第三章 研究方法
第一節 研究假設
一、顧客導向與服務創新之關係
Deshpande 等學者調查發現，如企業文化中擁有顧客導向者與創新有正向之 關聯性(Deshpande et al., 1993)。且服務創新能使一個公司的能力焦點放在思 考顧客最佳的利益，以達到實現超出顧客的期望(Kandampully, 2002)。服務業 的領導先驅引進市場顧客使用服務前的期望作為其企業先進的服務發展步驟 (Kandampully, 2002)。因此，企業認為顧客導向就是將創新與維持顧客價值擺 在最優先所關注的焦點以追求企業本身的競爭優勢(Olson et al., 2005)，這些 企業相對於競爭對手能更好地預測市場上顧客的需求變化和開發新產品與新服 務 (Day, 1994)。
以上文獻中，均指出顧客導向對服務創新有正向的影響效果，固本研究提出 研究假設一，認為企業文化中顧客導向的程度越高其服務創新的程度越高。
H1：行動加值服務之顧客導向對服務創新有正向的影響關係。
二、顧客導向與顧客滿意度之關係
企業運作最終目的為獲取利潤，經由顧客價值中所創造利潤，這說明了企業 存在的基本功能就是經由企業內部員工的運作來創造並滿足顧客的需求，以獲取 利潤(Drucker, 1994)。企業如能展現出滿足顧客需求的行為，同時也完成了顧 客導向 (Periatt, LeMay & Chakrabarty, 2004)，顧客導向也能夠增加顧客價 值與顧客滿意度 Jaworski & Kohli (1993)。根據 Cronin & Brady (2001)的文
獻指出，也已經證明了顧客導向、服務品質、顧客價值和顧客滿意度互相有正向 關係，這也就是說越高的顧客導向也會產生越高的顧客滿意度。
H2：行動加值服務之顧客導向對顧客滿意度有正向的影響關係。
三、服務創新與服務品質之關係
Parasuraman et al.（1985）認為顧客對服務的期望與實際接觸服務後的知 覺，兩者間的差距。換言之，服務品質乃是顧客對服務預期心理與實際感受服務 程度二者間比較而來的。Lievens & Moenaert（2000）指出創新的程度愈高，則 對新服務開發能否成功的影響愈大。因此服務創新的作為必須仰賴穩定優質的服 務品質，才能實現服務結果的認知與服務期望是一致的感受，顧客對服務品質才 會呈現滿意的現象。另外，在企業對於顧客所接受到的期望與接受服務後的落差 之回應，企業為了改善本身所提供的服務品質，提供更好的服務品質以減少顧客 期望與實際接觸後的落差，所做的改善即視為服務上的創新。
H3：行動加值服務之服務創新對服務品質有正向的影響關係。
四、服務品質與滿意度之關係
根據 Ruyter, Jose & Pascal(1997)所建立的服務品質和滿意度之整合模 式，能夠發現服務品質是影響滿意度最主要因素。由表 3.1 的研究彙整可知服務 品質與顧客滿意度因果關係。
表 3.1 服務品質與顧客滿意度因果關係之彙整
學者(年份) 測量尺度 結論
Cronin & Taylor(1992) SERVQUAL;SERVPERF Oliver (1993) Multiple item scales Parasuraman et al.(1994) SERVQUAL
Rust & Oliver (1994) SERVQUAL
服務品質→滿意度
資料來源：Ruyter et al.(1997)
多數學者認為服務品質為顧客滿意度的形成要因，即顧客滿意是衡量服務品
質體驗後的評估指標，為顧客對服務業者整體服務過程與服務結果感受的評價，
最後達成整體顧客滿意度。此外也有許多研究實證服務品質是影響滿意度的主要 因素(Ruyter et al., 1997；Cronin et al., 2000；Zeithaml,Bitner & Gremler , 2003)，進而指出顧客滿意度是滿足服務品質之需求後的經驗累積，服務品質則 是顧客滿意度的前因要素。因此本研究將以服務品質作為前因變項，來探討對整 體顧客滿意度的影響。
H4：行動加值服務之服務品質對顧客滿意度有正向的影響關係。
第二節 研究架構
依據研究目的、動機和文獻探討及前節所述，本研究以行動加值服務為例，
探討顧客導向、服務創新、服務品質與顧客滿意度四者之間相關因素影響。
根據文獻，企業經由顧客導向創造新的服務，同時間提高顧客的滿意度；服 務創新的破壞性創造、新產品、服務或新的流程將會影響到服務品質與顧客滿意 度；消費者在購買前之認知會在消費之前的認知和消費後實際比較，並且以此定 義來衡量消費者對服務品質的評價好壞，此服務品質會影響到直接影響到顧客滿 意度，以下所示圖 3.1 為本研究的研究模型。
圖 3.1 研究模型 H1
H4 H3
H2
顧客導向 服務創新 服務品質
顧客滿意度
第三節 問卷設計與抽樣
為調查顧客使用行動加值服務所牽涉心理層面的反應，及驗證研究假設，因 此本研究對受訪者採取問卷調查方式蒐集資料，並以區間尺度衡量，試圖將觀念 性架構與以操作化來建構相對應的問項。
一、問卷內容與設計
問卷設計主要分為二個部分。第一部分是以李克特(Likert scale)7分尺度
（1=非常不同意、2=相當不同意、3=稍微不同意、4=普通、5=稍微同意、6=相當
Saxe & Weitz (1982)；
（二）服務創新
服務創新之衡量問項以 3 題衡量，該構面之問項希望能量測問卷受測者使 用之門號業者的感想，針對服務創新，該業者是否有不斷的創新變化其所提供之 加值服務內容。參考學者Grawe, S.J. et al.(2009)之量表內容修改如表3.3所 示。
Grawe,S.
J.et al.(2009)
資料來源：本研究整理
（三）服務品質
服務品質以 4 題衡量，該構面因考慮行動加值服務上，服務品質是針對加 值服務而言，從學者Parasuramaet al.(1991)之量表修改為問卷受測者，對於行 動加值服務之服務品質之感受，又因，購買行動加值服務後，售後服務理應包含
al.(1991)
資料來源：本研究整理
（四）顧客滿意度
顧客滿意度以學者Fornell et al.在1996所提出的模型量表為基準，並修改 適合於行動加值服務之情形，以 3 題衡量之，如表3.5所示。
二、信度分析
信度(Reliability)的意義指的是相同的量表，在不同的時間給予相同的受 測者測試，是否能得到相同的結果。信度分析的目的在了解量表數據的一致性 (Consistency)、穩定性(Stability)及內部一致性(Internal consistency)，如 果一個量表數據的信度愈高，代表測量結果越可靠（邱浩政，2000）。信度分析 採用Cronbach＇s α係數來衡量同一構面下各項目間之一致性。
三、效度分析
效度(Validity)即是正確性(Accuracy)，係指問卷量表所能測出欲受測對象 的特質，也就是問卷是否能真正測出顧客心理的反應。常應用的效度有內容效度 (Content Validity)與建構效度(Construct Validity)，分別說明如下：
（一）內容效度是指測量工具的適切性，亦即測量工具或問卷能夠涵蓋研究 主題的程度。如果測量工具或研究問卷能代表研究主題，則具有足夠的內容效度。
（二）建構效度是指測量工具能測量所建構理論的概念或特質的程度：
收斂效度(Convergent Validity)：表示多重變項所測量皆為同一構念的相 符程度。各別構念所抽取之平均變異量 (average variance extracted；AVE) 必 須大於0.5，即可稱該構念具備足夠的收斂效度 (Fornell & Larcker，1981)。
當變項對於它們所測量的構念之因素荷負量夠高時（負荷量大於0.5），同樣也達 成收斂效度的要求(Nunnally,1978)。
四、線性結構方程模式
線性結構方程模式是由Karl Jöreskong在1971從多變量技術發展出來，詮釋 無法直接衡量構面間因果關係之研究中，線性結構方程模式非常適合處理此類問 題，如社會科學研究、企業研究與消費者行為等方面，線性結構方程模式均普遍 受到研究者的使用，以分析構面之因果模式(榮泰生，1999)。當利用線性結構方 程模式分析變數間之因果關係時，已預先做好假定，統計方法在此因果模式之
下，驗證觀察資料配適度，若研究者假設之模式未適合觀察資料，則使用者應改 用另一種因果模式，直到找到一個最合適的模式。
第五節 整體模式配適度指標
進行結構模式之分析時，須以整體模式配適度指標（Goodness of Fit Index）
來觀察理論模式是否良好，其原因在於需判斷理論模式與觀察樣本之資料間一致 性的程度。對於整體模型配適度指標方面，分為絕對配適衡量指標(absolute fit measure) 、 增 值 配 適 指 標 (incremental fit measure) 以 及 簡 潔 配 適 量 測 (parsimonious fit measure)三類(Hair et al.,2006)，以下分別說明之。
一、絕對配適指標
絕對配適指標是判定假設模型的共變數矩陣與觀察資料的樣本共變數矩陣 的接近程度，其指標包括有：正規化卡方值（χ2/df）、配適度指標（Goodness of Fit Index, GFI）、調整後之配適度指標(Adjusted Goodness of Fit Index, AGFI)、殘差平方根（Root Mean Square Residual, RMR）、近似平均誤差平方根 (Root Mean Square Error of Approximation, RMSEA)，各絕對配適量測指標之 定義如下說明：
（一）卡方值與自由度之比值（χ2/df）
由於卡方值受到樣本大小的因素影響甚大，應將卡方值與自由度一併作平移 比較，較能客觀檢驗配適度，其不受模型複雜度影響。Bagozzi & Yi（1988）認 為卡方與自由度之比值應不超過3為標準，其值越小顯示模型配適度越良好。
（二）配適度指標（Goodness of Fit Index, GFI）
GFI指標說明假設模型可以解釋觀察資料的變異數與共變異數的比例。GFI 值介於0到1之間，GFI的值越接近1，表示假設模型可以解釋觀察資料的變異量越 大，模型的配適度越佳，適用於說明模型解釋力。Hair et al.(2006)認為 GFI 值 愈接近 1 愈好，GFI 值在 0.8 以上顯示此模型整體配適度良好(Bagozzi &
Yi ,1988；Jöreskog & Sörbom ,1996)。
（三）調整後的配適度指標(Adjustment Goodness of Fit Index, AGFI) 調整後的配適度指標是將自由度加入GFI值的計算中，AGFI是衡量模型配適 度的一種指標，當估計的參數數目越多，AGFI 值會越大，模型的配適度越佳，
且不受模型複雜度影響。Bagozzi & Yi(1988)與Jöreskong & Sorbom (1996)認 為當AGFI在0.8以上，則此模型整體配適度不錯。
（四）殘差均方根（Root Mean square Residual, RMR）
RMR為配適殘差變異共變數的平均值之平方根，反應所量測資料之變異程 度，RMR值越趨近於零，則代表模型配適度越佳（Jöreskog & Sörbom 1993；Hair et al.,2006），Bagozzi & Yi（1988）認為其值應小於0.05。
（五）近似平均誤差平方根(Root Mean Square Error of Approximation, RMSEA)
RMSEA值是評鑑觀察資料所形成的理論模式與母群體的理論模式最近似的程 度，也就是計算觀察與誤差之間的差異，是一種不需底線模式的絕對性指標，為
RMSEA值是評鑑觀察資料所形成的理論模式與母群體的理論模式最近似的程 度，也就是計算觀察與誤差之間的差異，是一種不需底線模式的絕對性指標，為