摘要：新冠疫情的爆發(fā)對社會各行業(yè)帶來了很大沖擊，但同時促進了電子商務的發(fā)展，刺激了各界對物流的需求。物流服務的質量直接影響著顧客的網購體驗和滿意程度。以某寶為研究對象，利用SERVQUAL量表和LSQ模型，設計某寶物流服務滿意度問卷，利用信效度分析、因子分析、相關分析和回歸分析研究顧客滿意度現狀及其影響因素。結果表明，模型中變量對顧客滿意度的影響力由大到小依次為：可靠性、及時性、安全性和便捷性。根據分析結果，提出相應的改進策略，以促進某寶及其第三方物流的可持續(xù)發(fā)展。

關鍵詞：后疫情時代；物流服務質量；顧客滿意度

中圖分類號：F274；F713.55??文獻標識碼：A??文章編號：1005-6432（2023）11-0000-04

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2023.11.000

1?引言

疫情使“宅經濟”逐漸繁榮，人們依托互聯(lián)網實現遠程辦公、線上購物，電子商務交易量呈現井噴式增長。第49次中國互聯(lián)網報告表明，我國線上購物使用人數在2021年底已經達到8.42億[1]。電商與物流相輔相成，電子商務的迅猛發(fā)展也使社會對物流服務的需求急劇增長。然而，疫情防控之下，物流運力受到嚴重限制，導致顧客對電商物流服務的投訴量增加。物流服務質量水平是影響顧客滿意度的重要因素，顧客對物流服務的不滿會制約電商的可持續(xù)發(fā)展。

某寶是網購的主要電商平臺，采用以第三方物流為主的物流模式，了解顧客對物流滿意度的影響因素有利于企業(yè)完善物流服務。以某寶為例，對疫情影響下的某寶物流服務滿意度情況進行研究，提出相關改進策略，以期改善某寶物流服務質量，為某寶及其同類型電商物流的發(fā)展提供參考。

20世紀70年代，學者們開展了關于物流服務的研究。其中最典型的是perrault提出的7Rs理論，該理論認為物流服務是指企業(yè)應當在合適的時間將數量無誤的商品精確配送到恰當地點的活動[2]。20世紀90年代后，電子商務逐漸興起，國內外學者開展了關于物流服務顧客滿意度的研究。Hong等使用卷積神經網絡文本挖掘模型，利用情感分析和相關性分析后發(fā)現可靠性、便利性、響應性和溝通性會對顧客滿意度產生正向影響[3]。文朝陽等利用熵權法，對構建的生鮮電商物流評價體系進行研究，發(fā)現我國生鮮電商物流主要在時效性、經濟性和移情性方面有缺陷，倡導各電商物流企業(yè)進一步完善配送系統(tǒng)[4]。

目前物流服務滿意度領域的文獻大多集中于分析各類產業(yè)或不同配送模式的物流服務，缺乏對疫情影響下電商物流服務顧客滿意度的研究。因此，本文以后疫情時代為研究背景，結合服務質量（Service?Quality，SERVQUAL）量表和物流服務質量（Logistics?Service?Quality，LSQ）模型，構建某寶物流服務滿意度影響因素模型，通過問卷調查，對某寶物流服務質量進行實證分析，驗證模型的有效性。

2?模型構建與研究假設

2.1?模型構建

服務質量的研究領域中的經典量表是PZB建立的SERVQUAL量表，將顧客實際感知到的服務質量與其期望的程度與進行對比，測評物流服務質量[5]。另一個經典模型是Mentzer等建立的LSQ模型，從訂貨、收貨和事后顧客的滿意程度等三個階段分析物流服務，體現了影響滿意度的因素以及各因素與彼此的關聯(lián)[6]。在我國后疫情時代的背景下，以SERVQUAL量表和LSQ模型為基礎，為某寶物流服務滿意度設定5個初始變量，即經濟性、及時性、便捷性、可靠性、安全性。構建的理論模型如圖1所示。

1.1?研究假設

經濟性是指顧客為了享受物流服務需要付出的經濟代價。運費是消費者在網購時著重考慮的因素，若消費者接受的服務質量與其付出的成本不匹配，會對物流服務滿意度產生負面影響。

及時性是指企業(yè)在運輸以及接受問題咨詢時能否快速完成。疫情爆發(fā)后，地區(qū)封控易使商品大量積壓，物流受疫情影響的延遲時效在一定程度上影響顧客對物流服務的滿意度。

便捷性是指物流企業(yè)設置的取件時間和地點是否能為顧客的生活提供便利。疫情防控環(huán)境下居民取件受限，物流企業(yè)提供的服務能否滿足人民生活的需要是影響顧客滿意度的重要因素。

可靠性是指企業(yè)是否能夠準確完成配送，例如在承諾的日期送達、物品無缺漏以及實時呈現商品運送的位置等，對物流企業(yè)的網點基礎建設以及實施跟蹤定位技術提出了更高的要求。

安全性是指企業(yè)能否注意防疫安全以及信息安全。包括物流企業(yè)每日對網點做好防疫消毒措施以及人員體溫檢測等，顧客滿意度的提升需要物流安全保證。

綜上，提出假設：

H1：某寶物流服務的經濟性與其顧客滿意度呈顯著正相關。

H2：某寶物流服務的及時性與其顧客滿意度呈顯著正相關。

H3：某寶物流服務的便捷性與其顧客滿意度呈顯著正相關。

H4：某寶物流服務的可靠性與其顧客滿意度呈顯著正相關。

H5：某寶物流服務的安全性與其顧客滿意度呈顯著正相關。

2?研究設計

2.1?量表設計

依據模型和研究假設，對現有量表進行適當修改，形成某寶物流服務顧客滿意度初始量表，如表1所示?；诹勘磉M行問卷設計，問卷由兩個模塊組成：第一個模塊是被調研對象的信息，第二個模塊是與某寶物流服務質量滿意度模型中各潛在變量相對應的測量題項。題項均設置為正向描述，問卷以Likert五級量表進行量化，根據滿意程度將選項分別賦值為5、4、3、2、1。

1.1?預調研

為檢驗本次調查問卷的設計是否合理，需要進行預調研，利用問卷星制作問卷，并通過微信向周圍人發(fā)放110份問卷，回收107份，將其中選項完全一致、作答時長過短的問卷定義為無效問卷，篩選后得到有效問卷101份。

信度分析是指多次進行調研后測量結果依然保持可靠性和一致性的程度，一般利用Cronbach’s?α系數進行判斷。如表2所示，每個潛在變量的Cronbach’s?α系數均高于0.7且整體量表的Cronbach’s?α系數為0.919，說明初始問卷信度良好，符合要求。

效度是指調研問卷能夠反映測量內容的程度，通常利用KMO系數和Bartlett球形檢驗來測量內容效度。如表3所示，量表的KMO值為0.842，大于0.7，顯著性為0.000，小于0.05，均通過檢驗，允許進行后續(xù)的因子分析。

利用探索性因子分析檢查量表的結構效度，利用主成分法提取出的6個主因子累計方差解釋率為68.078%，采用最大方差法，發(fā)現EC3和TI1的因子載荷值小于設定值0.5，不符合條件，于是刪除，SV1與原量表設計初衷相差較大，予以刪除，由此實現對量表的凈化，最終得到由21個題項組成的正式量表，如表4所示。

1?實證分析

1.1?樣本描述性統(tǒng)計

本次調研利用社交平臺發(fā)放350份問卷，歷時30天，回收339份，剔除無某寶網購經歷和答案前后矛盾等無效問卷36份，得到有效問卷303份，有效率為86.57%。在303個調研對象中，男性占比47.2%，女性占比52.8%，整體分布適中。56.8%的調研對象的年齡在19歲至29歲之間，約有一半的受調查者具有本科學歷，職業(yè)以學生和公務員或事業(yè)單位人員占比最多，月收入在1500以下的顧客占比33%，56.8%的調研對象每月平均接受某寶物流頻次在5次及以下，28.7%的顧客最近一次某寶網購接受了中通的物流服務。

物流服務質量各題項的平均值分布在3.40至4.06之間。各題項的標準差位于0.756至1.111之間，表明調查對象的認同感相差不大。各題項中偏度絕對值最大的是RE3，其偏度為-0.967，小于3，各題項峰度絕對值最大的是RE5，其峰度為1.559，小于10，即樣本數據滿足正態(tài)分布，允許進行后續(xù)分析。

1.2?信度分析和效度分析

針對本次調研收集到的數據進行信度和效度檢驗。各潛在變量的Cronbach’s?α系數分布在0.766至0.876之間，且整體量表的Cronbach’s?α系數為0.939，表明量表信度良好。KMO值為0.931，且顯著性為0.000，證明量表具有良好的內容效度，可以進行驗證性因子分析。

1.3?驗證性因子分析

利用AMOS軟件檢驗模型擬合效果，X2/DF=2.183<3，適配情況理想；RMSEA=0.063<0.08，可以接受；RMR=0.039<0.05，結果適配良好。CFI=0.943>0.9，結果適配良好；NFI=0.900>=0.9，符合參數要求；NNFI=0.931>0.9，結果適配良好；綜上所述，模型擬合情況良好。

某寶物流服務質量的驗證性因子分析結果匯總，如表5所示。各潛在變量標準化載荷系數均大于0.6，表明每個變量對應的題項有其代表性。各變量的平均萃取方差（AVE）均大于0.5，組合信度（CR）均大于0.7，表明量表聚斂效度良好。

1.1?相關分析

利用皮爾遜系數進行相關性檢驗，如表6所示。各相關系數的P值均在0.01的級別上顯著，且系數均為正值，表明各潛變量之間具有顯著正向相關關系，該相關性分析結果為后續(xù)影響因素分析提供了依據。

1.1?回歸分析

針對模型的自變量和因變量進行多元線性回歸分析，結果如表7所示。R2=0.585>0.3，表明本次運算結果較為真實可靠。VIF值均小于5，即自變量之間不存在多重共線性。F值為83.705，P小于0.001，即五個自變量中至少有一個自變量可以顯著影響因變量。經濟性的顯著性為0.070，大于0.05，不能顯著影響顧客滿意度，其余變量的顯著性均小于0.05，系數B均大于0，即可以顯著正向影響顧客滿意度。構建多元線性回歸模型如下：

Y=β0+β1X1+β2X2+…βnXn+μ

其中：Y為被解釋變量，X1，X2…Xn為解釋變量，n為解釋變量的數目，β0為常數項，β1，β2…βn為回歸系數，表示當其他解釋變量不變時，某個解釋變量對被解釋變量均值的影響，μ是隨機誤差項。

得出某寶物流服務顧客滿意度回歸方程如下：

CS=0.376+0.236×TI+0.118×SV+0.333×RE+0.145×SA

每個維度的權重：

TI=0.236/（0.236+0.118+0.333+0.145）=0.284

SV=0.118/（0.236+0.118+0.333+0.145）=0.142

RE=0.333/（0.236+0.118+0.333+0.145）=0.400

SA=0.145/（0.236+0.118+0.333+0.145）=0.174

由此得出，某寶物流服務的可靠性對顧客滿意度的影響最大，其余影響力由大到小依次是及時性、安全性和便捷性。線性回歸分析結果見表7。

1.1?結果分析

依據回歸分析結果可知，除假設H1不成立外，其余假設均成立。實際上，經濟性對顧客滿意度的影響不顯著是可以理解的，某寶店家為吸引顧客，大多選擇商品包郵，使顧客對于各物流企業(yè)的運費等情況不甚了解，因此在顧客不必支付運費也不常退貨的情況下，經濟性對顧客滿意度的影響不會顯著。依據研究假設檢驗結果修正原模型，最終模型如圖2所示。

2?結論及建議

2.1?結論

通過整理相關文獻，以物流服務質量理論為基礎，構建了某寶物流服務質量滿意度影響因素模型，利用SPSS和AMOS軟件對收集的問卷樣本數據進行實證分析。結果顯示，物流服務的及時性、便捷性、可靠性和安全性對某寶物流服務顧客滿意度存在顯著正向影響，根據影響力的大小，提出相應的建議，為物流企業(yè)提升服務質量提供參考。

2.2?對策建議

第一，著力提升物流服務的可靠性。建立健全商品定位系統(tǒng)，及時錄入正確的物流信息，在疫情影響下需重點關注受管制地區(qū)的物流情況，對錯誤的物流信息給予修正，以便顧客能隨時查看商品的位置，了解預計送達的時間。

第二，保證物流服務的及時性。利用云計算等發(fā)展智慧物流，根據訂單和送達的區(qū)域，合理選擇出貨的倉庫，盡力避開疫情嚴重地區(qū)物流節(jié)點；優(yōu)化退換貨流程，完善物流網點布局，加強逆向物流建設，爭取為顧客提供更快速的退換貨服務。

第三，提高物流服務的安全性。將每日消殺和員工體溫情況及時反映在物流信息上，使顧客放心取件；重視保護消費者的個人信息，啟用隱私面單，避免顧客的信息被收集利用，增強顧客對物流企業(yè)的信任感。

第四，維護物流服務的便捷性。為顧客提供多種取件時間的選擇；以顧客需求為主導，提供送貨上門等多樣的收件方式；支持上門取件等個性化的退換貨方式，加強員工的責任意識，準時上門取件，節(jié)約顧客的時間，為人們生活提供便利。

參考文獻：

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[作者簡介]陳璐（1998—），女，漢族，河南許昌人，碩士研究生，研究方向：物流與供應鏈管理。