中国快递业发展影响因素的灰色关联分析

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　　内容摘要：快递行业的发展反映出电子商务市场的活跃度，立足快递业发展现状，分析影响快递业发展的因素具有重要实践意义。本文基于1991-2013年与我国快递业发展相关的国家统计局数据，通过灰色关联模型对各影响因素作用情况进行分析。结果表明，以网络购物为典型的互联网发展相关指标与快递业关联度最大，快递发展在一定程度上受宏观经济影响，网络与经济两大类影响因素的作用力度随电子商务的发展，以2007年为节点呈现出不同状态。据此提出加快电子商务与快递业协同、加快缩小地区差异等发展建议。
　　关键词：快递业   网络购物   影响因素   灰色关联
　　引言
　　电子商务平台的广泛建立使网络购物成为人们生活消费的一大特色，快递业则成为与之同步发展的一大行业。国家“十二五”规划明确提出发展现代物流业，建立信息化、专业化、社会化的现代物流服务体系。通过发展第三方物流来整合并利用物流资源，加强物流行业基础设施的建设衔接，降低物流成本要求，提高物流效率，将快递产业列为物流业的子产业，划入政府优先发展的领域。但目前相关的理论成果较少，研究方法以基础定性分析为主。因此，从快递业投入产出率的角度，将定性和定量方法相结合，对影响快递产业发展的宏、微观因素进行研究具有重要的理论和实践意义。
　　快递业所在的第三产业是国民经济的重要组成部分，早已成为经济学重要的实证研究领域，经济学者基于各自关注的核心问题运用不同模型建立起各自的理论解释框架。如使用PEST 理论模型归纳快递业发展的宏观影响因素（任娟，2005），利用波特钻石模型分析内部环境对快递业发展的影响（昝兴勇，2011），以及基于定性分析，使用灰色关联法与信息熵等定量方法分析快递业竞争力的关键决定因素等（魏光兴等，2010）。但文献检索结果表明，与我国快递业的相关研究起步较晚，迄今为止尚存如下问题：对我国快递业发展趋势与影响因素的研究停留在表层;简单定性研究居多;影响快递业发展的因素分析不够全面。
　　考虑到影响因子涉及时间序列数据，因此本文拟从我国快递业近二十年的发展趋势出发，采用相比回归分析、主成分分析、方差分析等传统数理统计分析方法适用性更强的灰色关联模型，定量分析影响快递行业发展的关键因素，进而提出促进我国快递业发展的政策性建议。
　　灰色关联模型
　　灰色关联模型是一种测度系统中某项代表因素与其他因素关系的密切程度的统计分析技术，用来判断影响该系统整体变化趋势的主要和次要因素，以量化分析系统发展态势。模型在影响因素分析中的设置与操作步骤如下：
　　第一步：确定分析序列。确定一个因变量与多个自变量因素，默认因变量数据参考序列为X0′，各自变量数据比较序列分别为Xi′=（i=1， 2， …， n），参考序列与比较序列共n+1个变量序列构成矩阵，具体如下所示：
　　其中，Xi′=[xi′（1）， xi′（2）， L， xi′（N）， ]T;i=0， 1， …， n;N为变量序列的长度。
　　第二步：无纲量化处理变量。对处于不同量纲或数量级的原始变量序列采用初值法或均值法进行无纲量化，以保证分析结果的可靠性。通常时间序列数据采用初值法求初值像，得到：
　　第三步：求差序列。
　　第四步：计算灰色关联系数。
　　对参考序列与各比较序列对应期绝对差值构成的绝对差值矩阵作如下计算，得到灰色关联系数：
　　其中，ρ为分辨系数，在（0，1）内取值，一般取0.5;ξ0i（k）为关联系数，数值越大反映第i个比较序列Xi与参考序列X0在第k期关联程度越大。
　　第五步：求灰色关联度。将N个关联系数求算术平均得到比较序列Xi与参考序列X0的关联程度：
　　若r（x0， xi）>r（x0， xj ），则说明序列xi与序列x0的关联程度比xj与x0的关联程度大，即自变量xi较xj对因变量x0的影响程度大。
　　数据来源及特征分析
　　（一）变量选取
　　综合指标体系科学性和数据获取可行性考虑，本文以快递量（万件）为反映快递行业发展情况的参考序列，选取反映快递业运输条件的指标：邮路总长度（公里），反映网络购物活跃度的指标;互联网上网人数（万人）、网购网民数（万人）、网络购物交易规模（亿元），反映社会经济发展水平的指标;城镇居民消费水平（元）;第三产业增加值（亿元）;国内生产总值（亿元）;社会消费品零售总额（亿元）共八项影响因素作为比较序列，从经济社会发展的宏观角度和快递、电子商务行业现状等微观角度进行中国快递行业发展的影响因素分析。
　　（二）样本数据来源
　　本文从国家邮政局、国家发展和改革委员会网站搜集了近年来邮政快递业的相关政策，并从国家统计局网站收集了1991-2013年部分经济指标数据。为剔除数据受价格变动的影响，将选取的8个指标变量统一除以以1991年为基期的物价指数进行标准化处理。下文均使用标准化处理后的统计数据。
　　（三）数据特征分析
　　1.快递业发展趋势。改革开放后中国快递行业从中国香港发源并引入内地，其年增长率远高于同年GDP的增长率。就本文研究时间范围看，从1991-2006年我国快递量逐年上升，而2007年在以阿里巴巴为典型代表的网络交易平台及各银行的网络业务的共同作用下，快递业伴随网购热潮而得到迅猛发展，业务量近五倍于上年同期水平。往后增速也持续保持较高水平。
　　2.经济社会状况。我国经济发展水平从1991年以来保持稳健增长趋势，在政府有力的宏观调控下市场平稳较快发展，未呈现出较大波动。城镇居民消费水平、第三产业增加值、国内生产总值、社会消费品零售总额等经济指标在2007年呈现出跳跃式发展，其中城镇居民消费水平和第三产业增加值在2007年后增速上升较快。由此可见，我国扎实的经济基础为快递业提供了良好的发展平台，而供货物运输的邮路的逐年铺开等社会基础也给予了快递业充分的物资基础条件。 　　3.互联网普及情况。由于互联网对技术、经济条件的要求较为严格，上世纪九十年代末期我国互联网普及较慢，利用互联网进行物品交易的人群基本只在中国香港有小范围活动。而进入二十一世纪，尤其是我国加入WTO后，互联网迅速发展，网络交易规模成倍增加，中国迎来信息化高速发展时代。同样，在2007年规模效应的作用下，互联网得以再次飞跃，参与网购的网民数量比上年翻番。
　　由此看出，我国自1991-2013年，经济社会各方面指标呈现出协同发展趋势。为研究各项因素对快递业发展的影响情况，以2007年为虚拟变量Di节点（当i<2007时，Di为0;当i≥2007时，Di为1），以上述八项影响因子为解释变量，选取快递量Yi为被解释变量，对各指标对数值进行多元线性回归。在剔除多重共线性后得到回归结果：
　　说明网购网民数、互联网上网人数、第三产业增加值对我国快递行业发展具有明显影响。通过虚拟变量Di的作用，模型体现出影响快递业发展的因素受时期影响的差异。为进一步分析不同因素对快递行业发展的影响作用，下文将分别计算1991-2006年和2007-2013年灰色关联度，并与整体1991-2013年份作比较研究。
　　灰色关联分析
　　根据1991-2013年我国快递行业发展的相关经济指标数据，采用初值法对各指标数据进行无纲量化并作出各自变化趋势曲线。图1为快递量和快递业运行相关指标发展趋势图，图2 为快递量和宏观经济指标发展趋势图。
　　比较快递业运行相关指标的趋势曲线发现，网购网民数和网络购物交易规模两项指标的增长趋势与快递量曲线保持有最大契合度，均在1999年前发展甚微，在1999-2006年间缓慢上升，自2007年起迅猛增长。互联网上网人数与快递量发展趋势基本一致，作为网络购物的前提因素，互联网的发展必先早于网购业务（魏丽宏，2013），因而其迅猛增长态势自2006年起就已呈现，略早于快递业转折发展时期。邮路总长度则在整体上呈现出平稳上升趋势，在1997-1998年间小幅快速上升，随后缓慢增长，2009年后增速加快。
　　宏观经济指标走势则较为趋同，自1991年起稳步上升，2005年开始增速加快。其中社会消费品零售总额和第三产业增加值与快递量曲线最为贴近，国内生产总值与快递量曲线契合度紧随其后，城镇居民消费水平与快递量曲线契合度相对较低。但各项宏观经济指标对快递量的直接效果较各项互联网相关指标低，仅在整体趋势上与其保持同步。
　　通过1991-2013年间各项指标的发展趋势图可观察不同指标与快递行业发展的大致关系，但还不足以具体量化分析各指标对快递业发展的影响力度，也难以评判具有不同社会经济特征的时间段下各指标的作用程度差异，故继续使用灰色关联法对各指标作进一步分析。依据前文阐述的灰色关联模型，取分辨系数 ρ=0.5得到8项影响指标关联度。以2007年为节点的分时段灰色关联综合分析结果见表1。
　　就1991-2013年总体灰色关联度而言，r（x0，x3）>r（x0，x4）>r（x0，x2）>r（x0，x7）>r（x0，x6）>r（x0，x5）>r（x0，x8）>r（x0，x1），即网购网民数对快递业发展影响最大，关联度超过0.8水平;网络购物交易规模和互联网上网人数的影响效果次之，但关联度都超过0.75水平;第三产业增加值、社会消费品零售总额、国内生产总值三项宏观经济因素对快递业产生一定程度影响，关联度达到0.55水平;而城镇居民消费水平和邮路总长度对快递业影响力度较小，关联度均未达到0.5水平。
　　从2007-2013年的细化时间段灰色关联分析结果可以看出，各指标关联度排序产生小范围位次变化：网络购物交易规模与快递量关联度超过网购网民数位居第一，社会消费品零售总额与快递量关联度超过第三产业增加值位居第四，城镇居民消费水平与快递量关联度则降为最末。但就大类趋势而言，指标总体影响大小与全时间段趋同，表现为：与互联网相关指标，尤其与网络购物关系密切的指标对快递业发展的影响较强，除城镇居民消费水平外的三项宏观经济指标对快递业发展的影响力度居中，城镇居民消费水平和邮路总长度对快递业发展的影响较小。
　　如表1所示，1991-2006年的细化时间段灰色关联分析结果则表现出一定差异：第三产业增加值与快递量关联度显著高于其他7项指标，位居第一;网络购物交易规模与快递量关联度则跌至第四位次。其他指标与快递量关联度仍与全时段总体情况趋同。
　　研究结论与发展建议
　　灰色关联模型分析的整体结果表明，互联网因素对快递业发展产生突出的影响作用，突出表现为由网购网民数（X3）和网络购物交易规模（X4）代表的网络购物活跃度所产生的影响。随着智能手机、平板电脑等移动互联网终端的大范围普及和网上银行业务的铺开，网络交易成为随时随地触手可及之事，网购的第三方交易和非现场采购特性使得快递公司因此大为受益。互联网上网人数（X2）在各时间段对快递业发展的影响均较大，且由图1可见，互联网在各时期的发展均要早于网络购物类指标的发展，因而其对快递业产生的是铺垫性作用，通过为网购打下技术与受众基础后，间接作用于快递行业。
　　分时段灰色关联分析结果同样体现出电子商务对快递业的影响。2007年以前，电子商务平台发展不完全，网络购物的消费模式还未被广大消费者接受，从而快递业发展的主导因素为第三产业增加值（X7），表现为交通运输和仓储业的发展对快递公司开展经营业务提供的基础性保证，及商品服务业通过对居民消费品的丰富从而提升的快递消费品运输需求; 2007年后，随着电子商务平台的广泛应用，以阿里巴巴为典型代表的交易购物平台迅速发展，两项网购指标对快递业的影响值迅速上升，且远高于其他各项指标，宏观经济指标的影响作用随之降到次要水平。
　　此外，邮路总长度（X1）和城镇居民消费水平（X8）对快递业发展表现出较低的影响作用。一方面，虽然快递业务的开展与邮路的交通运输能力密切相关，但我国目前邮路作为国家基础设施建设更多用于邮政单位的业务开展。邮政单位与快递公司互为同行竞争者，因而邮路建设对快递业的作用需做进一步研究。同时，近年来随着顺丰、邦德等大型快递公司购置的空运航线的铺开，大大缩减了快递运送的时间和成本，快递业逐渐摆脱对基本邮路的依赖，计入国家统计数据的邮路并非为完全覆盖快递业务的运输路线。另一方面，城镇居民消费水平虽通过消费品需求间接影响快递业务量，但其还包括对生活设施、文化支出、劳务消费等与快递业务无交集的项目的核算，故其增长作用于多种对象，对快递业不具典型性。同时也反映出快递消费在城镇居民消费比重中仍占比较少的现状。 　　根据本文研究结论，提出实现我国快递行业持续快速发展的两点建议：
　　首先，加快快递业与电子商务的协同发展。电子商务的发展优先于快递，尤其在某些特定节日期间，巨额交易业务使得快递业持续“爆仓”（罗琼，2013）。解决此类问题，快递业一要掌握电子商务业务流，发现其增长规律从而增强对突发业务的快速响应能力;二要完善平等互利的协同平台，建立快递企业与电子商务联盟，形成利益共享的产业链;三要发展自主运营的电子商务平台，从单一的物流配送环节拓展进入电子商务领域，开办自营的电子商务网站，在供应链上端实施运作，以促进供货量的增加，及利润和话语权的提高。如北京宅急送快运上线的“E购宅急送”商品代销平台，顺丰速运推出的“顺丰E商圈”购物网站，申通快递创办的在线销售火车票销售平台“久久票务网”等，都大大提升了民营快递企业自身资源的利用程度（王道平等，2010）。
　　其次，加快中、西部快递业发展，缩短地区差异。我国的经济地区差异使得快递业发展出现东、中、西部地区发展不平衡，要实现快递业的可持续发展，第一，偏远的中、西部中小城市以及农村快递企业应学习环渤海地区及长、珠三角洲三大快递圈的先进发展经验，加强合作以共同建立完善的快递信息网络，联合开发偏远地区快递市场，拓展覆盖面和业务范围。第二，政府政策引导走东西部快递企业间联合发展的道路，由东部企业主导带动中、西部地区的物流市场进一步发展。将东部企业的发展经验与西部企业的人、财、物力资源结合，在技术、人才、物流网等资源互惠互补的过程中逐渐发展壮大西部企业。第三，加快中西部企业电子商务业务的发展，扩大网购需求，从无形中带动西部快递需求的发展，并利用该时机使消费者逐渐适应快递运输这类新的消费习惯，达到培养消费者通过快递来运输货物的目的（申风平等，2010）。
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