服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選淺析

　　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(wú)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(wú)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。
　　參考文獻(xiàn)：
　　[1] Lewis R.C.& Booms B.H. The marketing
　　aspects of service quality in emerging
　　perspectives on services marketing. In：
　　Berry L.Shostack G.Upah G ed.Chica-
　　go：American Marketing，1983：99-107.
　　[2] Gronroos C.Marketing in Service Com-
　　panies.Malmo Liber，1983.
　　[3] 張玲玲.服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的發(fā)展研究[J].
　　科技情報(bào)開發(fā)與經(jīng)濟(jì)，2011，(6)：
　　50-55.
　　[4] 許前，韓之俊，李曉萍.基于過程能力
　　和顧客感知的服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型[J].
　　消費(fèi)導(dǎo)刊，2009，(12)：3-6.
　　[5] 張平，劉珂.基于相關(guān)性分析的高級(jí)職
　　業(yè)經(jīng)理人績(jī)效考核指標(biāo)的篩選方法
　　[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2005，(4)：51-52.
　　[6] 吳靜，饒克勤，劉遠(yuǎn)立.利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)
　　方法篩選健康檔案指標(biāo)[J].包頭醫(yī)學(xué)
　　院學(xué)報(bào)，2009，(3)：23-28.
　　[7] 牛俊磊，程龍生.基于全方位優(yōu)化算法
　　的改進(jìn)馬田系統(tǒng)分類方法[J].系統(tǒng)工
　　程理論與實(shí)踐，2012，(6)：176-188.
　　[8] 李昭陽(yáng)，韓之俊.一種新的判別預(yù)測(cè)方
　　法——馬田系統(tǒng)(MTS)[J].管理工程學(xué)
　　報(bào)，2000，(2)：60-61.
　　[9] 梁曉珊，何秀芳，廖枝成，黃佩貞，鄧雪
　　櫻，余凱鵬，何子健.Delphi法在篩選
　　慢性病自我管理評(píng)價(jià)指標(biāo)中的應(yīng)用
　　研究[J].中國(guó)醫(yī)藥指南，2010，(21)：
　　150-152.
　　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