我国主要沿海港口的动态效率评价

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1、我国主要沿海港口的动态效率评价3庞瑞芝内容提要:本文利用数据包络分析法(DEA)对我国50家主要沿海港口19992002年的经营效率进行总体分析与评价,并利用Malmquist生产率指数对这些沿海港口的效率变动进行分析与评价。研究结果表明,我国沿海港口存在严重的投入拥挤与资源浪费现象;同时,各区域的沿海港口在总体效率、 纯技术效率与规模效率方面存在地区差异,沿海港口的纯技术效率在下降。这些结果表明,要从根本上提高港口经营效率,一方面,必须整合港口资源,防止盲目扩大港口的基础设施;另一方面,通过港口与其他系统协调发展来消除影响港口效率提高的因素。关键词:数据包络分析法(DEA) 沿海港口 动态效

2、率评价3 庞瑞芝,南开大学经济与社会发展研究院产业经济研究所,邮政编码:300071 ,电子信箱:prz0525 yahoo. com. cn。作者感谢 港口经济 杂志主编王海平教授对文章观点的修正和建议,并感谢匿名审稿人提出的宝贵意见。文责自负。 对港口绩效传统上的评价通常有码头的货物作业效率(Bendall and Stent , 1987; Tabernacle , 1995; Ashar , 1997) ,通常通过衡量单一要素生产率(De Monie , 1987) ,或者通过计算一定时期的最优吞吐量水平,并将实际水平与最优水平进行比较来评价港口绩效(Talley , 1998)。一、

3、 引 言在经济全球化和我国经济快速增长的大背景下,我国沿海港口发展也一直处于上升时期。在这一过程中,港口建设出现了资源浪费的现象,当然,这与各地区争上枢纽港的时代背景分不开。这时,港口的绩效评价显得非常必要。因为港口的绩效评价不仅是港口当局提升管理绩效的强有力工具,并且通过绩效评价给国家和相关地区的港口规划及管理提供非常重要的信息。对于港口绩效评价,传统的方法很多,而从港口效率角度进行定量分析的研究却并不多见。从经济学角度讲,港口效率是对其资源的有效配置,是投入产出能力、 竞争能力和经营管理水平的总称。近几年来,在衡量港口生产效率的研究方面有了比较大的进展,尤其是利用非参数前沿方法研究港口效率

4、进展更大。本文将在这些最新进展的基础上,通过构造数据包络分析(DEA)模型,对我国沿海港口的生产经营效率从定量的角度进行评价。具体而言,本文利用标准DEA模型对我国众多沿海港口的生产效率进行排序,并进行区域比较;此外,通过计算Malmquist生产率指数对沿海港口的效率变动进行动态分析,寻找效率差异和效率变动的影响因素,以对港口管理和计划部门的决策提供一些定量的数据支持。本文分为五部分,第一部分为引言,第二部分是用DEA方法研究港口效率的相关文献综述,第三部分阐述了本文的研究方法与工具,第四部分是实证分析,第五部分是结论。二、 文献综述港口主要是为航商和货主以及内陆运输提供服务,因此港口提供的

5、服务具有复杂性的特点,很难用单一的绩效指标来衡量。用多重指标衡量港口绩效的研究有Talley(1994)对澳大利亚港口业的绩效分析以及UNCTAD(De Monie ,1987)的研究。Talley (1994)在此基础上进一步使用单一绩效指标进行衡量 用每单位美元利润的港口货物吞吐量来衡量港口的绩效。这种方法克服多指标29庞瑞芝:我国主要沿海港口的动态效率评价衡量的不足,用多指标进行绩效评价时,有时会出现一部分绩效指标改善而另外一些绩效指标恶化 的情况,这时对总体效率变动情况很难判断。为了更准确地评价港口绩效,一些评价方法相继问 世。比如,估计港口的成本函数(De Neufville and

6、 Tsunokawa ,1981) ,估计港口的全要素生产率(K imand Sachish , 1986) ,以及利用多元回归分析建立港口绩效和效率分析模型(T ongzon , 1995)。 近几年,一些研究开始用DEA方法分析港口绩效,这种分析方法与传统分析方法明显不同。最大的不同是,DEA方法可以用来分析具有多种投入和多种产出的复杂生产关系,这恰好符合港 口服务的特点。同时,DEA方法无需指定投入、 产出间的特定技术函数关系,这也正好适合港口服 务这样具有较复杂投入、 产出关系的决策单位的绩效评价。 在这一类研究中,Roll and Hayuth (1993)率先迈出了尝试性的一步。然

7、而,他们的研究只能看 作是将DEA应用于港口部门的一个理论探索,而不是一个真正意义上的应用,因为他们并没有搜集实际数据并进行分析。Martinez2Budria et al (1999)将26个港口分成三组,即高复杂性组、 中等复 杂性组和低复杂性组。在利用DEA2BCC模型对这些港口效率进行考察后,研究指出,高复杂性组 港口具有较高效率,相应地,其他港口具有中等效率和低效率。T ongzon (2001)使用DEA2CCR模型 和DEA可加性模型分析了1996年四个澳大利亚港口和其他12个国际集装箱港口的效率。然而, 由于数据缺乏,样本空间小(仅有16个观测值) ,研究结果是,有效率的港口要

8、多于无效率的港口。由于存在这个严重缺陷,作者建议,进一步的研究应该扩大样本数量。Valentine and Gray (2001)应 用了DEACCR模型分析了1998年世界前100名集装箱港口中的31个集装箱港口的效率。 以上文献用DEA方法评价港口绩效时存在两方面不足:一是它们对港口绩效的评价都是利用 标准的DEA模型进行分析的,如CCR模型和BCC模型。因此评价的都是某一特定时期的静态效 率;二是从数据上看,以上研究或者存在样本数量不足,或者是存在数据分析不足,即没有对效率作进一步分解。本文拟用标准DEA模型、DEAP211软件和Malmquist生产率指数对我国沿海主要港 口的效率进行

9、排序和动态分析,并尽量扩大样本容量和空间,以保证实证分析结果的稳定性。三、 研究方法与工具(一)数据包络分析(DEA)数据包络分析法(DEA)最初由Charnes , Cooper and Rhodes(1978)提出,这就是CCR模型。随后 又得到很大发展,在很多研究中被使用。由于DEA已经是一种较为成熟的方法,这里就不再赘述 其数学原理。(Coelli ,1998 ,T. et al. )本文主要对DEA方法的前提条件、 优势及不足进行简要说明, 这对于合理使用DEA方法非常必要。DEA方法的特点或者说优势在于以下几点:首先,它是一种 可以用于评价具有多投入、 多产出的决策单位的生产(或经

10、营)效率的方法。由于DEA不需要指定投入产出的生产函数形态,因此它可以评价具有较复杂生产关系的决策单位的效率;其次,它具有 单位不变性(unit invariant)的特点,即DEA衡量的DMU的效率不受投入产出数据所选择单位的影 响;第三,DEA模型中投入、 产出变量的权重由数学规划根据数据产生,不需要事前设定投入与产 出的权重,因此不受人为主观因素的影响;最后,DEA可以进行差异分析、 敏感度分析和效率分析。 可以进一步了解决策单位资源使用的情况,可以供管理者的经营决策参考。DEA方法的缺点在于它衡量的生产函数边界是确定性的,因此它无法分离随机因素和测量误 差的影响。同时,该方法的效率评价

11、容易受到极值的影响。 综合分析DEA方法的特性和港口的生产特点,Talley(1998)倡议,DEA应该用于港口效率的衡 量,并且其适用性已经得到Wang , Song and Cullinane (2002)的验证。(二) Malmquist生产率指数Farrell(1957)所提出的效率衡量方法,是在特定期间生产技术不改变的前提下,衡量厂商的产392006年第6期出投入距离生产边界的程度,并将所估计的生产效率指标作为评估厂商生产营运绩效的指标。但 是如果加入 “时间” 因素,即考虑多期模型,生产技术可能发生变动,因此如果以某数据期间第一年 所评估出的效率值与第二年所评估的效率值进行比较,因

12、其生产前沿不同,所以没有比较的基准, 若直接将第一年与第二年分别求出的效率值相比,将会产生偏差。为了客观衡量综合技术效率变 动、 技术变动与总要素生产率的关系,本文使用F?re , Grosskopf等(1992)定义的Malmquist生产率指数(Malmquist Productivity Index ,简称MPI) ,也就是Caves , Christensen and Diewert(1982)所提出的第t 期及第t+ 1期的Malmquist生产率指数的几何平均数。 它表示为,Mo(Xt+1,Yt+1,Xt,Yt) =Dt+1o(Xt+1,Yt+1|CRS)Dt+1o(Xt,Yt|C

13、RS)Dto(Xt+1,Yt+1|CRS) Dto(Xt,Yt|CRS)1 2 EC(CRS) =Dt+1o(Xt+1,Yt+1|CRS)Dto(Xt,Yt|CRS) TC(CRS) =Dto(Xt+1,Yt+1|CRS) Dt+1o(Xt+1,Yt+1|CRS)Dto(Xt,Yt|CRS) Dt+1o(Xt,Yt|CRS)1 2Malmquist生产率指数是假设固定规模报酬下所衡量的指数,它可以分解为综合技术效率变动 及技术变动的乘积,Mo(Xt+1,Yt+1,Xt,Yt) =EC(CRS)3TC(CRS)其中,EC(CRS)代表综合技术效率变动,TC(CRS)代表技术变动,若EC(CRS)

14、 1 ,代表效 率改善;EC(CRS) 1 ,代表技术进步;TC(CRS) 1 ,代表技术 退步。四、 实证分析(一)资料来源与投入产出指标的选取关于港口效率分析,目前国际上使用DEA方法分析港口效率的文献中对港口投入和产出指标 的选取见表1。在这些文献中,几乎所有研究都将货物吞吐量列为产出指标。一些研究还将其他 项目列为产出指标,如用户满意度或者港口利润等。对于港口投入指标,主要从资本、 劳动和土地 三个角度去衡量。其中,资本投入是港口最重要的投入,所以,几乎所有研究都重点强调了资本投 入指标。在资本投入项中,码头泊位长度、 起重机数量和泊位数量是最重要的指标。此外,堆场面积和员工人数等也是

15、较为常用的投入指标。有些研究(Martinez2Burdia ,1999)从费用角度考虑港口 的投入也是可行的。本文研究我国52家沿海主要港口,港口的数据来自于中国交通年鉴(20002004) ,我们采用1999年、2000年和2002年的数据进行分析。关于我国港口投入、 产出指标的选择 问题,我们选择港口总吞吐量作为港口的产出指标,拟选择港口总泊位长度、 泊位数量、 堆场面积和 起重机数量作为港口投入指标。但是,在查找这些数据时,我们仅能获得关于泊位长度和泊位数量比较全面的信息,对于堆场面积仅能获得其中十几家港口2001年的数据。而对于起重机数量的信 息,我们只能通过各港口网站上获得,其中不

16、少港口或者无法登陆网站、 或者没有具体说清楚该信 息是哪一年的数据等等,更无法获得详细的历史数据。因此,限于数据的可获得性,本文只能选取49庞瑞芝:我国主要沿海港口的动态效率评价两个投入指标:港口泊位长度和港口泊位数量。同时,剔除两家无效的数据,共得50家有效数 据,共150个投入、 产出观测值。表1有关港口效率的DEA研究采用的相关投入、 产出指标有关研究投入指标产出指标Roll and Hayuth (1993)Martinez2Burdia(1999)T ongzon(2001)Valentine and Gray(2001)Teng2Fei等(2003)人力资源货物吞吐量资本服务水平货物的单一性用户满意度船舶机具的数量工资总货物吞吐量费用折扣港口利润其他支出费用起重机数量货物吞吐量集装箱泊位数量船舶工作效率拖船数量堆场面积船舶等待时间港口员工数泊位总长度集装箱数量集装箱泊位长度总吞吐量码头长度总吞吐量堆场面积桥式起重机数量场栈起重机数量跨载机数量(二)我国主要沿海港口的基本效率评价11 规模效率、 技术效率分