《The Asian Journal of Shipping and Logistics》：A study on the efficiency and influencing factors of China’s four-stage ports using DEA and Tobit two-stage models
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為評估中國沿海港口在關鍵發展階段（2010-2019年）的效率水平與驅動因素，研究者開展了一項題為“A study on the efficiency and influencing factors of China’s four-stage ports using DEA and Tobit two-stage models”的研究。該研究采用數據包絡分析（DEA）-Window模型與Tobit回歸模型，分析了16個主要港口的效率及其與所在城市經濟指標的關系。結果顯示，多數港口維持較高效率，但存在資源利用效率低、過度擴張等問題，且地區間差異顯著。該研究為港口資源配置優化與政策制定提供了實證依據，對提升港口運營效益和區域協同發展具有重要意義。
在全球化經濟深度融合的浪潮中，海運貿易占據著舉足輕重的地位，全球超過三分之二的國際貿易通過海上航線進行。作為海上物流的基石，港口不僅是貨物進出的樞紐，更是推動區域乃至國家經濟發展的強勁引擎。2013年，中國超越美國成為世界最大的貨物貿易國，其中海運貿易額約占外貿總額的65%，凸顯了中國港口在全球供應鏈中的核心地位。據統計，港口每裝卸1億噸貨物，就能創造超過100億元人民幣的GDP，占全國62個主要沿海城市GDP總和約42%的份額。可以說，港口的效率與活力，直接關系著中國經濟的“血脈”是否暢通。
自2013年進入“第四階段”發展以來，中國港口在“一帶一路”倡議等國家戰略的推動下，迎來了現代化設施改造和全球網絡擴張的新機遇。然而，在宏偉的藍圖和持續的投資背后，一系列現實問題也逐漸浮現：各大港口的運營效率究竟如何？是否存在資源浪費、盲目擴張或戰略規劃缺失的情況？港口的發展與所在城市的經濟發展、人口規模、產業結構等因素之間，又存在著怎樣微妙的互動關系？回答這些問題，對于確保寶貴的投資能夠轉化為真正的競爭力，避免“大而不強”，實現港口與區域經濟的可持續協同發展至關重要。
為此，三位來自韓國全南大學交通與物流系的研究者——Xinyuan Zhu, Ae Rim So, Seungsik Shin，在《The Asian Journal of Shipping and Logistics》上發表了一項深入研究。他們巧妙地運用了兩套經典的經濟學模型“組合拳”：先是用數據包絡分析（DEA）-Window模型這把“尺子”，精準度量了2010年至2019年間中國16個主要沿海港口的運營效率及其動態變化；接著，用Tobit回歸模型這根“探針”，深入探測了港口所在城市的經濟社會因素（如人口、工業用電、金融機構貸款、地區生產總值、外商投資企業數量）對港口效率的具體影響。這項研究如同一份詳盡的“港口健康體檢報告”，不僅揭示了各港口的“體能”狀況和排名，更剖析了其“健康狀況”背后的深層“病因”。
關鍵技術方法
研究者采用了兩階段混合分析方法。第一階段為基準效率分析，運用數據包絡分析（DEA）-Window模型，這是一種非參數的線性規劃方法，用于評估多個決策單元（Decision-Making Units, DMUs，此處為各港口年度觀測值）的相對效率。該模型能處理多輸入多輸出問題，并通過設置滑動時間窗口（本研究窗口寬度w=3年）來追蹤效率的跨期動態變化，克服了靜態DEA無法進行縱向比較的局限。研究采用產出導向（output-oriented）模型，并假設規模報酬不變（Constant Returns to Scale, CRS）。輸入指標包括：碼頭長度、泊位數量、運營成本、員工人數；輸出指標包括：貨物總吞吐量、營業收入。第二階段為影響因素分析，由于第一階段計算出的效率值介于0到1之間，且存在截尾數據，故采用適用于受限因變量的兩限制Tobit回歸模型進行分析，以避免普通最小二乘法（OLS）回歸的估計偏差。研究使用DEA-Solver Pro軟件計算效率值，使用Stata 17.0軟件進行Tobit回歸。
研究結果
4.1. 中國主要沿海港口效率分析
基于DEA-Window模型的計算結果，研究對中國16個主要港口2010-2019年的效率進行了深入分析。
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4.1.1. 港口效率的時間變化：總體來看，大多數港口在觀察期內效率呈上升趨勢，但伴隨波動，整體維持在較高水平。這表明中國主要港口在資源利用和發展戰略上總體有效。根據平均效率值，港口被分為高、中、低三組。出人意料的是，平均效率最高的并非全球排名領先的上海港，而是唐山港。這歸因于唐山港在布局調整、避免盲目擴張以及應用5G、人工智能等新技術方面的成功。上海港雖為國際樞紐，但因其結構性問題（如洋山港缺乏鐵路連接）可能限制了整體資源利用效率。寧波-舟山港、北部灣港等復合型港口因內部資源分配和發展不均衡，效率處于中游。大連、廈門、珠海等港口則因地理位置、運營成本高、就業過剩或資源競爭等問題，效率相對較低。
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4.1.2. 港口效率的空間特征：從空間分布看，高效率港口主要集中在環渤海港口群（唐山、天津、青島、日照），以及長三角的上海港、連云港港和珠三角的深圳-鹽田港。這表明環渤海港口群在發展戰略和港口間合作方面表現優異。中效率組港口分布廣泛，包括環渤海（營口、煙臺）、長三角（寧波-舟山）、珠三角（廣州、湛江）和西南沿海（北部灣）的港口，它們大多地理位置優越，發展潛力大。低效率組包括環渤海的大連港、東南沿海的廈門港和珠三角的珠海港，這些港口需重點提升自動化水平，制定與國家政策及全球經濟形勢相符的戰略。
4.2. 中國主要沿海港口效率影響因素分析
通過Tobit回歸模型，研究檢驗了五個關于城市因素對港口效率影響的假設。
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4.2.1. Tobit回歸模型的測量結果：回歸分析結果顯示：
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城市總人口（ltp） 對港口效率有正向影響，且在10%水平上顯著（P=0.075），支持了假設1。人口規模為港口提供了勞動力和市場需求，促進了港口發展。
- 2.
城市工業用電量（liew） 對港口效率有正向影響，且在10%水平上顯著（P=0.086），支持了假設2。工業用電量反映工業生產力，工業生產力提升會增加貨物運輸需求，從而提高港口吞吐量和效率。
- 3.
城市金融機構貸款額（lea_lafi） 對港口效率有顯著的負向影響，在5%水平上顯著（P=0.017），與假設3相反。這表明金融機構的貸款支持可能并未有效轉化為港口運營效率的提升，反而可能由于資金配置不當、投資過度或缺乏有效監管而導致效率下降。
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城市地區生產總值（GRP）（lcgrp） 對港口效率有顯著的正向影響，在5%水平上顯著（P=0.023），支持了假設4。更高的經濟發展水平直接刺激物流和貿易需求，從而提升港口效率。
- 5.
城市外商投資企業數量（ldoco_fi） 對港口效率的影響為負，但不顯著（P=0.182），假設5未得到支持。這可能是因為外商投資帶來的技術和管理經驗溢出效應有限，或者外資企業與港口本地運營的協同不足。
研究結論與意義
本研究通過DEA-Window與Tobit兩階段模型，系統評估了中國16個主要沿海港口在第三階段后期至第四階段（2010-2019年）的效率及其影響因素。主要結論如下：首先，盡管大多數港口保持了較高的平均效率，但資源利用效率低下、過度擴張和戰略規劃缺乏等問題依然存在，且存在明顯的區域差異。以唐山港為代表的部分港口通過合理規劃和技術創新實現了極高效率，而一些大型復合港或特定港口則因內部發展不均衡、地理位置或成本結構問題效率相對較低。其次，港口效率受到其所在城市經濟社會因素的顯著影響。城市人口規模、工業生產力（用電量）和經濟發展水平（GRP） 對港口效率有積極促進作用。然而，一個反直覺且重要的發現是，來自金融機構的貸款支持與港口效率呈負相關，這警示單純的資金注入若缺乏高效的管理和精準的投資方向，可能無法提升甚至損害港口運營效率。外商投資的作用在本研究時段內則未顯現出顯著影響。
這項研究的意義重大。在學術上，它豐富了關于新興經濟體港口效率的實證研究，特別是應用DEA-Window模型結合Tobit回歸，深入分析了中國港口在特定發展階段的效率動態及城市經濟動因。在實踐層面，研究結果為中國政府、港口管理當局、運營商乃至國際港口行業提供了關鍵的政策啟示。對于決策者而言，應更加關注港口投資的質量而非單純的數量，優化資源配置，鼓勵技術創新和自動化升級，并制定差異化的區域港口發展戰略。對于港口管理者和運營商，研究強調了提升內部管理效率、控制運營成本、以及與所在城市經濟產業緊密協同的重要性。特別是，研究關于金融貸款與效率負相關的發現，提示需要建立更有效的資金使用監督和績效評估機制，確保金融資源能夠精準賦能于提升港口核心競爭力的領域。總之，該研究為在新時代背景下推動中國港口的高質量、可持續發展，以及實現港口與區域經濟的互利共贏，提供了寶貴的實證依據和決策參考。
