面向電動(dòng)汽車租賃顧客感知價(jià)值對顧客忠誠的影響研究

郭 鵬，苗 瑞，胡 昊，江志斌

(上海交通大學(xué) 1.機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院，上海 200240；2.海洋工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 (上海交通大學(xué))，上海 200240；3.中國城市治理研究院，上海 200030；4.船舶海洋與建筑工程學(xué)院，上海 200240；5.安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海 200030)

電動(dòng)汽車租賃服務(wù)能夠有效解決居民短時(shí)出行需求，減少消費(fèi)者對高成本購買和維護(hù)的擔(dān)憂，保護(hù)生態(tài)環(huán)境，促進(jìn)城市治理以及經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展，未來發(fā)展前景十分廣闊[1-2]。Car2Go公司的電動(dòng)汽車租賃服務(wù)發(fā)展迅速，已經(jīng)成為租賃領(lǐng)域的代表。截至2019年，已覆蓋北美和歐洲大部分地區(qū)[3]。深入研究電動(dòng)汽車租賃服務(wù)系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)，有利于構(gòu)建多樣化的租賃服務(wù)方案和服務(wù)模式來實(shí)現(xiàn)顧客忠誠，并發(fā)現(xiàn)電動(dòng)汽車租賃服務(wù)系統(tǒng)的增值路徑。

如何實(shí)現(xiàn)顧客忠誠已有一定的研究基礎(chǔ)。Nguyen[4]通過對金融服務(wù)行業(yè)1 296個(gè)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行層次多元回歸和交互分析得出，能力與仁愛等感知因素在影響顧客忠誠方面存在顯著的交互作用。Winters等[5]通過區(qū)分感知情感價(jià)值和滿意度對顧客忠誠的影響得出，顧客忠誠的評價(jià)取決于顧客獲得現(xiàn)金價(jià)值和情感價(jià)值兩方面的權(quán)衡利益。Bhuian等[6]通過對顧客價(jià)值理論的研究，提出了一個(gè)完全中介的顧客忠誠模型，認(rèn)為產(chǎn)品創(chuàng)新、服務(wù)質(zhì)量、信任、滿意度和轉(zhuǎn)換成本影響顧客忠誠，進(jìn)而影響口碑溝通和重復(fù)購買意愿。Boakye等[7]運(yùn)用社會(huì)心理學(xué)中的投資模型，基于產(chǎn)品和服務(wù)角度研究了顧客忠誠變化的驅(qū)動(dòng)內(nèi)因。相比于產(chǎn)品技術(shù)水平，在良好的服務(wù)體驗(yàn)中更容易提高顧客忠誠度。Hoyt等[8]通過對提高顧客忠誠度的實(shí)際方法的研究，獲知營銷努力、設(shè)施、技術(shù)、產(chǎn)品質(zhì)量和與消費(fèi)者特征和偏好一致的服務(wù)體驗(yàn)會(huì)影響感知價(jià)值、機(jī)構(gòu)形象、累積滿意度，最終影響顧客忠誠。

已有的研究成果僅僅表明顧客感知價(jià)值和顧客忠誠之間存在顯著的相關(guān)關(guān)系，認(rèn)為提升顧客忠誠度對相關(guān)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。然而針對電動(dòng)汽車租賃服務(wù)缺乏服務(wù)優(yōu)化設(shè)計(jì)和系統(tǒng)分析，如何有效找到顧客感知價(jià)值和顧客忠誠之間的增值路徑和影響因素依然模糊。此外，考慮到多源復(fù)雜的樣本數(shù)據(jù)以及變量之間的數(shù)據(jù)耦合關(guān)聯(lián)，本文將因子分析法和結(jié)構(gòu)方程模型路徑分析兩者結(jié)合使用，因子分析法降低了數(shù)據(jù)維度和復(fù)雜程度并保證數(shù)據(jù)的有效性，進(jìn)而結(jié)構(gòu)方程模型可以輸出合理的科學(xué)路徑，實(shí)現(xiàn)了動(dòng)因分析和路徑耦合。

因此，本文針對電動(dòng)汽車租賃產(chǎn)業(yè)進(jìn)行服務(wù)優(yōu)化，以顧客感知價(jià)值為出發(fā)點(diǎn)，構(gòu)建影響因素的測量模型，并且結(jié)合顧客忠誠的增長機(jī)理進(jìn)行研究，有效建立兩者之間明確的增值路徑，旨在驅(qū)動(dòng)顧客忠誠，為相關(guān)企業(yè)提供決策支持和服務(wù)系統(tǒng)優(yōu)化。

1 模型建立與路徑假設(shè)

1.1 構(gòu)建顧客感知價(jià)值測量模型

顧客感知價(jià)值(customer perceived value，CPV)代表顧客對某些目標(biāo)的結(jié)果與獲得該結(jié)果的回報(bào)之間的比較[9]。高偉等[10]認(rèn)為顧客感知價(jià)值是決定顧客對品牌保持忠誠的重要因素。顧客忠誠是一種特殊的消費(fèi)者意識(shí)形態(tài)，對于特定品牌的持續(xù)重復(fù)使用和體驗(yàn)是顧客忠誠的典型表現(xiàn)。顧客對價(jià)值的感知將直接影響到租賃意愿，最終驅(qū)動(dòng)顧客忠誠。因此，顧客感知價(jià)值對于驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車租賃服務(wù)中顧客忠誠和尋找增值路徑至關(guān)重要。Sheth等[11]研究發(fā)現(xiàn)顧客感知價(jià)值存在5個(gè)測量角度，即功能價(jià)值、情感價(jià)值、情境價(jià)值、社會(huì)價(jià)值和認(rèn)識(shí)價(jià)值。Sweeney[12]將顧客感知價(jià)值分為質(zhì)量因素、價(jià)格因素、社會(huì)因素和情感因素。以上研究大多基于主觀認(rèn)知和理論分析，本文考慮到租賃產(chǎn)業(yè)的服務(wù)特性以及電動(dòng)汽車的產(chǎn)品特性，增加租賃產(chǎn)品價(jià)值和租賃服務(wù)價(jià)值作為新的測量指標(biāo)，最終將認(rèn)知價(jià)值、社會(huì)價(jià)值、價(jià)格價(jià)值以及新增的兩個(gè)指標(biāo)作為影響顧客感知價(jià)值的5個(gè)重要因素來全面分析。

首先，認(rèn)知價(jià)值(cognitive value,CV)是顧客感知價(jià)值測量模型的重要維度，其中易用性感知表示感知電動(dòng)汽車租賃的體驗(yàn)和實(shí)用的難易程度；租賃動(dòng)機(jī)感知表示觸發(fā)消費(fèi)者租賃電動(dòng)汽車的因素，例如節(jié)能環(huán)保，成本低廉等優(yōu)點(diǎn)；實(shí)用性感知表示感知電動(dòng)汽車租賃的使用價(jià)值和愉悅程度。社會(huì)價(jià)值和認(rèn)知價(jià)值分別從環(huán)境因素和心理因素影響顧客在租賃過程的體感價(jià)值，對于顧客是否選擇忠于該品牌具有一定的影響。

社會(huì)價(jià)值(social value,SV)是顧客對于商品價(jià)值感知的重要維度[13]。就本文所涉及的社會(huì)價(jià)值而言，政策傾向性代表政府的制定政策的導(dǎo)向性、配套設(shè)施的完善程度和財(cái)政補(bǔ)貼的力度，對于電動(dòng)汽車租賃的市場化進(jìn)程具有重要作用；公眾評論和反饋代表消費(fèi)者作出租賃電動(dòng)汽車的決策前會(huì)受到公眾評論和經(jīng)驗(yàn)反饋的影響；社會(huì)影響力代表消費(fèi)者由于電動(dòng)汽車品牌、口碑和宣傳等社會(huì)因素,驅(qū)動(dòng)思想或行為的決策租賃的能力。

價(jià)格價(jià)值(price value,PV)是質(zhì)量和價(jià)格之間的比率或權(quán)衡感知[14]。基于上述學(xué)者的理論研究，同時(shí)本文考慮到租賃過程的復(fù)雜性，重新將價(jià)格價(jià)值細(xì)化為價(jià)格合適度和價(jià)格敏感度兩方面指標(biāo)，分別用來評判租賃服務(wù)中各項(xiàng)服務(wù)套餐制定價(jià)格高低的恰當(dāng)程度以及租賃服務(wù)中由于價(jià)格變動(dòng)引起產(chǎn)品需求量變化的程度。同時(shí)，合理制定的價(jià)格策略，是提高顧客感知價(jià)值，維持客戶忠誠的重要途徑。

苗瑞等[15]面向產(chǎn)品服務(wù)系統(tǒng)建立顧客感知價(jià)值測量模型，分為產(chǎn)品工作性能、產(chǎn)品外觀、產(chǎn)品耐用度、產(chǎn)品安全性和產(chǎn)品知名度等5個(gè)方面。本文所研究的租賃產(chǎn)品價(jià)值(rental production value，RPV)進(jìn)一步完善并細(xì)化產(chǎn)品服務(wù)系統(tǒng)的測量指標(biāo)和維度，并考慮到租賃產(chǎn)品的特定需求，在原有研究的基礎(chǔ)上增加了電動(dòng)汽車驅(qū)動(dòng)性測量指標(biāo)用以判別其工作性能的優(yōu)劣。所構(gòu)建模型的測量指標(biāo)用于數(shù)值分析，最終指標(biāo)和定義分別是：電動(dòng)汽車觀賞性表示電動(dòng)汽車外在結(jié)構(gòu)或顏色的美觀度對消費(fèi)者感知舒適程度；電動(dòng)汽車知名度是指消費(fèi)者認(rèn)知某一電動(dòng)汽車品牌價(jià)值的能力和對產(chǎn)品了解程度；電動(dòng)汽車耐用性表示電動(dòng)汽車租賃過程中電池壽命、續(xù)駛里程、工作時(shí)間和在不利條件下的運(yùn)轉(zhuǎn)能力；電動(dòng)汽車安全性表示電動(dòng)汽車充電設(shè)施對意外事件發(fā)生的防護(hù)能力和保障能力，例如漏電或觸電情況；電動(dòng)汽車驅(qū)動(dòng)性表示電動(dòng)汽車包括驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性、功率和能耗程度。

租賃服務(wù)價(jià)值(rental service value，RSV)每個(gè)測量維度均考慮到租賃服務(wù)的特殊性，以電動(dòng)汽車作為產(chǎn)品對象，租賃服務(wù)的可靠性表示能夠精準(zhǔn)可靠地提供并完成租賃服務(wù)規(guī)程的能力；租賃服務(wù)的響應(yīng)性表示能夠迅速高效響應(yīng)用戶租賃服務(wù)要求并給予解決的能力；租賃服務(wù)的有形性指的是租賃服務(wù)存在完善的設(shè)施、專門的經(jīng)銷連鎖店等實(shí)體要素；租賃服務(wù)的保證性指的是企業(yè)人員具備專業(yè)的素養(yǎng)、良好的態(tài)度和令用戶信賴的能力；租賃服務(wù)的移情性指的是租賃服務(wù)能夠設(shè)身處地為顧客考慮并給與特別關(guān)照滿足其個(gè)性化需求的能力。租賃服務(wù)價(jià)值的傳遞主要依靠在租賃過程中，顧客所產(chǎn)生感知價(jià)值的反饋，由此實(shí)現(xiàn)用戶與服務(wù)之間的有效交互，來提高顧客忠誠。顧客感知價(jià)值測量模型如圖1所示。

圖1 顧客感知價(jià)值測量模型Figure 1 CPV measurement model

1.2 構(gòu)建顧客信任測量模型

顧客信任(customer trust,CT)是指顧客經(jīng)過真實(shí)體驗(yàn)和理性分析后對某品牌的產(chǎn)品或服務(wù)支持和信任[16]。盡管諸多學(xué)者肯定了顧客信任是構(gòu)建顧客感知價(jià)值和顧客忠誠之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，然而并未明確具體的影響因素指標(biāo)及其相關(guān)程度。為解決該問題，本文綜合考慮電動(dòng)汽車服務(wù)的運(yùn)作機(jī)制并重新構(gòu)建顧客信任模型，分為3個(gè)測量維度，其中聲譽(yù)信任(reputation trust,RT)是指顧客在租賃服務(wù)后對電動(dòng)汽車品牌名譽(yù)度的信賴程度；情感信任(emotional trust,ET)是指顧客在體驗(yàn)電動(dòng)汽車租賃服務(wù)之后維持長久的滿意度，形成偏好的感情信賴；行為信任(action trust,AT)是指顧客將企業(yè)所提供的產(chǎn)品和服務(wù)作為必要的需求時(shí)，激勵(lì)并產(chǎn)生行為機(jī)制的一種信任形式。顧客信任測量模型如圖2所示。

圖2 顧客信任測量模型Figure 2 CT measurement model

1.3 構(gòu)建顧客計(jì)劃行為測量模型

顧客計(jì)劃行為理論(planned behavior,PB)著重強(qiáng)調(diào)個(gè)人內(nèi)在行為對于實(shí)際行為存在決定性作用，是行為理論的拓展形式[17]?，F(xiàn)階段，大部分研究顯示顧客計(jì)劃行為是基于特定的信任和認(rèn)知基礎(chǔ)后所驅(qū)動(dòng)形成的偏好行為，對于顧客忠誠有一定的影響，然而該行為對于顧客忠誠的影響程度和相關(guān)指標(biāo)并未明確。因此，本文將顧客計(jì)劃行為進(jìn)行重新細(xì)分和定義，經(jīng)過優(yōu)化后用以解決上述問題，分為感知控制(emotional control,EC)、行為態(tài)度(behavior attitude,BA)以及主觀規(guī)范(subjective principle,SP)3個(gè)測量維度。感知控制用來表示感知因素以及對相關(guān)控制因素的自我認(rèn)識(shí)程度；行為態(tài)度是指顧客對行為產(chǎn)生積極或消極影響結(jié)果的自我評估；主觀規(guī)范用來表示顧客對準(zhǔn)則的自我認(rèn)識(shí)和與身邊人員相關(guān)反饋意見保持一致的行為意愿。計(jì)劃行為因素是顧客基于租賃行為和租賃服務(wù)體驗(yàn)的自身感知而形成的，行為計(jì)劃為正向時(shí)，則個(gè)人的行為意向愈強(qiáng)，對租賃服務(wù)的忠誠度也會(huì)有所提高。因此，假定顧客計(jì)劃行為對顧客忠誠產(chǎn)生重要的影響。顧客計(jì)劃行為測量模型如圖3所示。

圖3 顧客計(jì)劃行為測量模型Figure 3 PB measurement model

1.4 建立路徑假設(shè)模型

基于以上研究結(jié)果，明確顧客感知價(jià)值、顧客信任、顧客計(jì)劃行為和顧客忠誠(customer loyalty,CL)之間的假設(shè)關(guān)系，其中，顧客忠誠的測量設(shè)定3個(gè)主要維度，分別為CL1(服務(wù)支持傾向性)、CL2(再次消費(fèi)傾向性)、CL3(品牌信賴傾向性)。建立如下電動(dòng)汽車租賃服務(wù)中驅(qū)動(dòng)顧客忠誠的影響關(guān)聯(lián)假設(shè)，如表1所示。

表1 電動(dòng)汽車租賃服務(wù)中驅(qū)動(dòng)顧客忠誠的影響關(guān)系假設(shè)Table 1 Hypothesis of influence relationship driving CL in electric vehicle rental service

根據(jù)上述假設(shè)關(guān)系及所建立的測量模型，建立電動(dòng)汽車租賃服務(wù)系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)和提高顧客忠誠的路徑假設(shè)模型見圖4。外因變量分別是認(rèn)知價(jià)值、社會(huì)價(jià)值、價(jià)格價(jià)值、租賃產(chǎn)品價(jià)值和租賃服務(wù)價(jià)值這5項(xiàng)顧客感知價(jià)值的維度。顧客信任因素、計(jì)劃行為因素和顧客忠誠因素作為內(nèi)因變量。外因變量對內(nèi)因變量的路徑影響系數(shù)用 γ表示，內(nèi)因變量對內(nèi)因變量的路徑影響系數(shù)用 β表示。在圖4中，帶箭頭的直線代表每個(gè)影響路徑，箭尾標(biāo)識(shí)對象對箭頭標(biāo)識(shí)對象具有積極影響，例如 γ12表示假設(shè)顧客感知價(jià)值中認(rèn)知價(jià)值因素對顧客信任中的情感信任因素具有正向影響作用。

圖4 電動(dòng)汽車租賃服務(wù)中顧客忠誠的路徑假設(shè)模型Figure 4 Path hypothetical model of CL in electric vehicle rental service

2 樣本數(shù)據(jù)收集與分析

2.1 問卷設(shè)計(jì)方法

首先，問卷中各個(gè)維度的具體問項(xiàng)根據(jù)相關(guān)資料和專家訪談設(shè)計(jì)。在問卷定性分析和設(shè)計(jì)的過程中采用德爾菲法。本研究選擇兩名市場營銷教授、兩名租賃經(jīng)銷商和一名電動(dòng)汽車制造商作為專家組成員，進(jìn)行半結(jié)構(gòu)化訪談以修改不合理項(xiàng)目，最終得到統(tǒng)一問項(xiàng)版本。

其次，在確認(rèn)所有問項(xiàng)之后，使用分類量表完成標(biāo)準(zhǔn)化問卷，問卷的主要部分使用了7分Likert量表，其中1～ 7分表示從完全不符合到完全符合，分值越大代表符合程度越高。同時(shí)，考慮到樣本的有效性，受訪者需要在被調(diào)查之前體驗(yàn)過電動(dòng)汽車租賃服務(wù)，這使他們能夠準(zhǔn)確區(qū)分電動(dòng)汽車和常規(guī)動(dòng)力汽車，具有真實(shí)的體感經(jīng)驗(yàn)。此外，上海作為中國主要的大型城市，是電動(dòng)汽車主要的租賃市場之一。由于交通狀況日益嚴(yán)重，本文希望受訪者接受過良好的高等教育并具有環(huán)保意識(shí)，該群體可以視為租賃服務(wù)主要潛在消費(fèi)者。

2.2 問卷數(shù)據(jù)收集

基于上述分析，本文的調(diào)查問卷面向至少2次曾經(jīng)使用過上海地區(qū)某公司電動(dòng)汽車租賃服務(wù)的用戶，該用戶群體關(guān)于問卷內(nèi)容均有所了解，同時(shí)也是租賃服務(wù)企業(yè)希望培育的重點(diǎn)用戶對象。為了優(yōu)化最終問卷，預(yù)測試采用小規(guī)模的測試方式。首先面向上海交通大學(xué)使用過該公司服務(wù)的學(xué)生及教師進(jìn)行，用來檢查問卷的有效性。實(shí)際分發(fā)問卷量為40份，有效問卷回收量為40份，隨后使用軟件SPSS 21.0對問卷結(jié)果進(jìn)行信度檢驗(yàn)、效度分析以及探索性因子分析。然后根據(jù)預(yù)測試結(jié)果，對問卷使用主成分分析和正交旋轉(zhuǎn)處理，使得整體相關(guān)性大于0.5和因子載荷大于0.5為標(biāo)準(zhǔn)，并進(jìn)行內(nèi)部一致性檢驗(yàn)，以Cronbachα＞0.7為決策標(biāo)準(zhǔn)。正式大規(guī)模的問卷調(diào)查在上海地區(qū)進(jìn)行，在合作企業(yè)的幫助下共收集300份問卷，其中有 29份問卷不符合篩選要求，最終統(tǒng)計(jì)出有效樣本為271份，合格率達(dá)90.3%。

2.3 問卷數(shù)據(jù)的驗(yàn)證性因子分析

問卷數(shù)據(jù)的驗(yàn)證性因子分析(confirmatory factor analysis,CFA)用于計(jì)算潛在變量與相應(yīng)的測量變量在結(jié)構(gòu)方程模型中的關(guān)系與樣本數(shù)據(jù)的一致性，隨后檢驗(yàn)結(jié)構(gòu)方程模型假設(shè)關(guān)系的正確性。信度分析用來分析測試指標(biāo)內(nèi)部的一致性和可靠性，代表不同受訪者針對同一項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)結(jié)果的相似程度；效度分析用來分析問卷對測試指標(biāo)數(shù)據(jù)結(jié)果的精確程度，問卷結(jié)果與所研究指標(biāo)的內(nèi)容越接近則效度越高，反之效度越低。

2.3.1 預(yù)檢測

首先對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)檢驗(yàn)處理，借助巴特萊球形度測試樣本數(shù)據(jù)是否適合進(jìn)行因子分析[18]。通過計(jì)算得出的KMO值(Kaiser-Meyer-Olkin)可以表示測量變量之間相關(guān)性強(qiáng)弱程度，具體原則為：當(dāng)KMO＜0.5時(shí)，適應(yīng)性不足，不能因子分析；當(dāng)0.5＜KMO＜0.6時(shí)，適應(yīng)性一般；當(dāng)0.6＜KMO＜0.7時(shí)，適應(yīng)性適中；當(dāng)KMO＞0.7時(shí)，適合性較好，適合作因子分析。KMO值越靠近1，代表測量變量之間的相關(guān)度越大。經(jīng)過SPSS軟件的分析，本問卷顯示的KMO 值為0.968 (普遍設(shè)定閾值為 KMO＞0.7)，顯著性概率為 0.000(普遍設(shè)定閾值為＜0.05)，測試分析的結(jié)果顯示因子之間具有較強(qiáng)的相關(guān)度，結(jié)構(gòu)效度較好，該分析結(jié)果表明可以使用因子分析，見表2。

表2 KMO和Bartlett球形度檢驗(yàn)結(jié)果Table 2 KMO and Bartlett sphericity test results

2.3.2 信度分析

對測試問卷的可靠性進(jìn)行驗(yàn)證，用來確定測量變量的信度。驗(yàn)證各潛在變量中測量變量所構(gòu)建的相關(guān)指標(biāo)，包括克朗巴赫系數(shù)(Cronbach’sα)用以說明所提取的因子是否可以代表所要研究的對象；平方多重相關(guān)系數(shù)R2用于驗(yàn)證模型的建構(gòu)可行性，測量誤差 θ用來表示測量結(jié)果與實(shí)際值之間的偏差，組合信度CR作為信度評估參數(shù)用來評估模型的內(nèi)部一致性，其公式可表示為

式中，θ =1-R2，λ代表標(biāo)準(zhǔn)因子載荷。

根據(jù)表3的結(jié)果，所有測量因素的Cronbach’sα均處于0.718～ 0.904。同時(shí)根據(jù)SPSS軟件的運(yùn)算結(jié)果，測量模型的總體Cronbach’sα為 0.869，高于標(biāo)準(zhǔn)閾值0.70；各測量變量對應(yīng)的信度系數(shù)R2處于0.621～ 0.911，結(jié)果都高于最小接受閾值0.30；各潛在變量的組合信度CR處于0.876～ 0.954，結(jié)果都高于最小閾值 0.60?？梢?，所建立的潛在變量模型信度較好，對應(yīng)的測量變量具有良好的一致性、穩(wěn)定性和較高的可靠性，信度檢驗(yàn)合格。

2.3.3 區(qū)分效度分析

區(qū)分效度代表理應(yīng)與預(yù)設(shè)的建構(gòu)不存在相關(guān)性的指標(biāo)確實(shí)存在區(qū)分程度，區(qū)別的有效性需要通過探索性因子分析(exploratory factor analysis，EFA)進(jìn)行檢驗(yàn)。本文通過EFA研究得出，正交旋轉(zhuǎn)處理之后得到的特征值大于1 的11個(gè)因子，與之前所建立的假設(shè)模型潛在變量的因子相對應(yīng)。此外，每個(gè)測量變量均對應(yīng)一個(gè)相關(guān)因子，沒有出現(xiàn)區(qū)分度不良現(xiàn)象。單個(gè)潛在變量下每個(gè)測量變量的因子載荷量λ在 0.754～ 0.938的范圍內(nèi)，都大于最小閾值0.50。同時(shí)，潛在變量與不相關(guān)的測量變量所對應(yīng)的因子載荷量也很低，再次證明本實(shí)驗(yàn)的區(qū)分效度良好。

2.3.4 聚合效度分析

聚合效度表示使用不同檢驗(yàn)方法檢測某個(gè)相同指標(biāo)項(xiàng)目時(shí)，所產(chǎn)生的實(shí)驗(yàn)結(jié)果近似度和集合度。本文所構(gòu)造的潛在變量和測量變量的收斂性和相似程度需要通過聚合效度檢驗(yàn)。常用指標(biāo)是平均方差提取量(AVE)，以此來進(jìn)行內(nèi)部一致性的檢驗(yàn)，達(dá)到聚合效度檢驗(yàn)的目的，其公式可表示為

從表3可以看出，樣本數(shù)據(jù)的 AVE 值在 0.705～0.861范圍內(nèi)，均高于最小閾值0.50，表示樣本數(shù)據(jù)收斂性很強(qiáng)，聚合效度較好。各項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)據(jù)分析結(jié)果均處于正常閾值。

表3 測試指標(biāo)的檢驗(yàn)結(jié)果Table 3 Test results of index

3 基于SEM的實(shí)證分析與驗(yàn)證

3.1 應(yīng)用結(jié)構(gòu)方程模型

由于樣本變量之間具有復(fù)雜的路徑關(guān)聯(lián)性，結(jié)構(gòu)方程模型(structural equation modeling,SEM)可以有效建立變量之間的關(guān)聯(lián)路徑并處理多個(gè)原因和多個(gè)結(jié)果之間的關(guān)系。SEM能找到反映潛在變量的測量變量，從而形成測量模型。在確認(rèn)所建立的測量模型結(jié)構(gòu)合理后，SEM通過協(xié)方差矩陣來分析變量間的相關(guān)關(guān)系，對潛在變量的結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行參數(shù)評估，由觀測模型和結(jié)構(gòu)模型兩部分組成。式 (3) 和式 (4) 是觀測模型，式 (5) 是結(jié)構(gòu)模型。

式中：X是外生觀測變量；ξ是外生潛在變量；δ是外生觀測變量存在的測量誤差項(xiàng)；Λx是外生觀測變量X的構(gòu)成矩陣；Y是內(nèi)生觀測變量；η是內(nèi)生潛在變量；ε是內(nèi)生觀測變量存在的測量誤差項(xiàng)；Λy是 內(nèi)生觀測變量Y的構(gòu)成矩陣；Bη是內(nèi)生潛在變量之間的關(guān)系；Γ是外生潛在變量對于內(nèi)生潛在變量的作用程度；ζ代表殘差項(xiàng)。

3.2 SEM路徑分析與結(jié)果

因子分析法可以用來解釋主要因素之間的相關(guān)關(guān)系。但是由于該問題的復(fù)雜性，僅用因子分析法難以有效控制所有變量。因此探尋驅(qū)動(dòng)顧客忠誠的增值路徑成為提升租賃系統(tǒng)質(zhì)量的重點(diǎn)優(yōu)化方向。為達(dá)成該目標(biāo)，運(yùn)用SEM的路徑分析來探尋關(guān)鍵因素和重要影響關(guān)系。

經(jīng)過前期的信效度檢驗(yàn)和指標(biāo)優(yōu)化迭代更新，本文所建立的模型具有良好的結(jié)構(gòu)相關(guān)關(guān)系，適合采用SEM路徑分析進(jìn)行求解。同時(shí)，由于相關(guān)參數(shù)具有線性結(jié)構(gòu)關(guān)系，利用極大似然估計(jì)法求解能更好地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗和路徑分析，最終使用 AMOS 23.0 配合完成模型求解和參數(shù)擬合度的計(jì)算。經(jīng)過29次牛頓迭代計(jì)算后達(dá)到收斂性效果，SEM輸出路徑見圖5。

圖5 結(jié)構(gòu)方程路徑圖輸出結(jié)果Figure 5 Output results of SEM path diagram

在圖5中，測量變量和潛在變量間由箭頭連接，相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷量表示測量變量對潛在變量的作用程度，相關(guān)度較高的測量變量和影響因素分別用粗黑線和粗矩形框表示。潛在變量之間也由箭頭相連接，路徑系數(shù)如果為正代表箭尾所指參量對箭頭參量的影響關(guān)系是正向的，路徑系數(shù)的絕對值大小代表影響作用的顯著作用程度，路徑系數(shù)絕對值越接近 1，則變量間的影響作用越為顯著，而路徑系數(shù)小于 0.5 則代表變量影響關(guān)系不顯著。研究得出以下3條顯著的增值路徑來為相關(guān)企業(yè)和學(xué)者對于電動(dòng)汽車租賃服務(wù)顧客忠誠度優(yōu)化提供指導(dǎo)和參考。

1) CV→ET→EC→CL。顧客認(rèn)知價(jià)值通過影響顧客情感信任，對顧客感知控制產(chǎn)生影響，并正向作用于顧客忠誠，啟示企業(yè)注重顧客認(rèn)知價(jià)值的影響因素，例如減少電動(dòng)汽車駕駛的操作難度，提高租賃消費(fèi)的便利性，增加取還車的站點(diǎn)等方式，通過改善顧客的傳統(tǒng)認(rèn)知價(jià)值從而贏得顧客的情感信任。本研究中發(fā)現(xiàn)租賃價(jià)格因素對于顧客的品牌忠誠產(chǎn)生的影響較小，這與以往的研究結(jié)論存在很大不同。啟示在電動(dòng)汽車租賃服務(wù)的各個(gè)環(huán)節(jié)中重視顧客的租賃動(dòng)因，把握顧客的情感需求和實(shí)際需要比降低價(jià)格更能有效提高顧客忠誠。

2) SV→RT→SP→CL。社會(huì)價(jià)值通過影響聲譽(yù)信任對顧客主觀規(guī)范產(chǎn)生影響，并正向作用于顧客忠誠，啟示企業(yè)需要及時(shí)關(guān)注公眾評價(jià)和反饋，塑造優(yōu)良品牌和企業(yè)精神，響應(yīng)國家的號(hào)召，推廣綠色環(huán)?？萍迹幦≌邇A向性和社會(huì)投資。在電動(dòng)汽車租賃服務(wù)的各個(gè)環(huán)節(jié)中把握好企業(yè)的社會(huì)影響力，引導(dǎo)顧客合理消費(fèi)，提高經(jīng)濟(jì)效益和企業(yè)收益。

3) RSV→AT→BA→CL。租賃服務(wù)價(jià)值通過影響行為信任對顧客行為態(tài)度產(chǎn)生影響，并正向作用于顧客忠誠，啟示企業(yè)需要提升服務(wù)方案的競爭力來提高效益，例如提高服務(wù)人員的專業(yè)水平和服務(wù)態(tài)度，優(yōu)化基礎(chǔ)硬件設(shè)施來提高電動(dòng)汽車租賃服務(wù)的顧客體驗(yàn)；同時(shí)也需要豐富租賃方式，積極響應(yīng)顧客的需求并令其感到滿意可靠。相比于電動(dòng)汽車的產(chǎn)品技術(shù)，例如觀賞性、知名度、安全性、驅(qū)動(dòng)性和耐用性等因素，顧客在電動(dòng)汽車租賃中更加注重租賃服務(wù)的優(yōu)質(zhì)體驗(yàn)感，這也是讓用戶對電動(dòng)汽車租賃服務(wù)本身和相關(guān)企業(yè)產(chǎn)生信任度和提高忠誠度的關(guān)鍵因素。

3.3 模型擬合度以及參數(shù)檢驗(yàn)

為了校驗(yàn)假設(shè)模型的合理性并且判斷在構(gòu)建和優(yōu)化SEM的過程中模型是否需要繼續(xù)調(diào)整，對模型的擬合度和參數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)十分有必要。總體擬合度檢驗(yàn)從SEM的總體維度來判斷模型與樣本數(shù)據(jù)的匹配度。本文采用的標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)和檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

表4 結(jié)構(gòu)方程模型總體擬合度檢驗(yàn)結(jié)果Table 4 Test results of overall fitness of SEM

由表4可見，該模型的關(guān)鍵擬合度指標(biāo)均在閾值范圍之內(nèi)，表明假設(shè)模型與樣本數(shù)據(jù)結(jié)果完全吻合，擬合度檢驗(yàn)通過。

由表5可以看出，本文中所建立的假設(shè)路徑模型均為正向影響關(guān)系，關(guān)鍵參數(shù)指標(biāo)均在閾值范圍之內(nèi)，因此參數(shù)檢驗(yàn)通過，假設(shè)路徑關(guān)系成立。

表5 結(jié)構(gòu)方程模型參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果Table 5 Parameter test results of SEM

4 結(jié)論

本文面向電動(dòng)汽車租賃產(chǎn)業(yè)建立多維度測量模型，有效結(jié)合因子分析法和結(jié)構(gòu)方程模型分別進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和路徑分析，驗(yàn)證了樣本數(shù)據(jù)的有效性。隨后有效協(xié)同顧客感知價(jià)值等因素，得到具體的3條增值路徑和明確內(nèi)在影響因素，主要結(jié)論是：顧客感知價(jià)值通過影響顧客信任，對顧客行為計(jì)劃產(chǎn)生推動(dòng)作用，最終有效驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車租賃服務(wù)的顧客忠誠。本文進(jìn)一步明確了服務(wù)水平等潛在因素在租賃產(chǎn)業(yè)的重要影響力和驅(qū)動(dòng)作用，為電動(dòng)汽車租賃產(chǎn)業(yè)提供服務(wù)優(yōu)化方向和決策支持，并為驅(qū)動(dòng)顧客忠誠和提高租賃服務(wù)水平提供了科學(xué)發(fā)展方向和數(shù)據(jù)支撐。