深圳坂田到欧洲COD物流 COD快递

与后文的AMOS路径出图不一致。可否保持原样)与预期相比的满意程度与其他企业相比的满意程度合作的意愿维护企业形象的意愿向其他人**的意愿很不满意。满意一般，满意，很满意。科技与管理，2．2理论假设和测评模型根据相关成果研究和实际情况提出以下6个假设：H：顾客对物流企业的形象越认可则满意度越高。即企业形象正向影响顾客满意度；H：：物流企业的基础设施越完备则顾客满意度越高，即基础设施正向影响顾客满意度；H：物流企业的服务质量越高则顾客满意度越高，即服务质量正向影响顾客满意度；H：物流企业服务价格的合理性越高则顾客满意度越高。

即服务价格正向影响顾客满意度；H：物流企业的顾客满意度越高则顾客忠诚度就越高。即顾客满意度正向影响顾客忠诚度；：物流企业的企业形象、基础设施、服务质量、服务价格相互之间存在路径影响关系，由上述的6个理论假设可提出顾客满意度的测评模型。问卷和数据收集，本文问卷调查以第三方物流企业——德邦物流。公司为例。设计问卷并发放给该公司的顾客。都是近期与德邦物流公司合作过接受过该公司物流服务的企业或个人，调查问卷的具体内容分2个层次，分别为6个潜在变量和21个显变量，具体内容见表1，该部分调查所得数据是后文研究的数据支撑。本次问卷调查一共发放250份问卷。

其中收回，有效问卷249份，其中企业105、个人144。具有一定的代表性，利用Likert5级水平的测量量表对数据进行统计，5表示很满意、4表示满意、3一般、2表示不满意、1表示很不满意，3．2效度分析。*对问卷数据进行信度分析。本文利用SPSS22．0软件运算所得数据，通过检验探索性因子分析来检验问卷的结构效度。正确的操作顺序是先，进行Bartlett球形检验和KMO足够度的检验，以此来确定是否可以进行因子分析，下一步是通过因子载荷衡量数据效度。这些过程都是有固定的界限数值来确定的，正常情况下。KOM值大于0．7且Bart1ett球度检验的相伴概率小于0．05时。

则认为量表适合进行因子分析，在因子载荷衡量环节，认为其因子载荷大于0．5是聚合效度良好的指标，为了检验数据是否适合进行因子分析，先对数据进行Bartlett球形检验和KMO足够度的检验。如表2所示，表2量表的KMo和Bartlett球形检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量0．915由上表可知，本次问卷调查数据的KMO检验值等于0．915，大于要求的0．70，符合条件可以对调查问卷进行因子分析，表2中Bartlett球形检验的可以看出，近似卡方值非常大，等于3956．370，且显著性概率是0．000(P&lt0．01)。

拒绝Bart．1ett球形检验的零假设，这说明该调查问卷的效度比较好，能够进行下一步因子分析。进行因子分析，因子分析过程主要运用主成分分析法，运用正交法进行因子旋转，将特征值不小于1的所有因子抽取出来。在这个过程中。一共得到了6个特征值不小于1的公共因子，总方差解释率等于79．196％，不小于60％，充分说明了这6个公共因子具有很高的代表性。所提取的因子数量跟本文开始预想的测量维度数目匹配，如表3所示。根据因子载荷的相关知识即：假如某一个因子跟某一道题目的因子载荷不小于0．5，则表示这个因子跟该题目具有比较高的相关性。

能够很好地代表该题目，可以在对因子进行命名的时候考虑该题目的含义，各个题项均落在与本文开始预想的测量维度题目项数匹配。即通过效度检验，如表4所示。3．3信度分析，信度也称作可靠性分析，它可以用来测量研究变量或者量表在不同测量情况时一致性程度情况，内部一致性信度检验的方法是用Cronbacha系数。值衡量量表中各题项得分的一致性情况。一般情况下，CronbachO／系数值大于0．8表示量表信度很好，CronbachO／系数值在0．6和0．8之间说明信度可以接受，CronbachO／系数值小于0．6则表示量表信度较差，调查问卷需要修改。

本次研究运用CronbachOL系数值衡量法判断问卷信度情况。测量结果，如表5所示。*1期李继承等：基于结构方程模型的第三方物流企业顾客满意度研究51，科技与管理*19卷。从上表可知：本次涉及研究变量共为6个。其CronbachAlpha分别是0．905、0．893、0．850、0．910、0．939、0．903。并且从删除后的信系数来看。如果题项被删除，信度系数会下降，以及题项相关值(correcteditem—totalcorrelation)也均均会**0．5。较终说明本次涉及到的研究变量信度较高。样本回答基本准确可靠。

也即说明此次研究样本数据可用于研究使用，一，3．4相关分析。相关分析就是对各个变量之间的相互关系进行分析，主要有2种分析方法：Pearson相关系数法和Spearman相关系数法，其中用Pearson相关系数法是较为常见的，Pearson相关系数的取值范围是一1～1。Pearson系数值为正数时说明各变量间为正相关关系，值为负数则说明各变量间为负相关关系，Pearson系数**值的大小表示各变量间关系的紧密程度，值越大则关系越紧密，本文也运用Pearson相关系数法对各变量间的，关系进行分析，以便为之后的回归分析做好准备。

基于供应链关系管理的中国三方物流整合实证研究，本文利用130家物流用户企业的问卷调查数据，研究了物流用户企业与物流服务供应商之间的依赖关系对第三方物流整合及其企业绩效的影响，结果表明，第三方物流整合能够提高企业的财务绩效和运营绩效，而依赖关系对第三方物流整合有正向影响，本文通过对比研究，分析了在不同所有制下，依赖关系对第三方物流整合作用的差异性，研究明在中资企业中，*三方物流重要性对第三方物流整合有显著的正向影响；而外资企业中，替代不可获得性对第三方物流整合促进作著，AStudy on Third-P arty LogisticsIntegration in China：Based on SupplyChain Relationship M anagem entXIE Li1 DAIJun2。

(1．CollegeofAppliedSciences，BeijingUniversityofTechnology，Beijing100024，China。2．SchoolofInternationalTradeand Econom ics，University ofInternationalBusinessandEconomicsBeijing100029。China)，A bstract：Based onthedataof130logisticsserviceusers。thepaperstudiestheeffectofdependenceon。

third—partylogistics(3PL)integrationandfirmperformance．Theresultsshowthatthird—partylogistics，integrationimproves firm perform ance and dependence has positively im pactson third—party logistics。integration．The paper also analyzes the impacts ofdependence on the role ofthird—party logistics。

integration underdiferentfirmownership．Thefindingsindicatethat3PL importance has asignificant，positiveimpacton third—partylogisticsintegration inChinesecontrolled companies；however，forforeign。controlledcompanies，unavailability ofalternativessignificantly efecton 3PLintegration．。

K ey w ords：third—party logistics integr ation，supply chainrelationship，firmperformance，随着竞争日益激烈，顾客需求多样性和物流服务复杂化趋势增强，许多企业逐渐将物流业务部分或全部外包。这促使物流服务供应商提供的第三方物流服务*化程度提高。服务范收稿日期：2013年4月23日收到稿日期：2013年8月29日基金项目：教育部人文社科项目(1lYJA630160)。94数理统计与管理*33卷*1期2014年1月围扩大，管理能力提高。