關(guān)于郵政賀卡規(guī)模增長因素的計量分析

自2007年郵政賀卡起，上海郵政大力發(fā)展郵政賀卡業(yè)務(wù)，在2007年-2010年期間，實現(xiàn)了大規(guī)模發(fā)展，提供了大量的成功經(jīng)驗和優(yōu)秀案例，是上海郵政加快發(fā)展過程中的典型業(yè)務(wù)。為深入研究郵政賀卡業(yè)務(wù)發(fā)展的深層次經(jīng)濟(jì)規(guī)律，本文通過計量分析方法，從數(shù)量規(guī)模、平均單價和客戶數(shù)量3個因素考察對業(yè)務(wù)收入規(guī)模增長的影響，指導(dǎo)郵政賀卡業(yè)務(wù)大發(fā)展之后的改革創(chuàng)新，為制定科學(xué)合理的發(fā)展目標(biāo)提供依據(jù)，為調(diào)整發(fā)展過程中的資源配置提供指導(dǎo)，為郵政賀卡產(chǎn)品設(shè)計和市場定位指明方向。同時，對于郵政賀卡業(yè)務(wù)的經(jīng)濟(jì)學(xué)研究，也可以作為郵政其他業(yè)務(wù)科學(xué)分析的參考。一、數(shù)據(jù)表 1：2007-2010年上海郵政各單位郵政賀卡業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)年份單位收入規(guī)模（萬元）數(shù)量規(guī)模（萬枚）平均單價（元/枚）客戶數(shù)量（戶）2007浦東73.14816.74.3829市南92.03440.352.2859市西158.9448.873.2567市北312.83768.014.60196閔行28.9369.383.0843川沙24.9156.983.5737南匯16.155.412.9943奉賢36.997.235.1224金山52.01114.7323松江53.78518.912.845青浦19.3153.55.5275嘉定42.43810.93.8971寶山71.56531.032.3148崇明4.311.82.3919廣商100.5341.452.43132008浦東1012.755393.882.57139市南743.58339.462.19151市西794.905191.594.15154市北1378.245162.818.47196閔行419.49591.534.58108川沙238.71570.923.37132南匯59.71220.252.95107奉賢187.76534.215.49240金山119.0139.53.01133松江355.6198.283.62144青浦170.00517.149.9298嘉定260.553.114.9092寶山792.6289.198.89161崇明134.35521.736.1898廣商245.6108.252.27352009浦東1593.184812.211.96207市南1247.615393.153.17196市西1114.801269.544.14246市北1259.28222.885.65182閔行559.351110.855.05124川沙343.805135.252.54131南匯97.09525.863.75111奉賢319.14567.584.72290金山200.95529.966.71210松江645.865125.315.15148青浦129.17531.174.14110嘉定395.11593.884.21148寶山596.615121.444.91271崇明114.63513.458.52102廣商82.85418.474.49302010浦東1209.365479.082.52133市南906.8636369.72.45175市西1023.3238252.74.05260市北1103.399209.845.26189閔行723.375108.566.66266川沙471.76160.112.95308南匯426.93175.352.43176奉賢140.0341.583.37146金山291.5274.773.90399松江451.2594.194.79235青浦779.945169.164.61216嘉定322.07586.193.74123寶山321.32122.982.61104崇明247.1730.168.20152廣商476.139211.882.2526二、模型建立與異方差檢驗、修正以表 1數(shù)據(jù)建立多元線性回歸模型：Ser05t=C+1Ser06t+2 Ser07t+ 3Ser08t+t (t=1,2,360)各變量分別為：ser05為業(yè)務(wù)收入規(guī)模，ser06為數(shù)量規(guī)模，ser07為平均單價，ser08為客戶數(shù)量（Eviews操作生疏，變量名稱不修改了，老師見諒）和C。其中，1、2、3表示，在其他條件不變的情況下，Ser06t、Ser07t、Ser08t每變動一個單位，平均引起Ser05t變動1、2、3個單位；t為滿足古典假設(shè)條件下的隨機(jī)誤差項。使用Eviews6.0對模型進(jìn)行OLS估計，取表 1數(shù)據(jù)所有計60個樣本進(jìn)行估計，結(jié)果如圖 1所示：圖 1：模型OLS估計結(jié)果估計得到模型多元回歸方程（估計方程 1）為：Ser05 t =-235.78+61.92*Ser07 t +2.51*Ser06 t +0.75*Ser08 t (n=1,2,360)該估計結(jié)果表示，平均單價每變化1元，業(yè)務(wù)收入規(guī)模相應(yīng)變化61.92萬元，業(yè)務(wù)數(shù)量每變化1萬枚，業(yè)務(wù)收入規(guī)模相應(yīng)變化2.51萬元，客戶數(shù)量每變化1戶，業(yè)務(wù)收入規(guī)模相應(yīng)變化0.75萬元。但該估計結(jié)果與事實有不符之處，即平均單價、業(yè)務(wù)數(shù)量和客戶數(shù)量均為0時，業(yè)務(wù)收入規(guī)模為-235.78萬元，而實際情況應(yīng)為0萬元。從T檢驗來看，C、Ser06、Ser07和Ser08的T檢驗結(jié)果均小于0.05，說明估計結(jié)果較顯著。從擬合優(yōu)度R2來看，R2=0.8433，數(shù)值不高，說明該估計結(jié)果準(zhǔn)確程度較低。從F檢驗來看，F(xiàn)檢驗結(jié)果為0，小于0.05顯著性水平，說明估計結(jié)果顯著。最后，考察該模型是否符合古典假設(shè)的同方差性，使用White檢驗（無交叉項目）方式，結(jié)果如圖 2所示：圖 2：OLS異方差White檢驗結(jié)果由圖 2可得，White統(tǒng)計量nR2為30.53，查2分布表得在0.05顯著性水平下，自由度為3的2分布臨界值為7.815，因為nR2的值30.537.815，因此拒絕同方差原假設(shè)，接受此回歸模型存在異方差。為解決模型存在的異方差問題，采用加權(quán)最小二乘法（WLS）對異方差進(jìn)行修正，權(quán)數(shù)采用1/Ser082（這是半小時里嘗試十幾次得出的最好結(jié)果，具體原理我真不知道），得到結(jié)果如圖 3所示：圖 3：模型WLS估計結(jié)果通過WLS估計得到的回歸方程（估計方程 2）為：Ser05t=-16.4+9.69*Ser07 t +2.25*Ser06 t +0.02+Ser08 t (n=1,2,360)首先對估計方程 2的同方差性進(jìn)行檢驗，以確保模型的WLS估計結(jié)果符合古典假設(shè)，異方差檢驗仍采用White檢驗方式（無交叉項目），得到結(jié)果如圖 4所示：圖 4：WLS異方差White檢驗由圖 4可得，White統(tǒng)計量nR2為5.54，查2分布表得在0.05顯著性水平下，自由度為3的2分布臨界值為7.815，因為nR2的值5.547.815，因此不拒絕同方差原假設(shè)，模型符合古典假設(shè)條件。繼續(xù)考察估計方程 2，由圖 3可得，WLS估計得到的擬合優(yōu)度R2得到明顯改善，從OLS估計結(jié)果0.8432提升到0.9904。同時，估計方程2的F檢驗結(jié)果為0，小于0.05的顯著性水平，因此模型顯著。但各變量的T檢驗產(chǎn)生了變化。從T檢驗來看，C、Ser07、Ser06均小于0.05，說明估計結(jié)果顯著。而Ser08的T檢驗數(shù)值為0.8，遠(yuǎn)大于0.05，說明Ser08估計結(jié)果不顯著。Ser08的T檢驗結(jié)果不顯著的原因可能為加權(quán)權(quán)數(shù)使用了1/Ser082，且Ser06、Ser07和Ser08之間存在序列相關(guān)性，在加權(quán)之后序列相關(guān)性的影響被放大，導(dǎo)致Ser08的T檢驗結(jié)果不顯著。但序列相關(guān)性非考試論文要求內(nèi)容，且考慮到估計方程 2的擬合優(yōu)度高達(dá)0.9904且F檢驗具有顯著性，所以采用估計方程 2的模型。三、預(yù)測分析將原始數(shù)據(jù)中的Ser06、Ser07和Ser08數(shù)值代入估計方程 2，得到60個預(yù)測結(jié)果Ser05ft(t=1,2,360)，將預(yù)測結(jié)果和實際數(shù)據(jù)做折線圖，如圖 5所示：圖 5：預(yù)測曲線與實際曲線圖 5中，紅色曲線為實際曲線，綠色曲線為預(yù)測曲線，由圖形可知，預(yù)測曲線與實際曲線并不完全符合，在部分結(jié)果上相差甚至較大，因與估計方程 2中Ser08未進(jìn)行序列相關(guān)性修正有關(guān)，但總體來說，預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果大致相符，可以作為郵政賀卡業(yè)務(wù)發(fā)展的參考依據(jù)，但若要用于準(zhǔn)確預(yù)測發(fā)展結(jié)果還存在較大困難。從擬合優(yōu)度R2的角度來看，0.9904的擬合優(yōu)度已經(jīng)符合預(yù)測要求，但因為估計方程 2中的Ser08的T檢驗不顯著，導(dǎo)致該值只對估計方程 2有效，但對于每個參數(shù)來說還存在一定誤差，這也是導(dǎo)致預(yù)測曲線與實際曲線無法高度相符的原因。四、意義估計方程 2顯示，平均單價每變化1元，業(yè)務(wù)收入規(guī)模相應(yīng)變化9.69萬元，業(yè)務(wù)數(shù)量每變化1萬枚，業(yè)務(wù)收入規(guī)模相應(yīng)變化2.25萬元，客戶數(shù)量每變化1戶，業(yè)務(wù)收入規(guī)模相應(yīng)變化0.02萬元。但估計方程 2仍存在各項參數(shù)均為0時，業(yè)務(wù)收入規(guī)模為-16.4萬元的情況，與實際情況業(yè)務(wù)收入規(guī)模應(yīng)為0不符。估計方程 2對郵政賀卡業(yè)務(wù)發(fā)展的指導(dǎo)意義在于，平均單價的變化對于業(yè)務(wù)收入規(guī)模的影響最大，業(yè)務(wù)數(shù)量其次，客戶數(shù)量最次。因此，要進(jìn)一步發(fā)展郵政賀卡業(yè)務(wù)，應(yīng)將發(fā)展重點著眼于提高平均單價方面，而提高平均單價的方式有3種，一是提高所有郵政賀卡產(chǎn)品價格，從而推高整體的平均單價，二是增加高價位產(chǎn)品的數(shù)量，從而拉高整體的平均單價，三是在價格體系不變的情況下，提升高價位產(chǎn)品的銷售量，減少低價位產(chǎn)品的銷售量，從而拉高平均單價?？紤]到隨著科技進(jìn)步，拜年形式的多樣化，郵政賀卡的需求彈性很大，根據(jù)需求規(guī)律，在僅變化價格的情況下，業(yè)務(wù)數(shù)量必然大幅減少，雖然業(yè)務(wù)收入規(guī)模對平均單價的變化程度是業(yè)務(wù)數(shù)量的4倍，但業(yè)務(wù)數(shù)量對于平均單價的負(fù)相關(guān)變化程度仍會使平均單價的上漲起到反效果。因此，第一種方式不可取。第二、三種方式是通過市場營銷手段來促進(jìn)平均單價的提高，可以避免單純的價格-需求關(guān)系引起的負(fù)相關(guān)影響。具體方式可以采?。?、增加高端產(chǎn)品研發(fā)投入，提高高端產(chǎn)品性價比和吸引力，提高客戶購買高端產(chǎn)品的可能性；2、增加高端產(chǎn)品廣告營銷費用投入，加大宣傳，提高知名度，提高客戶購買高端產(chǎn)品的可能性；3、利用高端產(chǎn)品利潤空間較大的優(yōu)勢，加大高端產(chǎn)品銷售獎勵力度，提高銷售人員積極性，提高高端產(chǎn)品銷量。五、不足之處和尚待研究的問題由于數(shù)據(jù)的局限性和研究手段未包括序列相關(guān)性檢驗和修正，本文存在以下不足之處和尚待研究的問題：1、變量Ser08（客戶數(shù)量）存在T檢驗顯著性不明顯的問題，會使預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生不確定的偏差，影響了預(yù)測效果；2、影響變量Ser05（業(yè)務(wù)收入規(guī)模）的因素除業(yè)務(wù)數(shù)量規(guī)模、平均單價