王 雪 劉鳳凌 張培文

（中國民用航空飛行學(xué)院 廣漢 618307）

1 引言

交通運輸部科技司發(fā)布的《交通運輸標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)展報告（2021 年）》（簡稱《報告》）指出客運服務(wù)質(zhì)量是未來發(fā)展中不容忽視的問題?？茖W(xué)評價客運服務(wù)質(zhì)量并提出改善對策，是決策者提高經(jīng)營效益，實現(xiàn)客運行業(yè)高速發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

近年來，國內(nèi)外學(xué)者通過運用不同的研究方法和數(shù)學(xué)模型，結(jié)合具體問題的特點，對服務(wù)質(zhì)量或顧客滿意度的評價方法進(jìn)行探析，以提高行業(yè)或企業(yè)服務(wù)管理水平。然而在服務(wù)質(zhì)量評價過程中仍存在著一些問題，如調(diào)查對象和目的不明確、調(diào)查方法的選取不科學(xué)等。獲取的數(shù)據(jù)解決當(dāng)前服務(wù)質(zhì)量評價中的問題，對質(zhì)量管理人員具有一定的實際意義，也為未來研究提供了參考方向。

2 研究現(xiàn)狀概述

2.1 研究設(shè)計

本研究文獻(xiàn)的納入標(biāo)準(zhǔn)如下：一是納入文獻(xiàn)的研究對象必須為客運服務(wù)質(zhì)量以及客運服務(wù)質(zhì)量評價；二是文獻(xiàn)類型必須為同行評議文章，排除論文集、碩博論文、新聞報紙等論文。遵循上述篩選標(biāo)準(zhǔn)，共獲得用于分析的外文文獻(xiàn)1297 篇，中文文獻(xiàn)422篇，共計1719篇（2021年10月檢索），其中有58 篇主要用于研究服務(wù)質(zhì)量評價的發(fā)展進(jìn)程，1661篇用于研究評價模型與方法。

2.2 數(shù)據(jù)可視化分析

2.2.1 納入文獻(xiàn)的基本信息

如圖1 所示，近幾十年有關(guān)客運服務(wù)質(zhì)量的國內(nèi)外發(fā)文量呈現(xiàn)波動上升趨勢，表明客運服務(wù)質(zhì)量及其評價逐漸引起國際學(xué)者的重視。

圖1 國內(nèi)外客運服務(wù)質(zhì)量相關(guān)研究發(fā)文量（1973年-2019年）

2.2.2 熱點主題與關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

把1973 年至今的外文文獻(xiàn)導(dǎo)入后，運用VOSviewer1.6.10 繪制關(guān)鍵詞的聚類密度視圖，如圖2。本圖中字體大小表示1973 年至今所有研究成果中使用詞匯出現(xiàn)頻次的高低，也代表了相關(guān)研究的熱度。

圖2 外文關(guān)鍵詞聚類密度視圖

顏色聚類表示研究涉及的不同領(lǐng)域。紅色即“滿意度”聚類，屬于研究顧客感知類的詞匯，有“滿意度”、“感知”、“調(diào)查”等。綠色即“算法”聚類，主要指用各種算法進(jìn)行服務(wù)質(zhì)量評價等問題的研究，包括“旅行時間”、“時間表”等；藍(lán)色是“行業(yè)”聚類，“航空旅客”、“排放”、“飛行器”，等關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次較為突出；黃色聚類效果略差，聚類特征不明顯，此處不予討論。

根據(jù)出現(xiàn)及持續(xù)時間對歷年研究中的關(guān)鍵詞繪制突現(xiàn)圖，如圖3 所示：其中，黑色條表示出現(xiàn)的時間段，條的長度代表該方向研究的持續(xù)時間，Strength 表示突現(xiàn)強度，Begin 表示突現(xiàn)性開始年份，End 表示突現(xiàn)性終止年份［1］。通過關(guān)鍵詞突現(xiàn)明細(xì)圖可以預(yù)測未來本領(lǐng)域的發(fā)展趨勢：可以預(yù)見，未來在這些研究熱度較高的領(lǐng)域?qū)霈F(xiàn)更多更深入的研究。

圖3 關(guān)鍵詞突現(xiàn)明細(xì)圖（1993年-2021年）

3 目前常用評價技術(shù)

3.1 服務(wù)質(zhì)量的主要評價方法

3.1.1 SERVQUAL及其改進(jìn)

SERVQUAL 評價方法是一種以顧客的主觀意識為核心思想的評價理論。該方法首先對客戶的服務(wù)預(yù)期進(jìn)行測量，再通過測量客戶對服務(wù)的實際感知，從而得到不同的結(jié)果，以此來衡量服務(wù)質(zhì)量的優(yōu)劣［2］。

經(jīng)典SERVQUAL 理論被廣泛應(yīng)用到評價中，如Pabedinskaite［3］等（2014）利用SERVQUAL 模型研究機(jī)場服務(wù)質(zhì)量，建立了評估機(jī)場服務(wù)質(zhì)量的指標(biāo)體系，并通過專家調(diào)查確定了機(jī)場服務(wù)質(zhì)量評估標(biāo)準(zhǔn)對航空公司的相對重要性，由于傳統(tǒng)SERVQUAL 的指標(biāo)體系無法適應(yīng)當(dāng)前世界的發(fā)展和變革等根本變化，B Yalcin Kavus 等在原有的指標(biāo)上增加四個維度，即環(huán)境、流行病、數(shù)字技術(shù)和信息系統(tǒng)，對航空公司的服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評價［4］。

SERVQUAL 模型的局限性還表現(xiàn)在：對所有一級指標(biāo)的權(quán)重都是相等的，需要結(jié)合其他方法來確定變量之間的相對重要性。Chou（2009）使用多準(zhǔn)則決策法來克服這一局限性［5］，而Pabedinskaite和Akstinaite（2014）使用專家調(diào)查法來為維度分配權(quán)重［6］，Rahim Hussain發(fā)掘了一個基于多準(zhǔn)則決策的BWM模型進(jìn)行權(quán)重設(shè)置［7］。

3.1.2 SERVPERF評價模型

1992 年，克羅寧和泰勒指出服務(wù)質(zhì)量差距分析模型存在不足，消費者感知到的服務(wù)將對整體服務(wù)質(zhì)量產(chǎn)生直接影響。隨后，他們提出了績效感知服務(wù)質(zhì)量度量方法，即SERVP-ERF（Service Performance）法。SERVQUAL 和SERVPERF 的差別主要體現(xiàn)在測量內(nèi)容上，學(xué)者認(rèn)為度量結(jié)果并不需要對消費者感知的服務(wù)與消費者預(yù)期的服務(wù)進(jìn)行比較而得到［8］。二者的差異還體現(xiàn)在研究方法上：在同一時刻對顧客的期望和感知績效同時進(jìn)行度量是不科學(xué)的［8］。趙棟煜［9］借鑒SERVPERF 模型5 個維度的思想，結(jié)合旅客感知服務(wù)流程建立鐵路客運服務(wù)質(zhì)量評價指標(biāo)體系，建立基于綜合主成分分析的鐵路客運服務(wù)質(zhì)量評價模型。

3.2 其他評價方法

3.2.1 結(jié)構(gòu)方程評價模型

結(jié)構(gòu)方程模型（Structural Equation Model，SEM）是基于變量的協(xié)方差矩陣來分析變量之間關(guān)系的一種統(tǒng)計方法［10］。毛曼、呂笑媛、吳夢詩等在顧客滿意度指數(shù)模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建了新的滿意度模型，利用結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行分析［11～13］。MS Farooq 等基于方差的結(jié)構(gòu)方程模型（PLS-SEM）用于測試所提出的結(jié)構(gòu)模型，旨在評估馬來西亞航空公司提供的服務(wù)質(zhì)量及其對整體客戶滿意度的影響［14］。在鐵路運輸領(lǐng)域曹燦明以結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）為分析方法，以滬寧城際高鐵為例，分析高速鐵路客運服務(wù)質(zhì)量、旅客滿意度和忠誠度之間的關(guān)系［15］。

3.2.2 模糊綜合評價法

模糊理論根據(jù)模糊數(shù)學(xué)的隸屬度理論將定性評價轉(zhuǎn)化為定量評價，具有結(jié)果清晰、系統(tǒng)性強的特點，適合各種非確定性問題的解決［16］。模糊集合理論（fuzzy sets）的概念于1965 年由美國自動控制專家查德（L.A.Zadeh）教授提出，用以表達(dá)事物的不確定性［17］。H Farshi 等以德黑蘭（伊朗首都）到亞茲德為例，使用模糊AHP 方法對路線開發(fā)的不同模式進(jìn)行優(yōu)先排序［18］。Zaki 等于2019 年使用排隊理論模型和模糊排隊模型比較了旅客在值機(jī)時的排隊情況，結(jié)果表明，前者可以對單個值進(jìn)行性能度量，而后者給出了一個廣泛的值范圍［19］。

3.2.3 多準(zhǔn)則決策技術(shù)

多準(zhǔn)則決策技術(shù)已被應(yīng)用于解決具有多重和復(fù)雜屬性的問題［20］，這種方法通常與其他常規(guī)方法結(jié)合使用。MS Kuo 提出了一種基于VIKOR、GRA和區(qū)間值模糊集相結(jié)合的有效方法，通過客戶調(diào)查來評估中國兩岸客運航空公司的服務(wù)質(zhì)量［21］。范中州基于多準(zhǔn)則決策理論，采用問卷形式確定評價標(biāo)準(zhǔn)，采用TOPSIS方法求出各指標(biāo)的權(quán)值，采用理想點法對各指標(biāo)進(jìn)行排序依據(jù)該模型得出了成山角水域船舶定線制的最優(yōu)推薦方案［22］。Lupo（2015）將Fuzzy ServPerf 模型與ELECTRE III 相結(jié)合，開發(fā)了一個框架，并對西西里3 個國際機(jī)場的SQ進(jìn)行了比較和評估［23］。

4 客運服務(wù)質(zhì)量研究的未來發(fā)展趨勢

根據(jù)對研究現(xiàn)狀的分析，結(jié)合航空、鐵路等運輸方式的政策導(dǎo)向，在新技術(shù)、新方法不斷涌現(xiàn)的未來，預(yù)測客運服務(wù)質(zhì)量相關(guān)研究將呈現(xiàn)以下五個發(fā)展趨勢。

4.1 研究對象和重點順應(yīng)政策導(dǎo)向

政策導(dǎo)向是行業(yè)發(fā)展重要的風(fēng)向標(biāo)，而行業(yè)未來發(fā)展趨勢將引領(lǐng)科學(xué)研究的方向。

以民航業(yè)為例，自2018 年4 月開展“民航服務(wù)質(zhì)量體系建設(shè)”專項行動以來，民航局先后出臺了《中國民航高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)框架體系（試行）》和《公共航空運輸旅客服務(wù)質(zhì)量管理體系建設(shè)指南》，明確了高質(zhì)量發(fā)展的具體指標(biāo)，為各民航單位建立和完善服務(wù)質(zhì)量管理體系提供了標(biāo)準(zhǔn)和依據(jù)。未來對民航客運服務(wù)質(zhì)量的研究也將重點關(guān)注服務(wù)質(zhì)量管理體系的全局性和一體性，并參考行業(yè)指標(biāo)框架體系對傳統(tǒng)質(zhì)量研究中的方法進(jìn)行調(diào)整。

結(jié)合旅客運輸行業(yè)相關(guān)政策發(fā)展趨勢，可以預(yù)見，未來研究對象將會積極順應(yīng)政策導(dǎo)向，從以往分部門分環(huán)節(jié)各個研究上升擴(kuò)展為對整個服務(wù)質(zhì)量管理系統(tǒng)進(jìn)行全流程的質(zhì)量控制研究。

4.2 研究背景趨向數(shù)字化、智慧化

在信息技術(shù)發(fā)展日新月異、交通各部門積極推進(jìn)數(shù)字化升級的背景下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智慧化建設(shè)已成為客運領(lǐng)域未來發(fā)展的必然趨勢。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下及時調(diào)整研究背景，對現(xiàn)有服務(wù)質(zhì)量評價體系進(jìn)行優(yōu)化，突出數(shù)字化、智慧化的特征已成為當(dāng)前客運服務(wù)領(lǐng)域在高質(zhì)量發(fā)展的大前提下更快實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的迫切需求。

4.3 研究目的將更貼合旅客實際需求

隨著乘客需求的不斷增加，服務(wù)質(zhì)量和消費者利益成為社會關(guān)注的焦點。在質(zhì)量評價研究中，當(dāng)前模型大多基于評價理論或結(jié)合評價對象的特性，借鑒相關(guān)部門公布的服務(wù)質(zhì)量測評報告進(jìn)行指標(biāo)體系的構(gòu)建。在將服務(wù)質(zhì)量評價指標(biāo)體系落實到實際問卷問題時，不僅要考慮行業(yè)中與服務(wù)質(zhì)量相關(guān)的問題，還要考慮與旅客特征相關(guān)的區(qū)域因素、年齡因素等。未來研究將從旅客的需求出發(fā)，根據(jù)運輸場站的優(yōu)劣勢（如地理位置、所在地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等）和不同地區(qū)旅客的特點進(jìn)行調(diào)整，使評價體系更具有一致性和合理性。

4.4 研究方法趨于系統(tǒng)化和多元化

客運服務(wù)質(zhì)量評價方法主要涉及旅客需求信息的獲取、服務(wù)質(zhì)量項目的重要性（權(quán)重）的確定、問卷數(shù)據(jù)的收集處理和質(zhì)量評價及結(jié)果分析四方面。現(xiàn)有每種評價技術(shù)都有其特點，也都有各自最佳的應(yīng)用領(lǐng)域。為了使最終評價結(jié)果更全面地覆蓋評價對象，往往需要運用多種方法組成完整的評價體系，如評價模型和權(quán)重分析相結(jié)合、主觀評價方法和客觀評價方法相結(jié)合，評價模型和系統(tǒng)內(nèi)部因子相關(guān)性分析相結(jié)合等。為了規(guī)避單一方法評價帶來的偏差，有的研究也傾向于運用多種評價方法得出多個結(jié)果，并對結(jié)果進(jìn)行對比分析選出最優(yōu)方案。

4.5 數(shù)據(jù)的收集和處理環(huán)節(jié)更加客觀化和科學(xué)化

在數(shù)據(jù)處理的過程中，學(xué)者也逐漸將先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)和軟件應(yīng)用于數(shù)據(jù)過濾、清洗、計算、分析等環(huán)節(jié)。在數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)，研究者最常用到SPSS 軟件進(jìn)行樣本分析［7，24～25］，也有學(xué)者運用Amos軟件進(jìn)行模型驗證和路徑分析［15，25～27］。在對數(shù)據(jù)可視化分析環(huán)節(jié)，研究者最常用到Citespace 和VOSviewer 兩種軟件。陳超美研發(fā)的Citespace［28］在呈現(xiàn)學(xué)科的動態(tài)發(fā)展規(guī)律、探究學(xué)科的研究前沿方面具有相對優(yōu)勢［29］，而Van Eck 研發(fā)的VOSviewer［30］面對大規(guī)模數(shù)據(jù)處理時具有一定優(yōu)勢，有效避免重要節(jié)點的覆蓋，強調(diào)數(shù)據(jù)集主要信息的顯示，用于基于共現(xiàn)數(shù)據(jù)構(gòu)建作者、期刊和關(guān)鍵詞圖譜。

5 結(jié)語

基于1973年至今的1719篇客運服務(wù)質(zhì)量相關(guān)文獻(xiàn)，首先對近幾十年的研究概括進(jìn)行了分析，后對研究發(fā)展過程中出現(xiàn)的主要理論、研究方法和輔助分析技術(shù)手段進(jìn)行介紹并列舉主要研究成果。對主要評價方法的思想及應(yīng)用進(jìn)行總結(jié)；并介紹了結(jié)構(gòu)方程評價模型、模糊綜合評價法和多準(zhǔn)則決策技術(shù)，并對已有研究進(jìn)行綜述。

在系統(tǒng)梳理客運服務(wù)質(zhì)量評價的相關(guān)研究后，順應(yīng)客運行業(yè)及其政策的發(fā)展方向、新技術(shù)新方法未來的應(yīng)用，對該領(lǐng)域研究的未來發(fā)展趨勢從研究對象、研究背景、研究目的、研究方法、數(shù)據(jù)處理五個方面做出了預(yù)測。研究結(jié)果和趨勢預(yù)測有助于客運服務(wù)質(zhì)量管理工作的開展，對相關(guān)領(lǐng)域未來研究方向和重點也有一定的指導(dǎo)作用。在開展客運服務(wù)質(zhì)量研究工作時，科研人員應(yīng)加強與運輸企業(yè)管理人員的溝通合作，了解行業(yè)發(fā)展前沿和顧客心理需求，根據(jù)企業(yè)生產(chǎn)運營的實際問題有針對性地開展研究，推動旅客運輸行業(yè)持續(xù)健康發(fā)展。