文/董文宇

物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新影響因素的探究是物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的重要前提。通過規(guī)范研究的方式界定影響物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的主要因素，采用問卷調(diào)查法收集研究所需要的數(shù)據(jù)，運(yùn)用回歸模型進(jìn)行實(shí)證分析。研究發(fā)現(xiàn)物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的影響因素與服務(wù)創(chuàng)新后可獲得較多回報(bào)產(chǎn)出效果評價(jià)指標(biāo)之間均存在顯著的正相關(guān)關(guān)系；合作者和員工對于物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新起到了至關(guān)重要的影響作用，而管理水平、企業(yè)戰(zhàn)略、社會進(jìn)步、競爭者和顧客等因素也分別起到了不同的影響作用。

1.引言

物流通過將貨物及時(shí)有效地從供應(yīng)方運(yùn)送至客戶手中的行為，極大地滿足了消費(fèi)者的產(chǎn)品和服務(wù)需求。物流企業(yè)傳統(tǒng)經(jīng)營模式有其明顯的局限性，為促使物流企業(yè)的發(fā)展，必須創(chuàng)新物流服務(wù)體系，提高物流企業(yè)的市場競爭力。物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新是指物流企業(yè)在物流服務(wù)過程中改善或變革現(xiàn)有服務(wù)流程和服務(wù)產(chǎn)品的活動中實(shí)現(xiàn)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展[1]。物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的影響因素分別為政策、顧客、競爭對手、合作伙伴、企業(yè)戰(zhàn)略、員工和管理體系等[2-3]。在物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新影響因素研究中，多個潛變量有時(shí)難以量化標(biāo)定。結(jié)構(gòu)方程模型不僅能處理難以量化的管理概念，還能夠充分考慮系統(tǒng)中各種變量信息[4]。主成分分析法適用于多維指標(biāo)體系的降維分析和對線性數(shù)據(jù)的處理[5]?；貧w分析法可確定變量間的相互關(guān)系[6]。本文在有效界定物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的影響因素基礎(chǔ)上，利用回歸分析研究各因素對物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的作用機(jī)理，尋找物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的成功之道。

2.物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新影響因素分析

為獲取所需相關(guān)數(shù)據(jù)，從顧客、合作者、競爭者、社會進(jìn)步、企業(yè)戰(zhàn)略、員工和管理水平七個方面設(shè)置調(diào)查問卷。采用Likert5.0量表對各因素進(jìn)行賦值，向社會各物流企業(yè)工作人員發(fā)放調(diào)查問卷。共發(fā)放問卷250份，其中回收232份，有效問卷為208份，有效率約為89.66%。運(yùn)用SPSS軟件計(jì)算克朗巴哈系數(shù)測驗(yàn)內(nèi)部一致性，并通過Bartlett球形檢驗(yàn)和KMO檢驗(yàn)進(jìn)行效度檢驗(yàn)。

表1 ：信度檢驗(yàn)和效度檢驗(yàn)的計(jì)算結(jié)果

各影響因素的克朗巴哈系數(shù)均在0.6以上，表明樣本數(shù)據(jù)的信度可以接受；各影響因素的KMO值大于0.6；Bartlett球形檢驗(yàn)P值小于0.05，證明樣本數(shù)據(jù)通過效度檢驗(yàn)[7]。以服務(wù)創(chuàng)新后可獲得較多回報(bào)為指標(biāo)對物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新產(chǎn)出效果進(jìn)行評價(jià)驗(yàn)證各影響因素對物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的相關(guān)作用。令服務(wù)創(chuàng)新后可獲得較多回報(bào)因素為單因變量，各影響因素為自變量。針對模型的多重共線性進(jìn)行檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)管理水平、員工、企業(yè)戰(zhàn)略、社會進(jìn)步的VIF值分別為5.852、5.230、5.480和6.762，意味著可能存在著一定的共線性問題，所以采用嶺回歸分析。得到各嶺回歸分析的參數(shù)k的值為0.99。根據(jù)得到的參數(shù)k進(jìn)行嶺回歸分析，其中管理水平、員工、企業(yè)戰(zhàn)略、社會進(jìn)步、競爭者、合作者、顧 客 的 回 歸 系 數(shù) 分 別 為 0.129、0.161、0.129、0.150、0.144、0.157和0.129；所得R方值為0.508，意味著上述因素可以解釋服務(wù)創(chuàng)新后可獲得較多回報(bào)的50.80%變化原因。由此得到回歸方程：服務(wù)創(chuàng)新后可獲得較多回報(bào)=0.091+0.129×管理水平+0.161×員工+0.129×企業(yè)戰(zhàn)略+0.150×社會進(jìn)步+0.144×競爭者+0.157×合作者+0.129×顧客

3.結(jié)論

在探究物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新影響因素的基礎(chǔ)上，運(yùn)用回歸模型分析了各影響因素對物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的影響程度，得出如下結(jié)論：文中七大影響因素和服務(wù)創(chuàng)新后可獲得較多回報(bào)因素均存在正相關(guān)關(guān)系，按照回歸系數(shù)的大小可得到各要素的重要程度，從高到低分別是員工、合作者、社會進(jìn)步、競爭者、顧客、管理水平和企業(yè)戰(zhàn)略。因篇幅所限本文只列舉了幾個主要的影響因素，在未來可設(shè)立更多物流企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新評價(jià)指標(biāo)，以便更加科學(xué)全面地衡量各影響因素的產(chǎn)出效果。

引用出處

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