摘要
港口物流是近百年来被各学者频频提及的热点话题,之所以成为热点,是因为随着经济全球化,港口的发展问题对于经济水平的增长影响越来越大。而经济实力又作为综合国力最重要的体现,进而使得港口物流发展备受关注。从最初对影响港口发展的因素有了初步的认识,到初步建立港口研究的体系,运用多种科学方法对港口物流竞争力进行评价。而后,根据评价结果制定战略,进一步促进港口物流的发展。
宁波舟山港作为国内仅次于上海港的港口,它的港口现状包括优势和存在的问题,对于国内的港口体系研究都有着不一般的参考价值,甚至可以作为一个典型的例子进行研究分析。因此,对宁波舟山港的物流发展现状进行整合分析,并运用相关方法进行竞争力评价分析,提出提高物流竞争力的对策是非常有意义的。
基于此,本文运用物流管理相关理论对该课题展开探究。本文第一部分对港口物流以及因子分析理论进行了界定和阐述,并对重点介绍的因子分析进行详细的概念、步骤叙述。第二部分,从两大方面来介绍宁波舟山港的现状,分别是优势和劣势,优势又分为宁波舟山港的硬实力和软实力;劣势则为宁波舟山港存在的问题,包括集装箱吞吐量有待提高,港口综合服务水平不高和高端服务业落后的问题。第三部分,选取泊位总数、货物吞吐量、港口所在城市GDP总额等9个指标;选取天津港、上海港、深圳港等十个港口。在评价物流竞争力时,建立在因子分析之上,得出当前宁波舟山港存在港口所在城市经济发展水平不足,发展空间不够大,发展潜能挖掘不够的问题。最后一部分,就上述的问题提出相应提高竞争力的可行对策。
关键词:港口物流,物流竞争力,宁波舟山港,因子分析法
一、绪论
(一)选题背景和研究意义
1.选题背景
近百年以来,经济全球化趋势的加快,使得世界各国之间的贸易联系更加紧密。国际航运已经成为近90%国际货物的贸易途径,而港口作为贸易过程中无法缺少的重要平台,承载着各国的货物往来,其地位也日益突出。20世纪后期,随着港口设施的进一步完善,港口物流系统的深入研究,全球港口航运业呈现良好发展势头。
从2003年开始到迄今为止,我国港口不管是集装箱吞吐量还是货物吞吐量均在世界视角下占据首位。在世界十大港口中,有7个港口是出自中国,其中当属上海港遥遥领先。近些年来,“一带一路”倡议的提出为港口物流的发展带来了无限大的想象空间,国家与XX都开始加大关于港口的投资,提出更多与港口物流有关的新政策,港口物流的竞争越发激烈。
当前,我国对于港口竞争力的相关研究依旧处在一个初级阶段,港口竞争力依旧会作为一个热点和重点话题存在于港口物流的发展进程中,如何科学评价港口的竞争力,分析并提出相关的对策,对于国内港口物流未来的发展方向和趋势有着很大的影响。
宁波舟山港成立于2015年9月,由浙江省东部两大深水大港,宁波港和舟山港合并而成,面对经济全球化的趋势,“一带一路”倡议的支持以及研究处于初级阶段的现况,本文旨在借助物流管理的相关理论,分析宁波舟山港的现状,利用因子分析法,对宁波舟山港的物流竞争力进行科学的评价。在此基础上,对于如何提高港口物流竞争力提出了相应的对策和建议,希望能为促进宁波舟山港的进一步发展尽一点绵薄之力,更希望能为国内港口物流的发展提供一些参考价值。
2.研究意义
在研究分析中,本文把研究对象选定为宁波舟山港,剖析其具体发展情况。随后,在评价宁波舟山港的物流竞争力时以因子分析法为主,并提出相应的对策和建议,对于国家、宁波舟山港、个人都具有一定的意义。
关于国家角度,能够促进国内港口物流进一步发展,提升港口竞争力;巩固中国港口在国际市场的地位,促进中国港口物流业进一步扩大市场;对于国内港口物流行业的走向和趋势具有参考价值。
关于宁波舟山港角度,能够明确宁波舟山港现状和自身竞争力情况,更有针对性地提升宁波舟山港的物流竞争力;加强宁波舟山港的国际影响力,提升其在世界港口中的地位;在宏观上了解国内港口物流的发展趋势,并据此来进行战略调整。
关于个人角度,能够提高个人收集和整理数据的能力,增强分析数据结果和活用专业知识的能力;有助于个人了解时事及相关政策,关注热点和重点话题;提升个人学术水平,为更深更多的研究学习打下基础。
(二)国内外研究现状
1.国外研究现状
从国外研究情况看,学者就港口物流发展建立在前人所得研究成果之上,John R.M.Gordon,et al(2005年)认为,应对现有资源融会贯通,就像信息技术、适当投资、港口所处地域位置、XX出台支持政策、自然深水港、港口运作等均被涵盖其中,成为港口物流独有的竞争筹码[1]。而Notteboom,et al(2001年)提出,港口应对自身核心竞争力善于利用,架构出自身独有的竞争优势。这一点,和腹地范畴的拓展相比,其重要性更高[2]。
在研究港口竞争力相关工作开展中,各种评价处理手段被应用其中。김광희、김아롬(2017年)在对釜山港和上海港两港的港口竞争力对比时,基于TOPSIS方法[3]。A Rom Kim(2016年)在对比中国和韩国的港口竞争力时同样应用TOPSIS方法[4]。Bomboma(2019年)应用DEA模型对西非五个战略集装箱港口进行竞争力分析[5]。Hamadou,Seydou,et al(2019年)也是利用数据包络分析法评估非洲陆港的竞争力[6]。NGUYEN, Park,et al(2018年)则基于FCE和熵权TOPSIS法比较韩国和中国主要集装箱码头竞争力[7]。
2.国内研究现状
在1990年时期前后,我国港口体系研究才步入正轨。当然,学者们的研究工作一直在有序推进。关于评价指标选取,杨跃辉、王俊辉(2016年)在指标的确定上把其锁定为营运规模、基础设施和竞争潜力,同时在上海港和宁波舟山港的比较中应用[8]。寻琛、杜向云等(2015年)在实际的分析工作开展中把竞争力评价指标确定为港口码头长度、港口发展潜力、口岸外贸进出口额、泊位数、港口航线数、腹地经济状况、航班密度和外贸货物吞吐量[9]。彭勃、邓剑峰(2017年)在探索新加坡港时,把政策扶持、海洋环境保护、区位优势和人才引进等方面作为突破口[10]。李靖(2014年)明确表示在评价港口物流竞争力时,应严格应用港口基础设施条件、港口物流发展规模、港口自然地理环境和港口城市综合实力这四个一级指标。而这四个指标又可被分解为十五个具体指标,用来对港口物流竞争力综合评价指标体系建设[11]。
关于竞争力的评价方法,祝勇、蔡建飞(2018年)对于港口物流竞争力的评价方法作了一个较为完整的概括,各种评价方法层出不穷。而分析港口物流竞争力方面,以层次分析法和模糊一致性理论为基础的FCE分析模型最具代表性。而因子分析法、熵权TOPSIS法、数据包络分析法(DEA)则在港口物流竞争力评价工作中出现较为活跃[12]。杨跃辉(2020年)在对海南港口物流竞争力探析过程中,主要采取实证研究法,以模糊综合评判-层次分析法(FCE-AHP)为辅助[13]。王豆、翁艳萍(2019年)引入熵权TOPSIS分析法对我国八个主要港口进行物流竞争力评价[14]。郭真、黄家斌(2020年)在对比我国其他港和钦州港的港口物流竞争力时,主要应用因子分析法[15]。周荣虎(2017年)利用因子分析法对我国沿海港口竞争力指标进行评价[16]。宋悦、高鸽等(2018年)在评价研究我国各个区域上市港口物流企业竞争力时,基于因子分析法开展工作[17]。Yikui Mo,Ying Zhao, et al(2018年)基于主成分分析法和DEA建立了DEA算法模型算法进行物流竞争力评价[18]。王钰、纪巧玲等(2019年)整合综合赋权方法着手对多指标综合赋权评价模型研发,把其作为评价物流竞争力的重要工具[19]。Wei Chen(2020年)在评价我国沿海港口竞争力时,主要选用SEM模型[20]。杨丽香(2020年)基于灰色关联度模型对贵港港口物流发展进行研究[21]。
(三)主要内容及研究方法
1.主要内容
围绕着宁波舟山港的物流竞争力评价分析及相应提升策略,把本论文细化为五个部分:
第一部分:主要以对研究背景、研究方法、国内外研究现状、研究意义和研究内容等相关点阐明为主。
第二部分:介绍本文研究主题定义,把因子分析法的应用作为立足点,为港口竞争力的评价分析工作开展夯实基础。
第三部分:介绍和分析宁波舟山港的物流具体情况,把优劣清楚呈现。
第四部分:在宁波舟山港物流竞争力评价和研究工作开展过程中,把因子分析法的应用贯穿其中,得出结论,对症下药制定港口物流竞争力提高的方案。
第五部分:总结本文的研究内容和结论。
2.研究方法
(1)文献分析法
本文主要通过福州理工学院图书馆、国家数字图书馆、中国知网、爱学术、百度文库等网站,来进行有关港口物流竞争力评价的文献的查阅与收集。学习和了解大量国内外学者的学术研究,借鉴相关的理论知识和方法,为更好地开展本课题做铺垫并为课题中所用到相关概念和方法做理论支撑。
(2)实证分析法
通过文献法选取相关的评价指标,收集有关选定港口的指标数据,在归纳数据时以Excel软件为辅。在SPSS软件中填入原始数据开展因子分析工作,细化输出结果,逐一深入分析,得出相关结论。基于这些结论,提出相应的提升策略。
二、相关概念及理论
(一)港口物流
港口物流,特指中心港口城市,把自身硬件环境、港口优势和软件环境深度协调,达到强化巩固港口周边物流活动辐射能力的目的,把货物库存、收集和配送工作中港口的优势充分彰显出来。
港口物流就属于综合物流系统中的一种,其在形式上较为标新立异。它是一条主线贯穿于物流全程,主要作用是让供应链物流系统享受到衍生增值服务及基础物流服务,更好的发挥系统功用性。
(二)因子分析理论
1.基本概念
因子分析最初是由英国心理学家斯皮尔曼提出的,主要用于对学生学业表现是否受智力一般条件或隐性普遍因素作用探究。因子分析法的应用能够很好的排查变量中的隐性代表性因素。把性质相同的变量,归纳到一个因素中,即降维。它在把变量数量适当删减的同时对变量关系进一步确认。
在划分原始变量群组时,把相关性作为主要标准,让低水平兼容不同组内的变量相关性,而高水平收留同一组内的变量相关性。每组变量都可以看作是一个基本结构,它由公共因子代指。
2.基本步骤
因子模型:
(1)确定要分析的原始变量中因子分析适用性程度
因子分析,通俗来讲就是把最典型的因子变量从一干原始变量中提炼出来。对于原始变量的大门,则要以相关性为钥匙开启。所以,在原始输入数据的获取上,因子分析必须依托标准化计算得出,进而使原始变量组成的相关系数矩阵暴露出来。该过程也就是大众熟知的相关分析。原始数据的标准化公式如下:
在把相关性矩阵算出后,要想开展因子分析,其相关系数矩阵的相关系数必须要比0.7数值略大一些。
在适用性核验时,要利用Bartlett测试和KMO测试完成。若是KMO检验值比0.9大的话,那么因子分析为最佳,非常不合适为0.5;不合适为0.6;一般为0.7;合适为0.8所以,0.5阈值以上一般是KMO测试值所得。在因子分析开展时,巴特利特球度检验中的Sig要未达到显著性水平上限。
(2)对公共因子变量开发
在因子分析时,确定因子变量可以从多种方式下手。而主成分分析法以主成分模型为辅助,它的应用较为广泛。主成分分析法在把原始变量往线性迁徙时,主要借助变换坐标的方式,把其加工为一组全新的不相关变量,并命名为主成分。在相关系数矩阵的特征根和其呼应的正交特征向量算出后,把对公共因子的累计贡献率和方差贡献率计算公式列在下方:
对于公共因子个数,在确定上应严格遵守以下几点:第一,特征根必须比一大;第二,主要看因子累积的方差贡献率,累计贡献率大于80%的特征值对应的n个主成分,公共因子的个数就是n 。
(3)利用旋转方法使因子变量具有更好的解释性
命名解释是因子分析中最关键的问题。在计算工作开展过程中,因子负荷矩阵是因子变量分析的前提,它协助因子变量和原变量二者的内在联系浮出水面。对此,给予其全新的命名。但是,因子负荷矩阵普遍解释性不良。在这种情况下,有必要进行因子旋转,使原因子变量更具解释性。
因子旋转的手段也丰富多样,而最大方差旋转是最具代表性的一种。它的应用,可以把每个因子承受的上限变量数量压缩到最小,使该因子解释更加凝练,使其更具解释性。
(4)计算因子得分并进行排序
因子变量确定以后,通过最常用的回归法来计算因子得分,在计算累计贡献率和方差贡献率的基础上得出综合分数,以此为依据排序。综合得分公式呈现在下文:
三、宁波舟山港的物流现状
(一)宁波舟山港的硬实力
在2015年九月时,舟山市和宁波市境内的港口大换血,合二为一重新运行,也就是当今的宁波舟山港。在我国大陆海岸线的中部地区,宁波舟山港坐落在此,其地理位置优越,素有“长江经济带”的南翼之称。在浙江省地域,宁波舟山港是规模最大的港口。它连接我国运输体系和沿海港口,占据要塞位置。在舟山江海联运服务中心中,它是必不可少的媒介,为长江经济提供各种便捷,在舟山江海联运服务中心建设中彰显自我价值。它也是浙江省海洋经济发展示范区和舟山群岛新区建设的重要支撑。
直到2019年,宁波舟山港光是生产泊位,就拥有七百余个。其中,有九十个左右是五万吨级及以上的大型深水泊位;有一百九十个左右是万吨级大型泊位。同年,宁波舟山港被冠上“双11”的美称,其共有11.19亿吨货物吞吐量,长达十余年蝉联全球第一港口之位。当然,宁波舟山港集装箱吞吐量也名列前茅。同年同期,共产下2753万TEU的集装箱吞吐量,成功在全球前三中占有一席之位。同年,宁波舟山港海铁联运业务量成功跨越80万TEU大关,再创历史新高,是我国名副其实的海铁联运第二大港口。在丽水、常州等四条海铁联运线的加入下,海铁联运网络得以成型,其共有数条组团线和十七条海铁联运线,贯穿于50个地级市和15个省区域。宁波舟山港海铁联运业务有了联运网络的助力,其发展如虎添翼,为国内海铁联运提供了一条可行的途径。
(二)宁波舟山港的软实力
“一带一路”倡议的提出为港口物流带来了前所未有的发展,宁波舟山港在积“一带一路”建设中也在发光发热。在第二届“一带一路”国际合作高峰论坛成果清单中,《海丝港口合作宁波倡议》、“一带一路”迪拜站建设项目、16+1贸易指数及宁波港口指数和中印尼港口产业园合作项目的身影均有出现。这为宁波舟山港在国际化方面的软实力取得了很大程度的提升。
港口的软实力高低在港口的精益化和便利化中可以得到真实映射。对于腹地、港口客户的一站式服务,宁波舟山港将全力支持,为其建设高效运输平台、海铁联运信息平台、港外堆场(无水港)云服务平台、水运中转平台等平台提供力所能及的支持,坚持客户第一理念对物流综合服务信息系统构建。与此同时,宁波舟山港还着手推进“集装箱船舶经济航速服务项目”和“集装箱船公司运营合作评价指标体系”。仅仅十二个月,该服务就吸纳了1300艘集装箱船加入其中,航运公司也因此省下了三千万美元的燃料成本,并促进了港口和航运公司之间的合作,提高了码头营运效率。
在智能产品席卷中国大陆的同时,港口的智能化也成为港口软实力的一种体现。2019年,交通运输部把宁波舟山港“港口企业危险品标准化程序的智能管理示范项目”评选为“智能港口示范项目”。同时,成为国内第一个实现集装箱进出口无纸化运营和物流节点可视化的港口。
绿色物流是中国一直在追求的,近年来,绿色物流一直是一个被频繁提及的热点词,它甚至成为可持续发展的指标。宁波舟山港也把绿色化建设作为主打理念。交通运输部负责跟进波港区绿色港口建设项目;两个高压岸电项目也在穿山港区竣工,使全港的高压岸电设施总数达到7个;我国首艘油气双燃料拖船成功下水,环保效果日益明显。
(三)宁波舟山港存在的问题
1.集装箱吞吐量具有较大上升空间
宁波舟山港直到2019年时共有2753万TEU集装箱吞吐量。放眼我国,虽然稳居第二。但是,对比稳居全球领先地位的上海港,宁波舟山港逊色不少。不仅如此,宁波舟山港的集装箱转箱量也不是很理想。通常,在世界级港口集装箱转运箱的数量占港口总吞吐量的30%,而在香港、新加坡和釜山超过30%,而宁波舟山港集装箱转运箱的数量占比不足5%。
2.港口综合服务水平低下
纵观世界各地港口,宁波舟山港的吞吐量一直名列前茅。然而,港口综合服务水平却始终跟不上发展。根据“沿海集装箱港口综合服务评价指标”上海国际航运研究中心编制的指标来衡量一个港口的综合服务水平,包括港口船舶的平均等待时间,船舶操作时间与抵达港口总时间的比例,以及到达港口的船只数量等。数据显示,在港口船舶的平均等待时间上,宁波舟山港指数是上海港的两倍以上;在港口船舶操作时间占抵港总时间比例上,宁波舟山港占比低于80%,而上海港占比接近90%;在港口抵港船舶艘次上,宁波舟山港数量在500~600之间,而上海港数量超过800;最终的综合服务水平得分,宁波舟山港只有73.73,上海港则为81.46。综上可知,宁波舟山港的综合服务水平与世界大港的水平相差较远,无法与其吞吐量的地位相匹配。
3.高端服务业落后
如今,航运的物流、订舱及船舶贸易等服务在宁波舟山港中一应俱全。但是,航运在保险、金融方面的发展却差强人意,宁波市人民代表大会、交通运输研究员周昌林曾表示,宁波舟山港在金融、保险等综合服务能力不强,几乎没有一个单一的冠军在这一服务上。这说明高端航运服务业处于低迷状态,成为制约宁波舟山港发展的重要因素。
四、宁波舟山港物流竞争力评价分析
(一)评价指标选取
影响港口物流竞争力的因子有很多,包括港口自然条件及地理位置、基础设施、生产经营能力、服务水平、腹地经济、物流建设、港口软环境和发展潜力等。本文在国内外各学者研究的基础上[8~11],共确定了二级指标九个,一级指标四个。图4-1呈现的就是宁波舟山港物流竞争力评价指标体系。
表4-1港口竞争力评价指标体系
一级指标 | 二级指标 |
基础设施竞争力 | 泊位总数/个 |
万吨级以上泊位/个 | |
港口生产力水平竞争力 | 货物吞吐量/万吨 |
集装箱吞吐量/万TEU | |
外贸吞吐量/万吨 | |
港口所在城市经济竞争力 | 港口所在城市GDP总额/亿元 |
港口所在城市外贸进出口总额/亿元 | |
港口发展潜力 | 货物吞吐量增速/% |
外贸货物吞吐量增速/% |
基础设施是各学者都普遍关注的指标,代表着一个港口的固有实力,泊位总数,万吨级以上泊位是其中的代表指标;港口生产力水平是最能够直接体现港口生存能力强弱的指标,最具代表性的要属集装箱吞吐量、货物吞吐量和外贸吞吐量;港口所在城市经济竞争力则反映着港口所辐射的区域范围及港口经济腹地的竞争力,最具代表性的要属港口所在城市外贸进出口总额和港口所在城市GDP总额;港口发展潜力是被各学者日益重视的指标,代表着港口未来的发展空间,货物吞吐量增速,外贸货物吞吐量增速使其中的代表指标。
(二)数据收集与整理
本文选取了国内发展前列的10个港口与宁波舟山港开展因子分析工作,其中涉及到日照港,广州港,大连港,上海港,天津港,厦门港,烟台港,青岛港,深圳港,福州港。
在指标确定时,泊位总数、万吨级以上泊位、货物吞吐量、集装箱吞吐量、外贸吞吐量、货物吞吐量增速、外贸货物吞吐量增速数据来源于2020年《中国港口年鉴》,中国港口网、中港网等权威网站;港口所在城市GDP总额,港口所在城市外贸进出口总额数据来源于各个城市的年度公报,数据整理如表4-2所示。
表4-2 原始数据
泊位总数/个 | 万吨级以上泊位/个 | 货物吞吐量/
万吨 | 集装箱吞吐量/万TEU | 外贸吞吐量/万吨 | 港口所在城市GDP总额/亿元 | 港口所在城市外贸进出口总额/亿元 | 货物吞吐量增速/% | 外贸货物吞吐量增
速/% | |
宁波舟山港 | 718 | 190 | 112009 | 2753 | 51283 | 11985.12 | 9170.3 | 7.9 | 3.4 |
上海港 | 1032 | 185 | 71677 | 4330 | 39664 | 38155.32 | 34046.8 | 0 | 0.2 |
广州港 | 558 | 75 | 60616 | 2283 | 14229 | 23628.6 | 9995.8 | 12.6 | 7.4 |
青岛港 | 123 | 87 | 57736 | 2101 | 41993 | 11741.31 | 5923.4 | 6.6 | 7.5 |
天津港 | 189 | 118 | 49220 | 1730 | 27842 | 14104.28 | 7346 | 4.1 | 5.8 |
日照港 | 83 | 71 | 46377 | 450 | 30349 | 1949.38 | 1052.56 | 6 | 2.8 |
烟台港 | 213 | 97 | 38632 | 310 | 14176 | 7653.45 | 2906.83 | 15.8 | 16.2 |
大连港 | 248 | 104 | 36641 | 876 | 16511 | 7001.7 | 4352.8 | 4.3 | 5.9 |
深圳港 | 157 | 75 | 25785 | 2577 | 17829 | 26927.09 | 29773.9 | 2.6 | -4.8 |
厦门港 | 179 | 80 | 21344 | 1112 | 9808 | 5995.04 | 6412.9 | 0.3 | 6.6 |
福州港 | 207 | 66 | 21255 | 354 | 7160 | 9392.3 | 2525.8 | 21.6 | 9.6 |
表格来源:中国港口年鉴2020,中国港口网、中港网等权威网站,2019各城市年度公报
(三)实证过程与结果分析
在进行因子分析之前,需要对原始数据的适用性进行检验。将收集整理好的原始数据输入SPSS软件,在验证原始性数据的适用性时,主要运用Bartlett和KMO。表4-3呈现为输出的KMO和巴特利特检验。
表4-3 KMO和巴特利特检验
KMO和巴特利特检验 | ||
KMO取样适切性量数 | 0.695 | |
巴特利特球形度检验 | 近似卡方 | 81.625 |
自由度 | 36 | |
显著性 | 0 |
根据上表可知,KMO抽样适合度的数量刚好高于0.5,与0.7较为接近;巴特利球形度检验sig所得要比显著性水平低出许多。通过Bartlett和KMO检验得出原始数据支持因子分析应用。
在对原始数据的适用性确认无误后,推进因子分析工作,对公共因子确定得出具体个数。一般来说,公共因子确定把比一大的特征根个数作为依据,或者对特征值的累积方差贡献率观察。公共因子个数等同于累积方差贡献率大于80%的特征值个数对应的个数。表4-4呈现为累计方差贡献率和方差贡献率。
表4-4 总方差解释
初始特征值 | 提取载荷平方和 | 旋转载荷平方和 | |||||||
总计 | 方差百分比 | 累积 % | 总计 | 方差百分比 | 累积 % | 总计 | 方差百分比 | 累积 % | |
1 | 5.2 | 57.773 | 57.773 | 5.2 | 57.773 | 57.773 | 3.145 | 34.947 | 34.947 |
2 | 1.863 | 20.699 | 78.473 | 1.863 | 20.699 | 78.473 | 3.033 | 33.696 | 68.644 |
3 | 1.104 | 12.269 | 90.741 | 1.104 | 12.269 | 90.741 | 1.989 | 22.098 | 90.741 |
4 | 0.4 | 4.442 | 95.183 | ||||||
5 | 0.213 | 2.366 | 97.549 | ||||||
6 | 0.143 | 1.586 | 99.135 | ||||||
7 | 0.04 | 0.444 | 99.579 | ||||||
8 | 0.023 | 0.254 | 99.833 | ||||||
9 | 0.015 | 0.167 | 100 |
表4-4中累计方差贡献率大于80%所对应的数量和特征根比一大的个数,所得均为三。因此,三被确定为公共因子的个数。表中累计至3的方差贡献率为90.741%,数据接近100%,这意味着原始变量的信息能够依托公共因子解释清楚。
在对因子负荷矩阵观察后可得,其筛选出来的公共因子在解释和命名时效果达不到理想水平。所以,最大方差法派上用场。旋转因子负荷矩阵,生成新的成分矩阵,用来解释原因子变量。旋转后的成分矩阵如表4-5所示。
表4-5 旋转后的成分矩阵
1 | 2 | 3 | |
泊位总数 | 0.64 | 0.701 | 0.091 |
万吨级以上的泊位 | 0.855 | 0.345 | -0.103 |
货物吞吐量 | 0.96 | 0.136 | 0.007 |
集装箱吞吐量 | 0.501 | 0.747 | -0.379 |
外贸货物吞吐量 | 0.885 | 0 | -0.338 |
港口所在城市GDP总额 | 0.124 | 0.956 | -0.191 |
港口所在城市外贸进出口总额 | 0.063 | 0.867 | -0.454 |
货物吞吐量增速 | -0.159 | -0.12 | 0.895 |
外贸货物吞吐量增速 | -0.062 | -0.408 | 0.817 |
根据表4-5中的数据得出,对于货物吞吐量、万吨级以上泊位和外贸货物吞吐量因子1承担负荷较大。所以,港口货物吞吐量因子选为因子1。对于港口的集装箱吞吐量、泊位总数、港口所在城市的外贸进出口总额及港口所在城市的GDP总额,因子3承担负荷较大。所以,经济发展水平因子和港口所在城市的物流因子选为因子2。对于外贸货物吞吐量增长率和货物吞吐量增长率因子3承担负荷较大,因子3可命名为港口发展潜能因子。
分别排序、计算综合分数及公共因子得分,利用SPSS软件完成公共因子得分输出工作。计算综合评分所需的各成分得分系数如表4-6所示。
表4-6 成分得分系数矩阵
1 | 2 | 3 | |
泊位总数 | 0.14 | 0.28 | 0.278 |
万吨级以上的泊位 | 0.286 | -0.001 | 0.056 |
货物吞吐量 | 0.372 | -0.101 | 0.081 |
集装箱吞吐量 | 0.055 | 0.203 | -0.04 |
外贸货物吞吐量 | 0.352 | -0.253 | -0.198 |
港口所在城市GDP总额 | -0.131 | 0.434 | 0.131 |
港口所在城市外贸进出口总额 | -0.151 | 0.327 | -0.077 |
货物吞吐量增速 | -0.007 | 0.207 | 0.58 |
外贸货物吞吐量增速 | 0.082 | 0.015 | 0.452 |
计算过程如下:
计算排序结果如表4-7所示:
表4-7 因子得分
F1 | 名次 | F2 | 名次 | F3 | 名次 | F | 名次 | |
上海港 | 0.956 | 2 | 2.130 | 1 | -0.441 | 8 | 1.052 | 1 |
宁波舟山港 | 2.314 | 1 | -0.303 | 5 | 0.100 | 4 | 0.803 | 2 |
广州港 | -0.237 | 7 | 0.959 | 3 | 1.043 | 3 | 0.519 | 3 |
烟台港 | -0.230 | 6 | -0.324 | 6 | 1.624 | 1 | 0.187 | 4 |
福州港 | -0.968 | 10 | 0.084 | 4 | 1.587 | 2 | 0.045 | 5 |
青岛港 | 0.466 | 3 | -0.726 | 10 | -0.347 | 6 | -0.175 | 6 |
天津港 | 0.150 | 4 | -0.393 | 7 | -0.410 | 7 | -0.188 | 7 |
大连港 | -0.272 | 8 | -0.599 | 9 | -0.270 | 5 | -0.393 | 8 |
深圳港 | -1.298 | 11 | 1.077 | 2 | -1.483 | 11 | -0.461 | 9 |
厦门港 | -0.826 | 9 | -0.551 | 8 | -0.641 | 9 | -0.679 | 10 |
日照港 | -0.056 | 5 | -1.354 | 11 | -0.762 | 10 | -0.710 | 11 |
根据表4-7中的结果数据,进行观察和简单的分析,结论如下:
根据港口货物吞吐量因子(F1)可知,宁波舟山港、上海港、青岛港、天津港的得分为正数,其余都为负数。说明国内的大港口在货物吞吐量因子上的表现存在较大差异。而在这四个港口中,宁波舟山港得分占据首位,可见宁波舟山港在货物吞吐量因子上表现得非常出色,几乎无港口与之匹敌,甚至超过了国际大港——上海港,呈现了断层式的超越。
从港口所在城市的物流与经济发展水平因子(F2)上看,上海港、广州港、福州港、深圳港的得分为正数,其余都为负数。上海、广州、深圳得正数是由于本身经济实力强硬,福州则是省会城市加之政策导向扶持,但得分与前三者依旧有着非常大差距。而宁波舟山港的得分为负数,可见宁波舟山港在港口所在城市的物流与经济发展水平因子上表现得并不理想,侧面体现出港口腹地的经济发展稍显不足或是无法很好匹配,
从港口发展潜能因子(F3)上看,宁波舟山港、广州港、烟台港、福州港的得分为正数,其余都为负数。说明国内多数的港口发展呈现了饱和状态,发展空间几乎到了极限。宁波舟山港虽然得分为正数,但是与另外三个港口的得分相差甚远,说明其发展空间并没有很大,在发展潜能上还存在不足,发展潜能还需进一步挖掘,发展空间还需进一步扩大。
从综合得分(F)来看,上海港排名第一,宁波舟山港次之,深圳港、厦门港、日照港排名靠后。说明宁波舟山港在国内的发展数一数二,但是与上海港之间的分数仍有较大差距,可见宁波舟山港与国际大港之间仍有一定的距离。
五、提升宁波舟山港物流竞争力的对策
(一)内强
1.提升港口自身实力
根据宁波舟山港集装箱的吞吐量亟待提升的情况,首先要对现有集装箱码头的基础建设继续投入支持和定期维护,其次要构筑更大的平台,加快实施大湾区建设计划,继续推动梅山岛、象山岛等深水岸线的开发建设。扩大港口业务的辐射范围和实施面积,这对于提升吞吐量是非常有利的。
2.强化港口综合功能
宁波舟山港的综合功能不足主要体现在船舶的服务效率较低,首先需要缩减在岸边需要花费的时间,例如装卸效率,放行时间等,这可以在进一步完善基础设施的基础上优化港口布局,适当调整放行手续来改善,在《2019我国港口企业营商环境报告》中,中国港口协会对于调整港口作业环节和放行手续做了详细的介绍。其次需要提高航次信息的准确度,这需要加快信息平台的建设,实时监测实时反馈,在尽量短的时间内作出调整,减少航次之间可以避免的时间浪费。
(二)转型
1.促进港口、城市、产业融合互动
对于目前宁波舟山港所在城市的物流与经济发展竞争力略显不足的问题,这是港口和城市需要合力来改善的问题。而城市的经济发展亦离不开产业,所以这就需要三方进行融合互动。顺应经济发展方式的转变,港口通过城市的经济支持加强建设,以经济腹地为中心发展相关产业;城市应把现有港口资源灵活整合,促进城市产业转型加快,抑制资源环境短板的消极作用。除此之外,还可以加强与具有强大带动力和影响力的龙头物流企业的合作。如果国内难以落地,可以引进国外具有国际影响力的物流企业,建立良好的战略合作伙伴关系,带动共同进步。
2.发展战略性新兴产业,优化高端产业链
当基建越来越完善的时候,提高港口附加值和含金量就显得尤为重要。面对高端服务发展滞后的问题,可以通过提高科技创新能力,引进港口物流专业人才来发展战略性新兴产业。新能源、新材料、空间技术和海洋经济等领域都是现在备受关注的方面,跟随大方向进行研究,抢占战略制高点。还可以对高端的增值产业链进行优化,在相关的增值服务上投入资金,例如,航运保险、航运金融,将这些增值服务独立出来,形成独立的产业链,从而推动宁波舟山港从原来单一的运输港朝着全能贸易物流港转型。
3.适应港口物流新趋势,加速一体化
加速一体化是一项历久弥新的战略,但其前提是要适应港口物流的新趋势。港口物流新趋势最明显的标志是港口物流的多式联运功能,这也是现代港口物流的主要标志。宁波舟山港可以通过完善内河运输体系建设,进一步对“水-水”集装箱运输体系构建。对江海直达货运业务运行推广,有效延展辐射范畴。并且,从进出口贸易出发,对资源配置功能巩固,新增国际仓储、出口加工、中转、配送等业务。
在此基础上,促进腹地和港口的携手共进,带动舟山港口、宁波港口的经济进步,向国家对外开放要求看齐,积极响应“一带一路”战略,深化“一带一路”沿线区域港口、国家之间的经济联系与合作关系,使宁波港经济圈的国际影响力和竞争力显著提高。
结论
综合上文,宁波舟山港作为中国有代表性的港口,映射国内大部分港口的发展不足之处。现阶段,综合服务水平低下、集装箱吞吐量不高、高端服务业落后等问题均显露在宁波舟山港中,这不仅仅只是一个港口的问题,更反映了国内的发展现状。而通过因子分析法,也非常具象地看到我国排名靠前的港口在货物吞吐量因子、港口所在城市的物流和经济发展水平因子以及港口发展潜能因子上的得分情况,显现出港口所在城市经济发展水平不足,发展空间狭小,发展潜能开发不够等一系列问题。根据这些问题,从两个角度提出了相应的对策,一个方面是内强,顾名思义,就是提升港口自身的实力以及强化港口综合功能;另一个方面是转型,促进港口、城市、产业融合互动,发展战略性新兴产业,优化高端产业链,适应港口物流新趋势,加速一体化。希望这些对策和建议能为促进宁波舟山港的发展和国内港口的发展提供一些参考价值,中国港口物流业也必将越来越好。
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