品售后服务用于软件技术支持服务质量评价的量表修正研究品质.docx
《品售后服务用于软件技术支持服务质量评价的量表修正研究品质.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《品售后服务用于软件技术支持服务质量评价的量表修正研究品质.docx（36页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
品售后服务用于软件技术支持服务质量评价的量表修正研究品质
（售后服务）用于软件技术支持服务质量评价的量表修正研究
用于软件技术支持服务质量评价的量表修正研究
SoftwareTechnicalSupportServicesQualityEvaluationStudy
作者：
张鋆1，窦文章2，叶昭松3
（北京大学软件与微电子学院管理技术系，北京100871）
摘要：
“软件就是服务”，软件业的竞争更多地表现在服务质量的竞争。
服务质量（SERVQUAL）主要是从
顾客的角度进行衡量的，服务质量量表是顾客感知服务质量评价领域应用得最广泛的量表，也是服
务质量评价的重要标准，但这个量表在具体应用中仍存在一定的局限。
本文基于Sun的VIA项目对
SERVQUAL量表进行实证检验，最后提出修正方案。
关键词：
SERVQUAL，服务质量，量表修正
Abstract
'SoftwareJustIsService'hasbecomeaconsensusofmanysoftwarevendors.Thecompetitioninsoftwareindustry
isnotonlyonproducts,butalsoonservices.Servicequalityisbasicallyevaluatedfromacustomerorientedview,
aswecalled'CustomerPerceivedServiceQualityEvaluation'.SERVQUAL,thebasicmoduleinthisarea,has
beenwidelyusedwhichhasgraduallybecomeanimportantstandardofservicequalityevaluation.Soitis
necessarytoneedunderstandwhetherSERVQUALcanbeusedinsoftwarecontext,oreventhismodulecouldbe
improved.BasedontheVIAprogramofSUNChinacorporation,weusedSERVQAULinstudyingofsoftware
technicalservicequalityevaluationandsetuptheS-SERVQUALscaleforsoftwarevendor.Withstatisticanalysis
andsimulations,wetestedtheevaluationofsoftwaretechnicalservicequalitybasingonSERVQUAL,finally
madeaconclusionandsuggestionsonSERVQUALmoduleamendment.
KeyWords:
SERVQUAL,ServiceQuality,Emend
1引言：
服务质量评价作为了解服务状态、制定服务策略、进而提高服务质量的基础，受到了越来越多的软件
开发商的重视[1]。
SERVQUAL是顾客感知服务质量评价领域应用得最广泛的量表，已广泛应用于教育、医
疗、银行以及零售等多个行业[2][10]。
在IT服务领域，SERVQUAL评价量表也有所研究和应用。
Kettinger
和Lee（1994）创建了IS-SERVQUAL量表[13]，Pitt等（1995）、Watson等（1998）对SERVQUAL在IS（Information
System）服务质量评价领域的适用性进行了研究[25][30]。
专门针对软件技术支持服务应用SERVQUAL量表来
进行IT服务质量研究还很少[4]。
Naceur和Waleed（2004）采用SERVQUAL量表对软件技术支持服务质量进
行了研究，但研究结论与PZB（Parasuraman,Zeithaml&Berry）组合（1988,1991）的研究结论差异比较大
[20][21]。
因此，有必要进一步确认SERVQUAL量表在软件技术支持服务领域的适用性并确定所应做的修正，
以构建可供软件开发商借鉴的软件技术支持服务质量评价量表[8][9][16][17]。
1.1文献综述：
服务质量的开创性研究始于20世纪80年代初，芬兰学者格罗鲁斯教授（Gronroos,1982）根据认知
心理学的基本理论，第一次提出了顾客感知服务质量概念[11]。
美国的服务管理研究组合PZB对顾客感知服
务质量进行了更为深入的研究并在1985年提出了差距模型（GapsModel）[19]，将服务质量影响因素归纳为
十类，建立了SERVQUAL感知服务质量评价量表。
之后PZB组合又重新对感知服务质量进行了界定，引入
了容忍区域的概念，期望与绩效分成感知服务优势度差距（PerceivedServiceSuperiorityGap）和感知服务
合格度差距（PerceivedServiceAdequacyGap）[21][22]。
1张鋆（1981年-），男，山西太原，博士研究生，专业方向，IT项目管理
2窦文章（1966年-），男，山西应县，教授，博士，专业方向，企业管理，项目管理，应用经济学。
论文通讯作者。
3叶昭松（1984-），男，福建厦门，硕士研究生，专业方向，IT项目管理
SERVQUAL为英文“ServiceQuality”的缩写，由帕拉苏拉曼（A.Parasuraman）、泽丝曼尔（ValarieA.
Zeithaml）和贝里（LeonardL.Berry）首先提出（1988）[20]。
并提出其纬度：
有形性（Tangibles）:
包括实际设施、设备以及服务人员的外表等。
可靠性（Reliability）:
是可靠地、准确地履行服务承诺的能力。
响应性（Responsiveness）:
是指帮助顾客并迅速提供顾客服务的愿望。
保证性（Assurance）:
是指员工所具有的知识、礼节及表达出自信与可信的能力。
移情性（Empathy）:
关心并为顾客提供个性化服务的意愿。
PZB（1988）认为，通过对SERVQUAL量表在银行零售业务、信用卡、维修中心等4个不同类型的服
务进行的实证研究，证明其具有良好的信度和效度[20]。
从20世纪90年代起，PZB（1991，1994）对SERVQUAL量表也进行了多次修改，并于1991年提出
了修正SERVQUAL（RevisedSERVQUAL）量表，指出“SERVQUAL评价量表依然是构筑服务质量评价
方法的基本‘骨架’”。
目前,软件服务应用SERVQUAL量表来进行质量评价的IT服务质量研究较少。
Kettinger&Lee（1994）将
将SERVQUAL引入IS服务质量研究领域，创建了4维度IS-adaptedSERVQUAL量表。
VanDykeet,al,
（1997,1999）对IS-adaptedSERVQUAL量表的适用性提出了质疑。
之后Daset,al,（1999）通过实证证明
SERVQUAL五个维度在不同IS组成服务中对服务质量及顾客满意影响的显著性是不同的。
Hochstein,（2004），指出IS组成服务与IS部门整体服务的服务质量评价是不同的，有必要对重要的IS组成服务
进行单独评价。
Kettinger&Lee,（1994）将SERVQUAL用于评价IS技术服务质量与用于评价软件技术支持服
务质量是两个不同领域研究的问题[13][14]。
2研究方法设计：
Sun公司于2005年6月14日推出了Solaris的开放源代码版本OpenSolaris，并加大了Solaris平台的
推广力度。
随着Solaris源代码的开放，Sun的推广策略发生了变化——开始寻求与那些有中小价值的ISV（VolumeISVs）合作，以创造更大的“共赢圈”。
因此，Sun在其MDE（MarketDevelopmentEngineering）
部门组建了VIA（VolumeISVsAdoption）项目组，专门开展面向VolumeISVs的推广。
在推广Solaris10
操作系统平台时，采取了全免费的市场策略，包括免费软件和系统移植中的免费技术支持服务，并会通过
一些如“Sun合作伙伴优势计划”、“十步领先计划”等市场活动来推动。
目前，Sun通过VIA项目已在中
国大陆地区推广了约70家VolumeISVs。
本研究是基于VIA项目，对软件SERVQUAL模型进行实证以及
修正。
2.1研究量表设计：
2.1.1纬度设计：
PZB（1991）认为：
“SERVQUAL评价量表是构筑服务质量评价的基本‘骨架’，在应用过程中应尽量保持
其维度结构的完整性[21]。
”Carman（1990）认为PZB所提出的五个维度不全是“中性”的，并不适用于所有
的服务，根据行业背景的不同适当调整SERVQUAL的维度结构[5]。
我们赞同Carman的观点，认为在应用
SERVQUAL量表进行软件技术支持服务质量的评价时，有必要根据软件技术支持服务的特点适当调整
SERVQUAL的维度结构。
本研究认为应从如下三方面考虑纬度调整：
首先，应确定在PZB（1991）的五维
度因素之外是否有其他显著的特别是基于软件技术支持服务背景的因素没被考虑；其次，应确定在PZB（1985）所归纳的服务质量十类影响因素中哪些因素特别显著并且影响了PZB（1991）的五维度结构的；
最后，应确定在十类影响因素中哪些因素的显著性不足而影响了五维度结构。
为了确定研究要素，作者做
了两次研究性探索。
两次探索均以问卷调查为主，调查对象为VIA项目中的ISV移植工程师通过Email方式
发送给了11名由VIA项目支持工程师所推荐的ISV移植工程师。
表1第一次探索性研究[31]
五维度
可靠
反应
保证
移情
有形
18
4
2
7
5
0
十要素
可靠
反应
能力
安全
礼貌
沟通
可信
接近
客户
理解
客户
有形
18
4
2
4
0
1
2
0
5
0
0
表2第二次探索性研究
显著标准
可靠
反应
能力
接近
客户
礼貌
沟通
可信
安全
理解
客户
有形
前二位
4
5
0
4
2
3
0
3
1
0
前三位
4
7
4
4
4
3
2
3
2
0
后二位
0
0
1
1
1
2
3
2
3
9
后三位
0
1
1
2
3
3
4
6
3
10
第一次探索性调查，11位ISV移植工程师共反馈了19项他们认为的未被包括在五维度因素中的重要因
素。
除其中1项因素因涉及的是Sun公司的产品质量而不是服务质量被排除之外，其余18项重要因素均可
以归类到PZB（1991）的五维度结构中[21]。
18项重要因素按十类影响因素进行归类，可以发现“接近客户”
是ISV移植工程师认为的五维度因素之外最为显著的重要因素，共有5项反馈涉及到了该因素；其次为“能
力”和“可靠性”因素，均有4项反馈涉及了这两个因素；而其余的十类影响因素则在反馈中涉及得较少
或没有。
“可靠性”已是五维度结构中的维度因素，其高显著性不会对现有维度结构产生影响。
第二次探索性调查结果显示，按照影响ISV工程师服务质量评价的重要性进行排序，如以是否排前三作
为判断具有高显著性的标准时，“接近客户”和“能力”子因素均具有高显著性；而当以是否排前二作为判
断具有高显著性的标准时，“接近客户”子因素仍具有高显著性，“能力”子因素则显著性不足。
无论按照
上述任一判断标准，其余的五维度因素子因素均不具有高显著性。
依此，“接近客户”子因素可以独立出来
作为一个单独的维度因素，同时Carman（1990）的研究支持了这一结果[5]。
根据第二次探索性调查的结果，无论以是排后三还是排后二作为判断显著性不足的标准，只有“有形
性”因素的显著性不足。
同时，第一次探索性调查的结果也显示在“有形性”维度的4个问项中就有3个
影响不显著。
根据Kettinger和Lee（1994）的研究，我们认为在调整SERVQUAL的维度结构时需去掉不显著
的“有形性”维度[13][14][15]。
2.1.2指标设计：
PZB（1991）指出：
“在SERVQUAL应用过程中应尽量保持各维度指标的完整性。
在SERVQUAL应用
于不同行业时，可适当调整其指标问项的用语方式，并且可以设当增加一些基于行业背景的指标问项[21]。
”
Carman（1990）认为“通过增加一些维度的指标可增加该维度的信度[5]。
”因此我们以PZB（1991）修正
SERVQUAL22个指标为基础，在保持各维度指标完整性的前提下，依据维度结构的调整结果以及第一、
第二次探索性调查的结果来设定各维度的指标项。
我们首先去掉了“有形性”维度的4个指标问项；同时，将原“移情性”维度中属于接近性因素的“XYZ
公司按客户需要的时间提供它的服务”一项移到了“接近性”维度中。
通过参考PZB（1985）在十类影响
因素中有关“接近性”的描述，并结合ISV移植工程师的反馈，我们为“接近性”维度又增加了“客户通
过电话/Email能很容易联系到XYZ公司的服务人员”和“XYZ公司能够跟客户保持持续的联系和沟通”
两个指标问项。
同时，因“能力”因素在第一、第二次探索性调查中均显示出较高的显著性，结合软件技
术支持服务的特点，我们为其增加了“XYZ公司有能力解决您的绝大部分问题”指标问项，以提高“保证
性”维度的信度。
对于“可靠性”和“响应性”两个维度，考虑到各维度指标完整性，我们对其指标问项
未做大的调整。
最终基于上述调查的结果，对SERVQUAL量表进行了适当的调整，构建了可用于软件技
术支持服务质量评价的评价量表S-SERVQUAL。
软件技术支持
感知服务质量
可靠性反应性保证性移情性接近性
Q1-Q5Q6-Q9Q10-Q14Q15-Q18Q19-Q21
维度
指标
软件技术支持
感知服务质量
可靠性反应性保证性移情性接近性
Q1-Q5Q6-Q9Q10-Q14Q15-Q18Q19-Q21
维度
指标
图1软件技术支持服务质量评价量表（S-SERVQUAL）
2.1.3验证性调查设计
在验证性调查中，基本采纳了PZB在修正SERVQUAL中所使用的问卷设计方式，并根据上述维度与
指标设计的结果对相应的维度及指标问项进行了调整。
本文将客户对服务质量感知的反应尺度设置为七度。
即从“非常不同意”（1分）到“非常同意”（7分），中间另有五个选项，很不同意（2分）、不同意（3分）、
不知道（4分）、同意（5分）和很同意（6分）。
在问卷设计过程中，本文对问卷中部分表述进行了调整。
如将“XYZ公司提供的服务时间符合了所有客户的需求”改为“XYZ公司能按客户（ISVs）需要的时间提
供它的服务”。
同时，根据个案项目的背景，将“客户通过电话能很容易联系到XYZ公司的服务人员”改
为“客户通过电话/Email能很容易联系到XYZ公司的服务人员”以符合VIA项目中频繁通过电话和Email
与客户进行沟通的特点。
另外，为测量客户对VIA项目服务质量总体性的看法和评价，本文在问卷中增加
了“总体服务质量评价”一项。
其反应尺度也是七度，即“非常低”（1分）到“非常高”（7分），同时加
入五个中间尺度，很差（2分）、差（3分）、不知道（4分）、好（5分）和很好（6分）。
本文在维度权重
评价部分基本参照PZB修正SERVQUAL中的测量设计方式，即要求ISV移植工程师按照影响其质量评价
的重要程度分别对5个维度进行打分，并确保分配给5个维度的分数加起来为100。
根据上述问卷的设计
要求，本文设计出了验证性调查问卷的初稿。
在验证性调查中，采纳PZB在修正SERVQUAL中所使用的
问卷设计方式，并根据维度与指标设计的结果对相应的维度及指标问项进行了调整。
发放问卷56份，回收
55份，回收率为98%，有效问卷54份，有效率98%。
2.2样本提取
纬度设计的样本提取采用问卷调查形式，在问卷发送之前，先通过电话确认ISV移植工程师对该调查
的配合意愿。
第一次探索性调查回收了11份有效问卷，第二次探索性调查回收了10份有效问卷。
验证性调查设计得样本提取采用问卷调查形式，通过Email的方式将问卷发给ISV移植负责工程师进
行调查。
在发送问卷之前，先通过电话确认移植工程师接受调查的意愿，并向他们解释在回答问卷时应注
意的事项。
问卷回收后，先按照问卷的填写要求确认问卷的有效性，并将不符合填写要求的问卷返回移植
工程师处进行修正。
为了减少ISV工程师的填写工作量，在本调查中，我们将差距型和感知型问卷合并在
一起请ISV工程师回答，因此，差距型的感知部分与感知型的数值和得分情况应当是完全一样的。
本调查
从2007年1月中旬开始，至2007年2月中旬结束，历时一个月。
共发放问卷56份，回收55份，回收率
为98%，经筛选得有效问卷54份，有效率为98%。
2.3数据分析方法
数据分析工作主要借助于SPSS统计软件中的标准模块和Excel软件进行，主要包括以下各方面：
1使用SPSS中的Scale模块计算克伦巴赫α系数和折半信度系数值，以验证S-SERVQUAL量表的信
度。
2利用Excel对不同对照组的评分进行计算，通过评分结果的比较来验证S-SERVQUAL量表的效标效
度。
3使用验证性因子分析方法来对S-SERVQUAL量表进行聚合效度检验并计算量表的变异解释能力。
4利用Excel对顾客感知服务质量的评分情况进行均值分析，以判断S-SERVQUAL量表的稳定性。
5使用SPSS中的相关分析和回归分析来对“一致性”进行检验。
6使用探索性因子分析方法来对S-SERVQUAL量表的维度结构进行修正。
3数据分析与模型检验
3.1信度分析
本研究使用克伦巴赫α系数（Cronbachα）作为信度评估的主要参考指标。
将期望部分的21个指标问项
以奇数和偶数为划分标准，进行折半信度计算，对感知部分，采用同样的划分方法，计算出数据算术平均，
即为S-SERVQUAL量表的折半信度。
S-SERVQUAL量表在未加权的情况下，所测得的各维度α系数如表3所示。
除少数的如期望部分的可
靠性维度和移情性维度、感知部分的接近性维度以及P-E部分的接近性维度的α系数小于0.7为中信度外，
其余的均为高信度。
期望部分的α系数为0.917、感知部分的α系数为0.941，总体α系数为0.932，P-E总
体α系数为0.927，因此信度较高。
采用折半信度方法对S-SERVQUAL量表的信度进行考察，所得到的结论与利用克伦巴赫α系数所得到
的结论基本一致。
因此基本问卷具有较高的内部一致性，评价量表的设计性误差较小，信度较高且可以接
受。
表3S-SERVQUAL量表各维度α系数表（未加权）
测量问项数
期望部分
感知部分
P-E
可靠性
5
0.566
0.833
0.780
反应性
4
0.754
0.793
0.739
保证性
5
0.728
0.846
0.778
移情性
4
0.690
0.727
0.733
接近性
3
0.785
0.564
0.577
总体
21
0.917
0.941
0.927
42
0.932
表4S-SERVQUAL量表折半信度表
期望部分
感知部分
折半信度
0.908
0.893
0.901
3.2效度分析：
从事因子分析前，必须进行评价量表适合性的评估，也就是对根据问卷调查所获得的数据资料是否适
合因子分析进行评价。
本研究采用Kaiser-Meyer-Olkin的取样适当性量数（即KMO值）和巴特利特球体检
验（BartlettTestofSphericity）进行评估。
KMO值越大，说明变量间的共同因素越多，就越适合进行因子
分析。
表5KMO和Bartlett检验
Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）值
0.786
巴特利特球体
检验
估计卡方值
758.441
自由度（df）
210
显著水平
.000
KMO统计量数值为0.786；巴特利特球体检验显著性水平小于0.001，拒绝了相关矩阵是单位矩阵的零
假设，表明案例数据适合做因子分析。
表6验证性因子分析结果
维度
指标序
指标
F1
F2
F3
F4
F5
号
可靠性
1
重信守诺
0.826
2
真诚态度
0.701
0.462
3
正确服务
0.637
0.408
4
准时服务
0.829
5
准确记录
0.543
0.483
反应性
6
顾客告知
0.694
7
迅速服务
0.461
0.420
8
乐意帮助
0.659
9
及时答复
0.885
保证性
10
值得信任
0.680
11
礼貌待客
0.711
12
安全服务
0.770
13
业务知识
0.806
14
问题处理
0.685
移情性
15
个性服务
0.549
0.501
16
客户利益
0.491
0.571
17
个别关怀
0.672
18
需求理解
0.521
接近性
19
工作时间
0.744
20
易于联系
0.717
21
持续联系
0.845
解释变差（%）
17.938
16.065
14.374
14.155
9.375
累计解释变差（%）
17.938
34.002
48.377
62.53
升级会员 