1、 1 政府服务质量评价 摘要 政府职能的转变能够有效促进 经济发展，本文基于所给 18 个经济发展类责任单位六个维的服务质量评分进行分析。并对该区域紧急管理类单位总体服务质量进行评价。 针对问题一，我们采用了双因素无重复方差分析和配对样本 T检验分析对各单位在各维度上的服务质量的显著差异性进行分析。双因素无重复分析我们得到P值接近 0.2，得出结论 “ 各单位在各维度的服务质量评价差异十分显著 ” 。 同样的，通过配对样本 T检验我们 也进一步证明 在 95的置信水平上各单位在各维度上的评分结果存在显著性差异。 针对问题二 ，我们采用了 TOPSIS法和 RSR法两种方法对六个维度进行了排序。
2、TOPSIS法分析得到的结果六个维度重要性从大到小依次为： 服务态度、办事效率、依法行政、廉洁从政、政务公开、政府诚信。 RSR法得到的六个维度排序为： 办事效率、政府公开、廉洁从政、政府诚信、服务态度、依法行政 ； 两种模型建立出来的结果有所不同，我们查找了相关文献资料， 发现目前对政府服务质量进行评价的常用 SERVQUAL评价模型 ，我们结合此模型 对两种方法的结果进行简要分析，发现 TOPSIS分析得到的结果更为合理。从而得到最终的排序为： 服务态度、办事效率、依法行政、廉洁从政、政务公开、政府诚信 。 针对问题三 ，通过问题二，我们得到了六个维度的排序情况，建立了层次分析模型对 18
3、个单位进行打分排序，得到在这 18个经济管理类单位中，服务质量前三的单位依次为 I-16、 I-8、 I-15，最后三位的单位依次为 I-2、 I-13、 I-14。对总体进行分析，我们得到该区域的总体服务质量 处于优良状态，服务态度好，办事效率高等。 关键词： 方差分析 配对样本 T检验 TOPSIS 法 RSR法 SERVQUAL 评价模型 层次分析 2 1 问题重述 1.1 问题背景 当前我国正致力于建设服务型政府， 政府单位的服务质量需要通过我国公民的评判。 为 准确 评价各政府单位对企业的服务 质量， 某区政府 通过第三方单位组织问卷调查，从服务态度、办事效率 、依法行政、廉洁从政、
4、政务公开和政府诚信六个维度 对政府展开调查， 这六个维度能够较为全面地体现政府服务质量。现调查评估单位包括 18个经济发展类责任单位。经汇总，得到 18个单位在各维度的得分情况。 现有以下三个问题需要解决： 1.2 问题提出 问题 1： 用 2 种以上的方法分析各单位在各维度上的服务质量是否有显著差异？ 问题 2： 建立 2-3个模型确定各维度的排序问题，并比较方法的好坏。 问题 3： 各单位总体排序情况如何？请对该区经济管理类单位的总体服务质量进行评价。 2 问题分析 2.1 问题一 问题一要求 我们分析政府部门的 18 个 经济发展类责任 单位在六个 维度 的 评分是否存在显著的差异， 我
5、们 考虑使用双因素无 重复差异性检验以及 T样本检测分析，来确定在这六个维度上政府的服务质量是否存在显著差异。 2.2 问题二 问题二要求建立 2-3个模型来确定各维度的重要性排序， 我们将通过 3个 方法 ， 得到政府服务质量六个维度的排序，并根据文献实际情况得到最佳的排序结果 ，比较三个方法的优劣。 2.3 问题三 问题三要求我们 根据问题二中的六个维度重要性排序，按照一定的方法给出各个维度的权重以确定政府服务质量的评 分机制， 对 18个经济发展类单位进行评分，并且排序。最后评价该区域经济管理类单位的总体服务质量。 3 3 模型假设 1.模型中所述的 6个变量以及 2个种类，全部都分的很
6、合理 2.各项指标均可以按标准进行量化 3.设每一个指标的秩与名次呈负线性关系 4 符号说明 及概念解释 4.1 符号 说明 符号 解释 服务态度评分 办事效率评分 依法行政评分 廉洁从政评分 政务公开评分 政府诚信评分 P 各单位服务质量总分 5 模型建立与求解 5.1 评价结果的差异性分析 根据数据中 18 个单位服务质量的评分结果，为分析结果是否有显著性差异，我们将分值进行拟合的图像来比较评分结果差异的显著性，如图 1所示。 从图 1 中可以看出 18 组数据结果存在差异，但通过观测得到的结果误差往往较大，我们通过统计方法来分析评价结果的差异性。 1-2 4 图 1：评价分数均值图 5.
7、1.1 双因素 无重复 方差分析 设因素 A,B 作用于实验指标，因素 A 有 r 个水平 1,2,，因素 B 有 s个水平 1,2,.对因素 A,B的每一对水平组合（ ,），（ i=1,2,r, j=1,2,s）只进行 1 次实验，得到 rs 个实验结果。 3 （ i = 1,2,r,j = 1,2,s） （ 5.1.1） 1.假设前提 （ 1） (,2) （ 2）各 相互独立， i = 1,2,r,j = 1,2,s 2.模型建立 由假设有 (,2)（ ， 2未知 ），记 = ij，即有 ij = （ 0， 2） ，故 可视为随机误差得到以下数学模型： = +ij， i = 1,2,r,j
8、 = 1,2,sij(0,2),各 ij独立 （ 5.1.2） 引入记号 868890929496980 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20评价分数单位名称评价分数均值图1.服务态度 2.办事效率 3.依法行政 4.廉洁从政 5.政务公开 6.政府诚信5 = 1 =1=1 ， = 1 ， = 1,2,=1 = 1 ， = 1,2,=1 = ， = 1,2, = ， = 1,2, = 0， = 0=1=1称 为总平均， 为水平 的效应， 为水平 的效应，则 =+ + +( +), i = 1,2,r,j = 1,2,s 无重复实验即说明不存在交互作用，此时 + = 0，于是式（）
9、可改写为 = + + +ij，ij(0,2),各 ij独立 ,i = 1,2,r,j = 1,2,s, =1 = 0, = 0=1 （ 5.1.3） 检验假设为： H01： 1 = 2 = = r = 0,H11： 1,2,r,不全为 0H02： 1 = 2 = = s = 0,H12： 1,2,s,不全为 0可得方差分析表为： 方差来源 平方和 SS 自由度 均方 MS F 比 因素 A r1 SA = 1 = SA/SE 因素 B s1 SB = 1 = SB/SE 误差 （ r1）（ s1） SE = ( 1)( 1) 总和 rs1 表格 1：方差分析表 取显著性水平为 ，得假设 H01
10、： 1 = 2 = = r = 0的拒绝域为 6 = SA/SE ( 1,( 1)(1). 假设 H02： 1 = 2 = = s = 0的拒绝域为 = SB/SE ( 1,( 1)( 1). 3.模型求解 我们直接用 EXCEL 进行数据分析，得出如下结果： 单位 名称 观测 数 求和 平均 方差 维度 观测 数 求和 平均 方差 -1 6 543.36 90.56 2.90336 服务态度 18 1676.72 93.15111 5.396258 -2 6 546.08 91.01333 0.230067 办事效率 18 1667.41 92.63389 5.80786 -3 6 557.
11、94 92.99 0.97948 依法行政 18 1680.65 93.36944 4.021429 -4 6 569.75 94.95833 1.961537 廉洁从政 18 1668.08 92.67111 6.251834 -5 6 568.27 94.71167 0.382137 政府公开 18 1668.62 92.70111 5.215669 -6 6 568.1 94.68333 0.546067 政府诚信 18 1677.83 93.21278 4.04848 -7 6 548.98 91.49667 1.024627 -8 6 569.34 94.89 1.63552 -9
12、6 556.95 92.825 2.77863 -10 6 545.84 90.97333 3.239947 -11 6 559 93.16667 0.277427 -12 6 563.77 93.96167 0.446017 -13 6 535.56 89.26 0.42172 -14 6 543.11 90.51833 5.672697 -15 6 574.11 95.685 0.59067 -16 6 575.16 95.86 0.6278 -17 6 561.09 93.515 1.95079 -18 6 552.9 92.15 0.44936 表格 2：均值方差计算表 7 方差来源
13、平方和 SS 自由度 df 均方 MS F比 P值 F临界值 因素 A（单位） 401.4636 17 23.6155 16.5699 3.58E-20 1.744299 因素 B（维度） 9.446816 5 1.889363 132.5678 0.261088 2.321812 误差 121.1424 85 1.45205 总和 532.0528 107 表格 3：方差分析结果表 对单位因素提出的假设为 H01： 1 = 2 = = 18 = 0 （单位对评分无显著差异） 对维度因素提出的假设为 H02： 1 = 2 = = 6 = 0 （维度对评分无显著差异） 由表可得： = 16.56
14、99 = 1.744299， 拒绝原 假设 H01，说明各单位 对 评价有显著差异； = 132.5678 = 2.321812， 拒绝原 假设 H02，说明各维度对评价有显著差异 再看 P值 ，可以看到 P值 接近 0.2，我们可以得知服务质量差异极其显著 故我们得出结论： 各单位在各 维度的服务质量 评价 差异十分显著。 5.1.2 配对 样本 T 检验分析 将六个维度两两之间做服务质量差异性的比较 我们使用 SPSS 对每一个维度两两之间作服务质量差异性比较，我们把服务态度、办事效率、依法行政、廉洁从政、政府公开、政府诚信分别称作指标 1、2、 3、 4、 5、 6， 并将其两两配对，选
15、用配对样本 T-检验来检验它们之间是否存在显著性差异。根据配对样本 T检验得出 t 统计量和 p值，如果 p，则评分结果有显著性差异，如果 p，则评分结果无显著性差异。 4 用 SPSS 命令将需要检验的结果选入对话框，可以得到检验结果，如表 4 所示 ： 8 成对样本 检验 成对差分 t df Sig.(双侧 ) 均值 标准差 均值的标准误 差分的 95%置信区间 下限 上限 对 1 服务态度 -办事效率 .51722 1.84626 .43517 -.40090 1.43534 1.189 17 .251 对 2 服务态度 -依法行政 -.21833 1.56451 .36876 -.99
16、635 .55968 -.592 17 .562 对 3 服务态度 -廉洁从政 .48000 2.21977 .52320 -.62386 1.58386 .917 17 .372 对 4 服务态度 -政府公开 .45000 2.29034 .53984 -.68896 1.58896 .834 17 .416 对 5 服务态度 -政府诚信 -.06167 2.03681 .48008 -1.07455 .95121 -.128 17 .899 对 6 办事效率 -依法行政 -.73556 1.48442 .34988 -1.47374 .00263 -2.102 17 .051 对 7 办事
17、效率 -廉洁从政 -.03722 1.36620 .32202 -.71662 .64217 -.116 17 .909 对 8 办事效率 -政府公开 -.06722 1.47535 .34774 -.80089 .66645 -.193 17 .849 对 9 办事效率 -政府诚信 -.57889 1.33389 .31440 -1.24222 .08444 -1.841 17 .083 对 10 依法行政 -廉洁从政 .69833 1.80907 .42640 -.20130 1.59796 1.638 17 .120 对 11 依法行政 -政府公开 .66833 1.75916 .414
18、64 -.20648 1.54314 1.612 17 .125 对 12 依法行政 -政府诚信 .15667 1.51641 .35742 -.59743 .91076 .438 17 .667 对 13 廉洁从政 -政府公开 -.03000 1.67822 .39556 -.86456 .80456 -.076 17 .940 对 14 廉洁从政 -政府诚信 -.54167 1.53757 .36241 -1.30628 .22295 -1.495 17 .153 对 15 政府公开 -政府诚信 -.51167 .83953 .19788 -.92915 -.09418 -2.586 17
19、 .019 表格 4：成对样本 t 检验表 上述表格 包括 15个配对样本差分的均值、标准差、均值的标准误差、 95的置信区间，还有 T检验的 t值、自由度（ df）和显著性概率（ Sig） ， “ 服务态度 -办事效率” 指“ 18个单位的服务态度”打分总和减去“ 18个单位的办事效率” 的打分总和，即“成对差分” 结果表明 ， 6个指标， 15个 两两 配对， 各种统计量数值都较大， 仅有“政府公开”与“政府诚信”两个指标的 sig值 小于 0.05，其余的均大于 0.05，即说明其余十四组两两配对，指标之间的差异性十分显著。 也进一步证明在 95的置信水平上各单位在各维度上的评分结果存在
20、显著性差异。 9 5.2 维度排序模型 5.2.1 TOPSIS 法（逼近理想解排序法） 1. 基本原理 定义决策问题的理想解和负理想解，在可行方案中找到一个方案，使其距理想解的距离最近，而负理想解的距离最远。理想解是设想最好的方案，其对应的各个维度至少达到各个维度中的最好值；负理想解则是最坏的方案，其对应的各个维度至少不优于各个维度中的最劣值。方案排队的决策规则是把实际可行解和理想解与负理想解作比较，若某个可行解最靠近理想解，同时又最原理负理想解，则此解是方案集的满意解。 5 2.距离的测定 采用相对接近测度，设决策问题有 m个 目标 (j = 1,2,m),n个可行解 =（ 1,2,） (
21、i = 1,2,n) 设该问题的理想解 +和负理想解 。设决策矩阵 Z中元素 值越大表示方案越好，则 + = (1+,2+,+) = | = 1,2, （ 5.2.1） = (1,2,) = | = 1,2, （ 5.2.2） 采用欧几里得范数作为距离的测度，那么从任意可行解 到 +的距离为： + = （ +） 2=1 ， = 1,2, （ 5.2.3） 则，任意可行解 到 的距离为： = （ ） 2=1 ， = 1,2, （ 5.2.4） 某一可行解与理想解的相对接近度定义为： = + 0 1， = 1,2, （ 5.2.5） 于是，若 是理想解，则相应的 = 1；若 是 负理想解，则相应的
22、 = 0。那么我们可以对 进行排队，来求出满意解。 10 2. 模型求解 将 18个单位各个维度的评分结果 进行归一化处理，得归一化矩阵值 = 2=1（ 5.2.6） 使用 EXCEL处理数据得到归一化矩阵： 单位名称 1.服务态度 2.办事效率 3.依法行政 4.廉洁从政 5.政务公开 6.政府诚信 -1 0.234770 0.228622 0.230958 0.231322 0.223050 0.228615 -2 0.229332 0.229741 0.230832 0.231093 0.231794 0.231472 -3 0.235883 0.233506 0.238328 0.23
23、4652 0.234971 0.236958 -4 0.234037 0.242332 0.243022 0.244873 0.240843 0.239183 -5 0.239399 0.238568 0.239287 0.239737 0.242495 0.241028 -6 0.239045 0.239382 0.236409 0.243195 0.242215 0.239865 -7 0.235226 0.229767 0.232674 0.233508 0.230955 0.229475 -8 0.242308 0.242434 0.233028 0.243043 0.241809 0
24、.240649 -9 0.237275 0.237448 0.236132 0.227406 0.237259 0.236275 -10 0.235833 0.225341 0.234214 0.227660 0.230929 0.229627 -11 0.235327 0.235337 0.236435 0.236178 0.236293 0.237438 -12 0.239020 0.239687 0.239085 0.238212 0.236089 0.237009 -13 0.226423 0.228876 0.226137 0.226592 0.223888 0.225683 -14
25、 0.219896 0.227935 0.226541 0.230050 0.236318 0.236023 -15 0.239728 0.244342 0.241710 0.245865 0.240919 0.242773 -16 0.244357 0.245359 0.243779 0.242839 0.240919 0.240725 -17 0.240715 0.236635 0.238378 0.232008 0.236318 0.238222 -18 0.232822 0.235973 0.234769 0.232949 0.234361 0.230688 表格 5：归一化矩阵 11
26、 根据 式（ 5.2.1）和式（ 5.2.2） ，我们可以得到最优方案和最劣方案： +=(1+,2+,+) = (0.234770,0.231794,0.238328,0.244873,0.242495,0.243195,0.235226,0.243043, 0.237448,0.235833,0.237438,0.239587,0.228876,0.236318,0.245865,0.245359, 0.240715,0.235973) （ 5.2.7） = (1,2,) = (0.223050,0.229332,0.233506,0.234037,0.238568,0.236409,0.2
27、29475,0.233028, 0.227406,0.225341,0.235327,0.236089,0.223888,0.219896,0.239728,0.240725, 0.232008,0.230688) （ 5.2.8） 由式（ 5.2.7）（ 5.2.8）（ 5.2.3）（ 5.2.4）计算各维度的 +和 由式（ 5.2.5）计算各维度的 得到如下表格： 维度名称 + 排序结果 1.服务态度 0.022046 0.024205 0.523341 1 2.办事效率 0.018319 0.019014 0.509301 2 3.依法行政 0.017819 0.017361 0.493
28、481 3 4.廉洁从政 0.018538 0.013407 0.419690 4 5.政务公开 0.017746 0.005509 0.236886 5 6.政府诚信 0.015710 0 0 6 表格 6：各维度与最优解的相对接近程度即排序结果 由此我们得到六个维度的重要性排序 从大到小 为 服务态度、办事效率、依法行政、廉洁从政、政务公开、政府诚信。 5.2.2 RSR 秩和比 算法排序 1.基本原理 RSR是一个内涵较为丰富的综合性指标，具有 0 1连续变量的特征，它以非参数分析方法为基础，通过指标数（列）、分组数（行）作秩的转换，再运用参数分析的概念和方法研究 RSR的分布，解决多指
29、标综合评价问题。 我们按照 RSR法将六个维度排序。 6 12 2.排序过程 第一步：编秩 ； 通过对原始数据进行编秩，我们得到如下的编秩表： 服务态度 办事效率 依法行政 廉洁从政 政府公开 政府诚信 1 92.81 89.88 91.51 90.98 87.75 90.43 秩 6.00 2.00 5.00 4.00 1.00 3.00 2 90.66 90.32 91.46 90.89 91.19 91.56 秩 2.00 1.00 5.00 3.00 4.00 6.00 3 93.25 91.80 94.43 92.29 92.44 93.73 秩 4.00 1.00 6.00 2.0
30、0 3.00 5.00 4 92.52 95.27 96.29 96.31 94.75 94.61 秩 1.00 4.00 5.00 6.00 3.00 2.00 5 94.64 93.79 94.81 94.29 95.40 95.34 秩 3.00 1.00 4.00 2.00 6.00 5.00 6 94.50 94.11 93.67 95.65 95.29 94.88 秩 3.00 2.00 1.00 6.00 5.00 4.00 7 92.99 90.33 92.19 91.84 90.86 90.77 秩 6.00 1.00 5.00 4.00 3.00 2.00 8 95.79
31、95.31 92.33 95.59 95.13 95.19 秩 6.00 4.00 1.00 5.00 2.00 3.00 9 93.80 93.35 93.56 89.44 93.34 93.46 秩 6.00 3.00 5.00 1.00 2.00 4.00 10 93.23 88.59 92.80 89.54 90.85 90.83 秩 6.00 1.00 4.00 2.00 3.00 5.00 11 93.03 92.52 93.68 92.89 92.96 93.92 秩 4.00 1.00 5.00 2.00 3.00 6.00 12 94.49 94.23 94.73 93.69
32、 92.88 93.75 秩 5.00 4.00 6.00 2.00 1.00 3.00 13 89.51 89.98 89.60 89.12 88.08 89.27 秩 4.00 6.00 5.00 2.00 1.00 3.00 14 86.93 89.61 89.76 90.48 92.97 93.36 秩 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 15 94.77 96.06 95.77 96.70 94.78 96.03 秩 1.00 5.00 3.00 6.00 2.00 4.00 16 96.60 96.46 96.59 95.51 94.78 95.22 秩 6
33、.00 4.00 5.00 3.00 1.00 2.00 17 95.16 93.03 94.45 91.25 92.97 94.23 秩 6.00 3.00 5.00 1.00 2.00 4.00 18 92.04 92.77 93.02 91.62 92.20 91.25 秩 3.00 5.00 6.00 2.00 4.00 1.00 表格 7：原始数据编秩表 13 我们根据排名的先后顺序打分，第一名 6分，最后一名 1分。 第二步：计算各指标的秩和比（ RSR） ： RSR = 1 1 （ 5.2.9） 根据 18个样本 数据 ，我们得出了 ( = 1,6)的值 第三步：我们根据频数以及
34、累计频率，得到了概率空间 Y fi cfi pi probiti WRSRi WRSRfiti 排序 办事效率 1 1 0.16 4.00554211679025 0.46 0.445593 6 政府公开 1 2 0.33 4.56008683432677 0.47 0.504929 5 廉洁从政 1 3 0.5 5.00000000000000 0.53 0.552 4 政府诚信 1 4 0.67 5.43991316567323 0.63 0.599071 3 服务态度 1 5 0.83 5.95416525314620 0.68 0.654096 2 依法行政 1 6 0.97 6.88
35、079360815125 0.73 0.753245 1 WRSRfiti=0.107probiti+0.017 表格 8：概率空间 Y 表格 第四步：根据 probiti以及 ( = 1,6)的值，我们使用 spss的拟合，得出了最终 WRSRfiti以及 probiti的线性表达式： WRSRfiti=0.107*probiti+0.017 通过 RSR排序我们得到的六个维度重要性排序从大到小依次为： 办事效率、政府公开、廉洁从政、政府诚信、服务态度、依法行政 5.2.3 排序方法分析 通过查找相关文献得知， 目前基于服务型政府通常采用 SERVQUAL评价模型对政府单位的服务质量进行评分
36、。在大量的实践中， SERVQUAL评价模型所包含的有形性、可靠性、反应性、保证性、关怀性等五个维度充分体现了维度内高度一致性和收敛性。按照政府行政服务的特点， SERVQUAL评价模型原有的 5个维度是适用于政府行政服务质量的评价的，但政府部门的评价需要增加“信息性”和“监督性”这两个维度。 7 14 维度项 所对应的描述 维度项 所对应的描述 有形性 1.政府部门的整体工作形象 保证性 11.工作人员廉洁行政的程度 2.服务设施完善程度 12.工作人员在限定时间内完成服务的水平 3.办公场所干净、整洁 13.工作人员准确、完整保留工作记录 4.工作人员着装 规范 统一程度 14.工作人员所
37、提供服务的可信赖程度 可靠性 5.工作人员业务能力及水平 关怀性 15.政府对顾客的关怀程度 6.政府的法律法规、政策、规章等的合理程度 16.政府办公地点的方便性 反应性 7.工作人员的服务态度 信息性 17.政府提供政府信息的透明程度 8.工作人员办事效率 18.政府与顾客沟通渠道的畅通、有效程度 9.工作人员主动解决顾客问题的程度 19.政府提供政府信息的及时程度 10.工作人员及时响应顾客要求的水平 监督性 20.政府对顾客意见的重视程度 21.政府处理顾客意见的及时程度 表格 9： SERVQUAL 模型七个维度解释 根据民意调查结果显示 ，我们将本论文的六个维度归纳到以上的 7个方
38、面即可以得出 。从民意来看 ，重要性由大到小的排序为： 服务态度、办事效率、廉洁从政、依法行政、政府诚信、政务公开。 综上所述，我们采用的第一个方法“ TOPSIS法 ”更符合实际情况，我们采用“ TOPSIS法 ”分析得到的六个维度重要性排序与实际文献分析综合得到的最终排序进行权重分配，并建立服务质量评分模型。 重要性排序为： 服务态度办事效率 依法行政 廉洁行政 政务公开 政府诚信 5.3 服务质量评价模型 5.3.1 模型建立 我们采用层次分析法对 18个单位的六个维度进行评分， 分析六个维度的性质“服务态度”与“办事效率”两个指标，是当群众去办事的时候，群众对政府机构的直接态度以及印象
39、，所以可以算入直接印象得分；其余的四个指标，可以是群众不需要办事的时候，对政府的印象，因此我们考虑它们作为间接印象得分。 15 故我们的指标的第二个层次为“直接印象得分”和“间接印象得分”；此时我们可以做出以下层次图： 根据民意调查 8， 对于群众来说，办好事情更加重要，所以得到以上的权重矩阵。 我们可以得知直接印象得分与间接印象得分的比重为 3： 1 （ 1）“直接印象得分” 权重矩阵： 服务态度办事效率 （ 2）“间接印象得分”权重矩阵： 此矩阵计算得最大特征根为 4.0453，则一致性指标 CI 计算得： 4.0453441 =指标 办事效率 服务态度 办事效率 1 1/5 服务态度 5
40、 1 指标 依法行政 政府诚信 廉洁行政 政府公开 依法行政 1 3 2 7 政府诚信 1/3 1 1/2 4 廉洁行政 1/2 2 1 5 政府公开 1/7 1/4 1/5 1 16 0.0151 CR= = 0.01510.90 0.1 （ 5.3.1） 故此时符合一致性检验，即此矩阵符合条件。 此时计算得 直接 = 16，56间接 = 0.4494,0.2939,0.2017,0.0551 （ 5.3.2） 所以搭配上准则层的比重，我们得到总的指标权重： W = 0.625,0.125,0.1124,0.0735,0.0504,0.0138 （ 5.3.3） 所以 ： P = 0.625
41、1 +0.1252 +0.11243 +0.07354 +0.05045 +0.01386（ 5.3.4） 5.3.2 模型求解 我们将各单位在各个维度上的评分代入式（ 5.3.4），用 EXCEL计算得到 18个单位的总评分如下表： 单位名称 I-1 I-2 I-3 I-4 I-5 I-6 评分 91.88454 90.77252 93.10595 93.71655 94.58456 94.49699 排名 15 16 10 8 4 5 单位名称 I-7 I-8 I-9 I-10 I-11 I-12 评分 92.35437 95.29443 93.37782 92.1867 93.04708
42、 94.34377 排名 12 2 9 14 11 6 单位名称 I-13 I-14 I-15 I-16 I-17 I-18 评分 89.48377 88.24586 95.21287 96.40015 94.41287 92.2169 排名 17 18 3 1 7 13 表格 10：各单位总评分及排名表 17 5.3.3 总体服务质量评价 通过层次分析评价模型，我们得到了 18 个经济发展类单位的服务质量评分。总体上看，该区域的政府服务质量较高，评分大多在 90 分以上，最低也达到了88分。从各个维度上看，部分单位的服务态度评分偏低以至于总评分较低。 良好的服务态度，高效的办事效率能够有效提
43、升政府服务质量，让群众在办事的时候能够直观的感受到来自政府的服务。 6 模型评价 及改进 6.1 模型 评价 本次建立模型是以评价模型为主的层次分析模型以及综合评价模型，我们根据民意调查来计算出我们的权重矩阵，再根据我们评价模型所得出来的比重来计算不同的维度所占的权重，最后计算出总得分。 6.1.1 优点 1.十分系统，把研究对象可以系统化，比较理性的分析这个评分 ； 2.实用性，可以把实际东西数字化，从而更好地定性分析 ； 3.简洁性，可以更加清晰的看出这其中的关系。 6.1.2 缺点 1.评价的方式过于主观 ； 2.评价的范围过于片面 ； 3.评价模型考虑的因素不多 ； 6.2 模型 改进
44、 本次我们使用模糊评价模型来评价政府工作是否深入民心。通过题目给出的六个维度以及 18 个单位对政府所打的分数，我们进行重要性排序并确定相关维度的权重。我觉得我们的模型有以下几个还可以进行改进的地方。 1.维度的增加可以使模型的可信度大大提升 。 2.给出更多单位对政府工作的打分可以使我们的排序更加严谨，合理。 3.建立更深层次的评价模型会使我们的模型更加面面俱到 。 4.通过实地的考察调研能够是我们得到更为丰富和准确的维度排序。 18 参考文献 1 苏玉华 ,韦师 . 葡萄酒感官评价的差异性及可信度研究 J. 河南科技 , 2013, 卷缺失 (1): 254-255. 2 曹志强 ,刘娅楠
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