基于因子與聚類分析的江蘇省郵政業務協同運作實效研究

湯 薇 （江蘇經貿職業技術學院 工商管理學院，江蘇 南京211168）

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

中國郵政形成了郵政業務、速遞物流業務、金融業務三大板塊，對具有普遍服務導向的郵政業務的生存和發展來說是一個巨大的挑戰。郵政業務創新成為不可回避的現實問題。研究地區間郵政業務發展差異，可以準確地得到郵政業務創新中存在的問題和創新造成的結果等，可供各地郵政在業務體系的定位和運營方式方面作參考。

1 研究的模型與方法

郵政業務發展狀況的評價有著各種不同的指標，充分考慮到市場需求和地區資源差異性等因素，主要從郵政企業的資產配置能力（即郵政網絡資源水平） 和郵政業務經營水平兩個方面來分析。由于評價企業的變量較多、機理復雜、數據量很大，本文采用因子分析、聚類分析實證分析方法。

郵政企業的資產配置能力和郵政業務經營狀況的評價均采取因子分析的方法。因子分析具體包括以下幾個步驟。首先，根據數據是否具有多維性和強相關關系來確定該數據是否適合進行因子分析。經常采用的“取樣適當性數”即“KMO”（Kaiser-Meyer-Ozkin） 來檢驗。其次，從相關系數矩陣中提取特征向量，通過旋轉方式確定各個變量在各個因子中的方差貢獻率，以確定因子數目和歸為同一因子的變量。一般情況下，因子分析均用“最大變異數法”（Varimax，或稱為方差最大個旋轉方法）旋轉因子，同時對于各個公共因子的含義進行簡要分析，并能夠對因子進行命名。再次，利用回歸分析的方法計算各個樣本在不同因子的得分，并利用公式計算出綜合評價指數。最后，進行排序以及相關解釋或者后續分析。

郵政業務經營水平差異的分類采取聚類分析方法。聚類分析是根據研究對象的特征按照一定的標準對研究對象進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。本文以經營水平綜合得分為標準，采用分層聚類分析方法，以Euclidean 為區間度量標準，對江蘇13 個市級郵政局的業務經營水平進行層次劃分。

2 郵政業務發展水平評價指標體系的建立

我國郵政業務種類有六大類，包括寄投業務（包括函件、包裹、電子信函、機要通信）、報刊發行業務、集郵業務、信息服務業務（包括信息收集、音像租賃、電子商務等）、代理業務（包括代理速遞物流業務、代理金融業務）、分銷配送業務。其中寄投、報刊、集郵業務屬于傳統郵務類業務。信息、代理和分銷配送業務是在郵政企業優勢資源基礎上開發的新型郵政業務，屬于增值性業務。本文為了便于分析，將“信息業務”、“代理業務”與“分銷配送業務”統稱為“新型郵政業務”。

考慮到研究郵政業務發展水平是一個系統的綜合性概念，本文在考慮指標數據的全面性、可獲取性、可操作和區域間可比性的基礎上，從資產配置能力和業務經營水平兩個方面，構建了23 個評價指標體系，具體內容見表1。各指標數據均來源于江蘇省郵政通信企業2013 年報。

表1 郵政業務發展水平評價指標體系

3 郵政企業資產配置水平定量分析

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據。對樣本相關系數矩陣進行統計學檢驗，KMO 值為0.763，表明數據可以進行因子分析。公因子由主成分分析法獲得，前面兩個因子累計貢獻率已達87.731%，因此選擇這兩個因子當作主成分，它們可以全面概括原始變量的信息量，結果見表2。

表2 矩陣特征值和雷擊貢獻率

各主成分與原有變量指標之間的關聯程度由因子載荷值體現。采用Kaiser 標準化的四分旋轉法，經過5 次迭代收斂，處理得旋轉后的載荷矩陣，如表3 所示。從因子載荷矩陣來看，農村投遞路線、農村投遞路線長度、郵政支局所總數、設在農村的郵政局、電子化局、計算機總數、郵政信筒信箱在第一個因子上有較大的載荷，主要反映的是郵政農村網絡資源配置水平。城市投遞段道、城市投遞段道長度、郵政汽車、ATM 自動柜員機、郵資機、郵政報刊亭標在第二個因子上有較大的載荷，主要反映的是郵政城市網絡資源配置水平。根據各主成分的方差貢獻率作為權重進行加權匯總，算出各郵政局的綜合得分F=45%F1+42.731%F2。將數據代入表達式，可得出郵政企業網絡資源配置水平排名，結果見表4。

表3 旋轉成分矩陣

4 郵政業務經營水平定量分析

4.1 郵政業務經營水平因子分析

使用上述相同的方法，對反映業務能力水平的各類業務收入指標進行原始數據處理。樣本相關系數矩陣的KMO 值為0.672，表明數據可以進行因子分析。提煉出2 個主成分，兩個因子累計貢獻率已達85.150%。從因子載荷矩陣（表5） 來看，投遞業務、報刊發行、集郵業務、其它業務、代理業務在第一個因子上有較大的載荷，主要反映的是傳統郵政業務與代理業務經營水平。信息業務收入、分銷與配送業務收入在第二個因子上有較大的載荷，主要反映的是新型郵政業務（除代理業務） 經營水平。根據各主成分的方差貢獻率作為權重進行加權匯總，算出各郵政局業務經營能力的綜合得F=55.381%F1+29.769%F2。將數據代入表達式，可的出郵政企業經營能力排名，結果見表6。

表4 江蘇郵政各市局通信能力排名

表5 旋轉成分矩陣

表6 江蘇郵政各市局郵政業務經營水平排名

4.2 郵政業務經營能力差異聚類分析

在因子分析的基礎上作聚類分析，得到江蘇省13 個市級郵政局新老業務協同經營的聚類分析譜系圖，見圖1。根據聚類分析結果將郵政經營能力差異分為五類：第一類是蘇州、南通，綜合經營水平最強，各類業務經營能力也很高。第二類是徐州，綜合經營水平第5 名，分銷配送業務與信息業務經營能力高，郵務類業務和代理業務經營能力低。第三類是南京、無錫，綜合經營水平分別為第2、4 名，郵務類業務和代理業務經營能力高、分銷配送業務與信息業務經營能力低。第四類常州、揚州、泰州、淮安，綜合經營水平中等，各類郵政業務發展水平一般。第五類鹽城、鎮江、連云港、宿遷，綜合經營水平較低，郵務類業務和代理業務能力決定了其經營水平。

5 結論與建議

郵政新老業務協同發展的實證分析可以看出，江蘇郵政各局所的業務經營發展水平與資產配置基本協調，郵政主營業務由傳統的郵務類業務（寄投業務、報刊業務、集郵業務） 向以金融業務代理為主的代理業務轉移，各局所立足于當地經濟發展水平不同程度開發了新型郵政業務，說明江蘇各地郵政企業正在充分利用網絡資源平臺實現企業價值最大化。

根據以上分析，可以將江蘇郵政企業業務協同發展水平分為三個層次。一是蘇州、南通、徐州郵政的資產的配置、傳統郵務類業務和新型郵政業務協同發展都取得了很好的成效。說明它們很好地依托當地市場資源，在充分利用現有網絡資源基礎上進行了合理的業務疊加，通過業務協同發展進一步促進資產配置，資產和業務發展形成了良性循環。二是南京和無錫郵政代理業務與傳統郵務類業務在網絡資源的基礎上達到了很好的融合，其它新型郵政業務的發展尚需在網絡平臺上尋找合適的鏈接點。三是其它市級郵政企業各類業務發展一般，說明這類郵政局所在業務創新的過程中，不僅要考慮到當地經濟發展的特點，還需要從內外價值鏈的角度來考慮網絡平臺上的業務融合問題。

圖1 使用平均聯接（組間） 的樹狀圖

[1] （美） 邁克爾·波特. 競爭優勢[M]. 北京：華夏出版社，1997.

[2] 杜強，賈麗艷. SPSS 統計分析[M]. 北京：人民郵電出版社，2011.

[3] 湯薇. 基于實物網的郵政分銷渠道構建研究[J]. 中國經貿導刊，2011(13):71-72.