蓝色经济区港口供应链整合的经济影响分析

任肖嫦，王 圣

(1.青岛农业大学 经济与管理学院，山东 青岛 266109；2.中国海洋大学 经济学院，山东 青岛 266100；3.山东社会科学院 海洋经济文化研究院，山东 青岛 266071)

蓝色经济区港口供应链整合的经济影响分析

任肖嫦1，2，王 圣3

(1.青岛农业大学 经济与管理学院，山东 青岛 266109；2.中国海洋大学 经济学院，山东 青岛 266100；3.山东社会科学院 海洋经济文化研究院，山东 青岛 266071)

供应链的优化整合是整合供应链资源的有效手段，它对于供应链的建构以及设计均具有实践意义。供应链的优化研究已经在制造业领域取得了一些理论上的成果，这对港口供应链的整合研究，以及供应链优化整合对地方经济的融合作用研究起到了一定的推动作用。通过将蓝色经济区港口与国内主要集装箱港口的整体特征进行对比分析可以发现，蓝色经济区内港口的纯技术优势较为明显，处于发展的上升阶段。格兰杰因果分析的结论也表明港口供应链整合与地区经济的增长之间具有较为稳定的促进关系。

港口供应链；优化整合；BBC模型；蓝色经济；港口管理

一、文献综述

港口作为物流中心的观点已经被学术界广泛认同，物流及供应链管理的核心在于将以供应链核心业务为基础，以成本最小化和顾客满意度最大化为目标的组织网络集中在一起，并将不同的过程和功能进行整合*Stank,T.P.,Keller,S.B.and Daugherty,P. J.：Supply chain collaboration and logistics service performance.Journal of Business Logistics,2001,22(1),P29-47.，在分析不同功能、过程以及供应链之间的交互时，成本交换分析是经常使用的方法*Rushton,A.,Oxley,J.and Croucher,P.：The Handbook of Logistics and Distribution Management (2nd Edn)2000,P121.。通过指出港口业务中战略性的价值增值行为，物流分析可以使港口的运行更具有效率。

为评估港口的物流潜力，有学者识别了港口业务中的常规物流服务和增值物流服务，其中集装箱与散杂货是增值物流服务的主要来源。他们同时还指出，内陆物流中心或者旱码头在未来发展的作用，一些物流操作将不必在港区内进行*Harding,A.and Juhel,M.H.：Ports,cities and the challenge of global logistics.6th International Conference of Cities and Ports,Montevideo,Uruguay,1997,P34.。

大部分关于港口供应链的论述专注于港口管理中某一个方面，例如成本分析、销售战略规划等等。少数文献将这些碎片化的分析在大物流的框架下，从消费者服务，整体成本以及交换分析的角度进行了整合*Haralambides,H.,Cariou,P.and Benacchio,M.：Costs,benefits and pricing of dedicated container terminals，International Journal of Maritime Economics,2002,4(1),P21-34.。在整合过程中，港口供应链中的各个环节通过主动、有序的组织与协调，从不同程度上跨越了各自原有的组织边界和业务范围*Bichou,K.and Gray,R.：A logistics and supply chain management approach to port performance measurement，Maritime Policy and Management,2004.31(1),P47-67.。例如对货物交付给最终消费者的过程中，每个物流环节的成本分析，以及对竞争港、空港或区域集散中心物流管理的对标比较。作为供应链中的重要整合节点，能够有效控制成本并提供高附加值的服务对于港口来说十分重要。供应链整合在长期，即需求增加幅度较大时并不具备成本优势，但可以在变动幅度较小的范围内降低供应链整体的运营成本，特别是在外部需求波动不明确的情况下，供应链融合行为为物流企业提供了更多的战略缓冲的空间，以减少大的战略行为对企业的冲击*王圣,任肖嫦：《港口供应链优化整合研究》，《海洋开发与管理》,2013年第7期。。

需要特别关注的是，港口的功能和业务组合处于持续的动态变化之中，每一项具体业务的实施需要整合不同的企业或组织才能实现效益的最大化，并且各港口之间也存在明显的特点差异，这导致港口具有不同的运作模式、结构组织和战略思路，因此，供应链管理的理念需要延伸至链条中每一个功能节点中才能发挥出最大优势*K.Bichou，R.Gray：A critical review of conventional terminology for classifying seaports，Transportation A，2005 ，P75-92.。目前的趋势是处于链条核心位置的港口企业应为其所处的供应链提供实时的信号，使整个链条能随市场的变化形成整体的协调性*Carter,J.R.and Ferrin,B.G.：The impact of transportation costs on supply chain management，Journal of Business Logistics,1995,16(1),P189-212.。或者说，在全球经济环境快速变化的宏观背景下，“柔性管理”是破题的关键，供应链应采取更为敏捷的经营模式来应对这一趋势，使其能提前预判而不是被动的反应全球经济的变动*Sheffi,Y.and Klaus,P.,Logistics at large:jumping the barriers of the logistics function.Council of Logistics Management Conference,Chicago,USA,September.1997,P61.。但目前的情况是，部分物流运作的相关部门(例如海关、边检)不能与供应链形成利益共同体，此外，港口复杂的组织结构也为构建物流框架带来了障碍。

尽管港口应该在供应链中起核心引导作用，但实际上对供应链的控制力十分有限，首先港口在面对市场不同的需求时，需要提供相应的、有差异的、有针对性的物流解决方案，也就意味着基于供应链企业的优势，会形成各种不同的组合安排，这使得港口与合作企业之间不太容易建立起紧密的、长期的合作关系。其次，供应链管理要求各企业之间有较强的协调能力，这需要通过不断的学习和大量的经验积累，才能使各企业的运作模式标准化。

二、蓝色经济区主要港口比较分析

在验证蓝色经济区港口供应链对地方经济的影响作用之前，有必要对目前港口的发展状况进行归纳和比较。一方面，由于各港口之间供应链发展水平差异较大，如果使用过于细化的指标有可能增大计算结果的误差，通过建立反应港口供应链绩效的综合化指标，可以在一定程度上减少计算的复杂性，提高结果的可信度；另一方面通过先验分析可以使我们对各港口的发展状况有一个大致的把握，并以这个结论与后面的实证结果相对比，避免由于样本数据问题导致的偏差。

在研究对象港口的选择上，由于与其他指标相比，集装箱业务涉及的环节较多，最能反应港口供应链的绩效。因此这里选择集装箱吞吐量居前的一些沿海港口进行对比分析。在指标的选择上，泊位长度和泊位数量可以作为衡量港口规模和管理技术的指标，我们将其作为输入变量，货物吞吐量、集装箱吞吐量作为输出变量(见表1)。

在模型的选择上，我们采用BCC模型来进行分析。BCC模型是Banker、Charner和Cooper在CCR模型的基础上进行改进而形成的，BCC模型放宽了CCR模型关于规模报酬不变的前提假定，如前文所述，研究对象各港在发展规模、发展阶段以及管理水平方面都存在较大的差异，因此，使用BBC模型能够更好地评价港口的相对效率问题。将以上数据经过软件Deap Version2.0运行计算所得到的结果，如表2所示。其中，纯技术效率值为CRS下求得的效率值，综合技术效率值为CCR模型下求得的效率值，一般认为综合技术效率等于纯技术效率和规模效率的乘积。

表1 港口泊位数和吞吐量统计(2013年)

数据来源：《中国港口年鉴》(2014)，《中国统计年鉴》(2014)

表2 蓝色经济区港口与其他沿海港口效率比较

注：CRS—规模报酬不变、DRS—规模报酬递减、IRS—规模报酬递增

可以看出，位于集装箱吞吐量排名前十位的港口大部分都是我国规模较大、实力较强、发展较为成熟的大港，与此相比蓝色经济区的日照港、威海港和烟台港在规模和集装箱吞吐量上差距都较为明显。从计算的结果看，全国港口的综合效率值为0.677，说明在港口的整体运行效率上，我国仍处在一个较低的水平上。并且规模效率值0.813低于纯技术效率值0.844，因此规模无效率对国内主要集装箱大港运行效率的影响要相对更大一些。

相对的，在这一指标上山东省的平均值为0.743，并且纯技术效率和规模效率也均高于国内平均水平，但相对来说，纯技术效率值的贡献要略高一些，这是由于，一方面山东省内港口由前期技术发展带来的外部效应仍可以维持一段时间，另一方面发展成熟的港口由纯技术进步带来的增长相对较慢。

根据以上数据，我们可以将考察港口大致分为四个类型：

第一类，包括青岛港、日照港和深圳港。三港的综合效率等于1，说明与其他港口相比，这三个港口的发展具有比较优势，在纯技术效率和规模效率上均处于有利位置，资源配置以及发展规模相对合理，从行业发展的趋势中也可以发现，三个港口均处于规模报酬不变的区间，即要素投入最合理，投入产出比相对较高区间。

第二类，包括营口港、天津港和连云港港，这三个港口的纯技术效率和规模效率均相对较高，没有明显的弱势，因此综合效率也相对较高，仅次于第一类港口。在发展趋势上，天津港处于规模报酬递减区间，而营口港和连云港港处于规模报酬递增区间，根据纯技术效率和规模效率的数值可以发现，天津港的规模效率不足，营口港和连云港港的纯技术效率较小。

第三类，包括广州港、威海港和上海港。这三个港口的纯技术效率值较高，尤其是威海港和上海港，港口的无效率的原因主要来自于规模无效率。在发展趋势上，威海处于规模报酬递增区间，而广州港和上海港处于规模报酬递减区间。

第四类，包括烟台港、大连港和厦门港。这三个港口的规模效率值较高，港口无效率的原因主要来自于纯技术无效率。在发展趋势上，大连港处于规模报酬递减区间，而烟台港和厦门港处于规模报酬递增区间。

针对蓝色经济区内港口而言，港口综合效率值均值、纯技术效率值均值、规模效率值均值分别为0.743、0.895和0.837。山东省四大港口的优势主要来自于纯技术效率，这一水平高于我们所选12个港口纯技术效率值的均值，但仍存在其他一些问题。

具体的讲，青岛港在港口效率方面优势较为明显，但专业化泊位的较少，码头长期超负荷工作，影响了港口的核心竞争力，董家口港区的建成有效地缓解了这一问题，但同时导致运输链条过于复杂，致使物流效率降低。过多的运输环节降低了整个系统的运行效率，并影响了资源的整合效果。日照港纯技术效率和规模效率都高于其竞争港——连云港港，但日照港主要专注于散货运输，集装箱业务份额过小，因此对其供应链绩效的评价应做适当调整。对威海港而言，港口发展处于规模报酬递增区间，规模无效主要是由于港口的生产规模较小造成的，由于与周边港口距离较近，同时业务的同质性也较强，导致规模扩展速度缓慢。烟台港纯技术效率值低于规模效率值，港口的无效率主要来自于纯技术无效率。一方面，对基础设施硬件的投入并非是由需求拉动引起的，这导致企业技术服务的滞后并限制了创新能力的发展。另一方面，中小型港口分布密集也使得资源无法得到最有效的利用。

三、实证分析

为验证蓝色经济区港口供应链整合与地区经济发展之间的关系，我们借助计量经济学的协整理论和格兰杰检验等方法对其进行评估。由于威海港、东营港、滨州港、潍坊港等港口规模相对较小并且港口供应链的成熟度相对不足，这里我们重点讨论青岛、烟台、威海等三个规模以上的港口的供应链整合对经济影响的特征。港口供应链整合效果的评测可以从资源整合、信息共享和组织柔性等几个方面来测度，这里，我们用供应链平均库存，参与订单物流服务提供商平均数量和港口链接的外部供应链数量三个指标来对其进行量化，并根据YAP等人提出的方法对其进行加权平均得到供应链整合的综合评价指数*Yap,W.Y.,Lam,J.S.L.,2006.Competition dynamics between container ports in East Asia.Transportation Research Part A 40,35-51.。经济影响方面，受指标获取的限制，本文仅用GDP进行测度。

由于数据的自然对数变化不改变原来的协整关系，并能使其趋势线性化，消除时间序列中存在的异方差，本文对港口供应链整合指数和所属地市GDP变量进行自然对数变换，分别以lnGYLQD、lnGYLRZ、lnGYLYT、lnGDPQD、lnGDPRZ、lnGDPYT表示青岛、日照、烟台三市的供应链绩效和GDP的自然对数。

首先对所有时间序列数据进行平稳性检验，检验方法采用ADF单位根检验，检验方程取含常数项的限制回归方程，滞后阶数采用赤池AIC定阶准则，最大滞后阶数取3*易丹辉：《数据分析与Eviews应用》，北京：中国人民大学出版社，2008年版，第293-311页。。由表3可知，lnGYLQD和lnGDPQD两个变量的一阶差分序列通过了1%的显著性水平检验，符合Ⅰ(1)；lnGYLRZ和lnGDPRZ两个变量的二阶差分序列通过了1%的显著性水平检验，符合Ⅰ(2)，可进一步利用检验其是否存在长期稳定的关系；lnGYLYT符合Ⅰ(0)，而lnGDPYT符合Ⅰ(2)，两者并不存在协整关系。

表3 各港口平稳性检验表

续表

1.协整性检验

基于“E—G”两步法，分别建立lnGYLQD和lnGDPQD、lnGYLRZ和lnGDPRZ之间的回归方程：

lnGYLQD=α1+β1lnGDPQD+εt1；

lnGYLRZ=α2+β2lnGDPRZ+εt2；

对上述方程进行OLS估计，得到如下结果(括号中为t统计量)：

lnGYLQD=-3.214742+1.228043*lnGDPQD

R2=0.981(-15.88162)(46.57043)

调整后的R2=0.992

LnGYLRZ=1.304172+0.69927*lnGDPRZ

R2=0.983(4.988712)(25.44576)

调整后的R2=0.980

而后，对各个方程的估计残差进行平稳性检验，仍采用ADF检验方法，检验方程设定为无截距和趋势项，可得下表(表4)：

表4 回归方程的残差序列平稳性检验

根据各置信水平的临界值可以看到，残差序列1和残差序列2分别通过了5%和1%的显著性水平检验，证明它们是平稳的，也就是说青岛、日照两市的港口供应链整合与港口吞吐量增长存在长期稳定的相互影响关系。从长期看，青岛港港口供应链整合指数每增长1%，将引起GDP增长1.228%；烟台港港口供应链整合指数每增长1%，将引起GDP增长0.699%。

2.因果关系检验

由协整检验结果知，青岛、日照两市的供应链整合与港口吞吐量增长之间存在长期的均衡关系，但这种均衡关系仅仅代表变量之间具有同样的变化趋势，是否存在因果关系，还需要进一步探讨。同时，假设它们之间存在因果关系，但是供应链整合导致GDP增长还是GDP增长导致供应链整合，也需要讨论。采用Grange因果检验，解决这一问题。

建立青岛、烟台两市经济增长与港口供应链整合的两变量模型：

分别对各个方程中的A=0和B=0的原假设进行检验，采用AIC准则确定阶数为2。

由检验结果可知，“港口供应链整合不是青岛市GDP增长原因”的假设被拒绝，“青岛市GDP增长不是港口供应链整合原因”的假设被接受，“港口供应链整合不是日照市GDP增长原因”的假设被接受，而“日照市GDP增长不是港口供应链整合原因”的假设被拒绝(表5)。

因此，可知对青岛而言，供应链整合导致了港口吞吐量的增长，而港口吞吐量增长并不是供应链整合的原因。对烟台而言，这种情况则恰恰相反。

表5 变量间的因果关系检验结果

从青岛、烟台、日照三市港口供应链整合与地域经济发展的相互关系的计量分析结果看，港口绩效与供应链整合之间尚未形成良好的相互促动关系。青岛港供应链整合促进了地区经济的增长，日照市经济增长推动了港口供应链整合，而烟台市两大体系间则尚未表现出长期稳定的相互关系。

四、结论与建议

众多的研究结果表明港口供应链整合是提升港口绩效的有效方式之一，通过蓝色经济区港口与国内主要集装箱港口的整体特征进行对比分析可以发现，在纯技术效率与规模效率上，蓝色经济区内的港口均具有一定的优势，但主要集中在技术优势上。港口供应链的整合对地区经济的推动作用在蓝色经济区港口的实证分析中并未得到严格的证实。首先，一些评价港口绩效的指标如订单完成效率、客户满意度尚未纳入到分析模型中，可能导致评估结论有偏差。其次，与国内经济发达地区相比，蓝色经济区的竞争优势并不十分明显，无法提供充足的货源供给，因此，尽管供应链整合可以使整条供应链上的物流企业受益，但企业仍可以通过竞争的方式获得更高的收益。第三，蓝色经济区内港口较多且分布较为密集，港口腹地重合现象较为明显，各港之间存在过度竞争，这导致港口间合作的基础较为薄弱，在信息共享、资源整合方面缺乏动力。第四，蓝色经济区内的供应链数量较少，主要以国内航线和近洋航线为主，这弱化了由整合带来的物流便利程度，同时也限制了通过资源整合创造的价值增值幅度。总的来说，现阶段蓝色经济区港口供应链可以在企业层面通过内部整合，将涉及物流任务各流程的节点企业整合成稳固的利益共同体，以提升供应链的整体绩效。但在更宏观的层面，由于竞争带来的超额利润仍较为可观，供应链之间的整合仍缺乏外部基础条件。未来蓝色经济区内港口供应链的整合应关注腹地内新生的经济增长点，以及产业结构转型引致物流环境转变所衍生出的新的物流需求。在应对物流环境变化以及新生市场需求的背景下，通过整合供应链的上下游资源，结合柔性管理的理念，使整个港口供应链的效益最大化，并进一步与地方经济融合，自发地形成更为稳固的利益共同体。在强化与腹地经济关联性的同时，拓展港口的业务范围，提升供应链在通达性和效率上的竞争优势。

[责任编辑：王成利]

本文受2015年国家社会科学基金青年项目“21世纪海上丝绸之路沿线港口供应链融合与绩效研究”(15CJY008)；青岛农业大学人文社会科学研究基金一般项目“蓝色经济区港口供应链资源整合研究”(613Y15)资助。

任肖嫦(1980-)，女，中国海洋大学经济学院博士研究生，青岛农业大学经济与管理学院讲师；王圣(1980-)，男，山东社会科学院海洋经济文化研究院助理研究员，硕士。

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