基于结构方程模型的行政许可满意度评价研究

A Study on Satisfaction Evaluation of Administrative License Based on Structural Equation Model

摘要: 行政许可是国家对社会经济、政治、文化活动进行宏观调控的有力手段，是政务服务的重要内容。实施行政许可有利于维护社会经济秩序，保障社会公共利益，促进市场要素的合理配置和生态环境保护。但目前行政许可满意度评价存在测量方法不多、模型不一致、结果不可比的问题。在深化简政放权、放管结合、优化服务改革和提升人民群众获得感的宏观背景下，以大样本问卷调查数据为基础，通过探索性因子分析构建办事群众感知维度，构建四个外生结构变量；运用验证性因子分析和路径分析来检验其对行政许可满意度的影响，定量评价行政许可的满意度。研究表明：办事流程的方便性对行政许可满意度具有显著影响，其次是窗口服务质量和便民服务设施，而办事经验对行政许可满意度影响路径的研究假设没有得到支持。通过加权平均方法计算出行政许可满意度为77.7%，说明办事群众对行政许可的总体评价比较满意。

Abstract: Administrative license is a powerful means of macro-control of social economy, politics and culture, and an important part of government service. The implementation of administrative licensing is conducive to maintaining social and economic order, safeguarding social and public interests, promoting the reasonable allocation of market elements and the protection of ecological environment. But at present, there are some problems in the evaluation of administrative license satisfaction, such as few measurement methods, inconsistent models and incomparable results. Under the macro background of deepening the reform of streamlining administration, delegating power, strengthening regulation, optimizing service and improving the people's sense of gain, based on large sample questionnaire survey data, this paper constructs the dimensions of people’s perception of service through exploratory factor analysis, and constructs four exogenous structural variables. Confirmatory factor analysis and path analysis are used to test its influence on administrative license satisfaction, and quantitative evaluation of administrative license satisfaction. The study shows that the convenience of the process has a significant impact on the degree of administrative license satisfaction, followed by window service quality and convenience service facilities, while the hypothesis of the influence path of service experience on the degree of administrative license satisfaction is not supported. The weighted average method is used to calculate the degree of satisfaction of administrative license that is 77.7 percent, indicating that the people are satisfied with the overall evaluation of administrative license.

1. 引言

行政许可是行政机关根据公民、法人或者其他组织的申请，经依法审查，准予其从事特定活动的行为。行政许可的目的在于维护公共利益，对社会和政府间的关系有着直接的影响，同时，社会秩序的稳定和公共利益的保证都需要行政许可作为支撑。优化行政许可制度，为建立让人民群众获得满足感的政府，是深化行政管理体系改革的核心内容之一 [1]。对于如何衡量行政许可绩效好坏，大多数学者都认为应当把满意度作为引导方向，郑方辉和廖鹏洲将人民是否满意作为依靠对绩效评价目标进行设定与检验 [2] ，周志忍认为人民满意比任何评价指标都有意义 [3] ，刘琼莲认为衡量行政审批制度改革绩效的标准在行政实践中需要纳入社会满意度 [4]。杨兰蓉和许晓芸结合公众满意度影响因素，对网上行政审批进行绩效评估 [5]。张凤凉和李嘉嘉以公众满意度为导向对行政许可进行绩效评价 [6] ，公众满意度在行政许可中已经作为不得不考虑的因素。

针对行政许可方面公众满意度评价指标的构建，相关研究较少，但在其它社会管理和公共服务领域的研究则较为深入。政府公共服务满意度方面，邓剑伟等人对北京市的公共服务质量建立了评价指标，证明北京公共服务质量较高且城区和郊区的公共质量存在不均衡的情况 [7]；马秀玲参考美国顾客满意度模型，对广东省增城市、河南省汝州市、甘肃省永登县三地进行了实证研究，证明三地服务型政府建设有一定的改进空间 [8]。政务服务满意度方面：明承瀚在调查政务服务中心公民满意度时候，构建了公民参与的调节作用模型，提出了公民参与在各维度服务质量与公民满意度之间的关系中都有明显的调节作用的结论 [9]。关浩宇通过调查佛山顺德区政务服务中心的公众满意度，得出以下结论：窗口服务方面，公众对服务态度、服务质量、依法行政等满意度高，但等候时间合理、业务办结周期满意度低 [10]。

本文使用结构方程模型，从行政相对人(办事群众)的感知维度出发，建立了行政许可满意度(公众满意度)评价指标体系，可以真实地测量行政相对人对其需求和期望得到满足的程度，精准地呈现政务服务的不足之处，量化人民群众实实在在的“获得感”数值，从而切实反应出行政管理体制改革和为民服务解难题的实际成效。同时建立的模型统一、方法一致、结果可比的服务质量监测体系，有助于更好地掌握“放管服”发展态势，提升政府决策的精确性、科学性和政府管理精细化水平，从而推动国家治理体系和治理能力的现代化建设。

2. 数据来源与研究方法

2.1. 理论框架与问卷设计

群众对于服务的总体满意度实际上取决于对整个政务服务以及过程的感知，因此总体满意度不能仅仅通过单一方面来进行计算 [11]。因此我们需要将总体满意度设为内生结构变量，通过“您对流程设计的满意度”和“您对整体服务的满意度”两个问题，使用李克特五级量表形式(非常满意、满意、一般、不满意、很不满意)来反映。

结合行政许可的特点，以及参考相关文献，办事群众总体满意度的影响因素主要是窗口服务、办事流程、便民服务、办事经验四个方面，将其作为模型的潜变量。窗口服务质量是影响群众满意度的关键因素之一；办事流程的合理性与窗口服务质量密切相关，也会影响群众满意度；恰当适宜地便民服务设施，给群众一个方便、温馨地办事环境，对其满意度也可能造成影响。这些变量都是行政服务中心提供给群众的外部条件。同时，行政许可满意度还与办事群众期望密切相关，办事经验决定着他们的期望。因此，将办事经验作为影响满意度的潜变量也是合理的。在实际设计问卷时，因为部分问题(如服务人员是否主动向您问好、办理事项或填写表格是否都有对照的示范文本等)仅能使用2级量表表示，却对最终结果会有一定影响，因此将2级量表通过小数组随机统计扩充为5级量表。

2.2. 数据来源与处理

从2020年9月25日~10月15日，在重庆市行政服务中心，对前来办事的群众总共发放问卷3200份，回收3065份，有效问卷2786份，有效率为90.3%。答卷中男女比例分布均匀(男性为52.1%)，年龄45岁以下的中青年居多，职业方面分布较为广泛，侧面说明了政务服务面向的广泛性。后续使用统计软件进行数据整理与统计，并对异常的数据进行修正。对答卷中没有填写的数据使用均值替代法替代。

2.3. 结构方程模型

结构方程模型(Structural Equation Model)，简称SEM，它作为一种综合性的统计方法，结合了因子分析和路径分析，在允许有误差的情况下，不仅可以探寻变量之间的关系，还能够研究变量内部结构关系，是能够对多个变量进行测量的模型。一般而言，结构方程能够正确估计参数需要合理假设模型以及完整质量的数据 [12]。结构方程模型分为测量模型和结构方程模型，测量模型描述的是测量变量和潜变量之间的关系 [13] ，方程的表达式为：

$X={\Lambda }_x\xi +\delta Y={\Lambda }_y\eta +\epsilon$ (1)

$X$ 为外生显变量， $Y$ 为内生显变量， ${\Lambda }_x$ 为外生指标在外生潜变量上的因子载荷矩阵，描述了外生指标和外生潜变量之间的关系， ${\Lambda }_y$ 为内生指标在内生潜变量上的因子载荷，描述了内生指标和内生潜变量之间的关系， $\delta$ 外生显变量的误差项， $\epsilon$ 为内生显变量的误差项， $\eta$ 内生潜变量， $\xi$ 外生潜变量。

结构方程反映的是潜变量和潜变量之间的关系，间接关系和直接关系都可以作为结构方程中潜变量之间的关系 [13]。方程的表达式为：

$\eta =B\eta +\Gamma \xi +\zeta$ (2)

$B$ 为表示内生潜变量间的关系的矩阵， $\Gamma$ 为外生潜变量对内生潜变量的影响， $\eta$ 为内生潜变量， $\xi$ 为外生潜变量， $\zeta$ 为残差项，反应了内生潜变量 $\eta$ 未被解释的部分 [14]。

2.4. 研究步骤与方法

对于行政许可满意度，至今为止还没有一个明确的准则对其进行评判；关于行政许可满意度和群众感知的相关文献也较少，因此研究主要分为三步：第一步对19个办事群众感知测量变量进行探索性因子分析(exploratory factor analysis, EFA)，包括对数据的初步分析(如信度和效度)和剔除不符合条件的测量变量，目的在于识别办事群众的感知维度，构建行政许可满意度理论模型。第二步对理论模型进行验证性因子分析(confirmatory factor analysis, CFA)和路径分析，得到办事群众感知—行政许可满意度模型，一般而言，模型被接受需要在一定程度上对理论模型进行修正，才能够得到有价值的路径信息。第三步根据路径信息计算二级指标和一级指标满意度模型，得到群众对于行政服务中心的满意度，相较于直接根据群众整体满意度进行计算，结合了更多信息，结果也更加精确。

3. 群众感知维度的探索性因子分析

使用SPSS对19个测量变量进行信度检验，Cronbach α系数为0.842，大于0.7，我们认为问卷整体信度较好。对变量进行KMO和Bartlett球形检验，结果表明Bartlett球形检验检验近似卡方值为13,289 (df = 171, Sig = 0.000)，KMO值为0.877，说明适合进行因子分析。在此基础上，我们对19个问卷数据做探索性因子分析：使用方差旋转和主成分分析法，选取特征值大于1作为主成分，保留因子载荷大于0.4的变量，得到群众感知维度的四个分析维度。同时，对属于同一个维度的变量进行信度分析，得到每一个维度内部的Cronbach α系数，单项与项目整体相关系数全部大于0.3，群众感知与总体满意度测量指标全部符合要求，最终结果见表1：

Table 1. Exploratory factor analysis and reliability analysis of the perception dimension of people

表1. 办事群众感知维度的探索性因子分析与信度分析

根据均值来看，服务人员交流的清晰程度是办事群众最为满意的，说明服务人员能够清楚的将自身想法传达给办事群众；其次是服务人员的服务态度，然后认为服务人员有足够耐心和服务人员能够表明自己的身份。但是对于乘车或停车的方便性以及厕所的卫生条件持中立态度。同时，办事群众对整体服务的满意度较低，证明了进行行政许可满意度的研究的必要。从标准差上看，大多数都位于0.9以上，说明用户对于大部分问题的看法一致。

结合问卷的问卷和因子载荷，构建行政许可满意度模型：因子1包括了办事流程清晰程度、事项办理的方便程度、证照领取方便快捷程度等7个需求，主要为办事流程方面；因子2包括5个问题包括主要为便民服务方面；因子3主要体现在窗口服务方面；因子4包括两个问题，主要为行政服务中心办理业务的频率和是否事先查询过办事流程，主要反映了办事经验方面的内容。同时，问卷问题的设计类别和因子分析最终分类类别的四个方面(均为窗口服务、便民服务、办事流程、办事经验)相同，证明了问卷的合理性。

4. 群众感知–满意度结构方程模型

4.1. 模型评价与修正

基于探索性分析的结果，建立群众感知–满意度结构方程模型，内生结构变量为群众对于行政许可的满意度，外生结构变量包括窗口服务、办事流程、便民服务、办事经验四个方面，研究假设四个外生变量均为内生结构变量的影响因素，构建出的结构图如图1所示。

从初始模型的结果(表2)上看， ${\chi }^2/df$ (卡方值比自由度)和相对拟合指数都不满足实际标准，这表明模型需要进行修正。一个拟合效果较好的修正模型会通过解释性上的合理性对模型进行调整，主要体现在根据修正指数外生结构变量的观察指标的测量误差间添加一些相关性，以及测量变量和结构变量间没有因子载荷过低的路径存在。在本文构建的模型中，所有及测量变量和结构变量间因子载荷均大于0.45 (因子载荷小代表该测量变量对结构变量的影响较小)，因此没有删除任何测量变量的必要。同时，对于修正指数较大的，即对减少卡方值贡献最大的为服务人员服务的耐心和是否查询过办事流程两个测量变量间的相关，其次为办事流程清晰程度和事项办理的方便程度之间以及资料复印方便性和资料复印价格合理性的相关。但实际上服务人员服务的耐心和是否查询过办事流程两个变量并不属于同一结构变量，在结构方程中不同结构变量间往往不具有相关性，无法证明二者的相关性。实践中，办事流程的清晰程度能够减少在不必要的事情上的花费，从而提高事项方便程度，而事项的方便程度也需要办事流程清晰作为支撑；此外，资料复印方便性和资料复印价格也具有一定的一致性，复印价格的低廉使得人们能够就近复印从而使得复印资料更加方便，而在人们日常生活中，对于复印店的选择更多取决于复印的价格，因此误差相关在实践中是允许的。最终基于修正指数较大为增添误差相关的基本要求及误差相关必须结合实践的思想，得到修正后的模型(图2)和拟合指数(表2)。

Figure 1. Mass perception-satisfaction structural equation model

图1. 群众感知–满意度结构方程模型

Table 2. System resulting data of standard experiment

表2. 行政许可满意度模型整体拟合指数

注：^*表示在0.05水平上显著；^***表示在0.001水平上显著。潜变量窗口服务、办事流程、便民服务和办事经验的组合信度值(CR)与平均方差提取值(AVE)依次为0.705、0.377；0.82、0.364；0.725、0.35；0.603、0.435。

Figure 2. Standard solution of mass perception-satisfaction structural equation model

图2. 群众感知–满意度结构方程模型的标准化解

4.2. 模型解释

测量模型上看，潜变量的观察变量标准化后的估计值处在0.49~0.73，统计上均显著，个体观察变量信度值为0.24~0.62，整体上看没有一个结构变量中测量变量的信度值较低，总体上测量模型可以接受，证明观察变量对于结构变量都是较为显著的，能够解释其所对应的潜变量。四个外生结构变量的组合信度(CR)为0.60~0.82，一般而言，组合信度大于0.5证明量表的信度得到稳定的测量，平均方差提取值(AVE)在0.4上下。整体来看，模型并不特别理想，但因为到社会工作者所制作的问卷需要考虑测量误差、外在干扰和测量时的特性，因素载荷都不会很理想 [15]。

结构模型中，路径系数并未全部支持假设研究，仅有三个外生变量对行政许可的满意度达到显著水平，其中，办事流程对于行政许可的影响最为显著，路径系数达到了0.76 (t检验在0.001上显著)；其次为窗口服务，路径系数为0.2 (t检验在0.001上显著)，而便民服务对行政许可较于前者对满意度的影响相对较小，仅有0.13 (t检验在0.05上显著)。办事经验对满意度的影响并未获得支持，这可能是因为当前互联网时代下，政府服务机构往往会通过使用微信公众号、提供自助服务终端、派遣现场服务人员进行指导等方式对办事群众进行帮助，在现场能够获得足够帮助的条件下，用户不需要办事经验作为指导。

4.3. 行政许可满意度的计算

针对行政许可的满意度的计算，采用加权平均法，公式如下：

行政许可满意度 = Σ (观察变量的权重 × 办事群众对应观察变量评分的均值)

观察变量的权重通过修正模型给出的路径系数，可以计算每个指标的权重大小。在办事经验路径系数并不显著的情况下，使用剩余的维度因子负荷量除以3个负荷值的和得到3个维度的权重大小，同理，每个测量指标的权重可以通过计算得出。得到各级变量及权重分布如表3所示：

Table 3. All levels of indicators and weight distribution

表3. 各级变量及权重分布情况

4.3.1. 二级指标满意度的计算

通过对各个测量变量加权平均，然后将分数转化为百分比，进而得到外生结构变量的满意度。例如窗口服务得分为4.3924，将5分制的数字转化为百分比为87.8%。

0.22 × 4.50 + 0.25 × 4.42 + 0.30 × 4.30 + 0.23 × 4.38 = 4.3924 (87.8%)

同理可以得出“办事流程”和“便民服务”的满意度为3.8019 (76.0%)、3.6239 (72.5%)。

4.3.2. 一级指标满意度的计算

通过对二级变量的加权平均，计算出行政许可满意度为3.8868 (77.7%)，说明读者对于政务服务较为满意。

4.3924 × 0.18 + 3.8019 × 0.7 + 3.6239 × 0.12 = 3.8868 (77.7%)

5. 结论与讨论

5.1. 结论

本文使用结构方程对行政许可满意度进行了评价，探索性因子分析显示，办事群众的感知可以分为四个维度。进一步的办事群众感知–满意度验证性因子分析表明：办事群众的满意度主要取决于办事流程的合理性，办事流程越清晰，办事流程每个环节花费时间越短(如行政服务中心的位置易于找到、事项和证件办理快捷、拥有示范文本帮助填写等)；能够对不合理的地方进行迅速反馈(如对于投诉流程有清晰的了解)是最容易让办事群众感觉满意的因素。其次是窗口服务质量，即办事群众需要事项办理时窗口服务人员的服务能力，例如交流时的清晰程度，服务时的态度，是否愿意耐心为办事群众说明相关事项等。此外，能否贯彻让群众好办事、为群众办好事的服务宗旨，提供各类快捷、方便、安全的便民服务设施也是需要考虑的因素。整体来看，观察指标体系和结构方程模型具有一定的可信度，为行政服务中心进行行政许可满意度测评提供了较为可靠的方法，并通过加权平均法计算出行政许可满意度为77.7%，说明群众对行政服务中心提供的服务总体评价比较满意，但依旧还有提升空间。

本文仅仅探讨了办事群众感知的维度以及对感知维度对行政许可满意度的影响路径，并计算出了行政许可满意度，但是办事群众不同年龄段下的行为特征和满意程度并未进行相关讨论。群众感知–满意度结构方程模型也存在需要改进的地方：一是一些观察指标信度值(SMC)不高，对结构变量变异程度(AVE)解释质量较低；此外，本模型中部分可测变量互相关系数较大，分析提示存在多维变量的可能。二是针对结构方程模型，问卷问题的设计可以考虑融合更多维度，如用户信任度。三是使用因素恒等性检验对本文提出的行政许可满意度理论模型在不同样本间是否具有稳定性和有效性进行判断。

5.2. 建议

5.2.1. 提升窗口服务人员的服务能力

在办事群众不借助自助服务的情况下，行政服务中心通过窗口服务人员对办事群众进行服务，办事群众通过窗口服务人员在行政服务中心办理相关业务，因此窗口服务人员是行政服务中心最重要的角色。提高窗口服务人员的服务能力能够得到办事群众的认同感，做到从办事群众的视角出发，切实满足办事群众的要求。从群众满意度的评分上可以看出，办事群众对于窗口服务质量整体满意度较高，但是服务人员的耐心评分较低，且根据路径信息，服务人员的耐心对窗口服务满意度的影响较大，因此，服务能力的提升重点应是服务人员的耐心提升，只有每一位窗口服务人员以真诚、热情的态度接待办事群众，耐心解决办事群众的每一个问题，不断提供更优质的服务，才能以专业的服务态度和能力提高行政许可的满意度。

5.2.2. 进一步优化行政许可办事流程

办事流程的合理性对评价政务服务起着至关重要的作用。合理的办事流程能够提升办事人民群众办理事项的效率，也能够减轻工作人员的负担。李克强总理多次提及“互联网+”，提出要“大力推行‘互联网+政务服务’，实现部门间数据共享，让居民和企业少跑腿、好办事、不添堵”，进一步优化办事流程 [16]。本文通过模型证明办事流程对满意度的权重最高，因此进一步优化办事流程，增加其合理性，对于提升满意度能起到事半功倍的效果。根据分析，办事流程合理性中，“办事流程清晰程度”和“证照领取方便快捷程度”对办事流程的合理性影响程度最大，是提高群众满意度最基本的、最重要的条件。

5.2.3. 升级便民服务和配套设施

行政服务中心的设立以区(县)为单位，服务种类较多，人流量较大，行政服务中心服务人民，便民服务和配套设施应当满足需求群众需求，能方便办事群众，显著提高事项办理的效率。便民服务设施包括公共停车场、公共厕所、公共信息导向系统、饮水机、复印机等基础设施。根据调查结果，各类引导标志的清晰、醒目性实施较为彻底，但有群众反映因为公交汽车站和地铁站的设置并不恰当，使得前往行政服务中心需要步行很长的一段路程；厕所卫生较差，在距离较远的地方都能闻到异味等问题，因此，行政服务中心需要尽快改进群众不满意的问题，完善便民服务及配套设施，消除办事群众消极的情绪，获得办事群众更高的认可。

基金项目

此项目受2020年西南大学2018级大学生创新创业训练计划项目“基于结构方程模型的行政许可满意测评研究”(项目名称)资助(项目编号：202010635100)。