基于多重特征交叉分析的铁水联运系统关键因素识别

Identification of Critical Factors in Rail-Water Intermodal Transport System Based on Cross Analysis of Multiple Features

摘要

为贯彻落实国家综合运输体系绿色低碳发展政策，实现铁水联运高质量发展目标，亟须厘清铁水联运系统的关键影响因素。基于文献分析和专家调查，从政策、经济、环境、技术、资源、服务、主体7个维度进行因素梳理，筛选出14个主要影响因素，运用解释结构模型(ISM)解析因素间的因果层次关系，运用MICMAC方法分析各因素的依赖性和驱动力。通过对因素的因果层次关系、依赖性与驱动力和内外部属性3类特征的交叉分析，识别出关键影响因素并针对这些因素提出对策建议。研究表明：运输政策、信息技术、基础设施、经营主体和碳排放量是影响铁水联运系统发展的关键因素。

Abstract

To implement the national policy of green and low-carbon development of the integrated transportation system and achieve the high-quality development goals of rail-water intermodal transport, it is necessary to clarify the critical factors affecting rail-water intermodal transport system. Based on a literature review and expert surveys, 14 key influencing factors were selected from seven dimensions: policy, economics, environment, technology, resources, services, and entities. The causal hierarchical linkages between components were constructed using the interpretive structural modeling (ISM) technique. The dependence and driving force of the factors were examined by the MICMAC method. Key influencing factors were identified through cross analysis of multiple features, including hierarchical relationships, dependencies and driving forces, and internal and external attributes. For these factors, recommendations and countermeasures were put out. Research shows that transportation policy, information technology, infrastructure, operating entities, and carbon emissions are the critical factors affecting the development of the rail-water intermodal transport system.

Graphical abstract

关键词

铁水联运 / 关键因素 / 解释结构模型 / MICMAC分析 / 内外部属性

Key words

Rail-Water Intermodal Transport / Critical Factor / Interpretive Structural Modeling / MICMAC Analysis / Internal Attribute and External Attribute

0　引言

2019年9月《交通强国建设纲要》的发布标志着中国交通运输进入了新的发展阶段，其中特别强调了打造绿色、高效、现代化的物流系统，并将铁水联运作为实现这一目标的关键环节。2020年9月国家正式提出“双碳”目标，即“2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和”，由此，绿色低碳成为交通运输发展的指导原则。根据《中国能源报》报道，铁路、水运相较于公路运输在能耗和碳排放方面具有显著优势，铁、水、公三者的单位周转量能耗比约为1∶0.7∶5.2，碳排放比约为1∶1.3∶10.9。铁水联运不仅能结合水运的成本效益和铁路的速度及可靠性，还能充分发挥铁路和水运在能源消耗和碳排放方面的优势，是实现综合交通运输体系绿色低碳发展的关键。为此，交通运输领域推出一系列政策、方案推动铁水联运发展。2021年2月中共中央、国务院印发《国家综合立体交通网规划纲要》明确提出加快综合货运枢纽多式联运换装设施与集疏运体系建设，提升多式联运效率与物流综合服务水平。同年12月国务院办公厅颁布《推进多式联运发展优化调整运输结构工作方案(2021—2025年)》，进一步明确到2025年多式联运发展水平明显提升，基本形成大宗货物及集装箱中长距离运输以铁路和水路为主的发展格局。2023年1月发布的《推进铁水联运高质量发展行动方案(2023—2025年)》为铁水联运发展设定了更为明确的目标，即到2025年，全国主要港口集装箱铁水联运量达到1 400万TEU，年均增长率超过15%。这一目标的设定，体现了国家对铁水联运发展的高度重视和对绿色低碳发展模式的坚定决心。2017—2023年铁水联运发展情况如图1所示。

在国家和地方政府的大力推动和扶持下，我国铁水联运取得了显著的发展成果，铁水联运总量从2016年的274万TEU增长至2023年的1 170万TEU，铁水联运占港口集装箱吞吐量的比例从2.9%增至6.8%，近5年平均增长率达21.6%，增长势头相对强劲。但是，与发达国家20%~40%的铁水联运占比相比，我国铁水联运占港口集装箱吞吐量的比例仍严重偏低，还存在巨大的提升空间。铁水联运的发展并非一蹴而就，受到多种复杂因素的共同作用。为了进一步推动铁水联运的发展，赶超发达国家水平，需要解决以几个问题：一是明确影响铁水联运发展的因素；二是梳理因素关系，确定因素在系统中的地位和作用；三是识别关键因素，找到铁水联运发展的重点和方向。为此，从系统分析视角对铁水联运影响因素进行整理，运用解释结构模型梳理各因素间的相互关系，通过交叉影响矩阵相乘法分析因素驱动力和依赖性，结合因素内外部属性分析铁水联运因素传导关系、识别关键要素，为铁水联运高质量发展提供理论支持和实践参考。

1　文献综述

目前，国内外直接研究铁水联运影响因素和因素关系的文献相对较少。曹宇等^[1]从运输价格、基础设施、运输时效、铁路改革、环境影响、政策因素等方面分析了集装箱铁水联运发展的影响因素，宗刚等^[2]运用ISM模型分析了11个影响因素的层次关系和相互作用并提出建议，秦雯^[3]运用因子分析法对珠海港海铁联运的影响因素进行分析。他们均未对因素关系作进一步的深入分析。宋子腾等^[4]运用ISM-MICMAC模型从数字化绿色化角度研究铁水联运发展的影响因素，但关注内容局限于数字化技术。Liu等^[5]从服务策略角度通过博弈模型研究铁水联运经营主体关系，Xu等^[6]采用博弈论对铁水联运政策补贴进行分析，二者虽然涵盖因素关系分析，但研究的是某一特定因素的影响。其他与铁水联运影响因素相关的研究可以分为2类：一是定性角度从问题现状出发提出对策建议；二是定量角度用系统分析或建模的方法对铁水联运系统进行优化。定性研究方面，又可以分为全局研究和区域研究。全局研究以我国铁水联运发展为对象，研究不同因素对铁水联运形成的影响。如刘鹏^[7]、谢新连等^[8]分析了我国铁水联运发展现状及对策，寿建敏等^[9]从铁路视角分析我国海铁联运发展遇到的问题，Ambrosino等^[10]对铁水联运中的优化问题进行综述并重点关注了港口与铁路场站和节点间运输衔接的相关问题，林成功等^[11]从制约因素角度分析问题提出对策，Chen等^[12]从内外部结构分析基础设施、运输服务、港口经济水平、地理位置、运输政策等因素。姜景玲等^[13]分析了我国现阶段铁水联运标准化建设影响因素并提出建议，吴铁锋等^[14]从运量与运能相互矛盾的角度分析海铁联运发展的问题并提出解决方案。区域研究层面，多结合各地区特点分析问题和对策。如王伟等^[15]采用SWOT分析对青岛港海铁联运情况进行研究，Sun等^[16]对厦门铁水联运发展进行分析，Hu等^[17]以广州港集团在珠三角地区的铁水联运发展为对象，提出建设内陆港提高集装箱空箱周转率等具体措施，龙文武等^[18]分析了湖北省铁水联运发展问题，徐进立等^[19]分析了制约长三角铁水联运发展的因素。在绿色交通方面，由于大气污染物排放和CO₂排放具有同步、同源性，研究者通常将碳排放量作为衡量温室气体排放的一个重要指标，将其他温室气体排放转换为CO₂当量进行比较分析，碳排放量的核算成为环境影响评价的基础。邓晓庆等^[20]以深圳盐田港和平盐铁路为例分析提出以降本增效、节能减排为目标的发展策略，Halim^[21]以印度尼西亚爪哇为对象通过建模分析了铁路运输对降低交通运输碳排放的影响。这些研究虽从不同视角分析了铁水联运相关的因素，但均未涉及因素间关系的分析。

定量研究方面，学者们更多关注系统优化建模，如武慧荣等^[22]应用系统动力学研究大连港海铁联运的铁路定价问题，顾磊等^[23]运用结构方程模型对海铁联运系统的制约因素进行分析，张翠云等^[24]构建Logit模型评估铁路费用降低对海铁联运市场份额的影响，虞楠等^[25]运用多因素动态生成系数法分析了我国港口铁水联运集装箱量的发展趋势并进行预测。贺向阳等^[26]运用模糊综合评价研究海铁联运量与运输时间及内部运营组织的关系，Zhang等^[27]用数据包络分析构建港口铁水联运效率评价模型对中国14个港口进行实证分析，靳志宏等^[28]从港站堆场资源配置协同、换装作业协同、班列开行方案优化3个维度提供运输组织优化建议。此类研究虽然提及铁水联运影响因素，但重点不在于因素分析，因此没有专门对因素进行展开研究。

综上，现有研究虽然从不同侧面直接或间接探讨了影响铁水联运发展的各种影响，但对因素的梳理尚不全面，缺少对这些因素综合性和系统性的深入分析，使得对铁水联运系统影响因素的认知尚不清晰。为此，对现有文献中提及的影响因素进行了详尽的归类和统计，运用解释结构模型梳理各因素间的相互关系，通过交叉影响矩阵相乘法分析因素驱动力和依赖性，通过多维度因素特征的交叉分析识别关键要素并提出相应建议，为铁水联运的高质量发展提供理论支持和实践参考。

2　铁水联运影响因素选取

铁水联运系统是由铁路运输和水路运输协同配合，实现货物从发货地到目的地运输的综合运输系统，包含基础设施、信息、资金及人员等要素。以铁水联运系统为研究对象，通过文献检索、专家讨论和分类统计确定影响因素集。首先，在中国知网(CNKI)和Web of Science(WOS)数据库中，分别以“铁水联运”“海铁联运”“rail-water transport”“sea-rail transport”为关键词进行搜索，文献类型设置为期刊论文，检索时间范围设置为2010年至今。随后，由4位来自大连海事大学从事多式联运研究的学者、4位大连港的高级管理人员和2位物流公司从业者组建专家团队，对文献进行筛选，剔除与本研究不相关的文献。最后，按主题相关度、发表时间、权威程度等进行进一步筛选，最终确定样本文献28篇。对样本文献中提及的影响因素进行归类统计，将相关因素在文献中出现的频次进行汇总，铁水联运影响因素相关文献统计如表1所示。

在此基础上，按政策、经济、环境、技术、资源、服务和主体7个维度对这些因素进行细致地分类和归纳。将不受铁水联运经营主体控制的因素划入外部因素，涵盖政策、经济、环境和技术4个方面，将可由铁水联运经营主体调控的因素划入内部因素，包括资源、服务和主体3个方面，每项因素的具体描述参见铁水联运发展影响因素集如表2所示。

3　铁水联运影响因素分析

3.1　解释结构模型

解释结构模型(Interpretive Structural Modeling，ISM)由美国学者John N. Warfield于1973年首次提出，是一种将系统结构模型化的技术方法，它通过构建层级化的有向拓扑图揭示系统中元素之间的关系和相互作用，适用于分析具有多层次结构和复杂相互作用的黑箱系统。

3.1.1　构建邻接矩阵

根据式⑴的规则，确定邻接矩阵\mathit{A}={\left(a_{ij}\right)}_{n\times n}，其中

a_{ij}=\left\{\begin{array}{l}\mathrm{1}\begin{array}{cc}& \end{array}{a}_i\mathrm{对}{a}_j\mathrm{有影}\mathrm{响}\\ \mathrm{0}\begin{array}{cc}& \end{array}{a}_i\mathrm{对}{a}_j\mathrm{无影}\mathrm{响}\end{array}\right.⑴

式中：a_ij 为邻接矩阵的元素。

按照ISM的实施步骤，由专家团队成员集中讨论“铁水联运发展影响因素集”，设计影响因素关联性分析调查问卷，将影响程度由浅至深分为5个等级，对提取的14个海铁联运影响因素进行了两两之间的关联性评估，并通过线上线下渠道发放给在校师生及部分合作企业的员工，共发放问卷116份，历时一周收回有效问卷97份。经专家团队讨论，如判断a_i 对a_j 间存在直接关联的问卷数量达到有效问卷数量的80%，则认定为两因素间存在直接关联，即a_ij =1，否则，a_ij =0。通过问卷统计，得到铁水联运影响因素邻接矩阵 A 如表3所示。

3.1.2　生成可达矩阵

在邻接矩阵 A 的基础上，求解矩阵 A 与单位矩阵 I 的和( A+I )，采用布尔运算规则，进行矩阵( A+I )的幂运算，直至满足式⑵的成立要求，得到可达矩阵\mathit{M}={{\left(m_{ij}\right)}_n}_{\times n}。

\mathit{M}={\left(\mathit{A}+\mathit{I}\right)}^{k+\mathrm{1}}={\left(\mathit{A}+\mathit{I}\right)}^k\ne \dots {\left(\mathit{A}+\mathit{I}\right)}^{\mathrm{2}}\ne {\left(\mathit{A}+\mathit{I}\right)}^{\mathrm{1}}⑵

式中： M 为可达矩阵； A 为邻接矩阵； I 为单位矩阵；k为迭代次数。

运用数学软件按式⑵进行计算，迭代4次获得满足要求的可达矩阵 M，铁水联运影响因素可达矩阵 M 如表4所示。

3.1.3　层级分解结果与分析

根据可达矩阵，确定可达集合R(S_i )、先行集合Q(S_i )和二者交集C(S_i )=R(S_i )∩Q(S_i )，可达集、先行集与交集如表5所示。

分别按原因优先-DOWN型和结果优先-UP型2种方法对影响因素进行层次分解，得到的层级划分集合一致，分别为第1层(顶层)｛S₄，S₁₀，S₁₁｝、第2层｛S₅，S₁₂｝、第3层｛S₉，S₁₃，S₁₄｝、第4层｛S₂，S₃，S₈｝和第5层(底层)｛S₁，S₆，S₇｝。基于层级分解结果和因素间关联关系绘制因素层次关系图，铁水联运影响因素层次关系图如图2所示。

顶层因素与铁水联运发展具有直接关联，包含港口箱量(S₄)、运输成本(S₁₀)和运输时效(S₁₁)，由1个外部因素和2个内部因素构成。港口箱量是衡量港口货物吞吐能力的关键指标，直接关联到铁水联运的潜在市场规模和市场需求。运输成本是关系铁水联运竞争力的重要因素，合理的运输成本能吸引更多客户选择铁水联运方式运输货物。运输时效是客户评价运输服务质量的重要标准之一，好的运输时效不仅带给客户更好的服务体验，增强客户满意度和忠诚度，更能减少货物在途时间、提升铁水联运系统的整体效率。

第2层是顶层因素的支撑因素层，包含碳排放量(S₅)和运输服务(S₁₂)，二者共同构成铁水联运系统可持续发展的基石。碳排放量是衡量铁水联运环境影响的关键指标，未来碳交易和碳税政策在交通运输领域实施后，碳排放量将直接关系到运输成本的变化并最终影响运量。运输服务关乎货物运输的安全性、可靠性、准时性和客户服务水平，直接关系到客户满意度和市场竞争力，进而影响运量的变化。社会对碳排放的日益关注将进一步推动低碳技术和清洁能源的使用，这不仅有助于节能降碳，也有助于提高运输服务水平。

第3层是核心因素层，包含运载能力(S₉)、多元竞争(S₁₃)和经营主体(S₁₄)，它们是决定铁水联运系统稳定运行和发展的中坚力量。运载能力是铁水联运发展的基础，基础设施能力直接影响联运箱量的规模上限，作业设备的能耗又直接影响碳排放量。多元竞争代表了铁水联运发展面临的市场竞争格局，适度的竞争有助于铁水联运的服务创新和优化，进而提升服务质量、减少碳排放量。经营主体是铁水联运的直接参与者，其战略规划、运营管理和服务策略等直接影响运输服务水平，进而影响客户满意度和市场竞争力。

第4层是底部支撑层，包含腹地经济(S₃)、基础设施(S₈)和准则标准(S₂)。腹地经济是铁水联运发展的经济基础，直接影响港口箱量和货源稳定性。基础设施是支撑铁水联运系统运行的物质基础，包括铁路网络、港口设施和公路连接等，基础设施的完备性和联通程度直接决定铁水联运系统的运载能力和市场竞争力。准则标准是支撑市场有序运行的制度基础，包括行业规范、单证标准、安全监管等，明晰规范又与时俱进的准则和标准对保障铁水联运健康有序发展具有重要作用。

底层因素是铁水联运发展的根基，包含地理区位(S₆)、运输政策(S₁)和信息技术(S₇)。地理区位是决定腹地经济的直接因素，对铁水联运的吸引力和辐射范围有着根本性的影响。运输政策是铁水联运发展的基石，为铁水联运健康发展提供方向指引和动力支持。信息技术涉及信息与技术2个方面，通过数字化转型、信息共享可以实现信息在多主体、多平台间互联互通，进而提升运输效率和服务质量；通过自动化和智能化设备的应用提高铁水联运系统的作业效率和安全性；借助大数据技术收集和分析市场数据，有助于科学制定相关行业准则和规范。

3.2　MICMAC分析

交叉影响矩阵相乘法(Cross-Impact Matrix Multiplication Applied to Classification，MICMAC)，适用于分析复杂系统中因素之间的相互关系。根据可达矩阵 M，按式⑶计算各因素的依赖性(R_i)和驱动力(D_i)，得到因素S_{\mathit{i}}对应的坐标(R_i，D_i)，绘制因素散点图并进行象限划分，铁水联运影响因素MICMAC驱动力-依赖性象限图如图3所示。铁水联运影响因素分布于独立因素群、自治因素群和依赖因素群3个象限，没有属于联动因素群的因素。

R_i={\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}{m}_{ij}，D_i={\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1}}^n}{m}_{ij}⑶

式中：R_i 为各元素的依赖性；D_i 为各元素的驱动力；m_{ij}为可达矩阵 M 中的元素。

（1）依赖因素群：包含港口箱量(S₄)、碳排放量(S₅)、运输成本(S₁₀)、运输时效(S₁₁)和运输服务(S₁₂)5个因素，它们在铁水联运系统中具有较高的依赖性和较低的驱动力。高依赖性说明它们在系统中受到其他因素的影响和制约较为显著，如：港口箱量受限于腹地经济和运载能力，运输成本和运输时效受限于运输服务水平，而运输服务水平又取决于经营主体的经营战略和市场多元竞争，碳排放量则受到运载能力和市场竞争的影响。低驱动力表明它们在推动铁水联运系统变革和创新方面的能力有限，更多地需要依赖系统内部或外部的其他因素来驱动改进和发展。因此，依赖因素群的这些因素对铁水联运系统的稳定性具有支撑作用，需要通过有效的内部管理和外部调控来保持它们正向发展，以提升铁水联运系统的整体韧性。

（2）自治因素群：包含腹地经济(S₃)、运载能力(S₉)、多元竞争(S₁₃)和经营主体(S₁₄)4个因素，这些因素的驱动力和依赖性都不是很强，但它们在系统中起到至关重要的中介作用，能够协调和平衡来自系统内外的各种压力和需求。腹地经济为铁水联运提供了坚实的货源基础和经济支撑，不仅将地理区位对联运需求影响具象化，而且是确定港口箱量的重要依据。运载能力将基础设施的建设成效具体化，通过运量、碳排放量等量化指标体现出来，反映系统硬件能力的同时决定系统的效率。多元竞争通过运输服务和货量的竞争，将不同运输方式之间在基础设施和准则标准方面的差异具象化，能够激发运输服务的提升和创新。经营主体是信息和技术的应用者和市场准则的执行者，其行动力的强弱将直接影响其提供运输服务的质量和水平。自治因素群的有效管理有助于实现利益相关方之间的平衡，确保铁水联运服务的连续性和可靠性，从而在复杂多变的市场环境中保持系统的稳健和协调发展。

（3）独立因素群：包含运输政策(S₁)、地理区位(S₆)、信息技术(S₇)、规则标准(S₂)和基础设施(S₈)5个因素，这些因素具有驱动力强、依赖性低的特点，意味着它们在推动系统发展和确定发展方向上起着主导作用。运输政策(S₁)在这一群体中具有最强的驱动力，它为铁水联运的发展提供了政策支持和法规指导，是整个系统发展的关键。地理区位(S₆)和信息技术(S₇)紧随其后，它们分别从地理位置的优势和技术创新的角度，为铁水联运系统提供了货源支撑和创新动力。规则标准(S₂)和基础设施(S₈)虽然对其他因素有一定的依赖性，但它们在将系统底层的驱动因素转化为具体行动和实际操作中发挥着不可或缺的桥梁作用。独立因素群的因素通过各自的特性和功能，共同塑造了铁水联运系统的框架和运行机制。它们的强力推动和低依赖性不仅有助于提高铁水联运系统的效率和效益，还能促进系统的创新和可持续发展。因此，要实现铁水联运系统的长期稳定发展，就必须对这些独立因素进行重点关注和管理，使它们能够协同发展，共同推动铁水联运向更高目标迈进。

4　铁水联运发展关键因素与对策

基于ISM影响因素层级划分(图2)、MICMAC象限图(图3)和因素内外部属性(表2)，绘制铁水联运系统影响因素分区拓扑图如图4所示。观察可知，MICMAC分析中的依赖因素来自于ISM分析的第1层和第2层，由顶层因素和顶层支撑因素构成；自治因素主要来自于核心因素层(第3层)；驱动因素则来自于底层因素(第5层)和底部支撑因素层(第4层)。可见，MICMAC分析和ISM分层结论能够相互印证，确保分析结果具有合理性。

4.1　关键因素识别

本节采用交叉分析方法来识别影响铁水联运发展的关键因素，综合考虑了3个维度的特征：因素层次关系分析，能够揭示铁水联运系统结构和因素间的传导关系；依赖性与驱动力分析，能够区分因素的驱动力大小；内外部属性分析，讨论因素的可控性和调控主体。通过对多维度特征进行交叉分析，从外部、内部、衔接等层面，识别出各层面相对底层或核心位置的因素，具体如下。

（1）地理区位虽是货源决定因素，但非重点调控因素。影响因素中存在一个独立传导的外因链“S₆→S₃→S₄”，地理区位(S₆)决定腹地经济(S₃)，腹地经济又进一步影响港口箱量(S₄)，显示了地理区位对港口箱量具有直接的决定作用，是铁水联运系统的关键外部因素。但地理区位作为港口和城市的固有属性，受到自然条件和历史背景的制约，不易被改变或调整。因此，尽管该因素对腹地经济和港口箱量有显著影响，但在管理实践中其可控性较低，不应作为铁水联运系统发展的重点调控对象。相对地，碳排放量(S₅)和运载能力(S₉)具有更高的可控性，可以通过优化这些因素弥补地理区位的不足。

（2）信息技术和运输政策是推动系统发展的外部关键因素。对因素拓扑关系进行分析，剔除地理区位这一不可控外部因素后，可以清晰地识别出2条外部因素到内部因素的传导链：“S₁→S₈→S₉，S₁₃”和“S₁，S₇→S₂→S₁₃，S₁₄”。这2条传导链揭示了外部因素如何影响内部运作，并推动铁水联运系统向前发展。在这一传导过程中，运输政策(S₁)发挥着核心作用，它为铁水联运的发展提供了方向和框架，政策的制定和执行能够直接影响基础设施建设，进而改变系统运载能力和竞争关系。另一方面，信息技术(S₇)的应用和发展为铁水联运系统带来了信息互通、数据共享、流程自动化和智能决策支持等优势和未来发展的无限可能性，不仅可以优化操作流程，还能极大地提升运输效率和服务质量。运输政策和信息技术属于驱动因素集，且位于系统因素的根源层，它们构成了铁水联运发展的基石，在系统发展中发挥不可替代的作用。同时，二者具有高可控性，是系统发展中应重点调控的外部根源性因素。

（3）基础设施和经营主体是内部调控的关键因素。第3层和第4层因素共同构成因素传导层，其中，基础设施(S₈)、经营主体(S₁₄)和多元竞争(S₁₃)均与外部因素紧邻，但多元竞争还受内部因素基础设施的影响，因此，基础设施和经营主体才是与外部因素连接最为紧密的内部因素，它们负责完成外部影响向内部策略的转化。作为连接外部环境与内部运作的桥梁，二者构成了系统内外部交互的枢纽，是内外部因素传导的关键节点。基础设施和经营主体共同作用，将顶层依赖因素和底层驱动因素分隔开来，确保外部调控措施必须经过它们转化为具体的内部行动和改革措施，才能对顶层因素产生影响。它们在铁水联运系统中起到了承上启下的关键作用，是确保系统能够有效响应外部变革并实施内部优化的关键。因此，基础设施和经营主体是铁水联运系统内部调控的关键因素，需要重点关注，以确保外部变革能够在系统内部得到有效实施。

（4）碳排放量是系统可持续发展的关键因素。碳排放量(S₅)是所有因素中唯一受内部因素影响的外部因素，位于“S₉，S₁₃→S₅→S₄，S₁₀”传导链的中心位置，不仅能将内部因素运载能力(S₉)和多元竞争(S₁₃)的影响传递给内部因素运输成本(S₁₀)，还能将其反向传递回外部因素港口箱量(S₄)，由此形成内外部因素的交互影响。这种独特的双向传导特性，使其成为铁水联运系统中一个极其特殊的关联节点。铁水联运经营主体通过改进运载工具和参与市场竞争，主动降低碳排放量，再借碳排放量因素的传递作用，降低运输成本的同时提升港口箱量。实现内部调控对外部因素的影响，再将其传递回系统内部，这一正反馈过程凸显了碳排放在系统可持续发展中的核心地位。在全球气候变化和可持续发展的背景下，对碳排放量的管理已经成为企业、政府乃至整个社会关注的焦点。可见，碳排放量是内外部主体均可调控的关键性双向关联因素，对实现铁水联运系统绿色低碳发展具有至关重要的作用。

4.2　对策建议

针对5项关键影响因素，结合因素层级关系，对促进铁水联运发展提出如下对策建议。①运输政策方面，交通运输部、自然资源部、海关总署、国家铁路局、中国国家铁路集团有限公司联合印发《推进铁水联运高质量发展行动方案(2023—2025年)》支持港口、航运等企业加强合作，通过成立合资公司、成立区域发展合作联盟等形式加强联运物流资源整合，引导市场良性发展；规范市场运作的制度和标准，特别要关注到跨区域运输的政策、法规和标准的一致性及协调性。②信息技术方面，由交通运输部或其他相关部委牵头加强信息化建设，充分发挥区块链、物联网等技术优势，积极推进铁路、港口和船公司间的互联互通建设，打造“互联网+交通物流”服务模式；加快港口、场站、运输设备等的自动化和智能化发展，优化运输流程，提高服务效率和质量。③基础设施方面，以港口集装箱海铁联运枢纽建设、铁路集装箱中心站及主要办理站点的设立为基础，加快铁路基础设施建设尤其是进港铁路线的修建，大型港口带头推动铁路进港区、进园区、进工厂，尽早解决“最后一公里”的衔接问题；更新升级铁路港站设备，改扩建干线铁路“卡脖子”路段，提升场站作业效率；积极探索在特定线路和条件下双层集装箱列车开行的可行性，进一步提升铁路运输效能。④经营主体方面，国家和地方政府通过制定激励举措，鼓励市场参与主体进行技术创新和管理创新，加强专业人才培养，培育专业、优质的联运经营人，建立港口、船公司、铁路港站、铁路公司、联运经营人等多主体协作机制，探索新的运营模式。⑤碳排放方面，国家环保机构、交通运输部和相关部委联合制定碳排放标准和碳足迹监测机制，鼓励市场参与者采用低碳环保的运输材料和运输方式，加强环境影响评估和碳排放监测，通过碳税、碳限额、碳交易等多种渠道推进公水联运向铁水联运转移。

5　结论

研究从政策、经济、环境、技术、资源、服务和主体7个维度整理出影响铁水联运发展的14项主要因素，创新性地将解释结构模型因素层次关系分析、MICMAC驱动力-依赖性象分析和因素内外部属性分析三者融合，建立直观的影响因素拓扑图，据此提出铁水联运系统的关键因素及针对性建议。研究发现5项关键性影响因素：运输政策、信息技术、基础设施、经营主体和碳排放量。其中，运输政策和信息技术作为根源性因素是铁水联运发展的核心动力，是外部调控的重点；基础设施和经营主体作为衔接因素将系统外部优势转化为核心竞争力，是内部调控的重点；碳排放量作为内外部因素的双向传导节点是系统可持续性发展的关键，是内外部双向调控的焦点。本研究补充和完善了现有铁水联运系统的分析，为相关管理机构制定政策提供理论支持。未来可运用系统控制理论对重点调控因素进行建模分析，以便进一步明晰系统运行机理，为推动铁水联运发展服务。

参考文献

[1] 曹　宇，张哲辉. 我国集装箱铁水联运发展的影响因素分析[J]. 物流技术，2015，34(19)：42-44，79.

[2] CAO Yu， ZHANG Zhehui. Analysis of Factors Influencing Development of Rail-Water Intermodal Container Transportation in China[J]. Logistics Technology，2015，34(19)：42-44，79.

[3] 宗　刚，方　磊，刘径健. 基于ISM的海铁联运发展影响因素研究[J]. 管理现代化，2015，35(3)：108-110.

[4] 秦　雯. 一带一路背景下珠海港发展海铁联运的影响因素研究[J]. 物流科技，2016，39(5)：72-76.

[5] QIN Wen. The Study of Zhuhai Port Develop Sea Rail Transport Influence Factors under One Belt and One Road[J]. Logistics Sci-Tech，2016，39(5)：72-76.

[6] 宋子腾，陈艳春. 铁水联运数字化绿色化协同推进的影响因素研究[J]. 石家庄铁道大学学报(社会科学版)，2023，17(1)：7-15.

[7] SONG Ziteng， CHEN Yanchun. Analysis on the Influence Factors of the Coordinated Promotion of Digitalization and Greenization of Rail-Water Intermodal Transport[J]. Journal of Shijiazhuang Tiedao University (Social Science Edition)，2023，17(1)：7-15.

[8] LIU J G， XU H N， CHEN J H. The Effects and Conflicts of Co-Opetition in a Rail-Water Multimodal Transport System[J]. Annals of Operations Research，2023：1-46.

[9] XU H N， LIU J G， QI S W. Incentive Policy for Rail-Water Multimodal Transport：Subsidizing Price or Constructing Dry Port？[J]. Transport Policy，2024，150：219-243.

[10] 刘　鹏. 我国海铁联运发展策略研究[J]. 铁道运输与经济，2011，33(9)：91-94.

[11] 谢新连，赵福杰，赵家保，等. 集装箱铁水联运研究现状与动态[J]. 中国航海，2012，35(3)：100-105.

[12] XIE Xinlian， ZHAO Fujie， ZHAO Jiabao，et al. Current Situation and Trend of Container Rail-Waterborne Transport[J]. Navigation of China，2012，35(3)：100-105.

[13] 寿建敏，徐　超. 我国海铁联运的总体发展与展望[J]. 交通与港航，2018，5(6)：12-16.

[14] SHOU Jianmin， XU Chao. Overall Development and Prospect of China's Sea-Rail Intermodal Transport[J]. Communication & Shipping，2018，5(6)：12-16.

[15] AMBROSINO D， ASTA V， CRAINIC T G. Optimization Challenges and Literature Overview in the Intermodal Rail-Sea Terminal[J]. Transportation Research Procedia，2021，52：163-170.

[16] 林成功，胡希元，程　长，等. 碳达峰背景下我国集装箱铁水联运发展现状及对策研究[J]. 交通运输研究，2022，8(6)：120-128.

[17] LIN Chenggong， HU Xiyuan， CHENG Zhang，et al. Current Situation and Development Countermeasures of China's Container Rail-Water Intermodal Transport under the Background of Carbon Peaking[J]. Transport Research，2022，8(6)：120-128.

[18] CHEN H Z， ZHANG Y. Analysis of Port Container Sea-Rail Intermodal Transportation System[J]. Journal of Physics：Conference Series，2021，2005(1)：012036.

[19] 姜景玲，汪　健，田春林. 我国铁水联运标准化建设现状研究分析及对策建议[J]. 标准科学，2024(3)：63-67.

[20] JIANG Jingling， WANG Jian， TIAN Chunlin. Research on the Present Situation of Standardization Work of Rail-Water Intermodal Transport in China and Countermeasures[J]. Standard Science，2024(3)：63-67.

[21] 吴铁锋，朱晓宁. 集装箱海铁联运发展的方案研究[J]. 北京交通大学学报(社会科学版)，2011，10(2)：27-32.

[22] WU Tiefeng， ZHU Xiaoning. Research on Program of Container Sea-Rail Intermodal Development[J]. Journal of Beijing Jiaotong University (Social Sciences Edition)，2011，10(2)：27-32.

[23] 王　伟，刘秀娟，王丹竹，等. 青岛港集装箱海铁联运发展战略研究[J]. 铁道运输与经济，2019，41(5)：63-68.

[24] WANG Wei， LIU Xiujuan， WANG Danzhu，et al. A Study on the Development Strategy of Sea-Railway Intermodal Transportation in Qingdao Port[J]. Railway Transport and Economy，2019，41(5)：63-68.

[25] SUN X Q， LUO B L. A Study on the Development of Container Sea-Rail Intermodal Transport of Xiamen Port in the Context of National Logistics Hub[J]. IOP Conference Series：Earth and Environmental Science，2020，508(1)：012046.

[26] HU G J， SUN W H， JIANG J. Research on the Current Situation and Development Measures of Rail-Water Intermodal Transport in Guangzhou Port Group[J]. IOP Conference Series：Materials Science and Engineering，2020，782(5)：052003.

[27] 龙文武，罗保平. 新形势下湖北省铁水联运发展对策探析[J]. 铁道货运，2022，40(7)：8-12，37.

[28] LONG Wenwu， LUO Baoping. Analysis of Countermeasures for Rail-Water Intermodal Transport Development in Hubei Province under the New Situation[J]. Railway Freight Transport，2022，40(7)：8-12，37.

[29] 徐进立，蒋文军. 长三角铁水联运发展对策探讨[J]. 铁道货运，2023，41(7)：26-31.

[30] XU Jinli， JIANG Wenjun. Research on Development Strategy of Rail-Water Intermodal Transport in Yangtze River Delta[J]. Railway Freight Transport，2023，41(7)：26-31.

[31] 邓晓庆，孟　柳. 基于疏港铁路的铁水联运发展策略：以深圳盐田港和平盐铁路为例[J]. 城市交通，2023，21(3)：55-61，8.

[32] DENG Xiaoqing， MENG Liu. Development Strategies for Railway-Waterway Intermodal Transportation Based on the Port Railway：A Case Study of Yantian Port and Pinghu-Yantian Railway in Shenzhen[J]. Urban Transport of China，2023，21(3)：55-61，8.

[33] HALIM R A. Boosting Intermodal Rail for Decarbonizing Freight Transport on Java，Indonesia：A Model-Based Policy Impact Assessment[J]. Research in Transportation Business & Management，2023，48：100909.

[34] 武慧荣，朱晓宁. 基于SD的集装箱海铁联运系统发展研究[J]. 重庆交通大学学报(自然科学版)，2013，32(3)：529-533.

[35] WU Huirong， ZHU Xiaoning. Development of Container Sea-Rail Intermodal Transportation System Based on System Dynamics[J]. Journal of Chongqing Jiaotong University (Natural Science)，2013，32(3)：529-533.

[36] 顾　磊，沈宫阁，王　坤. 集装箱海铁联运制约因素的实证研究[J]. 铁道运输与经济，2014，36(2)：56-60，78.

[37] GU Lei， SHEN Gongge， WANG Kun. Study on Example of Restriction Factors on Container Sea-Rail Intermodal Transportation[J]. Railway Transport and Economy，2014，36(2)：56-60，78.

[38] 张翠云，金方磊，刘　畅，等.“双碳”框架下集装箱海铁联运增量空间研究[J]. 铁道经济研究，2023(2)：1-5，11.

[39] ZHANG Cuiyun， JIN Fanglei， LIU Chang，et al. Research on Incremental Space of Container Sea-Rail Intermodal Transport under the Framework of “Emissions Peak and Carbon Neutrality”[J]. Railway Economics Research，2023(2)：1-5，11.

[40] 虞　楠，郭紫莹. 新形势下我国港口铁水联运发展对策探讨[J]. 铁道运输与经济，2021，43(10)：35-41.

[41] YU Nan， GUO Ziying. Development of Rail-Water Intermodal Transport of China's Ports under the New Situation[J]. Railway Transport and Economy，2021，43(10)：35-41.

[42] 贺向阳，夏向阳，肖　文. 双循环新发展格局下物流业高质量发展：基于集装箱海铁联运通道效益评价[J]. 产经评论，2021，12(6)：148-158.

[43] HE Xiangyang， XIA Xiangyang， XIAO Wen. Study on High-Quality Development of the Logistics Industry under Domestic and International Double Circulation：Based on Benefit Evaluation of the Container Sea-Rail Intermodal Transport Channel[J]. Industrial Economic Review，2021，12(6)：148-158.

[44] ZHANG W P， WU X H， GUO J. CO₂ Emission Efficiency Analysis of Rail-Water Intermodal Transport：A Novel Network DEA Model[J]. Journal of Marine Science and Engineering，2022，10(9)：1200.

[45] 靳志宏，王小寒，易天培，等. 集装箱海铁联运运输组织优化研究综述[J]. 大连交通大学学报，2024，45(1)：1-12.

[46] JIN Zhihong， WANG Xiaohan， YI Tianpei，et al. Review and Prospect on Transportation Organization Optimization for Sea-Rail Intermodal Transportation[J]. Journal of Dalian Jiaotong University，2024，45(1)：1-12.

基金资助

辽宁省社会科学规划基金项目(L21BJY005)