基于SERVPERF模型的公共自行車服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)研究

馬書(shū)紅，馬金磊，王元慶，韓筍生

(1. 長(zhǎng)安大學(xué) 公路學(xué)院，陜西 西安 710064； 2. 墨爾本大學(xué) 建筑、建設(shè)與規(guī)劃系, 墨爾本 VIC 3010, 澳大利亞)

0 引 言

近年來(lái)，為建設(shè)和完善城市慢行交通系統(tǒng)，公共自行車逐漸成為城市交通系統(tǒng)的重要組成部分。與小汽車、公交車等出行方式相比，公共自行車在提高使用者自身健康水平的同時(shí)還能夠減少空氣污染、噪聲污染和交通事故等[1-2]。國(guó)外對(duì)于公共自行車的研究多集中在發(fā)展趨勢(shì)、影響因素、布局規(guī)劃及車輛調(diào)度等方面，如D. FULLER等[3]的研究表明公共自行車系統(tǒng)受到大量居民的歡迎，還有對(duì)于以自行車作為主要交通工具的年輕人和接受高等教育的人具有更多的吸引力；LI C等[4]以復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論為依據(jù)，分析了站點(diǎn)布局的影響因素，研究得出租借點(diǎn)分布、規(guī)模、站點(diǎn)間平均最短路徑等都對(duì)布局規(guī)劃有顯著影響；由于公共自行車系統(tǒng)仍然處于發(fā)展之中，其服務(wù)系統(tǒng)還存在不少問(wèn)題有待解決，國(guó)內(nèi)對(duì)于公共自行車系統(tǒng)的服務(wù)問(wèn)題，多集中在布局規(guī)劃、調(diào)度、公眾滿意度方面[5]；基于使用者感知的服務(wù)質(zhì)量方面的研究較少，張軍等認(rèn)為租賃自行車共享系統(tǒng)也被看作是一個(gè)產(chǎn)品服務(wù)系統(tǒng)[6]；張?zhí)鞎车萚7]在修正SERVQUAL量表的基礎(chǔ)上，根據(jù)用戶使用公共自行車的流程設(shè)計(jì)了系統(tǒng)服務(wù)、借還車便捷度、車輛保養(yǎng)、附加服務(wù)和站點(diǎn)設(shè)施位置5個(gè)特性，共17個(gè)指標(biāo)，包括了使用過(guò)程中的重要環(huán)節(jié)。

目前，國(guó)內(nèi)外進(jìn)行服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)時(shí)較為常用的是修正的SERVQUAL模型[8]和SERVPERF模型[9]，研究發(fā)現(xiàn)SERVPERF方法的簡(jiǎn)易性和實(shí)用性均優(yōu)于SERVQUAL方法，且應(yīng)用范圍更為廣泛[10]；姚志剛等[11]采用SERVPERF法分別從可感知性、保證性、可靠性、響應(yīng)性和關(guān)懷性5個(gè)維度對(duì)出租車服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行了研究，通過(guò)調(diào)查問(wèn)卷獲取權(quán)重；馬飛等[12]借鑒SERVPERF服務(wù)質(zhì)量分析方法，從乘客感知角度設(shè)計(jì)了公交車服務(wù)質(zhì)量的5維度影響因素(有形性、保證性、可靠性、響應(yīng)性和關(guān)懷性)測(cè)量模型。

就以往研究情況來(lái)看，將SERVPERF應(yīng)用于公共自行車方面的研究較少，不能反映出近期需改善的服務(wù)項(xiàng)目，且對(duì)于指標(biāo)的建立不夠細(xì)致?；诖?，筆者以西安市公共自行車服務(wù)為例，應(yīng)用加權(quán)后的SERVPERF方法，建立公共自行車服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，同時(shí)完善指標(biāo)體系，并結(jié)合IPA法分析近期公共自行車服務(wù)系統(tǒng)急需改善之處，以期對(duì)西安市公共自行車服務(wù)質(zhì)量的改善和提升提出建議。

1 公共自行車系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法

1.1 總體思路

通常服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)主要包含5個(gè)維度：①有形性：實(shí)際設(shè)施、設(shè)備以及服務(wù)人員的外表；②可靠性：可靠、準(zhǔn)確地兌現(xiàn)服務(wù)承諾；③響應(yīng)性：幫助顧客迅速提高服務(wù)水平；④保證性：?jiǎn)T工所具有的知識(shí)、禮節(jié)以及表達(dá)出自信與可信的能力；⑤移情性：關(guān)心并為顧客提供個(gè)性化服務(wù)。筆者以這5個(gè)維度為標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，與IPA法相結(jié)合，建立總體評(píng)價(jià)模型和分區(qū)評(píng)價(jià)模型，進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，綜合每個(gè)維度的得分進(jìn)行服務(wù)質(zhì)量的評(píng)價(jià)；同時(shí)分析不確定因素對(duì)服務(wù)系統(tǒng)評(píng)價(jià)的影響及差異。

1.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取

選取評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí)，在用戶選擇公共自行車的原因中提取更具有代表性，并在前人研究的基礎(chǔ)上進(jìn)一步對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行完善。根據(jù)調(diào)查結(jié)果(表1)及專家意見(jiàn)，按照5個(gè)維度劃分指標(biāo)，構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。通過(guò)對(duì)量表的不斷刪改整合，最終確定的評(píng)價(jià)指標(biāo)內(nèi)容如表2。

表1 公共自行車選擇原因Table 1 Reason for the choice of public bicycles

表2 公共自行車系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)Table 2 Service quality evaluation index of public bicycle system

1.3 評(píng)價(jià)模型的建立

SERVPERF模型以SERVQUAL模型的理論為基礎(chǔ)，其度量方法為：服務(wù)質(zhì)量=顧客感知績(jī)效[13]。利用加權(quán)的思想劃分評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要程度，加權(quán)后的SERVPERF計(jì)算方法如式(1)：

(1)

式中：QSi為第i個(gè)維度上使用者感知績(jī)效得分；n為維度i中包含的指標(biāo)個(gè)數(shù)；Pij為第i個(gè)維度指標(biāo)j的感知服務(wù)質(zhì)量平均得分；Ij為指標(biāo)權(quán)重，筆者采用層次分析法進(jìn)行權(quán)重的標(biāo)定。

為直觀顯示公共自行車系統(tǒng)中短期內(nèi)需要優(yōu)化的服務(wù)項(xiàng)目，可應(yīng)用IPA法研究系統(tǒng)內(nèi)部的優(yōu)劣勢(shì)所在。IPA法是將績(jī)效與重要度相結(jié)合，使各指標(biāo)分布在象限圖中，其中象限Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ分別表示努力區(qū)、改善區(qū)、次優(yōu)先區(qū)和保持區(qū)，如圖1。努力區(qū)表明績(jī)效和重要度均較高，繼續(xù)努力以提高服務(wù)質(zhì)量；改善區(qū)表明顧客感知服務(wù)與預(yù)期水平存在差距，繼續(xù)采取相應(yīng)措施進(jìn)行改善；次優(yōu)先區(qū)表明可在解決需要改善的問(wèn)題之后所考慮的因素；保持區(qū)表明服務(wù)的質(zhì)量已經(jīng)超出了顧客的期望，應(yīng)繼續(xù)保持。

圖1 IPA象限Fig. 1 IPA quadrant diagram

1.4 分區(qū)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型

由于各分區(qū)所建設(shè)的公共自行車租賃站點(diǎn)數(shù)量和服務(wù)上存在差別，因此服務(wù)質(zhì)量也會(huì)有所不同?；赟ERVPERF量表選取的評(píng)價(jià)指標(biāo)中，將車輛外觀及性能、換乘距離、辦卡充值點(diǎn)和站點(diǎn)的布局和數(shù)量進(jìn)行無(wú)量綱化。為了客觀的進(jìn)行分析，引入灰色關(guān)聯(lián)度分析，對(duì)各區(qū)的服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行排序，計(jì)算步驟如下：

步驟1：確定參考序列：從各分區(qū)的每項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)中挑選最優(yōu)值組成參考序列x0={x01,x02,…,xij}，則每個(gè)分區(qū)的評(píng)價(jià)值形成一個(gè)比較序列xi={xi1,xi2,…,xij}，其中i為分區(qū)個(gè)數(shù)，j為評(píng)價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù)。

步驟2：將數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化后，計(jì)算各比較序列與參考序列的絕對(duì)差列公式為式(2)：

Δ(ij)=|x0-xij|

(2)

步驟3：確定兩級(jí)最大差與最小差，如式(3)：

(3)

步驟4：計(jì)算關(guān)聯(lián)度，首先計(jì)算每列的關(guān)聯(lián)度系數(shù)公式為式(4)，之后用比較數(shù)列與參考數(shù)列指標(biāo)的平均值來(lái)定量反映兩序列之間的關(guān)聯(lián)度，關(guān)聯(lián)度r0i越大則服務(wù)質(zhì)量越好，計(jì)算公式為式(5)：

(4)

式中：ρ為認(rèn)為引入的分辨系數(shù)，目的是避免Δ(max)過(guò)大而使關(guān)聯(lián)系數(shù)失真通常ρ取0.5，其中Wij為各指標(biāo)的權(quán)重。

(5)

1.5 其他不確定因素對(duì)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的影響

外在因素(使用者的基本屬性如年齡、性別等)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果會(huì)產(chǎn)生不同程度的影響，通過(guò)建立這些外在因素與服務(wù)質(zhì)量的函數(shù)關(guān)系，可直觀的反映影響結(jié)果。由于Logistic回歸模型能對(duì)定性變量進(jìn)行較好的分析，因此筆者將服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)作為因變量(<3分設(shè)置為0，>3分設(shè)置為1)，將空氣質(zhì)量和使用者的基本屬性年齡、性別、職業(yè)、有無(wú)小汽車作為自變量進(jìn)行Logistic回歸分析，同時(shí)為了更進(jìn)一步分析不同使用者對(duì)各維度的服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)，將利用SPSS中的方差分析研究差異性所在。

2 問(wèn)卷設(shè)計(jì)與調(diào)查

本次問(wèn)卷主要包括使用者基本信息、服務(wù)質(zhì)量評(píng)分和總體服務(wù)質(zhì)量印象三部分，其中二、三部分問(wèn)項(xiàng)均采用李克特五點(diǎn)法進(jìn)行評(píng)價(jià)。問(wèn)卷的信度和結(jié)構(gòu)效度分別利用克倫巴赫系數(shù)法(Cronbachα)和因子分析進(jìn)行檢驗(yàn)。在SPSS20.0中進(jìn)行分析，問(wèn)卷整體的Cronbachα值為0.922，此結(jié)果說(shuō)明問(wèn)卷相當(dāng)可靠。問(wèn)卷的KMO值為0.815，并通過(guò)了Bartlett檢驗(yàn)。利用主成分分析法將多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為幾個(gè)綜合指標(biāo)，本次調(diào)查結(jié)果通過(guò)主成分分析，從中提取了5個(gè)因子，分析結(jié)果如表3。

本次調(diào)查時(shí)間是2015年1月18日至26號(hào)(惡劣天氣除外)，不分工作日和非工作日，保證調(diào)查區(qū)內(nèi)的樣本分布涵蓋早高峰、午高峰、晚高峰和平峰。調(diào)查地點(diǎn)為確定的居住小區(qū)、中小學(xué)、公園、廣場(chǎng)、商場(chǎng)、商圈等45個(gè)調(diào)查區(qū)。調(diào)查人員在調(diào)查區(qū)對(duì)公共自行車使用者進(jìn)行隨機(jī)訪問(wèn)，共發(fā)放問(wèn)卷1 300份，回收有效問(wèn)卷1 012，樣本有效率為77.8%。

表3 因子分析結(jié)果Table 3 Results of factor analysis

3 結(jié)果分析

3.1 樣本統(tǒng)計(jì)性描述

對(duì)本次調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果顯示被調(diào)查者中男性所占比例為58.6%，稍多于女性。被調(diào)查者主要年齡段集中在 25～40歲，收入在2 000元/月以下的居民占59.6%，被調(diào)查者的學(xué)歷多在高中以上，其職業(yè)構(gòu)成中所占比例較大的是企業(yè)員工(詳情見(jiàn)表4)，有51%的被調(diào)查者家中有小汽車，可見(jiàn)小汽車的影響對(duì)于自行車的選擇不是很大。此外，多數(shù)騎行者的性格屬于樂(lè)天派，且沒(méi)有三高身體健康者居多。

被調(diào)查者使用公共自行車的主要目的是上班或上學(xué)，其中73%的使用者平均每天騎車1～2次，單次騎車最長(zhǎng)距離平均為5 km，單次最長(zhǎng)時(shí)間平均為30 min，平均月花費(fèi)為8.2元，符合公共自行車短距離、低消費(fèi)的特征(選擇結(jié)果如表5)。

表4 被調(diào)查者基本情況分析Table 4 Analysis of the basic situation of respondents

表5 被調(diào)查者選擇公共自行車的情況Table 5 The situation of respondents choosing public bicycles

3.2 服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)

3.2.1 整體服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)

利用層次分析法確定各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重值和最終績(jī)效得分結(jié)果如表6。

評(píng)價(jià)指標(biāo)中，按重要度從高到低的維度依次是有形性、響應(yīng)性、可靠性、保證性、移情性，總體評(píng)價(jià)為3.74，介于滿意和比較滿意之間，可見(jiàn)使用者對(duì)公共自行車系統(tǒng)的服務(wù)質(zhì)量基本滿意，其中得分較低的是響應(yīng)性和移情性，表明這兩項(xiàng)是需要進(jìn)行改善的。將服務(wù)質(zhì)量評(píng)分與重要度相結(jié)合繪制成IPA圖(圖2)，能夠直觀的看出西安市公共自行車系統(tǒng)近期急需改善的指標(biāo)是站點(diǎn)布局和數(shù)量、中途停放安全及騎行環(huán)境，和SERVPERF模型的結(jié)果一致。

圖2 各項(xiàng)服務(wù)質(zhì)量評(píng)分-重要度IPAFig. 2 Service quality score-importance of IPA

對(duì)于問(wèn)項(xiàng)(15)，在調(diào)查過(guò)程中使用者反映較多的問(wèn)題是居住附近無(wú)站點(diǎn)或站點(diǎn)較遠(yuǎn)帶來(lái)不便；對(duì)于問(wèn)項(xiàng)(18)，不少使用者反映在租車過(guò)程中，對(duì)停放的安全性表示擔(dān)心如果中途停放會(huì)出現(xiàn)丟失現(xiàn)象；對(duì)于問(wèn)項(xiàng)(20)，自行車道的隔離情況有待加強(qiáng)，此項(xiàng)關(guān)系自行車使用者的安全，與使用者的體驗(yàn)感受關(guān)系密切。

3.2.2 分區(qū)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)

從調(diào)查中抽取了人口密度較大的5個(gè)小區(qū)：碑林區(qū)、雁塔區(qū)、蓮湖區(qū)、未央?yún)^(qū)和新城區(qū)，將車輛外觀與性能(問(wèn)項(xiàng)1)、換乘距離(問(wèn)項(xiàng)5)、辦卡充值(問(wèn)項(xiàng)13)、站點(diǎn)布局和數(shù)量(問(wèn)項(xiàng)15)替換成定性指標(biāo)，即車輛完好率(%)、換乘距離(m)，辦卡充值點(diǎn)個(gè)數(shù)，站點(diǎn)密度(個(gè)/km2)，定性與定量相結(jié)合，將指標(biāo)進(jìn)行無(wú)量綱化之后計(jì)算出5個(gè)分區(qū)的關(guān)聯(lián)度分別為r1=0.95，r2=0.87，r3=0.86，r4=0.84，r5=0.86，按服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)從高到低依次是：碑林區(qū)、雁塔區(qū)、蓮湖區(qū)與新城區(qū)相同、未央?yún)^(qū)，具體見(jiàn)表7。

表7 分區(qū)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)Table 7 Evaluation index of regional service quality

3.2.3 其他因素對(duì)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的影響

利用SPSS20.0進(jìn)行Logistic回歸分析，由于職業(yè)變量的顯著性水平為0.074>0.05，對(duì)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)沒(méi)有顯著影響，因此將其剔除(結(jié)果詳見(jiàn)表8)，最終的得到的回歸方程為

y=-0.007x1+0.017x2-0.067x3+0.056x5-0.018x6

表8 其他因素對(duì)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的影響Table 8 Influence of other factors on service quality assessment

通過(guò)回歸方程的系數(shù)可發(fā)現(xiàn)其他因素對(duì)于公共自行車系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量的影響程度由大到小依次是：有無(wú)小汽車、PM值、身體健康狀況、年齡、性別。此項(xiàng)研究結(jié)果與J .WOODCOCK等[14]的研究相符，即使用者的健康水平和空氣污染情況是影響自行車系統(tǒng)運(yùn)行的關(guān)鍵因素，且兩者都屬于可控因素，與公共自行車系統(tǒng)相互影響。因此，相關(guān)部門(mén)對(duì)空氣質(zhì)量的監(jiān)測(cè)與管理以及提高居民健康水平，對(duì)于公共自行車系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量的改善會(huì)有很大幫助，從而形成良性循環(huán)。

使用者對(duì)于各維度的服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的差異性，利用SPSS中單因素方差分析，如表9，結(jié)合調(diào)查結(jié)果分析：女性對(duì)騎車過(guò)程中的舒適度評(píng)價(jià)較低；年齡在25～35之間和有小汽車者對(duì)布局和數(shù)量、騎行環(huán)境評(píng)價(jià)較低；身體較差者對(duì)辦卡方便程度評(píng)價(jià)較低。相關(guān)部門(mén)可進(jìn)行針對(duì)性的改善。

表9 乘客屬性對(duì)各維度的影響差異Table 9 Influence difference of passenger attributes on each dimension

3.3 改善建議

根據(jù)以上分析結(jié)果得到近期繼續(xù)改善的指標(biāo)，即站點(diǎn)布局和數(shù)量、中途停放安全及騎行環(huán)境，次級(jí)改善指標(biāo)：車輛外觀性能、服務(wù)效率、辦卡充值方便等。近年來(lái)，共享單車的飛速發(fā)展，迫使公共自行車必須做出改進(jìn)，為了使公共自行車能夠更好地服務(wù)于大眾，結(jié)合分析提出改善建議：① 考慮在人流量大、住宅區(qū)附近，尤其是公共交通不便利的地方，通過(guò)實(shí)地考察合理增設(shè)站點(diǎn)，對(duì)站點(diǎn)的需求量定期監(jiān)測(cè)，在數(shù)量上進(jìn)行調(diào)整，保證布局和數(shù)量的合理性，使居民出行更加方便；② 借鑒共享單車的智能鎖具，對(duì)公共自行車加以改進(jìn)，確保用戶在中途停車時(shí)車輛的安全性，同時(shí)注重車輛的外觀及使用性能，可對(duì)其外觀及輕便性進(jìn)行優(yōu)化，加大對(duì)公共自行車的宣傳力度；③ 營(yíng)造良好的騎行環(huán)境，在車流量較大且道路條件允許時(shí)增設(shè)隔離設(shè)施，設(shè)置自行車專用道，保證其連貫性；④ 加強(qiáng)員工培訓(xùn)，保證服務(wù)效率，增設(shè)辦卡充值點(diǎn)，可考慮結(jié)合網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，使辦卡充值變得更加方便且具有人性化。除此之外，政府部門(mén)對(duì)小汽車限行，減少環(huán)境污染，提高居民健康水平對(duì)推動(dòng)公共自行車的發(fā)展都將起到推動(dòng)作用。

4 結(jié) 語(yǔ)

對(duì)公共自行車系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量的研究是促進(jìn)公共自行車快速發(fā)展和改善其運(yùn)營(yíng)狀態(tài)的重要途徑。從使用者的角度出發(fā)，運(yùn)用加權(quán)后的SERVPERF模型，基于公共自行車系統(tǒng)的特性和使用者所關(guān)注的騎車因素建立了評(píng)價(jià)體系；將SERVPERF模型與IPA圖相結(jié)合，進(jìn)一步將公共自行車系統(tǒng)中需要改善的指標(biāo)和優(yōu)勢(shì)明顯標(biāo)記出來(lái)；采用灰色關(guān)聯(lián)度模型對(duì)各區(qū)進(jìn)行優(yōu)劣排序，使結(jié)果更加客觀，且涵蓋信息全面。研究成果有助于完善公共自行車系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系，不同方法的結(jié)合進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)公共自行車系統(tǒng)所存在的問(wèn)題，值得發(fā)展規(guī)模類似的城市借鑒，對(duì)促進(jìn)公共自行車的發(fā)展有重要意義。