高校后勤集团服务质量SERVQUAL评价实证研究

第3期2021年1月No.3January ，2021
高校后勤集团服务质量SERVQUAL 评价实证研究
石初娟
（南京工业大学后勤保障处，江苏南京211800）
摘要：文章以南京A 大学后勤服务集团为实证研究对象，分析实施SERVQUAL 服务质量评估方法对高
校后勤服务质量管理的作用与影响。

研究表明，SERVQUAL 服务质量评估理论应用有助于探测社会化改革下的高校后勤集团服务质量的影响因子，通过修正使得高校后勤服务质量提升更加可控，有效地提升了师生的满意度以及后勤集团的服务质量。

关键词：高校后勤集团；服务质量；SERVQUAL 量表中图分类号：F728.4文献标志码：A 江苏科技信息
Jiangsu Science &Technology Information
作者简介：石初娟（1980—），女，江苏如皋人，研究实习员，硕士；研究方向：市场营销。

引言
在高等学校，后勤服务工作是一项基础保障性服务工作，是高等教育不可缺少的重要组成部分。

高校后勤服务集团通过社会化改革，逐步确定了其以服务为目的的实体。

高校后勤要不断增强自身实力，更好地为师生提供服务，必须将提升服务质量为主要抓手，增强服务工作中质量可持续提升的活力，构建高校后勤集团的服务质量评价指标体系，分析影响服务质量的主要因素并找到解决问题的对策有着极其重要的意义。

1
问题的提出
随着以物联网、人工智能为代表的信息技术的迅猛发展，以及我国高校“双一流”建设战略的启动，对高校后勤在信息化建设、质量管控、人力资源管理及服务质量评价体系建设等方面提出了更高的要求。

服务质量评价理论在旅游、IT 、银行、物流等服务行业均有了探讨，但在高校后勤服务领域的研究还不多见，远远落后于实践的需要。

因此，对高校后勤服务实体的服务质量评价研究成为关注的重点。

本研究一方面拓展了服务质量理论在高校后勤集团领域的应用；另一方面助推A 高校后勤集团提升服务质量，使得A 高校后勤服务的社会化发展更早走上正轨。

A 大学是一所省属高校，拥有百年办学史。

悠久
的办学历史和良好的办学条件为后勤社会化改革提
供了坚实的基础，2002年7月8日后勤服务集团应运
而生。

经过近17年的改革和发展，队伍一点点壮大，现有职工1000多名，集团坚持以服务全校师生的教学、科研与生活为宗旨，贯彻以师生满意度为导向的经营理念，加强服务质量管理，积极树立集团品牌建设，不断提升集团的市场竞争力。

2研究设计与样本收集量表设计
2.1
研究设计
第一，构建初始量表。

作为一项探索性研究，本文以SERVQUAL 量表为依据，围绕5个维度，初步设计问卷。

第二，量表双向翻译。

邀请相关领域的研究人员采用平行双盲法，通过双向翻译，详细分析探讨其中有显著差异的译句；再由市场营销方向的两位副
教授再次进行讨论并修改，确定最为合适的描述［1］。

第
三，预测试测量表。

在正式调查前进行预测试实验，从A 大学一年级学生中选出45名同学进行现场问卷。

根据李克特五级量表，分数从1~5分别表示：5是非常同意，4是同意，3是不一定，2是不同意，1是非常不同意。

第四，预调查及数据分析。

45份小样本收集完毕之后，对A 大学后勤服务质量评价量表进行纯化处理，剔除信效度表现不佳的问项，然后使用SPSS 21.0软件对数据进行探索性因子分析和验证因子分析，一方面验证SERVQUAL 模型在A 大学后勤服务集团服务质量评价中的适用性，另一方面修正其评价指标体系，为正式进行问卷调查作准备。

2.2
数据收集
本研究是以A 大学高校后勤集团服务的在校师
生为研究对象。

本次调查以问卷星平台编辑，社交平台电子转发后台统计为主，现场发放回收为辅。

在A大学食堂门前随机选择学生、老师或行政领导进行现场调查。

共发放量表400份，回收量表390份，回收率为97.5%。

其中，经过整理后的有效量表为366份，量表有效率为93.8%。

3探索性因子分析
3.1量表纯化
Nunnally［2］指出，在进行探索性因子分析时样本量不应少于量表条目的5~10倍。

本研究在对问卷初稿进行修正后，量表的测量条目为41。

因此，利用SPSS21.0从整个样本人群中随机选择280个样本进行纯化抽样（purification），剩余269个样本用作探索性因子分析（Exploratory factor analysis，EFA）与验证性因子分析（Confirmatory factor analysis，CFA）［3］。

在进行因子分析前，分别对样本和测项进行纯化处理与净化处理是研究过程中进行因子分析之前的一项重要工作。

如果分对总相关系数小于0.5且删除项目后Cronbach’sα值提升，则应在调查量表中删除这个测项。

若一个条目旋转后因子负荷小于0.5或同时在两个因子上的负荷都大于0.5，则这一条目应被删除［3］。

本研究在进行多次试验删除并检测后，最终删除11个条目，保留了经纯化后的30个条目，Cronbachα值为0.899，这说明研究数据有较好的内部关联，符合进行下一步分析研究的要求。

3.2探索性因子分析
探索性因子分析本质上是通过寻找少数公因子，来构建能够最大程度反映所有变量信息的因子结构［4］。

首先采用主成分分析法（Principal components）得到初始因子的分析结果，再利用正交旋转中的方差最大法得到初始因子旋转结果（Varimax），最后删除旋转后在两个以上因子同时载荷值大于0.5的问项。

具体得出分析结果，KMO取样适切性量值为0.958（大于0.7），巴特利特（Battlett）球形度检验的显著性值为0.000（小于0.05），这表明经过纯化的30个条目符合因子分析的条件［5］。

本文结合碎石图以及特征值大于1的要求，最终分析出4个因子，采用最大方差法旋转并进行因子命名后的分析，所有测量条目都只在单一因子上有较大荷载，并且大部分荷载值大于0.7（小于0.7的最小是0.546），说明因子分析的效果较好。

从方差解释贡献率分析看，前4个因子累计是70.909%的信息，结果可以接受。

根据因子所包含测量条目的内容，将4个因子进行分析与命名：第一，归纳为服务质量有形性，即说明了高校师生对后勤建筑、环境、公共设施品质的态度。

第二，后勤集团服务的意愿性，这个综合因子体现了师生是希望后勤服务集团及其员工能够有良好的服务意愿，积极地为师生解决问题，满足他们的需求，重视他们的个性化利益，给予更多关注。

第三，后勤服务的保证性，体现了师生希望后勤集团具备足够的能力，提供可靠可信的服务。

第四，后勤服务质量的响应性，师生希望后勤集团及其工作人员能够对需求提供快速响应。

4验证性因子分析
4.1拟合指数
Schumacker等［6］指出，在结构方程模型研究中，大多数样本量在200~500之间可以符合实验要求。

本研究符合结构方程模型研究对样本量的要求，仍采用上述269份样本并对其进行验证性因子分析，利用LISREI8.70中的最大似然法进行估计。

根据Jöreskog 等［7］的研究，拟合指数的接受标准如下：χ2/d f越小越好，最大不超过5；RMSEA越接近于0越好，应小于0.08；NFI、NNFI、CFI、GFI与IFI越接近于1越好，最低标准应大于0.9；AGFI应小于0.9。

本研究中4因子模型的拟合指数如下：χ2/d f为2.246，RMSEA为0.073，SRMR为0.044，IFI为0.919，TLI为0.911，CFI为0.919。

因此，本研究的4因子模型可以被接受。

4.2效度检验
内容效度检验。

在本研究中，测量量表与营销学教授的研究生进行了多次沟通，并对测量项目的选择与表达方式进行反复探讨和调整。

结果表明，该量表具有一定的内容效度。

结构效度检验。

结构效度具体可划分成收敛效度和判别效度两种类型。

收敛效度的检验主要体现在标准化因子荷载系数与验证性因子分析的拟合系数两点，标准化因子荷载值应大于0.45，且其t值要显著，拟合指数亦需符合要求［8］。

本研究中，4个因子所有荷载值都在0.52~0.82之间，均符合大于0.45的要求。

根据表1中荷载与t值可见，t值均大于2，这表明各个条目在其计量概念上的标准化因子荷载都达到P<0.05的显著水平，结合上述拟合指数的分析结果，对收敛效度的检验均达到要求，该量表具有较高的收敛效度。

一般情况下有两种判别效度的检验方法：第
一，若潜在变量的共同方差小于0.5，潜在变量的方差抽取量大于其与其他潜在变量的共同方差，认为这些变量具有较高的判别效度［9］。

第二，在各因子间的相关系数被固定为1的情况下（每次只固定一对），如此时测量模型的χ2值显著低于对应的非限制模型（相关系数自由估计）的χ2值，则认为各因子间具有较高的
判别效度［2］。

经计算，本研究潜在变量的共同方差均小于0.5，潜在变量的方差抽取量均大于该潜在变量与其他潜在变量的共同方差。

在各因子间的相关系数固定为1的情况下，测量模型的χ2值都是显著小于对应的非限制模型的χ2值。

因此，本研究数据具有较高的判别效度［10-15］。

表1
CFA 的标准化荷载与t 值
潜变量
F1
F2
F3
F4
χ2/d f 为2.246，RMSEA 为0.073，SRMR 为0.044，IFI 为0.919，TLI 为0.911，CFI 为0.919
条目a1a2a3a4
a5a6a7a8
a10a11b2c6c7
c8d1d9e3e4e6d2d3
d4d5d6d7d8c1c2c3c4荷载0.7870.8030.7130.7830.8350.8540.8190.8010.7750.7360.8170.7490.8760.8690.8830.7760.8180.8590.8250.8700.8800.8250.6800.7800.7610.7480.8580.8550.8500.759
t 值15.27515.72713.27415.16816.71717.30616.22615.67814.93313.87616.20814.27918.09617.85318.32815.00716.22917.54016.45917.74818.08916.31912.40515.00614.46114.13217.01216.92716.75714.169
注：F1表示有形性；F2表示意愿性；F3表示可靠性；F4表示响应性。

5结语
本研究认为A大学后勤集团服务质量评价可以用4因子模型来解释，分别是有形性、意愿性、可靠性、响应性，且总体解释率为70.909%。

该结果与前人的研究形成很好的对应，完善了高校后勤组织中的服务质量评价研究。

且A大学后勤集团针对4个方面的研究，分别在校园美化建设、员工服务意识及能力培养、智能化技术投放应用、员工聘任和服务理念熏陶等方面做了更多的提升，得到师生和学校的认可和赞美，提升了后勤服务质量整体水平。

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（编辑姚鑫）
Empirical study on SERVQUAL evaluation of the service quality of university logistics group
Shi Chujuan
（Logistics Service Department,Nanjing Tech University,Nanjing211800,China）
Abstract:This paper takes the logistics service group of A University in Nanjing as an example to analyze the effect and influence of implementing SERVQUAL service quality assessment method on logistics service quality management.The research shows that the application of SERVQUAL service quality assessment theory is helpful to detect the influence factors of service quality of university logistics group under the socialization reform.Moreover,the improvement of university logistics service quality is made more controllable through correction,effectively improving the satisfaction of teachers and students,and the service quality of logistics group.
Key words:university logistics group;service quality;SERVQUAL scale。