基于ISM-MICMAC的鐵路零散白貨運量變化影響因素研究

我國對鐵路運輸改革實施后，從原先的以“大宗貨源”為主要貨運、中長距離運輸業務為主的鐵路運輸逐漸向批量零散鐵路貨運傾斜，特別是在供給側經濟改革的推動下，“黑貨”運輸勢頭逐漸走低，鐵路零散白貨、集裝箱多式聯運以及快運業務必將成為鐵路運輸新的增長點。但就目前白貨物流運輸市場發展現狀來看，鐵路零散白貨運量并未真正出現大幅度的增長，反而在開展鐵路零散貨運方面出現多種限制因素導致市場份額被大量積壓。所以，需要找到影響鐵路零散白貨運量提高的關鍵因素，深入研究各因素間的相互影響關系，為提高鐵路零散白貨運量提供重要的理論支撐。

1  文獻回顧

隨著貨改的提出，我國學者對于鐵路零散白貨的研究逐漸增多，大致有2個主要研究方向：一是優化白貨列車的軌道運行方案，二是剖析了零散白貨在鐵路運輸上最常見的問題，給出有目標性的解決方案。崔德偉等[1](2016)對我國中小企業日常采用的三種主要運輸方式進行剖析，并根據各種模式特點給出了相應發展零散白貨市場的策略，這包括與企業建立長期合作，以增加交通量并加大廣告宣傳力度，進而提高競爭力以及影響力。彭其淵等[2](2019)細致分析了引起鐵路零散白貨客戶流失的原因，這對于完善鐵路零散白貨客戶的流失管理提出了有利依據。付曉鳳[3]（2021）以西安地區為研究對象，通過分析西安地區鐵路零散白貨的發展機遇、經濟現狀以及將來可能會發生的發展態勢，由此推出西安地區未來鐵路零散白貨運量和需求空間均大幅提升，認為西安地區鐵路假若在將來能緊緊把握住這個機會，將對鐵路運量提升有較大裨益。

通過以上研究內容可以得出，目前研究只根據零散白貨的共性問題給出了對策方案，并沒有進行影響零散白貨鐵路運輸各種因素的整體分析與研究，也無法突出影響鐵路零散白貨運量的各種因素間的相互關聯關系與影響機理。為此，本文以鐵路局零散白貨為主要研究主體，從導致鐵路零散白貨運量變化的主要影響因素出發，利用科學分析方法,對所有可能導致鐵路零散白貨運量變化的主要影響因素加以辨識、甄別與探析，明確關鍵因素與白貨運量變動間的動態關聯，并針對計算結果問題給出合理的對策，以此為鐵路零散白貨物運量的進一步提升提供借鑒。

2  鐵路零散白貨運量變化影響因素分析

2.1  影響因素提取

本研究通過中國知網、SCIE、SSCI等數據庫分別以“鐵路零散白貨”和“鐵路白貨運輸”為關鍵詞，對國內與鐵路零散白貨相關的研究成果進行梳理。首先，設定檢索時間范圍為2017—2023年，剔除與本研究無關的文獻，初步得到參考文獻276篇；其次，依據主題契合度高、被引度高、時間跨度低、權威度高等標準進行篩選，得到經典樣本文獻52篇；最后，邀請3位物流專家、5位鐵路白貨從業人員對影響因素進行初篩和檢查，經過兩輪意見征詢識別出15個影響因素用于下一步的研究，如表1所示。

表1 鐵路零散白貨運量變化的影響因素

影響因素 描述說明

周邊地區規劃及實施情況 運輸網絡線路、貨源情況、貨運距離

功能布局 貨運線貨場功能的完善程度、承擔貨物品類、貨運線物流功能

信息網絡水平 信息化網絡建設、信息傳遞速率

設施設備配套情況 倉庫、基礎設施、運輸機械設備、裝卸設備、貨運線相關配套設施、基礎設施裝卸設備

運輸組織管理 中轉停留時限、裝車掛運時限、運輸組織能力、業務辦理環節、作業流程

可承接貨品品類 白貨貨品特性（零散性、多樣化、批次多）

貨品附加服務滿足能力 特殊運輸需求滿足率、個性化服務

運價 運價制定原理及方法、運價形成主體

服務質量與水平 危險物品上車、分揀保管、貨裝安全、運輸效率、事故處理及理賠、客戶投訴處理、回訪、滿意度調查

營銷管理 營銷手段、宣傳力度、客戶管理

全國鐵路網布局發展情況 鐵路網的規劃布局和建設進度、鐵路貨運通道建設程度

貨物運輸政策 國家相關政策、地方相關政策

市場熟知度和認可度 企業客戶選擇率、客戶對鐵路白貨運輸能力和安全性方面的熟知程度

經濟發展水平 經濟環境、社會環境

其他貨運方式的競爭 公路運輸水平及費用、海運運輸水平及費用、航空運輸水平及費用

2.2  建立解釋結構模型（ISM）

解釋結構建模法（ISM）是基于有向圖構建、矩陣計算、數據處理等操作流程對相關要素之間的關系及結構、作用機理展開深入研究，可以幫助科學研究人員增強對現實問題的認識和理解[4]，在分析和處理社會系統中復雜、相互交織的問題時，解釋結構模型可以使多變量、復雜關系和模糊框架的系統問題變得清晰，因而被廣泛應用。ISM基本步驟為確定鄰接矩陣A→計算可達矩陣M→劃分因素層級→建立系統問題的解釋結構模型。

2.2.1  確定鄰接矩陣A

通過詢問有關專家確定了兩兩影響因素之間的聯系關系并按照“Fi對Fj有直接影響關系-填1，Fi對Fj沒有直接影響關系-填0”的方法，建立影響因素關系矩陣n×n ，如表2所示：

表2 鄰接矩陣A

F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 F9 F10 F11 F12 F13 F14 F15

F1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0

F2 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0

F3 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0

F4 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0

F5 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0

F6 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0

F7 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0

F8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

F9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

F10 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0

F11 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0

F12 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1

F13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

F14 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0

F15 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0

2.2.2  計算可達矩陣M

為更加明確各因素間的層次結構關系，對鄰接矩陣n×n，進行布爾計算，得到可達矩陣M。其中，布爾計算過程借用Matlab進行計算，計算后的可達矩陣M如表3所示：

表3 可達矩陣M

F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 F9 F10 F11 F12 F13 F14 F15

F1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0

F2 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0

F3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0

F4 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0

F5 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0 0

F6 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 0

F7 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0

F8 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0

F9 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0

F10 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0

F11 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0

F12 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1

F13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0

F14 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1

F15 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1

2.2.3  劃分因素層級

得到可達矩陣后，對可達矩陣進行層級劃分能夠讓我們對體系內各要素之間的層級關聯有一個比較清晰的認識。在這里我們使用的是從以先行集合為比較基準的分解思路，按照、規則，得到層級分解結果：、、、、

、，具體如表4所示。

表4 可達矩陣層級分解

層級級別 影響因素集 層級說明

基礎層因素

過程層因素

最終層因素

2.2.4  建立解釋結構模型ISM

根據上述層次分解結果，再將具有關聯關系的影響因素進行連接，用于反映它們之間的影響路徑，可繪制出鐵路零散白貨運量變化影響的解釋結構模型圖,如圖1所示。其解釋結構模型分為三層，包含六個層級。

圖1 影響因素多級遞階結構

2.3  MICMAC分析

為探究不同的影響因素對于阻礙鐵路在零散白貨運量變化中哪個因素起主要作用，為此引入交叉影響矩陣相乘法(MICMAC)展開研究分析。驅動力可以找到系統中會對某因素產生影響的因素，即ISM可達矩陣中該因素的到達因素個數總和。依賴性可以找到在系統中的該因素可以影響到整個系統中哪些因素，即ISM可達矩陣中可以到達該因素的個數總和。計算結果如表5所示。

表5 鐵路零散白貨運量變化影響因素驅動力和依賴性計算結果

因素 驅動力 依賴性 因素 驅動力 依賴性

F1 8 6 F9 1 13

F2 8 6 F10 4 11

F3 11 3 F11 11 3

F4 8 6 F12 14 1

F5 6 9 F13 1 13

F6 4 11 F14 14 1

F7 6 9 F15 11 3

F8 1 13

2.4  ISM-MICMAC聯合分析

為明確各影響因素間的相互關系，使用ISM和MICMAC進行聯合分析。通過計算結果將坐標系分為四個象限，其中，MICMAC劃分象限的垂直虛線根據 15個影響因素中依賴性最大值13與最小值1相差12，驅動力最大值14與最小值1相差13的計算結果，取其中間的位置作為分界線，有助于了解影響因素之間的相互作用，具體如圖2所示。

圖2 鐵路零散白貨運量變化影響因素ISM-MICMAC矩陣分析圖

2.4.1  基礎層及獨立簇影響因素集群結果分析

貨物運輸政策（F12）、經濟發展水平（F14）這2個因素位于ISM層級結構圖中的基礎層，同時，這2個因素在MICMAC圖中位于獨立簇模塊，驅動力強但依賴性弱。表明此類影響因素容易對其他影響因素造成較強的影響力且不易受其他影響、所需要條件亦比較寬裕。

2.4.2  過程層及自治簇影響因素集群結果分析

周邊地區規劃及實施情況（F1）、功能布局（F2）、信息網絡水平（F3）、設施設備配套情況（F4）、運輸組織管理（F5）、可承接貨品品類（F6）、貨品附加服務滿足能力（F7）、營銷管理（F10）、全國鐵路網布局發展情況（F11）、其他運輸方式的競爭（F15）10個影響因素位于在MICMAC圖中的自治簇模塊，整體來看該集群整體的驅動力和依賴性均很弱。

2.4.3  最終層及依賴簇影響因素集群結果分析

運價（F8）、服務質量和水平（F9）、市場熟知度和認可度（F13）處于MICMAC圖中的依賴簇位置，依賴性較強驅動力較弱。ISM結構圖中它們三個都位于較高級。但由于其較弱的驅動力，受基本因素影響較大，易被其他因素干擾，會對整個系統形成一定影響，使系統不穩定或不平衡，因此此類影響因素依賴于其他影響因素的解決而被解決。

3  對策與建議

根據上述研究結果，提出以下對策：

3.1  適應國家零散白貨運輸政策，完善鐵路零散白貨運輸的質量標準和規范體系

零散白貨和公轉鐵的相繼發展，我國也發展出了很多有關標準法規，但由于鐵路零散白貨發展時間短，有關標準規范、法律法規的建設仍需完善。此外，鐵路局也應從自身做起，用標準規范引導相關運輸企業與貨運單位就白貨運輸銜接和貨物接收、理賠進行協調統一，有效改善鐵路零散白貨運輸效率和質量問題。

3.2  完善設施設備配套情況，提升鐵路局對白貨貨品的附加服務能力

目前，鐵路局普遍存在著托盤等集裝化用具在各站不通行、標準不統一等社會問題[5]。因此建議鐵路局可以從增加托盤、小型集裝箱等相關設備數量質量以及完善場站設施設備條件兩個方面提升鐵路局對白貨貨品的附加服務能力。例如，

明確貨物快運作業站裝卸搬運裝置、設備配置規范，大力推廣集裝箱設施的商業應用以改善交通運輸質量以及建設快速運輸配送中心，實現高速鐵路與公路運輸的無縫銜接等措施。

3.3  梳理現有白貨貨運組織管理方式并不斷進行優化

在裝卸方面，建議鐵路局優化車站作業、完善貨物裝卸搬運作業的隊伍組織，建立集裝化器具進出站制度，提高運輸和裝卸效率[6]。在運輸方面，建議鐵路局優化作業量較大的作業站運輸方式，通過作業站貨場集結白貨貨物，提高部分快運站零散白貨發送能力；增加使用非固定編組車輛、優化調整列車編組，實行每日發車，定點運行。在收發貨方面，目前收發貨分配困難，能力不足，配送工作有效性難以保證，收發貨業務量小，相對分散，不存在規模效應。班車服務質量有待進一步提高。因此，要提高收發貨水平，對貨物全過程進行跟蹤控制，履行服務義務和承諾。

3.4  完善服務質量評估體系，提升服務質量和水平

進一步加強對商品營銷、接收、裝卸、中轉、接收、配送等關鍵環節的控制，完善全過程服務質量評估體系，圍繞客戶關心和關心的問題，嚴格評估服務質量，如交貨期限、貨損結算、提貨和交貨、限時完成、按時取消編號等。

3.5  提高鐵路零散白貨快運影響力和社會認可度

鐵路局可從通過完善客戶檔案，利用大數據分析客戶供應規律，根據供應規律及合作關系對客戶進行分級管理，對同類商品實行全面綜合商品收入體系，采取逐步優惠政策；當出現運力緊張的情況時，可實現按照用戶優先級為客戶提供各個等級的運力服務，以提高用戶黏性，塑造精準鐵路用戶[7]。

4  結  語

本文以鐵路零散白貨運量變化為研究對象，通過文獻扎根、科學論證方法篩選出15個影響因素，包括周邊地區規劃及實施情況F1、功能布局F2、信息網絡水平F3、設施設備配套情況F4、運輸組織管理F5、可承接貨品品類F6、貨品附加服務滿足能力F7、運價F8、服務質量與水平F9、營銷管理F10、全國鐵路網布局發展情況F11、貨物運輸政策F12、市場熟知度和認可度F13、經濟發展水平F14、其他貨運方式的競爭F15。接著，構建解釋結構模型（ISM-MICMAC），對數據進行處理分析，從而為鐵路零散白貨運量的提升提供合理化、針對性的建議與對策。

本文來源：《物流科技》http://www.007hgw.com/w/jg/30901.html