基于因子与聚类分析的江苏省邮政业务协同运作实效研究.docx

基于因子与聚类分析的江苏省邮政业务协同运作实效研究 中国邮政形成了邮政业务、速递物流业务、金融业务三大板块，对具有普遍服务导向的邮政业务的生存和发展来说是一个巨大的挑战。邮政业务创新成为不可回避的现实问题。研究地区间邮政业务发展差异，可以准确地得到邮政业务创新中存在的问题和创新造成的结果等，可供各地邮政在业务体系的定位和运营方式方面作参考。 1 研究的模型与方法 邮政业务发展状况的评价有着各种不同的指标，充分考虑到市场需求和地区资源差异性等因素，主要从邮政企业的资产配置能力（即邮政网络资源水平）和邮政业务经营水平两个方面来分析。由于评价企业的变量较多、机理复杂、数据量很大，本文采用因子分析、聚类分析实证分析方法。 邮政企业的资产配置能力和邮政业务经营状况的评价均采取因子分析的方法。因子分析具体包括以下几个步骤。首先，根据数据是否具有多维性和强相关关系来确定该数据是否适合进行因子分析。经常采用的取样适当性数即KMO（Kaiser-Meyer-Ozkin）来检验。其次，从相关系数矩阵中提取特征向量，通过旋转方式确定各个变量在各个因子中的方差贡献率，以确定因子数目和归为同一因子的变量。一般情况下，因子分析均用最大变异数法（Varimax，或称为方差最大个旋转方法）旋转因子，同时对于各个公共因子的含义进行简要分析，并能够对因子进行命名。再次，利用回归分析的方法计算各个样本在不同因子的得分，并利用公式计算出综合评价指数。最后，进行排序以及相关解释或者后续分析。 邮政业务经营水平差异的分类采取聚类分析方法。聚类分析是根据研究对象的特征按照一定的标准对研究对象进行分类的一种分析方法。按照分析方法的不同，聚类分析一般分为快速聚类、分层聚类和两阶段聚类。聚类分析要求不同组间有显著性的差异，通常用距离来表示这些差异，具体的方式有欧式距离、切贝谢夫距离和布洛克距离。本文以经营水平综合得分为标准，采用分层聚类分析方法，以Euclidean为区间度量标准，对江苏13个市级邮政局的业务经营水平进行层次划分。 2 邮政业务发展水平评价指标体系的建立 我国邮政业务种类有六大类，包括寄投业务（包括函件、包裹、电子信函、机要通信）、报刊发行业务、集邮业务、信息服务业务（包括信息收集、音像租赁、电子商务等）、代理业务（包括代理速递物流业务、代理金融业务）、分销配送业务。其中寄投、报刊、集邮业务属于传统邮务类业务。信息、代理和分销配送业务是在邮政企业优势资源基础上开发的新型邮政业务，属于增值性业务。本文为了便于分析，将信息业务、代理业务与分销配送业务统称为新型邮政业务。 考虑到研究邮政业务发展水平是一个系统的综合性概念，本文在考虑指标数据的全面性、可获取性、可操作和区域间可比性的基础上，从资产配置能力和业务经营水平两个方面，构建了23个评价指标体系，具体内容见表1。各指标数据均来源于江苏省邮政通信企业2013年报。 3 邮政企业资产配置水平定量分析 本文以SPSS19.0软件作为分析工具，利用因子分析方法分析原始数据。对样本相关系数矩阵进行统计学检验，KMO值为0.763，表明数据可以进行因子分析。公因子由主成分分析法获得，前面两个因子累计贡献率已达87.731%，因此选择这两个因子当作主成分，它们可以全面概括原始变量的信息量，结果见表2。 各主成分与原有变量指标之间的关联程度由因子载荷值体现。采用Kaiser标准化的四分旋转法，经过5次迭代收敛，处理得旋转后的载荷矩阵，如表3所示。从因子载荷矩阵来看，农村投递路线、农村投递路线长度、邮政支局所总数、设在农村的邮政局、电子化局、计算机总数、邮政信筒信箱在第一个因子上有较大的载荷，主要反映的是邮政农村网络资源配置水平。城市投递段道、城市投递段道长度、邮政汽车、ATM自动柜员机、邮资机、邮政报刊亭标在第二个因子上有较大的载荷，主要反映的是邮政城市网络资源配置水平。根据各主成分的方差贡献率作为权重进行加权汇总，算出各邮政局的综合得分F=45%F +42.731%F 。将数据代入表达式，可得出邮政企业网络资源配置水平排名，结果见表4。 4 邮政业务经营水平定量分析 4.1 邮政业务经营水平因子分析 使用上述相同的方法，对反映业务能力水平的各类业务收入指标进行原始数据处理。样本相关系数矩阵的KMO值为0.672，表明数据可以进行因子分析。提炼出2个主成分，两个因子累计贡献率已达85.150%。从因子载荷矩阵（表5）来看，投递业务、报刊发行、集邮业务、其它业务、代理业务在第一个因子上有较大的载荷，主要反映的是传统邮政业务与代理业务经营水平。信息业务收入、分销与配送业务收入在第二个因子上有较大的载荷，主要反映的是新型邮政业务（除代理业务）经营水平。根据各主成分的方差贡献率作为权重进行加权汇总，算出各邮政局业务经营能力的综合得F=55.381%F +29.769%F 。将数据代入表达式，可的出邮政企业经营能力排名，结果见表6。 4.2 邮政业务经营能力差异聚类分析 在因子分析的基础上作聚类分析，得到江苏省13个市级邮政局新老业务协同经营的聚类分析谱系图，见图1。根据聚类分析结果将邮政经营能力差异分为五类：第一类是苏州、南通，综合经营水平最强，各类业务经营能力也很高。第二类是徐州，综合经营水平第5名，分销配送业务与信息业务经营能力高，邮务类业务和代理业务经营能力低。第三类是南京、无锡，综合经营水平分别为第2、4名，邮务类业务和代理业务经营 网专业提供和代写教学论文的服务，欢迎光临能力高、分销配送业务与信息业务经营能力低。第四类常州、扬州、泰州、淮安，综合经营水平中等，各类邮政业务发展水平一般。第五类盐城、镇江、连云港、宿迁，综合经营水平较低，邮务类业务和代理业务能力决定了其经营水平。 5 结论与建议 邮政新老业务协同发展的实证分析可以看出，江苏邮政各局所的业务经营发展水平与资产配置基本协调，邮政主营业务由传统的邮务类业务（寄投业务、报刊业务、集邮业务）向以金融业务代理为主的代理业务转移，各局所立足于当地经济发展水平不同程度开发了新型邮政业务，说明江苏各地邮政企业正在充分利用网络资源平台实现企业价值最大化。 根据以上分析，可以将江苏邮政企业业务协同