服务接触视角下的农村快递业服务质量评价指标的设计与验证

朱万秀

(湖南农业大学 公共管理与法学学院，湖南 长沙 410128)

近年来，随着人们生活水平的提高、流通需求的增长和电子商务等产业的发展，我国快递业迅猛发展，快件业务量已连续6年居世界第一。农村快递业已成为我国重要的支持性产业和国民经济的新增长点。据国家邮政局最新测算，受中美贸易摩擦的影响，快递发展趋势略有下降，但预计业务量增长仍将超过20%。农村快递行业的市场准入门槛和竞争门槛也越来越高，各企业在优化服务方面保持关注并持续投入，但投入的重点始终是技术和设备，导致农村快递行业的服务质量仍然不能满足对质量要求日益增长的顾客。有学者调查发现，大多数顾客在使用快递服务出现问题时，并不会使用“12305”进行申诉，而是先和快递客服人员进行沟通请求处理。从国家邮政局统计的快递服务质量指数看服务质量水平，似乎处在大幅上升中，但该指数仅来自3个二级指标:公众的满意度、用户的有效申诉率和以72h为限的准时率。仅从这3个指标得来的服务质量尚不足以说明所有问题，在发生服务接触的环节中，顾客最能感受企业的服务质量，除了暴力分拣，还有众多如投递延误、换包、丢件等服务乱象，这些服务过失均发生在服务接触(Service Encounter)环节中。基于此，对农村快递业服务质量评价必须基于服务接触，服务质量的调查和评价指标也应该更为细化。笔者以服务接触为研究视角，试图构建服务接触下的快递业服务质量评价模型，设计更为全面的服务接触中的快递业服务质量评价指标体系，并通过问卷调查和数据分析验证指标体系设计的合理性。

1 服务接触下的快递业服务质量评价模型

1.1 快递业服务质量模型及指标

服务质量评价模型是Parasuraman、Zeithaml、Berry在调查了电话维修，银行零售和保险业3个行业后得出的结果。之后学者们进行了足够的测试后，服务业质量相关的评价模型最终到SERVQUAL模型，该模型由5大维度、22个指标组成，Cronin、Taylor(1992)在SERVQUAL模型的基础上添加安全性维度，放弃了结果的加权平均，将之称为SERVPERF模型[1]，Tenessee大学的Mentzer团队通过对第三方物流服务企业和顾客的调查，从顾客角度提炼出了9个物流服务质量的度量因素，称之为LSQ物流服务质量模型[2]，现在常用的是经过后续学者改进的以顾客为导向的LSQ模型，加入了指标的相关性为重要依据，其指标及相关性详见图1。(顾客满意度的高低代表企业服务质量的优劣)虽然LSQ模型指标的选取和分析相对于一次快递服务比较完整，但在该模型中若涉及物流技术的相关指标太多，不能突出快递行业的服务特性，且无法适应目前快递物流行业的技术发展和现代服务业的要求，有其时代的局限性。

图1 LSQ物流服务质量模型[3]

1.2 服务接触模型

服务接触模型主要有服务接触三元模型(Bateson，1985)，见图2。服务组织提供服务供给和消费环境，宏观调节服务体系；服务组织的知名度、服务设施的齐全程度会影响顾客的感知和选择；管理制度的完善会提高接触员工的工作积极性和工作效率[4]，同时，顾客和接触员工会给服务组织提供反馈信息，其中，顾客的满意度由接触员工直接感知和控制。

图2 服务接触三元模型[5]

Gronroos在前人研究的基础上提出服务接触系统模型[6]，如图3所示，由后台提供支持，前台和其他间接因素与顾客发生接触，该模型同时考虑到顾客与顾客间的影响，直观表述了服务流程且体现了不同方面的接触，包括直接接触和间接接触等。

图3 服务接触系统模型

2 评价模型指标体系的设计

2.1 服务质量评价模型的设计

笔者以顾客的要求和感知到的服务满意度作为衡量依据，再根据期望与感知的差距对服务质量进行打分计算。将服务接触分为4个维度，采用与之相同的命名，但维度的解释和指标有所不同，新模型的维度解释如图4所示。

图4 服务接触模型的4个维度

文中模型借用SERVQUAL的期望—感知计算公式，并参考SERVQUAL模型的22个题项，但不再用该模型的5个维度进行指标的区分。同时参考LSQ模型中以服务过程为划分依据的方式，考虑服务的时间性，在一次完整的服务过程中找到接触点，并学习该模型的指标相关性分析。模型最终的结果依然会采用加权平均进行计算，指标权重不再来自研究者和顾客的主观判断，保证结果的科学性。

2.2 服务接触中的质量评价指标

快递服务的基本流程包括“选择快递企业、顾客寄件、收件员收件、包装、运输、分拣、派件员派件、用户签收、评价[7]”等，其中物品包装、运输、分拣、派件这几个环节不包含服务接触点。在整个流程中可以找出以下四大发生服务接触的环节：选择快递企业前的间接接触；选择快递企业后开始对企业进行了解的接触，如咨询客服、访问其官网等；确定企业后与该企业工作人员进行的直接接触，包括收派件人员、客服人员等；整个服务过程中与企业的直接接触，包括企业网站或软件的使用等。

2.3 评价体系的指标选取和问卷设计

本项研究基于服务接触模型将指标进行分类，同时依据个人认识、行业人士经验以及对30名农村快递业顾客的访谈，先后将指标删减合并至24个指标，并基于此表，设计出初始问卷，与30名农村快递业顾客进行面对面调查，同时继续与行业人士商讨该问卷指标的合理性，以避免重要遗漏或错误。通过对30份初始问卷结果的处理，又将底层指标剔除、合并，如：删除运费、验货流程、代领反馈等，删除指标的主要依据为“顾客不在乎”或“企业不提供”或“企业无区分度”，最终的指标为19个。

由问卷调查得到的服务质量利用公式(1)进行计算：

(1)

上式中，SQ为服务质量得分，Pi为顾客感知的第i个因素的分数，Ei为顾客期望的第i个因素的分数(i=1,2,3,…n,n=19)。由该公式获得的SQ是在4个维度重要程度相同情况下的单个顾客给出的服务质量分数，实际上每个维度的重要度是不同的。因此，还需确定每个服务质量维度的权重，权重将在后续分析中得出。

3 评价模型指标体系的验证

本项研究用SPSS19对问卷数据进行分析。从调查对象中选取有足够快递服务使用次数的人的问卷作为有效数据，以保证结果的适应性。排除使用快递间隔时间在半年及以上所选选项均一致的问卷后，共收回502份有效问卷，满足被调查数量是问卷题目数的5～7倍的要求。其中，男性占比42.2%，女性占比57.8%，在半个月以内的占48%，调查对象样本基本满足常使用快递服务这一条件。

3.1 样本数据

样本数据经可靠性分析计算，Alpha系数为0.959，SPSS输出结果见表1，结果表明19个测评指标、38个问题之间有很好的内部一致性，可以运用统计软件进行数据分析。

表1 样本数据可靠性统计量

效度分析是指有效性分析，用来测量量表的有效性，采用较为常用的KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)和巴特利球形检验法来对量表的效度进行检验。样本数据的检验结果如表2所示。

表2 样本数据KMO和Bartlett的检验

通过计算可以看出，样本数据的KMO系数为0.831，表明该数据相当适合进行因子分析。通过Bartlett检验，近似卡方为4 289.259，达到十分显著水平的0.000，因此，该数据的因子分析结果是可信且有效的。

3.2 结果数据

根据“企业的服务质量=顾客感知的服务质量—顾客期望的服务质量”这一公式，可得到本次调查样本在各项评价指标上的结果，由该结果构成的新数据表将在下文以“结果数据”代称，该数据表由19个项目构成，样本空间为502，数值在-4～4之间。

对结果数据分别进行信度和效度检验，其检验结果如表3和表4所示。

表3 可靠性统计量

表4 KMO和Bartlett的检验

通过可靠性分析计算，结果数据的Alpha系数为0.950，表明19个测评指标之间有很好的内部一致性，可以运用统计软件进行数据分析。KMO系数为0.900表明结果数据非常适合进行因子分析。通过Bartlett检验显著性水平为0.000，为十分显著水平，即该数据因子分析结果也是可信且有效的。

为得知4个维度分别的信度，现将维度各自的信度和效度检验结果列于表5中，并附带均值和标准差。

表5 各指标统计量及维度信度

由表5可知，技术接触维度信度为0.759，其他维度信度均大于0.8。结果数据得自样本数据中的“感知值—期望值”，以0为中心点，正值越高意味着服务质量越高，各指标均值在-1～0之间，意味着仅从均值看，样本感受到的快递业服务质量处于合格偏下区间。

3.3 因子分析

在本次对结果数据的因子分析中，抽取4个主成分，采用最大方差法进行旋转，其方差解释如表6所示。可以看到，第一个成分的初始特征值最大，仅该项的方差贡献率为53.741%，4个主成分累计方差贡献率为75.216，在旋转平方后，4个主成分的累计方差不变，第一个成分方差贡献率下降，其他3个成分方差贡献率则均大幅上升，意味着此次的因子分析结果比较理想(该表中成分编号与指标序号无关)。

表6 方差解释

因子分析同时验证了4个维度分类的有效性。意味着在服务接触的相关理论视角下，将19个接触指标体系划入4个维度分类即4个公共因子，并以此作为测评指标是有行之有效的。可得到该评价体系各维度和指标权重，如表7所示。

表7 评价体系权重

3.4 服务质量结果和指标相关性

根据上节得到的指标权重，我们可以得到各个维度的质量分数，进而得到最终的质量分数。质量分数采用加权平均法，引入权重后的计算公式为：

(2)

结果如表8所示。最终得出调查的服务质量分数为-0.226，处于合格偏下。意味着在本次调查中，顾客对所接受的快递服务质量总体水平不满意，主要表现在货物接触和技术接触两个维度。对快递企业而言，可在货物安全性方面提高重视程度，如采用更合理的包装，规范分拣流通环节，尽可能保管好快递物品；同时在技术方面继续加大投入，设计更符合消费者使用习惯、方便消费者使用的软件和界面，并在顾客集中点投放自助寄取设备，采用智能软件和人工服务相互补充的方式完善在线咨询流程。

表8 服务质量结果得分表

此外，对各指标进行了相关性分析，仅选取相关性系数>0.75的为例，构成表9，表中各相关性系数均在98%的置信水平上显著。表9说明，货物安全与包装完好、售后处理结果合理与售后处理效率、及时收派件与及时送达等指标有对应的显著正相关性，意味着指标与指标间有显著的相互影响，提高其中一项可以对其相关指标产生正面影响。

表9 相关性分析

4 研究结论

笔者以服务接触理论、农村快递业服务质量理论为理论依据，对照国家邮政局统计数据分析了目前快递业的服务现状，参照李雪提出的信息技术支撑下的服务接触四元模型、SERVQUAL模型、LSQ模型以及其他学者在服务接触领域进行的相关研究成果，找出在一次完整的快递服务中的服务接触点，然后对这些服务接触点和现有的评价指标进行筛选，构成最终的快递业服务质量评价体系。该体系由“人员接触、货物接触、技术接触、企业接触”四大维度构成，各维度下细分为19个指标。

依据评价体系设计出调查问卷，进行了问卷调查，对调查所得的数据进行计算和分析检验，验证了该指标体系的效度、信度，并通过共同度百分比法计算出各维度权重和指标权重，得出了一个科学合理的分析结果，即顾客对目前的农村快递业服务质量略有不满，打分为合格偏下。通过验证还能得出在重要性上货物接触大于人员接触大于企业接触大于技术接触的结果，以及一些评价指标的相关性，企业可依据以上结论和指标权重，对照现有不足进行改进。本项研究验证了对农村快递业服务质量在服务接触领域进行4个维度分类的正确性，所总结提出的评价指标体系对行业服务质量研究亦有参考意义。