基于大數(shù)據(jù)分析的港口績效評價研究

章 強(qiáng)，何 凱，王學(xué)鋒

(1. 上海海事大學(xué) 交通運(yùn)輸學(xué)院，上海 201306； 2. 浙江省海港集團(tuán)，浙江 寧波 315040)

0 引 言

隨著港口在全球物流和供應(yīng)鏈體系中扮演著越來越重要的角色，科學(xué)地評價港口績效已成為全球港口實(shí)踐與學(xué)術(shù)領(lǐng)域均高度關(guān)注的熱點(diǎn)問題。合理且完善的港口績效評價(port performance measurement, PPM)可以協(xié)助決策者更為高效地制定港口規(guī)劃，了解港口管理中所存在的不足，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)更好的港口治理。我國是世界港口大國，在2016年全球貨物吞吐量排名前10位的港口中，我國港口占據(jù)7席[1]。盡管成績矚目，但我國港口業(yè)仍面臨重復(fù)建設(shè)、投資過度、效率低下等問題[2]。因此，優(yōu)化并完善現(xiàn)行的港口績效評價體系對于促進(jìn)我國水運(yùn)港口行業(yè)的健康發(fā)展有著積極意義。為了把握有關(guān)港口績效評價研究的發(fā)展現(xiàn)狀和最新動態(tài)，筆者對國內(nèi)外相關(guān)研究文獻(xiàn)進(jìn)行了深入回顧，系統(tǒng)梳理了有關(guān)港口績效評價的指標(biāo)體系和分析方法，總結(jié)了當(dāng)前研究存在的主要問題和未來主要研究方向。

1 國內(nèi)外相關(guān)研究的基本概況

早在1976年，聯(lián)合國貿(mào)易和發(fā)展會議(UNCTAD)為推動全球港口業(yè)發(fā)展對外發(fā)布題為《港口績效指標(biāo)》(Port Performance Indicators)的報告[3]，肯定了港口績效指標(biāo)在港口規(guī)劃和港口日常運(yùn)營管理中的積極作用。盡管該報告僅側(cè)重于構(gòu)建指標(biāo)體系和數(shù)據(jù)統(tǒng)計，未能深入探討如何分析和評價所構(gòu)建的指標(biāo)體系，但其為隨后數(shù)十年的港口績效評價研究奠定了必要基礎(chǔ)。

筆者通過中國知網(wǎng)(CNKI)和Science Direct這2大數(shù)據(jù)庫獲取中英文文獻(xiàn)，分別以“港口績效/港口效率”和“port performance”為搜索詞來檢索研究文獻(xiàn)(不限發(fā)表時間和文獻(xiàn)來源)，經(jīng)必要篩選，最終(最后檢索時間為2017年8月23日)獲得51篇中文文獻(xiàn)(39篇題名中含有“港口效率”，12篇題名中含有“港口績效”，其中博士論文2篇，碩士論文14篇，期刊論文35篇)和28篇英文文獻(xiàn)(均為期刊論文)。以下3方面需要說明：

1)盡管在詞義上，“港口績效”不等同于“港口效率”，但在我國港口績效評價研究中，通過對比不同文獻(xiàn)實(shí)際所選擇的評價指標(biāo)可以發(fā)現(xiàn)，學(xué)者們基本將兩者作等同處理并納入同一研究框架。國外研究中實(shí)際上也存在“port performance”與“port efficiency”間的混淆，但“port performance”的使用更為廣泛并占據(jù)主流，PPM也已成為港口研究中一個特定子領(lǐng)域[4]。

2)由于一些外文期刊未被Science Direct收錄且該數(shù)據(jù)庫不包含碩/博士論文，因此，不能基于中英文文獻(xiàn)數(shù)量的簡單對比來評判國內(nèi)外學(xué)術(shù)界對該主題在研究程度上的差異。

3)有關(guān)港口績效評價的英文文獻(xiàn)中有較大比重的研究是針對于空港(airport)，而在中文文獻(xiàn)中則主要針對水運(yùn)港口(海港或內(nèi)河港)。由于筆者的研究對象是水運(yùn)港口，故將針對空港的文獻(xiàn)予以必要剔除，綜述中所涉及的28篇英文文獻(xiàn)均針對水運(yùn)港口。

圖1為國內(nèi)外相關(guān)研究成果的時間分布。由圖可見，該領(lǐng)域內(nèi)國外研究在時間上先于國內(nèi)，但在整體趨勢上保持一致，研究主要集中在2010—2017年的這段時間，說明港口績效評價仍屬于新興研究領(lǐng)域。

圖1 中文和英文文獻(xiàn)的數(shù)量與時間分布

盡管港口績效評價屬于較新的研究主題，然而實(shí)際上，績效評價在經(jīng)濟(jì)學(xué)、會計學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科領(lǐng)域早已有相關(guān)研究。如S. B. UMIT等[5]明確對績效評價與績效管理進(jìn)行了有效區(qū)分；J. HOFFECKER等[6]指出傳統(tǒng)績效評價大多偏重財務(wù)評價；周守華[7]認(rèn)為績效評價與企業(yè)組織形式和公司治理結(jié)構(gòu)密不可分；劉笑霞[8]則系統(tǒng)研究了政府績效評價的主體、客體、信息基礎(chǔ)等基本問題?？傮w來看，績效評價面向兩大主要對象，即企業(yè)和政府部門。

2 港口績效評價的測度對象

由于學(xué)術(shù)界對“績效”和“效率”的經(jīng)濟(jì)學(xué)內(nèi)涵尚未形成普遍共識[9]，導(dǎo)致一些港口績效評價文獻(xiàn)的研究測度對象間存在一定差異。早期的相關(guān)研究[10-12]不太注重對于“港口績效”或“港口效率”的內(nèi)涵界定，不注重測度對象與指標(biāo)體系間的內(nèi)在邏輯。隨著研究的深入，經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中的技術(shù)效率(technical efficiency)、成本效率(cost efficiency)、配置效率(allocative efficiency)、效益(effectiveness)等具有較為明確內(nèi)涵的概念開始被廣泛地應(yīng)用到港口績效評價研究中。W. K. TALLEY[13]深入地探討了港口在不同情形(如競爭/非競爭環(huán)境)下績效測度對象(技術(shù)效率/成本效率/運(yùn)營效益)以及后續(xù)評價指標(biāo)的選擇(目標(biāo)確定法/指標(biāo)確定法)問題；鄭士源[2]將港口績效評價的測度對象設(shè)定為生產(chǎn)率(productivity)、技術(shù)效率和配置效率，并將生產(chǎn)率進(jìn)一步細(xì)分為純技術(shù)效率、技術(shù)變化和規(guī)模效率來予以分析；M. R. BROOKS[14]強(qiáng)調(diào)港口績效評價中需要將效率測度和效益測度緊密結(jié)合，并進(jìn)一步指出港口績效評價與港口體制改革績效評價有著內(nèi)在一致性；K. BICHOU[15]從港口績效評價方法的角度將測度對象分為3大類：①面向港口或港口企業(yè)的指標(biāo)；②港口的經(jīng)濟(jì)影響力；③港口前沿效率。其中，第①類測度對象又可進(jìn)一步細(xì)分為財務(wù)性生產(chǎn)率(financial productivity)、單要素生產(chǎn)率(single factor productivity)、多要素或全要素生產(chǎn)率(multi/total factor productivity)?？梢姼劭诳冃гu價的概念邊界和測度范圍隨著相關(guān)研究的深入也愈加明晰。

隨著研究的進(jìn)一步深入，相關(guān)研究在明確測度對象具體內(nèi)涵的同時也越來越注重其內(nèi)涵的全面性和綜合性。鄧娟[16]基于港口的功能演進(jìn)與功能拓展將港口效率分解為4個方面來予以測度，即基于運(yùn)輸樞紐功能、加工裝卸服務(wù)功能、物流及服務(wù)功能、資源配置功能的港口效率；鄧娟等[17，18]還基于港口在社會生產(chǎn)中的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，進(jìn)一步提出包含針對港口內(nèi)部運(yùn)營活動的港口內(nèi)部效率、反映港口群經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的港口間聯(lián)網(wǎng)效率、反映港口與腹地間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的港口輻射效率的港口效率體系；M. H. HA等[4]基于利益相關(guān)者理論提出了涉及港口6大方面(核心活動、支持性活動、財務(wù)表現(xiàn)、用戶滿意度、供應(yīng)鏈整合表現(xiàn)、可持續(xù)發(fā)展)的測度對象體系。港口績效評價測度對象內(nèi)涵的不斷完善從一個側(cè)面也反映出隨著現(xiàn)代物流和供應(yīng)鏈體系的健全與發(fā)展，越來越需要在一個綜合評價的視角下來考察港口作為物流體系中一個組成部分的運(yùn)作績效。

3 港口績效的評價指標(biāo)體系

構(gòu)建指標(biāo)體系是完成港口績效評價的關(guān)鍵步驟之一。在實(shí)際研究中，指標(biāo)體系的構(gòu)建與港口績效評價的具體目的、分析方法、數(shù)據(jù)/信息的可獲取性等方面息息相關(guān)。綜合相關(guān)文獻(xiàn)，港口績效評價的指標(biāo)體系大體可以分為以下3類。

3.1 傳統(tǒng)績效評價指標(biāo)體系

面向港口或港口企業(yè)的傳統(tǒng)績效評價指標(biāo)體系見表1。該體系通常將間接性的財務(wù)指標(biāo)與直接性的生產(chǎn)指標(biāo)相結(jié)合，且一般均采用定量指標(biāo)，方便進(jìn)行縱向和橫向的比較評價。但該類評價指標(biāo)體系的缺點(diǎn)在于：體系較為復(fù)雜，需要建立相應(yīng)健全的數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)；只面向港口或港口企業(yè)，緊緊圍繞港口的核心活動，缺乏對港口物流和供應(yīng)鏈系統(tǒng)中其他參與者和其他相關(guān)經(jīng)濟(jì)活動的充分考量；未能充分考慮港口生產(chǎn)活動中資源投入與產(chǎn)出效益間的內(nèi)在聯(lián)系。

表1 反映傳統(tǒng)績效評價指標(biāo)體系的代表文獻(xiàn)

3.2 投入產(chǎn)出評價指標(biāo)體系

面向港口或港口企業(yè)的投入產(chǎn)出評價指標(biāo)體系見表2。該體系最大的特點(diǎn)就是對相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行投入指標(biāo)與產(chǎn)出指標(biāo)的劃分，作這樣的劃分一方面是因與后續(xù)的分析方法緊密相關(guān)，另一方面也是為了更合理地考察港口資源利用的效果，特別是投入與產(chǎn)出間的關(guān)系。該評價指標(biāo)體系在實(shí)際使用中所表現(xiàn)的缺點(diǎn)就是：體系較為簡單，不同文獻(xiàn)所構(gòu)建的評價指標(biāo)體系表現(xiàn)出較大的差異性，特別是在投入指標(biāo)方面。值得關(guān)注的是，將船舶在港的污染排放量等非期望產(chǎn)出納入產(chǎn)出指標(biāo)體系來進(jìn)行綜合考量是近年來的研究相比以往研究的一個突破。

表2 反映投入產(chǎn)出評價指標(biāo)體系的代表文獻(xiàn)

3.3 綜合績效評價指標(biāo)體系

面向港口利益相關(guān)者的綜合績效評價指標(biāo)體系見表3，該體系的發(fā)展得益于港口在國際物流和供應(yīng)鏈系統(tǒng)中發(fā)揮著愈加重要的作用，以及人們對于港口生產(chǎn)活動對周邊環(huán)境影響的重視。

表3 反映綜合績效評價指標(biāo)體系的主要文獻(xiàn)

也正是由于供應(yīng)鏈思想和環(huán)保意識的驅(qū)動，港口綜合績效評價指標(biāo)體系十分注重兼顧港口供應(yīng)鏈和環(huán)境生態(tài)體系中其他多元利益相關(guān)者(multi-stakeholder)(如：港口管理機(jī)構(gòu)、港口用戶、港口輔助性服務(wù)的提供商、環(huán)保組織等)對于港口績效的認(rèn)知與評價。該類評價指標(biāo)體系的特點(diǎn)就是具有較強(qiáng)的綜合性，將定量指標(biāo)與定性指標(biāo)相結(jié)合，但在具體使用過程中存在體系過于龐大、部分信息統(tǒng)計困難等缺陷。

4 港口績效評價的分析方法

隨著港口績效評價研究的深入開展，相關(guān)分析方法也呈現(xiàn)出明顯的多樣化變化。

4.1 前沿分析法

前沿分析法是通過前沿生產(chǎn)函數(shù)(frontier production function)來測量效率水平。前沿生產(chǎn)函數(shù)反映在具體給定的技術(shù)水平和生產(chǎn)要素的投入條件下，企業(yè)投入組合與最大產(chǎn)出量之間的函數(shù)關(guān)系，通過比較企業(yè)的實(shí)際產(chǎn)出與最優(yōu)產(chǎn)出(前沿面)間的差距來測度企業(yè)的綜合效率。前沿生產(chǎn)函數(shù)的研究有參數(shù)和非參數(shù)2種基本方法，隨機(jī)前沿分析法(stochastic frontier analysis，SFA)和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(data envelopment analysis，DEA)分別是參數(shù)法和非參數(shù)法中的常用方法[28]，兩者在港口績效評價中均有使用，其中以DEA模型在港口績效評價中的應(yīng)用最為普遍[29]。需要指出的是，SFA和DEA模型度量出的技術(shù)效率是相對效率，其效率值在樣本內(nèi)部具有很強(qiáng)的可比性，但在不同樣本間計算出的效率值可比性不強(qiáng)。

4.1.1 SFA模型

SFA模型是在確定性生產(chǎn)函數(shù)的基礎(chǔ)之上構(gòu)建的具有復(fù)合擾動項的隨機(jī)邊界模型，其主要思想是隨機(jī)擾動項由Vi和Ui構(gòu)成。其中，Vi是隨機(jī)誤差項，是企業(yè)不能控制的影響因素，具有隨機(jī)性，用以反映系統(tǒng)非效率；Ui是技術(shù)損失誤差項，屬于企業(yè)能夠控制的影響因素，用以反映技術(shù)無效率。SFA模型的基本表達(dá)形式為：

lnYi=lnf(Xi;β)+Vi-Ui(i=1,2,3,…,n)

(1)

式中：Yi和Xi分別為生產(chǎn)單位i的投入和產(chǎn)出觀測值；β為參數(shù)向量；Vi為隨機(jī)誤差項，服從正態(tài)分布；Ui為技術(shù)損失誤差項，一般設(shè)定其服從非負(fù)的截斷式正態(tài)分布；Vi和Ui相互獨(dú)立。

在采用SFA進(jìn)行港口績效評價的研究中，艾亞釗等[30]比較了我國部分港口的純效率和全效率，指出港口腹地進(jìn)出口貿(mào)易總額作為外生變量對港口效率起正強(qiáng)化作用；J. TONGZON等[31]研究了港口私有化與港口效率間的關(guān)系，認(rèn)為私有資本的參與可以提升港口效率和港口競爭力；唐沙沙[32]采用時變超越對數(shù)形式的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)對我國72家集裝箱碼頭企業(yè)在2005—2012年間的技術(shù)效率和全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測定比較，研究顯示，我國集裝箱碼頭企業(yè)的技術(shù)效率仍有較大提升空間，全要素生產(chǎn)率總體呈下降趨勢，集裝箱碼頭產(chǎn)出增加比例均低于投入增加的比例。

綜合來看，從技術(shù)方法而言，SFA模型的優(yōu)勢在于其既考慮了技術(shù)非效率因素，還考慮了實(shí)踐中難以預(yù)計的隨機(jī)沖擊效應(yīng)。但是在SFA模型的使用中有生產(chǎn)函數(shù)的選擇、技術(shù)誤差項Ui的概率密度分布選擇及合成誤差項Vi-Ui的偏度等3方面問題值得注意，若處理不當(dāng)則會影響模型結(jié)果的合理性。

4.1.2 DEA模型

DEA模型是對有著多投入和多產(chǎn)出的同類經(jīng)濟(jì)單位(企業(yè))的相對效率進(jìn)行評價的一種非參數(shù)線性工具，其主要特點(diǎn)就是不需要具體的技術(shù)函數(shù)形式，不需要主觀地賦予各指標(biāo)相對權(quán)重，具有很強(qiáng)的客觀性[9]。假設(shè)有k個評價對象，每個評價對象記為一個決策單位(DMU)，每個決策單位DMUi(i=1,2,3,…,n)有m種投入和s種產(chǎn)出，用Xij表示DMUi的第j項投入，Yik表示DMUi的第k項產(chǎn)出，因此，所有DMUi的投入可表示為Xi=(Xi1,Xi2,…,Xim)T，所有的產(chǎn)出可表示為Yi=(Yi1,Yi2,…,Yis)T。DMUi的效率可相應(yīng)表示為Ei=uTYi/vTXi，其中uT和vT分別為投入和產(chǎn)出變量的度量(權(quán)系數(shù))。若對第i0(1≤i0≤n)個DMU進(jìn)行效率評價，得到DEA原始模型如下：

(2)

s.t.Ei0≤1且vT≥0、uT≥0

(3)

式(2)、(3)即為CCR-DEA模型。通過Charnes-Cooper變換可由分式規(guī)劃轉(zhuǎn)化成線性規(guī)劃，然后利用對偶規(guī)劃進(jìn)行求解。若在CCR-DEA模型中加入一個凸約束，即可得到BCC-DEA模型，從而將綜合技術(shù)效率分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率2部分，進(jìn)而可據(jù)此分析造成無效率的原因是因技術(shù)無效率還是因規(guī)模無效率[33]。

在港口績效評價研究中，DEA模型的應(yīng)用極為廣泛，近年來不少研究開始在DEA經(jīng)典模型的基礎(chǔ)之上結(jié)合其他方法來進(jìn)一步拓展港口績效評價研究。如周婷婷[34]利用SFA模型對BCC-DEA模型中投入值進(jìn)行必要調(diào)整，進(jìn)而重新計算DEA效率值，形成3階段DEA模型；劉晶[29]利用通用方向距離函數(shù)(GDDF)模型來兼容基于松弛變量的DEA模型(BSM-DEA)和一般DEA模型，并進(jìn)行對考慮非期望產(chǎn)出(如：港口污染廢氣的排放)的港口效率評價；李多志[33]則將“時間”因素考慮進(jìn)DEA模型，利用Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)方法來考察港口效率的年際變動情況。

值得關(guān)注的是，港口績效評價研究中常用的CCR-DEA和BCC-DEA模型存在2個問題：①沒有考慮隨機(jī)誤差；②當(dāng)被考察決策單位有效率時，無法區(qū)別決策單位間的效率高低。因此，有些港口績效評價研究引入了超效率模型，但是超效率模型本身也有弊端，在規(guī)模報酬可變情況下，超效率模型的度量結(jié)果通常會有多個決策單位的效率值為任意大，此時仍無法區(qū)分這些決策單位的技術(shù)效率水平。

4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前應(yīng)用最廣泛的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其具有實(shí)現(xiàn)復(fù)雜非線性映射的功能，且能較好地避免主觀隨機(jī)因素的影響，故而被廣泛引入企業(yè)經(jīng)營績效的評價研究，但在港口績效評價中的應(yīng)用尚處于起步階段[21]。

典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是包括輸入層、隱含層和輸出層的多層結(jié)構(gòu)，在隱含層節(jié)點(diǎn)足夠多的前提下，三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以逼近任意連續(xù)函數(shù)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基本思想是根據(jù)輸出層的誤差，從輸出層反向傳播來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，最后使得輸出的均方誤差最小。

設(shè)xi是神經(jīng)元i(i=1,2,…,n)的輸入，wij是神經(jīng)元i和j(j=1,2,…,q)之間的連接權(quán)，θj為閾值，則：

神經(jīng)元j的輸出為yj=f(Sj)

其中，函數(shù)f(x)為神經(jīng)元的傳遞函數(shù)，常用的傳遞函數(shù)有對數(shù)Sigmoid函數(shù)，即f(x)=(1+e-x)-1。

需要注意的是，在實(shí)際應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時，需要根據(jù)實(shí)際情況和必要測算來合理地確定訓(xùn)練樣本數(shù)量、隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)、學(xué)習(xí)速率、最大訓(xùn)練次數(shù)以及網(wǎng)絡(luò)精度等參數(shù)。

就港口績效評價研究而言，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法逐漸受到學(xué)者關(guān)注。匡海波[9]利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對我國13家上市港口企業(yè)的成本效率進(jìn)行了分析；陳姿穎[21]則將平衡計分卡與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合，對我國5家散雜貨港務(wù)公司的生產(chǎn)績效進(jìn)行了綜合評價；劉玲玲[35]利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對我國10家集裝箱碼頭企業(yè)的技術(shù)效率進(jìn)行了評價。值得注意的是，目前大多使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的港口績效評價研究都未能充分清晰地闡述和論證其在選擇確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)、激勵函數(shù)、訓(xùn)練函數(shù)等關(guān)鍵內(nèi)容時的依據(jù)。

4.3 模擬仿真法

模擬仿真法即是通過計算機(jī)軟件(如Flexsim)來對真實(shí)系統(tǒng)進(jìn)行有條件的模仿試驗，從而求得數(shù)值解的一種分析方法。該方法通常包括3個主要步驟：①建立系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型并確保模型的可信度；②對仿真模型進(jìn)行數(shù)值實(shí)驗并求解；③對仿真結(jié)果進(jìn)行分析。

模擬仿真方法在港航研究領(lǐng)域并不鮮見，但就港口績效評價研究而言，該方法的使用并不十分常見。相關(guān)研究通常僅考察港口某一生產(chǎn)條件或能力的改變對港口績效的影響，缺乏對港口績效的系統(tǒng)評價研究。如O. A. ALMAZ等[36]利用模擬仿真方法評估疏浚加深特拉華河(Delaware River)航道對于沿岸港口績效的影響，仿真模型中考慮了船型、船舶到港頻次、船舶在港時間、靠泊規(guī)則等諸多條件，并設(shè)置了4種不同的模擬場景對比加深航道前后的港口績效，研究顯示通航條件的改善對于港口提升操作集裝箱和油品兩大貨種的績效比提升操作散雜貨的績效要明顯。S. KAVAKEB等[37]利用模擬仿真方法研究集裝箱碼頭采用智能小車取代傳統(tǒng)集卡對于碼頭績效提升的影響，模型中考慮了碼頭布局、集裝箱操作量、碼頭裝卸設(shè)備的效率、場內(nèi)車輛的速度及發(fā)車策略等因素，將碼頭的總裝卸時間作為評價碼頭績效的關(guān)鍵指標(biāo)，研究顯示：當(dāng)智能小車僅作水平運(yùn)輸而不使用裝卸功能(pick up/droop off)時，碼頭整體效率與使用傳統(tǒng)集卡時相近，但智能小車作水平運(yùn)輸之用且使用裝卸功能時則可大幅提升碼頭績效?？傮w來看，模擬仿真方法在港口績效評價研究中的使用比較少見，一方面是由于模擬仿真需要使用大量的隨機(jī)數(shù)，會造成仿真的誤差；另一方面就整個港口運(yùn)營系統(tǒng)而言，模擬仿真的方案難以真實(shí)反映實(shí)際狀況。

4.4 綜合分析法

綜合分析法主要是指定量分析與定性分析相結(jié)合的研究方法。由于在以往的港口績效評價研究中，定量分析往往為便于數(shù)據(jù)處理而將港口生產(chǎn)過程簡單化和理想化，而定性分析又常常表現(xiàn)出過多的主觀色彩。隨著供應(yīng)鏈思想和港口環(huán)保意識的驅(qū)動，港口綜合績效評價指標(biāo)體系開始受到越來越多的關(guān)注，綜合分析方法也相應(yīng)地被開發(fā)出來。如， M. H. HA等[4]綜合模糊證據(jù)推理(fuzzy evidential reasoning, FER)、決策試驗與評價試驗(decision making trail and evaluation laboratory, DEMATEL)和網(wǎng)絡(luò)分析法(analytical network process, ANP)完成了從指標(biāo)體系構(gòu)建到指標(biāo)權(quán)重確定，再到最終的港口績效評價實(shí)例應(yīng)用；A. G. MADEIRA等[38]將因子分析(factor analysis)與基于分類評價的吸引力度量方法(measuring attractiveness by a categorical based evaluation technique, MACBETH)相結(jié)合，綜合考量反映港口績效的定量和定性指標(biāo)，并完成對港口績效的動態(tài)評價；匡海波[9]綜合使用DEA模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、主成分分析法以及熵權(quán)方法(technique for order preference by similarity to ideal solution, TOPSIS)對中國港口績效以及影響因素進(jìn)行了較為全面的研究。

綜合分析方法因其全面性，自然有其自身獨(dú)特的優(yōu)勢。但需要指出的是，在綜合分析方法使用的過程中經(jīng)常會遇到評價指標(biāo)體系過于龐大、指標(biāo)間互有沖突或重復(fù)、部分信息難以統(tǒng)計等問題，從而會影響綜合分析方法的實(shí)際可操作性。

5 研究方向

研究發(fā)現(xiàn)，港口績效評價研究在以下3方面還需進(jìn)一步深入：

1)測度對象方面。需對“績效”和“效率”兩大概念進(jìn)行有效地區(qū)分和細(xì)化。要重視企業(yè)管理行為、市場競爭狀況、外部制度環(huán)境等因素對于港口績效的影響，尤其是港口管理體制改革對于港口績效的影響測度。

2)評價指標(biāo)體系方面。需重視指標(biāo)體系與測度對象間的內(nèi)在聯(lián)系以及指標(biāo)體系中各指標(biāo)間的相互關(guān)系。要重視指標(biāo)體系與測度對象間的邏輯關(guān)系，指標(biāo)體系的適用性，要加強(qiáng)指標(biāo)體系中指標(biāo)間的相關(guān)性(interdependency)的研究。

3)評價分析方法方面?，F(xiàn)有的主流研究方法DEA法缺乏對定性指標(biāo)的有效兼容，綜合研究方法盡管可通過科學(xué)的研究方法將定量化的定性指標(biāo)與其他定量指標(biāo)進(jìn)行定量綜合分析，但需要注意在綜合評價方案的設(shè)計時需充分考慮評價方法的實(shí)際可操作性。因此，需進(jìn)一步開發(fā)結(jié)合定性與定量的綜合研究方法。