【基于Malmquist指数模型的港口动态效率分析案例2600字】

基于Malmquist指数模型的港□动态效率分析案例 1 1 1(三)动态效率分析 2进行了一定的综合评价与排序，但传统的DEA-BCC模型只能用于在某个特定的港口静态效率方面研究的一些不足，在静态效率分析的基础上通过结合数据，可以通过把DEA-BCC模型与Malmquist指数模型结合的方式，对传统的DEA方法进行一定程度的改进，这种方法常常被推广运用于评估在不同时期下效率的变化情况，可以考察全要素生产率的变动，解决传统DEA方法无法同时(公式5-2)对于Malmquist指数模型而言，最重要的是要通过计算出Mo这一指标来反映全要素生态率从第t期到第t+1期的整体变动情况。若计算出来Mo的值能大于1,就表明了从第t期到第t+1期这个时间跨度上全要素生产率在相对地提高，生产率水平总体有所改善。另外在上述的公式5-2中，SE表示的是规模效率，由于本文在通过Malmquist指数模型分析环渤海地区港□群动态效率的过程中，所选取的指标、样本及数据来源均与上文中DEA-BCC模型相同，故不再进(三)动态效率分析通过应用Malmquist指数模型，分析了环渤海地区港□群8个主要港□在2015-2019年这个时间段的动态效率变动情况。将相关数据经过DEAP2.1软件进行处理，计算出2015-2019年环渤海地区港□群8个港□的动态效率值，经整理后如下表5-1与5-2所示。年度纯技术效率全要素生产表5-22015-2019年分港口分析结果港□纯技术效率全要素生产不稳定导致的。以上研究的数据显示2015-2019年环渤海地区港□的全要素生产率变化指数均值仅为0.967,故从总体上来看全要素生产率水平是趋于下降的，负向增长了约3.3%,保持着不利的趋势，除规模效率整体提高外其余的效率水平没有得到明显的改善。将5年这个研究区间分为几个阶段来分别加以分析，可其中可以看出在2015-2016年这一个阶段中全素生产率小于1是因为只侧重相对偏低，可能也在一定程度上也受到了宏观政策与经济环境方面的影响；在2016-2017年这一个阶段中全要素生产率小于1则是技术进步出现负增长导致的生产力水平总体下降；在2018-2019年这一个阶段中生产率恶化的原因主要在于平方面都没有出现明显的进步，港口制度有待完善；这五年中只有在2017-2018这一年的技术进步得比较明显，提高了12.5%,进而能够弥补规模效率的不足；在2017-2019年这一个阶段中技术进步变化指数均高于1,这说明这些港□后几虽然不同港口各项效率的变化情况是有所不同的，但是其中大部分港□在技术进步这一指标上的值都要小于1,应该采取一些相关措施，例如引进更为先进的技术装备以及加强技术创新。环渤海地区所评估的八个港□中目前只有天津港单个港□在五年间的全要素生产率变化指数大于1,这主要是因为天津港的规模效率变化指数较高，天津港这五年间在不断地优化自身的规模以拉近与最佳规模之间的差距，进而能够弥补其纯技术效率方面的不足，使得港□总体的生产率水平有所改善，但由于纯技术效率下降所以最终改善的幅度并不是十分的明显。在所选取的八个港□中，除了烟台港这一个港□外，其余的七个港□规模效率整体上都是在提高的，而纯技术效率则整体上是下降的。这一方面可以说明大部分港口如今正处于朝着向港口最佳规模的方面进行改进的过程中，港□整合已取得一定的进展；另一方面也可以说对于这些港口而言若要追求整体效率的提高，如今想办法在未来几年内推动技术进步才是更加关键的问题。烟台港在八个港□中显得略为特殊，为纯技术效率增加而规模效率是下降的，这主要是由于这5年来烟台港的扩建速度为所选8个港□中最快的，使得烟台港的投入与产出不相匹配，需要适当地减少自身的规模。威海港、青岛港与日照港这三个港□的技术效率变化指数均大于等于1,所以此时使得全要素生产率下降的主要原因还在于其技术方面没有得到明显的进步，应当进一步加强港□对技术方面的投入。营□港的全要素生产率变化指数只有0.914,这是所选的8个环渤海港□中最低的，生产率水平下降明显，最主要的原因应该在于营□港的纯技术