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，以簡政放權(quán)、放管結(jié)合、優(yōu)化服務(wù)為內(nèi)容的優(yōu)化營商環(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)動中將企業(yè)“顧客導(dǎo)向”競爭戰(zhàn)略應(yīng)用到公共管理，強(qiáng)調(diào)以公眾主觀滿意度來衡量公共服務(wù)績效的管理工具。［1］2019年《政府工作報告》明確提出“建立政務(wù)服務(wù)‘好差評’制度，服務(wù)績效由企業(yè)和群眾來評判”。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”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。這對積累和推進(jìn)政務(wù)服務(wù)“好差評”制度的理論知識、識別政務(wù)服務(wù)低績效的影響因素與改善服務(wù)具有重要價值。

當(dāng)前，政務(wù)服務(wù)績效問題成為公共管理學(xué)界新近研究的重要議題，形成了兩方面成果：一是測量指標(biāo)體系。吳開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個一級指標(biāo)和17個二級指標(biāo)的評價體系；［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)量等三個維度，對公眾滿意度的特定和積累等兩個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)計數(shù)據(jù)顯示，2016年全國政務(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狀態(tài)。在大力推進(jìn)政務(wù)服務(wù)“好差評”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)系是一個值得關(guān)注的研究問題。本文參考美國顧客滿意度模型，基于政務(wù)服務(wù)的過程情境，以線下政務(wù)服務(wù)為研究對象，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”是由企業(yè)和群眾等政務(wù)服務(wù)對象，即“顧客”評價服務(wù)績效，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)的立場分析問題、以顧客滿意度引導(dǎo)企業(yè)經(jīng)營活動的競爭戰(zhàn)略。［8］在新公共管理運(yùn)動中，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)對象作為“顧客”，以顧客滿意度衡量公共服務(wù)績效。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)用的測量模型是1994年的美國顧客滿意度模型（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)量和感知價值 3個前因變量、目標(biāo)變量顧客滿意度、顧客抱怨和顧客忠誠2個結(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（ξ1）、公眾期望（ξ2）和感知質(zhì)量（ξ3）3個前因變量，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)互動過程中對服務(wù)績效的心理感知；公眾期望和感知質(zhì)量是公眾在政務(wù)服務(wù)中對服務(wù)質(zhì)量的事先心理預(yù)期與現(xiàn)場實(shí)際感知；信息公開是公眾對公開的政務(wù)服務(wù)事項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“感知價值”，新增了“信息公開”；結(jié)果變量保留了“顧客抱怨”，“公眾信任”取代了“顧客忠誠”，其緣由是：依據(jù)“質(zhì)量—滿意—績效”理論，公眾期望和感知質(zhì)量是討論滿意度模型的兩個經(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)的價值感知難以用貨幣形式量化，取消“感知價值”。政務(wù)服務(wù)是公眾與政府間圍繞政務(wù)服務(wù)事項，從信息查詢、需求提出、事項審查、到服務(wù)反饋的互動過程，是一個有機(jī)的“輸入—轉(zhuǎn)換—輸出—反饋”系統(tǒng)?；谡?wù)服務(wù)的過程情境，公眾滿意度的影響因素除了公眾事先的心理期望與現(xiàn)場的感知質(zhì)量外，信息公開也值得關(guān)注。同時，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”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，會出現(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，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。公眾無法“用腳投票”來選擇政務(wù)服務(wù)主體，其忠誠度體現(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，提高公眾對政府的信任水平。同時，借鑒吳建南等構(gòu)建公眾滿意度模型［11］的實(shí)證經(jīng)驗，由“公眾信任”替代“顧客忠誠”。

（二）研究假設(shè)

1. 公眾滿意度與前因變量。政府績效和服務(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)量對公共服務(wù)滿意度有顯著正向影響。［16］信息公開也被研究者用于解釋公眾滿意度。趙大海等對34所大城市問卷調(diào)查數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，相對于最優(yōu)策略“政府效能”，信息公開是提高公共服務(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)市民對政府工作的知曉度對公共服務(wù)滿意度有顯著正向影響。［18］據(jù)此，本文提出 3個研究假設(shè)：H1：信息公開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)，公眾滿意度對公眾抱怨有顯著負(fù)向影響，對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)，相較于對公共機(jī)構(gòu)不滿意的市民，滿意的市民對公共機(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政府的信任取決于公眾對政府滿意感與政府績效的感知。［13］據(jù)此，本文提出2個研究假設(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)信息公開能有效地降低公眾與政務(wù)服務(wù)部門間的信息不對稱。公眾掌握了清晰的、有效的信息，會提高對政務(wù)服務(wù)質(zhì)量的期望。顧客通過廣告獲得的產(chǎn)品或服務(wù)的期望，會對產(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)購物期望對網(wǎng)絡(luò)購物感知質(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個研究假設(shè)：H6：信息公開正向影響公眾期望；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)

為了確保問卷填答的完整性和正確率，讓調(diào)查對象有現(xiàn)場感以真實(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個辦事群眾進(jìn)行面對面的問卷調(diào)查。問卷回收率為100%，刪除漏答題項連續(xù)超 3個以上、一題多答等問卷后，得到有效問卷 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%，辦理個人事項、企業(yè)事項和行政事項各占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）變量測量

信息公開、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)計了19個觀測變量，如表1所示。各題項均采用李克特十級量表，賦值1—10分形成調(diào)查問卷。

（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)性分析模塊對量表的信度與效度、變量間的相關(guān)性進(jìn)行檢驗；使用AMOS軟件的結(jié)構(gòu)方程模型（Structural Equation Modeling，SEM）對政務(wù)服務(wù)公眾滿意度模型進(jìn)行擬合和驗證，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)方差矩陣來分析變量之間因果關(guān)系，具有同時處理多個因變量、允許自變量和因變量都含測量誤差、分析變量間內(nèi)在的結(jié)構(gòu)關(guān)系以及估計模型擬合度等優(yōu)點(diǎn)。

表1 調(diào)查問卷與描述統(tǒng)計

四、模型檢驗

（一）信度與效度分析

1. 信度分析。信度是檢驗量表的可靠性，即量表重復(fù)測量同一對象得到的結(jié)果的一致性程度。采用Cronbach’s α信度系數(shù)檢驗量表的信度，分析結(jié)果見表2的A欄。信息公開、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。效度分析是檢驗量表的有效性，即量表收集的數(shù)據(jù)能否反映研究的問題和目的。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)果見表2的B欄。公眾滿意度等6個潛在變量的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，使用平均方差提取的平方根來檢驗量表的區(qū)分度。表2的C欄中對角線上的數(shù)據(jù)為6個潛在變量平均方差提取的平方根，對角線下方的數(shù)據(jù)為潛在變量間的相關(guān)系數(shù)。6個潛在因子的 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

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)性和計算結(jié)果的可靠性，分析結(jié)果見表 2的C欄。公眾滿意度與信息公開、公眾期望和感知質(zhì)量3個前驅(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）來修正模型。從 MI值最大的路徑開始調(diào)試，在 MI值較大的兩個殘差變量之間增加一條相關(guān)路徑，運(yùn)行計算后觀察擬合指標(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)路徑會使模型擬合指標(biāo)繼續(xù)變好的原則，經(jīng)過系列調(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］

通過上述新型擴(kuò)孔鉆頭設(shè)計思路探討，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，命名型號為CK306B。

表3 政務(wù)服務(wù)滿意度模型的擬合指數(shù)

公開、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，驗證了 H1、H2和 H3；公眾滿意度對公眾抱怨有顯著負(fù)向影響，對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，驗證了H4和H5；信息公開對公眾期望有顯著正向影響，公眾期望對感知質(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，驗證了H6和H7；公眾抱怨對公眾信任有負(fù)向影響，但不顯著，H8未得到驗證。

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個觀測變量、賦值為 1—10的李克特量表測量政務(wù)服務(wù)公眾滿意度，依據(jù)美國顧客滿意度指數(shù)計算方法［26］，政務(wù)服務(wù)公眾滿意度的計算公式和結(jié)果是：

由此可見，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)的財政決算報告顯示，2017年市級財政投入共4.48億，占地方財政支出的0.464‰。其中，廣州與佛山的財政投入規(guī)模均超過1億元，珠海與佛山的財政投入強(qiáng)度均超過1.5‰。

2. 公眾滿意度的影響因素。識別政務(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、公眾期望和感知質(zhì)量均對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（0.244），最小是公眾期望（0.164）。同時，這也說明在模型中增加前因變量信息公開是合理的。信息公開中信息清晰度與信息有效性的因子載荷相差無幾，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，無論是在公眾期望、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影響所觀察的現(xiàn)象因素，但這些因素卻不易被察覺或測量，它的存在及效用可從自變量對所觀察的現(xiàn)象推導(dǎo)出來。［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。公眾期望對感知質(zhì)量的影響效果為0.732，大于對公眾滿意度的直接效果0.164；公眾期望通過感知質(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，在信息公開通過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。公眾抱怨對公眾信任的負(fù)向影響不顯著，公眾滿意度不能通過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，信息公開對公眾期望，公眾期望對感知質(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)致公眾對投訴問題處理結(jié)果滿意度不高。［29］因此，公眾抱怨得不到有效處理，就無法轉(zhuǎn)化為對政府的信任。

（二）政策建議

政務(wù)服務(wù)“好壞評”制度明確了政務(wù)服務(wù)的價值目標(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)量對公眾滿意度的影響作用最大，公眾期望通過感知質(zhì)量對公眾滿意度的間接影響效果也較大。2016年全國政務(wù)服務(wù)大廳總辦件量 6.02億件，相當(dāng)于每個政務(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)超過互聯(lián)網(wǎng)平臺，地級市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，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 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。公眾期望對公眾滿意度的影響效用最小。可能是因政務(wù)服務(wù)宣傳承諾過高，公眾對政務(wù)服務(wù)會有過高期望；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)能力失衡問題，導(dǎo)致公眾滿意度不高。光明網(wǎng)時評中“在各地‘最多跑一次’、‘一次辦好’改革下，跑5個月改不了一個低級性別錯誤烏龍”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)定對公眾的可信承諾，合理合度地開展政務(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)信息公開的便民化。政務(wù)服務(wù)信息公開對公眾滿意度有顯著正向影響。政府信息公開是確保公眾知情權(quán)的重要措施。同時，2019年修訂的《政府信息公開條例》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)事項公開信息的標(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”制度要求，積極推動公眾滿意度評價，以公眾滿意度衡量政務(wù)服務(wù)績效，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)查對象。目前，簡政放權(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)事項被下放到基層。未來調(diào)查對象可向“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，并開展與市級的比較研究。二是變量測量。黨的十八以來，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。未來需深入分析最新政策文件、并結(jié)合訪談材料來重新設(shè)計公眾期望、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)，未來可持續(xù)開展跟蹤調(diào)查，加強(qiáng)縱向時序研究，［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”制度建設(shè)貢獻(xiàn)理論知識與經(jīng)驗研究。