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    基于SFA的不同管理模式下郵輪港口技術效率評價研究

    2017-02-21 15:27:03余璇鮑君忠
    中國水運 2016年12期
    關鍵詞:技術效率管理模式

    余璇++鮑君忠

    摘 要:本文選取郵輪港口2005-2015年的歷史數(shù)據(jù),運用隨機前沿分析(SFA)計算郵輪港口技術效率。世界郵輪港口的技術效率整體有較大提升,受隨機因素的影響較小;不同的管理經(jīng)營模式會對郵輪港口的技術效率會產生影響,由私營公司經(jīng)營管理的郵輪港口的技術效率最高;提高泊位專屬性、增加非核心業(yè)務收入的比重可提升郵輪港口技術效率。

    關鍵詞:郵輪港口;技術效率;管理模式

    中圖分類號:U652.1 文獻標識碼:A 文章編號:1006—7973(2016)12-0039-03

    1 郵輪港口發(fā)展態(tài)勢及管理模式

    1.1 郵輪港口發(fā)展態(tài)勢

    據(jù)國際郵輪協(xié)會統(tǒng)計,自1980年起國際郵輪旅游市場的旅客人數(shù)增長率平均能達到7.6%。在這種快速增長的大背景之下,越來越多的郵輪港口從由公共部門管理轉變?yōu)槭怯晒膊块T、郵輪公司共同管理經(jīng)營或直接由郵輪公司建設經(jīng)營。郵輪港口作為郵輪業(yè)的重要組成部分,為在港停靠的郵輪提供多方面服務,是郵輪業(yè)核心業(yè)務之一。北美和歐洲是郵輪的發(fā)源地,而近年來亞洲地區(qū)大興郵輪港口建設,發(fā)展勢頭極其迅猛。全球重要的郵輪母港約50個,主要分布歐洲、北美和亞太這三大區(qū)域。

    1.2 郵輪港口管理模式分析

    近年來航運業(yè)結構巨幅調整,港口之間競爭加劇,港口管理方式的市場性變化趨向明顯。在港口管理模式變革的大背景下,郵輪港口的管理模式也發(fā)生著巨大改變。目前郵輪港口的管理模式可分為三類:一是由政府(國有企業(yè))進行管理。港口的管理機構一般也以政府部門的形式存在。二是港口由私營企業(yè)管理的情況,多是由政府以租約的方式在中長期的時間內暫時出讓管理權。三是由私營公司與政府(國有企業(yè))共同管理。一般是由政府(國有企業(yè))進行郵輪港口(碼頭)基礎設施建設,私營企業(yè)(郵輪公司、旅游企業(yè)等)采取合約租賃的形式獲得管理碼頭相關業(yè)務的權利。眾多研究證明,不同的管理模式會對貨運港口的效率帶來相異的影響,但未明確對郵輪港口運營的影響方式和程度。

    2 郵輪港口技術效率測量模型

    2.1 技術效率及測量方法

    技術效率從產出角度認為是指在給定的投入水平下,生產單元實際產出與理想的最大可能產出的比值。技術效率可用生產前沿面(通過生產前沿函數(shù)反映)與實際產出量之間的關系來反映。對生產前沿函數(shù)的研究有兩種代表性方法:數(shù)據(jù)包絡分析(DEA)和隨機前沿分析(SFA)。綜合對SFA與DEA方法的比較,考慮到郵輪港口規(guī)模龐大,隨機干擾因素較多,在本研究中選擇SFA方法進行郵輪港口的效率評價。SFA需要確定郵輪港口的投入、產出和環(huán)境變量,投入和產出變量的選取,應盡可能真實的反映郵輪港口的實際目標、體現(xiàn)郵輪港口的生產過程。

    2.2 郵輪港口的SFA模型

    2.2.1 投入產出變量與環(huán)境變量選取

    本文選擇樣本港口的郵輪旅客客流量作為郵輪碼頭的產出變量,而投入變量則從對港口生產情況影響較大的勞動力、土地和設備的使用狀況來考慮經(jīng)分析后共選取5個投入變量,泊位數(shù)量、泊位總長度、泊位最大水深、客運中心建筑面積、郵輪碼頭停車位數(shù)量。

    選取3個環(huán)境變量衡量影響技術效率的因素:一是碼頭泊位的專屬性,該指標反映的是碼頭泊位是否由郵輪與渡輪共用或僅為郵輪提供服務。因該指標不易量化,所以采用虛擬變量方式表示:若泊位為郵輪和渡輪共用,設為0;若僅為郵輪提供服務,設為1;二是以非核心業(yè)務占郵輪碼頭總收入的比率作為指標;三是選取每位郵輪旅客平均在港停留天數(shù)。

    2.2.2 模型的確定與檢驗

    根據(jù)選定的郵輪港口投入產出變量和影響因素變量,確定針對世界郵輪港口的隨機前沿模型如式(2.1):

    式(2.1)中:Yit——第i個郵輪碼頭在t時期的客流量;<\\雜志\水運雜志\第12期\tp\2.jpg>——是待估參數(shù);I1it——第i個郵輪碼頭在t時期的泊位數(shù);I2it——第i個郵輪碼頭在t時期的泊位總長度;I3it——第i個郵輪碼頭在t時期最大泊位水深;I4it——第i個郵輪碼頭在t時期的客運中心建筑面積;I5it——第i個郵輪碼頭在t時期停車位數(shù);mit——郵輪碼頭i第 t 年的無效率值。Uit——第i個生產單元t時期的技術非效率<\\雜志\水運雜志\第12期\tp\3.jpg>

    由此建立效率模型,表示形式如下:

    式(2.2)中:Zit—— 郵輪碼頭i第t年的影響因素變量;<\\雜志\水運雜志\第12期\tp\6.jpg>—— 待估參數(shù);E1it —— 第i個郵輪碼頭第t時期泊位專屬性;E2it—— 第i個郵輪碼頭第t時期非核心業(yè)務收入占碼頭總收入比率;E3it—— 第i個郵輪碼頭第t時期郵輪旅客平均在港停留時間。

    隨機前沿模型屬于一種計量經(jīng)濟學模型同時具有統(tǒng)計性質,所以在確定具體模型之后要進行統(tǒng)計檢驗。主要包括變差率γ的取值判斷、單邊似然比檢驗。

    3 郵輪港口技術效率結果分析

    3.1 樣本選擇

    本文選取世界郵輪協(xié)會2015年度報告中始發(fā)郵輪數(shù)量排名前十的郵輪港口為樣本,選取各個郵輪港口涵括的多個碼頭為計算單元,分別包括邁阿密港、大沼澤港、卡納維拉爾角港、巴塞羅那、奇維塔韋基亞港、威尼斯港、洛杉磯港、溫哥華、紐約、長灘港。本文選取2005年到2015時間段內的各碼頭的面板數(shù)據(jù),個別碼頭在10年間陸續(xù)投入使用,故樣本數(shù)據(jù)中共包括10年中十大郵輪港口28個郵輪碼頭241個有效數(shù)據(jù)。

    3.2 郵輪港口技術效率測量

    本文采用的數(shù)據(jù)來自樣本選取的十大郵輪港口的官方網(wǎng)站、CLIA、BREA統(tǒng)計研究報告。根據(jù)2005-2015年間投入產出情況,使用FRONTIER4.1軟件進行計算,結果包括隨機生產前沿模型中參數(shù)估計值、估計值標準差和t檢驗值及各年郵輪碼頭技術效率值。

    3.2.1 隨機前沿函數(shù)參數(shù)與效率函數(shù)參數(shù)估計

    根據(jù)式2.1中的參數(shù)進行估計得到隨機前沿生產函數(shù)參數(shù)估計,結果表明技術非效率客觀存在而隨機前沿模型有效,且隨機干擾誤差影響較小,僅占到3.6%,因此對郵輪港口進行效率評價是十分必要的,方法也是可行的。根據(jù)式2.2中的參數(shù)估計情況得到效率函數(shù)參數(shù)估計,結果表明在一定程度說明提高泊位專屬性,即泊位從與渡輪共用轉變?yōu)閷S玫泥]輪泊位時能夠提升港口的技術效率、非核心業(yè)務收入占郵輪港口總收入的比率與技術效率之間具有負相關的關系以及郵輪旅客在港停留時間增加會導致港口技術效率的降低。

    3.2.3 技術效率結果分析

    按照時間發(fā)展的軌跡對同一郵輪港口的技術效率進行縱向比較分析,圖3.1是對各郵輪港口技術效率發(fā)展趨勢的匯總和對比,圖3.2反映各港口技術效率變化的速度。

    通過圖3.1和圖3.2可直觀的看出各港口的技術效率整體呈現(xiàn)上升的趨勢,但隨著時間推移上升的速度略有減緩。

    樣本中共26個碼頭,其中公營碼頭為10個,私營碼頭6個,公/私結合的碼頭,分別占到總數(shù)的38.5%,23%,38.5%,將各碼頭10年間的技術效率平均值以散點圖的形式刻畫反映,如圖3.3。從圖3.3可以清晰地看出:由私營公司經(jīng)營的碼頭(圖3.3中11-16)的技術效率整體水平高于其他兩種經(jīng)營模式下的碼頭。

    4 結論

    世界十大郵輪港口的技術效率整體呈現(xiàn)上升趨勢,且受隨機因素的影響較小,而受技術非效率影響較大,提高技術運用水平可以較明顯縮小郵輪港口產出與生產前沿面之間的差距。不同的管理經(jīng)營模式會對郵輪港口的技術效率產生影響。由公共部門管理和由公共部門私營公司聯(lián)合管理的港口技術效率偏低,但二者之間在技術效率上無明顯差異;由私營公司管理的郵輪港口的技術效率最高。通過提高郵輪港口泊位專屬性即泊位由非渡輪與郵輪共用的情況發(fā)展為僅供郵輪停泊使用,可提升郵輪港口技術效率;非核心業(yè)務占郵輪港口業(yè)務總收入的比重與技術效率之間存在正相關關系;郵輪旅客在港停留時間與技術效率之間存在負相關關系。

    參考文獻:

    [1]王諾.郵輪經(jīng)濟[M].北京:化學工業(yè)出版社,2008 :3.

    [2]沈世偉. 國內郵輪業(yè)研究綜述與展望[J]. 旅游研究,2011,03:22-29.

    [3]吳慧,王道平,張茜,張志東. 基于云模型的國際郵輪港口競爭力評價與比較研究[J]. 中國軟科學,2015,02:166-174.

    [4] K. Cullinane et al. Transportation Research Part A 40 (2006) 354-374 359.

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