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摘要随着互联网普及和现代网络信息技术的迅猛进步，城市电子商务得到了蓬勃的发展。但是作为其支撑的城市电商物流的发展速度却相对滞后，特别是电
子商务“最后一公里”配送，存在着配送服务态度差、配送不及时、快递破损等问题，导致客户满意度非常低。“最后一公里”配送已经成为制约电
子商务进一步发展的瓶颈之一。本文以城市电子商务发展为背景，从客户服务角度，将城市电商“最后一公里”配送模式划分为送货上门模式、顾客
自提站模式和智能快件箱模式。本文首先从定性的角度出发，分析三种配送服务模式各自的特点并对其优劣势进行探讨。在定性分析无法直接进行“
最后一公里”配送服务模式决策的基础上，本文从定量的角度出发，借助层次分析法和SERVQUAL模型以及物流服务质量评价体系，构建城市
电商“最后一公里”配送服务模式决策模型，通过问卷调查收集客户对“最后一公里”配送服务模式选择的偏好数据，并运用变异系数法分析各模
式所占权重，得出客户的选择偏好，与城市电商“最后一公里”配送模式实际情况相比较，为电子商务企业和物流企业进行“最后一公里”物流体系
建设提供参考建议，以期提高“最后一公里”配送的效率，增强消费者的用户体验感，减少电子商务企业和物流企业的“最后一公里”配送成本，实
现客户、电商企业和物流企业共赢的局面。关键词：城市电商；“最后一公里”配送；物流服务质量AbstractWiththepop
ularityofcomputersandtheviolentimprovementofinformationt
echnology,e-commercehasdevelopedveryrapidly.Butthedevelop
mentofe-commercelogistics,whichisthee-commercelogistical
support,isrelativelylaggingbehind,especially“thelastmile”
ofe-commercedistribution.Thepoordistributionserviceattitu
de,unprecisedelivery,expressdamageandotherissueshaveall
resultedinthelowcustomersatisfaction.Thereisnodoubtthat
"thelastmile"distributionhasbecomeoneofthebottlenecksr
estrictingthefurtherdevelopmentofe-commerce.Basedonthede
velopmentofurbane-commerce,fromthecustomerservicepointof
view,the"lastmile"distributionmodelofcitye-commerceisd
ividedintodoor-to-doormode,customerself-servicestationmode
andintelligentexpressboxmode.Thispaperfirstlyanalyzesth
echaracteristicsofthethreedistributionservicemodelsfromt
hequalitativepointofviewanddiscussestheiradvantagesandd
isadvantagesrespectively.Basedonthequalitativeanalysis,we
cannotdrawtheconclusionwhichmodeofthe"lastmile"distribu
tionservicemodelisthebest.Sothispaperisgoingtosolvet
heproblemfromthequantitativepointofview.Bymeansofthea
nalytichierarchyprocessandtheSERVQUALmodel,thispaperwill
constructthedecisionmodelof“thelastmile”distributionser
vicemodel.Thequestionnairesurveycollectsthecustomer''spref
erencedataforthe"lastmile"distributionservicemodel,andu
sesthecoefficientofvariancetoanalyzetheweightofeachmod
elthuswecanobtainthecustomer''spreference.Comparedthecus
tomers’preferencewiththeactualsituationof“thelastmile”d
istributionmodeofthecitye-commerce,thispapercanprovider
eferencerecommendationstothee-commerceenterprisesandlogist
icsenterprisesfor"lastmile"logisticssystemconstructionto
improvethe"lastmile"distributionefficiencyandenhanceconsu
merexperience,what’smore,reduce"thelastmile"distribution
costsofe-commerceenterprisesandlogisticsenterprises,thent
oachievecustomers,e-commerceenterprisesandlogisticsenterpr
iseswin-winsituation.Keywords:CityE-commerce;“lastmile”di
stribution;logisticsservicequality绪论（一）研究背景及意义1.研究背景近年来，互联网普
及和现代网络信息技术的迅猛进步为人们的生活带来了巨大的改变，其表现在商业模式上就体现为传统商业模式受到严峻的挑战，而电子商务模式却
得到了很大的发展。由中国电子商务研究中心多年调查资料可知，中国网络零售的市场交易规模从2011年的8019亿元增长到2016年的
53261亿元，且每年市场交易规模同比增长率保持在40%-65%之间，发展态势十分惊人。电子商务业务的繁荣催生了电商物流的进一步
发展，因为电商活动的顺利进行少不了电商物流作为后续保障。客户在网络上完成下单环节，而后需要物流企业将网上购买的商品送至客户手中，来
完成电子商务的整个流程。特别是在电商发展如此迅猛的今天，和电商发展速度相适应的完善的物流体系必不可少。根据国家邮政局多年收集的数据
，2011年至2016年，我国快递服务企业的业务量由36.7亿件增加到312.8亿件，且每年业务量增长率保持在45%-65%之间。
“最后一公里”配送作为整个电子商务的最后环节，为电商企业或物流企业提供了面对面了解客户的唯一一次机会，是提升消费者对企业满意度的
关键环节。虽然很多学者将眼光转向于农村电商的发展，企图挖掘农村地区网上消费潜力，但是不可忽视的是，城市电商消费者基数大，网购已成习
惯，因此电商消费的主要群体依然集中在城市，且城市客户普遍比农村客户消费能力强，因此城市电商“最后一公里”配送服务质量至关重要。做好
城市“最后一公里”配送，一方面可以使整个电商物流供应链更加通畅，另一方面可以增强客户的物流服务体验感，促进电子商务物流的进一步发展
。但是目前，我国城市电商物流“最后一公里”配送现状不容乐观，其存在的多方面的问题正在严重制约着其进一步的发展。现阶段我国“最后一公
里”配送主要是以人力为主，自动化程度比较低，且物流设施与设备更新不及时，配送使用的交通工具普遍为电动三轮车和摩托车，导致配送效率低
下，客户不能及时提取快递，用户体验感差。而且当订单量较大时，主要依靠人力的模式订单出错率明显上升，导致客户对物流服务的信任程度急剧
下降及客户满意度急剧降低。此外，一些快递配送点存在暴力配送的现象，当快递订单量过大派送员无暇顾及时，客户的快件时常会被随意放置在地
面上，给人带来极差的视觉体验，杂乱无章的存放快递方式同时容易导致客户快件破损甚至丢失的情况，造成客户极度不满。有些派送员自身服务意
识不强，在派件过程中可能对客户恶语相向，服务态度极差，遭致客户的反感。这些现状的存在严重影响了客户对城市电商“最后一公里”配送服务
质量的体验，同时也使快递企业“最后一公里”配送成本居高不下，制约电子商务的深入发展。城市电商“最后一公里”的严峻局势逐渐使越来越
多的企业意识到其重要性，电商企业和物流企业正想方设法解决城市电商“最后一公里”的问题。本文试图从客户服务的角度对城市电商“最后一公
里”配送模式进行分类，基于SERVQUAL模型和物流服务质量评价体系，构建城市电商“最后一公里”配送服务模式的服务质量评价体系。通
过问卷调查的方式，借助系数变异法得出客户对配送服务模式的评价及各种模式的权重，并与“最后一公里”配送模式实际情况相比较，为物流企业
及电商企业进行城市“最后一公里”物流体系建设提供参考建议，以期提升城市“最后一公里”的配送效率，增强城市消费者用户体验感，从而减少
电商企业和物流企业配送成本，使城市电商“最后一公里”呈现双赢局面。2.研究意义（1）理论意义国外物流配送模式相关研究很多，但是大部
分站在第三方物流角度进行探究。且由于我国在地理环境、人口密度以及居民素质方面与国外存在很大差别，所以国外配送模式的选择不一定适合我
国国情。而我国专家对于城市电商“最后一公里”配送的模式探究多是选择定性方法，缺少定量分析，因此说服力不强。本文在定性分析城市电商“
最后一公里”配送服务模式的基础上，辅之以问卷调查方式收集数据，定量分析我国消费者对配送服务模式的选择偏好，可以从理论层面丰富对于“
最后一公里”配送模式选择研究方法的相关文献，为其他研究此选题者提供参考思路。（2）实际意义城市电商“最后一公里”是电商活动至关重要
的环节。从城市消费者角度来说，线上服务大多大同小异，只有接受快件环节会与电商企业产生实体接触，真正产生差别的只有物流服务这个部分。
因此“最后一公里”服务质量直接关系到网购客户对电商企业和物流企业的满意程度。对电子商务企业及物流企业来说，物流服务是一种增值服务，
良好的物流体验感极有可能增强消费者对电商企业的好感度，提升消费者对电商和物流企业忠诚度，反之反是。“最后一公里”配送占据整个物流总
成本的30%，而且城市客户是目前电子商务活动的主体，提高城市电商“最后一公里”配送服务质量势在必行。了解消费者对此环节配送服务模式
的选择偏好，并与实际配送模式相比较，分析现有配送模式的不足之处，从而可以针对性地改善城市电商“最后一公里”的配送体系，从而提高末端
配送效率，增强消费者对物流服务的满意度，降低末端配送成本，达到促进城市电商和电商物流进一步繁荣的目的。（二）“最后一公里”配送模式
研究综述物流概念最早产生于美国，而后日本等国家先后对物流内容进行研究和拓展，因此国外对物流的研究相对我国较早，目前已经具备比较完整
的物流研究体系。CharlesC.Poirie和Michael.J.Bauer（2000）认为现代企业应当充分利用网络信息技
术，从供应链整合优化的视角出发，对物流配送进行重新管理，对供应链上下游企业整体进行整合优化，期望通过最少成本谋求最大整体效益。关于
影响物流配送的因素，KaplinskyR.和MorrisM.（2003）认为，物流配送模式选择与企业物流成本息息相关，选择恰
当的末端配送模式一定程度上不仅能减少企业物流成本，还能进一步提高物流服务质量。KentN.Gourdin（2001）认为购买行
为发生前的营销质量和购买行为发生后的配送质量都会影响到消费者的电商消费体验，其中配送质量尤显重要，配送准确率、时效性以及灵活性等都
会对其存在巨大影响。孙丽洁（2013）剖析了自营物流、第三方物流、物流联盟及第四方物流四种模式各自的特点，通过修正的Ballow模
型和成本最小化方法，探究电子商务企业该如何做出配送模式选择，提供更好的客户服务体验。曲慧梅（2014）认为物流配送质量对电商模式十
分关键，因此作者参考SERVQUAL模型，用可靠性、时效性、灵活性和经济性四个方面构建评价系统，验证客户期望与客户感知存在的差异性
，为提高电商物流的服务体验总结了有效的建议。张琪（2015）定性探讨了其所划分的四种配送模式对比的优劣势，并利用AHP将影响物流配
送模式决策的主要因子归纳为成本因子、服务因子以及内外部因子，选取天猫超市为代表，采用综合模糊评价法计算出天猫超市各方案的权重，说明
天猫超市选用自营配送模式的原因，为其它电商企业进行配送模式决策提出了可行的建议。詹林敏（2015）在电商物流蓬勃发展的背景下，对“
最后一公里”配送模式归类，并进行定性比较，根据各种配送模式的特点建立相应的车辆路径规划模型，根据每种配送模式的成本结构计算配送成本
，提出物流配送模式决策应视情况而定，主要由订单量大小及人口密度决定。（三）研究方法及内容1.研究方法（1）文献分析法在广泛查阅文献
资料的基础上，本文总结出国内外专家学者对最后一公里配送模式及配送模式选择的研究方法的成果，在前人学者研究理论的基础上，借鉴SERV
QUAL模型以及物流服务质量评价体系，建立城市电商“最后一公里”配送服务质量评价模型，设计相应的指标对客户的配送服务模式选择偏好进
行测评。（2）问卷调查法本文针对城市电商“最后一公里”配送服务模式的服务质量评价因素进行模型构建，并设计相应的指标量表和调查问卷。
在此次调研中，本文主要采取线上发放问卷的形式，收集和分析相关数据以探究客户的配送服务模式选择偏好，以为完善城市“最后一公里”建设提
供有用的建议。（3）数据分析法本文在通过问卷调查法收集数据后，首先对客户的基本信息进行描述性统计，其次基于系数变异法，利用Exce
l进行对所收集的数据的整合和探究，以获取客户对城市电商物流的末端配送服务的评价。2.研究内容从上文对城市电商“最后一公里”配送服务
模式选择相关国内外文献综述和对现状及背景的分析，本文将以配送服务模式作为主要研究对象，探讨我国城市电商现状下“最后一公里”配送模式
的服务质量相关问题。通过调查问卷的形式，统计并分析客户对“最后一公里”配送模式的偏好，确定客户偏好模式的比重，找出现实配送模式与消
费者偏好之间的差距，为城市“最后一公里”建设提供参考建议。本文的研究内容可分为六个方面：（1）第一部分为绪论。绪论主要阐明城市电商
发展背景下本文的研究背景和意义，关于“最后一公里”配送模式选择研究的相关国内外综述，在阅读大量文献的基础上构建出本文的研究框架，从
理论上初步证明了本选题的可行性。（2）第二部分为理论基础。该部分首先对城市电商物流的内涵和特点进行阐述，论证本论文选题背景存在的特
殊性和现实性，并进行“最后一公里”配送模式的阐释，结合相关文献综述，阐明本文选题由来。最后介绍物流服务质量评价体系，为以下章节构建
评价模型提供依据。（3）第三部分为城市电商“最后一公里”的配送服务模式分析。本文从客户服务角度，将“最后一公里”配送模式进行分类并
分析不同配送服务模式的优势及劣势，进一步将其进行对比分析。为更好地了解客户对三种配送服务模式的偏好，本部分建立了城市“最后一公里”
配送服务模式的物流服务质量评价模型，为第四部分进行实证研究与分析提供先行条件。（4）第四部分为实证研究与分析。本文从客户服务的角度
，分析了不同配送服务模式的优势劣势，并借鉴前人学者的成果，以时间性、便捷性和可靠性为主要评价维度，建立相关评价体系。通过系数变异法
确定各配送服务模式权重，分析客户最受欢迎的模式及原因，为完善“最后一公里”配送服务模式提供参考建议。（6）第五部分为结论与展望。最
后一部分针对前文的研究结果，提出自己对城市电商末端配送服务模式发展的相关建议，并提出本文的不足之处，期望以后对本选题进行更深入的研
究。本文框架结构如图1所示。图1本文框架结构一、理论基础（一）城市电商物流的概念及特征1.电子商务物流的概念目前国内外学者并没有
对电子商务物流的概念达成共识，董林飞（2011）认为可以定义为：物流企业将现代通信技术运用于物流有关业务活动，并将其作为核心，整合
“四流”优势，来展开电子商务有关应用服务。本文认为城市电子商务物流是指运用现代信息通信技术来进行城市物流业务流程的整合优化，以实现
物流效益最大化的物流活动。2.城市电商物流的特征（1）城市电商物流配送地点分散。由于电商交易中，终端客户在网上下单，不需要在实体店
购买，客户和电商企业之间不存在传统上距离的概念，天南地北的客户都可能在同一家电商企业购买商品，特别是城市客户的网络购物需求很大，这
导致电商物流的配送地点十分分散。（2）城市电商物流对时间要求非常高。城市电商通过网络使购物的空间距离虚拟压缩，但是却增加了物流配送
给的实际距离，需要通过速度来将虚拟空间压缩转化为实际意义的效果。城市客户的生活节奏特别快，其进行网上交易的一大原因就是足不出户就能
迅速地获取自己想要的商品，这就对物流的速度提出了很高的要求。（3）与传统物流不同，城市电商物流呈现出“多品种、小批量、多批次、短
周期”的特征，且城市电商物流多数物件体积较小、价值量低，这就对城市电商物流的响应性提出了更严格的要求标准。（4）物流智能化、自动化
是城市电商物流的方向发展，尤其注重物流业务流程中的技术因素，充分整合信息流，加快物流响应速度并增加敏捷性，从而提升配送效率。（5）
城市电商物流中“最后一公里”配送效率和质量尤为重要。对电商物流来说，“最后一公里”是电商企业与消费者面对面接触的唯一一次机会。“最
后一公里”配送服务中可以直接收集消费者的反馈信息，有利于企业进行信息管理，有针对性地改进物流配送服务质量。城市消费群体目前依然是网
络购物的主体，保证城市电商物流“最后一公里”即是保证城市客户的物流服务水平，也就是为电商企业和物流企业赚取好感度和忠诚度。基于上述
对电子商务物流的分析，本文以城市电商为背景，从客户群体为视角，探究关于城市电商“最后一公里”配送服务模式的问题，以期为改善城市电商
“最后一公里”现状提供参考建议。（二）“最后一公里”配送服务模式概述1.“最后一公里”配送的概念“最后一公里”配送是指消费者在网上
下单购买商品后，商品被分配到某个配送点之后，由派送员从某分拣中心以某种运输方式，把商品送到客户手中的服务。物流中“最后一公里”并非
地理意义上的一公里距离，而是商品从分拣中心送至客户处的距离，因为此段路程一般较短，所以统称为“最后一公里”配送。“最后一公里”配送
在城市电商物流流程中的位置如图2所示。图2城市电商物流流程图2.“最后一公里”配送服务模式分类很多学者对“最后一公里”配送模式进
行分类研究，分类方法也存在着巨大的差异，本文总结学者对于配送模式的分类，具体包括如下几个方面：（1）运营角度分类。目前绝大部分学者
都是从运营方式角度对其进行分类。彭银香（2009）根据我国国情，提出第三方物流、物流企业以及集约型物流配送。孙瑞者（2011）将配
送模式划分为完全外包、物流联盟以及完全自营这三种。文龙光（2009）和丁怡（2011）将城市快递末端配送模式归纳为自营物流、第三方
物流以及配送联盟三种。（2）从服务角度分类。方玺等（2012）将我国的末端配送归结为社区收发室、地铁收发室、快递智能柜以及快递零售
店四种形式，并对这四种模式的优劣势进行了对比分析，为政府部门规范我国末端配送模式的发展提供了一些有用的参考建议。Bruno（201
2）将城市末端配送模式分为送货上门、送货上门+自提、自提三种模式，通过对比分析提出了有利于城市环境发展的方案。李向文等（2014）
对比分析了十种末端配送方式，为城市末端配送模式的研究提供了研究方向和思路。（3）从其他角度分类。汝宜红、宋伯慧（2016）分别从配
送时间和数量角度、配送货物特点角度、配送主体角度、配送企业的专业化角度以及实施配送不同节点的角度对物流配送模式进行了不同的划分。本
文意在从客户角度出发，发现电商企业和物流企业在城市电商“最后一公里”配送中的不足，从而针对性地改善物流体系建设，提高客户的物流服务
体验感，故本文从服务角度出发，将城市电商“最后一公里”配送模式分为送货上门服务、顾客自提站服务以及智能快件箱服务三种模式，以更好地
贴合论文主题。3.电商物流“最后一公里”配送模式相关研究进展国外专家学者对于“最后一公里”配送模式的优化研究起源较早，且多是从物流
基础设施的建设及改进方面进行的。MikkoPunakivi、HannuYrj?l?和JanHolmstr?m(2001
)通过分析当前电商“最后一公里”的盈利能力以及物流服务水平，提出使用无需人工交付的“接收盒”或者“配送盒”来处理宅配服务中的低效
率及高费用的问题。“接收盒”一般安置在客户庭院里，主要针对的是高端客户；“配送盒”则是安放于派送人员所在地以确保快件的安全，当客户
要求送件时派送员再进行处理。JohnFernie，LeighSparks和AlanC.McKinnon（2010）
探讨了英国的零售物流以及配送体系，认为网购人群往往对物流配送抱有较高的期待值，所以“最后一公里”需要严格把控交货时间，减少消费者等
待时间，降低货物的成本、保证完好性以及取货便捷性，因此需要设立成本低和吞吐量大的配送中心，在一定条件下可以选择无人交付方式配送货物
。我国对于“最后一公里”配送服务模式研究虽然起步较晚，但是成果十分显著。郭道猛（2010）探究了“最后一公里”配送的难点所在，提出
了我国城市电商发展现状下，原本的自营物流模式及第三方物流联盟模式存在的弊端，并具有针对性地建议将小区物业纳为配送网点，从而提高配送
的响应速度及效率。杨聚平（2014）面对电商消费者从经济、人文、地理和配送需求等方面，对现有的配送模式提取特征以及聚类分析，把消费
群体分为不同种类，并以消费者群体为导向，建立一个融送货上门、自提柜以及人工提货等多种配送方案为一体的综合配送模型，以解决单一配送模
式的弊端。（三）物流服务质量理论1.物流服务的定义LaLonde和Zinzez(1976)对其定义是“为达到客户要求、保持消费者满
意度以及获得企业声誉而进行的行为”。Mentzes、Gomes和Krapfe(1989)认为物流服务包含两方面的含义：顾客营销服务
以及物流配送服务。美国Tenessee大学（2001）从客户角度出发，总结出9个物流服务质量的评价指标。2.物流服务质量评价方法A
.Parasuraman、Zeithaml和Berry（1985）构建了服务质量差距模型（GapAnalysisModel）
，以客户期望和实际体验的服务差距来度量企业的物流服务质量。Cronin和Taylor（1994）提出SERVPERF评价方法，运用
绩效感知服务质量的方法，来对服务和质量评价进行探究。我国专家对物流服务质量评价重要性认识较晚。郑金忠、张长根（2002）对传统物流
服务评价指标深入探讨，认为物流服务评估指标应随着市场和服务内容的改变与时俱进地更新。何云和田宇（2004）借鉴外国学者的学术成果，
构建了以顾客为导向的物流服务质量评估模型。3.SERVQUAL模型及其研究进展SERVQUAL理论为美国学者A.Parasura
man、Zeithaml和Berry（PZB组合）联合构建的一种服务质量评价体系，“服务质量差距模型”是其核心，即：服务质量取决
于用户所感知的服务水平与用户所期望的服务水平之间的差别程度，用户的期望是开展优质服务的先决条件，提供优质服务的关键就是要超过用户的
期望值。SERVQUAL理论将服务质量分为22个指标，5个维度：（1）可靠性，指企业可信地履行对客户的服务承诺的能力。（2）响应性
，指企业对消费者要求做出反应的意愿和速度。（3）保证性，指企业员工所具有的相关能力、礼仪和提供客户所需服务的能力。（4）移情性，指
企业关心客户，对客户的想法感同身受，站在客户角度为客户服务。（5）有形性，指企业拥有的设施和设备等。在SERVQUAL模型的基础上
，我国多位学者对物流服务质量体系进行了更符合我国国情的研究。路欢欢、晏绍庆（2010）提出以SERVQUAL模型五个要素作为3PL
服务质量的指标体系，并建立了17个具体评价指标。朱美虹等（2011）借鉴SERVQUAL模型成果，构建中国快递业服务质量指标体系，
在SERVQUAL模型之上，增加了安全性指标。赵妮、于涛（2012）遵循LSQ指标选取原则，构建包括可靠性、响应性、保证性、移情性
和可感知性五个方面的LSQ指标体系。张耀荔等（2013）从价格、时间性、接单服务水平、送货服务水平、信息服务能力等几个方面，来计算
网购用户对物流服务质量的评价指标权重，从而为电商物流体系建设提出有用建议。曲慧梅（2014）构建了以经济性、可靠性、灵活性和时效性
为一级指标，包含20个具体指标的电商物流服务质量测度系统。二、城市电商“最后一公里”配送服务模式分析（一）城市电商“最后一公里”配
送模式比较目前研究城市电商“最后一公里”配送模式的学者很多，各个学者从各自的角度出发对其进行划分，并进行深入研究。研究视角不同对其
分类模式也有差异，本文从客户角度出发，按照客户接受快件的服务方式，将城市电商“最后一公里”配送模式划分为送货上门服务模式、顾客自提
站服务模式以及智能快件箱服务模式。1.送货上门服务模式送货上门服务模式是电子商务企业和物流企业的派送员根据客户要求，将快递直接送至
客户手中，达到面对面签收效果的一种配送服务模式。送货上门服务模式下，派送员在配送之前一般会通过电话或者短信与客户联系，在约定的时间
窗口将快递送至客户处，客户确认物品正确且完整之后签收快件，派送员对快件扫描登记，收取回执单即结束该次配送。若快件有误，则客户不会签
收快件，派送员返回取到正确快件，再次送货上门。目前，基本上所有的物流企业具备送货上门服务模式。送货上门服务模式中，派送员将快递直接
送到客户面前，是三种配送服务模式当中最能直接与客户面对面接触、了解客户反馈信息的模式。对于客户来说，足不出户就可以拿到快递，大大增
加了客户的便利性。如果快递出现错误或者受损，客户可以拒绝签字，直接要求退换，减少了客户再在网上与商家沟通和寻找渠道退换货物的麻烦。
对于电子商务企业和物流企业来说，送货上门服务模式可以利用当面签收的机会，了解客户对本企业的看法，对收集的第一手客户反馈信息进行整理
，根据这些信息有针对性地改进企业服务，提高客户物流和网购体验感，增强客户的满意度和忠诚度。此外，送货上门模式不需要企业增加多余的设
施设备，固定投资相对较少。但是，送货上门服务模式也存在一些弊端。送货上门势必要求客户填清楚自己家庭住址，不法分子可能利用客户快件上
的信息来达到自己的非法企图，给客户造成安全隐患。近年来，时有不法分子冒充派送员送货上门行窃的事情发生，这在很大程度上会降低客户对快
递企业的信任度。对于快递企业来说，送货上门模式在现阶段依赖于人力，配送效率极其低下，特别是当订单量突增的时候，延迟配送的现象时有发
生，这在很大程度上会造成客户的不满，影响电商和物流企业的信誉。其次，网购的主力军主要是在职人员和在校大学生，而在职人员的公司一般不
希望员工将私人快递寄到公司影响员工工作时间，在校大学生宿舍也不允许外来人员进入，再加上大学生上课时间灵活性强，派送员一次投递的成功
率较低，只能重复配送，但是重复配送势必使配送成本飙升。2.顾客自提站服务模式顾客自提站服务模式是指快递包裹从配送中心发出后，被投放
至顾客自提站，由顾客自提站联系客户取件。电子商务企业和物流企业可以通过与便利店、超市、小区收发室等机构合作建立自提站，如顺丰在台湾
与7-11便利店合作就是一个很成功的例子。目前国内很多快递企业与便利店、书店、超市以及小区物业等第三方机构合作建立顾客自提站的例子
也不胜枚举。电子商务企业和物流企业也可以选择自建顾客自提站的方式，例如，顺丰在成立自己的电商平台—顺丰优选之后，顺丰优选的快件包裹
通过顺丰快递服务站进行末端配送，此时顺丰快递服务站就是典型的自营顾客自提站模式。也有快递企业选择外包顾客自提站的模式，即将城市“最
后一公里”配送交由第三方服务站，由其代为投递。如武汉“城市100”整合供应链资源，向上游承接各个快递企业的快件包裹，向下游提供“最
后一公里”配送服务。顾客自提站服务模式不用与客户约定在既定的时间窗口将快递送到客户家里，只需要将快递送到顾客自提站，顾客在自己方便
的时间提取即可。对客户来说，客户不必因为等快递而耽误自己的事情，减少了等待的时间，同时，客户也不需要填写自己具体的家庭住址，这样就
减少了私人信息泄露的危险。对快递企业来说，快递企业将快递集中送到顾客自提站，不用一家一户送货上门，减少了每单订单的配送时间，大大提
高了配送效率。对于超市、便利店等快递代收点来说，兼营顾客自提站为它们引来了更多的人流量，可以提高营业收入。对于自营顾客自提站来说，
它同送货上门服务模式一样，可以提升客户的物流体验，比较及时地收集客户的反馈信息。顾客自提站服务模式的弊端在于，顾客自提站的选址可能
离客户的住址比较远，从而给客户带来不便。顺丰快递在中国宝岛台湾与7-11便利店合作获得成功，其原因在于台湾7-11网点密集，且顺丰
自己投入了便利店网点的建设，每隔几百米就会有一个与顺丰合作的便利店，但是在我国大陆，目前还没有网点局部如此繁密的便利店或者超市，所
以这反而可能给客户取件带来不便。此外，国内大多数便利店或超市营业时间与在职人员上班时间重合，虽然有些超市号称24小时营业，但实际上
打烊时间比较早，这样会导致客户无法及时取件，降低客户满意度。对于快递代收点来说，兼营顾客自提站可能耗费大量时间和精力，从而影响主营
业务。自营顾客自提站需要大量人力、财力投资，而且需要承担全部的风险，对于较小的快递企业而言可能无法担负。3.智能快件箱服务模式智能
快件箱服务模式是指快递从配送中心发出后，由派送员将快递投放到距离客户较近的智能快件箱网点的储存柜里，客户自行在自己方便的时间前往智
能快件箱站点提取快递。智能快件箱的运作流程大致如下：派送员到达智能快件箱柜网点后，通过刷卡等方式进行身份验证。经智能快件箱系统确认
后，派送员通过扫描条形码或人工输入数字等方式录入快件信息，包括快递单号、收件人手机号码等，再根据快递规模选出合适的空闲柜格。确定快
件箱规格后，快件箱系统自动打开相应的柜格，派送员将贴有快件单据的快件存入柜格，关上柜门后完成存件。派送员录入快件信息并存入相应的包
裹后，智能快件箱系统自动分配取件验证码并将其发送给相应的收件人。收件人收到提示短信后，可以在规定的时间范围内的任意时段前往取件。客
户到达短信通知的智能快件箱网点后，在智能快件箱的交互终端输入其收到的验证码信息（有些智能快件箱也可以通过刷卡进行自动验证）。智能快
件箱系统若确定验证信息准确，即打开对应的柜格，客户自行拿出快件，而后验货和关门。若快件完好无误，客户签收快件单据，并将单据放至快递
企业指定的单据接收盒。若快件有误，客户则填写相应单据，并将退货单据连同快件放于指定区域，完成取件过程。智能快件箱运作流程如图3所示
。图3智能快件箱运作流程目前在在国内，智能快件箱在“最后一公里”配送中的巨大潜能已经被电子商务企业和物流企业广泛认可。中国邮政、
顺丰等快递企业以及速递易等第三方智能快件箱公司都纷纷加入了对智能快件箱进行布局投建的大潮。从规模上来看，我国北京、上海、南昌、南京
、四川、天津、武汉、合肥等大多数省、市，尤其是在这些地区的高校、社区、人口较密集的办公区，都已经出现了智能快件箱的身影。智能快件箱
的设立让24小时随时取件成为可能，客户不必再与派送员协商送货时间，也不必再赶着在顾客自提站的营业时间取件。智能快件箱一般设置在小区
门口或者地铁站等人流量较大的客户必经之地，客户凭着取件验证码就可以自行取件，取件流程简单便捷，可以为客户减少很多不必要的麻烦。智能
快件箱服务模式同顾客自提站服务模式类似，可以在很大程度上避免暴露客户的住址信息。对于派送员来说，派送员只需将快递送至适当的智能快件
箱网点，选择储存柜再通知客户取件即可，操作简便，也比送货上门服务模式效率高出许多。但是，智能快件箱由于缺乏专门的维护人员，可能存在
不法之徒撬坏智能快件箱盗走客户快件的情况发生，使客户遭受损失，对物流服务体验感变差。智能柜开始普及之时，采用的是免费模式。现在很多
智能快件箱开发公司采取“计费”模式，两天之内未取走快递，便需收取费用。这对于习惯了免费模式的客户来说，难免对此不满，从而降低了对物
流服务的满意度。对快递企业而言，智能快件箱的初始投资费用比较高，后期还须花费大量成本进行维修和维护。且智能快件箱箱体容量有限，对于
超长、超大等不规则快递，则无法放入智能快件箱。若客户长期未取快递，造成智能快件箱循环使用率较低。由以上分析可知，三种“最后一公里”
配送服务模式各有特色，很难直接判断某种模式具备独一无二的优势，故下文将根据物流服务质量评价体系以及SERVQUAL模型，构建城市电
商“最后一公里”配送服务模式的决策模型，发放问卷获取客户信息，并对客户数据进行整理和分析，确定客户对现在各种配送服务模式各项指标认
可度的权重，进而探究客户的配送服务模式选择偏好，依此为城市“最后一公里”建设提供建议。三种配送服务模式对比总结为表1所示。表1三
种配送服务模式的对比分析配送服务模式优劣势分析优势劣势客户快递企业客户快递企业送货上门模式取件方便收集客户第一手反馈意见时间不灵
活，个人信息容易暴露配送效率低，重复投递配送成本高顾客自提站模式取件时间灵活，个人信息安全集中配送，配送效率高，快递代收点可以增加
营业收入可能存在自提站较远取件不方便的情况，不能随时取件快递代收点须投入大量时间精力，自建需独立承担投资和风险智能快件箱模式随时取
件，个人信息安全操作方便，配送效率高存在快递被盗风险，可能有取件费用初期投资成本高昂，维修维护费用大，使用率低（二）城市电商“最后
一公里”配送服务模式选择模型构建1.模型构建针对城市电商“最后一公里”配送的问题，以及现阶段三种配送服务模式并存的情况，本节构建配
送服务模式的物流质量评价模型，通过问卷调查的形式，收集客户信息，从定量的角度系统地分析消费者对配送服务模式的选择偏好，期望能为我国
城市电商“最后一公里”配送服务模式发展前景提出有效建议。本文借鉴SERVQUAL模型、LSQ模型以及前人学者的研究成果，以作者认为
最关键的时间性、便捷性和可靠性为一级指标，建立城市电商“最后一公里”配送服务模式评价指标体系，并确定相应的二级指标，以便于对一级指
标进行分析。本文构建的质量评价体系如表2所示。表2城市电商“最后一公里”配送服务模式质量评价指标体系一级指标二级指标二级指标描述
时间性X1配送及时性能在约定时间将快件交给客户X2时间灵活性客户有多个可选的时间段取件X3取件快速性取件流程简洁，花费时间短便捷性
X4地点便捷性客户到达取货地点很方便X5签收便捷性客户签收快递的操作流程很方便X6退货便捷性退货流程很方便可靠性X7货物完好性货物
在配送过程中不受损害X8货物安全性货物的信息不会被快递公司泄露X9发货准确性客户准确地拿到自己的货物2.基本假设由以上的分析，我们
可知，城市电商“最后一公里”三种配送服务模式各有优劣，因此从定性的角度很难直接判断某种模式具备完全的优势，因此本节将构建相关物流服
务质量评价模型，提出基本假设，以发放调查问卷为手段，来收集客户相关信息，并定量探究，以检验本文提出假设是否正确。本文基本假设如下：
H1：送货上门模式在便捷性方面优于其他两种模式首先，送货上门模式直接将快件送至客户家中，提供门对门服务，客户足不出户就可以获取自己
购买的商品，大大节省了取快件的时间。其次，送货上门模式可当面签收，签收过程十分便利。如果出现快件破损或错误的情况，可当面退货，免去
了客户需要前往快递点退货的麻烦。故在便捷性方面，本文假设送货上门模式胜于顾客自提站模式以及智能快件箱模式。H2：顾客自提站模式在可
靠性方面优于其他两种服务模式送货上门模式容易暴露客户的家庭地址，发生让不法分子有可趁之机进入客户家中行窃等危险的事情，造成客户的损
失，也降低客户对物流服务及电商企业的满意度，抑制电商的进一步发展。而智能快件箱一旦缺乏监控，容易遭到破坏，导致客户快件丢失。而顾客
自提站的出现相当于建立了一个“中转站”，一来不用填写客户详细家庭住址，减少了客户隐私泄露的可能，二来顾客自提站的人员为客户提供配送
服务，责任人明确，快件丢失的可能性较小。因此在可靠性上顾客自提站模式略胜一筹。H3：智能快件箱在时间性方面优于其他两种服务模式智能
快件箱最大的优势在于其可以提供24小时服务。送货上门模式由于受到交通状况和订单量的影响较大，所以送货上门时间并不能十分确定，从而很
可能导致客户等快件时间反而长于客户自己提件的时间。而顾客自提站的营业时间一般与上班族的上班时间或学生的上课时间相冲突，故可到自提站
取件的时间非常有限。相比之下，智能快件箱在时间性方面的优势十分明显。H4：送货上门模式综合而言优于其他两种服务模式随着电商企业和物
流企业之间的竞争程度日益加剧，许多电商和物流企业越来越倾向于提供个性化的优质服务，为客户提供多样化的送货上门选择，承诺可在多个时段
将商品送至客户手中，克服了原来送货上门模式中时间不灵活、客户需要花费诸多时间等快递的弊端，因此，送货上门模式越来越受到客户的热捧。
基于送货上门服务多样化的现实，本节假设客户最偏向于选择送货上门的服务方式，下文将通过问卷形式获取客户数据，验证上述假设是否成立。本
文假设可总结为表3所示。表3配送服务模式假设时间性便捷性可靠性综合性送货上门模式顾客自提站模式智能快件箱模式三、城市电商“最后一
公里”配送服务模式实证（一）数据分析1．描述性统计从数据收集处理便利性出发，本次调研采用线上发放问卷形式，共收回问卷205份，其中
有效问卷180份，问卷有效率达87.80%。通过信息整理可以发现，参与此次调查人群中，具有网购经历的男性比例占45.56%，女性比
例占54.44%，具有网络购物经历的女性比重略大于男性，说明问卷调查对象性别比较合理，且符合当今网络消费的性别结构。其中参与调研者
的年龄集中在18-30岁之间（97.22%），也正突显了年轻人是网络消费主力军的特征。参与调研者职业分布比较广泛，主要包括学生、企
业在职人员、事业单位在职人员等，本问卷参与调研者以学生居多（69.44%），与当代大学生网购诉求迅速崛起的特征相一致。此外，参与调
研者月平均可支配收入多在3000元以下（86.11%），这也符合调研对象中学生占主体的情况。问卷数据来源于北京、上海、天津、武汉、
成都、西安等重要城市，在城市电商“最后一公里”配送中具有很强的代表性。参与调研者基本信息总结如表4所示。表4参与调研者统计项目类
别数量比例性别男8245.56%女9854.44%年龄18岁以下21.11%18-25岁15586.11%26-30岁2011.1
1%31-40岁21.11%41-50岁10.56%50岁以上00%项目类别数量比例职业学生12569.44%企业在职2815.5
6%政府单位在职21.11%事业单位在职105.56%自由职业63.33%其他95%月收入1000元以下8769.44%1001-
2000元3115.56%2001-3000元181.11%3001-4000元185.56%4001-5000元123.33%5
000元以上145%总计180人100%2.数据分析在统计学中，方差可用来衡量指标数值的变异信息量，但是当指标量纲和数量级不同时，
指标的方差之间不可比较，此时可以选用指标可比的变异系数法来求得各个指标的权数。假设存在有n个评价对象，用X1，X2，…,Xm来
分别表示这m个被评价指标，先求出各指标的平均数以及标准差，平均数代表各指标的平均水平，而标准差反映出各指标的绝对差异程度，式中即为
第j个指标的标准差。（式1）根据式1求出标准差：（式2）由式1和式2得出变异系数公式为：（式3）再对Vi进行归一化处理，
就可以得出各指标权重：（式4）将问卷所得数据录入Excel，并利用相关函数得出各指标权数如表5所示。表5各项指标的权数配送服务
模式测量指标平均数标准差变异系数权数送货上门配送及时性高3.730.9476910.2540730.042071时间灵活性强3.6
70.9067650.2470750.040913取件快捷性高3.590.9410230.2621230.043404取件地点便捷
4.180.7969080.1906480.031569签收流程方便4.030.7666670.1902400.031501退货流
程便捷3.330.9822340.2949650.048843货物完好性强3.720.8115490.2181580.03612
4货物安全性好3.720.8947720.2405300.039829发货准确性高3.860.7941720.2057440.
034069顾客自提配送及时性高3.740.8173280.2185370.036187时间灵活性强3.780.7836880.2
073250.034331取件快捷性高3.610.8523750.2361150.039098取件地点便捷3.610.826621
0.2289810.037916签收流程方便3.920.7444240.1899040.031446退货流程便捷3.550.838
4840.2361930.039111货物完好性强3.780.8663820.2292020.037953货物安全性好3.23
1.0740920.3325360.055064发货准确性高3.690.9315290.2524470.041802智能快件箱配
送及时性高3.930.7305290.1858850.030780时间灵活性强4.070.7788880.1913730.0316
89取件快捷性高4.090.7795810.1906070.031562取件地点便捷3.90.7670470.1966790.03
2568签收流程方便3.980.7670690.1927310.031914退货流程便捷3.610.9392010.2601660
.043080货物完好性强3.840.744030.1937580.032084货物安全性好4.040.7843180.19413
80.032147发货准确性高40.7958120.1989530.032944通过变异系数法计算出指标权重，将表5中二级指标权数
按所属一级指标相加即可得到不同层级的指标权重，整理后的评价指标权重如表6和表7所示。表6城市电商“最后一公里”配送服务模式权重配
送服务模式权重指标权重送货上门模式0.348时间性0.126389便捷性0.111913可靠性0.110022顾客自提站模式0.3
53时间性0.109615便捷性0.108473可靠性0.134819智能快件箱模式0.299时间性0.094032便捷性0.10
7562可靠性0.097175表7城市电商“最后一公里”配送服务模式各指标占比指标权重配送服务模式权重时间性0.330036送货
上门模式0.126389顾客自提站模式0.109615智能快件箱模式0.094032便捷性0.327948送货上门模式0.1119
13顾客自提站模式0.108473智能快件箱模式0.107562可靠性0.342016送货上门模式0.110022顾客自提站模式0
.134819智能快件箱模式0.097175（二）结果分析由表6分析结果可得，在三种配送服务模式选择上，顾客自提站模式权重最高（3
5.30%），客户对其综合评分最高，送货上门服务模式次之（34.80%），智能快件箱模式受欢迎程度最低（29.90%）由表7可知，
在对时间性、便捷性和可靠性的评价上，客户对可靠性的综合评分最高（34.20%），且对顾客自提站模式的可靠性信任程度最高（13.48
%），对智能快件箱的信任程度最低（9.72%）。时间性次之（33.00%），客户认为送货上门模式时间性最强（12.64%），智能快
件箱的时效性最差（9.40%）。便捷性在三个一维指标当中评分最差（32.80%），且送货上门服务模式在客户心中是便捷性最好的（11
.19%），智能快件箱的便捷性最差（10.77%）。顾客自提站的可靠性吸引了不少的客户。对于不想暴露自己家庭住址，或者对智能快件箱
可靠性持质疑态度的客户来说，顾客自提站服务模式确实是保证货物和自身安全性的最佳选择。对于不方便接受送货上门服务的客户来说，顾客自提
站服务模式营业地点固定，且一般都在离住宅区较近的位置，客户不用担心无法马上领取快件就被退回的情况，便捷性因此在一定程度上得到保障。
另外顾客自提站服务模式营业时间基本稳定，客户不必像送货上门一样准时在家等快递，这也很大程度上吸引了客户。客户认为当面签收可以很好地
检验快递的完好性，且随着快递行业的竞争日益加剧，越来越多的快递企业针对客户提供个性化服务，提供多个可选的时间段给客户送货上门，由此
送货上门模式基本上可以满足客户足不出户的取件需求，因而受到了诸多用户的青睐。智能快件箱服务模式在三种配送服务模式中被偏好程度最低，
一方面是智能快件箱对快件的规格和性质要求较高，这一定程度上导致客户包裹无法存放进智能快件箱。另一方面是智能快件箱尚未在全国各个省市
推广，客户在自己家庭附近没有看到智能快件箱的存在，而且智能快件箱全都依靠自己操作，很多客户可能没有使用过智能快件箱，对于我国很多居
民来说在接受新事物上还尚需时日，因此对其便捷性存在质疑。另外智能快件箱目前缺乏行业规范及完善的监护措施，这使客户无法完全对其可靠性
放心，从而导致对智能快件箱的选择偏好较低。综合上述分析，本文假设检验结果如表8所示。表8假设检验结果假设是否成立H1：送货上门
模式在便捷性方面优于其他两种模式成立H2：顾客自提站模式在可靠性方面优于其他两种服务模式成立H3：智能快件箱在时间性方面优于其他两
种服务模式不成立H4：送货上门模式综合而言优于其他两种服务模式不成立三种配送服务模式的指标上的对比可总结为表9所示。表9配送服务
模式各指标的优势对比分析时间性便捷性可靠性综合性送货上门模式顾客自提站模式智能快件箱模式结论与展望（一）基本结论由上部分的分析结果
，可知最受客户欢迎的是顾客自提站服务模式，其可靠性被客户广泛认可。送货上门模式由于时间性和便捷性的优势，受青睐程度也比较高。智能快
件箱模式各项指标均不占优势，并未被大多客户全然接受。在当前形势下，一种配送服务模式想要完全垄断所有市场是不可能的，三种模式各有优缺
，在未来很长时间里，三种服务模式并存进行“最后一公里”配送依然是趋势。但是各种模式可以通过扬长补短，提高物流服务质量来争取更大的发
展可能。（二）发展建议本文以城市电商“最后一公里”配送模式为研究对象，从客户角度对配送服务模式的选择进行探究，从而对快递企业进行城
市“最后一公里”配送体系建设提供建议。通过上述的分析，本文认为电商企业和物流企业可以考虑完善顾客自提站的建设，特别是在客户订单量较
大的情况下，顾客自提站服务模式可以在很大程度上降低配送错误率并且提高配送效率。在建立顾客自提站时要充分考虑地理位置因素，尽量缩短客
户取件的行走距离，增加客户取件的便捷性，同时要完善顾客自提站的规章制度，规范派送员的服务标准，力争为客户提供标准化服务，提升客户物
流服务体验感。由于建立顾客自提站需要耗费大量的人力物力及财力，多以对于小型的电商企业和物流企业而言，可以寻求与便利店、书店或连锁超
市等机构的合作，来降低“最后一公里”建设成本。对于大型电商及物流企业，则可以考虑建立自营顾客自提站，以便及时获取用户反馈，提高服务
水平，促进电商和电商物流的良性发展。鉴于送货上门服务模式在时间性和便捷性方面吸引着众多客户，本文认为在订单量不是很大的情况下，电子
商务企业和物流企业可以尽量提供多样化的送货上门服务，以满足客户日益增长的个性化配送诉求。在可靠性方面，电商企业和物流企业可以通过规
范派送员行为标准的方式，来降低客户出现损失的可能性。智能快件箱在一些省市的推广试用反响较好，目前部分客户对智能快件箱的质疑可能是因
为对其了解较少。电商企业和物流企业若要推广此配送服务模式，则须对其进行宣传，扩大客户对其的了解程度。“智慧物流”盛行的今天，智能
快件箱的推广显然顺应物流智能化的趋势。2015年，顺丰联合韵达、普洛斯公司、申通以及中通四家快递公司成立“丰巢”，旨在建立城市快递
配送智能快件箱服务体系，面向所有电商企业和物流企业，提供24h自助存取件服务平台。目前“丰巢”在全国33个城市迅速开拓智能快件箱网
点，并与万科物业等几个知名地产物业企业进行深度合作，这也反映出速运企业自建智能柜体系的阶段性成果。（三）研究展望由于作者本人的能力
和水平有限，因此对于电子商务物流背景下城市“最后一公里”配送服务模式的研究还有许多不完善的地方，需要进一步进行研究。本文问卷是关于
客户对物流服务质量的体验的评价，由于主观能动性较强，所以参与调研人群不同可能会得出不同结果。参与调研者主要为学生和初入职场的人员，
缺乏中老年人对问卷问题的看法，可能造成问卷数据不具备完全的代表性。对于不同的订单量需要采取不同的配送服务模式，但是没有从实证角度或
者仿真角度给出具体订单量。主要参考文献[1]陈义友,张锦,曾倩,罗建强.最后一公里配送服务选择均衡问题[J].计算机集成制造
系统,2016,(08):2035-2045.[2]丁怡,胡昊.电子商务企业的自营物流模式[J].物流工程与管理,2011,
(01):90-91.[3]董林飞.电子商务物流概念及模型研究[J].重庆科技学院学报(社会科学版),2011,(20):7
4-75+87.[4]范军,路应金.低碳经济视角下物流“最后一公里”配送问题研究[J].铁道运输与经济,2013,(10):
65-68.[5]方玺.我国快递“最后一公里”收派模式创新探讨[A].中国快递协会、《快递》杂志社、国家邮政局发展研究中心.
2012中国快递论坛论文集[C].中国快递协会、《快递》杂志社、国家邮政局发展研究中心:,2012:8.[6]郭道猛.电子商务
物流“最后一公里”解决方案初探[J].科教导刊(中旬刊),2010,(12):90+102.[7]何耀宇,吕永卫.物流服务质
量影响因素与顾客忠诚度[J].中国流通经济,2012,(07):79-82.[8]何云，田宇.顾客导向的物流服务质量模型及其应
用[J].物流技术.2004,2:11-13[9]李毅斌,董千里,孙浩杰.物流服务质量测评及管理研究评述[J].物流技术,2
012,(07):14-17.[10]路欢欢,晏绍庆.基于共同配送的电子商务“最后一公里”配送问题探析[J].物流科技,20
13,(10):116-118.[11]南剑飞,刘志刚.物流服务质量评价体系构建研究[J].现代管理科学,2013,(10)
:51-53.[12]彭银香,余绍军.我国电子商务物流配送模式的实现途径与对策研究[J].商场现代化,2009,(20):1
46-147.[13]曲慧梅.电子商务物流服务质量测度研究——以淘宝电子商务平台为例[J].物流技术,2014,(17):2
94-296.[14]汝宜红,宋伯慧.配送管理[M].机械工业出版社,2016：10-16.[15]孙瑞者.B2C
电子商务物流模式选择研究[D].重庆工商大学,2011：4-6.[16]王婷.电子商务中物流配送模式选择的比较分析[D].对外
经济贸易大学,2015：5-8.[17]文龙光,余博.电子商务物流配送模式研究[J].中国物流与采购,2009,(21):7
4-75.[18]杨聚平.以客户为中心“最后一公里”配送模式研究[D].对外经济贸易大学,2014:8-14.[19]杨聚平
,杨长春,姚宣霞.电商物流中“最后一公里”问题研究[J].商业经济与管理,2014,(04):16-22+32.[20]于宝
琴,杜广伟.基于SERVQUAL模型的网购快递服务质量的模糊评价研究[J].工业工程,2013,(02):127-133.[2
1]詹斌,谷孜琪,李阳.“互联网+”背景下电商物流“最后一公里”配送模式优化研究[J].物流技术,2016,(01):1-4
+11.[22]詹林敏.电子商务物流“最后一公里”配送模式研究[D].大连理工大学,2015:9-12.[23]张长根，郑金
忠.物流服务质量评估的指标体系研究[J].管理现代化.2002,3:14-16[24]张耀荔,谢广营,陈静.网络购物物流服务质
量评价指标体系的构建(一)以小型B2C和C2C为例[J].安徽农业科学,2013,(01):454-458+470.[25]张
耀荔,谢广营,陈静.网络购物物流服务质量评价指标权重研究(二)[J].安徽农业科学,2013,(02):935-940.[2
6]赵妮,于涛.物流服务质量指标的构建及评价研究[J].物流技术,2012,(19):140-143.[27]郑兵,董大海
,金玉芳.国外物流服务质量研究述评[J].管理学报,2007,(03):373-378.[28]朱美虹,缪圣陶,卓骏.基于
SERVQUAL的中国快递业服务质量评价实证研究[J].科技管理研究,2011,(08):38-45.[29]BrownT
J,GilbertAandChurchillJ.ImprovingtheMeasurementofService
Quality[J],JournalofRetailing,1993,69:127-139[30]FernieJ,
SparksL,MckinnonAC.RetailLogisticsintheUK:Past,Presen
tandFuture[J].InternationalJournalofRetail&DistributionM
anagement,2010,38(11/12):894-914.[31]Punakivi,Mikko，Effectso
fE-CommerceonGreenhouseGasEmissions:ACaseStudyofGrocery
HomeDeliveryinFinland［J］.JournalofIndustrialEcology.Spri
ng2002,Vol.6Issue2,p83-97.15p.[32]Tanskanen,Maarit，Xerost
omiainHereditaryGelsolinAmyloidosis［J］.Amyloid.Mar2013,Vol
.20Issue1,p39-44.6p.附录城市电商“最后一公里”配送服务模式研究问卷第1题您的性别：[单选题
]选项小计比例男8245.56%女9854.44%本题有效填写人次180第2题您的年龄：[单选题]选项小计比例18岁以下21
.11%18~25岁15586.11%26~30岁2011.11%31~40岁21.11%41~50岁10.56%50岁以上00%
本题有效填写人次180第3题您目前从事的职业：[单选题]选项小计比例学生12569.44%企业在职2815.56%政府单位在
职21.11%事业单位在职105.56%自由职业63.33%其他95%本题有效填写人次180第4题您的平均月收入[单选题]选
项小计比例1000元以下8748.33%1001-2000元3117.22%2001-3000元1810%3001-4000元18
10%4001-5000元126.67%5000元以上147.78%本题有效填写人次180第5题您是否有网购的经历？[单选题
]选项小计比例是180100%否00%本题有效填写人次180第6题送货上门模式是指派送员直接将快递送到客户家门口，客户当面签
收。以下是对送货上门模式特点的描述，请根据您的实际情况选择一个最符合您意向的选项，1--5表示非常不同意--非常同意[矩阵量表题]
该矩阵题平均分：3.69题目\选项非常不同意不同意一般同意非常同意平均分6.1.派送员能在约定的时间将快递送达我手中3(1.67%
)15(8.33%)49(27.22%)74(41.11%)39(21.67%)3.736.2.派送员提供多个时间段为我送货上门1
(0.56%)18(10%)54(30%)74(41.11%)33(18.33%)3.676.3.等快递不会花费我很多时间3(1.
67%)18(10%)59(32.78%)69(38.33%)31(17.22%)3.596.4.派送员送货上门可以减少我取快递的
行走距离3(1.67%)2(1.11%)20(11.11%)90(50%)65(36.11%)4.186.5．签收快递的流程让我感
觉很方便2(1.11%)1(0.56%)35(19.44%)93(51.67%)49(27.22%)4.036.6．退货流程让我觉
得很方便3(1.67%)34(18.89%)68(37.78%)51(28.33%)24(13.33%)3.336.7.我的快递包
装是完好的，货物没有破损的情况0(0%)11(6.11%)59(32.78%)80(44.44%)30(16.67%)3.726
.8.派送员送货上门不容易泄露我的私人信息1(0.56%)16(8.89%)50(27.78%)78(43.33%)35(19.4
4%)3.726.9.派送员每次送货都是准确的，没有送错快递的情况1(0.56%)7(3.89%)44(24.44%)92(51
.11%)36(20%)3.86第7题顾客自提站模式是指派送员将快递送到离客户较近的顾客自提站，顾客在自己方便的时间提取快
递,比如菜鸟驿站、顺丰嘿客等。以下是对顾客自提站模式特点的描述，请根据您的实际情况选择一个最符合您意向的选项，1--5表示非常不同
意--非常同意[矩阵量表题]该矩阵题平均分：3.72题目\选项非常不同意不同意一般同意非常同意平均分7.1.派送员能及时将快递送
达我附近的自提点1(0.56%)10(5.56%)53(29.44%)86(47.78%)30(16.67%)3.747.2.自提
站提供的取件时间对我来说是方便的0(0%)9(5%)52(28.89%)88(48.89%)31(17.22%)3.787.3.在
自提站取件不会花费我很多时间（如排队、派送员找件花费的时间）0(0%)18(10%)60(33.33%)76(42.22%)26(
14.44%)3.617.4.到顾客自提站取件的行走距离是我可以接受的1(0.56%)14(7.78%)63(35%)79(43.
89%)23(12.78%)3.617.5.顾客自提站签收的操作流程很便捷1(0.56%)2(1.11%)46(25.56%)93
(51.67%)38(21.11%)3.927.6.顾客自提站的退货流程很方便1(0.56%)16(8.89%)68(37.78%
)73(40.56%)22(12.22%)3.557.7.我的快递包装是完好的，货物没有破损的情况0(0%)14(7.78%)50
(27.78%)78(43.33%)38(21.11%)3.787.8.采用顾客自提的方式不容易泄露我的个人信息（如家庭住址信
息等）8(4.44%)43(23.89%)50(27.78%)58(32.22%)21(11.67%)3.237.9.我在顾客
自提站没有出现过拿错快递的情况2(1.11%)19(10.56%)45(25%)80(44.44%)34(18.89%)3.69
第8题智能快件箱模式是指派送员将快递送到离客户较近的智能快件箱网点，存入快递，再将取货柜号和验证码发送给客户，客户输入验证码
自行提取快递（类似于超市储物柜的使用方法）。智能快件箱可24小时使用。以下是对智能快件箱特点的描述，请根据您的实际情况，选择一个适合您意向的选项，1--5表示非常不同意--非常同意[矩阵量表题]该矩阵题平均分：3.94题目\选项非常不同意不同意一般同意非常同意平均分8.1.派送员能及时将快递送到我附近的智能快件箱网点1(0.56%)0(0%)49(27.22%)91(50.56%)39(21.67%)3.938.2.智能快件箱的取件时间对我来说是方便的1(0.56%)1(0.56%)40(22.22%)81(45%)57(31.67%)4.078.3.使用智能快件箱取件不会花费我很多时间1(0.56%)2(1.11%)35(19.44%)83(46.11%)59(32.78%)4.098.4.到智能快件箱网点取件的行走距离是我能接受的1(0.56%)3(1.67%)47(26.11%)91(50.56%)38(21.11%)3.98.5.智能快件箱的操作流程很便捷2(1.11%)1(0.56%)40(22.22%)93(51.67%)44(24.44%)3.988.6.使用智能快件箱退货很方便6(3.33%)9(5%)65(36.11%)69(38.33%)31(17.22%)3.618.7.我的快递包装是完好的，货物没有破损的情况0(0%)6(3.33%)48(26.67%)94(52.22%)32(17.78%)3.848.8.使用智能快件箱不容易泄露我的私人信息1(0.56%)3(1.67%)37(20.56%)86(47.78%)53(29.44%)4.048.9.我使用智能快件箱没有出现过拿错快递的情况1(0.56%)4(2.22%)39(21.67%)86(47.78%)50(27.78%)4数据来源：中国电子商务研究中心http://b2b.toocle.com/数据来源：中国报告大厅http://www.chinabgao.com/stat/stats/42536.htmlCharlesC.Poirier,MichaelJ.Bauer.E-SupplyChain[J].Barrett-KoehlerPublishersInc,2000KaplinskyR&MorrisM.：GovernanceMattersinValueChains[R].DevelopingAlternatives,2003，9(1)：11-18KentN.Gourdin.GlobalLogisticsManagement:aCompetitiveAdvantagefortheNewMillennium[M].Wiley-Blackwell,2001定义来自智库百科。文献来源于物联网。李向文，大连海事大学交通运输管理学院物流系，副教授，研究生导师。所在学科方向为物流工程与管理，研究方向为物流信息管理和交通运输发展战略。《中国物流与采购网》物流信息化专家，交通运输与物流公共信息平台标准组专家，辽宁省、大连市与大连海事大学物联网工程技术中心专家，大连市专家库信息化评审专家。Lalonde.Service:MeaningandMeasurement[C]//Chicago:NationalCouncilofPhysicalDistributionManagement,1976定义查找来源为百度文库https://wenku.baidu.com/view/388fabd86edb6f1afe001f82.htmlParasuramanA,ZeithamlVandBerryL.SERVQUAL:aMultipleItemScaleforMeasuringConsumerPerceptionsofServiceQuality[J].JournalofRetailing,1988,.64(1):14-40变异系数又称“标准差率”，是衡量资料中各观测值变异程度的一个统计量。当进行两个或多个资料变异程度的比较时，如果度量单位与平均数相同，可以直接利用标准差来比较。如果单位和（或）平均数不同时，比较其变异程度就不能采用标准差，而需采用标准差与平均数的比值（相对值）来比较。毕业论文辅导老师扣扣---巴贰叁漆贰叁贰零巴毕业论文辅导老师扣扣---巴贰叁漆贰叁贰零巴33-1-