胡若晨（1997—），男，浙江金华人，在读博士，研究方向为体育产业与城市发展。
朱菊芳（1971—），女，江苏苏州人，教授，博士，博士生导师，研究方向为体育经济与管理。
运用文献资料、专家访谈和问卷调查等方法，基于顾客感知视角，结合SERVQUAL模型构建城市大型体育场馆智能化服务质量评价指标体系。通过综合运用乘积标度法和IPA分析模型，对南京市3家场馆进行实证分析。显示：可靠性、移情性、响应性、保证性和有形性的权重分别为0.309、0.125、0.169、0.169和0.228；目前场馆智能化服务质量评分为87.99，处于第三等级，其中有形性维度做得最好，保证性维度做得最差；IPA分析中9项指标位于象限A，5项位于象限B，8项位于象限C，2项位于象限D。提出，要以顾客需求为导向，因“馆”制宜，设计和提供与顾客需求适配的智能化服务内容；以质量控制为内涵，完善场馆智能化服务质量评估流程制度与标准体系；强化部门协同与团队建设，实现场馆运营“降本增效”和智能化服务质量“提档升级”。
体育场馆智能化建设是推动体育事业蓬勃发展、建设体育强国的重要支撑[]。质量管理大师约瑟夫·M.朱兰曾指出，质量将成为21世纪占领市场的有效武器和社会发展的强大动力[]。体育场馆作为构建更高水平的全民健身公共服务体系的重要载体，其智能化服务质量将直接影响顾客满意度和服务资源配置效率。目前，国内关于大型体育场馆服务质量评价的研究主要集中在两方面：一是评价主题，如场馆顾客满意度[]、服务绩效[]等；二是评价工具，如IPA分析法[]、顾客满意度指数模型[]、SERVQUAL模型[]等，其中SERVQUAL模型因其适用性和实用性强而受到学界广泛使用。然而，目前关于智能化服务质量评价的研究较少，主要聚焦于体育场馆智能化软硬件升级和运营方面[]。体育场馆智能化服务质量的优化离不开科学、系统的评价体系提供的方向性引导与过程性纠偏[]。当前，我国场馆智能化转型尚处于初级阶段，缺乏科学理论指导，存在有转型无升级、有智慧无应用等问题[]，整体上智能化服务水平和服务满意度有待提升。为此，基于顾客感知视角构建SERVQUAL-IPA模型，对体育场馆的智能化服务质量进行综合评价，可以帮助体育场馆持续优化其智能化服务内容，更好满足全人群、全生命周期的多样化健身需求。
本研究在借鉴Carsten等人[]、Kampker等人[]、简兆权等人[]关于智能化服务的定义，以及Gronroos[]、Parasuraman等人[]关于服务质量的内涵界定的基础上，将城市大型体育场馆智能化服务质量定义为：在物联网、大数据等技术支持下，公众在接受场馆智能化服务过程中，感知与期望的服务水平之间的差距。这种服务质量涵盖了线上和线下的全流程服务，包括场地预订、购票、锻炼、观赛及评价反馈等环节，具有系统整体性、高效便捷性、评价异质性和人本导向性的特征。在评价场馆智能化服务质量时，顾客会基于自己的经验和需求形成期望，并通过比较实际体验感受得出评价结果。如果期望值高于实际感知水平，评价较高；反之，评价较低[]。
根据马克斯·韦伯的理性二分论，场馆智能化服务在运用技术赋能提高供给效率的同时，也需要关注技术与人文之间的情感链接，并始终坚守“以顾客为本”“服务内容和形式公平可及”的价值理性和人民主体性。顾客的公共性和集体性特征与场馆智能化服务所具有的公共价值理性具有较强的内在契合性。顾客的个体需求、评价视角与结果，不仅决定了场馆智能化服务的供给数量和内容，也是评价服务是否达到提质增效目标，以及是否满足目的理性和价值理性内在要求的关键。因此，基于顾客感知视角对场馆智能化服务质量进行评价，是避免其服务内容过度技术化而忽略公共理性的应有之义。
以城市大型体育场馆智能化服务质量为研究对象，以南京市五台山体育中心、奥体中心和青奥体育公园等3座场馆的智能化服务质量为实证对象。这一选择主要基于以下三点考量：①南京作为江苏省会城市，拥有较好的经济和体育资源，积极响应“智慧城市”及“智慧场馆”号召，是场馆智能化转型的先行者。②这些场馆的智能化建设状况与服务水平相对较高，被国家体育总局列为智慧场馆的样板典型[]。③这些场馆人流量充足，能够获取不同年龄、运动项目参与者的意见，调查结果相对全面。
通过电话、微信、邮箱及实地走访方式，对10位公共体育服务、公共体育场馆、智能化服务领域的学者及从业者进行访谈，以获取专家对评价指标筛选及内容完善的建议，确保指标体系的科学有效性。
按照Likert 7级量表的编制原理制作问卷，问卷调查分为三个阶段。首先，根据经验预选、专家访谈等方式初步拟定指标，2021年7月10日至18日在五台山体育中心进行预试，发放60份问卷进行内容效度检验及筛选指标。其次，在预试基础上，2021年9月15日至30日在3座场馆发放180份预调查问卷，并利用SPSS 25.0软件进行项目分析及因子分析，确定最终指标。最后，基于最终指标体系，2021年10月15日至11月15日在3座场馆发放300份正式问卷进行实证研究。
乘积标度法是在层次分析法的基础上进行改进的，能够适应主客观双重性，并用于改善权重不协调状况的权重计算方法。根据项目重要程度依次赋值为1、1.354、1.354×1.354······以此类推；随后，再整理同维度中所包含的m个评价指标的相互比较结果，进行归一化处理，即∑i=1mwi=1。具体计算步骤如下：
其中，式（1）的h-kg表示服务质量评价各指标的顾客期望的平均分，随后对同一维度的各指标平均期望值进行排序。接着，通过式（2）和式（3）计算各指标体系的权重。在同一维度下，指标的平均期望值得分最低的被赋值为emin，倒数第二低的被赋值为e2，以此类推。而wm表示的是在同一维度中的第m个指标的权重，em则是表示第m个指标的权重赋值。
IPA分析法是以评价指标的重要性为横坐标，表现性（满意度）为纵坐标，将服务的重要性和表现形式的总体平均值作为X轴和Y轴的分割点，将重要性和表现性的均值一并呈现在一个二维坐标的四象限的评价方法（图1）[]。
本研究在借鉴SERVQUAL模型的基础上，主要参考了学界和业界两个方面的内容。从学界角度看，借鉴了关于场馆服务质量、智能化服务质量等方面的前期研究成果。同时，由于场馆智能化服务质量的文献较少，依照其准公共品属性以及“线上+线下”场景的整体性，还参考了智慧图书馆[]、智慧景区[]、智慧档案馆[]等公共服务领域智能化服务质量评价的研究成果。从业界角度看，广泛借鉴已经颁布实施的政策和行业规范，如《体育场馆信息化管理服务系统技术规范》和《浙江省大中型体育场馆智慧化建设和管理规范》等，形成了5个维度、36个具体指标的预选指标集。
为了检测开发题项的设置必要性、语言连贯性，并获取消费者对场馆智能化服务的实际感知，进行了专家访谈和小样本预试的问卷发放，以达到对评价指标的初步删减或增改的目的。共发放70份问卷，收回有效问卷65份，问卷有效率为92.9%。根据专家意见和问卷结果，删除9个题项进入下一轮预调查指标筛选。
首先，遵循预调查对象人数为问卷中除个人信息外其他题项数量的5~10倍的原则[]59-60。预调查问卷中除个人信息外共27个题项。采取“线%。问卷的Cronbach’sα系数为0.893，表明问卷具有较高的内部一致性。
接着，参照项目分析的具体操作流程和判标准则[]158-188，采用极端分组法，将样本问卷中整体得分最高的组（前27%）和最低的组（后27%）进行归类，并以平均数、决断t值（≥3.00）、相关系数（P≤0.01，r≥0.400）、共同性（≥0.200）、因子负荷量（≥0.45）等标准对题项进行综合分析，最终删除不符合4项标准值的a5和不符合6项标准值的d4（表1），最终获得包括5个维度和24个具体指标的评价体系。
注：α值的判断准则0.893为预调查问卷整体的α系数；加粗的数字为未达标值；**表示在0.01级别（双尾）相关性显著。
随后，通过探索性因子分析确定指标体系的维度类属。问卷的KMO系数为0.873，巴特利球形检验卡方值为1 688.870，显著性为0.000，符合因子分析标准。进而采用主成分分析法，以最大方差法进行正交旋转，在第6次迭代后收敛，获得5个矩阵，解释的总方差比为62.812%（表2、表3）。从表4结果可以看出，无论从整体还是分维度看，Cronbach’sα系数均大于0.7，表明指标体系的内部一致性较好。
采用简单随机抽样的方法，在3座场馆共发放300份问卷，要求被调研对象在近1年内有在场馆消费和运动经历。回收有效问卷259份，有效率为86.33%。结合PZB的“期望-感知”的服务质量评价方式，将问卷分为服务期望和服务感知两部分，指标均一致，其Cronbach’sα系数分别为0.721和0.863，说明问卷信度较好。
同时，对实证样本的人口统计学特征进行分析。从性别看，男性占47.9%，女性占52.1%；从年龄分布看，20~29岁的占31.3%，30~39岁的占40.5%，以中青年为主；从教育背景看，大学（含大专）及以上的占比71.4%；从收入看，月收入4 000元以上的占69.2%，以中高收入为主。总体而言，样本分布较均匀，随机性和内容效度较为理想。
服务质量为期望值与感知值的差值。结合研究需要，参考步慧敏等人[]的研究成果，将SERVQUAL模型在加权后的计量模型定为式（4）。将这5个维度的权重表示为wj（j=1，2，3，4，5），Pij为第i个指标在第j个维度中的服务感知均值；Eij为第i个指标在第j个维度中的服务期望均值；n是在第j个维度包含的指标总数；SQ就是由服务期望均值和感知均值之间的差距所形成的总体服务质量得分。
为便于对服务质量进行观察与评价，将其计算结果转化为百分制，见式（5）。其中，SQ代表是由式（4）计算得出的总的服务质量值；max（P）是指标体系的24个指标中的最高期望均值。
在参考张建伟[]的研究和《“互联网+政务服务”服务质量评价方式及等级划分方法》的基础上，结合研究需要，将服务质量的评价等级划分为5个等级（表5）。
由表6可以看出，场馆智能化服务质量期望均值得分在[5.27，5.69]之间，服务质量实际感知均值得分在[4.36，5.06]之间，所有指标的服务感知与服务期望之差均小于0，即公众对场馆提供的智能化服务指标所涉及的内容实际感知均值低于期望均值，反映出当前场馆提供的智能化服务难以真正满足群众的切实需求，整体服务水平有待提升。
从维度整体层面看，其差距得分从高到低排序分别为：有形性（-0.56）、可靠性（-0.66）、响应性（-0.67）、移情性（-0.69）、保证性（-0.82）。目前场馆在有形性维度做得最好，保证性维度做得最差，说明场馆主要重视硬件方面的智能化升级，在运用智能化技术实现业务操作、服务供给等软件便利性方面存在明显短板。
在顾客感知视角下，场馆智能化服务质量各维度指标的重要程度与消费者的期望程度之间存在正向关联。依据服务期望数据的均值来表示各维度、各指标的重要性，并结合乘积标度法对指标体系进行权重赋值（表7）。结果显示，影响场馆智能化服务质量的各因素重要程度由高到低依次为可靠性、移情性、响应性、保证性和有形性。这说明虽然技术赋能场馆服务质效齐升，可由于场馆服务和体育活动的身心体验性、参与互动性、人本导向性特征，顾客对服务质量的期待更倾向于服务的可靠性和移情性，而对于有形性的期望程度较低。
首先，基于乘积标度法计算得出的可靠性、有形性、响应性、保证性和移情性的权重分别为0.309、0.125、0.169、0.169和0.228。随后，从表6可知，上述5个维度的服务差距均值分别为-0.66、-0.56、-0.67、-0.82和-0.69。最后，将这5个维度的权重和服务差距结果的数据代入式（3）、式（4），可得到南京市场馆智能化服务质量评价结果：
根据前述分析得出的期望均值在[5.27，5.69]之间，最高值为5.69。将其与其所得的SQ值代入到公式6，得到结果SQP，计算过程如下：
南京市场馆智能化服务质量得分为87.99分，属于服务质量基本合格的第三等级。表明现阶段场馆提供的智能化服务顾客实际感知与顾客期望之间仍存在一定差距，处于中等水平，需要场馆采取措施加强质量管理和改进，实现服务感知与顾客期待之间的动态平衡。
根据前述分析可知，顾客的期望均值为5.44，实际感知均值为4.77，以顾客期望均值（5.44）作为横坐标点，以实际感知均值（4.77）为纵坐标点，绘制IPA分析的四象限图（图2）。
如图2所示，位于象限A的指标包括线上全民健身信息平台提供的停车、场地预订、赛事报名、商品租赁等信息准确可靠等9项。这些不仅是场馆智能化服务的重要内容，也是顾客满意度较高的优势指标。因此，需要继续完善场馆环境、线上信息平台、健身设施等服务要素，营造良好的智能化健身氛围。
位于象限B的指标有场馆具有简单易用、功能分区合理的全民健身信息服务平台等5项。这些指标的顾客满意度较高，但因其重要程度相对象限A的指标低，即改善与否对于整体服务质量影响不大，未来可进一步根据顾客实际需求重点改进，提升资源利用效率，优化场馆资源配置结构，提升服务质量。
位于象限C的指标包括场馆各类标识完整、相关服务制度规范等8项。这说明存在以下问题：场馆智能化服务制度规范性略显不足；场馆人员由于年龄和受教育程度参差不齐，运用智能化的体育服务设备的专业性和熟练性不足；由于场馆健身人群的年龄跨度较大，部分智能化体育设备和其他服务设备的适老化程度还有待提升。因此，在确保对亟需改进的指标投入所需资源的同时，应对这些指标对应的服务内容进行适当完善。
位于象限D的指标包括场馆工作人员能够主动了解顾客的特殊需要，并给予专业、有效的帮助等2项。这说明存在以下问题：场馆人员未能及时关心并解决顾客“智能化服务设备不会使用”或个性化、有特殊需求等问题，一定程度上影响了顾客满意度。尽管场馆在技术上已经实现了无线网络的全面覆盖，但网络速度慢、信号不稳定等问题影响了顾客对场馆服务的整体满意度。因此，场馆在智能化服务供给中，应着力提升无线网络的覆盖水平，并增强对顾客需求的主动关注能力，提升顾客消费的便捷性和整体满意度，为场馆的“回头消费”奠定坚实的基础。
首先，要制定场馆智能化服务供给的战略规划，重视IPA模型中象限A所对应的9项服务内容，并切实完善场馆环境、线上信息平台等各项服务要素。其次，根据场馆的角色功能定位及其智能化服务供给所占用的资源禀赋，坚持顾客为本的原则，因“馆”制宜地设计智能化服务项目，最大限度地提升人、财、物等各项资源的利用率。再次，基于互联网B/S架构和人工智能等技术，改变过去的局域网架构，实现场馆内部各项数据互联互通，打破数据孤岛，推动多项目一体化运营。建立多层级的会员账号体系，精准识别与划分散客和一卡通客户群体，并通过汇总顾客在场馆资讯阅读等数据，获取不同群体的消费偏好，绘制人群画像，以开发与之匹配的服务内容，实现精准的服务供给和营销。通过智能化系统，精准掌握场馆的人流情况，包括闲忙时段及不同人群的特征，从而灵活调整开放时间和健身指导人员的配置，以更好满足顾客需求。
首先，基于消费者的现实需求和场馆功能定位，坚持“质量为先”的服务理念，引入并制定可量化的、以顾客满意度为核心的高于国家标准的“刚性”智能化服务质量标准体系。建立和完善场馆内部各类智能化服务质量改进的流程体系及相关配套制度，如智能化设备的维护维修流程、顾客意见反馈与处理流程、服务质量差距测量与识别机制等，以确保对场馆智能化服务质量的高效控制与改进的延续性和稳定性。其次，完善“刚柔并济”的服务质量评估流程。从主客观角度对场馆智能化服务质量进行测量，动态识别与更新优劣势服务指标。在评估过程中，重视服务供需多元主体的立场和利益诉求，实现“以评促建、以评促改”[]。一方面，从消费者角度出发，编制场馆智能化服务质量测评问卷并定期发放，获取服务质量评价结果；另一方面，以服务外包的方式联合第三方专业评估机构，运用国家或地方评价标准，对场馆智能化服务情况进行客观评估。综合主客观评价结果，为质量改进提供依据。
首先，多部门协同推进服务质量改进。在明确改进项目的基础上，成立由场馆主要负责人（如总经理或副总经理）领导，财务部、场地管理部、市场开发部、技术研发部、物业管理部等多部门成员共同参与的服务质量改进小组，根据项目的难易程度、紧急程度及可用资源情况，推进服务质量改进。在质量控制阶段形成的各项规章制度的基础上，配套建立激励和约束机制，如业务绩效考核奖惩制度、顾客投诉处理制度等。其次，提升管理和服务人员队伍的专业水平。前台管理和收银人员可以聘请兼职人员，而对于市场开发、技术研发等关键岗位，则需要配备具备相关专业背景的专职人员，其学科专业应涵盖体育、通信技术、管理、计算机等领域，以不断提升场馆运营管理的专业性和服务的精细化水平。此外，场馆可多渠道筹集资金，包括向金融机构申请体育专项低息贷款、向体育部门申请体育产业引导资金、和企业达成无形资产权益合作获取赞助金、向场馆所在商业街区招商引资等，以实现场馆内部基础设施、智能化设施、服务设施全面升级。
（1）基于SERVQUAL模型，构建了一个由5个维度、24个具体指标组成的场馆智能化服务质量评价指标体系。结合乘积标度法，对可靠性、有形性、响应性、保证性和移情性5个维度进行权重赋值，分别为0.309、0.125、0.169、0.169和0.228。
（2）实证研究表明，当前南京市场馆智能化服务质量处于中等水平。可靠性是场馆智能化服务质量评价中最重要的因素，表明顾客更看重智能技术在他们运动参与和消费过程中的可靠性，而非仅仅是智能设施等外在建设水平。保证性维度的服务质量较差，表明场馆在运用智能技术保障顾客消费和运动参与的便利性和有序性方面还有待提升。
（3）运用IPA模型分析认为，未来场馆智能化服务质量提升顺序应为保证性、移情性、响应性、有形性和可靠性。
其一，顾客期望和感知是较为主观的概念，由于初次和经常性接受场馆智能化服务的顾客之间存在异质性，不同群体对期望和感知的理解也存在差异，对研究结果可能会产生一定影响。其二，考虑到数据可获得性和便利性，本研究仅在南京市进行了实证研究，以验证指标体系的适配性。相对于顾客总体数量而言，调研对象的样本量较少。未来可进一步扩大调研区域，以增加调查样本量，并不断检验指标体系的正确性和适用性。
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