邹宇璇

[摘 要]结合智慧城市公共信息服务的发展趋势及特征，构建出智慧城市公共信息服务公众满意度指数模型，运用Lisrel方法对模型进行检验和参数求解，通过实证研究检验指数模型的可行性，并提出提高智慧城市公共信息服务的建议。

[关键词]智慧城市；公共信息服务；公众满意度测评；指数模型

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2018.14.031

2014年，八部委联合印发了《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》明确提出“智慧城市建设要突出为民、便民、创新城市管理和公共服务方式，利用社会力量挖掘信息资源，为公众提供广覆盖、高质量的公共信息服务”。[1]公共信息服务作为智慧城市建设的重要组成部分，对于创新城市管理、引领中国特色新型城市化建设具有重要意义。随着智慧城市建设的逐渐深入以及公众对于公共信息服务需求的不断增长，对于智慧城市公共信息服务质量进行有效测评显得至关重要。

当前对智慧城市公共信息服务与满意度测评相结合的研究较为少见，故本文将公众满意度理论和方法引入智慧城市公共信息服务公众满意度测评中，尝试构建了智慧城市公共信息服务公众满意度指数模型，并通过实证研究来检验该模型与方法的合理性。

1 智慧城市公共信息服务公众满意度测评模型

1.1 潜在变量的选取和因果关系逻辑模型的建立

以国内智慧城市公共信息服务现状及需求为依据，通过咨询相关专家和实践工作者，在考虑智慧城市公共信息服务整体框架及相关特征的前提下选取潜在变量，建立智慧城市公共信息服务公众满意度测评的因果关系概念模型，如下图所示。

在此模型中，公众期望是指公众对智慧城市管理部门所提供产品及公共信息服务质量以及服务水平所寄予的期望，这种期望的动机以及强烈程度的产生具有一定的过程性，与期望时间长短有重要关系；感知质量是指公众使用公共信息服务之后的整体评价，是影响满意度的关键因素，感知质量包含四个影响因素：公共信息服务基础设施、公共信息服务内容、公共信息服务获取方式、用户参与。公共信息服务基础设施是指智慧城市公共信息服务的硬件及软件设施，是公共信息服务的载体和先决条件；公共信息服务内容涉及信息资源的多样化程度，公共信息服务的时效性、有效性和准确性等；公共信息服务获取方式是指公众在已有的公共信息服务基础设施上，通过自助服务或服务主体的互动来获取公共信息服务的途径；公众参与是指公众在智慧城市公共信息服务中交流反馈的积极程度，是衡量公共信息服务质量的一个重要指标；智慧城市公共信息服务成熟度用于衡量智慧城市公共信息服务综合水平，需考虑到公共信息服务的范围以及完善程度；公众满意度是指公众对智慧城市公共信息服务整体感知与期望值对比后的心理满意程度；服务形象是指公众使用智慧城市公共信息服务之后对服务主体的看法和评价，服务形象的优良与智慧城市有关部门提供的服务直接相关；公众信任是指公众对智慧城市服务主体提供公共信息服务的支持和信任程度。

1.2 可测变量的建立

借鉴邹凯（2016）[2]等人提出的潜在变量选取方式，笔者采用多维可测变量来度量潜在变量，建立的智慧城市公共信息服务公众满意度指数模型的可测变量如表1所示，根据智慧城市公共信息服务公众满意度因果关系建立智慧城市公共信息服务公众满意度指数模型。

2 实证研究

2.1 问卷设计与数据收集

本次实证研究选取智慧城市试点株洲市作为测评对象，采用网络问卷与实地调研相结合的方式，调查问卷包括两个部分（调查对象的基本信息及问卷的主要调查内容）。公众根据满意程度进行打分，标度采用李克特10 级量表。发放问卷230份，回收問卷216份，剔除无效问卷，最后有效问卷210份。整理调研样本基本情况如下，样本中男性占56.67%，女性占43.33%；年龄20岁以下占30%，20～50岁占53.33%，50岁以上占16.67%；企事业单位人员占53.33%，教师及信息工作人员占30.48%，学生占11.43%，其他人员占4.76%；收入情况为3000元以下占57.14%，3000～5000元占29.05%，5000元以上占13.81%。

2.2 数据可靠性分析

采用利用SPSS21.0统计软件分析问卷的可靠程度，采用Likert10级量表。经分析得到问卷的整体克朗巴哈（Cronbach's）系数为0.832，问卷的信度较高。

2.3 模型检验

2.3.1 测量模型检验

采用Amos20.0软件进行结构方程模型拟合，该软件优势在于拥有能够提供数据输入和输出窗口，具有强大的图形编辑界面，提供各项指标拟合和系数回归结果的相关列表。[3]根据测量模型的运算结果可知潜在变量感知质量（t6）的四个可测变量公共信息服务基础设施（t2），公共信息服务内容（t3），公众参与（t4），公共信息服务获取渠道（t5）的相关系数分别为0.554、0.402、0.457、0.389，可知四个可测变量可以解释感知质量，因此提高智慧城市公共信息服务质量和服务水平需从服务的基础设施、内容、公众参与及获取渠道等方面进行。

智慧城市公共信息服务感知质量（t6）、智慧城市公共信息服务成熟度（t7）、公众期望（t1）与公众满意（t8）之间的路径系数分别为0.522、0.672、0.464。表明公众对智慧城市公共信息服务的感知质量与感知价值越好，公众的满意程度越高，符合公众满意度理论，其中公众期望与公众满意度之间的相关系数仅为0.464，可能是由于公众对智慧城市公共信息服务建设缺乏理性的期望以及正确的感知所导致的。

公众信任（t10）与服务形象（t9）及公众满意（t8）之间具有重要的相关关系，之间的路径系数为0.578、0.635，表明智慧城市建设要树立为公众服务的良好形象。

2.3.2 结构模型检验

结构模型检验是描述智慧城市公共信息服务满意度模型中潜在变量之间的影响程度，主要包括对内生潜在变量的复测定系数（R2）以及潜在变量之间的相关系数进行比较分析。复测定系数（R2）指外生潜在变量对内生潜在变量的解释程度，即模型拟合度；潜在变量之间的相关系数是反映潜在变量之间的相关程度。R2的值介于0～1之间，越接近于1，模型的拟合度越高。

2.3.3 模型拟合度分析

模型拟合结果如表2所示，x2（卡方值）为229.13，（x2/df）自由度<3，则该测评模型与测评模型基本吻合。

3 结 语

提高智慧城市公共信息服务公众满意度应该考虑从公众期望、感知质量、智慧城市公共信息服务成熟度这三个方面采取措施。首先，大力宣传智慧城市公共信息服务相关理论及技术知识，正确引导公众对公共信息服务的认识以及对公共信息服务建设的整体期望；其次，通过加强公共信息服务基础设施建设、增加公共信息服务内容、引导公众参与公共信息服务平台建设、扩展公共信息服务获取方式，提高公众对智慧城市公共信息服务的感知质量；再次，提高智慧城市公共信息服务质量的同时，扩大公共信息服务的范围及服务的深度，尽可能满足公众对智慧城市公共信息服务的个性化需求；最后，建立健全公共信息服务公众满意度测评相关保障机制，在智慧城市公共信息服务公众满意度模型指标体系基础上不断完善、更新、重建指标体系，定期开展测评，保证公共信息服务满意度测评的有效性，以提高智慧城市公共信息服务公众满意度。

参考文献：

[1]中华人民共和国国家发展和改革委员会.关于印发促进智慧城市健康发展的指导意见的通知[EB/OL].（2014-08-27）.http：//www.ndrc.gov.cn/gzdt/201408/t20140829_624003.html.

[2]邹凯，左珊，陈旸，等.基于网络舆情的政府信息服务公众满意度评价研究[J].情报科学，2016，34（2）：45-49.

[3]林嵩.结构方程模型原理及AMOS应用[M].武汉：华中师范大学出版社，2008：52-65.