影响铁路固定资产折旧成本的要素分析

肖旭，傅盈，张利艳

(1.大连交通大学 管理学院，辽宁 大连 116028;2.大连交通大学 研究生学院，辽宁 大连 116028)*

0 引言

铁路折旧主要来自铁路的固定资产，其中固定资产影响铁路折旧的因素大致可以分为线路、车站、机车、车辆和其他辅助设备等几个方面.由于铁路的整体运营要靠这些固定资产共同完成，所以上述因素对铁路折旧的影响都很重要.但铁路提速带来的大规模固定资产投资对铁路固定资产管理提出了新挑战.如何对影响铁路固定资产折旧的因素进行细分，找出对成本影响较大的固定资产以进行细化管理［1］，在现阶段就显得尤为重要.

1 影响铁路折旧要素的选取

对铁路固定资产的管理随各固定资产的性质不同而有所不同.对一些不涉及运输生产的辅助设备，如房屋建筑物及机械动力设备，只要按照规定的年限与折旧方法每年提取折旧就可以了.那些与运输直接相关的铁路车站，由于其涉及的固定资产较多，无法简单地进行区分，并且也不属于是非常有代表性的固定资产.因此，直接涉及到运输的固定资产主要就包括线路、机车、车辆与传导设备.其中传导设备又与动力设备有相同的特点，除非不开行列车，否则设备就必须开放，所以这类设备只能附属于开行列车的数量上，本身提高效率的可能性不大.

本文后面的研究将影响铁路折旧成本的主要因素定位于线路、机车与车辆，并对其进行进一步的细分，选取有代表性的数据进行主成分分析研究.

线路方面，电气化里程无疑是要考虑的一个主要要素.铁路的进一步发展趋势就是逐步在干线运输上用电气化取代内燃化，中国高铁的进一步发展更是离不开对电气化发展的需求.从另一方面看，尽管全路电气化里程逐渐延长，但全国铁路的内燃牵引里程仍然占有主要的份额.从总的情况来看，这两种牵引方式下的铁路里程数都会对线路折旧产生主要影响.值得注意的是，随着运输量的不断增加，铁路在原有单线铁路的基础上铺设双线、三线已成为势在必行的趋势［2］.随着铁路运输方式的改进，自动闭塞的方式也成了首选，所以从铁路线路质量上来考虑，本文选取了复线里程和自动闭塞里程这两个有代表性的要素.对于半自动里程，从2000年以后，其里程数出现逐年减少的趋势，已经不属于铁路建设的主流趋势，所以在文中未被选取.

铁路机车方面，目前电力机车与内燃机车仍然是承担铁路运输牵引任务的主要动力，选择这两个要素无可厚非.对于液力机车来说，由于多数是进口，中国只生产很少一部分，并且从全国范围来看液力机车牵引任务相对很少，而且也不是主要干线上的牵引动力，所以在这里不参加分析.而蒸汽机车更是逐步退出历史舞台，因而本文同样不列入分析行列.

铁路运输中的客车车厢主要包括硬座、硬卧与软卧三大类车厢.从数量上看，硬座车厢在不断淘汰与更新的基础上，不但没有增加，反而出现了阶段下降的趋势.全路硬座车厢1997年为17 760辆，到了2007年这一数字下降到了16 748辆，较1997年下降了5.7%.在客运需求逐年递增的今天，这一主要分担客运压力的要素却减少了，其原因在于人们对出行的需求选择变化了.铁路的提速给新的列车提供了延长牵引里程的条件，在减少人们旅行时间的同时，人们在对运输产品的选择上也更侧重于舒适性，这一点还可以从硬卧车厢与软卧车厢的数量上得到考证.1997年底，全路硬卧车厢与软卧车厢的数量分别为9 031辆与1 849辆，到了2007年底，这两个数量分别达到了13 786辆与3 363辆，增长了约52.7%与81.9%.所以，在今后的主成分分析中，以硬卧车厢与软卧车厢的数量作为客车车厢的要素进行分析.

铁路货物运输涉及的车辆有很多种，但从货物运输量上来看，铁路历年主要承担的任务是煤、铁、矿石及粮食这几种基本生产、生活必须品的牵引任务.对于这几种运输量大的工、农产品，铁路运输主要是通过敞车与棚车对其进行运输的.此外，铁路敞车与棚车也是铁路货车车辆中数量最多的两种车型.因此，在货物运输设备上选择敞车与棚车进行研究.

至此，文章对于铁路固定资产中的线路、机车、车辆这三大因素又进行了进一步的要素选取，总共选出了十个要素对其进行主成分分析，它们是:电气化里程、内燃牵引里程、复线里程、自动闭塞里程、电力机车数量、内燃机车数量、硬卧车厢辆数、软卧车厢辆数、棚车数与敞车数.

2 对数据进行主成分分析

主成分分析方法是一种将多个指标化为少数几个不相关的综合指标的方法［3］.接下来，运用SPSS软件对上述十个要素进行主成分分析，找出对铁路折旧额影响较大的要素.经上节细分后，选取出来的要素数据如表1所示.

表1 影响铁路固定资产折旧的要素数据

首先利用SPSS软件对表1中的十组影响固定资产折旧的数据进行标准化，然后利用KMO及Bartlett’s检验对标准化后的数据进行检验.根据Kaiser的观点，KMO值越大时，表示变量间的共同因素越多，越适合进行因素分析，如果KMO＞0.9，认为数据很棒;KMO＞0.8，认为数据很好;KMO ＞0.7，认为数据选择水平中等［4］.经计算检验后的结果为:Kmo抽样充足量测度为0.783;巴特莱特球形检验:约卡方为175.985;自由度为45;显著性为0.000.

标准化后数据的KMO值为0.783，大于0.7接近0.8，说明数据选取基本是合适的，可以进行下一步主成分分析.Bartlett’s球形检验可以用来判断资料是否是多变量正态分布，也可用来检验相关系数矩阵是否适合进行因素分析.从计算结果来看，数值为175.985，自由度为45，显著性水平小于0.01，说明Bartlett’s球形检验拒绝单位相关的原假设，数据适合进行主成分分析.

从表2中的总方差解释表中可以看出，第2列十个主成分的总特征值之和为10，第3列表示解释变异量占总特征值的比率，也就是方差的贡献率，第4列表示的是方差的累计贡献率.一般情况下，对选取的主成分的累积贡献率达到85%以上即可达到要求，认为比较合理，也就是说选取的主成分包含变量的信息数量已达到了原始变量信息的85%［5］.从表2中的第4列可以看出，第一个主成分的方差贡献率就已经达到了88.957%，所以选取一个主成分就可以达到预先设定的85%以上的累积贡献率要求.

表2 总方差解释表

提取完主成分后，可以得到因子的载荷矩阵，每一个载荷量均表示选取的第一个主成分与所对应变量的相关系数.将第一主成分的因子载荷矩阵输入SPSS的数据编辑窗口，利用软件的计算功能，可以求出第一主成分特征值所对应的特征向量，用每一个选取的要素分别乘以相应的特征向量，可得出第一主成分所对应的模型，得出的结果如表3所示.由于数据萃取后只剩下一个主成分，所以第一主成分的模型就是最终的主成分综合模型.模型为Y1=0.103电气化里程+0.105复线里程+0.097自动闭塞里程+0.079内燃牵引里程+0.104内燃机车数量+0.105电力机车数量+0.105硬卧车厢辆数+0.104软卧车厢辆数+0.102棚车数+0.096敞车数.

表3 因子载荷矩阵及要素对应的特征向量

3 主成分分析结果

从上一节得到的主成分综合模型来看，选取的每一个要素在主成分分析中的系数均大于零，表示所选取的要素均会对固定资产折旧产生影响.在所有的主成分系数中没有出现负值，主要是因为在要素选取的过程中，提前去除了一些影响不大的要素或与总体变化呈递减趋势的要素.

从最终主成分系数上看，可以将其简单地分为大于0.1，接近0.1，明显小于0.1的三组.从选取的铁路线路的四个要素上看，电气化里程与复线里程的系数均大于0.1，这表明铁路线路中影响折旧成本的主要是电气化线路与复线线路这两个要素.自动闭塞里程的系数接近0.1，表明在线路的四个要素中自动闭塞里程处在相对重要位置.从内燃机车牵引里程系数上看，相对于其他三个线路系数，其影响力明显低于其他三个要素.从机车与客车车厢总体上看，机车和客车车厢中的四个要素系数均超过了0.1，其中电力机车与硬卧车厢的系数相比内燃机车与软卧车厢的大一些，管理者应当予以更多的关注.从货车两种主要车厢的系数上看，棚车对折旧成本影响的程度相对敞车要大一些，从管理上来说应该分配更多的管理资源.

4 结论

由于铁路特殊的运输方式与其产品特有的性质，使其资产的绝大部分表现为固定资产的形式，大量固定资产带来的折旧数额加大了铁路在成本上的支出.铁路固定资产表现为多种不同的形式，大到机车、车辆，小到机修设备，这样就使得固定资产管理起来非常麻烦，给投入到管理中的人力、物力的分配带来了一定的困难.对于固定资产的合理利用、有效保养，可以在折旧成本一定的前提下为产出提供更多的贡献，还可以延长固定资产的使用寿命，这些对铁路部门降低成本、提高效率具有重要意义.

针对铁路固定资产多而庞杂这一特点，从一个合理的出发点去探索固定资产的管理方式是非常必要的.通常情况下，拥有大量存货的企业多采用存货ABC分类的管理方法［6］.本文在对影响铁路折旧成本的诸要素进行分析后，认为可以将铁路固定资产管理与存货ABC管理法相结合，铁路在对其固定资产进行管理时，可以借鉴ABC的分类方法对固定资产进行分类分层.从铁道部总体战略出发，将固定资产分为几个大类，各大类之间分清主次.再将初级分层的各总类固定资产进行进一步细分，对其各个组成因素再进行类似地分类.这样逐步的细化可以对大部分固定资产进行分层.铁道部将整个分类标准普及到基层，各站段可以利用其自身专业化的分工对其所管辖的固定资产有针对性地进行细化管理.比如对于工务段和车站，应主要关注电气化里程与所属线路的复线管理;车辆段应该把主要精力放在硬卧车厢、软卧车厢及棚车的养护、维修上.这样一来可以在铁路固定资产折旧成本既定的基础上，创造更多的价值，从成本节省角度带动利润的增加.从存货ABC的管理方法来看，它的分类主要是以各种存货的价值进行划分.对于铁路固定资产来说可以结合自身固定资产不同折旧形式来分析不同固定资产的使用频率，以用来进行更加合理的划分，这一研究有待进一步的深入探讨.

总之，铁路折旧成本在铁路总成本中所占比例相对较大，在对影响折旧的固定资产分析的基础上，建立合理的固定资产管理重点，无疑是铁路进行内涵扩大再生产的一条有效途径.

［1］张秋生，高愈湘.铁路固定资产折旧、大修与再生产关系的探讨［J］.财务管理，2001(1):23.

［2］GAO ZI YOU，ZHOU HUA LIANG，LI KE PING，et al.Analyzing and evaluating the three-line rail traffic［J］.Science in China Series E:Technological Science，2008(7):949.

［3］陈涛.中部六省经济发展状况分析-基于SPSS主成分分析方法［J］.湖南工业职业技术学院学报，2008(4):29.

［4］林震岩.多变量分析-SPSS的操作与应用［M］.北京:北京大学出版社，2007:369.

［5］赵桂红.基于主成分分析法的机场停机坪安全评价研究［J］.决策参考，2009(7):75.

［6］中国注册会计师协会.财务成本管理［M］.北京:中国财政经济出版社，2009:237.