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摘要：高质量的物流服务已经成为企业全球化的战略安排，如何通过评价进而改善企业的物流服务质量是实现此战略安排的重点。为更好地梳理物流服务质量评价模型与方法的研究现状，把握物流服务质量评价的未来研究方向，使用关键词“物流服务”“服务质量”和“物流服务质量”搜索Scopus and Web of Science（WoS），共获得发表于1992—2018年的76篇文献。在对相关文献的数量、时间、地区等进行简要统计性描述的基础上，运用文献分析法开展述评研究。其中，从服务提供商、客户、服务提供商和客户相结合三个维度评述物流服务质量评价模型及其指标体系，同时考虑供需双方的评价指标体系构建已成为学术界共识；物流服务质量评价方法重点评述了实证检验、确定指标权重以及将客户“声音”转化为质量属性的数理统计方法，发现将客户声音转化为质量属性的评价方法是重点关注领域。已有研究存在以下三方面的不足：一是在企业能力范围内考虑客户需求的物流服务质量评价模型及其指标的难题未解；二是集成各种评价方法对物流服务质量开展科学评价的难题还没有满意的答案；三是平衡评价模型及其指标的通用性与不同部门间的差异性的问题仍未得到有效解决。这三方面缺陷也是未来物流服务质量评价领域的重点研究方向。
关键词：物流服务质量；评价模型；指标；评价方法
中图分类号：F252.1文献标识码：A文章编号：1007-8266（2021）02-0049-12
基金项目：国家自然科学基金面上项目“考虑产品低碳责任的可持续供应链网络均衡及协调机制研究”（71972172）；国家自然科学基金青年项目“基于新品感知价值可变下再制品定价及政府补贴政策研究”（71801199）；浙江省科技厅软科学重点项目“标准提升浙江物流服务质量的作用机理、实现路径及其对策研究”（2018C25016）
一、引言
在成本上涨、利润下降以及消费者定制服务要求日益高涨的压力下，高质量的物流服务已成为企业全球化的战略安排[ 1 ]。物流服务质量（Lo？ gistics Service Quality，LSQ）可以通过影响顾客满意度、忠诚度[ 2-3 ]进而影响重复购买率[ 4 ]，最终决定企业的顾客留存率和利润[ 5-6 ]。因此，科学评价物流服务质量并提出改善对策，不失为企业提高经营效益实现全球化战略的重要策略。梳理已有研究文献可以发现，物流服务质量的研究主要经历了概念形成[ 7-8 ]、模型构建[ 9-12 ]和服务质量理论拓展[ 13-14 ]三个阶段。其中，模型构建是物流服务质量评价的基础，主要包括评价模型及其评价指标和评价方法两部分内容，涉及评价什么和如何评价两大核心问题。本文基于文献分析法对评价模型及其评价指标和评价方法的现有文献进行全面梳理，讨论其适用的场合与对象以及存在的不足，并提出未来的研究方向。
二、研究范围和统计性描述
使用关键词“物流服务”“服务质量”和“物流服务质量”搜索Scopus and Web of Science（WoS）中的英文文献，共获得发表于1992年至2018年的76篇文章，并以文献计量法对其进行初步分析。结果显示，物流服务质量评价中主要使用的模型包括服务质量（SERVQUAL）模型、概念模型、卡诺（Kano）模型、服务绩效（SERVPERF）模型和服务质量差距（PZB）模型，占总体样本的46%；40%的文献使用结构方程模型（SEM）和多变量统计数据从實证角度分析物流服务质量的影响因素；17.1%的文献使用质量函数开发法（QFD）、情感工程法（AE）和数据挖掘法（DM）等方法将消费者需求转换为企业质量特征，其中模糊层次分析法（FAHP）或层次分析法（AHP）主要用于计算评价指标的权重，占9.21%，只有2篇论文（占2.6%）侧重于数据挖掘或其他收集消费者需求信息的方法研究。最后，从时间角度看，评估模型和评价方法的论文数量逐年增加，而后者的比率更高。从研究者所在区域看，亚洲（主要是中国、韩国和马来西亚）是该领域研究的领先地区，其次是欧洲和美国，但美国的研究人员近几年迅速增加。
本文根据物流服务质量的评价模型及指标构建视角的不同，从服务提供商、物流服务客户以及两者结合等三个维度进行重点讨论，从实证检验的数理统计、评价指标权重计算和消费者需求转换为质量属性三方面梳理物流服务质量的评估方法。图1是本文的研究内容框架。
三、评价模型及其指标
（一）服务提供商视角的物流服务质量评价模型及其指标
随着市场竞争压力加大，企业必须整合内部资源并加强与外界的协作，为客户提供质量更高的物流服务。被视为企业核心竞争力的生产柔性和部门协作[ 15-16 ]，以及与客户、合作伙伴的沟通能力[ 17 ]成为物流服务质量评价的关键指标。此外，人力资源和技术手段是物流服务质量提升的基础，物流过程的组织是确保高效率的关键[ 18 ]。康（Kang）等[ 19 ]还考虑了评估结果，其评价指标包括服务能力质量、服务传递质量和服务结果质量。随着竞争的进一步加剧，单个物流服务提供商很难满足客户的所有需求。为此，古普塔（Gupta）等[ 20 ]设计了第三方物流（3PL）的结构关系模型，并基于资产和服务流程使用解释结构模型（ISM）评估服务质量，同时强调企业获得政府支持是外部环境中重要的评估指标。此外，物流服务集成商和功能性物流服务提供商（FLSP）之间应建立长期供应关系，以使客户满意并获得更多利润。考虑到服务保障性[ 21 ]和公平性[ 22 ]共同影响功能性物流服务提供商选择的事实，刘（Liu）等[ 23 ]基于服务质量的不确定性、保障性和公平性等因素构建了用于优化功能性物流服务提供商数量的数理模型。
表1列出了基于服务提供商视角的物流服务质量评价的关键指标。不难看出，其核心思想是“企业能做什么”。无论是早期关注内部人力资源、信息系统、组织管理，还是与不同的服务提供商联合，并希望获得政府的政策支持，都取决于如何使公司更强大并获得更多利润。这种评价模型构建思想的优点是注重企业自身能力提升、练好企业内功，进而改善物流服务质量，其不足之处在于只适合供不应求的卖方市场，对于供过于求的买方市场已经失去应用价值。 （二）消费者视角的物流服务质量评价模型及其指标
消费者视角的物流服务质量评价模型研究主要的理论支持是SERVQUAL模型[ 24 ]，而基于客户感知的SERVPERF模型是一种有益的补充[ 25 ]。另外，宾斯托克（Bienstock）等[ 26 ]还提出了物品分销服务质量（PDSQ）概念。尽管有许多物流服务质量的评估模型可用，但从消费者角度看，在各具体行业部门中影响物流服务质量因素的重要性并不相同[ 14 ]，采用统一质量维度设计的服务提供商视角评价指标体系并未考虑这种差异[ 27 ]。因此，这里在对SERVQUAL模型和SERVPERF模型进行简要比较后，基于不同行业部门的实际情况进行分类讨论。
1.SERVQUAL与SERVPERF模型
帕拉休拉曼（Parasuraman）等[ 24 ]将服务质量定义为客户预期的与提供商实际提供的服务质量之间的差距，强调客户评价物流服务质量基于相同的标准，包括可靠性、响应性、保障性、同情心和有形性等，而与服务类型无关。但在实践中SERVQUAL模型遭受批评，认为它只关注到了服务交付过程[ 25 ]，而忽略了服务交付后的结果[ 28 ]。考虑到客户对服务质量的期望，克罗宁（Cronin）等[ 25 ]提出了SERVPERF模型，根据顾客的感知来评价物流服务质量，是SERVQUAL模型的一种替代选项。然而，坎宁安（Cunningham）等[ 29 ]指出，SERVPERF模型使用与SERVQUAL模型相同的维度和评价内容，而且无法衡量特定行业部门（如航空物流）的服务质量。实际上，物流服务质量是多维的结果，需要不同的指标体系以评估不同的物流部门[ 30 ]。针对上述争论，卡里拉（Carrillat）等[ 31 ]从情景因素、民族文化、语言和服务类型等角度，对比SERVQUAL模型和SERVPERF模型的有效性，研究发现两者都是整体服务质量的有效预测工具。加强 SERVQUAL模型量表测量环境的适应性可提高其预测能力，但这不适用于SERVPERF模型。此外，在以下领域使用时可以提高物流服务质量评价的可靠性：较少的个人主义文化，不讲英语的国家和中等水平的定制行业（例如酒店、汽车租赁或银行）。此外，其他物流服务质量评价模型还包括HIS？ TOQUAL模型[ 32 ]、SITEQUAL模型[ 33 ]、LibQUAL模型[ 34 ]、SERVPERVAL模型[ 35 ]和ES-QUAL模型[ 36 ]，但SERVQUAL模型仍是衡量服务行业中服务质量最广泛、最常用的模型和工具之一。
2.食品物流服务质量的评价模型及其指标
通过优质的物流和供应链运作以确保食品安全至关重要。陈（Chen）等[ 37 ]开发了一种送货上门服务模型，该模型运用新服务开发和质量屋（QFD）来估计食品业的物流服务质量，模型的主要评价指标包括可靠性、保障性、有形性、同情心和响应能力。食品安全、包装和运输中的污染控制在清真食品物流服务质量评估中起着至关重要的作用[ 38 ]。根据帖曼（Tieman）[ 38 ]的定义和概念，诺瓦克（Novack）等[ 39 ]、曼泽尔（Mentzer）等[ 40 ]和扎伊拉尼（Zailani）等[ 41 ]开发了一个包含9个评估维度的清真食品物流服务质量模型（参见表2）。考虑到清真食品保质期较其他商品短、易变质的现实，物流服务质量评价模型中除与其他商品物流一样需要送货及时、数量柔性和送货效率外，特别强调“清真保证”。因此，作为食品类的物流服务，需要特别注意不同地区或不同民族对食品的特殊要求。
3.运输物流服务质量的评价模型及指标
在早期的航空运输服务质量评价中，学者主要使用SERVQUAL模型中消费者认为重要的几个评价指标以提升客户满意度，如利乌（Liou）等[ 43 ]设计了包括预订服务、票务服务、值机、行李处理、登机过程、机舱服务、行李收集和响应能力等指标。美国运输部根据守时、客户对拒绝登机以及行李不当处理时的投诉评价航空公司的服务质量[ 44 ]。近年来，学者意识到物流服务是一个层次化的概念[ 12，45 ]，吴（Wu）等[ 45 ]开发了SSQAI模型，从四个维度（访问质量、交互质量、物理环境质量和结果质量）设计了11个评价指标以评估航空服务质量，并受到广泛关注[ 46-48 ]。然而，SSQAI模型处于起步阶段，对其概念和理论上的进一步阐述仍然很有必要[ 49 ]。航空货运物流服务质量评价指标参见表3。
海上货运依靠港口处理世界上大部分（约90%）的贸易量。但是，多数海运研究只关注承运人选择或港口优化问题，港口服务质量（Port Ser？ vice Quality，PSQ）测度的研究依然不足。乌格博马（Ugboma）等[ 50 ]、萨亚雷（Sayareh）等[ 51 ]提出了用于海运服务质量的SERQUAL评估模型。泰尔（Thail）[ 52 ]提出了ROPMIS模型来评估海运服务质量，包括投入资源、结果、经营过程、组织管理、企业形象和社会责任等6个维度。相比而言，他们提高了公司的品牌和社会责任感，使评估结果更接近于现实。杨（Yeo）等[ 53 ]、泰（Thai）[ 54 ]在ROPMIS模型的基础上构建了港口部门可操作的初步评价指标，并运用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）确定最终港口服务质量的评价指标。同样，赵（Cho）等[ 55 ]設计了包括内生质量、外生质量和关系质量在内的港口服务质量评价指标，将企业内部能力定义为内生质量，将提供给客户使用服务的端口（例如信息系统）定义为外在质量，将企业与客户之间交互的质量称为关系质量。考虑到较难评估外部因素对物流服务质量影响的现实，学者更加关注企业内可控因素研究[ 56-57 ]。可见，尽管已关注了运输部门的物流服务质量评价，但只集中于海运和航空等部门，鲜见陆运（铁路和公路）和管道运输的研究。 4.电子商务物流服务质量的评价模型和指标
物流是电子商务收入和盈利能力的保证。为解决SERVQUAL模型不能很好地适应B2C环境下物流服务质量评估难题，帕拉休拉曼等[ 36 ]开发了电子商务物流服务质量（ES-QUAL）模型，主要包括订单执行效率、系统可用性和隐私性三个方面指标。以此为基础，冯（Feng）等[ 58 ]提出了电子商务物流服务质量的评价维度：及时性，个人联系质量，订单质量，订单差异处理，订单条件和便利性。交货时长以及收到的商品与订购时的商品不匹配是在线购物的两个重要问题。考虑到在线购物涉及电商、第三方物流和客户[ 59-60 ]，具有三元特征，林（Lin）等[ 60 ]提出一个结合电子商务和物流服务的质量评价框架，以捕获网络零售供应链环境中的复杂动态变化。
销售渠道将零售商和消费者联系起来，是交付商品的关键环节。许多传统零售公司已将其业务扩展到网络，形成了所谓的全渠道。物流是任何全渠道战略的核心[ 61 ]，而零售商的成功与物流的有效性有着密切的联系[ 62 ]。为更全面地分析物流服务质量对零售业的影响，以调查决定客户满意度和忠诚度的因素，默菲尔德（Murfield）等[ 63 ]提出了概念化物流服务质量，由消费者对可用性，交货及时性和生产状况的感知组成。
综上，研究视角从服务提供商转向消费者的本质原因是市场状况从供不应求变成供过于求，经营理念由“企业能做什么”转变为“客户需要什么”。另外，通过对食品、航空、海运和电子商务等领域的物流服务质量评价模型及其指标的梳理可以看出，不同物流部门构建的服务质量评价指标的侧重点不尽相同。具体而言，考虑到食品的保质期与安全因素，食品物流服务更注重运输速度与运輸过程中的食品污染等因素；航空物流服务更注重顾客行李处置的效率与准确性，以及空乘人员的服务态度与能力；海运是长时间的跨地区运输，宏观环境因素（天气、环境、政治与战争）对其服务质量（运价、时间、安全）影响更大。外部影响因素是评价服务质量时重点关注的因素，而电子商务环境下的物流服务更看重网上订单处理的速度，以及购买者购买信息的保密性。
（三）服务提供商和客户相结合视角的物流服务质量评价
在多数情况下，客户感兴趣的内容与服务提供商提供的服务内容背道而驰[ 5 ]。因为物流服务质量不仅取决于多种资源（例如人力、物力和财力）的投入，更受消费者主观感受的影响，因此，物流服务质量分析应同时包括物流服务提供商和消费者[ 64-66 ]视角。泰[ 54 ]通过考虑服务提供商（即人员联系质量、信息质量、订单处理质量和实时配送服务质量）和客户（即及时性、信息和社交）的七个维度，从服务提供商和客户的视角对物流服务质量进行了评估。还有学者指出服务质量具有多维属性的特征，从客户角度看其重要性是不同的[ 67-68 ]。因此，卡诺（Kano）等[ 69 ]开发了用于评估物流服务质量的二维质量模型，可有效帮助我们理解物流服务质量中的服务提供商与客户等不同角色[ 70-71 ]。索恩（Sohn）等[ 72 ]进一步将物流服务质量分成结果质量、过程质量和能力质量具有时间维度的三部分。能力质量和过程质量主要侧重于服务提供商，结果质量主要考察客户的感知质量。当然，某些服务质量属性是动态的，其实用性可能随时间变化而减弱[ 69 ]。评价工作者的任务是定期检查其服务属性的生命周期，并将其注意力集中在质量属性的发展上，以满足客户的需求。
四、物流服务质量评价方法
（一）数理统计方法
自SERVQUAL模型开发以来，许多学者将其应用于不同领域，以探究物流服务质量的影响因素（参见表4）。表4中的文献主要以SERVQUAL模型作为评估指标设计的基础，结合行业的特点，推论、假设评估指标与物流服务质量之间存在某种关系后，运用结构方程模型或多元统计方法作为实证检验的工具。
（二）确定指标权重的方法
影响物流服务质量的因素不仅包括企业自身的投入、运营过程和产出结果，还包括社会和环境效益之类的外部因素，且这些因素之间有时相互冲突。因此，评估物流服务质量是一个多目标决策过程[ 78 ]。考虑到模糊、不确定是许多决策问题的共同特征，尤其是在物流服务质量的评价中[ 79 ]。事实上，消费者在表达对服务质量的期望时，常常用“非常低”“很低”等描述，因此模糊集理论是处理上述不确定性的合适方法[ 80 ]。另外，物流服务质量具有分层特征，确定评估指标的权重是其中的难题[ 12 ]。为此，学者尝试使用模糊的多准则决策技术来提高物流服务质量评价过程的全面性和合理性[ 81-82 ]，最终实现科学评价航空公司的质量，确定其薄弱环节，并提出改进建议[ 83，43 ]。例如，莎尔（Tsaur）等[ 82 ]使用层次分析法（AHP）和优劣解距离法（TOPSIS）的组合方法，对航空公司的服务质量进行评价，发现服务态度、安全性和舒适性是最重要的质量属性。其他学者如米哈伊洛夫（Mikhailov）等[ 84 ]、常（Chang）等[ 85 ]使用模糊层次分析法（FAHP）解决服务评估过程的不确定性和不准确性。利乌等[ 83 ]应用模糊积分法（FIM）和灰色关联分析法（GCA）相结合的方法，评估6家国际航空公司的服务质量，并设计了一种改进的SSQAI模型，用于伊朗航空服务质量的评价。一种用以确定百货商店市场服务质量的定位，并通过模糊层次分析法计算不同服务策略优先级的模糊服务质量（SERVQUAL）方法由蔡（Tsai）等[ 86 ]提出。此外，萨亚雷等[ 51 ]基于TOPSIS法对集装箱码头的服务质量进行了评估，赫马拉哈（Hemalatha）等[ 87 ]基于SERVQUAL模型设计了集装箱码头服务质量的指标，通过属性层次模型确定维度的权重以避免不一致，结合TOPSIS法和GCA法对集装箱码头经营者服务质量进行综合排名。考虑到影响物流服务质量因素之间的相互作用，传统的层次分析法无法有效处理评价指标具有依赖关系或反馈效果的情况，拉姆（Lam）等[ 88 ]提供了一种结合质量功能开发法和网络分析法（ANP）来计算供应链安全性的ANP-QFD方法，其中网络分析法用于确定客户需求的相对重要性。 （三）将客户声音转化为质量属性的方法
面对竞争激烈的环境，了解客户的需求并将其转换为企业可以提供的服务是获取更大市场份额的前提。因此，如何将客户声音转化为服务质量特征受到广泛关注。
1.质量功能开发法（QFD）
质量功能开发法可发现客户需求，并通过相关性分析将其转化为管理任务[ 89 ]。质量功能开发法具有双重含义。首先，它通过逐步分析和展开客户需求以获取客户声音，进而制定企业的服务计划[ 89 ]。其次，它需要不同业务部门的协作，将服务计划设计成工作任务[ 90 ]。质量屋（HoQ）矩阵是质量功能开发法的关键工具，该矩阵可以计算改善客户需求的可能贡献，确定源于消费者需求的设计特性的重要性以及消费者需求与其设计特征的相关性[ 91，88 ]。
国际港口物流中心的服务质量是国际货运决策中的关键因素。黄（Huang）等[ 92 ]、乌拉尔（Vural）等[ 93 ]使用质量功能开发法研究物流中心运营商如何将客户的服务需求转换为可提高服务质量的解决方案。在更大的范围内，国际配送中心（IDC）必须提高其服务性能，以满足客户的物流需求。国际配送中心通过为其客户提供高效的物流服务来与进出口公司建立联系。评估国际配送中心的物流服务质量的大多数研究都集中在用户的服务需求上，很少涉及国际配送中心的服务运营。黄（Huang）等[ 94 ]基于SERVQUAL模型，提出了具有模糊层次分析模型的质量功能开发法，以更好地将服务需求属性转换为国际配送中心的服务运营属性。夏尔玛（Sharma）等[ 95 ]使用质量功能开发法将消费者需求转化为评估指标，并通过田口质量损失函数（TLF）测量绩效来选择第三方物流。在对机场管理的多代理服务质量问题进行调查之后，布拉特（Bulut）等[ 96 ]提出了兼顾航空公司（承运人）和旅客需求的多层次质量功能开发模型，以确保质量实施的普遍性和可持续性。
2.数据挖掘法（DM）
数据挖掘法是进行市场分析的有用工具，也是检查公司形象和客户在线媒体反应的有效方法[ 97 ]。黄（Huang）等[ 98 ]应用数据挖掘法分析运输数据以提高运输服务质量。利用物流信息和运输排序数据，采用排序模式挖掘算法进行决策，找出导致运输服务不满意的原因。博吉塞维奇（Bogicevic）等[ 99 ]使用数据挖掘技术和逻辑回归法研究从旅客感知出发的关键航空公司质量归因。
图2为结合网络爬虫的数据挖掘技术流程。
3.情感工程法（AE）
情感工程法可将人的感受转化为适当的产品设计元素。与针对客户显性需求的质量功能开发法以及其他多种分析方法联合使用不同，情感工程法用于衡量客户的隐性需求并将其与产品属性相关联[ 100 ]。最重要的是，情感工程法寻求确定感知响应与设计属性之间的因果关系以开发定量模型[ 101 ]。阿亚斯（Ayas）等[ 102 ]运用情感工程法改善候车区（服务区）的设计，发现所选候车区与其感知的质量有显著差异。最近，陈Chen等[ 103 ]应用情感工程法了解国际快递服务的服务要素与客户感受之间的关系。结合粗糙集法（RS），帕克（Park）等[ 104 ]将情感工程法应用于客户对不同航空服务要素感受的航空服务研究，这有助于开发高质量的航空服务。耶尔（Yeh）等[ 105 ]设计了一种集成方法，基于情感工程程序收集客户的相关感知词汇和服务属性，然后应用决策树法来分析门到门交付情况下服务属性之间的关系。
五、未来研究方向
通过评估进而改善物流服务质量是实现物流高质量发展的重要环节，已有丰富的文献为本领域研究提供了很好的资料，但通过梳理后仍然发现存在不足之处，这也是本领域今后的重点研究方向。
一是如何在企业能力范围内构建考虑客户需求的物流服务质量评价模型及其指标体系。从最初的服务提供商视角演变为客户视角，到最后的服务提供商与客户相结合的视角，体现了对物流服务质量理解的不断演变过程。这一演变的根本原因是市场由供不应求轉变为供过于求，引发企业经营理念由“企业能做什么”转向为“客户需要什么”。考虑到买方市场的现实，物流服务质量不仅是服务提供商自身能力的衡量，更是客户在消费过程中自身主观性的感受，而这种主观感受直接决定服务提供商的利润水平。因此，更多的研究力量应投入到基于消费者视角的物流服务质量评估，以便更准确地了解消费者的需求，然后结合企业的能力提供更好的物流服务。另外，现有评估指标主要集中于企业内部，对外部环境尤其是政府政策、企业品牌和社会责任等的研究相对较少，但这却是市场开放环境下影响物流服务质量的关键因素。同样，许多研究仅独立地检查每个服务质量属性的效果，而服务质量属性之间的交互作用却很少受到关注，在未来的研究中应该引起更多关注。
二是如何集成各种评价方法，提高物流服务质量评价结果的科学性。物流服务质量评价方法主要涉及消费者需求信息的获取、如何将消费者需求转换为企业提供的服务质量特性、如何确定服务质量特性的重要性（权重）、如何计算各评价指标的最终数值等四方面。如前所述，任何一种评价方法都有优缺点，都有各自最佳的应用领域。为获得接近事实的结果，可能需要多种方法、系统或集成框架的组合。如图3所示，消费者需求信息主要通过问卷调查收集，当然，网络爬虫技术和数据挖掘法也是有用的工具，尤其是对于网络环境下海量消费者需求信息的收集与处理。将消费者需求转化为服务质量特征的主要工具是质量功能开发法和情感工程法，前者侧重于显性的消费者需求转换，而情感工程法更擅长于隐性的消费者需求转换。层次分析法、模糊层次分析法和网络分析法或它们之间的不同组合，是各服务质量特性之间的权重计算最常见的方法。评价物流服务质量通常由优劣解距离法、田口质量损失函数和探索性因子分析法（EFA）完成，而结构方程模型和数理统计分析主要运用于物流服务质量影响因素或物流服务质量与企业利润、顾客满意度等相关性的实证检验。 三是如何平衡评价模型及其指标的通用性与在不同部门间的差异性。基于服务提供商视角的评价模型及其指标的研究，主要考虑了企业投入资源，以及生產柔性与部门间协作、沟通等。基于客户视角的评价模型及其指标的研究，多数学者主要根据SERVQUAL模型进行适当的修正，只有少数学者是通过拜访公司管理者和阅读已有文献后构建。但是，不同的物流行业存在较大的差别，试图通过构建一套通用性评价指标体系是行不通的。虽然也有极少数学者意识到不同物流行业的差异，但仍远未满足实际需求，如运输物流领域中的铁路运输、公路运输和管道运输。另外，在将服务质量评估模型转换为特定评估指标时，不仅要考虑特定的物流行业（例如海运与航空），还要考虑区域因素（例如国家文化差异和使用何种语言）。
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責任编辑：方程
A Literature Review of Logistics Service Quality Evaluation Models and Methods
ZHANG Bao-you，YANG Yu-xiang and MENG Li-jun
（School of Economics and Management，China Jiliang University，Hangzhou 310018，Zhejiang，China）
Abstract：High-quality logistics service has become the strategic arrangement of enterprise globalization. How to improve the logistics service quality （LSQ） of enterprises through evaluation is the key point to realize the above strategic arrangement. In order to better comb the research status of LSQ evaluation models and methods，and grasp the future research direction of LSQ evaluation，the keywords“logistics service”，“service quality”and“logistics service quality”were used to search Scopus and Web of Science （WoS），and a total of 76 papers were published from 1992 to 2018.On the basis of the brief statistical description of the number，time and region of the relevant literature，the literature analysis method is used to carry out the review research. Among them，the existing studies on LSQ evaluation model and its index system are reviewed from the three dimensions of service provider，consumer and combination of service provider and consumer，and it is found that the construction of the evaluation index system considering both the supply and demand sides has become the academic consensus.The evaluation method of LSQ focuses on the empirical test，the determination of index weight and the mathematical statistical methods of transforming customer“voice”into quality attributes. It is found that the evaluation method of transforming customer“voice”into quality attributes is the key area of concern.There are three deficiencies in the existing researches：first，how to consider the LSQ evaluation model of customer needs and its indicators within the scope of enterprise capabilities is not solved；second，there is still no satisfactory answer on how to integrate various evaluation methods to carry out scientific evaluation of LSQ；third，how to balance the generality of the evaluation model and its indexes and the differences between different departments is still not effectively solved. And the three deficiencies are also the key research directions in the future LSQ evaluation field.
Key words：logistics service quality；evaluation model；index；evaluation method
关键词：物流服务质量；评价模型；指标；评价方法
中图分类号：F252.1文献标识码：A文章编号：1007-8266（2021）02-0049-12
基金项目：国家自然科学基金面上项目“考虑产品低碳责任的可持续供应链网络均衡及协调机制研究”（71972172）；国家自然科学基金青年项目“基于新品感知价值可变下再制品定价及政府补贴政策研究”（71801199）；浙江省科技厅软科学重点项目“标准提升浙江物流服务质量的作用机理、实现路径及其对策研究”（2018C25016）
一、引言
在成本上涨、利润下降以及消费者定制服务要求日益高涨的压力下，高质量的物流服务已成为企业全球化的战略安排[ 1 ]。物流服务质量（Lo？ gistics Service Quality，LSQ）可以通过影响顾客满意度、忠诚度[ 2-3 ]进而影响重复购买率[ 4 ]，最终决定企业的顾客留存率和利润[ 5-6 ]。因此，科学评价物流服务质量并提出改善对策，不失为企业提高经营效益实现全球化战略的重要策略。梳理已有研究文献可以发现，物流服务质量的研究主要经历了概念形成[ 7-8 ]、模型构建[ 9-12 ]和服务质量理论拓展[ 13-14 ]三个阶段。其中，模型构建是物流服务质量评价的基础，主要包括评价模型及其评价指标和评价方法两部分内容，涉及评价什么和如何评价两大核心问题。本文基于文献分析法对评价模型及其评价指标和评价方法的现有文献进行全面梳理，讨论其适用的场合与对象以及存在的不足，并提出未来的研究方向。
二、研究范围和统计性描述
使用关键词“物流服务”“服务质量”和“物流服务质量”搜索Scopus and Web of Science（WoS）中的英文文献，共获得发表于1992年至2018年的76篇文章，并以文献计量法对其进行初步分析。结果显示，物流服务质量评价中主要使用的模型包括服务质量（SERVQUAL）模型、概念模型、卡诺（Kano）模型、服务绩效（SERVPERF）模型和服务质量差距（PZB）模型，占总体样本的46%；40%的文献使用结构方程模型（SEM）和多变量统计数据从實证角度分析物流服务质量的影响因素；17.1%的文献使用质量函数开发法（QFD）、情感工程法（AE）和数据挖掘法（DM）等方法将消费者需求转换为企业质量特征，其中模糊层次分析法（FAHP）或层次分析法（AHP）主要用于计算评价指标的权重，占9.21%，只有2篇论文（占2.6%）侧重于数据挖掘或其他收集消费者需求信息的方法研究。最后，从时间角度看，评估模型和评价方法的论文数量逐年增加，而后者的比率更高。从研究者所在区域看，亚洲（主要是中国、韩国和马来西亚）是该领域研究的领先地区，其次是欧洲和美国，但美国的研究人员近几年迅速增加。
本文根据物流服务质量的评价模型及指标构建视角的不同，从服务提供商、物流服务客户以及两者结合等三个维度进行重点讨论，从实证检验的数理统计、评价指标权重计算和消费者需求转换为质量属性三方面梳理物流服务质量的评估方法。图1是本文的研究内容框架。
三、评价模型及其指标
（一）服务提供商视角的物流服务质量评价模型及其指标
随着市场竞争压力加大，企业必须整合内部资源并加强与外界的协作，为客户提供质量更高的物流服务。被视为企业核心竞争力的生产柔性和部门协作[ 15-16 ]，以及与客户、合作伙伴的沟通能力[ 17 ]成为物流服务质量评价的关键指标。此外，人力资源和技术手段是物流服务质量提升的基础，物流过程的组织是确保高效率的关键[ 18 ]。康（Kang）等[ 19 ]还考虑了评估结果，其评价指标包括服务能力质量、服务传递质量和服务结果质量。随着竞争的进一步加剧，单个物流服务提供商很难满足客户的所有需求。为此，古普塔（Gupta）等[ 20 ]设计了第三方物流（3PL）的结构关系模型，并基于资产和服务流程使用解释结构模型（ISM）评估服务质量，同时强调企业获得政府支持是外部环境中重要的评估指标。此外，物流服务集成商和功能性物流服务提供商（FLSP）之间应建立长期供应关系，以使客户满意并获得更多利润。考虑到服务保障性[ 21 ]和公平性[ 22 ]共同影响功能性物流服务提供商选择的事实，刘（Liu）等[ 23 ]基于服务质量的不确定性、保障性和公平性等因素构建了用于优化功能性物流服务提供商数量的数理模型。
表1列出了基于服务提供商视角的物流服务质量评价的关键指标。不难看出，其核心思想是“企业能做什么”。无论是早期关注内部人力资源、信息系统、组织管理，还是与不同的服务提供商联合，并希望获得政府的政策支持，都取决于如何使公司更强大并获得更多利润。这种评价模型构建思想的优点是注重企业自身能力提升、练好企业内功，进而改善物流服务质量，其不足之处在于只适合供不应求的卖方市场，对于供过于求的买方市场已经失去应用价值。 （二）消费者视角的物流服务质量评价模型及其指标
消费者视角的物流服务质量评价模型研究主要的理论支持是SERVQUAL模型[ 24 ]，而基于客户感知的SERVPERF模型是一种有益的补充[ 25 ]。另外，宾斯托克（Bienstock）等[ 26 ]还提出了物品分销服务质量（PDSQ）概念。尽管有许多物流服务质量的评估模型可用，但从消费者角度看，在各具体行业部门中影响物流服务质量因素的重要性并不相同[ 14 ]，采用统一质量维度设计的服务提供商视角评价指标体系并未考虑这种差异[ 27 ]。因此，这里在对SERVQUAL模型和SERVPERF模型进行简要比较后，基于不同行业部门的实际情况进行分类讨论。
1.SERVQUAL与SERVPERF模型
帕拉休拉曼（Parasuraman）等[ 24 ]将服务质量定义为客户预期的与提供商实际提供的服务质量之间的差距，强调客户评价物流服务质量基于相同的标准，包括可靠性、响应性、保障性、同情心和有形性等，而与服务类型无关。但在实践中SERVQUAL模型遭受批评，认为它只关注到了服务交付过程[ 25 ]，而忽略了服务交付后的结果[ 28 ]。考虑到客户对服务质量的期望，克罗宁（Cronin）等[ 25 ]提出了SERVPERF模型，根据顾客的感知来评价物流服务质量，是SERVQUAL模型的一种替代选项。然而，坎宁安（Cunningham）等[ 29 ]指出，SERVPERF模型使用与SERVQUAL模型相同的维度和评价内容，而且无法衡量特定行业部门（如航空物流）的服务质量。实际上，物流服务质量是多维的结果，需要不同的指标体系以评估不同的物流部门[ 30 ]。针对上述争论，卡里拉（Carrillat）等[ 31 ]从情景因素、民族文化、语言和服务类型等角度，对比SERVQUAL模型和SERVPERF模型的有效性，研究发现两者都是整体服务质量的有效预测工具。加强 SERVQUAL模型量表测量环境的适应性可提高其预测能力，但这不适用于SERVPERF模型。此外，在以下领域使用时可以提高物流服务质量评价的可靠性：较少的个人主义文化，不讲英语的国家和中等水平的定制行业（例如酒店、汽车租赁或银行）。此外，其他物流服务质量评价模型还包括HIS？ TOQUAL模型[ 32 ]、SITEQUAL模型[ 33 ]、LibQUAL模型[ 34 ]、SERVPERVAL模型[ 35 ]和ES-QUAL模型[ 36 ]，但SERVQUAL模型仍是衡量服务行业中服务质量最广泛、最常用的模型和工具之一。
2.食品物流服务质量的评价模型及其指标
通过优质的物流和供应链运作以确保食品安全至关重要。陈（Chen）等[ 37 ]开发了一种送货上门服务模型，该模型运用新服务开发和质量屋（QFD）来估计食品业的物流服务质量，模型的主要评价指标包括可靠性、保障性、有形性、同情心和响应能力。食品安全、包装和运输中的污染控制在清真食品物流服务质量评估中起着至关重要的作用[ 38 ]。根据帖曼（Tieman）[ 38 ]的定义和概念，诺瓦克（Novack）等[ 39 ]、曼泽尔（Mentzer）等[ 40 ]和扎伊拉尼（Zailani）等[ 41 ]开发了一个包含9个评估维度的清真食品物流服务质量模型（参见表2）。考虑到清真食品保质期较其他商品短、易变质的现实，物流服务质量评价模型中除与其他商品物流一样需要送货及时、数量柔性和送货效率外，特别强调“清真保证”。因此，作为食品类的物流服务，需要特别注意不同地区或不同民族对食品的特殊要求。
3.运输物流服务质量的评价模型及指标
在早期的航空运输服务质量评价中，学者主要使用SERVQUAL模型中消费者认为重要的几个评价指标以提升客户满意度，如利乌（Liou）等[ 43 ]设计了包括预订服务、票务服务、值机、行李处理、登机过程、机舱服务、行李收集和响应能力等指标。美国运输部根据守时、客户对拒绝登机以及行李不当处理时的投诉评价航空公司的服务质量[ 44 ]。近年来，学者意识到物流服务是一个层次化的概念[ 12，45 ]，吴（Wu）等[ 45 ]开发了SSQAI模型，从四个维度（访问质量、交互质量、物理环境质量和结果质量）设计了11个评价指标以评估航空服务质量，并受到广泛关注[ 46-48 ]。然而，SSQAI模型处于起步阶段，对其概念和理论上的进一步阐述仍然很有必要[ 49 ]。航空货运物流服务质量评价指标参见表3。
海上货运依靠港口处理世界上大部分（约90%）的贸易量。但是，多数海运研究只关注承运人选择或港口优化问题，港口服务质量（Port Ser？ vice Quality，PSQ）测度的研究依然不足。乌格博马（Ugboma）等[ 50 ]、萨亚雷（Sayareh）等[ 51 ]提出了用于海运服务质量的SERQUAL评估模型。泰尔（Thail）[ 52 ]提出了ROPMIS模型来评估海运服务质量，包括投入资源、结果、经营过程、组织管理、企业形象和社会责任等6个维度。相比而言，他们提高了公司的品牌和社会责任感，使评估结果更接近于现实。杨（Yeo）等[ 53 ]、泰（Thai）[ 54 ]在ROPMIS模型的基础上构建了港口部门可操作的初步评价指标，并运用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）确定最终港口服务质量的评价指标。同样，赵（Cho）等[ 55 ]設计了包括内生质量、外生质量和关系质量在内的港口服务质量评价指标，将企业内部能力定义为内生质量，将提供给客户使用服务的端口（例如信息系统）定义为外在质量，将企业与客户之间交互的质量称为关系质量。考虑到较难评估外部因素对物流服务质量影响的现实，学者更加关注企业内可控因素研究[ 56-57 ]。可见，尽管已关注了运输部门的物流服务质量评价，但只集中于海运和航空等部门，鲜见陆运（铁路和公路）和管道运输的研究。 4.电子商务物流服务质量的评价模型和指标
物流是电子商务收入和盈利能力的保证。为解决SERVQUAL模型不能很好地适应B2C环境下物流服务质量评估难题，帕拉休拉曼等[ 36 ]开发了电子商务物流服务质量（ES-QUAL）模型，主要包括订单执行效率、系统可用性和隐私性三个方面指标。以此为基础，冯（Feng）等[ 58 ]提出了电子商务物流服务质量的评价维度：及时性，个人联系质量，订单质量，订单差异处理，订单条件和便利性。交货时长以及收到的商品与订购时的商品不匹配是在线购物的两个重要问题。考虑到在线购物涉及电商、第三方物流和客户[ 59-60 ]，具有三元特征，林（Lin）等[ 60 ]提出一个结合电子商务和物流服务的质量评价框架，以捕获网络零售供应链环境中的复杂动态变化。
销售渠道将零售商和消费者联系起来，是交付商品的关键环节。许多传统零售公司已将其业务扩展到网络，形成了所谓的全渠道。物流是任何全渠道战略的核心[ 61 ]，而零售商的成功与物流的有效性有着密切的联系[ 62 ]。为更全面地分析物流服务质量对零售业的影响，以调查决定客户满意度和忠诚度的因素，默菲尔德（Murfield）等[ 63 ]提出了概念化物流服务质量，由消费者对可用性，交货及时性和生产状况的感知组成。
综上，研究视角从服务提供商转向消费者的本质原因是市场状况从供不应求变成供过于求，经营理念由“企业能做什么”转变为“客户需要什么”。另外，通过对食品、航空、海运和电子商务等领域的物流服务质量评价模型及其指标的梳理可以看出，不同物流部门构建的服务质量评价指标的侧重点不尽相同。具体而言，考虑到食品的保质期与安全因素，食品物流服务更注重运输速度与运輸过程中的食品污染等因素；航空物流服务更注重顾客行李处置的效率与准确性，以及空乘人员的服务态度与能力；海运是长时间的跨地区运输，宏观环境因素（天气、环境、政治与战争）对其服务质量（运价、时间、安全）影响更大。外部影响因素是评价服务质量时重点关注的因素，而电子商务环境下的物流服务更看重网上订单处理的速度，以及购买者购买信息的保密性。
（三）服务提供商和客户相结合视角的物流服务质量评价
在多数情况下，客户感兴趣的内容与服务提供商提供的服务内容背道而驰[ 5 ]。因为物流服务质量不仅取决于多种资源（例如人力、物力和财力）的投入，更受消费者主观感受的影响，因此，物流服务质量分析应同时包括物流服务提供商和消费者[ 64-66 ]视角。泰[ 54 ]通过考虑服务提供商（即人员联系质量、信息质量、订单处理质量和实时配送服务质量）和客户（即及时性、信息和社交）的七个维度，从服务提供商和客户的视角对物流服务质量进行了评估。还有学者指出服务质量具有多维属性的特征，从客户角度看其重要性是不同的[ 67-68 ]。因此，卡诺（Kano）等[ 69 ]开发了用于评估物流服务质量的二维质量模型，可有效帮助我们理解物流服务质量中的服务提供商与客户等不同角色[ 70-71 ]。索恩（Sohn）等[ 72 ]进一步将物流服务质量分成结果质量、过程质量和能力质量具有时间维度的三部分。能力质量和过程质量主要侧重于服务提供商，结果质量主要考察客户的感知质量。当然，某些服务质量属性是动态的，其实用性可能随时间变化而减弱[ 69 ]。评价工作者的任务是定期检查其服务属性的生命周期，并将其注意力集中在质量属性的发展上，以满足客户的需求。
四、物流服务质量评价方法
（一）数理统计方法
自SERVQUAL模型开发以来，许多学者将其应用于不同领域，以探究物流服务质量的影响因素（参见表4）。表4中的文献主要以SERVQUAL模型作为评估指标设计的基础，结合行业的特点，推论、假设评估指标与物流服务质量之间存在某种关系后，运用结构方程模型或多元统计方法作为实证检验的工具。
（二）确定指标权重的方法
影响物流服务质量的因素不仅包括企业自身的投入、运营过程和产出结果，还包括社会和环境效益之类的外部因素，且这些因素之间有时相互冲突。因此，评估物流服务质量是一个多目标决策过程[ 78 ]。考虑到模糊、不确定是许多决策问题的共同特征，尤其是在物流服务质量的评价中[ 79 ]。事实上，消费者在表达对服务质量的期望时，常常用“非常低”“很低”等描述，因此模糊集理论是处理上述不确定性的合适方法[ 80 ]。另外，物流服务质量具有分层特征，确定评估指标的权重是其中的难题[ 12 ]。为此，学者尝试使用模糊的多准则决策技术来提高物流服务质量评价过程的全面性和合理性[ 81-82 ]，最终实现科学评价航空公司的质量，确定其薄弱环节，并提出改进建议[ 83，43 ]。例如，莎尔（Tsaur）等[ 82 ]使用层次分析法（AHP）和优劣解距离法（TOPSIS）的组合方法，对航空公司的服务质量进行评价，发现服务态度、安全性和舒适性是最重要的质量属性。其他学者如米哈伊洛夫（Mikhailov）等[ 84 ]、常（Chang）等[ 85 ]使用模糊层次分析法（FAHP）解决服务评估过程的不确定性和不准确性。利乌等[ 83 ]应用模糊积分法（FIM）和灰色关联分析法（GCA）相结合的方法，评估6家国际航空公司的服务质量，并设计了一种改进的SSQAI模型，用于伊朗航空服务质量的评价。一种用以确定百货商店市场服务质量的定位，并通过模糊层次分析法计算不同服务策略优先级的模糊服务质量（SERVQUAL）方法由蔡（Tsai）等[ 86 ]提出。此外，萨亚雷等[ 51 ]基于TOPSIS法对集装箱码头的服务质量进行了评估，赫马拉哈（Hemalatha）等[ 87 ]基于SERVQUAL模型设计了集装箱码头服务质量的指标，通过属性层次模型确定维度的权重以避免不一致，结合TOPSIS法和GCA法对集装箱码头经营者服务质量进行综合排名。考虑到影响物流服务质量因素之间的相互作用，传统的层次分析法无法有效处理评价指标具有依赖关系或反馈效果的情况，拉姆（Lam）等[ 88 ]提供了一种结合质量功能开发法和网络分析法（ANP）来计算供应链安全性的ANP-QFD方法，其中网络分析法用于确定客户需求的相对重要性。 （三）将客户声音转化为质量属性的方法
面对竞争激烈的环境，了解客户的需求并将其转换为企业可以提供的服务是获取更大市场份额的前提。因此，如何将客户声音转化为服务质量特征受到广泛关注。
1.质量功能开发法（QFD）
质量功能开发法可发现客户需求，并通过相关性分析将其转化为管理任务[ 89 ]。质量功能开发法具有双重含义。首先，它通过逐步分析和展开客户需求以获取客户声音，进而制定企业的服务计划[ 89 ]。其次，它需要不同业务部门的协作，将服务计划设计成工作任务[ 90 ]。质量屋（HoQ）矩阵是质量功能开发法的关键工具，该矩阵可以计算改善客户需求的可能贡献，确定源于消费者需求的设计特性的重要性以及消费者需求与其设计特征的相关性[ 91，88 ]。
国际港口物流中心的服务质量是国际货运决策中的关键因素。黄（Huang）等[ 92 ]、乌拉尔（Vural）等[ 93 ]使用质量功能开发法研究物流中心运营商如何将客户的服务需求转换为可提高服务质量的解决方案。在更大的范围内，国际配送中心（IDC）必须提高其服务性能，以满足客户的物流需求。国际配送中心通过为其客户提供高效的物流服务来与进出口公司建立联系。评估国际配送中心的物流服务质量的大多数研究都集中在用户的服务需求上，很少涉及国际配送中心的服务运营。黄（Huang）等[ 94 ]基于SERVQUAL模型，提出了具有模糊层次分析模型的质量功能开发法，以更好地将服务需求属性转换为国际配送中心的服务运营属性。夏尔玛（Sharma）等[ 95 ]使用质量功能开发法将消费者需求转化为评估指标，并通过田口质量损失函数（TLF）测量绩效来选择第三方物流。在对机场管理的多代理服务质量问题进行调查之后，布拉特（Bulut）等[ 96 ]提出了兼顾航空公司（承运人）和旅客需求的多层次质量功能开发模型，以确保质量实施的普遍性和可持续性。
2.数据挖掘法（DM）
数据挖掘法是进行市场分析的有用工具，也是检查公司形象和客户在线媒体反应的有效方法[ 97 ]。黄（Huang）等[ 98 ]应用数据挖掘法分析运输数据以提高运输服务质量。利用物流信息和运输排序数据，采用排序模式挖掘算法进行决策，找出导致运输服务不满意的原因。博吉塞维奇（Bogicevic）等[ 99 ]使用数据挖掘技术和逻辑回归法研究从旅客感知出发的关键航空公司质量归因。
图2为结合网络爬虫的数据挖掘技术流程。
3.情感工程法（AE）
情感工程法可将人的感受转化为适当的产品设计元素。与针对客户显性需求的质量功能开发法以及其他多种分析方法联合使用不同，情感工程法用于衡量客户的隐性需求并将其与产品属性相关联[ 100 ]。最重要的是，情感工程法寻求确定感知响应与设计属性之间的因果关系以开发定量模型[ 101 ]。阿亚斯（Ayas）等[ 102 ]运用情感工程法改善候车区（服务区）的设计，发现所选候车区与其感知的质量有显著差异。最近，陈Chen等[ 103 ]应用情感工程法了解国际快递服务的服务要素与客户感受之间的关系。结合粗糙集法（RS），帕克（Park）等[ 104 ]将情感工程法应用于客户对不同航空服务要素感受的航空服务研究，这有助于开发高质量的航空服务。耶尔（Yeh）等[ 105 ]设计了一种集成方法，基于情感工程程序收集客户的相关感知词汇和服务属性，然后应用决策树法来分析门到门交付情况下服务属性之间的关系。
五、未来研究方向
通过评估进而改善物流服务质量是实现物流高质量发展的重要环节，已有丰富的文献为本领域研究提供了很好的资料，但通过梳理后仍然发现存在不足之处，这也是本领域今后的重点研究方向。
一是如何在企业能力范围内构建考虑客户需求的物流服务质量评价模型及其指标体系。从最初的服务提供商视角演变为客户视角，到最后的服务提供商与客户相结合的视角，体现了对物流服务质量理解的不断演变过程。这一演变的根本原因是市场由供不应求轉变为供过于求，引发企业经营理念由“企业能做什么”转向为“客户需要什么”。考虑到买方市场的现实，物流服务质量不仅是服务提供商自身能力的衡量，更是客户在消费过程中自身主观性的感受，而这种主观感受直接决定服务提供商的利润水平。因此，更多的研究力量应投入到基于消费者视角的物流服务质量评估，以便更准确地了解消费者的需求，然后结合企业的能力提供更好的物流服务。另外，现有评估指标主要集中于企业内部，对外部环境尤其是政府政策、企业品牌和社会责任等的研究相对较少，但这却是市场开放环境下影响物流服务质量的关键因素。同样，许多研究仅独立地检查每个服务质量属性的效果，而服务质量属性之间的交互作用却很少受到关注，在未来的研究中应该引起更多关注。
二是如何集成各种评价方法，提高物流服务质量评价结果的科学性。物流服务质量评价方法主要涉及消费者需求信息的获取、如何将消费者需求转换为企业提供的服务质量特性、如何确定服务质量特性的重要性（权重）、如何计算各评价指标的最终数值等四方面。如前所述，任何一种评价方法都有优缺点，都有各自最佳的应用领域。为获得接近事实的结果，可能需要多种方法、系统或集成框架的组合。如图3所示，消费者需求信息主要通过问卷调查收集，当然，网络爬虫技术和数据挖掘法也是有用的工具，尤其是对于网络环境下海量消费者需求信息的收集与处理。将消费者需求转化为服务质量特征的主要工具是质量功能开发法和情感工程法，前者侧重于显性的消费者需求转换，而情感工程法更擅长于隐性的消费者需求转换。层次分析法、模糊层次分析法和网络分析法或它们之间的不同组合，是各服务质量特性之间的权重计算最常见的方法。评价物流服务质量通常由优劣解距离法、田口质量损失函数和探索性因子分析法（EFA）完成，而结构方程模型和数理统计分析主要运用于物流服务质量影响因素或物流服务质量与企业利润、顾客满意度等相关性的实证检验。 三是如何平衡评价模型及其指标的通用性与在不同部门间的差异性。基于服务提供商视角的评价模型及其指标的研究，主要考虑了企业投入资源，以及生產柔性与部门间协作、沟通等。基于客户视角的评价模型及其指标的研究，多数学者主要根据SERVQUAL模型进行适当的修正，只有少数学者是通过拜访公司管理者和阅读已有文献后构建。但是，不同的物流行业存在较大的差别，试图通过构建一套通用性评价指标体系是行不通的。虽然也有极少数学者意识到不同物流行业的差异，但仍远未满足实际需求，如运输物流领域中的铁路运输、公路运输和管道运输。另外，在将服务质量评估模型转换为特定评估指标时，不仅要考虑特定的物流行业（例如海运与航空），还要考虑区域因素（例如国家文化差异和使用何种语言）。
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責任编辑：方程
A Literature Review of Logistics Service Quality Evaluation Models and Methods
ZHANG Bao-you，YANG Yu-xiang and MENG Li-jun
（School of Economics and Management，China Jiliang University，Hangzhou 310018，Zhejiang，China）
Abstract：High-quality logistics service has become the strategic arrangement of enterprise globalization. How to improve the logistics service quality （LSQ） of enterprises through evaluation is the key point to realize the above strategic arrangement. In order to better comb the research status of LSQ evaluation models and methods，and grasp the future research direction of LSQ evaluation，the keywords“logistics service”，“service quality”and“logistics service quality”were used to search Scopus and Web of Science （WoS），and a total of 76 papers were published from 1992 to 2018.On the basis of the brief statistical description of the number，time and region of the relevant literature，the literature analysis method is used to carry out the review research. Among them，the existing studies on LSQ evaluation model and its index system are reviewed from the three dimensions of service provider，consumer and combination of service provider and consumer，and it is found that the construction of the evaluation index system considering both the supply and demand sides has become the academic consensus.The evaluation method of LSQ focuses on the empirical test，the determination of index weight and the mathematical statistical methods of transforming customer“voice”into quality attributes. It is found that the evaluation method of transforming customer“voice”into quality attributes is the key area of concern.There are three deficiencies in the existing researches：first，how to consider the LSQ evaluation model of customer needs and its indicators within the scope of enterprise capabilities is not solved；second，there is still no satisfactory answer on how to integrate various evaluation methods to carry out scientific evaluation of LSQ；third，how to balance the generality of the evaluation model and its indexes and the differences between different departments is still not effectively solved. And the three deficiencies are also the key research directions in the future LSQ evaluation field.
Key words：logistics service quality；evaluation model；index；evaluation method