满意度统计范文

满意度统计范文（精选8篇）

满意度统计 第1篇

关键词：商洛市,旅游,满意度,因子分析

0 引言

商洛市位于陕西省东南部, 秦岭南麓, 与豫、鄂两省接壤, 是河南、湖北进入陕西的东南门户, 距离西安及咸阳国际机场仅需两个小时。商洛市旅游景点主要有商州仙娥湖生态休闲度假区、商南金丝峡、镇安木王、柞水牛背梁、山阳天竺山等国家级森林公园, 天竺山、柞水溶洞、牛背梁自然生态旅游走廊和牧护关、商州文化古城、龙驹古寨、金丝峡谷、商南城等。经过多年努力已初见成效, 但商洛市经济基础较薄弱, 旅游业起步较晚, 与许多旅游城市相比, 商洛市旅游业近几年的发展速度还比较滞后。

游客满意度一直是旅游学界和业界的热点话题。目前的研究主要包括游客满意的定义、影响因素的鉴别、遗产地游客满意研究、游客满意度测度, 不同类型景区游客满意度的测量、旅游满意度的影响因素研究, 旅游服务质量、购物满意度研究等[1,2,3]。商洛市的旅游情况也有人从不同角度进行了研究, 本文在前人的研究基础之上, 在抽样调查的基础上, 通过分析游客对商洛市各景点的满意程度, 得出影响游客满意度的主要因素, 这有利于找出商洛市旅游在食、住、行、游、购、娱等环节存在的问题, 为商洛是旅游业的进一步发张提供一定的依据[4,5,6]。

1 研究方法

1.1 指标选择与问卷设计

为了考察游客对商洛旅游的满意度, 按照评价指标和数据的科学性、系统性和代表性等原则, 在前人研究的基础上, 筛选出影响旅游满意度的因素指标, 尽量使各指标的不相关, 又能从不同角度全面反映旅游的情况。结合商洛市旅游现状, 本次问卷调查共列出了9项影响旅游满意度的评价指标, 涉及到了商洛市旅游景点的吃、住、行、游、购、娱等各个方面.依次为:X1:宾馆/饭店设施、服务;X2:餐饮设施;X3:交通情况;X4:娱乐场所;X5:购物场所;X6:接待设施、服务;X7:厕所设施;X8:导游服务;X9:邮电、通讯情况.采用李克特 (Ukert) 5分制量表测量调查对象的态度, “l”表示“很不满意”, “5”表示“很满意”, 即数值越大表明游客对该因素越满意。

1.2 数据采集

笔者发动亲朋好友及学生在2012年不定期进行调查, 景点主要在商州二龙山, 商南金丝峡, 镇安木王, 柞水牛背梁、溶洞, 山阳天竺山, 丹凤龙驹古寨等景区共发放调查问卷220份, 收回问卷204份, 回收率92.7%, 其中有效问卷204份。本次调查主要是通过调查人员随机选择游客, 直接向游客进行问卷调查, 协助游客填写问卷并及时回收, 保证了信息的客观有效性。

1.3 研究方法

本研究拟通过采用SPSSll.5统计软件包及EXCEL作为分析工具, 对由问卷调查所获得的数据进行统计分析, 根据分析结果对商洛市旅游游客满意度进行深入地实证分析, 并对其结果进行具体的解释, 最后提出相应的对策[7,8]。

2 结果分析

2.1 描述性统计分析

根据表l中的对旅游满意度各影响因素的平均值可知“邮电、通讯情况X9” (M=3.0882) 平均值最大, “厕所设施X7” (M=3.0294) 排第二, 但“厕所设施X7”的标准差也是最大的, 表明调查对象内部观点差异较大.对旅游满意度影响最弱的因素是“购物场所X5” (M=2.6029) (Tab-1) , 这可能主要因为目前商洛旅游购物市场不够完善, 旅游购物品开发不足, 游客仍以观光为主要目的有较大关系, 致使旅游者对旅游购物需求有限, 对旅游中的购物体验不够重视。值得注意的是, 九个变量的标准差均大于1, 表明调查对象内部态度差异较大, 这一点从问卷的调查结果也能看到, 每个变量上, 游客有给5分的, 也有给1分的, 这应该是和游客的游览经历和对旅游地服务的偏重点有关。

2.2 旅游满意度的因子分析

首先采用SPSS11.5软件包对旅游满意度影响因素量表进行因子分析。KMO值为0.847, 说明适合做因子分析。在因子分析中, 根据碎石图提取了7个公因子, 累计方差贡献率为92.73% (Tab-2) , 原有变量的信息丢失较少, 分析效果理想。从因子分析结果可以看出, 公因子1由与组成, 这两个变量代表了旅游点的宾馆、饭店及餐饮设施和服务情况, 即可以将吃、住放在一起;与合并作为第二个公共因子, 为厕所情况, 为导游服务, 两个放在一起不太好命名, 就以两变量含义合在一起表示该公共因子, 其余五个公共因子的命名可以用原来变量的含义表示即可 (Tab-3) 。

“*”代表的数字的绝对值小于0.1。

由分析结果可以看出, 原来选择的变量效果较好, 变量间的相关性不大, 这样原来选择的九个变量化简成七个公共因子, 就可以全面评价游客对商洛旅游的满意情况。

以方差贡献率为权系数建立综合评价模型:

F值越大说明游客的满意度越高。从计算的F值来看, 编号为86的问卷游客满意度最高, 综合得分0.963, 编号为21的问卷游客满意度排名二, 综合得分0.902, 排名第三的是编号为155的问卷, 综合得分为0.787。这三名游客从他们填写的来自省份来看, 都是陕西, 其中一位为学生, 再从他们问卷整体来看, 对所到景点的各项设施包括服务都比较满意。而从排名在后10位的情况来看, 其中之一为来自江苏的游客, 该游客对所到景点的基础设施基本满意, 对其它服务项目不满意。而整个调查问卷中外省游客仅有8名, 而其他7位的综合满意得分也不是很高。而综合得分排名较高的大部分游客的旅游地是金丝峡、牛背梁、木王森林公园、天竺山等国家级的旅游景点。

3 结论

通过以上对旅游满意度的统计分析, 本文可以得出以下结论。

首先, 根据旅游满意度九项指标的均值排序来看, 邮电、通讯情况、厕所设施、餐饮设施满意情况较高, 说明游客对旅游景的基本保障设施比较认可, 这意味着现代人旅游不再单纯是看景, 更注重旅途的舒适和方便, 很多年轻人喜欢将自己所见所闻当即发到微博和朋友分享, 对通讯的重视就不言而喻了。另外, 此次调查对象游客对购物和娱乐项目的感知程度较低, 可能的原因是购物和娱乐项目往往是旅游产业链中的薄弱环节, 而商洛旅游购物市场不够完善, 产品特色不强在较大程度上压抑了游客的购物欲望。其次, 旅游满意度九项指标通过因子分析可以减缩成独立的七个因子, 通过分析、计算可以看出, 商洛旅游的满意度在不同游客中差异较大, 也存在地域差异, 这应该和游客的文化背景及旅游经历有关。

本文仅是从游客需求角度对商洛市旅游游客的满意度进行了定量分析, 今后旅游满意度还应多从多角度进行研究, 以完善其研究体系。

参考文献

[1]AKAMA J.DAMIANNAH MK, Measuring tourist satisfaction with Kenyas wildlife safari:A Case study of Tsavo West NationslPark[J].Tourism Management, 2003, (24) :73-81

[2]汪侠, 顾潮林, 梅虎.旅游景区顾客满意度指数模型[J].地理学报.2005, 60 (5) :808-816

[3]高华峰, 任佩瑜.低碳化景区游客满意度提升策略研究[J].统计与决策.2013, 23:60-63.

[4]张妍.商洛市生态旅游资源分布与评价研究[J].江西农业科学学报, 2011, 23 (3) :165—166

[5]鱼先锋, 郭萌.商洛市旅游的模糊综合评价[J].商洛学院学报, 2012, 26 (2) :16-19

[6]李粉红.商洛市旅游人数的时间序列预测模型[J].牡丹江大学学报.2012 (2) :104-106

[7]张尧庭, 方开泰.多元统计分析引论[M].北京:科学出版社, 1999

居民满意度调查问卷统计分析 第2篇

厂区物业站在7月份对居民进行了物业服务满意度调查，发放调查表20份，收回19份，调查表收回率达到了95%。应用统计技术对回收的居民满意度调查表进行分析，计算得出目前居民满意率88.36%。计算过程如下：

1、服务是否热情周到： 非常满意

12、基本满意

7、不满意0、非常不满意0。

2、报修电话接听是否及时： 非常满意

10、基本满意

8、不满意

1、非常不满意0。

3、维修是否及时高效： 非常满意

10、基本满意

7、不满意

2、很不满意0.4、社区服务是否全面细致： 非常满意

8、基本满意

9、不满意

2、很不满意0.5、小区绿化是否满意：非常满意

11、基本满意

7、不满意

1、很不满意0.6、卫生是否干净整洁： 非常满意

7、基本满意

10、不满意

1、很不满意0。

7、水电暖供应是否满意： 非常满意

11、基本满意

8、不满意0、很不满意0.8、水电暖收费是否精细准确： 非常满意

11、基本满意

8、不满意0、很不满意0.9、小区洗浴是否满意：非常满意

6、基本满意

13、不满意0、很不满意0。

10、投诉处理是否满意：非常满意：

8、基本满意

11、不满意0、很不满意0 暂定满意度的权数为：非常满意

统计数据准确性的满意度调查分析 第3篇

关键词：统计数据,数据准确性,满意度调查

一、研究背景

统计数据质量的好坏关系到统计工作的成败。为了保证数据质量, 我国各级政府统计机构和统计工作者作了不懈努力。但随着社会经济的发展, 统计外在环境发生了翻天覆地的变化, 统计工作的难度明显增强, 政府统计数据也频繁地受到国内外学者及社会公众的广泛争议与质疑。如:Maddison (1998) (2001) 、Rawski (2001) 等均质疑中国的GDP增长的真实性, 认为中国GDP增长率被严重高估。国内学者孟连、王小鲁 (2000) 通过各地区与全国GDP增长数据、价格指数与经济增长速度、工业产品实物量与工业增长等的相关性分析, 论证了中国经济增长数据存在虚增的现象。周国富、连飞 (2010) 运用空间面板模型对中国地区GDP数据的真实性进行检验, 发现GDP没有被系统高估的迹象, 但仅有9个省份GDP数据可靠性较高。与此同时, 任若恩 (2001) 对Maddison (1998) (2001) 、Rawski (2001) 、孟连、王小鲁 (2000) 等人的观点和论证方法进行了反驳和论证;张新、蒋殿春 (2002) 从GDP计算体系和经济增加值着眼, 论证了中国经济增长数据基本可靠。刘洪、黄燕 (2007) 用趋势模拟法论证了我国2004年公布的GDP数据是准确的;王静 (2009) 通过能源消费、全社会货运周转量、居民消费指标检验GDP数据, 认为我国GDP数据不存在显著问题。究竟如何科学的评估统计数据质量?世界货币基金组织 (IMF) 提出数据质量评估框架 (DQAF) , 包括保证数据质量的先决条件和衡量数据质量的五个维度:

诚信的保证、方法的健全性、准确性、可靠性、适用性和可获取性;OECD定义的数据质量维度则主要包括:适用性、可靠性、及时性、可得性、可解释性、一致性、有效性等;各国对数据质量的定义也各有不同, 政府统计数据质量的内涵是越来越丰富, 但总体而言, 基本包括准确性、适用性、可比性、及时性、有效性、可解释性等评价内容。然而, 在所有的质疑声音和数据质量特性的背后, 最为关键最为核心的仍是统计数据的准确性, 数据的准确性直接影响到数据的适用性和政府统计的公信力等。所以, 关注统计数据的准确性、数据准确性的影响因素, 对于提升统计数据质量具有重要的现实和理论意义。

二、统计数据准确性的满意度调查与分析

对于数据准确性, 王华、金勇进 (2010) 从统计数据可以准确反映实际情况的程度、统计部门关于统计数据质量评估结果的可信性、统计数据修正规则和程序的合理性与科学性等三个项目进行测评。Maddison (1998) (2001) 、Rawski (2001) 、孟连、王小鲁 (2000) 、任若恩 (2001) 等对统计数据准确性的争议中, 主要从关联项目之间的一致性、不同部门统计数据的可比性等角度进行相关论证。所以, 本文在借鉴研究成果的基础上, 对数据准确性主要从四个项目进行测评, 满意度调查主要采用Liket5级量表来反映实际工作者对数据准确性的质量感知 (见表1) 。

(一) 统计数据准确性的描述性统计分析

本文针对统计部门工作人员展开数据准确性满意度的问卷调查, 以便了解数据在整个生产过程中遇到的困难和障碍, 统计数据准确性的具体影响因素何在。共收集了145份问卷, 有效问卷138份。根据问卷结果进行了信度和效度检验, 得到Cronbachα系数为0.734, 说明量表具有较好的内部一致性。由此利用138份问卷对各测度项目进行描述统计, 得到:统计数据连续性满意度均值最大3.8406, 倾向于较满意;统计数据准确度、一致性均值为3.2971和3.4058, 偏向满意度一般的状况;对于统计数据的可比性满意度最低, 均值为2.8913, 处于一般以下。总体而言, 对于统计数据准确性的满意度处于一般水平 (详见表2) 。

(二) 统计数据准确特征的满意度的频率分析

从满意度频率分析结果看来, 统计数据准确性特征的四个维度中, 对于数据的连续性满意度最高的, 其中较满意’达到52.9%, 很满意’达到16.7%, 二者累积达到69.6%;较不满意’仅占2.2%, 很不满意’为0。对于统计数据的可比性满意度最低, 很不满意’和较不满意度’分别为6.5%和23.2, 较满意’和很满意’累积百分比只有22.5%。对于数据准确度, 不满意的占13% (其中很不满意’占2.9%;较不满意’的占10.1%) , 较满意’占42.8% (仅次于数据连续性较满意’度) , 但很满意’的仅占1.4% (在四个特征项目中很满意’度表现最低的) 。对于数据一致性程度的感知, 很不满意’和较不满意’占比分别为2.2%和6.5%, 较满意’和很满意’二者累积占比43.5%, 与数据准确度的感知较为接近。综观统计数据准确性的四个测度项目, 实际工作者对统计数据准确度、一致性程度、连续性和可比性的满意度感知处于一般’及其以下水平的占比分别达到55.8%、56.5%、30.4%、77.5%, 这说明我国统计数据准确性满意度不尽如人意, 统计数据准确性亟待提升 (详见表3) 。

三、提升统计数据准确性的路径分析

在问卷中除了对统计数据准确性的四个测评维度进行了调查, 还特别对你认为影响统计数据准确性的因素有哪些’这一问题进行了调查。在138份问卷对此问题进行作答的有75份问卷, 主要影响因素有统计人员素质 (频数24、百分比32%) , 政府干预 (频数28、百分比37.33%) , 被调查人配合度 (频数16, 百分比21.33%) , 还有2至3人回答影响因素有统计人员数量、统计体制、执法监督力度等。所以, 要进一步提升我国统计数据准确性应从以下几个方面着手:

(一) 加强基层统计队伍建设, 提升基层统计人员素质

基层统计是统计数据的源头, 基层统计人员素质直接关系到统计源头数据质量。然而, 目前我国基层统计人员多为兼职且变动频繁, 统计工作只是附带性的工作。同时, 基层统计人员的工作能力、思想观念严重地滞后于当前统计工作要求, 这直接影响到基层统计数据质量。在农村统计工作方面, 农村社会经济调查从原有的农产量调查、农村住户调查等常规调查逐步扩展到农作物播种面积调查、农林牧渔业调查、农产品生产价格和批发价格调查、农村住户调查、农村贫困监测、农村小康监测等各类专项调查。其中, 农村住户调查年报指标多达5500多个, 季报指标也达2500多个。农村统计工作牵头万绪, 工作量巨大, 而统计人员多为兼职、变动又频繁再加上统计观念单薄, 统计员对报表指标的内涵理解不清, 导致无法正常完成统计业务且上报数据与实际不符。在企业统计工作方面, 目前推行的网上直报, 其质量取决于企业信息化程度、单位领导重视程度、企业统计人员素质高低。而目前我国大多数企业缺乏专业统计员, 填报人员对指标理解不到位、指标计算内容不全, 再加上缺乏责任心、填报不认真等直接影响到企业源头数据的质量。为了解决上述问题, 一应增加基层专业统计人员数量;二应加强基层统计人员业务培训, 尤其应注重对乡村两级和企业等基层调查单位统计人员的培训。培训内容乡村两级侧重于统计调查、整理、分析和计算机应用, 企业主要侧重于一套表’的解读和分析, 从而提升基层统计人员业务能力和素质;三应建立基层统计数据监督机制, 做到谁统计谁上报谁负责, 尤其将数据质量作为基层统计人员的重要考核指标。

(二) 加强统计执法力度, 构建政府或权力干预的防范机制

政府强调以政绩作为层层考核与选拔干部的重要标准, 这极大刺激了各级领导干部虚报统计数据的行为发生。如:利用权力对不满意统计数据公开授意, 擅自修改;对经济发展数据层层注水等。对此现象2009年修订后的《统计法》第6条第2款明确规定了“三个不得”禁止领导人员的行政干预行为。同时, 统计机构有依法依纪给予处分或者行政处罚的权力。但是依法统计、统计执法难度太大。一是《统计法》对于利用行政权力“虚报、伪造、篡改”等行为人的惩罚并未做出具体详尽的规定, 同时, 惩罚力度严重低于造假成本;二是各级统计部门属于双重领导体制, 很难做到独立统计, 更难进行统计执法。所以, 可以借鉴国外统计管理体制, 将统计置于国家的垂直领导和监管之下, 确保统计活动具有独立性。同时, 加强和细化统计法中违法活动的惩罚力度并加强统计法在各级政府领导班子的宣传普及工作, 改革领导干部考核评价体系。

(三) 对被调查人的信息加以保护, 提升统计调查效率

公众配合因素, 主要问题是嫌麻烦、害怕个人隐私被侵犯、涉及个人经济利益的问题不愿如实申报。这主要原因在于目前没有对调查人和被调查人的约束机制, 即使2009年修订后的《统计法》也仅仅是“对拒绝、阻碍统计调查或提供不真实、不完整的普查资料的个人, 由县级以上人民政府统计机构责令改正, 予以批评教育”, 对“泄露统计调查对象的商业秘密、个人信息或者提供、泄露在统计调查中获得的能够识别或者推断单个统计调查对象身份的资料”的违反行为人应依法受到的处分和惩罚并未做出具体规定。所有有必要从制度上构建对被调查者和调查者行为的约束机制, 促使被调查者在调查过程中提供真实的数据。

参考文献

[1]刘洪, 黄燕.我国统计数据质量的评估方法研究-趋势模拟评估法及其应用[J].统计研究, 2007 (8) :17-21

[2]Maddison, A., Chinese economic performance in the long run.Paris:OECD Development Centre, 1998

[3]Maddison, A., The world economy-a millennial perspective.Paris:OECD Development Centre, 2001

[4]孟连, 王小鲁.对中国经济增长数据可信度的估计[J].经济研究, 2000 (10) :3-13

[5]Rawski, T., What’s happening to China’s GDP statistics?[J].China Economic Review, 2001, 12:347-354

[6]任若恩.中国GDP统计水分有多大-评两个估计中国GDP数据研究的若干方法问题[J].经济学 (季刊) , 2002 (1) :37-52

[7]王小鲁.关于中国经济增长率的几点讨论[J].经济学 (季刊) , 2002 (1) :63-76

[8]王华, 金勇进.统计数据准确性评估:方法分类与适用性分析[J].统计研究, 2009 (1) :32-39

[9]王华, 金勇进.统计数据质量与用户满意度:测评量表设计与实证研究[J].统计研究, 2010 (7) :9-19

[10]王静.我国GDP统计数据质量的量化分析[J].中国统计, 2009 (10) :45-46

[11]张新, 蒋殿春.中国经济的增长-GDP数据的可信度以及增长的微观基础[J].经济学 (季刊) , 2002 (1) :1-22

满意度统计 第4篇

根据教育局下发的文件，立足于建立现代学校管理制度和社会参与学校评价的工作要求，我校继续开展学生、家长对学校工作满意度的调查工作，通过问卷调查，对我校管理工作、师资水平、教育教学等工作有了更加明晰的认识。对学校进一步改进工作作风，提升教育教学质量有极大的帮助作用。现特将家长调查问卷的评价分析报告提炼如下：

一：成立学校工作满意度问卷调查工作领导小组：

组长：（张健）校长

副组长：（王平）主任

组员：全体班主任教师、科任教师 二：制定工作宗旨：

1、调查问卷工作面向全体学生和家长开展，力求做到更多更全面地收集相关信息，为调查问卷工作打下坚实基础。

2、督促学生和家长认真填写调查问卷，做到真实有效，充分表达学生和家长的意见和建议，调查问卷一律匿名填写，以保证真实反映学生和家长的意见。

3、做好调查问卷的分析整理统计评价工作，认真汇总学生和家长提供的意见和建议，经过认真分析统计，提炼出工作中的不足之处予以改进，促进学校工作的提高。三：调查问卷工作开展情况：

1、时间：12月11-12日

2、学生总数：225人 发放问卷225份 梳理问题2条

3、问卷收集上来后，学校领导高度重视，以年级为单位，分别由政教处和教务处领导认真阅读问卷内容，统计问卷情况，并根据满意度分条统计分析，总结出下一步工作计划。召开全体班科任教师大会，通报了问卷调查中家长反映的管理、教育教学、学校条件等方面的情况，帮助班科任教师认识到自己工作中哪些是家长和学生感到满意的，哪些方面是需要改进提升的。

4、针对问卷调查中存在的问题进行了全校整改和检查，努力提升各项工作的质量和效率。建立问题台账 四：调查问卷分析报告：

1、五个方面的满意度情况：

经过对家长调查问卷的统计分析得出以下结果：

家长对规范收费情况满意度比较高，基本达到99·5%，学校在收费方面做得非常认真，严格按照上级部门部署的收费标准执行，坚决杜绝学校教师私自收费、发放辅导用书等情况，所以在这个方面学生及家长满意度非常高。

在规范办学方面，学生及家长在满意度也达到99%，规范办学包括收费补课、安全工作、校务公开三方面工作，这三方面我校一直措施到位，管理严格，督促检查，做到预防、监督双管齐下，使得家长和学生的满意度相对较高。

师德师风建设工作学生和家长的满意度达到了99%，满意度也比较高，学校不存在有偿家教、变相索要财务等情况.教育质量是学生和家长满意度最好的部分，达到了100%.，这是学生家长对学校历年来大力推进课堂教学工作的一种肯定。

2、学生及家长对学校工作满意方面：

学生及家长对学校满意度最好的是教育质量工作，对学校多年里推广素质教育给予了高度评价；对学校校长领导力、规范收费、安全工作、师德师风、教育教学、办学条件、师资水平等的满意度也非常高。

3、学生和家长对学校工作不满意的方面：

部分家长提出增加体育活动时间，部分学生对自己的身体健康状态和情绪调节状况不太满意，还有个别学生对自己的才艺表演能力感到欠缺，总之，在学生发展一项中，部分家长和学生提出了整改建议。例如多召开家长联谊会，或是多提供学生才艺表演的机会等，学校积极采纳家长意见，力争在学生的学社生活中开辟更多的时间和条件，让每个学生都能体验到成功的幸福。

通过展开对学生和家长的问卷调查工作，让我们非常直接的看到了自己工作中存在的优缺点，哪些工作做的比较好，要继续发扬光大，哪些工作做得不好，要努力改进，争取更上一层楼。敦促我们进一步做好学校的各项工作，不断提升工作质量，为塑造优质的教育工作形象奠定了良好的基础。

辛庄小学

满意度统计 第5篇

一、高校图书馆读者满意度指标选择及问卷设计

对读者满意度进行研究最为关键的是衡量指标的判定, 通常来说读者对图书馆评价的主要指标:一是图书馆的馆藏图书资源, 二是图书馆的设备与环境, 接下来是馆藏电子资源、馆员素质以及服务方式等, 具体可参见表1。

通过高校图书馆读者一些列的调查和访谈, 可以将对高校图书馆读者满意度的产生影响的五大因素细分成 (如表1) 所见的二十五个具体指标及四个整体性评价指标 (如表1) 。在两次因子分析工作中, 对因子荷重结果小于0.5的问题进行删除后, 可以得出五个影响读者满意度的主要变量, 即馆藏图书资源与环境好坏、图书馆的服务方式好坏、网络环境好坏、馆员素质高低、电子资源多少。

二、对高校图书馆读者满意度样本进行收集

图书馆读者满意度的研究对象以经常来图书馆读书的学生和教职工为主, 此外还在校区内分发400份问卷, 问卷有效样本是354份 (有效率为88.5%) 。

三、高校图书馆读者满意度统计结果分析

(一) 读者满意度描述性统计分析结果

1. 通过对本校图书馆读者满意度各

项指标均值可知, 校内读者满意度在指标上都大于3, 表明高校图书馆各项服务都让读者觉得基本满意。其中馆员素质是此次结果分析中指标最高的, 均值为3.81, 说明读者对馆员素质满意度最高。

以下分别对影响高校读者图书馆满意度的电子资源、网络环境以及图书资源与环境这三项指标做出统计分析。

(1) 对影响高校图书馆读者满意度的电子资源各项指标进行统计分析。

电子资源各项求均值即实际统计情况。指标1:读者对高校图书馆中的馆藏电子期刊数据库资源方面是否满意;指标2:读者对高校图书馆馆藏电子资源更新情况是否满意;指标3:在馆藏多媒体、视听资料方面读者的需要是否能得到满足。从统计分析可以知道, 三个指标在均值上都比3大, 表明读者对这三个指标都基本满意。其中均值最低的是读者在馆藏多媒体、视听资料方面的需求, 为3.34, 指标1为3.58, 指标2为3.47, 说明图书馆需要改进指标3这方面的服务。

(2) 对影响高校图书馆读者满意度的网络环境各项指标进行统计分析。

网络环境各项求均值详细统计情况。指标1:读者对高校图书馆网站使用功能是否满意;指标2:读者对高校图书馆网络服务是否满意;指标3:网上图书推介是否满足满意。从统计分析可以得出, 在这个三个指标上, 它们的均值都不小于3, 表明读者对它们比较满意。其中指标1为3.57, , 指标2为3.3, 指标3为3.34, 比较来说指标2和指标3在均值上较低一些, 说明图书馆应该投入改进指标2、3方面的服务。

(3) 统计分析图书资源与环境指标满意度描述统计。

图书资源与环境的各项求均值详细数据。指标1:在馆藏图书资源上是否能让读者感到满意;指标2:馆藏资源在更新方面是否快速;指标3:在高校图书馆整体环境方面的读者的满意程度;指标4:高校图书馆的座位情况是否达到读者需求。除了指标4外, 其他三个指标均值都大于3, 说明读者对这三个指标都基本满意, 而图书馆座位则没有达到读者需求, 这一指标也使图书馆资源与环境的整体满意度受到了影响, 也表明图书馆应该在一定的允许条件下, 加强对图书馆座位的管理, 使图书馆环境更加文明。

(二) 对高校图书馆满意度因子进行分析

1. 对因子分析的可行性进行检验。

对变量之间相关性的KMO和Bartlett进行检验, 分析变量是否适合做因子。KMO的值与1越接近, 表明因子分析在效果上越好。从统计结果来说, KMO在结果值上为0.915, 说明因子分析效果较好;Bartlett在结果值上为2798.919, 相伴概率小于0.05, 而相关矩阵系数为单位矩阵是Bartlett检验的原假设, 所以从结果上得出应该对原假设进行拒绝, 在分析中采用因子分析。

2. 因子旋转。

为了使因子分析的效果更好, 在统计中可以使对方差最大正交旋转进行采用, 表2即是在统计结果上得出的载荷矩阵。

通过表2数据统计可以清晰看出, 在因子载荷量上20个指标对应的某个因子都较高 (>0.541) , 5个因子的详细分类情况如下:1-7属于因子1, 是服务方式的范畴;8-10属于因子2, 隶属于电子资源;11-13属于因子3, 乃是馆员素质的范畴;14-16属于因子4, 隶属于网络环境范畴, 17-20是图书资源与环境, 属于因子5。

四、高校图书馆读者满意度统计结论

从对高校图书馆读者满意度的因子分析来看, 对读者满意度有影响的因子主要有五个:一是图书馆馆藏图书资源与环境, 二是图书馆网络环境;三是图书馆服务方式, 四是图书馆馆员素质, 五是图书馆服务方式。高校在提高图书馆读者满意度上, 可以从这五大因子出发, 改进和加强读者服务质量。当前正处在网络电子信息时代, 基于统计结果, 高校图书馆首先应该对网络信息库的建设进行加强, 其次应该对馆藏图书的新颖性和时效性加以提高, 最后应该及时更新外文数据库及外文专业图书。同时应该对满意度低的读者群体重点关注, 提高读者与馆员之间的沟通与交流, 在改进后进行再一次的调查分析, 以此不断地改正缺点, 对服务质量加以完善, 满足读者各方面需求, 促进高校图书馆更加健康的发展。

参考文献

[1]任萍萍.大学图书馆读者满意度现状研究——以哈尔滨高校图书馆为例[J].情报探索, 2011, 3 (03) :78-79.

满意度统计 第6篇

R语言是一套完整的用于统计分析和制图的开源软件环境, 由新西兰奥克兰大学统计系的Ross Ihaka和Robert Gentleman共同创立的S语言演变而来。R语言具备以下特点:

1) 它是一种高效的应用于数据处理与存储的代码语言;

2) 它具备强大的数组运算功能;

3) 它具备完整且连贯的统计分析函数;

4) 它具有出色的统计制图功能;

5) 基于开源的设计可以让用户自定义函数包, 上传网络能够让全球用户共享使用;

6) 丰富详实的帮助文档和开源免费的升级迭代服务大大提升了数据分析的效率, 从而大大降低了软件升级的成本。

根据2014年IEEE Spectrum的最新调查, R语言在全球编程语言的综合排名中位列第七, 在统计语言中位列第一, 远远领先于SAS (统计分析软件) 。R语言当前已覆盖Windows、Unix和Mac OS平台, 成为全球最流行的统计分析语言之一。

2 R语言统计建模的步骤

一般而言, 统计建模是以计算机统计分析软件为工具, 利用各种统计分析方法对批量数据建立统计模型和探索处理的过程, 用于揭示数据背后的因素, 诠释社会经济现象, 或对经济和社会发展做出预测或判断[1]。概括来说, 统计建模应具备三个基本要素:数据、方法和工具。

R语言统计建模则是以R语言为分析工具, 通过编写统计分析代码, 对目标数据进行描述、解释, 并通过建立模型提炼数据规律和规则, 进而对未来趋势做出符合一定概率的预测或判断。具体来说, 有如下几个步骤。

1) 明确目标与确立假设。这是统计建模初期最基础也是最重要的工作。统计建模往往要面对海量纷繁复杂的数据, 这意味着, 在横向上, 分析者往往要面对多维有时甚至几十维的观测向量;在纵向上, 样本量的累积会大大增加数据的纵深。当观测向量维度众多、体量巨大时, 整体数据集就会形成一个极为庞大的数据矩阵。此时就需要有明确的分析目标和分析需求, 建立起必要的假设, 凸显核心问题, 才能有效指导下阶段的统计建模工作。否则, 必然会使分析工作丧失目的和方向, 削弱模型的应用价值, 最终导致建模工作的结果南辕北辙。

2) 数据获取与清洗。数据获取与清洗是统计建模的重要环节, 通常占到整个数据工作60%~80%的工作量。

数据获取就是从一定的渠道按照假设体系的要求搜集建模所需要的数据信息, 获取的数据叫做原始数据。R语言提供了从多种渠道获取数据的方法, 例如:通常使用“download.file () ”和“read.table () ”函数用于获取网络数据;利用“read.csv () ”、“read.xlsx () ”可以读取csv和Excel数据;此外, 加载XML (可扩展标记语言) 包可以编写网络爬虫爬取网页信息;加载jsonlite包可以爬取jason格式数据;利用httr包并注册指定的API (应用程序接口) 可以实现与API数据的对接;通过RMy SQL (R语言程序包) 可以与数据库对接获取数据。

数据清洗是指对原始数据进行异常值和缺失值的检验和处理, 使得原始数据成为可用于统计建模的“结构化数据”。异常值主要包括离群值、高杠杆值和强影响值, 当观测值大于三个标准差通常被定义为异常值。在R语言中, 通过“outlier Test () ”函数可以检查模型的异常值, “influence Plot () ”函数能够返回异常值的交互图形, 便于识别异常值。对于缺失值的处理可通过多重插补进行替换, 或将缺失值删除。“sum (is.na () ) ”函数以及“col Sums (is.na () ) ”函数是识别缺失值最常用的函数, 此外, 可以借助“aggr () ”或“matrixplot () ”函数返回缺失值分布的图形。

3) 变量筛选与降维。如果说数据获取与清洗使得数据“可用于”统计建模, 那么变量筛选与降维就是使得数据“好用于”统计建模的重要环节。一个清洗后的结构化数据往往还达不到直接建模的要求, 或者说虽然可用于建模, 但预测的效果往往并不理想, 因为数据具有“维度灾难” (“curse of dimensionality”) 的特性, 即观测维度过多, 导致样本在高维空间出现分布稀疏而难以确定判别的边界, 降低预测效果。因此在正式建模之前必须要进行变量的选取。在R语言中, 可以借助caret包的“var Imp () ”函数对变量重要性进行计算, 选取影响力强的变量用于建模;此外, 在处理大矩阵数据集时, 可以借助“fa.varimax () ”或“fa.promax () ”函数进行主成分分析, 对数据进行适度降维, 其中前者使用正交旋转法, 后者使用斜交旋转法。

4) 模型训练、预测与测试。这是统计建模的核心环节, 将对预处理后的数据进行建模。首先, 根据数据类型选取合适的算法, 不同的算法对数据的要求各不相同, 例如, 经典最小二乘回归要求特征值和标记值均为数值型变量;二元logistic回归要求标记值为二元分类变量;而随机森林 (random Forest) 模型, 变量类型既可以是连续的, 也可以是离散的。数据类型与算法高度匹配, 建模时需格外注意。其次, 将数据切分为训练集与测试集, 通过构建交叉验证体系[2], 依次进行模型训练、预测和测试, 重点观察测试集的预测误差, 选取误差最低的模型。在R中, 不同的算法有各自的建模函数, 通常使用“predict () ”命令拟合预测函数, 交叉验证通过for () 循环实现。

5) 模型调试与优化。对于同一数据集, 不同的模型会体现出不同的预测效果, 一个好的模型应遵循“机理简单、稳健性好、适用性强、便于推广”的准则[3], 而根据“奥卡姆剃刀定律” (“Occam‘s razor”) :“如无必要, 勿增实体”, 则是说在模型解释力不变的情况下, 首应选取更简洁的模型, 而复杂的模型虽然具有较低的训练误差, 但往往随着模型复杂度的增加测试误差逐渐上升, 导致模型出现过度拟合, 降低其泛华能力, 削弱应用价值。在R语言中, 模型调试的方法极为灵活, 不同的算法均有相对应的调整参数, 通常第一步是模型间比较, 即通过比较选取预测准确率最高的基本模型;第二部是模型内调整, 即在模型内部进行参数调优, 使准确率得到进一步提升。

6) 模型应用与部署。统计建模的目的不是创建一个好看的数学模型, 而是要用于预测未来趋势, 指导业务开展。因此, 广义上的模型部署是指形成对未来趋势预测的平台和软件, 以及一揽子政策建议、营销策略、工作标准等;狭义上的模型应用仅指对未来的预测。R语言的优势在于利用灵活的计算函数建立离线模型, 而在模型部署上, 还需要协同相应的产品经理、运维人员、软件开发和测试等部门的技术人员, 以及掌握Linux, Java, Hadoop, Spark等技术。因此, 鉴于模型部署较高的技术门槛, 在企业内部部署模型, 需要多个部门多种人才的协同。

3 手机用户满意度预测模型

本文以某省运营商手机用户数据和满意度调研数据为数据源, 借助R语言建立满意度预测模型, 探讨R语言在统计建模上的具体应用。具体实现步骤如下:

1) 建模目标与假设。本案建模的目标是构建手机用户的满意度预测模型, 要求模型能够预测识别“满意用户” (7~10分) 、“一般不满用户” (4~6分) 和“极端不满用户” (1~3分) 。基本假设为:用户的手机使用行为和人口属性对其满意度存在显著性影响, 以用户客观数据为特征值, 满意度为标记值构建预测模型, 预测提前量为3个月。

2) 数据获取与清洗。用户满意度由1~10分李克特量表回访所得, 样本量5 000粒, 按该省运营商手机用户在各地市用户规模的比例随机抽样。用户客观数据包括人口属性和手机使用行为数据, 人口属性为用户性别和年龄, 使用行为以3个月前的数值为统计时间点, 包括:用户累计入网月数, 是否更换套餐, 当前套餐使用月数, 会员等级, 月租费用, 月ARPU (每用户平均收入) 值, 月流量, 月总通话时长, 月短信数量, 客观数据由运营商数据库提取。将满意度数据与客观数据进行一对一匹配, 形成结构化数据集, 删除缺失值, 主要代码如下 (“#”后为代码解释) :

df<-read.csv (file=“whole.province.csv”, header=T) #读取数据

col Sums (is.na (df) ) #查看缺失值在变量中的分布

df2<-df[complete.cases (df) , ]#删除缺失值

3) 变量筛选与降维。对清洗后的数据集进行维度约减, 保留强维度, 去除弱维度, 利用决策树算法和caret包进行变量筛选, 主要代码如下:

fit.rpart<-rpart (满意度~., data=df2, cp=0.001) #决策树初步建模

plotcp (fit.rpart) #绘制CP (复杂性参数) 图见图1。

cptable$CP[which.min (cptable$xerror) ]#取误差值达到最小时的CP值

fit.rpart2<-rpart (满意度~., data=df2, cp=0.002831503) #决策树二次建模

fit.Imp<-var Imp (fit.rpart2, scale=T, surrogates=F, competes=T) #自变量重要性计算

ggplot (fit.Imp, aes (x=name, y=Overall) ) +geom_bar (aes (fill=name) , stat=“identity”) +coord_flip () #自变量重要性直方图见图2。

4) 模型训练、预测与测试。如前文所示, 影响力较强的特征值依次是当前套餐使用月数、月短信、累计入网月数、月流量、年龄、月ARPU、均为数值型向量;标记值“满意度”为3分类变量。重新整合数据集, 建立五折交叉验证, 选取合适算法进行模型探索, 以线性判别为例, 经计算其训练集准确率为86.17%, 测试集准确率为86.15%, 主要代码如下:

5) 模型调试与优化。本案适用的模型算法包括线性判别、随机森林、朴素贝叶斯、神经网络、支持向量机和自助整合等等, 通过多种算法建模, 汇总模型探索结果, 如图3所示, 在训练集准确率上, 随机森林最高;在测试集准确率上, 随机森林、支持向量机、线性判别均有不错的表现。具体模型效果表现见图3。

综合预测效果, 选用随机森林进行进一步调试优化。引入建模参数importance计算自变量权重, 引入proximity参数计算样本间近似值, 引入ntrees参数并设置随机树为1 000棵, 再次拟合模型, 测试集准确率达到86.19%, 较此前有所提升。主要代码如下:

6) 模型应用与部署。至此R语言建模的工作已完成, 接下来需要对模型进行软件开发和测试, 嵌入运营商业务系统实施预测, 实时了解用户未来3个月的满意度情况, 以及不满用户的分布, 并进行及时的关怀安抚工作。

4 小结

统计建模是一套完整的对数据进行获取、清洗、描述、解释, 探索规律并最终做出预测的过程, 它有着严谨的理论步骤, 并依赖于专业的分析工具和方法。相对于其他统计分析工具, R语言在统计建模方面有着开源免费、处理灵活、函数功能健全等优势, 但对编程和英语能力有较高的要求, 同时在模型的部署上, 技术门槛较高, 需要协同多种技术背景和专业领域的人才共同参与实施。

摘要：R语言是一套完整的用于统计分析和制图的开源软件环境, 并逐渐成为统计建模的重要工具之一。阐述了统计建模的基本步骤, 及其相应的R语言处理方法与技巧, 并以用户满意度预测为案例, 探讨R语言在统计建模上的具体应用。

关键词：R语言,统计建模,用户满意度预测

参考文献

[1]米子川.依数据进行统计建模的三个基本分析层次[J].统计教育, 2010 (10) :18-21.

[2]吴喜之.复杂数据统计方法——基于R的应用[M].北京:中国人民大学出版社, 2013:33.

满意度统计 第7篇

樊明成 (2011) 对全国31个地区175所普通高校47000余名2007级大一新生及其中536名大二学生的调查显示, 当前我国大学生的专业满意度不高, 相当部分学生的专业满意度还会发生变化;大量专业满意度不高的学生期望转换自己的专业, 他们学习本专业的热情度普遍不高。为提高大学生的专业满意度, 高等学校应在现有条件下, 尽可能扩大专业选择的自由, 在此基础上推进管理体制改革, 逐步建立新的专业选择机制, 同时加强对大学生进行专业选择的指导。[1]

李华峰 (2008) 本课题在山西大学商务学院进行调查并收回了300份有效问卷;其次用SPSS (Statistical Packageforthe Social Science) 建立了相应的数据仓库 (DW) , 利用频数分析和列联表分析得出四个主要特征:①大部分在校生对所学专业较满意;②在大学期间, 大部分学生在学习方面较努力;③在校大学生认为自己性格两者兼有的占大多数, 来自乡村的学生认为自己性格内向的比重多, 而来自城市的学生认为自己性格外向的比重多;④大部分学生身体素质较好, 而这些学生往往交际范围较广泛。并对这些特征理论检验。[2]

赵锦山 (2006) 对广西师范大学32个专业644名大一至大四学生的抽样调查显示, 52.6%的学生比较喜欢自己的专业, 8.8%的学生非常喜欢自己的专业, 不太喜欢自己的专业的占5.3%, 在认为自己专业就业情况好的182名学生中82.4%的学生喜欢自己的专业, 而这一比例在认为自己专业就业情况不太好的学生中降至53.0%, 表明学生对自己专业的喜好和自己专业的就业前景呈正相关关系。[3]

由于考生对高考信息了解得不够, 自我认识不全面, 没有权衡学校、社会、个人因素, 缺少科学指导, 只凭个人经验或简单了解就盲目选择。大部分大学生只凭分数填报志愿, 追赶热门专业。有些学生甚至有强烈的从众心理, 也不考虑自己的优势, 也不知道社会的需求与发展优势。还有些学生经过一段时间的学习, 发现自己对所学专业又有了“新看法”, 导致对所学专业不满意。

通过找出满意或不满意的原因, 经过合理的分析, 得出结论并提出合理的解决方案, 使在校大学生及即将步入大学的准大学生能够根据自己的特长、性格和专业未来前景等方面选择专业, 使其能更好地成才, 也使学校及相关教育部门了解到学生的意愿并采取相关措施来解决此问题。本课题在西安高校中通讯类专业和经管类专业进行抽样调查, 以调查问卷形式进行, 共获得800份调查问卷, 利用Excel创建数据仓库, 利用频数和频率分布图表分析影响当代大学生对目前所学专业满意度的因素。

1 研究方法

1.1 专业满意度问卷指标设计

为调查西安高校通讯类专业和经管类专业在校生对其目前所学专业的满意度, 并对结果进行对比分析, 问卷主要参考了明尼苏达满意度短式量表以及樊明成、李华峰等人的研究成果, 并结合西安高校通讯类和经管类在校生的实际情况进行修正。调查问卷由三部分组成即课程结构设置、学生报考基本情况以及学生目前的学习状态。其中, 学生报考基本情况部分采用选择式和半结构式结构, 问卷主体部分采用量表式结构, 并根据21项因素设计出21个态度性问题, 包含了专业的培养计划、专业与未来就业的紧密程度、专业课程安排、授课教师情况、图书、教学资源等硬件设施情况以及学术动态等方面, 根据满意程度的7个维度设置出7个选项即非常满意、满意、比较满意、一般、比较不满意、不满意、非常不满意。表1为调查问卷主体部分的部分问题。

1.2 抽取方法和样本结构

根据西安高校通讯类专业和经管类专业在校生数量分布, 采用PPS抽样, 抽得样本总量800, 通讯类专业大一年级共计448, 经管类专业大一年级136, 经管类专业大二年级216;本调查利用每周四的晚上, 通过和本专业班长取得联系, 由班长负责发放调查问卷, 下一周的周一晚上由班长负责问卷的收回工作, 并交给小组成员。

调查过程中, 共发放800份问卷, 收回800份有效问卷, 收回后, 利用Excel表格创建了Excel文件, 在创建的Excel表格文件中, 表格的第一列为影响因素, 表格第二列为满意程度, 第三列为数据。将800份问卷结果按照对应的影响因素填入Excel表格文件中, 最终可形成Excel文件。

2 满意度调查结果统计和分析

从表2中可知, 问卷有效率高达100%, 无缺失值, 无无效值。

从图1和图2中可知, 报考通讯类专业的学生中91%为第一或第二志愿选择, 无调剂情况。而报考经管类的学生中仅有一半多一点为第一或第二志愿选择, 并且有30%左右的学生被调剂到该专业。

从表3-5中可知, 无论是通讯类专业还是经管类专业, 无论是大一年级学生还是大二年级学生, 对目前所学专业不是很了解。

由表6可知, 学生进入专业学院进行学习后, 大多数学生感觉学业压力较大, 课程任务较重, 但还是可以完成学习任务。这一结论和学院年级无关。

由表7中数据分布可知, 对于通讯类专业学生来说个性培养与专业满意度相互关联最大, 其次是实践环节和培养目标的定位。通过横向对比经管类专业大一年级和大二年级数据, 实践环节与专业满意度关系最紧密。

由图8-1、8-2和表9对比可知, 通讯类专业对未来就业方向要比经管类专业明确。

从表10中横向对比可知, 通讯类专业大学生对目前所学专业满意度大于经管类专业大学生, 纵向对比可知, 高年级学生对目前所学专业满意度高于低年级学生。将表10与图1、2对比可知, 虽然通信中有91%为第一或第二志愿选择本专业, 但是专业满意度仅有47.62%, 经管类专业中仅有一半多一点为第一或第二志愿选择, 并且有30%左右的学生被调剂到该专业, 但专业满意度高于通讯类专业 (其中经管类专业大一年级的专业满意度为29.41%, 大二年级的专业满意度为61.54%) 。

总体调研结果发现对于报考西安高校的学生, 绝大部分学生会主动报考通讯类专业, 经管类专业有主动报考的学生但也有经过调剂的, 经过一段时间的学习, 从横向来看, 通讯类专业在校生对专业的满意度高于经管类专业, 纵向来看, 高年级在校生对专业的满意度高于低年级在校生;无论哪个专业, 无论哪个年级的在校生, 实践环节与专业满意度密切相关, 个性培养和培养目标的定位与专业满意度也有一定的关系。通讯类专业在校生对专业的计划以及实践对未来就业的针对性这一因素的满意度要明显高于经管类专业在校生。

3 影响专业满意度的因素

首先是在报考志愿方面:争挤热门倾向、高薪倾向、包办倾向、盲目攀比倾向、名校倾向、兴趣至上倾向成为当代大学生选择专业的原因, 同时将可能造成不满意所学专业的不良后果。

其次在高校专业设置方面:课程数量多, 课程质量不高成为了一些高校在校生不满意所学专业的原因, 在实际交谈中发现, 无论哪一个年级的在校生都会希望自己课堂上的知识在课下有足够的时间消化, 学有余力的学生还希望有充足的时间阅读学科前沿资料以提高自身的专业素养, 而不是像高中那样, 每天只是吃饭睡觉写作业。

再次在高校专业培养方面:对自己所学专业感兴趣但学不到自己想学的知识是导致在校生感到学校在专业培养方面略显粗糙, 通讯类专业的同学更希望学院能够加强对学生的个性培养, 而经管类专业更希望学院能够在实践环节加大培养力度, 这反映出理工科学生和文科学生在专业诉求方面的差异, 也反映出学生不仅想要学习书本知识, 还要应用于实践中, 同时也反映出学校在教育教学过程中的小瑕疵。

最后是在学院学习方面:即使通过了一段时间的通识教育, 大部分同学还是不能了解本专业, 使得这些学生不能准确定位, 即不明白学习学院安排的课程有何用处, 从而对未来感觉比较迷茫, 最终会对本专业感到不满意;大部分同学感觉学业压力较大, 课程任务较重, 但还是可以完成学习任务, 这就使一些同学在学习过程中感到被动, 丧失了学习的主动性, 进而会对本专业感到不满意。

4 提升专业满意度的改进建议

首先, 在大一新生刚入学时, 加大对学生的专业内涵和外延的普及力度, 使得新生能够较快地透彻了解所学专业, 以做好人生规划。其次, 在教学过程中, 授课教师应在讲授整个课程前, 向同学们介绍本门课程能带给学生怎样的思想, 以及怎样思考问题、解决问题的方法。第三, 合理调整学生上课时间, 给予学生更多的自由空间, 使得学生有充裕的时间消化、吸收当天或最近所学的知识。第四, 重视针对专业知识的实践, 特别是与就业相关的实践。最后, 多组织学科前沿知识的趣味讲座, 让学生在学习基础知识的条件下, 能够与时俱进。

参考文献

[1]樊明成.我国大学生专业满意度调查分析[J].教育学术月刊, 2011, 10.

[2]赵锦山.大学生就业压力与专业承诺——一个理性选择理论的视角[J].科技和产业, 2007, 6.

满意度统计 第8篇

食品行业是国民经济重要支柱产业,2014年我国食品工业总产值已达12万亿,占到全国工业总产值的10%。食品行业与人民生活紧密相关,直接关乎公众的生命与健康,社会责任极其重大。积极承担社会责任并及时披露社会责任信息,是食品企业可持续发展的必由之路。那么,当前我国食品行业社会责任信息的披露状况到底如何?能否令社会各界满意?本文以我国食品行业上市公司为样本,通过对其社会责任报告的全面剖析,深度挖掘食品行业在社会责任信息披露中存在的问题,提出相应的改进对策。

二、食品行业上市公司社会责任信息披露状况分析

上市公司社会责任信息披露是指上市公司采用年度社会责任报告、环境报告、临时公告、日常资讯等多种形式,通过证券交易所网站、主流媒体、公司官方网站、官方微博等多种渠道向其利益相关方披露与公司经营、社会和环境影响等方面信息的过程。其中,社会责任报告是上市公司传递社会责任信息最集中的载体。据统计,目前A股市场共有112家食品类上市公司,2012~2014年间有37家上市公司连续或间断发布了社会责任报告,共计发布89份。本文基于这37家上市公司的89份社会责任报告,运用描述性统计方法,从以下方面开展社会责任信息披露状况分析。

(一)社会责任报告发布数量及频次分析

2012~2014年间发布社会责任报告的37家食品类上市公司中,有36家食品公司连续或间断发布了年度企业社会责任报告,还有1家是以三年为期限发布社会责任报告。在这36家发布年度社会责任报告的上市公司中,能够三年连续发布年度社会责任报告的企业有24家,占比66.67%;三年非连续发布的12家,占比33.33%。2014年,食品上市公司发布社会责任报告共计33份,分别比2013年和2012年增长13.8%、22.2%。如图1、图2所示。

从社会责任报告发布数量及发布频次来看,食品行业的社会责任信息披露呈现出不够积极和不够持续的状态。尽管报告发布数量呈连年增加之势,但由于基数小,尚未出现较大改观。

(二)社会责任报告编制的依据分析

2012~2014年间37家发布过社会责任报告的食品上市公司中,有12家在报告中未披露报告编制依据,占32.4%。就25家披露了报告编制依据的公司情况来看,大部分披露的是单一的编制依据,少部分披露了多个编制依据,主要以国内各机构的规范为主,以国际规范为辅。统计结果见表1。

由此可见,当前食品行业上市公司社会责任信息的披露未形成统一的标准规范,编制依据在选择上较为分散,从而降低了信息的可比性。另外,国际化标准的覆盖比例较低,CRI的《可持续发展报告》仅被5家公司作为编制依据,使得大部分信息在全球范围内不具有可比性。

(三)社会责任报告的篇幅与方式分析

一般而言,上市公司的社会责任报告披露信息可分为三部分:第一部分是企业概况与战略;第二部分是对相关利益者责任承担情况的文字描述,辅之以数字信息;第三部分是后记和展望,部分企业在最后附上了关键绩效指标表和意见反馈表。37家食品上市公司发布的89份社会责任报告中,篇幅最少的只有4页,最多的有89页,5页至20页之间占了60%以上;12份报告编制有关键绩效指标表,所占比例为13%;6份报告附有意见反馈表,所占比例为7%。如图3、图4所示:

由此可见,食品上市公司社会责任报告整体篇幅偏短,绝大部分报告中披露的社会责任信息以文字性描述为主,量化数据不足,编制和披露关键绩效指标表的报告过少,附有意见反馈表则更少,这种情况致使社会责任信息披露的内容不够全面和深入,并且带有较强的主观色彩。

(四)社会责任报告审计鉴证的状况分析

一直以来,我国上市公司的社会责任报告并未有强制审计鉴证的要求,但也有少部分企业为增加报告的说服力,主动聘请第三方机构为社会责任报告进行审计鉴证,2006年中远集团出具了A股市场上第一份经过鉴证的社会责任报告。经过审计鉴证的社会责任报告,不仅可以提高报告的编制质量,还可以增强报告使用者对报告本身的可信程度。据统计,37家食品行业上市公司的89份社会责任报告,均未经过第三方机构审计鉴证,仅有一份发布了第三方证言。

这份第三方证言是汤臣倍健公司以三年(2010~2012年)为报告期的社会责任报告中所附录的。第三方证言包含了中国营养协会理事长、中国保健协会秘书长、中国企业社会责任报告专家评级委员会副主席、中山大学公共卫生学院的教授、合作企业总经理以及消费者代表对于汤臣倍健的一些肯定和期许性文字描述。可以发现,这份第三方证言多为一些定性的积极性评论,对企业有着正向的宣传作用。但是,相比于经过第三方鉴证而言,可信度和说服力要弱得多。当前,食品行业上市公司社会责任报告的审计鉴证环节仍处于空白,致使报告的可信程度明显不足,质量也有待进一步提高。

(五)相关行业标准与质量管理体系披露分析

我国的食品标准主要分为四类:国家标准、行业标准、地方标准、企业标准。截至目前,我国已制定公布303部食品安全国家标准,覆盖6000余项食品安全指标。37家食品上市公司均未在社会责任报告中披露相关行业标准的内容(见图5),只有3家披露了自己参与制定或修改相关行业标准的信息,这三家公司分别为安琪酵母、五粮液、金枫酒业。

就质量管理体系而言,37家公司中,社会责任报告中披露采用控制食源疾患的HACCP认证的达到67.6%;披露采用GMP生产质量管理规范的13.51%;还有45.95%的企业披露采用了ISO9000族的质量管理体系标准。

就食品安全体系而言,21.62%的公司披露采用了ISO22000针对食品链的食品安全管理体系,囊括ISO22000与PAS220的FSSC22000披露比例为5.41%。8.11%的公司披露所采用的是BRC全球食品安全标准。

就职业健康安全管理体系而言,披露采用OHSAS18000的比例为21.62%。就环境管理体系而言,有35.14%的公司披露采用ISO14000族的环境管理体系的认证。此外,还有2.70%的公司披露采用了ISO17025的实验室认可服务的国际标准,2.70%的公司披露采用了ISO10004的质量管理和顾客满意度监测和测量指南。

社会责任报告中未披露食品行业标准。就食品管理体系披露而言,上市公司社会责任报告着重发布了HACCP认证,而对于作为HAPPC控制基础的GMP生产质量管理规范的披露较少。关于职业健康安全和环境管理体系的信息披露水平也不高。就食品安全体系披露而言,整体披露比例水平较低,虽然披露情况好于食品行业标准信息披露,但整体披露均为概括性的描述,仅仅对一些正面性的、预期可能对企业有积极影响的信息进行大力披露,而对一些产生负面影响的内容,如出现的食品安全问题给消费者带来的伤害等社会公众关注的事件闭口不言,尤其对企业生产过程中在技术层面是如何落实食品安全政策的细节更是轻描淡写,令人无法做出准确判断。

综上所述,当前我国食品行业上市公司社会责任信息披露总体上并不令人满意,披露不积极、不全面、不客观现象较为严重,持续性、可比性、可信性明显不足。

三、食品行业社会责任信息披露存在的问题及成因分析

(一)社会责任信息披露的主动性不足

2012~2014年间发布社会责任报告的食品上市公司仅占全行业上市公司总数的三分之一,三年连续发布的仅占五分之一,明显反映出食品行业披露社会责任信息的主动性不足。其原因在于目前我国证监会尚未强制性要求上市公司公开发布社会责任报告。虽然按国务院国资委《关于中央企业履行社会责任的指导意见》的要求,中央企业都已全部发布社会责任报告或可持续报告,但食品行业中的央企少之又少。同时,食品行业的社会责任有其特殊性,公众关注程度高,话题比较敏感,因此很多公司为避免麻烦而选择不披露。

(二)社会责任信息披露的标准不统一

从前文分析可知,食品行业上市公司社会责任报告的编制标准有五种,且有的报告依据的是单一标准,有的报告依据的是多个标准,这就造成一方面难以规范食品行业社会责任报告的表达形式和内容,由此导致食品类上市公司社会责任报告的质量无法满足使用者的要求;另一方面难以对食品行业披露的社会责任信息的质量进行量化和评级,从而严重降低了信息的使用价值和参考价值。食品行业披露社会责任信息的标准不统一,是由于行业、企业性质不同所导致的,比如一些工业企业需要参考具有行业特色的中国工业企业及工业协会标准,而一些跨国公司需要参考国际化的可持续发展报告标准。

(三)行业标准与产品安全信息披露匮乏

对于食品行业来说,按照食品行业标准生产以保证产品安全是其承担的最重要的社会责任,企业到底使用了哪种行业标准,这些行业标准对企业的生产流程和最终成品有何要求等信息在社会责任报告中根本未得到披露。如何在每个操作环节中确保最终产品的安全,这类信息在社会责任报告中的披露也是少之又少。这主要因为:一方面,我国食品标准覆盖并不完善,部分标准存在矛盾不统一和滞后的情形,尽管增大了整合力度,但仍存在诸多问题。另一方面,虽然近年来公众越来越关注食品安全性,但由于食品行业标准专业性强,少有社会公众对这些标准有清晰的了解和把握,人们对于这部分的信息披露要求并不明确。

(四)社会责任信息披露的可信度不高

由于食品行业上市公司社会责任报告均未经过第三方机构审计鉴证,不经审计鉴证的社会责任报告未在法律上归属各方责任,从而使得相关信息可信度明显不高。社会责任报告若经第三方机构审计鉴证,不仅会增加企业开支,同时也增加了相应的程序以及与第三方机构沟通、博弈的麻烦,这也是食品行业上市公司不开展社会责任报告第三方机构审计鉴证的主要原因。

在收集的食品类上市公司中,仅有一家对其编制的社会责任报告发布了第三方证言,这是远远不够的,未经过审计鉴证的社会责任报告未在法律上归属各方责任,从而使得相关信息可信性明显不足。这是由于我国企业社会责任起步较晚,发展仍不成熟所导致的。我国第一份社会责任报告是于2006年发布的,相较于其他国家而言,仍有很大的提升空间。此外,这也是我国第三方机构的一项新业务,依然有许多操作细节有待进一步的规范和细化。

四、食品行业社会责任信息披露改进对策

(一)建立食品行业梯队式社会责任报告披露体系

2014年10月,十八届三中全会通过了《中共中央关于全面推进依法治国若干重大问题的决定》,明确提出“加强企业社会责任立法”。鉴于食品行业作为民生产业的特殊性,理应走在社会责任立法之前列,出台强制性政策,梯队式引导和推进食品行业社会责任报告披露体系的建立。首先,将所有食品行业上市公司纳入第一梯队,强制要求其发布年度社会责任报告;对于食品行业非上市公司中的骨干企业,将其置于第二梯队,在条件成熟时纳入强制性披露体系的范围,要求定期公开披露社会责任信息;将其他食品企业归入第三梯队,鼓励此类企业树立社会责任意识,引导鼓励这些企业自愿公开披露社会责任信息。

(二)建立统一的社会责任报告编制标准

由国家标准化组织建立统一规范的企业社会责任报告编制标准,兼顾国内要求和国际化趋势,坚兼顾各行各业的社会责任特点和企业性质,严格规定披露的时间、格式、内容、指标、篇幅范围等,强制性要求披露可衡量与对比的量化信息,比如关键绩效指标表。在此基础上,在规范大类的基础上,进行细类划分,将编制标准按照不同行业进行细分,重点披露各个行业报告使用者尤为关注的信息。增加报告中自由揭示的内容,鼓励企业披露更为广阔深入的社会责任信息。加快研究颁布可操作的社会责任报告质量的评价标准。

(三)强制披露行业标准及产品安全信息

强制要求食品类上市公司根据企业自身经营所涉及到的标准,按照相关法律法规的要求予以披露,尤其对在整个产品生产周期中所体现的为确保食品安全的方法和采取的措施必须进行详细说明,以帮助阅读使用者明确相关信息。这就要求国家和行业要完善食品标准空白领域,协调食品标准矛盾的领域,使食品标准的披露有据可依,有法可循。随着2015年4月我国新《食品安全法》的颁布,原由多方制定的食品安全标准正在整合之中,应在标准整合过程中深入挖掘存在的疏漏,加大整合力度并及时对相关法律法规进行修订。如果企业出现食品安全问题,则强制性要求其披露违反食品安全标准的原因、细节以及企业自身为遏制事态的升级和发展,后续所采取了哪些行之有效的措施和效果,以满足利益各方及社会公众的关注需求。这些做法一方面可以提高公众的参与度,通过社会力量来监督食品企业规范化生产,另一方面可以加强企业的社会责任感。

(四)建立第三方机构审计鉴证制度

首先,积极鼓励食品行业上市公司主动聘请第三方机构进行社会责任报告的审计鉴证;其次,在引入独立的第三方审计鉴证制度的条件成熟时,应实施强制性的社会责任报告第三方审计鉴证制度。相关部门通过资格审查批准建立合格的专业的第三方中介机构,或授权现有的第三方中介机构对社会责任报告出审计鉴证报告,并由其承担相应的责任。

参考文献

[1]阚京华:《食品饮料行业社会责任履行效果及推进路径——基于2005~2011年食品饮料上市公司》,《会计之友》2012年第12期。

[2]许家林、刘海英:《我国央企社会责任信息披露现状研究——基于2006~2010年间100份社会责任报告的分析》,《中南财经政法大学学报》2010年第6期。

[3]沈洪涛、万拓、杨思琴:《我国企业社会责任报告鉴证的现状及评价》,《审计与经济研究》2010年第6期。