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摘 要：针对上海港集装箱码头超负荷运营程度高、范围广的现象，利用上海港6个公用码头及其整体2000—2006年间的面板数据，估计随机前沿生产函数，发现大型机械操作员工的技能、设备管理水平和组织效率这3个因素对技术效率的影响均为正向，且组织效率的影响最大.从港口发展前景来看，应加强生产组织的管理，缩短船舶非生产性停时；提高员工的技能水平和设备管理水平；关注技术效率水平，适时推进潜在生产边界.
关键词：技术效率；SFA；集装箱码头
中图分类号：U656.135；U691 文献标志码：A
Shanghai container terminal efficiency analysis based on SFA
CHEN Chunfang, ZONG Beihua
(School of Transport & Communications, Shanghai Maritime Univ., Shanghai 200135, China)
Abstract： With the phenomenon of serious and broad scope overload in Shanghai container terminals, the board data of 6 public container terminals of Shanghai Port during 2000—2006 is used to estimate the stochastic front production function. Then, 3 factors including the skill of large-scale mechanism operational staff, the device management level and the organization efficiency are found to have forwarding influence to the technical efficiency, and the influence of the organization efficiency is the biggest. From the view of the port’s development, the organization management should be strengthened, the unproductively stopping time of ships should be reduced and the skill of staff and device management level should be improved. The level of technical efficiency should be paid more attention to advance the latent production boundary at the right time.
Key words： technical efficiency; stochastic frontier analysis; container terminal
0 引 言
随着经济全球化的迅速扩张和国际贸易的繁荣，集装箱港口必须时刻审视是否能为客户提供满意服务，以确保竞争优势.当然有时也要通过建新码头或者其他方式扩张港口的生产能力，但在实施前，应了解港口是否已经充分利用现有的生产设施、设备，是否在现有的水平下实现了产出最大化很重要.
随机前沿生产函数(stochastic frontier analysis，SFA)反映在既定技术条件下可实现的最大产量.技术效率是实际产量与最大可能产量的比率，反映现实产出与理论最优产出的差距，其大小反映生产者利用现有技术的有效程度，值介于0到1之间，越接近1，表示技术效率越较高.［1］技术进步可以推进前沿生产面向上移动，技术效率提高则使实际生产点趋近该投入水平下的最大产量.［2］因此，可以用SFA方法来分析集装箱码头的技术效率及其决定因素.本文定义集装箱码头技术效率为：集装箱码头生产企业在整个生产过程，并处在生产技术和经营管理、服务技术稳定使用的情况下所获得的最大生产能力，表示其生产活动接近技术本身规定产出（其生产边界即最大产出）的程度，反映生产者利用现有技术的有效程度.如果集装箱码头生产已经达到技术前沿，为实现产量进一步增长，应该改进技术来向上移动生产函数；如果集装箱码头生产技术效率较低，采用消除效率限制因素的政策措施，也可以实现产量增长.
目前，我国集装箱港口/码头技术效率的研究还很有限，使用单一的DEA法，对影响因素的分析不充分，更没有建立模型进行定量分析［3，4］；而国外虽然对技术效率的影响因素进行分析，但都没有很好地考虑企业内部要素对技术效率的影响.因此，完全有必要使用SFA模型对我国集装箱港口/码头的技术效率进行分析，考察企业内部要素对港口技术效率的影响.
1 上海港集装箱码头的SFA模型
1.1 随机前沿理论模型
目前，BC(1995)模型的应用比较广泛.在BC模型之前，对技术效率的研究不仅仅局限在数值大小的测算及比较上，很多学者开始从影响技术效率的因素进行研究.常用的方法是先估计随机前沿函数，测算出企业的技术效率，再用回归方式对影响因素进行分析，如PITT等先估计每个企业的技术效率，然后分析企业的管理水平、所有权结构等因素对效率的影响，这也是最早的对效率影响因素的分析.方法分2步进行，存在估计的一致性问题，所以通过一次性估计测得技术效率及其影响因素会减少因估计不一致带来的不确定性，提高估算的效率.1995年，BATTESE和COELLI针对这一目的提出BC(1995)模型.将技术效率的分布均值表示为效率影响因素的函数，以此来一次性测算效率及影响因素.模型还考虑了配置效率，即解除对利润最大条件的假设，并使用面板数据.具体如下：Yit=Xitβ+（Vit-Uit)
(i=1，2，…，N；t=1，2，…，T)(1)式中：Yit是第i个企业在t时期的产量；Xit是第i个企业在t时期的k×l维要素投入；β是待估的参数；Vit是随机变量，服从正态分布N(0,σ2v)并独立于非效率变量Uit；Uit是非负随机变量，表示生产的无效程度，假设为非负截尾正态分布并服从N(mit,σ2u).γ=δ2μδ2μ+δ2v=δ2μδ2 (0≤γ≤1)(2)参数γ=1可以得出2个重要性质：一是当δ2v趋向于0时，γ趋向于1，表明生产函数的误差主要来自随机变量U，说明实际产出与可能的最大产出间差距主要来自技术运用效果上的差距（即技术的非有效性）；二是当δ2μ趋向于0时，γ也趋向于0，意味着实际产出与可能的最大产出误差主要来自统计误差.当γ接近于0时，就没有进一步分析的必要；当γ趋近于1时，应作进一步的分析，找出技术应用效果差的原因，可采用模型mit=zitδ(3)式中：zit为p×l维的向量，表示影响经济单元效率的因素，p为影响因素数量.δ是p×l维待估的参数向量.其技术效率及其变化的估计式分别为TEit=E(e-uit)且0≤uit(4)
Tit=TEit/TEit-1-1(5)式中：TEit是第i个企业在t时期的技术效率；Tit是第i个企业在t时期的技术效率变化量即技术效率进步率；uit是随机变量.随机前沿函数会因采用不同的生产函数形式(如C-D函数或TRANSLOG函数等)及不同的统计学假设而异，其主要优势在于：前沿面是随机的，各生产单元无须共用1个前沿面；把误差项进行区分，能更准确地反映实际的技术效率水平；可以对结果进行假设检验.
1.2 模型变量的选择
1.2.1 投入产出变量选择
企业的生产效率、技术效率水平与企业目标密切相关.设定上海港各个集装箱码头的主要目标是投入最小化和产出最大化.由于各个公司的资金投入和产出数据的相对保密性，本文没有将各个公司历年的各种投入和产出以资本的形式作为考虑.现代集装箱港口/码头很大程度上依靠精密的设备和信息技术而非密集的劳动力.首先，选择的企业目标要可以推算出达到现有工艺水平的资产的利用水平以及整个企业的管理质量；其次，由于集装箱港口所面临的竞争越来越激烈，企业实现以最小的投入获得最大的产出的目标变得越来越紧迫；最后，集装箱码头产出的关键是依靠对劳动力、土地和机械设备的有效运用.因此，泊位长度、堆场面积、集装箱桥吊和堆场轮胎吊的数目最适宜作为投入变量.
集装箱港口的吞吐量与码头的设备和服务的需求量密切相关，是评估集装箱港口规模、投资大小和投资水平的重要依据，是最重要和最为广泛接受的港口/码头的生产指标，也是衡量港口生产效率最准确和最容易处理的指标.
因此，本模型采用集装箱吞吐量作为产出变量，而泊位长度、堆场面积、集装箱桥吊和堆场轮胎吊的数目作为投入变量.
1.2.2 影响因素变量选择
影响因素的选择必须直接或间接作用于模型中的投入(如生产技术和经营管理、服务技术水平的发挥)，才能使模型更具针对性和可靠性.技术效率是衡量企业利用技术投入有效程度的1个变量，因此，影响因素的选择必须考虑对2方面的作用，可以用量化指标来衡量且易获得.
码头泊位技术效率的发挥取决于集装箱桥吊和堆场轮胎吊技术效率的发挥，而大型机械司机是集装箱生产一线的直接作用者，不同的操作者可能导致效率水平和服务质量水平差异很大，进而影响大型机械的技术效率发挥.提高机械完好率及中高级职称的技术员工比例可满足其对生产技术效率和服务技术效率的要求.在经营管理和服务技术效率的发挥方面，不仅要考虑其自身管理经营效率，还要考虑其对航运企业的重要程度.船舶在港停时是1个重要指标，能比较合理地反映生产组织效率，用船舶生产性停时占船舶在港停时的比例来衡量其生产组织的效率水平，即经营管理和服务技术水平的发挥.这3个指标在港口企业中有相应的统计，也满足数据易得性的要求.因此，本文将大型机械操作员工中中高级职称所占的比例、机械设备的完好率、船舶生产性停时占船舶在港停时的比例引入模型考察技术效率.
2 上海港集装箱码头技术效率测度
2.1 模型估计结果分析
出于数据的可得性和模型的参数设定的数目，本文选用上海港集装箱码头即公用的集装箱码头SCT(军工路、张华浜、宝山 )，外高桥1期，外高桥2和3期，外高桥4期，外高桥5期及洋山1期为样本对各个港口的生产效率进行评估，并对技术效率的影响因素进行分析.本文数据主要由上海市港口管理局以及各公司的主页提供，可靠性强.
本文估算的范围包括上海港6个公用码头以及它们的整体2000—2006年间的面板数据，见表1.采用COELLI的Frontier Version 4.1程序，用最大似然法来估算式(1)和(3)中的参数β和σ，结果如表2所示.
表1 上海港各公用集装箱码头投入及产出公司
单位年份吞吐量/
万TEU泊位长
度/万m集装箱桥
吊数目/台堆场轮胎
吊数目/台集装箱堆场
面积/万m2中高级职称占
大型机械操作
人员比例/%机械设备
完好率/%生产性停时
占船舶停时
，7分别代表所有公用码头集合，SCT(军工路、张华浜、宝山)，外高桥1期，外高桥2和3期，外高桥4期，外高桥5期及洋山1期.
表2 估计结果变量系数标准差Ｔ值显著水平β048.551.0944.58**β1153.392.8354.11**β29.331.984.72**β31.990.643.12*β40.700.0320.73**δ0-1.7840.645-2.76*δ11.5440.159-9.74**δ2-0.3370.17-3.04*δ3-2.0640.57-3.62**σ225 980.571.0025 853.33***γ10.14×10-76.98×108***log极大似然函数-200.6负的LR单侧检验错误21.392 11注：(1) σ2=σ2u+σ2v，γ=σ2u/σ2；(2) ***表示0.1%的显著水平；**表示1%的显著水平；*表示5%的显著水平；LR为似然比检验统计量，呈混合的Chi-square分布，该检验的约束数为5.
从表2看出，对数生产函数中5个参数的估计结果都是统计显著的，且4个参数估计的显著水平都在1%以上；同时，这些参数的估计与其符号符合，估计结果比较理想，说明本文对前沿生产函数的设定是正确的.在表2中，δ1，δ2和δ3的参数估计都是显著的，可以选择表2的结果作为计算技术效率的依据.
导致上海港集装箱码头水平比较高的因素有很多，从表1的估计结果中可以得出2个重要结论：
（1）γ=1说明在无效率中，导致上海港主要集装箱码头的技术效率不能完全发挥的因素是可以控制的，因此更加说明有必要对技术效率的影响因素进行研究.
（2）δ0=-1.784代表除中高级大型机械操作工人技能水平、设备管理水平和生产组织效率外多个因素对技术效率的影响.δ1=-1.544，δ2=-0.377，δ3=-2.064表明中高级大型机械操作工人技能水平、设备管理水平和生产组织效率对技术效率的提高有正向作用.其中，生产组织效率对技术效率正向作用最大，即船舶生产性停时占船舶停时的比例每上升1%，技术效率就提高2.604%；中高级大型机械操作工人所占比例每提高1%，技术效率将增长1.544%；而设备完好率每提高1%，仅能使技术效率增长0.377%.2.2 上海港集装箱码头的技术效率水平及贡献率
通过COELLI的Frontier Version 4.1程序，本文估算出上海港各集装箱码头的技术效率如表3所示，并且依据Tit=-duitdt得出技术效率的进步率如表4所示.由实证结果发现，上海港集装箱码头的超负荷运营固然有其在投入上增加的原因，但是技术效率进步带来的增长不容忽视，而且这种增长占很大比例.本文利用表5给出具体情况.表3 2000—2006年上海港各集装箱码头技术效率年份全部公用码头SCT外高桥1期外高桥2和3期外高桥4期外表示在吞吐量下降时技术效率下降所占的比例.
由表3～5可发现整个上海港公用集装箱码头的技术效率水平呈现4个特点：（1）上海港技术效率水平整体呈逐年递增趋势，但进步的幅度有所下降，个别码头在波动中增长，如SCT.上海港集装箱码头技术效率的增长率在波动，但整体稳定.（2）上海港集装箱码头的技术效率进步率对其产出增长的贡献较大且比较稳定，每年占30%左右，各码头技术效率进步率的贡献率存在着一定的波动，但整体呈上升趋势，其中，外高桥2和3期的贡献率增长最快，说明上海港集装箱码头吞吐量的增长中技术效率的贡献占很大一部分，表明上海港集装箱码头的发展比较健康.（3）新成立的集装箱码头在刚开始运营的时候技术效率都不高，说明码头企业的人力、物力没得到很好发挥，但经过几年运营，技术效率水平会有所提高，表明码头刚运营时主要靠投资带动技术效率，说明新企业要不断摸索提高技术效率. （4）技术效率在0.85左右时，技术效率的进步非常小，对产量增长的贡献也有限，甚至下降.
3 提高上海集装箱码头技术效率的几点建议
实证研究的结果表明上海港集装码头的增长模式比较合理，但老码头要实现技术效率新的增长比较困难，主要还是增加投入来带动生产前沿的前移，进而增加技术效率，否则，港口的生产能力无法实现大的提高.对于新建的集装箱码头，本文提出几点提高集装箱码头技术效率的建议，以期使集装箱码头企业走上更加健康的发展道路.
(1)加强生产组织管理，缩短船舶非生产性停时.这需要科学合理组织生产，加强各环节的协作，特别需要转到依靠科学技术上来，依靠信息技术改进原有的生产组织.这样不仅可以减少人力、物力的投入，而且可以提高船舶的装卸效率，缩短船舶在港停时.要加强与海关、边防和卫检等系统的协作，解决EDI统一口径的问题.因此，建议加强企业自身信息系统的建设与完善，加强资深业务人员与系统开发和维护人员的合作，系统的开发要尽可能开放，与外部系统衔接转换要到位，为后续开发升级留有空间.
(2)提高员工技能水平.实证研究表明，大型机械操作员工的技能水平对技术效率水平的影响是正面的，且以1.55的比例影响.而影响员工的技能水平的主要是文化教育水平、生产经验、身体素质和技术推广程度.港口企业可通过设立培养机构如建立职业技术学校，或者加强与相关培养机构的联系与合作，根据企业自身的生产特点来培养符合要求的员工；其次，企业应当加强对员工技能水平的考核，定期培训，进行相应的技术推广；再次，还要关注员工的身体健康，合理安排作息，提供1个相对轻松的工作环境.另外，管理员工的技能也非常重要，要加强管理性人才的培养，特别是加强人才的储备工作.
(3)提高设备管理水平.虽然实证研究结果表明设备管理对技术效率水平的提高作用不大，但毕竟有影响.因此，应该注重设备的全过程管理，前期要根据技术上先进和经济上合理的原则做好设备的选择和评价，后期运用故障诊断技术，通过现代化的监测手段，进行状态检测.改变单纯以时间为基础的检修制度，实施以设备实际技术状态为基础的针对性维修体制，加强设备维修活动的经济效益分析，把技术管理同经济管理有机地结合起来.实行设备的全员管理，把操作人员吸引到设备管理中去，把“点检”工作作为维修工作的基础，将维修工作的重点放在日常的保养中，最大限度地防止设备老化，保证设备使用的可靠性，降低停机造成生产损失和企业维修费用，间接提高港口生产效益.
(4)关注技术效率水平，适时推进潜在生产边界.通过实证结果发现，技术效率在0.85左右时技术效率的进步非常小，对产量增长的贡献也非常有限，甚至会使产量下降，此时就不可再单纯依靠原有管理方法的加强来带动，而需要研究新的管理方法和改进生产工艺，在这些得不到突破的前提下，就应该考虑是否通过投资来带动增长.建议企业在不断研究科学管理方法和生产工艺的同时，也要在条件许可的情况下进行科学合理的投资.
参考文献：
［1］BAIRD A J. Port privatization: objectives, extent, process, and the UK experience［J］. Int J Maritime Econ, 2000, 2(3): 177-194.
［2］COTO-MILLAN P, BANOS-PINO J, RODRIGUEZ-ALVAREZ A. Economic efficiency in Spanish ports:some empirical evidence［J］. Maritime Policy & Manage, 2000, 27(2): 169-174.
［3］王春刚, 丁玲. 基于DEA的港口集装箱码头效率分析［J］. 中国水运：学术版， 2006(1): 34-38.
［4］庞瑞芝, 子璇. 我国主要沿海港口的动态效率评价［J］. 经济研究, 2006(6): 92-100.
(编辑 陈锋杰)
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文
关键词：技术效率；SFA；集装箱码头
中图分类号：U656.135；U691 文献标志码：A
Shanghai container terminal efficiency analysis based on SFA
CHEN Chunfang, ZONG Beihua
(School of Transport & Communications, Shanghai Maritime Univ., Shanghai 200135, China)
Abstract： With the phenomenon of serious and broad scope overload in Shanghai container terminals, the board data of 6 public container terminals of Shanghai Port during 2000—2006 is used to estimate the stochastic front production function. Then, 3 factors including the skill of large-scale mechanism operational staff, the device management level and the organization efficiency are found to have forwarding influence to the technical efficiency, and the influence of the organization efficiency is the biggest. From the view of the port’s development, the organization management should be strengthened, the unproductively stopping time of ships should be reduced and the skill of staff and device management level should be improved. The level of technical efficiency should be paid more attention to advance the latent production boundary at the right time.
Key words： technical efficiency; stochastic frontier analysis; container terminal
0 引 言
随着经济全球化的迅速扩张和国际贸易的繁荣，集装箱港口必须时刻审视是否能为客户提供满意服务，以确保竞争优势.当然有时也要通过建新码头或者其他方式扩张港口的生产能力，但在实施前，应了解港口是否已经充分利用现有的生产设施、设备，是否在现有的水平下实现了产出最大化很重要.
随机前沿生产函数(stochastic frontier analysis，SFA)反映在既定技术条件下可实现的最大产量.技术效率是实际产量与最大可能产量的比率，反映现实产出与理论最优产出的差距，其大小反映生产者利用现有技术的有效程度，值介于0到1之间，越接近1，表示技术效率越较高.［1］技术进步可以推进前沿生产面向上移动，技术效率提高则使实际生产点趋近该投入水平下的最大产量.［2］因此，可以用SFA方法来分析集装箱码头的技术效率及其决定因素.本文定义集装箱码头技术效率为：集装箱码头生产企业在整个生产过程，并处在生产技术和经营管理、服务技术稳定使用的情况下所获得的最大生产能力，表示其生产活动接近技术本身规定产出（其生产边界即最大产出）的程度，反映生产者利用现有技术的有效程度.如果集装箱码头生产已经达到技术前沿，为实现产量进一步增长，应该改进技术来向上移动生产函数；如果集装箱码头生产技术效率较低，采用消除效率限制因素的政策措施，也可以实现产量增长.
目前，我国集装箱港口/码头技术效率的研究还很有限，使用单一的DEA法，对影响因素的分析不充分，更没有建立模型进行定量分析［3，4］；而国外虽然对技术效率的影响因素进行分析，但都没有很好地考虑企业内部要素对技术效率的影响.因此，完全有必要使用SFA模型对我国集装箱港口/码头的技术效率进行分析，考察企业内部要素对港口技术效率的影响.
1 上海港集装箱码头的SFA模型
1.1 随机前沿理论模型
目前，BC(1995)模型的应用比较广泛.在BC模型之前，对技术效率的研究不仅仅局限在数值大小的测算及比较上，很多学者开始从影响技术效率的因素进行研究.常用的方法是先估计随机前沿函数，测算出企业的技术效率，再用回归方式对影响因素进行分析，如PITT等先估计每个企业的技术效率，然后分析企业的管理水平、所有权结构等因素对效率的影响，这也是最早的对效率影响因素的分析.方法分2步进行，存在估计的一致性问题，所以通过一次性估计测得技术效率及其影响因素会减少因估计不一致带来的不确定性，提高估算的效率.1995年，BATTESE和COELLI针对这一目的提出BC(1995)模型.将技术效率的分布均值表示为效率影响因素的函数，以此来一次性测算效率及影响因素.模型还考虑了配置效率，即解除对利润最大条件的假设，并使用面板数据.具体如下：Yit=Xitβ+（Vit-Uit)
(i=1，2，…，N；t=1，2，…，T)(1)式中：Yit是第i个企业在t时期的产量；Xit是第i个企业在t时期的k×l维要素投入；β是待估的参数；Vit是随机变量，服从正态分布N(0,σ2v)并独立于非效率变量Uit；Uit是非负随机变量，表示生产的无效程度，假设为非负截尾正态分布并服从N(mit,σ2u).γ=δ2μδ2μ+δ2v=δ2μδ2 (0≤γ≤1)(2)参数γ=1可以得出2个重要性质：一是当δ2v趋向于0时，γ趋向于1，表明生产函数的误差主要来自随机变量U，说明实际产出与可能的最大产出间差距主要来自技术运用效果上的差距（即技术的非有效性）；二是当δ2μ趋向于0时，γ也趋向于0，意味着实际产出与可能的最大产出误差主要来自统计误差.当γ接近于0时，就没有进一步分析的必要；当γ趋近于1时，应作进一步的分析，找出技术应用效果差的原因，可采用模型mit=zitδ(3)式中：zit为p×l维的向量，表示影响经济单元效率的因素，p为影响因素数量.δ是p×l维待估的参数向量.其技术效率及其变化的估计式分别为TEit=E(e-uit)且0≤uit(4)
Tit=TEit/TEit-1-1(5)式中：TEit是第i个企业在t时期的技术效率；Tit是第i个企业在t时期的技术效率变化量即技术效率进步率；uit是随机变量.随机前沿函数会因采用不同的生产函数形式(如C-D函数或TRANSLOG函数等)及不同的统计学假设而异，其主要优势在于：前沿面是随机的，各生产单元无须共用1个前沿面；把误差项进行区分，能更准确地反映实际的技术效率水平；可以对结果进行假设检验.
1.2 模型变量的选择
1.2.1 投入产出变量选择
企业的生产效率、技术效率水平与企业目标密切相关.设定上海港各个集装箱码头的主要目标是投入最小化和产出最大化.由于各个公司的资金投入和产出数据的相对保密性，本文没有将各个公司历年的各种投入和产出以资本的形式作为考虑.现代集装箱港口/码头很大程度上依靠精密的设备和信息技术而非密集的劳动力.首先，选择的企业目标要可以推算出达到现有工艺水平的资产的利用水平以及整个企业的管理质量；其次，由于集装箱港口所面临的竞争越来越激烈，企业实现以最小的投入获得最大的产出的目标变得越来越紧迫；最后，集装箱码头产出的关键是依靠对劳动力、土地和机械设备的有效运用.因此，泊位长度、堆场面积、集装箱桥吊和堆场轮胎吊的数目最适宜作为投入变量.
集装箱港口的吞吐量与码头的设备和服务的需求量密切相关，是评估集装箱港口规模、投资大小和投资水平的重要依据，是最重要和最为广泛接受的港口/码头的生产指标，也是衡量港口生产效率最准确和最容易处理的指标.
因此，本模型采用集装箱吞吐量作为产出变量，而泊位长度、堆场面积、集装箱桥吊和堆场轮胎吊的数目作为投入变量.
1.2.2 影响因素变量选择
影响因素的选择必须直接或间接作用于模型中的投入(如生产技术和经营管理、服务技术水平的发挥)，才能使模型更具针对性和可靠性.技术效率是衡量企业利用技术投入有效程度的1个变量，因此，影响因素的选择必须考虑对2方面的作用，可以用量化指标来衡量且易获得.
码头泊位技术效率的发挥取决于集装箱桥吊和堆场轮胎吊技术效率的发挥，而大型机械司机是集装箱生产一线的直接作用者，不同的操作者可能导致效率水平和服务质量水平差异很大，进而影响大型机械的技术效率发挥.提高机械完好率及中高级职称的技术员工比例可满足其对生产技术效率和服务技术效率的要求.在经营管理和服务技术效率的发挥方面，不仅要考虑其自身管理经营效率，还要考虑其对航运企业的重要程度.船舶在港停时是1个重要指标，能比较合理地反映生产组织效率，用船舶生产性停时占船舶在港停时的比例来衡量其生产组织的效率水平，即经营管理和服务技术水平的发挥.这3个指标在港口企业中有相应的统计，也满足数据易得性的要求.因此，本文将大型机械操作员工中中高级职称所占的比例、机械设备的完好率、船舶生产性停时占船舶在港停时的比例引入模型考察技术效率.
2 上海港集装箱码头技术效率测度
2.1 模型估计结果分析
出于数据的可得性和模型的参数设定的数目，本文选用上海港集装箱码头即公用的集装箱码头SCT(军工路、张华浜、宝山 )，外高桥1期，外高桥2和3期，外高桥4期，外高桥5期及洋山1期为样本对各个港口的生产效率进行评估，并对技术效率的影响因素进行分析.本文数据主要由上海市港口管理局以及各公司的主页提供，可靠性强.
本文估算的范围包括上海港6个公用码头以及它们的整体2000—2006年间的面板数据，见表1.采用COELLI的Frontier Version 4.1程序，用最大似然法来估算式(1)和(3)中的参数β和σ，结果如表2所示.
表1 上海港各公用集装箱码头投入及产出公司
单位年份吞吐量/
万TEU泊位长
度/万m集装箱桥
吊数目/台堆场轮胎
吊数目/台集装箱堆场
面积/万m2中高级职称占
大型机械操作
人员比例/%机械设备
完好率/%生产性停时
占船舶停时
，7分别代表所有公用码头集合，SCT(军工路、张华浜、宝山)，外高桥1期，外高桥2和3期，外高桥4期，外高桥5期及洋山1期.
表2 估计结果变量系数标准差Ｔ值显著水平β048.551.0944.58**β1153.392.8354.11**β29.331.984.72**β31.990.643.12*β40.700.0320.73**δ0-1.7840.645-2.76*δ11.5440.159-9.74**δ2-0.3370.17-3.04*δ3-2.0640.57-3.62**σ225 980.571.0025 853.33***γ10.14×10-76.98×108***log极大似然函数-200.6负的LR单侧检验错误21.392 11注：(1) σ2=σ2u+σ2v，γ=σ2u/σ2；(2) ***表示0.1%的显著水平；**表示1%的显著水平；*表示5%的显著水平；LR为似然比检验统计量，呈混合的Chi-square分布，该检验的约束数为5.
从表2看出，对数生产函数中5个参数的估计结果都是统计显著的，且4个参数估计的显著水平都在1%以上；同时，这些参数的估计与其符号符合，估计结果比较理想，说明本文对前沿生产函数的设定是正确的.在表2中，δ1，δ2和δ3的参数估计都是显著的，可以选择表2的结果作为计算技术效率的依据.
导致上海港集装箱码头水平比较高的因素有很多，从表1的估计结果中可以得出2个重要结论：
（1）γ=1说明在无效率中，导致上海港主要集装箱码头的技术效率不能完全发挥的因素是可以控制的，因此更加说明有必要对技术效率的影响因素进行研究.
（2）δ0=-1.784代表除中高级大型机械操作工人技能水平、设备管理水平和生产组织效率外多个因素对技术效率的影响.δ1=-1.544，δ2=-0.377，δ3=-2.064表明中高级大型机械操作工人技能水平、设备管理水平和生产组织效率对技术效率的提高有正向作用.其中，生产组织效率对技术效率正向作用最大，即船舶生产性停时占船舶停时的比例每上升1%，技术效率就提高2.604%；中高级大型机械操作工人所占比例每提高1%，技术效率将增长1.544%；而设备完好率每提高1%，仅能使技术效率增长0.377%.2.2 上海港集装箱码头的技术效率水平及贡献率
通过COELLI的Frontier Version 4.1程序，本文估算出上海港各集装箱码头的技术效率如表3所示，并且依据Tit=-duitdt得出技术效率的进步率如表4所示.由实证结果发现，上海港集装箱码头的超负荷运营固然有其在投入上增加的原因，但是技术效率进步带来的增长不容忽视，而且这种增长占很大比例.本文利用表5给出具体情况.表3 2000—2006年上海港各集装箱码头技术效率年份全部公用码头SCT外高桥1期外高桥2和3期外高桥4期外表示在吞吐量下降时技术效率下降所占的比例.
由表3～5可发现整个上海港公用集装箱码头的技术效率水平呈现4个特点：（1）上海港技术效率水平整体呈逐年递增趋势，但进步的幅度有所下降，个别码头在波动中增长，如SCT.上海港集装箱码头技术效率的增长率在波动，但整体稳定.（2）上海港集装箱码头的技术效率进步率对其产出增长的贡献较大且比较稳定，每年占30%左右，各码头技术效率进步率的贡献率存在着一定的波动，但整体呈上升趋势，其中，外高桥2和3期的贡献率增长最快，说明上海港集装箱码头吞吐量的增长中技术效率的贡献占很大一部分，表明上海港集装箱码头的发展比较健康.（3）新成立的集装箱码头在刚开始运营的时候技术效率都不高，说明码头企业的人力、物力没得到很好发挥，但经过几年运营，技术效率水平会有所提高，表明码头刚运营时主要靠投资带动技术效率，说明新企业要不断摸索提高技术效率. （4）技术效率在0.85左右时，技术效率的进步非常小，对产量增长的贡献也有限，甚至下降.
3 提高上海集装箱码头技术效率的几点建议
实证研究的结果表明上海港集装码头的增长模式比较合理，但老码头要实现技术效率新的增长比较困难，主要还是增加投入来带动生产前沿的前移，进而增加技术效率，否则，港口的生产能力无法实现大的提高.对于新建的集装箱码头，本文提出几点提高集装箱码头技术效率的建议，以期使集装箱码头企业走上更加健康的发展道路.
(1)加强生产组织管理，缩短船舶非生产性停时.这需要科学合理组织生产，加强各环节的协作，特别需要转到依靠科学技术上来，依靠信息技术改进原有的生产组织.这样不仅可以减少人力、物力的投入，而且可以提高船舶的装卸效率，缩短船舶在港停时.要加强与海关、边防和卫检等系统的协作，解决EDI统一口径的问题.因此，建议加强企业自身信息系统的建设与完善，加强资深业务人员与系统开发和维护人员的合作，系统的开发要尽可能开放，与外部系统衔接转换要到位，为后续开发升级留有空间.
(2)提高员工技能水平.实证研究表明，大型机械操作员工的技能水平对技术效率水平的影响是正面的，且以1.55的比例影响.而影响员工的技能水平的主要是文化教育水平、生产经验、身体素质和技术推广程度.港口企业可通过设立培养机构如建立职业技术学校，或者加强与相关培养机构的联系与合作，根据企业自身的生产特点来培养符合要求的员工；其次，企业应当加强对员工技能水平的考核，定期培训，进行相应的技术推广；再次，还要关注员工的身体健康，合理安排作息，提供1个相对轻松的工作环境.另外，管理员工的技能也非常重要，要加强管理性人才的培养，特别是加强人才的储备工作.
(3)提高设备管理水平.虽然实证研究结果表明设备管理对技术效率水平的提高作用不大，但毕竟有影响.因此，应该注重设备的全过程管理，前期要根据技术上先进和经济上合理的原则做好设备的选择和评价，后期运用故障诊断技术，通过现代化的监测手段，进行状态检测.改变单纯以时间为基础的检修制度，实施以设备实际技术状态为基础的针对性维修体制，加强设备维修活动的经济效益分析，把技术管理同经济管理有机地结合起来.实行设备的全员管理，把操作人员吸引到设备管理中去，把“点检”工作作为维修工作的基础，将维修工作的重点放在日常的保养中，最大限度地防止设备老化，保证设备使用的可靠性，降低停机造成生产损失和企业维修费用，间接提高港口生产效益.
(4)关注技术效率水平，适时推进潜在生产边界.通过实证结果发现，技术效率在0.85左右时技术效率的进步非常小，对产量增长的贡献也非常有限，甚至会使产量下降，此时就不可再单纯依靠原有管理方法的加强来带动，而需要研究新的管理方法和改进生产工艺，在这些得不到突破的前提下，就应该考虑是否通过投资来带动增长.建议企业在不断研究科学管理方法和生产工艺的同时，也要在条件许可的情况下进行科学合理的投资.
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(编辑 陈锋杰)
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文