基于消费者行为视角的银行顾客满意度研究--《青岛大学》2016年硕士论文
基于消费者行为视角的银行顾客满意度研究
【摘要】：经济新常态下,银行业面临重重压力与挑战,特别是在金融产品同质化的趋势下,创造顾客、服务的差异化已成为商业银行的核心竞争手段,而提升顾客满意度便是创造差异性的一种非常重要的方式。消费者作为商业银行经营的核心与主体,是商业银行最重要的资产,通过研究我国商业银行消费者行为,可以更好地满足银行消费者的需求,为银行更好地开展营销活动,提升顾客满意度,赢得忠诚顾客提供依据和参考。本文基于消费者行为视角,将消费者行为理论运用到银行顾客满意度研究中。首先通过对我国商业银行消费者购买行为进行具体分析,构建基于我国商业银行消费者购买行为的顾客满意度测评模型,并依据构建的测评模型相应地选取了合适的测评指标,方便进一步对我国商业银行顾客满意度进行研究。然后对所构建的我国商业银行顾客满意度测评模型分别进行模型结构和模型权重分析,在模型结构分析中,利用DEMATEL方法对模型中各个因素的影响度、被影响度、中心度和原因度进行计算比较分析,完成了模型结构的验证;在模型权重分析中,将AHP方法和DEMATEL方法融合,同时考虑测评指标的层次结构以及指标之间的相互依存关系,确定了模型中各因素指标的最终权重;最后利用OLS模型对银行顾客满意度对消费者转换行为的影响进行回归分析,得出各个顾客满意度测评指标对消费者转换行为的影响大小,并发现各个顾客满意度测评指标对消费者转换行为影响程度的分布与其对顾客满意度整体的指标权重分布基本吻合,进而可以根据研究结果有针对性地提出一些提高银行顾客满意度的对策。
【关键词】：
【学位授予单位】：青岛大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2016【分类号】：F274;F832.2【目录】：
摘要2-3Abstract3-6第1章 绪论6-11 1.1 研究背景和意义6-7 1.2 研究内容7-8 1.3 研究方法8-9 1.4 本文创新之处9-11第2章 顾客满意度和消费者行为相关理论研究11-21 2.1 顾客满意度相关理论研究11-15
2.1.1 顾客满意度定义11
2.1.2 顾客满意度影响因素研究综述11-13
2.1.3 顾客满意度指数测评模型13-15 2.2 消费者行为理论15-21
2.2.1 消费者行为定义15
2.2.2 消费者行为模式15-17
2.2.3 消费者购买行为研究综述17-18
2.2.4 消费者购买行为影响因素研究综述18-20
2.2.5 消费者转换行为20-21第3章 基于消费者购买行为的顾客满意度测评模型构建21-26 3.1 我国商业银行消费者购买行为分析21-23 3.2 基于我国商业银行消费者购买行为的顾客满意度测评模型构建23-24 3.3 我国商业银行顾客满意度测评指标选取24-26第4章 商业银行顾客满意度测评模型结构分析26-32 4.1 DEMATEL方法26-28
4.1.1 基本思想26
4.1.2 DEMATEL实施步骤26-28 4.2 调查问卷基本信息分析28 4.3 实证分析28-32第5章 商业银行顾客满意度测评模型权重分析32-42 5.1 AHP方法32-33 5.2 AHP与DEMATEL的融合33-34 5.3 调查问卷基本信息分析34-35 5.4 基于AHP的顾客满意度三级指标权重确定35-39 5.5 基于AHP与DEMATEL的顾客满意度二级指标最终权重确定39-42第6章 顾客满意度对消费者转换行为影响分析42-46 6.1 OLS模型42 6.2 调查问卷基本信息分析42-44 6.3 实证分析44-46第7章 结论与建议46-49 7.1 结论46-47 7.2 提高我国商业银行顾客满意度的相关建议47-49参考文献49-52攻读学位期间的研究成果52-53附录53-56致谢56-57
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王晓莹 罗教讲
生活境遇与政府工作满意度
作者：王晓莹 罗教讲&&&&发布时间：&&&信息来源：
&&&生活境遇与政府工作满意度&――基于对CSS2013数据的实证分析&王晓莹，罗教讲&文章来源：《国家行政学院学报》2015年第1期&［摘&要］本文选取住房、教育、医疗、收入、就业、养老和社会治安等方面的生活问题来测量生活境遇，并分析其对政府工作满意度的影响，使用OLS模型和PSM模型对CSS2013的数据进行统计分析。研究发现，有不良生活境遇的人对政府工作的满意度显著低于没有不良生活境遇的人。由于使用了倾向值匹配分析，这一结论在一定程度上克服了选择性偏误，揭示了生活境遇与政府工作满意度之间的因果关系。本文认为，改善民生是提升政府工作满意度的关键所在，帮助弱势群体是改善民生的重点。应该普遍构建民众满意度指数来评价政府工作绩效。&［关键词］政府绩效；生活境遇；政府工作满意度&［作者简介］王晓莹，女，武汉大学社会学系博士研究生；罗教讲，男，武汉大学社会学系教授，博士生导师。&&&《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》指出：要加强地方政府在公共服务、市场监管、社会管理和环境保护等方面的职责。政府绩效的终极内在评估者是一国的国民，他们对政府工作的满意度不仅对政府部门今后的工作重点、工作方向和政策规划具有参考价值，而且对民众自身的生活满意度也有提升作用，本文基于此来研究政府工作满意度。&一、文献回顾和研究假设&期望失验理论（Expectancy Disconfirmation
Theory）是关于政府工作满意度的比较有代表性的理论，该理论认为，消费者对商品或服务的判断来自于他们之前对于某种商品或服务的特征或收益的期望［1］，体验过商品的真实性能后，这些期望会成为满意度判断的参照，如果实际绩效与期望不一致，就会形成期望失验。&影响政府工作满意度的因素是多方面的，其中有个体因素［2］（如收入、工作和住房），社会资本因素［3］，社区或地区因素［4］，政府方面的因素［5］，经济政治因素［6］以及认知评价等主观性因素（如政府服务质量）。［7］&以上是政府工作满意度作为因变量的相关研究结果，而政府工作满意度作为自变量的相关研究比较少，现有研究主要集中在政府工作满意度对群体性事件的影响以及对民众心理状况的影响。［8］［9］&关于政府工作满意度的过往研究通常研究对地方政府的总体满意度，而未对政府工作进行细化评价。政府工作满意度是一种主观评价变量，如果用另一种主观评价作为自变量去预测政府工作满意度这个因变量的话，可能会产生互为因果的效果，即无法检验单向因果关系，这也是过往研究中存在的不足。&近年来，从中央到地方，各级政府部门都十分关切老百姓的民生问题，从教育、医疗、就业到社保等，一揽子政策措施相继出台来解决涉及老百姓切身利益的民生问题，使民众得到实惠，政府部门也希望借此赢得老百姓的口碑。在此背景下，本文拟研究民众的生活境遇对政府工作满意度的影响。本文所指的生活境遇主要涉及关乎民众切身利益的民生问题，不同生活境遇的人对政府的满意度是不是有显著差异？有不良生活境遇的人，比如住不起房，孩子上不起学，看不起病，找不到工作等，对政府的满意度是不是低于没有这些不良生活境遇的人呢？这些是本文关注的问题，而这些关切在过往研究中较少关注。因此，本文从生活境遇这个视角出发来研究政府工作满意度，以期丰富关于政府满意度的现有研究成果。&基于以上问题，本文提出的研究假设是：生活境遇对政府工作满意度有显著影响，即，有不良生活境遇的人对政府工作的满意度低于没有不良生活境遇的人。&二、数据、变量和方法&（一）数据&&本文使用的数据来源于中国社会科学院2013年的“中国社会状况综合调查”（CSS2013）&，该调查通过多阶段分层抽样的方式在中国内地的30个省、市、自治区抽取了年龄在18岁及以上、涵盖城乡居民的一个10206人的全国性样本。&（二）变量&本文中使用的因变量是被访者对所在地方政府工作的满意度，CSS2013问卷中询问了被访者对地方政府工作的评价：“您认为所在地方政府下列方面的工作做得好不好？”，然后列举了11个方面的工作，选项是“1.很好；2.比较好；3.不太好；4.很不好；8.不清楚”。本文首先对这11个题项进行因子分析，将属同一公因子的各题项标准化后求平均值，然后构建测量潜在维度的变量［10］，这些新变量将作为因变量在模型中使用。&自变量包括性别、年龄、户口、政治面貌、婚姻状况、家庭收入、自评社会经济地位、受教育程度、就业情况、生活境遇状况、生活水平变化情况、社会保障和互联网使用情况，其中核心自变量是生活境遇状况。CSS2013问卷中询问了被访者“在过去12个月中，您或您家庭遇到下列哪些方面的生活问题？”，本文选取住房、教育、医疗、收入、就业、养老和社会治安这些方面的生活问题来测量生活境遇，并研究其对政府工作满意度的影响。这些变量分别是“住房条件差，建／买不起房”，“子女教育费用高，难以承受”，“医疗支出大，难以承受”，“家庭收入低，日常生活困难”，“家人无业、失业或工作不稳定”，“赡养老人负担过重”，“遇到受骗、失窃、被抢劫等犯罪事件”。根据以上7个方面的问题产生一个新变量：生活境遇，凡是没有以上七个方面的生活问题，即为没有不良生活境遇，只要有其中任何一个方面的问题，即为有不良生活境遇。其他自变量作为控制变量使用。&（三）统计分析方法&由于生活境遇的好坏不是随机分布的，使用倾向值匹配方法可以控制潜在的选择性偏误，因此，本文使用倾向值匹配方法并结合一般OLS回归，以便得到一个稳健的分析结果。&1. OLS回归分析&本文首先报告生活境遇和政府工作满意度之间关系的OLS回归结果，控制变量包括人口学特征变量（性别，年龄，户口，婚姻状况），政治资本（政治面貌），人力资本变量（受教育程度，就业情况，家庭收入和自评社会经济地位）和其他相关变量（生活水平变化情况，社会保障和互联网使用情况），回归方程是：Y＝α＋Β0*LS＋Β*X＋ε，在这个回归方程中，Y是因变量，代表政府工作满意度，本文将政府工作满意度量表进行因子分析，把同属一个公因子的题项构建成一个新变量，然后把新构建的变量分别作为因变量，这样就构建了不同维度的政府工作满意度变量。LS是虚拟变量，代表生活境遇（life situations），在本文中指，是否有不良生活境遇；X是一组控制变量，包括人口学特征变量，政治资本变量，人力资本变量和其他相关变量；ε是残差。&2.倾向值匹配（PSM ）方法&本文使用的另一种方法是倾向值匹配（propensity score
matching），倾向值匹配方法需要数据中存在既和处理变量（如本文中的生活境遇）相关又和因变量（如本文中的政府工作满意度）相关的变量，利用这些变量产生一个倾向得分，在每个倾向得分模块内，实验组和控制组的倾向得分基本持平，表明对于给定的倾向得分来说，处理效应是随机的，从而实验组和控制组的个体是相似的，实验组和对照组的倾向得分均值没有显著性差异。［11］［12］获得倾向得分后，本文使用两种匹配方法，最近邻匹配（nearest neighbor matching）和核匹配（kernel
matching ）。&三、实证分析结果&（一）变量的描述性统计&关于被访者对所在地方政府各项工作的评价，CSS2013问卷中提供了五个选项，分别是“很好、比较好、不太好、很不好和不清楚”，结合中国民众对政府评价比较谨慎这一特点，本文将“不清楚”这一选项作为中立回答处理，也使得样本量不至缺失太多。因此，本文对政府工作满意度进行如下赋分：很好=5，比较好=4，不清楚=3，不太好=2，很不好=1。被访者对所在地方政府的工作满意度得分情况如表1所示，每项工作的满意度得分最高值为5分，最低值为1分，满意度得分最高的工作是“提供义务教育”，3.85分，得分最低的是“廉洁奉公，惩治腐败”，2.74分，在对这11项工作的评价中，有三项工作评价得分低于3分，分别是“廉洁奉公，惩治腐败”“为中低收入者提供廉租房和经济适用房”和“政府信息公开，提高政府工作的透明度”，它们是被访者对政府最不满意的三项工作。&对政府各项工作的满意度得分进行主成分因子分析（principal-component
factors）和最大方差旋转（orthogonal varimax）后得到三个特征值&1的公因子，即factor1，factor2和factor3，如表2所示，将负荷系数≥0.5的题项归为同一个公因子，由表2中的数据可知，“发展经济，增加人们的收入”“为中低收入者提供廉租房和经济适用房”“扩大就业，增加就业机会”和“政府信息公开，提高政府工作的透明度”这四个题项同属一个公因子（factor1），取名为“社会公平因子”，信度系数为0.79；“保护环境，治理污染”“打击犯罪，维护社会治安”“廉洁奉公，惩治腐败”和“依法办事，执法公平”这四个题项同属一个公因子（factor2），取名为“自然环境和社会环境因子”，信度系数为0.76；“提供医疗卫生服务”“为群众提供社会保障”和“提供义务教育”这三个题项同属一个公因子（factor3），取名为“基本公共服务因子”，信度系数为0.70。&表1&政府下列方面的工作满意度得分情况（N=8446）（略）&表2&政府下列方面工作满意度得分的因子分析（略）&本文将同属一个公因子的各题项标准化后求平均值，这样就构建了代表政府工作满意度的三个维度变量：基本公共服务满意度、自然环境和社会环境满意度、社会公平满意度。为方便解释，将这三个方面的满意度得分取值范围转换到0-100之间，如表3所示，被访者对政府基本公共服务的满意度得分是65.49分，对自然环境和社会环境的满意度得分是51.80分，对社会公平的满意度得分是49.95分，总体来讲，这三个维度的政府工作满意度都不高，其中社会公平满意度得分最低，尚未过半，它代表的是被访者对“发展经济，增加人们到收入”“为中低收入者提供廉租房和经济适用房”“扩大就业，增加就业机会”和“政府信息公开，提高政府工作的透明度”这四项工作的满意度评价。&表3&经因子分析后的政府工作满意度得分情况（N=8446）（略）&表4给出的是本文模型中使用到的分类变量的频数和百分比以及连续变量的均值和标准差，有效样本量共计8446人。被访者的年龄平均为45-46岁，女性约为54%，受教育年限平均为8.5年，农业户籍者占71%，73%的人就业，家庭收入平均为6万元。&（二）统计分析结果&&本文使用两种方法研究生活境遇对政府工作满意度的影响，首先使用前文提到的OLS模型，用三个维度的政府工作满意度变量分别作因变量对相同的自变量进行回归；然后使用第二种方法，即倾向值匹配（PSM）方法（使用Stata软件中的PSCORE估计的）。&表4&变量的基本分布情况（N=8446）（略）&1. OLS模型回归结果&模型结果显示：有不良生活境遇显著降低被访者对基本公共服务、自然和社会环境以及社会公平的满意度，回归系数为-4到-5之间。&在控制变量中，教育年限（教育年限越高者对自然和社会环境以及社会公平的满意度越低）、家庭收入（家庭收入越高满意度越低）和使用互联网对政府工作的满意度有显著降低的作用；而生活水平上升则会显著提升满意度，中共党员和社会经济地位高者对政府工作的满意度更高。&表5&生活境遇对政府工作满意度影响的OLS模型（样本量=8，446）（略）&2. PSM模型回归结果&在使用PSM模型来估计生活境遇对政府工作满意度的影响时，本文将生活境遇作为处理变量，比较有不良生活境遇的人和没有不良生活境遇的人，使用最近邻（Nearest neighbor）匹配和 核（Kernel）匹配来估计生活境遇的影响作用，为了确保平衡（在0.01的显著性水平上），本文使用较简洁的模型，对以下变量进行匹配：性别、年龄、户口、婚姻状况、政治面貌、受教育程度、就业情况、家庭收入、自评社会经济地位、生活水平变化情况、社会保障、互联网使用情况，生活境遇的平均处理效应（ATT）估计结果如表6所示。两种匹配方法一致表明：&有不良生活境遇的人对政府工作满意度显著低于没有不良生活境遇的人（t值均大于临界值1.96，故显著，显著性水平是0.05）。具体来说，有不良生活境遇的人相对于没有不良生活境遇的人，对基本公共服务的满意度平均低4.42到4.45分，对自然环境和社会环境的满意度平均低4.2到5.3分，对社会公平的满意度平均低5.7到6.0分。由PSM模型回归结果可知，生活境遇对政府工作满意度的三个维度均有显著影响，即，相对于没有不良生活境遇的人来说，有不良生活境遇的人对政府工作满意度的三个维度有显著负向影响。这一结果和之前的OLS模型回归结果保持一致。&表6&生活境遇对政府工作满意度影响的PSM模型（略）&四、结论与政策意义&通过使用OLS模型和PSM模型对CSS2013的数据进行统计分析，本文研究了生活境遇对政府工作满意度的影响，研究发现，有不良生活境遇对政府工作满意度有显著的负向影响。&在人们的日常经验中，改善民生，当然有助于提升民众对政府工作的满意度。本文的贡献在于，用科学的方法将这一日常经验提升为理论命题。国内以往的研究，或者是基于个体感受，或者所使用的统计分析工具较为简单，不能解决样本的选择性问题。本文使用PSM模型进行分析，在相当程度上揭示了不良生活境遇与政府工作满意度之间的因果关系。&本文的研究结果对于政府工作的现实意义是：&1.改善民生是提升政府工作满意度的关键所在。政府工作满意度得分情况表明民众满意度最低的方面包括：发展经济，增加人们的收入，为中低收入者提供廉租房和经济适用房，扩大就业，增加就业机会，等等。这为政府未来的工作重点指明了方向。改善民生虽是老生常谈，但却是问题所在，政府部门采取切实有效的措施来改善民生，可以迅速提升公众满意度。&2.帮助弱势群体是改善民生的重中之重。本文研究发现，有不良生活境遇对政府工作满意度有显著的负向影响。而有不良生活境遇者大多为弱势群体。帮助弱势群体，改善他们的生活，会大大提升政府工作绩效的边际效用。&3.构建民众满意度指数来评价政府绩效。目前政府部门尤其是直接和老百姓打交道的窗口单位很多都没有“群众满意度评价”这一项目，这不利于监督、考核政府部门工作人员的服务态度和服务水平，这也无益于政府部门整体形象和政府信任程度的提升，“中国梦”的梦想也将无法照进群众的现实中。&为此，我们认为，借鉴美国的顾客满意度指数（ACSI）对政府绩效进行考核也许是一个行之有效的方法。&ACSI全称为American Customer Satisfaction Index［13］，它是测量美国经济的顾客满意度的指标，由一家私人公司提供，该公司每年访问80000个美国人，询问他们对所消费的商品和服务的满意度，这些产品和服务包括：耐用品和服务、非耐用品、地方政府服务、联邦政府服务等等，数据收集和分析的结果每年定期向社会公布。因此，测量民众满意度有助于政府部门及时了解自身绩效情况并根据民众反应及时调整，对于提升政府部门绩效并提高民众对政府的信任具有促进作用。&民众对政府的满意度低也是社会不稳定的一个指标［14］，政府部门如若能够抓住民众最关切的生活方面提高服务质量，则对于政府总体工作的满意度提升有决定性作用。若如此，则社会稳定、百姓安居乐业便是一种常态。&［参考文献］&&&&&&&&&&&&&&&&&&责任编辑&葛&卫&
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顾客满意度模型估计的PLS与LISREL
中国人民大学　金勇进 梁燕
顾客满意度模型是一个多方程的因果关系系统――结构方程模型（SEM，Structural Equation Model），有多个因变量，是一个原因和结果关系的网，模型必须要按照这些关系进行估计。模型中包括质量感知、顾客满意度、顾客忠诚度和企业形象等隐变量，这些隐变量只能通过多个具体测量变量来间接衡量。模型中允许自变量和因变量含有测量误差，还必须要计算出来隐变量的表现得分（例如通过多个测量变量的加权指数）。
以ACSI模型为例，它就是一个结构方程模型，包括结构方程（隐变量之间关系的方程）和测量方程（隐变量和测量变量之间关系的方程）。要对结构方程模型进行参数估计，目前最经常使用的两种方法是PLS（Partial Least Square）方法和LISREL（LInear Structural RELationships）方法。这两种方法既有相同之处，也有许多不同之处。本文主要讨论两种方法的算法，以及他们之间的联系与区别，并根据实证案例，提出我国在构建顾客满意度模型过程中使用的方法。
一、PLS和LISREL方法
PLS（Wald，1982）是将主成分分析与多元回归结合起来的迭代估计，是一种因果建模的方法。瑞典、美国和欧盟模型都使用这种方法进行估计。在ACSI模型估计中，该方法对不同隐变量的测量变量子集抽取主成分，放在回归模型系统中使用，然后调整主成分权数，以最大化模型的预测能力。PLS方法的具体步骤如下所示。
步骤1：用迭代方法估计权重和隐变量得分。从④开始，重复①―④直至收敛。
① 内部权重
sign cov ηj，ηi
如果ηj和ηi有直接关系 如果ηj和ηi没有直接关系 （1）
② 内部近似。 （2）
③ 解出外部权重。 （3）
④ 外部近似。，其中确保 （
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