中國沿海集裝箱碼頭企業(yè)效率測度及分析

李 丹,欒維新,片 峰(大連海事大學交通運輸管理學院,遼寧大連116026)

中國沿海集裝箱碼頭企業(yè)效率測度及分析

李 丹,欒維新*,片 峰
(大連海事大學交通運輸管理學院,遼寧大連116026)

隨著“十二五”規(guī)劃綱要的實施,進一步優(yōu)化沿海集裝箱碼頭企業(yè)發(fā)展模式、提高其生產(chǎn)效率,是實現(xiàn)沿海集裝箱港口發(fā)展方式轉變的需要.本文采集42個沿海主要集裝箱碼頭企業(yè)的投入產(chǎn)出截面數(shù)據(jù),采用三階段DEA方法定量測度碼頭企業(yè)綜合效率、技術效率和規(guī)模效率.結果顯示,我國沿海集裝箱碼頭企業(yè)總體效率偏低,規(guī)模無效率是其主要原因;各沿海港口群碼頭企業(yè)效率存在較大地域差異,長江三角洲和環(huán)渤海地區(qū)相對較高,而東南沿海和珠江三角洲地區(qū)相對較低;我國沿海集裝箱碼頭企業(yè)存在較嚴重的投入擁擠及資源浪費.最后針對我國沿海集裝箱港口發(fā)展中存在的主要問題提出相應的建議.

水路運輸;綜合效率;三階段DEA模型;沿海集裝箱碼頭企業(yè);規(guī)模效率;技術效率

1 引 言

改革開放以來,我國沿海集裝箱港口實現(xiàn)了跨越式發(fā)展,為集裝箱貨物運輸及對外貿(mào)易提供了良好的基礎,也為腹地城市的經(jīng)濟發(fā)展提供了保障.伴隨集裝箱港口的大力建設,我國沿海集裝箱港口的運力已從嚴重不足轉變?yōu)榛緷M足,而且部分港口已經(jīng)出現(xiàn)過剩.隨著“十二五”規(guī)劃綱要的實施,經(jīng)濟發(fā)展方式由粗放型向集約型轉變,必然要求進一步提高集裝箱港口生產(chǎn)效率,優(yōu)化其發(fā)展模式.

早期對港口效率的研究主要借助單一或多個指標來進行.由于難以全面刻畫港口效率的特點,轉向綜合評價研究.港口的生產(chǎn)運作是一個較為復雜的過程,且屬于多投入多產(chǎn)出模式,所以近年來國外利用數(shù)據(jù)包絡分析方法(DEA)研究港口效率的文獻較多.然而大部分研究基于一階段DEA模型,忽略了環(huán)境因素及隨機干擾因素對效率的影響,從一定程度上來說不夠客觀.為了克服這一問題,Liu[1]同時運用DEA-CCR、DEA-BCC和三階段DEA模型估算了太平洋十大港口1998-2001年間的動態(tài)效率變化,并得到結論,三階段DEA模型估算出的效率水平最為客觀.目前國內(nèi)針對港口效率的定量研究相對較少.龐瑞芝[2]對我國50個主要沿海港口1999-2002年的經(jīng)營效率進行評價,并利用Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)分析其動態(tài)效率,但僅限于一階段DEA.王玲等[3]運用三階段DEA方法對我國主要內(nèi)河港口進行效率評價,認為我國內(nèi)河港口存在嚴重的投入擁擠和產(chǎn)出不足現(xiàn)象,港口資源浪費現(xiàn)象十分嚴重.

總結國內(nèi)的研究現(xiàn)狀發(fā)現(xiàn),關于港口效率的研究主要集中于綜合性港口的效率評估,使用方法多為一階段DEA模型,個別采用三階段DEA模型的研究主要針對內(nèi)河港口.本文以我國沿海主要集裝箱港口的碼頭企業(yè)為研究單元,運用三階段DEA模型對我國沿海集裝箱港口碼頭企業(yè)的生產(chǎn)效率進行評估,并對各地區(qū)港口碼頭企業(yè)所存在的問題進行深入探討,提出效率改進方向及對策建議,以利于我國沿海集裝箱港口的健康發(fā)展.

2 研究方法

本文采用三階段DEA方法定量測度我國沿海集裝箱碼頭企業(yè)效率,該模型具體分為以下三個階段:

第一階段 傳統(tǒng)DEA模型.

該階段對原始投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行傳統(tǒng)DEA回歸.本文采用投入導向型規(guī)模報酬可變的DEABCC模型,該模型是一種較為成熟的方法,其原理與數(shù)學模型不再贅述.

第二階段 運用SFA模型分解松弛變量.

該階段利用SFA方法對環(huán)境變量進行回歸分析,加入隨機誤差因素,以克服第一階段DEA模型的缺點.第一階段DEA分析得出的投入松弛變量是指理想投入量與實際投入量之間的落差,而造成這種松弛變量的原因,可歸因于環(huán)境影響、管理無效率和隨機誤差三個因素,通過SFA模型可分別觀測出以上三個因素的影響.

(1)對每一種投入建立松弛變量.

式中 xni為第i個決策單元(DMU)的第n種投入值;xni×λ為第i個DMU的第n種投入值在效率前沿面的最優(yōu)映射;Sni表示相應的投入松弛變量.

(2)以第一階段DEA分析得到的投入松弛變量為被解釋變量,以環(huán)境變量為解釋變量構建SFA回歸模型.

式中 Sni是投入的松弛變量;zi是外生環(huán)境變量,是DMU管理無效率環(huán)境解釋變量的觀察值;βn是需要估算的環(huán)境解釋變量的未知參數(shù);fn(zi;βn)表示環(huán)境變量對投入松弛變量的影響方式,一般取fn(zi;βn)=ziβn;vni表示隨機誤差;uni表示管理無效率;vni與uni獨立不相關,并假設vni服從正態(tài)分布,uni服從半正態(tài)分布

(3)分兩步調(diào)整投入松弛變量.

①利用管理無效率的條件估計值得到隨機誤差的估計值,從綜合誤差中分離出隨機誤差.羅登躍[4]指出國內(nèi)部分學者直接套用了Jondrow給出的公式,但Jondrow的公式是針對“生產(chǎn)函數(shù)”隨機前沿分析的,即綜合誤差為vni-uni,而Fried提出的三階段DEA模型中使用的是“成本函數(shù)”隨機前沿分析模型,相應的綜合誤差項為vni+uni,所以此時分離隨機誤差的公式與Jondrow所給出的公式是不同的,在形式上有細微的差別.

②將處于較好環(huán)境和運氣的DMU單元進行向上調(diào)整

式中 Xni和xni分別表示經(jīng)過調(diào)整的投入值和原始的投入值;zi表示環(huán)境變量的觀察值.式(3)右邊第一個中括號代表把全部樣本調(diào)整至相同環(huán)境下;第二個中括號代表將全部樣本的隨機誤差調(diào)整為相同情形,最終使得每個樣本面對相同的環(huán)境和運氣.

第三階段 調(diào)整的DEA模型.

該階段構建調(diào)整后的DEA模型,即將第二階段所調(diào)整的投入變量值及原始產(chǎn)出值重新代入一階段DEA-BCC模型中,計算出剔除環(huán)境變量和隨機誤差項后的DMU效率.通過這種方法得到的效率值,排除了運營環(huán)境和隨機誤差的干擾,能夠更客觀、真實地反映實際效率.

3 實證分析

3.1 指標選取與數(shù)據(jù)來源

3.1.1 投入與產(chǎn)出指標的選取

目前,用DEA方法分析港口效率的文獻中,投入指標主要從資本、勞動和土地三個方面衡量.對于產(chǎn)出指標,幾乎所有研究都將貨物吞吐量列為產(chǎn)出指標,一些研究還將用戶滿意度或港口利潤等列為產(chǎn)出指標.鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性,本文選取三個投入指標,碼頭岸線長度、裝卸設備數(shù)量和企業(yè)員工數(shù)量.其中裝卸設備數(shù)量的統(tǒng)計為橋吊、輪胎吊及行吊數(shù)量.產(chǎn)出指標為碼頭企業(yè)的集裝箱吞吐量.

3.1.2 環(huán)境變量的選取

環(huán)境變量是指影響沿海集裝箱碼頭效率但不在樣本主觀可控范圍之內(nèi)的因素,包括自然環(huán)境和社會經(jīng)濟環(huán)境.從經(jīng)濟環(huán)境角度看,經(jīng)濟發(fā)展水平和對外貿(mào)易的發(fā)展都會對港口建設和經(jīng)營效率產(chǎn)生重大影響.因此,本文將地區(qū)生產(chǎn)總值、進出口貿(mào)易額和地區(qū)人口總數(shù)三個因素作為環(huán)境變量,數(shù)據(jù)的收集以港口所依托城市為單元.

3.1.3 樣本及數(shù)據(jù)來源

鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性和完整性,本文選取19個沿海主要集裝箱港口的42家碼頭企業(yè)為樣本,共168項投入、產(chǎn)出觀測值.選取2010年數(shù)據(jù),其主要來源于《中國港口統(tǒng)計年鑒2011》、交通部官方網(wǎng)站、各碼頭運營企業(yè)的官方網(wǎng)站,以及相應城市2010年國民經(jīng)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計公報.

3.2 第一階段DEA模型實證結果

第一階段運用DEAP 2.1對我國42個主要沿海集裝箱碼頭企業(yè)的效率水平進行分析.在不考慮環(huán)境變量和隨機因素時,我國主要沿海集裝箱碼頭企業(yè)的平均綜合效率為0.577,平均純技術效率為0.689,平均規(guī)模效率為0.820.Cullinane[5]曾對世界主要集裝箱港口效率進行了評價,平均綜合效率為0.783 1.由此可見,世界主要集裝箱港口的平均運營效率高于我國,說明我國沿海集裝箱碼頭企業(yè)的整體效率較低,亟待改進.

由圖1可見,除部分地區(qū)的碼頭企業(yè)外,多數(shù)碼頭企業(yè)的綜合效率折線與規(guī)模效率折線比較一致,且位于純技術效率折線下方,由此可初步判斷,我國沿海集裝箱碼頭企業(yè)的無效率主要來源于規(guī)模無效率,但也不排除環(huán)境變量和隨機誤差影響的可能.

圖1 2010年我國主要沿海集裝箱碼頭效率折線圖Fig.1 The efficiency line graph of China's main coastal container terminal of 2010

在第一階段DEA計算中BBC模型根據(jù)有效率港口設定的效率前沿計算出了各投入的目標值.由表1可以看出,三種投入的實際值均大幅高于目標值,說明在既定的產(chǎn)出水平下存在明顯的投入擁擠,但一階段DEA結果并不能顯示出這種浪費的準確來源,因為一階段的結果受到環(huán)境變量和隨機誤差的干擾.

表1 投入導向BCC模型后投入目標值與實際投入值的比較Table 1 The contrast of target value and original value of input-oriented BBC model

3.3 第二階段SFA回歸結果

第二階段運用FRONTIER4.1計算SFA回歸模型.將第一階段得到的各投入變量的松弛變量作為被解釋變量,將地區(qū)生產(chǎn)總值、進出口總額,以及地區(qū)人口總數(shù)三個環(huán)境變量作為解釋變量,構建SFA回歸模型.計算結果如表2所示.

由于環(huán)境變量是對各投入松弛變量的回歸,所以當回歸系數(shù)為負時,表示增加環(huán)境變量值有利于減少投入松弛量,即有利于減少各投入變量的浪費.由表2可見,地區(qū)生產(chǎn)總值對三種投入的松弛變量均為不利因素,這可能是由于隨著GDP的增長,碼頭企業(yè)的投入大幅增加,但并未因此帶來吞吐量的按比例增長,從而造成了投入的浪費;進出口貿(mào)易額對碼頭岸線長度的松弛變量為不利因素,而對其他兩項投入的松弛變量為有利因素,這可能是由于進出口貿(mào)易額的增加會帶來吞吐量的增加,從而提高了港口投入的利用率,然而這一環(huán)境變量對碼頭岸線長度不利,可能是由于普遍存在碼頭岸線建設過量的原因;地區(qū)人口總數(shù)對三種投入的松弛變量均為有利因素,這可能是由于隨著人口的增長,貨運需求會相應增長,從而提高了港口的吞吐量,提升單位投入的產(chǎn)出能力.

表2 投入松弛變量的回歸分析結果Table 2 The result of input slack variable regression analysis

3.4 第三階段投入調(diào)整后的實證結果

由圖2可知,第一、三階段各碼頭企業(yè)的綜合效率存在明顯差異,表明本文所選環(huán)境變量因素及相應隨機誤差因素對決策單元的效率產(chǎn)了較大影響.由于第三階段所得效率值能夠更加客觀真實地反映各碼頭企業(yè)的各項效率狀況,因此效率分析及改進建議應以此為基礎.

3.4.1 調(diào)整前后的綜合效率、純技術效率和規(guī)模效率對比

我國主要沿海集裝箱碼頭企業(yè)的平均綜合效率調(diào)整前后變化不大,由第一階段的0.577下降到第三階段的0.564;但平均純技術效率和平均規(guī)模效率變化較大,分別由0.689上升到0.82,0.82下降到0.677.由圖2可見,除部分碼頭企業(yè)之外,多數(shù)碼頭企業(yè)的綜合效率出現(xiàn)明顯下降,其原因在于規(guī)模效率的大幅下降,說明規(guī)模不經(jīng)濟是我國沿海集裝箱碼頭企業(yè)效率低下的主要原因.

3.4.2 沿海港口群碼頭企業(yè)效率差異

以第三階段各碼頭企業(yè)純技術效率和規(guī)模效率均值為關鍵點,構建出純技術效率與規(guī)模效率的矩陣圖,如圖3所示.

由圖3可知,環(huán)渤海地區(qū)碼頭企業(yè)效率呈現(xiàn)參差不齊現(xiàn)象,主要分布于第一、第二象限,說明該地區(qū)碼頭企業(yè)規(guī)模效率普遍高于平均水平,純技術效率普遍低于平均水平.該地區(qū)個別企業(yè)同時呈現(xiàn)較高的規(guī)模效率和純技術效率,然而個別企業(yè)同時呈現(xiàn)較低的規(guī)模效率和純技術效率,說明該地區(qū)碼頭企業(yè)發(fā)展水平較不平均,需要根據(jù)不同碼頭企業(yè)的情況進行針對性的調(diào)整.

圖2 第一、三階段各碼頭綜合效率對比圖Fig.2 The comprehensive efficiency line graph of terminal of the first and third stages

長江三角洲地區(qū)大部分碼頭企業(yè)的規(guī)模效率較接近效率值1且明顯高于其他地區(qū),同時該地區(qū)的純技術效率也普遍高于其他地區(qū),綜合來看,長江三角洲地區(qū)碼頭企業(yè)的規(guī)模效率和純技術效率都處于較高水平.

東南沿海地區(qū)碼頭企業(yè)主要集中在第二象限,說明純技術效率低于平均值.仔細觀察可發(fā)現(xiàn),該地區(qū)的規(guī)模效率也普遍低于處于同一象限的其他港口群的規(guī)模效率,說明東南沿海地區(qū)碼頭企業(yè)的管理水平有待提升,同時企業(yè)規(guī)模也有待調(diào)整.

珠江三角洲地區(qū)碼頭企業(yè)也主要分布于第二象限,但是與東南沿海地區(qū)不同的是,該地區(qū)的碼頭企業(yè)規(guī)模效率普遍較高,純技術效率普遍偏低,說明珠江三角洲碼頭企業(yè)的管理水平有待調(diào)整.

3.4.3 調(diào)整后投入目標平均值與投入平均值

這一階段的對比選取了調(diào)整后的投入平均值和調(diào)整后的投入目標平均值,以保證所有碼頭企業(yè)均處于同樣的環(huán)境及運氣條件下,剔除了環(huán)境因素和隨機誤差的干擾.由表3可知,投入目標平均值與投入平均值的對比中,碼頭岸線長度有32.92%的投入過量,裝卸設備及企業(yè)員工數(shù)量也均有34.35%和35.45%的投入過量.與調(diào)整前的兩平均值對比可以觀察到,調(diào)整后的投入目標平均值與投入平均值間的差距明顯縮小,由60%左右下降到了30%左右,說明環(huán)境變量和隨機誤差對目標值的估算形成了干擾.同時,也說明剔除了干擾因素后我國沿海主要集裝箱碼頭企業(yè)仍存在嚴重的投入擁擠,造成了資源浪費.該分析結果進一步驗證了欒維新等[6]在前期研究中所得結論.

表3 調(diào)整后投入目標值與實際投入值對比Table 3 The contrast of adjusted target value and original value

4 研究結論

通過三階段DEA方法對我國沿海主要集裝箱碼頭企業(yè)的效率評估可以發(fā)現(xiàn)以下幾個特征,我國沿海集裝箱碼頭企業(yè)總體效率偏低,規(guī)模無效率是其主要原因;各沿海港口群碼頭企業(yè)效率存在較大地域差異,長江三角洲地區(qū)相對較高,而東南沿海地區(qū)相對較低;我國沿海主要集裝箱碼頭企業(yè)存在較嚴重的投入擁擠,最高擁擠程度達到35%,說明碼頭企業(yè)存在較為嚴重的資源浪費;在碼頭企業(yè)的效率評估中,環(huán)境因素和隨機誤差都對效率產(chǎn)生了一定的影響.基于以上幾點,本文提出如下建議:

(1)控制沿海集裝箱碼頭建設投入.

由實證結果可見,我國沿海主要集裝箱碼頭企業(yè)存在嚴重的投入過量,本文中選取的三種投入指標均有超過30%的擁擠現(xiàn)象,造成了大量的資源浪費.控制碼頭投入是提高碼頭企業(yè)效率的關鍵因素,同時也可大量節(jié)約資源.

(2)根據(jù)地區(qū)環(huán)境規(guī)劃投入規(guī)模.

我國沿?？蓜澐譃槲鍌€主要港口群,本文中研究了其中四個港口群碼頭企業(yè)的效率,發(fā)現(xiàn)各港口群碼頭企業(yè)效率存在較大地域差異,長江三角洲和環(huán)渤海地區(qū)碼頭企業(yè)效率明顯高于東南沿海及珠江三角洲.由此可推斷,根據(jù)碼頭企業(yè)所處地理環(huán)境不同,規(guī)劃不同的投入規(guī)模是十分必要的.

(3)港口群內(nèi)部資源整合.

港口存在嚴重的投入擁擠,各港口群內(nèi)部競爭較為激烈,大型港口逐漸增加,仍未形成明確的港口層次布局.加強港口群內(nèi)部的資源整合有助于節(jié)約資源,緩解各港口競爭壓力,提高碼頭的綜合效率.

[1] Liu C C.Evaluating the operational efficiency of major ports in the Asia-Pacific region using data envelopment analysis[J].Applied Economics,2008,40(13-15): 1737-1743.

[2] 龐瑞芝.我國主要沿海港口的動態(tài)效率評價[J].經(jīng)濟研究,2006(6):92-100.[PANG R Z.Dynamic efficiency evaluation of China's main coastal port[J]. Economic Research Journal,2006(6):92-100.]

[3] 王玲,畢志雯.基于三階段DEA模型的我國主要內(nèi)河港口效率研究[J].產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究,2010(4):40-48.[WANG L,BI Z W.Evaluating the operational efficiency of major inland ports in China using the 3-Stage DEA model[J].Industrial Economics Research, 2010(4):40-48.]

[4] 羅登躍.三階段DEA模型管理無效率估計注記[J].統(tǒng)計研究,2012(4):104-107.[LUO D Y.A note on estimating managerial inefficiency of Three-Stage DEA model[J].Statistical Research,2010(4): 104-107.]

[5] Cullinane K P B,Wang T F,Song D W,et al.The technical efficiency of container ports:Comparing data envelopment analysis and stochastic frontier analysis [J].Transportation Research Part A,2006(40): 354-374.

[6] 欒維新,馬新華.我國集裝箱港口吞吐能力供需平衡研究[J].經(jīng)濟地理,2011(31):1774-1792. [LUAN W X,MA X H.The study on supply-demand balance for throughput capacity of the container ports in China[J].EconomicGeography,2011(31): 1774-1792.]

The Efficiency Measurement of Coastal Container Terminals in China

LI Dan,LUAN Wei-xin,PIAN Feng
(Transportation Management College,Dalian Maritime University,Dalian 116026,Liaoning,China)

Following the implementation of the twelfth consecutive Five-Year Plan,the development pattern of coastal container ports in China has been shifted,which requires higher port efficiency and an improved development mode.The three-stage DEA(Data Envelopment Analysis)model is applied on the basis of inputoutput cross-sectional data of 42 coastal container terminals in China.The model statistically evaluates the comprehensive efficiency,the pure technical efficiency and the scale efficiency of coastal container terminals. The outcome shows that the efficiency of coastal container terminals is rather low in China,and scale inefficiency is the primary reason.There is a big difference in terminal efficiency of different port groups.The terminal efficiency of Yangtze River Delta and Bohai Rim is relatively high,but Southeast Coast and Pearl River Delta's is comparatively low.Furthermore,there is an excessive waste in the input of container terminal development in China.In the final section,suggestions are proposed for the existing problems in port developments.

waterway transportation;comprehensive efficiency;three-stage DEA model;coastal container terminal;scale efficiency;technical efficiency

U6-9

: A

U6-9

A

1009-6744(2013)05-0010-06

2013-01-07

2013-03-01錄用日期:2013-03-11

國家自然科學基金項目(408710635).

李丹(1985-),女,遼寧大連人,博士生.

*通訊作者:weixinl@vip.163.com