公路商品车运价测算及考虑燃油价格变动的铁路竞争力分析.pdf

第23卷第4期2023 年 8 月交通运输系统工程与信息Journal of Transportation Systems Engineering and Information TechnologyVol.23 No.4August 2023文章编号：1009-6744(2023)04-0047-08中图分类号：U9文献标志码：ADOI:10.16097/ki.1009-6744.2023.04.005公路商品车运价测算及考虑燃油价格变动的铁路竞争力分析申嘉琪a,b，刘浩a,b，张戎*a,b(同济大学，a.道路与交通工程教育部重点实验室；b.上海市轨道交通结构耐久与系统安全重点实验室，上海 201804)摘要：运输结构调整和节能减排均要求促进商品车运输“公转铁”。本文提出一套测算公路商品车运输成本和价格的方法，解决传统方法未考虑回程空载和准确度不足的问题；利用有效设计技术高效采集商品车托运人的非集计货运方式选择行为数据，构建基于多项Logit和混合Logit的商品车运输公铁竞争力模型；整合公路商品车运输成本和价格测算方法以及商品车公铁竞争力模型，推导铁路市场份额对燃油价格的弹性表达式，比较分析燃油价格变化对不同OD(OriginDestination)铁路运输竞争力的影响。结果表明：本文提出的公路商品车运输成本和价格测算方法可满足实际使用要求；所构建的货运方式选择行为模型拟合精度较优，商品车的货运时间价值随运输距离增加而降低；当燃油价格上涨20%时，铁路中长距离与长距离运输市场份额均增加30%以上，而短距离市场份额仅增加0.01%；运输距离越长且OD间商品车运输需求越不均衡时，铁路运输市场份额的燃油价格弹性越大。此外，与燃油价格上涨1%相比，40元 t-1的CO2碳税税率对“公转铁”的促进作用较弱。关键词：交通运输经济；商品车运输；离散选择模型；成本测算；燃油价格；碳减排Measurement of Road Automobile Transport Price and Analysis ofRail Competitiveness Considering Fuel Price ChangesSHEN Jia-qia,b,LIU Haoa,b,ZHANG Rong*a,b(a.Key Laboratory of Road and Traffic Engineering,Ministry of Education;b.Shanghai Key Laboratory of RailInfrastructure Durability and System Safety,Tongji University,Shanghai 201804,China)Abstract:Abstract:Transportation structure adjustment,energy conservation and emission reduction require promoting a modalshift from road to rail for the automobile transport.This study proposes a method to measure the costs and prices ofroad automobile transport,solving the problems that the traditional method does not take into account return emptyloads and is not accurate enough.The efficient design technique was used to efficiently collect the disaggregate freightchoice behavior data of automobile shippers and a road/rail competitiveness model for automobile transport wasdeveloped based on Multinomial Logit and Mixed Logit models.The road automobile transport costs and pricesmeasurement method and the road/rail competitiveness model were integrated to derive expressions for the elasticity ofrail market share to fuel prices and to compare and analyze the impact of fuel price changes on the railscompetitiveness of different ODs(Origins and Destinations).The results show that the proposed method for measuringthe costs and prices of road automobile transport can meet the requirements for practical use.The freight mode choicebehavior model performs better than the traditional model in terms of fitness accuracy,and the freight value of timedecreases with the increase of transport distance.When the fuel price increases by 20%,the rail market share ofmedium and long-distance transport increases by more than 30%,while the rail market share of short distance onlyincreases by 0.01%.The longer the transport distance and the more uneven the demand for automobile transportbetween ODs,the greater the fuel price elasticity of rail market share.In addition,compared with the 1%increase in收稿日期：2023-04-17修回日期：2023-05-11录用日期：2023-05-22基金项目：国家重点研发计划/National Key Research and Development Program of China(2018YFB1201401)。作者简介：申嘉琪(1995-)，女，陕西韩城人，博士生。*通信作者：交通运输系统工程与信息2023年8月交通运输系统工程与信息2023年8月fuel prices,the carbon tax rate of 40 CNYt-1CO2has a weaker effect on the promotion of modal shift from road to rail.Keywords:Keywords:transportation economy;automobile transport;discrete choice model;cost measurement;fuel price;carbonemission reduction0引言2018年7月，中国国家铁路集团有限公司(原“中国铁路总公司”)印发 铁路货运增量行动方案(20182020年)，强调以煤和矿石等大宗散货及集装箱和商品车为运输重点，主动承接公路转移运量。此后，2022年1月，国务院办公厅印发 推进多式联运发展优化调整运输结构工作方案(20212025年)，2023年1月，国家铁路局、工业和信息化部及中国国家铁路集团有限公司联合印发 关于支持新能源商品汽车铁路运输服务新能源汽车产业发展的意见。上述政策为铁路商品车运输的快速发展提供了重大机遇。根据 中国物流年鉴，2021年，全国铁路商品车运量为628万台，较2017年增长36.5%，商品车运输“公转铁”成效显著。由于 中国物流年鉴 中仅有铁路和水路商品车运量数据，公路商品车运量可由中国汽车工业协会公布的全国乘用车销量数据减去铁路和水路商品车运量推算。基于此得出，2021年，铁路商品车运输的市场份额约为29%，远低于公路商品车运输56%的市场份额。并且，调研发现，对于一些中长距离的商品车运输，公路运输市场份额仍然较高。当前，铁路运输企业未能获取准确的公路商品车运输成本和价格，造成铁路营销人员难以与客户进行价格谈判。同时，铁路方面尚缺乏科学有效的分析工具，未能量化评估公铁运价变化后的市场反应，制约了铁路商品车运输市场份额的进一步提升。商品车运输属于特种货物运输，因而，针对公路商品车运输成本测算的研究较少。张俊1和丁涛等2采取总费用分摊至总行驶里程的方法，测算中置轴车辆运输车的单车百公里运输成本，但并未考虑公路商品车运输业内较为重视的方向不均衡性问题。针对货运方式竞争力分析，目前，大多数学者采用货运方式选择模型进行研究：一种是集计模型，例如，唐继孟3以广义费用函数为基础，构建基于集计数据的Logit模型，分析集装箱公铁联运竞争力；另一种是非集计模型，例如，刘浩等4构建基于非集计数据的多项 Logit(Multinomial Logit,MNL)和混合Logit(Mixed Logit,ML)模型，分析非大宗货物托运人的货运方式选择行为。然而，既有研究较少关注商品车运输的公铁竞争，且缺乏对商品车托运人选择行为的分析。公路运输成本构成要素的变化也会对公铁竞争力产生影响。MACHARIS 等5通过建立基于GIS的多式联运站点位置分析模型，研究燃油价格上涨对不同运输方式市场覆盖区域大小的影响。张梦迪等6通过建立向量自回归模型，量化了以燃油价格为代表的公路运输成本构成要素变化对公路运价的影响。ZIS等7通过构建巢式Logit模型分析燃油价格上涨情景下海运和公路运输的竞争力变化。虽然既有研究通过不同方法量化燃油价格上涨对运输方式竞争力的影响，但针对商品车运输的相关研究较少，且燃油价格变化对不同OD货运方式竞争力影响的比较分析有待深化。此外，在碳减排的相关政策背景下，碳排放成本内部化对商品车运输公铁竞争力的影响也未得到关注。综上，研究商品车运输及其市场竞争不仅是国家深入推进“公转铁”的战略要求，也是铁路运输企业不断提升自身竞争力的重要工作。本文聚焦商品车运输中的公铁竞争，提出一套考虑方向不均衡性的公路商品车运输成本和价格测算方法，并以3条不同运距的OD为案例进行试算和验证；基于商品车托运人选择行为数据，构建商品车运输公铁竞争力模型；整合运价测算方法和公铁竞争力模型，量化分析燃油价格变动后的市场反应。此外，评估碳排放成本内部化情景下的铁路商品车运输竞争力变化，并与燃油价格上涨的“公转铁”效果进行比较。在理论研究方面，本文解决了传统公路商品车运输成本测算方法未考虑回程空载和准确度不足的问题，丰富了非集计货运方式选择模型在商品车运输领域的研究，并实现两种模型的整合，以量化公路成本构成要素变化对铁路商品车运输竞争力的影响，为相关领域的研究提供了新思路。在实际意义方面，研究结果有助于铁路运输企业分析市场反应，从而有针对性地制定相关策略以提升自身竞争力，也可为政府预评估“公转铁”相关政策的实施效果提供分析工具。48第23卷 第4期公路商品车运价测算及考虑燃油价格变动的铁路竞争力分析1公路商品车运输成本和价格测算1.1 公路商品车运输成本测算当前，中置轴车辆运输车已成为公路商品车运输中最普遍的车型，其可合规装载8台商品车。以中置轴车辆运输车作为公路商品车运输成本测算的分析车型，其运输成本包括固定成本和变动成本两类。一般而言，固定成本表示不随运输量变化而变化的成本，可变成本随着运输量变化而变化。本文将公路运输成本划分为“日成本”“次成本”，并采取会计核算原理测算单辆中置轴车辆运输车的运输成本，计算式为Cn=d=18Cd+t=13Ct1-Cd=cdTn(1)式中：Cn为单辆中置轴车辆运输车在线路n的单程运输成本(元辆-1)；Tn为该OD的运输时间(d)；Cd为可分摊至天的成本类型，即“日成本”；cd为分摊至天的单位日成本，d取1，2，8，分别代表折旧费、保险费、车船税、年检费、GPS使用费、司机薪酬、维保费及轮胎费；Ct为不适用于按日分摊，因而，按OD间单程运输1次所发生成本进行核算的成本类型，即“次成本”；t取1，2，3，分别代表燃油费、通行费和洗车费；为企业管理成本G占总成本的比例，取值8%8。次成本中，商品车的洗车费标准为30元台-1，则单辆中置轴车辆运输车在某OD上单程运输1次的洗车费成本C3为240元辆-1。此外，燃油费按重载燃油消耗量、燃油价格Pf运输距离Dn的乘积计算；通行费按通行费单价ctoll与运输距离Dn的乘积计算。各成本参数及其数据来源如表1所示。根据中国统计年鉴 中“交通运输、仓储和邮政业其他单位就业人员平均工资(元)”的 2021 年数据与2018年数据的比值，计算最新司机薪酬参数；根据2022年交通和通信类居民消费价格指数(上年等于100)，计算2022年维保费和轮胎费参数；车船税与通行费的收费标准均为政府制定，近年均无变化；燃油价格为2022年上海市0号柴油的平均价格。此外，根据会计核算行业惯例，1年按360 d计，1个月按30 d计。表 1 不同成本参数及其数据来源Table 1 Different cost parameters and data sources成本类型固定成本变动成本日成本总计折旧费C1保险费C2车船税C3年检费C4GPS使用C5管理费G司机薪酬C6维保费C7轮胎费C8燃油费C1通行费C2洗车费C3数据来源卡车之家官方网站和调研平安车险官方网站和调研上海市车船税税额表（调整后）调研全国货车北斗GPS年费在线续费网站文献2019年卡车司机收入状况调查报告2020年商用车后市场白皮书上海市发展和改革委员会官方网站2021年公路货运行业重点企业经营情况调查报告调研参数(42+6.6)万元；5%；5年33515元年-1251.2元年-11200元年-1480元年-1取8%12249元月-128344元年-116352元年-1Pf取7.97元L-1取0.30 Lkm-1ctoll取1.90元km-1240元次-1日成本/(元d-1)27093.100.73.331.33408.3078.7345.42900.91注：“42+6.6”为中置轴牵引车与挂车各自的价格，“5%”为车辆残值所占比例，“5年”为中置轴车辆运输车的折旧年限。1.2 考虑方向不均衡性的公路商品车运价以起点为长三角区域内城市，目的地为全国范围内城市的商品车运输OD为研究对象。当目的地商品车运输需求较大，回程可组织到满载货源时(例如，去程和回程均满载8台商品车)，则认为该OD是方向均衡性OD；反之，则认为该OD是方向不均衡性OD。我国汽车产能主要集中在以吉林为中心的东北地区，以上海为中心的长三角地区，以北京为中心的环渤海地区，以广东为中心的珠江三角洲，以湖北为中心的华中地区及以四川和重庆为中心的西南地区，这6大区域的汽车产量之和占全国汽车产量总数的75%以上9。根据调研，本文将目的地在6大区域中心城市及相邻省份省会城市的OD作为方向均衡性OD，其他均为方向不均衡49交通运输系统工程与信息2023年8月交通运输系统工程与信息2023年8月性OD。为避免方向不均衡性OD回程空载而亏本的情况，公路运输企业在制定去程运价时，通常考虑使去程运价负担部分回程运输成本。负担程度在0100%，具体取值视实际情况而定。因此，在加成利润率与增值税率后，1辆中置轴车辆运输车在线路n的运价P1n为P1n=Cn()1+l+()1+x(2)式中：l为运输企业的平均利润率，根据 2021年公路货运行业重点企业经营情况调查报告，合同物流企业平均利润率在10%以上，本文取l为10%；x为增值税税率，根据国家税务总局最新数据，交通运输业适用值为9%。1.3 测算案例选取短距离运输(上海杭州，174 km，方向均衡性OD)、中长距离运输(上海成都，1960 km，方向均衡性 OD)和长距离运输(上海乌鲁木齐，3906 km，方向不均衡性OD)这3个OD，测算公路商品车运价。根据公路商品车运输企业调研，中置轴车辆运输车的平均日行驶里程取500 km。3个OD的运输成本和价格测算情况如表2所示。表 2 3个OD的运输成本和价格测算Table 2 Transportation cost and price measurement forthree ODs项目运输时间/d日成本总计/元次成本/元总成本/元利润(10%)/元回程成本负担程度/%增值税(9%)/元运价/(元辆-1)单台运价/(元台-1)单位运价/(元台-1km-1)燃油通行洗车费上海杭州1900.91416.03331.62402051.68205.170.00203.122459.97307.501.77上海成都43603.664686.363724.024013319.591331.960.001318.6415970.181996.271.02上海乌鲁木齐87207.329339.257421.424026313.002631.3026.192604.9939060.004882.501.25根据表 2 以及调研得到的公路运价范围(上海杭州为1.71.8 元台-1km-1，上海成都为 1.01.1 元台-1 km-1，上海乌鲁木齐 1.21.3元台-1km-1)可知，上海杭州(1.77元台-1km-1)、上海成都(1.02元台-1km-1)及上海乌鲁木齐(1.25元台-1km-1)的测算运价均在实际运价范围内。总体上看，测算结果符合距离越长而单位运价越低的实际规律。因此，该商品车运输成本和价格测算方法合理可行。2商品车运输公铁竞争力模型构建为量化公路商品车运价及其构成要素的变化对铁路商品车运输市场份额的影响，构建基于效用最大化理论的货运方式选择行为模型，分析各种情景下的商品车运输公铁竞争力变化。2.1 数据采集按照国家经济区域划分方法，将目的地分为华东地区、西南地区、西北地区、华中地区、华北地区、华南地区和东北地区这7个地区。其中，由于长三角地区至华中地区的距离与长三角地区至华北地区的距离接近，为减少受访托运人的任务量，在问卷调查中将2个地区合并。因此，托运人需分别填写从长三角至6个地区的问卷。调查问卷主要由两部分组成，第1部分为托运人的基本信息收集，包括托运人的年托运量和企业规模等；第2部分主要收集揭示偏好(Revealed Preference,RP)数据与陈述偏好(Stated Preference,SP)数据。在RP数据采集部分，托运人需在每个区域提供经常办理的商品车托运情况数据，包括出发城市，目的地城市，商品汽车的价值和重量，公路运输与铁路运输各自的全程时间和费用等。在SP数据采集部分，全因子设计的任务数量应为 324(即322212)。鉴于有效设计技术能够实现以较小的样本量获得更可靠的估计值10，因此，运用Ngene软件，通过有效设计技术为每个区域生成16个选择任务。其中，有效设计的参数先验值是基于文献9确定的。问卷调查于 2022 年 68 月在长三角地区开展。商品车属于特殊货物，因此，其运输企业少而集中。2021年，中国的汽车销售量为2148.2万辆。填写问卷的6家公司在2021年的商品车运量超过730万辆，约占全国商品车运量的34%。因此，受访的托运人具有代表性。最终，成功收集到576(即6616)条SP数据。其中，运输距离从1503800 km，平均运输距离为1502 km；商品车的价值在7万33万元台-1，平均价值约为16万元台-1。2.2 模型构建根据随机效用最大化理论，离散分析中，决策者i选择备选方案k的效用Uik通常表示为Uik=Vik+ik(3)式中：Vik为可观测固定效用，常见的形式是解释变50第23卷 第4期公路商品车运价测算及考虑燃油价格变动的铁路竞争力分析量及其系数的乘积之和，即Vik=+Xik(4)式中：为与k个备选方案相关的特定常数(Alternative Specific Constant,ASC)向 量，k=1,J；为参数向量；Xik为决策者i选择备选方案k的解释变量向量。当误差项ik服从Gumbel分布时，可以推导得到经典的多项Logit模型，其决策者i选择备选方案k的概率Sik为Sik=exp()Vikj=1Jexp()Vij(5)考虑到 MNL 模型的独立不相关(Independentof Irrelevant Alternative,IIA)特性，ML模型可通过假设参数服从随机分布(例如正态分布、对数正态分布和三角分布)克服这一缺点。因此，ML模型可以揭示受访者的偏好异质性。本文考虑最常用的运输服务属性变量，即全程运输费用(元台-1)、全程运输时间(d)和可靠性(定义为准时交货的概率(%)，构建货运方式选择行为模型。此外，为体现运距对货运方式选择行为以及时间价值(Value of Time,VOT)的影响11，在效用函数中引入运输时间与运输距离的对数这一交叉项变量。综上，构建的效用函数为Vi1=ppi1+()t+interlnDiti1+rri1Vi2=ppi2+()t+interlnDiti2+rri2+rail(6)式中：pik、tik和rik分别为决策者i选择备选方案k的运输价格、运输时间和可靠性；k=1,2分别为公路和铁路运输；Di为决策者i所面对的运输距离；p、t、r、inter和rail均为待估参数，inter为交互项的参数，rail为铁路运输选项的特定常数项。2.3 结果分析使用Nlogit 6.0估计模型参数。经过模型比选发现，将费用参数与可靠性参数设为服从正态分布的ML模型拟合效果最好。最终，分析模型(ML模型及对应的MNL模型)参数估计结果如表3所示。表 3 参数估计结果Table 3 Parameter estimation results项目运输费用运输可靠性运输时间交互项常数项样本量LL(0)LL()调整后的2(0)参数prtinterrail均值标准差均值标准差MNL估计值-0.0062*0.5736*-3.0061*0.2611*3.9292*576-399.25-215.790.455t-test-9.516.46-3.942.625.32ML估计值-0.0112*0.0041*0.8104*0.1623*-6.5132*0.6688*5.0291*576-399.25-176.210.552t-test-7.385.336.033.32-3.973.114.83注：*、*和*分别代表显著性水平为0.01、0.05和0.10。调整后的2(0)是根据似然值LL(0)、LL()以及样本量和参数个数计算的，一般认为2(0)0.2时，模型具有良好的拟合效果。表3中ML模型的2(0)=0.552，说明其拟合效果较好。此外，模型中所有参数均在1%的水平上显著，并且符号全部符合预期，即全程运输费用和运输时间的增加会降低效用，而效用随着可靠性的增加而增加。随机参数标准差的显著性表明，托运人之间存在显著的偏好异质性。考虑交互项的影响，时间价值的计算式为EVOT=U tU p=t+interlnDp(7)EVOT随距离的变化关系如图1所示。图 1 不同运输距离下的VOTFig.1 VOT at different transport distances51交通运输系统工程与信息2023年8月交通运输系统工程与信息2023年8月可以 看 出，VOT 随 着 运 输 距 离 的 增 加 而下降，与文献11的研究结论一致11。将 3 条案 例 OD 的 距 离 代 入，发 现 上 海 杭 州 的VOT 最高(274.43 元d-1台-1)，是上海成都VOT(129.30元d-1台-1)的2倍多。上海乌鲁木齐的距离最长，其VOT也最低(87.98元 d-1 台-1)。表明当1台商品车从上海被运输到乌鲁木齐时，托运人只愿意为节省1 d的时间多付87.98元。3应用分析3.1 模型校准通过对模型进行常数项(ASC)校准，可以使模型更加接近现实情况12，从而得到更准确的针对每个OD的模型。一般方法为，采用模型估计得到的参数，结合当前服务属性水平和市场份额数据，将常数项视为唯一的未知数并对其进行计算，即A*ASC,n=p()p1n-p2n+()t+interlnDn()t1n-t2n+r()r1n-r2n-ln1s2n-1(8)式中：n取1，2，3分别为上海杭州、上海成都及上海乌鲁木齐；p1n和p2n分别为某OD中公路和铁路当前的门到门运输价格；t1n和t2n分别为该OD公路和铁路当前的门到门运输时间，r1n和r2n分别为该OD公路和铁路当前的可靠性水平；Di为该OD的运输距离；s2n为当前的铁路市场份额。3条OD的当前服务属性水平、市场份额及常数项校准结果如表4所示。基于此，得到特定于各OD的模型，并开展应用分析。表 4 3条OD的常数项校准结果Table 4 Constant term calibration results of three ODsOD上海杭州上海成都上海乌鲁木齐运输费用/(元台-1)公路307.501996.154882.50铁路450.001764.004394.25运输时间/d公路148铁路5813可靠性/%公路99.0095.0085.00铁路99.0092.0090.00交互项公路5.1630.3266.16铁路25.8060.65107.51铁路市场份额/%0.7043.8466.47A*ASC,n8.875.36-3.913.2 燃油价格变动对铁路商品车运输竞争力的影响考虑到燃油价格对公路运价和铁路全程运价均有影响，其中，燃油价格主要通过两端短驳运输对铁路全程运价造成影响。根据调研，铁路商品车运输的两端短驳运费均为150元 台-1左右，覆盖短驳距离约50 km。在7.97元 L-1的燃油价格下，每一端短驳运费中燃油费为29.89元 台-1，占比约为20%。根据本文运价测算方法，得到公路运价P1n随燃油价格Pf变化的关系为P1n=AnPf+BnAn=Dn8()1-()1+l+()1+xBn=d=18Cd+t=23Ct8()1-()1+l+()1+x(9)同理，结合燃油价格变动对铁路短驳运费的影响，得到铁路全程运价P2n随燃油价格Pf变化的关系为P2n=LnPf+MnLn=50228Mn=p2n-29.892(10)将式(9)和式(10)分别带入式(6)中的公路效用函数与铁路效用函数，结合概率计算式(5)，得到铁路运输市场份额S2n随燃油价格Pf变化的关系为S2n=11+exp()EnPf+FnEn=p()An-LnFn=p()Bn-Mn+()t+interlnDn()t1n-t2n+r()r1n-r2n-A*ASC,n(11)假设燃油价格上涨5%，10%，15%和20%的4种情景，分别计算各情景下的铁路商品车运输市场份额，结果如表5所示。表 5 不同燃油价格情景下的铁路市场份额Table 5 Rail market share under different fuel price scenarios燃油价格上涨幅度/%05101520S2上涨后燃油价格/(元L-1)7.978.378.779.179.56上海杭州/%0.700.700.710.710.710.01上海成都/%43.8453.5863.0971.6978.9435.10上海乌鲁木齐/%66.4784.5893.8297.6799.1532.68注：S2为燃油价格上涨20%时的铁路市场份额变化值。由表5可以看出，无论燃油价格怎样变化，短距离(上海杭州)运输的铁路市场份额几乎保持不变，而中长距离(上海成都)和长距离(上海乌鲁52第23卷 第4期公路商品车运价测算及考虑燃油价格变动的铁路竞争力分析木齐)运输的市场份额随燃油价格上涨而迅速上升。可以预见，如果不考虑燃油价格对铁路全程运价的影响，则会高估燃油价格上升对“公转铁”的促进作用。从各线路的铁路市场份额上涨幅度来看，当燃油价格上涨20%时，中长距离运输的上涨幅度最大，长距离紧随其后，短距离最小。短距离运输的铁路商品车运输市场份额对燃油价格上涨似乎并不敏感。为进一步探究不同线路之间铁路市场份额随燃油价格上涨而变化的差异，推导铁路市场份额对燃油价格的弹性，其表达式为E()S2nPf=S2nPfPfS2n=-Enpfs1n(12)式中：s1n为第n个OD的当前公路运输市场份额。在式(12)中，由于En与运输距离Dn以及去程运价负担回程运输成本的程度等因素有关，运输距离越长且OD间商品车运输需求越不均衡，弹性值越大。对于上海杭州、上海成都及上海乌鲁木齐，铁路市场份额对燃油价格的弹性分别为0.089，4.41，6.82。当弹性值绝对值大于1时，可以认为铁路市场份额对于燃油价格是富有弹性的。因此，上海杭州的铁路市场份额对燃油价格的弹性较弱；上海成都和上海乌鲁木齐的铁路市场份额对燃油价格均富有弹性，且后者的弹性值较前者更大。这表明，如果当前的燃油价格上涨1%，上海乌鲁木齐和上海成都的铁路市场份额将分别上升当前市场份额的6.82%和4.41%，而上海杭州的铁路市场份额几乎保持不变。因此，燃油价格上涨时，铁路运输企业可适当上调中长距离和长距离的运价，而不宜调整短距离运输价格。3.3 碳减排政策下的铁路商品车运输竞争力分析征收碳税是碳减排政策的重要手段之一。铁路和公路运输单位货运周转量的CO2排放量分别为0.01124 kgt-1km-1和0.04800 kgt-1km-1 13。商品车的平均重量约为2 t，则运输1台商品车时，上海杭州、上海成都及上海乌鲁木齐的铁路运输比公路运输分别减少 CO2排放 0.0128，0.1440，0.2870 t。根据2021 年中国碳价调查报告，20202021年，上海市的碳交易价格在40元t-1上下波动14。以40元t-1的CO2碳价作为碳税税率的假设情景，则上海杭州、上海成都及上海乌鲁木齐的公路运输碳排放成本比铁路运输分别高0.51，5.76，11.49元台-1。将数据代入商品车运输公铁竞争力模型，铁路运输市场份额的变化如表6所示。表 6 考虑碳税下的铁路市场份额变化Table 6 Changes in rail market share considering carbon taxOD上海杭州上海成都上海乌鲁木齐初始市场份额/%0.7043.8466.47考虑碳税后的铁路市场份额/%0.7045.4069.26铁路市场份额变化/%0.001.562.79燃油价格上涨1%时的铁路市场份额变化/%0.001.914.37由表6可以看出，40元t-1的CO2税率对上海乌鲁木齐的“公转铁”促进作用最大，上海成都次之，上海杭州几乎没有变化。无论哪个OD，征收40元t-1的CO2碳税所带来的市场份额提升均低于燃油价格上涨1%的预期效果。因此，如果未来政府考虑利用征收碳税促进商品车运输“公转铁”，可根据实际需要，适当采用更高的碳税税率。4结论本文得到的主要结论如下：(1)将公路运输成本划分为“日成本”“次成本”，基于此提出一种考虑方向不均衡性的公路商品车运输成本和价格测算方法，通过3个案例OD(上海杭州、上海成都及上海乌鲁木齐)计算结果与实际数据的比较表明，该方法具有较高的准确性，能满足实际使用要求。(2)利用有效设计技术生成调查问卷并采集托运人选择行为数据，构建的基于MNL和ML的商品车公铁竞争力模型拟合效果较优，参数估计结果表明，运输时间、运输费用和运输时间可靠性显著影响托运人选择行为，通过距离对数与运输时间的交互项发现，VOT随运输距离的增加而降低，不同OD的VOT存在显著差异。(3)燃油价格上涨20%情景下，短距离、中长距离和长距离运输的铁路市场份额将分别增加0.01%、35.1%和32.68%，即铁路商品车运输市场份额在中长距离和长距离运输受燃油价格上涨的影响较大，而燃油价格上涨对短距离运输铁路市场份额的提升效果非常有限。此外，运输距离越长且OD间商品车运输需求越不均衡时，铁路市场份额对燃油价格的弹性值越大。53交通运输系统工程与信息2023年8月交通运输系统工程与信息2023年8月(4)在40元t-1的CO2碳税假设下，铁路中长距离和长距离运输的市场份额将分别增加1.56%和2.79%，而短距离运输的铁路市场份额几乎不变；对比燃料价格上涨1%时的铁路市场份额变化发现，40元t-1的CO2碳税对“公转铁”的促进作用较弱。参考文献1张俊.商品车内贸滚装运输行业的现状及未来发展J.科技展望,2016,26(28):243-244,247.ZHANG J.The current status and future development of thedomesticRo-Ro transport industry for automobilesJ.Science and Technology,2016,26(28):243-244,247.2丁涛,邱干华,许可,等.武汉至广州商品汽车运输方式及基于 Logit 模型的分担率研究J.物流技术,2018,37(10):54-57.DING T,QIU G H,XU K,et al.Research on commodity vehicle transport mode betweenWuhan and Guangzhou and its sharing ratio based onLogit modelJ.Logistics Technology,2018,37(10):54-57.3唐继孟.我国集装箱公铁联运争力分析及其提升策略研究D.北京:北京交通大学,2018.TANG J M.Competitivenessofcontainerrail-roadintermodaltransport and its improving strategies in ChinaD.Beijing:Beijing Jiaotong University,2018.4刘浩,张戎,诸立超.考虑空间特征的货运方式选择行为模型J.交通运输系统工程与信息,2021,21(1):30-35.LIU H,ZHANG R,ZHU L C.Freight mode choicebehavior model incorporating spatial characteristicsJ.JournalofTransportationSystemsEngineeringandInformation Technology,2021,21(1):30-35.5MACHARIS C,HOECK E V,PEKIN E,et al.A decisionanalysis framework for intermodal transport:Comparingfuel price increases and the internalisation of externalcostsJ.Transportation Research Part A:Policy 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