基于CCSI的快递收派员工作满意度影响机制研究_卢毅.pdf

物流科技 2023 年第 5 期 3 月上收稿日期：2022-06-30基金项目：中国交通教育研究会项目（JTZD20-09）作者简介：卢毅（1964），男，湖南宁乡人，长沙理工大学交通运输工程学院，教授，博士，博士生导师，研究方向：物流工程；胡琦伟（1998），本文通讯作者，男，湖南常德人，长沙理工大学交通运输工程学院硕士研究生，研究方向：交通运输规划与管理、物流工程。引文格式：卢毅，胡琦伟.基于 CCSI 的快递收派员工作满意度影响机制研究J.物流科技，2023,46(5)：62-66.现代物流文章编号：1002-3100（2023）05-0062-05物流科技 2023 年第 5 期 3 月上Logistics Sci-Tech March,2023（the first half）摘要：探究快递收派员工作满意度影响因素，更好地树立快递企业的声誉。问卷调查中通快递企业一线员工，结合中国顾客满意度指数模型（Chinese Customer SatisfactionIndex,CCSI）展现影响机制，并通过独立样本 T 检验与单因素方差分析探究不同个人属性之间各因素的异质性，IPA 分析确定需要改进的因素。感知工作特性、企业形象、职业发展前景及工作报酬依次从大到小对工作满意度产生正向影响，工作满意度直接正向作用于组织公民行为；性别、有无小孩及年龄群组之间均对部分因素有显著差异。研究结果为改善员工工作满意度，提升快递企业服务质量提供了有效指引。关键词：物流管理；快递企业；CCSI 模型；员工工作满意度中图分类号：F253文献标志码：ADOI：10.13714/ki.1002-3100.2023.05.015Abstract:Explore the influencing factors of the job satisfaction of express delivery couriers,and better establish the reputation of express delivery companies.In the questionnaire survey,the front-line employees of Zhongtong Express Companycombined with the Chinese Customer Satisfaction Index model（CCSI）to show the impact mechanism,and through the independent sample T test and one-way ANOVA analysis to explore the heterogeneity of each factor between different individual attributes,IPA analysis identified the factors that needto be improved.Perceive the characteristics of work,corporateimage,career development prospects and work remunerationfrom large to small,in turn,have a positive impact on jobsatisfaction,and job satisfaction directly and positively acts onthe behavior of organizational citizens;there are significant differences in some factors between sex,presence or absence ofchildren,and age group.The research results provide effectiveguidance for improving employee job satisfaction and improvingthe service quality of express delivery companies.Key words:logistics management;express delivery companies;CCSI model;employee job satisfaction基于 CCSI 的快递收派员工作满意度影响机制研究Research on the Influence Mechanism of Job Satisfaction of Express Courier and Dispatcher Based on CCSI卢毅，胡琦伟LU Yi,HU Qiwei（长沙理工大学 交通运输工程学院，湖南 长沙 410114）（School of Traffic and Transportation Engineering,Changsha University of Science&Technology,Changsha 410114,China）0引言伴随电商规模的扩展，2021 年末，全国物流快递企业业务量比上年增长 29.9%，累计完成 1 083 亿件。2022 年全国快递业务量预估将达到 1 225 亿件。较大的工作强度让快递收派员纷纷离职，其主动离职率攀升至 33.1%，是所有工种中离职率最高的职位。另外，我国物流快递企业在提供服务的过程中存在的客户文件物品毁损、丢失、投递延误等问题，服务水平有待进一步提高。而员工的离职与服务水平都与其工作满意度有关。对于员工工作满意度研究较多。Atishree 等1发现银行界大部分员工对工作文化很认同，但工资与休息时间仍是他们最关注的。Rajani2针对铁路员工，研究发现工作条件、工资、奖金、加薪、办公室开展的工作时间、工作保障、工作描述、工作技能发展计划八个因素对工作满意度有明显影响。Thant Zaw Min3研究发现工作环境、人际关系、监督技术、个人生活因素、认可等都能够对员工的工作满意度产生影响。张琳等4认为企业承诺的高低也会对员工工作满意度产生正向的影响。上述文献在分析影响因素时，一是未考虑不同个人属性群组影响因素的变化，二是未能系统地按管理心理学的态度三因素分析问题。本文以认知情感意向因素研究工作满意度的影响机制，结合 CCSI 模型融入企业形象、职业发展前景、感知工作特性及工作报酬等因素进行影响路径分析，并探讨不同个人属性下影响因素的差异性。1基础理论与模型假设1.1基础理论中国顾客满意度指数模型（China Customer Satisfaction Index，CCSI），由中国标准化研究所与清华大学于 2002 年共同提出62物流科技 2023 年第 5 期 3 月上基于 CCSI 的快递收派员工作满意度影响机制研究以期望质量替代顾客期望，删除顾客抱怨变量，并结合中国国情新增了品牌形象变量，认为顾客满意度取决于顾客对产品或服务的期望质量与感知质量的比较以及企业品牌形象的共同作用5。其解释能力有限，各研究仍会对 CCSI 模型进行适应性的改进(包括融入新变量与调整路径关系等)，以期探索出更加优化的模型，CCSI 模型框架如图 1 所示。1.2模型假设针对物流快递企业特性，将 CCSI 模型中的企业形象、顾客期望、感知质量、顾客满意以及顾客忠诚转换成企业形象、职业发展前景、感知工作特性、工作满意度以及组织公民行为，并提出假设：企业形象正向影响员工工作满意度（H1）；职业发展前景正向影响员工工作满意度（H2）；感知工作特性正向影响员工工作满意度（H3）；工作报酬正向影响员工工作满意度（H4）；企业形象正向影响员工职业发展前景（H5）；感知工作特性正向影响员工职业发展前景（H6）；感知工作特性正向影响企业形象（H7）；工作满意度正向影响组织公民行为（H8）；基于以上理论假设，绘制本研究的概念模型图，如图 2 所示。2数据来源与检验2.1数据来源主要采用现场问卷调查的方法，通过问卷星 APP 制作电子问卷，被调查人员利用手机直接现场提交调查结果，每份问卷所用时间为 5 分钟左右。本次调查于 2021 年 9 月 23 日至 9 月 25 日对长沙市天心区中通快递公司一线员工进行展开，共收到问卷数量 410 份，剔除潦草填答、回答速度过快、连续选择极端值过多的无效问卷 26 份，共计收回有效问卷 384 份，有效问卷比例为 93.7%。一般而言，结构方程的每个显变量要至少有 10 个样本来衡量6，本文有效问卷满足要求。有效问卷中男女比例为 10.16，主要以男性为主；家里有小孩的比例为 62.8%，大部分受访员工都有子女；受访员工年龄主要集中在 1847 岁，主要为青壮年；学历主要是高中或者大专为主；具体统计信息如表 1 所示。针对不可直接观测的潜变量，利用其组成显变量进行表示，结合李克特五分量表以 15分表示非常不同意到非常同意。2.2问卷信度效度分析问卷信度分析与效度判别的结果如表 2 所示。信度分析的结果反应的是问卷可信度与可靠性，主要评价指标为克隆巴赫系数 Cronbachs()，值越接近于 1 表示量表数据的信度越高7。总量表的 Cronbachs 为 0.865，6 个分量表的 Cronbachs 均大于 0.7，意味着内部具有一致性。品牌形象期望质量感知质量感知价值顾客满意顾客忠诚图 1CCSI 模型框架组织公民行为意愿因素企业形象职业发展前景感知工作特性H5H6H7工作满意度H2H1H3工作报酬H4H8情感因素认知因素图 2理论假设表 1个人属性统计变 量类 别人 数比例（%）性别男33286.5女5213.5有无小孩有24162.8无14337.2年龄1827 岁11028.62837 岁14337.33847 岁11630.24857 岁123.15760 岁30.8表 2信度分析与效度判别潜在变量因子载荷值因 子 分 析 检 验Cronbachs 潜在变量因子载荷值因 子 分 析 检 验Cronbachs KMO 检验Bartlett 球形度检验SigKMO 检验Bartlett 球形度检验SigQX10.5970.777417.78600.787GX10.7160.794419.64800.791QX20.651GX20.734QX30.807GX30.777QX40.713GX40.705ZJ10.6650.842570.69400.814GC10.7350.673251.04700.736ZJ20.606GC20.814ZJ30.623GC30.822ZJ40.707GD10.5780.710370.28000.750ZJ50.644GD20.560ZW10.8300.689279.44700.707GD30.538ZW20.825GD40.543ZW30.750效度判别的结果反应的是问卷问题的正确性程度，主要通过因子分析法，采用 KMO 值与 Bartlett 球形检验及旋转后的因子载荷值来判断。6 个分量表的 KMO 最低值为 0.6730.600，Bartlett 球形度检验的 值=0.000，显著性较高。23 个观测变量经过63物流科技 2023 年第 5 期 3 月上正交旋转化的因子载荷值最低为 0.5380.5008，表示问卷数据适合做因子分析。3数据分析3.1假设检验本文利用 Amos26 软件构建结构方程模型，选取国际上公认的相关拟合指标9对模型适配性进行检验，如表 3 所示。假设模型对样本数据具有良好的拟合能力。通过极大似然法估计各变量路径系数，经过不断修正，模型结构如图 3 所示（残差未画出）。表 3结构方程模型拟合参数指标NCAGFIGFICFITLIIFIRMSEA接受值0.80.80.90.90.90.08实际值2.0680.8840.9060.9210.9100.9220.053检验结果接