关键词：顾客满意；SCSB；ACSI；ECSI；新型CSI
一、引言 改革开放以来，我国一直保持着很高的经济增长速度，但经济增长质量却相对较低。有关统计资料表明，从1978年到1992年，用本国货币的可比价格计算的中国年均GDP增长率为8.5%；但用美元现价计算，再扣除由于美国通货膨胀引起的美元贬值因素，中国的年GDP增长率仅为2.1%[1]。要获得实质性的经济增长，我国必须提高经济增长的质量。发达国家的经验表明，顾客满意度指数是衡量国民经济运行质量的有效指标，是监控宏观经济增长质量的重要工具。如果能够构建适合中国国情的指数体系，作为制定经济发展战略和宏观调控的重要依据，对中国社会经济发展无疑具有重要的现实意义。构建中国顾客满意度指数体系的首要任务是建立适合中国国情的顾客满意度指数模型。我国不少学者围绕着这一问题进行了研究和探讨，提出了构建中国顾客满意度指数模型的“原则”和“构想”[2]。但迄今为止尚未发现有人提出全国性的测评模型。 本文基于对SCSB、ACSI、ECSI等顾客满意度指数模型的分析，对现有模型进行改进，构建了一个新型顾客满意度指数模型，并用来自于武汉市大型超市的数据对其与ACSI、ECSI进行了比较研究。在此基础上探讨了以该模型为参考构建中国顾客满意度指数模型的一些思索。
二、现有主流国家顾客满意度指数模型的评价 现有主流国家顾客满意度指数模型主要有瑞典顾客满意度晴雨表指数（SCSB）、美国顾客满意度指数（ACSI）、欧洲顾客满意度指数(ECSI)等模型。它们具有如下的几个优点： 1）模型设计简洁，具有很强的可操作性。建立一个全国性的顾客满意度指数模型只是整个工作的开端，持续地进行大样本的调查，分析所得数据，建立起跨年度、跨行业的满意度指数数据库继而进行相关的综合分析，这才是工作目的和意义所在。这就要求模型的设计要综合考虑理论性和实践性之间的权衡，人力、物力、财力等方面的条件约束。以ACSI为例，整个模型只设计了15个标识变量和8个人口控制变量来覆盖所有的行业，非常的简洁。从1994年至今，美国能分行业进行季度调查，每年提供完整的行业满意度指数数据，该模型的简约设计是一个重要因素。 2）模型中顾客满意的界定及其标识变量的设计均很合理。现有模型均采用了累积的顾客满意这一概念，使得利用满意度指数作为企业绩效以及人们经济生活质量的测评指标具有了理论支撑。同时，现有模型为顾客满意设计了三个标识变量：整体的满意评价、和顾客期望值之间的差异、和理想点比较的满意程度。顾客满意的文献中对于顾客究竟会采用何种标准作为基准点来得出满意度的评价历来争论不休。现有模型中采用的三个标识变量，既有顾客直接测评的整体满意评判，也有和其他标准比较之后的评判结果；既坚持了主流的期望不一致模型（expectancy-disconfirmation model）以期望值作为参评基准的核心架构，又采纳了学术界不同的意见，选择理想点作为参考标准之一。这使得顾客满意度的数据能为各方所信服。 3） 模型所采用的统计方法很适合调查的需要。现有模型均属于一种结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称为SEM）。SEM是一种非常通用的、主要的线性统计建模技术，广泛应用于心理学、经济学、社会学、行为科学等领域的研究。多元回归、因子分析和通径分析等方法都只是结构方程模型中的一种特例。SEM是利用联立方程组求解，但是它没有严格的假定限制条件，同时允许自变量和因变量存在测量误差。计量经济学中的通径分析和联立方程模型（simultaneous equation model）虽然也使用联立方程组，但是类似于多元回归，它们只能处理有观察值的变量，并且还要假定其观察值不存在测量误差。然而在满意度测度中出现的一些变量诸如顾客期望、顾客满意、顾客忠诚、感知价值等概念和社会学中的很多概念一样并不能直接测量。实际上，这些变量是人们为了研究的目的而设立的假设概念，对于它们并不存在直接测量的操作方法。人们设计了一些可观察的变量（observed variables）作为这些潜在变量（latent variables）的“标识”(indicator)，但是这些标识变量总是包含了大量的测量误差。在统计分析中，自变量测量误差的发生会导致常规回归模型参数估计产生偏差。虽然传统的因子分析允许对潜在变量设立多元标识，也可处理测量误差，但是它不能分析因子之间的关系。只有结构方程模型既能够使研究人员在分析中能够处理测量误差，又可分析潜在变量之间的结构关系。 上述模型的缺陷主要表现在一些具体的概念和路径上： 1）在ACSI模型和ECSI模型中均存在的从感知质量到感知价值的路径不能得到很好的解释。Fornell将这两个概念并置在模型中的原意是为了判别满意是质量推动型还是价格推动型。按照直觉，从感知质量到感知价值的路径顺理成章，因为质量是人们得出价值判断的一个重要组成部分，但问题恰恰就在于此：在一个存在因果关系的结构方程模型中，一个概念要成为另一个概念的前置因素，意味着一定存在某种假定认为作为前置因素的概念会通过某种机制影响或改变作为结果的概念。但是该模型中的感知价值被定义为“商品或服务的质量与其价格相比，在顾客心目中的感知定位”，因此我们没有办法判断感知质量对感知价值的影响究竟多少是定义使然，多少是真正的因果关系使然。 2） 现有模型的数据给企业提供的具体指导信息不够。Fornell 1996年指出 [6]：“不能仅凭顾客满意度指数来判断企业的绩效，必须考虑行业结构的不同对满意度评判所带来的影响。”因此，利用满意度数据做跨行业乃至跨国别研究仍然是一个存在争议的研究领域。但是学者们广泛赞同利用满意度数据做行业内的标杆（benchmarking）比较。然而就行业内比较而言，模型所提供的信息，尤其是感知质量方面的信息对于微观的企业而言就显得很不足。ACSI模型判别企业质量的定制化以及可*性方面得分如何，ECSI模型能告诉企业商品和服务究竟哪一块做得更好，但两者都无法指出究竟是哪些具体的质量因素影响了质量在顾客心目中的整体感觉，继而影响到顾客满意的评判。 3）现有模型中从顾客满意到顾客忠诚的单一直接路径不符合关系营销的观点。累积的顾客满意，顾客忠诚和ECSI模型中增加的企业形象都是属于关系营销的概念。但是从顾客满意到顾客忠诚的单一直接路径却不能充分反应现实世界中管理者从关系营销的观点出发为赢得忠诚顾客所做的各项努力。它们都是旨在和顾客建立一种长期的关系。如果从这个角度出发，让顾客满意仅仅是整个关系营销的一个良好开端，要想最终达到顾客忠诚的目的地，还有很多的工作要做。而现有模型中两者之间一步到位的路径将应该揭示的一些信息封成了一个“黑匣子”。
三、新型顾客满意度指数（CCSI）模型的探讨
<?xml:namespace prefix =" o" />针对上述模型存在的一些缺陷，笔者对其进行了改进，提出了一个新的顾客满意度指数（CSI）模型（如图一所示）。该模型继承了ACSI模型的一些核心概念和架构，如：顾客期望、感知质量、顾客满意、顾客忠诚；同时吸收了ECSI模型一些创新之处，如：去掉了顾客抱怨，加入了企业形象。新模型的改进之处主要表现在：1) 新模型去掉了现有模型中的感知价值，增加了一个潜在变量——感知价格（perceived price）。设立一个独立的感知价格，取代原来的感知价值来分析顾客满意中由价格驱动的部分，能使相关的路径更为清晰。其标识变量可以采用顾客期望的价格、竞争者的价格以及商品或服务本身的质量作为参评的标准。这样能为企业提供一些微观层面更有意义的信息。2) 在保留对整体感知质量测度的同时，新模型增加一些模糊的质量因子作为感知质量的前置因素。每一个行业可以通过因子分析将这些模糊质量因子确定下来，这样经过一次调查既可以得到用作宏观或中观分析的满意度数据，也可以让该行业内的企业清楚地了解到用于微观的质量改进信息，从而使得行业内的标杆比较更有的放矢，也意味着它比现有的模型具有更强的现实解释力。3) 新模型增加两个潜在变量——顾客信任和顾客承诺，以顾客满意→顾客信任→顾客承诺→顾客忠诚这条路径替代原有的顾客满意到顾客忠诚的直接路径。各国采用顾客满意度指数预测企业将来的绩效和财务健康状况，其内含潜在假设是顾客满意能产生顾客忠诚，继而为企业带来持续的现金流。然而，顾客满意是顾客忠诚的必要条件，却不是一个充分条件[8]。尽管很多企业获得了很高的顾客满意度，却仍然每天流失掉很多重要的顾客。这说明顾客满意并不能直接地转化为顾客忠诚，还需要一些中介因素，对顾客的情感作进一步的催化。笔者认为，顾客信任和顾客承诺就是两个这样的催化剂。顾客信任是指顾客对商品或服务提供者的能力和可*性的一种信心[9]。顾客承诺可以看作是顾客与商品或服务提供者之间维持一种宝贵关系的愿望[10]。真正的顾客忠诚虽然也表现为一种重复购买，但其必须是经过内心评价的理性行为[7]。尽管顾客忠诚和重复购买之间强相关，但顾客忠诚决不等同于重复购买[11]。顾客可能会经常光顾某一家店铺或购买某一个品牌，但却不是忠诚，也许仅仅只是因为习惯，或者因为没有别的选择。这一部分顾客随时有可能转向企业的竞争对手。只有对某一商品或服务的消费经历非常满意，继而对其提供者产生信任感并逐渐和其建立起一种承诺关系的顾客，他们的重复购买、口头推荐等行为才是一种“真正的顾客忠诚”，才能确实为企业带来持续的经济效益。
四、新模型与ACSI、ECSI的比较
笔者用武汉市大型超市的样本数据(n=607)对ACSI、ECSI及本研究中采用的新模型进行比较研究，结果如表1、表2和表3所示。
表1 三个模型路径系数的比较
路径
新模型
ACSI模型
ECSI模型
标准化
系数
T值
标准化
系数
T值
标准化
系数
T值
顾客期望→感知质量
0.49
10.31**
0.41
7.75**
1.09
12.30**
顾客期望→顾客满意
-0.24
-4.78**
0.42
10.41**
0.51
3.33**
顾客期望→感知价值
0.29
7.02**
0.26
1.27
感知质量→感知价值
0.56
10.76**
-0.31
-1.47
感知质量→顾客满意
0.90
14.17**
0.26
5.05**
0.12
0.67
感知价值→顾客满意
0.35
7.52**
0.04
1.45
质量因子→感知质量
0.24
0.35
0.16
3.82**
5.10**
5.43**
企业形象→顾客期望
0.47
9.59**
0.71
11.73**
企业形象→顾客满意
0.32
9.42**
0.40
8.46**
企业形象→顾客忠诚
0.36
5.45**
0.47
6.56**
感知价格→顾客满意
0.02
0.86
顾客满意→顾客信任
0.93
22.36**
顾客信任→顾客承诺
0.91
21.19**
顾客承诺→顾客忠诚
0.69
8.27**
顾客满意→顾客忠诚
1.17
8.55**
0.35
4.80**
顾客满意→顾客抱怨
0.88
23.86**
顾客抱怨→顾客忠诚
-0.08
-0.63
注：“**”表示0.01水平上显著。
表2 三个模型的内生潜在变量的<?xml:namespace prefix =" v" />
模型
感知质量
顾客满意
顾客忠诚
ACSI
0.1702
0.5048
0.6159
ECSI
0.6009
0.7262
0.5865
新CSI
0.7287
0.9107
0.5864
表3 三个模型的LISREL拟合度参数
模型
df
REMSA
REMSA
90%置信区间
NFI
NNFI
PNFI
CFI
GFI
AGFI
PGFI
ACSI
147
37
0.071
0.059
0.083
0.972
0.969
0.654
0.979
0.957
0.924
0.537
ECSI
230
36
0.092
0.081
0.104
0.967
0.958
0.633
0.913
0.937
0.885
0.511
新CSI
600
358
0.069
0.066
0.073
0.965
0.971
0.851
0.974
0.862
0.832
0.710
从路径系数的显著性和方向来看（如表1所示），新模型和ACSI模型的表现优于ECSI模型。新模型的13条假设路径中，12条统计显著。其中一个路径系数的方向与假设相反（顾客期望→顾客满意），但仍然可以合理予以解释。ACSI模型的9条假设路径中，8条统计显著，其中有一个路径系数的方向与假设相反（顾客满意→顾客抱怨），其数值大小为0.88，意味着顾客对超市越满意，投诉反而越多，这一结果很难与现实情况相应证。ECSI模型的10条假设路径中，只有6条统计显著，在三个竞争模型中表现最差。
新模型中增加的质量因子大大增强了其对感知质量的解释能力（如表2所示），其 达到0.7287，明显高于ACSI和ECSI模型。新模型中顾客满意的 为0.9107，也大大超过 （0.5048）和 （0.7262）。三个模型中顾客忠诚的 非常接近，分别为0.6159、0.5865和0.5864。从整体来看，新模型对变量的解释能力要优于ACSI模型和ECSI模型。
从表3可以看出，新模型的 =600、df=358，高于ACSI和ECSI模型。但是卡方值与自由度之比小于2，仍然可以认为新模型拟合较好。且三个模型并非嵌套模型，因此不能单纯以该指标来说明模型的优劣[12]。
一般认为，REMSA的取值在0.05或以下，而且REMSA的90%置信区间的上限在0.08及以下，表示较好的模型拟合[12]。新模型的REMSA=0.069、REMSA的90%置信区间=(0.066,0.073)，比ACSI和ECSI模型更接近上述标准。
新模型的NFI=0.965、NNFI=0.971、PNFI=0.8508、CFI=0.974。其中，NNFI 和PNFI两个指标优于其它两个模型，NFI、CF指标和ACSI、ECSI模型非常接近。
新模型的GFI=0.8622、AGFI=0.8325、PGFI=0.7096。GFI 、AGFI指标略低于ACSI和ECSI模型，但PGFI指标却明显优于后两个模型。
总体而言，模型越复杂、关系层次越多，模型拟合度就越差。新模型有11个潜在变量，ECSI模型有6个，ACSI模型只有5个；且新模型中包含顾客满意→顾客信任→顾客承诺→顾客忠诚这种多层次路径。在这种前提条件下，新模型的大部分拟合指数和ACSI、ECSI模型相当，且REMSA、NNFI、PNFI、PGFI四个指标明显优于其他两个模型。因此可以认为，新模型比ACSI、ECSI模型更具合理性。
五、构建中国顾客满意度指数模型的思索 上述分析结果表明，新模型和中国实证数据拟合度更好。如果以该模型为参考构建中国顾客满意度指数模型，则可处理好构建中国顾客满意度指数测评体系中涉及到的如下一些重大关系，
1） 国际性与特殊性现行的国家顾客满意度指数测评体系均是按照美国密歇根大学商学院Fornell教授设计的方案建立的。其采用的方法简称为费耐尔方法。从理论上讲，按照费耐尔方法测评的顾客满意度指数在国家间具有可比性。可以预计，经过若干年的努力，顾客满意度可能成为国际通用的衡量各国宏观经济状况的重要参考指标。如果中国不采用费耐尔方法编制顾客满意度指数，就会脱离国际主流，造成与大多数国家无法弥补的差异。因此，中国顾客满意度指数应依据费耐尔方法，以保证指标的国际性。 然而，我们也应该看到瑞典、美国的顾客满意度测评模型都是按照各国的国情设计的。例如：SCSB和ACSI模型都是在Fornell教授的指导下建立的，但是后者在前者的基础上有所改进。ECSI模型是在参照ACSI模型的基础上建立起来的，但是也作了一些重要的改进，甚至在其官方网站上明确指出，ECSI模型不同于ACSI模型，是一个原创模型（original model）。我国较早开始进行行业和地区顾客满意度指数测评工作的是上海市，他们曾原封不动地采用了ACSI模型对上海市超市、住宅及出租车等行业的顾客满意度指数进行了测评。测评结果显示，模型中很多路径都和ACSI模型的假设不符，而且很难找到合理的解释。这些都说明中国的国情与美国毕竟存在很大的差异，完全照搬ACSI模型，很多时候行不通。 本文中提出的新模型继承了费耐尔方法的基本思想，借鉴了费耐尔模型的一些核心概念和架构，在此基础上根据中国的国情作了一些改进。因此，该模型既没有脱离国际主流，为中国的顾客满意度指数将来在国际间的横向比较铺平了道路，也在一定程度上具有我国自身的特色。 2） 宏观性与微观性瑞典和美国的顾客满意度指数测评体系侧重于宏观指数的测评。以美国为例，ACSI通过对7大经济领域的近200家大公司进行测评，得到企业、行业、经济领域和全国四个层次的顾客满意度指数。其中行业、经济领域和全国三个层次的顾客满意度指数都属于宏观指标。上述200家大公司的总销售额占美国国民生产总值的 40%以上，每个公司平均总销售额超过100亿美元，可见这些公司都是商界巨无霸。这与中国目前的情况差异较大。中国面临加入WTO后的激烈竞争，企业急需了解市场动向，了解消费者的需求，中国顾客满意度指数测评体系承担着为企业提供市场信息的作用。因而，必须兼顾其微观性。从中国的实际出发，一方面急需提出一套定量评价国民经济产出质量、国民福利水平的宏观指标，同时也急需一套横向可比的企业产出质量指标、企业顾客资源（未来市场潜力）指标。前者是瑞典、美国顾客满意度指数测评体系的重点，后者则要根据中国的实际进行开发研究。 有学者建议这一问题可以通过采取“协会+院校+公司”的组织形式予以解决[1]。其理由是协会作为社会团体是联系政府和企业的纽带，在中国社会经济生活中发挥着巨大的作用。协会的特殊地位决定了它既可承担公益性的宏观指标测评，又可与公司结合进行微观指标的测评。协会的技术手段和专业知识的不足可通过与大专院校结合加以解决。但是笔者感觉单纯从组织形式上着手，还不能从根本上解决这一问题。实际上，上海市就是采用该种组织形式开展顾客满意度指数测评工作的。负责测评工作的上海市质协用户评价中心(SCEC)是上海市科委批准的第一家专门从事顾客满意度测评和市场调研的第三方中介技术服务机构，它隶属于上海市质量管理协会，与上海质量管理科学研究院有密切联系。他们通常是受企业的委托开展调查，因此在调查指标的设计中也非常重视根据企业自身的特点设计能对企业目前的经营状况起到诊断作用的具体质量指标。但这些指标并没有纳入整个顾客满意度指数模型中。进入模型的感知质量测评指标通常只有三个：顾客对产品或服务质量的整体评价、顾客对产品或服务质量满足其需求程度的评价、顾客对产品或服务质量可*性的评价[13]。在最终计算顾客满意度指数时用到的一个权重系数 wi实际上是模型当中潜在变量顾客满意的标识变量的因子负载系数λ，它是根据模型当中各潜在变量对应的标识变量（即测评指标）的值经过一系列内在运算得出的。上述具体质量指标没有进入模型的分析过程，因此在计算顾客满意度指数时实际上没有将其影响考虑在内。这种做法看似能兼顾到宏观、微观两种层次的需求。事实上是在一次测评过程中建立了两套测评体系，一套用于计算宏观的顾客满意度指数，一套用于提供微观的企业质量改进所需信息。但两套系统之间却不能真的做到水乳交融，也没有办法在一个完整的体系中考察上述具体质量指标对顾客满意的影响程度。 本文中的新模型为感知质量设计了一些前置的质量因子，这些质量因子能使得测评中的三、四级具体质量指标进入整体模型的运算之中。这样就在宏观、微观两套测评体系之间建立起一座桥梁，真正使两套测评系统合二为一。最终使得宏观的满意度指数中包含具体质量因子的影响，微观的质量数据不仅能显示企业目前在各个质量因子方面的绩效，还能同时指出该质量因子与顾客满意度之间的关系。以利于企业更合理地分配有限的资源。 3） 规范性与灵活性按照费耐尔方法建立的顾客满意度指数测评模型的重要优点之一，是实现了不同产品间、产品与服务之间、不同服务项目之间顾客满意度指数的可比性。这种可比性要求在测评各环节上采用统一的要求，比如使用统一的测量尺度、设计统一的问卷等等。可比性的实现是以不同企业的个性为代价的，而中国的测评模型不能不兼顾企业的实际。因此，设计中国的测评体系应处理好共性与个性统一的问题。有学者认为可以通过“统一问卷+个性化问卷”方式处理这一问题[1]。即测评对象必须使用规范的统一测评问卷，有特殊要求的企业，可根据企业特点增加个性化问卷。这样在一次测评过程中既能达到可比性的要求又能满足个别企业的特殊要求。 然而，企业之所以有特殊要求，其目的也是为了确定本企业在顾客满意战略实施过程中取得了哪些成果，还存在哪些不足，以便今后持续改进。但如果每个企业都只知道自己的所作所为，不了解同行业中其他竞争对手现在的状况如何，仍然不能做到知己知彼，从而制定有效的战略。因此笔者虽然认同该学者提出的“统一问卷+个性化问卷”的思路，但认为其内在含义应该重新界定，“个性化”的层面应设定在行业——针对不同的行业设计具有该行业自身特色的个性化问卷，这样既能为企业提供具体的诊断信息，也更有利于行业的质量标杆比较——这也正是顾客满意度指数设立的宗旨之一。 本文中的新模型针对顾客期望、企业形象、感知质量、感知价格、顾客满意、顾客信任、顾客承诺以及顾客忠诚等潜在变量的问卷可以相对规范化，但总模型中质量因子是模糊的，每一个行业可以通过因子分析确定具有本行业特色的具体质量因子，因而针对具体质量因子的问卷将能够体现不同行业的个性化特征。同时，因为在某一行业内部使用的是统一问卷，使得该行业内的企业不仅能知晓自己在质量改进方面的成绩与不足，也能了解竞争对手的现状，更有利于企业的标杆质量改进，从而提升整个行业的质量水准。
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