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        黃河三角洲地區(qū)港口全要素生產(chǎn)率的動態(tài)實證分析

        2020-06-11 03:26:40梁文文劉榮花吳正
        山東科學 2020年3期
        關(guān)鍵詞:萊州濱州濰坊

        梁文文,劉榮花,吳正

        (1.山東省交通規(guī)劃設(shè)計院,山東 濟南 272008;2.河海大學 商學院,江蘇 南京 211100)

        黃河三角洲(以下簡稱“黃三角”)作為我國最后的一個尚待開發(fā)的大河三角洲,國家高度重視其可持續(xù)發(fā)展形勢,并在各政策文件中明確提出要著重發(fā)展黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟區(qū),這也表明黃三角地區(qū)在山東省整體經(jīng)濟發(fā)展中有著舉足輕重的作用。而濱州港、東營港、濰坊港和萊州港作為區(qū)域內(nèi)主要港口,在黃三角經(jīng)濟發(fā)展中的作用也極為重要,港口的高效發(fā)展也推動了黃三角區(qū)域外向型經(jīng)濟的發(fā)展,提高了本區(qū)域的國際競爭力。山東省作為濱海大省,海洋經(jīng)濟發(fā)展迅猛,港口資源優(yōu)勢明顯。就港口資源而言,山東省港口自然地理條件相似程度較高,經(jīng)濟腹地相互交叉,業(yè)務(wù)類型相似,導致同業(yè)競爭問題一直困擾著各港口的發(fā)展,而港口資源整合將是解決這一難題的主要辦法。港口資源整合的前提是深入了解各港口的發(fā)展狀況以及其競合關(guān)系,因此,對黃三角區(qū)域港口效率進行評價意義深遠。

        有不少學者對港口效率評價問題進行了深入研究。Roll等[1]在評價港口效率時采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(data envelopment analysis,DEA)模型;Tabernacle[2]通過研究碼頭集裝箱起重機作業(yè)的效率變化,分析了港口可移動集裝箱數(shù)量和裝卸時間的關(guān)系;Tongzon[3]將起重機數(shù)、泊位數(shù)、拖船數(shù)、堆場面積以及貨物吞吐量等作為指標對4個澳大利亞港口以及其他國際集裝箱港口的效率進行了對比研究。隨著理論的不斷發(fā)展,學術(shù)界將DEA方法和Malmquist指數(shù)相結(jié)合來評價港口的動態(tài)效率。龐瑞芝[4]在評價我國50家主要沿海港口經(jīng)營效率的同時,分析了其動態(tài)效率;李蘭冰等[5]為了更有效地評價港口效率而進一步擴展了DEA模型;馬金鳳[6]使用DEA模型對長三角幾大港口進行定性分析,并對非有效的港口產(chǎn)生原因進行了解釋;滕煒超等[7]運用DEA法對港口進行有效性分析、規(guī)模收益分析、無效港口改進分析,并對各港口的競爭力進行排序;丁彩虹等[8]基于三階段DEA對江蘇省大型港口進行港口效率測度,認為長江經(jīng)濟帶戰(zhàn)略有效促進了江蘇大型港口績效提升。這些學者的研究極大地提高了港口效率評價的有效性。在區(qū)域港口競合關(guān)系研究方面,相關(guān)學者也進行了研究。楊強等[9]在建立港口競爭力評價指標體系的基礎(chǔ)上,以環(huán)渤海地區(qū)港口為案例進行分析,并針對性地提出了破壞性創(chuàng)新合作戰(zhàn)略理論;孟慶春等[10]通過實證分析提出,青島港、大連港和天津港應(yīng)建立新型的合作競爭關(guān)系,而不是一味維持傳統(tǒng)的對立競爭關(guān)系;張廣興等[11-12]在研究臨港產(chǎn)業(yè)與腹地產(chǎn)業(yè)共生關(guān)系的同時,進一步通過實證分析對冀東三港的經(jīng)濟貢獻進行測算。已有研究多是對區(qū)域港口的有關(guān)指標進行比對或?qū)Ω劭陂g的競合關(guān)系展開討論,鮮有文獻對區(qū)域港口群的效率進行實證研究分析。山東省在進行港口資源整合時,首先要理清港口間的競合關(guān)系,確保資源整合后各港口可以協(xié)同發(fā)展。而港口的全要素生產(chǎn)率可以很好地表明港口的發(fā)展態(tài)勢,有利于管理者進行針對性的管理規(guī)劃。

        基于此,本文運用DEA模型和Malmquist生產(chǎn)率模型,實證分析了2010年—2017年我國黃三角地區(qū)四大港口(濰坊港、東營港、濱州港和萊州港)的全要素生產(chǎn)率并得到動態(tài)效率,根據(jù)分析結(jié)果對區(qū)域港口提出具有針對性的政策建議,為保障山東省資源整合工作穩(wěn)步進行,加快黃三角地區(qū)港航戰(zhàn)略聯(lián)盟的建設(shè),促進區(qū)域經(jīng)濟綠色發(fā)展提供科學依據(jù)。

        1 模型設(shè)定及數(shù)據(jù)選取

        1.1 模型設(shè)定

        1.1.1 DEA模型

        DEA作為一種非參數(shù)統(tǒng)計的方法,對多投入、多產(chǎn)出的若干決策單元(DMU)的相對有效性做出評價。Charnes等[13]在1978年提出了規(guī)模報酬不變的C2R模型。假定n個決策單元DMU,第j個DMUj(j=1,2,…,n)的輸入與輸出向量為xj=(x1j,x2j,…,xmj)T>0和yj=(y1j,y2j,…,ysj)T>0,輸入與輸出的權(quán)向量為v=(v1,v2,…,vm)T和u=(u1,u2,…,us)T,且v∈Em、u∈Es,E為單位向量,則DMUj的效率評價指數(shù)hj為式(1)。

        (1)

        此后,Banker等[14]拓展了C2R模型,提出規(guī)模報酬可變的BC2模型。用DEA模型對決策單元的相對效率進行評價時,可能產(chǎn)生多個DMU均是相對有效的情形,無法進一步對這些有效DMU進行比較與評價。為彌補這一缺陷,Andersen等[15]提出超效率DEA模型,該模型計算所得的效率值可大于1,從而實現(xiàn)對有效DMU相對效率的比較。

        1.1.2 Malmquist生產(chǎn)率模型

        Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)由瑞典經(jīng)濟學家Malmquist[16]最早提出,經(jīng)Fare等[17]進一步發(fā)展,Malmquist指數(shù)定義如下:

        (2)

        分解式(2)得式(3)。

        =TE(yt+1,xt+1;yt,xt)×TP(yt+1,xt+1;yt,xt),

        (3)

        其中,TE(yt+1,xt+1;yt,xt)表示技術(shù)效率,TP(yt+1,xt+1;yt,xt)表示技術(shù)進步。也就是說,公式(3)將全要素生產(chǎn)率分解為技術(shù)效率和技術(shù)進步。

        若假設(shè)該等式規(guī)模報酬可變,則技術(shù)效率可進而分解成純技術(shù)效率與規(guī)模效率。因此可得:

        MI(yt+1,xt+1;yt,xt)=PT×SE×TP,

        (4)

        當MI大于1時,表明全要素生產(chǎn)率增長;當技術(shù)效率(TE)或技術(shù)進步(TP)大于1時,表明TE或TP是全要素生產(chǎn)率提高的重要因素;反之,則是全要素生產(chǎn)率降低的主要動因。

        1.2 數(shù)據(jù)選取及說明

        基于數(shù)據(jù)的可得性,選取港口泊位數(shù)量、泊位長度、裝卸機械臺數(shù)、港口勞動力、港口的堆場面積和港口倉庫的總面積作為本文區(qū)域港口的投入型指標,然后選取港口貨物的吞吐量和港口集裝箱的吞吐量作為本文區(qū)域港口的產(chǎn)出型指標,并且以我國黃河三角洲區(qū)域的東營港、濱州港、濰坊港、萊州港等4個港口為決策單元,研究范圍為2010年—2017年,共計256個觀測值。樣本數(shù)據(jù)主要來源于2010年—2017年的《中國港口年鑒》[18]。

        2 實證分析

        2.1 黃三角地區(qū)各港口總體技術(shù)效率測算

        本文將非徑向與超效率模型相結(jié)合,假設(shè)規(guī)模收益可變,以我國黃三角地區(qū)2010年—2017年四大港口選取的指標數(shù)據(jù)為樣本,運用MaxDEA5.2軟件,根據(jù)公式(1)測算4個港口的總體技術(shù)效率,結(jié)果如圖1所示。

        圖1 我國黃三角地區(qū)2010年—2017年四大港口的技術(shù)效率Fig.1 Technical efficiency of the four major ports in the Yellow River Delta region of China from 2010 to 2017

        從技術(shù)效率變動角度,黃三角地區(qū)2010年—2016年主要港口總體技術(shù)效率呈現(xiàn)增長態(tài)勢,2010年黃三角地區(qū)主要港口技術(shù)效率總體均值為1.037,2017年上升至1.230。設(shè)定技術(shù)效率大于1的單元為有效單元,那么從有效單元角度來看,2010年有3個有效單元,以效率值高低排序依次為萊州港、濱州港和濰坊港;2011年有效單元個數(shù)未變,但港口相對有效性發(fā)生變化,濰坊港上升至第1位,萊州港下滑至第3位;2012年萊州港技術(shù)效率不佳,為無效單元;2013年萊州港技術(shù)效率上升,重回有效單元之列;2014年東營港進入有效單元,有效單元數(shù)量增加至4個;2015年萊州港、東營港技術(shù)效率上升,濰坊港、濱州港技術(shù)效率下降至無效;2016年萊州港和東營港技術(shù)效率持續(xù)上升,濰坊港、濱州港技術(shù)效率依然無效;2017年萊州港和東營港技術(shù)效率上升至2.605和1.183,較2010年的1.208和0.753,效率提升較為顯著。

        結(jié)合實際情況可以知道,萊州港瀕臨煙臺港,受煙臺港輻射較大,所以其技術(shù)效率一直保持增長趨勢;東營港由于區(qū)位優(yōu)勢明顯,資源豐富,所以其技術(shù)效率也在逐年增長;由于2015年濰坊港集團成立,集團對濰坊港進行港區(qū)投資建設(shè),這一舉動影響了其技術(shù)效率,導致從2015年開始到2017年濰坊港的技術(shù)效率均為無效單元;濱州港2015年起規(guī)劃加快港區(qū)建設(shè),這也導致從2015年開始到2017年該港的技術(shù)效率均為無效單元。

        2.2 黃三角地區(qū)港口的動態(tài)效率測算

        本文綜合運用DEA模型與Malmquist生產(chǎn)率模型,通過公式(3)和公式(4)測算我國黃三角地區(qū)主要港口的全要素生產(chǎn)率與技術(shù)效率的動態(tài)變化。

        表2 我國黃三角地區(qū)2011年—2017年四大港口Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及其分解參數(shù)Table 2 Malmquist productivity index and its decomposition in the four ports of China's Yellow River Delta in 2011—2017

        續(xù)表2

        表2為我國黃三角地區(qū)2011年—2017年4個港口Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及其分解情況。從時間角度,2011年—2017年我國黃三角地區(qū)四大港口的技術(shù)效率整體呈現(xiàn)上升態(tài)勢,2011年—2017年Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)總體均值為1.111。從樣本期間各港口Malmquist生產(chǎn)率均值角度,除濰坊港外,其他3個港口的MI年均值皆大于1,其中年均值最高的濱州港為1.244,而濰坊港的年均值最低為0.933。根據(jù)這個結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),我國黃三角地區(qū)各港口在2011年—2017年期間的Malmquist生產(chǎn)率存在的差距較為明顯。具體來看,萊州港、濱州港和東營港的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)都實現(xiàn)了較大幅度的增長,分別提高了9.5%、27.9%和15.7%。

        從整體上看,技術(shù)效率(TE)與技術(shù)進步(TP)共同促進了我國黃三角地區(qū)4大港口的發(fā)展,但技術(shù)進步的貢獻高于技術(shù)效率。2011年—2017年黃三角地區(qū)四大港口的技術(shù)效率年均值為0.999,技術(shù)進步年均值為1.084,后者比前者高出超8%,由此可知,技術(shù)進步是黃三角地區(qū)港口Malmquist生產(chǎn)率變動的主要推動力。將技術(shù)效率分解為純技術(shù)效率(PT)與規(guī)模效率(SE),通過對比可以發(fā)現(xiàn),黃三角區(qū)域港口的規(guī)模效率均值為1.016,大于純技術(shù)效率均值(1.006)。因此,我國黃三角地區(qū)港口整體技術(shù)效率的變動主要來源于規(guī)模效率變動,這是因為山東省內(nèi)逐步開始港口資源整合工作,港口資源歸一化使得港口規(guī)模逐步擴大,致使黃三角地區(qū)港口技術(shù)效率提升。近期,山東省資源整合工作取得了實質(zhì)性進展,這也將進一步促進黃三角地區(qū)港口效率的提升,促進黃三角區(qū)域經(jīng)濟的穩(wěn)步發(fā)展。

        3 結(jié)論與建議

        本文綜合運用DEA模型和Malmquist生產(chǎn)率模型,測算了我國黃三角地區(qū)2011年—2017年四大港口的投入產(chǎn)出效率,研究結(jié)論如下:

        (1)對各年效率從橫向角度來看,黃三角地區(qū)2010年—2017年主要港口總體技術(shù)效率呈現(xiàn)增長態(tài)勢。

        (2)從動態(tài)效率角度,我國黃三角地區(qū)2011年—2017年主要港口全要素生產(chǎn)率變動呈現(xiàn)以下特征:四大港口整體Malmquist生產(chǎn)率年均增長12%,呈上升態(tài)勢;黃三角區(qū)域不同港口全要素生產(chǎn)率存在較大差距:濱州港全要素生產(chǎn)率增長率最高,為27.9%;東營港增長率次之,為15.7%;再次為萊州港,增長9.5%;而濰坊港Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)最低,為負向增長。技術(shù)進步是黃三角地區(qū)港口效率提高的主要驅(qū)動力,而另一個推動黃三角地區(qū)港口全要素生產(chǎn)率進一步提高的重要因素為技術(shù)效率變動,尤其是規(guī)模效率的變動。

        總體來說,我國黃三角地區(qū)港口群的總體效率與各港口效率水平均不是很高,為進一步提升該地區(qū)港口群效率、優(yōu)化港口群整體功能,需進行相應(yīng)的結(jié)構(gòu)調(diào)整。具體建議如下:

        (1)基于資源、區(qū)位、政策等因素,明晰各港口的特點,規(guī)范其主營業(yè)務(wù),避免因區(qū)域港口內(nèi)部無序的競爭而造成的區(qū)域整體經(jīng)濟效率的損失,從而影響區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展。此外還需推動港口技術(shù)創(chuàng)新,以技術(shù)進步促進港口效率的提升。

        (2)加快適應(yīng)港口資源一體化,加大港口聯(lián)盟合作,避免港口間惡意競爭導致的資源浪費。

        (3)改善港口與腹地間的空間通達性,推進港腹產(chǎn)業(yè)演進模式轉(zhuǎn)變?yōu)槌墒彀l(fā)展模式,實現(xiàn)港口與腹地的共生互動,實現(xiàn)港腹一體化發(fā)展。

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