港航后勤服务要素与港口体系的协同效率研究

王 芳，傅海威，杨 叶 WANG Fang,FU Haiwei,YANG Ye

（宁波工程学院 国际港口与物流研究中心，浙江 宁波 315211）

随着世界贸易量的快速增长，全球港口正处在向第四代港口转型的关键期[1]。港口已从原有的装卸搬运业务转向全球资源配置的供应链中心。运输物流、航运金融、港口信息等港航后勤服务要素逐渐在港口区域集聚，为港口功能的提升提供服务支持[2]。港航后勤服务业的发展壮大，推动了港口体系的发展，也促使港口与其腹地区域的联系更加紧密，形成有效的产业协同。长江三角洲地区是我国港口运输最频繁的区域之一，区域内大型港口云集，也孕育了一大批成熟的港航后勤服务企业。然而，原有的粗放型经济发展模式造成的要素配置效率低下在一定程度上制约了该区域的港口经济发展。为此，研究港航后勤服务要素与港口体系的协同效率问题，有助于认识要素配置的不足，提高两者协同发展的质量。

近年来，港航后勤服务要素与港口体系的相关研究正逐渐受到国内外学者的关注。国外研究主要集中于港航后勤服务业的内涵，产业特征[3]，空间分布特征与影响因素[4-5]等方面。Slack分析了港航后勤服务业的特点，认为港航后勤服务业与港口、城市的发展紧密相联[6]。而国内学者们的研究成果多偏重于港航后勤服务业的空间演变[7]、影响机制[8]等，傅海威等分析了港航服务业与港口体系的协调发展关系，指出两者协调度呈逐年上升趋势[9]。总体而言，国内外在港航后勤服务要素与港口体系协同关系方面的研究依然较少，定量研究还显不足。

为此，本研究以长江三角洲地区主要港口城市为研究对象，运用DEA模型分析港航后勤服务要素与港口体系的协同效率，以识别不同城市两者间的协同关系，并提出促进两者协调发展的对策建议。

1 研究方法

DEA分析法可以根据一组或多组“输入—输出”指标来评价部门间的相对有效性。本研究采用DEA模型中最具代表性的C2R模型对2016年长江三角洲地区主要城市港口体系投入产出效率进行评价，并根据不同结果分析港航后勤服务要素对港口产出的影响，揭示两者之间的协同关系。

C2R模型是DEA模型中应用较为广泛的一种模型，用于对评价对象的规模有效性和技术有效性进行分析，一般也称为输入的效率评价模型[10]，本研究在传统C2R模型中引入S-,S+松弛变量以及非阿基米德无穷小量，其具体模型公式如下：

式1中 Xj=（x1j,x2j,…,xmj）T＞0，代表第j0个决策单元的投入变量；Yj=（y1j,y2j,…,ymj）T＞0，代表第j0个决策单元的产出变量；S-,S+表示松弛变量；ε表示非阿基米德无穷小量，通常取值10-3，10-6；λ0代表第j个决策单元各投入产出的数量；θ一般为待

j0估参数。

C2R模型主要有以下几个结论：

（1）当θ0=1，且S-,S+不全为0时，DMU为弱DEA有效，此时总体效率有效。

（2）当θ0=1，且S-=0,S+=0时，DMU为DEA总体有效，此时技术和规模均有效。

（3） 反之，当 θ0＜1时，且S-≠0，S+≠0时，DEA总体无效。

2 长江三角洲地区主要城市港航后勤服务要素与港口体系协同效率分析

本研究根据相关研究文献，将港航后勤服务要素分为三大类，即交通运输要素X1（亿元）、金融要素X2（亿元）、信息技术要素X3（件）。在DEA模型中将这三大类设为投入指标，将港口货物吞吐量Y1（万吨）和港口集装箱吞吐量Y2（万TEU）设为产出指标。研究相关数据主要来源于江苏统计年鉴、浙江统计年鉴、上海统计年鉴和中国金融中心数据库等。2016年长江三角洲地区各城市港航后勤服务要素投入指标和港口产出指标的数据如表1所示。

表1 长江三角洲地区港航后勤服务要素和港口投入产出数据

根据C2R模型计算得出结果，如表2所示。

表2 长江三角洲地区港航后勤服务要素和港口投入产出DEA结果

由表2可知，长江三角洲地区各城市的港航后勤服务要素与港口体系的协同效率具有较大差异性。其中，只有宁波舟山显示DEA总体有效，说明宁波舟山的港航后勤服务要素配置达到了最佳的组合，即交通运输要素、金融要素和信息技术要素有效地服务于宁波舟山港。因此，宁波舟山的港航后勤服务要素与港口体系协同效率最佳。上海和南通是除宁波舟山以外纯技术有效的地区，这表明上海和南通地区的港航后勤服务要素在技术效率方面处于最佳状态，当资源要素投入量固定不变时，港口生产活动能够获得最大的产出量。而上海在规模效率方面优于南通，因而总体上来看，上海的港航后勤服务要素与港口体系协同效率更高。苏州和南京则是DEA总体无效的地区，表明其港航后勤服务要素与港口体系的协同效率较差。比较苏州和南京的DEA分析数据可发现，两个城市的纯规模效率都较好，甚至优于上海、南通。但在纯技术效率方面则存在较大问题，南京在技术要素配置效率方面尤为薄弱。同时，从表2也可发现，只有南通规模经济递增，说明相应增加一定比例的港口资源投入，会给港口带来更大的吞吐量产出。而上海、苏州、南京规模经济递减，说明其港口的规模已经出现饱和现象或是要素配置效率低下的情况，需要调整发展策略。

表3 长江三角洲港航后勤服务要素投入冗余和港口产出不足情况

由表3可以看出，2016年长江三角洲地区主要城市的港航后勤服务要素投入指标中，苏州和南京存在不同程度的投入冗余和产出不足问题。其中，苏州的交通运输要素冗余额为73亿元，金融要素冗余额为652亿元，信息技术要素冗余额为6 331件，港口集装箱吞吐量不足额为1 313.232万TEU。南京的交通运输要素冗余额为57亿元，金融要素冗余额为564亿元，信息技术要素冗余额为3 028件，港口集装箱吞吐量不足额为865.416万TEU。因此，这两个港口需要通过降低港航后勤服务要素投入冗余，提高港口集装箱吞吐量产出，以改善港航后勤服务要素与港口体系的协同效率。

3 结论与建议

本研究运用DEA模型对长江三角洲地区主要城市港航后勤服务要素与港口体系的协同效率进行了分析，结果表明：（1）长江三角洲地区主要城市的港航后勤服务要素与港口体系协同效率差异较大；（2）宁波舟山拥有最高的协同效率，上海、南通、苏州和南京在技术效率和规模效率方面均存在不同程度的问题；（3）长江三角洲地区主要城市中，苏州和南京两个地区存在要素投入过多和港口集装箱吞吐量不足的问题，说明部分城市的港航后勤服务要素投入与港口产出配置比例未达到最优，存在优化空间。

针对长江三角洲地区主要城市港航后勤服务要素与港口体系协同效率的分析结果，提出如下3点建议：（1）合理配置要素资源。根据三类要素的实际发展状况，结合不同城市的特点，因城施策，提高要素配置效率。（2）提高投入产出率。要充分发挥港航后勤服务要素对港口吞吐量的提升作用，通过理清两者之间的协同关系，使港航后勤服务要素有效服务于港口发展。（3）加快资源整合。港航后勤服务要素与港口体系协同效率的提升，不应仅局限于一城一地，要加快长江三角洲地区港口体系的一体化进程，通过不同城市间的优势资源互补，实现长江三角洲地区整个港航板块的联动发展、协同发展。

本研究以长江三角洲地区主要港口为研究对象，分析港航后勤服务要素与港口体系的协同效率问题，能够为该领域的研究提供实证案例。同时，本研究未考虑各城市之间的相互影响关系，在未来研究中可以进一步探讨。

[1] 张瑾，王越.从港口功能发展看第四代港口的发展模式[J].中国水运，2009(3):58-59.

[2] 王列辉，宁越敏.国际高端航运服务业发展趋势与宁波的策略[J].经济地理，2010,30(2):268-272.

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[6] Slack B.The Port Service Industry in an Environment of Change[J].Geoforum,1989,20(4):447-457.

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[8] 陈再齐，闫小培，曹小曙.广州市港口服务业空间特征及其形成机制研究[J].地理科学，2010,30(1):30-38.

[9] 傅海威，曹有挥，霍翔.浙江省港航服务业与港口发展协调关系研究[J].物流工程与管理，2016,38(7):54-56.

[10]魏权龄，卢刚.DEA方法与模型的应用——数据包络分析（三）[J].系统工程理论与实践，1989(3):67-75.