城市公共服务满意度影响因素再探究 锚定场景法的应用,本文是公共服务方面论文参考文献范文与 锚定场景法和公共服务和影响因素有关论文参考文献范文.
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【摘 要】公共服务满意度受何种因素影响一直是学术界和实务部门共同关注的重要议题.已有研究在公共服务满意度的测量上存在误差,导致满意度影响因素的识别难度较大.使用锚定场景法,在克服测量误差的基础上,论文实现了对公共服务满意度影响因素的再探究.研究发现,运用锚定场景法前后,城市公共服务满意度得分和排名存在明显不同,经济发展水平、城区人口密度与公共环境满意度之间呈现倒Ｕ 型关系,ＰＭ２.５ 指标与公共环境满意度之间存在负相关关系；期望和经历显著降低市民的公共服务满意度,倾向于政府应当承担更多公共服务职能的市民,其公共服务满意度越高.单纯使用传统的ＯｒｄｅｒｅｄＬｏｇｉｔ 模型存在着高估自变量效应的问题.上述发现在公共管理理论推进、政策建议和研究方法上有重要意义.
【关键词】锚定场景法 期望 公共服务满意度
【中图分类号】Ｄ６３ 【文献标识码】Ａ
【文章编号】１６７４ － ２４８６ （２０１８）０５ － ０００３ － ２５
近些年,公观评价政府公共服务水平在国内外公共管理学界受到广泛关注.一般来说,提升公共服务递送质量会显著改善公共部门绩效满意度,进而增强政府信任水平（Ｂｏｕｃｋａｅｒｔ ＆ Ｗａｌｌｅ,２００３）.与之相背离的是,我国的经验表明公共服务满意度与居民所在城市的经济发展水平、公共服务的投入以及政绩均无关（李文彬、赖琳慧,２０１６；胡伟,２０１４）.因此,城市公共服务满意度排名遭到诸多质疑（马亮、杨媛,２０１７）,排除调查本身可能存在的误差,本文认为该种异常现象的出现不得不让我们反思公共服务满意度测量的准确性.城市公共服务满意度（包含排名）大部分是基于汇总指数得出的,无法克服个体间不可比较性（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｅ Ｉｔｅｍ Ｆｕｎｃｔｉｏｎｉｎｇ,ＤＩＦ）的问题.实际上,直接询问受访者的城市公共服务满意度默认了所有居民对满意度的理解是相同的这一前提.众所周知,城市间存在着较大的异质性,来自不同城市的居民对“满意度”概念的理解也不尽相同,正如霍普金斯（Ｄａｎｉｅｌ Ｊ.Ｈｏｐｋｉｎｓ）和加里·金（Ｇａｒｙ Ｋｉｎｇ）（Ｈｏｐｋｉｎｓ ＆ Ｋｉｎｇ,２０１０ａ）所指出的,主观调查指数在跨区域和文化进行比较时存在着较大争议.按照该逻辑,已有公共服务满意度的研究在测量方法上存在着明显的误差,因而结论的可信度值得商榷.因此,本文的研究问题是克服不可比较性（使用锚定场景法）前后,公共服务满意度得分是否存在明显差别？公共服务满意度影响因素有何变化？
公共服务满意度是一个多维概念,为使研究更加具体化和可操作化,本文以公共环境满意度为例进行分析.近些年,环境保护越来越受到政府和公众的关注,很多的件也由环境问题所引发（中国社会科学院社会发展战略研究院,２０１２）.人们对环境问题的满意度高低决定了其对政府的认知态度和行为差异.本文旨在将锚定场景法（Ａｎｃｈｏｒｉｎｇ Ｖｉｇｎｅｔｔｅｓ）应用到城市公共环境满意度测评中去,克服满意度的测量误差,实现公共服务满意度指数在城市间和个体间的可比性.
一方面,本文试图再次检验城市层面变量,如经济发展水平、城市人口规模、公共服务投入水平与公共服务满意度指数之间的关系；另一方面,基于锚定场景法与定序逻辑（Ｏｒｄｅｒｅｄ Ｌｏｇｉｔ Ｍｏｄｅｌ）回归两种方法,本文也讨论个体层面变量,比如期望、经历和政府态度对公共服务满意度的影响.从城市和个体两个层面综合讨论公共服务满意度的影响因素,是已有研究较少涉及的,也是本文的创新点之一.对于该问题的研究在理论、方法和实践层面均有着重要意义.理论上,回应公共管理学中出现的经典问题之一,即经济发展水平与公共服务满意度之间的复杂关系.在方法上,本文将锚定场景法应用到公共服务满意度的测评中,克服因变量的测量误差问题,实现公共服务满意度的准确测量,推进已有研究.实践上,公共服务满意度影响因素的识别可助力服务型政府建设,提升市民的城市公共服务获得感.
二、文献综述
城市公共服务满意度研究有着较长的学术发展史（Ｓｔｉｐａｋ,１９７９,１９８０）,最近３０ 年达到新的高度（Ｒｙｚｉｎ ｅｔ ａｌ． ,２００４；Ｓｗｉｎｄｅｌｌ ＆ Ｋｅｌｌｙ,２０００）.具体来说,大部分文章采用问卷调查的方式研究公民对城市公共服务的评估,还有部分研究探讨主－ 客观满意度之间的关系.基本假设为市民评估城市政府绩效是相对直接的,因为公共部门所提供的服务显然是可以被公民感受得到的（Ｖａｎｄｅ Ｗａｌｌｅ ＆ Ｖａｎ Ｒｙｚｉｎ,２０１１）.
公共服务满意度是指公众对政府公共服务的总体感觉,是一种主观认知和评价,重点呈现为心理层面的体验（范柏乃、金洁,２０１６）.作为公民参与政府治理的重要一环,公共服务满意度与政府信任、政府腐败和政府效能等变量存在着重要的联系（芮国强、宋典,２０１５；吴进进,２０１７）.姚绩伟等（２０１６）认为,公共服务享有者对某一个部门、机构或组织等所提供的全部产品（包括服务、活动、过程等）的可感知效果与其期望值比较后所形成的一种特殊的心理感受状态即为公共服务满意度.“公众满意度”概念源于“顾客满意度”.作为一种心理状态,顾客满意度本质上源于顾客对产品或服务的感知效果与期望值的对比,是顾客感知与期望等变量直接或者间接作用的结果.公共环境满意度是公民对所在地区环境质量的总体感觉,作为公共服务满意度的一个维度（宫笠俐、王国锋,２０１２）,发挥着重要的作用.
公共服务满意度的高低对公众和政府均产生重要的影响.一方面,公共服务满意度的高低影响公众的政府信任水平（Ｃｈｒｉｓｔｅｎｓｅｎ ＆ Ｌｇｒｅｉｄ,２００２）,进而关乎实践的质量,成为众多公共服务机构利用绩效指标和满意度调查作为改善和监督公共服务提供的重要手段；另一方面,公众如何评价政府是公共部门全面质量管理的重要内容和表现,是服务型政府建设的重要特征（Ｖａｎ Ｒｙｚｉｎ,２００４）.随着新公共管理运动的进一步发展,以顾客为导向的公共服务绩效评估成为了中坚力量（Ｗａｌｋｅｒ ｅｔ ａｌ． ,２０１１）.
有鉴于此,如何准确测量公共服务满意度成为学术研究的重要方向.通过对已有文献进行回顾,本文发现城市公共服务满意度的测量呈现出从一维到多维再到整合性指标演变的趋势（贾奇凡等,２０１８）.最初,顾客满意度指数模型被应用到城市政府公共服务满意度的测评中,对满意度的测量采用总体满意度和具体领域满意度相结合的方法（Ｒｙｚｉｎ ｅｔ ａｌ． ,２００４）.类似地,有研究使用直接询问的方式获取公众对公共交通使用的满意度,发现客观的公共交通绩效和主观的公共交通满意度之间并不存在显著的相关性（Ｆｒｉｍａｎ ＆ Ｆｅｌｌｅｓｓｏｎ,２００９）.此后,诸多国内外公共服务满意度的测量无外乎直接询问公众对某项公共服务的满意度和总体地方政府公共服务满意度的办法.然而,两种方法测量的公共服务满意度之间存着明显的差别,表现为与分领域的满意度评估相比,总体的满意度评估相对较为消极（Ｋｅｌｌｙ ＆ Ｓｗｉｎｄｅｌｌ,２００３）.
何种因素影响公众公共服务满意度之间的差异就显得尤为重要,已有文献对于该问题的研究可谓成果丰富,但也有诸多不足.最初,部分研究聚焦于公共服务内容的具体维度,将公共交通、地铁和等提供的服务作为驱动因素,解释总体公共服务满意度的差异.研究发现,公立学校的质量、的服务质量、道路状况和地铁服务是最为显著和重要的满意度驱动因素（Ｒｙｚｉｎ ｅｔ ａｌ． ,２００４）.与此不同,从服务提供的及时性和专业性等角度解释总体满意度差异更具说服力.然而,公共服务满意度似乎与公共服务质量之间并不存在显著的相关关系（Ｂｏｕｃｋａｅｒｔ ＆ Ｖａｎ ｄｅ Ｗａｌｌｅ,２００５）.
从公众本身的特征出发,研究发现公共服务的主观评估结果取决于公众是否亲身经历公共服务.与象征性的态度（Ｓｙｍｂｏｌｉｃ Ａｔｔｉｔｕｄｅｓ）相比,对于评估的公平公正执法而言,个体的经历更重要,并且公众评估的总体绩效和地区犯罪严重程度状况时,个体的亲身经历就显得更为重要了（Ｏｒｒ ＆ Ｗｅｓｔ,２００７）.然而,也有研究指出,市民无论有没有公共服务的亲身体验,对于具体领域的公共服务都会发表意见和看法（Ｖａｎ ｄｅ Ｗａｌｌｅ ＆ Ｖａｎ Ｒｙｚｉｎ,２０１１）.所以,亲身经历带来的影响也存在着一定的不确定性.后续研究推进了该问题的讨论,指出在可能的公共服务满意度影响因素中,存在着一种公众对政府的倾向性因素,该因素的存在使得总体公共服务满意度显著不同于具体领域的公共服务满意度.换言之,公众对政府、政治和官僚制等的认知差异显著影响其对政府公共服务满意度水平的评价（Ｖａｎ ｄｅ Ｗａｌｌｅ ＆ Ｖａｎ Ｒｙｚｉｎ,２０１１）.国内有研究指出,公众参与政府绩效评估可提升公共服务的满意度水平,促进和增强政府问责（马亮,２０１８；明承瀚等,２０１６）.
吴进进和于文轩（２０１７）的研究表明,公众对政府的认知差异受到比如财政透明度、财政支出水平等财政制度因素的影响.从制度设计出发,公共服务满意度影响因素受财政制度设计的影响.王哲等（２０１８）指出地区间相对财政给付水平而非绝对水平影响人们的公共服务满意度水平.这一发现推进了满意度的研究.
总结已有文献,本文发现公共服务满意度研究存在以下不足：第一,笼统的公共服务满意度存在测量误差.不论是采用单一指标还是多指标方法,都无法解决市民对满意度理解存在差异的问题（Ｈｏｐｋｉｎｓ ＆ Ｋｉｎｇ,２０１０ａ；Ｋｉｎｇ ｅｔ ａｌ． ,２００４）,这种差异使得个体与个体之间、城市与城市之间的满意度比较均存在争议.第二,国内的公共服务满意度影响因素研究较少考虑期望的作用.第三,已有研究较少整合宏观层面的变量解释微观个体的满意度差异.
三、一个城市－ 个体相结合的分析框架
已有城市公共服务满意度影响因素的研究重点关注微观个体层面的因素,比如个体年龄（Ｈｏ ＆ Ｃｈｏ,２０１７；Ｈｗａｎｇ ｅｔ ａｌ． ,２００５）、受教育程度（罗家德等,２０１４）、对政府政策的认知和了解程度（Ｇｒｉｍｍｅｌｉｋｈｕｉｊｓｅｎ ＆ Ｍｅｉｊｅｒ,２０１５）；国外还有文献关注个体对政府的期望水平（Ｐｅｔｒｏｖｓｋｙ ｅｔ ａｌ． ,２０１７；Ｒｙｚｉｎ,２００３）、个体的社会认知差异可能对政府公共服务满意度带来的影响,比如生活幸福感（郑昱,２０１４）、社会公正感（祝卓宏等,２０１０）等.与此不同,有学者讨论城市政府层面变量对公共服务满意度差异化带来的影响,比如,加大政府对医疗领域的投入可以提高公民对政府医疗保健系统的满意度（Ｇｒｏｓｓｏ ＆ ＶａｎＲｙｚｉｎ,２０１２）,在教育、治安和交通等领域的投入也会得到市民的认可（Ｋｅｌｌｙ＆ Ｓｗｉｎｄｅｌｌ,２００３）.然而,较少有研究将两者进行整合.事实上,市民都不是处于真空之中,受所在城市宏观经济社会发展状况的影响,分析个体层面政府公共服务满意度离不开城市层面因素的整合.因此,本文将城市层面和个体层面的因素纳入到一个分析框架中.
由文献综述可知,公共服务满意度影响因素在个体层面与市民亲身经历公共服务（Ｋｅｌｌｙ ＆ Ｓｗｉｎｄｅｌｌ,２００３）、公共服务质量（Ａｎｄａｌｅｅｂ,２００１）和市民自身对公共服务的期望水平（Ｒｙｚｉｎ,２００３）等有关.然而,市民公共服务的亲身经历可能对公共服务满意度的影响具有不确定性.在我国,市民对政府的认知很大程度上受媒体的正向影响较大（Ｚｈｕ ｅｔ ａｌ． ,２０１３）,然而,各地方的公共服务水平千差万别,一旦市民亲身经历,便发现其所在地区的服务与媒体宣传的并不一致,例如,部分地区的公共服务提供依然存在着“门好进、脸好看、但事难办”的现象.公民对地方政府公共服务提供的方式和流程的复杂性感到不满意,存在行政审批的“万里长征”的现象.因而,对政府公共服务满意度的评价变得较为负面.本文假设亲身经历会显著降低公共服务满意度（Ｈ１）.虽然在美国,期望显著影响市民的公共服务满意度水平（Ｒｙｚｉｎ,２００３）,但是国内较少有相关文献予以讨论.本文假设期望水平与公共服务满意度之间存在着显著的负相关关系；换言之,市民对政府公共服务水平的期望越高,他们的公共服务满意度水平就越低（Ｈ２）.由于文化和历史等因素的差异,不同地区的市民对政府在经济社会中所扮演角色的要求也不一样.主张政府对社会事务或经济事务更多干预的市民,对政府的认可和依赖也就越强,对政府也就越信任,因而,对政府公共服务更加满意（Ｈ３）.
按照政府支出的一般逻辑,地方经济发展水平越高,政府用于公共服务的财政经费投入水平也就越高,因此,客观的公共服务质量也就越高（豆建民、刘欣,２０１１）,人们的公共服务满意度应该也就越高.因此,本文假设公共服务满意度水平与经济绩效之间显著正相关（Ｈ４）.然而,当考虑一个城市的人口密度时,情况有所不同,在其他条件不变的情况下,人口密度越高,人均享有的财政资源就会越少；换言之,政府财政投入的净影响可能会被削减.因此,假设人口密度越高,公共服务满意度可能就越低（Ｈ５）.另外,衡量一个地方公众的公共服务满意度水平离不开对客观公共服务质量的测评.与公共环境最为相关的客观环境指标即为空气质量的好坏,该指标也是影响人们对城市公共环境好坏的一个重要维度（徐怀刚、邓北胜,２００２）,本文假设空气质量越高,人们的政府公共服务满意度也就越高（Ｈ６）.因此,本文的分析框架如图１ 所示.
上述解释变量处在两个不同层次上,并且由于宏观层面观测值只有１７ 个地级市,经过组间（Ｉｎｔｒａ － Ｃｌａｓｓ）效应检验①发现,本数据不适合采用两层次模型进行分析.为解决统计上的生态谬误问题,本文对城市层面和个体层面的变量与公共服务满意度之间的关系分别予以讨论.因此,文章仅就城市层面解释变量与被解释变量之间的关系进行散点图分析；而对于个体层面的变量间关系,则采用统计建模的方法来实现.
四、数据收集与变量设定
(一)数据收集
２０１７ 年１２ 月至２０１８ 年１ 月初,山东大学城市治理研究中心,开展了一次面向全省的城市公共服务满意度调查.采用电话调查的方式进行,共收集有效问卷５ １４５ 份,推论的总体为１７ 个地级市市辖区手机用户市民的公共服务满意度.为提高调查质量,还对受访者进行了筛选,只有年龄在１８ 周岁以上且居住在相关城市满６ 个月的市民才能进入调查范围.文章将样本数据与第六次全国人口普查（山东省城区）进行了对比,发现样本具有较高的代表性.具体如下表１ 所示：
上述对比结果表明,样本在男性、非本地户籍和２４ － ４５ 岁的占比上略高于总体数据,但是从参数估计的角度来说,该样本具有较高代表性,而且无需做加权处理.
作为基本公共服务体系的重要构成部分,公共环境服务是政府为全体社会成员提供的环境物品和环境服务的公共活动（宫笠俐、王国锋,２０１２）.本文以公共环境满意度为例,一般调查会采用直接询问受访者的办法,获取其对所在城市公共环境的满意度水平（蒋小杰、马凡松,２０１５；李文彬、邓艳利,２００９；郑昱,２０１４）.与此不同,本研究在直接询问的基础上,继续追问受访者对两个不同场景①的感知差异.通过锚定场景法,将受访者放置于相同情景之下,进行满意度的比较,进而实现对受访者满意度的横向比较.
(二)变量测量
公共服务是一个笼统的概念,与其追求全面的公共服务满意度测量,不如退而求其次,实现单一维度的准确测量.近些年,公共环境问题日益重要,受到公共管理学越来越多的关注（宫笠俐、王国锋,２０１２；尹海涛、朱凯,２０１２）.因此,本文以公共环境满意度为切入点.在直接询问受访者对所在城市公共环境服务满意度的基础上,本文给出两个特定的场景,克服满意度测量误差的问题.因变量的测量分为自测和锚定场景两部分.自测部分由两个问题（直接询问）构成,市民对公共环境的总体满意度和市民对空气状况的总体满意度水平.具体问题如表２ 所示.
四个题目得分越高代表满意度越高.此外,锚定场景法要求进行调查时,必须先询问自测的题目,然后再给出场景的题目让受访者进行回答（Ｈｏｐｋｉｎｓ ＆Ｋｉｎｇ,２０１０ａ）.场景题目的主要作用在于让所有受访者处在同一场景下,对所在市政府满意度进行判断.
１． 城市层面变量
（１）经济发展水平.虽然很多研究采用人均ＧＤＰ 衡量地区经济发展水平,但是,最新一些报道和研究均表明ＧＤＰ 数据可能存在虚假成分①,因此,本文采用全球夜间灯光数据②来衡量１７ 个地级市的经济发展水平.即城市灯光平均亮度越高（徐康宁等,２０１５）,其经济发展水平也就越高.该变量为连续型变量.
（２）城区人口密度.有研究表明,人居环境是影响公共服务满意度的重要变量（陈浮,２０００）,然而,在众多的人居环境变量中,人口密度的作用一直被忽视.该变量的数据来源为第六次全国人口普查,用各城区人口数量除以各地城区面积,得分越高意味着人口密度越大.
（３）ＰＭ２.５.研究指出居民对客观环境的主观评价与公共服务满意度之间没有显著相关关系（孙明霞,２０１６）.但是,本文认为市民对环境的认知很大程度上受所在地的空气质量影响.因此,采用较为通行的ＰＭ２.５ 指标进行客观空气质量的测量.③ 该变量是连续型变量,数据来源为国家环保部.
２． 个体层面变量④
（１）期望.参考范里津（Ｇｒｅｇｇ Ｇ.Ｖａｎ Ｒｙｚｉｎ） （Ｖａｎ Ｒｙｚｉｎ,２００４）的做法,本文采用直接询问的方式,获取公众对其所在地区的公共服务的期望水平变量.具体来说,本研究对该变量进行了适当调整,使其更适合本地市民的阅读和理解习惯.如下：
目前城市公共服务提供的水平,和您三年前的期望相比,您认为：
Ａ． 现在的公共服务水平远远超过了我三年前期望的水平（我的期望非常低）
Ｂ． 现在的公共服务水平比我三年前期望的要好一些（我的期望比较低）
Ｃ． 现在的公共服务水平和我三年前的期望差不多（我的期望处于一般水平）
Ｄ． 现在的公共服务水平比我三年前的期望要差一些（我的期望比较高）
Ｅ． 现在的公共服务水平远远没有达到我三年前期望的水平（我的期望非常高）
具体赋值处理规则为,Ａ 赋值为１,Ｅ 赋值为５,得分越高代表期望水平越高.
（２）信息来源.公共环境的满意度可能受到不同信息来源的影响（贾奇凡等,２０１８）.虽然大部分人对环境的认知与其亲身经历有着紧密的关系,但是也有部分群体受媒体的影响,包括微信微博等社交媒体和政府门户网站等.Ａ． 微信、微博；Ｂ． 政府门户网站；Ｃ． 亲身经历.此处由于是多选题,将每一个选项处理为一个虚拟变量,即使用微信微博等社交媒体的为１,不使用的为０；使用政府门户网站的为１,不使用政府门户网站的为０；亲身经历的为１,非亲身经历的为０.
（３）政府认知.在我国,地方政府提供了绝大部分的公共物品.事实上,２０ 世纪８０ 年代财政包干制的引入使政府正式结束了它对地方财政开支承担的责任,并使地方政府的职责从仅仅提供公共服务扩展到还要为公共服务融资.
换言之,地方政府承担了为基础设施提供资金和提供社会福利的主要职责（塞奇、李明,２０１１）.本文使用两个题目分别来测量市民对政府角色的认知差异.１． 您在多大程度上同意以下说法：国家应该负担起穷人的生活.
Ａ． １ 分 Ｂ． ２ 分 Ｃ． ３ 分 Ｄ． ４ 分 Ｅ． ５ 分 Ｆ． 不清楚
Ｇ． 拒绝回答
２． 您在多大程度上同意以下说法：我愿意交更多的税和社会保险费,以获得更好的福利保障.
Ａ． １ 分 Ｂ． ２ 分 Ｃ． ３ 分 Ｄ． ４ 分 Ｅ． ５ 分 Ｆ． 不清楚
Ｇ． 拒绝回答
两个题目指向具有一致性,得分越高,代表市民越希望大政府,对政府干预表示认可；相反,得分越低,市民希望小政府,人们对政府的干预越不能接受,希望市场承担起社会事务的治理功能.
３． 控制变量
（１）性别.国内外公共行政学开展的公共服务满意度研究均将性别作为重要控制变量（贾奇凡等,２０１８）.按照一般做法,将该变量处理为二分变量,也即虚拟变量.其中,女性取值为０,男性为１.
（２）户籍状态.有研究表明,城市居民比农村居民公共服务满意度更高（Ｈｗａｎｇ ｅｔ ａｌ． ,２００５）.此处主要目的在于区分那些是流动人口和城市居民之间的城市满意度差异.为虚拟变量,将户籍不在本市作为参照组,取值为０,户籍在本市取值为１.
（３）年龄.已有研究发现,年龄越大对公共服务满意度越高（Ｈｏ ＆ Ｃｈｏ,２０１７；Ｈｗａｎｇ ｅｔ ａｌ． ,２００５）.本文为充分使用年龄信息,将年龄分为４ 个年龄段,分别为：Ａ． １８ － ２３ 周岁 Ｂ． ２４ － ４５ 周岁 Ｃ． ４６ － ６０ 周岁 Ｄ． ６１ 周岁以上.Ａ 年龄段赋值为１,Ｂ 年龄段赋值为２,Ｃ 年龄段赋值为３,Ｄ 年龄段赋值为４.①
（４）受教育程度.研究发现受教育程度越高,人们的公共服务满意度越低（罗家德等,２０１４）.此处,采用将受教育程度处理为定序变量,即按照：Ａ．小学及以下 Ｂ． 初中 Ｃ． 高中、中专、技校 Ｄ． 大专 Ｅ． 大学本科、高职 Ｆ． 研究生及以上.Ａ 受教育程度赋值为１,Ｂ 受教育程度赋值为２,Ｃ 受教育程度赋值为３,Ｄ 受教育程度赋值为４,Ｅ 受教育程度赋值为５,Ｆ 受教育程度赋值为６.
每个变量的观测值、均值和标准差见表３ 所示.
五、统计分析结果
（一）锚定场景法使用前后城市层面满意度指数对比前述表明,由于历史、文化和制度等因素的差异,每个受访者对于“满意度”的理解存在差异.采用简单的五级李克特量表（Ｌｉｋｅｒｔ Ｓｃａｌｅ）的形式比较满意度的不同无法克服测量误差的问题,导致结论受到质疑,使用锚定场景法是有必要的.锚定场景法最初由加里·金等完善起来,用于克服个体间的不可比较性,目前在政治学、管理学和心理学等领域得到了广泛的应用.① 简单来说,锚定场景法要求两个核心的假设：第一,回应一致性.受访者在回答问题时,假定其对锚定场景问题的回答方式和对自测问题的回答方式是相同的.第二,场景均等性.除了随机误差以外,任何一个场景的变量被所有的受访者以相同的方式和单一的量纲进行感知.锚定场景法根据方法使用的目的不同,可分为非参数估计和参数估计两种方法.
前者主要用于实现宏观层次两个或者多个个体之间主观感知指数的比较（如两个城市满意度汇总指数的比较）,后者则主要用于识别变量之间的关系（微观个体）.以下是非参数估计的基本思.
如图２ 所示,本文展示了两个受访者的满意度如左侧和中间两列所示.在个体间的不可比较性没有被更正前,个体１ 的满意度水平要高于个体２ （如图中间所示）,然而,在更正了个体间的不可比较性后（如图２ 右侧所示）,即采用了锚定场景后,实际上个体２ 的满意度要高于个体１.为进一步说明该问题,以山东省的临沂和莱芜两市为例,进行具体案例分析,紧接着呈现出１７ 个地级市公共服务满意度在锚定场景前和后的排名差异.
在未使用锚定场景法之前,平均而言,临沂市民的公共环境满意度水平是要稍微高于莱芜的；然而,在使用了锚定场景法克服了地区间的不可比较性问题后,莱芜的公共服务满意度水平是要高于临沂的.这是因为莱芜地区长期受钢铁生产等传统工业的影响（中国经济网,２０１４）,对较差的空气质量习以为常,降低了对公共环境满意度的期望水平,与临沂的公共环境满意度进行直接比较存在一定偏误.
此外,本文实现了对１７ 个地级市公共环境满意度的锚定场景法分析.结果如图４ 所示,使用锚定场景法和不使用锚定场景法,各城市的公共环境满意度排名存在明显变化.表现为日照、青岛、滨州等地在使用锚定场景法后满意度排名明显下降,而烟台、东营、聊城等地出现明显上升的情况,还有些地区如威海、潍坊、菏泽和济南等地在使用锚定场景法前后排名并未发生明显变化.
使用直接询问受访者对政府公共服务满意程度会存在着明显的偏差,换言之,居民对满意度的理解存在较大差异,在对同一种公共服务均评价为“非常满意”的居民中,同是“非常满意”的评价,实际上不同的人对“非常满意”的理解不同.由于市民对满意度的理解不同,决定了即便是在城市公共服务评价均为“非常满意”的情况下,满意的程度依然存在差别.要实现个体间主观测评的比较,需要首先克服这种测量误差（Ｈｏｐｋｉｎｓ ＆ Ｋｉｎｇ,２０１０ａ）.
锚定场景法通过设计一种或几种场景,供受访者锚定自己的满意度位置,然后通过参数估计和非参数估计的方法实现汇总层面满意度的横向比较.使用该方法,霍普金斯和加里·金（Ｈｏｐｋｉｎｓ ＆ Ｋｉｎｇ,２０１０ｂ）等成功实现了政府效能感在跨国家之间的比较,后来该方法应用到诸多领域,取得了较高的认可度.具体分析时使用Ｒ 语言的Ａｎｃｈｏｒ 包,计算锚定场景法之后的满意度得分.
(二)锚定场景法进行变量间关系识别
为分析城市层面变量对公共服务满意度指数差异的影响,本文采用锚定场景法中的非参数估计的方法汇总形成城市层面的环境满意度指数和空气满意度指数.为简洁,只汇报城市层面变量与公共环境满意度指数之间的关系.①
在进行城市层面变量间关系探究时,文章分别采用了线性拟合（图中直线所示）和ＬＯＷＥＳＳ （图中曲线所示）两种拟合策略.由于执行的是自变量对因变量的局部加权回归,ＬＯＷＥＳＳ 拟合对于离散程度较高的数据可以显示出更强的优势（Ｃｌｅｖｅｌａｎｄ,１９７９）.图５ 和图６ 均表明,自变量与因变量之间的关系离散程度较高.仅采用线性回归拟合估计两者间的关系,偏差可能较大.
如图５ 所示,山东省１７ 个地级市经济发展与公共环境满意度指数之间的关系总体来说呈现正相关关系,如图中线性拟合所示.然而,当采用ＬＯＷＥＳＳ 拟合方法的时候,两者之间的关系变得较为复杂.与线性拟合相比,ＬＯＷＥＳＳ 拟合曲线更能体现局部差异.这是因为ＬＯＷＥＳＳ 主要思想是取一定比例的局部数据,在这部分子集中拟合多项式回归曲线,便可以观察到数据在局部展现出来的规律和趋势.
使用ＬＯＷＥＳＳ 曲线拟合的结果显示：当地区平均灯光亮度小于１２ 时,也即经济发展水平处于相对初期阶段时,市民的满意度水平快速上升；然而当经济发展水平继续提高,到达一定程度时（大约平均灯光亮度为１２）,经济发展水平对公共服务满意度指数的影响开始变小,表现为第二段曲线斜率明显变小；而当平均灯光亮度超过１６ 之后,经济发展水平的提升范围会降低人们的公共服务满意度水平.由此可知,总体而言,山东省１７ 个地级市的经验表明,经济发展水平对公共环境满意度具有提升作用,然而经济发展水平在不同阶段带来的影响是有明显差异的.因此,假设Ｈ４ 得到部分证明.图６ 表明,总体而言随着城区人口密度的增加,公共服务满意度水平也在明显下降,如图中线性拟合所示.然而,局部的拟合曲线,也即ＬＯＷＥＳＳ 拟合曲线所表明的,城区人口密度与公共环境之间的关系为倒Ｕ 型,也即随着人口密度的增加,公共环境的满意度先呈现上升趋势,当地区人口密度达到１００ ／平方公里时,满意度出现最大值；随后,随着人口密度的进一步增加,人们的公共环境满意度在呈现明显的下降趋势.
上述发现表明,公共环境满意度的高低与城区人口密度有着千丝万缕的联系.一方面,城市由市民组成,一定城市规模是人们美好生活的基础；但另一方面,当城市过于拥挤时,公共交通拥堵问题明显、城市舒适度体验差以及资源紧张等问题不断涌现,显然不利于市民生活质量的提高和公共服务满意度的提升.因此,假设Ｈ５ 得到部分证明.
为进一步考察客观环境监测质量与主观环境满意度之间的关系,搜集了ＰＭ２.５ 的数据,基本发现如图７ 所示.总体来说,ＰＭ２.５ 越高,人们的公共环境满意度就越低,如图中线性拟合所示.线性拟合曲线和ＬＯＷＥＳＳ 拟合曲线高度重合,说明了客观环境监测指标和主观环境满意度之间的高度一致性.因此,研究假设Ｈ６ 得到证明.
为了进一步探究个体层面公共环境满意度的影响因素,本文使用锚定场景法中参数估计方法ＣＨＯＰＩＴ① 模型对期望、信息渠道和政府认知等相关变量进行了检验.具体回归结果如表４ 所示
不同于传统的Ｏｌｏｇｉｔ 统计回归模型,ＣＨＯＰＩＴ 模型更加关注整合了锚定场景题目下的参数估计.由此,对于模型的拟合度,在此不做讨论.本文分别使用公共环境满意度和空气质量满意度作为被解释变量,进行ＣＨＯＰＩＴ 回归,对于阈值的估计,在此不做显示.最终进入到模型的全部样本有４ ０８１ 个,场景样本也有４ ０８１ 个.
模型（１）（２）使用的是Ｏｌｉｇｉｔ 估计策略,而模型（３）（４）则使用了ＣＨＯＰＩＴ模型.总体来说,在关键的解释变量上,锚定法前后显著性并未发生明显改变.然而,使用Ｏｌｉｇｉｔ 进行参数估计存在高估解释变量作用的问题,而使用ＣＨＯＰＩＴ则估计更加有效、无偏和一致.
在控制其他因素的情况下,期望与公共环境满意度之间呈现显著的负相关关系.换言之,市民对公共服务的期望越高,其对公共环境和空气质量的满意度就越低,所谓的“希望越大,失望越大”,显著度水平为０.０１.因此,假设Ｈ２ 得到部分证明.然而,期望的影响在Ｏｌｉｇｉｔ 模型里是被高估的,这是因为克服测量误差之后,期望的作用变小.已有的研究忽略了期望的作用,简单地认为公共服务满意度具有可比性,事实上,忽略了期望作为控制变量的公共服务满意度比较均存在着偏差.从某种意义上,为什么人们的期望存在差异就显得更加重要.
市民使用社交媒体和政府对城市公共服务满意度没有显著的影响.相反,在公共服务满意度上,公民是否亲身经历才至关重要.那些亲身经历的市民要比没有亲身经历的市民在公共环境满意度和公共空气质量满意度显著低０.１分,显著度水平为０.０１,因此,Ｈ１ 得到证实.虽然在公共管理领域,公共部门绩效的评估受到媒体和网络渠道的影响（Ｚｈｕ ｅｔ ａｌ． ,２０１３）,然而,本文的发现并非如此.对于切身感受到的城市服务,眼见为实,而非道听途说.事实上,公共服务提供存在着一系列的问题,如政府存在缺位和不作为的问题,导致老百姓满意度较低.
然而,认可大政府的市民,也即对“政府应该担负穷人的生活和愿意交更多的钱换取社会福利”认可度越高,则越有可能对政府公共服务（公共环境和空气质量）的满意度越高,显著度水平为０.０１,研究假设Ｈ３ 得到证实.对于公共服务,仍然需要政府发挥主导作用.当涉及大量的人力、物力和财力的投入时,政府公共服务的作用和角色便显现出来.法律上,我国各级政府是有限责任,事实上是无限责任,公共服务领域的诸多问题需由政府参与才可以解决.而随着市场化水平的推进,公共服务提供、运营和监督开始出现私营化,表现为多种多样的ＰＰＰ.理论上,私有化的公共服务应该可以摆脱过去政府提供公共服务的弊端,但是私有化的公共服务提供也存在诸多问题,导致人们对大政府渴望的再回归.换言之,政府与私有部门相比,有着天然的优势,比如主体明确、无线兜底,故此,大政府－ 高满意度的格局出现.
此外,还发现与女性相比,男性的公共环境和空气质量满意度平均较低；流动人口的公共环境和空气质量满意度平均较低；群众的公共环境和空气质量满意度平均较低.并未发现经验证据表明其他控制变量对公共环境满意度存在显著影响.
六、研究结论
公共服务满意度水平受何种因素影响是公共管理学关注的重要问题.近些年,全国各地开展的政府公共服务满意度评估在很大程度上推动了地方政府服务意识的增强和服务水平的提高.实践中,政府建设尤其是公共服务水平的提高如何改善民众的获得感事关重大.中国地方服务型政府建设的重要标志就是公众对政府服务水平评价是否满意,这在很大程度上体现了政府建设的民本思想.然而,市民评价政府满意度的结果在实践中总是出现一些令人意想不到的结果,让理论研究者和公共管理者感到困惑,比如经济发展与公共服务满意度之间似乎并无关联.
为深入挖掘公共服务满意度的影响因素,本研究于２０１７ 年在山东省１７ 个地级市开展了一项大规模的电话调查.同时,为保证调查和测量的质量,对研究设计进行了精细化的操作,在问卷设计之初考虑到人们对“满意度”理解上的差异,进而导致个体间和跨区域间的不可比较性,本研究对满意度的测量创造性地使用了锚定场景法.经过计算,发现山东１７ 个地级市公共环境满意度得分为３.８ 分,空气质量满意度为３.４ 分.在宏观层面的分析发现经济发展水平与公共服务满意度呈现倒Ｕ 型关系.有研究（李文彬、赖琳慧,２０１６；吴伟,２０１４）指出公众的政府满意度与经济发展无关,本研究发现出现该种结论可能是由于满意度测量和分析层面双重因素所致.本文还就城区人口密度和城市空气质量分别与公共服务满意度之间的关系进行了分析,发现人口密度与公共服务满意度呈现负相关关系,城市空气质量则与公共服务满意度呈现正相关关系,局部的加权拟合揭示了其中的复杂关系.
本研究回应了公共管理学的基本问题：主观与客观测评政府绩效之间的关系（Ｓｔｉｐａｋ,１９７９；Ｓｗｉｎｄｅｌｌ ＆ Ｋｅｌｌｙ,２０００）.表面上,似乎公众的公共服务满意度受诸多因素的影响,政府的作用并不明显.然而,通过使用锚定场景法测量公共服务满意度,本文发现宏观层面变量对微观层面汇总而来的变量影响较为复杂,尤其是经济发展水平对满意度的影响.两者之间不是简单的线性关系,而且需要分领域讨论,在有些领域,两者间关系比较复杂和曲折；而在另外一些领域可能短期内出现与人们的预期相悖的结论；但在环境领域,主观与客观测量指标具有高度一致性.但总体趋势符合理论和实际的预期,证明了公众有能力评估政府所提供的公共服务.考虑到个体层面的因素可能会显著影响公共服务满意度差异,通过已有文献识别出期望、经历和政府认知三个主要解释变量.研究发现,对于公共服务满意度存在着“希望越大,失望越大”的困境.一方面,各级政府在市民的公共服务提供中起着越来越重要的作用,市民充满期望；另一方面,实际的公共服务递送的过程出现或多或少的问题,导致市民的满意度水平不高.要切实解决上述问题,本文主张政府应该是有限的政府,不是公共服务的大包大揽者,对公共服务的提供一要讲方式,比如更多ＰＰＰ 模式的引入,二要讲质量,做到放权不放责,履行监管职能.然而,虽然期望对于满意度的影响在中国情景下也成立,但是它的作用被传统的Ｏｌｉｇｉｔ 模型给高估了,统计表明,使用锚定场景法可以获得更为准确的估计效果.
对于公共服务尤其是公共环境的感知,社交媒体和政府门户网站等媒体的作用较小,亲身经历更为重要.如何改善公民的公共环境服务的体验显得尤为重要,避免出现“体验式差评”的公共服务提供状况.我国政府对公共事务的治理起到主要作用,尤其医疗、教育和养老等社会功能的作用发挥.本研究表明对于社会救助和社会福利的提高,市民对政府抱有更高的期望,人们至少认为在诸如此类的社会功能和社会责任的承担上,政府责任重大.
在进行参数估计时,两种方法（Ｏｌｉｇｉｔ 和ＨＯＰＩＴ）得到的结果存在差异,前者存在高估关键解释变量作用的问题.但总体来说,两种方法均证明本文分析框架的有效性,说明市民公共服务满意度的影响因素的确存在城市和个体层面共同起作用的情况.再次证明,使用锚定场景法使得城市层面公共服务满意度测量更加准确,可以获得更加无偏、有效和一致的参数估计结果.
期望,作为市民满意度的关键影响因素之一,本文并未给出深入的讨论.今后的实证研究可重点探讨对于某种特定的公共服务,为何存在市民之间的较大差异.此外,本文的经验数据是山东省１７ 个地级市的城区调查,推论的范围仅限２０１７ 年的手机用户城区市民.由于采用的是截面数据,在统计建模时难免存在共同来源偏差问题；最后,城市层面的观测值依然较少,需要开展长期的追踪调查以发现变量间更稳健的关系.
点评，这篇文章为适合不知如何写 锚定场景法和公共服务和影响因素方面的公共服务专业大学硕士和本科毕业论文以及关于公共服务论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料.
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