CN107909282A - 一种电子政务服务效能评价系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及政府行政管理技术领域，具体公开了一种电子政务服务效能评价系统和方法。包括以下步骤：S1：根据行政部门服务效能的不同层面，选出二级评价指标；S2：使用因子分析法构建指标体系；S3：通过层次分析法得到各个指标的权重，构造与各个一级评价指标以及二级评价指标对应的判断矩阵，将判断矩阵最大特征值所对应特征向量的归一化结果作为权重；S4：采用线性综合评价法计算综合得分，把无量纲化的各项评价指标乘以相应的权重后累加就可以得到各个部门的综合得分值。本发明提供的电子政务服务效能评价方法，能够解决现有政府行政审批部门服务绩效考核方法存在主观性大、评价体系不全面的问题。

Description

一种电子政务服务效能评价系统和方法

技术领域

本发明涉及数据管理系统技术领域，具体而言，涉及一种电子政务服务效能评价系统和方法。

背景技术

在单位和企业的人力资源管理中包含有人力资源绩效管理，其是指各级管理者和员工为了达到组织目标共同参与的绩效计划制定、绩效辅导沟通、绩效考核评价、绩效结果应用、绩效目标提升的持续循环过程。

绩效管理不规范或是不全面,往往会给单位和个人带来很多的麻烦，由于政府职能部门层次多，政府规模大，公共服务部门多而复杂，如何对政府的各个服务部门以及各部门内的公务人员进行科学而准确的绩效评价是一个颇为棘手的问题。目前，政府行政部门的服务绩效考核工作有以下不足：评价指标体系不全面，指标之间缺乏逻辑性考虑，由于政府行政审批部门的工作事务繁琐、复杂，对于各个审批部门或公务人员的绩效衡量标准多来源于主观判断和定性分析，很难通过数据定量、客观的评判个人或部门的绩效和能力。

发明内容

本发明意在提供一种电子政务服务效能评价方法，能够解决现有政府行政部门服务绩效考核方法存在主观性大、评价体系不全面的问题。

为了解决上述技术问题，本专利提供如下基础技术方案：

一种电子政务服务效能评价方法，包括以下步骤：

S1：根据行政部门服务效能的不同层面，选出二级评价指标；

S2：使用因子分析法构建指标体系，计算评价指标的相关系数矩阵或协方差矩阵，得到评级指标之间的相关关系，根据相关性大小把二级评价指标分组，使得同组内的指标之间相关性大，不同组的指标之间相关性小，把每一个分组归纳为一个一级评价指标；

S3：通过层次分析法得到各个一级评价指标和二级评价指标的权重，构造与各个一级评价指标以及二级评价指标对应的判断矩阵，将判断矩阵最大特征值所对应特征向量的归一化结果作为权重；

S4：采用线性综合评价法计算综合得分，把各项评价指标乘以相应的权重后累加就可以得到各个部门的综合得分值。

本发明技术方案中，首先根据各个部门服务能效的不同层面选出二级评价指标，然后通过因子分析法简化评价指标的数量，得到一级评价指标，并构建指标评价体系，再通过层次分析法得到各个指标的权重，最终由线性综合评价法计算各个部门的综合得分值。

本发明技术方案中通过一级评价指标和二级评价指标建立了多层次的、完善的指标体系，相比于现有的评价方式和方法，本发明技术方案中进行评价时所引入和参考的数据更加全面客观，指标数据全部源于案件的数据，层次分析法设定各个评价指标的权重，从两个层级综合评价得到评价结果，因而评价结果更加合理，贴近客观事实。

进一步，所述S2包括以下步骤：

S2-1：对二级评价指标通过极差变换法进行无量纲处理；

S2-2：将满意度相关的二级评价指标归为一组，归纳为一个与满意度相关的一级评价指标，命名为满意度指标；

S2-3：对与满意度指标无关的其他二级评价指标构造相关系数矩阵或协方差矩阵；

S2-4：根据相关系数矩阵或协方差矩阵判断各个二级评价指标的相关性，根据相关性的大小把二级评价指标进行分组，使得同组内的二级评价指标之间相关性较高，不同组的指标之间相关性较低；

S2-5：提取每组二级评价指标的公因子，对公因子进行因子旋转并命名，得到其他的一级评价指标。

多指标评价体系中，由于各指标的量纲不同，会对分析结果造成一定的影响。为统一标准，采用极差变换法对指标进行无量纲处理，可消除不同指标因量纲不同而产生的影响，使不同指标的取值都在一定范围内。

由于满意度指标比较明显(如用户满意次数、被表扬次数、被投诉次数)，因此直接归为一组，而其他指标则通过因子分析法分析相关性，然后根据相关性进行分组。每组指标代表一个基本结构，这个基本结构称为公因子。求出公因子后，若各个公因子的典型代表指标不是很突出，还需要进一步进行因子旋转，结合实际意义命名，进而得到一级评价指标。

进一步，S3包括以下步骤：

S3-1：通过两两比较打分的方式确定层次中各指标的相对重要性，构造判断矩阵；

S3-2：对判断矩阵进行一致性校验，检验成功则进行下一步，校验失败者返回S3-1；

S3-3：将判断矩阵最大特征值所对应特征向量的归一化结果作为权重。

增加了评价模型的可操作性，可根据实际中不同的考核重点重新由层次分析法确定权重进行评价。

进一步，S2-1中采用极差变换法对二级评价指标进行无量纲处理时，使二级评价指标的取值在0-100之间。

0至100之间容易计算和理解。

进一步，所述二级评价指标包括：办件量、办件种类、办件增长率、提前办结量占比、准时办结量占比、提前办结时间占比、提前办结量/准时办结量、办件提速率、办件提速天数、办件提速天数/法定期限、重要字段缺失占比、超时办结量占比、用户满意次数、被表扬次数、被投诉次数、用户不满意次数、巡查发现问题次数、督察督办次数，除了满意度指标以外，一级评价指标还包括：能力指标、效率指标、提速指标、规范性指标；

能力指标包括：办件量、办件种类、办件增长率；

效率指标包括：提前办结量占比、准时办结量占比、提前办结时间占比、提前办结量/准时办结量；

提速指标包括：办件提速率、办件提速天数、办件提速天数/法定期限；

规范性指标包括：重要字段缺失占比、超时办结量占比；

满意度指标包括：用户满意次数、被表扬次数、被投诉次数、用户不满意次数、巡查发现问题次数、督察督办次数。

这些二级评价指标能充分反映行政审批部门服务效能各个方面的指标，既包括常规部门考核的办件量、办件提速率、准时办件率等指标，也包含衡量办理效率、办件规范性等方面的指标，以及满意度的正负向指标。各个指标满足可得性、可比性、可量纲化等要求，能够真正反映出行政审批部门服务效能的本质特征。

“提前办结量”和“准时办结量”两者都是衡量部门办件效率的指标，考虑到这两个指标重要程度的先后次序，设计了“提前办结量/准时办结量”指标。考虑到一些部门的办理事项法定时限较短，提速幅度基数不大的情况，设计“办件提速天数/法定期限”指标，可弱化计算“提速率”、“提速天数”指标时的可能存在的倾向性。

进一步，还包括以下步骤：

S5：将得分排序，得到最终的服务效能排名。

便于对各部门服务效能进行排名。

电子政务服务效能评价系统，包括：

数据获取模块，用于自动获取服务办件数据，并从服务办件数据中提取二级评价指标的数据；

一级评价指标生成模块，能够根据二级评价指标的数据生成一级评价指标数据；

无量纲化处理模块，能够对二级评价指标的数据进行无量纲化的处理；

重要性设置模块，用于专家对各个指标的重要性进行评价打分；

权重生成模块，权重设置模块用于根据各个指标的相对重要性生成并校验判断矩阵，判断矩阵通过一致性检验后，判断矩阵最大特征值所对应特征向量的归一化结果作为权重。

综合计算模块，综合计算模块能够采用线性综合评价法计算每个部门的综合得分，即把各项指标无量纲化后的数值乘以相应的权重后累加就得到各个部门的综合得分值。

通过该系统可以自动获取并对各部门效能进行统计计算，得出评价结果，相比于常规人工考核使用考核表的方式，更加省时省力。

附图说明

图1为本发明一种电子政务服务效能评价方法实施例的流程图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式对本发明作进一步详细的说明：

如图1所示，本实施例一种电子政务服务效能评价方法，包括以下步骤：

S1：根据行政部门服务效能的不同层面，选出二级评价指标；

S2：使用因子分析法构建指标体系，计算评价指标的相关系数矩阵或协方差矩阵，得到评级指标之间的相关关系，根据相关性大小把指标分组，使得同组内的指标之间相关性较高，不同组的指标之间相关性较低，把每一个分组归纳为一个一级评价指标；

S3：通过层次分析法得到各个一级评价指标和二级评价指标的权重，构造与各个一级评价指标以及二级评价指标对应的判断矩阵，将判断矩阵最大特征值所对应特征向量的归一化结果作为权重；

S4：采用线性综合评价法计算综合得分，把各项评价指标乘以相应的权重后累加就可以得到各个部门的综合得分值；

S5：将得分排序，得到最终的服务效能排名。

本实施例中，以对政府行政审批的各个部门进行评价为例，首先，根据行政审批部门服务效能的不同层面，选取了18个二级评价指标，包括：办件量、办件种类、办件增长率、提前办结量占比、准时办结量占比、提前办结时间占比、提前办结量/准时办结量、办件提速率、办件提速天数、办件提速天数/法定期限、重要字段缺失占比、超时办结量占比、用户满意次数、被表扬次数、被投诉次数、用户不满意次数、巡查发现问题次数以及督察督办次数。

然后，由于满意度相关的指标(用户满意次数、被表扬次数、被投诉次数、用户不满意次数、巡查发现问题次数以及督察督办次数)相关性比较明显，因此直接归为一组，其公因子称之为满意度指标，以满意度指标作为一个一级评价指标；

对于满意度指标以外的二级评价指标，由于各指标的量纲不同，会对分析结果造成一定的影响。为统一标准，需采用极差变换法对指标进行无量纲处理。根据指标属性，使用原始指标观测值x_ij与最大值或最小值的差绝对值除以极差，再按比例放大得到变换后的数值z_ij，当指标要求“越大越好”时，采用上限效果测度(式1)，当指标要求“越小越好”时，采用下限效果测度(式2)：

式1：

式2：

通过极差变换法，即可消除不同指标因量纲不同而产生的影响，同时本实施例中，采用的式1和式2又可以使不同指标的取值都在0至100之间。

根据审批部门的服务办件数据中各个二级评价指标的统计数据，计算除满意度相关指标以外所有二级评价指标两两之间的协方差，得到一个协方差矩阵，协方差矩阵可以反映二级评价指标两两之间的相关性，根据相关性的大小，对二级评价指标进行分组，使得同组内的二级评价指标之间相关性较高，不同组的二级评价指标之间相关性较低，即设置一个阈值，使相关系数大于阈值的二级评价指标为一组，小于阈值的为不同组。每组指标代表一个基本结构，这个基本结构称为公因子。求出公因子后，若各个公因子的典型代表指标不是很突出，还需要进一步进行因子旋转，结合实际意义命名，本实施例中，通过对除满意度相关指标以外的12个二级评价指标进行因子分析，分为了4个组，得到了4个公因子，根据实际意义对各公因子命名后，最终得到了能力指标、效率指标、提速指标、规范性指标4个一级评价指标；由此18个二级评价指标和5个一级评价指标构成了一个完整的政府行政审批部门服务效能评价指标体系。

然后需要使用层次分析法对每个一级评价指标和二级评价指标进行权重计算，具体的，针对于二级评价指标，则是通过判断二级评价指标对其上级也就是一级评价指标的影响程度。层次分析法中通过每次比较两两因素对于上一层因素的重要程度，将全部比较结果构成判断矩阵A：

A＝(a_ij)_n×n,a_ij>0,且a_ij＝1(i＝j)；

a_ij的值根据1～9比较标度法确定，各个标度意义如下表所示：

标度	意义
		1	两因素同等重要
3	一因素较之另一因素稍微重要
		5	一因素较之另一因素明显重要
7	一因素较之另一因素强烈重要
		9	一因素较之另一因素极端重要
2,4,6,8	该数值对应上述两个相邻判断的中间值
		以上各数的倒数	反比较

得到判断矩阵后，需要对判断矩阵做一致性检验，进而保证层次分析法结论的合理性，定义一致性指标CI越小，说明一致性越大。考虑到一致性的偏离可能是由于随机原因造成的，因此在检验判断矩阵是否具有满意的一致性时，还需将CI和平均随机一致性指标RI进行比较得出检验系数CR，如果CR<0.1，则认为该判断矩阵通过一致性检验，否则就不具有满意一致性。

平均随机一致性指标RI标准值如下表所示：

矩阵阶数	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
											RI	0	0	0.58	0.90	1.12	1.24	1.32	1.41	1.45	1.49

同样的也要对一级评价指标构建判断矩阵，然后将判断矩阵最大特征值所对应特征向量的归一化结果作为权重。

得到各指标的权重后，采用线性综合评价法计算综合得分，把各项指标的数值乘以相应的权重后累加就可以得到各个部门的综合得分值。将得分排序，可得到最终的服务效能排名。

为了实现政府部门服务效能评价自动化，本实施例还公开了一种使用了电子政务服务效能评价方法的电子政务服务效能评价系统，该系统运行于电脑上，包括：

数据获取模块，用于获取服务办件数据，并从案件数据中获取二级评价指标的数据；

一级评价指标生成模块，能够根据二级评价指标的数据生成一级评价指标数据；

无量纲化处理模块，能够对二级评价指标的数据进行无量纲化的处理；

重要性设置模块，用于专家对各个指标的重要性进行评价打分；

权重生成模块，权重设置模块用于根据各个指标的相对重要性生成并校验判断矩阵，判断矩阵通过一致性检验后，判断矩阵最大特征值所对应特征向量的归一化结果作为权重；

综合计算模块，综合计算模块能够采用线性综合评价法计算每个部门的综合得分，即把各项指标无量纲化后的数值乘以相应的权重后累加就得到各个部门的综合得分值；

排序模块，用于根据每个部门最终的综合得分值得到部门服务效能排名。

通过将该系统与政府审批部门服务系统的数据进行打通，使数据获取模块能够自动获取并统计每一个服务办件数据，然后从服务办件数据中获取所需要的二级评价指标数据，按照上述的方法处理得到最终的评分和排名，实现了自动化的评价。

以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims (7)

1.一种电子政务服务效能评价方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：根据行政部门服务效能的不同层面，选出二级评价指标；

S2：使用因子分析法构建指标体系，计算评价指标的相关系数矩阵或协方差矩阵，得到评级指标之间的相关关系，根据相关性大小把二级评价指标分组，使得同组内的指标之间相关性大，不同组的指标之间相关性小，把每一个分组归纳为一个一级评价指标；

S3：通过层次分析法得到各个一级评价指标和二级评价指标的权重，构造与各个一级评价指标以及二级评价指标对应的判断矩阵，将判断矩阵最大特征值所对应特征向量的归一化结果作为权重；

S4：采用线性综合评价法计算综合得分，把各项评价指标乘以相应的权重后累加就可以得到各个部门的综合得分值。

2.根据权利要求1所述的电子政务服务效能评价方法，其特征在于：所述S2包括以下步骤：

S2-1：对二级评价指标通过极差变换法进行无量纲处理；

S2-2：将满意度相关的二级评价指标归为一组，归纳为一个与满意度相关的一级评价指标，命名为满意度指标；

S2-3：对与满意度指标无关的其他二级评价指标构造相关系数矩阵或协方差矩阵；

S2-4：根据相关系数矩阵或协方差矩阵判断各个二级评价指标的相关性，根据相关性的大小把二级评价指标进行分组，使得同组内的二级评价指标之间相关性较高，不同组的指标之间相关性较低；

S2-5：提取每组二级评价指标的公因子，对公因子进行因子旋转并命名，得到其他的一级评价指标。

3.根据权利要求1所述的电子政务服务效能评价方法，其特征在于：所述S3包括以下步骤：

S3-1：通过两两比较打分的方式确定层次中各指标的相对重要性，构造判断矩阵；

S3-2：对判断矩阵进行一致性校验，检验成功则进行下一步，校验失败者返回S3-1；

S3-3：将判断矩阵最大特征值所对应特征向量的归一化结果作为权重。

4.根据权利要求3所述的电子政务服务效能评价方法，其特征在于：S2-1中采用极差变换法对二级评价指标进行无量纲处理时，使二级评价指标的取值在0-100之间。

5.根据权利要求1至4任一项所述的电子政务服务效能评价方法，其特征在于：所述二级评价指标包括：办件量、办件种类、办件增长率、提前办结量占比、准时办结量占比、提前办结时间占比、提前办结量/准时办结量、办件提速率、办件提速天数、办件提速天数/法定期限、重要字段缺失占比、超时办结量占比、用户满意次数、被表扬次数、被投诉次数、用户不满意次数、巡查发现问题次数、督察督办次数，除了满意度指标以外，一级评价指标还包括：能力指标、效率指标、提速指标、规范性指标；

能力指标包括：办件量、办件种类、办件增长率；

效率指标包括：提前办结量占比、准时办结量占比、提前办结时间占比、提前办结量/准时办结量；

提速指标包括：办件提速率、办件提速天数、办件提速天数/法定期限；

规范性指标包括：重要字段缺失占比、超时办结量占比；

满意度指标包括：用户满意次数、被表扬次数、被投诉次数、用户不满意次数、巡查发现问题次数、督察督办次数。

6.根据权利要求5所述的电子政务服务效能评价方法，其特征在于：还包括以下步骤：

S5：根据综合得分值，得到最终的服务效能排名。

7.使用了权利要求6所述的电子政务服务效能评价方法的一种电子政务服务效能评价系统，其特征在于：包括：

数据获取模块，用于获取服务办件数据，并从案件数据中获取二级评价指标的数据；

一级评价指标生成模块，能够根据二级评价指标的数据生成一级评价指标数据；

无量纲化处理模块，能够对二级评价指标的数据进行无量纲化的处理；

重要性设置模块，用于专家对各个指标的重要性进行评价打分；

权重生成模块，权重设置模块用于根据各个指标的相对重要性生成并校验判断矩阵，判断矩阵通过一致性检验后，判断矩阵最大特征值所对应特征向量的归一化结果作为权重；

综合计算模块，综合计算模块能够采用线性综合评价法计算每个部门的综合得分，即把各项指标无量纲化后的数值乘以相应的权重后累加就得到各个部门的综合得分值；

排序模块，用于根据每个部门最终的综合得分值得到部门服务效能排名。