基于三階因子結構的航空公司服務質量評估模型研究

張 君，胡 榮，李天睿

（南京航空航天大學民航學院，江蘇 南京210016）

在民航運輸競爭激烈的大環境下，為航空乘客提供優質的服務質量，是航空公司實現收益管理和可持續發展的核心競爭力，這意味著服務質量營銷是航空公司實現收益的關鍵因素。對于航空公司而言，定義和測量服務質量是非常重要的，不僅要理解乘客評估服務質量的過程，而且要識別服務質量的主次維度。文獻［1］表明許多航空公司為了合理評估和改進服務質量，在服務質量量表的選用上總是困難重重。文獻［2］基于文獻回顧發現在航空公司服務質量評估方面很少有研究關注乘客的感知。基于國內航空公司服務質量的研究大致可分為兩方面，一方面，從航空公司發展的理論角度出發，提出航空公司服務質量包括的內容，問題成因以及改進措施等［3-5］；另一方面，從航空公司發展的實踐角度出發，基于SERVQUAL量表、SERVPERF量表等，對航空公司服務質量評估、改進措施等進行探究［6-8］。但是，由于航空公司服務質量內容較多，如文獻［9-12］表明現存的服務質量量表如SERVQUAL、SERVPERF等都不能較全面的捕捉航空公司服務質量評估內容。因此，基于乘客服務質量感知，本文的研究目的有二，一是構建分層的評估航空公司服務質量的概念模型，二是通過構建模型設計具有高信效度的航空公司服務質量量表。

1 模型因子結構構建

基于定性研究和有關民航服務的文獻綜述，本文提出了具有三級因子結構的航空公司服務質量模型，如圖1。服務質量是一階因子，它包括交互質量、硬件環境質量、過程質量和結果質量4個二階因子，每個二階因子又包括幾個三階因子。基于Brady和Cronin（2001）提出的BCM模型，交互質量有行為和專業性2個三階因子；硬件環境質量有清潔性、舒適性、有形性和豐富性4個三階因子；過程質量有方便性、及時性、準確性和安全性4個三階因子；結果質量有差錯率和問題解決2個三階因子。下面對三階因子結構的航空公司服務質量模型進行說明。

交互質量是第1個二階因子，其被稱為服務交付過程中服務提供者和顧客之間的人際界面，交互質量主要反映了乘客和服務提供者之間的相互作用的質量。在實現服務交付過程中，許多學者已經證明了交互質量這一因子的重要性，并且對感知服務質量有顯著的影響。本文基于BCM模型，繼承和發展了交互質量的行為和專業性2個二階因子，而摒棄了態度這一二階因子，這是因為，在對交互質量測量時，行為和態度有時會存在某些重合現象。

圖1 基于三階因子結構的航空公司服務質量評估模型Fig.1 The evaluation model of airline service quality based on the third-order factor structure

硬件環境質量是第2個二階因子，物理環境質量作為服務生產過程的物理特性，其被認為是影響顧客行為的一個重要環境因素。McDougall和Levesque（1994），Rust和Oliver（1994）發現了物理環境質量是顧客評估服務質量最重要因素之一。硬件環境質量包括4個三階因子：①清潔性；②舒適性；③有形性；④豐富性。Aksoy和Alilgan等人（2003）認為清潔性是航空公司提供給乘客的最重要的因素和特征之一。Chang和Yeh（2002）證明了舒適性是航空業中評估物流環境質量最關鍵因素之一。Zeithaml和Parasuraman 等人（1985）認為有形性是顧客使用什么樣的服務結果作為有形證據來判斷績效的代表。王榮輝（2013）提出“豐富”一詞，將其納入移情性因子下作為衡量航空公司服務質量的評估指標之一。

過程質量是第3個二階因子，其指在服務過程中乘客希望實現自己需求的快速性和可靠性。過程質量是服務質量的重要屬性之一，它包括4個三階因子：①方便性；②及時性；③準確性；④安全性。Clemes和Gan（2008）證明了方便性對航空服務質量有積極的影響。王榮輝（2013）提出航空服務的及時性這一概念。王華偉和左洪福（2007）在評估航空公司服務質量可靠性時引申出“準確性”這一關鍵詞。Clemes 和Gan等人（2007）證明了安全在航空運輸服務中的重要性。

結果質量是第4個二階因子，其指乘客接受航空公司提供服務產生的結果以及獲得服務的價值。換言之，結果質量是否滿足乘客的需求。某些研究表明結果質量部分是乘客評估整體服務質量的重要決定因素之一，在模型或量表中增加結果質量這一因子可以提高預測效度和解釋力。結果質量包括2 個三階因子：①差錯率；②問題解決。王華偉和左洪福（2007）驗證了差錯率是航空公司服務質量評估指標體系的重要組成之一。Terblanche和Boshoff（2001）證明了問題解決對評估服務質量產生重要影響。

2 量表簡化

基于定性研究，本文設計的初始量表共46個題項，采用Likert 5點尺度量表法，從“非常不滿意”到“非常滿意”5個等級進行打分。本文分兩個步驟對量表實施簡化。

第一步，通過專家小組和現場測試評估量表內容和表面效度，其中專家小組成員由5位航空公司高層管理人員和4位高等院校民航運輸管理系的學者組成。基于語句的相關性和明確性，專家們對46個題項進行修改，刪除描述不明確，相關性不高，以及冗余的題項，最后保留39個題項。

第二步，基于上述保留的39個題項設計問卷，針對在最近一年內有過乘機經驗的120位乘客實施問卷調查。基于有效樣本數據，本步驟預進行探索性因子分析，檢驗各題項的適切性和可靠性，以校正問項與總分相關為基準，決定是否刪除某個問項。當問項與總分間的相關呈現低度關系時（校正問項與總分相關系數應大于等于0.40），應刪除之。本文經過多步重復計算，最終保留36個題項。隨后，基于36個題項，根據因子載荷，a系數值、平均提取方差（AVE）和組合信度（CR）4個判斷指標對量表進行驗證，數據分析結果詳見表1。Tabachnick和Fidell（2007）認為因子載荷應大于或等于0.50，De Vellis（1991）認為a系數值應大于或等于0.70，Fornell 和Larcker（1981）認為AVE應大于或等于0.50，Bagozzi 和Yi（1988）認為CR應大于或等于0.70。根據表1所示，探索性因子分析結果均達到判斷標準，說明量表收斂度較高，故不需重新修改量表。

3 數據分析和結果

3.1 數據收集

在量表簡化階段，本文對36個題項進行探索性因子分析，結果表明量表的收斂效度較高。但是，模型是否有效，能否得到數據支持，還是未知數，故應對模型進行驗證。在模型驗證階段，本文同樣借鑒Likert 5點量表法對問卷進行施測，施測地點為南京祿口機場，施測對象為乘坐東航、深航以及國航的437位乘客，共收集有效問卷339份，有效率為77.57%。

3.2 模型檢測

本文使用局部分解方法對模型進行檢測，這是由于本文設計的模型涉及的參數和潛變量數目較多，且盡管模型信效度較合理但不是很高。本文使用局部分解方法，通過三個步驟對提出的模型的有效性進行檢測。

首先，本文將交互質量、物理環境質量、過程質量和結果質量4 個二階因子作為一階因子進行模型檢驗，目的是研究這4個二階因子是否適合作為服務質量的測量指標。在模型檢測過程中，由于4個二階因子屬于同階層，故被視為是等同的，可以對各二階因子的測量問項進行隨機組合，且本文設計的各三階因子均包含3個題項，可以將二階因子的測量問項重新組合為1或2項。本文在使用局部分解方法時，將屬于二階因子的問項隨機組合為2項。為了對本步驟進行解釋說明，以交互質量為例，進行問項隨機組合。交互質量有2個三階因子，每個三階因子包含3個問項，即共有6個問項對交互質量進行測試。現預將第1，4問項進行總分相加組合為1個問項，而將第2，3，5，6問項進行總分相加組合為1個問項，故交互質量現有2個問項。對于硬件環境質量、過程質量和結果質量3個二階因子運用同樣的方法進行問項隨進組合，結果顯示每個二階因子的因子載荷均大于0.40，且各二階因子之間的相關系數較高。該模型擬合結果詳見表2，可以看出二階因子模型擬合結果均達到了擬合指標判斷標準，擬合效果良好，說明4個二階因子能夠作為航空公司服務質量測量指標。

表1 收斂度檢驗Tab.1 The results of convergence degree test

其次，本文將服務質量作為一階因子，交互質量、物理環境質量、過程質量和結果質量作為二階因子對模型進行檢測，其中交互質量、硬件環境質量、過程質量和結果質量4個二階因子的測量問項隨機組合過程同第一步。AMOS 17.0軟件輸出結果顯示服務質量與交互質量、硬件環境質量、過程質量和結果質量之間的結構系數分別為0.66，0.73，0.87，0.69，且4個二階因子與各自測量問項之間的標準因子載荷均在0.80以上。該模型擬合結果詳見表2，說明可以將航空公司服務質量分為交互質量、硬件環境質量、過程質量和結果質量4個因子進行測量。

再次，本文將交互質量、硬件環境質量、過程質量和結果質量作為一階因子，行為、專業性、清潔性等12個三階因子作為二階因子對模型進行檢測。該步驟對行為、專業性、清潔性等12個三階因子的各測量指標進行重新隨機組合。為了進一步說明，本文以交互質量的行為和專業性2個因子為例進行解釋。由于行為和專業性2個因子各有3個測量指標，現將第1問項作為行為因子的第1個問項，而將第2、3問項進行總分相加后作為行為因子的第2問項；同理，將第4問項作為專業性因子的第1問項，而將第5、6問項進行總分相加后作為專業性因子的第2問項。其他10個三階因子的問項組合情況與上類似。經過AMOS 17.0軟件驗證，得出交互質量、硬件環境質量、過程質量和結果質量4個因子之間的相互結構關系均在0.40以上，且各因子載荷均在0.60以上，模型擬合結果如表2所示，由此可以說明三階因子可以很好的解釋它們所對應的二階因子。

表2 三階段模型擬合結果統計表Tab.2 The results of the model fitting in three stages

3.3 量表有效性和可靠性分析

通過探索性因子分析（數據結果詳見表1）可知，評估航空公司服務質量的12個三階因子的Cronbach′s a系數的取值范圍為0.622到0.931，符合Churchill（1979）提出的a系數值應大于等于0.60的標準，說明航空公司服務質量量表的信度較高。

本文所設計量表的收斂效度已通過各測量指標的因子載荷進行了驗證（詳見表1）。具體地說，所有測量指標的標準回歸權重（因子載荷）均大于0.50，最低為0.55，最高為0.94。另外，CR（組合信度）作為檢查每個三階因子的收斂效度指標，其值均大于0.70，符合Hair和Black（2010）建議的標準。由此說明，該量表的收斂效度較高。交互質量、硬件環境質量、過程質量和結果質量4個二階因子之間的顯著關系，以及它們與各自三階因子之間的結構關系進一步支持該量表的收斂效度驗證。各二階因子與三階因子之間的C.R（臨界比率）值介于11.807到29.088，且均在0.001水平上顯著（詳見表3）。當因子之間的相關性評估不是太高時可以驗證區分效度，而本文中的12個三階因子之間的相關性評估均在0.001水平上顯著（詳見表4）。

經數據分析結果表明，本文所建立的基于三階因子結構的航空公司服務質量量表具有很高的信效度。

4 結論

基于定性研究和文獻綜述，本文構建了基于三階因子結構的航空公司服務質量評估模型。首先，本文通過3個步驟對航空公司服務質量評估模型進行驗證，結果表明3個結構模型的擬合效果良好，一方面說明了乘客可以從行為、專業性、清潔性、舒適性、有形性、豐富性、方便性、及時性、準確性、安全性、差錯率和問題解決12個三階因子評估航空公司服務質量；另一方面說明了通過對12個三階因子的組合構成了交互質量、硬件環境質量、過程質量和結果質量4個二階因子，并且可以通過這4個二階因子綜合表征乘客對航空公司整體服務質量的感知。其次，模型檢測輸出的數據結果的顯著性以及a系數值揭示了航空公司服務質量量表具有較高的信效度。綜上所述，本文構建的模型和量表對于促進實踐者持續為航空乘客提供最佳體驗具有廣泛的應用前景，拓寬了目前民航業服務質量研究的視角。

表3 二、三階因子模型參數估計結果統計表Tab.3 The parameter results of second-order and third-order factor model

表4 三階因子之間的相關性評估Tab.4 Assessment results of correlation between third-order factors

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