客运服务质量评价研究综述∗

王 雪 刘凤凌 张培文

（中国民用航空飞行学院 广汉 618307）

1 引言

交通运输部科技司发布的《交通运输标准化发展报告（2021 年）》（简称《报告》）指出客运服务质量是未来发展中不容忽视的问题。科学评价客运服务质量并提出改善对策，是决策者提高经营效益，实现客运行业高速发展的关键环节。

近年来，国内外学者通过运用不同的研究方法和数学模型，结合具体问题的特点，对服务质量或顾客满意度的评价方法进行探析，以提高行业或企业服务管理水平。然而在服务质量评价过程中仍存在着一些问题，如调查对象和目的不明确、调查方法的选取不科学等。获取的数据解决当前服务质量评价中的问题，对质量管理人员具有一定的实际意义，也为未来研究提供了参考方向。

2 研究现状概述

2.1 研究设计

本研究文献的纳入标准如下：一是纳入文献的研究对象必须为客运服务质量以及客运服务质量评价；二是文献类型必须为同行评议文章，排除论文集、硕博论文、新闻报纸等论文。遵循上述筛选标准，共获得用于分析的外文文献1297 篇，中文文献422篇，共计1719篇（2021年10月检索），其中有58 篇主要用于研究服务质量评价的发展进程，1661篇用于研究评价模型与方法。

2.2 数据可视化分析

2.2.1 纳入文献的基本信息

如图1 所示，近几十年有关客运服务质量的国内外发文量呈现波动上升趋势，表明客运服务质量及其评价逐渐引起国际学者的重视。

图1 国内外客运服务质量相关研究发文量（1973年-2019年）

2.2.2 热点主题与关键词共现分析

把1973 年至今的外文文献导入后，运用VOSviewer1.6.10 绘制关键词的聚类密度视图，如图2。本图中字体大小表示1973 年至今所有研究成果中使用词汇出现频次的高低，也代表了相关研究的热度。

图2 外文关键词聚类密度视图

颜色聚类表示研究涉及的不同领域。红色即“满意度”聚类，属于研究顾客感知类的词汇，有“满意度”、“感知”、“调查”等。绿色即“算法”聚类，主要指用各种算法进行服务质量评价等问题的研究，包括“旅行时间”、“时间表”等；蓝色是“行业”聚类，“航空旅客”、“排放”、“飞行器”，等关键词出现频次较为突出；黄色聚类效果略差，聚类特征不明显，此处不予讨论。

根据出现及持续时间对历年研究中的关键词绘制突现图，如图3 所示：其中，黑色条表示出现的时间段，条的长度代表该方向研究的持续时间，Strength 表示突现强度，Begin 表示突现性开始年份，End 表示突现性终止年份［1］。通过关键词突现明细图可以预测未来本领域的发展趋势：可以预见，未来在这些研究热度较高的领域将会出现更多更深入的研究。

图3 关键词突现明细图（1993年-2021年）

3 目前常用评价技术

3.1 服务质量的主要评价方法

3.1.1 SERVQUAL及其改进

SERVQUAL 评价方法是一种以顾客的主观意识为核心思想的评价理论。该方法首先对客户的服务预期进行测量，再通过测量客户对服务的实际感知，从而得到不同的结果，以此来衡量服务质量的优劣［2］。

经典SERVQUAL 理论被广泛应用到评价中，如Pabedinskaite［3］等（2014）利用SERVQUAL 模型研究机场服务质量，建立了评估机场服务质量的指标体系，并通过专家调查确定了机场服务质量评估标准对航空公司的相对重要性，由于传统SERVQUAL 的指标体系无法适应当前世界的发展和变革等根本变化，B Yalcin Kavus 等在原有的指标上增加四个维度，即环境、流行病、数字技术和信息系统，对航空公司的服务质量进行评价［4］。

SERVQUAL 模型的局限性还表现在：对所有一级指标的权重都是相等的，需要结合其他方法来确定变量之间的相对重要性。Chou（2009）使用多准则决策法来克服这一局限性［5］，而Pabedinskaite和Akstinaite（2014）使用专家调查法来为维度分配权重［6］，Rahim Hussain发掘了一个基于多准则决策的BWM模型进行权重设置［7］。

3.1.2 SERVPERF评价模型

1992 年，克罗宁和泰勒指出服务质量差距分析模型存在不足，消费者感知到的服务将对整体服务质量产生直接影响。随后，他们提出了绩效感知服务质量度量方法，即SERVP-ERF（Service Performance）法。SERVQUAL 和SERVPERF 的差别主要体现在测量内容上，学者认为度量结果并不需要对消费者感知的服务与消费者预期的服务进行比较而得到［8］。二者的差异还体现在研究方法上：在同一时刻对顾客的期望和感知绩效同时进行度量是不科学的［8］。赵栋煜［9］借鉴SERVPERF 模型5 个维度的思想，结合旅客感知服务流程建立铁路客运服务质量评价指标体系，建立基于综合主成分分析的铁路客运服务质量评价模型。

3.2 其他评价方法

3.2.1 结构方程评价模型

结构方程模型（Structural Equation Model，SEM）是基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系的一种统计方法［10］。毛曼、吕笑媛、吴梦诗等在顾客满意度指数模型的基础上构建了新的满意度模型，利用结构方程模型进行分析［11～13］。MS Farooq 等基于方差的结构方程模型（PLS-SEM）用于测试所提出的结构模型，旨在评估马来西亚航空公司提供的服务质量及其对整体客户满意度的影响［14］。在铁路运输领域曹灿明以结构方程模型（SEM）为分析方法，以沪宁城际高铁为例，分析高速铁路客运服务质量、旅客满意度和忠诚度之间的关系［15］。

3.2.2 模糊综合评价法

模糊理论根据模糊数学的隶属度理论将定性评价转化为定量评价，具有结果清晰、系统性强的特点，适合各种非确定性问题的解决［16］。模糊集合理论（fuzzy sets）的概念于1965 年由美国自动控制专家查德（L.A.Zadeh）教授提出，用以表达事物的不确定性［17］。H Farshi 等以德黑兰（伊朗首都）到亚兹德为例，使用模糊AHP 方法对路线开发的不同模式进行优先排序［18］。Zaki 等于2019 年使用排队理论模型和模糊排队模型比较了旅客在值机时的排队情况，结果表明，前者可以对单个值进行性能度量，而后者给出了一个广泛的值范围［19］。

3.2.3 多准则决策技术

多准则决策技术已被应用于解决具有多重和复杂属性的问题［20］，这种方法通常与其他常规方法结合使用。MS Kuo 提出了一种基于VIKOR、GRA和区间值模糊集相结合的有效方法，通过客户调查来评估中国两岸客运航空公司的服务质量［21］。范中州基于多准则决策理论，采用问卷形式确定评价标准，采用TOPSIS方法求出各指标的权值，采用理想点法对各指标进行排序依据该模型得出了成山角水域船舶定线制的最优推荐方案［22］。Lupo（2015）将Fuzzy ServPerf 模型与ELECTRE III 相结合，开发了一个框架，并对西西里3 个国际机场的SQ进行了比较和评估［23］。

4 客运服务质量研究的未来发展趋势

根据对研究现状的分析，结合航空、铁路等运输方式的政策导向，在新技术、新方法不断涌现的未来，预测客运服务质量相关研究将呈现以下五个发展趋势。

4.1 研究对象和重点顺应政策导向

政策导向是行业发展重要的风向标，而行业未来发展趋势将引领科学研究的方向。

以民航业为例，自2018 年4 月开展“民航服务质量体系建设”专项行动以来，民航局先后出台了《中国民航高质量发展指标框架体系（试行）》和《公共航空运输旅客服务质量管理体系建设指南》，明确了高质量发展的具体指标，为各民航单位建立和完善服务质量管理体系提供了标准和依据。未来对民航客运服务质量的研究也将重点关注服务质量管理体系的全局性和一体性，并参考行业指标框架体系对传统质量研究中的方法进行调整。

结合旅客运输行业相关政策发展趋势，可以预见，未来研究对象将会积极顺应政策导向，从以往分部门分环节各个研究上升扩展为对整个服务质量管理系统进行全流程的质量控制研究。

4.2 研究背景趋向数字化、智慧化

在信息技术发展日新月异、交通各部门积极推进数字化升级的背景下，数字化转型和智慧化建设已成为客运领域未来发展的必然趋势。在数字化转型背景下及时调整研究背景，对现有服务质量评价体系进行优化，突出数字化、智慧化的特征已成为当前客运服务领域在高质量发展的大前提下更快实现数字化转型的迫切需求。

4.3 研究目的将更贴合旅客实际需求

随着乘客需求的不断增加，服务质量和消费者利益成为社会关注的焦点。在质量评价研究中，当前模型大多基于评价理论或结合评价对象的特性，借鉴相关部门公布的服务质量测评报告进行指标体系的构建。在将服务质量评价指标体系落实到实际问卷问题时，不仅要考虑行业中与服务质量相关的问题，还要考虑与旅客特征相关的区域因素、年龄因素等。未来研究将从旅客的需求出发，根据运输场站的优劣势（如地理位置、所在地区经济发展水平等）和不同地区旅客的特点进行调整，使评价体系更具有一致性和合理性。

4.4 研究方法趋于系统化和多元化

客运服务质量评价方法主要涉及旅客需求信息的获取、服务质量项目的重要性（权重）的确定、问卷数据的收集处理和质量评价及结果分析四方面。现有每种评价技术都有其特点，也都有各自最佳的应用领域。为了使最终评价结果更全面地覆盖评价对象，往往需要运用多种方法组成完整的评价体系，如评价模型和权重分析相结合、主观评价方法和客观评价方法相结合，评价模型和系统内部因子相关性分析相结合等。为了规避单一方法评价带来的偏差，有的研究也倾向于运用多种评价方法得出多个结果，并对结果进行对比分析选出最优方案。

4.5 数据的收集和处理环节更加客观化和科学化

在数据处理的过程中，学者也逐渐将先进的数据处理技术和软件应用于数据过滤、清洗、计算、分析等环节。在数据分析环节，研究者最常用到SPSS 软件进行样本分析［7，24～25］，也有学者运用Amos软件进行模型验证和路径分析［15，25～27］。在对数据可视化分析环节，研究者最常用到Citespace 和VOSviewer 两种软件。陈超美研发的Citespace［28］在呈现学科的动态发展规律、探究学科的研究前沿方面具有相对优势［29］，而Van Eck 研发的VOSviewer［30］面对大规模数据处理时具有一定优势，有效避免重要节点的覆盖，强调数据集主要信息的显示，用于基于共现数据构建作者、期刊和关键词图谱。

5 结语

基于1973年至今的1719篇客运服务质量相关文献，首先对近几十年的研究概括进行了分析，后对研究发展过程中出现的主要理论、研究方法和辅助分析技术手段进行介绍并列举主要研究成果。对主要评价方法的思想及应用进行总结；并介绍了结构方程评价模型、模糊综合评价法和多准则决策技术，并对已有研究进行综述。

在系统梳理客运服务质量评价的相关研究后，顺应客运行业及其政策的发展方向、新技术新方法未来的应用，对该领域研究的未来发展趋势从研究对象、研究背景、研究目的、研究方法、数据处理五个方面做出了预测。研究结果和趋势预测有助于客运服务质量管理工作的开展，对相关领域未来研究方向和重点也有一定的指导作用。在开展客运服务质量研究工作时，科研人员应加强与运输企业管理人员的沟通合作，了解行业发展前沿和顾客心理需求，根据企业生产运营的实际问题有针对性地开展研究，推动旅客运输行业持续健康发展。