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(duì)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(huì)，疫情防控實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)變化的大背景下，百姓對(duì)快遞的需求量將會(huì)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(shí)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(yàn)、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(gè)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(shí)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(dòng)，得到快速發(fā)展。目前是全民電商時(shí)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(jià)格低，發(fā)貨快，省時(shí)省力，便利了人們的生活，同時(shí)也拉動(dòng)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(huì)就業(yè)問題及促進(jìn)消費(fèi)，推動(dòng)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(zhǎng)31.2%。2021年全國快遞業(yè)務(wù)量累計(jì)完成1083.0億件，快遞業(yè)務(wù)量同比增長(zhǎng)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(zhǎng)的趨勢(shì)。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(zhǎng)2.1%，業(yè)務(wù)收入完成1.06萬億元，同比增長(zhǎng)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(chǎng)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(zhǎng)到1083億件，增長(zhǎng)如此迅猛，推動(dòng)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(jìng)爭(zhēng)非常激烈，行業(yè)之間為了占領(lǐng)市場(chǎng)，打價(jià)格戰(zhàn)，一再降低價(jià)格，從2010年的平均單價(jià)24.5元降至2021年的平均單價(jià)10.21元。快遞均價(jià)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)?；诖?，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(fèi)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(shí)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(gè)，用符號(hào)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(fèi)水平（元）、快遞業(yè)務(wù)量（億件）及全國快遞平均單價(jià)（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(gè)或兩個(gè)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(xiàng)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(duì)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(jì)局。一共選取了12年的時(shí)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(jì)

利用SPSS軟件輸入原始的時(shí)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(jià)對(duì)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(jì)量為1181.321，自相關(guān)系數(shù)DW=1.988。

2.模型檢驗(yàn)與修正

（1） 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

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(gè)自變量對(duì)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(yàn)的值DW=1.988，不存在相關(guān)性。

②方差齊性檢驗(yàn)（F檢驗(yàn)）

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(yàn)

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(jià)通過T檢驗(yàn)，居民消費(fèi)水平的系數(shù)為負(fù)數(shù)。

（2） 多重共線檢驗(yàn)

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(shí)，兩變量間具有較強(qiáng)的線性關(guān)系；而|R|絕對(duì)值小于 0.3時(shí)，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(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果會(huì)產(chǎn)生很大誤差，有可能導(dǎo)致結(jié)論錯(cuò)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(yàn)，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(jià)逐步回歸分析，消除多重共線，剔除沒通過檢驗(yàn)的變量，最終得到三個(gè)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(yàn)，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(jià)對(duì)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(jià)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(duì)數(shù)據(jù)真實(shí)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(jià)三個(gè)解釋變量共同解釋，另外兩個(gè)解釋變量對(duì)國內(nèi)生產(chǎn)總值和居民消費(fèi)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(zhǎng)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(dòng)力匱乏對(duì)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(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，現(xiàn)提出如下建議：

（1） 應(yīng)長(zhǎng)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(gè)部門如郵政、交通、工商等都似乎可以對(duì)快遞行業(yè)進(jìn)行管理監(jiān)督，但多頭管理的同時(shí)意味著無人管理，實(shí)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(shì)的同時(shí)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(fèi)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(fèi)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(jí)政府要把相應(yīng)政策落實(shí)到位，加強(qiáng)對(duì)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(shí)也成為我國碳排放增長(zhǎng)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?jī)?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(jī)，更好地便利百姓，并為社會(huì)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)出一份力量。

參考文獻(xiàn)：

[1]錢瑩，方秀男.多元線性回歸模型及實(shí)例應(yīng)用[J].中國科技信息，2022（4）：73-74.

[2]中國統(tǒng)計(jì)年鑒2021.

[3]黃鈺茜.基于多元回歸分析陜西省物流業(yè)發(fā)展的環(huán)境影響[J].中國集體經(jīng)濟(jì)，2022（14）：112-115.

[4]武進(jìn)靜，韓興勇.江蘇省物流業(yè)對(duì)GDP影響的多元回歸模型分析[J].中國農(nóng)學(xué)通報(bào)，2015（31）：256-264.

[5]周曉利.電子商務(wù)飛速發(fā)展背景下快遞業(yè)發(fā)展探討[J].企業(yè)經(jīng)濟(jì)，2012（5）：110-113.

作者簡(jiǎn)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)。