【文献与探索】公共服务满意度与期望不一致模型
类别：政府治理
导言
跨学科的研究与背景下，公民对公共服务的满意度不仅仅与他们感知到服务的质量相关、也与他们的期望有关。因此，在测量满意度时，也应该尝试了解公民对公共服务的期待。地方政府的公务员越来越多地被期望与公民和利益攸关者参与和合作。期望不一致模型EDM是政府测量公民满意度的有效工具。在最新一项研究中，四位香港城市大学学者Jiasheng Zhang，Wenna Chen，Nicolai Petrovsky ＆ Richard M. Walker对这个主题的实证研究进行首次元分析，研究结果发现，该模型得到了普遍支持，EDM是一个测量公民满意度的有效框架。在条件允许的情况下，应追踪公民不同时期的满意度，将感知绩效、期望绩效，并将之与管理措施、环境变化相联系。论文发表在公共管理类顶级期刊PAR上面。
（文献来源：Zhang, J. , Chen, W. , Petrovsky, N. , & Walker, R. M. . (2021). The expectancy〥isconfirmation model and citizen satisfaction with public services: a meta゛nalysis and an agenda for best practice. Public Administration Review. First published: 25 February 1-13. DOI: 10.1111/puar.13368）。
研究问题
公共行政领域大量文献讨论公共服务质量的决定性因素，有关高绩效的服务和实施组织的内外部影响因素、改进策略讨论颇多。很多公共服务对公民产生直接影响，因此有必要进一步了解公民感知绩效、提升服务绩效。有关公民满意度的文献研究指出，现有研究并未进行一对一的公民公共服务满意度测量 (Stipak 1979; Mok,James, and Van Ryzin 2017)。大部分情境中公共服务的政策制定者最终是对公民负责，公民在评价政策制定者时参考的是自身的满意度。即使不在选举的大背景下，公民满意度仍然与公共服务参与、共同生产和合法性相关。公民满意度在实践中极为重要，也具有理论重要性，公共行政领域正在打下理论框架的基础。想要弄明白公民—政府的互动，就要进一步探索公民满意度背后的机制。
EDM在测量公民满意度中的应用已经实现重要发展。EDM早期主要从公民的角度来解释满意度，而不是从服务特征、人口统计学变量来理解满意度。EDM是心理学理论应用于公共管理领域的典型代表，比“行为公共行政”这个概念早十年(Grimmelikhuijsen etal. 2017)。因此，可以说，EDM相关研究是最近由心理学驱动的公共行政微观领域研究浪潮的一部分。EDM认为，公民满意度是公民将感知绩效与已有的期望绩效比较得出的。
Van Ryzin于2004第一次检验了EDM在公共服务领域中的适用性，自此EDM成为公共服务领域解释公民满意度的主要框架。学者和实务者认为有必要理解公民评估公共服务绩效的标准（即期望绩效）和感知绩效。如果缺乏对两者的了解，改善公共服务绩效的投资可能不会提高公民的满意度。但近来一些研究指出了该框架的限制性，特别指出应该进一步理论化期望绩效的决定性因素。有证据显示，公民满意程度虽然比较稳定，但受到过去满意度的影响(Hjortskov 2019)。此外，回顾文献发现EDM有多种运用方式，因此到了评估EDM相关研究、在评估的基础上总结研究方向的成熟时机。
公民满意度的期望不一致模型
图1描述的是完整的EDM，图中也展示了假设关系。期望绩效与感知绩效相关（D），并与感知绩效（B）一起影响不一致性（A）。如果感知绩效达到了或者超过了期望值，产生满意的情绪；如果感知绩效达不到期望值，则产生不满意的情绪。C描述了不一致性-满意度之间的关系，即EDM中的核心关系。除此之外，感知绩效能够直接影响满意度（E），期望绩效也是如此（F）。因为期望绩效和感知绩效存在于不一致性之前，所以被定义为外生变量。
EDM研究中的变量
Van Ryzin一项2004年的研究是第一个在公共行政背景下检验EDM的研究。该研究遵循同一类研究的策略：从EDM的各核心概念中提取研究题项，抽取公民样本进行单次问卷调查，然后使用都远分析的方法来检验EDM的假设。分析方法包括线性回归、二元选择模型。一些研究者者估计了单一模型中的大部分关系(e.g., James 2009;Petrovsky, Mok, and León-Cázares 2017)，另一些作者只检验部分假设并得到路径系数pathcoefficients(e.g., Poister and Thomas 2011)。自从Van Ryzin一项2013年的研究，有些研究开始在调查研究中使用随机试验的方法。
数据和方法
本研究通过多个数据源进行全面的文章搜索。首先，使用Web of Science搜索公共行政领域的EDM相关文章。使用““expecta”、“disconfirmation”同时作为搜索引擎的主题词，得到38项研究。经过详细的筛选，得到15篇直接检验EDM的文章。第二，以“citizens”“expectancy disconfirmation”在Google Scholar上搜索文章，共搜索到71篇文章，经过筛选没有得到新的文章。第三，在Google Scholar上查看引用Van Ryzin2004、2006、2013年的文章，新发现一篇学位论文和一项有关城市研究的研究。最后得到17篇文章，24份样本和163个与EMD有关的相关关系。
服务的类型检验存在不同。4项研究关注总体性服务质量，如询问“你对当地政府服务的总体绩效满意度如何” (James 2009,121)。这几项研究中，3项研究研究对象是地方政府，1项研究将美国联邦政府作为研究对象。14项针对个体的研究，大部分关注技术类服务，例如街道清洁、道路、垃圾和交通。社会人类服务包括教育、警务，4项教育研究中有3项研究的是教育服务，2项警务研究中有一项研究检验的是警察与社区的关系。17项研究大多数在同一个国家进行，8项在美国进行，3项在丹麦，3项在英国，日本、墨西哥、韩国各有一项。其中有1项研究同时研究了新西兰和美国。11项研究是是观察研究，实验研究有7项。
本文采用元分析的方法，即“分析的分析”，将对众多现有实证文献进行再次统计分析。元分析最早由Glass在1976年提出。本研究主要采用PRISMA的分析方法，进行系统的文献回顾和元分析(Liberati etal. 2009)。
研究结果
元分析
Fisher Z 检验的RE元分析结果显示，EDM的六条路径，每一条都有显著的整体效应量。B（绩效影响不一致性）和C（不一致性影响满意度）的效应量最大。遵循Cohen (1992)的方法，我们可以将E的效应量中等，A、D、F效应量小。根据这个结果，EDM并不适用于所有语境和所有类型服务。通过Q值和卡方检验来衡量研究之间的异质性(Hedges andOlkin 1983),结果显示EDM的路条路径都有统计学上的显著意义，意味着研究之间的效应量有显著差异。因此，接下来使用随机效应模型进行元回归来解释这个差异。
元回归分析
随机效应元回归分析的结果表明，数据是样本层面的聚类标准误。同一调查效应量之间的相关性也被纳入分析，因为一些研究将不同服务领域的满意度纳入统一模型进行分析。EDM的每一路径分别检验的结果展示，一些路径的效应量变化因调节变量得到了更充分的解释。
讨论与展望
了解公民对公共服务的满意度对官员和公民来说都具有重要性，挖掘其影响因素离不开学术研究和实践。为了进一步探索影响公民公共公共服务满意度的决定性因素，采用元分析的方法对过去15年公共行政领域相关研究进行总结、比较、和整合。元分析发现，EDM在公共服务领域也同样适用，但不同语境和不同研究设计下的关系强度存在差异。
研究结果对未来进一步探索公民满意度提供了启示和见解。本文讨论了六项内容，行为公共行政、公民公共服务的动态测量、规范期望、不一致性测量的两种方式、对特定服务的满意度、社会人类服务领域模型的适用性。这六项内容对未来的研究和实践具有重要意义，就此提出八个建议。
第一个建议是：继续在公民满意度研究中使用该模型。
第二个建议是，通过满意度调查来了解公民期望。
第三个建议是跨时间维度追踪公民满意度。
第四个建议是，保证EDM的合理操作化，在关键点测量期望绩效。
第五个建议是，明确地衡量规范期望。
第六个建议是，未来EDM研究应该采用直接测量的方式测量期望。
第七个建议是，未来研究应侧重调查公民对个体服务的体验和满意度。
第八个建议是，在社会人类服务领域进行更多利用EDM的研究。
结论
公民—政府关系是公共行政领域关注的核心。为了了解公民对公共服务的满意度，学者们使用EDM模型。比起传统测量满意度的方法，该模型将公民行为纳入考虑，测量公民的期望绩效。在对17篇文章、24份样本、163个相关关系进行元分析之后，发现该模型欧变得到支持，因此未来研究和具体实践可以继续使用该模型。同时，发现这些研究的操作化过程、研究设计和背景存在差异。为了提高未来研究使用该模型的信效度，文章还提出了8个切实可行的建议。
越来越多系统的公共管理研究在美国或北欧和西欧以外的地方进行，最近学术界开始关注背景与语境会对理论化的关系产生怎样的影响，不少研究对这个问题进行讨论。本研究关注影响EDM中感知绩效和期望绩效两个核心要素的语境，并作出推测：宽松的环境，充裕的社会资本，清晰一致的目标有利于绩效提高。不同语境带来的预期绩效变化更难被理论化。
附参考文献附参考文献附参考文献
参考文献：
Andersen, Simon Calmar, and Morten Hjortskov. 2016. Cognitive Biases in Performance Evaluations. Journal of Public Administration Research and Theory 26(4): 647–62 *.
Favero, Nathan, and Minjung Kim. 2020. Everything Is Relative: How Citizens Form and Use Expectations in Evaluating Services. Journal of Public Administration Research and Theory. https://doi.org/10.1093/jopart/muaa048.
Grimmelikhuijsen, Stephan, Sebastian Jilke, Asmus L. Olsen, and Lars G. Tummers. 2017. Behavioral Public Administration: Combining Insights from Public Administration and Psychology. Public Administration Review 77(1): 45–56.
Jilke, Sebastian, and Martin Baekgaard. 2020. The Political Psychology of Citizen
Satisfaction: Does Functional Responsibility Matter? Journal of Public
Administration Research and Theory 30(1): 130–43.
Noda, Yu. 2019. Citizen Expectations and Satisfaction of Service Performance:
Lessons from Subnational Governments in Japan. Asia Pacific Journal of Public
Administration 41(3): 142–56 *.
Walker, Richard M., Gene A. Brewer, M. Jin Lee, Nicolai Petrovsky, and Arjen
van Witteloostuijn. 2019. Best Practice Recommendations for Replicating
Experiments in Public Administration. Journal of Public Administration Research
and Theory 29(4): 609–26.