2 相关理论及研究综述
2.1 服务质量相关研究综述
2.1.1 服务质量的概念。
对服务质量概念的系统研究，是从 20 世纪 80 年代开始的。Gronroos（1982）从认知心理学的相关理论出发，提出服务质量的概念，即服务质量是顾客的主观感知，因而服务质量的好坏取决于顾客对服务质量感知与期望两者间服务水平之间差异的比较[6].1992 年，Bitner 提出服务质量是一种决定了消费者在购买某产品后是否会重复购买的整体态度，且 Bitner 认为服务态度受顾客满意的影响。2016 年谢广营在其研究中说明服务质量是由感知服务质量与期望服务质量对比评价而得的结果，这个结果可以用来衡量服务水平是否符合顾客所期望的程度[7].本文对服务质量定义为企业能够提供给顾客，是顾客满意的最低水平，并且这种服务水平能够被顾客所识别和感知的程度。不止在服务行业，在生产制造、电商、物流等领领域，服务质量都是企业获得竞争优势的法宝。
2.1.2 服务质量的影响因素。
服务质量的提出，引用最广的是 PZB 团队，即 Parasuraman、Zeithamal 和Berry 三位学者在 1988 年提出的 SERVQUAL 评价模型[8].该模型是在 1985 年由 PZB 提出的包含 10 个维度 97 个题项组成的是维度测量模型简化而来。
SERVQUAL 评价模型包含五个要素，也称五要素模型--服务质量主要由5 个要素和 22 个指标构成，维度分别是：有形性、反应性、可靠性、保障性和移情性。
（1）有形性，如各种硬件设施设备及服务产品的有形的部分。在物流过程中，有形性是的是商品的包装、物流设施设备、产品质量、配送人员的服装等有形服务质量。
（2）响应性，即服务提供商能够随时做好提供给客户快速且高效的服务的准备，快速及时的服务不仅是指商家对顾客要求的及时响应，还包括发货的等待时间、投诉响应等。
（3）可靠性，商家能够主动并且准确的履行承诺的服务能力。电商企业能在规定的时间内无差错的完成事先约定好的服务承诺，则说明服务是可靠的，包括承诺的项目都能完成、能准时提供承诺的服务、公司是否可靠及是否能够争取记录相关问题等。
（4）保障性，商家通过服务人员高效的服务能力确保服务，提高顾客安全感。保障性是服务人员能否胜任工作的素质体现，通过服务人员热情的态度为顾客提供服务，让顾客在过程中受到尊重和服务人员的专业型，有利于提高顾客安全感和满意度。
（5）移情性，商家能够主动站在顾客的角度，了解顾客的实际需求，提供给顾客满足其个性化需求的服务，从而能够更好地满足顾客心理，提高顾客的忠诚度。
尽管 PZB 所提出的 SERVQUAL 评价模型应用最广，但在不同领域，ERVQUAL 评价模型不能全部适用。根据 2000 年后在服务质量方面的观点及研究，整理如表 2.1.
2.1.3 服务质量的评价模型。
（1）感知服务质量模型。
1982 年，服务管理与营销学教授 Gronroos 提出并建立了感知服务质量模型。随后 Gronroos 对感知服务质量模型进行修正，提出感知质量二维度模型--服务质量包含技术质量（结果质量）和功能质量（过程质量）[18].2000 年，Gronroos将企业形象加入模型，最终形成感知服务质量模型，如图 2.1 所示。该模型认为感知服务质量就是顾客实际感受到的服务与期望得到的服务之间的差异，感知服务大于所期望得到的服务，则说明服务质量良好，反之则说明服务质量较差。
（2）PZB 的 SERVQUAL 评价模型。
SERVQUAL 评价模型是在 5GAP 模型（服务质量差距模型）基础上提出的，确定了由可靠性、响应性、保证性、移情性、有形性五个维度及 22 个题项构成的评价量表，对五个不同行业的服务企业进行分析，并验证了五个维度。在这个模型中，PZB 将期望和感知服务质量的差异作为评价的主要依据，采用期望和感知两个方法来进行询问。
（3）SERVPERF 评价模型。
SERVPERF（Service Performance）绩效感知服务质量度量方法是 Cronin 和Taylor（1992）在 SERVQUAL 的基础上开发的新的评价方法。该模型在维度的选择和指标上与 SERVQUAL 评价模型并没有很大的区别，但评价直接以消费者感知数据为参考，将客户满意的评分作为客户感知服务质量的首先指标来度量，避免了 SERVQUAL 评价模型重复计算期望的现象，相比 SERVQUAL 评价模型而言较为简单客观，数据的处理上也较为简单直观，测量结果有较高有效性[19].该方法并未考虑每个指标权重的影响。
此外，Mazis 在 1975 年提出了加权绩效评价方法，该方法几乎忽略了感知服务质量评价中期望的作用，而强调了服务绩效感知对顾客感知服务质量的影响。因此在后来学者对服务质量的研究，特别是对 SERVQUAL 评价模型的改进多受该方法影响。
2.2 物流服务质量相关研究综述
2.2.1 物流服务质量的概念。
（1）物流服务的概念。
物流服务是从处理顾客订单开始，直到送到顾客手中，根据顾客的要求，有效地完成产成品的供应，包括客户服务、加工、包装、仓储、运输、装卸、配送等全部物流活动，以减轻客户物流作业负荷[20].
（2）物流服务质量的概念。
物流服务质量概念的提出，是根据服务质量的概念，再此基础上结合物流的特性而形成的。最具有代表性的观点是由 Perrault 和 Russ 在 1974 年提出的以时间、地点效用为基础的 7Rs 理论。该理论认为物流服务质量的目的是满足顾客需求，即在为客户服务的过程中，规定的时间、地点和其他条件下，以恰当的方式为顾客提供费用合理的所需服务，并在服务过程中创新价值的活动过程[21].也可以说物流服务质量的概念建立在物流服务的基础上，是以其本身特有的共性来满足顾客和其他相关要求的程度。
2.2.2 物流服务质量的研究综述。
（1）国外对物流服务质量的研究。
主要对物流特性和服务质量的研究，最早的是在 1974 年由 Perrault 和 Russ提出的 7Rs 理论，该理论以时间和地点效用为基础，提出了物流服务质量概念并进行了进一步研究。
随着研究的深入，1997 年 Mentzer 和 Bird 等人在研究的基础上通进行实证分析，设计出包含了时间性、可得性和完好性三个衡量维度的服务质量评估量表[22].
1999 年，Mentzer 和 Kent 等人提出了完整的物流服务质量定义，构建了包含了时间性，货品精确率，货品质量，货品完好政府，订货过程，订单释放质量，信息质量，误差处理及人员沟通质量等 9 个维度的服务质量测量模型[23].
2001 年，Mentzer,Kent 和 Flint 等人以物流服务发生的时间为标准对物流服务过程进行划分，从顾客角度出发提出了物流服务质量模型（LSQ 模型，如图 2.2 所示），该模型把物流服务过程主要分为订货，收货和满意度三个阶段[24],该模型也是现今运用最为广泛的物流服务质量模型。
在对物流服务质量的研究上，有些物流服务质量评价维度基于物流服务提供者视角提出，而大多数研究还是基于客户视角以及对整个服务过程的重视，并且后期学者们的研究中多在阐述物流服务质量在顾客满意度、顾客忠诚度、市场份额、企业利润和竞争优势等方面的重要影响。
在最近几年的研究上，2013 年 Vinh V 等通过建立概念模型并通过实证来检验模型，探讨物流服务质量概念以及对模型相关维度定义，提出五个维度因素和 20 个指标的修正模型，并证明其对物流服务质量的解释的有效性和可靠性。
该研究还表明，提高顾客满意度的关键是顾客焦点的质量[25].
Yannis Politis（2014）等人在对研究制造企业的供应链的研究时，从程序、联系性、信息性、差异性、可用性、及时性、准确性几个维度上谈论了物流服务质量对满意度的影响[26].
T. Li（2015）等人研究在物联网环境下物流服务质量评价体系，构建了包含企业服务质量、顾客感知服务质量及特殊质量三个维度 8 个指标的评价体系，其中企业服务质量通过时间质量、货物质量和信息技术质量三个指标分析[27].
2016 年，在 Sabine Limbourg 等人对物流服务质量的研究中，将评价维度分为有形性、可靠性、响应性、保障性和移情性五个维度[28]来衡量。
（2）国内对物流服务质量的研究。
何浏（2013）在 B2B2C 环境下快递服务品牌的消费者满意研究中，从感知服务质量视角出发，将评价维度分为时间价值、员工价值、便利价值和物品价值四个维度来衡量，探讨快递服务质量对消费者满意度的影响[29].
董媛（2014）通过研究了电子商务供应链物流的流通过程，从灵活性、经济型、可靠性和时效性构建了电子商务企业供应链物流服务测度模型[30].
范娜娜（2015）在对电子商务物流服务流程概述的基础上，站在 B2B 和 C2C两种模式下的背景下，从响应性、可靠性、便利性、关怀性四个维度分析比较了 B2B 和 C2C 模式下的电子商务物流服务质量评价指标，建立了两种模式下的评价指标体系[31].
侯杰玲，李林（2015）从网络环境中产品细分市场的角度出发，根据生鲜农产品冷链物流服务的特点，参考 SERVQUAL 模型和 LSQ 模型中的指标维度，构建适合服务质量评价的指标体系，并应用于 B2C 电子商务生鲜农产品冷链物流中[32].
谢广营（2016）通过对服务质量、物流服务质量、电子服务质量等研究成果的梳理，构建了包含七个维度的 B2C 及 C2C 网络购物物流服务质量测量的概念模型及理论框架体系，这七个维度分别是有形性、可靠性、响应性、保证性、移情性、方便性和价格。
2.3 B2C 电子商务理论
2.3.1 B2C 电子商务模式。
（1）B2C 电子商务的含义。
B2C 电子商务是指，买卖行为、物品和服务等交易只在商家和消费者之间进行，并且是以互联网为渠道进行的。一般零售业的电子商务发展会采取这一模式，比如消费者熟知的京东、天猫等大型电子商务平台[33].
B2C 电子商务有两种模式，第一种是自营 B2C.自营 B2C 是指电子商务企业通过自己买进商品，在电子商务平台自己定价卖出商品，从中赚取差价，如京东商城；或者企业本身就是生产和供应商，通过建立电子商务平台（企业官网）卖出自己商品，如苏宁，就是自营 B2C,自营式 B2C 既有商品的定价权，又有商品的仓储库存。
另一种模式平台式 B2C.平台式 B2C 是指电子商务企业本身没有商品和库存，而只提供电子商务平台供其他企业在这个平台上出售商品，而电子商务企业通过收取佣金和提供流量的形式为其他商家出售商品。平台式 B2C 由于本身不出售商品而只是提供购物渠道，没有商品的定价权也不存在库存。
（2）B2C 电子商务流程。
如图 2.3 所示，B2C 模式下，消费者通过 B2C 平台下单购买产品，在电子商务企业生成订单反馈给物流商，物流商安排配送，同时货款通过第三方支付平台支付，当消费者受到货物后，货款自动流向商家。
2.3.2 B2C 电子商务逆向物流模式分类。
在 B2C 电子商务企业逆向物流模式研究上，程满华等多位学者一致认为逆向物流模式有自建逆向物流、第三方逆向物流、联营式逆向物流三种模式[34].
温平川等人在对电子商务下逆向物流模式的研究上说明除了自营、外包和战略联盟外，针对电子商务零售业的发展特点，整合了上述三种逆向物流模式的优点提出了自开放模式[35].王青燕则提出发展新型 B2C 物流配送模式--电子商店+连锁商店物流配送模式、自营与第三方物流相结合的模式以及建立联盟配送模式[36],这三种模式的得出是在对 B2C 环境下传统物流配送模式分析的基础上而来。倪明等人通过分析电子商务逆向物流的特点，给出除以上三种模式外，还提出了包括供需网逆向物流模式的第四种逆向物流模式[37].通过对文献的总结，对 B2C 电子商务逆向物流模式可总结有以下四种：
（1）自营逆向物流模式。
资金雄厚或业务规模较大的大型电子商务企业通过自建仓储、组织和管理物流配送的各个环节，实现商品的配送，在退货行为产生后，通过配送人员上门取货的方式收回货物，实现退货回收过程，如图 2.4 所示。
采用自营逆向物流模式较为直观，可以直接对物流和逆向物流过程进行控制，保证了供货及回货命令的快速有效、及时和准确等，但自营逆向物流模式对企业资金和规模要求较高，成本耗费较大，配送中心建成和回收较长，存货也容易带来库存的风险，需要较高的逆向物流管理水平[38].因此一般 B2C 企业多选择第三方物流外包模式以节约成本。
（2）第三方逆向物流模式。
第三方逆向物流模式，就是消费者退货行为产生后，电子商务企业通知与其合作的第三方物流企业上门取货，电子商务企业在这个过程中只需要将退货信息反馈给第三方物流企业，不需产生任何物流行为。第三方物流企业完成回收活动后反馈给电子商务企业确认退款给消费者即可，如图 2.5 所示。
采用第三方逆向物流模式的 B2C 电商企业，不直接参与物流配送环节，而是将物流配送环节外包，让更专业的物流配送企业接手，从而保障自身能够集中资源发展自身核心业务，降低企业仓储成本和物流配送的成本，但由于外包，不直接接触和控制物流配送过程，使得这种方式对企业而言具有一定的风险及不确定性，费用也难以确定。
（3）联营式逆向物流模式。
联营逆向物流模式，是上述两种模式的结合，因此具备了上述两种模式的优点。由于自营物流模式对企业规模和资金的高要求，大部分电商企业不具备自营物流和仓储的能力，而考虑到外包模式费用的不确定性以及配送的风险性，一些规模较小或不具备构建自营物流的电子商务企业则选择与物流公司合作，共建共享逆向物流网络，共同处理退货逆向物流问题[39].这种模式下，B2C 企业既能够集中有限的资源发展核心业务，也能实时监督物流过程等，节约了物流成本，但该模式可能存在合作商之间的信任风险，并且在在合作伙伴的选择上要求应选择规模相似并且发展稳定的合作商，如图 2.6 所示。
（4）共同模式。
共同模式是一种根据市场需求调整的供需网络动态变化模式，是指整合供应商、电子商务企业、销售商、消费者等，从生产环节到消费者的物流一体化的运作模式。使得生产企业与运营商和加盟企业结成战略合作群，建立起覆盖面积达全球范围的逆向物流网络，并由各个主体之间“共担风险、共享收益”[40].
共同模式能够使有限的资源得到有效的利用，转化为优势资源，使物流效率得到提高，物流成本也得以降低。
共同模式借助递四方物流平台，整合供应商、电子商务企业、销售商、消费者形成联盟模式。第四方平台借助信息技术将其他主体借入联盟中，当物流指令产生后，加入联盟的各个企业间均可以借助其他企业资源，而其中一个物流企业相对于另外的物流企业都属于第三方联盟企业，即此时生产商/供应商、企业等主体间都处于半联盟的状态。共同模式具备了自营逆向物流模式、第三方逆向物流模式和联营式逆向物流的优点，且借助强大的信息技术使退货变得更加高效。
2.3.3 B2C 电子商务逆向物流服务质量相关研究。
电子商务环境下的逆向物流具有网络化、信息化、全球化和个性化的特点，交易过程中的资金流、信息流和物流都是通过网络来完成，因而电子商务中的逆向物流也需要通过网络来实现[41].通过对文献的总结，逆向物流可分为回收和退货逆向物流，在电子商务模式下的逆向物流以退货逆向物流为主[42],因此本文所指的电子商务中的逆向物流是指消费者将存在质量问题、不喜欢的商品退回销售商或生产商的货品的转移过程，主要是指退货逆向物流。
屈晓娟（2013）在对 B2C 电子商务中退货逆向物流问题进行研究时，从决策支持、物流配送管理、客户服务及信息维护四个方面构建 B2C 电子商务退货物流信息体系，包含了客户投诉、客户建议、退货处理分析等 15 个功能指标[43],并从信息的角度构建了退货物流信息平台的概念及功能模型。
张志清等人（2014）在其研究中分析了逆向物流的重要性，结合逆物流退货发展现状及其特点，借助第三方信息技术建立数学模型对退货过程进行优化并对现有的退货服务中出现的问题进行分析并提出建议[44].
袁振杭（2015）在对电子商务物流网络的优化设计中，将退货因素考虑进去，研究了 B2C 电子商务自营物流的物流配送网络优化模型[45].
在对 B2C 电子商务网站逆向物流服务政策的研究上，包金龙（2016）等人采用内容分析法，通过条件限制性、便利性、退货条款清晰性及退货费用等 4个维度和包括退换货条件、维修条件、响应时间、最低运费、运费补偿等等 12个指标来对退货服务政策进行评价[46].
吴琼（2016）等人基于 SERVQUAL 和 LSQ 评价体系的研究，构建了包含响应性、可靠性、移情性、保障性和有形性五个维度及 17 个指标的物流服务质量评价体系，该指标体系基于退货角度提出，并通过因子分析的方法确定了权重得出了退货物流服务质量模型[47].
吴筱娴、张月梅（2015）等人采用模糊集理论和 QFD 的方法，将电子商务企业物流服务能力利用服务能力因子进行衡量，即将需求转化为服务能力因子，最后运用 Kano 模型来计算每个因子权重，得出不同因子重要度，从而对电子商务环境下的退货物流服务质量进行研究[48].
纵观上述研究成果可以发现，无论是在国内还是国外的研究中，对服务质量、物流服务质量的评价研究已形成较为成熟的体系，针对 B2C 电子商务正向物流服务质量评价体系的研究也相对较多，并且多数研究均是在 SERVQUAL 模型及 LSQ 模型的基础上，结合了相关行业特点及不同流程对维度及指标进行改进而提出，但对于逆向物流服务质量的研究成果较少，对 B2C 电子商务退货逆向物流服务质量的研究更是少之又少，具体而言，对 B2C 退货服务的研究多集中在退货政策、退货管理及退货物流网络优化方面，缺少对 B2C 电子商务退货逆向物流服务质量评价指标体系的系统性研究，也未能与评价指标体系的实证分析结果相结合提出相应的对策和建议，在实际的应用中缺乏指导性。
2.4 结构方程模型
2.4.1 结构方程模型概述。
结构方程模型（Structural Equation Model,简称 SEM）的概念是于 20 世纪70 年代被提出，严格说来它不是一种新理论，而是将因子分析、路径分析和回归分析等多种统计分析方法进行综合运用和改进的一种新型多元统计方法，主要用于处理复杂的多变量研究数据的探究与分析。结构方程模型能够解决不可直接观测的变量及变量之间的问题，避免了传统统计方法特别是无法直接观测变量间关系的问题。现在结构方程常被应用于影响因素分析、评价指标体系建立、潜变量对顾客满意度的影响、竞争力分析等方面。本章使用结构方程模型中的验证性因子分析方法，是结构方程模型的特殊运用。
目前常用的结构方程模型分析软件有 AMOS、LISREL、EQS 和 Mplus[49].
本文采用 AMOS20.0 对数据进行分析构建结构方程模型，一方面 AMOS 的操作和输出较直观，且 AMOS 与 SPSS 软件可以实现互通。
2.4.2 结构方程的主要模型。
结构方程模型包括两个主要的模型，分别是结构模型（Structural Model）也叫结构方程和测量模型（Measured Model）也叫测量方程。结构模型描述的是各潜变量（不能直接观察变量）间的关系，即反映结构关系的模型；测量模型则描述的是潜变量与观察变量之间的关系，潜变量在某种意义上也是因子[50].结构方程模型如图 2.8 所示。
图中，潜在变量用椭圆表示，测量变量用矩形表示。
其中ξ1、ξ2称为外因潜在变量，外因潜在变量只以单箭头影响其他变量，自身不受其他变量影响；η1称为内因潜在变量，内因潜在变量受其他潜在变量ξ1、ξ2以单箭头指向，即受其他变量影响。
X1 是外因潜在变量ξ1的直接测量变量，δ1是测量变量 X1 的残差；Y1 是内因潜在变量η1的直接测量变量，ε1是测量变量的残差；ζ则表示内生潜在变量的残差。
潜在变量ξ1和测量变量之间的相关关系分别用λ和μ表示；外因潜在变量与内因潜在变量之间的关系用λ11γ表示。
图中各参数和变量之间的关系可通过线性方程式进行描述：
结构方程通常表示为：
η=Βη+Γξ+ζ （2.1）
其中 Β 表示潜在内生变量对潜在内生变量的效应的系数矩阵，Γ表示潜在外生变量对潜在内生变量的效应的系数矩阵，ζ表示残差项构成的向量。
测量方程通常表示为：
X=λxξ+δ （2.2）
Y=μyη+ε （2.3）
其中λx、μy分别表示对潜在变量 和 的回归系数或因子负荷矩阵，δ和ε分别表示观测变量 X 和 Y 的误差。
结构方程模型的分析过程主要分为模型建立和模型估计两个阶段。第一阶段是建立路径图，是在资料总结的基础上，提取理论指标和维度，即测量变量和潜在变量并建立假设模型，通过 SEM 来得到路径系数，即潜在变量与观测变量之间的关系。第二阶段是建立假设模型后，利用参数估计对假设模型进行验证。验证前需对数据进行正态性检验，确定是否能够进行参数估计。常用的参数估计方法有极大似然法、二阶最小平方法、渐进分布自由法等，根据参数估计的结果来检验建立的假设模型。
2.4.3 结构方程模型特点。
结构方程模型是可以同时对多个因变量建模的一种方法，并且能够对假设进行检验，在同时处理多变量之间关系及影响程度上有明显优势，因此可以通过收集数据来验证各个因子之间的影响程度或关键因素[51].从前文对结构方程模型的概述可知，结构方程模型具有以下特点：
（1）以理论为依据[52].结构方程模型的提出均需建立在一定的理论基础之上，从变量的含义界定，变量之间的假设关系，模型的构建，参数的估计等多个环节都以理论为依据。
（2）能够同时处理多变量之间关系问题。SEM 既可以直接测量观察变量与潜变量之间关系，也能够将不可直接观察到的变量之间关系通过模型利用定量分析的方式得出，可验证变量间的影响程度及对不同变量的重要度进行估计。
（3）适用于大样本数据的分析。结构方程模型可以处理多个不同变量之间的复杂关系，因而对样本的规模要求应达到“够多”的样本数，样本数据多少关系到 SEM 分析的准确性及所设立的指标的适用性。在参数估计中，应利用多项参数对整体进行分析而不是以单一参数为参考标准。
2.5 本章小结
本章介绍了服务质量、物流服务质量及 B2C 电子商务相关基础理论及国内外研究现状，总结了服务质量的相关影响因素及较为成熟的评价方法，对 B2C电子商务模式及其逆向物流模式的分类进行了说明，并对结构方程模型相关理论进行阐述和说明，为后文评价指标体系的提出奠定了理论的基础。
