基于“海上絲綢之路”的我國沿線港口綜合能力評價研究

文/張師

1.引言

當今社會發展分化，國際經濟不穩定的局勢一直在持續，每個國家所面臨的發展形勢依舊復雜多變[1]。港口作為“21世紀海上絲綢之路”的運輸網絡組成節點是推動不同地區經濟發展的至關重要的可用資源。隨著“一帶一路”合作戰略的持續推進，我國對外貿易往來也逐漸頻繁，經濟融合與命運共同體的趨勢也體現的愈發強烈。但是隨著新冠疫情在全球的爆發，我國的港口所面臨的形勢不容樂觀。在全球經濟發展受阻的情況下，港口的穩定運營作為調節經濟的重要支柱所發揮的作用非常重要。有不少港口外貿吞吐量下降明顯；也有港口縮減了泊位長度，減少了泊位數量以求緩解外部環境的打擊；部分港口盲目的投資對效率起到了反作用。港口如何避免資源的浪費，如何有效進行港區的相互借鑒發展等成了現階段許多港口急需解決的問題。對我國“21世紀海上絲綢之路”的沿線主要港口的綜合能力進行合理的評價可以反映出我國港口在對外出口貨物以及港區建設中所存在的問題。現有研究港口綜合能力評價的方法已經發展得比較成熟，隨著時代的推進不同的研究方法也出現了合理的結合。本文以因子分析作為主要的評價方法，對2020年我國“21世紀海上絲綢之路”的沿線主要的十二個港口的數據進行綜合評價指數的測算；最后通過聚類算法對其進行歸類。港口是開展國際貿易的重要樞紐，也為經濟的增長提供了推動性的力量。為了給“海上絲綢之路”沿線港口的發展提供參考，本文使用因子分析法，通過所選指標計算出了十二個港口的綜合評價得分，并使用聚類分析對得分進行分類。結果表明，這些港口可以規為三類：第一類港口的綜合能力最強，但發展潛力欠缺；第二類港口的綜合能力一般；第三類的港口的綜合能力最弱，但發展潛力高。最后根據分析的結果提出了相關建議。

2.研究方法

2.1 因子分析

因子分析主要依靠的是降低位數的方法，首先它找出了原始變量中不同元素的聯系，通過一系列的計算，最終用幾個新的變量來表示原始變量中的信息結構[2]。具體原理是假設樣本總數與指標個數構成了一個原始矩陣，則矩陣的每一列都可以表示為不同樣本所對應指標的含義：

式中u為指標的均值，z代表公共因子，ε 是特殊因子，因子載荷矩陣為A，l是公共因子載荷系數。進行因子分析時要利用主成分法進行對矩陣A進行預估，為了更直觀地解釋所算出公共因子在現實社會中的含義，減少主觀判斷的影響，可以使用最大方差法來對公共因子進行因子旋轉。在因子旋轉之后可以將矩陣中的公共因子表示為原始變量，可以得到最終的因子得分表達式：

2.2 K-means聚類

聚類分析是通過空間視角上的多種分類方法來對樣本數據進行距離上的描述與統計，根據距離的不同來表示不同數據對聚類中心親疏的程度。K-means算法的基本原理是，首先首現對原始數據進行處理，其次在空間中選擇幾個初始聚類中心，隨后對離聚類中心最近的點進行歸類，算出每個點到聚類中心的距離，在首次操作完成后要更新聚類中心的位置，最后多次迭代直到聚類中心不再更新。每個點到聚類中心的距離為：

3.綜合能力評價指標

為了能夠準確評價沿線港口的綜合能力，選取綜合評價指標時要可以反映出港口系統的時效性與準確性。在選擇指標時要遵循客觀性，可比性，和代表性的原則，所以一級指標選擇了可以反映出港口生產狀況的指標，衡量港口作業能力的指標以及未來港口發展潛力的指標[3]。

表1 指標選擇表

4.實例研究

4.1 因子分析過程

本文選取十二個“21世紀海上絲綢之路”我國沿線港口進行綜合能力評價。在進行因子分析之前要對原始變量中的相關系數和偏相關系數進行檢驗。普遍認為當KMO大于0.5時可以使用因子分析來進行研究問題。本文的取值為0.657可使用因子分析。在完成檢驗后采用石圖中特征值的陡峭變化程度來進行因子提取。本文在提取了三個公因子后折線開始變得平緩，這就表明三個公共因子已經滿足了提取的范圍[4]，它們用因子1，因子2和因子3來表示。為了更好地體現出所提取的三個因子與指標的解釋關系，使用最大方差法對成分矩陣進行旋轉，輸出結果如下圖所示：

表2 因子旋轉后表

貨物吞吐量，外貿吞吐量以及集裝箱吞吐量，碼頭泊位長度，城市GDP，泊位數量，第三產業總值中因子1的載荷絕對值最高，可以由因子1來代表。貨物吞吐量增長率和集裝箱吞吐量增長率可由因子2進行代表。城市GDP增長率可由因子3來代表。最后根據回歸法求出因子得分，利用所提取三個因子的方差累計值算出每個指標的權重算出綜合能力得分，最后綜合能力評價得分整理如下：

表3 因子得分及港口綜合能力評價得分表

4.2 結果分析

從綜合能力評價得分的角度來看，這十二個主要港口的綜合能力差距相對明顯。寧波舟山港等六個港口的綜合能力得分是正數，綜合實力要高于其他港口，其中寧波舟山港與上海港的綜合能力評價得分最高。煙臺港等六個港口的綜合得分都為負值，綜合實力相對較低，在十二個港口中競爭能力較弱。從因子得分的角度來看：上海港的因子1得分最高，表明城市的經濟狀況成為影響港口綜合能力的主要因素；因子2得分最高的是福州港與深圳港，這說明它們的港口發展的潛力最大，同時也有四個港口得分居于次位，它們的發展潛力要高于這十二個港口的平均水平，但是有六個港口潛力的得分為負，這就說明這些港口的發展受到了制約。因子3得分為正值的是青島港等四個港口，這說明它們所在城市的發展潛力巨大，城市的經濟發展作為重要的因素也在促進著港口綜合實力的提升。當港口的基礎設施及自身生產能力一般的情況下，可以更改港口企業在投資時所選擇的大環境，調節自身的財務狀況以提高港口的綜合能力水平[5]。

4.3 聚類分析

使用K-means聚類算法對十二個港口的綜合能力評價得分進行劃分，根據運算結果將所有港口分成三類，根據歐式距離公式可得每一聚類的平均得分，最終將港口分類整理，它們的分類結果以及到聚類中心的距離如下：

根據聚類的結果可以看出的是，第一類的兩個港口擁有最高的綜合能力評價得分，因為它們的港口物流規模最大，港口基礎設施完善，港口建設用地大，而且擁有所在城市的地理優勢，擁有可持續發展的空間。第二類的港口有四個，雖然港口的規模沒有第一類的港口那么大，但是第二類的港口在近十年中一直發展平穩，也是所在地區的重要大港。第三類的港口雖然綜合能力得分較低，相較于前兩類港口有許多地區以及建設資源上的劣勢，但是部分港口擁有較大的發展潛力，港口在綜合能力的提升方面依然有很開闊的空間。

表4 聚類表

5.結論與建議

本文運用因子分析法對十二個港口進行綜合評價指數的測算，其中寧波舟山港的指數最高，綜合能力最強；泉州港的指數最低，綜合能力最弱。用聚類分析將這些港口的綜合能力評價指數劃分為三個等級。本文提出以下建議：因子綜合得分排名高且在第一聚類中的港口它們的基礎設施較好，不足的是發展潛力受到了的限制，由于其所在地區的發展已經達到一定的規模，技術水平也趨于穩定，想要提高發展潛力，就要加大港口的體制創新，加強港口各部門間的相互協調以對抗疫情所帶來的沖擊，將自身的優勢輻射到其他港區。重視可持續發展，改良綠色港口作業的衡量等級，在貨物運輸過程中所造成的污染應設立相關部門進行跟進處理，在經濟允許的范圍內使用清潔能源的作業機械來進行日常的生產活動，運輸車輛和拖輪等相關陸上運輸工具可使用電力驅動[6]。第二類港口的指數要低于第一類，但總體發展態勢良好，要繼續保持，努力將自身的資源優勢進一步轉化為高質量發展的優勢以便成為我國對外貿易港口的中堅力量。第三類港口的指數較低，但有較強的發展潛力，這些港口要重視港口城市的建設，加強港城協調水平，加大高質量人才的引進，提高港口物流系統的優化程度。最后港口間要積極推進物流聯盟的形成以減少惡性競爭；合理分配資源，避免港口的無效建設；采用高效的管理模式進行運營，重視貨物吞吐量的變化，發展集裝箱業務，完善以港口為中心的國際物流中心的建設；在全球經濟一體化的大趨勢下，以國際市場為導向來提升港口的國際競爭力。