張世斌, 時 寰

(1.上海海事大學數學系,上海201306;2.上海海事大學物流研究中心,上海201306)

生產和消費的全球化對國際貿易產生了深遠影響.作為國際物流網絡的關鍵節(jié)點,集裝箱港口在國際貿易網絡中的重要作用不斷增強.在港口運輸競爭激烈的環(huán)境下,學術界和政府有關部門都對提升集裝箱港口的技術效率水平極為重視[1].

隨機前沿模型(stochastic frontier model,SFM)由Aigner等[2]與Meeusen等[3]分別提出,因為該模型既考慮了統(tǒng)計誤差,又能夠給出各生產單元的具體效率指標,所以在各行業(yè)技術效率分析中被廣泛應用.例如,Chen等[4]基于SFM對中國石化燃料發(fā)電企業(yè)技術效率進行了研究.Tabak等[5],對銀行業(yè)務處理系統(tǒng)的技術效率進行了分析.在港口技術效率研究方面,對港口考核指標的選擇不同,研究的側重點也會有所差異.例如,Cullinane等[6]選擇員工工資、管理費用及設備的維修費用等作為投入指標,將港口的主營收入作為產出指標,研究了集裝箱碼頭的私有化和解除港口管制政策對韓國港口技術效率的影響.艾亞釗等[7]在效率項中引入碼頭是否為樞紐型集裝箱碼頭和港口經營人的性質作為外生變量,研究了港口所有權結構、碼頭的性質與港口運作效率的關系.

在以往的港口技術效率分析研究中,大多基于靜態(tài)SFM,其技術效率不隨時間而改變.對技術效率的分析是通過先計算出港口的技術效率,然后再尋找技術效率與其影響因素間的聯(lián)系[6-10].但是,影響港口技術效率的外生變量往往會動態(tài)變化,用靜態(tài)觀點研究港口技術效率可能會在評估技術效率時造成更大的隨機誤差.本工作基于技術效率隨外生變量的變化而呈現隨時間動態(tài)變化的SFM(動態(tài)SFM)進行港口技術效率分析.該方法不僅可以估計出投入產出及外生變量的影響參數,而且可以計算出各經濟單元的技術效率以及隨時間的變化規(guī)律,實現外生變量對經濟單元技術效率的動態(tài)定量分析[11-12].另外,在港口技術效率影響因素分析中,多數研究只考慮了港口所有權性質、港口腹地經濟等因素[6-8].然而,就長三角地區(qū)而言,其雄厚的經濟實力需要發(fā)達的集疏運體系和高效運作的港口群來支撐[13].因此,本工作基于動態(tài)SFM,借助2007—2012年長三角地區(qū)14個主要集裝箱碼頭的面板數據,引入集裝箱港口集疏運體系及人力資源狀況作為外生變量,對長三角地區(qū)主要集裝箱碼頭的技術效率進行動態(tài)分析,重點探討集疏運體系、人力資源狀況對集裝箱港口技術效率的影響,為港口發(fā)展規(guī)劃提供重要參考.

1 模型和變量

1.1 動態(tài)隨機前沿模型

基于確定性的生產函數模型,同時考慮統(tǒng)計誤差與技術無效率性的SFM[2-3]的基本形式為

式中:xi和yi分別表示第i個生產單元投入與產出的觀測值;f(xi;β)evi為隨機生產前沿,即最大可能產出;β為參數向量;vi為隨機誤差;ui為無效率項,是一隨機非負向量.基于模型(1),生產單元i的技術效率(technical efficiency,TE)為e?ui.

在模型(1)中,生產函數采用Cobb-Douglas生產函數形式,兩邊取對數,并考慮變量隨時間的影響,得到基于面板數據的動態(tài)SFM:

式中,yit表示第i個生產單元在t時間的產值;xit為k×1維向量,表示第i個生產單元在t時間的投入;β是k×1維的參數向量;vit是統(tǒng)計誤差,設vit關于i和t獨立同分布,且是無效率項,為非負的隨機變量.假設{uit}和{vit}相互獨立,且無效率項uit滿足

式中:zit為m×1維的協(xié)變量,γ為m×1維的參數向量,εit關于i和t獨立同分布,且εit～N(0,ω2).基于模型(2)和(3),生產單元i在時間t的技術效率為e?uit.

1.2 變量選擇

1.2.1 投入產出變量

參考文獻[6-10]中投入指標與產出變量的選擇,在式(2)中,yit取為第i個碼頭第t年的集裝箱吞吐量,選取k=6個指標作為投入變量,即其中依次為碼頭的泊位長度、岸橋數量、龍門吊數量、集裝箱堆場面積、前沿水深和期末在崗職工數量.

1.2.2 外生變量

采用m=4個指標作為影響技術效率的外生變量,即在式(3)中,取其中依次為碼頭集裝箱吞吐量水水中轉占比、國際中轉比例、本科及以上的學歷人數占在崗職工總人數的比例以及勞務工數量占總員工數量的比例.選取上述4個指標作為外生變量進行分析,主要依據如下:

(1)水水中轉占比.水水中轉是世界大型集裝箱港口的主要集疏運方式之一,水水中轉規(guī)模比例很大程度地決定了港口作為集疏運樞紐的地位[14].另外,長三角地區(qū)的鐵路運輸占比不足0.5%,集疏運相當大的比例集中于水路運輸.

(2)國際中轉比例.以新加坡港、釜山港和香港港等為代表的國際重要樞紐,平均國際中轉比例高達50%以上,新加坡超過80%.港口的技術效率是決定港口成為國際中轉港的一個重要因素.另外,政府也出臺多項政策要求提高港口國際中轉業(yè)務量,由此可見,該指標對港口技術效率及地位的作用.

(3)勞務工占比與本科及以上學歷人員的占比.在集裝箱港口的財政開支結構中,員工管理費用和員工薪資的支出超過50%,員工的工作水平直接體現在港口的總體運作水平上[6].另外,港口優(yōu)化人力資源主要通過兩種方式:一是雇傭高學歷人才,優(yōu)化員工的教育水平;二是降低人員冗余,雇傭勞務派遣工從事一些技術含量低、可代替性強的職位以節(jié)約人力成本并增強組織管理的靈活性.

1.3 動態(tài)SFM貝葉斯推斷與實現

對動態(tài)SFM的未知參數進行貝葉斯推斷.變量系數β和γ均采用無信息先驗,尺度參數σ2和ω2的先驗皆取為倒Gamma分布[11,15-16],即

其中p1＞0,q1＞0,p2＞0,q2＞0為先驗分布的參數.

根據貝葉斯理論,θ,u的聯(lián)合后驗分布為

貝葉斯推斷采用最小化后驗均方誤差準則對參數進行估計.因直接計算參數后驗均值較為復雜,這里借助馬爾可夫鏈蒙特卡羅(Markov chain Monte Carlo,MCMC)方法實現后驗分布(式(4))的近似.通過計算可以得到各參數后驗分布的核,其中參數β,γ的后驗分布都具有正態(tài)核,參數σ2,ω2都具有χ2分布的核,u的后驗分布可進行切片抽樣[17].因為參數后驗分布的滿條件分布都較容易抽樣,所以采取Gibbs抽樣方法對后驗參數進行抽樣以得到后驗分布的近似經驗分布,具體抽樣方法參見文獻[11].

2 實證分析

選用2007—2012年長三角地區(qū)14個主要集裝箱碼頭面板數據作為研究樣本,數據來源于《中國港口年鑒》和各港口門戶網站.主要投入指標原始數據的描述性統(tǒng)計如表1所示.

表1 集裝箱碼頭面板數據描述性統(tǒng)計Table 1 Descriptive statistics of the collected data container terminals

使用R軟件進行Gibbs抽樣,在式(5)中取H=50 000,h=20 000,得到各參數和長三角地區(qū)各碼頭每年技術效率的后驗均值,如表2與3所示.表2中,參數后驗估計值后括號中的數值為參數估計標準差.

表2 模型參數估計結果Table 2 Parametric estimates of the model

2.1 投入指標分析

通過投入指標參數估計結果可以發(fā)現:①碼頭的裝卸設備對碼頭的產出起著重要的正向作用,且岸橋數量比龍門吊數量對碼頭產出影響更大;②集裝箱碼頭的泊位長度對碼頭產出起到正向作用;③堆場面積對碼頭產出影響起到負向作用;④碼頭前沿水深對碼頭產出起到正向作用.近年來,港口環(huán)境競爭激烈,碼頭盲目擴張現象嚴重,由于缺乏長遠戰(zhàn)略規(guī)劃,而導致港口資源浪費和產能過剩.長三角港口群,位于長江入?？谔幰劳形覈洕畎l(fā)達的長三角經濟區(qū),為多條國際航線的交通樞紐,其碼頭前沿水深優(yōu)勢能夠吸引更多的超大型船只靠泊.

表3 2007—2012年長三角碼頭年度平均技術效率Table 3 Annual average technical efficiency of the Yangtze River Delta terminals in 2007—2012

2.2 外生變量分析

注意到平均技術效率為E[exp(?uit)],且uit具有式(3)的形式.通過外生變量參數估計結果可以得出如下結論.

(1)水水中轉占比與港口技術效率具有正相關性.根據長三角港口各年的統(tǒng)計數據,水水中轉比例平均約為25%,遠低于國際中轉大港的平均水平,提高水水中轉比例能夠有效提升港口技術效率.

(2)國際中轉占比對港口技術效率提升作用微弱.

(3)港口員工的教育水平對港口技術效率有負向影響,這主要由于集裝箱碼頭的業(yè)務操作的技術性單一且港口企業(yè)的高層管理人員、生產經營管理人員以及基層操作人員等所具備的知識技能遠不能滿足港口發(fā)展需求[10].相比之下,勞務工人數占比對碼頭技術效率具有正相關性,港口企業(yè)在優(yōu)化人力資源結構時,使用技術性不強的崗位用勞務員工代替正式員工,可有效地節(jié)約人力成本,提升組織管理的靈活性,提升管理效率.

2.3 港口效率分析的若干啟示

港口(碼頭)技術效率隨時間的變化如圖1所示.由表3和圖1可以得到如下結論.

(1)港口技術效率與全球經濟形勢密切相關.由圖1可見,由于2008年全球金融危機的影響,大部分港口在2008年效率值都呈現下降趨勢,從2009年出現經濟回暖現象,港口效率值增長較快,2010年之后效率值趨于平穩(wěn)且略有下降.上海明東集裝箱碼頭是一個特例,其技術效率一直處于下滑狀態(tài),這是由于明東碼頭由外高橋五期、六期構成,且六期碼頭于2010年正式投產,使得碼頭的設計吞吐能力由原來的280萬TEU增加到490萬TEU,而整個碼頭的集裝箱吞吐量卻沒有明顯的提升,出現了產能過剩的現象,因此導致了港口技術效率出現急速下滑的問題.

圖1 港口(碼頭)技術效率隨時間的變化Fig.1 Time-varying technical efficiency of container terminals

(2)優(yōu)化人力資源以提升港口技術效率.由于港口企業(yè)工作的特殊性,企業(yè)員工具有流動率低、總體年齡偏大、文化程度低且技能單一、崗位冗余量較大等特征.企業(yè)員工的教育水平及知識技能已不能滿足港口發(fā)展的需求,且在現代化港口物流體系中,物流專業(yè)型人才和優(yōu)秀的管理人才是港口競爭的核心,因此港口應著力于企業(yè)員工的專業(yè)培訓,靠人才優(yōu)勢提升自身的管理水平與港口的技術效率.另外,雇傭勞務工增強技術效率已經受到港口企業(yè)的普遍重視,且已成為港口企業(yè)優(yōu)化人力資源管理的重要手段.

(3)增加水水中轉比例,提升港口技術效率.以寧波港為例,寧波港依靠優(yōu)越的自然條件和長遠的發(fā)展戰(zhàn)略,近十幾年來發(fā)展勢頭迅猛,港口吞吐量以平均每年10%左右的速度遞增.寧波港員工結構合理,注重港口專業(yè)型人才培養(yǎng),勞務工數量比例合適,這些都是寧波港快速發(fā)展的重要內在因素.但是寧波港的集疏運體系不夠合理,其中水水中轉比例較低,僅為14.7%.盡管寧波港近年來大力發(fā)展海鐵聯(lián)運,但其海鐵聯(lián)運箱量仍只占總吞吐量的0.5%左右,其集疏運系統(tǒng)中公路占比高達85%左右,是港口技術效率提升的重要制約因素.

(4)抓住發(fā)展機遇,建設國際化強港.由外生變量分析可以看出,就長三角地區(qū)而言,集裝箱國際中轉比例對港口效率貢獻率十分微弱.文獻[18]認為港口發(fā)展的目標是為了推動其腹地的經濟發(fā)展和提高港口企業(yè)的經濟效益,擴大國際中轉比重是為達到這兩個目標服務的.就長三角港口群而言,其背靠經濟實力雄厚的長三角經濟區(qū)且坐落于長江入?？?上海自貿區(qū)的試行進一步優(yōu)化了港口群的政策環(huán)境,集裝箱國際中轉比例對港口效率貢獻率偏低是由該地區(qū)國際中轉業(yè)務量普遍較低造成的.因此,需抓住自貿區(qū)設立所帶來的發(fā)展機遇,發(fā)展國際中轉業(yè)務,提升其對技術效率的貢獻,打造國際性強港.

3 結束語

本工作借助動態(tài)隨機前沿模型的貝葉斯統(tǒng)計推斷方法,對長三角地區(qū)集裝箱碼頭的技術效率進行動態(tài)評價,并著重分析了集疏運體系、人力資源狀況對集裝箱港口技術效率的影響.對投入指標的分析發(fā)現:碼頭的裝卸設備對碼頭的產出影響較大;泊位長度對碼頭的產出具有正向影響.對外生變量的分析發(fā)現:水水中轉比例對碼頭技術效率有正向影響,而國際中轉比例對技術效率影響不大;集裝箱碼頭的勞務工所占比重對技術效率有正向影響,而員工教育程度的提高對技術效率無明顯的提升作用.這啟示港口管理者應密切關注航運經濟形勢,優(yōu)化人力資源結構,加強水水中轉業(yè)務發(fā)展,通過制定正確有效的港口發(fā)展戰(zhàn)略提升港口技術效率.