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        快遞企業(yè)末端服務質(zhì)量體系研究

        2020-07-23 06:20:02郝丹陽
        商情 2020年29期
        關鍵詞:快遞企業(yè)質(zhì)量體系

        郝丹陽

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

        【關鍵詞】快遞企業(yè);末端服務;質(zhì)量體系

        1快遞企業(yè)末端服務質(zhì)量指標體系構建

        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進行刪除,得到新的評價指標集。將新的評價指標集反饋給專家,咨詢各位專家是否進行進一步的篩選。二是測試新的指標集和末端服務的切合度,最后得到快遞企業(yè)末端服務指標。

        2快遞企業(yè)服務質(zhì)量風險模型構建

        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)可以有效的反應快遞企業(yè)末端服務質(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檢驗分析指標之間是否有較好的線性關系,SPSS顯示統(tǒng)計量的觀測值為593.096,相應的概率p接近于0,由于概率p小于顯著水平a,應拒絕0假設,認為相關系數(shù)矩陣與單位矩陣有顯著關系。同時KMO值為0.789,根據(jù)Kaiser給出的KMO度量值標準可知評價指標適合做因子分析。

        2.2.2提取公共因子

        根據(jù)原有指標的相關系數(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,原有評價指標信息丟失較少,因子分析效果較理想。將因子旋轉后,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的共同度,但重新分配了各個指標原有的方差,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)末端服務質(zhì)量預警指標值,計算快遞企業(yè)末端服務風險預警綜合評價值F。為了直觀預報不同程度的服務風險,這里借鑒國家檢測經(jīng)濟預警的做法,對服務質(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)末端服務質(zhì)量排名倒數(shù)25%的公司界定為服務風險嚴重公司,通過最后實地調(diào)研就可以確定F的值。

        4總結

        研究通過定性和定量方法構建出快遞企業(yè)末端服務質(zhì)量模型,為快遞企業(yè)末端服務提供了一種有效的測量工具,對快遞企業(yè)彌補末端服務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數(shù)據(jù)進行相應預測,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,進一步構建快遞服務末端服務質(zhì)量預警。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)上市公司物流風險預警——基于主成分分析方法[J].中國流通經(jīng)濟,2013,27(4):60-66.

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