鐵路多經物流特定產出范圍經濟的實證研究*

馮利朋 周國華

(西南交通大學物流學院1) 成都 610031) (重慶文理學院經管系2) 重慶 402160)(西南交通大學經濟管理學院3) 成都 610031)

我國的鐵路多經物流是在鐵路多元經營運輸擴大服務項目的基礎上發展起來的,從目前的業務范圍看,主要開展了運輸、倉儲、裝卸、配送、代理以及鐵路運輸延伸服務等項目.鐵路多經物流不僅成果顯著,而且業已受到相關部門的高度重視,國家的《鐵路多元經營“十一五規劃”》更是要求大力發展現代物流及相關產業.在鐵路多經物流如此迅猛的發展勢頭之下,本文運用“范圍經濟學”的相關原理,初步實證分析了在不同產出水平下,鐵路多經物流業的范圍經濟性.

1 范圍經濟的來源

目前,鐵道部把鐵路多經的行業分為農林牧漁、采礦、制造業、建筑業、交通運輸業、運輸輔助業、倉儲業、批發零售、住宿餐飲、房地產、租賃和商務服務業、居民和其他服務業、文化體育娛樂業及其他.本文將研究對象限定在鐵路多經中的物流業,認為交通運輸業、運輸輔助業、倉儲業是鐵路多經物流業的3種不同的產出.根據Bailey,Friedlaender[1]的觀點,可以將交通運輸業、運輸輔助業、倉儲業中“范圍經濟”產生的來源歸結為“投入的公共性和不可分性”、“生產技術或生產過程的公共性”、“網絡經濟”、“對無形資產的共享”等四大原因.

2 產出成本模型的選擇

Baumol等[2]在對已有“多產出成本”的研究成果進行總結之后,給出了三種實證研究中常用的“多產出成本函數”,它們分別是“二次成本函數”、“不變替代彈性的成本函數”和“混合超越對數成本函數”,并對它們之間的特點進行了比較.

二次成本函數結構如下:

式中:TC為k種產出的總成本;a0為常數項;ai和aij為產出變量的系數;Qi為第i種產出的量;Qij為第i種產出的量與第j種產出量的乘積;V為隨機誤差.

本文選擇使用“二次成本函數”,原因是它除了能滿足多產出成本函數的基本要求之外,還可以很容易實現線性化,從而可以很方便地使用“普通最小二乘法”或其他的標準估計過程來估計參數.

盡管尚無明確的理論基礎說明“二次成本函數”要優于其他成本函數形式,但在常見的多產出成本函數中,“二次成本函數”的確更受研究者的偏愛與認可.比如,從研究實踐來看,有很多針對多產出組織的經驗層面上的研究成果,都優先采用“二次成本函數”作為研究手段[3-7].

就特定產出范圍經濟(product-specific economies of scope)而言,本文遵循文獻[4-5,7]的定義:

式中:TC{0,…,Qi,…,0}為其他產出為0,第i中產出為Qi時的總成本;TC{Q1,Q2,…,Qi-1,0,Qi+1,…,Qn}為第i種產出為0,其他產出不為0時的成本.如果PSEi＞0,則存在特定產出范圍經濟;如果 PSEi＜0,則存在特定產出范圍不經濟.

3 實證分析

由于鐵路多經物流業固定資產的比重很大,所以本模型的成本度量指標采用其固定資產額,而對其產出的度量,則選取其凈利潤額.對上述模型做回歸分析,所有計算過程均基于SPSS13.0軟件.本研究中所使用的變量說明可見表1.

表1 變量的含義和統計結果

使用上述數據,應用多元回歸技術,估計二次多產出成本函數.結果如表2所列.

表2 回歸結果

從上表的估計結果可以看出:交通運輸業和運輸輔助業產出的乘積項,以及運輸輔助業和倉儲業的乘積項均為負值,說明交通運輸業與運輸輔助業之間、以及運輸輔助業和倉儲業之間有成本互補性.表3所列為模型擬合結果.

表3 模型擬合結果

從表3可以看出,在5%的顯著性水平下,模型的R2是0.76,F值偏小,模型的擬合效果不是很好.可以歸結為以下原因:(1)使用了鐵道部多經中心提供的2004～2006年的數據,其中2006年缺失了北京和上海鐵路局的數據,2004年缺失了太原、西安、武漢鐵路局的數據.數據量偏小以及部分缺失,這將不可避免會影響到計算結果的精確性;(2)由于使用的是不同鐵路局同一時期的數據,這種取樣方式會使模型有很大程度的異方差性,從而影響模型的計算結果;(3)交通運輸業、運輸輔助業和倉儲業之間是互相聯系、互相輔助的,把它們的相關數據分別作為自變量,會出現很大程度的多重共線性,從而也會影響到模型的統計結果;(4)如同所有的經驗研究一樣,關于量度和計算的誤差是不可避免的,這些都會使計算結果產生偏差.

基于以上的幾點原因,對模型統計的效果并不是很滿意.盡管數據來源有限,也力求通過現有數據得出相對客觀的結論.

成本函數為

當產出為均值,即 Q1=2 419.09,Q2=577 6.64,Q3=338.22 時,得出

可見:3種產出在均值處的 PSE＜0.由此,可以得出:在均值處,鐵路多經物流均存在范圍不經濟.類似地,可以求出其他產出水平上的范圍經濟狀況.見表4和圖1.

表4 特定產出范圍經濟計算結果

圖1 不同產出水平的特定產出范圍經濟

從表4和圖1可以看出:(1)鐵路多經物流業在均值產出水平的60%～500%這個區間,PSE的值均小于0,即3種產出均存在范圍不經濟性.得出此結論最主要的原因就是:由于樣本數據中缺少那些完全獨立生產的樣本路局(即只從事交通運輸業、運輸輔助業或倉儲業中某一種活動的路局),而“總體范圍經濟”的計算公式要涉及到“完全獨立生產”的成本計算,本文是在現有“完全聯合生產”數據的基礎上,假定其他2種產出為0,得到公式所需要的“完全獨立生產”的成本,這種處理方式必然影響范圍經濟計算的結果,導致計算結果均出現的是負值;其次,是本文所有成本和產出的計算都未統計人力成本和人力資本部分,這會很大程度地影響范圍經濟的計算結果;(2)在任意產出水平上,PSE3＞PSE1＞PSE2,說明倉儲業的范圍不經濟性最小,運輸輔助業的范圍不經濟性最大.應大力發展倉儲業;(3)在均值產出水平的[60%,150%],PSE1和 PSE2值逐漸增大,即在產出水平規模擴大至150%這個過程中,交通運輸業和運輸輔助業的范圍不經濟性一直在縮小;在均值產出水平的[150%,250%],PSE1和PSE2值變化不顯著,且在200%時達到最大值,即范圍不經濟性最小;超過250%后,PSE1和PSE2值顯著減小,范圍不經濟性顯著增大;(4)在均值產出水平的[60%,130%],PSE3值逐漸增大,即在產出水平規模擴大至130%這個過程中,倉儲業的范圍不經濟性一直在縮小;在均值產出水平的[130%,300%],PSE3值變化不顯著,且在250%時達到最大值,即范圍不經濟性最小;超過300%后,PSE3值顯著減小,范圍不經濟性顯著增大.

4 結論與展望

通過對鐵道部2004～2006年鐵路多經中的交通運輸業、運輸輔助業、倉儲業的部分數據加以實證研究,發現在不考慮人力因素的前提下,使用二次成本模型的統計結果,可以得出如下結論:當交通運輸業和運輸輔助業的產出水平達到均值產出水平的200%,倉儲業的產出水平達到均值產出水平的250%時,可以最大程度地減小其范圍不經濟性.

由于本結論是在基于一定假設條件、缺乏足夠數據量、模型擬合效果不太好的情況下取得的,所以還期望得到更多的數據,以便用更好擬合效果的模型來進一步檢驗.

[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]馮利朋,周國華.鐵路資源對鐵路多經交通運輸業貢獻的定量測度方法研究[J].統計與決策,2009(1):58-59

[4]Hajargasht G.A dual measure of economies of scope[J].Economics Letters,2008,100(2):185-188.

[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.

[6]王開鳳,張謝東,王小璜,等.高速公路施工安全狀況的模糊綜合評判方法的研究[J].武漢理工大學學報:交通科學與工程版,2008,32(6):1110-1113.

[7]Harimaya K.Impact of nontraditional activities on scale and scope economies:a case study of Japanese regional banks[J].Japan and the World Economy,2008,20(2):175-193.