全球物流绩效指数对铁路物流指数编制的启示*

宫薇薇 ，游 岳 ，张 颖

（1中国铁道科学研究院集团有限公司运输及经济研究所 副研究员，北京100081；2中国铁路南宁局集团有限公司运输处 工程师，广西 南宁530029；3中国铁道科学研究院集团有限公司 助理研究员，北京 100081）

0 引言

为推动全球国际贸易发展，世界银行于2007年编制和发布全球物流绩效指数LPI（Logistics Performance Index）。通过海关效率、基础设施、国际联运、物流质量、可追溯性、交付及时性6项指标衡量160个国家国际和国内物流绩效水平。每两年通过全球物流经理人进行在线问卷调查，对数据进行标准化和主成分分析法提取，形成单一指数，便于国家之间的横向比较。并于2007年、2010年、2012年、2014年和2016年5次发布评估数据，通过交互式面板数据帮助各国发现物流行业运行面临的挑战和机会，发现薄弱环节，为各国物流服务水平改进提供决策参考。

目前运输物流领域发布的相关指数包括世界银行发布的全球物流绩效指数，反映美国运输业经营情况的美国运输服务指数（Transportation Services Index，TSI）。我国国内机构发布的各类指数，包括公路货运运输价格指数、长江航运景气指数、中国出口集装箱运价指数 （CCFI）、巴尔的摩油轮运价指数、波罗的海干散货运价指数、中国出口集装箱运价指数、中国沿海（散货）运价指数、上海出口集装箱运价指数、义乌道路货物运输价格指数，以及中国物流与采购联合会发布的中国物流业景气指数、中国仓储指数。

在应用全球物流绩效指数进行的相关研究方面，孙跃[1]对LPI的发布背景、指标设定等内容进行了介绍，并对2007年LPI全球排名进行了简要分析；刘进[2]应用模糊C均指组合聚类方法对东盟国家物流绩效指数进行聚类分析；鄢飞[3]选用物流绩效指数指标对“丝绸之路经济带”各国和地区物流绩效进行描述和分析；杨振华[4]运用雷达图分析法研究LPI，发现我国物流发展绩效处于20国集团中等水平，而20国集团国家的物流绩效整体水平高于世界平均水平。铁路指数相关研究方面，李建文[5]指出铁路运输景气指数可以从定性和定量的角度综合铁路运输市场基础统计指标的信息；宫薇薇等[6]通过景气指数编制方法中的时差分析法筛选出先行指标和同步指标，测算扩散指数和合成指数。安世蔚[7]探讨铁路运价指数的体系构成、水平构成及计算编制方法。

铁路是现代物流业发展的不二载体,发展现代物流是为铁路量身打造的改革发展方向[8]。LPI目前已经成为衡量各国物流水平绩效的有效指标，其中指标体系的构建、问卷的设计和调查机制、数据的分析方法是建立物流监测的关键问题。为此，从LPI的定义和构成、调查问卷的设计、数据处理方法等方面对全球物流绩效指数的设计构成进行阐述，其全球物流市场监测经验可以为铁路物流指数体系的构建提供借鉴。

1 LPI定义和构成

物流绩效指数 （Logistics Performance Index）是一个交互动的基准测试工具，旨在帮助各国识别物流过程中的机遇和挑战，促进其商贸物流运营效率的提高。2016年版LPI发布的国家数量达到160个，包含定性和定量两个方面的措施，从国内和国际两个角度衡量每个国家的物流供应链效率[9]。主要由6个部分组成，如图1所示。

图1 LPI指标分类

清关效率、基础设施规模及质量、物流服务竞争力属于输入能力测评。物流运输时效性、国际联运能力、货物追溯能力属于输出能力评价。通过主成分分析法，将六个指标进行合并，生成LPI，便于进行国家、地区、收入群体之间的对比。

从各国2014年、2016年数据LPI排名来看（表1），欧洲国家领先世界各国，特别是德国始终保持着世界第一的排位，从2014年的4.12上升到2016年的4.23，提升0.12。中国分别处于第28位和第27位，数据值为3.53和3.66，提高0.13。在国家排名中提升一位，说明中国的物流绩效有所提高，且相对其他国家平均速度有所超越。

表1 2014年及2016年世界银行发布各国LPI排名

2016年，中国、日本、德国的分项指标如表2所示。中国最大差距项目为清关效率和基础设施规模及质量两项，与德国相差指标分别为0.8和0.69。在国际联运能力方面差距较小，仅为0.16。

表2 2016年中日德分项LPI

2 LPI调查问卷设计

LPI通过问卷调查的方式获取原始数据，每两年进行一次，最新公布数据为2016年。以国家为单位，调查对象为物流服务的货运人。通过世界银行的官方网站进行问卷的在线填写。初始界面如图2所示，可以选择包括英语、西班牙语、简体中文、法语或俄语进行填写。

图2 LPI问卷初始界面

问卷由包括34个问题的三个部分构成,如表3所示。

表3 问卷问题设置

续表

第一部分货运人的基本情况：包括职位、公司级别、员工人数、采用的运输方式、贸易范围、工作范围、所在区域、国家以及邮政编码9个问题，问题1如图3所示。

图3 问题1问卷形式

第二部分国际LPI：主要针对贸易国进行，覆盖6个分项LPI以及物流环境友好性，共7个问题。

第三部分国内LPI：主要针对本国进行，覆盖6个6个分项LPI的18个问题。

问卷中答案设计采用5点量表，物流服务的满意度水平用很不满意（very low）、不满意（low）、还可以（average）、满意（high）、非常满意（very high）来表示。

另外，为了说明问题中的提前期（Lead time）定义，避免调查者产生歧义，通过图表的方式进行说明，如图4所示。

图4 出口提前期定义演示图

在国内LPI问题设计的34题，使用封闭式问题进行提问，如订单是否可以在线操作，是否可以提前预订进口仓位等，答案设计采用是、否、不知道的形式。

3 LPI数据处理方法

由于物流绩效指标衡量的维度较多，不同国家的供应链结构存在着一定的差异，使得国家之间的横向比较具有一定的挑战性。需要将LPI六个方面的调查问卷问题进行数字化，并合成一个指标进行横向比较。因此，通过统计方法进行样本抽样和数据合成。具体的处理流程如图5所示：

图5 数据处理流程图

3.1 第一步：贸易国家选择

按照国家的经济水平和地理位置进行8个调查贸易国家的选择，具体标准如表4所示。其中，国家组别A分组为非洲、东南亚及中亚、拉丁美洲、欧洲和OECD （经济合作与发展组织，Organization for Economic Co-operation and Development）。国家组别B分组为非洲和东南亚及中亚、拉丁美洲、欧洲和OECD。

表4 贸易国家选择标准

3.2 第二步：国家抽样

为了提高抽取样本的覆盖范围，采用USR（U-niform Sampling Randomized）方法进行多国家的抽样，i国家被选中的概率Pi为：

式中：ni是i国家已选中的样本量，N为整体样本量。

3.3 第三步：缺失项补充

按照1-5的评分标准，对问卷问题进行数量化，最差为1分，最好为5分。如果出现缺失项，则使用该国家已获得问题数据的均值进行代替。

式中：Aim为缺失值；M为已获得问卷数量；Aik为已获得问卷问题数值。

3.4 第四步：单一指标合成

采用主成分分析法PCA（Principle Component Analysis）进行多个指标的合成，在合成之前需要对数据进行标准化预处理：

式中：Bij是标准化的结果，Aij是原始问卷数据，是i国家的问卷得分均值，σAi是i国家的问卷得分方差，j是问题标号。

3.5 第五步：误差校验

使用置信区间检验生成单一LPI数据的可靠性，置信区间用以下公式进行测算：

式中：LPI是使用PCA合成的单一指标，N是问卷样本数，t是t分布，σ是标准差。

当平均置信区间等于0.23，92%的数据分布于区间中部，如果将区间均分成20等份，可以保证测试数据的准确性。

4 借鉴与启示

持续的国民经济发展、大规模物流园区的运营、铁路货运场站生产的市场化经营转型，使得中国铁路在经历了大规模物流场站建设后，需要建立一套成熟的铁路物流评价指数体系、数据提报系统、数据测算方法等成套技术。全球物流绩效指数经历了10年5次的数据采集、测试、评估和应用，在调查方案设计、抽样方法和数据处理、成果输出等方面具备了成套的建设方案，给我国铁路物流指标的建立提供了借鉴与启示。

1）技术构架。LPI采用基于B/S的网站构架形式进行问卷的发布、数据采集、公布，以及不同国家数据的对比和可视化显示。基于网络的数据调查方案具有突破地域性、数据可存储和可视化便捷的优点，技术构架值得参考和借鉴。

2）体系设计。依据LPI按照地域分为国内和国际2个系列，可以将铁路物流的地理区域设定为铁路局集团公司边界，设计铁路局集团公司内部物流指数和跨铁路局集团公司物流指数。跨铁路局集团公司的选择将贸易的密切程度作为标准，进行关联铁路局集团公司的抽样和选择。

3）指标设计。从输入和输出2个方面参考LPI，同时结合国内物流的情况，将铁路物流的问题设置为运单及收费效率、基础设施规模及质量、多种运输设施规模及质量、联运能力、客户满意度、运到时限6个方面。

4）采集频率。与LPI保持一致，采用2年发布一次的频率，每一期进行数据采集、测算的同时，对数据进行分析，形成报告，提高数据的实际指导意义。

5）合成算法。铁路物流指标也使用均值进行缺失值的填充，测算采用标准化数据、主成分分析法合成及置信区间检验3个步骤，提高数据的可靠性和准确性。

6）成果输出。合成的指数及其分项指数可以作为各铁路局集团公司相互比较的基础，与排名和排位靠前的铁路局集团公司的比较，可以得出需要改进的方向。应用大数据基数开发数据可视化面板，能够直观呈现物流经营效果在时间和空间上的分布，得到其特征；通过对数据的进一步处理和分析，并联系实际的物流业务，可以对指数差异化形成的原因进行剖析；对区域货运经济和社会发展数据的回归及时差分析，可以推测和预判发展方向，为上级相关部门及铁路局集团公司进一步改进和发展物流战略、升级物流网络资源提供决策依据。

5 结束语

随着中国物流需求的不断释放，对既有物流发展水平进行测算和评估是铁路物流进一步健康发展的重要任务。世界银行发布的LPI成套测评基数，可以为我国铁路物流指标测算及发布体系的建立提供借鉴。通过科学的方法，对我国铁路物流中心、货运场站及货运专用线各个方面进行物流指标设计和数据采集，可以全面充分地体现其运营情况，规范物流的实际生产运作，实现对铁路物流体系全方位多角度的能力评估，不断提升铁路物流经营能力和服务质量，促进铁路物流体系健康发展。