浅谈网络DEA的我国铁路运输企业效率论文

　　一、引言

　　效率问题是经济学和管理学研究的核心问题，是企业发展的关键因素。作为社会经济的基本单位，企业组织就像细胞，有机体的健康需要有活力的细胞组织，而社会经济的发展也需要有效率的企业组织。因此，研究企业组织的效率逐渐成为经济学和管理学的热点问题、难点问题。近期我国铁路运输企业的经营效益状况不尽理想，说明有必要对铁路运输企业效率问题进行研究。本文首先对网络DEA 方法进行文献综述，然后再对铁路运输企业生产过程的分解基础上，构建分阶段铁路运输企业效率评价指标体系，并给出网络DEA 模型的具体形式，并以2007 年18 个铁路运输企业为例对运输企业组织效率用网络DEA 方法进行了评价分析。通过铁路运输企业效率的评价，使铁路运输企业清楚地认识到自身效率的特征，以采取有效措施提高企业效率，促进铁路运输企业经营效益状况的改善。

　　二、文献综述

　　数据包络分析( DEA) 是由著名的运筹学家A. Charnes 和W. W. Cooper 等人于1978 年提出的一种效率评价方法，继1978 的第一个模型—C2R 模型问世以后，DEA 方法得到了较快的发展。但由于传统的DEA 方法将生产过程视作一个黑箱，因此人们难以通过传统的DEA 方法解释决策单元无效率的原因，这一局限性在很大程度上限制了DEA 的发展与应用。为了解决这一问题，诸多学者尝试了许多办法，网络DEA 模型无疑是解决这一问题的重要方法。F|re 和Grosskopf，通过传统DEA 模型的改进，于1996 年建立了第一个网络DEA 模型。随后，F|re 和Grosskopf 等人对自己建立的网络DEA 模型进行了一系列的研究，并于2000 年形成了较完整的网络DEA 理论体系。其后，又有一些学者提出了不同的网络DEA 方法。Herbert 和Lewis 于2004 年设计了一种新的网络DEA 模型。Angel M. Priéto 和JoseL. Zofío( 2006) 将活动性分析方法应用到投入产出技术中，提出了投入产出的网络DEA 模型。毕功兵、梁樑、杨锋( 2007) 对两阶段生产过程的效率评价进行拓展性研究，建立了一种新的针对两阶段生产过程的DEA 效率评价模型，此模型假定两阶段生产过程的中间产品不变，接下来对第一阶段，求出在输出一定的情况下最小化输入，再对第二阶段，求出在输入一定的情况下的最大化输出;对一个DMU 而言，用第一阶段的最小输入和第二阶段的最大输出，来构造前沿生产面。这样，一个生产系统的效率，就可以用该系统的实际生产能力与理想生产能力的相对效率来表示。可以说，毕功兵等人提出的模型实质上是一类特殊的网络DEA 模型，其评价原理有助于管理者确定生产过程( 如供应链) 的非有效来源及其效率改进方向。Yu Ming - Min 和Erwin T. J. Lin( 2008) 将网络DEA 模型与多活动DEA 模型进行了融合，建立了一种多活动网络DEA 模型。该模型主要应用于对具有多种业务，且这些业务相互独立的生产系统的效率测评，并将该方法应用于铁路运输客运、货运业务效率的分析。

　　总体上看，目前对于网络DEA 方法的模型及应用还相对较少，特别在铁路运输企业效率中的应用，文献极少。通过比较分析，我们认为，Herbert和Lewis 的研究成果无疑是最引人注意的。Herbert 和Lewis 于2004 年设计的网络DEA 模型具有打开了生产过程黑箱的特点，通过对生产过程的拆分，网络DEA 能更好的确定决策单元无效率的根源，从而能为相对无效的决策单元的调整提供更好的政策建议。此外，该网络DEA 模型适用范围广泛。在这个网络DEA 模型中，每一个子过程的输入既可以是前一子过程输出的中间产品，也可以是外生输入变量; 每一子过程的产出，不仅可以是作为其他子过程输入的中间产品，也可以是最终产品。新模型可以用于由两阶段或者更多子过程构成的DMU 的评价中，且各个子过程之间的关系可以更复杂，更接近现实组织结构。该模型的每个阶段都允许使用以输入为导向或以输出为导向的模型形式，并适用于规模收益的四个基本假设情形中。同时，该模型也允许将作为投入、中间产品、产出的“反变量”引入到新模型中。因此较F|re 和Grosskopf 所建立的网络DEA模型，Herbert 和Lewis 建立的模型应用范围更广，更适用于产品具有的非实体、非储存性，生产与消费具有同一性，具有明显的规模效应的铁路运输企业的效率评价。

　　三、铁路运输企业效率评价指标体系的构建

　　效率是指每产出一个单位产品所消耗的资源数量，通常用投入产出比率来衡量，因而效率评价指标体系由相应的投入、产出指标组成。铁路运输企业的运营过程包括很多环节，涉及到很多方面。为使评价指标体系不至于过度庞杂，简化运算，每一类指标中只选择一到两个指标作为代表性指标。由于网络DEA 方法需要对生产过程进行分解，由于铁路运输企业产品的生产和消费是同时进行的，即铁路运输企业的产品不具有储藏性。因此，对于一个铁路运输企业生产过程的分解不能简单的仿效其他行业企业生产分解的方法。从我国铁路运输业实际情况看，由于实行客货混运，投入要素无法在客、货运输业务之间合理分配，因而在运输企业生产过程的分解不宜采用客运、货运的分解方式。结合铁路运输企业生产的特点，本文将铁路运输企业的生产过程分成车辆的维修子过程与运营子过程两个子过程。

　　车辆维修子过程是指各铁路运输企业每年都要对用于生产运输产品的车辆进行维修，从而保障运输企业的生产安全平稳的进行。有关铁路运输企业的维修环节其实包含了很多内容，路基维修、道轨维修、车辆维修还有站点建设等，但是本文的维修部分则主要选取车辆维修进行评价，这一方面是因为车辆维修的效果会对铁路运输企业组织效率产生很大影响，一方面是因为它还能有效地反映铁路运输企业组织效率高低。在维修部分，投入变量有列车维修人员数量、列车维修人员工资和平均修车时间，其中平均修车时间又区分为机车、客车和货车3 种。维修的产出则是修竣的机车和车辆台数。

　　运营子过程是指铁路运输企业利用车辆以及其他人财物等资源，完成对旅客、货物的运输与服务过程。其中这一阶段运用的车辆既包括上一子过程维修好的车辆，也包括本时期内不需要维修的车辆。运营子过程的目标是利用现有的`尽可能少的车辆、服务人员、资本、能源等投入，生产出更多的包括客货运周转量等最终产出。车辆的维修子过程与运营子过程是密切联系的，联系的纽带就是维修完成的车辆。不仅如此，两个子过程还具有明显的时间关系，车辆维修子过程先于运营子过程之前发生，且我们假设这一联系是单向非循环的。在运营子过程上一步骤的产出修竣台数就作为本次的投入，当然，除了修竣台数还有不需修理的机车和车辆台数、运营人员数量、运营人员工资、本年投资、运输能耗和线路营业里程。而产出则包括了周转量、列车正点率、列车速度、劳动生产率、运输收入、科技成功和每百万事故走行件数。