傅志妍，劉柯良，黃 勇，陳 堅(jiān)

(1. 重慶交通大學(xué) 交通運(yùn)輸學(xué)院，重慶 400074； 2. 重慶第二師范學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院，重慶 400067)

0 引 言

隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的迅速發(fā)展，網(wǎng)民與網(wǎng)購用戶數(shù)量持續(xù)增長，電子商務(wù)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大。2018年，中國電商物流全年業(yè)務(wù)收入超過6 000億，共計(jì)處理約507億件快遞包裹，高峰時(shí)期平均每天處理約4.2億件，物流配送行業(yè)已呈現(xiàn)井噴式發(fā)展態(tài)勢。在電商物流發(fā)展初期，物流企業(yè)以價(jià)格競爭模式占有市場，易產(chǎn)生配送時(shí)間延誤、信息不準(zhǔn)確、快件丟失缺損、工作人員服務(wù)態(tài)度不友好等問題。近年來，隨著配送市場趨于更加穩(wěn)定成熟，企業(yè)競爭已逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)樽⒅仡櫩头?wù)體驗(yàn)的質(zhì)量競爭模式，研究物流配送服務(wù)顧客滿意度將針對性地提升物流配送服務(wù)水平，改善顧客對服務(wù)的切實(shí)感受。

已有的國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于物流配送服務(wù)滿意度研究主要集中于滿意度影響因素構(gòu)念的探索，缺乏影響因素之間定量關(guān)系分析。G.TONTINI等[1]研究發(fā)現(xiàn)，安全性、可靠性、靈活性等因素對第三方物流配送服務(wù)顧客滿意度和忠誠度具有非線性影響；E.RABINOVICh等[2]認(rèn)為，快遞物流服務(wù)質(zhì)量是影響B(tài)2C顧客滿意度的關(guān)鍵因素；R.SHASHANK等[3]研究發(fā)現(xiàn)，物流配送費(fèi)用、服務(wù)質(zhì)量是影響顧客滿意度和忠誠度的關(guān)鍵因素；張炎亮等[4]認(rèn)為，企業(yè)形象、物流運(yùn)行質(zhì)量、服務(wù)水平、物流成本等因素對第三方物流配送服務(wù)顧客滿意度有著顯著影響。目前關(guān)于物流配送服務(wù)滿意度測評，主要采用模糊綜合評價(jià)法、熵權(quán)法等，但各因素的權(quán)值賦予方法有待商榷，影響因素對滿意度的影響關(guān)系亦缺乏精確量化。I.VLACHOS[5]建立了第三方物流企業(yè)顧客滿意度概念模型；劉明等[6]基于SERVQUAL模型構(gòu)建了快遞物流企業(yè)服務(wù)質(zhì)量的評價(jià)指標(biāo)體系；王欣[7]將熵權(quán)法與模糊綜合評價(jià)法相結(jié)合構(gòu)建了快遞企業(yè)服務(wù)質(zhì)量的評價(jià)指標(biāo)體系。筆者基于中國顧客滿意度指數(shù)模型，結(jié)合服務(wù)質(zhì)量理論、消費(fèi)行為學(xué)理論構(gòu)建了物流配送服務(wù)顧客滿意度測評模型，拓展了滿意度影響因素的構(gòu)念維度，并運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型對各影響因素之間的定量關(guān)系進(jìn)行了驗(yàn)證，從改善顧客心理體驗(yàn)角度為提高物流配送服務(wù)質(zhì)量提供了理論支撐。

1 基礎(chǔ)理論

中國顧客滿意度指數(shù)模型(China customer satisfaction index，CCSI)由中國標(biāo)準(zhǔn)化研究所與清華大學(xué)于2002年共同提出，是中國首個(gè)全品類顧客滿意度測評模型。CCSI模型結(jié)合消費(fèi)行為學(xué)和營銷學(xué)相關(guān)理論，基于美國顧客滿意度指數(shù)模型(ACSI)與歐洲滿意度指數(shù)模型(ECSI)的核心架構(gòu)，以期望質(zhì)量替代顧客期望，刪除顧客抱怨變量，并結(jié)合中國國情新增了品牌形象變量，將顧客自身作為質(zhì)量評價(jià)主體，顧客需求作為質(zhì)量評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，認(rèn)為顧客滿意度取決于顧客對產(chǎn)品或服務(wù)的期望質(zhì)量與感知質(zhì)量的比較以及企業(yè)品牌形象的共同作用。CCSI模型核心框架見圖1。

圖1 CCSI模型框架Fig. 1 CCSI model framework

CCSI模型描述了顧客對產(chǎn)品或服務(wù)的消費(fèi)認(rèn)知過程，將顧客整體滿意度置于一個(gè)相互影響、相互關(guān)聯(lián)的因果互動(dòng)系統(tǒng)中，能夠解釋消費(fèi)過程與整體滿意度之間的關(guān)系，已被廣泛應(yīng)用于社會(huì)學(xué)、管理學(xué)等各個(gè)研究領(lǐng)域。但CCSI模型變量的解釋能力有限，需對CCSI模型進(jìn)行適應(yīng)性的改進(jìn)(包括融入新變量與調(diào)整路徑關(guān)系等)[8]，以期獲得更具有行業(yè)針對性、更高解釋能力的滿意度測評模型。

2 模型構(gòu)建

2.1 研究假設(shè)

筆者結(jié)合C.GR?NROOS[9]的感知服務(wù)質(zhì)量理論以及物流配送系統(tǒng)的服務(wù)特性，將CCSI模型中的感知質(zhì)量、期望質(zhì)量具體化為感知服務(wù)質(zhì)量、期望服務(wù)質(zhì)量，基于CCSI模型既有路徑關(guān)系，提出研究假設(shè)：感知服務(wù)質(zhì)量對顧客滿意度具有正向直接影響(H1)；期望服務(wù)質(zhì)量對顧客滿意度具有負(fù)向直接影響(H2)；品牌形象對顧客滿意度具有正向直接影響(H3)；期望服務(wù)質(zhì)量對感知服務(wù)質(zhì)量具有負(fù)向直接影響(H4)；品牌形象對期望服務(wù)質(zhì)量具有正向直接影響(H5)；顧客滿意度對顧客忠誠度具有正向直接影響(H6)。

CCSI模型中的感知質(zhì)量側(cè)重于評判顧客對產(chǎn)品或服務(wù)的真實(shí)質(zhì)量感受，感知價(jià)值則指產(chǎn)品或服務(wù)的質(zhì)量相較于其價(jià)格在顧客心中的感知地位?？紤]到物流配送服務(wù)顧客滿意度更關(guān)注影響因素作用貢獻(xiàn)究竟是質(zhì)量致勝還是價(jià)格領(lǐng)先，以感知服務(wù)質(zhì)量與感知服務(wù)費(fèi)用替代感知價(jià)值，直接探究質(zhì)量與價(jià)格對顧客滿意度的影響，并結(jié)合消費(fèi)行為學(xué)理論提出研究假設(shè)：感知服務(wù)費(fèi)用對顧客滿意度具有負(fù)向直接影響(H7)。此外，由于筆者研究變量間的直接影響效應(yīng)，故對CCSI模型中的品牌形象對感知服務(wù)質(zhì)量的間接影響路徑予以剔除。研究假設(shè)路徑關(guān)系見圖2。

圖2 研究假設(shè)Fig. 2 Research hypothesis

2.2 變量測度

為定量描述模型中不可直接觀測的潛變量，需以觀察變量(測量題項(xiàng))對其進(jìn)行構(gòu)念測度?？紤]到期望服務(wù)質(zhì)量、感知服務(wù)質(zhì)量、品牌形象3個(gè)潛變量的構(gòu)念含義較為復(fù)雜，涉及多維度、多層次內(nèi)容，若直接以測量題項(xiàng)表征可能造成構(gòu)念解析力度不夠、被調(diào)查對象不易理解等問題，故對感知服務(wù)質(zhì)量、期望服務(wù)質(zhì)量、品牌形象分別設(shè)立一級測量指標(biāo)和二級測量題項(xiàng)。結(jié)合C.GR?NROOS[9]的感知服務(wù)質(zhì)量模型，以大眾口碑、過去經(jīng)驗(yàn)、個(gè)人需求作為期望服務(wù)質(zhì)量的一級測量指標(biāo)，以信息服務(wù)、配送服務(wù)以及售后服務(wù)過程中的服務(wù)質(zhì)量作為感知服務(wù)質(zhì)量的一級測量指標(biāo)，并將認(rèn)知形象、服務(wù)形象、社會(huì)形象作為品牌形象的一級測量指標(biāo)，而感知服務(wù)費(fèi)用、顧客滿意度、顧客忠誠度的構(gòu)念相對簡單，可直接設(shè)立二級測量題項(xiàng)。采用李克特五點(diǎn)評分量表對不可直接觀測的潛變量進(jìn)行測度，具體變量測度見表1。

表1 變量測量題項(xiàng)Table 1 Variable measurement items

2.3 結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建

結(jié)構(gòu)方程模型(structural equation model, SEM)以觀察變量對概念抽象、不可直接觀測的潛變量進(jìn)行測度。該模型基于變量的協(xié)方差矩陣分析變量間的相互作用關(guān)系，并允許自變量和因變量均可含測量誤差，是多元數(shù)據(jù)分析的重要工具，在心理學(xué)、社會(huì)學(xué)等研究領(lǐng)域已有廣泛應(yīng)用[10-12]。

SEM借助因子分析計(jì)算潛變量與觀察變量間的因子載荷系數(shù)，以此表征二者之間的關(guān)系，進(jìn)而得到潛變量的觀測值，并可同時(shí)以此觀測值分析多個(gè)因變量之間的相互影響關(guān)系，有效避免分析自變量與因變量之間的影響作用時(shí)所受到其他因變量的干擾。SEM包括測量模型與結(jié)構(gòu)模型兩部分。測量模型描述外生潛變量ξ與外生顯變量X之間、內(nèi)生潛變量η與內(nèi)生顯變量Y之間的關(guān)系；結(jié)構(gòu)模型描述內(nèi)生潛變量η與外生潛變量ξ之間的關(guān)系。

測量模型如式(1)：

(1)

式中：X為由12個(gè)外生顯變量(B1～B9、PC1～PC3)構(gòu)成的向量；ξ為由2個(gè)外生潛變量(品牌形象BI、感知服務(wù)費(fèi)用PC)構(gòu)成的向量；ΛX為X對ξ的因子載荷矩陣；δ為由X的觀測誤差構(gòu)成的向量；Y為由25個(gè)內(nèi)生顯變量(E1～E9、P1～P9、CS1～CS3、CL1～CL3)構(gòu)成的向量；η為由4個(gè)內(nèi)生潛變量(期望服務(wù)質(zhì)量EQ、感知服務(wù)質(zhì)量PQ、顧客滿意度CS、顧客忠誠度CL)構(gòu)成的向量；ΛY為Y對η的因子載荷矩陣；ε為由Y的觀測誤差構(gòu)成的向量。

結(jié)構(gòu)模型如式(2)：

(2)

式中：B為內(nèi)生潛變量η的結(jié)構(gòu)系數(shù)矩陣，反映模型中內(nèi)生潛變量間的作用大??；Γ為外生潛變量ξ的結(jié)構(gòu)系數(shù)矩陣，反映外生潛變量ξ對內(nèi)生潛變量η的作用大??；ζ為內(nèi)生潛變量的誤差向量。

2.4 模型求解及檢驗(yàn)

運(yùn)用Mplus軟件對模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，并檢驗(yàn)?zāi)Ｐ退傻臏y量變量協(xié)方差矩陣與樣本協(xié)方差矩陣的接近程度(擬合度)。模型擬合度越好，參數(shù)估計(jì)結(jié)果越準(zhǔn)確。

擬合度檢驗(yàn)指標(biāo)包括卡方自由度比(χ2/df, 亦稱規(guī)范卡方)、近似誤差均方根(RMSEA, root mean square error of approximation)、比較擬合指數(shù)(CFI, comparative fit index)、非規(guī)范適配指數(shù)(TLI, tacker-lewis Index)、標(biāo)準(zhǔn)化殘差均方根(SRMR, standardized root mean square residual)。其中，良好的模型適配度要求如下：χ2/df屬于(1, 3)范圍內(nèi)；RMSEA、SRMR均小于0.08；CFI、TLI均大于0.90。

3 實(shí)證分析

以重慶市的城市居民為調(diào)查對象進(jìn)行物流配送服務(wù)滿意度研究。在設(shè)計(jì)初始問卷基礎(chǔ)上，通過預(yù)測試收集的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)問卷的信度和效度，并進(jìn)行一階測量模型與二階測量模型的適用性分析，根據(jù)測試結(jié)果適當(dāng)調(diào)整問卷測量題項(xiàng)得到最終問卷。于2019年6月發(fā)放正式離線調(diào)查問卷550份，剔除不認(rèn)真填答、缺失值個(gè)數(shù)大于3、連續(xù)選擇極端值超過5個(gè)的樣本，最終共回收有效問卷518份，有效回收率94.19%，有效樣本數(shù)量達(dá)到問卷測量題項(xiàng)數(shù)目(37個(gè))的10倍以上，符合R.B.KLINE等[13]提出的經(jīng)驗(yàn)準(zhǔn)則。

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

本次調(diào)查所得的518份有效問卷中，受訪者男女比例均在50%左右，年齡主要集中在18～40歲之間(75.17%)，受教育程度多為本科層次(33.58%)，平均每月使用物流配送(寄遞)服務(wù)次數(shù)最多的為1～2次(62.40%)，具體統(tǒng)計(jì)信息見表2。

表2 問卷描述性統(tǒng)計(jì)信息Table 2 Descriptive statistic information of questionnaire

3.2 信度與效度分析

由表3，表4可知，各潛變量的組合信度值(CR, composite reliability)均大于0.8，表明模型潛變量的測量指標(biāo)之間的內(nèi)部一致性較好。一級測量指標(biāo)與二級測量題項(xiàng)的因子載荷均大于0.7，各變量的平均方差抽取量(AVE, average variance extracted)均大于0.5，且AVE值的平方根均大于與其他變量間的皮爾森相關(guān)系數(shù)，模型的區(qū)別效度較好。綜上，模型具有良好的信度與效度，計(jì)算結(jié)果可被接受。

表3 因子載荷系數(shù)Table 3 Factor loading coefficient table

表4 皮爾森相關(guān)系數(shù)Table 4 Pearson correlation coefficient table

3.3 模型適配度檢驗(yàn)

利用Mplus軟件對模型適配度進(jìn)行檢驗(yàn)，相關(guān)檢驗(yàn)指標(biāo)計(jì)算結(jié)果見表5。由表5可知，χ2/df、RESEA等檢驗(yàn)指標(biāo)均在可接受的范圍內(nèi)，模型擬合度符合檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。

表5 模型適配度檢驗(yàn)結(jié)果Table 5 Test results of model fitness

3.4 路徑分析及假設(shè)檢驗(yàn)

以標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)反映各變量間的影響作用大小(負(fù)號(hào)表示負(fù)向影響作用)，結(jié)構(gòu)方程路徑系數(shù)及假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果見表6，結(jié)構(gòu)方程模型標(biāo)準(zhǔn)化路徑分析結(jié)果見圖3。各潛變量對顧客滿意度的影響作用按標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)大小排序依次為感知服務(wù)質(zhì)量、感知服務(wù)費(fèi)用、品牌形象、期望服務(wù)質(zhì)量，說明顧客對物流配送服務(wù)質(zhì)量的重視高于服務(wù)費(fèi)用，且物流配送企業(yè)的品牌形象也備受關(guān)注；品牌形象、期望服務(wù)質(zhì)量對感知服務(wù)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)分別為0.59、-0.32；顧客滿意度對顧客忠誠度標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0.83，影響顯著。各潛變量之間的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)計(jì)算結(jié)果見表6，變量間的影響關(guān)系均達(dá)到95%置信度的顯著性(P<0.05)，故關(guān)于潛變量的7個(gè)假設(shè)均成立。

表6 結(jié)構(gòu)方程路徑系數(shù)及假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果Table 6 Path coefficient of structural equation and hypothesis test results

圖3 結(jié)構(gòu)方程模型標(biāo)準(zhǔn)化路徑分析結(jié)果Fig. 3 Standardized path analysis results using structural equation model

4 結(jié) 語

在CCSI模型的基礎(chǔ)上，以感知服務(wù)質(zhì)量、感知服務(wù)費(fèi)用詮釋感知價(jià)值，研究質(zhì)量與價(jià)格對滿意度的影響貢獻(xiàn)，構(gòu)建了物流配送服務(wù)顧客滿意度測評模型。運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型對潛變量與測量變量以及各潛變量之間的影響關(guān)系進(jìn)行了具體化描述，進(jìn)行了重慶市居民的實(shí)證分析，定量驗(yàn)證了模型中變量的相互影響關(guān)系，表明該模型能夠從心理感知角度描述物流配送服務(wù)中顧客滿意度情況，但其對于不同社會(huì)群體的適用性有待進(jìn)行進(jìn)一步研究。