摘 要：跨境电商迅速发展的同时，与之相适应的跨境电商物流日益引起人们的重视，本文对跨境电商平台的物流服务质量进行评价，并针对各方面提出相应的对策与建议。同时文章还结合SERVQUAL模型、LSQ模型及跨境电商物流服务的具体特点，初步构建了跨境电商物流服务质量评价体系，在此基础上通过收集阿里巴巴国际站的在线评论数据，探讨物流评价体系中各项指标的重要性，以期探究评价跨境电商物流服务质量的关键指标，为后续跨境电商平台进行物流服务质量评价奠定基础，进而做出相应的改进对策，帮助其改善和提升物流服务水平，满足顾客期望。本文根据阿里巴巴国际站的在线评论数据，最终确定了5个维度14个指标的跨境电商物流服务质量评价指标体系。

关键词：在线评论；跨境电商；物流服务质量；评价指标体系；SERVQLIAL模型；LSQ模型

本文索引：夏晓怡.<变量 2>[J].中国商论，2024（10）：-092.

中图分类号：F724.6 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2024）05（b）--04

1 引言

在网络全球化的今天，跨境电子商务已逐渐成为新的发展潮流。国际物流是贯穿跨境电商后半段交易的关键，是消费者购物体验和满意度的重要影响因素，由于跨境物流服务涉及国内外，致使物流服务质量差、货物损坏、运输时间长、税费价格高及物流信息更新不及时等问题频发，影响顾客的购物体验。所以，提高物流服务质量有助于跨境电商企业维护顾客忠诚、提高核心竞争力。

综上所述，本文对跨境电商平台的物流服务质量进行评价并提出相应的对策建议能使平台保持市场竞争力，从而为后续跨境电商平台进行物流服务质量评价奠定基础，做出相应的改进对策，帮助其改善和提升物流服务水平，满足顾客期望。

2 文献综述

2.1 跨境電商物流服务质量评价研究现状

物流服务质量评价的研究最早是1974年美国密西根大学斯麦基教授提出的7R理论，该理论强调物流服务的核心在于物流企业能否在恰当的时间伴随准确的货物信息，以正确的货物状态将商品准确地送达目的地，由正确的收件人签收，并收费合理正确。

在跨境电商的物流服务质量研究中，权春妮（2019）对进口跨境物流服务质量进行了探析，得出除了特殊待遇利益外，信任及社交利益对顾客满意度都有显著影响[1]。韩朝胜（2019）以物流服务质量评价体系为基础，运用调研问卷进行多属性跨境电商服务质量实证分析[2]。乔晓冰、吴力明（2020）选取天猫国际为研究对象，利用问卷调查法和主成分分析法构建 B2C跨境电商物流服务质量评价模型，并根据分析结果提出改进建议[3]。Odintsova等（2019）提出，从需求饱和度、订单覆盖的完整性、客户满意度、灵活和可靠性、投诉程度5个方面评估物流服务质量[4]的整合模型，以分析并改善物流服务质量存在的问题。

当前，已有研究多采用问卷调查与结构方程模型或回归分析相结合的方法，但问卷作为样本数据，仍然存在可靠性存疑的问题，要想做到研究结果更加准确且具有借鉴意义，仍需更精准地反馈消费者心理的样本数据。

2.2 基于在线评论的物流服务质量评价研究现状

随着互联网技术的发展，也有部分学者基于在线评论的角度对物流服务质量进行评价研究。安育贤（2021）通过获取电商平台中顾客的在线评论文本，基于情感分析技术构建了电子商务物流服务质量评估模型[5]。李存仙（2022）用在线评论文本作为结构方程模型的数据源，对生鲜电商物流服务质量及顾客忠诚理论模型进行了实证研究[6]。魏蕊（2019）从消费者视角出发，以在线顾客评论为研究对象，利用python技术中的文本聚类、数据分析等方法对物流服务质量进行评价分析[7]。郭艳艳等使用TF-IDF算法对京东商城的在线评论进行关键词识别，研究得出员工沟通问题、物流安全性、商品包装完善程度、公司的总体形象及服务是影响消费者关注度最大的五大方面。孟德（2022）基于大数据背景下，利用网络评价情感分析对电商物流服务做出评价研究，以期对提高公司竞争力有所帮助[8]。任莹莹（2021）从消费者需求角度出发，利用TF-IDF、Word2vec等方法将在线评论中的物流服务关键词与评价指标进行分类匹配，基于Snow NLP的情感分析等方法对物流相关评论进行评价分析，并提出针对性的改进意见[9]。

2.3 研究评述

目前，国内外基于在线评论对物流服务质量评价的研究均以传统电商平台为主，在跨境电商背景下的研究也仅针对进口跨境平台，关于以出口跨境电商平台为背景的物流服务质量评价的研究较少。

现有学者的研究已证明在线评论的有用性，其在研究旅游餐饮、电子产品和汽车制造等行业的服务质量中被广泛应用，且学者都充分肯定了其商业研究价值和重要性。但当前学术界对出口跨境电商平台的在线评论和文本情感分析研究尚少，所以将在线评论与出口跨境电商平台的物流服务质量评价相结合，可以充分反映消费者的物流服务要求，从而为消费者提供更安全、优质的物流服务，提高平台竞争力。

3 研究设计

3.1 物流服务质量评价指标的初步确立及其含义

本文参考SERVQUAL模型，结合LSQ模型、跨境电商物流服务的具体特点及当前的研究结果，对SERVQUAL模型进行了修正和补充，最终建立可靠性、时效性、经济性、灵活性、移情性五个维度，并细分出17个二级指标，初步形成以顾客为导向的跨境电商物流服务质量的评价指标体系，具体如表1所示。

其中：（1）可靠性是指快递的货物是否正确，货物的包装及货物本身是否完整、验货方式是否可靠、国际物流服务范围覆盖程度是否足够广泛，买家的个人信息是否安全；（2）响应性，即跨国界客户从订货到收货的时间间隔，具体的指标包括商品的发货与到货速度、清关速度、退换货处理速度及物流信息更新速度；（3）经济性的含义则为消费者认为在跨境电商活动中，物流服务的相关成本是否合理及是否具有性价比，例如运费是否昂贵、退换货是否需要承担运费、货物损坏或丢失后赔偿价格的具体规则及商家是否提供增值服务和增值服务的价格等；（4）安全性是指包装与货物是否完好以及买家个人信息是否安全；（5）移情性指平台客服人员是否具备良好的服务态度和能力，物流服务人员是否具备良好的形象和服务态度，物流服务人员的业务能力是否突出及能否为顾客提供个性化服务。

3.2 研究对象选取

阿里巴巴国际站成立于1999年，是外贸企业进行国际贸易的首选电子商务平台，作为世界上最大的B2B跨境电商平台，迄今已为全球200多个国家的2600万名企业客户提供了服务。它将B2B、C2C、搜索引擎和门户等业务进行了全面整合，成为全世界国际贸易行业中最活跃的在线交易市场和商业社群。

3.3 数据采集

本文通过python爬虫技术采集阿里巴巴国际站上的在线评论数据，分别收集不同商品的在线评论作为研究样本，采集的内容还包括商品评分、评论时间和用户信息摘要，共爬取39个商品，43163条评论。

3.4 数据清洗

阿里巴巴国际站上的评论是消费者对购买产品或服务后所表达的一些看法及体会到的感知服务，经常带有表情符号图片、视频等，且评论中可能存在重复值、无效值等错误。所以，数据获取后，需要对数据进行清洗，删除评论中的标点符号、表情符号等噪音数据，数据清洗后共获得38462条评论。

4 研究分析

4.1 文本特征权重计算

本文通过TF-DF方法计算文本特征权重值，TF-IDF是一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术，通过计算文档中某词条的权重来评估其重要程度，公式如下：

TF-IDF=TF*IDF（1）

TFmj=（2）

IDFm=log（3）

式（1）中，某一词语在文件中出现的高频率和该词语在整个文件集合中的低文件频率可以产生高权重的TF-IDF。

式（2）中，分子nmj为m词条在该文本中出现的次数；分母为该文本中所有词条出现的次数之和。

式（3）中，Q表示语料库中的文件总数；qmj表示包含词条m的文件数量，加1则是为了避免当语料库中不存在该词条时分母qmj为0时的计算错误。

最终得出的TF-IDF数值越大，代表该词条对文本的重要程度越高。

4.2 TF-IDF词频分析

本文在将38462条评论生成txt文本導入antconc语料库后，实现对分词结果的词频进行统计，并将词频位于前500的关键词作为统计结果输出。本文在词频统计输出结果的基础上，采取人工筛选得到物流服务相关的关键词，提取20个高频物流服务关键词，依据TF-IDF算法的词频分析技术，生成加权数据，经计算后得到数据如表2所示。

由表2可知，阿里巴巴国际站客户在线评论中最关注商品的质量，其次是服务、物流速度的快慢、快递、包装、客服、供应商、价格等物流服务要素。

4.3 评价指标物流关键词分类

在确定的初始生鲜电商物流服务质量指标体系的基础上，本文选择词频大于100的物流关键词，根据评价指标含义对物流关键词进行归纳分类，得到各指标的特征关键词，具体如表3所示。

4.4 跨境电商物流服务质量评价指标体系的确定

4.4.1 指标的调整

通过对高频物流关键字进行归纳，本文发现初步的物流服务质量评价指标体系与在线评论数据反馈的情况基本一致，但存在一些指标设定不合理的问题。为此，本文对原有的指标体系进行修正，具体调整如下：

（1）删除“国际物流覆盖范围”指标

文章在检索到的高频关键字的结果中，未发现与国际物流覆盖范围相关的词汇，除了高频词外，本文也对收集的所有语料进行与国际物流覆盖范围相关的关键词搜索，但发现涉及该指标的评论数量不足10条。主要原因是目前阿里巴巴国际站的物流运作模式集阿里物流、第三方货代、商业快递、邮政国际快递与海外仓为一体，基本实现了国际全范围的物流配送，所以“因地区偏僻无法配送”的情况在现实中非常少见，平台客户对这一指标的关注度非常低，故删除该指标。

（2）删除“货物损坏或丢失或赔偿价格”指标

虽然本文在检索到的关键词中出现了很多与商品受损或遗失有关的关键词，但对原始评论数据进行分析后发现，大多评论都是在对售后服务方面进行评价，多涉及具体的售后赔偿规则，与物流无关，因此本文删除“退货换成本”指标。

（3）删除个人信息安全性指标

在阿里巴巴国际站在线评论高频关键字的检索结果中，本文未发现与买家个人信息安全直接相关的词汇。除此之外，本文还对阿里巴巴国际站收集的所有在线评论进行与个人信息安全相关的关键词搜索，结果显示涉及这一指标的评论数量不足20条，说明平台客户对这一指标的关注度较低，故删除该指标。

4.4.2 跨境电商物流服务质量评价指标体系的确定

根据对阿里巴巴国际站在线评论的关键词分析结果，本文对跨境电商初始物流服务质量评价指标体系进行调整，最终确定了5个维度14个指标的跨境电商物流服务质量评价指标体系，如表4所示。

参考文献

权春妮.物流服务质量对跨境进口零售电商企业顾客满意度的影响研究[D].泉州： 华侨大学，2019.

韩朝胜.基于多属性决策的跨境电商服务质量测评指标体系构建[J].商业经济研究，2019（2）：60-64.

乔晓冰，吴力明.B2C跨境电商物流服务质量评价体系构建[J].中国集体经济，2020（10）：99-100.

Odintsova T， Kocherjagina N， Gordashnikova O， et al.Formation of Logistics Services Quality Management Model[J].Quality-Access to Success，2019，20 （168）：21-27.

安育贤.基于文本分析的物流服务质量评价方法研究[J].中国市场，2021（27）：148-149.

李存仙.基于在线评论的生鲜电商物流服务质量与顾客忠诚相关性研究[D].西安： 西安电子科技大学，2022.

魏蕊.基于在线评论的进口跨境电商物流服务顾客满意度研究[D].西安： 西安电子科技大学，2019.

孟德.基于网络评价情感分析的电商物流服务质量评价研究[D].重庆： 重庆交通大学，2022.

任莹莹. JD跨境进口电商自营物流服务质量评价研究[D].焦作： 河南理工大学，2021.

徐广姝.基于粗糙集的电商物流服务质量评价应用研究： 以生鲜电商为例[J].中国流通经济， 2019， 33（7）：35-44.

韦齐阳.基于熵权-模糊综合评价法的众包物流服务质量评价模型构建[J].中小企业管理与科技，2020（6）：164-170.

周宇.基于云模型和熵权法的快递企业物流服务质量评估研究[D].西安： 西安邮电大学，2018.

周姣.快递企业物流服务质量评价研究[D].淮南： 安徽理工大学， 2018.

耿秀丽，谷玲玲.基于改进ER的生鲜冷链物流服务质量评估方法[J].计算机应用研究，2020，37（5）：1460-1464.

冯坤，杨强，常馨怡，等.基于在线评论和随机占优准则的生鲜电商顾客满意度测评[J].中国管理科学，2021，29（2）：205-216.