發布時間：2021-12-04所屬分類：經濟論文瀏覽：1次
摘 要： [摘要]我國沿海港口物流效率的提升對于推進21世紀海上絲綢之路國際物流大通道建設具有重要意義。通過構建基于三階段DEA的港口物流效率評價模型，測評和分析了14個海上絲綢之路港口的物流效率。結果表明，2016-2018年三年中只有青島港和深圳港DEA有效，而港口之間的效率
[摘要]我國沿海港口物流效率的提升對于推進21世紀海上絲綢之路“國際物流大通道”建設具有重要意義。通過構建基于三階段DEA的港口物流效率評價模型，測評和分析了14個海上絲綢之路港口的物流效率。結果表明，2016-2018年三年中只有青島港和深圳港DEA有效，而港口之間的效率差異明顯，綜合技術效率均值偏低，有較大提升空間。如果不考慮環境因素，則可能低估純技術效率值，高估規模效率值。因此要建立海上絲綢之路港口合作機制，精準定位港口的發展戰略，加快發展智慧型港口以提升港口物流效率。
[關鍵詞]海上絲綢之路;港口;物流效率;三階段DEA模型
2015年3月經國務院授權，國家發展改革委、外交部、商務部發布了《推動共建絲綢之路經濟帶和21世紀海上絲綢之路的愿景與行動》，其中明確提出要加強上海、天津、寧波—舟山、廣州、深圳、湛江、汕頭、青島、煙臺、大連、福州、廈門、泉州、�？�、三亞等沿海港口建設。對這些海上絲綢之路港口的物流效率進行測評和比較分析，能夠為沿線港口有效建設和運營管理提供決策支持，推進21世紀海上絲綢之路“國際物流大通道”建設。
一、文獻綜述
目前對物流效率的研究方法主要分為參數化方法和非參數化方法兩類。線性回歸法、隨機前沿分析是典型的參數化方法。數據包絡分析、BP神經網絡等方法是典型的非參數分析法。其中數據包絡分析(DEA，DataEnvelopmentAnalysis)由A.Charnes在1978提出，適用于多個輸入、輸出指標評價的同類型決策單元，能有效避免主觀性、減少計算誤差，比較符合對物流效率的評價要求。劉翠萍發現自2009年起，關于中國物流業效率的研究越來越多，其中多數文獻研究的是宏觀層面，選擇的決策單元是全國、省域和經濟區，而針對港口或港口城市的物流效率研究相對較少[1]。例如張璇用三階段DEA模型對新絲綢之路經濟帶上我國西部省域和周邊地區的物流業效率進行測評[2]。李娟采用DEA模型對絲綢之路核心區的物流規模效率進行了測度和時空維度分析[3]。“一帶一路”倡議提出之后，對港口物流效率的相關研究越來越豐富。李電生將DEA二次相對評價模型引入到港口物流效率測評，以生產效率和X-效率的測評值為基礎，提出港口物流綜合效率的測算模型[4]。王曉慧采用因子分析對投入變量進行降維，再使用DEA模型對我國沿海15個規模以上港口的物流效率進行測評[5]。倪志敏、秦雯等學者用DEA-CCR、SE-DEA模型對港口物流效率進行測評，再采用Tobit回歸模型對港口物流效率的影響因素進行分析[6-7]。
海上絲綢之路背景下對港口物流效率的研究比較少，一些學者從沿線港口或港口城市的競爭力評價方面來開展研究，如鄭麗娟采用聚類分析來研究沿線港口城市區域的物流競爭力[8]。楊忍等運用熵權—層次分析法對海上絲綢之路沿線51個國家的99個港口競爭力進行評價[9]。更多的研究是基于沿線的省市等經濟區域作為決策單元來測評其物流效率。如秦雯采用SE-DEA模型對海上絲綢之路涉及到的山東、江蘇、浙江、福建、廣東、海南等6個省份的物流效率進行測評[10]。
綜上可見，近年來關于物流效率、港口物流效率的研究比較豐富，研究方法以DEA基本模型為主。主要不同在于區域選擇、變量的選取、模型運用、影響因素和數據來源等方面。分析CNKI中國學術期刊全文數據庫(2010-2020)發現，基于我國海上絲綢之路沿線港口物流效率的研究較少。本文采用三階段DEA模型，分析14個海上絲綢之路港口物流數據(剔除三亞港，其定位為文化旅游港)，研究測評各港口的物流效率，為推進海上絲綢之路港口物流發展建設提供參考建議。
二、基于三階段DEA的港口物流效率評價模型
(一)三階段DEA模型
三階段DEA模型最大的優點在于克服了傳統DEA模型無法分離環境因素和隨機誤差的影響，越來越多的學者采用三階段DEA模型取代傳統DEA模型來測評物流行業效率，如張竟軼、馬明、莫修梅等[11-13]。
第三階段運用調整后的投入產出變量再次測算各決策單元的效率，此時的效率已經剔除環境因素和隨機因素的影響。第三階段的效率值結果包括：綜合效率、純技術效率、規模效率和規模報酬狀態等。各效率值為1的決策單元對應的港口的效率處在生產前沿面，可以視為當前時代背景下和生產力水平下，能夠達到的最高港口效率水平。以其為參照，其他港口效率則更直觀，在相同的經濟環境和時代水平下，消除了環境因素、隨機因素和管理無效率的影響，比較符合實際的港口效率。在得出第三階段的各效率值的具體數值之后，進一步地將第一階段的效率值和第三階段的效率值進行對比分析。觀察環境因素和隨機因素在第一階段的計算中所導致的實際誤差值，從中可以看出哪些港口的綜合效率被高估或低估。
(二)評價指標選取
港口無法直接生產商品，而主要是提供物流服務，所以指標的選取也有其特殊性。綜合以往的研究文獻，港口指標選取方法主要有生產法和間接法兩種。生產法是指將港口看作一家生產企業來進行評價，將各種基礎設施作為輸入指標，將吞吐量等作為產出指標，以此對港口效率進行評價。間接法則是將港口上市公司發布的間接財務數據，如固定資產投入等指標作為輸入指標，將主營業務成本，業務收入等指標作為輸出指標，對港口效率進行間接評價。本文基于對數據獲取方面的考慮采用生產法作為評價方法。
1.投入指標
主要以泊位長度、泊位數量、堆場容量和堆場面積和起重機(岸橋)的數量等為指標，這些基礎設施建設是衡量一個港口的作業能力、管理能力和對外輻射能力最直觀的參考指標�？紤]到指標之間相關性、指標的易用性，本文采用的港口投入指標為兩個：生產用碼頭長度和生產性泊位數。生產用碼頭長度是港口生產力水平的基本體現，是評價港口效率的最基礎投入要素。生產用泊位數決定船只在港口外面的等待時間，如果泊位數不足，船只到達港口后將不能馬上進行生產活動，需要在港口外等待，造成了時間浪費，港口效率也會受到極大影響。
2.產出指標
港口的產出表現主要反映的是港口的管理能力和經營能力，最終表現在港口的貨物吞吐量、集裝箱吞吐量等指標上。貨物吞吐量是最直觀的產出數據，因此將其作為首個產出指標。集裝箱在國際航運中的貨物運轉過程中既能保護貨物安全，又能極大程度地降低運輸成本和簡化包裝，和理貨的手續。因此集裝箱吞吐量也是衡量港口產出的重要指標。這兩個指標也是使用最頻繁，最恰當，并且易于控制的因素。
3.環境變量
港口運營除了受到企業內部環境的影響，還受到外部宏觀環境的影響，為了剔除環境因素對港口效率的影響，必須考慮各項環境因素�？紤]到港口實際情況和數據的可獲取性，本文選擇的環境因素包括：直接經濟腹地GDP、居民可分配收入、直接經濟腹地進出口總額。經濟腹地發展水平的高低反映了經濟發展水平，優良的腹地經濟水平能夠提高港口的貨源豐富程度，對港口效率有重要的影響。腹地城市GDP和居民可分配收入能有效代表腹地城市的經濟發展水平。地區進出口貿易額體現了港口的需求，沿海港口的運輸是對外貿易發展的基本條件，進出口貿易額一定程度上反映了港口的運營狀況，在投入不變時，進出口貿易額可能會對港口產生較大影響。
綜上所述，本文選取的港口效率評價指標體系具體如表1所示。
三、實證分析
(一)數據來源
投入和產出指標數據來源為2017-2019年中國港口年鑒、環境因素數據來源為對應年度各港口城市的統計年鑒。跟蹤了2016-2018三年的數據，2018年度數據見表2。
(二)實證結果分析
1.第一階段DEA效率結果
運用投入導向規模報酬可變的BCC模型，使用Deap2.1軟件對2016-2018年的數據進行測度分析，結果如表3所示。
結果顯示，2016年至2018年14個海上絲綢之路港口之間的效率值差異明顯。青島港和深圳港的各效率值均保持為1，說明是相對有效的，處于技術效率前沿。上海港、寧波—舟山港、湛江港、�？诟鄣木C合技術效率小于1，但純技術效率為1，說明無效率是來自規模的無效率。處于規模報酬遞減的港口為上海港、寧波—舟山港和廣州港，這也是吞吐量規模最大的三個港口，而對于規模相對不是很大且發展較快的港口其規模報酬處于遞增狀態。而排名最后兩位的港口為汕頭港和福州港，其綜合技術效率不足0.4。因為相對無效率的港口通過第一階段DEA的測算無法確定主要成因，內部資源配置效率、經營管理水平、市場業務量的波動等因素都可能是相對無效率的原因，因此有必要剔除環境變量和隨機誤差的影響，更能反映港口物流效率的實際情況。
2.第二階段SFA結果
根據第一階段的結果，得到兩個投入變量(X1和X2)的松弛變量，建立環境變量(Z1、Z2和Z3)對投入松弛變量的SFA回歸模型，使用Frontier4.1軟件計算，得到第二階段SFA估計結果如表4所示。
相關期刊推薦：《山東工商學院學報》Journal of Shandong Institute of Business and Technology(雙月刊)1987年創刊，經濟類學術性刊物。設有：理論經濟研究、半島經濟研究、煤炭經濟研究、經濟管理研究、財政金融研究、財務會計研究、經濟與法研究、新儒商研究等欄目。
環境變量Z3的回歸系數為負，說明外貿進出口總額的增加有利于減少投入松弛變量，有利于減少投入變量的浪費。意味著當前港口的開放程度越高，外貿需求越大，港口的建設和發展規劃越能夠合理進行，從而減少對投入的浪費。環境變量Z1和Z2的回歸系數為正，說明港口腹地GDP和居民人均可支配收入的提高會加大投入松弛變量，意味著腹地經濟發展水平高的港口更傾向于增加港口投入，不可避免會造成一些浪費。利用SAF回歸結果的參數值計算調整投入變量。以2018年為例，調整后的投入變量值如表5所示。
3.第三階段DEA效率結果
使用Deap2.1軟件對調整后的數據進行測度分析，結果如表6所示。
對比第一階段DEA結果，從各個效率均值看第三階段的效率值在2016和2017年度有比較明顯提高，說明大多數港口的效率在第一階段被低估。2018年度兩個階段的效率均值對比差異不大，純技術效率有一定提高，而規模效率有所降低，說明調整前的相對高的規模效率與較好的環境相關�？傮w看，調整后第三階段的效率評估值更客觀合理。
綜合技術效率值為規模效率和純技術效率的乘積，為進一步區分不同港口的物流效率特征，以規模效率和純技術效率作為坐標軸建立2018年各港口規模效率和純技術效率矩陣圖，以規模效率均值0.729和純技術效率值0.882為分析邊界，設定效率值在均值以上為顯著，如圖1所示。
第一類規模效率和純技術效率均顯著的港口有青島港、深圳港、湛江港和上海港。其中青島港和深圳港為效率值最優的港口。這類港口有著良好的區位優勢，交通便捷，管理技術、創新水平都比較高。從近三年的數據來看，湛江港的進步最大，處于快速增長過程中。而上海港處于規模報酬遞減狀態，作為吞吐量規模最大的港口之一，投資周期會影響到規模效率。
第二類規模效率顯著但純技術效率不顯著的港口有天津港、廣州港、煙臺港和大連港。其中廣州港處于規模報酬遞減狀態。此類港口區位優勢明顯，港口貨源比較充足，港口規模相對較大，港口管理的難度也相對困難，在管理技術上還有上升潛力。
第三類規模效率不顯著但純技術效率顯著的港口包括寧波—舟山港、海口港、泉州港和汕頭港。其中寧波—舟山港是規模報酬遞減，坐標位置也比較靠近上海港，只是規模效率略低。汕頭港的規模效率不足0.2，碼頭生產性泊位相對較少、岸線資源較缺乏是主要原因。
第四類規模效率和純技術效率都不顯著的港口有兩個：廈門港和福州港。廈門港在2016年的效率值還處于較高的排名，而在2017、2018年持續下降，和建設投入周期調整有一定關系。作為海上絲綢之路核心區最大的港口，廈門港需要充分優化基礎設施配備，加強人才引進和技術創新，提高競爭力。
四、結論與建議
本文以我國14個海上絲綢之路港口為研究對象，使用三階段DEA模型分析了2016-2018年各港口物流運營效率問題。研究結果表明整體上效率是偏低的，如果不考慮環境因素，可能會過分低估純技術效率值，有時會高估規模效率值。綜上研究，主要政策建議如下：
首先要建立海上絲綢之路港口合作機制，提升港口整體物流效率。根據本文研究，14個海上絲綢之路港口2018年綜合技術效率的均值為0.639，整體上還有較大的提升空間。以港口物流效率測算為契機，各港口之間開放合作，減少港口間的不良競爭，充分利用國內外資源，優化資源配置。各級政府積極引導，全面融入“一帶一路”建設。港口間避免同質化，建立合理的利益共享機制。積極與國外海絲沿線港口展開合作，參與海外港口項目以積累經驗，提升整體物流效率水平。其次要精準定位港口的發展戰略，加強單個港口的建設。每個港口所在區域、戰略定位存在較大差異，要求在海上絲綢之路大戰略下做到精準定位。如深圳港、廣州港要依托珠江三角洲地區，助力港澳大灣區發展，走集群式發展道路。同屬廣東的汕頭港則需要科學定位，和珠海港錯位發展，有效整合港口內部資源，大幅提升規模效率。廈門港要建成東南國際航運中心，需要進一步借助海西戰略和自貿區政策優勢，積極和長三角港口群、珠三角港口群形成區域聯動發展，加強臺海兩岸港口合作，推動兩岸共建海上絲綢之路。最后要注意加快智慧型港口建設。國家智慧港口示范工程如青島港全自動集裝箱碼頭、上海洋山四期全自動集裝箱碼頭已經通過實踐積累了先進經驗，而隨著大數據、云計算、北斗導航等新基建的深入開展，智慧型港口建設成為必然趨勢，也是進一步提升港口物流效率的關鍵所在。此外需要關注國家大力推行的綠色港口建設，把綠色循環低碳的要求融入到智慧港口建設中去。——論文作者：曹光求
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