竞争较充分型铁路物资采购价格影响因素实证研究

郭利田，王占，李悦，梁志杰，郭龙

(1. 中国铁道科学研究院集团有限公司 运输及经济研究所，北京 100081；2. 中国国家铁路集团有限公司物资部，北京 100844；3.中国铁路呼和浩特局集团有限公司 包头货运中心，内蒙古 包头 014040)

0 引言

随着路网规模扩大和运输需求增长，铁路物资采购需求快速增加。铁路物资种类繁多，所处市场竞争程度差异巨大，铁路物资采购价格管理问题一直是国铁企业关注的焦点。近些年来，国内外学者对于铁路物资价格的研究较为丰富，原材料价格、供应市场状况对铁路物资采购价格的影响受到广泛关注[1-2]。然而既有研究存在以下2个方面的不足：一是从研究对象上看，既有研究大多数聚焦以机车、客车、动车组、货车为代表的移动装备等高价物资作为研究对象[3-4]，研究视野有待扩展。市场竞争较充分的电缆、闸瓦、闸片等易损易耗物资作为铁路运输生产的重要物资，其价格波动与国铁企业物资采购成本和采购效率息息相关，而学术界对竞争较充分铁路物资价格影响因素的讨论相对不足；二是从研究内容上看，现有研究集中于笼统地归纳铁路物资采购价格的影响因素[5]，并据此提出铁路物资采购价格管理建议[6-7]，很少有研究将诸多影响因素纳入统一的分析框架进行实证研究，分析每种影响因素对采购价格的影响效果。因此，本研究选择使用频率高、消耗数量大、采购批次零散、市场竞争较充分的易损易耗物资作为研究对象，实证研究此类物资的价格影响因素，对于铁路物资采购管理部门综合研判市场发展趋势、控制采购成本、提高采购效率具有重要的理论参考及应用价值。

1 竞争较充分型铁路物资市场特征

经典经济学理论将竞争较充分的市场定义为：竞争较充分的市场有大量的买者和卖者，以至于每一个市场参与者对市场价格的影响都很小的市场。借鉴经济学理论对竞争较充分市场的定义，竞争较充分型铁路物资指的是铁路企业生产经营过程中使用的技术含量较低、采购量较大、价值量较小的一般通用物资以及部分易损易耗专用物资，此类物资的价格主要由市场竞争决定。一般通用物资具体包括粮油食品、办公用品、电器商品、电子产品等14个一级类目通用物资；铁路生产运营易损易耗专用物资包括闸瓦、闸片、滚动轴承等物资。虽然铁路的通用物资和易损易耗专用物资的单价相对于机车、动车组等移动装备而言相距甚远，但由于通用物资及部分专用物资属于易损易耗件，需求量巨大，同样为铁路物资采购价格管理的重点。竞争较充分型铁路物资类别如表1所示。

表1 竞争较充分型铁路物资类别Tab.1 Competitive railway materials type

竞争较充分型铁路物资市场特征与完全竞争市场和垄断竞争市场类似，该类物资因其供应商较多，市场价格相关信息比较公开透明，每个供应商对价格的影响很小，价格主要由市场竞争力量决定[8]。铁路企业采购的通用物资的市场结构趋于充分竞争型，通常情况下，该类物资供应商数量很多，一般在10家以上，任何厂商都是市场价格的接受者，生产的产品功能同质无差别；铁路物资采购中的车轴、闸瓦、闸片等部分专用物资的市场结构趋于垄断竞争型，通常情况下，该类物资供应商数量较多，一般在5家以上，厂商进入与退出壁垒较小，不同企业生产的产品有一定差异，但是差异性比较小，对产品价格的影响力较弱。竞争较充分型铁路物资市场特征如表2所示。

表2 竞争较充分型铁路物资市场特征Tab.2 The market characteristics of competitive railway materials

2 竞争较充分型铁路物资采购价格影响因素

竞争较充分型铁路物资技术含量较低且更新换代速度慢，价格主要受原材料和能源价格、产地工资水平、采购数量、采购距离等因素影响。从长期看，经济周期、技术水平、能源危机、贸易冲突、行业政策等外部冲击也会对竞争较充分型铁路物资采购价格产生影响。竞争较充分型铁路物资采购价格影响因素如表3所示，归纳为经济类、管理类和外部冲击类3个方面。

表3 竞争较充分型铁路物资采购价格影响因素Tab.3 Factors influencing the price of competitive railway materials

对主要影响因素简要分析如下。

（1）原材料和能源价格。竞争较充分型铁路物资如电缆、闸瓦、闸片等主要为材料密集型产品，技术含量相对较低，原材料成本在商品价格中占的比重较大。据测算，原材料成本在某些竞争较充分型铁路物资采购价格中所占比重在50%以上。因此，竞争较充分型铁路物资原材料价格提高，将会对铁路物资采购价格造成强烈冲击。另外，能源价格变动也会影响竞争较充分型铁路物资价格，这是由于生产企业制造相应产品要消耗大量能源。

（2）产地工资水平。不管是铁路一般通用物资生产企业，还是易损易耗专用物资生产企业，都属劳动密集型企业，在产品制作过程中需要耗费大量的人力成本。由于工资随着时间的推移有上涨的刚性，产品成本随着工人工资水平的上涨相应增加。因此，产地工人工资的増加会导致商品价格的上升。

（3）采购量。竞争较充分型铁路物资大多属于易损易耗物资，采购数量是影响该类物资采购价格的重要因素。通常情况下，当采购量达到供应商规定的一定上限规模，竞争较充分型铁路物资采购部门议价能力增强，与供应商就采购价格进行谈判，在市场报价基础上争取一定的折扣。因此，大批量采购价格一般要低于供应商提供的市场报价，用大批量优势可取得价格优惠。并且大批量意味着大客户、供应商为了维持与大客户的长期合作关系，也倾向于给予大客户一定的价格折扣。

（4）运输距离。运输成本是供需双方都比较关注的问题。通常情况下，物资采购方与供应商距离越远，相应产品的采购价格就会越高，因为长距离运输的运费较高。因此，竞争较充分型铁路物资的采购价格与运费有关，运输距离越长，运费就越高，因而运输距离是影响物资采购价格的一个重要因素。

（5）外部冲击。造成竞争较充分型铁路物资价格波动的原因是多方面的，除受传统的经济管理类因素影响外，外部冲击因素对其所造成的影响已不容忽视[9]。随着国内外经济环境复杂而深刻的变化，铁路企业物资采购管理部门对外部冲击竞争较充分型铁路物资采购价格的影响越来越重视[10]。能源危机、贸易冲突、汇率波动等外部冲击因素不但影响一般价格水平，还会通过总供给和总需求影响原材料和能源价格，由于原材料和能源价格是产品成本函数的主要变量，进而影响该类物资市场价格。铁路一般通用物资和易损易耗专用物资既属于原材料密集型又属于劳动密集型产业，能源价格、原材料价格与该类物资的生产成本息息相关，生产成本的波动造成相应物资采购价格的变化。

3 实证研究设计

3.1 实证对象选择

通过对铁路物资采购部门调研，由于铁路采购量较大的易损易耗专用物资经过多年严格的价格管理实践，与供应商形成长期的供需合作关系，市场价格相对比较稳定，采购价格缺乏流动性的特征不能真实反映外界市场因素的变化，并且由于铁路物资专用性比较强，在其他行业和领域很少使用。鉴于此，本研究选择价值较高、历史交易数据较多、价格趋于市场化的铁路通用型易损易耗专用物资作为实证对象，开展价格影响因素实证研究。模型构建时选择铁路专用物资中需求较大且单价较高的通信电缆进行分析，即选取消耗量较大、采购频次较多的铜芯实心聚烯烃绝缘填充式充油式综合护套通信电缆(规格型号/材质/图号为HYAT23 20×2×0.5)作为实证研究对象。

3.2 变量选择与研究假设

外部冲击因素的量化困难，并且外部冲击对产品价格的影响通常已经反映在原材料价格和一般工资水平上；竞争较充分型铁路物资技术水平稳定，在一定时间内无较大技术突破，对价格影响不明显。因此，本次实证研究不选择外部冲击因素和技术作为模型解释变量。通信电缆为原材料密集型产品，属于劳动密集型行业，原材料价格和工人工资占产品生产成本的比重很大。采购数量和运输距离也会影响产品市场定价。因此，开展实证研究时，主要考虑通信电缆上游原材料价格、供应商当地工资水平、采购规模、物资采购部门和供应商所在地之间的距离等变量。

假设一：铁路通信电缆的市场价格与原材料价格呈正相关关系。即原材料价格越高，通信电缆当期市场价格也越高，反之亦然。

假设二：通信电缆的采购价格与工资水平呈正相关关系。即工资水平上升，产品的市场价格就会越高，反之，工资水平下降，价格也随之相应降低。

假设三：铁路通信电缆的市场价格与单次采购数量呈负相关关系。在市场交易过程中，采购规模越大，通信电缆的供应商往往给予采购方相应的价格优惠，而采购规模越小，采购方越难以享有价格优惠。

假设四：通信电缆的采购价格与采购距离呈正相关关系。即采购距离越远，相应的运输成本越高，采购价格也随之上升，反之亦然。

3.3 样本及数据来源

本次样本选取了2020年第一季度至2023年第一季度，共13个季度的电缆采购交易数据。由于铁路采购的通信电缆以铜为主要原材料，原材料价格以铜的现货价格衡量；以每次的采购数量考察采购规模对采购价格的影响；以市场交易当期的居民人均可支配工资性收入衡量工资水平；以铁路采购部门和供应商所在地之间的直线距离衡量产品运距。

本次研究的数据主要来源于国家统计局、中国国家铁路集团有限公司（以下简称“国铁集团”）物资部和长江有色金属网。其中，通信电缆历史交易数据信息来源于国铁集团物资部，每笔交易数据信息包括采购时间、采购价格、购买数量、采购方和供应商等基础信息；铜的现货价格(元/t)从长江有色金属网上查询所得；采购量取自每个交易数据信息中对应的采购数量(m)；居民人均可支配工资性收入来自于国家统计局网站的季度数据库，计算整理所得(元)；通过测算采供双方直线距离(km)作为运距的估算值。比如，中国铁路北京局集团有限公司工电大修段从江苏亨通线缆科技有限公司采购通信电缆，运输距离按北京到苏州的直线距离测算。被解释变量为每笔交易样本中通信电缆的采购单价(元/m)，即通过采购金额/采购数量计算所得。经过筛选和数据处理后共有87组数据，本次实证研究变量及假设如表4所示。

表4 实证研究变量及假设Tab.4 Empirical research variables and assumptions

4 实证分析

4.1 描述性统计分析

运用Stata14.1计量经济学软件，对样本数据进行分析，87个样本中通信电缆采购价格的最大值为12.52元/m、均值为9.14元/m、最小值仅为2.23元/m，价格波动幅度较大。从解释变量的标准差来看，铜现货价格、采购距离、工资水平、采购量的标准差都比较大，说明4个解释变量变动幅度也较大。数据的描述性统计如表5所示。

表5 数据的描述性统计Tab.5 Descriptive statistics of data

由于解释变量的波动性较大，为了减少因数据变动幅度较大而对模型拟合效果产生干扰，对4个解释变量取对数处理，这样可以同倍率缩小数据。因此，构建通信电缆采购价格影响因素计量经济学模型如下。

式中：P为通信电缆的采购单价；s为采购距离；w为工资水平；c为铜现货价格；n为采购数量；ε为随机误差项；β为常数项和解释变量的估计参数。

4.2 相关性分析

从变量间相关关系看，通信电缆的市场价格与铜现货价格、工资水平、采购距离呈正相关关系，与采购量呈负相关关系。模型变量间相关关系表如表6所示。由表6可以看出，工资水平和原材料铜的现货价格呈较强的正相关性，可以通过变量间多重共线性检验，判断建立的实证模型是否具有多重共线性。

表6 模型变量间相关关系Tab.6 Correlation between model variables

4.3 实证结果

为了避免存在异方差，影响实证结果，本研究运用robust回归方法，对变量进行回归分析，回归结果如表7所示。

表7 回归结果Tab.7 Regression results

由表7可知，本次实证研究回归样本的观测值共有87组，模型R-squared值0.778 7，说明模型的设计比较合理，采购量、采购距离、工资水平和原材料铜的现货价格可以解释通信电缆采购单价的77.87%变化原因。其中，铜现货价格对通信电缆采购单价影响比较显著。

运用VIF检验方法，对模型4个解释变量间是否存在多重共线性进行检测，以评估各解释变量的相对独立。多重共线性检验如表8所示。

表8 多重共线性检验Tab.8 Multicollinearity test

根据变量多重共线性一般判断标准，观察表8中数据，可以看出实证模型平均VIF仅为1.25，小于5，并且各个解释变量方差的膨胀因子均小于10，表明模型的解释变量之间相互独立，均不存在多重共线性。

根据以上回归结果，可以得到该类通信电缆采购价格模型为

实证结果表明：铜现货价格、居民人均可支配工资性收入、采购距离的回归系数为正，采购量的回归系数为负，说明原材料价格、工资水平、采购距离与通信电缆采购单价的变动呈正相关关系，采购量与通信电缆采购单价的变动呈负相关关系，研究假设一、二、三、四均得到了验证。不同影响因素对采购价格的影响程度不同。原材料铜现货价格对通信电缆采购价格影响较显著，其它影响因素对采购价格的影响显著性较差。

5 结束语

竞争较充分型铁路物资采购价格主要受原材料价格、工资水平、采购数量、采购距离影响，国铁企业物资采购部门制定该类物资采购价格管理策略时，分析近期原材料价格、工资水平的变动趋势，测算原材料价格和工资水平对采购价格的影响程度，构建采购价格与原材料和工资的联动模型，既可以分析原材料价格、工资水平影响下该类物资采购价格的历史波动规律，又能预测该类物资采购价格未来变化趋势，对于推动国铁企业加强物资采购价格精细化管理具有重要意义。此外在实施采购活动时，应尽量选择距离较近的供应商，并且扩大采购规模，减少购买次数，发挥规模经济效应，以降低采购成本，提高采购效率。