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        基于SPSS統(tǒng)計分析我國快遞行業(yè)的影響因素

        2023-07-06 18:42:43趙琳劉秀娟
        商場現(xiàn)代化 2023年10期

        趙琳 劉秀娟

        摘 要:當(dāng)前經(jīng)濟(jì)全球化發(fā)展迅速,區(qū)域間交流頻繁,快遞行業(yè)對經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展起著舉足輕重的作用,它可以最大限度地方便群眾生活。在當(dāng)今經(jīng)濟(jì)社會,疫情防控實時動態(tài)變化的大背景下,百姓對快遞的需求量將會越來越大。本文通過分析2010—2021年這12年的全國快遞收入以及相關(guān)影響因素的時間序列數(shù)據(jù),利用軟件SPSS構(gòu)建線性回歸模型,通過檢驗、回歸分析找到影響快遞收入的顯著因素,全面推進(jìn)快遞業(yè)務(wù)走遍全國各個角落,走向世界各地。

        關(guān)鍵詞:回歸分析;快遞業(yè)務(wù)量;優(yōu)化建議

        隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,人們的生活節(jié)奏越來越快,生活水平也不斷地提高,我國電子商務(wù)行業(yè)迅速發(fā)展??爝f業(yè)務(wù)作為電商的下游行業(yè),受上游電商需求推動,得到快速發(fā)展。目前是全民電商時代,淘寶、京東、拼多多、得物等各類購物軟件的出現(xiàn)使得我們足不出戶便可購買所需物品,價格低,發(fā)貨快,省時省力,便利了人們的生活,同時也拉動了快遞行業(yè)的發(fā)展壯大。在新冠疫情的大背景下,線上購物漸漸成為大多數(shù)年輕人的首選購物方式,快遞行業(yè)在解決社會就業(yè)問題及促進(jìn)消費,推動我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展等方面起著至關(guān)重要的作用。從國家郵政局獲悉,2020年,全國快遞業(yè)務(wù)量完成833.6億件,同比增長31.2%。2021年全國快遞業(yè)務(wù)量累計完成1083.0億件,快遞業(yè)務(wù)量同比增長29.9%。在新冠疫情的沖擊下,快遞行業(yè)不但沒有受到打擊,反而有持續(xù)高速增長的趨勢。據(jù)調(diào)查研究顯示,截至2022年我國快遞服務(wù)業(yè)業(yè)務(wù)量已經(jīng)連續(xù)九年穩(wěn)居世界第一,業(yè)務(wù)量完成1105.8億件,同比增長2.1%,業(yè)務(wù)收入完成1.06萬億元,同比增長2.3%,最高日處理能力超過7億件,年人均快件量接近80件。

        近20年以來,我國快遞從無到有穩(wěn)步、持續(xù)、快速地發(fā)展,市場逐漸擴(kuò)大,業(yè)務(wù)擴(kuò)張到海外,沖出亞洲,走向世界。從2010—2021年,全國快遞業(yè)務(wù)量從23.4億件增長到1083億件,增長如此迅猛,推動了我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展。馬克思曾經(jīng)說過,任何事物都有兩方面,近幾年快遞行業(yè)的競爭非常激烈,行業(yè)之間為了占領(lǐng)市場,打價格戰(zhàn),一再降低價格,從2010年的平均單價24.5元降至2021年的平均單價10.21元??爝f均價低,導(dǎo)致快遞量多、速度慢、投訴多等問題,周而復(fù)始,惡性循環(huán)。基于此,本文利用SPSS軟件,建立多元回歸模型,逐步分析研究快遞收入的顯著影響因素??爝f行業(yè)不但要獲得高收益,而且要持續(xù)、健康發(fā)展,才能更好地服務(wù)于消費者。

        一、模型構(gòu)建與變量選取

        1.變量的選取

        解釋因變量是全國快遞業(yè)務(wù)收入(億元),用Y來表示,不同時期、不同地域,影響快遞業(yè)務(wù)收入因素各不相同,也就是說影響快遞業(yè)務(wù)收入的因素很復(fù)雜。解釋變量選取五個,用符號X1,X2,X3,X4,X5表示,代表意義分別為國內(nèi)生產(chǎn)總值(億元)、全國人口總數(shù)(萬人)、居民消費水平(元)、快遞業(yè)務(wù)量(億件)及全國快遞平均單價(元)。

        2.確定多元回歸模型

        多元回歸分析主要是利用回歸方程,定量地解釋因變量與兩個或兩個以上的自變量之間的線性依存關(guān)系,其基本思想是設(shè)法找出能代表自變量和因變量之間關(guān)系的數(shù)學(xué)表達(dá)式。

        構(gòu)建多元回歸模型

        Y=a0+a1X1+a2X2+a3X3+a4X4+a5X5+ε (1)

        a0為回歸常數(shù),a1,a2,a3,a4,a5為回歸系數(shù),ε表示誤差項的隨機(jī)誤差,它是無法由X與Y之間的線性關(guān)系所解釋的變異性,反映的是其他隨機(jī)因素對因變量的影響。

        3.收集數(shù)據(jù)

        本文選取2010—2021年的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源是國家統(tǒng)計局。一共選取了12年的時間序列數(shù)據(jù),從表1可以看出,2010—2021年全國快遞業(yè)務(wù)收入上升速度很快。2019年末各行各業(yè)或多或少受新冠疫情影響,快遞行業(yè)逆流而上,業(yè)務(wù)量和收入都穩(wěn)步上升。采用SPSS軟件導(dǎo)入數(shù)據(jù),分析各解釋變量與全國快遞業(yè)務(wù)收入的關(guān)系,進(jìn)而找到其顯著影響因素。

        二、模型的建立

        1.初始模型的估計

        利用SPSS軟件輸入原始的時間序列數(shù)據(jù),輸出數(shù)據(jù)如表2、表3、表4:

        由表4得出初步回歸方程為:

        Y=0.002x1+0.574x2-0.029x3+6.842x4+163.301x5- 81018.571 (1)

        由此可見國內(nèi)生產(chǎn)總值、全國人口總數(shù)、快遞業(yè)務(wù)量及全國快遞平均單價對快遞業(yè)務(wù)收入呈現(xiàn)的是正相關(guān),有促進(jìn)作用。其中判定系數(shù)R2=0.999,F(xiàn)統(tǒng)計量為1181.321,自相關(guān)系數(shù)DW=1.988。

        2.模型檢驗與修正

        (1) 統(tǒng)計檢驗

        ①擬合優(yōu)度

        根據(jù)上表可得判定系數(shù)R2=0.999,調(diào)整后的判定系數(shù)R2為0.998,表明本模型擬合樣本數(shù)據(jù)能力很好,五個自變量對因變量解釋了99.8%,該模型能夠很好地反映快遞業(yè)務(wù)收入的情況。自相關(guān)系數(shù)檢驗的值DW=1.988,不存在相關(guān)性。

        ②方差齊性檢驗(F檢驗)

        在顯著性水平α=0.05的條件下,通過查詢F分布表可知:自由度為(5,6)的臨界值為4.387,模型中F=1181.321> 4.387.這說明回歸方程整體顯著性良好。

        ③T檢驗

        根據(jù)上述結(jié)果可知,在顯著性水平α=0.05的條件下,全國人口總數(shù)、快遞業(yè)務(wù)量、全國快遞平均單價通過T檢驗,居民消費水平的系數(shù)為負(fù)數(shù)。

        (2) 多重共線檢驗

        上表中VIF值均大于10,最小值為21.315,最大值1263.755,由此判斷各變量之間存在多重共線性,進(jìn)一步研究相關(guān)系數(shù)R,|R|∈[-1,1]|R|越趨近1相關(guān)性越強(qiáng),越趨近0相關(guān)性越弱,R大于0兩變量存在正相關(guān),R小于0為存在負(fù)相關(guān),當(dāng)|R|大于 0.8時,兩變量間具有較強(qiáng)的線性關(guān)系;而|R|絕對值小于 0.3時,兩變量間的線性關(guān)系較弱。如表5所示:

        觀察上表可知:除X5外,其他相關(guān)系數(shù)R均為正數(shù)且在0.8以上,各變量之間相關(guān)性很緊密,有高度的線性相關(guān)性,X5相關(guān)系數(shù)R為負(fù)數(shù),與其他變量呈負(fù)相關(guān),由此斷定模型存在嚴(yán)重的多重共線性,這對預(yù)測結(jié)果會產(chǎn)生很大誤差,有可能導(dǎo)致結(jié)論錯誤,因此需采取逐步回歸篩選從而確定最后的變量。

        (3) 多重共線性的修正

        通過檢驗,此模型存在嚴(yán)重的共線性,以快遞業(yè)務(wù)量為基礎(chǔ)先加入全國人口總數(shù),再加入全國快遞平均單價逐步回歸分析,消除多重共線,剔除沒通過檢驗的變量,最終得到三個主要的顯著影響因素,如表6,其中剔除了X1,X3,最后X2,X4與X5通過了顯著性檢驗,得出回歸方程。

        通過表6逐步回歸系數(shù)表分析得出三元回歸方程:

        Y=0.608X2+7.271X4+157.647X5-84905.82

        由此可見快遞業(yè)務(wù)量、全國人口總數(shù)及全國快遞平均單價對快遞業(yè)務(wù)收入呈現(xiàn)的是正相關(guān),有促進(jìn)作用。

        三、結(jié)論與建議

        1.結(jié)論

        通過優(yōu)化后的三元回歸模型可知:全國總?cè)藬?shù)每增加1萬人,快遞業(yè)務(wù)收入增加0.608億元,全國快遞平均單價增加1元,快遞業(yè)務(wù)收入增加157.647億元,快遞業(yè)務(wù)量每增加1億件,快遞業(yè)務(wù)收入增加7.271億元。解釋變量對數(shù)據(jù)真實性的反映程度可達(dá)到99.8%,即全國快遞業(yè)務(wù)收入變化的99.8%可由全國人口總數(shù)、快遞業(yè)務(wù)量及全國快遞平均單價三個解釋變量共同解釋,另外兩個解釋變量對國內(nèi)生產(chǎn)總值和居民消費水平,以及全國快遞業(yè)務(wù)收入的影響也不能忽視。

        2.建議

        隨著電子商務(wù)的興起,快遞行業(yè)在中國發(fā)展迅速,企業(yè)數(shù)量、規(guī)模都增長很快,但伴隨著快遞業(yè)務(wù)的迅速增加也出現(xiàn)了很多問題,目前勞動力匱乏對快遞業(yè)的發(fā)展有一定的影響。為進(jìn)一步提高快遞行業(yè)的服務(wù)能力,使得快遞業(yè)更好地便利人們,并為國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展穩(wěn)定根基、打下堅實的基礎(chǔ),現(xiàn)提出如下建議:

        (1) 應(yīng)長遠(yuǎn)規(guī)劃快遞行業(yè)的發(fā)展布局、優(yōu)化管理模式??爝f行業(yè)包括服務(wù)的物品類型(如文件、信件、包裹等)和物流業(yè)務(wù)(如鐵路、郵政、公路、民航等),多個部門如郵政、交通、工商等都似乎可以對快遞行業(yè)進(jìn)行管理監(jiān)督,但多頭管理的同時意味著無人管理,實際上造成了快遞行業(yè)缺乏明確而有序的管理。

        (2) 要建立健全相應(yīng)法律法規(guī),快遞業(yè)在維持自身優(yōu)勢的同時要不斷地優(yōu)化其結(jié)構(gòu),完善相應(yīng)機(jī)制,更好地滿足消費者。比如貴重物品丟失、破損的問題常有發(fā)生,要健全法律法規(guī),既提高快遞小哥的積極性又保護(hù)消費者權(quán)益。比如目前快遞行業(yè)人員自律性差,不穩(wěn)定,技術(shù)水平低,應(yīng)先提前培訓(xùn)專業(yè)分揀,加快分揀速度,提高業(yè)務(wù)水平,提升快遞員的素質(zhì)。

        (3) 各級政府要把相應(yīng)政策落實到位,加強(qiáng)對快遞行業(yè)的監(jiān)督管理,快遞行業(yè)耗能高,在快速發(fā)展的同時也成為我國碳排放增長速度最快的行業(yè)之一,并帶來了空氣污染、噪聲污染、粉塵污染等不良環(huán)境影響。盡量優(yōu)化線路,節(jié)能減排。相信在國家和政府的支持下,我國快遞業(yè)定能取得優(yōu)秀成績,更好地便利百姓,并為社會的經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)出一份力量。

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        作者簡介:趙琳(2002— ),女,黑龍江綏化人,本科在讀,研究方向:數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué);通訊作者:劉秀娟(1975— ),女河北文安人,碩士,佳木斯大學(xué)理學(xué)院,副教授,研究方向:代數(shù)。

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