校园共享电动自行车顾客满意度影响因素实证研究

王丹

摘 要：当前，高校校园成为共享电动自行车企业开展区域化运营的重要市场。基于美国顾客满意度指数（ACSI）模型，构建共享电动自行车顾客满意度研究模型，以高校大学生为研究对象，采用结构方程模型进行实证研究，研究结果显示：（1）共享电动自行车感知质量、感知价值对顾客满意度有正向影响。（2）共享电动自行车顾客期望会正向作用于另外两个前因变量，感知质量正向作用于感知价值。（3）共享电动自行车顾客满意度负向作用于顾客抱怨，并正向作用于顾客忠诚，顾客抱怨负向作用于顾客忠诚。最后，提出共享电动自行车企业提升校园顾客满意度和忠诚度的对策建议，包括优化收费结构和押金标准、改善车辆性能、提高用户骑行体验、加强后期维护、简化认证程序等。

关键词：共享电动自行车  满意度  影响因素  ACSI模型  结构方程模型

中图分类号：F293 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2020）09（b）--05

继共享单车后，共享经济时代催化了另一种绿色交通工具的流行，即共享电动自行车。这一新生事物的出现得益于通讯技术加速迭代以及商业租赁不断创新的叠加影响，具有绿色、健康、快捷等优点，为人们的日常出行带来便利，在城市交通系统中发挥了一定的作用。2017年，多部门联合出台部门规章，表明“不鼓励发展互联网租赁电动自行车”。

2019年4月15日，电动车新国标正式实施，禁止生产销售非国标电动车。以上政策均对共享电动自行车企业产生了巨大影响，未来如何发展成为社会各界关注的热点。由于电动自行车生产成本和维护成本较高，部分企业尝试向区域化运营模式转型，首选目标市场便是二三四线城市的高校校园，在校大学生成为共享电动自行车的主要使用群体。然而，由于共享电动自行车为我国首创的出行模式，缺乏可借鉴的成功经验及发展模式，且国内学者的研究主要立足于共享单车，针对其系统模式[1，2]、发展现状及问题[3，4]、用户出行行为[5，6]、用户满意度[7～9]等方面作出探讨，但是鲜有学者针对共享电动自行车顾客满意度作出详尽的实证分析。

所以，本文在梳理了大量相关研究成果后，认为ACSI的运用成果具有普遍的认可度，构建校园共享电动自行车顾客满意度研究模型，并以安徽高校使用共享电动自行车的大学生为研究对象，采用结构方程模型对影响校园共享电动自行车顾客满意度原因作出细致的探讨，旨在厘清各影响因素之间的关系及影响路径，并在实证研究的基础上提出改善校园共享电动自行车顾客满意度的对策建议，以期为这一方兴未艾的新兴行业带来一些正面参考。

1 文献回顾与研究假设

1.1 顾客满意度相关研究

此类研究进入营销学范畴至今已有50多年，它反映了用户使用产品或服务的事前期望与事后感受的相對关系[10]。回顾相关文献，顾客满意度可分为认知性评价和情绪性评价两种观点。前者认为，顾客满意度体现用户对其付出与回报是否适当的一致认知状态[11];后者认为，用户会采用情绪化的语言来表达产品或服务的体验感知[12]。这两种不同的评价视角能够有效诠释顾客满意度对顾客消费行为具有重要的支持作用。

自20世纪90年代以来，顾客满意度测评问题引发了众多学者的广泛研究，进而首先形成了瑞典顾客满意度晴雨表模型[13]，并随后在此基础上又陆续延伸出了美国、欧洲、中国模型[14～16]，而这种最具代表性的4种测量模型。其中，美国ACSI模型获得了更多学者认可及运用，该模型设定了3个前因变量和2个结果变量，即顾客期望、感知质量、感知价值，顾客抱怨、顾客忠诚，与顾客满意度共同构成一个整体逻辑模型。本研究将以此作为理论研究与假设提出的基础。

1.2 理论研究与假设

根据顾客满意度理论，共享电动自行车的顾客期望主要来源于三个方面：一是运营企业通过各类媒体渠道如APP、微信公众号等发布的广告信息;二是周围人群的口头传播;三是用户之前使用类似产品形成的实际体验感知。共享电动自行车顾客期望可以较为全面的投射出产品和服务的质量情况。共享电动自行车的顾客满意度是用户在使用了共享电动自行车产品及服务之后的整体评价。ACSI模型指出顾客期望与顾客满意度正相关，因此本研究提出以下假设：

假设H1： 共享电动自行车顾客期望对顾客满意度有直接正向影响。

ACSI模型下设定了顾客期望、感知质量、感知价值三个前因变量。结合共享电动自行车的产品与服务特点，感知质量即应当理解为使用者在相关产品和服务体验完毕后产生所感受到的质量认知;而共享电动自行车顾客感知价值是指用户在使用产品与服务之后，对共享电动自行车的产品与服务的价格因素评判。这三个变量之间存在一定的因果关系，因此提出以下假设：

假设H2： 共享电动自行车顾客期望对其感知质量有直接正向影响。

假设H3： 共享电动自行车顾客期望对其感知价值有直接正向影响。

假设H4： 共享电动自行车感知质量对其感知价值有直接正向影响。

共享电动自行车的实际感知效果在于相关产品和服务是否满足了用户需求，而共享电动自行车顾客的感知质量及感知价值正是从不同角度对用户需求的主观衡量，所以顾客满意度会受到使用者感知价值与感知质量的作用，因此提出以下假设：

假设H5： 共享电动自行车顾客的感知价值对其满意度有直接正向影响。

假设H6： 共享电动自行车顾客的感知质量对其满意度有直接正向影响。

共享电动自行车顾客抱怨主要由于实际体验感知与预期产生较大差距，即共享电动自行车顾客满意度的提高可能导致顾客抱怨的减少。维持或提高共享电动自行车的重复使用率，关键在于提升共享电动自行车的顾客忠诚。忠诚度高的共享电动自行车使用者不仅自身会重复使用，而且会向周围人进行推荐，从而为共享电动自行车运营企业吸引更多的使用者。因此提出以下假设：

假设H7： 共享电动自行车顾客满意度对其抱怨有直接负向影响。

假设H8： 共享电动自行车顾客抱怨对其忠诚度有直接负向影响。

假设H9： 共享电动自行车顾客满意度对其忠诚度有直接正向影响。

2 研究模型构建

2.1 变量解释

ACSI模型中的3个前因变量和2个结果变量都是不可直接观测的潜变量，因此基于ACSI模型所构建的本研究模型所涉及的所有潜变量需要通过可观测变量来获得相关数据。借鉴前人研究，本文认为应更多考察共享电动车的实际运作情况，再据此找准这些潜变量所匹配的观察指标，共计15个观测变量（问卷题项），如表1所示。

2.2 建立初始模型

本研究存在多个潜变量及观测变量，并且潜变量与观测变量之间、多个潜变量之间均存在关系。结构方程模型可以解决以上问题，并对本研究提出的假设进行有效检验。因此，本文采用AMOS软件，基于ACSI模型和结构方程模型将前文中的研究假设和变量解释的内容结合起来，据此形成本次研究所需要的分析模型，模型的初始路径如图1所示，可直观清晰地展现本次研究模型中包含的潜变量、观测变量以及各潜变量之间的关系。

3 数据收集与分析

3.1 问卷设计与数据收集

本研究的调查问卷主要由被调查者人口特征、产品服务顾客满意度调查两部分组成。其中后者使用Likert 5级量表形式进行测量，以“非常不满意—非常满意”（或“非常低—非常高”）的答案选项形式从1分到5分依次赋分。本研究的调查对象为安徽省部分高校使用过共享电动自行车的在校大学生，采用网络调查的形式，共发放调查问卷270份，有效问卷230份，有效率为85.2%。调查样本按性别划分，男生占47.71%，女生占52.29%;按年级划分，大一占74.14%，大二占9.29%，大三占14.86%，大四占1.71%。

3.2 信度與效度检验

信度是为了确保经收集整理后的数据能够具备可靠性。本次研究参考一些重要文献成果的做法，对Cronbachs Alpha进行考察。本文采用SPSS20.0软件中的可靠性分析来检验信度，得到总体量表的Cronbachs Alpha值为0.893，标准化后的Cronbachs Alpha值为0.906。依次对本次研究所涉及的多个潜变量作出检验，各潜变量的Cronbachs Alpha值均大于0.8，表明问卷调查所获数据展现出较好的一致性，能够有效支持本次研究。

效度是指问卷调查所获数据的有效程度。本文采用SPSS20.0软件对量表进行KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验和巴特利特球体（Bartletts Test of Sphericity）检验，检验结果显示量表的KMO值为0.928，巴特利特球体检验显著（显著性结果为0.000），效度检验达标。

3.3 描述性统计分析

由表2可以看出，大学生用户对共享电动自行车的整体满意度尚未具有较好的表现，这也可以解释为今后相关产品和服务仍然存在较大的提升潜力。另外，顾客期望潜变量中的观测变量A1的平均值是最高的，说明大学生用户对使用共享电动自行车满足校园出行需求的期望很高;而感知价值潜变量中的观测变量C1的平均值较低，说明共享电动自行车的收费标准相对于大学生而言偏高，用户不太满意。

4 模型检验与修正

基于前文构建的共享电动自行车顾客满意度模型初始路径图，将调查数据导入AMOS软件中，对模型进行识别与检验。AMOS检验结果显示“OK：Default Model”，表明模型可识别，具体检验结果如下。

4.1 整体模型适配度检验

适配度指标是用来评价假设的模型路径图与搜集的实际数据是否相互适配。检验结果显示，一系列较为重要的适配度评价指标，如卡方自由度比（CMIN/DF）、渐进残差均方根（RMSEA）、规准适配指数（NFI）、相对适配指数（RFI）等不符合标准，表明本研究的模型适配度不高，此时需根据模型修正指标MI（Modification Indices）对模型进行修正。

4.2 路径系数的显著性检验

显著性检验的评价指标通常有3个：标准误差（S.E）、临界比值（C.R）、p值。检验标准为：S.E值不能为负数，且不存在很大的标准误;C.R值为t检验的t值，若大于1.96表示达到0.05显著水平;p值为显著性，若p值<0.001，会以符号“***”表示，若p值>0.001，会直接显示p值的大小。

由表3可以看出，路径关系“顾客满意度←顾客期望”的显著性检验结果中，C.R值=0.788<2，p值=0.431>0.05，都未能达标，据此可以认定相关结果不具备显著性，即表明研究假设检验未通过，在后期的模型修正中应把此路径从模型中删除。

4.3 模型的修正

检验结果表明，整体模型适配度不高，且有一条路径系数不显著，表明初始模型具有一定的改进空间。根据结构方程模型的基本修正原则，结合修正指标MI对模型进行了修正，修正后的模型路径图，如图2所示。

借助于AMOS就修正后的模型做出测试，得到输出结果见表4、表5。因此可以认为，修正后的模型路径能够较好的支持本次研究，具备较好的显著性;而修正后的模型进行适配度检验时，尽管有一个评价指标——渐进残差均方根（RMSEA）值大于0.1，未达到最佳适配度的要求，但其他评价指标均通过了检验。以上结果表明该模型是调试过程中的最佳模型。因此，修正后模型的输出结果能够有效支持下一步的分析。

5 模型结果分析

通过考察修改后模型的输出结果，可得到各个潜变量之间的因果关系路径系数，也可对本文提出的研究假设进行验证，验证结果如表6所示。

结果表明，研究假设中除了H1：共享电动自行车顾客期望与顾客满意度有直接正向影响假设未能得到实证支持，其他假设均得到显著支持。

第一，满意度前因变量分析。影响共享电动自行车满意度的三个前因变量中，感知质量、感知价值对顾客满意度有显著正向影响，且感知质量的影响程度远大于感知价值。H1假设则未能得到实证支持。

第二，满意度前因变量之间的相互影响分析。顾客期望会正向作用于另外两个前因变量，而这种作用在感知质量上表现更为突出;感知质量对感知价值有显著正向影响。

第三，满意度结果变量分析。顾客满意度对顾客抱怨有显著的负向影响，且影响程度较大;顾客抱怨对顾客忠诚度有显著的负向影响，但影响程度较小;顾客满意度对顾客忠诚有显著正向影响，且影响程度较大。

6 结论与建议

本文从共享电动自行车高校大学生用户角度出发，基于ACSI模型构建了校园共享电动自行车满意度研究模型，根据问卷调查所得数据，采用结构方程模型对共享电动自行车满意度影响因素进行了实证研究，得到以下结论：（1）大学生用户对共享电动自行车的整体满意度尚未有较好的表现，这也可以解释为今后相关产品和服务仍然存在较大的提升潜力。另外，大学生用户对使用共享电动自行车满足校园出行需求的期望很高，但共享电动自行车的收费标准相对于大学生而言偏高，用户不太满意。（2）相关产品服务的感知质量、感知价值均能正向作用于顾客满意度，同时前者的作用超过后者较多。说明大学生用户如果感知到实际产品及服务质量较高时，满意度会明显提升。也可通过提升用户的感知价值来影响满意度，但提升效果不如感知质量。（3）共享电动自行车的顾客期望会正向作用于另外两个前因变量，而这种作用在感知质量上表现的更为突出。说明大学生用户通过企业广告宣传、周围人的评价、自己的使用经验等信息会对共享电动自行车形成一定的期望，且该期望会与顾客实际体验产品后的感知质量、感知价值有产生较强的趋同性，尤其是感知质量。（4）共享电动自行车的顾客满意度明显负作用于顾客抱怨，这也可以解释使用者满意度会直接减少其抱怨行为;顾客抱怨对顾客忠诚有一定的负向影响，说明共享电动自行车企业如果能设立有效的抱怨处理机制，将有助于维护及提升大学生的顾客忠诚度。反之，如果企业不能有效减少顾客抱怨，极有可能就会让这些使用者放弃自身产品服务，甚至转向竞争对手;顾客满意度对顾客忠诚有较大的正向影响，说明共享电动自行车企业可以通过提高顾客满意度来有效推动大学生用户持续重复的使用产品，并向他人推荐产品。

对于企业的建议：（1）校园出行需求期望较高，共享电动自行车企业可继续以高校校园为主要目标市场开展区域化经营。（2）企业可以根据大学生群体的经济能力，优化收费结构和押金标准，或者注重改善车辆性能和身份认证程序，或者注重强化共享电动自行车的后期维护，以此来提高大学生用户对于共享电动自行车的感知价值。（3）企业可加强广告宣传、口碑营销以及客户关系管理，使大学生用户对产品和服务形成客观认知和期望，并以此对感知质量和感知价值产生趋同性。（4）提高顾客满意度是减少顾客抱怨、提升顾客忠诚的关键因素。因此，优化收费结构和押金标准、改善车辆性能、提高用户骑行体验、加强后期维护、简化身份认证程序等做法是企业提升高校校园大学生用户满意度和忠诚度的良好途径。

本研究的局限性在于调研对象主要是安徽部分高校的大学生，且样本数量不够大，可能缺乏代表性。调研对象可能会因为地域不同而导致调研结果有所差异。在未来进行相关研究时，会注意扩大调研范围和样本数量。

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