蔡秋梅，趙 穎

（長春工業(yè)大學公共管理學院，吉林 長春 130012）

0 引言

“中國政務微博元年”始于2011 年。 隨后“微博問政”憑借其傳播速度快、凸顯民主性、信息交流互動性強等特點， 激發(fā)起各地政府機構與官員開通微博的熱情。 截至2020 年12 月31 日，微博平臺認證的政務微博賬號已達到177 437 個，閱讀量超過4 500 億，被互動量為8.3 億+［1］。 在這樣的時代背景下，為保障政務微博得以持續(xù)發(fā)展，從公眾角度分析對其滿意程度就成了一項具有理論與實踐雙重意義的課題。 本研究在學習美國公共部門公眾滿意度模型搭建的成功經驗基礎上， 從公眾角度出發(fā)構建一個適用于我國的政務微博公眾滿意度模型， 通過定性與定量相結合的方法了解公眾對政務微博的滿意程度，提出精準有效的改進對策。

1 文獻回顧

關于政務微博的研究， 通過梳理國內外相關文獻，發(fā)現(xiàn)其研究內容大致可以分為四種：第一，在政務微博概念方面，學者們將其歸納為兩類，一類認為政務微博是由政府的公務員所開設； 另一類則認為政務微博是政府部門推出的官方微博賬戶［1］。 相較于國內，國外并沒有專門描述政務微博的名詞，政府機構大多是通過社交媒體平臺（Twitter、Facebook、YouTube 等）與服務對象進行聯(lián)系［2］。 第二，在政務微博作用方面，白建磊（2017）基于Warren 等學者的研究成果發(fā)現(xiàn)政務微博能夠有效推動政府與公眾合作［3］。 第三，在政務微博存在問題方面，Yudarwati G A（2022）認為社交媒體在使用過程中充滿挑戰(zhàn)，比如：信任、可信度、錯誤信息等［4］。 第四，在政務微博提升對策方面，雷洋（2016）提出從增強服務意識等方面改善政務微博現(xiàn)實困境［2］。

關于公眾滿意度的研究， 則需追溯于新公共管理運動。 在理論研究層面， 公眾滿意度與政府服務績效相關聯(lián)。 高學德（2022）通過實證分析揭示了績效性質影響公民滿意度的邊界條件和內在機制［5］。在實踐研究層面， 公眾滿意度模型源于顧客滿意度模型的調整。 美國結合政府部門及其服務特點在ACSI 模型的基礎上開發(fā)了公共部門公眾滿意度模型。 吳銥達（2019）從“放管服”角度出發(fā)，基于ACSI政府模型建立了適用于我國行政審批服務的公眾滿意度模型［6］。

然而， 關于政務微博公眾滿意度的研究成果卻極為匱乏， 僅有少數學者對其進行研究。 國內最早做出貢獻的是鄒凱（2016），他在總結歸納構建顧客滿意度模型經驗的基礎上， 引入我國政務微博的特點， 建立了國內首個在服務領域的政務微博公眾滿意度模型［7］。 隨后，石磊（2016）［8］、楊曉（2017）［9］、譚婧（2018）［10］等在其研究的基礎上進一步分析。

2 政務微博公眾滿意度模型的構建與研究假設

2.1 模型構建

1994 年， 美國顧客滿意度指數模型 （ACSI）誕生，因注重提供產品與服務的好壞，從感知質量、顧客期望、感知價值、顧客抱怨和顧客忠誠五個方面間接考查顧客滿意度。隨后受到新公共管理運動影響，為充分評估公共部門公眾滿意度，美國政府在ACSI模型基礎上構建了公共部門顧客滿意度模型（ACSI政府模型），刪掉了感知價值變量，顧客忠誠改為顧客信任，其余變量均保持不變。

本文在借鑒ACSI 政府模型的基礎上， 歸納國內外學者觀點，將“顧客抱怨”改為“政府形象”，“顧客滿意度”改為“公眾滿意度”，“顧客期望”改為“公眾期望”。 此外，政務微博公眾滿意度是指公眾對政府機構開通的官方微博所提供公共信息服務的一種認知與滿足程度。因此，構建政務微博公眾滿意度模型的重點應傾向于分析影響公眾感知政務微博信息質量的因素。如前所述，構建了適用于此次研究的政務微博公眾滿意度模型（如圖1 所示）。

圖1 政務微博公眾滿意度模型

2.2 研究假設

基于政務微博公眾滿意度模型， 筆者發(fā)現(xiàn)5 個潛變量之間存在6 條因果路徑，由此推斷，本文包含6 個研究假設：

第一，感知信息質量與公眾滿意度的關系假設。在梳理經典滿意度模型過程中， 發(fā)現(xiàn)作為前因變量的感知質量直接影響著顧客滿意度。 而對于政務微博的感知質量， 公眾對其的評價或感受則是通過政務微博所發(fā)布各種信息的質量展開。 廖偉峰（2022）將感知信息質量納入影響政務服務公眾滿意度的行列［11］。 徐曉林（2019）指出電子政務服務質量中的信息質量是公眾滿意度的重要前因［12］。據此，本文提出假設1：

H1：感知信息質量對公眾滿意度具有正向影響。

第二， 公眾期望與感知信息質量之間的關系假設。 公眾期望是指公眾希望政府的服務質量、 服務內容、 服務水平等達到某個目標或滿足需求的一種心理活動。張其春（2022）研究發(fā)現(xiàn)，公眾期望作為前提條件， 能夠在很大程度上提高政務服務公眾滿意度的感知信息質量［11］。郜潁潁（2017）的研究表明，公眾期望對感知質量的影響會由于政務微博信息質量與互動質量的改變而改變［13］。 由此，本文提出假設2：

H2：公眾期望對感知信息質量具有正向影響。

第三，公眾期望與公眾滿意度之間的關系假設。公眾滿意度是指公眾對于政府的預期服務與實際服務進行比較后的感受。 多數學者認為二者之間存在負相關關系，即政府績效越差時，抱有高度期望的公眾就會對政府工作有極低的滿意度。與此同時，少數學者認為二者之間存在正相關關系。 如, 劉曉洋（2020）［14］、王潤良（2022）［15］、吳繼英（2021）［16］等。 綜上，本文提出了假設3：

H3：公眾期望對公眾滿意度具有正向影響。

第四，公眾滿意度與政府形象之間的關系假設。現(xiàn)有研究已經普遍認可公眾滿意度對政府形象的正向影響， 其中政府形象是指政府在公眾面前留下的主觀印象。 李志剛（2017）從329 份四川省政府網站的調查數據中探究得出公眾對于電子政務信息服務質量的滿意度能在一定程度上改善政府的形象［17］。郭涵（2020）構建的文化扶貧公眾滿意度模型，通過利用SEM 方法進一步證明了公眾滿意度可以直接影響政府形象［18］。 據此，本文提出假設4：

H4：公眾滿意度對政府形象具有正向影響。

第五，公眾滿意度與公眾信任之間的關系假設。公眾信任是公眾滿意度的具體表現(xiàn)， 如果公眾對提供的服務感到滿意，便會提升其對政府的信任。 劉曉洋（2020）認為提升政務服務的公眾滿意度有助于改變其對政府的信任［14］。 白晶（2019）在政府公共文化信息服務公眾滿意度的研究過程中同樣發(fā)現(xiàn)，公眾滿意度和公眾信任積極相關［19］。由此，本文提出假設5：

H5：公眾滿意度對公眾信任具有正向影響。

第六，政府形象與公眾信任之間的關系假設。學術界已經普遍認可二者之間的正相關關系。 吳繼英（2021）基于構建的政府網站政務信息公開滿意度模型設計問卷， 進而引入SEM 方法進行數據處理，發(fā)現(xiàn)政府形象與公眾信任密切相關［16］。 Xie Qihui（2022）等學者則通過對北京某個具有較多高學歷居民社區(qū)的COVID-19 公眾滿意度影響因素進行研究，證實了政府形象正向影響公眾信任［20］。 綜上，本文提出了假設6：

H6：政府形象對公眾信任具有正向影響。

3 研究設計

3.1 變量測量

鑒于上述梳理， 不難發(fā)現(xiàn)政務微博公眾滿意度模型中的5 個潛變量無法被直接測評， 需要借助觀察變量進行評估。 因此，本文將感知信息質量（簡稱為PIQ）、公眾期望（簡稱為PE）、公眾滿意度（簡稱為PS）、政府形象（簡稱為GI）、公眾信任（簡稱為PT）進行細化，構建了5 個潛變量的12 個可觀察變量， 進而確定了政務微博公眾滿意度的測量指標體系（如表1 所示）。

表1 政務微博公眾滿意度測量指標體系

3.2 問卷數據來源

本次問卷基于已構建的測量指標體系和公眾用語習慣而編制。 其中包括如下內容：第一，被調查者的基本信息：性別、年齡、文化程度和職業(yè)。 第二，憑借李克特 （Likert）5 級量表對問卷中的各項進行打分，非常滿意、滿意、一般、不滿意和非常不滿意，分別代表5 分、4 分、3 分、2 分、1 分。此外，通過問卷星平臺進行線上調查，總計發(fā)放問卷400 份，實收且有效問卷360 份，有效率達90%。

4 結果與分析

4.1 描述性統(tǒng)計分析

本次研究通過利用SPSS 26.0 軟件對被調查者的基本信息變量進行描述性統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)： 在性別層面，男性占總數44.4%，女性占總數55.6%；在年齡層面，政務微博的用戶大多為中青年人；在文化程度層面，此次被調查者的文化程度較高，多數為本科及以上學歷；在職業(yè)層面，學生占總數23.6%，公務員占總數10.3%，事業(yè)單位人員占總數27.8%，企業(yè)人員占總數18.6%，其他人員占總數19.7%。 總而言之，本次問卷中的被調查者在性別、年齡、文化程度以及職業(yè)四個層面分布較為勻稱， 樣本具有一定的代表性。

除了圍繞被調查者的基本信息進行統(tǒng)計分析，筆者還對各個觀測變量進行了描述性統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)：均值在3.50 左右，即公眾對政務微博的滿意程度為一般以上；標準差在1 左右，即公眾對政務微博的滿意程度無明顯變化。研究表明，偏度值的絕對值不超過3，且峰度的絕對值不超過10，就可認為數據呈現(xiàn)正態(tài)分布［10］?；诖耍瑔柧碇懈鱾€題項的峰度和偏度均在規(guī)定范圍以內，證實了樣本數據呈正態(tài)分布。

4.2 信度與效度分析

信度，即可靠性，指采取同樣的方法對同一對象進行重復測量，所得結果一致的程度。學界普遍認為總量表的Cronbach Alpha 系數高于0.8，且分量表的Cronbach Alpha 系數高于0.70 以上， 樣本數據的信度較好［25］。 因此，本文通過SPSS 26.0 軟件對全部樣本以及各個潛變量的信度進行剖析， 問卷總體的Cronbach Alpha 系數為0.912， 分量表的Cronbach Alpha 系數均大于0.7，符合研究標準。

效度，即有效性，指測量工具或手段能夠精準測出所需測量事物的程度。 研究表明：KMO＞0.6、共同度值均＞0.4、旋轉后累積方差解釋率＞50%，說明效度較高［25］。 樣本數據中的KMO 值為0.946，顯著性sig 為0.000，意味著數據適合做因子分析，同時每個觀察變量的共同度值都大于0.4， 旋轉后累積方差解釋率為84.597%，其大于50%，意味著樣本數據變量的設計合理且有效。

4.3 模型擬合與假設檢驗

基于已確定的政務微博公眾滿意度模型， 利用AMOS 26.0 軟件繪制結構方程模型，導入樣本數據，選取學界普遍認可的整體模型擬合度檢驗指標進行檢驗。 由表2 可知，除了CMIN/DF 沒有達到適配狀態(tài)，處于可接受程度，其余模型的輸出結果均滿足擬合標準， 表明此次研究的模型整體與樣本數據具有較好的擬合度。

表2 模型擬合度檢驗結果

此外，根據軟件的運行結果，對本文所提出的假設進行檢驗。多數學者認為研究假設成立的前提是：兩個潛變量之間的路徑系數大于0 且P 值小于0.05 時，二者存在正相關關系。 表3 中，6 個假設均在P 值小于0.001 水平上顯著， 并且每兩個潛變量之間的路徑系數均大于0， 證實了之前文中所有的假設。由此可見，筆者構建的路徑關系可以很好地解讀潛變量之間的關系， 確定了最終的模型路徑系數圖，如圖2 所示。

表3 假設檢驗結果

圖2 政務微博公眾滿意度模型的路徑系數圖

5 結論與展望

本文在借鑒ACSI 模型與國內政務微博特點的基礎上，構建了政務微博公眾滿意度模型，并通過一系列的實證研究，論證了文中提出的6 個假設?；诖耍瑸槿嫣岣哒瘴⒉┑墓姖M意度，筆者建議其可以從以下四個方面著手完善：

第一，提高信息發(fā)布質量。 在信息內容質量上，應該由負責發(fā)布的工作人員對復雜凌亂的信息進行分類后，由各部門負責人確認簽字后才能發(fā)布。 在信息表達質量上，改變單一的文本發(fā)布形式，增加“文字+圖片”或“文字+視頻”等方式靈活解讀信息。在信息利用質量上， 針對不同年齡以及職業(yè)等人群開設微信公眾號、微博、報紙專欄等，定時推送服務信息。

第二，滿足公眾期望。 一方面，增強政務微博的互動力，在定期開展理論學習與實踐培訓的基礎上，將工作人員的職務晉升、 績效考核與公眾互動相掛鉤，督促其及時回答公眾所提出的問題。 另一方面，拓展政務微博的信息公開范圍， 通過在線下的行政服務中心設置反饋專欄、 簡化線上網站發(fā)布建議流程、微博群共享等方式廣泛征求民意。

第三，改變政府形象。 首先，建立一個完整獨立的運營團隊，摒棄“形式化”的工作作風和服務態(tài)度。其次，完善政務微博管理機制與運營條例，避免謠言四處散播。 最后，建立監(jiān)督評估體系，聘請專業(yè)的第三方機構定期或不定期對政務微博進行考核， 以激發(fā)各地政務微博的工作熱情。

第四，增強公眾信任。政務微博務必要在第一時間發(fā)布事件信息進展情況， 其中涉及的部門也要積極配合轉發(fā)，統(tǒng)一口徑，掌握話語主動權。 在后續(xù)事件處理過程中， 及時向公眾公布問責人員的處理結果。 同時，邀請公眾形象較好的明星進行合作，利用其影響力引導公眾從事件中總結應對經驗。