客户物流服务创新参与的影响因素研究

◇杨 阳 刘 聪 刘颖颖

一、引言

物流从20世纪80年代被引入到中国，其一直被誉为“第三利润源泉”。相关信息显示，2008～2017年物流总费用占GDP比率均在15%以上，且随着物流的不断发展，呈现出流转速度提升与仓储周转加快的特征。物流行业的竞争也随着经济的发展日益激烈，如何在物流行业占据一席之地，相关企业需要着重关注其物流服务的客户满意度。并且随着消费升级，现今企业已不能单一地把客户看作是外部的消费者，而应赋予他们更多的角色，让客户参与进来。

国内外学者对客户参与在创新绩效领域已经展开了一定的研究，如 Carbonell P,Rodríguez-Escudero A I,Pujari D（2009）[1]通过资源依赖理论研究发现客户参与可以提升企业销售绩效。Feng Taiwen,Sun Linyan,Zhang Ying（2010）[2]研究发现客户参与对企业产品质量的保证、可靠的交付时间和柔性及客户服务水平方面都起到显著的提高作用，从而提高了企业绩效。蔡俊亚，党兴华，冯泰文（2013）[3]通过实证验证了客户参与对企业的运作绩效、企业的经营绩效之间有显著影响。通过上述文献回顾可以发现以往研究集中于企业综合绩效领域，且通过对客户的参与领域进行了分解研究，比如说知识管理、情感探寻、技术深入等方面。但缺乏针对客户参与影响因素方面的研究。

本文在借鉴前人研究的基础上，从客户特性出发结合实证研究，分析不同特性对物流服务客户参与的影响。

二、理论模型与研究假设

（一）模型构建

本文通过文献回顾，从中提取角色性、互动性、合作性三个方面指标衡量客户物流企业服务创新参与。本文的研究模型如下：

图1 模型图

（二）研究假设

根据所有搜集到的文献资料，本文依据上述模型提出下列三个假设：

H1：角色性对客户物流服务创新参与有正面的影响；

H2：互动性对客户物流服务创新参与有正面的影响；

H3：合作性对客户物流服务创新参与有正面的影响。

三、客户物流服务创新参与影响的实证研究

本文采用发放问卷方式收集数据，问卷主要采用匿名的形式线上发放。本问卷的调查部分是由被调查者的个人信息和主要问题构成。个人信息包括：性别、年龄、接受教育水平、职业等基础信息。主要问题包括：把角色性又划分为三个部分：消费者、生产合作者、员工；对互动性划分三大部分概括为面对面互动、间接性互动与忽视性互动；对合作性划分为三大部分，亦概括为主动合作、被动合作与置之不理的模式。

（一）基本信息

本次问卷共回收158份，其中有10份问卷出现了漏填、错填，有7份出现了前后矛盾的现象，所以，其中有效问卷是141份，有效率为89.24%，基本信息如下所示：

表1 数据特征分布表

（二）模型分析

1.层次分析法的基本方法和实施步骤

将一个繁琐的问题划分成几个不同的组成因素，又将这些不同的因素分组形成递阶层次结构称为层次分析法。该方法就是将其中的关联因素通过两两比较的方式确定各个因素的相对重要性，然后综合决策者的判断分析并确定决策方案相对重要性的总排序。运用层次分析法进行系统分析、设计，可分为以下步骤：

（1）建立层次结构模型。根据研究的实际情况，分析系统中各个因素之间的关系，建立清晰的分解模型；

（2）对同一层次的各元素关于上一层中某一准则的重要性进行两两比较，构成两两比较的判断矩阵；

（3）由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重；

（4）计算各层元素对系统目标的合成权重并进行排序。

注：①构成比较矩阵时，设A、B两个指标之间重要程度之比为a/b，由专家进行评价并予以赋值记作a/b：

表2 赋值数字说明

②由专家进行赋值，得到的判断矩阵A。

③确定单极指标权重并做一致性检验。求出判断矩阵A对应的λmax，经归一化后，在进行一致性检验以降低主观判断的误差，提高判断矩阵的合理性。一致性指标致性比率，当C.R.＜0.1时，通过一致性检验。

④查找相应的平均随机一致性指标R.（I保留一位小数）矩阵阶数。

矩阵阶数R.I 1 0 2 0 34 0.50.9

（注：n为指标数；RI为平均随机一致性指标，此处只列出本文需要的部分数据作为）

2.实证数据模型分析

由于上述的数据的复杂性，因此将通过假定的数据进行类比式的模拟分析，来验证角色性、互动性、合作性对物流服务创新绩效方面的正面的影响。

本部分参考前人的文章及结合了数据分析的研究，虽然没有得到公司的内部详细原始数据，但在公司内部人员及物流行业的部分人员提供了一些参考数值。因此，通过这些数据运用层次分析法来说明的客户参与对物流服务创新绩效的影响的应用过程。

（1）建立评价指标体系

图2 理论模型

建立的评价因素：

A=（B1角色性、B2互动性、B3合作性）

B1=（C1消费者、C2生产合作者、C3员工）

B2=（C4面对面互动、C5间接性互动、C6忽视性互动）

B3=（C7被动合作、C8主动合作、C9置之不理）

（2）计算权重

①构造判断矩阵，矩阵里面的数据都是根据1-9的标度进行打分的。

建立判断矩阵，对上述（B1、B2、B3）进行比较考虑：

A B2B3 B1 B2 B3 B1 1 5 3 1/5 1 1/3 1/3 3 1

②权重计算过程。

a．采用求根法分别算出权重 W1、W2、W3：

检验一致性，一致性比例C.R.

得出：

计算一致性指标C.I.

C.R.=0.0215/0.5=0.043＜0.1

下面简略B-C判断矩阵的过程，方法与上面的一致

对于 B1=（C1，C2，C3）

其判断矩阵：

C.I.0．028 C.R.＜0.1对于 B2=（C4，C5，C6）其判断矩阵：B1 C1 C2 C3 C1 1 3 C2 1/2 1/3 1 1/3 C3 2 3 1权重W 0.249 0.594 0.157 B2 C4 C5 C6 C4 1 2 1/3 C5 1/2 1 1/3 C6 3 3 1权重W 0.333 0.527 0.140 C.I.0．0305 C.R.＜0.1对于 B3=（C7，C8，C9）其判断矩阵：B3 C7 C8 C9 C7 1 1/4 1/2 C8 4 1 3 C9 2 1/3 1权重W 0.56 0.12 0.32 C.I.0．0415 C.R.＜0.1

对整个过程进行权重合成：

A物流服务创新绩效B层指标（权重）角色性（0.105）互动性（0.637）合作性（0.258）C层指标消费者生产合作者员工面对面互动间接性互动忽视性互动被动合作主动合作置之不理C层权重0.249 0.594 0.157 0.333 0.527 0.140 0.560 0.120 0.320合成权重（B*C）0.026145 0.06237 0.016485 0.212121 0.335699 0.08918 0.14448 0.03096 0.08256

通过验证，得到了上方的表格，证明了客户参与的三个性质对物流服务创新参与有正面的影响，因此假设H1、H2、H3均成立，其中互动性的影响在这三者之间所占权重最高为0.637，特别是间接性互动的影响对客户物流服务创新参与影响尤为显著。

四、结果讨论与建议

根据上述研究，客户参与的三个特性即角色性、互动性、合作性对物流服务创新参与均有正向的影响。从B层级指标出发：互动性在三个数据中所占的权重最高；从C层指标出发：①角色性：人们作为生产合作者的身份参与到物流服务创新绩效方面的权重最高；②互动性：间接性互动参与到物流服务创新绩效方面的权重最高；③合作性：被动合作参与到物流服务创新绩效方面的权重最高。

由此，提出相应的对策：

以互动性来看，人们是比较注重与企业之间的交流的，但主要采取的方式是间接性的方式。针对这方面的问题，提出主要的对策是：①维持好与反馈良好客户的关系，并与他们达成互惠的协议，定期与其进行线上/线下沟通反馈；②挖掘新的潜力客户。开设公司论坛，对那些在论坛上留下不少痕迹的新客户或者是多次浏览的新客户，可以与其交流，对其新的见解进行讨论并加以利用，提前拓展市场。

以角色性角度来看，人们以生产合作者的身份参与到物流服务创新绩效方面的程度比较高。针对这方面，提出的对策是：①在企业的内部和外部，开展“不同角色参与到物流企业创新绩效所带来的不同效果”的活动，让人们站在各自的角度来思考如何才可以更好参与到提升物流服务创新绩效中，以此为自己谋求更大的福利；②采用一些福利性的举措，来引导客户自我定位角色的选择；

以合作性的角度来看，被动合作参与到物流服务创新绩效方面的权重比较高。所以我们先维持好现有的客户的良好的合作关系，并为他们提供实质性的服务，让他们为我们企业的真诚的态度感到满意，提升对我们企业的满意度和信任值以此带动企业绩效，再接着找新的合作关系。

五、结语

客户参与对物流服务创新绩效起着积极影响，可以从多方进行研究，本文只抓住了客户的三个特性，揭开了影响物流服务创新客户参与的影响因素，为后面的研究做铺垫。此外在实证研究中，层次分析法和问卷调查法在有些方面有局限性，还可以进行进一步完善，本文只是抛砖引玉，对很多问题的分析力度不够，还需进一步深入与完善。