○馬金鳳

（上海立達(dá)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 上海 201609）

一、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法簡介

DEA（Date Envelopment Analysis，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析）是 1978年美國著名運(yùn)籌學(xué)家A.Charnes和W.W.Cooper等以相對效果概念為基礎(chǔ)發(fā)展起來的一種新的效率評價(jià)方法。具體來說，DEA使用數(shù)學(xué)規(guī)劃模型比較決策單元間的相對效率，它按照多指標(biāo)輸入和多指標(biāo)輸出對決策單元進(jìn)行評價(jià)，并且輸入與輸出指標(biāo)的單位可以不統(tǒng)一。

DEA的主導(dǎo)思想是基于一個(gè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)或者一個(gè)生產(chǎn)過程可以看成一個(gè)單元在一定可能范圍內(nèi)，通過投入一定數(shù)量的生產(chǎn)要素并產(chǎn)出一定數(shù)量的“產(chǎn)品”的活動(dòng)。雖然這些活動(dòng)的具體內(nèi)容各不相同，但其目的都是盡可能地使這一活動(dòng)取得最大的“效益”。由于從“投入”到“產(chǎn)出”需要經(jīng)過一系列決策才能實(shí)現(xiàn)，或者說，由于“產(chǎn)出”是決策的結(jié)果，所有這樣的單元被稱為決策單元DMU（Decision Making Unit）每一個(gè)被評價(jià)的單位或部門視作一個(gè)決策單元，一個(gè)決策單元在某種程度上是一種約定，由所有的決策單元構(gòu)成評價(jià)群體，處于同一群體下的每個(gè)決策單元都具有相同輸入指標(biāo)和相同的輸出指標(biāo)。在指標(biāo)項(xiàng)和單元組（評價(jià)群體）確定以后，采用數(shù)學(xué)規(guī)劃模型對輸入輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，得出每個(gè)DMU綜合效率的數(shù)量指標(biāo)，據(jù)此將各DMU定級排隊(duì)，確定有效的（即相對效率最高的）DMU，并指出其它DMU非有效的原因和程度，給主管部門提供管理信息。

DEA有兩種不同的應(yīng)用方式：靜態(tài)的橫向比較評價(jià)與動(dòng)態(tài)的縱向比較評價(jià)。橫向比較評價(jià)就是對同類型的各個(gè)決策單位進(jìn)行比較分析，確定與先進(jìn)單位之間的差距，并利用評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行因素分析，找出各個(gè)評價(jià)單位的薄弱環(huán)節(jié)和主要問題所在?？v向比較評價(jià)就是對同一個(gè)決策部門按不同的時(shí)期劃分為不同的決策單元，從而按時(shí)間（按年或月等）順序進(jìn)行綜合效率評價(jià)。這樣可以進(jìn)行動(dòng)態(tài)跟著分析，了解其發(fā)展?fàn)顩r，本文采取靜態(tài)的橫向比較評價(jià)。

表1 2012年各港口相關(guān)數(shù)據(jù)

二、長三角幾大港口物流效率分析

1、指標(biāo)的選取

根據(jù)DEA評價(jià)指標(biāo)選擇的原則和評價(jià)目標(biāo)，港口物流的輸出指標(biāo)選取了具有代表性的生產(chǎn)性指標(biāo)即港口貨物吞吐量和港口集裝箱吞吐量和以及一定程度上反映港口發(fā)展?jié)摿Φ母劭诩b箱吞吐量增長率。港口是解決供應(yīng)鏈上貨物大進(jìn)大出、的最佳切入點(diǎn)，因此港口吞吐量是反映港口物流競爭能力的一種表現(xiàn)形式，更為重要的是這一因素是集裝箱港口物流產(chǎn)出水平的基礎(chǔ)，而增長率則代表著一種潛在的發(fā)展實(shí)力，是反映港口未來發(fā)展的指標(biāo)。港口城市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對港口的貨源有著很大的影響，港口物流的輸出指標(biāo)包括對港口城市宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，如GDP、社會(huì)消費(fèi)品零售總額以及反映港口資源的港口萬噸級碼頭泊位數(shù)、港口碼頭泊位數(shù)以及集裝箱泊位數(shù)。

2、模型評價(jià)過程和結(jié)果分析

文章使用DEAP2.1軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，DEA模型的計(jì)算結(jié)果如表2所示。

從以上結(jié)果來看，九個(gè)港口中南京港和溫州港非有效。對南京港而言，其技術(shù)效率值為0.976，由于生產(chǎn)技術(shù)為投入導(dǎo)向，該港口的投入還有減少2.4%的空間，溫州港的投入還有減少0.2%的空間。以下針對南京港和溫州港進(jìn)行分析。

（1）南京港

Results for firm：3

Technical efficiency=0.976

PROJECTION SUMMARY

表2 2012年各港口DEA計(jì)算結(jié)果

表3

LISTING OF PEERS：

peer lambda weight

8 0.496

2 0.219

非DEA有效單元根據(jù)相應(yīng)的DEA有效單元進(jìn)行投影即可以實(shí)現(xiàn)相對有效各港口的效率改善參考港口，南京港它的參照港口為嘉興港和寧波舟山港。參考權(quán)數(shù)分別為0.496、0.219.溫州港的參照港口同樣也為嘉興港和寧波舟山港，參考權(quán)數(shù)分別為 0.202、0.078。

作為長江下游水陸聯(lián)運(yùn)和江海中轉(zhuǎn)的樞紐港，2012年南京港的集裝箱吞吐量為230萬標(biāo)箱，和達(dá)到DEA有效的目標(biāo)值391.992相比，還差了161.992萬標(biāo)箱，相當(dāng)于2012的70.43%。南京港作為長江沿線最大的煤炭中轉(zhuǎn)儲存配送基地、石油化工中轉(zhuǎn)基地和外貿(mào)散雜貨中轉(zhuǎn)基本港，進(jìn)出口貨物主要有煤炭、石油、礦石、鋼鐵、雜貨和集裝箱，集裝箱的發(fā)展有待提高。南京港的投入指標(biāo)都遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于DEA有效的目標(biāo)值，這一定程度上為南京港的發(fā)展帶來了條件，但是并沒有帶來相應(yīng)的產(chǎn)出。南京港曾是內(nèi)河最大的港口，但是諸多主客觀因素的影響，長江集裝箱第一大港已經(jīng)讓位于蘇州港。面臨周邊港口的激烈競爭，尤其是長江下游港口的競爭將更加激烈，比如太倉、蕪湖等港口在爭奪貨源、航線開辟等方面競爭尤為突出，對南京港擴(kuò)展集裝箱貨源已構(gòu)成嚴(yán)重的威脅。

南京港要依托華東第二大城市南京，充分發(fā)揮優(yōu)越的交通條件，正確面對挑戰(zhàn)，加強(qiáng)同其他長江沿線港口的合作，建成長江集裝箱轉(zhuǎn)運(yùn)中心，促進(jìn)集裝箱運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展。

（2）溫州港

Results for firm：7

Technical efficiency=0.998

PROJECTION SUMMARY：

表4

LISTING OF PEERS：

peer lambda weight

8 0.202

2 0.078

溫州港2012技術(shù)有效性DEA為0.998，參照港口同樣也為嘉興港和寧波舟山港，參考權(quán)數(shù)分別為0.202和0.078。

作為千年之港的溫州港，核心層腹地為溫州市，輻射層腹地為浙江臺州、麗水、金華、衢州和福建寧德市等周邊城市。腹地經(jīng)濟(jì)的發(fā)展為港口的發(fā)展創(chuàng)造了有利的條件，但是港口集裝箱的發(fā)展并沒有達(dá)到DEA有效值，離有效值141.723萬標(biāo)箱還差89.973，是2012年51.75萬標(biāo)箱的1.74倍。一方面是港口集裝箱發(fā)展缺乏動(dòng)力，由于溫州港沒有國際航線，集裝箱只能依靠內(nèi)支線運(yùn)輸，而內(nèi)支線運(yùn)輸經(jīng)常受時(shí)間、氣候和中轉(zhuǎn)港的因素影響較大，“棄水走陸”的現(xiàn)象仍然比較嚴(yán)重，而且溫州集裝箱運(yùn)輸在很大程度上依賴于財(cái)政補(bǔ)貼政策，如果一旦取消該政策，港口集裝箱外流現(xiàn)象就會(huì)加劇；另一方面是外貿(mào)貨源比重過小，含金量不高，2012年全港外貿(mào)貨物吞吐量僅占全港貨物吞吐量的7%，港口外貿(mào)貨源較為缺乏，這是制約溫州港發(fā)展的重要因素之一。

[1]云俊、張帆：基于DEA模型的港口物流效率分析[J].決策參考，2006（10）.

[2]吳文江：數(shù)據(jù)包絡(luò)分析及其應(yīng)用[M].北京：中國統(tǒng)計(jì)出版社，2002.

[3]年鑒編輯部：中國港口統(tǒng)計(jì)年鑒2013[M].中國港口雜志社，2013.

[4]魏權(quán)齡：數(shù)據(jù)包絡(luò)分析[M].科學(xué)出版社，2004.