基于非期望產(chǎn)出SBM-DEA的省級港口效率分析

郭宵 孫勝元

[摘要]針對傳統(tǒng)DEA方法中將所有投入和產(chǎn)出按照徑向測度擴(kuò)張等比例擴(kuò)張（壓縮），無法區(qū)分投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)調(diào)整的大小與幅度的不足，將負(fù)產(chǎn)出引入到港口效率評價，構(gòu)建了更加符合港口運(yùn)營實(shí)際的SBM-DEA模型。以江蘇省為例，對2009-2018年港口效率進(jìn)行了評價，發(fā)現(xiàn)2009-2018年江蘇省港口效率整體呈上升趨勢;在一定時期內(nèi)存在港口基礎(chǔ)設(shè)施投入冗余的現(xiàn)象，且投入冗余量呈現(xiàn)波動性，同時也出現(xiàn)了貨物吞吐量和集裝箱吞吐量產(chǎn)出交替不足的現(xiàn)象;作為非期望產(chǎn)出的二氧化碳排放的冗余隨著時間推移逐漸降低?；诜治鼋Y(jié)果，從投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出三個方面提出了相應(yīng)建議。

[關(guān)鍵詞]非期望產(chǎn)出;SBM-DEA模型;投入與產(chǎn)出冗余;港口效率;江蘇

[中圖分類號]U691???? [文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A???? [文章編號]1005-152X（2022）03-0045-05

Analysis of Provincial Ports Efficiency Based on Unexpected Output SBM-DEA Model： A Case Study of Jiangsu

GUO Xiao， SUN Shengyuan

（Taizhou University， Taizhou 225300， China）

Abstract： The paper points out that the traditional DEA method would expand （or compress） all inputs and outputs isometrically， which cannot distinguish the size and amplitude of the adjustment of input and output indicators. Aiming at this problem， the paper introduces negative output into port efficiency evaluation， and constructs an SBM-DEA model more consistent with actual port operation. Then， taking Jiangsu Province as an example， the paper evaluates its port efficiency from 2009 to 2018. The result shows that from 2009 to 2018， the overall port efficiency of Jiangsu province shows an upward trend. In a certain period of time， the port infrastructure input shows fluctuant redundancy. At the same time， the output of cargo and container throughput is alternately insufficient. The redundancy of carbon emissions， as an unexpected output， decreases over time. Based on the analysis result， the paper puts forward corresponding suggestions from three aspects of input， expected output and unexpected output.

Keywords： unexpected output; SBM-DEA model; input and output redundancy; port efficiency; Jiangsu

0 引言

一省之內(nèi)的港口是省內(nèi)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的重要基礎(chǔ)性資源。我國有諸多省份港口資源豐富，如江蘇、浙江、湖北、安徽等。近年來，國內(nèi)很多省份致力于整合省內(nèi)港口資源，力圖完善港口綜合體系建設(shè)，實(shí)現(xiàn)規(guī)劃一體化、建設(shè)一體化、管理一體化、運(yùn)營一體化。江蘇、浙江、江西、湖北紛紛出臺了相應(yīng)的省內(nèi)港口發(fā)展規(guī)劃。全國各省份中，江蘇是港口大省，全省沿江沿海地區(qū)共10個港口，其中連云港港、南京港、鎮(zhèn)江港、蘇州港、南通港為國家主要港口，揚(yáng)州港、無錫（江陰）港、泰州港、常州港、鹽城港為地區(qū)性重要港口。近年來，當(dāng)?shù)赜嘘P(guān)部門高度重視省內(nèi)港口的發(fā)展，力圖通過優(yōu)化資源配置，提高港口運(yùn)營效率，有效提高港口岸線利用率，提高基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平，提高現(xiàn)代化綠色水平，以更好地服務(wù)國家戰(zhàn)略。因此對于研究一省之內(nèi)的港口發(fā)展而言，江蘇省具有較好的代表性，對江蘇省港口一定時期內(nèi)的效率進(jìn)行評價分析，對于其他省份的港口規(guī)劃和發(fā)展具有一定的借鑒意義。

1 相關(guān)研究綜述

一方面從研究方法上看，現(xiàn)有的基于 DEA模型下的港口效率評價研究多是基于徑向測度方法，例如早期 Martinez，et al[1]以及Tongzon，et al[2]用傳統(tǒng)的 BCC-DEA模型、CCR-DEA模型對有關(guān)港口進(jìn)行測度。之后國內(nèi)學(xué)者劉大镕[3]將DEA方法引入到國內(nèi)港口的效率評價研究中，用CCR-DEA模型對國內(nèi)16個港口的效率進(jìn)行了評價。后續(xù)研究中，學(xué)者們在港口效率評價中引入了多種DEA模型的變型優(yōu)化方法。例如，Al-Eraqi[4]，張巧麗，等[5]采用了視窗方法對港口內(nèi)部運(yùn)營情況進(jìn)行動態(tài)效率的評價; Fried[6]， Liu[7]，Wang[8]，王健，等[9]，鐘祖昌[10]，李丹[11]，王愛虎[12] 使用多層次DEA、網(wǎng)絡(luò)DEA等模型解決了港口效率評價中DEA方法的“黑箱”問題。時至今日，DEA方法在港口效率評價中已經(jīng)取得了豐碩的成果。但是，絕大多數(shù)研究使用了基于徑向測度的方法，即假設(shè)投入產(chǎn)出是按照等比例擴(kuò)張或壓縮，這顯然與港口的運(yùn)營實(shí)際有一定的差別。因此，本文使用SBM- DEA模型，改變了傳統(tǒng)測度方法中將所有的投入和產(chǎn)出模型按照徑向測度擴(kuò)張等比例擴(kuò)張（壓縮），無法區(qū)分投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)調(diào)整的大小與幅度的不足，同時將港口運(yùn)營過程中所發(fā)生的污染等“負(fù)產(chǎn)出”納入指標(biāo)體系，更體現(xiàn)了當(dāng)前港口綠色發(fā)展的理念。

另一方面，從評價對象上看，針對國內(nèi)港口的效率評價研究中，現(xiàn)有研究多以“全國上市港口企業(yè)”“流域內(nèi)港口企業(yè)”為研究對象。例如，陳軍飛，等[13]?? 應(yīng)用 CCR模型對2002年15家港口水運(yùn)上市公司的經(jīng)營效率進(jìn)行了評價。馮烽，等[14]對17家港口上市公司2010-2015年的運(yùn)營效率進(jìn)行了評價。杜利楠，張建寶[15]利用三階段DEA模型對長江干線主要港口效率進(jìn)行了評價研究。葉士琳，等[16]對2008-2017年長三角地區(qū)15家集裝箱碼頭效率進(jìn)行評價分析并研究了其時空演化特征及關(guān)鍵影響因素?，F(xiàn)有研究鮮有以一個省份內(nèi)的港口為研究對象，研究對象不同，所得研究結(jié)論的參考群體即不同。在全國很多省份更加重視省內(nèi)港口發(fā)展，加強(qiáng)省內(nèi)港口資源整合的背景下，本文以江蘇省港口為評價對象，對其一定時期內(nèi)的效率進(jìn)行評價分析。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 研究方法

傳統(tǒng)DEA模型基于徑向測度，即假設(shè)投入與產(chǎn)出等比例變化。Tone[17]在傳統(tǒng)DEA模型的基礎(chǔ)上提出了基于非徑向測度的SBM-DEA模型，同時又將非期望產(chǎn)出引入評價指標(biāo)，更加符合實(shí)際。假設(shè)決策單元（DMU）個數(shù)為n，每個決策單元都有M種投入和 R種期望產(chǎn)出，L種非期望產(chǎn)出，則第h個決策單元的效率值為：

其中，xhm，yhr ， bhl分別為第h個決策單元的第m 種投入、第r種期望產(chǎn)出、第l種非期望產(chǎn)出; s-m、s? ，sl（b）分別為第m種投入、第r種期望產(chǎn)出、第l種非期望產(chǎn)出的松弛變量;λj為權(quán)重。上述規(guī)劃為分式規(guī)劃，可通過變換為線性規(guī)劃求解。當(dāng)ρ= 1，相應(yīng)的決策單元有效，即 s-m =0、s =0，sl（b） =0;當(dāng)0 <ρ <1 時，決策單元非有效，可通過消除投入、產(chǎn)出松弛變量的方法進(jìn)行改進(jìn)。

2.2 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

有關(guān)港口效率評價研究中，諸多研究將港口泊位長度和泊位數(shù)量作為投入指標(biāo)，將貨物吞吐量和集裝箱吞吐量這兩個能夠反映港口生產(chǎn)成效的指標(biāo)確定為產(chǎn)出指標(biāo)，見表1。

基于此，本文將泊位長度、泊位數(shù)作為投入指標(biāo)，可體現(xiàn)港口的停泊能力和流通速率;將貨物吞吐量和集裝箱吞吐量作為產(chǎn)出指標(biāo)，可體現(xiàn)港口的綜合產(chǎn)出能力。而二氧化碳排放量則可作為港口的負(fù)產(chǎn)出。泊位長度、泊位數(shù)、貨物吞吐量、集裝箱吞吐量的相關(guān)數(shù)據(jù)均來自于《中國港口年鑒》《江蘇省統(tǒng)計年鑒》。非期望產(chǎn)出變量CO2排放量由于數(shù)據(jù)的可得性，無法直接查詢，本文借鑒文獻(xiàn)[29]的港口吞吐量與 CO2排放量的換算方法進(jìn)行估算。本文所獲取的指標(biāo)數(shù)據(jù)統(tǒng)計描述見表2。

3 評價結(jié)果分析

本文采用SBM-DEA模型并通過Matlab R2018b 軟件編寫代碼，利用搜集數(shù)據(jù)，得出2009-2018年江蘇省港口整體的效率值及其投入、產(chǎn)出冗余以及不足，數(shù)據(jù)見表3。

3.1 效率分析

從表3可以看出2009-2018年的10年間，江蘇省港口效率基本呈現(xiàn)逐年提高的趨勢，其中2018年效率有效而且其他多數(shù)年份效率值維持在0.6以上，說明在一定時期內(nèi)，江蘇省港口在“提效”方面取得了較好的成績，要素投入與產(chǎn)出比例逐年優(yōu)化。

通過本文搜集的數(shù)據(jù)對比也印證了2009-2018年江蘇省港口產(chǎn)出指標(biāo)中不論是貨物的吞吐量還是集裝箱吞吐量都逐年穩(wěn)步增加，“負(fù)產(chǎn)出”中，二氧化碳排放量逐年降低。由表3可知，2009-2011年效率值較低，說明這段時間內(nèi)，江蘇省港口在投入資源配置等方面效果還不夠理想，還存在設(shè)施投入量過大、污染物排放過高的問題。

3.2 投入與產(chǎn)出冗余分析

投入冗余方面，從表3可以看出，2009-2017年在泊位長度上存在較高的投入冗余，從2014年開始泊位長度投入冗余呈現(xiàn)降低趨勢;泊位數(shù)量也存在一定的投入冗余，同樣從2014年泊位數(shù)量投入冗余也開始逐漸降低，說明在一定時期內(nèi)泊位并沒有得到有效利用。相比于2018年，在很長一段時間內(nèi)港口發(fā)展存在規(guī)模過度擴(kuò)張的問題，投入過分增大，導(dǎo)致港口效率不高。

期望產(chǎn)出不足方面，從表3可以看出，2010-2013年的產(chǎn)出不足體現(xiàn)在貨物吞吐量不足，2009年以及2014-2017年存在一定的集裝箱吞吐量產(chǎn)出不足。二者的不足表現(xiàn)出一定的交替性。2010-2013年，時值2008年國際金融危機(jī)余波未平，國內(nèi)外貿(mào)易出現(xiàn)下滑趨勢，不可避免的帶來港口整體貨物吞吐量不足。隨著國內(nèi)外貿(mào)易的不斷復(fù)蘇，貨物吞吐量有所回升，但是集裝箱吞吐量仍有少量不足。

非期望產(chǎn)出冗余方面，2009-2018年二氧化碳排放量冗余逐年降低，這與政府的港口綠色管理理念有著直接關(guān)系。隨著江蘇推動“星級綠色港口”建設(shè)等系列舉措的實(shí)施，港口自身不斷提升減排能力，節(jié)能減排技術(shù)不斷發(fā)展，節(jié)能減排長效機(jī)制正在形成。

4 結(jié)語

港口作為物流網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，其運(yùn)營效率制約著國家和地區(qū)物流鏈條的運(yùn)轉(zhuǎn)效率，在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮著重要作用。本文分析結(jié)論對江蘇省的港口管理有以下啟示：

第一，在注重港口發(fā)展速度與規(guī)模的同時不可忽視要素利用效率的提升。很長一段時間內(nèi)，一些港口主要通過增大固定資產(chǎn)推動規(guī)模的提升，然而，固定資產(chǎn)的過度投入既造成了資金使用效率低下、港口產(chǎn)能過剩，也增加了管理上的投入，進(jìn)一步加劇了港口要素資源的錯配，從而造成效率降低。因此，港口應(yīng)優(yōu)化資產(chǎn)要素和管理要素的投入比例，提高港口資產(chǎn)利用率。可以考慮在基礎(chǔ)設(shè)施達(dá)到一定規(guī)模后，把發(fā)展戰(zhàn)略從追求港口規(guī)模轉(zhuǎn)向港口效率提升，把更多的資金用于創(chuàng)新、研發(fā)和打造智慧型港口。同時應(yīng)加快高素質(zhì)港口管理人才的培養(yǎng)，著力提升員工的信息化水平，推動港口的人員結(jié)構(gòu)從勞動密集型向技術(shù)密集型轉(zhuǎn)變，從而提高港口的生產(chǎn)與管理效率。

第二，港口的產(chǎn)出依靠貨物吞吐量和集裝箱吞吐量，所以港口的運(yùn)營受國內(nèi)外貿(mào)易的影響較大，經(jīng)濟(jì)形勢波動對于港口產(chǎn)出有直接影響。當(dāng)前，逆全球化趨勢抬頭，國際貿(mào)易的不確定性因素增大。對于港口來說，要不斷的優(yōu)化貨種結(jié)構(gòu)、航線結(jié)構(gòu)，同時精準(zhǔn)把握國內(nèi)、國際兩個市場的變動趨勢。在以國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局下，廣大港口迎來了良好的發(fā)展機(jī)遇，一方面要拓展國內(nèi)市場與腹地經(jīng)濟(jì)展開全方位的合作，推動區(qū)港聯(lián)動;另一方面，也要錨定國際市場，加快港口現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型，打造其在國際經(jīng)營上的核心競爭力。

第三，港口主管部門要強(qiáng)化組織領(lǐng)導(dǎo)，積極貫徹國家和有關(guān)部門節(jié)能減排工作的方針、政策及相關(guān)要求，因地制宜，切實(shí)做好港口節(jié)能減排工作。港口企業(yè)應(yīng)逐步更新改造耗能高、效率低的老舊設(shè)備，提高裝備的整體技術(shù)水平，減少能耗及廢氣排放，提高作業(yè)效率。

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