基于结构方程的高校顾客满意度模型.

第25卷第11期(总第167期)系统工程2007年11月SystemsEngineering文章编号:100124098(2007)1120085206
Ξ
Vol.25,No.11Nov.,2007
基于结构方程的高校顾客满意度模型
赵耀华1,2,韩之俊2
(11淮海工学院继续教育学院,江苏连云港222002;21南京理工大学经济管理学院,江苏南京210094)
摘要:将结构方程模型方法用于高校顾客满意度研究,可以借助观测模型和结构模型来探索潜变量及其相互间的因果关系。

依据高等教育服务质量的特性和顾客满意理论,对构成顾客满意及其因果变量的相互关系进行分析和模型的路径设计,
构建了高校顾客满意度模型,并借助PLS路径分析软件进行了实证分析,证实模型有较好的拟合度。

关键词:结构方程;顾客满意度;模型;高等教育中图分类号:G646文献标识码:A
1引言
顾客满意是指(GB 受”T19000-2000),。

由于很多在社会(如个人的成就感、企业的品牌意识、教师的工作态度、顾客满意等)不能准确而直接地测量,直接研究这些变量与其他变量之间的相互关系就是件比较麻烦的事。

而结构方程模型作为一种常用的统计建模技术,通过引入潜在变量来研究抽象变量之间的因果结构关系,正
是研究这类问题的重要工具。

反映[1]。

当顾客觉,也许不会对其表示太多的关注。

但是如果产品与他们的想象存在着差距,就会产生消极的影响,反之如果超出了他们的想象,就会感到满意[2]。

高校是提供高等教育服务的组织,学生及其相关方
(包括学生的父母、雇主、其他的学校和其它社会组织等)
2顾客满意度模型研究的简要回顾
1989年,瑞典成为世界上第一个拥有统一的跨公司
跨行业的顾客满意度测量和产品服务质量评价的国家
(SCBS),这个国家层次上的顾客满意度指数模型是在美
是高校的顾客,是高校提供的教育项目、课程和服务的直接受益人。

因此对高校而言,顾客满意就是学生及其相关方对高等教育的要求被满足的程度的感受。

高校实现顾客满意,就是要将学生及其相关方的需求转换成一系列课程或项目,并通过一组相互关联的教学或服务过程以满足这一需求。

顾客满意是现代质量管理的核心理念,追求顾客满意已经成为组织获得竞争优势确保持续稳定地发展的战略。

随着我国高等教育的大众化,高校面对多样化的高等教育需求和日益加剧的高等教育竞争格局,通过顾客满意度研究以寻求提高办学质量和综合竞争力的路径是高校可持续发展的迫切需要。

国密西根大学的福内尔(Fonell)教授等的指导下开发的,该模型共有顾客预期、感知价值、顾客满意度、顾客抱怨和顾客忠诚五个结构变量。

美国顾客满意度指数(ACSI)模型是以瑞典顾客满意度指数模型为原形建立的,ACSI中增加了一个结构变量,即感知质量。

美国顾客满意度指数模型在1998年还做了一次修正,即将感知质量分解成产品感知质量和服务感知质量。

欧洲顾客满意度指数(ECSI)测评模型于1999年在欧洲12个国家试行。

ECSI模型增加了形象作为结构变量,将感知质量分为感知硬件质量和感知软件质量两个部分,去掉了顾客抱怨这个结构变量。

对此举的解释是,顾客抱怨以及企业对抱怨的处理,应当作
Ξ收稿日期:2007209223
基金项目:中国高等教育学会“十一五”规划课题(06AIL0090143)
作者简介:赵耀华(19642),淮海工学院副教授,南京理工大学经济管理学院博士研究生,研究方向:管理科学与工程;韩之俊(19432),南京理工大学经济管理学院教授,博士生导师。

86系统工程2007年
知服务质量、顾客满意、顾客合作、服务结果和组织形象的因果关系,指出感知服务质量对组织形象没有直接的影响,顾客合作对服务结果有正向影响,服务结果对顾客满意有正向影响[14]。

为服务的一个环节,是影响顾客满意度的因素,而不是其结果。

我国的顾客满意度模型研究近年来也得到了飞快的发展,并在一些行业和地区等到应用。

如清华CCSI模型是以ASCI模型为基础,吸收了ECSI模型中的结构变量形象,共7个结构
变量。

但后来发现顾客抱怨对顾客忠诚的影响不显著,又去掉了结构变量顾客抱怨[3]。

综上所述,基本的顾客满意度模型是一个结构方程模型,按照变量之间因果关系,各国的模型都可以分为三个部分:顾客满意度形成的原因、顾客满意度、顾客满意度的结果。

模型将顾客满意的一端联接到决定性的因素,即形象、顾客期望、感知质量和感知价值,另一端联接到其结果顾客忠诚和顾客抱怨。

在高等教育领域,基于结构方程模型的顾客满意度研究的相关文献目前还不多。

戴梅红阐述了在高教领域树立“顾客满意”质量意识的必要性及要求,对高等教育领域的“顾客”进行了分析识别,探讨了高等教育领域“顾客满意”的内涵。

张红波、张道兵认为,实施顾客满意战略可以使高校在发展过程中扩大生源面提高生源质量,提高毕业生的就业率,稳定师资队伍并吸引优秀人才加盟,提高学校的美誉度,造就品牌效应,提高高校的管理水平。

等选择我国高等教育的CS,意度质量模型,,[6]杨雪对顾客,提出在高等教育评估,和在我国高等教育评估中应用顾客满意度指数模型的建议[7]。

胡晓辉、王唤明提出构建高校顾客满意度测评体系,并通过提高顾客的感知质量、增加顾客的感知价值、实施服务补救等措施,来提高高校顾客的满意度[8]。

朱国锋等认为在高等教育中倡导顾客满意战略,能较好地解决质量测评工作的深层次问题,并应用美国顾客满意度指数理论,初步的建构了我国高等教育顾客满意度指数模型。

模型包含了顾客期望、感知质量、感知价值、顾客满意、顾客抱怨和顾客忠诚共六个变量[9,10]。

A.Martensen等认为高校测量学生的感知质量和满
[5]
[4]
3基于结构方程模型的高校顾客
满意度模型的理论建构
高校顾客满意度模型的建构,取决于高校所提供的产品及其顾客的特点。

由于高校为其顾客提供的是高等教育服务,是高校和学生在教与学的互动过程中同时发生的高等教育服务和消费的行为,因此顾客满意即是学生满意,是学生建立在对学校形象认可的基础上、通过对教与学的过程的亲身体验而产生的、一种个人需求或愿望是否得到满足的心理状态。

显然这个状态受到学校形象、顾客需求和质量体验的直接影响,致学生对学校是忠诚还是抱怨)定义企业形象。

,它
,而且影响着对质量的感知。

也正,与SCBS、ACSI相比,在ESCI和CCSI模型中,增加了企业形象结构变量并被视为满意和期望的前提。

学生对学校形象的感知,一般是通过媒体、学校、校友等提供的信息,经过学生基于其认知水平的判断而形成的。

顾客期望。

根据购买心理学的研究,期望产生于需求,需求激发期望,不同的需求对应于不同的期望。

但是由于学生对高等教育认知水平的欠缺,学生对其高等教育需求的刻划往往难以准确把握,进而对其期望的构想常常也会难以确定,甚至是异想天开。

如果以此作为学生满意的评价决定因素来考虑,直观来看是难有合理的结果。

另一方面,高考制度的筛选作用使得学生被动地将自己的高考成绩与相应的高校相对应,从而自觉或不自觉地把自己的需求与学校形象所能展示的培养目标对应起来。

这样,在模型中可以假定学校形象已经在一定的程度上反映了学生的高等教育需求。

因此,顾客期望变量可以不在模型设计中考虑。

质量体验,即感知质量。

根据GB T19000-2000,质量是一组特性满足要求的程度,高等教育的质量是高等教育服务过程中的一组固有特性满足学生及相关方要求的程度。

这些特性包括功能性(知识、技能、方法的传授)、可靠性或保证性(高校及其教职员工履行服务承诺的能力和信誉)、安全性(教育环境对学生的心理、健康、财产和人身安全等方面的保障)、时间性或响应性(时间上安排是否符合适当,服务响应是否快速)、舒适性(教学设施的完整、方便、整洁等)、文明性或移情性(和谐、友好、平等的师生关系)等。

这些质量特性可以分为两类,即客观性因素和主观
意度是教学质量持续改进的根本要求,并基于ECSI构建了一个涉及感知质量、顾客满意、顾客忠诚等潜变量的结构方程模型进行实证分析,结果显示模型有很好的拟合度,并对高校的持续改进提供了有用的信息[11]。

Hennig2
Thurau等基于结构方程建模方法,构建了学生忠诚的关
系质量模型,通过对几所德国大学的调查及实证研究,提出学生忠诚主要是由关系质量决定的[12]。

M.J.Rosa和
A.Amaral为了研究高等教育指数HEI,建立了基于欧洲
卓越模式EEQM的结构方程模型,用以证实模式中的因果关系[13]。

C.Lola和DuqueZuluaga将公共服务中的顾客满意应用到高等教育领域并建立结构方程模型,探索了感
第11期赵耀华,韩之俊:基于结构方程的高校顾客满意度模型性因素。

客观性因素反映了学校组织层面非人为因素相关的质量特性,如功能性、保证性等,象教学计划是否能反映学生需求或社会需要,实验条件是否得到保障等,
主观性因素反映教学过程中与学生交互作用的人为因素的质量特性,如移情性等涉及教与学的沟通、课后指导、后勤服务的人性化等。

本文分别定义这两类质量感知为感知客观质量和感知主观质量。

感知价值。

学生的质量体验,除了高等教育服务的固有特性外,还应包括其赋予特性,即高等教育服务的“价格或价值”特性。

由于这是基于感知质量的赋予特性,因而必然有感知质量对感知价值的直接的正向作用。

一般而言,顾客对价值的感知,是指顾客感知的收益与其在购买产品或服务时所付出的成本进行权衡后而得的总体评价。

而学生对高等教育服务价值的感知,不能理解为对价格和收益的简单比较。

最新顾客价值研究表明,顾客对价值的感知还深受顾客价值取向的影响,即处于不同需求层面的顾客的自身价值观念影响顾客对价值的感知[15]。

因此,可以从以下两方面来考察学生的感知价值:一是对与个人努力(主要的成本)相比所能获得收益的评价;二是对与个人未来职业发展愿望(主要的收益)所能获得收益的评价。

显然,生会越满意,外,,顾客的感,顾客选
,频率越高[17]。

因
87
此,顾客感知价值是驱动服务忠诚最为关键的因素[18],即感知价值对顾客忠诚有直接的正向影响。

顾客满意。

由于高等教育服务的提供和消费往往是一个持续的互动过程,不是一次的简单的接触所能完成的,因而高校的顾客满意有一个持续的积累过程,是学生对服务是否达到其需求的累积性评价,或称为累积性的顾客满意。

美国学者Oliver曾经指出,无论是根据一次性的经验还是一段时间内的累积性经验来测度顾客满意,服务质量都是顾客满意的重要驱动因素[19]。

迄今为止,已经有大量相关研究文献证明了高服务质量常常导致较高的顾客满意度。

因此,感知质量肯定对顾客满意有直接的正向影响。

顾客忠诚。

顾客忠诚是指顾客在对某一产品或服务的满意度不断提高和基础上,重复选择该产品或服务甚或向他人推荐该产品的一种表现。

对企业而言,只有忠诚的顾经过几年的教与学的沟通和校园文化的熏陶,,进而获,,并且。

因此。

,所以学校形象对感知质量、感知价值都有直接的正向影响。

但对顾客满意和顾客忠诚似乎没有明显的直接作用,本文将通过实证来考察。

基于以上分析,建构高校顾客满意度模型如图1所示。

图1(箭头表示变量的因果关系)
4高校顾客满意度模型的
班级,共发放问卷350份,收回350份,全部为有效问卷。

问卷部分参照ACSI和ECSI的问题模式,采用10级量表,涉及调查问题共21个,对应变量见表1。

一个实证分析
本次实证研究针对某高校在校大学生,随机抽取8个
88系统工程2007年
表1模型中的结构变量和观测变量潜在变量学校形象Ν1感知客观质量Γ1感知主观质量Γ2
感知价值Γ3顾客满意Γ4顾客忠诚Γ5
观测变量(反应性变量)
x11,x12,x13,x14
y11,y12,y13y21,y22,y23y31,y32,y33y41,y42,y43,y44,y45
y51,y52,y53
检验提出建议。

高校顾客满意度模型基于PLS路径建模方法,包括两个部分:外部模型(测量模型),描述观测变量与其潜在变量之间的关系;内部模型(结构模型),描述各潜在变量之间的关系。

结构模型部分规定了模型中潜在外生变量和潜在内生变量之间的因果关系,即
Γ=BΓ+#Ν1+Φ
(1)
其中,Γ是潜在内生卞量构成的向量,Ν1是潜在外生变量5×1构成的向量,B是潜在内生变量的系数参数矩阵,#是
5×55×1潜在外生变量的系数蚕数矩阵,Φ是残差项构成的向量,
5×1两个参数矩阵B和#中没有路径相连的对应系数置为0
5×5
5×1
在结构模型技术中有两种建模技术应用最为广泛,一种是基于最大似然估计的线性结构关系模型(linear
structuralrelationship,LISREL)
[20]
,另一种是基于成分提
取的偏最小二乘路径模型[21]。

LISREL由于采用最大似然估计的方法估计模型协方差矩阵与样本协方差矩阵之差,所以对样本的数量和数据的分布都有一定的要求,对模型本身也存在是否能够识别的问题,还可能带来难以接受的结果和因子的不确定性问题。

PLS路径模型由于采用了偏最小二乘的方法,对模型和数据的要求大为降低。

PLS采用非参数推断方法(如bootstrap),行严格假定,,本研究,止,SS路径模型使用PL合,,并给成份得分的定义更加明确,同时由于算法一般由一系列最小二乘的应用分析所组成,所以模型识别既不可能成为问题,也不需要对显变量的分布有要
求
[22]
值。

测量模型一般由两部分构成,分别规定了潜在内生变间的关系,即
YX171
4×1
(2)(3)
,Γ的可测变量,X是潜在外生变,+Y是Y对Γ的回归系数矩阵,该矩阵中
17×5
观测变量与潜变量不对应的系数置为0值,+X是X对Ν1
4×1
的回归系数矩阵,Ε和∆分别是对应的测量误差向量。

17×14×1
一般情况下,模型存在釉下假设:Ε与Γ不相关,∆与Ν不相关,Φ与Ν不相关,Γ与Ε,∆之间均不相关。

本模型采用SmartPLS软件进行迭代运算[23],结果显示经过3次迭代就收敛了。

获得的潜变量相关系数(见表
2)、模型统计量指标(见表3)、路径系数总效应(见表4)。

因此PLS路径模型是即可以用于理论的确
认,也可以用于模型变量间的关系研究并为进一步的模型
表2潜变量相关系数
学校形象
学校形象感知客观质量感知主观质量感知价值顾客满意顾客忠诚
10.74360.70930.71390.7440.6394
10.77150.730.83670.6545
10.77410.80610.6592
10.83170.7328
10.7519
1
感知客观质量感知主观质量感知价值顾客满意顾客忠诚
一般来说,当AVE>50%时,Cronbach’sAlpha>
0.7,Compositereliability>0.7时,模型是令人满意的[24]。

构效度都很好。

由于平均提取方差AVE的值较大,表明潜变量从观测变量处获得了很好的解释信息。

RSquare值是原因潜变量通向自身的路径系数与相关系数的乘积之和,反映了内生潜在变量能被原因潜在变量解释的程度,其值都超过了0.5,反映了模型的预测能力较强,特别是顾客满意81.66%的变异获得了原因变量的解释。

根据表2、表3,本模型中任何一个潜变量的AVE均方根都大于与其它潜变量的相关系数,又表3显示潜变量的组成信度(compositereliability)和CronbachsAlpha系数均在0.8以上,因此我们认为数据的信度及其构成模型的结
第11期赵耀华,韩之俊:基于结构方程的高校顾客满意度模型表3模型统计量指标
AVE Communality
CompositeReliability0.92750.91470.90840.92910.9370.9008
0.5530.50310.66790.81660.6028RSquare
CronbachsAlpha0.89560.860.84920.88570.91570.8354
89
学校形象感知客观质量感知主观质量感知价值顾客满意顾客忠诚
0.76190.78150.7680.81380.74850.7519
表4显示了模型的重要参数解。

运行Boostrap,分别获得测量模型的权重和结构模型的路径系数(直接或间接)
OriginalSample值、ReSampleMean值和TStatistics值,
运行Blindfolding,分别获得cv2communality和cv2
redundancy值,结果均为正值,表明结构模型的预测能力
较好。

另外,Amato等提出了一个模型拟合优度的综合性指标
GoF(globalcriterionofof2fit),它等于平均变异提取R2与平均共同度的乘积的开方,0.[18]前两个值基本一致,T值都大于2。

一般来说,路径系数或综合效应的t检验值T>2,潜变量的变异提取量R2>
50%,则模型的检验结果是显著的。

接下来我们重复抽取50、100、200、1000个样本的Bootstrap检验,其结果相当稳
定。

上述结果说明模型通过了Boostrap检验。

表4感知价值顾客满意
从模型的结果来看,学校形象对顾客满意感知客观质量、感知主观质量直接效应和对顾客满意的间接效应都超过了70%,对顾客忠诚的间接影响也达到了近60%,所以学校形象的准确策划和宣传是高校工作值得重点关注的因素。

学生对价值的判断,更多的受到主观质量的影响,尽管对顾客满意的综合影响,显示客观质量的作用更大些,但在对顾客忠诚的综合影响方面主观质量效应却更大。

因此,将感知质量区分为客观质量和主观质量是有指导意义的。

事实上从高校教学的现有情况来分析,主观质量没有得到应有足够的重视,而从高等教育的服务质量观和顾客满意的大质量观来看,主观质量的关注更应得到加强。

此外,模型实证过程中还计算了学校形象对顾客满意和顾客忠诚的影响,结果是路径系数很小,并且没能通过相关检验。

在调查中设置了顾客期望的相关问题,进入模型进行反复演算的结果是,顾客期望对感知质量有正向的影响,但路径系数很小,对顾客满意有负向的影响,但路径系数的绝对值也很小,并且它们均未能通过相关检验,证明没有足够的证据说明前述关于学校形象和顾客期望的
定性分析是错误的。

.0.0.2501 0.7139
0.20670.4372
顾客满意 0.7146
0.4046 0.48410.1965 0.3645
0.3842
顾客忠诚 0.579 0.2957 0.3208
0.3486 0.526
0.462
5结论
高校顾客满意度研究有利于为高校改进质量提供建
议,基于结构方程建模方法研究顾客满意,有利于化解学校形象、质量感知、顾客满意等难以直接测量的问题,有利于分析影响高校顾客满意的前因后果。

对高等教育服务质量的感知可以依据其质量固有特性和赋予特性区分为感知主观质量、感知客观质量和感知价值,它们都受到学校形象的直接的正向影响,同时对顾客满意又有直接的正向作用,但只有感知价值才对顾客忠诚有直接的正向影响,顾客满意对顾客忠诚有直接的正向作用,但学校形象和感知主观质量对顾客忠诚有更多的综合影响。

高校应当通过形象塑造对学生的质量感知施加积极的影响,通过加强老师与学生的情感沟通和教与学的积极互动,提高学生满意和顾客忠诚,为高校的可持续发展奠定基础。

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Keywords:StructualEquation;CustomerSatisfactionIndex;Model;HigherEducation。