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快遞業務量的影響因素分析*

2020-09-03 13:32:12趙庚升夏躍輝
物流工程與管理 2020年8期
關鍵詞:模型

□ 羅 伊,趙庚升,夏躍輝

(上海理工大學,上海 200093)

1 引言

中國作為全球最大的網絡零售市場,擁有5.33億的網絡購物用戶,截止2018年底,中國電子商務成交額高達31.63萬億元人民幣,網上零售規模高達9萬億元。5G時代的到來,更是為中國電子商務的發展提供了一大動力。隨著大數據、人工智能、物聯網等數字技術的快速發展,無人機、無人倉、無人車等技術紛紛投入到電商的服務體系中,電商的服務水平和效率也隨之得到改善。電子商務的發展直接推動物流行業的崛起,2018年郵政行業業務總量高達12345.2億元,同比增長26.4%,業務收入為7904.7億元,同比增長19.4%;2018年全年,快遞業務量達到507.1億件,人均快件使用量為36件,較上年增加7件。我國快遞業務量超過美、日、歐發達經濟體之和,規模連續五年穩居世界第一,是第二名美國的3倍之多,占全球快遞包裹市場的一半以上。快遞業的前景廣闊,深入分析快遞業的運行模式,探究快遞業務量的影響因素,對中國快遞業的發展具有重要作用。

王維婷,黃寶章(2011)研究發現,快遞業務[1]量與國內生產總值、社會消費品總額呈明顯的正相關關系;鄒姝琪,侯云先(2014)運用多元回歸模型分析了影響快遞業務量的因素,發現互聯網的發展水平、外貿開放程度以及國內的經濟水平對快遞業的影響最為明顯[2];石詠梅(2018)則認為,互聯網和貨物周轉量是影響快遞業務量的主要因素[3]。本文基于以上學者的研究結果,采用多元回歸模型進一步對快遞業的影響因素分析進行計量分析,從而針對性優化中國的快遞行業。

2 實證分析

2.1 變量選擇和數據來源

本文選取快遞業務量(Y)作為被解釋變量,選取運營里程(X1)、郵政營業網點(X2)、居民消費水平(X3)、貨物周轉量(X4)、社會消費品零售總額(X5)、互聯網上網人數(X6)、進出口總額(X7)為解釋變量來研究各因素對快遞業務量的影響大小。本文用于實證分析的數據來源于歷年中國第三產業統計年鑒和中國統計年鑒。

2.2 模型構建

在構建模型時,為排除變量間的多重共線性對結果的影響,本文對各變量進行多重共線性檢驗,使用eviews10計算各變量間的相關系數,發現部分變量間存在嚴重的多重共線性。為了使模型的回歸結果更加準確可靠,本文采用逐步回歸的方法,根據單個被解釋變量的擬合優度從高到低逐個引入模型進行回歸分析,保留能使擬合優度更高變量,剔除影響擬合優度且導致其他變量不顯著的變量,從而得到更精準的回歸模型。回歸過程如表1所示。

表1 逐步回歸結果

通過逐步回歸,本文最終選定X1、X2、X3、X5、X6、X7這六個變量為解釋變量構建多元回歸模型。

Y=C+β1X1+β2X2+β3X3+β5X5+β6X6+β7X7+ε

其中,Y表示快遞業務量,βi(i=1,2,…)為待定系數,ε為隨機誤差項。

2.3 單位根檢驗

在使用時間序列數據建立計量模型時,為保證序列的平穩性,避免“偽回歸”的發生,本文采用Augmented Dickey-Fuller檢驗(ADF檢驗),其結果如表2所示,原始序列沒有通過單位根檢驗,說明原始序列不平穩;對各變量進行一階差分,一階差分后的序列通過了單位根檢驗,說明該時間序列一階單整,可以進行回歸分析。

表2 ADF單位根檢驗

2.4 Granger因果檢驗

表3展示了與Y序列相關的Granger因果檢驗結果。結果顯示,存在X1、X3、X6、X7到Y的單向因果關系;存在X2、X5到Y的雙向因果關系。

表3 Granger因果檢驗

2.5 模型回歸結果分析

本文采用最小二乘法(OLS)對時間序列進行多元回歸分析,其結果如表4所示,調整的可決系數接近1,擬合優度較高,說明模型擬合效果很好;P-值為0,說明被解釋變量與解釋變量間存在顯著關系;各變量均通過了顯著性水平為10%的t檢驗,說明各變量均能對所研究的問題作出解釋;D-W值為2.4694,說明各變量間不存在一階自相關。所選的六個變量中,只有社會消費品零售總額和進出口總額兩個變量的系數為負,其余變量的系數均為正,說明運營里程、郵政營業網點、居民消費水平、互聯網上網人數對快遞業務量的增長起著推動作用,其中,運營里程數對快遞業務的推動作用最為明顯,居民消費水平次之。

表4 模型回歸結果

3 結論及建議

影響快遞業務量的因素有很多,本文則是從中選取了最為關鍵的六個因素,研究發現,交通運輸的基礎設施對快遞業務的影響最大,其次是社會的經濟水平,而社會消費品零售總額以及市場開放程度對快遞業的發展則呈負相關關系。

與其他學者的研究結果不同,段水利(2015),史雅楠(2014)等研究發現,貨物周轉量對快遞業的

發展起著重要作用[4-5],但在本文中,貨物周轉量與快遞業務量間沒有顯著關系。貨物周轉量所反映的是營業里程與貨物運輸量的累加量,同一段運營里程反復運輸之后也會導致貨物周轉量巨大,故而貨物周轉量并不能真實的反映交通的便利程度。本文所選的運營里程則是公路、鐵路和航空三種運輸方式的營業里程的加總量,其數值的增加反映的是新投入使用的里程數,故而其數值大小可以反映交通的便利程度。

中國快遞業的市場前景廣闊,市場需求旺盛,為其提供便利的發展環境能夠提高社會的整體福利。根據前文的研究結果,本文提出以下建議:首先,政府應該制定相關政策,繼續完善快遞行業的基礎設施建設,尤其是交通運輸方面的基礎設施建設;其次,政府應當鼓勵欠發達地區大力發展快遞業,對諸如“農村淘寶”等業務給予一定的支持和鼓勵,這樣既促進了快遞行業的發展,也能改善貧困地區的生活條件;最后,政府還需制定相關法律法規,以規范快遞行業從業人員,進而提高快遞行業的服務質量。

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