我国铁路运输业效率概述

第一章绪论

1.1研究背景和研究目的
公路、航空和铁路运输是我国的三大主要运输方式，其中铁路运输在我国经济建设和人民生活方面发挥过重要职能，被誉为我国经济发展的大动脉。尤其是建国以后，铁路运输为经济发展运输物资和人力资源，在经济的快速恢复和繁荣中起到了突出的拉动作用。进入21世纪之后，我国经济获得了快速的增长，对运输业的效率要求也越来越高。在运输业这几十年的发展中，公路、航空业等运输形式获得了快速成长，在运输服务市场中占有越来越高的市场份额，而铁路运输业的市场份额却连年下降。从目前铁路的发展现状来看，我国铁路行业由于其一直以来的行政垄断管理体制的束缚，铁路行业的改革进程严重滞后于其它自然垄断行业，己然成为制约我国经济发展的一个瓶颈产业。如果我国未来不加速铁路行业的改革步伐，这一经济大动脉必然不能满足我国经济快速发展和人民生活的需求，因此铁路运输业改革势在必行。从国外来看，欧美等发达国家的铁路运输业也都经历了类似的改革阶段，并且大大提高了铁路运输业的效率和整体福利水平。从上世纪七八十年代开始，受到规制经济学的影响，欧美等国家政府开始关注铁路行业规制改革，其主要思路是细致研究铁路行业各部分的经济特征，通过结构重组把铁路行业内部具有自然垄断特性的部分和可竞争部分进行分离，实现竞争程度和规制效率的提高。为了鼓励各成员国推动铁路行业组织改革，欧盟1991年通过了 91/440指令，鼓励各成员国分离铁路基础设施和运营。瑞典是第一个实现铁路网运分离的国家，铁路客运经营权被授予给几个私有铁路公司。德国也实行了类似的网运分离改革，客运服务公司一分为二，并逐渐私有化。美国在70年代对其铁路运输业进行了改革，实行客货分离，路网权归货运公司所有。国外的这些改革大大推动了各国铁路运输业的发展，，可以为我国铁路运输业的下一步改革提供经验。
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1.2研究内容和行文思路
本文首先对国内外铁路行业的经济研宄成果进行了回顾，尤其是对铁路行业经济特性和效率两方面的研宄文献进行了梳理。在此基础上本文回顾了我国铁路从建国到现在的发展改革历程，这期间我国铁路的管理体制发生过多次调整，从中我们可以对我国铁路的历史有一个清晰的了解。然后本文研究了我国铁路运输业目前的市场现状。在行业外部，本文分析了铁路运输业和公路、航空、水运等其他运输方式的竞争情况。在行业内部，文章借鉴产业组织理论中经典SCP分析范式，从结构、行为和绩效三个方面分析了我国铁路运输业市场状况。接下来本文利用DEA模型和SFA模型对我国铁路运输业的效率水平进行测算。在DEA模型实证分析中，本文计算出我国18个铁路局2005—2010年的综合技术效率、纯技术效率和规模效率水平。在SFA实证研究部分本文利用柯布-道格拉斯生产函数对我国18个铁路局的生产过程进行面板数据的随机前沿分析，并用五个不同的SFA模型2分别进行估计，最终得到出我国铁路运输业的效率水平和各种投入要素的产出弹性。相比于其他的随机前沿实证研究，本文采用上述五种不同的SFA模型进行估计，使得估计的结果更加准确。在前文实证分析的基础上，并结合目前我国铁路的改革进程，本文最后提出未来我国铁路改革的几点建议。
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第二章文献综述和相关理论介绍

2.1文献综述
国内外铁路运输业的研宄很多，也取得了很多重要的研究成果。首先，铁路作为一个网络型自然垄断产业，对其研宄的一个重点是铁路的网络特性，尤其是其规模经济性。这些研究的结论曾被用来作为政府部门对铁路规制的依据。在20世纪50年代初到80年代末，欧美国家的铁路处于国有垄断的时期，这时期支持铁路行业规模经济性的文献为铁路行业实行国有垄断和政府规制行为提供了理论依据。而从20世纪90年代初期幵始，欧美国家开始了铁路行业的反规制市场化改革，在这个时期认为铁路行业规模收益递减的观点为打破国有规制和市场化改革提供了理论支持。与此同时，随着研宄的不断深入，20世纪80年代中期许多国家幵始兴起对铁路技术效率研宄的热潮。铁路效率的研究既有规制时期的铁路行业效率研宄，也有反规制阶段的铁路效率研究。本文研究的重点是我国铁路目前效率水平以及我国铁路投入产出过程中资本、劳动等投入要素的贡献程度，因此下文将从铁路的经济特性和效率测度两方面对国内外的相关文献进行梳理。
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2.2 DEA模型和SFA模型的理论介绍
在微观经济学理论中，关于厂商生产活动的研究是围绕产出函数和利润函数展开的。一般而言，对生产的研究会先设定一个合适的生产函数，然后在这个函数中，厂商在投入要素约朿下实现产出或者利润的最大化。在这个过程中，一阶成本最小化或利润最大化被作为判断企业是否有效率的标准。因此，无论是生产函数、成本函数还是利润函数，只要生产者的生产活动位于函数上，我们就认为企业的生产是有效率的，否则就是缺乏效率的。从微观经济学和实证研究中可以看出，并非所有的企业都满足最优化条件。而上述微观经济学方法的一个弊端是无法具体衡量企业实际效率水平偏离最优化状态的程度。因此，传统经济学在衡量企业非效率问题上的失效使学术界不得不重新思考如何衡量企业实际生产活动和最优状态之间的差距问题，而随后出现的DEA模型和SFA模型为解决这一问题提供了思路。DEA模型是一种用于多投入多产出的无参数线性规划方法。它使用线性规划的方法比较研宄对象的投入产出数据，在此基础上建立一个能把所有独立个体的生产方式包络进来的生产前沿面。处在前沿面上的生产者的效率是最高的，而其他决策单元是非效率的，而且距离前沿面越远，效率水平就越低。但是在DEA模型的不断发展的过程中，经济学界也幵始认识到DEA模型本身的一些局限性，主要体现在：（1) DEA模型是一种无参数线性规划方法，在它的计算过程中，没有涉及到生产函数、成本函数或者利润函数的信息。因此应用DEA模型只能得到一个效率估计结果，无法获取生产过程中的投入要素的边际产出、弹性大小等重要的经济学信息。（2) DEA模型无法对估计结果的准确性进行假设检验。
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第三章我国铁路运输业的发展历程........ 13
第四章我国铁路运输业的市场现状........ 16
4. 1铁路运输业的外部市场竞争........ 16
4. 2铁路运输业的内部市场分析........ 19
4. 2. 1我国铁路运输业的市场结构 ........19
4. 2. 2我国铁路运输业的市场行为........ 22
4. 2. 3我国铁路运输业的市场绩效........ 23
第五章我国铁路运输业效率的DEA实证分析........ 26
5. 1模型........ 26
5. 2指标及数据来源 ........26
5.3 DEA模型估测结果........ 27

第六章我国铁路运输业效率的SFA实证分析

6.1模型
如前文所描述的，在实证中常用的随机前沿分析模型有产出函数和成本函数两种。在我国，每个铁路局可以看作一个独立的生产单位。在这个生产过程中，铁路局投入各种要素提供运输服务。铁路的投入主要有资本、劳动力和能源。由于铁路数据的可获得性，本章只考虑资本和劳动力两种投入要素。由于能源投入在三种投入中所占的比例比较小，并且全国不同铁路局的能源价格基本一致，因此这并不影响本章的研宄。铁路运输产出主要是客运和货运服务。本章选用换算周转量作为我国铁路运输服务的产出指标。换算周转量是将客运周转量按一定标准转换成货运周转量，从而计算出的铁路总周转量，可以用来评估铁路行业综合产出水平。因此本章采用以下产出函数模型进行分析。在随机前沿模型的分析中，有很多计量模型进行估计。本章主要应用Greene’ s(2005)提出的真实随机效应模型(TRE)。它是在原来Aigner等（1977)的随机前沿模型的基础上扩展而来。另外，本章中TRE模型的分析结果将和其他一些模型估测结果进行比较。比较有代表性的是Schmidt和Sickles (1984)中的固定效应模型（FE)、Pitt和Lee(1981)中的随机效应模型(RE)。具体本章要用到的五种计量分析模型对比如表6-1所示。

结论

从随机前沿分析模型中的分析结果可以看出，目前我国铁路资本对产出的弹性为0. 16—0. 26之间，说明增加资本投入对产出有正效应，但资本存量的利用率不高。造成这种现状的深层次原因是我国铁路不健全的投融资体系。目前铁路主要依靠向银行借款和铁路部门发行铁路债券来进行融资，缺少股权融资。在这种债务融资方式为主导的背景下，铁路资金使用缺乏市场化的监管约束，资金提供者对资金使用和公司运营没有话语权，导致资金使用效率低下。而且这种过分依赖借债来融资的方式也会带来了其他方面的问题。一方面这种单一融资方式难以满足不断增长的基础建设投资，从1999-2010年铁路基础建设投资占固定资产投资的比例一直在1%—2%，十年多的时间里没有太大的变动。另外过分依赖借债融资，会进一步恶化铁路部门的财务状况，财务负债率不断增长，可能会使得铁路公司资不抵债。所以未来改革的目标应该致力于建立-个多元的市场化融资平台，重点放在铁路融资机制和理念的改革上，尤其是推动股权融资的发展。这需要政府部门降低铁路投资市场的门槛，必要时可以给予适当的政策补贴，鼓励更多的投资主体参与到铁路建设中，提高铁路运输业的投资回报率和效率水平。
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参考文献（略）