基于顾客感知满意度的机场竞争力评价模型＊

谢 菲 夏洪山 王苗苗 吴梦诗

（南京航空航天大学民航学院 南京210016）

0 引 言

机场竞争力是机场在参与航空运输市场竞争过程中，通过获取、整合与利用内外部资源，表现出相对于竞争对手，能够更好地适应环境，为顾客提供更高质量的服务产品，为机场带来收益和自身发展的综合力量［1－4］。协助机场识别其竞争力的真实水平，指出服务质量改善和持续改进的优先方向，提高机场竞争实力，达成顾客满意已成为目前民航业关注的焦点。孙继湖等［5］采用物元分析理论，通过评价等级判定来有效构建机场竞争力评价模型；苏道明［6］通过形成因素建立机场竞争力形成机理模型，为机场形成核心竞争力提供了依据；张晓玲［7］等运用灰色综合评价法设定机场竞争力评价指标，有效降低了评价指标权重设定的主观性；董志毅等［8］采用层次分析法建立的机场竞争力模型在实践中得到较好的运用；还有研究者从空港物流［9］、航线网络结构［10］的角度来研究机场竞争力。

纵观相关研究现状，可以看到传统的机场竞争力指标多是基于机场自身的角度，有关研究或是基于收益最大化，或是单纯基于机场服务，或是基于理论研究，都未从旅客感知满意度的角度对机场竞争力进行整体全面的把握。而且目前民航领域的满意度研究多集中在航空公司，很少涉及机场。传统的指标不仅过于宏观，难以对机场的具体运营提出针对性的改善策略，也忽略了服务行业“以人为本”的基本导向，顾客的价值在评价体系中极少体现。机场作为典型服务行业的窗口，体验感知是旅客选择服务对象的关键。随着民航业的跨越式发展，机场竞争力在顾客价值方面的体现愈加凸显，服务创新形态正在发生转变，提供优质体验越来越得到重视。机场竞争力的核心在于如何构建以旅客为中心、以感知为引导、以体验为推动、需求与技术充分互动的新型服务平台，因此基于旅客感知，从满意度视角来研究机场竞争力是本文研究的视角创新。

1 基于旅客感知的机场竞争力评价指标体系

1.1 基于旅客感知的机场竞争力层次

传统的机场竞争力指标多是基于机场竞争战略层面，兼带考虑机场所处城市的竞争力，主要包括：客货吞吐量、航线条数、起降架次以及机场所在城市GDP、人均收入等等。这些竞争力指标从宏观角度出发，对机场战略性规划布局意义较大，但是从机场的具体运营的市场导向来看，缺乏确实的指导意义。机场作为民航服务的窗口，顾客感知是联接机场战略和机场绩效的关键环节，本文转换了机场竞争力研究的传统视角，将顾客感知满意度嵌入机场竞争力的研究范式，通过旅客的感知层次来评价机场竞争力，通过剖析旅客的体验感受来寻找机场竞争力的短板所在，真正将“以人为本”的服务导向作为机场竞争力提升的关键。

机场的竞争力层次决定了旅客的体验感知，按照竞争演化理论，其实质表现就是旅客对机场所提供产品和服务的体验感知从低向高的满足过程。笔者将旅客感知与机场的竞争力内涵进行界定和层次匹配，如表1所列，将机场竞争层次分为5个层次，力图通过旅客感知的量化测评来判定机场竞争力及其不足所在。

表1 机场的竞争力与旅客感知层次对照表Tab.1 The comparison table of airport competitiveness and passenger perception level

1.2 基于旅客感知满意度的机场竞争力评价模型

本文研究的机场竞争力评价体系是以“顾客感知满意”为目标，且机场顾客特指旅客，不包含货主、航空公司等相关企业。通过分析服务质量差距模型以及顾客满意度指数模型［15］包含的变量要素，结合2个模型构建出不同以往的机场竞争力评价概念模型。在ECSI［16］满意度模型的基础上，删除“顾客忠诚”变量，并根据机场旅客感知的5个层次，将ECSI中的“硬件要素”和“人性要素”改为可达性感知、频率感知、便利感知、效率感知、服务感知5个要素，由此提出了以“顾客感知满意”为目标的机场竞争力评价概念模型，其路径关系如图1所示。

图1 基于旅客感知满意度的机场竞争力评价概念模型Fig.1 Evaluation model of airport competitiveness based on passenger perception and satisfaction degree

1.3 基于旅客感知的机场竞争力评价指标体系

根据机场服务流程及其特征，并参考“服务质量差距模型”的服务质量维度，得出评价指标，采用李克特量表（Likert scale）［17］对变量进行计量，根据前期探索性研究的因子分析结果，通过对初始问卷中的变量进行重新分析，经调整后构建出以“顾客感知满意”为目标的机场竞争力评价指标体系。见表2。此评价体系有机的将机场服务对象的体验感知满意度与机场竞争力层次相联系，更能准确反映机场竞争力在产品服务中提供的具体表现。

表2 基于旅客感知的机场竞争力评价指标体系Tab.2 Evaluation index system of airport competitiveness based on passenger perception level

2 模型构建

本文拟采用结构方程开展基于旅客感知满意度的机场竞争力评价模型的研究。之所以选用结构方程模型方法，是因为与传统多元回归、ANOVA、路径分析等方法比较，结构方程模型能够同时处理多个因变量，能够允许自变量和因变量存在测控误差。可以同时估计因子结构和因子关系，通过因子分析方法计算测量指标与其从属的潜变量之间的关系，然后计算因子得分并将其作为潜变量之间的相关系数。模型中所用到的内生潜变量有感知质量、顾客期望、顾客满意度，外生潜变量有可达性感知、频率感知、便利感知、效率感知、服务感知。

与机场竞争力评价模型和路径图相对应，分别建立该结构方程模型的测量方程和结构方程。

1）结构方程

2）外生潜变量测量方程：

式中X为外生潜变量的观测变量构成的向量，ξ为外生潜变量构成的向量，∧x为X对ξ的回归系数矩阵。

3）内生潜变量的测量方程：

式中Y为内生潜变量的观测变量构成的向量，η为内生潜变量构成的向量，∧y为Y对η的回归系数矩阵。

3 实例验证

南京禄口国际机场位于江苏省省会，根据全国机场生产统计公报数据，该机场位列全国千万级大型机场行列，且旅客吞吐量、货邮吞吐量及起降架次等各项指标保持平稳增长势头。本文以南京禄口机场为例，建立基于顾客感知满意度的机场竞争力评价模型，采用实地问卷调查方法，共计发放500份问卷，回收491份，回收率为98.2%，有效问卷为486份，有效率为97.2%。使用偏最小二乘法（PLS）［14］进行量化求解，并进一步对评价模型的路径系数图和顾客满意度指数等进行深入分析。

3.1 结果输出

运用SmartPLS2软件进行运算，模型输出的结果包括潜变量的路径系数、观测变量的权重和载荷，以及模型路径系数图，具体结果如下所示。

1）潜变量的路径系数。潜变量之间的路径系数见表3。

2）观测变量的权重和载荷。各观测变量的权重和载荷见表4。

3）模型路径系数图。通过PLS回归分析模型的路径系数，绘制出如图2所示的基于旅客感知满意度的机场竞争力评价模型的路径系数图。图中圆形表示模型的9个潜变量，矩形表示每个潜变量对应的观测变量。变量之间的箭头表示影响关系，数值表示路径系数，观测变量和潜变量之间的路径系数也称为因子载荷系数，系数越大，代表可反映的程度越高。

表3 潜变量的路径系数Tab.3 Path coefficient of latent variable

图2 基于旅客感知满意度的机场竞争力评价模型路径系数图Fig.2 Path coefficient chart of airport competitiveness evaluation model based on customer perception and satisfaction degree

表4 观测变量的权重和载荷Table4 Weight and the load of observation variable

3.2 模型输出

模型输出了潜变量之间、观测变量和潜变量之间的因果关系，根据前文分析的基于PLS的结构方程模型，可以得到如下所示的结构模型和测量模型的方程表达，测量模型分为外生潜变量的测量模型和内生潜变量的测量模型。

1）结构模型方程表达

2）测量模型方程表达

外生潜变量的测量模型：

CI1＝0.773ξ1＋δ11 CI2＝0.797ξ1＋δ12 AP1＝0.848ξ2＋δ21 AP2＝0.835ξ2＋δ22 AP3＝0.826ξ2＋δ23 AP4＝0.770ξ2＋δ24 AP5＝0.791ξ2＋δ25 AP6＝0.778ξ2＋δ26 AP7＝0.821ξ2＋δ27 FP1＝0.869ξ3＋δ31 FP2＝0.855ξ3＋δ32 FP3＝0.855ξ3＋δ33 CP1＝0.849ξ4＋δ41 CP2＝0.910ξ4＋δ42 CP3＝0.854ξ4＋δ43 CP4＝0.857ξ4＋δ44 CP5＝0.859ξ4＋δ45 EP1＝0.903ξ5＋δ51 EP2＝0.876ξ5＋δ52 EP3＝0.859ξ5＋δ53 SP1＝0.882ξ6＋δ61 SP2＝0.807ξ6＋δ62 SP3＝0.849ξ6＋δ63 SP4＝0.795ξ6＋δ64 SP5＝0.828ξ6＋δ65 SP6＝0.752ξ6＋δ66

内生潜变量的测量模型：

CE1＝0.795η1＋ε11 CE2＝0.884η1＋ε12 PQ1＝0.849η2＋ε21 PQ2＝0.887η2＋ε22 PQ3＝0.810η2＋ε23 PQ4＝0.824η2＋ε24 PQ5＝0.787η2＋ε25 CS1＝0.896η3＋ε31 CS2＝0.859η3＋ε32 CS3＝0.838η3＋ε33

3.3 旅客满意度指数

将“顾客满意”设定为机场竞争力评价的目标，是服务质量研究的必要条件。本文研究的基于旅客感知的机场竞争力评价体系也是以“顾客满意”为目标，通过顾客满意程度来表示机场竞争力的优劣。根据满意度指数计算公式［18］和表4中各观测变量的权重值，计算出潜变量和观测变量的指数值，如表5所示。

由表5可见，在服务感知的5个维度指标中，可达性感知指标的指数值最高，为62.42，其次是频率感知指数值为62.09，便利感知指数值为52.04，效率感知指数值为51.95，最令顾客不满意的是服务感知指标，指数值为50.61，成为亟待改善的服务质量要素。各潜变量满意度指数值中，顾客期望指数值最高，为61.88，表明了机场旅客对南京禄口机场的服务质量期望值很高；而顾客感知质量和顾客总体满意度指数值相近，分别为51.43和51.31，可知南京禄口机场的竞争力总体水平一般，拥有一定的地缘优势和规模优势，服务领先优势较差，与旅客期望还有较大差距，亟需改进。

表5 潜变量和观测变量的指数值Table5 Index value of latent variableand observation variable

4 结束语

通过模型输出结果的路径系数图和结构模型、测量模型的方程表达，可以看出本文的研究模型主要分析2部分之间的关系，一是潜变量之间的关系，二是观测变量和潜变量之间的关系，最终得出机场顾客满意度，通过满意度对机场竞争力进行评价。

1）潜变量之间的路径系数直接反映潜变量之间相互影响关系，路径系数数值越高，正向影响越大。图3中潜变量间路径系数均为正，存在正向相关关系。顾客满意（η3）与其前导变量的关系中，顾客感知对旅客满意度影响最大，系数值为0.523，而企业形象对顾客满意度影响最弱。顾客感知与其前导变量的关系中，服务感知和频率感知指标的影响度相对较大，表明旅客更注重其服务要求能被快速回应，充分理解旅客需求，提供个性化服务是机场提升竞争力的关键。

2）观测变量与潜变量之间的因子载荷系数表示观测变量对潜变量的反映程度，数值越大，反映程度越高，则观测变量的选择越正确。图3中36个观测变量中因子载荷系数在0.9以上2个，0.8～0.9之间25个，0.7～0.8之间9个。表明观测变量对潜变量均有较好的解释作用。

3）感知满意度指数值排名较高的为：AP5（换乘标志的清晰度）满意度指数值为63.99，AP 2（抵达机场换乘次数）满意度指数值为63.49，AP3（抵达机场费用）的满意度指数值为62.50，旅客对与该机场衔接的综合交通的便捷度满意度较高，表明该机场的地理位置具有一定优势，配套交通较为便捷，存在良好的潜在旅客市场挖掘潜力。

4）满意度指数排名较低的为服务感知指标中的SP6（延误航班旅客情绪安抚）满意度指数值为43.40，企业形象指标中的CI2（该机场在机场企业内知名度较高）满意度指数值为46.21，感知质量指标中的PQ3（准确可靠地执行旅客到达、旅客登机与旅客离开的服务）满意度指数值为48.68、PQ5（充分理解旅客需求，提供特殊和个性化服务）满意度指数值为49.50。表明禄口机场的品牌建设和推广，特色化服务的建立和改进，以及航班延误的应急管理亟需改进。

由于本文仅针对禄口机场这一区域枢纽机场进行实证分析，样本选取缺乏多样性，测量维度不够全面，对旅客的分类过于粗化，评价模型存在局限性。在后续研究中，将通过对不同规模不同性质机场的深入调查，不断对模型进行修正和改进，以提高其适用性。

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