1. 引言
经过长期的改革与发展，我国政府服务网的建设实现了快速发展，但现阶段仍存在政务网络建设各自为政、重复建设、结构不合理、信息质量滞后等问题，公共服务的区域差异、城乡差异、供给水平差异以及国际比较差异，已经成为影响中国下一步经济社会发展的重要因素。公共服务供给不足、不均衡等问题，不仅成为制约中国经济社会持续健康发展的瓶颈，也是我国“服务型政府”建设相对落后，公共服务功能缺失的重要表现。顾客满意在国内的研究起步较晚，90年代后才有相关的研究。在此之前，中国当局与清华大学合作，于2000年推出了“中国模型”，用来衡量消费者的满意程度，而这套模型又被称作CCSI模型。本文从政府服务网络的角度，对政府服务网络的构建进行了探讨。
梁昌勇(2015)认为政府部门要提高公众满意度，要提供优质服务，改善形象，提高意识和行为。同时，应尽量满足公众预期，缩小公众感知差异[1]；朱国玮提出(2007)公众对公共服务的满意度受多种因素影响，如性别、年龄、职业、教育和收入水平等。不同类型的公共服务的满意度也存在较大差异。重点是要检验个人基本特征、服务经历和服务类型三个因素，同时间接服务接受者和直接服务接受者也会有差异[2]。王佃利(2009)认为满意程度是一个动态的、随着社会经济发展而变化的变量，而不是一个恒定不变的变量[3]。
市民对公共服务的满意度仍然存在一些问题，赵大海(2014)提出提高公众满意度不能只依赖公共服务的满意度，应该优先提高政府效能、信息公开和公众参与等满意度[4]；冯菲(2016)认为公众对政府公共服务各个方面的满意度表现出了不平衡的趋势，政府公共服务中的薄弱环节仍然很明显；公众服务满意程度与“公众预期与现实差距”有明显的负相关关系[5]；刘武(2009)对各地政府运用分层抽样和直接访谈的方法，运用规范化的行风问卷调查问卷进行了分析，并在此过程中发现了一些问题和矛盾，比如：评价体系粗放，分析方法单一，评议结果流于形式[6]，龚佳颖(2017)认为在目前的情况下，在对公共服务满意度影响因素的研究中，还存在着一些缺陷，缺少了系统性，对影响因素及其类别和理论解释框架的探讨也很肤浅，对现有的理论解释框架缺少了更多严谨的数据支持，理论解释框架自身的解释力还需要进一步的验证[7]。
在此基础上，不同学者提出了优化政府服务网建设的策略，纪江明(2013)从改善政府治理结构和效能的角度出发，建议完善服务型政府的框架，构建与我国实际情况相适应的公共服务职能体系，扩大公众知情权和参与权，完善公共财政体系，增加转移支付的力度，从而对政府公共服务进行优化[8]；陈广胜(2017)指出尽管政务服务网建设已经取得了一定的成绩，但还需要看到，服务网与人民群众的期望和现代治理目标之间仍存在着一定的差距，究其原因主要是由于网上服务标准还不够完善，而这又会造成“信息壁垒”与“数据孤岛”[9]。
综合国内外研究情况，关于政府服务网的建设近年来呈上升趋势，国外政府服务网建设更早，理论也相对更完善，开发了多种评价公共部门公众满意度的相关测评模型。中国社会科学院开展了“中国公共服务综合评价”、“国家邮政局”开展了“快件服务公众满意度调查”、“重庆市社会调查中心”开展了“9个公共服务”的调查与评价。然而，已有的调查大多基于民众对公共服务的宏观评价，缺乏科学性、规范性和完整性，很难反映出民众对公共服务的满意程度，具有很强的指导作用。因此，对公共服务的标准化评价技术与方法进行深入的探讨与研究是一个值得深入探讨的课题。
本文从政府公共服务网优化建设的视角，基于ACSI满意度指数模型，再引入结构方程模型分析法，并用数据对其进行实证分析，研究优化政府服务网建设对市民公共服务满意度的影响，并积极探索新型政府公共服务网的搭建形式和运行机制，为政府公共服务网的优化建设提供理论借鉴意义。
2. 模型假设与指标选取
2.1. 政府公共服务网市民满意度评测体系的建立
2.1.1. 政府公共服务网建设结构方程概念模型的建立
美国顾客满意度指数模型(American Customer Satisfaction Index, ACSI)是由美国Fornell在1988年建立的适用于评价影响美国用户满意度的各因素间因果关系抽象形成的结果的一种因果关系模型。中国顾客满意度指数模型(China Customer Satisfaction Index, CCSI)是由国家质量监督检验总局联合清华大学在2001年结合美国顾客满意度指数模型ACSI再根据我国的国情构建了适用于中国的顾客满意度测评方法。以ACSI模型为基础，同时结合美国政府用户满意度指数模型，再参照相关公众满意度研究模型和政府公共服务网的相关研究，结合现阶段我国政府提供的公共服务内容和特点以及政府公共服务网建设的实际情况，本文初步提出政府公共服务网建设市民满意度的测量模型，如图1所示。
根据本文提出的政府公共服务网建设市民满意度模型可以看到，构建“政府公共服务网建设市民满意度”评价体系应从“公众期望、感知质量、感知价值、公众满意、公众参与、公众信任”6个维度(即二级评价指标)来评价政府公共服务网建设的市民满意度特性。
Figure 1. The government builds a citizen satisfaction model for the public service network
图1. 政府公共服务网建设市民满意度模型
2.1.2. 结构方程模型潜变量间关系的假设
在本模型中共有感知质量、公众期望、感知价值、公众满意、公众参与、公众信任六个潜变量，其中把感知质量、感知价值和公众期望最为原因变量，把公众满意、公众信任作为结果变量，结合本文的研究目标以及公共服务顾满意度的相关经验和问卷预调研情况，在相关学者的理论、成果以及自身实践的基础上，对上述六个潜变量提如下9个假设：
H1：更高的公共期望值，会带来更高的感知质量
H2：更高的公众期望，会带来更高的感知价值
H3：更高的感知质量，会带来更高的感知价值
H4：更高的公众期望，会带来更高的政府公共服务网站的市民满意度
H5：更高的感知质量，会带来更高的政府公共服务网站的市民满意度
H6：更高的感知价值，会带来更高的政府公共服务网站的市民满意度
H7：更高的政府公共服务网站的市民满意度，会带来更多的公众参与
H8：更高的政府公共服务网站的市民满意度，会带来更深的公众信任
H9：更高的公众参与，会带来更深的公众信任
2.1.3. 政府公共服务网建设市民满意度指标体系的建立
通过权威机构数据报告以及经验法，结合引用焦微玲、张锋、陈岚等人的有关满意度评估指标体系，在根据本文研究目标基础之上建立了评价体系见图2。
在客户满意度相关理论的基础上，经过对政府公共服务网建设市民公共服务满意度的线上问卷调查后，本文对结合ACSI模型和CCSI模型内容进行了部分修正，提出了适合政府公共服务网建设市民公共服务满意度评测模型。在不改变其内涵的前提下进行适当的简化处理，提出政府公共服务网建设市民公共服务满意度评价指标体系，如图2所示。
2.2. 调查数据来源
笔者于通过问卷星平台，采用线上问卷的方式进行数据的收集，收回问卷共计211份，其中剔除掉各种不符合要求的问卷6份，最后有效问卷为205份，问卷有效率为97.1%。为本次研究提供了真实可靠且有效的数据支持。
2.3. 信度与效度的检验
2.3.1. 信度分析
本文对问卷涉及的6个维度进行问卷的信度检验，本研究以克隆巴赫α系数为测量指标，并利用SPSS26.0软件进行了分析。
结果显示：6个潜变量维度的Cronbach’s Alpha系数均在0.7以上，大部分在0.8以上，说明问卷的信度水平处于好的程度，也就是问卷数据通过了信度检验，问卷的信度是可靠的，如表1所示。
Figure 2. The government has established an indicator system for public satisfaction with the construction of the public service network for citizens
图2. 政府公共服务网建设市民满意度指标体系
Table 1. Reliability analysis of the scale
表1. 量表的信度分析
维度 |
Cronbach’s Alpha系数 |
项数 |
公众期望 |
0.798 |
3 |
感知质量 |
0.888 |
7 |
感知价值 |
0.867 |
3 |
公众满意 |
0.809 |
3 |
公众参与 |
0.933 |
6 |
公众信任 |
0.785 |
3 |
问卷整体 |
0.910 |
25 |
2.3.2. 效度分析
采用KMO法和巴特利特法，对六个维度的测验结果进行了效度分析。
结果显示：本文的KMO值为0.884，大于0.5，另外Bartlett的球形度检验的卡方为2924.882，自由度为300，显著性P为0.000，小于0.05，因此，问卷的效度检验通过，如表2所示。
Table 2. KMO and Bartlett test
表2. KMO和巴特利特检验
KMO取样适切性量数 |
0.884 |
Bartlett的球形度检验 |
上次读取的卡方 |
2924.882 |
自由度 |
300 |
显著性 |
0.000 |
其次，通过前面的研究，证实了该指标的KMO系数为0.884，高于0.5，说明该指标是适用于因子分析的。然后，提取具有大于1的特性的公因子，共提取6个公因子，累计方差解释率在71.199%，符合学术界的50%的规定，如表3所示。
Table 3. Total variance explained
表3. 总方差解释
组件 |
初始特征值 |
提取载荷平方和 |
总计 |
方差百分比 |
累积% |
总计 |
方差百分比 |
累积% |
1 |
8.099 |
32.394 |
32.394 |
8.099 |
32.394 |
32.394 |
2 |
3.054 |
12.217 |
44.611 |
3.054 |
12.217 |
44.611 |
3 |
2.166 |
8.665 |
53.276 |
2.166 |
8.665 |
53.276 |
4 |
1.698 |
6.790 |
60.066 |
1.698 |
6.790 |
60.066 |
5 |
1.530 |
6.119 |
66.185 |
1.530 |
6.119 |
66.185 |
6 |
1.253 |
5.014 |
71.199 |
1.253 |
5.014 |
71.199 |
7 |
0.733 |
2.934 |
74.132 |
|
|
|
8 |
0.599 |
2.394 |
76.527 |
|
|
|
9 |
0.589 |
2.355 |
78.882 |
|
|
|
10 |
0.551 |
2.203 |
81.084 |
|
|
|
11 |
0.535 |
2.141 |
83.225 |
|
|
|
12 |
0.459 |
1.834 |
85.060 |
|
|
|
13 |
0.432 |
1.728 |
86.788 |
|
|
|
14 |
0.389 |
1.554 |
88.342 |
|
|
|
15 |
0.380 |
1.520 |
89.862 |
|
|
|
16 |
0.376 |
1.504 |
91.366 |
|
|
|
17 |
0.325 |
1.300 |
92.666 |
|
|
|
18 |
0.313 |
1.254 |
93.920 |
|
|
|
19 |
0.282 |
1.128 |
95.048 |
|
|
|
20 |
0.246 |
0.985 |
96.033 |
|
|
|
21 |
0.237 |
0.949 |
96.982 |
|
|
|
22 |
0.222 |
0.889 |
97.872 |
|
|
|
23 |
0.193 |
0.773 |
98.645 |
|
|
|
24 |
0.176 |
0.702 |
99.348 |
|
|
|
25 |
0.163 |
0.652 |
100.000 |
|
|
|
提取方法：主成分分析。
最后，根据之前的要求，我们使用主成分分析法对原始数据进行分析，然后使用Kaiser标准化最大方差法对数据进行处理，最后得到旋转后的成分矩阵。通过对因子载荷的计算可以看出，各变量的因子载荷数都在0.5以上，符合要求，进一步验证了问卷数据的有效度，如表4所示。
Table 4. Component matrix a after rotation
表4. 旋转后的成分矩阵a
|
组件 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
A1 |
0.060 |
0.013 |
0.047 |
0.135 |
0.853 |
−0.014 |
A2 |
−0.012 |
0.086 |
0.080 |
−0.018 |
0.838 |
0.040 |
A3 |
0.044 |
0.132 |
0.134 |
0.109 |
0.793 |
0.110 |
B1 |
0.147 |
0.686 |
0.094 |
0.217 |
0.138 |
0.066 |
B2 |
0.091 |
0.733 |
0.136 |
−0.003 |
0.106 |
0.148 |
B3 |
0.138 |
0.746 |
0.150 |
0.072 |
0.041 |
0.186 |
B4 |
0.162 |
0.721 |
0.139 |
0.250 |
0.109 |
0.102 |
B5 |
0.224 |
0.766 |
0.050 |
−0.010 |
0.061 |
0.080 |
B7 |
0.110 |
0.845 |
0.108 |
0.031 |
0.001 |
0.133 |
B6 |
0.066 |
0.646 |
0.112 |
0.296 |
−0.083 |
0.019 |
C1 |
0.003 |
0.223 |
0.863 |
0.098 |
0.095 |
0.051 |
C2 |
0.162 |
0.145 |
0.844 |
0.197 |
0.067 |
0.109 |
C3 |
0.168 |
0.240 |
0.779 |
0.227 |
0.163 |
0.064 |
D1 |
0.172 |
0.185 |
0.234 |
0.755 |
0.031 |
0.100 |
D2 |
0.085 |
0.134 |
0.071 |
0.782 |
0.174 |
0.178 |
D3 |
0.179 |
0.201 |
0.204 |
0.801 |
0.056 |
0.075 |
F1 |
0.869 |
0.167 |
0.081 |
0.125 |
0.085 |
0.047 |
F2 |
0.870 |
0.192 |
0.058 |
0.100 |
−0.015 |
0.064 |
F3 |
0.794 |
0.066 |
0.035 |
0.121 |
0.050 |
0.126 |
F4 |
0.861 |
0.149 |
0.055 |
0.081 |
−0.007 |
0.171 |
F5 |
0.812 |
0.159 |
0.089 |
0.036 |
0.027 |
0.126 |
F6 |
0.830 |
0.129 |
0.081 |
0.082 |
0.006 |
0.100 |
G1 |
0.149 |
0.143 |
0.032 |
0.093 |
0.032 |
0.775 |
G2 |
0.250 |
0.116 |
0.044 |
0.192 |
0.078 |
0.755 |
G3 |
0.113 |
0.287 |
0.144 |
0.059 |
0.041 |
0.818 |
提取方法：主成分分析。旋转方法：Kaiser标准化最大方差法。a：旋转在6次迭代后已收敛。
3. 实证结果分析
3.1. 验证性因子分析
收回的问卷共计211份，其中剔除掉各种不符合要求的问卷6份，最后有效问卷为205份，问卷有效率为97.1%。为本次研究提供了真实可靠且有效的数据支持。本文通过使用AMOS24.0数据分析软件将公众期望、感知质量、感知价值、公众满意、公众参与和公众信任纳入同一个研究模型，做验证性因子分析，如图3。
Figure 3. Confirmatory factor analysis diagram
图3. 验证性因子分析图
得到验证性因子的模型拟合指标如下表5所示。结果表明，X2/df = 1.316 < 3，RMSEA = 0.039 < 0.08，GFI = 0.887 > 0.80，AGFI = 0.859 > 0.80；IFI = 0.971 > 0.90，TLI = 0.966 > 0.90，CFI = 0.970 > 0.90，PGFI = 0.710 > 0.50。经过验证性因子分析，我们发现各拟合指标都符合要求，这表明我们的研究结果可靠，可以准确反映出变量间的关系，表明模型具有良好的拟合指标。此外，本研究模型还可以帮助研究者更好地理解变量之间的关系，从而更好地把握研究结论。
3.2. 结构方程模型的分析与检验
根据本文构建的理论模型，将公众期望、感知质量、感知价值、公众满意、公众参与和公众信任引入同一个结构模型，验证本文提出的研究假设。
首先，对于结构模型的拟合度指标如下表6。结果表明，X2/df = 1.384 < 3，RMSEA = 0.043 < 0.08，GFI = 0.880 > 0.80，AGFI = 0.853 > 0.80；IFI = 0.963 > 0.90，TLI = 0.958 > 0.90，CFI = 0.963 > 0.90，PGFI = 0.720 > 0.50。因此，经过多次测试，结果显示，该模型的拟合指标表现良好，在所有数据点上均有良好的拟合效果。此外，该模型的预测值也非常准确，因此可以证明该模型具有良好的预测能力，如表6所示。
Table 5. Analysis of fit indexes for confirmatory factor models
表5. 验证性因子模型拟合度指标分析
指标 |
X2/df |
RMSEA |
GFI |
AGFI |
IFI |
TLI |
CFI |
PGFI |
评价标准 |
<3 |
<0.08 |
>0.90 |
>0.80 |
>0.90 |
>0.90 |
>0.90 |
>0.50 |
检验结果 |
1.316 |
0.039 |
0.887 |
0.859 |
0.971 |
0.966 |
0.970 |
0.710 |
判断结果 |
合格 |
合格 |
合格 |
合格 |
合格 |
合格 |
合格 |
合格 |
Table 6. Analysis of structural model fit indexes
表6. 结构模型拟合度指标分析
指标 |
X2/df |
RMSEA |
GFI |
AGFI |
IFI |
TLI |
CFI |
PGFI |
评价标准 |
<3 |
<0.08 |
>0.90 |
>0.80 |
>0.90 |
>0.90 |
>0.90 |
>0.50 |
检验结果 |
1.384 |
0.043 |
0.880 |
0.853 |
0.963 |
0.958 |
0.963 |
0.720 |
判断结果 |
合格 |
合格 |
合格 |
合格 |
合格 |
合格 |
合格 |
合格 |
其次，得到标准化状态下结构方程模型检验结果图如图4所示。
Figure 4. Relationship diagram of the path of citizen satisfaction in the construction of government public service network
图4. 政府公共服务网建设市民满意度路径关系图
经过整理以后，结构模型路径系数如图5所示。
在对各变量进行分析之前，我们需要进行一系列的显著性测试。这包括将各变量的路径系数和显著性测试结合起来，以确定它们之间是否存在相关性。通过综合这些因素，我们可以更好地理解本文的研究假说，以便更准确地揭示各变量之间的关系。此外，我们还可以对路径系数和显著性测试进行调整，以确保它们的准确性和可靠性。最后，我们将根据这些分析结果来制定更加有效的研究计划，以确保本文的研究结果具有现实意义，得到验证结果如下表7所示。
Figure 5. Simplified diagram of the relationship between the path of citizen satisfaction in the construction of government public service network
图5. 政府公共服务网建设市民满意度路径关系简化图
Table 7. Structural equation model path coefficient and its significance test
表7. 结构方程模型路径系数及其显著性检验
路径 |
未标准化影响系数 |
S.E. |
C.R. |
P |
标准化影响系数 |
结果 |
公众期望→感知质量 |
0.282 |
0.104 |
2.715 |
0.007 |
0.226 |
成立 |
公众期望→感知价值 |
0.26 |
0.094 |
2.759 |
0.006 |
0.219 |
成立 |
感知质量→感知价值 |
0.405 |
0.074 |
5.481 |
*** |
0.426 |
成立 |
公众期望→公众满意 |
0.123 |
0.101 |
1.219 |
0.223 |
0.095 |
不成立 |
感知质量→公众满意 |
0.323 |
0.086 |
3.745 |
*** |
0.309 |
成立 |
感知价值→公众满意 |
0.433 |
0.097 |
4.468 |
*** |
0.394 |
成立 |
公众满意→公众参与 |
0.441 |
0.083 |
5.287 |
*** |
0.417 |
成立 |
公众满意→公众信任 |
0.295 |
0.077 |
3.825 |
*** |
0.359 |
成立 |
公众参与→公众信任 |
0.205 |
0.066 |
3.107 |
0.002 |
0.264 |
成立 |
4. 结论与建议
4.1. 结论
经过文献整理、模型搭建、问卷调查以及数据的收集与分析等一套严谨科学的流程以后，对政府公共服务网建设的市民公共服务满意度问题进行了实证研究。一共回收高质量的正式数据205份，符合结构方程模型分析法要求的观测变量个数的10倍的要求，最后得出以下结论：
第一，感知价值和感知质量对市民满意度产生的正向影响作用最大。
第二，市民对政府公共服务网的满意度提高以后，也将极大地促进市民与政府部门的交流互动，促进信息的公开透明化。
第三，其中公众期望对公众满意在测评中假设不成立，说明公众期望对公众满意度的正向作用影响较小。
4.2. 建议
建设和管理好政府公共服务网站，是各级政府部门的一项重大责任针对前文的分析，提出以下建议：
一是充分了解市民需求，提高市民感知质量。包括全面提升网站设计、全面进行政务信息公开、全面完善网上办事系统。通过对影响感知质量的各个因素的相关系数进行分析，可以看出，在感知质量中，B1~B7，共7个因子对感知质量的总体影响是大致相同的，相关标准化影响系数都在0.7上下。因此应该大力强化政府网站统筹管理，从网站设计、信息公开、和网上办事三个方面入手，提高市民感知质量。鉴于以上分析，政府公共服务网建设主管部门应建立政府公共服务网协调管理工作机制，增强同相关负责部门的协同衔接，落实有关政府公共服务网建设的工作责任，实行部门领导责任制，提高服务意识，深入贯彻“便民利民”的服务思想，使网站内容保障和技术保障工作落实到人，保证政府公共服务网管理的不缺位。充分了解市民需求，强化政府网站统筹管理，提升网站建设质量，提高政府和人民之间的沟通和联系，坚持从群众中来，到群众中去，通过实地调研全面了解市民对于政府公共服务网的真正需求，集中精力加强以下工作，进而提升市民感知质量。
二是充实网站功能，提高市民的感知价值。通过对影响感知价值的各个因素的相关系数进行分析，可以看出，感知价值中的C1~C3，共有3个因子对感知价值的总体影响非常接近，相关规范化影响系数均在0.8以下。因此应该不断充实政府公共服务网的网站功能，着力从提高效率、满足需求和增值服务三个方面入手，提高市民感知价值。市民感知价值主要反映的是市民对政府公共服务网服务效益的感知，也就是市民得到了哪些好处在使用了政府公共服务网提供的在线服务和信息后得到了哪些好处。鉴于此，政府有关部门应当对政府公共服务网的信息可见性进行全面优化，从而提升市民的办事效率，确保当市民通过搜索引擎、社交媒体等途径寻找到相关的政策信息时，能够第一时间看到有关政府公共服务网的权威官方信息。使得市民能够获得最新、精确、全面完整适合个人需要的个性化的服务和个性化信息，从而满足个性化需求。
三是创新技术引领，提高市民参与度。根据调研结果可以看到，公众满意对公众参与影响的路径系数0.417，说明公众对政府公共服务网的满意度在提升以后会在很大程度上增加公众在政府公共服务网的活跃度和参与度，而公众的参与度也会在一定程度上促进市民政府公共服务网的满意度。进一步根据影响公众参与度的各因素的相关系数分析可知，公众参与中的F1~F6，一共6个因子对公众参与产生影响。因此应该创新技术引领，改善政府公共服务网用户体验，从交流互动、投诉监督和民意征调三个方面入手，提高市民参与度，增强政民互动。从政府公共服务网建设的实践看，“政府公共服务网”是一个“桥梁”，它的“建”与“不建”，在于这个“桥”是不是已经架好，在这个过程中，政府和公众之间是否已经实现了良好的沟通。很大程度上，这一点可以通过公众参与的活跃度来体现。公众参与同时也是政府公共服务网三大基本功能之一。为了提高市民在政府公共服务网的参与度，相关部门应该加强同市民的交流互动包括离线式交流和在线式互动，注重线上政府的信箱、留言、论坛、热线电话等功能的设置，及时反馈市民在以上几个板块的问题情况，可以进行一些政府线上直播问答活动，开通例如“市长热线”等的交流方式，听取市民的意见和建议，紧抓市民的投诉监督需求，深入到基层中去，倾听群众的意见和声音，进行实地的民意调查，真正做到从市民需求和体验的角度提升服务质量。目前，我国各级政府公共服务网络亟需改变服务观念，积极运用大数据，积极地对市民的需求进行分析与挖掘，根据市民的行为规律与需求特点，组织并提供具有个性化的“千人千面”的网络服务，提高网络对各类用户的个性、主动、动态的服务水平，确保网络运行高效、反应迅速、办事顺畅、用户满意。
四是创新政府网站绩效评估体系，提高市民信任度。根据调研可知，公众满意对公众参与影响的路径系数0.359，证明市民对政府公共服务网的满意度在提升以后同时也会增加市民对政府公共服务网的信任度，使得市民能有意愿继续使用政府公共服务网和参与该网站的网上讨论活动并且向他人推荐使用政府公共服务网，而市民信任度的提升也会在反作用于市民政府公共服务网的满意度的提高。进一步根据影响公众信任的各因素的相关系数分析可知，公众参与中的G1~G3，一共3个因子对公众信任产生影响。因此应该健全领导，落实责任，创新政府网站绩效评估体系，从市民是否会继续使用、继续参与和广泛推荐三个方面入手，提高市民信任度。对政府公共服务网进行科学的绩效评价，是一根有力的“指挥棒”，能够指导其健康、有序地发展。而有效提高市民信任度有赖于政府自身清正廉洁，做好自我的科学评估。政府公共服务网普及，信息公开、网上办事和政民互动三大服务功能不断提升，网站服务内容也越来越丰富。政府公共服务网的绩效评估应注重用户体验与服务供给的有效衔接，评估方法应客观量化，全数据、全样本的统计测评方式能避免主观性。在组织形式上，要改变定期评估的方式，强调实时性反馈。这有助于政府及时做出科学决策，促进服务绩效管理与网站改进优化之间建立正向激励的循环，引导和推进政府网站朝着更科学、服务更智慧的方向发展，逐渐提升市民信任度。
五是加强网站的宣传力度，提高市民对政府公共服务网价值认知。在测评市民对政府公共服务网建设的满意度中，公众期望对公众满意的标准化影响路径系数是0.095，这说明公众期望对公众满意的影响效果并不显著。这是因为公众对政府公共服务网的某些错误认知或者功能的不了解，导致在使用政府公共服务网时发现实际与期望出入过大，从而导致降低对政府公共服务网的满意度。通过互联网可以得到最佳的信息收集和发布效果，然而，在实际中，公众与政府之间的沟通主要是由政府主导，缺乏一种亲切感，缺乏互动性。要想改变这种状况，可以参考瑞典等国家的经验，通过个人或者代表人的身份与民众进行互动，并在官方网站上加强对互动平台的宣传。首先，政府要加大对政府公共服务网的宣传，增加对政府公共服务网的宣传，让市民有更多的机会去了解政府公共服务网的作用，让市民对政府公共服务网有正确的期待。
六是推进政务公开，加强政民互动，提高基层办事效率。根据调研结果，公众满意同时受到感知价值、感知质量和公众期望的影响，与此同时公众满意也会影响到公众对于政府公共服务网的参与度和信任度。进一步分析进一步根据影响公众满意的各因素的相关系数分析可知，公众参与中的D1~D3，一共三个因子对公众满意产生影响。因此应该不断推进政务公开，加强政民互动，提高基层办事效率，增强市民对政府公共服务的对于政府公共服务网的总体满意、感知满意和服务满意等。以“以人为本”的思想为中心，突破传统的政府部门分类模式，以政府业务流程为主线，根据社会大众和企业的需要，将信息与服务分为不同的类别。在此基础上，利用政府公共服务网，对社会上发生的重大事件进行及时的反映，为“执政为民”，“科学、民主”的理念，提供了一种新的途径。