成亞利，王 波

（上海理工大學(xué) 管理學(xué)院，上海 200093）

CHENG Ya-li,WANG Bo

(Management School,University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200093,China)

0 引言

隨著電子商務(wù)和科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，郵電行業(yè)在人們?nèi)粘Ｉ钪邪l(fā)揮著越來(lái)越大的作用，郵電產(chǎn)業(yè)在中國(guó)是具有中國(guó)特色的產(chǎn)業(yè)。在國(guó)內(nèi)，高潔[1-2]首先采用多元模糊推理預(yù)測(cè)方法進(jìn)行郵電業(yè)務(wù)總量預(yù)測(cè)的研究，通過模糊推理得到業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)結(jié)果，并將結(jié)果跟模糊神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)法的結(jié)果進(jìn)行比較，表明多元模糊推理預(yù)測(cè)方法是有效的。而后她提出一種新的預(yù)測(cè)方法——可拓聚類預(yù)測(cè)方法，并用該方法進(jìn)行郵電業(yè)務(wù)總量預(yù)測(cè)的研究，通過聚類分析得到郵電業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)值，結(jié)果表明可拓聚類預(yù)測(cè)方法是有效的。袁正[3]以1997年全國(guó)投入產(chǎn)出表為基礎(chǔ)，把國(guó)民經(jīng)濟(jì)整合成包括第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、不包括郵電業(yè)的第三產(chǎn)業(yè)以及郵電業(yè)的四個(gè)部分。計(jì)算出直接消耗系數(shù)矩陣和列昂惕夫逆矩陣，并在此基礎(chǔ)上分析郵電業(yè)的各種產(chǎn)業(yè)波及特性，如影響力、感應(yīng)度、生產(chǎn)誘發(fā)系數(shù)、產(chǎn)值波及效應(yīng)以及價(jià)格波及效應(yīng)。仲偉[4]在對(duì)郵電業(yè)基于發(fā)展變化的產(chǎn)業(yè)特性進(jìn)行規(guī)范經(jīng)濟(jì)學(xué)分析的同時(shí)，著重利用投入產(chǎn)出表這一有力的宏觀經(jīng)濟(jì)分析工具進(jìn)行定量考察，找出判斷產(chǎn)業(yè)性質(zhì)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)部門間影響的事實(shí)數(shù)據(jù)。最后利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法依據(jù)現(xiàn)有資料嘗試對(duì)今后幾年郵電業(yè)及相關(guān)部門總產(chǎn)出、中間投入和最終投入的數(shù)值加以預(yù)測(cè)。張畢西等[5]以我國(guó)各地運(yùn)輸、郵電通信業(yè)就業(yè)人數(shù)分布為例來(lái)說(shuō)明模糊聚類、判優(yōu)與識(shí)別的應(yīng)用，同時(shí)這種方法同樣可用于各行各業(yè)就業(yè)分布情況的分析、歸類?？祰?guó)棟等[6]采用時(shí)間序列和空間差異相結(jié)合的方法，分析了近20年來(lái)我國(guó)郵電業(yè)的發(fā)展，通過對(duì)我國(guó)31 個(gè)省區(qū)人均郵電業(yè)務(wù)量的分析，將其劃分為5 個(gè)等級(jí)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)人均郵電業(yè)務(wù)量與人均GDP 呈正相關(guān)關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，以人口和人均GDF 為變量，建立了我國(guó)郵電業(yè)的地域需求模型，發(fā)現(xiàn)科技進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)發(fā)展是我國(guó)各省區(qū)郵電需求的關(guān)鍵增長(zhǎng)因素。曹小曙等[7]利用基尼系數(shù)，分析廣東省郵電通信業(yè)務(wù)量1980～2006年的變化趨勢(shì)，在此基礎(chǔ)上，選取1985年、1995年和2005年3 個(gè)時(shí)間斷面，利用因子分析剖析郵電業(yè)務(wù)水平的空間分布格局，進(jìn)而構(gòu)建郵電通信發(fā)展指數(shù)P，反映各市的郵電通信發(fā)展速度。蔡亮亮[8]在灰色GM（1,1）模型的基礎(chǔ)之上對(duì)全國(guó)郵電業(yè)務(wù)總量的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。結(jié)合新陳代謝的方法，將修正后得到的GM（1,1）模型與馬爾科夫鏈模型進(jìn)行結(jié)合，提出了改進(jìn)的灰色馬爾科夫模型預(yù)測(cè)方法。利用改進(jìn)后的灰色馬爾科夫模型對(duì)全國(guó)郵電業(yè)務(wù)總量進(jìn)行了預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)的結(jié)果表明，采用改進(jìn)后的灰色馬爾科夫預(yù)測(cè)模型能夠較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)全國(guó)郵電業(yè)務(wù)總量的范圍，預(yù)測(cè)值的精度和準(zhǔn)確度都有了較大的提升，效果令人滿意。

關(guān)于郵電行業(yè)的研究不勝枚舉，但對(duì)于郵電行業(yè)的時(shí)間分布的研究確實(shí)不多。為充分滿足顧客需求，積極提高郵電行業(yè)的工作效率，加強(qiáng)人力資源的有效分配，掌握郵電行業(yè)每年的淡旺季和業(yè)務(wù)量的分布就顯得尤為重要。因此，文章選取郵電行業(yè)2013年各月份的數(shù)據(jù)，結(jié)合主成分分析和聚類分析的統(tǒng)計(jì)方法，對(duì)2013年郵電行業(yè)業(yè)務(wù)的時(shí)間分布進(jìn)行分析。

1 指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來(lái)源

對(duì)于現(xiàn)有的郵電業(yè)務(wù)類型，諸如3G 移動(dòng)電話用戶，正在飛速增長(zhǎng)，沒有很大的分析意義。為此，文章選取近年來(lái)發(fā)展比較穩(wěn)定的業(yè)務(wù)類型：包件、快遞、匯票、訂銷報(bào)紙累計(jì)數(shù)、定銷雜志累計(jì)數(shù)、固定電話用戶、移動(dòng)電話用戶和移動(dòng)短信業(yè)務(wù)量。

從國(guó)家統(tǒng)計(jì)局月度報(bào)表中選取8 個(gè)業(yè)務(wù)類型的全國(guó)2013年1～12 個(gè)月份的郵電業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)量，整理如表1：

表1 2013年各項(xiàng)郵電業(yè)務(wù)月度數(shù)據(jù) 單位：萬(wàn)

2 主成分分析

運(yùn)用SPSS[9]，對(duì)2013年8 個(gè)業(yè)務(wù)類型的月度數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析，得出一系列指標(biāo)及其對(duì)應(yīng)圖表，并對(duì)其進(jìn)行一一分析。其中用主成分[10]的方法，進(jìn)行因子的抽取，缺失值使用均值進(jìn)行替換。

2.1 初始相關(guān)性

由表2 知，本文選取的8 個(gè)因素之間的初始相關(guān)性。如快遞和固定電話用戶（-0.851）、快遞和移動(dòng)電話用戶（0.836）、快遞和移動(dòng)短信業(yè)務(wù)量（-0.815）、移動(dòng)電話用戶和固定電話用戶（-0.996）之間的相關(guān)系數(shù)較大。且其對(duì)應(yīng)的Sig 值也較?。ǘ紴?.000），說(shuō)明這4 對(duì)對(duì)變量之間存在著較為顯著的相關(guān)性，進(jìn)而說(shuō)明了有進(jìn)行因子分析的必要。

2.2 KMO 檢驗(yàn)和Bartlett 球型檢驗(yàn)

由表3 知：KMO 取值0.563 尚可做因子分析。Bartlett 的球形度檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的Sig=0.000＜0.01，由此否定相關(guān)矩陣為單位陣的零假設(shè)，即認(rèn)為各變量之間存在著顯著的相關(guān)系，這與相關(guān)矩陣得出的結(jié)論相符。

2.3 公因子方差

由表4 知：所提取的公因子對(duì)于各個(gè)原始變量的解釋效果不錯(cuò)。

2.4 解釋的總方差

表5 顯示了各主成分解釋原始變量總方差的情況。在實(shí)際應(yīng)用中有些研究工作者習(xí)慣于保留特征值大于1 的那些主成分，但這種方法缺乏完善的理論支持。在大多數(shù)情況下，當(dāng)時(shí)即可使所選主成分保持信息總量的比重達(dá)到85%以上。在本文中看到當(dāng)保留3 個(gè)主成分為宜，這3 個(gè)主成分集中了原始8 個(gè)變量信息89.498%，可見效果是比較好的。保存主成分分析所得的3 個(gè)公因子：FAC1_1，F(xiàn)AC2_1，F(xiàn)AC3_1。

3 系統(tǒng)聚類分析

以這3 個(gè)因子：FAC1_1，F(xiàn)AC2_1，F(xiàn)AC3_1 為變量，對(duì)不同業(yè)務(wù)量的月份進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析，得出冰柱圖，樹狀聚類圖如圖1。

由圖1 可知郵電業(yè)務(wù)量不同的月份的聚類情況。若是將其分為三類，則（2）為第一類，（3）為第二類，（1，4，5，6，7，8，9，10，11，12）為第三類。

4 結(jié)論與建議

對(duì)于聚類分析的結(jié)果，從宏觀層面分析發(fā)現(xiàn)郵電行業(yè)是一個(gè)業(yè)務(wù)量偏穩(wěn)定狀態(tài)的行業(yè)。結(jié)果表明，2、3月份業(yè)務(wù)量相對(duì)于其他月份出現(xiàn)了極大的偏差，但是就其本身來(lái)講，各種業(yè)務(wù)量都很接近。結(jié)合中國(guó)的實(shí)際國(guó)情，人為地將這兩類歸結(jié)聚為一類，對(duì)郵電行業(yè)的整體業(yè)務(wù)偏穩(wěn)定狀態(tài)和2、3月份業(yè)務(wù)偏多的原因進(jìn)行分析。

表2 相關(guān)矩陣

表3 KMO 和Bartlett 的檢驗(yàn)

表4 公因子方差

表5 解釋的總方差

圖1 樹狀聚類圖

對(duì)于郵電行業(yè)的整體業(yè)務(wù)偏穩(wěn)定狀態(tài)的原因有如下2 點(diǎn)：

（1）國(guó)家相關(guān)政策的支持。郵電業(yè)是國(guó)家重要的社會(huì)公用事業(yè)，也是現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的重要組成部分，郵政業(yè)在促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展、保障公民基本通信權(quán)益等方面，發(fā)揮著十分重要的作用，受國(guó)家相關(guān)政策的保護(hù)。

（2）郵電行業(yè)和鐵路航空等交通運(yùn)輸業(yè)協(xié)作運(yùn)營(yíng)。隨著電子商務(wù)的日益繁榮，各個(gè)行業(yè)也形成了較為穩(wěn)定的協(xié)作關(guān)系。

對(duì)于2、3月份業(yè)務(wù)偏多的原因有如下4 點(diǎn)：

（1）在每年的年初是企業(yè)上一年賬務(wù)的結(jié)算和納稅的申報(bào)時(shí)期，這期間可能會(huì)有各公司向稅務(wù)機(jī)關(guān)以及稅務(wù)機(jī)關(guān)向企業(yè)寄送相關(guān)納稅申報(bào)材料。

（2）從審計(jì)的角度考慮，在年初公司的賬務(wù)也陸續(xù)進(jìn)入年審階段，在這期間各企業(yè)的審計(jì)項(xiàng)目組在對(duì)企業(yè)進(jìn)行審計(jì)的過程中需要向與企業(yè)有業(yè)務(wù)往來(lái)的銀行、供應(yīng)商和主要客戶進(jìn)行函證和電話詢問等。所有的函證業(yè)務(wù)是通過寄發(fā)征詢函的方式，這也增加了郵電行業(yè)在這一時(shí)期的業(yè)務(wù)量。

（3）年初節(jié)假日和商家的促銷活動(dòng)，增加了包件和快遞的業(yè)務(wù)量。同時(shí)，節(jié)假日為忙碌的人們提供了交流問候的機(jī)會(huì)，使得電話短信的使用量急劇增加，也是郵電行業(yè)業(yè)務(wù)量猛增的原因之一。

（4）受季節(jié)影響，年初氣溫偏低，人們更傾向于網(wǎng)上購(gòu)物，增加的郵電的業(yè)務(wù)量。

根據(jù)以上分析，可以給出如下建議：2、3月份，郵電行業(yè)處于旺季，可增派臨時(shí)員工和臨時(shí)物流車輛，增加窗口數(shù)，輪班倒崗，提高管理效率等方法以緩解旺季壓力，更好地滿足消費(fèi)者需求。同時(shí)可以用提高獎(jiǎng)金等激勵(lì)措施來(lái)調(diào)動(dòng)員工工作的積極性和提高服務(wù)質(zhì)量。

[1]高潔.應(yīng)用多元模糊推理預(yù)測(cè)方法進(jìn)行郵電業(yè)務(wù)總量預(yù)測(cè)[J].南京郵電學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2000(1):58-62.

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[10]何曉群.多元統(tǒng)計(jì)分析[M].4 版.北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社，2004:54-194.