基于SERVQUAL模型的制造业企业金融数字化平台服务质量评测研究

王冠臻 王晓轩

摘  要：以制造业上市公司B为研究对象，修正SERVQUAL模型，形成包含5个维度26个指标的新量表。基于271份有效调查问卷数据，对修正SERVQUAL模型的新量表进行信效度检验，运用AHP和熵值法进行主客观组合赋权，进行模糊综合评价，从5个服务维度分析B企业金融数字化平台服务质量方面存在的问题。最后从企业发展视角对企业金融数字化平台发展提出3条建议，以期为其他制造业企业数字化转型建设金融服务平台提供理论和实践依据。

关键词：SERVQUAL模型;金融数字化平台;组合赋权;模糊综合评价

中图分类号：F272.7    文献标志码：A

DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.15.036

Abstract： The SERVQUAL model was modified to form a new scale containing 26 indicators in 5 dimensions， taking listed companies in the manufacturing industry B as the research object. Based on 271 valid questionnaires， the new scale with the modified SERVQUAL model was tested for reliability and validity， and a fuzzy comprehensive evaluation was conducted using the AHP and entropy method to assign weights to the subjective and objective combinations， and to analyse the problems in the service quality of the financial digital platform of enterprise B from five service dimensions. Finally， three suggestions were made for the development of the enterprise financial digital platform from the perspective of enterprise development， with a view to providing a theoretical and practical basis for the digital transformation of other manufacturing enterprises to build financial service platforms.

Key words： SERVQUAL model; financial digital platforms; combination weighting; fuzzy comprehensive evaluation

1  研究背景

制造業是一国的立国之本、兴国之器、强国之基。党的“十八大”以来习近平总书记发表了一系列关于制造业强国战略的重要论述，李克强总理在2015年签发了全面推进实施制造业强国的战略文件《中国制造2025》，这份战略文件是我国大力发展制造业实施制造业强国战略的第一个十年的行动纲领。钢铁在制造业中属于基础性的原材料，发展先进制造业离不开钢铁，2019 年我国粗钢产量占全世界的比重已经超过一半，目前已是世界第一大钢铁生产国。钢材是大宗商品，交易量大、交易额高、上下游产业多、容易受到宏观经济的影响，价格波动大。相比其他行业，钢铁企业的经营特征使其特别适合供应链金融模式。在供应链金融模式下，一方面有效解决上下游小微企业流动资金问题，另一方面缓解了核心企业资金支付压力，各方均获得实惠。“十九大”会议提出钢铁工业转型升级迫在眉睫，要尽快达到跨越式发展。作为服务实体经济的重要手段之一的供应链金融其重要作用已凸显出来。推进供应链金融数字化发展是钢铁企业早日实现“碳达峰、碳中和”的绿色发展和产业协同发展的切实需要，也是企业为当地地区经济发展注入新活力的重要手段。

B钢铁企业为中国A股上市公司，是我国重要的钢铁工业基地。本文根据B钢铁企业金融数字化平台实际使用情况对SERVQUAL模型进行修正，分析影响企业金融平台服务质量的指标因素。通过运用主观AHP层次分析法和客观熵值法进行组合赋权，结合模糊综合评价，发现平台服务中的薄弱环节，提出具体应对策略，以期提高平台用户的使用满意度，进一步推动B企业与供应商客户的贸易往来，达到企业与供应商间互惠互利，经济健康可持续发展。

2  研究方法

2.1  SERVQUAL模型内涵、特征及应用。服务质量评价模型（SERVQUAL）是由营销学家Parasuraman，Zeithaml和Berry在1988年建立，认为服务质量是有差距的，提出从顾客层面评价服务质量[1]。

SERVQUAL模型认为服务质量具有可靠性、响应性、移情性、保障性、有形性的5大维度，将顾客服务质量期望值与服务质量实际感受之间进行比较，用以理解目标顾客的服务需求和感知，通过22个指标组成的李克特七点多项量表测评客户对服务的满意度，为企业提供了一套管理和量度服务质量的方法。SERVQUAL模型已被广泛应用于不同领域进行评估服务质量的实证研究，包括公共事业、零售、住宿、银行、旅行社、保险、大学及高等教育、图书馆、供电、警察服务、医院护理及社区卫生诊疗等行业[2-4]。

目前SERVQUAL模型少有被应用于科技金融平台领域，尤其制造业企业金融数字化平台服务质量评测研究领域。本文针对制造业行业，沿用SERVQUAL模型研究方法并根据行业实际情况对SERVQUAL量表指标进行相应修正。

2.2  SERVQUAL量表修正。PZB三人在后期的研究中强调，SERVQUAL模型在不同的行业运用时，在不改变问项完整性的前提下，可以对指标进行适应的调整[5]，或對某些条目进行重新编写[6]。

根据其他学者研究建议，本文对SERVQUAL量表进行修正，以便更适合制造业企业金融数字化平台服务质量评测研究。本文采取文献分析法和专家访谈法，先通过阅读大量文献整理总结其他学者相关研究情况，形成初步指标体系。随后分别访谈了B企业工程项目部、计划财务部、技术保障中心以及市场部共10人。这10位行业人士根据经验和专业知识从提供服务和被服务两个不同视角，结合金融数字化平台服务特性，对SERVQUAL量表问项作了适当调整，经过筛选和优化，最终形成由5个维度和26个评价指标组成的修正后的SERVQUAL量表如表1所示。

2.3  问卷调查。问卷共包括两大部分：第一部分为用户的基本特征资料，第二部分为用户对数字化平台满意度调查。第一部分用户的基本特征资料包括性别、年龄、企业所在地、企业经营时间、上年度企业贸易额，共5个部分。第二部分旨在了解用户对B企业金融数字化平台满意度评分情况。问卷设计基于B企业金融数字化平台满意度评价指标体系，包含5个维度分别为有形性、可靠性、响应性、保证性、移情性，总共26个问题。采用李克特五级量表，答案设计为非常满意、满意、一般、不满意、非常不满意，分别对应5、4、3、2、1分，分值越高代表用户对于该评价指标的满意度越高。调查实施过程如下：（1）调查范围：B企业业务范围涉及全国，主要集中于内蒙古自治区。（2）调查对象：本次被调查对象为近3年使用过B企业金融数字化平台并且具有一定认知能力和独立思考能力的供应商用户。（3）调查时间：2022年11月。本次调查通过问卷星平台以电子问卷链接形式共发放问卷300份，经过预处理，把全部问项选择同一答案者或答题时间小于30秒答卷剔除，确定271份问卷为有效问卷，问卷有效率为90.3%。

2.4  信度和效度检验。采用SPSSPRO统计软件对修正的SERVQUAL量表进行信度校验。通过计算，修正量表的5个维度的克朗巴哈一致性系数（Cronbach's α）值均在0.8以上，表明量表可靠;总量表的克朗巴哈一致性系数达到0.872，说明该量表的内部一致性较高，问卷信度很好如表2所示。

采用成熟的SERVQUAL五维度量表，通过借鉴国内外学者研究成果，结合专家访谈，以及B企业金融数字化平台自身特性，编制量表调查问卷。在调查时调查对象对问卷内容理解得较好，可以清楚的明白问题所表达含义，因此认为，修正后量表的指标内容效度比较高。

通过采用SPSSPRO统计软件，测得量表26个问项的KMO值为0.817，处于0.8～0.9之间，表明适配度比较适合。对量表做Bartlelt球形检验，近似卡方为3 375.205，自由度df为325。显著性概率为0.000，显著性小于0.05，呈显著性（见表3）。通过主成分分析提取特征值大于1的因子，得到5个因子，5个因子的贡献率分别是15.5%、13.4%、11.4%、11.3%、10.1%，其他因子的贡献率低。因此，选择主成分个数为5时，变量解释的特征根高于1，变量解释的贡献率达到60.8%。旋转后的因子载荷矩阵显示，共有5个公因子，每个的载荷系数均大于0.5，与所设计预期的结果相吻合。综上，确定B企业金融数字化工程满意度问卷具有较高的结构效度。

3  案例分析

3.1  主观权重-AHP层次分析法。对B企业工程项目部、计划财务部、技术保障中心以及市场部共10位专家发放调查问卷，采用“1～9标度法”，对修正的SERVQUAL量表的准则层5个维度和指标层26个指标分别进行两两对比打分。通过打分结果构造判断矩阵，计算平均分值，利用SPSSPRO运用方根法计算得到对应层次的主观权重，整理结果如表4所示。

3.2  客观权重-熵值法。运用熵值法计算客观权重时，第一步需要获取用户满意度评价的原始数据。因满意度无法直接用数值表示，而用“非常满意”、“满意”、“不满意”、“非常不满意”词语进行定性描述，并分别对应5、4、3、2、1分。通过发放调查问卷的形式获取原始数据，用户根据日常使用B企业金融数字化平台的使用感受，对选出的26个评价指标满意情况进行打分。根据打分结果构建熵权法所需的判断矩阵，将数据进行归一化处理，将处理后的数据导入到SPSSPRO软件中，进行熵值法分析，计算客观指标权重，整理结果如表5所示。

3.3  确定组合权重。层次分析法依据专家的经验与知识以打分的方式确定指标的权重，其侧重于人的主观意识性，评价结果缺乏客观稳定性;而熵值法根据各个指标值的变异程度或潜在的联系确定权重，其更侧重于数学理论依据，但其忽视了指标项在应用中的实际比重，不能体现出各个指标项在实际中的属性差异程度[8]。综合两种方法的优缺点，将层次分析法和熵值法来确定权重是一种更加科学合理的方法，把二者分别计算出来的权重值进行加权融合从而得到组合权重，既体现了专家的主观意愿，同时也考虑了评价目标的客观性，进而得到既科学又合理的指标权重。

目前，主要有线性加权法和乘积法两种方法进行主客观权重的组合。本文采用乘积法对上述求得的主观权重和客观权重进行组合，最终得到各个评价指标的组合权重，W=（0.022 4，0.023 6，0.018 6，0.018 4，0.010 4，0.006 7，0.150 4，0.025 8，0.039 6，0.066 8，

0.042 9，0.010 9，0.057 6，0.096 1，0.013 6，0.016 4，0.108 5，0.090 1，0.034 6，0.034 1，0.012 9，0.017 8，0.009 6，0.003 8，0.046 7，0.021 8）。

3.4  模糊综合评价。设总体模糊评价矩阵为R，根据处理后的问卷数据得出各维度对应的模糊评价矩阵：有形性模糊评价矩阵R，可靠性模糊评价矩阵R，响应性模糊评价矩阵R，保证性模糊评价矩阵R，移情性模糊评价矩阵R，总体模糊评价矩阵R由分别计算五个维度模糊综合评价结果整理而得。设准则层指标权重向量为W，通过上文组合权重计算得出有形性指标权重向量W，可靠性指标权重向量W，响应性指标权重向量W，保证性指标权重向量W，移情性指标权重向量W。使用加权平均型M*，+算子进行计算，采用五级评价等级（非常满意、满意、一般、不满意、非常不满意）进行模糊综合评价。整理结果如表6所示。

4  结果讨论与对策建议

4.1  结论。B企业是传统制造业企业，专注于发展当前业务领域，针对金融数字化转型能力相对不足，通过表6也可以看出：B企业金融数字化工程模糊综合评价结果为“一般”，说明数字化平台能够达到使用目的，为用户与B企业贸易往来带来便利，但仅仅处于能用的阶段，在很多方面仍然存在着诸多问题。

其中，准则层评价结果“非常满意”的有形性、保证性、移情性维度，其对应指标层指标中，平台功能满足融资管理的使用要求A3、平台界面美观布局合理A6、提供详细操作手册D3、工作人员服务态度亲和有礼D6、能够根据不同类型客户提供个性化服务E2、服务费价格设置合理E3等满意度表现突出。表明B企业金融数字化平台在使用功能、界面布局、操作手册、服务态度、个性化服务、服务费方面均有亮点表现，得到了客户的满意认可。可靠性维度评价结果为“一般”，主要因为平台在访问量增大时運行稳定性欠佳，目前批量导入数据仅支持固定格式模版，未投产OCR识别，云端服务器容量较小对用户操作记录保留时间较短。响应性维度评价结果为“一般”，主要是业务处理量极速增加，人员不足引起业务处理进度更新不及时，无法准时提供业务服务。同时因平台页面访问量增大，用户在使用中会出现网页加载失败，加载缓慢等问题，影响用户体验。

4.2  对策建议。数字经济与实体经济的融合发展是发展趋势，把握数字经济发展黄金发展期，实现数字经济和实体经济的深度融合，企业应从战略安排上推动信息技术嵌入企业业务领域。

一是平台系统可靠性建设方面，优化平台系统构架和运行代码以提升平台系统运行稳定性和数据导入完整性。丰富数据导入形式，开发集成化接口，对关键操作增加读秒确认环节，对关键环节或大金额交易，强制双人复核。增加自助撤销操作，对重要环节或大额资金撤销，增加客户人工确认环节。增加平台用户操作记录留存时长，提供多维度的历史操作记录查询功能。二是平台系统响应性建设方面，建议增加服务器台数或容量，以提升平台网页反馈速度。尽快增加平台服务人员数量，缓解因业务处理量极速增加，人员不足引起业务处理进度更新不及时的问题。加强平台服务人员准时准点上线意识，增加上线考勤打卡，确保可以准时的提供业务服务。三是人员培训方面，定期对服务人员进行业务能力提升培训，精简话术，提高工作人员的沟通能力和理解能力，可以为用户提供有效、高效的人工指导。

参考文献：

[1]  PARASURAMAN A， ZEITHAML V， BERRYL L. SERVQUAL： A multiple-item scale for measuring consumer perceptions of service quality[J]. Journal of Retailing， 1988，64（1）：12-40.

[2] 张新安，田澎. 基于SERVQUAL的供电服务质量测量标尺研究[J]. 管理工程学报，2005（4）：4-11.

[3] 于君英，徐明. 服务质量定量测量多维标尺：SERVQUAL的应用研究[R]. 北京：中国质量协会，2002：5-25.

[4] 徐明，于君英. SERVQUAL标尺测量服务质量的应用研究[J]. 工业工程与管理，2001（6）：6-9.

[5] 张健兰，吴向丹. SERVQUAL模型在图书馆服务质量评价上的应用[J]. 图书馆学研究，2003（5）：87-90.

[6] 程博辉. 基于SERVQUAL的知识付费服务质量评估模型构建研究[J]. 创新科技，2019，19（2）：25-30.

[7] 张新安，田澎. 顾客满意与顾客忠诚之间关系的实证研究[J]. 管理科学学报，2007（4）：62-72.

[8] 刘晨晨. 濮阳黄河堤防工程安全性评价研究[D]. 郑州：华北水利水电大学，2018.

收稿日期：2022-11-29

作者简介：王冠臻（1994—），男，内蒙古包头人，内蒙古科技大学经济与管理学院硕士研究生，研究方向：工程管理;王晓轩（1973—），男，宁夏银川人，内蒙古科技大学经济与管理学院，副教授，博士，硕士生导师，研究方向：区域经济学、工程管理。

引文格式：王冠臻，王晓轩. 基于SERVQUAL模型的制造业企业金融数字化平台服务质量评测研究[J]. 物流科技，2023，46（15）：151-155.