基于SERVQUAL模型的制造業(yè)企業(yè)金融數(shù)字化平臺服務質(zhì)量評測研究

王冠臻 王曉軒

摘? 要：以制造業(yè)上市公司B為研究對象，修正SERVQUAL模型，形成包含5個維度26個指標的新量表?；?71份有效調(diào)查問卷數(shù)據(jù)，對修正SERVQUAL模型的新量表進行信效度檢驗，運用AHP和熵值法進行主客觀組合賦權(quán)，進行模糊綜合評價，從5個服務維度分析B企業(yè)金融數(shù)字化平臺服務質(zhì)量方面存在的問題。最后從企業(yè)發(fā)展視角對企業(yè)金融數(shù)字化平臺發(fā)展提出3條建議，以期為其他制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型建設(shè)金融服務平臺提供理論和實踐依據(jù)。

關(guān)鍵詞：SERVQUAL模型;金融數(shù)字化平臺;組合賦權(quán);模糊綜合評價

中圖分類號：F272.7? ? 文獻標志碼：A

DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.15.036

Abstract： The SERVQUAL model was modified to form a new scale containing 26 indicators in 5 dimensions， taking listed companies in the manufacturing industry B as the research object. Based on 271 valid questionnaires， the new scale with the modified SERVQUAL model was tested for reliability and validity， and a fuzzy comprehensive evaluation was conducted using the AHP and entropy method to assign weights to the subjective and objective combinations， and to analyse the problems in the service quality of the financial digital platform of enterprise B from five service dimensions. Finally， three suggestions were made for the development of the enterprise financial digital platform from the perspective of enterprise development， with a view to providing a theoretical and practical basis for the digital transformation of other manufacturing enterprises to build financial service platforms.

Key words： SERVQUAL model; financial digital platforms; combination weighting; fuzzy comprehensive evaluation

1? 研究背景

制造業(yè)是一國的立國之本、興國之器、強國之基。黨的“十八大”以來習近平總書記發(fā)表了一系列關(guān)于制造業(yè)強國戰(zhàn)略的重要論述，李克強總理在2015年簽發(fā)了全面推進實施制造業(yè)強國的戰(zhàn)略文件《中國制造2025》，這份戰(zhàn)略文件是我國大力發(fā)展制造業(yè)實施制造業(yè)強國戰(zhàn)略的第一個十年的行動綱領(lǐng)。鋼鐵在制造業(yè)中屬于基礎(chǔ)性的原材料，發(fā)展先進制造業(yè)離不開鋼鐵，2019 年我國粗鋼產(chǎn)量占全世界的比重已經(jīng)超過一半，目前已是世界第一大鋼鐵生產(chǎn)國。鋼材是大宗商品，交易量大、交易額高、上下游產(chǎn)業(yè)多、容易受到宏觀經(jīng)濟的影響，價格波動大。相比其他行業(yè)，鋼鐵企業(yè)的經(jīng)營特征使其特別適合供應鏈金融模式。在供應鏈金融模式下，一方面有效解決上下游小微企業(yè)流動資金問題，另一方面緩解了核心企業(yè)資金支付壓力，各方均獲得實惠?！笆糯蟆睍h提出鋼鐵工業(yè)轉(zhuǎn)型升級迫在眉睫，要盡快達到跨越式發(fā)展。作為服務實體經(jīng)濟的重要手段之一的供應鏈金融其重要作用已凸顯出來。推進供應鏈金融數(shù)字化發(fā)展是鋼鐵企業(yè)早日實現(xiàn)“碳達峰、碳中和”的綠色發(fā)展和產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的切實需要，也是企業(yè)為當?shù)氐貐^(qū)經(jīng)濟發(fā)展注入新活力的重要手段。

B鋼鐵企業(yè)為中國A股上市公司，是我國重要的鋼鐵工業(yè)基地。本文根據(jù)B鋼鐵企業(yè)金融數(shù)字化平臺實際使用情況對SERVQUAL模型進行修正，分析影響企業(yè)金融平臺服務質(zhì)量的指標因素。通過運用主觀AHP層次分析法和客觀熵值法進行組合賦權(quán)，結(jié)合模糊綜合評價，發(fā)現(xiàn)平臺服務中的薄弱環(huán)節(jié)，提出具體應對策略，以期提高平臺用戶的使用滿意度，進一步推動B企業(yè)與供應商客戶的貿(mào)易往來，達到企業(yè)與供應商間互惠互利，經(jīng)濟健康可持續(xù)發(fā)展。

2? 研究方法

2.1? SERVQUAL模型內(nèi)涵、特征及應用。服務質(zhì)量評價模型（SERVQUAL）是由營銷學家Parasuraman，Zeithaml和Berry在1988年建立，認為服務質(zhì)量是有差距的，提出從顧客層面評價服務質(zhì)量[1]。

SERVQUAL模型認為服務質(zhì)量具有可靠性、響應性、移情性、保障性、有形性的5大維度，將顧客服務質(zhì)量期望值與服務質(zhì)量實際感受之間進行比較，用以理解目標顧客的服務需求和感知，通過22個指標組成的李克特七點多項量表測評客戶對服務的滿意度，為企業(yè)提供了一套管理和量度服務質(zhì)量的方法。SERVQUAL模型已被廣泛應用于不同領(lǐng)域進行評估服務質(zhì)量的實證研究，包括公共事業(yè)、零售、住宿、銀行、旅行社、保險、大學及高等教育、圖書館、供電、警察服務、醫(yī)院護理及社區(qū)衛(wèi)生診療等行業(yè)[2-4]。

目前SERVQUAL模型少有被應用于科技金融平臺領(lǐng)域，尤其制造業(yè)企業(yè)金融數(shù)字化平臺服務質(zhì)量評測研究領(lǐng)域。本文針對制造業(yè)行業(yè)，沿用SERVQUAL模型研究方法并根據(jù)行業(yè)實際情況對SERVQUAL量表指標進行相應修正。

2.2? SERVQUAL量表修正。PZB三人在后期的研究中強調(diào)，SERVQUAL模型在不同的行業(yè)運用時，在不改變問項完整性的前提下，可以對指標進行適應的調(diào)整[5]，或?qū)δ承l目進行重新編寫[6]。

根據(jù)其他學者研究建議，本文對SERVQUAL量表進行修正，以便更適合制造業(yè)企業(yè)金融數(shù)字化平臺服務質(zhì)量評測研究。本文采取文獻分析法和專家訪談法，先通過閱讀大量文獻整理總結(jié)其他學者相關(guān)研究情況，形成初步指標體系。隨后分別訪談了B企業(yè)工程項目部、計劃財務部、技術(shù)保障中心以及市場部共10人。這10位行業(yè)人士根據(jù)經(jīng)驗和專業(yè)知識從提供服務和被服務兩個不同視角，結(jié)合金融數(shù)字化平臺服務特性，對SERVQUAL量表問項作了適當調(diào)整，經(jīng)過篩選和優(yōu)化，最終形成由5個維度和26個評價指標組成的修正后的SERVQUAL量表如表1所示。

2.3? 問卷調(diào)查。問卷共包括兩大部分：第一部分為用戶的基本特征資料，第二部分為用戶對數(shù)字化平臺滿意度調(diào)查。第一部分用戶的基本特征資料包括性別、年齡、企業(yè)所在地、企業(yè)經(jīng)營時間、上年度企業(yè)貿(mào)易額，共5個部分。第二部分旨在了解用戶對B企業(yè)金融數(shù)字化平臺滿意度評分情況。問卷設(shè)計基于B企業(yè)金融數(shù)字化平臺滿意度評價指標體系，包含5個維度分別為有形性、可靠性、響應性、保證性、移情性，總共26個問題。采用李克特五級量表，答案設(shè)計為非常滿意、滿意、一般、不滿意、非常不滿意，分別對應5、4、3、2、1分，分值越高代表用戶對于該評價指標的滿意度越高。調(diào)查實施過程如下：（1）調(diào)查范圍：B企業(yè)業(yè)務范圍涉及全國，主要集中于內(nèi)蒙古自治區(qū)。（2）調(diào)查對象：本次被調(diào)查對象為近3年使用過B企業(yè)金融數(shù)字化平臺并且具有一定認知能力和獨立思考能力的供應商用戶。（3）調(diào)查時間：2022年11月。本次調(diào)查通過問卷星平臺以電子問卷鏈接形式共發(fā)放問卷300份，經(jīng)過預處理，把全部問項選擇同一答案者或答題時間小于30秒答卷剔除，確定271份問卷為有效問卷，問卷有效率為90.3%。

2.4? 信度和效度檢驗。采用SPSSPRO統(tǒng)計軟件對修正的SERVQUAL量表進行信度校驗。通過計算，修正量表的5個維度的克朗巴哈一致性系數(shù)（Cronbach's α）值均在0.8以上，表明量表可靠;總量表的克朗巴哈一致性系數(shù)達到0.872，說明該量表的內(nèi)部一致性較高，問卷信度很好如表2所示。

采用成熟的SERVQUAL五維度量表，通過借鑒國內(nèi)外學者研究成果，結(jié)合專家訪談，以及B企業(yè)金融數(shù)字化平臺自身特性，編制量表調(diào)查問卷。在調(diào)查時調(diào)查對象對問卷內(nèi)容理解得較好，可以清楚的明白問題所表達含義，因此認為，修正后量表的指標內(nèi)容效度比較高。

通過采用SPSSPRO統(tǒng)計軟件，測得量表26個問項的KMO值為0.817，處于0.8～0.9之間，表明適配度比較適合。對量表做Bartlelt球形檢驗，近似卡方為3 375.205，自由度df為325。顯著性概率為0.000，顯著性小于0.05，呈顯著性（見表3）。通過主成分分析提取特征值大于1的因子，得到5個因子，5個因子的貢獻率分別是15.5%、13.4%、11.4%、11.3%、10.1%，其他因子的貢獻率低。因此，選擇主成分個數(shù)為5時，變量解釋的特征根高于1，變量解釋的貢獻率達到60.8%。旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣顯示，共有5個公因子，每個的載荷系數(shù)均大于0.5，與所設(shè)計預期的結(jié)果相吻合。綜上，確定B企業(yè)金融數(shù)字化工程滿意度問卷具有較高的結(jié)構(gòu)效度。

3? 案例分析

3.1? 主觀權(quán)重-AHP層次分析法。對B企業(yè)工程項目部、計劃財務部、技術(shù)保障中心以及市場部共10位專家發(fā)放調(diào)查問卷，采用“1～9標度法”，對修正的SERVQUAL量表的準則層5個維度和指標層26個指標分別進行兩兩對比打分。通過打分結(jié)果構(gòu)造判斷矩陣，計算平均分值，利用SPSSPRO運用方根法計算得到對應層次的主觀權(quán)重，整理結(jié)果如表4所示。

3.2? 客觀權(quán)重-熵值法。運用熵值法計算客觀權(quán)重時，第一步需要獲取用戶滿意度評價的原始數(shù)據(jù)。因滿意度無法直接用數(shù)值表示，而用“非常滿意”、“滿意”、“不滿意”、“非常不滿意”詞語進行定性描述，并分別對應5、4、3、2、1分。通過發(fā)放調(diào)查問卷的形式獲取原始數(shù)據(jù)，用戶根據(jù)日常使用B企業(yè)金融數(shù)字化平臺的使用感受，對選出的26個評價指標滿意情況進行打分。根據(jù)打分結(jié)果構(gòu)建熵權(quán)法所需的判斷矩陣，將數(shù)據(jù)進行歸一化處理，將處理后的數(shù)據(jù)導入到SPSSPRO軟件中，進行熵值法分析，計算客觀指標權(quán)重，整理結(jié)果如表5所示。

3.3? 確定組合權(quán)重。層次分析法依據(jù)專家的經(jīng)驗與知識以打分的方式確定指標的權(quán)重，其側(cè)重于人的主觀意識性，評價結(jié)果缺乏客觀穩(wěn)定性;而熵值法根據(jù)各個指標值的變異程度或潛在的聯(lián)系確定權(quán)重，其更側(cè)重于數(shù)學理論依據(jù)，但其忽視了指標項在應用中的實際比重，不能體現(xiàn)出各個指標項在實際中的屬性差異程度[8]。綜合兩種方法的優(yōu)缺點，將層次分析法和熵值法來確定權(quán)重是一種更加科學合理的方法，把二者分別計算出來的權(quán)重值進行加權(quán)融合從而得到組合權(quán)重，既體現(xiàn)了專家的主觀意愿，同時也考慮了評價目標的客觀性，進而得到既科學又合理的指標權(quán)重。

目前，主要有線性加權(quán)法和乘積法兩種方法進行主客觀權(quán)重的組合。本文采用乘積法對上述求得的主觀權(quán)重和客觀權(quán)重進行組合，最終得到各個評價指標的組合權(quán)重，W=（0.022 4，0.023 6，0.018 6，0.018 4，0.010 4，0.006 7，0.150 4，0.025 8，0.039 6，0.066 8，

0.042 9，0.010 9，0.057 6，0.096 1，0.013 6，0.016 4，0.108 5，0.090 1，0.034 6，0.034 1，0.012 9，0.017 8，0.009 6，0.003 8，0.046 7，0.021 8）。

3.4? 模糊綜合評價。設(shè)總體模糊評價矩陣為R，根據(jù)處理后的問卷數(shù)據(jù)得出各維度對應的模糊評價矩陣：有形性模糊評價矩陣R，可靠性模糊評價矩陣R，響應性模糊評價矩陣R，保證性模糊評價矩陣R，移情性模糊評價矩陣R，總體模糊評價矩陣R由分別計算五個維度模糊綜合評價結(jié)果整理而得。設(shè)準則層指標權(quán)重向量為W，通過上文組合權(quán)重計算得出有形性指標權(quán)重向量W，可靠性指標權(quán)重向量W，響應性指標權(quán)重向量W，保證性指標權(quán)重向量W，移情性指標權(quán)重向量W。使用加權(quán)平均型M*，+算子進行計算，采用五級評價等級（非常滿意、滿意、一般、不滿意、非常不滿意）進行模糊綜合評價。整理結(jié)果如表6所示。

4? 結(jié)果討論與對策建議

4.1? 結(jié)論。B企業(yè)是傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)，專注于發(fā)展當前業(yè)務領(lǐng)域，針對金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力相對不足，通過表6也可以看出：B企業(yè)金融數(shù)字化工程模糊綜合評價結(jié)果為“一般”，說明數(shù)字化平臺能夠達到使用目的，為用戶與B企業(yè)貿(mào)易往來帶來便利，但僅僅處于能用的階段，在很多方面仍然存在著諸多問題。

其中，準則層評價結(jié)果“非常滿意”的有形性、保證性、移情性維度，其對應指標層指標中，平臺功能滿足融資管理的使用要求A3、平臺界面美觀布局合理A6、提供詳細操作手冊D3、工作人員服務態(tài)度親和有禮D6、能夠根據(jù)不同類型客戶提供個性化服務E2、服務費價格設(shè)置合理E3等滿意度表現(xiàn)突出。表明B企業(yè)金融數(shù)字化平臺在使用功能、界面布局、操作手冊、服務態(tài)度、個性化服務、服務費方面均有亮點表現(xiàn)，得到了客戶的滿意認可?？煽啃跃S度評價結(jié)果為“一般”，主要因為平臺在訪問量增大時運行穩(wěn)定性欠佳，目前批量導入數(shù)據(jù)僅支持固定格式模版，未投產(chǎn)OCR識別，云端服務器容量較小對用戶操作記錄保留時間較短。響應性維度評價結(jié)果為“一般”，主要是業(yè)務處理量極速增加，人員不足引起業(yè)務處理進度更新不及時，無法準時提供業(yè)務服務。同時因平臺頁面訪問量增大，用戶在使用中會出現(xiàn)網(wǎng)頁加載失敗，加載緩慢等問題，影響用戶體驗。

4.2? 對策建議。數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟的融合發(fā)展是發(fā)展趨勢，把握數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展黃金發(fā)展期，實現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟的深度融合，企業(yè)應從戰(zhàn)略安排上推動信息技術(shù)嵌入企業(yè)業(yè)務領(lǐng)域。

一是平臺系統(tǒng)可靠性建設(shè)方面，優(yōu)化平臺系統(tǒng)構(gòu)架和運行代碼以提升平臺系統(tǒng)運行穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)導入完整性。豐富數(shù)據(jù)導入形式，開發(fā)集成化接口，對關(guān)鍵操作增加讀秒確認環(huán)節(jié)，對關(guān)鍵環(huán)節(jié)或大金額交易，強制雙人復核。增加自助撤銷操作，對重要環(huán)節(jié)或大額資金撤銷，增加客戶人工確認環(huán)節(jié)。增加平臺用戶操作記錄留存時長，提供多維度的歷史操作記錄查詢功能。二是平臺系統(tǒng)響應性建設(shè)方面，建議增加服務器臺數(shù)或容量，以提升平臺網(wǎng)頁反饋速度。盡快增加平臺服務人員數(shù)量，緩解因業(yè)務處理量極速增加，人員不足引起業(yè)務處理進度更新不及時的問題。加強平臺服務人員準時準點上線意識，增加上線考勤打卡，確?？梢詼蕰r的提供業(yè)務服務。三是人員培訓方面，定期對服務人員進行業(yè)務能力提升培訓，精簡話術(shù)，提高工作人員的溝通能力和理解能力，可以為用戶提供有效、高效的人工指導。

參考文獻：

[1]? PARASURAMAN A， ZEITHAML V， BERRYL L. SERVQUAL： A multiple-item scale for measuring consumer perceptions of service quality[J]. Journal of Retailing， 1988，64（1）：12-40.

[2] 張新安，田澎. 基于SERVQUAL的供電服務質(zhì)量測量標尺研究[J]. 管理工程學報，2005（4）：4-11.

[3] 于君英，徐明. 服務質(zhì)量定量測量多維標尺：SERVQUAL的應用研究[R]. 北京：中國質(zhì)量協(xié)會，2002：5-25.

[4] 徐明，于君英. SERVQUAL標尺測量服務質(zhì)量的應用研究[J]. 工業(yè)工程與管理，2001（6）：6-9.

[5] 張健蘭，吳向丹. SERVQUAL模型在圖書館服務質(zhì)量評價上的應用[J]. 圖書館學研究，2003（5）：87-90.

[6] 程博輝. 基于SERVQUAL的知識付費服務質(zhì)量評估模型構(gòu)建研究[J]. 創(chuàng)新科技，2019，19（2）：25-30.

[7] 張新安，田澎. 顧客滿意與顧客忠誠之間關(guān)系的實證研究[J]. 管理科學學報，2007（4）：62-72.

[8] 劉晨晨. 濮陽黃河堤防工程安全性評價研究[D]. 鄭州：華北水利水電大學，2018.

收稿日期：2022-11-29

作者簡介：王冠臻（1994—），男，內(nèi)蒙古包頭人，內(nèi)蒙古科技大學經(jīng)濟與管理學院碩士研究生，研究方向：工程管理;王曉軒（1973—），男，寧夏銀川人，內(nèi)蒙古科技大學經(jīng)濟與管理學院，副教授，博士，碩士生導師，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟學、工程管理。

引文格式：王冠臻，王曉軒. 基于SERVQUAL模型的制造業(yè)企業(yè)金融數(shù)字化平臺服務質(zhì)量評測研究[J]. 物流科技，2023，46（15）：151-155.