對中小城市客運快遞運價水平的影響因素分析
——基于結構方程模型的實證研究

陳奇奇，王觀虎

(空軍工程大學 航空工程學院，陜西 西安 710038)

0 引言

客運快遞是物流專業細分下的重要快運方式，利用客運班車的行李艙，以規模化、集約化、網絡化的形式對貨物進行“捎載”運輸。它的經營無需專門購置車輛，可充分利用現有的客運場站，密集、直達的客運班次，覆蓋廣的客運網絡以及獨立完整的行李艙等客運資源優勢，從而具備了其他快運方式不能比擬的快速、低成本與可達性廣的優點。

運價作為物流運輸最復雜與最具代表性的要素之一，是交通運輸業主要的經濟杠桿。運價策略的制定是否科學合理，關系到國家、社會和廣大消費者的利益，同時直接決定運輸業務能否順利開展并盈利，與運輸企業經濟效益和發展前途息息相關[1-2]。在客運快遞運價制定方面，孫熙安教授及其學生[3-6]，以北京各大客運站為例，基于運輸成本及運輸需求等因素，采用LOGIT模型確定運輸問題，通過“運價-收入”函數確定了最優定價；建立雙邊競價模型，解決了包倉定價問題；利用拉姆齊定價與平均成本定價等多種定價模型對不同區域的不同線路給出了運價計算方法。

對于影響因素的分析，結構方程模型有著較為廣泛的應用[7-10]。陳赟等[11]利用結構方程模型研究出了城市地鐵票價的影響因素和各影響因素的路徑關系。Hany[12]應用結構方程模型來識別和量化沙特年輕司機參與事故的重要因素。khaled[13]應用結構方程模型，對人們出行行為影響因素進行了定量分析，剖析了出行行為的本質，從而為交通政策的制定提供客觀依據。Shunan Yu和Wei Zhang[14]對在同一地區運營的兩家航空貨運公司，對市場的定價策略進行了實證分析，通過優化差別化定價方法，得到兩家運營商合作獲得的收益大于單一定價所得收益的結果。Paolo Beria[15]針對鐵路和長途汽車的一體化發展，從市場集中度、票價和專業化程度3個角度進行了分析，結果表明鐵路和長途汽車在市場需求方面(顧客群體方面)是相互影響、聯系的。

影響運輸價格的因素眾多，相互作用關系復雜。上述研究從不同角度分析了地鐵、航空貨運、鐵路票價制定及人們出行行為的影響因素，對研究客運快遞運價影響因素的分析有一定的參考和借鑒意義。目前對客運快遞運價的理論研究僅籠統地從運輸成本與需求角度考慮，在給出具體的定價方法前，缺乏對影響運價水平的因素分析及其對運價影響路徑和強度的全面、系統考慮，導致理論實踐性較差；同時在研究區域上缺乏對中小城市的研究，因此有必要對中小城市運價影響因素及其作用路徑進行研究。

本研究以中原城市群5座中小城市為例，利用結構方程模型的驗證性因素分析和路徑分析等技術，定量分析影響中小城市客運快遞運價水平的因素和各要素對運價水平的影響路徑與強度。

1 數據來源與模型構建

1.1 樣本選取

問卷包括個人基本信息與客運快遞使用情況，還包括運輸成本、市場需求、市場競爭、市場結構、國家管制與政策、積載能力、運輸對象與市場供給等8個潛變量及其對應的23個測量變量。調查區域為中原城市群的5座中小城市，分別是焦作、開封、新鄉、漯河、駐馬店，作為中小城市的評判標準。

本研究總共收回問卷665份，剔除其中43份“從未使用客運快遞”的問卷以及19份異常值較多的問卷，共得到603份有效問卷?？倖柧淼腃ronbach’sa系數達到了0.89，在0.8以上，表示本研究的問卷總體上具有良好的信度。

1.2 結構方程模型原理與模型建構

由于影響客運快遞運價水平的因素眾多，這些因素均無法直接測量且各要素對客運快遞運價作用機理復雜，傳統的多元回歸分析技術難以處理，而結構方程模型的優點是可以通過測量可觀察變量來分析未觀察變量，在多元統計分析中可以通過建模測量誤差來更好地檢驗變量之間的因果關系。因此，選擇SEM作為分析方法。

SEM模型通常包括測量模型和結構模型。測量模型解釋了觀測變量與潛在變量之間的相互關系，結構模型解釋了不同潛在變量之間的關系[16-18]。一般結構方程在理論上由3個方程組成。表達式是:

x=Λxξ+δ，

(1)

y=Λyη+ε,

(2)

η=Bη+Γξ+ζ。

(3)

式(1)、(2)為測量方程，式(3)為結構方程。Λx為外生變量的因子載荷矩陣x的外生潛變量ξ；δ為外生變量誤差向量；y為內生變量的向量；Λy為內生變量的因子載荷矩陣y的內生潛變量η；ε為內生變量的誤差向量；η為內生潛變量的向量；B為內隱變系數矩陣；Γ為外生潛變量系數矩陣；ξ為殘余向量結構方程。

在SPSS軟件中建立了655個樣本數據的數據庫，經過分析處理導入AMOS軟件，進行模型的計算求解。主要應用驗證性因子分析和路徑分析方法，通過路徑圖和效應值來分析影響中小城市客運小件運價水平的因素、各個影響因素間相互影響效應及其相互關系。而效應值共分為直接效應、間接效應和總效應。每種效應代表各變量之間的不同作用效果。

2 實證分析

2.1 變量選取與模型結果

2.1.1 變量選取

正如上文所述，目前關于客運快遞運價水平的研究僅考慮了需求和成本要素，而客運快遞是公路貨運的重要組成部分，基于已有的關于公路貨運運價水平的理論研究成果[3-6,11,14,19]，從成本、競爭、市場因素及國家政策等方面進行分析：成本包括運輸成本、運輸對象和積載能力；競爭主要指市場競爭；市場因素包括市場結構、市場供給和市場需求；國家政策主要指國家管制與政策。總結出影響中小城市客運快遞運價水平的主要因素：

(1)運輸成本。因運輸生產行為所產生的各種固定、變動成本和管理費用等直接成本，運輸事前及事后改變價格續約等各種交易成本以及因運輸造成的污染、擁堵事故等外部成本都會影響運價水平。

(2)運輸對象。運輸對象的物理屬性、運距等要素會通過影響運輸成本間接影響運價，對運輸時限有特殊需求的貨物需要采用特殊的運輸技術，導致了不同的運價水平。

(3)積載能力。很少有研究注重積載能力對運價的影響，不同于有專門運輸車輛的貨運方式，客運快遞利用客運班車行李艙進行“捎載”運輸，行李艙往往只有7～12 m3，貨運能力相對較弱，行李艙的體積以及客運班車核定載重限制可能會對運價產生直接影響，亦可能通過影響運輸對象間接影響運價。

(4)市場競爭。公路貨運行業早已形成完全競爭的市場結構，客運快遞的市場占有率受其競爭對手EMS、民營快遞和專用物流的影響較大，運價制定時需要與競爭對手橫向比較，確定合理運價。

(5)國家管制與政策。最高、最低價的價格管制會直接影響運價的高低，管制政策通過影響市場結構間接地影響運輸價格，稅收、貨幣等經濟政策可以監督企業制定合理運價，直接或間接影響運價。

(6)市場結構。不同類型的市場結構，其運行模式會存在一定差異，而由此導致的對運價的控制程度也不盡相同，一般從運輸企業的規模、市場集中度、運輸結構等角度來衡量一個市場的結構狀況。

(7)市場需求。根據需求理論，假設總供給保持在一定水平，高運輸需求會產生高運價，低運輸需求會產生低運價，即需求變動的方向與運價變動方向是同向一致的。一般從消費水平、經濟水平、人口數量等角度量化運輸需求。

(8)市場供給。市場供給對運價產生著直接影響，運價與運輸供給呈反方向變化，不考慮運力結構問題，當運力增加時運價降低，運力不足時運價升高。影響運輸供給的因素主要包括運輸車數、基礎設施建設和從業人員素養等。

2.1.2 模型結果

根據前文總結的影響因素，本研究的觀測變量和潛在變量如表1所示。初始路徑圖及計算結果如圖1所示。

表1 潛在變量和觀測變量Tab.1 Latent variables and observed variables

圖1 全路徑圖與初始模型計算結果Fig.1 Full path diagram and initial model calculation result

為檢驗已有理論提出的影響中小城市客運快遞運價水平要素是否與實際數據擬合，本部分利用結構方程模型中的驗證性因子分析方法，逐步篩選出影響運價水平的因素全集。

從圖1所示的初始模型潛在變量與測量變量的關聯強度可以看出，外部成本對運輸成本的度量能力最弱；通過表1所示，初始模型各要素對運價水平的影響不同于先前的假設，對于中小城市的客運快遞而言，市場競爭對運價水平的影響效應僅為0.052，是所有要素中影響效應最弱的。與我們提出的假設相反，不論是積載能力對運價的直接影響(0.018)還是通過運輸對象間接影響(-0.088)，運價都非常微弱，幾乎可以忽略不計，故刪除外部成本這一顯變量以及積載能力、市場競爭兩潛在變量。篩選出中小城市影響客運快遞運價水平的主要因素為運輸成本、運輸對象、市場結構、政府管制與政策、市場供給、市場需求等6大要素。

2.2 模型修正及評價指標

根據再次篩選出的影響中小城市客運快遞運價水平的主要因素，重新計算，結果如圖2所示，擬合指數如表2所示。

圖2 修正路徑圖與修正模型計算結果Fig.2 Modified path diagram and modification model calculation result

通過圖2可以看出測量變量的度量能力均有效，各要素對運價水平均具有較強的影響效應。同時運用協方差模型進行數據分析，采用卡方自由度比(χ2/df)、簡效擬合優度指數(PGFI)、近似誤差均方根(RMSEA)、比較擬合指數(CFI)、擬合優度指數(GFI)和調整后的擬合優度指數(AGFI)等6個指標來檢驗模型與原始數據的擬合程度，分別對初始模型和修正模型的擬合精度進行評價，結果見表2。當卡方自由度比小于5時，說明模型適配度良好，且越小表示模型擬合越好，其余指標同理。由表2可以得出初始模型的GFI和AGFI不滿足要求，CFI勉強符合要求；修正后的模型僅有AGFI未滿足要求，其余指標相比初始模型均更好地符合統計意義上的擬合優度要求，模型適配度更好，進一步說明了修正后的測量指標更加合理。

表2 初始模型與修正模型的擬合指數Tab.2 Fitting indexes of initial model and modified model

2.3 各要素對運價水平影響分析

圖2為各篩選因子對客運快遞運價水平的影響路徑。它們對運價水平的直接、間接和總影響如表3所示，即修正后的模型欄。該表中路徑系數已經過標準化，便于直接比較其影響路徑的大小。

表3 影響運價水平的效應Tab.3 Effect that affect freight rate level

由表3可知中小城市客運快遞的積載能力與市場競爭不是其運價水平的主要影響因素，外部成本也無法更好地衡量運輸成本，各因素對貨運水平的影響路徑和強度的分析如下。

國家政策：表2說明政府管制與政策對客運快遞運價的直接影響效應為0.474，通過市場結構的間接影響效應為-0.086，總效應為0.389。較高的路徑系數說明政府管制與政策是影響客運快遞運價水平的主要因素之一。目前各部門對客運快遞運價制定的政策不一致、不明朗。由于客運站的“站運分離”模式，中小城市客運站普遍未對客運快遞簽訂相關協議，對承運人的約束較弱，承運人常以處罰風險為由提高運價。因此，國家管制與政策對運價的影響性較大。

市場供給：對客運快遞運價水平的影響效用為-0.430(表3)，表示市場供給每增加一個單位，運價水平便降低0.43個單位。路徑系數為負表明市場供給越大相應的運價水平越低。其路徑系數的絕對值最大，表明其是影響運價水平的最主要因素?？瓦\快遞運價水平對市場供給變化最為敏感，目前中小城市客運快遞行李艙大量富余，處于供給過剩狀態，其運價水平理應較低，然而中小城市的客運快遞運價水平普遍高于其他貨運方式，價格要素無法滿足用戶需求，市場占有率低。

其他因素：運輸對象對運價的直接影響效應為0.132，通過運輸成本的間接影響為-0.231，總影響效應為-0.099(表3)。運輸對象的質量、體積等物理性質以及運距都會對運價水平產生較為顯著的正效應；對運輸時限有特殊要求的快件需要采用特殊的運輸技術，通過影響其成本而間接影響運價水平，而間接影響為負則與假設不一致，主要因為運輸成本對運價顯負效應。市場需求雖對運價水平有影響，但影響效應較弱(0.09)，是由于中小城市客運快遞運輸需求較小且用戶在僅考慮及時性要素才會選擇客運快遞，而在該要素上其他貨運方式相比于客運快遞競爭性較低。

3 中小城市客運快遞運價制定策略與建議

基于上述篩分出的影響中小城市客運快遞運價水平的各要素，以及對各要素之間作用路徑和強度的分析，本研究從國家部門和客運快遞經營者兩個層面給出中小城市客運快遞運價制定的策略性建議。

國家各管理部門應考慮到客運快遞可提高客運站收益，為社會提供多元化運輸服務，并能提高物流速度，降低物流成本，通過對客運快遞的政策統一化、明確化，能夠消除政策不統一對運價水平造成的不良影響，促進客運快遞良好發展；同時考慮到國家管制與政策會通過影響市場結構間接影響運價水平，國家相關部門可通過出臺政策優先發展中小城市客運快遞的經營規模，以提高客運快遞的市場集中度，使客運快遞的運價水平更合理、更平穩。

“一帶一路”倡議構建下，大城市與中小城市間的區域合作、物質交流、基礎建設等活動將愈加頻繁，這為中小城市帶來劇增的物流需求。在此背景下，中小城市目前營銷策略將無法適應未來的發展。考慮到運輸對象對運價水平較為顯著的影響以及客運快遞及時性優勢，本研究認為經營者可按照貨物的運輸時限對貨物分類，制定面向不同貨物種類的運價標準，同時經營者應采取積極的營銷策略，以提高運輸需求。