基于分品类运量的铁路物流运价敏感度及运价策略研究

高小珣，郭晓黎，王 烈，王铁宏

（中国铁道科学研究院 运输及经济研究所，北京 100081）

基于分品类运量的铁路物流运价敏感度及运价策略研究

高小珣，郭晓黎，王 烈，王铁宏

（中国铁道科学研究院 运输及经济研究所，北京 100081）

利用 2005—2015 年国家铁路整车物流 26 种货物品类季度面板数据，构建以装车数为被解释变量，整车运价率为核心解释变量，实际国内生产总值为控制变量的个体固定效应模型，测算各品类货物整车运量运价敏感度。研究表明，不同品类货物运价敏感度差异较大，与货物属性和运量水平存在较强的相关性，与运价号之间无稳定的对应关系。测算结果能够为国家层面制定政府指导价提供依据，同时从优化设置各运价号比价关系、合理调整货物对应的运价号、开展货物运价分类管理及铁路货物快运定价方面，为铁路运输企业制定市场化运价策略提供支撑。

铁路物流；货物品类；运价敏感度；个体固定效应模型

1概述

1.1研究背景

2013年发布的《国务院关于改革铁路投融资体制加快推进铁路建设的意见》(国发[2013] 33 号)要求坚持铁路运价改革市场化取向，按照铁路与公路保持合理比价关系的原则制定国家铁路货运价格，将铁路货运价格由政府定价改为政府指导价，以增加运价弹性。2015 年《中国铁路总公司关于加快推进铁路现代物流发展的意见》(铁总运[2015] 132 号) 提出开展全品类物流、提供全流程服务，实行完全市场化的“一口价”定价策略，健全完善中国铁路总公司、铁路局 2 级运价决策、调整、监督管理制度，建立国家铁路统一运价动态调整机制。

一方面，不同品类货物在物流时效、运量水平、运输距离、市场价值、实物属性等方面存在较大差别，其对技术经济特征不同的各种运输方式的依赖程度也呈现一定差异；另一方面，在竞争激烈的物流行业中，不同运输方式的物流成本是调节运输需求和物流供给的重要市场因素，物流价格与其承担的物流量变动关系即为物流价格敏感度。随着我国经济转型发展，面对物流市场需求结构变化，以及公路等运输方式的激烈竞争，为适应铁路物流价格市场化改革新形势，铁路运输企业能否准确掌握不同品类货物的物流价格敏感度属性和水平，并根据分品类细分市场的需求变化及竞争态势，科学合理地制定价格政策及其调整机制，将成为铁路有针对性地开展全品类物流、有效提升市场竞争力的关键。

1.2价格敏感度理论基础

价格敏感度的理论基础是经济学中的需求价格弹性，是研究价格与需求相关性的重要指标，其计算公式为

式中：Ed 为需求价格弹性；P 为价格；Q 为需求量。

Ed 方向性临界值为 0，正负水平代表价格影响需求的方向；Ed 程度性临界值为 1，其绝对值的大小代表价格影响需求量的程度。0 ＜ |Ed| ＜ 1 为缺乏弹性，即价格变动幅度大于需求量变动幅度，此时提高价格会增加总收入；1 ＜ |Ed| ＜ ∞ 为富有弹性；|Ed| = 1 为单一弹性。值得注意的是，需求价格弹性的计算和应用需满足严格的假设条件，需求量变化完全是价格因素导致的，因而需要将需求变化中非价格影响部分通过一定方法予以剔除，这也是需求价格弹性测算的难点。

1.3运价研究现状

肖金霞[1]针对铁路货物运价管理存在的运价机制较为单一、公益性运输运价偏低等突出问题，提出理顺铁路与其他运输方式的合理比价关系、综合采用多样化运价模式、给予公益性运输适当补偿的政策建议；丁永民等[2]从政府定价政策和铁路运价浮动机制2 个方面分析我国铁路运价形成机制的政策动因，以太原铁路局快运列车运价测算和制定为例，探讨构建以市场为导向的铁路快运列车运价形成机制；方晓平[3]就不同运输市场结构下的生产者定价行为展开研究，发现生产者市场权力取决于运输产品需求价格弹性和替代运输产品需求价格弹性，铁路运输企业需根据细分市场的需求价格弹性和替代品需求价格弹性科学合理地实施差别定价策略；文书生等[4]在构建铁路货物运输、国民经济、铁路路网扩展的协整 VAR 模型基础上，对三者短期动态关系进行分析并估计铁路货物运输长期收入弹性和供给弹性；李轶平等[5]认为面对激烈的市场竞争形势，铁路运输需求的派生性和空间位移特征对铁路运输企业的差别定价至关重要，通过测算铁路运输派生性弹性，以及时间、空间、速度弹性，提出铁路运价制定与调整应充分考虑各弹性的历史动态变化的影响；程谦等[6]则从运输价格调整对运输企业运营收入和运营利润影响的角度，测算运输企业的理论合理定价范围，进而提出需求价格弹性理论对运输资源的合理优化配置起到重要作用。除上述直接测算需求弹性的传统方法之外，近年来综合多维影响因素并借助计量经济学分析方法的研究有所增加。为综合考虑市场因素对铁路货运价格的影响，徐刚[7]以运输收入与成本支出差额最大化为优化目标、以运价水平和货物市价水平保持一定比例为约束条件，构建铁路货物运输市场价格模型，进而分析货运量需求价格弹性、不同运输方式市场份额对于运价策略的影响；石英等[8]构建以区域间铁路货运量为被解释变量，某类货物铁路运价、货物替代运输方式运价、地区人均 GDP 等为解释变量的多元线性回归模型，发现铁路货运量受到自身及替代运输方式运价的综合影响；高小珣等[9]利用时间序列数据，分别构建以国家铁路货物装车数和发送量为被解释变量、货物运价水平为核心解释变量、实际国内生产总值等为控制变量的双对数线性回归模型，从宏观角度测算铁路货运量价格敏感度，提出构建充分考虑铁路运输产品需求价格弹性的定价体系的重要性。

根据已有研究成果不难发现，铁路物流需求价格弹性分析框架对于制定科学合理的运价政策具有重要的现实意义，但多数研究主要从宏观铁路物流总量角度进行分析，从微观货物品类方面的探讨仍显不足。为此，基于国家铁路整车物流 26 种主要货物品类，合理剔除非价格因素的影响，测算分品类货运量价格敏感度，以期对铁路物流市场化定价策略提供支撑。

2铁路物流运价敏感度模型构建

2.1研究范围及价格指标选择

根据客户提出的物流需求，铁路运输企业提供全流程服务，包括“站到站”“站到门”“门到站”“门到门”运输，以及仓储、装卸、包装、加工等综合物流服务。整车运输是铁路物流的核心部分，充分体现了铁路大运量等技术经济特征，是铁路物流的主要收入来源。考虑到与零散物流相比，铁路整车物流分品类货物的运价水平相对统一，适合构建分品类货物价格敏感度模型，因而将铁路整车物流作为分析对象。

价格因素方面，铁路货运组织改革后实现了“一口价”收费，依据需求价格弹性理论，运价敏感度应按照铁路整车物流的总价格水平进行测算。但是，不同客户的物流需求存在较大差异，与之对应的“一口价”所涉及的收费项目也不尽相同。如果按照实际“一口价”作为价格指标，无法在敏感度测算中统一物流运价的范围和标准，因而需要设置合理的价格指标并充分体现货物品类特征。依据国家铁路整车货运价格体系的计费规则，按照基价1 和基价 2 计算的运费是“一口价”的核心。无论是政府价格管理部门制定的国家铁路总体运营价格水平还是铁路运输企业确定的分品类运价率，均与“一口价”中的运费密切相关，因而选择以国家铁路整车分品类运价率水平作为测算运价敏感度的价格指标。

2.2变量选择及数据说明

选取2005年第1季度至2015年第1季度国家铁路整车物流运输的煤、石油、焦炭、金属矿石、钢铁有色等 26 种货物品类的面板数据，选择整车物流装车数为被解释变量，分品类整车运价率水平为核心解释变量，实际国内生产总值为控制变量，以合理测算铁路整车分品类的运价敏感度。

（1）被解释变量：整车物流装车数 (ZCS)。需求价格弹性理论上是基于需求曲线计算而来，但实际分析中很难完全有效地刻画物流需求曲线，因而选择国家铁路整车物流实际运量作为物流需求的代理变量。铁路物流量指标包括发送量、周转量、装车数等；根据《铁路货物运价规则》(以下简称《运价规则》)，铁路整车物流运费的计算按照货车标记载重作为计费重量，因而选择装车数作为被解释变量。

（2）解释变量：分品类整车运价率水平 (P)。国家铁路运价率水平依据国家价格主管部门制定的总体运营价格水平确定，《运价规则》中的运价率由基价 1 和基价 2 构成，分别与发送量和周转量相关。由于与整车运价号基价 1 相比，基价 2 和总体运营价格水平的变动趋势基本一致；同时，基价 2体现运输距离因素，在运费构成占比高于基价 1，因而选择铁路整车运价号基价 2 来衡量运价水平。各货物品类简写字母代码及其运价号如表1所示。

（3）控制变量：实际国内生产总值 (RGDP)。铁路物流市场形势受宏观经济总体走势的影响较大，物流量变化的幅度也超过经济增速变化水平。以 2005 年不变价格表示的实际国内生产总值作为非价格影响因素的替代变量。

2.3模型构建

面板数据是一种将时间序列向空间拓展或截面数据向时间扩展的包含时间、截面和变量的三维结构数据，构建面板数据模型的优势在于获取更多的样本数据动态信息，克服多重共线性的影响，实现参数一致或有效估计。面板数据模型的一般形式为

式中：yit为 N ×1 阶被解释变量向量；αi为 N ×1 阶截距项向量；xit为 N ×k 阶解释变量向量；βi为 k ×1阶回归系数向量；εit为随机误差项，满足经典计量经济学模型基本假设；i 代表不同截面个体；N 为截面个体数量；t 代表不同时间；T 为时间跨度；k 为解释变量个数。

如果截距项和回归系数均相同，即 α1= α2= …= αN= α，β1= β2= …= βN= β，则公式 ⑵ 变为混合模型。

如果截距项不同而回归系数相同，即 β1= β2= … = βN= β，则公式 ⑵ 变为变截距模型(涉及固定效应模型和随机效应模型)。

如果截距项相同而回归系数不同，即 α1= α2= …= αN= α，则公式 ⑵ 变为变系数模型。

表1　26 种货物品类简写字母代码及其运价号

哪种设定形式更适用于样本数据需要进行检验，以降低或消除因模型设定不合理导致与实际情况的偏差。面板数据模型构建的一项重要任务在于判别模型是否存在固定效应，因为无论对于固定效应还是随机效应模型，截距项都被视为随机变量，但两者的解释含义却截然不同。通常采用 F 检验判别选用混合模型还是固定效应模型，随后用Hausman 检验来确定构建随机效应模型还是固定效应模型。对解释变量和被解释变量取自然对数之后进行面板数据模型的构建、检验与筛选，该双对数线性回归模型中 P 的系数即为运价敏感度。

3实证结果及分析

面板数据模型所涉及的装车数 (ZCS) 数据来源于 2005—2015 年铁路月度运输生产经营指标统计表，分品类运价率水平 (P) 数据来源于 2005—2015 年《铁路货物运价率表》，实际国内生产总值 (RGDP) 数据来源于 2005—2015 年《中国统计年鉴》。根据 EView s 6.0 操作环境下面板数据模型的 F 检验、Hausman 检验的多次检验结果及对序列自相关问题的修正，发现该面板数据适用于构建含有滞后一阶自回归 AR(1) 项的个体固定效应模型。

根据 ln RGDP 和 ln P 回归系数是否固定，将含有 AR(1) 项的个体固定效应模型进一步分为ln RGDP 和 ln P 系数均固定的个体固定效应模型、ln P 系数可变的个体固定效应模型、ln RGDP 和 ln P系数均可变的个体固定效应模型 3 种设定形式。综合考虑参数估计的显著性、调整的拟合优度(A justed R-squared)、F统计量 (F-statistic)、自然对数极大似然值 (Log-Likelihood)、赤池信息准则(AIC) 和施瓦茨准则 (SC) 的测算结果，确定 ln P 系数可变的个体固定效应模型为最优模型，具体测算结果如表2所示。

（1）模型整体拟合程度高，多数货物品类运价通过 5% 的显著性水平检验。面板数据回归模型公共截距项、ln RGDP 均通过 5% 的显著性水平检验；煤、石油、焦炭、金属矿石、钢铁有色、磷矿石、矿建材料、化肥农药、盐等 9 种货物品类没有通过10% 的显著性水平检验，化工品通过 10% 的显著性水平检验，而其余 16 种货物品类均通过 5% 的显著性水平检验。调整的拟合优度达到了 99.23%，F 统计量对应 P 值小于 0.05，表明模型整体显著且拟合效果非常好；根据杜宾-瓦特森检验 DW 值接近于2，说明模型不存在序列自相关问题。

表2　lnP系数可变的个体固定效应模型测算结果

（2）实际国内生产总值和运价水平均为影响铁路运量的重要因素。由于采用的是双对数线性回归模型，各影响因素的回归系数即为相应的敏感度。对于任何一种货物品类，ln RGDP 回归系数为0.107 8，表示实际国内生产总值每增长 1%，铁路整车物流装车数将增加 0.107 8%。ln P 回归系数(i = 煤，石油，…，其他) 即为铁路物流需求的运价敏感度，表示价格每变动 1%，铁路货物装车数将变动%。

（3）不同货物品类运价敏感度差异较大，与货物属性存在较强的相关性。铁路分品类整车物流量运价敏感度测算结果如图1 所示。从图上可以看出，26 大类货物的运价敏感度存在较大差异，但其与货物属性存在一定相关性：随着运价敏感度数值的降低，货物品类逐步呈现向高附加值货物转变的趋势。这一方面是由于铁路运输技术经济特征决定了其在大宗散堆装货物运输上的自然优势；另一方面也反映出铁路面临公路等其他运输方式竞争的现状。

图1 铁路分品类整车物流量运价敏感度测算结果

（4）运价敏感度与整车运量水平存在较强关联。铁路分品类货物 2014 年装车数及运价敏感度对应关系如图2 所示，从图上可以看出， 铁路分品类物流量与运价敏感度之间存在较为明显的趋势性，即需求价格弹性与货物对铁路物流的依赖程度之间存在很强的关联，随着运量水平的降低，不同品类货物的运价敏感度呈现降低的趋势，大宗货物缺乏弹性，而高附加值类货物富有弹性。物流市场需求，尤其是大宗货物，对铁路运输存在一定程度的刚性依赖，多数货物品类缺乏弹性，这与铁路大运量的技术经济特性有较大联系；而高附加值类货物由于受到市场消费结构和运输市场竞争等影响，往往更易表现为富有弹性。

（5）运价敏感度与运价号之间无稳定的对应关系。铁路整车物流 26 种货物品类中，4 号和 5 号运价占据了 18 个，这部分货物是铁路物流的主要收入来源。根据测算结果，运价敏感度与对应运价号之间并不存在相对稳定的对应关系。因此，运用运价敏感度测算结果调整各运价号之间比价关系及对应的货物品类对铁路运输企业制定市场化价格策略具有重要的意义。

图2　铁路分品类货物 2014 年装车数及运价敏感度对应关系

4研究结论

基于国家铁路分品类整车物流面板数据的个体固定效应模型，对 26 种货物品类的运价敏感度进行测算，定量研究运价水平对物流装车数的影响，研究结论如下。

（1）除个别品类外，大多数货物缺乏弹性并且其运量水平占铁路物流总量的 95% 以上。从运价敏感度角度分析，降低铁路物流运价水平，并不能有效增加铁路运量，反而会降低铁路物流整体收入水平，不利于铁路运输企业的可持续发展。

（2）4 号和 5 号运价对应的是铁路物流的主要运输品类，也是其主要收入来源。由于这部分货物基本属于缺乏弹性，适当提高这几个运价号的水平对铁路运量影响不大。

（3）同一运价号下不同品类货物的运价敏感度存在较大差异，针对不同的货物品类应采取不同的运价策略，以增加铁路运量，提高铁路运输收入。

（4）高附加值货物相对于大宗货物具有更高的弹性。铁路运输企业可以根据不同品类货物的运价敏感度采取分类管理的方式，有针对性地区分运价浮动管理涉及的货物品类，逐步形成一套科学合理、自主灵活的运价调节机制。

[1] 肖金霞. 铁路货物运输价格改革对策探讨[J]. 铁道货运，2016，34(3)：35-37.

XIAO Jin-xia. Discussion on Countermeasures of Tariff Reform for Railway Freight Transportation[J]. Railway Freight Transport，2016，34(3)：35-37.

[2] 丁永民，黄 鑫. 关于铁路运输市场价格形成机制的研究[J]. 铁道运输与经济，2015，37(12)：1-7.

DING Yong-m in，HUANG Xin. Study on Tariff Form ing M echanism of Railw ay Transport M arket[J]. Railw ay Transport and Economy，2015，37(12)：1-7.

[3] 方晓平. 运输企业中不同差别价格策略[J]. 交通运输工程学报，2003，3(4)：85-88.

FANG Xiao-ping. Different Discrim inate Price Strategy in Transportation Enterprise[J]. Journal of Transportation Engineering，2003，3(4)：85-88.

[4] 文书生，叶怀珍. 基于 VAR 模型的中国铁路货运需求实证分析[J]. 重庆大学学报 (自然科学版)，2007，30(10)：152-158.

WEN Shu-sheng，YE Huai-zhen. Empirical Anaylsis of the Demand of Rail Freight Transport in China on Basis of VAR Model[J]. Journal of Chongqing University(Natural Science Edition)，2007，30(10)：152-158.

[5] 李轶平，吴金明，陈治亚. 影响铁路运价的派生弹性与

(  )(  )时、空、速度弹性分析[J]. 长沙铁道学院学报，2001，19(2)：86-91.

LI Yi-ping，WU Jin-m ing，CHEN Zhi-ya. Analysis of Derivative Elasticity and Time-Space-Speed Elasticity Influencing on Railway Transport Price[J]. Journal of Changsha Railway University，2001，19(2)：86-91.

[6] 程 谦，牛惠民. 需求弹性理论在铁路运价调整中的应用[J]. 兰州交通大学学报 (自然科学版)，2007，26(6)：68-71.

CHENG Qian，N IU Hui-m in. App lication of Dem and Elasticity to Making of Railway Transport Price[J]. Journal of Lanzhou Jiaotong University(Natural Sciences)，2007，26(6)：68-71.

[7] 徐 刚. 铁路货物运输市场价格优化模型研究[J]. 中国铁道科学，2003，24(1)：129-131.

XU Gang. Study on Price Model of Railway Freight Transport Market[J]. China Railway Science，2003，24(1)：129-131.

[8] 石 英，陈治亚，方晓平. 铁路货物运输的运价弹性分析[J]. 科技信息，2006(8)：1-3.

[9] 高小珣，郭晓黎，左 琼，等. 铁路货运量价格敏感度研究——以市场供需因素为基础[J]. 西南交通大学学报 (社会科学版)，2015，16(1)：112-119.

GAO Xiao-xun，GUO Xiao-li，ZUO Qiong，et al. Research on the Price Elasticity of Railway Freight Volume based on Market Supply and Demand Factors[J]. Journal of Southwest Jiaotong University(Social Sciences)，2015，16(1)：112-119.

责任编辑：金 颖

Study on Tariff Sensitivity and Tariff Strategy of Railway Logistics based on Traffic Volume of Different Freight Categories

GAO Xiao-xun, GUO Xiao-li, WANG Lie, WANG Tie-hong

(Transportation and Economics Research Institute, China Academy of Railway Sciences, Beijing 100081, Ch ina)

By using the quarterly paneldata of 26 freight categories by national railway car-load logistics during 2005—2015, the individua l fixede ffect mode which taking the loadingam ount as explained va riable, the car-loadta riffrate as core explana toryva riable and the actua l GDP as control variable is estab lished as to ca lcu late the tariff sensitivity of car-load tra fficvo lume of diffe rent freight categories. The result show s: the tariff sensitivity of diffe rent freight categories is greatly different, and it a lso has strongre levance with freight a ttribute and trafficvolume leve l and has no stable correspondingre lation with tariff num ber. The ca lcu lation resu lt could providere ference for institu ting governm ent guidance from national level, at the sametime, also could provide support for railway transportente rprises to establish market-oriented tariff stra tegy from these aspects such as optimizing and setting p rice re lation between each tariff num ber, reasonablyad justing the tariff number corresponding tofreight, deve lopingclassified management of freight tariff and the pricing of railway freight exp ress.

Railway Logistics; Freight Categories; Tariff Sensitivity; Individua l Fixed Effects Mode l

1003-1421(2016)08-0001-06

F532.5

A

10.16668/j.cnk i.issn.1003-1421.2016.08.01

2016-05-03

中国铁路总公司重点项目(2014X009-K)