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高速铁路旅客感知便利性对旅客满意和忠诚的影响研究

2021-07-30

铁道学报 2021年6期
关键词:便利性售后乘车

李 桥

(1.中国铁道科学研究院集团有限公司 运输及经济研究所, 北京 100081;2.京沪高速铁路股份有限公司 运输管理部, 北京 100038)

在乘坐高速铁路(以下简称“高铁”)出行全过程中(如购票、到达离开高铁车站、候车换乘等),旅客所感知到的便利性是影响其服务体验评价及是否再次选择高铁服务的重要因素[1]。旅客感知便利性(以下简称“便利性”)与旅客在出行过程中感知到所耗费的时间和精力密切相关[2]。例如,当旅客遭遇“离站打车难”或退改签排队过长时,即使列车准点到达,也可能会感觉耗费了超出预期的时间和精力,便利性感知下降,从而引起抱怨和不满。相关实证研究已表明,便利性是提升旅客满意度的一个重要方面[3],且提出国内高铁应更多聚焦于从便利性的视角提升服务质量[4]。因此,探索高铁旅客如何感知、看待、评价当前的高铁服务便利性对有针对性地提升旅客满意度和忠诚度具有重要价值。

感知便利性是指顾客对购买产品或者服务时所耗费的客观时间和精力的认知;所耗费的时间和精力越少,便利性越高[5]。对服务而言,这种感知的时间和精力评价集中体现在5个维度,即决策便利、可达便利、交易便利、受益便利、售后便利,并直接影响顾客对服务的评价(如服务质量、满意度、公平性)[2]。在客运服务中,旅客感知便利性也体现在多个维度[6-7]。例如,就铁路客运服务而言,旅客的感知便利性可体现在到达便利、车站设施和环境、列车开行频率和换乘便利[8]。

便利性是影响旅客出行方式选择的主要因素之一。在公共交通领域,Zhang等[9]的实证研究表明感知便利性与旅客满意度和忠诚度均呈正相关。Liou等[10]通过建模得出公共交通的便利性是服务质量最重要的一个构面。在铁路客运服务领域,感知便利性影响到旅客的出行方式选择[11]、对整个旅行的评价[12]及其满意度[13]。在我国高铁客运服务领域,“乘车方便性”也被认为是服务质量的一个构成要素[14]。沪杭经济发达地区的旅客对高铁的便捷性有较高的要求[15];换乘便捷对旅客的出行选择有较大影响[16];乘车过程中的便利性可提升旅客的满意度[17];到达、离开车站和购票环节的便利性与旅客满意度有相关性[18],因此高铁运输企业可通过增加灵活的服务措施满足旅客对便利性的期望,进而提升旅客满意度[19]。新近的一项基于京沪高铁管理实践的研究将感知便利性作为服务感知质量评价的一个重要指标,并提出了高铁服务感知便利性的维度框架[20]。

基于Berry等[2]和Seiders等[21]所提出服务便利5维度模型,结合我国高铁客运在旅客服务管理方面的实践[20],本研究提出高铁旅客感知便利性主要包括5个维度:决策便利、交易便利、到达便利、乘车便利、售后便利。各维度的定义与管理实践示例见表1。

表1 高铁旅客感知服务便利性定义与管理实践实例

综上,高铁客运的研究人员与管理者已经开始将感知便利性作为提升服务质量和旅客满意的一个重要途径,但仍缺乏对高铁旅客感知便利性的维度与测量,及其对旅客满意和旅客忠诚的影响的实证研究。本研究将首先剖析高铁旅客感知便利性的构成维度及其对旅客满意和忠诚影响,并基于高铁旅客的调研数据对这种影响机制和效应进行实证检验。

1 研究假设

1.1 便利性与旅客满意

高铁服务便利性的改进能提升旅客对客运服务的满意度[2]。旅客满意是旅客对所接受到的高铁客运服务的价格、绩效和期望的综合性评价[22]。一方面,旅客在选择高铁出行时,对高铁服务过程中的便利性存在一定的期望;对这种期望的满足程度越高,则旅客的满意度越高。例如,从旅客高铁出行的各环节来看,无论是在选择出行方式和车票信息查询、到达或离开高铁站的环节、乘车全过程、购票交易环节,还是在售后环节,旅客都会期望耗费较少的时间和精力完成出行。其所耗费的越少,则感知到的便利性越高,对旅行的满意度就越高。再如,假设某旅客期望便利的换乘服务,那么,如果高铁服务能恰当地提供便利的出行查询与规划(决策便利)、换乘引导(乘车便利)、服务问询(售后便利)等服务,那么该旅客对高铁客运服务的期望则能得到很好的满足,满意度也会提升。

另一方面,便利性能给旅客带来基本服务预期之外的卓越服务体验。旅客对高铁客运的基本预期是实现安全准点的运输服务。在保障基本运输服务的基础上,在信息查询(决策便利)、购买支付方式(交易便利)、到达离开车站(到达便利)、安检候车(乘车便利)、意见反馈(售后便利)等方面提升便利性能给旅客创造超出预期的服务体验,提升旅客对高铁客运服务的整体满意度[19]。此外,便利性实质上能帮助降低旅客在高铁出行过程中所感知耗费的时间和精力,这可在既定票价成本条件下,提升旅客对于高铁出行的感知价值,从而提升旅客的满意度。由此,提出假设:

H1:a.决策便利、b.到达便利、c.乘车便利、d.交易便利、e.售后便利对高铁旅客满意有正向影响。

1.2 旅客满意与旅客忠诚

旅客忠诚是指旅客对再次选择高铁出行的意愿和承诺[23]。旅客对本次高铁出行的满意度越高,则在下次出行时,重新耗费精力和时间去适应其他交通方式的可能性越低,且再次选择乘坐高铁出行的意愿则越强[24]。航空客运服务的相关研究表明旅客满意度对忠诚有正向促进作用,且在服务质量与旅客忠诚中起到中介作用[25]。高铁旅客满意度对旅客忠诚意愿与行为的正向促进作用也得到了其他相关实证研究的支持[26]。由此提出以下假设:

H2:高铁旅客满意对旅客忠诚有正向影响。

上述研究假设见图1,即旅客感知便利性的5个维度影响旅客满意,进而影响旅客忠诚。

图1 研究模型图

1.3 旅客特征与感知便利性

具有不同出行特征的旅客对高铁便利性的感知会有一定差异。例如,高频次出行的旅客更加频繁地接触高铁服务,对高铁服务的认知更加深刻,因而他们与低频次出行的旅客对便利性的感知可能存在差异。再如,商务出行的旅客在出行需求方面与非商务出行的旅客会不同,调查发现45%左右的一等座和商务座的旅客选择自驾或公务车前往高铁站[4],他们对服务便利性可能有更高的期望。由此,提出以下假设:

H3:高频次出行的高铁旅客与低频次出行的旅客在便利性各维度上的感知存在差异。

H4:以商务(公务)出行目的为主的旅客与非商务目的出行的旅客在高铁便利性各维度上的感知存在差异。

2 研究设计

2.1 数据收集

本文采用在线调查的方式对高铁旅客的出行体验进行调查,为确保被调查的旅客都有乘坐高铁出行的经历,问卷开篇设置了筛选问项“您是否有乘坐中国高铁出行的经历?”,并要求旅客针对其高铁出行经历完成后续调查。采用便利抽样,共收集有效问卷648份。调查样本中,男性旅客占57%,女性占43%;30岁以下的旅客占47%,30岁以上的旅客占53%;税前月收入5 000元及以下的旅客占39%,5 000元以上占61%;71%的旅客有乘坐高铁干线(如京沪高铁)出行的经历。

2.2 构念测量

本研究对旅客的感知便利性、旅客满意度与旅客忠诚度等的测量问项均改编自现有相关文献中的量表。旅客感知便利性的测量采用了基于心理测量技术的量表[27],测量问项来源于Berry[2]和Seiders等[21]的研究,依据选择高铁出行的全流程,从决策便利、到达便利、乘车便利、交易便利、售后便利等方面进行了测量。基于文献[22],旅客满意的测量包括旅客的整体出行体验、服务体验、价格体验等问项。基于文献[28],旅客忠诚的测量包括3个忠诚的行为意向问项。

各构念的测量均采用了多指标的五级李克特量表,1表示“非常不赞同”,5表示“非常赞同”。在正式数据收集之前,研究人员邀请高铁客运相关专业研究人员对问卷的设计进行评估,并根据反馈意见对部分问项的表述进行了调整。各构念的测量问项见表2。

3 分析结果

3.1 构念测量的信度与效度分析

本研究采用内部一致性系数检验测量的信度,采用验证性因子分析(CFA)来检测测量的效度χ2/df=4.379;nCFI=0.967;nTLI=0.960;nRMSEA=0.072。χ2为卡方;df为自由度;nCFI为比较拟合指数(CFI值);nTLI为非厄拟合指数TLI值;nRMSEA为近似误差均方根。各构念的测量均具有较高的信度和效度,见表2。各构念的内部一致性信度的Cronbach’sα系数均大于0.70,而且各构念的组合信度CCR均大于0.70,这表明各构念的测量具有较高的测量信度[29]。本研究从聚合效度和判别效度两方面检验构念测量的效度。如表2所示,各构念的标准化因子载荷均大于0.70,且其平均方差萃取值AAVE均大于0.50,这表明本研究中各构念的测量均具有较高的聚合效度。各构念的AAVE平方根均大于该构念与其他构念之间的相关系数见表3,这表明本研究中各构念的测量具有较好的判别效度[30]。因此,本研究中各构念具有较高的测量科学性。

表2 构念测量问项

表3 构念相关系数

3.2 共同方法变异检验

为检验测量中可能存在的共同方法变异问题,本研究采用了单因子检验法进行检测。结果表明,在验证性因子分析中,只含有1个构念的因子模型的拟合度(χ2/df=19.599;nCFI=0.800;nTLI=0.781;nRMSEA=0.170)显著低于上述包含7个构念的因子模型的拟合度(χ2/df=4.379;nCFI=0.967;nTLI=0.960;nRMSEA=0.072),这表明本研究不存在严重的共同方法变异问题[31]。

表3中对角线下半部分是构念的相关系数矩阵,对角线上是AAVE的平方根。各相关系数均显著(p<0.01)。

3.3 直接效应检验

为检验3.2节所述假设,采用基于极大似然估计法的结构方程模型来估计感知便利性、旅客满意和旅客忠诚之间的影响路径系数。如表4所示,包含各研究假设的理论模型M0具有较高的拟合度χ2/df处于2~5之间,nCFI、nTLI均大于0.95,nRMSEA小于0.08。此外,旅客满意与旅客忠诚的平方复相关系数(SMC)nSMC值分别为0.817、0.862,这说明本研究的理论模型对旅客满意与旅客忠诚具有较强的解释能力。因此,本研究可基于此模型估计得到的路径系数进行研究假设检验。

表4 研究假设检验:理论模型M0结构模型路径系数

由表4可知,到达便利对旅客满意存在正向促进作用,因而,H1b得到了本研究的实证支持;同样,H1d和H1e提出的交易便利和售后便利对旅客满意的正向促进作用也得到了本研究的实证支持。但是,决策便利对旅客满意的正向促进作用不显著,因而,H1a未得到实证支持;H1c提出的乘车便利对旅客满意的正向促进作用也未得到实证支持。此外,旅客满意对旅客忠诚的正向促进作用H2得到了实证支持。

3.4 中介效应检验

如表5所示,当分别增加决策便利模型M1和乘车便利模型M3到旅客忠诚的直接效应路径时,M1和M3相对于理论模型M0的卡方改变值Δχ2分别为32.058、7.034(M0的χ2为1 069.946;M1的χ2为1 037.888;M3的χ2为1 062.912);且决策便利(γ=0.210;p<0.01)和乘车便利(γ=0.109;p<0.01)对旅客忠诚的直接效应都显著,这说明分别增加直接效应路径是有意义的(α=0.05且df=1时,χ2的临界值为3.841)。这也表明,决策便利和乘车便利对旅客忠诚具有直接影响,但是旅客满意在决策便利和乘车便利与旅客忠诚之间并未起到中介作用。

表5 影响机制检验:感知便利性对旅客忠诚的直接效应结构模型路径系数

然而,当分别增加到达便利(M2,χ2为1 069.233)和售后便利(M5,χ2为1 068.874)到旅客忠诚的直接效应路径时,Δχ2分别为0.713和1.072,且二者对旅客忠诚的直接效应都不显著,这说明分别增加二者的直接效应路径对提高模型的整体拟合度并无实质意义。这也表明,旅客满意在到达便利和售后便利与旅客忠诚之间起到了完全中介的作用。但是,当增加交易便利(M4,χ2为1 064.546)到旅客忠诚的直接效应路径时,Δχ2为5.417;且交易便利(γ=0.106;p<0.01)对旅客忠诚的直接效应显著,这说明增加该直接效应路径是有意义的。这表明,交易便利对旅客忠诚具有直接影响,而旅客满意在交易便利与旅客忠诚之间只是起到了部分中介的作用。

3.5 便利性感知差异分析

本研究采用方差分析检验高频次出行的旅客(年平均出行次数5次及以上)与低频次出行的旅客(年平均出行次数小于5次),以及商务(公务)出行目的为主的旅客(一年中商务和公务出行次数占总出行次数的比例大于50%)与非商务出行旅客,在便利性各维度上的感知差异。

如表6所示,高频次出行的旅客在决策、乘车、交易、售后便利的感知上均显著高于低频次出行的旅客(p<0.05);而在到达便利上,二者的没有显著差别。因此,不同出行频次的旅客对便利性的各维度感知存在差异(H3)的假设只得到了部分实证支持。如表7所示,以商务(公务)出行目的为主的旅客在感知便利性的五个维度上的感知均显著高于非商务旅客。因此,不同出行目的的旅客对便利性的各维度感知存在差异(H4)的假设得到了实证支持。

表6 出行频次不同旅客的便利性感知差异检验

表7 商务旅客的便利性感知差异检验

综上,本研究所提出的研究假设H1b、H1d、H1e、H2、H4均全部得到了实证支持,H3得到了部分支持,H1a和H1c未得到实证支持。

4 结论

基于上述对旅客感知便利性及其对旅客满意与旅客忠诚的影响分析,我们可以得出以下结论:

(1)旅客感知便利性的不同维度对旅客满意有差异化的影响。到达便利、交易便利和售后便利对旅客满意有显著正向影响;决策便利和乘车便利则对旅客满意没有显著正向影响。

(2)旅客感知便利性的不同维度对旅客忠诚的影响机制有差异。到达便利和售后便利是通过正向促进旅客满意,进而影响旅客忠诚;而决策便利和乘车便利直接对旅客忠诚产生正向影响;交易便利与旅客忠诚之间,旅客满意仅起到了部分中介的作用,既可通过影响旅客满意进而影响到忠诚,也可直接正向影响旅客忠诚。

(3)具有不同出行特征的旅客对便利性的感知有差异。高频次出行的旅客和以商务(公务)出行目的为主的旅客在出行决策、信息查询上的便利性感知最高;而在接驳、停车等到达便利性上的感知尚无明显差异。

我国高铁客运服务优化应将到达便利、交易便利、售后便利作为提升旅客满意和旅客忠诚的重要途径。相关部门应着力提升旅客在到达、交易、售后便利方面的体验。在以激励旅客再次选择高铁出行为目标时,不可忽视决策便利和乘车便利积极作用。针对当前已实施的铁路畅行常旅客会员制度,铁路服务企业可针对各等级会员的群体特征和出行特征进一步细分。

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