港口運(yùn)行效率和安全韌性

任曉紅, 沈佳, 馮知滔

(1.重慶交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院, 重慶 400074; 2.重慶交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院, 重慶 400074)

港口是中國綜合交通運(yùn)輸體系的重要組成部分,在國際貿(mào)易中扮演著至關(guān)重要的角色,并在國家發(fā)展中發(fā)揮著日益關(guān)鍵的作用。通過港口,中國能夠與世界各地進(jìn)行高效的貿(mào)易往來,加強(qiáng)與其他國家的經(jīng)濟(jì)合作,推動(dòng)貿(mào)易自由化和經(jīng)濟(jì)全球化進(jìn)程。同時(shí),港口還為中國的產(chǎn)業(yè)鏈和供應(yīng)鏈提供了強(qiáng)大的支撐,促進(jìn)了國內(nèi)外企業(yè)的合作與競爭,推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)和優(yōu)化。作為“一帶一路”建設(shè)的重要節(jié)點(diǎn)和樞紐,港口連接著亞歐大陸,為沿線國家和地區(qū)的貿(mào)易往來提供了重要便利。

一方面,目前,評(píng)估港口發(fā)展?fàn)顩r主要依靠對(duì)港口運(yùn)行效率的度量,這種度量方式可以具體而客觀地反映港口的發(fā)展情況;另一方面,安全韌性是當(dāng)前公共安全科學(xué)的前沿理念,而港口安全韌性,則是港口正常運(yùn)行的后勤保障。港口安全韌性越強(qiáng),發(fā)生水上交通事故的概率越低,這不僅僅來源于當(dāng)?shù)睾Ｊ戮炙辖煌ò踩O(jiān)管工作的嚴(yán)格執(zhí)行,還源自水上通行者安全意識(shí)的提升。港口安全韌性越強(qiáng)的區(qū)域,在發(fā)生重大水上交通事故時(shí),能做到有效應(yīng)對(duì)各種挑戰(zhàn),確保港口的安全運(yùn)營,最大程度地保障人民的生命、財(cái)產(chǎn)安全以及社會(huì)的穩(wěn)定。港口運(yùn)行效率和港口安全韌性是港口運(yùn)營的兩個(gè)重要方面港口運(yùn)行效率和港口安全韌性是港口運(yùn)營的兩個(gè)重要方面,它們之間存在著緊密的聯(lián)系。首先,港口運(yùn)行效率和港口安全韌性都是港口運(yùn)營的關(guān)鍵指標(biāo),它們的提高都可以直接影響到港口的經(jīng)濟(jì)效益和運(yùn)營安全。例如,提高港口運(yùn)行效率可以提高貨物周轉(zhuǎn)率和吞吐量,從而增加港口的收入。而提高港口安全韌性可以減少港口發(fā)生事故的概率,并提高應(yīng)急救援能力,保障港口的運(yùn)營安全和穩(wěn)定。其次,港口的運(yùn)行效率和安全韌性之間也存在著相互影響。例如,港口的高效運(yùn)作需要充分考慮水上交通安全和保障措施,確保貨物的安全運(yùn)輸。另外,港口的安全韌性也需要依賴高效的運(yùn)作和管理,如建立應(yīng)急預(yù)案,加強(qiáng)設(shè)施設(shè)備的維護(hù)和保養(yǎng),提高港口的應(yīng)對(duì)能力和恢復(fù)能力。因此,港口的運(yùn)行效率和安全韌性是相互依存的,需要在港口運(yùn)營的各個(gè)方面進(jìn)行綜合考慮和提高。

目前對(duì)港口運(yùn)行效率的研究主要采用參數(shù)化方法和非參數(shù)化方法。參數(shù)化方法包括線性回歸法和隨機(jī)前沿分析法(stochastic frontier approach,SFA),非參數(shù)化分析法主要是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(data envelopment analysis,DEA)。由于港口系統(tǒng)的復(fù)雜性和參數(shù)分析方法的局限性,而DEA法正好適合具有較復(fù)雜投入產(chǎn)出關(guān)系的港口運(yùn)行效率的評(píng)估,所以目前主要采用DEA法對(duì)港口運(yùn)行效率進(jìn)行研究。Roll等[1]率先做出了嘗試,他們將DEA應(yīng)用于港口部門的一個(gè)理論探索,發(fā)現(xiàn)DEA模型在該領(lǐng)域的適用性,但沒有利用實(shí)際數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析。因此,后人在此基礎(chǔ)上研究更為深入。Tongzon[2]結(jié)合DEA-CCR和DEA可加性模型,發(fā)現(xiàn)1996年澳大利亞4個(gè)港口和其他12個(gè)國際集裝箱港口中,有效率的港口要多于無效率的港口?？锖２ǖ萚3]利用DEA-CCR模型計(jì)算出了中國主要七大沿海港口各個(gè)港口的效率得分與排名。在進(jìn)一步深入研究中,Tone等[4]發(fā)展出SBM-DEA模型,進(jìn)一步分析決策單元效率低下的具體原因。羅俊浩等[5]采用SBM-DEA模型,評(píng)價(jià)2005—2011年中國8個(gè)集裝箱港口的環(huán)境效率。馮烽等[6]以SBM-DEA模型對(duì)中國17家港口上市公司2010—2015年的運(yùn)營效率進(jìn)行測算,了解各港口上市公司的相對(duì)效率和提升效率的投入產(chǎn)出調(diào)整路徑。在此基礎(chǔ)上,學(xué)者研究出超效率(super-efficiency slacks-based measure,SUPER-SBM)模型,用于判別有效單元中存在的效率差異。魯渤等[7]結(jié)合傳統(tǒng)DEA和超效率DEA對(duì)比分析中韓兩國31個(gè)主要集裝箱港口效率。隨后,學(xué)者們開始運(yùn)用考慮外部環(huán)境因素的三階段DEA模型來測算港口效率。杜浩等[8]采用三階段超效率DEA方法測度2007—2016年中國主要沿海港口的運(yùn)行效率,并針對(duì)性地對(duì)各種類型的港口提出改進(jìn)建議。

而目前學(xué)術(shù)界對(duì)于港口安全韌性的研究還較少,大多是關(guān)于港口安全管理方面。在港口內(nèi)各功能區(qū)的安全方面:汪彤等[9]基于AHP(analytic hierarchy process)評(píng)價(jià)模型對(duì)港口儲(chǔ)罐區(qū)特大安全事故的危險(xiǎn)源和風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行分析;李嵌[10]針對(duì)集裝箱堆場存在的安全問題,采用層次分析法分析12個(gè)影響集裝箱堆場安全指標(biāo),對(duì)天津港集裝箱堆場的安全水平進(jìn)行評(píng)價(jià)。港口設(shè)備設(shè)施安全防護(hù)和保障能力方面:基于風(fēng)險(xiǎn)管理原理,劉家祥[11]通過系統(tǒng)地識(shí)別危險(xiǎn)源,并應(yīng)用相關(guān)技術(shù)原理和方法,研發(fā)了設(shè)備隱患排查標(biāo)準(zhǔn),并結(jié)合公司實(shí)際管理制度,制定了港口設(shè)備隱患的分級(jí)排查標(biāo)準(zhǔn);張靜等[12]通過“需求與供給”的定量對(duì)比分析,從而明確國家安全視角的港口基礎(chǔ)設(shè)施保障能力。在港口安全評(píng)價(jià)與區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面:林廣利等[13]構(gòu)建了港口安全事故應(yīng)急處理能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,采用G1賦權(quán)法綜合評(píng)價(jià)煙臺(tái)港港口安全事故應(yīng)急處理能力。

已有研究對(duì)港口效率的研究進(jìn)行了不斷的拓展,但仍存在需要改進(jìn)的方面:①大多數(shù)研究僅關(guān)注動(dòng)態(tài)效率或靜態(tài)效率,缺乏動(dòng)靜態(tài)效率的結(jié)合研究;②多數(shù)文獻(xiàn)指標(biāo)選取方面不夠全面和貼切。而對(duì)于港口安全韌性方面的研究,目前還較少,少數(shù)學(xué)者曾進(jìn)行理論分析,缺乏定量的研究。本文對(duì)于港口安全韌性的研究,可以為該領(lǐng)域的研究提供參考,利用實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,更有現(xiàn)實(shí)依據(jù);③同時(shí)研究港口運(yùn)行效率和港口安全韌性,能夠?yàn)楦劭谶\(yùn)營提供參考,平衡運(yùn)行效率和安全韌性之間的關(guān)系,提高港口的整體運(yùn)營水平和競爭力。鑒于上述原因,現(xiàn)采用超效率DEA模型和DEA-Malmquist指數(shù)模型分析2010—2021年中國沿海7個(gè)主要港口的運(yùn)行效率情況。投入指標(biāo)選取方面選取生產(chǎn)用港口基礎(chǔ)設(shè)施,更貼近運(yùn)行效率的內(nèi)涵,同時(shí)加入了固定資產(chǎn)投資;產(chǎn)出指標(biāo)選取方面還增加了腹地人均GDP。然后,結(jié)合層次分析法和熵權(quán)法對(duì)港口安全韌性進(jìn)行定量研究,利用障礙度模型研究準(zhǔn)則層和指標(biāo)層對(duì)港口安全韌性的影響程度。最后利用港口安全韌性-效率矩陣對(duì)港口進(jìn)行分類,結(jié)合港口安全韌性和運(yùn)行效率的情況,為各個(gè)港口提供有針對(duì)性的參考意見。

1 指標(biāo)體系構(gòu)建及數(shù)據(jù)來源

1.1 港口運(yùn)行效率

港口運(yùn)行效率的投入產(chǎn)出指標(biāo)[14]的選取結(jié)果如表1所示。

表1 港口運(yùn)行效率指標(biāo)Table 1 Port operation efficiency index

1.2 港口安全韌性

港口安全韌性可以從抗風(fēng)險(xiǎn)能力、應(yīng)對(duì)能力和恢復(fù)能力三個(gè)方面進(jìn)行刻畫[14]。水上交通安全“四項(xiàng)指標(biāo)”能夠體現(xiàn)港口所轄區(qū)水域的水上交通安全形勢,能夠直觀地體現(xiàn)該轄區(qū)的水上交通風(fēng)險(xiǎn)程度[15],是港口在發(fā)生交通事故時(shí),其抗風(fēng)險(xiǎn)能力發(fā)揮作用之后的結(jié)果,同時(shí)考慮到相關(guān)的安全設(shè)施、設(shè)備、人員等數(shù)據(jù)的可得性,故本文用水上交通安全“四項(xiàng)指標(biāo)”來體現(xiàn)港口的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。當(dāng)港口所轄區(qū)發(fā)生較大的安全事故時(shí),當(dāng)?shù)氐淖晕揖仍芰ν鞘钟邢薜?物資和救災(zāi)人員有限,不足以快速解救受災(zāi)人員、挽回?fù)p失。需要提前布局應(yīng)急救援網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行合理的資源選址和配置,在事故發(fā)生后第一時(shí)間將物資、救援人員送入災(zāi)區(qū)[16]。此時(shí),當(dāng)?shù)氐木仍芰褪韪劢煌芰惋@得格外重要,兩者結(jié)合能夠很大程度上保證救援人員和物資的及時(shí)配備,同時(shí)進(jìn)行人口疏散,減少人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失[12],故本文中用當(dāng)?shù)氐尼t(yī)療服務(wù)水平和交通運(yùn)輸能力來體現(xiàn)發(fā)生事故時(shí)港口的應(yīng)對(duì)能力和恢復(fù)能力。綜上所述,現(xiàn)從水上交通安全、救援能力和疏港交通能力三個(gè)方面評(píng)估港口安全韌性,構(gòu)建相應(yīng)的指標(biāo)體系,如表2所示。

表2 港口安全韌性指標(biāo)體系Table 2 Port security resilience index system

1.3 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源于2010—2021年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國交通年鑒》《中國港口年鑒》以及各個(gè)地方海事局的官網(wǎng),缺失數(shù)據(jù)利用鄰近值插補(bǔ)法補(bǔ)齊。

1.4 港口選取

選取中國7個(gè)重要沿海港口,包括天津港、煙臺(tái)港、青島港、上海港、連云港港、寧波-舟山港、深圳港。這些港口具有兩個(gè)共同特點(diǎn):首先,它們都位于沿海地區(qū),參與了大量的進(jìn)出口貿(mào)易,是中國航運(yùn)經(jīng)濟(jì)的重要推動(dòng)力。其次,它們都是中國規(guī)模以上的主要港口,貨物吞吐量和集裝箱吞吐量均位于中國港口前列,且都分布于中國四大港口群,能夠反映中國港口的整體水平。

2 研究方法和數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1 超效率DEA模型

1993年, Andersen 等[17]對(duì)DEA模型進(jìn)行了改進(jìn),建立了超效率DEA模型[18],公式為

(1)

2.2 Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)模型

應(yīng)用DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)模型測算全要素生產(chǎn)率(Tfp)變化,表示為

Tfp=TpEt=TpEptEs

(2)

式(2)中:Tp為技術(shù)進(jìn)步,反映了生產(chǎn)前沿面的移動(dòng);Et為技術(shù)效率,表示某DMU對(duì)生產(chǎn)可能性邊界的追趕速度,可以分解為純技術(shù)效率(Ept)和規(guī)模效率(Es)之積[18]。

2.3 熵權(quán)法

熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)法,根據(jù)各指標(biāo)的變異程度確定各指標(biāo)權(quán)重。倘若指標(biāo)的變異程度越小,所反映的信息量也越少,其對(duì)應(yīng)的權(quán)值也應(yīng)該越低。其計(jì)算過程[19]如下。

(1)計(jì)算信息熵:

(3)

(4)

(2)計(jì)算權(quán)重:

(5)

式中:Zij為指標(biāo)體系中各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)值;ej為第j個(gè)指標(biāo)的信息熵值;Wj為第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。

2.4 層次分析法

層次分析法(analytic hierarchy process,AHP)是一種系統(tǒng)而層次化的分析方法,結(jié)合了定性和定量要素。本文中選取從事港口相關(guān)行業(yè)的集團(tuán)、企業(yè)和高校等部門的25位專家港口安全韌性評(píng)價(jià)準(zhǔn)則層的具體情況進(jìn)行問卷調(diào)查,經(jīng)過對(duì)問卷結(jié)果的分析和計(jì)算,建立判斷矩陣

(6)

通過計(jì)算得出判斷矩陣特征向量W及最大特征值,結(jié)果如表3所示,其中CR(consistency ratio)=0.008,滿足小于0.10的條件。

表3 指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果Table 3 Index weight calculation results

熵權(quán)法和層次分析法權(quán)重計(jì)算結(jié)果如表4所示。

表4 港口安全韌性指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果Table 4 Weight calculation results of port safety toughness index

2.5 障礙度模型

障礙度為港口安全韌性各指標(biāo)對(duì)港口安全韌性系統(tǒng)的影響程度,該值的大小可體現(xiàn)系統(tǒng)中各指標(biāo)的主次排序[20],公式為

(7)

3 結(jié)果分析

3.1 超效率DEA模型結(jié)果分析

利用超效率(SUPER-DEA)模型對(duì)中國2010—2021年7個(gè)重要沿海港口進(jìn)行效率比較分析,研究12年來各港口的發(fā)展趨勢。2010—2021年7大沿海港口超效率計(jì)算結(jié)果的平均值如圖1所示。

圖1 2010—2021年7大港口超效率平均值Fig.1 Average super efficiency of seven major ports during 2010—2021

從圖2的結(jié)果可知,從整體來看2010—2021年7個(gè)主要沿海港口的超效率平均值呈上升趨勢,從1.37提升至1.46,港口的運(yùn)行效率在穩(wěn)步提升,但是可以發(fā)現(xiàn)在很多年份存在明顯的下滑現(xiàn)象。例如,2012年,受到歐洲債務(wù)危機(jī)沖擊影響,港口生產(chǎn)出現(xiàn)“疲軟”之勢,7大港口超效率平均值出現(xiàn)明顯下滑現(xiàn)象。2014年和2015年是中國經(jīng)濟(jì)面臨較大下行壓力的時(shí)期。在2014年,國際大宗商品價(jià)格持續(xù)下滑,包括原油、鐵礦石和煤炭等價(jià)格大幅下降。

圖2 2020年7大港口安全韌性-效率矩陣Fig.2 Security ductile-efficiency matrix of seven major ports in 2020

同時(shí),中國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和需求有限,導(dǎo)致外貿(mào)貨物吞吐量增速從上年的高位回落,尤其在第四季度下降速度加快。隨著2015年煤炭和鐵礦石等兩大進(jìn)口貨種吞吐量的回落,外貿(mào)貨物吞吐量也出現(xiàn)了下降趨勢。與此同時(shí),中國經(jīng)濟(jì)增長放緩,特別是房地產(chǎn)泡沫破裂、開工率降低以及投資意愿下降,對(duì)大宗貨物的需求產(chǎn)生了負(fù)面影響,進(jìn)而導(dǎo)致2015年外貿(mào)貨物吞吐量增速下滑。2019年,受中美貿(mào)易戰(zhàn)的影響,中國沿海港口受到?jīng)_擊,而美國航線正好集中于本文所選取的7大港口中的青島港、上海港、寧波-舟山港、深圳港等,因此2019年7大港口超效率平均值也出現(xiàn)下降趨勢。2021年,深圳鹽田港、寧波舟山港先后于5月、8月因港區(qū)內(nèi)發(fā)現(xiàn)新冠陽性患者而關(guān)停港口,導(dǎo)致船舶在港外積壓,對(duì)全球供應(yīng)鏈造成沖擊,可能是影響2021年7大港口超效率平均值下降的原因之一。

從2010—2021年,由于長期以來國家產(chǎn)業(yè)政策的支持和鼓勵(lì)以及良好的經(jīng)濟(jì)形勢,港口行業(yè)得到快速發(fā)展,7個(gè)港口的超效率平均值都穩(wěn)步提升,但各個(gè)港口的運(yùn)行效率仍存在差異。表5顯示了2010—2021年7個(gè)重要沿海港口各自的超效率值和排名情況。

表5 2010—2021年7個(gè)沿海港口的超效率值和排名Table 5 Super efficiency values and rankings of seven coastal ports from 2010 to 2021

從表5可知,12年來連云港港超效率值一直處于第一位,超效率值處于1.8～4.1,處于效率的前沿面,其高效率相比于其他6個(gè)港口越來越突出,這與其發(fā)展現(xiàn)狀是符合的。2010年以來連云港港各項(xiàng)投入指標(biāo)都處于7個(gè)港口的最低位,到2021年,貨物吞吐量漲幅達(dá)到111.3%,位于7個(gè)港口的第二位,第一名是煙臺(tái)港,但由于煙臺(tái)港的投入指標(biāo)漲幅較高,其超效率值只居于7個(gè)港口的第6位。2014年,連云港港口在全國大多數(shù)沿海港口告別高速增長的形勢下,面臨著貨源緊張和港際競爭的巨大壓力。然而,通過適應(yīng)生產(chǎn)的“新常態(tài)”,連云港港口成功實(shí)現(xiàn)了吞吐量的平穩(wěn)增長,為搶抓“一帶一路”機(jī)遇提供了有力的支撐。多年以來,連云港港注重港企合作,注重和各地鐵路局的合作溝通,與順豐泰森控股、浦銀金融等企業(yè)簽訂了戰(zhàn)略合作協(xié)議,并積極打通港口服務(wù)鏈,為港口高效生產(chǎn)奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

深圳港、寧波-舟山港和青島港12年來港口超效率值都相對(duì)比較接近,處于1.26～1.58。深圳港通過與香港的合作,整體實(shí)力大幅提升,與深圳市經(jīng)濟(jì)發(fā)展基本同步,其輻射作用不斷擴(kuò)大,成為全國沿海交通樞紐和華南國際集裝箱樞紐港。寧波-舟山港位于浙江省東北海岸,港口條件非常優(yōu)越。2017年12月,寧波舟山港成為全球首個(gè)年貨物吞吐量超“10億噸”大港,連續(xù)9年位居世界第一。2021年,寧波-舟山港年集裝箱吞吐量突破3 000萬標(biāo)準(zhǔn)箱,成為繼上海港和新加坡港之后,全球第三個(gè)加入“超3 000萬箱俱樂部”的港口。青島港作為世界聞名的天然良港,擁有百年發(fā)展歷史,近年來更是躋身世界著名億噸大港之列,在全球與450多個(gè)港口、150多個(gè)國家和地區(qū)有著廣泛的貿(mào)易往來。青島港是中國最大的原油碼頭和20萬噸級(jí)礦石碼頭,也是中國交通行業(yè)唯一的示范窗口。2010—2021年,青島港貨物吞吐量漲幅達(dá)到80%,集裝箱吞吐量漲幅達(dá)97.4%,是在基數(shù)較大的大港中增幅較快的港口。上述三個(gè)港口相對(duì)于連云港港來說,基數(shù)較大,其超效率值提升相對(duì)不易。

上海港超效率值一直居于第5位,12年來,貨物吞吐量漲幅為24%,集裝箱吞吐量漲幅為61.8%,腹地人均GDP漲幅為19.3%。2020年,上海港以4 350萬TEU(twenty-foot equivalent unit)的吞吐規(guī)模保持了全球最大集裝箱港口的地位,領(lǐng)先于新加坡,港口吞吐量增長了0.5%。上海港集裝箱吞吐量自2010年起連續(xù)11年位居世界第一,并連續(xù)四年超4 000萬標(biāo)準(zhǔn)箱。上海港港口體量較大,各項(xiàng)投入指標(biāo)都居于7個(gè)港口之首,其超效率值提升相對(duì)較難。

煙臺(tái)港超效率值居于第6位,12年來,產(chǎn)出指標(biāo)中,貨物吞吐量漲幅為181.6%,集裝箱吞吐量漲幅為113.6%,腹地人均GDP漲幅為93%,投入指標(biāo)中生產(chǎn)用碼頭長度漲幅為174%,生產(chǎn)用萬噸級(jí)泊位數(shù)漲幅為139%,就業(yè)人數(shù)漲幅為38%,固定資產(chǎn)投資漲幅為106%。相對(duì)于產(chǎn)出指標(biāo)的高漲幅,其投入指標(biāo)漲幅也較高,導(dǎo)致其超效率值排名不高。

天津港超效率值一直排名末尾,12年間,其超效率值較低,與其他港口的差距較大。主要原因如下:首先,天津港的地理位置受限,周邊港口的迅速發(fā)展不斷擠壓天津港的貨物吞吐量和集裝箱吞吐量。較遠(yuǎn)的有上海港、深圳港等大型港口,臨近的有大連港、青島港等。其次,天津港的基礎(chǔ)設(shè)施受限,集裝箱化比例太低,發(fā)展速度跟不上快速發(fā)展的港口吞吐量需求[21]。再次,相比較于其他港口,天津港的海關(guān)、檢驗(yàn)檢疫、邊防、海事等政府部門在政策上的支持力度較小。最后,除了生產(chǎn)裝卸主業(yè),天津港對(duì)于其他多元化業(yè)務(wù)的開展力度還有待提高。

3.2 Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及分解情況

2010—2021年,7個(gè)港口運(yùn)行效率的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及分解情況如表6和表7所示。

表6 年度Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及分解情況Table 6 Annual Malmquist productivity index and decomposition

表7 各港口Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及分解情況Table 7 Malmquist productivity index and decomposition of each port

3.2.1 技術(shù)效率指數(shù)變化情況

2010—2021年,各港口技術(shù)效率指數(shù)整體平均值大于1,說明這些港口的科技研發(fā)效率整體上有了提高,其中,提升幅度最大的為上海港,技術(shù)效率指數(shù)平均值高達(dá)1.017。而天津港的技術(shù)效率指數(shù)平均值僅為0.988,處于相對(duì)低效的狀態(tài)。煙臺(tái)港、青島港、連云港港、寧波-舟山港和深圳港的技術(shù)效率指數(shù)平均值都為1,都達(dá)到有效層面。

3.2.2 技術(shù)進(jìn)步率指數(shù)變化情況

2010—2021年,各港口技術(shù)進(jìn)步率整體平均值大于1,說明這些港口整體上都處于技術(shù)進(jìn)步狀態(tài)。其中,寧波-舟山港,技術(shù)進(jìn)步率平均值高達(dá)1.02,其次為連云港港的1.016,天津港技術(shù)進(jìn)步率平均值為1.012,青島港為1.005,說明上述港口在2010—2021年,科技研發(fā)水平都得到了提高。而煙臺(tái)港、上海港、深圳港技術(shù)進(jìn)步率平均值都低于1,說明其科技研發(fā)水平相對(duì)較低。

3.2.3 全要素生產(chǎn)率指數(shù)變化情況

總體來看,2010—2021年的技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步率和全要素生產(chǎn)率均值都為1.001,說明各港口全要素生產(chǎn)率的提升不僅僅依賴于科技研發(fā)效率,還依賴于科技研發(fā)水平。因此,提升各大港口全要素生產(chǎn)率的關(guān)鍵在于科技研發(fā)效率和水平,科學(xué)配置各港口的科技研發(fā)要素,加強(qiáng)科技資源管理能力建設(shè),增加科研投入,提升科技研發(fā)水平。

分港口來看,除了煙臺(tái)港和深圳港,其余港口全要素生產(chǎn)率均值都達(dá)到了1。對(duì)于煙臺(tái)港和深圳港來說,在港口發(fā)展中,更應(yīng)該注重提升港口的科技研發(fā)效率和水平,從而提高港口運(yùn)行效率。

3.3 港口安全韌性

結(jié)合熵權(quán)法和層次分析法計(jì)算7個(gè)港口的港口安全韌性得分,計(jì)算結(jié)果如表8所示。

表8 港口安全韌性得分計(jì)算結(jié)果Table 8 Calculation results of port safety toughness score

港口安全韌性得分平均值在0.5以上的依次有深圳港、天津港、青島港和上海港。深圳港港口安全韌性得分由2010年的0.640 1上升到2012年的峰值0.694 0,2013年為0.501 6,隨后增加到2019年的0.548 0,2021年,下降到0.535 2。天津港港口安全韌性得分整體呈上升趨勢,由2010年的0.455 9上升到2021年的0.582 7。青島港港口安全韌性得分整體也呈上升趨勢,由2010年的0.461 7上升到2021年的0.557 4。上海港港口安全韌性得分波動(dòng)較大,2010年為0.508 1,2011年下降為0.354 6,然后上升到2012年的0.508 9,隨后又下降到2013年的0.382 6,然后快速上升到2015年的0.635 7,2016年、2018年、2020年出現(xiàn)小幅度下降,至2021年達(dá)到0.670 7。

煙臺(tái)港港口安全韌性得分平均值為0.488 8,接近0.5。12年間,港口安全韌性得分都在0.38～0.55波動(dòng),在2019年之后逐漸穩(wěn)定在0.49左右。

寧波-舟山港港口安全韌性得分平均值為0.360 3。2010—2021年,港口安全韌性得分呈上升趨勢,在2018年和2020年得分稍有下降,2021年達(dá)到0.488 8。

連云港港港口安全韌性得分為0.345 0,為7個(gè)港口中排名最末。整體上呈上升趨勢,但波動(dòng)較大,12年間,港口安全韌性得分都在0.22～0.46波動(dòng),在2021年達(dá)到峰值,為0.456 4。

總體來看,2010—2020年,除了深圳港,其余各港口安全韌性得分都有一定的提升,深圳港安全韌性得分則出現(xiàn)了下降,但其得分也在0.5之上,保持高水平的安全韌性。

3.4 障礙度模型計(jì)算結(jié)果

3.4.1 準(zhǔn)則層計(jì)算結(jié)果

分別對(duì)7個(gè)港口安全韌性準(zhǔn)則層因素進(jìn)行障礙度計(jì)算,結(jié)果如表9所示(只展示天津港的障礙度模型計(jì)算結(jié)果)。

表9 天津港安全韌性準(zhǔn)則層障礙度計(jì)算結(jié)果Table 9 Calculation results of layer obstacle degree of safety toughness criterion of Tianjin Port

根據(jù)準(zhǔn)則層障礙度計(jì)算結(jié)果可知,2010—2021年,天津港、煙臺(tái)港、青島港、連云港港四個(gè)港口的疏港交通能力障礙度相對(duì)其他準(zhǔn)則層較高,是港口安全韌性提升的主要障礙因子。深圳港在2010—2013年,港口安全韌性提升的主要障礙因子為救援能力,2013年之后轉(zhuǎn)為疏港交通能力。而寧波-舟山港和上海港12年來的主要障礙因子,則是在水上交通安全和疏港交通能力之間反復(fù)變動(dòng)。

綜合來看,影響7個(gè)港口安全韌性提升的準(zhǔn)則層主要障礙因子為疏港交通能力,其次為水上交通安全,最后是救援能力。

3.4.2 指標(biāo)層計(jì)算結(jié)果

分別對(duì)7個(gè)港口安全韌性指標(biāo)層因素進(jìn)行障礙度計(jì)算,結(jié)果如表10所示。

表10 天津港安全韌性指標(biāo)層障礙度計(jì)算結(jié)果Table 10 Calculation results of safety toughness index layer obstacle degree of Tianjin Port

根據(jù)指標(biāo)層障礙度計(jì)算結(jié)果可知,2010—2021年,天津港、煙臺(tái)港、青島港、連云港港、深圳港五個(gè)港口的港口安全韌性提升的主要障礙因子從高到低依次都為客運(yùn)量、貨運(yùn)量和醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)。而寧波-舟山港和上海港港口安全韌性提升的主要障礙因子最高都是客運(yùn)量,其次為沉船數(shù)量和死亡失蹤人數(shù)。

綜合來看,影響7個(gè)港口安全韌性提升的指標(biāo)層主要障礙因子為客運(yùn)量,其次為貨運(yùn)量、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)、沉船數(shù)量和死亡失蹤人數(shù)。

3.5 港口安全韌性-效率矩陣

2019年12月末,新冠肺炎疫情爆發(fā),對(duì)中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展、行業(yè)生產(chǎn)及人民生活形成較大沖擊。2020—2021年,全國疫情防控形勢持續(xù)向好,生產(chǎn)生活秩序加快恢復(fù),疫情防控和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展工作取得了積極成效。然而,中國仍面臨著一些新情況和新問題。特別是境外疫情的擴(kuò)散蔓延以及其對(duì)全球經(jīng)濟(jì)的不利影響,給我們的疫情防控和經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來了新的挑戰(zhàn)。港口作為運(yùn)輸戰(zhàn)略物資的重要交通領(lǐng)域,同樣受到一定影響。本文中選擇新冠疫情爆發(fā)之后兩年2020年和2021年,通過構(gòu)建港口安全韌性-港口運(yùn)行效率矩陣,從兩者結(jié)合的角度綜合評(píng)價(jià)港口的競爭能力。從計(jì)算結(jié)果來看,港口安全韌性得分較高的港口,其運(yùn)行效率并不一定高,本文以港口安全韌性得分為縱坐標(biāo),以港口運(yùn)行超效率值為橫坐標(biāo)構(gòu)建港口安全韌性-效率矩陣,并以港口安全韌性為0.5(港口安全韌性計(jì)算結(jié)果為0～1的截?cái)鄶?shù)據(jù),選取0.5作為分界線較為合理)和超效率值1.3(選取超效率值排名為3、4的港口當(dāng)年的超效率值,取平均數(shù))為界限,劃分出4個(gè)象限,分別為4種類型,強(qiáng)壯型、肥胖型、精干型和瘦弱型。2020年和2021年7大港口安全韌性-效率矩陣如圖2和圖3所示。

圖3 2021年7大港口安全韌性-效率矩陣Fig.3 Security toughness-efficiency matrix of seven major ports in 2021

第一類是強(qiáng)壯型港口。這一類港口不僅擁有較高的運(yùn)行效率,且港口安全韌性得分也較高。本文的研究對(duì)象中,青島港和深圳港在2020年和2021年都屬于這一類型。這類港口有著合理的基礎(chǔ)設(shè)施投入和高效的產(chǎn)出,并且其港口安全監(jiān)管制度和配套設(shè)施都相對(duì)健全。這樣的港口在綜合發(fā)展中極具競爭力。

第二類是精干型港口。這一類港口擁有較高的運(yùn)行效率,但港口安全韌性得分不高。本文的研究對(duì)象中,連云港港和寧波-舟山港在2020年和2021年都屬于這一類型。這類港口得益于其合理的基礎(chǔ)設(shè)施投入和高效的產(chǎn)出,但港口安全監(jiān)管制度和配套設(shè)施仍需完善。這樣的港口在綜合發(fā)展中潛力較大。

第三類是肥胖型港口。這類港口安全韌性得分較高,但運(yùn)行效率卻較低。本文的研究對(duì)象中,2020年和2021年的天津港和上海港以及2020年的煙臺(tái)港都屬于這一類型。這類港口在安全監(jiān)管制度和配套設(shè)施方面都相對(duì)較健全,但其基礎(chǔ)設(shè)施投入和產(chǎn)出不匹配,造成運(yùn)行效率不高的現(xiàn)象。因此如何調(diào)整資源的合理配置是提升肥胖型港口走向強(qiáng)壯型港口的關(guān)鍵。

第四類是瘦弱型港口。這類港口運(yùn)行效率較低,且安全韌性得分不高。本文的研究對(duì)象中,2021年煙臺(tái)港屬于這一類型。煙臺(tái)港規(guī)模較小,雖然基礎(chǔ)設(shè)施投入漲幅較大,但產(chǎn)出難以保持高速增長,同時(shí)港口的安全監(jiān)管制度和配套設(shè)施還不夠完善。對(duì)于小型港口如何整合好現(xiàn)有資源,是走向精干型港口的關(guān)鍵。此類港口在提升運(yùn)行效率的同時(shí),還需注意安全管理。

4 結(jié)論和建議

基于2010—2021年中國7個(gè)重要沿海港口的面板數(shù)據(jù),利用超效率DEA模型測算港口運(yùn)行效率,利用DEA-Malmquist指數(shù)模型對(duì)各港口全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分解,探究港口效率變化的原因,然后結(jié)合熵權(quán)法和層次分析法測算各港口的安全韌性得分,利用障礙度模型從準(zhǔn)則層和指標(biāo)層探究影響港口安全韌性的主要障礙因子,最后利用港口安全韌性-效率矩陣對(duì)2020年和2021年7個(gè)港口的發(fā)展進(jìn)行分類,以期為中國港口指出當(dāng)前發(fā)展的薄弱環(huán)節(jié),為目前存在的問題提供有針對(duì)性的解決方案,從而進(jìn)一步提升中國港口的運(yùn)行效率,提高港口的競爭力。研究結(jié)果表明:

(1)超效率DEA模型分析結(jié)果表明:從整體來看2010—2021年7個(gè)主要沿海港口的超效率平均值呈上升趨勢,從1.37提升至1.46,港口的運(yùn)行效率在穩(wěn)步提升。除了天津港,其他港口都達(dá)到DEA有效,港口效率提升的空間較大。結(jié)合各個(gè)港口具體的超效率值可以發(fā)現(xiàn)國際債務(wù)危機(jī)、國際大宗商品價(jià)格波動(dòng)、中美貿(mào)易戰(zhàn)和新冠疫情等原因,都會(huì)對(duì)我國沿海港口運(yùn)行效率造成嚴(yán)重影響。

(2)DEA-Malmquist指數(shù)模型分析結(jié)果表明:總體來看,2010—2021年的各港口全要素生產(chǎn)率均值為1.001,其中,技術(shù)效率的均值為1.001,技術(shù)進(jìn)步率的均值為1.001,說明各港口全要素生產(chǎn)率的提升不僅僅依賴于科技研發(fā)效率,還依賴于科技研發(fā)水平。分港口來看,除了煙臺(tái)港和深圳港,其余港口全要素生產(chǎn)率均值都達(dá)到了1。對(duì)于煙臺(tái)港和深圳港來說,在港口發(fā)展中,更應(yīng)該注重提升港口的科技研發(fā)效率和水平,從而提高港口運(yùn)行效率。

(3)港口安全韌性計(jì)算結(jié)果可知:總體來看,2010—2020年,除了深圳港,其余各港口安全韌性得分都有一定的提升,深圳港安全韌性得分則出現(xiàn)了下降,但其得分也在0.5之上,保持高水平的安全韌性。港口安全韌性得分平均值在0.5以上的依次有深圳港、天津港、青島港和上海港。其次為煙臺(tái)港、寧波-舟山港,連云港港港口安全韌性得分為0.345 0,為7個(gè)港口中排名最末。

(4)障礙度模型分析結(jié)果可知:從準(zhǔn)則層因素分析來看,影響7個(gè)港口安全韌性提升的準(zhǔn)則層主要障礙因子為疏港交通能力,其次為水上交通安全,最后是救援能力。從指標(biāo)層因素分析來看,影響7個(gè)港口安全韌性提升的指標(biāo)層主要障礙因子為客運(yùn)量,其次為貨運(yùn)量、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)、沉船數(shù)量和死亡失蹤人數(shù)。

(5)港口安全韌性-效率矩陣分析結(jié)果可知:青島港和深圳港在2020年和2021年都屬于強(qiáng)壯型港口,不僅擁有較高的運(yùn)行效率,且港口安全韌性得分也較高,在綜合發(fā)展中極具競爭力。連云港港和寧波-舟山港在2020年和2021年都屬于精干型港口,擁有較高的運(yùn)行效率,但港口安全韌性得分不高,在綜合發(fā)展中潛力較大。2020年和2021年的天津港和上海港以及2020年的煙臺(tái)港都屬于肥胖型港口,港口安全韌性得分較高,但運(yùn)行效率卻較低,調(diào)整資源的合理配置是發(fā)展的關(guān)鍵。2021年煙臺(tái)港屬于瘦弱型港口,港口運(yùn)行效率較低,且安全韌性得分不高,在發(fā)展中需要調(diào)整資源的合理配置,同時(shí)還需注意安全管理。

針對(duì)以上研究結(jié)果,本文提出以下相應(yīng)的對(duì)策建議。

(1)各港口應(yīng)重新整合內(nèi)部資源,優(yōu)化資源配置,調(diào)整投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)。對(duì)于一些傳統(tǒng)意義上的大港,如上海港、寧波-舟山港等在碼頭修建方面投入過多,存在一定的資源浪費(fèi)現(xiàn)象,可以適當(dāng)縮減碼頭的修建,注重運(yùn)行效率的提升。

(2)各港口應(yīng)注重提升可持續(xù)綠色發(fā)展和抵御國際環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)沖擊的能力。各港口應(yīng)注重提升科技研發(fā)效率和水平,注重技術(shù)革新。同時(shí),貫徹“生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展”理念,以落實(shí)環(huán)保要求、保護(hù)環(huán)境、保護(hù)生態(tài)為大前提。優(yōu)化港口布局,加快大型化、專業(yè)化的碼頭建設(shè),實(shí)行港口的先進(jìn)化和集約化運(yùn)營,積極培育、引導(dǎo)港企之間的相互合作,建立戰(zhàn)略聯(lián)盟。

(3)各港口應(yīng)加強(qiáng)水上交通安全監(jiān)管力度。堅(jiān)持打防并舉,切實(shí)維護(hù)水域治安秩序。加大工作服務(wù)力度,預(yù)防群體性事件發(fā)生。積極開展轄區(qū)內(nèi)安全檢查工作,加強(qiáng)巡邏防范。加大救援隊(duì)伍建設(shè)力度,提高水上救援能力。

(4)政府應(yīng)加大對(duì)當(dāng)?shù)毓不A(chǔ)設(shè)施投入,注重醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施和交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。建立專項(xiàng)資金和保障對(duì)當(dāng)?shù)毓不A(chǔ)設(shè)施投入的長效機(jī)制。

(5)政府應(yīng)完善相關(guān)政策及規(guī)劃,加強(qiáng)規(guī)劃指導(dǎo)性和可操作性。為實(shí)現(xiàn)港口的適度平穩(wěn)發(fā)展,國家發(fā)展改革委員會(huì)、交通主管部門和自然資源部門等政府部門,應(yīng)結(jié)合新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢和生態(tài)環(huán)保的要求,以集約節(jié)約用海和高效有效用海為原則,進(jìn)一步完善沿海港口布局規(guī)劃和各港口的總體規(guī)劃。同時(shí)加強(qiáng)對(duì)港口建設(shè)的指導(dǎo)和宏觀調(diào)控作用,以適應(yīng)新的需求。