铁路多经物流特定产出范围经济的实证研究*

冯利朋 周国华

(西南交通大学物流学院1) 成都 610031) (重庆文理学院经管系2) 重庆 402160)(西南交通大学经济管理学院3) 成都 610031)

我国的铁路多经物流是在铁路多元经营运输扩大服务项目的基础上发展起来的,从目前的业务范围看,主要开展了运输、仓储、装卸、配送、代理以及铁路运输延伸服务等项目.铁路多经物流不仅成果显著,而且业已受到相关部门的高度重视,国家的《铁路多元经营“十一五规划”》更是要求大力发展现代物流及相关产业.在铁路多经物流如此迅猛的发展势头之下,本文运用“范围经济学”的相关原理,初步实证分析了在不同产出水平下,铁路多经物流业的范围经济性.

1 范围经济的来源

目前,铁道部把铁路多经的行业分为农林牧渔、采矿、制造业、建筑业、交通运输业、运输辅助业、仓储业、批发零售、住宿餐饮、房地产、租赁和商务服务业、居民和其他服务业、文化体育娱乐业及其他.本文将研究对象限定在铁路多经中的物流业,认为交通运输业、运输辅助业、仓储业是铁路多经物流业的3种不同的产出.根据Bailey,Friedlaender[1]的观点,可以将交通运输业、运输辅助业、仓储业中“范围经济”产生的来源归结为“投入的公共性和不可分性”、“生产技术或生产过程的公共性”、“网络经济”、“对无形资产的共享”等四大原因.

2 产出成本模型的选择

Baumol等[2]在对已有“多产出成本”的研究成果进行总结之后,给出了三种实证研究中常用的“多产出成本函数”,它们分别是“二次成本函数”、“不变替代弹性的成本函数”和“混合超越对数成本函数”,并对它们之间的特点进行了比较.

二次成本函数结构如下:

式中:TC为k种产出的总成本;a0为常数项;ai和aij为产出变量的系数;Qi为第i种产出的量;Qij为第i种产出的量与第j种产出量的乘积;V为随机误差.

本文选择使用“二次成本函数”,原因是它除了能满足多产出成本函数的基本要求之外,还可以很容易实现线性化,从而可以很方便地使用“普通最小二乘法”或其他的标准估计过程来估计参数.

尽管尚无明确的理论基础说明“二次成本函数”要优于其他成本函数形式,但在常见的多产出成本函数中,“二次成本函数”的确更受研究者的偏爱与认可.比如,从研究实践来看,有很多针对多产出组织的经验层面上的研究成果,都优先采用“二次成本函数”作为研究手段[3-7].

就特定产出范围经济(product-specific economies of scope)而言,本文遵循文献[4-5,7]的定义:

式中:TC{0,…,Qi,…,0}为其他产出为0,第i中产出为Qi时的总成本;TC{Q1,Q2,…,Qi-1,0,Qi+1,…,Qn}为第i种产出为0,其他产出不为0时的成本.如果PSEi＞0,则存在特定产出范围经济;如果 PSEi＜0,则存在特定产出范围不经济.

3 实证分析

由于铁路多经物流业固定资产的比重很大,所以本模型的成本度量指标采用其固定资产额,而对其产出的度量,则选取其净利润额.对上述模型做回归分析,所有计算过程均基于SPSS13.0软件.本研究中所使用的变量说明可见表1.

表1 变量的含义和统计结果

使用上述数据,应用多元回归技术,估计二次多产出成本函数.结果如表2所列.

表2 回归结果

从上表的估计结果可以看出:交通运输业和运输辅助业产出的乘积项,以及运输辅助业和仓储业的乘积项均为负值,说明交通运输业与运输辅助业之间、以及运输辅助业和仓储业之间有成本互补性.表3所列为模型拟合结果.

表3 模型拟合结果

从表3可以看出,在5%的显著性水平下,模型的R2是0.76,F值偏小,模型的拟合效果不是很好.可以归结为以下原因:(1)使用了铁道部多经中心提供的2004～2006年的数据,其中2006年缺失了北京和上海铁路局的数据,2004年缺失了太原、西安、武汉铁路局的数据.数据量偏小以及部分缺失,这将不可避免会影响到计算结果的精确性;(2)由于使用的是不同铁路局同一时期的数据,这种取样方式会使模型有很大程度的异方差性,从而影响模型的计算结果;(3)交通运输业、运输辅助业和仓储业之间是互相联系、互相辅助的,把它们的相关数据分别作为自变量,会出现很大程度的多重共线性,从而也会影响到模型的统计结果;(4)如同所有的经验研究一样,关于量度和计算的误差是不可避免的,这些都会使计算结果产生偏差.

基于以上的几点原因,对模型统计的效果并不是很满意.尽管数据来源有限,也力求通过现有数据得出相对客观的结论.

成本函数为

当产出为均值,即 Q1=2 419.09,Q2=577 6.64,Q3=338.22 时,得出

可见:3种产出在均值处的 PSE＜0.由此,可以得出:在均值处,铁路多经物流均存在范围不经济.类似地,可以求出其他产出水平上的范围经济状况.见表4和图1.

表4 特定产出范围经济计算结果

图1 不同产出水平的特定产出范围经济

从表4和图1可以看出:(1)铁路多经物流业在均值产出水平的60%～500%这个区间,PSE的值均小于0,即3种产出均存在范围不经济性.得出此结论最主要的原因就是:由于样本数据中缺少那些完全独立生产的样本路局(即只从事交通运输业、运输辅助业或仓储业中某一种活动的路局),而“总体范围经济”的计算公式要涉及到“完全独立生产”的成本计算,本文是在现有“完全联合生产”数据的基础上,假定其他2种产出为0,得到公式所需要的“完全独立生产”的成本,这种处理方式必然影响范围经济计算的结果,导致计算结果均出现的是负值;其次,是本文所有成本和产出的计算都未统计人力成本和人力资本部分,这会很大程度地影响范围经济的计算结果;(2)在任意产出水平上,PSE3＞PSE1＞PSE2,说明仓储业的范围不经济性最小,运输辅助业的范围不经济性最大.应大力发展仓储业;(3)在均值产出水平的[60%,150%],PSE1和 PSE2值逐渐增大,即在产出水平规模扩大至150%这个过程中,交通运输业和运输辅助业的范围不经济性一直在缩小;在均值产出水平的[150%,250%],PSE1和PSE2值变化不显著,且在200%时达到最大值,即范围不经济性最小;超过250%后,PSE1和PSE2值显著减小,范围不经济性显著增大;(4)在均值产出水平的[60%,130%],PSE3值逐渐增大,即在产出水平规模扩大至130%这个过程中,仓储业的范围不经济性一直在缩小;在均值产出水平的[130%,300%],PSE3值变化不显著,且在250%时达到最大值,即范围不经济性最小;超过300%后,PSE3值显著减小,范围不经济性显著增大.

4 结论与展望

通过对铁道部2004～2006年铁路多经中的交通运输业、运输辅助业、仓储业的部分数据加以实证研究,发现在不考虑人力因素的前提下,使用二次成本模型的统计结果,可以得出如下结论:当交通运输业和运输辅助业的产出水平达到均值产出水平的200%,仓储业的产出水平达到均值产出水平的250%时,可以最大程度地减小其范围不经济性.

由于本结论是在基于一定假设条件、缺乏足够数据量、模型拟合效果不太好的情况下取得的,所以还期望得到更多的数据,以便用更好拟合效果的模型来进一步检验.

[1]Feng Lipeng.An empirical study of global scope economies model in diversified railway logistics[C].(Rachel)Liu,Ph.D,P E,Jin Zhang,Changqian Guan.2008 International conference of Chinese Logistics and Transportation Professionals,Chengdu,Sichuan,China.2008.

[2]Feng Lipeng.A hybrid contract model for two stage supply chain logistics collaboration,edited by rongfang(Rachel)[C].Liu,Ph.D,PE,Jin Zhang,Changqian Guan.2008 International conference of Chinese Logistics and Transportation Professionals,2008.

[3]冯利朋,周国华.铁路资源对铁路多经交通运输业贡献的定量测度方法研究[J].统计与决策,2009(1):58-59

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[5]Gao Z,Allen M.Featherstone.estimating economies of scope using the profit function:a dual approach for the normalized quadratic profit function[C].Economics Letters,In Press,Corrected Proof,Available online 13 March 2008.

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