基于因子分析法的安徽省主要城市快遞業市場容量比較研究

文靜

（池州學院，安徽池州247000）

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基于因子分析法的安徽省主要城市快遞業市場容量比較研究

文靜

（池州學院，安徽池州247000）

摘要：當前安徽省各個城市的快遞行業發展迅速，市場容量不斷擴大。在當前環境下，開展安徽省不同城市快遞市場容量的比較研究，對快遞業的長遠發展，以及網點布局意義重大。

關鍵詞：因子分析法；快遞業；容量比較

一、快遞業相關影響因素及其作用

（一）地區經濟總量

快遞業是安徽重要的新興產業，其本身創造的價值在不斷增加?？爝f業是物流業的重要構成，而物流業又是國民經濟發展的基礎產業之一。物流業的成長能降低成本，拉動國民經濟發展，能推動產業轉型升級。所以國家日益重視物流業發展，出臺了較多推動其發展的政策，并且往往經濟規模巨大的城市，其信息、物資、人才的流動性往往也較強。城市的經濟發展規?？梢酝ㄟ^國民生產總值等指標反映。

（二）工業總量

人們的日常生活需要最多的是工業產品，工業能夠滿足群眾日益提高的物質和精神需求。而快遞業運輸的內容主要是以社會上的工業品為主。工業發達的城市往往需要便利的交通使產品從廠家運達客戶端，這類城市往往都有極大的快遞市場需求。

（三）國內貿易交易總量

快遞業往往是通過電子商務產業間接帶動消費，同時也是電子商務產業鏈的關鍵環節。電子商務產業需要快遞行業為客戶提供物流和配送。當前網絡購物作為電子商務的一個重要業務蓬勃發展，網絡消費對拉動國內貿易發展，促進快遞業的發展作用不可忽視。

（四）信息化程度快遞業發展與信息業的發展，尤其是寬帶網絡發展緊密關聯。近幾年來，隨著寬帶上網的人數增加，網絡成為聯系商家和客戶的重要橋梁，而快遞成為網絡購物配送的基礎，因此信息化程度影響巨大，本文選取的反映信息化程度的指標是互聯網上網人數。

（五）交通發達程度

當前，城市經濟發展以及貿易額增長，要求城市的交通運輸也能跟上。快遞業相比于傳統的貨物傳遞方式速度更快，但是對城市交通運輸能力要求更高。只有城市具備較強的交通運輸能力，快遞業才能發展。本文選取交通業、倉儲業、郵政業的總產值，以及貨物的運輸量和周轉量反映城市的交通發達程度。

（六）對外貿易總量

對外貿易對快遞業也有積極影響。自我國加入世貿組織以來，我國的國際貿易增長迅速，交易規模也日益擴大，市場趨于穩定，這也有利于快遞業的發展。所以本文采用對外貿易總額來定量分析其對快遞行業的影響。

二、安徽省主要城市快遞業市場容量比較的指標體系及分析方法

（一）指標體系構建

為了對安徽省16個地市快遞業市場容量做出比較分析，本文選取2014年安徽省16個地市的地區經濟總量、工業化程度、國內貿易總量、信息化程度、交通發達程度、對外貿易總量作為一級指標，地區生產總值等作為二級指標。所有指標的數據來源于各地市的2014年統計公報以及當地統計局網站公布數字等。

表1：快遞業容量衡量指標體系

（二）分析方法選擇

為了更準確地評測某一事物，我們往往選用很多測評指標，以便盡可能完整地評測對象。但統計指標越多，統計分析的難度就更大。原因是：首先，由于指標與測評對象的關聯程度不一，因此權重不一，主觀測評難免失之偏頗。其次，收集的指標越多，耗費的成本越大。而因子分析法能較好地解決這類問題。因子分析法是一種多元統計分析方法，主旨是用最少的并且相互獨立的因子來反映原變量的絕大多數信息，主要方法是通過探討變量之間的相關系數矩陣的結構，最后通過能控制基本所有變量的少數隨機變量來描述多個變量的相互關系。因子分析法可以消除指標與指標的信息重復，對事物的本質進行抽象，不但能夠用來綜合評價，而且還能對產生影響的主要因素進行分析。

三、基于因子分析法的安徽省主要城市快遞業市場容量比較分析

（一）運用因子分析法分析比較安徽省主要城市快遞業市場容量的主要過程

在對指標體系及其相關數據進行整理后，首先利用SPSS統計軟件對原始數據進行標準化的處理，以便消除數據量綱的影響,然后對得到的標準化數據進行KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）取樣適當性度量以及Bartlett球形檢驗方法檢驗，看是否適合使用因子分析法，結果如下：

表2：KMO和Bartlett的檢驗

從上表看出，KMO檢驗值為0.670，Bartlett值為0，這說明變量與變量之間相互有相關性，因此，本文所建指標體系適合使用因子分析法。

下面根據因子分析法的原理，利用SPSS統計軟件進行降維處理，提取的主成分不宜太多，主要按照累計方差貢獻率大于80%或者特征值大于1的原則選擇，計算主因子特征值、累計方差貢獻率如下表所示：

表3：解釋的總方差

提取方法：主成份分析法。

在方差解釋表中能看出，在利用2項公因子來代替原有的10項指標后，累計方差貢獻率（也就是模型的解釋力）高達87.058%，大于80%，證實2項公因子可得到良好效果。

初始荷載矩陣中各主因子的典型代表變量不夠突出，需要對公因子來進行方差最大化的正交旋轉，希望能夠找到解釋更明確，并且實際意義更突出的公因子，經過旋轉后，公因子對Xi的貢獻為hi2。經過正交旋轉后，得到的荷載矩陣見下表：

表4：旋轉后的荷載矩陣a

提取方法：主成份。

旋轉法：具有Kaiser標準化的正交旋轉法。a.旋轉在3次迭代后收斂。

公因子F1在地區經濟總值、規模以上工業增加值、規模以上工業企業數、零售商品總額、社會消費品零售總額以及交通運輸業、倉儲業、郵政業增加值、進出口貿易上載荷較大，將F1命名為宏觀經濟因子，公因子F2在互聯網上網人數、貨物運輸量、貨物周轉量上荷載較大，將F2命名為信息和物流因子。

經過初步處理后，每一個因子Fi都代表著幾個解釋變量，因此在衡量各個解釋變量Xi對快遞容量的解釋程度就可以用F1，F2來解釋，但是每個變量對因子的貢獻程度各有差異，因此需要構造一個線性函數用于表達這種關系：

表5：成份得分系數矩陣

提取方法：主成份。

旋轉法：具有Kaiser標準化的正交旋轉法。構成得分。

將上表中的系數和原數據相乘即得到每個因子的表達式：

最后，得到安徽省16個地市快遞容量的綜合得分及排名情況如下表所示。要說明的是各個因子得分的均值是0，原因是對原始指標進行了標準化處理。計算所得F值均值也是0。負值得分僅表明該地區在該方面的得分低于整體平均水平，正值則表示高于整體平均水平。

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（二）因子分析結果

根據因子分析結果，我們可看出合肥、蕪湖、安慶、阜陽、蚌埠等地區快遞容量相對較大，尤其是合肥市領先于其他城市，這與其經濟總量較大、人口總量較大、電子商務發達以及交通便利等因素有關。蕪湖市的快遞容量次高。這與蕪湖市在安徽省的次中心城市地位有關。合肥、蕪湖、安慶、阜陽、蚌埠等市的快遞容量較大，且相差較大。其他市則呈相差不大，基本呈依次降低態勢。

四、總結

從最終的的結果分析，我們能發現安徽省16個主要城市之間的快遞市場容量差異較大?？偟膩碚f，有以下特點：（1）大部分城市快遞容量與城市經濟總量排名，以及與工業經濟排名基本吻合，說明經濟總量和工業經濟規模對快遞業的帶動和影響較大，快遞企業可考慮優先布局在這類地區，尤其是具有較大實力的快遞企業可優先布局在這類地區取得先發優勢，占據市場份額；（2）部分地市快遞容量稍弱于經濟排名，原因可能在于這些地區經濟總量較大，但是受到了其他方面的限制，比如馬鞍山市在其他方面的排名均弱于經濟排名?？梢娍爝f企業在地區布局的時候不僅要考慮經濟總量，還要綜合考慮其他因素；（3）對相對弱小的快遞企業而言，在市場份額的爭奪中，應該避開與領先快遞企業的價格戰。在市場競爭較弱的二三類城市中，應盡早進入市場網點優化布局。

參考文獻：

[1]季彤.快遞業發展影響因素分析[D].南京郵電大學，2012.

[2]曹雪梅.河北省快遞業升級能力評價及提升對策研究[D].燕山大學，2014.