考虑碳排放的长三角港口群动态效率测度.pdf
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1、第23卷第4期2023 年 8 月交通运输系统工程与信息Journal of Transportation Systems Engineering and Information TechnologyVol.23 No.4August 2023文章编号:1009-6744(2023)04-0034-13中图分类号:U6文献标志码:ADOI:10.16097/ki.1009-6744.2023.04.004考虑碳排放的长三角港口群动态效率测度郑琰*1,巴文婷1,肖玉杰2(1.南京林业大学,汽车与交通工程学院,南京210037;2.南京财经大学,营销与物流管理学院,南京 210023)摘要:为探究
2、考虑碳排放的港口动静态效率及主要影响因素,探寻兼顾节能减排与港口自身发展的有效途径,本文采用基于松弛变量的三阶段SBM-DEA(Slack-based Measurement Model-DataenvelopmentAnalysis)模型与方向距离函数,构建考虑非期望产出的港口动态效率测度模型;应用面板引力模型,剥离环境因素与随机噪声的影响;结合改进的Malmquist指数,根据港口投入、产出要素距前沿面映射点的相对距离计算考虑非期望产出的全要素生产率及其分解项;最后,选取长三角港口群20082020年16个主要港口的面板数据进行实证研究。结果表明:港口之间的效率存在明显差异,第3阶段较第1
3、阶段效率均值提升3.474个百分点;多数港口投入指标增加,但产出指标未按同比例增长,这是因为非期望产出指标港口碳排放量逐年增长;货物运输水平增长1个百分点,港口整体泊位数、码头长度和万吨级泊位数冗余分别对应减少0.4192、0.0436和0.3862个百分点;考虑碳排放后港口群第3阶段效率均值下降0.062,效率值低的港口受碳排放的抑制作用较为显著;从动态变化角度来看,长三角港口群全要素生产率整体增长1.400个百分点,技术效率与纯技术效率的提升是促进港口发展的重要因素;碳排放产出会对技术进步指数、纯技术效率变动指数和ML指数产生不利影响,对港口结构加以优化及实施低碳发展战略有助于促进港口综合
4、动态效率的提高。关键词:水路运输;碳排放动态效率;三阶段SBM-DEA模型;长三角港口群;改进的Malmquist全局参比指数;全要素生产率Dynamic Efficiency Measure in Yangtze River Delta Port ClusterConsidering Carbon EmissionsZHENG Yan*1,BAWen-ting1,XIAO Yu-jie2(1.College ofAutomobile and Traffic Engineering,Nanjing Forestry University,Nanjing 210037,China;2.Schoo
5、l of Marketing and Logistic Management,Nanjing University of Finance and Economics,Nanjing 210023,China)Abstract:Abstract:This paper investigates the port dynamic and static efficiencies considering carbon emissions and majorinfluencing factors.It explores an appropriate way to balance energy conser
6、vation and emission reduction with portdevelopment.This paper selects the panel data of 16 ports in the Yangtze River Delta port cluster in China from 2008 to2020,combines the three-stage data envelopment analysis model based onslackvariablesandthedistancedisorientation function,and develops a model
7、 to measure the dynamic efficiency of ports considering unexpectedoutput.The panel gravity model is applied to strip the effects of environmental factors and random noise.Combinedwith the improved Malmquist index,the total factor productivity and its decomposition considering unexpected outputare ca
8、lculated based on the relative distances of port input and output factors from the mapping points on the frontiersurface.The results show that there are significant differences in efficiency between ports,and the third stage has a3.474%increase in the mean efficiency over the first stage.The majorit
9、y of port input indicators have increased butoutput indicators have not risen in the identical proportion,as the unexpected output indicator of port carbon emissionshas increased annually.1%increase in the level of freight would result in a corresponding reduction of 0.4192%in the收稿日期:2023-05-06修回日期
10、:2023-06-23录用日期:2023-07-06基金项目:国家自然科学基金/National Natural Science Foundation of China(71871111,71701099)。作者简介:郑琰(1983-),女,河北唐山人,副教授,博士。*通信作者:第23卷 第4期考虑碳排放的长三角港口群动态效率测度overall number of berths,0.0436%reduction of quay length,and 0.3862%reduction of,10000-ton berth redundancy inports.The average value
11、of the third stage efficiency of the port cluster decreases by 0.062 after considering carbonemissions,and the ports with low efficiency values are more significantly inhibited by carbon emissions.From theperspective of dynamic changes,total factor productivity of the Yangtze River Delta port cluste
12、r increased by 1.4%,and the improvement of technical efficiency and pure technical efficiency was an important factor in promoting portdevelopment.The carbon emission output adversely affects the technological progress index,the pure technicalefficiency change index and the Malmquist-Lenberger index
13、,and the optimization of port structure and theimplementation of low-carbon development strategy can help to improve the comprehensive dynamic efficiency of theport cluster.Keywords:Keywords:waterway transportation;dynamic carbon efficiency;three-stage Slacks-Based Measure(SBM-DEA);Yangtze river del
14、ta port cluster;improved Malmquist index;total factor productivity0引言港口是我国水陆交通和开展内外贸易的关键节点和枢纽,作为“一带一路”倡议的战略支点和重要枢纽,为我国共建“丝绸之路经济带”区域经济发展和全球资源配置提供了基础性支撑。但港口作为资源消耗的关键领域之一,其生产活动会对港口资源与环境状态产生影响1。据研究,港口及船舶海运活动每年的碳排约占全球总量的3%。中国长三角港口群作为我国最活跃港口群之一,对长三角地区的生态环境与经济发展发挥着重要影响。据交通强国建设纲要(中发201939号),以及上海市、江苏省、浙江省人民政
15、府近日支持长三角生态绿色一体化发展示范区的通知,区域生态一体化发展加速推进长三角港口群的绿色低碳转型,是实现可持续发展和生态保护的重要之策,也是促进“碳中和”目标实现的可行之举。基于此,对考虑碳排放的长三角港口群效率进行测度,有利于兼顾节能减排与港口自身发展的双重目标,推动世界经济向可持续发展转型。本文在考虑碳排放的基础上测算并分析港口动态效率,对提升区域港口生产活动效率,强化港口经济高质量绿色发展具有重要意义。据目前已有文献回顾,生产效率的常用计算方法 有 数 据 包 络 法(Data Envelopment Analysis,DEA)、随 机 前 沿 分 析 法(Stochastic Fr
16、ontierApproach,SFA)、索洛余值法及其扩展模型等,后来学者对此进行了拓展和延伸。ParkY.S.等1使用非径向松弛测量数据包络法(Slack-based MeasurementModel-Data Envelopment Analysis,SBM-DEA)模型和州级数据,研究了美国50个州的碳效率和碳减排情况,评估了美国交通部门的环境效率。Xu Y.等2将航班延误和温室排放作为非期望产出,通过方 向 距 离 函 数(Distance Disorientation Function,DDF)和DEA模型计算出12个美国航空公司的综合效率,并探讨影响航空公司效率的内外部因素。部分学
17、者将Malmquist指数与DEA模型相结合,使效率的研究不再局限于静止的截面数据,分析决策单元根据不同投入、时间等因素影响时效率的动态变化。Li Y.等3建立了一个具有固定和不良产出的广义均衡有效前沿 DEA 模型,并将该模型与Malmquist生产力指数相结合,评估中国30个省级区域的碳排放绩效。胡东滨等4结合三阶段DEA-Malmquist 模型,动态评估了 63 家环境企业的效率,将影响因素细分至不同领域,并厘清效率的影响因素。一些学者在运算过程中加入Tobit回归分析,增加样本的预测概率与可解释性。Mynarski W.等5通过使用DEA-Tobit计量经济学模型对波兰南部林区进行效
18、率评估并确定影响林区效率的外部因素。刘名武6结合DEA-Tobit模型评估长江中上游集装箱港口生产效率与影响因素。为推动世界经济未来向可持续发展的转型升级,国内外学者对于碳排放领域进行了广泛关注与研究。学者们利用三阶段超效率SBM-DEA模型,自上而下的对不同领域(地区、行业7、城市不同客运交通工具8等)进行碳排放效率测度,并对其内部驱动、外生环境因素对效率的影响进行分析、改良和评价9。根据以往研究文献可知,DEA模型和ML全局参比指数被学者广泛应用于静态和动态效率的研究中,为相关研究提供了可靠的方法选择。港口及港口群作为具备投入产出的标志性决策单元,多数学者利用DEA模型及其扩展和延伸模型对
19、港口效率进行测度。Maria,Rosa等10将传统DEA模型与SFA模型相结合为改进的三阶段DEA模型,评估伊比利亚海港的竞争力并厘清导致海港生产效率较低的具体原因。吴晓芬等11结合Tobit-DEA模型和Malmquist指数构建四阶段效率评价模型计算长三角港口群的效率值,并通过构建竞争力矩阵分析不同港口的竞争优势。此外,随全球对于温室气体排35交通运输系统工程与信息2023年8月放的重视和国家“双碳”战略意识的增强,港口作为重要的碳排放源,也有部分学者在港口效率测度研究的同时考虑碳排放因素的影响。薛凯丽12构建了动态网络SBM模型,该模型考虑到港口相邻阶段间相互活动和相邻时期间跨期活动因素
20、,估计了20132016年中国 10 个主要沿海港口非线性目标规划效率。邵言波等13基 Super-SBM模型和Global Malmquist-Luenberger指数模型,评价对20132020年的我国五大港口群的碳排放静态效率,并探究港口碳排放效率的跨期变化情况。长三角港口群作为我国最活跃港口群之一,其港口及船舶航运是长江经济带高质量发展与碳排放源的重要组成部分,港口群的发展对该地区经济与生态环境发挥着重要影响。本文通过对长三角港口群考虑碳排放的动态效率进行测度,旨在为港口群实现提升降本提效,推进低碳转型工作提供重要依据,对加速实现港口效率提升及低碳化具有现实意义。现有研究夯实了精确测度
21、港口效率和碳排放效率研究基础的同时,提供了诸多改进思路:首先,多数研究使用传统DEA模型测度行业效率,或使用SFA方法厘清效率的影响因素,研究层面多以截面数据为主,兼顾环境因素、随机误差以及动态效率变化的研究较少,难以客观地反映出港口实际效率水平。其次,从已有文献来看,大多数文献测度港口效率时没有考虑到生产活动过程中的非期望产出碳排放的影响,难以顺应近年来港口绿色发展与可持续发展的主流趋势与市场需求。第三,目前多数文献的研究对象集中于沿海港口,而针对长三角内河港口动态效率的研究较少,本文为未来长三角内河港口效率研究提供思路。本文将碳排放量与港口动态效率相结合,采用三阶段SBM-DEA模型和改进
22、的Malmquist指数构建考虑非期望产出的港口动态生产效率模型,并分析主要影响因素,探寻港口经济和碳减排双赢的可行路径。1研究方法1.1 港口碳排放量测算方法由于港口CO2排放量尚无统一计算标准且排放数据无法从相关部门直接获得,港口碳排放量主要依据能源消耗进行估算。本文参考戈艳艳14的研究,通过长三角港口群汽油、柴油、重油、煤炭以及电力等主要能源标准煤的消耗量与港口货物吞吐量得到港口生产单位吞吐量综合能耗,并结合不同能源与碳排放系数和港口货物吞吐量得到港口的碳排放量,间接地对港口碳排放量进行测度,计算公式为Zi=WiQiCO2(1)式中:i为不同年份;Zi为第i年港口的碳排放总量(t);Wi
23、为港口单位吞吐量综合能耗(t标准煤/万t吞吐量);Qi为第i年港口货物吞吐量(t);CO2为能源碳排放系数,取2.458914。1.2 三阶段SBM-DEA模型1.2.1 非径向SBM模型由于传统CCR(Charnes Cooper Rhodes)模型和BCC(Banker Charnes Cooper)模型均是径向模型,对效率的测度允许所有投入同比例缩减或者产出同比例增长,但在日常的企业或港口运营中,存在投产冗余或缺失的情况,即投入或产出比例改进和非零松弛改进的部分未体现。为获得更加客观的效率值,TONE15将松弛变量引入DEA模型中,结合非期望产出和松弛变量得到非角度、非径向SBM(Sla
24、ck-based Measurement Model)效率测度模型。假 设 港 口 群 系 统 包 含m个 决 策 变 量DMUk()k=1,2,m,各含p个投入指标x,u1个期望产出指标y和u2个非期望产出指标y*,对应矩阵分别为X=x1,x2,x3,xp,XRpm、Y=y1,y2,y3,yu1,YRu1m、Y*=y1,y2,y3,yu2,Y*Ru2m,将生产可能性集定义为P()X,Y,Y*=|()X,Y,Y*xikX,yrkY,y*lkY*,0(2)式中:R为实数集;为权重向量,当之和为1时,表示规模收益固定(Constant Returns to Scale,CRS),否则为规模收益可变
25、(Variable Returns toScale,VRS);xik、yrk、y*lk分别为第k个决策单元的第i个投入变量、第r个期望产出与第l个非期望产出变量;X、Y、Y*分别为其生产前沿上投入、期望产出与非期望产出指标的投影值。因规模收益固定假设效率较规模收益可变假设更低,模型的松弛冗余客观性与精确度更高,信息量较丰富,故本文选择在CRS假设条件下进行效率测度。以k个DMUk为例,在CRS假设条件下,考虑非期望产出和松弛问题的非角度非径向 SBM 效率测度模型为36第23卷 第4期考虑碳排放的长三角港口群动态效率测度*k=min1-1pi=1pu-ixik1+1u1+u2j=1u1uryr
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