基于SERVPERF模型的公共自行車服務質量評價研究

馬書紅，馬金磊，王元慶，韓筍生

(1. 長安大學 公路學院，陜西 西安 710064； 2. 墨爾本大學 建筑、建設與規劃系, 墨爾本 VIC 3010, 澳大利亞)

0 引 言

近年來，為建設和完善城市慢行交通系統，公共自行車逐漸成為城市交通系統的重要組成部分。與小汽車、公交車等出行方式相比，公共自行車在提高使用者自身健康水平的同時還能夠減少空氣污染、噪聲污染和交通事故等[1-2]。國外對于公共自行車的研究多集中在發展趨勢、影響因素、布局規劃及車輛調度等方面，如D. FULLER等[3]的研究表明公共自行車系統受到大量居民的歡迎，還有對于以自行車作為主要交通工具的年輕人和接受高等教育的人具有更多的吸引力；LI C等[4]以復雜網絡理論為依據，分析了站點布局的影響因素，研究得出租借點分布、規模、站點間平均最短路徑等都對布局規劃有顯著影響；由于公共自行車系統仍然處于發展之中，其服務系統還存在不少問題有待解決，國內對于公共自行車系統的服務問題，多集中在布局規劃、調度、公眾滿意度方面[5]；基于使用者感知的服務質量方面的研究較少，張軍等認為租賃自行車共享系統也被看作是一個產品服務系統[6]；張天暢等[7]在修正SERVQUAL量表的基礎上，根據用戶使用公共自行車的流程設計了系統服務、借還車便捷度、車輛保養、附加服務和站點設施位置5個特性，共17個指標，包括了使用過程中的重要環節。

目前，國內外進行服務質量評價時較為常用的是修正的SERVQUAL模型[8]和SERVPERF模型[9]，研究發現SERVPERF方法的簡易性和實用性均優于SERVQUAL方法，且應用范圍更為廣泛[10]；姚志剛等[11]采用SERVPERF法分別從可感知性、保證性、可靠性、響應性和關懷性5個維度對出租車服務質量進行了研究，通過調查問卷獲取權重；馬飛等[12]借鑒SERVPERF服務質量分析方法，從乘客感知角度設計了公交車服務質量的5維度影響因素(有形性、保證性、可靠性、響應性和關懷性)測量模型。

就以往研究情況來看，將SERVPERF應用于公共自行車方面的研究較少，不能反映出近期需改善的服務項目，且對于指標的建立不夠細致。基于此，筆者以西安市公共自行車服務為例，應用加權后的SERVPERF方法，建立公共自行車服務質量評價模型，同時完善指標體系，并結合IPA法分析近期公共自行車服務系統急需改善之處，以期對西安市公共自行車服務質量的改善和提升提出建議。

1 公共自行車系統服務質量評價方法

1.1 總體思路

通常服務質量評價主要包含5個維度：①有形性：實際設施、設備以及服務人員的外表；②可靠性：可靠、準確地兌現服務承諾；③響應性：幫助顧客迅速提高服務水平；④保證性：員工所具有的知識、禮節以及表達出自信與可信的能力；⑤移情性：關心并為顧客提供個性化服務。筆者以這5個維度為標準，構建評價指標體系，與IPA法相結合，建立總體評價模型和分區評價模型，進行問卷調查，綜合每個維度的得分進行服務質量的評價；同時分析不確定因素對服務系統評價的影響及差異。

1.2 評價指標的選取

選取評價指標時，在用戶選擇公共自行車的原因中提取更具有代表性，并在前人研究的基礎上進一步對指標體系進行完善。根據調查結果(表1)及專家意見，按照5個維度劃分指標，構建評價指標體系。通過對量表的不斷刪改整合，最終確定的評價指標內容如表2。

表1 公共自行車選擇原因Table 1 Reason for the choice of public bicycles

表2 公共自行車系統服務質量評價指標Table 2 Service quality evaluation index of public bicycle system

1.3 評價模型的建立

SERVPERF模型以SERVQUAL模型的理論為基礎，其度量方法為：服務質量=顧客感知績效[13]。利用加權的思想劃分評價指標的重要程度，加權后的SERVPERF計算方法如式(1)：

(1)

式中：QSi為第i個維度上使用者感知績效得分；n為維度i中包含的指標個數；Pij為第i個維度指標j的感知服務質量平均得分；Ij為指標權重，筆者采用層次分析法進行權重的標定。

為直觀顯示公共自行車系統中短期內需要優化的服務項目，可應用IPA法研究系統內部的優劣勢所在。IPA法是將績效與重要度相結合，使各指標分布在象限圖中，其中象限Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ分別表示努力區、改善區、次優先區和保持區，如圖1。努力區表明績效和重要度均較高，繼續努力以提高服務質量；改善區表明顧客感知服務與預期水平存在差距，繼續采取相應措施進行改善；次優先區表明可在解決需要改善的問題之后所考慮的因素；保持區表明服務的質量已經超出了顧客的期望，應繼續保持。

圖1 IPA象限Fig. 1 IPA quadrant diagram

1.4 分區服務質量評價模型

由于各分區所建設的公共自行車租賃站點數量和服務上存在差別，因此服務質量也會有所不同。基于SERVPERF量表選取的評價指標中，將車輛外觀及性能、換乘距離、辦卡充值點和站點的布局和數量進行無量綱化。為了客觀的進行分析，引入灰色關聯度分析，對各區的服務質量進行排序，計算步驟如下：

步驟1：確定參考序列：從各分區的每項評價指標中挑選最優值組成參考序列x0={x01,x02,…,xij}，則每個分區的評價值形成一個比較序列xi={xi1,xi2,…,xij}，其中i為分區個數，j為評價指標個數。

步驟2：將數據進行無量綱化后，計算各比較序列與參考序列的絕對差列公式為式(2)：

Δ(ij)=|x0-xij|

(2)

步驟3：確定兩級最大差與最小差，如式(3)：

(3)

步驟4：計算關聯度，首先計算每列的關聯度系數公式為式(4)，之后用比較數列與參考數列指標的平均值來定量反映兩序列之間的關聯度，關聯度r0i越大則服務質量越好，計算公式為式(5)：

(4)

式中：ρ為認為引入的分辨系數，目的是避免Δ(max)過大而使關聯系數失真通常ρ取0.5，其中Wij為各指標的權重。

(5)

1.5 其他不確定因素對服務質量評價的影響

外在因素(使用者的基本屬性如年齡、性別等)對評價結果會產生不同程度的影響，通過建立這些外在因素與服務質量的函數關系，可直觀的反映影響結果。由于Logistic回歸模型能對定性變量進行較好的分析，因此筆者將服務質量評價作為因變量(<3分設置為0，>3分設置為1)，將空氣質量和使用者的基本屬性年齡、性別、職業、有無小汽車作為自變量進行Logistic回歸分析，同時為了更進一步分析不同使用者對各維度的服務質量評價，將利用SPSS中的方差分析研究差異性所在。

2 問卷設計與調查

本次問卷主要包括使用者基本信息、服務質量評分和總體服務質量印象三部分，其中二、三部分問項均采用李克特五點法進行評價。問卷的信度和結構效度分別利用克倫巴赫系數法(Cronbachα)和因子分析進行檢驗。在SPSS20.0中進行分析，問卷整體的Cronbachα值為0.922，此結果說明問卷相當可靠。問卷的KMO值為0.815，并通過了Bartlett檢驗。利用主成分分析法將多個指標轉化為幾個綜合指標，本次調查結果通過主成分分析，從中提取了5個因子，分析結果如表3。

本次調查時間是2015年1月18日至26號(惡劣天氣除外)，不分工作日和非工作日，保證調查區內的樣本分布涵蓋早高峰、午高峰、晚高峰和平峰。調查地點為確定的居住小區、中小學、公園、廣場、商場、商圈等45個調查區。調查人員在調查區對公共自行車使用者進行隨機訪問，共發放問卷1 300份，回收有效問卷1 012，樣本有效率為77.8%。

表3 因子分析結果Table 3 Results of factor analysis

3 結果分析

3.1 樣本統計性描述

對本次調查數據進行統計分析，結果顯示被調查者中男性所占比例為58.6%，稍多于女性。被調查者主要年齡段集中在 25～40歲，收入在2 000元/月以下的居民占59.6%，被調查者的學歷多在高中以上，其職業構成中所占比例較大的是企業員工(詳情見表4)，有51%的被調查者家中有小汽車，可見小汽車的影響對于自行車的選擇不是很大。此外，多數騎行者的性格屬于樂天派，且沒有三高身體健康者居多。

被調查者使用公共自行車的主要目的是上班或上學，其中73%的使用者平均每天騎車1～2次，單次騎車最長距離平均為5 km，單次最長時間平均為30 min，平均月花費為8.2元，符合公共自行車短距離、低消費的特征(選擇結果如表5)。

表4 被調查者基本情況分析Table 4 Analysis of the basic situation of respondents

表5 被調查者選擇公共自行車的情況Table 5 The situation of respondents choosing public bicycles

3.2 服務質量評價

3.2.1 整體服務質量評價

利用層次分析法確定各項指標的權重值和最終績效得分結果如表6。

評價指標中，按重要度從高到低的維度依次是有形性、響應性、可靠性、保證性、移情性，總體評價為3.74，介于滿意和比較滿意之間，可見使用者對公共自行車系統的服務質量基本滿意，其中得分較低的是響應性和移情性，表明這兩項是需要進行改善的。將服務質量評分與重要度相結合繪制成IPA圖(圖2)，能夠直觀的看出西安市公共自行車系統近期急需改善的指標是站點布局和數量、中途停放安全及騎行環境，和SERVPERF模型的結果一致。

圖2 各項服務質量評分-重要度IPAFig. 2 Service quality score-importance of IPA

對于問項(15)，在調查過程中使用者反映較多的問題是居住附近無站點或站點較遠帶來不便；對于問項(18)，不少使用者反映在租車過程中，對停放的安全性表示擔心如果中途停放會出現丟失現象；對于問項(20)，自行車道的隔離情況有待加強，此項關系自行車使用者的安全，與使用者的體驗感受關系密切。

3.2.2 分區服務質量評價

從調查中抽取了人口密度較大的5個小區：碑林區、雁塔區、蓮湖區、未央區和新城區，將車輛外觀與性能(問項1)、換乘距離(問項5)、辦卡充值(問項13)、站點布局和數量(問項15)替換成定性指標，即車輛完好率(%)、換乘距離(m)，辦卡充值點個數，站點密度(個/km2)，定性與定量相結合，將指標進行無量綱化之后計算出5個分區的關聯度分別為r1=0.95，r2=0.87，r3=0.86，r4=0.84，r5=0.86，按服務質量評價從高到低依次是：碑林區、雁塔區、蓮湖區與新城區相同、未央區，具體見表7。

表7 分區服務質量評價指標Table 7 Evaluation index of regional service quality

3.2.3 其他因素對服務質量評價的影響

利用SPSS20.0進行Logistic回歸分析，由于職業變量的顯著性水平為0.074>0.05，對服務質量評價沒有顯著影響，因此將其剔除(結果詳見表8)，最終的得到的回歸方程為

y=-0.007x1+0.017x2-0.067x3+0.056x5-0.018x6

表8 其他因素對服務質量評價的影響Table 8 Influence of other factors on service quality assessment

通過回歸方程的系數可發現其他因素對于公共自行車系統服務質量的影響程度由大到小依次是：有無小汽車、PM值、身體健康狀況、年齡、性別。此項研究結果與J .WOODCOCK等[14]的研究相符，即使用者的健康水平和空氣污染情況是影響自行車系統運行的關鍵因素，且兩者都屬于可控因素，與公共自行車系統相互影響。因此，相關部門對空氣質量的監測與管理以及提高居民健康水平，對于公共自行車系統服務質量的改善會有很大幫助，從而形成良性循環。

使用者對于各維度的服務質量評價的差異性，利用SPSS中單因素方差分析，如表9，結合調查結果分析：女性對騎車過程中的舒適度評價較低；年齡在25～35之間和有小汽車者對布局和數量、騎行環境評價較低；身體較差者對辦卡方便程度評價較低。相關部門可進行針對性的改善。

表9 乘客屬性對各維度的影響差異Table 9 Influence difference of passenger attributes on each dimension

3.3 改善建議

根據以上分析結果得到近期繼續改善的指標，即站點布局和數量、中途停放安全及騎行環境，次級改善指標：車輛外觀性能、服務效率、辦卡充值方便等。近年來，共享單車的飛速發展，迫使公共自行車必須做出改進，為了使公共自行車能夠更好地服務于大眾，結合分析提出改善建議：① 考慮在人流量大、住宅區附近，尤其是公共交通不便利的地方，通過實地考察合理增設站點，對站點的需求量定期監測，在數量上進行調整，保證布局和數量的合理性，使居民出行更加方便；② 借鑒共享單車的智能鎖具，對公共自行車加以改進，確保用戶在中途停車時車輛的安全性，同時注重車輛的外觀及使用性能，可對其外觀及輕便性進行優化，加大對公共自行車的宣傳力度；③ 營造良好的騎行環境，在車流量較大且道路條件允許時增設隔離設施，設置自行車專用道，保證其連貫性；④ 加強員工培訓，保證服務效率，增設辦卡充值點，可考慮結合網絡技術，使辦卡充值變得更加方便且具有人性化。除此之外，政府部門對小汽車限行，減少環境污染，提高居民健康水平對推動公共自行車的發展都將起到推動作用。

4 結 語

對公共自行車系統服務質量的研究是促進公共自行車快速發展和改善其運營狀態的重要途徑。從使用者的角度出發，運用加權后的SERVPERF模型，基于公共自行車系統的特性和使用者所關注的騎車因素建立了評價體系；將SERVPERF模型與IPA圖相結合，進一步將公共自行車系統中需要改善的指標和優勢明顯標記出來；采用灰色關聯度模型對各區進行優劣排序，使結果更加客觀，且涵蓋信息全面。研究成果有助于完善公共自行車系統服務質量評價體系，不同方法的結合進一步發現公共自行車系統所存在的問題，值得發展規模類似的城市借鑒，對促進公共自行車的發展有重要意義。