彭小剑　罗来根

摘 要：快递行业业务总量是评价快递业务的总体指标，快递行业业务总量预测正确与否对快递行业的发展有一定的影响。针对这一问题，以中国邮政行业为例，通过选取2011-2017年相关业务业务量和业务总量的历年数据，运用回归分析法并借助SPSS软件进行分析与预测，结果显示该方法是有效的，且对对快递行业业务总量预测的应用研究具有一定的现实意义和借鉴意义。

关键词：快递行业;业务量;SPSS;回归分析;业务总量

1、引言

近年来，中国物流行业发展快速。物流业作为支撑国民经济发展的基础性、战略性产业，面临诸多发展机遇。随着现如今，网购已逐渐成为一种自然的消费习惯，随着网购的井喷式发展，人们对快递的需求只会越来越大。伴随着我国经济技术的大力发展，社会对快递需求也进一步加强，快递业务也随之急速增长。随着顾客对快递服务要求越来越高，快递行业也面临着很大的挑战。快递行业业务总量是评价快递业务的总体指标，对其进行科学合理的预测是提高快递行业质量和效益的前提条件和依据。鉴于此，对快递行业业务总量预测的应用研究具有一定的现实意义和借鉴意义。

2、快递行业业务总量预测方法概述

快递行业业务总量预测的正确与否对快递行业的发展具有一定的影响。目前有学者针对这一问题已经提出了很多预测理论和方法。高洁采用多元模糊推理预测法对邮电业务总量进行了预测，表明该预测的有效性[1]。高洁采用可拓聚类预测方法对邮电业务总量进行了预测，结果表明可拓聚类预测方法是有效的[2]。高洁，盛昭瀚应用集对分析聚类预测法对邮电业务量总量进行预测，结果表明该预测方法是有效的[3]。关可天，商均安构建ARIMA 乘积季节模型对邮政业务总量月度数据进行了分析和预测，结果发现我国邮政业务总量未来将继续增长[4]。包丽莉采用时间序列预测法对我国邮政业务总量进行了分析与预测，发现我国邮政业务总量波动呈季节性[5]。本文通过对我国邮政有关历史数据的分析和计算，验证了邮政业务总量回归分析预测方法的有效性和实用性。

3、快递行业业务总量预测的实证研究—以中国邮政为例

此次通过江西快递行业协会官网选取中国邮政行业2011-2017年的邮政行业业务量和业务总量数据作为分析和研究依据，具体数据见表1;通过选取邮政寄递服务（函件、包裹、订销报纸累计数、订销杂志累计数和汇兑）、快递以及邮政行业业务总量这3大类7小类分析研究，并借助SPSS软件进行分析与预测。

2.邮政行业业务收入中未包括邮政储蓄银行直接营业收入。

通过运用SPSS软件对上述数据进行分析和预测结果如下：

由表2得回归方程如下：

将2018年上半年的数据：x2=146000，x3=1217.7;x4=1808000，x5=866000，x6=41000，x7=1363.9带入回归方程中得y=5611.93亿元。

4、结论

由预测得到的结果5611.93亿元，与2018年上半年中国邮政行业业务总量累计完成5528.1亿元相比较，相差1.52%。从预测误差来看误差相对来说较小，预测的效果和精度在合理范围之内，结果表明该方法是有效的。预测结果可以为邮政管理局、邮政公司等政府部门和企事业单位提供一定的参考和借鉴。由于预测模型在进行分析与预测过程中没有充分考虑市场环境，因此在面临环境变动时，此预测结果可能会与我国邮政行业长期发展的实际情况存在一定的误差。

参考文献：

[1]高洁.应用多元模糊推理预测方法进行邮电业务总量预测[J]. 南京邮电学院学报（自然科学版），2000（01）：58-62.

[2]高洁.可拓聚类预测方法及其在邮电业务总量预测中的应用[J]. 系统工程，2000（03）：73-77.

[3]高潔，盛昭瀚. 集对分析聚类预测法及其应用[J]. 系统工程学报，2002（05）：458-462.

[4]关可天，商均安.我国邮政业务总量月度数据分析与预测[J].科技经济导刊，2018，26（24）：203+205.

[5]包丽莉.中国邮政业务发展状况的分类与预测研究[D].华中科技大学，2015.