1. 引言
就目前而言，电信行业发展提速主要是借助扩大用户规模带来的电信业务量剧增需求，而其发展缺少后劲并且仍存在许多问题。此外，邮政市场面临着复杂多变的经济环境，只有通过利用遍布全国网点的优势资源、深化邮政改革、拓展业务市场来提升服务质量增加收益成效，实现邮政业务平稳较快发展，邮政才能迎来改革转型的一次新契机，找到邮政行业发展的平衡点。
如何正确、有针对地评价我国31个省或直辖市各自的邮政和电信业务之间相对发展状况，从而有目的地调整战略方案以达到我国邮政和电信行业的相关运营企业长期以来追求效益最大化的迫切需求，政府有针对地制定相关政策，促进落后地区邮电业务的发展，缩小各省或直辖市之间邮电业务发展水平差距来制定相应的规划方案。因此，本文进行数据分析，科学地、全面地认识我国31个省或直辖市的邮电业务发展的历史水平及预测值水平是不可或缺的。
2. 方法
因子分析模型属于多元统计方法，是主成分分析的推广，它也是利用降维的思想，由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数极具代表性的综合因子的一种多变量统计分析方法。综合因子在不缺失主要信息的情况下，要具有比原始变量具有某些更优越的性能，以达到精简研究原始数据结构且抓住研究问题实质的目的。其中，因子分析可以分为确定因子载荷、因子旋转、计算因子得分，而确定因子载荷阵的方法有很多，如主成分法、最小二乘法、极大似然法等。本文采用应用较广的主成分法确定因子载荷阵 [1]。
2.1. 指标的选取
本文邮政和电信业务量数据来源于2021年中国统计年鉴16~32 [2]。首先对已知数据进行可行性分析，通过比较观测相关系数值与偏相关系数值的KMO指标值，若在可以接受的范围内，则可进行因子分析，通过SPSS统计分析软件，以获得主要的影响因素，并设定为主要因子。根据主要因子得分进行个别主因子排名及综合因子排名，分析我国各省或直辖市在不同邮电业务类别上的发展水平与发展优势。
根据原有的指标，通过分析和筛选确定了邮政业务总量、电信业务总量、函件、包裹、报刊期发数、订销报纸累计数、订销杂志累计数、汇兑、纪特邮票、快递、快递业务收入、移动短信业务量、移动电话用户、移动电话通话时长、固定电话用户15个业务指标。
2.2. 模型的处理
使用SPSS19.0多元统计分析软件分析所用数据。先用KOM和Bartlett球形检验对15个变量进行检验 [3]，KMO值是一个极为重要的指标，它可以用于偏相关系数值和观测相关系数值之间的对比，本论文中的观测值为0.718，这个值处于0~1区间内，较靠近于1，可以说明用这些指标因子分析出来的结果是可信的。此外，公因子方差中，各指标的提取度大多在0.840~1.000的范围之类，属于高度相关，可以运用因子分析法进行数据分析。Bartlett球形检验是为检验原始数据是否服从多元正态分布。差异检验的值比较明显，则所取数据源于正态分布，可进行下面的分析；反之，数据不是正态分布，不能进行因子分析法。如本文中表1：KMO和Bartlett球形检验所示，Bartlett球形检验的显著性水平为0，则说明原始数据是正态分布。
Table 1. Test of KMO and Bartlett
表1. KMO和Bartlett的检验
如表2方差累积贡献率所示，我们能够看到因子1极大程度上解释了整体变量，高达70.149%，即表明因子1的代表性极强。依据解释方差大于90%的原则，为更好地进行下面的分析，选三个公因子。
Table 2. Cumulative contribution rate of variance
表2. 方差累积贡献率
碎石图见图1，其纵轴是特征值，横轴是成分，前面斜率较大的部分的特征值较大，包含较多的信息，后面平缓处特征值小，同理含有的信息相对较少。通过碎石图可知，第四个特征根的变化趋势已趋于平稳，则本文提取前三个主成分是比较合适的，通过碎石图的方法与按累计贡献率的方法得到的结论没有差别。
应用Kaiser标准化的正交旋转法方法，使得具备很大载荷作用同因子上的变量数和用来解释变量的因子数逐渐变为最小。因子载荷阵如表3所示，按照以上分析选好三个公因子。由公因子F1的各指标因子载荷能够看出，公因子F1包含了一些电信业务等重要的指标，比如移动短信业务量(亿条)、移动电话用户(万户)等。对于电信业务总量及电信种类业务的指标，因为因子1具有很强的代表性，故把因子1当作电信业务类因子。对于快递业务收入(万元)、邮政业务总量(亿元)、函件(万件)等指标，由于因子2在这些指标上占有很大的载荷，所以能够把因子2当作邮政快递类因子。对于汇兑(万笔)、纪特邮票(万校)等指标，由于因子3在这些指标上占有很大的载荷，所以能够把因子3当作汇兑类因子。
3. 结果
3.1. 因子得分及综合排名
由表2可以得到三个因子所占有的信息量分别是信息总量的70.149%、11.383%、9.276%，由因子载荷矩阵可以得到各变量对应的三个主因子的载荷值，进一步可确定取三个主因子时的因子得分、我国31个省或直辖市在主因子上的分数，再进行排名 [4]。
第1因子即电信业务所获分数特别高，由此说明电信业务在我国邮电业务发展中有着至关重要的地位；电信业务发展状况随着因子F1得分的增加而变的越好、电信业务也越成熟，反之则表明当年的电信业务发展状况不容乐观。与此同时，可以获得各个省或直辖市的因子2的分数并进行排名。依据以上分析可知，第2因子和第3因子分别表示的是邮政快递类和汇兑类；因子2和因子3对稳定邮电业务有着不可或缺的地位，这也显示出邮件、邮政快递在我国邮电业务发展中扮演着重要角色。即使因子F1、F2、F3在综合信息方面很强，在不同方面显示出我国31个省或直辖市2021年的发展情况，但仅仅使用其中一个因子都不可能正确的说明各市每年的邮电业务水平。为此，我们把因子F1、F2和F3所对应的方差贡献率进行加权汇总，得出2021我国31个省或直辖市邮电业务的综合得分F。综合得分公式：
Table 4. Ranking of the overall level of post and telecommunications business of 31 provinces or municipalities directly under the central government in 2021
表4. 我国31个省或直辖市2021年邮电业务整体水平的排名
3.2. 因子分析的结果
总体来说，我国31个省或直辖市的邮电业务发展状况集中表现在这几个方面：电信业务营业额占邮电营业额的最大比例，全国电信业务营业额比邮政业务营业额的六倍还多；上海、江苏、广东等省的业务发展规模普遍很高等 [5]。经过对表4中3个因子和总因子所得分数计算，我们能够分析出以下结论：
1、各省或直辖市邮政业务、电信业务发展结构不平衡。广东省、浙江省在第1因子和第2因子以及综合排名上名次靠前，但是在第3因子上排名非常靠后。这意味着这两个城市在电信业务类、邮件类发展规模上是有绝对优势的，而在函件业务上远远落后于其他城市，业务配合十分不平衡。
2、经查阅2021年中国城市人口排名中国人口数量 [6] (单位：万人)，发现综合因子排名情况与人口数量排名大致相同。广东、山东、河南、江苏这四个人口大省在综合因子排名中居于前六名。
3、每个城市的发展潜力可以从排名中得出。天津市在邮政快递类、函件类排名靠前，但它们在电信业务中排名靠后，意味着它们在电信业务这方面还有广阔的发展空间。由于第1因子的发展很大程度上影响着我国邮电业务的整体发展水平，因此为了提升这些省或直辖市的邮电业务总量，就要充分寻求电信业务发展潜力，与此同时还要尽可能保证邮政快递类、函件类的良好发展。
4、海南、宁夏、青海、西藏在综合因子排名倒数，这些地区的地理位置较为偏僻，交通欠发达。政府应加强偏远省份基础通信设施建设，缩小省或直辖市之间邮政与电信发展差距。
5、经过计算加权之后的综合分数，我们能够观察到在2021年我国各省以及直辖市综合邮电业务发展水平排名大致和第1因子的排名整体相同，只有少许位置有所变化，由此可知我们之前关于因子得出的分析结果是正确的，就是说在现今的邮电业务中，电信业务占了很大的比例，同时也能看出邮电业务的发展仅仅依靠邮件类、邮政快递类是行不通的，急需拓展新业务来提高邮政业务量。
3.3. 数据预测
霍尔特指数平滑法是一种高级的线性指数平滑方法，该方法的优点是具有趋势变动的时间数列，不需要二次指数平滑，而是对趋势数据直接进行平滑并对原有时间数列进行预测。该方法可以用不同的平滑参数对原序列的两种因素进行平滑，具有很大的灵活性，因此在实践中被广泛地应用 [7]。
根据已有完整数据年份为2007~2020，对2021年各指标值进行预测，通过R语言进行相关时间序列分析，结果如表5所示。以邮政业务总量为例，预测值为21,052.68，置信度为95%的预测区间为[16,674.80, 25,430.56]，平均绝对比例误差MASE为0.9286985，预测准确度在可接受范围内。由于参数α = 0.999，所以本模型预测非常依赖历史指标值，置信度为95%的置信区间，区间长度过长，指标预测准确度仍有待提高，本文方法仅能给出基本预测趋势值。
Table 5. Forecast of the overall level of China’s post and telecommunications business in 2021
表5. 我国2021年邮电业务整体水平预测
4. 结论
通过因子分析法，本文得到了全国31个省或直辖市的邮政和电信业发展状况的综合排名，其中人口大省的业务发展程度普遍较高等。天津、海南、宁夏、青海、西藏等地区综合排名居于后列，排名靠后的城市又可以分为两类，第一类：天津；第二类：海南、宁夏、青海、西藏。从省或直辖市排名发现，邮政发展状况不是单纯地与经济发展状况、交通便利情况成正比，与未经分析的固有认知不同；天津是全国经济发展排名靠前的直辖市，以交通便利出名，排名靠后与人口数成正比可能性更大。故邮政业、电信业目前形式良好主要是靠用户规模的扩大所致的剧增需求而支撑，随着人口老龄化，其发展后劲仍存在许多问题。所以，我国相关部门根据预测值着重发展某些行业，应该发掘邮电业发展新动力，从而促进我国各地区邮电业全面发展，缩小地区差异。
基金项目
特别感谢北京建筑大学2021年度研究生创新项目(项目编号：PG2021018)对本文的资助。