基于结构方程模型的物业服务满意度影响因素研究*<br/>——以重庆市为例

基于结构方程模型的物业服务满意度影响因素研究*
——以重庆市为例

2023-06-04罗智阳李胜波王欣宇方陈建琪

计算机与数字工程 2023年2期

罗智阳李胜波王欣宇方陈建琪

（1.陆军勤务学院军事设施系重庆 400000）（2.火箭军士官学校潍坊 261000）

1 引言

当前人们在追求美好生活的同时，对“住”的品质提出了更高的要求。居民对居住环境每一部分的满意程度都会影响到其对整体环境的满意度评价［1］。而物业服务将影响居住环境满意度的各个关键因素结合起来，引发广泛的社会关注。2019年中国居住小康指数调查中，物业服务位居国人最不满意居住问题之首，说明当前物业服务质量还难以满足业主对美好生活的要求。因此，为全面提升物业的服务水平，应对物业服务满意度影响的因素进行相关的分析，找出物业服务中各环节存在的问题并积极整改，从而提升住宅小区物业服务水平。

2 满意度研究概述

满意度是反映的是小区业主对物业公司提供服务的满意程度，是评判一个小区的物业服务水平高低的主要指标［2］。周越结合主观赋权法和客观赋权法建立物业服务质量顾客满意度测评体系［3］；杨国霞等运用熵值法对决定物业服务满意度高低的三个重要因素赋权，建立评价模型［4］；肖天弄等运用模糊综合评判的方法对湖南省某高校物业满意度水平进行分析［5］。上述的评价体系大多是对因素与满意度的直接联度进行分析，但对因素之间的关联度研究较少。通过结构方程模型对物业服务满意度的各个因素进行研究，并找出它们之间的作用大小及相互作用，为结构方程在提升物业服务的应用提供参考。

3 物业服务满意度评价模型

3.1 结构模型的构建

结构方程模型是一种将定性关系转化为定量关系的新型统计分析方法［6］，通过引入显变量和隐含变量这一概念，整合路径分析、验证性因子分析与普通统计学方法，对变量之间的相互关系进行分析［7］。结构方程主要用来描述隐含变量之间的关系，构建结构方程实质上就是对各隐含变量之间的关系进行假设［8］，参考相关研究［9～11］和物业服务的行业特点，选取维修服务、绿化保洁、治安管理、社区文化、业主满意度为结构模型的隐含变量，构建了物业服务满意度评价模型提出假设如表1所示。

表1 结构方程模型假设

3.2 测量模型的构建

物业服务满意度是小区业主受到物业公司服务时的主观感受，这种感受往往被多种因素影响，难以直接由结构模型进行测度。借助于设置相应的观测变量对隐含变量进行测量是该模型的另一部分。参考《全国物业管理示范住宅小区标准及评分细则》中的评定标准确定了各隐含变量的观测变量。设计测量变量指标如表2所示。

表2 测量变量

4 数据收集与分析

4.1 数据收集

于2022年2月～2022年4月采用多阶段分层抽样法，按照物业收费水平将重庆市各区小区分为高、中、低三层，每层抽取1 个小区，再从每个小区随机抽取50 名～70 名符合要求的居民/业主。研究对象纳入标准：重庆市18 岁以上常住居民。共发放问卷220份，收回有效问卷200份，问卷有效率为91%。

4.2 数据分析

调查内容分为3 部分，第1 部分采集人员基本信息。第2 部分为问卷的主体，共21 项测量指标（第2部分18项，第3部分3项），采用likert5级量表进行测量，从1～5 依次是不同意/不满意、不太同意/不太满意、一般、比较同意/比较满意、非常同意/非常满意。业主基本信息见表3。

表3 业主基本信息

4.3 问卷信效度检验

调查问卷信度反映的是问卷问题间的相关性，能证实其能否对测量变量进行有效提问。采用克朗巴哈（Cronbach）Alpha（α）信度系数法，结果见表4。得出维修服务等隐含变量的Alpha 系数均高于0.7，总量表的Alpha系数达到0.933，说明本次调查问卷数据有着良好的可信度［12］。

表4 信度分析结果

效度分析采用的方法是Bartlett 球形检验和KMO 值分析。对调查数据进行上述的两种检验，结果显示，调查数据的P 值为0.000（P＜0.001），通过了Bartlett 球形检验，得出关系为非单位矩阵，满足用最小因子来解释大部分方差的条件；调查数据的KMO 值为0.913，大于0.60，表明满足因子分析的要求，可以进行因子提取。

5 模型的实证检验

5.1 测量模型的检验

在对数据进行探索性因子分析的时候借助于因子分析中的主成分分析法进行，相关结果得出：有5 个公共因子初始特征值大于1，累计方差贡献率为72.479%，符合共同因素累积解释变异量达到60%以上的需求［13］，如表5所示。

表5 总方差解释

根据旋转后的矩阵成分观察每组测量变量因子的负荷量，可见21 个测量变量的因子负荷值均大于0.50，如表6，说明观测模型中的测量变量能够显著影响物业服务满意度。

表6 旋转成分矩阵

5.2 模型适配度检验

建构结构方程模型时选用AMOS26.0，得出模型标准化路径图，如图1所示。

图1 模型标准化路径

在模型拟合度评估方面，模型拟合性越高，代表模型有效性越高，参数的估计越能体现实际情况。一般借助于4 个拟合指标来对模型的适配度进行检验是AMOS 常用的方式，表7 为相关结果。结构模型的各项指标都满足适配标准，因此结构模型通过适配度检验。

表7 模型适配结果

5.3 模型结果分析及建议

物业服务满意度变量之间存在相互影响的关系这一结果可以借助于图1 的模型标准化路径图得出，对模型路径分析并判断断3.1 节的假设是否成立，详情见表8。

表8 模型估计结果

从模型运行数据中可以看出，假设H1、H2、H3、H4 和H5 全部成立，即维修服务、绿化保洁、治安管理和社区文化对业主满意度有直接影响关系，且成正向相关；治安管理对社区文化有直接影响关系，且成正向相关。

1）治安管理与业主满意度

治安管理与业主满意度的路径系数为0.311，是影响最大的因素。这与苏永波［14］的研究一致，在一定程度上提升小区的治安管理水平，可以使业主在小区里更安心地开展生活，从而有效提高业主满意度。在治安管理的测量变量中，人员车辆管理（C1）和夜间巡逻（C3）因子的载荷量均为0.83，对该隐含变量的影响最大，说明针对小区的人员车辆出入和保安夜间巡逻问题采取措施，是从治安管理角度出发提高物业服务满意度的重要任务，之后依次是保安服务态度（0.82）、秩序管理（0.82）和消防管理（0.78）

2）治安管理与社区文化

治安管理对社区文化的路径系数为0.469，反映治安管理的好坏直接影响社区文化建设的质量，与廖奇云［15］的研究一致，安全需求、尊重需求、生理需求、自我实现需求和社交需求五个维度由美国心理学家亚伯拉罕·马斯洛提出：当人的最基本的生理需求达到一定的满足程度后，就会希望本身能够得到足够的安全，为此安全需求就成了第一需求，当得到足够的安全后，人才能将更多的精力和时间投入到社交中去。所以应先从治安管理入手，为社区文化的建设提供安全保障，从而提高社区文化的建设。

3）绿化保洁与业主满意度

绿化保洁与业主满意度的路径系数为0.227，达到显著水平，是排在第二的影响因素。表明当前人们随着生活质量的提升，大部分的人开始关注居住地宜居性、美观化和舒适度，提高小区的绿化保洁水平可有效提升物业服务的满意度。在绿化保洁的测量变量中，道路清洁（B1）的因子负荷量为0.81，对绿化保洁的影响最大，表明保持小区室外公共区域的干净、整洁是改善小区绿化保洁质量和提升业主满意度的有效措施。其余测量变量依次是绿化养护（0.80）、保洁服务态度（0.75）和室内清洁（0.73）。

4）社区文化与业主满意度

排在第三的影响因素是社区文化，其与业主满意度的路径系数为0.226，且和绿化保洁与业主满意度的路径系数0.227十分接近。随着目前经济水平的提高，居民由原有的对物质上的追求逐渐的转向对精神文化层次上的要求，这也契合了十九大报告中所指出的人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾是当前我国社会主义初级阶段的主要矛盾。在社区文化的测量变量中，文化活动质量（D3）因子负荷量为0.85，说明举办高质量的文化活动可以有效提升业主满意度。其余测量变量依次是文化活动频率（0.84），文化建设氛围（0.82）和文化活动多样（0.75）。

5）维修服务与业主满意度

维修服务与业主满意度的路径系数为0.213，T值为2.331，非标准化P 值为0.002，达到显著性水平。在维修服务的测量变量中，维修种类（A1）和维修质量（A3）因子负荷量均为0.79，影响最大。其余测量变量依次是维修（0.78）、定期维修（0.74）和维修服务态度（0.70）。根据以上结果，依次提出以下优化建议：

（1）完备对小区内居民基本信息，对快递等外来人员和车辆实行登记管理，但在管理外来人员和车辆时，要灵活处理，照顾业主感受。

（2）优化小区停车布局，为小区业主停车用车提供便利，物业对小区内乱停乱放，随意占用他人停车位的业主及其行为要及时制止。

（3）科学制定的小区夜间巡逻路线和巡逻次数，达到巡逻范围的全面、严密、无死角，不给小区的安全留下隐患。

（4）细化界定公共区域的保洁工作并指定第一责任人，消除卫生死角和模糊区域；规定公共区域的检查标准，保证小区道路的洁净、无异味。

（5）制定合理的绿化作业程序，对绿化作业的时间、区域和标准进行规定，进而改善小区整体的舒适度及绿化面积。

（6）加强社区文化活动时间、人力物力和财力成本的投入，加强文化活动的质量，提升居民的愉悦感和参与体验，打造良好的社区文化环境。

（7）招纳吸入更多的专业维修人员，加强物业维修服务力量，丰富维修服务的种类的同时提升维护服务的质量。