楊 魁，曹愛穩(wěn)

（1.廣東外語外貿(mào)大學(xué) 新聞與傳播學(xué)院，廣州 510420；2.蘭州大學(xué) 管理學(xué)院，蘭州 730000）

0 引言

經(jīng)濟(jì)全球化和科技的不斷進(jìn)步，使得產(chǎn)品同質(zhì)化的現(xiàn)象越來越嚴(yán)重，由此導(dǎo)致了企業(yè)間競爭的加劇，高質(zhì)量的服務(wù)成為越來越多的企業(yè)區(qū)別競爭對手，贏得顧客滿意的重要手段。服務(wù)質(zhì)量的高低在很大程度上是顧客的一種感知質(zhì)量，取決于顧客的服務(wù)預(yù)期和顧客的服務(wù)感知[1]。所以企業(yè)要想具備區(qū)別于競爭對手的優(yōu)勢就必須提高顧客的感知服務(wù)質(zhì)量。服務(wù)的作用的不斷加強(qiáng)，自然會帶來服務(wù)營銷理論的發(fā)展。感知服務(wù)質(zhì)量、顧客滿意及兩者間的關(guān)系成為研究的熱點。然而，盡管許多學(xué)者對感知服務(wù)質(zhì)量與顧客滿意的關(guān)系進(jìn)行了大量研究，但是由于所得結(jié)論存在很大分歧，并未對企業(yè)的服務(wù)營銷實踐產(chǎn)生重大作用。因此，如何在現(xiàn)有理論的基礎(chǔ)上，理清感知服務(wù)質(zhì)量與顧客滿意的關(guān)系，具有了重要的理論和現(xiàn)實意義。

1 研究假設(shè)

關(guān)于感知服務(wù)質(zhì)量與顧客滿意的關(guān)系，學(xué)術(shù)界存在著三種觀點：（1）以 Gronroos[5]、PZB[6]等學(xué)者為主的“感知服務(wù)質(zhì)量是顧客滿意的前因”的觀點；（2）以 Bitner[7]、Bolton[8]等學(xué)者為代表的 “顧客滿意是感知服務(wù)質(zhì)量的前因”的觀點；（3）以McAlexander et al[9]、Cronin and Taylor[10]為 代 表 的 感 知 服 務(wù)質(zhì)量與顧客滿意之間并不存在遞歸關(guān)系的觀點。

本文認(rèn)為感知服務(wù)質(zhì)量的每一維度都會對某次具體交易型顧客滿意產(chǎn)生影響，即感知服務(wù)質(zhì)量是交易型顧客滿意的前因；交易型顧客滿意的不斷累積會形成累積型顧客滿意，最終會影響到顧客感知服務(wù)質(zhì)量，即累積型顧客滿意是感知服務(wù)質(zhì)量的前因。由于Lalita A.Manrai，etal等學(xué)者認(rèn)為不同消費者對服務(wù)質(zhì)量各個構(gòu)成要素的感知是不一樣的[11]，所以本文將顧客的人文統(tǒng)計因素對感知服務(wù)質(zhì)量的影響考慮在內(nèi)。基于此，本文提出如圖1的概念性框架圖和研究假設(shè)：

H1:顧客的個人因素會對感知服務(wù)質(zhì)量產(chǎn)生影響，進(jìn)而會對交易型顧客滿意產(chǎn)生影響；

H2:感知服務(wù)質(zhì)量會對交易型顧客滿意產(chǎn)生顯著的正向影響；

H2a:可靠性會對交易型顧客滿意產(chǎn)生顯著的正向影響；

H2b:響應(yīng)性會對交易型顧客滿意產(chǎn)生顯著的正向影響；

H2c:保證性會對交易型顧客滿意產(chǎn)生顯著的正向影響；

H2d:移情性會對交易型顧客滿意產(chǎn)生顯著的正向影響；

H2e:有形性會對交易型顧客滿意產(chǎn)生顯著的正向影響；

H3:累積型顧客滿意會對感知服務(wù)質(zhì)量產(chǎn)生顯著的正向影響。

2 問卷設(shè)計及調(diào)查方法

2.1 問卷設(shè)計

本文所用問卷是通過借鑒與自主開發(fā)相結(jié)合的方法形成的。問卷形成后先進(jìn)行了小規(guī)模預(yù)調(diào)查，根據(jù)預(yù)調(diào)查情況對問卷進(jìn)行了一些修改，形成了最終問卷。具體測量方法如下：通過改進(jìn)后的PZB的 SERVQUAL量表來測量感知服務(wù)質(zhì)量；通過“此次業(yè)務(wù)辦理經(jīng)歷非常滿意”、“對于此次接受到的服務(wù)感到滿意”、“綜合各種感受，此次公司的服務(wù)很好”三個方面來測量交易型顧客滿意；通過“長期以來，在蘭州供電公司辦理業(yè)務(wù)的經(jīng)歷非常滿意”、“長期以來，在蘭州供電公司辦理業(yè)務(wù)的經(jīng)歷非常愉快”、“長期以來，對員工的服務(wù)非常滿意”、“長期以來，對員工的技術(shù)能力很滿意”、“長期以來，對電力故障維修的及時性很滿意”、“對供電穩(wěn)定性很滿意”、“電力服務(wù)需求基本可以得到滿足”七個方面來測量累積型顧客滿意。以上所有問項均采用5級Likert量表（1代表完全同意，2代表基本同意，3代表一定程度上同意，4代表基本不同意，5代表完全不同意）。同時問卷對受訪者的人文統(tǒng)計信息進(jìn)行了收集。

2.2 問卷調(diào)查實施及樣本描述

采用抽樣調(diào)查方法，以來蘭州供電公司辦理業(yè)務(wù)的顧客為調(diào)查對象，開展問卷調(diào)查，搜集所需要的數(shù)據(jù)。本次調(diào)查總共發(fā)放問卷450份，收回430份，問卷回收率為95.56%，其中有效問卷400份，有效回收率為93.02%。本文卷共設(shè)計問項37個，滿足了量表對樣本數(shù)量的要求（樣本數(shù)量最少需大于量表題目的5倍）。最終樣本特征如下:女性為主，占54.4%，男性占45.6%；年齡以31～40歲為主，占了54.1%,年齡在18～30歲的占45.6%；受教育程度以高中/中專為主占63.2%，初中及以下的占23.4%，大學(xué)本科占12.4%；職業(yè)以個體從業(yè)人員（35.9%）、企業(yè)人員（26.6%）為主，總計 62.5%；家庭月收入以 800元以下（25.6%）、801～2000元（40.7%）為主，總計90.0%。

3 實證分析

3.1 信度、效度檢驗

根據(jù)Anderson的二步分析方法，在檢驗?zāi)Ｐ秃图僭O(shè)之前，有必要對模型中變量的衡量進(jìn)行信度和效度檢驗。本研究使用內(nèi)部一致性來檢驗變量衡量的信度，計算了衡量變量的Cronbach alpha系數(shù)并以是否大于Numnally(1978)提出的0.70的最小臨界值水平作為判斷信度是否合格的標(biāo)準(zhǔn)。使用SPSS for Windows 13.0統(tǒng)計分析軟件測得各變量的alpha信度系數(shù)如表1所示。

由表1可知，各變量的alpha系數(shù)均大于0.7，整個量表的alpha系數(shù)為0.881也大于0.7，表明問卷穩(wěn)定性和可靠性較高，有較高的內(nèi)部一致性，是可接受的。

效度按不同的側(cè)重一般分為內(nèi)容效度、關(guān)聯(lián)效度和結(jié)構(gòu)效度。由于本研究的各個變量的測量均是在參照國內(nèi)外學(xué)者的量表的基礎(chǔ)上形成的,因此本量表具有較好的內(nèi)容效度和關(guān)聯(lián)效度。本文只檢驗問卷的結(jié)構(gòu)效度。結(jié)構(gòu)效度反映的是評估所得結(jié)果同期望評估內(nèi)容的同構(gòu)程度,它表明了在多大程度上實際評估體系的結(jié)構(gòu),能夠作為所期望評估內(nèi)容在結(jié)構(gòu)上的替代物。本研究使用SPSS for Windows 13.0統(tǒng)計分析軟件的因子分析法（采用主成分分析法,正交旋轉(zhuǎn),提取特征值大于1的因子）來檢驗問卷的結(jié)構(gòu)效度。

在進(jìn)行因子分析前，使用KMO樣本測度和巴特萊特球體檢驗兩種方法來驗證是否適合做因子分析，結(jié)果如表2所示。

表1 各變量的a信度系數(shù)

表2 KMO樣本測度和巴特萊特球體檢驗結(jié)果

從表2中可以看出，樣本KMO為0.926，大于0.9說明變量間的相關(guān)程度高，很適合做因子分析。此外，巴特萊特球體檢驗的X2，統(tǒng)計值的顯著性概率為0.000，小于0.01，球形假設(shè)被拒絕，同樣說明變量具有相關(guān)性，適宜進(jìn)行因子分析。

在感知服務(wù)質(zhì)量的相關(guān)問項中，共提取了5個因子，方差累積貢獻(xiàn)率達(dá)到了72.214%（表3）；在顧客滿意的相關(guān)問項中，共提取2個因子，方差累積貢獻(xiàn)率達(dá)到了62.135%（表4）。同時，各個問項的因子負(fù)荷都在0.6以上，并都在統(tǒng)計上顯著，這表明各測量語句在所測量的變量上具有較高的結(jié)構(gòu)效度。

表3 感知服務(wù)質(zhì)量的因子的特征值及方差解釋量

表4 顧客滿意的因子的特征值及方差解釋量

3.2 假設(shè)檢驗

本研究主要采用相關(guān)分析和回歸分析，來對假設(shè)進(jìn)行檢驗。

表5 Pearson相關(guān)分析結(jié)果

3.2.1 Pearson相關(guān)分析

為了清楚的了解顧客的人文統(tǒng)計因素對感知服務(wù)質(zhì)量的影響，及感知服務(wù)質(zhì)量與顧客滿意是如何相互影響的，現(xiàn)將感知服務(wù)質(zhì)量及其各維度與交易型、累計型顧客滿意，顧客的人文統(tǒng)計信息作Pearson相關(guān)分析，如表5所示。

從表5可以清楚的觀測到，交易型顧客滿意與感知服務(wù)質(zhì)量及其各維度顯著正相關(guān)，與感知服務(wù)質(zhì)量的相關(guān)系數(shù)為0.724，解釋變異量等于相關(guān)系數(shù)的平方，為52.42%；累計型顧客滿意與感知服務(wù)質(zhì)量及其各維度顯著正相關(guān)，與感知服務(wù)質(zhì)量的相關(guān)系數(shù)為0.723，解釋變異量為52.27%；交易型顧客滿意與響應(yīng)性、可靠性、保證性的相關(guān)性較強(qiáng)，累積型顧客滿意與移情性、有形性的相關(guān)性較強(qiáng)；受教育程度與響應(yīng)性、可靠性、感知服務(wù)質(zhì)量顯著正相關(guān)；家庭月收入與響應(yīng)性、移情性顯著正相關(guān)。存在相關(guān)只是假設(shè)的必要條件而非充分條件，因此對假設(shè)進(jìn)行進(jìn)一步的分析。

3.2.2 多元回歸分析及模型修正

相關(guān)分析可以說明各因素之間是否存在關(guān)系以及關(guān)系的緊密度與方向，回歸分析則可進(jìn)一步指明關(guān)系的方向，可以說明因素之間是否存在因果關(guān)系，本節(jié)將采用多元逐步回歸分析，對研究模型的前后因果關(guān)系進(jìn)行驗證。在進(jìn)行多元線性回歸分析之前，必須先檢驗數(shù)據(jù)是否符合回歸分析的前提假設(shè)，這樣建立的回歸模型才是合適和有效的。經(jīng)繪制散點圖可知，感知服務(wù)質(zhì)量的各維度、顧客的人文統(tǒng)計信息與交易型顧客滿意之間的關(guān)系基本呈線性；累計型顧客滿意、顧客的人文統(tǒng)計信息與感知服務(wù)質(zhì)量之間的關(guān)系基本呈線性，可采用線性回歸方法來分析各自變量對因變量的影響。

下面通過回歸分析檢驗感知服務(wù)質(zhì)量、個人因素對交易型顧客滿意是否具有預(yù)測作用，以及預(yù)測效力如何；累計型顧客滿意對感知服務(wù)質(zhì)量是否具有預(yù)測作用，以及預(yù)測效力如何?；貧w方程的預(yù)測力主要看R2，R2表示預(yù)測變量集與被預(yù)測變量之間的方程共變百分?jǐn)?shù)。

（1）感知服務(wù)質(zhì)量及個人因素對交易型顧客滿意的影響的分析

以交易型顧客滿意為因變量，感知服務(wù)質(zhì)量及個人因素為自變量，通過SPSS 13.0軟件，運用逐步線性回歸方法（設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)為：進(jìn)入概率為0.05，移出概率為0.10。）分析它們之間的關(guān)系，去除異常值后，得到如下結(jié)果（表6）：

從表6可以看出，進(jìn)入方程的自變量依次為保證性、可靠性、有行性、響應(yīng)性、受教育程度、移情性、家庭月收入。多元相關(guān)系數(shù)(R)為0.767，決定系數(shù)R2為0.588，調(diào)整后的決定系數(shù)為0.580，說明交易型顧客滿意58%的變動可由自變量來解釋。F值為78.782，顯著性水平為0.000，說明該回歸方程是有意義的。統(tǒng)計量Durbin-Watson為1.950，接近2說明殘差間相互獨立，各變量間沒有明顯的相關(guān)性，表明模型的擬合精度較高。

表6 交易型顧客滿意的多元線性回歸分析輸出結(jié)果

表7 感知服務(wù)質(zhì)量的多元線性回歸分析輸出結(jié)果

對擬合后的模型進(jìn)行方差分析的結(jié)果表明，顯著性指標(biāo)sig均小于0.05，說明因變量和自變量之間存在線性相關(guān)關(guān)系，7個衡量變量均具有非常顯著的統(tǒng)計學(xué)意義。從而驗證了假設(shè) H1 的后半部分、H2、H2a、H2b、H2c、H2d、H2e， 即感知服務(wù)質(zhì)量及其各個維度會對交易型顧客滿意產(chǎn)生積極影響，個人因素中的受教育程度、家庭月收入會對交易型顧客滿意產(chǎn)生影響。

從表7我們可以看出各個自變量的非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)，可見感知服務(wù)質(zhì)量的不同維度對交易型顧客滿意的影響大小是不同的。由此得線性回歸方程如下：

交易型顧客滿意=0.123+0.216*保證性+0.201*可靠性+0.201*有形性+0.143*響應(yīng)性+0.143*受教育程度+0.103*移情性+0.058*家庭月收入

從表中可看出容忍度(Tolerance)均超過陳希孺等提出的0.1的最小臨界值標(biāo)準(zhǔn)；方差膨脹因子（VIF）最大為1.883，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于10的標(biāo)準(zhǔn)；各變量的條件系數(shù)（Condition Index）均未超過了Stewart等人提出的30的臨界水平，表明自變量間不存在近似的線性關(guān)系，即不存在多重共線性問題，所以不需要對模型進(jìn)行修改。

（2）累積型顧客滿意對感知服務(wù)質(zhì)量的影響的分析

以感知服務(wù)質(zhì)量為因變量，累積型顧客滿意及個人因素為自變量，通過SPSS 13.0軟件，運用逐步線性回歸方法（設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)為：進(jìn)入概率為0.05，移出概率為0.10。）分析它們之間的關(guān)系，去除異常值后，得到如下結(jié)果（表7）：

從表中可以看出，進(jìn)入方程的自變量依次為累積型顧客滿意、家庭月收入。多元相關(guān)系數(shù)(R)為0.730，決定系數(shù)R2為0.533，調(diào)整后的決定系數(shù)為0.531，說明感知服務(wù)質(zhì)量53%的變動可由自變量來解釋。F值為220.679，顯著性水平為0.000，說明該回歸方程是有意義的。統(tǒng)計量Durbin-Watson為1.897接近2，說明殘差間相互獨立，各變量間沒有明顯的相關(guān)性，表明模型的擬合精度較高。

對擬合后的模型進(jìn)行方差分析的結(jié)果表明，顯著性指標(biāo)sig均小于0.05，說明因變量和自變量之間存在線性相關(guān)關(guān)系，2個衡量變量均具有非常顯著的統(tǒng)計學(xué)意義。從而驗證了假設(shè)H1的前半部分、H3，即個人因素會對感知服務(wù)質(zhì)量產(chǎn)生影響，累積型顧客滿意會對感知服務(wù)質(zhì)量產(chǎn)生積極影響。

從表中我們可以看出各個自變量的非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)，由此得線性回歸方程如下：

感知服務(wù)質(zhì)量=0.516+0.665*累積型顧客滿意+0.043*家庭月收入

從表中可看出容忍度(Tolerance)均超過陳希孺等提出的0.1的最小臨界值標(biāo)準(zhǔn)；方差膨脹因子（VIF）為1.004，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于10的標(biāo)準(zhǔn)；各變量的條件系數(shù)（Condition Index）均未超過了Stewart等人提出的30的臨界水平，表明自變量間不存在近似的線性關(guān)系，即不存在多重共線性問題，所以不需要對模型進(jìn)行修改。

（3）假設(shè)檢驗小結(jié)

通過分析可看出本研究的大部分假設(shè)獲得了實證研究的支持，個人因素中的性別、年齡、職業(yè)是否會對感知服務(wù)質(zhì)量、交易型顧客滿意產(chǎn)生影響，未得到實證證實。個人因素中的家庭月收入既會對感知服務(wù)質(zhì)量、又會對交易型顧客滿意產(chǎn)生影響，但影響作用都相對較小。

4 研究結(jié)論

（1）顧客的感知服務(wù)質(zhì)量會對交易型顧客滿意產(chǎn)生顯著的正向影響，感知服務(wù)質(zhì)量能在一定程度上解釋交易型顧客滿意的變化量。在很大程度上交易型顧客滿意隨著感知服務(wù)質(zhì)量的提高而提高。但由于感知服務(wù)質(zhì)量不能完全解釋交易型顧客滿意的變化，所以高的顧客感知服務(wù)質(zhì)量并不必然導(dǎo)致高的交易型顧客滿意，低的顧客感知服務(wù)質(zhì)量也并不必然導(dǎo)致低的交易型顧客滿意。交易型顧客滿意除了受感知服務(wù)質(zhì)量的影響外，還要受到顧客的人文統(tǒng)計信息等其他因素的影響。盡管如此，提高感知服務(wù)質(zhì)量仍將是提高交易型顧客滿意的有效措施。企業(yè)要想提高交易型顧客滿意程度就必須提高顧客的感知服務(wù)質(zhì)量。

（2）感知服務(wù)質(zhì)量的各維度對交易型顧客滿意的影響大小是不同的?；貧w方程的系數(shù)不僅表明變量之間是否具有相關(guān)關(guān)系及相關(guān)的方向，也說明各變量之問相互作用的強(qiáng)弱程度：系數(shù)值越大，說明因子之間的關(guān)系越緊密。在本次研究中保證性、可靠性、有形性對交易型顧客滿意的影響較強(qiáng)。當(dāng)企業(yè)沒有能力提高感知服務(wù)質(zhì)量的每個要素時，為了更有效的提高交易型顧客滿意，應(yīng)優(yōu)先提高對交易型顧客滿意影響較大的因素。由于行業(yè)的不同，對交易型顧客滿意影響較大的因素也應(yīng)該是不一樣的，但找出對其影響較大的因素總是可能的，當(dāng)不具備從整體上提升感知服務(wù)質(zhì)量的條件時，為了更有效的提高交易型顧客滿意，應(yīng)優(yōu)先考慮改善對交易型顧客滿意影響較大的因素。

（3）顧客的個人因素影響著顧客所感知到的服務(wù)質(zhì)量，進(jìn)而會對交易型顧客滿意產(chǎn)生影響。在蘭州供電公司情境下，表現(xiàn)為家庭月收入會對感知服務(wù)質(zhì)量產(chǎn)生影響；受教育程度、家庭月收入會對交易型顧客滿意產(chǎn)生影響。盡管在本研究中個人因素中的性別、年齡、職業(yè)，未對感知服務(wù)質(zhì)量或交易型顧客滿意產(chǎn)生影響，但并不意味著在其他情境下，這些因素仍不會對感知服務(wù)質(zhì)量、交易型顧客滿意產(chǎn)生影響。在實際工作中，應(yīng)給予這些因素足夠的重視。

（4）累積型顧客滿意會對感知服務(wù)質(zhì)量產(chǎn)生顯著的正向影響。盡管在本研究中累積型顧客滿意僅能解釋53%的感知服務(wù)質(zhì)量的變動，但足以說明累積型顧客滿意是感知服務(wù)質(zhì)量的重要驅(qū)動因素。累積型顧客滿意是交易型顧客滿意的不斷累積，而感知服務(wù)質(zhì)量又是交易型顧客滿意的重要驅(qū)動因素?？梢姡兄?wù)質(zhì)量、交易型顧客滿意、累積型顧客滿意三者之間是相互影響的，任何一個環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題，都會對其他環(huán)節(jié)產(chǎn)生影響。企業(yè)不能忽視其中的任何一個環(huán)節(jié)。

應(yīng)當(dāng)強(qiáng)調(diào)的是，對于上述研究結(jié)論的解釋，應(yīng)當(dāng)建立在對本研究不足之處的認(rèn)識的基礎(chǔ)上。例如，本研究采集的樣本均源于供電企業(yè)，研究的結(jié)論并不一定適用于其他的行業(yè)，其他企業(yè)應(yīng)該根據(jù)自身的情況具體問題具體分析；由于不同的地區(qū)有不同的價值觀念和文化習(xí)俗，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間也存在差異，而這些因素都可能對感知服務(wù)質(zhì)量、交易型顧客滿意、累積型顧客滿意產(chǎn)生影響，所以未來研究有必要進(jìn)一步擴(kuò)大樣本的分布區(qū)域范圍來進(jìn)一步驗證上述結(jié)論。

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