1 研究背景

2021年《中國數字經濟發展白皮書》數據表明，我國2020年數字經濟規模已超39萬億元，占國內生產總值的比重約為38.6%。數字經濟帶動了大數據、云計算及區塊鏈等數字技術的迅速發展，也推動數字技術向傳統產業全面滲透，加速各行業實現數字化轉型。在此背景下，物流行業發展迅速，2021年全國快遞服務企業累計完成快件量高達1083.0億件，累計收入量突破10332.3億元，其中，完成量增長近30%。數字經濟創新物流產業運作模式，提高物流產業服務效率，而物流末端配送屬于推動物流產業經濟發展的配套性服務產業，其服務質量好壞、服務效率高低是決定產業發展狀況的核心因素。

數字經濟旨在利用數字技術和資源驅動產業經濟發展，推動實體經濟創新，實現產業轉型升級。數字技術在物流領域的應用逐漸增多，智能快遞柜、無人駕駛等技術的應用在提升物流智能化水平的同時也催生出許多問題。首先，數字技術在物流末端配送過程中實際融合較少，阻礙了物流產業升級轉型；其次，客戶對快遞配送服務的投訴率較高，降低了服務質量和水平；最后，現有研究中缺乏合理、適用的評價指標，無法準確評價物流企業末端配送質量。物流末端配送是物流服務的最終環節，其效率和質量直接影響著物流服務水平。因此，發揮數字技術對物流企業末端配送環節的賦能作用，對物流產業服務效率、質量的提升十分重要。

基于此，本文引入SERVQUAL模型等作為理論基礎，構建蘇州物流企業末端配送服務質量評價指標體系，提出物流企業末端配送質量評價方法，即采用層次分析法(AHP)[1]，確定蘇州物流企業末端配送服務質量評價指標的權重，對蘇州物流企業末端配送服務質量進行評價，對各評價指標的優勢和不足進行分析并提出對策建議，為數字技術賦能物流末端配送、相關物流行業和部門發展提供參考和建議。

2 基于SERVQUAL模型的蘇州物流企業末端配送質量評價指標體系

2.1 研究方法

SERVQUAL模型是由美國營銷學家Valarie.A.Zeithaml、A.Parasuraman等學者提出的一種普遍用于服務質量評估的模型。該模型通過比較客戶接受服務前的期望和接受服務后的實際感受間的差距來評價服務質量，又被稱為“期望—感知”模型，即通過六個主要維度(有形性、可靠性、響應性、保證性、移情性和交互性)衡量“感受和期望的差距”[2]。SERVQUAL模型以問卷調研數據為基礎，讓客戶對接受服務前的期望和接受服務后的感受進行打分來評價服務質量，被廣泛應用于相關領域。

2.2 數據來源

本研究通過對蘇州各大物流園區、知名物流企業、辦公樓和社區進行實地走訪、問卷調研，采訪相關物流企業專業人士和行業專家學者，獲得的數據分為兩部分，第一部分是SERVQUAL模型各指標權重的數據來源，對蘇州知名物流企業專業人士和行業專家學者進行調研，發放18份問卷，回收18份有效問卷，得到真實、客觀的數據；第二部分是SERVQUAL模型的數據來源，通過對蘇州各大物流園區、社區等進行實地走訪、發放調研問卷，線上線下共發放300份問卷，回收287份有效問卷。

2.3 指標體系構建

本研究基于真實數據資料，構建以SERVQUAL模型為基礎的蘇州物流企業末端配送服務質量評價指標體系。在評價指標體系中，根據研究將目標層分為有形性、可靠性、響應性、保證性、移情性、交互性六個維度(準則層)，準則層又可分為若干指標(指標層)，如表1所示。

3 指標權重計算方法

本研究采用層次分析法(AHP)確定評價指標體系的指標權重。層次分析法將定性分析與定量分析相結合，對主觀評價進行數據量化并得出相應指標權重。

3.1 建立層次結構模型

將蘇州物流企業末端配送服務質量評價分為三個層次：目標層為蘇州物流企業末端配送服務質量評價指標，準則層為有形性、可靠性等6個維度，指標層為智能快遞柜設備充足，配置無人配送機器人、無人機等無接觸配送模式，驛站掃碼設備狀態較好等21個指標，根據以上要素建立層次結構模型[3]。

3.2 構建判斷矩陣

建立層次結構后，三個層次之間的關系已明確，對同一層次的各指標關于上一層次某準測的重要性進行對比，采用9級比例標尺(見表2)構建兩兩比較判斷矩陣。

本研究共構建7個判斷矩陣，蘇州物流企業末端配送服務質量評價指標A、有形性判斷矩陣B1、可靠性判斷矩陣B2、響應性判斷矩陣B3、保證性判斷矩陣B4、移情性判斷矩陣B5、交互性判斷矩陣B6。

3.3 計算指標權重

由于比較判斷矩陣中相同準則的指標數較多，而且是由行業、企業專家學者設定，前后可能出現邏輯相悖的情況，因此要求判斷矩陣滿足一致性檢驗，采用一致性比例CR(CR=CI/RI)值進行一致性檢驗，計算步驟如下：

第一，計算一致性指標CI。

式(1)中：λmax是判斷矩陣的最大特征值。

第二，從相關文獻查閱得到檢驗比較矩陣一致性標準RI。

第三，計算一致性比例CR。當CR<0.1時，該判斷矩陣符合一致性要求；若CR≥0.1，則該判斷矩陣不符合一致性要求，存在不符合邏輯的問題，應對判斷矩陣進行人工調整后重新分析。

表3為本文構造的7個判斷矩陣的CR值。由表3可知，7個判斷矩陣的CR值均小于0.1，滿足一致性要求，符合邏輯一致性，可通過計算得出相應各判斷矩陣的權重。

4 蘇州物流企業末端配送服務質量評價

本研究將以蘇州物流企業末端配送為研究對象，利用SERVQU——AL模型對服務質量進行綜合評價，并根據結果提出改善服務的方向和對策，以提升客戶滿意度和物流服務效率。

首先，本研究對蘇州各大物流園區、知名物流企業、辦公樓和社區居民進行實地走訪和問卷調查，通過線上線下相結合的方式共發放300份調研問卷，回收有效問卷287份，回收率為95.7%；其次，采用10分制對問卷中所調研問題進行評價，“10”表示非常滿意，“1”表示非常不滿；最后，通過數據分析后得出蘇州物流企業末端配送服務的感知值、期望值及“感受和期望的差距”。差距若為負數，表示結果不如預期；差距若為正數，表示服務超過預期。蘇州物流企業末端配送“感知—期望”值如表4所示。

從總體來看，期望值、感知值、感知和期望值間的差距的加權平均值分別為7.2125、4.8761、-2.3364，說明當前物流企業末端配送服務的客戶滿意度較低、配送效率低下。從權重來看，排名前3的指標分別是快遞員、工作人員有能力幫助客戶記錄、解決取件過程中存在的問題并進行反饋C23、配送時快遞員或工作人員主動聯系客戶告知配送時間C32和客戶能通過相關App、短信等獲取物流更新狀態和取件碼發現問題可及時聯系快遞員或工作人員C22，可見快遞從業人員的綜合服務能力培養和物流數據平臺的建設至關重要。從“感知—期望”值數據來看，客戶對物流企業末端配送服務質量指標的期望值大部分都高于7，表明客戶希望在配送服務中得到優質、高效的服務[4]；而在感知值評價時，僅有智能快遞柜、驛站取貨流程簡明易懂C12高于7，可見末端配送環節在設備使用、服務體驗等方面還有很大提升空間。從落差值來看，差距最大的分別為根據不同類型的客戶選擇不同配送時間，配送前主動聯系客戶C53，使用智能快遞柜、無人配送機器人、無人機等方式進行取貨，客戶感到放心C41和智能快遞柜、驛站環境安全整潔、快遞擺放有序C14，分別為-5.15、-4.18和-3.93，表明在這三個方面客戶實際感受與期望間差距最大，有較大的優化空間。

其中，智能快遞柜設備充足，配置無人配送機器人、無人機等無接觸配送模式，驛站掃碼設備狀態較好C11，智能快遞柜、驛站取貨流程簡明易懂C12，使用智能快遞柜、無人配送機器人、無人機等方式進行取貨，客戶感到放心C41等的期望值均接近8，可見客戶對于數字化、信息化手段在末端配送環節的運用存在期待而在感知值評價時，C11、C12分別為6.2474和7.1429，與期望值之間的差距不大，由此可知智能快遞柜、無人配送等數字化手段的投放使用，對物流末端配送效率和客戶滿意度有所提升，C41感知值為3.7909，客戶使用智能快遞柜等取件時并不能完全感到安心，擔心出現快速損毀、無法取件、信息泄露等問題，可以得出數字技術投入物流終端配送時仍有改善空間。各電商平臺或公眾號推送生活服務相關信息，方便客戶滿足日常需求C61的期望值僅為4.0592，由此可知大數據對客戶的興趣愛好定位不準，信息推送存在偏差，而C61的感知值為3.3589，客戶對此類推送信息并無興趣甚至會產生反感，說明數字信息化手段一定程度上提升了配送效率和客戶滿意度，但仍有優化空間。

5 蘇州物流企業末端配送提升對策建議

5.1 完善物流設施設備，提升員工專業化形象

在有形性B1、可靠性B2判斷矩陣中，快遞員有統一、整潔的服裝C13，智能快遞柜。驛站環境安全整潔、快遞擺放有序C14，快遞員、工作人員有能力幫助客戶記錄、解決取件過程中存在的問題并進行反饋C23等期望與感知值之間的落差較大，說明消費者對這兩個方面均不滿意，物流末端配送環節應強化管理，做好快遞從業人員的招聘和培訓工作，規范快遞從業人員的衣著和言行，實施快遞服務獎懲機制，持續提升服務意識和專業能力；此外，還應優化設施設備管理，保障設施設備正常運轉，升級信息化和智能化程度，出現技術問題，工作人員要及時響應，營造有序、高效的自提環境[5]。

5.2 構建智能物流配送體系，提升客戶響應度

在響應性B3、保證性B4判斷矩陣中，客戶關于快遞的投訴或問詢能在24h內回復C33，使用智能快遞柜、無人配送機器人、無人機等方式進行取貨，客戶感到放心C41等存在的落差較大，應持續優化現有信息服務供應鏈，通過與淘寶、菜鳥等電商平臺深入合作，強化末端物流配送體系建設，使消費者及時掌握物流動向，暢通線上預約配送渠道，消費者可以自主預約配送或取件時間，提升客戶滿意度；升級無人機、無人配送車等智能配送方式，借助大數據同步更新社區居民配送信息，實時優化配送路徑，保障路線、時效最佳；同時，還要優化問題處理機制，搭建客戶和物流公司的溝通渠道，出現問題客服及時介入，針對客戶需求提供完善的售后服務，弱化客戶負面情緒，增強企業服務口碑。

5.3 打造物流大數據平臺，提供客戶差別化服務

在移情性B5、交互性B6判斷矩陣中，各個指標的期望值和感知值間的落差均比較大，在移情性和交互性兩方面重視度不足。物流企業應始終堅持客戶第一、服務至上的原則，根據客戶的特點提供差異化、個性化服務，為不同的客戶提供合理的取貨方式和取貨時間，后臺自動記錄客戶取貨習慣，提供精準配送業務，有效增強客戶黏性；同時，設計打造優質物流平臺，如小程序、App等，并基于客戶購買特征和購買偏好，精準推送客戶感興趣的相關產品和服務內容，為客戶打造舒心的平臺環境。