中国用户满意度指数构建方法研究报告
分报告一：中国用户满意度指数测量模型研究
中国国家用户满意度指数研究课题组
二零零二年三月
目 录
引 言 ………………………………………………………………………………1 第一部分 结构方程模型 ……………………………………………………………2 1.1 结构方程模型简介……………………………………………………………2 1.2 LISREL和PLS方法 …………………………………………………………5 1.3 采用结构方程模型测量和分析用户满意度的优点…………………………6 第二部分 国外用户满意度指数测量模型 ………………………………………8 2.1 瑞典用户满意度指数测量模型 ……………………………………………8 2.2 美国用户满意度指数测量模型 …………………………………………… 9 2.3 欧洲用户满意度指数测量模型 ………………………………………… 12 2.4 国外用户满意度指数测量模型比较分析 …………………………………15 第三部分 中国用户满意度指数试点测量模型 …………………………………17 3.1 中国用户满意度指数试点测量模型1 ……………………………………17 3.2 中国用户满意度指数试点测量模型2 ……………………………………24 3.3 结 论 ………………………………………………………………………28 第四部分 关于用户满意度测量模型的进一步研究……………………………29 4.1 现有用户满意度指数测量模型的缺点……………………………………29 4.2 模型中引入构成型外部关系的理论分析…………………………………29 4.3 构成型外部关系实际应用分析结果………………………………………33
中国用户满意度指数测量模型研究
引 言
各国用户满意度指数均通过一定的测量模型来测量和分析。用户满意度测量模型是根据消费者行为和用户满意理论研究成果建立的结构方程模型。由于用户满意度指数测量模型中的变量选择和变量之间的关系界定直接影响到用户满意度指数测量的准确性、测量工作的效率以及测量结果与分析结果的实际应用价值，因此可以说测量模型是用户满意度指数测量和分析中的核心问题。建立中国用户满意度指数测量体系就必须认真研究符合中国消费者行为特点的用户满意度指数测量模型。本报告分四个部分，第一部分介绍结构方程模型的基本原理以及通过结构方程测量用户满意度指数的优点，第二部分对国外常见的用户满意度指数测量模型进行比较分析，第三部分介绍我们在中国用户满意度指数试点调查中采用的用户满意度指数测量模型、对模型的实际分析论证和结论，第四部分介绍有关用户满意度指数测量模型的进一步研究成果。
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中国用户满意度指数测量模型研究
第一部分 结 构 方 程 模 型
1.1 结构方程模型简介
结构方程模型（Structural Equation Model）是目前国际上流行的多元分析方法，广泛应用于经济、管理、社会学、心理学等领域，用户满意度指数测量和分析计算中也采用了结构方程模型。
结构方程模型由变量和变量关系构成，其中变量包括两种，即结构变量（construct）和观测变量(measurement variable或indicator)。结构变量又称为潜变量（latent variable）,是反映抽象和综合概念的变量。观测变量同结构变量相关，能影响或反映结构变量。结构变量不能直接测量得到，只能通过对观测变量的测量和计算得到。通常结构变量对应的观测变量不只一个，而是一组。通过单一的观测变量测量结构变量会存在很大误差。很多理论概念如社会发展水平、公司竞争能力、人的社会地位、人的性格、智商等都是结构变量。以人的社会地位为例，受教育程度、职业、收入、住所等因素影响和决定人的社会地位，受教育程度、职业、收入、住所等就是结构变量“社会地位”对应的观测变量，社会地位是抽象和综合的，不好直接测量，但受教育程度、职业、收入、住所是具体的，可以直接测量得到。
结构方程模型中变量之间的关系包括内部关系（inner relation）和外部关系(outer relation)。结构变量之间的关系称为内部关系，结构变量同观测变量之间的关系称为外部关系。结构方程模型中的内部关系和外部关系都可以用线形方程组的形式来表达。
外部关系又称测量模型(measurement model)，它有两种形式：构成型（formative）和反映型(reflective)。这两种形式的主要区别存在于以下四个
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方面：
第一，二者对结构变量和观测变量之间因果关系的假设不同。构成型模型认为观测变量是结构变量的原因，观测变量影响和生成结构变量。如社会地位是由受教育程度、职业、收入和住所等因素构成的，即使其它因素不变，其中某个因素的提高也会引起社会地位的提高，而社会地位提高并不一定伴随着所有构成因素的提高。反映型模型则认为结构变量是观测变量的原因，结构变量影响和生成观测变量，观测变量是结构变量在某个具体侧面的体现。个性和态度通常被看作反映型结构变量。
第二，二者对结构变量所对应的观测变量之间的相关关系假设不同。构成型模型认为结构变量对应的观测变量之间不存在必然的相关关系。如果把公司的市场营销策略作为结构变量，那么它对应的观测变量可以是产品、价格、分销和营销沟通。公司既可以采取高质高价的营销策略，也可以采取高质中价甚至高质低价的营销策略，产品质量和价格并不一定密切相关。反映型模型中结构变量对应的观测变量之间则存在内在的联系， 如人的个性是相对稳定的，具备某种个性的人在具体行为上会表现出一致性。因此，在构成型模型中，我们通过观测变量来解释结构变量，而在反映型性模型中，我们通过结构变量来解释观测变量。
第三，两种测量模型对观测变量之间共线性上的要求不同。通常观测变量之间存在相关性，也就是说存在共线性。反映型模型对观测变量之间的共线性没有限制，而构成型模型要求观测变量之间的共线性不能超过一定的限度，否则就会导致对模型参数估计的偏差（详细讨论见2.4.2）。
第四，模型关系的数学表达不同。
反映型模型中结构变量同观测变量关系的数学表达为：
MVi=λiLV 2.1 构成型模型中结构变量同观测变量关系的数学表达为：
LV=∑ωiMVi
2.2
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x11 x12ξ1y21 x13 η1 y13η2y22 x21 y23 x22 x23ξ2 y11y12图2-1：结构方程模型 图2-1显示的是一个简单的结构方程模型。图中圆形表示结构变量，矩形表示观测变量，箭头表示变量之间的关系，箭头由原因变量指向结果变量。如果某个结构变量同其它结构变量之间连接的箭头都是指向其它结构变量的，这个结构变量称为外生变量，如果某个结构变量有其它结构变量通过箭头指向它则称为内生变量。箭头由结构变量指向观测变量表示反映型模型，箭头由观测变量指向结构变量表示构成型模型。图中x和y为观测变量，ξ和η为结构变量。ξ为外生变量，η为内生变量。ξ2，η1，η2同观测变量之间的关系为反映型，ξ1同观测变量之间的关系为构成型。
图2-1中结构方程模型的内部关系为：
⎛η1⎞⎛0⎜⎜η⎟⎟=⎜⎜⎝2⎠⎝β21
0⎞⎛η1⎞⎛γ11γ12⎞⎛ξ1⎞⎛ζ1⎞⎟⎜⎟⎜⎟⎟⎟ 2.3 +⎜+⎜⎜⎟⎟⎜⎟⎜⎟⎜⎟0⎠⎝η2⎠⎝00⎠⎝ξ2⎠⎝ζ2⎠
外部关系为：
⎛x11⎞
⎜⎟
π13)⎜x12⎟+δξ1 2.4
⎜x⎟⎝13⎠
ξ1=(π11π12
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⎛x21⎞⎛λx21⎞⎛εx21⎞⎜⎟⎜⎟⎜⎟
=+xλξε⎜22⎟⎜x22⎟2⎜x22⎟ 2.5 ⎜x⎟⎜λ⎟⎜ε⎟⎝23⎠⎝x23⎠⎝x23⎠
⎛εy11⎞⎛y11⎞⎛λy110⎞
⎜⎟⎜⎟⎜⎟
⎜εy12⎟⎜y12⎟⎜λy120⎟
⎜y⎟⎜λ0⎟⎛η1⎞⎜εy13⎟13y13⎟⎜⎟+⎜⎟ 2.6 ⎜⎟=⎜
⎟⎜⎜y21⎟⎜0λy21⎟⎝η2⎠⎜εy21⎟⎟⎜⎟⎜y⎟⎜λε0y22y22⎟⎜⎟⎜22⎟⎜
⎜y⎟⎜0λ⎟⎜ε⎟
y23⎠⎝23⎠⎝⎝y23⎠
一般来说，结构方程模型内部关系可以统一表达为：
ϖϖϖϖ
η=Βη+Γξ+ζ 2.7 外部关系统一表达为：
ϖϖϖ
y=Λyη+εy 2.8a ϖϖϖ
x=Λxη+εx 2.8b 或：
η=πηy+δη 2.9a
ϖϖϖ
ξ=πξx+δδ 2.9b
ϖ
ϖϖ
1.2 LISREL和PLS方法
线形结构关系分析（Analysis of Liner Structure Relationship，简称LISREL）和部分最小二乘法（Partial Least Square，简称PLS）是常用的分析结构方程模型的数学分析方法。这两种方法都可以分析包含潜变量的因果关系模型，但二者在数学原理、应用条件、对模型的评判等方面都有较大的差异，而且在一定程度上具有互补性。
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LISREL的基础是协方差结构（Covariance structure）分析，采用最大似然法通过最大似然函数对模型参数进行优化。PLS的基础是方差结构(Variance structure)分析,采用回归的方法对模型的内部关系和外部关系进行优化，使内部关系和外部关系的残差达到最小。
LISREL要求观测变量符合多元正态分布，观测变量相互独立。PLS允许观测变量不满足多元正态分布，观测变量之间可以存在相关性，只要满足预测性的要求就可以。LISREL只支持反映型测量模型，而PLS既支持反映型测量模型，也支持构成型测量模型。
由于用户满意度测量中观测变量测量值通常都是有偏分布，不符合LISREL的要求，加上PLS方法具有更强的预测性，国外在满意度测量研究中通常采用PLS方法。
1.3 采用结构方程模型测量和分析用户满意度的优点
采用结构方程模型测量和分析用户满意度可以克服传统用户满意度测量分析方法存在的缺陷。
目前有不少公司和行业也在做用户满意度方面的调查和测量。比较常见的方法有两种，一种是简单地直接调查用户对产品或服务的总体满意度包括直接调查统计非常满意、满意、一般、不满意、很不满意的用户比例或调查统计用户对满意问题打分的平均值，另一种是先测量用户对产品或服务的一些相关属性的满意程度，然后再将各个属性的满意程度得分值进行加权求和计算用户对产品或服务的总体满意度。
前一种方法简单直接调查用户总体满意度，由于用户通常很难准确描述自己对公司、公司产品或服务的感受和态度，而且用户直接表达出来的满意度，也不一定能全面反映用户对产品或服务的真实态度，因此仅仅调查用户对产品或服务的感受程度，误差往往比较大。如果要提高测量结果的准确性，就需要增加样本
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数量，这就加大了调查工作量。另外，这种方法也不能告诉公司如何才能提高用户的满意度水平。
后一种方法测量用户对产品或服务各种属性的满意程度，然后加权求和计算总体满意度。由于它在测量中包括了用户对产品不同侧面的认知，所以比前一种方法全面细致。但这种方法也存在一个难以解决的问题，就是在将用户对产品各个属性的认知综合起来时权重如何确定。一种解决方法是通过对用户调查，让用户来确定权重，由于用户很难说清楚自己在评价产品时对产品各个属性中哪一个更重视，因此让用户给出各个属性对应的权重值是给用户出了一个难题，更何况用户的态度形成过程常常是潜意识活动过程，用户往往自己也没有有意识地想过各个属性在态度形成过程中的重要性问题，因此，让用户来确定权重不准确，而且有时会无法实现。确定权重的另一种方法是由专家来定，这种方法虽然可操作性强，但结果取决于对专家的挑选和专家的能力，随意性比较大。由于权重在计算用户满意度时起着关键的作用，权重的变化不仅会改变满意度测量的结果，还会影响我们对满意度同其它变量之间关系的分析结果，因此，由消费者或专家来确定权重都会影响满意度测量的准确性和客观性。
在采用结构方程模型测量用户满意度指数时，我们将用户满意度指数、影响用户满意度指数的因素和用户在一定满意状况下的行为趋向均作为结构变量处理，每个结构变量都通过多个观测变量测量，通过PLS方法客观系统地确定结构变量同观测变量之间的关系，利用结构变量同观测变量之间的关系计算用户满意度指数和相关变量，这样就可以提高测量的可客观性和准确性。通过模型中内部关系和外部关系的分析我们还可以了解用户满意度同其影响因素之间的相互关系，为企业提高用户满意度提供决策依据。因此，采用结构方程模型测量和计算满意度指数可以克服或降低传统测量方法的缺点，这也是结构方程模型在满意度测量中得到广泛应用的原因1。
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以海尔冰箱为例，如果直接用观测变量“用户总体满意”计算用户满意度指数，90%置信区间为+/-1.6，而采用试点测量模型计算用户满意度指数，90%置信区间为+/-1.4，测量精度提高了13%。如果用观测变量“用户总体满意”同观测变量“用户重复购买意愿”回归，R-square为0.43，而采用试点测量模型计算结构变量“用户满意度”同“用户忠诚”回归，R-square值为0.51，提高了16%，说明采用结构方程模型测量的用户满意度指数能更好的说明用户忠诚，将用户满意度同公司的经营绩效更紧密地联系起来。
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第二部分 国外用户满意度指数测量模型
目前世界上很多国家都在测量用户满意度指数，所采用的测量模型也不尽相同。在各国采用的测量模型中，瑞典（SCSB）、美国(ACSI)和欧洲模型(ECSI)有一定的代表性。
2.1 瑞典用户满意度指数测量模型
瑞典是世界上最早开始在国家层次上测量用户满意度指数的国家，瑞典采用
的测量模型是后来各个国家和地区测量模型的基础。瑞典模型共有5个结构变量，分别是预期质量（Expectation）、感知价值（Perceived Performance）、满意度（Satisfaction）、用户抱怨（Customer Complaint）和用户忠诚（Customer Loyalty）。预期质量是外生变量，其它4个结构变量是内生变量。
感知价值 用户抱怨 满意度
预期质量 用户忠诚
图2-2 瑞典用户满意度指数测量模型
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2.2 美国用户满意度指数测量模型
美国用户满意度测量基本模型同瑞典用户满意度测量模型非常相象，可以说
瑞典模型是美国模型的原型，二者的不同之处在于美国模型增加了感知质量这个结构变量，结构变量的数量从5个增加到了6个，分别是预期质量、感知质量、感知价值、满意度、用户抱怨和用户忠诚，其中，预期质量是外生变量，其它5个结构变量是内生变量。
预期质量是消费者在购买某种产品或服务之前对该产品或服务质量的估计，它是消费者在综合自己过去的消费经验和主动或收集到的产品相关信息后形成的。通常预期质量是由用户过去的购买和使用经验决定的。用户在购买前，可能已经使用过该品牌的产品或接受过该机构提供的服务，也可能购买过同一公司生产的其它产品或接受过同一机构提供的类似服务，积累了一定的经验。以用户的经验而论，如果该公司的产品或该机构提供的服务质量较高，用户就会相信它们将要购买的产品或接受的服务的质量也会较高；相反，他们对质量的预期就会较低。另外，用户也可能通过商业广告、公共媒介、他人介绍或其它途径收集产品或服务的信息，从而形成对质量的预期。预期质量对应的观测变量为总体预期质量、顾客化预期质量和可靠性预期质量。总体预期质量反映消费者对产品或服务总体质量的估计，顾客化预期质量反映消费者对产品或服务满足自己特定需要能力的估计，可靠性预期质量反映消费者对产品或服务出故障或出错可能性的估计。
感知质量说明顾客在购买和使用产品或服务以后对其质量的实际感受。用户
在购买和使用产品或服务以后，会根据自己的实际经验对产品或服务的质量做出主观评判。同预期质量类似，感知质量对应的观测变量为总体感知质量、顾客化感知质量和可靠性感知质量。
感知价值是消费者在购买、使用或消费某种产品或服务之后对该产品或服务的价值（或性能价格比）的感受和评判，它是由产品质量和价格共同决定的。感知价值对应的观测变量有2个，分别是消费者在考虑价格的情况下对产品或服务
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质量的评判和在考虑质量的情况下对价格的评判。
用户满意度是消费者在购买、使用消费某种产品或服务后对该产品或服务的
综合感受和评价。用户满意度对应的观测变量有3个，分别是总体满意程度、实际同预期比较和实际同理想产品比较。总体满意程度测量消费者对产品或服务满意程度的直接评价，实际同预期比较测量消费者在购买、使用、消费产品或服务以后对该产品或服务质量的评价同购买前预期之间的差别，实际同理想产品比较测量消费者对自己购买和使用的产品或服务同他能想象得到的最好产品或服务之间的差距。
用户抱怨反映用户在产品或服务出现问题或产生不满意时的行为。用户在不满意程度较高或产品出了故障时可能会向公司或中间商等投诉，并要求得到某种补偿。如果公司正确对待，认真解决用户遇到的问题，公司就可以改变用户的态度。用户抱怨同用户忠诚的关系可以说明公司对用户投诉事件处理的有效性。用户抱怨对应的观测变量是用户向厂商、经销商或维修服务机构联系的次数。
用户忠诚反映消费者未来购买行为趋向。消费者如果对某产品或服务感到满意，就会产生一定程度的用户忠诚，在行动上表现为对该公司产品或服务的重复购买；反之，用户就会转向购买其它公司的产品或服务。用户忠诚越高，重复购买可能性就越大。用户忠诚通过两个观测变量测量，分别是用户重复购买同一品牌的可能性和用户的保留价格。
图2-3 美国用户满意度指数测量模型
感知质量 用户抱怨 感知价值满意度预期质量 用户忠诚 10
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表2-1：美国用户满意度指数测量模型结构变量同观测变量：
观测变量
1 对质量的总体预期 2 对产品顾客化质量的预期 3 对产品可靠性的预期 4 对产品质量的总体评价 5 对产品顾客化质量的评价 6 对产品可靠性的评价
7 在给定产品质量下对价格的评价 8 在给定价格下对产品质量的评价 9 总体满意程度 10 产品质量同预期的比较 11 产品质量同理想产品的比较 12 向厂商抱怨次数 13 向经销商抱怨次数 14 重复购买可能性 15 保留价格
美国在1998年对用户满意度测量基本模型做了修改，就是在测量耐用品时，将原来模型中的感知质量分解成产品感知质量和服务感知质量两个部分，这样针对耐用品模型的测量模型就演变成如图2-4。产品感知质量对应3个观测变量，分别是总体产品感知质量、产品顾客化感知质量、产品可靠性感知质量，服务感知质量也对应3个观测变量，分别是总体服务感知质量、服务顾客化感知质量、
结构变量
用户预期
感知质量
感知价值
用户满意度
用户抱怨
用户忠诚
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服务可靠性感知质量。
预期质量 用户忠诚 感知质量满意度感知价值产品感知质量服务感知质量用户抱怨
图2-4 美国用户满意度指数测量98模型（耐用品）
2.3欧洲用户满意度指数测量模型
欧洲在借鉴美国用户满意度测量模型的基础上发展了欧洲用户满意度测量
模型（图2-5）。同美国模型相比，欧洲模型中增加了形象这个结构变量，去掉了用户抱怨，将感知质量分成两个部分，感知质量1为感知硬件质量，感知质量2为感知软件质量。对于有形产品来说，感知硬件质量为产品本身质量，感知软件质量为服务质量；对于服务产品来说，感知硬件质量为服务属性质量，感知软件
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质量代表在服务过程中同顾客交互作用的一些因素，如服务提供人员的行为、语言、态度、服务场所环境等因素。表2-2以移动电话为例给出了欧洲模型结构变量同观测变量的对应关系。 形象 感知质量2感知质量1 感知价值 满意度用户忠诚 预期质量 图2-5 欧洲用户满意度指数测量模型
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表2-2：欧洲用户满意度指数测量模型结构变量与观测变量
结构变量
形象
c) d) e) a) b)
观测变量
公司言行一致 公司健康发展 公司对社会的贡献 公司关心顾客 公司的创新精神
预期质量
a) b) c)
总体预期质量 顾客化预期质量 可靠性预期质量
感知质量
a) b) c) d) e) f) g)
总体感知质量 通话质量 客户服务和咨询 用户接受到的服务质量 公司提供的产品和服务的范围 公司提供的产品和服务的可靠性 公司提供的信息清晰程度
感知价值
a) b)
给定产品和服务下对价格的评价 给定价格下对产品和服务质量的评价
用户满意度
a) b) c)
总体满意程度 实际同预期的比较 实际同理想产品的比较
用户继续选择同一公司产品和服务的可能性 保留价格
向朋友推荐该公司的可能性
用户忠诚
a) b) c)
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2.4 国外用户满意度指数测量模型比较分析
考察各个国家地区的用户满意度测量模型，可以发现它们之间总的来看非常
相似，但模型中的变量和变量关系略有不同，变化的趋势是越来越复杂，模型中包括的结构变量和观测变量越来越多。
各国均采用结构方程模型构造用户满意度测量模型，模型结构都可以分成3
个部分：用户满意度形成的原因（前置变量）、用户满意度和用户满意度的结果。第一部分包含影响用户满意度的若干结构变量，这些结构变量的变化不仅影响用户满意度，而且他们之间也存在一定的因果关系。第二部分为用户满意度，它既是第一部分结构变量的结果变量，又是第三部分的原因变量，是模型结构中的核心部分。第三部分反映用户在一定满意度水平下的行为趋向，直接关系到企业未来的经营绩效和发展潜力。
各国模型在具体结构变量的选择上一直在发展变化。变化主要发生在用户满
意度的前置变量上。瑞典模型中前置变量只有预期质量和感知价值两个，它虽然可以解释预期质量和感知价值对用户满意度的影响，但不能很好解释质量同用户满意度之间的关系，因为感知价值是感知质量和价格综合作用的结果，所以瑞典模型不能区分用户对高质高价和低质低价产品满意度的差异。为了克服弥补缺陷，美国模型在瑞典模型的基础上增加了感知质量这个结构变量，这样通过比较感知质量和感知价值哪个结构变量对用户满意度的影响更大，就可以分析用户更看重质量还是价格。欧洲模型在美国模型的基础上又增加了形象，以解释公司形象或品牌形象对用户满意度的影响。由于当前在公司营销活动中，服务的重要性日益增长，美国和欧洲的模型中又增加了与服务相关的结构变量。美国的作法是在针对耐用品的用户满意度模型中将感知质量分成了产品感知质量和服务感知质量两个结构变量，欧洲的作法则是将产品或服务感知质量分成硬件质量和软件质量。欧洲模型同瑞典、美国模型的另一个差别在于欧洲模型中没有用户抱怨。我们认为这样做的原因有两个，一是从理论上来说，用户抱怨以及厂商对用户抱怨的处理，应该作为服务的一个环节，是影响用户满意度的因素而不是用户满意
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度的结果；二是从实际测量分析来看，按照美国模型或瑞典模型以及我们试点测量分析出的用户满意同用户抱怨之间关系，以及用户抱怨对用户忠诚的影响并不显著。
瑞典、美国和欧洲的模型在用户满意度和用户忠诚这两个结构变量上没有差
别2。用户满意度对应的观测变量为用户满意形成过程中的比较标准，有关研究发现了很多用户形成满意评判的比较标准，但瑞典、美国和欧洲均选择其中三个：用户总体满意程度、用户对产品或服务的实际质量和预期的比较、实际产品同用户心目中理想产品的差距这三个观测变量测量。用户忠诚通过用户重复购买意向和保留价格（或诱导价格）测量。
各国均采用PLS方法进行模型分析，模型中所有外部关系均为反映型。
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欧洲基本模型中用户忠诚对应的观测变量只有重复购买可能性和保留价格。
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第三部分 中国用户满意度指数试点测量模型
根据用户满意度测量模型的基本原理，在借鉴瑞典、美国和欧洲用户满意度测量模型的基础上，我们制定了中国用户满意度指数测量试点模型。试点研究期间，我们分别采用两个模型（试点模型1和试点模型2）进行了实际测量和分析。2001年1月至3月，我们应用该试点模型1通过国家质量技术监督局在各地的分支机构对8个行业进行了试点测量，2001年8月至12月我们应用试点模型2通过电话访谈的方式对另外10个行业进行了第二次试点测量。
3.1 中国用户满意度指数试点测量模型1
3.1.1中国用户满意度指数试点测量模型1模型结构
试点模型1以美国模型为基础，吸收了欧洲模型中形象这个结构变量，模型中共有7个结构变量，分别是形象、预期质量、感知质量、感知价值、满意度、用户抱怨和用户忠诚。形象为外生变量，预期质量、感知质量、感知价值、满意度、用户抱怨和用户忠诚为外生变量（见图2-6）。
模型中形象对应的观测变量为品牌的市场流行度、品牌产品特征显著度、产
品使用者特征显著度和用户对公司的信任度。
对耐用消费品，我们在预期质量、感知质量对应的观测变量中增加了服务，预期质量对应的观测变量为总体预期质量、顾客化预期质量、可靠性预期质量和服务预期质量，感知质量对应的观测变量为总体感知质量、顾客化感知质量、可靠性感知质量和服务感知质量。
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对服务类行业，预期质量对应的观测变量为总体预期服务质量、顾客化预期服务质量、可靠性预期服务质量和预期服务意识态度，感知质量对应观测变量为总体感知服务质量、顾客化感知服务质量、可靠性感知服务质量和感知服务意识态度。
在满意度对应的观测变量中，我们增加了“同行业内其它品牌比较”这个观测变量。“同行业内其它品牌比较”本身也是用户满意形成过程中一个比较标准（竞争性比较标准），我们预期它不仅能很好地反映用户满意度，而且通过引入它可以拉开行业内不同品牌的用户满意度测量值，更好地体现不同品牌用户满意度的差别。
预期质量用户忠诚感知价值满意度感知质量用户抱怨
图2-6 中国用户满意度指数测量模型1
形象
试点调查模型1数学关系的内部关系方程为：
0⎛η1⎞⎛⎜⎜⎟
⎜η2⎟⎜β21⎜η⎟⎜β31⎜3⎟=⎜⎜η4⎟⎜β41⎜η5⎟⎜0
⎜⎜⎟⎜⎜η⎟
⎝6⎠⎝0
00
000
0000
00000
β32β42
00
β43
00
β54β64
β65
0⎞⎛η1⎞⎛γ1⎞⎛ζ1⎞
⎜⎟⎟⎜⎟⎜⎟
0⎟⎜η2⎟⎜γ2⎟⎜ζ2⎟
⎜ζ⎟0⎟⎜η3⎟⎜γ3⎟
⎟⎜⎟+⎜⎟ξ+⎜3⎟ 2.10 0⎟⎜η4⎟⎜γ4⎟⎜ζ4⎟
⎜ζ⎟⎜η5⎟⎜⎟0⎟⎜5⎟⎟⎜⎟⎜⎟
⎜⎟⎜⎟⎜ζ⎟0⎟⎠⎝η6⎠⎝⎠⎝6⎠
ξ：形象 η1：预期质量 η2：感知质量 η3：感知价值 η4：用户满意度 η5：用户抱怨 η6：用户忠诚
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外部关系方程为：
⎛x1⎞⎛λ1⎞⎛δ1⎞⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎜x⎟⎜λ⎟⎜δ⎟
⎜2⎟=⎜2⎟ξ+⎜2⎟ xδλ⎜3⎟⎜3⎟⎜3⎟⎜x⎟⎜λ⎟⎜δ⎟⎝4⎠⎝4⎠⎝4⎠
2.11a
⎛y1⎞⎛λ11⎜⎟⎜⎜y2⎟⎜λ21⎜y⎟⎜λ⎜3⎟⎜31⎜y4⎟⎜λ41⎜⎟⎜⎜y5⎟⎜0⎜y6⎟⎜0⎜⎟⎜⎜y7⎟⎜0⎜y8⎟⎜0⎜⎟⎜⎜y9⎟⎜0⎜y⎟=⎜0⎜10⎟⎜⎜y11⎟⎜0⎜y⎟⎜0⎜12⎟⎜⎜y13⎟⎜0⎜⎟⎜⎜y14⎟⎜0⎜y15⎟⎜0⎜⎟⎜⎜y16⎟⎜0⎜y⎟⎜017⎜⎜⎜y⎟⎟⎜⎝18⎠⎝0
0000
00000000
0000000000
00000000000000
λ12λ22λ32λ42
0000000000
λ13λ23
00000000
λ14λ24λ34λ44
0000
λ15λ25
00
0⎞⎛σ1⎞⎟⎜⎟0⎟σ⎜2⎟
⎜σ⎟0⎟
⎟⎜3⎟0⎟⎜σ4⎟⎟⎜⎟0⎟σ⎜5⎟
⎜σ6⎟0⎟
⎟⎜⎟0⎟⎛η1⎞⎜σ7⎟⎜⎟⎟0⎜η2⎟⎜σ8⎟⎟⎜⎟⎜⎟0⎟η3σ⎜⎟+⎜9⎟0⎟⎜η4⎟⎜σ10⎟⎟⎜⎟⎜⎟0⎟⎜η5⎟⎜σ11⎟⎜η⎟⎜σ⎟0⎟⎟⎝6⎠⎜12⎟
⎜σ13⎟0⎟
⎟⎜⎟0⎟σ14⎜⎟
⎜σ15⎟0⎟
⎟⎜⎟0⎟σ⎜16⎟
⎜σ⎟ λ16⎟17
⎟⎜⎜σ⎟⎟λ26⎟⎠⎝18⎠
2.11b
x1：品牌市场流行度 x2：品牌产品特征显著度 x3：品牌顾客群特征显著度 x4：顾客对厂商信任度 y1：总体质量预期 y2：顾客化质量预期
y3：可靠性质量预期 y4：服务质量预期 y5：总体感知质量 y6：顾客化感知质量 y7：可靠性感知质量 y8：感知服务质量 y9：给定质量下对价格的评价 y10：给定价格下对质量的评价 y11：总体满意度
y12：同预期的比较 y13：同其它品牌的比较 y14：同理想产品的比较
y15：向厂商抱怨 y16：向经销商或维修网点抱怨 y17：重复购买 y18：保留价格
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3.1.2 中国用户满意度指数试点测量模型1分析
我们采用PLS方法作对测量数据进行分析，结果说明我们在中国用户满意度
指数试点测量模型1基本合理，对各个企业（品牌）产品的实际测量分析结果基本符合用户满意度指数模型中对各个结构变量之间关系以及结构变量同观测变量之间关系的假定，我们对国外测量模型所作的修改改进了模型的质量。具体来说，中国用户满意度指数试点模型1的科学合理性体现在以下几个方面：
第一，所有被调查品牌或企业的调查结果在对模型中主要结构变量关系——用户满意度指数方程进行回归时，R-square值均大于0.64，而且除极个别企业（品牌）外，用户满意度指数回归方程的R-square值均在0.75以上。就冰箱、洗衣机、空调、摩托车和轿车5个耐用品行业，用户满意度指数回归方程时的R-square值最低为0.67,最高为0.89，平均为0.80；就民航和固定电话服务两个服务性行业回归，用户满意度指数回归方程的R-square值最低为0.67，最高为0.89，平均为0.78。美国用户满意度指数模型中对用户满意度指数方程回归的R-square平均值为0.75。因此，从R-square值来看，我们在中国用户满意度指数试点测量中所用的模型关系是比较理想的。
第二，模型中所有结构变量同观测变量之间的关系都是显著的，而且观测变量的载荷值都比较大。除形象以外，各个结构变量对应的观测变量的载荷值都在0.70以上。所有结构变量对应的观测变量载荷的平均值为0.86。
第三，模型中所有结构变量不仅从概念上来说有明显的差别，而且采用实际
调查得到的数据进行分析也验证了这一点。如用户满意度指数这个结构变量同对应观测变量之间的相关系数大于用户满意度同其它结构变量之间的相关系数。
第四，模型中结构变量协方差结构的绝大部分都可以被结构方程模型解释。平均92%的结构变量协方差结构可以被结构方程模型解释（美国满意度指数为94%）
第五，同美国用户满意度指数模型相比，我们在模型中增加的形象这个结构变量被证明是合理和成功的。对不同行业和品牌的计算说明，除了轿车行业，形象都是决定用户满意度的重要因素，而且在很多情况下是最重要的因素。
20
中国用户满意度指数测量模型研究
第六，我们在用户满意度这个结构变量上增加了观测变量“同其它品牌比较”被证明是成功的，由于引入了这个观测变量，改善了用户满意度指数同用户忠诚之间的回归关系，具体说就是提高了用户忠诚同用户满意度回归时的R-square值，从理论上分析，这样测量出来的用户满意度指数应该能更好地预测企业的经营绩效和未来的发展。引入“同其它品牌比较”这个结构变量使得不同品牌产品用户满意度指数得分差距变大了，这有助于识别不同品牌用户满意度指数的差别。以冰箱行业为例，增加观测变量“同其它品牌比较”使用户满意度同用户忠诚之间回归系数平均增大了5.6%，同一行业内不同品牌用户满意度指数得分的标准差增大了6%。
以海尔冰箱为例，除预期质量同用户满意度指数、用户抱怨同用户忠诚之间的关系不显著外，结构变量之间的关系都符合模型假设关系，回归系数最大为0.72，最小为0.16,用户满意度同用户抱怨之间的回归系数为负也符合用户满意度高会减少用户抱怨的假设。结构变量对应的观测变量载荷值最小为0.71，最大为0.96。93%的结构变量协方差结构可以被结构方程模型解释。
21
中国用户满意度指数测量模型研究
表2-3：海尔冰箱用户满意度指数测量分析结果：
标准化结构变量与标准化观测变量的回归关系
ξ
载荷
x1 x2 x3 0.8947y3 0.8719
y7
0.8254 y13 0.8840
x4
0.7321
y1
0.9138
y2
0.7077
y4
η1
载荷
0.8517
y5 0.9058
y9 0.9459
y11
0.8354
y6 0.8771
y10 0.8897
y12
0.8639
y8 0.8392
y14
η2
载荷
η3
载荷
η4
载荷
0.8988 y15 0.9082
y17 0.9647
0.9035 y16 0.9546
y18 0.8344
0.9115
η5
载荷
η6
载荷
t Stat 73.3450 30.2789 相邻结构变量回归
η1
回归系数 0.523592 R Square 0.4347 t Stat 17.5414
ξ
22
中国用户满意度指数测量模型研究
表2-3续
η2
回归系数 R Square t Stat
ξ
0.1576 0.6697
η1
0.7158
4.9387 17.8023
η3
回归系数 R Square t Stat
ξ
0.2405 0.5411 5.2114
η1
0.2758
η2
0.4229
3.64936.01995
η4
回归系数 R Square t Stat
ξ
0.1810 0.8053 6.1473
η1
0.0041
η2
0.5583
η3
0.3017
0.088212.32469.7523
η5
回归系数
η4
-0.1025
R Square 0.038711 T Stat
-4.0134
η6
回归系数
η4
0.7393
η5
0.0225
R Square 0.505254 T Stat
19.8511
0.3155
23
中国用户满意度指数测量模型研究
3.2中国用户满意度指数试点测量模型2
通过对中国用户满意度指数试点测量模型1的分析，我们发现，在形象对应的4个观测变量中，品牌市场流行度和顾客对厂商信任度这两个观测变量同形象的相关性较小，用户对品牌产品特征显著度和品牌使用者特征显著度不易区分，因此，可以对试点模型进行修改。
试点测量模型1的分析结果还表明用户抱怨同用户满意度指数、用户忠诚回归关系均不显著。以海尔冰箱的测量结果为例，用户抱怨同用户满意度指数回归的R-square值仅为0.04，用户忠诚同用户抱怨回归的回归系数仅为0.02，关系均不显著，在模型中保留或舍弃用户抱怨对测量结果几乎没有影响。
表2-4：模型中含用户抱怨与不含用户抱怨时用户满意度测量各个结构变量值的比较：
形象
预期质量
感知质量
感知价值
满意度
用户抱怨 用户忠诚
含用户抱怨 78.4249 84.2106 83.9532877.5699579.91713-5.26981 72.85134
无用户抱怨 78.42492 84.21042 83.9538277.5699579.90517 72.84887
因此根据第一次试点调查的经验，我们对试点测量模型1又进行了改进，在第二次试点调查时采用了试点测量模型2进行测量。同试点测量模型1相比，试点测量模型2做了两处修改，一是舍弃了用户抱怨这个结构变量，二是在测量形象时舍弃品牌流行度和用户对公司信任度这两个观测变量，将品牌产品特征显著度和品牌使用者特征显著度合并为品牌特征显著度，增加品牌总体形象作为观测变量，这样形象的观测变量变成总体形象和品牌特征显著度。试点测量模型2见图2-7。
24
中国用户满意度指数测量模型研究
感知质量 感知价值满意度 预期质量 形象
图2-7中国用户满意度指数试点测量模型2
内部关系方程为：
⎛⎜η1⎞0000⎞⎜η⎟⎛00
000⎟⎛η1⎞⎛γ1⎞⎛ζ1⎞⎜⎟⎜2⎜β21⎟⎜⎟⎜η⎟⎜⎟⎜⎟⎜2⎟⎜γ2⎟⎜ζ2⎟
⎜η3⎟=⎜ββ320
00η3⎟+⎜γ3⎟⎜η⎟⎜31⎜4⎟⎜β41β42
β43
0
0⎟ξ+⎜ζ3⎟ 2.12 ⎟⎜⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎝η⎟⎜5⎠⎝
00
0
β54
0⎟⎠⎜η4⎟⎝η⎟⎜⎜γ4⎟⎟⎜⎜ζ4⎟5⎠⎝⎠
⎝ζ⎟4⎠
ξ：形象 η1：预期质量 η2：感知质量 η3：感知价值 η4：用户满意度 η5：用户忠诚
外部关系方程为：
⎛⎜x⎜1⎞⎛λ1⎞⎛δ1⎝x⎟⎟
=⎜⎜2⎠⎝λ2⎟⎟⎠ξ+⎜⎜⎞
⎝δ2⎟⎟ 2.13a ⎠
25
用户忠诚 中国用户满意度指数测量模型研究
⎛y1⎞⎛λ11⎜⎟⎜⎜y2⎟⎜λ121⎜y⎟⎜λ⎜3⎟⎜21⎜y4⎟⎜λ41⎜⎟⎜⎜y5⎟⎜0⎜y6⎟⎜0⎜⎟⎜⎜y7⎟⎜0⎜y8⎟⎜0⎜⎟=⎜⎜y9⎟⎜0⎜y⎟⎜0⎜10⎟⎜⎜y11⎟⎜0⎜y⎟⎜0⎜12⎟⎜⎜y13⎟⎜0⎜⎟⎜⎜y14⎟⎜0⎜y15⎟⎜0⎜⎟⎜⎜⎜y⎟
⎝16⎠⎝0
0000
00000000
0000000000
λ12λ22λ32λ42
00000000
λ13λ23
000000
λ14λ24λ34λ44
00
0⎞⎛σ1⎞⎟⎜⎟0⎟σ⎜2⎟
⎜σ⎟0⎟
⎟⎜3⎟0⎟⎜σ4⎟⎟⎜⎟0⎟σ⎜5⎟
⎜σ6⎟0⎟
⎟⎛η1⎞⎜⎟0⎟⎜⎟⎜σ7⎟⎜η2⎟⎜⎟0⎜⎟σ8⎟⎟η3+⎜⎟⎜⎟0⎟⎜σ9⎟η⎜⎟4
0⎟⎜⎟⎜σ10⎟⎟⎝η5⎠⎜⎟0⎟⎜σ11⎟
⎜σ⎟0⎟
⎟⎜12⎟
⎜σ13⎟0⎟
⎟⎜⎟0⎟σ14⎜⎟
⎜σ15⎟λ15⎟
⎟⎜⎜σ⎟⎟ 2.13b λ25⎟⎠⎝16⎠
x1：品牌总体形象 x2：品牌特征显著度 y1：总体质量预期 y2：顾客化质量预期 y3：可靠性质量预期 y4：服务质量预期
y5：总体感知质量 y6：顾客化感知质量 y7：可靠性感知质量 y8：感知服务质量 y9：给定质量下对价格的评价 y10：给定价格下对质量的评价
y11：总体满意度 y12：同预期的比较 y13：同其它品牌的比较 y14：同理想产品的比较 y15：重复购买可能性 y16：保留价格
2001年下半年，我们采用试点测量模型2为基本模型对电视机、微波炉、热水器、抽油烟机、计算机、洗发水、矿泉水、银行、邮政、警察等行业进行了试点调查，本次试点调查采取了电话访谈的方法，受访对象的电话号码在全国范围内随机抽取。对试点测量模型2的分析检验结果同试点测量模型1相近，在对模型中主要关系用户满意度指数方程进行回归时，所有品牌的R-square平均值为
0.75；模型中所有结构变量同观测变量之间的关系都是显著的，而且观测变量的载荷值都比较大，所有结构变量对应的观测变量载荷的平均值为0.85；结构变量
26
中国用户满意度指数测量模型研究
与对应的观测变量之间的相关系数大于结构变量之间的协方差；平均90%的结构变量协方差结构可以被结构方程模型解释。
同第一期试点调查相比，由于第二期试点调查在抽样设计上更符合随机抽样
的要求，经过严格培训的电话访谈人员在访谈过程中的提问和对问题的解释也比较准确和规范，测量结果精度得到了大幅度提高。就行业平均而言，用户满意度指数测量结果90%置信区间分别为：电视机1.56，抽油烟机1.64，微波炉1.54，热水器1.75，计算机1.89，洗发水1.64，矿泉水1.69，银行1.58，邮政2.03，警察2.31。相比美国制造业平均90%置信区间为2.0，服务业为2.6，我们的测量精度是比较高的，说明我们采用的测量模型和调查方法能满足用户满意度指数测量精度的要求。
为了考察测量方法的可信度，我们针对微波炉行业A品牌作了同一时期内两个独立样本的对比研究，两个样本测量结果相差只有0.65，说明我们采用的测量方法具有很高的可信度。
表 2-5：A品牌微波炉两个独立样本用户满意度指数测量结果对比
样本1 样本2
用户满意度指数
77.98 77.33
90%置信区间
1.53 1.57
27
中国用户满意度指数测量模型研究
3.3 结 论
我们在中国用户满意度指数试点调查中采用的试点模型是在用户满意度相关理论的基础上，借鉴国外用户满意度指数测量模型的优点，并结合中国消费者行为具体特点建立起来的。实际测量结果表明，我们采用的用户满意度指数测量模型能准确地测量用户满意度指数、建立影响用户满意度的相关因素同用户满意度以及用户满意度同用户忠诚的关系、提供改进用户满意度指数的途径。相比国外的用户满意度指数测量模型，中国用户满意度指数试点测量模型在测量结构变量用户满意度时增加观测变量“同其它品牌比较”，不仅符合用户满意度测量的理论，而且实际测量分析也说明通过引入“同其它品牌比较”这个观测变量，不仅可以提高用户满意度同用户忠诚回归时的R-square值，使得用户满意度指数能更好地解释用户忠诚，而且有助于拉开同行业内不同品牌用户满意度指数测量值之间的差距。试点测量模型2舍弃了用户抱怨，更改了形象对应的观测变量，使模型更加合理。试点测量模型2减少了观测变量数量，不仅有助于提高测量精度，而且可以提高实际测量效率，降低调查成本。因此我们认为，可以将试点测量模型2作为中国用户满意度指数正式测量基本模型。
28
中国用户满意度指数测量模型研究
第四部分 关于用户满意度测量模型的进一步研究
4.1现有用户满意度指数测量模型的缺点
瑞典模型、美国模型、欧洲模型以及中国用户满意度试点模型将模型外部关
系都定义成反映型。反映型模型能达到的目的是更准确的测量结构变量，而不是通过观测变量来说明结构变量。在反映型模型中，我们选择能更好地反映结构变量的观测变量，对选定的观测变量进行测量，将结构变量同观测变量的相关系数作为观测变量的权重计算结构变量，因此模型计算出的结构变量同观测变量回归关系中的载荷λ值只能反映结构变量同观测变量之间的相关性，通过它可以用结构变量解释观测变量，但不能用观测变量解释结构变量。因此，虽然现有的这些用户满意度指数测量模型能说明形象、预期质量、感知质量、感知价值等结构变量是如果影响用户满意度指数，用户满意度指数又是如何影响用户忠诚，但都不能说明观测变量是如何影响结构变量的，而从实际应用的角度出发，我们更希望知道观测变量是如何影响结构变量的，尤其是针对感知质量而言，分析顾客化、可靠性、服务等各个因素如何影响感知质量的实际意义非常重大，因此现有的各中模型还存在缺陷。解决这个问题的方法是在用户满意度指数测量模型中引入构成型外部关系。
4.2 模型中引入构成型外部关系的理论分析
构成型模型认为观测变量是结构变量的原因，观测变量影响和生成结构变
29
中国用户满意度指数测量模型研究
量。反映型模型认为结构变量是观测变量的原因，结构变量影响和生成观测变量，观测变量是结构变量在某个具体侧面的体现。构成型模型认为结构变量对应的观测变量不存在必然的相关关系，反映型模型中结构变量对应的观测变量之间则存在内在的联系。
具体分析用户满意度指数测量模型中各个结构变量同观测变量的逻辑关系，可以发现有些符合反映型关系的理论要求，有些则更符合构成型关系的理论要求。
感知价值对应的观测变量是“用户在考虑产品价格情况下对质量的评判”和“用户在考虑产品或服务质量情况下对价格的评判”，这两个问题实际上测量的都是感知价值，如果用户是完全理性的话，两个问题的测量结果应该相等，但由于心理因素的影响，实际测量时受访者在回答考虑价格情况下对质量评判问题时，注意力在质量上，打分偏高，而在回答考虑质量下对价格评判问题时，注意力在价格上，打分偏低。这两个观测变量从概念来说是重合的，不存在构成感知价值上的因果关系，同时测量这两个问题只是为了提高测量的准确性。
用户满意度对应的观测变量是总体满意程度、产品实际同预期的比较、产品同其它品牌的比较、实际同理想产品的比较。从因果关系来看，我们不能说消费者对产品满意或不满意的态度形成是在有意识分析预期、竞争品牌和产品的最理想状况后形成的，而且这些观测变量之间存在必然的相关性，尤其是同竞争品牌的比较和同理想产品的比较两者相关性更加显著。
用户忠诚对应的观测变量是用户重复购买意愿和保留价格或诱导价格。显然，用户重复购买意愿同保留价格或诱导价格都是用户在一定忠诚水平下的反映。
可见，感知价值、用户满意度和用户忠诚同观测变量的关系符合反映型模型的理论要求。
用户对质量的评价是对涉及产品或服务各方面属性评价的综合，用户应该是先有对产品或服务具体属性质量的评价，然后才形成对产品或服务的总体质量评价。从因果关系来看，预期质量和感知质量是它们所对应观测变量的结果。产品
30
中国用户满意度指数测量模型研究
或服务的具体属性质量之间也不存在必然的相关关系，例如冰箱耗电量和噪音之间不一定相关，可能A品牌冰箱耗电量低而噪音高，而B品牌冰箱耗电量高而噪音低，降低耗电量和降低噪音都会使总体质量提高，而总体质量提高不一定说明耗电量或噪音就一定低。因此将预期质量和感知质量同观测变量之间的关系定义为构成型从理论上看更加合理。
至于形象，由于构成形象的因素比较复杂，确定出概念上相互独立而且能完备地说明品牌构成的各种因素比较困难，将形象定义成构成型至少在实际操作上可行性差。在中国用户满意度指数测量模型1中，我们选择了品牌流行度、品牌产品特征显著度、品牌使用者特征显著度和用户对厂商信任度作为观测变量，但这4个观测变量并不适用于所有产品或品牌。例如一般说来，品牌流行度高（市场上畅销）应该说明品牌形象好，但如果被测量品牌的目标市场是比较狭窄的细分市场，即使该品牌在市场上的占有率不高，不论购买使用者还是非购买使用者，仍然会对该品牌形象做出好的评价，以品牌流行度测量高质高价（因此市场较小）品牌的形象就是不合理的。又如品牌特征显著度和品牌使用者特征显著度，对于较为复杂的产品，用户能识别不同品牌特点的可能性比较大，但不一定能识别使用者的特点，另一些比较简单的产品由于厂商在营销中采用了有效的定位策略，将品牌同特定消费者群体联系起来，这时用户能识别品牌的使用者特征，但又说不出品牌的产品特点。在中国用户满意度指数测量模型2中，我们将形象的观测变量调整为总体形象和品牌特征显著度，虽然消除了模型1的问题，但用它们来说明形象的构成有没有什么意义，结构变量形象和观测变量总体形象从概念上来说就是重合的。所以在现有的研究水平上，从实际操作的角度出发，将品牌形象同观测变量之间的关系定义为反映型比较有利。
根据以上分析，我们认为可以考虑将用户满意度测量模型中预期质量和感知质量的外部关系模型修改为构成型，形象、感知价值、用户满意度和用户忠诚保持为反映型，这样不仅更加符合建模理论，而且在分析预期质量和感知质量时，可以利用构成型模型的特点，定量地分析消费者对产品或服务各个属性质量的评价在总体质量评价中的重要性，为公司有针对性地改进质量提供依据。
我们在测量预期质量时观测变量为总体预期质量、顾客化预期质量、可靠性
31
中国用户满意度指数测量模型研究
预期质量和服务预期质量，在测量感知质量时观测变量为总体感知质量、顾客化感知质量、可靠性感知质量和服务感知质量。总体预期质量和总体感知质量都是反映消费者对质量总体评价的，不应该在构成型模型中继续作为观测变量存在。对于耐用品来说，产品总体质量可分为有形产品本身质量和无形产品（服务）质量，有形产品质量又可以分为产品顾客化（产品特色）和可靠性，因此，如果抛开具体行业和产品特点，我们用顾客化预期（感知）质量、可靠性预期（感知）质量、预期（感知）服务质量就应该能完整地反映耐用品的总体预期（感知）质量。同理，我们在测量服务时也应该可以用顾客化服务预期（感知）质量、可靠性服务预期（感知）质量、预期（感知）服务意识和态度来完整反映服务总体预期（感知）质量。
由于反映型模型对结构变量所对应的观测变量之间的相关性没有要求，而构成型模型要求结构变量所对应的观测变量之间不能存在过度的共线性，因此，有必要对预期质量和感知质量对应相关变量之间的共线性程度进行检验。
共线性程度的一个评价指标是VIF（Variance Inflation Factor）。如结构变量为
η，对应的观测变量为xk，k=1,2,…,q，那么：
⎛x1⎞⎛0
⎜⎟⎜⎜x2⎟⎜a21⎜.⎟⎜.⎜⎟⎜⎜.⎟⎜.⎜.⎟⎜.⎜⎟=⎜⎜xk⎟⎜ak1⎜⎟⎜⎜.⎟⎜.⎜.⎟⎜.⎜⎜⎟⎜⎜x⎟
⎝q⎠⎝aq1
a120...ak2..aq2
...a1k........................
...0....
..a1q⎞⎛x1⎞⎛σ1⎞
⎟⎜⎟⎜⎟
..a2q⎟⎜x2⎟⎜σ2⎟...⎟⎜.⎟⎜.⎟
⎟⎜⎟⎜⎟
...⎟⎜.⎟⎜.⎟
⎜.⎟⎜.⎟...⎟⎟⎜⎟+⎜⎟ 2.14
..akq⎟⎜xk⎟⎜σk⎟
⎟⎜⎟⎜⎟
...⎟⎜.⎟⎜.⎟...⎟⎜.⎟⎜.⎟
⎟⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎜⎟..0⎠⎝xq⎠⎝σq⎟⎠
32
中国用户满意度指数测量模型研究
其中第k个回归方程R-square值为Rk2，则有：
VIFk=
1
2.15 2
1−Rk
VIF的临界值为10，如果max VIFk大于10，认为xk之间存在过度共线性，反之则认为是可以接受的。
利用我们两次试点测量得到的数据进行分析，发现各种产品和品牌的计算结果max VIFk均小于3，说明预期质量和感知质量对应的观测变量之间共线性在可以接受范围之内，共线性问题不应该成为应用构成型外部关系的障碍。
4.3 构成型外部关系实际应用分析结果
我们将满意度试点测量模型中预期质量和感知质量的外部关系修改为构成型，其它结构变量外部关系定义不变，对实际测量数据进行了重新分析计算。分析结果说明，在测量模型中引入构成型外部关系后，用户满意度指数以及其它结构变量不会发生显著变化，用户满意度同影响它的观测变量之间的回归关系会发生变化，回归时R-square会下降，但构成型外部关系可以说明质量是如何受观测变量影响的。
由于海尔公司的产品种类较多，我们选择了海尔的产品进行两种测量模型的
比较。表2-6列出了海尔冰箱、空调、洗衣机、热水器4种产品分别在所有结构变量外部关系均为反映型模型和预期质量、感知质量为构成型模型两种模型下计算分析主要结果（序号1为反映型，序号2为构成型）。
不难发现，采用不同外部关系模型计算，所有结构变量的测量结果都会发生
33
中国用户满意度指数测量模型研究
变化，相对来说，形象、感知价值、用户满意度变化很小，预期质量同感知质量的计算结果存在一定差异，冰箱的预期质量计算结果相差最大（1.42），洗衣机的感知质量计算结果相差最大(1.11)，空调的用户忠诚计算结果相差最大（1.12）但都小于预期质量和感知质量本身的测量误差，因此，采用不同外部关系模型对结构变量测量不会导致显著变化。
不同外部关系模型下，内部关系分析结果不同，表现在满意度同形象、预期
质量、感知质量、感知价值回归时，回归系数发生了变化。在海尔4种产品中， 回归系数的变化大多数落在误差范围之内，但冰箱感知质量对应的回归系数相差
0.12，热水器感知质量对应的回归系数相差0.1，为回归系数误差估计的2倍，这个差别不能由误差解释。
预期质量和感知质量的外部关系由反映型改成构成型以后，满意度同形象、
预期质量、感知质量、感知价值回归时R-square值下降，就海尔4种产品来说，冰箱表现最突出，R-square值下降5%，说明模型通过内部关系来解释满意度的能力下降了。
将预期质量和感知质量的外部关系定义为构成型，可以探索预期质量和感知
质量同观测变量之间的定量关系。采用构成型关系模型分析海尔的4种产品，我们发现用户对产品质量评价中，服务起了很大的作用，而如果将预期质量和感知质量的外部关系定义为反映型，则得不到任何一致性结论。
34
中国用户满意度指数测量模型研究
表2-6a：海尔冰箱不同外部关系模型计算结果比较
结构变量计算结果比较
形象
预期质量 84.2106 82.78983
感知质量83.9532884.25046
感知价值77.5699577.54073
用户满意度79.91713 79.99602
用户抱怨 用户忠诚-5.26981 72.85134-5.30167 72.98895
1 78.4249 2 78.35917
用户满意度同相关结构变量回归关系
1 2
形象 0.192766 0.223483
预期质量0.00354 0.065174
感知质量0.49599 0.374372
感知价值 0.318803 0.334895
R-square0.806 0.766
用户忠诚同相关结构变量回归关系
1 2
用户满意度 0.712955 0.714671
用户抱怨0.0113320.012404
R-square 0.505 0.507
预期质量同观测变量之间关系
1 2
载荷 权重
总体 0.851747
顾客化 0.8354440.579892
可靠性 0.8719610.185832
服务 0.863959 0.234276
感知质量同观测变量之间关系：
1 2
载荷 权重
总体 0.905822
顾客化 0.8771730.453248
可靠性 0.8254950.083684
服务 0.839223 0.463069
35
中国用户满意度指数测量模型研究
表2-6b：海尔空调不同外部关系模型计算结果比较
结构变量计算结果比较
形象
预期质量 83.37924 82.28038
感知质量82.6120282.86711
感知价值74.3161674.27532
用户满意度78.68916 78.74199
用户抱怨 用户忠诚-2.99738 71.30941-2.95917 70.18416
1 77.24105 2 77.10214
用户满意度同相关结构变量回归关系
1 2
形象 0.145896 0.168649
预期质量0.002029-0.01267
感知质量0.36045 0.336982
感知价值 0.493999 0.502236
R-square0.8158190.806718
用户忠诚同相关结构变量回归关系
1 2
用户满意度 0.702434 0.687002
用户抱怨0.0277490.018878
R-square 0.483073 0.464896
预期质量同观测变量之间关系
1 2
载荷 权重
总体 0.816693
顾客化 0.8547590.563229
可靠性 0.8687330.134844
服务 0.836504 0.301927
感知质量同观测变量之间关系：
1 2
载荷 权重
总体 0.915449
顾客化 0.8995690.509401
可靠性 0.8164950.115065
服务 0.780754 0.375534
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中国用户满意度指数测量模型研究
表2-6c：海尔洗衣机不同外部关系计算结果比较：
结构变量计算结果比较
形象
预期质量 83.76711 82.74803
感知质量83.8841884.99244
感知价值76.5617676.46884
用户满意度80.66023 80.60718
用户抱怨 用户忠诚-4.95061
72.7261
1 78.75101 2 78.6419
-4.89118 71.86217
用户满意度同相关结构变量回归关系
1 2
形象 0.210939 0.207576
预期质量0.0788530.122827
感知质量0.4128140.342644
感知价值 0.336382 0.366243
R-square0.8236420.80769
用户忠诚同相关结构变量回归关系
1 2
用户满意度 0.677318 0.678315
用户抱怨0.0928220.10729
R-square 0.431822 0.431406
预期质量同观测变量之间关系
1 2
载荷 权重
总体 0.77337
顾客化 0.7943280.456196
可靠性 0.8413660.161263
服务 0.799814 0.382541
感知质量同观测变量之间关系：
1 2
载荷 权重
总体 0.875977
顾客化 0.8837740.277947
可靠性 0.7774070.194516
服务 0.74471 0.527537
37
中国用户满意度指数测量模型研究
表2-6d：海尔热水器不同外部关系计算结果比较
结构变量计算结果比较
形象
预期质量 87.74732 88.96709
感知质量89.6424889.84826
感知价值83.3699 83.32246
用户满意度83.25451 83.32081
用户忠诚 73.1514 73.93335
1 83.88517 2 83.8841
用户满意度同相关结构变量回归关系
1 2
形象 0.053693 0.076516
预期质量0.0967030.140943
感知质量0.4210530.320996
感知价值 0.250813 0.280141
R-square0.5150170.48262
用户忠诚同相关结构变量回归关系
1 2
用户满意度 0.643528 0.646073
R-square 0.414128 0.41741
预期质量同观测变量之间关系
1 2
载荷 权重
总体 0.837532
顾客化 0.8268060.393432
可靠性 0.7813280.269866
服务 0.573817 0.336702
感知质量同观测变量之间关系：
1 2
载荷 权重
总体 0.85068
顾客化 0.8700610.356248
可靠性 0.7491540.106149
服务 0.738708 0.537604
38
中国用户满意度指数测量模型研究
对海尔公司产品的计算分析说明构成型模型可以研究感知质量、预期质量同
它们对应的观测变量之间的定量关系。那么，模型分析计算出来的关系能说明实际情况吗？
比较家电国产品牌和进口名牌，我们发现，对国产品牌来说，一般情况是顾
客化感知质量权重最大，服务感知质量权重第二，可靠性感知质量权重最小，而进口品牌则是顾客化感知质量权重最大、可靠性感知质量权重第二，服务感知质量权重最小。这个结果和我们的经验是一致的。虽然我国家电企业通过提高技术和强化质量管理，产品质量有了长足的进步，但产品质量同进口品牌相比还有差距。选购国产品牌的消费者比较注重服务，国内厂商也纷纷把提供高服务质量作为同进口品牌竞争的策略之一，而进口品牌由于产品质量稳定，故障率低，服务并不被消费者看重（见表2-7）。
在消费者心目中，海尔产品的主要优点是服务好。采用构成型模型分析发现
海尔产品（包括冰箱、空调、洗衣机、热水器）服务感知质量的权重均大于行业平均水平，分析结果同消费者对海尔的一般认识是一致的（见表2-8）。
以上分析结果为构成型模型分析结果的合理性提供了经验上的佐证，鉴于构
成型模型在分析质量同质量评价因素关系具有的重要实际意义，我们认为应进一步加强关于构成型模型应用的研究。
表2-7：部分行业国产产品同进口产品感知质量对应观测变量权重比较
冰箱 电视
国产平均 进口平均 国产平均 进口平均
顾客化感知质量
0.3570 0.3862 0.4904 0.4527
观测变量权重 可靠性感知质量
0.1775 0.3732 0.1689 0.2752
服务感知质量
0.4655 0.2406 0.3407 0.2721
39
中国用户满意度指数测量模型研究
表2-8：海尔产品同行业内其它产品感知质量对应观测变量权重比较
观测变量权重
冰箱行业 海尔冰箱 空调行业 海尔空调 洗衣机行业 海尔洗衣机 热水器行业 海尔热水器
顾客化感知质量
0.3653 0.4532 0.4990 0.5094 0.4492 0.4562 0.4619 0.3562
可靠性感知质量
0.2334 0.0840 0.1654 0.1151 0.1761 0.1613 0.0333 0.1061
服务感知质量 0.4013 0.4631 0.3356 0.3755 0.3747 0.3825 0.5048 0.5376
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