基于主成分分析的電商企業物流成本核算

黃延霞

內容摘要：我國電子商務物流企業仍處于高速發展中，對其下一期物流成本的需求進行有效核算成為重點問題。本文以我國電子商務物流公司——四通一達為研究對象，采用主成分分析法歸納電商物流企業成本核算中最為關鍵的因子，并采用五家公司共計100組月度數據進行實證計算，采用主成分多元回歸預測模型估計主成分因子擬合情況。研究表明，主成分分析方法歸納的前三個主成分因子能夠有效反映企業物流成本情況，模型擬合絕對誤差為0.0981，相對誤差為0.4235%，與實際成本十分接近，能夠用于實踐分析和成本估計中。

關鍵詞：電商物流企業 ? 主成分分析法 ? 成本核算 ? 四通一達

在我國消費經濟增長乏力的現狀下，網絡零售市場依然保持高速增長態勢，依托于電子商務成長起來的物流企業依然處在擴大市場規模，占據企業競爭高點的步伐之中。電商物流企業的高速發展也帶來了許多隱患，尤其集中于企業成本信息確認部分，對于企業物流成本需求進行核實、控制與預算，需要企業投入大量資金和資源。通過對企業物流成本需求進行核算，能夠使企業對物流成本的決定因素及變化趨勢心中有數，為電商物流戰略發展決策提供科學依據，減少發展過程中成本決策上的盲目性與無效性。科學制定電商物流企業成本投入，還能夠提升電子商務市場整體物流效率，促進新型商品市場發展。

相關文獻綜述

我國對于電子商務物流企業成本分析的研究較多，但對于成本需求進行核算的研究相對較少。董勁（2016）認為，企業對物流成本的控制，其重要性不亞于建立高效物流系統，不僅能夠替代節約原材料、提高生產率的傳統方法，還能夠成為提升企業利潤率的第三利潤源泉。針對物流企業成本進行優化的研究逐漸豐富，楊長英（2016）從財務管理機制的角度進行論述，其研究更強調企業財務運營的健康性，而沒有量化估計企業對物流成本的控制方法，孫蕾（2016）聚焦于云環境對我國電商物流模式的影響，認為云計算帶來的管理方法和成本控制機制優化有助于我國電子商務整體發展。總的來看，對于電商物流企業成本控制研究多采用定性分析方式。

對于電子商務物流信息與效率的研究則普遍采用量化分析手段，劉剛（2017）針對電子商務與物流效率的相關性進行實證分析，認為對于電商物流企業的測算標準需要應用更新穎的標準。笪建軍和趙燕（2017）對電商物流企業配送成本核算方法進行綜述，并構造優化方法，以加強對成本的控制。周志方和蔡嚴斐（2016）的研究更加側重于逆向物流成本優化，以汽車回收企業為對象，并納入外部成本作為重要核算項目，模型有較強借鑒意義。賁友紅（2017）則將作業成本法引入電商物流企業成本核算中，其研究重點關注成本信息失真問題，就成本信息有效性展開大量論述。但上述研究均未涉及電商物流企業成本預測與核算，本文就這一問題展開研究，并進行量化的實證分析，全文結構過程如圖1所示。

本文首先根據成本需求核算的相關代理指標建立預測集指標體系，并針對研究對象進行數據收集，此后采用主成分分析方法將代理變量進行擬合，提取貢獻度最高的因子，同時避免因子之間的多重共線性。進而將主成分因子與物流成本之間進行回歸分析及參數檢驗，并分析模型精度。上述流程所建立的模型，最終可以納入電商物流企業成本信息研究中，從而有效幫助相關企業對物流成本進行核算和控制。

基于主成分回歸分析的成本需求核算模型構建

在建立電子商務企業物流成本預測多元回歸模型時，需要讓模型盡可能多的包含電商物流成本信息，于是會納入較多與成本相關的自變量，但由于自變量之間往往會存在共線性關系，變量所包含的信息之間會相互重疊，導致大量無關信息的溢出。若簡單的擬合更多變量，會增加模型維度和自變量，同時會造成統計上的誤差，在模型預測過程中，誤差會被進一步放大。

基于上述分析，本文構建基于主成分分析的電商物流成本回歸分析模型，假定其原始數據矩陣為：

采用雅克比方法可以對X的相關系數矩陣進行求解，其協方差矩陣的P個非負特征值為：λ1>λ2>…>λp≥0，各個特征值對應的特征向量為：

C（i）=（C1（i），…，C2（i），…，Cp（i）） （i=1，2，…，p）

據此可以得到p個有效因子，為z1，z2，…，zp，如公式（1）所示：

（1）

上述因子變換中，x1是xi的標準化變換，因子經過變換后形成的有效因子z1，z2，…，zp之間線性無關，即有效因子間并不存在信息重疊問題。衡量各個因子有效性時，需要計算各個變量系數，對第i個新因子而言，其信息由對原始信息的保留程度所決定，設αi為第i個因子的方差貢獻率，以衡量第i個新因子的相關度，有：

（2）

主成分分析法中，要求方差提取率達到85%以上的前m個因子作為有效因子，以減少模型復雜度和有關因子的數量，據此有：

（3）

主成分分析所得出的m個因子，不僅有效提取了原有多維矩陣中的信息，還減少了不同因素之間的共線性，新因子z1，z2，…，zm構成衡量電商企業物流成本的主要自變量，進而可以用多元回歸分析得到物流成本與各個因子的關系：

y=b0+b1z1+b2z2+…+bmzm ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（4）

基于主成分回歸分析的成本需求核算應用

（一）代理變量及樣本數據選擇

本文以我國民營物流電商企業為研究對象，分別是申通快遞、圓通快遞、中通快遞、百世匯通快遞、韻達快遞（四通一達），其均依靠電子商務快速發展而成長，是我國最具代表性的電商物流企業。根據這五家公司的披露信息，本文選取如圖2所示的指標體系，需要說明的是，由于四通一達的運營模式不同于順豐、DHC等快遞公司，主要采取陸路運輸方式，其快件主要采取租機方式進行運輸，而不需要自負組建飛行運輸的成本。

同時，本文選取5家公司2015年1月到2016年8月的物流月度成本數據作為研究對象，每家公司20組數據，總計100組數據。由于5家公司規模上存在差異，導致一些數據的基準值存在差異，因此本文對數據進行歸一化處理。本文把前80組數據綜合為8組數據，并作為實證組數據，后20組數據結合為2組數據，作為樣本組數據。在利用8組數據進行主成分分析后，再代入2組樣本分析模型的擬合程度。

（二）基于主成分分析的電商物流企業成本回歸

根據上述理論設定，本文首先采用SPSS模型進行因子主成分分析，采用雅克比行列式計算相關系數矩陣得知，各因子間相關系數均顯著，變量間存在較強線性關系。各個代理變量的KMO值為0.912，球度檢測BTS值為521.322，兩項檢測水平均符合模型要求。同時利用因子提取法進行因子旋轉，從而消除因子無關特征。所得的前三個因子的貢獻率及方差分解情況如表1所示。

根據上文分析，主成分分析貢獻率達到85%以上即可以視為有效因子，模型中第二個因子達到83.152%，第三個因子達到90.135%，故選擇前三個因子作為有效因子，上述分析的碎石圖如圖3所示。

進而可以采用公式（4）分析各個主成分因子與電商物流企業成本之間的相關度，根據相關數據建立的主成分回歸分析，首先需要進行顯著性檢驗，分析所選自變量之間是否存在信息重疊情況，結果如表2所示。如表2所示，在回歸系數的顯著性檢驗中，各個系數的t值與sig.值檢驗結果均顯著，說明主成分分析方法所提取的主成分因子能夠有效反饋電商物流企業成本，因子之間具備顯著影響關系。模型容差與VIF值接近于1，表明所選變量間的信息重疊問題并不顯著，在回歸中不存在多重共線性問題，主成分分析所提取的因子的原始噪聲得到消除，表2中的B值即為各個變量與成本變量的相關性系數，可以用方程表示如下：

y=19.891+1.178z1+0.302z2+0.096z3 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（5）

將主成分分析結果與實際物流成本進行比對，就可以得到模型擬合水平，利用20組樣本組數據實際值進行對比，其預測結果如表3所示。如表3所示，利用實驗組計算出的預測值與樣本組實際值絕對誤差較小，兩個樣本組中均表現出較好的模型預測水平，總的來看，模型平均絕對誤差為0.0981，平均相對誤差為0.4235%。說明本文所采用的主成分分析法在電商企業成本需求核算中具備較好擬合效果，能夠有效降低原有統計方法中需要根據多種統計變量對成本進行估計的復雜性。本文僅通過三個主成分因子，在較強擬合程度下建立對成本的計量模型，極大簡化了企業成本核算時的工作強度，并且能夠幫助企業更有效衡量影響成本的主要因素，有助于企業提升成本信息標準及成本信息工作效率。

加強我國電商物流企業成本控制的建議

本文以我國典型電商物流企業—四通一達為研究對象，采用主成分分析法構建企業物流成本需求多元回歸模型。模型構建中，本文盡可能控制各個變量間的信息重疊，并利用最主要的變量對電商總體成本進行預測，本文所構建的模型具備較強擬合水平，能夠用于企業實際成本測算和預估之中。根據本文的研究結論，我國電商物流企業在進行成本核算時，對于企業運行成本和預估成本的估計普遍有所偏移，即無法正確估計下一季度的總體預算，造成大量資源浪費。為此，本文提出以下方面的建議：

第一，采取更有效的成本控制管理措施。電商物流企業在發展過程中，應該主動降低大量無效或低效的重復工作，對于無技術含量的重復勞動而言，可以采用更多科技手段予以替代，例如中轉分撿系統，可以有效幫助各個物流中轉點針對產品位置進行分類，對于物流商品的裝載和卸下，均可以采用適用物流運輸的專用運輸車進行運輸，不僅能將大量人力資源從體力勞動中解放出來，還能夠簡化工作流程。

第二，企業內部應該引入更高效的信息管理平臺。電子商務物流企業所存在的問題，原因在于其成本管理系統缺陷、高速發展的企業規模、企業整體管理及成本控制上存在缺陷。增加科技資本投入以構建更具效率的精準物流管理系統，并將其代入物流管理實踐中，物流管理系統的提升在個體運輸中產生的效率提升較小，但運用于大批量工作中，能夠伴隨產品規模擴大，產生更強規模效應，更大限度的提升企業整體效率，為企業成本管理提供更有價值的方法。

第三，提供更明確的人員管理激勵措施。人力資源管理是企業擴張過程中，最容易產生成本冗余的部分，人力資源支撐了電子商務環境下物流企業各個環節，加強對人員管理的激勵，能夠幫助新員工更有效加入企業物流運輸中，使得員工參與公司發展中，在各個環節建立成本控制意識，累積成為公司的成本控制文化。對于企業員工在工作中提出的建議及方法，要及時有效的進行鼓勵，建立具備持續性的獎勵機制，以提升員工物流管理觀念，能夠有效分析成本價值，重視成本管控。利用人力資源優化，可以在現有技術水平及管理水平未產生重大突破時，形成較強團隊效應，從而作用于公司整體成本管控。

參考文獻：

1.劉剛.生鮮農產品電子商務的物流服務創新研究[J].商業經濟與管理，2017，37（3）

2.笪建軍，趙燕.電商物流類企業配送成本核算方法優化與控制[J].商業經濟研究，2017（16）

3.周志方，蔡嚴斐.基于價值流分析的汽車回收企業逆向物流成本優化研究[J].軟科學，2016，30（1）

4.賁友紅.作業成本法在快遞物流成本管理中的應用研究[J].價格理論與實踐，2017（12）

5.董勁.略論企業物流成本的控制與優化[J].商業經濟研究，2016（14）

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7.孫蕾.云環境下我國電子商務物流模式創新與發展趨勢[J].商業經濟研究，2016（20）