基于超效率DEA和DEA-Malmquist指數(shù)模型的智慧港口效率評價

鄧玉勇， 秦俊平

(青島科技大學經(jīng)濟與管理學院，山東 青島 266061)

0 引 言

作為與世界溝通的窗口，港口是對外貿(mào)易的重要節(jié)點，對一國經(jīng)濟和社會的發(fā)展有著重要的作用。隨著以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)為代表的新興信息技術(shù)的出現(xiàn)，各國紛紛將其與港口業(yè)務相融合，智慧港口建設成為全球港口新一輪競爭的焦點。為推動智慧港口的建設和發(fā)展，我國于2017年啟動智慧港口示范工程建設，首批13個項目入選。此后，我國智慧港口建設駛?cè)肟燔嚨?。然而，港口效率是否已?jīng)在智慧港口建設的推動下有了明顯提升，目前還無法判斷。此外，探討智慧港口的建設成效也對正在到來的5G時代智慧港口建設有著重要意義。因此，如何綜合性地、系統(tǒng)性地評價智慧港口建設對港口效率的影響，是一個急需研究的課題。

近年來，港口效率的研究多為港口的生產(chǎn)運行效率、整體運營效率、公司績效和環(huán)境效率等方面的評價。杜浩等[1]采用技術(shù)指標對我國沿海港口的生產(chǎn)運行效率進行評價。隋曉艷等[2]對全國37家港口運營效率進行了靜態(tài)和動態(tài)評價。黃勇等[3]、莫云萍等[4]采用經(jīng)濟指標對港口上市企業(yè)經(jīng)營效率進行了評價。賴成壽等[5]將經(jīng)濟指標與技術(shù)指標結(jié)合對港口的整體運營效率進行研究，在研究港口績效的同時將港口吞吐量作為產(chǎn)出指標之一研究港口的整體運營效率。戈艷艷等[6]將碳排放考慮在內(nèi)，分析港口的全要素生產(chǎn)率，從而反映港口環(huán)境效率。效率研究必須考慮投入和產(chǎn)出，學者們選擇的投入產(chǎn)出指標涉及技術(shù)指標和經(jīng)濟指標兩大類：將泊位、碼頭、岸線長度等技術(shù)指標作為投入指標[5,7-8]，或?qū)①Y產(chǎn)投入、經(jīng)營成本等經(jīng)濟指標作為投入指標[3,9]，以吞吐量或收入、利潤等作為產(chǎn)出指標。然而，上述指標均是在研究傳統(tǒng)港口效率時選取的指標，未涉及反映港口智慧化程度的指標。

智慧港口是現(xiàn)代科技發(fā)展的必然結(jié)果，是物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息與港口業(yè)務相融合的產(chǎn)物[10-11]。隨著智慧港口的不斷發(fā)展，國內(nèi)外學者們開始對智慧港口進行評價研究，但這些研究多為從基礎設施和運營層面對智慧港口建設細節(jié)的評價，沒有考慮到智慧港口整體的投入產(chǎn)出效率問題。楊凱等[12]從智慧港口基礎設施、技術(shù)應用、港口生產(chǎn)、管理服務、人員技術(shù)水平、科技創(chuàng)新和信息化投入、軟環(huán)境建設等方面構(gòu)建了70個智慧港口評價指標。MOLAVI等[13]圍繞港口運營、環(huán)境、能源、安全性等4個關鍵點制定了智慧港口評價體系，并選取漢堡港等14個港口進行了評價。蔡文學等[14]從港口職能、理論和技術(shù)3個維度構(gòu)建了港口智慧化程度評價指標體系，采用打分法對廣東省港口的智慧化水平做出評價。學者們對智慧港口的評價多采用層次分析法、專家調(diào)查法等主觀性強的方法，采用客觀評價方法的較少。對智慧港口的評價更需要數(shù)據(jù)的支撐，需要從港口效率角度分析其整體運營情況。

由于數(shù)據(jù)包絡分析(data envelopment analysis, DEA)模型通過利用投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)建立非參數(shù)的經(jīng)濟數(shù)學模型，具有對多個投入、多個產(chǎn)出的決策單元之間的相對有效性進行分析的特性，眾多學者(如余學林[15])認為DEA模型更適合用于效率研究。然而，傳統(tǒng)DEA模型在評價港口效率時存在一定的局限性：一是僅能判斷港口效率是否達到有效，無法比較已達到有效的港口的效率值；二是只能對港口進行靜態(tài)分析，無法確定港口效率動態(tài)變化情況。超效率數(shù)據(jù)包絡分析(super efficiency DEA，SE-DEA)模型能夠?qū)_到有效的港口的效率進行分析，DEA-Malmquist指數(shù)能夠展示不同年份港口效率的變化情況，且通過對各港口全要素生產(chǎn)率進行分解，能夠探索港口效率變化的原因?；诖耍疚脑谔骄恐腔鄹劭诮ㄔO對港口效率的影響時，結(jié)合智慧港口的建設情況，將智慧化特征指標融入港口效率評價指標體系中，運用超效率DEA模型與DEA-Malmquist指數(shù)模型相結(jié)合的方法測度15個智慧港口的效率并進行評價，以期為我國智慧港口建設提供理論依據(jù)和決策參考。

1 港口效率評價指標體系與模型構(gòu)建

1.1 指標體系構(gòu)建

為充分體現(xiàn)智慧港口建設對港口效率的影響，對包含智慧化特征的港口效率從平行維度和時間維度進行評價，在遵循科學性、全面性、數(shù)據(jù)可得性原則的基礎上，按照港口投入產(chǎn)出思路構(gòu)建了由4個投入指標和4個產(chǎn)出指標構(gòu)成的評價指標體系，見表1。

表1 智慧港口評價指標體系

1.2 評價模型

1.2.1 SE-DEA模型

ANDERSEN等[16]于1993年提出SE-DEA模型，在不改變傳統(tǒng)DEA模型中無效決策單元效率值的情況下，測算出有效決策單元的超效率值，進而對有效決策單元進行比較。SE-DEA可表示為

式中：θ表示決策單元的綜合效率值，其可分解為純技術(shù)效率值和規(guī)模效率值；ε>0為非阿基米德無窮小量；e為所有元素均為1的行向量;s-表示投入指標的松弛變量，其各元素為非負數(shù)；s+表示產(chǎn)出指標的冗余變量，其各元素為非負數(shù)；xj0表示實際投入值；yj0表示實際產(chǎn)出值；xj表示投入向量；yj表示產(chǎn)出向量；λj為權(quán)重系數(shù)。θ≥1說明決策單元為DEA有效，能夠進一步排序比較；θ<1說明決策單元為DEA無效。

1.2.2 DEA-Malmquist指數(shù)

Malmquist指數(shù)由MALMQUIST[17]于1953年提出，1994年FRE等[18]將Malmquist指數(shù)與DEA結(jié)合，觀察兩個不同時期的全要素增長，并將其分解為效率變化和技術(shù)變化，對全要素生產(chǎn)率進行動態(tài)分析和分解分析。

DEA-Malmquist指數(shù)利用距離函數(shù)的比值計算投入產(chǎn)出效率來評價不同時期的動態(tài)生產(chǎn)率，計算式為

Itech(xt+1,yt+1;xt,yt)=Isech(xt+1,yt+1;xt,yt)×

Ipech(xt+1,yt+1;xt,yt)×Itech(xt+1,yt+1;xt,yt)

式中：xt和xt+1分別表示第t和第t+1期的投入向量；yt和yt+1分別表示第t和第t+1期的產(chǎn)出向量；dt和dt+1分別表示第t期和第t+1期決策單元實際生產(chǎn)點與效率前沿面的距離函數(shù)值。Itfpch、Ieffch、Itech、Isech、Ipech分別為全要素生產(chǎn)率變動指數(shù)、技術(shù)效率變動指數(shù)、技術(shù)進步變動指數(shù)、規(guī)模效率變動指數(shù)、純技術(shù)效率變動指數(shù)。各指標之間的關系為：Itfpch=Ieffch×Itech，Ieffch=Isech×Ipech，Itfpch=Itech×Isech×Ipech。若m0>1,則說明決策單元的全要素生產(chǎn)率得到提高；若m0<1，則說明決策單元的全要素生產(chǎn)率正在降低；若構(gòu)成m0的某一變化指標大于1，則表明該變化指標是全要素生產(chǎn)率提高的原因；若構(gòu)成m0的某一變化指標小于1，則表明該變化指標是導致全要素生產(chǎn)率降低的原因。

1.3 數(shù)據(jù)來源

為探究智慧港口建設對港口效率的影響，本文按照針對性、廣泛性、數(shù)據(jù)可得性的原則，從北向南選取營口港、錦州港等我國15個主要港口作為研究對象，并從各港口年報以及《中國港口統(tǒng)計年鑒》獲得相關基礎數(shù)據(jù)。針對性是指研究對象正在實施智慧港口建設，并取得一定成效；廣泛性是指研究對象在各區(qū)域分布均勻，涵蓋環(huán)渤海、長三角、東南沿海、珠三角和西南沿海等國內(nèi)五大港口群，且保證DEA研究對決策單元數(shù)量的要求；數(shù)據(jù)可得性是指能夠獲取真實、有效、權(quán)威的指標數(shù)據(jù)。

2 實證分析

2.1 基于SE-DEA的港口效率靜態(tài)評價

將15個智慧港口的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)導入DEA-Solver Pro15軟件，選取SE-DEA模型進行數(shù)據(jù)處理，得到不同港口各年份的純技術(shù)效率、綜合效率和規(guī)模效率，結(jié)果匯總見表2。

表2 15個智慧港口2017—2019年的超效率值

(1)觀察各港口的綜合效率值發(fā)現(xiàn)，港口的綜合效率水平整體呈上升趨勢。從港口綜合效率平均值來看，綜合效率平均值從2017年的0.932逐步上升到2019年的1.018，平均提高了0.086且達到1，逐步達到DEA有效狀態(tài)。從各年份綜合效率達到DEA有效的港口數(shù)量來看：2017年綜合效率達到DEA有效的港口數(shù)為5個，分別為唐山港、青島港、連云港港、上海港和廣州港；2018年綜合效率達到DEA有效的港口數(shù)為7個，相較于2017年新增了營口港、錦州港、日照港和南京港，缺了青島港和連云港港；2019年綜合效率達到DEA有效的港口數(shù)達到10個，相較于2018年除增加了廈門港外，還增加了青島港和連云港港(重新上榜)?？傮w來看，智慧港口的建設整體上促進了港口綜合效率水平的提升。

目前對港口的評價仍然以貨物吞吐量為主，但是貨物吞吐量僅能體現(xiàn)港口的產(chǎn)出，而不能體現(xiàn)港口的投入。智慧港口更側(cè)重的是港口的高效、便捷，故本研究考慮港口的投入產(chǎn)出效率，以2019年港口貨物吞吐量為橫坐標，同年綜合效率值為縱坐標，并將橫軸以貨物吞吐量均值(3.884億t)、縱軸以綜合效率值1為分界，構(gòu)建貨物吞吐量-綜合效率矩陣圖，見圖1。由圖1可知：在綜合效率達到DEA有效的港口中，貨物吞吐量達到均值以上的港口數(shù)和未達到均值的港口數(shù)均為5個，廣泛分布在Ⅰ區(qū)和Ⅱ區(qū)內(nèi)；在綜合效率未達到DEA有效的港口中，吞吐量未達到均值的港口有3個，達到均值以上的港口有2個。位于Ⅰ區(qū)和Ⅱ區(qū)內(nèi)的港口的投入要素比較合理，在智慧港口建設中取得一定的成效，而且有很大的發(fā)展?jié)摿?。位于Ⅲ區(qū)的港口(秦皇島港、北部灣港和珠海港)貨物吞吐量低、綜合效率值低，港口投入產(chǎn)出效率低，雖然投入合理，但因資源利用不當而未得到良好的產(chǎn)出效果。位于Ⅲ區(qū)的港口亟待改進，以提高港口效率進而提高港口的產(chǎn)出水平。位于Ⅳ區(qū)的港口(如寧波舟山港)雖然貨物吞吐量大，但是資源要素投入過多，利用率不高，產(chǎn)出水平較低。

圖1 港口貨物吞吐量-綜合效率矩陣

(2)觀察各大港口的純技術(shù)效率值發(fā)現(xiàn)，港口的純技術(shù)效率整體呈上升趨勢。從港口純技術(shù)效率均值來看，純技術(shù)效率平均值從2017年的0.911逐步上升到2019年的1.136，平均提高了0.225且達到1，逐步達到DEA有效狀態(tài)。從各年份純技術(shù)效率達到DEA有效的港口數(shù)量來看：2017年純技術(shù)效率達到DEA有效的港口有5個，分別為唐山港、青島港、連云港港、上海港和廣州港；2018年純技術(shù)效率達到DEA有效的港口有8個，相較于2017年新增了營口港、錦州港、日照港、南京港和寧波舟山港，缺了青島港和連云港港；2019年純技術(shù)效率達到DEA有效的港口達到13個，相較于2018年除增加了天津港、廈門港和北部灣港外，還增加了青島港和連云港港(重新上榜)。總體來看，智慧港口建設整體上促進了港口純技術(shù)效率水平的提升。

智慧港口的評價指標之一是勞動生產(chǎn)率的提高，本文用年人均貨物吞吐量表示港口的勞動生產(chǎn)率；港口的純技術(shù)效率表示港口提高管理和技術(shù)水平所產(chǎn)生的生產(chǎn)效率?？紤]到人均貨物吞吐量與港口的純技術(shù)效率之間的關系，本文以2019年人均貨物吞吐量為橫坐標，以2019年港口的純技術(shù)效率為縱坐標，并將橫軸以年人均貨物吞吐量均值(12.15萬t/(人·a))、縱軸以純技術(shù)效率值1為分界構(gòu)建年人均貨物吞吐量-純技術(shù)效率矩陣圖，見圖2。由圖2可知：有13個港口的純技術(shù)效率達到DEA有效，其中5個港口分散分布在Ⅰ區(qū)、8個港口集中分布在Ⅱ區(qū)；純技術(shù)效率未達到DEA有效的港口均位于Ⅲ區(qū)，分別為秦皇島港和珠海港；Ⅳ區(qū)無港口存在。位于Ⅰ區(qū)的港口,純技術(shù)效率已達到DEA有效且年人均貨物吞吐量高，智慧港口建設取得了一定的成效；位于Ⅱ區(qū)的港口,純技術(shù)效率達到了DEA有效，但年人均貨物吞吐量較低，說明這類港口在智慧港口建設中雖然在管理和技術(shù)上取得一定的成效，但在自動化水平上還需進一步提升，有很大的發(fā)展?jié)摿Γ晃挥冖髤^(qū)的港口,純技術(shù)效率值低，年人均貨物吞吐量低，說明這類港口雖然投入合理，但其純技術(shù)效率低導致港口年人均貨物吞吐量低，需要加強港口智慧化改造中的項目管理，盡快使其投入發(fā)揮效用。

(3)觀察各大港口的規(guī)模效率值發(fā)現(xiàn),港口的規(guī)模效率整體呈下降趨勢。從港口規(guī)模效率均值來看，規(guī)模效率平均值從2017年的1.105逐步下降為2019年的0.931，降低了0.174。從各年份規(guī)模效率達到DEA有效的港口數(shù)量來看：2017年規(guī)模效率達到DEA有效的港口有4個，分別為唐山港、天津港、南京港和上海港，另外還有4個港口的規(guī)模效

圖2 年人均貨物吞吐量-純技術(shù)效率矩陣

率在(0.99,1)內(nèi)；2018年規(guī)模效率達到DEA有效的港口數(shù)為5個，相較于2017年新增了營口港、青島港和日照港，缺了唐山港和天津港；2019年規(guī)模效率達到DEA有效的港口數(shù)依舊為5個，分別為營口港、日照港、連云港港、上海港和廈門港?？傮w來看，隨著智慧港口建設的推進，港口的規(guī)模效率整體處于下降狀態(tài)。

港口的規(guī)模效率反映的是港口生產(chǎn)要素投入規(guī)模對生產(chǎn)效能的影響。本文以2019年的港口總資產(chǎn)為橫坐標，2019年港口規(guī)模效率為縱坐標，并將橫軸以港口總資產(chǎn)均值(324億元)、縱軸以規(guī)模效率值1為分界，構(gòu)建總資產(chǎn)-規(guī)模效率矩陣圖，見圖3。由圖3可知：2019年規(guī)模效率達到DEA有效的港口僅有5個，占全部港口數(shù)量的1/3，其中有1個港口分布在Ⅰ區(qū)，3個港口分布在Ⅱ區(qū)，1個港口位于Ⅱ區(qū)與Ⅲ區(qū)之間的分界線上；10個港口的規(guī)模效率未達到DEA有效，其中7個港口分布在Ⅲ區(qū)，3個港口分布在Ⅳ區(qū)。位于Ⅰ區(qū)的港口只有上海港，其總資產(chǎn)投入多，規(guī)模效率也達到了DEA有效，能夠?qū)⒁?guī)模投入很好地轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出。位于Ⅱ區(qū)的港口總資產(chǎn)投入少，規(guī)模效率達到了DEA有效，在智慧港口建設中如果適當擴大規(guī)模，會有更好的產(chǎn)出效果。位于Ⅲ區(qū)的港口雖然總資產(chǎn)投入較少，但其規(guī)模效率并未達到DEA有效，造成了資源的浪費。位

圖3 總資產(chǎn)-規(guī)模效率矩陣

于Ⅳ區(qū)的港口總資產(chǎn)投入過多，規(guī)模效率也未達到DEA有效，規(guī)模上的投入與產(chǎn)出不匹配，故在智慧港口建設中應關注如何發(fā)揮其規(guī)模效益。2019年較多港口的規(guī)模效率并未達到DEA有效，尤其是總資產(chǎn)投入多的港口規(guī)模效率值小，其出現(xiàn)的原因可能是：智慧港口建設的產(chǎn)出相對于投入存在滯后性，我國智慧港口建設后的應用效率尚未達到預期，國內(nèi)港口仍然存在產(chǎn)能過剩的問題。

2.2 基于Malmquist指數(shù)的港口效率動態(tài)評價

運用Deap 2.1軟件，使用Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)對效率進行分解，對15個港口在2017—2019年間的效率變動情況進行考察，可以得到Itfpch、Ieffch、Itech、Ipech和Isech，結(jié)果見表3。

表3 2017—2019年15個港口全要素生產(chǎn)率

(1)全要素生產(chǎn)率處于上升狀態(tài)，上升速度有所放緩。從Itfpch來看:2017—2018年有8個港口的Itfpch超過1，即2018相較于2017年有8個港口的全要素生產(chǎn)率上升，全要素生產(chǎn)率平均提升了20.4%;2018—2019年有11個港口的Itfpch超過1，即2019相較于2018年有11個港口的全要素生產(chǎn)率上升，全要素生產(chǎn)率平均提升了5.6%;港口全要素生產(chǎn)率全面提升，但提升速度有所放緩。全要素生產(chǎn)率是港口技術(shù)進步、組織創(chuàng)新、專業(yè)化和生產(chǎn)創(chuàng)新等要素的綜合生產(chǎn)率，Itfpch由Ieffch和Itech決定。從數(shù)據(jù)來看，智慧港口的建設使全要素生產(chǎn)率整體提高。全要素生產(chǎn)率上升的原因是：全要素生產(chǎn)率主要受Itech的影響，而受Ieffch的影響較小。

(2)港口技術(shù)效率水平整體上升，多個港口技術(shù)效率保持穩(wěn)定。觀察各港口的Ieffch發(fā)現(xiàn)：2017—2018和2018—2019年均存在10個港口的Ieffch為1的現(xiàn)象，說明更多港口在2017—2019年技術(shù)效率保持穩(wěn)定狀態(tài)，沒有顯著提高；也存在少量港口的技術(shù)效率水平上升和下降的現(xiàn)象，港口的技術(shù)效率水平整體上有所提升，2018年比2017年平均提升了8.1%，2019年比2018年平均提升了2.5%。Ieffch代表著港口技術(shù)的利用水平，技術(shù)效率沒有顯著提高說明在智慧港口建設中存在沒有充分利用新技術(shù)的問題。Ieffch主要由Ipech和Isech決定，Ieffch代表著港口的綜合管理和技術(shù)提升對港口效率的影響以及生產(chǎn)規(guī)模的擴大對港口效率的影響。2017—2019年大多數(shù)港口的Ipech和Isech均維持在1左右，沒有很大提升，甚至2019年的規(guī)模效率整體上比2018年下降了1%，這是造成港口技術(shù)效率無太大提升的原因。

(3)導致各類港口全要素生產(chǎn)率變化的主要原因是技術(shù)進步效率的變化。觀察Itech可以發(fā)現(xiàn)：2017—2018年有9個港口的Itech超過1，即2018年相較于2017年有9個港口的技術(shù)進步效率有所提升，技術(shù)進步效率平均提升了9.9%;2018—2019年有11個港口的Itech超過1，即2019年相較于2018年有11個港口的技術(shù)進步效率提升，技術(shù)進步效率平均提升了3.2%，其提升速度有所放緩。這些港口技術(shù)進步效率的提升直接影響了全要素生產(chǎn)率的提升，與全要素生產(chǎn)率變化一致。Itech反映技術(shù)知識的積累與改進，代表著港口發(fā)展中的知識積累和技術(shù)優(yōu)化。整體來講，智慧港口的建設促進了港口技術(shù)的進步，港口技術(shù)水平的提高促進了全要素生產(chǎn)率的提高。

2.3 結(jié)果分析

通過對智慧港口效率的靜態(tài)和動態(tài)分析發(fā)現(xiàn)，2019年港口的綜合效率、純技術(shù)效率整體上比2017年和2018年的高，但是2019年港口的規(guī)模效率較低。2017—2019年港口的全要素生產(chǎn)率逐步上升，2018—2019年全要素生產(chǎn)率上升放緩。總體來講，智慧港口建設促進了港口效率的提升，具體表現(xiàn)如下：

(1)從靜態(tài)分析中發(fā)現(xiàn)，2019年有超過2/3的港口的綜合效率、純技術(shù)效率達到了DEA有效，比2017年和2018年達到DEA有效的港口數(shù)量均有所增加。這說明在進行智慧港口建設時，越來越多的港口的綜合效率和純技術(shù)效率逐步達到DEA有效，港口的資源利用效率高，資源配置能力有了很大的提高，即智慧港口的建設促進了港口效率的提升。

(2)從動態(tài)分析中發(fā)現(xiàn)，港口的全要素生產(chǎn)率普遍提高。2017—2019年港口的全要素生產(chǎn)率普遍提升，但2018—2019年提升幅度較小。港口全要素生產(chǎn)率的提高主要受到技術(shù)進步變動指數(shù)的影響，說明在智慧港口建設中，要素質(zhì)量的提高和科學技術(shù)的進步使得港口效率得到了提升，在智慧港口建設中物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)的應用促進了港口效率的提升。

然而，在智慧港口建設中也存在一些問題：

(1)隨著智慧港口建設的推進，部分港口出現(xiàn)規(guī)模效率下降的現(xiàn)象。2019年港口的規(guī)模效率整體比2017年和2018年的低，且規(guī)模較大的港口普遍存在規(guī)模效率偏低的現(xiàn)象。這說明大型港口存在資源配置不充分的問題。其原因在于，智慧港口建設產(chǎn)出相較于投入存在滯后性，同時，雖然港口規(guī)模在擴大，但是港口產(chǎn)出不理想，導致了規(guī)模效率的下降，即港口產(chǎn)能過剩的問題依舊存在。

(2)智慧港口技術(shù)效率提升較慢。在對港口效率的動態(tài)分析中，通過對全要素生產(chǎn)率進行分解發(fā)現(xiàn)，港口技術(shù)進步變動指數(shù)的提升是全要素生產(chǎn)率上升的原因，而港口的技術(shù)效率沒有顯著提升。其原因在于，雖然對新興信息技術(shù)的利用使得港口的技術(shù)水平有所提升，但是港口的管理水平并沒有得到很大改善，新興技術(shù)與傳統(tǒng)港口業(yè)務并未充分融合，對新興技術(shù)的利用率低導致了智慧港口技術(shù)效率提升緩慢。

3 結(jié)論與建議

依據(jù)上述分析，可以得出以下結(jié)論：我國智慧港口的建設明顯促進了港口效率的提升，港口全要素生產(chǎn)率提高的原因是港口技術(shù)進步效率的提高；在智慧港口建設中港口的技術(shù)效率提升較為緩慢，且部分港口存在規(guī)模效率下降的問題。國家應在繼續(xù)深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，推動港口行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的同時，加大對智慧港口信息基礎設施建設的支持力度，提升港口產(chǎn)業(yè)配套能力，同時開展“智慧港口”標桿示范工作，發(fā)揮標桿的輻射帶動作用。對于港口企業(yè)而言，應加大科技研發(fā)投入，促進新興信息技術(shù)在港口生產(chǎn)、服務和管理上的應用，提高新興技術(shù)的應用效率，提升港口專業(yè)化水平；同時，科學配置港口資源，提高運營效率和技術(shù)效率。