線性結構方程模式(sructural equation modeling；SEM)

過去許多文獻針對消費者行為意象的研究，均驗證由理論所推演出的因果 關係，因此必須利用到有關因果分析的方法。Anderson & Jerman(1998)，在探究 服務管理對於物流業的影響研究當中，利用 SEM 分析法，驗證領導精神 (Leadership)、團隊工作(Teamwork)、訓練(Training)、標竿學習(Benchmarking)等 變項之間的因果關係。葉坤煌(民 91)，採用 SEM 分析法，探討供應管理導向對 供應商與製造商之績效的影響。Boyer&Hult(2006)，在探究網路購物的顧客行為 意象時、採用SEM 驗證服務品質、產品品質、產品新鮮度、時間節省度、行為 意象之間的因果關係。Jayawardhena、Souchon、Farrel& Glanville(2007)針對 B2B 產業，採用SEM 分析法驗證服務遭遇、服務品質、顧客滿意度、顧客忠誠度的 因果關係。而本研究同時探討多個變數(服務品質、服務價值、顧客滿意度、消 費者行為意象)之間的關係，因此採用線性結構方程式模型來做分析，驗證由文 獻回顧中所建構之變數之間的因果關係，如圖3.5 所示：

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H1

H4

H2

H5

H3

圖 3.5 線性結構因果關係假設圖 3.4.2SEM 的理論背景與特性

結構方程式早期稱為「線性結構關係模式」(linear structural relationship Model)、「共變數結構分析」(covariance structure analysis)、「潛在變數分析」(latent variable analysis)、「驗證性因素分析」（confirmatory factor analysis）、「簡單的 LISREL分析」。結構方程模式屬於「多變量統計」(multivariable statistics)的ㄧ環，

整合了「因素分析」（factor analysis）與「路徑分析」（path analysis）兩種統計方 法，同時檢定模式中包含了顯著變項、潛在變項、干擾或誤差變項（disturbance variable/error variables）間的關係，進而獲得自變項對依變項影響的直接效果 (direct effect)、間接效果(indirect effect)或總效果（total effect）。

SEM結構方程式中包括了隨機變項（random variable）、結構參數（structural parameters）、以及友時亦包含非隨機變數（non-random variables）。隨機變項包 括三種類型：觀察變項（observed variables）、前在變項（latent variable）、以及 干擾或誤差變項（disturbance variable/error variables）。Bollen ＆ Long (1993)，

SEM可像經濟計量模型，同時考慮到許多內衍變項（endogenous variables），而 不同於一搬的經濟計量方法，SEM同時允許外衍變項(exogenous variables)與內衍 變項之測量誤差與殘差向的存在。如同在心理計量以及相關性的社會計量中被發 展出來的因素分析（factor analysis），SEM允許多數潛在變項指標的存在，並且 可評估其信度與效度，使研究者可以專一的規劃出潛在變項之間的關係(周子 敬，民95)。

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相較於傳統的探索性因素分析（exploratory factor analysis），SEM具有以下 優點（黃芳銘，民93）： 測樣本數最好在200以上。而Schumacker ＆Lomax (1996)認為，在行為 及社會科學研究樣本數，多介於200~500之間。

5. SEM包含了不同的統計技術：

SEM主要融合了因素分析（factor analysis）與路徑分析（path analysis）

兩種統計技術。Bollen＆ Long(1993)指出，SEM可同時考慮許多內衍變 項、外衍變項與內衍變項的測量誤差，及潛在變項的指標變項，可評估

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變相的信度、效度與誤差值。

6. SEM重視多重統計指標的運用：

SEM的模式參考指標是多元的，研究者必須參考多種不同指標，才能對 模式的配適度做一整體的判別。

3.4.3 SEM 測量模式

1. 測量模型（measurement model）

測量模型反應了觀察變項與潛在變項之間的關係，包括兩個方程式，分 別是內衍潛在變項（η）與內衍觀察變項（y）間的關係，以及外衍潛在變項 （ξ）與外衍觀察變項（x）間的關係，其數學式如下：

y 變項測量模型方程式 ε η λ +

= _y y

:

y 內衍觀察變項 η:內衍潛在變項

λy:內衍觀察變項被內衍潛在變項解釋之迴歸矩陣

ε 內衍潛在變項被內衍潛在變項解釋之誤差項共變矩陣（y 變項殘 : 差）

3. 結構模型（structure model）

結構模型係探討潛在變項之間的關係，包括兩種潛在變項，分別是內衍 潛在變項與外衍潛在變項，其數學式如下：

ζ γξ βη

η = + +

η:內衍潛在變項 ξ:外衍潛在變項

β:內衍潛在變項被內衍潛在變項解釋之迴歸矩陣 γ :內衍潛在變項被外衍潛在變項解釋之迴歸矩陣 ζ :殘差向量，表示模型之誤差向量或隨機干擾項 而典型的結構方程式圖形如下圖所示：

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圖 3.6 結構方程模式架構圖

4. 模式配適度指標

在結構方程模式假設中的每一個參數被估計後，即可進行整體模型的評估，

透過不同的統計程序或契合度指標（goodness-of-fit index）的計算，來判斷假設 模型與實際觀察資料的契合情形。以下簡述常見的模式配適度指標如下表所示：

表 3.3 各配適度指標與評鑑標準 配適度指標 配適的標準或臨界

值

代表意義與適切性

χ2 P<0.05 理論模型與觀察模型之差異程 度，說明模型解釋力

RMR <0.05 瞭解殘差特性 SRMR ≤0.05 瞭解殘差特性

GFI >0.9 假設模型可以解釋觀察資料的變

異數與共變數的比例，說明模型解 釋力。

AGFI >0.9 考慮模式複雜度後的GFI

NFI >0.9 比較假設模型與虛無模型之卡方

值差異量，說明模型較虛無模型的 改善程度

NNFI >0.9 考慮自由度，不受模式複雜度影響 RFI >0.9 越接近1 表示表示模式適配度越佳

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CFI >0.9 說明模型較虛無模型的改善程 度，特別適合小樣本

資料來源：邱皓政（2006）

而根據圖3.5以及上述SEM理論背景，可提出以下六個假設：

H1：服務品質對於服務價值有正向且顯著的影響。

H2：服務價值對於顧客忠誠度有正向且顯著的影響。

H3：服務價值對於顧客滿意度有正向且顯著的影響。

H4：服務品質對於顧客滿意度有正向且顯著的影響。

H5：顧客滿意度對於顧客忠誠度有正向且顯著的影響。

H6：服務品質對於顧客忠誠度有正向且顯著的影響。

測量模型定義、衡量指標、問項如下：

(5) 服務品質（Service Quality）：

衡量服務品質的評估指標採Parasuraman et. al（1988）的觀點，並 將服務品質定義為「消費者對於物流公司實際服務與期望服務的比較結 果」。其中，服務品質的問項有「該公司所提供的代收貨款服務感到滿 意」、「我很滿意該公司貨物配送的追蹤查詢機制」、「該公司能讓我指定 取貨時間且能滿足我的需求」、「我很滿意該公司寄件或取件時服務人員 的態度」、「我前往該公司服務據點寄件時不會讓等待太久」、「該公司的 寄件服務據點能提供我與寄件有關的相關協助」、「我很滿意該公司的貨 物配送速度」、「該公司能在約定的時間內將貨物準時到達」、「寄件服務 據點是否廣佈且能滿足您的需求」、「寄件服務據點的營業時間是否能滿 足您的需求」。

(6) 服務價值（Service Value）：

衡量服務價值的評估指標採Dodds、Mornoe and Grewal（1991）的 觀點，並將服務價值定義為「消費者在整個物流公司的服務過程中，對 於產品所給予的效用與所付出之成本的比較結果」。其中，服務價值的 問項有「我認為該公司所提供的服務相對於其價格是可以接受的」、「我 認為使用此家公司的配送服務比其他公司值得」、「在這個價格下，我認 為此公司所提供的服務是很有價值的」。

(7) 顧客滿意（Customer Satisfaction）：

衡量顧客滿意的評估指標採 Shankar（2003）整體的觀點，並將顧 客滿意定義為「消費者在使用該物流公司後的整體評價」。其中，顧客 滿意的問項有「整體而言，我很滿意這家物流公司的服務」。

(8) 消費者行為意向（Consumer’s Behavioral Intentions）：

衡量消費者行為意向的評估指標採 Zeithaml、Parasuraman and

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Berry （1996）的觀點，並將消費者行為意向定義為「消費者在獲得滿 意的服務後，所表現出正面的行為意向」。其中，消費者行為意向的問

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反應性（Responsiveness）、保證性（Assurance）、同理心（Empathy）等五個衡 量的構面。且根據驗證性因素分析，可將本研究的問卷問項對照 PZB 五個服務 構面的定義，整理如表3.5：

表 3.5 服務品質各構面問向表 變

項 構面 題號&問項

1. 我很滿意該公司的貨物配送速度 可靠性

Reliability 2. 該公司能在約定的時間內將貨物準時到達 4.該公司所提供的代收貨款服務感到滿意 5.我很滿意該公司貨物配送的追蹤查詢機制 有形性

Tangible

6.該公司能讓我指定取貨時間且能滿足我的需求 7.我很滿意該公司寄件或取件時服務人員的態度 8.我前往該公司服務據點寄件時不會讓等待太久 反應性

Responsiv

eness 9.該公司的寄件服務據點能提供我與寄件有關的相關協 助

13.寄件服務據點是否廣佈且能滿足您的需求 服

務 品 質

同理心

Empathy 14.寄件服務據點的營業時間是否能滿足您的需求

匯整表3.4以及表3.5，根據圖3.6的結構方程模型，我們可以提出關於服務品 質的二階性因素分析的架構圖如圖3.7，以及消費者行為意向研究架構圖，如圖 3.8。

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圖 3.7 服務品質二階因素分析架構圖

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圖 3.8 消費者行為意向架構圖 3.4.4 個體選擇模式

依分析目標的不同，選擇模式可約略分為總體與個體兩大類模式，近年來，

許多對於消費者選擇行為的研究多採用個體選擇模式。而個體選擇模式的理論基 礎主要來自於經濟學之消費理論與心裡學之選擇行為理論，以決策者的效用函數 為出發點，分析決策者從各種可能的替選方案中選擇效用最大的方案，即帶給決 策者最大滿足感，即所謂效用極大的方案。因為決策者無法同時選擇許多方案且 每個方案對決策者而言僅有選與不選兩種情況，為一種間斷型的情形，因此個體 選擇模式又稱為離散選擇模式。陳彥仲(1997)依巢式多項 Logit 模型架構建立住 宅選擇模型，並透過對包容值(inclusive value)係數之檢定予推論住宅選擇之決策 程序。以1980 年美國之公用個體抽樣資料(the Public Use Microdata Sample, PUMS)為基礎，選擇聖地牙哥(San Diego, CA)都會區為研究區進行實證分析。研 究結果發現，家户將租買選擇列為最優先的決策，其次決定住宅類型，包括住宅 型式、室内空間、住宅區位以及住宅品質，最後在各住宅類型中挑選最適當之住 宅單元。

莊慶達(2000) 以海勤畢業生分析其從事漁業勞動與職業搜尋之決定因素。針 對國內五所海事水産職校、二所海事專科院校及一所海洋大學之輪機科與漁業科

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