長江三角洲港口群DEA模型分析

肖子先

（上海海事大學，上海201306）

一、長江三角洲江海聯(lián)運現(xiàn)狀

長江江海聯(lián)運始于2006年，由上海港與武漢港在中遠集團的開通下合作完成?！拔錆h—上?！边@條江海聯(lián)運直達線路，船舶將從武漢啟航，直接駛往上海，由于不需要在中途掛靠別的港口，相較原來的五天時間，現(xiàn)僅需要兩天。隨著江海聯(lián)運的優(yōu)勢逐漸顯現(xiàn)出來，一些船東公司以及大的貨主企業(yè)也先后加入進來，長江江海聯(lián)運也由此拉開了序幕。后又有“蕪湖—廣州”的江海聯(lián)運直達航線開通，其船型多數(shù)為1.5萬噸級，此條航線的開通使得蕪湖的海螺水泥可以通過江海聯(lián)運這種更加低成本高效率的方式運輸，極大程度上推動了當?shù)氐慕?jīng)濟發(fā)展。南京港在2015年也加入了江海聯(lián)運的隊伍之中，其與太倉港聯(lián)手開通了“南京—太倉—日本”的江海聯(lián)運航線。

現(xiàn)如今，長江三角洲的江海聯(lián)運已十分普遍，以上海港與寧波舟山港為主要樞紐港的江海聯(lián)運體系中，有著蕪湖、鎮(zhèn)江、揚州、蘇州、連云港、南京等眾多支線喂給港。然而值得注意的是，上海港目前相較于其他國際性港口來說，其水水中轉(zhuǎn)率不是很高，這就導致許多貨物想從內(nèi)河的外高橋港區(qū)轉(zhuǎn)運到洋山深水港就必須通過陸上交通的轉(zhuǎn)運，這無形之中就拉長了運輸時間、拉高了運輸成本。而相比之下，寧波舟山港正在大力推行江海聯(lián)運，建設(shè)了舟山江海聯(lián)運服務(wù)中心，加上其得天獨厚的深水航道，與低成本的停泊、勞務(wù)費用，吸引了許多國際航線乃至原本是上海港的中轉(zhuǎn)貨物來掛靠，在水水中轉(zhuǎn)比例上漲的同時，其每年的貨物吞吐量也在穩(wěn)定上升。寧波舟山港通過江海聯(lián)運的發(fā)展，將重點放在大宗散貨上，其每年中轉(zhuǎn)大宗散貨的比例占到了總吞吐量的56.68%，主要的三樣貨物就是原油、金屬與煤炭。數(shù)據(jù)顯示，2018年舟山港域港口貨物吞吐量突破5億噸，達5.08億噸，江海聯(lián)運量達到2.11億噸。

根據(jù)交通運輸部提出的關(guān)于特定航線江海直達運輸發(fā)展的意見，將在2030年建成安全、綠色、高效的江海直達運輸系統(tǒng)，從而更加強有力地帶動長江經(jīng)濟帶的發(fā)展與進步。在船型方面，除了現(xiàn)有的“武漢—洋山”直達航線中的特定船型與2017年在舟山開建的兩萬噸級江海聯(lián)運散貨船之外，將推行研究長江干線至上海港洋山港區(qū)的700TEU江海聯(lián)運集裝箱船以及長江三角洲至上海港洋山港區(qū)的124TEU與64TEU的江海聯(lián)運集裝箱船，并在適應(yīng)港口與航道條件的基礎(chǔ)上，發(fā)展5000、10000與15000噸級的散貨直達系列船型。

二、案例分析

（一）港口介紹

論文對長江三角洲地區(qū)的重要港口進行篩選后，選取了以下七個港口作為研究對象，并對其現(xiàn)有港口設(shè)施與數(shù)據(jù)進行了匯總整理（表1）。

表1 港口數(shù)據(jù)

（二）DEA評價

論文DEA模型選取以上7個港口為7個決策單元，輸入變量為萬噸級以上泊位數(shù)、最大靠泊能力、航道水深，輸出向量為2018年各港口所統(tǒng)計的年吞吐量。論文所選取的7個港口雖然均處于長江三角洲地區(qū)，但由于長江下游地區(qū)水深深淺不一，航道寬度也有所不同，加上每個港口的設(shè)備設(shè)施能力不同，因此每個港口都有各自的優(yōu)勢與劣勢。在運用DEA模型對7個港口進行分析后，可以有效地判別出哪些港口沒有有效地利用其港口設(shè)施資源，哪些港口可以通過其強大的樞紐能力來帶動其他港口在江海聯(lián)運方面的發(fā)展，使各個港口發(fā)揮更好的作用，以此促進長江三角洲地區(qū)整體關(guān)于江海聯(lián)運的發(fā)展。

由表1以及2018年港口年鑒所收集到的數(shù)據(jù)繪制表2。

表2 港口數(shù)據(jù)

將表2中的各港口根據(jù)DEA模型原理按照自上而下的順序記為j=1，2，3，…，7，并選取3個輸入向量，1個輸出向量，即取i=1，2，3，r=1。

運用CCR模型

通過使用LINGO軟件進行計算求解，得出：

對于DMU1和DMU2來說，最優(yōu)解均為1；DMU3最優(yōu)解為0.782；DMU4最優(yōu)解為0.450；DMU5最優(yōu)解為0.609；DMU6最優(yōu)解為0.439；DMU7最優(yōu)解為0.549。

其中DMU1和DMU2即上海港與寧波舟山港均為DEA有效，其余5個港口按照DEA有效值進行排序為DMU3＞DMU5＞DMU7＞DMU4＞DMU6，即南京港＞鎮(zhèn)江港＞連云港港＞南通港＞揚州港。

但因此次數(shù)據(jù)僅考慮了各港口2018年的年吞吐總量為輸出向量，并沒有考慮其集裝箱的吞吐量數(shù)據(jù)，通過結(jié)合DEA模型對輸出向量優(yōu)秀適配性的特點，下文將對輸入向量保持不變，選取2018年各港口年貨物吞吐總量以及2018年各港口集裝箱吞吐總量作為輸出向量，運用CCR模型再次進行LINGO軟件的求解，其數(shù)據(jù)見表3。

表3 港口數(shù)據(jù)

解得DMU1最優(yōu)解為0.485；DMU2最優(yōu)解為1；DMU3最優(yōu)解為0.311；DMU4最優(yōu)解為0.354；DMU5最優(yōu)解為0.19；DMU6最優(yōu)解為0.439；DMU7最優(yōu)解為0.423。

其中DMU2，即上海港為DEA有效，其余6個港口按照DEA有效值進行排序為DMU1＞DMU6＞DMU7＞DMU4＞DMU3＞DMU5，即寧波舟山港＞揚州港＞連云港港＞南通港＞南京港＞鎮(zhèn)江港。

三、結(jié)論

論文通過篩選長江三角洲中的重要港口，選取了其中7個港口作為研究對象，并對其港口信息與數(shù)據(jù)進行了整理，通過使用DEA模型，分別對寧波舟山港、上海港、南京港、鎮(zhèn)江港、連云港港、揚州港以及南通港進行了DEA分析與評價，首先將萬噸級以上泊位數(shù)、港口最大靠泊能力以及航道水深作為輸入向量，將港口的年貨運吞吐量作為輸出向量，得出決策單元的有效值排序為：

DMU1=DMU2＞DMU3＞DMU5＞DMU7＞DMU4＞DMU6，即上海港=寧波舟山港＞南京港＞鎮(zhèn)江港＞連云港港＞南通港＞揚州港。其中DMU1=DMU2=1。

從得出的有效值排序結(jié)果可以看出，上海港與寧波舟山港為DEA有效，而其他5個港口是可以繼續(xù)開發(fā)與挖掘港口潛力的，這與目前各個港口的現(xiàn)狀相符。上海港共擁有萬噸級以上泊位數(shù)約49個，最大靠泊能力20萬噸，最大航道水深為20米，而寧波舟山港擁有生產(chǎn)性泊位620多個，萬噸級以上大型泊位約為160個，而其中包括了5萬噸級以上的大型與超大型泊位共計90余個，其大型與超大型泊位數(shù)量遠遠超過了上海港，這也使得寧波舟山港的貨物吞吐量遙遙領(lǐng)先，連續(xù)11年位列世界第一。對于上海港與寧波舟山港而言，完全可以繼續(xù)遵循船舶大型化的發(fā)展趨勢，并利用自身的超大泊位與航道水深的優(yōu)勢，在岸線長度與泊位水深的基礎(chǔ)上，繼續(xù)開發(fā)深水泊位與岸線長度，與內(nèi)河港口合作，進一步推進江海聯(lián)運的發(fā)展。

其次為了將港口的年集裝箱吞吐量作為輸出向量進行研究分析，論文對輸入向量保持不變，選取2018年各港口年貨物吞吐總量以及2018年各港口集裝箱吞吐總量作為輸出向量，再次得出了決策單位的有效值排序：

DMU2＞DMU1＞DMU6＞DMU7＞DMU4＞DMU3＞DMU5，

即上海港＞寧波舟山港＞揚州港＞連云港港＞南通港＞南京港＞鎮(zhèn)江港。其中DMU2=1。

可以發(fā)現(xiàn)，雖然寧波舟山港的年貨運吞吐量常年居于世界第一，但其年集裝箱吞吐量并沒有上海港多，從表1中可以看到，上海港的年吞吐量約為寧波舟山港的60%，但其年集裝箱吞吐量卻超過寧波舟山港將近一倍，這說明無論是在散貨、件雜貨，抑或是集裝箱吞吐量上，上海港都充分利用了自身的優(yōu)勢，而寧波舟山港則還可以進一步通過其世界級港口的硬件優(yōu)勢，帶動長江三角洲地區(qū)集裝箱吞吐量的發(fā)展，作為江海聯(lián)運重要的樞紐港，寧波舟山港年集裝箱吞吐量的提升將會很大程度上輻射到與之相近的內(nèi)河港口，從而提升長江三角洲江海聯(lián)運的發(fā)展。

鎮(zhèn)江港與揚州港兩港僅一江之隔，同樣位于京杭大運河與長江交匯之處，其中揚州港的萬噸級以上泊位數(shù)為23個，鎮(zhèn)江港則為58個，在航道水深相差不多但有如此巨大的泊位數(shù)量差的情況下，兩港的年貨運吞吐量卻相差不遠。這說明鎮(zhèn)江港并沒有充分發(fā)揮出自身港口的優(yōu)勢，應(yīng)根據(jù)自身的泊位數(shù)量優(yōu)勢，適當加深航道水深，以港口效率最大化為目標，提升年貨運吞吐量。不僅如此，揚州港的年集裝箱吞吐量要大于鎮(zhèn)江港的年集裝箱吞吐量，而將年集裝箱吞吐量加入輸出向量后，鎮(zhèn)江港的DEA有效值從原本的0.609降到了0.19，因此鎮(zhèn)江港作為下游河段重要的水水中轉(zhuǎn)與水陸聯(lián)運的中轉(zhuǎn)港口，可以加大江海聯(lián)運集裝箱船的進港量，充分利用其泊位數(shù)量優(yōu)勢，適當拓寬水深，從而發(fā)揮自身優(yōu)勢擴大年吞吐量。

無獨有偶，南京港的兩次DEA有效值分別為0.782與0.311，也充分體現(xiàn)出了南京港關(guān)于集裝箱吞吐量的可發(fā)展性。南京港背靠京杭大運河，又面對著出海口，與許多國家都有著眾多貿(mào)易往來，其具備了江河、江海、水陸等多種聯(lián)運方式，作為全亞洲最大的內(nèi)河港口之一，南京港應(yīng)起到干線港的龍頭效應(yīng)，在適當加深航道水深的同時，提高年集裝箱吞吐比例，在與各國進行貿(mào)易往來的同時，利用其自身已擁有的硬件優(yōu)勢，提高長江三角洲江海聯(lián)運比例，為寧波舟山港與上海港提供強有力的干線支撐。

南通港、連云港港與揚州港的兩次DEA有效值都小于1，并且波動并不是太大，說明這些港口的自身定位并不準確，并沒有完全發(fā)揮出自身的優(yōu)勢，浪費了許多資源。應(yīng)根據(jù)自身港口定位，制定中長期的發(fā)展目標，由于內(nèi)河港受到航道水深的限制，并不適合一味地順應(yīng)船舶大型化的發(fā)展需求，在泊位數(shù)量可以跟上的前提下，提高江海聯(lián)運的比例，通過上海港與寧波舟山港兩個巨大樞紐港帶來的龍頭效應(yīng)，提高自身喂給數(shù)量，將對這些港口的發(fā)展起到有效作用。