1、自2007年邮政贺卡起，上海邮政大力发展邮政贺卡业务，在2007年-2010年期间，实现了大规模发展，提供了大量的成功经验和优秀案例，是上海邮政加快发展过程中的典型业务。为深入研究邮政贺卡业务发展的深层次经济规律，本文通过计量分析方法，从数量规模、平均单价和客户数量3个因素考察对业务收入规模增长的影响，指导邮政贺卡业务大发展之后的改革创新，为制定科学合理的发展目标提供依据，为调整发展过程中的资源配置提供指导，为邮政贺卡产品设计和市场定位指明方向。同时，对于邮政贺卡业务的经济学研究，也可以作为邮政其他业务科学分析的参考。一、数据表 1：2007-2010年上海邮政各单位邮政贺卡业务数据年份单位收
2、入规模（万元）数量规模（万枚）平均单价（元/枚）客户数量（户）2007浦东73.14816.74.3829市南92.03440.352.2859市西158.9448.873.2567市北312.83768.014.60196闵行28.9369.383.0843川沙24.9156.983.5737南汇16.155.412.9943奉贤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宝山71.56531.032.3148崇明4.311.82.3919广商100.5341.452.4
3、3132008浦东1012.755393.882.57139市南743.58339.462.19151市西794.905191.594.15154市北1378.245162.818.47196闵行419.49591.534.58108川沙238.71570.923.37132南汇59.71220.252.95107奉贤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宝山792.6289.198.89161崇明134.35521.736.1898广商24
4、5.6108.252.27352009浦东1593.184812.211.96207市南1247.615393.153.17196市西1114.801269.544.14246市北1259.28222.885.65182闵行559.351110.855.05124川沙343.805135.252.54131南汇97.09525.863.75111奉贤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宝山596.615121.444.912
5、71崇明114.63513.458.52102广商82.85418.474.49302010浦东1209.365479.082.52133市南906.8636369.72.45175市西1023.3238252.74.05260市北1103.399209.845.26189闵行723.375108.566.66266川沙471.76160.112.95308南汇426.93175.352.43176奉贤140.0341.583.37146金山291.5274.773.90399松江451.2594.194.79235青浦779.945169.164.61216嘉定322.07586.193.7
6、4123宝山321.32122.982.61104崇明247.1730.168.20152广商476.139211.882.2526二、模型建立与异方差检验、修正以表 1数据建立多元线性回归模型：Ser05t=C+1Ser06t+2 Ser07t+ 3Ser08t+t (t=1,2,360)各变量分别为：ser05为业务收入规模，ser06为数量规模，ser07为平均单价，ser08为客户数量（Eviews操作生疏，变量名称不修改了，老师见谅）和C。其中，1、2、3表示，在其他条件不变的情况下，Ser06t、Ser07t、Ser08t每变动一个单位，平均引起Ser05t变动1、2、3个单位；t
7、为满足古典假设条件下的随机误差项。使用Eviews6.0对模型进行OLS估计，取表 1数据所有计60个样本进行估计，结果如图 1所示：图 1：模型OLS估计结果估计得到模型多元回归方程（估计方程 1）为：Ser05 t =-235.78+61.92*Ser07 t +2.51*Ser06 t +0.75*Ser08 t (n=1,2,360)该估计结果表示，平均单价每变化1元，业务收入规模相应变化61.92万元，业务数量每变化1万枚，业务收入规模相应变化2.51万元，客户数量每变化1户，业务收入规模相应变化0.75万元。但该估计结果与事实有不符之处，即平均单价、业务数量和客户数量均为0时，业务
8、收入规模为-235.78万元，而实际情况应为0万元。从T检验来看，C、Ser06、Ser07和Ser08的T检验结果均小于0.05，说明估计结果较显著。从拟合优度R2来看，R2=0.8433，数值不高，说明该估计结果准确程度较低。从F检验来看，F检验结果为0，小于0.05显著性水平，说明估计结果显著。最后，考察该模型是否符合古典假设的同方差性，使用White检验（无交叉项目）方式，结果如图 2所示：图 2：OLS异方差White检验结果由图 2可得，White统计量nR2为30.53，查2分布表得在0.05显著性水平下，自由度为3的2分布临界值为7.815，因为nR2的值30.537.815，
9、因此拒绝同方差原假设，接受此回归模型存在异方差。为解决模型存在的异方差问题，采用加权最小二乘法（WLS）对异方差进行修正，权数采用1/Ser082（这是半小时里尝试十几次得出的最好结果，具体原理我真不知道），得到结果如图 3所示：图 3：模型WLS估计结果通过WLS估计得到的回归方程（估计方程 2）为：Ser05t=-16.4+9.69*Ser07 t +2.25*Ser06 t +0.02+Ser08 t (n=1,2,360)首先对估计方程 2的同方差性进行检验，以确保模型的WLS估计结果符合古典假设，异方差检验仍采用White检验方式（无交叉项目），得到结果如图 4所示：图 4：WLS异
10、方差White检验由图 4可得，White统计量nR2为5.54，查2分布表得在0.05显著性水平下，自由度为3的2分布临界值为7.815，因为nR2的值5.547.815，因此不拒绝同方差原假设，模型符合古典假设条件。继续考察估计方程 2，由图 3可得，WLS估计得到的拟合优度R2得到明显改善，从OLS估计结果0.8432提升到0.9904。同时，估计方程2的F检验结果为0，小于0.05的显著性水平，因此模型显著。但各变量的T检验产生了变化。从T检验来看，C、Ser07、Ser06均小于0.05，说明估计结果显著。而Ser08的T检验数值为0.8，远大于0.05，说明Ser08估计结果不显著
11、。Ser08的T检验结果不显著的原因可能为加权权数使用了1/Ser082，且Ser06、Ser07和Ser08之间存在序列相关性，在加权之后序列相关性的影响被放大，导致Ser08的T检验结果不显著。但序列相关性非考试论文要求内容，且考虑到估计方程 2的拟合优度高达0.9904且F检验具有显著性，所以采用估计方程 2的模型。三、预测分析将原始数据中的Ser06、Ser07和Ser08数值代入估计方程 2，得到60个预测结果Ser05ft(t=1,2,360)，将预测结果和实际数据做折线图，如图 5所示：图 5：预测曲线与实际曲线图 5中，红色曲线为实际曲线，绿色曲线为预测曲线，由图形可知，预测曲
12、线与实际曲线并不完全符合，在部分结果上相差甚至较大，因与估计方程 2中Ser08未进行序列相关性修正有关，但总体来说，预测结果与实际结果大致相符，可以作为邮政贺卡业务发展的参考依据，但若要用于准确预测发展结果还存在较大困难。从拟合优度R2的角度来看，0.9904的拟合优度已经符合预测要求，但因为估计方程 2中的Ser08的T检验不显著，导致该值只对估计方程 2有效，但对于每个参数来说还存在一定误差，这也是导致预测曲线与实际曲线无法高度相符的原因。四、意义估计方程 2显示，平均单价每变化1元，业务收入规模相应变化9.69万元，业务数量每变化1万枚，业务收入规模相应变化2.25万元，客户数量每变化
13、1户，业务收入规模相应变化0.02万元。但估计方程 2仍存在各项参数均为0时，业务收入规模为-16.4万元的情况，与实际情况业务收入规模应为0不符。估计方程 2对邮政贺卡业务发展的指导意义在于，平均单价的变化对于业务收入规模的影响最大，业务数量其次，客户数量最次。因此，要进一步发展邮政贺卡业务，应将发展重点着眼于提高平均单价方面，而提高平均单价的方式有3种，一是提高所有邮政贺卡产品价格，从而推高整体的平均单价，二是增加高价位产品的数量，从而拉高整体的平均单价，三是在价格体系不变的情况下，提升高价位产品的销售量，减少低价位产品的销售量，从而拉高平均单价。考虑到随着科技进步，拜年形式的多样化，邮政贺卡的需求弹性很大，根据需求规律，在仅变化价格的情况下，业务数量必然大幅减少，虽然业务收入规模对平均单价的变化程度是业务数量的4倍，但业务数量对于平均单价的负相关变化程度仍会使平均单价的上涨起到反效果。因此，第一种方式不可取。第二、三种方
