重大突发疫情对港口运营能力的影响研究
发布时间：2020-12-12 12:51
为探究重大突发疫情对我国港口运营能力产生的影响,从投入产出的角度设计重大突发疫情下我国港口运营能力评价指标体系,依托投入产出指标构建细分指标权重的DEA模型和具有权重偏好的WP-SBM-DEA模型评估重大突发疫情发展不同时期内的港口运营能力,运用空间三维图和莫兰指数散点图分析出重大突发疫情对港口运营能力的影响规律及其空间特征。结果显示:重大突发疫情潜伏期、增长期、爆发期、衰退期、长尾期内我国港口运营能力的平均水平分别为0.617,0.523,0.4,0.474,0.615,表明重大突发疫情对我国港口运营能力产生短期负面影响,并且重大突发疫情爆发期产生的负面影响最大,但不会改变我国港口发展长期稳中向好的趋势。此外,重大突发疫情下我国港口运营能力的空间三维图具有多个高低不同的峰值、莫兰指数散点图中90%的港口位于第1象限和第3象限,表明我国港口运营能力的空间差异化、集聚化特征不受重大突发疫情的影响。
【文章来源】：交通信息与安全. 2020年02期 第102-111+119页 北大核心
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
重大突发疫情下我国港口运营能力的莫兰指数散点图Fig.3ScatterplotofMoran"sIindexofChina"sportoperational-3-3-2-10123z(e)
┪扯?/（°N）(b)疫情增长期10.80.60.40.201251201151101052025303540经度/（°E）纬度/（°N）港口运营能力(c)疫情爆发期10.80.60.40.201251201151101052025303540港口运营能力经度/（°E）纬度/（°N）(d)疫情衰退期10.80.60.40.201251201151101052025303540经度/（°E）纬度/（°N）港口运营能力(e)疫情长尾期图1重大突发疫情下我国港口运营能力的空间格局Fig.1SpatialpatternofChina"sportoperationalcapabilityundermajorepidemicinpublichealthemergencies注：该图由MatlabR2018b绘制得到。根据表4和图1可得出以下结论。1）重大突发疫情潜伏期、增长期、爆发期、衰退期、长尾期内我国港口运营能力的平均水平分别为0.617，0.523，0.4，0.474，0.615，表明重大突发疫情对我国港口运营能力产生短期负面影响，重大突发疫情爆发期产生的负面影响最大，但不会改变我国港口生产运营长期稳中向好的趋势。2）重大突发疫情下我国港口运营能力的空间表4重大突发疫情下的我国20个港口的运营能力评估Tab.4Operationalcapacityassessmentof20portsinChinaundermajorepidemicsinpublichealthemergenciesDMUj1234567891011121314151617181920港口名称大连港天津港上海港宁波港广州港深圳港青岛港厦门港唐山港秦皇岛港营口港连云港港日照港湛江港北部湾港福州港烟台港珠海港汕头港海口港平均值疫
?擞?Ｖ停??隹诿骋状嬖谘悠谏踔潦墙庠嫉?风险；重大突发疫情衰退期间，港口企业逐渐复工复产，运输需求以及供应链逐渐恢复，港口生产运营活动随之步入正轨；当重大突发疫情到达长尾期时，港口的生产运营才会完全恢复正常，但也会面临由重大突发疫情期间生产运营停滞带来的高潮冲击。3.2.2重大突发疫情下我国港口运营能力的空间依赖性基于空间自相关模型中式（31）~（33）得到的3个空间权重矩阵以及表4中的数据，可以得到重大突发疫情下我国港口运营能力莫兰指数值以及变化趋势，见表5和图2。表5重大突发疫情下我国港口运营能力的莫兰指数评估Tab.5Moran"sIIndexevaluationofChina"sportoperationalcapabilityinmajorepidemicinpublichealthemergencies莫兰指数值IAISIE潜伏期0.253**(1.754)0.074**(1.659)0.343***(3.067)增长期0.235**(1.650)0.057*(1.437)0.353***(3.149)爆发期0.249**(1.717)0.077**(1.675)0.378***(3.309)衰退期0.220*(1.577)0.064*(1.541)0.331***(2.999)长尾期0.212*(1.499)0.06**(1.448)0.347***(3.054)注：括号内为Z-统计量；*，**，***表示p值分别小于0.1，0.05，0.01；表中数据由STATA15.0软件得到。IA，IS，IE分别表示基于空间相邻矩阵、空间地理距离矩阵、空间经济距离矩阵下的港口运营能力的莫兰指数值。根据表5和图2可得出以下结论。1）我国港口运营能力存在相邻依赖关系、地理空间距离依赖关系以及经济距离依赖关系，3种依赖关系受重大突发疫情影响不大，保持相对稳定。2）
【参考文献】：
期刊论文
[1]疫情过后 产业经济依然向好发展[J]. 金文. 中国建筑金属结构. 2020(02)
[2]国际集装箱运输市场：疫情影响日趋明显，船东存在履约风险[J]. 郑静文. 中国远洋海运. 2020(02)
[3]湖北科技创新资源集聚能力的空间溢出效应分析[J]. 骆康,郭庆宾,虞婧婕. 统计与决策. 2019(24)
[4]我国288个城市经济发展的空间溢出效应研究[J]. 张海龙,黄镜淳,贾菲,韩爱华. 统计与决策. 2019(24)
[5]基于DEA-Tobit的长江中上游集装箱港口运营效率研究[J]. 刘名武,王玄霜. 数学的实践与认识. 2019(14)
[6]基于?AHP-DEA?法的天津港集装箱物流服务评价研究[J]. 姜旭. 铁道运输与经济. 2019(01)
[7]基于G1-DEA和TOPSIS-灰色关联分析的供应链绩效评价方法——以企业内部供应链为例[J]. 何宜庆,李论,白彩全. 科技管理研究. 2016(16)
[8]绿色港口趋势下我国主要港口碳排放量的预测及减排对策[J]. 门联欢,甘爱平,陈可桢. 水运管理. 2014(08)
[9]基于G1-法和改进DEA的工程项目评标方法[J]. 张熠,王先甲. 科研管理. 2012(03)
本文编号：2912594
【文章来源】：交通信息与安全. 2020年02期 第102-111+119页 北大核心
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
重大突发疫情下我国港口运营能力的莫兰指数散点图Fig.3ScatterplotofMoran"sIindexofChina"sportoperational-3-3-2-10123z(e)
┪扯?/（°N）(b)疫情增长期10.80.60.40.201251201151101052025303540经度/（°E）纬度/（°N）港口运营能力(c)疫情爆发期10.80.60.40.201251201151101052025303540港口运营能力经度/（°E）纬度/（°N）(d)疫情衰退期10.80.60.40.201251201151101052025303540经度/（°E）纬度/（°N）港口运营能力(e)疫情长尾期图1重大突发疫情下我国港口运营能力的空间格局Fig.1SpatialpatternofChina"sportoperationalcapabilityundermajorepidemicinpublichealthemergencies注：该图由MatlabR2018b绘制得到。根据表4和图1可得出以下结论。1）重大突发疫情潜伏期、增长期、爆发期、衰退期、长尾期内我国港口运营能力的平均水平分别为0.617，0.523，0.4，0.474，0.615，表明重大突发疫情对我国港口运营能力产生短期负面影响，重大突发疫情爆发期产生的负面影响最大，但不会改变我国港口生产运营长期稳中向好的趋势。2）重大突发疫情下我国港口运营能力的空间表4重大突发疫情下的我国20个港口的运营能力评估Tab.4Operationalcapacityassessmentof20portsinChinaundermajorepidemicsinpublichealthemergenciesDMUj1234567891011121314151617181920港口名称大连港天津港上海港宁波港广州港深圳港青岛港厦门港唐山港秦皇岛港营口港连云港港日照港湛江港北部湾港福州港烟台港珠海港汕头港海口港平均值疫
?擞?Ｖ停??隹诿骋状嬖谘悠谏踔潦墙庠嫉?风险；重大突发疫情衰退期间，港口企业逐渐复工复产，运输需求以及供应链逐渐恢复，港口生产运营活动随之步入正轨；当重大突发疫情到达长尾期时，港口的生产运营才会完全恢复正常，但也会面临由重大突发疫情期间生产运营停滞带来的高潮冲击。3.2.2重大突发疫情下我国港口运营能力的空间依赖性基于空间自相关模型中式（31）~（33）得到的3个空间权重矩阵以及表4中的数据，可以得到重大突发疫情下我国港口运营能力莫兰指数值以及变化趋势，见表5和图2。表5重大突发疫情下我国港口运营能力的莫兰指数评估Tab.5Moran"sIIndexevaluationofChina"sportoperationalcapabilityinmajorepidemicinpublichealthemergencies莫兰指数值IAISIE潜伏期0.253**(1.754)0.074**(1.659)0.343***(3.067)增长期0.235**(1.650)0.057*(1.437)0.353***(3.149)爆发期0.249**(1.717)0.077**(1.675)0.378***(3.309)衰退期0.220*(1.577)0.064*(1.541)0.331***(2.999)长尾期0.212*(1.499)0.06**(1.448)0.347***(3.054)注：括号内为Z-统计量；*，**，***表示p值分别小于0.1，0.05，0.01；表中数据由STATA15.0软件得到。IA，IS，IE分别表示基于空间相邻矩阵、空间地理距离矩阵、空间经济距离矩阵下的港口运营能力的莫兰指数值。根据表5和图2可得出以下结论。1）我国港口运营能力存在相邻依赖关系、地理空间距离依赖关系以及经济距离依赖关系，3种依赖关系受重大突发疫情影响不大，保持相对稳定。2）
【参考文献】：
期刊论文
[1]疫情过后 产业经济依然向好发展[J]. 金文. 中国建筑金属结构. 2020(02)
[2]国际集装箱运输市场：疫情影响日趋明显，船东存在履约风险[J]. 郑静文. 中国远洋海运. 2020(02)
[3]湖北科技创新资源集聚能力的空间溢出效应分析[J]. 骆康,郭庆宾,虞婧婕. 统计与决策. 2019(24)
[4]我国288个城市经济发展的空间溢出效应研究[J]. 张海龙,黄镜淳,贾菲,韩爱华. 统计与决策. 2019(24)
[5]基于DEA-Tobit的长江中上游集装箱港口运营效率研究[J]. 刘名武,王玄霜. 数学的实践与认识. 2019(14)
[6]基于?AHP-DEA?法的天津港集装箱物流服务评价研究[J]. 姜旭. 铁道运输与经济. 2019(01)
[7]基于G1-DEA和TOPSIS-灰色关联分析的供应链绩效评价方法——以企业内部供应链为例[J]. 何宜庆,李论,白彩全. 科技管理研究. 2016(16)
[8]绿色港口趋势下我国主要港口碳排放量的预测及减排对策[J]. 门联欢,甘爱平,陈可桢. 水运管理. 2014(08)
[9]基于G1-法和改进DEA的工程项目评标方法[J]. 张熠,王先甲. 科研管理. 2012(03)
本文编号：2912594
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