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。