基于動(dòng)態(tài)隨機(jī)前沿模型的集裝箱碼頭技術(shù)效率分析

張世斌, 時(shí) 寰

(1.上海海事大學(xué)數(shù)學(xué)系,上海201306;2.上海海事大學(xué)物流研究中心,上海201306)

生產(chǎn)和消費(fèi)的全球化對(duì)國(guó)際貿(mào)易產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響.作為國(guó)際物流網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),集裝箱港口在國(guó)際貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中的重要作用不斷增強(qiáng).在港口運(yùn)輸競(jìng)爭(zhēng)激烈的環(huán)境下,學(xué)術(shù)界和政府有關(guān)部門(mén)都對(duì)提升集裝箱港口的技術(shù)效率水平極為重視[1].

隨機(jī)前沿模型(stochastic frontier model,SFM)由Aigner等[2]與Meeusen等[3]分別提出,因?yàn)樵撃Ｐ图瓤紤]了統(tǒng)計(jì)誤差,又能夠給出各生產(chǎn)單元的具體效率指標(biāo),所以在各行業(yè)技術(shù)效率分析中被廣泛應(yīng)用.例如,Chen等[4]基于SFM對(duì)中國(guó)石化燃料發(fā)電企業(yè)技術(shù)效率進(jìn)行了研究.Tabak等[5],對(duì)銀行業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)的技術(shù)效率進(jìn)行了分析.在港口技術(shù)效率研究方面,對(duì)港口考核指標(biāo)的選擇不同,研究的側(cè)重點(diǎn)也會(huì)有所差異.例如,Cullinane等[6]選擇員工工資、管理費(fèi)用及設(shè)備的維修費(fèi)用等作為投入指標(biāo),將港口的主營(yíng)收入作為產(chǎn)出指標(biāo),研究了集裝箱碼頭的私有化和解除港口管制政策對(duì)韓國(guó)港口技術(shù)效率的影響.艾亞釗等[7]在效率項(xiàng)中引入碼頭是否為樞紐型集裝箱碼頭和港口經(jīng)營(yíng)人的性質(zhì)作為外生變量,研究了港口所有權(quán)結(jié)構(gòu)、碼頭的性質(zhì)與港口運(yùn)作效率的關(guān)系.

在以往的港口技術(shù)效率分析研究中,大多基于靜態(tài)SFM,其技術(shù)效率不隨時(shí)間而改變.對(duì)技術(shù)效率的分析是通過(guò)先計(jì)算出港口的技術(shù)效率,然后再尋找技術(shù)效率與其影響因素間的聯(lián)系[6-10].但是,影響港口技術(shù)效率的外生變量往往會(huì)動(dòng)態(tài)變化,用靜態(tài)觀點(diǎn)研究港口技術(shù)效率可能會(huì)在評(píng)估技術(shù)效率時(shí)造成更大的隨機(jī)誤差.本工作基于技術(shù)效率隨外生變量的變化而呈現(xiàn)隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化的SFM(動(dòng)態(tài)SFM)進(jìn)行港口技術(shù)效率分析.該方法不僅可以估計(jì)出投入產(chǎn)出及外生變量的影響參數(shù),而且可以計(jì)算出各經(jīng)濟(jì)單元的技術(shù)效率以及隨時(shí)間的變化規(guī)律,實(shí)現(xiàn)外生變量對(duì)經(jīng)濟(jì)單元技術(shù)效率的動(dòng)態(tài)定量分析[11-12].另外,在港口技術(shù)效率影響因素分析中,多數(shù)研究只考慮了港口所有權(quán)性質(zhì)、港口腹地經(jīng)濟(jì)等因素[6-8].然而,就長(zhǎng)三角地區(qū)而言,其雄厚的經(jīng)濟(jì)實(shí)力需要發(fā)達(dá)的集疏運(yùn)體系和高效運(yùn)作的港口群來(lái)支撐[13].因此,本工作基于動(dòng)態(tài)SFM,借助2007—2012年長(zhǎng)三角地區(qū)14個(gè)主要集裝箱碼頭的面板數(shù)據(jù),引入集裝箱港口集疏運(yùn)體系及人力資源狀況作為外生變量,對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)主要集裝箱碼頭的技術(shù)效率進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析,重點(diǎn)探討集疏運(yùn)體系、人力資源狀況對(duì)集裝箱港口技術(shù)效率的影響,為港口發(fā)展規(guī)劃提供重要參考.

1 模型和變量

1.1 動(dòng)態(tài)隨機(jī)前沿模型

基于確定性的生產(chǎn)函數(shù)模型,同時(shí)考慮統(tǒng)計(jì)誤差與技術(shù)無(wú)效率性的SFM[2-3]的基本形式為

式中:xi和yi分別表示第i個(gè)生產(chǎn)單元投入與產(chǎn)出的觀測(cè)值;f(xi;β)evi為隨機(jī)生產(chǎn)前沿,即最大可能產(chǎn)出;β為參數(shù)向量;vi為隨機(jī)誤差;ui為無(wú)效率項(xiàng),是一隨機(jī)非負(fù)向量.基于模型(1),生產(chǎn)單元i的技術(shù)效率(technical efficiency,TE)為e?ui.

在模型(1)中,生產(chǎn)函數(shù)采用Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)形式,兩邊取對(duì)數(shù),并考慮變量隨時(shí)間的影響,得到基于面板數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)SFM:

式中,yit表示第i個(gè)生產(chǎn)單元在t時(shí)間的產(chǎn)值;xit為k×1維向量,表示第i個(gè)生產(chǎn)單元在t時(shí)間的投入;β是k×1維的參數(shù)向量;vit是統(tǒng)計(jì)誤差,設(shè)vit關(guān)于i和t獨(dú)立同分布,且是無(wú)效率項(xiàng),為非負(fù)的隨機(jī)變量.假設(shè){uit}和{vit}相互獨(dú)立,且無(wú)效率項(xiàng)uit滿(mǎn)足

式中:zit為m×1維的協(xié)變量,γ為m×1維的參數(shù)向量,εit關(guān)于i和t獨(dú)立同分布,且εit～N(0,ω2).基于模型(2)和(3),生產(chǎn)單元i在時(shí)間t的技術(shù)效率為e?uit.

1.2 變量選擇

1.2.1 投入產(chǎn)出變量

參考文獻(xiàn)[6-10]中投入指標(biāo)與產(chǎn)出變量的選擇,在式(2)中,yit取為第i個(gè)碼頭第t年的集裝箱吞吐量,選取k=6個(gè)指標(biāo)作為投入變量,即其中依次為碼頭的泊位長(zhǎng)度、岸橋數(shù)量、龍門(mén)吊數(shù)量、集裝箱堆場(chǎng)面積、前沿水深和期末在崗職工數(shù)量.

1.2.2 外生變量

采用m=4個(gè)指標(biāo)作為影響技術(shù)效率的外生變量,即在式(3)中,取其中依次為碼頭集裝箱吞吐量水水中轉(zhuǎn)占比、國(guó)際中轉(zhuǎn)比例、本科及以上的學(xué)歷人數(shù)占在崗職工總?cè)藬?shù)的比例以及勞務(wù)工數(shù)量占總員工數(shù)量的比例.選取上述4個(gè)指標(biāo)作為外生變量進(jìn)行分析,主要依據(jù)如下:

(1)水水中轉(zhuǎn)占比.水水中轉(zhuǎn)是世界大型集裝箱港口的主要集疏運(yùn)方式之一,水水中轉(zhuǎn)規(guī)模比例很大程度地決定了港口作為集疏運(yùn)樞紐的地位[14].另外,長(zhǎng)三角地區(qū)的鐵路運(yùn)輸占比不足0.5%,集疏運(yùn)相當(dāng)大的比例集中于水路運(yùn)輸.

(2)國(guó)際中轉(zhuǎn)比例.以新加坡港、釜山港和香港港等為代表的國(guó)際重要樞紐,平均國(guó)際中轉(zhuǎn)比例高達(dá)50%以上,新加坡超過(guò)80%.港口的技術(shù)效率是決定港口成為國(guó)際中轉(zhuǎn)港的一個(gè)重要因素.另外,政府也出臺(tái)多項(xiàng)政策要求提高港口國(guó)際中轉(zhuǎn)業(yè)務(wù)量,由此可見(jiàn),該指標(biāo)對(duì)港口技術(shù)效率及地位的作用.

(3)勞務(wù)工占比與本科及以上學(xué)歷人員的占比.在集裝箱港口的財(cái)政開(kāi)支結(jié)構(gòu)中,員工管理費(fèi)用和員工薪資的支出超過(guò)50%,員工的工作水平直接體現(xiàn)在港口的總體運(yùn)作水平上[6].另外,港口優(yōu)化人力資源主要通過(guò)兩種方式:一是雇傭高學(xué)歷人才,優(yōu)化員工的教育水平;二是降低人員冗余,雇傭勞務(wù)派遣工從事一些技術(shù)含量低、可代替性強(qiáng)的職位以節(jié)約人力成本并增強(qiáng)組織管理的靈活性.

1.3 動(dòng)態(tài)SFM貝葉斯推斷與實(shí)現(xiàn)

對(duì)動(dòng)態(tài)SFM的未知參數(shù)進(jìn)行貝葉斯推斷.變量系數(shù)β和γ均采用無(wú)信息先驗(yàn),尺度參數(shù)σ2和ω2的先驗(yàn)皆取為倒Gamma分布[11,15-16],即

其中p1＞0,q1＞0,p2＞0,q2＞0為先驗(yàn)分布的參數(shù).

根據(jù)貝葉斯理論,θ,u的聯(lián)合后驗(yàn)分布為

貝葉斯推斷采用最小化后驗(yàn)均方誤差準(zhǔn)則對(duì)參數(shù)進(jìn)行估計(jì).因直接計(jì)算參數(shù)后驗(yàn)均值較為復(fù)雜,這里借助馬爾可夫鏈蒙特卡羅(Markov chain Monte Carlo,MCMC)方法實(shí)現(xiàn)后驗(yàn)分布(式(4))的近似.通過(guò)計(jì)算可以得到各參數(shù)后驗(yàn)分布的核,其中參數(shù)β,γ的后驗(yàn)分布都具有正態(tài)核,參數(shù)σ2,ω2都具有χ2分布的核,u的后驗(yàn)分布可進(jìn)行切片抽樣[17].因?yàn)閰?shù)后驗(yàn)分布的滿(mǎn)條件分布都較容易抽樣,所以采取Gibbs抽樣方法對(duì)后驗(yàn)參數(shù)進(jìn)行抽樣以得到后驗(yàn)分布的近似經(jīng)驗(yàn)分布,具體抽樣方法參見(jiàn)文獻(xiàn)[11].

2 實(shí)證分析

選用2007—2012年長(zhǎng)三角地區(qū)14個(gè)主要集裝箱碼頭面板數(shù)據(jù)作為研究樣本,數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)港口年鑒》和各港口門(mén)戶(hù)網(wǎng)站.主要投入指標(biāo)原始數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示.

表1 集裝箱碼頭面板數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)Table 1 Descriptive statistics of the collected data container terminals

使用R軟件進(jìn)行Gibbs抽樣,在式(5)中取H=50 000,h=20 000,得到各參數(shù)和長(zhǎng)三角地區(qū)各碼頭每年技術(shù)效率的后驗(yàn)均值,如表2與3所示.表2中,參數(shù)后驗(yàn)估計(jì)值后括號(hào)中的數(shù)值為參數(shù)估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差.

表2 模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果Table 2 Parametric estimates of the model

2.1 投入指標(biāo)分析

通過(guò)投入指標(biāo)參數(shù)估計(jì)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn):①碼頭的裝卸設(shè)備對(duì)碼頭的產(chǎn)出起著重要的正向作用,且岸橋數(shù)量比龍門(mén)吊數(shù)量對(duì)碼頭產(chǎn)出影響更大;②集裝箱碼頭的泊位長(zhǎng)度對(duì)碼頭產(chǎn)出起到正向作用;③堆場(chǎng)面積對(duì)碼頭產(chǎn)出影響起到負(fù)向作用;④碼頭前沿水深對(duì)碼頭產(chǎn)出起到正向作用.近年來(lái),港口環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)激烈,碼頭盲目擴(kuò)張現(xiàn)象嚴(yán)重,由于缺乏長(zhǎng)遠(yuǎn)戰(zhàn)略規(guī)劃,而導(dǎo)致港口資源浪費(fèi)和產(chǎn)能過(guò)剩.長(zhǎng)三角港口群,位于長(zhǎng)江入海口處依托我國(guó)經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū),為多條國(guó)際航線(xiàn)的交通樞紐,其碼頭前沿水深優(yōu)勢(shì)能夠吸引更多的超大型船只靠泊.

表3 2007—2012年長(zhǎng)三角碼頭年度平均技術(shù)效率Table 3 Annual average technical efficiency of the Yangtze River Delta terminals in 2007—2012

2.2 外生變量分析

注意到平均技術(shù)效率為E[exp(?uit)],且uit具有式(3)的形式.通過(guò)外生變量參數(shù)估計(jì)結(jié)果可以得出如下結(jié)論.

(1)水水中轉(zhuǎn)占比與港口技術(shù)效率具有正相關(guān)性.根據(jù)長(zhǎng)三角港口各年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),水水中轉(zhuǎn)比例平均約為25%,遠(yuǎn)低于國(guó)際中轉(zhuǎn)大港的平均水平,提高水水中轉(zhuǎn)比例能夠有效提升港口技術(shù)效率.

(2)國(guó)際中轉(zhuǎn)占比對(duì)港口技術(shù)效率提升作用微弱.

(3)港口員工的教育水平對(duì)港口技術(shù)效率有負(fù)向影響,這主要由于集裝箱碼頭的業(yè)務(wù)操作的技術(shù)性單一且港口企業(yè)的高層管理人員、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理人員以及基層操作人員等所具備的知識(shí)技能遠(yuǎn)不能滿(mǎn)足港口發(fā)展需求[10].相比之下,勞務(wù)工人數(shù)占比對(duì)碼頭技術(shù)效率具有正相關(guān)性,港口企業(yè)在優(yōu)化人力資源結(jié)構(gòu)時(shí),使用技術(shù)性不強(qiáng)的崗位用勞務(wù)員工代替正式員工,可有效地節(jié)約人力成本,提升組織管理的靈活性,提升管理效率.

2.3 港口效率分析的若干啟示

港口(碼頭)技術(shù)效率隨時(shí)間的變化如圖1所示.由表3和圖1可以得到如下結(jié)論.

(1)港口技術(shù)效率與全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)密切相關(guān).由圖1可見(jiàn),由于2008年全球金融危機(jī)的影響,大部分港口在2008年效率值都呈現(xiàn)下降趨勢(shì),從2009年出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)回暖現(xiàn)象,港口效率值增長(zhǎng)較快,2010年之后效率值趨于平穩(wěn)且略有下降.上海明東集裝箱碼頭是一個(gè)特例,其技術(shù)效率一直處于下滑狀態(tài),這是由于明東碼頭由外高橋五期、六期構(gòu)成,且六期碼頭于2010年正式投產(chǎn),使得碼頭的設(shè)計(jì)吞吐能力由原來(lái)的280萬(wàn)TEU增加到490萬(wàn)TEU,而整個(gè)碼頭的集裝箱吞吐量卻沒(méi)有明顯的提升,出現(xiàn)了產(chǎn)能過(guò)剩的現(xiàn)象,因此導(dǎo)致了港口技術(shù)效率出現(xiàn)急速下滑的問(wèn)題.

圖1 港口(碼頭)技術(shù)效率隨時(shí)間的變化Fig.1 Time-varying technical efficiency of container terminals

(2)優(yōu)化人力資源以提升港口技術(shù)效率.由于港口企業(yè)工作的特殊性,企業(yè)員工具有流動(dòng)率低、總體年齡偏大、文化程度低且技能單一、崗位冗余量較大等特征.企業(yè)員工的教育水平及知識(shí)技能已不能滿(mǎn)足港口發(fā)展的需求,且在現(xiàn)代化港口物流體系中,物流專(zhuān)業(yè)型人才和優(yōu)秀的管理人才是港口競(jìng)爭(zhēng)的核心,因此港口應(yīng)著力于企業(yè)員工的專(zhuān)業(yè)培訓(xùn),靠人才優(yōu)勢(shì)提升自身的管理水平與港口的技術(shù)效率.另外,雇傭勞務(wù)工增強(qiáng)技術(shù)效率已經(jīng)受到港口企業(yè)的普遍重視,且已成為港口企業(yè)優(yōu)化人力資源管理的重要手段.

(3)增加水水中轉(zhuǎn)比例,提升港口技術(shù)效率.以寧波港為例,寧波港依靠?jī)?yōu)越的自然條件和長(zhǎng)遠(yuǎn)的發(fā)展戰(zhàn)略,近十幾年來(lái)發(fā)展勢(shì)頭迅猛,港口吞吐量以平均每年10%左右的速度遞增.寧波港員工結(jié)構(gòu)合理,注重港口專(zhuān)業(yè)型人才培養(yǎng),勞務(wù)工數(shù)量比例合適,這些都是寧波港快速發(fā)展的重要內(nèi)在因素.但是寧波港的集疏運(yùn)體系不夠合理,其中水水中轉(zhuǎn)比例較低,僅為14.7%.盡管寧波港近年來(lái)大力發(fā)展海鐵聯(lián)運(yùn),但其海鐵聯(lián)運(yùn)箱量仍只占總吞吐量的0.5%左右,其集疏運(yùn)系統(tǒng)中公路占比高達(dá)85%左右,是港口技術(shù)效率提升的重要制約因素.

(4)抓住發(fā)展機(jī)遇,建設(shè)國(guó)際化強(qiáng)港.由外生變量分析可以看出,就長(zhǎng)三角地區(qū)而言,集裝箱國(guó)際中轉(zhuǎn)比例對(duì)港口效率貢獻(xiàn)率十分微弱.文獻(xiàn)[18]認(rèn)為港口發(fā)展的目標(biāo)是為了推動(dòng)其腹地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和提高港口企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益,擴(kuò)大國(guó)際中轉(zhuǎn)比重是為達(dá)到這兩個(gè)目標(biāo)服務(wù)的.就長(zhǎng)三角港口群而言,其背靠經(jīng)濟(jì)實(shí)力雄厚的長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)且坐落于長(zhǎng)江入?？?上海自貿(mào)區(qū)的試行進(jìn)一步優(yōu)化了港口群的政策環(huán)境,集裝箱國(guó)際中轉(zhuǎn)比例對(duì)港口效率貢獻(xiàn)率偏低是由該地區(qū)國(guó)際中轉(zhuǎn)業(yè)務(wù)量普遍較低造成的.因此,需抓住自貿(mào)區(qū)設(shè)立所帶來(lái)的發(fā)展機(jī)遇,發(fā)展國(guó)際中轉(zhuǎn)業(yè)務(wù),提升其對(duì)技術(shù)效率的貢獻(xiàn),打造國(guó)際性強(qiáng)港.

3 結(jié)束語(yǔ)

本工作借助動(dòng)態(tài)隨機(jī)前沿模型的貝葉斯統(tǒng)計(jì)推斷方法,對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)集裝箱碼頭的技術(shù)效率進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià),并著重分析了集疏運(yùn)體系、人力資源狀況對(duì)集裝箱港口技術(shù)效率的影響.對(duì)投入指標(biāo)的分析發(fā)現(xiàn):碼頭的裝卸設(shè)備對(duì)碼頭的產(chǎn)出影響較大;泊位長(zhǎng)度對(duì)碼頭的產(chǎn)出具有正向影響.對(duì)外生變量的分析發(fā)現(xiàn):水水中轉(zhuǎn)比例對(duì)碼頭技術(shù)效率有正向影響,而國(guó)際中轉(zhuǎn)比例對(duì)技術(shù)效率影響不大;集裝箱碼頭的勞務(wù)工所占比重對(duì)技術(shù)效率有正向影響,而員工教育程度的提高對(duì)技術(shù)效率無(wú)明顯的提升作用.這啟示港口管理者應(yīng)密切關(guān)注航運(yùn)經(jīng)濟(jì)形勢(shì),優(yōu)化人力資源結(jié)構(gòu),加強(qiáng)水水中轉(zhuǎn)業(yè)務(wù)發(fā)展,通過(guò)制定正確有效的港口發(fā)展戰(zhàn)略提升港口技術(shù)效率.