基于面板随机前沿分析的港口经营效率评价 ^①

居水木

(湖州师范学院 商学院， 浙江 湖州 313000)

摘 要： 采用面板数据随机前沿分析方法及营业收入、营业成本和员工人数等指标，对上港集团、天津港等14个港口企业2007-2017年的经营效率进行评价.结果显示，总体上各港口的经营效率较好，但从横向比较来看，各港口的经营效率表现出较大差异，而从纵向比较来看，各港口的经营效率都呈较稳定的上升趋势.

关键词： 面板随机前沿分析； 港口企业； 经营效率

0引 言

2013年9月和10月，中国国家主席习近平在出访中亚和东南亚国家期间，先后提出共建“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”的重大倡议，得到国际社会的高度关注.作为重要节点,港口在“一带一路”建设中有着举足轻重的作用，港口的发展对“一带一路”的国家战略具有重要意义.港口发展的好坏是由其所能提供的物流服务和效率共同决定的.当前港口提供的物流服务基本趋同，所以港口都将注意力集中在提升自身效率上.

排除标准：（1）采用Masquelet技术治疗先天性骨不连、骨缺损的文献；（2）未成年患者病例（＜18岁）；（3）报道病例数量＜5例的文献（由于单个病例结果对率的影响过大，因此予以排除）。

近几年，针对港口效率(绩效)的研究相对较集中：一是针对港口的经营效率进行评价；二是研究港口的生产效率.从研究内容上看，无论经营效率还是生产效率，都可以分为两个方面，即不考虑经营或生产过程的“总体效率”和考虑经营或生产过程的多阶段效率.在经营“总体效率”方面，Nguyen等^[1]采用自举数据包络分析模型(Bootstrapped DEA)分析越南43个最大港口的运营效率，并将结果与随机前沿分析和标准DEA模型的结果进行对比，结果表明自举DEA模型可以弥补标准DEA模型的一些缺陷，如对样本数量个数的敏感性、无法在随机条件下使用等；罗俊浩等^[2]对9个港口上市公司2001-2009年的经营效率进行了测度；吴国强^[3]则从多投入、产出角度对14家港口上市公司2009-2011年的经营技术效率进行了评价.在生产效率方面，聂鲸郦^[4]对深圳港2009-2014年的港口全要素生产率的变动状况进行分析，并与其他参照港口进行了对比；艾亚钊等^[5]对珠三角6个集装箱码头进行分析，并考虑了码头类型和码头经营人性质2个外生变量对港口生产效率的影响.为了研究其内部运行机制进，对港口运营和生产效率进行评价是当前研究的另一方向.冯烽等^[6]采用考虑松弛变量的数据包络分析模型对17家港口上市公司2010-2015年的运营效率进行测算，并提出了提升效率的投入产出调整路径；王燕等^[7]将盈利过程拆解为运营和资本运作两个阶段，分析了17家港口上市公司2005-2014年的运营效率；刘丹等^[8]将企业运营分为装卸和港区物流服务两个子过程，测算了2010-2014年14家港口企业的运营效率；王爱虎等^[9]利用三阶段数据包络分析模型对珠三角的9个港口效率进行了实证研究.除了上述研究外，供应链视角的港口物流绩效^[10]、港口上市企业的环境效率^[11]、非合作博弈情境下的港口生产效率^[12]、港口管理者获取收益的效率^[13]、合作博弈情境下的港口运营效率^[14]等的研究也有涉及.在评价方法上，主要有非参数方法的数据包络分析(DEA)^[1,4,6-13]和参数方法的随机前沿分析(SFA)^[2,3,5].

综上所述，当前研究主要对港口的经营和生产“总体效率”及“过程效率”进行分析，方法以DEA为主.然而，上述研究要么对效率进行纵向对比，抑或进行横向对比，纵向及横向同时比较较为少见，无法全面反映港口效率变化的内在规律.另外，以数据包络分析为主的非参数方法由于无法对效率评价进行统计检验，在评价可靠性上存在一定的不足，并且与DEA采用固定前沿面不同，SFA采用随机前沿面，更适合跨时期面板数据，所得结果的稳定性更高.本文采用面板数据随机前沿分析法对港口的经营效率进行评价，以期弥补现有港口经营效率研究的不足，为港口行业及企业的可持续发展提供依据.

1理论模型构建

在效率的定量研究中，最常用的方法是非参数方法的数据包络分析和参数方法的随机前沿分析.本文采用基于面板数据的随机前沿分析方法.上世纪70年代末，Battese和Corra(1977)、Meeusen和Broeck(1977)、Aigner(1977)等的研究是SFA方法诞生的标志.假设Q _it 为被评价决策单元i 在时间t 的产出，则面板SFA模型可以描述为：

Q _it =f (X _it ,β )exp(v _it -u _it ).

(1)

总的说来，学界目前关于辛亥革命时期孙中山与致公堂的联合，以及民国初年致公堂与孙中山因洪门立案一事渐生罅隙、最终选择陈炯明为致公党总理的历史已经研究得较为充分，为后续研究提供了参考。然而现有研究多局限于孙中山对致公堂的改造这一视角，对政党理念在致公堂的传入，致公堂接受政党理念并试图将之运用于实践的研究较少。由于陈炯明在国、共两党的历史评价中均较负面，致公党的官方历史著作对有关陈炯明的历史也有所回避，对陈炯明任致公党总理时期的思想和活动研究，即致公党早期政治主张的研究较薄弱，笔者认为加强对这一问题的研究十分必要。

假定u _it =0，则有效的产出为根据(1)式，各决策单元的生产(经营)效率可以表示为：

=

(2)

exp(-u _it ).

鉴于数据的可得性，本文选取港口上市公司为研究样本.目前我国港口上市公司共17家，由于有的企业上市较晚，无法获取较理想的长期数据，因此最终确定14家上市公司为研究样本，分别为：上海国际港务(集团)股份有限公司(600018(股票代码，下同))、天津港股份有限公司(600717)、营口港务集团有限公司(600317)、锦州港股份有限公司(600190)、深圳赤湾港航股份有限公司A(000022)、深圳市盐田港集团有限公司(000088)、重庆港九股份有限公司(600279)、珠海港股份有限公司(000507)、厦门港务控股集团有限公司(000905)、广西北部湾国际港务集团有限公司(000582)、安徽皖江物流(集团)股份有限公司(600575)、南京港(集团)有限公司(002040)、日照港(集团)有限公司(600017)、连云港港口股份有限公司(601008).

本文以经典的柯布-道格拉斯生产函数为基础，构建港口企业经营效率的随机前沿测度模型.柯布-道格拉斯生产函数为：

晋城市节水型社会建设资金筹集机制主要依靠政策调动、市场推动、效益拉动，采取政府、企业、个人及社会团体等多元化融资方式。近年，各级财政、骨干企业、乡村集体明显加大了投入力度。据统计，3年来全市投入节水型社会建设资金达10亿元。2009、2010、2011年山西省水利厅专项给晋城市列入节水示范工程补助资金500万元，市财政也专项配套节水型社会示范项目资金500万元，各县（市、区）也根据具体工程项目落实了配套资金，围绕试点建设实施方案，积极开展分行业节水工作和节水示范工程建设。

lnQ _it =lnA +α lnK _it +β lnL _it +ε _it ,ε _it =u _it -v _it .

(3)

根据(2)式，港口企业的经营效率由下式计算：

其中：f (·) 为生产可能性边界上的前沿产出函数；X _it 为决策单元i 在时间t 投入向量；β 为待估参数向量；exp(v _it -u _it )为误差项，其中为企业经营中的随机(不可控)因素，为企业经营误差项，即技术非效率项，表示该单元实际产出与理论最大产出的距离，u _it 和v _it 相互独立.总误差项的方差为定义若在统计意义上γ =0显著成立，随机前沿函数变为确定性函数，可采用普通最小二乘法进行模型估计；若在统计意义上γ 显著不为0(采用似然比检验，即LR检验，统计量LR的值大于给定显著性水平下卡方分布的临界值，则γ 显著不为0)，则随机前沿函数的存在具有合理性，普通最小二乘估计失效，只能采用极大似然估计.

第四，社会管理不力。社会闲杂人员、无业游民需要党和政府的积极引导与管理。但是，格鲁吉亚共和国对无业人员的管理十分不力。例如，在第比利斯生活着不少不工作，而靠父母的收入过日子的无业之徒(“啃老族”)。据说,当地有好几千名大学生毕业后不愿去工厂或者农村工作,“他们终日无所事事,只知酗酒和滋事。”实际上,“挑唆者正是从这批人中搜罗追随者来执行自己的冒险计划。”[6](P210)假如这些游手好闲的大学生被引导去做他们力所能及的工作，那么挑唆者就会失去相当一部分涉世未深的、年轻人的支持。

TE _it =exp(-u _it ).

(4)

2实证分析

由(2)式可知，若u _it =0，则TE _it =1，决策单元i 在时间t 的经营是有效的；若u _it >0，则TE _it <1，决策单元i 在时间t 的经营无效.

结合上述文献和所采用的评价模型，选择营业总收入作为产出指标，营业总成本和员工人数作为投入指标.数据选择2007—2017年11年的评价指标数据.所有数据均来源于中国股票市场研究数据库(国泰君安)和上市公司年报.表1为产出、投入指标的描述统计.

表 1投入、产出指标的描述统计

Tab .1Statistical description of input and output variables

从表1可以看出，不同港口企业间历年的投入、产出差距较大，企业间的规模差异较大，区域发展很不平衡.

表3和图1展示了2007-2017年各港口运营效率值的描述统计及变化趋势，由此可以得出如下结论：

表 2 2007-2017年各港口企业面板随机前沿模型的回归结果

Tab .2Regression results of panel data stochastics frontier analysis model of port enterprises from 2007to 2017

从上述估计的模型和表2的分析结果得出：参数且从t 统计量和LR统计量的值来看，γ 显著不为0，即在研究的时间段内，样本企业的经营存在技术非效率，所以采用随机前沿模型分析上述11年的面板数据是必要的;两个投入变量的参数都通过了t 检验，说明两个投入变量对产出变量有显著影响，从参数值来看，营业总成本对营业总收入的边际贡献率为0.871 1，即营业总成本增加1个百分点，可使营业总收入增加0.871 1%；员工人数的边际贡献率为0.080 9，即员工人数增加1个百分点，可使营业总收入增长0.080 9%.通过两者比较可见，当前港口行业偏向资本和技术密集型，即资本和技术投入对产出的作用要强于劳动投入.

lnQ _it =2.730 4+0.871 1lnK _it +0.080 9lnL _it

(57.675 4) (2.684 7)

从表2得出估计的面板数据随机前沿生产函数模型为：

对上述模型两边取自然对数，即为本文采用的面板随机前沿模型：

表 3 2007-2017各港口企业技术效率值的描述统计

Tab .3Statistical description of technical efficiency score of port enterprises from 2007to 2017

利用Frontier 4.1软件对样本企业2007-2017年的面板数据进行分析，回归结果和各港口企业的运营效率见表2、表3.

(1) 近10年我国主要港口运营效率的均值基本在0.6以上，不同企业的运营效率有一定差距.其中，上海港、深赤湾和盐田港处于第一层次，效率值都在0.9以上，运营效率最高；天津港、营口港和锦州港的效率值在0.7～0.8，处于第二层次；其它港口，特别是厦门港等经营效率相对较低，处于第三层次.

出现上述情况的原因可能是：一方面是港口所处的环境.如上海港、深赤湾等港口处于我国经济及对外贸易最为活跃的区域(长三角和珠三角)，是我国对外贸易的主要窗口，强劲的经济发展和对外贸易刺激了对物流的需求，为港口的发展和其运营效率的提升提供了强有力的支撑；其它沿海区域及内陆地区港口的经济环境和区位优势相对较差，一定程度上限制了它们的发展.另一方面，企业自身的经营管理水平是它们运营效率更重要的影响因素.如作为老牌港口的上海、深赤湾等，它们的管理水平较高，产出水平较突出(如更高的每股收益和主营业务收入)，且是物流行业中上市较早的企业，其资本运作水平较高.相反，效率表现较差的企业产出水平也相对较差，如厦门、珠海等，每股收益表现都不好，一定程度上反映了它们的经营管理水平较差.

“我看你是不见棺材不落泪！那年也是，听到点儿音儿就瞎跑！几百路跑到阳新，见了面又说不是的。风里雨里白跑了个把月，还把怀的毛毛跑落了。”

(2) 从表3的标准差来看，11年间各港口经营效率的表现较平稳，基本没有大的波动.标准差在0.01以下的，如上海港、天津港、营口港、锦州港、深赤湾和盐田港等，经营效率非常平稳；标准差较大的港口，特别是连云港港、珠海港、厦门港等经营效率的变化波动稍大.从图1看，几乎所有港口的经营效率都呈稳步上升的趋势.港口经营效率的上述表现，除了与自身的经营决策有关外，更重要的是近些年外部环境基本向好，且没有太大波动.2008年以后，虽然我国经济增长有所下滑，但仍保持了较高的增长态势，对外贸易持续增加，为港口的可持续发展提供了经济基础；从政策层面来看，近些年港口行业一直呈现政策利好的态势，国家到地方政府都非常重视港口的发展，且出台了很多支持政策，特别是2006年出台的《全国沿海港口布局规划》，为沿海港口的协调和可持续发展提供了政策保障.

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3结 语

港口是国家重要的交通基础设施和现代物流体系的重要节点，港口发展的状况一直受到各方关注.港口的经营效率是衡量港口发展状况的重要指标，因此如何评价港口经营效率是港口管理的重要内容.本文采用面板随机前沿分析模型对2007-2017年国内14家主要港口企业的经营效率进行评价.结果显示：总体上看各港口的经营效率较好，但从横向比较来看，各港口的效率又表现出较大差异，除了港口自身的经营管理水平不同外，区位和经济环境也是重要影响因素；从纵向上看，各港口的经营效率都呈较稳定的上升趋势，这主要得益于我国经济、政策环境的利好和稳定.因此，针对经营效率较低的港口企业，应以效率高的企业为标杆，提升自身经营管理水平，适当调控投入产出水平.在政府和相关管理部门层面，应尽量维持和提升经济发展水平，延续政策的稳定性，为港口经营效率的提升打造环境基础.

参考文献：

[1]NGUYEN H O,NGUYEN H V,CHANG Y T,et al.Measuring port efficiency using bootstrapped DEA:the case of Vietnamese ports [J].Maritime Policy & Management,2016,43(5):644-659.

[2]罗俊浩,崔娥英,季建华.基于随机前沿分析(SFA)的港口上市公司的效率评价[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2012,36(4):736-739.

[3]吴国强.基于多产出随机前沿方法的上市港口公司效率测度[J].港口经济,2013(3):18-22.

[4]聂鲸郦.基于DEA模型的深圳港港口效率研究[J].综合运输,2018,40(8):114-118.

[5]艾亚钊,周坤晓.基于随机前沿分析(SFA)法的集装箱港口效率分析[J].上海海事大学学报,2015,36(2):31-35.

[6]冯烽,陈磊,黄晗.中国港口上市公司运营效率的测度与提升路径——基于SBM-DEA模型[J].中国流通经济,2017,31(6):106-112.

[7]王燕,吴蒙.我国港口上市公司效率研究——基于两阶段网络数据包络分析模型[J].中国流通经济,2016,30(6):53-61.

[8]刘丹,潘晓,巩彦峰,等.基于多时期网络DEA的港口企业运营效率评价[J].武汉理工大学学报(信息与管理工程版),2017,39(5):587-592.

[9]王爱虎,吴文玲.基于三阶段DEA模型的珠三角港口效率研究[J].工业工程,2017,20(3):82-88.

[10]罗丹,谢守红.供应链视角下的港口物流绩效评价研究——基于超效率三阶段DEA模型[J].物流技术,2017,36(3):152-157.

[11]袁杨,孙加森.基于非期望产出偏好DEA模型的中国上市港口企业环境效率分析[J].系统工程,2017,35(5):85-91.

[12]赖成寿,吕靖,李祥全.基于二阶段DEA博弈交叉效率模型的港口生产效率研究[J].上海海事大学学报,2018,39(1):52-59.

[13]ZAHRAN S Z,ALAM J B,AL-ZAHRANI A H.Analysis of port authority efficiency using data envelopment analysis [J].Maritime Economics & Logistics,2017,19(3):518-537.

[14]居水木,唐洪雷.基于合作博弈的港口运营效率评价[J].湖州师范学院学报,2017,39(10):54-59.

Evaluation of the Operational Efficiency of Port Enterprise Based on theStochastic Frontier Analysis in Panel Data

JU Shuimu

(School of Business, Huzhou University, Huzhou 313000, China)

Abstract :This paper employs the method of stochastic frontier analysis (SFA) in panel data and the indexes that include operation revenue, operation cost and quantity of employees to evaluate the operational efficiency of 14 port enterprises (Shanghai port, Tianjin port etc.) from 2007 to 2017. The results indicate that the operational efficiency of selected enterprises is overall high. However, the operational efficiency of each port shows a big difference from a horizontal comparison and a relatively stable upward trend from a vertical comparison.

Keywords :stochastic frontier analysis in panel data; port enterprise; operational efficiency

①收稿日期: 2018-12-10

通信作者： 居水木，博士，讲师，研究方向：港口物流与供应链管理、企业绩效评价．E-mail:ejhsm0624@126.com

中图分类号： F552.1

文献标志码： A

文章编号： 1009-1734(2019)08-0111-06

[责任编辑 高俊娥]

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