基于DEA方法的港口效率評(píng)價(jià)研究—一個(gè)文獻(xiàn)綜述

孫勝元，張 鵬

（泰州學(xué)院，江蘇 泰州 225300）

1 引言

港口效率是制約貨物運(yùn)輸?shù)钠款i之一，這一點(diǎn)在經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)，尤其是貿(mào)易增長(zhǎng)速度較快的時(shí)期尤為突出。因此，在相當(dāng)長(zhǎng)的一段時(shí)期內(nèi)，港口效率的評(píng)價(jià)方法是港口發(fā)展理論的研究熱點(diǎn)。作者在中國(guó)知網(wǎng)上以主題詞“港口效率”進(jìn)行檢索，檢索到中文文獻(xiàn)510 條，其中期刊類論文273 篇，碩博畢業(yè)論文217 篇，報(bào)紙文章5 篇，國(guó)內(nèi)會(huì)議論文5 篇，外文文獻(xiàn)101篇。傳統(tǒng)的對(duì)效率的測(cè)度方法大致分為兩類，分別是基于隨機(jī)前沿分析的參數(shù)法和基于非參數(shù)的DEA方法。由于隨機(jī)前沿分析建立在一系列苛刻的假設(shè)基礎(chǔ)上，其前沿函數(shù)的形式及其準(zhǔn)確性、參數(shù)值及其確定方法等會(huì)影響效率評(píng)價(jià)結(jié)果，更多的學(xué)者傾向于用非參數(shù)方法對(duì)港口效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，而DEA方法成為近年來(lái)最常用的非參數(shù)方法。該領(lǐng)域最早的研究來(lái)自于 1993 年 Roll 和 Hayuth[1]對(duì) DEA 方法運(yùn)用于港口企業(yè)評(píng)價(jià)進(jìn)行的理論探討，盡管作者并沒(méi)有進(jìn)行實(shí)際定量測(cè)度。

DEA方法本身的相關(guān)研究工作包括方法與實(shí)踐正在以指數(shù)規(guī)律增長(zhǎng)[2]。Bichoud[3]總結(jié)發(fā)現(xiàn)諸多港口效率的評(píng)價(jià)研究結(jié)論不同，這其中是否存在某些技術(shù)環(huán)節(jié)或者數(shù)據(jù)選取的問(wèn)題。Odeck 和Brathen[4]認(rèn)為事實(shí)上，諸多因素影響了港口效率的評(píng)價(jià)，例如方法、投入和產(chǎn)出的指標(biāo)、港口所在的國(guó)家和地區(qū)因素等。本研究旨在梳理DEA方法及其各種拓展模型在港口效率測(cè)度上的應(yīng)用和進(jìn)展，以期為港口效率評(píng)價(jià)提供一定的借鑒。

2 相關(guān)概念

2.1 港口效率

經(jīng)濟(jì)學(xué)角度講，港口效率是對(duì)其資源的有效配置,是投入產(chǎn)出能力、競(jìng)爭(zhēng)能力和經(jīng)營(yíng)管理水平的總稱。龐瑞芝[5]、張小蒂，等[6]將港口效率內(nèi)涵體系分解為港口內(nèi)部運(yùn)營(yíng)效率、港口與港口之間的聯(lián)網(wǎng)效率及港口對(duì)腹地經(jīng)濟(jì)的輻射效率三個(gè)層次。目前，對(duì)于港口效率的研究更多的是基于港口內(nèi)部的運(yùn)營(yíng)效率這一層次展開(kāi)。

2.2 DEA方法

DEA 方法是由美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家Charnes 和Cooper[7]等以相對(duì)有效性概念為基礎(chǔ)發(fā)展起來(lái)的一種效率評(píng)價(jià)方法。DEA方法是一種針對(duì)決策單元多投入多產(chǎn)出情況下，相對(duì)有效性和規(guī)模收益評(píng)價(jià)廣泛使用的方法[8]。

3 相關(guān)研究綜述

楊國(guó)梁，等[9]分析了DEA方法基于6個(gè)關(guān)鍵因素（角度）及其組合：（1）生產(chǎn)可能集：不變、可變；（2）測(cè)度：徑向測(cè)度、Russell測(cè)度等；（3）偏好：帕累托偏好、平均偏好等；（4）變量的類型：非任意變化變量、不可控變量、有界變量等；（5）問(wèn)題的層次；（6）數(shù)據(jù)是否確定等。DEA 模型從這6 個(gè)關(guān)鍵因素及其組合可以拓展為多種變型以解決不同的問(wèn)題。而有關(guān)運(yùn)用DEA方法對(duì)港口效率的評(píng)價(jià)也是從最初簡(jiǎn)單的模型（方法）引入到不斷的優(yōu)化評(píng)價(jià)方法，以更加符合港口運(yùn)營(yíng)的實(shí)際，更加準(zhǔn)確測(cè)度港口效率這條主線展開(kāi)的。具體而言，基于DEA 方法的港口效率評(píng)價(jià)沿著從最初的靜態(tài)的、單層的、徑向測(cè)度的逐步向動(dòng)態(tài)的、多層次的、非徑向測(cè)度的DEA模型應(yīng)用轉(zhuǎn)變這一脈絡(luò)演進(jìn)。本文將沿著這一脈絡(luò)對(duì)已有研究進(jìn)行梳理。

3.1 港口效率評(píng)價(jià)的傳統(tǒng)DEA模型

DEA方法提出的最基本的模型便是假定規(guī)模收益不變的CCR 模型，之后在1984 年由Banker[10]等人拓展為規(guī)模收益可變的BBC 模型。鑒于CCR、BCC模型是比較成熟的傳統(tǒng)模型，本研究不做贅述。

早期，基于DEA 方法的港口效率評(píng)價(jià)多是將CCR、BCC兩種傳統(tǒng)模型直接引入。目前能檢索到的最早的運(yùn)用DEA方法對(duì)港口效率進(jìn)行測(cè)度的外文文獻(xiàn)是 Martinez 等人[11]利用 BCC 模型對(duì) 26 個(gè)港口效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。另外國(guó)外較早研究的是Tongzon[12]利用CCR模型，將澳大利亞的4個(gè)集裝箱港口和國(guó)際上其他12個(gè)集裝箱港口的效率進(jìn)行比較分析。這兩篇文獻(xiàn)是目前引用率較高的早期文獻(xiàn)。國(guó)內(nèi)的定量研究比國(guó)外要開(kāi)始的早，劉大镕[13]1994 年發(fā)表的論文中，通過(guò)因子分析法分別對(duì)投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)壓縮為少數(shù)新指標(biāo)，進(jìn)而運(yùn)用CCR 模型對(duì)交通運(yùn)輸部所屬16 個(gè)港口的經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行了評(píng)價(jià)。然而在此之后，國(guó)內(nèi)學(xué)者使用DEA模型測(cè)度港口效率的方法并沒(méi)有得到廣泛應(yīng)用，直到陳軍飛，等[14]應(yīng)用CCR 模型對(duì)2002 年15 家港口水運(yùn)上市公司的經(jīng)營(yíng)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。之后，國(guó)內(nèi)使用DEA 模型評(píng)價(jià)港口經(jīng)營(yíng)效率的研究逐漸增多，也逐漸拓展了規(guī)模收益可變的假定，后續(xù)有較多的研究使用BCC 模型、CCR 模型與BCC模型結(jié)合。本研究不做過(guò)多羅列。

早期研究無(wú)疑對(duì)港口效率評(píng)價(jià)具有開(kāi)創(chuàng)性的意義，但是這類研究也有其局限性，包括：所用數(shù)據(jù)為靜態(tài)橫截面數(shù)據(jù)；沒(méi)有涉及環(huán)境變量；將港口運(yùn)營(yíng)過(guò)程視為“黑箱”沒(méi)有深入運(yùn)營(yíng)內(nèi)部；假定投入產(chǎn)出為徑向測(cè)度等。后續(xù)研究者正是通過(guò)不斷引入新的DEA模型來(lái)改進(jìn)早期的研究。

3.2 港口效率評(píng)價(jià)的動(dòng)態(tài)DEA模型

早期研究是基于橫截面數(shù)據(jù)，即不考慮時(shí)間上的變化，只比較同時(shí)期內(nèi)的被評(píng)的港口與其他港口，輸出的結(jié)果事實(shí)上屬于靜態(tài)效率，無(wú)法反映被評(píng)價(jià)單元的效率變化和穩(wěn)定性。后續(xù)研究中，學(xué)者們開(kāi)始嘗試引入動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)。

（1）DEA 方法與Malmquist 相結(jié)合。這類研究為DEA 方法與 CAVES[15]等人 1982 年提出的 Malmquist指數(shù)方法相結(jié)合。在實(shí)證評(píng)價(jià)中，學(xué)者們[5,16-23]利用Fare 等[24]所界定的Malquist 指數(shù)=綜合技術(shù)效率變化指數(shù)×技術(shù)水平變化指數(shù)；綜合技術(shù)效率=純技術(shù)效率變化指數(shù)×規(guī)模效率變化指數(shù)，選取面板數(shù)據(jù)，全面測(cè)度綜合技術(shù)效率變化、技術(shù)效率變化、規(guī)模效率變化、純技術(shù)效率變化。學(xué)者們發(fā)現(xiàn)了各類效率的變化趨勢(shì)，并分析被評(píng)價(jià)單元的效率高低以及形成原因。

（2）DEA 視窗模型。這類研究主要利用Charnes等人[25]提出的DEA 視窗模型（Window Analysis，WA）考察港口在不同時(shí)期的效率變化情況?；驹硎?，選取面板數(shù)據(jù)，將同一個(gè)港口的不同時(shí)期看作一個(gè)獨(dú)立的決策單元，設(shè)定視窗寬度w，將一個(gè)港口在一段時(shí)期（t）的數(shù)據(jù)分割為t-w+1個(gè)有所重疊的時(shí)間窗，進(jìn)而比較t-w+1 個(gè)時(shí)間窗數(shù)據(jù)，評(píng)價(jià)港口的效率變化情況。這類方法既比較了同一時(shí)間跨度內(nèi)不同時(shí)間點(diǎn)同一港口效率的變化趨勢(shì)，也比較了不同窗口內(nèi)同一時(shí)間點(diǎn)的同一港口的相關(guān)數(shù)據(jù)，體現(xiàn)了時(shí)間的連續(xù)性，在得出效率評(píng)價(jià)結(jié)果的同時(shí)，也有利于分析效率變化的原因。Al-Eraqi，等[26]在評(píng)價(jià)世界主要集裝箱港口的效率時(shí)比較了基于橫截面數(shù)據(jù)靜態(tài)DEA 模型和DEA 視窗模型，驗(yàn)證了該方法的優(yōu)越性在于發(fā)現(xiàn)了效率變動(dòng)的細(xì)節(jié)和原因。國(guó)內(nèi)學(xué)者張巧麗，等[27]運(yùn)用DEA視窗分析模型，從空間和時(shí)間兩個(gè)維度出發(fā)，利用面板數(shù)據(jù)，對(duì)渤海灣地區(qū)三大主要港口的內(nèi)部運(yùn)營(yíng)效率進(jìn)行研究，并利用在DEA 相對(duì)有效面上的投影分析，明確港口效率低的原因。

3.3 港口效率評(píng)價(jià)的多層次DEA模型

3.3.1 三階段DEA模型。針對(duì)單層DEA模型沒(méi)有考慮被評(píng)價(jià)單元所處的客觀環(huán)境、隨機(jī)因素等對(duì)效率的影響。文獻(xiàn)[28]采用Fried[29]提出的三階段DEA 模型，對(duì)太平洋十大港口1998-2008年間的動(dòng)態(tài)效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)，對(duì)比CCR、BCC 模型測(cè)度的結(jié)果，認(rèn)為三階段DEA 模型的評(píng)價(jià)結(jié)果更為客觀。其他文獻(xiàn)[30-34]也進(jìn)行了類似的測(cè)度。這類研究過(guò)程大同小異，第一階段運(yùn)用傳統(tǒng)DEA（CCR、BBC）模型進(jìn)行初步測(cè)度；第二階段運(yùn)用有關(guān)方法對(duì)投入量、產(chǎn)出量進(jìn)行調(diào)整，建立松弛變量與環(huán)境變量關(guān)系，并將隨機(jī)誤差分離，得到僅由管理無(wú)效率造成的決策單元投入/產(chǎn)出冗余；第三階段用調(diào)整后各決策單元的投入、產(chǎn)出數(shù)據(jù)，結(jié)合傳統(tǒng)DEA 模型進(jìn)行評(píng)價(jià)。這種方法剔除了外部環(huán)境因素和隨機(jī)誤差對(duì)港口效率評(píng)估所造成的偏誤，相對(duì)傳統(tǒng)CCR、BBC模型，評(píng)價(jià)結(jié)果更為真實(shí)。

3.3.2 網(wǎng)絡(luò)DEA模型。傳統(tǒng)的DEA模型對(duì)港口效率的測(cè)度是將港口的運(yùn)作視為“黑箱”，只關(guān)注兩端的投入和產(chǎn)出，沒(méi)有深入到港口內(nèi)部的運(yùn)作。為此，學(xué)者們?cè)噲D從打開(kāi)“黑箱”這一視角，深入到港口運(yùn)營(yíng)內(nèi)部對(duì)其效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。王燕，等[35]將港口企業(yè)的盈利過(guò)程分解為運(yùn)營(yíng)和資本兩個(gè)子過(guò)程，將BCC模型分別應(yīng)用于兩個(gè)子過(guò)程，發(fā)現(xiàn)了效率提升的促進(jìn)因素和阻礙因素。劉丹，等[36]認(rèn)為這種研究中的中間變量具有投入和產(chǎn)出的雙重屬性，致使兩個(gè)子過(guò)程在效率改進(jìn)的方向上存在矛盾，進(jìn)而將港口運(yùn)營(yíng)分解為裝卸子過(guò)程與港區(qū)物流服務(wù)兩個(gè)串聯(lián)在一起的過(guò)程，利用Kao[37]提出的多時(shí)期網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)現(xiàn)了具體港口在觀察期內(nèi)總效率與不同時(shí)間點(diǎn)的效率之間的關(guān)系，以及總效率與兩個(gè)子過(guò)程效率之間的關(guān)系，最終找出了影響港口效率的原因，并提出了解決對(duì)策。Peter F W[38]進(jìn)行了類似的研究，不同之處在于，其將港口效率分為基礎(chǔ)設(shè)施效率和裝運(yùn)整合效率兩個(gè)串聯(lián)結(jié)構(gòu)，通過(guò)多時(shí)期網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)，通過(guò)并利用截?cái)嗷貧w發(fā)現(xiàn)了外部環(huán)境變量，包括所有制、港口腹地面積、附近高速公路數(shù)量等對(duì)港口效率的影響。

3.4 港口效率評(píng)價(jià)的非徑向測(cè)度DEA模型

傳統(tǒng)研究是基于DEA 徑向測(cè)度模型，即所有的投入和產(chǎn)出按照徑向測(cè)度擴(kuò)張等比例擴(kuò)張（壓縮），這并不符合港口運(yùn)營(yíng)的實(shí)際，評(píng)價(jià)結(jié)果無(wú)法區(qū)分投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)調(diào)整的大小與幅度，同時(shí)也沒(méi)有考慮港口運(yùn)營(yíng)過(guò)程中所發(fā)生的環(huán)境污染等問(wèn)題會(huì)對(duì)港口效率產(chǎn)生影響。學(xué)者們嘗試將非徑向測(cè)度DEA模型運(yùn)用到港口效率評(píng)價(jià)中。馮烽，等[39]引入了Tone[40]所提出的基于松弛變量的非徑向測(cè)度DEA 模型—SBM（salacks based measure,SBM）模型，對(duì)17家港口上市公司2010—2015年的運(yùn)營(yíng)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，并給出了非有效的DMU 改進(jìn)效率的指標(biāo)調(diào)整路徑與大小。國(guó)外有文獻(xiàn)[41]用相同的模型測(cè)度了Safaga 港與DP World Sokhna的效率，并進(jìn)行了比較，提出了Safaga港效率提升的路徑。國(guó)內(nèi)學(xué)者羅俊浩[42]進(jìn)行了類似的研究，不同之處在于作者將“二氧化碳排放”做為產(chǎn)出指標(biāo)之一，印證了二氧化碳排放這一“非期望產(chǎn)出”對(duì)于港口效率具有明顯的影響，同樣作者也提出了港口效率提升的指標(biāo)調(diào)整幅度和路徑。

3.5 港口效率評(píng)價(jià)的其他類型DEA模型

針對(duì)經(jīng)典DEA模型無(wú)法對(duì)港口效率進(jìn)行排序的問(wèn)題，吉阿兵，等[43]早在2005年引入極效率DEA模型對(duì)16 個(gè)知名集裝箱港口的效率進(jìn)行了測(cè)度，并進(jìn)行了排序。而后，張潔，等[44]進(jìn)行了相似的研究。賴成壽，等[45]基于博弈論思想，引入二階段博弈交叉效率模型對(duì)我國(guó)港口生產(chǎn)效率進(jìn)行測(cè)度，解決了傳統(tǒng)DEA模型不能實(shí)現(xiàn)全排序的問(wèn)題。

3.6 不同指標(biāo)類型

產(chǎn)出指標(biāo)上，多數(shù)研究都將“吞吐量”包括貨物吞吐量和集裝箱吞吐量作為產(chǎn)出指標(biāo)。一些研究還將其他項(xiàng)目列為產(chǎn)出指標(biāo)，如用戶滿意度、收入性指標(biāo)如利潤(rùn)、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入等。早期研究所選定的產(chǎn)出指標(biāo)多為“正向”指標(biāo)，近年來(lái)少數(shù)文獻(xiàn)將港口運(yùn)營(yíng)中所產(chǎn)出的“負(fù)向”（例如環(huán)境污染）考慮在內(nèi)。

投入指標(biāo)上，多數(shù)研究將港口運(yùn)營(yíng)實(shí)際投入的設(shè)施（泊位、碼頭、堆場(chǎng)）和設(shè)備（各類型吊車、起重機(jī)、集卡等）、勞動(dòng)力作為投入指標(biāo)。也有研究使用了會(huì)計(jì)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，例如固定資產(chǎn)、主營(yíng)業(yè)務(wù)成本、資產(chǎn)、股本/營(yíng)業(yè)收入、流動(dòng)資金等。需要指出的是，在多階段DEA 模型的運(yùn)用中，少數(shù)文獻(xiàn)考慮了外部環(huán)境指標(biāo)對(duì)港口效率的影響。

4 簡(jiǎn)評(píng)與展望

現(xiàn)有研究從早期研究生產(chǎn)可能集不變假定、靜態(tài)、單層、徑向測(cè)度、非帕累托最優(yōu)的DEA模型應(yīng)用，到生產(chǎn)可能集假定可變、動(dòng)態(tài)、多層（網(wǎng)絡(luò)）、非徑向測(cè)度、帕累托最優(yōu)的DEA 模型轉(zhuǎn)變。前人研究極大的豐富了DEA 方法在港口效率評(píng)價(jià)上的應(yīng)用，也得出一些有意義的結(jié)果，也為后續(xù)研究留下了進(jìn)一步拓展的空間。限于DEA 模型的種類繁多，本研究做以下研究展望。

第一，港口效率評(píng)價(jià)的DEA模型應(yīng)用處于向“動(dòng)態(tài)”演進(jìn)過(guò)程中。一方面，DEA 方法與Malmquist 相結(jié)合的研究中，技術(shù)規(guī)模報(bào)酬如何處理學(xué)術(shù)界仍存在著分歧[15，46]，例如，Grifell-Tatje，等[47]指出非固定規(guī)模報(bào)酬的存在，導(dǎo)致Malmquist 指數(shù)難以精確測(cè)度生產(chǎn)率變化，且這種偏差具有系統(tǒng)性，主要取測(cè)算中所使用的距離函數(shù)；另一方面，DEA視窗模型在使用過(guò)程中首期和末期的數(shù)據(jù)只使用了一次，相對(duì)其他時(shí)期的數(shù)據(jù)明顯偏少，因而首尾數(shù)據(jù)使用是不充分的[48]。所以，未來(lái)基于DEA 方法的港口效率動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)還需解決“動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)”的使用和處理這一難題。

第二，港口效率評(píng)價(jià)的DEA模型應(yīng)用處于向“多層”演進(jìn)過(guò)程中。盡管已有研究已經(jīng)從打開(kāi)“黑箱”的視角，從港口運(yùn)營(yíng)內(nèi)部過(guò)程來(lái)對(duì)其效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，但是未來(lái)針對(duì)港口內(nèi)部運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)間的作用機(jī)理的研究仍需進(jìn)一步細(xì)化。

第三，港口效率評(píng)價(jià)的DEA 模型處于不同測(cè)度的演進(jìn)中。當(dāng)前多數(shù)研究是基于徑向測(cè)度的DEA模型，盡管有少數(shù)文獻(xiàn)嘗試引入了SBM-DEA非徑向測(cè)度模型，但是，對(duì)于為提高港口效率的各類投入的擴(kuò)張（收縮）幅度并沒(méi)有給出精確的測(cè)度。后續(xù)可以借鑒多種非徑向測(cè)度模型進(jìn)行研究。

第四，在指標(biāo)選取上，早期絕大多數(shù)文獻(xiàn)只考慮了正向變量，后期研究中考慮了非期望產(chǎn)出等負(fù)向指標(biāo)。后續(xù)研究中，應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注各種變量，包括投入變量、產(chǎn)出變量、環(huán)境變量之間相互作用的機(jī)理。