发布时间：2021-12-04所属分类：经济论文浏览：1次
摘 要： [摘要]我国沿海港口物流效率的提升对于推进21世纪海上丝绸之路国际物流大通道建设具有重要意义。通过构建基于三阶段DEA的港口物流效率评价模型，测评和分析了14个海上丝绸之路港口的物流效率。结果表明，2016-2018年三年中只有青岛港和深圳港DEA有效，而港口之间的效率
[摘要]我国沿海港口物流效率的提升对于推进21世纪海上丝绸之路“国际物流大通道”建设具有重要意义。通过构建基于三阶段DEA的港口物流效率评价模型，测评和分析了14个海上丝绸之路港口的物流效率。结果表明，2016-2018年三年中只有青岛港和深圳港DEA有效，而港口之间的效率差异明显，综合技术效率均值偏低，有较大提升空间。如果不考虑环境因素，则可能低估纯技术效率值，高估规模效率值。因此要建立海上丝绸之路港口合作机制，精准定位港口的发展战略，加快发展智慧型港口以提升港口物流效率。
[关键词]海上丝绸之路;港口;物流效率;三阶段DEA模型
2015年3月经国务院授权，国家发展改革委、外交部、商务部发布了《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》，其中明确提出要加强上海、天津、宁波—舟山、广州、深圳、湛江、汕头、青岛、烟台、大连、福州、厦门、泉州、海口、三亚等沿海港口建设。对这些海上丝绸之路港口的物流效率进行测评和比较分析，能够为沿线港口有效建设和运营管理提供决策支持，推进21世纪海上丝绸之路“国际物流大通道”建设。
一、文献综述
目前对物流效率的研究方法主要分为参数化方法和非参数化方法两类。线性回归法、随机前沿分析是典型的参数化方法。数据包络分析、BP神经网络等方法是典型的非参数分析法。其中数据包络分析(DEA，DataEnvelopmentAnalysis)由A.Charnes在1978提出，适用于多个输入、输出指标评价的同类型决策单元，能有效避免主观性、减少计算误差，比较符合对物流效率的评价要求。刘翠萍发现自2009年起，关于中国物流业效率的研究越来越多，其中多数文献研究的是宏观层面，选择的决策单元是全国、省域和经济区，而针对港口或港口城市的物流效率研究相对较少[1]。例如张璇用三阶段DEA模型对新丝绸之路经济带上我国西部省域和周边地区的物流业效率进行测评[2]。李娟采用DEA模型对丝绸之路核心区的物流规模效率进行了测度和时空维度分析[3]。“一带一路”倡议提出之后，对港口物流效率的相关研究越来越丰富。李电生将DEA二次相对评价模型引入到港口物流效率测评，以生产效率和X-效率的测评值为基础，提出港口物流综合效率的测算模型[4]。王晓慧采用因子分析对投入变量进行降维，再使用DEA模型对我国沿海15个规模以上港口的物流效率进行测评[5]。倪志敏、秦雯等学者用DEA-CCR、SE-DEA模型对港口物流效率进行测评，再采用Tobit回归模型对港口物流效率的影响因素进行分析[6-7]。
海上丝绸之路背景下对港口物流效率的研究比较少，一些学者从沿线港口或港口城市的竞争力评价方面来开展研究，如郑丽娟采用聚类分析来研究沿线港口城市区域的物流竞争力[8]。杨忍等运用熵权—层次分析法对海上丝绸之路沿线51个国家的99个港口竞争力进行评价[9]。更多的研究是基于沿线的省市等经济区域作为决策单元来测评其物流效率。如秦雯采用SE-DEA模型对海上丝绸之路涉及到的山东、江苏、浙江、福建、广东、海南等6个省份的物流效率进行测评[10]。
综上可见，近年来关于物流效率、港口物流效率的研究比较丰富，研究方法以DEA基本模型为主。主要不同在于区域选择、变量的选取、模型运用、影响因素和数据来源等方面。分析CNKI中国学术期刊全文数据库(2010-2020)发现，基于我国海上丝绸之路沿线港口物流效率的研究较少。本文采用三阶段DEA模型，分析14个海上丝绸之路港口物流数据(剔除三亚港，其定位为文化旅游港)，研究测评各港口的物流效率，为推进海上丝绸之路港口物流发展建设提供参考建议。
二、基于三阶段DEA的港口物流效率评价模型
(一)三阶段DEA模型
三阶段DEA模型最大的优点在于克服了传统DEA模型无法分离环境因素和随机误差的影响，越来越多的学者采用三阶段DEA模型取代传统DEA模型来测评物流行业效率，如张竟轶、马明、莫修梅等[11-13]。
第三阶段运用调整后的投入产出变量再次测算各决策单元的效率，此时的效率已经剔除环境因素和随机因素的影响。第三阶段的效率值结果包括：综合效率、纯技术效率、规模效率和规模报酬状态等。各效率值为1的决策单元对应的港口的效率处在生产前沿面，可以视为当前时代背景下和生产力水平下，能够达到的最高港口效率水平。以其为参照，其他港口效率则更直观，在相同的经济环境和时代水平下，消除了环境因素、随机因素和管理无效率的影响，比较符合实际的港口效率。在得出第三阶段的各效率值的具体数值之后，进一步地将第一阶段的效率值和第三阶段的效率值进行对比分析。观察环境因素和随机因素在第一阶段的计算中所导致的实际误差值，从中可以看出哪些港口的综合效率被高估或低估。
(二)评价指标选取
港口无法直接生产商品，而主要是提供物流服务，所以指标的选取也有其特殊性。综合以往的研究文献，港口指标选取方法主要有生产法和间接法两种。生产法是指将港口看作一家生产企业来进行评价，将各种基础设施作为输入指标，将吞吐量等作为产出指标，以此对港口效率进行评价。间接法则是将港口上市公司发布的间接财务数据，如固定资产投入等指标作为输入指标，将主营业务成本，业务收入等指标作为输出指标，对港口效率进行间接评价。本文基于对数据获取方面的考虑采用生产法作为评价方法。
1.投入指标
主要以泊位长度、泊位数量、堆场容量和堆场面积和起重机(岸桥)的数量等为指标，这些基础设施建设是衡量一个港口的作业能力、管理能力和对外辐射能力最直观的参考指标。考虑到指标之间相关性、指标的易用性，本文采用的港口投入指标为两个：生产用码头长度和生产性泊位数。生产用码头长度是港口生产力水平的基本体现，是评价港口效率的最基础投入要素。生产用泊位数决定船只在港口外面的等待时间，如果泊位数不足，船只到达港口后将不能马上进行生产活动，需要在港口外等待，造成了时间浪费，港口效率也会受到极大影响。
2.产出指标
港口的产出表现主要反映的是港口的管理能力和经营能力，最终表现在港口的货物吞吐量、集装箱吞吐量等指标上。货物吞吐量是最直观的产出数据，因此将其作为首个产出指标。集装箱在国际航运中的货物运转过程中既能保护货物安全，又能极大程度地降低运输成本和简化包装，和理货的手续。因此集装箱吞吐量也是衡量港口产出的重要指标。这两个指标也是使用最频繁，最恰当，并且易于控制的因素。
3.环境变量
港口运营除了受到企业内部环境的影响，还受到外部宏观环境的影响，为了剔除环境因素对港口效率的影响，必须考虑各项环境因素。考虑到港口实际情况和数据的可获取性，本文选择的环境因素包括：直接经济腹地GDP、居民可分配收入、直接经济腹地进出口总额。经济腹地发展水平的高低反映了经济发展水平，优良的腹地经济水平能够提高港口的货源丰富程度，对港口效率有重要的影响。腹地城市GDP和居民可分配收入能有效代表腹地城市的经济发展水平。地区进出口贸易额体现了港口的需求，沿海港口的运输是对外贸易发展的基本条件，进出口贸易额一定程度上反映了港口的运营状况，在投入不变时，进出口贸易额可能会对港口产生较大影响。
综上所述，本文选取的港口效率评价指标体系具体如表1所示。
三、实证分析
(一)数据来源
投入和产出指标数据来源为2017-2019年中国港口年鉴、环境因素数据来源为对应年度各港口城市的统计年鉴。跟踪了2016-2018三年的数据，2018年度数据见表2。
(二)实证结果分析
1.第一阶段DEA效率结果
运用投入导向规模报酬可变的BCC模型，使用Deap2.1软件对2016-2018年的数据进行测度分析，结果如表3所示。
结果显示，2016年至2018年14个海上丝绸之路港口之间的效率值差异明显。青岛港和深圳港的各效率值均保持为1，说明是相对有效的，处于技术效率前沿。上海港、宁波—舟山港、湛江港、海口港的综合技术效率小于1，但纯技术效率为1，说明无效率是来自规模的无效率。处于规模报酬递减的港口为上海港、宁波—舟山港和广州港，这也是吞吐量规模最大的三个港口，而对于规模相对不是很大且发展较快的港口其规模报酬处于递增状态。而排名最后两位的港口为汕头港和福州港，其综合技术效率不足0.4。因为相对无效率的港口通过第一阶段DEA的测算无法确定主要成因，内部资源配置效率、经营管理水平、市场业务量的波动等因素都可能是相对无效率的原因，因此有必要剔除环境变量和随机误差的影响，更能反映港口物流效率的实际情况。
2.第二阶段SFA结果
根据第一阶段的结果，得到两个投入变量(X1和X2)的松弛变量，建立环境变量(Z1、Z2和Z3)对投入松弛变量的SFA回归模型，使用Frontier4.1软件计算，得到第二阶段SFA估计结果如表4所示。
相关期刊推荐：《山东工商学院学报》Journal of Shandong Institute of Business and Technology(双月刊)1987年创刊，经济类学术性刊物。设有：理论经济研究、半岛经济研究、煤炭经济研究、经济管理研究、财政金融研究、财务会计研究、经济与法研究、新儒商研究等栏目。
环境变量Z3的回归系数为负，说明外贸进出口总额的增加有利于减少投入松弛变量，有利于减少投入变量的浪费。意味着当前港口的开放程度越高，外贸需求越大，港口的建设和发展规划越能够合理进行，从而减少对投入的浪费。环境变量Z1和Z2的回归系数为正，说明港口腹地GDP和居民人均可支配收入的提高会加大投入松弛变量，意味着腹地经济发展水平高的港口更倾向于增加港口投入，不可避免会造成一些浪费。利用SAF回归结果的参数值计算调整投入变量。以2018年为例，调整后的投入变量值如表5所示。
3.第三阶段DEA效率结果
使用Deap2.1软件对调整后的数据进行测度分析，结果如表6所示。
对比第一阶段DEA结果，从各个效率均值看第三阶段的效率值在2016和2017年度有比较明显提高，说明大多数港口的效率在第一阶段被低估。2018年度两个阶段的效率均值对比差异不大，纯技术效率有一定提高，而规模效率有所降低，说明调整前的相对高的规模效率与较好的环境相关。总体看，调整后第三阶段的效率评估值更客观合理。
综合技术效率值为规模效率和纯技术效率的乘积，为进一步区分不同港口的物流效率特征，以规模效率和纯技术效率作为坐标轴建立2018年各港口规模效率和纯技术效率矩阵图，以规模效率均值0.729和纯技术效率值0.882为分析边界，设定效率值在均值以上为显著，如图1所示。
第一类规模效率和纯技术效率均显著的港口有青岛港、深圳港、湛江港和上海港。其中青岛港和深圳港为效率值最优的港口。这类港口有着良好的区位优势，交通便捷，管理技术、创新水平都比较高。从近三年的数据来看，湛江港的进步最大，处于快速增长过程中。而上海港处于规模报酬递减状态，作为吞吐量规模最大的港口之一，投资周期会影响到规模效率。
第二类规模效率显著但纯技术效率不显著的港口有天津港、广州港、烟台港和大连港。其中广州港处于规模报酬递减状态。此类港口区位优势明显，港口货源比较充足，港口规模相对较大，港口管理的难度也相对困难，在管理技术上还有上升潜力。
第三类规模效率不显著但纯技术效率显著的港口包括宁波—舟山港、海口港、泉州港和汕头港。其中宁波—舟山港是规模报酬递减，坐标位置也比较靠近上海港，只是规模效率略低。汕头港的规模效率不足0.2，码头生产性泊位相对较少、岸线资源较缺乏是主要原因。
第四类规模效率和纯技术效率都不显著的港口有两个：厦门港和福州港。厦门港在2016年的效率值还处于较高的排名，而在2017、2018年持续下降，和建设投入周期调整有一定关系。作为海上丝绸之路核心区最大的港口，厦门港需要充分优化基础设施配备，加强人才引进和技术创新，提高竞争力。
四、结论与建议
本文以我国14个海上丝绸之路港口为研究对象，使用三阶段DEA模型分析了2016-2018年各港口物流运营效率问题。研究结果表明整体上效率是偏低的，如果不考虑环境因素，可能会过分低估纯技术效率值，有时会高估规模效率值。综上研究，主要政策建议如下：
首先要建立海上丝绸之路港口合作机制，提升港口整体物流效率。根据本文研究，14个海上丝绸之路港口2018年综合技术效率的均值为0.639，整体上还有较大的提升空间。以港口物流效率测算为契机，各港口之间开放合作，减少港口间的不良竞争，充分利用国内外资源，优化资源配置。各级政府积极引导，全面融入“一带一路”建设。港口间避免同质化，建立合理的利益共享机制。积极与国外海丝沿线港口展开合作，参与海外港口项目以积累经验，提升整体物流效率水平。其次要精准定位港口的发展战略，加强单个港口的建设。每个港口所在区域、战略定位存在较大差异，要求在海上丝绸之路大战略下做到精准定位。如深圳港、广州港要依托珠江三角洲地区，助力港澳大湾区发展，走集群式发展道路。同属广东的汕头港则需要科学定位，和珠海港错位发展，有效整合港口内部资源，大幅提升规模效率。厦门港要建成东南国际航运中心，需要进一步借助海西战略和自贸区政策优势，积极和长三角港口群、珠三角港口群形成区域联动发展，加强台海两岸港口合作，推动两岸共建海上丝绸之路。最后要注意加快智慧型港口建设。国家智慧港口示范工程如青岛港全自动集装箱码头、上海洋山四期全自动集装箱码头已经通过实践积累了先进经验，而随着大数据、云计算、北斗导航等新基建的深入开展，智慧型港口建设成为必然趋势，也是进一步提升港口物流效率的关键所在。此外需要关注国家大力推行的绿色港口建设，把绿色循环低碳的要求融入到智慧港口建设中去。——论文作者：曹光求
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