快遞企業(yè)末端服務(wù)質(zhì)量體系研究

郝丹陽

【摘要】提高快遞企業(yè)末端服務(wù)質(zhì)量有助于促進快遞企業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，當(dāng)前研究主要集中在快遞企業(yè)這個宏觀層面，對末端服務(wù)研究較少。因此，研究通過實地調(diào)研、文獻綜述、因子分析等方法構(gòu)建出快遞企業(yè)末端服務(wù)質(zhì)量體系，并給出臨界值形成一套測量末端服務(wù)質(zhì)量的工具，這對快遞企業(yè)具有很強的參考和運用價值。

【關(guān)鍵詞】快遞企業(yè);末端服務(wù);質(zhì)量體系

1快遞企業(yè)末端服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)體系構(gòu)建

研究對北京市通州區(qū)三家大型的快遞網(wǎng)點進行實地調(diào)研，并對網(wǎng)點管理人員和消費者進行訪談，作為初建快遞企業(yè)末端服務(wù)質(zhì)量體系的依據(jù)。接著分別選取消費者、校內(nèi)外專家作為咨詢對象，對指標(biāo)進行篩選。一是進行專家問卷咨詢，將反饋數(shù)據(jù)進行收集，并將重要性程度較低的指標(biāo)進行刪除，得到新的評價指標(biāo)集。將新的評價指標(biāo)集反饋給專家，咨詢各位專家是否進行進一步的篩選。二是測試新的指標(biāo)集和末端服務(wù)的切合度，最后得到快遞企業(yè)末端服務(wù)指標(biāo)。

2快遞企業(yè)服務(wù)質(zhì)量風(fēng)險模型構(gòu)建

2.1調(diào)查問卷有效處理

研究通過SPSS對調(diào)查問卷17項量表問題進行可信度分析，得到Cronbachs Alpha系數(shù)值為0.952，表明調(diào)查問卷內(nèi)部一致性較好，調(diào)查數(shù)據(jù)可以有效的反應(yīng)快遞企業(yè)末端服務(wù)質(zhì)量問題。調(diào)研發(fā)放問卷150份，收回完整意見詳本128份，問卷的有效率為85.3%，評估意見經(jīng)過處理用于統(tǒng)計分析。

2.2因子分析

2.2.1因子分析的適用性

研究通過巴特利球度檢驗和KMO檢驗分析指標(biāo)之間是否有較好的線性關(guān)系，SPSS顯示統(tǒng)計量的觀測值為593.096，相應(yīng)的概率p接近于0，由于概率p小于顯著水平a，應(yīng)拒絕0假設(shè)，認為相關(guān)系數(shù)矩陣與單位矩陣有顯著關(guān)系。同時KMO值為0.789，根據(jù)Kaiser給出的KMO度量值標(biāo)準可知評價指標(biāo)適合做因子分析。

2.2.2提取公共因子

根據(jù)原有指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)矩陣，采用主成分分析法提取公共因子并選取特征根大于1的特征根。在公因子方差中，提取度大部分在0.8以上，所有評價指標(biāo)的共同度均較高，各個變量的信息丟失較少，因此本次因子提取的總體效果理想。

由表1中得到特征根大于1的公因子數(shù)為4個，分別為9879、1.790、1.127和1.006，他們的累計方差貢獻率為80.604，總體上，原有評價指標(biāo)信息丟失較少，因子分析效果較理想。將因子旋轉(zhuǎn)后，累計方差貢獻率并沒有發(fā)生改變，說明沒有影響到評價指標(biāo)的共同度，但重新分配了各個指標(biāo)原有的方差，改變了方差的貢獻率，使得公共因子更易于解釋。

3臨界值確定

研究可根據(jù)快遞企業(yè)末端服務(wù)質(zhì)量預(yù)警指標(biāo)值，計算快遞企業(yè)末端服務(wù)風(fēng)險預(yù)警綜合評價值F。為了直觀預(yù)報不同程度的服務(wù)風(fēng)險，這里借鑒國家檢測經(jīng)濟預(yù)警的做法，對服務(wù)質(zhì)量采用信號燈顯示方法，分別用綠燈、黃燈、紅燈、黑燈信號表示。因此，按照四分法對現(xiàn)有的F值進行劃分，分別可以得到四個臨界值分別為F1、F2、F3、F4。本研究將快遞企業(yè)末端服務(wù)質(zhì)量排名倒數(shù)25%的公司界定為服務(wù)風(fēng)險嚴重公司，通過最后實地調(diào)研就可以確定F的值。

4總結(jié)

研究通過定性和定量方法構(gòu)建出快遞企業(yè)末端服務(wù)質(zhì)量模型，為快遞企業(yè)末端服務(wù)提供了一種有效的測量工具，對快遞企業(yè)彌補末端服務(wù)不足等問題具有良好的參考價值。同時，為了使得快遞企業(yè)末端服務(wù)質(zhì)量模型更加有效，可以收集更多的樣本數(shù)據(jù)，本研究通過調(diào)查問卷得到相關(guān)數(shù)據(jù)，具有一定的主觀性，也可以通過公司年報或者相關(guān)數(shù)據(jù)進行相應(yīng)預(yù)測，更加具有客觀性。在精力時間允許情況下，可以加大時間和空間維度，消除其他因素影響，進一步構(gòu)建快遞服務(wù)末端服務(wù)質(zhì)量預(yù)警。本研究才有的方法具有一定的偏差性，后續(xù)研究可以采用更加可信的研究模型。

參考文獻：

[1]劉永勝.北京地區(qū)制造業(yè)上市公司物流風(fēng)險預(yù)警——基于主成分分析方法[J].中國流通經(jīng)濟，2013，27（4）：60-66.