●馬海群,李 博
(1.黑龍江大學(xué)信息資源管理研究中心,哈爾濱150080;2.哈爾濱商業(yè)大學(xué)圖書館,哈爾濱150028)
基于SEM的高校網(wǎng)站信息公開(kāi)用戶滿意度測(cè)評(píng)模型構(gòu)建研究
●馬海群1,李 博2
(1.黑龍江大學(xué)信息資源管理研究中心,哈爾濱150080;2.哈爾濱商業(yè)大學(xué)圖書館,哈爾濱150028)
高校網(wǎng)站;信息公開(kāi);用戶滿意度;結(jié)構(gòu)方程模型
高校網(wǎng)站作為高校與社會(huì)之間溝通的橋梁,它的公開(kāi)程度和透明程度對(duì)高校的建設(shè)提供參考和標(biāo)準(zhǔn)。從用戶滿意度的角度來(lái)進(jìn)行高校網(wǎng)站信息公開(kāi)水平的測(cè)評(píng)能夠更好地測(cè)評(píng)用戶的感知。通過(guò)結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)和顧客滿意度指數(shù)模型(CSⅠ),總結(jié)出與用戶滿意度較高程度相關(guān)的潛變量,并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建了高校網(wǎng)站信息公開(kāi)用戶滿意度測(cè)評(píng)模型和觀測(cè)變量指標(biāo)體系。
高校信息公開(kāi)是指高校在履行教育管理等職能中形成和掌握的信息,除法律規(guī)定不能公開(kāi)的之外,一律向社會(huì)公開(kāi)的制度,是政務(wù)公開(kāi)制度的一個(gè)重要組成部分,同時(shí)它也是一項(xiàng)自下而上的監(jiān)督制度,是民主公開(kāi)制度在學(xué)校內(nèi)的應(yīng)用。[1]高校網(wǎng)站是高校信息公開(kāi)的重要途徑和橋梁,網(wǎng)站信息公開(kāi)也是目前高校信息公開(kāi)工作的主要表現(xiàn)形式,為進(jìn)一步評(píng)價(jià)高校信息公開(kāi)工作的績(jī)效水平,找出目前高校信息公開(kāi)工作開(kāi)展過(guò)程中存在的不足,筆者將用戶滿意度作為高校網(wǎng)站信息公開(kāi)績(jī)效的外部體現(xiàn),將用戶滿意度的概念和結(jié)構(gòu)方程模型(Structural Equation Model,SEM)的分析手段引入到高校信息公開(kāi)績(jī)效評(píng)價(jià)中來(lái)。
對(duì)高校信息公開(kāi)的網(wǎng)站建設(shè)來(lái)說(shuō),衡量其公開(kāi)度和透明度的一個(gè)視角就是用戶是否滿意。而用戶滿意度可以綜合多種模型來(lái)測(cè)評(píng),既可以主觀測(cè)評(píng),也可以客觀衡量。通過(guò)結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)來(lái)測(cè)評(píng)用戶滿意程度是一種較客觀和準(zhǔn)確的方法。SEM是用于討論潛變量(LatentⅤariable)與觀測(cè)變量(ManifestⅤariable)關(guān)系以及潛變量與潛變量關(guān)系的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法。[2]結(jié)構(gòu)方程模型的出現(xiàn)和應(yīng)用,使顧客滿意度這種不能被直接觀測(cè)的變量可被測(cè)量,而且可以將這些不可觀測(cè)變量放置于體現(xiàn)因果關(guān)系的方程系統(tǒng)中。[3]
SEM將事物的客觀狀態(tài)以因果假設(shè)的方式加以呈現(xiàn),然后以量化的資料加以驗(yàn)證,其關(guān)鍵是能夠?qū)⑹挛锏目陀^狀態(tài)加以因果式呈現(xiàn)。[4]所以,在構(gòu)建高校網(wǎng)站信息公開(kāi)公眾(用戶)滿意度測(cè)評(píng)結(jié)構(gòu)方程模型之前,首先應(yīng)該建立相應(yīng)的理論假設(shè),根據(jù)理論假設(shè)確定相應(yīng)的潛變量以及潛變量之間的關(guān)系。
“期望不一致”是目前應(yīng)用最廣的顧客滿意度測(cè)量模式,當(dāng)今主流的測(cè)評(píng)模型SCSB、ACSⅠ、ECSⅠ等幾乎無(wú)一例外都以其為基礎(chǔ)來(lái)量度顧客滿意度。滿意度測(cè)量的期望不一致模式源于美國(guó)營(yíng)銷學(xué)者Oliver于1980年提出的期望不一致模型。該模型認(rèn)為顧客滿意度取決于顧客購(gòu)前期望與購(gòu)后感知之間不一致性的大小與方向:當(dāng)購(gòu)后感知符合顧客期望,顧客既不會(huì)滿意也不會(huì)不滿意;當(dāng)購(gòu)后感知超過(guò)顧客期望,顧客就會(huì)滿意;當(dāng)購(gòu)后感知低于顧客期望,顧客就會(huì)不滿意。[5]之后許多學(xué)者在此基礎(chǔ)上進(jìn)行大量研究,逐步形成了期望主導(dǎo)型、感知質(zhì)量主導(dǎo)型、不一致性主導(dǎo)型及感知質(zhì)量與不一致性共同主導(dǎo)型等不同的模式,但總體來(lái)說(shuō)仍屬于期望不一致理論的范疇。因此,筆者對(duì)高校網(wǎng)站信息公開(kāi)用戶滿意度進(jìn)行測(cè)評(píng)時(shí)也以期望不一致模式為基礎(chǔ)。
一般來(lái)說(shuō),用戶在購(gòu)買普通商品的過(guò)程中,常常會(huì)考慮商品所屬品牌的品牌形象,如果將高校網(wǎng)站公開(kāi)的信息看作高校生產(chǎn)的產(chǎn)品,高校形象也是一個(gè)潛變量。對(duì)于用戶滿意的效果,目前比較一致的觀點(diǎn)是,用戶滿意意味著用戶忠誠(chéng)度的提高。[6]用戶的不滿將通過(guò)抱怨或投訴的形式表現(xiàn)出來(lái),企業(yè)通過(guò)積極處理用戶抱怨可以把抱怨的用戶轉(zhuǎn)化為忠誠(chéng)的用戶。
大量理論和實(shí)證研究表明,用戶預(yù)期、用戶感知質(zhì)量和用戶感知價(jià)值對(duì)用戶滿意度存在直接影響,本模型將沿用這些研究成果引入用戶預(yù)期、用戶感知質(zhì)量和用戶感知價(jià)值三個(gè)潛變量,并針對(duì)高校網(wǎng)站信息公開(kāi)這一測(cè)評(píng)對(duì)象重新詮釋其內(nèi)涵。結(jié)構(gòu)模型方程能夠處理兩類變量,測(cè)量變量和潛在變量,通過(guò)對(duì)潛在變量和測(cè)量變量之間的路徑以及潛在變量之間的路徑分析得出潛在變量的分?jǐn)?shù)。[7]對(duì)高校來(lái)說(shuō),公眾作為顧客用戶,其忠誠(chéng)度的提高表現(xiàn)在公眾對(duì)高校更加信任;同樣,用戶的抱怨也可以通過(guò)對(duì)高校相關(guān)部門的反應(yīng)和投訴表現(xiàn)出來(lái)。因此,本模型中我們引入用戶抱怨和用戶信任兩個(gè)潛變量。
總結(jié)以上的理論分析結(jié)果,筆者認(rèn)為高校網(wǎng)站信息公開(kāi)用戶滿意度測(cè)評(píng)模型的潛變量共有7個(gè),分別是:用戶感知價(jià)值、用戶感知質(zhì)量、用戶預(yù)期、高校形象、用戶滿意度、用戶抱怨和用戶信任。其中,用戶感知價(jià)值是指用戶在使用了高校網(wǎng)站的信息公開(kāi)服務(wù)后,對(duì)其提供的信息和服務(wù)價(jià)值的總體評(píng)價(jià);用戶感知質(zhì)量是指用戶在使用了高校網(wǎng)站的信息公開(kāi)服務(wù)后,對(duì)其提供的信息和服務(wù)質(zhì)量的客觀感受;用戶預(yù)期是指用戶在接受高校網(wǎng)站的信息公開(kāi)服務(wù)之前,對(duì)高校網(wǎng)站信息公開(kāi)服務(wù)的期待和希望;高校形象是指用戶在使用完高校網(wǎng)站信息公開(kāi)服務(wù)后,在心理上反映出來(lái)的對(duì)高校的感知;用戶滿意是指用戶對(duì)高校網(wǎng)站信息公開(kāi)服務(wù)的預(yù)期與實(shí)際感覺(jué)比較后產(chǎn)生的感覺(jué);用戶抱怨是指用戶對(duì)高校網(wǎng)站信息公開(kāi)工作的不信任和抵制;用戶信任指用戶對(duì)高校網(wǎng)站信息公開(kāi)工作的信任和支持。
在上文分析的基礎(chǔ)上,筆者提出了高校網(wǎng)站信息公開(kāi)用戶滿意度研究假設(shè),并梳理了各潛變量之間的關(guān)系,結(jié)合高校網(wǎng)站信息公開(kāi)的特點(diǎn)構(gòu)建了高校網(wǎng)站信息公開(kāi)用戶滿意度測(cè)評(píng)模型。
3.1 高校網(wǎng)站信息公開(kāi)用戶滿意度研究假設(shè)
通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外大量文獻(xiàn)分析和邏輯推理,提出高校網(wǎng)站信息公開(kāi)用戶滿意度測(cè)評(píng)模型的研究假設(shè)(共13個(gè))。
假設(shè)1:高校形象對(duì)用戶感知價(jià)值有直接正向影響;
假設(shè)2:高校形象對(duì)用戶感知質(zhì)量有直接正向影響;
假設(shè)3:高校形象對(duì)用戶預(yù)期有直接正向影響;
假設(shè)4:高校形象對(duì)用戶滿意度有直接正向影響;
假設(shè)5:高校形象對(duì)用戶信任有直接正向影響;
假設(shè)6:用戶預(yù)期對(duì)用戶感知價(jià)值有直接正向影響;
假設(shè)7:用戶預(yù)期對(duì)用戶感知質(zhì)量有直接正向影響;
假設(shè)8:用戶預(yù)期對(duì)用戶滿意度有直接正向影響;
假設(shè)9:用戶感知價(jià)值對(duì)用戶滿意度有直接正向影響;
假設(shè)10:用戶感知質(zhì)量對(duì)用戶滿意度有直接正向影響;
假設(shè)11:用戶滿意度對(duì)用戶信任有直接正向影響;假設(shè)12:用戶滿意度對(duì)用戶抱怨有直接負(fù)向影響;假設(shè)13:用戶抱怨對(duì)用戶信任有直接負(fù)向影響。
3.2 模型觀測(cè)變量的設(shè)定
筆者在假設(shè)條件之下,根據(jù)各個(gè)潛變量之間的關(guān)系,構(gòu)建了我國(guó)高校網(wǎng)站信息公開(kāi)用戶滿意度測(cè)評(píng)模型。其中,高校形象為外生潛變量,用戶感知價(jià)值、用戶感知質(zhì)量、用戶預(yù)期、用戶滿意度、用戶抱怨和用戶信任為內(nèi)生潛變量。用戶感知價(jià)值、用戶感知質(zhì)量、用戶預(yù)期和高校形象影響用戶滿意度,用戶滿意度影響用戶抱怨和用戶信任。每一個(gè)潛變量又對(duì)應(yīng)著各自的可測(cè)變量,如表1所示。
3.3 模型路徑系數(shù)圖的設(shè)定
高校網(wǎng)站信息公開(kāi)用戶滿意度測(cè)評(píng)模型是一種因果關(guān)系的結(jié)構(gòu)方程模型,是比較具有代表性的結(jié)構(gòu)方程關(guān)系。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),這種結(jié)構(gòu)方程模型通過(guò)變量之間的相互影響關(guān)系(箭頭指示),在設(shè)定的因果理論基礎(chǔ)之上來(lái)表示該因果關(guān)系,進(jìn)而通過(guò)具體的路徑圖等其他形式來(lái)具體闡述,以達(dá)到探索各變量之間因果關(guān)系的目的。本文對(duì)于用戶滿意度測(cè)評(píng)模型的構(gòu)建,具體設(shè)置了7個(gè)結(jié)構(gòu)變量和12個(gè)路徑關(guān)系。其中,7個(gè)結(jié)構(gòu)變量(隱含變量)分別是高校形象ξ、用戶預(yù)期η1、用戶感知質(zhì)量η2、用戶價(jià)值感知η3、用戶滿意度η4、用戶抱怨η5和用戶信任η6。具體結(jié)構(gòu)變量關(guān)系和路徑關(guān)系如圖1所示。
表1 高校網(wǎng)站信息公開(kāi)用戶滿意度測(cè)評(píng)模型觀測(cè)變量表
圖1 高校網(wǎng)站信息公開(kāi)用戶滿意度測(cè)評(píng)模型路徑圖
3.4 模型的方程式
高校網(wǎng)站信息公開(kāi)用戶滿意度測(cè)評(píng)模型的核心部分為結(jié)構(gòu)方程模型,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),含有隱含變量的結(jié)構(gòu)方程模型由結(jié)構(gòu)模式和測(cè)量模式兩部分組成。結(jié)構(gòu)模式用來(lái)說(shuō)明自變量(潛在外生變量)和因變量(潛在內(nèi)生變量)之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系(主要是因果關(guān)系)。測(cè)量模式相對(duì)于結(jié)構(gòu)模式簡(jiǎn)單一點(diǎn),主要是描述各個(gè)觀測(cè)變量與隱含變量之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系,是對(duì)于觀測(cè)變量的可靠性描述。
(1)結(jié)構(gòu)方程(結(jié)構(gòu)模式),指本文中關(guān)于結(jié)構(gòu)方程的7個(gè)隱含變量之間的關(guān)系,如(高校形象與用戶價(jià)值感知之間的關(guān)系):
η=Bη+Γξ+ε(3.1)
E(ξ)=0,ε與ξ不相關(guān)
其中:ξ表示潛在自變量(潛在外生變量)的矩陣(m*1);η表示因變量(潛在內(nèi)生變量)的矩陣(n*1);Γ表示結(jié)構(gòu)系數(shù)矩陣(m*n),闡述模型中自變量矩陣ξ對(duì)因變量矩陣η的影響;B表示結(jié)構(gòu)系數(shù)矩陣(m*m),闡述模型中因變量矩陣η的相關(guān)觀測(cè)變量間的影響;ε表示整個(gè)結(jié)構(gòu)方程的殘差項(xiàng),可以反映η在方程中沒(méi)有被解釋的部分。
(2)測(cè)量方程(測(cè)量模式),指本文中關(guān)于測(cè)量方程的27個(gè)觀測(cè)變量與相應(yīng)的隱含變量之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系。闡述因變量η與因變量觀測(cè)指標(biāo)Y,自變量ξ與自變量觀測(cè)指標(biāo)X之間的關(guān)系(X,Y指標(biāo)圖3.2所示)。分別用方程形式表示為:
①Y=Λyη+ε;E(ε)=0
其中,Y表示因變量η對(duì)應(yīng)的測(cè)量變量的矩陣(p*1);Λy表示測(cè)量系數(shù)矩陣(p*m),表明因變量η與其觀測(cè)變量Y之間的關(guān)系;η表示因變量(潛在內(nèi)生變量)的矩陣(m*1);ε表示測(cè)量方程的殘差矩陣(p*1)。用矩陣1表示如下:
矩陣1
②X=Λxξ+δ;E(δ)=0
其中,X表示自變量ξ對(duì)應(yīng)的測(cè)量變量的矩陣(q*1);Λx表示測(cè)量系數(shù)矩陣(q*m),表明自變量ξ與其觀測(cè)變量X之間的關(guān)系;ξ表示自變量(潛在外生變量)的矩陣(n*1);δ表示測(cè)量方程的殘差矩陣(q*1)。用矩陣2表示如下:
矩陣2
3.5 模型分析方法的選擇
目前有兩種結(jié)構(gòu)方程(SEM)模型參數(shù)估計(jì)方法。一種稱為L(zhǎng)ⅠSREL方法,是基于協(xié)方差結(jié)構(gòu)的分析方法,該方法包括廣義最小二乘法,極大似然估計(jì)等參數(shù)估計(jì)方法,要求變量服從正態(tài)分布并且要求觀測(cè)模型理論基礎(chǔ)足夠成熟。另一種是偏最小二乘法,它是一種基于偏最小二乘路徑建模的參數(shù)估計(jì)方法,這種方法不需要對(duì)數(shù)據(jù)分布限定嚴(yán)格的假設(shè)條件。鑒于本文所構(gòu)建的高校網(wǎng)站信息公開(kāi)用戶滿意度測(cè)評(píng)模型理論基礎(chǔ)尚不成熟,而用戶滿意度數(shù)據(jù)也并不服從正態(tài)分布,因此筆者將選擇偏最小二乘法作為本文所構(gòu)建模型的分析與檢驗(yàn)方法。
隨著我國(guó)高校信息公開(kāi)工作的深入發(fā)展和全面完善,高校越來(lái)越注重從公眾的角度出發(fā)為其提供令他們滿意的高校信息。本文基于高校信息公開(kāi)評(píng)價(jià)方面的前期研究成果,[9]針對(duì)高校網(wǎng)站信息公開(kāi)這一領(lǐng)域,提出其滿意度測(cè)評(píng)模型,目的在于通過(guò)該模型找出影響高校網(wǎng)站信息公開(kāi)工作的主要因素,完善高校信息公開(kāi)績(jī)效評(píng)價(jià)體系,促進(jìn)高校信息公開(kāi)制度建設(shè),提高高校信息公開(kāi)質(zhì)量。下一步將根據(jù)以上研究成果設(shè)計(jì)問(wèn)卷并進(jìn)行大規(guī)模調(diào)查,通過(guò)SmartPLS2.0對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算分析,對(duì)本文所構(gòu)建的模型擬合程度進(jìn)行進(jìn)一步校驗(yàn)。
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G250.72;G252
A
1005-8214(2014)01-0001-04
馬海群(1964-),男,安徽人,教授,博士,博士生導(dǎo)師,主要從事信息資源管理、信息政策與法律研究;李博(1987-),男,碩士,主要從事網(wǎng)絡(luò)信息資源管理研究。
2013-07-16[責(zé)任編輯]王崗
本文系國(guó)家社科基金項(xiàng)目“高校信息公開(kāi)制度的構(gòu)建與績(jī)效評(píng)價(jià)”(項(xiàng)目編號(hào):11BTQ028),黑龍江省自然科學(xué)基金項(xiàng)目“大學(xué)信息公開(kāi)政策的構(gòu)建與評(píng)價(jià)研究”(項(xiàng)目編號(hào):G201010),黑龍江省高等教育學(xué)會(huì)“十二五”教育科學(xué)研究規(guī)劃課題“現(xiàn)代大學(xué)治理與高校信息公開(kāi)制度建設(shè)”(項(xiàng)目編號(hào):HGJXH B1110485),黑龍江大學(xué)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)支持計(jì)劃(項(xiàng)目編號(hào):Hdtd2010-24),黑龍江省研究生創(chuàng)新科研項(xiàng)目“高校網(wǎng)站信息公開(kāi)的績(jī)效評(píng)價(jià)”(項(xiàng)目編號(hào):YJSCX2012-283HLJ)系列研究成果之一。