中国快递服务发展的区域差异研究

郭月凤，郭程轩，杨玉匀，徐颂军*

(1．广东工贸职业技术学院，广东广州510600;2．华南师范大学地理科学学院，广东广州510631)

近年来随着电子商务的蓬勃发展，我国的快递服务及相关行业不断发展壮大，快递服务已成为一种重要的商品配送方式．快递服务(简称快递)是指按承诺时限递送到收件人或指定地点、并获得签收的寄递服务［1］．快递服务包括收寄、投递、签收等服务环节，具有时效性、准确性、安全性、方便性等特点．

2011年我国网民在线购物交易额达7 800亿元，电子商务的年增长率是同期社会消费品零售总额实际增长率的近6倍．现代社会的GDP与物流、快递业三者之间存在 1∶2∶3 的内在比例关系［2］．以2011年我国的GDP经济总量47．3万亿元人民币计算，快递服务的需求量在141．9万亿元以上，可见其拉动内需的效应是巨大的．国外对快递领域的研究较早，如罗杰·弗罗克诠释了美国联邦快递服务的企业文化、目标、业务模式［3］等．国内关于快递服务业的研究成果主要集中在研究快递业的发展现状、可持续发展等问题［4-6］．而对中国快递服务发展的区域不平衡问题，国内学者的关注相对欠缺．本文利用《中国统计年鉴2012》公布各省市快递业务数据［7］，从地理学角度，利用经济学供求关系原理，分析我国快递服务区域发展不平衡状况及其形成原因，探求解决问题的具体对策．

1 我国快递服务发展的区域差异分析

为了评价我国快递服务的发展状况，选择快递业务量(以下简称快递量)、人均快递量、投递时间等指标，分别从区域、省际等不同层次揭示我国快递服务业发展的区域差异．其中，以快递量衡量快递服务业的发展规模，以人均快递量反映快递服务业的发展水平，以投递时间反映快递服务的服务效率，对我国快递服务发展的区域差异进行定量研究．

1．1 发展规模的区域差异

从统计数据分析，我国快递服务业的发展规模存在着明显的区域差异．我国东部地区快递服务业的发展规模大，中部、西部、东北地区快递服务业的发展规模相对较小．2011年，东部、中部、西部地区和东北地区快递量占全国的比重分别为78．3%、9．6%、8．8%、3．2%，全国快递量高度集中在东部地区，中部、西部与东北地区土地面积占全国陆地面积总量的90．4%，人口总数占全国的61．9%，但快递量仅占全国总量的21．7%．由此可见，我国快递服务业不仅在发展规模方面存在明显的区域差异，而且在快递量的地理密度方面差异明显．

珠江三角洲，长江三角洲(上海、浙江、江苏等)，环渤海地区(北京、天津、河北、山东、辽宁)快递量占全国比重77．6%，构成了我国服务领域3大黄金快递圈．同时，存在南部地区快递量大于北部地区，城市大于乡村等区域不平衡的问题．

快递交割的数量和地区，一定程度上反映了快递的用户分布情况．国内快递交割了35．46亿件快件，占快递总量的96．5%，国际及港澳台交割了1．27亿件占快递总量3．5%，快递用户分布以国内为主．国内“同城”快递业务原指同一城市的服务，现在“同城”的地理范围均扩展到了省际境内的区域，“同城”快递量占了23%，跨省的异地快递量占77%，反映了快递企业主要服务于跨省域的国内客户，快递服务为改善地区资源不平衡做出贡献．各省市的快递量如表1所示，广东居全国31个省市(不含香港、澳门、台湾)的第1位(7．57亿件)，高于排序靠后的21个省市的总数(6．74亿件)，快递量最低的青海(244．47万件)与广东省的差距275．7倍，可见快递服务规模的省际差异之大．

表1 2011年中国各地区快递服务的发展情况Table 1 Development of express service in various regions in China in 2011

1．2 发展水平的区域差异

利用人均快递量反映某区域快递服务业的发展水平．区域人均快递量越大，表明快递服务业发展水平越高．2011年，我国快递量为 36．73亿件，以13．47亿人口计算，人均快递量约为2．73件/人，低于世界人均快递量(4．20件/人)，与美国(26件/人)和日本(25件/人)相差较大．从我国各地区来看，人均快递量最高的是东部地区(5．63件/人)，最低的是西部地区(0．90件/人)，地区差距是6．26倍;在我国31个省市中，北京的人均快递量最高(16．68件/人)，青海的最低(0．43 件/人)，省域差距是 38．79倍，快递服务发展水平的省际差异进一步加剧．

1．3 服务效率的区域差异

投递时间反映快递服务业的服务效率．以中国邮政速递(EMS)投递时间的区域差异为例，分析我国快递服务业服务效率的区域差异．中国邮政速递是国内最大的国营快递企业，最早利用“全夜航”航空自有运输能力的网络优势，推出高品质的“次晨达”业务．次晨达是指在指定的开办范围内当天收寄的EMS邮件，在次日上午11:00前完成投递的邮政特快专递业务，包含“区域次晨达”和“跨区域次晨达”［8］(表 2)．

表2 中国邮政速递“次晨达”业务通达范围和资费Table 2 Coverage and tariff of“NextMorning Delivery Service”by EMS

从表1可以看出:(1)EMS的“次晨达”精品业务分布在珠江三角洲、长江三角洲、环渤海区域3大快递圈．东北中部、西南西北、西藏和东部地区的山东、福建等省没有开办“次晨达”业务，高端快递服务在全国的分布不平衡．(2)“次晨达”主要分布在居民人口稠密，人口数量大，人均收入水平高，经济发展水平高的中心城市．(3)珠江三角洲快递价格最具优势，与广东省的快递规模效应和快递成本低有关．(4)跨区域开办“次晨达”服务的25个城市中，广东省占了10个，占全国比重的40%，反映了广东快递服务质量和需求水平最高，另一方面说明了快递服务效率极度不平衡．(5)跨区域的“次晨达”城市必须有机场，显示了高端的快递服务对交通运输手段要求更高的特点．

2 我国快递服务发展区域差异的影响因素

快递属于服务商品．亚当·斯密在《国富论》中提出:商品受到市场供求关系的影响，商品的需求又受到商品本身的价格、消费者的收入等因素的影响;商品供给则受到商品本身的价格、生产技术水平、生产成本等因素的影响［9］．下文探讨快递服务区域差异形成的影响因素．

2．1 影响区域快递市场需求的因素

2．1．1 快递价格与快递服务 亚当·斯密认为价格是市场的“无形之手”［9］，经济学的需求定理是:价格P与其需求量Q之间，存在反相关关系，Q=a-bP(a，b 为常数)［10］，快递需求量即快递服务量，以件为单位．

在淘宝网上抽取50家网店，统计发往全国31个省(市、区)的3 100个快件价格数据．调查显示，网上购物的消费者选择快递方式有2种:一是“快递”，二是“EMS”．“快递”通常是中通快递、圆通快递、申通快递等民营快递企业，为淘宝电商的战略伙伴，所提供的快递价格低于“EMS”的价格，EMS的快递价格是普通快递价格的两倍，“EMS”具有实效性、通达性、安全性较好和价格较高的特点．

表3统计数据显示:(1)快递价格与快递量呈负相关;(2)民营企业的快递价格灵活，价格浮动较大，而东部地区“同城快递”价格最低至7元，东部地区快递价格优势十分显著;(3)中部地区的快递价格较东北地区低;(4)西南地区快递价格与中部地区大致相同，西北地区快递价格最高．(5)“EMS”的价格变化幅度不大，东部、中部和西南地区在20～25元之间，西北地区价格较高，在22～45元之间．抽样的商品价格选择在99元以下，大多数200元以上的商品通常做“免快递费”促销活动中，快递费用由商家主动承担，因此过高的快递成本将影响网上购物商品的性价比，间接影响到快递的需求．由此可知，快递价格与需求量呈负相关，即快递价格越低，快递市场需求越大．

2．1．2 消费者收入水平与快递服务 消费者的收入水平与快递服务需求密切相关．消费者的收入水平越高，越容易形成快递需求．快递服务为客户节约了时间成本，并附有网络、通信等邮件追踪服务功能，贴身个性化服务使客户享受较普通邮政信件更高质量的服务，因此客户愿意支付较普通邮资更高的费用．

表3 中国快递服务发展影响因素的比较Table 3 Comparison of factors affecting the development of delivery service in China

在表3中，东部地区城镇居民人均可支配收入与中部、西部与东北部地区城镇居民人均可支配收入比例呈 1．454∶1．001∶1．000∶1．008，东部地区的城镇居民收入水平高出其它3个地区的45%左右，东部、中部、西部与东北部地区人均快递量比例为5．63∶0．99∶0．90∶1．08，地区人均快递量与人均可支配收入变化趋势一致，说明居民的收入水平很大程度上影响快递服务需求，地区居民收入水平越高，快递消费量越大．

2．1．3 社会经济发展水平与快递服务 社会经济发展水平与快递服务关系紧密．广东是全国快递量最大的省份，快递量占全国比重21%，GDP连续24年居全国首位，总值占了全国的10．20%，凭借丰富的货源优势，成为我国网络销售商数量最多的省份［11］．联邦快递在广州白云机场兴建亚太区规模最大的航空货物转运中心．国内最大的长江三角洲快递圈，GDP占全国比重19．2%，依托于制造业和网络销售，形成快递量占全国比重35%，以北京、天津为中心的环渤海地区，GDP占全国19．2%，快递量占全国比重22%，构成东部三大快递圈，体现地区之间、快递企业与制造业的良性循环和联动发展．

由表3可知:我国东部、中部、西部和东北地区GDP 分别占52．0%、20．0%、19．2%、8．7%，其快递量分别为 28．76、3．54、3．24 和 1．19 亿件，地区快递量与地区GDP密切相关，且地域分布趋势一致．

2．2 影响区域快递市场供给的因素

商品供给受生产技术水平、生产成本等因素的影响．影响快递企业生产技术水平的主要因素是交通运输手段和管理水平，影响快递成本的因素包括人口数量和人口密度．

2．2．1 交通运输条件对快递市场供给的影响 快递的时效性受到区域快运条件的制约，快递网络的布局与选址优化［12-14］受地区交通的通达深度和覆盖范围的约束．我国东部地区各种交通运输建设及运营经济效益高，快递的运输成本低廉．中西部地区特殊的地理环境和恶劣的天气直接影响了交通运输的发展和交通运输成本［15］，快递时效性的保障具有不确定性．

2．2．2 人口与快递服务 人口是快递服务的对象，人口密度影响快递投递的效率，业务量是随距离而递减的［16］，“运输成本由线路运营费和站场费用组成．前者是距离的函数，后者在大多数时间是常数［17］．”快递企业网点布局原则遵循冯·杜能的圈层理论［18］，快递企业分布在中心城市的密度最大，与空间距离成反比，以圈层状向外辐射．

在表3中，地区快递量的变化趋势与人口密度的变化趋势相同．东部、中部、西部和东北人口分别占全国人口的 38．1%、26．7%、27．0% 和 8．2%．其快递量分别占全国总量的 78．3%、9．6%、8．8% 和3．2%，中部、西部和东北地区人口总数占全国的61．9%，快递量却仅为东部总数的1/4．

3 快递服务影响因素的定量分析

利用回归分析进行因子的筛选(stepwise selection)［19］，建立反映地理要素之间变化关系的最优回归模型．筛选出有显著影响的因子作为自变量，并建立“最优”回归方程．

采用SPSS工具多元逐步回归分析，以31个省市的快递量、人口数量、GDP总量、居民人均可支配收入、人均GDP、人口密度、价格等7个数据序列为基础，综合评价地区快递的影响因素．以“快递量”为因变量Y(有31个数值);自变量是:“快递价格”为X1、“居民人均可支配收入”为X2、“GDP”为X3、“人均GDP”为X4、“人口数量”为 X5、“人口密度”为X6，共186个数据，创建数据源，建立多元回归模型:

使用SPSS软件逐步多元回归操作，得到回归分析结果:

数据分析:从表4中的“模型汇总”得到复相关系数 R 为 0．934，当|R|≥0．8 时，视为高度相关［19］;多重判定系数R2为0．872，表示因变量与所有自变量的线性相关程度高，方程对样本的拟合效果很好．

自变量进入模型的顺序反映了与因变量的密切程度．“居民人均可支配收入”，“GDP”，“人均GDP”，“人口数量”等4个变量依次被引进模型中，对方程解析度达到87．2%．第1个变量是“居民人均可支配收入”与快递量相关性最强，线性回归的拟合程度较好，解析度是60．5%;由于“快递价格”与“人口密度”显著性概率Sig分别为0．312、0．337，大于给定的显著性水平0．05，因此模型排除这2个因素对地区快递的显著性影响．

表4 多元逐步回归分析主要结果Table 4 Analysis results from Multiple Stepwise Regression by SPSS

将“非标准化回归系数”栏目中的“B”列系数代入多元回归模型式(1)得预报方程:

在“方差分析”中，系统自动检验的显著性水平为0．000 ＜0．05，F 值为 44．173，因此回归方程线性相关非常显著．

回归方程分析显示，影响我国31个省市快递业务因素的相关性排列是:(1)居民人均可支配收入与地区快递量呈正相关，对快递量产生了最显著的影响;(2)GDP总值与快递量呈正相关;(3)人均GDP与快递业的发展呈负相关．反映了我国经济结构问题，重工业省市的人均GDP高，快递服务量不高;(4)人口数量与快递服务为负相关．人口比重占61．9%的中西部、东北地区，其快递量仅为占人口比重38．1%的东部地区的1/4．被排除的因素中，人口密度和快递价格对地区快递量的影响，只有在相同的收入水平、经济水平下，才可能发挥相关性的作用．

4 结论

通过研究得出以下结论:(1)我国快递服务发展的区域差异大，决定区域快递发展根本因素是居民的收入水平、地区经济发展水平．(2)人口规模大和人口稠密有利于快递企业形成规模效应，提高企业的利润．(3)快递价格对快递业务的影响在减弱，快递行业逐渐成为完全竞争市场，价格区间在缩小．(4)东部地区快递发展与中部地区、西部地区存在的巨大差异．在市场趋利原则和东部经济聚集效应共同影响下，未来快递服务的区域发展不平衡将会加大．

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