关于铁路物流基地层级划分标准的探讨

2021-06-24江学军

魅力中国 2021年17期

江学军

（中国铁路上海局集团有限公司货运部，上海 200000）

一、引言

近年来，中国国家铁路集团有限公司（下称“国铁集团”）为落实《国家物流枢纽布局和建设规划》和《推进运输结构调整三年行动计划（2018-2020）》要求，完善铁路物流基础设施，制定和实施了一系列铁路物流基地发展规划和建设计划。以上海局集团公司为例，通过近几年来的持续投入，管内长三角区域的铁路物流基地建设得到了长足发展，基本形成低成本、多样化、高效率的铁路物流服务网络。

但是，在物流基地建设过程中，上海局集团公司也发现了无科学标准指导物流基地层级划分的难题，极易造成决策失误的后果。分析原因有三点：一是国铁集团提出的一、二、三级铁路物流基地分类标准，定性指标多，定量指标较少，实际操作中有困难。二是现有分类标准不能很好适用长三角区域铁路货物运量变化趋势、城市间物流用地指标的差异等情况。三是因为缺少一套科学评价标准，对铁路物流基地进行层级划分时更多地依赖于决策者的经验。

通过查阅文献发现国内外对于铁路物流基地的层级划分研究较少，而铁路系统急需一套科学的评价标准来指导物流基地的建设。因此，本文针对长三角区域通用型铁路物流基地层级划分标准进行研究探讨，具有十分重要的现实意义。

二、铁路物流基地分级[1-4]

通过对长三角区域通用型铁路物流基地的大量实地调研，参考国家物流枢纽、社会物流园区的分类原则，结合铁路物流基地多年的建设、运营管理经验，依据在线网中的作用、城市定位、铁路物流基地功能定位、选址情况、建设规模、吞吐量等进行层级划分，将铁路物流基地分为基础型、综合型、智能型、智慧型4 个等级，各等级符合如下功能要求：

基础型（1.0 版本）：重在满足仓储、装卸搬运等货运基本功能，可结合地方特色物流需求，进行物流设施专业设计。

综合型（2.0 版本）：具备基本功能、增值服务功能、综合功能的综合性铁路物流基地。

智能型（3.0 版本）：在满足综合服务功能基础上，配备智能、自动化设备，搭建多式联运信息化平台，能够实现货物快速装卸与转运，满足多式联运，实现无缝衔接。

智慧型（4.0 版本）：智慧型、国际型综合物流基地，通过共享多式联运体系中各种信息，打造铁、公、水、空多位一体信息服务平台，提供互通互认的综合物流服务，实现“一次办理”、“一单到底”。同时信息化程度极高，应用“互联网+铁路”模式，通过引入大数据、物联网技术，实现多方位全程物流服务。

三、建立铁路物流基地评价指标体系

根据评价指标体系构建原则，结合调研成果，综合考虑从功能和技术角度出发，选取基础设施、服务能力、信息化水平与智能化程度三个维度进行综合评价，以此作为一级评价指标。这几个大类从不同角度反映了铁路物流基地的硬件水平、软件水平以及运营成果。其中每个大类里又包括若干子指标，是铁路物流基地综合实力和运营好坏的直接体现者。

经分析研究，确定3 个一级指标、6 个二级指标、24 个三级指标构成铁路物流基地评价指标体系。如图1 所示。

四、建立铁路物流基地层级划分标准[5-6]

在评价指标体系基础上，需运用系统方法，确立层级划分标准。目前国内外常用层级划分方法分为三类：综合评分法、类聚法、判别法。基于研究对象及其数据的特性，选取综合评分法作为铁路物流基地层级划分方法。

依据熵值法及专家法确定各评价指标权重值，见下表所示：铁路物流基地评价指标体系总分数计算公式为：

表1 铁路物流基地评价指标权重赋值表

式中，N 为铁路物流基地评价指标体系总分；Ni 为铁路物流基地一级评价指标得分，可通过一级指标下的二级指标求和得到，二级指标由下面的各三级指标求和得到。

图4—6分别给出CEBA在基于市场数据下标定3种期权定价模型参数的寻优迭代过程以及由标定参数计算出的期权价格和市场期权价格的对比。对比3条迭代的特征曲线可以发现，标定Merton模型时收敛最快,其次是Heston模型,最慢的是Bates模型,这与解空间维数和模型的复杂度相匹配。从图中也可以清楚地看出市场数据和3种模型模拟(标定)的期权价格的差异都不大,最为吻合的是Bates模型,其次是Heston模型,最差的是Merton模型,这可能源于模型对市场刻画的准确度,即Bates模型对此时的市场刻画最为准确。

铁路物流基地综合评分满分按100 分计，则基础设施指标、服务能力指标、信息化及智能化程度指标的分数分别是40 分、30 分、30 分。依据上述权重可得到24 个三级指标的总分值，考虑实际操作过程中的便利性，对应铁路物流基地层级将其划分为四个等级，利用插值法赋分，各等级分值分别取指标总分的50%、60%、80%、95%（由1.0 版本到4.0 版本排列）。从而得到各三级指标依据铁路物流基地层级的划分标准及赋分值，见表2所示。