第一部分 消费者满意度测评工作背景
党的十九大报告作出重要判断，中国特色社会主义进入了新时代，这是我国发展新的历史方位。新时代我国经济发展的基本特征是已经由高速增长转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期， 建设现代化经济体系是跨越关口的迫切要求和我国发展的 战略目标。
经济的发展不能依靠传统粗放的增长模式和发展路径， 而是需要有新的支撑力量。具体而言，一是要充分发挥市场在资源配置中的决定性作用和更好发挥政府作用，创造公平竞争有序的营商环境。根据世界银行此前发布的《全球营商环境报告 2020》中，中国营商环境排名跃居全球第 31 位， 连续两年被评选为全球营商环境改善最显著的十个经济体之一。二是着力发挥消费引领作用，充分发挥超大规模市场优势，进一步推动消费稳定增长。回顾过去几年的经济增长情况，消费对我国经济增长的贡献率稳步提升，充分发挥了“稳定器”和“压舱石”的作用。根据国家统计局初步核算数据显示，我国 2020 年全年国内生产总值（以下简称 GDP） 达到 101.5986 万亿元，并且是 2020 年全球主要经济体中唯一实现经济增长的国家，充分彰显中国经济强大的活力和韧性；我国人均GDP 连续两年超过 1 万美元，居民收入翻番目标如期实现。庞大的消费需求和中等收入群体，蕴含了广阔的市场潜力，消费者规模扩大和水平提升将成为拉升经济增长的重要动力源泉。
近年来，国家先后出台《中共中央 国务院关于完善促进消费体制机制 进一步激发居民消费潜力的若干意见》《完善促进消费体制机制实施方案（2018—2020 年）》《开展放心消费创建活动 营造安全放心消费环境》《国务院办公厅关于以新业态新模式引领新型消费加快发展的意见》等一系列政策举措，着力营造良好的市场秩序，改善消费环境建设， 注重消费者权益保护，为扩大内需、拉动消费增长等提供明确指引，作出重大部署。
为贯彻国务院《“十三五”市场监管规划》关于“推动 在全国范围内开展放心消费创建活动，提高消费环境安全度、 经营者诚信度和消费者满意度”工作精神，落实关于建立常 态化消费者满意度调查评估机制的要求，中国消费者协会自2017 年开始已经连续三年开展消费者满意度测评，在全国层面对消费环境建设进行方式方法引导和绩效评估展示。2017 年选取 50 个大中城市开展测评，共计回收 27，706 个有效样本进入分析，消费者满意度综合得分为 71.75 分；2018 年一共对 70 个城市进行测评，共计回收 46,824 个有效样本，
消费者满意度综合得分为 73.68 分。2019 年对全国 100 个城市进行测评，最终回收64,754个有效样本进入分析，满意度综合得分为77.02分。如果按照百分制下70分以上为良好的标准，则连续三年度测评结果均为良好水平，但总体仍有较大提升空间。
2020 年是“十三五”收官之年，同时也是我国全面建成小康社会、实现第一个百年奋斗目标具有里程碑意义的 一年。2020 年初，突如其来的新冠肺炎疫情对我国社会经济产生较大冲击，对居民的日常生活和消费也产生了深切的影响。从消费层面来看，消费环境面临的冲击导致出现消费回补低于预期，消费者的消费需求、消费决策和消费信心均有所波动。
为了充分发挥消费者满意度测评工作的效能，助力消费者满意度提升和放心消费环境建设，更好服务国家有关推动消费的政策举措落地见效，并为推动经济高质量发展提供依据和参考，中国消费者协会继续在全国范围内 100 个大中城市开展了 2020 年度消费者满意度测评工作。
一、指标体系、权重及问卷设计
中国消费者协会综合考量满意度测评工作实际进展，参照各地的意见反馈，并通过专家论证会的形式对测评指标体系、权重及问卷进行多次研讨分析和再论证，在总体保持满意度测评指标体系和权重的科学性、稳定性和可比性等条件下，最终在 2019 年测评机制的基础上优化形成 2020 年城市消费者满意度指标体系、权重与配套调查问卷。2020 年指标体系由 3 个一级指标、16 个二级指标和 25 个三级指标构成。
本报告将“消费者满意度”定义为：消费者购买商品或接受服务过程中，对消费供给、消费环境和消费维权的情绪 反馈，是以百分制的形式测度出来的消费者主观评价。
3 个一级指标分别是“消费供给”“消费环境”和“消费维权”。其中，“消费供给”的含义是市场产品和服务供
给的层次、效率和创新是否能够满足消费者的需求；“消费环境”的含义是消费者在消费过程中形成的消费感知、享受到的消费体验、与商家之间的友好关系是否能够满足消费者的需求；“消费维权”的含义是政府及有关部门、社会组织、经营者对消费者进行知识教育和权益保护的方式、效率、效能是否能够满足消费者的需求。
2020 年消费者满意度指标体系及各级指标的对应关系详见下表 1。
表 1 2020 年消费者满意度指标体系
|
一级指标 |
二级指标 |
三级指标 |
|
消费供给 |
供给丰富性 |
种类丰富性 |
|
替代产品丰富性 |
||
|
供给便利性 |
分布合理 |
|
|
物流便利 |
||
|
公共基础设施完善 |
||
|
供给创新性 |
供给创新性 |
|
|
消费环境 |
质量水平 |
货品真实 |
|
商品或服务质量 |
||
|
服务水平 |
服务水平 |
|
|
消费设施 |
安全性 |
|
|
舒适性 |
||
|
价格合理 |
价格公道 |
|
|
明码标价 |
||
|
信息真实 |
信息真实 |
|
|
售后保障 |
售后保障 |
|
|
商家信任度 |
商家信任度 |
|
|
交易安全 |
交易安全 |
|
|
消费知情权 |
消费知情权 |
|
|
消费自主选择权 |
消费自主选择权 |
|
|
消费维权 |
权益保护 |
维权渠道 |
|
维权效率 |
||
|
维权结果 |
||
|
消费宣传 |
消费警示提示 |
|
消费知识法制宣传 |
||
|
消费执法 |
消费执法 |
二、城市选取与样本量设计
2020 年消费者满意度测评城市数量为 100 个，包括 27 个省会城市（含首府城市，以下同）、4 个直辖市、5 个计划单列市和 64 个地级市（州），测评范围与 2019 年保持一致。
一般来说，测评城市确定之后，应该基于各城市的异质性确定样本量，即异质性越大，所需调查样本则越多。调查 中不同城市的异质性可以考虑各城市人均消费的标准差或各城市恩格尔系数等，但是目前掌握所有地级市的相应数据较为 困难，因此本次测评对样本量的确定方法做出了适当调整。
2020 年采用按比例分配的方式确定样本量，即根据不同
城市人口规模占 100 个城市的总人口比例确定各城市的样本量，从而使所有城市的样本以相同概率入样，再对部分城市 进行微调。100 个城市计划完成 62,138 个样本，实际完成了64,273 个样本。
表 2 2020 年消费者满意度调查城市名单及实际样本量
|
序号 |
省份 |
城市 |
行政级别 |
实际样本量 |
|
1 |
北京市 |
北京市 |
直辖市 |
1570 |
|
2 |
天津市 |
天津市 |
直辖市 |
1159 |
|
3 |
河北省 （4） |
石家庄市 |
省会城市 |
679 |
|
4 |
唐山市 |
其他城市 |
538 |
|
|
5 |
保定市 |
其他城市 |
867 |
|
|
6 |
邯郸市 |
其他城市 |
681 |
|
序号 |
省份 |
城市 |
行政级别 |
实际样本量 |
|
7 |
山西省 （3） |
太原市 |
省会城市 |
565 |
|
8 |
运城市 |
其他城市 |
551 |
|
|
9 |
大同市 |
其他城市 |
545 |
|
|
10 |
内蒙古自治区 （3） |
呼和浩特市 |
首府城市 |
539 |
|
11 |
包头市 |
其他城市 |
555 |
|
|
12 |
鄂尔多斯市 |
其他城市 |
574 |
|
|
13 |
辽宁省 （3） |
沈阳市 |
省会城市 |
896 |
|
14 |
大连市 |
计划单列市 |
605 |
|
|
15 |
鞍山市 |
其他城市 |
547 |
|
|
16 |
吉林省 （3） |
长春市 |
省会城市 |
707 |
|
17 |
吉林市 |
其他城市 |
538 |
|
|
18 |
松原市 |
其他城市 |
558 |
|
|
19 |
黑龙江省 （3） |
哈尔滨市 |
省会城市 |
906 |
|
20 |
大庆市 |
其他城市 |
616 |
|
|
21 |
齐齐哈尔市 |
其他城市 |
563 |
|
|
22 |
上海市 |
上海市 |
直辖市 |
1670 |
|
23 |
江苏省 （7） |
南京市 |
省会城市 |
1006 |
|
24 |
苏州市 |
其他城市 |
586 |
|
|
25 |
无锡市 |
其他城市 |
545 |
|
|
26 |
徐州市 |
其他城市 |
567 |
|
|
27 |
南通市 |
其他城市 |
576 |
|
|
28 |
常州市 |
其他城市 |
568 |
|
|
29 |
盐城市 |
其他城市 |
541 |
|
|
30 |
浙江省 （7） |
杭州市 |
省会城市 |
862 |
|
31 |
宁波市 |
计划单列市 |
560 |
|
|
32 |
温州市 |
其他城市 |
542 |
|
|
33 |
台州市 |
其他城市 |
543 |
|
|
34 |
金华市 |
其他城市 |
540 |
|
|
35 |
嘉兴市 |
其他城市 |
544 |
|
|
36 |
绍兴市 |
其他城市 |
538 |
|
|
37 |
安徽省 （3） |
合肥市 |
省会城市 |
570 |
|
38 |
芜湖市 |
其他城市 |
540 |
|
|
39 |
阜阳市 |
其他城市 |
635 |
|
|
40 |
福建省 （3） |
福州市 |
省会城市 |
565 |
|
41 |
泉州市 |
其他城市 |
543 |
|
|
42 |
厦门市 |
计划单列市 |
543 |
|
|
43 |
江西省 |
南昌市 |
省会城市 |
576 |
|
序号 |
省份 |
城市 |
行政级别 |
实际样本量 |
|
44 |
（3） |
赣州市 |
其他城市 |
540 |
|
45 |
上饶市 |
其他城市 |
539 |
|
|
46 |
山东省 （7） |
济南市 |
省会城市 |
725 |
|
47 |
青岛市 |
计划单列市 |
657 |
|
|
48 |
烟台市 |
其他城市 |
538 |
|
|
49 |
潍坊市 |
其他城市 |
538 |
|
|
50 |
临沂市 |
其他城市 |
542 |
|
|
51 |
淄博市 |
其他城市 |
544 |
|
|
52 |
济宁市 |
其他城市 |
622 |
|
|
53 |
河南省 （3） |
郑州市 |
省会城市 |
540 |
|
54 |
洛阳市 |
其他城市 |
539 |
|
|
55 |
南阳市 |
其他城市 |
706 |
|
|
56 |
湖北省 （3） |
武汉市 |
省会城市 |
924 |
|
57 |
襄阳市 |
其他城市 |
541 |
|
|
58 |
宜昌市 |
其他城市 |
548 |
|
|
59 |
湖南省 （3） |
长沙市 |
省会城市 |
574 |
|
60 |
岳阳市 |
其他城市 |
543 |
|
|
61 |
衡阳市 |
其他城市 |
544 |
|
|
62 |
广东省 （5） |
广州市 |
省会城市 |
1519 |
|
63 |
深圳市 |
计划单列市 |
950 |
|
|
64 |
佛山市 |
其他城市 |
609 |
|
|
65 |
东莞市 |
其他城市 |
543 |
|
|
66 |
汕头市 |
其他城市 |
542 |
|
|
67 |
广西壮族自治区 （3） |
南宁市 |
首府城市 |
615 |
|
68 |
柳州市 |
其他城市 |
548 |
|
|
69 |
桂林市 |
其他城市 |
544 |
|
|
70 |
海南省 （3） |
海口市 |
省会城市 |
542 |
|
71 |
三亚市 |
其他城市 |
553 |
|
|
72 |
儋州市 |
其他城市 |
573 |
|
|
73 |
重庆市 |
重庆市 |
直辖市 |
1020 |
|
74 |
四川省 （3） |
成都市 |
省会城市 |
1075 |
|
75 |
绵阳市 |
其他城市 |
555 |
|
|
76 |
南充市 |
其他城市 |
558 |
|
|
77 |
贵州省 （3） |
贵阳市 |
省会城市 |
541 |
|
78 |
遵义市 |
其他城市 |
546 |
|
|
79 |
毕节市 |
其他城市 |
545 |
|
|
80 |
云南省 |
昆明市 |
省会城市 |
562 |
|
序号 |
省份 |
城市 |
行政级别 |
实际样本量 |
|
81 |
（3） |
曲靖市 |
其他城市 |
539 |
|
82 |
玉溪市 |
其他城市 |
598 |
|
|
83 |
西藏自治区 （3） |
拉萨市 |
首府城市 |
547 |
|
84 |
日喀则市 |
其他城市 |
544 |
|
|
85 |
山南市 |
其他城市 |
576 |
|
|
86 |
陕西省 （3） |
西安市 |
省会城市 |
992 |
|
87 |
宝鸡市 |
其他城市 |
576 |
|
|
88 |
渭南市 |
其他城市 |
569 |
|
|
89 |
甘肃省 （3） |
兰州市 |
省会城市 |
541 |
|
90 |
天水市 |
其他城市 |
544 |
|
|
91 |
庆阳市 |
其他城市 |
565 |
|
|
98 |
青海省 （3） |
西宁市 |
省会城市 |
572 |
|
93 |
海东市 |
其他城市 |
577 |
|
|
94 |
海西蒙古族藏族自治州 |
其他城市 |
557 |
|
|
95 |
宁夏回族自治区 （3） |
银川市 |
首府城市 |
538 |
|
96 |
吴忠市 |
其他城市 |
540 |
|
|
97 |
石嘴山市 |
其他城市 |
562 |
|
|
98 |
新疆维吾尔自治区 （3） |
乌鲁木齐市 |
首府城市 |
617 |
|
99 |
哈密市 |
其他城市 |
583 |
|
|
100 |
克拉玛依市 |
其他城市 |
573 |
|
|
总样本量 |
64273 |
|||
三、抽样设计
为了保证调查的代表性，本次调查采用的是“城市—市辖区—社区—受访者”的多阶段随机抽样方法。
首先，100 个调查城市的市辖区要必然入选。其中，有两类城市没有市辖区。第一类是东莞市与儋州市为不设区的市，因此直接跳过这一步骤；第二类是海西蒙古族藏族自治州未明确市辖区范围，因此将其下属的三个县级市纳入本阶段抽样范围。
其次，将市辖区（含海西州的县级市）下的国家统计局 城乡划分代码 111 开头的社区作为抽样框，采用简单随机抽
样的方式抽取社区（居委会/村委会等）。东莞市与儋州市直接以国家统计局城乡划分代码 111 开头的社区作为抽样框。
再次，采取配额抽样的方式在随机抽取确定的社区出入口附近对本社区常住居民进行拦截访问，具体操作为：在选定的拦截地点，随机拦截选取过路消费者进行甄别，对符合受访条件者进行访问，并全程进行录音。
需要特别说明的是，2020 年满意度测评的执行工作与往年有所不同，因受到新冠肺炎疫情形势及社区管控等因素的影响，青岛、烟台、天津、阜阳等部分城市不得不采取了线下拦截、线上填答的方式进行数据回收。
四、调查方法设计
调查采用PAD辅助拦截调查的方式进行。PAD辅助拦截调查，即通过抽样选定居住小区后，在居住小区出入口对小区居民进行随机拦截调查访问。
调查时主要采用 PAD工具，PAD访问是一种无纸化的问卷调查方式。调查开始之前，由技术人员将事先设计的 问卷嵌入调查专用电子设备中，访问过程中将自动保存访问 所产生的数据资料，确保数据的真实性、稳定性和安全性。 调查过程中，访问员按照要求读出问题主干和选项。访问结束，请受访者留下姓名和可用于电话复核回访的联系方式，并给受访者一份纪念品作为酬谢。
五、调查对象设计
本次测评工作的调查对象需要同时满足以下条件：
1. 被测评城市市辖区内的常住人口，即连续居住 6个月以上，包括本地户籍及非本地户籍居民；
2. 最近 1 个月有过线下日常消费行为；
3. 年龄从 15岁至 70岁，并且年龄、性别分布符合参与调查城市相应人口的实际构成特征。
六、调查实施和质量控制
本次测评工作的实地调查访问从 2020年 10月 10日至
2020年 12月 16日在全国 100个城市同步展开，总共历时
68 天。正式调查前，中国消费者协会会同监理单位制定调查执行工作手册和应急预案，并指导调查执行单位对执行督导和访问员进行项目讲解和调查培训，培训内容包括：项目简介、抽样过程、问卷题目讲解、调查平台及软件使用规范、质量控制要点等。
在执行过程中，中消协指导监理单位和调查执行机构通过现场监督、复核程序确保调查执行工作开展的规范性和回收数据的真实性、准确性。
1. 按照项目质量控制要求，每名访问员单次完成的问卷时长不应少于 7 分钟，以确保访问过程的合理性；每天完成
的问卷必须在当天 23 点之前上传到数据库（特殊情况下不能超过第三天）。
2. 各城市执行督导每周一、三、五向调查执行单位汇报 工作进度并提交调查执行数据；调查执行单位同步向中消协和中消协委托的监理单位汇报工作进度；对于访问员在调查
执行过程中出现的技术问题，各方讨论明确一致意见后由调查执行单位向访问员进行解答反馈。
3. 监理单位抽取不少于 30%的城市社区进行现场抽查， 将发现的问题及时反馈至中消协和所在执行团队进行重点 提醒，以保证调查执行工作的规范性，提高访问效率和数据质量。
4. 问卷调查结束后，访问员按照要求提交报送调查数据， 执行督导和调查机构负责对调查数据进行自查。
5. 监理单位对调查执行方提交的调查数据进行复核和清理。复核主要通过形式审核、录音核对和电话回访的方式 进行，其中形式审核覆盖全部样本，录音核对和电话回访以 每个城市为单位随机抽取不少于 60%的样本进行复核。对不 符合访问规范的样本进行作废处理，并要求调查执行方加大 复核比例；对于各个城市剔除不合格问卷后样本不足的情况， 要求进行补卷直至复核成功后的样本量达到计划样本。
七、信度与效度检验
信度即可靠性，指的是采用同样的方法对同一对象进行重复测量时，测量的结果是否一致。信度考察的是测量数据的可靠程度。目前，国内外采用问卷进行的调查，通常是对问卷内部一致性信度进行分析， 其中克朗巴哈系数
（Cronbach’s Alpha）的应用最为广泛。
调查结束后，对数据结果进行信度检验，得到的克朗巴 哈系数是 0.933。说明调查结果具有较高的可靠性。
表 3 克朗巴哈系数的度量标准
|
克朗巴哈系数 |
内部一致性 |
|
α ≥ 0.9 |
Excellent（非常好） |
|
0.9 > α ≥ 0.8 |
Good（较好） |
|
0.8 > α ≥ 0.7 |
Acceptable（可接受） |
|
0.7 > α ≥ 0.6 |
Questionable（存在质疑） |
|
0.6 > α ≥ 0.5 |
Poor（较差） |
|
0.5 > α |
Unacceptable（不可接受） |
效度即有效性，是指测量工具或手段能够准确测出所需测量事物的程度。测量结果与要考察的内容越吻合，则效度 越高。一般来说，在市场调查中，效度分析主要是对问卷的结构效度进行测量。而结构效度测量最为常用的方法就是因子分析模型的KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验和Bartlett 球形检验。
在统计学上，KMO 值越接近于 1，意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合作因子分析。学者 Kaiser 给出了KMO 和 Bartlett 球形检验的度量标准，具体情况下表：
表 4 KMO 和 Bartlett 球形检验的度量标准
|
范围 |
适合情况 |
|
|
KMO 值 |
大于 0.9 |
非常适合 |
|
0.8~0.9 |
很适合 |
|
|
0.7~0.8 |
适合 |
|
|
0.6~0.7 |
不太适合 |
|
|
0.5~0.6 |
勉强适合 |
|
|
小于 0.5 |
不适合 |
|
|
Bartlett 球形检验的 Sig.值 |
≤0.05 |
适合 |
在调查结束后，对指标体系的结构效度进行了检验。KMO 值为 0.956，并且 Bartlett 球形检验的 Sig.值≤0.05，说明该问卷指标体系结构效度非常适合。
表 5 KMO 和Bartlett 检验结果
|
取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin度量。 |
.956 |
|
|
Bartlett的球形度检验 |
近似卡方 |
44578.782 |
|
df |
300 |
|
|
Sig. |
.000 |
|