江苏港口高质量发展现状评价

李上康 徐 毅 高申雨 陈泽伟 曹昌鑫

(江苏航运职业技术学院，江苏南通 226000)

1 江苏港口发展的现状分析

1.1 结构现状

江苏港口的货源主要来自煤炭及其制品、石油天然气及其制品、金属矿石等三大货种，2016-2018年，三大货种吞吐量之和在货物吞吐量总计中的占比分别达到了47.96%、57.10%、47.52%，三年的平均占比则超过了一半，达到了50.86%；另一方面，江苏集装箱吞吐量很小，全省13个港口的集装箱吞吐量之和不及一个香港港(2018年1959.4万标箱，排名世界第7)。同时，江苏港口的泊位数量在持续减少，而综合通过能力却持续提升(如表1所示)，恰恰说明港口单个泊位的服务能力在不断增强，已开始向集约化发展转型。

表1 2016-2018年江苏港口泊位概况

1.2 规模现状

2018年，吞吐能力方面，全国沿海、内河生产用码头泊位数(万吨级)分别达到1948个、418个，其中，江苏沿海港口与内河港口相应码头泊位数分别为72个、401个，分别占全国的3.7%和96%；货物吞吐量方面，全国沿海、内河港口货物吞吐量分别达到946321万吨、488762万吨，其中，江苏沿海港口与内河港口货物吞吐量分别为31251万吨、227218万吨，分别占全国的3.30%、46.49%；集装箱吞吐量方面，全国沿海、内河港口集装箱吞吐量分别达到22203万标箱、2909万标箱，其中，江苏沿海港口与内河港口集装箱吞吐量分别为494万标箱、1306万标箱，分别占全国的2.22%、44.90%。很明显，江苏港口在内河港口方面占据压倒性优势，而沿海港口则是软肋。

2016-2018年，江苏港口的货物吞吐量都超过了25亿吨，集装箱吞吐量都超过了1600万标箱；2018年，江苏亿吨大港数(8个)、万吨级以上泊位数(497个)均占全国的1/5，而综合通过能力(20亿吨)、货物吞吐量(25.8亿吨)则分别占全国的17%和18%；同时，运输船舶生产能力也位居全国前列(运输船舶数3.3万艘、4020万净载重吨，分居全国第1、第2位)[1]。不仅如此，江苏港口规模还在持续扩大。2019年，江苏省生产性泊位数由2018年的5480个增加到了5545个，但泊位单体规模更大，因为其中的万吨级以上泊位一年内增加了12个达到509个，港口综合通过能力增加近亿吨达到了21亿吨[2]。

1.3 竞争与合作现状

江苏港口的竞合现状主要体现在沿海港口内部与外部之间的竞争、内河港口之间的竞争、沿海内河港口之间的合作竞争等方面。

(1)竞争现状

交通运输部2019年4月1日起施行新的《港口收费计费办法》，使得包括我国港口之间以价格竞争为主要特征的低端“超级竞争”升级到了以服务效率与服务质量为竞争手段的港口竞争2.0升级版，即基于技术的港口质量效益竞争2.0版。在省交通运输厅的领导下，江苏沿海港口内部竞争本就不太明显，现在更加不是主流，江苏沿海港口面临的外部竞争才是最值得关注的地方。货源方面，江苏沿海港口与日照港、青岛港共享几乎所有腹地，江苏港口多年来在竞争中处于劣势。技术方面，江苏沿海港口除了连云港港在岸电系统率先取得发明专利外，其余方面特别是智慧港口建设方面与上海港、宁波舟山港、青岛港差距甚大。服务方面，江苏港口单证无纸化、信息一体化与多式联运业务等总体上进度不够快，未能形成一体化信息服务链还导致港口的装卸、仓储、运输衔接不畅，货物在港时间延长导致货物成本提高，在与其他港口竞争中处于更加不利地位。沿海与内河港口之间因为服务范围的不同主要存在着良性的合作竞争。

另一方面，江苏内河港口的竞争优势在长江内河港口中相当明显。数据分析表明，2018年，江苏沿江港口货物吞吐量相当于排名第二的重庆港的近6倍，而江苏沿江港口集装箱吞吐量更是达到了重庆港的近10倍。

(2)合作现状

江苏内河港口之间的低阶竞争自2017年5月江苏港口集团有限公司(简称“江苏港口集团”，由江苏省政府批准成立的省属大型国有企业)成立开始，迅速被协同发展取代。江苏港口集团业务范围涵盖港口运营管理、港口基础设施建设、陆上货物运输、仓储物流、大宗商品交易、港口和航运配套服务、沿江沿海岸线及陆域资源收储和开发利用、港口产业投资、涉江涉海涉港资产管理、远洋、沿海、长江及内河航运等。成立至今，江苏港口集团不断整合所有优质港航资源，在成立之初整合沿江沿海8市港口与3家地方航运国企的基础上，经过3年多的努力，完成了集团层面的组织架构搭建与运营机制设计、重大业务布局与人事调整，成立了集团层面的总调度室、财务共享服务中心以加强生产业务与财务资源这两大关键抓手的区域与板块协同力度，实现了集团港口服务价格的统一以避免同质化恶性竞争、各分公司的财务监控一体化以消除潜在的财务漏洞与隐患，同时竣工投产了苏州数据中心一期项目，顺利推进了一批信息化骨干项目，有序推进实施集团信息化战略。

另一方面，江苏港口与上海港的合作发展态势良好。上海港实施多年的长江战略通过交叉持股、相互投资、股权置换等形式，与江苏沿江沿海港口合力打造了上海国际航运中心转运体系，即“枢纽港-支线港-喂给港”航线网络，江苏沿江沿海重要港区与上海港之间均有“水上巴士”；在2019年年底颁布施行的《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》中，上海港积极支持、参与太仓港建设上海港远洋集装箱运输的喂给港(发展近洋航线集装箱运输)和南通建设通州湾长江集装箱运输新出海口。

综上所述，江苏港口整体上处于传统的、以规模优势为主要特征的粗放型发展阶段，正在大力推进一体化，追求高质量。

2 江苏港口高质量发展评价的实证分析

2.1 模型构建

因子分析模型(Factor analysis)是主成分分析法的推广，主要研究从变量群中提取共性因子的统计技术，主要运作原理是研究吸纳相关矩阵内部的依赖关系，将大量的变量总结为少数几个决定性变量的多变量统计分析方法。常用的因子分析有两种，即Q型因子模型(对象为样本)与R型因子模型(对象为变量)，本文采用R型因子分析模型[3]。

2.2 R型因子分析模型简介

设X=(X1,X2……Xn)为观测到的随机向量，F=(F1,F2……Fm)是不可观测的变量，则有：

Xi=μ+αi1F1+…+αimFm+εi

(1)

矩阵简记为：

X-μ=∧F+ε

(2)

其中，F=(F1,F2……Fm)称为公共因子，是不可观测的变量，它的系数称为因子载荷。ε=(ε1…εn)′是特殊因子，没有在前m个公共因子之内，即不被前m个公共因子包含。

满足假设：

(3)

称Fi为第i个公共因子，αij为因子载荷，Fi之间相互独立，并且方差为1

(1)Cov(X，Y) 为协方差，是用于衡量两个变量的总体方差，期望值分别为E[X]与E[Y]的两个随机变量X与Y之间的协方差cov(X，Y)定义为：

Cov(X，Y)=E[(X-E[X])(Y-E[Y])]=

E[XY]-E[X]E[Y]

(4)

(2)Var(X)定义为概率密度函数f的二阶矩，即各个误差的平方相加之后除以总数，以此来反映数据分布、零散程度。

设X为服从f的随机变量，E(X)为期望值(平均数μ=E(X))，推导过程如下：

Var(X)=E[(X-μ)2]

Var(X)=Cov(X，X)

Var(X)=E[X2-2XE[X]+(E[X])2]

=E[X2]-2(E[X])2+(E[X])2

=E[X2]-(E[X])2

(5)

2.3 因子分析模型参数的意义

(1)因子载荷的统计意义

已知因子分析模型

Xi=μ+αi1F1+…+αimFm+εi=1…n

(6)

两边同乘以Fj，则：

(7)

FK，Fj是不相关的，且r(FKFj=1)即αij=r(Xi，Fj )。

式(7)表明，因子载荷αik是第i个变量和第j个公共因子的系数。即Xi依赖Fj的权重，当因子载荷的绝对值越大时，变量之间的密切程度越高。

(2)变量共同度的统计意义

变量Xi的共同度是指因子载荷矩阵A中第i行元素的平方和，如下：

(8)

等式两边求方差可得到，如下：

(9)

如式(9)所示，变量Xi的方差由两部分组成：

(3)公共因子方差Fj的统计意义

因子载荷矩阵A中列的平方和记为Sj，则有：

(10)

如式(10)所示，Sj为Fj对Xi的贡献，反映的是同一公共因子Fj对各变量所提供方差贡献的总和，是公共因子重要性的指标。

2.4 演算过程

(1)变量选取

借鉴《港口发展指标体系》与参考文献[4]，考虑数据的可得性，本文选取了4个维度的14个指标构建了港口高质量发展评价指标体系(如表2所示)。 与传统港口发展评价指标体系主要从港口的吞吐能力、吞吐量、泊位个数、岸线长度、泊位水深、港区面积、资产总额等发展规模方面对港口进行评价不同，该评价指标体系从安全便捷、智慧绿色、经济高效、影响带动等4个维度，共选取了14个二级指标进行综合分析，这些指标既体现了新时代港口发展的高质量要求又兼顾了传统港口建设的规模合理性，既体现了港口自身的内在能力又反映了港口的对外影响力，既体现了港口的硬能力又反映了港口的软实力，既有评价发展现状的静态指标更有引领发展趋势的动态指标，完全符合指标体系设计的目的性、科学性、系统性、时效性、可比性、可操作性、定性与定量相结合等原则。

表2 港口高质量发展评价指标体系

(2)数据收集

本文选取了新加坡港、鹿特丹港、上海港、宁波舟山港、青岛港、深圳港以及江苏的苏州港、南京港、连云港港等典型港口作为研究样本；采用历年《中国港口年鉴》《江苏交通年鉴》《国民经济和社会发展统计公报》、各港口官网、交通运输部网站与江苏省交通运输厅网站数据(如表3所示)进行分析。

表3 2018年标杆港口与江苏典型港口发展现状指标一览表

(3)相关性分析

按照因子分析的计算步骤，首先计算相关变量之间的相关性(如表4所示)。

由表4可知：各变量相关性的均值大于0.5，意味着各因子之间具有较大相关性，因子分析的变量共同度较高，即变量的大部分信息被因子吸收，可以进行因子分析。如表5所示，前4个因子的特征值大于1，并且特征值之和占特征值总和的92.23%。因此，提取前4个因子作为主因子。

表4 各变量之间的相关性

表5 因子贡献表

进一步计算得到初始载荷矩阵表，并对载荷矩阵进行旋转以达到简化矩阵；采用具有Kaiser标准化的正交旋转法，得到旋转后的因子载荷表，系数为旋转后的因子负荷系数的估计值(如表6所示)。

表6 经旋转后的因子载荷表

各公因子的因子得分如表7所示。

表7 各港口在公因子中所占比重

3 结论分析及对策建议

3.1 结论分析

(1)相关性分析结果表明，港口竞争力除了与港口影响力之间互有较大相关性之外，这2个重要指标还与另外的7个指标(运输便利化程度、码头新技术应用及自主可控水平、港口物流智能化程度、绿色集疏运比例、港口污染防治水平、集装箱港口作业效率、集装箱码头泊位适应度)具有较大相关性，这些指标可以归结为科技支撑、绿色发展、基础设施等三大方面，而无论是港口竞争力与港口影响力还是与它们密切相关的7个指标，都与科技的研发与应用直接相关。同时，相关性分析还表明，要想提高某项指标的表现值，必须提升一系列相关指标的发展质量，而不是单独提升某项指标的规模数值。

(2)通过因子分析模型所得的4个公因子代表着4个新的影响港口高质量发展的指标，它们是受原14个指标影响的，权重与贡献比例不同，形成了新的4大指标(如表9和表10所示)。分析结果表明：

①第一公因子，数值较大代表着港口在运作过程中运输便利化程度、码头新技术应用及自主可控水平、绿色集疏运比例、专业化泊位的集约化程度均较高，造成的污染小，是综合竞争力强大的高质量港口。位于第一方阵的是新加坡港和鹿特丹港，这两港在物流、新技术、绿色发展以及多式联运等方面都领先其他港口，其次是江苏三港，它们拥有良好的区位优势与地理环境，新时代背景下国家给予了较大的政策扶持，苏州港与南京港更是拥有富裕的经济腹地。

②第二公因子，数值大意味着港口安全程度高、集装箱码头泊位的适应程度高，与腹地经济联系紧密。独占鳌头的是宁波舟山港，该港腹地广阔、设施优良、贸易繁荣；其次是上海港与鹿特丹港，该两港相较于宁波舟山港，差距主要在于港口与腹地的联动性即港口对腹地经济的影响；位于第三方阵即最后方阵的港口中，苏州港和南京港虽然在江苏各港中发展相对较好，但与标杆港口的差距几乎存在于每一方面，而新加坡港在这一因素上的缺陷在于它没有自己专属的货源市场，或者说作为一个自由贸易港，其陆向腹地狭小而海向腹地波动性大——这曾经导致其在与竞争对手(如丹戎帕拉帕斯港)的较量中屈居下风[21]。这是江苏港口需要避免的，也是能够避免的。

③第三公因子，主要反映的是集装箱港口作业效率、集装箱在港作业成本，同时，码头的新技术应用及自主可控水平、码头智能化程度以及港口影响力对这一因素也有不可或缺的影响。首先，这一指标在连云港港、南京港和深圳港等3个港口中体现得最为明显；其次，鹿特丹港、苏州港、青岛港在这一指标上也有不低的比例，这意味着，新时代港口发展过程中大多数港口都在以提高工作效率、降低作业成本、提高智能化程度与科技能力来提升自己的竞争力；最后，上海港、新加坡港、宁波舟山港的比值较小，这意味着它们的吞吐能力已近饱和，暂时没有开拓市场的紧迫性。第三公因子所展示的指标，是港口在发展过程中，为开拓市场、稳定货源以形成独特竞争力所需要的，当港口运作过程中吞吐能力趋于饱和时，这一指标对港口的高质量发展就不那么重要了，此时港口应当及时向高效益的方向转型升级，鹿特丹港在这方面提供了良好的例证与榜样：上世纪90年代后鹿特丹港就宣布不再过分关注吞吐量而优先集中精力满足客户日益增长的个性化需求从而不断提高盈利能力。

④第四公因子，主要反映的是港口自身的运作能力，换言之，它意味着港口的吞吐能力及其对各类货物的处理能力，据此可将新加坡港、鹿特丹港和青岛港划为第一方阵，它们的综合运作能力强，形成了独特优势，吸引了稳定的货源；第二方阵为上海港、宁波舟山港、深圳港、苏州港。可见，港口自身吞吐能力的大小在很大程度上决定了货源的稳定性。

实证分析还表明，江苏港口在大多数指标上不仅全面落后于世界强港新加坡港与鹿特丹港，而且也落后于国内沿海的青岛港、深圳港与同处长三角的上海港、宁波舟山港。

3.2 对策建议

(1)整合资源，积极更新港口基础设施

实证分析表明，港口的基础设施能力水平与港口的竞争力与影响力具有高度的直接相关性，是影响港口发展力极为重要的一环，因为以先进港口设备与营运操作系统为代表的港口基础设施是港口服务能力与服务质量的基础与“硬核”。

要夯实基础、更新设施，必须下更大的力气整合资源，走集约型高质量发展路径。庆幸的是，江苏港口一体化的“启动”健已然按下，江苏港口集团已经开始整合连云港、南京、苏州、南通、镇江、常州、扬州、泰州8市地方国有涉港资产(国企)及省属3家航运企业的部分资源；急迫的是，江苏港口集团内部还有很多资源必须尽快整合，同时还有集团外无锡(江阴)港、盐城港、徐州港、宿迁港、淮安港等5个港口的资源以及沿江岸线上密布的散、乱、小的货主码头资源也需要整合，只有淘汰过剩的低端产能(即“去产能”)，杜绝盲目压价、恶意揽货的同质化“超级”竞争，按照城市与区域经济产业与社会长期发展规划调整优化码头泊位功能与岸线布局，才能集中有限的深水岸线、人力财力等优质资源，积极有序更新江苏港口的基础设施，否则依然会陷入摊大饼式的粗放型发展老路。江苏港口基础设施的更新思路如图1所示。

图1 江苏港口基础设施更新的基本思路示意图

港口的基础设施不仅包括码头泊位、装卸设备、集疏运设施，还包括救助设施、科研院所、人才培养等交通支持保障系统，以及港口营运操作系统。目前，江苏港口集疏运主要还是依靠公路——这既增添了港口城市的交通压力，又加重了区域环境的污染程度。当然，绿色集疏运体系受自然条件等诸多制约，可在部分港口进行改造与新建的示范，如：结合沪苏通铁路的建设实现张家港、常熟港、太仓港铁路进港区；结合南通沿江港区迁建通海港区、通州湾港区规划建设等两大工程一举补齐南通港绿色集疏运体系短板。

(2)集智创新，加快建设特色智慧港口

智能化港口建设是港口未来必然的发展方向，谁能够领先一步智能化港口建设，就意味着他能够在新时代港口竞争中抢占先机，快一步拓展市场，推动港口升级。新加坡港早在上世纪90年代就建成了世界先进的港口贸易网，鹿特丹港也早在上世纪90年代就建成了世界上第一个智能化码头三角洲集装箱码头，上海港洋山四期集装箱码头是世界最大的智能化码头，青岛港也建成了自动化码头，宁波舟山港也拥有多项世界先进的自动化生产线和独创技术，深圳港妈湾智慧港口项目开创了传统散杂货码头升级改造为智慧港口的“中国方案”，该项目拥有世界先进、自主可控的核心技术并实现了良好的综合效益：以比全自动码头建设成本少一半的投资实现了配载效率比人工提升15-20倍、现场作业人员减少80%、综合作业效率提升30%、安全隐患减少50%、碳排放量减少90%、进出口通关效率提升30%以上[7]，由此，招商局港口集团股份有限公司(简称“招商港口集团”)也一跃成为世界一流的国际码头运营商与综合物流服务商。项目中的许多经验与技术很值得江苏港口借鉴；主导深圳港妈湾智慧港口的招商港口集团与江苏港航届一直有良好合作，两大港口集团可以资本为纽带，以交叉持股为手段，强强联合，优势互补。为此，江苏港口集团需要把握机遇，整合利用港航全产业链资源，有效集聚区域内外智力资源，充分发挥江苏软件硬件综合优势，在合作发展中更多地结盟新伙伴，研发新技术，迎合新趋势，累积新动能，激发创新动力，进而形成智慧港口的“江苏方案”(如图2所示)。

图2 江苏特色智慧港口的发展路径示意图

(3)合作共赢，开放推动港腹深度融合

实证分析表明，国内外标杆港口都有充足的货源、发达的集疏运系统以及大量的多式联运业务、密集的航线网络，不但实现了“港为城用”，而且通过这些基础设施与服务项目提高了港口与海向、陆向腹地的连接度与通达性，投射了港口的影响力，提高了港口的美誉度与竞争力，从而奠定了世界强港地位。

借鉴世界强港经验，以资本、产业为纽带，通过产业合作、产权置换、交叉持股、无水港建设、通道共建共享等方式强化与长江经济带中上游地区、长三角一体化伙伴的合作力度，也继续通过区域协作等措施提升与河南、陕西、青海、新疆等内陆省份的人文交流与经贸合作效能，以开放的举措推动与腹地的深度融合发展；同时，在“一带一路”倡议下，以合作共赢、绿色创新等理念，与港航全产业链上其他合作伙伴一起抱团出海，协同发展。