电子商务-广州市电子政务公众使用意愿影响因素研究-基于在线服务成效度

广州市电子政务公众使用意愿影响因素研究——基于在线服务成效度【摘要】为大力推行广州市“数字政府”改革建设，充分利用当前信息技术迅猛提升的前沿成果，不断深挖、发展服务渠道，进一步提升政务服务的水平，本文采用技术接受模型等，加以相关性分析、线性回归分析等统计方法，通过建立基于在线服务成效度的电子政务公众使用意愿影响因素模型进行研究，结果表明：服务时限对公众使用电子政务的满意度产生消极影响，即办程度和服务便捷性这两个维度对公众内心的满意度产生积极影响，同时，满意度对公众是否愿意使用电子政务产生积极影响。因此，基于上述要点，提出创新使用“秒批”模式和完善搜索功能两个针对广州市电子政务的建议。【关键词】电子政务，使用意愿，影响因素注：本论文（设计）题目来源于教师的国家级（或省部级、厅级、市级、校级、企业）科研项目，项目编号为：。

ResearchonInfluencingFactorsofPublicWillingnessofElectronicGovernmentAffairsinGuangzhou——BasedonTheEffectivenessofOnlineServices[Abstract]ThispaperadoptsTAM,etc.,usingcorrelationanalysis,linearregressionanalysisandotherstatisticalmethodstostudytheresearchbyestablishingane-governmentpublicusewillingnessfactormodelbasedontheeffectivenessofonlineservices.Theresultsshowthattheservicetimelimithasanegativeimpactonthesatisfactionofthepublictousee-government.Thetwodimensionsofthedegreeofserviceandserviceconveniencehaveapositiveimpactonthepublic'sinnersatisfaction,andatthesametime,satisfactionhasapositiveimpactonwhetherthepubliciswillingtousee-government.Therefore,basedontheabovepoints,twosuggestionsfortheinnovativeuseof"thesecondbatch"modelandtheimprovementofthesearchfunctionforGuangzhou'se-governmentareproposed.[Keywords]E-governmentWillingnesstoUseInfluencingFactors

目录1绪论 绪论1.1研究背景随着时代发展，信息化成为必然趋势。于是，依托电子政务系统，传统的政府运作模式开始出现变化，办事流程得到精简，办事效率显著提高，同时，有力保障了政务服务质量，为社会公众带来诸多便利。不仅如此，电子政务还能够让政府之间的工作公诸于众，让公众认识、了解其工作内容，进而增加对政府的信心，提高社会公众对政府的信任和支持。而随着电子政务这一工作的不断深入推进，信息技术的持续提升，电子政务的影响力愈发深远，人民群众对之的期望和要求也逐渐提高，电子政务的服务标准提升迫在眉睫。根据《省级政府和重点城市网上政务服务能力调查评估报告（2019）》可知，广东省省会城市广州市等7个城市能力优异。但相比较之下，排名第4位的广州市，与第1位的深圳市仍有较大差距。通过比对5个调查评估的一级指标，发现其中差距最大的为在线服务成效度指数，二者相差高达11.58[1]。广州市，作为我国一线城市、首批沿海开放城市，是我国南边的重要经济枢纽，还是粤港澳大湾区的中心城市之一。因此，本文选取广州市作为研讨地区，通过在线服务成效度指数这一维度，进行电子政务公众使用意愿影响因素研究。这对于广州市政府电子政务建设工作，以及提高公共服务能力水平具备一定的价值和意义。1.2国内外发展现状由于每个国家的国情不同，发展电子政务的政策、条件、资源等也不尽相同，公众对电子政务的期待千差万别，因此，在发展电子政务时，需要充分考虑国家的实际情况，以便做好平台建设。自2003年开始发布的《联合国电子政务调查报告》，运用了全方位、多角度的电子政务发展视角构建概念框架，由式子，计算出电子政务发展指数（EGDI）。根据图1-1可知，全球平均电子政务发展指数在2010年至2018年期间，总体处于上升趋势。这表明，全球的电子政务发展在各个方面的水准都在稳步地提升[2]。图1-2为2012-2018年全球平均在线服务指数，数据显示，除了2014年全球OSI较上一年下降了0.0409，总体呈现上升状态。尤其是2018年，全球平均在线服务指数为0.5691，同比上升约23.10%。报告显示，我国2018年电子政务发展指数为0.6811，处于世界范围内的中等偏上水平，其中，在线服务指数为0.8611，居全球领先地位[3]。具体到我国各重点城市的评估，超过90的占比为21.88%。表1-1重点城市调查评估总体指数前7位重点城市总分服务方式完备度指数服务事项覆盖度指数办事指南准确度指数在线办理成熟度指数在线服务成效度指数深圳95.3396.4090.0599.4790.6797.72南京93.9498.1487.4198.3092.7390.42杭州90.7596.7487.3593.9283.2490．84广州90.6792.6090.5795.8786.8386.14宁波90.6497.2186.6096.7380.8189.30合肥90.3995.3788.2696.1080.6189.64青岛90.1598.1087.6393.6883.0286.80数据来源：《省级政府和重点城市网上政务服务能力调查评估报告（2019）》1.3研究综述本文以“E-government”，并含“behavior”，和以“电子政务”、“互联网+政务”，并含“使用”为关键词，在CNKI和CSSCI进行搜索国内文献。根据搜集到的文献资料可知，许多国内外学者、专家都对电子政务使用意愿影响因素展开调查研究，其方向主要集中在便捷性、服务质量、有用感知、信任感知等方面。马耳他制定《2014~2020全国数字战略》，利用ICT鼓励公众采用电子平台参与决策。丹麦通过《2016~2020年数字战略》，以期提升数字公共管理能力。韩国根据《2020年电子政务总体规划》确保电子政务服务的技术先进性，满足公众的需求。AhmadAlThunibat（2011）等通过分析鉴别用户需求的电子政务，提出电子政务极大提升了公共服务水平，为社会公众，特别是年轻一代的人，搭建起与当地机构和其他政府机关的沟通桥梁[4]。Aloudat等（2014）探究应急管理采用移动政务的社会接受度问题，通过实证研究，得出以下结论：感知易用性对感知有用性有正向作用，但不直接影响其行为，而公众的态度和感知有用性这两个因素决定了其使用行为[5]。国内诸多学者也对公众使用电子政务的行为，及其相应的影响因素进行了调查研究，最终将感知成本、服务质量、娱乐感知、感知有用性、感知易用性等确定为影响公众使用意愿的主要因素。代蕾（2011）通过TAM2模型和ECM-ISC模型，拓展了电子政务公众持续使用的影响因素模型，证实了便捷性、服务质量等对有用感知的影响成立，有用感知对使用意愿的影响成立等[6]。王长林（2016）在TTF理论的基础下，构建了公众持续使用移动政务的影响因素模型，验证结果显示：感知有用直接影响满意度，而满意度是公众产生持续使用意愿的重要因素之一[7]。杨肸（2019）利用计划行为理论、无缝隙政府理论、创新扩散理论、信任理论以及TAM1、TAM2模型、UTAUT模型，综合西藏地区拉萨市的实际情况，构建影响因素模型，并进行印证[8]。通过查阅相关文献可知，目前电子政务公众满意度普遍存在一定的不足，进而影响使用意愿。因此，要根除相关的问题，应该着重从公众的角度出发，特别是目前较弱的在线服务成效度指标，研究公众的电子政务使用行为以及其影响因素，以便政府优化电子政务服务。1.4研究内容本文围绕电子政务服务能力调查评估指标及要点中的在线服务成效度这一一级指标，展开广州市公众使用意愿影响因素调查，阐明电子政务的在线服务成效度与公众使用意愿之间的关系。在对电子政务在线服务成效度与公众使用意愿之间的关系性进行探讨时，主要采用问卷调查法，佐之以文献调查法、变量关系研究方法等。本文的结构安排如下：第一章：绪论。包括选题的背景，电子政务世界范围内的发展现状，研究综述和研究内容。第二章：基本概念与理论。阐述电子政务、在线服务成效度的内涵，以及相关理论叙述，包括理性行为理论、技术接受模型和期望确认理论。第三章：调查分析。利用潜在影响因素设计问卷。在问卷收集与整理的基础上，使用IBMSPSSStatistics25软件，对广州市电子政务基于在线服务成效度的公众使用意愿影响因素进行分析，运用统计学方法确定模型。第四章：广州市电子政务建设存在的问题及对策。基于第三章的数据和结论，简要提出广州市电子政务在即办程度和服务便捷性这两个在线服务成效度指标下对应评价方面所存在的问题，以及提出具有针对性的对策。第五章：总结与展望。

2基本概念与理论2.1基本概念2.1.1电子政务的内涵电子政务（ElectronicGovernment），是指政务机构利用信息技术，突破不同机构间的“数据烟囱”，使原有工作流程在不同程度精简，办理公务、管理政务、提供公共服务的一种形式[9]。它为政府由管理型转变为服务型提供了可能，为提高政府内部工作效率创造了条件，从侧面促进政务机构公开、公示其具体工作，让廉政建设不再飘渺。2.1.2在线服务成效度的内涵依据《指导意见》提出的要求和目标，在联合国电子政务调查评估（EGDI）的框架之下，充分吸收《“互联网+政务服务”技术体系建设指南》（国办函[2016]108号）中相关评价考核体系，立足于我国深入推进一体化在线政务服务平台的政策与国情现状，从用户体验的角度和平台支撑的方面，建立科学、客观、实用的网上政务服务评估指标体系，应用于省级政府和重点城市网上政务服务能力调查评估，以此促进政务服务变政府供给导向为群众需求导向。该评估体系主要有以下5个一级指标：服务方式完备度、服务事项覆盖度、办事指南准确度、在线办理成熟度和在线服务成效度。其中，本文所研究的在线服务成效度，可具体为以下几点：注册用户。通过注册用户比例，实名用户比例等，窥探具体情况。即办程度。主要用于评价政府机构的行政许可类事项可即办件的数量占事项总数的比例。缩短时限。主要用以评价政府机构行政许可事项承诺时限在法定时限基础上压缩的比例。跑动次数。主要用来评价政府机构行政许可类事项办理平均跑动次数。服务便捷。通过设定特定的关键词和服务场景，摸查各地区行政服务平台通过检索、导引等方式查询服务的精准性和便捷性。2.2理论方法2.2.1理性行为理论TRA是美国学者Ajzen和Fishbein在1975年提出的，在默认所有人都是理性行为人的前提下，分析公众内心对一种事物的认可或不认可，是如何进一步影响其具体决策的[10]。2.2.2技术接受模型TAM是Davis（1989）运用理性行为理论，研究用户对信息系统接受度所提出的模型。该模型提出了两个重要决定要素：一是感知有用性(perceivedusefulness)，即一个人觉得自己通过使用某一系统能够在多大程度上提高效率；二是感知易用性(perceivedeaseofuse)，即一个人在自身当前所具备的知识储备下，自认为能否轻易地使用好一个具体系统。2.2.3期望确认理论ETC是由Oliver(1980)提出的，主要概念为：消费者在花钱购买产品或服务之前，对之前产生的期望(Expectation)，与其消费之后对所产生的购后绩效(PerceivedPerformance)这一感知进行比较，基于两者的不同得出期望差异（Disconfirmation），并以此判断是否满意(Satisfaction)该产品或服务。同时，纳入该消费者个人是否还有下一次购买或使用(RepurchaseIntention)行为的考虑。根据Oliver所提出的ETC的原型，Churchill(1982)构建出了期望不确认理论（EDT）：如果一个人对产品的期望比他对产品的使用感知小，他会产生正向不确认（PositiveDisconfirmation）,换句话说，他会对产品感到满意；相反，如果一个人对产品的期望比他对产品的使用感知大，则产生负向不确认（NegativeDisconfirmation）。学者Bhattacherjee通过观察、研究消费者的行为，在TAM和ETC的基础上，提出了新的模型——信息系统持续使用模型（ECM-IT）。

3调查分析3.1问卷设计本文的研究目的是从在线服务成效度角度出发，探究广州市电子政务公众使用意愿影响因素。且广州市作为省会城市，是广东省的政治、经济、文化中心，人口集中丰富、人才集中，研究调查便利，具有一定的代表性。为确保问卷的科学性，本次问卷大体分为三个部分：调查对象的基本信息，包括是否使用过广州市电子政务、年龄、学历、职业等。针对使用情况进行调查，包括使用频率等。基于在线服务成效度角度对公众电子政务使用行为影响因素的调查。运用李克特量表(Likertscale)进行具体的陈述衡量描述：选择“非常不赞同”的标记为最低分1分，选择“不赞同”的标记为2分，选择“一般”（即中立）的标记为3分，选择“赞同”的标记4分，选择“非常赞同”则标记为最高分5分。并将同一构念的项目累计加总方式计分。问卷结构如表3-1所示[11]。具体问卷见（附录1）。

表3-1问卷结构调查问卷服务时限（C1）与线下时限相比（P1）花费时间（P2）与原定承诺时限相比（P3）响应速度（P4）跑动次数（C2）利于固定办公（P5）平均跑动（P6）减少跑动占比（P7）总跑动（P8）即办程度（C3）业务及时办理（P9）业务可即办（P10）即办业务占比高（P11）即办业务数量（P12）服务便捷性（C4）导航到位（P13）搜索准确（P14）查询精准（P15）搜索好用（P16）满意度（C5）满足基本需求（P17）符合期望（P18）感到满意（P19）使用选择明智（P20）持续使用意愿（C6）愿意持续使用（P21）愿意成为忠诚使用者（P22）愿意当作首选（P23）会推荐给亲友（P24）最终，回收发放调查问卷共计153份，剔除掉没有使用过广州市电子政务的50份无效数据后，能够的应用于本文研究的有103份，占所有回收问卷的67.32%。3.2问卷分析3.2.1描述性统计分析从年龄分布上看，本问卷调查样本年龄段从多到少依此为20-30岁、31-45岁、46-55岁、20岁以下和55岁以上。如表3-1所示。这表明，在样本中，青年群体使用电子政务的比例比其他年龄段高，这也是此次主要调查对象包含在校学生群体的年龄特点，同时，符合现代青年人倾向于用“互联网+”的方式解决实际问题，又或着是生活节奏加快下利用碎片时间的趋势。

表3-2调查样本的年龄分布年龄段人数占比20岁以下98.74%20-30岁4947.57%31-45岁2423.3%46-55岁2817.48%55岁以上32.91%合计103100.00%从学历上看，由于样本选取的原因，处在本科（含同等学力）学历的人数最多。这与年龄分布情况较为统一。如表3-2所示。某种程度上说明学历较高的群体会倾向于使用电子政务，或者说，是更擅长使用电子政务。表3-3样本学历情况学历人数占比高中（含同等学力）及以下2019.42%本科（含同等学力）6866.02%研究生（含同等学力）及以上1514.56%合计103100.00%从职业分布来看，调查样本中在校学生占总人数的36.89%，企业工做者占25.24%，为分布最多的两个群体。具体如表3-3所示。表3-4调查样本的职业分布职业人数占比在校学生3836.89%党政机关工作者1110.68%事业单位工作者1413.59%企业工作者2625.24%自由职业98.74%其他54.85%合计103100.00%从电子政务的使用频率分布状况出发，把使用频率分为偶尔、每月使用次数≈2次和每周都会使用到，其中“偶尔”选项的选择人数占比最高。如表3-4所示。这说明，电子政务正处在发展期间，普及率有待提升。表3-5调查样本的使用频率分布使用频率人数占比偶尔6866.02%每月使用次数≈2次2120.39%每周都会使用到1413.59%合计103100.00%从电子政务的了解渠道方面，数据显示，依靠新媒体宣传与政务大厅宣传得知的人数最多。如表3-5所示。可见新媒体宣传和政务大厅宣传的效果良好。表3-6调查样本的了解渠道状况渠道人数占比政务大厅2726.21%微博、微信、微视频等新媒体宣传4341.75%电视、新闻报纸等传统媒体宣传1211.65%直接浏览政府官网43.88%从亲友口中得知1110.68%其他65.83%合计103100.00%从实名认证方面，高达80.58%的人群选择了需要实名认证，这对进一步规范电子政务的使用具有一定意义。具体如表3-6所示。表3-7调查样本的实名情况实名情况人数占比是8380.58%否2019.42%合计103100.00%3.2.2信度分析信度分析的目的在于客观地了解受访者有没有按照实际情况回答问卷中的问题。如果受访者没有这么做，就会导致信度不达标。本文通过IBMSPSSStatistics25统计软件，应用Cronbach’sαlpha系数对问卷进行信度分析，其取值为[0,1]。通常地，该系数最好＞0.8。

表3-8克隆巴赫Alpha系数变量项数克隆巴赫Alpha具体题项删除项后的Alpha服务时限（C1）40.882P1P2P3P40.8300.8790.8480.839跑动次数（C2）40.835P5P6P7P80.7720.7680.8400.775即办程度（C3）40.852P9P10P11P120.8110.8440.8060.780服务便捷性（C4）40.871P13P14P15P160.8170.8490.8360.837满意度（C5）40.857P17P18P19P200.8110.8300.8100.821使用意愿（C6）40.879P21P22P23P240.8490.8260.8500.853由表3-8可知，C1、C2、C3、C4、C5、C6的Alpha系数均大于0.8，说明选用的样本非常可靠。同时，各个具体题项删除项后的Alpha系数与变量的Alpha系数相差较小，不作删除考虑。因此，问卷数据可用于进一步分析。3.2.3效度分析效度分析为的是检测应用于研究的问卷内容是否准确有效。第一次，变量选取C1、C2、C3、C4这4个变量共16个题项，得到：用于测量抽取样本是否合适的检验KMO测量值为0.903，此数值比0.9大，并且各个维度之间的相关性为0.000，说明服务时限（C1）、跑动次数（C2）、即办程度（C3）和服务便捷性（C4）这4个维度特别适合进行探索性因子分析。同时，同一因子下的所有题项的共同度值最小为0.637，均高于0.6，说明因子能够包含每一个题项的内容；累计方差解释率为75.898%，且4个维度两两之间的偏离程度大于10%，说明结果良好。表3-9因子分析1具体题项成分1成分2成分3成分4P10.7980.2300.0710.215P20.5570.2300.0420.636P30.7840.2700.3050.038P40.8140.2250.2370.163P50.5160.1390.1950.674P60.6530.2050.1120.468P70.1310.3720.6480.473P80.6430.4470.1030.333P90.6040.2230.5480.323P100.0440.6040.3080.550P110.2110.3980.8130.039P120.3450.5500.5520.093P130.3680.6820.2290.219P140.3070.6570.2150.253P150.1420.7910.2780.190P160.3790.7540.2300.001由表3-9可知，第一个因子由表示服务时限（C1）的P1、P3、P4，跑动次数（C2）的P6、P8，和即办程度（C3）的P9构成。由于它们落在同一因子上，因此在用于构建模型时，需删去跑动次数（C2）和即办程度（C3）的P6、P8、P9。第二个因子由表示服务便捷性（C4）的P13、P14、P15、P16和即办程度（C3）的P10构成。由于它们处在同一因子上，因此在用于构建模型时，需删去C3的P10。第三个因子由表示即办程度（C3）的P11即办业务占比、P12即办业务数量和跑动次数（C2）这一维度的P7减少跑动占比共同组成。由于它们落在同一因子上，因此在用于构建模型时，需删去跑动次数（C2）相应题项P7。第四个因子由表示服务时限（C1）的1个题项P2和跑动次数（C2）的1个题项P5构成，由于该同一因子两个题项为不同变量维度，故均作删除处理。第二次，变量选取满意度（C5）和使用意愿（C6）2个变量共8个题项，得到：用于测量抽取样本是否合适的检验KMO测量值为0.906，并且各个维度之间的相关性为0.000，说明C5和C6特别适合进行探索性因子分析。同时，处于同一因子的题项共同度值都>0.6，最小值为0.688，说明它能够包含每一个题项的内容；累计方差解释率为74.126%，且2个维度的偏离程度大于10%，说明结果良好。表3-10因子分析2具体题项成分1成分2P170.8140.274P180.8380.194P190.6770.482P200.6390.529P210.6830.545P220.5020.709P230.3270.810P240.2080.868由表3-10可知，第一个因子由表示满意度（C5）的4个题项P17满足基本需求、P18符合期望、P19感到满意、P20使用选择明智和使用意愿（C6）1个题项P21构成。由于它们落在同一因子上，因此在用于构建模型时，需删去使用意愿相应变量。第二个因子由表示使用意愿（C6）的3个题项P22、P23、P24构成，均为同一变量维度，不作删除处理[12]。经过效度分析删除后，剩下服务时限（C1）、即办程度（C3）、服务便捷性（C4）、满意度（C5）和使用意愿（C6）这5个维度共16个题项。通过取平均值这一计算变量的方式，实现相应题项与对应变量维度的关联。3.3相关性分析通过相关性分析了解各个维度之间的关系密切程度。皮尔逊相关性系数（PPCs）可以用来衡量自变量X和与之相对应的因变量Y二者之间的关联性，它的数值为[-1,1]。此时，如果Y随着X同向增减，则系数为(0,1]，也就是正相关；若系数为[-1,0)，即为负相关。表3-11影响因素与C5的PPCsC1-0.612C30.745C40.877**.在0.01级别（双尾），相关性显著。由表3-11可知，C1与C5的PPCs为-0.612，负相关性显著；C3、C4与C5的PPCs分别为0.745和0.877，正相关性显著。同理，C5与C6这两个维度的PPCs经过整理分析，最终数值为0.744，在0.01级别正相关性显著。3.4线性回归分析在表3-12中，R2为0.790，说明自变量服务时限、即办程度和服务便捷性可以解释因变量满意度值变化79.0%的原因，即因变量满意度值变化79.0%的原因是由自变量所致的。德宾-沃森值为1.719，在2附近，因而说明基本无自相关性，也就是说，样本之间没有影响关系。同时，ANOVA表格中显著性值为0.000，说明在C1、C3、C4中，至少有一个会影响C5

表3-12模型摘要b模型RR调整后R标准估算的错误德宾-沃森10.8890.7900.7830.365041.719a.预测变量：(常量),C1,C3,C4b.因变量：C5在表3-13中，R2为0.553，说明自变量满意度可以解释因变量使用意愿值变化的55.3%的原因。德宾-沃森值为1.742，在2附近，因而说明样本之间没有影响关系。同时，ANOVA表格中显著性值为0.000，说明所有自变量中，至少有一个自变量会对因变量产生影响。在表3-14中，满意度的回归系数显著性值为0.000，小于0.01，说明满意度呈现出0.01表3-13模型摘要b模型RR调整后R标准估算的错误德宾-沃森10.7440.5530.5490.555091.742a.预测变量：(常量),满意度b.因变量：使用意愿表3-14系数a模型未标准化系数标准化系数t显著性共线性统计B标准错误Beta容差VIF1（常量）0.6810.2532.6900.008满意度0.7840.0700.74411.1810.0001.0001.000a.因变量：使用意愿3.5电子政务公众使用意愿影响因素模型构建结合期望确认理论，采用线性回归分析，解释因变量满意度（C5）变化有多少是由于自变量服务时限（C1）、即办程度（C3）和服务便捷性（C4）产生变化而导致的。随后按照技术接受模型，同理解释因变量使用意愿变化有多少是由于自变量满意度产生变化而导致的。信息系统持续使用模型（ECM-ISC）从一开始提出来之后，就受到各界学者的关注，将其运用于研究不同的信息系统的持续使用意愿，并且证明了该模型对持续使用意向的解释具有一定的有效性。电子政务系统同样也归属于信息系统，所以，理论上讲，该模型同样适用于电子政务。从在线服务成效度这一方面来说，公众在决定使用电子政务之前，会对这项创新性服务的各个方面（包括服务时限、跑动次数、即办程度和服务便捷性）有自己的预期。在实际使用获得相应的体验过后，公众会根据预期与体验的对比形成期望确认度：如果期望确认程度高，则表明真实感受与内心的预期接近，甚至于超过预期，满意度相应会增高。常观情况下，作为理性人的公众会更倾向于继续使用那些他们觉得满意的产品或服务。CheolhoYoon,SanghoonKim(2006)通过研究无线局域网，说明便利性对用户的有用感知有积极影响[13]。Ming-ChiLee(2009)在研究用户持续使用在线学习系统的意愿时，经过实证分析，发现有用感知对满意度、满意度对持续使用意愿等均有显著影响作用[14]。涂文琴(2018)基于促进视角和抑制视角2个视角，研究了用户持续使用移动政务这一行为的相关影响因素，也得出用户对于移动政务的满意度会正向影响其持续使用意愿[15]。本文基于相关资料的整理，以理性行为理论、技术接受模型（TAM）等为理论与模型基础，提出了基于在线服务成效度的广州市电子政务公众使用意愿影响因素模型，结合统计学分析方法对调查问卷数据进行了分析。综合上述结果，构建模型如图3-1：

3.6本章小结本章通过分析数据，对基于在线服务成效度的广州市电子政务公众使用意愿的潜在影响因素进行确定。首先，通过对问卷中的普通选项题型进行了描述性分析，摸清楚调查样本的基本情况；其次，通过信度分析和效度分析，去除了衡量服务时限的第二个题项、衡量跑动次数的所有题项、衡量即办程度的P9业务及时办理和P10业务可即办，以及衡量使用意愿的P21愿意持续使用；最后运用相关性分析和线性回归分析进行确定，得出最终的基于在线服务成效度的电子政务公众使用意愿影响因素模型。结合模型，总结出了基于在线服务成效度的广州市电子政务公众使用意愿的影响因素，对广州市电子政务的完善起到了积极正向的作用。从研究结果来看，模型对公众使用意愿的解释度为55.3%，在剔除跑动次数这个因子之后，模型是相对有效的。并证明服务时限与满意度呈现明显负相关性，即服务时限越短，公众满意度越高；即办程度、服务便捷性与满意度呈现显著正相关性，即即办程度越快，服务便捷性方面表现更优秀，则公众对所应用的电子政务就会满意度越高；同时，一旦满意度越高，公众使用意愿越强烈。遗憾的是，本研究模型由于问卷设计经验不足等因素，最终未能验证跑动次数的关联影响。

4广州市电子政务建设存在的问题及对策本文将广州市作为研究地点，基于在线服务成效度，运用统计分析法对广州市公众使用电子政务的行为影响因素进行了剖析研究，得出服务时限、即办程度、便捷性等因素会影响公众对于电子政务服务的使用意愿。本章在以上研究结论的基础上，找出了广州市电子政务建设在在线服务成效度方面可以进一步提升的细节，并综合影响广州市公众使用电子政务的行为因素提出了相应的解决对策。4.1广州市电子政务建设存在的问题本文利用调查问卷，对基于在线服务成效度的广州市电子政务公众使用意愿的影响因素进行了调查研究。结论显示，服务时限、即办程度和服务便捷性等因素会影响广州市电子政务的公众满意度，进而影响使用意愿。另外，根据调查问卷的数据显示，广州市公众对服务时限矩阵题项的平均分为3.71分，对即办程度矩阵题项的平均分为3.49分，对服务便捷性矩阵题项的平均分为3.42分，对满意度矩阵题项的平均分为3.52分，对使用意愿矩阵题项的平均分为3.52分，这说明，在即办程度和服务便捷性方面还有较大的提升空间，即当前广州市电子政务建设存在以下问题。4.1.1可即办业务问题近年来，随着“放管服”改革的不断深化，电子政务的蓬勃发展，政务服务平台正在向让公众“最多只跑一次”的目标不断靠拢。目前，国内32个重点城市的市本级行政许可事项中，平均9.7%的事项实现了即办，但广州市作为广东省省会，即办件占比<5%，相比深圳市的≥20%，存在较大的差距。基于在线服务成效度角度，从影响广州市公众电子政务使用行为的即办程度因素来看，广州市电子政务服务平台的可即办业务较少，是阻碍其发展的一个重要因素。4.1.2索引功能问题政务服务平台是广州市相关政府机关提供线上政务服务的载体，其发展为群众带来了许多便利，并成为广州市政府与群众连接的“纽带”，是公众获取政务服务的主要途径之一。但是，随着政务服务的不断增多，广州市电子政务服务平台在索引方面加强效果并不十分显著，12个关键词所对应的特定场景中，仅有6个较为符合精准、便捷的标准，与国内其他电子政务服务平台仍然存在一定差距。例如，通过“不动产登记”这个关键词搜索相关事项办理的指南和信息时，内容呈现分散，相关300条结果与关键词的吻合度较低，且仅出现“建设用地使用权”和“海域使用权”两个与“不动产登记”这一关键词相关的场景，而对于“房屋等建筑物、构筑物所有权”“宅基地使用权”等均未看到相关呈现。因此，广州市电子政务服务平台建设并未完善，不能完全满足公众的日常需求。基于在线服务成效度角度，从影响广州市公众电子政务使用行为的服务便捷性因素来看，广州市电子政务服务平台在索引功能上仍存在一定缺陷，制约了广州市作为省会城市所应该展现出来的在电子政务服务方面的“龙头”表现。4.2广州市电子政务建设的建议4.2.1创新行政审批“秒批”的新模式可即办业务的增加和完善并非一朝一夕可以完成的，它需要我们政府的各职能单位经过盘点，明确权责清单，充分吸收其他省市的优秀经验之后，结合新的实际，用新思路、新举措不断开创工作新局面，解决各单位间“数据烟囱”“信息孤岛”的问题，打通“放管服”改革“经脉”，才能够真正帮助群众、便利群众办事。例如，在完善可即办业务的时候，我们可以借鉴深圳市政务服务数据管理局的做法，通过建立系统达到自动、实时审批的效果、理清权责清单方便跨部门业务同步办理以及事中事后监管同步加强等多管齐下，不断充实、提高行政许可类事项的即办事项的占比，深入推进“放管服”改革，变“群众跑”为“数据跑”，实现“最多只跑一次”，方便公众获取政务服务。4.2.2完善搜索功能搜索功能关系到群众能不能快速地寻找到所需要的政务服务讯息。本文研究结果显示，如果这个过程太过于繁琐，就会大大降低公众的使用满意度，进而影响使用意愿。对此，我们可以借鉴国家税务总局12366纳税服务平台，在进入服务页面时，即提供个性化服务设置向导，通过各个服务的细分选择，推送相应页面。其次，还可以模拟群众日常的使用服务需求，以需求导向为引领，对应用场景搜索功能进行完善。最后，利用AI智能提供智能咨询，全方位、多角度地满足公众使用需求。

5总结与展望为大力推行广州市“数字政府”改革建设，本文通过建立基于在线服务成效度的电子政务公众使用意愿影响因素模型，采用技术接受模型、期望确认理论，加以相关性分析、线性回归分析等统计方法，得出结论：服务时限对公众使用电子政务的满意度产生消极影响，即办程度、服务便捷性对公众使用电子政务的满意度产生积极影响，满意度对公众使用电子政务的意愿产生积极影响。同时，依照实际情况，分别从提高行政许可类事项的即办事项的占比和健全索引向导两方面入手，对广州市电子政务的建设提出创新“秒批”模式和完善搜索功能两个建议。未来，在互联网与科技的助力下，电子政务发展将按照国家关于政务服务“一网、一门、一次”改革等在线政务服务平台建设的工作部署，进一步加强数据和信息的归置，积极推进政务服务事项向网络平台的延伸。相信，只要我们政府坚持不懈地丰富利民便民的政务服务内容、拓展服务覆盖的领域、简化优化相关服务的手续流程，其优势就能越发明显，带给群众更多获得感。

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