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基于結(jié)構(gòu)方程模型的物業(yè)服務(wù)滿意度影響因素研究*
——以重慶市為例

2023-06-04 06:24:28羅智陽李勝波王欣宇方陳建琪
計算機與數(shù)字工程 2023年2期
關(guān)鍵詞:治安管理物業(yè)業(yè)主

羅智陽 李勝波 王欣宇方 陳建琪

(1.陸軍勤務(wù)學院軍事設(shè)施系 重慶 400000)(2.火箭軍士官學校 濰坊 261000)

1 引言

當前人們在追求美好生活的同時,對“住”的品質(zhì)提出了更高的要求。居民對居住環(huán)境每一部分的滿意程度都會影響到其對整體環(huán)境的滿意度評價[1]。而物業(yè)服務(wù)將影響居住環(huán)境滿意度的各個關(guān)鍵因素結(jié)合起來,引發(fā)廣泛的社會關(guān)注。2019年中國居住小康指數(shù)調(diào)查中,物業(yè)服務(wù)位居國人最不滿意居住問題之首,說明當前物業(yè)服務(wù)質(zhì)量還難以滿足業(yè)主對美好生活的要求。因此,為全面提升物業(yè)的服務(wù)水平,應(yīng)對物業(yè)服務(wù)滿意度影響的因素進行相關(guān)的分析,找出物業(yè)服務(wù)中各環(huán)節(jié)存在的問題并積極整改,從而提升住宅小區(qū)物業(yè)服務(wù)水平。

2 滿意度研究概述

滿意度是反映的是小區(qū)業(yè)主對物業(yè)公司提供服務(wù)的滿意程度,是評判一個小區(qū)的物業(yè)服務(wù)水平高低的主要指標[2]。周越結(jié)合主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法建立物業(yè)服務(wù)質(zhì)量顧客滿意度測評體系[3];楊國霞等運用熵值法對決定物業(yè)服務(wù)滿意度高低的三個重要因素賦權(quán),建立評價模型[4];肖天弄等運用模糊綜合評判的方法對湖南省某高校物業(yè)滿意度水平進行分析[5]。上述的評價體系大多是對因素與滿意度的直接聯(lián)度進行分析,但對因素之間的關(guān)聯(lián)度研究較少。通過結(jié)構(gòu)方程模型對物業(yè)服務(wù)滿意度的各個因素進行研究,并找出它們之間的作用大小及相互作用,為結(jié)構(gòu)方程在提升物業(yè)服務(wù)的應(yīng)用提供參考。

3 物業(yè)服務(wù)滿意度評價模型

3.1 結(jié)構(gòu)模型的構(gòu)建

結(jié)構(gòu)方程模型是一種將定性關(guān)系轉(zhuǎn)化為定量關(guān)系的新型統(tǒng)計分析方法[6],通過引入顯變量和隱含變量這一概念,整合路徑分析、驗證性因子分析與普通統(tǒng)計學方法,對變量之間的相互關(guān)系進行分析[7]。結(jié)構(gòu)方程主要用來描述隱含變量之間的關(guān)系,構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程實質(zhì)上就是對各隱含變量之間的關(guān)系進行假設(shè)[8],參考相關(guān)研究[9~11]和物業(yè)服務(wù)的行業(yè)特點,選取維修服務(wù)、綠化保潔、治安管理、社區(qū)文化、業(yè)主滿意度為結(jié)構(gòu)模型的隱含變量,構(gòu)建了物業(yè)服務(wù)滿意度評價模型提出假設(shè)如表1所示。

表1 結(jié)構(gòu)方程模型假設(shè)

3.2 測量模型的構(gòu)建

物業(yè)服務(wù)滿意度是小區(qū)業(yè)主受到物業(yè)公司服務(wù)時的主觀感受,這種感受往往被多種因素影響,難以直接由結(jié)構(gòu)模型進行測度。借助于設(shè)置相應(yīng)的觀測變量對隱含變量進行測量是該模型的另一部分。參考《全國物業(yè)管理示范住宅小區(qū)標準及評分細則》中的評定標準確定了各隱含變量的觀測變量。設(shè)計測量變量指標如表2所示。

表2 測量變量

4 數(shù)據(jù)收集與分析

4.1 數(shù)據(jù)收集

于2022年2月~2022年4月采用多階段分層抽樣法,按照物業(yè)收費水平將重慶市各區(qū)小區(qū)分為高、中、低三層,每層抽取1 個小區(qū),再從每個小區(qū)隨機抽取50 名~70 名符合要求的居民/業(yè)主。研究對象納入標準:重慶市18 歲以上常住居民。共發(fā)放問卷220份,收回有效問卷200份,問卷有效率為91%。

4.2 數(shù)據(jù)分析

調(diào)查內(nèi)容分為3 部分,第1 部分采集人員基本信息。第2 部分為問卷的主體,共21 項測量指標(第2部分18項,第3部分3項),采用likert5級量表進行測量,從1~5 依次是不同意/不滿意、不太同意/不太滿意、一般、比較同意/比較滿意、非常同意/非常滿意。業(yè)主基本信息見表3。

表3 業(yè)主基本信息

4.3 問卷信效度檢驗

調(diào)查問卷信度反映的是問卷問題間的相關(guān)性,能證實其能否對測量變量進行有效提問。采用克朗巴哈(Cronbach)Alpha(α)信度系數(shù)法,結(jié)果見表4。得出維修服務(wù)等隱含變量的Alpha 系數(shù)均高于0.7,總量表的Alpha系數(shù)達到0.933,說明本次調(diào)查問卷數(shù)據(jù)有著良好的可信度[12]。

表4 信度分析結(jié)果

效度分析采用的方法是Bartlett 球形檢驗和KMO 值分析。對調(diào)查數(shù)據(jù)進行上述的兩種檢驗,結(jié)果顯示,調(diào)查數(shù)據(jù)的P 值為0.000(P<0.001),通過了Bartlett 球形檢驗,得出關(guān)系為非單位矩陣,滿足用最小因子來解釋大部分方差的條件;調(diào)查數(shù)據(jù)的KMO 值為0.913,大于0.60,表明滿足因子分析的要求,可以進行因子提取。

5 模型的實證檢驗

5.1 測量模型的檢驗

在對數(shù)據(jù)進行探索性因子分析的時候借助于因子分析中的主成分分析法進行,相關(guān)結(jié)果得出:有5 個公共因子初始特征值大于1,累計方差貢獻率為72.479%,符合共同因素累積解釋變異量達到60%以上的需求[13],如表5所示。

表5 總方差解釋

根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的矩陣成分觀察每組測量變量因子的負荷量,可見21 個測量變量的因子負荷值均大于0.50,如表6,說明觀測模型中的測量變量能夠顯著影響物業(yè)服務(wù)滿意度。

表6 旋轉(zhuǎn)成分矩陣

5.2 模型適配度檢驗

建構(gòu)結(jié)構(gòu)方程模型時選用AMOS26.0,得出模型標準化路徑圖,如圖1所示。

圖1 模型標準化路徑

在模型擬合度評估方面,模型擬合性越高,代表模型有效性越高,參數(shù)的估計越能體現(xiàn)實際情況。一般借助于4 個擬合指標來對模型的適配度進行檢驗是AMOS 常用的方式,表7 為相關(guān)結(jié)果。結(jié)構(gòu)模型的各項指標都滿足適配標準,因此結(jié)構(gòu)模型通過適配度檢驗。

表7 模型適配結(jié)果

5.3 模型結(jié)果分析及建議

物業(yè)服務(wù)滿意度變量之間存在相互影響的關(guān)系這一結(jié)果可以借助于圖1 的模型標準化路徑圖得出,對模型路徑分析并判斷斷3.1 節(jié)的假設(shè)是否成立,詳情見表8。

表8 模型估計結(jié)果

從模型運行數(shù)據(jù)中可以看出,假設(shè)H1、H2、H3、H4 和H5 全部成立,即維修服務(wù)、綠化保潔、治安管理和社區(qū)文化對業(yè)主滿意度有直接影響關(guān)系,且成正向相關(guān);治安管理對社區(qū)文化有直接影響關(guān)系,且成正向相關(guān)。

1)治安管理與業(yè)主滿意度

治安管理與業(yè)主滿意度的路徑系數(shù)為0.311,是影響最大的因素。這與蘇永波[14]的研究一致,在一定程度上提升小區(qū)的治安管理水平,可以使業(yè)主在小區(qū)里更安心地開展生活,從而有效提高業(yè)主滿意度。在治安管理的測量變量中,人員車輛管理(C1)和夜間巡邏(C3)因子的載荷量均為0.83,對該隱含變量的影響最大,說明針對小區(qū)的人員車輛出入和保安夜間巡邏問題采取措施,是從治安管理角度出發(fā)提高物業(yè)服務(wù)滿意度的重要任務(wù),之后依次是保安服務(wù)態(tài)度(0.82)、秩序管理(0.82)和消防管理(0.78)

2)治安管理與社區(qū)文化

治安管理對社區(qū)文化的路徑系數(shù)為0.469,反映治安管理的好壞直接影響社區(qū)文化建設(shè)的質(zhì)量,與廖奇云[15]的研究一致,安全需求、尊重需求、生理需求、自我實現(xiàn)需求和社交需求五個維度由美國心理學家亞伯拉罕·馬斯洛提出:當人的最基本的生理需求達到一定的滿足程度后,就會希望本身能夠得到足夠的安全,為此安全需求就成了第一需求,當?shù)玫阶銐虻陌踩?,人才能將更多的精力和時間投入到社交中去。所以應(yīng)先從治安管理入手,為社區(qū)文化的建設(shè)提供安全保障,從而提高社區(qū)文化的建設(shè)。

3)綠化保潔與業(yè)主滿意度

綠化保潔與業(yè)主滿意度的路徑系數(shù)為0.227,達到顯著水平,是排在第二的影響因素。表明當前人們隨著生活質(zhì)量的提升,大部分的人開始關(guān)注居住地宜居性、美觀化和舒適度,提高小區(qū)的綠化保潔水平可有效提升物業(yè)服務(wù)的滿意度。在綠化保潔的測量變量中,道路清潔(B1)的因子負荷量為0.81,對綠化保潔的影響最大,表明保持小區(qū)室外公共區(qū)域的干凈、整潔是改善小區(qū)綠化保潔質(zhì)量和提升業(yè)主滿意度的有效措施。其余測量變量依次是綠化養(yǎng)護(0.80)、保潔服務(wù)態(tài)度(0.75)和室內(nèi)清潔(0.73)。

4)社區(qū)文化與業(yè)主滿意度

排在第三的影響因素是社區(qū)文化,其與業(yè)主滿意度的路徑系數(shù)為0.226,且和綠化保潔與業(yè)主滿意度的路徑系數(shù)0.227十分接近。隨著目前經(jīng)濟水平的提高,居民由原有的對物質(zhì)上的追求逐漸的轉(zhuǎn)向?qū)裎幕瘜哟紊系囊?,這也契合了十九大報告中所指出的人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾是當前我國社會主義初級階段的主要矛盾。在社區(qū)文化的測量變量中,文化活動質(zhì)量(D3)因子負荷量為0.85,說明舉辦高質(zhì)量的文化活動可以有效提升業(yè)主滿意度。其余測量變量依次是文化活動頻率(0.84),文化建設(shè)氛圍(0.82)和文化活動多樣(0.75)。

5)維修服務(wù)與業(yè)主滿意度

維修服務(wù)與業(yè)主滿意度的路徑系數(shù)為0.213,T值為2.331,非標準化P 值為0.002,達到顯著性水平。在維修服務(wù)的測量變量中,維修種類(A1)和維修質(zhì)量(A3)因子負荷量均為0.79,影響最大。其余測量變量依次是維修(0.78)、定期維修(0.74)和維修服務(wù)態(tài)度(0.70)。根據(jù)以上結(jié)果,依次提出以下優(yōu)化建議:

(1)完備對小區(qū)內(nèi)居民基本信息,對快遞等外來人員和車輛實行登記管理,但在管理外來人員和車輛時,要靈活處理,照顧業(yè)主感受。

(2)優(yōu)化小區(qū)停車布局,為小區(qū)業(yè)主停車用車提供便利,物業(yè)對小區(qū)內(nèi)亂停亂放,隨意占用他人停車位的業(yè)主及其行為要及時制止。

(3)科學制定的小區(qū)夜間巡邏路線和巡邏次數(shù),達到巡邏范圍的全面、嚴密、無死角,不給小區(qū)的安全留下隱患。

(4)細化界定公共區(qū)域的保潔工作并指定第一責任人,消除衛(wèi)生死角和模糊區(qū)域;規(guī)定公共區(qū)域的檢查標準,保證小區(qū)道路的潔凈、無異味。

(5)制定合理的綠化作業(yè)程序,對綠化作業(yè)的時間、區(qū)域和標準進行規(guī)定,進而改善小區(qū)整體的舒適度及綠化面積。

(6)加強社區(qū)文化活動時間、人力物力和財力成本的投入,加強文化活動的質(zhì)量,提升居民的愉悅感和參與體驗,打造良好的社區(qū)文化環(huán)境。

(7)招納吸入更多的專業(yè)維修人員,加強物業(yè)維修服務(wù)力量,豐富維修服務(wù)的種類的同時提升維護服務(wù)的質(zhì)量。

6 結(jié)語

本文通過實證對所建物業(yè)服務(wù)滿意度評價模型進行檢驗,結(jié)果表明:維修服務(wù)、綠化保潔、治安管理、社區(qū)文化顯著正向影響業(yè)主滿意度,其影響程度由大至小依次是治安管理>綠化保潔>社區(qū)文化>維修服務(wù),同時社區(qū)文化也受到治安管理的正向影響。

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