基于Kano模型的电子政务满意度适应性测评方法

2014-01-16马欣西宝

东北农业大学学报(社会科学版) 2014年1期

关键词：电子政务问卷因子

马欣西宝

（哈尔滨工业大学，黑龙江哈尔滨 150001）

基于Kano模型的电子政务满意度适应性测评方法

马欣西宝

（哈尔滨工业大学，黑龙江哈尔滨 150001）

为使电子政务满意度的测评更加有效，设计基于Kano模型的自适应测评方法。依据Kano模型理论和比例区间法，判定电子政务满意度测评工作的类型。若是线性的，后续测评工作将采用因子分析、线性回归分析完成；若是非线性的，后续测评工作将采用因子分析、Logistic分析完成。实证分析结果显示，哈尔滨市所辖市县电子政务满意度的测评符合非线性类型，其中服务性满意度和可信性满意度对整体满意度的贡献率最高。

Kano模型；电子政务；满意度；因子分析；Logistic分析

一、引言

政务工作是一个国家的各级政府实现管理职能、为公众提供行政服务的重要手段，其典型形式包括传统政务模式和电子政务模式。传统政务模式办公手段落后、行政流程复杂、中间环节缺乏有效监督，愈来愈难以适应信息时代的公众要求。电子政务模式，用各种现代信息技术取代纸质文件，借助网络政务平台的协调办公提高工作效率，通过公开流程操作信息增加政务工作的透明度，是世界各国正在广泛兴起的全新政务模式。

随着电子政务的飞速发展，有关电子政务工作满意度的研究也成为热点问题。电子政务的公开性、透明性，使得广大公众可以监督、评价甚至部分参与政务工作流程，使其对政务工作有更深刻的体会。而公众对于电子政务工作是否满意，是判断一项政务工作是否成功的直接标志。

目前，很多理论和方法被应用于电子政务满意度测评之中。但由于政务工作的特殊性，这些方法更多地依赖于专家的经验知识和主观判断，以及人为的模型选取和问卷设计。因此，如何提高电子政务满意度测评的客观性、科学性、可信性，是本研究的核心问题。

二、相关研究述评

国外有关电子政务满意度的研究，是从服务业领域开始的。其中，最成功的研究成果是顾客满意度（Customer Satisfaction Index，简称CSI）的提出[1-3]。CSI是围绕产品或服务的消费过程，依托生产到消费的逻辑框架，多角度、多层次评价顾客对产品、消费过程满意程度的综合性度量指标体系。以CSI模式为基础，西方国家先后出现美国的ACSI模式、瑞典的SCSB模式、欧盟的ECSI模式，专门用于对各个领域的满意度进行系统、科学的评价[4-6]。Yan Liu等人将顾客满意度模型用于电子政务的满意度测评工作，但只是简单移植而没有对电子政务问题采取更具针对性的设计[7]。Zhenhua Lu针对电子政务的满意度测评问题，提出一种电子政务满意度的概念模型，但局限于理论上的构建而没有更多实际层面的应用[8]。

我国对于满意度的研究，分散在很多不同领域。例如，龚奇峰考查Servqual和Servperf两种量表对于上海教育服务业满意度测评的适用性[9]；袁建华在CSI模型的基础上，运用适用于中国国情的CCSI模型，对我国农村公共投资的满意度进行调查分析[10]。

实际上，我国对于满意度理论体系的研究，基本是在认同CSI满意度理论体系的前提下，在不同领域的应用性研究。因此，很多可提高CSI指标统计科学性的模型和方法被提出并使用。其中，耿金花针对社区满意度评价问题，提出了一种基于Logistic回归理论的联立方程模型，更好地解决了社区满意度评价中的非线性问题[11]。高雯雯为科学地调查读者对于图书馆使用的满意程度，提出基于多层次的模糊评价模型，明确了基于模糊理论的满意度测评步骤[12]。江金波针对温泉旅游游客的满意度测评问题，提出了一种基于四分图模型的满意度测评方法，使得满意度的表达更加可视化[13]。孙华丽针对物流服务中的顾客满意度评价问题，提出一种支持向量机的方法，并与模糊综合评价法、神经网络评价法进行比对，证实了其新方法的正确性更高[14]。

有关电子政务满意度的已有研究中，贺湘硕运用层次分析法（AHP），展开有关县域电子政务公众满意度的调查和评价[15]；杨秀丹以电子政务信息服务为研究目标，采用基于公众满意度的模糊综合评价分析方法[16]；陈岚则将层次分析法和模糊评价法结合，通过组合评测模型，实现电子政务满意度的评价[17]；焦微玲为我国电子政务公众满意度遴选了7个潜在变量，并通过结构方程（SEM）进行实证分析评测[18]；因子分析法、相关分析法、回归分析法也是我国电子政务满意度测评方法中的常见方法[19-20]。李志清针对我国电子政务问题，提出一种有别于CSI模型和ASCI模型的全新满意度模型，这是一个专门针对电子政务满意度测评的模型，但也只停留在概念阶段，相关指标体系有待于进一步验证[21]。丁煌等人依托来自G2B的数据，构建针对我国电子政务发展的层次满意度模型，并通过实证分析对模型中不同因素对满意度评价的影响进行分析，是从理论分析到实证研究比较完整的电子政务满意度测评[22]。

从国内外研究成果看，无论是其他领域的满意度测评，还是电子政务领域的满意度测评，基本都是在CSI理论体系下展开的。评测过程一般皆是根据CSI理论构建用于满意度测评的指标体系，然后根据指标形成调查问卷并通过实际调查获得相关数据，最后通过各种模型和分析方法获得满意度的评测结果。其突出问题是，满意度测评本身就是社会性问题，非线性因素明显多于线性因素，而现有的问项结果统计方法多为线性方法（如层次分析法、结构方程法、相关分析法等），Logistic方法等非线性方法则较少，因此将满意度测评过程主观性转为客观性的信度值得考量。另外，针对具体问题何时选取线性方法、何时选取非线性方法也是现有研究忽略的问题，往往是直接选定一种方法，整个测评过程中不再改变。

根据Kano理论，不同类型的满意度问题会表现出不同的线性或非线性特征。应先对具体的满意度问题进行类型判断，再选用相应的分析方法。因而本文对于电子政务满意度的测评工作，先判断其是线性还是非线性，然后再根据其特征类型采用针对性的分析方法。

三、电子政务满意度测评方法

（一）Kano模型

Kano对顾客的供需关系进行深入分析，发现顾客对于所需产品或服务的满意程度，往往可以划分为三种类型：基本型、期望型、兴奋型。当Kano模型具体到电子政务领域时，其曲线关系如图1所示。

图1 Kano模型下的电子政务满意度曲线

图1中，基本型反映了用户心中认为电子政务服务应达到的基本水平，如果达到基本水平用户也不会特别满意，但达不到基本水平用户会很不满意。期望型反映了用户心中认为电子政务服务应达到的期望水平，即政务水平满足用户的期望越多，用户满意度越高。兴奋型超出了用户心中对电子政务服务水平的预期，即便没有任何超出预期的服务效果出现，用户也不会表现出不满意，如果超出预期的服务出现得很多，用户则会表现出非常满意。

Kano模型还说明一个问题：用户满意度相对于电子政务服务表现出来的三种类型，基本型和兴奋型是非线性的，而期望型是线性的。如果能事先判断出是哪种类型，再有针对性地选择调查问卷统计数据的处理方法，无疑会得出更可信的结论。据此，本文设计了以下电子政务满意度评测流程（如图2所示）。

图2 电子政务满意度评测流程

根据图2所示的流程，对于一个具体的电子政务满意度测评问题，将首先展开Kano类型的判断，对于线性的将分别执行因子分析、回归分析，对于非线性的将分别执行因子分析、Logistic分析。

（二）类型判别

根据以上分析，为了先确定一个电子政务满意度评价所处的类型，采用统计比例区间判别法，如图3所示。

图3 统计比例区间判别法示意图

根据图3的描述，满意度坐标轴被划分为5个区间，即[0，20]、[20，40]、[40，60]、[60，80]、[80，100]。其中，100表示满意度的上限分值，0表示完全不满意，20、40、60、80分别为基本满意、比较满意、满意、非常满意的临界点。

实际使用时，每张调查问卷会有一个对电子政务总体满意度的问项，被调查者可在[0，100]的区间范围内给出分值，然后统计5个区间内的问卷数比例，乘以区间均值后求和得出电子政务满意度分数的大致估计，从而判断出满意度评价所属类型。具体的评估算式见公式（1）。

式中，Ai代表第i个区间，ri代表第i个区间内的问卷数比例，Med（·）表示区间中值，S表示最后得分。

例如，5个区间内的问卷数比例分别为10%、10%、30%、40%、10%，则结果为：

因为56.5∈[40，80]，所以这个满意度类型属于期望型，后续应采用线性处理方法。

（三）因子分析

为了调查一项电子政务工作在人们心目中的满意程度，需要设计相应的调查问卷。从调查者的角度考虑，调查问卷中问项的重要性越高、覆盖面越广，调查结果越可信。因此，一般需要经过专家组讨论来确定问卷中的问项，并且问项数目相当多。但是，过多的问项对于后续的统计分析不利，一方面会造成统计工作的复杂性；另一方面，过多的问项出现“共线”问题的几率会增大。所谓“共线”问题，就是多个问项可能指向同一个问题，它们的并存本身就是冗余的。

为此，对多个问项进行化简是必要的，最常用的手段是因子分析。因子分析的实质，就是对原始问项集合进行重新表达，每一个问项都将作为共性因子和个性因子的组合形式。后续的统计分析，将针对共性因子展开，而非原始问项。因为共性因子的个数大大少于原始问项的数目，从而达到化简目的。

假设原始问项集合Z中共有n个问项，其因子解析形式如公式（2）所示。

式中，Fi为各个问项的共性因子，Uj为每个问项的个性因子，aij为示共性因子载荷参数，所有的aij构成的载荷矩阵，如公式（3）所示。

利用载荷矩阵，可通过求取第j行元素的平方和，获得其对应于Zj的共同度，如公式（4）所示。

共同度表征共性因子对原始问项的解释能力，其值越高，代表共性因子对于原始问项的刻画越接近真实情况。一般来讲，如果共同度大于0.8，即可认定共性因子可用。

（四）回归分析

如果经过类型判断，属于期望型范畴的电子政务满意度情况，则应采用线性分析方法。这时，可利用相关分析、回归分析等手段，判断共性因子与满意度总目标的线性关系。相关分析中待分析变量间的地位是平等的，而回归分析中有变量和因变量之分。并且，回归分析可同时考查多个变量与因变量之间的关系，即多元线性回归分析，其数学描述如公式（5）所示。

(3)常年排烟温度在220 ℃左右，未能进行有效的热回收，而从医院了解的情况看，蒸汽冷凝水的回收率亦未达到标准规定的60%的要求；

式中，Y表示因变量，Xi（i=1，2，…，n）表示变量，β0表示常数，βi（i=1，2，…，n）表示回归系数，ε表示误差修正项。

（五）Logistic分析

如果经过类型判断，属于基本型或兴奋型范畴的电子政务满意度情况，则应采用非线性分析方法。

Logistic分析是一种典型的非线性分析方法，特别适合与二分变量的非线性关系求解，并且可实现非线性到线性关系的转化。因此，对于非线性形式下的满意度测评，本文选择Logistic分析。在Logistic分析的定义中，因变量和各变量之间的非线性关系可描述为以下形式：

当需要进行非线性到线性的转化时，只需同时对两边施加对数变换即可，其形式如下：

四、电子政务满意度测评的实证分析

本文设计的电子政务满意度测评方法，基于Kano模型理论开展类型判断，根据判断结果选择更加适合的测评模型。为验证本文方法的有效性，在哈尔滨市辖区内选取双城市、五常市作为调研目标，在当地发放调查问卷，考查其对当地电子政务的满意度情况。

（一）问项设计

电子政务在发展伊始，是以网络平台建设为主要依托，即形成电子政务的门户网站。最初的满意度指标也主要是根据门户网站的质量设计。进入21世纪以后，各种新兴媒体不断涌现，给电子政务的发展带来新机遇。比如，互动媒体为电子政务提供更多入口，博客提供更多的政务评论平台，微博推动“草根问政”的发展。可以说，新兴媒体的出现，为电子政务更加完善、更贴进大众提供了可能性。因此，评价当今电子政务时，新兴媒体的因素必须加以考虑。

为此，充分考虑互动媒体、博客、微博等新兴媒体对电子政务发展的影响，结合传统电子政务满意度的评测指标，设立新的电子政务满意度评测指标体系，如表1所示。

表1 调查问卷的问项设计

（二）类型判别

整个调查共发放调查问卷300份，回收有效问卷262份。其中，5个满意度区间内的问卷数比例分别为33%、21%、29%、11%、6%，这样类型判别的总体得分情况为：

S=0.33×10+0.21×30+0.29×50+0.11×70+0.06× 95=37.5

由于37.5∈[0，40]，该调查的满意度类型属于基本型，后续处理应采用非线性处理。

（三）因子分析

从表1中可以看出，为调查用户对电子政务的满意程度，共设计了14个问项。14个问项分别按照5个满意度区间设置评分分值，最终得到的评分均值和标准差数据如表2所示。

表2 调查问卷评分均值和标准差

由表2数据可见，双城、五常两地公众对电子政务的满意程度并不高。在14个问项中，凡涉及电子政务工作的服务水平方面，平均得分均未超过30，如“Z8电子政务工作的一般处理速度是否令人满意”平均得分为26.27、“Z9电子政务工作的一般处理结果是否令人满意”平均得分为28.39、“Z10电子政务工作的操作过程是否可信”平均得分为22.53、“Z11电子政务工作的处理结果是否可信”平均得分为25.67、“Z12电子政务平台的功能是否完善”平均得分为27.84、“Z14电子政务工作是否令人满意”平均得分为27.81。

为了检验表2数据是否可信并且可用，对其进行信度分析和效度分析，每一个问项的克朗巴哈系数、KMO检验值和巴特利特球体检验值如表3所示。

表3 信度分析和效度分析

从表3的结果可以看出，本文获得的14个问项的数据全部通过信度分析和效度分析，相关数据可用于进一步的因子分析等实证检验。

为了精简后续的统计分析过程，需要进行因子分析，找出14个问项中的共性因子。因子分析的结果如表4所示。

表4 因子分析结果

从表4可以看出，14个问项共有5个共性因子，可作为原始问项的简化表示，用于后续的回归分析。为使这些共性因子更具实际意义，定义F1、F2、F3、F4、F5这5个共性因子分别为操作性满意度、互动性满意度、服务性满意度、可信性满意度、平台质量满意度。

（四）Logistic分析

由于类型判别的结果显示，此次有关电子政务满意度的调查为基本型，根据Kano理论应采用非线性分析，完成最终满意度的测评。结合之前得到的5个共性因子，可得到相应的Logistic方程：

依据此方程，利用调查问卷所得数据，在Eviews软件平台下执行Logistic分析的结果如下：

从以上分析结果可知，对于此次调查的电子政务满意度而言，服务性满意度（F3）、可信性满意度（F4）的边际倾向位居前两位，操作性满意度（F1）、互动性满意度（F2）的边际倾向次之。

服务性满意度（F3）每增加1个单位，用户对电子政务的满意程度将增加1.784倍（e0.579）；可信性满意度（F4）每增加1个单位，用户对电子政务的满意程度将增加e0.233=1.262倍。说明用户对于电子政务的服务性、可信性的期望值最高。

操作性满意度（F1）每增加1个单位，用户对电子政务的满意程度将增加e-0.201=0.818倍；互动性满意度（F2）每增加1个单位，用户对电子政务的满意程度将增加e-0.177=0.838倍。说明操作性和互动性对用户使用电子政务平台有一定影响，尤其是以新兴媒体使用程度为标志的互动性，甚至已经超过操作性。可见电子政务虽然承载的是政务工作，但由于其依托于网络，如果能在其中及时反映符合时代背景的时尚元素，还是会让用户的满意程度提升。

五、结论

电子政务满意度的测评工作是线性和非线性交织的复杂问题。本文依据Kano模型理论，构建了一种面向电子政务满意度测评的适应性方法。

这种方法的意义在于，通过比例区间的判别，可确定当前进行的电子政务满意度测评工作归属为Kano模型的哪一类曲线，进而可有针对性地选取线性分析方法或非线性分析方法，从而使得电子政务满意度的测评工作更具科学性和可信度。

采用这种方法对双城、五常两地的电子政务工作展开满意度调查，实证研究结果表明，服务性、可信性是达成用户对电子政务工作满意程度的重要因素，操作性、交互性也在一定程度上影响其对电子政务工作的评价，这也间接证明本文提出的方法具有较好的适用性，依托比例区间判别法，Logistic分析可较好地解决满意度测评与分析问题。

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