1、铁路物流总包业务统计指标体系及评价研究 王丹竹 刘启钢 席江月 陈诚 黄宝静 中国铁道科学研究院运输及经济研究所 摘 要： 为建立完善的铁路物流总包业务统计指标体系, 设计更为科学、系统的业务评价方法, 以推动物流总包业务的快速发展, 针对铁路物流总包业务统计存在的统计指标体系不尽完善、评价方法系统性不强等问题, 从业务规模、经营效益和服务质量等方面入手, 建立铁路物流总包业务统计指标体系。基于层次分析法的铁路物流总包业务综合评价方法, 以 18 个铁路局集团有限公司物流总包业务统计数据为例, 验证方法的有效性。关键词： 铁路; 物流总包; 统计指标体系; 业务评价; 层次分析法; 作者简介：
2、王丹竹 (1985) , 女, 河北秦皇岛人, 博士研究生。作者简介：刘启钢 (1980) , 男, 四川宜宾人, 博士研究生。作者简介：席江月 (1989) , 女, 内蒙古巴彦淖尔人, 硕士研究生。作者简介：陈诚 (1985) , 男, 山西阳泉人, 硕士研究生。作者简介：黄宝静 (1986) , 男, 江西上饶人, 硕士研究生。收稿日期：2017-10-31基金：中国铁路总公司科技研究开发计划课题 (2016F005, 2016X007-B, 2016X007-D, 2017F005) Research on Statistical Index System and Evaluation
3、 of Railway Logistics Agent BusinessWANG Dan-zhu LIU Qi-gang XI Jiang-yue CHEN Cheng HUANG Bao-jing Transportation and Economics Research Institute, China Academy of Railway Science; Abstract： In order to promote the rapid growth of logistics agent business, the statistical index system for such bus
4、iness must be established, and the business evaluation approach must be designed more scientificly and systematicly. As the current statistics system for railway logistics agent business is not functioning well systematically, an improved system is established from the aspects of business scale, ope
5、rating efficiency and service quality. Then, this paper presents a comprehensive evaluation method on AHP and verifies the effectiveness of the method with logistics agent business statistics of 18 regional railway group.Keyword： Railway; Logistics Agent Business; Statistical Index System; Business
6、Evaluation; AHP; Received： 2017-10-311 铁路物流总包业务统计现状分析在加快推进铁路向现代物流转型的关键时期, 铁路运输企业为适应市场需求, 提升专业化物流服务能力, 重点面向生产加工型企业的物流服务需求, 推出了铁路物流总包业务1。铁路物流总包业务是指铁路运输企业通过参加生产加工型企业的物流外包项目公开招标、邀请招标、竞争性谈判等形式, 以签订合同方式承揽的企业客户物流外包业务。在物流总包业务中, 铁路运输企业为客户制定定制化物流解决方案, 提供干线运输、两端仓储配送、保险理赔和信息服务等一体化物流服务。自物流总包业务开展以来, 取得了良好的经营效果。20
7、16 年, 全路签约物流总包项目 2 308 项, 装车 847 万车、发送 5.2 亿 t。通过物流总包业务吸引新增货源 1 252 项, 装车 361 万车, 发送 2.2 亿 t。现阶段, 在物流总包业务经营过程中, 管理部门依据业务完成量对各经营主体进行考评, 致使部分经营主体为换取业务量的增长而降低服务价格。虽然业务量取得了一定提升, 但收入率却下降了。究其原因, 在于目前尚未形成独立、完整的物流总包业务统计指标体系, 对业务运营情况的评价方法也比较单一, 缺乏对业务运营实际全面、科学的反映和对经营情况的系统评价2-3。为此, 建立完善的铁路物流总包业务统计指标体系, 设计更为科学、
8、系统的业务评价方法, 对于推动物流总包业务的快速发展具有积极作用。目前, 铁路物流总包业务统计存在问题如下。(1) 统计指标体系不尽完善, 难以为管理决策提供全面的数据支持。当前铁路物流总包业务的统计内容仅停留在业务量统计层面, 包括项目数量、企业数量、货运量、业务收入、装车数量等数量指标, 缺乏对货源结构、经营效益、服务质量和客户资源等方面的统计工作。例如, 在东部沿海地区, 部分铁路局的白货物流总包业务开展取得了很好成效, 但由于电子、家电、饮食品等白货物流总包业务量, 与煤、焦、油、矿、粮食等大宗物资物流总包业务量完全处于不同数量等级, 在现行统计体系中几乎难以体现, 因而管理者很难通过
9、既有统计体系来判定物流总包业务的开展情况4。同时, 既有统计体系中, 对于战略合作企业的统计指标也有所欠缺, 无法为企业战略合作伙伴选择及大客户识别提供良好的数据支撑5。(2) 评价方法系统性不强, 难以科学反映业务运营实际。在业务评价及绩效考核方面, 既有物流总包业务评价方法仅凭借业务量及完成程度来进行各铁路局集团有限公司的排名, 导致处于经济欠发达地区的、业务量较小的铁路局长期处于排名末位。即使其在业务运营方面取得了较好的收益率, 如较高的吨收入率和车收入率, 也难以改善排名靠后的评价结果。同时, 按业务量排序的评价方法, 难以切实反映业务运营质量, 如部分经营主体为换取业务量的增长而采取
10、降价策略, 虽然导致业务量获得了大幅增长, 但收入却明显下滑。2 铁路物流总包业务统计指标体系构建为从根本上解决统计体系不完善、评价方法不系统等问题, 在铁路物流总包业务统计指标体系构建时, 既应注重拓展统计内容, 由现有的业务量统计, 拓展到业务规模、经营效益和服务质量统计等, 又应加强统计深度, 对关键性指标进行分解和细化, 根据需要设定 I 级、II 级统计指标, 提升业务统计的精细化程度。与此同时, 在完善铁路物流总包业务统计指标体系的基础上, 还应积极优化调整业务评价方法, 拓展评价维度, 注重对业务经营情况的横向和纵向评价。2.1 体系框架按照“完善指标体系、优化评价方法”的基本思
11、路, 从物流业务规模、物流经营效益和物流服务质量等方面入手, 构建铁路物流总包业务统计指标体系框架。体系框架中, 统计指标共包含 3 项 I 级指标、25 项 II 级统计指标, 部分 II 级统计指标下设 III 级统计指标。铁路物流总包业务统计指标体系如表 1 所示。表 1 铁路物流总包业务统计指标体系 Tab.1 Statistical index system of railway logistics package agent business 下载原表 2.2 指标释义及计算方法在表 1 的铁路物流总包业务统计指标体系中, 除可以直接获得统计数据的指标外, 部分需要通过计算获得的统
12、计指标释义及计算方法如表 2 所示 (统计范围为一个统计周期内) 。3 铁路物流总包业务评价方法铁路物流统计的核心目标, 是将铁路物流统计数据的分析结果与铁路物流业务运营的实际情况相联系, 切实反映铁路物流业务运营的效果与存在问题, 进而指导业务改进方向。在此, 采用层次分析法对铁路物流总包业务进行综合评价, 并以全路物流总包业务运营数据为例, 对评价方法及评价结果进行系统分析和说明。采用层次分析法进行铁路物流总包业务的综合评价, 可以分为以下 3 个步骤9-11。(1) 权重判断矩阵构建。由物流研究领域专家及铁路运输企业决策者, 通过对评价指标进行两两比较, 根据不同指标的重要程度建立评价指
13、标权重判断矩阵, 并按照一致性检验规则, 对权重判断矩阵进行一致性检验。设判断矩阵 为权重判断矩阵, 其中 aij为评价指标 ui, uj (1i, jn) 的相对重要度。判断矩阵 A 具有下列性质:a ij0, aji=1/aij, aii=1。由判断矩阵特性可知, 包含 n 个元素的判断矩阵只需要给出其上 (或下) 三角的 n (n-1) /2 个元素即可。采用 1-9 标度法确定 aij取值。标度值如表 3 所示。(2) 指标权重计算。设 n 个指标u 1, u2, , un对于上层指标的相对权重为w1, w2, , wn, 记为 W= (w1, w2, , wn) , 则相对权重计算步
14、骤如下。步骤 1:将判断矩阵 A 的每一列正规化, 令表 2 统计指标释义及计算方法 Tab.2 Statistical index and calculation method 下载原表 表 3 标度值 Tab.3 The standard values 下载原表 步骤 2:按行加总步骤 3:加总后的 再正规化, 得特征向量 wi, 即(3) 综合评价值计算。通过对统计数据进行归一化处理, 采用加权平均的方法获得评价对象的综合评价值。式中:P k为第 k 个评价对象的综合评价值;w i (1 in) 为第 i 个评价指标 ui的权重;p i为第 k 个评价对象第 i 个评价指标的统计数据 (
15、归一化数据) 。4 案例分析4.1 案例背景以铁路局为评价对象, 统计 18 个铁路局在 2 个统计周期 (年) 内的铁路物流总包业务经营情况, 各铁路局物流总包业务统计数据如表 4 所示。由于篇幅限制, 只给出部分统计数据。在此说明, 考虑到表 1 中部分指标目前各铁路局尚未对其进行统计, 鉴于数据的可得性, 仅将部分统计指标纳入评价体系。表 4 各铁路局物流总包业务统计数据 Tab.4 Statistical data of railway logistics package agent business 下载原表 4.2 评价结果分析基于层次分析法的铁路局物流总包业务经营情况综合评价结果
16、如下。(1) 指标权重计算结果。在指标权重计算时, 考虑到数据相关性, 凡同时涉及到数量统计及比例统计的, 只保留比例统计值。铁路物流总包业务评价指标体系及指标权重如表 5 所示。表 5 铁路物流总包业务评价指标体系及指标权重 Tab.5 Evaluation index system and index weight of railway logistics package agent business 下载原表 (2) 综合评价值计算结果。将 18 个铁路局的统计数据进行归一化处理, 通过加权平均获得各铁路局物流总包业务综合评价值如表 6 所示。(3) 综合评价结果分析。根据表 6 中评价
17、结果, 从不同经营主体横向比较来看, 2015 年, 铁路局 17 的物流总包业务经营总体水平最优, 取得了较好的经营效果;铁路局 11 的经营效果较差, 还有待进一步提升。从同一经营主体不同时期的评价结果纵向比较来看, 以铁路局 18 为例, 其 2016 年的业务经营效果较2015 年相比获得了大幅提升。分析其原因, 该铁路局在物流总包业务总收入、总发送量、152 类货物收入率和战略合作企业拓展等方面都取得了较好的成效, 因而取得了业务经营水平较大幅度的提升。表 6 各铁路局物流总包业务综合评价值 Tab.6 Comprehensive evaluation results of rail
18、way bureauslogistics package agent business 下载原表 5 结束语铁路物流统计的根本目的在于指导铁路物流业务的实际运营, 为业务管理及运营工作提供数据支撑和决策依据。因此, 在铁路物流总包业务统计指标体系建立过程中, 引入吨收入率、车收入率和分品类收入率等反映经营主体盈利能力, 以及运输准时率、货损货差发生率等反映物流服务质量的统计指标, 以实现对物流总包业务运营质量和水平的全面评价。基于已取得的研究成果, 如何将铁路物流总包业务评价方法更好地应用于业务运营实践之中, 并建立相应的统计及评价保障机制, 是后续研究的重要方向。参考文献1鞠蓓.加快推进物流
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