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      我國(guó)沿海港口物流效率測(cè)度與分析

      2013-11-28 07:49:08王曉慧
      關(guān)鍵詞:沿海港口泊位港口

      王曉慧

      (浙江海洋學(xué)院 管理學(xué)院,浙江 舟山 316000)

      近年來(lái),隨著我國(guó)與國(guó)際經(jīng)濟(jì)聯(lián)系與合作的不斷加深,進(jìn)、出口貿(mào)易業(yè)得到了迅猛發(fā)展。一方面直接拉動(dòng)了港口業(yè)務(wù)量的連年攀升,另一方面也推動(dòng)了港口行業(yè)規(guī)模的不斷擴(kuò)張。在我國(guó)漫長(zhǎng)的海岸線上,濱海城市紛紛實(shí)施“港航強(qiáng)市”、“以港興市”戰(zhàn)略,積極投資建港,出現(xiàn)了建港熱潮。特別是2003年以來(lái),從東部沿海到長(zhǎng)江沿線,港口建設(shè)投資逐年增加,沿海岸線資源的開(kāi)發(fā)利用呈跨越式增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。2011年底,全國(guó)港口擁有生產(chǎn)用碼頭泊位31968個(gè),其中萬(wàn)噸級(jí)及以上泊位1762個(gè)。全國(guó)沿海規(guī)模以上港口生產(chǎn)用碼頭泊位數(shù)5532個(gè),其中萬(wàn)噸級(jí)及以上泊位1422個(gè);內(nèi)河規(guī)模以上港口生產(chǎn)用碼頭泊位數(shù)26436個(gè),其中萬(wàn)噸級(jí)及以上泊位340個(gè)。應(yīng)該說(shuō),港口作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的重要基礎(chǔ)設(shè)施,得到了國(guó)家的重點(diǎn)投資,處于加速擴(kuò)容階段,有力地支撐了經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和貿(mào)易發(fā)展。

      然而,通過(guò)對(duì)近10年來(lái)港口規(guī)模與港口吞吐量的匹配關(guān)系研究,不難發(fā)現(xiàn)二者之間的增長(zhǎng)速度并不完全同步。我國(guó)沿海規(guī)模以上港口2000-2011年港口規(guī)模、吞吐量及其增長(zhǎng)幅度見(jiàn)下表1、圖1。

      表1 2000-2011年沿海規(guī)模以上港口生產(chǎn)用泊位、吞吐量

      圖1 沿海規(guī)模以上港口泊位、吞吐量增幅趨勢(shì)

      上述圖表表明,我國(guó)沿海港口吞吐量的增長(zhǎng)幅度已經(jīng)在2004年出現(xiàn)向下的拐點(diǎn),2008-2009年低于泊位長(zhǎng)度和泊位數(shù)量的增長(zhǎng)幅度,2010-2011年吞吐量增幅逐漸恢復(fù)到泊位增幅之上,說(shuō)明港口的產(chǎn)能已得到一定釋放,但仍處于下降趨勢(shì)。這種情況表明,我國(guó)港口整體運(yùn)行過(guò)程中可能存在效率不是最優(yōu)狀態(tài)。這里港口效率的經(jīng)濟(jì)學(xué)涵義是投入產(chǎn)出能力、競(jìng)爭(zhēng)能力和經(jīng)營(yíng)管理水平的總稱。有效率的港口應(yīng)該是對(duì)其資源有效配置,即在投入不變的條件下,通過(guò)港口資源的優(yōu)化組合和有效配置提高效率、增加產(chǎn)出。

      由于港口行業(yè)建設(shè)周期長(zhǎng),并具有較大的進(jìn)入壁壘和退出壁壘,有關(guān)方面必須高度重視港口的運(yùn)營(yíng)效率問(wèn)題。

      港口物流效率的研究有多種方法,當(dāng)前比較主流的方法主要有兩大類:一類是非參數(shù)化方法,另一類是參數(shù)化方法。本文擬采用非參數(shù)化方法中的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)對(duì)我國(guó)沿海港口物流效率做出測(cè)度與分析。

      一、我國(guó)沿海港口效率測(cè)度樣本選擇與數(shù)據(jù)處理

      (一)港口樣本及其投入產(chǎn)出變量的選擇

      1.樣本的選擇

      本文擬對(duì)我國(guó)沿海港口效率進(jìn)行評(píng)價(jià),但有些小型港口資料不可獲得,故選擇沿海港口中規(guī)模較大的港口作為研究樣本,共選取上海港、寧波—舟山港等15個(gè)港口,具體見(jiàn)表2。

      2.港口的投入變量選擇

      在現(xiàn)有的研究中,投入指標(biāo)的選取分兩類:一是以貨幣計(jì)量的投入要素,包括港口建設(shè)投資額及其他財(cái)務(wù)指標(biāo),如固定資產(chǎn)凈額、流動(dòng)資產(chǎn)、實(shí)收資本、營(yíng)業(yè)成本、管理費(fèi)用等[1];二是以實(shí)物量計(jì)量的投入要素,主要有港口碼頭泊位數(shù)量、泊位長(zhǎng)度、吃水深度、起重機(jī)數(shù)量、堆場(chǎng)面積、鐵路專用線長(zhǎng)度、員工數(shù)量等[2-3]。

      顯然,上述兩類指標(biāo)中的第一類貨幣計(jì)量指標(biāo)比較難以取得,其中的財(cái)務(wù)指標(biāo),只有上市的港口才能從公開(kāi)披露的會(huì)計(jì)年報(bào)中獲得有關(guān)數(shù)據(jù),但如果僅以上市港口作為研究樣本,將導(dǎo)致樣本數(shù)量受到限制;港口投資額是比較理想的投入指標(biāo),但目前我國(guó)對(duì)該指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不具備連續(xù)性,無(wú)法查到近期數(shù)據(jù),因此第二類實(shí)物量指標(biāo)受到廣泛關(guān)注。理論上講,泊位數(shù)量、泊位長(zhǎng)度、起重機(jī)數(shù)量、堆場(chǎng)面積等港口基礎(chǔ)設(shè)施是港口投資轉(zhuǎn)化的資產(chǎn),完全可以替代港口投資額成為投入變量。

      因此,結(jié)合港口實(shí)際情況以及數(shù)據(jù)來(lái)源的局限性,本文選取港口碼頭生產(chǎn)性的萬(wàn)噸以下泊位數(shù)量、萬(wàn)噸以上泊位數(shù)量、泊位長(zhǎng)度、泊位水深、裝卸機(jī)械及能力、倉(cāng)庫(kù)及堆場(chǎng)面積、港作船舶等7項(xiàng)指標(biāo)作為港口投入變量。但到目前為止各類統(tǒng)計(jì)年鑒僅對(duì)泊位數(shù)量、萬(wàn)噸泊位數(shù)量、泊位長(zhǎng)度有準(zhǔn)確的、連續(xù)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),且因年鑒出版的滯后性,最近一期的數(shù)據(jù)只能查到2008年。而其他指標(biāo)只能通過(guò)各港口網(wǎng)站上獲得,及時(shí)性和可靠性略低。

      3.港口的產(chǎn)出變量選擇

      產(chǎn)出的指標(biāo)選擇主要有營(yíng)業(yè)收入、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)和吞吐量。如前所述,營(yíng)業(yè)收入和營(yíng)業(yè)利潤(rùn)僅適用于上市港口樣本,因而大多數(shù)分析研究均以吞吐量為產(chǎn)出變量。本文亦考慮選擇貨物吞吐量作為產(chǎn)出變量。我國(guó)規(guī)模以上港口投入變量、港口產(chǎn)出變量具體見(jiàn)表2、表3。

      表2 2011年沿海港口投入變量表

      表3 2011年沿海港口產(chǎn)出變量表

      (二)港口投入產(chǎn)出變量的數(shù)據(jù)處理

      1.投入變量因子分析

      由于投入變量選擇偏多,不利于DEA模型分析,因此有必要對(duì)投入變量進(jìn)行主成分分析。將樣本的投入變量數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后,利用SPSS軟件的因子分析功能進(jìn)行因子分析,相關(guān)系數(shù)臨界值,a=0.05時(shí),r=0.5340>0.3;a=0.01時(shí),r=0.6522>0.3,說(shuō)明各投入變量的相關(guān)性很好;KMO=0.671,Bartlett的球形度檢驗(yàn)P=0.0001<0.05,結(jié)果表明相關(guān)因數(shù)矩陣與單位矩陣有顯著差異,說(shuō)明上述7個(gè)備選投入變量適合作因子分析。

      SPSS軟件運(yùn)行后得到標(biāo)準(zhǔn)化的港口投入數(shù)據(jù)的特征根、方差貢獻(xiàn)率和主成分負(fù)載,可得到結(jié)果如表4、表5。

      表4 投入指標(biāo)的主成分分析表——特征值及貢獻(xiàn)率

      表5 投入指標(biāo)的主成分負(fù)載系數(shù)矩陣

      從“表5投入指標(biāo)的主成分負(fù)載系數(shù)矩陣”可以得出以下結(jié)論:一是7個(gè)備選變量可以歸納為兩類因子,其中x1、x2、x3、x4、x6、x7為第一類主成分,x5為第二類主成分;二是相關(guān)投入變量負(fù)載按由大到小的順序?yàn)閤3>x2>x5>x4>x1>x6>x7,即港口各投入因素按重要程度由大到小的排列順序?yàn)椋翰次婚L(zhǎng)度>萬(wàn)噸以上泊位數(shù)>泊位水深>庫(kù)場(chǎng)面積>萬(wàn)噸以下泊位數(shù)>裝卸機(jī)械>港作船舶。

      2.投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)處理

      由于港口投入主成分得分?jǐn)?shù)據(jù)以及產(chǎn)出標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)含有負(fù)數(shù)值,為滿足DEA模型條件,輸入輸出數(shù)據(jù)必須不小于0,因此本文采用一種有利于DEA評(píng)價(jià)的轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)方法,即以數(shù)e(約為2.7183)為底,以港口投入產(chǎn)出主成分?jǐn)?shù)據(jù)及產(chǎn)出標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)為冪進(jìn)行轉(zhuǎn)換,通過(guò)SPSS軟件運(yùn)行得出結(jié)果,見(jiàn)表6。

      表6 港口投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)處理表

      二、基于DEA的沿海港口基本效率評(píng)價(jià)

      (一)港口基本效率分析

      由于DEA中VRS模型將技術(shù)效率的無(wú)效原因分解成為兩部分,一部分是規(guī)模無(wú)效率,一部分是純技術(shù)無(wú)效,這可以在相同的數(shù)據(jù)上通過(guò)實(shí)施CRS和VRS兩個(gè)DEA模型來(lái)做到。因此,利用DEA軟件分析系統(tǒng),選擇投入主導(dǎo)的VRS模型,可以得到各港口規(guī)模報(bào)酬變化下的純技術(shù)效率和規(guī)模效率。分析結(jié)果見(jiàn)表7。

      表7 港口基本效率測(cè)度表

      表7說(shuō)明樣本港口中,只有上海港、廣州港、青島港、秦皇島港DEA有效率,其他港口為DEA無(wú)效率。在無(wú)效率港口中寧波-舟山港、福州港、連云港港、日照港顯示純技術(shù)效率有效,而規(guī)模效率無(wú)效;大連港、天津港、深圳港、廈門(mén)港、營(yíng)口港、煙臺(tái)港、湛江港顯示純技術(shù)效率無(wú)效,且規(guī)模效率無(wú)效。樣本平均綜合效率0.653,相對(duì)偏低,是由于純技術(shù)效率無(wú)效和規(guī)模無(wú)效共同作用的結(jié)果。

      (二)港口投入產(chǎn)出投影分析

      DEA的CRS模型還提供了投入或產(chǎn)出指標(biāo)松馳變量,這些不為0的變量所對(duì)應(yīng)的指標(biāo)正是制約港口效率的因素。投入指標(biāo)的松馳量代表既定產(chǎn)出水平下某一投入指標(biāo)相對(duì)于其在有效前沿面上投影的冗余量;產(chǎn)出指標(biāo)的松馳量則代表某一產(chǎn)出指標(biāo)相對(duì)其在有效前沿面上投影的不足量。松馳變量可以提供DEA無(wú)效港口向有效前沿面調(diào)整的方向。具體的計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表8。

      表8 港口投入產(chǎn)出投影分析表

      表8說(shuō)明在投入主導(dǎo)模型下,樣本港口明顯存在投入松弛,保持產(chǎn)出不變而使效率提高的方法是減少投入。表中除上海港、廣州港、青島港、秦皇島港等4個(gè)有效率港口的投入產(chǎn)出目標(biāo)值與原投入產(chǎn)出值相等外,其他無(wú)效率港口投入目標(biāo)值均低于原投入值,通過(guò)降低投入保持產(chǎn)出的方法提高現(xiàn)有效率。以寧波-舟山港為例,應(yīng)在投入1要素上降低1.055個(gè)單元投入變量,在投入2要素上降低1.249個(gè)單元投入變量,以便實(shí)現(xiàn)投入目標(biāo)4.665和5.521,達(dá)到8.67產(chǎn)出,即可提高規(guī)模效率。全部樣本的投入松弛均值為0.839,總體投入松弛比達(dá)41.09%。

      同樣,如果采用產(chǎn)出主導(dǎo)模型,則樣本港口存在明顯的產(chǎn)出不足,在原有投入不變的前提下若提高效率則必須擴(kuò)大產(chǎn)出。經(jīng)測(cè)算,全部樣本的產(chǎn)出不足均值為2.61,不足比例達(dá)61.35%。

      三、基于超效率DEA模型的沿海港口效率評(píng)價(jià)

      上述分析顯示15個(gè)樣本港口中有4個(gè)港口的效率值為1,表明有效率,11個(gè)港口效率值小于1,表明無(wú)效率,但對(duì)效率值為1的港口無(wú)法比較優(yōu)劣。事實(shí)上效率值均為1的港口的真實(shí)效率也是不同的。DEA模型雖然可以對(duì)無(wú)效單元提出改進(jìn)的意見(jiàn),但它卻不能對(duì)相對(duì)有效單元進(jìn)行后續(xù)評(píng)價(jià)。而Per.Anersen等學(xué)者于1993年提出的超效率DEA評(píng)價(jià)模型(SE-DEA)克服了傳統(tǒng)DEA的弱點(diǎn),可以應(yīng)用于有效單元的排序。

      假設(shè)對(duì)第k個(gè)決策單元DMU進(jìn)行效率評(píng)價(jià),使用下面規(guī)劃模型[4]:

      公式中n代表決策單元DMU數(shù)目;Xj表示第j個(gè)DMU的m維投入量;Yj則代表第j個(gè)DMU的s維產(chǎn)出量;θ為第k個(gè)決策單元的總效率值,λj為因數(shù)。Xk、Yk是被評(píng)價(jià)的某決策單元投入、產(chǎn)出向量[5]。

      與傳統(tǒng)DEA模型相比,SE-DEA模型在評(píng)價(jià)某單元時(shí),將其與樣本中其他所有DMU的線性組合做比較,而不包括該評(píng)價(jià)單元本身,結(jié)果有效的DMU有可能按比例增加其投入,而效率值保持不變。其投入增加比例即超效率評(píng)價(jià)值。在超效率DEA模型中,將某個(gè)DMU能增加其投入而仍保持相對(duì)有效性的最大比例值,稱為該DMU的“超效率”,該效率值可能大于1[6]。

      超效率模型主要是針對(duì)傳統(tǒng)CCR模型評(píng)價(jià)出效率值為1的DMU進(jìn)行優(yōu)化評(píng)價(jià),對(duì)效率值小于1的決策單元沒(méi)有任何影響,因?yàn)檫@些DMU不在生產(chǎn)前沿面上。因此,超效率的分析將僅對(duì)CCR模型中效率為1的決策單元進(jìn)行分析。

      根據(jù)樣本決策單元的DEA分析結(jié)果繪制出的沿海港口生產(chǎn)前沿面如圖2,圖中2、5、7、11分別代表樣本2上海港、樣本5廣州港、樣本7青島港、樣本11秦皇島港,由此可知,4個(gè)港口均在生產(chǎn)前沿面上,效率值均為1。

      圖2 沿海港口生產(chǎn)前沿面

      為比較4個(gè)港口的超效率,采用SE-DEA方法常用的MyDEA2.0軟件,設(shè)置投入主導(dǎo)型超效率模型,對(duì)相關(guān)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算,計(jì)算結(jié)果如表9(為便于分析,將15個(gè)港口基本效率、超效率及其排名列示于同一個(gè)表中)。

      表9 港口基本效率、超效率及其排名

      通過(guò)以上分析可以看出我國(guó)沿海規(guī)模以上港口的運(yùn)行效率處于不平衡狀態(tài),原因在于近年來(lái)各地港口投資增加幅度與港口吞吐總量增長(zhǎng)幅度的不對(duì)稱。整體上看,長(zhǎng)三角地區(qū)港口的運(yùn)行效率較高,福建地區(qū)港口的經(jīng)營(yíng)效率相對(duì)較低。由于我國(guó)經(jīng)濟(jì)處于快速發(fā)展時(shí)期,進(jìn)出口貿(mào)易量巨大,且港口項(xiàng)目建設(shè)周期長(zhǎng),為緩解港口長(zhǎng)期超設(shè)計(jì)能力運(yùn)轉(zhuǎn)以及加強(qiáng)港口的未來(lái)經(jīng)營(yíng)能力,港口投資規(guī)模出現(xiàn)了階段性適度超前的狀況。事實(shí)上,2010年、2011年沿海港口吞吐量增長(zhǎng)幅度逐漸超過(guò)港口投資增加幅度,已經(jīng)說(shuō)明前期儲(chǔ)備的港口吞吐能力正處于釋放趨勢(shì)。

      綜上所述,本文認(rèn)為雖然我國(guó)15個(gè)沿海港口的綜合效率值僅為0.653,效率值偏低,但各個(gè)港口的空間區(qū)位、陸向腹地以及海向腹地不同,因而各個(gè)港口提升運(yùn)行效率的途徑也不同??傮w而言,我國(guó)沿海港口應(yīng)改變發(fā)展方式,不僅應(yīng)注重泊位等量的擴(kuò)張,更應(yīng)該重視信息平臺(tái)以及海陸聯(lián)動(dòng)集疏運(yùn)體系建設(shè),切實(shí)提高港口的品質(zhì),盡快實(shí)現(xiàn)沿海港口物流業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

      [1]孫柯洋,趙一飛.基于因子分析和SE-DEA的港口上市公司經(jīng)營(yíng)效率評(píng)價(jià)[J].上海海事大學(xué)學(xué)報(bào),2010(1):67-72.

      [2]龐瑞芝.我國(guó)主要沿海港口的動(dòng)態(tài)效率評(píng)價(jià)[J].經(jīng)濟(jì)研究,2006(6):92-100.

      [3]王春芝,王凱,馬慶國(guó).基于因子分析與DEA的港口行業(yè)上市公司經(jīng)營(yíng)效率評(píng)價(jià)[J].西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào):社會(huì)科學(xué)版,2008(1):110-116.

      [4]Per.Anersen and Niels Christian Petersen.A Procedure for Ranking Efficient unit in Data Envelopment Analysis[J].Management Science,1993,39(10):1261-1264.

      [5]顧鵬飛.基于超效率DEA模型的長(zhǎng)三角地區(qū)城市經(jīng)濟(jì)有效性評(píng)價(jià)[J].現(xiàn)代商業(yè),2009(2):76-77.

      [6]鄧慶彪.基于超效率DEA評(píng)價(jià)模型的壽險(xiǎn)公司績(jī)效分析[J].求索,2006(2):18-21.

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