基于D-S证据的航班延误补救服务质量研究

章　莹，徐月芳，詹文清

(1.南京航空航天大学 民航学院，江苏 南京 211100；2.南京航空航天大学 经济与管理学院，江苏 南京 211100)



基于D-S证据的航班延误补救服务质量研究

章莹1，徐月芳1，詹文清2

(1.南京航空航天大学 民航学院，江苏 南京 211100；2.南京航空航天大学 经济与管理学院，江苏 南京 211100)

摘要：从服务补救理论角度出发，基于SERVQUAL构建了航班延误补救服务质量模型，通过对延误补救服务乘客满意度的调查，运用D-S证据理论的方法，结合熵值赋权法定量地对我国航班延误补救服务质量进行综合评价。研究结果显示：航班延误补救服务质量水平的乘客满意度处于不满意到可以接受的评级。绝大多数被调查者对航班延误补救服务质量水平的评价为“不满意”,而“满意”只是极少部分乘客的感知。因此，航空公司应采取有效措施改进延误补救的服务质量。

关键词：航班延误补救；SERVQUAL；熵值法；D-S证据理论；服务质量综合评价

任何企业在提供服务的过程中都可能出现差错，当顾客认为企业提供的服务水平没有达到自己所期望的服务水平时，服务失误就产生了。服务失误是企业难以避免的[1]。服务补救是企业针对服务失误造成的问题所采取的一系列行动[2]。企业可以采取有效的服务补救策略来挽回顾客，这对企业的发展是极为重要的[3]。补救服务质量高、服务补救成功，则顾客二次满意、忠诚度提高；补救服务质量差、服务补救不成功，则顾客不满意，顾客流失。因此，如何科学地、定量地评价补救服务质量意义重大。

航空交通运输具有特殊性，即使航空公司资源充足、运营调度合理、地面保障高效，但天气(尤其雨季)和我国国情下的流量控制等不可控因素致使的航班延误问题也在所难免。现阶段学术界针对航班延误服务补救的研究并不多且以定性的策略性建议分析为主，延误补救服务质量评价模型的研究较少见，对于评价体系和评价方法业界也尚未形成系统、统一的观点。笔者进行航班延误补救服务质量评价模型研究的目的是构建一个有效的航班延误补救服务质量的评价体系和评价方法，并通过实证研究帮助民航业界了解目前航班延误补救服务质量的整体水平，发现并诊断延误补救服务中存在的问题，为航空公司管理者提供提高航班延误补救服务质量的建议。

1数据来源与研究方法

1.1数据来源

该研究以在南京禄口机场和上海浦东机场随机发放问卷方式收集的数据为数据源，按照乘客所选态度等级分别赋分“5、4、3、2、1”数值对问卷数据进行处理，并得到相关分析结果。本次研究共发放问卷数240份，其中有效问卷196份，问卷有效率为81.7%。调查人群涵盖了高端旅客(商务客、政府旅客)和经济型旅客(休闲客、团队旅客)，调查数量和对象基本能有效满足研究需求。

1.2研究方法

采用D-S证据理论的方法对航班延误补救服务质量进行综合评价。Dempster-Shafer证据理论,也称D-S证据理论(D-S theory of evidence)或证据理论，是一种重要的不确定推理方法。由于证据理论是基于人们对客观世界的认识，对不确定性信息给出不确定性度量，从而使不确定性度量更贴近人们的习惯,也更适用于管理决策问题[4]。航班延误补救服务质量评价是一个复杂的、综合的自我心理体验过程，具有综合性、模糊性和一定的不确定性，而D-S证据理论可以较好地解决这个问题。

D-S证据理论认为，不仅要强调证据的客观性，而且要强调证据估计的主观性,概率是人在证据的基础上构造出对一命题为真的信任程度,简称为信度[5]。因此，D-S证据理论可以根据各种资料对系统各部分状态的概率进行归纳与估计。证据理论在实际中应用广泛，如在检测、目标识别、分布式数据综合、决策分析、控制器建模、机器人、医学图像处理、故障诊断等领域[6]。其在进行多层次、多属性评价时，证据推理的方法具有以下优点：克服了简单加权法假定的效用线性、偏好独立以及各属性可完全互补等缺点，在不确定情况下根据评价者的知识和经验以及问题性质用主观判断进行评估，以理性的方式处理不确定知识和不完全知识共存的问题[7]。

1.3实现原理

D-S证据理论基本原理包括以下几个方面：

(1)识别框架。设Q是一个判决问题，其可以认识到的全部可能结果用集合E表示(笔者只考虑E为有限集的情况)。由E的所有子集构成的幂集记为2E，2E的每一个元素都对应一个关于E的命题，但所有元素中有且只有一个元素是问题Q的正解，则Q的识别框架即为E集合。

(3)Dempster合成准则。设m1和m2是同一识别框架E上的基本可信度分配，焦化元分别为A1,A2,…,AK和B1,B2,…,BL，设：

(1)

那么由式(2)定义的函数m:2E→[0,1]是基本可信度分配：

(2)

由m给定的信度函数称为Bel1和Bel2的直和，记为Bel1⊕Bel2。(1-K)-1为归一化因子，它的引入实际上是为了避免证据组合时将非零的概率赋给空集，把空集所丢弃的信度分配按比例补到非空集上，K为证据间的冲突程度，其值越大说明证据之间的冲突越大[8]。

(4)证据理论的应用。假设两层指标体系共有S个底层指标，定义底层指标集X={X1,X2,…，XS}，S个指标的规范化权重为W={w″1,w″2,…，w″S}，假设有N个等级的评价语集H={h1,h2,…，hN}，且hn-1优于hn。设对指标Xi的评价表示为：

(3)

其中,θn,i为一个基本支持度，S(Xi)表示指标被评为hn等级的置信度为θn,i。依据底层基本支持度，可逐层推算向上一层的支持度。

2模型构建与数据分析

2.1基于SERVQUAL构建航班延误补救服务质量的评价模型

在众多从不同角度提出测度和感受服务质量的方法和途径中最有影响的服务质量定性测度模型是SERVQUAL量表[9]，其将服务质量测度划分为可靠性、响应性、安全性、移情性和有形性5个评价维度[10]。

基于SERVQUAL模型思路，结合文献及航班延误服务补救特点，对SERVQUAL量表中具体的评价指标进行了相应的调整，设计出航班延误服务补救质量的评价指标体系和量表问卷。经多次与航空公司专业人士、高校相关领域专家及有过多次航班延误经历旅客的讨论，最终确立五维度16个符合消费者满意的服务补救属性测评项目的航班延误服务补救质量评价模型，如表1所示。

2.2基于D-S证据理论对航班延误补救服务质量进行综合评价

(1)熵值法确定权重。综合评价中权重的确定方法主要有：层次分析法、专家咨询法、主成分分析法、熵值法和灰度关联度法等[11]。由于样本数据没有时间序列的特征，且笔者从客户感知的角度获取问卷数据，力求深入挖掘客户对服务质量的感受和评价，不依赖于专家打分，因此选择客观赋权熵值法作为确定指标权重的方法，可以有效解决指标之间相关性没有充分考虑的不足，同时可以有效避免主观因素的影响[12]。熵值法确定权重的具体步骤如表2所示，并由此得到三级指标规范化权重，见表3。

利用表2熵值法确定权重时，其中i=1，2，…，5， j=1，2，…，16，有效的被调查者数为N=196，常数K赋值为K=1/ln m,可以保证0≤Ej≤1；用D-S证据理论评价需要优先确定一个系数α，用于反映在整个指标体系中某个关键指标的重要程度，此类研究中通常取α=0.9，以加强关键指标作用效果；此外规范化权重的作用是用于转化各维度下各关键指标的支持度，从而调整支持度数据间的大小，以增加各支持度间的可比性。

表1　民航业航班延误补救服务质量评价模型

表2　熵值法确定权重

按照以上相同步骤计算二级指标的权重，其决策矩阵数据采用每个二级指标下三级指标数据均值进行计算标准化的矩阵。二级指标规范化权重的结果如表4所示。

表4　二级测评维度的规范化权重

(2)计算评价指标的基本支持度。按被调查者中认为属于第n等级的人数占参评总人数的比重确定基本支持度。满意度采用五级李克特量表(由高到低赋分：h1～h5分别赋予5、4、3、2、1分)，确定各个评价指标的基本支持度θn,i。该研究所有等级下同一指标支持度之和小于等于1。以二级指标为例，对数据进行统计处理，给出基本支持度的计算结果如表5所示。

表5　二级指标的基本支持度

(3)计算基本概率分配(mass)函数。笔者在将贡献矩阵归一化后，基于D-S理论，认为证据对每一项评估结果提供了一种关于基本概率分配的mass函数[13]。基本概率分配函数的计算是将规范化权重和基本支持度合成基本概率分配函数，即mass函数：

(4)

(5)

式中：w″i为第i个指标Xi的规范化权重；mn,i为指标Xi支持指标X评为等级hn的基本信度分配函数；mo,i为未被分配的概率分配函数，即Xi支持指标X评为前n个等级后剩下的概率；βn,i为指标Xi被评为等级hn的置信度。

依次计算得到各三级指标基本概率分配函数，并计算各测评指标的综合得分，如表6所示。

表6　三级指标综合得分情况

(4)基于Dempster合成法则进行证据合成。多层次的评价指标体系中，各子评价指标作为证据对其所属的上层评价维度的贡献程度很可能存在差别，因此需要考虑带有权重的证据合成问题[14]。基于Dempster合成法则，采用YANG和XU结合信度结构推导得出的ER递归算法，综合不同证据来源的基本概率分配函数，最后得到用户关于每个二级指标评价等级的概率分配[15]，由式(1)～式(4)进一步合成计算出二级五维度的基本概率分配函数和各维度综合评价得分，见表7，直到计算出一级指标，即航班延误补救服务质量水平的综合评价结果，如表8所示。

表7　二级指标基本支持度概率分配函数

表8　航班延误补救服务质量水平的基本概率分配函数

上述模型求解得到的航班延误补救服务质量水平的确定性乘客满意度评价分值C=2.229 407，说明整体满意度水平介于不满意到可以接受之间，即顾客满意度不达标；从表8航班延误补救服务质量水平的基本概率分配看,m(h2)=0.002 146,m(h4)=0.772 739，即绝大多数被调查者的评价为“不满意”,而“满意”只是极少数乘客的感知。

3结论

笔者将SERVQUAL服务质量法、D-S证据理论法以及熵值赋权法相结合应用到航班延误补救服务质量评价体系中的探索是新颖而有意义的。依本次调查的情况看，响应性、保证性、有形性的总体满意度低，乘客感知与民航业提供的服务间对立关系紧张，当前阶段应引起重点关注，而可靠性和移情性方面的改进可以暂缓并循序渐进。而在16个评价指标中：X32“提前告知顾客各延误补救方案”以及X33“应对延误补救的人员充足”两项评价最差。由此可见，对航空公司来说,一方面应该从行动上积极落实延误补救服务补救方案的制定和量化，形成并完善补救体系以应对因顾客不满而产生的冲突；同时也应该加强员工综合素质的培养,往往不是一线人员不够，而是员工补救服务意识淡薄，态度不积极、事不关己、互相推诿造成延误时乘客有问题找不着人的现象，因此要增强员工服务的主动性，可以对一线人员进行统一的专业服务补救培训。此外，X11“诚实说明航班延误的真实原因”、X13“兑现各延误情形方案下的承诺”、X22“与顾客沟通及时通报延误情况”、X52“协调机场提供良好的候机环境”、X54“有延误咨询平台或自动化系统”的满意度也都低至1.5分以下，接近非常不满意的矛盾紧张等级，因此，航空公司应优先并着重关注改进延误补救服务质量。

参考文献：

[1]宋亦平,王晓艳.服务失误归因对服务补救效果的影响[J].南开管理评论,2005,8(4):12-17.

[2]MABEL K,AIHIE O.Remedy or cure for service failure: effects of service recovery on customer satisfaction and loyalty[J].Business Process Management Journal,2012,18(1):82-103.

[3]张金连.网络购物情境下服务补救满意度模型研究[J].湖南农机,2013(6):220-222.

[4]周力.IT服务质量评价研究[D].上海：东华大学,2011.

[5]杨萍,刘卫东.基于证据理论的群决策层次评价方法研究[J].系统工程与电子技术,2002,24(2):42-44.

[6]侯俊.证据理论几个关键问题的研究[D].西安：西北工业大学,2003.

[7]刘爱梅,李光华,周国华.基于证据理论的企业IT部门内部服务质量综合评价[J].科技管理研究,2008,28(6):307-309.

[8]董前进,陈森林,张柳波,等.基于D-S证据理论的水资源合理配置方案综合评价[J].数学的实践与认识,2011,41(23):26-30.

[9]霍映宝.供电服务质量与客户满意关系的实证研究[J].统计与信息论坛,2008,23(5):39-43.

[10]PARASURAMAN A,LEONARD L B,VALARIE A Z.Understanding customer expectations of service[J].Sloan Management Review,1991,32(3):41-42.

[11]张佳,姜同强.综合评价方法的研究现状评述[J].管理科学文摘,2009(6):154-157.

[12]许秀娟,牟浩.基于结构熵权灰色关联和D-S证据理论的水库兴利调度综合评价[J].水利与建筑工程学报,2014(2):21-25.

[13]李林哲,王勋,詹骥文.一种通过贡献矩阵评估电力系统脆弱性的方法[J].华东交通大学学报,2014(2):123-130.

[14]马庆国.管理统计：数据获取、统计原理与SPSS工具与应用研究[M].北京：科学出版社，2002:103-165.

[15]程华,杜思伟,徐萃华,等.基于D-S证据的信息融合算法多指标融合[J].医学教育探索,2011(4):483-486.

ZHANG Ying:Postgraduate,College of Civil Aviation,Nanjing University of Aeronautics & Astronautics,Nanjing 211100，China.

[编辑：王志全]

文章编号：2095-3852(2016)01-0042-05

文献标志码:A

收稿日期：2015-06-27.

作者简介：章莹(1990-)，女，安徽芜湖人，南京航空航天大学民航学院硕士研究生.

基金项目：国家软科学基金资助项目(2011GXQ4B023)；南京航空航天大学民航学院创新基金资助项目(MH15Y04).

中图分类号：F562

DOI：10.3963/j.issn.2095-3852.2016.01.009

An Evaluation Study of Services Quality on Flight Delays Remediation Based on D-S Evidence Theory

ZHANG Ying,XU Yuefang,ZHAN Wenqing

Abstract：In the perspective of service recovery theoretical,this article construct a model of flight delays remedies quality of service based on SERVQUAL(Service Quality).Through the passenger satisfaction surveys,using the D-S evidence theory method,this artical evaluate the flight delays remedies quality of service quantitatively.The results show: flight delays remedies quality of service in passenger satisfaction levels are not satisfied to an acceptable rating.The vast majority of respondents to remedy flight delays QOS levels evaluated as "unsatisfactory" and "satisfied" only a very small part of the perception of passengers.Thus,airlines should take effective measures to improve the quality of service to remedy delays.

Key words：flight delays remedies;SERVQUAL;entropy method;D-S evidence theory;evaluation on service quality