高倜鵬　劉翠蓮　袁博

摘要：為評價(jià)“一帶一路”中國主要沿海港口效率，運(yùn)用三階段數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（data envelopment analysis， DEA）模型，對2013—2017年“一帶一路”中國主要沿海港口的運(yùn)營效率進(jìn)行實(shí)證研究。研究結(jié)果表明：（1）中國主要沿海港口總體上效率較低，這主要是由中國主要沿海港口的規(guī)模無效率造成的;（2）不同區(qū)域港口的效率存在較大差異;（3）北方區(qū)域和南方區(qū)域內(nèi)部各港口之間呈現(xiàn)出較為明顯的效率差異。提出一些提升我國沿海港口效率的對策建議。

關(guān)鍵詞：“一帶一路”; 港口效率; 效率評價(jià); 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）

中圖分類號：? F552

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

Efficiency evaluation of Chinese main coastal ports along Belt and Road based on three-stage DEA model

GAO Tipeng， LIU Cuilian， YUAN Bo

（College of Transportation Engineering， Dalian Maritime University， Dalian 116026， Liaoning， China）

Abstract：

In order to evaluate the efficiency of Chinese main coastal ports along the Belt and Road， a three-stage data envelopment analysis （DEA） model is used to empirically study the operational efficiency of Chinese main coastal ports along the Belt and Road from 2013 to 2017. The results show that： （1） the Chinese main coastal ports are generally inefficient， and the scale inefficiency is the main reason; （2） the efficiency of ports in different regions is quite different; （3） there are obvious differences in efficiency among the internal ports in the northern region and the southern region. Some countermeasures are put forward to improve the efficiency of Chinese coastal ports.

Key words：

the Belt and Road; port efficiency; efficiency evaluation; data envelopment analysis （DEA）

0 引 言

當(dāng)今全球經(jīng)濟(jì)仍處于深度調(diào)整和緩慢恢復(fù)之中，中國作為全球化經(jīng)濟(jì)和貿(mào)易的重要參與者，同樣面臨著轉(zhuǎn)型升級和結(jié)構(gòu)調(diào)整的壓力。在新時(shí)代背景下，習(xí)近平總書記提出了“一帶一路”倡議，旨在借鑒和發(fā)展古代絲綢之路的商貿(mào)經(jīng)濟(jì)路線和地域文化內(nèi)涵，與“一帶一路”沿線國家實(shí)現(xiàn)更高水平的區(qū)域合作，發(fā)掘經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動力。港口作為“一帶一路”倡議實(shí)施的重要節(jié)點(diǎn)，承擔(dān)著打通“一帶一路”沿線經(jīng)貿(mào)大動脈的重要角色，港口運(yùn)營效率的高低決定著經(jīng)貿(mào)往來的暢通與否。因此，本文對“一帶一路”沿線中國主要沿海港口的運(yùn)營效率進(jìn)行實(shí)證研究，為中國主要沿海港口的角色定位和港口建設(shè)提出建議。

目前，對數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（data envelopment analysis， DEA）方法的研究已經(jīng)相對成熟，國內(nèi)外很多專家學(xué)者都曾利用DEA方法研究了港口效率。TONGZON[1]和BARROS等[2]運(yùn)用DEA方法探究了一些國際港口的運(yùn)營效率問題。AL-ERAQI等[3]在評價(jià)港口效率時(shí)采用了DEA視窗分析法。聶鯨酈[4]選取了深圳港2009—2014年的投入產(chǎn)出面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用DEA方法分析了港口全要素生產(chǎn)率的變動狀況?？锖２ǖ萚5]運(yùn)用DEA模型實(shí)例研究了國內(nèi)若干個(gè)港口的成本效率，并對這些港口的效率進(jìn)行了對比與排名。羅俊浩等[6]借助SBM（slack-based measurement）-DEA模型對國內(nèi)若干港口的環(huán)境效率進(jìn)行了評價(jià)。陳義光[7]運(yùn)用DEA模型對福建省干散貨港口進(jìn)行了效率評價(jià)分析，結(jié)合福建省干散貨港口的發(fā)展實(shí)踐，從區(qū)域港口發(fā)展和政府保障措施等方面提出提升福建省港口效率的建議。然而，上述研究僅利用DEA的第一階段進(jìn)行了分析，并沒有考慮到一些客觀、隨機(jī)因素，所得出的結(jié)論實(shí)際指導(dǎo)意義較小。

LIN等[8]在評價(jià)亞洲地區(qū)主要集裝箱港口時(shí)共選取了5類評價(jià)模型，它們分別是D&G、CCR、BCC、SCE和A&P。LIU[9]在研究港口的動態(tài)效率時(shí)，以太平洋沿岸的數(shù)十個(gè)港口為研究對象，運(yùn)用了CCR模型、BCC模型和三階段DEA方法。沈金生等[10]基于三階段DEA模型，測算環(huán)渤海地區(qū)主要港口的DEA效率值，并給出了相應(yīng)的對策建議。王愛虎等[11]選取珠三角地區(qū)港口的投入產(chǎn)出面板數(shù)據(jù)，用三階段DEA方法對珠三角地區(qū)港口效率進(jìn)行了實(shí)證分析。丁彩虹等[12]運(yùn)用三階段DEA方法對江蘇省大型港口進(jìn)行效率測度，并提出了相應(yīng)的對策建議。從近幾年的文獻(xiàn)可以看出，多階段DEA模型考慮更多的客觀因素，能夠彌補(bǔ)單一階段DEA模型的不足，應(yīng)用范圍更廣。本文運(yùn)用FRIED等[13]提出的三階段DEA模型對“一帶一路”中國主要沿海港口的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率進(jìn)行研究，以期對中國主要沿海港口效率進(jìn)行更準(zhǔn)確的評估。

1 研究方法和數(shù)據(jù)

1.1 研究方法

相較于一般的DEA模型，三階段DEA模型能夠更為客觀地對決策單元（decision making unit， DMU）效率進(jìn)行評價(jià)。三階段DEA模型由三個(gè)階段組成：第一階段采用投入導(dǎo)向的BCC-DEA模型對DMU效率進(jìn)行一般評價(jià)，得出初步的DEA效率值;第二階段利用隨機(jī)前沿分析（stochastic frontier analysis， SFA）回歸模型對DMU的原始投入進(jìn)行同質(zhì)化處理，即剔除環(huán)境因素和隨機(jī)因素的影響;第三階段將原始投入數(shù)據(jù)替換為經(jīng)過同質(zhì)化處理的各DMU投入數(shù)據(jù)，再次應(yīng)用BCC-DEA模型進(jìn)行效率評價(jià)。三階段DEA模型的具體流程見圖1。

1.2 指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來源

1.2.1 相關(guān)指標(biāo)選取

國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)對港口投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)的選取方向相對集中：對于投入指標(biāo)，通常從自然條件、區(qū)位條件、設(shè)施資源和資金投入4個(gè)方面進(jìn)行選取;對于產(chǎn)出指標(biāo)，通常從生產(chǎn)經(jīng)營、設(shè)施利用和資產(chǎn)收益3個(gè)方面進(jìn)行選取?？紤]數(shù)據(jù)的可得性和準(zhǔn)確性，本文選取碼頭長度、泊位數(shù)量和萬噸級以上泊位數(shù)作為投入指標(biāo)，貨物吞吐量、外貿(mào)貨物吞吐量和集裝箱吞吐量作為產(chǎn)出指標(biāo)。

環(huán)境變量指客觀上影響港口運(yùn)營效率但主觀上不可控的因素，現(xiàn)有文獻(xiàn)中環(huán)境變量的選取通常從口岸環(huán)境、綜合服務(wù)、技術(shù)水平和環(huán)境資源4個(gè)方面考慮?？紤]到不同年份數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑的一致性，本文選取外貿(mào)進(jìn)出口總額、港口城市生產(chǎn)總值和港口城市總?cè)丝谧鳛榄h(huán)境變量。

1.2.2 樣本和數(shù)據(jù)來源

本文選取國家發(fā)展改革委、外交部和商務(wù)部聯(lián)合發(fā)布的《推動共建絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶和21世紀(jì)海上絲綢之路的愿景與行動》中提到的15個(gè)沿海港口中的14個(gè)港口（三亞港依據(jù)“三港分離”戰(zhàn)略規(guī)劃不再承擔(dān)貨運(yùn)功能）2013—2017年的數(shù)據(jù)，共420個(gè)投入、產(chǎn)出觀測值，其主要來源于2014—2018年的《中國港口年鑒》、國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站、相應(yīng)城市國民經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)以及各城市統(tǒng)計(jì)年鑒。

2 實(shí)證分析

2.1 第一階段：DEA模型結(jié)果

第一階段運(yùn)用MaxDea 8 Ultra軟件對中國14個(gè)沿海港口的運(yùn)營效率進(jìn)行測度，結(jié)果見表1。由表1可以看出，在不考慮環(huán)境變量和隨機(jī)因素時(shí)，中國14個(gè)沿海港口的綜合效率均值為0.731，純技術(shù)效率均值為0.847，規(guī)模效率均值為0.865。

2.2 第二階段：SFA回歸模型結(jié)果

第二階段運(yùn)用Frontier 4.1將第一階段得到的各投入變量松弛量作為被解釋變量，將外貿(mào)進(jìn)出口總額、港口城市生產(chǎn)總值、港口城市總?cè)丝谧鳛樽宰兞?，?gòu)建SFA回歸模型，結(jié)果見表2。

由表2可知，模型中大部分參數(shù)估計(jì)值都統(tǒng)計(jì)性顯著，說明SFA模型回歸效果較好，應(yīng)用SFA回歸模型去除環(huán)境變量對效率結(jié)果的影響是有必要的。根據(jù)表2可得出以下結(jié)論：

（1）外貿(mào)進(jìn)出口總額對于3個(gè)投入指標(biāo)的松弛變量都是有利因素。外貿(mào)進(jìn)出口貨物通常需要經(jīng)由海運(yùn)進(jìn)行遠(yuǎn)距離運(yùn)輸，外貿(mào)進(jìn)出口總額的提升往往意味著需要經(jīng)由港口完成周轉(zhuǎn)的貨物吞吐量的增長，同等投入條件下產(chǎn)出的提升意味著港口效率的提升。

（2）港口城市生產(chǎn)總值對于3個(gè)投入指標(biāo)的松弛變量都是有利因素。這是由于港口城市經(jīng)濟(jì)的繁榮促使港口增加了基礎(chǔ)設(shè)施的投入，促進(jìn)了貨物的貿(mào)易與流通，使得港口貨物吞吐量等產(chǎn)出得到了比投入更高幅度的增長，從而在一定程度上提升了港口效率。

（3）港口城市總?cè)丝趯τ?個(gè)投入指標(biāo)的松弛變量都是不利因素。這是由于常住人口數(shù)的增加促使港口增加基礎(chǔ)設(shè)施的投入，但隨之增加的港口產(chǎn)出不能與之相匹配，從而造成港口投入資源利用效率的下降。

2.3 第三階段：投入調(diào)整后DEA模型結(jié)果

將原始投入數(shù)據(jù)替換為剔除了環(huán)境因素和隨機(jī)因素影響的各DMU投入數(shù)據(jù)，再次運(yùn)用MaxDea 8 Ultra軟件進(jìn)行效率評價(jià)，可獲得第三階段各港口的效率值，見表3。

由表1和3可以看出，在剔除環(huán)境因素和隨機(jī)因素的影響后，效率值發(fā)生了明顯的變化，表明港口效率值受到了客觀因素的影響，因此利用SFA回歸模型對投入變量進(jìn)行調(diào)整是必要的。

3 中國主要沿海港口和不同區(qū)域港口效率差異分析

3.1 中國主要沿海港口效率分析

從中國14個(gè)沿海港口2013—2017年效率值的均值來看：第三階段綜合效率均值相較于第一階段的綜合效率均值有微幅上升，從0.731上升到0.746;規(guī)模效率均值小幅下降，從0.865下降到0.785;調(diào)整后純技術(shù)效率的均值上升較為明顯，從0.847上升到0.946。

由圖2可以看出，調(diào)整后大連港、天津港、煙臺港、福州港、泉州港、廈門港、汕頭港和湛江港的純技術(shù)效率均值均有不同程度的上升，其中煙臺港、福州港、泉州港、廈門港和汕頭港的效率上升最為顯著，表明這5個(gè)港口之前較低的純技術(shù)效率是較差的外部環(huán)境和隨機(jī)因素所導(dǎo)致的。從整體上看，除大連港、福州港和廈門港以外，中國主要沿海港口的純技術(shù)效率均值均處在高位，且不存在顯著差異，說明中國主要沿海港口的技術(shù)管理水平大多處在較高水平，在給定投入的情況下能創(chuàng)造出更大的產(chǎn)出。

由圖3可以看出：廣州港、青島港和深圳港調(diào)整前后的規(guī)模效率均值基本保持不變;天津港、上海港和寧波舟山港調(diào)整后的規(guī)模效率均值上升明顯;其他港口調(diào)整后的規(guī)模效率均值則均有不同幅度的下降，其中煙臺港、福州港、泉州港、廈門港、汕頭港和?？诟鄣囊?guī)模效率均值有明顯的下降，這說明本文所選取的3個(gè)環(huán)境變量對這6個(gè)港口的規(guī)模效率有顯著的積極影響。具體看，大連港、天津港、青島港、深圳港、廣州港和湛江港調(diào)整后的規(guī)模效率均值達(dá)到或接近DEA有效，其余港口均呈現(xiàn)不同程度的規(guī)模無效率。

由圖4可以看出，在剔除環(huán)境變量的影響后僅泉州港、汕頭港、湛江港、廣州港和海口港的綜合效率均值出現(xiàn)不同幅度的下降，其余港口的綜合效率均值均有不同程度的上升。具體看，若綜合效率均值達(dá)到0.8為優(yōu)，則綜合效率為優(yōu)的港口有天津港、青島港、上海港、寧波舟山港、深圳港、廣州港和湛江港，其余港口均呈現(xiàn)不同程度的綜合無效率，特別是汕頭港的綜合效率均值非常低（僅為0.339），這主要是由汕頭港本身規(guī)模無效率導(dǎo)致的。

3.2 不同區(qū)域港口效率差異

參照文獻(xiàn)[14]將“一帶一路”中國14個(gè)沿海港口按空間布局劃分成北方港口群（大連港、天津港、青島港和煙臺港）、長三角港口群（上海港和寧波舟山港）、東南港口群（福州港、廈門港和泉州港）和南方港口群（廣州港、深圳港、汕頭港、湛江港和?？诟郏┧拇髤^(qū)域港口。第三階段各港口群2013—2017年效率均值見表4。

從規(guī)模效率看，各區(qū)域港口間呈現(xiàn)出明顯的效率差異。長三角港口群與北方港口群難分伯仲，規(guī)模效率均值分別為0.844和0.886，均較接近DEA有效;南方港口群稍遜一籌，規(guī)模效率均值為0.789;東南港口群落后十分明顯，規(guī)模效率均值為0.604，低于整體平均水平。

從純技術(shù)效率看：長三角港口群純技術(shù)效率達(dá)到DEA有效;南方港口群和北方港口群也接近DEA有效，純技術(shù)效率均值分別為0.994和0.917;東南港口群相對最低，為0.868;四大港口群間差距較小?？梢钥闯觯耙粠б宦贰毖鼐€中國主要沿海港口的純技術(shù)效率處于較高的水平，這表明中國主要沿海港口在現(xiàn)有的港口投入條件和技術(shù)條件下有著拔群的效益轉(zhuǎn)化能力。

從綜合效率看：長三角港口群綜合效率均值最高（0.844），北方港口群次之（0.812），南方港口群再次（0.785），東南港口群最低（0.527）;北方港口群和南方港口群內(nèi)部各港口間的效率差異較為明顯。

4 結(jié)論與建議

根據(jù)上述分析可以得出以下結(jié)論：2013—2017年中國主要沿海港口整體上綜合效率較低，這主要是由中國主要沿海港口的規(guī)模無效率造成的;各港口群的效率存在較大差異，長三角港口群效率相對較高，其次是北方港口群效率和南方港口群效率，東南港口群效率相對較低;北方港口群和南方港口群內(nèi)部各港口之間呈現(xiàn)出較為明顯的效率差異;客觀、隨機(jī)的因素確實(shí)對沿海港口的生產(chǎn)效率產(chǎn)生了不同程度的影響。

針對實(shí)證結(jié)果并結(jié)合目前我國沿海港口發(fā)展特征，提出如下發(fā)展建議：

（1）合理規(guī)劃碼頭泊位，有序?qū)印耙粠б宦贰背h。從上文的數(shù)據(jù)分析可以看出，“一帶一路”中國主要沿海港口整體效率偏低主要是由港口規(guī)模無效率造成的，港口規(guī)模與發(fā)展現(xiàn)狀不匹配問題較為突出。港口對新泊位建設(shè)和對現(xiàn)有碼頭泊位改擴(kuò)建的盲目追求，并不一定能夠提高港口效率，有時(shí)甚至適得其反。因此，港口在對接“一帶一路”倡議的過程中應(yīng)該進(jìn)行科學(xué)的論證和合理的規(guī)劃，切不可急功近利，以免港口產(chǎn)能過剩造成港口效率低下。

（2）依據(jù)“一帶一路”倡議，推動區(qū)域港口資源整合。港口資源整合能夠從整體的角度出發(fā)對區(qū)域內(nèi)部各港口的資源配置、功能定位進(jìn)行規(guī)劃與指導(dǎo)，避免區(qū)域內(nèi)部港口間的重復(fù)建設(shè)和無序競爭，從而使各港口在協(xié)作中共同發(fā)展。港口資源整合已經(jīng)成為提升區(qū)域港口競爭力的必經(jīng)途徑。2017年以來，跨行政區(qū)域的港口資源整合的趨勢不斷加強(qiáng)，多個(gè)擁有重要沿海港口的省份都積極采取了各種措施對其港口資源進(jìn)行整合處理，從而不斷提升其自身的綜合實(shí)力和核心競爭力，促進(jìn)了我國對外貿(mào)易的快速發(fā)展和進(jìn)步。

（3）推進(jìn)智慧化港口建設(shè)，助力“一帶一路”倡議實(shí)施?！耙粠б宦贰敝袊饕睾８劭诘募兗夹g(shù)效率均達(dá)到或接近DEA有效，利用現(xiàn)有生產(chǎn)運(yùn)營基礎(chǔ)設(shè)施獲得最大產(chǎn)出的能力較高。未來“一帶一路”中國主要沿海港口特別是東南沿海地區(qū)的港口應(yīng)繼續(xù)開發(fā)和引進(jìn)新的智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)碼頭的自動化裝卸、船舶的智能調(diào)度、動態(tài)信息平臺的構(gòu)建，進(jìn)一步提高港口的純技術(shù)效率，從而提高港口的效率。這些年我國智慧化港口建設(shè)取得了一定成果：中國第一個(gè)自動化碼頭廈門遠(yuǎn)海碼頭，亞洲第一的自動化碼頭青島港全自動化集裝箱碼頭，以及世界單體最大、綜合自動化程度最高的上海洋山港四期碼頭相繼投入運(yùn)營。隨著5G時(shí)代的到來，更多的港口企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)5G通信，對傳統(tǒng)的人工碼頭進(jìn)行智慧化升級，進(jìn)一步助力“一帶一路”倡議的實(shí)施。

（4）響應(yīng)“一帶一路”政策號召，支持港口企業(yè)走出國門。港口企業(yè)走出國門順應(yīng)了中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要，有助于促進(jìn)我國對外貿(mào)易水平的不斷提高，加強(qiáng)與其他國家的貿(mào)易往來和經(jīng)濟(jì)交流?！耙粠б宦贰背h的提出，受到了諸多國家和地區(qū)的積極響應(yīng)，中國各主要沿海港口也加快了與“一帶一路”沿線國家建立友好經(jīng)濟(jì)關(guān)系的步伐，使得我國港口企業(yè)走出國門的步伐越發(fā)堅(jiān)定與穩(wěn)健。煙臺港集團(tuán)先后投資幾內(nèi)亞的金波港口和達(dá)圣鐵路的建設(shè)，建成一條完整的產(chǎn)業(yè)鏈條，上港集團(tuán)以色列海法新港項(xiàng)目進(jìn)展順利，這些都是中國港口企業(yè)走出國門的生動典型。未來中國沿海港口應(yīng)繼續(xù)擴(kuò)大與周邊國家港口的合作交流，把我國港口成熟的科技、管理制度和資金投向“一帶一路”沿線發(fā)展較為落后的國家，推動我國港口產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]TONGZON J. Efficiency measurement of selected Australian and other international ports using dataenvelopment analysis[J]. Transportation Research Part A， 2001， 35： 107-122. DOI： 10.1016/S0965-8564（99）00049-X.

[2]BARROS C P， ATHANASSIOU M. Efficiency in European seaports with DEA： evidence from Greece and Portugal[J]. Maritime Economics & Logistics， 2004， 6： 122-140. DOI： 10.1057/palgrave.mel.9100099.

[3]AL-ERAQI A S， KHADER A T， MUSTAFA A. DEA Malmquist index measurement in Middle East and East African containers terminals[J]. International Journal of Shipping and Transport Logistics， 2009， 1（3）： 249. DOI： 10.1504/ijstl.2009.027533.

[4]聶鯨酈. 基于DEA模型的深圳港港口效率研究[J]. 綜合運(yùn)輸， 2018， 40（8）： 114-118.

[5]匡海波， 陳樹文. 中國港口生產(chǎn)效率研究與實(shí)證[J]. 科研管理， 2007， 28（5）： 170-177.

[6]羅俊浩， 崔娥英， 季建華. 考慮CO2排放的中國八大集裝箱港口環(huán)境效率評價(jià)研究： 基于SBM-DEA模型[J]. 科技管理研究， 2014（21）： 66-69. DOI： 10.3969/j.issn.1000-7695.2014.21.014.

[7]陳義光. 基于DEA模型的福建省干散貨港口效率評價(jià)研究[J]. 物流科技， 2016（10）： 95-99. DOI： 10.13714/j.cnki.1002-3100.2016.10.026.

[8]LIN L C， TSENG C C. Operational performance evaluation of major container ports in the Asia-Pacific region[J]. Maritime Policy & Management， 2007， 34（6）： 535-551. DOI： 10.1080/03088830701695248.

[9]LIU Chunchu. Evaluating the operational efficiency of major ports in the Asia-Pacific region using data envelopment analysis[J]. Applied Economics， 2008， 40： 1737-1743. DOI： 10.1080/00036840600905126.

[10]沈金生， 郁威. 環(huán)渤海地區(qū)主要港口經(jīng)濟(jì)效率研究[J]. 華東經(jīng)濟(jì)管理， 2014， 28（10）： 72-76. DOI： 10.3969/j.issn.1007-5097.2014.10.014.

[11]王愛虎， 吳文玲. 基于三階段DEA模型的珠三角港口效率研究[J]. 工業(yè)工程， 2017， 20（3）： 82-88. DOI： 10.3969/j.issn.1007-7375.e16-1259.

[12]丁彩虹， 陶永宏. 長江經(jīng)濟(jì)帶戰(zhàn)略視角下的江蘇省大型港口績效評價(jià)研究： 基于三階段DEA模型[J]. 江蘇科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社會科學(xué)版）， 2018， 18（2）： 101-108. DOI： 10.16148/j.cnki.cn32-1743/c.2018.02.014.

[13]FRIED H O， LOVELL C A K， SCHMIDT S S， et al. Accounting for environmental effects and statistical noise in data envelopment analysis[J]. Journal of Productivity Analysis， 2002， 17： 157-174. DOI： 10.1023/a：1013548723393.

[14]劉長儉. “一帶一路”戰(zhàn)略下我國沿海港口的發(fā)展方向[J]. 港口經(jīng)濟(jì)， 2016（12）： 13-17.

（編輯 賈裙平）

收稿日期： 2019-09-02

修回日期： 2020-06-23

基金項(xiàng)目： 遼寧省社會科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目（L14AGL003）

作者簡介：

高倜鵬（1994—），男，江蘇南通人，碩士研究生，研究方向?yàn)榻煌ㄟ\(yùn)輸規(guī)劃與管理，（E-mail）mingruz22625282@163.com;

劉翠蓮（1964—），女，遼寧大連人，教授，碩導(dǎo)，碩士，研究方向?yàn)榻煌ㄟ\(yùn)輸規(guī)劃與管理，（E-mail）liu_cuilian@126.com