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(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 (上海交通大學(xué))，上海 200240；3.中國(guó)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(chē)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(duì)高成本購(gòu)買(mǎi)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(lái)發(fā)展前景十分廣闊[1-2]。Car2Go公司的電動(dòng)汽車(chē)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(chē)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(lái)實(shí)現(xiàn)顧客忠誠(chéng)，并發(fā)現(xiàn)電動(dòng)汽車(chē)租賃服務(wù)系統(tǒng)的增值路徑。

如何實(shí)現(xiàn)顧客忠誠(chéng)已有一定的研究基礎(chǔ)。Nguyen[4]通過(guò)對(duì)金融服務(wù)行業(yè)1 296個(gè)客戶(hù)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(ài)等感知因素在影響顧客忠誠(chéng)方面存在顯著的交互作用。Winters等[5]通過(guò)區(qū)分感知情感價(jià)值和滿(mǎn)意度對(duì)顧客忠誠(chéng)的影響得出，顧客忠誠(chéng)的評(píng)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(guò)對(duì)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(chéng)模型，認(rèn)為產(chǎn)品創(chuàng)新、服務(wù)質(zhì)量、信任、滿(mǎn)意度和轉(zhuǎn)換成本影響顧客忠誠(chéng)，進(jìn)而影響口碑溝通和重復(fù)購(gòu)買(mǎi)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(chéng)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(chéng)度。Hoyt等[8]通過(guò)對(duì)提高顧客忠誠(chéng)度的實(shí)際方法的研究，獲知營(yíng)銷(xiāo)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(mǎn)意度，最終影響顧客忠誠(chéng)。

已有的研究成果僅僅表明顧客感知價(jià)值和顧客忠誠(chéng)之間存在顯著的相關(guān)關(guān)系，認(rèn)為提升顧客忠誠(chéng)度對(duì)相關(guān)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。然而針對(duì)電動(dòng)汽車(chē)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(chéng)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(duì)電動(dòng)汽車(chē)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(cè)量模型，并且結(jié)合顧客忠誠(chéng)的增長(zhǎng)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(chéng)，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(cè)量模型

顧客感知價(jià)值(customer perceived value，CPV)代表顧客對(duì)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(duì)品牌保持忠誠(chéng)的重要因素。顧客忠誠(chéng)是一種特殊的消費(fèi)者意識(shí)形態(tài)，對(duì)于特定品牌的持續(xù)重復(fù)使用和體驗(yàn)是顧客忠誠(chéng)的典型表現(xiàn)。顧客對(duì)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(chéng)。因此，顧客感知價(jià)值對(duì)于驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車(chē)租賃服務(wù)中顧客忠誠(chéng)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(cè)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(chē)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(cè)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(lái)全面分析。

首先，認(rèn)知價(jià)值(cognitive value,CV)是顧客感知價(jià)值測(cè)量模型的重要維度，其中易用性感知表示感知電動(dòng)汽車(chē)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(chē)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(chē)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(guò)程的體感價(jià)值，對(duì)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(duì)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(duì)于電動(dòng)汽車(chē)租賃的市場(chǎng)化進(jìn)程具有重要作用；公眾評(píng)論和反饋代表消費(fèi)者作出租賃電動(dòng)汽車(chē)的決策前會(huì)受到公眾評(píng)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(chē)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(guò)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(lái)評(píng)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(hù)忠誠(chéng)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(cè)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(cè)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(chē)驅(qū)動(dòng)性測(cè)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(cè)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(chē)觀賞性表示電動(dòng)汽車(chē)外在結(jié)構(gòu)或顏色的美觀度對(duì)消費(fèi)者感知舒適程度；電動(dòng)汽車(chē)知名度是指消費(fèi)者認(rèn)知某一電動(dòng)汽車(chē)品牌價(jià)值的能力和對(duì)產(chǎn)品了解程度；電動(dòng)汽車(chē)耐用性表示電動(dòng)汽車(chē)租賃過(guò)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(chē)安全性表示電動(dòng)汽車(chē)充電設(shè)施對(duì)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(chē)驅(qū)動(dòng)性表示電動(dòng)汽車(chē)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(cè)量維度均考慮到租賃服務(wù)的特殊性，以電動(dòng)汽車(chē)作為產(chǎn)品對(duì)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(hù)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(zhuān)門(mén)的經(jīng)銷(xiāo)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(zhuān)業(yè)的素養(yǎng)、良好的態(tài)度和令用戶(hù)信賴(lài)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(mǎn)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(guò)程中，顧客所產(chǎn)生感知價(jià)值的反饋，由此實(shí)現(xiàn)用戶(hù)與服務(wù)之間的有效交互，來(lái)提高顧客忠誠(chéng)。顧客感知價(jià)值測(cè)量模型如圖1所示。

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

1.2 構(gòu)建顧客信任測(cè)量模型

顧客信任(customer trust,CT)是指顧客經(jīng)過(guò)真實(shí)體驗(yàn)和理性分析后對(duì)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(chéng)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(wèn)題，本文綜合考慮電動(dòng)汽車(chē)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(cè)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(duì)電動(dòng)汽車(chē)品牌名譽(yù)度的信賴(lài)程度；情感信任(emotional trust,ET)是指顧客在體驗(yàn)電動(dòng)汽車(chē)租賃服務(wù)之后維持長(zhǎng)久的滿(mǎn)意度，形成偏好的感情信賴(lài)；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(cè)量模型如圖2所示。

圖2 顧客信任測(cè)量模型Figure 2 CT measurement model

1.3 構(gòu)建顧客計(jì)劃行為測(cè)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(duì)于實(shí)際行為存在決定性作用，是行為理論的拓展形式[17]。現(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(duì)于顧客忠誠(chéng)有一定的影響，然而該行為對(duì)于顧客忠誠(chéng)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(guò)優(yōu)化后用以解決上述問(wèn)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(cè)量維度。感知控制用來(lái)表示感知因素以及對(duì)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(duì)行為產(chǎn)生積極或消極影響結(jié)果的自我評(píng)估；主觀規(guī)范用來(lái)表示顧客對(duì)準(zhǔn)則的自我認(rèn)識(shí)和與身邊人員相關(guān)反饋意見(jiàn)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(duì)租賃服務(wù)的忠誠(chéng)度也會(huì)有所提高。因此，假定顧客計(jì)劃行為對(duì)顧客忠誠(chéng)產(chǎn)生重要的影響。顧客計(jì)劃行為測(cè)量模型如圖3所示。

圖3 顧客計(jì)劃行為測(cè)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(chéng)(customer loyalty,CL)之間的假設(shè)關(guān)系，其中，顧客忠誠(chéng)的測(cè)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(lài)傾向性)。建立如下電動(dòng)汽車(chē)租賃服務(wù)中驅(qū)動(dòng)顧客忠誠(chéng)的影響關(guān)聯(lián)假設(shè)，如表1所示。

表1 電動(dòng)汽車(chē)租賃服務(wù)中驅(qū)動(dòng)顧客忠誠(chéng)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(cè)量模型，建立電動(dòng)汽車(chē)租賃服務(wù)系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)和提高顧客忠誠(chéng)的路徑假設(shè)模型見(jiàn)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(chéng)因素作為內(nèi)因變量。外因變量對(duì)內(nèi)因變量的路徑影響系數(shù)用 γ表示，內(nèi)因變量對(duì)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(duì)象對(duì)箭頭標(biāo)識(shí)對(duì)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(duì)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(chē)租賃服務(wù)中顧客忠誠(chéng)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(wèn)卷設(shè)計(jì)方法

首先，問(wèn)卷中各個(gè)維度的具體問(wèn)項(xiàng)根據(jù)相關(guān)資料和專(zhuān)家訪談設(shè)計(jì)。在問(wèn)卷定性分析和設(shè)計(jì)的過(guò)程中采用德?tīng)柗品?。本研究選擇兩名市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)教授、兩名租賃經(jīng)銷(xiāo)商和一名電動(dòng)汽車(chē)制造商作為專(zhuān)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(wèn)項(xiàng)版本。

其次，在確認(rèn)所有問(wèn)項(xiàng)之后，使用分類(lèi)量表完成標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)卷，問(wèn)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(guò)電動(dòng)汽車(chē)租賃服務(wù)，這使他們能夠準(zhǔn)確區(qū)分電動(dòng)汽車(chē)和常規(guī)動(dòng)力汽車(chē)，具有真實(shí)的體感經(jīng)驗(yàn)。此外，上海作為中國(guó)主要的大型城市，是電動(dòng)汽車(chē)主要的租賃市場(chǎng)之一。由于交通狀況日益嚴(yán)重，本文希望受訪者接受過(guò)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(wèn)卷數(shù)據(jù)收集

基于上述分析，本文的調(diào)查問(wèn)卷面向至少2次曾經(jīng)使用過(guò)上海地區(qū)某公司電動(dòng)汽車(chē)租賃服務(wù)的用戶(hù)，該用戶(hù)群體關(guān)于問(wèn)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(hù)對(duì)象。為了優(yōu)化最終問(wèn)卷，預(yù)測(cè)試采用小規(guī)模的測(cè)試方式。首先面向上海交通大學(xué)使用過(guò)該公司服務(wù)的學(xué)生及教師進(jìn)行，用來(lái)檢查問(wèn)卷的有效性。實(shí)際分發(fā)問(wèn)卷量為40份，有效問(wèn)卷回收量為40份，隨后使用軟件SPSS 21.0對(duì)問(wèn)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(cè)試結(jié)果，對(duì)問(wèn)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(wèn)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(wèn)卷，其中有 29份問(wèn)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(wèn)卷數(shù)據(jù)的驗(yàn)證性因子分析

問(wèn)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(cè)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(lái)分析測(cè)試指標(biāo)內(nèi)部的一致性和可靠性，代表不同受訪者針對(duì)同一項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)結(jié)果的相似程度；效度分析用來(lái)分析問(wèn)卷對(duì)測(cè)試指標(biāo)數(shù)據(jù)結(jié)果的精確程度，問(wèn)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(cè)

首先對(duì)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(cè)試樣本數(shù)據(jù)是否適合進(jìn)行因子分析[18]。通過(guò)計(jì)算得出的KMO值(Kaiser-Meyer-Olkin)可以表示測(cè)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(cè)量變量之間的相關(guān)度越大。經(jīng)過(guò)SPSS軟件的分析，本問(wèn)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(cè)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(jiàn)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(duì)測(cè)試問(wèn)卷的可靠性進(jìn)行驗(yàn)證，用來(lái)確定測(cè)量變量的信度。驗(yàn)證各潛在變量中測(cè)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(shuō)明所提取的因子是否可以代表所要研究的對(duì)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(cè)量誤差 θ用來(lái)表示測(cè)量結(jié)果與實(shí)際值之間的偏差，組合信度CR作為信度評(píng)估參數(shù)用來(lái)評(píng)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(cè)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(cè)量模型的總體Cronbach’sα為 0.869，高于標(biāo)準(zhǔn)閾值0.70；各測(cè)量變量對(duì)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。可見(jiàn)，所建立的潛在變量模型信度較好，對(duì)應(yīng)的測(cè)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(guò)探索性因子分析(exploratory factor analysis，EFA)進(jìn)行檢驗(yàn)。本文通過(guò)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(duì)應(yīng)。此外，每個(gè)測(cè)量變量均對(duì)應(yīng)一個(gè)相關(guān)因子，沒(méi)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(cè)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(cè)量變量所對(duì)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(cè)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(cè)量變量的收斂性和相似程度需要通過(guò)聚合效度檢驗(yàn)。常用指標(biāo)是平均方差提取量(AVE)，以此來(lái)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(cè)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(cè)量變量，從而形成測(cè)量模型。在確認(rèn)所建立的測(cè)量模型結(jié)構(gòu)合理后，SEM通過(guò)協(xié)方差矩陣來(lái)分析變量間的相關(guān)關(guān)系，對(duì)潛在變量的結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行參數(shù)評(píng)估，由觀測(cè)模型和結(jié)構(gòu)模型兩部分組成。式 (3) 和式 (4) 是觀測(cè)模型，式 (5) 是結(jié)構(gòu)模型。

式中：X是外生觀測(cè)變量；ξ是外生潛在變量；δ是外生觀測(cè)變量存在的測(cè)量誤差項(xiàng)；Λx是外生觀測(cè)變量X的構(gòu)成矩陣；Y是內(nèi)生觀測(cè)變量；η是內(nèi)生潛在變量；ε是內(nèi)生觀測(cè)變量存在的測(cè)量誤差項(xiàng)；Λy是 內(nèi)生觀測(cè)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(duì)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(lái)解釋主要因素之間的相關(guān)關(guān)系。但是由于該問(wèn)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(chéng)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(lái)探尋關(guān)鍵因素和重要影響關(guān)系。

經(jīng)過(guò)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(guò)29次牛頓迭代計(jì)算后達(dá)到收斂性效果，SEM輸出路徑見(jiàn)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(cè)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(cè)量變量對(duì)潛在變量的作用程度，相關(guān)度較高的測(cè)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(duì)箭頭參量的影響關(guān)系是正向的，路徑系數(shù)的絕對(duì)值大小代表影響作用的顯著作用程度，路徑系數(shù)絕對(duì)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(lái)為相關(guān)企業(yè)和學(xué)者對(duì)于電動(dòng)汽車(chē)租賃服務(wù)顧客忠誠(chéng)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(guò)影響顧客情感信任，對(duì)顧客感知控制產(chǎn)生影響，并正向作用于顧客忠誠(chéng)，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(chē)駕駛的操作難度，提高租賃消費(fèi)的便利性，增加取還車(chē)的站點(diǎn)等方式，通過(guò)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(duì)于顧客的品牌忠誠(chéng)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(chē)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(chéng)。

2) SV→RT→SP→CL。社會(huì)價(jià)值通過(guò)影響聲譽(yù)信任對(duì)顧客主觀規(guī)范產(chǎn)生影響，并正向作用于顧客忠誠(chéng)，啟示企業(yè)需要及時(shí)關(guān)注公眾評(píng)價(jià)和反饋，塑造優(yōu)良品牌和企業(yè)精神，響應(yīng)國(guó)家的號(hào)召，推廣綠色環(huán)?？萍?，努力爭(zhēng)取政策傾向性和社會(huì)投資。在電動(dòng)汽車(chē)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(guò)影響行為信任對(duì)顧客行為態(tài)度產(chǎn)生影響，并正向作用于顧客忠誠(chéng)，啟示企業(yè)需要提升服務(wù)方案的競(jìng)爭(zhēng)力來(lái)提高效益，例如提高服務(wù)人員的專(zhuān)業(yè)水平和服務(wù)態(tài)度，優(yōu)化基礎(chǔ)硬件設(shè)施來(lái)提高電動(dòng)汽車(chē)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(mǎn)意可靠。相比于電動(dòng)汽車(chē)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(chē)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(hù)對(duì)電動(dòng)汽車(chē)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(chéng)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(guò)程中模型是否需要繼續(xù)調(diào)整，對(duì)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(lái)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(jiàn)，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(guò)。

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(guò)，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(chē)租賃產(chǎn)業(yè)建立多維度測(cè)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(guò)影響顧客信任，對(duì)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(chē)租賃服務(wù)的顧客忠誠(chéng)。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(chē)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(chéng)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。