基于SERVQUAL的网约车服务质量评价研究

杨 昆 任明杰 张 壬 邹 健 孙 硕

（辽宁工业大学 机械工程与自动化学院，锦州 121000）

引言

随着互联网时代的降临，网约车得到了高速发展。作为一种新的交通服务模式，网约车依托于互联网，在手机通信与互联网规模不断扩大与不断改进的基础上逐渐壮大，在短时间内发展飞速，尤其在大城市，网约车覆盖面积广、覆盖人群多，有效缓解了出租车行业信息不畅通的问题，极大地方便了民众的出行，使得网约车服务在我国得以兴起与发展[1]。然而围绕网约车也存在着一系列的服务质量问题，一是在车辆通行、驾驶员行为、运输率等方面缺乏在细节和业务上的具体规定；二是对于网约车不履行或履行失范的行为没有具体处罚措施；三是网约车保险系统不够健全；四是保护乘客权益的措施还不够明确。使得乘客无法及时有效地获得赔偿。除此之外对网约车平台公司、司机和车辆的违法违规和处罚也不清楚。这些问题在一定程度上降低了网约车服务质量。成为网约车产业发展的阻碍[2-5]。本文运用SERVQUAL服务质量评价模型对网约车服务质量评价指标体系进行构建，使用AHP方法计算影响因素的权重。采用IPA分析将乘客满意度和重要度结合起来，从而明确了需要改进的影响因素优先次序，为改善网约车服务质量提供了参考。

1 实证研究

1.1 评价指标设置

SERVQUAL模型的五个尺度为有形性、可靠性、响应速度、信任和移情作用[6-7]。服务质量的评价主要从这五个尺度出发进行研究。本文根据网约车行业的具体情况，以SERVQUAL量表的5个维度、15个问项为基础，并根据网约车的特点，对量表的指标重新调配，确定了反映网约车服务质量的15个指标[8-10]。并结合预调研中被调查者的反馈，对评价指标的选取进行了完善，最终确定了含有5个维度，15个评价指标（表1）的问卷。

表1 网约车服务质量评价指标

1.2 数据采集

在数据的采集上以沈阳市网约车的使用为实例，并在此基础上对网约车的服务质量水平进行了评价。因为网约车是基于互联网平台发展而来，所以主要以年轻的上班族和在校大学生作为问卷调查对象。在调查方式上采用纸质问卷与网络调查问卷同时发放，总计发放200份。回收问卷170份，其中纸质问卷回收70份，网络问卷回收100份，有效回收率为85%。调查中男性乘客占63.5%，女性乘客占36.5%；18～25岁年龄段的乘客最多，其次是26～35岁的乘客；月收入3000-6000元的乘客最多，占49.4%；乘客大多数为学生与企业人员，分别占42.4%和41.8%；并且乘客每个月搭乘网约车的频率在5次以下的占54.7%，其次是5-10次，占15.3%。

2 数据分析

2.1 信度和效度分析

采用Cronbach's Alpha系数对问卷的内部一致性进行信度检验，经过计算，得出五个维度的Cronbach's Alpha系数分别为0.745、0.822、0.791、0.758、0.903，维度的Cronbach's Alpha系数最小值是0.745，都在0.7以上，且整体的Cronbach's Alpha系数是0.804，表明本研究中维度的内部一致性较好，并且问卷量表具有良好的一致性，可信度比较高。

运用因子分析的方法进行效度检验，经计算，KMO度量值是0.844，接近1，Bartlett球形检验值是0.002，通过了显著性检验，进而进行因子分析。在分析中以0.5为提取的标准，得到特征值大于1有5个主成分，这5个主成分能够对整体79.124%的变异进行解释，高于50%，可以表明这5个主成分就是初始目标层绝大部分信息的体现，说明测量量表有着良好的效度。

2.2 网约车服务影响权重分析

根据AHP法计算网约车服务影响权重，以网约车服务质量评价体系准则层要素的权重计算为例，首先建立准则层要素判断矩阵A见表2。

表2 准则层要素判断矩阵A

将A中元素按列归一化，并将同一行的各列相加，然后再除以n（子要素个数）得权重向量w为（0.134, 0.068, 0.035, 0.503, 0.260）T。

最大特征值λmax的计算如下所示：

一致性指标C.I.的计算如下：

所以一致性指标C.I.为：

平均随机一致性指标C.R.的计算如下：

式（3）中R.I.为随机一致性指标，n=5时随机一致性指标R.I.=1.12，所以平均随机一致性指标C.R.为：

由上面的计算得到，C.R.=0.053<0.1，所以判断矩阵达到了满意一致性标准，是合理的。采用相同的计算方式，先构建出各层次的判断矩阵，再计算出各个判断矩阵中元素的权重，并按权重值大小排序，见表3。

表3 各项指标综合权重顺序表

从表3中可以看出，在保证性（D4）中影响权重最大的是驾车熟练度（C11），权重值排名第1，其次是路线熟悉情况（C10），排名第4。在移情性（D5）中影响权重最大的是支付保障（C13）和服务时间符合性（C15），权重排名分别为第2和第3。有形性（D1）中影响权重最大的是车辆外观（C2），可靠性（D2）中影响权重最大的是行车安全性（C4），响应性（D3）中影响权重最大的是收费准确性（C7）。对这些因素加以重视，可对网约车服务质量提高有重大效果。

2.3 服务质量分值计算

根据调查数据，计算出每个评价指标的满意度服务质量均值、重要度服务质量均值及两者的差距值，结果见表4。

表4 服务质量均值

根据表4中数据，计算出各维度的加权服务质量分值和网约车总体服务质量分值。如有形性维度，它的服务质量分值是(-0.018×0.015) +(-0.235×0.089) + (-0.2×0.036) = -0.028385。同 样的可以计算出其他4个维度和总体的服务质量分值，见表5。

计算结果表明，网约车总体服务质量分值是-0.0480654分，乘客对网约车服务质量的期望大于感知，表明网约车服务质量评价指标的重要度并没有达到乘客的满意度。5个维度中，服务质量分值由低到高的顺序为移情性、保证性、有形性、可靠性、响应性。移情性的服务质量分值是最低的，表明网约车在移情性方面的工作做得不好，服务质量还需要进一步提高。响应性的服务质量分值最高，表明网约车服务在响应性工作方面做得比较好，然而还是不能达到乘客的期望值。

表5 服务质量分值

2.4 网约车服务质量IPA分析

根据数据调查结果得到网约车服务质量指标评价满意度和重要度分值，对网约车服务质量进行IPA分析，绘制出IPA矩阵如附图所示。

附图 IPA矩阵

从IPA矩阵可以看出，C3（设备如车辆卫星定位、应急报警装置等安装齐全），C7（司机对打车软件操作熟练，能准确记录，无多扣费现象），C13（支付安全、方便，能提供发票）位于重点改进区，加以重点改进，乘客的满意度将得到极大提升。继续保持区中C2（车辆外观整洁完好），C4（行车安全性），C10（司机了解熟悉交通路线和路况），C11（司机驾车技术熟练），C15（提供的服务时间符合客户的需求）等评价指标的重要度和乘客满意度都相对较高，这些因素对乘客满意度起着决定性的作用，在保证现状的前提下仍需要继续努力。表现过渡区中C1（车辆性能良好），C5（打车平台对司机监管严格，乘车安全系数高），C6（司机不拒载、不绕路），C9（司机接单及时）是满意度较高但重要度不高的因素，需要继续保持。低优先级区中C8（平台能及时处理投诉问题），C12（司机文明有礼貌），C14（司机能优先考虑客户利益）这些因素可以不优先考虑，先确保其他区域因素的提升。

3 改进措施

据以上对网约车服务质量满意度的研究分析，可以看出网约车的服务现状还存在着不足之处，为了满足乘客对于网约车的服务需求，提高整个网约车市场的服务质量。对网约车服务质量的改善重点提出几点建议。

（1）加强司机培训。包括对软件的熟练运用；驾驶员的正确穿着；提高司机的职业素养，使驾驶员能关注乘客的安全与需求，在乘客需要帮助的时候积极予以帮助并诚信对待乘客。

（2）提高网约车准入门槛。可以通过测试来考量驾驶员的能力，筛选出优秀的驾驶员；了解驾驶员是否有工作经验，优先考虑有服务行业工作经验的人成为注册驾驶员。

（3）加强对车辆的管理。使车辆应有的装置配置齐全；并从检查机制出发，随机检查部分车辆的内部卫生情况；车辆都应配备车载空气质量探测器，以便管理员随时观察每辆车的内部空气质量。

（4）加强平台管理。如网约车企业可以通过技术合作，研发出方便、高安全的打车软件，使乘客更加便利和安心；可以在打车APP中新增开发票的功能，当用户在打车终端申请开发票时能够生成发票电子链接，并发送到用户的手机上。

4 结论

本文通过对SERVQUAL服务质量评价模型的运用，从有形性、可靠性、响应性、保证性、移情性五个维度15个指标构建网约车服务质量评价指标体系，然后以沈阳市网约车用户为研究对象，通过问卷调查的形式获取相关研究数据，使用AHP方法确定了影响因素的权重并分析了相关的关系。最终采用IPA分析指标的重要度和顾客感知的服务质量，得出各项指标所在的优先改进区域，并提出了服务质量的改进措施，这对网约车市场的可持续发展有着重要的参考价值。