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服務(wù)承諾、政民互動與公民繁文縟節(jié)感知

2017-06-30 11:07林民望
軟科學(xué) 2017年6期
關(guān)鍵詞:公共服務(wù)

林民望

摘要:通過中介效果模型檢驗(yàn)公共服務(wù)傳遞過程中服務(wù)承諾、政民互動與公民繁文縟節(jié)感知三者之間的邏輯關(guān)系,發(fā)現(xiàn)加強(qiáng)政民互動比加強(qiáng)公務(wù)人員的服務(wù)承諾更能降低公民繁文縟節(jié)感知。因此,政府在創(chuàng)新公共服務(wù)供給方式的同時,也應(yīng)加強(qiáng)公務(wù)人員與公民之間的良性互動。

關(guān)鍵詞:服務(wù)承諾;政民互動;繁文縟節(jié);公共服務(wù)

DOI:10.13956/j.ss.1001-8409.2017.06.10

中圖分類號:D035 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1001-8409(2017)06-0042-04

Impacts of Service Commitment and Stakeholder

Interaction on ClientPerceived

Red Tape in Public Service Delivery

LIN Minwang

(School of Public Administration and Policy, Renmin University of China,Beijing 100872)

Abstract: This article intends to test the causal relationships between these two causes and clientperceived red tape by using a mediation effect model. The finding is surprising that, controlling the demographic variables, the extent of clientperceived red tape is decreased by improving stakeholder interaction rather than enhancing service commitment of civic servant. In other words, governments are supposed to pay more attention to boost the interaction between civic servants and the public than to innovate instruments of public service delivery.

Key words:service commitment; stakeholder interaction; red tape; public service

自20世紀(jì)90年代以來,繁文縟節(jié)已成為西方公共管理研究的一個重要主題。繁文縟節(jié)作為一種官僚病一直為人們所詬病。隨著新公共管理運(yùn)動興起,一股剪除繁文縟節(jié)的浪潮席卷而來。近些年,中國也有許多剪除繁文縟節(jié)的政府改革,如行政審批改革、一站式政務(wù)服務(wù)中心等。雖然中國有許多案例可供分析,但鮮有人從繁文縟節(jié)的角度切入研究。

政府創(chuàng)新公共服務(wù)傳遞方式的主要目的是為了剪除繁文縟節(jié)、提高服務(wù)效率。在此過程中,哪些因素會對公民繁文縟節(jié)感知產(chǎn)生重要影響是政府非常關(guān)心的問題。因?yàn)楣穹蔽目d節(jié)感知可以作為判斷改革成效的重要指標(biāo)。公共服務(wù)動機(jī)可以提升個人績效、組織績效[1],而組織績效的提升會影響公民的繁文縟節(jié)感知。因此,公務(wù)人員的服務(wù)承諾有可能降低公民的繁文縟節(jié)感知。同時,Bozeman在其外控型理論模型中提出,組織與公民的良性互動會降低組織的繁文縟節(jié)[2]。但Brewer等人卻證明這種緩解關(guān)系不存在[3]。因此,在公共服務(wù)傳遞中,到底是提升服務(wù)承諾重要還是改善政民互動重要,這將是本文關(guān)注的問題。

1研究綜述及研究假設(shè)

當(dāng)前,繁文縟節(jié)研究成果不算豐富,并且實(shí)證研究多于理論研究。一般認(rèn)為,繁文縟節(jié)是“仍然有效且需要遵從成本的規(guī)則、監(jiān)管和程序,但它們對于實(shí)現(xiàn)規(guī)則目標(biāo)毫無貢獻(xiàn)”[4]。絕大多數(shù)的實(shí)證研究都是測量組織成員對于組織繁文縟節(jié)的感知,以此作為衡量組織繁文縟節(jié)的標(biāo)準(zhǔn)。目前,繁文縟節(jié)實(shí)證研究測量對象多以組織成員為主,以此反映組織的繁文縟節(jié)程度。而本文認(rèn)為公共服務(wù)傳遞過程,服務(wù)對象(即公民)的繁文縟節(jié)感知更能客觀反映組織繁文縟節(jié)的輕重程度。

本文首先關(guān)注公務(wù)員的服務(wù)承諾與公民繁文縟節(jié)感知之間的關(guān)系。服務(wù)于公共利益是公共服務(wù)傳遞的基本指導(dǎo)原則[5]。公民對于公務(wù)員服務(wù)承諾的印象形成于接

受公共服務(wù)之前,是公民基于自身的主觀判斷形成。根據(jù)社會認(rèn)知理論,人們并不一定需要了解他人的全部特征才能形成對其的印象,而會根據(jù)有限的信息,然后經(jīng)過自己加工形成對他人的印象。這種認(rèn)知上的暈輪效應(yīng)會影響個人對他人的判斷。當(dāng)公眾對于公務(wù)人員的服務(wù)承諾評價較高時,公民對于公共服務(wù)傳遞者的信任會被不斷強(qiáng)化,繼而影響其對公共服務(wù)本身的評價,從而降低其繁文縟節(jié)感知[3]。因此本文假設(shè):

H1: 強(qiáng)化服務(wù)承諾有助于降低公民繁文縟節(jié)感知。

公共服務(wù)傳遞中的政民互動是指發(fā)生在公共服務(wù)傳遞過程中服務(wù)者與被服務(wù)者之間的雙向溝通交流。如果二者良性互動,即公民在接受公共服務(wù)時得到服務(wù)者有效回應(yīng),如此則會降低公民對于公共服務(wù)繁文縟節(jié)的感知。根據(jù)社會交換理論,在人際交往過程中,行動者會根據(jù)報(bào)酬—成本判斷建立人際關(guān)系。假如行動者認(rèn)為所獲報(bào)酬大于所付成本,那么雙方之間的互動則會趨向良性,這里的報(bào)酬包括有形與無形的報(bào)酬。因此本文假設(shè):

H2:政民之間的有效互動有助于降低公民繁文縟節(jié)感知。

服務(wù)承諾不僅影響服務(wù)者的工作積極性,也會增強(qiáng)服務(wù)者與被服務(wù)者之間的信任。相互信任是社會交換理論中的重要變量,也是人際交往的一種催化劑。信任有助于提高組織成員的組織歸屬感、工作動機(jī)[6],也有助于提高組織溝通交流、績效評價等[7]。服務(wù)者與被服務(wù)者基于信任互動會更加頻繁、有效。鑒于服務(wù)承諾與政民互動之間有著更強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系,所以有理由懷疑服務(wù)承諾對于公民繁文縟節(jié)感知的影響可能是通過強(qiáng)化政民互動而形成。因此本文假設(shè):

H3: 強(qiáng)化服務(wù)承諾有助于提高政民之間的有效互動。

H4: 強(qiáng)化服務(wù)承諾有助于降低公民繁文縟節(jié)感知是因?yàn)榉?wù)承諾影響了政民互動。

圖1表示服務(wù)承諾、政民互動與公民的繁文縟節(jié)感知三者之間的可能邏輯關(guān)系。本文假設(shè)服務(wù)承諾與公民繁文縟節(jié)感知有正相關(guān)關(guān)系,但這種關(guān)系是間接通過增強(qiáng)政民互動而發(fā)生影響。

2數(shù)據(jù)與方法

本文數(shù)據(jù)源自2012年在廈門市政務(wù)服務(wù)中心做的一項(xiàng)關(guān)于公共服務(wù)滿意度的問卷調(diào)查。廈門市政務(wù)服務(wù)中心于2012年開始投入使用,是集各市直部門和下屬單位所有行政審批為一體的市政服務(wù)中心。本次調(diào)查先后通過兩次現(xiàn)場攔截調(diào)查,共發(fā)放350份問卷,回收330份,其中有效問卷311份,問卷有效率達(dá)到942%。其中男性145位,女性166位,占比相當(dāng)。年齡在20歲以下的有9位,占總比重的289%,20歲到29歲之間的178位,占總比重的5723%,30歲到39歲之間的有93位,占總比重的299%,40歲以上的有31位,占總比重的997%。學(xué)歷在高中及以下的有101位,占總比重的3248%,大專及本科的有195位,占總比重的627%,研究生及以上的有15位,占總比重的482%。本地戶籍有153位,非本地戶籍有158位,二者占比相當(dāng)。

21因變量

公民對公共服務(wù)繁文縟節(jié)的感知是本文擇取的因變量,主要用4個指標(biāo)去衡量:

①辦理業(yè)務(wù)程序繁瑣;

②無法在規(guī)定時間內(nèi)辦完所有事項(xiàng);

③項(xiàng)目集中度低,需在服務(wù)中心與主管部門兩頭跑;

④服務(wù)效率與效能低下。

主流關(guān)于繁文縟節(jié)的測量有兩種方式:一種是測量組織成員對組織繁文縟節(jié)的主觀評價,但該測量給人以先入為主的概念,影響受訪者的判斷。另一種是測量任務(wù)完成時間是否超過預(yù)期時間[8]。但該測量方式也有缺點(diǎn),即任務(wù)延遲完成并非完全由于繁文縟節(jié)導(dǎo)致[9]。本文試圖采用多維度指標(biāo)測量公民繁文縟節(jié)感知。4個指標(biāo)均采用5級李克特量表(1表示非常不認(rèn)同,5表示非常認(rèn)同)。4個指標(biāo)的內(nèi)在一致性在可接受的范圍內(nèi)(Cronbachs α=08559)。

22自變量

本文用“公務(wù)人員優(yōu)先考慮群眾利益”作為衡量服務(wù)承諾的指標(biāo),同樣采用5級李克特量表。當(dāng)公務(wù)人員以服務(wù)群眾利益為己任,會促使他們在工作中更加積極地與群眾互動。其次,公務(wù)人員的服務(wù)承諾還會影響公民對于其印象的形成。這種印象的好壞會直接影響公民對于公務(wù)人員的信任,從而間接影響公民的繁文縟節(jié)感知。關(guān)于政民互動,本文主要擇取了4個衡量指標(biāo):

①工作人員即使忙,也及時回應(yīng)群眾要求;

②工作人員主動服務(wù)、引導(dǎo)群眾;

③工作人員能夠及時糾正錯誤;

④工作人員及時回復(fù)和解決群眾投訴建議。

本文根據(jù)主動與被動兩個維度擇取指標(biāo):①、④兩個指標(biāo)表示群眾主動溝通、工作人員被動回應(yīng);②、③兩個指標(biāo)表示工作人員主動服務(wù)、群眾被動接受服務(wù)。通過主客觀角色的轉(zhuǎn)換去代替政民互動的過程。所有指標(biāo)均采用5級李克特量表。4個指標(biāo)的內(nèi)在一致性在可接受的范圍內(nèi)(Cronbachs α=09254)。

23控制變量

因?yàn)閭€人特征也會影響其繁文縟節(jié)感知[10],所以需要控制個人統(tǒng)計(jì)特征。由于問卷中個人特征指標(biāo)均采用分類變量,因此需對其進(jìn)行虛擬變量轉(zhuǎn)化。首先對性別進(jìn)行重新編碼生成1個虛擬變量(1表示女性;0表示男性),即不同性別的人繁文縟節(jié)感知不同。接著對年齡進(jìn)行重新編碼,以20歲以下為參照組,生成3個虛擬變量(20歲到29歲;30歲到39歲;40歲以上),即假設(shè)不同年齡階段的人繁文縟節(jié)感知不同。再對學(xué)歷進(jìn)行重新編碼,以高中及以下為參照組,生成2個虛擬變量(大專及本科;研究生及以上),即假設(shè)不同學(xué)歷的人繁文縟節(jié)感知不同。最后將戶籍進(jìn)行重新編碼生成2個虛擬變量(1表示非本地戶籍;0表示本地戶籍),即假設(shè)戶籍不同的人的繁文縟節(jié)感知不同。

24方法

一個變量如果既受到自變量的影響又影響到因變量,則可能被視為中介變量。中介效果模型(Mediation Effect Model)在繁文縟節(jié)研究中得到很多學(xué)者的使用[3,11]。從前文的理論框架來看,政民互動被視為服務(wù)承諾與公民繁文縟節(jié)感知的一個中介變量,檢驗(yàn)服務(wù)承諾與公民繁文縟節(jié)感知的因果關(guān)系。本文采用普通最小二乘法(OLS)回歸去估計(jì)三者之間的關(guān)系。中介模型成立需要滿足以下幾個條件[12]:

①自變量顯著影響中介變量;

②中介變量顯著影響結(jié)果變量;

③在沒有中介變量的情況下,自變量顯著影響結(jié)果變量;

④當(dāng)加入中介變量后,自變量對結(jié)果變量的影響發(fā)生劇變,甚至不顯著。中介效果等于自變量系數(shù)減少的百分比[11]。

3數(shù)據(jù)分析與結(jié)果

表1展示了5個多元回歸模型。模型1是將公民繁文縟節(jié)感知回歸到所有控制變量中,發(fā)現(xiàn)只有“研究生及以上”這個虛擬變量在90%的置信水平下顯著,表明研究生及以上學(xué)歷的公民相較于高中及以下學(xué)歷的公民更不能忍受繁文縟節(jié),遺憾的是,模型1的擬合效果不理想。且在其他模型中,控制變量都不顯著,說明個人統(tǒng)計(jì)特征對于繁文縟節(jié)感知的影響十分有限。模型2是將公民繁文縟節(jié)感知回歸到服務(wù)承諾及所有控制變量,發(fā)現(xiàn)服務(wù)承諾的系數(shù)顯著(P<0000),說明在沒有中介變量的情況下,自變量顯著影響結(jié)果變量。模型3是將公民繁文縟節(jié)感知回歸到政民互動以及所有控制變量,發(fā)現(xiàn)政民互動的系數(shù)顯著(P<0000),說明中介變量顯著影響結(jié)果變量。模型4是將政民互動回歸到服務(wù)承諾及所有控制變量,發(fā)現(xiàn)服務(wù)承諾的系數(shù)顯著(P<0000),說明自變量顯著影響中介變量。模型5是將公民繁文縟節(jié)感知回歸到服務(wù)承諾、政民互動及所有控制變量,發(fā)現(xiàn)政民互動的系數(shù)依舊顯著(P<0000),但服務(wù)承諾的系數(shù)不顯著,說明當(dāng)加入中介變量后,自變量對結(jié)果變量的影響發(fā)生劇變。自此,中介效果模型的四個條件均得到滿足,說明政民互動的確是服務(wù)承諾與公民繁文縟節(jié)感知的中介變量。接著,對中介效果模型進(jìn)行檢驗(yàn)[12],表2展示中介模型的三個檢驗(yàn),可知三個檢驗(yàn)在95%置信水平下都通過。不過中介模型也存在自身的局限性,當(dāng)自變量與中介變量相關(guān)性非常強(qiáng)的時候,可能存在多重共線性[3]。但本模型不存在嚴(yán)重的多重共線性問題,因?yàn)槟P?的方差膨脹因子(VIF)為365,屬于可容忍的范圍。

從表1可知,模型2的結(jié)果支持假設(shè)H1,說明強(qiáng)化服務(wù)承諾的確有可能會降低公民的繁文縟節(jié)感知;模型3的結(jié)果支持假設(shè)H2,說明加強(qiáng)政民有效互動的確可以降低公民的繁文縟節(jié)感知;模型4的結(jié)果支持假設(shè)H3,說明強(qiáng)化服務(wù)承諾有助于增強(qiáng)政民有效互動;模型5的結(jié)果支持假設(shè)H4,說明強(qiáng)化服務(wù)承諾之所以能降低公民繁文縟節(jié)感知,原因在于其通過增強(qiáng)政民有效互動發(fā)生作用。

4結(jié)論與討論

地方政府成立一站式政務(wù)服務(wù)中心的目的是為了減少繁文縟節(jié)、提高服務(wù)效率。測量公民對該服務(wù)的繁文縟節(jié)感知程度就成為一個重要檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。本文關(guān)注的焦點(diǎn)放在找出公共服務(wù)傳遞過程中影響公民繁文縟節(jié)感知的決定因素。根據(jù)社會認(rèn)知理論,公民對于公務(wù)人員的印象會影響他們的情感判斷,進(jìn)而移情到政府所提供的公共服務(wù)上。根據(jù)社會交換理論,人際間交往往往會考慮成本收益。因此在公共服務(wù)傳遞中,公務(wù)人員與公民之間的良性互動顯得尤為重要,因?yàn)檫@會影響到公民對于公共服務(wù)的直接評價。因此,在公共服務(wù)傳遞中,到底是強(qiáng)化公務(wù)人員服務(wù)承諾重要還是加強(qiáng)公務(wù)人員與公民之間的良性互動重要?表1中模型5的結(jié)果顯示,服務(wù)承諾之所以會影響公民繁文縟節(jié)感知主要是因?yàn)榉?wù)承諾提高了公務(wù)人員與公民之間的互動。但并不能說明強(qiáng)化公務(wù)人員的承諾不重要,只是該變量對降低公民繁文縟節(jié)感知的影響不如加強(qiáng)政民良性互動。

服務(wù)滿意度一直是測量公共服務(wù)改進(jìn)的一項(xiàng)重要結(jié)果指標(biāo)。所以本文采用公民繁文縟節(jié)感知去測量公共服務(wù)質(zhì)量有其合理性。通過本文的研究,可以發(fā)現(xiàn)在公共服務(wù)傳遞中,加強(qiáng)公務(wù)人員與公民的有效互動是一項(xiàng)比增強(qiáng)服務(wù)承諾更為有效的公共服務(wù)改進(jìn)策略。因?yàn)楣窀诤踅邮芄卜?wù)過程中得到應(yīng)有的尊重和享有優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。因此,在公共服務(wù)傳遞中,政府應(yīng)更加強(qiáng)調(diào)加強(qiáng)公務(wù)人員與公眾之間的良性互動,從而實(shí)現(xiàn)公共服務(wù)質(zhì)量持續(xù)改進(jìn)。

然而,本文仍然存在許多缺陷與不足。首先,對于“服務(wù)承諾”指標(biāo)的選取過于單一,無法完整體現(xiàn)出公民對于公務(wù)人員的印象。其次,在“政民互動”指標(biāo)上只選取了公務(wù)人員與公民之間面對面的互動指標(biāo),并未考慮公民在電子政務(wù)平臺上與公務(wù)人員的互動。再次,在控制變量處理上,雖然對所有分類變量都做了虛擬變量處理,但虛擬變量之間的相關(guān)性較高,存在較強(qiáng)的多重共線性。因此下一步的研究當(dāng)中,可以考慮用連續(xù)型變量代替分類變量,并進(jìn)一步探索個人特征與繁文縟節(jié)感知之間的關(guān)系。最后,對中介變量的選取可能不夠全面。從表1中模型5可以看出,當(dāng)因變量回歸到自變量和中介變量時,雖然自變量不顯著,但中介變量對因變量的影響只從0651提升到0725,說明影響服務(wù)承諾與公民繁文縟節(jié)感知的中介變量可能不只政民互動一個。因此,仍需要進(jìn)一步的實(shí)證研究去驗(yàn)證本文提出來的推論。

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(責(zé)任編輯:李映果)

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