校園共享電動自行車顧客滿意度影響因素實證研究

王丹

摘 要：當前，高校校園成為共享電動自行車企業開展區域化運營的重要市場。基于美國顧客滿意度指數（ACSI）模型，構建共享電動自行車顧客滿意度研究模型，以高校大學生為研究對象，采用結構方程模型進行實證研究，研究結果顯示：（1）共享電動自行車感知質量、感知價值對顧客滿意度有正向影響。（2）共享電動自行車顧客期望會正向作用于另外兩個前因變量，感知質量正向作用于感知價值。（3）共享電動自行車顧客滿意度負向作用于顧客抱怨，并正向作用于顧客忠誠，顧客抱怨負向作用于顧客忠誠。最后，提出共享電動自行車企業提升校園顧客滿意度和忠誠度的對策建議，包括優化收費結構和押金標準、改善車輛性能、提高用戶騎行體驗、加強后期維護、簡化認證程序等。

關鍵詞：共享電動自行車 ?滿意度 ?影響因素 ?ACSI模型 ?結構方程模型

中圖分類號：F293 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2020）09（b）--05

繼共享單車后，共享經濟時代催化了另一種綠色交通工具的流行，即共享電動自行車。這一新生事物的出現得益于通訊技術加速迭代以及商業租賃不斷創新的疊加影響，具有綠色、健康、快捷等優點，為人們的日常出行帶來便利，在城市交通系統中發揮了一定的作用。2017年，多部門聯合出臺部門規章，表明“不鼓勵發展互聯網租賃電動自行車”。

2019年4月15日，電動車新國標正式實施，禁止生產銷售非國標電動車。以上政策均對共享電動自行車企業產生了巨大影響，未來如何發展成為社會各界關注的熱點。由于電動自行車生產成本和維護成本較高，部分企業嘗試向區域化運營模式轉型，首選目標市場便是二三四線城市的高校校園，在校大學生成為共享電動自行車的主要使用群體。然而，由于共享電動自行車為我國首創的出行模式，缺乏可借鑒的成功經驗及發展模式，且國內學者的研究主要立足于共享單車，針對其系統模式[1，2]、發展現狀及問題[3，4]、用戶出行行為[5，6]、用戶滿意度[7～9]等方面作出探討，但是鮮有學者針對共享電動自行車顧客滿意度作出詳盡的實證分析。

所以，本文在梳理了大量相關研究成果后，認為ACSI的運用成果具有普遍的認可度，構建校園共享電動自行車顧客滿意度研究模型，并以安徽高校使用共享電動自行車的大學生為研究對象，采用結構方程模型對影響校園共享電動自行車顧客滿意度原因作出細致的探討，旨在厘清各影響因素之間的關系及影響路徑，并在實證研究的基礎上提出改善校園共享電動自行車顧客滿意度的對策建議，以期為這一方興未艾的新興行業帶來一些正面參考。

1 文獻回顧與研究假設

1.1 顧客滿意度相關研究

此類研究進入營銷學范疇至今已有50多年，它反映了用戶使用產品或服務的事前期望與事后感受的相對關系[10]。回顧相關文獻，顧客滿意度可分為認知性評價和情緒性評價兩種觀點。前者認為，顧客滿意度體現用戶對其付出與回報是否適當的一致認知狀態[11];后者認為，用戶會采用情緒化的語言來表達產品或服務的體驗感知[12]。這兩種不同的評價視角能夠有效詮釋顧客滿意度對顧客消費行為具有重要的支持作用。

自20世紀90年代以來，顧客滿意度測評問題引發了眾多學者的廣泛研究，進而首先形成了瑞典顧客滿意度晴雨表模型[13]，并隨后在此基礎上又陸續延伸出了美國、歐洲、中國模型[14～16]，而這種最具代表性的4種測量模型。其中，美國ACSI模型獲得了更多學者認可及運用，該模型設定了3個前因變量和2個結果變量，即顧客期望、感知質量、感知價值，顧客抱怨、顧客忠誠，與顧客滿意度共同構成一個整體邏輯模型。本研究將以此作為理論研究與假設提出的基礎。

1.2 理論研究與假設

根據顧客滿意度理論，共享電動自行車的顧客期望主要來源于三個方面：一是運營企業通過各類媒體渠道如APP、微信公眾號等發布的廣告信息;二是周圍人群的口頭傳播;三是用戶之前使用類似產品形成的實際體驗感知。共享電動自行車顧客期望可以較為全面的投射出產品和服務的質量情況。共享電動自行車的顧客滿意度是用戶在使用了共享電動自行車產品及服務之后的整體評價。ACSI模型指出顧客期望與顧客滿意度正相關，因此本研究提出以下假設：

假設H1： 共享電動自行車顧客期望對顧客滿意度有直接正向影響。

ACSI模型下設定了顧客期望、感知質量、感知價值三個前因變量。結合共享電動自行車的產品與服務特點，感知質量即應當理解為使用者在相關產品和服務體驗完畢后產生所感受到的質量認知;而共享電動自行車顧客感知價值是指用戶在使用產品與服務之后，對共享電動自行車的產品與服務的價格因素評判。這三個變量之間存在一定的因果關系，因此提出以下假設：

假設H2： 共享電動自行車顧客期望對其感知質量有直接正向影響。

假設H3： 共享電動自行車顧客期望對其感知價值有直接正向影響。

假設H4： 共享電動自行車感知質量對其感知價值有直接正向影響。

共享電動自行車的實際感知效果在于相關產品和服務是否滿足了用戶需求，而共享電動自行車顧客的感知質量及感知價值正是從不同角度對用戶需求的主觀衡量，所以顧客滿意度會受到使用者感知價值與感知質量的作用，因此提出以下假設：

假設H5： 共享電動自行車顧客的感知價值對其滿意度有直接正向影響。

假設H6： 共享電動自行車顧客的感知質量對其滿意度有直接正向影響。

共享電動自行車顧客抱怨主要由于實際體驗感知與預期產生較大差距，即共享電動自行車顧客滿意度的提高可能導致顧客抱怨的減少。維持或提高共享電動自行車的重復使用率，關鍵在于提升共享電動自行車的顧客忠誠。忠誠度高的共享電動自行車使用者不僅自身會重復使用，而且會向周圍人進行推薦，從而為共享電動自行車運營企業吸引更多的使用者。因此提出以下假設：

假設H7： 共享電動自行車顧客滿意度對其抱怨有直接負向影響。

假設H8： 共享電動自行車顧客抱怨對其忠誠度有直接負向影響。

假設H9： 共享電動自行車顧客滿意度對其忠誠度有直接正向影響。

2 研究模型構建

2.1 變量解釋

ACSI模型中的3個前因變量和2個結果變量都是不可直接觀測的潛變量，因此基于ACSI模型所構建的本研究模型所涉及的所有潛變量需要通過可觀測變量來獲得相關數據。借鑒前人研究，本文認為應更多考察共享電動車的實際運作情況，再據此找準這些潛變量所匹配的觀察指標，共計15個觀測變量（問卷題項），如表1所示。

2.2 建立初始模型

本研究存在多個潛變量及觀測變量，并且潛變量與觀測變量之間、多個潛變量之間均存在關系。結構方程模型可以解決以上問題，并對本研究提出的假設進行有效檢驗。因此，本文采用AMOS軟件，基于ACSI模型和結構方程模型將前文中的研究假設和變量解釋的內容結合起來，據此形成本次研究所需要的分析模型，模型的初始路徑如圖1所示，可直觀清晰地展現本次研究模型中包含的潛變量、觀測變量以及各潛變量之間的關系。

3 數據收集與分析

3.1 問卷設計與數據收集

本研究的調查問卷主要由被調查者人口特征、產品服務顧客滿意度調查兩部分組成。其中后者使用Likert 5級量表形式進行測量，以“非常不滿意—非常滿意”（或“非常低—非常高”）的答案選項形式從1分到5分依次賦分。本研究的調查對象為安徽省部分高校使用過共享電動自行車的在校大學生，采用網絡調查的形式，共發放調查問卷270份，有效問卷230份，有效率為85.2%。調查樣本按性別劃分，男生占47.71%，女生占52.29%;按年級劃分，大一占74.14%，大二占9.29%，大三占14.86%，大四占1.71%。

3.2 信度與效度檢驗

信度是為了確保經收集整理后的數據能夠具備可靠性。本次研究參考一些重要文獻成果的做法，對Cronbachs Alpha進行考察。本文采用SPSS20.0軟件中的可靠性分析來檢驗信度，得到總體量表的Cronbachs Alpha值為0.893，標準化后的Cronbachs Alpha值為0.906。依次對本次研究所涉及的多個潛變量作出檢驗，各潛變量的Cronbachs Alpha值均大于0.8，表明問卷調查所獲數據展現出較好的一致性，能夠有效支持本次研究。

效度是指問卷調查所獲數據的有效程度。本文采用SPSS20.0軟件對量表進行KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）檢驗和巴特利特球體（Bartletts Test of Sphericity）檢驗，檢驗結果顯示量表的KMO值為0.928，巴特利特球體檢驗顯著（顯著性結果為0.000），效度檢驗達標。

3.3 描述性統計分析

由表2可以看出，大學生用戶對共享電動自行車的整體滿意度尚未具有較好的表現，這也可以解釋為今后相關產品和服務仍然存在較大的提升潛力。另外，顧客期望潛變量中的觀測變量A1的平均值是最高的，說明大學生用戶對使用共享電動自行車滿足校園出行需求的期望很高;而感知價值潛變量中的觀測變量C1的平均值較低，說明共享電動自行車的收費標準相對于大學生而言偏高，用戶不太滿意。

4 模型檢驗與修正

基于前文構建的共享電動自行車顧客滿意度模型初始路徑圖，將調查數據導入AMOS軟件中，對模型進行識別與檢驗。AMOS檢驗結果顯示“OK：Default Model”，表明模型可識別，具體檢驗結果如下。

4.1 整體模型適配度檢驗

適配度指標是用來評價假設的模型路徑圖與搜集的實際數據是否相互適配。檢驗結果顯示，一系列較為重要的適配度評價指標，如卡方自由度比（CMIN/DF）、漸進殘差均方根（RMSEA）、規準適配指數（NFI）、相對適配指數（RFI）等不符合標準，表明本研究的模型適配度不高，此時需根據模型修正指標MI（Modification Indices）對模型進行修正。

4.2 路徑系數的顯著性檢驗

顯著性檢驗的評價指標通常有3個：標準誤差（S.E）、臨界比值（C.R）、p值。檢驗標準為：S.E值不能為負數，且不存在很大的標準誤;C.R值為t檢驗的t值，若大于1.96表示達到0.05顯著水平;p值為顯著性，若p值<0.001，會以符號“***”表示，若p值>0.001，會直接顯示p值的大小。

由表3可以看出，路徑關系“顧客滿意度←顧客期望”的顯著性檢驗結果中，C.R值=0.788<2，p值=0.431>0.05，都未能達標，據此可以認定相關結果不具備顯著性，即表明研究假設檢驗未通過，在后期的模型修正中應把此路徑從模型中刪除。

4.3 模型的修正

檢驗結果表明，整體模型適配度不高，且有一條路徑系數不顯著，表明初始模型具有一定的改進空間。根據結構方程模型的基本修正原則，結合修正指標MI對模型進行了修正，修正后的模型路徑圖，如圖2所示。

借助于AMOS就修正后的模型做出測試，得到輸出結果見表4、表5。因此可以認為，修正后的模型路徑能夠較好的支持本次研究，具備較好的顯著性;而修正后的模型進行適配度檢驗時，盡管有一個評價指標——漸進殘差均方根（RMSEA）值大于0.1，未達到最佳適配度的要求，但其他評價指標均通過了檢驗。以上結果表明該模型是調試過程中的最佳模型。因此，修正后模型的輸出結果能夠有效支持下一步的分析。

5 模型結果分析

通過考察修改后模型的輸出結果，可得到各個潛變量之間的因果關系路徑系數，也可對本文提出的研究假設進行驗證，驗證結果如表6所示。

結果表明，研究假設中除了H1：共享電動自行車顧客期望與顧客滿意度有直接正向影響假設未能得到實證支持，其他假設均得到顯著支持。

第一，滿意度前因變量分析。影響共享電動自行車滿意度的三個前因變量中，感知質量、感知價值對顧客滿意度有顯著正向影響，且感知質量的影響程度遠大于感知價值。H1假設則未能得到實證支持。

第二，滿意度前因變量之間的相互影響分析。顧客期望會正向作用于另外兩個前因變量，而這種作用在感知質量上表現更為突出;感知質量對感知價值有顯著正向影響。

第三，滿意度結果變量分析。顧客滿意度對顧客抱怨有顯著的負向影響，且影響程度較大;顧客抱怨對顧客忠誠度有顯著的負向影響，但影響程度較小;顧客滿意度對顧客忠誠有顯著正向影響，且影響程度較大。

6 結論與建議

本文從共享電動自行車高校大學生用戶角度出發，基于ACSI模型構建了校園共享電動自行車滿意度研究模型，根據問卷調查所得數據，采用結構方程模型對共享電動自行車滿意度影響因素進行了實證研究，得到以下結論：（1）大學生用戶對共享電動自行車的整體滿意度尚未有較好的表現，這也可以解釋為今后相關產品和服務仍然存在較大的提升潛力。另外，大學生用戶對使用共享電動自行車滿足校園出行需求的期望很高，但共享電動自行車的收費標準相對于大學生而言偏高，用戶不太滿意。（2）相關產品服務的感知質量、感知價值均能正向作用于顧客滿意度，同時前者的作用超過后者較多。說明大學生用戶如果感知到實際產品及服務質量較高時，滿意度會明顯提升。也可通過提升用戶的感知價值來影響滿意度，但提升效果不如感知質量。（3）共享電動自行車的顧客期望會正向作用于另外兩個前因變量，而這種作用在感知質量上表現的更為突出。說明大學生用戶通過企業廣告宣傳、周圍人的評價、自己的使用經驗等信息會對共享電動自行車形成一定的期望，且該期望會與顧客實際體驗產品后的感知質量、感知價值有產生較強的趨同性，尤其是感知質量。（4）共享電動自行車的顧客滿意度明顯負作用于顧客抱怨，這也可以解釋使用者滿意度會直接減少其抱怨行為;顧客抱怨對顧客忠誠有一定的負向影響，說明共享電動自行車企業如果能設立有效的抱怨處理機制，將有助于維護及提升大學生的顧客忠誠度。反之，如果企業不能有效減少顧客抱怨，極有可能就會讓這些使用者放棄自身產品服務，甚至轉向競爭對手;顧客滿意度對顧客忠誠有較大的正向影響，說明共享電動自行車企業可以通過提高顧客滿意度來有效推動大學生用戶持續重復的使用產品，并向他人推薦產品。

對于企業的建議：（1）校園出行需求期望較高，共享電動自行車企業可繼續以高校校園為主要目標市場開展區域化經營。（2）企業可以根據大學生群體的經濟能力，優化收費結構和押金標準，或者注重改善車輛性能和身份認證程序，或者注重強化共享電動自行車的后期維護，以此來提高大學生用戶對于共享電動自行車的感知價值。（3）企業可加強廣告宣傳、口碑營銷以及客戶關系管理，使大學生用戶對產品和服務形成客觀認知和期望，并以此對感知質量和感知價值產生趨同性。（4）提高顧客滿意度是減少顧客抱怨、提升顧客忠誠的關鍵因素。因此，優化收費結構和押金標準、改善車輛性能、提高用戶騎行體驗、加強后期維護、簡化身份認證程序等做法是企業提升高校校園大學生用戶滿意度和忠誠度的良好途徑。

本研究的局限性在于調研對象主要是安徽部分高校的大學生，且樣本數量不夠大，可能缺乏代表性。調研對象可能會因為地域不同而導致調研結果有所差異。在未來進行相關研究時，會注意擴大調研范圍和樣本數量。

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