【摘 要】
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政务服务的品质关系到人民的幸福感与满意度,高质量的服务更有利于发展经济,改善社会民生问题,政务服务“好差评”制度应声而起。某市积极响应“好差评”政策,制定相关的实施细则,用于开展工作。本文首先基于该市2021年上半年收集的辖下各区域、部门累计7万余条的政务服务“好差评”数据,对各指标进行描述性统计,结合图像了解该市“好差评”数据的特点,分析各区域、部门的之间服务上的差异。然后基于该市政务服务评价数
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政务服务的品质关系到人民的幸福感与满意度,高质量的服务更有利于发展经济,改善社会民生问题,政务服务“好差评”制度应声而起。某市积极响应“好差评”政策,制定相关的实施细则,用于开展工作。本文首先基于该市2021年上半年收集的辖下各区域、部门累计7万余条的政务服务“好差评”数据,对各指标进行描述性统计,结合图像了解该市“好差评”数据的特点,分析各区域、部门的之间服务上的差异。然后基于该市政务服务评价数据的特性,结合对该市政策实施细则的理解,构造实用有效、分类效果明显的政务服务评价指标:确定了好评率、主动评价率、刷好评率、政务即办率、办件数这5个评价特征,分别表示了群众对政策与服务的满意度、参与度,工作人员的诚信度、办事效率,以及服务机构的行政规模,这些都是影响政务服务质量的主要因素。随后指标数据标准化后的基础上构建K-means聚类模型,通过手肘法和轮廓系数法确定合适的类别个数。最后分别以行政区域和办事部门为主体建立模型,根据聚类结果分析问题,提出政务服务的改善建议。聚类效果较为理想,比较符合实际情况,可以从类别层次上分析出各主体之间政务服务质量的差异;但在分析结果的过程中发现,针对不同主体,同一套特征指标的聚类表现有所差异:在区域聚类时,政务即办率对于分类结果作用不大,可以考虑去除,而在部门聚类时发现,4个类别中的好评率、主动评价率、刷好评率表现都较为一致,因此可以考虑在部门聚类时,将这三个指标加权合并为一个新的综合指标再进行聚类。
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