城市居民小區(qū)快遞量調(diào)查與影響因素分析

郭佳奇

摘 要：本文通過(guò)實(shí)地調(diào)查、問(wèn)卷調(diào)查與訪談，得到城市不同類型居民小區(qū)的快遞量情況及其影響因素。研究結(jié)果表明：（1）隨著居民小區(qū)檔次提高，平均每百戶居民每天收取的快遞數(shù)量逐漸增加，參與小區(qū)快遞配送的快遞公司數(shù)量和配送次數(shù)依次增加。（2）針對(duì)城市中心區(qū)的小區(qū)，快遞公司傾向于采用小型助動(dòng)車+高頻次配送的送貨模式。（3）建立了居民小區(qū)快遞量和相關(guān)影響因素間的數(shù)學(xué)模型，模型顯示居民文化水平、收入等因素均會(huì)正向影響居民網(wǎng)購(gòu)意愿，從而增加居民小區(qū)快遞量。（4）完善末端配送網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合小區(qū)區(qū)位類型采取靈活的快遞配送方式，能提高小區(qū)物流配送效率。

關(guān)鍵詞：居民小區(qū);快遞量;影響因素;配送方式

中圖分類號(hào)：F259.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

0 引言

電商經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展，物流體系不斷完善，極大提升了居民網(wǎng)購(gòu)需求，也推動(dòng)了快遞行業(yè)迅速崛起[1]。暢通物流“最后一公里”，解決末端配送問(wèn)題，能顯著提升物流運(yùn)轉(zhuǎn)效率[2]。

“最后一公里”物流在城市范圍內(nèi)主要表現(xiàn)為社區(qū)、居民區(qū)物流問(wèn)題，目前城市快遞末端服務(wù)中普遍存在快遞三進(jìn)（進(jìn)社區(qū)、進(jìn)校園、進(jìn)商廈）難問(wèn)題，投遞效率亟待提升[3]。為了解居民小區(qū)快遞配送特點(diǎn)，就需要掌握小區(qū)快遞配送情況，找出影響小區(qū)快遞量的因素，并分析二者間的相關(guān)關(guān)系。

居民小區(qū)快遞量受諸多因素影響，居民文化水平、家庭收入、居民區(qū)所在地段等都會(huì)影響居民小區(qū)快遞量。本文基于不同類型居民小區(qū)的快遞量調(diào)查數(shù)據(jù)，分析出影響居民小區(qū)快遞量的主要因素，通過(guò)數(shù)學(xué)建模研究快遞量和這些因素間的相關(guān)關(guān)系，總結(jié)出居民小區(qū)快遞物流特征，并針對(duì)性提出提高快遞末端配送效率的方案。

1 基本概況

1.1 調(diào)研小區(qū)概況

本文選取上海市3個(gè)不同類型居民小區(qū)進(jìn)行調(diào)研，了解不同小區(qū)快遞末端配送現(xiàn)狀。調(diào)研小區(qū)基本情況如下：調(diào)研小區(qū)1位于外環(huán)以外，房?jī)r(jià)約2.5萬(wàn)/㎡，屬低檔小區(qū)，小區(qū)占地3.3萬(wàn)㎡，共445戶，周邊1 km內(nèi)有超市和便利店57家，菜場(chǎng)3個(gè)，銀行服務(wù)點(diǎn)10個(gè)，商場(chǎng)3個(gè)，公交站點(diǎn)10個(gè)。調(diào)研小區(qū)2位于內(nèi)環(huán)-中環(huán)間，房?jī)r(jià)約6.7萬(wàn)/㎡，屬中檔小區(qū)，小區(qū)占地3.5萬(wàn)㎡，共778戶，周邊1 km內(nèi)有超市和便利店165家，菜場(chǎng)10個(gè)，銀行服務(wù)點(diǎn)53個(gè)，商場(chǎng)13個(gè)，公交站點(diǎn)27個(gè)。調(diào)研小區(qū)3位于內(nèi)環(huán)以內(nèi)，房?jī)r(jià)約10萬(wàn)/㎡，屬高檔小區(qū)，小區(qū)占地2.2萬(wàn)㎡，共698戶，周邊1 km內(nèi)有超市和含便利店175家，菜場(chǎng)13個(gè)，銀行服務(wù)點(diǎn)199個(gè)，商場(chǎng)22個(gè)，公交站點(diǎn)46個(gè)。

1.2 調(diào)查方法

本文采用實(shí)地調(diào)查、問(wèn)卷調(diào)查與訪談相結(jié)合的調(diào)查方法。實(shí)地調(diào)查主要收集小區(qū)基本情況和周邊1km內(nèi)生活配套設(shè)施數(shù)量。問(wèn)卷調(diào)查旨在獲取小區(qū)住戶的收入、購(gòu)物習(xí)慣等，從而篩選出影響小區(qū)快遞量的因素，問(wèn)卷內(nèi)容包括被調(diào)查人的文化水品、家庭成員數(shù)量、家庭月收入、網(wǎng)購(gòu)貨品類型、每周收取快遞頻率等。訪談?wù){(diào)研通過(guò)對(duì)小區(qū)快遞配送員進(jìn)行訪談，記錄小區(qū)日?？爝f數(shù)量和配送次數(shù)。

2 調(diào)研結(jié)果分析

2.1 居民小區(qū)快遞配送情況分析

調(diào)研小區(qū)1、2、3平均每百戶每天收取快遞量分別為9.9、27.8、40.7件，三個(gè)小區(qū)每天分別有10、14、25家快遞公司參與配送，每天累計(jì)配送次數(shù)分別為18、23、42次。這表明小區(qū)越高檔，小區(qū)居民購(gòu)買力越高，小區(qū)快遞配送量也越大，從而使得每天參與小區(qū)配送的快遞公司數(shù)量和不同快遞公司在小區(qū)中的配送總次數(shù)也逐漸增加。

在參與調(diào)研小區(qū)1快遞配送的車輛中，助動(dòng)車、三輪車、面包車分別占比5.9%、52.9%、41.2%;小區(qū)2三種車型分別占比71.4%、28.6%、0%;小區(qū)3為85%、7.5%、7.5%。對(duì)于小區(qū)1，三輪車和面包車總占比約94%，說(shuō)明快遞公司或分揀站對(duì)該小區(qū)的配送距離較長(zhǎng)。小區(qū)2、3助動(dòng)車參與配送的比例逐漸提高，說(shuō)明越靠近市中心或交通狀況越復(fù)雜的區(qū)域，助動(dòng)車這種更加靈活的配送方式更受青睞，市中心小區(qū)每天配送次數(shù)的增加也彌補(bǔ)了助動(dòng)車單次配送件數(shù)較少的不足，并且助動(dòng)車配送的成本在所有車型中也最低。

2.2 居民小區(qū)快遞量影響因素分析

2.2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系建立

本文以家庭平均每周收取快遞頻率作為居民小區(qū)快遞量評(píng)價(jià)指標(biāo)，根據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)分析，將影響該指標(biāo)變化的因素歸納為家庭文化、互聯(lián)網(wǎng)、收入水平，網(wǎng)購(gòu)貨物品類和交通工具，以及小區(qū)類別、小區(qū)生活和交通配套共8個(gè)要素。

2.2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)量化與數(shù)據(jù)分析

為研究居民小區(qū)快遞量和相關(guān)影響因素之間的關(guān)系，建立數(shù)學(xué)模型進(jìn)行定量分析，分析前首先需要先對(duì)問(wèn)卷結(jié)果的影響要素指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行量化處理。

本文對(duì)影響要素指標(biāo)的量化處理方式采用打分法，各指標(biāo)打分原則如下：（1）文化水平中，初中及以下、高中、大專、本科、研究生及上分別對(duì)應(yīng)1～5分;（2）互聯(lián)網(wǎng)水平采用家庭網(wǎng)購(gòu)人數(shù)與家庭成員總數(shù)的比值量化;（3）收入水平中，家庭月收入1萬(wàn)以下、1～2萬(wàn)、2～3萬(wàn)、3～4萬(wàn)、4～5萬(wàn)、5萬(wàn)以上分別對(duì)應(yīng)1～6分;（4）網(wǎng)購(gòu)貨物品類分日用生活品、化妝品、服裝、音視頻、電器家具5類，每類別積1分;（5）交通工具方面，家庭擁有機(jī)動(dòng)車取1，沒(méi)有取0;（6）小區(qū)類別方面，靠近城中心得分高，調(diào)研小區(qū)1、2、3分別對(duì)應(yīng)1分、2分、3分;（7）小區(qū)生活配套根據(jù)小區(qū)周邊1 km內(nèi)超市、菜場(chǎng)等配套設(shè)施數(shù)量進(jìn)行量化取值;（8）小區(qū)交通配套根據(jù)小區(qū)周邊1 km內(nèi)地鐵站、公交站數(shù)目總和進(jìn)行取值。

基于上述原則對(duì)8個(gè)影響要素進(jìn)行打分量化，建立家庭平均每周收取快遞頻率與各影響要素的關(guān)系。采用SPSS軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，得到各成分解釋的總方差如表1所示。

由表1可知，前三個(gè)因子的特征值分別為4.539、1.388和1.062，均大于1，方差累積87.36%，表明這三個(gè)因子能解釋樣本87.36%的相關(guān)信息。而其他因子特征值變化不大，且數(shù)值偏小，故本文選取前三個(gè)因子作為主成分因子進(jìn)行分析。通過(guò)主成分分析法和多元線性回歸，得到居民小區(qū)家庭平均每周收取快遞頻率和各主成分關(guān)系的數(shù)學(xué)模型，即：

Y=0.492 β1+0.371 β2+0.181 β3

其中：

β1=0.859 x1+0.036 x2+0.780 x3-0.106 x4+0.448 x5

+0.976 x6+0.967 x7+0.974 x8

β2=0.194 x1+0.019 x2+0.328 x3+0.917 x4+0.680 x5

-0.088 x6+0.065 x7-0.096 x8

β3=0.063 x1+0.983 x2-0.109 x3-0.094 x4+0.324 x5

+0.105 x6+0.054 x7+0.108 x8

整理后得到：

Y=0.506 x1+0.203 x2+0.486 x3+0.271 x4+0.531 x5

? ?+0.467 x6+0.510 x7+0.463 x8

式中，Y為家庭平均每周收取快遞頻率，x1為家庭文化水平，x2為家庭互聯(lián)網(wǎng)水平，x3為家庭月收入，x4為網(wǎng)購(gòu)貨品種類數(shù)，x5為是否擁有交通工具，x6為小區(qū)類別，x7為小區(qū)生活配套設(shè)施情況，x8為小區(qū)交通配套設(shè)施情況。

從模型中可以看出，8個(gè)因素通過(guò)影響β1，β2，β3三個(gè)公因子，從而對(duì)居民小區(qū)快遞數(shù)量產(chǎn)生影響。

3 結(jié)論

本次調(diào)查得到的數(shù)據(jù)較為合理，對(duì)小區(qū)快遞情況評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)具有參考價(jià)值。隨著小區(qū)檔次提高，平均每百戶的快遞數(shù)量增加，參與小區(qū)快遞配送的快遞公司數(shù)量和配送次數(shù)也增加。運(yùn)載工具方面，小區(qū)距離市中心越近，采用助動(dòng)車配送的比例越高，而在外環(huán)地區(qū)，適用于較遠(yuǎn)距離配送的電動(dòng)三輪車、面包車的占比更大。

另一方面，小區(qū)居民的文化水平、家庭互聯(lián)網(wǎng)水平、家庭月收入等因素均會(huì)正向影響居民網(wǎng)購(gòu)頻率和購(gòu)買力。而隨著小區(qū)快遞量提升，完善末端配送網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合小區(qū)區(qū)位與類型，采取靈活的快遞配送方式，合理設(shè)定不同類型小區(qū)的配送頻率，能夠提高居民小區(qū)快遞末端配送效率，暢通物流“最后一公里”。

參考文獻(xiàn)：

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