■ 唐家蕙 鄭毅 李曉軒

1 中國(guó)科學(xué)院科技戰(zhàn)略咨詢研究院 北京 100190

2 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)公共政策與管理學(xué)院 北京 100049

1 引言

自《國(guó)務(wù)院關(guān)于加快推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)”工作的指導(dǎo)意見(jiàn)》（國(guó)發(fā)〔2016〕55 號(hào)）出臺(tái)以來(lái)，提出加快推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)”建設(shè)要求以來(lái)，以法制化、規(guī)范化、信息化、治理化為主要特征的我國(guó)新時(shí)期政務(wù)服務(wù)體系蓬勃發(fā)展，諸如“一門受理、一窗辦理”“不見(jiàn)面審批”“最多跑一次”等概念為社會(huì)所熟知。政務(wù)服務(wù)體系以其便利企業(yè)和群眾生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)與辦事創(chuàng)業(yè)、暢通國(guó)民經(jīng)濟(jì)循環(huán)、支撐新發(fā)展格局加速構(gòu)建的功能，在國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化過(guò)程中發(fā)揮著重要作用[1]。

2022 年，黨中央、國(guó)務(wù)院在《數(shù)字中國(guó)建設(shè)整體布局規(guī)劃》《國(guó)務(wù)院關(guān)于加強(qiáng)數(shù)字政府建設(shè)的指導(dǎo)意見(jiàn)》等文件中要求各部門善用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，開(kāi)展個(gè)性化精準(zhǔn)服務(wù)模式創(chuàng)新，增強(qiáng)人民群眾滿意度和獲得感。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的政務(wù)服務(wù)交付模式創(chuàng)新可精準(zhǔn)彌合服務(wù)供需間偏差，避免政務(wù)服務(wù)資源在“攀比式”高標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)中空耗，精準(zhǔn)提升企業(yè)、群眾的服務(wù)滿意度和獲得感。特別是在當(dāng)前政府“過(guò)緊日子”背景下，提升服務(wù)資源配置合理性，向數(shù)據(jù)和技術(shù)要效率的創(chuàng)新探索具有特殊的現(xiàn)實(shí)意義。

然而，國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)中基于實(shí)證數(shù)據(jù)的政務(wù)服務(wù)交付模式研究相對(duì)有限，立足我國(guó)政務(wù)服務(wù)特點(diǎn)的本地化研究成果尚不多見(jiàn)，數(shù)據(jù)賦能政務(wù)服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展亟需可參考的操作性案例。因此，本文從智庫(kù)研究視角出發(fā)，基于北京市政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域?qū)嵶C數(shù)據(jù)，對(duì)符合我國(guó)當(dāng)前政務(wù)服務(wù)發(fā)展特征的高滿意度服務(wù)交付模式開(kāi)展研究，對(duì)政務(wù)服務(wù)資源的精準(zhǔn)配置提出優(yōu)化建議。

2 研究綜述

服務(wù)對(duì)象異質(zhì)性是組織在提供服務(wù)過(guò)程中面臨的基本前提，不同用戶群體由于需求、偏好、關(guān)系、知識(shí)、容忍度等存在差異，對(duì)相同服務(wù)行為的感受和反饋存在顯著不同[2-3]。服務(wù)交付模式正是在考慮群體差異前提下，采用不同流程、方法和策略精準(zhǔn)滿足各類群體的需求和期望，提高服務(wù)資源配置效率，以獲得更高的滿意度、忠誠(chéng)度和長(zhǎng)期價(jià)值[4-5]。

在私營(yíng)部門中，服務(wù)交付模式設(shè)計(jì)一般通過(guò)客戶細(xì)分[6]、滿意度要素識(shí)別[7-8]、服務(wù)策略定制[9]、服務(wù)策略優(yōu)化[10]等一個(gè)或多個(gè)環(huán)節(jié)加以實(shí)現(xiàn)，并在客戶關(guān)系管理（customer relationship management）框架下持續(xù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化服務(wù)交付模式，以確保其對(duì)組織競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略的支撐效果[11]。然而，由于公共部門的非營(yíng)利性、非歧視性、高合規(guī)性等特征，私營(yíng)部門在服務(wù)交付模式設(shè)計(jì)和優(yōu)化中的理論方法和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)并不能簡(jiǎn)單地遷移到公共部門中[12-13]。進(jìn)入21 世紀(jì)之后，隨著線上服務(wù)的普及，公私部門在服務(wù)交付設(shè)計(jì)和管理中的可類比性進(jìn)一步提升，催生了以“公民關(guān)系管理”（citizen relationship management）為代表的公共服務(wù)優(yōu)化和管理理論。公民關(guān)系管理強(qiáng)調(diào)通過(guò)技術(shù)手段幫助政府與公民開(kāi)展更有效的溝通與互動(dòng)，提高政府對(duì)公民需求的響應(yīng)速度，進(jìn)而提升各級(jí)政府的聲譽(yù)、效率與合法性[14]。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外在公民關(guān)系管理框架下涌現(xiàn)了一批公共服務(wù)交付領(lǐng)域的案例。英國(guó)政府將“使用客戶數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)服務(wù)需求并定制服務(wù)交付”納入其公民關(guān)系管理框架中，并作為公共服務(wù)信息化平臺(tái)設(shè)計(jì)的重要原則[15]。美國(guó)紐約市“311 熱線”通過(guò)客制化供給，為市民精準(zhǔn)提供各類公共信息的查詢服務(wù)[16]。荷蘭阿姆斯特丹“City of Amsterdam”（阿姆斯特丹城市門戶）、澳大利亞“Centrelink”（社會(huì)福利聯(lián)絡(luò)中心）等項(xiàng)目通過(guò)“市民點(diǎn)菜”的方式，依托政府一體化門戶提供差異化公共信息查詢服務(wù)。我國(guó)眾多省份也在社會(huì)治理、疫情防控、政策宣講等領(lǐng)域開(kāi)展了基于“對(duì)象-信息-渠道”匹配的公共服務(wù)交付模式差異化探索[17]。然而，在現(xiàn)有公共服務(wù)交付實(shí)踐案例中，主要是以“便捷度”“時(shí)長(zhǎng)縮減”等概念作為優(yōu)化目標(biāo)，其與公共服務(wù)對(duì)象“滿意度”這一頂層目標(biāo)間并不必然匹配。此外，現(xiàn)有案例集中于公共信息查詢服務(wù)，屬于供需方互動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)化程度較高的服務(wù)類型，在類似政務(wù)服務(wù)這類非結(jié)構(gòu)化服務(wù)情境下的研究尚不多見(jiàn)。

在方法層面，以KANO 模型（KANO model）和IPA 分 析 法（important-performance analysis）為代表的客戶需求定性分類方法在實(shí)踐中應(yīng)用較為廣泛[18-19]，但上述方法受調(diào)查樣本量、被試者對(duì)調(diào)查規(guī)則的理解程度以及社會(huì)期望效應(yīng)等因素的影響較大，往往需要與專家知識(shí)以及更多定量證據(jù)相結(jié)合使用[20]。而諸如結(jié)構(gòu)方程模型[21]、潛在類別模型[22]、自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[23]、K-means聚類方法[24]等定量工具也可見(jiàn)于服務(wù)交付相關(guān)研究中。上述定量方法無(wú)法解釋輸入輸出關(guān)系，且在樣本量不足的情況下容易產(chǎn)生過(guò)擬合等問(wèn)題。

從現(xiàn)有研究來(lái)看，對(duì)公共服務(wù)交付模式的探索體現(xiàn)著新公共管理運(yùn)動(dòng)中“視公民為顧客”的價(jià)值原則，且當(dāng)前已存在一些具有啟發(fā)性和借鑒性的研究成果?？傮w而言，現(xiàn)有研究尚存在3 類不足。一是反映公共服務(wù)價(jià)值特征的服務(wù)交付模式研究較少?，F(xiàn)有研究主要聚焦于“便捷度”“時(shí)長(zhǎng)縮減”等效率目標(biāo)，而針向“公眾滿意”這一頂層價(jià)值目標(biāo)開(kāi)展的研究相對(duì)不足。二是現(xiàn)有研究通常集中于服務(wù)模式結(jié)構(gòu)化程度較高的信息查詢服務(wù)，針對(duì)行政審批、依申請(qǐng)服務(wù)等政務(wù)領(lǐng)域?qū)嵸|(zhì)性內(nèi)容的非結(jié)構(gòu)化服務(wù)交付研究尚不多見(jiàn)。三是單純使用定性或定量方法開(kāi)展的服務(wù)交付模式研究存在方法局限，一種兼容多類型數(shù)據(jù)且能準(zhǔn)確反映輸入和輸出間因果關(guān)系的模式識(shí)別方法尚需探索。因此，本文從智庫(kù)DIIS（data-information-intelligence-solution）理論[25]視角出發(fā)，基于北京市在2019—2021 年期間政務(wù)服務(wù)滿意度“好差評(píng)”數(shù)據(jù)和辦件數(shù)據(jù)，利用證據(jù)推理規(guī)則方法對(duì)各類典型服務(wù)對(duì)象的高滿意度服務(wù)交付模式進(jìn)行研判，從而有針對(duì)性地對(duì)政務(wù)服務(wù)資源配置效率和服務(wù)質(zhì)量的提升提出建議。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 研究框架

智庫(kù)DIIS 理論方法是基于對(duì)智庫(kù)研究全過(guò)程進(jìn)行系統(tǒng)性思考所提出的智庫(kù)研究一般性方法論，DIIS 過(guò)程包括收集數(shù)據(jù)（data）-揭示信息（information）-綜合研判（intelligence）-形成方案（solution）4 個(gè)環(huán)節(jié)[25-27]。本文基于DIIS 理論框架，首先，明確政務(wù)服務(wù)一般流程中的關(guān)鍵要素進(jìn)，開(kāi)展針對(duì)性數(shù)據(jù)收集和整理；其次，利用證據(jù)推理規(guī)則方法識(shí)別出多條高滿意度服務(wù)交付模式信息，進(jìn)一步將高滿意度服務(wù)交付模式與其所對(duì)應(yīng)的典型服務(wù)群體進(jìn)行匹配，綜合研判出符合若干典型服務(wù)群體需求的服務(wù)交付模式；最后，針對(duì)不同類型群體提出差異化服務(wù)建議，從而提升供需匹配精準(zhǔn)性，優(yōu)化資源配置?；贒IIS 理論的研究框架見(jiàn)圖1。

圖1 基于DIIS 理論的研究框架Figure 1 Research framework based on DIIS theory

3.2 指標(biāo)遴選

本文通過(guò)梳理《北京市政務(wù)服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化管理辦法》《關(guān)于建立政務(wù)服務(wù)“好差評(píng)”制度 提高政務(wù)服務(wù)水平的意見(jiàn)》《政務(wù)大廳服務(wù)第三方評(píng)估通則》《“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)”技術(shù)體系建設(shè)指南》等文件中典型政務(wù)服務(wù)流程涉及的關(guān)鍵服務(wù)要素，分別從政策知悉、辦事指南、服務(wù)流程、信息平臺(tái)、監(jiān)督反饋、綜合滿意度等維度設(shè)置測(cè)量指標(biāo)。典型政務(wù)服務(wù)流程見(jiàn)圖2。

圖2 典型政務(wù)服務(wù)流程Figure 2 Typical administrative service process

基于典型政務(wù)服務(wù)流程，進(jìn)一步明確各維度關(guān)鍵服務(wù)要素及測(cè)量指標(biāo)，如表1 所示。

表1 典型政務(wù)服務(wù)流程關(guān)鍵服務(wù)要素測(cè)量指標(biāo)Table 1 Indicators of key service elements in typical administrative service process

3.2.1 政策知悉 政策知悉是指公眾對(duì)所辦理事項(xiàng)相關(guān)政策內(nèi)容和具體流程的先期了解情況。不同政策知悉度會(huì)導(dǎo)致不同的辦事預(yù)期和辦事體驗(yàn)。該維度下設(shè)置“政策知悉度”綜合性評(píng)判指標(biāo)。

3.2.2 辦事指南 辦事指南是公眾獲得辦事指導(dǎo)、了解事項(xiàng)辦理流程和材料要求等信息的重要渠道。政府應(yīng)為服務(wù)對(duì)象提供完整、準(zhǔn)確、實(shí)用的辦事指南。該維度包括“辦事指南渠道便捷度”和“辦事指南內(nèi)容滿意度”2 項(xiàng)指標(biāo)。前者用于衡量公眾是否能夠方便、快捷和準(zhǔn)確地找到辦事指南；后者用于衡量辦事指南公布的相關(guān)要素信息的準(zhǔn)確性和易懂性。

3.2.3 服務(wù)流程 公眾進(jìn)入各類服務(wù)入口后所體驗(yàn)的服務(wù)環(huán)境、服務(wù)態(tài)度以及所花費(fèi)的時(shí)間等要素，往往會(huì)影響公眾對(duì)服務(wù)整體辦事體驗(yàn)。結(jié)合國(guó)務(wù)院和北京市在服務(wù)流程標(biāo)準(zhǔn)化管理方面的要求，該維度包括“大廳環(huán)境滿意度”“服務(wù)態(tài)度滿意度”“排隊(duì)等候時(shí)長(zhǎng)”“整體辦事時(shí)長(zhǎng)”4 項(xiàng)指標(biāo)。

3.2.4 信息平臺(tái) 信息平臺(tái)是指公眾在接受窗口服務(wù)前，以及完成窗口服務(wù)之后，通過(guò)政務(wù)服務(wù)網(wǎng)站、移動(dòng)端政務(wù)APP、自助服務(wù)終端等渠道，進(jìn)行辦件進(jìn)度查詢或最終結(jié)果獲取的輔助性過(guò)程。該維度包括“自助服務(wù)滿意度”和“網(wǎng)上服務(wù)滿意度”2項(xiàng)指標(biāo)，主要用于測(cè)量公眾在使用各類信息化服務(wù)渠道時(shí)的滿意度水平。

3.2.5 監(jiān)督反饋 監(jiān)督反饋是指公眾通過(guò)熱線電話等投訴渠道表達(dá)自身訴求，政府對(duì)公眾反映的負(fù)面情形進(jìn)行核實(shí)整改，并及時(shí)向公眾進(jìn)行反饋的過(guò)程。該維度包括“投訴渠道滿意”和“投訴反饋質(zhì)量滿意度”2 項(xiàng)指標(biāo)。前者用于測(cè)量公眾對(duì)投訴反饋渠道的直接使用感受；后者用于測(cè)量公眾對(duì)所獲得反饋質(zhì)量的體驗(yàn)。

3.2.6 綜合滿意度 綜合滿意度是指公眾在辦事過(guò)程中的綜合體驗(yàn)。政務(wù)服務(wù)過(guò)程中所有變化因素均有可能對(duì)公眾最終感受產(chǎn)生影響。

3.3 模式識(shí)別方法

證據(jù)推理規(guī)則是在D-S 證據(jù)理論（Dempster-Shafer theory）、模糊推理的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的，是一種融合多源信息，將專家知識(shí)與定量數(shù)據(jù)相結(jié)合的一種典型半定量信息方法，其具有處理用戶行為不確定性的關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)。證據(jù)推理已被應(yīng)用到科研資助決策、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、企業(yè)管理、供應(yīng)鏈管理等眾多復(fù)雜決策領(lǐng)域[28]。

首先，證據(jù)推理規(guī)則將N個(gè)兩兩互斥的假設(shè)構(gòu)建為識(shí)別框架集合Θ，P(Θ)則是由Θ及其所有子集構(gòu)成的集合[29]，每條證據(jù)可以轉(zhuǎn)化為相對(duì)應(yīng)的信度分布公式，即式(1)。

其中，βθ,i表示證據(jù)ei對(duì)命題θ的支持程度。

其次，在式(1)中引入證據(jù)ei的可靠性因子ri和重要性權(quán)重wi（∑Li=1wi=1），形成考慮到證據(jù)信息可靠性和重要性的新信度分布公式，即式(2)。其中，ri表示證據(jù)ei的可靠性因子；wi表示證據(jù)ei的重要性權(quán)重；crw,i表示歸一化因子。

最后，在考慮了證據(jù)的可靠性ri后，其剩余信度被稱為證據(jù)的不可靠性，并定義為（1-ri）。在多證據(jù)融合判斷的情況下，剩余信度由多證據(jù)的信度分布情況共同決定。利用上述證據(jù)推理規(guī)則，可以進(jìn)一步利用多證據(jù)進(jìn)行融合推理。假設(shè)有相互獨(dú)立的兩證據(jù)e1和e2，其對(duì)命題θ的聯(lián)合信度函數(shù)為βθ,e(2)，即式(4)。

利用式(4)和式(5)中的聯(lián)合信度函數(shù)進(jìn)行遞歸計(jì)算，則可以將多條服務(wù)獲取證據(jù)中的信息進(jìn)行整合，繼而對(duì)與政務(wù)服務(wù)高滿意度服務(wù)交付模式相關(guān)的初始命題θ進(jìn)行推理。

4 政務(wù)服務(wù)交付數(shù)據(jù)收集與信息揭示

4.1 數(shù)據(jù)搜集

為了更好地建設(shè)有效的公眾參與政務(wù)服務(wù)評(píng)價(jià)機(jī)制，幫助各政府部門明確定位其日常工作中存在的弱點(diǎn)、盲點(diǎn)和痛點(diǎn)，更有效地糾正政務(wù)服務(wù)供給側(cè)與消費(fèi)側(cè)間的偏差，北京市政務(wù)服務(wù)管理局自2018 年起委托中國(guó)科學(xué)院管理創(chuàng)新與評(píng)估研究中心連續(xù)開(kāi)展了以窗口評(píng)價(jià)器、網(wǎng)上評(píng)價(jià)頁(yè)面、問(wèn)卷調(diào)查、辦件大數(shù)據(jù)分析等方式相結(jié)合的政務(wù)服務(wù)“好差評(píng)”研究[30]。

本文的研究數(shù)據(jù)來(lái)源于2019—2021 年期間北京市政務(wù)服務(wù)“好差評(píng)”評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)和后臺(tái)辦件數(shù)據(jù)。其中，包含對(duì)北京市政務(wù)服務(wù)對(duì)象開(kāi)展的有效公眾調(diào)查問(wèn)卷21,079 份，與有效問(wèn)卷相對(duì)應(yīng)的辦件庫(kù)字段36 個(gè)，有效數(shù)據(jù)1,096,108 條。在21,079 位受訪者中，男性占比54.68%，女性占比45.32%。在年齡方面，30～50 歲群體占比最高，占總樣本的63.93%；50～70 歲群體次之，占比23.94%；18～30 歲群體占比9.83%；70 歲以上群體最少，占比2.3%。在事項(xiàng)類型方面，個(gè)人事項(xiàng)辦理者和法人事項(xiàng)辦理者占比基本一致（表2）。

表2 調(diào)查樣本情況Table 2 Description of survey sample

4.2 證據(jù)推理參數(shù)設(shè)置

為了有效地開(kāi)展證據(jù)推理計(jì)算，需要確定各數(shù)據(jù)源的可靠性系數(shù)R和測(cè)量指標(biāo)的權(quán)重W。

問(wèn)卷渠道的可靠性系數(shù)可以通過(guò)測(cè)量問(wèn)卷調(diào)查的重測(cè)信度加以明確。從21,079 位答題人中分層隨機(jī)抽取3%的答題人，在其接受第一次調(diào)查后的2～3 周內(nèi)，對(duì)問(wèn)卷部分題項(xiàng)進(jìn)行亂序處理后，開(kāi)展第二次問(wèn)卷調(diào)查，并計(jì)算研究所涉及的10 道題項(xiàng)的重測(cè)信度。最終重測(cè)有效樣本數(shù)為640 份，前后測(cè)相關(guān)性為0.872，結(jié)果雙尾顯著性水平為0.000＜0.001。因此，將R1=0.872 作為問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)源的可靠性系數(shù)。對(duì)于辦件庫(kù)定量數(shù)據(jù)，根據(jù)政務(wù)辦件數(shù)據(jù)入庫(kù)質(zhì)控標(biāo)準(zhǔn)的下限準(zhǔn)確率99.80%，將R2=0.998 作為事項(xiàng)庫(kù)數(shù)據(jù)源的可靠性系數(shù)。

由于本文的探索性定位，定量判別或主觀判別各指標(biāo)的權(quán)重可能會(huì)導(dǎo)致結(jié)果的主觀偏差，因此，本文賦予11 個(gè)測(cè)量指標(biāo)以相同權(quán)重，即W1-11=1。

4.3 高滿意度服務(wù)交付信息揭示

通過(guò)構(gòu)建11 項(xiàng)自變量與因變量間的頻數(shù)表（表3），并依照式(1)～式(5)步驟進(jìn)行迭代計(jì)算，最終得出服務(wù)要素與滿意度得分間的聯(lián)合信度分布。

表3 指標(biāo)F2.2“服務(wù)獲取-滿意度”得分頻數(shù)表Table 3 Indicator F2.2 “service acquisitionsatisfaction” score frequency table

由于最終聯(lián)合信度分布表篇幅較大，因此，本文僅對(duì)高可靠模式進(jìn)行展示和分析（表4）。通過(guò)查詢最終聯(lián)合信度矩陣，本文列出了似然值90%以上的6 種高滿意度服務(wù)交付模式。例如，在模式H1 中，當(dāng)某辦事人11 項(xiàng)指標(biāo)得分組合為{4,5, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 4, 5, 5}時(shí)，其政務(wù)服務(wù)交付體驗(yàn)得分為“5-非常滿意”的似然值為97.82%。

從表5 中可以看到，證據(jù)F3.4、F3.2、F3.1 對(duì)服務(wù)交付滿意度的整體影響最為顯著，不同服務(wù)群體對(duì)整體辦事時(shí)長(zhǎng)、服務(wù)態(tài)度、大廳環(huán)境的要求均較高。在政務(wù)服務(wù)優(yōu)化過(guò)程中，應(yīng)優(yōu)先縮短辦事時(shí)限，提高辦事效率，并進(jìn)一步提升工作人員服務(wù)態(tài)度，改善大廳服務(wù)環(huán)境。與此同時(shí)，證據(jù)F2.1、F2.2、F4.2、F5.2、F3.3 在不同服務(wù)交付模式間存在差異明顯，不同類型服務(wù)群體對(duì)辦事指南、網(wǎng)上服務(wù)渠道、投訴反饋質(zhì)量、排隊(duì)等候時(shí)長(zhǎng)等指標(biāo)的敏感性不同，應(yīng)結(jié)合具體服務(wù)場(chǎng)景，有針對(duì)性地優(yōu)化此類要素。

5 服務(wù)交付模式綜合研判

通過(guò)對(duì)比表6 中落入各模式的群體比例和其在總體中的比例可以看出，模式H1、模式H2、模式H6 中各樣本分布與其在總體中的分布差異較小，這類服務(wù)模式具有相對(duì)普適性。而在模式H3、模式H4、模式H5 中，特定群體占比顯著高于其在總體樣本中的比例。

具體而言，在模式H3 中，18～30 歲青年人比例（50.96%）較其在總體中的比例（9.83%）高41.13%；模式H4 中，辦理法人事項(xiàng)群體比例（90.77%）較其在總體樣本中的比例（50.06%） 高40.71%； 模 式H5 中，50～70歲中老年人比例（63.45%）較其在總體樣本中的比例（23.94%）高39.51%。結(jié)合上述模式中各指標(biāo)得分特征（圖3），并對(duì)部分受訪者進(jìn)行電話回訪，上述各服務(wù)交付模式特征的內(nèi)在機(jī)理總結(jié)如下。

圖3 面向不同服務(wù)群體的三類服務(wù)交付模式Figure 3 Three service delivery patterns for different customer segmentations

模式H3 中，年齡處于18～30 歲的青年群體對(duì)政務(wù)服務(wù)中信息平臺(tái)的需求較高，若能在服務(wù)過(guò)程中提供自助終端、材料在線預(yù)審等服務(wù)，則將顯著提升其辦事滿意度。與此同時(shí)，青年群體對(duì)辦事指南服務(wù)期望較低，相較于了解并依照指南流程接受服務(wù)，其更傾向于在信息化平臺(tái)上自主探索。

模式H4 中，法人事項(xiàng)辦理者對(duì)政策知悉的需求最高，其希望及時(shí)了解各類利企新政，因此，加強(qiáng)政策宣講能夠有效提升其辦事整體體驗(yàn)。此外，法人事項(xiàng)辦理者往往為高頻辦事的“專家型”群體，熟悉辦事流程，對(duì)辦事指南需求較低，投訴情況相對(duì)較少，因此，對(duì)指南內(nèi)容、投訴反饋渠道、排隊(duì)時(shí)長(zhǎng)的等服務(wù)要素的敏感度較低。

模式H5 中，50～70 歲的中老年群體對(duì)線下服務(wù)流程和投訴反饋質(zhì)量較為敏感，針對(duì)此類群體，優(yōu)化其窗口服務(wù)體驗(yàn)并對(duì)負(fù)面投訴及時(shí)處理反饋可顯著提升其整體滿意度。此外，中老年群體對(duì)辦事指南和線上信息平臺(tái)服務(wù)的敏感度較低，其更傾向于直接咨詢工作人員相關(guān)辦事信息并面對(duì)面辦理業(yè)務(wù)。

6 政務(wù)服務(wù)交付模式優(yōu)化建議

6.1 優(yōu)化建議

基于當(dāng)前北京市政務(wù)服務(wù)公眾側(cè)“好差評(píng)”數(shù)據(jù)和辦件數(shù)據(jù)分析，不同類型辦件人對(duì)不同服務(wù)要素的感知度和需求度存在模式性差異。因此，結(jié)合各類辦事群體特征，開(kāi)展差異化的服務(wù)交付模式識(shí)別和優(yōu)化，可在降低整體投入的基礎(chǔ)上精準(zhǔn)提升各類服務(wù)群體的滿意度水平，從而實(shí)現(xiàn)服務(wù)成本下降和公眾滿意提高的雙贏目標(biāo)。為此，本文在具體舉措上提出如下建議。

一是聚焦政務(wù)服務(wù)過(guò)程中各類群體均高度關(guān)注的基礎(chǔ)性服務(wù)要素，持續(xù)推進(jìn)政務(wù)服務(wù)大廳標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)，完善大廳軟硬件設(shè)施。重點(diǎn)推進(jìn)政務(wù)服務(wù)“減時(shí)長(zhǎng)”改革提高辦件效率。同時(shí)，建議增強(qiáng)窗口人員服務(wù)意識(shí)和專業(yè)素養(yǎng)，提升窗口辦事體驗(yàn)。

二是針對(duì)青年服務(wù)對(duì)象，建構(gòu)以信息化為核心的服務(wù)交付模式?？紤]到青年群體對(duì)政務(wù)服務(wù)過(guò)程中的信息化要素需求強(qiáng)烈，對(duì)于租房公積金、生育服務(wù)、暫住證辦理等主要面向中青年服務(wù)對(duì)象的事項(xiàng)，建議進(jìn)一步推進(jìn)全程網(wǎng)辦和掌上辦理。在青年群體較為集中的寫字樓、產(chǎn)業(yè)園區(qū)、高校等位置投放24 小時(shí)自助辦事終端，在上述地點(diǎn)附近的政務(wù)服務(wù)大廳增量配置自助電腦等設(shè)備。通過(guò)上述舉措，著力將這一學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、互聯(lián)網(wǎng)生活經(jīng)驗(yàn)豐富的群體從線下引流到線上，在節(jié)省大廳政務(wù)服務(wù)資源的同時(shí)有效提升其辦事滿意度。

三是面向法人事項(xiàng)辦理群體，建構(gòu)以事前告知為核心的服務(wù)交付模式?？蓮母黝惼髽I(yè)的行業(yè)屬性、地理分布、生命周期特征入手，依托行業(yè)組織、產(chǎn)業(yè)園區(qū)來(lái)定位同質(zhì)服務(wù)群體，精準(zhǔn)開(kāi)展惠企新政宣講和辦事流程培訓(xùn)工作。通過(guò)做好服務(wù)過(guò)程中“最初一公里”，提升法人事項(xiàng)專家型辦件人事前知悉度，確保涉企復(fù)雜事項(xiàng)快捷辦、便利辦，提升法人辦事群體的辦事效率和營(yíng)商感受。

四是關(guān)注中老年服務(wù)對(duì)象需求，建構(gòu)以暖心溝通為核心的服務(wù)交付模式。針對(duì)中老年群體對(duì)辦事指南和信息化工具的使用率較低，但對(duì)服務(wù)態(tài)度、投訴反饋質(zhì)量等涉情感類服務(wù)要素敏感度較高的特征，建議在北京市中老年服務(wù)對(duì)象比例較高的天壇街道、什剎海街道、月壇街道等政務(wù)服務(wù)大廳增加幫辦代辦資源，增量配置休息區(qū)、老花鏡等便民設(shè)施。通過(guò)人工引導(dǎo)和全程陪護(hù)辦件，力求讓其體驗(yàn)“最多跑一次”服務(wù)以提升滿意度。與此同時(shí)，可適度降低大廳非強(qiáng)制性信息化服務(wù)設(shè)施配置量，提高服務(wù)資源配置效率。

6.2 結(jié)論與展望

當(dāng)前，由政務(wù)服務(wù)信息化環(huán)境中各類服務(wù)設(shè)備、環(huán)境傳感器、辦件系統(tǒng)生成的政務(wù)服務(wù)行為化大數(shù)據(jù)正不斷積累，但由于數(shù)據(jù)源間格式、標(biāo)準(zhǔn)間的兼容性問(wèn)題，尚難開(kāi)展大規(guī)模融合性挖掘。未來(lái)，將不斷關(guān)注上述底層大數(shù)據(jù)質(zhì)量的改善進(jìn)程，以期進(jìn)一步開(kāi)展基于服務(wù)行為化大數(shù)據(jù)的高滿意度模式歸納、分析研究。此外，由于篇幅所限，本文僅探索了利用證據(jù)推理規(guī)則方法的模式歸納分析研究，驗(yàn)證了整體研究思路的可行性。隨著各類數(shù)據(jù)的不斷豐富，后續(xù)研究將進(jìn)一步對(duì)其他人工智能方法在政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用的可行性和局限性開(kāi)展探索和比較，以期為高效推進(jìn)“放管服”改革、精準(zhǔn)彌合政務(wù)服務(wù)供給側(cè)與需求側(cè)間偏差提供參考。