智慧港口評價指標體系研究

智慧港口是以數字化為特征的“新賽道”，其建設和發展需不斷探索。為深入評估智慧港口建設成效，需要構建細化的指標體系。國內外學者從不同視角構建了智慧港口評價指標體系。中國港口協會于2023年7月發布智慧港口等級評價標準，旨在全面反映智慧港口建設狀況。徐磊等（2015）提出智慧港口標準化體系框架，包括基礎標準、應用標準、技術標準、運維標準、安全標準和服務標準六個方面。Chen等（2019）從港口生產經營制度、物流供應鏈系統、金融貿易服務技術、節能減排能力四個領域展開評價。蔡文學等（2019）關注基礎設施設備、運營管理、物流服務、創新服務、可持續發展五個維度。張新（2020）基于DPSIR模型構建指標體系。張勝權等（2020）比較國內外評價體系，提出中國智慧港口未來發展方向。Molavi等（2020）聚焦運營、環境、能源、安全與保障四個方面。于穎（2021）從信息化建設、智能生產、智能管理等九個層面設計指標。Makkawan等（2021）關注港口運營效率、環境與能源、安全與保障。郭殿禹（2022）從經營績效、生產規模等五個角度評估。Lee等（2022）納入運營、環境、社會、治理四個維度。肖悅（2022）聚焦港口生產運營、與腹地聯動、與自貿區聯動三個方面，研究自貿區背景下智慧港口建設。羅本成等（2023）構建包含基礎設施設備、運營管理等五個方面的指標體系。Yen等（2023）從運營、環境等五個維度展開研究。劉夢情（2024）從智慧綠色建設、基礎設施、發展潛力三個層面評價智慧港口。

國內智慧港口評估多采用定性分析，缺乏影響關系剖析，難以為港口企業提供建設指引。本文選取具有廣泛影響力的15套評價指標體系，運用文本分析和指標庫合成方法，構建包含一級和二級指標的綜合評價體系。為克服現有研究忽視指標間作用的不足，本文運用DEMATEL-ISM法，深入分析指標間的影響關系，旨在提高智慧港口評價結果的真實性，為提升港口智慧化水平提供針對性建議。

一、基于文本分析法的評價指標識別

1.挖掘評價指標文本信息

本文利用武漢大學研發的ROSTCM6平臺，對15套有代表性的智慧港口評價指標文本進行挖掘分析。首先導入文本數據，然后通過ROSTCM6.0分詞處理和詞頻統計，過濾掉“港口”等高頻詞，進一步對文本進行社會網絡分析，生成評價指標文本社會網絡圖譜。

2.分析評價指標文本信息

軟件分析得出的高頻詞反映了學者對智慧港口評價指標的整體判斷。本文選取頻次最高的60個詞結合社會語義網絡分析，將智慧港口評價指標劃分為五個維度：基礎設施設備、智能運營管理、智能服務管理、創新引領能力、能源環境。為確保指標來源的時效性和廣泛性，本文建立了包含15個國內外智慧港口綜合評價指標體系的指標庫。通過將文本分析得到的詞頻與指標庫內容相結合，確定了智慧港口二級指標。基礎設施設備包括基礎支持設施X1、基礎運作設備X2、信息化設施X3。智能運營管理包括生產管理X4、設施設備管理X5、信息技術管理X6。智能服務管理包括物流服務X7、創新服務X8、監管協同X9。創新引領能力包括創新研發X10、人才隊伍X11、標準規范X12。能源環境包括污染物排放控制X13、新能源消耗控制X14、新能源應用X15。

二、模型構建與分析

1.模型構建與數據分析

（1）構建直接影響矩陣。根據上述的指標邀請5名來自學校和港口企業專家學者對各評價指標間的相互關系進行打分，具體分值為0、1、2、3、4，代表無影響、較小影響、一般影響、較大影響、非常大影響。對獲得的數據進行平均化處理得到各數值的均值 a ，采用四舍五人的方法取整，從而建立直接影響矩陣 A 。

（2）構建綜合影響矩陣 T 對直接影響矩陣的數據進行運算處理，得出綜合影響矩陣 T_? ，再計算出各影響因素的影響度 r ，被影響度 Ψ_c ，中心度 f 及原因度 e ，進而得到原因因素和結果因素。根據分析結果繪制因果散點圖，如圖1所示。

（3）評價指標層級結構劃分。在綜合影響矩陣T的基礎上，設置閾值λ，剔除一些影響程度偏小的因素，從而得到簡化后的評價指標系統結構。本文通過計算綜合影響矩陣各指標的均值 a 與標準差 s 之和來確定 λ 值（Shela等，2023）。通過計算得到 a=0.14 ， s=0.04 則 λ 的取值為 λ=a+s=0.18 。在此基礎上，得到可達矩陣D 。之后以可達矩陣 D 為基礎，計算可達集 R_i（x_i） 和先行集 A_i（x_i） ，得到兩者的交集，將這些指標進行刪除，并將其歸類為底層指標。重復上述過程，當所有指標都被分配完畢，得到指標層次結構，并根據可達矩陣中各指標之間關系，識別到最終的指標層次遞階結構，如圖2所示。

2.關鍵評價指標分析

通過上文對智慧港口評價指標的計算分析，明確了各指標間的因果關聯，并構建了多層遞階結構解釋模型。該模型清晰展現了智慧港口評價指標之間的影響關系。

（1）表層影響因素分析

位于多級遞階解釋結構模型L1層級的評價指標包括基礎支持設施（X1、基礎運作設備（X2）、生產管理（X4）、設施設備管理（X5）、物流服務（X7）、人才隊伍（X11）、污染物排放控制（X13），這些指標是衡量港口智慧化水平的直接標準。

其中，基礎運作設備（X2）和生產管理（X4）的中心度排名分列第2和第1位，表明它們在提升港口智慧化程度方面發揮著關鍵作用，而其影響度排名分別為第5和第6位，說明它們很容易影響其他指標，凸顯了基礎運作設備和生產管理對于提高智慧港口生產運作效率和智慧化水平的重要性。

設施設備管理（X5）、物流服務（X7）的中心度排名居中，意味著它們在智慧港口評價體系中的互動性并不突出。但這兩個指標的被影響度排名靠前，表明它們很容易受到其他因素的影響，其效果在很大程度上依賴于外部環境和內部環境的支持與配合。

人才隊伍（X11）、污染物排放控制（X13）的中心度排名不高，說明這些指標對港口智慧化的直接影響相對較小，它們可能通過間接方式發揮作用。例如，隨著環保法規日益嚴格，港口需要采取措施減少污染物排放，這推動了智慧港口在環保領域的技術創新和投人以減少能源消耗和污染物排放，其影響度排名不高，表明它們對智慧港□其他指標的影響較小。

基礎支持設施（X1）的中心度排名最低，說明其對港口智慧化的直接影響較小。基礎設施主要通過與其他智慧港口技術的融合和互動，間接影響智慧港口的建設和發展。其影響度和被影響度排名均不高，表明其相對于其他評價指標而言較為獨立。

（2）中間層過渡影響因素分析

位于L2、L3、L4層級的創新服務（X8）、新能源消耗控制（X14）、創新研發（X10）、新能源應用（X15）、信息化設施（X3）、信息技術管理（X6）、監管協同（X9）構成了智慧港口評價指標的內部能力要素。

其中，信息化設施（X3）和新能源應用（X15）的中心度排名較高，表明它們對智慧港口評價的重要性。信息化設施的運用能夠提高港口物流的運作效率與準確性，新能源應用通常伴隨著自動化技術的引入，推動港口的智慧化發展，其影響度排名也比較高，說明提高信息化設施和新能源應用水平能夠促進其他評價指標的發展。

信息技術管理（X6）、創新研發（X10）、新能源消耗控制（X14）的中心度排名居中，意味著它們在智慧港口評價體系中的互動性一般，其帶來的效果具有一定的滯后性。例如，創新研發周期長、技術融合難等導致效果不明顯，其影響度排名不靠后，說明它們對其他指標具有一定的影響力，能夠促進其他指標的發展。

創新服務（X8）和監管協同（X9）的中心度排名較靠后，表明它們對港口智慧化的直接影響相對較小。這兩個指標的影響度排名也不靠前，說明提升它們對其他指標的影響不大，但對港口智慧化的作用仍然顯著。例如，創新服務（在線預約、自動化裝卸等）能夠顯著提升港口運營效率。監管協同能夠實現信息共享，有助于減少重復檢查，加快貨物通關速度。

（3）底層根本影響因素分析

標準規范（X12）位于多層遞階結構解釋模型的底層，是根本影響因素，表明其在智慧港口評價中發揮著基礎性作用。該指標的中心度排名5，說明標準規范在港口智慧化中是比較重要和活躍的參與者。通過實施標準規范，港口可以提升自身管理水平和運營效率。其影響度排名第一，表明在港口智慧化進程中其扮演著至關重要的角色，能夠為港口智能化、自動化和信息化建設提供明確的技術依據和操作指南。

三、結語

本文通過文獻綜述和文本挖掘，識別出智慧港口的15個評價指標，并運用DEMATEL-ISM法深入分析了這些指標間的邏輯關系。研究發現，標準規范作為根本影響因素，是推動港口智慧化的關鍵驅動力。同時，基礎支持設施作為表層影響因素，是港口運作的依托和智慧港口建設的關鍵部分，對港口智慧化起著舉足輕重的作用。本研究為港口管理者和決策者優化智慧港口建設提供了新視角，有助于推動港口高質量、可持續發展。未來可以開展實證研究，進一步驗證本文所揭示的智慧港口評價指標間的邏輯關系。

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