港口一體化整合對(duì)山東省沿海港口效率的影響

陳乾陽，戴南亭，蔣柳鵬

（1.山東省交通規(guī)劃設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司，山東 濟(jì)南，250101；2.河海大學(xué)港口海岸與近海工程學(xué)院，江蘇 南京，210098）

引 言

山東省沿海港口主要由青島港、煙臺(tái)港、日照港、威海港、東營(yíng)港、濰坊港和濱州港等組成，其主要腹地是山東省、河北省、山西省和我國(guó)中西部地區(qū)，在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起到了引領(lǐng)和帶動(dòng)作用。

近年來，我國(guó)港口一體化整合進(jìn)程較快，目前已有多個(gè)沿海地區(qū)完成整合，整合方式各有差異。遼寧省以“央地合作”模式通過港口企業(yè)并購(gòu)重組實(shí)現(xiàn)的港口群整合；浙江省以政府主導(dǎo)模式完成“五港合一”實(shí)現(xiàn)浙江港口群整合；江蘇省以政府主導(dǎo)模型通過國(guó)企股權(quán)劃撥、收并購(gòu)等金融手段實(shí)現(xiàn)沿江港口的整合；山東省則以單個(gè)港口為支點(diǎn)“逐一并購(gòu)”省內(nèi)其他港口的整合模式實(shí)現(xiàn)一體化整合。

山東港口一體化整合已經(jīng)基本完成：2018年完成山東高速集團(tuán)控股整合濱州港、東營(yíng)港、濰坊港，組建山東渤海灣港口集團(tuán)；2019年完成威海港全部股權(quán)劃轉(zhuǎn)青島港；同年，山東省港口集團(tuán)組建完成，包含青島港、日照港、煙臺(tái)港和渤海灣港四大港口集團(tuán)。

山東省沿海港口資源整合對(duì)山東省沿海主要港口生產(chǎn)效率的影響目前尚未清楚，本文擬采用山東省沿海港口整合前后的數(shù)據(jù)（2017～2021年），通過對(duì)比分析，來探索港口資源整合對(duì)山東省沿海港口的影響及程度，為山東省沿海港口資源整合進(jìn)一步提升效率指明方向。

1 研究綜述

關(guān)于港口效率測(cè)度的主要方法有參數(shù)化和非參數(shù)化兩種，前者需要估計(jì)參數(shù)，后者則不需要?；诜菂?shù)估計(jì)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data envelopment analysis，DEA）方法具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，DEA模型相比于其他方法適合處理多投入、多產(chǎn)出的決策單元，在港口效率評(píng)價(jià)領(lǐng)域是一個(gè)較成熟的方法［1-2］。DEA方法最早由Charnes等［3］提出，后人在其基礎(chǔ)上又先后 提 出 了CCR，BCC等 模 型［4］。Roll等［5］最 早 把DEA模型運(yùn)用到港口效率研究中，分析世界港口的生產(chǎn)效率；隨后Tongzon等［6-7］和Cullinane等［8］運(yùn)用DEA方法對(duì)其港口樣本展開過有效評(píng)價(jià)，取得較好的評(píng)價(jià)效果。吉阿兵等［9］最先提出可以通過構(gòu)建港口決策單元，并利用DEA方法對(duì)所構(gòu)建的決策單元進(jìn)行有效排序，從而反映港口效率的問題；匡海波等［10-11］采 用 了 改 進(jìn) 后 的 高 效 率CCR-DEA模 型，對(duì)2004～2005年中國(guó)13家上市的港口公司進(jìn)行排序分析，得出上海港效率最高的結(jié)論。同樣，DEA方式也適用于單個(gè)港口效率分析，岳巧紅等［12］、劉雪梅［13］采用DEA方法分別針對(duì)揚(yáng)州港和青島港進(jìn)行單個(gè)港口的不同時(shí)間段的效率變化情況，得出了單個(gè)港口的效率變化趨勢(shì)，對(duì)港口的發(fā)展具有較好的指導(dǎo)作用。隨著港口效率研究的深化，DEA模型獲得進(jìn)一步發(fā)展，由傳統(tǒng)的（CCR，BCC）模型拓展為多階段DEA、動(dòng)態(tài)DEA和非徑向DEA等模型，針對(duì)傳統(tǒng)DEA模型不能體現(xiàn)全要素生產(chǎn)率的問題，肖祥鴻等［14］、馬賽等［15］和黃惟［16］提出DEA-Malmquist指數(shù)方法，能夠?qū)Ω劭诘娜可a(chǎn)要素進(jìn)行評(píng)估，并在我國(guó)沿海港口取得了較好的評(píng)價(jià)結(jié)論。在多階段DEA研究方面，學(xué)者引入二階段DEA-Tobit模型，分析了長(zhǎng)三角地區(qū)、福建省沿海等地區(qū)的港口效率，驗(yàn) 證 二 階 段DEA法 和TOBIT模 型 的 適 用 性［17-18］。王玄霜等［19］和杜利楠等［20］提出三階段DEA法，對(duì)內(nèi)河集裝箱港口和長(zhǎng)江干線港口進(jìn)行效率評(píng)價(jià)，取得了較好的結(jié)論。吳曉芬等［21］進(jìn)一步提出了四階段的DEA法，并應(yīng)用于長(zhǎng)三角港口群動(dòng)態(tài)效率評(píng)價(jià)，得出長(zhǎng)三角港口群效率整體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，多數(shù)港口未達(dá)到有效前沿面的結(jié)論。

綜上所述，目前采用DEA法對(duì)港口效率進(jìn)行評(píng)價(jià)是較為成熟的途徑，本文主要的評(píng)價(jià)對(duì)象是山東省沿海港口整合前后其組成港口的港口效率的變化情況，故本研究采用基于BCC的DEA-Malmquist的投入指向模型。該模型能克服傳統(tǒng)DEA僅用截面數(shù)據(jù)的局限，引入面板數(shù)據(jù)，評(píng)價(jià)結(jié)論更全面；同時(shí)該模型可以對(duì)效率進(jìn)行分解，研究其山東沿海港口效率變動(dòng)的原因。為了彌補(bǔ)決策單元過少的局限，而在山東省內(nèi)各沿海港口效率比較時(shí)采用視窗分析方法，可以橫向比較不同港口在同一時(shí)間段的相對(duì)效率，以及縱向比較同一個(gè)港口不同時(shí)間段的效率變化趨勢(shì)。通過構(gòu)建不同時(shí)期的組成港口的時(shí)間窗和決策單元，對(duì)其進(jìn)行排序分析，并采用Malmquist指數(shù)分析影響其港口效率的主要因素，試圖找出當(dāng)前山東省港口資源整合過程中存在的不足，為山東省沿海港口一體化發(fā)展提供指導(dǎo)。

2 山東省沿海港口發(fā)展現(xiàn)狀

2.1 山東省沿海港口布局

山東省港口集團(tuán)擁有青島港集團(tuán)、日照港集團(tuán)、煙臺(tái)港集團(tuán)、渤海灣港口集團(tuán)四大港口集團(tuán)，形成了“以青島港為龍頭，日照港、煙臺(tái)港為兩翼，渤海灣港為延展，各板塊集團(tuán)為支撐，眾多內(nèi)陸港為依托”的一體化協(xié)同發(fā)展格局，如圖1所示。

圖1 山東省沿海港口分布圖

2.2 山東省沿海港口發(fā)展現(xiàn)狀

山東省沿海港口的基礎(chǔ)設(shè)施和吞吐量均取得快速的發(fā)展，在研究期內(nèi)（2017～2021年），泊位數(shù)量由581個(gè)增加到623個(gè)，其中萬噸級(jí)泊位由297個(gè)增加到352個(gè)，港口的設(shè)計(jì)通過能力由7.85億噸增加到9.8億噸，集裝箱設(shè)計(jì)通過能力由2560萬TEU增加到3260TEU，港口的基礎(chǔ)設(shè)施取得了長(zhǎng)足的發(fā)展。在港口吞吐量方面，截止到2021年，全省沿海港口完成貨物吞吐量17.8億噸，同比增長(zhǎng)5.5%，其中外貿(mào)貨物吞吐量9.8億噸，同比增長(zhǎng)5.6%；集裝箱吞吐量為3446萬TEU，同比增長(zhǎng)8.0%。同期山東省沿海港口貨物吞吐量、外貿(mào)貨物吞吐量、集裝箱吞吐量分別占全國(guó)沿海港口的19.1%，2.5%和13.6%。山東省港口的基礎(chǔ)設(shè)施和港口運(yùn)營(yíng)情況如表1所示。

表1 山東省沿海港口基礎(chǔ)設(shè)施及運(yùn)營(yíng)情況（2017～2021年）

3 方法選擇與數(shù)據(jù)選取

山東省沿海港口整合后基礎(chǔ)設(shè)施和運(yùn)量取得了較快進(jìn)展，但是山東省沿海港口整合后港口效率的變化情況，山東省沿海港口整合后港口效率變化情況、港口效率變化的驅(qū)動(dòng)因素等問題尚不明確。

本文以山東省沿海青島港、日照港、煙臺(tái)港、威海港、濰坊港、東營(yíng)港、濱州港七個(gè)港口為沿江對(duì)象，采用DEA-Malmquist指數(shù)模型分析整合前后七個(gè)港口的效率變化情況，并試圖找出其港口效率變化的原因，該研究有助于分析山東省沿海港口的整合效率，并為提升整合效果提供方向。

3.1 DEA-Malmquist指數(shù)方法

傳統(tǒng)的DEA方法測(cè)算的是決策單元在某一個(gè)相同時(shí)期內(nèi)的相對(duì)效率，是決策單元之間的一種橫向比較，而Malmquist全要素生產(chǎn)指數(shù)則可以分析在不同的時(shí)間段的決策單元的面板數(shù)據(jù)測(cè)度，了解決策單元效率的在時(shí)間上的變化情況，對(duì)決策單元進(jìn)行前后時(shí)間對(duì)比。它主要是通過距離函數(shù)計(jì)算的比率來反映每個(gè)決策單元的投入和產(chǎn)出兩方面的變化，能準(zhǔn)確地揭示港口生產(chǎn)效率與時(shí)間的變化趨勢(shì)和特征。

以投入為導(dǎo)向的t時(shí)期和t+1時(shí)期的Malmquist指數(shù)表示為：

1997年，Chung等［22］將Malmquist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。其中技術(shù)效率變化指數(shù)：

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)效率的變化程度。技術(shù)水平變化指數(shù)為：

式（4）表示了效率前沿面的移動(dòng)情況。

其后，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（PTE），即：

若全要素生產(chǎn)率指數(shù)大于1，表示生產(chǎn)能力是提高的；若小于1，則表示生產(chǎn)能力惡化。構(gòu)成全要素生產(chǎn)率指數(shù)的某部分大于或小于1，則表示其對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響方向。

3.2 時(shí)間窗口分析方法

時(shí)間窗口分析方法（Window Analysis Approach）是將不同時(shí)間段的決策單元壓縮成一個(gè)決策單元，該方法可以從橫向、縱向和整體反映壓縮后的決策單元的真實(shí)效率，其可以分析不同決策單元在同一時(shí)間段的相對(duì)效率，還可以分析同一決策單元在不同時(shí)間段的效率變化情況。

3.3 數(shù)據(jù)選取

本文的評(píng)價(jià)對(duì)象為山東省沿海港口集團(tuán)的構(gòu)成港口，即島港、日照港、煙臺(tái)港、威海港、濰坊港、東營(yíng)港和濱州港。

由于港口的特殊性，港口作為一種社會(huì)服務(wù)型企業(yè)，現(xiàn)有研究在其投入與產(chǎn)出指標(biāo)的選取上并沒有達(dá)成共識(shí)，當(dāng)前學(xué)者對(duì)指標(biāo)選取主要分為間接法和生產(chǎn)法兩種。間接法是從港口企業(yè)的財(cái)務(wù)視角進(jìn)行選取，常以固定資產(chǎn)、企業(yè)員工數(shù)、主營(yíng)業(yè)務(wù)成本等作為港口投入指標(biāo)，以凈利潤(rùn)、每股收益等作為產(chǎn)出指標(biāo)。間接法主要面對(duì)上市港口企業(yè)，對(duì)于非上市港口存在數(shù)據(jù)指標(biāo)難以獲取的問題；生產(chǎn)法是以港口的生產(chǎn)要素作為港口投入，常用指標(biāo)有碼頭長(zhǎng)度、泊位數(shù)量、港作機(jī)械設(shè)備數(shù)量、庫場(chǎng)面積、勞動(dòng)力投入等，在港口產(chǎn)出方面，以貨物吞吐量、集裝箱吞吐量、旅客吞吐量等作為產(chǎn)出指標(biāo)。

港口泊位的數(shù)量和長(zhǎng)度直接影響著港口的運(yùn)營(yíng)效率，而碼頭岸線長(zhǎng)度不僅決定著泊位的數(shù)量，還體現(xiàn)了港口生產(chǎn)力水平和資源集約化利用效率。限于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文擬選取泊位數(shù)量和碼頭岸線長(zhǎng)度作為投入指標(biāo)，產(chǎn)出指標(biāo)選取集裝箱吞吐量和貨物吞吐量。

4 山東省沿海港口的效率分析

4.1 山東省沿海港口效率對(duì)比

考慮到山東省港口整合時(shí)間為2019年，為了對(duì)比分析山東省沿海港口的整合前后的效率變化情況，本文采用采用投入指向的BCC-DEA視窗分析法進(jìn)行研究。數(shù)據(jù)選用2017～2021年山港口省沿海港口泊位數(shù)量、泊位長(zhǎng)度、貨物吞吐量和集裝箱吞吐量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源為2017～2021年《中國(guó)港口年鑒》及2021山東省交通統(tǒng)計(jì)資料，數(shù)據(jù)如表2所示。

港口青島港日照港煙臺(tái)港威海港濰坊港集裝箱吞吐量/萬TEU 2371 2201 2101 1931.5 1831 517 486 450 401.7 324 365 330 310 300.2 270 134 122 103 94.6 73.3 58 52 45 40.2 35.1東營(yíng)港濱州港年份2021 2020 2019 2018 2017 2021 2020 2019 2018 2017 2021 2020 2019 2018 2017 2021 2020 2019 2018 2017 2021 2020 2019 2018 2017 2021 2020 2019 2018 2017 2021 2020 2019 2018 2017泊位數(shù)量（個(gè)）114 113 113 112 111 87 85 80 74 73 224 221 214 197 195 79 78 78 76 75 41 41 40 40 38 58 57 57 54 54 20 20 19 19 17泊位長(zhǎng)度/m 32014 31988 31852 29308 28818 22403 21938 20974 18897 18479 39742 38959 36037 33474 32550 13082 12796 12784 12649 12533 6921 6921 6847 6847 6796 9248 9145 8741 8392 8294 2542 2542 2230 2147 1826貨物吞吐量/萬噸63029 60459 57736 54249.8 51031 54117 49615 46377 43763 38000 42337 39935 38632 32308 28816 4273 3863 3730 3469.6 3067.5 4515 5324 4962 4700 4210 5880 6022 5677 5800 5418 4007 3665 3505 3100 2739.47 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

本文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，本文選取3年作為視窗寬度。由于本文獲取的2017～2021年數(shù)據(jù)量的限制，則最多有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（2017～2019），第2視窗為W2（2018～2020），第3視窗為W3（2019～2021）。分別對(duì)這3個(gè)視窗進(jìn)行DEA效率測(cè)算，具體計(jì)算結(jié)果如表3所示。

由表3可以看出，2017～2021年間東營(yíng)港和濰坊港的綜合技術(shù)效率在全省港口中最高，且逐年提升，說明山東省港口資源整合對(duì)東營(yíng)港和濰坊港的作用最大。青島港次之，3個(gè)視窗內(nèi)的效率值分別是0.384，0.409和0.404，整體呈上升趨勢(shì)，說明山東省港口一體化整合對(duì)青島港具有一定提升作用。其他四個(gè)港口日照港、煙臺(tái)港、威海港和濱州港在三個(gè)視窗下的效率值均不高，均值均低于0.35，呈下降趨勢(shì)，表明山東省港口一體化整合對(duì)四個(gè)港口的效率提升作用不明顯。

表3 2017～2021年山東沿海港口效率

4.2 全要素生產(chǎn)率分析

對(duì)山東省7個(gè)沿海港口在2017～2021年效率變動(dòng)情況進(jìn)行考察，并運(yùn)用Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)對(duì)效率進(jìn)行分解，研究其效率變動(dòng)的原因。Malmquist指數(shù)可以進(jìn)一步分解為技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)水平變化指數(shù)。其中，技術(shù)效率變化指數(shù)表示產(chǎn)業(yè)管理方法的優(yōu)劣與管理階層決策的正確與否，而技術(shù)水平變化指數(shù)表示的是港口行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步。技術(shù)效率變化指數(shù)又可以進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化。其計(jì)算結(jié)果如表4-5所示。

表4 2017～2021年山東沿海港口效率分年份的Malmquist指數(shù)及分解

表5 2017～2021年山東沿海港口效率分港口的Malmquist指數(shù)及分解

從縱向分時(shí)期比較來看，2017～2021年山東省沿海港口規(guī)模效率變化指數(shù)與技術(shù)效率變化指數(shù)在降低，而技術(shù)水平變化指數(shù)與純技術(shù)效率變化指數(shù)在逐年上升，說明山東省沿海港口一體化整合對(duì)港口規(guī)模效率提升沒有幫助，山東省港口發(fā)展主要依托技術(shù)進(jìn)步。

從橫向港口比較來看，青島港、日照港、東營(yíng)港以及濱州港在2017～2021年間全要素生產(chǎn)率均有上升趨勢(shì)，表示山東省沿海港口一體化整合對(duì)以上港口有一定促進(jìn)作用。其中青島港、濰坊港和東營(yíng)港的全要素生產(chǎn)率較其他港口增長(zhǎng)較快，分析其增長(zhǎng)要素可知，其增長(zhǎng)最快的為純技術(shù)效率，可知以上港口的發(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)效率均有小幅后退，分析其主要影響因素為規(guī)模效率，山東省沿海港口在2017～2021年間存在純技術(shù)效率有效、而規(guī)模效率無效的問題。從港口進(jìn)行橫向比較，青島港、濰坊港以及東營(yíng)港受此方面的影響不大；而其他幾個(gè)港口的SE指數(shù)均偏小，表明其他幾個(gè)港口在2017～2021年間的生產(chǎn)要素投入與產(chǎn)出不相匹配，需要對(duì)其規(guī)模進(jìn)行合理調(diào)整，山東省沿海港口整合仍然需要進(jìn)一步優(yōu)化布局。

從技術(shù)水平變化指數(shù)來看，山東省沿海港口技術(shù)水平變化呈進(jìn)步趨勢(shì)，東營(yíng)港、濱州港的技術(shù)水平變化變化指數(shù)均大于0.5，說明2017～2021年間山東省港口技術(shù)水平在逐年升高。

整體來看，山東省沿海港口在2017～2021年間全要素生產(chǎn)率變化幅度不大，變化指數(shù)均值為0.379，小于1，說明山東省沿海港口一體化整合的效果還有待提升。

從制度貢獻(xiàn)來分析，山東港口一體化整合的“三步走”為我國(guó)港口一體化整合制度的一種新的探索。山東省沿海港口一體化整合為山東建設(shè)海洋強(qiáng)省提供了強(qiáng)大的動(dòng)力引擎，也為港口整合和一體化發(fā)展探索出一條“山東路徑”，即以單個(gè)港口為支點(diǎn)“逐一并購(gòu)”省內(nèi)其他港口的山東港口群整合模式。該模式具有整合起步快、阻力小、難度低的優(yōu)點(diǎn)，為我國(guó)其他地區(qū)港口一體化整合提供制度借鑒。

5 結(jié)論和展望

本文基于DEA-Malmquist指數(shù)的方法，通過2017～2021年的山東省沿海港口的面板數(shù)據(jù)，分析青島港、日照港、煙臺(tái)港、威海港、濰坊港、東營(yíng)港、濱州港在一體化后港口的生產(chǎn)效率的變化情況，主要結(jié)論如下。

在綜合技術(shù)效率方面，2017～2021年間東營(yíng)港和濰坊港的綜合技術(shù)效率在全省港口中最高，且逐年提升，說明山東省港口資源整合對(duì)東營(yíng)港和濰坊港的作用最大。青島港次之，整體呈上升趨勢(shì)，說明山東省港口一體化整合對(duì)青島港具有一定提升作用。

在全要素生產(chǎn)效率方面，整體來看，山東省沿海港口一體化整合對(duì)港口規(guī)模效率的提升沒有幫助，山東省港口發(fā)展主要依托技術(shù)進(jìn)步。從橫向港口對(duì)比，青島港、日照港、東營(yíng)港以及濱州港在5年間全要素生產(chǎn)率均有上升趨勢(shì)，說明山東省沿海港口一體化整合對(duì)以上港口有一定促進(jìn)作用。從TECH變化指數(shù)來看，山東省沿海港口技術(shù)水平變化呈進(jìn)步趨勢(shì)，說明5年間山東省港口技術(shù)水平在逐年升高，可以看出山東省沿海港口全要素生產(chǎn)效率上升主要因素是技術(shù)進(jìn)步，而非港口資源整合要素。從EFF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)率變化的重要原因，山東省沿海港口整合仍然需要進(jìn)一步優(yōu)化布局。

本文從生產(chǎn)效率分析了山東省港口資源整合前后港口效率的變化情況，得出山東省沿海港口一體化整合模式具有起步快、阻力小和難度低的優(yōu)勢(shì)，但是同樣面臨整合效果有待提升的問題。建議山東省沿海港口在港口功能優(yōu)化、港口間錯(cuò)位協(xié)調(diào)發(fā)展、港口間競(jìng)爭(zhēng)合作博弈等方面進(jìn)一步加強(qiáng)分析研判。如何提升山東省沿海港口一體化整合效果，形成港口高質(zhì)量發(fā)展新局面是后期研究的方向。