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    基于B2C模式我國快遞行業(yè)發(fā)展影響因素分析

    2016-05-30 10:48:04黃飛
    中國集體經濟 2016年21期
    關鍵詞:影響因素

    黃飛

    摘要:文章主要選取目前在電子商務市場中具有代表性、發(fā)展?jié)摿Υ蟮腂2C電子商務為主要研究對象,從定性和定量兩個角度對B2C模式下快遞行業(yè)發(fā)展的影響因素進行分析。結果表明B2C模式下,互聯網用戶總數、城鎮(zhèn)居民可支配收入、快遞營業(yè)網點、貨物周轉量等因素對我國快遞行業(yè)發(fā)展影響顯著,地域因素西部快遞業(yè)發(fā)展?jié)摿薮螅⒂纱颂岢鱿鄳拇胧?/p>

    關鍵詞:B2C模式;快遞行業(yè);STATA;影響因素

    一、引言

    2014年,我國網絡購物市場交易規(guī)模達28211億元,較2013年的18851億元,同比增長48.7%。其中,B2C交易規(guī)模為12882億元,占整個網絡購物市場交易規(guī)模的45.8%,較2013年的40.4%增長了5.4個百分點。快遞總量也由2013年的91.86億件增加至2014年的139.59億件。從增速來看,B2C市場增長迅猛,2014年中國網絡購物B2C市場增長68.7%,遠高于C2C市場的35.2%的增速,可以預計到2015年底,B2C在整體網絡購物市場交易規(guī)模中的比重將超過C2C,成為網絡購物的主要推動力。電子商務的發(fā)展,在很大程度上促進了快遞行業(yè)的發(fā)展,使其在信息技術、流程管理、客戶服務、戰(zhàn)略規(guī)劃等各方面進步迅速,在物流業(yè)中已處于領先地位。中國物流行業(yè)投資與利潤的重心開始從生產經營的前端即B2B下的工業(yè)物流、項目物流,向后端即C2C、B2C下的快遞配送傾斜。

    在B2C模式下對我國快遞行業(yè)發(fā)展影響因素進行分析很有必要,本文從B2C的網上購物流程出發(fā),研究各環(huán)節(jié)對快遞業(yè)有哪些影響,并進行指標設計。選取了2000年到2014年各指標的數據進行分析,通過定性的分析和定量分析建立回歸模型,并對這些影響因素進行分析,給出相應的措施和建議。

    二、模型構建

    (一)模型假設

    在下節(jié)建立模型之前,給出以下的隱含假設。

    1. 僅考慮國內快遞業(yè)的發(fā)展,不涉及進出口快遞。

    2. B2C模式下快遞量及各影響因素指標與全國總體指標成一定比例。

    3. 本文僅考慮指定影響因素對快遞業(yè)發(fā)展的作用,不考慮其他政治經濟因素的干擾。

    (二)影響因素指標設計

    客戶淘寶環(huán)節(jié):互聯網發(fā)展程度指標和客戶生活水平指標。采用互聯網用戶數 (X1)作為衡量互聯網發(fā)展程度的代理指標。城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(X2)來作為人們生活水平指標。

    中途運輸環(huán)節(jié):交通運輸因素指標。選取貨物周轉量(X3)作為反映交通運輸因素的代理指標。

    (三)數據選取及分析

    選取了從2011年到2013年我國31個省市的快遞量(Y)、互聯網上網人數(X1)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(X2)、貨物周轉量(X3)、營業(yè)網點(X4)這五個指標的數據資料,并對數據進行統(tǒng)計,如表1所示。

    (四)模型驗證

    通過描述性分析后,運用STATA進行定量分析。分別對2011年全國31個省份(模型1)、2012年全國31個省份(模型2)、2013年全國31個省份(模型3)的數據進行了OLS回歸分析和多重共線性檢驗,結果如表2所示。

    通過對上述模型進行分析,模型4是對所有樣本的回歸,結果顯示所有影響因素在5%的顯著水平上均高度顯著,且膨脹因子(VIF)在合理值以內(經驗合理值為10)。因此我們得到基于時間的模型為:

    Y=7.492X1+2.942X2-1.177X3-71946.95

    該模型表明有80%左右的快遞量均可由影響因素(互聯網上網人數、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、貨物周轉量)來解釋,也說明了B2C網購模式對快遞業(yè)的貢獻之大。

    三、結論

    我們建立的時間模型和空間模型均表明,互聯網上網人數(X1)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(X2)、貨物周轉量(X3),對快遞業(yè)的發(fā)展都是有顯著意義的,也就是說B2C網購模式下的每個環(huán)節(jié)的因素對快遞業(yè)的發(fā)展影響是很大的。從外部因素(X1、X2)看,城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、互聯網上網人數對快遞行業(yè)的影響是很大的,促進快遞業(yè)的發(fā)展,相應的網上購物活動就會大大增加,B2C模式下快遞業(yè)的發(fā)展也會更好的發(fā)展;從內部因素(X3)看,貨物周轉量是快遞運輸環(huán)節(jié)、配送環(huán)節(jié)的重要指標,回歸模型表明貨物周轉量與快遞量成負相關,其實這是大型物流配送中心建立的結果,使得貨物運輸距離大大縮短,也縮短了物流時間。

    參考文獻:

    [1]柯晶琳,姜維軍.電商環(huán)境下我國快遞業(yè)發(fā)展對策分析[J].物流科技,2014(03).

    [2]王維婷,黃寶章.快遞業(yè)發(fā)展影響因素的實證研究[J].中國物流與采購,2011(13).

    [3]鄒姝琪,侯云先.快遞業(yè)發(fā)展影響因素實證研究[J].現代商貿工業(yè),2014(01).

    [4]史雅楠, 尚迪,劉菁元.我國各省快遞業(yè)務收入影響因素實證分析[J].商場現代化,2014(09).

    [5]吳程琳,田大鋼.我國快遞業(yè)發(fā)展影響因素的實證分析[J].物流科技,2015(06).

    (作者單位:江蘇大學管理學院)

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