基于多维和分层模型的机场服务质量评价研究

张 君，胡 荣，王 悦

(南京航空航天大学 民航学院，江苏 南京210016)

许多业内人士一致认为在激烈竞争环境下的民用航空运输业为乘客提供卓越的服务是其盈利和持续发展的核心竞争力。随着航空旅行需求的不断增长，为了保持较强的竞争力，机场为乘客提供卓越的服务质量也成为其优先考虑的营销战略。目前，对于机场服务质量的测量，学者们普遍采用SERVQUAL 量表［1］等。但是，由于机场服务内容的多样性和复杂性，这些量表并不能对机场服务质量进行综合测评。为了能够提供优质的机场服务质量，不仅要了解在综合服务过程中乘客的评估方法，还要找出主次维度来衡量机场的综合服务质量。因此笔者的研究目的是构建较全面的评估机场整体服务质量的多维和分层模型，形成较系统的机场整体服务质量的测评指标体系。

1 服务质量测评方法

基于差距分析方法，PARASURAMAN 等最早提出了SERVQUAL 量表。SERVQUAL 量表包括5 个维度和22 个问项。这5 个维度分别为可靠性、有形性、响应性、保证性和移情性。CRONIN等对PARASURAMAN 等的差距分析方法提出了质疑，认为差距分析模型是有缺陷的，并认为服务表现的感知对服务质量有直接影响。因此，他们提出了SERVPERF 量表，认为顾客感知的服务质量就是顾客对服务绩效的感知，不用通过服务感知和服务期望相比较得到。在执行方面，SERVPERF 仍继承SERVQUAL 中的问项进行测量，但SERVPERF 的效度和信度优于SERVQUAL。但是，ROBLEDO 认为，就有效性和可靠性而言，SERVPERF 量表并不是十分理想。因此，他提出了SERVPEX 量表，基于实证研究，ROBLEDO 成功证明，SERVPEX 量表在有效性和可靠性方面优于SERVQUAL 和SERVPERF。

目前，在航空运输行业，基于SERVQUAL、SERVPERF 和SERVPEX 三种量表的测量维度还不能全面捕捉到服务质量的特点［2-3］。需要重新审视民航运输业中有关服务质量的测量维度问题。BRADY 等为了测量感知服务质量，提出了分层概念，并构建了多维度、多层次的BCM 模型［4］。

2 机场服务质量评价体系构建

2.1 机场服务质量因子结构构建

笔者基于BCM 模型，采用定性研究方法，通过增删部分服务质量测量维度(3 个主维度不变，对子维度进行增删)，并进行适当调整，构建了基于多维和分层的机场服务质量模型，如图1 所示，该模型是一个高阶因子模型，包含3 个主维度和11 个子维度。

图1 基于多维和分层的机场服务质量模型

(1)交互质量。它是指服务提供者与顾客之间的交互质量，可以界定为机场员工与机场乘客之间在实现服务交互过程中而产生的交互质量。交互质量包括3 个子维度，即态度、专业性和问题解决。态度和专业性两个子维度的构建承袭了BCM 模型。另外，TERBLANCHE 等［5］证明了在服务交互过程中“问题解决”这一因子的重要性，建议将该因子归纳到交互质量主维度下。就机场服务而言，乘客对问题和投诉的处理较为敏感，故笔者基于定性研究，提出了交互质量的问题解决子维度。

(2)硬件环境质量。它主要指机场乘客基于机场服务设施、设备和机场环境而产生的感知质量。LIOU 等［6］对航空公司服务质量进行评估，认为清洁性和座位的舒适性是机上服务的基本要素。CLEMES 等［7］基于国际航空旅行对顾客满意度进行实证分析，认为舒适性和便利性均对国际航空旅行服务质量有积极的影响。WU 等［8］基于台湾高铁案例，提出了“信息”这一子维度对服务质量研究的重要性，并验证了舒适性和便利性对服务质量的作用。基于定性研究，并考虑BCM 模型有形性这一子维度，笔者将硬件环境质量划分为5 个子维度，即有形性、舒适性、清洁性、便利性和信息。

(3)结果质量。注重服务行为∕态度的结果，主要指机场乘客在到达机场与离开机场这段期间获得的服务，即结果质量是否满足机场乘客的需求和期望。BRADY 等在构建BCM 模型时，将效价和等待时间这两个子维度纳入结果质量主维度下。MARTINEZ 等针对紧急运输服务测量感知服务质量时验证了效价这一子维度与结果质量主维度之间的显著关系［9］。MARTINEZ 等又验证了等待时间对于测量结果质量的重要性［10］。CLEMES 等验证了安全在航空运输中的重要性。基于定性研究，笔者将结果质量划分为3 个子维度，即等待时间、安全性和效价。

2.2 量表设计和简化

基于定性研究，初始量表共有67 项。采用Likert 量表法，通过两个步骤来简化初始量表。①通过专家小组来评估量表内容和表面效度，删除24 项。修正后，设计形成二次量表共有43 项;②针对最近一年内乘机次数在5 次以上的20 位乘客实施问卷调查。利用获得的样本数据，以校正问项与总分相关性为基准，决定是否删除某个问项。校正问项与总分相关系数应大于等于0.40，若低于0.40，则表明问项与总分间的相关只呈现低度关系，应删除之。经过多次重复计算，最终得到较合理的量表，由36 个问项构成，如表1 所示。

笔者基于上述的20 个样本数据对模型进行探索性因子分析和验证性因子分析，根据因子载荷、α 系数、平均提取方差(AVE)和组合信度(CR)4 个判断指标对模型进行验证。基于探索性因子分析，利用主成分分析法对36 个问项进行检验。运用SPSS 19.0 数据分析软件，根据特征值大于或等于1，得到各问项的因子载荷均大于0.50(说明该量表的建构效度较高)，校正问项与总分相关系数均大于0.40，11 个因子的α 系数值均大于0.70(说明该量表的信度较高)，因此各测量问项均达到了相关要求，无需进行修改。基于验证性因子分析，利用AMOS 17.0 数据分析软件测试量表的有效性。验证结果表明，AVE均高于0.50，且各因子的组合信度(CR)均高于0.70，说明该量表的收敛效度较好。

3 模型检验

笔者所设计量表的收敛效度已得到验证，但是模型是否能得到数据支持，以及量表的信效度还有待验证。为此，笔者通过Likert 量表法，从“完全不认同”到“完全认同”5 个等级进行评估，设计机场服务质量调查问卷。为了获得样本数据，针对有过飞行经验的乘客，对南京禄口机场的乘客进行随机问卷调查，共发放问卷330 份，收回有效问卷304 份，有效率为91.12%，样本容量符合要求。

表1 因子分析结果汇总表

笔者使用局部分解方法对模型进行检测，其原因是：①与模型需要估计的参数数目相比较，笔者的样本容量偏小;②提出的模型其潜变量数目较多，每个子维度至少有3 个测量问项，尽管结构与内部一致性信度较合理但不是很高，使用局部分解方法可以克服这些问题，分3 个步骤对模型进行检测。

(1)对交互质量、物理环境质量和结果质量这3 个主维度进行模型测试。在测试过程中，3个主维度被视为是等同的，可以随机对各主维度的测量问项进行组合。由于各子维度的测量问项为3 ～4 项，可以将主维度的测量问项重新组合为两项或3 项。因此，在使用局部分解方法时，将属于同一主维度的问项随机组合成两项。为了解释局部分解方法，以交互质量为例进行说明。由于交互质量有3 个子维度，每个维度有3 个问项，即共有9 个问项对交互质量进行测试。利用局部分解方法，将属于同层次子维度的问项重新组合成两个指标，即a1和a2，其中a1=x11+x21+x31，a2=x12+x13+x22+x23+x32+x33。对于硬件环境质量和结果质量两个主维度同样使用局部分解方法，如图2(a)所示。由图2(a)可以看出，每个主维度的因子载荷均大于0.70，且主维度之间的相关系数较高。通过AMOS 17.0 统计分析软件对该模型进行拟合度检验，得到模型拟合结果如表2所示，可以看出主维度模型拟合结果均达到了拟合指标判断标准，拟合效果良好，说明这3 个主维度能够用于测量机场服务质量。

(2)将服务质量作为高阶因子对模型进行检验，检验结果如图2(b)所示，其中交互质量、硬件环境质量和结果质量3 个主维度的测量问项随机组合过程与步骤(1)相同。由图2(b)可以看出，服务质量与交互质量、硬件环境质量、结果质量之间的结构系数分别为0.69、0.99、0.91，且3 个主维度与各自测量问项之间的标准因子载荷均在0.80 以上。对该模型进行拟合度检验，具体结果参见表2。表2 所示的拟合结果说明可以将机场服务质量分为交互质量、硬件环境质量和结果质量这3 个主维度进行测量。

(3)检验11 个子维度。为了使用局部分解方法，该步骤对各子维度的测量问项重新进行组合，每个子维度有2 个测量问项。如将态度子维度的3 个问项分为两组，一组为x11，a11=x11;另一组为x12，x13，其和为a12，即a12=x12+x13。模型拟合结果如表2 所示，其他子维度的问项组合情况如图3 所示，需要说明的是，该步骤中测量问项的重新组合也是随机的。由此可以说明子维度可以较好地解释其所对应的主维度。

图2 主维度检验和服务质量作为高阶因子模型检验结果

表2 机场服务质量模型拟合结果汇总表

图3 子维度检验结果

根据以上3 个步骤，通过实证分析结果可以看出，笔者所构建的多维和分层机场服务质量模型是可行的，虽然只是基于禄口机场所得的数据对模型进行检测，但是该模型具有一定的普适性。因此，机场乘客不仅可以通过比较预期质量和感知质量对机场服务质量进行评估，而且还可以通过分层的方法对机场整体的服务质量进行评估。

4 结论

基于定性研究和文献综述，提出了基于多维和分层的机场服务质量模型，并根据获取的数据对其进行实证研究。依据该模型，机场乘客从态度、专业性、问题解决、有形性、舒适性、清洁性、便利性、信息、等待时间、安全性和效价共11 个子维度对机场服务质量进行评估。通过对11 个子维度的组合，形成了交互质量、硬件环境质量和结果质量3 个主维度，并且可以通过这3 个主维度来综合表征乘客对机场服务质量的整体感知。最后通过3 个步骤对分层因子模型进行检验，说明所提出的模型得到了数据支持，且模型拟合结果均达到了判断标准，说明模型整体拟合效果良好，同时验证了所设计的机场服务质量测量量表的可靠性和稳定性。

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