ＳＰＳＳ相关分析与线性回归分析在我国物流业增加值分析中的应用

胡盛强　张毕西　欧江艳

摘要:物流业增加值是反映物流业发展状况的核心指标,是衡量相关企业经营业绩及经济发展水平的重要依据,因而对其进行分析并在此基础上得出的结论具有重要的现实意义。文章以中国物流与采购网公布的有关统计数据为依托,通过SPSS相关分析及线性回归分析,对反映物流业发展状况的物流业增加值、物流固定资产投资、社会物流费用等指标的相互关系进行探讨,得出了一些对于物流业增加值的分析及预测有较强实际意义的结论,可供有关部门参考。

关键词:物流业增加值;物流固定资产投资;社会物流总费用;相关分析;线性回归分析

中图分类号:F279.23 文献标识码:A

Abstract: Added value of logistics industry is the major measure of development of logistics industry, and it is the important basis of measuring operation performance of related companies and level of economic development. Therefore the conclusions based on the analysis of it are of great practical significance. Depended on the statistical data released by Chinese logistics and purchasing net and through correlation and linear regression analysis based on SPSS, the paper has discussed the interrelation among the added value of logistics industry, investment of fixed logistical assets and social logistics costs which reflect the status of development of logistics industry, and has drawn some conclusions which are important to the analysis and prediction of added value of logistics industry, the conclusions can refer to the relevant departments.

Key words: added value of logistics industry; investment of fixed logistical assets; social logistics costs; correlation analysis; linear regression analysis

0引言

熟悉物流行业的理论界普遍认为,“现代物流是经济发展的加速器”,即认为现代物流的发展伴随现代物流供给能力的提高,物流供给能力的提高能够促进经济的增长。物流能力的提高直接表现为物流业的发展,而物流产业增加值是反映物流业发展的核心指标。从而,我们可以知道,物流业增加值与经济增长是相关的。因而,分析并预测物流业增加值对我国物流行业乃至全国经济的发展都有重要意义。

2008年下半年,由美国次贷危机所引发的金融海啸席卷全球,很多国家都陷入了几十年甚至上百年一遇的经济困境,作为最大的发展中国家及全球第三大经济体——中国的经济在这股危机浪潮中也实难幸免。上证及深成股价指数经过较大幅度的下跌后,中国的股市正处于还不知是否见底的熊市,且中国的实体经济也遭重创,大学生的就业及农民工的失业问题正成为社会关注的焦点。为此,中国政府正以快速的应对方式,采取积极的财政及货币政策,做出了四万亿元的投资计划,大力进行基础设施建设及通过了十行业的振兴规划,而其中就包括物流固定资产投资及物流业振兴规划,如铁路、公路、机场建设等。笔者由此产生的疑问便是:物流业增加值与物流固定资产是否戚戚相关?它与社会物流费用支出是否也颇有相连?笔者将以统计数据作为依据,通过SPSS进行分析,并得出结论。

1反映物流行业发展状况的基本指标介绍

1.1物流业增加值:增加值率是指在一定时期内单位产值的增加值。物流业增加值是指由交通运输物流增加值、仓储物流业增加值、批发物流业增加值、配送加工包装物流增加值和邮政业物流增加值构成。一般而言,交通运输物流增加值要占整个增加值的七成以上,而邮政业所占比重最少。对于物流业发展来说,物流业增加值是反映物流业发展的核心指标。

1.2物流固定资产投资:它包括交通运输业、仓储、邮政业、贸易业、配送、加工、包装业等行业的固定资产投资额。一般情况下,对于交通运输业的固定资产投资占整个固定资产比重超过百分之七十,而配送、加工、包装业固定资产投资相对最少。

1.3社会物流总费用:它包括运输费用、保管费用及管理费用。通常情况下,运输费用超过物流总费用的一半,管理费用所占比重相对较少。

1.4物流总额:即以上三项费用的总和。因在物流业增加值中的相关分析中没有实际意义,因而在以下的数据统计中没有涉及。

1.5笔者以2008年1~3季度的物流信息统计为例给予说明如表1所示。

2物流业增加值的相关分析及线性回归分析

2.1统计数据。笔者了解到,中国物流与采购协会每年都会对我国的物流发展状况根据季度进行四次调查统计,并把统计结果及与上期同期相比的增加比例及时公布在中国物流与采购网上。四次统计情况是:第一次调查统计第1季度;第二次调查统计1~2季度;第三次调查统计1~3季度;第四次调查统计整个一年的情况。因而为了得到第2至第4季度的数据,则必须用后一次的统计结果减去前一次的统计结果而得到。因中国物流与采购网上只有2007年、2008年的统计数据及同期增长比例,所以2006年的各季度数据可通过2007年的数据及增长比例得到。表2便是2006~2008年度各季度反映物流发展状况且与本文研究相关的数据。

2.2相关分析。相关分析是研究一个变量与另一个变量间的相互关系,研究变量间相互关系的性质和紧密程度。换句话讲,相关分析的任务就是对相关关系给予定量的描述。在统计学上,一般来说,反映相关关系的相关系数若在0.40以下为低相关;0.40～0.70为较显著相关;0.70～0.90为显著相关;0.90～1则为最高相关。二元相关分析是指研究两个变量之间的单相关关系,本文依据数据特点,对其采用的相关系数是Pearson相关系数。

2.2.1运用SPSS软件,依据“2006~2008年度各季度物流信息数据统计表”进行Pearson二元相关分析,结果如表3所示。

2.2.2对以上结果进行说明。(1)在ə=0.05的置信水平下,物流业增加值与物流固定资产投资显著相关;(2)在ə=0.01的置信水平下,物流业增加值与社会物流费用显著相关而与物流固定资产投资不显著相关;(3)在ə

=0.01的置信水平下,社会物流费用与物流固定资产投资显著相关;(4)物流业增加值与社会物流费用的相关性程度要高于与物流固定资产投资的相关程度。

2.3对物流业增加值进行线性回归分析。回归分析是对被解释变量与解释变量相互依存关系进行线性分析的一种统计学方法。若解释变量唯一,则叫一元线性回归;若解释变量不唯一,则叫多元线性回归。前向逐步分析法是多元线性回归分析的一种,它的含义是逐步增加解释变量,让对已解释变量贡献最大的变量先进入方程。它的意义在于逐步删除不重要的解释变量,消除多重共线性问题。

2.3.1依据2.1的统计数据,以物流业增加值为被解释变量,以物流固定资产投资及社会物流费用为解释变量,采用前向逐步回归法,在SPSS软件的计算下,得出结果如表4～8所示。

2.3.2对以上计算结果进行说明并得出结论

(1)通过表4及表8可以看出,运用逐步回归法,剔除了物流固定资产对物流增加值的直接影响,只考虑物流增加值与社会物流费用的一元线性关系。

(2)通过表7看出,一元线性方程为:

物流增加值=578.724+0.313*社会物流费用(此处的常数项未通过t检验,因而也可剔除)

t值:1.3808.621

(3)通过表5看出,判定系数R²为0.881,因而回归效果较好;通过表6的方差分析看出,上述方程通过了F检验,也表明了上述回归方程的合理性。

(4)通过2.2.1的二元相关性检验可以看出,在?鄣=0.01的置信水平下,社会物流费用与物流固定资产投资显著相关,因而,物流固定资产投资可以通过影响社会物流费用而影响到物流业的增加值。所以,不能得出结论,物流固定资产投资对物流业的增加值不起任何作用,或者说,必须通过其他的统计方法才有可能得出物流固定资产投资对物流业增加值的明显作用。

3结论

通过对2006~2008年度各季度物流行业相关数据进行统计分析,可以得出如下结论:(1)物流业增加值,物流固定资产投资,社会物流费用这三者之间是相关的。(2)从线性回归的角度来说,物流固定资产投资对物流业增加值的影响不明显,因而不能通过下一季度或年度的固定资产投资预算推测出相应时期的物流业增加值。(3)社会物流费用对物流业增加值的作用很明显,因而可通过建立线性回归方程对未来的物流业增加值进行预测。物流业增加值与社会物流费用之间的关系为:物流增加值=578.724+0.313*社会物流费用,即每增加1单位的物流费用支出,将获取0.313单位的物流增加值。

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