基于模糊多屬性決策的政府公共服務公眾滿意度測評研究

[摘要]政府公共服務的公眾滿意度測評具有不確定性，因為影響政府公共服務的公眾滿意度的某些因素是模糊的，很難直接用統計的方法確定這些因素的具體判斷值。針對政府公共服務公眾滿意度測評的這一難點，運用基于期望值的模糊多屬性決策方法，采用定量指標和定性指標相結合的區間型評價矩陣，區分主觀偏好值和客觀偏好值求解指標權重，最終求得政府公共服務的公眾滿意度，為定量測評政府公共服務的公眾滿意度提供了一種比較科學、可行的模式。

[關鍵詞]政府教育服務；公眾滿意度；測評；模糊多屬性決策

[中圖分類號]F224.0［文獻標識碼］ Ａ

[文章編號] １６７３－０４６１（２００8）０2－００44－０5

※基金項目：國家自然科學基金項目（70763083）。

一、問題的提出與文獻綜述

現代公共管理的核心問題是改善績效。[1]政府公共服務績效評估與質量測評是當前公共管理理論研究和實踐探求的熱點和難點問題，也是社會公眾和政府自身關注的焦點。政府公共服務績效的最終衡量主要是針對施政品質績效，而品質績效的衡量包含行政輸出的品質高低與服務對象的滿意度兩大項，因此，政府公共服務績效的衡量除了客觀的數據考評外，在民主社會里更需要注意民眾主觀的心理感受，亦即所謂公眾對政府公共服務的“滿意度”。[2]為了回應當前轉型社會公眾對政府公共服務數量與品質需求的大幅增加，以及公共服務范圍大幅度擴大趨勢與多樣化需求，必須探索一個科學的方法對政府公共服務質量公眾滿意度進行測評。

對于一般的私人物品而言，我們通常可以通過競爭的市場來把握其服務的數量和質量情況，但由于公共服務具有非排他性和非競爭性特征，且公共部門活動是以無記錄的方式進行的，因此，公眾很難獲取與政府公共服務過程和成本相關的信息，即使能夠記錄下來這些活動并獲得一些量化數據，但這些數據并不能表征這些服務對受眾的影響和獲益情況。同時，由于公共服務具有勞動密集型、無形性和差異性等待征，因而其產出不像經常采用機器進行生產的私人企業那樣形成“標準化”產出，因此其產出的質量如何通常也是難以識別的。[3]目前國內外很多學者針對公共服務的這些特征探討了公共服務質量的測評方法，其中具有代表性的有：瑞典于1989年率先建立的顧客滿意度指數（SCSB）模型、派拉索拉曼等建立的SERVQUAL模型、美國密西根大學商學院的國家質量研究中心和美國質量協會（1994）共同提出的美國顧客質量滿意度指數（American Customer Satisfaction Index， ACSI）等。其中，ACSI 和SERVQUAL模型評估服務質量涵蓋了服務質量的五大屬性，在公共服務質量測評中得到了廣泛的運用。在運用這些模型進行服務質量測評過程中，需要評價主體顧客根據自身情況對每個問題打分，分數的設計都是采用利科特（Liket）的5分或7分計數法。顧客需要在公共服務質量是否滿意、一般、不滿意、很不滿意等問題時將自己的偏好或真實感受轉化成分數。然而這種轉換可能和顧客實際獲得的真實感受有偏差，這將導致顧客對服務作出過高或過低的評價，從而影響服務質量評價的準確性和精確性。實際上，上述這些表示偏好或判斷的語言變量本身都帶有模糊性，而整個服務質量的評價是由顧客對這些語言變量的不同的觀點和看法組成的，導致了整個服務質量的評價都是在這些模糊環境下進行的。

公共服務質量被認為是不同屬性的綜合體，它不但包含可感知的屬性，而且也包含很多不可感知（或主觀）的屬性，這些屬性很難被精確衡量。不同的顧客對服務質量的感知會在比較大的范圍內波動，這些感知取決于他們自己的偏愛和在公共服務過程中所處的角色，既是公共服務的提供者還是公共服務的消費者，這從另外一個方面加大了公共服務滿意度測評的難度。而模糊集在評價這些和人們的主觀判斷有關的帶有模糊性的概念時表現出了很強的適用性。因此，本文采用基于模糊集的模糊多屬性決策（fuzzy MCDM）方法來測評政府公共服務的公眾滿意度，以期為定量測評政府公共服務質量提供了一種比較科學、可行的方法與模式。

二、政府公共服務公眾滿意度測評指標體系構建

政府公共服務的公眾滿意度測評具有不確定性，因為影響政府公共服務的公眾滿意度的某些因素是模糊的，很難直接用統計的方法確定這些因素的具體判斷值。所以在政府公共服務的公眾滿意度測評過程中，適合在構建一套科學、合理的指標體系的基礎上運用模糊數學進行處理。建立滿意度測評指標體系是政府公共服務公眾滿意度測評的核心部分，在很大程度上決定了測評結果的有效性、可靠性。

由于公眾期望、公眾對質量的感知、公眾對價值的感知、公眾滿意度、公眾抱怨和公眾忠誠均為不可直接測評的潛變量，因此需要對潛變量進行逐級展開，直到形成一系列可以直接測評的指標，這些逐級展開的測評指標構成了公共服務公眾滿意度測評指標體系。通過公共服務公眾滿意度測評指標體系可以實現：測量和評價目前政府公共服務的公眾滿意度，可以了解公眾的公共服務潛在需求和期望，檢查公眾公共服務需求是否達到，是否提高了公眾滿意度，以便制定新的服務改進措施以及新的政府公共服務發展戰略。

在建立公共服務公眾滿意度測評指標體系時，必須遵循下列原則：建立公眾滿意度測評指標體系必須以公眾為中心，準確把握公眾的需求，選擇那些公眾認為最關鍵的測評指標，由公眾來確定測評指標體系是設定測評指標體系最基本的要求；測評指標必須是能夠控制的，公眾滿意度測評指標能促使政府公共服務明確改進的方向，采取具體的改進措施；測評指標必須是可測量的，用戶滿意度測評的結果是一個量化的值，因此設定的測評指標必須是可以進行統計、計算和分析的；建立公眾滿意度測評指標體系還需要考慮到環境的影響，設定測評指標時要考慮到環境的特性。

遵循上述的建立公眾滿意度測評指標體系的原則，通過對政府公共服務本質的分析，建立政府公共服務質量公眾滿意度測評指標體系，如表1所示。

表1. 政府公共服務質量公眾滿意度測評指標體系

該體系包括三層指標，一級指標是政府公共服務公眾的總體滿意度，二級指標是政府公共服務公眾滿意度模型的5個潛變量，三級指標的指標值分別來源于專家評判或對公眾的滿意度調查。具體來說，測評指標分為兩類：一類是定性測評指標，我們可以利用專家評價法對公眾進行問卷調查得到指標值，為了使定性指標值盡量反映客觀實際，本文采用三角模糊數方式表示[4]，該類指標值以語言變量的形式表示，并根據一定的規則將語言變量轉變為對應的三角模糊數；另一類為定量指標，可通過網上的公眾調查統計數據得到，其數值也可以按照三角模糊數的方式給出數值。測評指標的語言變量及其對應的三角模糊數如下表2所示。

表2. 測評指標的語言變量及其對應的三角模糊數

表1中的一級指標、二級指標可以依賴基礎數據，通過既定的統計模型得到。所建立的政府公共服務質量公眾滿意度測評指標體系實現了基礎數據、觀測變量和潛變量之間的關聯。

三、基于模糊多屬性公共服務公眾滿意度測評模型構建

在政府公共服務公眾滿意度測評決策中，如果不將評價主體在決策過程常表現的不確定性和模糊性考慮進去，就容易導致測評結果出現較大的誤差。本文在構建政府公共服務公眾滿意度測評模型時，運用模糊集理論將“很滿意”、“比較滿意”、“不滿意”等語言變量的值用模糊數來表示。[5][6]

1.構建模糊綜合評價矩陣

模糊數是基于實數集的模糊子集，在實際中運用得比較廣泛的是三角模糊數。設有s位公眾參與政府公共服務滿意度測評，并且每位公眾的重要程度相等，則第k個公眾對第j個政府公共服務的第i個指標的測評，可以根據三角模糊數概念定義表示為α =(α，α，α)。那么，測評主體公眾對第j個政府公共服務的第i個指標的測評則可運用以下公式進行計算。

α=α，α=α，α=α（1）

設X=(x1，x2，…，xn)為被測評政府公共服務集合，U=(u1，u2，…um)為政府公共服務測評指標集合，W=(w1，w2，…wm)T為指標體系權重向量。另外，公眾對政府公共服務xj∈X有一定的主觀偏好，主觀偏好值則可以表示為j（ν，ν，ν）（0≤ν≤ν≤ν≤1）。如果根據指標ui∈U對政府公共服務xj進行公眾滿意度測評，可由公式（1）得出測評對象xj的測評指標ui的值為ij（ij=α，α，α），綜合各個指標的評價值可以得到模糊評價矩陣=ij。

對于模糊評價矩陣=ij中的指標值，最常見的屬性類型有效益型屬性和成本型屬性。為了消除不同量綱對評價結果的影響，使各指標間具有可比性，需要將評價矩陣=ij轉化為規范化矩陣=ij，其中ij=r，r，r。且：

ij=，i∈I1，j∈N

ij=， i∈I2，j∈N

上述的屬性值ij就是公眾在各屬性下對政府公共服務xj的客觀偏好值。

2.主觀偏好值及規范化矩陣中的期望值處理

根據基于期望值的模糊多屬性決策方法原理[7]，利用三角模糊數計算主觀偏好值j 及規范化矩陣中的ij的期望值，分別以、表示，則可以得到：

=[(1-a)ν+ν+aν]（2）

=[(1-a)r+r+ar] (i=1，2，…，m;j=1，2，…，n)（3）

上面兩式中，0≤a≤1，a值的具體確定取決于評價公眾的態度，a>0.5表示公眾比較樂觀；a=0.5表示公眾既不樂觀也不悲觀；a<0.5表示公眾比較悲觀，從而得到期望值評價矩陣=。

3.基于模糊多屬性決策的測評方法

由于各種因素的制約，公眾的主觀偏好與客觀偏好之間往往存在一定的偏差，若將政府公共服務j的第i個指標的期望值與公眾的主觀期望值之間的偏差記為σij，則有σ=-；政府公共服務xj的所有指標期望值與主觀期望值之間的偏差記為σj，則σ(W)=(σijwi)2。為了使測評結論具有合理性，指標權重向量W的選擇應使公眾的主觀感受與客觀偏好之間的總偏差最小，因此可建立如下單目標優化模型：

minσ（w）=σ(W)=(σijwi)2=σw

s.t.wi≥0，wi=1

利用拉格朗日函數求解上述模型可以得到：

wi=（i=1，2，…，m）（4）

利用權重向量W=(w1，w2，…，wm)T計算各政府公共服務公眾滿意度的綜合指標期望值為z=wi，(j=1，2，…，n)。根據z值的大小對政府公共服務公眾滿意度進行排序和擇優，期望值大的政府公共服務的公眾滿意度相對較高。

在進行評價時有時能提供部分權重信息，對于wi，假設di1

minσ'(W)=σw

s.t. wiY，wi=1（5）

求解該模型得到最優指標權重向量W，利用z=wi可以得到各個政府公共服務的公眾滿意度綜合指標期望值z，最后根據z值的大小對政府公共服務的公眾滿意度進行排序和擇優。

四、基于模糊多屬性的政府公共服務公眾滿意度實證測評

本文以湖南省長沙市、湘潭市、株洲市為樣本，開展政府公共服務公眾滿意度實證測評。本文所用數據均由作者于2007年7月至9月期間以調查問卷的形式調查收集。實際抽樣調查主要以長沙市、湘潭市、株洲市所屬區為調查單元，在這3個市隨機訪談了長沙市岳麓區、芙蓉區，株洲的天元區，湘潭的雨湖區、高新區等5個區的100個市民。為了研究的科學性，我們將訪談對象群體包括政府部門直接提供公共服務的政府工作人員、一般市民和外來務工人員等。本次調查的受訪者平均年齡為38歲，其中18~50歲占64%，50~70歲讀者占36%，初中及以上學歷者占88%，男女性別比為68%和32%。

本次研究的調查共獲得77張有效調查問卷，將這些公眾代表對各指標的評價按本文對定性指標的方式進行處理，并以三角模糊數的形式給出測評指標值，如表3所示。

表3.政府公共服務質量的公眾滿意度測評指標數據

利用本文的方法對3個地區的政府公共服務質量的公眾滿意度進行排序和擇優。首先根據表2中數據建立模糊評價矩陣：

=[0.90，0.93，0.96][0.72，0.76，0.80][0.80，0.85，0.91][0.75，0.80，0.85][0.72，0.75，0.79][0.73，0.77，0.81][0.70，0.75，0.80][0.62，0.68，0.73][0.63，0.67，0.71][0.64，0.68，0.72][0.63，0.68，0.71][0.63，0.67，0.71][0.60，0.65，0.70][0.56，0.61，0.67][0.58，0.63，0.69][0.68，0.72，0.76][0.64，0.68，0.73][0.65，0.70，0.75][0.79，0.83，0.88][0.74，0.78，0.81][0.75，0.79，0.83][0.85，0.88，0.90][0.78，0.80，0.83][0.84，0.86，0.89][0.65，0.69，0.72][0.75，0.80，0.83][0.72，0.76，0.79][0.77，0.79，0.82][0.88，0.92，0.95][0.83，0.86，0.89][0.95，0.97，0.98][0.93，0.96，0.98][0.94，0.96，0.97][0.80，0.85，0.88][0.74，0.78，0.82][0.78，0.83，0.88]

由于各項指標均為效益型指標，可將模糊評價矩陣轉化為規范化評價矩陣：

=[0.582，0.632，0.684][0.466，0.517，0.570][0.518，0.578，0.649][0.530，0.597，0.669][0.509，0.560，0.622][0.516，0.575，0.638][0.541，0.618，0.710][0.479，0.560，0.647][0.486，0.552，0.630][0.518，0.580，0.656][0.510，0.580，0.647][0.486，0.552，0.630][0.504，0.595，0.697][0.471，0.559，0.667][0.488，0.577，0.687][0.526，0.594，0.668][0.495，0.561，0.642][0.503，0.577，0.659][0.543，0.599，0.668][0.508，0.563，0.615][0.515，0.570，0.630][0.562，0.600，0.631][0.515，0.545，0.582][0.555，0.586，0.624][0.480，0.530，0.587][0.554，0.615，0.677][0.532，0.584，0.644][0.500，0.531，0.572][0.572，0.619，0.663][0.539，0.578，0.621][0.562，0.581，0.602][0.550，0.575，0.602][0.556，0.575，0.596][0.535，0.598，0.657][0.495，0.549，0.612][0.521，0.584，0.657]

假設公眾對3個地區的政府公共服務質量的主觀偏好值分別為：

1=[0.42，0.49，0.56]，2=[0.35，0.45，0.54]，

3=[0.4，0.48，0.55]

利用公式（2）、（3）分別計算主觀偏好值i的期望值以及規范化矩陣的期望值評價矩陣(a)∶=0.455+0.070a，=0.400+0.095a，=0.440+0.075a。

=[0.564+0.070a][0.534+0.057a][0.545+0.061a][0.579+0.084a][0.519+0.084a][0.519+0.072a][0.549+0.069a][0.545+0.069a][0.541+0.069a][0.550+0.096a][0.515+0.098a][0.532+0.099a][0.560+0.071a][0.528+0.073a][0.540+0.078a][0.571+0.063a][0.536+0.053a][0.543+0.058a][0.581+0.035a][0.530+0.033a][0.570+0.034a][0.505+0.053a][0.584+0.061a][0.558+0.056a][0.516+0.036a][0.595+0.045a][0.559+0.041a][0.571+0.020a][0.563+0.026a][0.566+0.020a][0.566+0.061a][0.552+0.059a][0.553+0.068a]

若公眾評價政府公共服務的指標權重完全未知（不妨設公眾是客觀中立的，即a=0.5），則利用公式（4）求出最優權重向量：

W=(0.0837，0.0865，0.0825，0.0839，0.0829，0.0854，

0.0867，0.0891，0.0719，0.0724，0.0871，0.0880)2

利用公式（4）求得3個地區政府公共服務的綜合期望值：z=0.5908，z=0.5668，z=0.5778。按z值從大到小的順序排列即得它們的排序為x1>x3>x2。故3個地區政府公共服務的公眾滿意度最高的是x1市政府。

若已知部分指標權重信息（設a=0.5）： 0.08≤w1≤0.09，0.09≤w2≤0.10，0.06≤w3≤0.07，0.04≤w4≤0.10，0.07≤w5≤0.08，0.08≤w6≤0.10，0.10≤w7≤0.17，0.13≤w8≤0.15，0.03≤w9≤0.06，0.05≤w10≤0.06，0.10≤w11≤0.13，0.12≤w12≤0.15。利用公式（5）求解，得到最優權重向量為：

w=(0.08， 0.09， 0.06， 0.08， 0.08， 0.08， 0.10， 0.13，0.03， 0.05， 0.10， 0.12)T

利用公式（4）求得3個地區政府公共服務的綜合期望值：z=0.5943，z=0.5627，z= 0.5784。按z值從大到小的順序排列即得它們的排序為x1>x3>x2。故3個政府公共服務的公眾滿意度最高的是x1市政府。

因此，上述在指標權重完全未知和已知部分指標權重兩種情形下對3個地區政府公共服務的公眾滿意度進行排序和擇優所得的結果一致。

五、結束語

本文通過建立基于模糊集的政府公共服務質量模糊多屬性決策模型，在詳細調查和了解的基礎上，確定公眾認為最重要的準則和子準則，建立了評價準則和子準則的層次結構，對湖南省長沙市、湘潭市和株洲市3個地區政府的公共服務質量進行了實證測評。通過本文的研究，基本可以得出以下的結論：

第一，基于期望值的模糊多屬性評價方法能較好地處理滿意度評價中包括定量和定性的混合型多屬性評價，比較符合實際的滿意度測評情況。通過研究同時帶有定量指標和定性指標的公眾滿意度評價問題，以三角模糊數的形式得到評價矩陣，按照效益型指標和成本型指標進行矩陣規范化處理，并根據基于期望值的模糊多屬性決策原理計算得到主觀偏好值和客觀偏好值的評價矩陣，用模糊理論測度每一個準則下的指標值，避免了被評測者的主觀判斷的不精確性，提高了維修服務質量的準確性和精確性。

第二，滿意度測評方法能充分表達公眾對政府服務績效與質量的評價意見。服政府公共服務公眾滿意度實證測評就是要能科學測評出政府在全面實現其管理職責職能、滿足公眾公共服務需求等方面的績效水平和滿意度，就必須體現公共服務型政府及其績效公眾本位的價值導向和內在要求，要根據公眾主觀感知到的政府行為和態度來衡量政府績效，直觀反映公眾對政府服務的接受和認可程度。基于模糊多屬性決策的公眾滿意度測評方法通過采用分層抽樣和直接訪談的方式，應用標準化的問卷調查表取得了大量的公眾對政府服務質量與績效的相關信息，能充分表達公眾對政府服務績效與質量的評價意見，是一種有效的公共服務公眾滿意度測評的方法。

第三，基于模糊多屬性決策的公共服務公眾滿意度測評方法能有效實現主觀評議與客觀評價的有機統一。單從公共服務公眾滿意度測評方法本身來看，主觀定性評議方法和客觀定量測評方法各有優長，同時也各有其缺陷。客觀定量測評方法能全面、直接、客觀地衡量出公共服務一段時期內的滿意度，但忽視了政府服務接受者——公眾的滿意程度。主觀定性評議方法雖可以衡量出政府服務接受者的滿意程度，但不能全面反映政府公共服務滿意度的高低。理想的做法是將兩者整合和統一起來。基于模糊多屬性決策的公共服務公眾滿意度測評方法集兩種評估模式的優勢于一身，能充分表達公眾對政府服務績效與質量的評價意見，能很好地契合公共服務型政府績效體系的整體設計和安排，能有效實現主觀評議與客觀評價的有機統一，是目前公共服務型政府績效評估方法的理想選擇。

在目前我國，要推行一套統一的公共服務公眾滿意度測評指數模型的條件還不成熟，構建和推行本土化和適合我國政府部門實際情況的滿意度測評指數模型仍然是一項長期而艱巨的任務。就現階段而言，關鍵的工作是要提高政府部門對滿意度測評意義與價值的認識水平，嘗試一些與公眾聯系較密切的服務部門滿意度測評體系研制，搞好相關工作的規劃和試點，開發有效的滿意度測評理論體系，并將之轉化為可供具體實施的操作方案和系統軟件，實現與局域電子政務系統的耦合和鏈接，為服務對象實現遠程意見表達提供條件。

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On Public Satisfaction Appraisal for Government Service Based on Fuzzy Multiple-attribute Decision

Liu Jing，Sheng Mingke，Chen Tianyuan

（Management College， Xiangtan University， Xiangtan 411105， China）

Abstract: Public satisfaction appraisal for government public service has the characteristic of uncertainty because some factors affecting public satisfaction to government public service are fuzzy and their specific values are too difficult to work out by statistics. In order to solve this problem， the paper applies the theory of Fuzzy Multiple-attribute Decision based on expected value. In addition， it adopts interval appraisal matrix that combines quantitative indexes with qualitative indexes to differ the subjective and objective preference value and solve the index weight， then finally get the degree of public satisfaction for government public service， as well as offer a comparatively scientific and feasible method for assessing public satisfaction.

Key words: education service; public satisfaction; appraisal; fuzzy multiple-attribute decision

（責任編輯：張丹郁）