李笑紅，徐金辰，楊 南,2

(1.北京交通大學(xué) 交通運輸學(xué)院，北京 100044；2.上海德邦物流有限公司 快遞市場本部，上海 201702）

鐵路貨運場站作為鐵路貨運系統(tǒng)的重要組成部分，是增強鐵路貨運市場競爭力的關(guān)鍵。由于近年外部環(huán)境變化，貨運場站的實際狀況已與建設(shè)初期的設(shè)計目標(biāo)發(fā)生較大偏差，如何全面了解和考核場站，目前尚無適用于全路的準(zhǔn)則和方法。鐵路部門曾提出建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)化貨場，并規(guī)定了標(biāo)準(zhǔn)化貨場應(yīng)具備的基本條件和評價指標(biāo)，但這個規(guī)定主要關(guān)注貨場內(nèi)部管理以及生產(chǎn)安全、作業(yè)量等自身因素，對貨場地理位置、市場環(huán)境、環(huán)保等外部因素考慮較少，不能全面客觀地反映貨運場站的現(xiàn)實情況及發(fā)展?jié)摿?。因此亟須一套合理有效的方法?zhǔn)確評價全路各貨運場站的總體狀況，發(fā)現(xiàn)問題，為未來的資源配置及管理決策提供依據(jù)。建立科學(xué)的評價體系與評價方法是綜合評估貨運場站的有效手段。

相關(guān)研究中，國內(nèi)外學(xué)者主要集中在物流基地、物流園區(qū)和編組站等方面［1-4］，并采用了不同的評價方法。如YANG Congcong等［1］使用數(shù)據(jù)包絡(luò)方法計算了歐洲20 個貨運村的經(jīng)營水平；?ZC?EYLAN Eren 等［2］建立了基于GIS 的多目標(biāo)貨運村評價模型，使用TOPSIS方法對貨運村經(jīng)營狀況進(jìn)行評價；崔海闊［3］提出了主成分分析—灰色熵權(quán)法用于綜合性的物流園區(qū)績效評價；HENRIKE Koch 等［4］建立了29 個評價指標(biāo)，對歐洲76 個貨運村的綜合績效進(jìn)行排序；余少鶴等［5］運用主成分綜合評價法對若干編組站運營狀況進(jìn)行評價分析；王丹竹［6］采用變權(quán)分析法對某三級鐵路物流基地進(jìn)行分析；劉啟剛等［7］對鐵路物流專業(yè)化服務(wù)體系的設(shè)計進(jìn)行了研究。而關(guān)于鐵路貨運場站綜合評價方面的研究較少。

鐵路貨運場站具備物流節(jié)點的功能，但與一般意義上的物流園區(qū)又有不同，為此，考慮貨運場站當(dāng)前的生產(chǎn)管理狀況及未來的發(fā)展?jié)摿?，針對貨運場站的設(shè)施設(shè)備條件、運營能力、管理與服務(wù)水平等方面歸納設(shè)計出綜合評價指標(biāo)體系，將模糊層次分析法（FAHP）與超效率數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（Superefficiency DEA）2種方法相結(jié)合，建立鐵路貨運場站的綜合評價模型和評價方法；通過實例驗證其實用性，并對其資源配置提出改進(jìn)建議。

1 指標(biāo)體系的構(gòu)建與篩選

為使評價指標(biāo)能夠全面合理地反映鐵路貨運場站的實際情況，在具體確定評價指標(biāo)時分2 步考慮。第1 步，在參考國家標(biāo)準(zhǔn)［8］和國內(nèi)外物流節(jié)點綜合評價成果的基礎(chǔ)上，針對鐵路貨運場站當(dāng)前基礎(chǔ)條件和未來發(fā)展?jié)摿Γòl(fā)展基礎(chǔ)）、業(yè)務(wù)和作業(yè)能力（服務(wù)能力）、運營管理效果（運營水平）構(gòu)建出3 級指標(biāo)；第2 步，根據(jù)可得性、目標(biāo)導(dǎo)向性、通用可比性和獨立性等原則，充分考慮行業(yè)專家意見，對第1 步構(gòu)建的指標(biāo)進(jìn)行咨詢與定性篩選。專家組由高校教師、科研院所的科研人員和鐵路貨運系統(tǒng)工作人員組成，通過統(tǒng)計分析專家意見，對第一步的結(jié)果進(jìn)行更正。由此構(gòu)建出鐵路貨運場站的綜合評價指標(biāo)體系，如圖1所示，其中1級指標(biāo)3個，2級指標(biāo)10個，3級指標(biāo)21個。

圖1 鐵路貨運場站綜合評價指標(biāo)體系

2 綜合評價模型與方法

2.1 基本理論

模糊層次分析法（FAHP）是一種定性與定量相結(jié)合的評價方法。該方法克服了層次分析法中因評價者思維不一致導(dǎo)致構(gòu)造判斷矩陣時出現(xiàn)的矛盾，能更好地反映人的主觀判斷的模糊性，并采用0.1～0.9 模糊標(biāo)度將評價指標(biāo)的重要度定量化，從而得到各指標(biāo)的相對權(quán)重，在體系評價、效能評估、系統(tǒng)優(yōu)化等方面有著廣泛的應(yīng)用。

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）是對具有多個輸入和多個輸出的生產(chǎn)部門進(jìn)行研究，并最終給出生產(chǎn)部門間的相對有效性的數(shù)學(xué)規(guī)劃方法［9-10］。但DEA模型并不能進(jìn)一步排序以及區(qū)分相對效率已經(jīng)生效的決策單元，只能將系統(tǒng)內(nèi)部的決策單元分為有效以及無效2 種。而Andersen P 等［11］提出的超效率DEA （Super-efficiency DEA）模型，可以進(jìn)一步區(qū)分有效單元，在保證客觀性的基礎(chǔ)上使評價結(jié)果具有很高的區(qū)分度［12-13］，其基本思想是將被測單元從參考集內(nèi)移去之后，再評估該單元相對于其它所有決策單元的有效性。

本文建立的鐵路貨運場站綜合評價模型，為盡可能多地對每個鐵路貨運場站進(jìn)行區(qū)分，故采用可以區(qū)分有效單元和能夠排序的超效率DEA 模型，并以規(guī)模報酬不變［14］為基本假設(shè)。此外，模型中各指標(biāo)的權(quán)重完全由數(shù)學(xué)規(guī)劃得來，雖然較為客觀，但卻無法在評價中考慮評價主體偏好?？紤]在鐵路貨運場站綜合評價過程中，既保證客觀公正性，又充分吸收評價主體（管理決策者）的主觀意愿，從而使評價結(jié)果更具實踐意義，本文對超效率DEA 模型進(jìn)行加權(quán)改進(jìn)，即使用FAHP 方法獲得指標(biāo)權(quán)重，對指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)，從而在模型中表現(xiàn)指標(biāo)權(quán)重所帶來的影響。圖2顯示了基于改進(jìn)超效率DEA的貨運場站綜合評價的基本思路。

圖2 基于改進(jìn)超效率DEA的綜合評價思路

假設(shè)每個被評價的貨運場站（簡記為DMU）都有m個負(fù)向指標(biāo)和s個正向指標(biāo)。=表示第j個貨運場站DMUj的第1，2，…，i，…，m個負(fù)向指標(biāo)規(guī)范化值的集合；同理表 示DMUj的正向指標(biāo)規(guī)范化值的集合；分別為負(fù)、正向指標(biāo)的權(quán)重集。將通過FAHP 方法得到的指標(biāo)權(quán)重與規(guī)范化后的指標(biāo)值加權(quán)求和，帶入超效率DEA 模型，求解出每個貨運場站的超效率。這樣既可體現(xiàn)權(quán)重帶來的影響，也使原來的多輸入多輸出問題轉(zhuǎn)化為單一輸入單一輸出的DEA 模型，使整體評價模型變得簡潔。需要說明的是，與DEA 中投入產(chǎn)出的原始意義［9］不同，本文從數(shù)學(xué)規(guī)劃角度，將正向指標(biāo)對應(yīng)DEA 中“產(chǎn)出”的概念，將負(fù)向指標(biāo)對應(yīng)“投入”的概念。圖1列出的3 級指標(biāo)中，紅色外框表示正向指標(biāo)，藍(lán)色外框表示負(fù)向指標(biāo)。

2.2 模型與方法

參數(shù)定義：θ為DMU 與有效前沿面之間的距離，即被評價貨運場站對應(yīng)的效率指數(shù)；ε為非阿基米德無窮小量；與σT分別表示m和s維的列向量，其中的所有元素均為1；為第i個負(fù)向指標(biāo)的松弛變量，為第r個正向指標(biāo)的剩余變量；λj為反映DMUj投入產(chǎn)出關(guān)系的變量；xi0和yr0分別為被評價貨運場站DMU0為DEA有效時對應(yīng)的第i個負(fù)向和第r個正向指標(biāo)值；N為被評價貨運場站的個數(shù)?？紤]系統(tǒng)的最小投入，以DMU 的效率指數(shù)最小為目標(biāo)函數(shù)，構(gòu)建加權(quán)超效率DEA模型如下。

s.t.

約束條件中：式（2）和式（3）可使評價對象先從參考集內(nèi)移去，再將其與其它所有決策單元的凸組合進(jìn)行比較，從而求解出超效率；式（4）和式（5）是對FAHP 法得出的正向和負(fù)向指標(biāo)權(quán)重之和分別進(jìn)行的約束。

該加權(quán)超效率DEA 模型依然是一個線性規(guī)劃模型，可使用單純形法求解。其決策單元有效性的判斷方式與超效率DEA 相同。結(jié)合圖2，以及FAHP 的求解程序［15-16］，設(shè)計對貨運場站進(jìn)行評價的如下求解步驟。

Step 1：使用專家咨詢法分別分層構(gòu)建n階模糊互補矩陣R如式（6），式中元素表示各項指標(biāo)兩兩之間的模糊關(guān)系隸屬度，參照表1賦值。

表1 模糊關(guān)系隸屬度的量化參照表

Step 2：將模糊互補矩陣R調(diào)整為模糊一致性矩陣。模糊互補矩陣R是模糊一致矩陣的充要條件是，任意指定行和其余各行對應(yīng)元素之差為固定值，為了盡可能多地保留專家咨詢信息，以矩陣的第1 行為參照行，應(yīng)該使元素的調(diào)整值盡可能小，因此建立調(diào)整量模型為

s.t.

lk+αk=c

式中：S為調(diào)整量之和；αk為待調(diào)整行中的第k個元素的調(diào)整量；lk為調(diào)整行與被參照行第k個元素之差；c為常數(shù)。

由此對數(shù)據(jù)進(jìn)行逐行調(diào)整，直至所有元素與其在第1 行的對應(yīng)元素之差相等，使互補矩陣R調(diào)整為一致性矩陣R’。

Step 3：由一致性矩陣R’，獲得歸一化權(quán)重。參考文獻(xiàn)［17-18］，各指標(biāo)權(quán)重計算式為

式中：ωi為第i項指標(biāo)的權(quán)重值；a為反映被評價指標(biāo)間關(guān)系相對重要程度的參數(shù)，需滿足a=(n-1)/2。

求得各指標(biāo)權(quán)重后，按負(fù)向指標(biāo)和正向指標(biāo)分別做歸一化處理，得到全部負(fù)向指標(biāo)的權(quán)重集V和全部正向指標(biāo)的權(quán)重集U。

Step 4：針對所有的評價場站，分別按照式（9）進(jìn)行統(tǒng)一量綱的規(guī)范化處理。

3 實例分析

Step 5：將歸一化后的權(quán)重和規(guī)范化后的指標(biāo)值，帶入加權(quán)超效率DEA 評價模型，求解得出每個貨運場站的綜合評分。

Step 6：根據(jù)綜合得分對貨運場站進(jìn)行排序；結(jié)合排序情況，分析相應(yīng)貨運場站在各指標(biāo)上的表現(xiàn)，找出存在的問題，提出改進(jìn)或發(fā)展建議。

選取上海局集團(tuán)公司某貨運中心作為案例，對該貨運中心下轄的貨運場站進(jìn)行評價。該貨運中心地處我國東部沿海地帶，其下轄的23 個貨運場站各自分布在經(jīng)濟(jì)發(fā)展條件不同的地區(qū)，貨運需求大小不一；此外，受各種內(nèi)外部因素影響，部分貨運場站的實際運營情況與初期建設(shè)目標(biāo)脫節(jié)。

3.1 數(shù)據(jù)的采集與處理

對圖1中的21 個3 級指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，通過資料查閱、現(xiàn)場調(diào)研以及問卷調(diào)查3 種方式獲得原始數(shù)據(jù)，并經(jīng)計算處理后采納。將所得數(shù)據(jù)根據(jù)式（9）做規(guī)范化處理，處理結(jié)果見表2。由于數(shù)據(jù)量過大，本文僅展示處理后的部分?jǐn)?shù)據(jù)。

表2 某貨運中心轄內(nèi)貨運場站各指標(biāo)數(shù)據(jù)規(guī)范化結(jié)果

3.2 評價結(jié)果與分析

將評價指標(biāo)分層次向?qū)＜易稍?，參照?構(gòu)建模糊互補矩陣，使用FAHP 法分別計算每個正向指標(biāo)與負(fù)向指標(biāo)的權(quán)重，結(jié)果見表3。將表3中的正負(fù)向權(quán)重分別歸一化處理，與表2中的各指標(biāo)規(guī)范化值一起，代入所建立的評價模型中，將“多投入多產(chǎn)出問題”轉(zhuǎn)化為“單投入單產(chǎn)出問題”。使用Python 編程求解模型，得出評價對象的綜合得分。23 個貨運場站在21 個3 級指標(biāo)上的表現(xiàn)情況如圖3所示。按照得分由高到低排序，結(jié)果見表4。

表3 指標(biāo)權(quán)重計算結(jié)果

圖3中展示了各指標(biāo)的表現(xiàn)對場站整體排名的貢獻(xiàn)情況。在水平軸線以上的正向指標(biāo)中，“裝卸搬運設(shè)備最大能力I213”對綜合得分貢獻(xiàn)較大；而在水平軸線以下的負(fù)向指標(biāo)中，“業(yè)務(wù)辦理時長I322”與“燃油設(shè)備配置率I142”對綜合得分影響較大。從表4可以看出：在23 個場站中，場站FS20的綜合得分最高，而場站FS6 綜合得分排名最后。由此可見，基于改進(jìn)的超效率DEA 方法的綜合評價模型可以了解被評價場站在各評價指標(biāo)上的具體表現(xiàn)，并據(jù)此對各貨運場站進(jìn)行排序。

圖3 貨運中心下轄場站在各指標(biāo)上的表現(xiàn)

表4 貨運中心下轄場站綜合得分及排名

以FS18，F(xiàn)S13 和FS11 這3 個典型場站為例，根據(jù)調(diào)研中了解到的貨運場站的實際情況及綜合評價結(jié)果，分析比較各場站的運營發(fā)展和資源配置狀況，并給出合理化建議。3個場站在21個指標(biāo)的表現(xiàn)如圖4所示，可見，3 個場站在不同的指標(biāo)上表現(xiàn)出不一樣的優(yōu)劣勢規(guī)律，據(jù)此可得如下結(jié)論。

圖4 場站FS18，F(xiàn)S13和FS11在各指標(biāo)上的表現(xiàn)

（1）排名第2的貨運場站FS18，是一個海鐵聯(lián)運樞紐站，該站貨運量較大、裝卸搬運與場站到發(fā)能力較強、交通與貨源條件較好，體現(xiàn)在裝卸與運輸服務(wù)能力、區(qū)位條件以及經(jīng)濟(jì)效益方面具有較大的優(yōu)勢，但其在服務(wù)質(zhì)量方面存在不足。因此，為適應(yīng)運量需求的快速增長，上級部門可以對其加大投資，進(jìn)一步增強作業(yè)能力和服務(wù)水平，并考慮與地方政府配合，充分發(fā)揮其海鐵聯(lián)運的優(yōu)勢，提高運營管理水平，打造優(yōu)質(zhì)服務(wù)場站品牌。

（2）排名第7 的場站FS13，其年貨運總量較低，這是影響其排名的重要因素。此外還存在裝卸設(shè)備能力較低、貨物線與專用線數(shù)量較少以及職工流失率較高等問題。因此應(yīng)將增加運量作為首要目標(biāo)，并可考慮增加設(shè)備投資，在人力資源管理上進(jìn)行改革，適當(dāng)提升職工的待遇水平和綜合素質(zhì)。

（3）排名第21 的場站FS11，雖然其裝卸搬運能力較強，但在服務(wù)水平和生產(chǎn)安全上表現(xiàn)較差，且交通條件和貨源條件不佳，這導(dǎo)致了其在綜合評價中的排名較為靠后。鑒于周邊有與其功能類似的場站，上級部門可考慮適時對其進(jìn)行搬遷或與附近其它場站合并，從而減少資源的浪費。

（4）3 個場站的燃油搬運設(shè)備配置率均較高，說明這些場站的環(huán)保措施有待加強，可以考慮采用清潔能源的設(shè)備替代，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

由此可見，該評價方法具有一定應(yīng)用價值。從上級部門角度，評價結(jié)果可為優(yōu)化場站資源配置，進(jìn)行管理決策提供參考；從貨運場站個體角度，評價結(jié)果可使其了解自身的差距并提供改進(jìn)方向。

4 結(jié) 語

為有效了解和分析鐵路貨運場站的運營發(fā)展?fàn)顩r和資源配置的合理性，對鐵路貨運場站進(jìn)行了綜合評價方法的研究。參考國家物流園區(qū)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和國內(nèi)外物流節(jié)點的綜合評價成果，基于可得性、目標(biāo)導(dǎo)向性、通用可比性、獨立性等原則，針對我國鐵路貨運場站的特點，在考慮發(fā)展基礎(chǔ)、服務(wù)能力、運營水平等反映鐵路貨運場站整體狀況相關(guān)因素的基礎(chǔ)上，建立了評價指標(biāo)體系；基于FAHP和超效率DEA 方法，提出了改進(jìn)超效率DEA 方法的綜合評價模型和評價步驟。綜合評價模型使用FAHP方法獲得指標(biāo)權(quán)重，對指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)以便在超效率DEA 模型中體現(xiàn)指標(biāo)權(quán)重的影響；同時將評價指標(biāo)分為負(fù)向指標(biāo)和正向指標(biāo)，以分別對應(yīng)DEA 中“投入”和“產(chǎn)出”的概念。評價時首先將構(gòu)建的模糊互補矩陣調(diào)整為模糊一致性矩陣，并對指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行計算和歸一化處理，然后與規(guī)范化處理后的負(fù)向指標(biāo)和正向指標(biāo)數(shù)據(jù)一同帶入評價模型，求解得出綜合評分，并對評價的貨運場站進(jìn)行排序和分析。通過對上海局某貨運中心下轄的23個貨運場站的案例分析，驗證了模型的有效性和結(jié)果的合理性。研究表明：該方法可有效得出綜合評分，反映出參評對象的真實狀況和存在的問題，可為上級鐵路部門進(jìn)行場站資源配置決策提供參考，并為貨運場站提供改進(jìn)的方向。