基于整合KANO模型的高校图书馆服务精细分类

■唐 研，刘永庆

（聊城大学商学院，山东 聊城 252000）

高校图书馆是人才培养和科学研究服务的学术性机构，是学校信息化建设的重要组成部分，是校园文化建设的重要基地，充分发挥了在人才培养、科学研究、社会服务和文化传承创新中的作用。《“十四五”公共文化服务体系建设规划》的提出为高校图书馆提供了新的发展契机，为适应高质量发展要求，将加快“云读书”平台的建设，推动实施线上图书平台的建设，实现线上线下资源共享，因此，在新时代背景下，高校图书馆服务模式日趋复杂，服务属性不断增新。为进一步精准优化服务模式，提升服务质量，构建线上与线下相融合的高校图书馆服务质量评价指标体系，并对服务质量属性进行精细分类是非常有必要的。

一、文献综述

国内外学者对图书馆的相关研究较为广泛，其中近半数学者应用KANO模型进行图书馆服务质量评价研究，通过分析现有文献，在图书馆领域应用KANO模型的分析大致可分为三个阶段。

第一阶段，构建KANO评价指标体系，进行二维品质分析。施国洪等[1]运用KANO理论分析和SERVQUAL模型，构建了图书馆服务质量评价体系；基于KANO模型从图书馆管理和读者满意度两个维度出发，构建适合大学图书馆的服务质量评价指标体系[2]；杨志刚等[3]针对图书馆隐性服务标准的识别与外化进行了探讨，得出提高图书馆服务质量，应区分显性标准与隐形标准。

第二阶段，将KANO模型和其他方法进行结合。陈立等[4]将KANO模型和重要度模糊评估模型相结合，区分顾客需求的相对重要性；刁羽[5]通过分析KANO模型和服务质量差距模型，整合两者的优点，构建了高校图书馆服务质量评价体系；赵文军等[6]提出KANO和IPA相结合的分析方法，利用KANO模型对高校图书馆移动阅读服务进行定量分析，并指出提升移动阅读满意度的方法策略；汤淼等[7]通过模糊KANO模型与Taguchi结合的评价方法，分析用户与决策者对移动图书馆的偏好程度。

第三阶段，基于传统的KANO模型，进行混合类分析和满意度指数分析。陈忆金等[8]运用KANO模型，从图书馆员、图书馆资源、图书馆服务和环境与设施四个维度分析高校图书馆健康信息服务的需求类型与优先次序；施国洪、岳江君[9]利用KANO模型探讨了图书馆的服务质量属性，用满意度系数研究要素对满意程度的提高效果或对不满意的解除效果；易明等[10]通过运用KANO模型进行BW指数分析和混合类分析，识别用户对图书馆功能需求内容的层次特征及转化路径；韦景竹等[11]对城市公共图书馆的服务质量评价展开实证研究，构建了城市公共图书馆服务质量评价模型。

时至今日，随着科技的进步与时代的发展，图书馆面临着智能化转型，针对性地开发提升用户服务体验的功能迫在眉睫，为适应图书馆领域的高速发展，传统的分析方法暴露出服务需求分类不明确、优化路径难以固化等问题，因此，在KANO分类基础上，需结合用户对服务内容重要度的判断进行精细化分类。如齐向华和符晓阳[12]基于KANO模型进行重要度分析，探讨了提高影响图书馆电子服务质量的要素，为提高用户满意度提供了参考；李梦楠等[13]在KANO分析的基础上进行了精细化分类，提出高校图书馆微信公众号服务内容的供给优先序，以最大程度地提高用户的满意度。

综上所述，学者应用KANO模型对图书馆服务质量评价及需求分析的研究已经上升到精细化分类、针对性优化的层面，同时，对于线上线下相融合的一体化模式，尤其是针对面向大学师生的高校图书馆服务体系的相关研究较少。因此，本文基于KANO模型设置线上线下相融合的调查问卷，获取高校师生对图书服务的评价，之后进行KANO二维品质分类、混合类分析、满意度指数分析和精细化分类，据此提出高校图书馆服务质量的优化策略。

二、KANO模型回顾与分析思路

（一）KANO模型

KANO模型是一种将服务质量隐形属性显性化的评价方法，是东京理工大学著名质量管理专家狩野纪昭(Noriaki Kano)在美国行为科学家雷德里克·茨伯格提出的双因素理论的基础上，于1984年发明的对用户需求分类和优先排序的工具。根据不同类型的质量特性与顾客满意度之间的关系，狩野教授将产品服务的质量特性分为五类（如图1所示）：①基本/必备属性（M）是用户认为必须具有的服务，当优化此服务时，用户满意度不会提升，但如果未获得满足，用户满意度大幅降低；②期望/一元属性（O）是用户期望具备的服务，其满足程度与用户满意度成比例关系；③魅力/兴趣属性（A）是用户意想不到的潜在服务，未能满足时用户满意度不会明显下降，满足这类服务则会带来满意度的急剧上升；④无差异属性（I）是指该服务具备与否都不影响用户满意度的改变，用户对此需求持无所谓态度；⑤逆向需求（R）是指用户没有此需求，其提供程度与满意度成反比。另外，可疑结果（Q）是指有疑问的结果，通常在用户无法理解问题、填写出错或认为问题设置不合理时才会出现可疑结果。

图1 KANO模型的五种质量属性

（二）研究思路

本文在梳理已有文献对高校图书馆相关研究的基础上，构建线上线下相融合的服务质量评价指标体系，运用KANO模型对服务指标进行传统的质量属性识别，同时计算TS和CS值，获取混合属性，并计算Better和Worse值，划分BW的质量属性；精细化KANO模型分析，最后，对以上三种方法进行汇总分析，根据专家对服务指标的重要度打分，识别精细化KANO模型分类，完成高校图书馆服务质量属性的精细分类，并基于此探寻最佳优化策略与方案。

三、实证研究

（一）指标体系构建及问卷设计

参考郑雯妤[14]、宋玲玲[15]和狄亚飞[16]等人的相关研究，构建了线上和线下两个层面的评价指标体系（如附表1所示）。线上围绕网络平台的功能性、可靠性和效率3个维度共设置8个指标；线下围绕图书馆员、资源与获取和环境与设施3个维度共设置15个指标。问卷中将每个指标设置为正反问项模式，即每项指标均设置“具备服务时的评价（即正向问题）”和“不具备服务时的评价（即反向问题）”两个评估项，采用李克特量表五分项值打分，从1到5表示不喜欢到喜欢。

附表1 服务质量评价指标体系

（二）调查实施

利用线上问卷星在聊城大学对在线学生以及教职工进行问卷发放获取原始数据，共收集问卷292份，为保证数据有效性，剔除无效问卷139份，有效问卷153份。其中，男性占42%，女性占58%。评价人中，40%的人去图书馆频率为一周几次，35%的人一月去几次。另外，对图书馆的总体评价均值为5.62分（满分7.00分），说明人们认为图书馆的服务并不理想，有待优化与完善。

（三）数据分析

1.信效度分析

问卷信度分析选择李·克隆巴赫提出的克隆巴赫一致性系数（Cronbach’s α系数）作为信度指标。一般情况下Cronbach’s α系数达到0.7以上，表示该研究信度较好。数据结果显示，正向问题的α系数值为0.976，反向问题的α系数值为0.970，可见问卷整体具有良好的信度水平，问卷调查结果可信。效度分析以KMO值作为检验标准。通过计算得出的正向问题的KMO值为0.950，反向问题的KMO值为0.948（大于0.7），Bartlett检验的P值均为0.000（小于0.01），说明问卷数据具有较好的效度。

2.KANO问卷结果分析

采用M.Kurt提出的KANO模型识别的三种工具：KANO调查问卷、KANO评价表和KANO结果分析表[17]进行问卷结果分析并汇总，如附表2前8列所示。其中属于魅力属性的有A1、A2、A4、D3，这4个指标是用户意想不到的服务，若提供该服务，用户满意度会大幅提升，如果不提供该服务，用户的满意度也不会急剧下降。该属性可作为优化图书馆服务质量的重点参考，有待将“服务”的感觉提升到“款待”的享受；属于期望属性的有A2、A3、B1、B2、B3、C1、C2、C3、C4、C5、C6、C7、C8、D1、D2、D4、E1、E2、F1、F2，这 20 个指标是用户期望得到的服务，若提供该服务，用户的满意度会上升，如果不提供该服务，用户满意度会下降。该属性可明显提升图书馆服务质量。

3.混合类分析

Lee和Newcomb认为，如果某一指标在KANO模型的分析结果中没有出现主导的质量属性，则该指标可划分为混合属性[18]。混合类的划分依据是TS值与CS值，其中TS为总强度，表示指标是否令人满意；CS为类别强度，表示被调查者有多大概率认为某个指标属于某个类别。当TS≥60%且CS≤6%时，则该项指标被归为混合属性。计算公式如下：

TS=回答M、O、A的数量/总回答数

CS=(MAX{M、O、A、I、R、Q}-Second MAX{M、O、A、I、R、Q})/总回答数

根据上述计算公式，识别出混合属性，用字母H表示，H后面的括号表示前两个频率最大的KANO质量属性。计算结果见附表2“TS值”和“CS值”两列。

在识别出混合属性H后，使得指标所属的质量属性在原来的基础上发生了变化。属于混合属性的指标有A2、A4、C8、D3，其中指标 A2、C8、D3 均是期望属性和魅力属性的混合，在优化过程中应该重点关注期望属性和魅力属性的特点，提升图书馆服务质量的同时，重点开发指标所属的魅力属性的服务；A4是期望属性、魅力属性与无差异属性的混合。Kano认为，同一用户的需求会随着时间的推移而发生变化，进而影响需求指标所属的质量属性，其演变的生命周期为I→A→O→M[19]。

4.顾客满意度指数分析

在KANO问卷结果分析的基础上引入C.Berger等人提出的“顾客满意度系数”[20]，即Better-Worse指数分析法，用来识别指标与用户满意度的关系，其中Better表示某指标要素影响用户满意度的程度，正常情况下大于0，且数值越大，对用户满意度提升的效果就越显著；Worse表示某指标要素影响用户不满意度的程度，正常情况下小于0，且绝对值越大，对用户不满意度的影响就越大。具体的计算公式如下：

Better=(A+O)/(A+O+M+I)

Worse=(-1)×(O+M)/(A+O+M+I)

根据公式对汇总的数据进行计算，见附表2“Better”和“Worse”两列。由附表2可知，Better值高于平均值的指标为 B2、B3、C1、C2、C4、C5、C6、C7、C8、D1、D2、D4，此维度下指标对提升图书馆服务质量具有极大的促进作用，应重点关注并适时优化。Worse值的绝对值高于平均值的指标为 A3、B1、B2、B3、C1、C2、C3、C4、C5、C7、D1、D2、F2，此维度下指标可明显地防止用户的不满意。

为了直观地展现指标的分布，利用Excel将BW指数绘制成四象限图，如图2所示，以Better为横坐标，Worse为纵坐标，Better和Worse的平均值为原点。

图2 指标BW值的四象限图

由图2可知，落在第一象限的指标有C6、C8、D4，该象限指标的Better值高于平均值且Worse值的绝对值低于平均值，说明此类指标的优化会较大程度上提升用户的满意度，但对不满意度的消除作用较小，在质量属性中表现为魅力属性。在传统KANO模型中，这三个指标从期望属性移入第一象限，是高校图书馆特色的体现，因此，在优化过程中应注意到此类服务的改善给图书馆的服务质量带来的巨大效应，同时重点完善此类指标，开发潜在的魅力属性，提升高校图书馆服务质量。

落在第二象限的指标有 A1、A2、A4、D3、E1、E2、F1，该象限指标的Better值和Worse值的绝对值均低于平均值，说明此类指标优化与否对于用户的满意度无太大影响，其质量属性表现为无差异属性。在传统KANO模型中，魅力属性 A1、A2、A4、D3 和期望属性 E1、E2、F1 均移入了第二象限，因此在优化过程，应重点关注此类服务不合理的地方，使其由无差异属性转变为魅力属性。

落在第三象限的指标有 A3、B1、C3、F2，该象限指标的Better值低于平均值且Worse值的绝对值高于平均值，说明优化此类服务，对用户的满意度不会有太大影响，其质量属性表现为基本属性。在传统KANO结果分析中这四个指标从期望属性移入第三象限，因此是图书馆不可或缺的服务，在优化过程中不宜进行过大改动。

落在第四象限的指标有 B2、B3、C1、C2、C4、C5、C7、D1、D2，该象限指标的Better值和Worse值的绝对值均高于平均值，说明优化此类指标，对用户的满意度影响较大，且在质量属性中表现为期望属性，为影响图书馆服务质量的关键指标。

5.精细化KANO模型分类

通过以上三种方法分析，综合界定质量属性，如附表2“汇总属性”所示，属于基本属性的指标有：A3、B1、C3、F2；属于期望属性的指标有：A2、B2、B3、C1、C2、C4、C5、C6、C7、D1、D2、D4、E1、E2、F1；属于魅力属性的指标有：A1、A2、C8、D3；属于无差异属性的指标是 A4。学者YANG[21]认为不同的质量属性下，指标的重要度也有所不同，他指出可以引入服务指标的重要度来综合判断用户的满意度。

邀请7名专家对图书馆各维度下的指标进行重要度打分，专家由图书馆情报工作专业学者1名、聊城大学商学院专业老师2名、聊城大学图书馆馆长副馆长各1名和聊城大学学生代表2名组成，对收集的专家打分表进行加权平均汇总，之后应用层次分析法计算服务指标的重要度，如附表2最后一列所示，其中标“*”的为高于平均重要度的数值。结合KANO模型汇总分类，将高于重要度均值的指标定为高重要度指标，低于重要度均值的指标定为低重要度指标，将A、O、I、M进一步按照重要程度分类，其结果见附表3。

四、优化高校图书馆服务质量的策略

基于以上对高校图书馆馆内服务指标进行KANO模型精细化分类、分析结果，提出高校图书馆的服务优化策略如下。

（一）重视师生学术培训

定期开展培训或学术报告及会议，提升师生自身技能储备，进而提高用户对高校图书馆服务的满意度。“学术培训”在传统的KANO模型分析中被界定为魅力属性；在混合类分析中被界定为魅力属性、期望属性和无差异属性的混合；在BW指数分析过程中被界定为无差异属性，可见，不同人对“学术培训（A4）”的看法不一，这与评价人的年龄有很大关系，也验证了Kano[19]提出的I→A→O→M演变路线，因此，在优化过程中，应该结合不同评价人的年龄分布、学历、职称等，综合考量后提出优化策略。高校图书馆可邀请国内外有名专家开展相关技能、比赛、案例、科研等培训以及高品质的图书、期刊的讲座，丰富高校师生阅历，提升自我。针对刚入学的新生，可开展新生入馆、校史馆参观等讲座，保证新生进馆后快速获取所需资源；而针对在校学生，可提供高品质网络课程，配合开设线下学习班，以提升学生对不同学科的专业素养；另外针对即将毕业的学生，可开展考研、考公、毕业设计、就业指导等讲座，使其明确自己的职业规划，让自己未来出路不再迷茫。

（二）提高馆员服务效果

提高馆员服务效果是提高图书馆服务满意度的重要方式，该指标处于第二象限（见图2），同时也是高魅力属性，可见，图书馆员的态度和响应对用户来说至关重要，图书馆应重点关注此类服务的满意程度，最大程度上提高用户的忠诚度。高校图书馆应该做到：定期开展专业技术培训，邀请行业专家针对现代化图书馆管理系统中应用的信息化管理技术和自动化管理技术的要点进行针对性教育，使图书馆健全现代化图书管理制度，最大限度地激发馆员的主观能动性，通过物质激励、经济刺激、晋升、精神嘉许和声誉回馈等诸多方式综合提升高校图书馆员的学习敏锐度，使他们获得满足感、认同感和存在感，激活他们的创新热情。

（三）优化馆内空间分区

进行合理的空间分区，能使高校图书馆更加人性化，发挥更大的效应，因此进行科学分区与空间改造是提高图书馆环境与设施满意度的重点。“空间分区”指标在服务质量属性中属于魅力属性，此类服务是用户没有意识必须获得的，但服务的提供会给用户带来惊喜，同时，该指标处于第一象限（见图2），说明此类指标的优化会较大程度上提升用户的满意度。具体措施如下：设置创意功能区，包括电脑办公区、自习室、讨论区等，满足师生不同需求；在馆内设置PPT展示区域，配备一定的演示设备（如话筒、扩音器、翻页笔等），并对演示设备及其使用方式明确标注；为图书馆员和维修人员设置办公区或休息区，保证该区域的灵活性，减少设备故障给师生带来的不便。

（四）完善资源获取途径

“资源获取”指标在服务质量属性中被界定为高期望属性，优化该指标可大幅提高用户的好感度和满意度，同时，该指标处于第四象限（见图2），说明高校图书馆此类服务较为欠缺，应重点进行优化与改善。首先，优化纸质图书借阅途径，建议做到：第一，纸质图书信息应录入相关图书借阅平台，方便借阅者足不出户查询是否有相关书籍；第二，规范借书流程，对未归还的图书进行借阅者信息记录和线上提醒。其次，优化电子图书资源使用途径，建议做到：第一，重视图书馆网站的建设，努力做到线下线上图书同步提供，并简化下载程序和步骤；第二，打破高校电子期刊只能在高校内部使用的局限，在有效保护相关知识产权的同时，开设校外登录途径，方便师生随时随地获取文献；第三，努力提高电子图书阅读体验，模拟线下图书的阅读感受；第四，有效利用大数据，根据读者专业和年级，向读者提供相关书籍及其介绍的信息服务。

（五）提升智能服务水平

智能服务，即利用大数据系统，针对不同用户提供个性化推送服务。建议高校图书馆重点发展图书馆线上平台功能及信息服务，提供更加方便快捷的服务渠道。在提供线上服务时应重点关注用户的隐私安全，之后对线上服务进行优化，如：通过对用户喜好进行分析，选择用户感兴趣的借阅图书类型，据此推荐该类资源的高质量电子书；及时对国内外动态、最新学科热点、前沿等进行动态更新；增加线上资源质量审核机制，对推送功能设置具体的服务及管理标准，以保证推送信息资源的质量。总之，建议高校图书馆在保证信息可靠有效的前提下，提供智能化、个性化服务，以满足用户的不同需求。

五、展望与不足

本文依据KANO模型界定质量属性，在高校图书馆服务发展过程中，对现有服务模式进行分析，掌握了用户的目前需求层次，提出了相应的服务优化策略，对提高用户的满意度具有一定的借鉴意义。但本研究还存在一定的局限与不足：（1）研究为确保数据的高质量，在一定程度上控制了问卷的发放人群与有效性，导致数据数量较少，后续研究可以扩大样本容量，提高研究结论的解释效力；（2）调研主要对象是高校本科生，对于研究生、教师群体的需求了解较少，因此本研究结论的适用范围存在限制性；（3）本研究的持续时间较为短暂，当用户需求呈现出动态性、多样化变化时，研究结论则会出现一定的偏差，后续研究可设计一种较为持续的调查方案，全方面了解高校师生对图书馆的需求变化，并以此提出建设性意见与建议。