自由貿易港背景下海南省港口物流效率研究

中圖分類號：F259.27文獻標志碼：ADOI： 10.13714/j.cnki.1002-3100.2025.09.003

ResearchonPortLogisticsEfficiencyinHainanProvinceundertheBackgroundofFreeTradePort BasedonDEA-MalmquistModel

WANG Lizhen （Haikou University of Economics， Haikou 570lOo， China）

Abstract： The port is an important transportation 'hub connecting domestic and international markets，plays an important supporting role in global trade in goods，and is an important bridge for domestic and international dual circulation. With the steady progress of the construction of the free trade port， the development of port logistics in Hainan Province has showna series ofnew characteristics，and itis of great significance to explore the efficiency of port logistics in Hainan Province to promote the economic development of Hainan Province and the adjustment of the logistics：industry structure. Thispaper uses the Super -DEA model and the Malmquist model to comprehensively measure the logistics efficiency of major ports in Hainan Province from the static and dynamic perspectives， andbenchmarks the development of port logistics in the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area，and puts forward countermeasures and suggestions to promote the improvement ofport logisticseficiencyin Hainan Province，in orderto provide reference significance for promoting therealization of the integrated development path ofports，industries and cities.

Key words： free trade port; Hainan Province; port; logistics efficiency

0引言

2020年6月1日，中共中央、國務院印發的《海南自由貿易港建設總體方案》中指出海南自由貿易港要以貿易投資自由化便利化為重點，而港口作為國際貿易運輸的交通樞紐，是國家發展開放型經濟的窗口。港口物流已發展成為我國現代物流運輸體系重要的一部分，在社會經濟的發展中具有重要地位。港口物流高效率發展對于促進現代服務業的發展、加快海南現代產業體系的構建、推動海南自由貿易港的建設、提高國民經濟競爭力和建設生態文明具有重要意義。“十四五”規劃提出，要構建以鐵路、港口為依托的互聯互通網絡，打造國際陸海貿易新通道、要加快世界級港口的建設。可見，隨著自由貿易港建設的穩步推進，貿易方式創新和貿易渠道的拓展，海南省港口物流業將會迎來新的發展契機。

國外學者對港口物流效率的研究較早，Jose首次提出將DEA模型應用于港口物流效率評價中，并采用此方法對16個主要的國際集裝箱港口的物流技術效率和規模效率進行測算分析。Wankeetal運用兩階段的DEA模型分析了公共部門與私營部門的合作關系對巴西港口效率的影響。Jihong et al.構建了PCA-DEA模型，對中國港口物流效率進行評價。 Yu^? 采用數據包絡分析和灰色關系分析方法對寧波港口物流發展效率和其與城市經濟的協同效應進行研究。Zamora et al.基于仿真模型對墨西哥港口系統的效率水平進行測度，并分析基礎設施和流程改進對閘門堵塞的影響。Feng et al采用層次分析法對山東沿海港口的物流效率進行了評價。國內學者分別從不同角度、采用不同方法對港口物流效率進行了研究。曹光求、姚博鴻等、王婧等分別采用DEA模型對福建沿海港口、長三角地區港口、粵港澳大灣區港口群的物流效率進行測度。張陽等[采用Super-SBM模型對京津冀港口物流效率進行評價，探尋影響該地區港口物流發展的因素，在此基礎上提出促進京津冀地區港口物流效率的模式與路徑。姚博鴻等\"以上海港為研究對象，采用DEA-Malmquist模型，從靜態和動態角度對該地的港口物流效率進行研究，剖析上海港港口物流效率值不穩定的原因，并提出促進該地港口物流發展的對策建議。劉崇獻等[采用三階段 Super-SBM 模型對我國“一帶一路”沿線港口物流效率進行分析。賈玉蓮[3運用網絡DEA模型對寧波舟山港的物流效率進行了評價，并從純技術效率、規模效率和港口政策發展方面提出寧波港港口物流發展的對策建議。陳榮等構建了交叉效率DEA-IAHP模型，對選取的我國8個具有代表性的港口的物流效率進行測度，并證實了改模型的可行性。

綜上所述，現有關港口物流效率研究的相關文獻以靜態評價為主，且鮮有文獻基于自貿港建設背景對海南省港口物流效率進行研究。基于此，本文在自貿港建設背景下，采用 Super-DEA模型和 Malmquist指數模型，分別從靜態和動態角度對海南省主要港口物流效率進行綜合測度，并對標粵港澳大灣區港口物流發展，提出促進海南省港口物流效率提升的對策建議。

1港口物流效率測算

1.1研究對象

2022年海南港口貨物吞吐量為18806.1萬噸，其中，海口港1118.3萬噸，占比 59.1% ，洋浦港5346.1萬噸，占比 28.4% ，八所港1645.6萬噸，占比 8.8% ，三亞港123.7萬噸，占比 0.7% ，其他港口572.4萬噸，占比 3% ，如圖1所示。可見，海南省港口貨物運輸主要集中在海口港和洋浦港，其港口貨物吞吐量總占比超過 85% ，加之八所港和三亞港相關數據的缺失，因此，本文以海口港及洋浦港為研究對象，對海南省港口物流效率進行測度。同時，測算具有發展優勢的粵港澳大灣區各港口物流效率，與海南省港口進行對比，以更好的定位海南省港口物流發展水平。

1.2指標選擇與數據來源

指標的選取是物流效率評價的前提，也是評價結果好壞的關鍵依據。通過對前人港口物流效率指標選取的總結，基于指標選取的客觀性原則及數據可得性，選取生產用碼頭長度、生產用泊位個數作為投入指標，選取港口貨物吞吐量、港口集裝箱吞吐量作為產出指標，具體如表1所示。

指標的數據來源于《中國第三產業統計年鑒》、《中國交通運輸統計年鑒》、《香港港口統計數字一覽》及各港口城市統計年鑒。

1.3測算方法

為了對海南省港口物流效率進行深人分析，采用Super-DEA模型和Malmquist指數模型分別從靜態和動態角度對海南省港□物流效率進行測度。

1.3.1基于Super-DEA 物流效率靜態評價模型

Super-DEA 是由 Andersen和Petersen在1993年提出，該模型可彌補傳統DEA無法解決多個DMU達到有效時的排序問題，其對有效決策單元的原理是：在衡量效率時，有效的DMU;被取消，其余的DMU將組成一個新的生產前沿面，實現與有效DMU之間的區分，實現排序。因此，Super-DEA模型中有效DMU 的效率值已大于1，對最大值沒有限制。基于BCC投入導向的徑向超效率Super-BCC-I模型表示如下：

式中： s 表示產出指標的數量， m 表示投入指標的數量， n 表示DMU的數量。 x_ij 和 y_η 分別表示 j 個DMU的第 i 個輸人和第r 個輸出。 θ 表示超效率值， λ 表示權重系數矩陣。 X₀ 、 Y₀ 分別表示原始投入和產出。為了對有效的DMU排序比較，超效率DEA模型將 j≠k 添加到限定條件中。

1.3.2基于Malmquist指數的物流效率動態評價模型

Malmquist 指數模型由Malmquist 在1953年提出，該模型用于分析不同時期消費指數變化情況。之后，在 Malmquist 的基礎上，Fare等人最終確立了Malmquist指數分析模型。其模型表示如下：

式中： X_t，X_t+1 和 Y_t，Y_t+1 分別表示在 Φ_t 和 _t+1 時期的投入和產出指標。然后，以 χ_t 時期 T_t 為參照系， D₀^t（X_i^t，Y_i^t） ， 則分別代表 Φ_t 和 ^t+1 時期生產點的距離函數。若 M₀^t，t+1gt;1 ，說明全要素生產率呈上升趨勢，若 M₀^t，t+1lt;1 ，說明全要素生產率呈下降趨勢。

本文采用Cave法，對式（2）進行分解得：

=TFP=Tch×Ech=Pech×Techch×Sech

根據式（3）得，全要素生產率（TFP）可以分解為兩部分：技術變化 （Tch） 及技術效率變化 （Ech^） 。

Tch 表示生產技術的提高，會帶來生產邊際增加以及整個行業的效率提高。 Ech 表示科學有效的管理水平對技術效率的影響。若 Tch 和 Ech 的效率值均大于1，則表明相較于前一發展時期，綜合技術效率水平得到了提高；若 T_Ch 和 Ech 的效率值均等于1，則表明相較于前一發展時期，綜合技術效率水平沒有變化；若Tch和Ech的效率值均小于1，則表明相較于前一發展時期，綜合技術效率水平下降。Ech又可以分解為規模效率變化 （Sech） 和純技術效率變化 （Tech） 。其中，Sech表示規模經濟對技術效率產生的作用，Pech表示科技進步對技術效率的影響。

1.4實證分析

1.4.1基于Super-DEA物流效率靜態評價

本文基于Super-DEA模型，采用DEA-SOLVER軟件對2016—2021年粵港澳大灣區及海南省港口物流靜態效率進行測算，計算結果如表2所示。

由表2可知，2016—2021年海口港港口物流靜態效率值均小于1，未達到DEA有效，說明海口港整體物流效率不高。2016年及2017年，洋浦港港口物流靜態效率小于1，未達到DEA有效，但2018—2021年，洋浦港港口物流靜態效率大于1，達到DEA有效，說明在自貿港的優勢政策下，洋浦港合理配置資源，使港口物流效率得到了有效提高。

由圖2可知，2016—2021年，海口港和洋浦港港口物流靜態效率均呈波動上升趨勢，可以看出，海南省港口物流發展整體向好。也可以看出，2016—2021洋浦港港口物流靜態效率均大于海口港，且洋浦港港口物流靜態效率值均超過粵港澳大灣區平均水平，而海口港港口物流靜態效率值均低于粵港澳大灣區平均水平。

1.4.2基于Malmquist指數的物流效率動態評價

本文基于Malmquist指數模型，采用 DEAP軟件對2016—2021年粵港澳大灣區港口及海南省港口物流動態效率進行測算，結果如表3、表4和表5所示。

由表3可知，2016—2021年期間，僅2016—2017年和2019—2020年，海口港港口物流全要素生產率小于1，其他年份均大于1，也可以看出海口港港口物流全要素生產率呈波動上升趨勢，同時綜合技術效率的走勢與全要素生產率的走勢基本一致，表明綜合技術效率是帶動海口港港口物流效率上升的主要因素。這也說明海口港港口物流的持續穩定發展依賴于港口有效的管理及決策體系。從表3也可以看出，組成綜合技術效率的兩個效率指標中，純技術效率走勢與綜合技術效率走勢基本一致，而規模效率走勢與其差異較大，說明純技術效率的改善是提升綜合技術效率的關鍵，海口港應優化物流產業結構，實行精細化管理，促進港口物流效率的提高。

由表4可知，2016—2021年期間，僅2017—2018年和2020—2021年，洋浦港港口物流全要素生產率小于1，其他年份均大于1，且2019年后洋浦港港口物流全要素生產率呈下降趨勢，這不排除是新冠疫情對洋浦港港口物流的發展造成的影響。同時，可以看出洋浦港港口物流技術進步效率的走勢與全要素生產率的走勢一致，表明技術進步效率是影響洋浦港港口物流效率的關鍵因素，這也說明洋浦港港口物流的持續穩定發展依賴于技術創新和高新技術的應用。

由表5可知，2016—2021年，粵港澳大灣區各港口全要素生產率平均值為1.030，全要素生產率提高 3% ，海口港的全要素生產率為1.008，說明海口港港口物流全要素生產率整體呈上升趨勢，但上升幅度低于粵港澳大灣區平均水平。洋浦港港口物流全要素生產率為1.060，說明洋浦港港口物流全要素生產率整體也呈上升趨勢，且上升幅度高于粵港澳大灣區平均水平。

在綜合技術效率方面，海口港和洋浦港物流綜合技術效率均大于1，達到有效狀態。但在13個港口中，海口港物流綜合技術效率排名第八位，處于中下水平，表明海口港需要結合自身發展，學習其他港口的先進管理經驗，提升港口管理水平。洋浦港物流綜合技術效率在13個港口中位居前三。究其原因，一方面，自由貿易港政策優勢，為洋浦港產業結構的調整及港口服務能力的提升創造有利條件。另一方面，洋浦港位于海南島西部工業走廊的中心地帶，擁有獨特的地理位置和豐富的資源優勢。

在技術進步效率方面，海口港和洋浦港物流技術進步效率均小于1，均未達到有效狀態。在13個港口中，海口港物流技術進步效率排名第十位，而洋浦港位居末位。究其原因，一方面，海南省港口自動化程度較低，多數設備處于半自動化程度，部分作業仍靠人工完成。另一方面，海南省智慧港口的建設處于初級階段，物聯網、大數據等技術的利用程度較低。

2對策建議

在自由貿易港建設背景下，要推動海南省各港口物流效率的提升，始終要堅持“補短板、通堵點”。以市場為導向，聚焦港口轉型升級，立足提質增效，提高海南省港口物流要素聚集和信息資源配置能力，加速推進將海南省建設成為“西部陸海貿易新通道物流樞紐”和“面向國內和國際的‘國家大倉庫'”目標的實現。

2.1利用自貿港政策優勢，加速區域港產城一體化發展

當前，世界灣區發展正邁入以“開放性、創新性、協同性、宜居性”為顯著特征的“第四代”港產城階段。海南省應利用自貿港政策及區位優勢，借鑒舊金山灣、紐約灣、東京灣、粵港澳大灣區等世界一流灣區發展經驗，大力健全海南省現代航運產業服務體系、繼續做大航運流量和航線增量、持續推進海南各港口基礎設施能級提升、著力強化區域協同聯動，聚力推動海南港航業發展。同時，推進國際船籍港制度集成創新，吸引國際貿易龍頭企業和港航物流供應鏈平臺機構入駐海南。以合理布局發展空間和資源要素為主線，促進港口功能和產業鏈升級，實現港、產、城的一體化發展。

2.2加快數字化轉型，推動智慧化港口建設

港口的智能化程度已成為衡量港口物流競爭力的重要指標。在大數據、人工智能、區塊鏈等新一代數字技術的推動下，海南省各港口應從“硬件”和“軟件”方面同時發力，加快智慧化港口建設。在硬件方面，推進新一代AGV小車、推廣智能卡口、無人集卡、智能理貨及輔助機器人等智能化水平運輸設備規模化應用，提升港口作業自動化程度。利用BIM、地理信息系統、物聯網以及數字孿生等新技術，推進海南各港口航道船閘智慧化升級，加強船閘智能調度及智能誘導等技術應用，提供過閘申報、繳費等“一站式”服務，提升海南各港口運作效率。在軟件方面，依托全流程數字化憑證和區塊鏈等技術，推動建設面向全程物流鏈的“一站式”智慧物流協同平臺，強化與航運、鐵路、公路、船代、貨代等數據互聯共享，實現相關數據資源共用。

2.3提升港口綜合服務能力，優化口岸營商環境

自貿港背景下海南省港口綜合服務能力的提升，需優化供給布局，節約集約利用空間資源，優化港口布局規劃。同時，深化瓊州海峽兩岸港口的合作，對標粵港澳大灣區及北部灣標桿港口，改善大型船舶對集裝箱泊位的需求，加密海運航線網絡，拓寬海南省水路運輸通道。進一步優化海南省各港口裝卸存儲主業，完善港口船舶供應和服務保障體系。海南省可依托自由貿易試驗區、自由貿易港的口岸監管和政策創新，進一步優化進出口貨物通關模式，整合簡化報關單申報項目，提高出口便利化水平，優化出口環節服務。推進口岸物流單證全流程無紙化，提升海運電子提單應用率，提升港口物流服務效率。

2.4利用多式聯運節點功能，提升港口集疏運能力

自貿港背景下，海南省各港口集疏運能力的提升，首先，要健全港口集疏運體系，促進不同運輸方式間有效銜接，加快推動鐵路直通各港口的規模化港區，重點解決鐵路進港“最后一公里”問題。其次，要以“鐵水聯運”、“散改集”等為重點，構建以港口為樞紐的集疏運網絡。同時，推進多式聯運“一單制”，探索應用集裝箱多式聯運運單，推動各類單證電子化。最后，加快各港口物流樞紐建設，完善各港口多式聯運、便捷通關等服務功能，優化管理模式，加強與綜合貨運樞紐銜接。多式聯運節點功能的發揮，對海南省港口物流效率的提升有積極的推動作用。

參考文獻：

[1]JOSETONGZON.Eficiencymeasurementof selectedAustralianandotherinternationalportsusingdataenvelopmentaalysis[J].Transportation Research Part A Policy amp; Practice，2001，35（2）：1O7-122.

[2]WANKEPF，BARROS CP.Public-private partnershipsandscaleeficiencyinBrazlianports：Evidencefromtwo-stageDEA analysis[J]. Socio-Economic Planning Sciences， 2015，51（1）：13-22.

[3]JIHONGC，ZHENG W，FANGWEI Z，etal.Operationaleficiencyevaluationof ironorelogisticsattheportsof bohaibayin China： Based on the PCA-DEA model[J].Mathematical Problems in Engineering，2016（2016）：1-13.

[4]YUYB.EvaluationofdevelopmenteffciencyofNingboportlogisticsanditssynergywithurbaneconomy[J].JournalofDiscrete Mathematical Sciences and Cryptography，2017，20（6a7）：1369-1373.

[5]ZAMORA-TORRESAI，COBIANC.Efciencyanalysisof mexican lazaro cardenasport[C]//Chapters fromthe ProceedingsoftheHamburg InternationalConferenceofLogistics（HICL）.Hamburg Universityof Technology（TUHH），Instituteof Busi-ness Logisticsand General Management， 2019.

[6]FENGH，YEC，GAORW.AHP-Basedevaluationofportlogisticstransportationeficiency[J].JournalofCoastalResearch，2020，106：477-480.

[7]曹光求.福建省沿海港口物流效率研究——基于DEA-Tobit模型[J].物流科技，2022，45（1）：84-87.

[8]姚博鴻，譚春蘭，朱徐凱，等．基于DEA-Tobit 模型對長三角地區港口物流效率及其影響因素的實證研究[J].海洋經濟，2022，12（1）：21-31.

[9]王婧，周佳．粵港澳大灣區港口群物流效率評價及影響因素研究——基于DEA-Tobit模型的實證分析[J].物流技術，2023，42（1）：45-49.

[10]張陽，陳貞婕，岳瑾晶，等．京津冀港口物流效率及影響因素研究[J].江蘇商論，2020（7）：27-31.

[11]姚博鴻，譚春蘭．長三角一體化戰略背景下對上海港港口物流效率評價分析——基于 DEA-Malmquist模型[J].海洋經濟，2021，11（2）：42-50.

[12]劉崇獻，王迎澳，鄭晨熹．我國“一帶一路”沿線港口物流效率分析——基于三階段 Super-SBM模型[J].物流研究，2022（4）：22-32.

[13] 賈玉蓮．基于網絡DEA的寧波舟山港物流效率研究[D].舟山：浙江海洋大學，2020.

[14]陳榮，李玲．基于交叉效率 DEA-IAHP的港口物流效率評價研究[J].南陽理工學院學報，2018，10（2）：13-18.