铁路特种集装箱运输效率分析

吴璇，宋小满

（1.中铁铁龙集装箱物流股份有限公司，北京 100038；2.中国铁道科学研究院集团有限公司 运输及经济研究所，北京 100081）

近年来，我国铁路运输快速发展，基础设施不断完善，技术装备大幅提升，服务水平整体跃升，为铁路集装箱发展奠定了良好基础。随着《“十三五”现代综合交通运输体系发展规划》《中长期铁路网规划》《营造良好市场环境推动交通物流融合发展实施方案》《“十三五”铁路集装箱多式联运发展规划》等政策的出台，铁路集装箱市场迎来前所未有机遇期，进而为铁路特种集装箱（简称特种箱）的发展创造了广阔的空间。

1 铁路特种箱发展概况

特种箱是指为满足货物特殊运输需求而设计的，具有特殊结构和设备的专用集装箱[1]。与普通集装箱相比，特种箱具有无包装运输、专货专箱、专箱专用等特点。2006年，中铁铁龙集装箱物流股份有限公司收购中铁集装箱公司全部特种箱资产及业务，开始经营铁路特种箱运输物流业务。经过十余年的资本市场实践和产品市场打拼，运营的铁路特种箱已由最初的以木材箱、汽车箱为主，发展到目前以不锈钢罐箱、干散货箱、冷藏箱为主，资产结构持续优化、资产规模逐步放大、业务链条不断延伸。

从资产规模来看，特种箱保有量从1.7万只增加到目前的8万余只，资产值从3.8亿元增加为38.7亿元，其中罐式箱保有量2万余只，在全球运营商中排名亚洲第一、世界第五，同时还在持续不断地研发新箱型。从运输指标来看，铁路特种箱发送量从收购初期的39.6万TEU增长到2017年的93.94万TEU，累计发送到达653.95万TEU，共实现运输收入约251亿元。从货物品类来看，铁路特种箱物流业务涵盖了包括煤炭、硫磺、化肥、氧化铝、金属矿石等大宗散货；BDO、乙二醇、润滑油等液体化工散货；植物油、葡萄汁等液体食品散货；石油沥青；水果蔬菜、冷冻食品等品类。经过多年探索和努力，特种箱物流业务已能够融入客户原料供应、生产、仓储、配送、销售的业务链条，可与客户协同开发定制化产品，提供一体化专业物流解决方案。

2 特种箱运输效率评价方法和指标选取

2.1 数据包络分析

数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）是一种基于被评价对象间相对比较的非参数效率估计方法，是由美国的Charnes、Cooper和Rhodes于1978年首次提出的[2]。本方法是通过观察具有多指标投入和产出的相同类型的单位或部门（也称决策单元，DMU）的DEA值是否在模型的生产前沿面上，并根据各DMU与生产前沿面的距离，来确定各DMU的相对有效性，同时还可用投影方法指出非DEA有效或弱DEA有效的原因及改进方法和程度[3]，具有无须事先设定特定的函数形式、权重，由模型内生决定的优点[4]，其结果能够帮助评价者分析和解决经济管理学相关问题，因而经常被用于衡量DMU的生产效率水平。

DEA方法的基本模型有CCR和BCC两种，CCR模型假定规模报酬不变（CRS），计算出来的效率为综合技术效率水平；而BCC模型假定规模报酬可变（VRS），测算出的结果包括纯技术效率水平和规模效率水平。其中，综合技术效率水平=纯技术效率水平×规模效率水平。2种模型都有投入导向型模型和产出导向型模型2种形式，投入导向型的DEA模型，是指在产出水平既定的条件下使投入成本最小化；产出导向型的DEA模型，是在要素投入量既定的前提下追求最大化的产出水平[5]。

由于DEA基本模型存在投入指标和产出指标的松弛性问题，其分析结果中，通常会出现多个DMU被评价为有效的情况，得出的效率值最大为1，即有效DMU效率值相同[6]。为了对有效DMU的效率高低进一步区分，使测度更加准确，除采用DEA的基本模型外，还将运用Tone（2002）创立的超效率模型（Super SBM）[7]，对我国铁路特种箱的运营效率进行度量与分析。

2.2 投入产出指标选取

根据DEA模型对数据的要求，指标选取遵循以下原则：

（1）所选指标应能够反映评价目的和评价对象的特征；

（2）避免输入或产出指标集内部指标间的强线性关系[1]；

（3）选取的投入产出指标的数据可得且能实现客观的量化；

（4）选取的时间序列数据在一定时间跨度内具有一致性和可比性[8]；

（5）DMU总数不应少于投入和产出指标数量的乘积，且不少于投入和产出指标数量之和的3倍[9]。

我国铁路特种箱运输效率评价模型构建，主要需要确定铁路特种箱运输业的投入产出指标，而相关指标多种多样，考虑所有因素不现实，依据以上原则，从重要性和可得性角度考虑，选取资产原值、营业成本为投入指标，运输收入为产出指标。

3 特种箱运输整体效率分析

模型分析结果显示，2006年和2017年的综合技术效率值为1，且松弛变量为0，即这2年为综合技术有效，也同时达到了纯技术有效和规模有效，也就是说这2年相对于其他年份，实现了投入产出的最优。其余年份的规模效率值虽未达到1，平均也达到了0.946 9，而纯技术效率值平均仅为0.647 2，说明规模效率已经处于较高水平，各时期在既有的生产规模下，需要通过提高技术水平来增加运营效率。2006—2017年我国铁路特种箱运营的超效率值曲线见图1。

图1 2006—2017年我国铁路特种箱运营的超效率值

从图1可以看出，我国铁路特种箱整体运营效率，无论是纯技术效率还是规模效率均呈现先降后升的态势，特别是技术效率在各年份差异较大。2007年效率出现大幅下降则是由于当年购置了大量资产，而所购置资产的效益没有在当年完全释放；2014年跌入低谷，主要是由于国家宏观经济结构调整及各项政策调整，对铁路特种箱业务产生较大影响；2015年以后开始加大铁路特种箱的发展力度，开拓新市场、开发新客户、开展新项目等，使得效率值逐步回升，不断向技术前沿靠近。

4 特种箱各箱型效率分析

4.1 各箱型效率值

以2011—2017年间铁路特种箱各箱型为DMU，对各自的投入产出指标数据按时间分别进行DEA模型测算，其运营效率结果见表2。

2011年，综合技术效率、纯技术效率、规模效率均有效的是干散箱、其他罐箱和折叠台架箱；仅纯技术效率有效的是水煤浆箱和冷藏箱；按照超效率值排名前三的分别是水煤浆箱、干散箱和其他罐箱。

2012年，综合技术效率、纯技术效率、规模效率均有效的是其他罐箱和折叠台架箱；仅纯技术效率有效的是干散箱和冷藏箱；按照超效率值排名前三的分别是干散箱、折叠台架箱和其他罐箱。

2013年，综合技术效率、纯技术效率、规模效率均有效的是干散箱和折叠台架箱；仅纯技术有效的箱型是水煤浆和冷藏箱；按照超效率值排名前三的分别是水煤浆箱、干散箱和折叠台架箱。

表2 2011—2017年铁路特种箱各箱型运营效率值

（续表2）

2014年，综合技术效率、纯技术效率、规模效率均有效的是干散箱和折叠台架箱；仅纯技术有效的箱型是水煤浆箱；按照超效率值排名前三的分别是水煤浆箱、干散箱和折叠台架箱。

2015年，综合技术效率、纯技术效率、规模效率均有效的是干散箱；仅纯技术有效的箱型是冷藏箱；按照超效率值排名前三的分别是干散箱、沥青罐箱和冷藏箱。

2016年，综合技术效率、纯技术效率、规模效率均有效的是干散箱；仅纯技术有效的箱型是冷藏箱和35 t敞顶箱；按照超效率值排名前三的分别是干散箱、冷藏箱和35 t敞顶箱。

2017年，综合技术效率、纯技术效率、规模效率均有效的是35 t敞顶箱；仅纯技术有效的箱型是干散箱和冷藏箱；按照超效率值排名前三的分别是冷藏箱、干散箱和35 t敞顶箱。

4.2 2017年超效率模型投影分析

为了进一步分析提高投入产出效率的途径和方法，对2017年非DEA有效的箱型进行投影分析，结果见表3。

表3 2017年超效率模型下无效DEA箱型的投影值

可以看到，对于非DEA有效的箱型表现为既有投入冗余，又有产出不足，要想提高相对效率值，需要尽可能减少投入、扩大产出，对于2017年各箱型指标而言，水泥罐箱需要资产减少47.06%、运输收入增加373.54%，沥青罐箱需要资产减少48.88%、运输收入增加201.57%，其他罐箱需要资产减少86.10%、营业成本减少22.42%、运输收入增加1.23%，从而达到DEA有效。

5 基于DEA分析的结论及相关建议

效率测算结果表明，我国铁路特种集装箱运输的效率整体呈现先降后升的发展趋势，特别是在技术效率上还有待提升，具体如下：

（1）总体上铁路特种箱的各箱型综合技术效率值不高，每年综合技术有效的箱型数量仅有1~2种，各箱型的效率水平参差不齐，差距较大，原因可能是箱资产投入较大，资产收益的实现受到市场需求、定价政策、运输各环节组织效率等诸多因素制约。

（2）各箱型的纯技术效率水平较高，各年纯技术效率有效的箱型数量达到了3~4种；各箱型的规模效率值也普遍较高，除个别年份的部分箱型外，基本都保持在0.8以上水平，实现了较好的生产规模。

（3）近几年，铁路特种箱基本呈现出规模报酬递增或不变，说明各箱型扩大了投入后的产出以等于或大于同等倍数增长，但随着规模的不断扩大，2017年干散箱和冷藏箱出现了规模递减状态，继续扩大投入规模会导致产出增加程度降低，出现了一定的资源浪费，如果想达到并保持规模经济，则必须在技术、管理、资源等多方面提升效率，在缩减箱型规模的同时注意调整投入产出比例，从而实现较高的效率。

（4）2017年的年均综合效率值为0.593 1，表明整体还有40.69%的改进和优化空间，对于沥青罐箱和水泥罐箱需要通过减少资产投入、增加运输收入来实现同等条件下的效率优化，对于其他罐箱则需要同时减少资产投入和营业成本投入、增加运输收入来实现效率优化。

以上分析的特种箱箱型主要有水煤浆箱、干散箱、水泥罐箱、沥青罐箱、其他罐箱、冷藏箱、折叠台架箱、35 t敞顶箱，通过横向比较各时期既有生产规模下的各箱型运输效率，可以得出在各种箱型中，干散箱效率表现良好，其他箱型还需要通过积极手段来进一步提升效率水平，具体如下：

（1）水煤浆箱、干散箱在各年一直表现良好，但水煤浆箱资产不再增加，而干散箱资产在逐年增加；

（2）水泥罐箱多年来并未增加资产规模，运输指标也处于维持水平；

（3）沥青罐箱为2011年研发投入试运的新箱型，通过多年的市场开拓，特别是2017年加快箱资产投放进度，希望通过增量来抢占市场，使得箱资产投入较大，影响了效率值的表现；

（4）其他罐箱也由于各时期其他类别箱型的表现而自2013年后效率偏低，可能是由于弧形罐箱的指标不尽如人意所致；

（5）冷藏箱保有量较其他箱型偏少，单箱资产价值却较高，同时受其较高的运输成本影响，效率值排名较后，而自2015年起冷藏箱的相对效率值提高，主要是由于各类罐箱效率值偏低；

（6）折叠台架箱资产一直处于逐年淘汰状态，而在2011—2014年也贡献了较好运输收益，因此效率值较好，至2015年完全退出市场；

（7）35 t敞顶箱自2016年运行以来，因其低投入、高收益取得了良好的效率水平。

鉴于选择的指标数量和模型限制，分析结论仅作为决策参考，由于运输效率受到国家经济结构、市场需求、行业政策和发展趋势等多重因素影响，在实际业务中，还需要通过各种手段积极应对，如根据市场需求变化，利用新箱投入形成规模优势，提高行业进入门槛和市场占有率，同时，创新业务模式，发展多式联运和全程物流服务，实现服务链条的价值增值。