基于DEA-Malmquist 的港口動態(tài)效率評價研究
——以環(huán)渤海主要港口為例

毋林林，呂 贊

（渤海大學 管理學院，遼寧 錦州 121000）

0 引言

港口是重要的交通樞紐和流通口岸，是區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的最前沿，港口的發(fā)達程度側(cè)面反映地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展情況。而港口工作效率的高低也在一定程度上反映著港口資源配置的好壞。隨著自動化和信息化的加速，大型港口不斷擴張萬噸級生產(chǎn)性泊位數(shù)，在現(xiàn)有碼頭長度的基礎(chǔ)上壓縮普通生產(chǎn)性泊位，加速普通生產(chǎn)性泊位改造，增加萬噸級甚至幾十萬噸級泊位的數(shù)量，以不斷適應國際貿(mào)易的需要。“一帶一路”的建設(shè)、中歐班列數(shù)量的增加都將給港口進出口吞吐量帶來增加，同時環(huán)渤海擁有眾多天然良港，是我國北方重要運輸區(qū)域，為京津冀地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展做出重要貢獻。國家海關(guān)總署發(fā)布《國家“十四五”口岸發(fā)展規(guī)劃》，其中在主要任務的第一項就提出了建立口岸綜合評價體系指標，而在這個指標中排名前列的就是投入產(chǎn)出效率比。為此，為了判斷環(huán)渤海主要港口的效率，促進港口合理發(fā)展，本文運用DEA-Malmquist 模型對環(huán)渤海主要港口進行效率評價。

在對港口物流效率評價中基本上分為兩類，第一類是從港口靜態(tài)指標出發(fā)對港口效率進行評價。李冰、李月[1]用DEA 方法對環(huán)渤海12 個港口進行動態(tài)和靜態(tài)相結(jié)合的效率評價，得出發(fā)展程度由高到低分為：山東半島港口群、津冀港口群、遼寧半島港口群。吳曉芬、王敏、王麗潔[2]用四階段的DEA 指數(shù)模型對長三角港口群進行效率評價。從港口群的整體效率和港口之間效率對比兩個方面出發(fā)進行研究。肖祥鴻、宋炳良[3]同樣采用DEA 指數(shù)模型對國內(nèi)沿海港口效率進行動態(tài)評價，發(fā)現(xiàn)當前港口需要從提高管理水平、進行技術(shù)創(chuàng)新、整合港口等方面盡快改進。杜浩、周昱鵬、匡海波等[4]運用三階段超效率DEA 對港口效率進行量化分析。鄭兵云、楊宏豐[5]運用博弈論的理論，將博弈和DEA 相結(jié)合，對“一帶一路”中港口進行實證分析，然后用Tobit 回歸模型分析影響因素的影響程度。

第二類是從港口外部影響因素或者加入非期望產(chǎn)出下對港口的綠色效率進行分析。賈鵬、魯琳、馬奇飛等[6]在指標體系中加入了外部影響因素和碳排放非期望產(chǎn)出指標，對中國港口綠色發(fā)展效率展開分析。戈艷艷、王姍姍[7]也從碳排放的視角下出發(fā)探索港口的全要素生產(chǎn)要素。葉善椿[8]考慮了外部環(huán)境對港口效率的影響，在我國沿海8 個集裝箱港口現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上展開分析。

綜上，本文采用DEA-Malmquist 模型對環(huán)渤海港口群中的7 個港口進行效率分析，旨在為現(xiàn)階段環(huán)渤海主要港口效率展開具體量化測評，為未來港口發(fā)展方向提供近期數(shù)據(jù)參考。

1 環(huán)渤海主要港口現(xiàn)狀分析

圖1 顯示，2010—2020 年間，環(huán)渤海主要港口中大連港、天津港、唐山港、煙臺港和青島港的泊位長度總體上都處于增加趨勢，其中唐山港增長態(tài)勢最猛；營口港和秦皇島港經(jīng)過波動之后基本趨于平穩(wěn)。截止到2020 年底，泊位數(shù)量最多的是大連港、其次分別是天津港、唐山港、青島港、煙臺港、營口港和秦皇島港（如圖2 所示）。

圖1 環(huán)渤海主要港口泊位長度

圖2 環(huán)渤海主要港口生產(chǎn)性泊位數(shù)

對于這7 個港口的生產(chǎn)性泊位數(shù)而言，大連港處于緩慢增長階段，天津港經(jīng)過緩慢增長后在2016 年下降，然后又于2017 年開始上升。煙臺港在2016 年經(jīng)過1 年的極速擴張后，上升速度又緩慢下來，但是總體趨勢不變。秦皇島港和營口港泊位數(shù)量基本沒變，剩下的唐山港、青島港截止到2020 年生產(chǎn)性泊位數(shù)總體增加（如圖3 所示）。

從圖3 中可以看到這7 個港口生產(chǎn)性萬噸級泊位數(shù)都呈上升趨勢，截止到2020 年底，各個港口的生產(chǎn)性萬噸級泊位數(shù)由多到少分別是：天津港＞唐山港＞大連港＞煙臺港＞青島港＞營口港＞秦皇島港。

圖3 環(huán)渤海主要港口生產(chǎn)性萬噸級泊位數(shù)

從圖4 和圖5 中可以看到青島港的貨物吞吐量和集裝箱吞吐量都位于前二位，貨物吞吐量排第一的是唐山港，相反的唐山港集裝箱吞吐量排名倒數(shù)，這與唐山港的主要業(yè)務有關(guān)。天津港的集裝箱吞吐量位于第二，貨物吞吐量排名第三。大連港的貨物吞吐量和集裝箱吞吐量在2018 年后都處于下降階段。營口港的貨物吞吐量在2018 年后也大幅下降，但是集裝箱吞吐量在總體上是處于上升的。煙臺港和秦皇島港的集裝箱吞吐量都基本未增加。

圖4 環(huán)渤海主要港口貨物吞吐量

圖5 環(huán)渤海主要港口集裝箱吞吐量

2 研究方法和指標選取

2.1 DEA-Malmqusit 方法

Malmquist 指數(shù)模型適用于分析研究對象在不同時期內(nèi)的動態(tài)效率變化，對這個時期內(nèi)投入產(chǎn)出的生產(chǎn)效率進行測度，同時客觀地顯示出純技術(shù)效率、規(guī)模效率、技術(shù)進步變化率與Malmquist 指數(shù)之間的關(guān)系。

用Malmquist 指數(shù)來表示兩個時期內(nèi)研究對象的動態(tài)效率變化情況：

式（1）中：Dn（xi,yi）和Dn+1（xi,yi）分別代表以第n 和n+1 時期的技術(shù)為參照的距離函數(shù)，i=n,n+1；xn和yn分別表示在n 時期的投入和產(chǎn)出；同理xn+1和yn+1分別表示在n+1 時期的投入和產(chǎn)出。當最后的值大于1 時，說明港口在n 和n+1 時期內(nèi)全要素生產(chǎn)率是增長的，反之就是減少的。該指數(shù)也可以分解為綜合技術(shù)率指數(shù)和技術(shù)進步指數(shù)：

在式（2）中等號右邊的第一個分式表示綜合技術(shù)效率，括號里面的是技術(shù)進步效率指數(shù)。同時我們用VRS 代表規(guī)模報酬可變，用CRS 表示規(guī)模報酬不變，進一步分解綜合技術(shù)效率如下：

式（3）中等號右邊第一個表示為純技術(shù)效率，接下來為規(guī)模效率。我們可以將Malmquist 指數(shù)公式看作為：全要素生產(chǎn)變化=綜合效率×技術(shù)進步效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率×技術(shù)進步效率。

2.2 指標選取和數(shù)據(jù)來源

目前，部分國內(nèi)學者對港口效率展開評價時所采取的指標體系如表1 所示：

表1 部分學者港口效率指標選取內(nèi)容

依據(jù)指標選取時的科學性、原則性、代表性等，同時考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，參考相關(guān)學者提出的指標體系，本文投入指標為泊位長度、生產(chǎn)性泊位數(shù)、生產(chǎn)性萬噸級泊位數(shù)，產(chǎn)出指標為貨物吞吐量和集裝箱吞吐量。

產(chǎn)出指標和投入指標的相關(guān)數(shù)據(jù)均采自2012—2021 年《中國港口年鑒》、地方統(tǒng)計年鑒、國泰安數(shù)據(jù)庫、國家統(tǒng)計局等相關(guān)開放資料。

3 實證分析

分析各港口在2011—2020 年動態(tài)效率變化，得到的數(shù)據(jù)統(tǒng)計如表2 所示：

表2 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計特征

運用DEAP2.1 對原始數(shù)據(jù)進行分析，得出結(jié)果如表3 所示：

表3 7 個港口各時期Malmquist 指數(shù)平均值

從表3 分析得出，7 個港口在這10 年間的全要素生產(chǎn)效率均值為0.98，說明總體趨勢比以前來說降速為2%。從各年數(shù)據(jù)上看，在2011—2012、2012—2013、2016—2017、2017—2018 這4 年7 個港口整體效率上處于增速，大約在1%～4%。而在效率沒有達到1 的年份中，只有2013—2014、2014—2015 兩年是受到了技術(shù)進步效率指數(shù)的影響；結(jié)合最后2 年的數(shù)據(jù)來看，由于規(guī)模效率和純技術(shù)效率均低于平均水平，導致綜合技術(shù)效率對全要素生產(chǎn)效率產(chǎn)生比較強的負面影響。

從表4 中看到，在這10 年間各港口效率從高到低分別是：青島港、煙臺港、天津港、唐山港、大連港、營口港、秦皇島港。在這7 個港口中，青島港和煙臺港的港口效率均值達到了有效，剩下的5 個港口均不同程度的受到了綜合技術(shù)效率和技術(shù)進步效率指數(shù)的影響。其中，只有唐山港的綜合技術(shù)效率達到了有效，是技術(shù)進步效率的影響，天津港是因為純技術(shù)效率對全要素生產(chǎn)效率的負向作用才導致未達到有效，剩下的3 個港口的規(guī)模效率都低于平均水平，這說明大連港、營口港和秦皇島港的規(guī)模效益沒有發(fā)揮出來。

表4 各港口在2011—2020 年Malmquist 指數(shù)平均值

4 結(jié)論和建議

本文通過對環(huán)渤海港口群中的7 個港口進行現(xiàn)狀分析，在相關(guān)公開資料收集數(shù)據(jù)后，基于DEA-Malmquist 模型，運用DEAP2.1 對各港口的效率值進行測度分析，得出結(jié)論如下：

第一，近2 年港口效率基本上處于降速階段，究其原因是受到了綜合技術(shù)效率中的規(guī)模效率和純技術(shù)效率的影響。但是從這兩年的發(fā)展趨勢上，2019—2020 年的效率較2018—2019 年來講已經(jīng)開始回升，只有技術(shù)進步效率是下降的態(tài)勢，說明在綜合技術(shù)效率上延續(xù)這個回升的狀態(tài)，調(diào)整技術(shù)進步效率，那么會對港口效率產(chǎn)生正向影響。

第二，各港口的效率值順序為：青島港＞煙臺港＞天津港＞唐山港＞大連港＞營口港＞秦皇島港，總體趨勢上表明各港口處于各要素相對協(xié)調(diào)，港口運營水平相對較高，有著不錯的產(chǎn)出效果。效率沒有達到優(yōu)的5 個港口中有3 個港口在技術(shù)進步效率上低于1，說明需要在技術(shù)創(chuàng)新方面努力，同樣的規(guī)模效率中也有3 個港口效率值低于1，說明這三個港口也需要在規(guī)模上進行調(diào)整。

通過對7 個港口在2011—2020 年各時期效率平均值和各港口在2011—2020 年間的效率平均值的分析后，得出上述結(jié)論，本文結(jié)合社會背景、政策背景、經(jīng)濟環(huán)境等影響因素，同時考慮各港口現(xiàn)狀，提出以下對策：

第一，堅持國家、各省對港口的發(fā)展政策方針不變，抓住“一帶一路”等機遇，維持總體向上的大環(huán)境。同時對剛進行整合的大連港和營口港來說，積極磨合新的領(lǐng)導班子，提高港口運作水平和決策水平。加強遼寧港口群、山東半島港口群、津冀港口群之間的聯(lián)系，分享各自經(jīng)驗，提高整體綜合技術(shù)效率，加強港口建設(shè)，盡快完成港口設(shè)施設(shè)備更新?lián)Q代、泊位改造、合并，提高港口技術(shù)進步效率。

第二，大連港、營口港和秦皇島港的規(guī)模效益并沒有發(fā)揮出來，大連港和營口港的合并組成遼寧省港口集團，秦皇島港和黃驊港也組成了河北港口集團，港口的合并帶來的是規(guī)模的擴大，但是建議不要依托更大資源進行盲目擴張，應該利用現(xiàn)有資源，打磨基礎(chǔ)發(fā)揮現(xiàn)有的水平。對于唐山港來說，通過加快設(shè)施設(shè)備的更新、大數(shù)據(jù)平臺的創(chuàng)建來建造智慧港口，提高港口技術(shù)水平。對于天津港來說，建議通過調(diào)整貨物種類，加強和無水港的合作，汲取單位貨物價值，堅持智慧港口發(fā)展策略。