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        基于三階段DEA模型評價廣東省內河航運效率

        2022-06-07 09:09:24
        黑龍江交通科技 2022年4期
        關鍵詞:效率模型

        凌 怡

        (華南師范大學,數學科學學院,廣東 廣州 510665)

        內河航運由于其運力大、消耗少、投資省、社會效益大等優(yōu)勢,對沿江各省外向型經濟和區(qū)域經濟的協調發(fā)展,尤其是長江和珠江為當地的國內生產總值貢獻了巨大力量[1]。而廣東省是我國水運資源最豐富和內河航運最發(fā)達的地區(qū)之一,是我國內河水運資源最豐富和內河航運最發(fā)達的地帶,隨著廣東省經濟的高速發(fā)展,加快廣東省內河運輸發(fā)展意義重大。為了提高廣東省內河航運效率的競爭力[2],首要問題是要對廣東省內河航運效率進行分析,提出提升效率的合理建議。

        1978年,美國著名運籌學家Charnes、Cooper和Rhodes在Farrell的前沿生產函數理論基礎上建立數據包絡法(DEA)[3]。張矢宇[4]對我國內河航運配置系統(tǒng)進行生產率分析時,采用航道里程、等級航道比例、航道暢通率、單船平均噸位、碼頭泊位長度和碼頭泊位數量作為輸入變量,而將港口貨物吞吐量作為唯一輸出變量,建立DEA模型進行求解。

        在此基礎上,由于傳統(tǒng)的DEA方法忽略了環(huán)境因素和不確定因素對效率的影響,因此利用SFA隨機前沿模型回歸結合傳統(tǒng)DEA的三階段DEA方法對廣東省內河航運效率進行分析。

        1 模型介紹及數據說明

        1.1 三階段DEA模型的建立

        在張矢宇建立的DEA模型基礎上,基于數據選取的難度問題,本文將刪除航道暢通率指標,單船平均噸位指標改為噸級泊位占比,增加航道里程總計指標,在此基礎進行相關性分析并建立DEA模型。對于SFA模型的建立,由于地區(qū)發(fā)展的水平越高,擁有內河運輸地區(qū)的內河航運發(fā)展會更發(fā)達,所以選擇會影響運輸效率的環(huán)境變量地區(qū)生產總值。對于數據的選擇及符號見表1。

        1.2 數據來源與選取

        本文數據完整選取全國擁有內河航運運輸的地區(qū),來源于國家統(tǒng)計局官網和交通專業(yè)知識服務系統(tǒng)。噸級泊位占比利用噸級泊位個數/泊位個數。

        表1 符號說明

        2 投入產出指標相關性分析

        首先對指標的選取合理性進行檢驗,由于DEA模型要求投入與產出符合“同向性”假定,利用SPSS對所取指標進行Pearson相關性檢驗,結果如表2所示:投入與產出中,碼頭泊位長度、碼頭泊位數量和噸級泊位占比在1%的水平下通過檢驗,其他未通過檢驗。所以在進行三階段DEA模型建立時,只選擇這三個指標進行求解。

        表2 Pearson相關檢驗結果

        3 靜態(tài)效率分析

        3.1 第一階段DEA模型

        首先對檢驗后的數據進行傳統(tǒng)的DEA模型,利用DEAP2.1,得到如表3所示效率數據:廣東省與浙江省、山東省和湖北省的內河航運綜合效率、純技術效率和規(guī)模效率都非常高,共同處在內河航運效率的前沿面,遠遠高于全國平均值,說明內河航運效率較高;而均值水平的有遼寧、上海等省市,說明內河航運效率較低。但由于傳統(tǒng)模型沒有考慮環(huán)境變量和隨機變量的影響,所以進行下一步回歸。

        表3 第一階段各地區(qū)內河航運效率值

        3.2 SFA模型回歸

        利用SFA模型剔除環(huán)境變量地區(qū)生產總值的影響,求取調整后的三個投入值,并對投入變量進行調整[5],利用如下回歸模型

        Sij=f(Zi,|βj)+vij+uij,i=1,2,…,N,j=1,2,…,P。

        (1)

        (2)

        得到如下結果

        表4 SFA模型回歸結果

        根據結果可以得到,地區(qū)生產總值關于三個變量的系數均大于零,說明地區(qū)生產總值的增加會造成三個變量投入冗余的增加,從而降低內河航運的運營效率。三個變量中,地區(qū)生產總值關于碼頭泊位數量松弛變量的系數最高,說明生產總值對碼頭泊位數量的投入冗余的影響最大,而地區(qū)生產總值對噸級泊位比例的松弛系數最小,說明生產總值對噸級泊位數量的投入冗余影響最小。由此可以看出,地區(qū)生產總值的增加帶來了泊位數量投入增加,但投入大多噸級較小。同時,三個回歸的方差結果都較大,γ值中,碼頭泊位數量松弛和噸級泊位松弛都較高,說明各個地區(qū)的內河航運效率差距較大。

        SFA回歸模型求解出的環(huán)境值中,環(huán)境值最高的均為廣東省,分別為16 581.234 28,186 550.7和1 475.391,說明在全國范圍內,受生產總值的變動帶來各因變量的影響最大的是廣東省,如表5所示。

        3.3 調整后DEA模型結果分析

        對比表5和表3,可以發(fā)現在調整后,大多數省市的各種效率都得到了提升,說明調整前的模型對這些省市的綜合效率有所低估;浙江省的技術效率有小幅下降,湖北省的三個效率小幅下降,說明調整前的模型對兩省的技術效率有所高估。而廣東省在前后三個效率值都為1,說明廣東省的內河航運效率沒有被錯誤估計,整體仍舊排行前列。

        表5 調整后的DEA模型結果

        4 結論與建議

        在對環(huán)境變量進行剔除后,得到廣東省在內河航運方面具有較高效率的結果,說明廣東省在建設內河航運道路上走在前沿,但仍有改進空間。

        (1)提升水系泊位噸級,增加噸級泊位數量。根據模型結果,可以發(fā)現目前大多數增加的噸級泊位噸位小,而目前珠江水系上游地區(qū)仍以個體運輸為主,船舶噸位小、技術落后。所以,對于廣東省而言,推進船舶噸位和船舶大型化,提高有效供給,降低運輸成本,能夠充分發(fā)揮珠江水運的比較優(yōu)勢。

        同時,珠江流域的其他省市也有較高的航運效率,如廣東省相鄰的廣西省,也呈現規(guī)模報酬遞增的趨勢,說明得益于高數量的碼頭長度與數量,高噸位的泊位比例投入,珠江流域有較高的運輸效率。

        (2)提升企業(yè)的規(guī)模與集約發(fā)展。要適應高噸級的泊位,個體運輸過多的問題將限制航運,而目前珠江港口發(fā)展還處于較低水平,應當加快轉型升級,提升港口的質量,拓寬服務功能與方向。

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