东岳论丛ｏｃｔ．．２０Ｊｏ
ｖｏＪ．３ＩＮ０．１０
２０ｌｏ年ｌｏ月（第３Ｉ卷，第１０，期）（ＤｏｎｇＹｕｅＴ抽ｕｎｅ）
科技公共服务平台
满意度评价指标体系的构建
李
利１、２，陈修义２
（１．山东大学管理学院，山东济南２５０１００；２．青岛科技大学经济与管理学院，山东青岛２６６０６１）
［摘要］依据科技公共服务平台公益性和竞争性二维机制的不同要求，建立了ｓＥＲＶＩｃＥ评价指标；通过调查研究获取各类建模信息，使用ｓＰＳＳ工具对各种信息进行了因子分析，最后归出８个显著因子，并据此确定了科技公共服务平台满意度评价指标体系。
［关键词］科技公共服务平台；满意度评价；评价指标体系［中图分类号］Ｃ９３ｌ
［文献标识码］Ａ
［文章编号］１００３—８３５３（２０１０）１０—０１０７—０５
科技公共服务平台是服务型政府向社会所提供的一种科技类服务产品。但该产品的功能是二维的，一方面它需发挥公益性功能，通过为科技类公共服务活动提供服务来促进科技创新、经济发展和社会文明；另一方面它又需兼顾竞争性功能，因为只有那些能够在提供服务的同时，又能保障自身生存发展的服务机构，才具有更长远的生命力①。本文引入满意度评价概念，兼顾公益性评价群体和竞争性评价群体的不同要求，就科技公共服务平台的满意度评价体系给出了一个初步意见。
一、ＳＥＲＶＩＣＥ指标的基本结构
考虑到科技公共服务平台公益性和竞争性并存的现实情况，可在服务质量评价经常使用的专业水平（Ｓｐｅｃｉａｌｉｔｙ）、设施（Ｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔ）、创新与突破（Ｒｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、沟通参与（Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｅ），形象（Ｖｉｓｕａｌｉｚｅ）等常规评价指标之外，增加了收益（Ｉｎｃｏｍｅ）和成本支出（Ｅｘｐｅｎｄ）两个指标。若将评价科技公共服务平台满意度的７个一级指标的英文首写字母合到一起，刚好组成一个英文词汇Ｓｅｒｖｉｃｅ（服务），简称ＳＥＲＶＩＣＥ指标体系。科技公共服务平台满意度评价的基本指标（见表１）。
（１）专业水平（Ｓｐｅｃｉａｌｉｔｙ）。科技公共服务平台的服务专业水平是影响顾客选择和满意度的重要因素，主要由人员专业素质、平台管理水平、资源状况以及业务处理能力来决定。
（２）设施（Ｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔ）。科技公共服务平台的规模、网络性能等体现了服务质量。其中，平台规模通过硬件设施、信息安全设备来体现；网络性能通过平台系统的操作难易、信息内容、使用安全、界面友好程度来反映。
（３）创新与突破（Ｒｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）。科技公共服务平台的创新意识和创新能力可通过理论创新和业务创新两个方面评测。
（４）形象（Ｖｉｓｕａｌｉｚｅ）。平台给客户的感官形象及资信影响可用于企业对科技公共服务平台的满意度评价。
（５）收益（Ｉｎｃｏｍｅ）。收益也是平台服务能力的一种直接反映，它分为有形和无形两种。前者通过项目本身取得的收入、或带动其他项目而带来的收益衡量；后者则通过提升企业形象、提高使用者能力、帮助企业规范项目运行程序来评测。
（６）沟通参与（ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｅ）。沟通参与情况主要通过信息沟通、在线服务质量来观测。
（７）成本、支出（Ｅｘｐｅｎｄ）。虽然科技公共服务平台具有公用性质，但一般而言平台在政府组织建立起来之后，后期采取企业经营的方式进行管理，所以高新技术企业使用科技公共服务平台，会投入一定成本，且花费多
［作者简介］李利（１９５５一），男，山东大学管理学院博士研究生；青岛科技大学经济与管理学院教授；陈修义（１９８７一），男，青岛科技大学经济与管理学院硕士研究生。
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东岳沦丛ｏ（：ｔ．，２０Ｊｏ
表ｌ
一级指标
ＶｏＪ．３ＩＮｏ．１０
２０１０年Ｉｏ月（第３Ｊ卷／第１０期）（ＤｏｎｇＹｕｅＴ抽ｕｎｅ）
科技公共服务平台满意度评价指标
一铘括株
２
少直接影响对平台满意度的评价。成本支
．
■级指标
ｌ拥有足够数量的一々、Ｉｐ人员ｊ｝彳ｊ．Ｊ＿水ｒ的系统成川能力３仝向掌挺０业“ｆＵ【４ｊＩ柯公众服务意识５能使客户彳】．ｆ膏任感６内部力、公ｒｉ厶ｊＪ化
７达刮岛怫硼办公程度８健令的规章制度
９数拆：，｝。ｊ舅，涉及而广
ｌＯ数州阼含ｆＩ深度价值的信息１】ｆ？ｉ．ｑ更新彩！率．留１２捉供信．０、分赶ｉ处琊
１３能够捉１共最优ｎ阡ｉ办案１４、Ｉｋ务处理效埠ｉ高１５７佧确处理、Ｉｐ务
１６有效Ｊ＾』’『突发问题
１７服务项伞面，提供“一站式”服务１８完备ｎｉⅢ改施
１９完备酌伯息安仝没备
出的评价包含有形与无形成本两种。
人员专业素质
二、评价指标的因子分析筛选法
因子分析概念起源于２０世纪初Ｋａｄ
Ｐｅａｒｓｏｎ和Ｃｈａｒｌｅｓｓｐｅａｒｎｌｅｎ等人关于智力测
平台管理水平
ＳｐｅｃｉａＪｉｔｙ
专业水平
验的统计Ｔ作。目前，已成功应用于心理学、医学、经济学等领域。利用因子分析方法筛选满意度评价指标的核心任务是将众多变量综合成较少几个综合指标。此项１二作的必要性在于：一是因子可替代原有变量参数‘于数据建模，大大减少分析巾的计算ｊ二作量；二是因子参与数据建模能够有效解决变量多重共线性等给分析方法应用带来的诸多不使；三是南于因子是变量重组的结果，并不是原有变量的简单取舍，其不会造成原有变蹙信息的大量丢失；网是因子分析产生的因子能通过各种方式获得命名解释，它对凶子进一步应用有重要意义。
（一）因子分析的数学模型
设有ｎ个原始变量，表示为ｘ，，ｘ：，…ｘ。，根据因子分析的要求，假设这些变量已经标准化（均值为０，标准差为１），假设ｎ个变量可以由ｌ【个因子ｆＪ，ｆ２，…ｆｋ表示为线性组合，即：
ｘｌ＝ａｌｌｆｌ＋ａ１２ｆ２＋…＋ａｌｋｆｋ＋￡ｌｘ２＝ａ２Ｊｆｌ＋ａ２２ｆ２＋…＋ａ２ｋｆｋ＋８２
资源状况
业务处理能力
平台规模
科技公共服务
ＲＰｖｏｌｕｔｉｏｎＥｓＬａｈｌｉｓｈｍｅｎｔ
设施
网络性能理论创耘业务创新
平台满意度评价
Ｖｉｓｕａｌｉｚｅ
创新与突破
感官形象资信有形收益
形象
Ｉｎｃｏｍｅ
收益
２０半ｆ｛系统易摊作使Ｊ｛Ｊ２ｌｊ｝有高质付的信息内容２２甲台系统使』ｉｊ安全２３网站界ｍｉ友好
２４ｒ解Ｈ所．趋终．学习先进学术理论２５忤发臼，匹产、ｍ内容新服务２６丰动提共延仲新服务２７且备∽，服务水ｉｒ２８拥，ｆｆ离素质人才２９ｆ台运ｊｊ良女ｆ
３０芈台文化健康ｆ；Ｉ上３１值得信糊
３２项［ｊ．取一Ｌ｝ｒｌＪ观＿收入
３３带动其也Ｊ！ｊ！ｆｊ而带来收入３４提升使ｊ氽、蚴肜象
３５提高使Ⅲ卉、使川岔牡员丁的糊瞳能力
无形收益
３６帮助使Ｊ｝企、Ｉｐ越范项ｆｊ运行程序
３７荐询反磺及开：雨葡ｆ
信息沟通
Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｅ
３８没立投诉．’．箱．Ｊ｝认真时竹投诉意见３９关注当ｄＪ热。“．并了以调奋
沟通、参与
在线服务
Ｅｘｐｅｎｄ
．有形成本无形成本
成本支出
４（】进行ｌｔ患调食。了斛使用对象需求４ｌ设市人众、Ｆ议，ＩＥ确对待建议和息！也４２ｆ豇¨者能够简啦．快挂进｛ｊ仃线巾请４３提供所ｊ＾ｉ太｛＝｝｝、政策文¨的Ｆ披路ｉ工４４ｆｆ｝所提供的服务钉详细说明指南４５他Ｊ｛甲台上１．ｆ合州的赞ｊＩ】
４６阿使Ⅲ甲台花费台邢的人员培训和管理费用４７Ⅲ使Ｊ｜平台而增加合理的支｝Ｉｊ４８较低的学爿成本４９较低的机会成本
ｘ。＝ａ。ｌｆｌ＋ａｒｌ２ｆ２＋…＋ａ。ｋｆｋ＋８。
上式为因子分析的数学模型，如利用矩阵形式则表示为：
Ｘ＝ＡＦ＋￡
其中，ｘ为可观测的ｎ维变量向量，它的每一个分量表示一个指标或变量；Ｆ称为网子向量，每一个分量表示一个因子，由于它们出现在每个原始变量的线性表达式中，又称为公共网子；矩阵Ａ为因子载荷矩阵，其中元素ａｉｊ称为因子载荷；ｅ称为特殊冈子，表示原始变量中不能由因子解释的部分，均值为０。
因子分析是通过对变量的相关系数矩阵的内部结构进行分析，从中找出少数几个能控制原始变量的因子ｆｌ，ｆ２，…ｆｋ。选取公共因子的原则是尽可能包含更多原始变量信息，建立因子分析模型，利用公共因子ｆｌ，ｆ２，…ｆｋ再现原始变量之间的相关关系，达到简化变量、降低变量维数和对原始变量解释及命名的目的。
（二）因子分析的基本步骤
因子分析过程需经过如下几个重要步骤锄：
第一，可行性检验。因子分析将原有变量巾的信息重叠部分进行提取和综合成因子，进而实现减少变量个数的目的。它要求原有变量之间应存在较强的相关关系，否则也就无需进行因子分析。常用相关性检验方法有：计算相关系数矩阵、计算反映像相关矩阵、巴特利特球度检验和ＫＭＯ（１（ａｉ∞ｒ—Ｍｅｙｅｒ—Ｏｌｋｉｎ）检验。
第二，因子提取。通过分析原始变量之间的相互关系，从中提取初数量较少的因子。提取方法是利用样本数据得到因子载荷矩阵，利用因子载荷矩阵求解变量相关矩阵的特征值，根据特征值大小确定因子数量。
１０８
科技公共服务平台满意度评价指标体系的构建
求解因子载荷矩阵的方法最常用的是主成分分析法、主轴因子法等。
第三，因子的命名。因子分析的目的在于对原始变量进行综合。利用因子提取方法得到的结果虽然保证了因子之间的正交性，但可能造成因子对变量的解释能力较弱，不易解释和命名。这时，可通过旋转变换，使公共因子的载荷系数更接近ｌ或更接近０，得到较易解释的因子。
第四，计算因子得分。因子得分是因子分析的最终体现。在实际应用中，当因子确定后，便可计算各因子在每个样本上的具体数值，这螳数值称为因子得分，形成的变量称为可代替原有变量进行数据建模的因子变量。计算因子得分的方法主要有回归法、巴特利特法和Ａｎｄｅｒｓｏｎ—Ｒｕｂｉｎ法。
三、科技公共服务平台满意度评价指标的筛选
为实现对科技服务平台满意度的评价工作，我们对青岛、济南多个科技公共服务平台参与者进行了问卷
表２全部解释方差表
Ｉｎｉｔｉａｌ
Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ
Ｔｂｔａｌ３．７１４２．７６０２．１２７Ｉ．９７２１．７６８ｔ．１５７Ｏ．９３ｌ０．５９９０．４５８０．３４００．３１６Ｏ．２１２Ｏ．１６４Ｏ．０８６０．０７４０．（）５８Ｏ．０４１０．０３０Ｏ．０２３．７１４２．７耐）２．１２７１．９７２１．７６８Ｉ．１５７０．９３１Ｏ．５９９Ｏ．４５８０．３４００．３１６Ｏ．２１２０．１６４Ｏ．ｆ｝８６Ｏ．０７４Ｏ．０５８０．０４Ｊ０．０３００．０２
Ｅｉｇｅｎｖａｌｕ８
调查，共得到５０个有效样
Ｒｏｔａｔｉ∞ｓｕｍｓ
Ｔｂｔａｌ１．５６６１．８８２１．９１ｌ１．５７５１．５７ｌ２．７７５１．８４５１．９０３
０ｆ
ＥｘｔⅫ‘ｌｉｏｎＴｏｔａｌ
３．７１４２．７６０２．１２７１．９７２１．７６８１．１５７Ｏ．９３ｌＯ．５９９
ｓｕｍｓ
ｏｆｓｑｕａｒｅｄｌ∞ｄｊｎｇｓ
Ｃｕｍｕｌａｌｉｖｅ
ｓｑｕ删ｌｏａｄｉｎｇｓ
Ｃｕｍｕｆａｔｉｖｅ
本，问卷回收率１００％。调查对象中７６％的人员使用其评价的平台１年以上，对使用平台“非常了解”的达４３％，达到“了解”以上程度的９０％。
研究过程分３个步骤：一是将问卷涉及到的４９个评价指标利用ＳＰｓＳ进行因子分析，观察所有指标的特征值及方差累积百分比，确定需提取的公因子；二是计算得到描述统计表、相关系
％０ｆ
ＶａｎａｎＣｅ
Ｃｕｍｕ上ａｔｉｖｅ％ｏｆ
ＶａｎａｎＣｅ
％ｏｆ
ＶａｎａｎＣｅ
％
２２．０９６３８．５１６５１．１７０６２．９０２７３．４２０８０．３０４８５．８４８８９．４１２９２．１３４９４．１５６９６．０３８９７．２９７９８．２７５９８．７８４９９．２２２９９．５６７９９．８ｌ】９９．９８８１００．ｏｏ２２．０９６３８．５１６５Ｉ．１７０６２．９０２７３．４２０８０．３０４８５．８４８８９．４１２９２．１３４９４．１５６９６．０３８９７．２９７９８．２７５９８．７８４９９．２２２９９．５６７９９．８ｌｌ９９．９８８ｌ（）ｏ．００
％
２２．０９６３８．５１６５１．１７０６２．９０２７３．４２０８０．３０４８５．８４６８９．４１２
％
９．３１８２０．５１６３１．８８４４１．２５７５０．６０２６７。１１４７８．（）９ｌ８９．４１２
１２３４５６７８９
Ｒａｗ
１０１１１２１３１４１５１６１７１８１９ｌ２３４５６７８９
Ｒｅｓｃａｌｅｄ
１０１１１２１３１４１５１６】７１８１９
２２．０９６１６．４２０１２．６５４１１．７３２１０．５１８６．８８４５．５４２３．５６６２．７２２２．０２２１．８８０１．２６２Ｏ．９７８Ｏ．５０９０．４３８０，３４５Ｏ，２４４Ｏ．１７６Ｏ．０１２２２．０９６１６．４２０１２．６５４１１．７３２ｌＯ．５１８６．８８４５．５４２３．５６６２．７２２２．０２２Ｉ．８８０１．２６２Ｏ．９７８Ｏ．５（＇９Ｏ．４３８Ｏ．３４５Ｏ．２４４０．１７６Ｏ．（）１２
２２．０９６１６．４２０１２．６５４１１．７３２１０．５１８６．８８４５．５４２３，５６６
９．３１８１１．１９７１１．３６８９．３７３９．３４５１６．５１２ｌＯ．９７７“．３２ｌ
１．９９２３．０８０１．９９２１．９６２２．８７４１．０８ｌ１．４８９０．９６８
ｌＯ．４８４１６．２１３ｌＯ．４８４１（）．３２６１５．１２４５．６８９７．８３９５．０９４
ｌＯ．４８４２６．６９６３７．１８０４７，５０６６２．６３１６８．３２０７６．１６０８Ｉ．２５４
２．８（）６２．６２８２．２９８２．００２１．８２１１．５０４１．１９７１．１８３
１４．７６６１３．８３０１２．０９３ｌＯ．５３９９．５８５７．９１４６．３０３６．２２５
１４．７６６２８．５９６４０。６８９５Ｉ．２２９６０．８１４６８．７２８７５．０２９８１．２５４
数矩阵、ＫＭＯ检验和Ｂａｒｔ—ｌｅｔｔ检验、公共因子方差、全部解释方差、因子分析结果的碎石图、因子载荷矩阵、再生相关阵、因子旋转后载荷矩阵、因子转换矩阵、三维因子载荷散点图、因子得分系数矩阵等；ｉ是通过全部解释方差表（见表２）。
由“Ｔｏｔａｌ”列中表示的各成分特征值可看出，有６
个因子的特征值大于ｌ；“％ｏｆＶ撕ａｎｃｅ”列中表示的各因子所解释的方差占总方差的百分比，看出前１２个因子均在１％以上；“ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ％”列中表示的各因子方差占总方差百分比的累计百分比，得到截止到第８个因子已累计将近占到总方差的９０％，所以初步确定选取８个因子。
按因子分析结果的碎石图所示（见图１），Ｙ轴为特征值，ｘ轴为特征值序号，特征值按大小进行了排序。图中有个明显的拐点，即因子８，拐点之前是与大因子连接的
图１
因子分析的碎石图
陡峭的折线，之后是与小因子连接的缓坡折线。所以可以
１０９
东岳沦丛ｏｃｔ．，２０１０
Ｖｏｊ．３ＩⅣｏ．Ｊｏ
２０ｌｏ年Ｉｏ月（第３１卷／第１０期）
（ＤｏｎｇＹｕｅ％ｂｕｎｅ）
进一步确定，保留前８个因子能概括大部分信息。再次使用ＳＰｓｓ确定最终选取的８个因子，得到因子旋转后载荷矩阵表（见表３）。
表３
ＲａｗＣｏｍ｜，（Ｉｎｅｎｔ
ｌ
２
３
４
５
６
７
８．０２０
ｌ．８０６
２
３
因子旋转后载荷矩阵表①
ＲｅＨｆ・ａｌｅｄＣｏｍｐｏｎｅｎｔ４
５
６
７
８．０３０
使用乎台提升使用企业形象３４使用甲－台项目取得可观收入３２平台设寺投诉信箱，并认真对待投诉意见３８
使用平台支ｆｌｆ合理的费用４５服务项日全面１７开发创意产业内容新服务２５
．５４１．０３４一．０５４．１３５．０６２一．００１一．０５７．０５０～．０８Ｊ．２０１
．０９１２一．００ｌ一．０８５
．３１９．０９４．０３８．００９．００４．０２８一．０７５．１０４．６７０．１９７，０７５．０２０．００８．０６０一．１５７．２１７
．４００．０８６一．０７５．２８ｌ一．１８ｌ一．１４３．２２４一．１３８．５８３
．１２５一．１０９
．４ｌＯ
一．２“
一．２０９．３２７一．２０１
．３６０一．０３４．２３５
一．Ｏ“
．３１１
．１１９．０５８一．０９９．０１１．５３７一．０５１．３５０一．０６５．１７８
．０８７．０８０
一．１４８
．０１６一．１０４
一．１８８．２２７
．６９８．０１４一．１１７
．１５１．０６６．０１５一．０８７一．２２５．８３７．０１７．３７３．１８１．０１８
．８８７．４２０
一．３１ｌ一．００１
一．３０８一．２０９
一．１２１．１４３一．２７６．２０６．７８７～．１０６一．２８２一．２７９一．１１０．１２９一．２５０
』务处理效率商１４
数据库信息涉及丽
ｆＩ‘９
．１９１．０３２
．０３６一．１１３
一．０６１．０４２
．０７２一．０９３
．３３６．７３９．０５６一．００２一．２１２
一，３６８．０６４一．１０７．１２７
．１２０．３９５一．１８ｌ一．１３０．１７６
．１９７．０００．２６７
．６４５一．０９２．０１８
一．２９６．９０５，７８６
．２８７一．３５２．１３１
一．１８４．１２１一．００１
．０６８．１０３．１２０
一．１５２一．０１９．０７ｌ
甲台文化健康向卜３０半箭压仃艮好２９半俞系统易操作使用２０
拥有高素质人才２８具备々业服务水平２７使用平台较低的学习成本４９
平台值得信赖３１平台系统使用安全２２健伞的规窜制度８拥有足够数鼍的专业人员ｌ
完备的硬件设施Ｊ８
．００１．２０１．２５２
一．１１３．０１３
１．１０５．５９０
．０２０．０２６
一．４２９．０９８
．１４８．Ｏｏｏ
．０１６．０９０
一．０２３．０５３
．０１６．０３５
．０７７一．１５３一．０１２
一．３７４．１０３．１ｌＯ
．０８２一．１５８．２３２．２２１
一．０３１一．００９．０３０．４７６．１４６～．７０７．１５６
．８９７一．７０３
一．３００一．０５９一．０１８．０５８
．１１５一．０９０
．９８８一．４１４
．１６４．０８６
．２３３．０６１
．０７５．０２２
．１０４一．１５３
一．１３９一．０２１
．０９４．１８６
．２ｌＯ．３７６
．１４９．１４６
．２１２．１０３
．０６８．０３７
．２６１．１５８．０６２．２８３．１７７
一．１７９．１４６１．４８４一．５８９
．１１７
一．０３３一．０６５一．３９２一．０２１
．３９４．１５８．３０１．３８７
．２３９一．０６５．１５０．３４４
．０９３～．０１２．０２６一．２１４
．４２８．０２２一．０１８．００９
．２６８．９２０．１８０
一．２７０．１４５．８８７
．１７７．０６６．（）４８
一．０５０一．０６５一．２３４
．１５９．５０３．３５３
一．０６５．２５１．３１３
一．０１２．０４４一．１９５
．０２２一，０３０．（）０８
．９２６．３０（）一．０２２
．０６７．０８１一．０５Ｉ
一．０２４一．６４６一．０５６一．０２３
一．３１９
．０５５一．２３７
．１５３．０１７
．１７０一．００２
．１２８一．０９５
．１０２一．２１９
１．２８７．０１１
．０１３一．２３４．０４０．１１２．１２５．０９４．０７５．９４４．００９
．２１６
１．２６７．１６２一．１７８，０１３一．００２一．０７２一．１６５．００８．９５１
根据表中所示矩阵可写出各评价指标的因子表达式如下：
Ｙｌ一０．８０６Ｘ３４＋Ｏ．６７０Ｘ３２＋０．５８３Ｘ３８＋Ｏ．５３７Ｘ４５Ｙ２—０．８３７Ｘｌ≯＋０．７８７Ｘ２５＋Ｏ．７３９Ｘ１４＋Ｏ．６４５Ｘ９Ｙ３—０．９０５Ｘ３０＋０．７８６Ｘ２９—０．７０７Ｘ２０Ｙ４—０．８９７Ｘ２８—０．７０３Ｘ２７＋０．４２８Ｘ４８Ｙ５≈０．９２０Ｘ３Ｉ
Ｙ６—０．８８７Ｘ２２—０．６４６Ｘ８Ｙ７一Ｏ．９４４ＸＩ
Ｙ８一Ｏ．９５ｌＸｌ８
（ｘ。～ｘ。，按顺序代表各个指标，Ｙ。一Ｙ。代表确定的因子）。
第一个公共因子Ｙ，反映的是：“ｘ弘提升使用食业形象提高使用者”、“ｘ，，使用企业员工的相应能力”、“ｘ，ｓ帮助使用企业规范项目运行程序”、“ｘ，：项目取得可观收入”、“ｘ，，带动其他项目而带来收入”、“ｘ，。设立投诉信箱，并认真对待投诉意见”、“ｘ，，咨询反馈及时、准确”、“ｘ。：提供信息分析处理”、“ｘ。，能够提供最优可行方案”、“ｘ，。关注当前热点，并予以调查”、“ｘ∞进行民意调查。了解使用对象需求”、“ｘ。。设立大众评议。正确对待建议和意见”、“ｘ驼使用者能够简单、快捷进行在线申请”、“Ｘ。，提供所需表格、政策文件的下载路径”、
①Ｒａｗ为经过一次正交旋转后的因子，Ｒｅ８ｃａｌｅ为再次经过正交旋转后的因子。
１１０
科技公共服务平台满意度评价指标体系的构建
“ｘ舶平台所提供的服务有详细说明指南”、“ｘ。，使用平台支付合理的费用”、“ｘ拍因使用平台花费合理的人员培训和管理费用”、“ｘ。，因使用平台而增加合理的支出”的信息。通过线性分析，指标Ｘ，，、ｘ撕来可通过指标
ＸＭ代表；指标ｘ３３可通过指标ｘ，２代表；指标ｘ３７、ｘ１２、Ｘ１３、ｘ３９、ｘ小ｘ４ｌ、ｘ４２、Ｘ４３、Ｘ“可通过指标Ｘ３８代表；指标
Ｘ４５、ｘ４７可通过指标Ｘ。，代表。
第二个公共因子Ｙ：反映的是：“Ｘ，，服务项目全面”、“ｘ巧开发创意产业内容新服务”、“ｘ拍主动提供延伸新服务”、“ｘＭ了解国际趋势，学习先进学术理论”、“Ｘ。。业务处理效率高”、“ｘ。，准确处理业务”、“ｘ。。有效应对突发问题”、“ｘ。数据库信息涉及面广”、“ｘ。。数据库含有深度价值的信息”、“ｘ¨信息更新频率高”、“ｘ：。具
有高质量的信息内容”。通过线性分析，指标ｘ孙Ｘ拍可通过指标ｘ巧代表；指标ｘｍＸ。。可通过指标ｘ。。代表；
指标Ｘ叭Ｘ¨、Ｘ２．可通过指标Ｘ。代表。
第三个公共因子Ｙ，反映的是：“ｘ，。平台文化健康向上”、“ｘ：，网站界面友好”、“ｘ凹平台运行良好”、“ｘ∞平台系统易操作使用”、“ｘ。：使用者能够简单、快捷进行在线申请”。通过线性分析，指标ｘ∞可通过指标ｘ３０代表；指标ｘ。：可通过指标ｘ加代表。
第四个公共因子Ｙ。反映的是：“ｘ：。拥有高素质人才”、“ｘ：，具备专业服务水平”、“ｘ：具有高水平系统应用能力”、“ｘ，全面掌握专业知识”、“ｘ。。较低学习成本”、“ｘ移较低机会成本”。通过线性分析，ｘ：、ｘ，可通过指标ｘ：，代表；ｘ神可通过指标Ｘ。。代表。
第五个公共因子Ｙ，反映的是：“ｘ引平台值得信赖”的信息。
第六个公共因子Ｙ。反映的是：“ｘ：：平台系统使用安全”、“ｘ，。完备的信息安全设备”、“ｘ。健全的规章制度”、“Ｘ６内部办公自动化”、“ｘ，达到高协同办公程度”。通过线性分析，指标ｘ。。可通过指标ｘ挖代表；指标
表４科技公共服务平台满意度评价指标
指标
包含子冈索
ｘ３４使用平台提升使用食业形象Ｘ３２使用平台，项目取得可观收入
Ｙｌ
Ｘ，、ｘ。可通过指标Ｘ。代表。
第七个公共因子Ｙ，反映的是：“ｘ，拥有足够数量的专业人员”的信息。
第八个公共因子Ｙ。反映的是：“Ｘ。。完备的硬件设施”的信息。
最终确立由上述８个公共冈子组成科技公共服务平台满意度评价指标体系，每个公共因子又由数个分子因素组成，它们分别显著代表一大类满意度评价。８个公共凶子对平台评价具有相同的评价权重，设整个评价总分１００，每个公共因子最高为１２．５分，由此调整子因素的权重，最终确立的评价指标（见表４）。
Ｏ．７７６０．６４５
未调嫠权黍调整后极蓖
Ｏ．８０６Ｏ．６７０
ｘ，。平台设立投诉信箱，并认真对待投诉意Ｉ见
ｘ。，使Ｊ｝ｊ甲．台支付合理的费用ｘ１７服务项目全面
科技公共服务平台满意度评价
Ｙ５Ｙ６Ｙ，Ｙ８Ｙ２
Ｏ．５８３Ｏ．５３７Ｏ．８３７０．７８７Ｏ．７３９Ｏ．６４５Ｏ．９０５０．７８６一Ｏ．７０７Ｏ．８９７一Ｏ．７０３０．４２８Ｏ．９２０Ｏ．８８７一０．６４６０．９４４Ｏ．９５ｌ
０．５６ｌＯ．５１７Ｏ．６９６Ｏ．６５４Ｏ．６１４０．５３６０．９４３Ｏ．８１９Ｏ．７３７１．１０６Ｏ．８６７Ｏ．５２８２．５１．４３１．０５３２．５２．５
ｘ２５开发创意产业内容新服务ｘ。４曲务处理效率高１４ｘ。数据库信息涉及面广
Ｙ３
ｘ∞平台文化健康向上３０Ｘ２９半什还１ｒ良好ｘ２。平台系统易操作使用ｘ２ｌｌ拥有高素质人才Ｘ２，具备々业服务水平
ｘ４ｌＩ使用平台较低的学习成本
Ｅ
ｘ３１平台值得信赖ｘ２２甲．台系统使用安全ｘ８健全的规章制度
ｘ．拥存足够数量的々业人员ｘ，８完备的硬件设施
四、结束语
本文从评价科技公共服务平台满意度的基本因素人手，在广泛查阅国内外文献基础上，借鉴英国剑桥大学ｚｅｉｔｈａｍｌ，Ｐａｒａｓｕｍｍａｎ
和Ｂｅｒｒｙ三位教授提出的服务质量模型④，给出了科技公共服务平台各个评价指标的详细说明，并通过对济南、青岛多个科技公共服务平台参与者的问卷调查，利用ＳＰｓｓ分析软件进行因子提取，最终确定了由８大因子构成的科技服务平台满意度的ＳＥＲＶＩｃＥ评价指标体系，且各指标的权重很好地体现了各指标在综合评价中的重要程度。该评价体系的建立为开展对科技公共服务平台满意度的科学评价奠定了良好基础。
［注释］
①李立，王嘉鏊：《科技公共服务平台二维机制的矛盾及协调》，《科技管理研究》，２００９年第５期，第１４２期。②宋志刚，谢蕾蕾，何旭洪：《ｓＩ’ｓｓ１６实用教程》，北京：人民邮电出版社，２００８年版，第２４６—２４８页。③Ｐａｒａｇｕａｙａｎ，Ａ．，Ｖａｌｅｒｉｅ
ｔｕｒｅ
Ａ．ｚｅｉｌｈａＩＩｌｌａｎｄＬｅｏｎａｒｄＬ．Ｂｅｒｒｙ，ＡｃｏｎｃｅｐｔｕａｌＭｏｄｅｌｏｆｓｅｒｖｉｃｅＱｕａｌｉｔｙ鲫ｄ
ＩｔｓＩｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｆｏｒＦｕ＿
Ｒｅ８ｅａｒｃｈ［Ｊ］，Ｊ伽ｍａＩｏｆＭａｒｋｅｔｉｎｇ，１９８５
东岳论丛ｏｃｔ．．２０Ｊｏ
ｖｏＪ．３ＩＮ０．１０
２０ｌｏ年ｌｏ月（第３Ｉ卷，第１０，期）（ＤｏｎｇＹｕｅＴ抽ｕｎｅ）
科技公共服务平台
满意度评价指标体系的构建
李
利１、２，陈修义２
（１．山东大学管理学院，山东济南２５０１００；２．青岛科技大学经济与管理学院，山东青岛２６６０６１）
［摘要］依据科技公共服务平台公益性和竞争性二维机制的不同要求，建立了ｓＥＲＶＩｃＥ评价指标；通过调查研究获取各类建模信息，使用ｓＰＳＳ工具对各种信息进行了因子分析，最后归出８个显著因子，并据此确定了科技公共服务平台满意度评价指标体系。
［关键词］科技公共服务平台；满意度评价；评价指标体系［中图分类号］Ｃ９３ｌ
［文献标识码］Ａ
［文章编号］１００３—８３５３（２０１０）１０—０１０７—０５
科技公共服务平台是服务型政府向社会所提供的一种科技类服务产品。但该产品的功能是二维的，一方面它需发挥公益性功能，通过为科技类公共服务活动提供服务来促进科技创新、经济发展和社会文明；另一方面它又需兼顾竞争性功能，因为只有那些能够在提供服务的同时，又能保障自身生存发展的服务机构，才具有更长远的生命力①。本文引入满意度评价概念，兼顾公益性评价群体和竞争性评价群体的不同要求，就科技公共服务平台的满意度评价体系给出了一个初步意见。
一、ＳＥＲＶＩＣＥ指标的基本结构
考虑到科技公共服务平台公益性和竞争性并存的现实情况，可在服务质量评价经常使用的专业水平（Ｓｐｅｃｉａｌｉｔｙ）、设施（Ｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔ）、创新与突破（Ｒｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、沟通参与（Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｅ），形象（Ｖｉｓｕａｌｉｚｅ）等常规评价指标之外，增加了收益（Ｉｎｃｏｍｅ）和成本支出（Ｅｘｐｅｎｄ）两个指标。若将评价科技公共服务平台满意度的７个一级指标的英文首写字母合到一起，刚好组成一个英文词汇Ｓｅｒｖｉｃｅ（服务），简称ＳＥＲＶＩＣＥ指标体系。科技公共服务平台满意度评价的基本指标（见表１）。
（１）专业水平（Ｓｐｅｃｉａｌｉｔｙ）。科技公共服务平台的服务专业水平是影响顾客选择和满意度的重要因素，主要由人员专业素质、平台管理水平、资源状况以及业务处理能力来决定。
（２）设施（Ｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔ）。科技公共服务平台的规模、网络性能等体现了服务质量。其中，平台规模通过硬件设施、信息安全设备来体现；网络性能通过平台系统的操作难易、信息内容、使用安全、界面友好程度来反映。
（３）创新与突破（Ｒｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）。科技公共服务平台的创新意识和创新能力可通过理论创新和业务创新两个方面评测。
（４）形象（Ｖｉｓｕａｌｉｚｅ）。平台给客户的感官形象及资信影响可用于企业对科技公共服务平台的满意度评价。
（５）收益（Ｉｎｃｏｍｅ）。收益也是平台服务能力的一种直接反映，它分为有形和无形两种。前者通过项目本身取得的收入、或带动其他项目而带来的收益衡量；后者则通过提升企业形象、提高使用者能力、帮助企业规范项目运行程序来评测。
（６）沟通参与（ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｅ）。沟通参与情况主要通过信息沟通、在线服务质量来观测。
（７）成本、支出（Ｅｘｐｅｎｄ）。虽然科技公共服务平台具有公用性质，但一般而言平台在政府组织建立起来之后，后期采取企业经营的方式进行管理，所以高新技术企业使用科技公共服务平台，会投入一定成本，且花费多
［作者简介］李利（１９５５一），男，山东大学管理学院博士研究生；青岛科技大学经济与管理学院教授；陈修义（１９８７一），男，青岛科技大学经济与管理学院硕士研究生。
１０７
东岳沦丛ｏ（：ｔ．，２０Ｊｏ
表ｌ
一级指标
ＶｏＪ．３ＩＮｏ．１０
２０１０年Ｉｏ月（第３Ｊ卷／第１０期）（ＤｏｎｇＹｕｅＴ抽ｕｎｅ）
科技公共服务平台满意度评价指标
一铘括株
２
少直接影响对平台满意度的评价。成本支
．
■级指标
ｌ拥有足够数量的一々、Ｉｐ人员ｊ｝彳ｊ．Ｊ＿水ｒ的系统成川能力３仝向掌挺０业“ｆＵ【４ｊＩ柯公众服务意识５能使客户彳】．ｆ膏任感６内部力、公ｒｉ厶ｊＪ化
７达刮岛怫硼办公程度８健令的规章制度
９数拆：，｝。ｊ舅，涉及而广
ｌＯ数州阼含ｆＩ深度价值的信息１】ｆ？ｉ．ｑ更新彩！率．留１２捉供信．０、分赶ｉ处琊
１３能够捉１共最优ｎ阡ｉ办案１４、Ｉｋ务处理效埠ｉ高１５７佧确处理、Ｉｐ务
１６有效Ｊ＾』’『突发问题
１７服务项伞面，提供“一站式”服务１８完备ｎｉⅢ改施
１９完备酌伯息安仝没备
出的评价包含有形与无形成本两种。
人员专业素质
二、评价指标的因子分析筛选法
因子分析概念起源于２０世纪初Ｋａｄ
Ｐｅａｒｓｏｎ和Ｃｈａｒｌｅｓｓｐｅａｒｎｌｅｎ等人关于智力测
平台管理水平
ＳｐｅｃｉａＪｉｔｙ
专业水平
验的统计Ｔ作。目前，已成功应用于心理学、医学、经济学等领域。利用因子分析方法筛选满意度评价指标的核心任务是将众多变量综合成较少几个综合指标。此项１二作的必要性在于：一是因子可替代原有变量参数‘于数据建模，大大减少分析巾的计算ｊ二作量；二是因子参与数据建模能够有效解决变量多重共线性等给分析方法应用带来的诸多不使；三是南于因子是变量重组的结果，并不是原有变量的简单取舍，其不会造成原有变蹙信息的大量丢失；网是因子分析产生的因子能通过各种方式获得命名解释，它对凶子进一步应用有重要意义。
（一）因子分析的数学模型
设有ｎ个原始变量，表示为ｘ，，ｘ：，…ｘ。，根据因子分析的要求，假设这些变量已经标准化（均值为０，标准差为１），假设ｎ个变量可以由ｌ【个因子ｆＪ，ｆ２，…ｆｋ表示为线性组合，即：
ｘｌ＝ａｌｌｆｌ＋ａ１２ｆ２＋…＋ａｌｋｆｋ＋￡ｌｘ２＝ａ２Ｊｆｌ＋ａ２２ｆ２＋…＋ａ２ｋｆｋ＋８２
资源状况
业务处理能力
平台规模
科技公共服务
ＲＰｖｏｌｕｔｉｏｎＥｓＬａｈｌｉｓｈｍｅｎｔ
设施
网络性能理论创耘业务创新
平台满意度评价
Ｖｉｓｕａｌｉｚｅ
创新与突破
感官形象资信有形收益
形象
Ｉｎｃｏｍｅ
收益
２０半ｆ｛系统易摊作使Ｊ｛Ｊ２ｌｊ｝有高质付的信息内容２２甲台系统使』ｉｊ安全２３网站界ｍｉ友好
２４ｒ解Ｈ所．趋终．学习先进学术理论２５忤发臼，匹产、ｍ内容新服务２６丰动提共延仲新服务２７且备∽，服务水ｉｒ２８拥，ｆｆ离素质人才２９ｆ台运ｊｊ良女ｆ
３０芈台文化健康ｆ；Ｉ上３１值得信糊
３２项［ｊ．取一Ｌ｝ｒｌＪ观＿收入
３３带动其也Ｊ！ｊ！ｆｊ而带来收入３４提升使ｊ氽、蚴肜象
３５提高使Ⅲ卉、使川岔牡员丁的糊瞳能力
无形收益
３６帮助使Ｊ｝企、Ｉｐ越范项ｆｊ运行程序
３７荐询反磺及开：雨葡ｆ
信息沟通
Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｅ
３８没立投诉．’．箱．Ｊ｝认真时竹投诉意见３９关注当ｄＪ热。“．并了以调奋
沟通、参与
在线服务
Ｅｘｐｅｎｄ
．有形成本无形成本
成本支出
４（】进行ｌｔ患调食。了斛使用对象需求４ｌ设市人众、Ｆ议，ＩＥ确对待建议和息！也４２ｆ豇¨者能够简啦．快挂进｛ｊ仃线巾请４３提供所ｊ＾ｉ太｛＝｝｝、政策文¨的Ｆ披路ｉ工４４ｆｆ｝所提供的服务钉详细说明指南４５他Ｊ｛甲台上１．ｆ合州的赞ｊＩ】
４６阿使Ⅲ甲台花费台邢的人员培训和管理费用４７Ⅲ使Ｊ｜平台而增加合理的支｝Ｉｊ４８较低的学爿成本４９较低的机会成本
ｘ。＝ａ。ｌｆｌ＋ａｒｌ２ｆ２＋…＋ａ。ｋｆｋ＋８。
上式为因子分析的数学模型，如利用矩阵形式则表示为：
Ｘ＝ＡＦ＋￡
其中，ｘ为可观测的ｎ维变量向量，它的每一个分量表示一个指标或变量；Ｆ称为网子向量，每一个分量表示一个因子，由于它们出现在每个原始变量的线性表达式中，又称为公共网子；矩阵Ａ为因子载荷矩阵，其中元素ａｉｊ称为因子载荷；ｅ称为特殊冈子，表示原始变量中不能由因子解释的部分，均值为０。
因子分析是通过对变量的相关系数矩阵的内部结构进行分析，从中找出少数几个能控制原始变量的因子ｆｌ，ｆ２，…ｆｋ。选取公共因子的原则是尽可能包含更多原始变量信息，建立因子分析模型，利用公共因子ｆｌ，ｆ２，…ｆｋ再现原始变量之间的相关关系，达到简化变量、降低变量维数和对原始变量解释及命名的目的。
（二）因子分析的基本步骤
因子分析过程需经过如下几个重要步骤锄：
第一，可行性检验。因子分析将原有变量巾的信息重叠部分进行提取和综合成因子，进而实现减少变量个数的目的。它要求原有变量之间应存在较强的相关关系，否则也就无需进行因子分析。常用相关性检验方法有：计算相关系数矩阵、计算反映像相关矩阵、巴特利特球度检验和ＫＭＯ（１（ａｉ∞ｒ—Ｍｅｙｅｒ—Ｏｌｋｉｎ）检验。
第二，因子提取。通过分析原始变量之间的相互关系，从中提取初数量较少的因子。提取方法是利用样本数据得到因子载荷矩阵，利用因子载荷矩阵求解变量相关矩阵的特征值，根据特征值大小确定因子数量。
１０８
科技公共服务平台满意度评价指标体系的构建
求解因子载荷矩阵的方法最常用的是主成分分析法、主轴因子法等。
第三，因子的命名。因子分析的目的在于对原始变量进行综合。利用因子提取方法得到的结果虽然保证了因子之间的正交性，但可能造成因子对变量的解释能力较弱，不易解释和命名。这时，可通过旋转变换，使公共因子的载荷系数更接近ｌ或更接近０，得到较易解释的因子。
第四，计算因子得分。因子得分是因子分析的最终体现。在实际应用中，当因子确定后，便可计算各因子在每个样本上的具体数值，这螳数值称为因子得分，形成的变量称为可代替原有变量进行数据建模的因子变量。计算因子得分的方法主要有回归法、巴特利特法和Ａｎｄｅｒｓｏｎ—Ｒｕｂｉｎ法。
三、科技公共服务平台满意度评价指标的筛选
为实现对科技服务平台满意度的评价工作，我们对青岛、济南多个科技公共服务平台参与者进行了问卷
表２全部解释方差表
Ｉｎｉｔｉａｌ
Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ
Ｔｂｔａｌ３．７１４２．７６０２．１２７Ｉ．９７２１．７６８ｔ．１５７Ｏ．９３ｌ０．５９９０．４５８０．３４００．３１６Ｏ．２１２Ｏ．１６４Ｏ．０８６０．０７４０．（）５８Ｏ．０４１０．０３０Ｏ．０２３．７１４２．７耐）２．１２７１．９７２１．７６８Ｉ．１５７０．９３１Ｏ．５９９Ｏ．４５８０．３４００．３１６Ｏ．２１２０．１６４Ｏ．ｆ｝８６Ｏ．０７４Ｏ．０５８０．０４Ｊ０．０３００．０２
Ｅｉｇｅｎｖａｌｕ８
调查，共得到５０个有效样
Ｒｏｔａｔｉ∞ｓｕｍｓ
Ｔｂｔａｌ１．５６６１．８８２１．９１ｌ１．５７５１．５７ｌ２．７７５１．８４５１．９０３
０ｆ
ＥｘｔⅫ‘ｌｉｏｎＴｏｔａｌ
３．７１４２．７６０２．１２７１．９７２１．７６８１．１５７Ｏ．９３ｌＯ．５９９
ｓｕｍｓ
ｏｆｓｑｕａｒｅｄｌ∞ｄｊｎｇｓ
Ｃｕｍｕｌａｌｉｖｅ
ｓｑｕ删ｌｏａｄｉｎｇｓ
Ｃｕｍｕｆａｔｉｖｅ
本，问卷回收率１００％。调查对象中７６％的人员使用其评价的平台１年以上，对使用平台“非常了解”的达４３％，达到“了解”以上程度的９０％。
研究过程分３个步骤：一是将问卷涉及到的４９个评价指标利用ＳＰｓＳ进行因子分析，观察所有指标的特征值及方差累积百分比，确定需提取的公因子；二是计算得到描述统计表、相关系
％０ｆ
ＶａｎａｎＣｅ
Ｃｕｍｕ上ａｔｉｖｅ％ｏｆ
ＶａｎａｎＣｅ
％ｏｆ
ＶａｎａｎＣｅ
％
２２．０９６３８．５１６５１．１７０６２．９０２７３．４２０８０．３０４８５．８４８８９．４１２９２．１３４９４．１５６９６．０３８９７．２９７９８．２７５９８．７８４９９．２２２９９．５６７９９．８ｌ】９９．９８８１００．ｏｏ２２．０９６３８．５１６５Ｉ．１７０６２．９０２７３．４２０８０．３０４８５．８４８８９．４１２９２．１３４９４．１５６９６．０３８９７．２９７９８．２７５９８．７８４９９．２２２９９．５６７９９．８ｌｌ９９．９８８ｌ（）ｏ．００
％
２２．０９６３８．５１６５１．１７０６２．９０２７３．４２０８０．３０４８５．８４６８９．４１２
％
９．３１８２０．５１６３１．８８４４１．２５７５０．６０２６７。１１４７８．（）９ｌ８９．４１２
１２３４５６７８９
Ｒａｗ
１０１１１２１３１４１５１６１７１８１９ｌ２３４５６７８９
Ｒｅｓｃａｌｅｄ
１０１１１２１３１４１５１６】７１８１９
２２．０９６１６．４２０１２．６５４１１．７３２１０．５１８６．８８４５．５４２３．５６６２．７２２２．０２２１．８８０１．２６２Ｏ．９７８Ｏ．５０９０．４３８０，３４５Ｏ，２４４Ｏ．１７６Ｏ．０１２２２．０９６１６．４２０１２．６５４１１．７３２ｌＯ．５１８６．８８４５．５４２３．５６６２．７２２２．０２２Ｉ．８８０１．２６２Ｏ．９７８Ｏ．５（＇９Ｏ．４３８Ｏ．３４５Ｏ．２４４０．１７６Ｏ．（）１２
２２．０９６１６．４２０１２．６５４１１．７３２１０．５１８６．８８４５．５４２３，５６６
９．３１８１１．１９７１１．３６８９．３７３９．３４５１６．５１２ｌＯ．９７７“．３２ｌ
１．９９２３．０８０１．９９２１．９６２２．８７４１．０８ｌ１．４８９０．９６８
ｌＯ．４８４１６．２１３ｌＯ．４８４１（）．３２６１５．１２４５．６８９７．８３９５．０９４
ｌＯ．４８４２６．６９６３７．１８０４７，５０６６２．６３１６８．３２０７６．１６０８Ｉ．２５４
２．８（）６２．６２８２．２９８２．００２１．８２１１．５０４１．１９７１．１８３
１４．７６６１３．８３０１２．０９３ｌＯ．５３９９．５８５７．９１４６．３０３６．２２５
１４．７６６２８．５９６４０。６８９５Ｉ．２２９６０．８１４６８．７２８７５．０２９８１．２５４
数矩阵、ＫＭＯ检验和Ｂａｒｔ—ｌｅｔｔ检验、公共因子方差、全部解释方差、因子分析结果的碎石图、因子载荷矩阵、再生相关阵、因子旋转后载荷矩阵、因子转换矩阵、三维因子载荷散点图、因子得分系数矩阵等；ｉ是通过全部解释方差表（见表２）。
由“Ｔｏｔａｌ”列中表示的各成分特征值可看出，有６
个因子的特征值大于ｌ；“％ｏｆＶ撕ａｎｃｅ”列中表示的各因子所解释的方差占总方差的百分比，看出前１２个因子均在１％以上；“ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ％”列中表示的各因子方差占总方差百分比的累计百分比，得到截止到第８个因子已累计将近占到总方差的９０％，所以初步确定选取８个因子。
按因子分析结果的碎石图所示（见图１），Ｙ轴为特征值，ｘ轴为特征值序号，特征值按大小进行了排序。图中有个明显的拐点，即因子８，拐点之前是与大因子连接的
图１
因子分析的碎石图
陡峭的折线，之后是与小因子连接的缓坡折线。所以可以
１０９
东岳沦丛ｏｃｔ．，２０１０
Ｖｏｊ．３ＩⅣｏ．Ｊｏ
２０ｌｏ年Ｉｏ月（第３１卷／第１０期）
（ＤｏｎｇＹｕｅ％ｂｕｎｅ）
进一步确定，保留前８个因子能概括大部分信息。再次使用ＳＰｓｓ确定最终选取的８个因子，得到因子旋转后载荷矩阵表（见表３）。
表３
ＲａｗＣｏｍ｜，（Ｉｎｅｎｔ
ｌ
２
３
４
５
６
７
８．０２０
ｌ．８０６
２
３
因子旋转后载荷矩阵表①
ＲｅＨｆ・ａｌｅｄＣｏｍｐｏｎｅｎｔ４
５
６
７
８．０３０
使用乎台提升使用企业形象３４使用甲－台项目取得可观收入３２平台设寺投诉信箱，并认真对待投诉意见３８
使用平台支ｆｌｆ合理的费用４５服务项日全面１７开发创意产业内容新服务２５
．５４１．０３４一．０５４．１３５．０６２一．００１一．０５７．０５０～．０８Ｊ．２０１
．０９１２一．００ｌ一．０８５
．３１９．０９４．０３８．００９．００４．０２８一．０７５．１０４．６７０．１９７，０７５．０２０．００８．０６０一．１５７．２１７
．４００．０８６一．０７５．２８ｌ一．１８ｌ一．１４３．２２４一．１３８．５８３
．１２５一．１０９
．４ｌＯ
一．２“
一．２０９．３２７一．２０１
．３６０一．０３４．２３５
一．Ｏ“
．３１１
．１１９．０５８一．０９９．０１１．５３７一．０５１．３５０一．０６５．１７８
．０８７．０８０
一．１４８
．０１６一．１０４
一．１８８．２２７
．６９８．０１４一．１１７
．１５１．０６６．０１５一．０８７一．２２５．８３７．０１７．３７３．１８１．０１８
．８８７．４２０
一．３１ｌ一．００１
一．３０８一．２０９
一．１２１．１４３一．２７６．２０６．７８７～．１０６一．２８２一．２７９一．１１０．１２９一．２５０
』务处理效率商１４
数据库信息涉及丽
ｆＩ‘９
．１９１．０３２
．０３６一．１１３
一．０６１．０４２
．０７２一．０９３
．３３６．７３９．０５６一．００２一．２１２
一，３６８．０６４一．１０７．１２７
．１２０．３９５一．１８ｌ一．１３０．１７６
．１９７．０００．２６７
．６４５一．０９２．０１８
一．２９６．９０５，７８６
．２８７一．３５２．１３１
一．１８４．１２１一．００１
．０６８．１０３．１２０
一．１５２一．０１９．０７ｌ
甲台文化健康向卜３０半箭压仃艮好２９半俞系统易操作使用２０
拥有高素质人才２８具备々业服务水平２７使用平台较低的学习成本４９
平台值得信赖３１平台系统使用安全２２健伞的规窜制度８拥有足够数鼍的专业人员ｌ
完备的硬件设施Ｊ８
．００１．２０１．２５２
一．１１３．０１３
１．１０５．５９０
．０２０．０２６
一．４２９．０９８
．１４８．Ｏｏｏ
．０１６．０９０
一．０２３．０５３
．０１６．０３５
．０７７一．１５３一．０１２
一．３７４．１０３．１ｌＯ
．０８２一．１５８．２３２．２２１
一．０３１一．００９．０３０．４７６．１４６～．７０７．１５６
．８９７一．７０３
一．３００一．０５９一．０１８．０５８
．１１５一．０９０
．９８８一．４１４
．１６４．０８６
．２３３．０６１
．０７５．０２２
．１０４一．１５３
一．１３９一．０２１
．０９４．１８６
．２ｌＯ．３７６
．１４９．１４６
．２１２．１０３
．０６８．０３７
．２６１．１５８．０６２．２８３．１７７
一．１７９．１４６１．４８４一．５８９
．１１７
一．０３３一．０６５一．３９２一．０２１
．３９４．１５８．３０１．３８７
．２３９一．０６５．１５０．３４４
．０９３～．０１２．０２６一．２１４
．４２８．０２２一．０１８．００９
．２６８．９２０．１８０
一．２７０．１４５．８８７
．１７７．０６６．（）４８
一．０５０一．０６５一．２３４
．１５９．５０３．３５３
一．０６５．２５１．３１３
一．０１２．０４４一．１９５
．０２２一，０３０．（）０８
．９２６．３０（）一．０２２
．０６７．０８１一．０５Ｉ
一．０２４一．６４６一．０５６一．０２３
一．３１９
．０５５一．２３７
．１５３．０１７
．１７０一．００２
．１２８一．０９５
．１０２一．２１９
１．２８７．０１１
．０１３一．２３４．０４０．１１２．１２５．０９４．０７５．９４４．００９
．２１６
１．２６７．１６２一．１７８，０１３一．００２一．０７２一．１６５．００８．９５１
根据表中所示矩阵可写出各评价指标的因子表达式如下：
Ｙｌ一０．８０６Ｘ３４＋Ｏ．６７０Ｘ３２＋０．５８３Ｘ３８＋Ｏ．５３７Ｘ４５Ｙ２—０．８３７Ｘｌ≯＋０．７８７Ｘ２５＋Ｏ．７３９Ｘ１４＋Ｏ．６４５Ｘ９Ｙ３—０．９０５Ｘ３０＋０．７８６Ｘ２９—０．７０７Ｘ２０Ｙ４—０．８９７Ｘ２８—０．７０３Ｘ２７＋０．４２８Ｘ４８Ｙ５≈０．９２０Ｘ３Ｉ
Ｙ６—０．８８７Ｘ２２—０．６４６Ｘ８Ｙ７一Ｏ．９４４ＸＩ
Ｙ８一Ｏ．９５ｌＸｌ８
（ｘ。～ｘ。，按顺序代表各个指标，Ｙ。一Ｙ。代表确定的因子）。
第一个公共因子Ｙ，反映的是：“ｘ弘提升使用食业形象提高使用者”、“ｘ，，使用企业员工的相应能力”、“ｘ，ｓ帮助使用企业规范项目运行程序”、“ｘ，：项目取得可观收入”、“ｘ，，带动其他项目而带来收入”、“ｘ，。设立投诉信箱，并认真对待投诉意见”、“ｘ，，咨询反馈及时、准确”、“ｘ。：提供信息分析处理”、“ｘ。，能够提供最优可行方案”、“ｘ，。关注当前热点，并予以调查”、“ｘ∞进行民意调查。了解使用对象需求”、“ｘ。。设立大众评议。正确对待建议和意见”、“ｘ驼使用者能够简单、快捷进行在线申请”、“Ｘ。，提供所需表格、政策文件的下载路径”、
①Ｒａｗ为经过一次正交旋转后的因子，Ｒｅ８ｃａｌｅ为再次经过正交旋转后的因子。
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科技公共服务平台满意度评价指标体系的构建
“ｘ舶平台所提供的服务有详细说明指南”、“ｘ。，使用平台支付合理的费用”、“ｘ拍因使用平台花费合理的人员培训和管理费用”、“ｘ。，因使用平台而增加合理的支出”的信息。通过线性分析，指标Ｘ，，、ｘ撕来可通过指标
ＸＭ代表；指标ｘ３３可通过指标ｘ，２代表；指标ｘ３７、ｘ１２、Ｘ１３、ｘ３９、ｘ小ｘ４ｌ、ｘ４２、Ｘ４３、Ｘ“可通过指标Ｘ３８代表；指标
Ｘ４５、ｘ４７可通过指标Ｘ。，代表。
第二个公共因子Ｙ：反映的是：“Ｘ，，服务项目全面”、“ｘ巧开发创意产业内容新服务”、“ｘ拍主动提供延伸新服务”、“ｘＭ了解国际趋势，学习先进学术理论”、“Ｘ。。业务处理效率高”、“ｘ。，准确处理业务”、“ｘ。。有效应对突发问题”、“ｘ。数据库信息涉及面广”、“ｘ。。数据库含有深度价值的信息”、“ｘ¨信息更新频率高”、“ｘ：。具
有高质量的信息内容”。通过线性分析，指标ｘ孙Ｘ拍可通过指标ｘ巧代表；指标ｘｍＸ。。可通过指标ｘ。。代表；
指标Ｘ叭Ｘ¨、Ｘ２．可通过指标Ｘ。代表。
第三个公共因子Ｙ，反映的是：“ｘ，。平台文化健康向上”、“ｘ：，网站界面友好”、“ｘ凹平台运行良好”、“ｘ∞平台系统易操作使用”、“ｘ。：使用者能够简单、快捷进行在线申请”。通过线性分析，指标ｘ∞可通过指标ｘ３０代表；指标ｘ。：可通过指标ｘ加代表。
第四个公共因子Ｙ。反映的是：“ｘ：。拥有高素质人才”、“ｘ：，具备专业服务水平”、“ｘ：具有高水平系统应用能力”、“ｘ，全面掌握专业知识”、“ｘ。。较低学习成本”、“ｘ移较低机会成本”。通过线性分析，ｘ：、ｘ，可通过指标ｘ：，代表；ｘ神可通过指标Ｘ。。代表。
第五个公共因子Ｙ，反映的是：“ｘ引平台值得信赖”的信息。
第六个公共因子Ｙ。反映的是：“ｘ：：平台系统使用安全”、“ｘ，。完备的信息安全设备”、“ｘ。健全的规章制度”、“Ｘ６内部办公自动化”、“ｘ，达到高协同办公程度”。通过线性分析，指标ｘ。。可通过指标ｘ挖代表；指标
表４科技公共服务平台满意度评价指标
指标
包含子冈索
ｘ３４使用平台提升使用食业形象Ｘ３２使用平台，项目取得可观收入
Ｙｌ
Ｘ，、ｘ。可通过指标Ｘ。代表。
第七个公共因子Ｙ，反映的是：“ｘ，拥有足够数量的专业人员”的信息。
第八个公共因子Ｙ。反映的是：“Ｘ。。完备的硬件设施”的信息。
最终确立由上述８个公共冈子组成科技公共服务平台满意度评价指标体系，每个公共因子又由数个分子因素组成，它们分别显著代表一大类满意度评价。８个公共凶子对平台评价具有相同的评价权重，设整个评价总分１００，每个公共因子最高为１２．５分，由此调整子因素的权重，最终确立的评价指标（见表４）。
Ｏ．７７６０．６４５
未调嫠权黍调整后极蓖
Ｏ．８０６Ｏ．６７０
ｘ，。平台设立投诉信箱，并认真对待投诉意Ｉ见
ｘ。，使Ｊ｝ｊ甲．台支付合理的费用ｘ１７服务项目全面
科技公共服务平台满意度评价
Ｙ５Ｙ６Ｙ，Ｙ８Ｙ２
Ｏ．５８３Ｏ．５３７Ｏ．８３７０．７８７Ｏ．７３９Ｏ．６４５Ｏ．９０５０．７８６一Ｏ．７０７Ｏ．８９７一Ｏ．７０３０．４２８Ｏ．９２０Ｏ．８８７一０．６４６０．９４４Ｏ．９５ｌ
０．５６ｌＯ．５１７Ｏ．６９６Ｏ．６５４Ｏ．６１４０．５３６０．９４３Ｏ．８１９Ｏ．７３７１．１０６Ｏ．８６７Ｏ．５２８２．５１．４３１．０５３２．５２．５
ｘ２５开发创意产业内容新服务ｘ。４曲务处理效率高１４ｘ。数据库信息涉及面广
Ｙ３
ｘ∞平台文化健康向上３０Ｘ２９半什还１ｒ良好ｘ２。平台系统易操作使用ｘ２ｌｌ拥有高素质人才Ｘ２，具备々业服务水平
ｘ４ｌＩ使用平台较低的学习成本
Ｅ
ｘ３１平台值得信赖ｘ２２甲．台系统使用安全ｘ８健全的规章制度
ｘ．拥存足够数量的々业人员ｘ，８完备的硬件设施
四、结束语
本文从评价科技公共服务平台满意度的基本因素人手，在广泛查阅国内外文献基础上，借鉴英国剑桥大学ｚｅｉｔｈａｍｌ，Ｐａｒａｓｕｍｍａｎ
和Ｂｅｒｒｙ三位教授提出的服务质量模型④，给出了科技公共服务平台各个评价指标的详细说明，并通过对济南、青岛多个科技公共服务平台参与者的问卷调查，利用ＳＰｓｓ分析软件进行因子提取，最终确定了由８大因子构成的科技服务平台满意度的ＳＥＲＶＩｃＥ评价指标体系，且各指标的权重很好地体现了各指标在综合评价中的重要程度。该评价体系的建立为开展对科技公共服务平台满意度的科学评价奠定了良好基础。
［注释］
①李立，王嘉鏊：《科技公共服务平台二维机制的矛盾及协调》，《科技管理研究》，２００９年第５期，第１４２期。②宋志刚，谢蕾蕾，何旭洪：《ｓＩ’ｓｓ１６实用教程》，北京：人民邮电出版社，２００８年版，第２４６—２４８页。③Ｐａｒａｇｕａｙａｎ，Ａ．，Ｖａｌｅｒｉｅ
ｔｕｒｅ
Ａ．ｚｅｉｌｈａＩＩｌｌａｎｄＬｅｏｎａｒｄＬ．Ｂｅｒｒｙ，ＡｃｏｎｃｅｐｔｕａｌＭｏｄｅｌｏｆｓｅｒｖｉｃｅＱｕａｌｉｔｙ鲫ｄ
ＩｔｓＩｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｆｏｒＦｕ＿
Ｒｅ８ｅａｒｃｈ［Ｊ］，Ｊ伽ｍａＩｏｆＭａｒｋｅｔｉｎｇ，１９８５