校园最后一公里配送服务研究
——以A大学城为例
杨嘉鑫YANG Jia-xin
（天津师范大学，天津 300000）
摘要： 电子商务的崛起使得物流服务也迅速发展，物流最后一公里配送是事关满意度最重要的一个环节，文中对A大学城进行实地考察和问卷调查，发放了300份问卷，总结校园服务的现状和问题，通过因子分析发现灵活性、安全性以及适应性这三个因素是影响校园快递服务的重要因素，研究校园最后一公里的服务不仅能提升校园服务质量也能对社区等城市配送提供参考。
关键词： 校园快递服务；现状调查；因子分析
0 引言
电子商务的崛起，使得物流也发展迅速，物流最后一公里配送是直接面向客户，且高校校园巨大的人流量以及对巨大的服务需求使得最后一公里配送尤为重要，研究校园最后一公里配不仅可以使得校园服务得到提升也可以供社区等城市配送末端提供参考。
1 大学城校园快递服务调查与实施
1.1 调查内容与调查方式
本次调查的目的是对大学城的快递服务现状做一个全面的了解，调查内容为：①大学城校园快递点的位置。②大学城快递点的投递方式。③大学城快递点服务对象的满意度。
对于快递点的位置和投递方式均采用实地观察法，服务对象的满意度采用问卷调查法。
1.2 问卷来源
本文的问卷采用了刘仁军老师的高校校园快递整体服务绩效评价调查。如表1所示。
1.3 样本选取
采集数据的时间为2019年5月18日至2019年5月26日。此次问卷总共发放300份，收回297份，其中有效数据为292份。本文数据的搜集主要来自天津大学城，包括师范大学、理工大学以及工业大学。每个学校各一百份，且考虑到学校男女比例的问题，故每所高校发放问卷对象的男女比例有所不同，师大问卷的男女比例为3：7，理工和工大都是 4：6。
1.4 调查过程
本次调查分为两部分：①问卷调查。主要调查校园快递服务需求及绩效评价。调查对象均是大学城的学生且本次问卷样本采用随机抽样法。②实地考察法。对快递点的位置和投递方式进行实地考察。
式中：ωf为变频电动机某一频率的同步转速(角速度，为表示某时刻电动机转子速度(rad/s)；Tt0为电动机启动转矩(N·m)。
表1 高校校园快递整体服务绩效评价调查
1.5 处理方法
本次调查采用刘仁军老师的高校校园快递整体服务绩效评价调查，从便捷性、安全性、灵活性、及时性和适应性这五个方面设立了个调查细项，通过因子分析，归纳出影响校园快递整体服务质量的主要因素，并据此提出相应的改善校园快递服务的对策。
效度检验的KMO值达到0.886，Bartiltt's球形检验结果Sig小于0.05，数据可以进行因子分析。（表2）
2.2.2 快递点快递摆放杂乱
1.5.1 效度分析
表2 KMO和Bartlett的检验
2 大学城快递服务存在的问题
2.1 大学城快递服务现状
大学城分为师范大学、理工大学以及工业大学，且师范大学是只有一个南快递区，所有的快递品牌除了京东其余都在南快递区，且都是靠人工收发快递，每个快递品牌都有自己固定的位置，工作人员按批次摆放快递以短信的方式通知收件人收取。理工大学类似于师范大学，不同之处在于理工分为南北两个快递区，且百世汇通有自己的智能快递柜。工业大学则是全部以智能快递柜进行快递的取件业务，个别大件除外。
2.2 大学城校园快递存在的问题
2.2.1 快递点的位置分布不够合理
2.2.3 快递点安全性较差
一天，冯一余从起点站上车占到座位，过了两站，上来个孕妇，冯一余站起来给她让座，孕妇动作迟缓，旁边一个年轻女孩“哧溜”一下坐了上去。冯一余赶紧说，哎，我不是让给你的，我是让给她的。女孩耳朵里塞着耳机，只朝他翻个白眼，不说话，听音乐呢。冯一余来气，旁边的乘客也都来气，七嘴八舌地说了几句，那女孩干脆连眼睛都闭上了。等他们说了一阵后，又忽然睁开眼睛，扯下耳机，冲冯一余说，素质？你还跟我谈素质，素质好的人，都开私家车哦。我素质差，才坐公交车。这话又惹恼了坐公交车的众人，一番舌战，让冯一余真正体会了什么叫素质。
1.5.2 因子分析
通过因子分析（表2）可将影响大学城快递服务质量的主要因素降为灵活性、安全性以及适应性三个主要因素。其中灵活性表现为取件方式的多样性，取件时间的灵活性以及验证方式的多样性。安全性表现为包裹的质量和签收时的安全性。适应性表现为营业点的数量以及位置。且三个因子的累积方差贡献率达到了53.752%（表3）。
大学城没有智能柜的快递点摆放都是直接放在地上，随意摆放，较为杂乱。
大学城各个快递点的位置都远离大部分宿舍楼，导致大部分人取件距离较长，耗费的时间较长。
大学城的快递点签收方式是同学直接按照批次去寻找，找到以后报出手机号以及出示一卡通后方可领取，但据实地观察发现，大部分快递签收不需要出示一卡通。
大学城的快递点运营模式只是简单的进行收发快件的业务模式，利润过于单薄。
商标使用及其判断标准省思 ..................................刘 毅 04.72
2.2.4 服务形式单一
(1) 本文基于模糊综合评价方法，考虑到影响因素与评价对象之间的非线性影响特征，引入非线性模糊算子，构建了边坡稳定性分析的两级非线性模糊综合评价模型，最终将其应用于河百高速沿线边坡，结果表明该方法评价结果与实际情况符合度较高。
3 解决方案
纵观三季度的冰箱线上市场，三门、多门、对开门冰箱呈现出不同幅度的增长，以多门势头最盛，涨幅高达61.9%；而线下除多门冰箱有7.5%的增长外，其他品类均出现不同程度的下跌。总体来看，多门冰箱表现抢眼，已成为消费者的主流选择，且上升趋势十分明显；对开门冰箱上升势头有所放缓，但依然是不少消费者的最终选择；三门冰箱以高性价比也获得了越来越多的线上客户青睐，但在对消费体验要求更高的线下市场，已经少有昔日风光；两门冰箱则逐渐式微，尤其在线下市场，消费者的目光更容易被中高端产品吸引。
比方说，在教学《隐函数的导数》这一节内容的时候，教师就可以提前做好相关的视频让学生利用课余时间自主学习，学生在学习的过程中需要将自己存在疑问的地方记录下来，在课堂上向教师询问，从而加深理解，提高教学效果。
3.1 合理安排快递区的运营位置，增强适应性
通过实地考察以及一些较为合适的计算方法，例如重心法等对快递区的运营位置进行规划，增强适应性。
3.2 注重适应性，提高服务质量
注意培训服务人员，使得摆放快递时，摆放整齐且将有收件人信息的那一面向上摆放，有助于同学查找、不易翻乱。提升快递区的美观，或者直接采用快递柜。
3.3 提升快递服务的安全性
培训快递区服务人员的安全性意识，确保做到查验一卡通再签收，且建立监督机制，同学们可以对服务人员进行投诉、监督，减少快递冒领的风险。
3.4 业务模式多样化
快递件的运营模式单一，利润低，这也会影响到快递点的服务质量的高低，所以快递点可以利用高校的环境，巨大的人流量，拓展一些其他的业务，比如说广告、寄存业务以及与其他团队合作的模式，例如晚上进行代取派件时与夜间派送的水果电商合作，承担其配送业务，使得双方利益最大化。
表3 旋转成份矩阵a
表4 解释的总方差
4 结论
本文根据实地调查法观察大学城快递区的现状以及发现了快递区存在的快递点的位置分布不够合理、快递摆放杂乱、安全性较差、服务形式单一的问题，并根据因素分析并根据灵活性、安全性以及适应性三个维度所构建的校园整体服务质量提出了合理安排快递区的运营位置，增强适应性、注重适应性，提高服务质量、提升快递服务的安全性、业务模式多样化的解决方案。由于大学城三个学校的投递方式的区别，通过问卷也得出工业大学对校园快递服务体系满意度较其他两个学校来说好，可以看出快递柜确实从一定程度上解决了很多较平常快递区存在问题，且提升了满意度，是今后投放方式的一种趋势。
2.1.2 护肝剂缺黄芩的阴性对照溶液的制备 按护肝剂的制备方法制得除黄芩的护肝剂，取1 mL置于PE管中，水浴蒸干，其余操作同“2.1.1”项。
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Campus Last Mile Delivery Service Research:Taking A University City as an Example
（Tianjin Normal University，Tianjin 300000，China）
Abstract: The rise of e-commerce has led to the rapid development of logistics services.The last mile of logistics distribution is the most important part of satisfaction.In the paper,a field trip and questionnaire survey was conducted on A University City,and 300 questionnaires were distributed to summarize the situation and problems of campus services.Through factor analysis,it found that the three factors of flexibility,security and adaptability are important factors affecting campus express delivery services.Studying the last mile of the campus service can not only improve the quality of campus services but also provide reference to the distribution of cities and other cities.
Key words: campus express service；status survey；factor analysis
中图分类号： F259.22
文献标识码： A
文章编号： 1006-4311（2019）24-0232-02
作者简介： 杨嘉鑫（1998-），女，贵州铜仁人，研究方向为物流。