基于二階段DEA博弈交叉效率模型的港口生產(chǎn)效率研究

賴成壽 呂靖 李祥全

摘要：

為合理評價我國港口生產(chǎn)效率，運用數(shù)據(jù)挖掘?qū)ν度牒彤a(chǎn)出變量進(jìn)行因子分析，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分提取，確保新指標(biāo)信息不重疊，降低變量間相關(guān)關(guān)系對評價結(jié)果的影響。鑒于經(jīng)典DEA模型和DEA交叉效率模型不具備全排序功能、效率值不是帕累托最優(yōu)、無法處理被評價對象間競爭關(guān)系的缺陷，引入博弈交叉效率對DEA交叉效率模型進(jìn)行改進(jìn)，并證明博弈交叉效率解的存在及其唯一性。實證結(jié)果表明，優(yōu)化模型能有效處理評價排序和擇優(yōu)問題，效率與產(chǎn)出間的相關(guān)性明顯提高，優(yōu)化模型的合理性和準(zhǔn)確性得以驗證。為進(jìn)一步分析投入和產(chǎn)出對港口效率的影響，構(gòu)建港口資產(chǎn)總額與效率之間的矩陣和吞吐量與效率之間的矩陣，結(jié)合效率結(jié)構(gòu)特點提出港口生產(chǎn)效率改善措施及發(fā)展定位。

關(guān)鍵詞：

港口生產(chǎn)效率; 交叉效率; 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）; 博弈; 主成分分析

中圖分類號： F691.7

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

收稿日期： 2017-04-26

修回日期： 2017-09-05

基金項目：

國家自然科學(xué)基金（71473023）;中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項（3132016359）

作者簡介：

賴成壽（1988—），男，湖北隨州人，博士研究生，研究方向為交通運輸規(guī)劃與管理，（E-mail）laichengshou@163.com;

呂靖（1959—），男，吉林長春人，教授，博導(dǎo)，研究方向為交通運輸規(guī)劃與管理，（E-mail）lujing@dlmu.edu.com

Port production efficiency research based on

two-stage DEA game cross efficiency model

LAI Chengshou1， LYU Jing1， LI Xiangquan2

（

1. Transportation Management College， Dalian Maritime University， Dalian 116026， Liaoning， China;

2. Dalian Port Design & Research Institute Co.， Ltd.， Dalian 116001， Liaoning， China）

Abstract：

To evaluate the production efficiency of ports in China， the factor analysis of input and output variables is carried out by data mining， and the principal components of original data are extracted to ensure no overlapping information among new indices and to reduce the effect of the correlation among variables on evaluation results. In view of the shortcomings that the classical DEA model and the DEA cross efficiency model have no function of full sorting， the efficiency value is not of Pareto optimality， and the models can not handle the competitive relationship among evaluated objects， the game cross efficiency model is introduced to improve the DEA cross efficiency model. The existence and uniqueness of the game cross efficiency solution are proved. The empirical results show that the improved model can effectively deal with the sorting of evaluation and selection， and the correlation between efficiency and output improves significantly， which verifies the rationality and accuracy of the improved model. The matrix between total assets and efficiency of ports and the matrix between throughput and efficiency of ports are constructed in order to further analyze the impact of input and output on port efficiency. The port production efficiency improvement measures and the port development orientation are put forward according to the characteristics of efficiency structure.

Key words：

port production efficiency; cross efficiency; data envelopment analysis （DEA）; game; principal component analysis

0 引 言

港口作為物流體系的節(jié)點，對經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展具有重大推動作用?！笆濉逼陂g我國港口投資保持高位運行，萬噸級泊位總數(shù)達(dá)2 100個，新增泊位800余個，新增通過能力20億t，總通過能力達(dá)79億t。在港航市場量價持續(xù)走低以及成本壓力不斷攀升的背景下，如此規(guī)模的投資建設(shè)必會導(dǎo)致港口競爭更為激烈。隨著我國航運中心建設(shè)取得突破，逐步向“海運強國”推進(jìn)，港口發(fā)展模式需要由粗放型向集約型轉(zhuǎn)變，如何減少資源浪費，以低投入獲得高產(chǎn)出，成為亟待港口企業(yè)管理者解決的難題。這實質(zhì)上是一個效率問題，許利枝等[1]指出港口效率是影響我國貿(mào)易擴(kuò)展的主要因素。對港口的運營效率進(jìn)行合理評估從而制定提高效率的政策，無論是對港口企業(yè)還是對政府部門抑或是對國民經(jīng)濟(jì)運行都具有現(xiàn)實意義。

現(xiàn)有研究主要是從港口效率、港口的環(huán)境效率、效率影響因素等方面進(jìn)行的。羅俊浩等[2]、艾亞釗等[3]運用隨機(jī)前沿分析（stochastic frontier approach， SFA）對港口的效率進(jìn)行了評價;ANCOR等[4]運用SFA對70多個發(fā)展中國家的203個集裝箱港口的效率進(jìn)行了測算，指出規(guī)模效率與技術(shù)效率存在的結(jié)構(gòu)差異;TOVAR等[5]建立了基于方向性距離函數(shù)的SFA模型，對西班牙港口的技術(shù)效率進(jìn)行了研究;劉南等[6]運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（data envelopment analysis， DEA）模型對港口集裝箱碼頭集疏運效率進(jìn)行了評價;王玲等[7]基于SBM-DEA模型研究了港口效率;羅俊浩等[8]基于DEA-TOBIT兩階段法對集裝箱港口效率進(jìn)行了研究;WANKE等[9]運用二階段DEA模型研究了巴西港口公私合營（public-private-partnership， PPP）模式下的規(guī)模效率;羅俊浩等[10]基于SBM-DEA模型研究了港口的環(huán)境效率;TICHAVSK等[11]基于自上而下模型以及排放足跡的自識別系統(tǒng)對拉斯帕爾馬斯港的生態(tài)效率進(jìn)行了測算;鄧?yán)俚萚12]采用柯布-道格拉斯隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型，研究了集裝箱港口技術(shù)效率影響要素;KHALID[13]建立了DEA模型研究經(jīng)營和市場條件對集裝箱港口效率的影響;TOMAS等[14]運用SFA探索了拉丁美洲和加勒比港口效率的驅(qū)動因素，得出了港口所有權(quán)對港口效率產(chǎn)生的影響;張小蒂等[15]基于DEA模型得出了我國港口低效率是由股權(quán)結(jié)構(gòu)扭曲的X非效率引起的;CHEON等[16]運用生產(chǎn)力指數(shù)模型評價了港口所有權(quán)改革對港口生產(chǎn)效率的影響;ESTRADA等[17]建立了港口效率績效模型，評估港口開放度、生產(chǎn)水平、貨物擴(kuò)張和技術(shù)變化適應(yīng)性對港口邊際生產(chǎn)率增長率的影響。

已有研究主要通過SFA和DEA及其改進(jìn)模型研究港口效率以及港口環(huán)境效率的影響因素，但主要存在幾方面不足：SFA在處理多產(chǎn)出情形下指標(biāo)間的相互關(guān)系時會對結(jié)果可靠性產(chǎn)生影響;DEA模型不具備排序功能，且易產(chǎn)生偽有效單元;DEA改進(jìn)模型的效率值不是帕累托評價結(jié)果，并非能被所有決策體接受。WU等[18]引入了非合作博弈理論對傳統(tǒng)的交叉效率結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，構(gòu)建DEA博弈交叉效率模型并設(shè)計算法證明其收斂性，證明博弈交叉效率值與博弈論中的納什均衡存在等價性，使評價結(jié)果更具經(jīng)濟(jì)意義。目前該方法多用于對供應(yīng)商[19]、商業(yè)銀行經(jīng)營[20]、學(xué)術(shù)期刊[21]、城市軌道交通[22]等的效率評價，鮮用于港口效率評價。

針對上述方法在排序和評價過程中所存在的缺陷，本文基于博弈論思想，引入二階段博弈交叉效率模型對我國港口生產(chǎn)效率進(jìn)行準(zhǔn)確測量。該模型得出的生產(chǎn)效率為DEA非合作博弈的納什均衡解，可以反映港口的真實效率水平，因此評價結(jié)果具有經(jīng)濟(jì)意義。

1 模型構(gòu)建

二階段博弈交叉效率模型包括主成分分析和博弈交叉效率模型測算兩個步驟：首先運用數(shù)據(jù)挖掘?qū)υ兞窟M(jìn)行因子分析;然后基于主成分分析提取的數(shù)據(jù)，運用DEA博弈交叉效率的決策體進(jìn)行效率評價。

1.1 主成分分析

主成分分析利用系統(tǒng)內(nèi)部變量間的關(guān)聯(lián)性對變量進(jìn)行歸類，將歸好類的變量作為系統(tǒng)主成分，從而實現(xiàn)用較少的主成分來表示系統(tǒng)主要信息的目的。

設(shè)有n個決策體，p個評價指標(biāo)，原始數(shù)據(jù)為

X=x11…x1p

xn1…xnp，主成分分析的主要步驟如下。

（1）計算相關(guān)因數(shù)矩陣R。

R=r11…r1p

rp1…rpp

其中，rij（i，j=1，2，…，p）為第i個評價指標(biāo)與第j個評價指標(biāo)的相關(guān)因數(shù)

rij=nk=1（xki-i）（xkj-j）nk=1（xki-i）2nk=1（xkj-j）2

式中：

i=nk=1xki/n，j=nk=1xkj/n。

（2）計算

R的特征值和特征向量。

求解方程λ

I-

R=0，求出特征值λi，并對特征值λi按大小順序進(jìn)行排列λ1≥λ2≥…≥λp≥0，并求出對應(yīng)的特征向量

ei（i=1，2，…，p），

要求pj=1eij2=1，

其中eij為向量

ei的第j個分量。

（3）計算主成分貢獻(xiàn)率及累計貢獻(xiàn)率。

主成分貢獻(xiàn)率為

λipk=1λk （i=1，2，…，p）;

累計貢獻(xiàn)率為

ik=1λkpk=1λk （i=1，2，…，p）。

一般取累計貢獻(xiàn)率達(dá)85%～95%主成分的特征值，λ1，λ2，…，λm所對應(yīng)的分別為第1，第2，…，第m（m≤p）個主成分。

（4）計算主成分載荷：

lkij=p（zk，xij）=λiekij（k=1，2，…，n;i，j=1，2，…，p）。

（5）主成分提取。

確定原來的變量xkj（k=1，2，…，n;j=1，2，…，p）在主成分zk（k=1，2，…，n）上的載荷lkij （k=1，2，…，n;i，j=1，2，…，p），得到原始數(shù)據(jù)的主成分表現(xiàn)形式為

Z=z11…z1m

zn1…znm

其中：

zi1=l1i1xi1+l1i2xi2+…+l1ipxip

zi2=l2i1xi1+l2i2xi2+…+l2ipxip

…

zim=lmi1xi1+lmi2xi2+…+lmipxip

1.2 港口運營效率模型構(gòu)建

在規(guī)模效益可變的前提下，對于決策單元

U0，Banker， Charnes和Cooper提出評價其效率的BCC模型，其投入導(dǎo)向模型的形式為

min （θ-ε（

eTs-+

eTs+））

s.t. ni=1（xijλi）+s-=θx0j， j=1，2，…，m

ni=1（yirλj）-s+=y0r， r=1，2，…，s

ni=1λi=1

λj≥0， s-，s+≥0

式中：n為決策單元數(shù)，m和s分別為輸入和輸出變量數(shù);xij和yir分別為投入和產(chǎn)出要素;θ為U0的有效值。若θ=1，s+=s-=1，則U0為DEA有效;若θ=1，s+≠1或s-≠1，則U0為弱DEA有效;若θ<1，則U0為非DEA有效。

針對BCC模型的評價結(jié)果僅基于自評模式的不合理性，交叉效率模型為每個決策單元都確定一組輸入輸出權(quán)重，提出自評與互評相結(jié)合的“自互評”模式。[18]

max δ

（1）

s.t.mi=1（vioxio）=1

sr=1（uroyro）=θ*oo

sr=1（uroyrj）-mi=1（vioxij）≤0，

j=1，2，…，n; j≠o

uroyro-δ≥0， r=1，2，…，s

vio≥0， i=1，2，…，m

δ≥0

模型表示Ud通過尋找一組最優(yōu)權(quán)重（u*1d，…，u*sd，v*1d，…，v*md）使得自己的效率值最大，最優(yōu)效率值記為E*dd。在權(quán)重為（u*1d，…，u*sd，v*1d，…，v*md）時，各決策單元的交叉效率為

Ejd=sr=1（u*rdyrd）mi=1（v*idyid），得到效率矩陣（Ejd）n×n，對角線上的值即CCR模型（由Charnes， Cooper和Rhodes提出）的效率值，Uj的交叉效率值為

E

j=1nnd=1Ejd。

交叉效率模型中各決策單元以自身效率最大化為目標(biāo)，而不考慮其他決策單元。從非合作博弈的視角看，所評價的決策單元間存在競爭關(guān)系。文獻(xiàn)[18]提出了用以解決評價對象間競爭關(guān)系的博弈交叉模型，證明了算法的收斂性，并指出博弈交叉效率值是DEA非合作博弈的納什均衡解[12]。在博弈交叉效率計算過程中，設(shè)Ud的效率值為αd，在確保αd不降低的前提下找出最優(yōu)權(quán)重使自身效率值最大，博弈交叉效率值

αdj=sr=1urjdyrjmi=1vijdxij，

d=1，2，…，n。

max sr=1urjdyrj

（2）

s.t.

sr=1urjdyrj-mi=1vijdxij≤0

mi=1vijdxij=1

αdmi=1vijdxid-sr=1urjdyrd≤0

urjd，vijd≥0

求解博弈交叉效率的步驟如下：

（1）求解式（1），確定初始的平均效率交叉值，第1次迭代時決策單元Ud的效率值為α1d=E

d。

（2）求解式（2），第t次迭代時決策單元Ud的效率值為αtd，交叉效率模型（式（2））中對應(yīng)的最優(yōu)權(quán)重為u*1jd，…，u*rjd，…，u*sjd。第t+1次迭代時決策單元Ud的效率值為αt+1d，

αt+1j=1n

nd=1sr=1ut*rjdαtdyrj。

（3）若存在某些j，使得αt+1d-αtd≥ε（ε為任意小的正數(shù)）成立，則令αt+1d=αtd，并返回步驟（2），否則停止，αt+1d為博弈交叉效率值。

以下證明式（2）納什均衡解的存在及其唯一性。

αd=α1d=E

d滿足DEA博弈交叉效率模型的所有約束條件，為一可行解，證明解是存在的;結(jié)合納什均衡的定義可知， DEA博弈交叉效率模型一定存在滿足所有約束條件的最優(yōu)解t 且滿足αtd>α1d，在αt+1d→αtd時模型必有唯一解。

2 變量的選取及數(shù)據(jù)獲取

選取滬深主板上市的17家港口公司——寧波舟山港股份有限公司、上海國際港務(wù)（集團(tuán)）股份有限公司、天津港股份有限公司、唐山港集團(tuán)股份有限公司、大連港股份有限公司、日照港股份有限公司、營口港務(wù)股份有限公司、南京港股份有限公司、廈門港務(wù)發(fā)展股份有限公司、北部灣港股份有限公司、江蘇連云港港口股份有限公司、重慶港九股份有限公司、安徽皖江物流（集團(tuán)）股份有限公司、深圳市鹽田港股份有限公司、深圳赤灣港航股份有限公司、珠海港股份有限公司、錦州港股份有限公司

（以下分別簡稱為寧波港、上海港、天津港、唐山港、大連港、日照港、營口港、南京港、廈門港、北部灣港、連云港港、重慶港、皖江物流、鹽田港、深圳赤灣、珠海港、錦州港）

作為研究決策單元。綜合文獻(xiàn)[7-8，10-11]中的指標(biāo)選取以及數(shù)據(jù)的可得性，從“物”“資金”和“人力”3個方面考慮港口公司的要素投入，兼顧港口公司的實際運營情況和特點，選取泊位數(shù)量、岸線長度、資產(chǎn)總額、裝卸機(jī)械設(shè)備、庫場面積、經(jīng)營成本以及從業(yè)人員作為投入指標(biāo)。泊位數(shù)量是港口規(guī)模的重要標(biāo)志，反映港口允許同時停靠碼頭作業(yè)的船舶數(shù)量。岸線長度作為港口的重要資源，其和泊位數(shù)量能綜合衡量港口對這一自然資源的利用程度。資產(chǎn)總額指港口企業(yè)擁有的各類資產(chǎn)總和，資產(chǎn)的利用程度對港口運營效率有十分重要的影響。以貨物裝卸為主營業(yè)務(wù)的港口，其裝卸機(jī)械設(shè)備能夠反映其貨物裝卸、調(diào)運能力。庫場面積是港口用于堆存和保管待運貨物的倉庫和堆場的總面積，反映港口的物流服務(wù)供應(yīng)能力。經(jīng)營成本反映港口 “財力”投入。從業(yè)人員反映港口“人力”投入。

港口產(chǎn)出指標(biāo)主要有吞吐量和增加值等。港口吞吐量是港口業(yè)重要的統(tǒng)計指標(biāo)，是考核港口經(jīng)營成果的重要標(biāo)準(zhǔn)。港口增加值是港口營業(yè)收入扣除營業(yè)成本和期間費用所得到的利潤，反映港口經(jīng)營活動的經(jīng)濟(jì)效果，衡量港口盈利能力。

投入、產(chǎn)出指標(biāo)選取和統(tǒng)計口徑見表1，投入、產(chǎn)出指標(biāo)原始數(shù)據(jù)匯總情況見表2。表1和2中數(shù)

表1

模型所選取的指標(biāo)和統(tǒng)計口徑

表2

17家上市港口公司投入、產(chǎn)出指標(biāo)原始數(shù)據(jù)匯總

據(jù)來源于《中國交通年鑒》《全國交通統(tǒng)計資料匯編》《中國港口年鑒》以及港口企業(yè)年度報告等。

3 實證研究

3.1 主成分分析

由于各指標(biāo)性質(zhì)不同，量綱和量級存在差異，如直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析評價，則會導(dǎo)致各指標(biāo)權(quán)重出現(xiàn)極端效率值，故對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。設(shè)置特征值大于1對主成分進(jìn)行提取，按照總解釋方差占比達(dá)85%的原則，投入、產(chǎn)出變量全部方差解釋分別見表3和4。

表3

投入變量全部方差解釋

表4

產(chǎn)出變量全部方差解釋

通過投入變量的3個主成分、產(chǎn)出變量的1個主成分，計算主成分載荷，進(jìn)行主成分提取，將投入和產(chǎn)出變量的主成分分析匯總于表5。

3.2 效率測算

根據(jù)表5，分別運用經(jīng)典DEA（CCR）模型、交叉效率模型、博弈交叉效率模型對17家上市港口公司生產(chǎn)效率水平進(jìn)行測算，結(jié)果見表6和圖1。

各決策單元被視為博弈主體，都存在競爭關(guān)系，均努力實現(xiàn)自身效率最大化。局中人以交叉效率值為博弈收益值，在不降低αtd的條件下，努力最大化自身效率值。由表6可以看出，最終博弈交叉效率模型下的效率值較傳統(tǒng)交叉效率模型均有了改善，屬帕累托最優(yōu)，結(jié)果易被博弈主體接受。

從整體上看，17家上市港口公司的平均運營效率較低（僅為0.65），

上市港口公司間的運營效率差異較大，發(fā)展不平衡，

說明我國港口總體資源配置能力有待提高。

按照我國港口布局規(guī)劃，以及表6中所呈現(xiàn)出

表5

投入和產(chǎn)出變量原始數(shù)據(jù)主成分分析匯總

表6

我國上市港口公司運營效率結(jié)果

的效率特點，可以按運營效率將17家上市港口公司劃分為4個梯隊。

第一梯隊包含鹽田港、上海港兩個上市港口公

圖1

CCR模型、交叉效率模型和博弈交叉效率模型的

港口運營效率對比

司，分別來自珠三角和長三角港口群。該梯隊反映出我國珠三角和長三角港口效率的相對優(yōu)勢。

第二梯隊包含7個上市港口公司，分別為環(huán)渤海的唐山港、天津港、大連港，珠三角的深圳赤灣，長三角的寧波港，東南沿海的廈門港，西南沿海的重慶港。該梯隊涵蓋的上市港口公司數(shù)目位居4個梯隊之首，占比41.2%，涉及到五大港口群。

第三梯隊包含5個上市港口公司，分別為環(huán)渤海的日照港、營口港，珠三角的珠海港，長三角的南京港、連云港港。該梯隊反映了我國上市港口公司效率相對落后的程度和情況。

第四梯隊包含3個上市港口公司，分別為環(huán)渤海的錦州港、長三角的皖江物流、西南沿海的北部灣港。該梯隊是我國上市港口公司效率劣勢梯隊，大多來自經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對落后地區(qū)。

在這4個梯隊中：第一梯隊為效率優(yōu)勢梯隊;第二、第三梯隊代表了上市港口公司生產(chǎn)效率的基本水平，具有普遍性;第四梯隊為效率劣勢梯隊。

3.3 結(jié)果分析

為論證測出的效率真實客觀，更能反映上市港口公司的運行狀況，將CCR模型和博弈交叉效率模型得出的綜合效率值與上市港口公司利潤和吞吐量進(jìn)行Pearson和Spearman等級相關(guān)性分析，結(jié)果見表7。

表7

Pearson 和Spearman等級相關(guān)性分析

經(jīng)過博弈交叉效率測算后的綜合技術(shù)效率值與產(chǎn)出值顯著相關(guān)，且相關(guān)度明顯提高，說明競爭合作關(guān)系對上市港口公司效率測度影響較大，二階段博弈交叉效率模型能更真實地反映效率狀況，更為合理。

為說明港口投入和產(chǎn)出對上市港口公司效率值的影響，分別構(gòu)建上市港口公司資產(chǎn)總額-效率矩陣圖（見圖2）和吞吐量-效率矩陣圖（見圖3）。

圖2

上市港口公司資產(chǎn)總額-效率矩陣圖

圖3

上市港口公司吞吐量-效率矩陣圖

圖2中坐標(biāo)原點設(shè)置為（上市港口公司資產(chǎn)100億元，效率平均值）。第一象限代表上市港口公司資產(chǎn)和效率都高于平均值，該象限的上市港口公司實力相對強大，競爭力較強，是大型上市港口公司的發(fā)展方向;第二象限上市港口公司資產(chǎn)較多但效率較低，該象限的上市港口公司投入存在嚴(yán)重冗余，資源浪費嚴(yán)重;第三象限的上市港口公司資產(chǎn)和效率都未達(dá)到平均值，處在該象限中的上市港口公司產(chǎn)出嚴(yán)重不足，這也造成了投入資源的浪費;第四象限代表上市港口公司資產(chǎn)較少但效率較高，該象限中的上市港口公司充分利用設(shè)施設(shè)備等投入，具有發(fā)展?jié)摿Α?/p>

圖3中坐標(biāo)原點設(shè)置為（上市港口公司吞吐量平均值，效率平均值）。第一象限的上市港口公司吞吐量和效率都高于平均值，該象限中的上市港口

公司吞吐量相對強大，競爭力較強，是大型港口上市

公司的發(fā)展方向;第二象限的上市港口公司吞吐量較高但效率較低;第三象限的上市港口公司吞吐量和效率都低于平均值;第四象限的上市港口公司吞吐量不高但效率較高，反映出上市港口公司吞吐量的質(zhì)量高，專業(yè)分工明確。

效率主要可以通過優(yōu)化投入和擴(kuò)大產(chǎn)出兩個途徑進(jìn)行改善，應(yīng)針對效率制約因素，實施改善措施。

（1）處在第二象限的上市港口公司，資產(chǎn)和吞吐量都不是其效率的制約因素。這類公司應(yīng)對投資進(jìn)行合理優(yōu)化，實現(xiàn)資源整合和布局優(yōu)化，同時深

化管理體系改革，探求高效的管理模式，促進(jìn)上市港口公司利潤和吞吐量的協(xié)調(diào)發(fā)展，上市港口公司發(fā)展模式朝著第一象限上市港口公司模式轉(zhuǎn)變。

（2）處在第三象限的上市港口公司，吞吐量產(chǎn)出嚴(yán)重不足，在有限的資產(chǎn)投入中也存在投入資源的浪費。這類公司不應(yīng)盲目追求資產(chǎn)規(guī)模和吞吐規(guī)模，應(yīng)參照腹地、區(qū)位、設(shè)施狀況對公司投入進(jìn)行合理規(guī)劃，依托區(qū)位條件對公司進(jìn)行整合重組，避免惡性競爭;在不追加公司設(shè)施投入的條件下，根據(jù)腹地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)適度調(diào)整公司設(shè)施，通過設(shè)立無水港等措施拓展腹地、爭取貨源、擴(kuò)大產(chǎn)出，推行公司發(fā)展模式向第四象限集約型公司轉(zhuǎn)變。

4 結(jié) 論

對我國港口生產(chǎn)效率開展實證研究，構(gòu)建港口生產(chǎn)效率測算的投入、產(chǎn)出指標(biāo)體系，為合理評價港口生產(chǎn)效率奠定基礎(chǔ);構(gòu)建二階段DEA博弈交叉效率模型，首先運用數(shù)據(jù)挖掘?qū)ν度?、產(chǎn)出變量進(jìn)行主成分提取，最大程度地降低綜合變量間的相關(guān)性，確保信息最少丟失和不重疊，使評價結(jié)果可靠性增強;接著運用DEA博弈交叉效率模型對17家上市港口公司的生產(chǎn)效率進(jìn)行評價，實現(xiàn)上市港口公司評價的唯一性。根據(jù)模型輸出結(jié)果將17家上市港口公司按運營效率劃分為4個梯隊，其中第一梯隊為效率優(yōu)勢梯隊，第二、三梯隊代表上市港口公司生產(chǎn)效率的基本水平，具有普遍性，第四梯隊為效率劣勢梯隊。基于統(tǒng)計檢驗方法驗證了產(chǎn)出值與效率值的相關(guān)性和顯著性明顯提高，表明提出的二階段DEA博弈交叉效率模型能更真實地反映效率狀況，更合理。為進(jìn)一步分析港口投入和產(chǎn)出對上市港口公司效率值的影響，建立17家上市港口公司資產(chǎn)總額-效率矩陣圖和吞吐量-效率矩陣圖，在此基礎(chǔ)上提出港口生產(chǎn)效率改善措施以及發(fā)展定位。

參考文獻(xiàn)：

[1]

許利枝， 方述誠， 汪壽陽. 中國運輸成本和效率對出口貿(mào)易影響的實證研究[J]. 系統(tǒng)工程理論與實踐， 2012， 32（5）： 1057-1067.

[2]羅俊浩， 崔娥英， 季建華. 基于隨機(jī)前沿分析（SFA）的上市港口公司的效率評價[J]. 武漢理工大學(xué)學(xué)報（交通科學(xué)與工程版）， 2012， 36（4）： 736-739.

[3]艾亞釗， 周坤曉. 基于隨機(jī)前沿分析（SFA）法的集裝箱港口效率分析[J]. 上海海事大學(xué)學(xué)報， 2015， 36（2）： 31-35.DOI：10.13340/j.jsmu.2015.02.006.

[4]ANCOR S， JAVIER M S ， TOMAS S ， et al. When it comes to container port efficiency， are all developing regions equal？[J]. Transportation Research Part A： Policy and Practice， 2016， 86（4）： 56-77.

[5]TOVAR B， WALL A.Can ports increase traffic while reducing inputs？ Technical efficiency of Spanish Port Authorities using a directional distance function approach[J]. Transportation Research Part A： Policy and Practice， 2015， 71（1）： 128-140.

[6]劉南， 居水木， 董健. 供應(yīng)鏈視角下港口集裝箱碼頭集疏運系統(tǒng)效率評價實證研究[J]. 東南大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版）， 2013， 15（4）： 28-33， 134.

[7]王玲， 孟輝. 我國內(nèi)河港口與沿海港口的效率對比——基于共同邊界和序列SBM-DEA的研究[J]. 軟科學(xué)， 2013， 27（3）： 90-95.

[8]羅俊浩， 崔娥英， 季建華. 基于DEA-TOBIT兩階段法的集裝箱港口效率及效率影響因素研究[J]. 科技管理研究， 2013， 33（5）： 236-239.

[9]WANKE P F， BARROS C P. Public-private partnerships and scale efficiency in Brazilian ports： evidence from two-stage DEA analysis[J]. Socio-Economic Planning Sciences， 2015， 51（9）： 13-22.

[10]羅俊浩， 崔娥英， 季建華. 考慮CO2排放的中國八大集裝箱港口環(huán)境效率評價研究——基于SBM-DEA模型[J]. 科技管理研究， 2014， 36（21）： 66-69.

[11]TICHAVSK M， TOVAR B. Environmental cost and eco-efficiency from vessel emissions in Las Palmas Port[J]. Transportation Research Part E： Logistics and Transportation Review， 2015， 83（11）： 126-140.

[12]鄧?yán)伲?唐沙沙.中國集裝箱港口企業(yè)技術(shù)效率影響要素研究[J]. 重慶大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）， 2014， 20（21）： 75-79.

[13]KHALID B. An empirical study of the impacts of operating and market conditions on container-port efficiency and benchmarking[J]. Research in Transportation Economics， 2013， 42（1）： 28-37.

[14]TOMAS S， JAVIER M S ， ANCOR S， et al.Exploring the drivers of port efficiency in Latin America and the Caribbean[J]. Transport Policy，2016， 45（1）： 31-45.

[15]張小蒂， 鄧娟.中國港口效率測度及提升研究[J]. 浙江大學(xué)學(xué)報（人文社會科學(xué)版）， 2013， 43（4）： 39-51.

[16]CHEON S H， DOWALLl D E， SONG D W. Evaluating impacts of institutional reforms on port efficiency changes： ownership， corporate structure， and total factor productivity changes of world container ports[J]. Transportation Research Part E： Logistics & Transportation Review， 2010， 46（4）： 546-561.

[17]ESTRADA M A R， JENATABADI H S， CHIN A T H. Measuring ports efficiency under the application of PEP-Model[J]. Procedia Computer Science， 2017， 104（2）： 205-212.

[18]WU J， LIANG L，WU D X， et al. Olympics ranking and benchmarking based on cross efficiency evaluation method and cluster analysis： the case of Sydney 2000[J]. International Journal of Enterprise Network Management， 2008， 2（2）： 377-392.

[19]王美強， 李勇軍. 輸入輸出具有模糊數(shù)的供應(yīng)商評價——基于DEA博弈交叉效率方法[J]. 工業(yè)工程與管理， 2015， 20（1）： 95-99.

[20]李學(xué)文， 徐麗群. 二階段結(jié)構(gòu)下非合作博弈的商業(yè)銀行經(jīng)營效率評價[J]. 現(xiàn)代管理科學(xué)， 2015， 267（6）： 33-36.

[21]李琳， 黃海軍， 汪壽陽. 基于DEA/AR博弈交叉效率方法的學(xué)術(shù)期刊評價研究[J]. 管理科學(xué)學(xué)報， 2016， 19（4）： 118-126.

[22]李學(xué)文， 徐麗群. 城市軌道交通運營效率評價——基于改進(jìn)的博弈交叉效率方法[J]. 系統(tǒng)工程理論與實踐， 2016， 36（4）： 973-980.