基于DEA分析的长三角港口群与城市效率研究_徐潇逸

聚焦长三角

摘要：改革开放以来，我国各主要港口迅猛发展，本文在我国五大港口群激烈竞争的背景下，以长三角港口群为主要研究对象，用数据包络分析方法对港口及港口城市的效率进行研究，分析了2011年长三角港口和港口城市技术效率和规模效率状态，并计算出港口对港口城市内部经济带动作用，进一步定位各港口功能，最后给出政策建议。

关键词：港口效率；港口城市经济效率；DEA

Abstract:Since opening up,the ports have developed rapidly.Based on the background of fierce competition among five port groups,the paper sets Yangzi River Delta as study object and uses DEA model to discuss the port and portcity efficiency,analyze technical effi-ciency and scale efficiency of port and portcity in 2011,and further work out the driving roll of port to portcity.Finally,the function of port is to be repo-sitioned and then policy proposal will be made.

Keywords:Port efficiency；Portcity efficiency；DEA

一、引言

“以港兴城,港城共兴”、“港为城用，城以港兴”是近年来我国港口城市的发展目标。如今港口功能已经不再局限于简单的运输方式的换装点，而是着重于物流链的发展和商业化经营。在过去的三十年中，沿海城市的发展普遍快于内地，而在沿海城市，港口城市的发展又普遍快于非港口城市，港口在城市的发展进程中的作用可见一斑。但是，港口和所在城市发展速度，效率和结构并非完全同步，于是出现了“港兴城兴”、“港兴城衰”、“港衰城兴”、“港衰城衰”的发展格局和港城定位。四种不同发展状态引申出对其原因的思考，在产业方面，港口是城市发展的增长极点，通过对城市产业集群的影响，形成现港—产—城联动体系，对经济和社会发展具有双重推动作用，港口功能与城市产业结构变化和发展形成协同关系。在空间方面，港口群与城市群重合，进而从空间关系上证明港口与港口城市之间的密切关系，由此说明了港口效率与城市经济效率研究的可行性。

在港口-产业-城市协调发展方面，沈玉芳等提出只有产业链和城市链结合，产业群和城市群耦合，才能实现港-产-城的协动。在进一步深入研究长三角地区港口系统发展格局以及长三角地区产业群、城市群和港口群两两之间的关系表明，长三角地区的三群协调发展已经优先于其他地区；在港城空间尺度调整方面，董晓菲以大连市港城空间演变为例，分析了港口与港口城市之间的空间关系：港口经济是港口区域空间变化的主动力，在经历港口城市的初级阶段，膨胀阶段后，港口与城市的发展空间相互冲突，进入港口与港口城市分离阶段、港口从滨海地区撤离和最后的滨海区域的再生；在港城功能动态演变方面，王辑宪提出港口从单一功能港口向多功能港进而向物流枢纽港过渡，城市职能也随之从普通城镇向港口城市、港口工业城市、到后工业化城市演变。同时，Fujita用计量模型论证了港口和城市具有不同的生命周期，即使港口活动扩散至其他区域，但是仍留下产业惯性，这种产业惯性是城市经济结构转型的重要因素。

二、计量模型与指标说明

1.DEA模型选取和变量分析

数据包络分析（Data envelopment analysis,DEA）是数学、运筹学、数理经济学和计算机科学的交叉领域，是美国著名运筹学家Charnes、Cooper和Rhodes等于1978年开发而来的一种用数学线性规划计算效率的方法，他们突破了以往单输入、单输出的运算模型，把传统模型扩展为多输入、多输出的有效性评价。结合谢有才等对产业技术分析效率的研究,这里运用经典模型BCC进行测算，假设n个单元对应的输入数据和输出数据分别为：x j=(x1j,x2j,…,x mj)T,j=1,2,…,n.

y j=(y1j,y2j,…,y3j)T,j=1,2,…,n.

其中，x j∈Em,y j∈E s,x j>0,y j>0,j=1,2,…n．则BCC模型的对偶规划即为：

minθ=V

D

,

s.t.

n

j=1

Σx jλj+s－＝θx j0

n

j=1

Σy jλj-s+＝y j0

n

j=1

Σλj=1

s-≥0,s+≥0,λj≥0,j=1,2,…,n

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≥.

2.研究指标及数据选取

港口的自然条件和吞吐能力决定了地区航运业的发达程度，也决定了港口的效率，这意味着以港口合理的投入来换取合理的产出，并与DEA模型的要求一致。模型要求把成本性指标作为投

基于DEA分析的长三角港口群与城市效率研究

□徐潇逸

（宁波大学商学院，浙江宁波315211）

上海Variable original value radical movement slack movement projectedalue 货物吞吐量1164.0000.0000.0001164.000

集装箱吞吐量119700.0000.0000.000119700.000泊位个数132.0000.0000.000132.000

泊位长度72758.0000.0000.00072758.000吊桥数量3137.9000.0000.0003137.900

宁波-舟山货物吞吐量625.0000.0000.000625.000集装箱吞吐量73755.0000.0000.00073755.000泊位个数78.0000.0000.00078.000

泊位长度69392.7000.0000.00069392.700吊桥数量1471.9000.0000.0001471.900

入，并且此类指标越小越好；把收益性指标作为产出，此类指标应越大越好。在分析港口效率时，我们把港口的泊位个数、港口长度、吊桥数量当作投入，港口货物吞吐量和集装箱吞吐量当作产出指标；在分析港口城市经济效率时，我们把土地面积、社会从业人数、财政支出和固定资产投资作为投入，地区国内生产总值和工业总产值作为产出。

分析港口效率时,对于产出来说，货物的吞吐量是港口效率评价中最重要的产出指标之一，可以体现一个港口整体的生产水平和能力；港口需要大量资本作为基础，集装箱吞吐量可以反映一个港口的资本投入情况和港口规模。对于投入来说，码头的泊位长度和泊位数说明了港口能够容纳船舶停靠的能力；港口吊桥包括了在港口进行装卸作业的起重机，因此吊桥的数量直接决定了码头货物的吞吐能力和效率。在分析港口城市经济效率时，选用的投入指标从社会的基本情况、经济结构、财政金融和资本投资四方面来衡量，即用土地面积、社会从业人员人数、财政支出和社会固定资产投资衡量，这四个方面覆盖地理、金融、资本等对社会经济效率有直接影响力的因子；国民生产总值和工业总产值是港口城市最终综合产出结果。

三、计量结果分析

1.港口效率结果分析

如表1所示，从投入产出分析出各个港口的综合效率、技术效率、规模效率和规模经济情况，从整体来看长三角港口群，港口群处于综合无效率状态，这是由于长三角地区已经出现了结构性运力过剩的现象，同质化的港口建设使得港口群整体的竞争力缩水。由于集装箱运输最有利可图，所有码头都大力发展集装箱码头业务，进而都提出了发展集装箱码头的目标。然而，由于港口场地面积、泊位深度、吊桥数量等硬件约束，并非所有码头都适合发展集装箱码头业务，长三角港口群需要更加明确的分工，同时原油运输，煤矿运输等散货运输也应该形成体系。根据港口的效率数据把港口分为技术有效规模无效型港口、技术无效规模无效型港口和技术有效规模有效型港口三类。

表1港口效率实证结果

技术有效规模无效型港口。在港口群中处于重要地位的上海港和宁波-舟山港处于综合无效率，并且成为技术有效而规模无效港口的代表。同样具有技术有效而规模无效的港口还有南京港，这里主要以大型港口上海和宁波-舟山港（如表2）为例具体说明，上海和宁波港技术有效，港口总体投入配置效率高，港口中的基础设施投入高效率使用，即港口的基础投资在全部要素上的投入都不存在浪费，并且不存在投入冗余和产出不足，但是，规模无效率证明了两个港口都没有达到最优规模，并处于规模收益递减状态。这种情况反映了港口群存在这投入拥挤的情况，港口群在规划上应该采用使存在的综合效率无效率并且处于规模收益递减的港口得到充足的货源，在未来的一段时间里，应该尽量控制新增的港口投资，尽量发掘投入冗余的港口的潜力。

港口名称综合效率技术效率规模效率规模经济

上海0.695 1.0000.695drs

宁波-舟山0.449 1.0000.449drs

连云港0.2840.4190.678irs

温州 1.000 1.000 1.000-

南京0.761 1.0000.761drs

镇江 1.000 1.000 1.000-

南通0.6410.7500.855irs

苏州0.1540.3050.507irs

表2上海和宁波-舟山港口效率