基于SPSS統計分析我國快遞行業的影響因素

趙琳　劉秀娟

摘 要：當前經濟全球化發展迅速，區域間交流頻繁，快遞行業對經濟的飛速發展起著舉足輕重的作用，它可以最大限度地方便群眾生活。在當今經濟社會，疫情防控實時動態變化的大背景下，百姓對快遞的需求量將會越來越大。本文通過分析2010—2021年這12年的全國快遞收入以及相關影響因素的時間序列數據，利用軟件SPSS構建線性回歸模型，通過檢驗、回歸分析找到影響快遞收入的顯著因素，全面推進快遞業務走遍全國各個角落，走向世界各地。

關鍵詞：回歸分析；快遞業務量；優化建議

隨著大數據時代的到來，人們的生活節奏越來越快，生活水平也不斷地提高，我國電子商務行業迅速發展?？爝f業務作為電商的下游行業，受上游電商需求推動，得到快速發展。目前是全民電商時代，淘寶、京東、拼多多、得物等各類購物軟件的出現使得我們足不出戶便可購買所需物品，價格低，發貨快，省時省力，便利了人們的生活，同時也拉動了快遞行業的發展壯大。在新冠疫情的大背景下，線上購物漸漸成為大多數年輕人的首選購物方式，快遞行業在解決社會就業問題及促進消費，推動我國經濟發展等方面起著至關重要的作用。從國家郵政局獲悉，2020年，全國快遞業務量完成833.6億件，同比增長31.2%。2021年全國快遞業務量累計完成1083.0億件，快遞業務量同比增長29.9%。在新冠疫情的沖擊下，快遞行業不但沒有受到打擊，反而有持續高速增長的趨勢。據調查研究顯示，截至2022年我國快遞服務業業務量已經連續九年穩居世界第一，業務量完成1105.8億件，同比增長2.1%，業務收入完成1.06萬億元，同比增長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步、持續、快速地發展，市場逐漸擴大，業務擴張到海外，沖出亞洲，走向世界。從2010—2021年，全國快遞業務量從23.4億件增長到1083億件，增長如此迅猛，推動了我國經濟的快速發展。馬克思曾經說過，任何事物都有兩方面，近幾年快遞行業的競爭非常激烈，行業之間為了占領市場，打價格戰，一再降低價格，從2010年的平均單價24.5元降至2021年的平均單價10.21元?？爝f均價低，導致快遞量多、速度慢、投訴多等問題，周而復始，惡性循環?；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行業不但要獲得高收益，而且要持續、健康發展，才能更好地服務于消費者。

一、模型構建與變量選取

1.變量的選取

解釋因變量是全國快遞業務收入（億元），用Y來表示，不同時期、不同地域，影響快遞業務收入因素各不相同，也就是說影響快遞業務收入的因素很復雜。解釋變量選取五個，用符號X₁，X₂，X₃，X₄，X₅表示，代表意義分別為國內生產總值（億元）、全國人口總數（萬人）、居民消費水平（元）、快遞業務量（億件）及全國快遞平均單價（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或兩個以上的自變量之間的線性依存關系，其基本思想是設法找出能代表自變量和因變量之間關系的數學表達式。

構建多元回歸模型

Y=a₀+a₁X₁+a₂X₂+a₃X₃+a₄X₄+a₅X₅+ε （1）

a₀為回歸常數，a₁，a₂，a₃，a₄，a₅為回歸系數，ε表示誤差項的隨機誤差，它是無法由X與Y之間的線性關系所解釋的變異性，反映的是其他隨機因素對因變量的影響。

3.收集數據

本文選取2010—2021年的數據，數據來源是國家統計局。一共選取了12年的時間序列數據，從表1可以看出，2010—2021年全國快遞業務收入上升速度很快。2019年末各行各業或多或少受新冠疫情影響，快遞行業逆流而上，業務量和收入都穩步上升。采用SPSS軟件導入數據，分析各解釋變量與全國快遞業務收入的關系，進而找到其顯著影響因素。

二、模型的建立

1.初始模型的估計

利用SPSS軟件輸入原始的時間序列數據，輸出數據如表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）

由此可見國內生產總值、全國人口總數、快遞業務量及全國快遞平均單價對快遞業務收入呈現的是正相關，有促進作用。其中判定系數R²=0.999，F統計量為1181.321，自相關系數DW=1.988。

2.模型檢驗與修正

（1） 統計檢驗

①擬合優度

根據上表可得判定系數R²=0.999，調整后的判定系數R2為0.998，表明本模型擬合樣本數據能力很好，五個自變量對因變量解釋了99.8%，該模型能夠很好地反映快遞業務收入的情況。自相關系數檢驗的值DW=1.988，不存在相關性。

②方差齊性檢驗（F檢驗）

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

根據上述結果可知，在顯著性水平α=0.05的條件下，全國人口總數、快遞業務量、全國快遞平均單價通過T檢驗，居民消費水平的系數為負數。

（2） 多重共線檢驗

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，進一步研究相關系數R，|R|∈[-1，1]|R|越趨近1相關性越強，越趨近0相關性越弱，R大于0兩變量存在正相關，R小于0為存在負相關，當|R|大于 0.8時，兩變量間具有較強的線性關系；而|R|絕對值小于 0.3時，兩變量間的線性關系較弱。如表5所示：

觀察上表可知：除X5外，其他相關系數R均為正數且在0.8以上，各變量之間相關性很緊密，有高度的線性相關性，X₅相關系數R為負數，與其他變量呈負相關，由此斷定模型存在嚴重的多重共線性，這對預測結果會產生很大誤差，有可能導致結論錯誤，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，此模型存在嚴重的共線性，以快遞業務量為基礎先加入全國人口總數，再加入全國快遞平均單價逐步回歸分析，消除多重共線，剔除沒通過檢驗的變量，最終得到三個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，得出回歸方程。

通過表6逐步回歸系數表分析得出三元回歸方程：

Y=0.608X₂+7.271X₄+157.647X₅-84905.82

由此可見快遞業務量、全國人口總數及全國快遞平均單價對快遞業務收入呈現的是正相關，有促進作用。

三、結論與建議

1.結論

通過優化后的三元回歸模型可知：全國總人數每增加1萬人，快遞業務收入增加0.608億元，全國快遞平均單價增加1元，快遞業務收入增加157.647億元，快遞業務量每增加1億件，快遞業務收入增加7.271億元。解釋變量對數據真實性的反映程度可達到99.8%，即全國快遞業務收入變化的99.8%可由全國人口總數、快遞業務量及全國快遞平均單價三個解釋變量共同解釋，另外兩個解釋變量對國內生產總值和居民消費水平，以及全國快遞業務收入的影響也不能忽視。

2.建議

隨著電子商務的興起，快遞行業在中國發展迅速，企業數量、規模都增長很快，但伴隨著快遞業務的迅速增加也出現了很多問題，目前勞動力匱乏對快遞業的發展有一定的影響。為進一步提高快遞行業的服務能力，使得快遞業更好地便利人們，并為國家的經濟發展穩定根基、打下堅實的基礎，現提出如下建議：

（1） 應長遠規劃快遞行業的發展布局、優化管理模式?？爝f行業包括服務的物品類型（如文件、信件、包裹等）和物流業務（如鐵路、郵政、公路、民航等），多個部門如郵政、交通、工商等都似乎可以對快遞行業進行管理監督，但多頭管理的同時意味著無人管理，實際上造成了快遞行業缺乏明確而有序的管理。

（2） 要建立健全相應法律法規，快遞業在維持自身優勢的同時要不斷地優化其結構，完善相應機制，更好地滿足消費者。比如貴重物品丟失、破損的問題常有發生，要健全法律法規，既提高快遞小哥的積極性又保護消費者權益。比如目前快遞行業人員自律性差，不穩定，技術水平低，應先提前培訓專業分揀，加快分揀速度，提高業務水平，提升快遞員的素質。

（3） 各級政府要把相應政策落實到位，加強對快遞行業的監督管理，快遞行業耗能高，在快速發展的同時也成為我國碳排放增長速度最快的行業之一，并帶來了空氣污染、噪聲污染、粉塵污染等不良環境影響。盡量優化線路，節能減排。相信在國家和政府的支持下，我國快遞業定能取得優秀成績，更好地便利百姓，并為社會的經濟發展貢獻出一份力量。

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作者簡介：趙琳（2002— ），女，黑龍江綏化人，本科在讀，研究方向：數學與應用數學；通訊作者：劉秀娟（1975— ），女河北文安人，碩士，佳木斯大學理學院，副教授，研究方向：代數。