基于因子與聚類分析的江蘇省郵政業(yè)務(wù)協(xié)同運(yùn)作實(shí)效研究

湯 薇 （江蘇經(jīng)貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 工商管理學(xué)院，江蘇 南京211168）

TANG Wei (School of Business Administration, Jiangsu Institute of Commerce, Nanjing 211168, China)

中國(guó)郵政形成了郵政業(yè)務(wù)、速遞物流業(yè)務(wù)、金融業(yè)務(wù)三大板塊，對(duì)具有普遍服務(wù)導(dǎo)向的郵政業(yè)務(wù)的生存和發(fā)展來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。郵政業(yè)務(wù)創(chuàng)新成為不可回避的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。研究地區(qū)間郵政業(yè)務(wù)發(fā)展差異，可以準(zhǔn)確地得到郵政業(yè)務(wù)創(chuàng)新中存在的問(wèn)題和創(chuàng)新造成的結(jié)果等，可供各地郵政在業(yè)務(wù)體系的定位和運(yùn)營(yíng)方式方面作參考。

1 研究的模型與方法

郵政業(yè)務(wù)發(fā)展?fàn)顩r的評(píng)價(jià)有著各種不同的指標(biāo)，充分考慮到市場(chǎng)需求和地區(qū)資源差異性等因素，主要從郵政企業(yè)的資產(chǎn)配置能力（即郵政網(wǎng)絡(luò)資源水平） 和郵政業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)水平兩個(gè)方面來(lái)分析。由于評(píng)價(jià)企業(yè)的變量較多、機(jī)理復(fù)雜、數(shù)據(jù)量很大，本文采用因子分析、聚類分析實(shí)證分析方法。

郵政企業(yè)的資產(chǎn)配置能力和郵政業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)狀況的評(píng)價(jià)均采取因子分析的方法。因子分析具體包括以下幾個(gè)步驟。首先，根據(jù)數(shù)據(jù)是否具有多維性和強(qiáng)相關(guān)關(guān)系來(lái)確定該數(shù)據(jù)是否適合進(jìn)行因子分析。經(jīng)常采用的“取樣適當(dāng)性數(shù)”即“KMO”（Kaiser-Meyer-Ozkin） 來(lái)檢驗(yàn)。其次，從相關(guān)系數(shù)矩陣中提取特征向量，通過(guò)旋轉(zhuǎn)方式確定各個(gè)變量在各個(gè)因子中的方差貢獻(xiàn)率，以確定因子數(shù)目和歸為同一因子的變量。一般情況下，因子分析均用“最大變異數(shù)法”（Varimax，或稱為方差最大個(gè)旋轉(zhuǎn)方法）旋轉(zhuǎn)因子，同時(shí)對(duì)于各個(gè)公共因子的含義進(jìn)行簡(jiǎn)要分析，并能夠?qū)σ蜃舆M(jìn)行命名。再次，利用回歸分析的方法計(jì)算各個(gè)樣本在不同因子的得分，并利用公式計(jì)算出綜合評(píng)價(jià)指數(shù)。最后，進(jìn)行排序以及相關(guān)解釋或者后續(xù)分析。

郵政業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)水平差異的分類采取聚類分析方法。聚類分析是根據(jù)研究對(duì)象的特征按照一定的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行分類的一種分析方法。按照分析方法的不同，聚類分析一般分為快速聚類、分層聚類和兩階段聚類。聚類分析要求不同組間有顯著性的差異，通常用距離來(lái)表示這些差異，具體的方式有歐式距離、切貝謝夫距離和布洛克距離。本文以經(jīng)營(yíng)水平綜合得分為標(biāo)準(zhǔn)，采用分層聚類分析方法，以Euclidean 為區(qū)間度量標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)江蘇13 個(gè)市級(jí)郵政局的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)水平進(jìn)行層次劃分。

2 郵政業(yè)務(wù)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立

我國(guó)郵政業(yè)務(wù)種類有六大類，包括寄投業(yè)務(wù)（包括函件、包裹、電子信函、機(jī)要通信）、報(bào)刊發(fā)行業(yè)務(wù)、集郵業(yè)務(wù)、信息服務(wù)業(yè)務(wù)（包括信息收集、音像租賃、電子商務(wù)等）、代理業(yè)務(wù)（包括代理速遞物流業(yè)務(wù)、代理金融業(yè)務(wù)）、分銷配送業(yè)務(wù)。其中寄投、報(bào)刊、集郵業(yè)務(wù)屬于傳統(tǒng)郵務(wù)類業(yè)務(wù)。信息、代理和分銷配送業(yè)務(wù)是在郵政企業(yè)優(yōu)勢(shì)資源基礎(chǔ)上開發(fā)的新型郵政業(yè)務(wù)，屬于增值性業(yè)務(wù)。本文為了便于分析，將“信息業(yè)務(wù)”、“代理業(yè)務(wù)”與“分銷配送業(yè)務(wù)”統(tǒng)稱為“新型郵政業(yè)務(wù)”。

考慮到研究郵政業(yè)務(wù)發(fā)展水平是一個(gè)系統(tǒng)的綜合性概念，本文在考慮指標(biāo)數(shù)據(jù)的全面性、可獲取性、可操作和區(qū)域間可比性的基礎(chǔ)上，從資產(chǎn)配置能力和業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)水平兩個(gè)方面，構(gòu)建了23 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，具體內(nèi)容見(jiàn)表1。各指標(biāo)數(shù)據(jù)均來(lái)源于江蘇省郵政通信企業(yè)2013 年報(bào)。

表1 郵政業(yè)務(wù)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

3 郵政企業(yè)資產(chǎn)配置水平定量分析

本文以SPSS19.0 軟件作為分析工具，利用因子分析方法分析原始數(shù)據(jù)。對(duì)樣本相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)，KMO 值為0.763，表明數(shù)據(jù)可以進(jìn)行因子分析。公因子由主成分分析法獲得，前面兩個(gè)因子累計(jì)貢獻(xiàn)率已達(dá)87.731%，因此選擇這兩個(gè)因子當(dāng)作主成分，它們可以全面概括原始變量的信息量，結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 矩陣特征值和雷擊貢獻(xiàn)率

各主成分與原有變量指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)程度由因子載荷值體現(xiàn)。采用Kaiser 標(biāo)準(zhǔn)化的四分旋轉(zhuǎn)法，經(jīng)過(guò)5 次迭代收斂，處理得旋轉(zhuǎn)后的載荷矩陣，如表3 所示。從因子載荷矩陣來(lái)看，農(nóng)村投遞路線、農(nóng)村投遞路線長(zhǎng)度、郵政支局所總數(shù)、設(shè)在農(nóng)村的郵政局、電子化局、計(jì)算機(jī)總數(shù)、郵政信筒信箱在第一個(gè)因子上有較大的載荷，主要反映的是郵政農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)資源配置水平。城市投遞段道、城市投遞段道長(zhǎng)度、郵政汽車、ATM 自動(dòng)柜員機(jī)、郵資機(jī)、郵政報(bào)刊亭標(biāo)在第二個(gè)因子上有較大的載荷，主要反映的是郵政城市網(wǎng)絡(luò)資源配置水平。根據(jù)各主成分的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)匯總，算出各郵政局的綜合得分F=45%F1+42.731%F2。將數(shù)據(jù)代入表達(dá)式，可得出郵政企業(yè)網(wǎng)絡(luò)資源配置水平排名，結(jié)果見(jiàn)表4。

表3 旋轉(zhuǎn)成分矩陣

4 郵政業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)水平定量分析

4.1 郵政業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)水平因子分析

使用上述相同的方法，對(duì)反映業(yè)務(wù)能力水平的各類業(yè)務(wù)收入指標(biāo)進(jìn)行原始數(shù)據(jù)處理。樣本相關(guān)系數(shù)矩陣的KMO 值為0.672，表明數(shù)據(jù)可以進(jìn)行因子分析。提煉出2 個(gè)主成分，兩個(gè)因子累計(jì)貢獻(xiàn)率已達(dá)85.150%。從因子載荷矩陣（表5） 來(lái)看，投遞業(yè)務(wù)、報(bào)刊發(fā)行、集郵業(yè)務(wù)、其它業(yè)務(wù)、代理業(yè)務(wù)在第一個(gè)因子上有較大的載荷，主要反映的是傳統(tǒng)郵政業(yè)務(wù)與代理業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)水平。信息業(yè)務(wù)收入、分銷與配送業(yè)務(wù)收入在第二個(gè)因子上有較大的載荷，主要反映的是新型郵政業(yè)務(wù)（除代理業(yè)務(wù)） 經(jīng)營(yíng)水平。根據(jù)各主成分的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)匯總，算出各郵政局業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)能力的綜合得F=55.381%F1+29.769%F2。將數(shù)據(jù)代入表達(dá)式，可的出郵政企業(yè)經(jīng)營(yíng)能力排名，結(jié)果見(jiàn)表6。

表4 江蘇郵政各市局通信能力排名

表5 旋轉(zhuǎn)成分矩陣

表6 江蘇郵政各市局郵政業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)水平排名

4.2 郵政業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)能力差異聚類分析

在因子分析的基礎(chǔ)上作聚類分析，得到江蘇省13 個(gè)市級(jí)郵政局新老業(yè)務(wù)協(xié)同經(jīng)營(yíng)的聚類分析譜系圖，見(jiàn)圖1。根據(jù)聚類分析結(jié)果將郵政經(jīng)營(yíng)能力差異分為五類：第一類是蘇州、南通，綜合經(jīng)營(yíng)水平最強(qiáng)，各類業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)能力也很高。第二類是徐州，綜合經(jīng)營(yíng)水平第5 名，分銷配送業(yè)務(wù)與信息業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)能力高，郵務(wù)類業(yè)務(wù)和代理業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)能力低。第三類是南京、無(wú)錫，綜合經(jīng)營(yíng)水平分別為第2、4 名，郵務(wù)類業(yè)務(wù)和代理業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)能力高、分銷配送業(yè)務(wù)與信息業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)能力低。第四類常州、揚(yáng)州、泰州、淮安，綜合經(jīng)營(yíng)水平中等，各類郵政業(yè)務(wù)發(fā)展水平一般。第五類鹽城、鎮(zhèn)江、連云港、宿遷，綜合經(jīng)營(yíng)水平較低，郵務(wù)類業(yè)務(wù)和代理業(yè)務(wù)能力決定了其經(jīng)營(yíng)水平。

5 結(jié)論與建議

郵政新老業(yè)務(wù)協(xié)同發(fā)展的實(shí)證分析可以看出，江蘇郵政各局所的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)發(fā)展水平與資產(chǎn)配置基本協(xié)調(diào)，郵政主營(yíng)業(yè)務(wù)由傳統(tǒng)的郵務(wù)類業(yè)務(wù)（寄投業(yè)務(wù)、報(bào)刊業(yè)務(wù)、集郵業(yè)務(wù)） 向以金融業(yè)務(wù)代理為主的代理業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移，各局所立足于當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同程度開發(fā)了新型郵政業(yè)務(wù)，說(shuō)明江蘇各地郵政企業(yè)正在充分利用網(wǎng)絡(luò)資源平臺(tái)實(shí)現(xiàn)企業(yè)價(jià)值最大化。

根據(jù)以上分析，可以將江蘇郵政企業(yè)業(yè)務(wù)協(xié)同發(fā)展水平分為三個(gè)層次。一是蘇州、南通、徐州郵政的資產(chǎn)的配置、傳統(tǒng)郵務(wù)類業(yè)務(wù)和新型郵政業(yè)務(wù)協(xié)同發(fā)展都取得了很好的成效。說(shuō)明它們很好地依托當(dāng)?shù)厥袌?chǎng)資源，在充分利用現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)資源基礎(chǔ)上進(jìn)行了合理的業(yè)務(wù)疊加，通過(guò)業(yè)務(wù)協(xié)同發(fā)展進(jìn)一步促進(jìn)資產(chǎn)配置，資產(chǎn)和業(yè)務(wù)發(fā)展形成了良性循環(huán)。二是南京和無(wú)錫郵政代理業(yè)務(wù)與傳統(tǒng)郵務(wù)類業(yè)務(wù)在網(wǎng)絡(luò)資源的基礎(chǔ)上達(dá)到了很好的融合，其它新型郵政業(yè)務(wù)的發(fā)展尚需在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上尋找合適的鏈接點(diǎn)。三是其它市級(jí)郵政企業(yè)各類業(yè)務(wù)發(fā)展一般，說(shuō)明這類郵政局所在業(yè)務(wù)創(chuàng)新的過(guò)程中，不僅要考慮到當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展的特點(diǎn)，還需要從內(nèi)外價(jià)值鏈的角度來(lái)考慮網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上的業(yè)務(wù)融合問(wèn)題。

圖1 使用平均聯(lián)接（組間） 的樹狀圖

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