長三角港口群系統資源配置優化研究

王瀛幟 吳紅偉

摘 要：本文應用系統聚類法對長三角港口群31個港口進行層次劃分，確定了航運中心港、主樞紐港、重要港和一般港的子系統定位，應用BCC-DEA模型對各層次港口進行效率分析，以此來評價港口資源配置情況，找到資源配置中存在的問題，在此基礎上，本文提出定性與定量相結合的資源配置優化思路，并以重要港為例分析，為長三角港口群資源的優化配置提供參考。

關鍵詞：長三角港口群;系統層次劃分;資源配置優化;BCC-DEA模型

0 引言

隨著長三角一體化戰略的不斷推進，長三角地區港口群的發展也要跟緊戰略步伐，長三角地區港口群將要發展成為世界級港口群。“但值得注意的是，過去高速發展的港口產業和令人矚目的港口業績在一定程度上掩蓋了長三角港口群在協同發展方面的諸多問題”[1]，比如缺乏統籌規劃，導致無序競爭、重復建設、岸線利用粗放等問題。在提倡高質量發展的時代背景下，港口群資源需要更加合理地開發和利用，以保障經濟和社會全面、協調、可持續發展。因此解決長三角港口群協同發展過程中的資源優化配置就成為重要研究問題，研究這一問題有利于打造分工合理、協同發展的現代化港口群，有利于提高長三角港口群的整體競爭力，有利于推動長三角地區更高質量一體化發展。

1 理論及方法

1.1 港口效率理論

研究長三角港口群系統資源配置優化問題，以港口效率作為切入點，衡量長三角港口群的資源配置情況。港口效率分為三種：港口綜合（技術）效率、港口規模效率和港口純技術效率，在規模報酬可變的前提假設下，三者之間的關系為：港口綜合效率=港口規模效率*港口純技術效率[2]。

1.2 聚類分析方法

“聚類屬于無監督分類的學習過程的一種，聚類與分類的根本區別在于：分類是需要事先知道所依據的數據特征，而聚類是要找到這個數據特征”[3]，聚類分析是進一步研究分析的基礎。本文使用的是系統聚類算法，其計算復雜度較高的缺點可以有軟件解決，且樣本數據量并不小，可避免聚類成鏈狀。

1.3 DEA方法

“R.D.Banker等人認為，與數學規劃法相比，DEA方法更適合研究港口效率評價問題。”[4]后來研究發現DEA方法可以很好地解決港口效率評價問題，因此越來越多的研究傾向使用DEA方法。本文使用基于規模報酬可變假設的BCC-DEA模型。

2 港口群系統層次劃分

本文在已有研究的基礎[5-8]上結合數據收集情況，提出長三角港口群層次劃分的評價指標體系：（1）港口條件指標：規劃岸線長度、碼頭泊位數量、萬噸級泊位數量、泊位長度、港口貨物吞吐量、港口集裝箱吞吐量。（2）腹地條件指標：港口所在城市GDP、港口所在城市第三產業總產值、港口所在城市外貿進出口總額。（3）港口發展潛力指標：港口所在城市GDP增長率、港口所在城市外貿進出口總額增長率、港口吞吐量增長率。

本文選取31個長三角港口在2016-2018年的相關指標數據，數據來源中國港口年鑒、上海市統計年鑒、浙江省統計年鑒、江蘇省統計年鑒、安徽省統計年鑒等。將標準化后數據導入SPSS24軟件進行系統聚類，樣本間距離選擇歐式距離，類間距離選擇組間平均連接方法。聚類結果為：航運中心港：上海港;主樞紐港：寧波舟山港、蘇州港;重要港：杭州港、連云港港、嘉興港、江陰港、泰州港、揚州港、鎮江港、南通港、無錫港、南京港;一般港：紹興港、常州港、合肥港、徐州港、銅陵港、湖州港、淮安港、馬鞍山港、蕪湖港、臺州港、溫州港、鹽城港、池州港、宿遷港、亳州港、安慶港、阜陽港、滁州港。每個港口都與同類港口在綜合排名中處于相鄰位置，其合理性與客觀性得到了驗證，這是港口群系統資源配置優化的基礎。

3 港口群系統資源配置優化

參考已有文獻[9-11]，本文以生產法選擇投入產出指標體系，投入指標選擇泊位長度和泊位數量，產出指標選擇貨物吞吐量和集裝箱吞吐量。使用DEAP2.1軟件進行計算，綜合效率方面：航運中心港為1.000，主樞紐港為0.888，重要港為0.578，一般港為0.382，4個層次港口的綜合效率差異明顯，同一層次港口的平均綜合效率有個別港口較突出，但總體差別不大。基于求解的各層次港口群中的綜合效率、技術效率、規模效率以及規模報酬的情況進行定性分析;再對BCC-DEA模型的松弛變量進行靈敏度分析得到投入資源優化的理論數值，對弱有效港口的冗余情況進行調整，使之變得強有效進行定量分析。本文以重要港為例進行分析，結果如表1。

4 結論

基于系統聚類方法將長三角地區31個港口分為四類，使用BCC-DEA模型進行效率分析，結果顯示：各層次港口綜合效率分層明顯，在各自內部的綜合效率差別不大，對長三角地區港口群進行分層效率研究是有必要的。基于求解出的各層次港口群中的綜合效率、技術效率、規模效率以及規模報酬的情況，確定一個資源配置優化的思路，并以重要港層次的港口為例證分析，得到投入資源優化的具體決策方案，可為長三角港口群資源的優化配置提供參考。

參考文獻：

[1]章強，殷明，周琢.長三角地區港口群協同發展思路研究[J].科學發展，2018（11）：58-64.

[2]郭曉娜.我國主要港口的運營效率評價及其影響因素研究[D].北京：北京交通大學，2016.

[3]段明秀.層次聚類算法的研究及應用[D].長沙：中南大學，2009.

[4]Banker R D，Charnes A，Cooper W W.Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis[J].Management Science，1984，30（9）：1078-1092.

[5]高鴻麗，顧亞竹.聚類分析在長江三角洲地區港口分類中的應用[J].中國航海，2003（4）：26-30.

[6]武驍，宗蓓華，鄭士源.我國沿海集裝箱港口層次布局問題研究[J].綜合運輸，2004（6）：46-48.

[7]馮清.基于模糊聚類的區域性港口層次布局研究[D].大連：大連海事大學，2007.

[8]王丹，陳艷艷，張浩.基于聚類分析的遼寧港口群協調發展研究[J].水運管理，2013，35（11）：28-30.

[9]龐瑞芝.我國主要沿海港口的動態效率評價[J].經濟研究，2006（6）：92-100.

[10]匡海波，陳樹文.基于熵權TOPSIS的港口綜合競爭力評價模型研究與實證[J].科學學與科學技術管理，2007（10）：159-164.

[11]陳春芳，宗蓓華.基于SFA的上海港集裝箱碼頭效率評價[J].上海海事大學學報，2008，29（3）：87-92.