姚博鴻，譚春蘭

（上海海洋大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，上海201306）

引 言

上海一直以“中國之窗”著稱，作為我國重要的港口城市之一，地理位置十分重要，地處我國海岸的中部，黃浦江與長江入?？诘慕粎R處。境內(nèi)的河道（湖泊）面積約500平方千米，河道長度2萬多千米，河面積率在9%～10%之間。上海港不僅是我國海上運(yùn)輸通道的樞紐，也是我國重要的貿(mào)易港口之一[1]。作為我國貿(mào)易出口的重要口岸，上海港的集裝箱、貨物吞吐量一直穩(wěn)居世界前列，這與上海港港口物流的發(fā)展是分不開的。同時(shí)，上海市政府為了增強(qiáng)上海港在國際航運(yùn)市場的競爭力、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，也制定了一系列方針政策。2013年上海自貿(mào)區(qū)的設(shè)立，推動了港口物流的全面發(fā)展，同時(shí)在政策支持與配合下，實(shí)力顯著提升。2018年，國家主席習(xí)近平提出將支持“長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展戰(zhàn)略”上升為國家戰(zhàn)略，上海港作為長三角的龍頭港口，對長三角港口群的發(fā)展具有重要的引領(lǐng)作用。2019年12月1日中共中央、國務(wù)院印發(fā)的《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》對今后長三角港航發(fā)展作出明確指示：“推進(jìn)港航資源整合，優(yōu)化港口布局，健全一體化發(fā)展機(jī)制，增強(qiáng)服務(wù)全國的能力，形成合理分工、相互協(xié)作的世界級港口群。”長三角一體化戰(zhàn)略將成為推動港口物流發(fā)展的重大機(jī)遇。在這一背景下，加快上海港口物流建設(shè)，提高上海港口物流運(yùn)行效率對推進(jìn)長三角一體化戰(zhàn)略的具有重要意義。上海港作為長江三角洲的前沿，具有空前的發(fā)展機(jī)遇[2]。2017年，上海港的貨物吞吐量為75 051萬噸，比上年增長6.9%，位居全國第二，僅次于寧波—舟山港。據(jù)統(tǒng)計(jì)（如圖1所示），從2000年到2018年，上海港的貨物吞吐量從量上看，雖然大體處于上升趨勢，但從長期來看，其發(fā)展態(tài)勢不容樂觀，因?yàn)樵谡麄€(gè)研究期內(nèi)上海港的貨物吞吐量增速有所下降，甚至在個(gè)別年份處于負(fù)增長，增速波動幅度較大。由此可見，盡管在長三角一體化戰(zhàn)略背景下，上海港口物流的發(fā)展態(tài)勢良好，需求量增加，但仍然存在港口貨物吞吐量不穩(wěn)定、增速減緩等問題。因此，為了保證貨物吞吐量的穩(wěn)定增長，加快建設(shè)上海港成為國際航運(yùn)中心，推動長三角一體化戰(zhàn)略的有效實(shí)施仍需采取進(jìn)一步措施。

圖1 2000—2018年上海貨物吞吐量及增速

1 文獻(xiàn)綜述

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）是由美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家W.Copper等在1978年提出的，該方法以Pareto的邊際效益和線性規(guī)劃理論為基礎(chǔ)，涉及運(yùn)籌學(xué)、管理科學(xué)和數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)等多門學(xué)科，運(yùn)用線性規(guī)劃構(gòu)建出一個(gè)非參數(shù)的線性生產(chǎn)前沿面，從而將數(shù)據(jù)包絡(luò)起來，進(jìn)而有效評價(jià)以多個(gè)投入和產(chǎn)出指標(biāo)的決策單元相對有效性的一種綜合效率分析法[2]。后期學(xué)者又對其進(jìn)行補(bǔ)充和完善，Charnes等在1985年又提出了DEA的兩個(gè)基本模型C2R和BC2模型，考慮了生產(chǎn)效率和邊際生產(chǎn)效益問題，通過引入松弛變量s-、s+，將模型的分式規(guī)劃問題等價(jià)變換為線性規(guī)劃模型，使得規(guī)劃結(jié)果同時(shí)達(dá)到“技術(shù)和規(guī)模有效性”的目標(biāo)[3]。國外對港口物流效率評價(jià)研究較早。1986年國外學(xué)者Kim.M等就開始對港口效率值進(jìn)行測度，應(yīng)用單一指標(biāo)對衡量港口效率進(jìn)行衡量。此后學(xué)者陸續(xù)開始對相關(guān)領(lǐng)域展開研究[4]。

國內(nèi)學(xué)者運(yùn)用DEA模型在港口物流生產(chǎn)效率評價(jià)的研究也有豐富的成果。李譚（2012）通過利用DEA極效率模型，對港口物流的信息化評價(jià)進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)港口生產(chǎn)效率始終在較低水平徘徊，綜合效率有待進(jìn)一步提高[5]。戴金山（2013）選取我國主要集裝箱港口為例，從全面績效的角度出發(fā)，最后提出了，港口企業(yè)應(yīng)制定新的經(jīng)營戰(zhàn)略，提高對市場敏感度，以應(yīng)對以客戶和服務(wù)為導(dǎo)向的新型服務(wù)模式的發(fā)展[6]。王丹平（2016）以鹽田港為主要研究對象，從如何提高港口物流的管理效率的角度出發(fā)，通過構(gòu)建計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型-DEA模型，對2006-2014年鹽田港港口的生產(chǎn)績效進(jìn)行了深入研究。結(jié)果表明，這幾年鹽田港的綜合效率值波動較大，內(nèi)部結(jié)構(gòu)需要進(jìn)一步調(diào)整[7]。

當(dāng)前國內(nèi)學(xué)者運(yùn)用DEA模型在港口物流的研究集中于對效率進(jìn)行測度，而且多為靜態(tài)效率值的測算，而對動態(tài)效率值及其效率影響因素的研究很少，僅有部分對效率影響因素的分析研究，員麗芬（2010）指出港口的區(qū)位優(yōu)勢、鐵路與公路集疏運(yùn)體系等因素對港口物流的生產(chǎn)效率具有重要的影響[8]。倪志敏等（2017）以廣東省8個(gè)主要港口為例，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，港口物流的信息化水平和陸運(yùn)集疏運(yùn)能力對提高港口物流效率值的貢獻(xiàn)程度遠(yuǎn)大于腹地經(jīng)濟(jì)水平、貿(mào)易規(guī)模等外部因素對其的貢獻(xiàn)，同時(shí)港口物流效率也受港口的區(qū)位優(yōu)勢、鐵路與公路集疏運(yùn)體系等內(nèi)部因素的影響[9]。秦雯（2019）以珠海港口為例，最后提出珠海港港口物流的生產(chǎn)績效與相關(guān)的資源利用率和貿(mào)易規(guī)模具有密切關(guān)系。本文主要通過以上海港港口為例，選取2000—2018年上海統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)，在對其靜態(tài)效率值測算值后，結(jié)合Malmquist指數(shù)分析法對其動態(tài)效率值（全要素生產(chǎn)率）進(jìn)行綜合分析，補(bǔ)充了以往研究的不足，以期為我國港口物流評價(jià)相關(guān)的研究提供借鑒[10]。

2 研究方法和評價(jià)指標(biāo)

2.1 研究方法

為了深入研究上海港口物流的生產(chǎn)效率，運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法構(gòu)建DEAMalmquist模型對上海港口生產(chǎn)效率進(jìn)行測算，以考察上海港口物流的運(yùn)行效率，該方法運(yùn)用投入—產(chǎn)出模型作為研究目標(biāo)，通過從生產(chǎn)前沿面上的技術(shù)有效性和規(guī)模有效性兩個(gè)維度來對測算出的運(yùn)行效率值進(jìn)行評價(jià)，進(jìn)而衡量港口物流業(yè)的運(yùn)行效率。DEA模型主要模型和Malmquist指數(shù)分析法介紹如下：

（1）DEA模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）是運(yùn)用線性規(guī)劃構(gòu)建出一個(gè)非參數(shù)的線性生產(chǎn)前沿面，從而將數(shù)據(jù)包絡(luò)起來，進(jìn)而有效評價(jià)以多個(gè)投入和產(chǎn)出指標(biāo)的決策單元（DMU）相對有效性的一種綜合效率分析法[11]。

假設(shè)有n個(gè)決策單元（DMU），X1、X2、X3，…，Xt是每個(gè)決策單元DMU的投入項(xiàng)，X1、X2、X3，…，Xs是每個(gè)決策單元DMU的產(chǎn)出項(xiàng)，即DMU滿足以下式子：

DMUi=（1≤i≤n），其中Xi、Yi分別是決策單元DMU的多指標(biāo)投入矩陣和多指標(biāo)產(chǎn)出矩陣，且分別滿足：Xi={x1i，x2i，…，xtiT}，Yi={y1i，y2i，…，ysiT}（xti和ysi分別表示第i個(gè)決策單元的投入量和產(chǎn)出量）。

再設(shè)V={v1，v2，…，vtT}、U={u1，u2，…，usT}，（U、V≥0）分別為投入和產(chǎn)出向量的權(quán)向量，則每個(gè)決策單元DMU的效率評價(jià)指數(shù)可以表示為：總產(chǎn)出向量和總投入向量的比值，即：

由（1）式可知，通過對各個(gè)向量指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行調(diào)整，必然能得到最優(yōu)的投入產(chǎn)出比，但是這樣很容易造成企業(yè)一味地追求投入產(chǎn)出，忽略對其他因素的考慮。因此，為了改進(jìn)這一缺陷，A．Charnes與W．Cooper提出了C2R和BC2模型，考慮了生產(chǎn)效率和邊際生產(chǎn)效益問題，通過引入松弛變量s-、s+，將模型的分式規(guī)劃問題等價(jià)變換為線性規(guī)劃模型，使得規(guī)劃結(jié)果同時(shí)達(dá)到“技術(shù)和規(guī)模有效性”的目標(biāo)[12]。

C2R模型是以規(guī)模報(bào)酬不變的假設(shè)為條件，只能用于測算決策單元（DMU）的綜合技術(shù)效率（crste）。規(guī)模報(bào)酬不變下，DEA的C2R模型表示為：對決策單元（X0Y0），求下列極值問題：

式（2）中求出的ω值即為決策單元（X0Y0）的綜合技術(shù)效率值（TE），λi（i=1，2，3…n）為對偶變量，s-，s+為松弛變量，在（2）式的基礎(chǔ)上再加一個(gè)條件，即得到BC2模型：

式（3）中求出的θ值即為決策單元（X0Y0）的純技術(shù)效率值（PTE），由于BC2模型中決策單元的規(guī)模報(bào)酬是可變的，因此可將C2R模型得出的綜合技術(shù)效率值（TE）分解為純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率（SE），再由規(guī)模效率（SE）與純技術(shù)效率（PTE）的乘積為綜合技術(shù)效率（TE），可求得規(guī)模效率（SE），即SE=TE/PTE。最后再根據(jù)θ，ω，s-，s+值的不同情況可以得出以下結(jié)果：若θ，ω=1，s-，s+=0，則決策單元（X0Y0）是位于效率前沿面上的點(diǎn)，該決策單元（X0Y0）DEA有效；若θ，ω=1但是s-或s+不為0，那么該決策單元（X0Y0）是DEA弱有效；若θ，ω＜1，則該決策單元（X0Y0）是DEA無效，DEA無效的決策單元可通過測算出的s-，s+的值進(jìn)而對無效決策單元的投入和產(chǎn)出進(jìn)行調(diào)整（s-，s+分別表示決策單元的產(chǎn)出不足數(shù)和投入冗余數(shù)）[13]。

（2）Malmquist指數(shù)分析法

為更加深入地對上海港港口近些年的生產(chǎn)效率的變化情況進(jìn)行分析，本研究在對上海港港口靜態(tài)效率值分析之后，同時(shí)結(jié)合Malmquist指數(shù)分析法對上海港口近19年數(shù)據(jù)進(jìn)行了動態(tài)效率的分析。Malmquist指數(shù)分析法也是基于DEA模型對效率值進(jìn)行測算的一種方法，只是Malmquist指數(shù)分析法考慮了時(shí)間變化的因素，側(cè)重于對企業(yè)全要素生產(chǎn)率動態(tài)變化的分析[16]。相關(guān)動態(tài)效率指數(shù)值主要有五個(gè)，分別是表示技術(shù)效率變化的指數(shù)（Effch）；表示技術(shù)進(jìn)步變化的指數(shù)（Techch）；表示純技術(shù)效率變化的指數(shù)（Pech）；表示規(guī)模效率變化的指數(shù)（Sech）和全要素生產(chǎn)率指數(shù)（MI）。通過分析這些指數(shù)值的大小能反映出相應(yīng)的不同的狀態(tài)[17]。其中全要素生產(chǎn)率指數(shù)MI＞1，表示MI處于增長階段；MI＜1，表示MI處于下降階段；MI=1，表示MI處于不變狀態(tài)。表示技術(shù)效率變化的指數(shù)Sech常用于衡量在相同投入的前提下，最終的實(shí)際產(chǎn)出與預(yù)期最大產(chǎn)出之比；表示技術(shù)進(jìn)步變化的指數(shù)Effch大于1時(shí)，表明DMU的技術(shù)水平處于較高階段，而Effch小于1時(shí)則表示技術(shù)水平存在不足[18]。表示技術(shù)進(jìn)步的指數(shù)Pech，反映了技術(shù)水平的提高對產(chǎn)出增長的促進(jìn)作用。若Pech＞1，則表明決策單元內(nèi)出現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步。上述效率指數(shù)之間的關(guān)系可用公式表示為：MI=Effch*Techch；Effch=Pech*Sech，即MI=Effch*Techch*Pech*Sech。

鑒于綜合效率值（Crste）、技術(shù)效率（Vrste）、規(guī)模效率（Scale）值反映了在一定時(shí)點(diǎn)上的效率值，即從靜態(tài)的角度對效率的測算，而Malmquist指數(shù)所包含的效率值考慮了時(shí)間變化的因素，即從動態(tài)的角度對效率的測算。因此，本文為了便于分析，將上述前者效率值定義為靜態(tài)效率值，后者定義為動態(tài)效率值。

2.2 評價(jià)指標(biāo)與數(shù)據(jù)

2.2.1 評價(jià)指標(biāo)的確定

由于港口物流的發(fā)展，這一概念具有復(fù)雜性、籠統(tǒng)性的特征，國內(nèi)至今對此研究還未形成一套統(tǒng)一的方法和衡量指標(biāo)。目前，能夠反映出港口物流發(fā)展水平的指標(biāo)主要有：港口貨物吞吐量、貨物運(yùn)輸量、集裝箱吞吐量以及港口航線等相關(guān)指標(biāo)。因此本文從指標(biāo)的實(shí)用性和代表性的角度，主要選取港口貨物吞吐量和集裝箱吞吐量作為產(chǎn)出指標(biāo)，將碼頭長度、碼頭泊位總數(shù)作為投入指標(biāo)，具體如下表1所示。

（1）輸入指標(biāo)

碼頭長度和碼頭泊位數(shù)。港口碼頭長度和碼頭泊位數(shù)是反映港口物流供給能力的重要因素，是港口所在區(qū)域范圍內(nèi)必備的基礎(chǔ)條件之一。當(dāng)前很多大型港口為了提高裝載效率和降低運(yùn)輸成本，開始朝船舶大型化和專業(yè)化方向發(fā)展，因此對碼頭泊位數(shù)及碼頭長度等基礎(chǔ)設(shè)施提出了更高的要求。港口的碼頭長度和泊位數(shù)在一定程度上決定著?？看暗臄?shù)量和級別，是衡量港口碼頭大小的重要標(biāo)準(zhǔn)。因此本文選取這兩個(gè)數(shù)據(jù)作為輸入指標(biāo)。

（2）輸出指標(biāo)

港口貨物吞吐量和集裝箱吞吐量。貨物吞吐量和集裝箱吞吐量是反映港口物流需求規(guī)模的重要指標(biāo)。吞吐量的大小直接體現(xiàn)了港口所能容納的貨物周轉(zhuǎn)量。吞吐量越大，港口的需求規(guī)模也就越大，所獲得的經(jīng)濟(jì)收益也就越高，是評估港口物流效益水平高低的重要指標(biāo)。集裝箱運(yùn)輸是港口物流現(xiàn)代化的產(chǎn)物，集裝箱吞吐量是衡量港口國際化水平的重要標(biāo)準(zhǔn)。因此本文選取以上兩種數(shù)據(jù)作為輸出指標(biāo)。

表1 評價(jià)指標(biāo)

2.2.2 數(shù)據(jù)指標(biāo)的收集和整理

本文通過查詢上海統(tǒng)計(jì)年鑒2000-2018年的數(shù)據(jù)以及其他相關(guān)信息，收集到相關(guān)數(shù)據(jù)，具體投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)如下表2：

表2 輸入和輸出數(shù)據(jù)

3 結(jié)果分析

該文采用DEAP2.1軟件，對上海港口物流發(fā)展效率進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果如下圖表所示，其中純技術(shù)效率評價(jià)的是在一定投入下能達(dá)到的產(chǎn)出能力，規(guī)模效率反映了上海港口19年來物流業(yè)的發(fā)展規(guī)模。投入和產(chǎn)出的原始數(shù)據(jù)均來源于2000—2018年《上海統(tǒng)計(jì)年鑒》計(jì)算具體結(jié)果如表3所示。

為了便于分析，將上述表中的靜態(tài)效率值，匯成散點(diǎn)圖，如圖2所示。

表3 2000—2018年上海港口物流技術(shù)的靜態(tài)效率值

圖2 靜態(tài)效率值

根據(jù)表3和圖2可得：（1）對綜合技術(shù)效率值分析。通過觀察表中數(shù)據(jù)和散點(diǎn)圖的大致走勢，我們可以看出，上海港口物流的綜合技術(shù)效率從2000—2017年一直處于增長的趨勢，大體可以分為兩個(gè)階段：第一個(gè)階段為2005之前，在這一階段具有的顯著特點(diǎn)，綜合技術(shù)效率值處于快速增長時(shí)期，平均增長率達(dá)6%。主要是入世以來國內(nèi)經(jīng)濟(jì)處于高速增長，上海港口在良好的國內(nèi)環(huán)境下，通過對技術(shù)的不斷更新，港口物流效率不斷加大。第二個(gè)階段為2005之后，在這一時(shí)期上海港口物流綜合技術(shù)效率處于緩慢增長的階段，平均增長率約為2%。而且一直處于0.9～1之間，說明近些年上海港口物流效率呈現(xiàn)逐年遞增但是仍未處于DEA有效狀態(tài)，還不是最優(yōu)。

（2）對純技術(shù)效率值分析。通過觀察我們可以看出，2009年以前，上海港口物流的純技術(shù)效率值基本均為1，說明在這一時(shí)期上海港口物流的技術(shù)效率是處于最優(yōu)狀態(tài)，即達(dá)到了在同等投入的前提下，產(chǎn)出的最大化。但是2009年之后，上海港口物流的純技術(shù)效率值有所下降，雖然大都處于0.9～1之間，總體還算穩(wěn)定，但是純技術(shù)效率除了2017、2018年份達(dá)到最優(yōu)外，其余年份效率值都沒有達(dá)到有效。由此可見長三角一體化戰(zhàn)略對上海港口物流發(fā)展確有一定推動作用，但是為了保證上海港口物流效率的長期最優(yōu)，上海港口在技術(shù)優(yōu)化投入方面仍需進(jìn)一步強(qiáng)化。

（3）對規(guī)模效率值分析。在2017和2018年上海港口物流的規(guī)模效率值為1，表示港口物流的規(guī)模效率值處于有效狀態(tài)，反映了投入產(chǎn)出比達(dá)到了最優(yōu)，企業(yè)投入規(guī)模符合合理性的標(biāo)準(zhǔn)。其次是2012—2016年上海港口物流的規(guī)模效率值在0.9～1之間，說明上海規(guī)模效率整體還比較平穩(wěn)，但是為了保證規(guī)模效率值處于長期最優(yōu)和穩(wěn)定，未來仍需在完善港口物流基礎(chǔ)設(shè)施方面繼續(xù)努力，努力構(gòu)建出一個(gè)合理有效的長期增長機(jī)制。

（4）對規(guī)模報(bào)酬的分析。在整個(gè)研究期間上海港口物流的規(guī)模報(bào)酬始終保持著遞增的狀態(tài)，表明各個(gè)年份均達(dá)到了最佳規(guī)模，表明在其他條件保持不變的情況下，每增加一單的投入，所收獲的產(chǎn)出增加值大于投入的增加值，因此可以在現(xiàn)有的基礎(chǔ)上再擴(kuò)大經(jīng)營規(guī)模。

在此基礎(chǔ)上，再將上海港口作為獨(dú)立決策單元，對2000—2018年上海港口物流技術(shù)的Malmquist指數(shù)值進(jìn)行測算，得出的Malmquist指數(shù)及其相關(guān)效率指數(shù)如下表4。

表4 2000—2018年上海港口物流技術(shù)的動態(tài)效率Malmquist指數(shù)

將上述測算的效率值，匯成條形圖，如下圖所示。

圖3 動態(tài)效率Mulmquist指數(shù)

通過觀察表4動態(tài)效率Mulmquist指數(shù)，可以看出，近些年上海港口的Malmquist指數(shù)綜合均值為1.089，說明上海港口的全要素生產(chǎn)率總體呈上升趨勢，但是仔細(xì)分析我們可以發(fā)現(xiàn)相近的兩年間的Malmquist指數(shù)值并非一直處于上升的趨勢，動態(tài)效率很不穩(wěn)定。進(jìn)一步觀察圖3中MI指數(shù)變化，發(fā)現(xiàn)其具有明顯的階段性特征，大致可分為兩個(gè)階段：第一階段2000—2006年，在這一時(shí)期內(nèi)的全要素生產(chǎn)率總體呈現(xiàn)顯著上升的趨勢，平均上升幅度為17.9%，總體效率值指數(shù)較高，而且始終有MI＞1。第二階段2007—2017年，該階段MI值一直處于不穩(wěn)定狀態(tài)，而且普遍較低。平均增長率僅為4.5%，甚至有個(gè)別年份出現(xiàn)全要素生產(chǎn)率值小于1的情況，主要是2007、2009、2014、2015這四年的MI值，分別為0.965、0.948、0.995、0.991。主要原因是技術(shù)效率發(fā)生作用，勞動力要素投入趨于飽和、自身技術(shù)進(jìn)步下降等導(dǎo)致了全要素生產(chǎn)率的下降。從總體來看，這一階段上海港口的全要素生產(chǎn)率一直在0.9～1.1上下波動，雖有所增長，但是存在個(gè)別年份的全要素生產(chǎn)率的下降，整體來看并不是很穩(wěn)定。

4 結(jié)論與建議

本文通過利用DEA模型同時(shí)結(jié)合Mulmquist指數(shù)對上海港的物流生產(chǎn)效率的評價(jià)進(jìn)行實(shí)證研究。根據(jù)分析的結(jié)果可以看出：

（1）研究期間內(nèi)上海港口物流靜態(tài)效率值逐年升高，但很少達(dá)到DEA有效狀態(tài)。以綜合技術(shù)效率值分析為例，在整個(gè)研究期間上海港口物流的綜合技術(shù)效率均值相對較高，在0.7以上，而且呈現(xiàn)明顯的“階梯式”增長走勢。通過觀察測算結(jié)果，可以看出上海港口物流綜合技術(shù)效率值經(jīng)歷了先明顯上升后緩慢增長的“階梯形”軌跡。原因是：入世以來，我國宏觀經(jīng)濟(jì)不斷向好，在這期間上海港口經(jīng)歷了經(jīng)營方式和體制與國際逐步接軌，技術(shù)日益更新，規(guī)模也在不斷擴(kuò)大。因此，綜合效率值一直處于快速增長階段。但是，伴隨著企業(yè)規(guī)模的不斷擴(kuò)大以及設(shè)備更新和技術(shù)發(fā)展的時(shí)滯性特征，上海港口物流綜合技術(shù)效率值的增長逐漸降低。通過進(jìn)一步與規(guī)模效率值的對比，可以發(fā)現(xiàn)，上海港口物流總體效率和規(guī)模效率的變化具有一致性，從而說明上海港口物流規(guī)模效率的變化是引起上海港口綜合技術(shù)效率值變化的主要原因。

（2）研究期間內(nèi)上海港口物流動態(tài)效率值很不穩(wěn)定，甚至有所下降。通過觀察Malmquist指數(shù)數(shù)據(jù)我們可以看出，在研究期間內(nèi)上海港口物流的動態(tài)率值的變化完全取決于技術(shù)進(jìn)步的變化。首先看2000-2006年期間，上海港口物流的動態(tài)效率值總體呈上升狀態(tài)，通過結(jié)合靜態(tài)效率值：不考慮規(guī)模收益時(shí)的技術(shù)效率和考慮規(guī)模收益時(shí)的技術(shù)效率值數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)在這一期間的這兩種效率值的變化也是呈上升趨勢的。同時(shí)發(fā)現(xiàn)它的動態(tài)效率值（技術(shù)進(jìn)步變化值）和全要素生產(chǎn)率也具有完全一致性；再看2006年之后動態(tài)效率值一直處于不穩(wěn)定狀態(tài)，有下降趨勢但是基本均在0.9～1上下浮動，結(jié)合靜態(tài)效率值不考慮規(guī)模收益時(shí)的技術(shù)效率和考慮規(guī)模收益時(shí)的技術(shù)效率值數(shù)據(jù)，仍然具有類似特點(diǎn)?？芍夹g(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步變化是引起全要素生產(chǎn)率的變化的主要原因。

綜合來看，近些年上海港的物流績效雖不斷提高，但是上海港在2017年之前的綜合技術(shù)效率值全都小于1，均尚未達(dá)到DEA有效狀態(tài)，并且上海港的動態(tài)效率值并不是很穩(wěn)定。因此，目前上海港為加快國際航運(yùn)中心建設(shè)，推動長三角一體化戰(zhàn)略的有效實(shí)施仍需要進(jìn)一步改進(jìn)和完善。

根據(jù)上述分析本文提出以下幾點(diǎn)改進(jìn)建議：

（1）提升港口規(guī)?；剑哟髮A(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投入。根據(jù)前文分析得出港口物流規(guī)模效率的變化是引起上海港口綜合技術(shù)效率值變化的主要原因。因此，上海港可以從優(yōu)化港口企業(yè)規(guī)模出發(fā)，在不斷推進(jìn)港口碼頭朝著深水化、專業(yè)化和規(guī)模化方向發(fā)展的同時(shí)注重調(diào)整經(jīng)營規(guī)模、提高貨運(yùn)能力，完善集疏運(yùn)體系進(jìn)一步提高上海港口綜合技術(shù)效率。

（2）加強(qiáng)港口的軟環(huán)境建設(shè)。注重對員工技術(shù)方面的培訓(xùn)和相關(guān)高素質(zhì)專業(yè)人才的引入，同時(shí)提高設(shè)備更新率以及先進(jìn)物流技術(shù)的應(yīng)用，從企業(yè)管理的戰(zhàn)略出發(fā)進(jìn)一步改善港口物流管理方式以提高港口物流的技術(shù)效率。

（3）整合港口資源，進(jìn)一步提高港口專業(yè)化水平。上海港在注重自身發(fā)展的同時(shí)可以通過將周邊的一些物流企業(yè)和物流資源進(jìn)行整合，剔除冗雜的物流環(huán)節(jié)，努力為客戶打造一個(gè)更加全面和專業(yè)化的供應(yīng)鏈體系，通過提供一體化物流服務(wù)，以提高港口物流產(chǎn)業(yè)鏈的高效運(yùn)轉(zhuǎn)速率。

（4）依托國家政策，發(fā)揮地區(qū)優(yōu)勢。上海港要立足高位，在“長三角一體化戰(zhàn)略”以及臨港新片區(qū)的國家戰(zhàn)略中，充分發(fā)揮地區(qū)優(yōu)勢，提升上海航運(yùn)高端服務(wù)功能和科技創(chuàng)新策劃能力，進(jìn)行合理的港口物流規(guī)劃，鞏固龍頭港口的地位，提高港口物流輻射能力，推動上海品牌和管理模式的全面輸出，為長三角高質(zhì)量發(fā)展和參與國際競爭提供服務(wù)。