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快递企业发展影响因素分析

时间:2022-12-04 13:25:09 来源:网友投稿

zoޛ)j馟i5]ry学生人数不够准确,不能有效反映人才在快递行业的变化情况以及对快递业的影响。[4]

2 影响因子的选取

许多研究者在研究影响快递业的因素时一般都选择从国家宏观角度出发,对国家一段时间中统计的多种数据进行选择分析,这种方式可以从宏观层次上对快递业务量的发展趋势进行预测。文章参考了国内外研究者对宏观数据分析的方式,基于实际快递企业产生的问题从微观层次上对影响快递企业的因素进行分析。这些因素的选取主要是通过对韵达、圆通、天天、申通、顺丰、全峰等多家企业的实地调研过程中反映出许多问题,运用扎德算子的思想对被调研企业提出的54个问题进行分类、归纳、合并等过程总结出19个问题,通过对其出现的次数进行频数计算(在一定程度上可以反映其在快递企业中的普遍性),从企业对其解决的迫切程度赋予其一定的权重。在实地调研过程中,有些企业现阶段需解决的问题可能较少,不是每一个问题在调研访谈中都能被每一个快递企业提到,但是未被提到并不代表该问题对被调研企业发展不产生任何影响,因此对企业没涉及的问题没有直接赋值为0,而是根据综合分析该企业一定阶段运行情况及具体的发展情况对其赋予一个较小的权重,使其不会对分析产生的最后结果产生根本影响。具体问题如表2所示,表中C对应的即为经过处理后的问题,A对应的为原始的54个问题。

3 基于SPSS的影响因素分析

许多实际问题不仅涉及众多的变量,而且变量之间还可能存在着复杂的相关关系,这时因子分析法就能从中提取少数变量,把多个观测变量转换为少数几个不相关的综合指标,使其能够包含原变量提供的大部分信息。现以经过调研后分类汇总的数据为基础,找出影响青岛市快递业发展的因素。

3. 1 数据标准化

首先对表2中的问题进行量化处理,原始数据进行标准化处理,消除量纲的影响,使其具有可比性,得到表1。

3. 2 相关数据的系数矩阵

对标准化后的数据进行相关性检验,利用SPSS软件产生相关系数矩阵。该矩阵是指定以分析变量的相关矩阵作为提取主成分的依据,适用于各变量的度量单位不同时的情况。

表2 问题汇总表

CA

行业恶性竞争企业间价格战市场竞争压力大行业门槛太低,许多小快递企业不断涌入快递企业多而杂

业务增速放缓市场过于稳定,业务量不见增长派送车辆问题多配送车辆无法进入某些区域,快件易丢失配送部分区域需交停车费,增加派送成本车辆无统一标识,频遭检查,降低配送时效市区某些区域三轮车禁停,派送压力大派送车辆人货混装受罚

人员流失率高员工多为外地人,生活成本高、压力大人员在夏、冬季节流失率高人员流失率高

高租金导致高成本,利润空间小市区租金高导致经营成本高,盈利空间小市区网点租金高,罚款高

多次配送增加配送成本多次配送提高客户满意度,增加成本车辆运货能力不足导致多次往返增加派送成本

高过路费增加运输成本配送车辆过路费高,占运输成本比重大高过路费产生高运输费用

运费成本高过路费过高

缺乏专业物流人才快递人员不足,专业人才缺乏工作人员层次低,缺少高素质人才投诉问题责任归属划分不明确,增加企业客户投诉得不到及时解决,影响公司形象缺乏高素质物流管理人才

交通拥堵降低配送时效市区堵车严重,降低派送时效性交通规划不合理导致拥堵

智能柜问题多智能柜收费过高导致其荒废智能柜收费高,减少快递人员收入智能柜签收责任难界定智能柜短信被拦截致客户不能及时取件产生费用智能柜设置个数需政府规划

农村配送成本高,利润低农村快递数量总数少,分布范围广,派送压力大农村市场需求小,派送成本高农村快件揽收成本高农村业务量小,揽收成本高

半/全自动化设备成本运作费用高半自动化流水线要求更多工作人员,人工成本大半自动化分拨中心运营成本高企业推行全自动化资金压力大半自动化设备运行费用高无相应配送路线规划,配送成本高无相应配送路线规划,配送成本高续 表

CA

商家故意压低价格致企业利润过低难以生存商家故意压低快递价格导致企业利润过低难以生存

无明确法律完全适应邮政问题解决消费者对快递业认识消极片面无明确法律适应快递问题解决邮政行业立法监督不足,服务标准不完善邮政法中有内容与其他法律冲突,解决问题效果差对无人机的使用没有法律规定

共同配送涉及问题多而复杂,难实施共同配送因配送模式、利益分配方式未达成共识,难实施共同配送问题多且复杂,难实际运用

高校网点管理问题高效业务量集中但网点过于分散某些行业的快递准入问题生鲜、医药行业快递的准入与监督问题

政府无有力政策支持航运发展国外航线扩展政府无优惠政策民用飞机的降落政府无长远规划

3. 3 主成分分析

根据主成分确定原则,可以提取主成分对应特征值大于1的前m个主成分。经过SPSS软件主成分分析后产生表3,根据上述原则提取了4个主成分。从表中可以看出提取的4个主成分的累计贡献率为95. 349%,说明它们可以描述原变量的信息高达95. 349%。

注:提取方法:主成分。

旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。

a. 旋转在 6 次迭代后收敛。

已知因子载荷是变量与公共因子的相关系数,对一个变量来说,载荷绝对值较大的因子与它的关系更为密切,也更能代表这个变量。[5]因此,可以看出第1个主成分更能代表行业准入问题、派送停车难、高校网点管理问题、缺乏专业物流人才、政府无有力政策支持航运发展这几个变量因素;第2个主成分更适合代表无明确法律完全适应邮政问题解决和业务量无明显增长这两个变量;第3个主成分代表了高租金导致高经营成本和共同配送涉及问题多而复杂,难于实施这两个变量;第4个主成分较好代表了无相应配送路线规划,配送成本高这个变量。

3. 4 确定主成分线性模型

3. 5 确定主成分综合评价模型

最后了解一下各企业的综合问题情况,对4个主成分的得分进行加权求和,权数的获得有很多种办法,可以选择每个主成分所对应的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比例作为权重,也可以选择其方差贡献率作为权重,本次分析选择用4个旋转后主成分的方差贡献率作为权重,得到综合得分公式:

4 结 论

根据主成分模型可以计算综合主成分值(如表6所示),就主成分F1来看,天天快递公司主要问题体现在行业准入问题、派送停车难、高校网点管理问题、缺乏专业物流人才等方面,而顺丰由于公司的标准化运营受这些问题的影响相比之下小于其他企业;就F2来看,无明确法律完全适应邮政问题解决和业务量无明显增长的问题对全峰快递的影响比较大,与实际调研情况相符,因为只有全峰一个企业提到了业务量无明显增加对企业盈利产生了问题,而其他企业均未提及;根据F3可以看出高租金导致高经营成本和共同配送涉及问题多而复杂这两个问题也对全峰公司影响比较大;从F4可以发现申通和全峰受线路规划问题比较大。

从综合主成分来看,这些问题都或多或少的对各个企业产生不同的影响,而全峰受这些问题困扰比较严重。在实际调研期间,全峰着重强调了这些问题对公司运营带来的阻碍;申通由于业务量的扩张和经营范围的扩大,因此这些问题也逐步凸显,对其公司未来的发展也产生了阻力;由于顺丰公司标准化程度较高,公司现代化操作水平高,目标群众定位高,因此一些基础的问题对其影响较小,如大部分城市的配送车辆都统一印有顺丰公司的标志,因此停车难问题相对其他企业对顺丰影响较小,顺丰基于公司的实际情况和发展规划提出的问题多偏向于航运规划和政府优惠政策方面。

该分析结果可以帮助企业从自身实际问题出发,找到目前需要解决的问题,而政府也能够从众多问题中找到目前快递企业都迫切需要解决的问题。从模型结构来看,涉及政府的主要是第1主成分和第2主成分代表的问题,而第3和第4主成分涉及更多的是企业自身需要解决的问题。从第1主成分来看,企业希望政府目前应该解决的问题有行业准入问题、高校快递网点管理问题和出台一些优惠政策支持快递企业发展。从第2个主成分来看,企业希望国家能够有明确的法律以适用于快递行业具体问题的解决。这些问题都包含了多个子问题,企业在处理这些问题时需要结合公司实际情况侧重于解决具体某个方面的问题。如派送停车难问题需要企业和政府相关部门共同来解决,政府有关部门可以借鉴顺丰公司的经验制定相应的标准对市内所有公司的快递车辆进行统一管理,政府在制定标准时要结合青岛市区的地理环境与车辆的实际情况,企业则需要根据相应的标准统一改进公司的派送车辆让其符合规定。有一些问题如第3主成分和第4主成分涉及的问题企业可以自己解决,网点租金过高可以考虑转移到租金相对便宜的区域,或者减小网点的租用面积;共同配送目前处于起步阶段,而大部分企业由于利润分配、运营模式不同很难达成统一,政府可以在农村快递方面促进快递与邮政的结合,快递企业可以利用邮政网点农村全覆盖的优势,邮政也可以集中分散的农村地区的快递收派量,提高资源的利用和挖掘广阔的市场,既可以帮助企业解决农村快递配送成本高的问题,还可以促进共同配送的发展;对配送路线的规划需要企业根据自己的实际区域快递量来制定。

由于我国快递企业多数处于发展的初级阶段,一些进入快递行业的企业底子薄,专业技术不扎实,很多快递企业都存在着制约其经济和规模扩张的因素,需要企业从自身实际出发,结合国家发展趋势解决问题,努力转型成为集约型创新性企业。由于此次调研时间有限,因此调研数据涉及的企业只能反映一部分企业存在的部分问题,因此在实际经济环境下快递企业和政府需要考虑的因素更多。

参考文献:

[1]王维婷,黄宝章. 快递业发展影响因素的实证研究[J].中国物流与采购,2011(13):74-75.

[2]季彤. 快递业影响因素分析[D].南京:南京邮电大学,2012.

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[6]郭琼. 基于SPSS软件的主成分分析法探讨——榆次区土地生态系统健康评价[J].山西农业大学学报:自然科学版,2012,32(1):58-62.

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