一、引言
20世紀(jì)70年代初,Levit首次提出服務(wù)質(zhì)量概念,認(rèn)為服務(wù)質(zhì)量就是指服務(wù)是否能達(dá)到預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)[1]。1980年格朗魯斯在瑞士發(fā)表服務(wù)質(zhì)量文章[2],從此服務(wù)業(yè)開始重視質(zhì)量問題。服務(wù)質(zhì)量既是服務(wù)本身的特性的總和,同時(shí)也是消費(fèi)者感知的反應(yīng)。與有形產(chǎn)品的質(zhì)量有比較大的區(qū)別,總的來說,服務(wù)質(zhì)量就是服務(wù)的一組特性滿足要求的程度。
在構(gòu)造服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)[3]指標(biāo)時(shí),初選的評(píng)價(jià)指標(biāo)可以盡可能地全面。在指標(biāo)體系優(yōu)化的時(shí)候則需要考慮指標(biāo)體系的全面性、科學(xué)性、層次性、可操作性、目的性等。當(dāng)指標(biāo)太多時(shí),就會(huì)有很多重復(fù)指標(biāo),相互干擾,這就需要以正確的、科學(xué)的方法篩選指標(biāo)。不同的服務(wù)行業(yè)其評(píng)價(jià)指標(biāo)體系也不相同,指標(biāo)篩選工作是針對(duì)特定服務(wù)行業(yè)的可操作性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系展開的。
服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選方法可以歸為兩大類:基于顧客問卷調(diào)查數(shù)據(jù)的定量篩選方法及基于專家問卷調(diào)查的定性篩選方法。前者建立在對(duì)顧客進(jìn)行問卷調(diào)查數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,主要用于顧客感知質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選[4]。具體指標(biāo)篩選方法有相關(guān)分析、馬田系統(tǒng)、因子分析等數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法。運(yùn)用該方法進(jìn)行指標(biāo)篩選時(shí),要求樣本量盡可能大,以提高指標(biāo)篩選的精確度。后者主要用于組織支撐質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選[4],主要方法為專家問卷調(diào)查法,亦稱為德爾斐法。
二、基于顧客問卷調(diào)查數(shù)據(jù)的定量篩選法
(一)相關(guān)分析
相關(guān)分析[5~6]是研究評(píng)價(jià)指標(biāo)之間密切程度的一種常用的統(tǒng)計(jì)方法。測(cè)評(píng)的質(zhì)量指標(biāo)之間通常存在著較大程度的相關(guān)關(guān)系,使得觀測(cè)數(shù)據(jù)所反映的信息有所重疊。相關(guān)分析法可以通過分析來減少指標(biāo)體系中的指標(biāo)個(gè)數(shù),從而消除高度相關(guān)指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)的影響。常用的相關(guān)系數(shù)的計(jì)算方法有Pearson矩陣相關(guān)和Spearman相關(guān),前者是根據(jù)實(shí)際值進(jìn)行計(jì)算,而后者是根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)的值進(jìn)行計(jì)算。
(二)馬田系統(tǒng)
馬田系統(tǒng)[7~8]的前身是20世紀(jì)90年代日本的田口玄一(Genichi Taguchi)博士在質(zhì)量工程學(xué)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的模式識(shí)別技術(shù)。2000年時(shí),田口玄一等人首次提出馬田系統(tǒng)的概念,并簡(jiǎn)單系統(tǒng)地介紹了馬田系統(tǒng)方法。其首要目標(biāo)是優(yōu)化指標(biāo)體系,用馬田系統(tǒng)中正交表進(jìn)行方案的選擇,并計(jì)算各個(gè)方案的信噪比,通過信噪比的排序和比較更加有效地剔除對(duì)結(jié)果影響較小的指標(biāo),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)初始測(cè)評(píng)指標(biāo)的測(cè)評(píng)和篩選,達(dá)到優(yōu)化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的目的。
馬田系統(tǒng)的另外兩個(gè)重要任務(wù)就是確定優(yōu)化的基準(zhǔn)空間和有效的評(píng)價(jià)閾值。然后計(jì)算測(cè)評(píng)樣本到基準(zhǔn)空間的馬氏距離,將結(jié)果與各空間閾值相比較,從而有效界定測(cè)評(píng)樣本反映的測(cè)評(píng)體的質(zhì)量情況,并確定測(cè)評(píng)體所屬的質(zhì)量區(qū)域。如果測(cè)評(píng)體是多個(gè),還可以依照馬氏距離對(duì)測(cè)評(píng)體質(zhì)量進(jìn)行相互比較和有效排序。
馬田系統(tǒng)整合了馬氏距離、信噪比及正交表等工具,無須對(duì)數(shù)據(jù)作任何的假定,即可以對(duì)具有多特征的樣品進(jìn)行分類,達(dá)到診斷、評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)的目的。馬氏距離不受量綱的影響,兩點(diǎn)間的馬氏距離與原始數(shù)據(jù)的測(cè)量單位無關(guān);由標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)和中心數(shù)據(jù)(即原始數(shù)據(jù)與均值之差)計(jì)算出的二點(diǎn)之間的馬氏距離相同。與傳統(tǒng)復(fù)雜的計(jì)算相比,馬田系統(tǒng)在處理較多檢測(cè)變量時(shí)顯得直觀、簡(jiǎn)潔,因此受到了工程師等的喜愛。
采用馬田系統(tǒng)進(jìn)行服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)具有如下優(yōu)點(diǎn):能夠?qū)ΜF(xiàn)有的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行系統(tǒng)降維,使得優(yōu)化后的指標(biāo)體系更加具有科學(xué)性與簡(jiǎn)潔性;能夠有效地克服人為的主觀影響;通過不同的服務(wù)質(zhì)量指數(shù),不僅可以進(jìn)行服務(wù)質(zhì)量的合格評(píng)定,而且可以進(jìn)行服務(wù)質(zhì)量的星級(jí)評(píng)定。
馬田系統(tǒng)對(duì)于基本空間的確定存在很大的主觀性,所謂正常組,主要依靠于專業(yè)人士的經(jīng)驗(yàn),沒有合理客觀的評(píng)判和設(shè)立標(biāo)準(zhǔn),閾值的確定也主要依靠經(jīng)驗(yàn)。
(三)因子分析
因子分析[6]是一種降維、簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的技術(shù),是主成分分析的推廣。相對(duì)于主成分分析,因子分析更傾向于描述原始變量之間的相關(guān)關(guān)系。它通過研究眾多變量之間的內(nèi)部依賴關(guān)系,探求觀測(cè)數(shù)據(jù)中的基本機(jī)構(gòu),并用少數(shù)幾個(gè)“抽象”的變量(因子)來表示其基本信息的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。因子能反映原來眾多變量的主要信息,不會(huì)產(chǎn)生重要信息丟失現(xiàn)象,并且由于它比原始指標(biāo)變量的數(shù)量大為減少,所以含義也更為明確,更能反映事物的本質(zhì)。
用因子分析法篩選指標(biāo)主要是驗(yàn)證或探查變量的因子結(jié)構(gòu)模式是否與原來定義的屬性相吻合,刪除那些載荷不明顯的評(píng)價(jià)指標(biāo),對(duì)指標(biāo)分布做出調(diào)整,并重新定義指標(biāo)的結(jié)構(gòu)屬性。
三、基于專家問卷調(diào)查的定性篩選方法
專家問卷調(diào)查法[9]主要是通過組織有相當(dāng)人數(shù)的專家,以問卷的形式對(duì)備選的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行打分,并做出概率估計(jì),將概率估算的結(jié)果告訴專家,充分發(fā)揮信息反饋和信息控制的作用,使得分散的評(píng)估意見逐漸收斂,最后集中在協(xié)調(diào)一致的結(jié)果上。其特點(diǎn)在于通過綜合多數(shù)專家的經(jīng)驗(yàn)與主觀判斷的技巧,客觀而且大量非技術(shù)性的指標(biāo),使指標(biāo)與指標(biāo)之間存在很好的邏輯關(guān)系,指標(biāo)體系能夠完整地反映評(píng)價(jià)對(duì)象的全貌,而且這種方法的結(jié)果是建立在統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上的,具有一定的穩(wěn)定性。
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基金項(xiàng)目:國(guó)家質(zhì)檢總局科技計(jì)劃項(xiàng)目“檢驗(yàn)檢疫系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系構(gòu)建與應(yīng)用”(2010IK056)
作者簡(jiǎn)介:姚如一(1982-),女,江蘇常州人,中心研究員,從事概率統(tǒng)計(jì)研究;尹鳳軍(1968-),男,江蘇常州人,中心研究員,中級(jí)職稱,從事工商管理研究。
(江蘇檢驗(yàn)檢疫質(zhì)量研究中