退貨物流服務(wù)質(zhì)量因子分析

■ 吳　瓊　鄭曉宏　陳新國　教授（太原理工大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院　太原030024）

退貨物流服務(wù)質(zhì)量因子分析

■ 吳瓊鄭曉宏陳新國教授（太原理工大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院太原030024）

退貨物流服務(wù)質(zhì)量作為服務(wù)質(zhì)量管理的重要組成部分，日漸成為影響物流企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵要素之一。目前基于退貨角度的物流服務(wù)質(zhì)量評價文獻相對較少，因此本文參考SERVQUAL和LSQ評價體系，在構(gòu)建基于退貨角度的物流服務(wù)質(zhì)量評價指標的基礎(chǔ)上，借助李克特量表法（Likert Scale）進行相關(guān)的問卷設(shè)計和調(diào)查，對收集的數(shù)據(jù)進行因子分析和權(quán)重計算。通過確定各指標的權(quán)重，為物流企業(yè)完善退貨服務(wù)提出相應(yīng)的建議。

退貨物流服務(wù)質(zhì)量因子分析

引言

移動互聯(lián)網(wǎng)時代的快速發(fā)展，使得移動電商模式迅速占據(jù)人們的生活，推動了快遞行業(yè)的迅猛發(fā)展。國家郵政局的數(shù)據(jù)顯示：2014年1月至8月，全國快遞服務(wù)企業(yè)業(yè)務(wù)量累計完成81.6億件，同比增長52.7%；業(yè)務(wù)收入累計完成1230.4億元，同比增長42.3%。由此可以看出，快遞物流行業(yè)的快速發(fā)展，成為推動我國經(jīng)濟快速發(fā)展的重要方式。

隨著快遞行業(yè)在日常生活中的不斷深入，消費者對服務(wù)質(zhì)量的滿意程度也隨之發(fā)生轉(zhuǎn)變。如今，逆向物流的發(fā)展仍然處于發(fā)展階段，仍然存在需求不穩(wěn)定、信息不對稱、主體不平衡等問題（劉龍青等，2014）。消費者在接受快遞物流服務(wù)時，不僅注重快遞物流配送過程中的服務(wù)質(zhì)量，也開始關(guān)注商品在逆向物流過程中的服務(wù)質(zhì)量。因此，對我國快遞行業(yè)退貨物流服務(wù)質(zhì)量進行評估，成為必要的研究問題。

鑒于此，本文基于SERVQUAL評價體系和LSQ評價體系設(shè)計問卷、調(diào)研問卷，在驗證調(diào)研問卷信效度基礎(chǔ)上，對收集的樣本進行數(shù)據(jù)分析和權(quán)重計算。針對分析中出現(xiàn)的問題提出相對應(yīng)的解決措施和建議。

研究假設(shè)

（一）相關(guān)研究綜述

物流服務(wù)質(zhì)量管理日漸成為快遞企業(yè)關(guān)鍵的競爭要素之一，改善服務(wù)質(zhì)量也成為業(yè)界討論的重要話題之一（朱美虹等，2011）。隨著我國移動電商的快速發(fā)展，消費者對快遞行業(yè)的服務(wù)質(zhì)量也有了更高的要求。

針對我國快遞物流行業(yè)的服務(wù)質(zhì)量評價問題，不同學(xué)者利用不同的方法對其進行闡述。例如：朱美虹、繆圣陶、卓駿（2011）利用結(jié)構(gòu)方程模型進行實證研究，為管理者改善管理和提高服務(wù)質(zhì)量提供見解與指導(dǎo)；周正嵩（2012）采用結(jié)構(gòu)方程驗證分析法對物流企業(yè)服務(wù)質(zhì)量模型的擬合度進行驗證，從六個維度提出了服務(wù)質(zhì)量提升的相關(guān)策略；常浩（2014）利用結(jié)構(gòu)方程模型對指標進行評價，提升快遞行業(yè)的物流服務(wù)水平；王真（2013）利用回歸分析法，提出提高天貓商城快遞物流服務(wù)質(zhì)量的建議；梅虎、林玲霞、馬子程（2015）利用回歸分析法，提出了相應(yīng)的管理策略。劉俊強（2006）、王科新（2011）、陳文國（2012）、胡敏霞（2012）、于寶琴、杜廣偉（2013）都是利用模糊綜合評判技術(shù)對服務(wù)質(zhì)量進行評價，針對出現(xiàn)的問題提出相應(yīng)的解決措施及建議；程滿華等（2016）則以B2C電商企業(yè)為研究對象，研究了退貨物流的模式選擇，一定程度上豐富了退貨物流的相關(guān)研究。除此之外，還有很多的學(xué)者利用不同的方法對構(gòu)建的服務(wù)質(zhì)量評價體系進行分析，提出相應(yīng)的提升措施和改進意見。

表1　解釋的總方差

表2　快遞退貨物流服務(wù)質(zhì)量評價體系

通過梳理和閱讀相關(guān)的文獻，發(fā)現(xiàn)很少有學(xué)者從快遞退貨物流角度對物流服務(wù)質(zhì)量進行體系構(gòu)建和指標評估。鑒于此，本文選擇從退貨物流角度對快遞的服務(wù)質(zhì)量進行因子分析，并對構(gòu)建的各維度指標進行權(quán)重計算，分析權(quán)重占比的影響因素，對分析過程中出現(xiàn)的問題給出對應(yīng)的解決方案。

（二）指標體系構(gòu)建

高服務(wù)質(zhì)量可以帶來提高客戶滿意度和忠誠度的。依據(jù)營銷學(xué)家帕拉蘇萊曼（A.Parasuraman）等1985年提出的SERVQUAL模型—有形性（Tangible）、可靠性（Reliability）、響應(yīng)性（Responsiveness）、保障性（Assurance）和移情性（Empathy），及2001年美國MENTZER為首的學(xué)者提出的LSQ模型，構(gòu)建相應(yīng)的物流服務(wù)質(zhì)量評價體系模型。將SERVQUAL模型中的5個維度設(shè)計成評價體系的一級指標，根據(jù)LSQ模型創(chuàng)建對應(yīng)于一級指標的17個二級指標。

研究方法

（一）調(diào)查問卷設(shè)計

根據(jù)上述構(gòu)建的指標體系，借助李克特量表法（Likert Scale）設(shè)計對應(yīng)的調(diào)查問卷。本文設(shè)計的問卷主要分為三個部分：第一部分主要了解被調(diào)查對象的性別、年齡、受教育程度以及職業(yè)4項基本信息；第二部分主要了解被調(diào)查對象使用快遞退貨的基本情況；第三部分圍繞所構(gòu)建的體系中的二級指標進行問題的設(shè)計。問卷總共包含24個問題，其中17個問題采用Likert 7點計分的形式， 被調(diào)查者根據(jù)自身情況對問題進行評分，得分越高表示被調(diào)查者對該指標的滿意度越高。

（二）樣本選取

本問卷主要針對有網(wǎng)購經(jīng)驗、使用過快遞退貨物流服務(wù)的人群進行隨機調(diào)查。根據(jù)Gorsuch（1983）的觀點認為樣本量的大小，應(yīng)保證所調(diào)查的問題與被調(diào)查者的比例最好保持在1∶5以上，最好達到1∶10（劉明，2015）。本次所調(diào)查的問題與被調(diào)查者的比例約為1∶8.8，符合數(shù)據(jù)的分析需要。

此次問卷調(diào)查總共發(fā)放問卷200份，回收問卷170份，剔除無效問卷后得到的有效問卷150份，問卷有效回收率為88.24%。通過SPSS軟件對樣本的分析得到，樣本中男性占44.0%，女性占56.0%；從年齡上看，20歲以下的占45.3%，21-30歲的占52.0%，而31歲以上的總共占2.7%；從職業(yè)上看，學(xué)生占90.7%。數(shù)據(jù)說明，21-30歲的女學(xué)生是促進快遞物流行業(yè)迅猛發(fā)展的主要原因。

同時，通過此次問卷調(diào)查的樣本數(shù)據(jù)分析，大多數(shù)消費者在退貨時更看重快遞公司的服務(wù)質(zhì)量（占比為46.0%），給出的建議也圍繞著提升退貨服務(wù)質(zhì)量（占比為48.0%）。因此，研究是有效和必要的。

表3　各級指標及其權(quán)重

因子分析

（一）指標總體相關(guān)性分析

指標總體相關(guān)性分析主要是考察評價指標之間變化的親密度，相關(guān)系數(shù)越高，表示指標間相關(guān)程度越高。如果其中的指標系數(shù)過低，則表明這一指標與其它指標不存在相關(guān)性，將予以刪除。

本文將利用SPSS軟件對指標樣本進行相關(guān)性檢驗，得出指標的總計統(tǒng)計量表。結(jié)果顯示校正的項總計相關(guān)性一欄中指標的數(shù)值大多大于0.4，說明本文所構(gòu)建的退貨物流服務(wù)質(zhì)量評價指標的相關(guān)性較強，可以進行下一步的樣本數(shù)據(jù)檢驗和分析。

（二）信度檢驗

信度檢驗主要是利用SPSS測量評價指標的穩(wěn)定性、一致性和可靠性的方式。在本文中主要運用了α可靠性系數(shù)檢驗和折半可靠性檢驗對收集的問卷樣本數(shù)據(jù)進行檢驗，進一步驗證所收集的樣本數(shù)據(jù)的可信程度。

1. α可靠性系數(shù)法。Cronbach's α可靠性系數(shù)是目前最常用的可靠性系數(shù)，其公式為：

2.折半可靠性法。折半可靠性法是將調(diào)查指標分為兩半，利用Spearman-Brown公式計算相關(guān)系數(shù)，進而估計整個量表的可靠性（謝龍漢等，2014），折半信度系數(shù)越大越好，一般系數(shù)大于0.6認為是可以被接受的。Spearman-Brown公式為：

其中rsb表示折半后的可靠性系數(shù)；rxy表示兩半之間的相關(guān)系數(shù)。

利用SPSS軟件對收集的樣本數(shù)據(jù)進行折半可靠性檢驗，通過分析，所得到的結(jié)果顯示：Guttman Split-Half系數(shù)為0.843，說明該調(diào)查所收集的數(shù)據(jù)相對可靠，檢驗結(jié)果合理有效。

（三）效度分析

進行因子分析前，一般使用KMO檢驗和Bartlett球度檢驗的方法，對樣本是否適合做因子分析進行檢驗。

KMO檢驗是用來比較指標間簡單相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)的指標，它的取值一般介于0到1之間。KMO值越接近1，變量間相關(guān)性越強，越適合做因子分析。Bartlett球度檢驗是假設(shè)變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣為單位矩陣，根據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣的行列式得到Bartlett球度檢驗統(tǒng)計量。它的近似卡方值越大，且對應(yīng)的相伴概率值小于給定的顯著性水平（0.05），則拒絕原假設(shè)，認為變量之間存在相關(guān)性，適合做因子分析（陳文國，2012）。

因此，利用已有數(shù)據(jù)對評價指標進行效度檢驗，得到相應(yīng)分析結(jié)果。其中KMO的檢驗值為0.846，Bartlett球度檢驗的近似卡方值為970.633，相伴概率（Sig.）為0.000，遠小于給定的顯著值0.05。檢驗結(jié)果表明：各指標之間存在相關(guān)性，適合做因子分析。

在十八大對中國特色社會主義道路進行的新界定中，把“五位一體”總布局（建設(shè)社會主義市場經(jīng)濟、社會主義民主政治、社會主義先進文化、社會主義和諧社會、社會主義生態(tài)文明）和促進人的全面發(fā)展放在了一起。總布局是社會的全面發(fā)展，社會的全面發(fā)展和人的全面發(fā)展互為因果，互相促進。

（四）因子分析

因子分析法是從研究變量內(nèi)部相關(guān)的依賴關(guān)系出發(fā)，把具有錯綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個綜合因子的一種多變量統(tǒng)計分析方法（謝龍漢等，2014）。

共同度檢驗。利用SPSS軟件進行共同度檢驗。分析結(jié)果顯示各指標在初始值為1.000時，共同度數(shù)值最小為0.437，均大于0.4。因此，在不刪除任何指標的前提下，公因子能夠很好地解釋指標。

提取公因子。提取公因子的基本思路是將變量按相關(guān)性大小進行分類，找出對應(yīng)的公因子。利用因子分析中的主成分分析法，對樣本數(shù)據(jù)進行公因子的提取，如表1所示。

如表1所示，前5個因子的解釋總方差的累積占比為64.897%（＞60%）。因此，將特征值大于1的前5個因子設(shè)置為公因子。這5個公因子占比分別為：F1（36.169%）；F2（9.146%）；F3（7.202%）；F4（6.428%）；F5（5.952%）。

因子旋轉(zhuǎn)。由因子分析模型可知，公因子F1（響應(yīng)性）由同行業(yè)快遞服務(wù)性價比、退貨查詢及時便捷、退貨商品處理時間限制、快遞人員服務(wù)態(tài)度、解決意外事故時退貨物流服務(wù)時限的黏性5個指標決定。所以，快遞企業(yè)要從以上方面提高快遞的響應(yīng)度，從而提高服務(wù)質(zhì)量。

公因子F2（可靠性）由退貨失敗時退款方式是否安全、退貨物流投遞的準確性、快遞人員形象組成?？爝f企業(yè)要注重貨物和款項安全可靠，維護服務(wù)人員的個人形象，進而提高企業(yè)的服務(wù)質(zhì)量。

公因子F3（移情性）由個性化服務(wù)、與客戶及時溝通、快遞設(shè)備和設(shè)施先進及便捷3個指標決定?？爝f企業(yè)要提高企業(yè)的服務(wù)質(zhì)量，就要善于與消費者溝通，提供個性化的便捷服務(wù)。

公因子F4（保障性）由退貨熱線暢通、退貨物流支付價格合理、客戶個人和財產(chǎn)信息的保護、退貨流程便捷組成。保障熱線暢通、保護消費者個人和財產(chǎn)安全、確保收費合理是提高服務(wù)質(zhì)量的必要選擇。

公因子F5（有形性）由快遞人員處理業(yè)務(wù)能力水平、快遞公司退貨物流信息的反饋能力2個指標組成?？爝f企業(yè)要想提高服務(wù)質(zhì)量，需要提高自身的能力。

最終確定的快遞退貨物流服務(wù)質(zhì)量評價體系如表2所示。

（五）指標權(quán)重分析

權(quán)重是指該指標在整體評價中的相對重要程度。一級指標的權(quán)重可以用因子分析法中各個公因子對目標指標的貢獻率確定。從表1的公因子指標占比率可以看出，5個公因子的累積貢獻率64.897%，且各指標的貢獻率分別為：36.169%、9.146%、7.202%、6.428%、5.952%。能夠計算出個公因子的權(quán)重分別為：0.5573、0.1409、0.1110、0.0990、0.0917。

在計算構(gòu)建體系的二級指標時，利用成份得分系數(shù)矩陣中各指標得分系數(shù)建立有關(guān)于公因子的線性回歸方程，從而計算各指標的權(quán)重，如表3所示。

由表3可以得到以下結(jié)果：第一，通過調(diào)查和數(shù)據(jù)分析將原始構(gòu)建的指標體系進行調(diào)整，確定最終的指標體系。第二，在5項一級指標中，響應(yīng)性的權(quán)重比值最大（55.73%），其次為可靠性（14.09%）、移情性（11.10%）、保障性（9.90%）、有形性（9.17%）。第三，根據(jù)權(quán)重計算可知，“同行業(yè)快遞服務(wù)性價比”、“退貨失敗時退款方式是否安全”、“個性化服務(wù)”、“退貨熱線暢通”、“快遞人員處理業(yè)務(wù)能力水平”為各一級指標中占比最大的指標。

結(jié)論與建議

分析的結(jié)果顯示，作為物流企業(yè)在退貨服務(wù)過程中仍然需要進行不斷改進。

第一，因子分析表明：響應(yīng)性方面，快遞人員在服務(wù)過程中應(yīng)當提高業(yè)務(wù)能力，縮短處理意外事故的時間，提升時限黏性（因子載荷為0.529）。提高解決意外事故時的服務(wù)時限黏性，是物流企業(yè)提升服務(wù)響應(yīng)性需要關(guān)注的重要部分之一；可靠性方面，快遞人員在服務(wù)中應(yīng)當注重個人形象（因子載荷為0.450），給予客戶更多安全感。個人形象的提升，有助于促進物流企業(yè)整體服務(wù)形象的提升；移情性方面，客戶在接受服務(wù)時，更注重物流設(shè)備和設(shè)施是否先進、便捷（因子載荷為0.505）。物流企業(yè)要想降低退貨物流服務(wù)的投訴率，就需要建立先進、便捷的物流設(shè)備和設(shè)施；保障性方面，客戶更注重退貨流程是否便捷（因子載荷為0.473）。因此，企業(yè)需建立更便捷的退貨流程，利于鞏固其消費者人群，促進物流服務(wù)質(zhì)量的提升；有形性方面，物流企業(yè)需重視物流信息反饋的能力（因子載荷為0.670）。提升企業(yè)物流信息的反饋能力，是提高退貨服務(wù)質(zhì)量的重要措施之一。

第二，通過權(quán)重計算可知：客戶在接受退貨服務(wù)過程中，更注重物流企業(yè)的響應(yīng)程度（權(quán)重為0.5573）。因此，物流企業(yè)需要通過建立及時便捷的查詢平臺、提升快遞人員的服務(wù)態(tài)度、縮短退貨時限、提高企業(yè)服務(wù)性價比、提高快遞人員解決意外事故時的服務(wù)時限黏性，提升物流企業(yè)的退貨服務(wù)質(zhì)量。

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