劉忠 王波

摘 ?要：港口作為全球物流行業(yè)的重要節(jié)點(diǎn)，其在物流運(yùn)輸當(dāng)中的作用不容小覷。因此科學(xué)、有效地評(píng)價(jià)港口物流績(jī)效具有很大的研究意義。文章綜合考慮港口數(shù)據(jù)具有隨機(jī)性以及各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重具有不確定性的客觀事實(shí)，建立了適合港口的績(jī)效評(píng)價(jià)體系，在對(duì)產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)處理后采用隨機(jī)DEA模型對(duì)浙江省四大沿海港口進(jìn)行實(shí)證分析，為港口績(jī)效評(píng)價(jià)與港口建設(shè)提供理論參考。

關(guān)鍵詞：港口物流;隨機(jī)DEA;績(jī)效評(píng)價(jià)體系

中圖分類(lèi)號(hào)：U691 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Abstract： As an important node in the global logistics industry， the port's role in logistics and transportation cannot be underestimated. Therefore， scientific and effective evaluation of port logistics performance has great research significance. Article considering randomness of port data and each index weight is uncertain objective facts， the establishment of a suitable port performance evaluation system， is used for the output indicators after the data processing in random DEA model an empirical analysis of four major coastal ports in Zhejiang province， provide theoretical reference for performance evaluation of port and port construction.

Key words： port logistics; stochastic DEA; performance evaluation system

0 ?引 ?言

隨著經(jīng)濟(jì)的全球一體化，外貿(mào)行業(yè)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著不可替代的地位。海運(yùn)在外貿(mào)物流當(dāng)中是一種重要的運(yùn)輸手段，在進(jìn)出口供應(yīng)鏈中有著舉足輕重的地位。如何提升港口的服務(wù)質(zhì)量以及基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是港口物流企業(yè)需要考慮的很重要的一個(gè)問(wèn)題。由于港口物流的貨物運(yùn)輸量逐漸加大，客戶的要求也在逐漸提高。合理的配備港口資源是港口可持續(xù)發(fā)展的重要方式，通過(guò)對(duì)港口物流績(jī)效進(jìn)行科學(xué)的評(píng)價(jià)可以發(fā)現(xiàn)港口物流存在的一些隱藏問(wèn)題，并且根據(jù)績(jī)效研究結(jié)果可以為港口發(fā)展提供有參考價(jià)值的意見(jiàn)，從而使港口更科學(xué)合理的運(yùn)營(yíng)，最終使得港口物流運(yùn)輸更加有效。

近年來(lái)，越來(lái)越多的國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)港口物流績(jī)效評(píng)價(jià)運(yùn)用各種方法展開(kāi)了研究。由于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型不必考慮每項(xiàng)投入產(chǎn)出所占比權(quán)重，可以很好地解決多投入多產(chǎn)出的問(wèn)題，大多數(shù)學(xué)者采用該方法進(jìn)行港口物流績(jī)效的研究。陳軍飛等[1]運(yùn)用DEA模型對(duì)15家水運(yùn)上市公司經(jīng)營(yíng)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，并根據(jù)反映水運(yùn)公司經(jīng)營(yíng)效率的評(píng)價(jià)結(jié)果提出改善措施。楊華龍等[2]利用DEA模型對(duì)我國(guó)主要集裝箱港口績(jī)效進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，探討各大港口的瓶頸問(wèn)題從而提出了大連港集裝箱發(fā)展建議。在研究過(guò)程中，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)當(dāng)決策單元中的指標(biāo)數(shù)量到一個(gè)程度時(shí)，評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性與精確度將會(huì)受影響。曹陽(yáng)龍等[3]將主成分分析法（PCA）與DEA相結(jié)合，提出PCA-DEA復(fù)合評(píng)價(jià)模式，以解決直接采用DEA的限制問(wèn)題。融入PCA的DEA應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，逐漸受到廣大學(xué)者的關(guān)注。但現(xiàn)有研究大多基于傳統(tǒng)的DEA，并未考慮統(tǒng)計(jì)、觀測(cè)引起的誤差。而事實(shí)上，港口績(jī)效的投入與產(chǎn)出指標(biāo)往往會(huì)受到測(cè)量誤差以及數(shù)據(jù)噪音等影響，加上投入后產(chǎn)出效益的規(guī)律，各項(xiàng)產(chǎn)出指標(biāo)實(shí)際上具有一定的隨機(jī)性。虞曉雯等[4]對(duì)2005～2011年中國(guó)商業(yè)銀行效率進(jìn)行了實(shí)證分析，提出一種新的隨機(jī)DEA方法，并運(yùn)用該方法與傳統(tǒng)DEA得出的分析結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果發(fā)現(xiàn)這種隨機(jī)DEA方法比傳統(tǒng)DEA具有更高的區(qū)分度。

本文受隨機(jī)DEA模型啟發(fā)，考慮到傳統(tǒng)的DEA模型未將統(tǒng)計(jì)、觀測(cè)等引起的實(shí)際誤差考慮在內(nèi)，且實(shí)際上港口物流績(jī)效的數(shù)據(jù)具有不確定性以及某年的投入所產(chǎn)生的效益會(huì)持續(xù)較長(zhǎng)一段時(shí)間，所以決策單元的數(shù)據(jù)難以精確確定。而且為了使評(píng)價(jià)結(jié)果具有科學(xué)性、合理性，應(yīng)該用幾年的數(shù)據(jù)來(lái)綜合分析港口的績(jī)效，港口的投入和輸出服從一定的隨機(jī)分布。所以對(duì)于傳統(tǒng)DEA模型，隨機(jī)DEA模型更加具有實(shí)際意義[5]。

1 ?研究方法

1.1 ?隨機(jī)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis）是1978年美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家A. charnes和W. W. Cooper提出的一種交叉運(yùn)籌學(xué)、管理科學(xué)與數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究方法，它是根據(jù)多項(xiàng)投入產(chǎn)出，利用線性規(guī)劃的方法，對(duì)同類(lèi)單位進(jìn)行有效性評(píng)價(jià)的一種數(shù)量分析方法。而隨機(jī)DEA模型是在傳統(tǒng)DEA模型的基礎(chǔ)上考慮到指標(biāo)的隨機(jī)性提出的一種模型，該模型適用于多投入多產(chǎn)出且存在隨機(jī)性指標(biāo)的同類(lèi)單位的效率評(píng)價(jià)[6]。

1.2 ?普通最小二乘法

普通最小二乘法（Ordinary Least Squares）是一種回歸分析方法，通過(guò)使散點(diǎn)圖上的所有觀測(cè)值到回歸直線距離平方和最小，從而得到擬合曲線[8]。

由于港口物流公司的產(chǎn)出指標(biāo)（包括貨物吞吐，集裝箱吞吐、旅客吞吐）隨時(shí)間有明顯的增長(zhǎng)趨勢(shì)，因此本文運(yùn)用普通最小二乘法線性回歸模型，得到產(chǎn)出變量的估計(jì)值，用估計(jì)值的期望和方差作為產(chǎn)出變量隨機(jī)分布的期望與方差。

2 ?評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取

港口物流績(jī)效的評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取是以對(duì)物流服務(wù)進(jìn)行判別和評(píng)價(jià)的前提，并且對(duì)研究結(jié)果有著重要的影響，因此對(duì)于評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取應(yīng)該遵循相關(guān)的原則。本文對(duì)港口物流績(jī)效評(píng)價(jià)所采用的基本原則如下[9]：

（1）科學(xué)有效性：選取的指標(biāo)有一定的科學(xué)依據(jù)作為支撐，選出的指標(biāo)是港口物流績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果的重要因素。

（2）可比性：選取的各項(xiàng)指標(biāo)應(yīng)該是普遍的而不應(yīng)該是特殊的，各項(xiàng)指標(biāo)應(yīng)該是每個(gè)港口所共有的，而不是單獨(dú)某個(gè)港口所特有的。

（3）可得性：選取的指標(biāo)數(shù)據(jù)應(yīng)該是可以獲取的，如果選取的指標(biāo)數(shù)據(jù)無(wú)法通過(guò)合理合法的方式獲得，那么這項(xiàng)指標(biāo)便失去了它的價(jià)值。

（4）時(shí)代性：評(píng)價(jià)指標(biāo)需反映出當(dāng)前的時(shí)代特征和服務(wù)方式，不得過(guò)于先進(jìn)或者過(guò)于落后當(dāng)前時(shí)代的物流水平。

根據(jù)上述的指標(biāo)選取原則，本文所選取的指標(biāo)評(píng)價(jià)體系如表1所示。

根據(jù)上述指標(biāo)體系以及各項(xiàng)指標(biāo)的性質(zhì)，可以確定模型中的輸出指標(biāo)與輸入指標(biāo)。因此輸入指標(biāo)有港口建設(shè)規(guī)模的兩項(xiàng)指標(biāo)，以及港口物流規(guī)模下的碼頭總長(zhǎng)度、港口泊位數(shù)。輸出指標(biāo)包含基礎(chǔ)設(shè)施指標(biāo)三項(xiàng)指標(biāo)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平三項(xiàng)指標(biāo)[10]。

3 ?浙江省港口物流績(jī)效評(píng)價(jià)過(guò)程

3.1 ?對(duì)輸出指標(biāo)處理

由于港口的物流業(yè)績(jī)指標(biāo)（集裝箱吞吐、貨物吞吐）隨著時(shí)間呈現(xiàn)一定的增長(zhǎng)趨勢(shì)，所以本文用時(shí)間作為自變量，運(yùn)用普通最小二乘法（OLS）線性回歸模型，得到了產(chǎn)出變量的估計(jì)值，并用該估計(jì)值的均值與方差作為產(chǎn)出變量服從隨機(jī)變量的均值與方差[11]。

文章選取浙江省港口2014～2018年的數(shù)據(jù)，對(duì)寧波港、舟山港、溫州港、臺(tái)州港這四個(gè)沿海港口進(jìn)行物流績(jī)效研究。數(shù)據(jù)來(lái)源中國(guó)港口統(tǒng)計(jì)年鑒以及浙江省統(tǒng)計(jì)年鑒。將貨物吞吐、集裝箱吞吐、旅客吞吐三項(xiàng)數(shù)據(jù)作為因變量，進(jìn)行OLS線性回歸?；貧w結(jié)果顯示年份的估計(jì)系數(shù)大部分在0.08%的水平上顯著，說(shuō)明時(shí)間對(duì)三個(gè)輸出變量有顯著作用。

根據(jù)回歸方程，得到了上述六項(xiàng)指標(biāo)的估計(jì)值及其方差，并將其作為每個(gè)港口的輸出指標(biāo)在各個(gè)年份的均值與方差，對(duì)港口進(jìn)出口總值、港口城市GDP、港口城市人均GDP這三項(xiàng)指標(biāo)本文將其每年的觀測(cè)值的均值與方差作為隨機(jī)變量的均值與方差。這里對(duì)輸出指標(biāo)分不同方法處理是因?yàn)樯鐣?huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的三項(xiàng)指標(biāo)受影響的因素太多，盡管運(yùn)用OLS線性回歸得到的結(jié)果各項(xiàng)估計(jì)系數(shù)在1%以內(nèi)，但與每年觀測(cè)值的均值與方差結(jié)果相差并不明顯。以寧波港為例，數(shù)據(jù)處理結(jié)果如表2所示：

3.2 ?港口物流績(jī)效的評(píng)價(jià)結(jié)果

在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后，采用隨機(jī)DEA模型對(duì)2014～2018寧波港、舟山港、溫州港、臺(tái)州港的港口物流進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)，對(duì)隨機(jī)DEA模型的置信水平a分別設(shè)為0.05、0.1、0.15，運(yùn)用Matlab8.0求解模型，并對(duì)不同置信水平下得到的效率值進(jìn)行算術(shù)平均，結(jié)果如表3所示：

通過(guò)表3中可以看出浙江省沿海四大港口效率值大方向呈現(xiàn)逐年上升的趨勢(shì)，這說(shuō)明近年來(lái)海運(yùn)港口物流發(fā)展規(guī)模有遞增趨勢(shì)。計(jì)算2014～2018年各港口的平均效率值，可以得出效率值順序排名為寧波港>舟山港>臺(tái)州港>溫州港?？梢哉f(shuō)明2014

～2018年寧波港口投入后得到的回報(bào)收益效率最大，其次是舟山港、臺(tái)州港，最后是溫州港。其中舟山港與臺(tái)州港的效率值相差極小，這兩個(gè)港口盡管在吞吐規(guī)模上相差很大，但投入成本后的產(chǎn)出效益率大致相同。

4 ?總 ?結(jié)

考慮到港口產(chǎn)出指標(biāo)受數(shù)據(jù)噪音、統(tǒng)計(jì)誤差的影響以及投入成本后的產(chǎn)出收益受時(shí)間制約，故可認(rèn)為產(chǎn)出變量服從某種隨機(jī)分布。因此本文采用不同于傳統(tǒng)DEA的隨機(jī)DEA模型對(duì)港口物流進(jìn)行績(jī)效研究，通過(guò)對(duì)浙江省四大沿海港口進(jìn)行實(shí)例分析，驗(yàn)證了該方法的可行性與有效性。

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收稿日期：2020-10-21

作者簡(jiǎn)介：劉 ?忠（1995-），男，江西上饒人，上海理工大學(xué)管理學(xué)院碩士研究生，研究方向：決策分析;王 ?波（1960-），男，上海人，上海理工大學(xué)管理學(xué)院，教授，研究方向：決策分析。