港口运行效率和安全韧性

任晓红, 沈佳, 冯知滔

(1.重庆交通大学经济与管理学院, 重庆 400074; 2.重庆交通大学交通运输学院, 重庆 400074)

港口是中国综合交通运输体系的重要组成部分,在国际贸易中扮演着至关重要的角色,并在国家发展中发挥着日益关键的作用。通过港口,中国能够与世界各地进行高效的贸易往来,加强与其他国家的经济合作,推动贸易自由化和经济全球化进程。同时,港口还为中国的产业链和供应链提供了强大的支撑,促进了国内外企业的合作与竞争,推动了产业结构的升级和优化。作为“一带一路”建设的重要节点和枢纽,港口连接着亚欧大陆,为沿线国家和地区的贸易往来提供了重要便利。

一方面,目前,评估港口发展状况主要依靠对港口运行效率的度量,这种度量方式可以具体而客观地反映港口的发展情况;另一方面,安全韧性是当前公共安全科学的前沿理念,而港口安全韧性,则是港口正常运行的后勤保障。港口安全韧性越强,发生水上交通事故的概率越低,这不仅仅来源于当地海事局水上交通安全监管工作的严格执行,还源自水上通行者安全意识的提升。港口安全韧性越强的区域,在发生重大水上交通事故时,能做到有效应对各种挑战,确保港口的安全运营,最大程度地保障人民的生命、财产安全以及社会的稳定。港口运行效率和港口安全韧性是港口运营的两个重要方面港口运行效率和港口安全韧性是港口运营的两个重要方面,它们之间存在着紧密的联系。首先,港口运行效率和港口安全韧性都是港口运营的关键指标,它们的提高都可以直接影响到港口的经济效益和运营安全。例如,提高港口运行效率可以提高货物周转率和吞吐量,从而增加港口的收入。而提高港口安全韧性可以减少港口发生事故的概率,并提高应急救援能力,保障港口的运营安全和稳定。其次,港口的运行效率和安全韧性之间也存在着相互影响。例如,港口的高效运作需要充分考虑水上交通安全和保障措施,确保货物的安全运输。另外,港口的安全韧性也需要依赖高效的运作和管理,如建立应急预案,加强设施设备的维护和保养,提高港口的应对能力和恢复能力。因此,港口的运行效率和安全韧性是相互依存的,需要在港口运营的各个方面进行综合考虑和提高。

目前对港口运行效率的研究主要采用参数化方法和非参数化方法。参数化方法包括线性回归法和随机前沿分析法(stochastic frontier approach,SFA),非参数化分析法主要是数据包络分析法(data envelopment analysis,DEA)。由于港口系统的复杂性和参数分析方法的局限性,而DEA法正好适合具有较复杂投入产出关系的港口运行效率的评估,所以目前主要采用DEA法对港口运行效率进行研究。Roll等[1]率先做出了尝试,他们将DEA应用于港口部门的一个理论探索,发现DEA模型在该领域的适用性,但没有利用实际数据并进行分析。因此,后人在此基础上研究更为深入。Tongzon[2]结合DEA-CCR和DEA可加性模型,发现1996年澳大利亚4个港口和其他12个国际集装箱港口中,有效率的港口要多于无效率的港口。匡海波等[3]利用DEA-CCR模型计算出了中国主要七大沿海港口各个港口的效率得分与排名。在进一步深入研究中,Tone等[4]发展出SBM-DEA模型,进一步分析决策单元效率低下的具体原因。罗俊浩等[5]采用SBM-DEA模型,评价2005—2011年中国8个集装箱港口的环境效率。冯烽等[6]以SBM-DEA模型对中国17家港口上市公司2010—2015年的运营效率进行测算,了解各港口上市公司的相对效率和提升效率的投入产出调整路径。在此基础上,学者研究出超效率(super-efficiency slacks-based measure,SUPER-SBM)模型,用于判别有效单元中存在的效率差异。鲁渤等[7]结合传统DEA和超效率DEA对比分析中韩两国31个主要集装箱港口效率。随后,学者们开始运用考虑外部环境因素的三阶段DEA模型来测算港口效率。杜浩等[8]采用三阶段超效率DEA方法测度2007—2016年中国主要沿海港口的运行效率,并针对性地对各种类型的港口提出改进建议。

而目前学术界对于港口安全韧性的研究还较少,大多是关于港口安全管理方面。在港口内各功能区的安全方面:汪彤等[9]基于AHP(analytic hierarchy process)评价模型对港口储罐区特大安全事故的危险源和风险因素进行分析;李嵌[10]针对集装箱堆场存在的安全问题,采用层次分析法分析12个影响集装箱堆场安全指标,对天津港集装箱堆场的安全水平进行评价。港口设备设施安全防护和保障能力方面:基于风险管理原理,刘家祥[11]通过系统地识别危险源,并应用相关技术原理和方法,研发了设备隐患排查标准,并结合公司实际管理制度,制定了港口设备隐患的分级排查标准;张静等[12]通过“需求与供给”的定量对比分析,从而明确国家安全视角的港口基础设施保障能力。在港口安全评价与区域风险评估方面:林广利等[13]构建了港口安全事故应急处理能力评价指标体系,采用G1赋权法综合评价烟台港港口安全事故应急处理能力。

已有研究对港口效率的研究进行了不断的拓展,但仍存在需要改进的方面:①大多数研究仅关注动态效率或静态效率,缺乏动静态效率的结合研究;②多数文献指标选取方面不够全面和贴切。而对于港口安全韧性方面的研究,目前还较少,少数学者曾进行理论分析,缺乏定量的研究。本文对于港口安全韧性的研究,可以为该领域的研究提供参考,利用实际数据进行分析,更有现实依据;③同时研究港口运行效率和港口安全韧性,能够为港口运营提供参考,平衡运行效率和安全韧性之间的关系,提高港口的整体运营水平和竞争力。鉴于上述原因,现采用超效率DEA模型和DEA-Malmquist指数模型分析2010—2021年中国沿海7个主要港口的运行效率情况。投入指标选取方面选取生产用港口基础设施,更贴近运行效率的内涵,同时加入了固定资产投资;产出指标选取方面还增加了腹地人均GDP。然后,结合层次分析法和熵权法对港口安全韧性进行定量研究,利用障碍度模型研究准则层和指标层对港口安全韧性的影响程度。最后利用港口安全韧性-效率矩阵对港口进行分类,结合港口安全韧性和运行效率的情况,为各个港口提供有针对性的参考意见。

1 指标体系构建及数据来源

1.1 港口运行效率

港口运行效率的投入产出指标[14]的选取结果如表1所示。

表1 港口运行效率指标Table 1 Port operation efficiency index

1.2 港口安全韧性

港口安全韧性可以从抗风险能力、应对能力和恢复能力三个方面进行刻画[14]。水上交通安全“四项指标”能够体现港口所辖区水域的水上交通安全形势,能够直观地体现该辖区的水上交通风险程度[15],是港口在发生交通事故时,其抗风险能力发挥作用之后的结果,同时考虑到相关的安全设施、设备、人员等数据的可得性,故本文用水上交通安全“四项指标”来体现港口的抗风险能力。当港口所辖区发生较大的安全事故时,当地的自我救援能力往往是十分有限的,物资和救灾人员有限,不足以快速解救受灾人员、挽回损失。需要提前布局应急救援网络,进行合理的资源选址和配置,在事故发生后第一时间将物资、救援人员送入灾区[16]。此时,当地的救援能力和疏港交通能力就显得格外重要,两者结合能够很大程度上保证救援人员和物资的及时配备,同时进行人口疏散,减少人员伤亡和经济损失[12],故本文中用当地的医疗服务水平和交通运输能力来体现发生事故时港口的应对能力和恢复能力。综上所述,现从水上交通安全、救援能力和疏港交通能力三个方面评估港口安全韧性,构建相应的指标体系,如表2所示。

表2 港口安全韧性指标体系Table 2 Port security resilience index system

1.3 数据来源

数据来源于2010—2021年《中国统计年鉴》《中国交通年鉴》《中国港口年鉴》以及各个地方海事局的官网,缺失数据利用邻近值插补法补齐。

1.4 港口选取

选取中国7个重要沿海港口,包括天津港、烟台港、青岛港、上海港、连云港港、宁波-舟山港、深圳港。这些港口具有两个共同特点:首先,它们都位于沿海地区,参与了大量的进出口贸易,是中国航运经济的重要推动力。其次,它们都是中国规模以上的主要港口,货物吞吐量和集装箱吞吐量均位于中国港口前列,且都分布于中国四大港口群,能够反映中国港口的整体水平。

2 研究方法和数据预处理

2.1 超效率DEA模型

1993年, Andersen 等[17]对DEA模型进行了改进,建立了超效率DEA模型[18],公式为

(1)

2.2 Malmquist生产率指数模型

应用DEA-Malmquist生产率指数模型测算全要素生产率(Tfp)变化,表示为

Tfp=TpEt=TpEptEs

(2)

式(2)中:Tp为技术进步,反映了生产前沿面的移动;Et为技术效率,表示某DMU对生产可能性边界的追赶速度,可以分解为纯技术效率(Ept)和规模效率(Es)之积[18]。

2.3 熵权法

熵权法是一种客观赋权法,根据各指标的变异程度确定各指标权重。倘若指标的变异程度越小,所反映的信息量也越少,其对应的权值也应该越低。其计算过程[19]如下。

(1)计算信息熵:

(3)

(4)

(2)计算权重:

(5)

式中:Zij为指标体系中各指标标准化后的数值;ej为第j个指标的信息熵值;Wj为第j个指标的权重。

2.4 层次分析法

层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)是一种系统而层次化的分析方法,结合了定性和定量要素。本文中选取从事港口相关行业的集团、企业和高校等部门的25位专家港口安全韧性评价准则层的具体情况进行问卷调查,经过对问卷结果的分析和计算,建立判断矩阵

(6)

通过计算得出判断矩阵特征向量W及最大特征值,结果如表3所示,其中CR(consistency ratio)=0.008,满足小于0.10的条件。

表3 指标权重计算结果Table 3 Index weight calculation results

熵权法和层次分析法权重计算结果如表4所示。

表4 港口安全韧性指标权重计算结果Table 4 Weight calculation results of port safety toughness index

2.5 障碍度模型

障碍度为港口安全韧性各指标对港口安全韧性系统的影响程度,该值的大小可体现系统中各指标的主次排序[20],公式为

(7)

3 结果分析

3.1 超效率DEA模型结果分析

利用超效率(SUPER-DEA)模型对中国2010—2021年7个重要沿海港口进行效率比较分析,研究12年来各港口的发展趋势。2010—2021年7大沿海港口超效率计算结果的平均值如图1所示。

图1 2010—2021年7大港口超效率平均值Fig.1 Average super efficiency of seven major ports during 2010—2021

从图2的结果可知,从整体来看2010—2021年7个主要沿海港口的超效率平均值呈上升趋势,从1.37提升至1.46,港口的运行效率在稳步提升,但是可以发现在很多年份存在明显的下滑现象。例如,2012年,受到欧洲债务危机冲击影响,港口生产出现“疲软”之势,7大港口超效率平均值出现明显下滑现象。2014年和2015年是中国经济面临较大下行压力的时期。在2014年,国际大宗商品价格持续下滑,包括原油、铁矿石和煤炭等价格大幅下降。

图2 2020年7大港口安全韧性-效率矩阵Fig.2 Security ductile-efficiency matrix of seven major ports in 2020

同时,中国经济结构调整和需求有限,导致外贸货物吞吐量增速从上年的高位回落,尤其在第四季度下降速度加快。随着2015年煤炭和铁矿石等两大进口货种吞吐量的回落,外贸货物吞吐量也出现了下降趋势。与此同时,中国经济增长放缓,特别是房地产泡沫破裂、开工率降低以及投资意愿下降,对大宗货物的需求产生了负面影响,进而导致2015年外贸货物吞吐量增速下滑。2019年,受中美贸易战的影响,中国沿海港口受到冲击,而美国航线正好集中于本文所选取的7大港口中的青岛港、上海港、宁波-舟山港、深圳港等,因此2019年7大港口超效率平均值也出现下降趋势。2021年,深圳盐田港、宁波舟山港先后于5月、8月因港区内发现新冠阳性患者而关停港口,导致船舶在港外积压,对全球供应链造成冲击,可能是影响2021年7大港口超效率平均值下降的原因之一。

从2010—2021年,由于长期以来国家产业政策的支持和鼓励以及良好的经济形势,港口行业得到快速发展,7个港口的超效率平均值都稳步提升,但各个港口的运行效率仍存在差异。表5显示了2010—2021年7个重要沿海港口各自的超效率值和排名情况。

表5 2010—2021年7个沿海港口的超效率值和排名Table 5 Super efficiency values and rankings of seven coastal ports from 2010 to 2021

从表5可知,12年来连云港港超效率值一直处于第一位,超效率值处于1.8～4.1,处于效率的前沿面,其高效率相比于其他6个港口越来越突出,这与其发展现状是符合的。2010年以来连云港港各项投入指标都处于7个港口的最低位,到2021年,货物吞吐量涨幅达到111.3%,位于7个港口的第二位,第一名是烟台港,但由于烟台港的投入指标涨幅较高,其超效率值只居于7个港口的第6位。2014年,连云港港口在全国大多数沿海港口告别高速增长的形势下,面临着货源紧张和港际竞争的巨大压力。然而,通过适应生产的“新常态”,连云港港口成功实现了吞吐量的平稳增长,为抢抓“一带一路”机遇提供了有力的支撑。多年以来,连云港港注重港企合作,注重和各地铁路局的合作沟通,与顺丰泰森控股、浦银金融等企业签订了战略合作协议,并积极打通港口服务链,为港口高效生产奠定了坚实基础。

深圳港、宁波-舟山港和青岛港12年来港口超效率值都相对比较接近,处于1.26～1.58。深圳港通过与香港的合作,整体实力大幅提升,与深圳市经济发展基本同步,其辐射作用不断扩大,成为全国沿海交通枢纽和华南国际集装箱枢纽港。宁波-舟山港位于浙江省东北海岸,港口条件非常优越。2017年12月,宁波舟山港成为全球首个年货物吞吐量超“10亿吨”大港,连续9年位居世界第一。2021年,宁波-舟山港年集装箱吞吐量突破3 000万标准箱,成为继上海港和新加坡港之后,全球第三个加入“超3 000万箱俱乐部”的港口。青岛港作为世界闻名的天然良港,拥有百年发展历史,近年来更是跻身世界著名亿吨大港之列,在全球与450多个港口、150多个国家和地区有着广泛的贸易往来。青岛港是中国最大的原油码头和20万吨级矿石码头,也是中国交通行业唯一的示范窗口。2010—2021年,青岛港货物吞吐量涨幅达到80%,集装箱吞吐量涨幅达97.4%,是在基数较大的大港中增幅较快的港口。上述三个港口相对于连云港港来说,基数较大,其超效率值提升相对不易。

上海港超效率值一直居于第5位,12年来,货物吞吐量涨幅为24%,集装箱吞吐量涨幅为61.8%,腹地人均GDP涨幅为19.3%。2020年,上海港以4 350万TEU(twenty-foot equivalent unit)的吞吐规模保持了全球最大集装箱港口的地位,领先于新加坡,港口吞吐量增长了0.5%。上海港集装箱吞吐量自2010年起连续11年位居世界第一,并连续四年超4 000万标准箱。上海港港口体量较大,各项投入指标都居于7个港口之首,其超效率值提升相对较难。

烟台港超效率值居于第6位,12年来,产出指标中,货物吞吐量涨幅为181.6%,集装箱吞吐量涨幅为113.6%,腹地人均GDP涨幅为93%,投入指标中生产用码头长度涨幅为174%,生产用万吨级泊位数涨幅为139%,就业人数涨幅为38%,固定资产投资涨幅为106%。相对于产出指标的高涨幅,其投入指标涨幅也较高,导致其超效率值排名不高。

天津港超效率值一直排名末尾,12年间,其超效率值较低,与其他港口的差距较大。主要原因如下:首先,天津港的地理位置受限,周边港口的迅速发展不断挤压天津港的货物吞吐量和集装箱吞吐量。较远的有上海港、深圳港等大型港口,临近的有大连港、青岛港等。其次,天津港的基础设施受限,集装箱化比例太低,发展速度跟不上快速发展的港口吞吐量需求[21]。再次,相比较于其他港口,天津港的海关、检验检疫、边防、海事等政府部门在政策上的支持力度较小。最后,除了生产装卸主业,天津港对于其他多元化业务的开展力度还有待提高。

3.2 Malmquist生产率指数及分解情况

2010—2021年,7个港口运行效率的Malmquist生产率指数及分解情况如表6和表7所示。

表6 年度Malmquist生产率指数及分解情况Table 6 Annual Malmquist productivity index and decomposition

表7 各港口Malmquist生产率指数及分解情况Table 7 Malmquist productivity index and decomposition of each port

3.2.1 技术效率指数变化情况

2010—2021年,各港口技术效率指数整体平均值大于1,说明这些港口的科技研发效率整体上有了提高,其中,提升幅度最大的为上海港,技术效率指数平均值高达1.017。而天津港的技术效率指数平均值仅为0.988,处于相对低效的状态。烟台港、青岛港、连云港港、宁波-舟山港和深圳港的技术效率指数平均值都为1,都达到有效层面。

3.2.2 技术进步率指数变化情况

2010—2021年,各港口技术进步率整体平均值大于1,说明这些港口整体上都处于技术进步状态。其中,宁波-舟山港,技术进步率平均值高达1.02,其次为连云港港的1.016,天津港技术进步率平均值为1.012,青岛港为1.005,说明上述港口在2010—2021年,科技研发水平都得到了提高。而烟台港、上海港、深圳港技术进步率平均值都低于1,说明其科技研发水平相对较低。

3.2.3 全要素生产率指数变化情况

总体来看,2010—2021年的技术效率、技术进步率和全要素生产率均值都为1.001,说明各港口全要素生产率的提升不仅仅依赖于科技研发效率,还依赖于科技研发水平。因此,提升各大港口全要素生产率的关键在于科技研发效率和水平,科学配置各港口的科技研发要素,加强科技资源管理能力建设,增加科研投入,提升科技研发水平。

分港口来看,除了烟台港和深圳港,其余港口全要素生产率均值都达到了1。对于烟台港和深圳港来说,在港口发展中,更应该注重提升港口的科技研发效率和水平,从而提高港口运行效率。

3.3 港口安全韧性

结合熵权法和层次分析法计算7个港口的港口安全韧性得分,计算结果如表8所示。

表8 港口安全韧性得分计算结果Table 8 Calculation results of port safety toughness score

港口安全韧性得分平均值在0.5以上的依次有深圳港、天津港、青岛港和上海港。深圳港港口安全韧性得分由2010年的0.640 1上升到2012年的峰值0.694 0,2013年为0.501 6,随后增加到2019年的0.548 0,2021年,下降到0.535 2。天津港港口安全韧性得分整体呈上升趋势,由2010年的0.455 9上升到2021年的0.582 7。青岛港港口安全韧性得分整体也呈上升趋势,由2010年的0.461 7上升到2021年的0.557 4。上海港港口安全韧性得分波动较大,2010年为0.508 1,2011年下降为0.354 6,然后上升到2012年的0.508 9,随后又下降到2013年的0.382 6,然后快速上升到2015年的0.635 7,2016年、2018年、2020年出现小幅度下降,至2021年达到0.670 7。

烟台港港口安全韧性得分平均值为0.488 8,接近0.5。12年间,港口安全韧性得分都在0.38～0.55波动,在2019年之后逐渐稳定在0.49左右。

宁波-舟山港港口安全韧性得分平均值为0.360 3。2010—2021年,港口安全韧性得分呈上升趋势,在2018年和2020年得分稍有下降,2021年达到0.488 8。

连云港港港口安全韧性得分为0.345 0,为7个港口中排名最末。整体上呈上升趋势,但波动较大,12年间,港口安全韧性得分都在0.22～0.46波动,在2021年达到峰值,为0.456 4。

总体来看,2010—2020年,除了深圳港,其余各港口安全韧性得分都有一定的提升,深圳港安全韧性得分则出现了下降,但其得分也在0.5之上,保持高水平的安全韧性。

3.4 障碍度模型计算结果

3.4.1 准则层计算结果

分别对7个港口安全韧性准则层因素进行障碍度计算,结果如表9所示(只展示天津港的障碍度模型计算结果)。

表9 天津港安全韧性准则层障碍度计算结果Table 9 Calculation results of layer obstacle degree of safety toughness criterion of Tianjin Port

根据准则层障碍度计算结果可知,2010—2021年,天津港、烟台港、青岛港、连云港港四个港口的疏港交通能力障碍度相对其他准则层较高,是港口安全韧性提升的主要障碍因子。深圳港在2010—2013年,港口安全韧性提升的主要障碍因子为救援能力,2013年之后转为疏港交通能力。而宁波-舟山港和上海港12年来的主要障碍因子,则是在水上交通安全和疏港交通能力之间反复变动。

综合来看,影响7个港口安全韧性提升的准则层主要障碍因子为疏港交通能力,其次为水上交通安全,最后是救援能力。

3.4.2 指标层计算结果

分别对7个港口安全韧性指标层因素进行障碍度计算,结果如表10所示。

表10 天津港安全韧性指标层障碍度计算结果Table 10 Calculation results of safety toughness index layer obstacle degree of Tianjin Port

根据指标层障碍度计算结果可知,2010—2021年,天津港、烟台港、青岛港、连云港港、深圳港五个港口的港口安全韧性提升的主要障碍因子从高到低依次都为客运量、货运量和医疗卫生机构床位数。而宁波-舟山港和上海港港口安全韧性提升的主要障碍因子最高都是客运量,其次为沉船数量和死亡失踪人数。

综合来看,影响7个港口安全韧性提升的指标层主要障碍因子为客运量,其次为货运量、医疗卫生机构数、沉船数量和死亡失踪人数。

3.5 港口安全韧性-效率矩阵

2019年12月末,新冠肺炎疫情爆发,对中国经济发展、行业生产及人民生活形成较大冲击。2020—2021年,全国疫情防控形势持续向好,生产生活秩序加快恢复,疫情防控和经济社会发展工作取得了积极成效。然而,中国仍面临着一些新情况和新问题。特别是境外疫情的扩散蔓延以及其对全球经济的不利影响,给我们的疫情防控和经济发展带来了新的挑战。港口作为运输战略物资的重要交通领域,同样受到一定影响。本文中选择新冠疫情爆发之后两年2020年和2021年,通过构建港口安全韧性-港口运行效率矩阵,从两者结合的角度综合评价港口的竞争能力。从计算结果来看,港口安全韧性得分较高的港口,其运行效率并不一定高,本文以港口安全韧性得分为纵坐标,以港口运行超效率值为横坐标构建港口安全韧性-效率矩阵,并以港口安全韧性为0.5(港口安全韧性计算结果为0～1的截断数据,选取0.5作为分界线较为合理)和超效率值1.3(选取超效率值排名为3、4的港口当年的超效率值,取平均数)为界限,划分出4个象限,分别为4种类型,强壮型、肥胖型、精干型和瘦弱型。2020年和2021年7大港口安全韧性-效率矩阵如图2和图3所示。

图3 2021年7大港口安全韧性-效率矩阵Fig.3 Security toughness-efficiency matrix of seven major ports in 2021

第一类是强壮型港口。这一类港口不仅拥有较高的运行效率,且港口安全韧性得分也较高。本文的研究对象中,青岛港和深圳港在2020年和2021年都属于这一类型。这类港口有着合理的基础设施投入和高效的产出,并且其港口安全监管制度和配套设施都相对健全。这样的港口在综合发展中极具竞争力。

第二类是精干型港口。这一类港口拥有较高的运行效率,但港口安全韧性得分不高。本文的研究对象中,连云港港和宁波-舟山港在2020年和2021年都属于这一类型。这类港口得益于其合理的基础设施投入和高效的产出,但港口安全监管制度和配套设施仍需完善。这样的港口在综合发展中潜力较大。

第三类是肥胖型港口。这类港口安全韧性得分较高,但运行效率却较低。本文的研究对象中,2020年和2021年的天津港和上海港以及2020年的烟台港都属于这一类型。这类港口在安全监管制度和配套设施方面都相对较健全,但其基础设施投入和产出不匹配,造成运行效率不高的现象。因此如何调整资源的合理配置是提升肥胖型港口走向强壮型港口的关键。

第四类是瘦弱型港口。这类港口运行效率较低,且安全韧性得分不高。本文的研究对象中,2021年烟台港属于这一类型。烟台港规模较小,虽然基础设施投入涨幅较大,但产出难以保持高速增长,同时港口的安全监管制度和配套设施还不够完善。对于小型港口如何整合好现有资源,是走向精干型港口的关键。此类港口在提升运行效率的同时,还需注意安全管理。

4 结论和建议

基于2010—2021年中国7个重要沿海港口的面板数据,利用超效率DEA模型测算港口运行效率,利用DEA-Malmquist指数模型对各港口全要素生产率进行分解,探究港口效率变化的原因,然后结合熵权法和层次分析法测算各港口的安全韧性得分,利用障碍度模型从准则层和指标层探究影响港口安全韧性的主要障碍因子,最后利用港口安全韧性-效率矩阵对2020年和2021年7个港口的发展进行分类,以期为中国港口指出当前发展的薄弱环节,为目前存在的问题提供有针对性的解决方案,从而进一步提升中国港口的运行效率,提高港口的竞争力。研究结果表明:

(1)超效率DEA模型分析结果表明:从整体来看2010—2021年7个主要沿海港口的超效率平均值呈上升趋势,从1.37提升至1.46,港口的运行效率在稳步提升。除了天津港,其他港口都达到DEA有效,港口效率提升的空间较大。结合各个港口具体的超效率值可以发现国际债务危机、国际大宗商品价格波动、中美贸易战和新冠疫情等原因,都会对我国沿海港口运行效率造成严重影响。

(2)DEA-Malmquist指数模型分析结果表明:总体来看,2010—2021年的各港口全要素生产率均值为1.001,其中,技术效率的均值为1.001,技术进步率的均值为1.001,说明各港口全要素生产率的提升不仅仅依赖于科技研发效率,还依赖于科技研发水平。分港口来看,除了烟台港和深圳港,其余港口全要素生产率均值都达到了1。对于烟台港和深圳港来说,在港口发展中,更应该注重提升港口的科技研发效率和水平,从而提高港口运行效率。

(3)港口安全韧性计算结果可知:总体来看,2010—2020年,除了深圳港,其余各港口安全韧性得分都有一定的提升,深圳港安全韧性得分则出现了下降,但其得分也在0.5之上,保持高水平的安全韧性。港口安全韧性得分平均值在0.5以上的依次有深圳港、天津港、青岛港和上海港。其次为烟台港、宁波-舟山港,连云港港港口安全韧性得分为0.345 0,为7个港口中排名最末。

(4)障碍度模型分析结果可知:从准则层因素分析来看,影响7个港口安全韧性提升的准则层主要障碍因子为疏港交通能力,其次为水上交通安全,最后是救援能力。从指标层因素分析来看,影响7个港口安全韧性提升的指标层主要障碍因子为客运量,其次为货运量、医疗卫生机构数、沉船数量和死亡失踪人数。

(5)港口安全韧性-效率矩阵分析结果可知:青岛港和深圳港在2020年和2021年都属于强壮型港口,不仅拥有较高的运行效率,且港口安全韧性得分也较高,在综合发展中极具竞争力。连云港港和宁波-舟山港在2020年和2021年都属于精干型港口,拥有较高的运行效率,但港口安全韧性得分不高,在综合发展中潜力较大。2020年和2021年的天津港和上海港以及2020年的烟台港都属于肥胖型港口,港口安全韧性得分较高,但运行效率却较低,调整资源的合理配置是发展的关键。2021年烟台港属于瘦弱型港口,港口运行效率较低,且安全韧性得分不高,在发展中需要调整资源的合理配置,同时还需注意安全管理。

针对以上研究结果,本文提出以下相应的对策建议。

(1)各港口应重新整合内部资源,优化资源配置,调整投入产出结构。对于一些传统意义上的大港,如上海港、宁波-舟山港等在码头修建方面投入过多,存在一定的资源浪费现象,可以适当缩减码头的修建,注重运行效率的提升。

(2)各港口应注重提升可持续绿色发展和抵御国际环境风险冲击的能力。各港口应注重提升科技研发效率和水平,注重技术革新。同时,贯彻“生态优先、绿色发展”理念,以落实环保要求、保护环境、保护生态为大前提。优化港口布局,加快大型化、专业化的码头建设,实行港口的先进化和集约化运营,积极培育、引导港企之间的相互合作,建立战略联盟。

(3)各港口应加强水上交通安全监管力度。坚持打防并举,切实维护水域治安秩序。加大工作服务力度,预防群体性事件发生。积极开展辖区内安全检查工作,加强巡逻防范。加大救援队伍建设力度,提高水上救援能力。

(4)政府应加大对当地公共基础设施投入,注重医疗基础设施和交通基础设施的建设。建立专项资金和保障对当地公共基础设施投入的长效机制。

(5)政府应完善相关政策及规划,加强规划指导性和可操作性。为实现港口的适度平稳发展,国家发展改革委员会、交通主管部门和自然资源部门等政府部门,应结合新的经济发展形势和生态环保的要求,以集约节约用海和高效有效用海为原则,进一步完善沿海港口布局规划和各港口的总体规划。同时加强对港口建设的指导和宏观调控作用,以适应新的需求。