基于DEA-Malmquist的沿海港口轉(zhuǎn)型升級(jí)測(cè)度及趨勢(shì)研究

馬 賽，封學(xué)軍，蔣柳鵬，王凱文

(河海大學(xué)港口海岸與近海工程學(xué)院，江蘇 南京 210098)

我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展對(duì)港口行業(yè)的發(fā)展提出了更高的要求。針對(duì)港口的發(fā)展現(xiàn)狀，我國政府提出了港口轉(zhuǎn)型升級(jí)這一理念，這是我國沿海港口發(fā)展的必然趨勢(shì)。但由于其具有鮮明的時(shí)代特征，相關(guān)的研究成果比較匱乏[1]。為了推進(jìn)我國港口的轉(zhuǎn)型升級(jí)，實(shí)現(xiàn)港口的可持續(xù)健康發(fā)展，交通運(yùn)輸部于2014年發(fā)布了《交通運(yùn)輸部關(guān)于推進(jìn)港口轉(zhuǎn)型升級(jí)的指導(dǎo)意見》，而現(xiàn)階段全國沿海港口正處于轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要時(shí)期，因此，如何明確界定港口轉(zhuǎn)型升級(jí)所處階段和水平成為當(dāng)前的重要問題。以定量評(píng)估的方式研究我國沿海港口轉(zhuǎn)型升級(jí)的效率測(cè)度，對(duì)中國沿海港口總結(jié)經(jīng)驗(yàn)、鞏固成果以及探索未來發(fā)展方向具有重要的意義。

港口轉(zhuǎn)型升級(jí)的效率可以反映港口資源配置是否有效，同港口效率一樣，是港口競(jìng)爭(zhēng)力[2]、經(jīng)營管理水平[3]和港口績(jī)效[4-6]的總體反應(yīng)。近年來國內(nèi)外學(xué)者普遍從港口生產(chǎn)效率視角采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法對(duì)港口效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。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運(yùn)用DEA方法對(duì)港口效率進(jìn)行測(cè)度的是Martinez等[7]利用BCC模型對(duì)26個(gè)港口效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。國內(nèi)的定量研究比國外早，劉大镕[8]在1994年發(fā)表的論文中，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)。之后，國內(nèi)外使用DEA模型評(píng)價(jià)港口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。Hung等[9]將CCR-DEA和BBC-DEA方法用于研究亞洲集裝箱港口的運(yùn)作效率和規(guī)模效率，指出運(yùn)用DEA方法評(píng)價(jià)港口效率有潛在優(yōu)勢(shì)，值得廣泛關(guān)注。Chen等[10]運(yùn)用兩階段數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法，選取20個(gè)集裝箱港口城市數(shù)據(jù)，提出了一種新的方法來衡量不同港口城市系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展能力。楊華龍等[11]對(duì)DEA模型加以改進(jìn)，選取集裝箱港口的泊位長(zhǎng)度、橋吊數(shù)量作為輸入指標(biāo)，測(cè)算我國集裝箱港口的相對(duì)效率。

早期研究大都是基于橫截面數(shù)據(jù)，即不考慮時(shí)間的變化，只比較同時(shí)期內(nèi)的港口與其他港口的效率，輸出的結(jié)果事實(shí)上屬于靜態(tài)效率，無法反映被評(píng)價(jià)單元的效率變化和穩(wěn)定性。近年來，學(xué)者們開始引入動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)。Al-Eraqi等[12]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。羅俊浩等[13]采用SBM-DEA模型來評(píng)價(jià)2005—2011年中國8個(gè)集裝箱港口的環(huán)境效率。劉名武等[14]采用DEA-Tobit兩階段法研究長(zhǎng)江中上游集裝箱港口運(yùn)營效率，并分析了影響集裝箱港口運(yùn)營效率的因素。

目前，還未有學(xué)者在轉(zhuǎn)型升級(jí)視角下對(duì)港口效率進(jìn)行測(cè)度分析。本文通過構(gòu)建基于BCC(規(guī)模報(bào)酬可變)的DEA-Malmquist投入指向模型，對(duì)我國沿海港口轉(zhuǎn)型升級(jí)效率進(jìn)行實(shí)證測(cè)度分析，為我國港口轉(zhuǎn)型升級(jí)效率的提升進(jìn)行有針對(duì)性的探索。

1 研究方法

生產(chǎn)效率的評(píng)價(jià)主要有非參數(shù)化方法DEA和參數(shù)化方法SFA兩種，其區(qū)別主要在對(duì)于生產(chǎn)前沿面的估計(jì)。DEA方法的主要思想是：根據(jù)決策單元的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，借助數(shù)學(xué)規(guī)劃方法來確定生產(chǎn)的前沿面。而各決策單元偏離DEA生產(chǎn)前沿面的程度則用來說明該方法的相對(duì)有效性。此方法由Charnes等[15]于1978年首次提出，之后被廣泛運(yùn)用于多投入、多產(chǎn)出的分析中。

1.1 BCC-DEA測(cè)度模型

規(guī)模報(bào)酬可變的BCC-DEA測(cè)度模型在解決多投入、多產(chǎn)出指標(biāo)問題等方面具有優(yōu)勢(shì)，廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)體效率評(píng)價(jià)、技術(shù)進(jìn)步等方面。假設(shè)有n個(gè)決策單元DMU，每個(gè)決策單元有m個(gè)輸入以及s個(gè)輸出，建立BCC-DEA模型如下：

(1)

1.2 基于DEA模型的Malmquist法

1994年，F(xiàn)are等[16]將Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)分解為技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)水平變化指數(shù)兩部分。技術(shù)效率變化指數(shù)度量了t+1期相對(duì)t期的技術(shù)效率變化程度。其后，F(xiàn)are等把技術(shù)效率變化指數(shù)進(jìn)一步分解為規(guī)模效率(SE)與純技術(shù)效率(PE)，即：

TEP=EFFTE=PESETE

(2)

式中：TEP為生產(chǎn)率變化指數(shù)，若TEP>1，表示生產(chǎn)能力提高，若TEP<1，則表示生產(chǎn)能力惡化；EFF為技術(shù)效率變化指數(shù)；TE為技術(shù)水平變化指數(shù)。

1.3 DEA視窗分析

Charnes等[17]于1985年提出了可以處理DEA面板數(shù)據(jù)的時(shí)間窗口分析方法(window analysis approach)。本文主要研究轉(zhuǎn)型升級(jí)視角下港口效率測(cè)度，不僅要對(duì)全國各大港口以及山東省內(nèi)各大港口進(jìn)行內(nèi)部橫向靜態(tài)比較，還要對(duì)同一港口不同年份間進(jìn)行縱向動(dòng)態(tài)比較，因此采用DEA視窗分析。

1.4 研究方法選取

由于沿海港口的公開數(shù)據(jù)只有總吞吐量、集裝箱吞吐量、碼頭數(shù)量和岸線長(zhǎng)度等數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)相對(duì)匱乏的情況下基于BCC-DEA模型進(jìn)行評(píng)價(jià)具有較高的準(zhǔn)確性。因此選取BCC-DEA和Malmquist法相結(jié)合的投入指向模型對(duì)港口轉(zhuǎn)型升級(jí)測(cè)度進(jìn)行研究，同時(shí)在處理面板數(shù)據(jù)時(shí)采用視窗分析法，對(duì)港口轉(zhuǎn)型升級(jí)的測(cè)度進(jìn)行橫向及縱向比較。

2 實(shí)證與結(jié)果分析

2.1 決策單元選擇

為對(duì)山東省沿海港口的轉(zhuǎn)型升級(jí)水平有一個(gè)客觀的評(píng)價(jià)，從以下兩個(gè)角度對(duì)山東省沿海港口轉(zhuǎn)型升級(jí)的效率進(jìn)行測(cè)度研究：

a. 將山東省與全國沿海省(市)港口情況進(jìn)行對(duì)比，選取遼寧、河北、天津、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東、廣西等10個(gè)沿海省(市)作為決策單元，采用2017年、2018年港口相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)度。

b. 對(duì)山東省七大港口進(jìn)行對(duì)比，以青島港、日照港、煙臺(tái)港、威海港、濰坊港、濱州港、東營港七大港口為對(duì)象進(jìn)行研究。

2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇

港口轉(zhuǎn)型升級(jí)的目標(biāo)可以大體概括為有效提升碼頭布局專業(yè)化、集約化程度，加強(qiáng)港口岸線資源保護(hù)與利用以及提升港口專業(yè)化、自動(dòng)化程度等，評(píng)價(jià)港口轉(zhuǎn)型升級(jí)的效率即評(píng)估港口專業(yè)化、集約化程度以及岸線利用與保護(hù)的程度等。一般而言，可以從資本、勞動(dòng)、土地、員工數(shù)等角度反映某一港口的投入。其中，資本投入指標(biāo)主要包括泊位數(shù)量、碼頭長(zhǎng)度、起重機(jī)數(shù)量等。相比之下，單一港口的產(chǎn)出指標(biāo)則以貨物或集裝箱吞吐量、港口利潤等指標(biāo)表征[18]?？紤]到泊位的數(shù)量與長(zhǎng)度是衡量一個(gè)港口或碼頭規(guī)模的重要標(biāo)志，直接決定了港口的生產(chǎn)能力，又鑒于樣本數(shù)據(jù)的可得性，因此選擇泊位數(shù)量和長(zhǎng)度反應(yīng)港口的投入，以集裝箱吞吐量和貨物吞吐量表征港口的產(chǎn)出。

2.3 數(shù)據(jù)樣本

根據(jù)所選定的指標(biāo)，查閱中國港口年鑒、山東省各港口相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，得到全國沿海省(市)港口泊位數(shù)量、泊位長(zhǎng)度、貨物吞吐量以及集裝箱吞吐量等數(shù)據(jù)。

采用Coelli小組開發(fā)的Deap2.1軟件首先對(duì)全國沿海10個(gè)省(市)港口和山東省內(nèi)港口從投入角度進(jìn)行規(guī)模效率、技術(shù)效率分析，然后通過Malmquist指數(shù)分析法進(jìn)一步分解全國沿海省份港口和山東省內(nèi)港口的全要素生產(chǎn)率指數(shù)，找到引起效率變化的原因。

2.4 效率分析

2.4.1全國沿海10省(市)港口整體來看，2018年全國沿海10省(市)綜合效率較2017年小幅度上升，平均純技術(shù)效率和平均規(guī)模效率均有所提高，使得港口與前沿界面港口之間的平均差距有所減小。我國沿海港口兩個(gè)年度中，規(guī)模效率的平均值都略低于純技術(shù)效率的平均值，即整體而言，規(guī)模效率低才是致使綜合效率遠(yuǎn)離前沿界面的更主要因素。

采用deap2.1軟件對(duì)全國沿海10個(gè)省(市)港口進(jìn)行以投入為指向的BCC-DEA測(cè)算，得到各效率值如表1所示。

表1 2017—2018年全國沿海10省(市)港口效率

根據(jù)各省市沿海綜合效率情況，將其劃分為3個(gè)級(jí)別。上海市、浙江省和廣東省因綜合效率值達(dá)到1，屬于高效率生產(chǎn)港口，定為一類港口；遼寧省、天津市和山東省3省(市)的沿海綜合效率未達(dá)到前沿港口界面，屬于中等效率生產(chǎn)港口，定為二類港口；而其余4個(gè)省份沿海綜合效率相對(duì)較低，定為三類港口。

就山東省而言，屬于所分的三類港口中，港口綜合效率未達(dá)到前沿港口界面。山東省港口純技術(shù)效率為1，而規(guī)模效率小于1，說明山東省港口本身的技術(shù)效率沒有投入需要減少、沒有產(chǎn)出需要增加。而山東省港口的綜合效率沒有達(dá)到有效(1)，是因?yàn)槠湟?guī)模效率和投入、產(chǎn)出不相匹配，需要增加規(guī)?；驕p少規(guī)模。究其原因，可能是山東省港口基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不足，產(chǎn)業(yè)集群規(guī)模較小。

2.4.2山東省內(nèi)沿海港口

對(duì)山東省內(nèi)沿海港口采用投入指向的BCC-DEA視窗分析，數(shù)據(jù)選用2014—2018年青島港、日照港、煙臺(tái)港、威海港、濰坊港、濱州港、東營港7個(gè)港區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)。根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)，確定視窗寬度的方法為：當(dāng)t(樣本期間)為偶數(shù)時(shí)，視窗寬度W=(t+1)/2±1/2；當(dāng)t為奇數(shù)時(shí)，W=(t+1)/2。因此，選取3年作為視窗寬度，則共有3個(gè)視窗，每個(gè)視窗包含12個(gè)決策單元。第1視窗為W1(2014—2016年)，第2視窗為W2(2015—2017年)，第3視窗為W3(2016—2018年)。分別對(duì)這3個(gè)視窗進(jìn)行DEA效率測(cè)算，計(jì)算結(jié)果見表2。

表2 2014—2018年山東沿海港口效率

由表2可以看出，2014—2018年間青島港和日照港的綜合效率在全省港口中最高，且純技術(shù)效率和規(guī)模有效，說明青島港與日照港規(guī)?；⒓s化程度比較高。煙臺(tái)港次之，3個(gè)視窗內(nèi)的效率值分別是0.886、0.957、0.995，呈上升趨勢(shì)，逐漸趨近于1，說明煙臺(tái)港在2014—2018年的內(nèi)部運(yùn)營一直不斷提升，內(nèi)部運(yùn)營效率穩(wěn)定。其他4個(gè)港口在3個(gè)視窗下的效率值均不高，均值均低于0.5，呈下降趨勢(shì)，表明這4個(gè)港口的效率與轉(zhuǎn)型升級(jí)水平亟待提高。

若以港口綜合效率值表征山東省港口轉(zhuǎn)型升級(jí)水平，從以上分析可知，青島港、日照港處于山東省內(nèi)港口轉(zhuǎn)型升級(jí)的領(lǐng)先地位，存在問題最少，其他港口可能存在一些問題。

2.4.3全要素生產(chǎn)率分析

運(yùn)用Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)對(duì)效率進(jìn)行分解，對(duì)山東省7個(gè)沿海港口在2014—2018年效率變動(dòng)情況進(jìn)行考察，研究其效率變動(dòng)的源泉。計(jì)算結(jié)果見表3和表4。

表3 2014—2018年山東沿海港口效率分年 Malmquist指數(shù)及分解

表4 2014—2018年山東沿海港口效率分港口 Malmquist指數(shù)及分解

縱向分時(shí)期比較來看，2014—2018年全省全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)為1.034，全省港口的生產(chǎn)保障能力呈上升趨勢(shì)，總體增長(zhǎng)率為3.4%。分階段來看，2015—2016年全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)小于1，其主要原因?yàn)榧夹g(shù)水平的下降，說明該時(shí)期山東省港口業(yè)的技術(shù)水平?jīng)]有進(jìn)步，甚至有些許退步。其中，純技術(shù)效率的下降導(dǎo)致了技術(shù)效率的下降，從而制約了全要素生產(chǎn)率的提高。2014—2018年純技術(shù)效率變化指數(shù)小于1，均值為0.968，主要影響時(shí)期為2015—2016年，可以體現(xiàn)出這期間政府對(duì)山東省港口進(jìn)行了大規(guī)模的投資，但是吞吐量并沒有相應(yīng)的上升。

橫向分港口比較來看，全省沿海各港口中青島港、日照港、煙臺(tái)港以及濱州港在5年間全要素生產(chǎn)率均有上升趨勢(shì)。青島港的全要素生產(chǎn)率較其他港口增長(zhǎng)較快，達(dá)到了8%，其中增長(zhǎng)最快的為純技術(shù)效率，因此青島港的發(fā)展主要是得益于的技術(shù)進(jìn)步。

從技術(shù)效率變化指數(shù)來看，山東省沿海港口技術(shù)效率小幅后退，其主要影響因素為規(guī)模效率。純技術(shù)效率有效(大于1)而規(guī)模效率無效(小于1)是影響山東省沿海港口生產(chǎn)效率變化的重要原因。分港口來看，青島港、日照港以及東營港受此影響不大；而其他幾個(gè)港口的規(guī)模效率變化指數(shù)均小于1，說明就這幾個(gè)港口而言，5年的投入、產(chǎn)出不相匹配，需要增加規(guī)?；驕p少規(guī)模。

從技術(shù)水平變化指數(shù)來看，全省沿海港口技術(shù)水平變化呈進(jìn)步趨勢(shì)，青島港、日照港、煙臺(tái)港的技術(shù)水平變化指數(shù)均大于1，說明5年山東省港口技術(shù)水平的升高將一些制度規(guī)則的影響抵消。

整體來看，山東省沿海港口在2014—2018年全要素生產(chǎn)率是上升的，變化指數(shù)均值為1.002，大于1，說明山東省港口的生產(chǎn)效率總體呈現(xiàn)變好趨勢(shì)，但變好程度不大。

3 結(jié)論和建議

3.1 結(jié)論

本文通過構(gòu)建基于規(guī)模報(bào)酬可變的DEA-Malmquist的港口轉(zhuǎn)型升級(jí)模型，對(duì)山東省沿海港口轉(zhuǎn)型升級(jí)效率進(jìn)行實(shí)證測(cè)度分析，結(jié)果顯示，山東省的沿海港口綜合效率在全國視角下來看，還未達(dá)到前沿港口界面，屬于中等效率生產(chǎn)港口。山東省內(nèi)各大港口發(fā)展不平衡，其中青島港與日照港發(fā)展最好，在3個(gè)視窗內(nèi)效率值均達(dá)到1，而其他幾個(gè)港口效率均低于0.5。通過對(duì)Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)的分析得出，山東省港口2014—2018年間全要素生產(chǎn)率指數(shù)不斷增長(zhǎng)，可能受到各個(gè)方面的制約，即受到國家的政策以及相關(guān)年份的經(jīng)濟(jì)環(huán)境等的影響。而山東省內(nèi)各港口中，青島港、日照港、煙臺(tái)港以及濱州港全要素生產(chǎn)率均處于上升狀態(tài)，其他港口全要素生產(chǎn)率下降主要是由于規(guī)模效率的降低導(dǎo)致技術(shù)效率的降低，說明這些港口的投入與產(chǎn)出不相匹配。

3.2 建議

首先，從全國視角來看，山東省應(yīng)根據(jù)自身沿海港口的發(fā)展?fàn)顩r和區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)條件來決定資源配置方式。未來幾年內(nèi)，每年港口投資的重點(diǎn)不應(yīng)是新增港口產(chǎn)能，而是優(yōu)化目前港口不平衡的結(jié)構(gòu)。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，山東省需合理控制全省的港口岸線開發(fā)規(guī)模，確保規(guī)模效率的提升，在國家供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革和山東省港口轉(zhuǎn)型升級(jí)關(guān)鍵期的大背景下，應(yīng)轉(zhuǎn)變資源配置方式，以達(dá)到港口轉(zhuǎn)型升級(jí)的要求。

其次，從全省視角來看，應(yīng)盡快開展省內(nèi)港口資源整合。青島港、日照港、煙臺(tái)港發(fā)展情況較好，應(yīng)明確各大港口各自的定位，形成錯(cuò)位競(jìng)爭(zhēng)。青島港擁有世界最先進(jìn)的自動(dòng)化集裝箱碼頭，是大型集裝箱核心港區(qū)；日照港是以煤炭、礦石等大宗干散貨運(yùn)輸為主的干散核心港區(qū)。應(yīng)先完成三大港的國有資產(chǎn)整合，后繼逐步完成全省港口整合。

第三，加強(qiáng)綠色港航、智慧港口建設(shè)。以青島、日照、煙臺(tái)港3個(gè)綠色港口為標(biāo)桿，大力推進(jìn)港口岸電項(xiàng)目建設(shè)。落實(shí)《山東省港口碼頭污染防治方案》，加強(qiáng)船舶污染防治工作，提高港口污染防治能力，加強(qiáng)危險(xiǎn)化學(xué)品港口作業(yè)和運(yùn)輸管理。與此同時(shí)，搭建智慧港口人工智能平臺(tái)，提升服務(wù)水平。