基于PLS的湖南省社区体育服务公众满意度测评，本文主要内容关键词为：湖南省论文,满意度论文,公众论文,体育论文,社区论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号G80-05文献标志码A
随着社区体育建设的不断进步和人们生活水平的提升，人们对社区体育服务也提出了新的要求。如何改善社区体育设施环境、提高社区体育服务质量、完善社区体育服务制度，从而更加全面地建设社区体育，也成为社区体育服务工作者的当务之急。将满意度引入社区体育服务的评估中，是对社区体育服务实施计划的科学性、适用性及其执行结果、工作质量进行检验的重要方法，这在近年来的相关研究中已得到体现[1]。
通过对社区体育服务公众满意度情况的了解，不仅可改进社区体育服务的内容和形式，提高社区体育服务水平，推动城市社区体育服务的全面发展，从而为政府相关部门提供持续改进工作的机会和方向；还可以反映、监测、预测、计划、比较和评价社区体育服务工作的状态和完成情况，进一步提高社区体育服务公众满意度，使社区体育服务的发展进入良性循环[2]。长沙—株洲—湘潭城市群中，不仅包含了湖南的省会城市，并且，这3个地市作为湖南省经济、技术最发达的区域，也是该省经济、文化发展的重中之重[3]。为此，本文通过对以长沙—株洲—湘潭城市群为例的湖南省社区体育服务公众满意度进行测评，旨在提升湖南省社区体育服务质量，加强省内各城市之间社区体育的交流，促进单位型社区和城市社区体育文化建设与服务的持续、健康发展。
1研究方法与思路
1.1结构方程模型
结构方程模型(Structural Equation Model，SEM)是一种基于协方差矩阵的验证性多元统计方法，能够实现因子分析与路径分析，用于研究不可直接观测变量(潜在变量)与可观测变量之间的关系，且具有能够同时处理多个变量、允许进行模型拟合评价和变量含有测量误差等优点[4]。目前，SEM是研究满意度测评的主流方法，成功应用在瑞典顾客满意度晴雨表(SCSB)、美国顾客满意度指数(ACSI)和欧洲顾客满意度指数(ECSI)等顾客满意度指数模型中。SEM包括测量模型和结构模型两部分，测量模型反映观测变量与潜在变量之间的关系，结构模型反映潜在变量之间的关系。
1.2结构模型的建立
结构模型的建立主要包括潜在变量及其相互关系的确立。在选取潜在变量时，本文在参考SCSB、ACSI、ECSI经典顾客满意度指数模型的基础上，遵循Fornell的建模思想[5]，结合社区体育服务的实际特征，选取的潜在变量如表1所示。
在表1的基础上，建立潜在变量之间的相关关系，即确立了结构关系，从而建立社区体育服务公众满意度因果关系概念模型。该模型以公众满意度为核心，共有10个变量，包括7个前因变量、2个结果变量和13种相关关系(图1)。该模型与ACSI等模型的最大区别在于，增加了“社区体育服务构成要素”等4个潜在变量用于反映和测量感知质量。因为感知质量是一个十分复杂的变量，采用这一途径便于准确、全面地选取相关的可测变量，提高模型的稳健性。
1.3可测变量的建立
可测变量是相对于潜在变量而言能够直接被测量的指标，在结构方程模型中潜在变量均通过可测变量进行测量。可测变量的建立需要遵循两个原则：一是能够准确反映潜在变量的内涵；二是可测变量在实际调查中能够便于获得相关数据。本文借鉴以往经典顾客满意度指数模型对可测变量的选取思想，结合我国社区体育服务的实际情况，考虑到实证研究中调查的可操作性，在以往的相关研究的基础上[6-8]，建立了社区体育服务公众满意度测评变量体系(图2)。
图1 社区体育服务公众满意度因果关系概念模型
Figure 1. Conceptual Model of Causal Relationship of the Community Sports Services Public Satisfaction
图2 社区体育服务公众满意测评变量体系
Figure 2. Measuring and Evaluating System of the Community Sports Services Public Satisfaction
1.4数据处理与分析
1.4.1数据收集与样本特征
采用实地问卷调查法，共调查了10个社区，其中长沙4个社区(砂子塘社区、白沙社区、桔园社区、金地社区)，株洲3个社区(七斗冲社区、文化路社区、王塔冲社区)，湘潭3个社区(纯冲塘社区、湘潭大学社区、霞光社区)，共发放问卷500份，回收有效问卷456份，问卷有效回收率为91.2％。本研究旨在通过实际数据的计算验证模型的合理性，因此该样本容量基本能够满足需求。
从年龄、性别、受教育水平、职业和月收入水平共5个方面描述样本特征。年龄方面，24岁以下的人数为175人，占38.38％；25-29岁的为81人，占17.76％；30-35岁的为63人，占13.82％；35岁以上的为137人，占30.04％。性别方面，男性为231人，女性为225人，所占比例分别为50.66％、49.34％。受教育水平方面，大专以下的为89人，占19.52％；大专为86人，占18.86％；本科为196人，占42.98％；硕士为66人，占14.47％；博士及博士后为19人，占4.17％。职业方面，政府机关干部为39人，占8.55％；私营企业主或个体经营者为95人，占20.83％；教师、科研人员、技术人员为116人，占25.44％；学生为183人，占40.13％；待业、下岗、其他为23人，占5.05％。月收入水平方面，1 000元以下的为178人，占39.04％；收入在1 000-3 000元的为174人，占38.16％；3 001-5 000元的为72人，占15.79％；5 001-8 000元的为19人，占4.16％；8 000元以上为13人，占2.85％。
1.4.2信度分析
应用SPSS 18.0软件，通过计算数据的克朗巴哈信度系数和折半信度系数，以检验问卷的整体信度。由软件输出数据可见，克朗巴哈信度系数值为0.868>0.7，可测变量体系的内在信度较高。第一部分问卷的信度为0.827，第二部分问卷的信度为0.812，两部分问卷之间的相关系数达0.833，外在信度检验结果理想。可见，问卷具有较高的信度，可测变量的选取是合理的。
1.4.3缺失数据处理
缺失数据在问卷调查过程中的出现是不可避免的。分别采用期望最大化算法(EM)及Norm软件的多重插补(Multiple Imputation，MI)法，处理结果显示：MI法更胜任处理缺失数据。表2列出了具有数据缺失现象的可测变量处理结果。可见，多重插补处理后的数据中各个观测变量的合并数据标准差均低于缺失数据标准差，即多重插补法处理缺失数据带来了数据可靠性的提高。
2 模型拟合结果与分析
偏最小二乘法(PLS)的主要原理是假定各组可测变量之间的所有信息均由潜在变量传递，PLS方法由回归分析(Regression Analysis)与路径分析(Path Analysis)两部分组成。PLS方法对数据的要求不高，且有专门软件PLS-Graph 3.0[9]方便处理，因此十分适用于模型较为复杂的情况。本次实证研究以长沙—株洲—湘潭(以下简称“长株潭”)城市群社区作为测评对象，选取3市中有代表性的社区进行问卷调查，采用PLS-Graph 3.0软件对数据进行分析，以检验本文建立的社区体育服务公众满意度指数模型的合理性，并通过分析模型中的路径系数进一步探讨促进该地区社区体育服务发展的对策。
2.1 长沙—株洲—湘潭城市群社区体育发展现状
第一，社区体育组织管理缺乏规范，体制不完善。目前，长株潭城市群社区体育管理体制已初步构建，尚未形成成熟、完善的管理体制。长株潭城市群的社区体育组织管理主要以街道社区体协为主，以区域性体协为辅，具有十分突出的基层化特点。街道社区体协是以街道办事处为依托，以辖区单位和居委会为参与单位的形式共同组成。其中社区体育活动的管理者以兼职为主，专职为辅；体育指导者以义务为主，低价有偿服务为辅。调查结果显示：管理者和指导者普遍存在年龄偏大，女性多于男性，学历偏低等现象。高水平的社会体育指导员人数太少，低等级的居多。调查中还发现，仅部分指导者受过专业培训，很大一部分都是无证指导，未受培训的占60％。有的指导者只参加培训，获得等级证书却并未从事指导工作。这种等级结构不合理的状况，有待进一步完善。
第二，资金投入不足。长株潭城市社区体育活动的经费来源，一是政府；二是辖区单位的集资、赞助；三是自筹，如个人缴纳会员费等。主要用于建设体育设施，组织竞赛，购置健身小器材和健身服装；也有单位直接发放器材和服装，外出进行表演活动等。尽管我国社区建设已经得到了很好的发展，目前看来，社区的经费主要来源于政府财政拨款[10]，但这些对于社区的建设来说却远远不够，相应的资金投入缺乏，严重制约了社区体育服务活动的开展。
第三，配套设施不足，长沙市情况略好于其他两市。据调查资料显示[3]，长沙、株洲、湘潭3个城市居住区人均体育设施用地面积分别为0.21
、0.208和0.195，缺额分别为0.04、0.042和0.055。总体情况相近，这也反映出3个城市经济和文化发展水平较为接近的特点。与国家技术监督局、建设部联合颁发的《城市居住区规划设计规范》要求相比较，长沙市足额配套体育设施的社区为20％，株洲市为13.5％，湘潭市为13.5％。反映出长沙市作为湖南省会城市，在观念意识及政策执行方面较株洲市、湘潭市强，3市均存在较高比例的未足额配套和未配套体育设施用地面积的居民区，说明还要进一步加大规划和建设体育设施的力度。随着房地产商为了促进楼盘的销售，把社区内的体育配套设施作为“卖点”现象的出现，足额配套体育设施的社区将会越来越多。
2.2测量模型分析
测量模型的分析主要是检验潜在变量与其对应的可测变量之间的回归系数。本文的测量模型分析结果输出如表3所示。
表3的数据表明，各可测变量的回归系数均高于0.5，变量的内敛度比较高，即该结构方程模型的外部模型估计良好。
2.3结构模型分析
结构模型的分析主要是检验潜在变量之间的路径系数以及内生潜在变量的复测定系数(
)值。其中，路径系数反映潜在变量之间的相关关系，值反映了内生潜在变量被外生潜在变量的解释程度。本次结构模型分析的PLS路径系数输出见表4。
表4显示：在路径系数分析方面，①“公众期望”和“公众满意”之间为弱负相关，其路径系数为-0.120 5，这符合Oliver[11]的期望差异理论。公众对社区体育服务的期望越高，其实际感知的满意度就会适度降低。②在影响“公众满意”的3个因素中，“感知质量”对其的影响程度最高，两者之间的路径系数达到0.698 7；其次是“感知价值”，路径系数为0.562 4。③“公众满意”对“社区形象”的路径系数为0.389 2，对“公众信任”的路径系数为0.472 0，而“社区形象”与“公众信任”的路径系数为0.553 2，即三者之间均存在着正相关关系。良好的社区体育服务能够带来较高的公众满意度，公众对社区的整体形象也会有较高的评价，最终提高公众对社区的信赖和支持。
3对策
3.1推动社区体育服务公众满意度测评，使测评制度化、常态化
公众满意度测评目前是检验公共服务绩效的最有效手段，通过对长株潭社区体育服务公众满意度的测评研究，能够以群众的视角发现社区体育服务发展中的缺陷与不足，从而帮助社区管理部门对社区体育服务的资源配置、群众的服务需求有更深、更清晰的认识和了解。进一步合理配置长株潭社区体育资源，加快推进社区体育服务的完善和发展，最终推动全民健身运动的普遍开展，完善全民健身体系，为真正实现和谐社会起到良好的促进作用。因此，长株潭社区相关部门应重视公众满意度测评的实施，建立健全社区体育服务公众满意度测评的实施机制和监督制度，从制度上保障社区体育服务公众满意度测评的实施，提高测评的科学性和准确性，注重结果分析和运用。
3.2着力提高社区体育服务的综合质量
在社区体育服务公众满意度指数模型中，感知质量对公众满意的路径系数最大，即公众对社区体育服务的感知质量在很大程度上决定了其是否满意和满意程度。因此，提高社区体育服务质量是改善公众满意度的有效途径。根据模型研究结果，社区体育服务构成要素、社区体育服务方式、公众参与及社区体育服务获取途径4个因素是感知质量的关键影响因子。长株潭社区体育相关部门应从这4个因子的观测变量入手，如完善社区体育服务项目，加大经费投入并有效管理经费，培养社区体育指导员，为公众参与提供便利从而提高公众与社区的交互性，这些措施均有效地提高长株潭社区体育服务的综合质量。另外，为了解决资金投入不足的问题，长株潭社区体育应走政府主导、市场运作的社会化、产业化道路，充分调动各方力量，优化资源配置，形成社区体育发展的大气候。
3.3改善公众满意度的影响因素
从图1来看，公众满意度的高低除了与公众的感知质量有关，也与公众期望、感知价值有着紧密的联系。在公众期望方面，长株潭社区相关部门应合理引导公众期望。长株潭社区体育服务应以公众期望为源，以把握公众期望为起点，准确定位公众的需求，从而有的放矢地进行改善，使公众形成良好的期望定位，最终提高社区体育服务的公众满意度。在感知价值方面，感知价值是影响公众满意的另一个非常重要的变量。根据感知价值的可测变量可知，长株潭社区应提高社区体育服务的成熟度，不仅让公众在纵向比较时能够感受到社区体育服务的进步和完善，也能够让公众在横向比较其他社区的体育服务时产生优越感。在实际操作中，长株潭社区需要增加体育服务项目数量增加成熟广度，通过提高具体服务项目的完备水平增加成熟深度，有效提升公众的感知价值。