基于粗糙集的铁路货运服务质量评价研究

冯芬玲，周广富，李华锋

(1. 中南大学 交通运输工程学院，湖南 长沙 410075；2. 北京铁路局 客运处，北京 100860)

基于粗糙集的铁路货运服务质量评价研究

冯芬玲1，周广富1，李华锋2

(1. 中南大学 交通运输工程学院，湖南 长沙 410075；2. 北京铁路局 客运处，北京 100860)

在概述铁路货运服务质量评价相关研究成果的基础上，运用服务蓝图技术方法构建铁路货运服务质量的二级评价指标体系，将 SERVQUAL 评价方法和粗糙集理论相结合，避免了指标权重的主观性和模糊性，通过顾客调查数据进行铁路货运服务质量 SERVQUAL 评价，提高评价的准确性，并通过实例验证该评价方法的可行性和有效性。

铁路货运；服务质量；粗糙集；评价；SERVQUAL

近年来，随着我国经济的高速发展，铁路、公路、水运、民航、管道等现代运输方式蓬勃发展，在这种形势下，各种运输方式为争夺货运市场，都将提高服务质量放在了前所未有的重要位置，国内外学者对此进行了大量研究。汤银英等[1]分析铁路“门到门”全程物流服务的客户满意度评价特性，借鉴 LSQ 模型的物流服务评价指标，从服务流程和服务结果 2 个方面，建立以时间性、货物完好、收费服务、订单受理、信息服务、投诉处理、货物接取、货物送达、其他物流服务为一级指标的满意度评价指标体系。冯芬玲等[2-3]运用服务质量 (Service Quality，SERVQUAL) 及模糊层次分析(Analytic Hierarchy Process-Fuzzy，AHP-Fussy) 方法对铁路货运服务质量进行评价，并分别运用实例验证评价方法的可行性。马晓晨等[4]从车站人员服务、技术设备和站内环境等角度出发，建立铁路货运站服务质量水平的综合评价指标体系，应用灰色关联分析方法建模，通过实例验证方法的可靠性和可操作性。程一达等[5]在进行货运市场调研及需求分析的基础上，参考借鉴公路运输提供服务的方式及内容，研究改进铁路货运服务、提高服务质量的方法及措施。王宴平[6]在阐述铁路货物服务存在主要问题的基础上，构建铁路货运服务质量客户满意度评价模型，并且提出货运服务质量客户满意度评价指标体系。杨凯等[7]在分析铁路货运服务质量若干因素的基础上，建立铁路货运服务质量的相关评价体系并且量化评价指标，粗糙集理论的提出为解决模糊性和主观性带来了新的方法，粗糙集属性

重要度原理能够深入挖掘各评价指标之间的内在联系，确定指标的权重同时无需任何先验信息。构建铁路货运服务质量评价指标体系，基于粗糙集理论运用 SERVQUAL 评价模型对铁路货运服务质量进行定量和定性的综合评价，以提高铁路货运服务质量评价的准确性和科学性。

1 构建铁路货运服务质量评价指标体系

服务蓝图技术主要用于描绘服务体系，寻找并确定关键的服务接触点。该技术从顾客的角度看待服务过程，通过对服务流程、顾客行为、服务企业员工行为及服务接触、服务证据等方面的描述，将复杂、抽象的服务提供过程简单化、具体化。对于铁路企业而言，建立货物运输服务蓝图，有利于不同环节的人员立足客户角度分析问题，全面深入准确地了解工作流程，将自身的工作与其他环节工作联系起来，有利于明确铁路运输企业内部各部门的职责和协调性，从而找出影响货主服务体验的指标。基于铁路货运服务质量的基本特征，根据服务质量评价体系所需遵循的系统性、一致性、针对性、独立性、稳定可比性及可操作性原则，结合我国铁路货运服务质量现状，通过铁路货物运输服务蓝图分析服务全过程，构建包含安全性、及时性、准确性、便捷性、舒适性 5 个一级指标，10 个二级指标的铁路货运服务质量评价指标体系。铁路货物运输服务蓝图如图 1 所示。铁路货运服务质量指标体系如图 2 所示。

图 1 铁路货物运输服务蓝图

2 基于粗糙集的铁路货运服务质量评价模型

粗糙集理论是一种处理模糊和不确定性知识的工具，它无需提供问题所需处理的数据集合外的任何先验信息，在保持分类能力不变的前提下，通过计算各指标的重要度，得出指标分类规则。基于粗糙集的铁路货运服务质量评价模型是由数据驱动的，因而所选的样本数据要有代表性和普遍性。

（1）数据收集及整理。根据建立的指标体系，设计符合 SERVQUAL 标准的调查问卷，通过问卷调查的方式搜集指标服务感知质量和期望质量数据，各项二级指标的数值为 1～10，由小到大表示从差到好，通过对获得的数据进行统计分析和数据预处理，得到服务感知质量和期望质量的初始数据。

（2）确定指标权重。采用粗糙集[8]方法确定铁

路货运服务质量指标体系中各指标的重要度，并将指标重要度归一化作为 SERVQUAL 评价中的指标权重。计算方法如下。

图 2 铁路货运服务质量指标体系

①以铁路货运感知服务质量为样本，建立相应的知识表达系统

式中：U 为评价对象非空有限集合，即论域； A 为指标集，A = (C∪D)，其中 C 为二级指标集，D 为一级指标集；V 为各指标的值域；f 为信息函数，用来计算 U 中每一个样本的值，即 ∀a∈A，x∈U，f (x，a)∈V。

②计算各项一级指标内对应的二级指标的重要度，可以表示为

式中：Impij为一级指标内指标 pij的重要度； |U| 为集合 U 的元素个数；pospij( pi) 为 pi的 pij正域，即属于以 pij对 U 进行分类的集合，同时又属于以 pi对 U 进行分类的集合的元素。

将指标重要度归一化，得到二级指标的权重

式中：Wpij为二级指标权重；km为第 m 个一级指标所包含的二级指标个数。

③一级指标权重计算。一级指标权重的计算需要先计算各二级指标在所有指标中的重要度。建立对应于铁路货运服务质量指标体系确定路线，共有 18 条线路，依据遍历各节点的原则，计算图中每条线路中指标重要度，计算出各级指标的权重。服务质量指标权重确定线路如图 3 所示。

图 3 服务质量指标权重确定线路

首先，各二级指标在线路中的重要度可表示为

其次，各二级指标在整个指标体系中的重要度可表示为

最后，计算一级指标重要度为

归一化得到各一级指标权重为

（3）确定评价结果。记二级指标 pij对应的感知服务质量和期望服务质量得分样本值分别为 aij1，aij2，…，aijn和 bij1，bij2，…，bijn。二级指标 pij的感知服务质量得分和期望服务质量得分计算公式分别为

式中：Pij为二级指标 pij的感知服务质量得分；n 为样本数。

式中：Eij为二级指标 pij的期望服务质量得分；n 为

样本数。

第 i 个一级指标的得分计算公式为

式中：Fi为第 i 个一级指标的得分；ki第 i 个一级指标下二级指标的个数。

（4）铁路货运服务质量评价得分计算公式为

3 实例分析

（1）数据收集。对某铁路局 12 个货运站 300位货主进行问卷调查，有效问卷 287 份，有效率达95.67%。

（2）权重确定。为确定指标的权重，以某铁路局管内 12 个货运站的感知服务质量为样本，论域为U = (u1，u2，u3，…，u12)，对样本数据进行分类，大于等于 8 的用 1 表示，大于等于 7 小于 8 的用 2 表示，小于 7 的用 3 表示，建立知识表达系统。铁路货运感知服务质量知识表达系统如表 1 所示。

根据指标权重计算方法，计算铁路货运服务质量指标权重如表 2 所示。

（3）评价结果的确定。通过对 300 位货主的调查问卷进行处理分析，得到铁路货运服务质量评价指标值如表 3 所示。

经计算，铁路货运服务质量最终得分为 SQ = 1.14分，说明顾客期望的铁路货运服务质量与实际感知的铁路货运服务质量之间存在 1.14 分的差距。通过表3 可以看出，顾客的期望与感知存在较大差距的有铁路货运站治安、发生货损或丢失时赔偿及时、货物准时送达目的地、投诉受理渠道完善、车站工作人员服务态度 5 项，因而应着重提升上述指标的服务质量，尽可能减少顾客感知值与顾客期望值之间的差距。此外，货物完整安全送达，货物运输手续办理及时，货物运输、提取时办理手续方便快捷指标的期望值与感知值也存在一定的差距，还需要多加注意，以便从整体上全面提升铁路货运服务质量，达到顾客期望。

表 1 铁路货运感知服务质量知识表达系统

表 2 铁路货运服务质量指标权重表

表 3 铁路货运服务质量评价指标值

4 结束语

随着经济的高速发展，铁路改革的不断推进，我国铁路货运服务质量得到不断提高，但与客户的期望及铁路货运发展目标还存在一定的差距。基于粗糙集的铁路货运服务质量评价模型的构建以数据为基础，尽可能地避免了铁路货运服务质量评价中权重确定的主观性，实现对铁路货运服务质量的客观评价，为铁路货运部门评价当前服务质量提供了参考依据，该模型仍然需要根据各铁路局实际情况加以完善。

[1] 汤银英，孙嘉欣. 铁路“门到门”全程物流服务客户满意度评价[J]. 铁道运输与经济，2015，37(8)：11-16. TANG Yin-ying，SUN Jia-xin. Evaluation of Customer Satisfaction of Railway "Door-to-Door" Whole-Process Logistic Service[J]. Railway Transport and Economy，2015，37(8)：11-16.

[2] 冯芬玲，陈治亚. 基于 SERVQUAL 的铁路货物运输服务质量评价[J]. 内蒙古工业大学学报，2007，29(1)：90-94. FENG Fen-ling，CHEN Zhi-ya. Quality Evaluation of Rail Freight Transpotation Service based on SERVQUAL[J]. Journal of Inner Monglia Agricultural University，2007，29(1)：90-94.

[3] 冯芬玲，陈治亚. 铁路货运服务质量的 AHP-Fuzzy 评价[J]. 技术经济，2007，26(5)：95-97.

[4] 马晓晨，薛 锋. 基于灰色关联方法的铁路货运站服务质量评价[J]. 交通运输工程与信息学报，2015，13(1)：63-66，84. MA Xiao-chen，XUE Feng. Service Quality Evaluation of Railway Station based on Grey Correlation Method[J]. Journal of Transportation Engineering and Information，2015，13(1)：63-66，84.

[5] 程一达，江 健，孙金平. 提高铁路货运服务质量的研究与思考[J]. 中国铁路，2013，52(12)：9-11. CHENG Yi-da，JIANG Jian，SUN Jin-ping. Research and Thoughts on Improving Quality of Freight Service[J]. Chinese Railways，2013，52(12)：9-11.

[6] 王宴平. 铁路货运服务质量客户满意度评价研究[J]. 铁道货运，2015，33(6)：51-54. WANG Yan-ping. Study on Customer Satisfaction Evaluation of Railway Freight Transport Service Quality[J]. Railway Freight Transport，2015，33(6)：51-54.

[7] 杨 凯，邓纯净，林远明. 基于混合型TOPSIS法的铁路货运服务质量评价[J]. 交通科技与经济，2010，12(6)：61-64. YANG Kai，DENG Chun-jing，LIN Yuan-ming. Evaluation on Railway Freight Services Quality based on TOPSIS Method[J]. Technology and Economy in Areas of Communications，2010，12(6)：61-64.

[8] 张文修，吴伟志，梁吉业，等. 粗糙集理论与方法[M].北京：科学出版社，2001.

（责任编辑 王 静）

Research on Service Quality Evaluation of Railway Freight Transportation Based on Rough Set

FENG Fen-ling1, ZHOU Guang-fu1, LI Hua-feng2
(1. Transportation Engineering School, Central South University, Changsha 410075, Hunan, China; 2. Passenger Transport Section, Beijing Railway Administration, Beijing 100860, China)

Based on summarizing the related achievement of service quality evaluation of railway freight transportation, this paper constructs two level evaluation index system by applying service blueprint technology and combining SERVQUAL evaluation method with rough set theory, and avoids subjectivity and fuzziness of index weight. Through customer investigation data, the paper carries out SERVQUAL evaluation of railway freight transport service to increase the accuracy of evaluation, and uses examples to verify the feasibility and effectiveness of the evaluation method.

Railway Freight Transport; Service Quality; Rough Set; Evaluation; SERVQUAL

1004-2024(2016)09-0019-05

U294.1

B

10.16669/j.cnki.issn.1004-2024.2016.09.05

2016-08-12

冯芬玲(1973—) ，女，河北邯郸人，博士。周广富(1990—)，男，山东临沂人，硕士研究生，研究方向为交通运输企业管理。李华锋(1974—)，男，河北保定人，大学本科。

中国铁路总公司科技研究开发计划课题(2015F024)