摘 要：港口作為國(guó)際運(yùn)輸?shù)臉屑~和對(duì)外經(jīng)貿(mào)的支撐點(diǎn)，參與經(jīng)濟(jì)腹地資源要素分配。港口物流通過(guò)其輻射作用對(duì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生強(qiáng)大的凝聚效應(yīng)和拉動(dòng)效應(yīng)。然而，“雙碳”背景下，要求傳統(tǒng)港口運(yùn)作模式向低污染、低能耗、可持續(xù)發(fā)展模式轉(zhuǎn)變。文章采用基于非期望產(chǎn)出的Super-SBM模型與Global-Malmquist-Luenberger指數(shù)模型對(duì)2012—2021年中國(guó)沿海24個(gè)港口效率進(jìn)行測(cè)度研究。研究結(jié)果表明：中國(guó)沿海主要港口的靜態(tài)效率存在明顯差異，港口效率都有不同程度的提高，但大多數(shù)效率低于1，仍有改善空間；沿海港口動(dòng)態(tài)效率呈現(xiàn)“W”型的波動(dòng)增長(zhǎng)趨勢(shì)；港口技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)受資源配置及技術(shù)進(jìn)步影響實(shí)現(xiàn)正增長(zhǎng)。港口技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)指數(shù)有明顯改善，對(duì)提升整體效率作用顯著。

關(guān)鍵詞：沿海港口；GML指數(shù)；非期望Super-SBM模型；效率

中圖分類號(hào)：F552.3；U691 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.14.013

文章編號(hào)：1002-3100（2024）14-0064-05

Efficiency Measurement of Major Coastal Ports in China Considering Carbon and Nitrogen Emissionns

XUE Qi，ZHAO Na （School of Logistics and E-Commerce， Zhejiang Wanli University， Ningbo 315100， China）

Abstract： As the hub of international transportation and the support point of foreign trade and economy， ports participate in the allocation of economic hinterland resources. Port logistics has strong cohesion effect and pull effect on related industries through its radiation effect. However， under the background of \"double carbon\"， the traditional port operation mode is required to change to the mode of low pollution， low energy consumption and sustainable development. This paper use the Super-SBM model based on non-expected output and the Global-Malmquist-Luenberger index model to measure the efficiency of 24 coastal ports in China from 2012 to 2021. The results show that there are obvious differences in the static efficiency of major coastal ports in China， and the port efficiency has been improved to different degrees， but most of the efficiency is lower than 1， and there is still room for improvement， that the dynamic efficiency of coastal ports presents a \"W\" -shaped fluctuating growth trend， and that the change index of port technical efficiency is affected by resource allocation and technological progress to achieve positive growth. The change index of port technological progress has been significantly improved， which has a significant effect on the overall efficiency.

Key words： coastal ports; GML index; undesirable Super-SBM model; efficiency

0 引 言

在2030年前實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰”、2060年前實(shí)現(xiàn)“碳中和”是我國(guó)經(jīng)過(guò)深思熟慮提出的重大戰(zhàn)略決策，而交通運(yùn)輸業(yè)是社會(huì)主要碳源之一[1]，應(yīng)當(dāng)為國(guó)家實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)做出應(yīng)有貢獻(xiàn)。港口是其中與碳議題高度相關(guān)的行業(yè)，具有全球連通和聯(lián)動(dòng)性的特點(diǎn)，并且船舶氮氧化合物排放量高。因此，對(duì)碳議題及氮氧化物排放的及時(shí)思考與策略制定尤為重要。根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2022年中國(guó)港口貨物吞吐量高達(dá)156.8億噸，集裝箱吞吐量達(dá)到2.96億TEU，且呈現(xiàn)穩(wěn)定增長(zhǎng)的趨勢(shì)，港口貨運(yùn)的能源消耗在整個(gè)交通運(yùn)輸業(yè)中占有較大比重[2]。因此，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)港口業(yè)的減碳和經(jīng)濟(jì)發(fā)展工作，對(duì)實(shí)現(xiàn)港口行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。于是，基于國(guó)家政策的引導(dǎo)和現(xiàn)實(shí)的需要，本文參考其他學(xué)者研究成果，使用Super-SBM模型和Global-Malmquist-Luenberger指數(shù)模型，在考慮二氧化碳排放量和氮氧化物排放量基礎(chǔ)上對(duì)沿海主要港口進(jìn)行靜態(tài)效率和動(dòng)態(tài)效率測(cè)度，分析沿海港口效率變化趨勢(shì)，客觀展現(xiàn)近年來(lái)中國(guó)港口效率的發(fā)展現(xiàn)狀，對(duì)今后的港口規(guī)劃和低碳化發(fā)展提供一定的借鑒價(jià)值。

1 文獻(xiàn)綜述

港口效率測(cè)度研究方面，現(xiàn)有的研究成果主要是基于不同的方法模型對(duì)港口群或港口企業(yè)進(jìn)行效率測(cè)度。主要包括代數(shù)指數(shù)法、隨機(jī)前沿分析法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析。為考察全要素生產(chǎn)率的變化，學(xué)者一般使用數(shù)據(jù)包絡(luò)及其衍生模型對(duì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)度與分解。

傳統(tǒng)DEA徑向模型不能對(duì)決策單元的松弛變量進(jìn)行非徑向調(diào)整。因此，Tone[3]提出了將松弛變量納入目標(biāo)函數(shù)的非徑向SBM（Slacks-Based Measure）模型，以減小測(cè)算結(jié)果的誤差。考慮到港口生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中必然會(huì)產(chǎn)生非期望產(chǎn)出。于是，Tone等[4]在模型中納入非期望產(chǎn)出，減小計(jì)算結(jié)果與真實(shí)效率值的偏差。李建豹等[5]采用SBM模型與窗口分析相結(jié)合的方法，研究發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)三角地區(qū)碳排放效率存在地區(qū)差異性。邵言波等[6]使用GML模型測(cè)算港口綠色低碳效率，研究認(rèn)為大多數(shù)港口需要關(guān)注碳排放管理，改善港口綠色低碳效率。劉翠蓮等[7]利用SBM模型評(píng)估發(fā)現(xiàn)沿海港口2014—2019年的綠色發(fā)展效率呈上升趨勢(shì)。因此，本文選用基于非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型進(jìn)行測(cè)度。

目前，諸多學(xué)者使用Malmquist指數(shù)研究不同領(lǐng)域內(nèi)動(dòng)態(tài)效率問(wèn)題，但該模型無(wú)法考慮涉及非期望產(chǎn)出的情況，在港口動(dòng)態(tài)效率測(cè)度上顯然已經(jīng)脫離港口運(yùn)營(yíng)的現(xiàn)實(shí)情況。因此，考慮到本文納入碳排放與氮氧化物等非期望產(chǎn)出指標(biāo)，故采用全局參比的Global-Malmquist-Luenberger指數(shù)模型。目前，國(guó)內(nèi)學(xué)者在港口領(lǐng)域較少使用該模型，其一般應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、建筑業(yè)的研究中。馬越越等[8]基于2017—2021年全國(guó)各省份建筑業(yè)數(shù)據(jù)，運(yùn)用超效率SBM-GML指數(shù)模型分析了我國(guó)建筑行業(yè)安全水平的地區(qū)差異性。杜建軍等[9] 使用GML指數(shù)考察鄉(xiāng)村數(shù)字化建設(shè)與農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的關(guān)系。

2 模型構(gòu)建

2.1 港口效率測(cè)度模型

2.1.1 Super-SBM模型

在港口效率測(cè)度中，考慮到指標(biāo)體系中的非期望產(chǎn)出以及使用徑向DEA模型可能產(chǎn)生變量松弛問(wèn)題，構(gòu)建Super-SBM模型可以有效解決松弛變量對(duì)效率的影響。同時(shí)，該模型可以解決多個(gè)決策單元效率同時(shí)為1的情況，有利于對(duì)效率前沿DMU進(jìn)行評(píng)價(jià)。本文使用的基于非期望產(chǎn)出的Super-SBM模型具體公式如下。

其中：α為效率值，j為各港口，n為港口數(shù)量，m、k1、k2為投入變量、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的指標(biāo)數(shù)量，作為投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的松弛變量，是權(quán)重系數(shù)，是投入產(chǎn)出指標(biāo)量，α≥1，表明決策單元有效；α≤1，則表明決策單元存在效率改善空間。

2.1.2 GML指數(shù)模型

GML指數(shù)是引入方向距離函數(shù)、非期望產(chǎn)出和全局參比的ML指數(shù)，通過(guò)全局效率前沿比較得到效率值，具有跨期傳遞的優(yōu)勢(shì)?？紤]到研究時(shí)間的跨度以及港口效率的跨期變化引入GML指數(shù)。同時(shí)，該指數(shù)模型還可以分解為技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（GTC）和技術(shù)效率指數(shù)（GEC）以探究效率變化的原因。GML指數(shù)可表示如下。

其中表示t期到t+1期的港口效率。當(dāng)GML＞1，說(shuō)明較上期生產(chǎn)率得到提高，反之則下降；GEC＞1，說(shuō)明技術(shù)效率較上期改善，反之則表示技術(shù)效率退步。GTC＞1說(shuō)明效率前沿面向前移動(dòng)，發(fā)生技術(shù)進(jìn)步，反之說(shuō)明技術(shù)退步。

2.2 指標(biāo)體系與數(shù)據(jù)來(lái)源

2.2.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

在遵循指標(biāo)選取的原則下，考慮到港口自身特性以及數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取青島港、大連港、天津港、?？诟邸⑸虾８?、寧波舟山港等24個(gè)沿海港口為研究對(duì)象，以2012—2021年各港口生產(chǎn)數(shù)據(jù)為決策單元，結(jié)合港口減排理念選取港口碳排放量、港口船舶氮排放量作為非期望產(chǎn)出。本文港口碳排放量估算方法采用GHG協(xié)議的核算方法，參考戈艷艷等的研究[10]，港口氮氧化物排放量估算方法參考孫柯洋[11]的樣本船估算方法。指標(biāo)體系與描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

2.2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

港口數(shù)據(jù)主要通過(guò)《中國(guó)港口統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和各地國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)、各地方統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站等整理或計(jì)算間接獲取。

3 結(jié)果分析

3.1 港口靜態(tài)全要素生產(chǎn)率分析

本文使用Maxdea-Ultra9軟件，基于非期望產(chǎn)出Super-SBM模型測(cè)度2012—2021年中國(guó)沿海24個(gè)港口的靜態(tài)效率指數(shù)，測(cè)算結(jié)果如表2所示。

從總體上看，2012—2021年中國(guó)沿海港口綜合技術(shù)效率均值在0.715～0.763之間起伏，說(shuō)明我國(guó)沿海港口效率在近十年中相對(duì)穩(wěn)定，港口資源大多得到有效利用，存在一定的改善空間。其中2013—2017年受益于我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)，港口行業(yè)綜合技術(shù)效率值穩(wěn)步提高。2018—2021年期間，受國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)和社會(huì)形勢(shì)影響，港口行業(yè)產(chǎn)出受到一定程度的沖擊，導(dǎo)致綜合技術(shù)效率明顯下降；從局部上看，根據(jù)港口綜合技術(shù)效率平均值以及排名情況，有6個(gè)港口綜合技術(shù)效率值大于1，即該DMU實(shí)現(xiàn)SBM有效。表明這些港口都處于效率前沿，港口投入與產(chǎn)出達(dá)到比較理想的狀態(tài)。其中靜態(tài)效率較高的港口分別為青島港、深圳港、廣州港、日照港，年平均效率值分別達(dá)到1.1732、1.151、1.034、1.031，主要原因是投入產(chǎn)出比例適合、港口裝卸效率較高、單位產(chǎn)出的吞吐量較高以及對(duì)環(huán)境污染的控制較好。例如，青島港近年來(lái)持續(xù)推動(dòng)港口建設(shè)，由勞動(dòng)密集型港口向技術(shù)密集型轉(zhuǎn)變，多次刷新自動(dòng)化碼頭裝卸效率紀(jì)錄，已經(jīng)建設(shè)成為低成本、低排放、高效率的智慧港口。目前，深圳港已經(jīng)建成38個(gè)大型深水泊位以提供岸電服務(wù)，推廣清潔能源使用規(guī)模，著力做好港口數(shù)字化、港口平臺(tái)化，優(yōu)化海關(guān)業(yè)務(wù)流程，已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)一流的綠色港口、智慧港口。這些港口在日常生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)方面已經(jīng)相對(duì)成熟，而且在節(jié)能減排建設(shè)上實(shí)現(xiàn)了港口可持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展。此外，有18個(gè)港口有部分或者全部年份未達(dá)到SBM有效。例如上海港和寧波舟山港分別作為集裝箱吞吐量第一大港和中國(guó)貨物吞吐量第一大港，港口效率僅排在第十位和第十三位，說(shuō)明吞吐量高的港口不一定能促進(jìn)港口效率的提升，港口資源大規(guī)模投入的同時(shí)也可能產(chǎn)生冗余。其中福州港、欽州港、溫州港、汕頭港的港口綜合技術(shù)效率排名最低。該部分港口可能存在吞吐量規(guī)模較低、資源配置冗余、控制污染物排放水平較差等問(wèn)題，導(dǎo)致綜合技術(shù)效率值較低，存在較大的改進(jìn)空間。

3.2 港口動(dòng)態(tài)全要素生產(chǎn)率分析

通過(guò)Global-Malmquist-Luenberger指數(shù)模型，基于面板數(shù)據(jù)計(jì)算并獲得了2012—2021年中國(guó)沿海主要港口GML指數(shù)及其分解指數(shù)的年平均值，結(jié)果如表3和表4所示。

從動(dòng)態(tài)效率指數(shù)上看，研究期間中國(guó)沿海主要港口GML指數(shù)年平均值為1.039，說(shuō)明這一時(shí)期內(nèi)港口行業(yè)整體效率在穩(wěn)步提高。同時(shí)，該周期內(nèi)的港口動(dòng)態(tài)效率平均增長(zhǎng)3.9％，GML指數(shù)曲線呈現(xiàn)出下降—上升—下降—上升的“W”型變化趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)波動(dòng)增長(zhǎng)。其中2012—2016年GML指數(shù)呈現(xiàn)正增長(zhǎng)，但增長(zhǎng)速度有所下降。2017—2018年港口動(dòng)態(tài)效率增長(zhǎng)幅度達(dá)到6.6%，2017—2021年GML指數(shù)呈現(xiàn)加速增長(zhǎng)的趨勢(shì)。其次，24個(gè)港口之間的動(dòng)態(tài)效率平均值差異非常小，除了營(yíng)口港之外的各港口動(dòng)態(tài)效率的年平均值都大于1，尤其是廣州港、欽州港和汕頭港，GML指數(shù)均值分別達(dá)到1.089、1.083、1.071，效率提升效果顯著。這些港口在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面有了更好的技術(shù)支持，得到快速發(fā)展。欽州港和汕頭港的動(dòng)態(tài)效率均值排名第二、第三位，而靜態(tài)效率僅為0.484和0.449，這說(shuō)明部分港口雖然整體效率不高，但是在港口物流技術(shù)應(yīng)用、管理水平以相關(guān)投入規(guī)模的合理程度上持續(xù)快速改善，能夠在低效率水平下快速增長(zhǎng)。

圖1展示了樣本期內(nèi)研究港口的GML指數(shù)及其分解指數(shù)的趨勢(shì)變化，反映各項(xiàng)指標(biāo)在研究期間的變化情況。整體上看，港口技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)（GEC）年平均值為1.003，在2014—2017年呈現(xiàn)上漲趨勢(shì)，其余年份該指標(biāo)均值小于1。其中2015年上漲幅度最高，達(dá)到4.7%，2012—2013年下降幅度較大，為2.7%。表明技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)對(duì)GML指數(shù)推動(dòng)作用較小，主要原因是純技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)和規(guī)模效率變動(dòng)指數(shù)增長(zhǎng)緩慢。港口技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)指數(shù)（GTC）年平均值為1.037。與GML指數(shù)變化形勢(shì)接近，呈現(xiàn)出“W”型增長(zhǎng)趨勢(shì)，對(duì)指數(shù)存在顯著的推動(dòng)作用。其中2015—2016年技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)指數(shù)為0.966，技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)指數(shù)下降幅度為3.4%，2017—2018年技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)指數(shù)增幅最大，達(dá)到8.9%。表明港口動(dòng)態(tài)效率的提升主要得益于各港口注重物流技術(shù)的創(chuàng)新，支持智慧化港口建設(shè)，顯著提高了港口生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)水平。

4 結(jié)論與建議

本文對(duì)2012—2021年中國(guó)沿海港口靜動(dòng)態(tài)效率進(jìn)行測(cè)度，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出以下結(jié)論。第一，基于對(duì)沿海港口靜態(tài)效率的研究，發(fā)現(xiàn)使用Super-SBM模型可以有效區(qū)分港口效率差異，部分港口如青島港、深圳港等積極引進(jìn)先進(jìn)的管理模式及物流技術(shù)，處在港口效率的第一梯隊(duì)。但大多數(shù)港口仍存在一定的改善空間。第二，基于對(duì)沿海港口動(dòng)態(tài)效率的研究，發(fā)現(xiàn)GML指數(shù)呈現(xiàn) “W”型跨期變化，總體呈波動(dòng)上升趨勢(shì)。技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)較低，技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)指數(shù)有明顯改善。大部分港口擴(kuò)大期望產(chǎn)出的同時(shí)，也在關(guān)注二氧化碳及氮氧化物等非期望產(chǎn)出的排放控制。第三，為提升中國(guó)沿海主要港口靜態(tài)及動(dòng)態(tài)效率，港口應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)內(nèi)部物流資源的協(xié)調(diào)與控制，借鑒和改善內(nèi)部管理模式。此外，將進(jìn)一步減少非期望產(chǎn)出作為港口行業(yè)可持續(xù)發(fā)展的新目標(biāo)，促進(jìn)國(guó)家“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

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收稿日期：2023-12-15

作者簡(jiǎn)介：薛 奇（1999—），男，江蘇蘇州人，浙江萬(wàn)里學(xué)院物流與電子商務(wù)學(xué)院碩士研究生，研究方向：港口物流與供應(yīng)鏈管理；趙 娜（1979—），女，遼寧鞍山人，浙江萬(wàn)里學(xué)院物流與電子商務(wù)學(xué)院，教授，博士，碩士生導(dǎo)師，研究方向：港口物流與供應(yīng)鏈管理。

引文格式：薛奇，趙娜．考慮碳排放與氮排放的中國(guó)沿海主要港口效率測(cè)度研究[J]．物流科技，2024，47（14）：64-68.