运行效率评价的基于灰色Cross-Efficiency DEA中欧货运列车

文摘

中欧货运列车(CEFT)作为国际经济合作的重要载体和平台,中国和欧洲之间的国际贸易流通。自工作以来,其实际运行和发展一直受到许多因素的影响,但其实际操作效率和水平的主要影响因素CEFT已经很难找到,这已严重限制其可持续发展。因此,本文科学选择CEFT运行效率评价指标体系,结合灰色系统理论,cross-efficiency方法和DEA构造一个新的基于灰色cross-efficiency DEA评价模型,这不仅可以克服的问题,忽视了评价指标的相对重要性评级一般的DEA评价模型和传统cross-efficiency DEA评价模型也更准确地评估CEFT的实际运行效率。同时,基于CEFT从2011年到2018年的实际运行数据和上面的新的评估模型,CEFT的运行效率是评价和测试的例子,表明,一方面,灰色cross-efficiency DEA评价模型可以更准确地评估的实际操作效率CEFT比其他传统的评价模型;另一方面,它是发现“海外城市”,“操作线”和“出入境节点”目前主要因素限制CEFT的实际运行效率,表明未来的改进方向CEFT的有效和可持续发展。

1。介绍

2011年3月19日,“Chongqing-Sinkiang-Europe国际铁路集装箱货运列车从重庆,中国,杜伊斯堡,德国,成立,标志着正式开幕的中国和欧洲之间的新的铁路货运模式,中欧货运列车(CEFT)。CEFT连接这两个战略空间的丝绸之路经济带和长江经济带和它作为一个为国家重要载体和平台,促进“腰带和路”倡议。此外,它还打破了对外贸易模式,集中在东部沿海城市在中国改革开放,使中西部地区向西开放的桥头堡。开始工作以来,CEFT不仅在规模上取得了重大突破,保险,和货物类别也形成了一个相对明确的操作模式和相对稳定的操作模式。2019年,CEFT跑8225火车和装载725000只20英尺箱,与全面重新加载率达到94%,已开始着手标准化和大规模的发展道路。然而,经过数年的无序发展,一系列的问题的操作CEFT透露,如高成本、无序竞争,供应和需求不足连接,和通关效率低。因此,本文的目的是进行全面科学的评价CEFT操作的效率,探索的基本原因,并提出有针对性的解决方案。

直到现在,没有学者研究CEFT的运行效率,但一些学者已经讨论了铁路的运行效率。现有的研究也集中在铁路客运运营效率,铁路货物运输或铁路系统的综合效率。此外,现有研究大多使用DEA或其改进的形式来衡量铁路系统的运行效率,主要是因为特定的生产函数形式不需要预先设置。本文使用DEA方法评价的年度运营效率CEFT自成立以来,探索其经营现状和缺点。尽管cross-efficiency DEA模型可以实现选择的排名,它不能区分权重的相对大小的输入和输出。因此,为了解决这个问题,本文介绍了灰色系统理论,提出了基于灰色关联cross-efficiency DEA模型,和固定的比例关系输入或输出指数权重,进行效率评估CEFT。

2。研究现状

目前,已经有很多研究铁路运营的效率,和广泛的主题。他们可以进一步根据研究主题分为两类:一是探索铁路运行效率的影响在经济和社会环境,如铁路运输绿色创新效率的影响(1)和对能源和环境保护效率的影响2,3),而另一种是探索如何提高铁路运营效率,即试图识别发展的铁路运营的问题评估铁路运营的效率,并提出有针对性的建议(4,5,在这篇文章中,第二类一直关注。最初,相关研究铁路旅客运输和货物运输同样对待,探索综合铁路运行效率(6,7]。然而,由于之间的显著差异铁路旅客运输和货物运输过程中的操作,Yu和林8,9和李10)指出,铁路旅客运输的效率和铁路货物运输应该研究在一个统一的框架内,分别。因此,研究如何提高铁路运营的效率可以进一步分为三个类型,一个是研究铁路客运的运行效率,另一个是研究铁路货物运输的运行效率,最后的综合运行效率研究铁路客运和货运。网络DEA法测量铁路客运运营效率、货运操作效率,服务效率和技术效率的20 2002年铁路系统,并进一步比较了传统DEA网络DEA,指出网络DEA拥有更大的优势比传统的DEA的铁路,可以提供更多的信息关于改善铁路效率(9]。此外,Sameni等人,普雷斯顿(11)使用DEA测量操作效率的英国铁路客运和探索了利用铁路能力。Friebel et al。12)及使用(生产前沿模型)来研究改革欧盟铁路客运系统的效率。在另一篇论文,Kutlar et al。13的缩写]使用CCR(开发商的缩写,即。Charnes,库珀,罗兹(14])和BCC(缩写的开发商的缩写,即银行家、Charnes和库珀(15]),分别评估的技术效率和资源配置效率31日世界上铁路运营公司从2000年到2009年。这两种方法获得的结果有明显差异,主要是因为英国广播公司(BBC)认为CCR相比规模收益的因素。

许多方法可以应用于研究铁路运营的效率,可以分为以下四类根据边界和参数是否设置了10:首先是parameters-nonboundary由托比特书和OLS方法,适用于分析影响效率的因素;第二个是nonparameter nonboundary方法总生产力指数所代表的,也有严格的限制,输入和输出的价格指数;第三是parameter-boundary方法,该方法可以进一步分为随机边界法和固定边界参数法;前者是更敏感的假设分布随机变量的方法,而后者选择不同的生产函数可能会导致不同的结果;第四是nonparametric-boundary用数据包络分析(DEA)方法。DEA是评估的工具均匀决策单元的相对效率与多个输入和输出。与其他效率评估工具相比,它不需要提前设置特定的生产函数形式,也不需要来确定相关的输入和输出的重量,只需要输入和输出数据,没有其他处理所需的数据。由于其突出的优点,DEA在学术和实践领域都得到了广泛的关注以来介绍。理论上,首次提出了DEA Charnes et al。14),1978年原DEA模型被称为CCR模型,它旨在量化所有决策单元的相对效率通过构造一个有效生产前沿。然后,在1984年,银行家et al。15]提出了基于CCR BCC模型,考虑变量规模效率。从那时起,DEA模型具有不同特点和功能,比如cross-efficiency模型(16],置信区间模型[17),锥比例模型(18),和super-efficiency模型(19),提出了。在应用方面,DEA效率及其改进形式被广泛应用于各领域的研究,包括交通系统(20.),教育系统(21)、建筑领域(22,旅游业23)、环保领域(24),和医院系统25]。

3所示。选择CEFT的运行效率评价指标

本节的目标是构建一个科学、客观、合理的CEFT运行效率评价指标体系。

指标体系的建设需要严格遵循代表性的原则,完整性、专一性、科学性、可访问性、和独立。我们把指标体系的施工过程分为两个阶段,即初步筛选阶段和关键筛选阶段。

3.1。第一阶段:初步筛选指标

本文使用的分析方法进行第一次筛选指标。首先,运行效率的评估相关的理论知识已经完全熟悉,同时背景知识,发展现状,建设成果,等等,CERT的操作已经被仔细研究。在一定的基础上对理论和实际情况的理解,通过引用相关文献和文件,CERT的发展内涵进行了分析和确定;最后,上诉利益主体的角度分析了三种不同的利益主体。货运代理,货运车主和运营公司的证书有不同的评价操作效率。例如,从货物所有者的角度来看,主要考虑速度和时间效率和运输成本,同时为货运代理,主要考虑运输和货运安全的规模,和带来的经济和贸易贡献的操作训练是运营公司的关注。通过上述分析,CERT的操作效率可分为六个等级:规模范围,速度效率、运输效率、运输成本、经济和贸易的贡献,和货运交通安全。(我)规模的范围是一个重要的指标来评估的发展数量和规模效率CEFT也是判断的基础CEFT的不同的发展阶段。在一定时期内,增加CEFT规模的关键方法是降低操作成本。(2)速度效率是一个重要的表现CEFT的高质量运行。增加平均交付速度,确保整个过程的物流效率也是一个有效的方法来改善操作CEFT质量。(3)运输效率指标描述了运输能力的水平和节点CEFT平滑,运输,和组织调度等谈判,实现,和整体运输资源的使用效率等固定设备和移动设备。(iv)运输成本是运输费用由CEFT共享为了完成运输工作负载,它是一个重要的依据CEFT设置运费的价格运输和货运资源的无序竞争的主要因素。(v)经贸关系反映了物流发展的贡献CEFT和中欧经贸往来,显示的贡献CEFT中欧贸易的发展。(vi)货运交通安全统计数据,如操作安全事故的频率,运费损失和货物盗窃、与国际保险业务CEFT体积是重要指标,可以反映出CEFT整体货运安全保证和风险预防和控制能力。

确定评价指标层后,初步指标层,会见了CEFT效率评价是根据CEFT效率评价指标的构建原则。然后,在考虑相关专家的咨询意见,代表subindicators已确定,形成一个初步评价指标体系与6个指标层和subindicator 33层,它在桌子上1。

3.2。第二阶段:筛选的关键指标

初步的指标体系,subindicators之间存在重叠,容易导致扭曲的评价结果。因此,有必要进一步屏幕33 subindicators。

在此阶段,我们采用专家调查的方法筛选subindicators。首先,我们选择60专家进行问卷调查。提出了选择过程如下。(我)步骤1:定义的目标选择专家。在这种情况下,目的是评估的重要性subindicators是用于评估CEFT的运行效率。(2)步骤2:选择专家的指定标准。在这种情况下,标准包括经验、知识、意愿、时间,和独立。(3)第三步:寻找专家的来源。在这种情况下,我们从铁路管理部门选择专家,物流企业、政府、研究机构和大学。(iv)第四步:选择替代品。在这种情况下,我们确定了60替代专家基于第2步中指定的标准。

为了确保专业,专家与更高程度的物流知识和铁路运营,政府领导人至少10年的相关经验,和企业高管至少10年的相关经验被选为专家调查。

选择60专家后,我们设计一份调查问卷来评估subindicators呈现在表的重要性1。表中给出了调查问卷2。然后,我们在线调查问卷分发给他们通过电子邮件。专家完成之后,我们自动收集它们,然后,基于问卷调查的定量统计结果和数据的可用性,我们获得最终CEFT的效率评价指标体系,其中包括8关键subindicators。具体结果如表所示3。

为了满足需求的DEA评价模型的评价指标,评价指标体系CEFT整体运行效率的进一步分类基于投入产出的角度来看,选择年度运营列车(数量),海外城市(数量),国内城市(数量),操作线(数量)和出入境节点(数量)作为输入指标 , , , , ,分别和选择年度容器(标准容器),年度货物的总额(1亿美元),和火车返回率(%)作为输出指标 , , 。输入和输出在CEFT效率评价指标体系的整体运行效率如表所示4。

4所示。设计评价方法CEFT的运行效率

在本文中,我们利用一种新型cross-efficiency DEA模型嵌入与灰色关联分析评价CEFT的运行效率。

4.1。CCR模型

CCR是最基本的DEA模型,假设下的开发规模收益是固定的。假设有决策单位(研究),描绘成 。为每一个 , 输入项目和输出项选中,表示为 和 ,分别。此外,让被分配到的重量输入项和的重量输出项, 和 。的效率 ,可以表示为哪一个 ,可以由以下方程:

在CCR模型中,每个DMU的目标是最大化效率表示条件下,任何DMU的效率不大于1,和所有输入和输出的权值必须大于0。该模型可以描述如下:

上述模型可以进一步转化为一个线性规划模型,提出了如下:

CCR模型寻求一组值的输入和输出权值最大化 。解决CCR模型,如果 ,然后是弱有效;如果 和 , ,然后是有效的;如果 ,然后是低效的。

4.2。Cross-Efficiency DEA

Sexton Cross-efficiency DEA,提出et al .,扩展传统的DEA模型。与CCR模型相比,cross-efficiency DEA模型的基础上,结合同事评估和自我评估,可以提供一个研究中排名。

让DMU的目标。使用模型(3),我们可以获得最优值包括输入项目和输出项的权重,表示为 和 ,分别。然后,cross-efficiency可以由以下方程 在这 。使用上面的方程,我们可以构造一个cross-efficiency矩阵,描述在表5。

然后,我们可以计算平均crossefficiency的价值 :

然后,我们可以排名研究基于cross-efficiency的值 。此外,我们可以进一步比较效率通过自我评估与确定是否1是有效的。如果 ,然后是有效的;别的,是低效的。

4.3。Cross-Efficiency DEA嵌入式与灰色关联分析

本文结合灰色关联分析在传统cross-efficiency DEA模型,使这部小说模型要解决的条件下,输入或输出的权重相对固定值。

首先,输入和输出项的权重是由灰色关联分析。以确定输入项的权重为例,我们让引用值表示 让目标DMU的输入值, ,作为 , 。然后,输入值之间的相关系数和参考价值可以确定如下: 在哪里 分辨率系数和吗一般需要0.5的价值。此外, 和 。

然后,DMU的目标 ,我们可以获得输入的相关权重 ,在这决定如下:

同样,我们可以计算输出的相关权重,表示为 。

然后,我们提取的相对大小关系获得的权重作为条件和开发一种新型cross-efficiency DEA模型,它可以描述如下: 在哪里和独立变量和吗和是相互依赖的变量。解决模型(8),我们可以得到的效率值 , 。

5。实证研究

5.1。数据源

本文从官方网站收集数据的中欧货运列车和其他官方来源。中给出的数据输入和输出指标表6。

5.2。数据分析

首先,我们应该正常化收集到的数据。我们可以分类指标分为两类,即。、成本指标和效益指标。

以输入的值指标为例,对成本指标,归一化的值可以由以下公式:

效益指标的标准化值确定如下:

上述两个方程后,我们可以得到规范化数据,提出了表7。

然后,我们计算参考价值(0.2000,0.2000,0.4000,0.4000,0.4643,0.8000,0.8769,和1.0000)通过最大化输入的每一行的数据表的一部分7确定输入标准的权重。在上一节中描述的计算过程,之后我们可以确定相关系数和相关性权重,展示在表8和图1。

为了验证该模型的优点,我们使用传统的DEA模型和CEFT cross-efficiency DEA计算效率,分别。提出了三种模式的结果表9和图2。

5.3。分析评价方法的有效性

它可以看到从表9和图2传统的DEA模型,很难完全区分所有决策单元,不能保证评价结果的唯一性。cross-efficiency DEA模型的效率价值已经超过了2014年的0.7,这有点不符合实际的操作情况,和由于限制数量的操作年CEFT在本文的研究对象,有更少的决策单位和crossefficiency完全区分决策单元DEA模型。然而,随着越来越多的操作训练,cross-efficiency模型不适合CEFT的运营效率的评价。相比与传统的DEA模型和cross-efficiency DEA模型,crossefficiency的效率评价方法与灰色关联约束后更接近实际的操作情况考虑每一个指标的相关性,而且也容易完全区分决策单元。此外,辨别能力得到了增强,评价结果往往是稳定的。因此,灰色cross-efficiency DEA的结果作为例子进行分析。效率大于0.6,小于1的值被称为有效,如果是小于0.6,它被称为无效。基于表中的结果9从2011年到2018年,CEFT可分为两个阶层;第一梯队,其中包括2011年和2012年是无效的;第二梯队包括2013年,2014年,2015年,2016年、2017年和2018年是有效的。

5.4。分析评价结果

基于评价结果,操作效率CEFT的头两年是无效的,和操作效率是有效的在接下来的六年,其中效率在2017 - 2018年是更好的。2013年是一个转折点在CEFT的操作,因为运营效率开始有效,效率值逐渐增加,趋于稳定。直到2016年的运营效率价值CEFT显示出下降的趋势,而效率值在2017年开始复苏,并在2018年达到最高的效率值。

总的来说,2011年和2012年non-DEA有效评价单位,在输入和输出有明显的问题。2011年和2012年的勘探和开发阶段CEFT运行列车的数量还不到50岁,国内城市的数量是3,海外城市的数量是2,操作的数量是3行,出入境的数量节点只有一个,集装箱的数量还不到5000 TEU,也没有返回的火车。与2011年相比,今年的增长率海外城市的数量和操作线在2012年达到200%,和输入关键指标的增加导致相应增加162%和163%的集装箱和货物的总价值。从所有的角度输入和输出指标,在无效的决策单元,输出不足完全是由于投入不足;所以在接下来的几年里,各种指标应该增加的投入,特别是海外城市的数量和操作线。

从2013年到2016年,这个时期是一个低效的决策单位,还有不合理的结构性问题的输入和输出。这四年担任CEFT的快速发展阶段。2014年,集装箱和货物的总价值远远超过此前三年的总和,增长率高达275%和183%,分别。此外,今年入站的列车开始运行,最大的好处是,两个输入运行列车的数量指标和操作行输入的数量的增长速度为285%和125%,分别。然而,其他2指标输入不足,如出入境节点和海外城市。因此,在2014年,输入操作培训和操作线有进一步的上升,虽然出入境的输入节点和海外城市相对减少。在2015年,这两个指标的操作培训和海外城市保持着相对较高的增长,使火车返回的比率增加23%,而出入境节点仍不足。2016年,效率值显示一个下降的趋势。虽然运行列车的增长率仍高达109%,运行列车的总数超过了1500 2015年运营列车数量的两倍,集装箱和货物总额同比下降了52%,和返回的比率列车仅增加了1%。这表明,在这个阶段,操作火车已经输入太多。 Although the containers and the total value of freights have been improved to a certain extent, however, when looking at the ratio of returned trains which reflected the balanced degree of the two-way trains between China and Europe, there were great shortcomings. In terms of inputs in CEFT, simply increasing the number of operation trains would not improve the overall efficiency value. On the contrary, increasing the inputs of unnecessary trains would waste resources and reduce the efficiency value.

2017年至2018年期间,是一个决策单元以更好的效率,和CEFT进入提高阶段的质量和效率。2017年,操作火车超过总前六年的操作培训和操作线增加到57的增长率为46%。相应地,容器还增加了6%的增长率,和返回的火车的比例也增加。除此之外,在操作行输入的增加扩大CEFT的辐射范围和增强CEFT收集供应的能力。2018年,投入的增长数量的操作培训,海外城市,国内城市,和操作线大幅下降,增长率下降了43%,117%,73%,和105%,分别。然而,在这种情况下,货物的总价值只下降了28%,而火车返回的比率增长了19%,因为绥芬河铁路端口已经打开了CEFT,和出入境的增加节点改善了CEFT的效率。各种尺度的输入指标的增长率在2018年趋于减少,表明输入和输出CEFT指标更合理的结构,这一时期是在一个过渡时期。CEFT应该改变的发展从简单追求运行列车的数量提高培训的质量,这是不允许继续盲目地增加运行列车的数量。相反,这三个指标可能被视为CEFT未来发展的重点,和他们海外城市,操作线和出入境节点。

6。建议未来中欧货运列车的高效和可持续发展

基于上述CEFT运行效率的综合评价结果,提出改善CEFT′运行效率在未来将呈现如下:(1)扩大CEFT海外服务覆盖面,增加海外城市CEFT连接,CEFT应该高度重视开拓欧洲市场,扩大覆盖面的列车在欧洲城市和适当增加海外城市CEFT可以连接的数量。具体来说,首先是CEFT可以与第三方国际物流公司密切合作,国际货运代理公司,和对外贸易在欧洲制造企业充分发挥其速度比国际海洋货物运输,运输成本低于国际航空货物运输,吸引更多合适的国际铁路运输更好的质量和更准确的专业服务。第二个是共同制定营销计划,并积极开展物流业务推广基于不同区域特征CEFT线及其辐射区域。第三是稳步推进城市的布局,CEFT可以连接和货运中心在欧洲。在重要的节点城市和城市货运业务相对集中,CEFT可以培养和建立一个数量的国际铁路交通枢纽和运输配送中心,仓储配送中心、海外仓库,等,提高收集和运输能力的节点。(2)优化的国内外货运枢纽CEFT和适度补充操作行,CEFT应该整合,扩大和优化货物的分布在中国市场和欧洲市场,同时不断扩大其在中国的服务市场和服务范围和欧洲。细节如下:首先,它需要适度整合和合并出口货运资源的分配和供应中国市场,合理划分的服务和辐射范围CEFT线在中国,运费和适度来源和形式在中国一些货运枢纽一定规模。第二个是妥善整合和合并import-oriented货运资源的分配和供应欧洲市场,深度合作与各种国际货运代理公司在欧洲,并合理划分服务和辐射范围的欧洲和中国CEFT线在欧洲地区,以便它可以形成一些欧洲货运枢纽具有一定规模。第三是集成和优化所有现有的CEFT线,这意味着CEFT应该适度减少火车线路较低的运输需求和运输效率低,适度增加CEFT线与相对较高的交通需求和相对较高的运输效率,和适度扩大或添加一些新线路,以满足新的要求。(3)集成出入境CEFT节点资源,提高出入境节点的传递能力,成立以来国际物流运输出入境节点主要是受国际运输基础设施、海关、和其他固定设施,很难添加出入境节点CEFT中国边境。因此,在当前形势下,CEFT出入境节点列出的数量相对有限,为了有效地提高节点的传递能力,只能转向整合相关资源现有的节点来提高通关效率。与此同时,据统计,目前CEFT在边界节点的平均滞留时间占总时间的30%。有三个主要原因。首先是延迟清关文件和海关检查;第二个原因是通过节点时,需要两个铁路轨道变化,每个节点的跟踪变化的效率相对较低。第三,通关和检验的操作能力边界节点相对不足,使得每个节点在通关和检验时间间隔。因此,一方面,需要协调中外铁路运输企业、海关、检验检疫部门,系统地整理,整合,并简化CEFT出入境通关流程,消除无效的通关环节,提高效率低下的通关环节和出入境通关效率。另一方面,CEFT可以集成和优化现有的节点资源,挖掘和有效利用闲置资源,和适度补充或添加一些基本设施如通关、检验和跟踪变化在不同的节点能够有效地扩展节点的海关通过能力。

7所示。结论

本文主要采取了一种新的基于灰色cross-efficiency DEA模型来研究CEFT的运行效率评价,准确地确定了影响CEFT运行效率的基本问题,并提出有效的未来可持续发展的对策。本文的主要贡献如下。

首先,本文利用灰色关联权重计算方法准确地找到的相对最佳重量比CEFT操作的输入和输出指标,然后介绍了最佳比例关系作为限制条件cross-efficiency DEA评价模型解决的问题忽略了输入和输出指标权重的相对大小。

其次,新灰色cross-efficiency DEA评价模型应用于定量和准确评估CEFT的运行效率。通过准确的评价和分析,发现“海外城市”,“操作线”和“出入境节点”是目前的主要影响因素限制的实际运行效率CEFT CEFT以便它进一步指出改进方向的未来高效和可持续发展。

然而,仍然存在一些不足之处有待解决;例如,我们不采取不同列车的运行效率,进一步不占不同列车的相互依存的关系,这都是我们的未来研究方向。

问卷评估重要度评估CEFT subindicators的运行效率提出了表2。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项研究已经由国家社会科学基金项目资助(批准号18 bgl007);重庆市社会科学规划重点项目(批准号2018 tbwt-zd07);重庆市教育委员会人文社会科学研究一般项目(批准号18 skgh069);重庆科技局技术远见和制度创新项目(批准号cstc2019jsyj-zzysbAX0047);重庆博士项目的社会和科学规划(批准号2018 bs79); and Scientific Research Start-Up Foundation of Chongqing Technology and Business University (Grant no. 1855016).

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