張 靜， 劉曉平

(北京郵電大學(xué)，北京 100876)

隨著我國消費(fèi)結(jié)構(gòu)的升級(jí)和內(nèi)需的不斷擴(kuò)大，物流業(yè)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的地位穩(wěn)定提升，對(duì)提升國民經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)效率和推動(dòng)居民消費(fèi)增長的作用日漸顯現(xiàn)。據(jù)國家郵政局統(tǒng)計(jì)，2016年我國快遞業(yè)務(wù)量累計(jì)達(dá)到321.8億件，日均服務(wù)量達(dá)1.7億人次，累計(jì)業(yè)務(wù)收入近4000億元[1]。雖然物流快遞服務(wù)已成為企業(yè)生產(chǎn)調(diào)度和人們?nèi)粘Ｉ畹谋匦杵?，但快遞服務(wù)質(zhì)量的提升與業(yè)務(wù)量的增長并不成比例，物流末端配送服務(wù)的質(zhì)量問題已成為制約行業(yè)發(fā)展的瓶頸?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”使物流行業(yè)末端配送市場(chǎng)迎來了來自物流園區(qū)經(jīng)營者、互聯(lián)網(wǎng)跨界者、快遞公司創(chuàng)業(yè)者及具有3PL基因團(tuán)隊(duì)的多方參與[2]。市場(chǎng)參與者的多元化使處于市場(chǎng)中的每個(gè)企業(yè)都面臨強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)壓力，謀求服務(wù)質(zhì)量提升成為新形勢(shì)下物流企業(yè)發(fā)展轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵所在。

本文通過對(duì)主要服務(wù)質(zhì)量模型的比較研究，圍繞用戶核心，從服務(wù)期望、服務(wù)感知和服務(wù)質(zhì)量三個(gè)維度探討“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下影響末端配送服務(wù)質(zhì)量的因素，以此為基礎(chǔ)構(gòu)建物流企業(yè)末端配送服務(wù)質(zhì)量的結(jié)構(gòu)方程模型并進(jìn)行實(shí)證驗(yàn)證，探尋物流企業(yè)末端配送服務(wù)提升路徑。

一、模型構(gòu)建依據(jù)

20世紀(jì)70年代，由于科學(xué)管理原則對(duì)服務(wù)業(yè)的不適用性而導(dǎo)致的“管理陷阱”，學(xué)者們開始關(guān)注以客戶滿意度為中心的服務(wù)質(zhì)量問題。Gr?nroos最先將心理學(xué)的相關(guān)理論引入服務(wù)管理，提出了客戶關(guān)系價(jià)值理論，強(qiáng)調(diào)客戶感知價(jià)值對(duì)企業(yè)經(jīng)營的影響，認(rèn)為客戶對(duì)服務(wù)的評(píng)價(jià)受客戶心理預(yù)期和客戶在接受服務(wù)過程中的實(shí)際感知的影響[3]。其中，客戶對(duì)服務(wù)的預(yù)期來自營銷溝通、服務(wù)企業(yè)形象、其他顧客的影響以及客戶對(duì)服務(wù)的需求等因素的綜合作用，而客戶對(duì)服務(wù)的感知主要來自對(duì)服務(wù)所實(shí)現(xiàn)的功能結(jié)果的評(píng)價(jià)和對(duì)服務(wù)過程的評(píng)價(jià)，具有一定的主觀性。

Lewis 和 Booms認(rèn)為，從概念上來說，客戶對(duì)服務(wù)的預(yù)期(E)與對(duì)服務(wù)的感知(P)二者之間的差值構(gòu)成了服務(wù)質(zhì)量，可以用等式SQ=P-E表示[4]。此后，學(xué)界對(duì)基于客戶感知的服務(wù)質(zhì)量展開了深入研究，以Parasuranman、Berry和Zeithaml(以下簡稱PBZ)提出的SERVQUAL模型影響最為廣泛。SERVQUAL模型是用來獲取用戶對(duì)服務(wù)的期望和感知的多維研究工具，包括用以評(píng)價(jià)服務(wù)質(zhì)量的5個(gè)方面22個(gè)測(cè)量項(xiàng)目。PBZ將服務(wù)質(zhì)量定義為通過服務(wù)體驗(yàn)的實(shí)際感知，客戶對(duì)之前的服務(wù)消費(fèi)預(yù)期進(jìn)行確認(rèn)或否定的過程[5]?？蛻舻姆?wù)感知及其對(duì)服務(wù)的期望存在差別，這種差別可以用服務(wù)質(zhì)量差距模型進(jìn)行描述。基于“期望—差距”范式，服務(wù)質(zhì)量差距模型確定了衡量服務(wù)質(zhì)量的主要維度以及可能導(dǎo)致服務(wù)質(zhì)量問題的原因，為SERVQUAL的普遍應(yīng)用提供了概念框架[6]。SERVOUAL量表通常具有良好的信度和效度，能明確測(cè)量影響服務(wù)期望和感知的各個(gè)維度的相對(duì)重要程度。其后，學(xué)界關(guān)于服務(wù)質(zhì)量的研究大多是基于SERVQUAL模型的改進(jìn)，包括增加維度、運(yùn)用新方法評(píng)估質(zhì)量感知等。

二、模型構(gòu)建

(一)測(cè)度變量描述

通過對(duì)經(jīng)典的服務(wù)質(zhì)量理論和模型的研究，結(jié)合對(duì)物流企業(yè)末端配送服務(wù)用戶調(diào)查的分析，本文從客戶服務(wù)期望、服務(wù)感知和服務(wù)質(zhì)量三個(gè)維度入手，研究物流末端配送服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)問題，并通過13個(gè)顯性變量的定義對(duì)其進(jìn)行測(cè)度，如表1所示。

(二)概念模型及假設(shè)

基于以上各項(xiàng)工作，本文構(gòu)建物流企業(yè)末端配送服務(wù)質(zhì)量的結(jié)構(gòu)方程概念模型，如圖1所示。

表1 測(cè)度變量描述及含義

并提出假設(shè)如下：H1，客戶服務(wù)期望對(duì)服務(wù)感知具有顯著的正向影響；H2，客戶服務(wù)感知對(duì)末端配送服務(wù)質(zhì)量具有顯著的正向影響；H3，客戶服務(wù)期望對(duì)末端配送服務(wù)質(zhì)量具有顯著的正向影響。

圖1 物流末端配送服務(wù)質(zhì)量的概念模型

三、實(shí)證分析與模型檢驗(yàn)

(一)樣本采集

根據(jù)上文測(cè)度變量的設(shè)置，本文設(shè)計(jì)了物流末端配送服務(wù)質(zhì)量調(diào)查問卷，并采用專家訪談、組內(nèi)試答、小樣本測(cè)試等方式對(duì)問卷量表進(jìn)行評(píng)價(jià)改進(jìn)。問卷采用李克特(Likert Scale)7級(jí)量表[12]設(shè)計(jì)，調(diào)查過程合計(jì)發(fā)放問卷700份，回收698份，有效問卷643份，有效率92%。在回收的有效問卷中，單問題的樣本容量均在641人以上，作答率超過99%，符合統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)。

(二)信度、效度分析

信度反映了問卷統(tǒng)計(jì)結(jié)果的一致性、穩(wěn)定性和可靠性程度。測(cè)量信度有多種方法，例如重測(cè)信度、復(fù)本信度、折半信度法、信度系數(shù)等[13]。Cronbach’s α系數(shù)是最為常用的信度評(píng)價(jià)方法。 由于該系數(shù)通常會(huì)隨著被測(cè)項(xiàng)目之間相關(guān)性的增加而增加，因而可以用于信度測(cè)量的內(nèi)部一致性估計(jì)。Cronbach’s α系數(shù)的計(jì)算公式為

效度主要是指測(cè)試項(xiàng)目對(duì)所要測(cè)量的變量的解釋程度。效度的分類方法和評(píng)價(jià)方法都很多，通常效度可以分為內(nèi)容效度、表面效度、結(jié)構(gòu)效度等。本文采用結(jié)構(gòu)效度分析，對(duì)問卷的效度進(jìn)行評(píng)價(jià)。結(jié)構(gòu)效度通?？梢詮奶剿餍砸蜃臃治龅慕Y(jié)果中間接得到，而作為因子分析的前提，首先需要對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO 檢驗(yàn)和 Bartlett 球形檢驗(yàn)。一般認(rèn)為，全體量表問題的KMO≥0.8，Bartlett球形檢驗(yàn)在0.05水平上顯著，則該量表問題適合進(jìn)行因子分析[15]。KMO測(cè)量主要用來對(duì)樣本的適配性進(jìn)行檢驗(yàn)。本文檢測(cè)全體樣本的KMO值為0.816，Bartlett球形檢驗(yàn)小于0.05，說明量表問題適合做因子分析，可以用于構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型。

圖2 物流企業(yè)末端配送服務(wù)質(zhì)量影響路徑

(三)模型生成與評(píng)價(jià)

本研究采用AMOS16.0作為研究工具，建立基于用戶需求的物流企業(yè)末端配送服務(wù)質(zhì)量模型的結(jié)構(gòu)方程，使用樣本數(shù)據(jù)擬合并修正后的模型如圖2所示。

擬合優(yōu)度的檢測(cè)主要用于評(píng)價(jià)樣本數(shù)據(jù)是否支持研究中的假設(shè)，通過對(duì)模型擬合度的分析，可以判斷一個(gè)模型是否可以被接受。常用的擬合優(yōu)度指標(biāo)主要有卡方X2和X2/df檢驗(yàn)、擬合優(yōu)度指數(shù)(GFI)和調(diào)整擬合優(yōu)度指數(shù)(AGFI)、增量擬合指數(shù)(IFI)、比較擬合指數(shù)(CFI)和近似誤差均方根(RMSEA)等。按照各指標(biāo)的通用檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，該模型的整體擬合度均處于標(biāo)準(zhǔn)值域之內(nèi)，表示擬合度很好，樣本數(shù)據(jù)支持本文提出的末端配送服務(wù)質(zhì)量模型的假設(shè)。此外，結(jié)構(gòu)方程模型的所有路徑假設(shè)均通過小于0.05的顯著性檢驗(yàn)，表明模型中各路徑均為有效路徑。各路徑系數(shù)均大于0，則可以證明兩兩要素之間的正相關(guān)關(guān)系。

綜合以上分析，概念模型的假設(shè)H1、H2和H3得到驗(yàn)證。

四、結(jié)論與建議

(一)結(jié)論

通過結(jié)構(gòu)方程路徑分析，可以看出：首先從消費(fèi)者角度來說，客戶對(duì)物流末端配送服務(wù)質(zhì)量的評(píng)價(jià)主要來自于其對(duì)該企業(yè)服務(wù)能力的期望，這種期望來自于消費(fèi)者自身配送需求的迫切程度，同時(shí)，配送過程中的協(xié)調(diào)溝通情況和企業(yè)本身塑造的品牌形象也起到了重要作用。其次，消費(fèi)者對(duì)服務(wù)的期望是影響其服務(wù)感知的重要因素。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及和“互聯(lián)網(wǎng)+”的全行業(yè)推動(dòng)，消費(fèi)者配送服務(wù)的個(gè)性化需求進(jìn)一步激發(fā)，強(qiáng)調(diào)差異化服務(wù)，追求客戶體驗(yàn)提升成為塑造末端配送企業(yè)核心能力的重要手段。對(duì)物流配送企業(yè)來說，快速響應(yīng)能力和配送服務(wù)的可靠性是消費(fèi)者感知其服務(wù)能力的重要評(píng)價(jià)因素。最后，對(duì)于現(xiàn)階段的末端物流配送企業(yè)來說，資源配置和服務(wù)過程因素仍然是評(píng)價(jià)企業(yè)服務(wù)質(zhì)量的決定性因素。雖然在“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下外部環(huán)境的改變使得協(xié)同合作成為眾多企業(yè)謀求改善和探索轉(zhuǎn)型的方向，但就目前來看，無論從政策層面還是發(fā)展模式上，行業(yè)合作共贏的基礎(chǔ)尚未成熟。

(二)建議

“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下，服務(wù)流程優(yōu)化與服務(wù)過程中的溝通協(xié)調(diào)仍是現(xiàn)階段影響消費(fèi)者評(píng)價(jià)的主要因素，一套行之有效的動(dòng)態(tài)配送調(diào)度與優(yōu)化方法對(duì)提升末端物流配送企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力將會(huì)起到關(guān)鍵作用。首先，為提高配送效率，企業(yè)末端配送服務(wù)在建設(shè)自有配送人員隊(duì)伍的基礎(chǔ)上，可以考慮與物業(yè)、社區(qū)便利店、報(bào)刊亭等合作，設(shè)置代收服務(wù)點(diǎn)；或是與專業(yè)服務(wù)商合作，如“菜鳥驛站”、“小麥公社”、智能快遞柜等。另外，發(fā)展城市共同配送點(diǎn)也是提供物流末端配送服務(wù)的有效途徑。其次，通過企業(yè)標(biāo)識(shí)、員工形象、配送設(shè)備、設(shè)施等外化物品直接強(qiáng)化消費(fèi)者的企業(yè)印象的同時(shí)，加強(qiáng)和完善操作流程、服務(wù)規(guī)范、員工服務(wù)意識(shí)等企業(yè)軟實(shí)力建設(shè)，積極參與社會(huì)活動(dòng)，承擔(dān)相應(yīng)的社會(huì)責(zé)任，塑造良好的企業(yè)形象，從而提升消費(fèi)者對(duì)企業(yè)的信任感與安全感。最后，強(qiáng)化新技術(shù)和科學(xué)管理方法在企業(yè)配送服務(wù)中的應(yīng)用，塑造企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。未來企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)更多是基于技術(shù)和算法的競(jìng)爭(zhēng)，GIS、GPS、EDI、BarCode等技術(shù)已經(jīng)在物流領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，對(duì)物流運(yùn)營效率的提升有目共睹。新的技術(shù)也已悄然成型，機(jī)器人、大數(shù)據(jù)、人工智能算法、云服務(wù)等正引導(dǎo)著物流業(yè)的發(fā)展方向，智慧物流將從根本上改變傳統(tǒng)物流業(yè)結(jié)構(gòu)的運(yùn)營機(jī)制。