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user: 4. 研究方法 4.1. 问卷设计 本文根据顾客满意度模型ACSI和共享经济相关领域的研究成果，结合共享单车的特点，设计了共享单车顾客满意度的调查问卷，调查问卷由两部分组成，第一部分是个人基本信息的调查，如表1所示；第二部分为问卷题项，根据研究模型中各个变量而设计，如表2所示。问卷采用李克特五级量表形式，每个测量项的答案分为5个等级：非常同意(5分)、同意(4分)、不能确定(3分)、不同意(2分)、非常不同意(1分)。 4.2. 问卷收集 调查问卷通过问卷星平台制作，在2017年4月至2017年6月期间，通过微信、微博等社交平台发放。本次调研共收集到有效问卷478份。 4.3. 描述性统计 描述性统计包括以下7个方面：年龄、性别、教育程度、职业、可支配月收入、地区和最常使用种类，如表1所示。本次的调查对象63.4%为学生；年龄为19~30岁的年轻群体占73.4%；男女比例各占48.5%和51.5%；本科及以上学历占94%；88%使用共享单车的人可支配月收入在7000元以下；上海的调查对象占57.1%；使用摩拜和OFO的被调查者占约总人数90%。 Table 1 Descriptive statistical analysis of sample 项目 类别 人数(478) 百分比 年龄 12~18岁 15 3.1% 19~30岁 351 73.4% 31~45岁 86 18% 46~30岁 24 5% 60岁以上 2 0.4% 性别 男 232 48.5% 女 246 51.5% 教育程度 高中及以下 21 4.4% 本科 352 73.6% 硕士及以上 94 19.7% 其他 11 2.3% 职业 政府机关 14 2.9% 事业单位 34 7.1% 企业 103 21.5% 学生 303 63.4% 自由职业 16 3.3% 其他 8 1.7% 可支配月收入 3000元以下 290 60.7% 3000~7000元 85 17.8% 7000~13，000元 55 11.5% 13，000元以上 48 10% 地区 北京 29 6.1% 上海 273 57.1% 杭州 8 1.7% 南京 3 0.6% 福州 12 2.5% 厦门 40 8.4% 泉州 31 6.5% 广州 20 4.2% 深圳 7 1.5% 其他 55 11.5% 最常使用种类 摩拜 187 39.1% ofo 239 50% 小蓝 5 1% 骑呗 3 0.6% 优拜 3 0.6% 永安行 1 0.2% 其他 40 8.4% 表1. 样本的描述性统计分析 4.4. 信度与效度分析 本研究的信度测量方法采用Cronbach系数，通过SPSS19.0分析表明9个变量的系数均大于临界值0.70；效度测量方法采用探索性因子分析，各测试项的因子载荷值均大于0.5，因而以上各变量均达到效度检测的要求，可以进行路径分析 [ 15 ] 。问卷题项及各变量因子负荷表，如表2所示。 Table 2 Questionnaire items and the variable factor loadin 问卷题项 因子负荷 Cronbach’s Alpha 共享单车顾客抱怨 [ 9 ] 0.783 1.曾经通过官方渠道投诉过共享单车，或者私下向朋友抱怨过共享单车 0.599 共享单车顾客忠诚 [ 10 ] 0.785 1.会继续使用共享单车 0.690 2.愿意推荐共享单车给朋友 0.612 3.即使共享单车的价格上涨了，也愿意继续使用共享单车 0.568 共享单车顾客满意度 [ 7 ] 0.848 1.总的来说，目前对共享单车是满意的 0.652 2.目前的共享单车使用与预期是相符合的 0.674 3.目前的共享单车运营与管理是理想的 0.563 共享单车感知价值 [ 11 ] 0.738 1.通过对共享单车质量的评估，认为目前的价格是令人满意的 0.722 2.通过对共享单车价格的评估，认为目前的质量是令人满意的 0.573 共享单车使用体验 [ 12 ] 0.792 1.共享单车的投放地点很好，需要的时候总能找到 0.539 2.车身足够牢固安全，使用的时候不会出现问题 0.636 3.受损的共享单车能得到有效的维修或回收处理 0.708 4.有专人来维护共享单车的有序停放 0.602 5.单位时间计费价格合理 0.673 APP使用体验 [ 13 ] 0.776 1.能在APP上清楚地了解到共享单车的相关信息，比如公司名称、联系电话等 0.605 2.APP上所提供的信息足够满足用车需要 0.583 3.APP上使用指南是清楚并且容易理解的 0.564 4.每次使用APP给共享单车开锁时，都能成功 0.743 5.在使用共享单车时遇到问题，反馈后系统能及时准确地处理 0.550 社会因素 [ 14 ] 0.772 1.政府有必要对共享单车的使用建立相关的个人信用机制，以杜绝不规范使用共享单车行为 0.594 2.政府有必要为共享单车建立完善相关的基础设施，比如专用停车位，专用自行车道等 0.593 3.政府有必要出台相关法律法规，以规范共享单车的企业标准，提高门槛 0.657 4.朋友及周围人的使用与推荐会影响对共享单车的使用 0.702 5.共享单车所属公司的名誉好坏，会影响使用该公司的共享单车 0.619 表2. 问卷题项及各变量因子负荷表 4.5. 模型拟合度分析 在社会科学以及经济、市场、管理等研究领域，有时需处理多个原因、多个结果的关系，或者会碰到不可直接观测的变量(即潜变量)，这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。20世纪80年代以来，结构方程模型迅速发展，弥补了传统统计方法的不足，成为多元数据分析的重要工具。因此，本研究使用AMOS22.0对模型进行结构方程模型分析 [ 15 ] ，采用最大似然估计法计算模型的适配情况和路径系数。模型拟合度检验结果如表3所示，各项指标基本符合模型适配的标准。 4.6. 假设检验 本研究的研究假设和路径系数，如表4所示，12个假设中有9个假设成立，3个假设不成立。H7和H8关于APP使用体验分别正向影响共享单车顾客感知价值和满意度的假设不成立；H12社会因素正向影响共享单车顾客满意度的假设不成立。 Table 3 Model fitting inde 拟合指标 结果值 推荐值 卡方／自由度 1.190 ≤3 拟合优度指数(GFI) 0.912 ≥0.9 标准拟合度指标(NFI) 0.916 ≥0.9 比较拟合度指标(CFI) 0.982 ≥0.9 近似均方根残差(RMSEA) 0.052 ≤0.08 表3. 模型拟合度指标 Table 4 Hypothesis tes 假设 路径系数 P 值 是否支持 H1：共享单车顾客抱怨负向影响顾客忠诚度 −0.019 p < 0.001 *** 支持 H2：共享单车顾客满意度正向影响顾客忠诚度 0.387 p < 0.001 *** 支持 H3：共享单车顾客满意度负向影响顾客抱怨 −0.391 p < 0.001 *** 支持 H4：共享单车感知价值正向影响顾客满意度 0.326 p < 0.001 *** 支持 H5：共享单车使用体验正向影响顾客感知价值 0.872 p < 0.001 *** 支持 H6：APP使用体验正向影响共享单车使用体验 0.601 p < 0.001 *** 支持 H7：APP使用体验正向影响共享单车顾客感知价值 0.168 p > 0.05 不支持 H8：APP使用体验正向影响共享单车顾客满意度 0.075 p > 0.05 不支持 H9：社会因素正向影响APP使用体验 0.511 p < 0.001 *** 支持 H10：社会因素正向影响共享单车使用体验 0.297 p < 0.05 ** 支持 H11：社会因素正向影响共享单车顾客感知价值 0.872 p < 0.001 *** 支持 H12：社会因素正向影响共享单车顾客满意度 −0.223 p > 0.05 不支持 表4. 假设检验