基于網絡DEA的貨車運用過程相對效果評價方法

李夏苗，郭旺，王麗珊，金偉

基于網絡DEA的貨車運用過程相對效果評價方法

李夏苗，郭旺，王麗珊，金偉

(中南大學 交通運輸工程學院，湖南 長沙 410075)

基于貨車運用過程，建立貨車裝卸、中轉、旅行和全周轉活動關系網絡，根據投入產出原理，設計體現貨車資源占用、貨物工作效率和效果的投入產出評價指標體系，結合網絡DEA方法與超效率方法構建貨車運用過程相對效果評價模型。以2015年全路鐵路局實際數據為例，對其貨車運用的相對效果進行分析。研究結果表明：裝卸和中轉作業過程效率對整體效果影響顯著，各路局應結合各自貨運市場與生產特點選擇相應運輸組織模式，提高貨車運用效果。

鐵路運輸；貨車運用；數據包絡分析；相對效率

中國國家鐵路實行貨車全路通用，各路局公司按租用關系運用貨車，按使用時間向鐵總繳納貨車使用費。在路網一體化運營條件下，各路局公司有著不同的貨運市場環境和貨運生產服務特征，按照運輸企業市場化發展的要求，運輸企業的貨車運用不僅要有提高貨車旅行速度、壓縮中轉停留時間等體現運用效率的指標，也需要體現最終效果的貨運量和貨運收入等指標。故此，對貨車運用的評價要體現“以效率為基礎、以效益為導向”。傳統的貨車運用指標與評價主要側重企業生產管理要求，設計了中轉車停留時間、貨物作業車停留時間、貨車旅行速度、貨車周轉時間和貨車日車公里等反映貨車運用狀態的數量性和質量性指標[1]，主要體現的是貨車在運用過程的效率情況。依據市場化經營的目標，貨車的運用應該導向于增加貨運量和貨運收入。從貨運生產與服務角度看，鐵路運輸企業是一個典型的投入—產出生產服務系統，系統活動就是利用生產投入要素獲取經濟效益的過程，盡可能提高投入資源的效率和增加產出效益是其主要任務之一?；谕度搿a出分析原理，已有研究成果從總體層面建立了多資源投入與產出水平、經營績效的評價指標體系和評價方法[2?8]。游艷雯等[6?7]指出新的評價方法的梳理與應用研究，在評價指標體系與指標設計上做了更有實用價值的工作[6, 8]。Marchetti等[9?12]將兩階段DEA和網絡DEA方法應用于系統的效率評價，打開了系統“黑箱”，拆分貨運活動過程，將效率評價從總體深入到環節與過程，分析結論更加具體。鐵路貨車運用過程承載了大多數貨運資源尤其是貨車資源的投入。從具體投入資源的角度，按過程分析其投入產出的效果，對具體資源的運用安排與調度有更實際的價值。形成從系統總體、系統總體分過程、系統具體資源、系統具體資源分過程的全鏈投入產出效果分析體系，為運輸企業從宏觀、中觀到微觀的資源投入產出科學經營決策提供依據。傳統的鐵路貨車運用效果分析偏重于效率，郭曉黎等[13]提出運用模糊綜合評價方法分析鐵路貨車運用效率，將貨物發送量、貨物周轉量等納入到測度指標體系，體現企業經營的要求。本文運用網絡DEA方法，設計分過程的貨車資源運用投入產出指標，建立貨車運用效果導向的評價方法，以豐富鐵路貨車資源運用決策方法。

1 貨車運用過程分析

基于鐵路貨物時空位移的完成過程，可將貨車運用過程劃分為在裝卸站(點)作業停留、在途中技術站中轉作業停留和在途旅行3個相對獨立環節。投入的鐵路貨車資源主要分布在這3個環節之中。以此為基礎，傳統的鐵路貨車運用效率分析建立了以貨車平均周轉時間為中心的效率指標體系，包括旅行速度、全周轉距離、運用車車輛日、運用車日產量等(《鐵路貨車統計規則》(鐵總計統[2017]195號))。用運用車日產量指標反映貨車運用綜合效果。

但這種以貨車運用過程的效率分析為基礎的傳統方法，無法從內在關系上將收入與具體運用過程建立聯系，也不能對不同環境與條件的貨車運用綜合效果進行評價分析。例如，不同路局貨運市場以及貨車的運用特征不同，有的路局貨物發送量大、到卸量??；有的路局以接運通過車流為主，貨物發到量??；有的路局貨物到卸量大、發送量小；有的路局貨物周轉量少但貨運收入高等等。

隨著國家經濟社會進入后工業化時代，貨物運輸供需的主要矛盾從運輸的數量轉變成了運輸的質量，在一定的時空上，鐵路貨物運輸能力開始相對過剩。反映到鐵路貨物運輸生產活動中，鐵路貨車的運用過程隨貨運服務模式和產品的變化相應也發生了變化。其中最主要的變化是，貨車運用最主要目標變為增加貨運收入而不是以往關注的壓縮貨車周轉時間。依據市場化經營的要求，貨車運用要以效益為中心，效率服務效益。貨車運用過程中增加了儲備環節，儲備一定量貨車以適應市場需求的波動變化，“以車代庫”適應物流化運輸要求。

企業的貨運收入直接與貨物發送量、貨物到卸量和貨物周轉量相關。在傳統效率指標體系上，類似運用車日產量建立貨運收入、貨物發到量、貨物周轉量與貨車周轉時間的關系，從總體上建立起體現貨車運用效率和效益的指標體系，實現對路局貨車運用產出多屬性特征和分過程貢獻的評價與 分析。

圖1 鐵路貨車周轉過程示意圖

2 基于網絡DEA的貨車運用效果評價原理

圖2 鐵路貨車運用過程關系結構

傳統分析方法以貨車運用的時間為中心，測度的重心在于速度的快慢，并未關聯到相應活動的“產出”情況。而DEA方法正好具有這種測度相對效率的優勢。依據網絡DEA方法[10]可建立評價模型以評判各路局貨車運用相對效率，分析子過程對貨車運用整體過程的影響，其中超效率模型[2]能夠實現當計算中多個路局均為DEA有效時對路局的完全排序，以下以超效率網絡模型為基礎建立鐵路貨車運用效果評價模型。

3 鐵路貨車運用效果評價模型

3.1 投入產出指標選取

DEA方法中投入產出指標選取對評價結果的可靠性、實用性有重要影響。指標選擇的基本原則是應能滿足貨車運用效果評價的主體要求，即能夠客觀反映各路局貨車資源投入產出情況；再者須考慮指標的重要性和可獲得性。具體指標選取如下。

3.1.1 投入指標

從貨物運輸生產過程的角度看，任何子過程的完成都涉及到人財物的投入，而本文重點是關心單一資源投入的產出效果，或者說，在其他資源投入基本不變情況下貨車資源的運用效果。故此，以下僅以貨車車小時(車小時)來指代貨車資源投入，各子過程消耗貨車總車小時占比分別為1，2與3，由式(2)計算：

式中：為路局工作量(車)，其余符號含義如式(1)。

3.1.2 中間產出指標

各子過程的中間產出涉及很多方面，各選取具有代表性的1個數量指標與1個質量指標，匯總如表1所示。

表1 子過程產出指標

3.1.3 最終產出指標

以貨物發送量(萬t)和貨物周轉量(億t?km)衡量路局內部運作工作量，以貨運收入(億元)體現路局公司作為運輸企業運用貨車獲取的經營成果，利用生產運作和經濟效益2方面產出綜合測度貨車運用效果，體現不同路局差異性。

3.2 模型構建

3.2.1 生產子過程效率模型

依據超效率DEA的原理建立路局貨車運用的3個生產子過程效率評價模型如下：

3.2.2 全周轉效率模型

依據超效率DEA原理建立全周轉效率評價模型如下：

3.2.3 貨車運用效果評價模型

考慮貨車運用各作業環節對整體運用效果的影響與路局完全排序，第個路局的貨車運用相對效果即網絡效率評價模型如下：

4 算例分析

依據3.1所選取的貨車運用指標搜集整理2015年國家鐵路相關統計數據(部分)如表2所示，數據取自《中國鐵道年鑒》，其中投入指標根據式(1)~(2)計算得到。

表2 鐵路局貨車運用統計數據

注：以上指標單位同3.1節說明。

根據第3節構建的模型對2015年全路18個路局公司貨車運用效果進行評價，運用MATLAB軟件編程求解結果如表3。

1) 網絡效率是對路局在貨車資源使用效率的綜合測度。從表2可以看出，2015年我國鐵路局貨車運用總體水平與最優投入產出水平間存在一定差距，平均技術效率為0.887，這意味著有近13%的貨車運用投入資源的效用尚未發揮。僅太原局、北京局、上海局是相對有效的，說明相較于其余路局，這3個路局的單位貨車運用投入獲得的產出更多。若采用一般網絡DEA模型，測算結果分布于0.6~1.0，相對有效的路局效率值均為1。而超效率網絡效率測算結果分布于0.6~1.5之間，證明所建立模型可對各路局進行有效區分。

2) 裝卸過程方面，北京、太原、上海、西安、呼和浩特5個路局是相對有效的，排在后3位的是南昌、青藏、蘭州等路局，與排名靠前的路局存在一定差距。效率排名靠后的路局應采取措施壓縮貨車在裝卸站(點)的作業停留時間，提高裝卸過程 效率。

3) 中轉過程方面，只有北京、太原和上海3個路局效率值大于1，說明這3個鐵路局在中轉子過程是相對有效的，其余路局則未達到DEA有效。非DEA有效的路局在中轉過程中消耗貨車車小時所獲得的產出不夠，應設法減少貨車在技術站的中轉停留時間。

4) 旅行過程方面，18個路局效率值分布于0.7~1.1區間內，且從標準差可以看到，該過程相比其余過程效率值離散程度更低，這表明2015年鐵路局旅行效率分布較為均衡，路局之間差異不是很大。整體貨車運用效率落后的路局想要縮小與其他路局的差距，從提升裝卸效率、中轉效率著手更易收獲成效。

5) 貨車全周轉效率體現了貨運收入、貨物發送量、貨物周轉量與貨車周轉時間的關系。太原、北京和上海3個路局效率較高，昆明、南昌和青藏3個路局排名靠后。效率較低的路局應根據自身貨運生產特點采取相應貨車運用措施加速貨車周轉，提高貨車單位裝運能力或者貨車單位裝運價值。

6) 鐵路貨車運用過程整體有效的充要條件是各子過程均為DEA有效，例如呼和浩特局、西安局裝卸子過程為DEA有效，但其余子過程呈相對無效率致使網絡效率值小于1。可以看出網絡DEA模型可以打開系統“黑箱”，找出影響整體效率的環節，為提高貨車運用效率提供參考。

表3 2015年鐵路局貨車運用效率

5 結論

1) 傳統評價方法以貨車時間資源為中心，有一定的局限性。按市場化經營要求，將傳統方法和網絡DEA方法結合，更有利于全面地、綜合地對貨車運用效率和效果進行評價。所構建的模型能有效測度貨車運用過程投入產出的相對效率。

2) 國內現有鐵路貨車運用統計指標設計存在不足，以致所獲取的貨車運用過程相關數據還存在一定缺陷，如貨車待用過程沒有相應指標。通過對貨車運用統計指標的改進，本文所提出的方法在實際運用中具有更強的針對性。

3) 本文按過程分析鐵路貨車資源運用效率和效果，可作為鐵路企業資源投入產出評價分析體系的一部分，下一步構建企業全鏈投入產出效果分析體系可以更好地為企業生產運營決策提供支撐。

[1] 胡思繼. 指標分析理論與鐵路運營指標分析[M]. 北京:中國鐵道出版社, 2010. HU Siji. Analysis theory and railway operation analysis indicators[M]. Beijing: China Railway Press, 2010.

[2] Andersen P, Petersen N C. A procedure for ranking efficient units in data envelopment analysis[J]. Management Science, 1993, 39(10): 1261?1264.

[3] Bozec R. Board structure and firm technical efficiency: Evidence form Canadian state-owned enterprises[J]. European Journal of Operation Research, 2007, 177(3): 1734?1750.

[4] Jitsuzumi T, Nakamura A. Causes of inefficiency in japanese railways: Application of DEA for managers and policymakers[J]. Socio-Economic Planning Sciences, 2010, 44(3): 161?173.

[5] 劉秉鐮, 劉玉海, 穆秀珍. 行政壟斷、替代競爭與中國鐵路運輸業經濟效率——基于SBM-DEA模型和面板Tobit的兩階段分析 [J]. 產業經濟研究, 2012(2): 33?42. LIU Binglian, LIU Yuhai, MU Xiuzhen. Administrative monopoly, substitutive competition and operational performance measurement of the Chinese railway transportation industry[J]. Industrial Economics Research, 2012(2): 33?42.

[6] 游艷雯. 鐵路運輸企業貨運運營績效評價[D]. 北京: 北京交通大學, 2015. YOU Yanwen. Performance evaluation of railway freight operation[D]. Beijing: Beijing Jiaotong University, 2015.

[7] 尹茗惠. 美國鐵路貨運行業產出效率分析[D]. 南昌: 華東交通大學, 2015. YIN Minghui. Analysis on input-output efficiency of U.S. freight railroads[D]. Nanchang: East China Jiaotong University, 2015.

[8] 戴鈺桀, 鄭平標, 秦歡歡, 等. 美國鐵路貨運公司運輸評價指標體系研究[J]. 鐵道貨運, 2015, 33(12): 36?41. DAI Yujie, ZHENG Pingbiao, QIN Huanhuan, et al. Study on transport evaluation index system in American railway freight transport companies[J]. Railway Freight Transport, 2015, 33(12): 36?41.

[9] Marchetti D, Wanke P. Brazil’s rail freight transport: Efficiency analysis using two-stage DEA and cluster- driven public policies[J]. Socio-Economic Planning Sciences, 2016, 59(9): 26?42.

[10] Lewis H F, Sexton T R. Network DEA: Efficiency analysis of organizations with complex internal structure[J]. Computers & Operations Research, 2004, 31(9): 1365?1410.

[11] 高瑩, 李衛東, 尤笑宇. 基于網絡DEA的我國鐵路運輸企業效率評價研究[J]. 中國軟科學, 2011(5): 176? 182. GAO Ying, LI Weidong, YOU Xiaoyu. Research on the efficiency evaluation of China’s railway transport enterprises with network DEA[J]. China Soft Science, 2011(5): 176?182.

[12] 譚玉順, 陳森發. 中國鐵路運輸效率研究——基于網絡DEA-RAM模型的視角[J]. 鐵道科學與工程學報, 2015, 12(5): 1219?1226. TAN Yushun, CHEN Senfa. Research on the efficiency of China’s rail transport——A range adjusted measure of network DEA perspective[J]. Journal of Railway Science and Engineering, 2015, 12(5): 1219?1226.

[13] 郭曉黎, 王子健, 高小珣, 等.基于模糊綜合評價法的鐵路貨車運用效率分析[J]. 鐵道貨運, 2017, 35(12): 35?39. GUO Xiaoli, WANG Zijian, GAO Xiaoxun, et al. Analysis on railway freight car utilization efficiency based on fuzzy synthetic evaluation[J]. Railway Freight Transport, 2017, 35(12): 35?39.

Evaluation method of relative effect of wagon utilization process based on network DEA

LI Xiamiao, GUO Wang, WANG Lishan, JIN Wei

(School of Traffic and Transportation Engineering, Central South University, Changsha 410075, China)

Based on the use of wagons, a relationship network of wagon loading, transit, travel, full turnover activity was established, according to the input-output principle, designed the input-output evaluation index system which embodies the wagon resource occupancy, the goods efficiency and effectiveness, and constructed the relative effect evaluation model of wagon utilization combining network DEA method and super efficiency method. Taking the actual data of the 2015-year Railway Bureau as an example, the relative effect of wagon utilization is analyzed, and the example shows: the efficiency of handling and transshipment has significant impact on the overall efficiency, each bureau should choose the corresponding transportation organization mode according to the characteristics of the respective freight transport, and adjust the wagon operation measures.

railway transport; wagon utilization; DEA; relative efficiency

U292.6

A

1672 ? 7029(2019)08?2107 ? 07

10.19713/j.cnki.43?1423/u.2019.08.030

2018?10?25

國家自然科學基金資助項目(U1334207)

李夏苗(1963?)，男，湖南茶陵人，教授，博士，從事綜合交通系統優化，鐵路運輸系統分析研究；E?mail：xmli@csu.edu.cn

(編輯 陽麗霞)