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引言
作为我国交通运输业的骨干，铁路运输业一直被誉为国民经济的大动脉，其生产效率的高低直接影响着我国经济和社会的发展。在我国经济体制转轨的过程当中，铁路运输业一直处于政府的行政垄断控制之下，
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引言
作为我国交通运输业的骨干，铁路运输业一直被誉为国民经济的大动脉，其生产效率的高低直接影响着我国经济和社会的发展。在我国经济体制转轨的过程当中，铁路运输业一直处于政府的行政垄断控制之下，严重影响了其生产效率的提高，导致巨大的铁路运输供需缺口长期存在（于良春等，2019），从而也使铁路运输业成为制约我国国民经济进一步发展的主要“瓶颈”之一。本文以1994-2019年的相关样本数据为基础，拟采用数据包络分析法（DEA）对我国铁路运输业的生产效率进行评估，以期为我国铁路运输业的反行政垄断提供实证依据。
一、文献回顾
国外学者Caves和Christensen(1980) 、Caves，Christensen和Swanson（l981）、 Bookbinder和 Qu(1993) 、Oum和Yu(1994) 、Gathon和Pestieau(2019) 、Richard Bozec和Mohamed Dia(2019)
国内学者谢从军等（2019） 、夏伟怀等（2019） 、朱晓立等（2019）、汪贵浦（2019）
国外有关铁路运输业生产效率的研究主要以欧美国家为研究对象；国内的相关研究都具有重要的学术价值，但略显浅显和粗糙，因此，仍需对我国铁路运输业生产效率进行深入和全面的研究。
二、理论分析
1、行政垄断行业的生产效率损失
行政垄断是指政府机构运用公共权力对市场竞争的限制和排斥（于良春等，2019），它是我国经济转轨过程中遇到的旧体制遗留下来的诸多问题之一。行政垄断大致可以分为行业性行政垄断和地区性行政垄断两大类，这里我们将着重讨论行业性行政垄断。
二、理论分析
二、理论分析
2、行政垄断行业生产效率低下的机理分析
所谓生产效率，是指给定投入条件下，实际产出与最大产出之间的比率。它可以用来反映完成最大产出、预定目标或最佳营运服务的程度，也可以用来度量经济个体在产出量、成本、收入或利润等既定目标下的经济绩效。 Farrell（1957）将企业的生产效率划分为技术效率和组织效率两部分，并将技术效率和组织效率的乘积称为综合生产效率 。
二、理论分析
三、铁路运输业生产效率测度
（一）数据包络分析法简介
目前评估铁路运输业生产效率的方法主要有两种：全要素生产率法（TFP）和数据包络分析法（DEA）。运用TFP方法测度生产效率需要对铁路运输业的生产函数进行估计，运用DEA方法测度生产效率不需要事先估计铁路运输生产函数，从而较为有效地克服了TFP方法的缺点。
数据包络分析（DEA）是一种非参数的客观评价方法，它是在“相对效率评价”基础上发展起来的一种对具有同类型的多投入、多产出的部门或单位（称为决策单元DMU）进行相对有效性或效益评价的系统分析方法。
三、铁路运输业生产效率测度
（二）决策单元、指标的设定和数据来源
1、决策单元：选择我国铁路运输业1994-2019各年的投入、产出指标构造DEA评价的决策单元。
2、投入产出指标：以反应运输需求的客运周转量和货运周转量为产出指标；以固定资产、工资等七项指标作为投入指标 。
2、数据来源：投入、产出指标数据来源于《中国统计年鉴》2019-2019年各期、《中国交通年鉴》2019-2019年各期和《中国铁道年鉴》2000-2019年各期。
三、铁路运输业生产效率测度
（2）测度结果及分析
三、铁路运输业生产效率测度
四、结论
基于上述分析，我们发现，造成我国铁路运输业之所以总体生产效率低下，并不是因为其纯技术无效，而是因为规模无效。因此，为了提高我国铁路运输业的生产效率，必须在体制改革的同时对其进行适度拆分，并引入新的市场竞争主体，以使其达到规模有效。
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