客運市場鐵路與公路、民航競爭的實證分析——基于鐵路運輸業規制改革的視角

郭 慶，李永超

（山東財經大學經濟學院，山東濟南 250014）

一、引 言

20世紀80年代以來，如何通過規制改革提高鐵路運輸業經營績效成為國內外學者關注的焦點。盡管各國鐵路運輸業的實際情況差別很大，不同學者提出的理論構想也各有側重，但有關理論研究和政策實踐顯示，壟斷帶來的弊病只有通過引入競爭才能根治。鐵路運輸業的競爭包括行業內部的競爭，以及鐵路與公路、民航等其他運輸方式之間的外部競爭。

關于鐵路運輸業內部的規制與競爭，Jerry Hausman等（2002）將可競爭市場理論應用到鐵路業的規制和反壟斷問題上，提出鐵路業的規制改革要充分考慮沉淀成本、不可逆轉的投資和非對稱收益等因素。Cantos（2001）最早提出“網運分離”模式的檢驗模型，主張通過分析鐵路企業的路網成本和運營成本之間的關系來判斷鐵路企業適宜采取的經營模式。Preston（2002）通過實證分析發現，實施“網運分離”后，鐵路的運營成本出現明顯降低。國內學術界對于鐵路運輸業規制改革模式的選擇還沒有形成比較統一的意見。吳朝陽（2002）和于良春等（2005）認為我國鐵路改革應該實施“網運分離”。劉世錦（2003）提出了“網運分離+區域公司”的改革方案。趙堅（2005）則認為，將鐵路運輸業“橫向分割”成不同的區域鐵路公司比“網運分離”的模式有更低的交易成本，因此，中國鐵路業按照區域鐵路公司的模式進行重組更有效。從實踐來看，中國對鐵路產業進行了近二十年的規制改革并未觸及中國鐵路產業的深層次體制矛盾，傳統鐵路規制模式并沒有發生根本性改變，我國鐵路運輸業仍然是政企合一的壟斷經營，打破壟斷引入競爭沒有實質性進展。

對于行業外部競爭，現有研究主要是圍繞鐵路運輸與公路、航空運輸的競爭展開的①水運由于受自然地理環境的制約，與鐵路、公路、航空等運輸方式在客運市場上的競爭程度有限。。Ralldolph（2000）主要分析了公路客運對中短途客運運輸通道的影響。Clever和Hansen（2008）以日本東京—大阪、大阪—福岡兩條新干線為主要研究對象，解釋了在日本高鐵與航空之間的競爭較其在歐洲更激烈的原因，并進一步分析了鐵路與航空之間競爭關系和相互影響的機制。Peter Jorritsma（2009）考察了影響鐵路與航空之間替代關系的主要因素，并對未來歐洲幾條主要航線上高速鐵路對航空客運的分流情況作出了預測。國內高速鐵路開通以來，高鐵客運與公路、航空客運的相互競爭、相互影響以及協調發展成為研究熱點。羅秀云、嚴余松（2000）通過對旅客出行時交通工具選擇、候車時間、購票和服務質量等的調查，分析了當前公路鐵路競爭情況下鐵路的優勢和存在的問題。彭崢、胡華清（2009）以旅客出行效用為基礎，分析了高鐵與民航運輸的市場競爭關系，并以2008年航空運輸數據為依據，估計了未來客運專線對航空運輸的市場沖擊程度。費志剛（2004）以沈陽地區為例，指出750—1500km范圍內的客運市場將成為鐵路和民航競爭的焦點，鐵路應通過加快提速改造和降低客運票價提升自身在中長途客運市場的競爭力。

總的來看，盡管上述文獻對鐵路與公路、民航之間的競爭關系進行了比較全面和系統的分析，但是并沒有考慮這種競爭關系對鐵路規制模式改革的影響。因此，基于鐵路運輸業規制改革的視角，對鐵路與公路、民航在客運市場上的競爭關系進行實證分析，并據此得出相應的政策建議具有重要的現實意義。由于在我國鐵路運輸與公路運輸的競爭是伴隨著公路通車里程的延長逐漸發展的，而鐵路與民航的競爭以1997年民航業改革為界可以分為兩個不同的階段，因此本文將兩者分開，文章第二部分實證分析鐵路與公路的競爭關系，第三部分實證分析鐵路與民航的競爭關系，第四部分總結主要結論并得出相應的政策建議。

二、鐵路與公路競爭關系分析

現有研究顯示，鐵路與公路主要是在中短途客運市場競爭，競爭涉及成本、速度、服務質量、路網覆蓋率等多個方面，但最終的競爭結果可以集中體現在以客運量為指標的市場占有率上。因此，本文主要通過分析相關競爭指標對鐵路中短途客運量變化的影響，研究中短途客運市場上公路與鐵路的競爭模式。

1.模型構建

本文選擇鐵路中短途單位里程客運量作為被解釋變量，從宏觀、行業內部和公路運輸的競爭三個角度選取多個解釋變量，然后運用逐步回歸法（Stepwise）對解釋變量加以篩選，并最終構建多元回歸模型。從宏觀層面分析影響中短途鐵路客運量的因素，主要選取國內生產總值、人口數量、城市化水平、居民人均交通通信支出、旅游業發展水平作為解釋變量。從行業內部分析影響中短途鐵路客運量的因素，主要選取鐵路營業里程、旅客列車運行速度、鐵路客運價格作為解釋變量。衡量公路運輸的競爭主要選取公路里程（包含高速公路）和公路客運相對價格作為指標，其中公路客運相對價格用公路客運價格與鐵路客運價格的比值表示。

本文采用1990—2010年的時間序列數據，數據主要來源于近十年的《中國統計年鑒》、《中國交通年鑒》和交通運輸部公布的《公路水路交通運輸統計分析報告》。其中，國內生產總值（GDP）數據用GDP平減指數換算成以1990年的不變價格計算的實際國內生產總值。鐵路客運價格和公路客運價格是利用國家統計局、鐵道部、交通運輸部、中國經濟信息網公布的相關數據換算而得。因為鐵路客運價格按旅客乘坐的列車等級、車輛類型、運行里程等因素分為不同的種類，而公路客運價格由于經營主體的多樣性和競爭性其定價依據則更為復雜，票價種類也較為繁多，考慮本文研究的需要，參考劉敬青等（1998）的研究，利用客運平均收入率來間接反映客運價格:

客運平均收入率=（客運收入總額）/（旅客人公里數）

在建立模型過程中，對上述解釋變量的時間序列數據進行一般性分析顯示，大部分變量的時間序列具有較強的趨勢性，為消除異方差的影響和數據的劇烈波動，對其取對數進行變換，分別記作 LNXn（n=1，2，4，5，6，7）。回歸過程使用經濟計量軟件SPSS完成。本文在檢驗和分析過程中用到的經濟變量的符號表示如下:

Y——中短途鐵路單位里程客運量（萬人/公里）

X1——實際國內生產總值（億元） LNX1=Log（X1）

X2——人口數量（萬人） LNX2=Log（X2）

X3——城鎮人口比重（%）

X4——居民人均交通通信支出（元）LNX4=Log（X4）

X5——國內旅游人次（萬人） LNX5=Log（X5）

X6——鐵路營業里程（公里） LNX6=Log（X6）

X7——公路里程（公里） LNX7=Log（X7）

X8——旅客列車運行速度（公里/小時）

X9——鐵路客運價格（元/客公里）

X10——公路客運相對價格

為保證時間序列數據的平穩性，本文使用ADF檢驗法（Augmented Dickey—Fuller Test）對 Y、LNX1、LNX2、X3、LNX4、LNX5、LNX6、LNX7、X8、X9和 X10進行單位根檢驗，檢驗結果表明這些序列本身不是平穩時間序列。經過一階差分后，DY、DLNX1、DLNX2、DX3、DLNX4、DLNX5、DLNX6、DLNX7、DX8、DX9和DX10的ADF值小于5%或10%的臨界值，是平穩序列，各變量滿足一階單整，構成了協整關系的必要條件。在此基礎上，估計模型:

運用 Engle—Granger兩步法對 Y 和 LNX1、LNX2、X3、LNX4、LNX5、LNX6、LNX7、X8、X9、X10的協整關系進行檢驗。結果顯示在1%的顯著性水平下殘差是平穩的。因此，在利用 LNX1、LNX2、X3、LNX4、LNX5、LNX6、LNX7、X8、X9、X10對中短途鐵路客運量Y進行回歸分析時不存在虛假回歸等問題。

2.計量結果分析

經過以上分析和計量檢驗，以Y為被解釋變量，使用SPSS軟件中的逐步回歸法來選擇解釋變量，并對被解釋變量進行多元回歸。首先進入回歸方程的影響變量是居民人均交通通信支出的變動率（LNX4），其次是公路里程的變動率（LNX7），最后是公路客運相對價格（X10），其余的解釋變量由于沒有通過統計檢驗，因而沒有進入回歸方程。最終多元回歸方程的回歸結果如表1所示。

表1 鐵路、公路競爭模型多元回歸結果

根據表1的回歸結果，中短途鐵路客運量與其解釋變量的關系式可以表示如下:

上述回歸模型的擬合優度R2為0.875730;方程顯著性檢驗，F=28.188，方程在95%的顯著性水平下是顯著的;變量的顯著性檢驗，|TLNX4|=6.752，|TLNX7|=1.446，|TX10|=3.209，說明變量 LNX4、LNX7、X10在 85% 的概率水平下是顯著的。

該回歸模型表明:在中短途客運市場上，鐵路客運量的變動與人均收入水平的增加和公路運輸的發展存在密切的關系。

首先，居民人均交通通信支出對中短途鐵路單位里程客運量的變化存在正向影響，居民人均交通通信支出每提高一個百分點，中短途鐵路單位里程客運量將增加0.321萬人/公里。因此，伴隨著我國人均收入水平的不斷提高，在人均交通通信支出絕對額不斷增加的過程中，對中短途鐵路客運的需求也會相應增加，這意味著中短途鐵路客運發展仍有較大的市場空間。

其次，公路客運相對價格與中短途鐵路單位里程客運量存在同向變化，公路客運相對價格每下降1個單位，中短途鐵路單位里程客運量將減少0.292萬人/公里。這說明在中短途客運市場上公路客運與鐵路客運存在較強的替代關系，而且在這一市場上客運需求對公路鐵路運輸相對價格的變化反應較為敏感，該市場價格主導型消費者占據多數。因此，影響公路鐵路運輸相對價格的因素，如汽柴油價格、公路通行費用等，也會影響到公路與鐵路的競爭。

再次，公路里程（含高速公路）對中短途鐵路單位里程客運量的變化存在反向影響，公路里程每提高一個百分點，中短途鐵路單位里程客運量將減少0.207萬人/公里。這說明公路與鐵路在中短途客運市場的競爭不僅僅是價格競爭，也是路網規模的競爭。近幾年，公路通車里程的不斷增加，尤其是高速公路網的全面開通，不僅是公路客運在中短途客運市場占有率穩步提高的關鍵因素，也是造成鐵路運輸在中短途客運市場中份額不斷下降的主要原因。

最后，在模型構建過程中發現，旅客列車運行速度的提高對鐵路中短途客運量的影響不顯著，該變量最終未能進入回歸模型。這一結果與近年來鐵路運行速度的不斷提高明顯矛盾。本文認為出現這一結果的原因在于，近年來公路建設，尤其是高速公路建設的快速發展使公路路網規模迅速擴大，加之公路客運車輛保有量和技術水平的提高都使公路客運的便利性和服務質量大大改善，因此鐵路運輸單純靠運行速度的提高難以在中短途客運市場獲得明顯的競爭優勢。

三、鐵路與民航競爭關系分析

民航客運自1997年開始市場化取向的改革，盡管之后民航總局采取了一些有違民航客運價格市場化的舉措，但市場化改革趨勢已經不可逆轉，民航旅客運價水平與鐵路旅客運價水平之間的差異也在市場化過程中逐步縮小。同時，1997年中國鐵路第一次提速，并在此后10年內經歷了六次提速，鐵路時速由原來的不到120公里提高到250公里。鐵路旅客列車技術速度的變化與旅客運價水平差異的變動是影響鐵路客運產品與民航客運產品差異化的重要因素。因此，本文以1997年為分界點衡量鐵路與民航客運產品差異程度的變化，從而分析二者競爭程度的變化。

1.模型構建

本文采用1987-2009年的時間序列數據，數據主要來源于近十年的《中國統計年鑒》、《中國交通年鑒》和《從統計看民航》。鐵路客運價格和民航客運價格是利用國家統計局、中華人民共和國鐵道部和中國民用航空局網站的相關數據計算客運平均收入率而得。各經濟變量的符號表示如下:

Y——鐵路客運量（萬人） LNY=Log（Y）

X1——人口數量（萬人） LNX1=Log（X1）

X2——國內生產總值（億元） LNX2=Log（X2）

X3——居民人均交通通信支出（元）LNX3=Log（X3）

X4——鐵路營業里程（萬公里） LNX4=Log（X4）

X5——國家鐵路客車擁有量（輛） LNX5=Log（X5）

X6——旅客列車技術速度（公里/小時）

X7——鐵路客運價格（元/客公里）

X8——民航客運價格（元/客公里）

經單位根檢驗和協整檢驗，LNY和 LNX1、LNX2、LNX3、LNX4、LNX5、X6、X7、X8是一階協整關系。由此用 OLS 法估計模型:

使用SPSS軟件中的“逐步回歸法”來選擇解釋變量，并分別對第一階段（1987年—1997年）和第二階段（1998年—2009年）進行回歸。首先進入回歸方程的解釋變量是旅客列車技術速度（X6），其次是鐵路客運價格（X7），最后是民航客運價格（X8），其余5個變量由于回歸系數未通過檢驗，因而沒有進入回歸方程。

2.計量結果分析

對第一階段回歸方程的整理結果見表2。由表2中的解釋變量檢驗參數可知，在第一階段（1987年—1997年），如果將顯著性水平定在5%的話，部分解釋變量的系數將無法通過T檢驗。另外，從回歸方程檢驗參數可以看到，擬合優度R2約為0.665，即在1987年—1997年樣本范圍內，鐵路客運量的變化能夠被解釋變量（旅客列車技術速度、鐵路客運價格和民航客運價格）所解釋的部分僅為66.5%。這主要是因為在這一階段，鐵路旅客列車的技術速度并沒有明顯的變化，人們選擇乘坐火車的主要原因在于其價格上的絕對優勢。另外，在這一時期民航客運中私人消費所占的比例很小，因此民航客運價格變動的擠出效應就很小，民航客運價格與鐵路客運量之間的同向變動關系也就不明顯。

通過表2中解釋變量的系數，可以計算出第一階段客運市場鐵路與民航的產品差異測度因子①根據奧茲.夏伊（2005），若兩種產品的需求可表示為:q1=a-bp1+cp2和 q2=a+cp1-bp2，其中 b〉0，c〉0，b2〉c2，則產品差異測度因子δ可以表示為:δ=c2/b2。δ接近0，產品有極大差異，其替代關系不強，市場競爭程度較弱;δ接近1，產品幾乎同質，替代關系很強，市場競爭程度比較激烈。δ≈0.006，表明在這一階段兩者的差異性非常強，基本上可以看作是不具有替代關系的兩種客運產品，因此二者之間的競爭關系不明顯。

表2 一階段回歸方程的整理結果

對第二階段回歸方程的整理結果見表3。由表3中的解釋變量檢驗參數可知，在第二階段（1998年—2009年），三個解釋變量的系數都通過了T檢驗，說明在這一時期旅客列車技術速度（X6）、鐵路客運價格（X7）和民航客運價格（X8）是影響鐵路客運量的主要因素。同時，從回歸方程的檢驗參數也可以看出，擬合優度R2約為0.932，即在1998年—2009年樣本范圍內鐵路客運量的變化能夠被解釋變量所解釋的部分大約為93.2%。這從整體上說明，將該模型應用到第二階段所獲得的擬合效果要比應用于第一階段更為理想。

通過表3中解釋變量的系數可以計算出，第二階段客運市場鐵路與民航的產品差異測度因子，表明在第二階段兩者的差異程度縮小，相反，鐵路與民航客運產品之間的替代關系較第一階段提高了7倍，這說明二者之間的競爭關系變得較為明顯，競爭程度在不斷加深。

第二階段回歸結果顯示，旅客列車技術速度和民航客運價格對鐵路客運量的變化存在正向影響，鐵路客運價格對鐵路客運量的變化存在反向影響。旅客列車技術速度每提高1（公里/小時），鐵路客運量將增加0.042%;鐵路客運價格每增加1（元/客公里），鐵路客運量將減少7.02%;民航客運價格每降低1（元/客公里），鐵路客運量將減少1.43%。因此，鐵路客運與民航客運的競爭主要是速度和價格競爭。

四、結論與政策建議

由上述實證分析可以得出以下幾點結論與政策建議:

1.在鐵路運輸業內部保持壟斷經營的條件下，公路和民航已經在客運市場與鐵路形成了競爭，鐵路與公路競爭的焦點是路網規模和客運相對價格，鐵路與民航競爭的焦點是速度和價格。

2.在中短途客運市場，公路與鐵路的競爭是運輸能力、服務質量和價格等方面的全面競爭，單純靠提高旅客列車運行速度并不能使鐵路客運取得明顯競爭優勢。因此，在旅客列車運行速度已經多次提高的基礎上，鐵路客運應注重通過路網建設、提高服務質量和合理定價等手段提高競爭力，不應單純依靠提速。而在中長途客運市場上旅客列車技術速度的提升對鐵路客運量變化的解釋能力日益顯著，提速是提高鐵路在中長途客運市場上競爭力的關鍵。

3.在鐵路運輸業難以打破壟斷、引入競爭的情況下，可以充分利用行業外部的競爭為鐵路運輸業提供激勵。加快公路尤其是高速公路路網建設，降低公路運輸成本，加快市場化取向的民航多級客運票價體系建設都可以促進其它運輸方式與鐵路運輸的競爭，從而改善鐵路運輸業經營績效。

4.從規制制度建設角度看，既然公路和民航的競爭已經對鐵路形成激勵，則鐵路運輸規制部門可以將規制重點轉移，即從準入規制、價格規制和投資規制等領域轉向安全規制、服務質量規制和普遍服務規制等領域。而從長期發展來看，實施政企分開，基于大交通的視角進行規制部門的整合將更有利于交通運輸業的發展。

［1］Jerry，Hausman and Steward，Myers，2002，“Regulating the United States Railroads:The Effects of Sunk Costs and Asymmetric Risk”，Journal of Regulatory Economics，Vol.22，Mar.，pp278—310.

［2］Cantos，P.，2001，“Vertical Relationships for the European Railway Industry”，Transport Policy，Vol.8，pp77—83.

［3］Preston，J.，2002，“The Transaction Cost Economics of Railways”，Transport Europe，No.8，pp6—15.

［4］吳朝陽:《鐵路的性質與中國鐵路規制改革研究》，《改革》，2002年第5期。

［5］于良春，彭恒文:《中國鐵路運輸供需缺口及相關產業組織政策分析》，《中國工業經濟》，2005年第4期。

［6］劉世錦:《中國鐵路改革與重組模式:第三種選擇》，《中國工業經濟》，2003年第3期。

［7］趙堅:《中國鐵路重組的企業邊界問題分析》，《中國工業經濟》，2005年第2期。

［8］Ralldolph W.Hall，1997，“Effect of capacity concentration on highway corridor performance”，Transportation Research，Sep.8，31（6）:475-491.

［9］R.，Clever and M.，Hansen，2008，“Interaction of Air and High-Speed Rail in Japan”，Transportation Research Record，No.2043.

［10］Peter Jorritsma，2009，“Substitution Opportunities of High Speed Train for Air Transport”，Transport Business，Edition 43.

［11］羅秀云，嚴余松:《公路鐵路旅客運輸市場調查與分析》，《西南交通大學學報》，2000年第3期。

［12］彭崢，胡華清:《高速鐵路對航空運輸市場的影響分析》，《綜合運輸》，2009年第7期。

［13］費志剛:《鐵路、民航客運市場競爭焦點及對策探討》，《鐵道運輸與經濟》，2004年第9期。

［14］劉敬青，葉效鵬，張國伍:《灰色關聯理論在鐵路客運市場分析的應用》，《系統工程理論與實踐》，1998年第3期。