基于三階因子結(jié)構(gòu)的航空公司服務(wù)質(zhì)量評估模型研究

張 君，胡 榮，李天睿

（南京航空航天大學(xué)民航學(xué)院，江蘇 南京210016）

在民航運輸競爭激烈的大環(huán)境下，為航空乘客提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)質(zhì)量，是航空公司實現(xiàn)收益管理和可持續(xù)發(fā)展的核心競爭力，這意味著服務(wù)質(zhì)量營銷是航空公司實現(xiàn)收益的關(guān)鍵因素。對于航空公司而言，定義和測量服務(wù)質(zhì)量是非常重要的，不僅要理解乘客評估服務(wù)質(zhì)量的過程，而且要識別服務(wù)質(zhì)量的主次維度。文獻(xiàn)［1］表明許多航空公司為了合理評估和改進(jìn)服務(wù)質(zhì)量，在服務(wù)質(zhì)量量表的選用上總是困難重重。文獻(xiàn)［2］基于文獻(xiàn)回顧發(fā)現(xiàn)在航空公司服務(wù)質(zhì)量評估方面很少有研究關(guān)注乘客的感知?；趪鴥?nèi)航空公司服務(wù)質(zhì)量的研究大致可分為兩方面，一方面，從航空公司發(fā)展的理論角度出發(fā)，提出航空公司服務(wù)質(zhì)量包括的內(nèi)容，問題成因以及改進(jìn)措施等［3-5］；另一方面，從航空公司發(fā)展的實踐角度出發(fā)，基于SERVQUAL量表、SERVPERF量表等，對航空公司服務(wù)質(zhì)量評估、改進(jìn)措施等進(jìn)行探究［6-8］。但是，由于航空公司服務(wù)質(zhì)量內(nèi)容較多，如文獻(xiàn)［9-12］表明現(xiàn)存的服務(wù)質(zhì)量量表如SERVQUAL、SERVPERF等都不能較全面的捕捉航空公司服務(wù)質(zhì)量評估內(nèi)容。因此，基于乘客服務(wù)質(zhì)量感知，本文的研究目的有二，一是構(gòu)建分層的評估航空公司服務(wù)質(zhì)量的概念模型，二是通過構(gòu)建模型設(shè)計具有高信效度的航空公司服務(wù)質(zhì)量量表。

1 模型因子結(jié)構(gòu)構(gòu)建

基于定性研究和有關(guān)民航服務(wù)的文獻(xiàn)綜述，本文提出了具有三級因子結(jié)構(gòu)的航空公司服務(wù)質(zhì)量模型，如圖1。服務(wù)質(zhì)量是一階因子，它包括交互質(zhì)量、硬件環(huán)境質(zhì)量、過程質(zhì)量和結(jié)果質(zhì)量4個二階因子，每個二階因子又包括幾個三階因子。基于Brady和Cronin（2001）提出的BCM模型，交互質(zhì)量有行為和專業(yè)性2個三階因子；硬件環(huán)境質(zhì)量有清潔性、舒適性、有形性和豐富性4個三階因子；過程質(zhì)量有方便性、及時性、準(zhǔn)確性和安全性4個三階因子；結(jié)果質(zhì)量有差錯率和問題解決2個三階因子。下面對三階因子結(jié)構(gòu)的航空公司服務(wù)質(zhì)量模型進(jìn)行說明。

交互質(zhì)量是第1個二階因子，其被稱為服務(wù)交付過程中服務(wù)提供者和顧客之間的人際界面，交互質(zhì)量主要反映了乘客和服務(wù)提供者之間的相互作用的質(zhì)量。在實現(xiàn)服務(wù)交付過程中，許多學(xué)者已經(jīng)證明了交互質(zhì)量這一因子的重要性，并且對感知服務(wù)質(zhì)量有顯著的影響。本文基于BCM模型，繼承和發(fā)展了交互質(zhì)量的行為和專業(yè)性2個二階因子，而摒棄了態(tài)度這一二階因子，這是因為，在對交互質(zhì)量測量時，行為和態(tài)度有時會存在某些重合現(xiàn)象。

圖1 基于三階因子結(jié)構(gòu)的航空公司服務(wù)質(zhì)量評估模型Fig.1 The evaluation model of airline service quality based on the third-order factor structure

硬件環(huán)境質(zhì)量是第2個二階因子，物理環(huán)境質(zhì)量作為服務(wù)生產(chǎn)過程的物理特性，其被認(rèn)為是影響顧客行為的一個重要環(huán)境因素。McDougall和Levesque（1994），Rust和Oliver（1994）發(fā)現(xiàn)了物理環(huán)境質(zhì)量是顧客評估服務(wù)質(zhì)量最重要因素之一。硬件環(huán)境質(zhì)量包括4個三階因子：①清潔性；②舒適性；③有形性；④豐富性。Aksoy和Alilgan等人（2003）認(rèn)為清潔性是航空公司提供給乘客的最重要的因素和特征之一。Chang和Yeh（2002）證明了舒適性是航空業(yè)中評估物流環(huán)境質(zhì)量最關(guān)鍵因素之一。Zeithaml和Parasuraman 等人（1985）認(rèn)為有形性是顧客使用什么樣的服務(wù)結(jié)果作為有形證據(jù)來判斷績效的代表。王榮輝（2013）提出“豐富”一詞，將其納入移情性因子下作為衡量航空公司服務(wù)質(zhì)量的評估指標(biāo)之一。

過程質(zhì)量是第3個二階因子，其指在服務(wù)過程中乘客希望實現(xiàn)自己需求的快速性和可靠性。過程質(zhì)量是服務(wù)質(zhì)量的重要屬性之一，它包括4個三階因子：①方便性；②及時性；③準(zhǔn)確性；④安全性。Clemes和Gan（2008）證明了方便性對航空服務(wù)質(zhì)量有積極的影響。王榮輝（2013）提出航空服務(wù)的及時性這一概念。王華偉和左洪福（2007）在評估航空公司服務(wù)質(zhì)量可靠性時引申出“準(zhǔn)確性”這一關(guān)鍵詞。Clemes 和Gan等人（2007）證明了安全在航空運輸服務(wù)中的重要性。

結(jié)果質(zhì)量是第4個二階因子，其指乘客接受航空公司提供服務(wù)產(chǎn)生的結(jié)果以及獲得服務(wù)的價值。換言之，結(jié)果質(zhì)量是否滿足乘客的需求。某些研究表明結(jié)果質(zhì)量部分是乘客評估整體服務(wù)質(zhì)量的重要決定因素之一，在模型或量表中增加結(jié)果質(zhì)量這一因子可以提高預(yù)測效度和解釋力。結(jié)果質(zhì)量包括2 個三階因子：①差錯率；②問題解決。王華偉和左洪福（2007）驗證了差錯率是航空公司服務(wù)質(zhì)量評估指標(biāo)體系的重要組成之一。Terblanche和Boshoff（2001）證明了問題解決對評估服務(wù)質(zhì)量產(chǎn)生重要影響。

2 量表簡化

基于定性研究，本文設(shè)計的初始量表共46個題項，采用Likert 5點尺度量表法，從“非常不滿意”到“非常滿意”5個等級進(jìn)行打分。本文分兩個步驟對量表實施簡化。

第一步，通過專家小組和現(xiàn)場測試評估量表內(nèi)容和表面效度，其中專家小組成員由5位航空公司高層管理人員和4位高等院校民航運輸管理系的學(xué)者組成?；谡Z句的相關(guān)性和明確性，專家們對46個題項進(jìn)行修改，刪除描述不明確，相關(guān)性不高，以及冗余的題項，最后保留39個題項。

第二步，基于上述保留的39個題項設(shè)計問卷，針對在最近一年內(nèi)有過乘機(jī)經(jīng)驗的120位乘客實施問卷調(diào)查?；谟行颖緮?shù)據(jù)，本步驟預(yù)進(jìn)行探索性因子分析，檢驗各題項的適切性和可靠性，以校正問項與總分相關(guān)為基準(zhǔn)，決定是否刪除某個問項。當(dāng)問項與總分間的相關(guān)呈現(xiàn)低度關(guān)系時（校正問項與總分相關(guān)系數(shù)應(yīng)大于等于0.40），應(yīng)刪除之。本文經(jīng)過多步重復(fù)計算，最終保留36個題項。隨后，基于36個題項，根據(jù)因子載荷，a系數(shù)值、平均提取方差（AVE）和組合信度（CR）4個判斷指標(biāo)對量表進(jìn)行驗證，數(shù)據(jù)分析結(jié)果詳見表1。Tabachnick和Fidell（2007）認(rèn)為因子載荷應(yīng)大于或等于0.50，De Vellis（1991）認(rèn)為a系數(shù)值應(yīng)大于或等于0.70，F(xiàn)ornell 和Larcker（1981）認(rèn)為AVE應(yīng)大于或等于0.50，Bagozzi 和Yi（1988）認(rèn)為CR應(yīng)大于或等于0.70。根據(jù)表1所示，探索性因子分析結(jié)果均達(dá)到判斷標(biāo)準(zhǔn)，說明量表收斂度較高，故不需重新修改量表。

3 數(shù)據(jù)分析和結(jié)果

3.1 數(shù)據(jù)收集

在量表簡化階段，本文對36個題項進(jìn)行探索性因子分析，結(jié)果表明量表的收斂效度較高。但是，模型是否有效，能否得到數(shù)據(jù)支持，還是未知數(shù)，故應(yīng)對模型進(jìn)行驗證。在模型驗證階段，本文同樣借鑒Likert 5點量表法對問卷進(jìn)行施測，施測地點為南京祿口機(jī)場，施測對象為乘坐東航、深航以及國航的437位乘客，共收集有效問卷339份，有效率為77.57%。

3.2 模型檢測

本文使用局部分解方法對模型進(jìn)行檢測，這是由于本文設(shè)計的模型涉及的參數(shù)和潛變量數(shù)目較多，且盡管模型信效度較合理但不是很高。本文使用局部分解方法，通過三個步驟對提出的模型的有效性進(jìn)行檢測。

首先，本文將交互質(zhì)量、物理環(huán)境質(zhì)量、過程質(zhì)量和結(jié)果質(zhì)量4 個二階因子作為一階因子進(jìn)行模型檢驗，目的是研究這4個二階因子是否適合作為服務(wù)質(zhì)量的測量指標(biāo)。在模型檢測過程中，由于4個二階因子屬于同階層，故被視為是等同的，可以對各二階因子的測量問項進(jìn)行隨機(jī)組合，且本文設(shè)計的各三階因子均包含3個題項，可以將二階因子的測量問項重新組合為1或2項。本文在使用局部分解方法時，將屬于二階因子的問項隨機(jī)組合為2項。為了對本步驟進(jìn)行解釋說明，以交互質(zhì)量為例，進(jìn)行問項隨機(jī)組合。交互質(zhì)量有2個三階因子，每個三階因子包含3個問項，即共有6個問項對交互質(zhì)量進(jìn)行測試?，F(xiàn)預(yù)將第1，4問項進(jìn)行總分相加組合為1個問項，而將第2，3，5，6問項進(jìn)行總分相加組合為1個問項，故交互質(zhì)量現(xiàn)有2個問項。對于硬件環(huán)境質(zhì)量、過程質(zhì)量和結(jié)果質(zhì)量3個二階因子運用同樣的方法進(jìn)行問項隨進(jìn)組合，結(jié)果顯示每個二階因子的因子載荷均大于0.40，且各二階因子之間的相關(guān)系數(shù)較高。該模型擬合結(jié)果詳見表2，可以看出二階因子模型擬合結(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4個二階因子能夠作為航空公司服務(wù)質(zhì)量測量指標(biāo)。

表1 收斂度檢驗Tab.1 The results of convergence degree test

其次，本文將服務(wù)質(zhì)量作為一階因子，交互質(zhì)量、物理環(huán)境質(zhì)量、過程質(zhì)量和結(jié)果質(zhì)量作為二階因子對模型進(jìn)行檢測，其中交互質(zhì)量、硬件環(huán)境質(zhì)量、過程質(zhì)量和結(jié)果質(zhì)量4個二階因子的測量問項隨機(jī)組合過程同第一步。AMOS 17.0軟件輸出結(jié)果顯示服務(wù)質(zhì)量與交互質(zhì)量、硬件環(huán)境質(zhì)量、過程質(zhì)量和結(jié)果質(zhì)量之間的結(jié)構(gòu)系數(shù)分別為0.66，0.73，0.87，0.69，且4個二階因子與各自測量問項之間的標(biāo)準(zhǔn)因子載荷均在0.80以上。該模型擬合結(jié)果詳見表2，說明可以將航空公司服務(wù)質(zhì)量分為交互質(zhì)量、硬件環(huán)境質(zhì)量、過程質(zhì)量和結(jié)果質(zhì)量4個因子進(jìn)行測量。

再次，本文將交互質(zhì)量、硬件環(huán)境質(zhì)量、過程質(zhì)量和結(jié)果質(zhì)量作為一階因子，行為、專業(yè)性、清潔性等12個三階因子作為二階因子對模型進(jìn)行檢測。該步驟對行為、專業(yè)性、清潔性等12個三階因子的各測量指標(biāo)進(jìn)行重新隨機(jī)組合。為了進(jìn)一步說明，本文以交互質(zhì)量的行為和專業(yè)性2個因子為例進(jìn)行解釋。由于行為和專業(yè)性2個因子各有3個測量指標(biāo)，現(xiàn)將第1問項作為行為因子的第1個問項，而將第2、3問項進(jìn)行總分相加后作為行為因子的第2問項；同理，將第4問項作為專業(yè)性因子的第1問項，而將第5、6問項進(jìn)行總分相加后作為專業(yè)性因子的第2問項。其他10個三階因子的問項組合情況與上類似。經(jīng)過AMOS 17.0軟件驗證，得出交互質(zhì)量、硬件環(huán)境質(zhì)量、過程質(zhì)量和結(jié)果質(zhì)量4個因子之間的相互結(jié)構(gòu)關(guān)系均在0.40以上，且各因子載荷均在0.60以上，模型擬合結(jié)果如表2所示，由此可以說明三階因子可以很好的解釋它們所對應(yīng)的二階因子。

表2 三階段模型擬合結(jié)果統(tǒng)計表Tab.2 The results of the model fitting in three stages

3.3 量表有效性和可靠性分析

通過探索性因子分析（數(shù)據(jù)結(jié)果詳見表1）可知，評估航空公司服務(wù)質(zhì)量的12個三階因子的Cronbach′s a系數(shù)的取值范圍為0.622到0.931，符合Churchill（1979）提出的a系數(shù)值應(yīng)大于等于0.60的標(biāo)準(zhǔn)，說明航空公司服務(wù)質(zhì)量量表的信度較高。

本文所設(shè)計量表的收斂效度已通過各測量指標(biāo)的因子載荷進(jìn)行了驗證（詳見表1）。具體地說，所有測量指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)回歸權(quán)重（因子載荷）均大于0.50，最低為0.55，最高為0.94。另外，CR（組合信度）作為檢查每個三階因子的收斂效度指標(biāo)，其值均大于0.70，符合Hair和Black（2010）建議的標(biāo)準(zhǔn)。由此說明，該量表的收斂效度較高。交互質(zhì)量、硬件環(huán)境質(zhì)量、過程質(zhì)量和結(jié)果質(zhì)量4個二階因子之間的顯著關(guān)系，以及它們與各自三階因子之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系進(jìn)一步支持該量表的收斂效度驗證。各二階因子與三階因子之間的C.R（臨界比率）值介于11.807到29.088，且均在0.001水平上顯著（詳見表3）。當(dāng)因子之間的相關(guān)性評估不是太高時可以驗證區(qū)分效度，而本文中的12個三階因子之間的相關(guān)性評估均在0.001水平上顯著（詳見表4）。

經(jīng)數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明，本文所建立的基于三階因子結(jié)構(gòu)的航空公司服務(wù)質(zhì)量量表具有很高的信效度。

4 結(jié)論

基于定性研究和文獻(xiàn)綜述，本文構(gòu)建了基于三階因子結(jié)構(gòu)的航空公司服務(wù)質(zhì)量評估模型。首先，本文通過3個步驟對航空公司服務(wù)質(zhì)量評估模型進(jìn)行驗證，結(jié)果表明3個結(jié)構(gòu)模型的擬合效果良好，一方面說明了乘客可以從行為、專業(yè)性、清潔性、舒適性、有形性、豐富性、方便性、及時性、準(zhǔn)確性、安全性、差錯率和問題解決12個三階因子評估航空公司服務(wù)質(zhì)量；另一方面說明了通過對12個三階因子的組合構(gòu)成了交互質(zhì)量、硬件環(huán)境質(zhì)量、過程質(zhì)量和結(jié)果質(zhì)量4個二階因子，并且可以通過這4個二階因子綜合表征乘客對航空公司整體服務(wù)質(zhì)量的感知。其次，模型檢測輸出的數(shù)據(jù)結(jié)果的顯著性以及a系數(shù)值揭示了航空公司服務(wù)質(zhì)量量表具有較高的信效度。綜上所述，本文構(gòu)建的模型和量表對于促進(jìn)實踐者持續(xù)為航空乘客提供最佳體驗具有廣泛的應(yīng)用前景，拓寬了目前民航業(yè)服務(wù)質(zhì)量研究的視角。

表3 二、三階因子模型參數(shù)估計結(jié)果統(tǒng)計表Tab.3 The parameter results of second-order and third-order factor model

表4 三階因子之間的相關(guān)性評估Tab.4 Assessment results of correlation between third-order factors

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