鐵路集裝箱場站效率評價研究

施亞萍

（中鐵集裝箱運輸有限責(zé)任公司廣州分公司工程師，廣東廣州 510080）

鐵路集裝箱場站效率評價研究

施亞萍

（中鐵集裝箱運輸有限責(zé)任公司廣州分公司工程師，廣東廣州 510080）

首先構(gòu)建符合我國鐵路集裝箱場站生產(chǎn)實際的效率評價指標，選取對集裝箱場站作業(yè)效率有重要影響的要素作為輸入、輸出指標；其次將灰色關(guān)聯(lián)分析與層次分析法同時用于DEA模型，以構(gòu)建主觀客觀相結(jié)合的權(quán)重約束空間，采用基于綜合權(quán)重“偏好序”約束的DEA方法中的CCR、BCC模型，用EMS軟件計算模型的效率值。通過對效率值進行橫向、縱向比較分析，對廣鐵集團管內(nèi)14個集裝箱辦理站2009年、2010年的效率進行評價，提出改進鐵路集裝箱場站效率的方法。關(guān)鍵詞：鐵路；集裝箱場站；綜合權(quán)重；DEA；效率評價

0 引言

集裝箱運輸可以方便快捷地實現(xiàn)多種運輸方式之間的結(jié)合，便于開展多式聯(lián)運，提升整個運輸體系的效率?，F(xiàn)有的集裝箱辦理站普遍存在站場布局不均衡，站內(nèi)設(shè)備落后，能力緊張以及管理體制不健全等問題，極大地影響了集裝箱運輸效率，限制了集裝箱運輸?shù)陌l(fā)展。為了合理布局集裝箱場站貨場，有效利用集裝箱場站的設(shè)備，進一步為合理分布集裝箱場站，加強與其他運輸方式的配合和銜接，優(yōu)化集裝箱運輸網(wǎng)絡(luò)，提高鐵路運輸效益，有必要對集裝箱場站的效率進行評價研究[1-2]。

本文選取對集裝箱場站作業(yè)效率有重要影響的要素作為評價指標，運用灰色關(guān)聯(lián)分析與層次分析法構(gòu)建主觀客觀相結(jié)合的權(quán)重約束空間，應(yīng)用含有綜合權(quán)重的DEA評價模型，對樣本集裝箱辦理站2009年、2010年的數(shù)據(jù)實證分析，提出改進鐵路集裝箱場站效率的方法，以期改進我國鐵路集裝箱場站建設(shè)和優(yōu)化資源配置。

1 集裝箱場站效率影響因素分析及評價指標選擇

本文選取裝卸線數(shù)量、裝卸線有效長、堆場面積、吊具數(shù)量、裝卸機具數(shù)量作為我國鐵路集裝箱場站效率評價模型的投入變量。裝卸線數(shù)量主要影響集裝箱場站所具備的作業(yè)基礎(chǔ)能力，影響集裝箱到達后能否及時進入裝卸線進行作業(yè)，是衡量集裝箱場站效率的重要指標之一。裝卸線有效長主要影響裝卸線上能夠同時作業(yè)的集裝箱車數(shù)，是集裝箱場站作業(yè)能力的重要因素。堆場面積的大小與堆場的作業(yè)效率緊密相關(guān)，堆場面積大，裝卸過程中的翻箱率就較低，堆場作業(yè)的效率則相對較高。吊具的裝卸效率，直接影響集裝箱的等待作業(yè)時間，是衡量集裝箱服務(wù)質(zhì)量的重要依據(jù)。裝卸機具數(shù)量直接關(guān)系到集裝箱場站堆場的作業(yè)效率。

對于模型產(chǎn)出變量的選取，集裝箱年運量和集裝箱年發(fā)到噸數(shù)是體現(xiàn)集裝箱場站產(chǎn)出水平最重要、最被廣泛認可的指標，同時也是對不同集裝箱場站進行比較時，衡量它們的相對規(guī)模、投資大小或者經(jīng)營管理水平的重要依據(jù)。

2 含有綜合權(quán)重“偏好序”約束的DEA模型

灰色關(guān)聯(lián)分析確定權(quán)重是根據(jù)指標數(shù)據(jù)曲線的相似程度來判斷其關(guān)聯(lián)程度的大小。若兩條曲線的形狀相似，則關(guān)聯(lián)度越大，權(quán)重也就越大；它能夠相對客觀地反映指標之間的內(nèi)在結(jié)構(gòu)關(guān)系[3]。層次分析法確定權(quán)重主要是利用人的經(jīng)驗和決策者的選擇與判斷，能夠?qū)Q策者或者專家的主觀偏好放入模型當中。

綜合權(quán)重是將灰色關(guān)聯(lián)度和AHP確定的權(quán)重進行線性加權(quán)，既體現(xiàn)了歷史數(shù)據(jù)的客觀性，又體現(xiàn)了人的主觀因素，主客觀因素統(tǒng)一，更好地確定指標的權(quán)重大小，更合理地對DEA中的權(quán)重進行“偏好”排序。改進傳統(tǒng)DEA模型投入和產(chǎn)出指標權(quán)重分配不合理的問題。

2.1 基于綜合權(quán)重的權(quán)向量“偏好序”約束

假設(shè)有n個決策單元，而評價每個決策單元的輸入指標有m個，輸出指標有s個，根據(jù)綜合權(quán)重大的指標對應(yīng)的權(quán)重就大的原則，可以對DEA模型中的權(quán)重進行排序約束，從而實現(xiàn)對DEA中權(quán)向量的“偏好序”約束。具體過程如下[4]。

2.1.1 利用鄧氏灰色關(guān)聯(lián)度確定指標客觀權(quán)重

利用鄧氏灰色關(guān)聯(lián)度計算指標數(shù)列Xi對參考數(shù)列X0的灰色關(guān)聯(lián)度γi，并歸一化得到各輸入和輸出指標的權(quán)重分別為

2.1.2 利用AHP確定指標主觀權(quán)重[5]

利用層次分析法求得輸入和輸出指標判斷矩陣的特征向量（即各指標的權(quán)重）分別為

2.1.3 利用線性加權(quán)方法確定綜合權(quán)重

通過引入主、客觀偏好系數(shù)的概念，用線性加權(quán)方法將AHP和鄧氏灰色關(guān)聯(lián)度得到的主客觀權(quán)重結(jié)合，得輸入和輸出指標的綜合權(quán)重分別為

式中：wi*為綜合權(quán)重；α為主觀偏好系數(shù)，α∈[0,1]，由決策者依據(jù)偏好給出，本文分別取值0.4、0.5和0.6。

2.1.4 對各指標的權(quán)重按照綜合權(quán)重進行排序

將輸入和輸出指標的權(quán)按照綜合權(quán)重從大到小排序得下式（ω為任意小的正數(shù)）。

2.2 含有綜合權(quán)重“偏好序”約束的DEA評價模型

含有綜合權(quán)重排序約束的第j0(1≤j0≤n)個決策單元的“偏好序”DEA模型（δ=0時為廣義C2R模型，δ=1時為廣義BC2模型）被修正為：

設(shè)上述對偶模型的最優(yōu)解為λ0，s0-，s0+，最優(yōu)值為θ0，θC2R0,或θBC20。

2.2.1 DEA有效性分析[6]

1)當θ0=1，且s0-=s0+=0時，則DMUj0為DEA有效。此時，該決策單元既是規(guī)模有效的，又是技術(shù)有效的。說明除非增加一種或多種新的投入（或減少某些種類的產(chǎn)出），否則無法再增加（減少）任何現(xiàn)有的產(chǎn)出量（投入量）。

2)當θ0=1時，稱DMUj0為弱DEA有效。此時，該決策單元不為技術(shù)有效，仍有冗余存在。要使DMUj0達到有效，則需在保持原輸出不變的情況下減少s0-的輸入，或者在保持原輸入不變的情況下增加s0+的輸出。

3)當θ0<1時，稱DMUj0為非DEA有效。說明該決策單元規(guī)模無效且技術(shù)無效。為了使DMUj0達到有效，可以在不減少輸出的前提下使原來的輸入減少(1-θ0)x0+s0-；或在不增加輸入的前提下使輸出增加s0+。

2.2 .2規(guī)模收益分析

1)當S*=1時，表示DMUj0的規(guī)模收益不變，此時DMUj0，達到最大產(chǎn)出規(guī)模點，即投入規(guī)模增加與產(chǎn)出規(guī)模增加是“持平”的。

2)當S*<1，且Σλ0<1時，表示DMUj0的規(guī)模收益遞增，且Σλ0值越小，規(guī)模收益遞增的趨勢越大，表明DMUj0適當增加投入規(guī)模將得到相對更多的產(chǎn)出效益增量，即在原投入的基礎(chǔ)上有必要再增加投入，使其帶來更高比例的產(chǎn)出增量。

3)當S*<1，且Σλ0>1時，表示DMUj0的規(guī)模收益遞減，且Σλ0值越大，規(guī)模收益遞減的趨勢越大，表明DMUj0投入規(guī)模的增量只換取到相對較小的產(chǎn)出效益增量，即在原投入的基礎(chǔ)上沒有必要再增加投入。

3 實證模型計算

3.1 數(shù)據(jù)收集

本文選用廣鐵集團管內(nèi)14個集裝箱辦理站作為評價對象，即大朗、長沙北、三眼橋、棠溪、汕頭北、佛山東、岳陽北、三水西、衡陽、株洲北、深圳北、懷化南、黃埔、長沙東（數(shù)據(jù)截至2010年12月31日）。輸入輸出指標原始數(shù)據(jù)如表1、表2所示。

表1 樣本集裝箱辦理站2009年輸入輸出原始數(shù)據(jù)

表2 樣本集裝箱辦理站2010年輸入輸出原始數(shù)據(jù)

3.2 數(shù)據(jù)處理結(jié)果

基于第三種方法所述，對上述數(shù)據(jù)建立模型，運用EMS軟件分別計算14個樣本集裝箱辦理站2009年、2010年的技術(shù)效率TE、純技術(shù)效率PTE、規(guī)模效率SE、規(guī)模報酬情況SR。結(jié)果如表3。

表3 帶有綜合權(quán)重約束的DEA模型計算

4 實證結(jié)果分析

根據(jù)表3中14個樣本集裝箱辦理站2009年、2010年的技術(shù)效率值，統(tǒng)計得出圖1，圖2。

圖1顯示，2009年14個樣本中只有1個樣本有效，0.8以上的非有效樣本只有1個，占樣本總數(shù)的7%。效率值0.5以下的樣本有9個，占樣本總數(shù)64.29%，其中有3個樣本站效率值低于0.2。樣本站平均效率值為0.383 1，處于平均值以上的樣本有5個，占樣本總數(shù)的36%。

圖2顯示，2010年14個樣本中有2個樣本有效，0.8以上的非有效樣本只有1個，占樣本總數(shù)的7%。效率值0.5以下的集裝箱辦理站有10個，占樣本總數(shù)71.4%，其中有4個集裝箱辦理站效率值低于0.2。樣本站平均效率值為0.441 0，處于平均值以上的樣本有5個，占樣本總數(shù)的36%。

綜合分析，樣本集裝箱辦理站生產(chǎn)效率值總體不高，大部分站的技術(shù)效率處于平均效率以下，且站間效率差距較大。2010年相對2009年，僅效率值處于兩極端的辦理站無變化，其余各站都有一定程度的升降。

4.1 橫向比較分析

14個樣本站兩年平均技術(shù)效率值最低的是汕頭北和黃埔。汕頭北效率一直偏低，與其地理位置靠近港口，公路競爭較大息息相關(guān)，從而影響其集裝箱年運量和發(fā)到噸數(shù)，它發(fā)到噸數(shù)連續(xù)兩年均排在最后，不到效率為1的大朗站發(fā)到噸數(shù)的1%。黃埔站效率一直偏低，與投入過多而產(chǎn)出遠遠不夠，且能力大大富余有關(guān)。特別是裝卸機具的數(shù)量，在所有樣本站中遙遙領(lǐng)先，這和黃埔站均是專用線有關(guān)。專用線上各公司均配備自己的裝卸線、堆場、裝卸機械和吊具，資源的不共享、配置比例的不合理造成了黃埔站總體技術(shù)效率偏低。

4.1.1 技術(shù)效率分析

技術(shù)效率（TE）表示集裝箱場站在最大產(chǎn)出下，最小要素投入的成本，由投入導(dǎo)向下固定規(guī)模報酬下CCR模型求得。Koopmans[8]（1951）提出產(chǎn)生技術(shù)無效率的原因，是由于管理層未能充分利用資源而造成投入要素浪費。如技術(shù)效率值h<1，則說明被評估的樣本集裝箱站存在1-h比例的投入資源浪費，需要以1-h的比例將投入減少，從而減少或避免對投入資源的虛耗。

從表3可以看出，14個樣本集裝箱辦理站的平均技術(shù)效率值2009年為0.383 1，2010年為0.441 0。這意味著樣本集裝箱辦理站存在較為嚴重的投入資源浪費，即這14個集裝箱辦理站平均有六成多的投入資源被虛耗掉了。

4.1.2 純技術(shù)效率分析

純技術(shù)效率（PTE）表示在同一規(guī)模的最大產(chǎn)出下，最小的要素投入成本。由投入導(dǎo)向下變動規(guī)模報酬的BCC模型求得。純技術(shù)效率值是將規(guī)模因素抽離，以便分析在短期內(nèi)不含規(guī)模因素的情況下，樣本站的技術(shù)效率如何。若PTE=1，表示該集裝箱站在受評估的集裝箱站群內(nèi)以較有純粹效率的方式生產(chǎn)；若PTE<1，則表示其未能以較有效率的方式生產(chǎn)，稱之為純粹技術(shù)無效率。PTE更多反映的是決策單元的日常經(jīng)營管理政策和水平，是在不考慮規(guī)模因素的條件下，衡量集裝箱場站在資源投入上，因管理層的決策錯誤、經(jīng)營管理不佳，而造成資源浪費的比例情況。

從表3來看，樣本集裝箱辦理站2009年、2010年的平均純技術(shù)效率值分別為0.753 3、0.782 0，這意味著將規(guī)模無效率因素去除后，14個集裝箱辦理站大致有30%的投入資源因為管理不當而被虛耗了，這說明集裝箱辦理站的日常經(jīng)營管理水平還具有提升和改善的空間。

4.1.3 規(guī)模效率分析

規(guī)模效率（SE）表示集裝箱場站在最大產(chǎn)出下，技術(shù)效率的生產(chǎn)邊界的投入量與最優(yōu)規(guī)模下的投入量的比值，即等于CCR模型下的總技術(shù)效率值除以BCC模型下的純技術(shù)效率值?？梢杂纱撕饬吭谕度雽?dǎo)向模型下，集裝箱場站是否處于最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模。在經(jīng)濟學(xué)意義上，所謂最優(yōu)規(guī)模就是指企業(yè)處于平均成本曲線最低點時的生產(chǎn)狀態(tài)，企業(yè)在規(guī)模效率下，能夠?qū)崿F(xiàn)利潤或經(jīng)營績效的最佳水平。當受評集裝箱站的SE等于1時，表示該集裝箱站具有規(guī)模效率；若SE小于1，則表示其不具備規(guī)模效率。若處于規(guī)模報酬遞減（DRS）階段，表示該集裝箱站目前的營運規(guī)模過大，必須通過縮小規(guī)模才可達到最佳規(guī)模狀態(tài)；反之，若處于規(guī)模報酬遞增（IRS）階段，則表示目前該集裝箱站營運規(guī)模過小，必須通過擴充規(guī)模才能達到最佳規(guī)模狀態(tài)，取得最大的收益。

4.2 縱向比較分析

根據(jù)表3的結(jié)果，縱向比較同一集裝箱辦理站2009年、2010年的技術(shù)效率變化情況（見圖3）。

從總體情況來看，大部分樣本集裝箱辦理站2010年的技術(shù)效率值相對2009年均有所提高，三水西站由原來的技術(shù)無效提高到技術(shù)有效，僅大朗站2年均保持技術(shù)效率值為1。此外，棠溪、岳陽北、株洲北、深圳北站效率值都有相對較大的下降，最大降幅達0.17；衡陽站雖有下降，但下降值較少，幅度為0.009 1。長沙北、三眼橋、懷化南、長沙東站技術(shù)效率值有大幅度增長，增幅在0.142 0~0.490 4，最大增幅為三眼橋，達0.490 4，其他4個樣本站增幅在0.002 6~0.122 2之間。

在14個樣本集裝箱辦理站中，大朗站因其年運量和年發(fā)到噸數(shù)一直處于領(lǐng)先地位，效率值保持在有效狀態(tài)；2010年相對2009年，長沙北、汕頭北、懷化南站年運量有所下降，但其發(fā)到噸數(shù)有較大增長；三眼橋、三水西、長沙東、佛山東站年運量和發(fā)到噸數(shù)均有所增長，而輸入指標兩年間只有個別指標有細微的變化，故此4個集裝箱辦理站2010年效率值相對增長；其余9個效率值降低的站中，衡陽站年運量及總發(fā)到噸數(shù)都較前一年有所增長，但增長幅度較2009年同為有效站的大朗站要小，而DEA評價方法是相對評價方法，通過與生產(chǎn)前沿面的距離來確定效率的大小，故在2010年衡陽站技術(shù)效率是下降的，但其實際運營情況較上年有所增長；棠溪、深圳北站年運量有所增加，總發(fā)到噸數(shù)有所下降，另外岳陽北、株洲北站年運量和發(fā)到噸數(shù)較前一年均有大幅減少，效率值相對都有所下降。

5 結(jié)論

1）通過對我國鐵路集裝箱場站生產(chǎn)運營實際情況的分析，采用改進的基于綜合權(quán)重“偏好序”約束的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，以廣鐵集團管內(nèi)14個集裝箱辦理站為樣本進行了實證分析，對我國鐵路集裝箱場站的效率進行評價研究。在此基礎(chǔ)上提出改進效率的意見，驗證了模型的有效性和實用性。

2）我國鐵路集裝箱場站發(fā)展滯后，整體技術(shù)效率不高，基礎(chǔ)設(shè)施配置和管理水平參差不齊，業(yè)務(wù)量嚴重不均衡，站點布置及層級分布還需調(diào)整或正在調(diào)整，硬件設(shè)備配置與車站作業(yè)規(guī)模不匹配，存在裝卸資源浪費或緊缺現(xiàn)象。

3）囿于管理體制及數(shù)據(jù)的不易得性，論文在構(gòu)建評價指標體系時從生產(chǎn)角度出發(fā)，更多地從硬件資源方面考慮投入產(chǎn)出的關(guān)系，而沒有將財務(wù)狀況、人力成本、管理水平等其他指標納入，故同等級集裝箱場站之間效率的評價，及如何設(shè)計更全面更加便于指導(dǎo)生產(chǎn)運營實際的評價指標體系是作者需要進一步研究的課題。

[1]劉玲．基于DEA的我國鐵路運營績效研究[D]．成都：西南交通大學(xué)，2008，12：36～55

[2]劉欣．鐵路運輸企業(yè)效率的組合評價[D]．北京：北京交通大學(xué)，2009，6：57～78

[3]夏偉懷，雷定猷.影響鐵路運輸企業(yè)競爭力的灰色關(guān)聯(lián)分析[J].長沙鐵道學(xué)院學(xué)報，2002（3）

[4]鄧聚龍.灰色控制系統(tǒng)[M].武漢：華中科技大學(xué)出版社,1999

[5]徐澤水.關(guān)于層次分析中幾種標度的模擬評估[J].系統(tǒng)工程理論與實踐.2000(7):58—62

[6]魏權(quán)齡.評價相對有效性的DEA方法[M].北京：中國人民大學(xué)出版社,1987

[7]徐瓊.基于技術(shù)效率的區(qū)域經(jīng)濟競爭力提升研究——浙江的經(jīng)驗分析[D].杭州：浙江大學(xué)，2005.12

[8]Koopmans T，C.Analysis of Production as An Efficient Combination of Activities.New York：New York Wiley and Sons，INC,1951

[9]楊華龍，任超，王清斌,等．基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的集裝箱港口績效評價[J]．大連海事大學(xué)學(xué)報，2005（1）：51—54

[10]邢小勤．我國鐵路運輸效率的研究[D]．北京：北京交通大學(xué)，2007（6）：33—43

The article first constructs the efficiency evaluation indicators which fits for the current production of the state railway container yard and chooses factors which have great effects on the production efficiency as indictors to calculate efficiency value by the EMS software using grey correlation analysis and AHP into the DEA model in which the CCR and BCC model are adopted for the comprehensive weighting preference.Through the comparison of results of efficiency value,efficiency value of 14 container handling yard in 2009 and 2010 are evaluated and ways of improving efficiency are proposed.

railway；container yard；comprehensive weighting；DEA；efficiency evaluation

A

1004-9746（2011）02-0036-06

魏艷紅）

2011-03-28）