基于三阶段DEA模型的江苏省大型港口效率评价研究

发布时间：2020-11-20 22:23

　　 港口的发展水平已成为衡量一个国家或地区社会经济发展水平的重要标志之一。2015年以来,我国港口生产水平总体保持平稳,在经济新常态下,港航产业的发展呈现了许多新特征、新趋势,成为我国港口实现转型创新发展的重要契机。随着长江经济带战略、“一带一路”建设战略、自贸试验区建设等重大国家战略的实施,必将对我国港口的运行效率提出更高的要求。港口效率的提升与改进有助于增强港口竞争力,因此,开展港口效率研究对港口健康有序发展具有重要的作用。论文针对传统DEA模型的局限性,将环境变量与随机误差纳入研究模型,采用随机前沿分析法,分析随机误差和环境变量对输入冗余值的影响,并利用模型的反馈结果对输入值进行调整,最后利用调整后的值重新投入模型进行DEA效率测度,从而构成本文的三阶段DEA模型。再者,运用因子分析法作为三阶段DEA模型的辅助模型,对评价指标体系的指标数量进行削减并且避免了指标之间的线性关系,更好地发挥了DEA模型的优势。论文运用三阶段DEA模型对江苏省6大港口进行了效率值测度,研究结果显示:从历年整体来看,江苏省各港口效率水平偏上,且处于上升态势,具有良好的发展前景,但部分港口如南通港、镇江港存在投入拥挤或产出水平低下的问题,港口资源浪费严重;通过一三阶段DEA测度值对比发现,在考虑了环境因素后,各港口的综合技术效率值、纯技术效率值总体上呈现上升趋势,规模效率呈现不变以及下降趋势。证明江苏省各港口所处的外在环境因素和随机误差的干扰低估了第一阶段DEA所测度的纯技术效率值且高估了港口的规模效率。因此,将环境指标纳入评价体系进行三阶段DEA测度,使得港口效率结果更加的科学与真实。
【学位单位】：江苏科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：F552.7
【部分图文】：

图 1. 1 2001-2016 年间我国进出口总额和港口货物吞吐量增长趋势曲线ig.1.1 growth trend of China's total import and export volume and port cargo throughput during2001-2016“十八大”以来，由于国家经济转型需要，我国进行国民经济宏观调控，渐放缓了国民经济的增长速度。在经济大环境下，我国港口货物吞吐量增长

图 2. 1 三阶段 DEA 方法实证流程Fig.2.1 demonstration process of the three-stage DEA method2.4 本章小结本章综合国内外研究文献，对港口效率评价方法的选择进行了阐述与总结。总结如下：（1）港口效率评价方法分为参数化方法与非参数化方法。参数化方法包括线性回归法和随机前沿分析法；非参数化方法包括平衡计分卡、BP 神经网络以及数据包络分析法。在分析各个方法的优缺点后发现，线性回归法存在模型过于简单，忽略了各因素之间的交互效应和复杂的非线性关系问题；随机前沿分析法依据误差的选择方法不同具有多种模型，存在方法选择过多问题；平衡计分卡法存在方法过于简单具有主观性问题；BP 神经网络法较适合局部搜索优化问题，因此本文选择数据包络分析法对港口效率进行研究。（2）介绍了 DEA 方法的基本模型以及优点和局限性。研究发现 DEA 模

(a) 2012 年各港口效率横向对比图 (b) 2013 年各港口效率横向对比图(c) 2014 年各港口效率横向对比图 (d) 2015 年各港口效率横向对比图图 4. 1 2012-2015 年各港口效率横向对比图Fig.4.1 horizontal comparison diagram of each port efficiency in 2012-2015根据DEA测度原理，在进行效率测算时必须构造一个效率前沿面将所有的数据包络在所构造的前沿面内，本文在第一阶段测度中得到的前沿面即是纯技术效率值(vrste)为1的港口。如上图所示，从每一年对比图整体来看，2012年至2015年大部分港口均处于效率前沿面，或纯技术效率值接近于1。但6大港口不
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本文编号：2892078