基于SEM-DFL理论的物流服务质量评价_邵继锋.pdf

物流科技 2023 年第 5 期 3 月上收稿日期：2022-07-24基金项目：科技部国家重点研发项目“农业装备制造产业集聚区域网络协同制造集成技术研究与应用示范”（2020YFB1713500）作者简介：邵继锋（1984），男，河南巩义人，河南科技大学机电工程学院硕士研究生，研究方向：物流与供应链管理；吕锋（1980），本文通讯作者，男，河南商丘人，河南科技大学机电工程学院，副教授，硕士生导师，研究方向：工业系统工程、物流与供应链管理；李锋军（1966），男，河南方城人，第一拖拉机股份有限公司，正高级工程师，硕士生导师，研究方向：工业系统工程、铸造工艺。引文格式：邵继锋，吕锋，李锋军.基于 SEM-DFL 理论的物流服务质量评价J.物流科技，2023,46(5)：32-35.物流管理文章编号：1002-3100（2023）05-0032-04物流科技 2023 年第 5 期 3 月上Logistics Sci-Tech March,2023（the first half）摘要：近年来，物流服务质量水平成为企业争夺市场份额，赢得客户满意度的重要因素。构建科学的物流服务质量评价模型具有重要的意义。本文以 SERVQUAL 模型和 LSQ模型为基础框架，引入结构方程模型，筛选出制造企业物流服务质量的评价指标体系，运用 AMOS20.0 软件进行验证性因子分析由因素载荷量赋予各个维度和指标以权重，并利用动态模糊综合评价展开评价研究，提出针对性的物流服务质量改善和提升建议，为提高现阶段我国制造企业物流服务水平提供了借鉴和参考。关键词：物流服务质量；评价指标；结构方程模型；动态模糊综合评价中图分类号：F272文献标志码：ADOI：10.13714/ki.1002-3100.2023.05.007Abstract:In recent years,the level of logistics service qualityhas become an important factor for companies to compete formarket share and win customer satisfaction.It is of great significance to construct a scientific logistics service quality evaluation model.Based on the SERVQUAL model and theLSQ model,this paper introduces the structural equation modelto screen out the evaluation index system of the logistics service quality of manufacturing enterprises,and uses AMOS20.0software to carry out confirmatory factor analysis.This paparalso uses dynamic fuzzy comprehensive evaluation to carry outevaluation research,puts forward targeted logistics service quality improvement suggestions,providing references for improvingthe logistics service level of the countrys manufacturing enterprises at this stage.Key words:logistics service quality;evaluation index;structural equation model;dynamic fuzzy comprehensive evaluation基于 SEM-DFL 理论的物流服务质量评价Research on Logistics Service Quality Evaluation Based on SEM-DFL Theory邵继锋1，吕锋1，李锋军2SHAO Jifeng1,LV Feng1,LI Fengjun2（1.河南科技大学 机电工程学院，河南 洛阳 471023；2.第一拖拉机股份有限公司，河南 洛阳 471023）（1.School of Mechatronics Engineering,Henan University of Science and Technology,Luoyang 471023,China;2.First TractorCompany Limited,Luoyang 471023,China）0引言物流业作为服务业的全新领域，由于迅猛的发展速度，越来越受到企业的青睐。高速增长的体量背后，隐藏着大量影响客户体验的因素。但现阶段整体服务能力不强，多数制造企业物流服务内容单一，仅能提供普通的仓、运、配服务，且服务质量水平较低、服务意识淡薄，与此同时企业物流的服务范围广，物流活动呈现多方性、过程复杂性及服务方式多样性等特点使得整体上物流服务质量受多种因子影响而水平较低，从而严重影响客户满意度与市场份额。故此，“十三五”规划战略提出要加快突出抓好“供给侧结构性改革”。物流连接着其他产业的供给和最终需求的实现，是供给侧改革的重要突破口，其中，物流服务质量水平如何将直接决定着企业所占据的市场优势。因而构建科学合理的物流服务质量评价体系对于企业物流服务质量水平的提升具有重要的意义。关于物流服务质量的理论研究基石是 Perrault and Russ 创建的 7Rs 理论，其指出满足客户需求是物流服务的关键，强调在客户服务过程中需以恰当的时间、恰当的地点、适合的方式提供费用合理的需求服务，是服务创新增值的活动1。Mentzer J T,et al 是物流服务质量的早期倡导者，他们将物流服务划分为顾客营销服务（MCS）和实体配送服务（PDS）两个维度，以满足顾客需要为目标提出测量物流服务质量的三个指标即可用性、时效性和质量性。该观点在以后的研究中被广泛认同，为后续相关研究奠定了基础2。随后，众多学者基于上述物流服务质量的理论研究，在不同领域展开应用研究。张卫国和谢鹏基于调研数据研究得出京东快递物流终端服务质量的五大影响因素，经过评价分析为优化快递物流提出参考和借鉴3。仇立将 B2C 模式下消费者感知物流配送服务质量的影响因素归纳为五大因素，分析得出改善 B2C 物流服务的可行性方法4。翟小可、吴祈宗遵循 SERVQUAL 模型和 LSQ 模型的评价理念，将农村电商物流服务质量评价指标分为六个维度，通过评价研究给出农村电商物32物流科技 2023 年第 5 期 3 月上表 2模型适配度指标指标CMIN/DFGFICFIRMRRMSEANFIIFI数值2.744.844.940.035.79.909.940标准.9.9.08.9.9基于 SEM-DFL 理论的物流服务质量评价流提升建议5。姜岩基于顾客满意度评价模型，从六大维度出发评价客户感知服务质量，据此提出铁路零担货运物流的改善建议6。综上所述，现有研究鲜少探讨制造领域的物流服务质量。本文以客户体验为切入点，结合制造企业物流服务现状和问题，筛选出制造企业物流服务质量评价指标，运用动态模糊综合评价方法展开物流服务质量水平的评价。1物流服务质量评价指标体系构建1.1维度与指标的选取本文结合我国制造企业物流服务现状和存在的问题，通过与物流专家以及相关物流从业者的深度访谈与交流，参考SERVQUAL 模型和 MFK 建立的 LSQ 模型作出符合实际的维度调整，遵循系统性、科学性、可操作性、目标导向性等原则，整理出了制造企业物流服务质量评价体系的模型，并确立服务可靠性、服务响应性、服务有形性、服务交互性、服务经济性五个维度对应有二十一个指标进行物流服务质量的评价（如表 1 所示）。表 1物流服务质量评价指标体系及权重结果维度权重代码及题项权重服务可靠性.201KK1该企业具有良好的形象和口碑.195KK2能准时的为客户提供所承诺的物流服务.202KK3能准确的为客户提供所承诺的物流服务.197KK4能完好的为客户提供所承诺的物流服务.202KK5提供物流服务的稳定性值得依赖.204服务交互性.212JH1工作人员拥有良好的外在形象.255JH2服务人员具有解决问题的技能水平、业务素质及良好的态度和意愿.263JH3能够与客户进行良好愉快的沟通，主动提供物流信息.244JH4能为不同客户提供优化物流方案，及时快捷处理客户投诉、答复令人满意.238服务有形性.220YX1拥有或使用现代化的办公场所、仓库等.191YX2设施设备较先进，能满足客户的需求.193YX3能够直接从网络平台跟踪物流进程.222YX4能够提供准时的物流信息.183YX5能够提供准确的物流信息.211服务响应性.177XY1能及时接洽客户，依据客户需求（诸如订货、包装等）具有快速响应能力.509XY2对于客户的需求或者误差处理具有快速反应能力.491服务经济性.190JJ1为物流服务支付的费用相对合理.211JJ2提供的物流服务适应客户基础需求且较为合理.211JJ3提供的增值服务确当合理，受客户欢迎.199JJ4能够提供合理的物流服务误差处理补偿费用.199JJ5能够提供合理的个性化物流设计方案费用.1801.2基于 SEM 的物流服务质量评价体系SEM（Structural Equation Model）即结构方程模型7是由因子分析、路径分析和回归分析等多种统计学方法综合而来的更完善的新型多元统计方法，该方法能够处理分析非常复杂的多变量研究数据。本次问卷调查以线上电子问卷为主，线下纸质问卷为辅进行数据的收集，发放的对象包括制造企业物流的从业者、客户，电子问卷发放 350 份，纸质问卷发放 100 份，共计发放 450 份，其中回收不同性别、受教育程度、职位及单位规模及性质的问卷 317 份，剔除答卷时间过短或是不认真填写的无效问卷 39 份，得到有效问卷 278 份，问卷有效率是 61.7%。（1）信度检验。由 KMO 和 Bartlett 的检验的结果可以得到，KMO 值是 0.926，Bartlett 球形检验 Sig 值是 0，也就是说两者均通过检验，问卷样本数据可做进一步分析。（2）效度检验。各个维度的 Cronbachs 值均大于 0.9，可以得知样本数据的可靠性与稳定性维持在较高水平，CR 值均大于 0.8，表示构面的内部一致性良好，在理想状况下 AVE 值应当大于 0.5，样本数据符合标准。观测变量的标准因子载荷均处于 0.5 以上的水平，表示样本数据的结构效度良好。（3）模型评价。运用 AMOS20.0 软件得出最优模型如图 1 所示，模型的主要适配度指标数值如表 2 所示。由表 2 的数据观察可知，除外 GFI 值稍低于标准值，其他测量模型适配度的指标均处于标准状态，单一指标存在与标准稍33物流科技 2023 年第 5 期 3 月上有偏差，模型整体处于可接受范围。普遍认为，如若表示数据具备良好的结构效度，观测变量的标准因子载荷需高于 0.58。由图 1 可知，各观测变量之间的因子载荷量均大于 0.6，满足该标准。1.3权重的确定指标权重表示被测量指标在整体中所具备的重要程度。本文采取结构方程模型中验证性因子分析法进行权重计算，具体而言，模型中的因子载荷量表示各个维度与物流服务质量之间的相关度，当载荷系数越大，则表示该维度对物流服务质量影响越大，故此可以通过对结构方程模型中对因子载荷量进行归一化的处理，以此得出指标权重如表 1 所示。2应用动态模糊理论评价物流服务质量2.1动态模糊 DF()L 的评价步骤（1）根据评级体系，建立评价因素论域9本文中制造企业物流服务质量为 2 层次评价，依据每一个层次因