中國沿海規(guī)模以上港口物流效率研究

孫家慶，楊 玚

(1.大連海事大學 深圳研究院，廣東 深圳 518000； 2.大連海事大學 交通運輸工程學院，遼寧 大連 116026)

一、引 言

隨著全球化的深入發(fā)展，港口已經(jīng)成為國家經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的“晴雨表”，港口競爭力造就國家競爭力，國家競爭力則可以增強國家經(jīng)濟實力。港口物流，即港口的物流活動，突出包括港口集貨、存貨、配貨等在內(nèi)的特殊形態(tài)下的綜合物流體系，是現(xiàn)代物流供應鏈的核心環(huán)節(jié)。近年來隨著國內(nèi)港口改革轉(zhuǎn)型以及數(shù)字化智能化港口的建設，我國港口發(fā)展取得長足的進步，但受到新冠疫情蔓延和海運業(yè)萎縮的影響，我國港口物流效率呈下降趨勢。在此背景下，分析和評價我國沿海規(guī)模以上港口的物流效率并提出相應措施提高港口競爭力，具有現(xiàn)實意義。

目前，關于數(shù)據(jù)包絡分析方法在物流效率中的應用，國內(nèi)外學者進行了深入的研究。盧美麗[1]采用投入導向型的BCC模型對省級物流業(yè)效率進行評價，并研究了影響物流業(yè)效率提升的因素；Rita等[2]采用DEA-PC組合模型對29個歐美國家的物流效率進行測算，與DEA模型得出的結果進行比較，證明了組合模型在物流效率測度方面的優(yōu)越性；蔡林美等[3]采用DEA模型對我國西部12省物流業(yè)效率進行評價，結果表明除少數(shù)省份外，其余省份需要多次DEA調(diào)整才能達到有效；Min等[4]采用DEA模型對美國UPS、Fedex等物流企業(yè)效率進行評價分析，并根據(jù)評價結果提出對策建議；李軍等[5]采用DEA-Malmquist方法對2008—2017年“一帶一路”沿線18個省區(qū)市物流效率進行評價，結果表明“一帶一路”沿線省區(qū)市物流業(yè)效率不高。

在數(shù)據(jù)包絡分析方法的應用中，對省區(qū)市整體物流效率的研究較多，而對物流產(chǎn)業(yè)涉足較少，針對港口物流效率的研究，目前有如下進展：Itoh[6]對日本沿海的八大港口物流效率進行研究，并得出擴大投資規(guī)?？梢蕴嵘劭谖锪餍蔬@一關鍵性結論；Cullinane等[7]采用DEA模型對1992—1999年全球排名前30位的沿海港口物流效率進行研究，結果表明港口所有權的歸屬并不影響物流效率的變化；張陽等[8]采用Super-SBM模型對2007—2017年京津冀港口物流效率進行研究，并提出提升京津冀港口物流效率的新路徑；吳曉芬等[9]采用多階段DEA-Malmquist模型對2010—2018年長三角港口群進行動態(tài)效率評價，并根據(jù)測算結果，將長三角港口分為活躍型、穩(wěn)定型、潛力型和低谷型四類；蔣建洪等[10]采用PCA-DEA模型對2011—2013年我國港口企業(yè)進行效率評價，驗證了CCR和BCC模型在純技術效率評價方面的準確性；陳榮等[11]采用交叉效率與區(qū)間層次分析法組合模型對我國8個港口物流效率進行評價，結果表明交叉效率DEA-IAHP模型在實際應用方面優(yōu)于超效率DEA-IAHP模型；吳靈輝等[12]創(chuàng)新性地采用三階段超效率DEA模型對我國沿海集裝箱港口進行靜態(tài)分析，結果表明與傳統(tǒng)DEA模型相比，三階段超效率DEA模型的效率測算值更加準確。

綜上，目前港口物流效率研究主要針對的是區(qū)域港口，且以靜態(tài)評價為主。針對現(xiàn)有研究的不足，本文利用2011—2020年我國沿海規(guī)模以上的24個港口(年吞吐量1000萬t以上的沿海港口)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，采用投入導向型DEA-BCC(規(guī)模報酬可變)模型進行港口物流效率的靜態(tài)評價，之后采用DEA-Malmquist模型進行動態(tài)評價并構建港口競爭力矩陣，為促進我國沿海港口高質(zhì)量發(fā)展提供有益參考。

二、研究方法、指標選取與數(shù)據(jù)來源

(一)DEA-BCC模型

DEA(數(shù)據(jù)包絡分析)方法由美國著名數(shù)學家Charnes等[13]在1978年提出，是研究經(jīng)濟生產(chǎn)邊界的一種運籌學方法。該方法主要應用于決策部門生產(chǎn)效率的測算，對具有相同性質(zhì)的DMU(決策單元)之間的相對有效性進行評價。目前，應用最為廣泛的DEA模型有CCR模型和BCC模型，后者是基于CCR模型對無效指標難以解釋做出的一種優(yōu)化模型。本文采用規(guī)模報酬可變的BCC模型對我國沿海規(guī)模以上港口物流效率進行靜態(tài)評價，具體模型如下：

式中：σj為單位組合系數(shù)，用于合成前沿面并銜接前沿點；s-、s+為剩余變量和松弛變量，取值范圍大于等于0；θ表示第i個決策單元的綜合效率值，范圍在0到1之間，當θ=1時，該決策單元DEA有效，當θ<1時，該決策單元DEA無效。綜合效率值可轉(zhuǎn)化為純技術效率值和規(guī)模效率值的乘積。

(二)DEA-Malmquist模型

盡管DEA-BCC模型可以測算出不同決策單元的相對有效性，但對跨時期決策單元的效率無法做出有效評價。因此，相關學者將數(shù)據(jù)包絡分析方法結合Malmquist指數(shù)，創(chuàng)建了DEA-Malmquist模型，以便對相關效率進行動態(tài)評價。Malmquist指數(shù)可以表示前后兩個時期的生產(chǎn)率變化，具體公式如下：

式中：Dt(xi,yi)和Dt+1(xi,yi)為第t時期和t+1時期的距離函數(shù)，i=t，t+1；xt,yt,xt+1,yt+1則表示第t和t+1時期的投入產(chǎn)出變量；結果M0>1時，前后兩個時期的全要素生產(chǎn)率呈上升趨勢，M0<1時，前后兩個時期的全要素生產(chǎn)率呈下降趨勢。全要素生產(chǎn)率可以進一步表示為技術進步效率指數(shù)和綜合技術效率指數(shù)的乘積：

式中，綜合技術效率指數(shù)又可表示為純技術效率指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù)的乘積：

式中：CRS為規(guī)模報酬不變，VRS為規(guī)模報酬可變。將Malmquist指數(shù)進行分解，可以分析出效率變化的具體原因。

(三)指標選取和數(shù)據(jù)來源

采用DEA方法對我國沿海規(guī)模以上港口物流效率進行研究，選取合適的投入和產(chǎn)出指標十分關鍵。對相關學者選擇的指標進行匯總，結果見表1。

由表1可知，各學者對于港口物流效率的投入指標集中在碼頭泊位數(shù)和碼頭泊位長度方面，產(chǎn)出指標集中在港口貨物吞吐量和港口集裝箱吞吐量方面。根據(jù)數(shù)據(jù)可得性原則，選取以上指標作為本文的部分投入產(chǎn)出指標，另外為反映港口的集疏運能力，本文創(chuàng)新性地選取港口城市貨運量和港口城市貨物周轉(zhuǎn)量作為投入指標。本文建立的指標體系見表2。

本文以我國沿海規(guī)模以上的24個港口為研究對象，數(shù)據(jù)來源于2011—2020年10年間的《中國統(tǒng)計年鑒》、各城市統(tǒng)計年鑒以及國民經(jīng)濟和社會發(fā)展公報。

三、實證分析

我國沿海規(guī)模以上的24個港口分別為：大連港、營口港、秦皇島港、天津港、煙臺港、威海港、青島港、日照港、上海港、連云港、寧波-舟山港、臺州港、溫州港、福州港、廈門港、汕頭港、深圳港、廣州港、珠海港、湛江港、北海港、防城港、?？诟?、八所港。本文以此24個港口為研究對象，采用DEA-BCC模型對其物流效率進行靜態(tài)分析，采用DEA-Malmquist模型進行動態(tài)分析，之后根據(jù)評價結果構建我國沿海規(guī)模以上港口競爭力矩陣。

(一)中國沿海規(guī)模以上港口物流效率靜態(tài)分析

通過DEAP2.1專業(yè)軟件中投入導向型的DEA-BCC模型對我國沿海規(guī)模以上港口物流效率進行靜態(tài)分析，將結果進行歸納匯總，得到各港口2011—2020年物流業(yè)效率平均值，見表3。

根據(jù)表3的測算結果，2011—2020年期間，我國沿海規(guī)模以上的24個港口綜合技術效率的均值只有0.646，且純技術效率和規(guī)模效率的均值均未達到DEA有效，說明整體物流效率不高，管理水平、技術水平和資源配置等方面存在較大問題。具體比較來看，規(guī)模效率低于純技術效率，說明整體物流效率受規(guī)模效率的制約更大，促進港口運營規(guī)模與生產(chǎn)能力相適配是目前提升港口物流效率的關鍵。

從單個港口情況來看，各港口綜合技術效率平均值差異明顯，其中：青島港、日照港、深圳港的技術效率為1，即達到了DEA有效；秦皇島港、營口港、寧波-舟山港、連云港的技術效率大于0.9，為高技術效率港口；上海港、珠海港、天津港的技術效率位于0.7～0.9，屬于一般技術效率港口；汕頭港、廈門港、海口港的技術效率在0.6～0.7范圍內(nèi)，屬于較低技術效率港口；其他11個港口技術效率小于0.6，為技術效率低下區(qū)域。DEA無效的港口又可以分為兩種類型：第一種為北海港、威海港、汕頭港、?？诟鄣?3個港口，這些港口規(guī)模效率均值小于純技術效率均值，說明是港口規(guī)模大小等因素導致港口物流效率不高；第二種為大連港、煙臺港、福州港、廣州港等8個港口，這些港口規(guī)模效率均值大于純技術效率均值，說明是港口技術和管理水平等因素導致港口物流效率不高。

2011—2020年我國各年份沿海規(guī)模以上港口綜合技術效率、純技術效率和規(guī)模效率隨時間變化的情況如圖1所示。10年間，我國沿海規(guī)模以上的24個港口綜合技術效率不高，均未達到0.7，還有很大的改進空間和發(fā)展?jié)摿?，?014年效率值下降明顯外，其余年份效率值波動不大。將技術效率拆開來看，除2020年純技術效率與規(guī)模效率幾乎相等外，其余年份純技術效率均大于規(guī)模效率，表明在未來一段時間，各港口應注重規(guī)模效率的提升，同時，保持高水平的純技術效率，加快產(chǎn)業(yè)升級和高新技術的應用來提升港口物流業(yè)的效率水平。

為了更加直觀地觀察數(shù)據(jù)的變化發(fā)展趨勢，以3年為一個周期，采用2011年、2014年、2017年和2020年各港口的效率值進行分析，具體數(shù)據(jù)見表4。

由表4可知，在以3年為一個周期的4個年份里，秦皇島港、青島港、日照港、深圳港的綜合效率值大于0.9，為高技術效率港口；威海港、臺州港、溫州港、福州港、北海港、八所港的綜合效率值小于0.6，為技術效率低下港口；其他港口的綜合效率變化不一。大連港、煙臺港、上海港、防城港的綜合效率呈上升趨勢，其中：大連港和煙臺港4年中規(guī)模效率大于0.9，說明是純技術效率較低制約了港口綜合效率的提升，在未來，應注重人才的引進和培養(yǎng)，創(chuàng)新管理模式，通過技術創(chuàng)新來突破瓶頸；上海港的純技術效率一直為1，說明其在技術和管理水平方面已經(jīng)成為我國港口的領頭羊，其他港口應主動學習其先進經(jīng)驗來提升純技術效率，這也表明上海港綜合效率的增長得益于規(guī)模效率的提升，說明近10年來上海港在保持高水平的技術和管理業(yè)務的同時，進一步擴大港口規(guī)模，形成規(guī)模經(jīng)濟，進而實現(xiàn)物流效率的提升；防城港作為中國西部地區(qū)第一大港，在2011—2017年期間，注重技術人才的培養(yǎng)，將純技術效率提升至1，進而提升綜合技術效率。寧波-舟山港和連云港比較特殊，除2020年外，其余年份綜合效率值均大于0.95，這可能是由于2020年新冠疫情的爆發(fā)對港口業(yè)務沖擊較大。營口港、天津港、廈門港、汕頭港、廣州港、珠海港、湛江港、?？诟鄣木C合效率波動性較大，暫無規(guī)律可循。

(二)中國沿海規(guī)模以上港口物流效率動態(tài)分析

靜態(tài)分析是測度某一時間節(jié)點的港口技術效率，而港口生產(chǎn)是一個長期且連續(xù)的過程，因此，對物流效率的動態(tài)分析尤為重要。本文采用DEA-Malmquist模型對我國24個沿海規(guī)模以上港口的物流效率進行動態(tài)分析，利用DEAP2.1軟件進行測算，得到各港口效率指標的變化情況，見表5。

由表5可知，在Malmquist指數(shù)方面，大連港、營口港、煙臺港、青島港、日照港、福州港、汕頭港、深圳港、廣州港、珠海港、湛江港、防城港、?？诟鄣腗almquist指數(shù)均大于等于1，說明這10年間這些港口的資源配置效率呈上升趨勢，其中：大連港和海口港只有規(guī)模效率小于1，表明這兩個港口在基礎設施上的資源投入不夠，在未來的發(fā)展中應更加注重港口規(guī)模大小對物流效率的影響；廣州港只有純技術效率小于1，表明廣州港應在港口技術創(chuàng)新方面實現(xiàn)新突破，并積極引進新興技術和相關技術人才等，在未來一段時間提高單位要素的生產(chǎn)效率是廣州港物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關鍵；營口港的綜合技術效率、規(guī)模效率、純技術效率均小于1，表明營口港在注重技術與管理水平的同時還要關注規(guī)模經(jīng)濟效益對物流效率的影響。

Malmquist指數(shù)小于1的港口又可以分為三類。第一類為威海港、天津港、臺州港、溫州港4個港口，其綜合技術效率小于1，技術進步效率達到有效狀態(tài)，表明這類港口全要素生產(chǎn)率指數(shù)小于1是由綜合技術效率低下導致的，改進港口的管理和決策方法是未來一段時間的發(fā)展策略。第二類為上海港，其技術進步效率小于1，綜合技術效率達到有效狀態(tài)，表明上海港有較為完備的管理和決策體系，但技術退步導致其Malmquist指數(shù)小于1。第三類為秦皇島港、八所港、寧波-舟山港、廈門港、連云港、北海港6個港口，其綜合技術效率和技術進步效率均未達到有效狀態(tài)，導致Malmquist指數(shù)較低，表明這些港口管理和決策水平以及技術先進性均有待提高。進一步分析其效率低下的原因，主要有以下三點：一是近年來全球經(jīng)濟水平不容樂觀的大背景下，國際航運業(yè)長期處于低迷狀態(tài)，產(chǎn)能與產(chǎn)出效率波動較大；二是在港口新興技術應用、航運成本控制及技術管理水平等方面與發(fā)達國家相比還有較大差距；三是我國港口的智慧化覆蓋水平較低，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、自動化倉庫管理等技術還未有效融合利用，港口數(shù)字物流還處在初級階段。因此，要想提升港口全要素生產(chǎn)率，首先要在港口企業(yè)的管理和決策方面進行整改，加快港口智慧化建設，對資源進行有效整合和利用，降本增效，促進港口持續(xù)健康發(fā)展，與此同時，加大沿海港口城市開放力度，積極引入外資，引入新技術新工藝，提升國際貿(mào)易交易量。

在綜合技術效率方面，有12個港口效率指數(shù)大于1，占港口總數(shù)的一半，表明我國沿海規(guī)模以上港口管理與技術水平的發(fā)展參差不齊。按地理位置劃分后，華南地區(qū)的9個港口綜合技術效率有效率達到66.7%，為三個地區(qū)中的最高值。究其原因，一方面是華南地區(qū)沿海港口都有著很明顯的區(qū)位優(yōu)勢，這為多式聯(lián)運提供了較大的發(fā)展空間；另一方面是華南地區(qū)沿海港口城市交通運輸網(wǎng)絡及集疏運樞紐體系較為完善，且港口自動化程度較高。

在技術進步效率方面，除秦皇島港、上海港、連云港、寧波-舟山港、珠海港、廈門港、北海港、八所港外，其余港口技術進步效率均達到有效狀態(tài)，這表明我國沿海規(guī)模以上港口整體上的技術是進步的。

利用DEAP2.1軟件進行測算，得出各港口按年份的效率指標平均值，并繪制出折線圖，如圖2所示。

從各個年度來看，2013—2015年、2016—2017年、2018—2019年全要素生產(chǎn)率沒有達到有效狀態(tài)。其中2013—2015年連續(xù)兩個年度的全要素生產(chǎn)率小于1，原因可能是2012年11月份后我國交通運輸業(yè)“營改增”政策的實施導致稅率提高，可抵扣稅額項目減少，尤其是對于一些成熟的港口，其對于基礎設施設備的購買需求會減少，從而導致在一些重大項目上可抵的進項稅減少，減稅效果不明顯。同時，港口企業(yè)由于其行業(yè)的特殊性，“營改增”政策實施后，涉稅風險加劇，這就要求相關財務管理人員有更強的專業(yè)素養(yǎng)，而重新招聘人員或?qū)ο嚓P人員進行培訓都會導致財務支出成本上升，從而增加港口企業(yè)管理成本，故2013—2015年Malmquist指數(shù)未達到有效狀態(tài)。2016—2017年則是因為2016年以來，全球貿(mào)易保護主義抬頭，國際航運市場持續(xù)低迷，導致我國港口企業(yè)競爭激烈，在成本不斷增加的同時收益卻沒有同步增長。2018—2019年是因為中美貿(mào)易摩擦以及我國一些環(huán)保政策的出臺，港口部分項目建設周期延長，加之我國提出全面落實“六穩(wěn)”工作，使得該年度我國沿海港口吞吐量呈現(xiàn)“高基數(shù)，低增速”的特點。

從9個年度整體來看，2011—2020年間Malmquist指數(shù)平均每年增長0.74%，綜合技術效率平均每年增長0.23%，技術進步效率平均每年增長2.68%。

從圖2中可以直觀看到，10年間組成全要素生產(chǎn)率的兩個效率指數(shù)中，綜合技術效率與全要素生產(chǎn)率走勢基本一致，而技術進步效率與全要素生產(chǎn)率走勢差異較大，說明綜合技術效率的改善是全要素生產(chǎn)率提升的關鍵，即相較于技術創(chuàng)新與高新技術的應用，提升管理與決策水平以及擴大規(guī)模效益是我國沿海規(guī)模以上港口未來亟待解決的問題。純技術效率在2016—2020年連續(xù)降低，說明近年來港口企業(yè)在管理和技術水平方面重視程度不夠，未來應加強港口的精細化管理，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構，積極培養(yǎng)相關管理人才，促進集約化經(jīng)營管理的實現(xiàn)。

(三)中國沿海規(guī)模以上港口競爭力矩陣分析

通過靜態(tài)分析與動態(tài)分析測算出的我國沿海規(guī)模以上24個港口技術效率與全要素生產(chǎn)率指數(shù)排名見表6。

通過排名可以發(fā)現(xiàn)，各港口靜態(tài)視角下的技術效率與動態(tài)視角下的全要素生產(chǎn)率指數(shù)排名差異較大，因此，為了更直觀地體現(xiàn)各港口物流效率的排名情況，考慮以靜態(tài)效率評價中的技術效率為橫坐標，以動態(tài)效率中的全要素生產(chǎn)率為縱坐標，構建我國沿海規(guī)模以上港口競爭力矩陣。選擇2011—2020年港口靜態(tài)技術效率平均值(0.646)和全要素生產(chǎn)率平均值(1.006)作為劃分界限，將我國24個沿海規(guī)模以上港口劃分為低谷型、潛力型、穩(wěn)定型、活躍型4類，如圖3所示。

由圖3可見，低谷型港口有臺州港、溫州港、北海港、威海港、廈門港、八所港。這6個低谷型港口中除廈門港外，其余港口規(guī)模均較小，管理和業(yè)務模式也較為落后，加之近年來我國航運業(yè)不景氣，各港口競爭激烈，資源浪費現(xiàn)象嚴重，這些都導致中小型港口競爭力不足。該類港口在未來應明確發(fā)展方向，尋找自身優(yōu)勢，為自身發(fā)展注入持久動力。廈門港處在低谷型港口的位置，原因有二：一是相較于珠三角、長三角沿海規(guī)模以上港口，廈門港擁有的船舶數(shù)量較少，航線覆蓋面較窄，這些均導致廈門港在面臨周邊港口競爭和夾擊時處在下風；二是由于近年來福建省產(chǎn)業(yè)發(fā)展的限制，廈門港經(jīng)營覆蓋的區(qū)域擴張困難，缺乏足夠的貨物，從而導致其發(fā)展緩慢。

潛力型港口包括福州港、防城港、汕頭港、煙臺港、大連港、廣州港、海口港、湛江港。這8個潛力型港口技術效率較低，但全要素生產(chǎn)率在平均值以上，說明近10年來該類港口在技術、人才培養(yǎng)等方面投入資本較多，但收益并不同步，投入產(chǎn)出比失衡，從而導致技術效率低下。但這類港口資源配置已形成體系，還有較大的發(fā)展?jié)摿?，在之后的港口?guī)模提升階段形成規(guī)模經(jīng)濟后，港口技術效率將會有較大的提升。

穩(wěn)定型港口包括天津港、秦皇島港、上海港、寧波-舟山港、連云港。這5個港口因其良好的區(qū)位優(yōu)勢在集疏運水平、運輸能力等方面都已成熟，有一定的競爭力，但由于技術創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級等方面較為保守，其港口發(fā)展動力不足，生產(chǎn)率增長放緩。以上海港為例，上海港作為連續(xù)12年世界集裝箱吞吐量第一大港，處在穩(wěn)定型港口的位置，原因主要有以下三點：一是近年來集裝箱船大型化趨勢明顯，但港口服務業(yè)發(fā)展緩慢，限制了港口的發(fā)展；二是內(nèi)陸集疏運模式中運輸方式的組合還有待優(yōu)化，例如洋山深水港與上海以東海大橋連接，采用成本高、能耗高的公路運輸，資源浪費較為嚴重，還有悖于我國“雙碳”政策的落實；三是上海港部分港區(qū)仍然注重散貨與雜貨業(yè)務，基礎設施設備信息化、智能化水平落后，物流園區(qū)內(nèi)部潛力還未完全發(fā)揮出來。未來這類港口在穩(wěn)步發(fā)展的同時應更加注重技術創(chuàng)新和運營管理方面的改革，以促進港口的高質(zhì)量發(fā)展。

活躍型港口包括營口港、日照港、青島港、珠海港、深圳港。這5個港口發(fā)展動力足，有較強的競爭力，單位要素的收益投入比較高，加之這類港口地理位置優(yōu)越，資源豐富，物流效率較高，且增長率還在不斷提升，是我國沿海規(guī)模以上港口高質(zhì)量發(fā)展的典范標桿。

四、結論與建議

本文選用DEA-BCC模型和DEA-Malmquist模型對我國沿海規(guī)模以上24個港口2011—2020年的物流效率進行靜態(tài)和動態(tài)評價，研究結果表明：

(1)24個港口整體技術效率均值為0.646，說明我國沿海規(guī)模以上港口物流業(yè)效率不高，未來應在管理決策水平、人才培養(yǎng)、技術創(chuàng)新、規(guī)模經(jīng)濟等方面下功夫。按年份來看，除2020年純技術效率與規(guī)模效率持平外，其余9年規(guī)模效率均小于純技術效率，表明在今后的發(fā)展中各港口應注重規(guī)模效率的提升，同時，保持高水平的純技術效率，加快產(chǎn)業(yè)升級與高新技術的應用來提升港口物流業(yè)的效率水平。

(2)動態(tài)分析顯示，Malmquist指數(shù)平均值為1.006，其中綜合技術效率與全要素生產(chǎn)率走勢相似，而技術進步效率與全要素生產(chǎn)率走勢差異較大，說明綜合技術效率對全要素生產(chǎn)率影響明顯，即相較于技術創(chuàng)新、高新技術的應用，提升管理與決策水平以及擴大規(guī)模效益是我國沿海規(guī)模以上港口未來亟待解決的問題。

(3)構建港口競爭力矩陣，得出臺州港、溫州港、北海港、威海港、廈門港、八所港屬于低谷型港口，福州港、防城港、汕頭港、煙臺港、大連港、廣州港、?？诟?、湛江港屬于潛力型港口，天津港、秦皇島港、上海港、寧波-舟山港、連云港屬于穩(wěn)定型港口，營口港、日照港、青島港、珠海港、深圳港屬于活躍型港口。

基于以上研究結果，為促進我國沿海港口高質(zhì)量發(fā)展，提出以下對策建議。

(1)提高港口的規(guī)模效率。從靜態(tài)視角來看，規(guī)模效率低下是阻礙我國沿海港口技術效率進一步提升的原因。為提高港口的規(guī)模效率，需要解決以下問題：一是區(qū)位因素限制規(guī)模效率提升；二是港口生產(chǎn)力與腹地經(jīng)濟水平不匹配；三是港口同質(zhì)化競爭嚴重。針對區(qū)位因素的限制，可以對港口進行SWOT分析，揚長避短，更加明確地定位港口功能。針對港口與腹地經(jīng)濟不匹配的現(xiàn)象，可以充分利用港口的輻射功能和腹地的優(yōu)質(zhì)資源，提升港口規(guī)?；?，推動腹地經(jīng)濟發(fā)展。同時港口企業(yè)的定位也應做出改變，其不應再僅僅圍繞港口物流開展服務，而要延伸到臨港產(chǎn)業(yè)及臨港城市的服務，變成面向大客戶、深腹地、產(chǎn)業(yè)鏈的前沿，成為港口引流提質(zhì)的主力。針對港口同質(zhì)化競爭嚴重的問題，要加快對各港口群及省域港口的資源整合，建立港口聯(lián)盟，使資源利用實現(xiàn)最大化。

(2)提升港口的管理與決策水平。從動態(tài)視角來看，提升管理與決策水平有助于港口全要素生產(chǎn)率的提高。首先，應進一步深化我國港口“放管服”改革，更新港口管理模式，促進港口通關一體化、便利化運輸，利用新興技術，搭建“一站式”貿(mào)易服務平臺，推進港口企業(yè)轉(zhuǎn)型升級。其次，要強化人才支撐，通過“人才興港”戰(zhàn)略提升港口的管理與決策水平。要建立健全港口企業(yè)人才培養(yǎng)機制，尤其是管理層人員的培養(yǎng)，出臺相應的人才吸引政策，為港口企業(yè)管理與決策部門注入新鮮血液。最后，各港口要強化溝通交流，學習借鑒先進港口在管理模式、人才培養(yǎng)、工作機制等方面的經(jīng)驗，完善自身管理制度，促進融合發(fā)展，實現(xiàn)互利共贏。

(3)加快智慧港口建設以提高港口競爭力。當前，我國港口正在從智能化走向智慧化。隨著新興技術的應用，建設智慧港口已經(jīng)成為提高港口競爭力的必然趨勢。智慧港口即通過物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術與港口功能的深度融合，建設具有智能管理、智能裝卸、數(shù)字服務等鮮明特征的新型生態(tài)港口。如目前通過驗收的上海洋山深水港四期碼頭是全國首個實現(xiàn)“5G+智能駕駛”的智慧碼頭，青島港全自動化碼頭實現(xiàn)從“零”到多個“世界領先”。通過這些港口的實踐可以看出，智慧港口在遠程高清監(jiān)控、貨船人工智能分析、高精度定位、智能網(wǎng)聯(lián)駕駛等場景應用廣泛，可以極大提高港口操作智能化、物流服務電商化、企業(yè)管理平臺化水平，提升港口物流效率及港口核心競爭力。