田鵬 陳實(shí)

[摘? ?要] 針對(duì)科普?qǐng)鲳^高質(zhì)量發(fā)展，圍繞觀眾滿意度的提升，以中國科技館為例，將傳統(tǒng)的IPA定量研究與模糊集定性比較分析（fsQCA）相結(jié)合，基于觀眾滿意度調(diào)查結(jié)果提出三條滿意度提升路徑：深度挖掘展品內(nèi)涵、開發(fā)和推廣文創(chuàng)產(chǎn)品;完善用餐環(huán)境，提升科普?qǐng)鲳^文化休閑品質(zhì);與時(shí)俱進(jìn)、打造品牌競(jìng)爭(zhēng)力。

[關(guān)鍵詞] 科普?qǐng)鲳^ 滿意度 IPA fsQCA

[中圖分類號(hào)] N4? ? [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [ DOI ] 10.19293/j.cnki.1673-8357.2021.06.010

自2006年《全民科學(xué)素質(zhì)行動(dòng)計(jì)劃綱要（2006—2010—2020年）》實(shí)施以來，我國公民科學(xué)素質(zhì)水平大幅提升，為創(chuàng)新發(fā)展?fàn)I造了良好的社會(huì)氛圍，科普?qǐng)鲳^在其中發(fā)揮了重要作用?！度窨茖W(xué)素質(zhì)行動(dòng)規(guī)劃綱要（2021—2035年）》再次把科普基礎(chǔ)設(shè)施工程作為重點(diǎn)任務(wù)之一，要求“將科普基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)納入各地國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展規(guī)劃”，“加強(qiáng)實(shí)體科技館建設(shè)，開展科普展教品創(chuàng)新研發(fā)……提升科技館服務(wù)功能”[1]。為落實(shí)新綱要指示精神，推動(dòng)科普服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展，《中國科學(xué)技術(shù)協(xié)會(huì)事業(yè)發(fā)展“十四五”規(guī)劃（2021—2025年）》明確提出“打造高質(zhì)量發(fā)展的新時(shí)代中國特色現(xiàn)代科技館體系。建設(shè)科學(xué)家精神教育基地、前沿科技體驗(yàn)基地、公共安全健康教育基地和科學(xué)教育資源匯集平臺(tái)”[2]。未來，科普?qǐng)鲳^及其科普服務(wù)將在提升全民科學(xué)素質(zhì)方面發(fā)揮更加積極的作用。

觀眾滿意度是觀眾認(rèn)為科普?qǐng)鲳^是否達(dá)到體驗(yàn)預(yù)期的一種主觀感受，是觀眾事前期待與實(shí)際評(píng)價(jià)的比較，突出的是無形服務(wù)，追求的是再次回訪和有口皆碑的效果。觀眾滿意度是科普?qǐng)鲳^年度績效考核的重要指標(biāo)，也是衡量科普?qǐng)鲳^軟硬件服務(wù)質(zhì)量的有效手段。最重要的是，通過觀眾滿意度調(diào)查機(jī)制評(píng)估科普?qǐng)鲳^的整體服務(wù)狀況，找出影響滿意度的因素，制定具有針對(duì)性的改進(jìn)措施，從而更好地提升自身科普服務(wù)水平并帶動(dòng)同行協(xié)同發(fā)展，更大限度地發(fā)揮科普?qǐng)鲳^在提升公民科學(xué)素質(zhì)水平方面的推動(dòng)力。

目前，有關(guān)科普?qǐng)鲳^的滿意度研究主要集中在滿意度測(cè)量模型[3]、數(shù)字科技館[4]、科普服務(wù)供給側(cè)改革[5]、觀眾在線評(píng)論的滿意度研究[6]等。常規(guī)的滿意度測(cè)量模型將總體滿意度置于一個(gè)相互影響、相互關(guān)聯(lián)的因果互動(dòng)系統(tǒng)中，設(shè)計(jì)顧客期望、感知質(zhì)量、價(jià)值感知、顧客滿意度、顧客抱怨、顧客忠誠等多個(gè)變量，采用結(jié)構(gòu)方程（Structural Equation Model，SEM）[3-4]進(jìn)行路徑分析，通過滿意度高低分析各種影響因素，代表性模型包括瑞典顧客滿意度晴雨表模型（Sweden Customer Satisfaction Barometer，SCSB）[7]、美國顧客滿意度指數(shù)模型（American Customer Satisfaction Index，ACSI）[8]和中國顧客滿意度指數(shù)模型（China Customer Satisfaction Index，CCSI）[9]。國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局、中國國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)的《顧客滿意測(cè)評(píng)模型和方法指南》《顧客滿意測(cè)評(píng)通則》[10-11]是我國滿意度模型測(cè)評(píng)的規(guī)范性文件。除此之外，科普?qǐng)鲳^滿意度評(píng)價(jià)中另一個(gè)常用的方法為重要性—表現(xiàn)程度分析方法（Importance-performance Analysis，IPA）[5，12-14]，這種方法直觀簡(jiǎn)潔，操作性強(qiáng)。但是SEM方法和IPA模型都屬于定量分析，基于數(shù)值大小的比較并不一定代表絕對(duì)差異，而單一路徑也不能排除其他可能的路徑，造成定量分析結(jié)果對(duì)結(jié)論的支持不夠，契合度較低，使得對(duì)策建議趨于常規(guī)和類同[3，6]，無法體現(xiàn)不同研究對(duì)象的具體特征和差異。與定量研究相比，定性比較分析方法（Qualitative Comparative Analysis，QCA）假定因果關(guān)系是復(fù)雜的并且是可替代的，反映社會(huì)現(xiàn)象的多重條件并發(fā)原因，通過跨案例比較找到結(jié)果變量和條件變量之間的邏輯關(guān)系和精簡(jiǎn)細(xì)化后影響結(jié)果的條件或條件組合[15-16]。本文將IPA定量分析與QCA定性分析相結(jié)合，旨在提出一種更為簡(jiǎn)單、快捷、針對(duì)性強(qiáng)的操作方案，實(shí)現(xiàn)驗(yàn)證定量分析結(jié)論和獲得多種因果關(guān)系路徑的目的，從觀眾滿意度調(diào)查數(shù)據(jù)中獲得更加準(zhǔn)確的判斷，為中國科技館乃至更多科普?qǐng)鲳^的未來發(fā)展提供數(shù)據(jù)支撐和對(duì)策研究。

1 抽樣方案和問卷設(shè)計(jì)

1.1 抽樣方案設(shè)計(jì)

研究基于大樣本問卷調(diào)查，需要考慮個(gè)體、抽樣單元、樣本總體及時(shí)間因素，分別于2017年10月①國慶節(jié)假期、工作日、周末三大時(shí)段建立抽樣框，觀眾覆蓋面最大的同時(shí)體現(xiàn)不同時(shí)段觀眾群的特點(diǎn)。根據(jù)測(cè)評(píng)目的、調(diào)查對(duì)象、抽樣框完備情況、成本預(yù)算等因素，采用簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣方法，由統(tǒng)計(jì)推斷[17]的差異性置信區(qū)間、樣本分布以及平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差確定樣本量：假設(shè)多個(gè)樣本與總體之間符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，樣本量n=z2 [ p（1 - p）]/e2，取z=1.96（95%的置信區(qū)間），樣本誤差e=±4%;因?yàn)椴贿M(jìn)行二次抽樣，最大化初級(jí)抽樣數(shù)量，當(dāng)p=0.5時(shí)（估計(jì)差異性，此處指滿意度百分比），p（1 - p）取最大值，得到單時(shí)段樣本數(shù)600份。調(diào)查分三個(gè)時(shí)段進(jìn)行，樣本總量為N=600×3=1 800。假設(shè)無效樣本占一定比重（不超過10%），最終將樣本總量確定為2 000份。

1.2 問卷設(shè)計(jì)

調(diào)查主旨是全面、客觀、準(zhǔn)確地掌握觀眾對(duì)于中國科技館的滿意度，包括對(duì)展品、工作人員、設(shè)施和服務(wù)、商品、餐飲，以及對(duì)科技館總體的滿意度，問卷由4部分內(nèi)容構(gòu)成，包括觀眾總體參觀情況、科技館價(jià)值感知、觀眾滿意度評(píng)價(jià)和觀眾基本情況，遵循滿意度測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)和測(cè)量模型[10-11]的要求，詳細(xì)指標(biāo)見表1。問卷第3部分采用李克特五點(diǎn)滿意度量表，其中“1”代表“非常不滿意”，“2”代表“不太滿意”，“3” 代表“一般”，“4”代表“滿意”，“5”代表“非常滿意”。觀眾滿意度是觀眾在參觀完科技館之后，對(duì)科技館服務(wù)質(zhì)量的真實(shí)評(píng)價(jià)和反映。

1.3 問卷檢驗(yàn)與修正

預(yù)調(diào)查共計(jì)142份樣本，根據(jù)預(yù)調(diào)查結(jié)果對(duì)調(diào)查問卷進(jìn)行信度和效度檢驗(yàn)[18]。信度即可靠性，是使用相同指標(biāo)或測(cè)量工具重復(fù)測(cè)量相同事物時(shí)，得到相同結(jié)果的一致性程度?？她埌秃誥系數(shù)（Cronbachsα）公式為：α=[ n/（n - 1）][ 1 - （∑Si2）/（ST2 ）]，其中n為量表中問題總數(shù)，Si2 為題內(nèi)方差，ST2為全部問題得分方差，主要考察問題之間是否具有較高的內(nèi)在一致性。信度與效度檢驗(yàn)僅針對(duì)問卷中滿意度調(diào)查部分（即表1中的第3部分），采用SPSS軟件，結(jié)果見表2和表3，可以看到5個(gè)一級(jí)指標(biāo)滿意度調(diào)查的信度檢驗(yàn)都超過0.8，總體信度為0.956，都達(dá)到了量表設(shè)計(jì)要求。

效度即有效性，指測(cè)量工具能夠測(cè)出其所要測(cè)量的特征的正確性程度，采用KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）抽樣適合性檢驗(yàn)和Bartletts球形檢驗(yàn)（Bartletts Test of Sphericity）檢驗(yàn)量表題組之間的相關(guān)性。Bartletts球形檢定結(jié)果Sig.<0.05（即p值<0.05），都為顯著（見表4），說明5個(gè)一級(jí)指標(biāo)滿意度調(diào)查量表內(nèi)部各變量間具有相關(guān)性，因子分析有效。KMO檢驗(yàn)用于檢查變量間的偏相關(guān)性，反映取樣適合量數(shù)，檢驗(yàn)結(jié)果都大于0.8，說明表內(nèi)題目間的偏相關(guān)性良好，適合進(jìn)行因子分析。預(yù)調(diào)查樣本檢測(cè)結(jié)果說明量表較好地反映了研究問題，通過了信度和效度檢驗(yàn)，因此總體2 000個(gè)樣本都采用該量表進(jìn)行采樣和分析。

2觀眾對(duì)科技館的滿意度分析

2.1 觀眾的滿意度和評(píng)價(jià)指標(biāo)重要性分析

研究刪除了對(duì)評(píng)價(jià)內(nèi)容“不清楚”的樣本，再測(cè)算滿意度和重要性。一級(jí)指標(biāo)和二級(jí)指標(biāo)的滿意度分析基于兩個(gè)角度：一種取樣本數(shù)作為權(quán)重，假設(shè)不同時(shí)段取樣是同等和隨機(jī)的（總體1）;另一種認(rèn)為國慶、周末、工作日的樣本有顯著性差異，國慶（為工作日的2.21倍）和周末（為工作日的2.03倍）的樣本數(shù)量較多，因此對(duì)總樣本的滿意度和重要性影響較大，所以將三個(gè)時(shí)段的滿意度和重要性數(shù)值根據(jù)樣本量進(jìn)行折中后計(jì)算總樣本的滿意度和重要性（總體2），計(jì)算公式為：總體2滿意度=[平時(shí)滿意度×2.21+周末滿意度×（2.21/2.03）+國慶滿意度]/（1+2.21+2.21/2.03）。圖1展示了三種不同采樣時(shí)段，以及三種樣本折算后總體1、總體2的滿意度數(shù)值，可以看到5條曲線間有一定分離，總體2的趨勢(shì)更能反映不同時(shí)段采樣的綜合效果。

本次調(diào)查從展品、設(shè)施與服務(wù)、工作人員、餐飲、商品五個(gè)方面（一級(jí)指標(biāo)）評(píng)價(jià)觀眾對(duì)科技館的滿意度，根據(jù)總體2的分值，觀眾對(duì)工作人員和設(shè)施與服務(wù)的評(píng)價(jià)最高，滿意度評(píng)分為90.3分;其次評(píng)價(jià)較高的為展品，滿意度評(píng)分為90.1分。相對(duì)而言，觀眾對(duì)科技館的餐飲、商品滿意度評(píng)價(jià)較低，滿意度評(píng)分分別為84.9和87.2。

圖2中指標(biāo)體系的權(quán)重系數(shù)代表該指標(biāo)的重要性，反映該指標(biāo)的滿意度對(duì)上級(jí)指標(biāo)滿意度的貢獻(xiàn)。某一指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)越大，代表這個(gè)指標(biāo)滿意度評(píng)分與上一級(jí)指標(biāo)滿意度評(píng)分的同步性和一致性越好，則該項(xiàng)指標(biāo)滿意度的改善，會(huì)對(duì)總體滿意度產(chǎn)生更大的影響。以一級(jí)指標(biāo)對(duì)總體滿意度的貢獻(xiàn)為例，滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的權(quán)重系數(shù)（重要性）公式為：總體滿意度=β1×展品滿意度+β2×設(shè)施與服務(wù)滿意度+β3×工作人員滿意度+β4×餐飲滿意度+β5×商品滿意度+β0，采用逐步回歸法可以得到β1、β2、β3、β4、β5，分別代表展品、設(shè)施與服務(wù)、工作人員、餐飲和商品的重要性?？梢钥吹缴唐返闹匾愿哂谄渌黜?xiàng)，其次是展品，而工作人員的重要性最低。

二級(jí)指標(biāo)滿意度評(píng)價(jià)是觀眾對(duì)于一級(jí)指標(biāo)各分項(xiàng)內(nèi)容的評(píng)分結(jié)果（指標(biāo)見表1），其中展品滿意度調(diào)查包括展品操作簡(jiǎn)便性、展品趣味性、展品參與互動(dòng)性、展品吸引力、展品完好程度與展品說明牌6個(gè)方面，6個(gè)方面的重要性測(cè)量方法與一級(jí)指標(biāo)相同，展品說明牌和展品完好程度對(duì)展品指標(biāo)的滿意度評(píng)分影響最大。設(shè)施與服務(wù)調(diào)查從5個(gè)方面進(jìn)行評(píng)價(jià)，其中參觀環(huán)境的重要性遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他方面。觀眾對(duì)工作人員滿意度調(diào)查從5個(gè)方面進(jìn)行評(píng)價(jià)，其中工作人員易尋找性、服務(wù)禮儀對(duì)觀眾滿意度的影響最大。餐飲調(diào)查從6個(gè)方面進(jìn)行評(píng)價(jià)，其中服務(wù)人員服務(wù)態(tài)度對(duì)餐飲滿意度的影響最大。商品調(diào)查從4個(gè)方面進(jìn)行評(píng)價(jià)，其中服務(wù)人員服務(wù)態(tài)度的重要性最大。

2.2中國科技館服務(wù)優(yōu)劣勢(shì)分析

IPA分析法是將重要性設(shè)為縱軸，滿意度列為橫軸，并將滿意度、重要性的總平均值分別作為X軸與Y軸的分割點(diǎn)，最終將其分為空間4個(gè)象限的分析法（見圖3）。采用觀眾滿意重要性矩陣分析可以判斷研究對(duì)象在哪些方面具備優(yōu)勢(shì)，哪些方面處于劣勢(shì)并需改進(jìn)。優(yōu)勢(shì)區(qū)：該區(qū)域的因素是提高科技館滿意度的關(guān)鍵性因素，觀眾對(duì)這些因素的表現(xiàn)評(píng)價(jià)也比較高。劣勢(shì)區(qū)：亟須改進(jìn)區(qū)域，這些因素是提高科技館滿意度的關(guān)鍵性因素，但觀眾對(duì)這些因素的表現(xiàn)評(píng)價(jià)較低。機(jī)會(huì)區(qū)：位于機(jī)會(huì)區(qū)的因素對(duì)提高科技館滿意度并不重要，滿意度評(píng)價(jià)也比較低，不是當(dāng)前亟須解決的問題。維持區(qū)：位于該區(qū)域的因素滿意程度較高，但對(duì)觀眾來說不是最重要的因素，只需維持即可。

通過對(duì)滿意度與影響因素重要性的交互分析，得到科技館觀眾總體滿意重要性矩陣（IPA）如圖4所示（采用總體2滿意度和重要性分值），商品和餐飲的滿意度最低，但由于商品的重要性最高，落在劣勢(shì)區(qū)，說明影響科技館總體滿意度的主要因素是商品，提高商品的滿意度會(huì)更顯著地提升科技館的總體滿意度;相比而言，餐飲的重要性較低，雖然滿意度分值最低，但是落在機(jī)會(huì)區(qū)，提升觀眾的滿意度是今后完善方向;觀眾對(duì)科技館工作人員的滿意度最高，只是其重要性最低，所以落在維持區(qū);觀眾對(duì)科技館設(shè)施與服務(wù)、展品的滿意度大體相當(dāng)，展品的重要性較高，因此落在優(yōu)勢(shì)區(qū)，設(shè)施與服務(wù)在維持區(qū)，需要著重保持。

3 模糊集定性比較分析（fsQCA）

拉金（Ragin）[19]提出的以模糊集為基礎(chǔ)的定性比較分析（Fuzzy-Set/Qualitative Comparative Analysis，fsQCA）采取模糊集得分來表示結(jié)果和解釋條件發(fā)生的程度，得分介于0～1之間，能較好地避免數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變過程中的信息損失，更加準(zhǔn)確地反映案例的實(shí)際情況。考慮到本次調(diào)查滿意度較高，原始數(shù)據(jù)中總體滿意度為5分和4分的問卷比重達(dá)到53%，因此對(duì)案例數(shù)據(jù)進(jìn)行了篩選。調(diào)查問卷中一級(jí)指標(biāo)有5個(gè)條件變量，適宜取中等大小的樣本（10～50）[20]，因此從結(jié)果變量（總體滿意度）為1～5分的案例中各取10個(gè)，且盡量選取一級(jí)指標(biāo)分值不是5分的案例，共計(jì)50份。

研究采用fsQCA3.0軟件進(jìn)行組態(tài)分析，先對(duì)結(jié)果變量和條件變量進(jìn)行校準(zhǔn)，參考范（Fan）等[21]的研究，將95%分位數(shù)值設(shè)定為完全隸屬的閾值，5%設(shè)定為不完全隸屬的閾值，50%設(shè)定為交叉點(diǎn)校準(zhǔn)隸屬度（見表5）。

采用拉金（Ragin）[22]提出的覆蓋度（coverage）和一致性（consistency）判斷結(jié)果變量與條件變量之間的關(guān)系，一致性指標(biāo)大于0.8時(shí)，可認(rèn)為條件變量是結(jié)果變量的充分條件;大于0.9時(shí)，則為必要條件。從表6的結(jié)果看，展品是總體滿意度的充分條件，但是沒有必要條件。

在校準(zhǔn)過程中規(guī)避模糊集隸屬分?jǐn)?shù)為0.5的情形（將0.5改為0.51） [23]，以最大限度地將案例歸類，得到真值表后進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化分析，得到QCA的三種解：復(fù)雜解、中間解和簡(jiǎn)約解。將原始一致性閾值設(shè)置為0.81，將PRI（誤差計(jì)算中的準(zhǔn)比例縮減）一致性閾值設(shè)置為0.61，將案例頻數(shù)閾值設(shè)定為1[24]。中間解（見表7）提供了三種提升總體滿意度的路徑，通常將中間解和簡(jiǎn)約解進(jìn)行嵌套對(duì)比來識(shí)別條件，將既出現(xiàn)在簡(jiǎn)約解也出現(xiàn)在中間解的條件變量視為核心條件，將只出現(xiàn)在中間解的條件變量視為邊緣條件。產(chǎn)生較高滿意度的3種條件組態(tài)路徑，總覆蓋率為0.667，表明這3種組合能夠解釋66.7%的案例，總體一致性達(dá)0.806，說明以上分析的條件組合對(duì)結(jié)果變量具有較強(qiáng)的說服力。

路徑一：展品*設(shè)施與服務(wù)*商品（*表示邏輯運(yùn)算中的與，～表示邏輯運(yùn)算中的非，下同）。此路徑的原始覆蓋度最高，說明覆蓋的案例數(shù)最多。

（1）展品和商品是核心條件，如果這兩項(xiàng)工作滿意度高，總體滿意度一定高;

（2）設(shè)施與服務(wù)屬于相對(duì)次要但同時(shí)存在的邊緣條件;

（3）工作人員和餐飲的滿意度評(píng)價(jià)在這個(gè)路徑中不能根本性影響總體滿意度。

路徑二：展品*餐飲*商品。

（1）與路徑一非常類似，核心條件還是展品和商品，邊緣條件是餐飲，這三個(gè)條件變量的滿意度高，總體滿意度一定高;

（2）此路徑中工作人員、設(shè)施與服務(wù)不是決定性因素。

路徑三：～設(shè)施與服務(wù)*工作人員*餐飲*商品。

（1）與前兩個(gè)路徑不同，在設(shè)施與服務(wù)滿意度不高的情況下，工作人員和商品是核心條件，餐飲是邊緣條件，三者滿意度高，總體滿意度就一定高;

（2）展品在此路徑中不能決定滿意度的高低。

通過總體滿意度的提升路徑分析可以看到：

（1）因果關(guān)系復(fù)雜，并非單一，但是定性與定量分析結(jié)論相互印證。比如，在定量分析中商品的重要性最高（見圖2），定性分析中商品在三種路徑中都是核心條件，可見它是影響總體滿意度的關(guān)鍵因素。然而商品在IPA中位于劣勢(shì)區(qū)（見圖4），更加凸顯提升該項(xiàng)滿意度的必要性和迫切性。

（2）展品在兩項(xiàng)路徑中都是核心條件，案例覆蓋度最大。在總體滿意度充分條件分析（見表6）中是唯一的充分條件，該項(xiàng)工作滿意度高，總體滿意度一定高;其重要性分析同樣驗(yàn)證了這個(gè)結(jié)論，但是不排除其他條件也能提升總體滿意度（見圖2）。雖然展品的滿意度較高，目前處于優(yōu)勢(shì)區(qū)（見圖4），但是其作為科技館的核心，必須注重長期保持。

（3）工作人員的服務(wù)水平同等重要。當(dāng)展品不是核心條件時(shí)，只有一種方式可以提升總體滿意度，即在保證商品高滿意度的前提下，保證工作人員的高滿意度，工作人員的服務(wù)水平與商品服務(wù)一起成為提高滿意度的核心條件。

（4）餐飲不容忽視。在后兩種路徑中都出現(xiàn)了餐飲，雖然僅為邊緣條件，但是作為具有正向促進(jìn)作用的因素，其重要性僅次于商品和展品（見圖2）。目前餐飲處在機(jī)會(huì)區(qū)（見圖4），滿意度較低，需要大力提升。

4 對(duì)策建議

4.1 強(qiáng)化展品運(yùn)營水平，豐富配套教育活動(dòng)是科普?qǐng)鲳^立足根本

展品是科普?qǐng)鲳^的核心，也是提升公眾總體滿意度的充分條件。本次調(diào)查中展品是唯一進(jìn)入優(yōu)勢(shì)區(qū)的項(xiàng)目，反映出觀眾對(duì)于科普?qǐng)鲳^科學(xué)性的肯定，同時(shí)也需要進(jìn)行改進(jìn)。一是展品說明牌和展品的完好程度是科普?qǐng)鲳^容易忽略的指標(biāo)，固定觀眾占比較高的展館還需對(duì)展覽內(nèi)容及時(shí)推陳出新，存在內(nèi)在訴求[25]。定期對(duì)展品巡查和更新，請(qǐng)專業(yè)人士對(duì)說明牌進(jìn)行補(bǔ)充和完善;建立不同展品的折舊檔案，提高對(duì)展品損壞時(shí)間和程度的預(yù)警，針對(duì)性地制定置換或應(yīng)急方案，保證客流高峰時(shí)段展品的完好比例。二是在開展展覽教育活動(dòng)時(shí)，要積極引導(dǎo)觀眾親身參與科學(xué)實(shí)踐和培訓(xùn)實(shí)驗(yàn)，加深其對(duì)科技的理解和感悟;緊跟科技前沿，最大限度保持球幕電影、巨幕電影、4D電影、動(dòng)感電影等硬件設(shè)備的先進(jìn)性;策劃開展配套的教育活動(dòng)，激發(fā)用戶對(duì)科學(xué)的興趣和好奇心，在潛移默化中提高公民科學(xué)素質(zhì)水平。

4.2 深度挖掘展品內(nèi)涵，開發(fā)文創(chuàng)衍生產(chǎn)品是科普?qǐng)鲳^文化傳播的重要途徑

文創(chuàng)衍生產(chǎn)品承載著觀眾對(duì)科普?qǐng)鲳^的參觀紀(jì)念，更是重要的文化傳播手段。商品在科普?qǐng)鲳^公眾滿意度提升的三種路徑中都是核心條件，成為影響總體滿意度的首要因素，但是觀眾的滿意度不高。外地觀眾和青少年群體更樂于購買特色商品作為紀(jì)念，且傾向于具有一定科技文化內(nèi)涵和收藏價(jià)值的商品。目前科普?qǐng)鲳^普遍存在文化創(chuàng)意產(chǎn)品價(jià)格偏貴、種類偏少以及商店位置不明顯等方面的問題[25]。開發(fā)科技文化創(chuàng)意產(chǎn)品，對(duì)于傳播科學(xué)知識(shí)、弘揚(yáng)科學(xué)精神，具有重要意義。科普?qǐng)鲳^應(yīng)積極探索創(chuàng)新文創(chuàng)產(chǎn)品研發(fā)模式，完善文創(chuàng)產(chǎn)品營銷和管理方式，吸引觀眾將“科技館”帶回家，增強(qiáng)觀眾對(duì)科普?qǐng)鲳^的黏性，完善觀眾參觀科普?qǐng)鲳^的閉環(huán)管理，最終提高科普?qǐng)鲳^的整體滿意度。

4.3 注重細(xì)節(jié)、補(bǔ)足短板是提升觀眾滿意度不可忽視的措施

4.3.1完善公共休息設(shè)施，提高觀眾參觀的舒適度

科普?qǐng)鲳^需要重視公共休息設(shè)施建設(shè)，適當(dāng)增加一些休息場(chǎng)所，提供飲用水和手機(jī)充電樁等便民設(shè)施。設(shè)施與服務(wù)是提升觀眾滿意度的邊緣條件，觀眾尤其對(duì)公共休息設(shè)施不太滿意，節(jié)假日期間人流量陡增，對(duì)于公共休息設(shè)施的需求更加迫切[26]。保持公共休息場(chǎng)所的衛(wèi)生，尤其是衛(wèi)生間的環(huán)境衛(wèi)生十分重要。在人流量較大的時(shí)候，增加人力維護(hù)公共休息場(chǎng)所秩序，避免擁擠和混亂。

4.3.2完善展廳講解服務(wù)，提高工作人員主動(dòng)服務(wù)意識(shí)

要始終重視培養(yǎng)工作人員的服務(wù)禮儀、主動(dòng)服務(wù)意識(shí)和專業(yè)技能，在重點(diǎn)服務(wù)區(qū)增加工作人員為觀眾提供幫助。當(dāng)展品不是核心條件，又缺少設(shè)施與服務(wù)時(shí)，只有一種方式可以提升觀眾的總體滿意度，就是在保證商品高滿意度的同時(shí)，確保工作人員的高滿意度，包括提供完善且便捷的講解導(dǎo)覽器、掃描語音講解服務(wù)等。

4.3.3完善用餐環(huán)境，提升科普?qǐng)鲳^的文化休閑品質(zhì)

科普?qǐng)鲳^不僅是展覽教育場(chǎng)所，還是文化休閑場(chǎng)所。餐飲作為提升滿意度的邊緣條件，其重要性僅次于商品和展品。大部分科普?qǐng)鲳^在建筑設(shè)計(jì)時(shí)忽視了熱菜餐廳，只開設(shè)了冷菜和輕食餐廳。當(dāng)下，觀眾不僅注重餐飲品種，對(duì)用餐環(huán)境、餐飲衛(wèi)生和餐品口感都提出了更高要求。餐飲越來越成為提升觀眾滿意度的一個(gè)重要因素，尤其是一些具有較高影響力和知名度的科普?qǐng)鲳^，如國外的大英博物館、盧浮宮博物館、阿姆斯特丹博物館，國內(nèi)的故宮博物院、首都博物館、上海博物館等都有自己的特色餐廳。為觀眾提供完善的休閑服務(wù)正在成為當(dāng)下流行的做法。

4.4 與時(shí)俱進(jìn)、打造品牌競(jìng)爭(zhēng)力是提升游客滿意度的長遠(yuǎn)保障

科普?qǐng)鲳^數(shù)字化將成為未來趨勢(shì)。觀眾希望增加的服務(wù)中，舉辦參與類項(xiàng)目、通過社交媒體提供信息咨詢和問題解答服務(wù)的占比最高。挖掘新潛力，開拓新市場(chǎng)，尋求新定位，才有可能與時(shí)俱進(jìn)。在全球一體化的發(fā)展格局中，科普?qǐng)鲳^要因勢(shì)利導(dǎo)、打造品牌競(jìng)爭(zhēng)力，積極探索，嘗試把單純的展品轉(zhuǎn)移到視角更寬廣、層次更豐富、空間更立體的科普?qǐng)鲳^上來，比如采用在線參觀、沉浸體驗(yàn)等新形式。人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)的成熟，為科普?qǐng)鲳^全面走向數(shù)字化創(chuàng)造了良好的外部環(huán)境。虛實(shí)結(jié)合的參觀方式，在對(duì)觀眾的視覺感官產(chǎn)生沖擊力的同時(shí)，也讓大家收獲了科學(xué)知識(shí)，讓虛擬參觀變得“不虛此行”。

參考文獻(xiàn)

[1]全民科學(xué)素質(zhì)行動(dòng)規(guī)劃綱要（2021–2035年）[M].北京：人民出版社，2021.

[2] 中國科學(xué)技術(shù)協(xié)會(huì)事業(yè)發(fā)展“十四五”規(guī)劃（2021–2025年）[M].北京：中國科學(xué)技術(shù)出版社，2021.

[3] 聶卓. 免費(fèi)開放的科技館觀眾滿意度研究——基于天津等七省市科技館的實(shí)證分析[D]. 武漢：華中科技大學(xué)，2014.

[4] 張屹，唐中河，朱玲敏，等. 數(shù)字科技館服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型構(gòu)建及應(yīng)用——基于中國數(shù)字科技館的實(shí)證研究[J]. 科普研究，2019，14（3）：26-35.

[5] 楊玉娟，段飛. 試論IPA對(duì)比分析下的科技館科普服務(wù)供給側(cè)改革[J]. 科普研究，2019，14（3）：66-74.

[6] 王紫色，邵航. 科技館在線評(píng)論觀眾滿意度研究——以“大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)”中國科技館在線評(píng)論為例[J]. 科普研究，2018，13（1）：56-63.

[7] Johnson M D，F(xiàn)ornell C. A Framework for Comparing Customer Satisfaction Across Individuals and Product Categories[J]. Journal of Consumer Research，1991，12：267-286.

[8] Fornell C，Johnson M D，Erson E W，et al. The American Customer Satisfaction Index： Nature，Purpose and Findings[J]. Journal of Marketing，1996，60：7-18.

[9] 韓小蕓，汪純孝.服務(wù)型企業(yè)顧客滿意度與忠誠度關(guān)系[M]. 北京：清華大學(xué)出版社，2003.

[10] 中華人民共和國國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局，中國國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì).顧客滿意測(cè)評(píng)模型和方法指南：GB/T 19038—2009[S]. 北京：中國標(biāo)準(zhǔn)出版社，2009.

[11] 中華人民共和國國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局，中國國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì).顧客滿意測(cè)評(píng)通則：GB/T 19039—2009[S]. 北京：中國標(biāo)準(zhǔn)出版社，2009.

[12] 孟潔. 基于CSI模型的科普?qǐng)鲳^觀眾滿意指數(shù)測(cè)評(píng)及IPA分析改進(jìn)——以北京天文館為例[J]. 評(píng)價(jià)與管理，2021，19（1）：5-10.

[13] 何文娟. 基于IPA分析法的合肥科技館游客滿意度分析[J]. 石家莊學(xué)院學(xué)報(bào)，2013，15（3）：52-57.

[14] 賈靖. 基于IPA模型的體育類博物館游客滿意度研究——以國際乒聯(lián)博物館和中國乒乓球博物館為例[D]. 上海：上海體育學(xué)院，2020.

[15] 劉豐. 定性比較分析與國際關(guān)系研究[J]. 世界經(jīng)濟(jì)與政治，2015（1）：90-110.

[16] 杜運(yùn)周，賈良定. 組態(tài)視角與定性比較分析（QCA）管理學(xué)研究的一條新道路[J]. 管理世界，2017（6）：155-167.

[17] 李鵬祥. 隨機(jī)抽樣中必要樣本容量的確定[J]. 赤峰學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2009，25（9）：18-19.

[18] 莫達(dá)隆，鐘英梅，蔣燕梅，等. 調(diào)查問卷的信效度檢驗(yàn)及結(jié)構(gòu)調(diào)整的定量分析[J]. 大學(xué)教育，2014 （6）：155-157.

[19] Ragin C C. Redesigning Social Inquiry：Fuzzy Sets and Beyond[M]. Chicago：University of Chicago Press，2008.

[20] Rihoux B，Ragin C C. Configurational Comparative Methods： Qualitative Comparative Analysis（QCA）and Related Techniques[M]. California：SAGE Publications，Inc.，2009.

[21] Fan D， Li Y， Chen L. Configuring Innovative Societies：The Crossvergent Role of Cultural and Institutional Varieties[J]. Technovation，2017，66-67：43-56.

[22] Ragin C C. Set Relations in Social Research：Evaluating their Consistency and Coverage[J]. Political Analysis，2006，14（3）：291-310.

[23] Ragin C C. The Comparative Method：Moving Beyond Qualitative and Quantitative Strategies[M]. Berkeley：University of California Press，1987：185.

[24] Schneider C Q，Wagemann C. Set-theoretic Methods for the Social Sciences[M]. Cambridge：Cambridge University Press，2012.

[25] 王法東，席麗. 基于問卷調(diào)查的國有博物館觀眾滿意度提升探究——以山東博物館為例[J]. 文物鑒定與鑒賞，2019（2）：113-115.

[26] 朱子安，咸妍. 服務(wù)設(shè)計(jì)視角下的科博場(chǎng)館小學(xué)生滿意度調(diào)查研究——以上?？萍拣^為例[J]. 設(shè)計(jì)，2020，13（4）：54-57.

（編輯? 袁 博）