基于DEA模型的上海港與寧波舟山港港口效率對比分析

□ 時 安

(浙江理工大學，浙江 杭州 310018)

港口效率評估有利于各個港口提高競爭力，港口效率的提高有助于在國際貿易中取得物流優勢。根據港口效率評價結果，從港口實際情況出發，結合自身對標的國際同類型港口制定策略。研究港口效率不僅可以幫助港口的管理者合理化配置，防止港口出現過度投資、資源浪費等問題，也可以為政策制定者進行港口規劃提供有效信息。

近年來，長三角港口群的貨物和集裝箱吞吐量在全國占比逐步上升。在長三角港口群中，上海港和寧波舟山港占據著龍頭地位，截至2019年，寧波舟山港連續11年貨物吞吐量位居世界第一，上海港集裝箱吞吐量也已經連續多年位于世界前列。2019年12月，國家發布了《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》，把長三角一體化上升為國家戰略，通過港口間協同發展，打造世界一流港口群來參與國際競爭。在一體化過程中，需要做到港口之間優勢互補、分工協作，以此來提升長三角港口群的總體效率，但是目前各港口發展不均衡，在航運服務多方面存在競爭。通過對各個港口進行效率分析，可以合理配置資源、防止過度投資，對港口未來發展具有重要意義。本文選取長三角港口群中的代表性港口——上海港、寧波舟山港來進行效率分析，通過DEA分析法對兩港進行效率分析，并提出可能的影響因素和改進措施。

1 DEA方法與樣本數據

數據包絡分析方法(Data Envelopment Analysis,DEA)由A.Charnes、W.W.Coope和E.Rhodes[1]于1978年提出，在處理多項投入指標和多項產出指標時，具有避免主觀因素、簡化算法、減少誤差等優勢。基于以上特點，運用DEA模型分析各部門的生產效率在經濟領域中得到了廣泛的應用。在國內，自魏權齡[2]引入DEA方法以來，DEA方法逐漸成為港口效率分析中較為常見的手段。莊茜[3]運用DEA模型探討了數據包絡分析法在港口效率評價中的適用性，并分析出港口歷年的資源配置情況。李蘭冰等[4]使用DEA模型，對兩岸三地沿海港口進行了效率分析，發現長三角港口群效率高于其他港口群。徐海濤、王芬[5]使用DEA模型分析了舟山港區港口效率，指出港口發展存在規模效應，雖然舟山港區近年來一直在擴大港口規模，但是資源利用率有待提高。姚博鴻、譚春蘭[6]運用DEA-Malmquist模型對上海港區物流效率進行分析，證明近些年上海港規模的擴大使得物流績效不斷提高。綜上，使用DEA來對港口效率進行分析是可行的。

DEA模型選擇和指標選擇。

在使用DEA模型時，我們選用規模報酬可變的DEA模型(BCC-DEA模型)。BCC模型假設規模報酬可變，綜合效率代表資源利用率，并進一步將綜合效率分解為純技術效率和規模效率。純技術效率用來衡量企業的管理、技術等因素對生產效率的影響，規模效率則用來衡量企業規模因素給生產效率帶來的影響。運用BCC模型可以分析出歷年港口效率是受技術因素還是規模因素的限制，結合上文王芬指出的舟山港口發展過程中存在規模效應，本文選用BCC模型是切合實際的。

在投入指標和輸出指標的選擇上，王藝青、張思涵[8]提出在使用DEA方法時，輸入或輸出指標不宜過多，可通過對相關性較強的指標進行合并，來減少研究問題的維度，以便更好地進行分析。施玲玲[9]指出我國港口吞吐量的構成和計算非常復雜，以集裝箱為主的評價指標不符合我國實際狀況。因此，我們選用港口泊位數量(生產用和非生產用)、碼頭長度作為輸入指標，選擇貨物吞吐量作為輸出指標。

在數據的選擇上，我們采用2009-2019年的相關數據來搭建模型。表1和2中的數據均來源于歷年《中國統計年鑒》。

表1 2009-2019年上海港數據統計表

表2 2009-2019年寧波舟山港數據統計表

2 分析與建議

本文采取將上海港、寧波舟山港的歷年數據分別代入DEA模型，分析各自的港口效率，再進行對比。將選取的三項指標導入DEA模型測算，得到的2009-2019年的港口效率分析結果如下所示。

2.1 上海港效率分析

表3 2009-2019年上海港港口效率

圖1 2009-2019年上海港港口效率變化

上海港效率分析如表3、圖1所示：①就綜合技術效率來說，近年來，上海港綜合效率總體上一直在上升，但2017年以后其綜合效率穩定在0.98以上，實際產量接近該投入條件下的最大產出。這些可能與上海港自2017年以后貨物供給增長導致各碼頭生產處于飽和狀態有關。②就純技術效率而言，2009至2015年逐年下降，說明港口的管理、技術因素開始成為港口效率提升的短板。但2016年技術效率有大幅提升，隨后穩定在1。這可能是上海港在意識到管理、技術對效率的限制后，加強了對技術的投資。同時，設備更新、技術升級需要時間，所以可以判斷上海港在2016年以前就開始了對技術的投資，只是2016年才開始逐漸發揮作用。報道顯示，上海港自2017年開始投入運營的洋山四期碼頭為全球最大的自動化碼頭，大大提高了上海港的生產效率和貨物吞吐量。③就規模效率而言，2009年至2017年，規模效率基本保持增長，在2017年以后趨于平穩。這說明上海港在2017年以前規模收益遞增，對港區規模的擴大都是有效的，通過規模報酬的方式提高了港口效率。2009-2011年，技術效率始終高于規模效率，說明規模效率是這一階段綜合效率低下的主要原因。2011年到2015年，綜合效率一直大于純技術效率，說明純技術效率是限制港口效率的提高的主要因素。2016年以后，純技術效率、綜合效率都在0.9以上，說明港口對技術、規模的利用率都較高。

總體來看，上海港口的綜合效率一直在上升，但是增長速度由快到慢再到快。在2017年以前，港口效率的增長趨勢與規模效率的波動趨于一致。在2017年以后，港口效率變化與技術效率變化趨于一致。通過報道分析原因可能為：2008年以前，上海港面臨著集裝箱吞吐能力不足和深水泊位緊缺的問題，2008年洋山港三期深水工程建成，提供了更多的深水泊位，提高了集裝箱吞吐能力。在2009-2017年，上海港通過擴大規模、技術進步和設備更新來提高綜合效率，由于技術進步和設備更新具有緩慢性和周期性，該時間段的效率提高更依賴于擴大港區經營規模帶來的規模報酬遞增。2017年以后，洋山四期全自動化碼頭投入運營，大大地提高了生產效率，于是港口綜合效率變化與技術效率趨于一致。

這一判斷在表1中也有體現，隨著洋山港四期的運營，總碼頭長度和泊位數量自2015年逐年下降。在不考慮資本、技術限制的情況下，自動化碼頭的應用對效率的提升比擴大規模更為顯著。因此，在貨源充足的前提下，未來上海港效率的提高更加依賴自動化程度。可以預見，上海港想在國際競爭中取得優勢，需要依賴技術進步而不是擴大規模，進一步將前沿的技術、設備應用到港口生產環節中，提高港口的自動化程度、資源利用率，打造信息化、智能化港口。

2.2 寧波舟山港效率分析

表4 2009-2019年寧波舟山港港口效率

圖2 2009-2019年寧波舟山港港口效率

與上海港相比，寧波舟山港的綜合效率變化較為清晰(見表4和圖2):①港口綜合效率在近年來不斷提高。②對純技術效率分析，2009-2019年寧波舟山港的技術效率值基本均為1，港區的現有資源利用率較高。③就規模效率而言，除2016年外，其他年份規模效率都在逐年上升，至2017年接近1。寧波舟山港一直在擴大港區規模，利用規模報酬遞增來提高港口效率。

總體來看，2009-2019年，寧波舟山港的綜合效率的變化與規模效率的變化趨于一致。純技術效率始終高于綜合效率，說明規模是導致港口效率較低的主要因素。擴大港口規模對提高效率有顯著影響，寧波舟山港利用規模報酬遞增的優勢，不斷擴大港區規模，使得綜合效率不斷上升，在數據上表現為碼頭長度、港口泊位數量的不斷上升。雖然技術效率一直接近1，反應出港區的營運水平較高，但也可能是由于設備更新、技術進步緩慢。由此可以判斷，寧波舟山港對技術的投資在2019年之后。

3 兩港對比

近年來，上海港港口效率主要受純技術效率影響。2009-2017年，上海港先擴大自己的港區規模，隨后又加大了對管理、技術的投入，從兩方面來提高自己的港口效率。2017年之后，隨著洋山港四期全自動化碼頭的建成，其深水泊位能力、貨物吞吐能力得到較大提高。為了打造高效港口、綠色港口，上海港將貨物運輸任務從其他港區向洋山港區轉移，并在洋山港建設新碼頭的同時，關閉了一些設備老舊、吞吐能力差或者污染環境的舊碼頭。在數據上反應為2009-2019年間，上海港泊位數量、碼頭長度先上升后下降。

規模是限制寧波舟山港效率提高的主要因素，寧波舟山港也一直通過擴大港區規模來提高港口效率。表2顯示寧波舟山港的泊位數和碼頭長度從2009-2019年一直在增長。

兩港差異產生的可能原因。

策略不同來源于兩港面臨的外界挑戰不同。上海港的國家戰略定位為國際航運中心，對外需要面臨國外大型港口的競爭壓力，對內需要向長江協作港口輸出先進技術、管理經驗和資金，自身又面臨著深水泊位不足、集裝箱吞吐能力不足的問題。建設深水泊位、全自動化碼頭是上海港提高貨物吞吐能力、應對外部國際挑戰的必然要求。

寧波舟山港雖然港口吞吐能力強，但海鐵聯運程度低、國際合作航線少，無論是內銷還是外貿，首先面臨的問題就是與上海港之間的競爭。因此，寧波舟山港采取擴大港口規模來建立規模優勢、提高海鐵聯運程度等措施來降低成本，利用成本優勢吸引國內外貨源。其次，寧波舟山港整合前，舟山港需要與上海港、寧波港競爭，港口效率較低，碼頭等基礎設施較落后。整合后，貨源充足，急需建設深水泊位等級高的碼頭來提高貨物吞吐能力、建設鐵路配套設施提高海鐵聯運業務能力、港區外配套基礎設施等。

4 建議

在“一帶一路”、長三角一體化的背景下，上海港和寧波舟山港整合各自資源，協同推進長三角港口群一體化的發展。對于兩港之間，應該合理分配港口的服務范圍，避免因服務同質化而導致惡意競爭。在促進長三角一體化方面，應該利用自身先進的技術、管理經驗、資金等優勢帶動長三角其他港口發展。在應對國際挑戰方面，雙方都應提高港口處理集裝箱的自動化程度，引進專業人才。另外，應優化各自港口的產業布局，帶動港口相關產業發展。

5 局限性

本文存在一定局限性：①在搭建模型的數據選擇上，在輸入指標中，勞動力投入、集裝箱泊位、堆場面積、起重器數量、船舶平均滯留時間、港口利潤等數據收集難度大。②由于數據僅為2009-2019年，對于上海港、寧波舟山港2020年、2021年的數據無法納入模型，想要搭建更全面的模型需要獲取更多的數據。除了港口內部可控因素外，港口外部因素也間接地對港口效率造成影響，如貨車司機是否短缺、港口外公路是否經常擁堵。提高港口效率還需要與港口外部門進行配合，疏通港口外“堵點”。