朱江 黄建伟

摘  要：为了有针对性地提高我国民航旅客满意度，文章结合SERVPREF服务质量模型与KANO模型构建了航空公司服务质量评价体系，通过对旅客进行问卷调查得到旅客满意度数据。结合KANO模型分类结果与顾客满意度系数计算出评价模型中各项指标对整体服务质量的影响强度。最后，结合分析结论提出服务质量改进建议。

关键词：航空公司;服务质量;SERVPREF;KANO;满意度系数

中图分类号：F272    文献标识码：A

Abstract： In order to improve our civil aviation passenger satisfaction in a targeted manner， this article combines the SERVPREF service quality model and the KANO model to construct an airline service quality evaluation system， and obtain passenger satisfaction data through questionnaire surveys of passengers. Combining the classification results of the KANO model and the customer satisfaction coefficient， the influence intensity of each index in the evaluation model on the overall service quality is calculated. Finally， it puts forward service quality improvement suggestions based on the analysis conclusion.

Key words： airlines; service quality; SERVPREF; KANO; satisfaction coefficient

0  引  言

随着我国经济的飞速发展，我国民航运输业也进入了蓬勃发展的时期，与之而来的则是航班延误愈演愈烈，航空公司、旅客甚至是国民经济都因此遭受了不同程度的经济损失。目前，我国民航业关于缓解航班延误、提高航班准点率的措施，除了加强航班监控、完善跨部门协作机制、提高地勤效率和优化放行机制等措施外[1]，航空公司还通过增加缓冲时间（Buffer Time）以增强航班应对延误时的鲁棒性[2]。因此，构建航班延误下的民航运输服务质量评价体系，并采取针对性的措施缓解航班延误以达到提升旅客满意度具有非常重大的意义。

在民航服务质量评价及改进提升领域的研究中，贡小海[3]通过一系列数据统计的方法展开研究，引入了各个指标的贡献度，最终确定了民航服务改进的五大方向;张君[4]总结了民航服务质量的重点影响因子，基于结构方程模型测算出满意度亮点，通过研究发现对旅客满意度影响最大的因素为机场服务质量水平;夏永慧[5]基于民航服务的特殊性，构建了服务质量评价体系，结合了模糊综合评价与熵算法对服务质量进行评价，并提出改进建议;李蕾[6]通过分析我国民航运输服务的现状，以首都机场为例，从定性的角度对管理服务方面展开利弊分析，并提出相应改进举措;宋振伟[7]基于模糊Topsis、模糊灰色关联度和模糊VIKOP法评价模型，对多个机场服务质量进行评价并给出改进建议。

以上相关学者已经从事民航服务质量的评价与改进的工作，但大多将研究对象对焦于机场;其次，大多数学者只采用了定性或定量分析方法中的一类方法进行研究;再者，大多数研究均通过主观赋权的方法确定服务质量评价体系。本文将结合定性与定量的分析方法，构建以航空公司为主体的服务质量评价体系，并运用SERVPREF-KANO模型识别对总体满意度提升最大的指标及当前满意度最低的指标，并结合识别结果提出服务质量提升策略。

1  SERVPREF-KANO评价体系的构建

1.1  服务质量及其测量

1.1.1  SERVQUAL模型与SERVPREF模型。由于民航运输服务是由航空公司通过飞行器实现旅客或货物空间上的位移，针对这种服务的评价，一般需要借助服务质量。Gronroos将质量引入到服务领域，他将服务质量定义为：消费者对期望得到的服务与实际感知服务之间的比较[8]。Parasuraman，Zeithaml，Berry等提出了SERVQUAL模型[9]，该量表由影响服务质量的五个维度：可靠性、响应性、保证性、移情性和有形性所构成[10-11]。为了克服SERVQUAL模型的缺陷，克罗宁和泰勒[12]（Cronin & Taylor，1992）提出了绩效感知服务质量的方法，即SERVPREF。该模型舍弃了差异分析方法，而是直接将顾客在接受服务过程中的绩效进行测量。因此，在测量方式上大大减少了问题数量，模型运用十分简便，并且通过实证发现SERVPREF模型在效度与信度方面丝毫不逊色甚至优于SERVQUAL模型。

1.1.2  KANO模型。日本质量管理专家狩野纪昭在赫兹伯格双因素理论的基础上提出了KANO模型的概念[13]。根据产品客观表现顾客的主观感受，KANO模型将产品的质量属性分为五类，包括魅力型服务属性、期望型服务属性、必备型服务属性、无差异型服務属性和逆向型服务属性五大类，如图1所示。

其中，魅力质量要素（Attractive）。此类需求当完全满足时会令顾客非常满意，反之却不会令顾客感到不满意。期望质量要素（One-dimensional）。此类需求得到满足或表现良好的话，客户满意度会显著增加，反之则客户的不满也会显著增加。基本质量要素（Must-be）。此类需求没有得到满足或表现欠佳，客户的不满情绪会急剧增加，并且此类需求得到满足后，可以消除客户的不满，但并不能带来客户满意度的增加。无差异质量要素（Indifferent）。指那些无所谓好坏的质量特性。逆向质量要素（Reverse）。指那些完成程度越高则顾客越不满意，反之则顾客越满意的质量特性。

质量要素在KANO模型中所属分类，是通过从其正向问题和负向问题两方面，以问卷形式对顾客进行调研的方法进行划分的，具体分类标准如表1所示。

1.2  问卷设计及调查

本文結合了行业内相关学者的研究基础上，结合实际情况，提出相对完整、具有指导性的航班延误下服务质量的评价体系。评价体系的三级指标结合民航运输服务的背景和SERVQUAL五维度的含义选取了以下总计20项评价指标，如表2所示。

调查问卷包括SERVQUAL模型的五大属性及20项三级指标，并且基于该服务质量评价体系的基础上，增加了基于KANO模型的服务质量问卷，对每一项三级指标，KANO模型问卷会从正反两个方向提问，来判别每一项指标的服务属性的类型。

问卷调查采用网络版及纸质版两种，纸质版在上海虹桥机场通过随机抽取旅客来完成，网络版通过问卷网平台进行发放，涵盖了全国范围的不同背景的旅客，已确保调查结果的准确可靠。最终回收了问卷130份，在剔除无航班延误经历的问卷、遗漏项过多的问卷以及有明显逻辑错误的问卷，最终回收有效问卷100份。

2  问卷分析及模型评价

2.1  问卷分析

2.1.1  信度分析。所谓信度分析（Reliability），就是对问卷的可靠性或稳定性进行分析，即同一群被调查者在同一份问卷上经历多次测验的结果是一致的或是稳定的情况。在检验问卷信度的方法中常用的检测方法为L. J. Cronbach所创的α系数。α数值介于0至1之间，α数值如果在0.65到0.70之间是最小可接受;α数介于0.70到0.80之间相当好;α系数介于0.80到0.90之间非常好。

使用SPSS统计软件分别各个维度的信度及问卷总体信度进行计算，其结果如表3所示，各个维度的信度检验良好，信度最低的为有形性为0.769、响应性为0.775，其他类别及问卷总体的信度均在0.8以上，证明此次问卷调查的结果十分可信，所得的结果具备一致性和稳定性。

2.1.2  效度分析。所谓效度（Validity）是指能够测到该问卷所预测（使用者所设计的）心理或行为特质到何种程度。一般使用因子分析来测量问卷的效度，而进行因子分析之前需对原变量做相关性分析，即使用KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验方法，KMO的值的大小与因子分析的适合程度呈现正相关关系，即KMO值越大，证明变量·共同因素越多，做因子分析的效果也更好。本文构建的问卷KMO统计量为0.769，该问卷能够较为准确推测出事物的程度，测量的结果与调研的内容相契合。在因子分析中，经过最大方差法的10次迭代后，5个主成分累计方差达到73.74%。各项指标包含的内容通过因子分析得到各因子的内容基本保持一致，说明了本文构建的航空公司服务质量评价体系比较合理。

2.2  满意度评价

2.2.1  SERVPREF模型满意度评价。针对SERVPREF模型的服务质量问卷的调查结果，对问卷的每一项指标得分及所有指标总得分进行计算，可用公式表示为：

Q=/m                                               （1）

其中：Q代表顾客对服务质量的最终评价;代表顾客对第i个问题的感知平均值;m表示问题的个数。

根据表4该服务质量调查的顾客最终满意度得分为：3.897，旅客对于服务质量的总体评价属于基本满意，但是仍然有许多的改进空间，尤其是那些平均得分低于4.0的指标，如航班时刻安排合理、机票价格合理、及时公布延误原因及时长、合理安排航班计划飞行时间、延误后合理安排旅客、为客户提供个性化的服务和餐饮、娱乐内容丰富、妥善解决旅客投诉与抱怨和航班准点起飞与到达。其中有5个指标与航班延误相关，有1个指标与价格有关、有3个指标与服务相关。指出了未来的改进方向主要以降低航班延误、提供更优质的服务为主。

2.2.2  KANO属性分类及满意系数。根据问卷的调查结果，结合表1的分类方法，将20个指标进行KANO服务属性分类。其中，5个指标为魅力型需求，2个指标为无差异需求，6个指标为必备型需求，7个指标为期望型需求。

KANO模型是一种定性模型，根据划分属性虽然可以为服务质量的改进提供一定的依据，但是仍不足以探究出某属性的变化对整体满意度的影响幅度。对于该情况，Berger等人[14]对客户满意度系数进行了额定义。以权衡各项指标对服务质量的影响强度，满意度系数能够体现评价体系中某个指标对整体的旅客满意度影响的程度。满意系数Better及消除后的不满意系数Worse公式如下：

Better=                                            （2）

Worse=-1×                                         （3）

其中：A、M、O、I表示该问项中该种类KANO属性的数量。

根据表5所示结果，航空公司可以根据该结果制定服务质量提升策略，通过改善那些Better系数较高的服务属性，如：合理安排航班计划飞行时间、航班准点起飞与到达、能够积极主动为旅客提供服务和为客户提供个性化的服务，可以很大程度上提高旅客的乘坐体验，从而有效地提升旅客满意度;同时也需要根据Worse系数对所提供的客户服务进行检查、跟进，以防那些Worse系数绝对值较高的服务属性的降低，如：良好的候机环境，工作人员着装得体，办理业务、手续时迅速及时，延误发生后合理安排旅客，机票价格合理以及对旅客的需求及时响应等。

3  结  论

在构建的评价体系所有的服务属性中，有关服务人员外在形象、候机场所与乘坐环境等方面大致归属于必备型需求，即：该服务类型为不可或缺的;而有关服务响应、互动、价格因素和时间安排大致归属于期望型需求，即：该需求实现程度越高，客户满意度也相应越高;而关于航班的准点准时与服务的定制化、个性化方面则大致归属于魅力型需求，即：该服务在实现程度较低时，顾客不会感觉不满，而当其实现程度较高时，客户的满意度会大大上升。

因此，基于SERPREF模型与KANO模型的测量结果，航空公司应优先提升合理安排航班计划飞行时间、航班准点起飞与到达、为客户提供个性化的服务、餐饮和娱乐内容丰富、机票价格合理、延误发生后合理安排旅客、妥善解决旅客投诉与抱怨这8项指标，如表6所示。

本研究结合了SERVPREF模型与KANO模型，根据上述模型的计算结果，筛选出当前服务质量评价较低及对总体服务质量影响强度大的指标，有针对性地对上述指标进行改进，将获得比较大的服务质量提升率，并且有效地弥补了当前此类服务服务质量较低的现状水平。以获得旅客的满意及信任，使得航空公司与旅客达到双赢。此外，本文中模型还需进一步地进行研究改进。

参考文献：

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