王海賓

（武漢理工大學(xué) 理學(xué)院，湖北 武漢 430070）

0 引言

現(xiàn)代社會(huì)，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，人們各方面的消費(fèi)實(shí)力也在日益提升。消費(fèi)，尤其是擴(kuò)大內(nèi)需已成為帶動(dòng)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)重要因素。網(wǎng)上購物、包裹郵寄、外出旅游、走親訪友等需求，促進(jìn)了我國交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)的快速發(fā)展。特別是近幾年來網(wǎng)上購物的流行，一些運(yùn)輸郵政行業(yè)已經(jīng)不能滿足人們的日常需求，需要的相關(guān)行業(yè)就業(yè)崗位和人員也日益增多。因此，就有必要對(duì)全國各地區(qū)各行業(yè)的就業(yè)人員進(jìn)行研究分析，這對(duì)于如何更合理，更高效地利用人力資源，是十分有價(jià)值的。

因此，本文以《中國統(tǒng)計(jì)年鑒（2013）》為依據(jù)，選取數(shù)據(jù)“分地區(qū)交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)就業(yè)人員數(shù)（2012年底）”，從鐵路運(yùn)輸業(yè)、道路運(yùn)輸業(yè)、水上運(yùn)輸業(yè)、航空運(yùn)輸業(yè)、搬運(yùn)和代理業(yè)、倉儲(chǔ)業(yè)、郵政業(yè)七項(xiàng)指標(biāo)，對(duì)各行業(yè)人員做因子分析和系統(tǒng)聚類分析，并對(duì)各地的交通運(yùn)輸業(yè)進(jìn)行區(qū)域劃分。

1 實(shí)例分析

本文重點(diǎn)選取以上七項(xiàng)指標(biāo)，對(duì)各行業(yè)就業(yè)人員進(jìn)行因子分析和系統(tǒng)聚類分析。為了表達(dá)方便，各變量指標(biāo)分別記為x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7。為了消除變量在水平和量綱上的影響，其各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)均已標(biāo)準(zhǔn)化。

1.1 因子分析[1-2]

一般地認(rèn)為，當(dāng)KMO 小于0.5 則不宜做因子分析。經(jīng)SPSS 分析可知該數(shù)據(jù)KMO 檢驗(yàn)結(jié)果是0.729，大于0.7，較適合做因子分析。Bartlett 檢驗(yàn)的Sig.取值0.000，表示拒絕原假設(shè)，說明各變量之間存在著較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。

另外，我們還可以得到一個(gè)重要的表格，就是方差表，它是主成分選取的主要依據(jù)。其中，前兩個(gè)成分的初始特征值分別為4.130 和1.227，累計(jì)方差百分比分別為64.006%和81.538%。顯然，要保證特征值大于1，且累計(jì)方差貢獻(xiàn)率大于80%，故前2 個(gè)主成分基本包含全部指標(biāo)具有的信息，因子分析的效果比較理想。

1.2 主成分命名[3]

另外，從因子載荷矩陣可知，第一主成分對(duì)道路運(yùn)輸業(yè)、水上運(yùn)輸業(yè)、航空運(yùn)輸業(yè)、搬運(yùn)和代理業(yè)、倉儲(chǔ)業(yè)、郵政業(yè)的載荷系數(shù)較大，它們大都屬于一次性運(yùn)輸量較小，運(yùn)輸不方便的行業(yè)，故可命名為“可需求型運(yùn)輸行業(yè)”。第二主成分對(duì)鐵路運(yùn)輸業(yè)的載荷系數(shù)較大，且考慮到鐵路一般的運(yùn)輸量較大，運(yùn)輸相對(duì)較方便，故可命名為“可依賴型運(yùn)輸行業(yè)”。

從主成分表達(dá)式中可得出各個(gè)因子得分，為了分析，這里我們要考慮各因子的綜合得分，依據(jù)公式：

經(jīng)SPSS 計(jì)算后，可得出各個(gè)地區(qū)的綜合得分，其排名（按照綜合得分從大到小）列舉為：北京、廣東、上海、河南、山東、黑龍江、遼寧、浙江、湖南、湖北、山西、吉林、江蘇、四川、陜西、河北、內(nèi)蒙古、福建、廣西、天津、安徽、重慶、云南、江西、新疆、甘肅、貴州、海南、青海、寧夏、西藏。

根據(jù)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和各地區(qū)的交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)等能力，可以大體得知，該排名能夠反映一定的實(shí)際情況，即：我國大部分交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)就業(yè)人員都集中在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)或較發(fā)達(dá)地區(qū)，或是沿海地區(qū)，或是各種資源較集中的地區(qū)，或是陸路和水路等交通均方便的地區(qū)。

1.3 聚類分析

在因子分析的基礎(chǔ)上，我們提取了兩個(gè)主成分，并且得出各個(gè)主成分的得分情況。為了得到更加合理的結(jié)果，分別用組間聯(lián)接法、組內(nèi)聯(lián)接法、中位數(shù)法、最近、最遠(yuǎn)鄰元素法進(jìn)行比較，將31 個(gè)地區(qū)分別聚類為2、3、4、5 類，但通過分析，得出word 方法與組內(nèi)聯(lián)接法在將各地區(qū)聚為四類時(shí)結(jié)果基本一致，而且此結(jié)果符合實(shí)際。

2 結(jié)果分析

由聚類分析知，當(dāng)把31 個(gè)地區(qū)聚為4 類時(shí)合理性較強(qiáng)，其中：

第一類包括：北京、廣東；

第二類包括：上海、山東、浙江、江蘇、新疆；

第三類包括：河南、黑龍江、山西、吉林、陜西、內(nèi)蒙古；

第四類包括：遼寧、湖南、湖北、四川、河北、福建、廣西、天津、安徽、重慶、云南、江西、甘肅、貴州、海南、青海、寧夏、西藏。

第一類可概括為交通運(yùn)輸業(yè)很方便地區(qū)。北京是全國的政治、經(jīng)濟(jì)、文化中心，交通十分方便，尤其是鐵路運(yùn)輸、道路運(yùn)輸和航空運(yùn)輸。而且，密集的人口會(huì)刺激消費(fèi)水平大幅度提高，它的優(yōu)勢條件，使得大量資源流向北京，尤其是人力資源，因此，交通運(yùn)輸業(yè)的就業(yè)人員也就更多；廣東處在我國南方沿海地區(qū)，實(shí)施改革開放政策后，與海外貿(mào)易往來很多，尤其是水運(yùn)能力。它還是個(gè)人口密集型大省，人們的需求量較大，綜合競爭力很強(qiáng)。

第二類可概括為交通運(yùn)輸業(yè)較方便地區(qū)。上海、山東、浙江、江蘇這四個(gè)省份作為沿海地區(qū)，其交通相當(dāng)便利，都有很多碼頭，水運(yùn)能力相當(dāng)強(qiáng)，商品的進(jìn)出口交易量大，需要的相關(guān)運(yùn)輸服務(wù)人員的量就比較大；而新疆地區(qū)，國家實(shí)施西部大開發(fā)戰(zhàn)略，青藏鐵路的通車，大大提升了西部地區(qū)與內(nèi)地的運(yùn)輸交流。而且新疆有豐富的礦產(chǎn)資源，水果、棉花等大量農(nóng)副產(chǎn)品需運(yùn)往內(nèi)地或者出口，這就需要大量的運(yùn)輸業(yè)就業(yè)人員。

第三類可概括為交通運(yùn)輸業(yè)方便地區(qū)。河南、黑龍江、山西、吉林、陜西、內(nèi)蒙古這六個(gè)地區(qū)地處內(nèi)陸或者是邊沿地區(qū)，交通不太方便，由于人們消費(fèi)水平不高，其運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展也不是很快。但是這幾個(gè)地區(qū)的自然資源或者是礦產(chǎn)資源都十分豐富，特別是內(nèi)蒙古的奶制品聞名全國，也很有競爭力。

第四類可概括為交通運(yùn)輸業(yè)不太方便地區(qū)。這些地區(qū)大多都處在偏遠(yuǎn)邊疆地區(qū)或內(nèi)陸地區(qū)，交通不方便，人口也不密集，也沒有太多的優(yōu)勢資源，因而很難帶動(dòng)當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展。湖北雖說水上交通比較便利，但卻處在南北交界的內(nèi)陸地區(qū)，有競爭力的城市也少，而且其它運(yùn)輸方式優(yōu)勢不足，水運(yùn)運(yùn)輸量又有限，因此缺乏相關(guān)就業(yè)人員。

3 結(jié)論

通過對(duì)全國分地區(qū)交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)就業(yè)人員數(shù)的因子分析，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析，得出了合理的結(jié)論。但由于各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高低不一，并結(jié)合當(dāng)?shù)貙?shí)際，會(huì)導(dǎo)致行業(yè)就業(yè)人員分配不均勻，造成資源浪費(fèi)。因此，國家應(yīng)調(diào)整政策，積極應(yīng)對(duì)這行業(yè)的就業(yè)形勢，這對(duì)于政府更合理高效地利用人力資源，擴(kuò)大就業(yè)渠道是十分必要的。

［1］羅應(yīng)婷，楊鈺娟.SPSS 統(tǒng)計(jì)分析[M].北京：電子工業(yè)版社，2009：252-300.

［2］薛薇.SPSS 統(tǒng)計(jì)分析方法及應(yīng)用[M].北京：電子工業(yè)版社，2013：262-279.

［3］葉依廣，周蕾.長江三角洲城市綜合實(shí)力的主成分分析[J].長江流域資源與環(huán)境，2004，13(03)：197-202.