第基于DEA模型的的港口效率分析實(shí)例摘要：當(dāng)今世界，港口的發(fā)展?fàn)顩r已然成為去評(píng)判一個(gè)國(guó)家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)是否發(fā)達(dá)的重要尺度之一。另外，隨著長(zhǎng)三角一體化戰(zhàn)略、保稅區(qū)、自貿(mào)區(qū)創(chuàng)辦等一系列國(guó)家戰(zhàn)略的推行，必然會(huì)提高對(duì)于港口運(yùn)營(yíng)效率的要求，且同時(shí)成為港口物流發(fā)展的關(guān)鍵契機(jī)。本文以洋山深水港為例，運(yùn)用DEA模型，對(duì)于上海港重要的港區(qū)外高橋港和宜東碼頭，以及長(zhǎng)三角地區(qū)浙江省、江蘇省的港口，共計(jì)9個(gè)決策單位，進(jìn)行橫向?qū)Ρ妊芯?，同時(shí)作靜態(tài)的效率值測(cè)度，以此對(duì)于洋山深水港的港口效率現(xiàn)狀作分析。同時(shí)運(yùn)用MPI模型對(duì)洋山深水港的港口效率作時(shí)間上的縱向分析，以動(dòng)態(tài)的視角看待其自身的發(fā)展，探析作用于港口效率變化的主要因素，并根據(jù)以上靜態(tài)動(dòng)態(tài)、橫向縱向相結(jié)合的分析提出洋山港的發(fā)展建議。關(guān)鍵詞：港口效率；DEA模型；MPI模型；洋山深水港目錄1.1研究背景 61.2研究意義 61.2.1理論意義 61.2.2實(shí)踐意義 71.3研究方法 82港口效率 92.1港口效率的內(nèi)涵 92.1.1港口效率的定義 92.1.2港口效率的劃分 92.2港口效率的研究方法 102.2.1參數(shù)化方法 112.2.2非參數(shù)化方法 112.2.3綜合分析方法 112.3本文所選用的港口效率研究方法 112.3.1DEA-BCC模型 122.3.2MPI模型 132.4洋山深水港概述及港口效率現(xiàn)狀 142.4.1洋山深水港簡(jiǎn)介 142.4.2洋山港港口效率現(xiàn)狀 163評(píng)價(jià)指標(biāo)和決策單元 173.1投入產(chǎn)出指標(biāo)的確定 173.2決策單元的確定 184洋山深水港港口效率分析 204.1基于DEA-BCC模型的靜態(tài)效率值分析 204.1.1DEA模型數(shù)據(jù)選取 204.1.2DEA模型結(jié)果分析 214.2基于MPI模型的港口動(dòng)態(tài)效率分析 244.2.1MPI模型數(shù)據(jù)選取 244.2.2MPI模型結(jié)果分析 255結(jié)論與建議 285.1研究結(jié)論 285.2對(duì)策建議 295.3研究中存在的不足 30參考文獻(xiàn) 311緒論1.1研究背景“洋山四期是迄今為止最大的自動(dòng)化碼頭工程，其正式運(yùn)營(yíng)也意味著上海港的建設(shè)邁出了新的一步，能夠提升上海港集裝箱吞吐量，進(jìn)一步穩(wěn)固國(guó)際樞紐地位，從而促進(jìn)上海建成國(guó)際航運(yùn)中心這一目標(biāo)。”上海市市長(zhǎng)應(yīng)勇對(duì)于洋山四期工程做出了如是評(píng)價(jià)。同時(shí)，伴隨著長(zhǎng)三角一體化戰(zhàn)略、保稅區(qū)、自貿(mào)區(qū)創(chuàng)辦等一系列國(guó)家戰(zhàn)略的推行，必然會(huì)提高對(duì)于港口運(yùn)營(yíng)效率的要求，且同時(shí)成為港口物流發(fā)展的關(guān)鍵契機(jī)。首屆進(jìn)博會(huì)上，習(xí)近平總書記指出，重視長(zhǎng)江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展，并結(jié)合區(qū)域協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略，助力中國(guó)建設(shè)更加完備、更加開放的空間架構(gòu)。而長(zhǎng)三角地區(qū)同時(shí)又兼具對(duì)外開放度高、經(jīng)濟(jì)活躍、創(chuàng)新能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，在“十四五”規(guī)劃以及全方位發(fā)展新格局中都是至關(guān)重要的一步棋。近20年來，上海港的貨物吞吐量雖然單從數(shù)值上看，整體呈現(xiàn)一個(gè)上升的走勢(shì)，然而增長(zhǎng)速率卻有所下滑，乃至存在少數(shù)年份的增長(zhǎng)率為負(fù)值，增長(zhǎng)速率起伏不定，這對(duì)于上海港的可持續(xù)發(fā)展來說是十分不利的。因而盡管上海港整體發(fā)展趨勢(shì)良好，但伴隨著需求的不斷上升，仍舊潛藏著吞吐量波動(dòng)、增速下降諸如此類的發(fā)展障礙，另外去年新冠疫情突襲全球，對(duì)港口物流也產(chǎn)生強(qiáng)勢(shì)沖擊。因此，在此背景下研究作為上海港重要組成部分的洋山深水港的港口效率，能夠找到目前洋山港存在的問題，保證貨物吞吐量的穩(wěn)定增長(zhǎng)，加快建設(shè)上海港成為國(guó)際航運(yùn)中心，推動(dòng)長(zhǎng)三角一體化戰(zhàn)略的進(jìn)一步有效實(shí)施。1.2研究意義1.2.1理論意義自加入WTO，我國(guó)對(duì)外開放進(jìn)程逐步推進(jìn)，進(jìn)出口貿(mào)易額激增，對(duì)外貿(mào)易實(shí)現(xiàn)巨大飛躍，隨之致使港口產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，因而以港口效率為主題的研究也逐步增多。本文運(yùn)用DEA模型探究港口效率問題，以洋山深水港為例，同時(shí)對(duì)上海港重要港區(qū)外高橋港和宜東碼頭，以及長(zhǎng)三角地區(qū)浙江省、江蘇省的港口，共計(jì)9個(gè)決策單位，進(jìn)行橫向?qū)Ρ妊芯浚瑫r(shí)作靜態(tài)的效率值測(cè)度，從投入和產(chǎn)出的角度對(duì)于洋山深水港的港口效率現(xiàn)狀作分析。同時(shí)，運(yùn)用MPI模型對(duì)洋山深水港的港口效率作時(shí)間上的縱向分析，以動(dòng)態(tài)的視角看待其自身的發(fā)展，探析作用于港口效率變化的主要因素，并根據(jù)以上靜態(tài)動(dòng)態(tài)、橫向縱向相結(jié)合的分析提出洋山港的發(fā)展建議。1.2.2實(shí)踐意義對(duì)洋山深水港的港口效率進(jìn)行量化研究具有以下幾個(gè)方面的實(shí)踐意義：（1）有利于洋山港明確自身定位，發(fā)現(xiàn)自身存在的問題本文以洋山深水港為例，運(yùn)用DEA模型，對(duì)包括洋山港在內(nèi)的港口進(jìn)行橫向?qū)Ρ妊芯浚瑫r(shí)作靜態(tài)的效率值分析，以此對(duì)于洋山深水港的現(xiàn)狀作分析。同時(shí)運(yùn)用MPI模對(duì)其做動(dòng)態(tài)的分析，分析影響效率值變化的因素。這樣的研究更具有針對(duì)性，對(duì)港口經(jīng)營(yíng)者來說，發(fā)現(xiàn)洋山港的具體問題，譬如港口資源配置是否妥當(dāng)，管理是否不當(dāng)，技術(shù)水平能否與需求擴(kuò)大齊頭并進(jìn)，提出對(duì)策進(jìn)而優(yōu)化港口效率。（2）為洋山港未來發(fā)展決策提供參考根據(jù)洋山深水港的相關(guān)數(shù)據(jù)，建立港口效率測(cè)度的模型，幫助上海市有關(guān)部門制定清晰、有效、有針對(duì)性的政策計(jì)劃，通過橫向和縱向比較，對(duì)洋山港的具體情況進(jìn)行量化分析，通過投入、產(chǎn)出之間的關(guān)系，為相關(guān)部門提供第一手?jǐn)?shù)據(jù)，將其作為宏觀調(diào)控的參考依據(jù)，在成本港口投入上進(jìn)行控制，例如減少多余投入，節(jié)減成本，對(duì)現(xiàn)有資源進(jìn)行優(yōu)化管理于分配，進(jìn)而助力港口經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展。（3）促港口與區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展港口與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展是聯(lián)動(dòng)的，尤其是洋山港地處長(zhǎng)三角區(qū)域，而長(zhǎng)三角地區(qū)同時(shí)又兼具對(duì)外開放度高、經(jīng)濟(jì)活躍、創(chuàng)新能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，在“十四五”規(guī)劃以及全方位發(fā)展新格局中都是至關(guān)重要的一步棋。是以，根據(jù)效率測(cè)度，有針對(duì)性的尋求改善洋山港港口效率的方式，有助于形成港口和區(qū)域經(jīng)濟(jì)雙向促進(jìn)的關(guān)系。1.3研究方法本文以DEA模型與MPI模型相聯(lián)合的策略，對(duì)洋山深水港的港口效率進(jìn)行實(shí)證分析。運(yùn)用與建立DEA模型和MPI模型時(shí)借助DEAP2.1軟件進(jìn)行運(yùn)算。通過對(duì)研究?jī)?nèi)容的整理及相關(guān)方法的研究，確定技術(shù)路線如圖1-1所示：圖1-1技術(shù)路線圖研究背景和意義研究背景和意義洋山深水港港口效率橫向分析確定評(píng)價(jià)模型指標(biāo)變量選取DEA模型應(yīng)用結(jié)果分析洋山深水港港口效率縱向分析確定評(píng)價(jià)模型指標(biāo)變量選取MPI模型應(yīng)用結(jié)果分析結(jié)論和建議

2港口效率2.1港口效率的內(nèi)涵2.1.1港口效率的定義對(duì)于港口效率的定義目前在學(xué)術(shù)界仍沒有達(dá)成一致，每個(gè)學(xué)者對(duì)其定義都不同。本文依帕累托定義的港口效率，即透過投入和產(chǎn)出關(guān)系評(píng)判港口效率。簡(jiǎn)單來說，就是在利用現(xiàn)有港口資源完成港口功能作業(yè)過程中，所獲得的收益與投入的成本之間的關(guān)系。2.1.2港口效率的劃分（一）港口綜合技術(shù)效率（OverallTechnicalEfficiency，OTE）Farrell和Leibenstei分別在1955年和1966年在企業(yè)層面的研究中使用了技術(shù)效率這一概念。港口的綜合技術(shù)效率的定義為在投入要素確定的情況下，測(cè)算港口的產(chǎn)出效率，可以用來評(píng)估港口的整體運(yùn)營(yíng)效率，其影響因素為港口的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)和運(yùn)營(yíng)管理等。OTE是港口效率研究中舉足輕重的指標(biāo)，其數(shù)值的高低能夠有效判定港口的投入和產(chǎn)出是否妥當(dāng)，為港口衡量當(dāng)前的生產(chǎn)能力，未來的開發(fā)和建設(shè)提供參考意見。OTE值若不理想，可以通過碼頭優(yōu)化、提升裝卸效率來實(shí)現(xiàn)改進(jìn)。（二）港口規(guī)模效率（ScaleEfficiency，SE）其含義類似于經(jīng)濟(jì)學(xué)中的“規(guī)模報(bào)酬”，在經(jīng)濟(jì)學(xué)上，關(guān)于企業(yè)的規(guī)模報(bào)酬定義為，所有種類的企業(yè)內(nèi)部投入指標(biāo)以相同的比例增加或減少時(shí)，引發(fā)的企業(yè)產(chǎn)出指標(biāo)的變動(dòng)。SE運(yùn)用在港口行業(yè)當(dāng)中，其含義是由于港口規(guī)模變化而隨之帶來的港口產(chǎn)出的變動(dòng)，港口規(guī)模變化一般是由于港口基礎(chǔ)設(shè)施的投資規(guī)模變動(dòng)而產(chǎn)生的。港口SE可以成為度量港口資源配置是否妥當(dāng)?shù)闹匾叨?，為其不斷?yōu)化提供參考。具體來說，當(dāng)處于規(guī)模報(bào)酬遞增的情形下，對(duì)于中小型港口來說想要提升SE，可以運(yùn)用加大港口基設(shè)投資、對(duì)擴(kuò)大碼頭建設(shè)規(guī)模等途徑來實(shí)現(xiàn)。（三）港口純技術(shù)效率（PureTechnicalEfficiency，PTE）PTE是港口基礎(chǔ)設(shè)施的經(jīng)營(yíng)能力，簡(jiǎn)言之，就是不考慮規(guī)模效率因素的綜合技術(shù)效率。能夠影響PTE數(shù)值大小的因素有港口內(nèi)部的管理以及技術(shù)條件等。譬如，一個(gè)港口的生產(chǎn)技術(shù)條件落后于平均水平，會(huì)使得港口現(xiàn)有資源得不到充分利用，也會(huì)致使資源配置不妥當(dāng)，從而制約該港口未來的可持續(xù)發(fā)展。規(guī)模報(bào)酬可變情形下，上述港口效率的指標(biāo)間存在如下關(guān)系：綜合技術(shù)效率（OTE）=規(guī)模效率（SE）*純技術(shù)效率（PTE）2.2港口效率的研究方法在經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)的今天，尤其是在國(guó)內(nèi)國(guó)際貿(mào)易不斷發(fā)展的時(shí)期，需求量不斷上升，港口的高效運(yùn)轉(zhuǎn)就好比是一個(gè)供給系統(tǒng)，需求和供給必須同時(shí)發(fā)展，否則港口效率就會(huì)成為限制貨物流通、貿(mào)易、經(jīng)濟(jì)發(fā)展的障礙之一。因而，在這樣的經(jīng)濟(jì)發(fā)展期，港口效率的研究方法成為了在港口發(fā)展理論領(lǐng)域的一個(gè)研究焦點(diǎn)。經(jīng)過理論長(zhǎng)期的發(fā)展，對(duì)港口效率的測(cè)度方法大致分為三類，分別是基于隨機(jī)前沿分析的參數(shù)法、以DEA模型為代表的非參數(shù)法，和以全要素生產(chǎn)率為典型的綜合分析方法。具體的理論方法發(fā)展和分類如圖2-1所示。圖2-1港口效率的研究方法2.2.1參數(shù)化方法參數(shù)法是將生產(chǎn)函數(shù)模型運(yùn)用在投入與產(chǎn)出之間，而后依據(jù)一組樣本數(shù)據(jù)，將函數(shù)中的參數(shù)通過計(jì)量分析的途徑來明確，囊括一些能夠用參數(shù)表示或闡述的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的模型，主要有隨機(jī)前沿法（StochasticFrontierAnalysis，SFA）、線性回歸法等，而在港口效率測(cè)度中主要應(yīng)用的參數(shù)方法是隨機(jī)前沿分析SFA。2.2.2非參數(shù)化方法非參數(shù)方法確定效率邊界的方式是應(yīng)用非隨機(jī)和數(shù)學(xué)規(guī)劃優(yōu)化的模型。如今的研究中較為集中使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DateEnvelopmentAnalysis，DEA）和無界分析法（FreeDisposalHull，F(xiàn)DH）。DEA方法后續(xù)又經(jīng)過了不斷的發(fā)展，在此分為港口效率評(píng)價(jià)的傳統(tǒng)DEA模型、動(dòng)態(tài)DEA模型、多層次DEA模型和非徑向測(cè)度DEA模型。2.2.3綜合分析方法全要素生產(chǎn)率（TotalFactorProductivity，TFP）為典型的綜合分析方法。TFP是生產(chǎn)活動(dòng)在研究期間內(nèi)的效率，常被用作衡量生產(chǎn)的科技水平是否進(jìn)步。輸入投入集和產(chǎn)出集，利用兩者的變化關(guān)系，來衡量研究期間內(nèi)生產(chǎn)率變化。目前在港口效率中使用較多的為研究生產(chǎn)率隨時(shí)間變動(dòng)的Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)（MalmquistTFPIndex，MPI）。2.3本文所選用的港口效率研究方法首先是對(duì)參數(shù)法和非參數(shù)法的選擇，鑒于參數(shù)法的使用是基于一連串要求苛刻的假設(shè)之上，且存在著諸多不確定因素，譬如在前沿函數(shù)形式的選擇及其準(zhǔn)確性、參數(shù)值及其確定方法，這些對(duì)于最終的評(píng)測(cè)值都會(huì)產(chǎn)生影響。故此，本文采用近些年學(xué)者常用的非參數(shù)法中的DEA模型，來對(duì)洋山深水港的港口效率進(jìn)行測(cè)度與評(píng)估。DEA模型可以用來評(píng)價(jià)非單一投入和產(chǎn)出的效率，即可同時(shí)多個(gè)投入和產(chǎn)出的數(shù)據(jù)集，最終結(jié)果也與投入、產(chǎn)出的單位無關(guān)，各自所占的權(quán)重比例也更加客觀，客服主觀因素帶來的偏差。這不受輸入和輸出次元的影響，重量不受人類主觀因素的影響。另外，也可以依照其結(jié)果對(duì)非效率的決策單元（DMU）提出改善方向。與以往的回歸分析相比，DEA模型更適合多輸入多輸如多輸出的港口效率分析。在許多適用于港口效率研究的DEA模型中，CCR模型和BCC模型被最廣泛使用。兩者區(qū)別在于，規(guī)模報(bào)酬在CCR中不變，而BCC中可變。因而，BCC模型會(huì)更適合測(cè)度和探究港口的實(shí)際情況，在文中，選擇DEA-BCC模型作為基本模型，對(duì)洋山深水港進(jìn)行橫向、靜態(tài)的分析和評(píng)價(jià)。在上述研究基礎(chǔ)上，再將洋山港作為一個(gè)獨(dú)立的決策單元，運(yùn)用Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)（MalmquistTFPIndex，MPI）進(jìn)行縱向、動(dòng)態(tài)的效率研究。通過閱讀相關(guān)港口效率研究的文獻(xiàn)后發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)學(xué)者將研究的核心聚焦在多個(gè)港口之間的效率橫向?qū)φ?，尤其是?duì)于沿海諸多大型港口的相關(guān)研究。類似的研究將港口群放在某一共同政策或某個(gè)共同特點(diǎn)的背景下進(jìn)行研究，為探尋政策的有效性及某一類港口效率的提升存在著積極意義。然而，本文的主要研究對(duì)象為洋山深水港這一個(gè)港口，對(duì)于某一特定港口的效率分析、尋求改進(jìn)改善的途徑，上述單一橫向?qū)φ盏姆椒ǖ尼槍?duì)性、指向性不夠，主要的原因在于就算港口群存在某些共同特點(diǎn)或者共同的發(fā)展背景，但不同港口實(shí)際情況仍存較大差異，不能一概而論。故此，選取以全要素生產(chǎn)率為典型的綜合分析法作為進(jìn)一步的補(bǔ)充研究，運(yùn)用MPI模型對(duì)洋山港做縱向時(shí)間序列上的比較研究，這樣的方法更具針對(duì)性，更有說服力。一言蔽之，DEA模型所得三種效率值是DMU在某一個(gè)時(shí)期的效率值，即為靜態(tài)效率值；而MPI模型是運(yùn)用在著眼于生產(chǎn)率隨時(shí)間變化的研究，即測(cè)算結(jié)果為動(dòng)態(tài)效率值。2.3.1DEA-BCC模型Charnes和Cooper等人在1978年首創(chuàng)了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DateEnvelopmentAnalysis，DEA）。DEA適用于多輸入多輸如多輸出的港口效率分析，其本質(zhì)是運(yùn)用數(shù)學(xué)規(guī)劃模型評(píng)判多個(gè)決策單元（DUM）之間的相率相對(duì)有效性，同時(shí)可以依照其結(jié)果對(duì)非效率的決策單元（DMU）提出改善方向的相關(guān)意見。此外，在BCC模型中，規(guī)模報(bào)酬可變，這也更使得BCC模型會(huì)更適合測(cè)度和探究港口的實(shí)際情況。同時(shí)諸多學(xué)者也更加偏向與使用BCC模型進(jìn)行港口效率測(cè)度。故本文采用BCC模型，如下所示：通過DEA-BCC模型計(jì)算出的效率值有三，即在上文2.2.2港口效率的劃分中介紹的OTE、SE、PTE。模型所得值在0—1間，當(dāng)SE/PTE值愈逼近1時(shí)，意味著該DUM具有規(guī)模效率/純技術(shù)效率；若不，當(dāng)SE/PTE值愈逼近0時(shí)，則表示該DUM不具有規(guī)模效率/純技術(shù)效率。2.3.2MPI模型MPI模型是綜合分析法的一種，目前在港口效率研究中使用較多，全稱Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)（MalmquistTFPIndex，MPI）。MPI模型首先預(yù)設(shè)一個(gè)最優(yōu)的生產(chǎn)邊界，再采用非參數(shù)方法分析t期的投入和t+1期法的產(chǎn)出之間相對(duì)的變動(dòng)狀況。生產(chǎn)效率即被定義為這個(gè)預(yù)設(shè)的最優(yōu)的生產(chǎn)邊界和實(shí)際生產(chǎn)之間的差距，而MPI變化率則是對(duì)于單個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)來說最優(yōu)的邊界和實(shí)際值的差距的變化率，表達(dá)公式如下所示：公式當(dāng)中Mi，t+1，M代指MPI變化率，t+1代表這是t+1期對(duì)照t期的函數(shù)；xit代指在i點(diǎn)t期的投入，全要素生產(chǎn)率TFP可以被拆分為技術(shù)效率變化指數(shù)（EF）和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（TC），三者的關(guān)系為。其中EF可測(cè)度資源配置是否妥當(dāng)，而TC表示生產(chǎn)活動(dòng)中科技的運(yùn)用程度。進(jìn)一步將技術(shù)效率變化指數(shù)（EF）進(jìn)行分解，可以將其拆分為純技術(shù)效率變化指數(shù)（PEC）和規(guī)模效率變化指數(shù)（SC），三者的關(guān)系為2.4洋山深水港概述及港口效率現(xiàn)狀2.4.1洋山深水港簡(jiǎn)介洋山深水港，顧名思義是大型深水海港，坐落于上海東南外海的浙江省崎嶇列島，主要構(gòu)成部分有小洋山島域、東海大橋、洋山保稅港區(qū)，進(jìn)一步小洋山又由集裝箱碼頭、天然氣碼頭和申港油庫等部分組成。（1）總體規(guī)劃洋山港港區(qū)規(guī)劃總面積超25平方公里，包括東、西、南、北四個(gè)港區(qū)。表2-1洋山港各港區(qū)主要功能港區(qū)主要功能東港區(qū)能源作業(yè)港區(qū)南港區(qū)預(yù)留作未來規(guī)劃用北港區(qū)、西港區(qū)集裝箱作業(yè)區(qū)東港區(qū)在國(guó)際上被譽(yù)為一流的綠色能源供給基地，主要有LNG（液化天然氣）接收基地和海底輸氣干線；同時(shí)也是遠(yuǎn)東最大的成品油中轉(zhuǎn)基地，配有完備的作業(yè)基礎(chǔ)。南港區(qū)的規(guī)劃是以大洋山本島向外輻射，是為將來的規(guī)劃所預(yù)留的。北港區(qū)、西港區(qū)為集裝箱作業(yè)區(qū)，是洋山港建設(shè)重中之重。四期工程建設(shè)完成后擁有萬噸級(jí)泊位超20個(gè)，設(shè)計(jì)年吞吐量達(dá)近1450萬TEU。可完成大型船舶的貨物裝卸，集裝箱吞吐量單獨(dú)計(jì)算也可位居世界第五。表2-2洋山港集裝箱港區(qū)建設(shè)發(fā)展歷程時(shí)間工期事件1999一期上報(bào)工程項(xiàng)目書2002.3一期國(guó)家批復(fù)工程可行性報(bào)告2002.6.26一期正式開工建設(shè)2004.5一期完成碼頭主體結(jié)構(gòu)施工2005.5一期東海大橋貫通海島、大陸2005.6二期正式開工建設(shè)2005.12.10一期正式開港運(yùn)營(yíng)2006.12二期竣工、正式開港運(yùn)營(yíng)2007.12三期一階段竣工、正式開港運(yùn)營(yíng)2008.12三期二階段竣工、正式開港運(yùn)營(yíng)2014.12四期正式開工建設(shè)2017.12.10四期開港運(yùn)營(yíng)（2）主營(yíng)業(yè)務(wù)承擔(dān)腹地內(nèi)遠(yuǎn)洋箱源和國(guó)際中轉(zhuǎn)箱業(yè)務(wù)，此外還有大型遠(yuǎn)洋集裝箱、LNG、成品油干線船舶的裝卸作業(yè)。（3）航道及泊位目前洋山港共有碼頭單位13家，泊位67個(gè)。表1-1為作為洋山港的核心區(qū)域的集裝箱港區(qū)的航道、泊位以及設(shè)備情況。表2-3洋山港北港區(qū)一期至四期設(shè)施介紹工期泊位數(shù)（個(gè)）前沿水深（米）岸線長(zhǎng)度（米）面積（萬平方米）設(shè)備設(shè)計(jì)年吞吐能力（萬TEU）一期515.51600陸域面積134（堆場(chǎng)86）集裝箱橋吊15臺(tái)龍門起重機(jī)45臺(tái)集卡68輛220萬TEU二期4（10萬噸級(jí)）15.51400陸域總面積88.83（堆場(chǎng)86.1）橋吊16臺(tái)210萬TEU(一期二期綜合550萬TEU)三期7（10萬噸級(jí)）17.52650陸域面積約200集裝箱橋吊29臺(tái)500萬TEU四期7（其中5個(gè)5萬噸級(jí)，2個(gè)7萬噸級(jí)）11—152350陸域面積223萬集裝箱橋吊21臺(tái)（最終配置26臺(tái)）軌道吊108臺(tái)（最終配置120臺(tái)）自動(dòng)導(dǎo)引車110臺(tái)（最終配置130臺(tái)）初期400萬TEU遠(yuǎn)期630萬TEU2.4.2洋山港港口效率現(xiàn)狀2020年，洋山港的集裝箱吞吐量為2022萬TEU，單獨(dú)計(jì)算也可位居世界前列。形象地說，每年洋山港裝卸的集裝箱連起來可以繞地球三圈。2017年末開港運(yùn)營(yíng)的洋山四期自動(dòng)化碼頭，更是在2020年打破的原本400萬TEU的設(shè)計(jì)吞吐量，助力上海港更加穩(wěn)居世界第一集裝箱港口的地位。與此同時(shí)，洋山港也逐步發(fā)展為一個(gè)集合集裝箱碼頭、天然氣碼頭、成品油碼頭的綜合性碼頭，根據(jù)洋山港海事局資料顯示，總計(jì)有碼頭單位13家，泊位67個(gè)。四期自動(dòng)化碼頭的建成確實(shí)在一定程度上提升了港口效率，然而對(duì)于整個(gè)洋山港來說，港口管理水平以及港口效率還有較大的發(fā)展空間目前洋山港存在的問題主要有，吞吐量逐年上升，但是集疏運(yùn)能力卻沒能與之相匹配；跨海大橋的規(guī)劃中缺少鐵路規(guī)劃部分；依靠汽車短泊的方式，不僅成本高，且效率低。資金投資和設(shè)備的增加，誠(chéng)然可讓集裝箱的裝卸速度迅速提升，從而提高港口的效率。但同時(shí)也更需要注意設(shè)備的管理，設(shè)計(jì)擬定合理高效的碼頭裝卸流程，優(yōu)化資源配置，充分利用既有資源。根據(jù)對(duì)洋山港的資料研讀，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)如今隨著運(yùn)量的加大、國(guó)際中轉(zhuǎn)箱比例增大、船舶大型化、船型多元化，洋山港存在著裝卸作業(yè)流程間配合度不夠、集卡路線設(shè)計(jì)不合理等影響效率的問題，甚至還會(huì)對(duì)碼頭和堆場(chǎng)的作業(yè)安全形成威脅。因而，現(xiàn)今洋山港所面臨的重要課題之一就是怎樣提升港口效率。同時(shí)，洋山港建設(shè)的腳步也從未停下，2019年上海港與寧波舟山港簽訂合作協(xié)議，正式啟動(dòng)小洋山島北側(cè)的建設(shè)開發(fā)；2020年底口岸查驗(yàn)場(chǎng)地工程正式動(dòng)工，這將彌集疏運(yùn)系統(tǒng)上的不足，提高洋山港深水岸線能力和效率，使港口的負(fù)荷壓力進(jìn)一步下降。3評(píng)價(jià)指標(biāo)和決策單元3.1投入產(chǎn)出指標(biāo)的確定投入、產(chǎn)出的數(shù)據(jù)的選取在DEA模型測(cè)度港口效率中，是至關(guān)重要的一步，指標(biāo)的選取與最終的計(jì)算結(jié)果是密不可分的。查閱大量文獻(xiàn)后，發(fā)現(xiàn)在港口效率測(cè)度研究當(dāng)中，投入產(chǎn)出指標(biāo)的制定主要有直接法、間接法兩種。兩者最大的區(qū)別在于研究對(duì)象不同，直接法的對(duì)象為港口，而間接法的為港口運(yùn)營(yíng)企業(yè)，具體在指標(biāo)確定上的不同如下圖3-1所示：圖3-1投入產(chǎn)出指標(biāo)的確定本文的研究對(duì)象為洋山港身，因而使用直接法。本文的決策單元并非是單一的集裝箱港口，故選擇產(chǎn)出指標(biāo)為港口貨物吞吐量和集裝箱吞吐量?jī)烧?。?duì)于投入指標(biāo)大多數(shù)文獻(xiàn)更加關(guān)注投入資本，鑒于數(shù)據(jù)的可獲取性，本文使用的指標(biāo)體系如下表3-1所示：表3-1港口效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系投入指標(biāo)產(chǎn)出指標(biāo)泊位總長(zhǎng)度（米）港口貨物吞吐量（萬噸）碼頭泊位數(shù)（個(gè)）集裝箱吞吐量（萬TEU）指標(biāo)的選擇原因如下。碼頭能夠布置多少泊位、怎樣規(guī)模大小泊位在很大程度上都取決于泊位總長(zhǎng)度，因而它可以折射出一個(gè)碼頭的生產(chǎn)能力；泊位總數(shù)直接決定了船舶到達(dá)時(shí)間、船舶等待時(shí)間等，這也都影響著港口效率。貨物吞吐量、集裝箱吞吐量是折射港口需求規(guī)模和評(píng)價(jià)收益水平的關(guān)鍵指標(biāo)。吞吐量的大小吞吐量和港口的需求規(guī)模成正比關(guān)系，從而需求越大，港口能取得的經(jīng)濟(jì)收益也越高。同時(shí)在港口物流越來越現(xiàn)代化的今天，集裝箱吞吐量也逐漸成為度量港口國(guó)際化水準(zhǔn)的關(guān)鍵尺度。3.2決策單元的確定本文的研究對(duì)象為洋山深水港的港口效率，因而選取除了洋山港外上海港重要的港區(qū)外高橋港和宜東碼頭，以及和洋山港同在長(zhǎng)三角地區(qū)浙江省、江蘇省的寧波港域、舟山港域、嘉興港、太倉港、張家港港、連云港港，共計(jì)9個(gè)決策單位，橫向分析洋山深水港的港口效率。決策單元的確定上主要考慮的因素為地理位置和主要的貨物種類，且都為全國(guó)主要港口，發(fā)展較為成熟。（一）外高橋港外高橋港是浦東開發(fā)、長(zhǎng)三角地區(qū)發(fā)展的重要助推器，與洋山港同為上海港最重要的組成部分，且都是以集裝箱碼頭為主的深水港區(qū)。據(jù)2011年相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，外港橋港區(qū)已成為對(duì)于上海港功績(jī)最大的港區(qū)，不論是在船舶?？繑?shù)量還是完成箱量，占比都略超洋山港。（二）宜東碼頭坐落于黃浦江與長(zhǎng)江交會(huì)點(diǎn)，北臨長(zhǎng)江，西依逸仙路高架，南接黃浦江上游水道，東望浦東新區(qū)，兼并了早前的張華浜、軍工路碼頭，是上海乃至長(zhǎng)三角、沿海地區(qū)最重要的從事內(nèi)貿(mào)集裝箱作業(yè)的專業(yè)碼頭。（三）寧波港域?qū)幉ǜ壑饕獦I(yè)務(wù)有集裝箱、礦石、原油中轉(zhuǎn)儲(chǔ)存，是兼具多種用途的綜合、摩登深水大港，同時(shí)也是重點(diǎn)建設(shè)的國(guó)際中轉(zhuǎn)港。它在航道水深、發(fā)展?jié)摿?、區(qū)位條件上相比同類港口，具有壓倒性的有利形勢(shì)。去年，寧波港與上港集團(tuán)達(dá)成戰(zhàn)略合作，以合作促區(qū)域協(xié)同發(fā)展，優(yōu)化長(zhǎng)三角港口資源配置。（四）舟山港域舟山港域緊挨著長(zhǎng)三角、長(zhǎng)江沿線區(qū)域，推進(jìn)腹地經(jīng)濟(jì)發(fā)展，也是東部地區(qū)海上對(duì)外貿(mào)易的主要窗口，得天獨(dú)厚的區(qū)位條件使其主要運(yùn)輸貨物為成品油。此外，上海國(guó)際航運(yùn)中心的建設(shè)也離不開寧波-舟山港。（五）嘉興港地理位置上坐落于上海與杭州間的浙江嘉興，是浙北僅有的出海口和國(guó)家一類對(duì)外開放口岸，因而它既是全省重要的對(duì)外貿(mào)易窗口，也是長(zhǎng)三角區(qū)域重要港口之一。（六）太倉港處于長(zhǎng)江與沿海交織處，是極為罕見的天然良港。進(jìn)入21世紀(jì)，國(guó)家開始注重其發(fā)展，戰(zhàn)略上成為上海國(guó)際航運(yùn)中心的建設(shè)的重要一步。主要貨物是集裝箱、煤炭和鐵礦石。（七）張家港港坐落于長(zhǎng)江下游南岸，周邊的城市經(jīng)濟(jì)有蘇州市、無錫市以及常州市，發(fā)展水平都較高，因而有著良好的港口發(fā)展環(huán)境。主營(yíng)業(yè)務(wù)有集裝箱、干散貨、件雜貨運(yùn)輸。張家港港乘勢(shì)抓住長(zhǎng)三角一體化的發(fā)展時(shí)機(jī)，今年一季度完成吞吐量3240萬噸，同比提升27%，為“十四五”開門紅交出亮眼的成績(jī)單。（八）連云港港坐落于江蘇省東北端，長(zhǎng)江三角洲最北端。同上海港、寧波港合稱為長(zhǎng)三角三大主樞紐港，是長(zhǎng)三角港口群中重要一環(huán)。以腹地內(nèi)集裝箱運(yùn)輸為主營(yíng)業(yè)務(wù)，兼具亞歐航線中國(guó)際集裝箱水陸聯(lián)運(yùn)的中轉(zhuǎn)功能。

4洋山深水港港口效率分析4.1基于DEA-BCC模型的靜態(tài)效率值分析BCC模型中設(shè)定規(guī)模報(bào)酬可變，更適合測(cè)度和探究港口的實(shí)際情況。故此，本文選擇DEA-BCC模型作為基本模型，對(duì)洋山深水港進(jìn)行橫向、靜態(tài)的分析和評(píng)價(jià)。4.1.1DEA模型數(shù)據(jù)選取選取2019年和2020年9個(gè)決策單元的數(shù)據(jù)，以泊位總長(zhǎng)度、碼頭泊位數(shù)為投入變量，以港口貨物吞吐量、集裝箱吞吐量為產(chǎn)出變量，應(yīng)用deap2.1軟件進(jìn)行運(yùn)算。表4-12019年相關(guān)數(shù)據(jù)年份：2019產(chǎn)出變量投入變量港口名稱港口貨物吞吐量（萬噸）集裝箱吞吐量（萬TEU）泊位總長(zhǎng)度（米）碼頭泊位數(shù)（個(gè)）洋山深水港174471980.81792567外港橋港區(qū)17152.21926.5716827宜東碼頭6485.3412292416舟山港域50170.7129.927325122寧波港域59316.7261376530350嘉興港10859.8186.6989546張家港港2361388.434101162太倉港21586515.21263291連云港港23432.4477.61754084表4-22020年相關(guān)數(shù)據(jù)年份：2020產(chǎn)出變量投入變量港口名稱港口貨物吞吐量（萬噸）集裝箱吞吐量（萬TEU）泊位總長(zhǎng)度（米）碼頭泊位數(shù)（個(gè)）洋山深水港18325.42022.21792567外港橋港區(qū)18112.71885.4716827宜東碼頭6488.2430292416舟山港域5714216727325122寧波港域60098270576530350嘉興港11715196989546張家港港2500095.634101162太倉港216005211263291連云港港241824801754084注：數(shù)據(jù)來源于中國(guó)保稅區(qū)管理局、上港集團(tuán)各分公司官方網(wǎng)站、中國(guó)港口年鑒、上海港口年鑒、浙江港口年鑒、舟山統(tǒng)計(jì)年鑒、連云港統(tǒng)計(jì)年鑒等等。4.1.2DEA模型結(jié)果分析表4-32019年DEA模型結(jié)果Firm港口名稱crstevrstescale1洋山深水港0.4140.7840.528drs2外港橋港區(qū)111-3宜東碼頭0.92710.927irs4舟山港域0.76710.767drs5寧波港域0.32410.324drs6嘉興港0.4590.4710.973irs7張家港港0.2890.3260.888drs8太倉港0.7140.7820.914drs9連云港港0.5580.6270.89drsmean0.6060.7770.801表4-42020年DEA模型結(jié)果firm港口名稱crstevrstescale1洋山深水港0.43210.432drs2外港橋港區(qū)111-3宜東碼頭0.87810.878irs4舟山港域0.82810.828drs5寧波港域0.31110.311drs6嘉興港0.4690.4880.959irs7張家港港0.2900.3150.922drs8太倉港0.6770.710.953drs9連云港港0.5460.5870.929drsmean0.6030.7890.801表中firm指代港口樣本個(gè)數(shù)，crste指代綜合技術(shù)效率，vrste指代純技術(shù)效率，scale指代規(guī)模效率。crste=vrste*scale，即綜合技術(shù)效率=純技術(shù)效率*規(guī)模效率。最后一列指的是規(guī)模收益狀況，drs指代規(guī)模報(bào)酬遞減，“-”指代規(guī)模報(bào)酬不變，irs指代規(guī)模報(bào)酬遞增。表4-52019年DEA模型結(jié)果柱狀圖首先來分析2019年的情況，從綜合技術(shù)效率（crste）這一指標(biāo)來看，外高橋港區(qū)的crste值等于1，抵達(dá)效率前沿面，表示投入恰當(dāng)，而且產(chǎn)出效率相對(duì)最大化；其他DMU的crste值均沒有達(dá)到1，沒有達(dá)到DEA有效。排名依次是外港橋港區(qū)、宜東碼頭、舟山港域、太倉港、連云港港、嘉興港、洋山深水港、寧波港域、張家港港，前四個(gè)港口的綜合技術(shù)效率值均超出了平均值0.606，其中張家港港的數(shù)值最低，僅為0.289。港口資源利用率不理想是未達(dá)到DEA有效的主因，即實(shí)際生產(chǎn)規(guī)模未達(dá)到最優(yōu)。此外在9個(gè)DMU中，純技術(shù)效率達(dá)到1的港口有外港橋港區(qū)、宜東碼頭、舟山港域、寧波港域，這表明，這些港口的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)能夠滿足整體規(guī)劃要求，帶來最大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)利益。洋山深水港的綜合技術(shù)效率排名靠后，為0.414，低于平均值0.606，洋山深水港2019年的是純技術(shù)效率為0.784，規(guī)模效率為0.528。表4-62020年DEA模型結(jié)果柱狀圖其次來分析2020年的情況，從綜合技術(shù)效率（crste）這一指標(biāo)來看，外高橋港區(qū)的crste值為1，抵達(dá)效率前沿面，表示投入恰當(dāng)，且產(chǎn)出效率相對(duì)最大化；其他港口的crste值均沒有達(dá)到1，沒能達(dá)到DEA有效。排名依次是外港橋港區(qū)、宜東碼頭、舟山港域、太倉港、連云港港、嘉興港、洋山深水港、寧波港域、張家港港，前四個(gè)港口的綜合技術(shù)效率值超過了平均值0.603，其中張家港港的數(shù)值最低，僅為0.290。未達(dá)到DEA有效主要是因?yàn)楦劭谄髽I(yè)物流資源利用率低，即實(shí)際生產(chǎn)規(guī)模未達(dá)到最優(yōu)。此外在9個(gè)決策單元中，純技術(shù)效率達(dá)到1的港口有洋山深水港、外港橋港區(qū)、宜東碼頭、舟山港域、寧波港域，這表明，這些港口的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)能夠達(dá)到整體規(guī)劃要求，帶來最大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)利益。洋山深水港的綜合技術(shù)效率值排名靠后，為0.432，低于平均值0.603，洋山深水港2020年的是純技術(shù)效率為1，規(guī)模效率為0.432，結(jié)合三者關(guān)系可知，規(guī)模效率值是影響最終綜合技術(shù)效率值不理想的主因，表明該港口實(shí)際情況相較于最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模規(guī)模還有較大的提升空間。2019年、2020年兩年外高橋港的三個(gè)效率值都已達(dá)到1，也就是DEA有效，但是只能說明外高橋港區(qū)的港口效率與其他港口比較時(shí)，在規(guī)模技術(shù)不變的背景下港口的投入與產(chǎn)出是相對(duì)合理的，而不表示其投入與產(chǎn)出是最優(yōu)的組合，也不能說明其港口效率值是最優(yōu)的。這是由于DEA的評(píng)價(jià)是針對(duì)相對(duì)有效性而言的所造成的。從整體上看，洋山深水港、外高橋港區(qū)、宜東碼頭、寧波港域和舟山港域的技術(shù)效率高于規(guī)模效率，原因主要是它們隸屬的上海港和寧波舟山港，在區(qū)位條件的優(yōu)勢(shì)，它們皆是自貿(mào)區(qū)政策下的關(guān)鍵港口，對(duì)外貿(mào)易協(xié)作帶動(dòng)了需求量，增加了貨物吞吐量，致使最初投資的資源帶來了相當(dāng)大的經(jīng)濟(jì)利益。2019、2020期間，洋山深水港在9個(gè)決策單元當(dāng)中的綜合技術(shù)效率排名未變動(dòng)，但和其自身比較，從0.414增長(zhǎng)至0.432，存有上漲的趨向；純技術(shù)效率從0.784上漲到1，證明其在管理和技術(shù)方面具備良好的水準(zhǔn)；然而規(guī)模效率卻從0.528下降到了0.432，表明要優(yōu)化綜合效率可從妥當(dāng)加大投入、擴(kuò)展集裝箱港口規(guī)模入手，另外，規(guī)劃港口布局的合理性在提升規(guī)模效率中也十分關(guān)鍵，未來仍需在完善港口物流基礎(chǔ)設(shè)施方面繼續(xù)努力，努力構(gòu)建出一個(gè)合理有效的長(zhǎng)期增長(zhǎng)機(jī)制。這也說明了即使港口的管理制度、技術(shù)應(yīng)用都是良好的，如果規(guī)模效率值不高，也會(huì)制約港口的綜合效率。從規(guī)模收益方面來看，洋山港連續(xù)兩年的規(guī)模收益呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)，與投入增加的比例相比，產(chǎn)出增加的比例較少。主要原因是洋山深水港各個(gè)生產(chǎn)活動(dòng)的協(xié)同能力不足，也許是港口資源的不合理分配致使的，最終引致生產(chǎn)效率低下。它具體體現(xiàn)為不合理的內(nèi)部分工、生產(chǎn)運(yùn)作障礙、生產(chǎn)決策所需的各種信息難以獲取等等。4.2基于MPI模型的港口動(dòng)態(tài)效率分析在上述研究基礎(chǔ)上，再將洋山港作為一個(gè)獨(dú)立的決策單元，運(yùn)用Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)（MalmquistTFPIndex，MPI）進(jìn)行縱向、動(dòng)態(tài)的效率研究，這樣的方法更具針對(duì)性4.2.1MPI模型數(shù)據(jù)選取表4-7MPI模型相關(guān)數(shù)據(jù)產(chǎn)出指標(biāo)投入指標(biāo)年份國(guó)際中轉(zhuǎn)箱量（萬TEU）集裝箱吞吐量（萬TEU）集裝箱泊位數(shù)（個(gè)）泊位總長(zhǎng)度（米）2012110.31415.01656502013159.11436.91656502014167.21520.31656502015149.01540.81656502016167.51561.71656502017190.81652.91656502018233.01842.42380002019293.81980.82380002020347.22022.2238000注：數(shù)據(jù)來源于中國(guó)保稅區(qū)管理局、上港集團(tuán)各分公司官方網(wǎng)站等等上海港連續(xù)11年保持了集裝箱吞吐量世界第一的好成績(jī)，這其中洋山港發(fā)揮了巨大的作用，同時(shí)集裝箱也是洋山深水港最主要的貨種，因而將集裝箱吞吐量、國(guó)際中轉(zhuǎn)箱量、集裝箱泊位數(shù)和泊位總長(zhǎng)度作為產(chǎn)出指標(biāo)、投入指標(biāo)。此中，國(guó)際運(yùn)輸集裝箱是指從海外發(fā)貨，在運(yùn)送到第三國(guó)或地區(qū)的目標(biāo)港口之前，經(jīng)過一個(gè)中轉(zhuǎn)港換裝的過程。自上海港將建設(shè)國(guó)際航運(yùn)中心作為發(fā)展方針以來，國(guó)際中轉(zhuǎn)箱數(shù)量也成為了港口城市是否能夠發(fā)展成為國(guó)際航運(yùn)中心的一項(xiàng)重要指標(biāo)。因此，主要利用和集裝箱有關(guān)的投入、產(chǎn)出指標(biāo)，應(yīng)用MPI模型對(duì)于洋山深水港進(jìn)行港口動(dòng)態(tài)效率分析。4.2.2MPI模型結(jié)果分析應(yīng)用DEAP2.1，將洋山深水港口作為獨(dú)立決策單元，對(duì)2012-2020年洋山港的Malmquist指數(shù)值進(jìn)行測(cè)算。圖4-1DEAP2.1運(yùn)行過程得出的Malmquist指數(shù)及其相關(guān)效率指數(shù)如下表。表4-8MPI模型結(jié)果年份技術(shù)效率變化指數(shù)（EF）技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（TC）純技術(shù)效率變化指數(shù)（PEC）規(guī)模效率變化指數(shù)（SEC）全要素生產(chǎn)率指數(shù)（MI）2012-201311.21111.212013-201411.054111.0542014-201510.95110.952015-201611.067111.0672016-201711.098111.0982017-201810.818110.8182018-201911.164111.1642019-202011.098111.098mean11.051111.051將上述測(cè)算的效率值，匯成柱狀圖，如下圖所示：圖4-1MPI模型結(jié)果柱狀圖其中，MI為全要素生產(chǎn)率指數(shù)。若MI>1，表示港口生產(chǎn)率有所改善；若MI<1，表示港口生產(chǎn)率惡化。EF顯示管理水平的改進(jìn)；TC顯示技術(shù)水準(zhǔn)的抬高；PEC顯示要素資源配置和運(yùn)用水準(zhǔn)的變動(dòng)；SEC顯示規(guī)模集聚水準(zhǔn)的變動(dòng)。若EF>1，表示港口技術(shù)效率得到改善；若EC<1，表示港口技術(shù)效率惡化。若TC>1，表示港口技術(shù)進(jìn)步；若TC<1，表示港口技術(shù)在退步。由上表可以看出，洋山深水港在2012-2020這9年的Malmquist指數(shù)綜合均值為1.051，大于1，港口生產(chǎn)率有所改善說明港口的全要素生產(chǎn)率呈上漲態(tài)勢(shì)，表明港口生產(chǎn)率有所改近。但進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，在洋山深水港港口效率評(píng)價(jià)的8個(gè)時(shí)期中，有6個(gè)時(shí)期的MI指數(shù)大于1，只有2014-2015、2017-2018的MI指數(shù)小于1，但是這兩個(gè)時(shí)期也并非是接續(xù)的，這表明洋山深水港的港口的生產(chǎn)率在9年間呈現(xiàn)波動(dòng)發(fā)展趨勢(shì)。圖4-2MI值折線圖將MI值單獨(dú)繪制成折線圖，可以更加直觀的看到MI值的變動(dòng)情況。如上圖所示，在2013-2015年間，MI指數(shù)呈現(xiàn)明顯的下降趨勢(shì)，由1.21下降至0.95，下降了21.4%，主要原因是技術(shù)效率發(fā)生作用引致全要素生產(chǎn)率的下降；在2015-2017年間，MI值呈現(xiàn)上升的趨勢(shì)，由0.95上升至1.098，上升幅度為15.6%；在2016-2020年間，MI值波動(dòng)劇烈，由1.098下降至0.818，再由0.818上升至1.614，再增長(zhǎng)到2020年的1.098。由于，因而在研究期間MI的變動(dòng)主要由TC的變動(dòng)主導(dǎo)。港口業(yè)不斷發(fā)展，隨之帶來港口信息化、自動(dòng)化等技術(shù)水準(zhǔn)不斷進(jìn)步。例如，2017年末投入運(yùn)營(yíng)的洋山四期，被稱作世界上最大的自動(dòng)化碼頭，是首次采用我國(guó)自主開發(fā)的自動(dòng)引導(dǎo)車和自動(dòng)動(dòng)力交換系統(tǒng)的亞洲港口。從碼頭至堆場(chǎng)，除碼頭起重機(jī)拖車應(yīng)用自動(dòng)化與手動(dòng)遠(yuǎn)程遙控結(jié)合外，整個(gè)作業(yè)過程是完全自動(dòng)化的操作模式?？偨Y(jié)來說，研究期間內(nèi)洋山深水港的動(dòng)態(tài)效率值很不穩(wěn)定，甚至有所下降。因此目前洋山深水港仍需要進(jìn)一步改進(jìn)和完善，從而加快國(guó)際航運(yùn)中心建設(shè)，推動(dòng)長(zhǎng)三角一體化戰(zhàn)略的有效實(shí)施。

5結(jié)論與建議5.1研究結(jié)論本文通過利用DEA模型嗎，分析2019年和2020年洋山港，上海港重要的港區(qū)外高橋港和宜東碼頭，以及長(zhǎng)三角地區(qū)浙江省、江蘇省的寧波港域、舟山港域、嘉興港、太倉港、張家港港、連云港港，共計(jì)9個(gè)決策單位，橫向分析洋山深水港的三種效率。同時(shí)結(jié)合MPI模型對(duì)洋山深水港的港口效率作時(shí)間上的縱向分析，以動(dòng)態(tài)的視角看待其自身的發(fā)展。根據(jù)分析的結(jié)果可以看出，2019年和2010年洋山深水港的綜合技術(shù)效率均未達(dá)1，即未實(shí)現(xiàn)DEA有效。遵循綜合技術(shù)效率的排名依次為外港橋港區(qū)、宜東碼頭、舟山港域、太倉港、連云港港、嘉興港、洋山深水港、寧波港域、張家港港，說明了洋山港的港口內(nèi)部資源配置效率比較低，未使得有限的資源得到充分的利用，或者是港口的整體經(jīng)營(yíng)管理水平偏低所造成的，因而洋山深水港還存在著很大的發(fā)展空間。2019—2010年，洋山深水港的綜合技術(shù)效率分別為0.414和0.432，純技術(shù)效率分別為0.784和1，規(guī)模效率值為0.528和0.432，由此可見，表明要優(yōu)化綜合效率可從妥當(dāng)加大投入、擴(kuò)展集裝箱港口規(guī)模入手，另外，規(guī)劃港口布局的合理性在提升規(guī)模效率中也十分關(guān)鍵，未來仍需在完善港口物流基礎(chǔ)設(shè)施方面繼續(xù)努力，努力構(gòu)建出一個(gè)合理有效的長(zhǎng)期增長(zhǎng)機(jī)制。同時(shí)，這也說明了即使港口的管理制度、技術(shù)應(yīng)用都是良好的，如果規(guī)模效率值不高，也會(huì)制約港口的綜合效率。從規(guī)模收益方面來看，洋山港連續(xù)兩年的規(guī)模收益呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)，主要原因是洋山深水港各個(gè)生產(chǎn)活動(dòng)的協(xié)同能力不足，也許是港口資源的不合理分配致使的，最終引致生產(chǎn)效率低下。此外，通過MPI模型的動(dòng)態(tài)分析，可以看出洋山深水港在2012-2020這9年的Malmquist指數(shù)綜合均值為1.051，大于1，港口生產(chǎn)率有所改善，表明港口的全要素生產(chǎn)率呈上漲態(tài)勢(shì)，表明港口生產(chǎn)率有所改善。但進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，在洋山深水港港口效率評(píng)價(jià)的8個(gè)時(shí)期中，有6個(gè)時(shí)期的MI指數(shù)大于1，只有2014-2015、2017-2018的MI指數(shù)小于1，但是這兩個(gè)時(shí)期也并非是接續(xù)的，這表明洋山深水港的港口的生產(chǎn)率在9年間呈現(xiàn)波動(dòng)發(fā)展趨勢(shì)。5.2對(duì)策建議（一）抬高港口規(guī)?；疁?zhǔn)，完善集疏運(yùn)體系根據(jù)前文分析得出港口規(guī)模效率的變化是引起洋山深水港綜合技術(shù)效率值變化的主要原因。因此洋山港可以從優(yōu)化港口企業(yè)規(guī)模出發(fā)，推動(dòng)碼頭向深水化、專業(yè)化目標(biāo)前進(jìn)，與此同時(shí)注重經(jīng)營(yíng)規(guī)模的及時(shí)調(diào)整、提高貨運(yùn)能力，完善集疏運(yùn)體系，從而優(yōu)化綜合技術(shù)效率。改善集疏運(yùn)體系具體可從水運(yùn)、海鐵聯(lián)運(yùn)兩者展開。在水運(yùn)方面，加強(qiáng)與腹地基設(shè)投資建設(shè)的協(xié)作，以求構(gòu)建綜合的集疏運(yùn)體系；同時(shí)要提升海河中轉(zhuǎn)的作用，最大限度利用客戶、碼頭資源和優(yōu)秀的管理經(jīng)驗(yàn)。在海鐵聯(lián)運(yùn)方面，可開設(shè)五定（固定點(diǎn)、固定路線、固定列車號(hào)、固定時(shí)間、固定價(jià)格）列車，推廣特惠價(jià)格政策，同時(shí)減少鐵路集運(yùn)的中間樞紐，減短運(yùn)輸所需時(shí)間，從而讓更多人傾向選擇鐵路運(yùn)輸。（二）整合港口資源，進(jìn)一步抬高港口專業(yè)化水準(zhǔn)洋山港不僅要重視自身開發(fā)，也要將附近的一些物流企業(yè)、資源整合起來協(xié)調(diào)運(yùn)用，通過刪減冗余的物流環(huán)節(jié)，竭力將更全面、更專業(yè)的供應(yīng)鏈一體化服務(wù)提供給廣大客戶，從而改善港口物流運(yùn)營(yíng)效率。此外，洋山港存在業(yè)務(wù)辦理地點(diǎn)分布在不同地區(qū)的問題，浪費(fèi)客戶的時(shí)間、金錢成本。針對(duì)這個(gè)問題，應(yīng)在合理的地點(diǎn)建立單接口服務(wù)站，讓客戶能夠在一個(gè)地點(diǎn)完成所有所需業(yè)務(wù)的辦理，節(jié)省時(shí)間，提升辦事效率，加強(qiáng)作為一個(gè)國(guó)際航運(yùn)中心的應(yīng)具備的資源整合能力。（三）依托國(guó)家政策，發(fā)揮保稅港區(qū)優(yōu)勢(shì)洋山保稅港區(qū)雖與洋山港同期投入使用，不過保稅貨物在港區(qū)的發(fā)展仍未達(dá)到預(yù)計(jì)態(tài)勢(shì)。譬如啟運(yùn)港退稅政策提出已有好幾年，然而有關(guān)的落實(shí)細(xì)節(jié)還未明確，導(dǎo)致該政策懸而未決。因此，洋山保稅港區(qū)相關(guān)部門應(yīng)加速優(yōu)惠政策的落地，同時(shí)建立完備的法律制度體系，使保稅區(qū)的運(yùn)行更加協(xié)調(diào)有序。5.3研究中存在的不足（1）運(yùn)用DEA模型所得的港口效率是一個(gè)相對(duì)值，是基于有不同的決策單元比較而得出的，并非絕對(duì)效率，因而若能增多橫向比較的DMU數(shù)量，效率值也會(huì)更加準(zhǔn)確。（2）在投入、產(chǎn)出指標(biāo)選取時(shí)，源于數(shù)據(jù)可獲取性，本文所選指標(biāo)存有一定的局限性，若以更多指標(biāo)為準(zhǔn)，則模型運(yùn)行結(jié)果會(huì)更準(zhǔn)確。（3）本論文是基于基礎(chǔ)設(shè)施等投入的港口效率分析，忽視了生產(chǎn)作業(yè)過程中時(shí)間要素的影響，其實(shí)時(shí)間要素也是可控的直接要素。港口生產(chǎn)的系統(tǒng)是由內(nèi)部多個(gè)子系統(tǒng)的合作而構(gòu)成的，任一子系統(tǒng)在時(shí)間上的浪費(fèi)，都會(huì)致使總系統(tǒng)的效率降低，因而減少時(shí)間損耗也是提升港口效率的關(guān)鍵之一。

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