMSEA=0.0640.08,考虑到数据收的实际响因素及样本数量因素,拟合效果在可以接受的范

12、围内。因此,该模型检验结果有效,模型假设成立,即有形性、信息内容、保证性、互动性、个性化、可靠性、便捷性均与电子政务信息服务公众满意度存在正相关关系。 3 南通电子政务信息服务公众满意度实证分析 3.1 电子政务信息服务公众满意度评价 3.1.1 指标权重的确定 利用路径分析中各级指标的因子载荷值来计算权重大小,将每个细分指标的因子载荷进行归一化,即为该指标的权重。以有形性为例,其细分指标 A1、A2、A3 的因子载荷分别为 0.74、0.88、0.77,对其进行归一化,则 A1 的权重为 0.74/(0.74+0.88+0.77)=0.322,同理 A2 的权重为 0.322,A3 的权重为

13、 0.355。以此类推,各级指标权重如表 5 所示:表5 各级指标权重 二级指标三级指标权重有形性 73.1.2 电子政务信息服务公众满意度评价分析 处于区的指标有保证性,该指标的满意度和权重相对较高,表明对公众而言电子政务信息服务平台的保证性是十分重要的因素,同时该指标的实际表现也令公众较为满意。因此,该指标是使公众对电子政务信息服务感到满意的关键性要素,需要继续保持并发扬。处于区的指标有个性化、信息内容和互动性,这些指标的满意度相对较低而权重相对较高,说明这些因素是公众认为较重要的,但公众对这几项指标的满意度较低。因此,应该对这个区域内的指标重点关注并加以改进。处于区的指标有有形性、便捷性

14、和可靠性,这些指标的满意度相对较高而权重相对较低,说明这些指标对公众而言不是最重要的因素,但是却具有较高的公众满意度。这些指标是体现电子政务平台信息服务优势、吸引公众持续参与的重要因素。因此,应继续保持电子政务信息服务平台的有形性、便捷性和可靠性。 3.2 提升南通电子政务信息服务公众满意度的建议 从上述南通电子政务信息服务公众满意度测评情况来看,公众的整体满意度并不高,由象限分析结果可将南通电子政务信息服务公众满意度影响因素分为两类,即亟待改进的因素和维持提升的因素。亟待改进的因素是个性化、信息内容和互动性,维持提升的因素是有形性、便捷性、保证性、可靠性。 3.2.1 亟待改进因素的改善 (

15、1)进一步加强“以公众为中心”的服务理念,提高电子政务信息服务的个性化。在设计、实施电子政务时更多地考虑公众需求的差异化,8不仅使公众能根据自己的兴趣和需要定制服务内容、服务界面和服务方式,同时也应根据公众的个性化需求,动态地组织各种信息、处理流程,为公众主动提供有针对性的信息服务。 (2)进一步提高电子政务平台信息内容的时效性、正确性、完整性、权威性、有用性。在提供信息服务时要以相关政策法规为依据,政府部门的相关人员要及时更新平台上的信息,应有专人对平台进行更新和维护,确保信息的真实性和完整性。同时更多地理解和考虑公众的需求,深化服务内容,扩大服务范围,以提高电子政务的信息服务的有用性。 (

16、3)合理设置公众参与栏目,不断丰富并整合互动交流途径,提高信息服务的互动性。通过有效地运用领导信箱、政风行风热线等渠道,接受公众建言献策和网络监督并及时作出反馈。同时,围绕政府重点工作和公众关注热点,优化在线访谈、意见征集等栏目,做好政策宣传和舆论引导。此外,对一些公众参与度不高、互动性不强的栏目进行调整或整合,简化注册登记程序,最大限度降低参与门槛,方便公众更好地参与。 3.2.2 维持提升因素的改善 (1)继续保持南通电子政务信息服务平台在有形性和便捷性方面已有的优势。有形性和便捷性是南通电子政务信息服务质量评测中得分最高的两项,说明南通市电子政务平台的有形性和便捷性得到了公众一定程度的认

17、可。因此,应该在保持现有优势基础上,进一步加强网站页面布局的规范性和合理性,做到重点突出、层级适度。同时,不断增加站内人性化导航功能,提供简单易用的网站搜索引擎、网站地图、使用帮助等辅助功能,进一步提高电子政务9平台易用性。 (2)增强电子政务技术保障能力,维持电子政务信息服务的可靠性。通过采用网站运行监测等技术手段,定时分析网站运行状态、网络流量、设备性能等重要指标,做好实时监测,确保网站信息页面正常浏览、办事和互动平台畅通有效。 (3)进一步加强电子政务信息服务的保证性。加强网站安全基础设施建设,实施计算机信息系统等级保护制度,同时,加强政府网站安全监测、预警和应急处置工作,定期做好网站系

18、统安全测评和安全检查工作。对发布信息进行严格审查,依法做好涉及个人隐私的信息保护,确保用户个人隐私不被泄露。 参考文献 1王长胜.中国电子政务发展报告(2004-2010)M.北京:社会科学文献出版社,2011:105. 2费军,余丽华.电子政务绩效评估的模糊层次分析模型基于公共服务视角J.情报科学,2009, (6):894-899. 3陆敬筠,张琳,朱晓峰.电子政务公共服务评价研究J.电子政务,2010, (6):63-68. 4董林飞.基于公众角度的电子政务价值评估方法的研究J.价值工程,2009, (2):50-52. 5焦微玲.我国电子政务公众满意度测评模型的构建J.情报杂志,200

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20、 electronic service qualityJ.Journal of Service Research,2005,7(3):213-233. 9Santos J.E-service quality:A model of virtual service quality dimensionsJ.Managing Service Quality,2003,13(3):233-246. 10李枫林,黄燕.基于 SERVQUAL 的网络公共商务信息服务质量的调查分析J.情报杂志,2010,29(8):169-173. 11焦玉英,雷雪.基于用户满意度的网络信息服务质量评价模型及调查分析J.图书

21、情报工作,2008,52(2):81-84. 12Churchill Jr,Gilbert A.A Paradigm for Developing Better Measures of Marketing ConstructsJ.Journal of Marketing Research,1979,16(1):64-73. 13Anne M.Smith.Some problems when adopting Churchills Paradigm for the development of service quality measurement scalesJ.Journal of Business Research,1999,46:109-120. 14Joseph F.Hair,William C.Black,Barry J.Babin,et al.Multivariate data analysis(7th Edition)M.New

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