服务承诺、政民互动与公民繁文缛节感知
2017-06-30林民望
林民望
摘要:通过中介效果模型检验公共服務传递过程中服务承诺、政民互动与公民繁文缛节感知三者之间的逻辑关系,发现加强政民互动比加强公务人员的服务承诺更能降低公民繁文缛节感知。因此,政府在创新公共服务供给方式的同时,也应加强公务人员与公民之间的良性互动。
关键词:服务承诺;政民互动;繁文缛节;公共服务
DOI:10.13956/j.ss.1001-8409.2017.06.10
中图分类号:D035 文献标识码:A 文章编号: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世纪90年代以来,繁文缛节已成为西方公共管理研究的一个重要主题。繁文缛节作为一种官僚病一直为人们所诟病。随着新公共管理运动兴起,一股剪除繁文缛节的浪潮席卷而来。近些年,中国也有许多剪除繁文缛节的政府改革,如行政审批改革、一站式政务服务中心等。虽然中国有许多案例可供分析,但鲜有人从繁文缛节的角度切入研究。
政府创新公共服务传递方式的主要目的是为了剪除繁文缛节、提高服务效率。在此过程中,哪些因素会对公民繁文缛节感知产生重要影响是政府非常关心的问题。因为公民繁文缛节感知可以作为判断改革成效的重要指标。公共服务动机可以提升个人绩效、组织绩效[1],而组织绩效的提升会影响公民的繁文缛节感知。因此,公务人员的服务承诺有可能降低公民的繁文缛节感知。同时,Bozeman在其外控型理论模型中提出,组织与公民的良性互动会降低组织的繁文缛节[2]。但Brewer等人却证明这种缓解关系不存在[3]。因此,在公共服务传递中,到底是提升服务承诺重要还是改善政民互动重要,这将是本文关注的问题。
1研究综述及研究假设
当前,繁文缛节研究成果不算丰富,并且实证研究多于理论研究。一般认为,繁文缛节是“仍然有效且需要遵从成本的规则、监管和程序,但它们对于实现规则目标毫无贡献”[4]。绝大多数的实证研究都是测量组织成员对于组织繁文缛节的感知,以此作为衡量组织繁文缛节的标准。目前,繁文缛节实证研究测量对象多以组织成员为主,以此反映组织的繁文缛节程度。而本文认为公共服务传递过程,服务对象(即公民)的繁文缛节感知更能客观反映组织繁文缛节的轻重程度。
本文首先关注公务员的服务承诺与公民繁文缛节感知之间的关系。服务于公共利益是公共服务传递的基本指导原则[5]。公民对于公务员服务承诺的印象形成于接
受公共服务之前,是公民基于自身的主观判断形成。根据社会认知理论,人们并不一定需要了解他人的全部特征才能形成对其的印象,而会根据有限的信息,然后经过自己加工形成对他人的印象。这种认知上的晕轮效应会影响个人对他人的判断。当公众对于公务人员的服务承诺评价较高时,公民对于公共服务传递者的信任会被不断强化,继而影响其对公共服务本身的评价,从而降低其繁文缛节感知[3]。因此本文假设:
H1: 强化服务承诺有助于降低公民繁文缛节感知。
公共服务传递中的政民互动是指发生在公共服务传递过程中服务者与被服务者之间的双向沟通交流。如果二者良性互动,即公民在接受公共服务时得到服务者有效回应,如此则会降低公民对于公共服务繁文缛节的感知。根据社会交换理论,在人际交往过程中,行动者会根据报酬—成本判断建立人际关系。假如行动者认为所获报酬大于所付成本,那么双方之间的互动则会趋向良性,这里的报酬包括有形与无形的报酬。因此本文假设:
H2:政民之间的有效互动有助于降低公民繁文缛节感知。
服务承诺不仅影响服务者的工作积极性,也会增强服务者与被服务者之间的信任。相互信任是社会交换理论中的重要变量,也是人际交往的一种催化剂。信任有助于提高组织成员的组织归属感、工作动机[6],也有助于提高组织沟通交流、绩效评价等[7]。服务者与被服务者基于信任互动会更加频繁、有效。鉴于服务承诺与政民互动之间有着更强的正相关关系,所以有理由怀疑服务承诺对于公民繁文缛节感知的影响可能是通过强化政民互动而形成。因此本文假设:
H3: 强化服务承诺有助于提高政民之间的有效互动。
H4: 强化服务承诺有助于降低公民繁文缛节感知是因为服务承诺影响了政民互动。
图1表示服务承诺、政民互动与公民的繁文缛节感知三者之间的可能逻辑关系。本文假设服务承诺与公民繁文缛节感知有正相关关系,但这种关系是间接通过增强政民互动而发生影响。
2数据与方法
本文数据源自2012年在厦门市政务服务中心做的一项关于公共服务满意度的问卷调查。厦门市政务服务中心于2012年开始投入使用,是集各市直部门和下属单位所有行政审批为一体的市政服务中心。本次调查先后通过两次现场拦截调查,共发放350份问卷,回收330份,其中有效问卷311份,问卷有效率达到942%。其中男性145位,女性166位,占比相当。年龄在20岁以下的有9位,占总比重的289%,20岁到29岁之间的178位,占总比重的5723%,30岁到39岁之间的有93位,占总比重的299%,40岁以上的有31位,占总比重的997%。学历在高中及以下的有101位,占总比重的3248%,大专及本科的有195位,占总比重的627%,研究生及以上的有15位,占总比重的482%。本地户籍有153位,非本地户籍有158位,二者占比相当。
21因变量
公民对公共服务繁文缛节的感知是本文择取的因变量,主要用4个指标去衡量:
①办理业务程序繁琐;
②无法在规定时间内办完所有事项;
③项目集中度低,需在服务中心与主管部门两头跑;
④服务效率与效能低下。
主流关于繁文缛节的测量有两种方式:一种是测量组织成员对组织繁文缛节的主观评价,但该测量给人以先入为主的概念,影响受访者的判断。另一种是测量任务完成时间是否超过预期时间[8]。但该测量方式也有缺点,即任务延迟完成并非完全由于繁文缛节导致[9]。本文试图采用多维度指标测量公民繁文缛节感知。4个指标均采用5级李克特量表(1表示非常不认同,5表示非常认同)。4个指标的内在一致性在可接受的范围内(Cronbachs α=08559)。
22自变量
本文用“公务人员优先考虑群众利益”作为衡量服务承诺的指标,同样采用5级李克特量表。当公务人员以服务群众利益为己任,会促使他们在工作中更加积极地与群众互动。其次,公务人员的服务承诺还会影响公民对于其印象的形成。这种印象的好坏会直接影响公民对于公务人员的信任,从而间接影响公民的繁文缛节感知。关于政民互动,本文主要择取了4个衡量指标:
①工作人员即使忙,也及时回应群众要求;
②工作人员主动服务、引导群众;
③工作人员能够及时纠正错误;
④工作人员及时回复和解决群众投诉建议。
本文根据主动与被动两个维度择取指标:①、④两个指标表示群众主动沟通、工作人员被动回应;②、③两个指标表示工作人员主动服务、群众被动接受服务。通过主客观角色的转换去代替政民互动的过程。所有指标均采用5级李克特量表。4个指标的内在一致性在可接受的范围内(Cronbachs α=09254)。
23控制变量
因为个人特征也会影响其繁文缛节感知[10],所以需要控制个人统计特征。由于问卷中个人特征指标均采用分类变量,因此需对其进行虚拟变量转化。首先对性别进行重新编码生成1个虚拟变量(1表示女性;0表示男性),即不同性别的人繁文缛节感知不同。接着对年龄进行重新编码,以20岁以下为参照组,生成3个虚拟变量(20岁到29岁;30岁到39岁;40岁以上),即假设不同年龄阶段的人繁文缛节感知不同。再对学历进行重新编码,以高中及以下为参照组,生成2个虚拟变量(大专及本科;研究生及以上),即假设不同学历的人繁文缛节感知不同。最后将户籍进行重新编码生成2个虚拟变量(1表示非本地户籍;0表示本地户籍),即假设户籍不同的人的繁文缛节感知不同。
24方法
一个变量如果既受到自变量的影响又影响到因变量,则可能被视为中介变量。中介效果模型(Mediation Effect Model)在繁文缛节研究中得到很多学者的使用[3,11]。从前文的理论框架来看,政民互动被视为服务承诺与公民繁文缛节感知的一个中介变量,检验服务承诺与公民繁文缛节感知的因果关系。本文采用普通最小二乘法(OLS)回归去估计三者之间的关系。中介模型成立需要满足以下几个条件[12]:
①自变量显著影响中介变量;
②中介变量显著影响结果变量;
③在没有中介变量的情况下,自变量显著影响结果变量;
④当加入中介变量后,自变量对结果变量的影响发生剧变,甚至不显著。中介效果等于自变量系数减少的百分比[11]。
3数据分析与结果
表1展示了5个多元回归模型。模型1是将公民繁文缛节感知回归到所有控制变量中,发现只有“研究生及以上”这个虚拟变量在90%的置信水平下显著,表明研究生及以上学历的公民相较于高中及以下学历的公民更不能忍受繁文缛节,遗憾的是,模型1的拟合效果不理想。且在其他模型中,控制变量都不显著,说明个人统计特征对于繁文缛节感知的影响十分有限。模型2是将公民繁文缛节感知回归到服务承诺及所有控制变量,发现服务承诺的系数显著(P<0000),说明在没有中介变量的情況下,自变量显著影响结果变量。模型3是将公民繁文缛节感知回归到政民互动以及所有控制变量,发现政民互动的系数显著(P<0000),说明中介变量显著影响结果变量。模型4是将政民互动回归到服务承诺及所有控制变量,发现服务承诺的系数显著(P<0000),说明自变量显著影响中介变量。模型5是将公民繁文缛节感知回归到服务承诺、政民互动及所有控制变量,发现政民互动的系数依旧显著(P<0000),但服务承诺的系数不显著,说明当加入中介变量后,自变量对结果变量的影响发生剧变。自此,中介效果模型的四个条件均得到满足,说明政民互动的确是服务承诺与公民繁文缛节感知的中介变量。接着,对中介效果模型进行检验[12],表2展示中介模型的三个检验,可知三个检验在95%置信水平下都通过。不过中介模型也存在自身的局限性,当自变量与中介变量相关性非常强的时候,可能存在多重共线性[3]。但本模型不存在严重的多重共线性问题,因为模型5的方差膨胀因子(VIF)为365,属于可容忍的范围。
从表1可知,模型2的结果支持假设H1,说明强化服务承诺的确有可能会降低公民的繁文缛节感知;模型3的结果支持假设H2,说明加强政民有效互动的确可以降低公民的繁文缛节感知;模型4的结果支持假设H3,说明强化服务承诺有助于增强政民有效互动;模型5的结果支持假设H4,说明强化服务承诺之所以能降低公民繁文缛节感知,原因在于其通过增强政民有效互动发生作用。
4结论与讨论
地方政府成立一站式政务服务中心的目的是为了减少繁文缛节、提高服务效率。测量公民对该服务的繁文缛节感知程度就成为一个重要检验标准。本文关注的焦点放在找出公共服务传递过程中影响公民繁文缛节感知的决定因素。根据社会认知理论,公民对于公务人员的印象会影响他们的情感判断,进而移情到政府所提供的公共服务上。根据社会交换理论,人际间交往往往会考虑成本收益。因此在公共服务传递中,公务人员与公民之间的良性互动显得尤为重要,因为这会影响到公民对于公共服务的直接评价。因此,在公共服务传递中,到底是强化公务人员服务承诺重要还是加强公务人员与公民之间的良性互动重要?表1中模型5的结果显示,服务承诺之所以会影响公民繁文缛节感知主要是因为服务承诺提高了公务人员与公民之间的互动。但并不能说明强化公务人员的承诺不重要,只是该变量对降低公民繁文缛节感知的影响不如加强政民良性互动。
服务满意度一直是测量公共服务改进的一项重要结果指标。所以本文采用公民繁文缛节感知去测量公共服务质量有其合理性。通过本文的研究,可以发现在公共服务传递中,加强公务人员与公民的有效互动是一项比增强服务承诺更为有效的公共服务改进策略。因为公民更在乎接受公共服务过程中得到应有的尊重和享有优质的服务。因此,在公共服务传递中,政府应更加强调加强公务人员与公众之间的良性互动,从而实现公共服务质量持续改进。
然而,本文仍然存在许多缺陷与不足。首先,对于“服务承诺”指标的选取过于单一,无法完整体现出公民对于公务人员的印象。其次,在“政民互动”指标上只选取了公务人员与公民之间面对面的互动指标,并未考虑公民在电子政务平台上与公务人员的互动。再次,在控制变量处理上,虽然对所有分类变量都做了虚拟变量处理,但虚拟变量之间的相关性较高,存在较强的多重共线性。因此下一步的研究当中,可以考虑用连续型变量代替分类变量,并进一步探索个人特征与繁文缛节感知之间的关系。最后,对中介变量的选取可能不够全面。从表1中模型5可以看出,当因变量回归到自变量和中介变量时,虽然自变量不显著,但中介变量对因变量的影响只从0651提升到0725,说明影响服务承诺与公民繁文缛节感知的中介变量可能不只政民互动一个。因此,仍需要进一步的实证研究去验证本文提出来的推论。
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(責任编辑:李映果)