王 辉，杜新军，李海鹰，王 莹，何最新

WANG Hui1, DU Xinjun1, LI Haiying2, WANG Ying1, HE Zuixin3

（1.北京交通大学 交通运输学院，北京 100044；2.北京交通大学 轨道交通控制与安全国家重点实验室，北京 100044；3.中国国家铁路集团有限公司 运输统筹监督局，北京 100844）

(1.School of Traffic and Transportation， Beijing Jiaotong University， Beijing 100044， China； 2.State Key Lab of Rail Traffic Control and Safety， Beijing Jiaotong University， Beijing 100044， China； 3.Transportation Planning and Supervision Bureau， China State Railway Group Co.， Ltd.， Beijing 100844， China)

0 引言

随着我国铁路网络的不断建设，预计到2025年，铁路网规模将达到17.5万km左右；到2035年率先建成发达完善的现代化铁路网。在路网不断发展和技术装备水平不断提高的条件下，车务系统作为铁路运输综合系统的生产管理部门，面临着来自企业内部改革和外部工作量不断增长的双重影响。

通过分析我国近20年来铁路运输生产力布局的演变，生产力布局的优化调整可以分为2003—2006年、2007—2010年、2011年至今3个阶段。第一阶段是从顶层设计出发进行自上而下的大规模调整；第二阶段是以铁路局集团公司为主要驱动力，对运输生产力布局进行一系列调整；第三阶段是伴随大量新线开通带来技术装备水平、运输组织模式等变化而进行的布局调整。这3个阶段的调整表明铁路企业的布局调整受到内部驱动力和外部条件的双重影响。在内、外部影响因素的共同作用下，生产力布局不断调整并逐步达到管理水平和管理工作量的相互协调。因此，分析我国历次生产力布局调整的原因，归根到底是由管理水平和管理工作量的不匹配导致。当管理水平滞后于管理工作量时，职工工作强度增加，安全生产难以保障；管理水平超前于管理工作量时，又会产生管理资源的浪费，不满足企业的效益需求。

目前，关于生产力布局的研究，主要集中在生产力布局调整的优化方法及调整后的评价方法研究[1-2]、生产力布局调整后的管理模式和劳动组织的研究[3-7]、新线条件下生产力布局调整的优化研究[8-9]等。然而，目前对车务系统的研究主要是单方面从提升管理效益或适应外部条件变化的角度进行车务系统的布局优化，未能将两者结合起来进行研究。为此，从适配度角度，对车务系统生产力布局内、外部影响因素进行梳理，建立车务系统布局指标体系，进而对管理水平和管理工作量指标之间的适配情况进行研究，根据车务系统管理水平和工作量的适配结果为车务系统布局调整提供依据。

1 铁路车务系统布局指标体系构建

根据铁路车务系统的管理工作特性，通过对影响车务系统生产力布局内、外部因素的梳理，分别构建管理水平指标体系和管理工作量指标体系。

1.1 构建管理水平指标体系

1.1.1 管理水平总体指标体系

通过对影响车务系统布局内部因素的梳理，主要从组织架构、职工素质水平、安全生产、成本支出、技术装备水平等方面考虑构建管理水平总体指标体系。管理水平总体指标体系如表1所示。

表1 管理水平总体指标体系Tab.1 Overall indicator system of management level

具体的指标计算方法如下。

（1）管理-生产人员配备比X1。高效管理职工是提高车务系统生产效率的关键。由于各车务站段的固有组织架构差异较小，因而从车务站段的人数规模出发，将管理层次划分为“管理层-生产层”。管理-生产人员配备比X1可以表示为

式中：ns为生产人员数量；ng为管理人员数量。

（2）人才规模X2。高学历人才引入能提高企业创新活力和管理水平。由于一系列历史原因，铁路职工学历普遍偏低。现阶段，随着车务系统对管理人才的重视和培养，越来越多大学生和研究生不断加入。结合传统企业人才密度计算公式[7]和实际现场调研，给出适用于铁路车务系统的不同学历人才折算系数，学历折算系数如表2所示。

表2 学历折算系数Tab.2 Educational background conversion coefficient

按照职工学历折算车务系统的人才规模，人才规模X2可以表示为

式中：εi为第i种学历的折算系数；ni为第i种学历的职工数量。

（3）高技能职工当量密度X3。车务系统职工技能职称分为：初级工、中级工、高级工、技师、高级技师。其中高级工和中级工占职工总数的一半以上，在车务系统的生产工作中发挥着重要作用[5]；高级技师和技师人数则占比少，较为短缺。因此，按技能职称将职工分为A类技能职工(高级技师、技师)、B类技能职工(高级工、中级工)、C类技能职工(初级工) 3类。构建高技能职工当量密度指标，衡量B类(第2类)技能等级的职工，其个人能力所能等效的标准人员数量。高技能职工当量密度X3可以表示为

式中：γj为第j类技能的折算系数，取γ1= 1.5，γ2= 1.0，γ3= 0.5；mj为第j类技能的职工数量。

（4）安全管理水平X4。接发车和调车作业是车务系统较重要的2项作业，也是最容易发生危险事故的作业，选取上述2项作业的安全检查表的平均分值来刻画各站段安全管理水平。接发车作业安全管理分值可以表示为

式中：ait为i车站在t月份接发车作业安全管理分值；pi为接发车检查表条款评判分值；na为接发车条款总分值。

调车作业管理分值可以表示为

式中：bit为i车站t月份调车作业管理分值；qi为调车检查表条款评判分值；nb为调车条款总分值。

安全管理水平X4可以表示为

式中：m为站段管辖的车站数量。

（5）劳动生产率X5。由于劳动力成本支出占总成本支出的大部分，因而选取劳动力成本支出情况来反应总成本支出，并利用劳动生产率刻画劳动力成本支出水平。劳动生产率X5可以表示为

式中：Nq为车务站段日均换算列车数；nq为车务站段从业人员数量。

（6）技术装备水平X6。在综合考虑提高工作效率和减轻工作量程度的基础上，站段技术装备水平X6可以表示为

式中：mas为站段层面为安全生产应用的技术装备得分，需根据技术装备的类型人为给出；mbs为所有车站应用的技术装备得分和。

1.1.2 管理水平指标筛选

由于车务站段车务管理水平参差不齐，管理水平总体指标体系中各个指标对各车务站段管理水平的描述也有显著性的差异，并且有的指标间存在着隐性的关联。为增强管理水平指标体系在各个车务站段的适用合理性，选择主成分分析法对管理水平总体指标体系进行优化，从中筛选出与各站段最贴切的管理水平指标，步骤如下。

（1）将管理水平指标按行排列，得到初始矩阵X= (X1，X2，X3，X4，X5，X6)。

（2）对初始矩阵X进行数据标准化，得到标准矩阵Z= (Z1，Z2，Z3，Z4，Z5，Z6)。

（3）计算标准矩阵Z的协方差矩阵C，并求解协方差矩阵C的特征值λi和相应的特征向量Φj。利用特征值求各特征值贡献率pi，计算方法为

（5）将标准化后的管理水平指标转换为主成分，计算方法为

式中：Uj为第j个主成分；ZT为标准矩阵Z的转置矩阵；Φj为由大到小排列后的第j个特征向量。

（6）将每个主成分的特征值占所有主成分特征值和的比例作为权重，对主成分进行加权求和，得到主成分综合得分，即车务站段管理水平分值。

综上所述，利用主成分分析法即可确定适用于各车务站段的管理水平指标体系，并且根据主成分的综合得分即可评价车务站段管理水平。

1.2 构建管理工作量指标体系

通过对影响车务系统布局外部因素的梳理，并考虑车务系统管理工作特性，从车站管理和线路管理2个方面考虑，构建管理工作量指标体系如表3所示。

表3 管理工作量指标体系Tab.3 Indicator system of management workload

（1）依据作业量折算车站数量Y1。由于车务站段对车站从事管理工作，并且我国铁路旧的车站等级规则与现今实际作业量并不适配。因而，引入“岗位规模”来刻画各车站的管理工作量。参考《铁路车站等级核定办法》得到各岗位规模车站数量折算系数如表4所示。

表4 各岗位规模车站数量折算系数Tab.4 Conversion coefficients of station number of each post size

车站折算数量可以表示为

式中：εs为第s种岗位规模的车站折算系数；ms为第s种岗位规模对应的车站数量。

（2）依据类型折算线路里程Y2。依据类型折算线路里程是根据不同类型线路的管理工作量来折算管理范围内的线路里程，根据铁路线路的分类，得到不同类型线路里程折算系数如表5所示。

表5 不同类型线路里程折算系数Tab.5 Conversion coefficients of different types of lines

线路折算里程可以表示为

式中：ωl为第l种类型线路的折算系数；ll为第l种类型对应的线路里程。

2 铁路车务系统布局适配评价研究

利用数据包络分析方法，将管理水平视作投入，管理工作量视作产出，对车务系统管理水平和管理工作量之间的适配情况进行评价研究。

2.1 铁路车务系统布局适配评价模型构建

基于数据包络分析法，构建铁路车务系统布局适配评价模型，对车务系统管理水平、管理工作量适配度进行评价，步骤如下。

（1）利用管理水平指标体系，确定适配度评价模型的管理水平指标输入为X= (X1，X2，…，Xm)T；利用管理工作量指标体系，确定管理工作量输出为Y= (Y1，Y2)T。

（2）车务系统的生产效率定义为输出与输入的比值，效率值可以表示为

式中：hj为第j个决策单元输出与投入的效率值；ωT为输入的权重，其中ωT= (ω1，ω2，…，ωm)T；μT为输出的权重，其中μT= (μ1，μ2)T。

（3）构建CCR分式模型。目标函数是求最大化的输出项目与输入项目比值，约束为效率小于或等于1。

（4）求解CCR模型对偶问题。建立n个分式规划模型即可获得其他决策单元效率值，通过Charnes-Cooper变化，令t= 1 /ωTX0，v=tω，u=tμ，将其转化成等价线性规划，其对偶问题的数学形式可以表示为

式中：θ为决策单元所有输入要素可以共同减少的比例；λj为变化比例；xj为第j个决策单元的输入；yj为第j个决策单元的产出。

引入产出松弛变量t+和投入松弛变量t-求解CCR模型的对偶问题，θ*为模型的最优值，其结果如表6所示。

表6 CCR模型计算结果Tab.6 Calculation results of CCR model

根据CCR模型的计算结果，可对车务站段的管理水平和管理工作量之间的适配情况进行评价。

（5）输入利用率能反映单项管理水平指标对工作量的影响程度，在对偶问题中，仅对输入不变分量Xj考虑约束条件，可以表示为

式中：Xij为第j个决策单元第i项输入；J为进行适配评价的车务站段的数量或同一站段适配评价的年份数量。

将λj的最优解代入，即可求得

输入利用率εi为与Xi0的比值，其中Xi0为可变输入分量。单项投入指标与工作量的适配度如表7所示。

表7 单项投入指标与工作量的适配度Tab.7 Fit degree of single input index and workload

通过对管理水平和管理工作量的适配研究，可对车务站段总体的管理水平和管理工作量适配情况进行评价，衡量车务站段管理水平和工作量适配情况的趋势；对输入指标利用率的研究，可确定单项管理水平指标对管理工作量的影响，为车务站段针对具体的管理水平指标采取恰当的布局调整措施提供依据。

2.2 适配评价的应用范围

我国铁路车务站段经营具有“同类性”的特点，即拥有同样的输入输出指标，因而DEA评价法在车务站段管理水平与工作量的适配分析上有以下应用范围。①空间延伸评价。对不同站段(管理投入相差不能太过悬殊)进行评价，衡量不同区域的管理水平投入与工作量产出适配情况的差异性。②时间延伸评价。对同一站段不同年份进行评价，衡量某一站段管理水平投入与工作量产出适配情况的发展趋势。③时空交错评价。对不同年份、不同站段进行评价，衡量不同区域管理水平投入与工作量产出适配情况的发展差异性。

3 实例分析

以S站为例进行管理水平和管理工作量的适配研究。对S站2003—2018年间管理水平和管理工作量的适配情况进行研究。

3.1 确定管理水平重要指标

根据主成分分析法的计算步骤，对S站管理水平指标进行标准化处理后，计算得到其协方差矩阵的特征值及相应的贡献率。其中，λ1= 4.634和λ2= 1.008这2个主成分特征值的累计贡献率到达94.029%，因而可得主成分的个数m= 2。通过计算管理水平主成分载荷矩阵得知，管理-生产人员配备比、人才规模、职工技能、劳动生产率及技术装备水平等指标在成分1上有较高载荷，相关性强，反映了S站的人力资源配置；安全管理指标在成分2上有较高载荷，反映了S站的安全管理。

进一步计算得到主成分得分如表8所示。

表8 主成分得分Tab.8 Principal component scores

利用表8的主成分得分，计算S站每年的管理水平得分，得到S站的综合管理水平随时间推移的变化图如图1所示。

图1 S站综合管理水平变化图Fig.1 Change chart of comprehensive management level of S station

图中虚线是S站管理水平分值的趋势线，反映了S站近12年的综合管理水平呈增长态势。2007和2008年的增长较快，是因为2007年S站实施了生产资源整合和优化机构设置工作，2008年推进“管理质量年”进程；2013年由于调车司机臆测行车、扳道员误扳道岔发生事故，安全管理出现问题，因而该年份管理水平值较低。总体而言，S站综合管理水平呈现上升趋势，计算结果与实际变化情况吻合。

3.2 S站适配度研究

3.2.1 S站综合适配分析

根据主成分分析法得到的2个主成分，由于主成分1中各项指标之间相关性强，因而选择管理-生产人员配备比作为S站人力资源配置指标。将管理-生产人员配比、安全管理作为CCR模型的投入指标；折算车站数量和折算线路里程作为产出指标，利用CCR模型进行测算，得到管理水平与工作量适配度如表9所示。

表9 管理水平与工作量适配度Tab.9 Fit degree of management level and workload

在表9中，S站管理投入与产出适配度在2011年有明显下降，原因在于2010年S站撤销了部分车间，造成管理工作量降低；S站又于2012年接管了8个中间站，因而2012年后管理工作量增加。经与S站历年来管理水平和管理工作量调整情况进行对比，说明该评价结果与实际情况吻合较好，验证了模型的可行性。

3.2.2 S站单项指标适配分析

对劳动生产率和技术装备水平2项指标进行测算，输入指标利用率如图2所示。

（1）从劳动生产率的输入利用率来看，2003—2006年，该指标一直大于1，表明这期间劳动生产率落后于工作量的发展；2007年以来，该指标一直小于1，表明2007年以来劳动生产率逐渐适应工作量的发展并逐渐与之协调。S站自2003年以来不断践行减员增效理念，于2010年推出末尾淘汰制度，促进了干部管理规范化、职工作业标准化。此外，一岗多能、流动作业等措施也提高了S站的劳动生产率。

（2）从技术装备水平的输入利用率来看，2003—2013年，该指标一直大于1，表明这期间技术装备水平落后于工作量的发展；2013年以来，该指标一直小于1，表明2013年以来技术装备水平逐渐适应工作量的发展，为安全生产、反恐防暴、运输组织提供了可靠保障。

图2 输入指标利用率Fig.2 Utilization of input indicator

3.3 S站生产力布局调整对策

从计算结果来看，目前S站综合管理水平与工作量适配度达到了协调发展的状态，并且管理能力富余，管理水平仍有可提高的空间，意味着管理工作量就有可增加的可能；从劳动生产率和技术装备水平的输入指标利用率来看，这2项指标均超前既有工作量的发展；与直属站合理管辖车站数量对比，既有工作量小于设置标准。这些都证实了S站管理水平和管理工作量可以进一步提高。因而，结合S站既有布局以及未来新线开通情况，给出以下调整对策。

（1）接管周边新建城际铁路车站。城际铁路管理工作量较普速线路低，并且城际铁路的高可达性为既有站段管理创造了条件，即使城际铁路车站不在车务站段管辖范围内，车务管理人员也能在较短时间内抵达现场。S站周边有一条城际铁路已获得批复，并且与S站管理的既有高速铁路线路并行，S站具有绝对的优势和充足的能力去管理该城际线路以及沿线新建车站。

（2）适量接管周边站段普速客运站。对于S站附近管理能力趋近饱和的车务段和直属站，S站可协助接管适量的普速客运站。通过铁路局集团公司层面协调，加强顶层设计配置在布局调整中的作用，促进S站与周边车务站段适配度的协调。

（3）进一步加强减员增效。劳动生产率对于既有工作量的超前发展意味着人力成本还是高于理想状态。倘若S站未来仅接管高铁类新线，工作量增加幅度不大，那有必要继续加强减员力度。通过优化一职多岗、流动作业，如客运外勤与客运员职位合并，提高劳动生产率；进一步完善“双证上岗”制度，培养多技能的铁路人才，增强作业人员机动性。

4 结束语

随着我国铁路网的不断发展和趋于完善，车务系统的管理水平也不断提高、管理工作量不断增加。车务系统的管理水平和管理工作量的变化影响着管理资源的投入和铁路系统的安全生产。铁路车务系统布局适配评价研究，运用数据包络分析法评价管理水平与管理工作量的适配程度，揭示车务站段在动态发展中管理水平与管理工作量的互动关系，不仅适用于从时间维度对生产力布局调整效果评价，也适用于从空间维度比较其他车务系统的生产力布局调整效果，还适用于从时空维度对各地区车务系统生产力布局调整的发展差异性进行评价，为车务站段合理调整生产力布局提供科学依据。