邵继锋，吕 锋，李锋军
（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）
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。
1.1 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
1.2 基于SEM 的物流服务质量评价体系
SEM（Structural Equation Mode）l 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Cronbach"s α 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。
表2 模型适配度指标
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0.5[8]。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。
图1 结构方程模型标准化路径图
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。
2.1 动态模糊（DFL）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，依据每一个层次因素集，构建从第二层C 层到第一层B 层的动态模糊矩阵，最终形成综合矩阵R。
UA=（B1,B2,B3,B4,B5），指标变量KK1用C11表示，指标变量KK2用C12表示，以此类推。
（2）确定权重系数[10]，构建权重集
B 层权重WA=（0.201,0.212,0.220,0.177,0.190）。
依据表3，C 层权重集为：WB1=（0.039,0.040,0.039,0.040,0.041），WB2=（0.048,0.056,0.052,0.050），WB3=（0.042,0.042,0.049,0.040,0.046），WB4=（0.090,0.087），WB5=（0.040,0.040,0.038,0.038,0.034）。
表3 C 层指标相对于A 层权重系数
（3）确定评价论域体系，构建论域集
给评语权重与评语等级的隶属度赋值为95、85、70、55、45 分别表示很好、好、一般、差、很差5 个评语等级，即评语权重集P=｛95,85,70,55,45 ｝。
（4）数据统计与运算
依据收集的调查问卷数据，将各指标不同等级的同意人数转换为同意比率，构建评价矩阵隶属函数，即对U 集中每一个因素Ui进行单因素评价，计算出相对于评价结果集中）的隶属度[11]，建立出单因素评价矩阵，如表4 所示。
表4 制造企业物流服务质量一级指标矩阵表
2.2 结果分析
3.1 提高物流服务意识
加强与客户之间的有效交互。首先，企业内部提出“以客户为重”等口号并没有真正运用这种以客户为中心的现代化服务理念[12]。制造企业应该在员工形象、沟通技能、快速处理客户投诉等方面加强相关业务素质与业务技能的培训及相关制度的完善，以提高客户对物流服务的满意度。其次，为避免各种差异性影响，企业应该尽可能的使服务标准化以降低差异化引起的服务问题的发生。最后，企业应当融入供应链管理，打造供应链核心竞争优势并实现物流服务的合理配置，提出优化的物流设计方案，提高主动为客户解决问题的意愿和态度。
3.2 加强物流服务管理
提高物流服务可靠性，其包括提供物流服务的准时性、准确性和稳定性。制造企业的物流管理中应不断强化对物流服务质量的管理与跟踪控制，确保及时解决有关物流业务问题，从而更有针对性地进行服务质量优化与战略定位调整以期实现更优的物流服务质量，树立良好的企业形象，培养优质业务口碑，做到真正以客户为中心提供准时准确稳定完好的物流服务。
3.3 加强物流服务信息系统基础建设
提高物流服务响应性。现阶段制造企业的信息技术与管理模式依然处于较落后水平，譬如物流服务网络与信息系统基础建设不健全，无法建立起完整的客户信息管理系统，这将严重影响物流服务的准确性和及时性。技术的落后随之带来企业物流功能单一、网络建设分散、经营模式不规范等问题。因此，企业物流服务应当合理投入信息化基础设施建设，建立物流信息管理系统以期与客户同步物流，提升企业的物流服务响应性[13]。
3.4 合理的物流服务质量定价决策
合理的定价实现物流服务费用与物流服务水平的平衡从而在经济性维度提高物流服务水平的正向感知。在物流服务过程中，客户感知的物流服务质量受到物流服务费用的影响。当客户由于费用较低产生较低期望时企业的良好服务在客户感知角度会更高。因此，企业应该建立合理的物流服务定价机制以实现企业与客户的共赢[14]。
3.5 加强先进物流设施、设备、仓储、场所、技术的建设
加强物流服务有形性。企业的现代化基础设施建设是物流运营的根本[15]。譬如，物流信息查询平台能够实现与客户及时准确的共享货物物流信息，掌握配送流程与进度。物流设施设备等资源的合理选择、布局、配置都将影响物流服务各个功能作用的发挥从而影响整个物流系统的效率与效益。因此，制造企业应当意识到现代化物流系统建设的重要性，合理进行资源投入以实现物流服务水平的提升，保持可持续的竞争力。
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