摘要
近年来，互联网的快速衍生使得各行各业都在面临新的发展形势。物流行业对于电子商务的发展具有重要的意义，在如今电商发展逐渐面临瓶颈趋势下，快递和物流行业也面临着一定的调整。在之前快速的盲目扩张时期，一些遗留问题在近一段时间暴露出来，其中物流服务质量问题是最为紧迫的一个问题。因此新形势下，关注物流服务质量，找出影响满意度的主要因素，对于改善快递物流行业的发展。同时也有助于促进延伸行业电子商务的发展。
本文结合现代快递物流行业的发展特点，从物流服务的基本流程出发，概述了相关理论基础引入了因子分析法，通过因子分析法的研究和探索了解快递行业服务满意度的影响因素。在实证的分析过程中，本文充分的考虑了员工态度，退换货处理信息化服务等多项物流服务的指标内容，提炼出19个较为重要的影响因子。在这些因子分析中，针对物流服务质量展开因子分析结合spss软件的操作结果统计快递行业的服务质量影响的最迫切的因素。分析结果表明了快递物流的配送时效性、配送方式的多样性、快递员的态度、退换货处理的时效性、信息查询的有效性等指标是影响满意度最关键的指标。本文的分析从方法层面上提供了快递服务顾客满意度测评的一个新的视角，同时从实践上也能够为快递企业改善服务提供参考依据。
关键词：物流快递；物流服务；质量权重
一、引言
（一）研究背景
近年来电商业务的快速发展使得快递物流行业的规模不断的扩大，快递已经成为如今商贸流通不可缺少的一部分。而且随着未来的发展趋势，电商的业务还将进一步的扩大，快递行业在目前的服务上存在一定的滞后性，尤其是服务质量还难以满足消费者的需求，快递服务满意度方面有待提升。当前我国的电商业务正在进行深度的调整期，电商业务的增长在逐渐的放缓。在这一新的背景下，快递行业也需要做出一定的调整，针对未来的发展理清思路，重点关注服务中的薄弱点，改善服务质量，与电商形成协同发展效应。从现有的研究层面来看，关于快递服务质量满意度的研究非常多。有不同的方法，不同的研究结论，不同的视角。而本文认为物流服务质量的过程受到很多方面因素的影响，而且这些因素往往是多层叠加的，涉及到十几个甚至几十个指标内容。现有的研究中对于这些指标考虑的并不是非常充分。本文将从物流行业的发展特点出发，全面的考虑整个物流快递业务流程特点，针对每个环节展开测评，充分的考虑所有可能潜在的影响因素。
（二）研究意义
根据国家的互联网发展报告，在2020年网民规模已经达到了9.4亿，网络的渗透率也达到了70%。而如此高的网络发展渗透率，也意味着我国的电子商务领域呈现出高速发展的态势。2019年总电商交易额达到了35万亿元。虽然相比较过去爆发式的增长时期，电商的业务增长在逐步的放缓中，但如此庞大的市场规模也对快递物流有着极高的市场需求。2020年全国的快递业务总量达到了830亿，电商领域的快递行业总额达到了8700亿元。无论是从快递的包裹订单数量，还是从整个市场的经济体量来看，未来的快递物流行业都有非常广阔的发展空间。但是在快递物流行业快速发展的同时，我们也意识到了当前服务层面上的一些问题。快递行业全年的投诉量在持续增长，这说明了在过去粗放时期发展积累下的一些问题在逐渐的暴露。尤其是服务质量作为一个典型的服务行业，服务质量不达标，也会拖累电商领域的发展。因此，无论是对电商行业发展还是是对物流行业自己的发展而言，改善现有的服务质量都是一个迫切性的议题。
理论上，从现有的研究层面来看，关于快递服务质量满意度的研究非常多。有不同的方法，不同的研究结论，不同的视角。而本文认为物流服务质量的过程受到很多方面因素的影响，而且这些因素往往是多层叠加的，涉及到十几个甚至几十个指标内容。现有的研究中对于这些指标考虑的并不是非常充分，本文的研究考虑的因素非常多，涉及到19个指标，这些指标涵盖了物流行业发展中所有的服务事项。因此，本文的研究从理论层面上具有一定的扩充意义。
在实践层面上，快递行业在过去的十几年粗放式的发展下积累了很多的问题，这些问题在当前快递行业的深度转型和调整，其急需要解决。在众多的问题中，服务质量是一个最为紧要的问题，无论是对电商行业的发展，还是快递物流行业自身的发展。积极的改善服务质量都是有巨大的价值的。因此，本文研究快递行业的服务质量问题。提出的建议对于改善服务质量有着积极的意义，也对快递行业有发展参考价值。
（三）研究方法
本文的研究方法有以下几点：
文献综述。本文充分的检索了有关快递物流行业服务质量的研究文献资料，在文献资料中进行归纳总结。尤其是关注研究方法和研究视角这两个重点，试图在现有的研究中形成创新。
实证分析。本文引入了因子分析法，因子分析法是一种对影响因素进行提炼的分析方法，这些方法有助于在大量的因子影响因素中提炼出关键因子，从而在海量的指标内容中提炼出关键因素。本文设计了调查问卷，考察了众多可能存在影响的指标因素，通过分析得出一些创新性的研究成果。
数据分析。本文运用因子分析法设计调查问卷，收集市场调查的有关数据，在数据的处理过程中，基于数理统计的方法。研究每个因子之间的数量关系，确定因素的归属。
二、相关概念及国内外研究现状
（一）快递服务
快递服务，是现代物流领域的重要分支行业，快递服务的概念来源与X，快递服务的主要流程包含了从客户的下单，上门收件到送到消费者手中这一整个物流的环境过程涉及到了打包、发货、分拣、盘点、运输、仓储配送，这一系列的服务流程被称为快递服务。
（二）国外研究现状
关于顾客满意的研究，1965年，X商业协会提出了这个概念之后，各个国家都在围绕着不可满意度展开研究。满意度是一个非常宽泛的概念，是基于消费者主观体验的一个感知，因此每个人都会有不同的感知，就会形成不同的满意度评价结果。在具体的研究方面，一部分学者也指出了满意度是基于一定参照形成的，在对某一项服务和产品之前有一定的期待，如果感知之后的体验，与这一期待值有差距，就会形成满意度或不满意度。总而言之，顾客满意度的核心就是对产品服务质量的感知情况所做出的一项评价。在物流服务领域，一直以来的研究工具都是SERVQUAL量表，这是一个经典的服务质量测评模型，主要用于商业营销、医疗服务、电商服务等领域。在快递服务行业这模型也具有一定的适用性。
（四）国内研究现状
在顾客满意度研究方面，邬金涛（2018）在其编写的著作《客户关系管理》中也对顾客满意理论做了描述和定义[7]，作者指出了顾客的满意度是建立在顾客感知的价值基础上形成的对成本和收益的一个判断。成本是指顾客要获得产品和服务所付出的成本。而收益者是在购买产品或服务之后的体验收益。二者之间的差值就是满意度评价的一个指标。当顾客的收益大于成本时，更容易获得满意。而当客户的收益小于成本时，则更容易收获不满意。
在物流服务领域，顾客满意度的指标也得到了一定的延伸。孙文婷[9]结合研究的连锁配送环节的物流服务质量，通过设计调查问卷，调研的连锁经营模式物流服务方面的满意度。作者指出了在新零售的模式下，便利店也正在积极地推行O2O模式，这一模式极大地依赖线下环节的物流配送。并且在这一新的模式下，消费者的购物时间是碎片化的，因此对物流服务的质量提出了更高的要求。徐春华[10]重点配送的快递物流的配送环节，对于顾客满意度的影响因素，分析指出了在末端配送物流过程中，自提模式的取货距离方式以及时效性对于满意度有非常显著的影响。作者通过设计教材文件进一步的验证了这一结论。夏国岭[11]等分析了烟草行业的物流配送，烟草的物流配送具有一定的特殊性，物流过程中的集散网点的选址，物流配送的时效性等都是直接影响满意度的关键。林丽明等[12]重点分析了当前电商网购的物流服务质量，指出良好的服务质量能够形成满意度，而满意度又和顾客的忠诚度有关。这对于电商企业来说，只要积极的运营，物流，能够极大地提升物流客户的忠诚度。王铭煜[14]分析总结了物流阶段的各个服务环节，在不同的服务环节中，对于物流服务质量满意度影响是不同的。
综上所述，物流服务质量已经逐渐得到了重视，尤其是现有的研究都指出了满意度是一个非常关键的因素。但是在具体的测评方面，不同的研究观点差异很大。很多人的观点只考虑了配送环节或者只考虑的前端的订单环节，这与整个全流程环节的考虑较少。本文的研究旨在从全流程业务出发，考虑不同环节的业务质量，尤其是关注其带来的服务满意度方面的影响。
三、快递物流服务质量满意度影响因素设计与分析
（一）满意度影响因素设计
本人在物流服务质量满意度的影响方面提炼了过去的研究成果，针对现有的服务质量的测评指标展开了梳理，设计出新的调查问卷。本文对物流满意度的调查集中在整个物流环节的全过程阶段，涉及到从最初的订单获取到末端的配送结束。针对物流服务过程的全流程出发，本文设计每个环节的服务质量测评指标，以李科特五分计量法，将所有的服务质量进行量化测评。从1到5分别代表“很不同意”、“不太同意”、“同意”、“比较同意”以及“非常同意”。具体的问卷内容见附录所示。
通过对问卷中的数据指标进行提炼和总结，整理成如下的指标体系。本文在问卷初步设计中考虑了21个指标因素，在对问卷进行了信效度的分析中，筛选剔除不合格的指标，继而整合得到19个具有代表性的影响因素，如表3-1所示。
（二）样本收集与统计
本次的问卷调查是在网络渠道展开，在问卷星网站上设计好问卷，通过朋友圈、物流论坛等方式展开调查。调查的过程中，针对每一份问卷进行谨慎地处理，剔除掉无效的问卷最终得到了有效问卷154，有效率为98%。
从调查的基本数据来看，男女比例之间大约为1:2，这一差异并不会对本文的因子分析产生影响，18岁以下占比只有1.95%，大部分的被调查者集中在18~25岁之间，占比达到92.86%。这也表明了当前网购最主要的群体就是这一部分群体。青年群体消费购买力强，同时也有很稳定的消费习惯，因此18-25年龄段多是很正常的，大多数为学生。学历方面则主要集中在本科和大专。样本具体分布见表3-2。
（三）数据分布统计情况
对所有的问卷指标展开编号，分为X1-X19：X1代表运输设备的智能化、X2代表员工的个性化服务、X3代表员工的服务态度、X4代表员工的运输专业化、X5代表员工的主动性、X6代表商品的完好性、X7代表配送商品的准确性、X8代表退换货服务的可靠性、X9代表跟踪信息的准确性、X10代表在线客服服务及时性、X11代表商品配送速度、退换货处理时间、X12代表大型节日延迟送达时间的短期性、X13代表退换货响应时间、X14代表退换货上门取件时间、X15代表处理投诉时间、结果的满意度、X16物流配送费用、X17代表收货方式的多样性、X18代表物流服务的性价比、X19代表物流模式转换成本。将得到的数据根据各指标变量得出各个影响因素的得分分布情况、平均分和标准表。如表3-3。
从针对每个指标的量化测评情况来看，大部分用户对于上述因素等持有了满意和非常满意的态度，非常不满意和不满意的比较少。一定程度上看出快递物流行业的服务水平能够满足基本的需求，但是从整个趋势来看，依然还有一些不完善的地方有待提升。从打分情况来看，平均分在四分以上的只有一个指标，这也说明了当前快递服务质量有很多的影响因素需要提升。
（四）信度分析
信度是代表问卷的可靠性，指的是问卷能够在多次的测量中保证其结果的一致性。信度的检验一般是通过信度系数展开。本文在调查的过程中收集了50份问卷进行预调查，了解每个指标的信度情况。按照统计学的一般原理，新度系数一般要在0.6以上才代表可以使用。
将数据进行信度分析，得到信度分析表3-4、表3-5。
信度分析用于研究定量数据的回答可靠准确性；从统计学对信度系数的规定来看，当大于0.8时，代表性的叙述非常好，能够非常精准的反映出问题。当新的系数在0.8以下但是0.6以上时，代表性度情况一般，能够一定程度上反映问题。而如果指标小于0.5，则指标非常不可靠，应予以剔除。
从上述的信度分析调查结果来看，整个亮表的调查信度系数达到了0.945。说明了本次问卷信度质量非常高，在这其中第九个指标，员工的衣着打扮对物流总体的服务质量的影响。这一指标的信度小于0.2，说明了其在调查的稳定性方面存在问题，因此这个指标应该予以剔除。将指标剔除之后，综合说明数据信度质量高，可用于进一步分析。
（五）效度分析
效度分析是代表问卷结构内容，代表的是问卷在调查中能否真实反映出调查的结果。效度的检验主要也是通过spss软件来执行，通过得到的KMO系数来测评内容效度。按照统计学的一般原理，KMO系数应该有0.5以上代表问卷结构有好的效果。将数据进行效度分析，得到效度分析表3-6。
KMO是检验效度的主要指标，按照统计学的原理，要对指标进行因子分析必须要系数大于0.5以上才可以。本次调查的问卷结果表明，KMO系数在0.913，信度质量非常高，说明了问卷可以用于下一步的因子分析。
四、快递物流服务质量满意度影响因素的因子分析
（一）因子分析的原理
因子分析法是数理统计中的一种常见的方法，最早主要是用在心理学领域。因子分析法就是在海量的影响指标中去提炼关键的因子，从而减少变量考察的主要内容，将一些复杂的问题转变为几个主要的因子，从而在分析中简化过程。同时因子分析法也可以在原始数据的分析基础上降低信息失真带来的影响，因此因子分析常常被用于大的样本测评中。因子分析应用在快递行业的服务质量方面有着一定的积极意义，尤其是快递行业涉及到的服务质量指标非常多，从这些关键指标因素中可以寻找一些。关键性的因子，从而定位快递服务质量的主要弱点，实施针对性的改进。
（二）因子分析的因子组成
因子分析的原理就是针对不同指标因素进行提炼，找出核心的关键因子。因子分析的前提是假设大量的指标之间存在的共线性，而因子分析的目的则是在这些贡献型中去提炼。将这些共性的因子提炼出来，代表的是对整个问题的反映。因此，在分析的过程中，对大量的指标进行提炼，形成若干的公共因子，每个公共因子就是一些指标因子的共性影响因素凝结而成的因子。
Y1=a11f1+a12f2+…a1mfm+e1（1）Y2=a21f1+a22f2+…a2mfm+e2（2)
……
Yp=ap1f1+ap2f2+…apmfm+em（p)
上列各式即为因子模型，其中的f1，ft，…，Q为公共因子，E1,e2，…，em就是特殊因子，其中a1j就是因子的载荷。因子载荷3，代表着第ｉ个变量与第j个因子的相关系数，也是各变量在各因子中存在的意义。上述关系式中，公共因F1，f2，…，fm之间互不相关，特殊因子e1，e2，…，em之间也是互不相关，在因子分析的市场应用过程中，研究人员最关注的是大量指标之间的集合。这些指标有可能存在共线性问题，如果直接用于回归分析，可能造成信息的失真。而通过因子分析的方法对指标的共性部分进行提炼，从而将大量的指标简化为若干公共指标，原来几十个指标的内容可以简化成5~6个指标，再进行回归分析，这可以反映出大部分的问题。在实际应用中，通过因子得分可以得出不同因子的重要性指标，而管理者则可根据这些指标的重要性来决定首先要解决的市场问题或产品问题。
（三）因子分析
通过信度效度分析（表3-4、表3-5）可以知道，信效度数据可以证实。本次问卷能够有很好的因此针对上述指标进行特征值的提炼得到了下述的公因子方差表4-6。
从公因子的提取情况来看，可以发现大部分数据的提取率都在0.6以上，这说明了指标之间的载荷率较高，承载的数据信息内容也比较高。在数据的进一步分析中，针对因子的特征值进行的排序观察其对指标中的方差解释情况。从提亮音质的结果来看，在19个因子中提炼了三个公共因子，累计的方差贡献率达到了66.323%。在这其中，第一个因子的特征根是10.82，其对方差的贡献率达到了51.528%。第二个特征根的2.031，其方差的贡献率在9.672%。第三个主因子特征根为1.076，对整个问卷的解释度达到了5.12%。三个因子合计解释了问卷的66.323%。也就是本文提取的这3个因子对于整个问卷结果的解释度有66.323%，见下表4-7。
个指标之间的关系进行分析，一般是通过载荷矩阵得到成分得分系数的方式，经过旋转之后得到下表4-8。
表4-8成份得分系数矩阵
通过表4-8旋转后的成分矩阵表表格，19个指标对应的因子载荷系数都大于0.5，也就意味着这19个指标的提取都是符合分析结果的十几个指标都在对应的系数上表现出了一定的因子载荷。其中，第一个公共因子主要是x10、x11、x12、x13、x14、x15等6个指标，这6个指标分别主要反映出的是线上客服的时效性，配送的时效性，响应时效性，大型促销节日的物流时效性以及退货换货的处理时间等等。因此针对这些因子可以发现，所有反映的内容都是围绕着时间这个维度展开，因此这个因此就可以命名为响应性。第二个公共英子中包括了x1、x17等2个指标，主要的内容是运输过程中的智能化以及收货的方式的多样性。按照服务内容的内涵可以命名为有形性。第三个主因子是x6、x7、x8、x9等4个指标，分别对应的是商品中的完好性，商品配送的准确性，服务过程中的可靠性以及信息反馈的准确性。按照主要内容的内涵，命名为可靠性。
在所有的影响因素中，对于快递物流服务满意度的影响各不相同，而物流企业目前的资源有限，因此应重点解决一些紧迫性的问题。从上述的调查来看，对不同的因此有不同的反馈信息程度意味着不同因素的影响大小也有一定的差异，为了方便快递物流企业精准的定位自身的不足，得到所有因素权重表4-9。
在对表格进行降序排列后，得到影响因素重要性排名表4-10。
上述的结果按照大小顺序排列了不同因素的影响程度。因此，对快递物流企业来说，您重点针对上述问题展开梳理，针对性的提高用户的满意度。
五、快递服务质量改进策略
就调查中出现的问题，可以从以下几方面来提高用户满意度水平：
（一）重视经济性影响因素
高效率的物流快递服务必然要求最快的响应性，响应性是快递物流企业最为迫切提升的一个指标。对物流企业来说，要在短期内快速的提高响应性，主要对内部的物流组织和流程展开全面的优化。从优化的路径来看，首先是对业务流程进行精简，去掉冗杂的不必要的物流环节。二是积极利用物流科技技术，尤其是当前正在大力推行的无人机、无人配送，无人分拣乃至无人仓库等技术，这些技术也可以大大的提高物流的响应性，提高服务效率。同时这些物流科技技术的应用也可以快速的降低企业的成本，对于企业来说是一个双赢的。
（二）不断引进高端物流人才
增强企业核心竞争力。从目前的发展现状来看，快递行业的人才明显素质有待提升。快递行业并没有什么特别高的门槛，唯一要注重就是服务质量。然而服务质量表面上听起来是一个比较虚的词，但要真正的落实服务质量需要一个。系统性的规章制度，来规范人员的各方面行为。甘贏锋（2015）[16］分析指出，随着现代物流企业的业务范围正在不断的多元化，企业的竞争力内涵也在变化，I无论如何变化，优秀的人才始终是第一位，高质量的人才队伍才能促进物流服务质量的提升。认为社会发展越来越快，企业需要的核心竞争力也在不断发生改变，只有更加优秀的人才与更加优秀的制度，企业的竞争力才会更强。
（三）合作共赢
共同塑造快递物流行业的未来。目前快递行业之间的竞争非常激烈，甚至出现了大打价格战的问题。而实际上，当前快递行业的资源还是偏少的。现有的物流资源无法满足快速发展的电商规模，因此从市场趋势来看，物流企业之间完全可以进行积极的合作。阿里巴巴旗下的菜鸟就是一个物流联盟，通过联合区域内的快递资源进行整合，形成高效率的物流合作模式，这一点无论是对行业还是对企业都是积极有利的。
（四）借助“互联网＋”的东风
不断拓展自我价值升值空间。互联网技术的出现，大大的提升了服务的效率。物流行业的互联网还有很深层次的空间可以挖掘，例如积极的引入物联网，大数据，云计算，以及综合信息平台等。这些互联网科技技术都可以快速的提升物流的服务效率，而物流企业也应该积极的应用互联网技术，实施深度的转型，在业务方面进行不断的突破创新。
（五）XX主导快递物流行业的发展进程
鼓励支持快递企业的整合与创新。任何产业的发展都应朝向规模化和集群化的方向前进。目前快递行业获得的XX支持力度并不高，尤其是对大量的中小物流企业，他们是物流服务质量影响的关键。这里建议XX部门积极的落实有关物流方面的扶持政策，尤其是在财税方面降低企业的负担，同时也为企业提供更多的创新发展资金。同时在政策的支持下，促进物流行业之间的重组兼并。形成大集团物流企业，提升物流服务效率。
结论
本文通过对比物流全流程服务过程中的相关因素展开了调查和分析，引入了因子分析法。针对分析因子的提炼形成结论如下：
可靠性与有形性对于物流服务质量是一个最直接的体现，同时也是影响满意度的最关键因子。从目前的快递整个服务体系来看，满意度的水平总体不高，在所有的调查数据中，平均分在3.7865。平均分处在一个均衡的水平，但是从细节的指标上看，有一些指标值得警惕。按照细分指标的维度排序，其中响应性、移情性、经济性三个维度的影响非常明显，同时三个指标的得分也比较低。因此，要提高物流的服务质量，应重点关注这些指标。
在单项因素的排名来看，快递物流服务总体的评价影响中，商品准确性、物流服务的性价比、跟踪信息的准确性、处理投诉时间、结果的满意度、代表商品配送速度、退换货处理时间物流模式转换成本、以及对客户的投诉处理和退换货的响应。这些指标的因素对于满意度的影响都在0.2以上。整体来看，对于提升物流服务质量将具有重要的促进作用。
响应性在所有影响因素中最重要。这也提示了在物流服务质量改进的过程中，需要企业专注于响应性的提升，积极的应用和推进物流科技的转型。
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致谢
将近三个月的时间终于将这篇论文写完，在论文的写作过程中遇到了无数的困难和障碍，都在同学和老师的帮助下度过了。尤其要感谢我的论文指导老师，他对我进行了无私的指导和帮助，不厌其烦的帮助论文的方向指导与内容改进。另外，感谢这篇论文所涉及到的各位学者。本文引用了数位学者的研究文献，如果没有各位学者的研究成果的帮助和启发，我将很难完成本篇论文的写作。感谢我的同学和朋友，在我写论文的过程中给予我了很多素材，还在论文的撰写和排版过程中提供热情的帮助。由于我的学术水平有限，所写论文难免有不足之处，恳请各位老师和学友批评和指正！
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