[摘要]政府公共服務(wù)的公眾滿意度測(cè)評(píng)具有不確定性，因?yàn)橛绊懻卜?wù)的公眾滿意度的某些因素是模糊的，很難直接用統(tǒng)計(jì)的方法確定這些因素的具體判斷值。針對(duì)政府公共服務(wù)公眾滿意度測(cè)評(píng)的這一難點(diǎn)，運(yùn)用基于期望值的模糊多屬性決策方法，采用定量指標(biāo)和定性指標(biāo)相結(jié)合的區(qū)間型評(píng)價(jià)矩陣，區(qū)分主觀偏好值和客觀偏好值求解指標(biāo)權(quán)重，最終求得政府公共服務(wù)的公眾滿意度，為定量測(cè)評(píng)政府公共服務(wù)的公眾滿意度提供了一種比較科學(xué)、可行的模式。

[關(guān)鍵詞]政府教育服務(wù)；公眾滿意度；測(cè)評(píng)；模糊多屬性決策

[中圖分類號(hào)]F224.0［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］ Ａ

[文章編號(hào)] １６７３－０４６１（２００8）０2－００44－０5

※基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（70763083）。

一、問(wèn)題的提出與文獻(xiàn)綜述

現(xiàn)代公共管理的核心問(wèn)題是改善績(jī)效。[1]政府公共服務(wù)績(jī)效評(píng)估與質(zhì)量測(cè)評(píng)是當(dāng)前公共管理理論研究和實(shí)踐探求的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題，也是社會(huì)公眾和政府自身關(guān)注的焦點(diǎn)。政府公共服務(wù)績(jī)效的最終衡量主要是針對(duì)施政品質(zhì)績(jī)效，而品質(zhì)績(jī)效的衡量包含行政輸出的品質(zhì)高低與服務(wù)對(duì)象的滿意度兩大項(xiàng)，因此，政府公共服務(wù)績(jī)效的衡量除了客觀的數(shù)據(jù)考評(píng)外，在民主社會(huì)里更需要注意民眾主觀的心理感受，亦即所謂公眾對(duì)政府公共服務(wù)的“滿意度”。[2]為了回應(yīng)當(dāng)前轉(zhuǎn)型社會(huì)公眾對(duì)政府公共服務(wù)數(shù)量與品質(zhì)需求的大幅增加，以及公共服務(wù)范圍大幅度擴(kuò)大趨勢(shì)與多樣化需求，必須探索一個(gè)科學(xué)的方法對(duì)政府公共服務(wù)質(zhì)量公眾滿意度進(jìn)行測(cè)評(píng)。

對(duì)于一般的私人物品而言，我們通?？梢酝ㄟ^(guò)競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)來(lái)把握其服務(wù)的數(shù)量和質(zhì)量情況，但由于公共服務(wù)具有非排他性和非競(jìng)爭(zhēng)性特征，且公共部門活動(dòng)是以無(wú)記錄的方式進(jìn)行的，因此，公眾很難獲取與政府公共服務(wù)過(guò)程和成本相關(guān)的信息，即使能夠記錄下來(lái)這些活動(dòng)并獲得一些量化數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)并不能表征這些服務(wù)對(duì)受眾的影響和獲益情況。同時(shí)，由于公共服務(wù)具有勞動(dòng)密集型、無(wú)形性和差異性等待征，因而其產(chǎn)出不像經(jīng)常采用機(jī)器進(jìn)行生產(chǎn)的私人企業(yè)那樣形成“標(biāo)準(zhǔn)化”產(chǎn)出，因此其產(chǎn)出的質(zhì)量如何通常也是難以識(shí)別的。[3]目前國(guó)內(nèi)外很多學(xué)者針對(duì)公共服務(wù)的這些特征探討了公共服務(wù)質(zhì)量的測(cè)評(píng)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(shù)（SCSB）模型、派拉索拉曼等建立的SERVQUAL模型、美國(guó)密西根大學(xué)商學(xué)院的國(guó)家質(zhì)量研究中心和美國(guó)質(zhì)量協(xié)會(huì)（1994）共同提出的美國(guó)顧客質(zhì)量滿意度指數(shù)（American Customer Satisfaction Index， ACSI）等。其中，ACSI 和SERVQUAL模型評(píng)估服務(wù)質(zhì)量涵蓋了服務(wù)質(zhì)量的五大屬性，在公共服務(wù)質(zhì)量測(cè)評(píng)中得到了廣泛的運(yùn)用。在運(yùn)用這些模型進(jìn)行服務(wù)質(zhì)量測(cè)評(píng)過(guò)程中，需要評(píng)價(jià)主體顧客根據(jù)自身情況對(duì)每個(gè)問(wèn)題打分，分?jǐn)?shù)的設(shè)計(jì)都是采用利科特（Liket）的5分或7分計(jì)數(shù)法。顧客需要在公共服務(wù)質(zhì)量是否滿意、一般、不滿意、很不滿意等問(wèn)題時(shí)將自己的偏好或真實(shí)感受轉(zhuǎn)化成分?jǐn)?shù)。然而這種轉(zhuǎn)換可能和顧客實(shí)際獲得的真實(shí)感受有偏差，這將導(dǎo)致顧客對(duì)服務(wù)作出過(guò)高或過(guò)低的評(píng)價(jià)，從而影響服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性和精確性。實(shí)際上，上述這些表示偏好或判斷的語(yǔ)言變量本身都帶有模糊性，而整個(gè)服務(wù)質(zhì)量的評(píng)價(jià)是由顧客對(duì)這些語(yǔ)言變量的不同的觀點(diǎn)和看法組成的，導(dǎo)致了整個(gè)服務(wù)質(zhì)量的評(píng)價(jià)都是在這些模糊環(huán)境下進(jìn)行的。

公共服務(wù)質(zhì)量被認(rèn)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(duì)服務(wù)質(zhì)量的感知會(huì)在比較大的范圍內(nèi)波動(dòng)，這些感知取決于他們自己的偏愛(ài)和在公共服務(wù)過(guò)程中所處的角色，既是公共服務(wù)的提供者還是公共服務(wù)的消費(fèi)者，這從另外一個(gè)方面加大了公共服務(wù)滿意度測(cè)評(píng)的難度。而模糊集在評(píng)價(jià)這些和人們的主觀判斷有關(guān)的帶有模糊性的概念時(shí)表現(xiàn)出了很強(qiáng)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(lái)測(cè)評(píng)政府公共服務(wù)的公眾滿意度，以期為定量測(cè)評(píng)政府公共服務(wù)質(zhì)量提供了一種比較科學(xué)、可行的方法與模式。

二、政府公共服務(wù)公眾滿意度測(cè)評(píng)指標(biāo)體系構(gòu)建

政府公共服務(wù)的公眾滿意度測(cè)評(píng)具有不確定性，因?yàn)橛绊懻卜?wù)的公眾滿意度的某些因素是模糊的，很難直接用統(tǒng)計(jì)的方法確定這些因素的具體判斷值。所以在政府公共服務(wù)的公眾滿意度測(cè)評(píng)過(guò)程中，適合在構(gòu)建一套科學(xué)、合理的指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)進(jìn)行處理。建立滿意度測(cè)評(píng)指標(biāo)體系是政府公共服務(wù)公眾滿意度測(cè)評(píng)的核心部分，在很大程度上決定了測(cè)評(píng)結(jié)果的有效性、可靠性。

由于公眾期望、公眾對(duì)質(zhì)量的感知、公眾對(duì)價(jià)值的感知、公眾滿意度、公眾抱怨和公眾忠誠(chéng)均為不可直接測(cè)評(píng)的潛變量，因此需要對(duì)潛變量進(jìn)行逐級(jí)展開(kāi)，直到形成一系列可以直接測(cè)評(píng)的指標(biāo)，這些逐級(jí)展開(kāi)的測(cè)評(píng)指標(biāo)構(gòu)成了公共服務(wù)公眾滿意度測(cè)評(píng)指標(biāo)體系。通過(guò)公共服務(wù)公眾滿意度測(cè)評(píng)指標(biāo)體系可以實(shí)現(xiàn)：測(cè)量和評(píng)價(jià)目前政府公共服務(wù)的公眾滿意度，可以了解公眾的公共服務(wù)潛在需求和期望，檢查公眾公共服務(wù)需求是否達(dá)到，是否提高了公眾滿意度，以便制定新的服務(wù)改進(jìn)措施以及新的政府公共服務(wù)發(fā)展戰(zhàn)略。

在建立公共服務(wù)公眾滿意度測(cè)評(píng)指標(biāo)體系時(shí)，必須遵循下列原則：建立公眾滿意度測(cè)評(píng)指標(biāo)體系必須以公眾為中心，準(zhǔn)確把握公眾的需求，選擇那些公眾認(rèn)為最關(guān)鍵的測(cè)評(píng)指標(biāo)，由公眾來(lái)確定測(cè)評(píng)指標(biāo)體系是設(shè)定測(cè)評(píng)指標(biāo)體系最基本的要求；測(cè)評(píng)指標(biāo)必須是能夠控制的，公眾滿意度測(cè)評(píng)指標(biāo)能促使政府公共服務(wù)明確改進(jìn)的方向，采取具體的改進(jìn)措施；測(cè)評(píng)指標(biāo)必須是可測(cè)量的，用戶滿意度測(cè)評(píng)的結(jié)果是一個(gè)量化的值，因此設(shè)定的測(cè)評(píng)指標(biāo)必須是可以進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、計(jì)算和分析的；建立公眾滿意度測(cè)評(píng)指標(biāo)體系還需要考慮到環(huán)境的影響，設(shè)定測(cè)評(píng)指標(biāo)時(shí)要考慮到環(huán)境的特性。

遵循上述的建立公眾滿意度測(cè)評(píng)指標(biāo)體系的原則，通過(guò)對(duì)政府公共服務(wù)本質(zhì)的分析，建立政府公共服務(wù)質(zhì)量公眾滿意度測(cè)評(píng)指標(biāo)體系，如表1所示。

表1. 政府公共服務(wù)質(zhì)量公眾滿意度測(cè)評(píng)指標(biāo)體系

該體系包括三層指標(biāo)，一級(jí)指標(biāo)是政府公共服務(wù)公眾的總體滿意度，二級(jí)指標(biāo)是政府公共服務(wù)公眾滿意度模型的5個(gè)潛變量，三級(jí)指標(biāo)的指標(biāo)值分別來(lái)源于專家評(píng)判或?qū)姷臐M意度調(diào)查。具體來(lái)說(shuō)，測(cè)評(píng)指標(biāo)分為兩類：一類是定性測(cè)評(píng)指標(biāo)，我們可以利用專家評(píng)價(jià)法對(duì)公眾進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查得到指標(biāo)值，為了使定性指標(biāo)值盡量反映客觀實(shí)際，本文采用三角模糊數(shù)方式表示[4]，該類指標(biāo)值以語(yǔ)言變量的形式表示，并根據(jù)一定的規(guī)則將語(yǔ)言變量轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)應(yīng)的三角模糊數(shù)；另一類為定量指標(biāo)，可通過(guò)網(wǎng)上的公眾調(diào)查統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)得到，其數(shù)值也可以按照三角模糊數(shù)的方式給出數(shù)值。測(cè)評(píng)指標(biāo)的語(yǔ)言變量及其對(duì)應(yīng)的三角模糊數(shù)如下表2所示。

表2. 測(cè)評(píng)指標(biāo)的語(yǔ)言變量及其對(duì)應(yīng)的三角模糊數(shù)

表1中的一級(jí)指標(biāo)、二級(jí)指標(biāo)可以依賴基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，通過(guò)既定的統(tǒng)計(jì)模型得到。所建立的政府公共服務(wù)質(zhì)量公眾滿意度測(cè)評(píng)指標(biāo)體系實(shí)現(xiàn)了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、觀測(cè)變量和潛變量之間的關(guān)聯(lián)。

三、基于模糊多屬性公共服務(wù)公眾滿意度測(cè)評(píng)模型構(gòu)建

在政府公共服務(wù)公眾滿意度測(cè)評(píng)決策中，如果不將評(píng)價(jià)主體在決策過(guò)程常表現(xiàn)的不確定性和模糊性考慮進(jìn)去，就容易導(dǎo)致測(cè)評(píng)結(jié)果出現(xiàn)較大的誤差。本文在構(gòu)建政府公共服務(wù)公眾滿意度測(cè)評(píng)模型時(shí)，運(yùn)用模糊集理論將“很滿意”、“比較滿意”、“不滿意”等語(yǔ)言變量的值用模糊數(shù)來(lái)表示。[5][6]

1.構(gòu)建模糊綜合評(píng)價(jià)矩陣

模糊數(shù)是基于實(shí)數(shù)集的模糊子集，在實(shí)際中運(yùn)用得比較廣泛的是三角模糊數(shù)。設(shè)有s位公眾參與政府公共服務(wù)滿意度測(cè)評(píng)，并且每位公眾的重要程度相等，則第k個(gè)公眾對(duì)第j個(gè)政府公共服務(wù)的第i個(gè)指標(biāo)的測(cè)評(píng)，可以根據(jù)三角模糊數(shù)概念定義表示為α =(α，α，α)。那么，測(cè)評(píng)主體公眾對(duì)第j個(gè)政府公共服務(wù)的第i個(gè)指標(biāo)的測(cè)評(píng)則可運(yùn)用以下公式進(jìn)行計(jì)算。

α=α，α=α，α=α（1）

設(shè)X=(x1，x2，…，xn)為被測(cè)評(píng)政府公共服務(wù)集合，U=(u1，u2，…um)為政府公共服務(wù)測(cè)評(píng)指標(biāo)集合，W=(w1，w2，…wm)T為指標(biāo)體系權(quán)重向量。另外，公眾對(duì)政府公共服務(wù)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(jù)指標(biāo)ui∈U對(duì)政府公共服務(wù)xj進(jìn)行公眾滿意度測(cè)評(píng)，可由公式（1）得出測(cè)評(píng)對(duì)象xj的測(cè)評(píng)指標(biāo)ui的值為ij（ij=α，α，α），綜合各個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)值可以得到模糊評(píng)價(jià)矩陣=ij。

對(duì)于模糊評(píng)價(jià)矩陣=ij中的指標(biāo)值，最常見(jiàn)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(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響，使各指標(biāo)間具有可比性，需要將評(píng)價(jià)矩陣=ij轉(zhuǎn)化為規(guī)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(duì)政府公共服務(wù)xj的客觀偏好值。

2.主觀偏好值及規(guī)范化矩陣中的期望值處理

根據(jù)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(shù)計(jì)算主觀偏好值j 及規(guī)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(píng)價(jià)公眾的態(tài)度，a>0.5表示公眾比較樂(lè)觀；a=0.5表示公眾既不樂(lè)觀也不悲觀；a<0.5表示公眾比較悲觀，從而得到期望值評(píng)價(jià)矩陣=。

3.基于模糊多屬性決策的測(cè)評(píng)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(wù)j的第i個(gè)指標(biāo)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(wù)xj的所有指標(biāo)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(cè)評(píng)結(jié)論具有合理性，指標(biāo)權(quán)重向量W的選擇應(yīng)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(biāo)優(yōu)化模型：

minσ（w）=σ(W)=(σijwi)2=σw

s.t.wi≥0，wi=1

利用拉格朗日函數(shù)求解上述模型可以得到：

wi=（i=1，2，…，m）（4）

利用權(quán)重向量W=(w1，w2，…，wm)T計(jì)算各政府公共服務(wù)公眾滿意度的綜合指標(biāo)期望值為z=wi，(j=1，2，…，n)。根據(jù)z值的大小對(duì)政府公共服務(wù)公眾滿意度進(jìn)行排序和擇優(yōu)，期望值大的政府公共服務(wù)的公眾滿意度相對(duì)較高。

在進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)有時(shí)能提供部分權(quán)重信息，對(duì)于wi，假設(shè)di1

minσ'(W)=σw

s.t. wiY，wi=1（5）

求解該模型得到最優(yōu)指標(biāo)權(quán)重向量W，利用z=wi可以得到各個(gè)政府公共服務(wù)的公眾滿意度綜合指標(biāo)期望值z(mì)，最后根據(jù)z值的大小對(duì)政府公共服務(wù)的公眾滿意度進(jìn)行排序和擇優(yōu)。

四、基于模糊多屬性的政府公共服務(wù)公眾滿意度實(shí)證測(cè)評(píng)

本文以湖南省長(zhǎng)沙市、湘潭市、株洲市為樣本，開(kāi)展政府公共服務(wù)公眾滿意度實(shí)證測(cè)評(píng)。本文所用數(shù)據(jù)均由作者于2007年7月至9月期間以調(diào)查問(wèn)卷的形式調(diào)查收集。實(shí)際抽樣調(diào)查主要以長(zhǎng)沙市、湘潭市、株洲市所屬區(qū)為調(diào)查單元，在這3個(gè)市隨機(jī)訪談了長(zhǎng)沙市岳麓區(qū)、芙蓉區(qū)，株洲的天元區(qū)，湘潭的雨湖區(qū)、高新區(qū)等5個(gè)區(qū)的100個(gè)市民。為了研究的科學(xué)性，我們將訪談對(duì)象群體包括政府部門直接提供公共服務(wù)的政府工作人員、一般市民和外來(lái)務(wù)工人員等。本次調(diào)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(xué)歷者占88%，男女性別比為68%和32%。

本次研究的調(diào)查共獲得77張有效調(diào)查問(wèn)卷，將這些公眾代表對(duì)各指標(biāo)的評(píng)價(jià)按本文對(duì)定性指標(biāo)的方式進(jìn)行處理，并以三角模糊數(shù)的形式給出測(cè)評(píng)指標(biāo)值，如表3所示。

表3.政府公共服務(wù)質(zhì)量的公眾滿意度測(cè)評(píng)指標(biāo)數(shù)據(jù)

利用本文的方法對(duì)3個(gè)地區(qū)的政府公共服務(wù)質(zhì)量的公眾滿意度進(jìn)行排序和擇優(yōu)。首先根據(jù)表2中數(shù)據(jù)建立模糊評(píng)價(jià)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(xiàng)指標(biāo)均為效益型指標(biāo)，可將模糊評(píng)價(jià)矩陣轉(zhuǎn)化為規(guī)范化評(píng)價(jià)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(shè)公眾對(duì)3個(gè)地區(qū)的政府公共服務(wù)質(zhì)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(jì)算主觀偏好值i的期望值以及規(guī)范化矩陣的期望值評(píng)價(jià)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(píng)價(jià)政府公共服務(wù)的指標(biāo)權(quán)重完全未知（不妨設(shè)公眾是客觀中立的，即a=0.5），則利用公式（4）求出最優(yōu)權(quán)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(gè)地區(qū)政府公共服務(wù)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?yàn)閤1>x3>x2。故3個(gè)地區(qū)政府公共服務(wù)的公眾滿意度最高的是x1市政府。

若已知部分指標(biāo)權(quán)重信息（設(shè)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(yōu)權(quán)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(gè)地區(qū)政府公共服務(wù)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?yàn)閤1>x3>x2。故3個(gè)政府公共服務(wù)的公眾滿意度最高的是x1市政府。

因此，上述在指標(biāo)權(quán)重完全未知和已知部分指標(biāo)權(quán)重兩種情形下對(duì)3個(gè)地區(qū)政府公共服務(wù)的公眾滿意度進(jìn)行排序和擇優(yōu)所得的結(jié)果一致。

五、結(jié)束語(yǔ)

本文通過(guò)建立基于模糊集的政府公共服務(wù)質(zhì)量模糊多屬性決策模型，在詳細(xì)調(diào)查和了解的基礎(chǔ)上，確定公眾認(rèn)為最重要的準(zhǔn)則和子準(zhǔn)則，建立了評(píng)價(jià)準(zhǔn)則和子準(zhǔn)則的層次結(jié)構(gòu)，對(duì)湖南省長(zhǎng)沙市、湘潭市和株洲市3個(gè)地區(qū)政府的公共服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行了實(shí)證測(cè)評(píng)。通過(guò)本文的研究，基本可以得出以下的結(jié)論：

第一，基于期望值的模糊多屬性評(píng)價(jià)方法能較好地處理滿意度評(píng)價(jià)中包括定量和定性的混合型多屬性評(píng)價(jià)，比較符合實(shí)際的滿意度測(cè)評(píng)情況。通過(guò)研究同時(shí)帶有定量指標(biāo)和定性指標(biāo)的公眾滿意度評(píng)價(jià)問(wèn)題，以三角模糊數(shù)的形式得到評(píng)價(jià)矩陣，按照效益型指標(biāo)和成本型指標(biāo)進(jìn)行矩陣規(guī)范化處理，并根據(jù)基于期望值的模糊多屬性決策原理計(jì)算得到主觀偏好值和客觀偏好值的評(píng)價(jià)矩陣，用模糊理論測(cè)度每一個(gè)準(zhǔn)則下的指標(biāo)值，避免了被評(píng)測(cè)者的主觀判斷的不精確性，提高了維修服務(wù)質(zhì)量的準(zhǔn)確性和精確性。

第二，滿意度測(cè)評(píng)方法能充分表達(dá)公眾對(duì)政府服務(wù)績(jī)效與質(zhì)量的評(píng)價(jià)意見(jiàn)。服政府公共服務(wù)公眾滿意度實(shí)證測(cè)評(píng)就是要能科學(xué)測(cè)評(píng)出政府在全面實(shí)現(xiàn)其管理職責(zé)職能、滿足公眾公共服務(wù)需求等方面的績(jī)效水平和滿意度，就必須體現(xiàn)公共服務(wù)型政府及其績(jī)效公眾本位的價(jià)值導(dǎo)向和內(nèi)在要求，要根據(jù)公眾主觀感知到的政府行為和態(tài)度來(lái)衡量政府績(jī)效，直觀反映公眾對(duì)政府服務(wù)的接受和認(rèn)可程度?；谀：鄬傩詻Q策的公眾滿意度測(cè)評(píng)方法通過(guò)采用分層抽樣和直接訪談的方式，應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)化的問(wèn)卷調(diào)查表取得了大量的公眾對(duì)政府服務(wù)質(zhì)量與績(jī)效的相關(guān)信息，能充分表達(dá)公眾對(duì)政府服務(wù)績(jī)效與質(zhì)量的評(píng)價(jià)意見(jiàn)，是一種有效的公共服務(wù)公眾滿意度測(cè)評(píng)的方法。

第三，基于模糊多屬性決策的公共服務(wù)公眾滿意度測(cè)評(píng)方法能有效實(shí)現(xiàn)主觀評(píng)議與客觀評(píng)價(jià)的有機(jī)統(tǒng)一。單從公共服務(wù)公眾滿意度測(cè)評(píng)方法本身來(lái)看，主觀定性評(píng)議方法和客觀定量測(cè)評(píng)方法各有優(yōu)長(zhǎng)，同時(shí)也各有其缺陷。客觀定量測(cè)評(píng)方法能全面、直接、客觀地衡量出公共服務(wù)一段時(shí)期內(nèi)的滿意度，但忽視了政府服務(wù)接受者——公眾的滿意程度。主觀定性評(píng)議方法雖可以衡量出政府服務(wù)接受者的滿意程度，但不能全面反映政府公共服務(wù)滿意度的高低。理想的做法是將兩者整合和統(tǒng)一起來(lái)?；谀：鄬傩詻Q策的公共服務(wù)公眾滿意度測(cè)評(píng)方法集兩種評(píng)估模式的優(yōu)勢(shì)于一身，能充分表達(dá)公眾對(duì)政府服務(wù)績(jī)效與質(zhì)量的評(píng)價(jià)意見(jiàn)，能很好地契合公共服務(wù)型政府績(jī)效體系的整體設(shè)計(jì)和安排，能有效實(shí)現(xiàn)主觀評(píng)議與客觀評(píng)價(jià)的有機(jī)統(tǒng)一，是目前公共服務(wù)型政府績(jī)效評(píng)估方法的理想選擇。

在目前我國(guó)，要推行一套統(tǒng)一的公共服務(wù)公眾滿意度測(cè)評(píng)指數(shù)模型的條件還不成熟，構(gòu)建和推行本土化和適合我國(guó)政府部門實(shí)際情況的滿意度測(cè)評(píng)指數(shù)模型仍然是一項(xiàng)長(zhǎng)期而艱巨的任務(wù)。就現(xiàn)階段而言，關(guān)鍵的工作是要提高政府部門對(duì)滿意度測(cè)評(píng)意義與價(jià)值的認(rèn)識(shí)水平，嘗試一些與公眾聯(lián)系較密切的服務(wù)部門滿意度測(cè)評(píng)體系研制，搞好相關(guān)工作的規(guī)劃和試點(diǎn)，開(kāi)發(fā)有效的滿意度測(cè)評(píng)理論體系，并將之轉(zhuǎn)化為可供具體實(shí)施的操作方案和系統(tǒng)軟件，實(shí)現(xiàn)與局域電子政務(wù)系統(tǒng)的耦合和鏈接，為服務(wù)對(duì)象實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程意見(jiàn)表達(dá)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(zé)任編輯：張丹郁）