汽車維修服務(wù)質(zhì)量的評(píng)價(jià)研究

黃會(huì)明，倪 勇

（浙江機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院 電子信息工程系, 杭州 310053）

汽車維修服務(wù)質(zhì)量的評(píng)價(jià)研究

黃會(huì)明，倪 勇

（浙江機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院 電子信息工程系, 杭州 310053）

由于汽車維修服務(wù)企業(yè)的服務(wù)等級(jí)與質(zhì)量信譽(yù)的確定缺乏合理、科學(xué)的評(píng)價(jià)體系，因而需要建立一套科學(xué)、合理的汽車維修服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系。通過問卷調(diào)查獲得測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)，運(yùn)用主成分分析法對(duì)測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，求得各主成分和綜合因子得分，進(jìn)行定量評(píng)價(jià)；再運(yùn)用聚類分析法中的可變類平均法對(duì)汽車服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行定性分析，并確定服務(wù)質(zhì)量等級(jí)。應(yīng)用實(shí)例表明，將定量評(píng)價(jià)與定性分析相結(jié)合，可使評(píng)價(jià)結(jié)果更加客觀、可信。

汽車維修；服務(wù)質(zhì)量；評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；主成分分析；聚類分析

0 引 言

據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至2009年6月底，全國汽車保有量超過6 900萬輛，全年的汽車總銷量也超過1 000萬輛，中國成為全球最大的汽車銷售市場(chǎng)[1]。隨著汽車市場(chǎng)競(jìng)爭的日趨激烈，汽車維修服務(wù)的重要性空前提高，服務(wù)企業(yè)的競(jìng)爭焦點(diǎn)也集中于優(yōu)化服務(wù)管理上。汽車維修服務(wù)質(zhì)量不同于產(chǎn)品質(zhì)量，是一個(gè)復(fù)雜的集合體，是通過顧客對(duì)服務(wù)的感知而決定的。因此，消費(fèi)者對(duì)汽車維修服務(wù)質(zhì)量的評(píng)價(jià)不僅要考慮服務(wù)的結(jié)果，而且要涉及服務(wù)的全過程[2]。汽車維修企業(yè)為了提高自身的競(jìng)爭力，需要通過提高維修服務(wù)質(zhì)量來吸引顧客，除了提高汽車維修服務(wù)質(zhì)量之外，還包括工作質(zhì)量的改進(jìn)，即要從有形產(chǎn)品的質(zhì)量向無形產(chǎn)品的質(zhì)量擴(kuò)展，由明確的質(zhì)量擴(kuò)展到隱含的質(zhì)量[3]。雖然我國汽車維修企業(yè)大多認(rèn)識(shí)到了汽車服務(wù)績效評(píng)價(jià)的重要性，但由于缺乏系統(tǒng)的評(píng)價(jià)理論、科學(xué)的評(píng)價(jià)思路及準(zhǔn)確快捷的評(píng)價(jià)方法，對(duì)我國汽車維修企業(yè)提升服務(wù)競(jìng)爭力構(gòu)成了巨大威脅[4]。在確定汽車維修企業(yè)的服務(wù)等級(jí)與質(zhì)量信譽(yù)考核時(shí)，常邀請(qǐng)專家根據(jù)測(cè)評(píng)表進(jìn)行打分，再通過簡單平均或加權(quán)求和算出被評(píng)企業(yè)的綜合得分，以分值的高低來衡量汽車維修服務(wù)質(zhì)量的優(yōu)劣。這種做法雖簡便易行，但難以對(duì)服務(wù)質(zhì)量實(shí)現(xiàn)合理、科學(xué)的評(píng)價(jià)。因此，建立科學(xué)的汽車維修服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系成為當(dāng)務(wù)之急。

1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇和確定是開展科學(xué)評(píng)價(jià)活動(dòng)的前提，是量化分析、研究汽車維修服務(wù)質(zhì)量的基礎(chǔ)。為了能全面、客觀地反映汽車維修服務(wù)質(zhì)量，構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系必須遵循科學(xué)性與全面性相結(jié)合、定性分析與定量分析相結(jié)合、可操作性與可比性相結(jié)合、個(gè)體利益與社會(huì)利益相結(jié)合的原則[5]。同時(shí)，讓客戶、經(jīng)營者、行業(yè)管理者及維修專家共同參與，然后綜合各方的意見，并結(jié)合當(dāng)前汽車維修企業(yè)的實(shí)際情況，從服務(wù)態(tài)度、企業(yè)形象、維修質(zhì)量、維修耗費(fèi)等方面進(jìn)行量化評(píng)價(jià)，最終構(gòu)建科學(xué)、合理的汽車維修服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（見表1）。

表1 汽車維修服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2 評(píng)價(jià)方法及原理[6-8]

將主成分分析法與聚類分析法相結(jié)合，即先做主成分分析，得到各主成分和綜合因子的得分，然后對(duì)服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行排序；再取若干主成分對(duì)樣本進(jìn)行聚類分析，并對(duì)服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行定性分析。其具體計(jì)算步驟如下：

（1）構(gòu)建觀測(cè)樣本矩陣。設(shè)某一多目標(biāo)決策問題有P個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，同時(shí)有n個(gè)評(píng)價(jià)單元，得到各評(píng)價(jià)對(duì)象在某指標(biāo)下的取值Xij，X=(Xij)n×p，即為觀測(cè)樣本矩陣。

（2）根據(jù)累計(jì)方差貢獻(xiàn)率或特征值，提取前r個(gè)主成分因子，并計(jì)算各主成分得分：

（3）根據(jù)樣本各主成分、綜合因子的得分，確定樣品的排序，得到綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。其中，綜合因子Fm得分以所選用主成分Fi的方差貢獻(xiàn)率αi為權(quán)數(shù)進(jìn)行線性加權(quán)求和得

（4）對(duì)所選定的新數(shù)據(jù)矩陣（F1,F2,…,Fr）進(jìn)行聚類分析。

3 應(yīng)用實(shí)例

3.1 數(shù)據(jù)采集與處理

客戶是汽車維修企業(yè)的服務(wù)主體，是服務(wù)的直接感受者，對(duì)服務(wù)質(zhì)量的好壞最有發(fā)言權(quán)。因此，深入各汽車維修企業(yè)進(jìn)行實(shí)地調(diào)查，以20位客戶為測(cè)評(píng)對(duì)象，并與5位專家的現(xiàn)場(chǎng)測(cè)評(píng)相結(jié)合。在建立了評(píng)價(jià)指標(biāo)體系后，借鑒李克特多選項(xiàng)量表法[9]，采用四等級(jí)標(biāo)度，即非常滿意、比較滿意、一般、不滿意。為了增加區(qū)分度，等級(jí)賦值分別為9.5、7.5、6、4，由客戶、專家就汽車維修服務(wù)質(zhì)量給每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)選中一個(gè)等級(jí)，然后當(dāng)場(chǎng)收回問卷，并計(jì)算出各指標(biāo)的平均得分。為了增加可比性，所調(diào)查的13家汽車維修企業(yè)均主營經(jīng)濟(jì)型轎車維修服務(wù)。同時(shí)為確保評(píng)價(jià)信度，減少主觀隨意性，對(duì)于個(gè)別帶有較大隨意性的測(cè)評(píng)表，如各指標(biāo)的選項(xiàng)全部填寫一致則作無效問卷處理，不參與計(jì)算。匯總序號(hào)為QXC1～QXC13的汽車維修企業(yè)各分項(xiàng)指標(biāo)平均得分（見表2）。

3.2 主成分分析法

利用主成分分析法可以把原來多個(gè)指標(biāo)減少到一個(gè)或幾個(gè)綜合指標(biāo)，并且這些少量的綜合指標(biāo)能夠反映原來多個(gè)指標(biāo)所反映的絕大部分信息。指標(biāo)的減少便于進(jìn)一步計(jì)算、分析和評(píng)價(jià)。利用DPS軟件對(duì)原始數(shù)據(jù)作標(biāo)準(zhǔn)化處理，先計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣，再計(jì)算各主成分特征值和特征向量、方差貢獻(xiàn)率（見表3）及各主成分載荷矩陣（見表4）等，然后以各主成分Fi的方差貢獻(xiàn)率αi為權(quán)數(shù)，構(gòu)造各主成分的綜合評(píng)價(jià)函數(shù)，可求出各主成分、綜合因子得分與排名[10]（見表5）。

方差貢獻(xiàn)率是衡量各因子相對(duì)重要程度的指標(biāo)，方差貢獻(xiàn)率的大小，表示各主成分的相對(duì)重要程度。在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，一般認(rèn)為主成分的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到85%以上，少數(shù)幾個(gè)主成分就可以代表原來多個(gè)指標(biāo)的絕大部分信息。由表3可知，指標(biāo)B1主成分的累積貢獻(xiàn)率為87.162%，即保留了原始指標(biāo)的絕大部分信息，具有顯著代表性。

由表4可知，在第一主成份中所有變量均有相當(dāng)?shù)恼d荷，表明每個(gè)指標(biāo)的變化對(duì)第一主成分的影響效果均等，第一主成分是一個(gè)綜合指標(biāo)；而第二主成分與指標(biāo)B7有較大的正相關(guān)，表明質(zhì)量滿意度對(duì)其影響較大，第二主成分是維修技術(shù)因子。因其他主成分的貢獻(xiàn)率較小，分析略。

由表5可知，第一主成分與綜合因子的排名一致，而與第二主成分的排序相差較大。根據(jù)綜合因子得分的高低，可判斷汽車維修服務(wù)質(zhì)量的優(yōu)劣?？梢?，序號(hào)為QXC1的企業(yè)服務(wù)質(zhì)量最優(yōu)，序號(hào)為QXC7的企業(yè)次之，而序號(hào)為QXC3的企業(yè)最差。根據(jù)第二主成分得分可知，序號(hào)為QXC9的企業(yè)維修技術(shù)最好，而序號(hào)為QXC6的企業(yè)維修技術(shù)最差。

表2 汽車維修服務(wù)質(zhì)量分項(xiàng)指標(biāo)平均得分

表3 各主成分特征值、貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率

3.3 聚類分析法

聚類分析法是直接比較樣本中各指標(biāo)之間的“性質(zhì)”，將“性質(zhì)”相近的歸為一類、“性質(zhì)”差別較大的歸為不同類。為了做到既保留了盡可能多的原始信息，又便于聚類分析，本文系統(tǒng)聚類分析時(shí)采用由前2個(gè)主成分得分組成的數(shù)據(jù)矩陣，選擇最廣泛使用的歐式距離，采用可變類平均法[11]，如圖1所示。

（1）依據(jù)汽車維修服務(wù)質(zhì)量聚類普系圖，并結(jié)合表5的綜合因子得分，可將13個(gè)汽車維修企業(yè)的服務(wù)質(zhì)量分成四個(gè)等級(jí)，即序號(hào)為QXC1、QXC7的企業(yè)服務(wù)質(zhì)量最優(yōu)，序號(hào)為QXC2、QXC5、QXC8、QXC10、QXC11、QXC13的企業(yè)服務(wù)質(zhì)量良好，序號(hào)為QXC4、QXC12的企業(yè)服務(wù)質(zhì)量一般，而序號(hào)為QXC3、QXC6、QXC9的企業(yè)服務(wù)質(zhì)量較差。

（2）在同等級(jí)中，汽車維修企業(yè)之間服務(wù)質(zhì)量的比較可與綜合因子得分相結(jié)合。以一般等級(jí)為例，序號(hào)為QXC12的企業(yè)綜合因子得分高于序號(hào)為QXC4的企業(yè)，表明前者服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)相對(duì)優(yōu)于后者。

表4 各主成分載荷矩陣

表5 各主成分、綜合因子得分與排名

4 結(jié) 論

根據(jù)我國汽車維修服務(wù)業(yè)的特點(diǎn)，首先構(gòu)建了服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系，再通過問卷調(diào)查獲得測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)。然后，運(yùn)用主成分分析法對(duì)測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，并根據(jù)綜合因子的得分進(jìn)行定量評(píng)價(jià)；再運(yùn)用聚類分析法進(jìn)行定性分析。由于不必“主觀”確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，避免了人為因素的干擾；同時(shí)又將定量分析與定性評(píng)價(jià)相結(jié)合，從而最大限度地保證了評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性與科學(xué)性。

圖1 汽車維修服務(wù)質(zhì)量聚類譜系圖

[1]2009年上半年全國機(jī)動(dòng)車和駕駛?cè)私y(tǒng)計(jì)分析[EB/OL].(2009-07-06)[2009-12-22]. http://www.mps.gov.cn/n16/n1237/n1342/n803715/1972419.html.

[2]朱杰，聶文龍.汽車服務(wù)質(zhì)量的評(píng)價(jià)研究[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào):信息與管理工程版，2006，28(4):113-115.

[3]王耀軍，楊華，張懷軍.汽車維修企業(yè)服務(wù)質(zhì)量的顧客滿意度測(cè)評(píng)[J].天津工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2005，24(3):74-76.

[4]裴存強(qiáng).汽車服務(wù)績效評(píng)價(jià)體系研究[D].武漢:武漢理工大學(xué)，2008.

[5]高謀榮.基于模糊層次分析法的汽車維修服務(wù)評(píng)價(jià)[J].深圳職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)，2006(4):23-26.

[6]王學(xué)民.應(yīng)用多元分析[M].上海:上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社，2004:192-256.

[7]黃會(huì)明，鮑海君，趙勻.應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析方法評(píng)價(jià)教師教學(xué)質(zhì)量[J].寧波大學(xué)學(xué)報(bào):教育科學(xué)版, 2009，28(4):113-115.

[8]方開泰.實(shí)用多元統(tǒng)計(jì)分析[M].上海:華東師范大學(xué)出版社，1999:291-302.

[9]亓萊濱.李克特量表的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析與模糊綜合評(píng)判[J].山東科學(xué)，2006，19(2):18-23.

[10]黃會(huì)明，鮑海君，趙勻.高職院校實(shí)踐課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)研究[J].職業(yè)技術(shù)教育，2009，30(22):42-46.

[11]唐啟義，馮明光.實(shí)用統(tǒng)計(jì)分析及其DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)[M].北京:科學(xué)出版社，2002:333-339.

[責(zé)任編輯：石品德]

An Evaluation Research on Automobile Maintainance Quality

HUANG Huiming, NI Yong
(Electronic Information Engineering Department, Zhejiang Vocational and Technical College of Mechanism and Electron, Hangzhou, 310053, China)

Due to the lack of a rational and scientific evaluation system on the service grade and quality credit of automobile maintainance industry, it is important to set up a rational and scientific quality evaluation system of automobile maintainance. The testing data is obtained through a questionaire and then it is handled by applying the principal component analysis to get the principal component and comprehensive factor scores and make a qualitiative evalustion. After that, the variable types of the law of system cluster analysis is applied to make a qualitative analysis and determine the service grade. It shows that a combination of quantitative evaluation and qualitative analysis will contribute to a more objective and reliable evaluation.

Automobile maintainance; Service quality; Evaluation index system; Principal component analysis; System cluster analysis

U472.32

A

1671-4326(2010)02-0053-04

2009-12-28

浙江省高等學(xué)校優(yōu)秀青年教師資助計(jì)劃項(xiàng)目（0209090104）

黃會(huì)明（1977—），男，浙江臺(tái)州人，浙江機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院電子信息工程系講師，博士研究生；倪 勇（1967—），男，浙江杭州人，浙江機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院電子信息工程系副教授，高級(jí)工程師，碩士研究生.