基于SERVQUAL的知識(shí)付費(fèi)服務(wù)質(zhì)量評(píng)估模型構(gòu)建研究

程博輝

摘 要：為了建立一個(gè)合理的知識(shí)付費(fèi)服務(wù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系，以推動(dòng)知識(shí)付費(fèi)行業(yè)的健康發(fā)展，本文基于SERVQUAL模型，在文獻(xiàn)調(diào)查、用戶訪談和專家調(diào)查的基礎(chǔ)上形成知識(shí)付費(fèi)服務(wù)質(zhì)量初始評(píng)估體系，通過因子分析方法對(duì)初始指標(biāo)體系進(jìn)行調(diào)整，最終得到基于SERVQUAL的知識(shí)付費(fèi)服務(wù)質(zhì)量評(píng)估模型。新的評(píng)估模型由友好性、保證性、可靠性、易用性、有用性等5個(gè)維度和16個(gè)指標(biāo)構(gòu)成。文章對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行闡釋并對(duì)指標(biāo)變動(dòng)的原因進(jìn)行了分析。

關(guān)鍵詞：SERVQUAL；知識(shí)付費(fèi)；質(zhì)量評(píng)估；服務(wù)質(zhì)量

中圖分類號(hào)：F49 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671-0037（2019）2-25-6

DOI：10.19345/j.cxkj.1671-0037.2019.02.005

知識(shí)付費(fèi)是在信息爆炸的背景下，以付費(fèi)的形式向用戶提供知識(shí)內(nèi)容服務(wù)，從而幫助用戶緩解“知識(shí)焦慮”的行為。作為一種新興的知識(shí)信息提供與獲取方式，知識(shí)付費(fèi)服務(wù)以其碎片化和高效率的特點(diǎn)，受到越來越多人的青睞。知乎、分答、喜馬拉雅、得到、在行等多款知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)于2016年出現(xiàn)并進(jìn)入快速發(fā)展階段，用戶規(guī)模增長迅速。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2016年知識(shí)付費(fèi)用戶規(guī)模約9 300萬人，2017年用戶規(guī)模約1.88億人，2018年用戶規(guī)模約2.92億人，用戶規(guī)模呈現(xiàn)高速增長的態(tài)勢(shì)[1]。此外，2017年知識(shí)付費(fèi)類平臺(tái)月度使用時(shí)長全年增幅也超過100%[2]。然而，伴隨著知識(shí)付費(fèi)服務(wù)行業(yè)的發(fā)展，知識(shí)付費(fèi)服務(wù)的質(zhì)量問題也顯現(xiàn)出來，降低了用戶體驗(yàn)繼而影響到用戶對(duì)知識(shí)付費(fèi)服務(wù)的使用。例如，有用戶抱怨“知識(shí)付費(fèi)物無所值”，所購買的“知識(shí)”與其預(yù)期差距較大等。在這種背景下，需要一個(gè)相對(duì)合理的評(píng)估模型對(duì)知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)提供的服務(wù)進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，以促進(jìn)知識(shí)付費(fèi)服務(wù)的發(fā)展。

現(xiàn)有知識(shí)付費(fèi)服務(wù)的相關(guān)研究多集中在知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)的運(yùn)行模式與特征[3-4]、傳播模式[5-6]，用戶知識(shí)付費(fèi)行為的意愿[7-9]、動(dòng)機(jī)[10]、影響因素[11-12]等方面，缺乏對(duì)知識(shí)付費(fèi)服務(wù)質(zhì)量的研究。對(duì)知識(shí)付費(fèi)服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估有助于促進(jìn)知識(shí)付費(fèi)行業(yè)健康發(fā)展，也是增強(qiáng)用戶滿意度和提高服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵所在。本文從用戶視角出發(fā)，將SERVQUAL模型引入知識(shí)付費(fèi)行業(yè)，試圖建立合理的知識(shí)付費(fèi)服務(wù)質(zhì)量評(píng)估模型，以促進(jìn)知識(shí)付費(fèi)服務(wù)提供方提升服務(wù)質(zhì)量，改進(jìn)用戶體驗(yàn)，推動(dòng)知識(shí)付費(fèi)服務(wù)行業(yè)的良性發(fā)展。

1 SERVQUAL模型及其應(yīng)用

服務(wù)質(zhì)量指服務(wù)能夠滿足規(guī)定或潛在要求的特征和特性的總和。由于服務(wù)本身具有的無形性、異質(zhì)性和不可分離的特點(diǎn)，服務(wù)質(zhì)量難以測(cè)量。服務(wù)質(zhì)量的評(píng)估研究是學(xué)術(shù)界長期關(guān)注的問題。國內(nèi)外學(xué)者針對(duì)服務(wù)質(zhì)量評(píng)估提出了許多模型和方法。其中，以美國營銷學(xué)家Parasuraman等人于1988年提出的SERVQUAL模型最具有代表性[13]。SERVQUAL模型被認(rèn)為是具有廣泛適用性的、最典型的服務(wù)質(zhì)量評(píng)估方法，其核心是“服務(wù)質(zhì)量差距模型”，即服務(wù)質(zhì)量取決于用戶所期望的服務(wù)水平與用戶實(shí)際感知的服務(wù)水平的差別程度，提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)的關(guān)鍵就在于超出用戶的期望水平。SERVQUAL模型由5個(gè)維度構(gòu)成，即有形性（Tangibles）、響應(yīng)性（Responsiveness）、可靠性（Reliability）、保證性（Assurance）、移情性（Empathy）。各維度的具體含義如表1所示。

SERVQUAL模型已成功應(yīng)用于供電服務(wù)[14]、快遞服務(wù)[15]、圖書館服務(wù)[16]等多個(gè)領(lǐng)域的質(zhì)量評(píng)估，并取得了良好的效果。1994年，Kettinger和Lee證實(shí)SERVQUAL模型適合信息服務(wù)質(zhì)量的評(píng)價(jià)。知識(shí)付費(fèi)服務(wù)本質(zhì)上屬于信息服務(wù)，其質(zhì)量可以理解為知識(shí)付費(fèi)服務(wù)提供方提供的知識(shí)產(chǎn)品或服務(wù)達(dá)到或超過消費(fèi)者期望的程度。在此意義上，知識(shí)付費(fèi)服務(wù)的質(zhì)量和用戶的感知、期望密切相關(guān)。因此，可以采用SERVQUAL模型對(duì)知識(shí)付費(fèi)服務(wù)進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估。

2 研究思路與方法設(shè)計(jì)

2.1 研究思路

本文借鑒SERVQUAL模型衡量服務(wù)質(zhì)量的5個(gè)維度及部分指標(biāo)，并以此作為構(gòu)建知識(shí)付費(fèi)服務(wù)質(zhì)量評(píng)估體系的基礎(chǔ)。首先，將SERVQUAL模型引入知識(shí)付費(fèi)服務(wù)質(zhì)量評(píng)估，在文獻(xiàn)回顧和重點(diǎn)用戶訪談的基礎(chǔ)上構(gòu)建知識(shí)付費(fèi)服務(wù)質(zhì)量評(píng)估初始指標(biāo)體系。其次，通過用戶調(diào)查和因子分析，對(duì)初始指標(biāo)體系進(jìn)行篩選。最后，建立基于SERVQUAL的知識(shí)付費(fèi)服務(wù)質(zhì)量評(píng)估模型并對(duì)其進(jìn)行闡釋。

2.2 初始指標(biāo)體系的構(gòu)建

知識(shí)付費(fèi)服務(wù)依托一定的平臺(tái)向用戶提供付費(fèi)知識(shí)服務(wù)，平臺(tái)是其服務(wù)載體，知識(shí)內(nèi)容是其內(nèi)核。用戶對(duì)知識(shí)付費(fèi)服務(wù)質(zhì)量的感知包括對(duì)知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)的使用體驗(yàn)和對(duì)知識(shí)內(nèi)容質(zhì)量的感知。鑒于此，初始評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建應(yīng)當(dāng)包括知識(shí)付費(fèi)服務(wù)平臺(tái)的運(yùn)行質(zhì)量和知識(shí)服務(wù)的內(nèi)容質(zhì)量兩個(gè)方面。根據(jù)專家、用戶反饋和維度的適用性，在SERVQUAL模型已有5個(gè)維度的基礎(chǔ)上增加易用性（Usefulness）維度。

三級(jí)指標(biāo)的采集通過如下方式進(jìn)行：首先，通過對(duì)已有相關(guān)文獻(xiàn)的梳理，篩選出相關(guān)指標(biāo)并進(jìn)行改編，合理歸置于相應(yīng)維度下；其次，根據(jù)用戶訪談構(gòu)建一些指標(biāo)歸置于相應(yīng)維度下；最后，向5位領(lǐng)域?qū)＜艺髟円庖?，?duì)初始指標(biāo)體系進(jìn)行補(bǔ)充和適當(dāng)調(diào)整。由于要使用因子分析方法對(duì)初始指標(biāo)進(jìn)行篩選和精簡，初始指標(biāo)應(yīng)盡可能詳細(xì)、全面。依上述方法構(gòu)建的初始指標(biāo)體系如表2所示。

2.3 問卷調(diào)查

用戶調(diào)查圍繞用戶對(duì)知識(shí)付費(fèi)服務(wù)質(zhì)量的實(shí)際感受和期望進(jìn)行，以問卷形式展開。調(diào)查問卷由兩部分組成：第一部分為用戶基本信息，包括性別、年齡、職業(yè)、學(xué)歷以及是否接受過知識(shí)付費(fèi)服務(wù)。第二部分為問卷主體，針對(duì)初始指標(biāo)體系中的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行。具體是把各項(xiàng)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為正面描述的問題，在每個(gè)問題下設(shè)置期望值和實(shí)際感受兩個(gè)打分項(xiàng)，打分采用李克特7級(jí)量表，數(shù)字從1至7分別代表：非常不滿意、不滿意、比較不滿意、一般、比較滿意、滿意、非常滿意。

考慮到知識(shí)付費(fèi)服務(wù)用戶多為網(wǎng)絡(luò)用戶，故選擇通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)放問卷。將問卷鏈接發(fā)送到QQ、微信等社交平臺(tái)進(jìn)行擴(kuò)散傳播。問卷正式發(fā)放前進(jìn)行了預(yù)測(cè)試，預(yù)測(cè)試中共回收有效問卷62份，其cronbach's alpha系數(shù)為0.95（大于0.8），表明問卷數(shù)據(jù)具有很高的可信度，可以進(jìn)行正式發(fā)放。

問卷發(fā)放時(shí)間為2018年5月1日至15日，歷時(shí)兩周，共回收問卷484份，初篩得到263份使用過知識(shí)付費(fèi)服務(wù)的問卷。為保證本次調(diào)查的有效性，將這263份問卷作為總樣本，再次將所有問題回答相同等顯失合理性的問卷作為無效問卷進(jìn)行剔除，最終得到有效問卷249份。樣本用戶基本信息見表3。

3 知識(shí)付費(fèi)服務(wù)質(zhì)量評(píng)估模型構(gòu)建

3.1 信效度分析

信度被用來檢驗(yàn)問卷結(jié)果可靠性，通常以cronbach's alpha系數(shù)作為衡量指標(biāo)。檢驗(yàn)證明本次問卷信度為0.97（大于0.8），說明問卷具有良好的可信性。利用SPSS21.0對(duì)問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)，KMO值為0.969，Bartlett球形檢驗(yàn)的概率P值為0.000，這表明問卷數(shù)據(jù)適合進(jìn)行因子分析。

3.2 指標(biāo)篩選

指標(biāo)篩選采用探究性因子分析方法進(jìn)行。探究性因子分析通過對(duì)關(guān)系復(fù)雜變量進(jìn)行分析，提取出少數(shù)核心變量來表示原來變量的主要信息，是簡化初始指標(biāo)的有效方法。本次分析采用SPSS21.0進(jìn)行探究性因子分析，抽取方法選擇主成分法，旋轉(zhuǎn)方法采用最大方差法。提取公因子的個(gè)數(shù)根據(jù)因子貢獻(xiàn)率確定，通常認(rèn)為所提取公因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率大于70%時(shí)效果比較理想。本次試驗(yàn)提取到5個(gè)公因子時(shí)，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為71.764%，如表4所示。

Nunnally等認(rèn)為，因子負(fù)荷在一公因子下應(yīng)該大于0.5且在其他公因子下應(yīng)該小于0.3，否則就應(yīng)該將其刪除。但國內(nèi)外學(xué)者在實(shí)際研究過程中對(duì)0.3的限制進(jìn)行了適當(dāng)放寬。本次研究將這一限制放寬到0.45，即刪除在任何一個(gè)公因子下因子負(fù)荷不超過0.5或在兩個(gè)以上公因子下因子負(fù)荷大于0.45的指標(biāo)。根據(jù)上述標(biāo)準(zhǔn)，表4中T1、EA1、EM4、EM5、EM6共5項(xiàng)指標(biāo)不符合要求，予以刪除。重復(fù)以上操作，刪除RS2、RS4、A2、A3共4項(xiàng)指標(biāo)。再次重復(fù)上述操作，直至各項(xiàng)指標(biāo)符合標(biāo)準(zhǔn)，具體操作過程見表5。

經(jīng)過上述幾次重復(fù)操作，各項(xiàng)指標(biāo)最終符合上文標(biāo)準(zhǔn)。此時(shí)，提取出5個(gè)公因子，因子累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為79.588%，如表6所示。

為保持與初始模型一致，將公因子3命名為“可靠性”，公因子5命名為“易用性”，公因子4命名為“保證性”。公因子2由“有形性”“響應(yīng)性”兩維度融合而成，其下T2、T3、RS1、RS3四項(xiàng)指標(biāo)共同指向?qū)τ脩舻挠押贸潭?，因而將公因?命名為“友好性”。此外，EM7、EM8、EM9、EM0這四項(xiàng)所構(gòu)成的維度已不符合SERVQUAL模型中“移情性”含義，各項(xiàng)指標(biāo)指向了有用性，故將公因子1更名為“有用性”。

4 結(jié)果分析

根據(jù)上述探究性因子分析的結(jié)果，建立知識(shí)付費(fèi)服務(wù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)模型，如表7所示。

友好性維度衡量的是平臺(tái)與用戶交互的友好程度。用戶界面是否合理、版本更新速度的快慢、幫助用戶的意愿強(qiáng)弱以及回復(fù)用戶的及時(shí)程度均能反映知識(shí)付費(fèi)服務(wù)平臺(tái)是否重視用戶、是否愿意與用戶交流，在很大程度上影響用戶對(duì)知識(shí)付費(fèi)服務(wù)的體驗(yàn)和感知，從而影響其對(duì)知識(shí)付費(fèi)服務(wù)質(zhì)量的評(píng)判。正如劉高勇等人所認(rèn)為的那樣，一個(gè)良好的交互環(huán)境能夠給用戶的信息心理帶來愉悅感，激發(fā)用戶交互信息行為。

保證性維度衡量的是用戶對(duì)平臺(tái)的信任程度，包括對(duì)知識(shí)內(nèi)容和服務(wù)安全性的信賴。知識(shí)內(nèi)容的科學(xué)準(zhǔn)確性是用戶信賴知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)、愿意為知識(shí)付費(fèi)的重要因素，支付的安全性則可以增強(qiáng)用戶的使用體驗(yàn)，二者共同提升用戶對(duì)知識(shí)付費(fèi)服務(wù)質(zhì)量的感知水平。Yu等人研究發(fā)現(xiàn)，用戶信任不僅對(duì)在線用戶的態(tài)度有積極影響，而且對(duì)在線用戶的采納意圖也產(chǎn)生正向作用。在知識(shí)付費(fèi)服務(wù)中，用戶信任不僅影響用戶的選擇行為，也影響著用戶對(duì)服務(wù)質(zhì)量的感知。

可靠性維度強(qiáng)調(diào)的是服務(wù)履約能力對(duì)服務(wù)質(zhì)量的影響。對(duì)知識(shí)付費(fèi)服務(wù)而言，可靠性維度衡量的是平臺(tái)履行服務(wù)尤其是長期為用戶提供穩(wěn)定有效服務(wù)的能力，是知識(shí)付費(fèi)服務(wù)質(zhì)量的一個(gè)基礎(chǔ)性維度。技術(shù)手段能有效地減少卡頓、閃退現(xiàn)象，提升用戶體驗(yàn)的流暢性；內(nèi)容及時(shí)更新使用戶能夠接受有效的知識(shí)服務(wù)；真實(shí)有效的服務(wù)描述有助于用戶做出合理選擇。

易用性維度衡量的是用戶通過知識(shí)付費(fèi)服務(wù)平臺(tái)獲取知識(shí)內(nèi)容的難易程度。知識(shí)付費(fèi)服務(wù)平臺(tái)大量的服務(wù)信息容易使用戶產(chǎn)生疲倦和厭煩心理，這一心理對(duì)用戶的服務(wù)質(zhì)量感知具有消極影響?？焖贆z索功能減輕用戶信息獲取的壓力，合理的信息分類能夠幫助用戶減少時(shí)間成本，有效緩解用戶信息疲倦。信息獲取易用性在眾多信息服務(wù)質(zhì)量評(píng)估研究中一直是一個(gè)重要維度，影響用戶對(duì)整體服務(wù)水平的感知。

有用性維度衡量的是服務(wù)內(nèi)容質(zhì)量的高低。張帥等人在研究中發(fā)現(xiàn)，信息質(zhì)量是影響用戶知識(shí)付費(fèi)行為的關(guān)鍵因素[11]，而信息質(zhì)量包括內(nèi)容質(zhì)量和表達(dá)質(zhì)量。高質(zhì)量的知識(shí)內(nèi)容能更好地滿足用戶對(duì)知識(shí)的需求；精練、易理解的語言有助于提高知識(shí)的表達(dá)質(zhì)量，確保用戶對(duì)知識(shí)的充分利用。在“知識(shí)焦慮”的背景下，知識(shí)付費(fèi)服務(wù)平臺(tái)若能為用戶提供精練、實(shí)用的知識(shí)，幫助用戶緩解知識(shí)焦慮，對(duì)于獲得用戶認(rèn)可、提高用戶滿意度有重要意義。

與初始評(píng)估指標(biāo)體系相比，新評(píng)估模型呈現(xiàn)出以下變化和特點(diǎn)：第一，指標(biāo)更加簡明合理。因子分析的結(jié)果刪除了T1、RS2、RS4等14項(xiàng)指標(biāo)，減少了指標(biāo)個(gè)數(shù)。指標(biāo)被刪除的原因有以下幾個(gè)：①不同用戶對(duì)同一問題認(rèn)知不同導(dǎo)致評(píng)分差異大，由此導(dǎo)致各維度下因子負(fù)荷較低。②某些指標(biāo)用戶關(guān)注不多、感受不深，用戶評(píng)分具有一定的隨意性。③不同用戶對(duì)某些指標(biāo)的實(shí)際感受差異較小，用戶評(píng)分出現(xiàn)集中現(xiàn)象。④樣本數(shù)量有限，存在一些偏差。這些因素的存在可能導(dǎo)致某些指標(biāo)看起來不那么合乎單個(gè)個(gè)體的感受。第二，評(píng)估維度隨指標(biāo)刪減發(fā)生變化，更精練易用。“有形性”“響應(yīng)性”兩個(gè)維度合并成為“友好性”，“移情性”維度更名為“有用性”。新的指標(biāo)體系從用戶視角出發(fā)，展示了知識(shí)付費(fèi)服務(wù)質(zhì)量的5個(gè)構(gòu)成要素和相關(guān)指標(biāo)。從表7可以看出，該指標(biāo)體系以用戶為中心，著眼于用戶對(duì)服務(wù)質(zhì)量的體驗(yàn)，符合人們對(duì)服務(wù)質(zhì)量概念的認(rèn)知。在服務(wù)質(zhì)量評(píng)估的實(shí)際操作中，這些指標(biāo)可以直接轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的問題，具有較好的可操作性。后續(xù)的研究中將通過實(shí)證研究進(jìn)一步就此評(píng)估模型的可用性和有效性進(jìn)行檢驗(yàn)。

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Abstract： The paper aims to establish a reasonable evaluation index system for knowledge paid service， to promote the development of knowledge paid industry. Based on SERVQUAL model， an initial quality evaluation system for knowledge paid service was formed by documents review， expert survey and user interview. After adjusting the initial index system by factor analysis method， the final quality evaluation model based on SERVQUAL was obtained. The new model is composed of 5 dimensions and 16 indexes， including friendliness， assurance， reliability， usability and usefulness. On the basis of the interpretation of the new index system， the causes of index changes were analyzed in this paper.

Key words： SERVQUAL； knowledge payment； quality evaluation； service quality