校园快递配送模式服务评价
□文/董雪宇 褚 悦 张兆珍 郭圆圆
（山东工商学院工商管理学院 山东·烟台）
［提要］ 随着互联网技术与快递行业的迅速发展，校园快递配送模式成为影响客户满意度的重要因素。本文建立校园快递配送模式服务评价指标体系，采用层次分析法进行评价，以山东工商学院为例，研究不同模式下的服务满意度。结果表明：最受欢迎的校园快递配送模式是智能自提模式。
关键词： 校园快递；配送模式；层次分析法
互联网经济的繁荣发展带来快递业务的迅速增长。为了与校园规划相适应，更好地满足大学生签收快递的需要，大学校园内部出现多种快递配送模式。陈佳伟、刘文君研究了代理入驻、学校监管和学校直接代理两种模式，并对两者的优势进行分析，得出代理入驻、学校监管模式更有效的发挥出学校与代理商的优势，更加符合学校根据实际情况制定的更好地满足全校师生需求的快递服务方案。李道国、李欢引入层次分析法对六个具有典型代表的物流公司从客户满意度、工作效率和相对有效性三个维度对快递公司进行评价。胡玉洲、邓玲对不同校园快递配送模式在提高校园快递服务质量方面产生的不同影响进行研究，并结合惠州学院具体状况提出了借助现有的学校与企业合作建立的配送中心平台，整合校园内的其他商家，建立校园网上购物超市，由配送中心统一配送货物的校园发展建议。国内研究大多是对企业校园快递服务质量进行分析，较少涉及到顾客对校园快递配送模式的满意程度对企业发展产生的影响的分析。
本文针对山东工商学院现有配送模式服务满意度为评价标准，构建指标体系，采用层次分析法对模型进行评价，以求能够找出适合学校的配送模式。
一、配送模式分析
根据《校园快递行业发展报告（2016）》显示，其中与山东工商学院实际情况相结合得出以下4种模式：
（一）物流数据平台模式：该模式以菜鸟驿站为主要代表，供驿站代收、代寄包裹业务，在校园内拥有运营网点，入驻商家有韵达、中通、圆通等，营业时间为8：00～22：00。
（二）上门服务模式：该模式以顺丰速运为代表，在校内未设立营业网点，通过网络、电话或者短信预约上门取件、派送快递等，营业时间为8：00～18：00。
3）联合生物处理方法对于COD、氨氮、总氮的去除效果显著。其中氨氮的去除率几乎能达到100%，且保持稳定。COD的去除率在75%以上，最高能达到95%，最终出水维持在300 mg/L，普遍维持在90%以上，效果较好。总氮的最终出水为60～200 mg/L，相对于COD有小幅度浮动，去除率为70%～95%。
（三）层次单排序和一致性检验。通过对比较判断矩阵求解特征根和特征向量来确定准则层与方案层的层次单排序，利用Matlab进行求解、一致性检验指标和归一化计算。
2.2.2 增施微生物营养料对养殖水体氮磷及亚硝酸盐含量的影响 养殖水体中氨氮、亚硝酸盐、总磷等含量过高会导致小龙虾组织缺氧、摄食量下降、抗病性降低，最终导致生长速度缓慢甚至死亡。由表3可知，增施微生物营养料后试验组水体氨氮含量较对照组降低 0.09 mg／L，降低幅度 28.1%，在 6 月、9 月和10月三个时间段差异达显著水平。亚硝酸盐含量在两处理间表现为试验组较对照显著降低，试验组较对照组平均降低 0.006 mg／L，降低幅度为 27.3%。 总磷含量在两个处理间表现为增施微生物营养料增加了养殖水体中总磷含量，平均增加量为0.17 mg／L，即增加了养殖水体富营养化的风险。
二、基于AHP的校园快递配送模式服务评价体系
接下来，依次对方案层相对于准则层的六个比较判断矩阵进行一致性检验，得到方案层相对于准则层的一致性检验结果CR-B1=0.0097、CR-B2=0.0406、CR-B3=0.0110、CR-B4=0.0705、CR-B5=0.0276、CRB6=0.0845，从中我们可以看到，方案层指标一致性检验结果值CR均小于0.1，说明比较判断矩阵的一致性可以接受。对六个比较判断矩阵的最大特征根对应的特征向量进行归一化处理，得到方案层相对于准则层的权值，如表1所示。（表1）
由图5可以看出，ax2的条带清晰，单一，序列长度约为650 bp。ax2菌株18srRNA测序后，登陆Genbank，利用MEGA3.0软件与其他菌的18srDNA序列（菌株号见发育树）进行同源性对比，绘制系统发育树，见图6。ax2与锐形镰刀菌（Fusarium acuminatum）亲缘关系最近，亲缘性为99%，结合形态观察结果，ax2鉴定为锐形镰刀菌（Fusarium acuminatum）。
图1 校园快递配送模式服务评价递阶层次结构图
（一）构建校园快递配送模式服务评价指标递阶层次模型。本文根据娄芳芳从企业角度评价构建的有关Y快递公司服务质量相关指标以及山红梅和周宇等从消费者视角构建的有关快递业物流服务质量评估指标体系，总结了影响校园配送服务满意度的六个指标，构建递阶层次结构模型如图1所示。（图1）
准则层相对于目标层的一致性检验指标CR=0.0984＜0.1，说明比较判断矩阵的一致性可以接受。对比较判断矩阵的最大特征根对应的特征向量进行归一化处理，得到准则层相对于目标层的权值，其中，营业时间便利性B1的权值为0.1885、排队等待时间B2的权值为0.1566、取件操作方便性B3的权值为0.1740、突发状况处理手段B4的权值为0.1703、取件货物错误情况的权值B5的权值为0.1204、顾客隐私保护B6的权值为00.1903。
（三）智能自提模式：“近邻宝”快递服务中心入驻学校，与各大诸如的快递公司合作，工作人员在签收快递投放至快递柜时，手持终端机自动向客户发送签收短信，学校师生通过验证码自助领取货物，智能快递柜为24h自助取件。
日本的立法模式采用的是混淆可能性包含于商标近似的判定标准。这种模式的好处是考虑因素比较全面，而且对商标近似的判定将会更加准确，因为其依靠商标混淆可能性的判定因素来确定。日本商标法37条提炼了8个商标侵权的行为要件。因为日本的判定标准在前文中也进行分析了，主要采用“商标近似+商品类似”的方法，后来又凝练成三要素的判定方法，但是在司法实践中日本也并非全是按照这种判定方法进行审理商标侵权案件的，在1959年以后，多册进行修改，也出现很多典型的判例，最后在司法实践和理论探讨中形成了混淆可能性包含于商标近似的判定标准。
（四）分散自提模式：诸如申通、百世快递等物流公司，在校园内设置专门的营业网点或者与校园内商铺合作开展收发快递业务，营业时间为9：00～21：00。
（二）构建比较判断矩阵。以山东工商学院全体学生为研究对象，通过调查问卷的形式进行数据收集，然后对数据进行汇总、分析，从而得到比较判断矩阵（采用1～9比例标度法）。
层次分析法（AHP）是美国运筹学家Saaty教授提出的，是指将与决策问题有关的元素分解成目标、准则、方案等相关层次，并且以此为基础进行定性分析和定量分析的决策方法。
（四）层次总排序和一致性检验。首先对总排序进行一致性检验得到CR=0.0415＜0.1，然后计算最下层对最上层的总排序得到有关校园快递配送的四种模式相应的权值，其中，物流数据平台模式权值为0.1998、上门服务模式权值为0.2403、智能自提模式权值为0.4042、分散自提模式权值为0.1557。
三、结果分析
表1 准则层权值一览表
（一）根据总排序结果可以看出，相对于顾客对于校园快递配送模式的服务满意度来说，物流数据平台模式、上门服务模式、应智能自提模式和分散自提模式的权重分别为 0.1998、0.2403、0.4042 和 0.1557，即意味着优先顺序为应智能自提模式＞上门服务模式＞物流数据平台模式＞分散自提模式。智能自提柜在校园快递配送中备受全校师生好评，但也存在前期投资大、价格存在差异、设施选址困难等缺点，因此，校园快递在发展智能自提的同时，也要兼顾其他模式均衡发展，扬长补短，为学校师生提供更加优质的服务。
（二）从准则层权值中可以看出，对顾客满意度影响最大是快递配送是对于顾客隐私保护的能力，其次是营业时间的便利性，取件操作的方便性也是重要影响因素。此外，对于突发状况的处理手段、排队等待时间、取件时货物发生错误情况同样起着重要作用。因此，企业应采取相应措施，加大配送环节的顾客隐私保护，规划适宜的营业时间，及时更新设施、设备，降低货物错误发生率等，提高服务水平，满足顾客需求。
结合“互联网 +”的背景，人们已经普及应用相应的电脑、手机等终端设备，能充分利用好网络技术的优势，保证相应的信息资源的获取，这些是高校图书馆难以企及的。大学生是“互联网 +”时代中的重要用户，也是高校图书馆的首要用户，由于高校图书馆内部的信息数据比其他载体落后，不够全面，因而会造成用户流失的问题。
不同的方案对准则层指标的实现能力是有差别的。从表1中可以看出，对于营业时间便利性、排队等待时间、取件操作的方便性和顾客隐私保护等指标来说，其最佳匹配是智能自提模式；而对于突发状况的处理手段以及取件货物发生错误情况指标来说，最佳匹配是上门服务模式。由此，我们可以看出智能自提模式与上门服务模式具有显著优势。
四、总结
根据顾客满意度构建快递配送模式服务评价指标，基于层次分析法利用MATLAB进行指标分析，从结果中，我们可以看出智能自提模式脱颖而出。学校在校园规划建设时，应结合校园土地利用情况以及资金流动率，合理选择终端配送模式，不局限于一种模式，而是多种模式配合使用，以期能够更加高效便利、安全地服务全校师生。
主要参考文献：
［1］陈佳伟，刘文君.校园快递配送模式创新研究——以南华大学为例［J］.物流技术，2015.
［2］李道国，李欢.基于层次分析法的快递业客户满意度评价研究［J］.杭州电子科技大学学报（社会科学版），2018.14（67）.
［3］胡玉洲，邓玲.校园快递模式优化研究——以惠州学院为例［J］.惠州学院学报，2016.36（155）.
［4］娄芳芳.Y快递公司服务质量评价研究［D］.西安建筑科技大学，2017.
［5］山红梅，周宇，石京.基于云模型的快递业物流服务质量评估［J］.统计与决策，2018.
资助项目： 国家级大学生创新创业训练计划项目（编号：201811688035）
中图分类号： F259.22
文献标识码： A
收录日期：2019年6月2日
标签：校园快递论文; 配送模式论文; 层次分析法论文; 山东工商学院工商管理学院山东·烟台论文;