基于DEA-Malmquist指数的中国主要汽车码头的效率分析.pdf
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1、一、引言21 世纪以来,汽车在家庭中越来越普及,促进了商品汽车的产销增长。据汽车工业协会数据显示,2009 年商品汽车产销量分别为 1 379.1 万辆和1 364.5 万辆;2020 年产销量分别为 2 522.5 万辆和2 531.1 万辆,20092020 年产销量年均增长率分别为 5.64%和 5.78%。商品汽车集聚区主要分布在东北、环渤海、长江中上游、长三角和珠三角等地区1,汽车消费市场广布并存在东西、南北上的差异,造成生产与消费(供需上)的空间不匹配,只能通过陆路和水路运输加以满足。在商品汽车运输中,水运的重要性逐渐凸显。汽车码头吞吐量从 2010 年211.0 万辆增至 202
2、0 年 567.6 万辆,吞吐量占总运输量的比例由 11.7%增至 22.4%(见图 1)。水运量的增长促进了汽车码头的发展,目前已形成”沿海+沿江“的 T 字形发展格局,大连汽车码头、天津港滚装码头、上海海通国际汽车码头、广州港南沙汽车码头(以下简称大连、天津、上海、广州)、武汉江盛汽车码头等成为我国东西、南北商品汽车水运枢纽2。码头承担着运输中转的重要任务,汽车码头效率对商品汽车运输、贸易及汽车供应链发展影响深远,探究其效率变化及变动原因具有较大的现实意义。Farrell(1957)3最早用技术效率、成本效率、配置 效 率 等 概 念 定 义 企 业 的 效 率,Roll 和 Hayuth
3、(1993)4用技术效率来评价港口效率,进而港口技术效率得到广泛关注5-6,技术效率可用投入产出比进行量算。码头具有运作复杂、服务多样的特点,难以用单一指标进行效率评价,国内外学者多采用数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)。Iton(2002)7利用 DEA 窗口分析法分析了 19901999年日本 8 个集装箱码头的效率,发现规模效率低造成横滨和北九州码头效率偏低,将劳动力数量纳入分析后提高了效率。Cullinane 等(2005)8利用 DEA模型探讨了 19921999 年全球前 30 的集装箱码头基于 DEA-Malmquist 指数的中国主要汽车
4、码头的效率分析彭芳婷,王海壮(辽宁师范大学 地理科学学院,辽宁 大连 116029)【摘要】中国商品汽车贸易稳步发展催生了商品汽车的运输需求,水运是商品汽车运输中的重要组成部分,汽车码头及其运营效率在商品汽车物流中发挥着重要作用。利用 DEA-Malmquist 指数分析了 20102020 年大连、天津、上海、广州等主要汽车码头的效率变化及变动原因,结果表明:(1)此间四大汽车码头的综合技术效率均值位于 0.71 之间,整体效率水平较高,各码头效率均值从大到小为上海、天津、广州、大连;(2)利用 Malmquist 指数和变异系数分析四大汽车码头综合技术效率变动从大到小为大连、广州、天津、上
5、海;(3)四大汽车码头的效率变动既受到投入、产出规模的影响,也受到腹地经济发展状况及突发事故的影响。【关 键 词】码头效率;汽车码头;DEA-Malmquist 指数;中国【中图分类号】F552.6;U695.2【文献标识码】A【文章编号】1004-2768(2023)08-0097-05【收稿日期】2023-01-10【作者简介】彭芳婷(1998-),女,河北定州人,辽宁师范大学地理科学学院硕士研究生,研究方向:海港城市地理学;王海壮(1975-),男,辽宁铁岭人,辽宁师范大学地理科学学院副教授,研究方向:海港城市地理学。生产力研究 No.8.2023产业经济生产力研究 No.8.2023輭
6、輵所有权、竞争与效率间的关系,发现码头的私有化并未带来效率的提高。Al-Eraqi 和 Khader(2009)9利用 DEA 和 Malmquist 指数测算了 20002005 年中东和东非 22 个集装箱码头的效率,发现大中型码头的效率偏低,扩大生产规模能提高效率。图 120102020 年汽车码头吞吐量和吞吐量占总运输量比例在国内专业性码头效率研究中,众多学者关注了集装箱码头,少数学者关注了铁矿石、煤炭等码头效率。(1)集装箱码头,李丹等(2013)10采用三阶段 DEA 研究了 2010 年我国 42 个沿海集装箱码头效率,发现规模无效率是造成效率偏低的原因。段朝辉和宋炳良(2016
7、)11运用信息熵-DEA 测算了20122014 年上海 6 家集装箱码头的效率,发现码头整体效率水平较高,内部挖潜是提高码头效率的有效方法。鲁渤和汪寿阳(2017)12运用 DEA 模型和超效率 DEA 量算了 14 个中国和 17 个韩国集装箱码头的效率,发现 11 个效率最优的码头中中国占 8个,增加投入可以提高码头效率。叶士琳等(2020)6利用超效率 SBM 和 Tobit 模型测度了 20082017年长三角 15 个集装箱码头效率,发现码头效率总体水平虽然不高但呈增长趋势,纯技术效率提高是码头效率增长的因素。(2)铁矿石码头,林黎(2011)13利用三阶段 DEA 测算了 200
8、62010 年 12 个沿海铁矿石码头效率,这些码头效率上升但未达到效率有效,规模效率偏低是其原因。(3)煤炭码头,祁文才(2011)14、刘丽梅(2014)15利用 DEA 模型分别测算了 2010 年神华天津煤炭码头和 2012 年天津港煤炭码头的效率,与国内其他煤炭码头效率进行比较发现存在效率差异,建议优化资源配置来提高效率。综合国内外码头效率的研究,可见 DEA 及延伸模型得到了广泛应用,但现有研究主要集中于集装箱、铁矿石、煤炭等码头,汽车码头的效率仍未得到学术界的关注,因此,采用 DEA-Malmquist 指数模型测算 20102020 年中国四大汽车码头(大连、天津、上海、广州)
9、的效率变化及变动原因,以期填补现有研究的不足,为汽车码头的良性发展提供有用的研究成果。二、研究方法、指标选取与数据来源(一)研究方法1.DEA-BCC 模型。数据包络分析方法(DEA)是利用决策单元(DMU)的多项投入和产出数据来测算效率并与生产前沿面(理论生产函数中的生产可能性边界)相比较,根据测算的效率偏离生产前沿面的程度来判断效率的相对有效性。DEA 中最原始的 CCR 模型是由 Charnes 等(1978)16提出的,可计算综合技术效率(STE)。此后,Banker(1984)17将STE 分为纯技术效率(PTE)和规模效率(SE)。PTE 是指 DMU 在现有技术水平下投入资源的产
10、出能力,SE 反映了实际投入规模与最优规模之间的差距,且SE=STE/PTE。假设有 n 个 DMU,每个 DMU 有 m 项投入、s 项产出,X0和 Y0分别为投入向量和产出向量,DMUj(j=1,2,n)的投入和产出分别为 Xij(i=1,2,m)和 Yrj(r=1,2,s),s-i为第 i 个投入的松弛变量,s+r为第 r 个产出的松弛变量,兹 为 DMUj效率评价指数,姿j为投入产出的权数,着 为非阿基米德无穷小量。BCC 模型如下:min兹=兹0-着(移mi=1s-i+移sr=1s+r)(1)s.t.nj=1移姿jxij+s-i=兹0 xi0nj=1移姿jyrj-s+r=yr0nj=
11、1移姿j=1姿j0,j=1,2,ns-i0,i=1,2,ms+r0,r=1,2,s扇墒设设设设设设设设设设设设设设设设设设缮设设设设设设设设设设设设设设设设设设若 STE=1,则该 DMU 有效,表明 PTE、SE 均有效;STE1,则该 DMU 效率偏低,值越小、效率越低。STE1 且 PTESE 说明纯技术效率偏低造成综合技术效率较低;STESE 说明规模效率偏低造成综合技术效率较低。2.Malmquist 指数。Malmquist 指数用以测度一段 輭輶时期内 DMU 的效率变动情况,由 Malmquist(1953)18提出,Fare 等(1994)19用其测度 19791988 年
12、17个经合组织成员国的全要素生产率(Tfp),并将 Tfp 分为综合技术效率变动指数(Effch)和技术进步变动指数(Tech)。Effch 是指投入资源的规模及产出能力变动情况,反映企业的经营管理水平,分为技术效率变动指数(Pech)和规模效率变动指数(Sech)。Tech 是指随着时间的变化技术进步推动了生产前沿面的外延,即在特定投入组合(技术投入以外的要素)下通过技术进步获得更多的产出,如码头装卸设备更新、先进物流技术发展等带来更大的产出。Malmquist 指数公式如下:M0=(Xt,Yt,Xt+1,Yt+1)=Dt+1(Xt+1,Yt+1)Dt(Xt,Yt)伊Dt(Xt+1,Yt+1
13、)Dt+1(Xt+1,Yt+1)伊Dt(Xt,Yt)Dt+1(Xt,Yt)蓸蔀12(2)式(2)中,M0为 Malmquist 指数;Xt、Yt分别表示在 t 时点的投入和产出;Xt+1、Yt+1分别表示在 t+1 时点的投入和产出;Dt(Xt,Yt)、Dt+1(Xt+1,Yt+1)为 t 时点、t+1 时点的距离函数。第二个等式右侧第一项为Effch,第二项为 Tech,即 Tfp=Effch*Tech。Tfp 跃1,表示全要素生产率提高;Tfp约1,表示全要素生产率下降。Effch跃1,表示综合技术效率变动指数是全要素生产率提高的因素,Tech1,表示技术进步变动指数是全要素生产率提高的因
14、素。3.变异系数(CV)。变异系数可以反映数据相对波动程度,引用变异系数是为了衡量各个码头 20102020 年综合技术效率值的波动,CV 公式如下:CV=1X軍1n-1移ni=1(Xi-X軍)2姨(3)式(3)中,X 为某个码头 11 年综合技术效率平均数,n 为总年数,Xi为某个码头某年的综合技术效率值。(二)指标选取与数据来源在以往的码头效率研究中,指标体系构建分为投入指标和产出指标(见表 1)。一方面,投入指标主要包括泊位数、泊位长度、堆场面积、装卸设备数量、企业员工数量、设计年通过能力等。泊位数和泊位长度决定了码头同一时间可停泊的轮船数量,影响货物装载效率,是码头效率研究的重要指标。
15、堆场面积越大,一次性堆放的货物就越多,因商品汽车不能碰撞和叠放,故堆场面积大小和堆场车位设置对汽车码头尤为重要。装卸设备数量是集装箱、铁矿石、煤炭码头的共性指标,码头的装卸设备越多、越先进,码头作业效率就越高。但商品汽车装卸不能使用吊车,只能通过司机驶上(下)船舶完成装卸任务,故装卸设备和企业员工数量(司机数量不固定)不能作为评价汽车码头效率的投入指标。设计年通过能力与实际年吞吐量虽然在数量上不同,但存在着非线性关系,是码头投入的重要体现。另一方面,产出指标主要有码头吞吐量和码头企业利润。虽然大部分学者采用货物吞吐量作为产出指标,但就码头企业而言,营业利润是其追求的核心目标,也应是衡量码头效率
16、的关键产出指标,故本文将其纳入汽车码头效率的评价中。表 1相关研究码头效率评价中投入产出指标的选取本文泊位数、泊位长度、堆场面积、设计年通过能力、汽车吞吐量等数据来源于 20112021 年 中国港口年鉴;营业利润来源于 20102020 年辽宁港口股份有限公司、天津港股份有限公司、上海国际港务(集团)有限公司、广州港股份有限公司和广州汽车集团股份有限公司的 公司年报。其他数据来源于中国汽车工业协会官方网站(http:/),个别缺失数据(如 2010 年、2011 年、2014 年、2015 年、2016 年广州港南沙汽车码头的营业利润)采用插值法进行填补。三、实证分析(一)汽车码头效率变化及
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