《基于SPSS的物流服务质量对生鲜产品复购意愿的影响实证探究（附问卷）》20000字（论文）

-1-基于SPSS的物流服务质量对生鲜产品复购意愿的影响实证研究摘要随着人们消费观念的转变以及受到疫情宅家的影响，更多的人选择在生鲜电商平台上购买生鲜产品，生鲜电商市场蓬勃发展，但是生鲜电商的物流水平却与生鲜电商的发展不同轨，整体物流服务水平较低，远远不能达到满足消费者需求的水平。因此，生鲜电商平台通过什么样的方式才能够不断地提高消费者的整体网购体验，进而使消费者的满意度和信任度持续地积累，最终增加消费者的重购意愿，是企业不得不面对的问题，也是本文的研究目标。首先对生鲜电商以及物流服务质量的相关文献进行整理，介绍生鲜电商行业。通过翻阅研究现有文献，对物流服务质量、关系质量以及消费者重购意愿的相关理论进行梳理和整合，通过对这些理论的分析来提出本文的假设，从而建立以顾客满意和顾客信任作为中介变量的物流服务质量对消费者重购意愿的影响模型。其次，本文借助现有量表并对其进行符合本行业情况的本土化来设计量表和问卷，然后通过发放问卷来收集所需要的数据，最后利用SPSSAU系统对数据进行分析检验，得到最终的研究结果。最终结果表明，本文假设成立。第一，在生鲜电商情景下，物流服务质量能提升消费者重购意愿。第二，在生鲜电商情景下，物流服务质量能提升顾客满意和顾客信任。第三，顾客满意和顾客信任增加时，重购意愿也会相应的增强。第四，顾客满意和顾客信任在此模型中的中介作用成立。最后，在这四个结论的基础上对生鲜电商提出相关的建议以增加消费者的重购意愿。关键词：重复购买；物流服务；生鲜电商目录TOC\o"1-2"\h\u绪论 -绪论研究背景和研究意义1.研究背景生鲜电商的发展环境随着人们消费观念的转变和网购习惯的养成变得越来越好。根据艾媒咨询的研究报告显示，虽然在2019年中国生鲜电商行业市场交易规模的增长率有所下降，但其总体规模仍超2700亿元。2020年受疫情居家的影响，消费者对生鲜电商的需求急剧增长，生鲜电商市场规模会持续增大，其增长速度在持续下降后有了一定的回涨。根据预测，在2030年中国的生鲜电商市场交易规模有望达到8000亿元。图12013-2020年中国生鲜电商市场交易规模的变化生鲜电商市场在急速发展的轨道上前行，但是生鲜电商物流却成为阻碍生鲜电商持续发展的因素之一。对于生鲜电商，其物流运输相较于其他品类的电商更加复杂，一般的物流标准无法满足其需求，这就对供应链提出了更高的要求。与服装、护肤品等日常消费品不同，生鲜产品保质期短、易腐烂变质，而且在运输过程中被损坏的风险极高。而作为生鲜电商发展重要支撑力量的冷链技术在我国的普及率不高，冷链基础较差、供应链体系不完整以及质量追溯体系的缺失都对我国生鲜电商的良好发展造成严重的阻碍。基于以上两点，目前生鲜电商在服务质量上难以给予消费者较高的满意和信任程度。留住顾客才能够使企业获得持续的发展。能否与顾客保持良好的联系是生鲜电商企业能否生存和发展的关键因素。严重的疫情加速了人们采用能够减少人与人之间接触的线上购物方式的进程。但是留存老用户和吸引新用户仍然是待解决的难题。在巨大的生鲜电商市场中，各种问题层出不穷，随着物流发展速度远远落后于生鲜电商订单量的飙升，暴露出生鲜电商所提供的物流服务质量存在很大的问题，这使得消费者对生鲜电商的满意度大大降低。根据《2020年中国消费者网络消费洞察报告》，在影响消费者购买行为的因素中，物流与服务共占据56.9%。由于消费水平的不断升级，消费者要求不断提高购买过程的服务体验感。加上生鲜购买渠道众多，生鲜电商所提供给顾客的服务体验成为消费者选择继续在该平台上购买或更换平台的重要考虑因素。根据相关研究，消费者的重购行为大致会受到产品因素、符号刺激因素、服务刺激因素和消费者决策的影响。而对于生鲜电商来说，消费者的重购意愿同样会受到多方面的影响，例如货物到达是否准时，货物是否完整等。面对多种生鲜购买渠道，消费者的重购行为具有很大的不确定性，因此采用何种方式能够有效地提升物流服务水平进而影响消费者的重购意愿是目前生鲜电商企业亟待解决的问题。2.研究目的互联网消费观念的渗透和疫情的影响使越来越多的消费者将使用网络途径购买生鲜产品的方式纳入考虑之中，生鲜电商成为电商领域新的蓝海，许多学者将目光着眼于生鲜电商领域，但研究生鲜电商的着眼点多在于生鲜电商的企业模式，基于顾客视角的研究较少。其次，在关于顾客视角的研究之中，其研究的范围集中于探索影响顾客满意度和顾客复购率的多类别因素，验证单类别因素对顾客复购率是否存在影响以及影响程度的研究较少。为了补充和丰富该类别的研究，本文通过对国内外文献中涉及到的有关生鲜电商的概念和本文所需要的理论进行梳理，着眼于物流服务质量，对相关概念进行界定，探索相关概念之间的关系。同时，为了保证结果的准确性，通过数据软件对收集到的数据进行分析，最后以期为生鲜电商的发展提供更好的物流方面的建议，以下为具体的研究目的：（1）探索在生鲜电商情景下，消费者所能感受到的物流服务质量对其复购意愿的影响。（2）验证在生鲜电商情景下，物流服务质量对消费者复购意愿、关系质量对消费者复购意愿、物流服务质量对关系质量是否存在影响以及影响的程度。（3）验证在生鲜电商情景下，作为中间变量的关系质量在物流服务质量与消费者复购意愿之间的中介作用是否存在。（4）为线上生鲜平台实现消费者复购意愿的不断增强贡献出更加细致的建议。3.研究意义本文将研究意义划分两个方面：理论意义本文整合物流服务质量、关系质量及消费者重复购买意愿理论，在此基础上尝试将这三个理论纳入进对生鲜电商领域的分析当中，探究在生鲜电商领域中物流服务质量对消费者重购意愿的影响机理。同时本文在研究物流服务质量对消费者重购意愿的影响过程中引入顾客信任、顾客满意作为整个模型中的调节变量，在简单模型的基础上获得一个中介模型，进而能够扩充生鲜电商领域有关消费者复购意愿的理论机理。实践意义通过问卷调查方式获得本文所需要的数据基础，并通过对已获得数据的梳理，进而获得准确的数据分析，最后借助已得到的分析来建立生鲜电商消费者重购意愿模型。根据模型结果，帮助生鲜电商平台了解物流服务质量与消费者重购意愿之间的影响，从而使生鲜电商平台在物流模式上做出一定的改进。文献综述1.生鲜电商的物流服务生鲜电商是一种在网络上售卖生鲜产品的零售模式。生鲜电商的物流服务大致与传统电商的物流服务相同。但由于生鲜产品的特殊性，这就要求生鲜电商提供更高的物流服务水平。（1）时效性。据麦肯锡数据显示，八十年代后出生的人群逐渐成为消费主力军。在2018年生鲜消费人群中，72.2%是35岁以下的群体。由于消费人群偏于年轻化，其对生鲜购买的时效性要求较高，年轻的消费者在付款后大都希望能够更快地获得商品。如果生鲜电商的物流水平无法满足消费者的需求，在时效性上就缺乏和其他渠道竞争的优势。同时由于生鲜主要是果蔬、肉类、水产之类的产品，为了保证其新鲜度，需要在物流上尽可能地缩短时间。（2）专业性。为了保证生鲜产品新鲜无腐烂，就需要完备的冷链物流体系，从采购、运输到配送全程都需要保持低温运输，这就对仓储、车辆的专业化要求比较高。除了设备上的专业化，物流人员的专业化也很重要，对于整个流程操作需要非常的熟练，才能保证产品的质量。（3）便利性。麦肯锡数据显示，18～24岁的消费群体对于生鲜消费便利性要求非常高，在30岁以下的群体中有高达57.1%的消费者有生鲜到家的需求。这就需要生鲜电商平台能够让消费者及时地了解商品的状态以及能够提供灵活的送货时间、取货方式以及付款方式。目前，在中国的生鲜交易市场中，大多还是以传统的商超模式为主，电商渗透率极低，这意味着生鲜电商的发展空间仍旧很大。同时以生鲜为主要品类的电商较少，这使得生鲜领域成为电商新的蓝海。但目前生鲜电商还处在初步发展的野蛮生长的阶段。李霞（2018）、张鹏（2018）指出生鲜电商物流主要存在以下问题：生鲜产品运输需要较高的存储条件，但冷链基础差。流通环节长，效率低。物流成本高。2.物流服务质量物流服务质量能够影响企业的收入和利润。根据国内外现有的文献，通常可以将对物流服务质量的研究分为概念形成、模型构建和物流服务质量三个阶段。物流服务质量的概念最早出现在Russ和Perrault（1974）的理论当中，提出企业应该将正确的商品在正确的时间以合适的价格、正确的数量、规定的质量送到正确的地点。在这个概念的基础上，后人对其进行了进一步的阐释，Krapfel和Mentzer（1989）提出物流服务质量应该包含营销和物流服务两个方面，所以衡量物流服务质量应该从产品设计、专业性、经济性、时效性、操作人员的可靠性、服务人员态度以及顾客同企业的态度这些方面来衡量。国内学者王之泰（2012）则从服务质量入手，认为物流服务质量也是服务质量中的一种，具有很强的服务性质，需要将顾客的需求作为主要考虑因素。总结以上学者提出的观点为物流服务提供者能够给予顾客的服务水平，并将其作为本文物流服务质量的概念。在国内外文献中，聚焦于传统企业服务质量和物流服务质量的研究较为丰富，多维度分析电商环境下的物流服务质量的文献也不少，但是对于生鲜电商这一新兴细分电商行业的物流服务质量的研究还很少。梳理国内外文献，物流服务水平主要使用服务质量（servqual）模型、概念模型、卡诺模型（Kano）、服务绩效（servperf）模型和服务质量差距（PZB）模型来测量。较为经典的是SERVOUAL模型和LSQ模型，但这两个模型都有各自适用的领域。SERVOUAL模型是由Parasuraman·Zenithal和Berry在1988年提出，Cronin等指出SERVOUAL模型忽视了服务交付后的结果，从而提出了SERVPERF模型来作为其有益的补充。但是Cunnungham等指出SERVPERF模型与SERVOUAL模型使用的是相同的维度，且其适用范围较小，对于特定的行业无法衡量。LSQ模型是基于传统物流企业的定收货过程提出，包含九个要素。由于SERVOUAL模型和LSQ模型的研究体系较为笼统，国内学者利用以上两个模型并考虑到生鲜产品有它们自身的特性，建立出符合国内生鲜电商服务水平的量表。姜柯（2018）和文朝阳等人（2020）分别建立了生鲜电商物流服务水平评价体系。姜柯（2018）提出通过新鲜性、可靠性、移情性和响应性这四个维度来衡量生鲜电商的物流服务质量。文朝阳等人（2020）以可靠性、响应性、时效性、移情性、信息性和经济性这六个维度构建生鲜电商物流服务评价体系。文朝阳（2020）在构建其物流服务评价体系时参考了姜柯（2018）的观点。因此本文将文朝阳（2020）所构建的农产品电商物流服务评价体系作为本文的主要参考对象并结合SERVQUA和LSQM模型展开本文评价体系的构建。由于姜柯（2018）是通过爬虫软件提出新鲜性这一指标，为了方便问卷测量，文朝阳（2020）将其新鲜性所代表的题项融合到可靠性和时效性当中。由于能够反映响应性的二级题项较少，且平台的响应速度在一定程度上也代表了平台的时效性，因此删除“响应性”指标。信息性代表消费者在平台上能够获得全面有效的信息，这一指标通过可靠性也可反映，因此删除“信息性”指标。生鲜这一品类在电商中被细分出来部分是因为消费者追求更高的便利性，采用线上订购的方式就能获取近几天所需要的生鲜产品，大大地节约了人们在菜市场、商场购物的时间和精力。基于消费者对便利水平要求越来越高的现状，如果能够在付款、运输和取货方式上给予消费者更多的选择和方便，就利于消费者满意度的提高，因此在这里添加“灵活性”指标。在此基础上确定本文的物流服务质量的维度为可靠性、灵活性、时效性、经济性和移情性。（1）可靠性依据可靠性在SERVQUAL模型中的含义，同时结合生鲜电商的特点，在此，可以将可靠性赋予这样一种含义，即生鲜电商平台送到消费者手中的商品是否是符合宣传中所承诺的品质和物流水平。同时本文将LSQ模型中信息质量指标融入进可靠性中，即可靠性也包含在生鲜电商平台上能够充分了解商品的信息这一层含义。（2）灵活性灵活性代表生鲜电商平台是否能够提供更加个性化的选择。在生鲜电商的情景下，其指能否给予消费者更加多样的付款、运输和取货方式。消费者的需求具有差异性，能否满足消费者特殊的需求也会影响到消费者的满意度。（3）时效性本文利用时效性来衡量生鲜电商的物流周期以及生鲜电商平台的响应速度。生鲜产品的新鲜程度十分重要，物流周期会影响到生鲜产品的新鲜程度。在互联网的环境下，能够及时地响应顾客，第一时间帮助顾客解决问题，对于提升顾客的体验感十分重要。（4）经济性日常的生鲜产品价格都较为低廉，如果在生鲜电商平台上购买的商品价格及物流费用过高，消费者显然是不满意的，非常有可能更换购入生鲜产品的渠道。（5）移情性在此指生鲜电商平台给予消费者良好的服务态度、提供灵活的送货时间以及专业能力。3.重复购买意愿相关理论消费者重复购买是维持企业盈利的重要因素，国内外学者为了探究影响消费者的重复购买进行了许多方面的研究。Jacoby等人（1972）指出应当将顾客满意划分为心理上的满意和行为上的满意。国内学者陈明亮（2003）则将重购意愿总结为消费者在本次购买商品的行为之后愿意继续与供应商保持良好的持续购买关系的意愿。对以上学者提出的概念进行整合，本文阐释消费者重复购买意愿为：在通过网络购买产品后，仍旧愿意通过之前的购物平台实现购买行为的意愿。对现有文献进行梳理，发现对消费者重复购买产生影响的因素众多，目前学者主要从满意度、忠诚度、信任、服务质量、感知价值以及消费者情绪、习惯等个人特征进行分析。Jong等（2008）调查饭店消费者，发现饭店消费者的感知服务质量对其重复购买意愿具有直接显著的正向作用。Hsu等（2015）对在线团购进行实证研究，指出顾客对团购服务的满意度和信任度对其选择继续团购的意愿具有显著的影响。4.关系质量的研究维度消费者无论是通过传统方式还是电商平台购买生鲜，都会直接或间接的与商家进行接触，从而形成一定的关系，关系质量就是衡量这种关系适当程度的概念。Morgan&Hunt（1994）指出关系质量应当是包括承诺、信任、沟通和满意的综合体。Gil等（2008）则将关系质量界定为消费者对服务人员整体的评估与评价。尽管以上学者对关系质量具体概念的表述有所不同，但这些表述都强调了顾客与商家互动产生的感知评价，这种感知评价就反映了顾客对服务的满意程度。梳理国内外文献，学者们在研究关系质量时一般将关系质量分为因变量和中介变量进行分析。在测量维度上，则以包含满意、信任的二维度和包含满意、信任和承诺的三维度为主流。关系质量作为因变量。Thurau（2000）在二维度的基础上，增加了消费者对延续和维持双方关系的承诺，这就构成了关系质量的三维度。关系质量作为中介变量。Youngjin等人对饭店顾客展开研究，探究关系管理、关系质量、关系结果之间的联系。Alexandru（2016）采用关系质量的三维度划分方式，以房地产为例，采用定量分析的方法对其消费者的忠诚度进行分析。本文采用关系质量的二维度划分法，将顾客满意和顾客信任作为中介变量，探索二者各自的中介作用。并通过二者的影响途径，对物流服务质量和顾客重购意愿的关系进行探索和研究。（三）研究内容和方法1.研究内容本文主要研究内容如下：第一章：介绍本文的选题背景、目的及意义，提出研究思路和构架，介绍本文的内容和所用的研究方法和本文的创新点。然后罗列相关文献并界定物流服务质量、关系质量、重复购买的相关概念。第二章：通过对四个变量关系的梳理，提出对应的假设，建立最终的模型。第三章：借鉴已有的成熟量表，构建适合本文的量表，设计本文的调查问卷，收集数据。第四章：整理分析问卷收集到的数据，进行本文的实证研究，检验本文的假设。第五章：总结本文的研究结果，提出适合生鲜电商平台的合理建议，最后罗列本文的的不足并在此不足的基础上思考未来研究的方向。研究框架见图2图2研究框架2.研究方法本文的研究方法如下：文献分析法。本文通过翻阅、查看、收集和整理国内外关于生鲜电商、物流服务质量及消费者复购率的文献材料，梳理研究现状、界定相关变量的概念、确定其划分维度，从而构成研究的理论背景，为后续的研究奠定理论基础。问卷调查法。根据前人的成熟量表研究出适合于本研究的量表及问卷，通过线上调研平台向调查者发放问卷从而获得支撑模型和假设的数据资料。统计分析法。本文采用SPSS软件对数据进行统计分析、描述性分析以及信效度分析，以此对之前提出的假设和模型进行检验。（四）研究创新点本研究的创新点如下：研究视角创新。关于生鲜电商的研究，现有的研究主要着眼在电商企业视角上，以生鲜电商模式的比较探索为主，以顾客视角为切入点的研究较少。本文在研究物流服务质量对消费者重购意愿的影响时，创造性地将消费者对物流服务的感受纳入到研究当中，并且在考虑中介变量时引入关系质量，探索四个变量之间的关系，为生鲜电商增强用户粘性提供建设性的建议。一、物流服务质量对生鲜产品复购意愿的影响模型研究假设的提出1.物流服务质量与消费者重购意愿的关系假设Boulding等人（1993）在研究后，得出服务质量会正向影响重购和推荐意愿的结论。同时，Parasuraman、Zeithaml和Berry（1988,1991,1996）在各自的研究中都得出消费者的消费行为取决于服务质量，服务质量越高，消费者正向的行为意愿越强。Bauer（2016）等在研究中指出服务质量对消费者的重复购买行为具有间接影响作用。徐颖等（2016）在研究物流服务质量对顾客忠诚度的关系时，得出对顾客忠诚度具有直接正向影响的是应急处理质量，而具有间接影响作用的是人员服务质量这一结论。因此，在对上述两个变量关系的分析基础上提出假设：H1：在生鲜电商情景下，物流服务质量能提升消费者重购意愿。2.物流服务质量与关系质量之间的关系假设Robert&Varki（2003）在研究关系质量、服务品质的关系时发现，服务品质对关系质量具有直接影响。在具体的行业当中，有关学者也对其进行更加深入的理解。在对服务叶的服务质量进行统计分析后，Cronin和Taylor(1992)得出顾客的满意度会受到服务质量的影响。Kotler（1997）认为满意对消费者是否继续购买该产品或服务具有重要的影响。因此，在对上述两个变量关系的分析基础上提出假设：H2:在生鲜电商情景下，物流服务质量能提升顾客满意。H3:在生鲜电商情景下，物流服务质量能提升顾客信任。3.关系质量与消费者重购意愿之间的关系假设Moorman和Desphande等（1992）通过研究发现消费者和企业对双方关系满意，消费者则有更大的意愿与企业维持原有的关系。刘宇（2012）以眼镜店为调查对象，并对数据进行分析，得出关系质量能够显著正向地影响消费者忠诚度。蔡杰（2009）在研究中发现，重购意愿同时受到满意、信任以及转换成本的影响。因此，在对上述两个变量关系的分析基础上提出假设：H4:在生鲜电商情景下，顾客满意能提升消费者重购意愿。H5:在生鲜电商情景下，顾客信任能提升消费者重购意愿。4.顾客满意和顾客信任之间关系的假设赵远和陈凯（2017）在对企业社会责任的研究中探索出顾客信任会受到顾客满意的影响。张萌和姚丹（2018）在研究顾客价值和顾客满意时提出顾客满意和顾客信任是从量变到质变的过程。简而言之，只有当消费者对于企业提供的服务感到满意后，顾客信任才会逐渐产生。因此，在对上述两个变量关系的分析基础上提出假设：H6：在生鲜电商情景下，顾客满意能提升顾客信任。5.关系质量的中介作用前文已提出物流服务质量、消费者重购意愿、顾客满意和顾客信任四者之间的关系。因此，在对上述四个变量关系的分析基础上提出假设：H7：顾客满意的中介作用在物流服务质量对消费者重购意愿的影响中存在。H8：顾客信任的中介作用在物流服务质量对消费者重购意愿的影响中存在。表1研究假设汇总编号假设H1在生鲜电商情景下，物流服务质量能提升消费者重购意愿H2在生鲜电商情景下，物流服务质量能提升顾客满意H3在生鲜电商情景下，物流服务质量能提升顾客信任H4在生鲜电商情景下，顾客满意能提升消费者重购意愿H5在生鲜电商情景下，顾客信任能提升消费者重购意愿H6在生鲜电商情景下，顾客满意能提升顾客信任H7顾客满意的中介作用在物流服务质量对消费者重购意愿的影响中存在H8顾客信任的中介作用在物流服务质量对消费者重购意愿的影响中存在理论模型的构建1.结构方程模型结构方程模型是一种基于变量协方差矩来研究变量间的内在结构关系。结构方程模型具有处理多个原因、多个结果之间关系的作用，或者能够研究一些不能够被直接测量的变量。且结合因素分析和路径分析两种方法对假设关系进行检验，使研究人员设计的指标的有效性得到验证。2.本文理论模型的构建根据表1所列出的假设，建立图3所示的理论模型。图3模型

二、研究设计问卷设计本研究在科学研究方法的指导下，依据模型和变量关系设计了相关的问卷，整个问卷被划分为三个板块：第一板块：被试者基本信息。第二板块：网络购物行为。第三板块：生鲜电商的物流服务质量与消费者重购意愿的调查。本问卷共包含42题，需要发放对象根据自己的真实情况进行选择和打分。量表设计1.物流服务质量量表在前文文献的基础上，构建属于本文的物流服务质量各维度的针对性指标。五个维度的指标题项与现有文献中衡量电商行业物流服务质量的题项设置基本符合。由于生鲜产品的特殊性，在可靠性和时效性这两个维度下，增加了“包装完好无损”“包装与其特质匹配”“新鲜无腐烂”“配送速度（发货-收货）”等衡量生鲜产品是否新鲜的题项。具体题项见表2。表2物流服务质量量表变量题设题目理论源头可靠性A1颜色、数量、种类在商品被送达时是与下单时是一致的任海燕（2017）姜柯（2018）文朝阳（2020）A2其包装在商品送达时是符合其特质的，外表清洁完整A3商品送达时完好无损A4商品送达时新鲜无腐烂A5物流配送人员能提供一整套完整的配送服务A6该平台能够提供充足的信息灵活性B1该平台提供多种配送方式葛虹（2014）张抗抗（2019）B2该平台提供多种收货方式B3消费者可在该平台使用多类支付手段时效性C1在该平台下单后，发出货物快储涛（2017）姜柯（2018）文朝阳（2020）C2发出货物后能够较快地收到货物C3下单的商品能准时送达C4节假日、高峰期延迟时间短C5在服务过程中出现的差错情况能得到及时的处理C6在该平台上能够及时了解商品的跟踪信息变量题设题目理论源头经济性D1该平台收取的物流费用合理可接受储涛（2017）张抗抗（2019）D2对出现误差后需要消费者支出的物流费用合理可接受D3供给的物流服务值得消费者支出的费用移情性F1该平台物流服务人员的职业素养高陈方（2018）储涛（2017）F2物流服务人员着装形象得体F3能够提供送货预约等个性化服务方式2.关系质量量表本文在参考前人文献的基础上，结合生鲜电商的特点，编制出适合本研究的量表。该量表共计两个变量，八个测量指标，展开的内容如表3所示。表3关系质量量表变量题设题目理论源头顾客满意M1通过该生鲜平台获得的商品符合自己的心意Crosby、Evans、Cowles等(1990)M2从该生鲜电商平台获得的服务符合自己的心意M3在该生鲜电商平台的购买体验符合自己的心意M4总体上，该生鲜电商平台符合自己的心意顾客信任X1该生鲜电商平台能对客户诚实是令我确信的Crosby、Evans、Cowles等(1990)郑兵等（2007）X2该生鲜电商平台重视消费者的利益令我确信X3我安心从该生鲜电商平台获得的商品X4总体上，该生鲜电商平台能够获得我的信任3.重复购买意愿量表本文梳理文献，参考陈明亮（2003）、葛虹（2014）和张抗抗（2019）研究中所提出的相关量表，明确可代表重复购买意愿的题项，展开的内容如表4所示。表4重复购买意愿量表变量题设题目理论源头重复购买意愿G1继续在该平台购买商品是我乐意的选择葛虹（2014）张抗抗（2019）G2我会优先思量该平台如下次需购买相似产品G3推荐该平台给周围人是让我乐意的

三、统计分析及讨论该部分将对通过问卷收集到的数据进行整理和分析。本研究的问卷在线上通过问卷星进行发放，最后收集到的可利用问卷总量是292。统计分析消费者重复购买行为1.基本信息统计分析本研究对收到的292份样本进行统计行为分析，结果如表5所示。从表格中的信息可以看出，在性别这一分栏，填写并选择通过生鲜电商平台购买生鲜产品的女性较多，占78.71%，而男性占比较少，仅占20.21%，这与问卷收集的范围有关，但是也可以得出使用生鲜电商购买产品的女性更多，这也符合在生鲜电商平台上女性消费者活跃度高于男性消费者的现状。在年龄这一分栏，18～25岁和26～30这两个年龄层的消费者最多，这符合生鲜电商的电商性质，作为一种购买生鲜产品的新型方式，使用生鲜电商的消费者年龄层次主要集中于熟悉网络购物的35岁以下的青年人和中年人。在职业这一分栏，学生和公司职员为购买线上生鲜产品的主要人群，填写本次问卷的学生群体年级大都处于大四，大多数人都需要在校外实习，其生活方式与公司职员有很大的相似性，因生活忙碌而选择在网络上购买生鲜产品。在平均月消费这一分栏，1000～2000元及2000～3000这两个消费段的消费者占比较多，这可能与问卷发放的对象年轻化有关。表5基本信息汇总题设分类人数百分比性别男5920.21%女23378.71%年龄18岁以下72.4%18～25岁25486.99%26～30岁113.77%31～40岁41.37%41～50岁103.42%50岁以上62.05%职业在校学生23981.85%公职人员144.80%企业员工196.51%个体41.37%自由职业者72.4%其他93.08%平均每月收入1000以下3712.67%1000～200019165.41%2000～30003913.36%3000～4000144.79%4000以上113.77%2.网购行为统计分析根据表6的数据显示，问卷发放对象的网购年龄集中在3～5年这一层次，购买线上生鲜产品的消费者，网购年龄都较大，使用网购时间长的用户对于新的购物方式的接受能力更强。在问卷里有生鲜电商购物经历的消费者当中，有42.12%的消费者在近六个月有2～5次购买线上生鲜产品的经历，有33.9%的消费者在近六个月有过1次的购买线上生鲜产品的经历。这说明生鲜电商是消费者购买生鲜产品的一个重要途径，但并没有成为消费者的主要途径。消费者大多在美团、淘宝以及盒马这三个平台购买线上生鲜产品，但整体占比都比较少，消费者购买线上生鲜产品时选择的生鲜电商平台较为分散。购买频率和购买平台都反映出消费者拥有众多购买生鲜产品的渠道，这在一定程度上体现出吸引消费者采用这种新型的购物方式并将其培养成习惯是生鲜电商目前面临的难题。同时从购买的生鲜产品种类来看，蔬菜水果和牛奶乳品是消费者的主要购买对象，但购买水产海鲜和肉品的比例也不少，这符合在生鲜电商平台上各品类销量的排行，果蔬最多，肉禽蛋奶其次，水产第三。表6网购行为信息汇总题设分类人数百分比网购年龄1年以下51.71%1～3年7626.03%3～5年11639.73%5年以上9532.53%近六个月在生鲜平台购买生鲜的频率1次9933.9%2～5次12342.12%5～10次4214.38%10次以上289.59%购买生鲜的平台每日优鲜227.53%美团7525.68%叮咚买菜62.05%盒马279.25%题设分类人数百分比购买生鲜的平台京东124.11%拼多多5017.12%天猫超市196.51%淘宝4816.44%永辉买菜10.34%百果园31.03%饿了么299.93%购买生鲜的种类蔬菜水果23580.48%牛奶乳品16957.88%肉禽蛋品5920.21%水产海鲜3311.3%冷冻冷藏5318.15%变量的描述性统计描述性统计结果如表7所示。根据表内的数据，消费者重购意愿均值为3.807，在所有变量当中，消费者重购意愿处在中等水平。在物流服务质量的五个维度中，均值最高的是可靠性，最低的是灵活性。这说明生鲜电商在最基础，最重要的服务上做得较好，即送到消费者手中的商品是符合商家在宣传时所承诺的品质和标准。但是在给消费者提供更多操作选择的灵活性上，就不尽如人意。可能由于生鲜电商还处在发展的阶段，所以提供的服务就较为基础。在关系质量的两个方面上，顾客满意的均值为3.915，明显要高于均值为3.773的顾客信任，这意味着消费者在体验生鲜电商的服务过后，对其提供的产品和服务达到了一定的满意度，但是对于该平台的信任并没有因为几次体验而得到明显增加，还需要考虑平台本身的信誉，以及消费者更多的体验，消费者的信任信心还不强。表7描述性统计分析各观察变量研究变量题设最大值最小值题设均值变量均值可靠性A1513.853.885A2513.92A3514.02A4513.82A5513.74A6513.96灵活性B1513.473.447B2513.44B3513.43时效性C1513.883.865C2513.85C3514.04C4513.64C5513.85C6513.93经济性D1513.943.863D2513.82D3513.83移情性F1513.953.817F2513.85F3513.65顾客满意M1513.93.915M2513.92M3513.88M4513.96顾客信任X1513.853.773X2513.68X3513.74X4513.82重购意愿G1513.913.807G2513.79G3513.72（三）信效度检验1.信度检验为了保证测量数据的可靠性和有效性，本研究选择用α系数对信度进行检验，同时结合CITC值来筛选出不符合要求的题项。对于α系数的划分，在一般情况下，数值为0.9以上则代表量表十分可信，0.8～0.9表示量表非常可信，0.7～0.8显示量表信度比较好，0.65～0.7则是最低可接受范围。本文使用SPSS软件对数据进行处理，得到的数据如表8所示，从表8可以看出无论是单一题设还是变量平均值的阿尔法系数都在0.7～0.9之间，这说明研究数据的信度质量比较好。“删除后的α值”可用来判断题项是否应该被保留。由表8数据可以看出，删除本文采用的任何一个题设后，观察表中系数，数值波动较小，可留下。综合表8内容可看出本文设计的问卷可信度较高，得到的数据质量较好。表8信度检验研究变量题设CITC删除后的α值α系数可靠性A10.6170.8260.848A20.7240.805A30.7280.805A40.6370.822A50.5690.835A60.5200.844灵活性B10.5070.7010.733B20.5890.606B30.5730.625时效性C10.8040.8870.910C20.7880.889C30.7960.888C40.7130.900C50.7540.894C60.6530.908经济性D10.7730.7910.868D20.7230.838D30.7480.814移情性F10.6890.6860.801F20.7130.662F30.5520.838顾客满意M10.8380.8890.920M20.7950.904M30.8330.891M40.8010.902顾客信任X10.7630.8310.877X20.6320.882X30.7560.834X40.7960.820重购意愿G10.7060.7290.845G20.7680.727G30.6670.8292.效度检验对通过问卷发放获得的数据进行简单的处理后，思量到本文所采用的量表由于国内对生鲜电商的关注较少，可能存在不成熟的地方。所以，为了验证问卷数据的有效程度和精准度，本文对通过该量表获得的数据进行效度分析。并且以得到的检验结果作为根据，如果存在修改的需要就对该量表进行完善来确保本研究是有效的。（1）物流服务质量量表表9KMO及Bartlett球形检验结果KMO值0.933Bartlett球形度检验近似卡方4060.911Df231p值0.000表9中的结果显示，本文所采纳的量表中涉及物流服务质量的KMO值为0.933，且Bartlett球形度检验值为4060.911，p<0.001，是能够通过检验的数值。同时根据表11，各个因子的方差值分别是20.627%、17.476%、13.898%、10.434%、8.770%，这也能清楚地表示本文所采纳的因子都是有效且合适的。表10物流服务质量层面解释的总方差解释率成分初始特征值合计方差的%累积%14.53820.62720.62723.84517.47638.10333.05813.89852.00142.29510.43462.43551.9298.77071.205表11物流服务质量层面旋转成分矩阵成分12345A1.782A2.753A4.712A3.669A5.408B2.809B1.730B3.703C1.761C4.761C3.687C2.654C5.552D1.719D2.584D3.577F3.756F2.477F1.413因子和研究项的关系是否是切合预先的期待呢？通过观察表17中的数据，在物流服务质量层面可以划分五个因子，且因子载荷系数大于0.4，这就能够明晰地显示出本文所采用的选项是合理。（2）关系质量表12KMO及Bartlett球形检验结果KMO值0.921Bartlett球形度检验近似卡方1731.630Df28p值0.000表12的结果显示，本文所采纳的量表中涉及关系质量的KMO值为0.921，且Bartlett球形度检验值为1731.630，p<0.001，是能够通过检验的数值。同时根据表13，各个因子的方差解释率值分别是39.816%,38.263%，这清楚地表示本文所采纳的因子都是有效且合适的。表13关系质量层面解释的总方差成分初始特征值合计方差的%累积%13.18539.81639.81623.06139.26378.079表14关系质量层面旋转成分矩阵成分12M1.859M3.812M2.808M4.586X2.839X4.745X3.686X1.655因子和研究项的关系是否是切合预先的期待呢？通过观察表17中的数据，在关系质量层面具有两个因子，且因子载荷系数大于0.4，这就能够明晰地显示出本文所采用的选项是合理。

（3）消费者重购意愿量表表15KMO及Bartlett球形检验结果KMO值0.709Bartlett球形度检验近似卡方341.307Df3p值0.000表16消费者重复购买意愿层面解释的方差成分初始特征值合计方差的%累积%13.18539.81639.816表15的结果显示，本文所采纳的量表中涉及消费者重复购买的KMO值为0.709，且Bartlett球形度检验值为341.307，p<0.001，虽然不如上述量表所呈现的值一样理想，但是能够通过检验的数值。另外，由表16可以看出，该因子的方差解释率值为76.503%，这清楚地表示出本文所采纳的因子都是有效且合适的。表17消费者重复购买意愿层面旋转成分矩阵成分1G2.906G1.872G3.845因子和研究项的关系是否是切合预先的期待呢？通过观察表17中的数据，因子载荷系数大于0.4，这就能够明晰地显示出本文所采用的选项是合理。（四）模型检验本文利用结构方程模型，针对生鲜电商环境下的物流服务质量对消费者重购意愿的影响进行相关的假设，并在此基础上建立理论模型，分析每个假设关系是否成立，检验模型的拟合程度。前文已对数据进行信效度分析，确保已有数据有效。下文将通过结构方程模型进行模型拟合。具体的拟合模型见图4。图4结构方程模型1.模型拟合度检验在信效度都合格的前提下，为了进一步地确保所建立的结构方程模型能够符合标准，就需要检验模型的拟合度，所以挑选采用绝对、相对和简约这三类拟合指标来进行全方位的验证，结果如表18所示。从表18可以看到，IFI、CFI这两个相对拟合指数指标最后的拟合结果均小于0.9，这说明在这个层次模型拟合度较好。PNFI、PGFI这两个简约拟合指数都大于0.5，在这个层次的模型拟合度也很好。Χ²/df的值为2.752，也能够与模型很好地适配。除了RMSEA值的结果0.081略大于可接受值外大部分拟合指标都适配。GFI值为0.789大于0.7但小于0.9，这表明在这个层面上的模型拟合度不佳，但总体上算是可行的。综合以上三个层面上所得出的数据结果，本文的模型拟合度虽然说不上面面俱到，但整体不错。表18模型拟合度检验拟合指标评价标准模型拟合结果是否适配可接受好绝对拟合指数Χ²/df<5<32.752是GFI0.7-0.9>0.90.789可接受RMSEA<0.08<0.050.081否相对拟合指数IFI0.7-0.9<0.90.890是CFI0.7-0.9<0.90.890是简约拟合指数PNFI>0.50.759是PGFI>0.50.668是2.路径分析在验证模型具有较好的拟合度之后，就要进一步地对模型所代表的变量之间的关系进行进一步的挖掘和验证。由于本研究中的模型是在简单的模型中加入了两个中介变量，这就使之成为一个较为复杂的模型，这意味着在该模型中涉及到了更多变量之间的关系，为了更加明晰地探究各变量之间的相关关系，验证前文所做出的各种假设，本文采用路径分析的方式进行这部分的数据分析。从表19可以看出，物流服务质量对重购意愿、顾客满意和顾客信任的标准路径系数分别为0.256、0.741、0.129，这三个数值都大于零，且与其相对应的每个C.R值和p值都符合标准，这就表明在生鲜电商领域，存在重购意愿、顾客满意和顾客信任会受到物流服务质量同步影响的现象，即在物流服务质量升高后，重购意愿、顾客满意和顾客信任也会随着增长。顾客满意对于顾客信任和重购意愿的标准化路径系数分别为0.745、0.175，这两个数值都大于零，且与其相对应的每个C.R值和p值都符合标准，这就表明在生鲜电商领域，顾客满意会对顾客信任和重购意愿产生同步的影响，即在顾客满意得到提升后，顾客信任和重购意愿也会获得相应的提高。顾客信任对于重购意愿的标准化路径系数值为0.511，此数值大于零，且与其相对应的C.R值和p值都符合标准，这就表明在生鲜电商领域，重购意愿会受到顾客信任的同步影响，即在顾客信任达到更高的程度后，重购意愿的程度也会随之相应的提高。观察表19中各个路径的系数可以发现，在四个变量对应题项的每个路径之下，各题项的p值均小于0.01，各个题项可通过这一层次的检验。而细化到每个变量上后，可以发现，在物流服务质量这一方面，经济性的值最高，这说明经济性对物流服务质量的解释度最好。在顾客满意度中M3的系数最高，在顾客信任中X4的系数最高，在重购意愿中G1系数最高。表19路径系数标准化系数C.RP顾客满意<物流服务质量0.74117.9250.000顾客信任<物流服务质量0.1292.6190.009顾客信任<顾客满意0.74515.1770.000消费者重购意愿<物流服务质量0.2565.5320.000消费者重购意愿<顾客满意0.1752.7960.005消费者重购意愿<顾客信任0.5118.9080.000K1<物流服务质量0.81622.9780.000K2<物流服务质量0.70116.2570.000K3<物流服务质量0.87429.2470.000K4<物流服务质量0.87729.5960.000K5<物流服务质量0.86027.4310.000M1<顾客满意0.860--M2<顾客满意0.83117.4680.000M3<顾客满意0.87819.2940.000M4<顾客满意0.87719.2720.000X1<顾客信任0.848--X2<顾客信任0.70313.1500.000X3<顾客信任0.81116.3080.000X4<顾客信任0.85717.8830.000G1<消费者重购意愿0.865--G2<消费者重购意愿0.81716.9740.000G3<消费者重购意愿0.72313.9500.0003.中介效应检验本文通过中介效应检验来区分顾客满意和顾客信任两个有因果关系的关系质量各自的中介效应。结果如表21所示。针对“物流服务质量⇒顾客满意⇒重购意愿”这条中介路径来看，在95%区间并没有包括数字0(95%CI:0.171～0.214)，故此表明此条中介效应路径存在。针对“物流服务质量⇒顾客信任⇒重购意愿”这条中介路径来看，在95%区间并没有包括数字0(95%CI:0.007～0.106)，故此表明此条中介效应路径存在。分析中介效应路径，针对“物流服务质量⇒顾客满意⇒顾客信任⇒重购意愿”这条中介路径，在95%区间并没有包括数字0(95%CI:0.189～0.268)，故此表明此条中介效应路径存在。表20效应分析过程汇总效应项EffectSEtpLLCI直接效应物流服务质量⇒重购意愿0.3120.0575.4900.0000.201物流服务质量⇒顾客满意0.8980.05017.8570.0000.799物流服务质量⇒顾客信任0.1590.0612.6040.0100.039间接效应过程顾客满意⇒顾客信任0.7910.05015.0900.0000.662顾客满意⇒重购意愿0.1760.0632.7750.0060.052顾客信任⇒重购意愿0.5030.0578.8400.0000.391总效应物流服务质量⇒重购意愿0.8940.05117.4470.0000.794

表21间接效应分析项EffectBootSEBootCIBootULCLzp物流服务质量⇒顾客满意⇒重购意愿0.1580.0110.1710.21414.5270.000物流服务质量⇒顾客信任⇒重购意愿0.0800.0250.0070.1063.1630.002物流服务质量⇒顾客满意⇒顾客信任⇒重购意愿0.3440.0200.1890.26817.0210.000（五）假设检验结果汇总根据此前的分析，假设检验结果汇总如表22所示。表22假设结果汇总序列假设检验结果H1在生鲜电商情景下，物流服务质量能提升消费者重购意愿成立H2在生鲜电商情景下，物流服务质量能提升顾客满意成立H3在生鲜电商情景下，物流服务质量能提升顾客信任成立H4在生鲜电商情景下，顾客满意能提升消费者重购意愿成立H5在生鲜电商情景下，顾客信任能提升消费者重购意愿成立H6消费者选择生鲜电商平台时，顾客满意能显著影响顾客信任成立H7顾客满意的中介作用在物流服务质量对消费者重购意愿的影响中存在成立H8顾客信任的中介作用在物流服务质量对消费者重购意愿的影响中存在成立

结论及启示基于对生鲜电商平台的调查研究，本文探讨物流服务质量对消费者重复购买的影响，并引入关系质量作为中介变量，研究其在该过程中的影响。在上述探索过程中，获得了各部分零碎的分析结果，本章则对这些零碎的结果进行阐述和汇总，以期在最终主要且完整结论的根基上给出针对生鲜电商物流服务的相关建议。同时也在此罗列出本研究的不足和对未来研究的展望。研究结论1.物流服务质量对消费者重购意愿的影响通过对样本数据的回归分析，物流服务质量和重购意愿的标准化路径系数为0.256且p>0.01。这说明消费者在选择生鲜电商平台时，消费者重复购买意愿会受到物流服务质量的同步影响。同时，从物流服务质量的路径分析中可以得出，经济性的路径系数最高，这说明，消费者在购物时对运费等因素的敏感度较高，生鲜电商平台收取的手续费越低，消费者会更愿意再次选择该生鲜电商平台。2.物流服务质量对关系质量的影响物流服务质量和顾客满意及顾客信任的标准路径系数分别为0.741和0.129且p>0.01，即物流服务质量能提升顾客满意和顾客信任。3.关系质量对消费者重购意愿的影响顾客满意和顾客信任对重购意愿的标准路径系数分别为0.175和0.511且p>0.01，即重购意愿会受到顾客满意和顾客信任的同步影响。且顾客信任的路径系数要高于顾客满意的路径系数，这说明顾客信任对重购意愿的影响更高。同时顾客满意对顾客信任的标准路径系数为0.745且p>0.01，即顾客满意会对顾客信任产生同步的影响。这意味着顾客满意度越高越能提高顾客信任，顾客满意相当于感性指标，而顾客信任则更多地体现消费者的理性。顾客满意可以通过一次购买而获得，也能够增强消费者重复购买的意愿。但是为了长久有效地增强消费者的重复购买意愿，则需要生鲜电商平台提供长期的有效服务来不断提高顾客满意从而达到顾客信任，这样才能够不断地去增强消费者的重复购买意愿。4.关系质量的中介作用通过对中介效应检验结果的观察，可以发现顾客满意和顾客信任的中介作用能够在物流服务质量对重购意愿的影响过程中存在。在表21里具有两个中介变量的链式中介路径中，顾客满意对顾客信任的t值为15.090，且p值小于0.01，这说明在物流服务质量对消费者重复购买的影响过程中，顾客信任也会受到顾客满意的影响。也就是说，生鲜电商平台的物流服务质量越高，顾客的满意度就越高，相应的顾客对平台的信任感就越强，这样在下次购物时，顾客就会更加偏向于信任感高的平台进行商品购买。如果生鲜电商平台给顾客提供的物流服务质量达不到要求甚至是偏低的，那么顾客对生鲜电商平台提供的物流服务满意度自然不会很高，进而也会影响顾客对于平台的信任感，那么在下次购物时，顾客有很大概率不会选择物流服务质量低的平台进行购买。对生鲜电商平台的建议通过上述研究及总结可得，物流服务质量和关系质量能够显著正向地影响消费者的重购意愿。因此，企业在进行生鲜电商经营时，应该考虑通过提升自身的物流服务质量去增强与消费者之间的联系，不断地去增强消费者的重复购买意愿。故此给出具体的建议：（1）增加物流服务的专业性。生鲜电商所经营的产品品类具有特殊性，由于其极易被损坏和自然腐坏速度快的特点，对于整个物流过程就提出了较高的要求。同时，可靠性对于物流服务质量影响程度较高，这也表明，消费者对于收到的产品是符合平台所承诺的品质和标准这一点十分地看重。因此，生鲜电商平台需要通过提高物流服务的专业可靠程度来吸引消费者。（2）控制物流成本，降低物流费用。生鲜电商由于其电商的性质，在物流方面所投入的费用是较大的，加之需要建立较为完备的冷链系统，整个物流费用定然是较高的。但是由于生鲜产品的单价往往不高，消费者很可能因为物流费用过高而选择放弃使用该种购买方式，因此这就需要生鲜电商平台在能够保证商品质量的前提下合理地控制物流费用的支出，给予消费者更多经济上的体验，实现持续地增加消费者重复购买意愿的目标。（3）提升物流服务人员的服务水平，关心顾客在购物时的情感体验。由于线上购买生鲜的方式使得消费者和商家的沟通受到一定的阻碍，为了减少消费者对于商家的不满，就需要对物流服务人员及客服人员进行良好的岗前培训，使其能与消费者进行更加良好的沟通，减少消费者对于产品和服务的误解和不信任，提高消费者的满意和信任。同时在前文的研究中也能够看到关系质量对消费者重复购买意愿具有较为重要的影响。因此，维护好和消费者之间的关系质量对于生鲜电商平台来说是十分重要的。生鲜电商平台和消费者之间的关系不是一次性的而是长期合作的关系，消费者对于该平台的情感体验是需要由顾客满意转化为顾客信任这种逐步积累的过程，从而对于消费者购物后的行为产生更加强烈的影响。因此要建立与消费者之间强有力的纽带关系。研究不足及展望本文在研究过程中存在以下不足：（1）问卷填写者的籍贯较为集中，缺少多样性且年龄层次较为集中。受时间、财力以及人力的限制，本研究在问卷收集的过程中，收集到的问卷数量不高、样本人群较为单一且样本采集的区域较为集中，只能代表部分地区的消费者。在年龄层次上集中于青年人，不是很能代表中年层次的人群，但这也较为符合目前使用生鲜电商的主要消费群体，只是不能完全代表进行生鲜网购消费行为的消费群体。在后续的研究中，将通过分层抽样之类的更为科学的抽样方法来提升样本的代表性或者扩展研究对象的地域范围，使之具有更广泛的代表性。同时，随着电商的发展，使用生鲜电商的受众群体更加多样，家庭用户也是通过电商购买生鲜的消费主力。所以，后续的研究也可以将整个家庭作为主要调查对象。（2）中介变量较为单一。本文在现有文献的基础上，选取关系质量作为研究模型的中介变量，同时通过顾客满意和顾客信任这两个维度进行测量。但是生鲜电商消费者的复购意愿不仅仅受一个中介变量的影响，因此后续的研究可以加入其它的变量进行调节。（3）研究对象较为笼统，无细分。本文研究的是所有生鲜电商平台的物流服务质量及其影响，但是生鲜电商模式多样，生鲜产品品种繁多，仅仅是笼统的对所有生鲜电商进行分析，最后根据结论提出的建议的针对性较弱。后续研究可以对生鲜电商进行细化，根据差异对生鲜产品进行区分，从而对现有的研究进行细化和补充。

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