1、中華管理學報 第三卷 第三期 第 75-94 頁 民國九十一年 75 電子商務之服務品質衡量模式 以數位行銷為例 王怡舜 1 湯宗益 2 湯宗泰 3 1 國立彰化師範大學資訊管理學系 彰化市 500 師大路 2 號 Tel: 04-7232105ext7331 Fax: 04-22599909 E-mail: yswangcc.ncue.edu.tw 2 國立政治大學資訊管理學系 台北市文山區 116 指南路二段 64 號 Tel: 02-29387507ext7120 Fax: 02-29387507 E-mail: mtangnccu.edu.tw 3 國立雲林科技大學資訊管理學系 雲林縣
2、斗六市 640 大學路三段 123 號 Tel: 05-5342601ext5212 Fax: 05-5312077 E-mail: tangdtmis.yuntech.edu.tw 摘 要 如何有效衡量網路行銷環境中的服務品質，在電子商務研究中並沒有受到重視，由於目前的 SERVQUAL 及 IS-SERVQUAL 量表，主要著重於傳統行銷及資訊系統環境，因此 SERVQUAL 必須經過驗證及調整，才能符合網路行銷的環境。本文主要的目的便是，發展一個適用於數位產品網路行銷環境的服務品質衡量模式。首先，本文將探討服務品質構念的概念化及操作化，接著描述服務品質量表的問項調整程序、資料蒐集方法、以
3、及量表的驗證程序。本研究運用配額抽樣法，分析了 260 個有效樣本， 進一步確認了電子商務服務品質衡量模式的信度與效度。而本文也說明了服務品質衡量模式對實務界及學術界可能的應用方向。最後，本文則討論了研究限制，並提出一些未來的研究方向供後續學者參考。本研究所發展出具有信度與效度的衡量模式，將是電子商務理論發展的基礎，更提供了不同研究結果之間相互比較與解釋的共同架構。 關鍵詞： 網路行銷、服務品質、信度與效度、衡量模式 Measuring Customer Perceptions of Service Quality in Electronic Commerce Environment Yi-S
4、hun Wang 1 Tzung-I Tang 2 Jeung-tai Eddie Tang3 1 Department of Information Management, National Changhua University of Education 2 Department of Management Information Systems, National Chengchi University 3 Department of Management Information Systems, National Yunlin University of Science Pitt et
5、 al., 1995)方面的相關文獻，並進一步設計貣始的電子商務服務品質量表 (EC-SERVQUAL)，接著以驗證性因素分析方法，來檢驗 EC-SERVQUAL 的信度與效度。最後，本研究將提出數位行銷 2環境中的服務品質衡量模式，對實務界以及學術界的可能應用方向。 1本文所指的數位產品，若無特別說明，則包括數位產品與數位服務 2本文所稱的數位行銷是指數位產品及數位服務的網路行銷 中華管理學報 第三卷 第三期 第 75-94 頁 民國九十一年 77 二、 SERVQUAL 及 IS-SERVQUAL 服務品質是服務行銷中的重要研究領域 (Fisk et al., 1993)。 Parasur
6、aman et al. (1985)指出，服務品質類似於態度，是一個整體的評估。他們進行了 12 個焦點群體的訪談，接觸了四個不同服務業的顧客，並對服務品質構念進行概念化(Conceptualization)。 Parasuraman et al. (1988)指出 ： 服務品質是顧客對某個實體的整體判斷 (Zeithaml, 1987)。它不同於主觀的品質（如 Garvin, 1983 及 Hjorth-Anderson, 1984 所定義的）服務品質是一個態度的型式，其與滿意度相關，但卻不相同，它是導因於績效預期 (Epectations)與績效知覺(Prceptions)之間差距的比較。
7、 基於先前焦點群體的研究 (Parasuraman et al., 1985)， Parasuraman et al. (1988)進一步發展了 22 個問項的 SERVQUAL 服務品質衡量模式，此模式 可以運用到不同的服務產業、甚至組織內部的環境 (Zeithaml et al., 1990)。 Parasuraman et al. (1988)更發現，不論是什麼樣的服務種類，顧客在評估服務品質時，基本上都使用了類似的評估準則。而這 22 個服務品質衡量問項，可以歸類為下列五個構面： 有形性 (Tangibles)：實體設施、設備、以及人員的外觀。 可靠性 (Reliability)：可以
8、正確且可靠地完成允諾服務的能力。 反應性 (Responsiveness)：幫助顧客以及提供立即服務的意願。 保證性 (Assurance)：員工知識與禮貌、以及給予顧客信任與信心的能力 同理心 (Empathy)：服務提供著給予的個人照顧與關懷。 對於每一個構面的服務品質是由一個差距分數 (gap score G)所求得，此差距分數代表每個問項的知覺服務品質，亦即： G=P-E 而 P 與 E 是每個問項對應的知覺 (perception)與期望 (expectation)敘述的評等。 因為服務品質是行銷領域中重要的研究主題，因此 SERVQUAL (Parasuraman et al.,
9、1988, 1991, 1993, 1994a, 1994b)也 引貣相當大的爭論，其爭論的議題包括： (1)差距分數的使用 (Peter et al., 1993; Cronin and Taylor 1992)， (2)期望構念 (Epectation)的定義模糊 (Teas, 1993, 1994)， (3) SERVQUAL 跨產業之適用性， (4)差距分數的適用性 (Brown et al., 1993; Peter et al., 1993)， (5)預測效度 (Pedictive validity)與收歛效度 (Cnvergent validity)的問題 (C. Babakus
10、 and Boller, 1992; Brown et al., 1993; Cronin and Taylor, 1992; Parasuraman et al., 1991, 1993, 1994b)， (6)SERVQUAL 構面不穩定的問題 (Eg., Carman, 1990; Babakus and Boller, 1992)。雖然 SERVQUAL 引貣這麼多的爭論，但是 Fisk et al. (1993)認為大多數研究人員認同 SERVQUAL 量表是整體服務品質的良好預測指標。 Kettinger Pitt et al., 1995)在概念上與實證上所遇到的困難，並從行銷文
11、獻中歸納出 SERVQUAL 的問題與爭論點（表 1 所示）為了解決這些問題， Van Dyke et al.建議採用不同的服務品質問項格式；其中一種是使用只有知覺績效的衡量方式 (SERVPERF)，另一種則是 Carman(1990)與 Babakus and Boller(1992)所建議的方式，亦即把 SERVQUAL 中知覺 (Prception)及期望 (Prception)兩個問項，修改成只有一個問項。 表 1 文獻中有關於 SERVQUAL 的問題 議題 問題 文獻 差距分數的使用 在複雜的心理構念衡量中，使用 差距分數 是一個不當的測量方法 Lord, 1958; Wall
12、Johns, 1981; Peter et al., 1993 信度 使用 Cronbachs alpha 會高估差距分數的信度 Lord, 1958; Wall John, 1981;Prakash Peter et al., 1993 區別效度 因為差距分數與知覺分數有很高的相關性，所以很難證明說差距分數所衡量的特質是不同於知覺分數所衡量的特質 Cronin Peter et al., 1993 相關性的假象 差距分數與其他變數的相關係數並不符 合真實的情況 Peter et al., 1993 變異數的限制 E 分數比 P 分數高，這造成系統性的變異數限制，而這將對很多統計分析造成問題
13、Peter et al., 1993; Brown et al., 1993 效度 知覺分數比知覺期望分數更能預 測整體服務品質 Parasuraman et al., 1988; Cronin Babakus Boulding et al., 1993; Brensinger 1994 不穩定的構面 非理論性的建構以及差距分數的運用，造成了服務品質因素結構的問題 Babakus Brensinger Finn Carman, 1990; Cronin Cronbach Parasuraman et al. 1991 資料來源： Van Dyke et al, 1999 中華管理學報 第三卷
14、第三期 第 75-94 頁 民國九十一年 79 Pitt et al.(1997)以及 Kettinger et al.(1997, 1999)隨後對 Van Dyke et al.(1997, 1999)的評論作出回應，並主張除非在概念上、實證上、以及實務上都顯示資訊系統服務品質量表 (IS-SERVQUAL)與行銷的服務品質量表 (SERVQUAL)有很大的不同，否則我們應該接受 IS-SERVQUAL，因為一般化的服務品質量表，將有助於跨產業與跨組織間的比較。此外， Kettinger Bollen, 1989b; Jreskog and Srbom, 1993)。如同 Byrne(19
15、98)所述，驗證性因素分析適合用於當研究人員對於基礎的潛伏變數結構有一定的了解時；依據理論或實證研究的知識，研究人員事先描述潛伏變數與可觀察變數之間的關係，再進一步用統計方法來檢定假設的模式結構(p.6)。運用驗證性因素分析可 以提供測量效度的證據，也可以降低在完整結構方程模式 (SEM)中由於大量測量誤差所引貣的混淆 (Anderson, 1987; Anderson and Gerbing, 1988; Jreskog, 1993; Segars and Grover, 1993)。 和共同因素分析或多特質多方法矩陣 (MTMM)比較貣來，運用驗證性因素分析方法來檢定構念效度 (Cnstr
16、uct validity)有更多的優點 (Anderson and Gerbing, 1988; 王怡舜 湯宗益 湯宗泰 電子商務之服務品質衡量模式 以數位行銷為例 80 MacCallum, 1986; Marsh and Hocevar, 1985; Segars and Grover, 1993)；驗證性因素分析方法中對於多指標測量模式的嚴謹描述，將可以方便研究人員進行更嚴謹的單構面性 (unidimensionality)評估 (Gerbing and Anderson, 1988, p. 189)。本研究將使用LISREL 8.10 for Windows軟體來進行二階驗證性因素分析
17、，並檢定 EC-SERVQUAL的信度與構念效度 (Bagozzi and Phillips, 1982; Bagozzi et al., 1991)，其中包括了收歛效度 (convergent validity)及區別效度 (discriminant validity) (Marsh and Hocevar, 1988)。 3.2 比較模式配適度的準則 在理想上，模式配適度 (Godness-of-fit)的評估應該從各種不同的準則來進行(Byrne, 1998)。因此，本研究除了採用絕對性的配適度指標 (例如： 2 、 GFI、 AGFI、PGFI、以及 RMSEA 等 )，亦採用比較性的
18、配適度指標 (例如： 2 /df)，來比較不同模式之間配適度的強弱。 2 是一種概度比檢定，其是傳統上用來檢定被限定的共變異矩陣 ( )與未被限定的樣本共變異矩陣 S之間的接近程度 (Byrne, 1998)。一般來說， Ho: = ( )等同於 ( ) = 0.0 的假設；因此 2 是同時檢定 ( )矩陣中所有殘差值等於零的程度。是故， 2 的機率值 (p value)愈 高，則代表假設模式與完美模式之間的配適度愈高 (Bollen, 1989b)。然而 2 統計量在應用時必須小心的解釋(Jreskog and Srbom, 1993)，因為其對於樣本大小及偏離多變量常態會有較高的敏感度。
19、RMSEA 則是將母體中的近似誤差加進來考慮，此統計量低於 0.05 代表模式有良好的配適度，若 RMSEA 的值在 0.08 左右，則代表母體中有合理的近似誤差。GFI 與 AGFI 兩個指標是屬於絕對的配適度指標，因為其未與其他模式做比較 (Hu and Bentler, 1995)； AGFI 和 GFI 的主要差異在於， AGFI 針對模式中的自由度做過調整。這兩個指標都是介於 0 到 1 之間，而愈接近 1 則表示模式的配適度愈高。大多數研究人員認為，若 GFI 或 AGFI 的值介於 0.8 到 0.9 之間時，則模式具有合理的配適度，而這兩個指標若大於 0.9 時，則表示該模式具
20、有極佳的配適度。 PGFI是由 James et al.(1982)所提出，該指標在評估整體配適度時，也同時考量了結構方程模式中的精簡性 (parsimony)與完整性 (Byrne, 1998)。 Mulaik et al.(1989)主張若 2值是在 0.9 的範圍內時，則大致上 PGFI 是在 0.5 的範圍內。 2 /df 是用來衡量不同模式之間配適度的相對效率，研究人員建議 2 /df 小於 5.0 表示模式具有合理的配適度 (Marsh and Hocevar, 1985)。 中華管理學報 第三卷 第三期 第 75-94 頁 民國九十一年 81 表 2 受測者產業與職位分佈 受測者
21、產業分佈 受測者職位分佈 製造業 38.2% 高階管理 5.7% 財務金融與保險業 10.7% 中階管理 22.3% 教育 14.2% 低階管理 28.4% 批發與零售業 6.6% 專業人員 25.7% 運輸與通訊事業 8.9% 作業人員 17.9% 政府部門 9.4% 總和 100.0% 健康與醫療事業 6.7% 其他 5.3% 總和 100.0% 3.3 抽樣方法 在管理及社會科學的研究中，使用隨機抽樣方法 (probability sampling)要比非隨機抽樣方法 (non-probability sampling)精確的多，然而，在許多研究情境經常使得隨機抽樣方法變 為不可能且不適
22、合，在這種情況下，非隨機抽樣經常是最適合的方式 (Babbie, 1998)。在本研究中，研究的對象為數位產品的消費者，然而目前不但沒有一份所有數位產品消費者的現成名單，也不太可能造一份名冊，來執行隨機抽樣方法，即使隨機抽樣方法有可能施行，但其所花費的成本亦太高，因此本研究考量抽樣之精準性、經濟性、以及可行性之後，決定採用非隨機抽樣中的配額抽樣方法 (Quota Sampling) 。為了使發展出的衡量模式更具一般化能力(Generalization)，本研究從十三種數位產品的消費者中抽取出樣本，這 十三種數位產品包括資訊性產品、產品資訊、圖形、音樂、影像、訂位訂票、財務工具、政府服務、電子訊
23、息、企業程序、電子拍賣、遠距教學、以及互動式娛樂 (Choi et al., 1997)。隨後，本研究從參加台北電子商務展的民眾中，以配額抽樣法抽取出 260位年滿二十歲的數位產品消費者，亦即每一類數位產品各抽出 20 位消費者，且受測者必須在最近三個星期之內曾經使用過上述 13 種數位產品的其中一種。Kerlinger(1978)認為在進行因素分析時，樣小與問項數目的比值至少要大於 10:1，而本研究的比值 (約為 12:1)，則超過 Kerlinger 所建議的 10:1。 22 個問項的服務品質量表問卷分別發給這 260 個合格受測者填答。問卷第一部分，受測者必須填答基本資料，依據這些基
24、本資料得知，本研究的受測者分佈在不同的產業及職位階層 (如表 2 所示 )；問卷第二部分，受測者必須填入其最近三個星期內所使用過的數位產品網站名稱，而對於每一個量表問項 (如附錄 1 所示 )，受測者必須勾選出最適合的答案。 3.4 檢查統計假定 驗證性因素分析的兩個重要的假定是：模式辨識性 (Model Identification)以及多變量常態 (Multivariate Normality)。驗證性因素分析所描述的模式應該滿足過度辨識 (Over-Identification)的情況。過度辨識的模式是指模式估計的參數小於資料點數王怡舜 湯宗益 湯宗泰 電子商務之服務品質衡量模式 以數位
25、行銷為例 82 目 (即觀察變數的變異數與共變異數 )，則該模式會有正的自由度。本研究所假設的模式都是屬於過度辨識的模式。然而，過度辨識模式是解決模式辨識性問題的必要條件，但並非充分條件 (Byrne, 1998, p.29)，或許最好的解決方法是利用 LISREL程式來做為模式辨識性的檢驗工具。在本研究中的模式參數估計的過程中， LISREL程式顯示，並沒有模式辨識 性的問題存在。為了檢定多變量常態， Hair et al.(1992)建議先檢定資料是否符合單變量常態；對本研究的變數進行統計分析之後發現，並沒有嚴重違反單變量常態與多變量常態的情況。 3.5 參數估計方法 本研究的參數是用最大
26、概似法 (ML)來加以估計。 West et al.(1995)主張使用最大概似法估計時，必須滿足下列幾點條件： (1)大樣本； (2)可觀察變數必須為連續變數； (3)可觀察變數必須為多變量常態； (4)假設的模式具有效性。然而， Bentler Bagozzi and Phillips, 1982; Bagozzi et al., 1991; Gerbing and Anderson,1988; Venkatraman, 1989)。表 5 列示了 EC-SERVQUAL 模式中 (模式 2)，兩兩構面之間的區別效度，3 對於每一個固定參數， LISREL都會提供調整指數 (Modific
27、ation Index, MI)，該值代表如果某參數更改設定為自由參數時，則預期 2 會下降的幅度。對於所有自由參數，其調整指數自動設為 0 (Byrne, 1998, p.122)，該指數常用來判斷是否存在跨因素負荷的問項。 王怡舜 湯宗益 湯宗泰 電子商務之服務品質衡量模式 以數位行銷為例 84 如表所示，所有 2 差在統計上都具有顯著性 (p.001)，因此我們可以確定，數位行銷環境下的服務品質衡量模式包含了四個不同的構面，且具有區別效度。 表 4 模式 2 的信度與標準化參數估計 (樣本大小 =260) 觀察變數 潛伏變數 問項 因素負荷 SMC(信度 ) 因素 標準化結構係數 Q5
28、.72* .52 可靠性 .90 (11.40) Q6 .75 (11.46) .56 Q7 .79 (12.07) .62 Q8 .79 (12.06) .62 Q9 .80 (12.25) .64 Q10 .78* .60 反應性 .91 (12.48) Q11 .81 (13.67) .66 Q12 .79 (13.13) .62 Q13 .80 (13.34) .63 Q15 .83* .68 保證性 .70 (9.8) Q16 .75 (11.58) .57 Q17 .71 (11.04) .51 Q18 .77* .60 同理心 .67 (9.36) Q20 .77 (12.55)
29、 .60 Q21 .79 (12.74) .62 Q22 .83 (13.56) .70 註： *表示該參數在貣始參數估計時被固定為 1.0 每個問項因素負荷以及每個因素結構係數所對應的 t 值顯示於括號內 表 5 EC-SERVQUAL 構面的區別效度 檢定 最大概似 估計 t 值 受限制模式 的2 值 未受限制模式的 2 值 2 差 可靠性 與 反應性 保證性 同理心 0.83 0.61 0.60 28.92* 11.99* 12.12* 122.06 (27) 173.25 (20) 303.38 (27) 42.60 (26) 30.13 (19) 33.97 (26) 79.46*
30、143.12* 269.41* 反應性 與 保證性 同理心 0.62 0.60 12.32* 12.01* 154.46 (14) 274.68 (20) 15.91 (13) 18.56 (19) 138.55* 256.12* 保證性 與 同理心 0.68 14.02* 167.18 (14) 125.17 (13) 42.01* 註： * p .001 值 得 一 提 的 是 ， 最 終 16 個 問 項 的 EC-SERVQUAL 完全排除了Parasuraman(1991)的 SERVQUAL 量表中的有形性構面 (Tangible)，這樣的結果與先前的服務品質研究類似 (例如： Cronin Parasuraman et al., 1991; Pitt et al., 1995; Kettinger & Lee, 1994)。 EC-SERVQUAL 完全排除有形性構面可能是因為，在虛擬的數位行銷環境中，公司全部的行銷行銷活動都可以透過網際網路來進行，因此顧客並不重視實體的 (有形的 )服務品質構面；由於本研究所探討的數位行銷包括了數位產品與數位服務的行銷，而數位 產品本質上是一種資訊導向的產品，例如：電子報、隨選視訊等，其可以透過網際網路來傳輸，而數位服務
