基于DEA模型的上海国际航运中心物流效率的比较研究

2012-03-09

武汉理工大学学报（交通科学与工程版） 2012年4期

（上海海事大学物流研究中心上海 200135）

国际航运中心作为国际航运枢纽，是国际航运业的关键环节，推动了相关区域经济的发展［1］．在世界主要的国际航运中心中，主要有3种模式：以市场交易和提供航运服务为主的航运中心，如伦敦国际航运中心；以腹地货物集散服务为主，腹地型的国际航运中心，如鹿特丹和纽约；以中转为主，中转型的国际航运中心，如香港和新加坡［2］．文中选取的上海、天津、大连、青岛、香港、安特卫普、鹿特丹和新加坡8个港口中，鹿特丹为腹地型，香港和新加坡为中转型，国内的一些港口还在探索适合自己的国际航运模式．

物流水平已经成为一个国家或地区整体实力的重要指标之一［3］．Alan Stainer认为物流效率的评价，可以被划分为单因素投入的效率评价，如衡量劳动、资本或技术投入在物流行为改善中所起作用的评估，以及多因素效率评价，包括所需全部劳动、物资、设备、能量与其他投入［4］．近年来，上海港口的吞吐量以高于每年20%的增长率快速发展．但是，上海与其他国际航运中心相比，在国际中转方面则落后较多．据统计，在2010年，上海港口的国际中转量只达到了5%，而在新加坡，国际中转量则达到了85%．同时在港口物流服务方面，上海与其他航运中心城市还存在一定的差距．对物流效率进行评价，有利于加快技术进步，加强管理，合理分配资源，减少浪费，促进上海国际航运中心健康、可持续地发展．

1 理论研究

1.1 DEA理论

数据包络分析法（data envelopment analysis，DEA）被大致定义为具有多个输入或输出的决策单元（DMU）的测量效率的非参数方法［5］．DEA方法有较多模型，其中应用最为广泛的是CCR模型和BCC模型，在本文的分析过程中也是应用了这2个模型．CCR模型假设规模报酬不变，用来评价决策单元间的相对有效性，可以同时对决策单元的规模有效性和技术有效性进行研究；BCC模型则是允许规模报酬可变，由此便可衡量DMU的纯技术效率（pure technical efficiency，PTE）．若将CCR模型所得效率值除以BCC模型效率值，即可求得DMU的规模效率值［6］．BCC模型是将CCR模型所求算的生产效率，分解为纯技术效率与规模效率（scale efficiency，SE），以了解欠缺效率的原因是纯技术效率还是规模效率．

1.2 DEA基本模型

1．2．1 CCR模型假设有n个决策单元（decision making units，DMU），每个 DMU 都有m种类型的输入（表示对资源的耗费）以及s种类型的输出（表明成效的信息量），用Xj＝（x1j，x2j，…，xmj）T和Yj＝（y1j，y2j，…，ymj）T分别表示输入向量和输出向量，变量V＝（v1，v2，…，vm）T和U＝（u1，u2，…，us）T作为权系数．定义每个决策单元相应的效率评价指数为

式中：xij为第j个DMU对第i种输入的投入量，xij＞0；yrj为第j个DMU对第r种输出的产出量，yrj＞0；vi为第i种输入的重要性或权；ur为第r种输出的重要性或权．

由定义可知，总可以适当地选取ur，vi，使得hj≤1；对评价单元h的值越大，表明评价单元能够用相对较少的输入得到相对多的输出．

现在要对第0个DMU进行效率评价，以权系数U，V为变量，以第0个DMU的效率指数为目标函数，以所有的DMU（包括DMU0）的效率指数为约束，即hj≤1，j＝0，1，…，n，构造如下的最优化模型，将决策单元j记作j－DMU：

这是一个分式规划问题，该模型的解先用矩阵形式表示，再用Charnes－Cooper变换，转化为一个等价的线性规划问题．可变换成下面的线性规划模型：

如果解S＋＝0，S－＝0，θ＝1，则决策单元为DEA有效．此时，该决策单元既是规模有效又是技术有效，说明在这n个决策单元组成的系统中，决策单元j0的生产要素已经达到最佳组合，并取得最佳产出效果．若解θ＜1时，称决策单元j0为非DEA有效．说明该决策单元规模无效且技术无效．在这n个决策单元组成的经济体系中，j0可以通过组合将投入原来的投入的θ倍而能够保持原产出不变．

1．2．2 BCC模型当生产可能集的假设不符合现实时，可以去掉其锥性假设，得到BCC模型：

2 上海国际航运中心物流效率的比较研究

2.1 物流效率评价指标的确定

按照DEA评价模型的要求，选择DMU必须是同一类型，即要满足3个基本的特征：相同的目标和任务、相同的外部环境以及相同的输入和输出指标．所选取的航运中心有以下几个共同点：（1）目标任务相同．这8个口岸城市已经成为当前全球资源配置的最重要平台．在经济全球化进程不断加深的大环境下，包括上海在内的航运中心在市场经济杠杆的指导下，共同担负着优化全球资源配置、调整全球产业结构的任务，它们也都是物流设施先进、物流效率较高、值得上海国际航运中心学习的港口；（2）外部环境相同．这8个航运中心虽然处于不同的国家或地区，但是对其物流效率起主要作用的已经不仅仅局限于所在的国家和地区，它们负担的功能决定了其外部环境是全球的政治经济环境；（3）输入／输出指标相同．本文拟采用的输入／输出指标体系、拟比较的绩效指数都是相同的．

2．1．1 输入指标航运中心的硬件设施条件对航运中心物流效率的影响集中反映在码头前沿水深、堆场及仓库的总面积上．码头前沿水深是必须考虑的输入指标，集装箱船舶日益大型化的趋势对港口码头的水深条件提出了更高的要求．堆场及仓库的总面积则影响了码头的运作效率．如果面积较大，装卸过程中的翻箱率就较低，可以有更多的场吊机械用于船舶装卸，港口物流的存储和装卸效率就高．

航运中心的软件设施包括核心腹地的经济总量、口岸通关能力和信息化水平．在一般情况下，腹地经济总量和航运中心的输入及输出量呈正相关关系，经济腹地越发达，对航运中心形成与建设的需求就越强烈，投入和支持的力度就越大，航运中心的产出也就越多．由于货物通关手续繁杂，常耗费不少时间，故简化通关手续，提高口岸通关能力将有助于提升港口物流运输的竞争力．

2．1．2 输出指标主要包括货物吞吐量和集装箱吞吐量．货物吞吐量是航运中心最主要的产出指标，也是衡量航运中心物流效率最重要的指标．尽管近些年来集装箱吞吐量指标变得越来越重要，但是货物吞吐量指标仍最为重要．由于集装箱是高附加值货物国际运输的最佳形式，且集装箱吞吐量的发达程度直接关系到腹地经济的发达与成熟程度．因此，港口集装箱吞吐量已成为判断国际航运中心的重要指标之一．

2.2 运用DEA模型评价物流效率

由于数据收集较为困难，本文根据相关统计数据（见表1），并结合航运中心、港口物流等领域专家打分，应用软件DEAP2．1求解相应的线性规划问题．假设规模报酬可变，并固定输出的前提下，应用BCC模型，将技术效率分解为纯技术效率和规模效率．

表1 航运中心的输入及输出指标

从表2的结果分析得出：（1）大连和安特卫普的技术效率相对较高，尽管上海和天津的技术效率相对较低，但总体是呈发展趋势；（2）上海的总效率相对较低的原因是上海的技术效率接近于平均水平而规模效率低于平均水平，表明上海港的建设主要依靠的是扩大生产规模．从表1的输出指标来看，上海港的货物吞吐量和集装箱吞吐量已跃居第一，但总效率却明显低于世界公认的几大国际航运中心，超负荷的运转限制了其港口物流的进一步发展．从经济学的角度来看，国际航运中心是港口经济发展的一部分，即航运中心的建设和港口经济的发展是一致的．鉴于货物吞吐量不能完全反应港口中后期的发展，因此上海国际航运中心的建设不能只着重于港口货物吞吐量及其国际排名，也不能将港口的基础运输设施作为惟一的建设指标，而应集中在航运服务、港口建设及整合和协调其他子系统方面，利用自己的优势形成自己的特色．

表2 DEA模型结果

集装箱深水港的建设已经成为上海国际航运中心的核心问题，虽然目前上海港的码头前沿水深相对不够，但是随着大小洋山港的建设，上海港将成为一个拥有50多个大型集装箱泊位，水深达15m的深水良港．同时上海港积极应用信息技术、网络技术等对码头运营、堆场、机械设备进行实时管理，提升码头生产效率，扩大港口吞吐能力．

上海与鹿特丹、香港同样拥有广阔的经济腹地，且核心腹地的经济都较为发达．香港依托中国大陆，连接欧美，而向东南亚，其转口贸易中的中转货运物流占其港口吞吐量的83%以上．鹿特丹港的货物几乎100%来自欧陆腹地，海关监管的基本政策是简单、高效、高质．其港务管理局不断创新管理机制，进行功能调整，由先前的港务管理功能向物流链管理功能转变，建设信息港，发展增值物流．上海港应利用其腹地优势，加快内河航道建设，完善货运道路网络，大力发展水水中转，形成以上海为中心，江浙为两翼，长江流域为腹地的东北亚国际枢纽港，基本形成规模化、集约化的现代港口集疏运体系．

对规模效率值进行分析发现，除了大连和安特卫普外，其他所有航运中心的规模效率都小于1，这表明航运中心的规模效率递增趋势较大，即在现行的基础设施条件下，适当改善各项硬件和软件设施的条件就会带来更高的物流效率水平．在这8个航运中心中，只有香港港的物流效率水平是呈下降趋势的，这是因为目前香港的物流水平已达到最大产出规模，而且随着近几年香港港吞吐量增长缓慢，港商竞相将投资转向了深圳港．但由于香港政府一直重视物流业的发展，健全法律制度，提供金融与保险等一系列物流援助或服务、快捷高效的海关通关服务等，因此香港依旧是运输及物流枢纽中心．