基于DEA模型的长三角几大港口物流效率分析
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【摘要】 作为我国综合实力最强的经济中心的长三角，其发展在一定程度上有赖于长三角港口物流的发展。文章使用DEA模型对长三角几大港口进行定性分析，并对非有效的港口对其原因进行了解释。
【关键词】 DEA模型 长三角港口物流 效率
一、数据包络分析方法简介
DEA（Date Envelopment Analysis，数据包络分析）是1978年美国著名运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper等以相对效果概念为基础发展起来的一种新的效率评价方法。具体来说，DEA使用数学规划模型比较决策单元间的相对效率，它按照多指标输入和多指标输出对决策单元进行评价，并且输入与输出指标的单位可以不统一。
DEA的主导思想是基于一个经济系统或者一个生产过程可以看成一个单元在一定可能范围内，通过投入一定数量的生产要素并产出一定数量的“产品”的活动。虽然这些活动的具体内容各不相同，但其目的都是尽可能地使这一活动取得最大的“效益”。由于从“投入”到“产出”需要经过一系列决策才能实现，或者说，由于“产出”是决策的结果，所有这样的单元被称为决策单元DMU （Decision Making Unit）每一个被评价的单位或部门视作一个决策单元，一个决策单元在某种程度上是一种约定，由所有的决策单元构成评价群体，处于同一群体下的每个决策单元都具有相同输入指标和相同的输出指标。在指标项和单元组（评价群体）确定以后，采用数学规划模型对输入输出数据进行综合分析，得出每个DMU综合效率的数量指标，据此将各DMU定级排队，确定有效的（即相对效率最高的）DMU，并指出其它DMU非有效的原因和程度，给主管部门提供管理信息。
dea有两种不同的应用方式：静态的横向比较评价与动态的纵向比较评价。横向比较评价就是对同类型的各个决策单位进行比较分析，确定与先进单位之间的差距，并利用评价指标进行因素分析，找出各个评价单位的薄弱环节和主要问题所在。纵向比较评价就是对同一个决策部门按不同的时期划分为不同的决策单元，从而按时间（按年或月等）顺序进行综合效率评价。这样可以进行动态跟着分析，了解其发展状况，本文采取静态的横向比较评价。
二、长三角几大港口物流效率分析
1、指标的选取
根据DEA评价指标选择的原则和评价目标，港口物流的输出指标选取了具有代表性的生产性指标即港口货物吞吐量和港口集装箱吞吐量和以及一定程度上反映港口发展潜力的港口集装箱吞吐量增长率。港口是解决供应链上货物大进大出、的最佳切入点，因此港口吞吐量是反映港口物流竞争能力的一种表现形式，更为重要的是这一因素是集装箱港口物流产出水平的基础，而增长率则代表着一种潜在的发展实力，是反映港口未来发展的指标。港口城市经济的发展对港口的货源有着很大的影响，港口物流的输出指标包括对港口城市宏观经济运行状况的经济指标，如GDP、社会消费品零售总额以及反映港口资源的港口万吨级码头泊位数、港口码头泊位数以及集装箱泊位数。
2、模型评价过程和结果分析
文章使用DEAP2.1软件进行数据分析，DEA模型的计算结果如表2所示。
从以上结果来看，九个港口中南京港和温州港非有效。对南京港而言，其技术效率值为0.976，由于生产技术为投入导向，该港口的投入还有减少2.4%的空间，温州港的投入还有减少0.2%的空间。以下针对南京港和温州港进行分析。
（1）南京港
Results for firm：3
Technical efficiency=0.976
PROJECTION SUMMARY
LISTING OF PEERS：
peer lambda weight
8 0.496
2 0.219
非DEA有效单元根据相应的DEA有效单元进行投影即可以实现相对有效各港口的效率改善参考港口，南京港它的参照港口为嘉兴港和宁波舟山港。参考权数分别为0.496、0.219.温州港的参照港口同样也为嘉兴港和宁波舟山港，参考权数分别为0.202、0.078。
作为长江下游水陆联运和江海中转的枢纽港，2012年南京港的集装箱吞吐量为230万标箱，和达到DEA有效的目标值391.992相比，还差了161.992万标箱，相当于2012的70.43%。南京港作为长江沿线最大的煤炭中转储存配送基地、石油化工中转基地和外贸散杂货中转基本港，进出口货物主要有煤炭、石油、矿石、钢铁、杂货和集装箱，集装箱的发展有待提高。南京港的投入指标都远远大于DEA有效的目标值，这一定程度上为南京港的发展带来了条件，但是并没有带来相应的产出。南京港曾是内河最大的港口，但是诸多主客观因素的影响，长江集装箱第一大港已经让位于苏州港。面临周边港口的激烈竞争，尤其是长江下游港口的竞争将更加激烈，比如太仓、芜湖等港口在争夺货源、航线开辟等方面竞争尤为突出，对南京港扩展集装箱货源已构成严重的威胁。
南京港要依托华东第二大城市南京，充分发挥优越的交通条件，正确面对挑战，加强同其他长江沿线港口的合作，建成长江集装箱转运中心，促进集装箱运输的发展。
（2）温州港
Results for firm：7
Technical efficiency=0.998
PROJECTION SUMMARY：
LISTING OF PEERS：
peer lambda weight
8 0.202
2 0.078
温州港2012技术有效性DEA为0.998，参照港口同样也为嘉兴港和宁波舟山港，参考权数分别为0.202和0.078。
作为千年之港的温州港，核心层腹地为温州市，辐射层腹地为浙江台州、丽水、金华、衢州和福建宁德市等周边城市。腹地经济的发展为港口的发展创造了有利的条件，但是港口集装箱的发展并没有达到DEA有效值，离有效值141.723万标箱还差89.973，是2012年51.75万标箱的1.74倍。一方面是港口集装箱发展缺乏动力，由于温州港没有国际航线，集装箱只能依靠内支线运输，而内支线运输经常受时间、气候和中转港的因素影响较大，“弃水走陆”的现象仍然比较严重，而且温州集装箱运输在很大程度上依赖于财政补贴政策，如果一旦取消该政策，港口集装箱外流现象就会加剧；另一方面是外贸货源比重过小，含金量不高，2012年全港外贸货物吞吐量仅占全港货物吞吐量的7%，港口外贸货源较为缺乏，这是制约温州港发展的重要因素之一。
（注：本文属上海高校青年教师培养资助计划项目《长三角港口物流能力评价研究》的阶段成果，项目编号：Ldz11006（z-2000-11-02）。）
【参考文献】
[1] 云俊、张帆：基于DEA模型的港口物流效率分析[J].决策参考，2006（10）.
[2] 吴文江：数据包络分析及其应用[M].北京：中国统计出版社，2002.
[3] 年鉴编辑部：中国港口统计年鉴2013[M].中国港口杂志社，2013.
[4] 魏权龄：数据包络分析[M].科学出版社，2004.