京津冀港口物流效率及影響因素研究

張 陽 ，陳貞婕 ，岳 瑾 ，鄧雨佳 ，杜欣欣

（天津商業大學：1.管理學院；2．管理創新與評價研究中心，天津 300134）

一、導言

隨著全球化進程的不斷加快，港口已逐漸成為引領國家和區域經濟持續發展和保持競爭優勢的新航標。港口物流是定位在港口的貨物流通，包括貨物集散、配貨裝載、運輸等①，它是現代物流供應鏈的重要支撐點，是一個區域的戰略和優勢所在。近年來，京津冀港口物流對區域經濟發展的輔助效用日益凸顯。但各港口仍存在物流作業成本偏高、設施建設重復率較高、港口發展不協同的現象，導致港口運營效率較低，在一定程度上阻礙了各港口及京津冀港口的協同發展。同時，京津冀區域頒布的物流政策存在目標不夠明確、各部門之間不協調的情況②。因此，有必要進一步有效地評價京津冀港口物流效率，并深入分析相關政策及環境等因素對港口物流效率的影響。

物流效率研究主要集中于長三角③、珠三角④及環渤海⑤等港口規模較為完善的區域，京津冀區域港口物流研究涉足較少。在測算方法的選擇上，多采用傳統的 DEA、DEA-BCC、DEA-CCR 模型⑥⑦和改進的 DEA 模型，如 PCA-DEA⑧⑨、超效率 DEA⑩?、SE-DEA??、三階段 DEA?等進行效率評價。 就分析效果來看，各模型仍存在無法有效考慮松弛變量、非期望產出等問題。關于物流效率影響因素的研究，國內外學者側重分析行業內部因素（政府財政支持???、物流資源投入水平?等）和外部因素（區位優勢?、信息技術水平?、經濟發展水平?等）。 Super-SBM模型兼有超效率和SBM模型的優點，可以更好地測度港口物流效率。并且縱觀現有研究，涉及政府支持力度這一因素的研究多從財政角度出發，而政策本身可以從空間布局、投資建設、運營方式等方面全面指導社會物流高效運行和健康發展，更能全面地衡量政府支持力度。

鑒于此，文章選取天津港、秦皇島港、唐山港及黃驊港為研究對象，構建Super-SBM模型從非徑向、非導向的視角對2007—2017年京津冀區域主要港口的物流效率進行實證分析，彌補了傳統DEA中徑向和角度的選擇而產生的偏差；在此基礎上將政策文本量化作為政府支持力度，根據面板數據探究政府支持力度、環境污染水平等不同外部環境條件對京津冀港口物流效率的影響。據此提出促進京津冀港口物流效率模式與途徑，為推動京津冀港口物流發展提供理論參考。

二、研究方法與指標數據

（一）研究方法

1.Super-SBM模型。Super-SBM模型是Tone提出的一種考慮松弛變量與非期望產出的模型?。相較于傳統DEA無法對多個效率值大于1的決策單元進行評價和排序，其優點在于采用非徑向、非角度的測算方法，有效考慮了松弛變量與非期望產出，規避了傳統DEA中徑向和角度的選擇而產生的偏差，同時使得其效率沒有[0,1]的限制。理論模型公式如下：

式中：ρ表示所要計算的港口物流效率，n和q分別表示投入與產出的指標個數，其中n=2,q=4,xik和yrk分別表示第k個港口第i項投入和第k個港口第r項產出，j表示港口總數，其中m=4，s分別表示投入、產出的松弛量，λ表示權重向量。若ρ≥1或ρ＜1時，代表決策單元或有效或無效。

2.回歸模型。 公式為：yi=α+β1x1i+β1x2i+…+βkxki+ei。對公式進行標準化：

式中:xi0為各變量原始值；ximax為第i個變量最大值；ximin為第i個變量最小值，對于經濟水平，取港口城市地區生產總值的最小值；xi為標準化后的變量，標準化后xi的取值范圍為0-1。

（二）指標選取與數據來源

1.港口物流效率指標選取。選取合理的投入產出指標是測算港口物流效率的關鍵，在對前人使用的指標進行分析整理的基礎上進行匯總（表 1）。

基于此，在兼顧評價指標選取的適用性原則與數據可得性原則的前提下，選取反映港口基礎設施規模的碼頭長度、碼頭泊位總數為投入指標，反映港口物流作業水平的貨物吞吐量、貨物吞吐量年增長率、集裝箱吞吐量、集裝箱吞吐量年增長率為產出指標（表2）。

2.港口物流效率影響因素指標選取。選取京津冀港口物流效率平均值作為因變量，結合已有研究中港口物流效率的影響因素，從以下幾個方面選取港口物流效率的影響因素。

（1）經濟因素。經濟發展水平會直接影響港口規模大小及港口運營水平，從而間接影響港口物流效率；外貿水平能有效衡量港口核心競爭力。選取港口城市地區生產總值反映該區域的經濟水平，進出口總額來衡量外貿水平。

（2）政府政策因素。物流政策不僅能在宏觀上調控和約束物流業的發展，而且在具體的物流實踐上具有指導和調整作用，對港口物流效率的提升具有間接作用。對京津冀區域近十年頒布的物流政策從政策力度、政策措施、政策目標三個維度進行量化，以此衡量政府支持力度。具體過程如下：

通過在北大法律信息網、國家法律信息網以及京津冀三地人民政府等各職能部門網站，以“物流”“流通”“運輸”等為關鍵詞，搜集整理2007—2017年京津冀三地頒布的241項物流政策文本，按照發布時間和發布單位對政策進行排序整理。將物流政策文本逐一從政策力度、政策措施、政策目標三個維度進行量化，根據公式計算政府支持力度x7x7，結果見表3、4。公式為：

表1 港口物流效率指標選取表

表2 京津冀區域港口物流效率投入和產出指標評價體系

式中：YPEi表示第i年京津冀三地頒布的物流政策平均效力，pej、pmj、pgj分別表示第 i年頒布的第j條政策的政策力度、政策措施、政策目標的分值，N表示第i年頒布的政策總數。

表3 2007—2017年京津冀地區物流政策效力

表4 影響因素變量描述

（3）環境因素。港口所處環境主要分為外部環境和內部環境。外部環境具體指環境污染水平和環境治理水平，選取京津冀區域的二氧化硫、氮氧化物及粉塵排放量，用主成分分析法進行降維處理，以衡量京津冀區域的環境污染水平。選取環境污染治理投資總額衡量環境治理水平；港口內部環境主要是港口所處地區的交通能力、港口對先進設備和技術的應用情況等，決定了港口集散貨物、處理貨物的規模和速度。因此選取該區域公路、鐵路的貨運量和周轉量通過主成分分析法降維處理來衡量集疏運能力，選取R&D經費內部支出、R&D人員全時當量、有效發明專利數、發表科技論文數通過主成分分析法降維來衡量科技水平。

三、京津冀港口物流效率評價分析

因規模較小的港口相關數據缺失，所以在進行效率測度時將京津冀區域規模較小的港口剔除，選取天津港、秦皇島港、唐山港和黃驊港為主要研究對象。鑒于2018—2019年數據不完整，因此主要根據2007—2017年京津冀區域的面板數據，采用Super-SBM模型，用DEA-SOLVER Pro5測算京津冀區域港口物流效率水平，具體結果見表5，效率趨勢圖見圖。

由表5可知，2007—2017年京津冀港口物流平均效率大小排名依次為天津港、黃驊港、唐山港和秦皇島港。其中天津港及秦皇島港物流效率波動幅度較大，唐山港及黃驊港物流效率整體波動幅度較小。

天津港物流效率平均值為1.62，且天津港十年來的物流效率值均在平均值以上。主要由于天津港位于京津冀與環渤海經濟圈的交匯點，有良好的區位優勢和廣闊的經濟腹地，且有完善的港口基礎設施、穩定的貨源與吞吐量，為港口物流效率的提升奠定了良好的基礎。值得注意的是，2015年天津港正處于國家 “一帶一路”建設、京津冀協同發展等的機遇期，其物流效率在2015年增至最高。

秦皇島港的物流效率波動較大，且效率值大多為無效狀態。主要受煤炭運輸不景氣、我國鋼鐵產能過剩、港航市場持續低迷，并且有政策要求鋼廠遠離京津地區的影響。導致秦皇島港貨物吞吐量受到一定沖擊，造成港口產出不足，進而港口物流效率偏低⑤。

作為新興港口，除個別年份外黃驊港及唐山港物流效率均在平均值以上，整體物流效率水平較高。主要與兩港不斷加深港口泊位建設、加大技術改進和調整綜合交通運輸體系有關，煤炭吞吐量和貨物吞吐量近年來都有顯著的上漲，在一定程度上推動了港口物流效率的提升。

四、京津冀港口物流效率影響因素分析

運用SPSS對回歸模型進行計算，如表6所示。結果顯示，除集疏運能力之外，環境污染水平、環境治理水平、經濟發展水平、外貿水平、科技水平及政府扶持力度五個變量均通過了顯著性水平檢驗，具體解釋如表6。

表5 京津冀區域2007—2017年港口物流效率評價結果

圖1 京津冀區域2007—2017年港口物流效率趨勢圖

表6 京津冀港口物流效率影響因素回歸結果 （系數a）

（一）經濟因素

經濟水平對港口物流效率提升具有顯著正影響，而外貿水平對港口物流效率具有負影響。經濟發展水平越高的地區，港口先進生產技術、生產工具、管理手段等運用水平較高，從而推動港口物流效率的提升。當前京津冀港口外貿水平的提高大大增加了對港口貨物集散能力的要求，而囿于港口本身的規模，這一需求尚不能得到充分滿足，從而產生了大量壓船壓貨的現象，在一定程度上對港口物流效率造成了負面影響。

（二）政府政策因素

政府支持力度對港口物流效率具有顯著負影響，唐建榮認為政府支持力度對物流效率的提高作用之所以表現為阻礙，是因為政府對物流業的發展支持欠缺針對性?。在對京津冀物流政策收集、整理與精讀過程中發現具體針對港口物流發展的政策文本數量極少，且有些政策措施與目標在具體運用中可操作性不強，除此之外缺少具有前瞻性的物流政策，因此對京津冀區域港口物流的發展并沒有起到實質性的促進作用。

（三）環境因素

內部環境表明科技水平在10%水平上通過了顯著性檢驗，區域科技水平越高，港口自動化、智能化機器設備應用水平越高，對港口物流效率的提升具有積極影響。集疏運能力對港口物流效率具有正向影響，但沒有通過顯著性檢驗。可能與港口各種運輸方式分配不合理，相互之間銜接不暢等原因有關，因此對港口物流效率的提升作用不顯著。

五、討論與結論

（一）討論

1.把握京津冀協同發展戰略機遇，實現港口協同發展。對京津冀港口物流效率測度分析可見四個港口發展協同度不高。天津港與秦皇島港作為傳統型港口，呈現出兩種截然不同的港口物流發展現象。唐山港與黃驊港作為新興港口，整體物流效率水平較高。因此應緊跟相關政策，把握京津冀協同發展戰略機遇，整合港口物流資源，加強各港口間的聯系。從根源上解決港口間惡性競爭、重復建設、爭搶貨源等問題，以發展優勢互補、互利共贏的港口群，推動京津冀港口協同發展，實現由港口各自發展向港口群發展的轉變。

2.加速京津冀港口轉型升級，實現港口錯位發展。加速京津冀港口轉型升級，推動京津冀港口功能形態向“第四代港口”發展。同時應明確京津冀港口各自的功能定位，根據各港口地理位置和功能特點等制定港口有效發展的經營方案，合理分配不同類型的業務，最大化地發揮各港口優勢。天津港應緊抓北方國際航運中心的機遇，加強建設有競爭力的國際貿易大港。秦皇島港作為世界最大的煤炭輸出港應加快 “西港東遷”建設，推動港口向綠色新型港口轉型。唐山港應綜合發展煤炭、石油、鐵礦石及集裝箱等業務。黃驊港應綜合發展煤炭運輸、石油化工業務。以構建功能明確、分工合理的港口群，實現京津冀港口錯位發展。

3.調整政策方針，實現港口與環境協調發展。京津冀區域政府應不斷調整政策方針的落實制定，加強港口物流業發展政策的針對性，從長遠角度把握物流業發展趨勢，制定對港口產業發展有方向性指導意義且有前瞻性的物流政策。同時政府應發揮主導作用，積極制定環保物流發展規劃和相關技術標準，根據各港口自身實際經營現狀和區域環境情況，不斷調整環境規制力度。對環境污染情況較為嚴重的地區加大港口物流環保政策力度，協調處理環境與港口物流發展的不平衡狀況，從而現環境與港口物流和諧發展的雙贏局面。

（二）結論

本研究采用Super-SBM模型對2007—2017年京津冀區域四個主要港口的物流效率進行測度分析，并分析港口物流效率的影響因素，得出以下研究結論：

1.2007 —2017年京津冀區域四個港口發展情況為天津港物流效率最高，其次為黃驊港、唐山港及秦皇島港。四個港口物流效率發展趨勢不同，整體上升趨勢不明顯，并且協同性不高。其中天津港物流效率較為穩定且處于領先地位；黃驊港近六年來發展較好；唐山港物流效率圍繞平均效率曲線上下波動，整體發展趨勢良好；作為北方最大的煤炭樞紐港，秦皇島港物流效率波動較大，大多為無效狀態。

2.由影響因素分析結果可知，環境污染水平、經濟水平及科技水平對提高京津冀港口物流效率具有正向促進作用，而政府支持力度及環境治理水平對京津冀港口物流效率的提升有顯著負影響。

注釋：

①蘇丹.物流——低碳約束下港口物流服務供應鏈的效率研究[J].教育現代化,2017,4(48):261-262+267.

②牛鵬飛,田雪,王晨,劉小芳.京津冀協同發展下三地物流業創新政策分類模式與問題研究[J].商丘職業技術學院學報,2017,16(04):54-58.

③馬金鳳.基于DEA模型的長三角幾大港口物流效率分析[J].當代經濟,2014,(14):118-119.

④楊永義.珠三角港口物流競爭力評價和競合策略研究[D].浙江大學,2010.

⑤李釗.基于SCOR的環渤海港口物流效率研究[D].中國石油大學(華東),2014.

⑥李譚,王利,王瑜.遼寧省港口物流效率及其與腹地經濟協同發展研究[J].經濟地理,2012,32(09):108-113.

⑦楊健,徐佳胤.基于DEA模型的港口物流生產效率評價研究[J].三峽大學學報（自然科學版）,2017,(2).

⑧蔣建洪,楊建波.基于PCA-DEA的港口物流效率評價研究[J].價值工程,2019,38(01):87-89

⑨黃巧珍.基于PCA-DEA方法的“絲綢之路經濟帶”沿線國家物流效率測量研究[J].知識經濟,2019,(06):20-21.

⑩涂建,柳鍵.產業結構調整對低碳物流效率的影響研究——以江西省為例[J].荊楚理工學院學報,2018,33(02):60-66.

?賈圣強.中部地區農產品物流效率及其影響因素分析——基于超效率和Tobit模型的實證[J].商業經濟研究,2019,(11):158-160.

?周葉,張孟曉,楊潔.基于SE-DEA的省域物流行業生態效率研究[J].北京交通大學學報(社會科學版),2015,14(04):99-106.

?肖丹,劉聯輝.基于SE-DEA模型的廣東城市物流效率評價分析[J].物流技術,2011,30(11):101-103+112.

?吳文玲.“一帶一路”背景下我國沿海主要港口效率研究[D].華南理工大學,2018.

?魏國辰,樂雄平,孔令欽.長江經濟帶物流產業效率及其影響因素研究[J].數學的實踐與認識,2018,48(09):41-47.

?王維國,馬越越.中國區域物流產業效率——基于三階段DEA模型的Malmquist-luenberger指數.

?于麗靜,陳忠全.低碳視角下中國區域物流效率研究——基于SFA與PP的實證分析[J].生態經濟,2017,33(04):43-48+91.

?羅丹,謝守紅.供應鏈視角下的港口物流績效評價研究——基于超效率三階段DEA模型[J].物流技術,2017,36(03):152-157.

?何新安.廣東物流效率影響因素實證研究[J].鐵道運輸與經濟,2017,39(12):6-11.

?Tone K．Dealing with Undesirable Outputs in DEA:A Slacksbased Measure(SBM)Approach[R]．GRIPS Research Report Series，I-2003-0005．

?蒙露霜,羅瑤.欽州港物流效率與其腹地經濟協同發展[J].廣西民族師范學院學報,2017,34(06):77-81.

?倪志敏,高秀麗.廣東省港口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].廣東海洋大學學報,2017,37(05):11-16.

?秦雯.供給側改革下珠海港口物流效率及影響因素研究[J].商業經濟研究,2018,(22):138-140.

?張雪陽,范元偉.上海市港口物流效率與其產業結構的關聯性分析[J].物流科技,2016,39(05):91-94.

?趙冰梅,高磊,任冬.基于投入主導DEA模型的我國沿海主要港口物流效率研究[J].對外經貿,2015,(10):66-69.

?郭淑芬,趙曉麗,郭金花.文化產業創新政策協同研究——以山西為例[J].經濟問題,2017,(04):76-81.

?唐建榮,唐萍萍.中國物流產業效率的時空演化[J].北京工商大學學報(社會科學版),2018,33(06):43-53.

?馬冬,肖寒,白濤,陳偉程,付云芳.美國船舶港口大氣污染防治及對我國的啟示[J].世界海運,2017,40(11):23-28.