重大突發(fā)疫情對(duì)港口運(yùn)營(yíng)能力的影響研究*

劉文君 何新華▲ 胡文發(fā)

（1.上海海事大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 上海201306；2.同濟(jì)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 上海200092）

0 引 言

重大突發(fā)疫情的突發(fā)和蔓延對(duì)我國(guó)港口的安全運(yùn)營(yíng)與管理在短期內(nèi)產(chǎn)生極大沖擊，我國(guó)政府及世界各地實(shí)施的管控措施迫使港口生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)陷入癱瘓，導(dǎo)致我國(guó)出口貿(mào)易被迫放緩并面臨新的貿(mào)易壁壘、港口作業(yè)被迫中斷延期、國(guó)際貿(mào)易磋商和合同簽訂周期被迫延長(zhǎng)甚至存在履約風(fēng)險(xiǎn)[1]。與此同時(shí)，港口作為我國(guó)重要交通樞紐性節(jié)點(diǎn)，在應(yīng)對(duì)重大突發(fā)疫情中承擔(dān)著保障國(guó)計(jì)民生的重要物資運(yùn)輸重任，港口的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)更是我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)的晴雨表，提前預(yù)測(cè)重大突發(fā)疫情對(duì)港口安全生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)管理產(chǎn)生的影響，有助于政府和企業(yè)開展科學(xué)有效的防控工作，降低負(fù)面影響[2]。重大突發(fā)疫情不會(huì)改變我國(guó)港口發(fā)展長(zhǎng)期穩(wěn)定繁榮的趨勢(shì)，隨著重大突發(fā)疫情的結(jié)束以及管控措施的取消，港口生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)會(huì)逐漸步入正軌[3]。

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）是評(píng)估港口運(yùn)營(yíng)能力的有效模型。H.O.Nguyen等[4]運(yùn)用Bootstrape-DEA模型、傳統(tǒng)DEA 模型、SFA（隨機(jī)前沿分析）模型分別測(cè)算了越南港口效率，研究顯示Bootstrape-DEA模型的評(píng)估結(jié)果最優(yōu)。Chang 等[5]運(yùn)用考慮投入產(chǎn)出松弛性問題的SBM-DEA模型評(píng)估和檢驗(yàn)了歐盟和北美實(shí)施的環(huán)境法規(guī)是否影響港口運(yùn)營(yíng)能力，結(jié)果表明：環(huán)境法規(guī)將會(huì)導(dǎo)致港口平均運(yùn)營(yíng)能力下降6%左右。S.Zarbi等[6]運(yùn)用DEA模型分析了伊朗港口在受到制裁期間的港口效率,發(fā)現(xiàn)所有港口在實(shí)施制裁后均出現(xiàn)了港口效率下降的現(xiàn)象。劉名武等[7]運(yùn)用DEA-Tobit 模型評(píng)估了長(zhǎng)江中上游地區(qū)集裝箱港口的運(yùn)營(yíng)能力，發(fā)現(xiàn)集裝箱吞吐量和地區(qū)進(jìn)出口貿(mào)易總額對(duì)港口運(yùn)營(yíng)能力產(chǎn)生的影響較大。P.N.Nguyen 等[8]為了考察東南亞集裝箱港口的市場(chǎng)集中度，運(yùn)用超效率DEA 模型對(duì)東南亞主要的10大集裝箱港口的運(yùn)營(yíng)能力進(jìn)行了評(píng)估。

港口評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及確定各指標(biāo)權(quán)重是評(píng)估港口運(yùn)營(yíng)能力的關(guān)鍵。層次分析法（AHP）是理想的主觀評(píng)價(jià)法。N.Akbari 等[9]通過AHP 確定指標(biāo)的相對(duì)重要性研究了海上風(fēng)能港口的物流能力，有利于決策者評(píng)估多個(gè)港口對(duì)英國(guó)北海沿岸海上風(fēng)電場(chǎng)的適用性。N.S.F.A.Rahman 等[10]以馬來西亞凱末曼港為例，采用AHP確定指標(biāo)的相對(duì)重要性找出了導(dǎo)致干散貨運(yùn)輸延誤的最顯著因素，這有助于港口運(yùn)營(yíng)商及其利益相關(guān)者采取針對(duì)性措施以改善港口運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)。此外，DEA模型作為一種基于數(shù)據(jù)本身而確定指標(biāo)權(quán)重的線性規(guī)劃模型也得到了廣泛應(yīng)用。何宜慶等[11]以企業(yè)內(nèi)部供應(yīng)鏈為例，使用改進(jìn)的DEA模型確定了各項(xiàng)指標(biāo)的客觀權(quán)重，提出一種基于G1-DEA 組合賦權(quán)的供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)方法。Song 等[12]研究出一種將極大極小優(yōu)化法和DEA 模型相結(jié)合的混合權(quán)重確定方法，以應(yīng)對(duì)決策者偏好不明確或難以獲得的情況。姜旭[13]將AHP 和DEA相結(jié)合確定出天津港集裝箱物流服務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的綜合權(quán)重，以評(píng)估比較天津港6 個(gè)碼頭的集裝箱物流服務(wù)水平。

現(xiàn)階段的研究一方面集中在利用DEA 模型評(píng)估港口效率，另一方面集中在構(gòu)建港口評(píng)價(jià)指標(biāo)體系以及各指標(biāo)權(quán)重的確定，但DEA模型中缺乏對(duì)投入產(chǎn)出指標(biāo)權(quán)重的細(xì)分，港口評(píng)價(jià)指標(biāo)體系缺乏對(duì)突發(fā)公共事件作為非期望投入的考慮，并且有關(guān)重大突發(fā)疫情對(duì)港口運(yùn)營(yíng)能力的影響規(guī)律以及港口運(yùn)營(yíng)能力的空間特征研究較少，本文從投入產(chǎn)出角度構(gòu)建了重大突發(fā)疫情下的港口運(yùn)營(yíng)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，構(gòu)建細(xì)分各指標(biāo)權(quán)重的DEA模型以及具有權(quán)重偏好和考慮非期望投入、非期望產(chǎn)出的WP-SBMDEA模型評(píng)估我國(guó)20個(gè)重要港口的運(yùn)營(yíng)能力，通過空間三維圖和莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖分析出重大突發(fā)疫情對(duì)港口運(yùn)營(yíng)能力的影響規(guī)律及其空間特征。

1 重大突發(fā)疫情下的港口運(yùn)營(yíng)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1.1 港口運(yùn)營(yíng)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

考慮到近年來不同國(guó)家和地區(qū)相繼發(fā)生病毒疫情等突發(fā)公共事件，在投入產(chǎn)出角度的基礎(chǔ)上，將重大突發(fā)疫情作為非期望投入來考察它對(duì)港口各項(xiàng)指標(biāo)以及港口運(yùn)營(yíng)能力的影響，基于期望投入、非期望投入、期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出構(gòu)建重大突發(fā)疫情下我國(guó)港口運(yùn)營(yíng)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，見表1。

1.2 指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來源

選取我國(guó)20個(gè)重要港口作為研究對(duì)象，具體港口選取見表2。各項(xiàng)指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)見表3。

基于生命周期理論將重大突發(fā)疫情發(fā)展分為潛伏期、增長(zhǎng)期、爆發(fā)期、衰退期、長(zhǎng)尾期。選取2019年12 月的港口數(shù)據(jù)作為重大突發(fā)疫情潛伏期港口產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)，在已知投入指標(biāo)和重大突發(fā)疫情潛伏期產(chǎn)出指標(biāo)的基礎(chǔ)上，將細(xì)分指標(biāo)權(quán)重的DEA模型和具有權(quán)重偏好的WP-SBM-DEA模型相結(jié)合來預(yù)測(cè)重大突發(fā)疫情增長(zhǎng)期、爆發(fā)期、衰退期以及長(zhǎng)尾期各項(xiàng)產(chǎn)出指標(biāo)的發(fā)展趨勢(shì)，從而評(píng)估出重大突發(fā)疫情不同時(shí)期內(nèi)的港口運(yùn)營(yíng)能力。

表1 重大突發(fā)疫情下的港口運(yùn)營(yíng)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Tab.1 Evaluation indicator system of port operational capacity under major epidemic in public health emergencies

表2 我國(guó)5大港口群中的主要港口Tab.2 Major ports in China's five largest port groups

1.2.1 投入指標(biāo)

1）期望投入指標(biāo)。資本、土地、勞動(dòng)力是重要投入指標(biāo)，選取碼頭長(zhǎng)度m、泊位個(gè)數(shù)個(gè)、萬噸級(jí)泊位數(shù)量占比%、知識(shí)集聚能力作為期望投入指標(biāo)，其中知識(shí)集聚能力衡量港口企業(yè)的創(chuàng)新能力，用港口本科以上學(xué)歷的員工人數(shù)占在崗職工總?cè)藬?shù)的比例表示，相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)港口年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、中國(guó)港口網(wǎng)。

2）非期望投入指標(biāo)?？紤]到在政府、企業(yè)，以及社區(qū)基層的防控措施下重大突發(fā)疫情發(fā)展趨勢(shì)與港口生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)呈相反趨勢(shì)，因此選取地區(qū)重大突發(fā)疫情的確診病例及基本再生數(shù)（basic reproduction number，R0）作為非期望投入指標(biāo)，其中確診病例數(shù)據(jù)使用國(guó)家衛(wèi)健委公布的港口所在城市的新冠肺炎疫情實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，R0對(duì)于判斷重大突發(fā)疫情的傳染力、預(yù)測(cè)其發(fā)展趨勢(shì)具有重要意義，其數(shù)據(jù)基于武文韜等[14-15]提出的SIR模型預(yù)測(cè)得到。

1.2.2 產(chǎn)出指標(biāo)

1）期望產(chǎn)出指標(biāo)。港口吞吐量是反映港口生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)成果的重要數(shù)量指標(biāo)，地區(qū)外貿(mào)依存度是衡量腹地經(jīng)濟(jì)和對(duì)外貿(mào)易發(fā)展的關(guān)鍵指標(biāo)，港口企業(yè)營(yíng)業(yè)收入是衡量港口經(jīng)濟(jì)效益的關(guān)鍵指標(biāo)，而腹地經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和港口企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益水平在很大程度上決定了港口的運(yùn)營(yíng)能力，因此選取貨物吞吐量、外貿(mào)貨物吞吐量、集裝箱吞吐量、地區(qū)外貿(mào)依存度，以及港口企業(yè)營(yíng)業(yè)收入作為期望產(chǎn)出指標(biāo)，其中地區(qū)外貿(mào)依存度用各地區(qū)外商投資企業(yè)進(jìn)出口總額占GDP的比重來表示。相關(guān)數(shù)據(jù)來源于交通運(yùn)輸部、中國(guó)港口網(wǎng)。

表3 我國(guó)20個(gè)港口的投入產(chǎn)出指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)Tab.3 Descriptive statistics of input and output indicators of 20 ports in China

2）非期望產(chǎn)出指標(biāo)。為了解港口污染物質(zhì)對(duì)港口運(yùn)營(yíng)的影響，將二氧化碳（CO2）排放量作為非期望產(chǎn)出。由于各個(gè)港口的二氧化碳排放量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)無法直接獲得，本文采用門聯(lián)歡等[16]提出的根據(jù)港口吞吐量與能源消耗量的關(guān)系來計(jì)算碳排放量的方法測(cè)算2019年12月的碳排放量。

2 港口運(yùn)營(yíng)能力評(píng)估模型

2.1 確定各指標(biāo)權(quán)重

基于張熠等[17]的研究，筆者根據(jù)期望投入、非期望投入、期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出細(xì)分指標(biāo)權(quán)重，并改進(jìn)了2個(gè)虛擬決策單元，提出以下權(quán)重確定模型。

假設(shè)有k 個(gè)決策單元DMUj(j=1，2，…，k) ，每個(gè)決策單元有θ 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，其中包括a 個(gè)期望投入指標(biāo)、b 個(gè)非期望投入指標(biāo)、c 個(gè)期望產(chǎn)出指標(biāo)，以及d 個(gè)非期望產(chǎn)出指 標(biāo)(a+b+c+d=θ) 。m 表示重大突發(fā)疫情發(fā)生時(shí)期，m=1，2，3，4，5 分別表示潛伏期、增長(zhǎng)期、爆發(fā)期、衰退期、長(zhǎng)尾期。

1）k 個(gè)決策單元的期望投入指標(biāo)值、非期望投入指標(biāo)值、期望產(chǎn)出指標(biāo)值、非期望產(chǎn)出指標(biāo)值分別由矩陣X，Y，Z，Q 表示，見公式（1）～（4）。

2）期望投入指標(biāo)權(quán)重、非期望投入指標(biāo)權(quán)重、期望產(chǎn)出指標(biāo)權(quán)重、非期望產(chǎn)出指標(biāo)權(quán)重分別由向量λr1，μr2，ξr3，ηr4表示，見式（5）～（8）。

3）令

則考慮非期望產(chǎn)出的生產(chǎn)可能性P 集定義見式（13）。

P 是一個(gè)封閉的凸集，其邊界點(diǎn)定義為有效生產(chǎn)邊界；并且滿足

式中：

4）構(gòu)造2個(gè)虛擬決策單元DMUk+1和DMUk+2。DMUk+1表示最優(yōu)決策單元，其非期望投入指標(biāo)值和非期望產(chǎn)出指標(biāo)值由上述k 個(gè)決策單元相應(yīng)指標(biāo)值的最小值表示，期望投入指標(biāo)值和期望產(chǎn)出指標(biāo)值由上述k 個(gè)決策單元相應(yīng)指標(biāo)值的最大值表示。其期望投入向量、非期望投入向量、期望產(chǎn)出向量和非期望產(chǎn)出向量分別由Xk+1，Yk+1，Zk+1和Qk+1表示，見式（18）～（21）。

DMUk+2表示最劣決策單元，其非期望投入指標(biāo)值和非期望產(chǎn)出指標(biāo)值由上述k 個(gè)決策單元相應(yīng)指標(biāo)值的最大值表示，期望投入指標(biāo)值和期望產(chǎn)出指標(biāo)值由上述k 個(gè)決策單元相應(yīng)指標(biāo)值的最小值表示。其期望投入向量、非期望投入向量、期望產(chǎn)出向量和非期望產(chǎn)出向量分別由Xk+2，Yk+2，Zk+2和Qk+2表示，見式（22）～（25）。

5）在建模之前，首先要對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，然后求解以下改進(jìn)的DEA模型來確定各指標(biāo)權(quán)重，見式（26）。

該模型以最劣決策單元DMUk+2的效率φk+2最小為目標(biāo)函數(shù)，以最優(yōu)決策單元DMUk+1的效率φk+1最大為約束條件。核心思想在于從能夠使DMUk+1效率最大的多組權(quán)重中篩選出使DMUk+2的效率最小的一組權(quán)重，稱為指標(biāo)最優(yōu)公共權(quán)重W*。

2.2 港口運(yùn)營(yíng)能力評(píng)估模型

傳統(tǒng)DEA 模型能夠測(cè)算出具有多個(gè)輸入和輸出的復(fù)雜系統(tǒng)的相對(duì)效率，但是沒有考慮投入產(chǎn)出的松弛性問題以及港口生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)活動(dòng)的非期望產(chǎn)出。K Tone[18]在目標(biāo)函數(shù)中引入松弛變量，改進(jìn)了傳統(tǒng)DEA 模型，稱為SBM-DEA 模型，但是沒有考慮到投入和產(chǎn)出指標(biāo)的權(quán)重以及突發(fā)公共事件作為非期望投入的情況，筆者將上述細(xì)分各指標(biāo)權(quán)重的DEA 模型權(quán)重與具有權(quán)重偏好和考慮非期望投入、非期望產(chǎn)出的WP-SBM-DEA 模型相結(jié)合來評(píng)估重大突發(fā)疫情下我國(guó)港口的運(yùn)營(yíng)能力，在建模之前所有已知數(shù)據(jù)均需進(jìn)行歸一化處理。

令

WP-SBM-DEA模型構(gòu)建見式（28）。

2.3 空間自相關(guān)模型

空間自相關(guān)模型也稱為莫蘭指數(shù)（Moran's I），能夠根據(jù)指標(biāo)變量的數(shù)值和位置來判斷空間相關(guān)性，可以檢驗(yàn)出重大突發(fā)疫情下我國(guó)港口運(yùn)營(yíng)能力的空間依賴性是否發(fā)生變化。首先通過式（29）進(jìn)行莫蘭指數(shù)值計(jì)算。

莫蘭指數(shù)值的范圍為[- 1，1] ，I ＞0 表示港口運(yùn)營(yíng)能力的空間自相關(guān)為正，I ＜0 表示港口運(yùn)營(yíng)能力的空間自相關(guān)為負(fù)。

式中：E( I )=-1 ( n-1)，V( I )=E( I2)-E 。式（30）是對(duì)莫蘭指數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化得到Z 統(tǒng)計(jì)量以檢驗(yàn)?zāi)m指數(shù)的顯著性，Z(I)服從漸進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

空間權(quán)重矩陣Wij描述了觀測(cè)變量的空間依賴性和異質(zhì)性的相關(guān)效應(yīng)，在回顧先前文獻(xiàn)之后[19-20]，模型中的空間權(quán)重矩陣Wij分別用空間相鄰矩陣、空間地理距離矩陣或空間經(jīng)濟(jì)距離矩陣這3個(gè)矩陣代替。

式中：dij=r arccos [cos(Ei-Ej)cos Nicos Nj+sin Nisin Nj]，dij表示港口i 和港口j 之間的地理距離，r表示地球半徑，Ei和Ni分別表示港口所在地的經(jīng)度和緯度；和分別表示港口i 和港口j 的月平均營(yíng)業(yè)收入。

3 重大突發(fā)疫情下的港口運(yùn)營(yíng)能力的影響規(guī)律

3.1 重大突發(fā)疫情下的港口運(yùn)營(yíng)能力評(píng)估結(jié)果

由于重大突發(fā)疫情潛伏期各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)已知，通過式（26）可得到各指標(biāo)權(quán)重，通過式（28）中權(quán)重與指標(biāo)值之間的關(guān)系，可以預(yù)測(cè)出重大突發(fā)疫情增長(zhǎng)期、爆發(fā)期、衰退期、長(zhǎng)尾期各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)在重大突發(fā)疫情下的發(fā)展趨勢(shì)，從而評(píng)估出重大突發(fā)疫情下的港口運(yùn)營(yíng)能力，見表4。

3.2 重大突發(fā)疫情對(duì)我國(guó)港口運(yùn)營(yíng)能力的影響規(guī)律

3.2.1 重大突發(fā)疫情下我國(guó)港口運(yùn)營(yíng)能力的空間格局

根據(jù)表4中的數(shù)據(jù)及各港口地理位置繪制出重大突發(fā)疫情下我國(guó)港口運(yùn)營(yíng)能力的空間三維圖，見圖1。

表4 重大突發(fā)疫情下的我國(guó)20個(gè)港口的運(yùn)營(yíng)能力評(píng)估Tab.4 Operational capacity assessment of 20 ports in China under major epidemics in public health emergencies

圖1 重大突發(fā)疫情下我國(guó)港口運(yùn)營(yíng)能力的空間格局Fig.1 Spatial pattern of China's port operational capability under major epidemic in public health emergencies

根據(jù)表4和圖1可得出以下結(jié)論。

1）重大突發(fā)疫情潛伏期、增長(zhǎng)期、爆發(fā)期、衰退期、長(zhǎng)尾期內(nèi)我國(guó)港口運(yùn)營(yíng)能力的平均水平分別為0.617，0.523，0.4，0.474，0.615，表明重大突發(fā)疫情對(duì)我國(guó)港口運(yùn)營(yíng)能力產(chǎn)生短期負(fù)面影響，重大突發(fā)疫情爆發(fā)期產(chǎn)生的負(fù)面影響最大，但不會(huì)改變我國(guó)港口生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)長(zhǎng)期穩(wěn)中向好的趨勢(shì)。

2）重大突發(fā)疫情下我國(guó)港口運(yùn)營(yíng)能力的空間格局具有多個(gè)峰值并且不同時(shí)期內(nèi)的峰值高低不同，這些峰值主要位于北緯25°～40°和東經(jīng)115°～125°。這表明環(huán)渤海地區(qū)和長(zhǎng)三角地區(qū)的港口運(yùn)營(yíng)能力高于其他地區(qū)，而且這些地區(qū)的港口運(yùn)營(yíng)能力受重大突發(fā)疫情影響最大。

3）疫情潛伏期和長(zhǎng)尾期的峰值最高，爆發(fā)期峰值最低。重大突發(fā)疫情潛伏期間，政府防控力度、媒體曝光度較低，各大港口的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)活動(dòng)正常進(jìn)行，其港口運(yùn)營(yíng)能力幾乎不受影響；重大突發(fā)疫情增長(zhǎng)期和爆發(fā)期間，政府防控力度逐漸加強(qiáng)升級(jí)，導(dǎo)致港口的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)停滯，進(jìn)出口貿(mào)易存在延期甚至是解約的風(fēng)險(xiǎn)；重大突發(fā)疫情衰退期間，港口企業(yè)逐漸復(fù)工復(fù)產(chǎn)，運(yùn)輸需求以及供應(yīng)鏈逐漸恢復(fù)，港口生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)活動(dòng)隨之步入正軌；當(dāng)重大突發(fā)疫情到達(dá)長(zhǎng)尾期時(shí)，港口的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)才會(huì)完全恢復(fù)正常，但也會(huì)面臨由重大突發(fā)疫情期間生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)停滯帶來的高潮沖擊。

3.2.2 重大突發(fā)疫情下我國(guó)港口運(yùn)營(yíng)能力的空間依賴性

基于空間自相關(guān)模型中式（31）～（33）得到的3個(gè)空間權(quán)重矩陣以及表4 中的數(shù)據(jù)，可以得到重大突發(fā)疫情下我國(guó)港口運(yùn)營(yíng)能力莫蘭指數(shù)值以及變化趨勢(shì)，見表5和圖2。

表5 重大突發(fā)疫情下我國(guó)港口運(yùn)營(yíng)能力的莫蘭指數(shù)評(píng)估Tab.5 Moran's I Index evaluation of China's port operational capability in major epidemic in public health emergencies

根據(jù)表5和圖2可得出以下結(jié)論。

1）我國(guó)港口運(yùn)營(yíng)能力存在相鄰依賴關(guān)系、地理空間距離依賴關(guān)系以及經(jīng)濟(jì)距離依賴關(guān)系，3種依賴關(guān)系受重大突發(fā)疫情影響不大，保持相對(duì)穩(wěn)定。

2）基于3種空間矩陣下的莫蘭指數(shù)值均在重大突發(fā)疫情爆發(fā)期時(shí)達(dá)到最高。表明在面臨重大突發(fā)疫情時(shí)，我國(guó)港口運(yùn)營(yíng)能力的3 種依賴關(guān)系會(huì)有所加強(qiáng)。

圖2 重大突發(fā)疫情下基于空間權(quán)重矩陣的莫蘭指數(shù)趨勢(shì)Fig.2 Trend graph of Moran's I index based on spatial weight matrices under major epidemic in public health emergencies

3）重大突發(fā)疫情下，基于空間相鄰矩陣和空間地理距離矩陣的港口運(yùn)營(yíng)能力莫蘭指數(shù)值均通過了10%顯著性檢驗(yàn)，而基于空間經(jīng)濟(jì)距離矩陣的港口運(yùn)營(yíng)能力莫蘭指數(shù)值均通過了1%顯著性檢驗(yàn)，因此港口運(yùn)營(yíng)能力的空間經(jīng)濟(jì)距離依賴關(guān)系最為顯著，從而基于經(jīng)濟(jì)距離矩陣?yán)L制重大突發(fā)疫情下港口運(yùn)營(yíng)能力的莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖，見圖3。

圖3 重大突發(fā)疫情下我國(guó)港口運(yùn)營(yíng)能力的莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖Fig.3 ScatterplotofMoran'sIindexofChina'sportoperational capacityundermajorepidemicinpublichealthemergencies

表6 重大突發(fā)疫情下我國(guó)港口運(yùn)營(yíng)能力集群度的關(guān)聯(lián)模式分布Correlation mode distribution of operational capability clustering of China's ports under major epidemic in public health emergencies

根據(jù)圖3 和表6 可知，重大突發(fā)疫情的潛伏期、增長(zhǎng)期、爆發(fā)期、衰退期、長(zhǎng)尾期內(nèi)的莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖均有90%的港口位于第1象限和第3象限，其中位于第1象限的港口具有較高的運(yùn)營(yíng)能力集群度和相關(guān)性；位于第2 象限的港口具有較低的運(yùn)營(yíng)能力集群度并且被周圍運(yùn)營(yíng)能力集群度高的港口包圍；位于第3 象限的港口具有較低的運(yùn)營(yíng)能力集群度，而且港口之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距??；位于第四象限的港口具有較高的運(yùn)營(yíng)能力集群度，但是被周邊運(yùn)營(yíng)能力集群度高的港口包圍。因此中國(guó)港口運(yùn)營(yíng)能力存在空間差異化、集聚現(xiàn)象，并且不會(huì)受到重大突發(fā)疫情的影響。

4 結(jié)束語

雖然重大突發(fā)疫情對(duì)我國(guó)港口運(yùn)營(yíng)發(fā)展會(huì)產(chǎn)生階段性、短期性、不可逆性影響，而且港口運(yùn)營(yíng)在重大突發(fā)疫情爆發(fā)期受到的負(fù)面影響最大，但這不會(huì)動(dòng)搖我國(guó)港口業(yè)發(fā)展長(zhǎng)期穩(wěn)中向好的趨勢(shì)；也不會(huì)改變我國(guó)港口運(yùn)營(yíng)能力的空間差異化、集聚化特征。本文的創(chuàng)新點(diǎn)包括以下3點(diǎn)。

1）基于投入產(chǎn)出角度構(gòu)建出重大突發(fā)疫情下港口運(yùn)營(yíng)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并將重大突發(fā)疫情作為非期望投入來考察它對(duì)港口各項(xiàng)指標(biāo)以及港口運(yùn)營(yíng)能力的影響。

2）基于期望投入、非期望投入、期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出提出細(xì)分指標(biāo)權(quán)重的DEA 模型和具有權(quán)重偏好的WP-SBM-DEA模型。

3）從空間角度分析了重大突發(fā)疫情對(duì)我國(guó)港口運(yùn)營(yíng)能力的影響規(guī)律及其空間特征。

未來可以建立空間面板模型，更深入地從空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度研究各項(xiàng)指標(biāo)對(duì)港口運(yùn)營(yíng)能力產(chǎn)生的影響，找出重大突發(fā)疫情下影響港口生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)的顯著因素，有助于港口企業(yè)采取針對(duì)性措施應(yīng)對(duì)重大突發(fā)疫情。