基于SERVPERF模型的公共自行车服务质量评价研究

马书红，马金磊，王元庆，韩笋生

(1. 长安大学 公路学院，陕西 西安 710064； 2. 墨尔本大学 建筑、建设与规划系, 墨尔本 VIC 3010, 澳大利亚)

0 引 言

近年来，为建设和完善城市慢行交通系统，公共自行车逐渐成为城市交通系统的重要组成部分。与小汽车、公交车等出行方式相比，公共自行车在提高使用者自身健康水平的同时还能够减少空气污染、噪声污染和交通事故等[1-2]。国外对于公共自行车的研究多集中在发展趋势、影响因素、布局规划及车辆调度等方面，如D. FULLER等[3]的研究表明公共自行车系统受到大量居民的欢迎，还有对于以自行车作为主要交通工具的年轻人和接受高等教育的人具有更多的吸引力；LI C等[4]以复杂网络理论为依据，分析了站点布局的影响因素，研究得出租借点分布、规模、站点间平均最短路径等都对布局规划有显著影响；由于公共自行车系统仍然处于发展之中，其服务系统还存在不少问题有待解决，国内对于公共自行车系统的服务问题，多集中在布局规划、调度、公众满意度方面[5]；基于使用者感知的服务质量方面的研究较少，张军等认为租赁自行车共享系统也被看作是一个产品服务系统[6]；张天畅等[7]在修正SERVQUAL量表的基础上，根据用户使用公共自行车的流程设计了系统服务、借还车便捷度、车辆保养、附加服务和站点设施位置5个特性，共17个指标，包括了使用过程中的重要环节。

目前，国内外进行服务质量评价时较为常用的是修正的SERVQUAL模型[8]和SERVPERF模型[9]，研究发现SERVPERF方法的简易性和实用性均优于SERVQUAL方法，且应用范围更为广泛[10]；姚志刚等[11]采用SERVPERF法分别从可感知性、保证性、可靠性、响应性和关怀性5个维度对出租车服务质量进行了研究，通过调查问卷获取权重；马飞等[12]借鉴SERVPERF服务质量分析方法，从乘客感知角度设计了公交车服务质量的5维度影响因素(有形性、保证性、可靠性、响应性和关怀性)测量模型。

就以往研究情况来看，将SERVPERF应用于公共自行车方面的研究较少，不能反映出近期需改善的服务项目，且对于指标的建立不够细致。基于此，笔者以西安市公共自行车服务为例，应用加权后的SERVPERF方法，建立公共自行车服务质量评价模型，同时完善指标体系，并结合IPA法分析近期公共自行车服务系统急需改善之处，以期对西安市公共自行车服务质量的改善和提升提出建议。

1 公共自行车系统服务质量评价方法

1.1 总体思路

通常服务质量评价主要包含5个维度：①有形性：实际设施、设备以及服务人员的外表；②可靠性：可靠、准确地兑现服务承诺；③响应性：帮助顾客迅速提高服务水平；④保证性：员工所具有的知识、礼节以及表达出自信与可信的能力；⑤移情性：关心并为顾客提供个性化服务。笔者以这5个维度为标准，构建评价指标体系，与IPA法相结合，建立总体评价模型和分区评价模型，进行问卷调查，综合每个维度的得分进行服务质量的评价；同时分析不确定因素对服务系统评价的影响及差异。

1.2 评价指标的选取

选取评价指标时，在用户选择公共自行车的原因中提取更具有代表性，并在前人研究的基础上进一步对指标体系进行完善。根据调查结果(表1)及专家意见，按照5个维度划分指标，构建评价指标体系。通过对量表的不断删改整合，最终确定的评价指标内容如表2。

表1 公共自行车选择原因Table 1 Reason for the choice of public bicycles

表2 公共自行车系统服务质量评价指标Table 2 Service quality evaluation index of public bicycle system

1.3 评价模型的建立

SERVPERF模型以SERVQUAL模型的理论为基础，其度量方法为：服务质量=顾客感知绩效[13]。利用加权的思想划分评价指标的重要程度，加权后的SERVPERF计算方法如式(1)：

(1)

式中：QSi为第i个维度上使用者感知绩效得分；n为维度i中包含的指标个数；Pij为第i个维度指标j的感知服务质量平均得分；Ij为指标权重，笔者采用层次分析法进行权重的标定。

为直观显示公共自行车系统中短期内需要优化的服务项目，可应用IPA法研究系统内部的优劣势所在。IPA法是将绩效与重要度相结合，使各指标分布在象限图中，其中象限Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ分别表示努力区、改善区、次优先区和保持区，如图1。努力区表明绩效和重要度均较高，继续努力以提高服务质量；改善区表明顾客感知服务与预期水平存在差距，继续采取相应措施进行改善；次优先区表明可在解决需要改善的问题之后所考虑的因素；保持区表明服务的质量已经超出了顾客的期望，应继续保持。

图1 IPA象限Fig. 1 IPA quadrant diagram

1.4 分区服务质量评价模型

由于各分区所建设的公共自行车租赁站点数量和服务上存在差别，因此服务质量也会有所不同。基于SERVPERF量表选取的评价指标中，将车辆外观及性能、换乘距离、办卡充值点和站点的布局和数量进行无量纲化。为了客观的进行分析，引入灰色关联度分析，对各区的服务质量进行排序，计算步骤如下：

步骤1：确定参考序列：从各分区的每项评价指标中挑选最优值组成参考序列x0={x01,x02,…,xij}，则每个分区的评价值形成一个比较序列xi={xi1,xi2,…,xij}，其中i为分区个数，j为评价指标个数。

步骤2：将数据进行无量纲化后，计算各比较序列与参考序列的绝对差列公式为式(2)：

Δ(ij)=|x0-xij|

(2)

步骤3：确定两级最大差与最小差，如式(3)：

(3)

步骤4：计算关联度，首先计算每列的关联度系数公式为式(4)，之后用比较数列与参考数列指标的平均值来定量反映两序列之间的关联度，关联度r0i越大则服务质量越好，计算公式为式(5)：

(4)

式中：ρ为认为引入的分辨系数，目的是避免Δ(max)过大而使关联系数失真通常ρ取0.5，其中Wij为各指标的权重。

(5)

1.5 其他不确定因素对服务质量评价的影响

外在因素(使用者的基本属性如年龄、性别等)对评价结果会产生不同程度的影响，通过建立这些外在因素与服务质量的函数关系，可直观的反映影响结果。由于Logistic回归模型能对定性变量进行较好的分析，因此笔者将服务质量评价作为因变量(<3分设置为0，>3分设置为1)，将空气质量和使用者的基本属性年龄、性别、职业、有无小汽车作为自变量进行Logistic回归分析，同时为了更进一步分析不同使用者对各维度的服务质量评价，将利用SPSS中的方差分析研究差异性所在。

2 问卷设计与调查

本次问卷主要包括使用者基本信息、服务质量评分和总体服务质量印象三部分，其中二、三部分问项均采用李克特五点法进行评价。问卷的信度和结构效度分别利用克伦巴赫系数法(Cronbachα)和因子分析进行检验。在SPSS20.0中进行分析，问卷整体的Cronbachα值为0.922，此结果说明问卷相当可靠。问卷的KMO值为0.815，并通过了Bartlett检验。利用主成分分析法将多个指标转化为几个综合指标，本次调查结果通过主成分分析，从中提取了5个因子，分析结果如表3。

本次调查时间是2015年1月18日至26号(恶劣天气除外)，不分工作日和非工作日，保证调查区内的样本分布涵盖早高峰、午高峰、晚高峰和平峰。调查地点为确定的居住小区、中小学、公园、广场、商场、商圈等45个调查区。调查人员在调查区对公共自行车使用者进行随机访问，共发放问卷1 300份，回收有效问卷1 012，样本有效率为77.8%。

表3 因子分析结果Table 3 Results of factor analysis

3 结果分析

3.1 样本统计性描述

对本次调查数据进行统计分析，结果显示被调查者中男性所占比例为58.6%，稍多于女性。被调查者主要年龄段集中在 25～40岁，收入在2 000元/月以下的居民占59.6%，被调查者的学历多在高中以上，其职业构成中所占比例较大的是企业员工(详情见表4)，有51%的被调查者家中有小汽车，可见小汽车的影响对于自行车的选择不是很大。此外，多数骑行者的性格属于乐天派，且没有三高身体健康者居多。

被调查者使用公共自行车的主要目的是上班或上学，其中73%的使用者平均每天骑车1～2次，单次骑车最长距离平均为5 km，单次最长时间平均为30 min，平均月花费为8.2元，符合公共自行车短距离、低消费的特征(选择结果如表5)。

表4 被调查者基本情况分析Table 4 Analysis of the basic situation of respondents

表5 被调查者选择公共自行车的情况Table 5 The situation of respondents choosing public bicycles

3.2 服务质量评价

3.2.1 整体服务质量评价

利用层次分析法确定各项指标的权重值和最终绩效得分结果如表6。

评价指标中，按重要度从高到低的维度依次是有形性、响应性、可靠性、保证性、移情性，总体评价为3.74，介于满意和比较满意之间，可见使用者对公共自行车系统的服务质量基本满意，其中得分较低的是响应性和移情性，表明这两项是需要进行改善的。将服务质量评分与重要度相结合绘制成IPA图(图2)，能够直观的看出西安市公共自行车系统近期急需改善的指标是站点布局和数量、中途停放安全及骑行环境，和SERVPERF模型的结果一致。

图2 各项服务质量评分-重要度IPAFig. 2 Service quality score-importance of IPA

对于问项(15)，在调查过程中使用者反映较多的问题是居住附近无站点或站点较远带来不便；对于问项(18)，不少使用者反映在租车过程中，对停放的安全性表示担心如果中途停放会出现丢失现象；对于问项(20)，自行车道的隔离情况有待加强，此项关系自行车使用者的安全，与使用者的体验感受关系密切。

3.2.2 分区服务质量评价

从调查中抽取了人口密度较大的5个小区：碑林区、雁塔区、莲湖区、未央区和新城区，将车辆外观与性能(问项1)、换乘距离(问项5)、办卡充值(问项13)、站点布局和数量(问项15)替换成定性指标，即车辆完好率(%)、换乘距离(m)，办卡充值点个数，站点密度(个/km2)，定性与定量相结合，将指标进行无量纲化之后计算出5个分区的关联度分别为r1=0.95，r2=0.87，r3=0.86，r4=0.84，r5=0.86，按服务质量评价从高到低依次是：碑林区、雁塔区、莲湖区与新城区相同、未央区，具体见表7。

表7 分区服务质量评价指标Table 7 Evaluation index of regional service quality

3.2.3 其他因素对服务质量评价的影响

利用SPSS20.0进行Logistic回归分析，由于职业变量的显著性水平为0.074>0.05，对服务质量评价没有显著影响，因此将其剔除(结果详见表8)，最终的得到的回归方程为

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

表8 其他因素对服务质量评价的影响Table 8 Influence of other factors on service quality assessment

通过回归方程的系数可发现其他因素对于公共自行车系统服务质量的影响程度由大到小依次是：有无小汽车、PM值、身体健康状况、年龄、性别。此项研究结果与J .WOODCOCK等[14]的研究相符，即使用者的健康水平和空气污染情况是影响自行车系统运行的关键因素，且两者都属于可控因素，与公共自行车系统相互影响。因此，相关部门对空气质量的监测与管理以及提高居民健康水平，对于公共自行车系统服务质量的改善会有很大帮助，从而形成良性循环。

使用者对于各维度的服务质量评价的差异性，利用SPSS中单因素方差分析，如表9，结合调查结果分析：女性对骑车过程中的舒适度评价较低；年龄在25～35之间和有小汽车者对布局和数量、骑行环境评价较低；身体较差者对办卡方便程度评价较低。相关部门可进行针对性的改善。

表9 乘客属性对各维度的影响差异Table 9 Influence difference of passenger attributes on each dimension

3.3 改善建议

根据以上分析结果得到近期继续改善的指标，即站点布局和数量、中途停放安全及骑行环境，次级改善指标：车辆外观性能、服务效率、办卡充值方便等。近年来，共享单车的飞速发展，迫使公共自行车必须做出改进，为了使公共自行车能够更好地服务于大众，结合分析提出改善建议：① 考虑在人流量大、住宅区附近，尤其是公共交通不便利的地方，通过实地考察合理增设站点，对站点的需求量定期监测，在数量上进行调整，保证布局和数量的合理性，使居民出行更加方便；② 借鉴共享单车的智能锁具，对公共自行车加以改进，确保用户在中途停车时车辆的安全性，同时注重车辆的外观及使用性能，可对其外观及轻便性进行优化，加大对公共自行车的宣传力度；③ 营造良好的骑行环境，在车流量较大且道路条件允许时增设隔离设施，设置自行车专用道，保证其连贯性；④ 加强员工培训，保证服务效率，增设办卡充值点，可考虑结合网络技术，使办卡充值变得更加方便且具有人性化。除此之外，政府部门对小汽车限行，减少环境污染，提高居民健康水平对推动公共自行车的发展都将起到推动作用。

4 结 语

对公共自行车系统服务质量的研究是促进公共自行车快速发展和改善其运营状态的重要途径。从使用者的角度出发，运用加权后的SERVPERF模型，基于公共自行车系统的特性和使用者所关注的骑车因素建立了评价体系；将SERVPERF模型与IPA图相结合，进一步将公共自行车系统中需要改善的指标和优势明显标记出来；采用灰色关联度模型对各区进行优劣排序，使结果更加客观，且涵盖信息全面。研究成果有助于完善公共自行车系统服务质量评价体系，不同方法的结合进一步发现公共自行车系统所存在的问题，值得发展规模类似的城市借鉴，对促进公共自行车的发展有重要意义。