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    基于“海上丝绸之路”的我国沿线港口综合能力评价研究

    时间:2023-04-08 15:15:05 来源:千叶帆 本文已影响

    文/张师

    当今社会发展分化,国际经济不稳定的局势一直在持续,每个国家所面临的发展形势依旧复杂多变[1]。港口作为“21世纪海上丝绸之路”的运输网络组成节点是推动不同地区经济发展的至关重要的可用资源。随着“一带一路”合作战略的持续推进,我国对外贸易往来也逐渐频繁,经济融合与命运共同体的趋势也体现的愈发强烈。但是随着新冠疫情在全球的爆发,我国的港口所面临的形势不容乐观。在全球经济发展受阻的情况下,港口的稳定运营作为调节经济的重要支柱所发挥的作用非常重要。有不少港口外贸吞吐量下降明显;
    也有港口缩减了泊位长度,减少了泊位数量以求缓解外部环境的打击;
    部分港口盲目的投资对效率起到了反作用。港口如何避免资源的浪费,如何有效进行港区的相互借鉴发展等成了现阶段许多港口急需解决的问题。对我国“21世纪海上丝绸之路”的沿线主要港口的综合能力进行合理的评价可以反映出我国港口在对外出口货物以及港区建设中所存在的问题。现有研究港口综合能力评价的方法已经发展得比较成熟,随着时代的推进不同的研究方法也出现了合理的结合。本文以因子分析作为主要的评价方法,对2020年我国“21世纪海上丝绸之路”的沿线主要的十二个港口的数据进行综合评价指数的测算;
    最后通过聚类算法对其进行归类。港口是开展国际贸易的重要枢纽,也为经济的增长提供了推动性的力量。为了给“海上丝绸之路”沿线港口的发展提供参考,本文使用因子分析法,通过所选指标计算出了十二个港口的综合评价得分,并使用聚类分析对得分进行分类。结果表明,这些港口可以规为三类:第一类港口的综合能力最强,但发展潜力欠缺;
    第二类港口的综合能力一般;
    第三类的港口的综合能力最弱,但发展潜力高。最后根据分析的结果提出了相关建议。

    2.1 因子分析

    因子分析主要依靠的是降低位数的方法,首先它找出了原始变量中不同元素的联系,通过一系列的计算,最终用几个新的变量来表示原始变量中的信息结构[2]。具体原理是假设样本总数与指标个数构成了一个原始矩阵,则矩阵的每一列都可以表示为不同样本所对应指标的含义:

    式中u为指标的均值,z代表公共因子,ε 是特殊因子,因子载荷矩阵为A,l是公共因子载荷系数。进行因子分析时要利用主成分法进行对矩阵A进行预估,为了更直观地解释所算出公共因子在现实社会中的含义,减少主观判断的影响,可以使用最大方差法来对公共因子进行因子旋转。在因子旋转之后可以将矩阵中的公共因子表示为原始变量,可以得到最终的因子得分表达式:

    2.2 K-means聚类

    聚类分析是通过空间视角上的多种分类方法来对样本数据进行距离上的描述与统计,根据距离的不同来表示不同数据对聚类中心亲疏的程度。K-means算法的基本原理是,首先首现对原始数据进行处理,其次在空间中选择几个初始聚类中心,随后对离聚类中心最近的点进行归类,算出每个点到聚类中心的距离,在首次操作完成后要更新聚类中心的位置,最后多次迭代直到聚类中心不再更新。每个点到聚类中心的距离为:

    为了能够准确评价沿线港口的综合能力,选取综合评价指标时要可以反映出港口系统的时效性与准确性。在选择指标时要遵循客观性,可比性,和代表性的原则,所以一级指标选择了可以反映出港口生产状况的指标,衡量港口作业能力的指标以及未来港口发展潜力的指标[3]。

    表1 指标选择表

    4.1 因子分析过程

    本文选取十二个“21世纪海上丝绸之路”我国沿线港口进行综合能力评价。在进行因子分析之前要对原始变量中的相关系数和偏相关系数进行检验。普遍认为当KMO大于0.5时可以使用因子分析来进行研究问题。本文的取值为0.657可使用因子分析。在完成检验后采用石图中特征值的陡峭变化程度来进行因子提取。本文在提取了三个公因子后折线开始变得平缓,这就表明三个公共因子已经满足了提取的范围[4],它们用因子1,因子2和因子3来表示。为了更好地体现出所提取的三个因子与指标的解释关系,使用最大方差法对成分矩阵进行旋转,输出结果如下图所示:

    表2 因子旋转后表

    货物吞吐量,外贸吞吐量以及集装箱吞吐量,码头泊位长度,城市GDP,泊位数量,第三产业总值中因子1的载荷绝对值最高,可以由因子1来代表。货物吞吐量增长率和集装箱吞吐量增长率可由因子2进行代表。城市GDP增长率可由因子3来代表。最后根据回归法求出因子得分,利用所提取三个因子的方差累计值算出每个指标的权重算出综合能力得分,最后综合能力评价得分整理如下:

    表3 因子得分及港口综合能力评价得分表

    4.2 结果分析

    从综合能力评价得分的角度来看,这十二个主要港口的综合能力差距相对明显。宁波舟山港等六个港口的综合能力得分是正数,综合实力要高于其他港口,其中宁波舟山港与上海港的综合能力评价得分最高。烟台港等六个港口的综合得分都为负值,综合实力相对较低,在十二个港口中竞争能力较弱。从因子得分的角度来看:上海港的因子1得分最高,表明城市的经济状况成为影响港口综合能力的主要因素;
    因子2得分最高的是福州港与深圳港,这说明它们的港口发展的潜力最大,同时也有四个港口得分居于次位,它们的发展潜力要高于这十二个港口的平均水平,但是有六个港口潜力的得分为负,这就说明这些港口的发展受到了制约。因子3得分为正值的是青岛港等四个港口,这说明它们所在城市的发展潜力巨大,城市的经济发展作为重要的因素也在促进着港口综合实力的提升。当港口的基础设施及自身生产能力一般的情况下,可以更改港口企业在投资时所选择的大环境,调节自身的财务状况以提高港口的综合能力水平[5]。

    4.3 聚类分析

    使用K-means聚类算法对十二个港口的综合能力评价得分进行划分,根据运算结果将所有港口分成三类,根据欧式距离公式可得每一聚类的平均得分,最终将港口分类整理,它们的分类结果以及到聚类中心的距离如下:

    根据聚类的结果可以看出的是,第一类的两个港口拥有最高的综合能力评价得分,因为它们的港口物流规模最大,港口基础设施完善,港口建设用地大,而且拥有所在城市的地理优势,拥有可持续发展的空间。第二类的港口有四个,虽然港口的规模没有第一类的港口那么大,但是第二类的港口在近十年中一直发展平稳,也是所在地区的重要大港。第三类的港口虽然综合能力得分较低,相较于前两类港口有许多地区以及建设资源上的劣势,但是部分港口拥有较大的发展潜力,港口在综合能力的提升方面依然有很开阔的空间。

    表4 聚类表

    本文运用因子分析法对十二个港口进行综合评价指数的测算,其中宁波舟山港的指数最高,综合能力最强;
    泉州港的指数最低,综合能力最弱。用聚类分析将这些港口的综合能力评价指数划分为三个等级。本文提出以下建议:因子综合得分排名高且在第一聚类中的港口它们的基础设施较好,不足的是发展潜力受到了的限制,由于其所在地区的发展已经达到一定的规模,技术水平也趋于稳定,想要提高发展潜力,就要加大港口的体制创新,加强港口各部门间的相互协调以对抗疫情所带来的冲击,将自身的优势辐射到其他港区。重视可持续发展,改良绿色港口作业的衡量等级,在货物运输过程中所造成的污染应设立相关部门进行跟进处理,在经济允许的范围内使用清洁能源的作业机械来进行日常的生产活动,运输车辆和拖轮等相关陆上运输工具可使用电力驱动[6]。第二类港口的指数要低于第一类,但总体发展态势良好,要继续保持,努力将自身的资源优势进一步转化为高质量发展的优势以便成为我国对外贸易港口的中坚力量。第三类港口的指数较低,但有较强的发展潜力,这些港口要重视港口城市的建设,加强港城协调水平,加大高质量人才的引进,提高港口物流系统的优化程度。最后港口间要积极推进物流联盟的形成以减少恶性竞争;
    合理分配资源,避免港口的无效建设;
    采用高效的管理模式进行运营,重视货物吞吐量的变化,发展集装箱业务,完善以港口为中心的国际物流中心的建设;
    在全球经济一体化的大趋势下,以国际市场为导向来提升港口的国际竞争力。

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