铁路多经系统生产效率测定分析

　　【摘要】伴随铁路管理体制改革的深入推进，全路多元经营得到了长足的发展。由于铁路多经系统涉及行业众多，其生产效率影响因素复杂，文章利用其主要涉及的9个行业近7年指标口径一致的面板数据，采用非参数的DEA-malmqusit指数方法测定生产效率。实证研究表明：铁路多经系统全要素生产率维持较低水平；建筑业、旅游业和住宿与餐饮业实现了技术效率的增长；房地产业纯技术效率远低于其他行业；交通运输业规模效率远小于1，反映了运输主业供不应求的现实矛盾。因此，在进一步提高铁路多经系统生产效率的同时，调整行业结构对于铁路多经系统和谐、可持续发展更为重要。
　　【关键词】铁路多经；生产效率；DEA-malmqusit；结构调整
　　引言
　　2013年3月，中国铁路总公司挂牌成立，标志着铁道部政企分离，市场化之路开启。随着铁路管理体制改革的深入推进，全路多元经营得到了长足的发展，在增收创效、回馈主业并充分吸纳运输主业富余人员等方面作出了很大的贡献。经济体制和铁路管理体制的深入改革要求铁路多经企业必须在现有基础之上进一步扩大市场，进而做大做强，提高自身经济效益，走内涵式的发展道路，核心要求就是要针对铁路多经系统涉及所有行业的微观企业主体进行市场化改革、建立现代企业制度、改进运营理念、提高服务质量。在2011年召开的全路发展计划工作会议上，盛光祖同志提出要大力开展多元化经营，努力提高铁路经济效益的工作思路。事实上，为了加快铁路多经系统的发展，原铁道部在1999年11月作出建立多元经营新格局的重大部署，先后出台了《铁路多元经营"十一五"改革发展规划》、《2009年--2012年铁路多元经营改革发展规划》、《铁路多元经营"十二五"改革发展规划》等文件，旨在进一步提高铁路企业多元化经营能力，增强铁路多经企业的核心竞争力。铁路多经系统涉及行业众多，微观企业主体数量庞大，对以运输为主业的铁路行业而言需要更多资金投入、更好人力资源和现代化企业管理方法。不可否认的是，铁路多经系统经过长年的发展，无论是整体规模还是技术水平都取得了长足进步，但是由于公益性质的存在使得国家政策、宏观经济等外部环境因素对铁路多经系统生产效率产生重要影响，但更为深层次的原因依旧与铁路多经系统的微观企业行为有关。因此，本文通过测算铁路多经系统的生产效率大小，从时间维度和所涉及营业行业两个角度对铁路多经系统生产效率进行客观分析，试图发现铁路多经行业结构对整体效率的影响，最后为交通运输、铁路管理部门进行行业发展规划、投资结构调整等方面提供相关决策参考依据。
　　一、文献综述
　　目前铁路多经系统主要覆盖交通运输业、运输辅助业、物流业、仓储业、批发零售业、住宿与餐饮业、房地产业、广告业、旅行社、建筑业、采矿业、制造业、农林牧渔业、文化体育娱乐业、居民和其他服务业等行业，因此对铁路多元化经营的研究，无论从任何一个角度去思考，都是一个庞大的系统研究课题，也一直是理论界和铁路实务经营人员思考的重点。从铁路多元化经营相关研究成果上看主要从两个方面去梳理，即理论界更多集中在对其中物流业、运输业的转型思考，而实务界人士主要集中在铁路多元化经营企业如何贯彻落实现代企业管理制度、如何实现企业转型等方面的思考。主要有董良齐（2007）针对铁路多经企业如何做好专业化重组，注意适度规模、组织结构对企业经营效益的影响；曾和平（2007）从政策、投资等方面提出了加大运输主业对多经企业的扶持力度的建议；耿珂（2008）对如何提高服务意识来提高多经企业竞争力提出了相关建议；冯利朋（2010）提出了铁路多经物流二次成本模型和铁路多经物流的规模经济范围；陈迪军（2010）提出了多经物流企业实施网络化发展战略的具体举措；王鸣深（2011）提出了增强铁路多经物流企业核心竞争力的相关措施和建议。从已有铁路多经系统研究的文献可以看出，由于统计数据的限制，大多数研究集中在定性分析层面上，缺乏就铁路多经系统作为一个整体的深入定量研究。也正是鉴于以往研究内容的不足，本文利用铁路多经系统所涉及众多行业中能采集到的9个行业近7年的面板数据，采用非参数的DEA-malmqusit方法测定我国铁路多经系统的全要素生产率、技术效率、技术进步，并从时间维度和截面行业维度对铁路多经系统生产效率进行分析说明。
　　二、DEA-malmqusit模型介绍
　　基于DEA的Malmquist指数，主要用于计算全要素生产率及其影响因素的分析。根据Fare等，可将规模报酬可变下、面向产出的、以t时刻和t+1时刻为技术参照的Malmquist指数定义为：
　　在式（1）中，DC（x，y）为规模报酬不变下的距离函数；DV（x，y）为规模报酬可变下的距离函数；为纯技术效率变化；为规模效率变化；为技术进步；即前两项的乘积，为技术效率变化。
　　当Mt，t+1>1时，TFP进步；当Mt，t+1<1，TFP退步；当Mt，t+1=1，TFP不变。当技术效率变化、纯技术效率变化、规模效率变化或技术水平变化大于1时，说明它是TFP增长的源泉；反之，则是TFP降低的根源。在对铁路多经系统生产效率的研究中，全要素生产率（TFP）是指铁路多经企业在生产活动中，总产出与各种投入要素加权平均的比率，反映了铁路多经系统整体效率；技术进步（TECH）主要指铁路多经企业通过科学研究、发明、技术改进、高新技术的传播和扩散导致的生产效率提高；技术效率（TE）主要是由规模效率（SE）和纯技术效率（PECH）两个因素决定；规模效率（SE）是指多经企业在生产过程中，规模偏离最佳规模的程度；纯技术效率（PECH）主要来自多经企业通过企业体制改革、企业组织管理方式改进、充分利用铁路科技设备、管理、人才等资源。
　　三、铁路多经系统生产效率测度的实证分析
　　（一）投入产出指标的选择
　　根据相关典型生产函数的基本原理，铁路多经系统投入指标主要是资本和劳动两个方面，但由于铁路多经系统统计数据的限制和考虑到统计指标的一致性，本文选择了企业个数（个）、企业总资产（亿元）、企业人数（人）三个指标作为铁路多经系统生产投入指标，将营业收入（亿元）作为产出指标，符合生产投入产出测算的基本原则。（二）数据的收集与处理
　　选择铁路多经系统所涉及9个行业从2003年到2009年指标数据，所有数据来自《中国铁道年鉴》（2004-2010）。9个行业分别是批发零售、建筑业、制造业、物流业、交通运输业、房地产、广告、旅游业、住宿与餐饮。在数据收集和处理中，需要特别说明两点：第一，铁路多经系统是一个动态变化、涉及多个行业的复杂系统，在涉及行业方面存在企业的进入和退出，因此在统计年鉴口径仅有这9个行业保持了良好的一致性。第二，存在部分行业少数几年数据的缺失，本文采用平均值方法补足了其中23处数据，约占面板数据总数的9%，作为对铁路多经系统生产效率定量测定计算，补足数据的方式不失为一种新的尝试。