基于多維和分層模型的機場服務(wù)質(zhì)量評價研究

張 君，胡 榮，王 悅

(南京航空航天大學(xué) 民航學(xué)院，江蘇 南京210016)

許多業(yè)內(nèi)人士一致認(rèn)為在激烈競爭環(huán)境下的民用航空運輸業(yè)為乘客提供卓越的服務(wù)是其盈利和持續(xù)發(fā)展的核心競爭力。隨著航空旅行需求的不斷增長，為了保持較強的競爭力，機場為乘客提供卓越的服務(wù)質(zhì)量也成為其優(yōu)先考慮的營銷戰(zhàn)略。目前，對于機場服務(wù)質(zhì)量的測量，學(xué)者們普遍采用SERVQUAL 量表［1］等。但是，由于機場服務(wù)內(nèi)容的多樣性和復(fù)雜性，這些量表并不能對機場服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行綜合測評。為了能夠提供優(yōu)質(zhì)的機場服務(wù)質(zhì)量，不僅要了解在綜合服務(wù)過程中乘客的評估方法，還要找出主次維度來衡量機場的綜合服務(wù)質(zhì)量。因此筆者的研究目的是構(gòu)建較全面的評估機場整體服務(wù)質(zhì)量的多維和分層模型，形成較系統(tǒng)的機場整體服務(wù)質(zhì)量的測評指標(biāo)體系。

1 服務(wù)質(zhì)量測評方法

基于差距分析方法，PARASURAMAN 等最早提出了SERVQUAL 量表。SERVQUAL 量表包括5 個維度和22 個問項。這5 個維度分別為可靠性、有形性、響應(yīng)性、保證性和移情性。CRONIN等對PARASURAMAN 等的差距分析方法提出了質(zhì)疑，認(rèn)為差距分析模型是有缺陷的，并認(rèn)為服務(wù)表現(xiàn)的感知對服務(wù)質(zhì)量有直接影響。因此，他們提出了SERVPERF 量表，認(rèn)為顧客感知的服務(wù)質(zhì)量就是顧客對服務(wù)績效的感知，不用通過服務(wù)感知和服務(wù)期望相比較得到。在執(zhí)行方面，SERVPERF 仍繼承SERVQUAL 中的問項進(jìn)行測量，但SERVPERF 的效度和信度優(yōu)于SERVQUAL。但是，ROBLEDO 認(rèn)為，就有效性和可靠性而言，SERVPERF 量表并不是十分理想。因此，他提出了SERVPEX 量表，基于實證研究，ROBLEDO 成功證明，SERVPEX 量表在有效性和可靠性方面優(yōu)于SERVQUAL 和SERVPERF。

目前，在航空運輸行業(yè)，基于SERVQUAL、SERVPERF 和SERVPEX 三種量表的測量維度還不能全面捕捉到服務(wù)質(zhì)量的特點［2-3］。需要重新審視民航運輸業(yè)中有關(guān)服務(wù)質(zhì)量的測量維度問題。BRADY 等為了測量感知服務(wù)質(zhì)量，提出了分層概念，并構(gòu)建了多維度、多層次的BCM 模型［4］。

2 機場服務(wù)質(zhì)量評價體系構(gòu)建

2.1 機場服務(wù)質(zhì)量因子結(jié)構(gòu)構(gòu)建

筆者基于BCM 模型，采用定性研究方法，通過增刪部分服務(wù)質(zhì)量測量維度(3 個主維度不變，對子維度進(jìn)行增刪)，并進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整，構(gòu)建了基于多維和分層的機場服務(wù)質(zhì)量模型，如圖1 所示，該模型是一個高階因子模型，包含3 個主維度和11 個子維度。

圖1 基于多維和分層的機場服務(wù)質(zhì)量模型

(1)交互質(zhì)量。它是指服務(wù)提供者與顧客之間的交互質(zhì)量，可以界定為機場員工與機場乘客之間在實現(xiàn)服務(wù)交互過程中而產(chǎn)生的交互質(zhì)量。交互質(zhì)量包括3 個子維度，即態(tài)度、專業(yè)性和問題解決。態(tài)度和專業(yè)性兩個子維度的構(gòu)建承襲了BCM 模型。另外，TERBLANCHE 等［5］證明了在服務(wù)交互過程中“問題解決”這一因子的重要性，建議將該因子歸納到交互質(zhì)量主維度下。就機場服務(wù)而言，乘客對問題和投訴的處理較為敏感，故筆者基于定性研究，提出了交互質(zhì)量的問題解決子維度。

(2)硬件環(huán)境質(zhì)量。它主要指機場乘客基于機場服務(wù)設(shè)施、設(shè)備和機場環(huán)境而產(chǎn)生的感知質(zhì)量。LIOU 等［6］對航空公司服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評估，認(rèn)為清潔性和座位的舒適性是機上服務(wù)的基本要素。CLEMES 等［7］基于國際航空旅行對顧客滿意度進(jìn)行實證分析，認(rèn)為舒適性和便利性均對國際航空旅行服務(wù)質(zhì)量有積極的影響。WU 等［8］基于臺灣高鐵案例，提出了“信息”這一子維度對服務(wù)質(zhì)量研究的重要性，并驗證了舒適性和便利性對服務(wù)質(zhì)量的作用?；诙ㄐ匝芯浚⒖紤]BCM 模型有形性這一子維度，筆者將硬件環(huán)境質(zhì)量劃分為5 個子維度，即有形性、舒適性、清潔性、便利性和信息。

(3)結(jié)果質(zhì)量。注重服務(wù)行為∕態(tài)度的結(jié)果，主要指機場乘客在到達(dá)機場與離開機場這段期間獲得的服務(wù)，即結(jié)果質(zhì)量是否滿足機場乘客的需求和期望。BRADY 等在構(gòu)建BCM 模型時，將效價和等待時間這兩個子維度納入結(jié)果質(zhì)量主維度下。MARTINEZ 等針對緊急運輸服務(wù)測量感知服務(wù)質(zhì)量時驗證了效價這一子維度與結(jié)果質(zhì)量主維度之間的顯著關(guān)系［9］。MARTINEZ 等又驗證了等待時間對于測量結(jié)果質(zhì)量的重要性［10］。CLEMES 等驗證了安全在航空運輸中的重要性。基于定性研究，筆者將結(jié)果質(zhì)量劃分為3 個子維度，即等待時間、安全性和效價。

2.2 量表設(shè)計和簡化

基于定性研究，初始量表共有67 項。采用Likert 量表法，通過兩個步驟來簡化初始量表。①通過專家小組來評估量表內(nèi)容和表面效度，刪除24 項。修正后，設(shè)計形成二次量表共有43 項;②針對最近一年內(nèi)乘機次數(shù)在5 次以上的20 位乘客實施問卷調(diào)查。利用獲得的樣本數(shù)據(jù)，以校正問項與總分相關(guān)性為基準(zhǔn)，決定是否刪除某個問項。校正問項與總分相關(guān)系數(shù)應(yīng)大于等于0.40，若低于0.40，則表明問項與總分間的相關(guān)只呈現(xiàn)低度關(guān)系，應(yīng)刪除之。經(jīng)過多次重復(fù)計算，最終得到較合理的量表，由36 個問項構(gòu)成，如表1 所示。

筆者基于上述的20 個樣本數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行探索性因子分析和驗證性因子分析，根據(jù)因子載荷、α 系數(shù)、平均提取方差(AVE)和組合信度(CR)4 個判斷指標(biāo)對模型進(jìn)行驗證?；谔剿餍砸蜃臃治觯弥鞒煞址治龇▽?6 個問項進(jìn)行檢驗。運用SPSS 19.0 數(shù)據(jù)分析軟件，根據(jù)特征值大于或等于1，得到各問項的因子載荷均大于0.50(說明該量表的建構(gòu)效度較高)，校正問項與總分相關(guān)系數(shù)均大于0.40，11 個因子的α 系數(shù)值均大于0.70(說明該量表的信度較高)，因此各測量問項均達(dá)到了相關(guān)要求，無需進(jìn)行修改?；隍炞C性因子分析，利用AMOS 17.0 數(shù)據(jù)分析軟件測試量表的有效性。驗證結(jié)果表明，AVE均高于0.50，且各因子的組合信度(CR)均高于0.70，說明該量表的收斂效度較好。

3 模型檢驗

筆者所設(shè)計量表的收斂效度已得到驗證，但是模型是否能得到數(shù)據(jù)支持，以及量表的信效度還有待驗證。為此，筆者通過Likert 量表法，從“完全不認(rèn)同”到“完全認(rèn)同”5 個等級進(jìn)行評估，設(shè)計機場服務(wù)質(zhì)量調(diào)查問卷。為了獲得樣本數(shù)據(jù)，針對有過飛行經(jīng)驗的乘客，對南京祿口機場的乘客進(jìn)行隨機問卷調(diào)查，共發(fā)放問卷330 份，收回有效問卷304 份，有效率為91.12%，樣本容量符合要求。

表1 因子分析結(jié)果匯總表

筆者使用局部分解方法對模型進(jìn)行檢測，其原因是：①與模型需要估計的參數(shù)數(shù)目相比較，筆者的樣本容量偏小;②提出的模型其潛變量數(shù)目較多，每個子維度至少有3 個測量問項，盡管結(jié)構(gòu)與內(nèi)部一致性信度較合理但不是很高，使用局部分解方法可以克服這些問題，分3 個步驟對模型進(jìn)行檢測。

(1)對交互質(zhì)量、物理環(huán)境質(zhì)量和結(jié)果質(zhì)量這3 個主維度進(jìn)行模型測試。在測試過程中，3個主維度被視為是等同的，可以隨機對各主維度的測量問項進(jìn)行組合。由于各子維度的測量問項為3 ～4 項，可以將主維度的測量問項重新組合為兩項或3 項。因此，在使用局部分解方法時，將屬于同一主維度的問項隨機組合成兩項。為了解釋局部分解方法，以交互質(zhì)量為例進(jìn)行說明。由于交互質(zhì)量有3 個子維度，每個維度有3 個問項，即共有9 個問項對交互質(zhì)量進(jìn)行測試。利用局部分解方法，將屬于同層次子維度的問項重新組合成兩個指標(biāo)，即a1和a2，其中a1=x11+x21+x31，a2=x12+x13+x22+x23+x32+x33。對于硬件環(huán)境質(zhì)量和結(jié)果質(zhì)量兩個主維度同樣使用局部分解方法，如圖2(a)所示。由圖2(a)可以看出，每個主維度的因子載荷均大于0.70，且主維度之間的相關(guān)系數(shù)較高。通過AMOS 17.0 統(tǒng)計分析軟件對該模型進(jìn)行擬合度檢驗，得到模型擬合結(jié)果如表2所示，可以看出主維度模型擬合結(jié)果均達(dá)到了擬合指標(biāo)判斷標(biāo)準(zhǔn)，擬合效果良好，說明這3 個主維度能夠用于測量機場服務(wù)質(zhì)量。

(2)將服務(wù)質(zhì)量作為高階因子對模型進(jìn)行檢驗，檢驗結(jié)果如圖2(b)所示，其中交互質(zhì)量、硬件環(huán)境質(zhì)量和結(jié)果質(zhì)量3 個主維度的測量問項隨機組合過程與步驟(1)相同。由圖2(b)可以看出，服務(wù)質(zhì)量與交互質(zhì)量、硬件環(huán)境質(zhì)量、結(jié)果質(zhì)量之間的結(jié)構(gòu)系數(shù)分別為0.69、0.99、0.91，且3 個主維度與各自測量問項之間的標(biāo)準(zhǔn)因子載荷均在0.80 以上。對該模型進(jìn)行擬合度檢驗，具體結(jié)果參見表2。表2 所示的擬合結(jié)果說明可以將機場服務(wù)質(zhì)量分為交互質(zhì)量、硬件環(huán)境質(zhì)量和結(jié)果質(zhì)量這3 個主維度進(jìn)行測量。

(3)檢驗11 個子維度。為了使用局部分解方法，該步驟對各子維度的測量問項重新進(jìn)行組合，每個子維度有2 個測量問項。如將態(tài)度子維度的3 個問項分為兩組，一組為x11，a11=x11;另一組為x12，x13，其和為a12，即a12=x12+x13。模型擬合結(jié)果如表2 所示，其他子維度的問項組合情況如圖3 所示，需要說明的是，該步驟中測量問項的重新組合也是隨機的。由此可以說明子維度可以較好地解釋其所對應(yīng)的主維度。

圖2 主維度檢驗和服務(wù)質(zhì)量作為高階因子模型檢驗結(jié)果

表2 機場服務(wù)質(zhì)量模型擬合結(jié)果匯總表

圖3 子維度檢驗結(jié)果

根據(jù)以上3 個步驟，通過實證分析結(jié)果可以看出，筆者所構(gòu)建的多維和分層機場服務(wù)質(zhì)量模型是可行的，雖然只是基于祿口機場所得的數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行檢測，但是該模型具有一定的普適性。因此，機場乘客不僅可以通過比較預(yù)期質(zhì)量和感知質(zhì)量對機場服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評估，而且還可以通過分層的方法對機場整體的服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評估。

4 結(jié)論

基于定性研究和文獻(xiàn)綜述，提出了基于多維和分層的機場服務(wù)質(zhì)量模型，并根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)對其進(jìn)行實證研究。依據(jù)該模型，機場乘客從態(tài)度、專業(yè)性、問題解決、有形性、舒適性、清潔性、便利性、信息、等待時間、安全性和效價共11 個子維度對機場服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評估。通過對11 個子維度的組合，形成了交互質(zhì)量、硬件環(huán)境質(zhì)量和結(jié)果質(zhì)量3 個主維度，并且可以通過這3 個主維度來綜合表征乘客對機場服務(wù)質(zhì)量的整體感知。最后通過3 個步驟對分層因子模型進(jìn)行檢驗，說明所提出的模型得到了數(shù)據(jù)支持，且模型擬合結(jié)果均達(dá)到了判斷標(biāo)準(zhǔn)，說明模型整體擬合效果良好，同時驗證了所設(shè)計的機場服務(wù)質(zhì)量測量量表的可靠性和穩(wěn)定性。

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