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公民满意度的驱动因素和后果:
美国客户满意度指数模型在纽约市的应用
使用2000年至2001年间在纽约市居民进行的两次电话调查数据,本文采用美国客户满意度指数(ACSI)模型来研究当地政府服务整体满意度的驱动因素和行为后果。虽然ACSI模型已经广泛用于分析私人部门的客户满意度,但最近在联邦政府中,它并没有被当地政府所采用。将ACSI模型应用到纽约市时,我们发现公立学校,特别是警察,以及道路条件和地铁的服务质量感觉是最令人满意的因素,但每个服务所产生的意义在不同的收入,种族,和地域情况下又有所不同。对于城市中的所有群体来说,整体满意度在于人们是否对当地政府官员满意,以及他们是否有想要离开城市的意向。本文讨论了使用ACSI模型评估当地政府服务质量的这一方式的优点和局限性。
背景
公民满意度调查是美国地方政府和公共行政研究人员评估当地政府服务质量的一种既定方法(Hatry等,1992;Miller和Kobayashi 2000)。越来越多的美国城市定期进行普遍的人口调查,最显著的是波特兰(俄勒冈州),西雅图,费城,圣地亚哥,凤凰城,奥斯汀和最近的纽约。罗切斯特(纽约),旧金山,夏洛特(北卡罗来纳州),奥兰多和圣安东尼奥等其他城市也进行了大规模的公民调查。这些调查通常由行政部门(如在圣地亚哥,奥斯汀和费城)或城市控制人或审计师(如在波特兰和旧金山)的办公室进行。这些应用研究中大部分的重点是对一个地区和一段时间内服务质量水平进行描述性分析和单变量分析。
Gregg G. Van Ryzin是纽约市立大学巴鲁克学院公共事务学院的副教授,还是巴鲁克调查研究部的教授。他的研究兴趣包括公民对公共服务的满意度,项目评估,住房和社区发展政策。电子邮件:gregg_vanryzin@baruch.cuny.edu.
道格拉斯·穆比奥(Douglas Muzzio)是纽约市立大学巴鲁克大学公共事务学院的教授。他的研究兴趣包括公众意见投票,城市政治和大众文化。
Stephen Immerwahr先生曾任纽约市监督与调查委员会办公室的纽约市立大学巴鲁克调查研究部的总经理。
Lisa Gulicks是纽约市监督和调查委员会前任管理律师,现在是纽约市青年与社区发展部的规划,研究和项目开发助理专员。
Eve Martinez是INFORM,Inc.(一家非营利环境研究机构)纽约市废物预防外联和教育计划的主任。她以前是巴鲁斯调查研究股的助理主任。
最近,公民满意度水平已经被许多地方收集的数据进行了比较(Miller和Miller 1991;Miller和Kobayashi 2000)。
这一领域的学术研究越来越多地考察了公民对服务质量评级(DeHoog,Lowery和Lyons 1990;Hero和Durand 1985)其中评级因素包含有个人,管辖和城市决定各方面内容,如税收和市政支出(Beck et et al。1987年)和受访者的社会经济和人口特征,特别是种族也被考虑进评级因素中。(Schuman和Gruenberg 1972;Rossi和Berk 1974;Aberbach和Walker 1979)。现在已经有一些调查调查了警察与公园客观指标与主观公民评估之间的关系(Stipak 1977,1979;Brudney和England 1982;Brown和Coutler 1983)。还有关于公民调查涉及的方法问题的文献,其中大部分是普遍调查研究和社会科学概念的延伸(Miller和Kobayashi 2000;Folz 1996)。
但是,对地方政府服务满意度的整体模式的研究和测试,几乎没有相关的发现和测试,这些服务将特定服务(如警察保护或街道清洁)的评估与人们对地方政府绩效的总体评价结果联系起来。这与营销研究领域中开发和测试的客户满意度模型形成对比,该模型模型明确地将服务功能作为整体客户满意度判断的驱动因素(Oliver 1997)。此外,公共行政研究文献很少有研究试图将整体的公民满意度(或不满意度)与固有利益的行为后果联系起来,例如人们对政府的信任或他们渴望留在社区而不是离开社会的意愿。一个例外是Lyons,Lowery和DeHoog(1992)的工作,他们研究了EVLN对不满(退出,声音,忠诚和忽视)的反应模式。然而,他们主要关心的是,将集中制度与分散的城市机构在公民满意度和EVLN行为反应方面进行比较。相比之下,我们的动机是测试一个将特定服务评估,整体质量和满意度判断以及行为。
我们将美国客户满意度指数(ACSI)模型应用于由巴鲁克大学公共事务学院(纽约市城市大学)与纽约克市议会合作在2000年和2001年期间对纽约市居民进行的两项全面满意度调查的数据中。由于纽约市的规模和社区和人们的经济和文化多样性,纽约市提供了特别适合将ACSI模型应用于地方政府的的背景。ACSI是由密歇根大学国家质量研究中心的Claus Fornell(Fornell等人1996)开发,用作为衡量客户对美国经济中广泛消费品和服务满意度的一般指标和方法(另见Fornell 2001 )1。
该模型被美国总务局采纳,以回应总统执行令12862(1993年9月11日),以评估客户对联邦政府服务的满意度(Fornell 2001)。一些国家和地方政府机构也采用了ACSI模式。虽然ACSI模型在公共行政实践中得到了接受,但公共管理文献尚未测试或认定该测试模型。此外,考虑到地方政府对直接服务提供的重点,ACSI模型对公民满意度研究的应用具有特殊的希望意义。
来自Fornell(2001)的ACSI模型(图1)是一种计量经济学因果模型,将特定活动与质量和满意度相关联,反过来又与具体的行为反应相关联,例如客户保留或投诉。客户期望被包含在模型中,作为对整体质量和客户满意度的外部影响。也就是说,该模型假设客户对从先前的经验或服务的声誉形成的服务质量有期望(Oliver 1997)。这些期望通常被认为与当前对服务质量和客户满意度的看法正相关(Fornell等,1996)。模型的参数是根据客户调查数据估计的,它们是客户满意度最重要的驱动因素。重要的是,该模型揭示的突出显示驱动器往往呈现出与通过单一变量分析客户对服务或服务功能的自我报告重要性等级或评估排名而获得的不同的图像。因此,ACSI为公共管理者提供了对他们所服务的公民和他们的满足判断的独特视角。
我们使ACSI模型适应纽约市政府服务的公民满意度(图2)。作为活动或驱动因素,我们将包括消防,公共汽车服务,公园和娱乐设施,公立学校等具体当地服务的评级(见研究计量部分和表1)包含在内。存在固有兴趣的结果变量是ACSI模型的主要特征之一。我们将对当地政府的信心,以及留在纽约市或迁离纽约市的意图也包含在内,因为它们对政策制定者来说本质上是有趣的和相关的。然而,重要的是要指出,我们并不打算将对ACSI模型的应用作为对政府或移动投资的信心模型; 正相反,它模拟具体服务如何推动质量和满意度的总体判断,反过来就是,整体满意度与政策制定者,行政人员和公众对固有利益的结果有关。因此,对城市服务的整体满意度仍然是该模式的重点,由此产生的估计提供了关于驱动因素和满意(或不满意)后果的信息。
图2 纽约市理论模型 (改编自ACSI 模型)
来自于数据纽约市服务局(SSNYCS)的满意度调查显示,纽约市议会监督和调查办公室以及巴鲁克大学公共事务学院的联合项目。每年,SSNYCS通过电话调查纽约市五个行政区的2000多名成年居民,从每个行政区抽取相同大小的样本(允许在行政区进行分析)。第一个SSNYCS于2000年7月和8月进行; 2000年12月发布了一份最终报告(Muzzio和Van Ryzin,2000年)。第二次SSNYCS在2001年7月和8月进行了大量相同的问卷调查;
2001年11月发布了最终报告(Muzzio和Van Ryzin,2001年)。模型中的变量的问题措辞和加权描述性统计显示于下表中。
1.活动的方式(按四分尺度划分的具体服务的评级)以降序排列。两年来最高级的服务是消防和图书馆,其次是公园和娱乐设施。街道和路面显然得到纽约市居民的最低评级。学校和地铁得分相对较低。
表1 模型变量的问题的措辞和描述性统计(使用自加样本)
问题措辞 |
最少 |
最多 |
数量 |
2000 Mean |
标准偏差 |
数量 |
2001 Mean |
数量偏差 |
|
服务 (in |
(按排名顺序) |
||||||||
消防 |
你会说,过去12个月,纽约市消防局向你和你的家庭提供的防火服务是优秀的,好的,一般的的还是差劲的? |
1 |
4 |
1,131 |
3.29 |
.67 |
1,249 |
3.35 |
.67 |
图书 |
一般来说,你会评估过去12个月中给你和你家人的公共图书馆服务是优秀的,好的,一般的的还是差劲的? |
1 |
4 |
1,117 |
3.14 |
.74 |
1,079 |
3.12 |
.76 |
公园 |
你会评价公园和娱乐设施给你和你的家庭成员优秀带来的服务是优秀的,好的,一般的的还是差劲的? |
1 |
4 |
1,257 |
2.83 |
.81 |
1,198 |
2.87 |
.77 |
警察 |
总的来说,你会说,过去12个月纽约市警察给你和你的家庭提供的服务是优秀的,好的,一般的的还是差劲的? |
1 |
4 |
1,237 |
2.74 |
.91 |
1,309 |
2.79 |
.90 |
公交车 |
一般来说,你会说纽约市的公交车服务提供优质,优秀,好的、一般的还是差劲的? |
1 |
4 |
1,244 |
2.73 |
.81 |
1,279 |
2.76 |
.82 |
清洁 |
一般来说,在过去的12个月里,你会评价你所在社区街道的清洁度吗?优秀,好,好的,一般的的还是差劲的? |
1 |
4 |
1,571 |
2.65 |
.90 |
1,504 |
2.57 |
.92 |
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