为厘清人口因素对日本铁路运营商生产效率的影响,本研究选取了规模相对接近的100家日本铁路企业,利用自2012年度至2016年度的面板数据,分两阶段分析这些企业的生产效率及其沿线人口对其效率的影响。日本对铁路企业的定义较国内更为宽泛,涵盖了提供中长途或短途铁路运输服务的所有类型的轨道交通运输企业。本研究利用日本2016年度的铁路客运周转量数据,由高至低选取作为研究样本的铁路企业,事业规模明显超出其他铁路企业水平的六家JR公司和两家大型私铁企业被事先剔除在外,最终选出包括14家大型私铁、74家中小型铁路企业和12家公营铁路企业在内的100家铁路企业。与世界上大多数国家不同,日本的铁路业界并非国公营企业一家独大,而是民营企业和公营企业分庭抗礼。在多角化经营战略(进入公路运输、零售、酒店等行业)的提出和实施上,民营企业更是比公营企业领先一步。在日本,铁路企业同时在主业铁路运输和副业多角化经营上同时获得成功的例子并不少见。然而日本正面临着两大人口问题。其一是少子高龄化带来的人口减少问题;其二是人口向大城市集聚带来的人口地区差异问题。这两大人口问题为日本各行各业都敲响了警钟,不但日本地方的铁路企业要通过废除旅客运输量低的铁路线以维续经营,就连大城市的铁路企业也预测到2030年东日本地区整体旅客周转量会下降4%。中国的铁路业界的经营状况和日本完全不同,但也同样面临着人口方面的问题。中国仍处于大量新建铁路的阶段,2019年新建国家铁路0.8万公里、新增轨道交通线路877.1公里。中国国铁和城市轨道交通企业大多为国公营企业,也存在少部分公私合营企业。部分城市轨道交通企业也在积极开展多元化经营,但还是以围绕铁路运输主业的业务(外地轨道交通运营、上盖物业开发、工程勘察设计)为主。中国的人口状况有着和日本相同的趋势:人口老龄化和人口城镇化。在中国庞大的人口基数支撑下,这两大趋势尚未产生实质性危害,但国家发改委已经收紧对城市轨道交通建设项目的审批,对城市人口、地方财政等指标都提出了更高的要求。厘清人口因素对铁路运营商生产效率的影响,无论对中国抑或日本、对筹备建设阶段以至实际运营阶段都有着重要现实意义。为探讨这一问题,本研究分两阶段进行了实证分析。在第一阶段,本研究采取DEA分析法(数据包络分析法)测算企业的生产效率。综合坂元(1995)和北村(2018)对生产效率的定义,本研究选取了代表劳动、资本和中间投入的三种投入项目和旅客周转量一种产出项目来测算生产效率值。DEA分析法作为最常见的企业生产效率测量方法的一种,和另一常见方法SFA分析法(随机前沿分析法)相比,有着无需设定具体生产函数、能应对多个投入和产出项目等优点,故采用这一方法测量生产效率。这一阶段用到的数据均来自于2012年度至2016年度的《铁道统计年报》。在第二阶段,本研究采用两个Tobit模型分析了人口因素对生产效率值的影响。解释变量除人口数量和人口密度外,参考先行研究的经验,还选取了直通运营虚拟变量、营业里程、持有月票旅客占比和时间趋势项等四个控制变量。人口数量和人口密度不但能基本描绘出铁路沿线地区的人口分布状况,且在原始数据获取和数据加工上较为方便,故选择这两个变量来代表人口因素。人口数量和人口密度直接反映了铁路企业所服务的市场规模,可以推测这两项指标和效率值均存在正相关关系。控制变量方面,直通运营和持有月票旅客占比预计对效率值会有正面影响,而营业里程和时间趋势项带来的影响则暂不确定。这一阶段用到的数据来自日本总务省、国土地理院、各企业主页和《铁道统计年报》。分析结果可总结为以下几点:①五年平均效率值维持在0.9以上的企业有17家,其中15家都位于日本三大都市圈;②和公营巴士企业不同,人口数量和人口密度对铁路企业的效率值都有着正面影响;③直通运营、营业里程和持有月票旅客比例都和铁路企业的效率值有着正相关关系。分析的结果和预测相符。深入思考分析结果,我们可以得到以下两点启示:①日本铁路企业的生产效率受到客观人口因素影响,人口因素和生产效率之间存在正相关关系。在人口老龄化和人口向大城市集中的大背景下,日本铁路企业的生产效率前景总体向下;大型铁路企业需要加速转型,向综合性企业发展;中小铁路企业也应尽早开始转型。②对中国铁路企业的借鉴意义则可以从投资建设和经营两个层面来看待。未来对铁路和城市轨道交通的投资建设应该更加谨慎,严格把关人口要求,避免浪费;已投入运营的铁路和城市轨道交通则应积极完善沿线配套,让企业向多元化经营发展,增强内生能力,形成良性循环。本研究初步分析了人口因素对铁路企业生产效率的影响;同时重新验证了先行研究关于“持有月票旅客比例对中小铁路企业生产效率有正面影响“的结论。但不可否认的是,本研究在数据精度问题上还存在优化的空间,这也是本研究将来改进的一大方向。