基于酒店业的服务公平性构因模型实证分析

曹礼和 （湖北经济学院，湖北 武汉 430205）

一、服务公平性的内涵及研究述评

（一）服务公平性的内涵

自从1988年美国学者Clemmer首次提出服务公平性概念以来，公平性理论在服务管理中的应用主要集中于诠释服务失败与补救情境中顾客的服务公平性感知如何影响满意感和行为意向。William G.Austin（1979）认为，公平性不仅包括结果公平，而且包括实现结果的过程和方式的公平性。Clemmer发现，顾客会从结果、程序、交往等3个方面评估交易是否公平。1998年，美国亚利桑那州立大学教授Stephen W.Brown和Stephen S.Tax等人指出，顾客也是从结果、程序和交往3个方面评估企业的补救性服务公平性的。此外，David E. Bowen，Stephen W.Gilliland等学者也认为顾客感觉中的服务公平性包含这3个组成成分，但他们没有对这一学术观点进行实证验证。Clemmer和Schneider（1993）在4类服务性企业的调查中研究了顾客等待服务中的公平性问题。该实验结果表明，顾客在评估服务公平性时，既评估消费结果公平性，也评估服务过程公平性以及他们与服务人员交往的公平性。讨论服务公平性的许多学者的研究结果表明：服务公平性包括结果（或分配）公正性、程序公平性和互动（或交往）公平性等3个组成成分。从顾客的角度可以对这3个方面的公平性作如下理解：

1.结果公平性（DJ，Distributive Justice），也称为分配公平性。是指顾客对服务结果公平程度的一种主观判断，顾客常根据服务的价格、数量、服务的正确性和卓越性来评估服务结果公平性。美国学者Deutsch（1985）认为结果公平性主要指利益和代价的分配是否公平。早期的公平性研究主要是对结果公平性的研究。美国学者Harry T.Keis采用17项指标衡量结果公平性。其中，公正、平等、符合需要是国内外学者在实证研究中最常采用的3个指标。公正指顾客在服务消费过程中的投入应该与他们得到的利益相当，与那些投入不如自己的顾客相比，自己应该得到更好待遇。例如，航空公司的老顾客会认为，与一般乘客相比较，自己应该得到更优惠的票价。平等强调每个顾客应该得到相同标准的服务结果。例如，那些持折扣票或者是免费票的顾客会觉得自己有权获得相同的服务和产品。符合需要指顾客在消费中获得的利益应该满足他们的需要。例如，老人与伤残人士应该得到更多的照顾。

2.程序公平性（PJ，Procedural Justice）。是指顾客在接受服务过程中所感知到的服务过程、服务程序、服务标准、服务方针等方面的公平程度。20世纪 70年代中期，美国社会学家John W.Thibant和Lauren Walker首先在司法环境中研究决策过程公平性如何影响人们的感知和行为。他们的研究结果表明，人们不仅关心决策结果公平性，而且关心决策程序公平性。人们通常相信公平的决策过程会带来公平的结果。一些学者认为公平的决策程序应该符合以下6个原则：（1）决策程序一致性；（2）决策者没有偏见；（3）决策过程出现错误时，决策者能够及时纠正错误；（4）决策信息准确无误；（5）决策者兼顾各方利益；（6）根据社会公认的道德准则进行决策。许多国外学者认为，顾客经常从自己等待服务的时间、等待服务的程序、企业满足顾客的特殊要求、服务效率、服务承诺和服务差错等6个方面来评估服务程序公平性。

3.交往公平性（IJ，Interactive Justice）。早期的公平性理论研究把企业的正式决策程序公平性和管理人员与员工之间的交往公平性都称为“程序公平性”。20世纪80年代中期，美国学者Robert J. Bies（1986）把诚信、礼貌等人际交往因素从程序公平性中分离出来，提出了“交往公平性”概念。他认为，人们既关心决策或交换程序公平性，也关心他人在决策和交换过程中对待自己的态度和行为的公平程度。Bies把后者称为交往公平性，并进一步指出，如果人们在人际交往中遇到以下行为，就会觉得自己遭到了不公平的对待：（1）贬低，指无理指责、严重歪曲事实、恶意中伤；（2）欺骗，指说谎、违背诺言；（3）侵犯隐私，指打听、公开他人的隐私和秘密；（4）无礼，指粗鲁地对待、羞辱他人，以及强迫他人做某些事情。Bolton和Wagner（1999）指出，顾客在同服务员工接触过程中感知诚信、有礼、耐心、亲切等人际交往方面的公平程度，并常从服务人员礼貌待客、理解顾客要求、不欺骗顾客、关心顾客利益、耐心服务等方面来评估服务互动公平性。

（二）服务公平性研究述评

近年来，国内外学者在Clemmer和Schneider研究的基础上，借鉴其他学科的公平性理论研究成果，对服务公平性理论进行了一系列实证研究。他们的研究结果表明，服务性企业公平地对待顾客，可增强顾客满意感，增大顾客的再购意向。但他们的研究也存在以下问题：

1.欧美学者侧重于研究补救性服务公平性，极少研究正常服务公平性。尽管国内外学者认为服务结果公平性、程序公平性和交往公平性都可能会影响顾客满意度，但是，迄今为止，对于正常服务工作中的服务公平性与顾客满意感之间的关系的实证研究极为少见。在现有的文献中，欧美学者侧重于研究顾客在企业发生服务差错之后对企业补救性服务（向顾客道歉、赔偿顾客的损失等）公平性的看法，却很少研究顾客在正常服务环境（企业没有发生服务差错）中感知的服务公平性对顾客消费心理和行为的影响。

1998年，美国学者著名营销学者Leonard L. Berry和Kathleen Seiders论述了服务公平性在正常服务工作中的重要性。他们指出，一方面服务具有无形性。顾客在购买服务之前往往很难评估服务质量。为了谋取私利，不公平的企业很可能会损害顾客的利益。因此，顾客非常重视服务公平性。另一方面，对于大多数服务性企业来说，服务过程和顾客消费过程同时发生。在服务过程中，服务人员的细微疏忽都可能会使顾客觉得自己遭到了不公平的对待进而产生不满情绪。在这种情况下，企业不仅会失去某位不满的顾客，而且会因这位顾客不利的口头宣传而失去大批顾客。1999年，美国学者Amy K.Smith，Ruth N.Bolton和Janet Wagner指出：正常服务工作中公平性的实证研究应该是企业管理理论工作者今后的一个重要研究领域。但迄今为止，学术界对正常服务公平性的实证研究仍较为少见。

2.学术界没有对服务公平性和服务质量之间的关系进行深入的探讨。美国著名服务管理学者Berry在《论卓越的服务》一书中指出，对顾客来说，公平性和服务质量不可分离。Clemmer也认为服务公平性与服务质量存在密切的联系。但他们都没有对服务公平性和服务质量之间的关系做过实证研究。2000年，荷兰学者Kode Ruyter和Martin Wetzels在补救性服务环境中研究服务公平性与服务质量之间的关系。他们的研究结果表明，结果公平性和程序公平性与顾客感觉中的补救性服务质量正相关，交往公平性与补救性服务质量没有显著的相关关系。但他们没有研究正常服务公平性与服务质量之间的关系。2003年，韩小芸和汪纯孝在宾馆、医院等多类企业的研究结果表明，顾客在正常服务环境中感知的服务公平性对顾客感觉中的服务质量有显著的直接影响。但他们没有探讨三类服务公平性对各类服务质量属性的不同影响。

3.国外学者对于三类服务公平性与顾客整体忠诚之间关系的探讨较少。学者们都基本同意公平合理的结果对顾客今后的行为有直接的影响，因而许多国外学者都集中在服务补救过程里探讨服务公平与顾客行为意向之间的直接或间接的关系。1998年，美国学者Stephen S.Tax等人的实证研究结果表明：补救性服务公平影响顾客满意感，并通过顾客满意感间接影响顾客信任感和行为意向。Jeffrey G.Blodgett和Donna J.Hill等人的研究发现，与结果公平性比较，交往公平性对顾客的再购买意向影响更大；程序公平性对顾客的再购买意向没有显著的直接影响。但是，从忠诚顾客忠诚的内涵来看，不仅行为重复程度高而且态度取向程度也高的顾客才拥有真正的忠诚，只有行为重复而无态度取向则是虚假的忠诚。国内学者韩小芸和汪纯孝（2003）在服务性企业顾客满意感与忠诚感关系的研究中，专门探讨了三类服务公平性对于各类忠诚感的关系。他们的实证研究证明了在正常服务过程中，服务公平性会对服务质量进而对顾客满意产生影响，而顾客满意感会通过顾客归属感对顾客忠诚产生重大影响。而服务公平性对于顾客忠诚的直接影响还有待进一步研究检验。

二、酒店客房服务公平性构因模型的实证分析

（一）酒店客房服务的实证调查

本文实证研究的调研对象为具有酒店消费经历的人群。调查的内容是被调查者最近一次在某酒店消费后对问卷中各项问题的感受程度。通过历时5个月的正式调查，项目课题组在武汉市的湖北饭店、洪山宾馆、梨园大酒店，荆门市的国际大酒店、荆门宾馆，襄樊市的荣华国际大酒店、铁路大酒店，黄冈市的黄冈宾馆、电力宾馆等20家酒店共发放问卷800份，收回问卷553份，有效问卷412份。使用完全删除法对预调查数据进行处理之后，保留下来数据样本量为405份。录入数据后，本研究采用SPSS12.0和AMOS6.0软件对所得数据进行筛选与验证。SPSS12.0主要完成描述性统计分析、信度和效度分析以及探索性因子分析。AMOS6.0是一种分析结构方程建模技术构建出的模型之优劣度的统计软件，用来评价类似于本研究模型与调查数据之间的拟合度（一致性程度）情况，从而证实事先假设的理论模型。

国内外许多学者认为，服务公平性包括结果公平性、程序公平性和交往公平性三个部分。但是，美国学者Russell Cropanzano和Maureen L.Ambrose于2001年指出这三类公平性实际上是同一个概念。在本文研究中，首先运用结构方程模型AMOS 6.0软件中的验证性因子分析方法进一步验证探索性因子分析结果的合理性，把握服务公平性构因测量量表的清晰结构。其次，利用结构方程建模技术分析验证后的因子对总体服务公平性的贡献程度，评价各个构因因子的重要性。

（二）服务公平性构因模型的验证性因子分析

Bollen（1989）认为，验证性因子分析（CFA）在关于模糊模型（plausible model）设定的情况下是一种比探索性因子分析（即主成分分析）更好的分析方法。如前所述，验证性因子分析方法提供了必要的统计分析以判断理论模型中代表某一结构变量测度的测量条款数据之间的一致性。此外，验证性因子分析还能满足结构方程建模技术的要求，在进行相关分析之前，识别同一测度内测量条款之间的多重共线性，并能识别与模型中其他结构变量存在交叉荷载的测量条款（即一致性和判别效度）。因此，基于以上考虑，本文将对三类服务公平性量表进行验证性因子分析。

服务公平性的验证性因子分析结果如图1所示（所有数值皆经过标准化处理）。

图1 服务公平性的验证性因子分析

连接各个因子的双向箭头线上的数字表示任意两个因子之间相关系数，连接因子与其观测变量单向箭头线上的数值为各测量题项的因子荷载系数，每个观测变量右上角的数字为SMC（Squared multiple correlations，多元相关的平方）值，代表对应因子对该测量题项（观测变量）的方差解释比例。从图中可看出，SMC值总体表现良好 （只有少数几个解释比例在0.5附近），基本上各观测变量的因子荷载系数都达到0.70以上，且其在0.001的统计显著性水平下显著，SMC无异常值出现。

上文是对三类服务公平性及其与各计量项目之间关系的具体描述，在验证性因子分析中还强调对整个模型性质的研究，判断模型是否与调查数据良好拟合匹配（well-fitting）。研究模型与调查数据匹配程度即为模型拟合优度值（goodness of fit），只有在模型与数据之间拟合度高的前提下，潜变量（因子）之间以及潜变量与观测变量之间的具体关系数值的相关研究才有意义。表1即为AMOS6.0中判别模型拟合优度的不同统计量的表现值。

表1 验证性因子分析模型的拟合优度统计值

本研究使用极大似然估计方法进行结构模型中的参数估计，卡方统计量的显著性P值检验结果（0.000）显示模型中变量间的协方差估计结果与通过实证数据计算出的协方差结果拟合度（也即模型与数据拟合度）不高，拒绝了拟合度良好的虚无假设。但是，许多学者指出卡方统计量容易受到样本大小以及数据分布是否具有正态性等因素的影响，检验P值并非重要依据标准，并发展出若干更具优势的统计量来进一步判断模型的真实拟合度。此时，观察其他指标是否显示估计结果具有良好的拟合度通常更为重要（Bentler，1986）。在此建议下，我们考察其他指标后发现模型的拟合度基本良好。具体来说，显示良好拟合的指标χ2/df标准为小于3，后4项指标的良好性标准是大于0.95，且越接近1越好，指标RMSEA的合理值是小于0.05，越接近0越好，大于0.1时表示模型不拟合。通过分析表1显示结果发现，拟合优度判别统计指标总体表现不错，只有NFI与RMSEA两项指标略出于良好标准范围之外，其余皆表现良好，因此可以得出服务公平性构因的验证模型与调查数据的拟合度较好的结论，同时也说明三类服务公平性量表的设计质量良好，为我们进一步进行结构方程分析建立了信心。

（三）服务公平性构因回归模型的分析

对服务公平性构因进行了验证性因子分析后，我们在此基础之上引入总体服务公平性这一观测变量（显变量），通过三类服务公平性构因因子对总体服务公平性的回归分析，探究各个分类因子对总体服务公平性的不同贡献程度（影响程度），辨析出消费者认知中的重要因子。

在验证性因子分析基础上，本研究仍选用结构方程建模技术和AMOS6.0软件进行数据的回归分析。首先需要判别服务质量回归分析模型的拟合优度，即模型与数据是否能够匹配，只有在满足匹配的前提下，对模型中具体数值的研究才有实际意义。模型拟合优度统计值结果如表2所示。

表2 服务公平性构因回归模型的拟合优度统计值

根据有关拟合优度统计值良好标准的阐述，除了RMSEA值稍微大于建议值外，其余所有统计值均满足良好标准的建议范围，总体说来，服务质量构因回归模型拟合优度良好，模型与调查数据匹配度相当不错。接下来便为服务质量构因回归模型内部系数的具体研究。图2即为服务质量构因回归标准化模型，其中所有数值都经过标准化处理。

图2 服务公平性的回归标准化模型

图2中由各因子 （DJ，PJ，IJ）指向服务公平性（SJ）的单向箭头上较大的数值是各因子在回归方程中的标准化回归系数。回归模型中，服务公平性构因因子对相应计量项目的SMC值皆表现不错——因子对观测变量方差解释比例都达到50%以上，三类服务公平性构因因子对总服务公平性的方差解释比例达到76%，参见总体服务质量变量右上角的SMC值。此外三类服务公平性构因因子对相应观测变量的荷载系数大多皆为0.7以上，且系数数值都通过显著性差异检验。结合模型拟合优度检验统计值以及模型内部系数数值表现，可以证实服务公平性构因回归模型内容、结构构建较为理想，同时也再次证明三类服务公平性量表的内容设计比较令人满意。

三、本研究的结论与讨论

国内外许多学者认为，服务公平性包括结果公平性、程序公平性和交往公平性3个部分。Clemmer和Schneider（1993）在4类服务性企业关于顾客等待服务中的公平性调查研究结果表明，顾客在评估服务公平性时，既评估消费结果公平性，也评估服务过程公平性以及他们与服务人员交往的公平性。但是，美国学者Russell Cropanzano和Maureen L. Ambrose于2001年指出这三类公平性实际上是同一个概念。在本次研究中，我们使用验证性因子分析对服务公平性的二阶因子——结果公平性、程序公平性和交往公平性进行了验证分析，实证结果表明这三类公平性是高度相关的不同概念。并且，通过回归模型分析，可以看出影响顾客评价酒店行业服务公平性的三类因素中，程序公平性和交往公平性非常重要（统计显著），而结果公平性因素并不明显影响顾客对总服务公平性的评价。这个结论初看起来似乎难以理解，但经过仔细思考和参考相关文献研究之后，可以从两个方面来解释和考虑。

一方面，我们可以尝试用管理学上的双因素理论来解释。进行服务研究的学者们借助双因素理论将所有的服务要素分为两类，一类是 “保健要素”（hygiene factor），另一类是 “促进要素”（enhancing factor）。在顾客感知的服务公平性中，保健要素是指有些服务要素对于特定的服务来说是必备的，但这些服务要素的改进并无助于顾客感知服务公平性的提高。相反，促进要素则是那些与顾客感知服务公平性存在正相关关系的要素，即服务绩效提高，顾客感知到的服务公平性也同时提高。一般而言，服务的可靠性、效用、能力等属于前一类要素，而友善、关心、洁净和服务的可获得性等则可归于后一类要素。在三类服务公平性要素中，结果公平性衡量的是服务的可靠性、合理性和准确性等方面，属于保健因素，而程序公平性和交往公平性衡量的是服务的互动性、灵活性和亲善性等方面，属于促进因素。因此，不难说明，程序公平性和交往公平性是与顾客感知紧密相关的因素，更容易影响顾客对服务公平性的判断，而结果公平性虽然是服务公平性中的必备本质要素，但是对顾客的影响作用却不明显。

另一方面，从实际情况来考虑，在竞争激烈的酒店行业，各家酒店企业为了赢得客户，在提供正确服务、合理服务和准确服务方面都做得很好，彼此不存在显著差异，消费者很难通过这些要素判断出酒店服务公平性水平的高低。从笔者调查访谈的结果可知，消费者大多认为各酒店在满足需要和利益与代价分配公平方面所提供的服务都差不多，而真正令消费者感觉到有区别的服务公平性体现在服务的正常程序和补救过程、服务人性化管理等方面。这其实也符合当今中国社会的基本国情。我国是社会主义社会，国民企业维护的是广大人民群众的利益，因此酒店消费者享有利益与代价分配公平的待遇，对于结果公平性体会差别不大。目前国内新建的高档星级酒店无论从规模、档次、硬件设施等各方面都可以称得上世界一流，但服务的程序公平性和交往公平性等服务软性环节则与世界先进水平存在很大差距。这也从一个侧面说明了我国消费者对服务公平性的感知正从传统的正确服务、优质服务转化为令顾客惊喜的满意服务。

从程序公平性和交往公平性的显著影响来看，程序公平性对于顾客对服务公平性感知的影响更大。从已有文献中，我们可以看到以前的研究人员把程序公平性和交往公平性统称为“程序公平性”。直到1986年，Bies和Moag才首先把人际接触过程中的诚信、有礼等因素从程序公平性中分离出来，提出了“交往公平性”的概念。较为近期的多数文献中，公平性是分为程序公平性、交往公平性和结果公平性进行研究的。但也有学者指出，程序公平性与交往公平性并不是独立存在的，而是共属于同一种公平性（Saxbv，Tat&Johansen，2000）。根据验证性因子分析结果，程序公平性和交往公平性是不独立存在的不同的概念，但是程序公平性在消费者衡量服务公平性时占主导因素。这也是与我国现阶段经济发展水平紧密相关的。我国属于发展中国家，经济水平相对发达国家还比较落后，还面临很多不和谐问题，服务公平性就是其中非常突出的一个问题。当消费者遇到服务不公平的待遇时，首先想到的还是从与自己切身经济利益相关的一些方面考虑服务不公平性的程度，比如等待服务的时间、等待服务的程序、企业满足顾客的特殊要求、服务效率、服务承诺和服务差错等方面，其次才会考虑一些情感服务因素，比如服务人员礼貌待客、理解顾客要求、不欺骗顾客、关心顾客利益、耐心服务等。这也从一个侧面反映了我国还处于社会主义初级阶段，大力搞好经济建设是主要任务。

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