朱茂彬 武 君 刘炫州 邹福通

(1.茂名市电白区气象局,广东 茂名 525000;2.茂名市气象局,广东 茂名 525000;3.肇庆市气象局,广东 肇庆 526000)

1 概述

近年来,为更好地了解民众的气象服务需求变化,许多气象机构都积极投身于气象服务的改进与提升［1-5］,针对民众的满意度评估结果开展工作［6-9］,注重提升民众的体验。但目前,国内研究主要集中在对气象服务满意度的简单统计分析上,缺少全面、客观的评估指标。要有效提升气象服务满意度,需借助大规模的实证调研,明晰满意度的关键影响因素。本文以满意度测评模型和问卷调查为基础,通过回归分析等方法,对茂名市公众气象服务满意度的总体现状及不同群体的差异进行分析,对茂名市公众气象服务满意度影响因素的重要程度进行量化,并根据研究结果对茂名市公众气象服务发展提出合理建议。

2 问卷调查情况

问卷共设计12个题项。除3个普通题项外,为更好地匹配公众气象服务满意度调查,设计天气预报精确性、灾害性突发天气预报预警及时性、天气预报内容丰富程度及天气预报用语通俗易懂性等4个评价公众气象服务质量的题项,归类为质量感知;设计1个反映公众对气象部门形象感知的题项,归类为公众形象;设计4个用于区分不同群体的题项,分别为年龄、职业、文化程度和性别,归类为个体因素。因此,模型主要从质量感知、公众形象和个体因素3个方面对茂名公众气象服务满意度影响因素进行评价(图1)。

图1 公众气象服务满意度测评模型

以线上调查的形式,调研公众对茂名市公众气象服务的满意度。共发放调查问卷1145份,回收问卷1145份。其中,有效问卷1124份。

利用SPSS软件对调查问卷数据进行描述、处理和分析。除个体因素采用虚拟变量处理外,其余变量的设计均采用李克特五分量表［10］。为分析不同群体间满意度差异,对于公众气象服务中的4个个体因素变量,本文采用GLM(一般线性模型)进行单因素方差分析,以探究其相关性;为量化各变量对气象服务满意度的影响程度,通过对公众气象服务满意度与各变量之间的关系进行多元线性回归分析,利用变量全部进入的形式,运用OLS(普通最小二乘法)进行建模。

3 茂名市公众气象服务满意度分析

3.1 公众气象服务满意度基本情况

根据1124份问卷的数据,性别分布方面,男性比例为48.9%,女性比例为51.1%;年龄分布,20岁以下比例为23.63%,20～30岁比例为25.24%,30～40岁比例为21.48%,40～50岁的比例为16.2%,50岁以上的比例为13.45%;文化程度分布方面,小学及以下的比例为6.34%,初中的比例为13.28%,高中(含中专、技校)的比例为21.48%,大学(含大专)的人数比例最高,为34.45%,硕士及以上的比例为24.45%。

为了全面了解茂名市民气象服务的满意程度,对1124个样本满意度进行汇总和统计。结果显示,11.61%的样本对气象服务感到非常满意,22.1%的样本感到比较满意,9.52%的样本基本满意,36.86%的样本不满意,19.91%的样本非常不满意。根据李克特五分量表法,茂名市公众气象服务满意度指数为2.69。

3.2 公众气象服务满意度差异分析

对公众气象服务的满意度进行比较研究,考察不同年龄、文化、职业和性别的人群,以更加全面、准确地探讨各群体之间的差异。首先,对公众气象服务满意度进行正态检验,采用小样本检验方法(Shapiro-Wilk检验),P=0.512,得出样本符合正态分布。基于此,对4个个体因素与满意度进行单因素方差分析,发现公众气象服务的满意度在不同性别之间没有显著差异(P=0.431),但在不同年龄、文化程度和职业的人群中存在显著差异(P<0.001)。因此,以下主要对除性别外的其他个体因素进行分析(图2)。

(a)年龄 (b)文化程度 (c)职业

图2a是不同年龄公众对气象服务的满意程度。调研发现,30岁以下的群体对公共气象服务的满意程度明显不及30岁以上群体。30岁以下群体的满意程度均仅有1.8,然而当群体的年纪超过40岁时,满意程度就会大幅提升,尤其是40～50岁群体的满意程度是所有年龄段中最高的,达4.28。

图2b是不同文化程度的公众对气象服务的满意程度。可见,学历与满意度之间基本呈负相关关系,受教育程度越高满意度越低,大学(含大专)文化程度群体满意度最小,为1.78;初中学历群体满意度较高,达4.26。

图2c为不同职业公众的气象服务满意度。结果表明,除学生和离退休人员外,其余职业的群体满意度差别不明显,均在2.7～2.99。其中,学生满意度最低,为1.79;离退休人员满意度最高,达4.1。学生和离退休人员的满意度差异,可从年龄段分析中“年龄和满意度呈正相关”的结论得到解释。

4 茂名公众气象服务满意度的影响因素分析

由于个体因素无法改变,而质量感知和公众形象是气象部门可改进的因素,因此深入分析后两者对公众气象服务满意度的影响程度。在进行OLS多元线性回归之前,分别对质量感知(天气预报是否准确、天气预警是否及时、天气预报内容是否丰富、天气预报内容是否通俗易懂)和公众形象这两者与公众气象服务满意度之间的线性关系进行了方差分析,5个变量均通过检验(P<0.001);为避免不同变量之间可能存在多重共线性,对模型中各自变量进行了多重共线性分析,检验结果通过(VIF<5),因此,不同变量之间不考虑存在共线性。

基于此,分析多元线性回归各变量和公众气象服务满意度之间的关系,结果表明,该回归模型显著(P<0.001),R2为0.753,调整后的R2为0.752,说明模型具有较高解释力,无需剔除任何变量。OLS多元线性回归结果表明(表1),气象部门的公众形象、天气预报的准确性、用语的易懂性、内容丰富程度和灾害性突发天气预报及时性,对公众气象服务满意度有显著影响(P<0.001)。

表1 公众气象服务满意度影响因素的OLS回归模型结果

由表1可见,茂名公众气象服务满意度最大的影响因素为天气预报准确度,其标准回归系数为0.225;其次是预警及时性,标准回归系数为0.223;而公众形象对气象服务满意度的影响最小,标准回归系数仅为0.148。由此可得出,茂名公众对气象服务满意度的主要影响因子在于天气预报准确度,其次是预警及时性。所以,茂名气象部门想要显著提高公众对气象服务的满意程度,首先需要做的就是提升预报的准确率及预警的及时性。

5 个体因素对茂名市气象服务认可度的影响分析

为进一步了解各要素在不同人群中的认同度,并研究他们对公众气象服务满意程度差异产生的具体成因,从3个个体因素(年龄、文化程度、职业)对公众形象和质量感知2个方面的认可度进行分析。经过方差分析发现,不同年龄、学历、职业的群体,对公众形象、质量感知的认知均存在显著差异(P<0.001)。为了直观对比,每一个变量值在做图时都减去其平均值(图3)。

(a)年龄 (b)文化程度 (c)职业

从年龄上看(图3a),不同年龄群体对气象服务质量感知和公众形象认知基本一致。其中,40岁以上群体对两者认同度最高,与之对应的,该群体满意度也最高;20～30岁的群体对两者的认可度最低。导致这一结果的原因可能是30岁以下的群体受教育程度较高,所以对公众气象服务的要求也比较高,加上其对公众天气预报关注的时间较短,未能深刻体会公众气象服务在各个方面的提高,如准确度、发布渠道等。而年龄较大的群体对公共气象服务各方面的提升都深有体验,因此,满意度相对较高。

从文化程度上看(图3b),初中以下学历群体对两者认可度最高,所以其满意度也为最高;高中(包括中专、技校)及以上学历的群体对两者的认可度均低于平均值。因此,文化程度越高的群体对气象部门的服务要求也相对更高。类似的调查如徐强等［11］对养老保险满意度调查也出现了相近的情况,学历越高,保险服务满意度越低,其原因可能在于文化程度越高的群体对服务的期望值越高,当实际情况与理想预期出现偏差时,更容易出现不满情绪。

从职业上看(图3c),学生对两者的认可度最低,直接造成此群体的公众气象服务满意度最低;离退休人员对两者均为最高认可度,公众气象服务满意度也相应较高;其余职业的认可度均接近均值,说明不同职业对气象服务感知差别不大。因此,茂名市气象部门应重视为不同职业背景的公众提供个性化、差异化的气象服务,这有利于进一步提高气象服务在不同职业群体中的满意度。

6 结论与启示

通过问卷调查、测评模型等方法对茂名市公众气象服务满意度进行了统计和分析,得出研究结论如下：

①根据茂名市公众气象服务满意度问卷分析结果,满意度指数为2.69,表明总体偏向基本满意,但仍有较大上升空间。

②不同群体间的公众气象服务满意度存在显著差异,满意度在不同年龄、不同文化程度、不同职业之间存在显著差异,但在不同性别之间无显著差异。

③公众形象和质量感知对公众气象服务满意度的影响均是显著的。经过分析,茂名市公众对气象服务的满意度受到多种因素的影响,其重要性从高到低分别为预报准确性、预警及时性、预报内容丰富程度、预报内容易懂性及气象部门的公共形象。

在茂名市公众气象服务满意度的几个关键因素中,准确、及时的气象服务至关重要,能够显著提高满意度。因此,未来茂名市公共气象服务具体工作开展的首要任务是从气象预报准确性出发,通过总结整合预报技术手段、加大预报员队伍建设等方法,持续推进预报准确率的提升。其次,需要完善预警信息发布机制,与相关部门建立预警信息快速发布通道,提升预警发布的及时性,扩大预警信息的覆盖面,这是提升当地气象服务社会效益和公众气象服务满意度的关键所在。