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欧洲集装箱港口相对效率的随机估计

摘要

本文使用“随机边界模型”的横截面版本估计了欧洲集装箱港口样本的相对技术效率，假设生产边界的功能形式是对数线性函数。对于所测试的三个假设误差分布，估计的效率大致相似。从分析结果可以看出，港口或码头的大小与其效率密切相关。研究发现最有效的基础设施的使用是在英国的港口；发现有集装箱装卸短缺一致的容量。北欧和东欧集装箱码头估计相对效率的最低。地理位置（从主线洲际集装箱贸易移位）和低于平均码头的大小是对这种结果来说最可能的解释。

1. 介绍

生产和消费的全球化对国际贸易模式的影响增强了集装箱运输的重要性。这主要是因为与更传统的方法相比，这种运输货物的方法提供了更多技术和经济优势。作为国际物流网络的关键节点和潜在瓶颈，集装箱港口在集装箱运输过程中发挥了关键作用，特别是在海运和内陆运输系统中提供了多式联运的渠道。

今天集装箱港口产业的特点之一是竞争比以前更为激烈。由于港口地理位置不稳定，货物集中在这些地点，港口市场过去被认为是垄断性质的。然而，集装箱和多式联运技术的快速发展和采用，彻底地将港口市场的结构从垄断转变为世界许多地区竞争激烈的市场。因此，集装箱港口不能再被理所当然地视为仅仅处理其腹地内的货物。 相反，港口的腹地越来越多地与竞争对手的港口重叠，在那些能够行使港口选择决定权利情况下，现在有更多的可行替代方案可供选择（Cullinane＆Khanna，2000）。

当代集装箱港口行业的这些特点比欧洲更为严重。 作为国际贸易蓬勃发展的必然结果加上与此相关的海运货物数量迅速增加，集装箱港口为欧盟内部所建立的国家和区域经济发展提供了平台（例如，温克尔曼，2004年; Martine，Perez，San Juan，＆Suarez，2004）。此外，欧洲集装箱港口之间的激烈竞争已经达到了一定的程度，引发了对竞争环境的大量分析（例如，Notteboom，1997; Wang＆Cullinane，2004）。

这场激烈的竞争也明显刺激了该行业对利用其资源的效率的兴趣。 鉴于个别集装箱港口（或码头）的业绩对整个行业的生存前景和竞争力以及组成的竞争力作出了重大贡献，这个利益背后的理由显而易见。通过对效率的正式分析，港口管理不仅为决策提供了理性依据，而且为区域和国家港口规划和运作的提供了重要的依据。

本章强调的内容在于分析、得出和比较欧洲集装箱港口行业主要港口和码头相对效率的各种估计。对这一研究的原因是认识到这一行业存在着显著的竞争，竞争的结果可能受到各种竞争实体的效率水平的影响。但事实并非如此，随着时间的推移，效率水平与集装箱港口行业竞争程度之间的任何直接因果关系都是假设的。这样的假设绝对值的测试，特别是因为市场竞争的潜在影响（Baumol，Panzar，＆Willig，1982）——是复杂和潜在的重要性之一，值得单独的研究。因此，为了达到本研究的目的，本章重点分析欧洲集装箱港口行业效率估算的横截面数据。

我们已经使用了许多方法来分析港口的性能。 过去，这些包括：泊位处理货物生产率的计算（Bendall＆Stent，1987; Tabernacle，1995; Ashar，1997），单因素生产率的测量（De Monie，1987），实际比较在特定时间段内港口最大吞吐量（Talley，1988），港口成本函数的估计（De Neufville＆Tsunokawa，1981），港口总要素生产率的计算（Kim＆Sachish，1986）和使用多元回归分析建立港口绩效和效率模型（Tongzon，1995）。然而近年来，在衡量生产活动相对效率方面取得了重大进展。 为此，在分析港口生产和业绩的努力中，整体越来越多地采用了两个更为复杂，但更加适用的方法：数据包络分析（DEA）和随机前沿分析（SFA）。

本文采用SFA作为衡量欧洲集装箱码头相对效率的最适当的分析工具。 本章接下来的部分提供了SFA方法的论述。第3节通过精确定义为分析隐含的模型而收集的输入和输出变量。本节还概述了数据收集工作的性质，形式和来源，并介绍了要估计的模型规范以及支持后续分析的假设。 第4节介绍了应用SFA的分析结果，第5节介绍了分析，结论，限制和进一步研究的影响。

1. 方法：随机前沿分析

过去十年来，人们提出了一些基于边界概念来估计效率的方法。 在这种方法下，有效单位被认为是在成本或生产边界上运行的单位，而低效率单位则是在生产前沿的情况下在边界以下运行，或者在成本边界的情况下运行。解释为什么使用边界模型越来越广泛（Bauer，1990）的原因有很多。

●基于生产或成本边界的方法与优化行为的基本经济理论相一致。

●经营单位偏离边界。任何偏离都有自然的解释作为衡量经济单位追求其技术或行为目标的效率的量度。

●关于前沿结构的信息和经济单位的相对效率有很多政策应用。

利用围绕边界概念的效率模型的更多的利用来自于一些兴趣; 在有效生产技术的结构中，观察和前沿行动之间的分歧以及经济效率本身的概念。

关于前沿模型的文献起源于Farrell（1957）的开创性工作，他提出并且随后成为一个被广泛接受的框架，用于分析经济效率与理想化前沿等值线的偏差。 为了评估个别单位的实际操作与有效边界的差异程度，显然是能够描述或界定该边界的确切位置的最重要的第一阶段。事实上，在分类法中存在明确的二分法，可用于导出边界模型规范的方法。 在该分类法的第一级，可以通过统计或非统计方法的应用来估计这些模型。 虽然前一种方法必然涉及对数据的随机属性做出假设，但后者并不是这样。分类法的另一个区别在于所选择的方法是参数化还是非参数化的问题。 在这种情况下，前一种方法强加了一种特定的功能形式，而后者则没有。 事实上，非参数化方法围绕着数学规划技术，最常用的方法通常被称为DEA。另一方面，参数化方法涉及应用计量经济学技术，其中相对于统计估计的前沿生产函数来测量效率。

计量经济学方法具有很强的政策导向，特别是在评估替代工业组织或治理结构以及评估政府和其他公共机构的效率方面。 另一方面，数学规划方法具有更大的管理决策导向（Aigner＆Schmidt，1980; Fare，Grosskopt，＆Lovell，1994; Lovell，1995）。计量经济学方法的政策方向更加密切地支持了本文的目的，特别是因为它们在经济理论中具有更坚实的基础（Forsund，Lovell＆Schmidt，1980; Pitt＆Lee，1981; Bauer，1990）。 此外，一些研究（例如Gong＆Sickles，1992; Oum＆Waters，1996）已经比较了用于测量效率的替代方法的性能，重点是计量经济学方法（特别是随机边界模型）和数学规划方法。由实际和估计的相对效率之间的相关系数和秩相关系数衡量，结果表明，当计量经济学模型的功能形式被很好地规定时，随机边界方法通常比后一种方法产生更好的效率估计，特别是 当测量具有面板数据的企业特定效率时。Cullinane，Ji和Wang（2005）最为明显地发现，将编程和计量经济学方法的应用与集装箱港口行业的数据进行比较时，情况就是这样。

计量经济学方法涉及技术的参数表示法，在分类学的附属级别，可以将其划分为两种不同形式的模型，确定性或随机边界可以根据对基础数据做出什么假设来指定。早期的参数边界模型（例如Aigner＆Chu，1968; Afriat，1972）被归类为确定性的，因为所有被分析的经济单位都被假定为具有共同的固定形式的边界。虽然显然需要某种形式的简化假设来支持所有计量经济学分析，但这被广泛认为是过分简化，损害了分析结果的有效性。从根本上说，这个假设忽略了正在研究的经济单位观察到的表现可能受到外生（即随机冲击）以及内生（即低效率）因素真实可能性的影响，这些因素是否产生有利或不利的影响，或者是否属于经济单位本身的控制之外，显然是将所有这些因素归因于单一干扰项，并将其结合影响归结为可疑和不精确的泛化 作为“低效率”。

另一方面，随机边界模型的开发和使用是由于偏离生产或成本边界可能不完全受经济单位研究的控制的原因（Greene，1993）。Aigner，Amemiya和Poirier（1976），Aigner，Lovell和Schmidt（1977）和Meeusen和van den Broeck（1977）都独立工作，所有这些人都建立一个比纯粹片面的逻辑和可接受的错误结构，就像确定性模型形式一样。这个研究机构的结果是通过公式（1）给出了前沿生产函数的线性模型的规范.其中Yit表示在时间t的第i个企业的适当形式的输出，Xit是在时间t与第i个企业相关联的输入向量，b是生产函数中相关联的自变量的输入系数向量。干扰项中的组分别代表一个对称的扰动项，它说明经济单位生产函数的随机变化。这可能是由于例如不仅仅是测量和规格误差的影响，而且是由偶发和随机发生的超出经济单位控制的外部冲击的影响（例如天气条件的影响、地理或机器性能）。干扰项内的另一个组成部分是uit（X0），它是一个片面的扰动项，它代表了经济单位相对于随机生产函数的“生产效率低”。

干扰项是非负的，这反映了产出必须在生产边界之下的事实。 任何观察都可能偏离随机生产函数的确定性（等式1）。 这是由两个来源产生的：（i）确定性核f（Xit; b）对于由组件vit捕获的观测值的对称随机变化，以及（ii）由组件捕获的非对称变化（或生产效率低下）UIT。 这个术语是衡量某个概念上的生产率低效率，即它衡量由f（Xit; b）exp（vit）给出的最大边界所暗示的输出Yit的不足。

用以下方法通过计算来估计经济单位的效率水平：公式（2），相对于随机边界f（X; b）exp（v）。

无论该计算的结果如何，对企业效率水平的任何估计都不一致。 这是因为它将包含有关生产效率低下的因素。 另外，随机边界模型还有另外两个难题。

一个是关于生产性低效率和统计噪声（通常假设具有正态分布）的分布的具体假设的要求。 uit的最频繁定义的分布是半正态分布（即uit？| N（0，su 2）|），尽管已经提出了关于该术语的其他分布假设。 例如，指数（Aigner等，1977），截断正常（Stevenson，1980）和gamma;分布（Greene，1980）。 然而，正如鲍尔（1990年，第41页）所阐述的那样：“更强的假设产生更强的结果，但是他们更加强调自己的良心。 施加的适当结构只能通过经过仔细考虑数据和特征从而确定正在研究的行业“。

基于随机边界模型的另一种隐藏的方法是通过所需的假设，即回归函数（包含在向量X中的输入变量）和生产效率低效是独立的。 由于意识到其无效率水平的任何企业或其他经济单位可能会采取行动（影响其投入选择）来改善这些问题的根源，因此，这显然是一种不切实际的假设的潜力。

1. 运行模型

3.1变量的定义

港口有不同尺寸的范围，可以在他们处理的交通组合中面对各种各样的变化。 因此，Braeutigam，Daughety和Turnquist（1984）提出，使用横截面，时间序列甚至面板数据可能仍然无法识别港口之间最基本的差异。因此，有可能根据这些数据分析港口效率会导致对每个港口的业绩水平的错误判断。 Kim和Sachish（1986）提出，为了尽量减少发生这种情况的几率，港口生产的结构应该通过经济方式估计在单一港口或码头的水平，使用同样的样品是可行的。

在试图获得港口生产功能并将其用作测量港口性能的基准时，Chang（1978）进行的分析仅关注一般货物的处理。 这项研究的建立是通过公式（3）假设港口业务遵循传统的科布 - 道格拉斯案例.

其中Y表示年度总收入（实际值），K为港口净资产的实际值，L为每年使用的劳动者人数，每年每月的平均员工人数，例如（T / L）是技术改进的代表，其中（T / L）显示了单位劳动力处理的吨位。 Chang（1978）认为，为了估计公式中所示形式的生产函数。 （3）港口的产量应按港口处理的总吨位或总收入计算。为了帮助决策者评估不同类型船舶的优点，本文提出的模型。 （3）由Bendall和Stent（1987）进行了改进。估计港口生产功能的更为复杂的方法随后由刘（1995）制定和应用，他们通过采用边界模型（如等式）中定义的边界模型，作出某些基础假设，对英国港口的生产函数进行计量估计。 （3）。

Dowd和Leschine（1990）认为，集装箱港口或码头的生产率主要取决于因素投入的有效使用，特别是劳动力，土地和设备（在港口是作为最重要的资本投资形式）。 因此，终端生产力的测量及其与样本中同质单位的相对评估提供了一种量化利用这三种资源的效率的手段。

伯纳德（1991）质疑集中在集装箱码头或码头处理的总吨位作为衡量其生产过程产量的有效性。 他的逻辑取决于处理总吨位的使用似乎是不合逻辑的评估货柜码头或港口输出的指标。一个原因是所处理的基本单位只能适用于集装箱的几种可能的标准。 然而，另一个更令人信服的理由是，无论集装箱的尺寸如何，尤其是其重量，任何单个集装箱运动所需的生产投入或多或少相同。 即使将完整的容器与空容器进行比较也是如此。 因此，代表实际应用的集装箱港口或码头的输出的解决方案是根据码头区域内的集装箱运动数量来衡量吞吐量，或者根据这些货物价值、港口运营或收入基础相对于任何其他方面而言，与此相关的收入所表明的运动。

在对任何类型的端口的输入的常规分类方面，在给定时间段内的典型支出结构如图1所示。 1.作为资本投入变量的代表，建筑物和设备（主要是货物装卸设备）的总价值占总支出的42％。 因此，港口或终端的劳动和资本成本一起占港口或码头业务总成本结构的95％。 这似乎是一个合理的假设，这是一个足够高的比例来描述实际整个成本账户。

因此，通过收集与资本和劳动的基本经济投入有关的价值，原本打算完成本研究的数据要求。 这就是Chang（1978），Bendall and Stant（1987）和Liu（1995）以及Song，Cu

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