線性回歸分析在出口危險化學品及其包裝質量趨勢預測中的應用

謝俊杰++杭竹++湯蕓++朱國軍

摘 要 出口危險化學品是我國對外貿易中的重要組成部分，而危險化學品如果生產、灌裝、運輸、保存或使用不當都將對人體、設施、環境產生巨大危害。本文利用統計軟件學軟件SPSS，通過多元線性回歸分析方法，利用數據分析出口危險化學品及其包裝質量水平與不合格要素之間的關系，從而建立回歸方程來預測產品質量趨勢。

關鍵詞 出口危險化學品及其包裝；出入境檢驗檢疫；線性回歸；質量趨勢

中圖分類號 D6 文獻標識碼 A 文章編號 2095-6363（2017）16-0001-01

1 危險化學品綜述

危險化學品是指具有毒害、腐蝕、爆炸、燃燒、助燃等性質，對人體、設施、環境具有危害的劇毒化學品和其他化學品①。為確保危險化學品在儲存運輸過程中的安全，除了其本身的質量符合安全規定、其流通環節的各種條件正常合理外，最重要的是危險化學品必須具有適運的運輸包裝，包裝對于保證危險化學品的危險特性不發生危險具有十分重要的保護作用，同時也便于危險化學品的保管、貯存、運輸和裝卸②。

出入境檢驗檢疫機構根據《中華人民共和國進出口商品檢驗法》及《危險化學品安全管理條例》賦予的職責，對出口危險化學品及其包裝進行檢驗監管。出口危險化學品及其包裝的質量作為出入境檢驗檢疫機構常抓不懈的重點工作，本文以檢驗監管過程中發現的不合格項數據為基礎，通過科學手段來建立一套合適的數學模型來有效地預測產品質量的趨勢，從而為檢驗監管的重點提供參考。

2 有效合理的數據處理

在包含多元變量統計學模型中，回歸分析是一種研究這些變量之間關系的有效方法，同時還可以通過概率分布來描述回歸函數中因變量的變化。我們需要解決的是因變量與多個獨立變量（或“預測變量”）之間的關系。由于本文所涉及的數據龐雜，計算工作難以通過人工實現，在此需要利用專業的統計軟件：SPSS（Statistical Product and Service Solutions）。SPSS是一種廣泛應用于社會科學統計分析工具，被市場研究人員、調研公司、政府機構、學院、營銷機構、乃至專業的數據挖掘者等使用③。本文分析整理檢驗監管不合格項別的基礎上，進行了科學分析，利用SPSS軟件進行計算、分類、篩選并最終建模，結合地區出口危險化學品產業實際，為管理層決策提供科學依據。

建立回歸方程來進行對象的研究，是多變量統計分析的重要方法。其一般模型規律是：（Y=b0+b1x1+bkxk）。其中Y是因變量質量水平（總不合格率），b0～bk是回歸系數，x1～xk是應變量因子（各不合格項在總批次中的比率）。由于回歸分析過程涉及大量的數學運算，因此本文運用SPSS軟件處理數據，以便數學統計分析在產品質量水平預測中的應用。

根據某市2013—2016年度數據，出口危險化學品及其包裝檢出各類不合格項目主要有：未加施危險公示標簽、危險公示信息（標簽和SDS）的格式及內容不符合輸入國的要求，包裝相容性不合格、包裝使用不當、包裝老化、泄漏等，均為安全項目不合格。

經過采集、梳理、剔除和分類，數據以月為單位，整理后得出數據表單（部分），見表1。

得到上述數據源后，將其錄入SPSS數據編輯器，見圖1。

數據經過SPSS線性回歸分析處理后得到圖2相關系數矩陣。

從圖2可看出，未加施危險公示標簽（不合格率）與質量因子（質量水平）的相關性較高，系數達到了0.745，包裝相容性不（合格率）、包裝使用不當（不合格率）相關性較低，而危險公示信息（不合格率）、包裝使用不當（不合格率）又和未加施危險公示標簽（不合格率）呈現較高的相關性，其中危險公示信息不符（不合格率）也與質量因子呈現中等關聯性。

在SSPS的匯總模型中，對所建立的回歸模型進行方差分析檢驗，顯示模型 ：質量因子Y、未加施危險公示標簽不合格率x1、危險公示信息不符不合格率x2、包裝使用不當不合格率x5的組合模型得到的回歸方程最有統計學意義。根據以上分析，得出回歸分析模型的最終結果，建立多元線性回歸方程為：Y=-0.001+0.011 x1-0.001 x2+0.001x5，其中常數項為-0.001，回歸系數分別為0.011、-0.001、0.001。

3 討論及展望

本文通過數據分析和不合格項別分類，利用SPSS進行分析建模并得到影響出口危險化學品及其包裝質量水平的多元線性回歸方程。但模型具有較大的地域局限性，因此規模性推廣需要對數據的廣度和不合格項別的深度進一步挖掘，利用大數據對模型的普適性進一步進行驗證；同時，對不合格項別需細分和二次建模，為管理層提供更為科學有效的決策依據。

注釋

①《危險化學品管理條例》.國務院令第591號，2011.

②于群利《進出口危險品及包裝檢驗培訓教材》.國家質檢總局檢驗監管司，2017.

③維基百科.SPSS應用簡介.endprint