基于KMV模型的物流企业与用户企业关系影响因素实证研究

刘大为，刘子月

（杭州电子科技大学 管理学院，浙江 杭州 310018）

一、引言

第三方物流与一般的产品或服务的区别是，它的特殊性。第一是指第三方物流服务的顾客对象涵盖了企业，企业客户衡量自身的满意度是通过更理性的绩效和利润，而且其顾客满意度与多个部门满意度的综合有着很大关系。第二，由于第三方物流也属于服务行业，服务行业的特性它也同样具备。

关于物流企业顾客满意度关系评价的模型，我国的研究刚刚起步，主要有 CCSI、ECSI、ACSI等评价模型以及国内相关的改进模型，关于中国的物流企业与用户的关系评价模型的研究更是少之又少。而关于企业关系的研究，关系营销也为研究物流企业和用户企业的关系提升提供了很好的思路，其理论在20世纪80年代提出后逐步完善。

本文以第三方物流为研究对象，从顾客满意度和关系营销两个角度研究物流企业与用户企业的关系影响因素，设计相关的指标体系和调查问卷进行实证分析，最后针对结果提出相应提升物流企业与用户企业的关系建议。

二、文献回顾和问题提出

（一）关系营销

20世纪80年代Berry和Jackson最早提出了关系营销，经过20多年的发展，它完善了越来越多的新的营销理论，随后不断有新的理论出现[1]。

Berry[2]认为企业的目的不应该只限于多吸引顾客，保持现有的顾客才是最重要的。Jackson[3]等人主张关系营销就是锁住顾客，认为关系营销应该建立、强化结构纽带和社会纽带为消费者筑起出走障碍，从而达到锁住顾客的目的。Morgan and Hunt[4]认为关系营销的本质在于承诺与信任，他们将企业需要处理的关系划分为十种关系，而这十种关系隶属于四个方面。并且建立并验证了“关系营销的关系中间变量模型”用来解释关系营销的内涵和成功与否的关键因素。Gummesson[5]认为，关系营销是应该把营销看作网络、互动和关系的意识，给予增强关系营销的可操作性的目的，仿照4p模型提出了关系营销的30R。Sin等基于Callaghan，Wilson、Morgan and Hunt和Yau等学者研究成果的基础上，一个多维结构关系营销导向量表[6]被研发了出来。该量表围绕理解、信任、联结、沟通、价值观共享、互惠和这六个维度设计了调查问卷,以测量企业的关系营销导向水平，该量表具有较高的信度与效度,其后的学者也基本沿用此量表来对关系营销导向进行测量。而针对我国学者，目前对于关系营销的研究无论是理论方面还是实践方面我们都要落后于西方国家。如何针对我国国情更好地发展关系营销以及如何针对我国不同的行业进行调整，我国学者仍需深入研究。

（二）顾客满意度

20世纪50年代，顾客满意的思想和观念就受到学者们的关注，自从美国学者Cardozo在1965年首次提出了顾客满意[7]的概念，便开始出现大量的论文以及著作研究顾客满意。从20世纪70年代开始，发达国家进行了顾客满意度的理论研究，并逐渐形成了一些相对成熟的理论模型。

1995年顾客满意度的概念被清华大学的赵平教授引入国内，在2002年赵平教授又为中国国情研究出了相适应的顾客满意度指数。杜亚灵和朱秀文[8]，Li[9]，这些学者分别从不同方面研究了模型中的评价指标体系。息志芳和刘建光[10]建立了第三方物流的顾客满意度指标体系与相应模型。王晓艳[11]则在之前的理论模型基础上更新第三方物流企业顾客满意度测评的理论模型。于宝琴和杜广伟[12]将针对网购环境下的快递服务业结合了SERVQUAL模型进行研究，获得各指标权重的方法采用了FAHP，并结合服务质量的评价模型进行模糊评价。刘新燕[13]等分析了基于西方国家的顾客满意度指数模型，顾客满意度指数模型得以更新，他们认为模型需消除和修改一些指标中的变量，包括顾客抱怨因素、感知价格由感知价值因素修改而成。许国兵和张文杰[14]则提出了基于顾客满意度指数模型的物流外包满意度评价指标体系，加入了物流外包企业的角度进行分析。王帆[15]针对网络购物行业运用结构方程模型分析方法构建了相应的的顾客满意度测评模型。张新安[16]提出对产品或服务的预期与消费之后的实际感知对比会影响顾客的满意度，并强调与其它五个指标一样重要的还有信息一致性。孙建红[17]等建立了针对电子商务客户提出了满意度评价指标体系，并结合层次分析法排列出指标中影响较大的因素。茅彦青[18]也针对电子商务环境下的快递企业重新构建了顾客忠诚度模型，并确立了模型中各个变量的测量指标，运用实证研究的方法分析了电子商务环境下快递企业的顾客忠诚度模型。

对于顾客满意度的测量方法，李晓鸿[19]结合美国的顾客满意度指数，描述了结构方程模型在顾客满意度测评中的应用。于剑[20]从航空行业的角度出发，给出相应顾客满意度的测评模型，最后结合结构方程模型的检测方法对顾客满意度测评指标体系是否符合实际进行检验。李惠璠[21]将顾客价值和顾客满意作为中介变量，将研究范围拓展到顾客满意、企业形象、顾客价值、顾客态度忠诚和顾客行为忠诚等因素，研究了企业形象的作用机理。

笔者在前人研究的基础上，结合第三方物流顾客满意度与关系营销各自的特性，提出以下问题：（1）物流企业与用户企业关系的影响因素都有哪些？（2）影响因素中影响最显著的变量有哪些？

从而了解第三方物流企业顾客的需要，提升物流商的服务质量和工作效率。

三、模型的构建与方法

（一）模型的构建与假设

鉴于本文的研究重点在于对物流企业与用户企业的企业关系研究，笔者从近几年受到广泛关注的关系营销的研究着手进行拓展研究，其核心理论主要包括保持客户理论（由Berry提出）、义务-信任理论（由Morgan and Hunt提出）和关系-网络-互动理论（由Gummeson提出）。应用最为广泛的是Morgan and Hunt建立的KMV模型。

Morgan and Hunt将影响企业成功的关系分为4组共10种关系。该模型认为：转换成本、关系利益、共享价值、沟通和投机行为是5种前置因素，默许、离开倾向、合作、解决冲突和决策不确定性之间为5种结果，5种前置因素和5种结果之间以关系承诺和信任为中介变量，即信任和承诺是直接导致关系营销中的成功合作的关键因素。

在此基础上根据物流行业本身的特殊情况，结合第三方物流的顾客满意度评价体系，笔者发现物流的顾客满意度与关系营销模型的前置因素有显著的相关性，可以进行取舍和合并。根据柯涛涛根据文献整合提出的12种影响物流顾客满意度的12种因素[22]，在摩根和汉特的KMV模型的基础上，本研究的理论模型添加了不在KMV模型上的，但是是物流服务的重要影响因素之一的“响应性感知质量”。Gummesson[23]等人认为客户导向在关系营销中占有重要的地位。Wilson[24]认为与合作方不熟悉是可以通过其企业声誉对其进行初步判断。在物流行业，物流商的技术能力对合作关系的维持很重要。王玲[25]认为物流商的快速响应性也是服务质量的重要指标之一。

在中介因素方面，信任和承诺将对提高用户企业的安全程度起着非常重要的作用，从而使物流商的用户范围逐渐扩大，使其更愿意与物流商合作以及其提高对物流商的满意度。

在结果因素方面，Kelly、Hewett[26]认为信任和承诺将会增加重复购买的概率。推荐被认为可以正向影响营销关系。合作是在维持长期交易关系的基础上，愿意和合作方彼此配合、取长补短，为共同的目的努力的过程。

综上所述，本研究提出了以KMV模型为参考的理论模型，如图1所示。

图1 理论模型

（二）方法的选择

根据理论模型的特点，我们采取结构方程分析作为实证研究的重要方法。采用SPSS进行数据的可靠度和可信度分析，再采用AMOS软件来实现结构方程模型的验证过程。

四、数据和样本来源

（一）指标体系

根据图1的理论模型和前文所述，我们设计了相关指标体系，如表1所示。根据指标体系我们进行对应的问卷设计。在回答问题的选择上，我们采用了里克特5级打分量表，即用数字1到5代表被调查者对问题中描述状况从非常不同意到非常同意的意见。

表1 指标体系

基于我们的研究对象是企业行为，我们共选取了全国与物流公司有合作关系的400家企业的合作情况，它们基本反映了用户企业与物流企业合作的基本情况和行为特点。笔者对这些企业进行了问卷调查，并相对应地发放了400份问卷，回收问卷300份，问卷有效率为75%。

（二）信度效度分析

1.样本效度分析。本研究采用因子分析的方法对研究的整体思路有效性进行检查。对指标中所有影响因素采用因子分析的方法，获取到相关数据。

表2 KMO和巴特利特检验

表3 旋转后的成分矩阵a

如表2所示。KMO=0.830＞0.7，适合做因子分析。提取11个主成分进行因子分析，得到的结果如表3所示。

其中TR代表信任，PR代表承诺，CG代表客户导向，TA代表技术能力，CR代表企业声誉，SV代表共享的价值观，RC代表转换成本，SC响应性感知质量，RB代表重复购买，RM代表推荐，CO代表合作。

2.样本信度分析。本研究通过SPSS软件采用克隆巴赫系数对样本的信度进行测量，以确保测量的质量，采用克隆巴赫系数必须大于0.70为衡量指标。

经过内部一致性检验，得到各变量的α值如表4所示。

表4 各变量的α值

从表4呈现的数据我们可以获得信息：各个变量的α值均大于等于0.70，负荷衡量标准，因此样本的信度适合内部一致性检验，可以进行结构方程模型分析。

五、结构方程模型的估计与评价

表5、表6分别列出了结构方程模型的拟合系数、结构方程模型各变量间的路径系数。

表5 结构方程模型的拟合指数

表6列出结构方程模型中的路径系数以及相应的CR值、P值。在本文研究提出的假设的验证上，我们可以获取相关信息的总结：物流商的客户导向、企业声誉在0.001的概率水平上对信任有明显的正向影响，用户企业的转换成本在0.05的概率水平上对信任有正向影响。物流商的技术能力、用户企业的转换成本在0.001的概率水平上对承诺有明显的正向影响，物流商的客户导向、物流商的响应性感知质量在0.05的概率水平上对承诺有明显的正向影响。信任对用户企业的重复购买、推荐、合作在0.001的概率水平上都有明显的正向影响。承诺对重复购买、推荐有明显的正向影响，对合作没有明显的影响作用。

表6 结构方程模型的路径估计及检验值

六、结论和建议

本文从用户企业的特点进行研究，得到相关的理论模型和指标体系，做到分析的过程可以将定性与定量相结合。研究的过程既要考虑顾客满意度也要考虑关系营销，保证能够准确研究出企业客户愿意与物流企业进行合作的原因，从而研究企业用户的行为。

实证分析结果表明，物流商的客户导向、企业声誉、转换成本都可以加强用户企业对物流商的信任，从而加强彼此的合作以及用户的重复购买行为和推荐行为。而物流商的技术能力以及物流商的响应性感知质量也有利于用户企业的重复购买行为和推荐行为。其中影响最大的是物流商的客户导向。

因此，针对以上结论，笔者提出几个可以提升物流企业与用户企业关系的建议：

1.物流企业要重视每个员工的客户意识。企业应该先考虑客户需求然后设计产品。企业想要提高客户对物流企业的满意度，不仅仅要重视保持已有的客户，还要注重开发新的客户。

2.物流企业要保持良好的企业信誉。企业要注重企业文化的培养和对企业员工的监管，对企业行为本着负责任的态度做事。同时企业也要注重对自身企业形象的宣传。

3.物流企业要注重培养良好的预测能力。物流企业不仅要提高自身的技术能力，还要能够及时捕捉到客户不断变化的需求从而及时采取措施满足客户需求。

本文的研究对象涉及行业较广泛，并没有针对某一领域特别研究，因此研究结果并不适合每一领域，建议之后的研究人员可以在此基础上针对行业进行聚焦，根据不同的行业情况进行调整使研究结果更加准确以及实用性更强。