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      嵌入時間要素的集裝箱港口效率實證研究

      2020-04-11 11:27:22艾亞釗巫立群
      廣西社會科學 2020年2期
      關(guān)鍵詞:貨主港口要素

      艾亞釗,巫立群

      (1.東莞職業(yè)技術(shù)學院 物流工程系,廣東 東莞 523808;2.中華科技大學 商管學院,臺灣 臺北 11581)

      港口業(yè)正面臨產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級,港口效率的提升始終是港口建設(shè)和運營關(guān)注的核心問題。港口作為國際物流的供給側(cè),需要供給兩個重要的“產(chǎn)品”:一是為社會提供高服務(wù)水平的供應(yīng)鏈節(jié)點銜接服務(wù)(如通關(guān)、保稅、貨物跟蹤等),即物流增值服務(wù);二是為進入港口物流系統(tǒng)的貨物提供安全高效的流轉(zhuǎn)作業(yè),即裝卸搬運。因此,港口的效率水平?jīng)Q定了國際物流服務(wù)水平。

      當前,學界關(guān)注到了時間要素對港口效率的影響問題①參見:Bichou K..Linking theory with practice in port performance and benchmarking.International Journal of Ocean Systems Management,2012,1(3):316-338;PwC and Panteia.Measures to enhance the efficiency and quality of port services in the EU,Paper Submitted to the European Commission of the European Union,Directorate-General for Mobility and Transpor.https://www.pwc.com;Notteboom T..The time factor in liner shipping services.Maritime Economics & Logistics,2006,8:19-39;Clark X.,Dollar D.and Micco A..Maritime transport costs and port efficiency.https://databank.worldbank.org/data/home.aspx.,但是對于時間要素對港口效率或者港口非效率的影響廣度和深度的研究有待深入,不足以支撐說明作為投入要素的時間要素的重要性;或者只是停留在理念層面,有待進一步實證;或者實證了,但是并未充分表達。在我國粵港澳大灣區(qū)推進建設(shè),以及“一帶一路”建議推動的集裝箱港口建設(shè)運營的供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級之際,我國的集裝箱港口效率的時間節(jié)省問題,至今尚未看到有重要文獻專門論述。因此,本文試圖以廣東省12個集裝箱碼頭(港區(qū))2018年的數(shù)據(jù),考察時間要素在中國集裝箱港口效率中的作用,基于時間要素的港口效率增進,并提出激勵措施供決策參考。

      一、集裝箱港口“時間”非效率模型演繹

      從供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)流程來看,貨物通過港口裝船離港,抵達目的地港口,并經(jīng)陸運運送至收貨人的倉庫,有始發(fā)地內(nèi)陸運輸(貨主倉庫至碼頭)、港口作業(yè)、海上運輸、目的港作業(yè)、目的地內(nèi)陸運輸(碼頭至收貨人倉庫)等至少五個環(huán)節(jié),在不考慮程序銜接因素、時間因素的情況下,貨主的運輸成本可以表達為:

      其中,CR始、CR終分別為始發(fā)地和目的地的每公里內(nèi)陸運輸成本,包括運費和各項雜費;dR始、dR終分別為始發(fā)地和目的地的內(nèi)陸運輸距離;Cs為海運成本,包括港口裝卸、出入庫、查驗等;Q為航次貨運量(噸或TEU);dS為海上運輸距離。

      式(1)是用貨幣形式表示的貨主的運輸總成本。如果把時間成本也考慮進來,則每一個貨主都期望運輸時間最小,但是每一個貨主根據(jù)其產(chǎn)品特點和運營要求的不同其對時間成本的賦值大小并不一致,設(shè)Vi為i貨主所承擔的時間成本,βi為i貨主對時間成本的貨幣化賦值,βi≥0,設(shè)vi=βi/βmax∈(0,1),vi為i貨主對時間的依賴值,該值為一相對值,即一貨主對時間的貨幣化賦值與全部貨主中最大的貨幣化賦值的相對比值??梢匀缦吕斫猓簐i是貨主的產(chǎn)品特點和運營要求的函數(shù),vi可以把時間t轉(zhuǎn)化為便于研究計算的貨幣值,則有:

      ta為車輛裝卸時間;tr始、tr終分別為始發(fā)地和目的地的內(nèi)陸運輸時間;ts為海運時間,包括港區(qū)裝卸船及出入庫時間、海上航行時間等;μ為港口效率損失。然而,μ又由車輛進出港時間、船舶靠離泊時間、船舶在港等待時間、非裝卸時間、通關(guān)時間、單據(jù)程序時間、行政手續(xù)時間等構(gòu)成,這些時間與岸吊的臺時效率一樣,都會影響到港口效率。例如,由于基礎(chǔ)設(shè)施故障或者港口管理系統(tǒng)故障導(dǎo)致的車輛進出港不暢,車輛進出港時間延長,導(dǎo)致貨主時間成本增加,因此可以把港口非效率μ定義為時間損失的集合(見圖1)。

      圖1 港口作業(yè)效率損失構(gòu)成

      現(xiàn)在我們來分析vi,如果vi值高,則貨主對時間敏感度高,期望值高;vi值低,則貨主對時間敏感度較低,期望值不高。由于港口航運業(yè)具有半壟斷特性,絕大部分貨物選擇海上運輸是因為迫于沒有替代的更低價高效率的運輸方式可選擇。如果存在可接受的高價高效率運輸方式,高vi值貨主會放棄海運方式,中vi值貨主會選擇同價高效率的運輸方式,低vi值貨主則仍會堅持低價低效率的海運方式。

      因此,假設(shè)在航線兩端原有港口的旁邊都存在一個硬件設(shè)施和經(jīng)營環(huán)境一模一樣的港口①暫名“影子港口”,實際上并不存在。,該港口的效率損失最小但不為0,即具有最優(yōu)的μ‘。為了做到效率損失最小,其收費則較高。海運成本用C’s表示,其他條件不變。那么貨主會根據(jù)自己在原港口總成本TC和影子港口總成本TC'的大小選擇港口,則有:(1)TC'>TC貨主選擇原港口;(2)TC'=TC貨主任意選擇;(3)TC'<TC貨主選擇影子港口。

      選擇影子港口的運輸總成本公式為:

      此時,2ta+tr始+tr終+ts+μ'可以看作最優(yōu)狀態(tài)的總時間,在短期內(nèi)可以看作一個恒值,即t0=2ta+tr始+tr終+ts+μ'

      v'i的意義在于,當vi>v'i時,TC'<TC,貨主選擇影子港口;vi<v'i時,TC'>TC貨主選擇原港口;vi=v'i時,TC'=TC貨主可任意選擇。

      借助影子港口和v'i,我們可以分析出港口效率改進對港口市場份額的影響,進而分析時間對港口效率改進的影響。μ減小,效率改進,選擇原港口的貨主數(shù)量增加,即原港口市場份額增加?v'i×100%。

      利用客戶視角的成本分析,我們可以找到港口非效率的構(gòu)成因素。這些因素都與時間有關(guān),因此港口效率改善的關(guān)鍵是減少時間非效率,可以圍繞縮減車輛進出港時間、船舶靠離泊時間、船舶在港等待時間、非裝卸時間、通關(guān)時間、單據(jù)程序時間和行政手續(xù)時間,提高機械臺時效率等方面展開。

      傳統(tǒng)理論范式可以描述為:港口以既定的投入要素取得最大的產(chǎn)出(面向產(chǎn)出)或者以既定的產(chǎn)出尋求最少的投入要素(面向投入)。其蘊含前提是投入要素在港口系統(tǒng)中得到了充分利用[1],先驗設(shè)定了有效率的港口會盡一切努力減少車、船、貨的在港時間,唯其如此,才使產(chǎn)出最大化。然而這一前提設(shè)定在復(fù)雜的港口生產(chǎn)系統(tǒng)中是難以實現(xiàn)的。如往往出現(xiàn)車船擁堵,到港后需要較長的等待時間,才能進港、靠泊、裝卸等,即使港口已經(jīng)實現(xiàn)了最大產(chǎn)出,也是如此。更不能忽略的事實是,港口航運業(yè)的半壟斷特性,港口服務(wù)的供給方在制訂生產(chǎn)規(guī)劃和產(chǎn)出水平設(shè)定時,并沒有把相對效率和市場競爭作為優(yōu)先考慮的決策因素。在這種情況下,僅僅數(shù)量上的產(chǎn)出并不能反映車、船、貨在港期間對港口投入要素的時間利用深度和廣度。換句話說,港口的投入成本并沒有因車、船、貨在港時間的長短而進行增減核算。進一步講,基于數(shù)量上的產(chǎn)出而展開的港口效率分析不能正確反映貨物在港期間的處理時間,與客戶視角的港口效率產(chǎn)生錯位。因此,傳統(tǒng)理論范式基于數(shù)量上的產(chǎn)出而展開的港口效率分析因未曾考慮市場競爭、供應(yīng)鏈和系統(tǒng)環(huán)境的基礎(chǔ)支撐而變得蒼白無力,難以為港口當局和公共部門提供有精準價值的決策參考。因此,增加時間要素作為投入要素是港口效率統(tǒng)計測度研究的必然要求。但時間投入要素對港口效率的影響程度如何,需要進一步證實。

      二、DEA效率模型分析

      DEA法較為成熟,已經(jīng)被諸多研究文獻證明是效率分析的得力有效分析工具。DEA源自Farrell提出的生產(chǎn)集合的DEA估計,后由Charnes、Cooper和Rhodes發(fā)展成為線性規(guī)劃法進行運算,假設(shè)生產(chǎn)集合具有自由可配置性與凸性,涉及一個給定單元(x,y)相對于{(Xi,Yi),i=1,……,n}的凸包邊界的效率的測量,并假設(shè)決策單元DMU的規(guī)模報酬不變,且所有觀察到的組合可以依比例放大或縮小,即所謂的DEA-CCR模型。后來,Banker、Charnes和Cooper提出了基于規(guī)模報酬可變的DEA-BCC模型。設(shè)有n個同類型的決策單元(Decision Making Units,DMU),對于每個DMU都有m種類型的輸入,以及s種類型的輸出。DMU由輸入變量{Xj=xij;i=1,……,m}和輸出變量{Yj=yrj;r=1,……,s}組成,v=(v1,v2,……,vm)和u=(u1,u2,……,us)分別為m種輸入和s種輸出對應(yīng)的權(quán)向量,且v∈Em,u∈Es,至少有一個xij≥0和yij≥0,使得決策單元DMU0的效率評價指數(shù)其表達式為:

      對于有K個DMU的面向產(chǎn)出的效率測度問題可以轉(zhuǎn)換為等價的K系列DEA線性規(guī)劃問題[2],任一DMUk的線性規(guī)劃問題可以表示為:

      任一DMUk的技術(shù)效率值(觀察值與潛在最大產(chǎn)出值的比率)為:

      把時間作為投入要素和不作為投入要素分兩種情況下的技術(shù)效率值分別計算,再做對比,可以判斷時間要素對技術(shù)效率的影響程度。

      三、實證研究

      港口生產(chǎn)可以理解為各種生產(chǎn)力要素在一段時間t內(nèi)綜合作用的結(jié)果,或者說,生產(chǎn)力要素在t期間的利用程度對港口產(chǎn)出至關(guān)重要。設(shè)有生產(chǎn)力要素x1,x2,x3……,那么,產(chǎn)出公示y可以描述為各要素關(guān)于時間t的函數(shù)的函數(shù):

      為便于簡化處理,可以假定生產(chǎn)力要素在時間的利用上與時間呈線性關(guān)系,那么,我們作如下的變通,令x1(t)簡化為x1.t,則式(11)可以寫成:

      即y/t=f(x1,x2,x3……)成立。

      考慮到作為投入要素的“時間”數(shù)據(jù)難以獲得,而港口的平均船時產(chǎn)量(單船在港每小時作業(yè)量)和船舶??克覕?shù)等數(shù)據(jù)易于獲得,并避免時間概念的泛化,那么我們以“船舶裝卸作業(yè)時間”①此為國內(nèi)當前港口船時效率統(tǒng)計的時間基礎(chǔ),即裝卸貨物的時間是準備時間、裝卸時間、結(jié)束時間的總和。參見《GB/T 8487-2010 港口裝卸術(shù)語》,第19頁。為研究對象,對于多投入單產(chǎn)出并考慮時間利用程度的產(chǎn)出公式有:

      如此一來,對于時間投入數(shù)據(jù)難以統(tǒng)計的情況下,可以用“平均船時產(chǎn)量×船舶停靠艘數(shù)”作為產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行效率分析。事實上,在裝卸時間內(nèi),船舶停靠艘數(shù)無論為多少,在具體時間點上都可以看成是一個由多個船舶組成的虛擬超大型船舶,因此,對于時間投入數(shù)據(jù)難以統(tǒng)計的情況下,令船舶??克覕?shù)=1,用平均船時產(chǎn)量作為產(chǎn)出指標,不影響本文的研究目的。我們選取廣東省12個碼頭的2018年的截面數(shù)據(jù)①數(shù)據(jù)來源:港口官方網(wǎng)站和作者整理。,來研究時間要素對港口效率的影響程度。選取泊位長度、碼頭面積、橋吊數(shù)量3個最常用投入指標(見表1、2、3),取吞吐量(TEU)和平均船時產(chǎn)量分別作為產(chǎn)出指標分別計算(用陰影以示區(qū)別)。采用DEA-CCR模型,通過DEA Excel Solver 5.0軟件計算可得技術(shù)效率值(見表4)。

      表1 集裝箱碼頭技術(shù)效率評價指標

      表2 2018年廣東省集裝箱碼頭投入產(chǎn)出信息一覽表

      表3 樣本統(tǒng)計特征

      表4 技術(shù)效率值排序變化比較

      表4列出了不考慮裝卸時間要素的技術(shù)效率值e1,和考慮裝卸時間要素的技術(shù)效率值e2,并給出了考慮時間要素和不考慮時間要素的DEA-CCR技術(shù)效率值的變化量(e2-e1),以及變化前后的效率值相對位次對比情況(w1-w2)。例如,以蛇口港集裝箱港區(qū)為例,在不考慮時間要素時的技術(shù)效率值排序在第5位,而考慮時間要素時的技術(shù)效率值排序在第7位,其排序下降2個位次,也就是說,效率值和效率值的相對位次均發(fā)生了變化。當然,我們不是簡單地計算出其效率值,而是著重觀察考慮時間要素和不考慮時間要素所帶來的效率變化情況,來判斷時間作為投入要素對港口效率的影響程度。除去廣州港黃埔碼頭1個港口的效率值在前后兩種情況下的效率不顯著外,其他碼頭的效率值均有不同程度的變化,最大變化量為0.513,最小變化量為0。值得注意的是,在不考慮時間要素情況下,僅僅依據(jù)數(shù)量上的投入產(chǎn)出計算得到的效率值中,鹽田港、中山港、南沙港都具有較高的效率值,而當考慮時間要素時,它們的效率值下降幅度均超過30%,尤其是鹽田港,下降超過50%;而大鏟灣港、汕頭港和湛江港卻有相反的表現(xiàn),其效率值有較大幅度上升,上升4個位次。此種現(xiàn)象背后的原因可以解釋為:

      第一,船時產(chǎn)出量這一指標本身僅僅關(guān)注裝卸時間,且未考慮同時作業(yè)的船型和船舶數(shù)量等因素,計算結(jié)果對鹽田港、南沙港、蛇口港等大型集裝箱碼頭不利。

      第二,黃埔碼頭、中山港、東莞港、大鏟灣港等以內(nèi)貿(mào)為主的喂給港與中轉(zhuǎn)量較大的鹽田港、南沙港、蛇口港等大型外貿(mào)集裝箱碼頭的作業(yè)性質(zhì)完全不同,因其內(nèi)貿(mào)無通關(guān)環(huán)節(jié),效率值較高符合正常的期望。由此可見,通關(guān)時間對港口效率的影響不容忽視。

      第三,整體來看,基于數(shù)量而不考慮時間要素計算出的效率值高,掩蓋了港口生產(chǎn)中時間要素投入的缺失。

      由此可見,長期被忽略的時間要素一直都在直接影響著港口效率。時間要素并不是不可控制的外生變量,也不僅僅是一般相關(guān)因素,而是一種直接要素。

      四、結(jié)論與對策建議

      傳統(tǒng)范式的研究文獻的港口效率研究,其默認前提是投入要素在港口系統(tǒng)中得到了充分利用,先驗設(shè)定了有效率的港口會盡一切努力減少車、船、貨的在港時間。唯其如此,其產(chǎn)出最大化。但現(xiàn)實港口運營中,這一假設(shè)前提在復(fù)雜的港口生產(chǎn)系統(tǒng)中難以實現(xiàn),我們的理由是,港口生產(chǎn)依賴于多個子系統(tǒng)協(xié)同運營和多個主體協(xié)同運營,任一子系統(tǒng)或任一主體的拖延都會導(dǎo)致效率損失。本實證研究證實了時間要素并不是不可控制的外生變量,也不僅僅是一般的相關(guān)因素,而是作用于港口效率的直接要素,是投入要素之一?;跀?shù)量上的產(chǎn)出而展開的港口效率分析不能正確反映貨物在港期間的處理時間。因此,港口效率改善的關(guān)鍵應(yīng)是減少港口非效率μ,即減少時間損失。相應(yīng)對策建議如下:

      第一,提高“港、城、產(chǎn)”基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃的系統(tǒng)性。提高港口與經(jīng)濟腹地的基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃水平,目的是提高港口集疏運系統(tǒng)的通過能力,縮減港口集貨與疏運時間損失,進而縮減港口供應(yīng)鏈的整體時間。重點是縮減車、船、貨的進出港時間、靠離泊時間和非裝卸作業(yè)時間。

      第二,提高公共部門的行政效率和信息系統(tǒng)的協(xié)同性。通過提高公共部門的行政手續(xù)電子化水平,如電子通關(guān)、單據(jù)處理、電子商務(wù)、信息共享等,縮減通關(guān)時間、單據(jù)程序時間和行政手續(xù)時間,提高系統(tǒng)作業(yè)的協(xié)同性,縮減協(xié)同時間。

      第三,提高港口自身的作業(yè)技術(shù)水平和管理決策水平。如自動識別技術(shù)、數(shù)據(jù)實時交換技術(shù)、輔助決策技術(shù)等高技術(shù)的應(yīng)用,提高機械臺時效率和庫場作業(yè)效率,縮減裝卸時間和貨物處理時間。

      第四,提高用戶需求的時間信息的透明度和可靠度。目的是實現(xiàn)用戶對時間的可預(yù)見性,縮減用戶如貨代、貨主、船東、保險、銀行、陸上運輸?shù)鹊淖鳂I(yè)準備時間,進而縮減協(xié)同作業(yè)時間損失。

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