北京铁路物流中心发展现状分析及企业转型策略研究

Current Development Status of Beijing Railway Logistics Center and Research on Enterprise Transformation Strategies

摘要

铁路作为我国交通运输业的重要组成部分，在新时代背景下，仍存在着管理模式陈旧、基础设施落后等一系列问题。首先通过调研，深入分析北京铁路物流中心发展现状及存在问题，然后基于Logit参数标定模型，确定既有货运产品的市场占有率，并通过占比划分细分市场，确定重点板块，并基于优化的Dijkstra算法计算起讫点的最短距离，对有限资源进行配置，将资源利用率达到最大，最后从策略研究、资源配置、模型构建等方面提出北京铁路物流中心转型策略建议，为推动铁路运输企业向现代物流企业转型提供参考。

Abstract

As an important component of China’s transportation industry, the railway sector still faces a series of issues, such as outdated management models and inadequate infrastructure, in the new era. This paper first surveyed to deeply analyze the current development status and existing problems of the Beijing Railway Logistics Center. Then, based on the Logit parameter calibration model, it determined the market share of existing freight products and segmented the market according to these shares, identifying key areas. Additionally, the optimized Dijkstra algorithm was used to calculate the shortest distance between start and end points, thereby optimizing resource allocation to maximize resource utilization. Finally, strategies for the transformation of the Beijing Railway Logistics Center were proposed from the perspectives of strategic research, resource allocation, and model construction, providing a reference for promoting the transformation of railway transport enterprises into modern logistics enterprises.

关键词

铁路货运 / 现代物流 / 企业转型 / 营销策略 / 资源配置

Key words

Railway Freight Transportation / Modern Logistics / Enterprise Transformation / Marketing Strategy / Resource Allocation

在我国经济新常态和供给侧结构性改革深入推进的背景下，进一步降低全社会物流成本，促进交通物流一体化运作，推动铁路物流现代化转型是铁路部门实现提质降本增效目标的主要途径^[1-2]。加快构建以铁路为骨干的现代物流体系，强化“公转铁”落实力度，加快推动铁路货运向现代物流转型，扎实推进铁路现代物流组织体系建设，为降低社会物流成本及提高铁路货运效率提供有力支撑^[3]。然而，目前铁路物流中心存在管理模式陈旧、运输与物流一体化运作效率低、基础设施投资不够、信息化程度较低等问题，成为制约铁路物流中心向现代物流企业转型的瓶颈^[4-5]。铁路物流中心正处在向现代物流企业转型的关键时期，研究铁路物流中心发展现状及存在问题，提出发展策略，有利于推进铁路物流中心高质量发展。

1　北京铁路物流中心发展现状及存在问题分析

1.1　北京铁路物流中心现状

中国铁路北京局集团有限公司(以下简称“北京局集团公司”)北京铁路物流中心，地跨京津冀3个区域，管辖营业部19个，营业范围覆盖京广线(北京—安阳)、京沪线(北京—德州)、京哈线(北京—山海关)、京九线(北京—临清)四大干线及丰沙(北京丰台—沙城)全线、京原线(北京—涞源)、京包线(北京—友谊水库)、京承线(北京—平泉北)、承隆线(承德—隆化)、丰双(丰台西—双桥)全线等。

北京铁路物流中心主要发送的货物品类包括煤、石油、焦炭、金属矿石、钢铁、矿建、木材和粮食等，2022—2024年货物发送量分别为3 938万t、3 742万t、3 649.42万t；主要到达的货物品类包括煤油、钢铁、集装箱、石油、金属矿石、砂石料等，2022年日均卸车2 258车，日均收入1 070万元；2023年日均卸车2 230车，日均收入1 062万元；2024年日均卸车2 558车，日均收入974万元。除日均卸车外，2024年较前2年各项运输指标均有所下降。

1.2　北京铁路物流中心问题分析

1.2.1　细分市场划分不够准确导致物流全过程效率低

（1）物流营销管理体系较为落后。物流中心作为物流营销工作的实施主体，尚未形成板块化、区域化的营销模式，未能及时根据不同客户的需求定制个性化服务方案，导致老客户满意度不高，新客户吸引力不足，自北京铁路物流中心成立以来，虽然在物流模式优化上取得了一定效果，但操作流程缺乏统一规范，标准化落实不到位，导致服务质量不稳定，客户投诉率较高。

（2）企业职工营销意识和服务意识低下。物流营销人员的专业能力不足，专业技能掌握不够熟练，无法有效满足客户需求，考核激励制度不完善，导致职工的营销意识不强。

（3）营销模式单一且落后。细分市场的界限不够清晰，不同品类货物营销占比相差不大，无法将有限的资源匹配到占比较大的细分市场。一是营销平台利用率低，95306相关功能有待完善，客户参与度不足，缺乏基于客户数据和偏好的营销。二是市场调研工作不到位，未运用现代化营销手段和数据分析技术预测市场份额，未精确找到细分市场并定位服务对象，无法精准地掌握客户需求和市场趋势。三是与其他物流服务商、电子商务平台等合作不足，定价策略灵活性较差，无法满足客户群体的差异化需求。

（4）全过程沟通不到位。一是企业内部沟通不到位导致运营脱节，整体效率降低，运输计划的轻重缓急难以把握，导致运输延迟，货物交付推迟。二是与客户、兄弟单位之间的沟通低效，在沟通方式上，目前仍使用传统的电话和传真等通信方式，沟通效率低，不同系统之间的集成较差，导致信息孤岛。

1.2.2　基础设施建设落后且资源配置合理性较差

（1）货运物流基础设施现代化程度较低。目前有些货运场站的基础设施自动化、机械化程度较低，装卸及起重效率低；在北京市客运优先政策下，高速铁路和城际铁路占据主要线路资源，货物列车需频繁让行，导致班列开行时间不稳定、时效性降低；京津冀区域线路以客运为主，部分货运通道通行能力接近饱和。

（2）货运产品径路优化能力不足。货运产品起讫点之间的径路存在多种选择，如何开发最合理的径路方案，是北京铁路物流中心提高货运产品时效及提升服务质量的关键。

（3）线路运量和线路能力匹配度不高。一些地区由于需求量大，路线面临容量限制，而有的货运通道由于运量较少，运力和需求不匹配，导致机械过度使用或空闲时间较长，资源不合理分配，京津冀区域铁路货运协同不足。

（4）物流资源配置不合理。物流装备配置不合理，导致仓库和储存设施未得到最佳利用，空间浪费；有些货场、专用线、专用铁路以及装卸机械等设备被过度使用，频繁故障会降低使用寿命；请车或装车计划不周会导致高峰时段的瓶颈和拥堵，而非高峰时段的作业很少，导致货物装卸和运输延迟，货物运到期限变长，更容易出现货物损失，导致服务质量下降，难以建立良好的客户口碑；北京非首都功能疏解(如制造业外迁)导致大宗货物(钢材、建材)运输需求下降，但高附加值、小批量货物需求上升，铁路适应能力不足，城市消费升级推动冷链、医药物流需求增长，但铁路冷链专列、恒温仓储设施短缺，由于资源分配不均，导致不同区域服务质量参差不齐，无法有效满足客户需求。

1.2.3　信息技术使用及信息系统建设不完善

信息技术和信息系统平台建设不足，数智化程度较低。对现代物流管理系统的投资不足，不同信息系统之间的集成较差，导致效率低下和数据孤岛；货运信息平台不统一，铁路与客户、公路物流企业间数据共享不畅，货物追踪能力弱，与快递企业实时查询服务差距大。智能化技术应用不足，如自动化装卸设备、智能调度系统普及率低，依赖人工操作，阻碍了对发货的实时跟踪和监控，难以向客户提供准确及时的信息。

2　基于提升货运效率及资源配置合理性的物流中心转型策略

针对存在的问题，北京铁路物流中心需要更新营销管理模式、优化资源配置并提高信息技术应用水平，提高铁路物流中心的效率和效益，向现代物流企业逐步转型。

2.1　更新现有营销模式提升全物流过程效率

北京铁路物流中心需要按照中国国家铁路集团有限公司(以下简称“国铁集团”)、铁路局集团公司、铁路物流中心三级物流营销管理体系，明确各级职责。推行区域化、板块化、项目制营销管理模式。运用数字化手段，细分目标市场，采用数据驱动的营销策略，确定每个细分市场的占有率，以便更好地配置资源，提高运输生产效率；在每个细分市场内通过个性化沟通提高客户参与度，提供有效的解决方案；建立和巩固稳定的客户关系，达到巩固既有客户、拓展新客户的目标；分集团公司、物流中心2个层级，对本区域内发到企业信息、运输需求及物流服务能力等营销要素进行全面梳理和分析，建立货源显性化、能力透明化、客户管理档案化的精准营销地图。

为优化既有营销模式，提高全物流过程效率，准确掌握确定物流中心业务侧重点，构建基于Logit参数标定模型的物流中心各细分市场占比计算方法。Logit模型是目前普遍应用的离散选择模型，主要是通过构建效用函数，利用效用函数计算得出客户决定选择哪个细分市场，采用极大似然函数估计对效用函数中的未知参数进行标定，从而得出每个细分市场的效用函数方程，代入具体数据，得到每个细分市场的占比。

在铁路物流中心的营销过程中，将企业的细分市场，也就是物流中心提供的货运产品，划分为整车运输、集装箱运输及班列运输三大类，以这3种货运产品为基础，进行Logit分担率模型的参数标定，确定每个细分市场的占比，优化资源配置，提升铁路货运物流效益。

(1)构建效用函数。不同的货运产品给客户带来的效用可以决定这种产品被选择的概率，每种货运产品的效用值可以通过运输时间、运输费用及每种货运产品装载不同货物的便利性等指标衡量，每种货运产品的效用函数如公式(1)所示。

W_i={\theta }_{\mathrm{1}}{C}_i+{\theta }_{\mathrm{2}}{T}_i-{\theta }_{\mathrm{3}}{K}_ii=\mathrm{1,2},\mathrm{3}⑴

式中：W_i表示每种货运产品的效用值；{\theta }_i表示每种衡量效用值指标的待标定的未知系数；C_i表示每种货运产品的运输费用(经济性)，元；T_i表示每种货运产品的运输时间(时效性)，d；K_i表示每种货运产品装载不同货物的便利性，即延误率。

得到每种货运产品的效用值后，用相对效用计算每种货运产品分担率P_i。

P_i=\frac{\mathrm{e}\mathrm{x}\mathrm{p}(-\frac{W_i}{\overline{W}})}{{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^{\mathrm{3}}}\mathrm{e}\mathrm{x}\mathrm{p}(-\frac{W_i}{\overline{W}})}i=\mathrm{1,2},\mathrm{3}⑵

式中：P_i表示每种货运产品分担率；\overline{W}表示每种货运产品效用值的平均值。

(2)参数标定。为了标定\theta，搜集相关数据，得到统计数据，将其看成一个离散场合的极大似然估计。

f({\theta }_i|P)=\frac{N!}{N_{\mathrm{1}}!N_{\mathrm{2}}!N_{\mathrm{3}}!}\prod P_i^{N_i}⑶

式中：N为样本数据量；P_i^{N_i}表示样本数据下的产品分担率。

代入货运产品分担率P_i的计算公式，等式两边取对数对{\theta }_i求偏导，得到计算{\theta }_i的公式，计算公式如下。

\frac{\partial \mathrm{l}\mathrm{n}f}{\partial {\theta }_i}={\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^{\mathrm{3}}}{N}_i\frac{\mathrm{e}\mathrm{x}\mathrm{p}(-\frac{W_i}{\overline{W}})\frac{\partial W_i}{\partial {\theta }_i}-\mathrm{e}\mathrm{x}\mathrm{p}(-\frac{W_i}{\overline{W}})\left[{\displaystyle \sum _i^{\mathrm{3}}}\mathrm{e}\mathrm{x}\mathrm{p}(-\frac{W_i}{\overline{W}})\frac{\partial W_i}{\partial {\theta }_i}\right]}{{\left[{\displaystyle \sum _i^{\mathrm{3}}}\mathrm{e}\mathrm{x}\mathrm{p}(-\frac{W_i}{\overline{W}})\right]}^{\mathrm{2}}}=\mathrm{0}⑷

(3)分担率计算。通过调研走访客户，沟通客户需求，将调研数据代入公式(3)—(4)，将计算得出的未知参数\theta分别代入分担率公式(2)，得到每种货运产品的分担率。最终确定物流中心业务侧重点，发现重点在煤炭板块、集装箱板块、焦炭板块、班列板块，需要针对上述板块打造供需适配的物流产品。

上述方法能够有效掌握物流中心业务的侧重点，优化资源配置，根据客户需求配备相应的物流装备，打造供需适配的物流产品，打响企业口碑^[6]。

2.2　基于资源配置优化的物流中心转型策略

在掌握北京铁路物流中心货运业务重点后，需要采取有效的资源分配方法，提高生产效率，有效整合区域物流资源，加强物流场站间协同运营，发挥规模化、集约化、网络化优势，提升资源利用效率和物流服务能力。决定货物运输在途时间的主要因素是起讫点之间的距离，需要使用先进的资源配置程序，优化运输路径，以两端的货运量为基础，寻找两场站、物流园区之间的最短铁路运输路径，将有限的资源配置到作业量较大的场站，提高运营效率^[7]。为实现既有资源的优化配置，本研究使用改进Dijkstra算法整合区域资源，加强场站间的协同运营，提高货物转运效率。

Dijkstra算法是解决有权图中从起点到各个点的最短路问题的方法。其以标号的方式，按步骤求出起点与各点之间的最短路径，在运筹学有着广泛应用，在运输领域，也是解决两点之间运输最短路径问题的有效办法。

在铁路运输路径规划中，实际作业过程中影响运输效率的因素不仅仅只有两场站铁路线之间的距离，因此应用Dijkstra算法解决最短路径问题过于片面，不能只考虑到两点间铁路线路的距离(不同路径下的距离)，运量、铁路场站基础设施建设、装卸机械自动化程度及天气等因素都会对运输时效产生一定的影响。起讫点间所有途经线路及车站之间的货运量是决定2个货运站之间是否发生运输作业的关键，而运量的大小也是决定资源配置数量的关键因素；起讫点间所有途经线路及车站基础设施完善程度也对运输时效产生影响，物流设施设备越先进的线路及车站，货物待装时间越短且货物的转运效率越快；装卸机械自动化程度越高，货物装卸效率越高，这些因素都会影响货物的在途时间；此外天气因素也会对铁路运输效率产生影响。对传统的Dijkstra算法进行改进，与实际情况相结合，引入影响因子之后的Dijkstra不仅仅考虑到两场站之间的距离，两点间的权重成为了一个新的定义，设其为X_{ij}，如公式(5)所示。

\begin{array}{l}{X}_{ij}=B_{\mathrm{1}}\times D_{ij}+B_{\mathrm{2}}\times M_{ij}+B_{\mathrm{3}}\times N_{ij}+\\ B_{\mathrm{4}}\times P_{ij}+B_{\mathrm{5}}\times Q_{ij}\end{array}⑸

式中：B_i表示权重，i=\mathrm{1}，2,…,\mathrm{5}；D_{ij}表示备选路径下两场站之间的距离，km；M_{ij}表示两场站及备选路径所包含车站的总货运量，t；N_{ij}表示两站及中途站的基础设施建设完善程度；P_{ij}表示站点的装卸机械自动化程度；Q_{ij}表示运输当天的天气状况。

将D_{ij}，M_{ij}，N_{ij}，P_{ij}及Q_{ij}这5类定性的指标定量表示，拟定不同情况下的量化数值，给出一个定量标准，根据运输实际情况，D_{ij}，M_{ij}，N_{ij}，P_{ij}，Q_{ij}指标的权重在1~9之间，相应指标量化数值的选取依实际情况而定，由运输、营销、场站、调度人员根据当天状况利用模糊综合评价法来确定5个指标的权重，并进行评估。

模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法。该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，用数学的方法对事物作出总体评价。在利用常规方法得出各影响因子的初始权重的基础上，再引入隶属度矩阵，得出最终的权重矩阵，进行下一步的计算。

模糊综合评价法步骤如下。

（1）确定评价矩阵 U， U ={两点距离，运量，交通基础设施，装卸机械自动化程度，天气}。

（2）确定评价级别矩阵 V， V ={好，较好，一般，较差，差}。

（3）确定各评价指标的权重，选取层次分析法获得各个评价指标的权重，得到权重矩阵 W。

（4）根据矩阵 U 和矩阵 V 获得评价矩阵 R。

R=\left[\begin{array}{ccc}{r}_{\mathrm{11}}& \cdots & r_{\mathrm{1}j}\\ ⋮& & ⋮\\ r_{i\mathrm{1}}& \cdots & r_{ij}\end{array}\right](6)

r_{ij}表示第i个因素对第j个评价等级的隶属度。并且,矩阵 R 的每一行都满足公式(7)。

{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}{r}_{ij}=\mathrm{1}(7)

（5）最终得到模糊综合评价矩阵 P，并进行归一化处理，得到矩阵 B，如公式(9)所示。

\mathit{P}=\mathit{W}\times \mathit{R}=(p_{\mathrm{1}},p_{\mathrm{2}},…,p_n)(8)

\mathit{B}=(B_{\mathrm{1}},B_{\mathrm{2}},…,B_n)(9)

重新得到权重后，将新的权重代入公式(5)中，得到两点之间的权数(广义距离)，再次进行传统Dijkstra算法的计算，最终得到优化后的最短路径，进行实际决策。

上述方法可以确定业务量大的车站和网点，将装卸机械等资源集中到利用率高的场站，优化现有资源，提高车站货物的中转效率。基于上述方法，得到北京铁路物流中心线路及车站的货运繁忙程度，提出设施升级与资源配置整合策略，将现有资源集中到定州、承德、廊坊等营业部与营业网点，并采取以下措施提升作业效率。

（1）运输网络优化。一是铁路专用线延伸，连接重点产业园区、港口和空港，缩短“最后一公里”距离。二是多式联运衔接，强化与公路、水运、航空的接驳能力，例如建设“公铁联运”集散中心。

（2）区域物流网络协同。一是京津冀一体化布局，与天津港、雄安新区物流节点联动，形成分工明确的区域物流网络(如北京聚焦高附加值货物，天津承担大宗商品转运)。二是构建“枢纽+通道+节点”体系，强化与中欧班列、西部陆海新通道的衔接，跨区域调动闲置资源，使资源利用率达到最大化。

（3）资源更新与共享。一是分批、分期更新重点营业部现有设施设备，提高工作效率，并建立跨企业资源池，推动铁路、公路、仓储企业共享运力与仓储资源，减少重复投资。二是动态调配运力，通过大数据预测货流高峰，灵活调整车辆和集装箱供给，降低空驶率。

2.3　基于信息技术的物流中心转型策略

（1）前端APP功能扩展。扩展客户参与度，在客户管理方面，在现有95306平台上扩展功能，强化服务功能，打造服务品牌，做好货运集中办理、客户服务工作，实现下单、追踪、交付、配送一体化平台建设，在现有物流外包模式下，与公路运输有效沟通，在 95306 APP上建设接驳平台，加入订车功能，实现“门到门”运输，切实解决最后一公里问题^[8]。在营销方面，在现有客户端嵌入广告和产品说明，扩展价格查询功能，让客户了解企业最新业务，并派专人专职负责系统维护及更新，整合内部生产外部服务等数据，强化数据和模型融合驱动的智能决策支持，提升物流中心物流全过程的作业效率^[9]。

（2）作业平台的统一化。信息技术的高效化还需要操作平台的统一化，北京铁路物流中心目前使用的平台数量多，功能单一，需要建设统一高效的信息化平台，加快铁路货运生产作业与管控平台的建设和应用，并将现有平台的相关功能整合到同一平台上，推进货运生产作业各数据的贯通，进一步优化作业流程，实现列车全景监控、运量自动统计、重点车定位、施工信息联动、现场人员追踪、综合调监等功能，提升工作效率的同时，进一步强化对货运作业各环节的实时掌控，实现运输生产管控信息的一体化管理^[10-11]。

3　结束语

在新时代背景下，深入贯彻国铁集团关于构建现代物流体系的决策部署，不断完善铁路物流中心建设，加快推进铁路货运向现代物流转型。通过分析北京铁路物流中心发展现状及存在的问题，从营销策略、资源配置及信息平台建设3方面提出优化策略，为推动铁路物流高质量发展提供经验借鉴。

参考文献

[1] 刘淑静，刘超颖. 数字经济视角下物流企业向网络货运转型的挑战与应对策略[J]. 物流科技，2024，47(9)：42-45.

[2] LIU Shujing， LIU Chaoying. Challenges and Strategies for Logistics Enterprises to Transform into Network Freight from the Perspective of Digital Economy[J]. Logistics Sci-Tech，2024，47(9)：42-45.

[3] 刘　威，王　焰，陈微笑. 快递企业向综合物流服务供应商转型策略研究[J]. 物流科技，2019，42(10)：57-60.

[4] LIU Wei， WANG Yan， CHEN Weixiao. Research on Transforming Strategy of Express Enterprise to Integrated Logistics Service Provider[J]. Logistics Sci-Tech，2019，42(10)：57-60.

[5] 赵诚潇. 近十年物流企业营销研究综述[J]. 中国商论，2024(12)：117-120.

[6] ZHAO Chengxiao. Summary of Logistics Enterprise Marketing Research in Recent Ten Years[J]. China Journal of Commerce，2024(12)：117-120.

[7] 马英乔，焦丽娜. 数字化背景下物流企业客户关系管理提升策略研究[J]. 物流科技，2023，46(22)：55-57.

[8] MA Yingqiao， JIAO Lina. Research on Customer Relationship Management Enhancement Strategies of Logistics Enterprises in the Context of Digitization[J]. Logistics Sci-Tech，2023，46(22)：55-57.

[9] 彭井飞. 安能物流公司数字化转型策略研究[D]. 贵阳：贵州大学，2023.

[10] 丁　烁，苗　坤. 基于现代物流理念发展铁路物流研究[J]. 中国储运，2024(8)：105-106.

[11] 许铁树. 铁路物流企业在数字化时代的竞争优势研究[J]. 中国物流与采购，2024(14)：111-112.

[12] 郭　磊. 关于建设北京局集团公司网络货运平台的探讨[J]. 铁道货运，2024，42(11)：6-11.

[13] GUO Lei. Discussion on Construction of Online Freight Transport Platform of Beijing Railway Group Company[J]. Railway Freight Transport，2024，42(11)：6-11.

[14] 李　杰，潘　贺. 铁路货运向现代物流转型升级探讨[J]. 铁道货运，2024，42(10)：1-6.

[15] LI Jie， PAN He. Discussion on Transformation and Upgrading of Railway Freight Transport to Modern Logistics[J]. Railway Freight Transport，2024，42(10)：1-6.

[16] 刘昭然，诸立超. 我国货运结构调整的理论认识和实践难点[J]. 铁道货运，2024，42(8)：8-14.

[17] LIU Zhaoran， ZHU Lichao. Theoretical Understanding and Practical Difficulties of Freight Structure Adjustment in China[J]. Railway Freight Transport，2024，42(8)：8-14.

[18] 孙　乐，肖　睿，武　旭. 基于双层规划模型的铁路货运服务定价研究[J]. 铁道运输与经济，2024，46(10)：194-199，232.

[19] SUN Le， XIAO Rui， WU Xu. Pricing for Railway Freight Service Based on Bi-Level Programming Model[J]. Railway Transport and Economy，2024，46(10)：194-199，232.