基于组合赋权-TOPSIS法的港口分货类竞争力评价方法

2021-10-20丁文涛王文渊

科学技术与工程 2021年28期

张远，黄俊，丁文涛，王文渊*

(1.大连理工大学建设工程学部，大连 116024； 2.交通运输部规划研究院，北京 100028)

随着经济全球化的快速发展和港口资源整合的持续推进，港口行业面临着新的机遇和挑战，同时，港口间腹地重合，同质化竞争以及结构性的产能过剩等问题日益显现。因此，在港口资源整合背景下，分析港口对腹地不同货种的竞争力，可以为港口集团准确定位港口功能、合理配置港口资源、高效制定港口决策提供理论依据。

中外学者在港口竞争力方面的研究颇多。在港口综合竞争力方面，滕炜超等[1]、段雪妍等[2]、丰茂秀等[3]、徐维祥等[4]、杨忍等[5]、鲁渤等[6]分别从港口自然条件、港口发展潜力、港口生产力水平、港口集疏运便捷程度、港口城市和外贸环境等方面构建港口竞争力评价指标体系，分别采用熵权-TOPSIS(technique for order preference by similarity to an ideal solution)、UTAGMS、熵权-层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)、因子分析法等横向比较中外港口综合竞争力大小并实证分析。这些学者主要对综合性港口的竞争力整体评价，宏观把握港口的综合实力。针对从单一类型港口或者港口的单一方面竞争力，吴慧等[7]在综合考虑自然条件、邮轮泊位数和景观资源等指标，构建了国际邮轮港口竞争力评价指标，然后采用云模型评价法对邮轮港进行了竞争力评价研究。黄晗等[8]在传统竞争力评价指标体系的基础上，重点考虑了污染物排放、环境防治等“绿色”维度上的相关指标，构建了绿色港口竞争力评价指标体系。邓春等[9]采用因子分析法选取了港口服务能力等5个方面12个相关指标，构建了港口经济竞争力评价的综合指标体系，对海口、三亚等7个港口进行综合评价。

在组合赋权法方面，王金祥等[10]将德尔菲法和熵权法组合，通过博弈论方法确定组合权重，并采用TOPSIS法对汽车碰撞危险态势进行评估。赵奥等[11]借助熵-OWA(ordered weighted averaging)算子法确定评价指标的组合权重，并运用灰关联改进TOPSIS模型对在中国经济绿色转型态势进行系统评价。王润东等[12]将层次分析法和熵权法进行最优组合确定指标权重，并根据集对分析理论的同异反模型对机坪管制运行风险进行评价。周洪文等[13]将层次分析法和因子分析法确定的主客观权重组合，并应用到模糊综合评价方法中对弃土场环境影响进行研究。董译萱等[14]通过博弈论思想将模糊层次分析法和熵权法所求权重优化重组，并通过TOPSIS法对运营中的高速公路进行安全评价。评价指标的组合赋权方法已得到大多数学者的认可，但是将结合赋权法与TOPSIS法结合应用在港口竞争力评价方面较少。

总体而言，现有研究对港口竞争力的研究已经达成共识，并且从不同角度采用不同的方法对港口综合竞争力或集装箱港、邮轮港等专业化港口竞争力进行评价，同时评价指标的组合赋权方法已相对成熟。为了港口集团能够准确定位港口功能，优化配置港口资源，结合港口资源整合背景和港口货类组成，从港口分货类生产能力、作业能力以及发展潜力3个方面构建港口分货类竞争力评价指标体系，并采用组合赋权TOPSIS法对港口分货类竞争力进行实证研究。

1 港口分货类竞争力评价指标体系

港口分货类竞争力是反映港口吸引腹地各种类型货物的能力。结合港口各货类的营运特点，借鉴前人研究成果，对港口分货类竞争力定义如下。

港口分货类竞争力是港口凭借装卸某一货种的码头设施、运营能力及腹地支持度，并优化配置生产和航运要素，在吸引区域内该货类货源，提高市场占有率等方面的能力相对于其他港口所具有的比较优势。港口分货类竞争力与港口各货种的营运特点、港口硬件设施和软实力密切相关。构建港口分货类竞争力评价指标体系遵循客观性、可比性、稳定性和代表性的原则，由反映生产能力的指标、反映作业能力的指标以及反映发展潜力的指标构成，如表1所示。

表1 评价指标体系

生产能力反映港口分货类经营状况，吞吐量的多少及港口群内排名是港口分货类竞争力的重要体现，具体包括分货类货物吞吐量及其在港口集团内排名；作业能力反映港口装卸不同货种的基础设施建设和作业能力水平，具体包括分货类生产泊位数、最大泊位数、万吨以上泊位数及泊位长度；发展潜力反映港口的发展活力，港口分货类的竞争力是否具有提高的空间，具体包括分货类设计通过能力及货物吞吐量增长率。

2 港口分货类竞争力评价方法

2.1 确定基于博弈论的组合权重

基于博弈论的组合赋权法将主客观赋权法得到的权重之间冲突以纳什均衡作为协调目标寻找不同权重之间的平衡[15]，是一个相互比较、相互协调的集成过程，该方法能兼顾主、客观权重，可以全面地考虑各指标之间的固有信息，减少权重确定的随意性，从而提高指标赋权的科学合理性。基于博弈论确定指标的组合权重具体计算方法如下：

采用层次分析法(analytic hierarchy process，AHP)方法和熵权法分别确定港口分货类竞争力各指标权重，基本权重向量集为βk={βk1,βk2,…,βkn},k=1,2,…,L,其中，L为求权重方法个数，取L=2，n为港口分货类竞争力评价指标数量。线性组合权重系数为α={α1,α2,…,αL}。这些向量任意线性组合为

(1)

为了得到最优化的权重β*，根据博弈论的思想，对线性组合权重系数ak进行最佳优化，以达到β与βk的离差最小化的目标，由此可得

(2)

根据矩阵的微分性质，式(2)可得最优化一阶导数条件为

(3)

(4)

最后得到基于博弈论的组合权重β*，可表示为

(5)

2.2 基本权重计算方法

基本权重是指用于基于博弈论组合赋权法中的权重。为得到较为综合的指标权重，既要考虑主观因素，也要考虑客观因素。因此，采用AHP方法[16]和熵权法[17]分别计算评价指标的主观权重和客观权重，具体计算过程可参考文献[16-17]，在此不作赘述。

2.3 TOPSIS法评价港口分货类竞争力

步骤1构建港口分货类竞争力评价加权标准化矩阵。设港口有p个，评价指标有n个，货类有m个，则针对货类m，构建的港口分货类竞争力评价决策矩阵um=(uij)p×n。

步骤2将初始矩阵um进一步转化，构造成标准化决策矩阵βm=(xij)p×m。

正向化指标为

(6)

负向化指标为

(7)

(8)

步骤4确定理想解和负理想解。

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

3 实例分析

以某港口集团下属4个港口采集的数据为研究样本，用来验证组合赋权TOPSIS法评价港口分货类竞争力的实用性和合理性。首先，根据港口各货类的营运特点及硬件设施，对港口各货类现状进行综合分析，采集港口分货类的相关指标数据，采用博弈论组合赋权法确定评价指标的权重，利用TOPSIS法对港口分货类的竞争力现状进行综合评价。结合该港口集团的发展状况，对DL港、YK港、JZ港、PJ港油品货类的竞争力，DL港、YK港、JZ港集装箱货类的竞争力以及DL港、YK港、PJ港粮食货类的竞争力分别进行综合评价。

3.1 油品货类竞争力综合评价

4个港口8个评价指标的样本数据归一化处理结果如表2所示。评价指标权重的计算：首先利用层次分析法(AHP)求得指标的主观权重w；然后，根据油品货类各港口的原始数据运用熵权法求得指标的客观权重λ；最后，基于博弈论将指标的主观权重和客观权重按照式(1)～式(5)计算得到组合权重β*。指标的各类权重值计算结果如表3所示。

表2 油品货类各港口原始数据归一化处理结果

表3 指标的各类权重值

根据标准化决策矩阵和组合权重构建加权决策矩阵H为

(14)

根据加权决策矩阵确定各港口评价指标可行解到理想点和负理想点的欧式距离，再按照式(13)计算得到各港口分货类的相对贴近度。油品货类竞争力的综合评价结果如表4所示。

表4 各港口油品货类竞争力评价结果

3.2 集装箱货类及粮食货类竞争力综合评价

各港口集装箱货类竞争力和粮食货类竞争力综合评价过程完全与油品货类竞争力评价过程相同，结果如表5、表6所示。

表5 各港口集装箱货类竞争力评价结果

表6 各港口粮食货类竞争力评价结果

4 结果分析

从评价结果(表2～表6)来看，油品货类中，综合竞争力排序为DL港>YK港>JZ港>PJ港，评价结果较准确地反映了现实情况，DL港油品泊位数量、吨级、长度均有较强优势，近三年的吞吐量也是遥遥领先其他3港。虽然PJ港在近三年油品货物吞吐量高于JZ港，但PJ港油品泊位仅有3个且最大泊位吨级为5 000 t，而JZ港有6个油品泊位且最大泊位吨级为25万t，因此JZ港的油品货类竞争力强于PJ港。

集装箱货类中，综合竞争力排序为DL港>JZ港>YK港，评价结果也基本可以反映现实情况，DL港集装箱泊位数、设计通过能力均有较强优势，吞吐量虽有减少，但总量也高于其他两港。虽然YK港在吞吐量、码头泊位长度以及设计通过能力方面强于JZ港，但JZ港集装箱最大泊位吨级和吞吐量增长率相对于YK港有较强的区位优势，且吞吐量连续三年增长，因此根据近三年的数据来看，JZ港吸引集装箱货源能力和提高市场占有率能力在不断提升。

粮食货类中，综合竞争力排序为DL港>YK港>PJ港，评价结果较准确地反映了现实情况，DL港粮食泊位数量、吨级、长度均是较有优势的，尤其是DL港2019年粮食吞吐量远高于PJ港。评价结果可反映出研究对象各货类的竞争力，与当前港口的发展态势基本吻合。