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核心思想：本文的目的是测试关于如何选择自己的运营商方面。第三方物流公司是否与其他的最终托运人不同。本文提出的托运选择模型的结果表明第三方物流公司相对于其他最终托运人来说更倾向于反对联合运输。
主要结论如下：模式和运营商选择模型需要考虑第三方物流和其他最终托运人之间的差异；在选择运营商过程中，随着第三方物流公司作用的增加，他们反对联合运输的强大偏见将会对增加铁路货运比例提出进一步的挑战。
作者简介
扎卡里帕特森 博士麦吉尔大学，蒙特利尔（2007） Collaborateur科学研究 电子邮件epfl.ch zachary.patterson 电话+41 21 693 93 29 传真+41 21 693 80 60 所学语言 英语，法语，西班牙语，意大利 语，德语
戈登博士澳尤因 职称 教授 院系 地理 机构麦吉尔大学 学历博士 语言 英语
穆尔塔扎海德尔，博士， 教授是一个供应链/物流管理和研究所主任的房屋及流动罗杰斯管理学院在怀雅逊大学的特德。 他也是在工程学院在加拿大麦吉尔大学的兼职教授。瑞尔森来之前，海德尔教授讲授的旅游需求预测，基础设施投资分析，土地开发和麦吉尔大学。
海德尔教授专门从事战略在北美的贸易走廊的分析。 海德尔教授特别感兴趣的是找到当前和未来的基础设施瓶颈的解决方案，可能妨碍货物和服务的流程，因此可能产生不利影响加拿大？S的贸易竞争力。 海德尔教授分析了托运人，承运人的决策，以及第三方物流面对面沿着贸易路线和模式在北美的主要贸易通道。 目前，海德尔教授研究的瓶颈是在加拿大港口的解决方案。 海德尔教授还承诺在加拿大的住房供应开创性研究。 他的研究集中在营建业对微观经济行为的建设者。 海德尔教授是加拿大的研究论坛和交通运输研究局的交通及土地发展委员会董事会成员。 一个工程在白沙瓦大学毕业，后来他获得硕士学位的交通工程和规划，并获得博士学位 在分析城市系统从多伦多大学。 他还获得了由瑞尔森大学新闻杂志证书。 海德尔教授也有助于南亚关于发展问题的新闻媒体。
1.引言
随着企业越来越多的寻求外包活动，使用外部物流（通常称为第三方物流公司或者第三方物流）以组织货物运输的需求急剧上升。关于运营商的第三方物流选择是否与传统的最终托运人不同这一点，我们知道的很少。这一部分期望对运输的方式产生影响。在运营商选择过程中理解第三方物流显示出来的任何差异对于它本身来说都是非常有用的，而且在评价铁路货运增加其运输份额的过程中也是非常有用的。
本文首先综述了第三方物流供应商的研究文献，然后描述了本研究为基础的调查，以先前铁路选择研究的背景和这项研究中使用的数据集开始。本文将继续描述如何测试第三方物流和其他运营商之间的不同，介绍了评估第三方物流和其他最终托运人的模型结果。本文总结了铁路增加其运输份额的潜力以及更普遍的货运模式选择模型。
第三方物流公司是提供各种各样的与物流有关服务的行业。第三方物流提供的服务包括公共仓储、合同仓储、运输管理、配送管理、货运整合以及整个供应链管理。由于企业试图外包非核心业务，包括运输物流活动，20世纪80年代时，第三方物流的使用迅速增加。由于这种增长，学术文献和商业媒体都对此有极大地兴趣。
总体而言，很明显，自从使用第三方物流以来，他们作为货运运输模式选择变得越来越重要，因此是需求的一个来源。如果关于承运人和模式选择方面，第三方物流的行为与其他托运人不同，那么对于理解将来货运需求来说，这具有重要的意义。本文试图调查关于承运人和模式选择倾向方面，第三方物流在何种程度上是不同的。
数据集
对于每一个被调查者来说，他包括18个问题。每一个问题要求被调查者在特定货物范围内的环境下，在3个可替代的承运人之间进行选择，对每一个运营商的细节进行了描述。当货物到达时，无论其是否是委任，其价值高与低，是否易碎或者是否易腐，以及其大小。
关于承运人的属性，提供了5个：成本，时间可靠性，损害的风险，安全风险，以及承运人是否将通过铁路运输作为运输货物的一部分。
这项调查包括所有的走廊最终托运人，他们是：有50个雇员的生产设施，在该位置有多于50个雇员的总行或者分行的批发商和零售商，以及所有第三方物流公司。第三方物流公司（第三方物流）用于被其他企业雇佣集中组织货物运输 。
调查中使用的公司的名单是邓白氏的百万美元的数据库软件（MDDI），其是在安大略省和魁北克所有超过100万美元销售额或雇员超过20的公司。整体而言，7229属于这样的公司。这份名单提供给电话调查公司以网上调查接触和招聘受访者。这项调查是在8月中旬至2005年12月初进行的。对列表中的所有公司进行了接触。其中，680个同意参加。最终，由392受访者中完成结果，其中25个是第三方物流。
建模方法
该模型采用的方法是如下。首先，所有观测到的数据是由一个全球性的混合罗吉特所估计的。该模型通过以模型的一般形式开始，删除无关紧要的变量而得到的。换言之，更具体的全球模式是由从更一般的形式模式向更具体的模型“测试”得到的。
在第二阶段，对第三方物流与其他托运人不同效用的统计进行了测试，因此他们应该有模型的蓝本。
对于数据的子集来说，通过解释性变量与虚拟变量的互动来确定子集的值，在这种情况下，模型系数允许独立的变化。然后对这些相互作用的变量的联合变量进行测试。
在这种情况下，第三方物流和其他最终托运人之间的测试就开始了。因此，对显著变量和虚拟变量相互作用进行测试。如果测试结果是显性的（即零假设被拒绝），估算第三方物流独立于其他最终托运人的模式时，这无异于说这是显著的解释能力，因此，应该对分开模式进行估计。
在最小二乘环境下，F测试是用来测试子集具体系数的联合显著性的。由于这是一个涉及最大似然估计得离散选择分析，所以相似似然检测是适当的。
模拟结果
模型中使用了三种不同类型的变量。首先，运营属性包括成本，时间的可靠性，损失和安全风险，以及暗示联合运输的变量。第二，托运人属性，如它们的大小和与载体相互作用的地理位置的属性。最后托运的相互作用以及载体属性都包括在内，例如成本与装运货物种类之间的相互作用，例如由委任，高价值或易腐货物。装运距离亦与载体的属性之间有相互影响。
第三方物流和其他最终托运人的模型的结果放到一起，如下。第一，第三方物流更倾向于反对联运模式。对于高风险货物来说，有证据表明第三方物流对价格不敏感而对其他载体特点比较敏感。相对于其他最终托运人来说，高风险货物和运营商特点的交叉系数较大。第三方物流有较大的标准误差和置信区间，削弱了这样的结论，但这不排除它作为一种可能性。如果能有更多的观察数据，标准误差会更小。如果他们与其他最终托运人一样小，那么第三方物流系数的置信区间就会落在其他最终托运人的置信区间之外。由于这不是实际情况，它是没有理由得出如此强烈的结论的。然而，至少这些结果为第三方物流和其他最终托运人之间的差异提供了第一个证据。他们还建议需要进一步研究，以建立两种类型的托运人之间载体偏好的差异。
讨论的结果和结论
本文对文献的贡献如下。第一，它代表的首次尝试建立和量化托运人选择自己的运营商的模式选择和偏好差异，其次，它清楚地表明，第三方物流对联运运输有一个强烈的偏见。第三，证明了第三方物流的行为与其他最终托运人在某些方面是不同的。
特别是它表明了第三方物流对常规运输成本更加敏感。他也表明他们对高风险货物是更为敏感的。对于最后的观察太绝对是不合理的，因为对两个模型系数置信区间的分析没有证实这一结论。然而，事实是有更多的第三方物流企业的数据从而缩小了置信区间，这些分歧很可能诞生。因此这提出了对第三方物流进一步研究的前瞻性。这个结果也是最难解决的问题''为什么第三方物流的行为不同于其他最终托运人？
两者合计，尽管这一主题缺乏文献和理论的支持，结果产生了一个有趣的解释。也许为高风险货物增加灵敏度装运属性是由于这一事实，即第三方物流是服务客户。由于对于高风险货物来说风险比较庞大，一般托运人更关心抵达时间和货物的良好状态。对于其他最终托运人来说，通过改变运营商可以处理拙劣的装运。对于托运人使用第三方物流来说，通过改变其自己的第三方物流来处理拙劣的装运。从第三方物流的角度来看这样一个事实：拙劣的装运可以导致客户损失，使得他们对运营商的属性更加敏感，特别是高风险货物的情况下更是这样。在大多数情况下，第三方物流以他们客户的最佳利益作为行为的标准。因此，他们对成本和时间的可靠性更敏感。如果是易碎产品的话，他们对损害的风险也特别敏感，如果货物是由委任的，他们对时间的可靠性更敏感，等等。第三方物流总是以客户的利益出发，这也就是他们为什么这么流行的原因。
由于在货物运输中，第三方物流的重要性急剧增长，这项研究有两个重要的影响。首先，第三方物流似乎很不愿意用联运承运，这对增加铁路模式份额提供了一个更大的挑战。第二，这对运营商和模式选择具有更广泛的意义。特别是，它表明，第三方物流和其他最终托运人之间未能捕捉到差异将导致模型使用不足，当然是在运营商模式下，也许在其他模式下也是。因此，未来的模式应该寻求找到第三方物流和其他最终托运人之间的差异，将来的研究应该能够更好的理解他们之间的差异。
Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, In Press, Corrected Proof, Available online 2 March 2010
Zachary Patterson, Gordon O. Ewing, Murtaza Haider
Abstract
The purpose of this paper is to test whether third party logistics companies (3PLs) are different from other end-shippers with respect to how they choose their carriers. The results of carrier choice models developed in this paper suggest that 3PLs are more biased against intermodal shipping than other end-shippers. The principal conclusions are as follows: mode and carrier choice modeling needs to take into consideration differences between 3PLs and other end-shippers; and with the increasing role of 3PLs in choosing carriers, their stronger bias against intermodal shipping will present further challenges to increasing freight rail mode share.
Article Outline
1. Introduction
2. Literature review – 3PLs
3. The data set
3.1. A random-effects mixed-logit
4. Modeling approach
5. Modeling results
5.1. The ‘other end-shippers’ model
5.2. Comparison of models for 3PLs and other end-shippers
6. Discussion of results and conclusions
References
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