岳秋熒 83

內(nèi)容摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用，許多企業(yè)逐漸加大對(duì)自助服務(wù)技術(shù)的投入。自助設(shè)備的開發(fā)與使用改變了傳統(tǒng)的顧客參與形式，為消費(fèi)者提供了更為便捷的服務(wù)。但與此同時(shí)，新技術(shù)也使消費(fèi)者產(chǎn)生了一定程度的焦慮感，其影響了消費(fèi)者的服務(wù)質(zhì)量感知。因此，文章選取了線上零售這一自助服務(wù)技術(shù)的典型代表，以此對(duì)顧客參與、服務(wù)質(zhì)量感知和持續(xù)使用意愿在此環(huán)境中的關(guān)系進(jìn)行了研究。

關(guān)鍵詞：自助服務(wù)技術(shù) ? 服務(wù)質(zhì)量感知 ? 顧客持續(xù)消費(fèi)

相關(guān)概念闡述

（一）自助服務(wù)技術(shù)（SSTs）

現(xiàn)階段，對(duì)于自助服務(wù)技術(shù)學(xué)術(shù)界還沒有明確的定義。Dabholkar （1994）最早提出了自助服務(wù)技術(shù)的概念，其是指服務(wù)企業(yè)利用科技成果為消費(fèi)者提供的所有服務(wù)活動(dòng)，同時(shí)使顧客可利用自身知識(shí)自行完成整個(gè)或部分服務(wù)程序。基于此，Meuter（2000）提出自助服務(wù)技術(shù)作為一種技術(shù)系統(tǒng)，其在整個(gè)服務(wù)生產(chǎn)和傳遞過程中不再需要人工交互，其再不受到時(shí)間、地點(diǎn)等客觀條件的限制。根據(jù)對(duì)已有關(guān)于自助服務(wù)技術(shù)定義的分析總結(jié)可知，該模式實(shí)質(zhì)上就是顧客與機(jī)器設(shè)備和技術(shù)系統(tǒng)的接觸。

（二）顧客參與

以行為角度定義顧客參與。Uzkurt（2010）指出顧客參與行為是顧客在行為、信息和情感方面的努力付出水平;Rodi and Kleine（2000）指出，顧客參與既包括顧客提供的行為活動(dòng)又包括所提供的資源和成本;Payne and Storbacka（2008）認(rèn)為顧客可作為服務(wù)活動(dòng)中的生產(chǎn)者，其本質(zhì)是顧客與企業(yè)交互合作、共同生產(chǎn)的行為。

以結(jié)果角度定義顧客參與。GruenandSunners（2000）認(rèn)為，顧客參與可作為一種指標(biāo)反映顧客對(duì)企業(yè)的貢獻(xiàn)程度的高低;Lloyd（2003）將顧客參與視為消費(fèi)者在服務(wù)活動(dòng)過程中做的貢獻(xiàn);宋佳（2011）提出，顧客參與是指在服務(wù)過程中，顧客和與服務(wù)有關(guān)的一切聯(lián)系的總和，這其中不僅有顧客主動(dòng)的付出，還有被動(dòng)的投入，這成為顧客衡量服務(wù)質(zhì)量的一個(gè)成本投入。

（三）服務(wù)質(zhì)量感知

Lewis（1983）認(rèn)為服務(wù)質(zhì)量是衡量企業(yè)提供服務(wù)是否符合顧客的期望的一種方法;Lethinen（1991）指出顧客感知影響服務(wù)質(zhì)量，其通過消費(fèi)者對(duì)比期望和實(shí)際服務(wù)而感知;菲利普·科特勒（Philip Kotler）（2003）提出，相較于服務(wù)接觸前消費(fèi)者的主觀期望，顧客在接受服務(wù)后的直觀心理感受對(duì)顧客主觀期望值影響作用最大。

基于線上零售的模型構(gòu)建與研究假設(shè)

（一）模型構(gòu)建

本文將自助服務(wù)技術(shù)下的服務(wù)質(zhì)量感知定義為顧客在選擇、使用自助服務(wù)技術(shù)時(shí)，對(duì)其服務(wù)期望和感知的總體評(píng)價(jià)。Baker and Crompon（2000）研究認(rèn)為，服務(wù)質(zhì)量與消費(fèi)者行為意愿有直接關(guān)系，服務(wù)質(zhì)量直接影響消費(fèi)者的購買意愿、忠誠度、口碑傳播和增量購買。因此，本文在研究顧客參與和服務(wù)質(zhì)量感知關(guān)系的基礎(chǔ)上，對(duì)服務(wù)質(zhì)量感知和用戶持續(xù)使用意愿進(jìn)行了實(shí)證測量。此外，由于自助服務(wù)技術(shù)作為新興技術(shù)，會(huì)使消費(fèi)者產(chǎn)生技術(shù)焦慮，因此，本文將技術(shù)焦慮作為顧客參與和服務(wù)質(zhì)量感知之間的調(diào)節(jié)變量。綜上，本文研究模型如圖1所示。

（二）研究假設(shè)

1.顧客參與和服務(wù)質(zhì)量感知的關(guān)系假設(shè)。大量研究表明，顧客參與越高，其服務(wù)質(zhì)量感知就越高。王佳欣、韋福祥等（2011）對(duì)餐飲行業(yè)進(jìn)行了實(shí)證研究，結(jié)果表明顧客參與負(fù)向影響服務(wù)質(zhì)量差距，顧客參與水平越高，其對(duì)服務(wù)質(zhì)量的期望就會(huì)越符合實(shí)際情況;Claycomb（2001），Dong等（2015）認(rèn)為增加顧客參與度會(huì)提高其感知到的服務(wù)質(zhì)量。因此，根據(jù)理論推導(dǎo)和文獻(xiàn)支持，提出假設(shè)1：

H1：顧客參與對(duì)服務(wù)質(zhì)量感知有正向影響。

H1a：工作認(rèn)知對(duì)服務(wù)質(zhì)量感知有正向影響。

H1b：信息搜尋對(duì)服務(wù)質(zhì)量感知有正向影響。

H1c：付出努力對(duì)服務(wù)質(zhì)量感知有正向影響。

H1d：人機(jī)交互對(duì)服務(wù)質(zhì)量感知有正向影響。

2.服務(wù)質(zhì)量感知與用戶持續(xù)使用意愿的關(guān)系假設(shè)。Zeithaml，Berry and Parasuraman（1996）建立了服務(wù)質(zhì)量和行為意向之間的關(guān)系模型，表明服務(wù)質(zhì)量與顧客行為意向是彼此關(guān)聯(lián)的，企業(yè)服務(wù)質(zhì)量水平的高低直接影響顧客的保留和流失;Tsai and Chen（2007）基于較成熟的信息系統(tǒng)探討了系統(tǒng)質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量、交互程度等因素對(duì)顧客滿意度和信息系統(tǒng)使用率的影響，其得出服務(wù)質(zhì)量正向影響使用者的滿意度;郭俊華（2016）建立了移動(dòng)政務(wù)情境下的服務(wù)質(zhì)量評(píng)估模型，其研究得出移動(dòng)政務(wù)服務(wù)質(zhì)量的各維度都會(huì)對(duì)用戶再次使用意愿產(chǎn)生顯著的正向影響。由上述文獻(xiàn)綜述可知，服務(wù)質(zhì)量和用戶持續(xù)使用意愿存在著直接的聯(lián)系。因此，本文根據(jù)理論推導(dǎo)和文獻(xiàn)支持提出假設(shè)2：

H2：服務(wù)質(zhì)量感知對(duì)用戶持續(xù)使用意愿有正向影響。

3.技術(shù)焦慮調(diào)節(jié)作用的假設(shè)。技術(shù)焦慮是消費(fèi)者面對(duì)未知技術(shù)而產(chǎn)生的消極情緒。張偉（2014）通過實(shí)證分析得出技術(shù)焦慮較高的顧客會(huì)減少其參與程度，進(jìn)而降低自身對(duì)服務(wù)質(zhì)量感知。作為一種消極情緒，技術(shù)焦慮嚴(yán)重的客戶更傾向于對(duì)其接受的服務(wù)質(zhì)量產(chǎn)生消極判斷。因此，本文根據(jù)理論推導(dǎo)和文獻(xiàn)支持提出假設(shè)3：

H3：技術(shù)焦慮在顧客參與和服務(wù)質(zhì)量感知之間具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用，即技術(shù)焦慮會(huì)減弱顧客參與對(duì)服務(wù)質(zhì)量感知的正向影響。

H3a：技術(shù)焦慮在工作認(rèn)知和服務(wù)質(zhì)量感知之間具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

H3b：技術(shù)焦慮在信息搜尋和服務(wù)質(zhì)量感知之間具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

H3c：技術(shù)焦慮在付出努力和服務(wù)質(zhì)量感知之間具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

H3d：技術(shù)焦慮在人機(jī)交互和服務(wù)質(zhì)量感知之間具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

研究設(shè)計(jì)

（一）問卷設(shè)計(jì)

本文實(shí)證研究的問卷調(diào)查對(duì)象為有過線上零售經(jīng)歷的消費(fèi)者。調(diào)查問卷由四部分構(gòu)成，卷首語主要包括致被調(diào)查者的問候語、調(diào)查目的和填寫說明。篩選問項(xiàng)，即被調(diào)查者是都有過線上零售相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，可有效剔除無效問卷。變量測量部分讓被調(diào)查者根據(jù)在使用線上零售業(yè)務(wù)時(shí)的實(shí)際行為和真實(shí)感受對(duì)問項(xiàng)進(jìn)行打分，本部分測量量表則采用李科特的五點(diǎn)量表尺度來衡量，每個(gè)項(xiàng)目用 1-5 的量化分?jǐn)?shù)，分別代表“非常不同意”——“非常同意”。

（二）變量測量

本文結(jié)合線上零售服務(wù)的實(shí)際情況，提出各個(gè)變量測量方法，由于篇幅所限，僅列出了技術(shù)焦慮的具體問項(xiàng)。顧客參與主要是借鑒Ennew（1999）和Lloyd（2003）提出的信度效度比較高的顧客參與的測量量表，以及王躍（2013）借鑒計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的研究結(jié)果提出人機(jī)交互的維度;服務(wù)質(zhì)量感知主要是借鑒Bauer（2005）提出的網(wǎng)上服務(wù)質(zhì)量感知量表，對(duì)該量表進(jìn)行了更深入的調(diào)整，量表共有五個(gè)維度分別為可靠與安全、基礎(chǔ)服務(wù)質(zhì)量、附加價(jià)值、交易支持和響應(yīng)能力;用戶持續(xù)使用意愿本研究主要借鑒Bhattacherjee（2001）及Thong（2006）設(shè)計(jì)的關(guān)于用戶持續(xù)使用意愿測量量表;對(duì)于技術(shù)焦慮，本文采用栗婷婷有關(guān)技術(shù)焦慮的測量量表，其在Meuter等人開發(fā)的量表的基礎(chǔ)上，結(jié)合線上零售研究情境，開發(fā)了如表1所示的技術(shù)焦慮量表。

實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

本次問卷分別在線上線下進(jìn)行發(fā)放，共發(fā)放問卷450份數(shù)，收回378份，問卷回收率為84%，其中有效問卷346份，有效問卷回收率約為76.89%。本次問卷覆蓋范圍較為廣泛，性別分布上，男性46.24%，女性53.76%，調(diào)查人群性別比例適當(dāng);年齡分布上，18-40歲群體總占比72.54%，這體現(xiàn)了線上零售使用群體的年輕化;學(xué)歷分布上，大專及以上學(xué)歷人數(shù)占比總計(jì)81.50%，這是因?yàn)閷W(xué)歷較高的人群更容易學(xué)習(xí)和接受線上零售這種新消費(fèi)方式。整體而言，被調(diào)查者的基本信息符合實(shí)際調(diào)研需求，也符合理論調(diào)查取樣的需要。

（二）信效度分析

本研究采用 Cronbach's α系數(shù)檢驗(yàn)問卷量表的內(nèi)在一致性。結(jié)果顯示各變量內(nèi)部一致性信度較好，在此不贅述。對(duì)于效度分析，本文運(yùn)用KMO值和Bartlett的球形度檢驗(yàn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行效度分析，顧客參與，服務(wù)質(zhì)量感知和技術(shù)焦慮三個(gè)變量的KMO值均在0.80以上，用戶持續(xù)使用意愿的KMO值為0.741，大于0.7，即可接受，同時(shí)其Bartlett's球形檢驗(yàn)值均顯著。接著本文運(yùn)用主成分分析法提取特征根大于1的因子，并利用最大方差轉(zhuǎn)軸法獲取各因子的因子載荷值，得到標(biāo)準(zhǔn)為大于0.5，最后運(yùn)用因子分析驗(yàn)證了量表的各個(gè)因素具有良好的結(jié)構(gòu)效度。

（三）相關(guān)分析

本研究將工作認(rèn)知、信息搜尋、付出努力、人機(jī)交互、技術(shù)焦慮、服務(wù)質(zhì)量感知、用戶持續(xù)使用意愿進(jìn)行相關(guān)分析，具體如表2所示。

由表2可知，工作認(rèn)知與服務(wù)質(zhì)量感知（r=0.533，p<0.01）呈顯著正相關(guān);搜尋信息與服務(wù)質(zhì)量感知（r=0.578，p<0.01）呈顯著正相關(guān);付出努力與服務(wù)質(zhì)量感知（r=0.457，p<0.01）呈顯著正相關(guān);人機(jī)交互與服務(wù)質(zhì)量感知（r=0.512，p<0.01）呈顯著正相關(guān);技術(shù)焦慮與服務(wù)質(zhì)量感知（r=-0.303，p<0.01）呈顯著負(fù)相關(guān);服務(wù)質(zhì)量感知與用戶持續(xù)使用意愿（r=0.438，p<0.01）呈顯著正相關(guān)，同時(shí)相關(guān)系數(shù)均小于0.75。

（四）結(jié)構(gòu)方程模型

本文利用AMOS20.0繪制結(jié)構(gòu)方程模型并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，具體如圖2所示。

應(yīng)用SEM作為理論模型的驗(yàn)證時(shí)，需比較再生協(xié)方差矩陣與樣本共協(xié)方差矩陣SSTs下的顧客參與、服務(wù)質(zhì)量感知和用戶持續(xù)使用意愿的關(guān)系研究的一致性程度，配適度越好即代表模型與樣本越接近。經(jīng)調(diào)整后擬合優(yōu)度（AGFI）未達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)值，但與標(biāo)準(zhǔn)值比較接近，其余各指標(biāo)均符合標(biāo)準(zhǔn)?？傮w來說，本研究模型擬合度較好，可接受。繼而本文利用AMOS軟件可得到個(gè)變量間的路徑系數(shù)，具體如表3所示，故假設(shè)Hla、Hlb、Hlc、H1d、H2成立。

（五）技術(shù)焦慮的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

1.工作認(rèn)知與服務(wù)質(zhì)量感知間的調(diào)節(jié)效應(yīng)。本文以服務(wù)質(zhì)量感知為因變量，用回歸的方法來檢驗(yàn)技術(shù)焦慮在顧客參與的維度（工作認(rèn)知）與服務(wù)質(zhì)量感知之間的調(diào)節(jié)作用。對(duì)此本文將控制變量性別、年齡、學(xué)歷、職業(yè)和收入放入模型1中，將工作認(rèn)知和技術(shù)焦慮的主效應(yīng)放入模型2中，模型3中放入工作認(rèn)知和技術(shù)焦慮的交互項(xiàng)。由表4可得到工作認(rèn)知*技術(shù)焦慮對(duì)服務(wù)質(zhì)量感知（β=-.099，p<0.05）具有顯著負(fù)向影響，表明技術(shù)焦慮在工作認(rèn)知對(duì)服務(wù)質(zhì)量感知的影響中具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用。根據(jù)回歸分析結(jié)果，可得到非標(biāo)準(zhǔn)化回歸方程：

服務(wù)質(zhì)量感知=3.295+0.388工作認(rèn)知-0.114技術(shù)焦慮-0.076技術(shù)焦慮*工作認(rèn)知

本文將工作認(rèn)知和技術(shù)焦慮的均值加減標(biāo)準(zhǔn)差作為高點(diǎn)和低點(diǎn)，帶入回歸方程，得到具體的交互作用如圖3所示。

2.信息搜尋與服務(wù)質(zhì)量感知間的調(diào)節(jié)效應(yīng)。本文以服務(wù)質(zhì)量感知為因變量，用回歸的方法來檢驗(yàn)技術(shù)焦慮在顧客參與的維度（信息搜尋）與服務(wù)質(zhì)量感知之間的調(diào)節(jié)作用。對(duì)此本文將控制變量性別、年齡、學(xué)歷、職業(yè)和收入放入模型1中，將信息搜尋和技術(shù)焦慮的主效應(yīng)放入模型2中，模型3中放入信息搜尋和技術(shù)焦慮的交互項(xiàng)。根據(jù)回歸分析結(jié)果，可得到非標(biāo)準(zhǔn)化回歸方程：

服務(wù)質(zhì)量感知=3.357+0.341信息搜尋-0.069技術(shù)焦慮-0.069技術(shù)焦慮*信息搜尋

本文將信息搜尋和技術(shù)焦慮的均值加減標(biāo)準(zhǔn)差作為高點(diǎn)和低點(diǎn)，帶入回歸方程，得到具體的交互作用如圖4所示。

3.付出努力與服務(wù)質(zhì)量感知間的調(diào)節(jié)效應(yīng)。本文以服務(wù)質(zhì)量感知為因變量，用回歸分析來檢驗(yàn)技術(shù)焦慮在顧客參與的維度（付出努力）與服務(wù)質(zhì)量感知之間的調(diào)節(jié)作用。對(duì)此本文將控制變量性別、年齡、學(xué)歷、職業(yè)和收入放入模型1中，將付出努力和技術(shù)焦慮的主效應(yīng)放入模型2中，模型3中放入付出努力和技術(shù)焦慮的交互項(xiàng)。根據(jù)回歸分析結(jié)果，可得到非標(biāo)準(zhǔn)化回歸方程：

服務(wù)質(zhì)量感知=3.193+0.336付出努力-0.085技術(shù)焦慮-0.069技術(shù)焦慮*付出努力

本文將付出努力和技術(shù)焦慮的均值加減標(biāo)準(zhǔn)差作為高點(diǎn)和低點(diǎn)，帶入回歸方程，得到具體的交互作用如圖5所示。

4.人機(jī)交互與服務(wù)質(zhì)量感知間的調(diào)節(jié)效應(yīng)。本文以服務(wù)質(zhì)量感知為因變量，用回歸的方法來檢驗(yàn)技術(shù)焦慮在顧客參與的維度（人機(jī)交互）與服務(wù)質(zhì)量感知之間的調(diào)節(jié)作用。對(duì)此本文將控制變量性別、年齡、學(xué)歷、職業(yè)和收入放入模型1中，將信息搜尋和技術(shù)焦慮的主效應(yīng)放入模型2中，模型3中放入人機(jī)交互和技術(shù)焦慮的交互項(xiàng)。表5為該調(diào)節(jié)效應(yīng)的具體輸出結(jié)果。由表5可知人機(jī)交互*技術(shù)焦慮對(duì)服務(wù)質(zhì)量感知（β=-.046，p大于0.05）不具有顯著負(fù)向影響，表明技術(shù)焦慮在人機(jī)交互對(duì)服務(wù)質(zhì)量感知的影響中無負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

結(jié)論與建議

本文運(yùn)用SPSS20.0和AMOS20.0對(duì)模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得出H1、H1a-H1d、H2、H3a-H3c均成立，H3部分成立，H3d不成立。

綜上所述，本文提出以下建議。第一，加強(qiáng)顧客參與，提高服務(wù)質(zhì)量。由于線上零售背景下消費(fèi)者的參與程度越高，其感知的服務(wù)質(zhì)量就越高，對(duì)此企業(yè)可通過多形式多渠道的宣傳方式普及與零售服務(wù)相關(guān)知識(shí)，從而提高消費(fèi)者的參與程度和其服務(wù)質(zhì)量感知;第二，提升服務(wù)質(zhì)量，增強(qiáng)使用意愿。由于服務(wù)質(zhì)量感知與用戶持續(xù)使用意愿顯著正相關(guān)，對(duì)此零售行業(yè)在競爭逐漸激烈的情況下，不僅需要?jiǎng)?chuàng)新服務(wù)產(chǎn)品為消費(fèi)者提供個(gè)性化的服務(wù)，還要提高服務(wù)質(zhì)量，從而在開發(fā)新客戶的基礎(chǔ)上提高消費(fèi)者線上零售的使用頻率;第三，降低技術(shù)焦慮，打破技術(shù)壁壘。由于技術(shù)焦慮會(huì)在一定程度上降低顧客對(duì)服務(wù)質(zhì)量的正向感知，因此零售行業(yè)在提高顧客參與程度和服務(wù)質(zhì)量感知的同時(shí)，應(yīng)采取多種方法最大程度上降低顧客的技術(shù)焦慮感。此外，企業(yè)還應(yīng)建立相應(yīng)的反饋機(jī)制，通過將消費(fèi)者提出的合理化意見有效用于網(wǎng)站的優(yōu)化之中，從而提升消費(fèi)者服務(wù)感知。

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