快递业务量的影响因素分析*

□ 罗 伊,赵庚升,夏跃辉

(上海理工大学，上海 200093)

1 引言

中国作为全球最大的网络零售市场，拥有5.33亿的网络购物用户，截止2018年底，中国电子商务成交额高达31.63万亿元人民币，网上零售规模高达9万亿元。5G时代的到来，更是为中国电子商务的发展提供了一大动力。随着大数据、人工智能、物联网等数字技术的快速发展，无人机、无人仓、无人车等技术纷纷投入到电商的服务体系中，电商的服务水平和效率也随之得到改善。电子商务的发展直接推动物流行业的崛起，2018年邮政行业业务总量高达12345.2亿元，同比增长26.4%，业务收入为7904.7亿元，同比增长19.4%；2018年全年，快递业务量达到507.1亿件，人均快件使用量为36件，较上年增加7件。我国快递业务量超过美、日、欧发达经济体之和，规模连续五年稳居世界第一，是第二名美国的3倍之多，占全球快递包裹市场的一半以上。快递业的前景广阔，深入分析快递业的运行模式，探究快递业务量的影响因素，对中国快递业的发展具有重要作用。

王维婷，黄宝章(2011)研究发现，快递业务[1]量与国内生产总值、社会消费品总额呈明显的正相关关系；邹姝琪，侯云先(2014)运用多元回归模型分析了影响快递业务量的因素，发现互联网的发展水平、外贸开放程度以及国内的经济水平对快递业的影响最为明显[2]；石咏梅(2018)则认为，互联网和货物周转量是影响快递业务量的主要因素[3]。本文基于以上学者的研究结果，采用多元回归模型进一步对快递业的影响因素分析进行计量分析，从而针对性优化中国的快递行业。

2 实证分析

2.1 变量选择和数据来源

本文选取快递业务量(Y)作为被解释变量，选取运营里程(X1)、邮政营业网点(X2)、居民消费水平(X3)、货物周转量(X4)、社会消费品零售总额(X5)、互联网上网人数(X6)、进出口总额(X7)为解释变量来研究各因素对快递业务量的影响大小。本文用于实证分析的数据来源于历年中国第三产业统计年鉴和中国统计年鉴。

2.2 模型构建

在构建模型时，为排除变量间的多重共线性对结果的影响，本文对各变量进行多重共线性检验，使用eviews10计算各变量间的相关系数，发现部分变量间存在严重的多重共线性。为了使模型的回归结果更加准确可靠，本文采用逐步回归的方法，根据单个被解释变量的拟合优度从高到低逐个引入模型进行回归分析，保留能使拟合优度更高变量，剔除影响拟合优度且导致其他变量不显著的变量，从而得到更精准的回归模型。回归过程如表1所示。

表1 逐步回归结果

通过逐步回归，本文最终选定X1、X2、X3、X5、X6、X7这六个变量为解释变量构建多元回归模型。

Y=C+β1X1+β2X2+β3X3+β5X5+β6X6+β7X7+ε

其中，Y表示快递业务量，βi(i=1,2，…)为待定系数，ε为随机误差项。

2.3 单位根检验

在使用时间序列数据建立计量模型时，为保证序列的平稳性，避免“伪回归”的发生，本文采用Augmented Dickey-Fuller检验(ADF检验)，其结果如表2所示，原始序列没有通过单位根检验，说明原始序列不平稳；对各变量进行一阶差分，一阶差分后的序列通过了单位根检验，说明该时间序列一阶单整，可以进行回归分析。

表2 ADF单位根检验

2.4 Granger因果检验

表3展示了与Y序列相关的Granger因果检验结果。结果显示，存在X1、X3、X6、X7到Y的单向因果关系；存在X2、X5到Y的双向因果关系。

表3 Granger因果检验

2.5 模型回归结果分析

本文采用最小二乘法(OLS)对时间序列进行多元回归分析，其结果如表4所示，调整的可决系数接近1，拟合优度较高，说明模型拟合效果很好；P-值为0，说明被解释变量与解释变量间存在显著关系；各变量均通过了显著性水平为10%的t检验，说明各变量均能对所研究的问题作出解释；D-W值为2.4694，说明各变量间不存在一阶自相关。所选的六个变量中，只有社会消费品零售总额和进出口总额两个变量的系数为负，其余变量的系数均为正，说明运营里程、邮政营业网点、居民消费水平、互联网上网人数对快递业务量的增长起着推动作用，其中，运营里程数对快递业务的推动作用最为明显，居民消费水平次之。

表4 模型回归结果

3 结论及建议

影响快递业务量的因素有很多，本文则是从中选取了最为关键的六个因素，研究发现，交通运输的基础设施对快递业务的影响最大，其次是社会的经济水平，而社会消费品零售总额以及市场开放程度对快递业的发展则呈负相关关系。

与其他学者的研究结果不同，段水利(2015)，史雅楠(2014)等研究发现，货物周转量对快递业的

发展起着重要作用[4-5]，但在本文中，货物周转量与快递业务量间没有显著关系。货物周转量所反映的是营业里程与货物运输量的累加量，同一段运营里程反复运输之后也会导致货物周转量巨大，故而货物周转量并不能真实的反映交通的便利程度。本文所选的运营里程则是公路、铁路和航空三种运输方式的营业里程的加总量，其数值的增加反映的是新投入使用的里程数，故而其数值大小可以反映交通的便利程度。

中国快递业的市场前景广阔，市场需求旺盛，为其提供便利的发展环境能够提高社会的整体福利。根据前文的研究结果，本文提出以下建议：首先，政府应该制定相关政策，继续完善快递行业的基础设施建设，尤其是交通运输方面的基础设施建设；其次，政府应当鼓励欠发达地区大力发展快递业，对诸如“农村淘宝”等业务给予一定的支持和鼓励，这样既促进了快递行业的发展，也能改善贫困地区的生活条件；最后，政府还需制定相关法律法规，以规范快递行业从业人员，进而提高快递行业的服务质量。