学校代码： 10254
密 级： 论文编号：
上海海事大学
SHANGHAI MARITIME UNIVERSITY
硕 士 学 位 论 文
MASTER DISSERTATION
论文题目： 我国集装箱港口绩效评价研究 学科专业： 交通运输规划与管理 作者姓名： 徐意靖
指导教师： 袁群 副教授 完成日期： 二0一0年六月
摘 要
随着集装箱运输的日益发展，集装箱港口在当今综合运输网络中已成为不可或缺的重要组成部分。为了在竞争中保持优势，集装箱港口既需要了解哪些因素影响集装箱港口的竞争力，也需要与其他集装箱港口的绩效进行比较，从而便于提出实施战略。
国内外研究港口绩效的方法较多，其研究也取得了一定的成果，尤其是在非参数方法DEA模型的应用上，研究颇多。但早期的研究多采用传统DEA，且往往仅选取少量指标，把复杂的集装箱港口系统过于简单化，且在评价某个决策单元时，指标权重由模型自身优化来确定的，不含任何反映指标权重的偏好信息。这种过于简单的指标选取和决策单元权重的无限制性，会使评价结果不全面有效或者不切实际。
本文依据平衡计分卡的理论基础，从财务、客户服务、内部流程、学习和创新四个角度选取包括员工人数、总资产、净资产收益率、净利润增长比率、作业效率、服务质量、管理水平、协调支持水平、信息化水平、铁路线长度、泊位数、堆场面积、装卸机械数量、航线数、堆场机械数、吞吐量、员工能力、员工积极性、业务学习创新19个指标建立指标体系。并首次将综合模型：平衡计分卡-数据包络分析法（多种）-层次分析法（BSC-DEA（多种）-AHP）引入到集装箱港口绩效评价中。其中，应用DEA C2R模型对财务角度绩效进行评价，应用基于DEA模糊评价模型对客户服务水平角度和学习与创新角度绩效进行评价，应用带独立子系统的DEA模型(C2GS2-ISS)对内部流程角度绩效进行评价。并选择上海、赤湾等十一个集装箱港口相关数据为研究样本，进行模型实践。得出结论：09年盐田港和北海港的综合绩效最令人满意，这主要是得益于港口在抗击金融危机时的积极应对，及时整合港口资源，以及“外贸不足内贸补”等策略和方法。
文章最后将模型进行计算机实现，利用浏览器/服务器（B/S模式）多用户模式，
使得使用者可以方便地使用本文的模型对不同集装箱港口和不同时期的集装箱港口的绩效进行评价，更加方便后人的继续研究和探讨。
关键字：BSC-DEA-AHP，基于DEA模糊评价模型，集装箱港口绩效评价，带独立子系统的DEA模型
I
ABSTRACT
With the development of containerization, container port has been a crucial part of integrated transportation network nowadays. It is very important to know what factors will impact the competitive power of a container port and to compare with the performance of other container port so that we can keep the advantages in the competition of container ports and put forward the strategy.
The traditional DEA model applying to measure the port efficiency in previous researches is proved to be valuable. But in most of them, seldom indexes were choosed which made the complex container ports system be simplified and unpractical. At the same time, indexes weight depended on model itself without preference which made the result unreasonable or impossible what was just the disadvantage of it.
This paper based on BSC theory and choosed nineteen indexes from financial、customers、internal processes、learning and growth what were employees、total assets、return on equity (ROE)、profit growth rate、work performance、quality of service、level of management、level of support、information level、length of railroad、shipping line、load and unload machinery、container berths、 measure of container yard、the machinery of Container yard、container throughput、employee ability、employee motivation and study ability to build indicator system. BSC-DEA（multiple）-AHP was firstly introduced to the performance appraisal of container port logistic system. DEA C2R model was used in the performance appraisal of financial part. Fuzzy evaluation based on DEA model was used in the performance appraisal of customers、learning and growth part. With independent subsystem DEA (C2GS2-ISS) model was used in internal processes part. 11 container port includes Shaghai、chiwan and so on ports with 2009 data were selected to practice the model. It concluded that port of yantian and beihai port had high efficiency scores in 2009 for they integrate resources remarkable when faced economic crisis.
In the end of the paper, the writer design and realize the model by computer and B/S mode was used so that the user and other researchers can do performance appraisal of different container port and different period based on BSC-DEA（multiple）-AHP easily.
II
Xu,yijing(Transportation Planning and Management)
Directed by _Yuan, qun____
KEYWORDS: BSC-DEA-AHP, Fuzzy evaluation based on DEA model, the performance appraisal of container port system, with independent subsystem DEA (C2GS2-ISS) model
III
目 录
第1章
1.1
引言 ...................................................................................................................... 1 论文研究的背景和意义 ...................................................................................... 1 1.1.1 1.1.2 1.2
1.2.1 1.2.2 1.2.3 1.2.4
1.3 第2章
2.1 2.2 2.3
论文研究的背景 ....................................................................................... 1 论文研究的意义 ....................................................................................... 1 绩效评价的指标体系研究 ....................................................................... 2 港口绩效评价指标研究 ........................................................................... 2 港口绩效评价方法研究 ........................................................................... 3 国内外关于港口绩效评价存在的不足 ................................................... 4
国内外关于港口系统绩效评价研究的现状分析 .............................................. 1
论文的研究方法和主要内容 .............................................................................. 4 集装箱港口结构分析 .......................................................................................... 6 集装箱港口环境子系统 ...................................................................................... 6 集装箱港口基础设施子系统 .............................................................................. 6 集装箱港口营运子系统 ...................................................................................... 7 2.3.1 2.3.2 2.3.3
装卸作业系统分析 ................................................................................... 7 集疏运系统分析 ..................................................................................... 10 堆场系统分析 ......................................................................................... 11
2.4 2.5 第3章
3.1
集装箱港口信息子系统 .................................................................................... 13 集装箱港口协调支持子系统 ............................................................................ 13 集装箱港口绩效评价指标体系研究 ................................................................ 14 集装箱港口绩效评价指标因素分析 ................................................................ 16 3.1.1 3.1.2
财务性指标与非财务性指标因素 ......................................................... 16 定量和定性指标描述 ............................................................................. 22 集装箱港口绩效评价指标数据的规范化处理 ..................................... 23 集装箱港口绩效评价指标的标度 ......................................................... 23 平衡计分卡方法的引入 ......................................................................... 24 从财务角度，选取集装箱港口绩效的评价指标 ................................. 24 从客户服务角度，选取集装箱港口绩效评价指标 ............................. 25 从内部流程角度，选取集装箱港口绩效评价指标 ............................. 27
3.2 集装箱港口绩效评价指标的规范化处理和标度 ............................................ 23 3.2.1 3.2.2
3.3 集装箱港口绩效评价指标的选取 .................................................................... 24 3.3.1 3.3.2 3.3.3 3.3.4
IV
3.3.5 3.4
3.4.1 3.4.2
从学习与创新角度，选取集装箱港口绩效评价指标 ......................... 28 集装箱港口绩效评价指标体系建立的原则 ......................................... 28 集装箱港口绩效评价指标体系的建立 ................................................. 29
集装箱港口绩效评价指标体系的建立 ............................................................ 28
3.4.3 集装箱港口绩效评价指标体系的特点 ................................................. 30
第4章 集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究 ................................................ 32
4.1
绩效评价方法和模型的比较分析 .................................................................... 32 4.1.1 4.1.2 4.1.3 4.1.4 4.2
4.2.1 4.2.2 4.3
4.3.1 4.3.2 4.3.3 4.3.4 4.4
4.4.1 4.4.2 4.4.3
平衡计分卡模型的应用 ......................................................................... 32 SC-BSC-SCOR评价模型的应用 ........................................................ 34 AHP-ANN-FCE评价模型的应用 ......................................................... 36 探索图（MEM, Model-exploration map）模型的应用 ..................... 38 DEA模型的引入 .................................................................................... 39 BSC-DEA-AHP 模型的构思和实现 .................................................... 42 集装箱港口财务角度绩效评价 ............................................................. 45 集装箱港口客户服务水平角度绩效评价 ............................................. 47 集装箱港口内部流程角度绩效评价 ..................................................... 48 集装箱港口学习与创新角度绩效评价 ................................................. 49 带有独立子系统的DEA（C2GS2-ISS）模型的引入......................... 50 基于DEA的模糊绩效评价的引入 ....................................................... 51 BSC-DEA（C2R）-AHP模型的改进.................................................. 51
平衡计分卡-数据包络分析法-层次分析法（BSC-DEA-AHP）模型 ........ 39
集装箱港口绩效评价模型BSC-DEA（C2R）-AHP 的实证研究 .............. 45
BSC-DEA（C2R）-AHP模型改进与实证研究 ............................................ 50
4.4.4 集装箱港口绩效评价模型BSC-DEA(多种)-AHP的实证研究 ......... 52
第5章 集装箱港口绩效评价模型的计算机实现与应用 ............................................ 65
5.1
基于WEB的综合评价系统结构设计............................................................. 65 5.1.1 5.1.2 5.1.3 5.2
5.2.1 5.2.2 5.3
5.3.1
客户交互界面模块 ................................................................................. 65 计算模块 ................................................................................................. 65 数据库模块 ............................................................................................. 66 数据库整体设计 ..................................................................................... 69 数据库各分表的描述 ............................................................................. 70 历年集装箱港口绩效评价比较 ............................................................. 71
主题数据库的规划与设计 ................................................................................ 69
集装箱港口绩效评价系统在实践中的应用 .................................................... 71
V
5.3.2 变更港口计算集装箱港口绩效 ............................................................. 72
第6章 结论和展望 ........................................................................................................ 75
6.1
结论 .................................................................................................................... 75
6.2 展望 .................................................................................................................... 75 参考文献 ............................................................................................................................ 77 致 谢 ............................................................................................................................ 80 附录Ⅰ 硕士在读期间发表的论文 ................................................................................... 81 附录Ⅱ 客户服务角度，集装箱港口相关调查问卷 ....................................................... 82 附录Ⅲ 学习与创新角度，集装箱港口相关调查问卷 ................................................... 84 附录Ⅳ 集装箱港口计算模块MATLAB程序.................................................................. 85 附录V 图表目录................................................................................................................ 89
VI
引言
第1章 引言
本章将从论文的研究背景和意义出发，分析国内外对港口绩效的研究现状和不足，并介绍论文的研究思路。
1.1 论文研究的背景和意义
1.1.1 论文研究的背景
绩效是指企业依据顾客的需求在组织运作过程中的劳动消耗与所创造的价值的对比关系。现代绩效的衡量实质是对现代企业服务能力、竞争能力、发展能力的衡量。诚然，在发达国家，绩效研究起步较早。但由于企业活动具有多方性，过程复杂性(采购、运输、存储、保管及供应等)和形成多样性等特点，长期以来，绩效的衡量缺乏行之有效的标准，而且，由于动态性等特征，在选取评价指标和评价方法上，也造成了不少的分歧，至今没有统一的理论模型和方法。反观我国的绩效研究，起步较晚，且我国集装箱港口系统研究也尚不成熟，所涉及的范围较为狭窄，其理论基础也还不完善。同时，随着我国港口产业从完全垄断到放开竞争的发展趋势，如何更好地衡量集装箱港口的绩效，建立统一且能指导实践的理论基础也将成为学者们一个紧迫的课题。
1.1.2 论文研究的意义
随着集装箱运输的发展，现代集装箱港口在当今综合运输网络中作为不可或缺的重要组成部分，港口既是供应链的一个重要环节，同时作为现代运输枢纽，又是供应链三种形态；物流、信息流和资金流的交汇点，集装箱港口更是作为全球物流运输网络中的重要环节，面临着提高服务、降低成本的巨大压力。这迫使集装箱港口当局采取措施，提高港口的经营绩效来满足各方面的要求。一个国家集装箱港口的效率水平和运营绩效在一定程度上反应了这个国家的国际竞争力。为了在集装箱港口竞争中保持优势，既需要了解哪些因素影响港口的竞争力，也需要与其他港口的经营绩效进行比较，从而便于提出实施战略。
1.2
由于单独分析和评价集装箱港口绩效的研究还不多见，为了全面了解国内外相关研究的现状，我们对国内外关于港口系统的绩效评价研究现状进行分析。港口绩效评价的发展历程与评估的内容来看，国内外港口绩效评价的理论研究经历了港口成本辨
1
国内外关于港口系统绩效评价研究的现状分析
引言
别与衡量、绩效衡量内容的研究以及绩效衡量指标与衡量体系研究三个发展阶段。
而国内外关于港口的绩效评价研究主要集中在三大方面，具体包括绩效评价的指标体系、评价指标、评价方法研究。 1.2.1 绩效评价的指标体系研究
绩效评价指标体系研究可划分为基于供应链运作参考模型的评价指标体系SCOR、基于平衡记分卡的评价指标体系和Beamon提出的ROF指标体系三大类。
Bullinger[1]等人用SCOR框架对供应链进行了“自底向上”的绩效评价指标体系；何忠伟等人选择SCOR模型的绩效衡量指标作为基准分析的基础，对流程建立了绩效评价指标体系。SCOR一般用在供应链方面，用在港口上却较为罕见，但也不失为一种思路；
Robert S1 Kaplan[2]等人提出了“平衡记分卡”（Balanced Scorecard 简称BSC）评价指标体系。该体系分别从财务角度、顾客角度、内部过程角度、学习和创新角度建立评价指标体系。近年来，王鹏姬[3]等提出了BSC在物流企业绩效评价中的具体应用，并构造了物流企业绩效的层次分析模型和回归模型，另外还建立了 “3+1”物流企业绩效分析的指标体系；
李占平，孟堏[4]运用平衡记分卡方法建立了港口经营绩效评价指标体系； Beamon提出的ROF体系，从供应链的战略目标入手，通过影响战略目标的几个关键因素建立供应链绩效评价指标体系框架。该体系由三个一级指标构成即资源测度（Resources Measures）、输出测度（Output Measures）、柔性测度（Flexibility Measurement）。
国内外的研究中，以供应链或物流绩效指标体系为主，而港口的绩效评价指标体系至今未有统一的、公认的指标体系。对港口的绩效评价指标研究，往往停留在少数甚至是单一角度的评价指标研究，很少建立起完整有效的指标评价体系。 1.2.2 港口绩效评价指标研究
港口绩效评价指标的研究整体上可以分为定性和定量两类。其中定性指标包括顾客满意度、信息流和物流整合度、供应商绩效和有效风险管理。定量指标又分为两类：一类是基于成本的指标，包括成本、利润和投资回报率；另一类是基于顾客响应的指标，包括满足率、顾客响应时间、等泊时间等。
Lummus[5]等人在描述制定战略供应链计划的七个步骤的同时，从四个方面列举了供应链绩效的主要考核指标即供应方面、过程管理方面、交货运送方面、需求管理方面，共10个基本指标；
Roger教授认为，顾客服务质量是评价整体绩效的最重要手段。Roger教授引用Valerie Zeithaml 等人设计的指标作为绩效评价的指标；
Cullinance K[6]提出了衡量港口绩效的各种指标，并认为港口绩效评价指标中船
2
引言
舶的装卸效率是最重要的指标；
Talley W K发现公路、铁路的发展使得传统意义上的港口腹地不复存在，建议以经济最优吞吐量（economic optimum throughput）为指标衡量港口绩效；
Sachish A用港口的实际吞吐量与最优吞吐量的比值作为衡量港口绩效的指标； Benita[7]从资源、输出、柔性方面建立绩效评价指标。霍佳震等从顾客价值和供应链价值的角度，给出了绩效评价指标，由顾客满意、投入、产出和财务等4个二级指标及23个基本指标组成；
鲍尔索克斯[8]等提出港口企业绩效一般从内部和外部两方面来进行衡量。内部绩效衡量通常从以下五方面来评价：成本、客户服务、生产率指标、资产衡量、质量；外部绩效通常是从客户感觉衡量和最佳实施基准两方面来评价的。
纵观各种研究，无论是定性的还是定量的研究，或者定性与定量相结合的研究，现阶段在港口绩效指标上的研究还是比较薄弱的，多数研究是从单一角度研究港口绩效评价指标，且往往仅从运营角度考虑。然而，港口系统有其特殊性，需要从港口系统各个角度考虑和研究，可惜这样全面性的指标研究甚少，多数却是从评价方法出发选择指标或从单一的角度考虑指标，本末倒置或以偏概全，从而使整个研究缺乏客观性和现实性。
1.2.3 港口绩效评价方法研究
由于港口系统中包含有大量的模糊信息，这些信息很难用常规的方法进行度量和量化；另外本身的特点又决定了面临的决策要追求统筹兼顾、协调平衡和总体优化，这就使港口的绩效评价带有一些定性指标。因此，这就给港口的绩效评价带来一定的难度。国内外不少学者都从不同的角度定性地研究了港口的经营管理和发展的问题，而针对港口绩效评价的定量分析却不是很多。目前，国内外有关港口绩效定量评价方面的研究基本遵循效率评价的两种思路，即需要估计参数的生产函数法和无需估计参数的数据包络分析方法DEA。
Dover A认为对港口绩效的评估是以围绕着建立一个合理的评估体系进行，同时保证评估体系中各评价指标及其权重的代表性、合理性和公正性；
Hayuth Y认为数据包络方法DEA能够从比较全面的角度衡量港口绩效，且不需要预先给定指标的权重，并利用此方法，利用假设数据，对港口的绩效进行了评价，但他仅选用少量指标，应用基本DEA进行评价，使得评价结果与现实相差较远；
Tongzon J L利用真实数据分别对港口的绩效进行了评价，但只是区别了高低效率的港口，没有区分出高效率（效率值等于１）港口之间的差异；
吕永波[9]用包含专家权重的模糊综合评价方法对中国集装箱港口的竞争力进行评价，但需要认为给定指标的权重，难免出现偏颇；
杨华龙，吉阿兵、云俊[10]等也认为由于数据包络分析方法能够处理多投入、多产
3
引言
出的情形，且无需明确地给出投入和产出之间的关系，所以更适于国内港口的效率评价。可惜，并未进行深入的港口指标分析和选取，仅选用简单的指标，并未给出选取这些指标的缘由，从而使评价从评价方法出发而非从评价系统的需要出发，使研究未得到深入；
另外，陈剑等运用SCP产业组织理论的研究方法，分析我国港口产业绩效的整体现状，同时试图构造一个“结构一行为一绩效”的分析框架，为产业现状的科学评价提供服务，但由于只选取了上市公司的数据，所以其分析结果还不能代表产业的结构，而且，研究侧重从宏观上分析，并未给出具体的模型。
王也平运用经济增加值(EVA)对我国港口上市公司进行绩效评价，但EVA依然是会计估计的结果，而且，仅对上市公司的绩效评价也有其局限性。 1.2.4 国内外关于港口绩效评价存在的不足
国内外关于港口绩效评价在评价指标确立方面还没有统一的理论模型和方法；在评价方法的应用方面缺乏权威、科学的应用模型和决策支持数据库模型；缺乏对评价结果的分析和改进方法及模型。
另一方面，国内外关于港口绩效评价，往往选取少量指标，进行简单的绩效评价，将港口这个复杂的大系统过于简单化，或者全面选取指标，却没有合适的定量评价模型或方法进行客观的评价，从而导致评价结果往往与实践相较甚远。
作为港口中重要类型，集装箱港口至今也没有统一的理论模型和方法，国内的相关研究甚至处于起步阶段，需要学者不断填补其中的空白。
1.3
本论文的绩效评价思路是从集装箱港口系统结构入手，研究评价的指标体系，到集装箱港口绩效评价及原型实践研究，并进行模型系统的改进，最后用计算机实现模型，从而更好的应用在实践中。
计算机实现
指标因素选择
模型改进
论文的研究方法和主要内容
指标体系建立
模型建立
图1-1论文的研究思路
4
引言
论文拟采取的研究方法包括理论分析和实证分析，其中理论分析有定性分析和定量分析，定性分析是根据基本的经济学理论原理和逻辑推理原理进行分析论证以得出结论，定量分析是在一定假设条件下建立数学模型，并通过各种数学变换以求解出目标变量或推导出一定函数关系。使用的工具主要包括JAVA语言、MYSQL、MATLAB软件等。其中，
1）在集装箱港口分析研究中，将从集装箱港口各子系统的基本运行流程、系统分布等方面入手。主要运用实证调查分析方法对各系统进行分析建模。本部分的技术关键在于：如何建立通过大量的实证调查分析获得集装箱港口运作的有效信息。
2）在集装箱港口评价指标体系研究过程中，明确原则，利用平衡计分卡以及聚类分析等方法建立指标体系。本部分的技术关键是：如何建立合理有效的指标体系。
3）在集装箱港口绩效评价、原型实践和模型改进研究中，将重点从绩效评价模型建立层面来展开研究，其中，在绩效评价方法中，首先将各种用于绩效评价的模型进行比较选择；选择合适的模型进行构建。然后，对集装箱港口绩效评价结果分析之上，应用DEA模型进行改进，以求得最合理，最拟合现实的评价模型。本部分的技术关键是：如何建立绩效评价模型。
4）在基于绩效评价的集装箱港口的计算机实现中，在已建立的模型基础上，利用数据库和计算机知识，建立智能评价系统。本部分的技术关键是：如何用计算机实现模型。
5
集装箱港口结构分析
第2章 集装箱港口结构分析
从概念可以看出，港口体系实质就是运用现代理念对港口运输中转节点原有定位
的重新定义，是对港口功能的重新认识。即港口的服务不仅有水运货物的装卸、搬运、仓储、简单加工和货运等基本物流业务和功能性服务，还提供进出口报关、货运交易服务、信息服务、物流咨询、金融保险代理等延伸业务和增值服务。
目前集装箱化不但由集装箱船舶港口码头基础设施、装卸设备、铁路和公路等集疏运系统、堆场仓储和检测配送中心、简单加工等构成，而且，还包括进出口保管的提供、货运交易服务、信息咨询服务、保险金融代理服务等相关的延伸业务和增值服务。其目的是尽可能缩短集装箱船舶在港口装卸货物的时间和作业时间，并使得集装箱货物的流通更加通畅合理。所以，整个集装箱港口应当包括：集装箱港口环境子系统、集装箱港口基础设施子系统、集装箱港口营运子系统、集装箱港口信息子系统、集装箱港口协调支持子系统。
2.1
集装箱港口环境子系统是主要由港口自然地理因素决定的港口区位条件和自然地理条件组成。它是港口物流运作的前提和基础，不仅为港口运作提供了基本的作业环境，而且在增强港口物流体系辐射能力、保证船舶顺利进出港等方面有显著作用。它主要包括了港口的区位条件、集装箱港区陆域面积、岸线长度和条件、锚地条件、水文气象地质条件、泥沙潮汐、经济条件等。
2.2
该系统由港口运作所必需的设施、装备组成。该系统为集装箱港口的正常运作提供配套的技术装备和基础设施，是集装箱港口运作的物质基础，是保障港口运作的基础条件。它通过为港口运作提供所必需的航道设施、泊位库场生产设施以及集疏运设施等，从而保证了港口的成功运作。该系统直接影响到港口体系的运作效率和效益高低，是增强港口辐射力和带动作用的关键环节。它主要包括了港口航道设施、前沿码头和泊位数、港口的机械设施（如岸吊、集装箱跨运车、集装箱拖车、龙门吊、叉车等）、港区内的道路设施、前方堆场、后方堆场和空箱堆场等库场生产设施、辅助库场设施以及港口集疏运设施等。一个集装箱港口基础设施的先进程度以及机械化、自动化程度的高低可以影响到整个集装箱港口的其他子系统的效率。
6
集装箱港口环境子系统
集装箱港口基础设施子系统
集装箱港口结构分析
2.3
集装箱港口营运子系统
这是集装箱港口各子系统中最为复杂的一个系统。集装箱港口运营子系统主要包
括：装卸作业系统、集疏运系统和堆场系统。以下是集装箱港口营运子系统的图解：
大 门 集装箱货运站 维修 车间 控制塔 掉头区 编组场/集装箱堆场 编组场/集装箱堆场 后方 堆场 编 前方组场堆场 掉 头 编组场 区 编组场 集集 码头前沿 装装 箱箱 起起岸壁 重重 机 集装箱船 机
图2-1 集装箱港口运营系统
2.3.1 装卸作业系统分析
从图2-1中，我们可以看到，集装箱港口装卸作业系统实际上可以分为泊位系统
和船舶装卸系统两部分。
1）泊位系统的运作流程和分布
当集装箱船舶到港后，首先需要为其安排泊位，然后再配置相应的装卸设备资源以及堆场空间资源或进行集疏运。所以，装卸作业系统分析应当从泊位系统开始。
泊位系统主要包括靠泊设施，船舶信息管理（包括船舶的航线与航行特点等基本
7
集装箱港口结构分析
信息），船舶到离时间管理和泊位分配（包含集装箱装卸桥的分配）和泊位分布管理。其运作流程大致可参考下图：
船 舶 到 港 分岸 选 择 最 泊 位 Y 桥 Y
装配小泊位是否是否 卸 岸等待时可用 空闲 桥 间 N N 船舶到港前先将相关信息发 锚地等待 泊位等待 送给码头，做 好预先准备
图2-2泊位运作流程图
靠泊设施是泊位系统中主要的生产工具。靠泊设施主要包括：
a. 码头岸线，这是主要供来港装卸的集装箱船舶停靠使用的，其长度一般根据
所停靠集装箱船的主要技术参数及有关安全规定而定。
b. 码头岸壁，主要指集装箱船停靠时所需的系船设施。岸壁上一般有系缆桩。 而船舶信息管理、船舶到离时间管理中的信息流以及相关文件，往往由港口相关信息系统和各地船代来交接和实现。
集装箱泊位系统运作的关键在于集装箱泊位的配置，在集装箱泊位数一定的前提下，如何减少船舶的等待时间，同时又能提高集装箱泊位的利用率，一直是困扰国内外学者的一个课题。而且，码头集装箱泊位数的多少是衡量一个集装箱港口规模，决定港口集装箱吞吐量的一个重要指标，对于一个集装箱港口(码头)来说，什么样的集装箱泊位数量才是最合理的呢？一般来说，最理想的情况是港口的全部集装箱泊位始终被使用，而所有的到港船舶不需要等待靠泊就可以直接进港装卸货物，此时集装箱泊位的利用率达到最高。但在实际中，由于船舶到港的随机性以及船型大小(吨位)、再加港口堆存能力、疏运能力以及一些不可预测因素的影响，理想状态是永远达不到的，显然，港口集装箱泊位数越多，则到港集装箱船舶排队等候靠泊的机会就越少。反之，港口集装箱泊位越少，则到港集装箱船舶排队等待靠泊的机会就越多。从经济效益角度来看，一方面，港口集装箱泊位数越多，则港口建设费用和港口运作管理成本就越大，并且盲目地建设过多的集装箱泊位甚至会造成国家岸线资源和经济上的巨大浪费。另一方面，如果集装箱泊位数太少，将导致到港船舶等待靠泊时排队过长，造成船舶和货物的大量积压，这同样会给各方带来经济损失。所以，合理安排集装箱泊位数显得非常重要。
8
集装箱港口结构分析
另外，集装箱泊位系统的分布，一般集装箱泊位长度，宽度和前沿水深见下表，根据港口的具体情况和绩效指标等，将具体决定各港口的集装箱泊位分布情况。
表2-1集装箱泊位长度，宽度和前沿水深情况
船型参数 集装箱船 船长 船宽 m 第一代集装箱船 第二代集装箱船 第三代集装箱船 第四代集装箱船 第五代集装箱船 8500TEU集装箱船 9500TEU集装箱船 10000TEU集装箱船 13000TEU集装箱船 式。
2）船舶装卸系统的运作流程和分布 船舶靠泊后，就将进行装卸作业。
集装箱港口装卸工艺系统是典型的离散事件动态系统，船舶、提箱卡车、送箱卡车到达及机械设备服务时间等参数都是随机的、动态变化。
传统的，根据不同集装箱船型采用不同的装卸船作业，主要有吊上吊下式、滚上滚下式、浮上浮下式。
a. 吊上吊下式，这是集装箱码头装卸工艺中的主要方式，可分为底盘车系统（海陆方式），跨运车系统（麦克逊方式），轮胎式龙门起重机系统，轨道式龙门起重机系统和叉车系统。具体分析如下：
170 225 275 m 25 29 32 吃水 m 8 10-11 11.5-12 12.5 12.7 13 14.5 14.5 13.5 码头参数 泊位长度 泊位宽度 m 206 270 335 355 345 395 410 410 530 m 50 60 65 65 80 85 85 90 100 泊位水深 m -10 -13 -14 -15 -15 -15 -17 -17 -17 294 32.2 285 40 334 42.8 350 42.8 348 45.6 382 54.2 而分布的方式主要有顺岸式分布，突堤式分布，墩式分布，岛式分布和系船浮筒
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集装箱港口结构分析
表2-2吊上吊下式装卸系统运作流程表 装卸工艺系统 运作流程 底盘车系统 岸壁集装箱起重机←→底盘车和牵引车 跨运车系统 轮胎式龙门起重机系统 岸壁集装箱起重机←→跨运车 岸壁集装箱起重机←→集装箱半挂列车(到堆场后，采用轮胎式龙门起重机) 岸壁集装箱起重机←→集装箱半挂列车(到堆场后，采用轨道式龙门起重机) 岸壁集装箱起重机←→叉车 轨道式龙门起重机系统 叉车系统 b. 滚上滚下式，这种方式通过从集装箱船的船首、船尾或船舷的倾斜跳板，用牵引车等装卸机械进行水平装卸，将集装箱连车带箱拖上码头或拖进滚装船。 c. 浮上浮下式，这种方式是通过浮式桥式集装箱起重机与岸上水平装卸机械配合的系统。
另外，国内最新的集装箱船舶装卸模式研究还包括：C甲板（在可以转动的多轮盘支撑的搁架底盘）集装箱集合装卸模式；双小车方式；设有可移动式过渡吊篮的双起升式集装箱装卸桥；基础高架的多台集装箱装卸桥系统方案；桥架可升降式集装箱装卸桥；增设提升机式集装箱装卸桥等模式。这些设施在一定程度上都能提高船舶装卸效率，但是，同时也都存在着成本高，自重大等效益问题，有待进一步探讨。
船舶装卸系统主要分布在码头前沿，而水平搬运机械在码头前沿和堆场之间运作。
2.3.2 集疏运系统分析
集疏运系统主要包括集疏设施、集疏运方式及集疏运管理等。而集装箱集疏设施通常指公路、铁路、机场，港口，货运站等。集疏运方式主要有水路运输（包括过驳运输）、铁路运输、公路运输和航空运输；集疏运管理指对运输计划的制定、组织、协调等。
综合国外主要集装箱港口的集疏运系统特征，有以下几个共性：
1）各个港口所在地理位置不同，集疏运系统往往有所不同，如新加坡港75%以上的货源来自国际海运中转，所以它的集疏运系统的主体为海运；而第一大港鹿特丹港海运占51.33%，驳运占24.46%，铁路占1.75%，公路占14.73%，其他占7.73%。而上海港，公路占了大约80%以上，水路15%，铁路和其他，大约为3%-5%。
2）各个港口集疏运系统均是多种运输方式组合，且有一个较为合理的比例。
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集装箱港口结构分析
3）各个港口集疏运系统遵循高效，低成本，环境保护的发展宗旨，水路转驳比例较高，铁路，公路发挥重要作用。
同时，集装箱集疏运系统具有随机性强（自然条件与客户需求多变）、柔性差（设备作业空间受限制）、设备作业时间不确定、搬运设备之间的协调性要求高等特点。
但是，现今多数港口依然采用简单，可靠的面向作业线的静态调度的模式，致使集装箱集疏运系统的效率达不到额定效率，按照关键设备的额定效率为50-60TEU/H，实际作业中只能达到22-30TEU/H。所以，集装箱集疏运系统还非常有待发展和完善。
集装箱集疏运系统的运作流程如下图。由图中，我们不难发现集疏运是保证港口通畅的基本条件，其网络是以港口和货运中转站（尤其是内陆货运站）为节点，以连接港口和货运站的运输线路为弧所建立的网络。
货主
、 工
厂 、 仓库
、
内
地 运 输码头货运站 货运站 集装箱卡车 运输船舶
火车/集装箱卡车/飞机 驳船 集装箱 堆场 卡车/火车/飞机 接运码头 集疏运系统 装卸系统 运输系统
图2-3集装箱集疏运的运作流程
分析国外先进的集疏运系统，我们不难发现，他们的港区内，往往设有专用铁路线，方便集装箱的在铁路和海运之间的换装，缩短运输时间，减少装卸次数。同时，由于公路成本比较高，国外的集疏运系统中往往不以公路为集疏运系统的主体，但仍然加强公路与港区的衔接，毕竟公路始终是最灵活的集疏运方式。另外，他们内河航道治理比较得法，往往可通过内河航道来进行集疏运。同时，硬件上，国外的货运站中应用一些新型的装卸工具，集装箱装载工具，以保证货运站中的高效，快速。并加强管理，使海关通关，检疫检验等项目，以及进出港区等工作更流畅有效。而且，还不断推行信息化管理，目的也是相同，让整个集疏运能够更快捷有效地运作，从而保证整个港区码头的运作效率。 2.3.3 堆场系统分析
集装箱堆场是集装箱码头系统的重要环节，当前在集装箱运输要求快捷化、节约
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集装箱港口结构分析
化、简单化及标准化的前提下，要求集装箱堆场向自动化、无人化、快捷化方向改进。集装箱堆场的主要作用是为航运公司提供货柜拖运、空箱调运、场内装拆、堆存、修理等现场箱管和储运业务。
1）集装箱堆场的空间布局
集装箱堆场主要分为三个部分：集装箱前方堆场，集装箱后方堆场和空箱堆场。 集装箱前方堆场是指在靠近集装箱码头前沿处，为加速船舶装卸作业，暂时堆放集装箱船直接装卸的集装箱的场地。其作业内容为：当集装箱船到港前，有计划有次序地按积载要求将出口集装箱整齐地集中堆放，卸船时将进口集装箱暂时堆放在码头前方，以加速船舶装卸作业。
集装箱后方堆场是集装箱重箱或空箱进行交接、保管和堆存的场所。有些国家对集装箱堆场并不分前方或后方堆场，而统称堆场。
集装箱空箱堆场是专门办理空箱收集、保管、堆存或交接的场地。它是专为集装箱装卸区或转运站堆场不足时才予设立。这种堆场不办理重箱或货物交接。它可以单独经营，也可以由集装箱装卸区在区外另设。
另外，堆场往往由多个街（BLOCK）组成，每个街有连续的贝位（BAY）组成（一般为40-60个贝位），每个贝位通常包括6-8行（ROW）。堆场的堆高为层数（TIER）。
2）集装箱堆场的运作流程
集装箱堆场运作中，首先谈到的自然是堆场大门。它是集装箱码头的出入口，通过大门交接集装箱、集装箱货物和集装箱货物的各种单据。现今，已经有许多堆场建立了自动化的大门，主要作业流程如下：
a）进场箱作业
对进场的集装箱通过大门时，由地秤自动测定其重量，根据该重量和运输的目的地，靠计算机确定后方堆场内该集装箱应该放置的箱位位置，然后由大门交给卡车司机一张带有箱位号码的门票（SLIP），卡车司机必须按指示的计划把集装箱放在指定的箱位上。
b）出场箱作业
承运人从堆场提取集装重箱时，空卡车到达大门，提交提货单给大门，计算机确定提货单内指定的集装箱的箱位位置，计算最优提箱计划，然后由大门交给卡车司机一张带有箱位号码的门票，卡车司机必须按指示的计划到指定的箱位位置提取集装箱，提取集装箱后，卡车到大门处经审查放行离开堆场。提空箱一般根据单证上的要求与大门已存信息进行发箱。
进入堆场后，堆场作业的方式有底盘车方式、跨运车方式、轮胎式门式起重机方式、轨道式门式起重机方式等，目前最具代表性的是后两种。轮胎式门式起重机方式
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集装箱港口结构分析
是目前世界范围内应用最多的一种模式，使用经验成熟，无论大小港口使用都比较满意。另外，国外还有一些新的堆存方式投入了使用，如轨道场桥方式等。
而堆场的水平运输主要采用跨运车和集卡来完成，有些港口还采用成列拖挂车组或拖挂车上装两层箱的方式，而随着自动化的发展，国外一些先进的港口纷纷采用自动导向车系统（AGV）。
2.4
该系统是指覆盖或辐射集装箱港口以及与集装箱港口运作相关部门或机构的信息支持系统。它利用现代信息技术和通讯技术，保障港口运作相关部门或机构之间的信息传递、处理、存储、加工、统计、分析等功能，使得信息在集装箱港口各个环节交互和传递的畅通、高效、及时和准确，较好地保证港口系统整体的良好运作，为港口的运作提供必要的信息支持。由于集装箱港口的现代化水平往往比较高，集装箱货物也以标准化作业为主导，所以，在集装箱港口中，信息子系统显得比一般港口更加重要，它对港口系统效率的提高、港口管理协调手段现代化的促进、以及管理协调能力的增强等都起到了十分重要的作用。
2.5
该系统主要负责对港口系统运作的管理、监督与协调。它主要由中介代理、港口管理部门和海关联检部门、行业协会、政府监督协调部门等部门组成。该系统为港口未来的发展积极创造良好的政策环境、市场环境。另外，港口协调支持子系统也为整个系统提供法律、制度支持和人才的支持。虽然这个系统相对于前面4个系统显得更加隐形，但它的作用在集装箱港口不断发展的过程中，往往是非常突出和作用显著的。良好的管理、监督和协调，可以让一个集装箱港口系统发挥出应有的效率，并更可持续的发展，它是整个系统的灵魂。
集装箱港口协调支持子系统 集装箱港口信息子系统
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集装箱港口绩效评价指标体系研究
第3章 集装箱港口绩效评价指标体系研究
集装箱港口绩效评价指标，就是在集装箱港口系统中的一系列数据中，选择其中一部分与港口有关的指标来反映整个集装箱港口的情况，以此来推断集装箱港口的运行效率、活力和效益。选择绩效评价指标应遵循以下的一般原则：绩效评价指标应与经营目标相结合；成本-效益原则；及时性原则；相互作用性原则；可比性原则，操作性强原则，客观、系统、全面原则和动态，长期原则。
关于集装箱港口绩效的指标体系研究可以按照评价对象和评价指标的性质这两个角度进行分类。
第一，从评价对象的角度，将已有评价指标体系分为两类：
1）将港口这一运输单位独立出来，作为评价对象的指标体系。这种指标体系通过一些投入、产出指标来考察港口的绩效。例如，Jose Tongzon以及杨华龙、任超、王清斌等的研究都属于这一类。
这种评价指标体系将港口作为一个功能单元从整个港口企业分割出来，虽然能够反应港口本身以及港口企业在业务方面的绩效，但却对于整个港口企业的绩效研究而言，具有较大的片面性；
2）将整个港口企业作为评价对象的指标体系。这类指标体系的基本思想是，港口虽然是港口企业开展业务的主要载体，但是港口是不能单独运作的，它需要港口企业在人力资源、财务、信息， 以及其他多种业务部门的协作之下才能良好经营。因此，应该将对港口的绩效与整个港口企业的绩效评价结合在一起，从整个港口企业的角度评价绩效。例如，陈军飞、许长新、严以新以及庞瑞芝的研究。这种做法不但包含了港口的绩效评价，而且包含了更丰富的信息，有益于客观、科学、全面的考察港口企业的经营效率， 并为港口企业改善经营管理提供更有可行性的建议。
第二，从评价指标的性质来看，将已有评价体系分为三类，分别是单纯从财务的财务指标进行评价；单纯从港口运营能力指标进行评价和从多个角度选取指标。
实际上，对于集装箱港口这样复杂的系统，如果能从各个角度来确立指标，并加以分析，一定会比单纯从运营或者财务上确立指标体系加以分析来的科学，有效。但是，如果从各个角度来确立指标，往往会存在指标体系过于复杂，指标数据难以取得，很难找到合适的模型来进行评价等问题。于是，有人用主成分分析法、因子分析法等做了尝试，希望减少指标个数，从而配合评价模型，得出相关结论，但是由于抽象的范围不能过大，且无论用主成分还是因子分析，多数指标都必须是可定量的，选取指标的本身就存在很多局限性，而且指标经过抽象后，实际意义往往不明确，导致后续的分析存在片面和不完整等问题，难以达到理想的效果。
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集装箱港口绩效评价指标体系研究
也有人仅从投入和产出方面考虑，但在这些研究文献中，几乎所有研究都将货物吞吐量列为产出指标。一些研究还将其他项目列为产出指标，如用户满意度或者港口利润等。对于港口投入指标，主要从资本、劳动和土地三个角度去衡量。其中，资本投入是港口最重要的投入。所以，几乎所有研究都重点强调了资本投入指标。在资本投入项中，码头集装箱泊位长度、起重机数量和集装箱泊位数量是最重要的指标。此外，堆场面积和员工人数等也是较为常用的投入指标。有些研究(Martinez.Burdia,1999)从费用角度考虑港口的投入也是可行的。他们的指标选取可参照下表：
表3-1相关研究中的指标选取 有关研究 Roll and Hayut (1993) 投入指标 人力资源 资本 货物的单一性 Martinez-Burdia (1999) 工资 费用折扣 其他支出费用 Tongzon (2001) 起重机数量 集装箱泊位数量 拖船数量 堆场面积 船舶等待时间 港口员工数 Valentine and Gray (2001) Teng-Fei等 (2003) 泊位总长度 集装箱泊位长度 码头长度 堆场面积 桥式起重机数量 场站起重机数量 跨载机数量 lie-Chienlinlih-An tseng (2005) 集装箱桥吊数量 集装箱泊位长度 集装箱堆场搬运设备的数量 集装箱堆场面积 产出指标 货物吞吐量 服务水平 用户满意度 船舶机具的数量 总货物吞吐量 港口利润 货物吞吐量 船舶工作效率 集装箱数量 总吞吐量 总吞吐量 集装箱吞吐量 15
集装箱港口绩效评价指标体系研究
以上这些指标的选取方法，由于侧重面不同，往往有所偏颇，尽管得出一个或几个方面的结论，而无法对于集装箱港口整体绩效进行科学评价。我们试图找到一个更为全面的方法来分析集装箱港口绩效。由于整个集装箱港口的指标有非常多，为了详细有效地挑选和研究集装箱港口绩效评价问题，我们首先利用平衡计分卡模型关于指标的思考方法，对指标进行详细罗列和选取，再建立标度。最后，构建和完善关于集装箱港口平衡计分卡绩效指标体系。然后，基于这样的指标体系，找出一个更为全面的且可直接可以应用的评价模型或方法。
3.1
集装箱港口绩效评价指标因素与许多其他评价指标体系因素一样，可以分为非财务性指标因素和财务性指标因素、定量指标因素和定性指标因素。 3.1.1 财务性指标与非财务性指标因素
近年来，国内外一些学者对港口绩效评价指标进行了研究。有的将港口营运绩效评估指标大致分为进出港及靠离泊位效率、装卸效率、通关效率等三项，进行港口绩效评估；有的进一步将相关指标细分为众多具体指标；有的将指标分为港湾绩效指标、泊位效率、装卸效率、仓储效率4大类24项加以探讨。也有的，仅选取财务指标进行分析。
实际上，笔者认为，要分析整个集装箱港口这个复杂的大系统，必须同时关注效益即财务方面指标因素和效率即非财务方面指标因素，才能建立完整的绩效评价指标体系，并加以评价。
1）集装箱港口绩效评价财务性指标因素
集装箱港口绩效评价财务性指标因素是指可以反映集装箱港口企业的战略以及执行对于股东利益有所影响的指标因素，这些指标因素可以用财务形式计算出来。集装箱港口企业的主要财务目标涉及盈利、股东价值实现和增长。而一般情况下，测量的指标有: 利润率增长、人员精简、提高员工生产率、提高固定资产周转率、各子系统利润率，资产负债率，净资产回报率和总资产回报率等等。我们经常使用的集装箱港口绩效评价财务性指标因素主要包括：
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集装箱港口绩效评价指标因素分析
集装箱港口绩效评价指标体系研究
表3-2集装箱港口绩效评价财务性指标因素
指标名称 资产负债率 计算公式 资产负债率= 资产总额负债总额100%分析与说明 反映报告期末港口业总体偿债能力和经营风险高低的综合指标 代表了港口的良性经营情况 直接关系到企业的产出效益 经营现金流指集装箱港口现金流量情况 量净额 主营业务成主营业务的所有成本总和 本 总利润 指集装箱港口利润总和 反映港口总体盈利情况，关系到港口的经济效益 主营业务收入 指集装箱港口主营业务的各项收入 反映港口的所得情况，关系到企业的产出规模 反映报告期内港口业投成本费用利 润率 成本费用利润率= 利润总额成本费用总额入产出效率的综合指标 100%其中成本费用总额=营业（销售）成本+营业（销售）费用+管理费用+财务费用+其他业务费用 总资产报酬总资产报酬率= 率 利税总额+利息支出 100% 平均资产总额 反映报告期内港口业全部资产获利能力 其中：平均资产总额为期初资产总额和期末资产总额的算术平均值 净资产报酬 率 净资产报酬率= 反映报告期内港口业全利税总额平均所有者权益100%部资本金的获利能力，其中平均所有者权益为期初所有者权益合计和期末所有者权益合计的算术平均值 17
集装箱港口绩效评价指标体系研究
总资产周转总资产周转率=主营业务收入净额÷平均率 资产总额 反映资产营运状况 主营业务净主营业务净利率=净利润÷主营业务收入利率 权益乘数 净额 反映主营业务获利情况 权益乘数=资产总额÷所有者权益总额=1÷反映偿债能力状况 （1-资产负债率） 净利润增长同期净利润的比值 率 费收情况 指集装箱港口的各项收费情况 反映企业成长情况 通过调查港口的费收情况，可以反应港口经营管理能力和费收系统的合理性和可靠性。 2）集装箱港口绩效评价非财务性指标要素和运作机理识别
相对于财务性指标因素，集装箱港口绩效评价的非财务性指标要素显得更加复杂。集装箱港口绩效评价的非财务性指标要素是指与集装箱港口密切相关，无法用财务数据计算，可以反映集装箱港口经营、顾客和员工情况的指标因素。上文中，我们详细分析了集装箱港口系统结构，认为整个集装箱港口系统应当包括：集装箱港口环境子系统、集装箱港口基础设施子系统、集装箱港口营运子系统、集装箱港口信息子系统和集装箱港口协调支持子系统。
一方面，集装箱港口的非财务性指标要素，我们可以通过分析每个子系统中的非财务性指标要素综合获得，如下表：
表3-3从子系统考虑，集装箱港口绩效评价非财务性指标要素和运作机理 相关指标因素 子系统 集装腹地范围 箱港口环岸线长度 指集装箱港口腹地范围的大小，腹地范围大，说明其硬件设施优良 指集装箱港口岸线总长度，可布置越多泊位岸机 运作机理 境子港口经济情况（港口城市主要比较集装箱港口城市GDP情况，从而反映系统 GDP指标） 综合竞争力排名 一个港口的经济发展程度和货源情况。 反映港口的整体区位经济情况和优势以及营收 18
集装箱港口绩效评价指标体系研究
情况，同时可以反映该港口货源情况。 驳轮数 集装箱港口装卸机械数 机械化水平将直接影响集装箱港口基础设施水平 驳轮是港口重要的生产工具 重要的生产区域。 包括集装箱港口所有陆上面积，直接与客户服务相挂钩，也是客观的硬件指标 指集装箱港口岸吊个数，岸吊多，机械设施好 从负伤人员工作中断时起到伤愈恢复工作或确定为残废之日止，其间的歇工天数（不包括每周休息日和法定节假日）指报告期内职工负伤歇工的天数，反映了港口生产的安全性。 泊位数 指集装箱港口泊位个数，泊位数越多，可同时服务的客户越多，硬件配置越好 集装中介代理企业个数 箱港口协政府监督协调水平 调支反映集装箱港口代理等方便程度，直接反应集装箱港口的软件配置好坏 比较当地港口法律法规规范程度、执法情况、监督机制等 集装堆场面积 箱港陆域面积 口基础设岸吊数 施子歇工天数 系统 持子海关海事联检等口岸相关比较是否具有“一站式”服务、通关时间、海关系统 部门服务水平 直通情况 主要研究是否拥有统一的信息平台情况或相关信息平台使用情况。 集装信息平台情况 箱港口信船舶交通指挥系统自动水比较港口指挥系统的自动化程度，也是客户服务息子平 系统 港口信息化程度 绩效评价的重要环节。 此指标因数主要反映港口的EDI与计算机综合情况 船舶等待时间 泊位等待时间 泊位通过能力 反应船舶等待泊位和装卸的情况 反应泊位占用和利用率情况 指一个泊位在一定时期(通常为一年)内，可靠泊船舶所载集装箱的额定数量，即设计或核定的通 19
集装箱港口绩效评价指标体系研究
最大靠泊能力 船舶在港装卸时间 船舶在港装卸箱数 泊位利用率 运营泊位使用率 过能力。计算单位：万吨(万TEU)／年。 指运营泊位被使用的时间与泊位总时间之比：
泊占K泊.占= 100 % T T泊日比率越高，说明泊位使用次数约多 反映了港口规划的合理性，泊位生产能力的现状及潜力 指泊位最大可靠泊能力 反映船舶在港生产性停泊的情况 指进出港区并经装卸的集装箱数量 反映出静态单一船舶装卸系统的能力 指泊位配置的岸边起重机的数量和效率 反映出静态单一起重机装卸系统的能力，装卸总箱数除以岸边起重机台数 每人工时集装箱作业数 每机工时集装箱作业数 堆场工地使用率 平均每公顷堆场处理量 指集装箱作业箱数与作业工人工时的比值 指集装箱作业箱数与作业机械工时的比值 反映了堆场的空间使用效率 反映了堆场单位处理效率 集装每船装卸箱数 箱港岸边起重机配置率 口运每台起重机装卸箱数 营子系统 堆场周转次数，堆场使用指报告期内堆场（指平均容量）平均堆存货物次量 数 N容= = K库场 Q容T堆存Q堆T日集装箱堆存天数（箱天数） 指报告期内库场内堆存集装箱的数量和堆存天数的总和： nN箱天= QiTi 这个数值越大，说明集装箱堆i1存期约长 进堆场集装箱占装卸量百指进入堆场的集装箱与集装箱装卸量的比值 分比 集装箱集疏占土地使用率 反映了集装箱集疏运系统的生产能力 铁路/公路/航空/过驳转运反映了各种集疏运方式系统的发达水平 20
集装箱港口绩效评价指标体系研究
集装箱量占吞吐量百分比 铁路货车在港停留时间指反映铁路集疏运系统的生产水平 标 港口吞吐能力 反映港口生产能力，这与泊位效率，堆场效率和集疏运效率正相关 集装反映港口生产任务大小的集装箱吞吐量 箱港主要指标 口运通过效率 营子系统 船舶作业安全 货损货差 船舶配载质量 空箱疏运时间 通过效率指一个港口的整体运营效率，它直接决定了船舶在港停留时间，停留时间过长会直接导致船舶无法按计划到达下一个港口，进而延误交货，造成重大损失。 空箱疏运时间决定空箱在码头的滞留时间，将影响到船公司的集装箱利用率和货主对空箱的需求。 船舶配载是指在满足货物装卸和船舶平衡等要求的前提下，为船舶具体航次选配货载。 这将给船公司带来直接的损失，也将直接反应一个集装箱港口的服务水平。 一般用船舶在港作业时的事故率来衡量。 另一方面，集装箱港口作为一个独立的大系统，还具有其本身的一些非财务性指标因素如下：
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集装箱港口绩效评价指标体系研究
表3-4作为独立的大系统，集装箱港口绩效评价非财务性指标要素和运作机理 指标因素 服务态度 运作机理 集装箱港口员工的服务态度影响客户对港口的认可度。该指标是反应船方客户、货方客户、场站和车队客户的共同服务水平指标。 突发问题解决能力 业务流程合理性 一般运用调查表形式，获取客户对港口的满意程度 业务流程的合理性体现集装箱港口经营管理水平。直接反映了港口的业务服务水平。 成本信息及时传递给反映了集装箱港口员工获得的信息情况 一线员工所用时间 员工培训次数 员工建议次数 员工建议被采纳次数 员工学历水平 员工业务专业水平 员工人数 反映了港口员工能力的提高情况 员工的主观能动性和创造力 反映了员工的积极性被调动情况 集装箱港口员工能力指标因素 反映了港口员工业务能力情况 指集装箱港口的员工人数 3.1.2 定量和定性指标描述
我们在描述集装箱港口指标时，也可分为定量（量化）指标和定性（非量化）指标两类，这两类指标考核的内容和侧重的要点均有所不同。具体来说，定量指标用于评价可量化的工作，而定性指标则用于评价不可量化的工作。相对而言，定量指标侧重于评价某项工作的结果，而定性指标则侧重于评价某项工作的过程。
集装箱港口的定量指标又可以分为数量指标和质量指标，是指反映集装箱港口生产经营过程中所达到或已经达到的数量或质量上的要求。它反映现象的总体规模、水平或工作总量，通常用绝对数来表示。集装箱港口的主要定量的指标有：吞吐量，泊位数，库场总面积，利润额，周转次数等等，另外，财务性指标往往都是定量性的指标。
而集装箱港口的定性指标是指反映集装箱港口生产经营过程中所应达到要求，而这种考核标准没办法量化。非财务性指标中的集装箱港口客户服务水平绩效评价指标和学习与创新指标中有许多就是这类的指标。
采用定量指标进行集装箱港口绩效考核时，在明确考核指标的情况下，一般是简
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集装箱港口绩效评价指标体系研究
单明了、较易实施的，量化的考评结果可以在集装箱港口之间或者在其各子系统之间进行比较。但是，在实际操作中，定量指标往往难以合理、有效和科学确定，或者笼统，或者缺乏针对性，或过于静态和单一。 由于集装箱港口系统是一个动态的、综合的系统，如果仅用定量指标进行集装箱港口的绩效考核，恐怕很难全面而科学。
另一方面，采用定性指标进行绩效考核，可以对整个工作进程进行评价，适用的范围较广。但是，在实际操作中，定性指标的评价往往会有考核者的主观倾向，准确度易受影响，被考核者对考核结果的认同和信服感也会受到影响。定性指标数据往往需要预处理。
综上，我们在进行集装箱港口绩效考核时，应当将定量指标与定性指标综合起来考量，将模型建立在这两类指标上，以达到全面，科学的效果。
但是，在考核定性指标的时候，往往因为数据难以选取而使得整个研究难以进行。本文应用专家法、调查问卷法和平衡计分卡原理，对定性指标进行评分和处理，从而保证指标体系建立的完整性和模型应用的可行性。
3.2
3.2.1 集装箱港口绩效评价指标数据的规范化处理
集装箱港口绩效各评价指标的经济意义彼此不同，表现形式也不一样，对评价对象系统的作用趋向也不一致。因此，对于各个指标明确其指标的特性，进行规范化处理是确保进行综合评价的基础。
为了不失一般性，本文对于正指标、逆指标分别给出规范化方法，其中评价指标的基准值可以利用从标杆数据库中获取。
正指标规范化模型：Pi=100 (3-1)
Q(i0)Q(i)集装箱港口绩效评价指标的规范化处理和标度
式中：Pi── 第i个评价指标测算的得分
Q(i) ─第i个评价指标的指标值 Q(io) ──第i个评价指标的基准值
逆指标规范化模型：Pi=100 (3-2)
Q(i)Q(i0)
如果指标本身为定量指标，则视模型的需要，调整单位一致后代入模型使用即可。 3.2.2 集装箱港口绩效评价指标的标度
标度：即对标准的外在形式划分，常常表现为对素质行为特征或表现的范围、强度和频率的规定。绩效指标的标度也就是在绩效标准到基表标准的范围内划分等级。
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集装箱港口绩效评价指标体系研究
本文对于集装箱港口绩效评价指标中一些定性的标度使用在相应的等级标准中进行对应打分，再统计每种评价的人数，比如差评价人数如果为5人，则标度为5。按照每种评价人数代入具体模型使用。本文中一些定性指标将用标度的方法评分后代入模型计算。
3.3
3.3.1 平衡计分卡方法的引入
感谢20世纪90年代Kaplan和Norton以及其他专家学者的研究和努力，平衡计分卡理论大致经历了观察性绩效评价阶段、统计性绩效评价阶段、财务性绩效评价阶段。如今的平衡计分卡模型已经不仅仅局限于成本和利润这些传统指标，还包括创新能力等新指标。把财务指标与非财务指标相结合，能够弥补传统业绩评价体系的不足，并将业绩评价与企业战略发展联系起来。平衡计分法最突出的特点是：将企业的远景、使命和发展战略与企业的业绩评价系统联系起来，它把企业的使命和战略转变为具体的目标和评测指标，以实现战略和绩效的有机结合。平衡计分法主要从四个角度来完成指标选取和绩效评价，即：
财务角度 (我们在股东眼中表现如何?) 顾客角度 (顾客是如何看待我们的?)
内部流程角度 (在哪些方面可以做得更杰出?) 创新和学习角度 (我们能继续改善和创造价值吗?)
值得注意的是，将现代平衡计分卡理论在选取指标时，可以较为全面的运用多维的绩效评价角度选取多样指标，有利于完整刻画复杂的集装箱港口系统，从而使评价更为客观有效。诚然，我们必须关注，并非将其看成是绩效指标的另一种分类方式，它本质上是一种战略管理思想和工具，只有根据统一的企业发展战略分解出来的关键绩效指标才是有效的。
我们决定借鉴平衡计分卡理论基础，运用聚类分析的方法，从财务、顾客、内部流程、创新和学习角度全面选取评价指标。
3.3.2 从财务角度，选取集装箱港口绩效的评价指标
当前在绩效评价指标选择方面，主要有生产法、中间媒介法、资产法、用户成本法、价值附加值法等。但这些方法似乎都不完全适用于从财务角度，选取集装箱港口指标，一方面，我们发现，财务角度，可选取的指标因素非常多，即可单独选取财务性指标因素来评价集装箱港口绩效，也可同时选取财务性和可反映财务相关情况的非财务性指标因素来评价集装箱港口绩效。另一方面，集装箱港口具有其特殊的特点，它即是生产性企业，又是服务性企业，所以在指标选取中应当兼顾两种性质。借鉴BSC
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集装箱港口绩效评价指标的选取
集装箱港口绩效评价指标体系研究
的理论基础，要从财务角度选取指标，我们必须明确在集装箱港口企业股东眼中，如何看待该港口的绩效。我们知道，股东对绩效的看法也是从两方面来考虑：即投入和产出，其中，投入可分为人力投入和物力（资产）投入，于是选取集装箱港口员工人数，作为人力投入，而选取集装箱港口总资产来反映集装箱港口的物力投入。而从财务角度，选取集装箱港口的产出指标时，股东们一般最关心的是集装箱港口的获利能力和成长能力。在反映企业的财务角度的成长能力方面，我们可以直接选用净利润增长率来反映。但集装箱港口的获利能力方面，如果仅选用净利润或者主营业务收入或者资产周转率，似乎都仅能从一个方面来反映港口的获利能力，并非十分理想。
后来，我们从目前最主要的财务综合分析方法：杜邦财务分析法中得到启发，杜邦财务分析体系认为净资产收益率是财务比率中综合性最强、最具有代表性的一个指标，通过对该指标的层层分解，可以将反映企业盈利状况的总资产净利率、反映资产营运状况的总资产周转率和反映偿债能力状况的资产负债率按其内在联系有机结合起来，并可以将这些比率进一步分解为各个会计要素，从而形成一个完整的指标体系。所以，我们认为，可以选用净资产收益率，这个广泛使用在企业经济分析中的指标，来反映集装箱港口的获利能力。于是，我们确定了从财务角度，集装箱港口绩效评价指标如下:
净利润增长率 投入 财务角度，集装箱港口物流绩效评价指标 集装箱港口员工人数 集装箱港口总资产 产出 净资产收益率
图3-1从财务角度，集装箱港口绩效评价指标
3.3.3 从客户服务角度，选取集装箱港口绩效评价指标
从客户服务水平角度来选取集装箱港口的绩效评价指标时，我们从顾客是如何看待集装箱港口绩效这一问题出发，首先需明确集装箱港口的顾客有哪些。
集装箱港口的主要客户可以分为3大群体：
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集装箱港口绩效评价指标体系研究
1） 船公司和船代
指主营海上运输的船舶经营人及其分支机构或代理机构，包括航线联盟、国外大型船公司、国有大型船公司、地方船公司、经营性支线集装箱运输的驳船公司及其分支机构或代理机构等。 2）货主和货代
指通过海运方式从事进出口业务的生产厂家、贸易商和贸易代理。 3） 场站和车队
指接受货主或货代委托，从事集装箱拆装箱以及厂家、场站和码头间陆上运输等业务的企业。
明确了集装箱港口的主要客户，我们不难从他们的角度来考虑可以用于评价集装箱港口绩效的指标。
我们发现无论是船公司、货主货代还是场站车队，集装箱港口的作业效率、服务态度、管理水平，都会直接影响这些客户对集装箱港口的客户服务水平的评价，因为他们最关心的就是一个集装箱港口是否能够高效率作业并拥有良好的服务态度和管理水平。而港口的政府协调和信息化程度也会在相当大的程度上影响客户对集装箱港口的客户服务水平的看法。所以，我们选用作业效率、服务态度、管理水平、政府协调和信息化程度这些指标来评价从客户服务角度，集装箱港口绩效。显然，作业效率、服务态度、管理水平、协调支持程度和信息化程度这些指标都是定性指标，且每个指标都包含了多个因素，为了便于后续更客观的评价，我们将每个指标做以下因素分解，使得整个评价更加合理有效。其中，特别需要指出的是，协调支持程度和信息化程度可以直接分解为集装箱港口协调支持子系统与集装箱港口信息子系统中的指标因素，而作业效率，服务态度和管理水平可以分解为集装箱港口营运子系统和集装箱港口的其他非财务性因素中的一些指标因素。
表3-5客户服务角度，集装箱港口指标因素
指标 协调支持程度 指标因素 中介代理企业个数 政府监督协调水平 海关海事联检等口岸相关部门服务水平 信息化程度 信息平台情况 船舶交通指挥系统自动水平 港口信息化程度 作业效率 通过效率 26
集装箱港口绩效评价指标体系研究
空箱疏运时间 船舶配载质量 港口等泊时间 服务质量 货损货差 船舶作业安全 拖轮引航服务水平 管理水平 服务态度 突发问题解决能力 费收情况 业务流程合理性 3.3.4 从内部流程角度，选取集装箱港口绩效评价指标
从内部流程角度，考虑集装箱港口绩效，我们还是从在哪些方面可以做得更杰出问题出发。我们发现内部流程角度，实际上考察的是集装箱港口的营运绩效。从上文的第二章第三节，我们知道集装箱运营系统实际上可以分为三个相对独立的系统：装卸作业系统、集疏运和堆场。而要从内部流程角度，也就是从营运角度选取集装箱港口绩效指标，所选指标体系，必须能够反映出装卸作业系统绩效、集疏运绩效和堆场绩效才能够全面地从内部流程角度，评价集装箱港口的绩效。从而，我们分别从装卸作业系统、集疏运系统和堆场系统三个方面来选取指标。
首先，我们寻找装卸作业系统的评价指标。我们从如何让装卸作业做得更杰出这个问题出发，通过研究集装箱港口装卸作业系统，发现：集装箱港口在装卸作业系统方面，投入的最主要的是装卸机械、泊位数等，如果一个集装箱港口投入的装卸机械、泊位数越少，而产出的吞吐量越大的话，这个港口的装卸作业做得就越杰出。所以，我们选用装卸机械、泊位数和吞吐量作为候选指标。
其次，我们寻找集疏运的评价指标。同样通过如何让集疏运做得更杰出问题，通过研究集装箱港口的集疏运发现，集装箱港口在集疏运中，主要投入铁路线、航线数。而如果一个集装箱港口投入的铁路线、航线数越少，而产出的集装箱吞吐量越大的话，这个港口的集疏运绩效越好，所以，铁路线长度、航线数和吞吐量作为候选指标。
最后，我们寻找堆场绩效的评价指标。经过同样的思考过程，我们发现，在堆场中，主要投入的是堆场面积，堆场机械（跨运车、集卡等）数量，如果集装箱港口投入的堆场面积、堆场机械数量少，而吞吐量大的话，这个港口的堆场绩效杰出。所以，我们选用堆场机械数、堆场面积和吞吐量作为候选指标。
这里需要特别指出的是，三个系统中，也许还存在着其他可以作为候选指标的指
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集装箱港口绩效评价指标体系研究
标因素，但是本文选取的是最直接和最具代表性的指标因素，且作为一个完整的系统，各指标因素间也必然存在着相互制衡，即使有些指标因素也会影响港口的绩效，但是理性的集装箱港口企业决策者，不会让那些指标因素与本文中所选指标因素有非常大的不均衡。
最后，我们决定选取：装卸机械、泊位数、铁路线、航线数、堆场面积、堆场机械数以及吞吐量作为从内部流程角度，集装箱港口绩效评价指标。 3.3.5 从学习与创新角度，选取集装箱港口绩效评价指标
从学习与创新角度，我们考虑如何改善和创造价值，很显然，这与员工能力、员工积极性、业务学习创新紧密相关。而且，我们从学习与创新角度，评价集装箱港口绩效的目标就是：提高员工能力、调动员工积极性、加强业务学习创新。所以，可以选取员工能力、员工积极性和业务学习创新作为学习和创新角度，集装箱港口绩效指标。但由于这三个指标包含了较多的指标因素，所以，我们结合上节的非财务性指标因素，可以做指标的因素分解如下：
表3-6学习与创新角度，集装箱港口指标因素
评价指标 员工能力 指标因素 员工学历水平 员工培训情况 员工业务专业水平 员工积极性 员工获得信息时间 员工建议次数 员工建议被采纳的次数 业务学习创新 研发成果数量 研发成果投入 研发成果质量 3.4
在上一章中，已经对集装箱港口各评价指标要素和运作机理进行了详细分类和研究，并已经从四个角度分别选取了评价指标。本节中，我们将建立集装箱港口绩效评价指标体系。
3.4.1 集装箱港口绩效评价指标体系建立的原则
在建立集装箱港口绩效评价指标体系时应遵循的一定的原则： 集装箱港口绩效评价指标体系的建立
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集装箱港口绩效评价指标体系研究
1）科学性原则
评价指标体系要能科学地反映所评价对象的基本状况和运行规律。指标的确定要建立在科学的基础上，必须做到物理意义明确，测定方法标准，计算方法规范。应以现代科技统计理论的基础结合必要的专项调查和查证、定性定量分析结合，通过综合评价得出科学合理、真实、客观的评价结果。
2）绩效评价指标应与经营目标相结合
在选择绩效评价指标时，应选择与所要求达到的经营目标联系最紧密的指标。 3）成本-效益原则
有些绩效评价指标的获得需要花费较大的成本，尽管它比较准确，但它所获得的效能远远小于所耗费的成本
4）相互作用性原则
为解决吞吐量差异与码头泊位和效率差异的平衡问题，可以选择一些相互作用型的评价指标。
5）通用可比性原则
绩效评价指标应具有一定的可比性。评价指标不仅可以与前期相比，也可以与下一年度的同一时期相比，在不同集装箱港口之间也可相互比较。这种比较不仅可以进一步集装箱港口的经营效率，同时也可以优化绩效评价指标的选择。另一方面，运用评价指标体系评价集装箱港口时，常常需要进行纵向、横向的评价分析，因此，所选指标是能够进行各评价对象发展的横向与纵向构成比较
6）系统性原则
集装箱港口是一个内在结构复杂的系统，因此，在其评价指标体系建立的过程中，评价指标体系要能全面、系统地反映所评价对象状况的各个方面，符合其目标内涵，使评价目标与指标有机联系，为一个层次分明的整体。
7）实用性原则
评价指标体系繁简适中，评价方法中的计算简便易行，评价指标所需的数据易于采集。指标值要易于采集与确定，计算公式科学合理，评价过程简单，利于掌握和操作。
3.4.2 集装箱港口绩效评价指标体系的建立
遵循集装箱港口评价指标体系建立的原则，并根据专家评议子系统各自的特点及其在港口整体运作中的作用，参考前文的指标选取，主要应用平衡计分卡原理并基于指标的代表性，不重复性，我们最终选取以下关键性指标，从四个角度，运用共计19个指标，建立集装箱港口绩效评价指标体系：
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集装箱港口绩效评价指标体系研究
表3-7集装箱港口绩效评价指标体系
评价角度 财务 评价指标 员工人数 总资产 净资产收益率 净利润增长比率 客户服务水平 作业效率 服务质量 管理水平 协调支持水平 信息化水平 内部流程 （营运绩效） 铁路线长度 泊位数 堆场面积 装卸机械数量 航线数 堆场机械数 吞吐量 学习与创新 员工能力 员工积极性 业务学习创新 3.4.3 集装箱港口绩效评价指标体系的特点
我们已经建立了集装箱港口绩效评价指标体系，我们注意到我们的指标体系具备以下特点：
1）综合性
得益于平衡计分卡理论，我们建立的集装箱港口绩效评价指标体系是在综合分析基础上，把影响集装箱港口综合竞争力的各项指标分为四个角度，分别评价和归纳，
分析与说明 定量指标 定量指标 定量指标 定量指标 定性指标 定性指标 定性指标 定性指标 定性指标 定量指标 定量指标 定量指标 定量指标 定量指标 定量指标 定量指标 定性指标 定性指标 定性指标 30
集装箱港口绩效评价指标体系研究
使得体系更加完整。
2）定性指标定量化，并以定量指标为主
在所建立的集装箱港口评价指标体系中，既有许多定量指标，如吞吐量、堆场面积等，也有一些定性指标，如服务质量等。但始终是以定量指标为主，而一些定性指标也分解为更详尽的指标因素，便于分析和定量化。 3）内部指标与外部指标相结合
所建立的指标体系即包括了内部运营等的内部指标，也包括了客户服务水平等的外部指标，做到内部和外部指标相结合。 4）动态指标与静态指标相结合
港口许多指标是动态的，也常常为人所忽视，如作业效率等。所建立的指标体系充分考虑到了这些指标，并与静态指标做了很好的结合。
5）结果指标与过程评价指标相结合
集装箱港口由于是一个极为复杂的大系统，所以，有很多结果指标，也存在很多影响结果指标的过程指标，而上小节所建立的指标体系充分考虑到了结果指标如吞吐量，也充分考虑到了过程指标如管理水平和协调水平等指标。
正由于所建立的指标体系具有了以上这些特点，所以该指标体系是一个令人较为满意的集装箱港口绩效评价指标体系。
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集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
第4章 集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
绩效评价的方法和模型有很多种，每一种都有其独到的优点。近年来，也有一些专家学者将绩效评价的一些方法运用到物流、港口以及运输领域，建立了一些的绩效评价模型，这些对实践和今后的研究都有极大的帮助。本章，希望站在前人的臂膀上，从绩效评价方法层面研究，加上在其基础上进行的原型实践运用，建立起对集装箱港口更适合有效的绩效评价模型。
4.1
4.1.1 平衡计分卡模型的应用
在指标的选取过程中，我们已经使用了平衡计分卡的方法，实际上这种方法也多用在绩效评价上，作为一种评价模型。它的应用经历了以下三个发展阶段（BSC+MAP+SFO）：
BSC（Balanced Score Card）是第一代平衡计分卡，它提出了四个角度分析框
绩效评价方法和模型的比较分析
架，指出若企业单纯依靠财务指标进行考核必定存在许多问题，因此建议从多个角度来审视企业。这时的平衡计分卡是作为一个对绩效评估的改进工具来使用的。 MAP（Strategy Map）是第二代平衡计分卡，它强调衡量指标应该反映企业特有的战略意图，企业应设置具有战略意义的衡量指标体系。战略使指标体系有了灵魂和方向，而战略地图是一个能够帮助企业明晰战略、沟通战略的有效工具。 SFO（Strategy-Focused Organization）作为第三代平衡计分卡，已经上升为战略性绩效管理体系，作为战略执行的工具来使用。强调企业应建立基于平衡计分卡的战略管理体系，调动企业所有的人力、财力和物力等资源，集中起来协调一致地去达到企业的战略目标。
今天的平衡计分卡其内涵已经远远超出了传统平衡计分卡的概念，是“BSC+MAP+SFO”的综合体。
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集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
作为一个评价模型，它的评价框架主要是： 目标 顾客角度 顾客怎么看我们 测量 在哪些方面可以 做的更杰出? 内部流程角度 目标 财务顾客角度 如何体现股东的价值 我们能继续改善和创造 目标 测量 价值吗？ 测量 革新与增长角度 目标 测量
图4-1平衡计分卡框架
而平衡计分卡在评价过程中的实施流程如下: 转化愿景
让组织所有成员，特别是经理人在组织的战略远景及策略上建立共识，以一套集成的目标和相应绩效指标来推动组织的长期发展。
沟通与连结
让组织所有成员在组织中向上及向下沟通战略远景与策略，并将策略与部门和个人的目标连结起来。传统上，部门绩效是以财务绩效来衡量，而个人的奖励制度也建立在短期的财务目标上，平衡计分卡让组织内各阶层都了解组织长期的战略和策略， 也让部门、个人的目标与组织长期战略保持一致。 . 规划与设计指标
集成组织的业务与财务计划，通过平衡计分卡设定指标，来决定资源分配及 设定优先级以实现组织的长期战略目标。
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集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
. 反馈与学习
使组织有能力将绩效评估的结果与组织相应战略目标进行比较，在组织管理层、部门及个人上识别改进之处。有财务作为管理制度的中心，公司可以由其他三种观点——顾客、内部业务流程、学习及成长来监督短期的结果，同时以最近的绩效来评估战略。因此，BSC使得公司能修正战略、及时反映学习的成果。
诚然，由于在指标选取和指标体系建立中，我们运用了BSC的方法，似乎在评价方法上，沿用BSC方法也是理所应当，而且，BSC模型在集装箱港口中进行绩效评价也有以下优点:
1）提供了较为全面的多维的绩效评价角度
2）指出了集装箱港口绩效各个角度之间的因果关系 3）强调长期、连续评价
4）强调从战略高度进行绩效评价 但我们也注意的BSC存在着以下缺点:
1）没有考虑竞争者的位置，使得评价主要是基于绩效绝对定量数值的统计以及相对定性数值的评估，没有提供与竞争者有可比性的相对评价角度。
2）仅是从宏观方面提供了全面评价的角度，没有提供将宏观指标分解的途径，使得针对集装箱港口这种复杂系统绩效评价缺乏可操作性。特别是我们需要具体分析业务流程时，简单实用BSC模型，无法达到我们希望的效果。
可以说，平衡计分卡在集装箱港口的绩效评价上的应用基于“平衡”的原理，有利于组织的短期目标和长期目标、财务指标与非财务指标、滞后型指标和领先型指标、内部绩效与外部绩效之间的平衡。此评价法优势在于同时考虑企业的内部绩效和外部绩效，所以，我们在选取指标的时候充分运用了平衡计分卡的理论基础，不但从财务、客户、学习与创新和内部流程四个角度进行考虑，还考虑了平衡计分卡框架中重要的四个问题，从某种程度上，也可以认为，我们的确已经是在用平衡计分卡的原理评价集装箱港口绩效，但由于单纯使用平衡计分卡模型进行绩效评价，涉及较多主观因素影响，且很难设计指标与指标之间的联系和相互权重，更难加入使用者的偏好，特别是在业务流程上，很难有比较详尽有效的研究。所以，我们还需要在这个基础上再增加容易定性或者定量研究的数学模型，以达到研究的成果才比较有效于集装箱港口绩效评价。
4.1.2 SC-BSC-SCOR评价模型的应用
基于我们希望在BSC基础上对业务流程的研究，我们首先会想到SC-BSC-SCOR评价模型。
供应链运作参考模型(SupplyC hainO perationsReferenceM odel,SCOR)是由供应链委员会(Supply Chain Council, SCC)开发支持，适合于不同工业领域的供应链运
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集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
作参考模型。基于SCOR模型(供应链参考模型)的绩效评价方法是将业务流程重组、标杆管理及最佳业务分析等领域组合集成为一个多功能一体化的模型结构，为企业供应链管理提供一个跨行业的普遍适用的共同标准。SCOR不是第一个流程参考模型，但却是第一个标准的供应链参考模型。SCOR模型按流程定义的详细可分为三个等级：顶级、配置级、流程单元级。每一级都可用于分析集成供应链的运作，属于各企业所特有的流程描述层次，在第三级以下还可以有第四、五层次，这些层次中的流程定义不包括在六级更详细SCOR模型中。在顶级列出以下五项供应链管理的基本流程:计划(Plan)，采购(Source)，生产(Make)，分发(Deliver)和退货(Return)。它定义了供应链运作参考模型的范围和内容，并确定了竞争绩效目标的基础。
简单地说，BSC模型从战略高度对集装箱港口整体绩效进行评价，是非常成功且相对全面的;而SCOR模型可将集装箱港口进行明确的业务流程划分，并将业务流程细分成相对标准的业务/活动，使得评价可操作性将大大提高。而SC-BSC-SCOR模型正是吸取了双方优点的模型。它实际上是一种在战略层用BSC模型来设定全面的平衡绩效指标进行绩效评价，在业务流程到活动的映射过程利用SCOR模型的划分与分解能力的模型。SC-BSC-SCOR绩效模型在集装箱港口的应用模型如图4-2所示：
顾客角度
图4-2 SC-BSC-SCOR集装箱港口绩效评价模型
研究SC-BSC-SCOR模型，并把它运用到集装箱港口绩效评价上，主要有以下优点：
1）强调了集装箱港口绩效评价必须是基于业务流程的评价，从而与业务流程更相关。
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整体集装箱港口绩效评价（基于BSC） 财务角度 业务流程角度 创新和增长角度 集装箱港口 业务流程绩效评价（基于SCOR） 业务流程分解 业务流程测量
集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
2）提供了业务流程的分解方法，并使绩效目标及指标建立了相应的联系 3）为集装箱港口绩效评价标准化作出了有益的尝试，使得各内部流程子系统都能得到较好的标准评价。
4）由于是基于业务流程的评价，所以能更好地与最佳实践相结合 但SCOR模型在集装箱港口绩效评价中的应用，也会存在以下缺点: 1）没有指出集装箱港口绩效各评价维度间的因果关系 2）没有包括对顾客服务、财务角度、创新和增长角度的评价 3）没有从革新与增长角度对可持续发展能力进行评价
另一方面，SC-BSC-SCOR在集装箱港口中的应用，虽然实现了绩效的全面、平衡评价，也方便地实现了集装箱港口绩效战略目标到具体业务流程、活动或任务绩效目标的映射，对建立有效的绩效评价指标体系具有良好的指导作用。但是，它也存在着无法避忌的缺点，比如，标杆指标容易设计但在实践中不易寻找，特别是行业内领先的企业在寻找自己的标杆指标时往往非常难，依然无法考虑竞争者的位置，另外，scor来源于一些成功知名企业的供应链精髓，其理论性毋庸置疑，但是很难完全适应于所有现实中的集装箱港口。要做到科学的标准化，对于实践上也是件较难实现的事情。最重要的是，它仅适用于业务流程角度，无法对其他几个角度进行评价，得出全面的分析结论。所以，我们仍然不得不再寻找一种更为可行的评价模型。 4.1.3 AHP-ANN-FCE评价模型的应用
既然我们SC-BSC-SCOR模型不合适使用，我们是否会考虑AHP-ANN-FCE模型呢，它在集装箱港口绩效这个问题的分解上似乎更为有效一些。
层次分析法(Analytic Hierarchy Process简称AHP)是美国运筹学家T. L. Saaty教授于70年代初期提出的，它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。可以说 AHP是对定性问题进行定量分析的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。它的特点是把复杂问题中的各种因素通过划分为相互联系的有序层次，使之条理化，根据对一定客观现实的主观判断结构(主要是两两比较)把专家意见和分析者的客观判断结果直接而有效地结合起来，将一层次元素两两比较的重要性进行定量描述。而后，利用数学方法计算反映每一层次元素的相对重要性次序的权值，通过所有层次之间的总排序计算所有元素的相对权重并进行排序。传统的AHP模型表现出强大的系统性、实用性和简洁性，同时也存在局限性。然而，如果单纯用AHP来评价集装箱港口的绩效，存在以下局限性：
第一、只能从原有的方案中优选一个出来，没有办法得出更好的新方案。对实践的指导意义不够。
第二、该法中的比较、判断以及结果的计算过程都是粗糙的，不适用于精度较高的问题评价问题。
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集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
第三、从建立层次结构模型到给出成对比较矩阵，人主观因素对整个过程的影响很大，这就使得结果难以让所有的决策者接受。当然采取专家群体判断的办法是克服这个缺点的一种途径。但往往仍然不够准确。
人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN），一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。按照T.Koholen的定义：“人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。” 人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入－输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果，这种学习分析的过程被称为“训练”。人工神经网络是并行分布式系统，采用了与传统人工智能和信息处理技术完全不同的机理，克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理直觉、非结构化信息方面的缺陷，具有自适应、自组织和实时学习的特点。人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。但如果单纯应用ANN模型对集装箱港口绩效进行评价，也存在着较大的局限性：
1）ANN研究受到脑科学研究成果的限制，无法非常完善地对集装箱港口进行评价。
2）ANN缺少一个完整、成熟的理论体系，从而加大了评价的难度。 3）ANN研究带有浓厚的策略和经验色彩 4）ANN与传统技术的接口不成熟
所以，单独使用ANN模型与经典计算方法相比并非优越，只有当常规方法解决不了或效果不佳时ANN方法才能显示出其优越性。尤其对问题的机理不甚了解或不能用数学模型表示的系统，如故障诊断、特征提取和预测等问题，ANN往往是最有利的工具。另一方面，ANN对处理大量原始数据而不能用规则或公式描述的问题， 表现出极大的灵活性和自适应性。但对于集装箱港口这一有多指标可以评价的系统，如果单纯用ANN模型很难取得很好的效果，而且模型建立非常复杂，对实践的指导意义也不强。
模糊综合评判法(fuzzy comprehensive evaluation 简称FCE)是基于评价过程的非线性特点而提出的，它是利用模糊数学中的模糊运算法则，对非线性的评价论域进行量化综合，从而得到可比的量化评价结果的过程。但单纯使用FCE对集装箱港口进行绩效评价，也可能由于模糊数学方法中的模糊不确定性会带来较大的误差。
综合上述模型：AHP， ANN，FCE的优缺点，AHP-ANN-FCE综合模型应运而生。该模型可以有效地降低仅仅使用层次分析法评价和人工神经网络评价的主观因素
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集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
的影响，同时，可以改善单独采用模糊综合评价时“泯没”大量单因素评判的信息，使综合评价得不出有意义结果以及对一些系统问题的机理不甚了解或不能用数学模型表示的弊端。
AHP-ANN-FCE应用到集装箱港口绩效评价中，即先用ANN模型选出对集装箱港口中的财务指标如投资回报率，净利润增长率等指标进行评价，然后对我们指标体系中的一系列非财务指标如作业效率，吞吐量，泊位数，堆场面积等，运用层次分析法确定集装箱港口绩效各项非财务指标的权重，最后用模糊综合评判的方法对港口绩效进行评价，同时，其中一些较难量化用规则或公式描述的问题仍然可用人工神经网络进行评价。
AHP-ANN-FCE模型虽然集合了三个模型的优点，但无法很好的运用在我们已经建立的集装箱港口绩效评价指标体系中，而且，它很难完全避免基于决策者主观偏好而建立对比矩阵，且模型过于复杂，指标，节点选取困难，赋值成本高，也是模型非常大的弊端，导致其对实践的指导意义欠佳。所以，最后我们依旧不认为在此采用该方法对集装箱港口进行绩效评价是可行的。
4.1.4 探索图（MEM, Model-exploration map）模型的应用
既然定量的模型，无法使用，我们也许只能考虑应用其他更为直观的模型。
探索图是以图画的思考方式即视觉思考，将对现实世界的直观感觉与智力理解连接在一起，将想象的创造力与直觉的技巧和分析能力整合在一起，帮助我们观察并了解我们面临的复杂问题。它是复杂科学管理的研究工具中的一种。它是通过对整个环境的观察，根据决策者的知识，掌握的所有信息，加上充分的想象力，应用更大环境考虑问题的观点，描绘一张图，该图展示了所有会影响或可能会影响研究主题的因素.它以图画的思考方式，将对现实世界的直观感觉与其智力理解连接在一起;将想象的创造力与直觉的技巧和分析能力整合在一起，帮助我们观察并了解我们面临的复杂问题.。
通过边思考，边分析，边想象，边讨论描绘出来一张探索图，并运用定性和定量的工具制作出相应的模型。它不是所有可能因素的堆积，而是描绘了这些因素的互动关系，层次关系。
运用探索图模型来对集装箱港口进行绩效评价，首先收集所有现有的与集装箱港口相关的知识，信息。这里应该包括所有可能相关的因素，哪怕影响极小的因素或者很久以后可能会有所影响的因素。然后，将所有因素根据相互的关系和层次，绘制探索图。再经过专家讨论和分析以后，制作成模型，在实践中，为每个要评价的集装箱港口绘制探索图，从而找到评价结论。
运用探索图模型，我们可以得到非常直观且估计到所有因素的绩效评价结果。但是，它往往只能分析单一集装箱港口的绩效，而无法比较多个集装箱港口之间的绩效
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集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
差别，无法综合指导绩效改进，且具有效率较低，绘制成本高等局限性。同时，受由于决策者的主观因素和本身素质等的影响较大。所以，我们依然无法采用该方法进行有效的评价。
4.2 BSC-DEA-AHP模型
上一节中，我们否定了单纯用BSC模型、SC-BSC-SCOR、AHP-ANN-FCE模型、探索图模型的方案。经过研究，挑选。我们决定使用BSC-DEA-AHP对集装箱港口进行绩效评价。 4.2.1 DEA模型的引入
数据包络分析(Dat Envelopment Analsyis，DEA)是近些年发展起来的一种新的效率评价方法，由美国著名运筹学家查恩斯(A.Chames)、库伯(wwCoper)、和罗兹(ER上odes)等，于1978年首先提出的。之后，查恩斯、库伯、罗兹和魏权龄等进行了进一步完善。我国80年代由魏权龄系统地介绍了DEA方法以后，也有了许多关于DEA 理论研究和应用推广的论文问世。DEA方法正引起国内外学者广泛的关注。
DEA模型的主要优点是：当它被用来研究多输入、多输出的生产函数理论时，由于不需要预先估计参数，因而在避免主观因素和简化算法、减少误差等方面有着巨大的优越性。同时它可以处理多输入、多输出问题，并可以比较出评价单元之间的差距，因此被广泛用于企业经营效率的评价。
第一个DEA模型是C2R模型。其中，被评价的对象称为决策单元DMU。假设要评价N个决策单元DMU1、DMU2⋯ ⋯DMUj ，输入指标为X1、X2⋯ ⋯Xm，输出指标为Yl、Y2⋯⋯Ys。则对于第j个DMU，其输入指标向量为 x=( x1j，x2j ··xmj )，输出指标向量为Y=( y1j,y2j⋯⋯ysj )，由此可以构建DEA (C2R)模型为：
T vx0Maxy0uyjjTT
s.t.T (4-1) v x1
u0,v0其中v=(v1,v2,…,vm)T ,u=(u1,u2,…,us)T 分别为M种输入和S种输出的权系数。利用Charnes 和 COOPER关于分式规划的CHARNES-COOPER变换，t= 1 w=tv, µ=tu
可将分式规划模型化为等价的线性规划模型：
39
vx0T集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
（PC2R） T T (4-2)
s.t.wxjyj0wx01w0,0TMaxy0h0Tj1,2,...n并将其化为对偶模型：
（DC2R） Min n (4-3) s.t.xjjs x0
j1 nyjjsy0
j1 j0,j1,2,...,n,E1
若（PC2R）的最优解w0，u0满足u0Ty0=1，则称DMUj0为弱DEA有效。 若（PC2R）的最优解w0，u0满足u0Ty0=1，且w0＞0，u0＞0，则称DMUj0为DEA有效.
若（DC2R）的最优值θ0=1，且每一个最优解s- ，s+，θ0，λ满足s0+=0 s0-=0，则称DMUj0为DEA有效。
为了便于检验DEA的有效性，一般考虑（DC2R）的对偶模型的等式形式带有松弛变量且具有非阿基米德无穷小量∈的模型：
0j，j=1,2,…,n
都
∈
Min(enT1SE2S)T xjjs s .t .x0 （DCR） n
j12
j1ysy (4-4)
jj0 j0,j1,2,...,n,E1 s,s_0其中e1=（1，1,...,1）T∈Em+,E=(1,1,…,1)T∈Es+
其中，s-=( s-1，s-2，⋯：s-m)是m项输入的松弛变量; s+=( s+1，s+2，⋯：s+m)是m项输出的松弛变量。
若（D∈C2R）的最优解λ0j，θ0，j=1，2,...，n, s+ ,s-,满足θ0=1，s+=0 ,s-=0，则DMUj0为DEA有效。
1）各参数分析情况如下：
40
集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
①θ参数的含义：当θ=1且s-，s+=0时，称DMUk为DEA有效，说明n个企业组成的系统在原投入x0基础上所获得的产出Y0已经达到最优；当θ=1且s-，s+≠0时，称DMUk为弱DEA有效，可保持投入x0不变使产出增加s+；当θ<1时称
DMUk为非DEA有效，可以将投入降至原投入的θ比例而保持产出不变。
1②规模收益：令K= Σλj ；称K为DMU-j。规模收益值，当K=1时；称DMU-j。 规模有效；当K<1时，称DMU-j。规模收益递增；当K>1时，称DMU-j。规模收益递减。
③技术效益：关于s-,s+：s-中各非零变量表示x0对应投入的冗余量，说明各投入指标可以节省的比例；s+中各非零变量为Yk对应的产出不足量，说明各产出指标可以提高的比例。通过分析s-,s+这两个指标可以找出自己的优势与不足。如果s-=s+=0，则DMU-j。所对应的生产活动从技术角度看资源获得了充分利用，投入要素达到最佳组合，取得了最大的产出效果，称其为技术有效；否则，则称DMU-j。为技术无效。
2）结果分析方法
常见的DEA的结果分析方法有以下三种：
①检验相对效率：根据计算出的不同θ值，把评价单元分为DEA有效，弱DEA有效和非DEA有效。从而得出哪些单元投入产出已达到最优，哪些单元可以保持原有的投入不变而增加产出，哪些单元可以降低投入而保持产出不变。
②检验规模经济效应：根据计算出的￠值，我们可看出哪些单元已达到最大产出规模点，这些单元的规模效益是不变的。哪些单元可以扩大规模，使产出量以更高比例地增加。哪些单元不需要扩大规模，因为无论怎样增加投入，也不会使产出增大。
③发现问题：根据计算出的s-，s+的值，可知哪些投入对于其所在的单元是多余的，哪些是不足的，这样就可以根据情况找出优势和不足，提高或降低投入的比例。
3）DEA方法的实现过程
建进确 选选立行 定 择择D输是D评决E 入否EA价策输满 A 评 是 目单出意 模价 标 元 指 型 标 体系
调整输入输出 输出综合评价 否
图4-3 DEA方法的应用
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集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
从第一个DEA模型的诞生至今，已经扩展出许多DEA模型，比如:综合的DEA模型、加法模型和LOG型模型、锥比例DEA模型、具有无穷多个DMU的DEA模型、机会约束的DEA模型、动态DEA模型、逆DEA模型、模糊DEA模型、具有多个独立子系统的DEA模型、拟凹DEA模型和可凸化DEA模型、具有非期望输出的DEA模型以及赋予权重的加法DEA模型等。 4.2.2 BSC-DEA-AHP 模型的构思和实现
1）BSC-DEA（单种或多种）-AHP 模型的构思
我们在分析一些复杂大系统的绩效评价时，常常会遇到两个问题;
①为了使评价更加简洁有效，不得不牺牲许多指标，导致得出的评价结论不全面，缺乏科学性，结果无法真正应用到实践。
②广泛选择指标，全面思考整个指标体系，但很难运用现有的评价模型，对指标体系进行分析，得出结论，只能定性地思考每个指标，无法得出统一有效，且简洁，易让决策者操作的评价结果。
正是考虑到以上两个问题，我们一直在思考，是否有一个较综合的评价方法，能够兼顾两者，从而使得整个绩效评价更加有效。
我们知道，在绩效评价过程中，BSC模型基于“平衡”的原理，有利于组织的短期目标和长期目标、财务指标与非财务指标、滞后型指标和领先型指标、内部绩效与外部绩效之间的平衡。此评价法优势在于同时考虑企业的内部绩效和外部绩效，是一个比较全面的模型结构，从BSC模型的角度出发思考一个大系统，有利于综合评价系统的绩效，得到更加全面的结果，特别是在指标选择方面，由于BSC可以综合考虑各项因素，让后续的分析更加科学可靠，不失为指标选择时，非常好的工具。但是，如果仅使用BSC模型进行评价，由于考虑因素较多，获得评价指标数值的成本较高，而且如果单纯使用平衡计分卡模型进行绩效评价，涉及较多主观因素影响，且很难设计指标与指标之间的联系和相互权重，更难加入使用者的偏好，特别是在业务流程上，很难有比较详尽有效的研究和定量的研究，而我们希望在平衡计分卡的模型理论基础上，结合前文建立的集装箱港口物流绩效评价指标体系，即可以尽量保证指标的全面性，又可以避免难以定量分析和主观性太强的问题。
我们在上文应用BSC模型挑选出指标，并应用聚类分析法思想合并相类似的指标选项后，我们得出了财务、客户、内部流程和学习创新四个角度的指标体系。从每个角度分析时，由于BSC模型本身指标选择时，很难设计指标与指标之间的联系和相互权重，且涉及多输入、多输出的生产函数理论，我们很难预先估计参数和权重，为了避免主观因素和简化算法、减少误差等问题，我们考虑使用DEA模型。它可以处理多输入、多输出问题，并可以比较出评价单元之间的差距，同时不需要预先给出参数或权重，从而为绩效评价扫清障碍。在四个角度评价集装箱港口绩效时，如果一种DEA
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集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
模型可以满足评价需求，达到合理的区分度，我们可以考虑仅用一种DEA模型，同时，DEA模型并非一个单独的模型，而是有很多DEA的拓展模型，如带独立子系统的DEA模型、模糊计算DEA模型等，如果仅考虑一种DEA模型无法完成集装箱港口绩效评价，我们则可以尝试在不同角度的绩效评价中使用不同的DEA模型，得以实现最终的评价目标，从而为绩效评价创造了不同的思路和综合方法，使得各个角度的评价更加完善合理。
当我们应用DEA模型得到了财务、客户、内部流程和学习创新四个角度的绩效评价结果，但是，无论哪一种单一的DEA模型或DEA的拓展模型，都较难反映决策者对四个角度的偏好，且角度相对独立，很难有统一的模型可以综合。同时，如果不综合四个角度的评价结果，较难让决策者得到统一直观的评价结果，阻碍最终决策。考虑到AHP能够充分利用专家的主观意见，且较简单易行，所以应用层次分析法(AHP)的方法和原理对财务、客户、内部流程和学习创新四个角度（指标）设计权重，从而得出统一的评价结果。
综上所述，BSC-DEA-AHP模型的实现思路是先用BSC和聚类分析方法的思路选择指标建立指标体系，然后应用AHP模型进行各角度综合评价，从而建立第一层次（总体目标层）----第二层次（准则层）----第三层次（指标层）结构，这里的第三层次主要应用DEA模型进行分别的模型评价，得出第二层次下，每个角度的评价结果，再将第二层次中的每个角度，应用AHP模型基本方法进行权重的分析和计算，最后，将第二和第三层次的权重结果与评价结果线性加权，从而得到第一层次的评价结果。这种组合方法来确定权重和评价，能有效的结合BSC的全面性，AHP的主观性和DEA的客观性，更合理的反映决策者的意志。
2) BSC-DEA-AHP 模型的实现
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集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
评价目标学习与成长绩效 建立决策单元 建立输入输出指标体系 评价目标：内部流程绩效 建立决策单元 建立输入输出指标体系 集装箱港口绩效评价 评价目标：财务绩效 建立决策单元 建立输入输出指标体系 选择DEA模型并进行输入输出调整 输出综合评价 评价目标：客户服务绩效 建立决策单元 建立输入输出指标体系 选择DEA模型并进行输入输出调整 输出综合评价 选择DEA模型并进行输入输出调整 输出综合评价 选择DEA模型并进行输入输出调整 输出综合评价 第一层 第二层 第三层 （目标层） （准则层） （指标层）运用DEA方法得出各准则评价结果
图4-4 BSC-DEA-AHP 模型的实现
利用公式ξ=λiαi展进行线性加权，求出集装箱港口绩效评价结果。其中，ξ代表集装箱港口绩效评价结果，λi表示第二层应用AHP方法计算出的权重，αi表示第三层，每个准则下，运用DEA模型计算出的综合评价结果。
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集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
4.3
集装箱港口绩效评价模型BSC-DEA（C2R）-AHP 的实证研究
在前文中，我们已经在逻辑上构架了BSC-DEA-AHP模型，为了更好的实践该模
型，分析其在实践中的运用，并改进模型，本节中，将应用BSC-DEA-AHP模型，使用2009年第三季度各港口的相关数据，进行实证演算，我们首先考虑的是运用DEA基础模型C2R，进行模型实践。首先，我们应用已经建立的指标体系，从财务、客户服务、内部流程、学习和创新四个角度，分别使用DEA C2R 模型进行绩效评价，如果可以得出合理有效的结果，再应用AHP将评价结果进行综合。 4.3.1 集装箱港口财务角度绩效评价
1）样本选择
根据上文在指标体系，选取的集装箱港口的财务角度的指标包括：员工人数、总资产、净资产收益率、净利润增长比率。共计4个。由于数据来源的限制，本文选择我国11个集装箱港口作为研究样本，分别是上海、赤湾、盐田、营口、天津、北海、锦州、连云港、芜湖、日照、南京港。分析样本容量为11，投入产出指标4个，样本容量大于指标个数，决策单元是集装箱港口，可认为是同类型的决策单元。以上条件满足DEA分析的要求。
2）输入输出指标的选择
根据指标体系，我们将投入指标：员工人数、总资产定为输入指标，产出指标净资产收益率、净利润增长比率定为输出指标。
集装箱港口 员工人数 集 装箱港口总资产 净资产收益率 决策单元 （DMU） 净利润增长比率
输入 输出
图4-5 集装箱港口输入输出指标的选择
由于上海港、赤湾港、盐田港、营口港、天津港、北海港、锦州港、连云港、芜湖港、日照港、南京港、青岛港、宁波港是国内主要集装箱港口，集装箱业务占所有业务的50%以上，考虑到业务相关性和便于统计，指标使用港口整体业务情况进行统计。集装箱港口09年第三季度统计数据如下：
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集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
表4-1 集装箱港口09年第三季度统计数据
港 口 输 入 指 标 员工人数 总资产(百万元) 上海港 赤湾港 盐田港 营口港 天津港 北海港 锦州港 连云港 芜湖港 日照港 南京港 24875 2140 1332 2419 9021 1290 1168 4706 1670 8000 869 64963.03 5165.52 4545.81 9142.21 19310.36 682.60 5105.84 2475.17 802.03 7683.45 807.28 输 出 指 标 净资产收益率 净利润增长比率 8.85% 11.71% 8.69% 4.57% 5.12% 13.43% 3.7% 3.46% 1% 6.23% 1.44% -30.44% -35.35% -22.76% -30.12% -44.54% 206.92% -10.91% -37.77% -82.1% 24.91% -39.87% 数据来源：各港口09年第三季度财务报告
选用DEA C2R，并利用DEA分析软件计算结果如下:
表4-2 财务角度，集装箱港口绩效评价结果 港 口 上海港 赤湾港 盐田港 营口港 天津港 北海港 锦州港 连云港 芜湖港 日照港 南京港 θ 0.034174 0.5256 0.6267 0.1815 0.055 1 0.3043 0.0710 0.0634 0.0748 0.1592 S1- 0 0 0 0 0 0 0 S2- S3+ S4+ K 1770.22 0 2119.83 0 2406.98 0 1426.72 0 792.50 0 0 0 1.67 19.31 2.16 1.44 1.57 1.04 1.01 1.87 1.23 6.91 0 1 1365.54 0 0 0 0 0 0.68 0.92 0.91 3.66 0.98 1.1 0.71 6.15 0.62 3.89 2.01 0 9.78 0 0 0 258.09 55.30 46
集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
3）分析结果
根据统计表4-2显示，11个样本中，只有1个样本是有效的，占样本总数的9%。效率值在0.5以上的非有效港口样本只有3个。多数样本的效率值在0.3以下，共计占样本总量的70%。总体区分度良好。
结果显示出，我国集装箱港口在09年第三季度财务绩效总体不高，差距较大的特征。分析原因，应当是由于金融危机的严重影响，外贸货量严重减少，即使是吞吐 量名列世界前茅的国际集装箱大港口上海港，其财务效率值也非常不佳，经济危机带来的货量减少，盈利降低带给这些大港的冲击是巨大的，虽然港口的抗风险能力较强，但财务绩效的不理想，规模收益远大于1，而规模较小，且内贸货物、刚性需求货物较多的港口如北海港，在金融危机时，保持了良好的财务绩效和规模收益。事实上，北海港的确顺应北部湾开放开发和建设国际大通道的需要，全力推进防城港、钦州、北海沿海港口一体化，加快建设亿吨级现代港口群，并经国家交通运输部批准，对沿海三港统一使用“广西北部湾港”名称。通过突破行政区域界限，整合港口资源，发挥整体优势，北部湾港克服了外贸货源大幅锐减等困难，进一步巩固传统货源，积极开辟新货源，把进口铁矿增量、水转水业务拓展以及开发中南市场等作为今年货源组织的重中之重，努力实现增量上的新突破。同时，按照“外贸不足内贸补”的思路，降低成本，积极吸引更多的内贸货物到北部湾港中转，成功开辟平果铝业、华银铝业及中储粮公司通过防城港中转内贸货业务，并通过争取铁路部门的支持，吸引柳钢等大型企业在港口设立分销基地，促进了内贸的增长。由于投资较小，货物增长速度快，很好地抗击了全球金融风暴的影响。
从财务绩效评价的结果，也提醒我国集装箱港口，一定要注意控制成本，慎重面对金融危机。
4.3.2 集装箱港口客户服务水平角度绩效评价
1）样本的选择
根据上文在指标体系，我们仍然选用选取的集装箱港口：我国11个集装箱港口作为研究样本，分别是上海、赤湾、盐田、营口、天津、北海、锦州、连云港、芜湖、日照、南京港。分析样本容量为11，而投入产出指标为作业效率、服务质量、管理水平共计三个。
2）输入输出指标的选择
我们不难发现集装箱港口绩效在客户服务水平角度的指标，都是定性的指标，非常难在互联网或者相关文献统计中找到资料，甚至有些指标是港口企业从来未统计的指标。如果仅用专家法来决定指标数值，未免有欠偏颇。所以，我们无法使用单一的C2R模型对客户服务水平角度进行集装箱港口绩效评价。而必须选用其他DEA拓展模型来改进总模型。
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集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
4.3.3 集装箱港口内部流程角度绩效评价
1）样本的选择
根据上文在指标体系，我们仍然选用选取的集装箱港口：我国11个集装箱港口作为研究样本，分别是上海、赤湾、盐田、营口、天津、北海、锦州、连云港、芜湖、日照、南京港。分析样本容量为11。
2）输入输出指标的选择
上文已经选取了铁路线长度、装卸机械数量、泊位数、航线数、堆场面积、堆场机械数以及吞吐量这7个指标，我们将铁路线长度、装卸机械数量、泊位数、航线数、堆场面积、堆场机械数作为输入指标，而吞吐量作为输出指标，我们选用表4-3我国集装箱港口09年第三季度相关统计数据：
表4-3 集装箱港口09年第三季度统计数据 港 口 铁路线航长度线数 210 123 60 80 20 37 74 12 输 入 指 标 装卸机集装箱械（台） 泊位数（个） 47 9 15 2 8 1 2 4 2 3 5 堆场面积堆场输出指标 吞吐量（万（万平方装卸机TEU） 米） 械数量 1765.32 457.81 857.9 221.11 694.7 4.93 65 302.08 9.95 82.1 105.85 （KM） 上海港 赤湾港 盐田港 营口港 天津港 北海港 锦州港 连云港 芜湖港 日照港 南京港 105 50.108 24 15.5 60 20 20 117 22.2 120 20.2 140．7 1060 102 5 400 240 38 30 26.7 2.6 40 13.8 494 1464 72 373 10 92 152 115 33 103 110 55 5 30 32 5 12 1 8 42 3 4 10 6 数据来源：中国港口发展报告2008-2009中国港口年鉴，吞吐量指标数据摘自《中国港口》“2009年12月份我国主要港口集装箱码头吞吐量统计”，其他数据通过中国港口发展报告中国港口年鉴和网络数据整理所得
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集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
通过DEA分析软件，得出以下结果：
表4-4 内部流程角度，选用C2R模型，集装箱港口绩效评价结果 港 口 上海港 赤湾港 盐田港 营口港 天津港 北海港 锦州港 连云港 芜湖港 日照港 南京港 θ 1 0.9474 1 1 1 0.2491 0.5978 1 0.241 1 1 S1- 0 S2- 0 S3- 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 S4- 0 0 0 0 0 S5- 0 0 0 0 0 S6- 0 S7+ 0 K 1 0.5594 1 1 1 0.2 0.2175 1 0.207 1 1 19.78 0 0 0 0 0 0 0 4.33 0 0 0 0 0 0.61 8.57 0 0.27 0 0.16 75.06 0 0 0 0 0 0 0 0 0.11 4.95 0.63 0 0 0 0 19.49 0 0 0 0.17 0 0 0 0 0 14.09 0 0 0 0 0 3）分析结果
根据统计表4.4显示，11个样本中，有7个样本是有效的，占样本总数的70%。有1个样本是接近1，而另外三个样本低于0.6，这反映了大港的绩效较为平均，很难用DEA C2R模型进行很好的区分。我们决定需要其他拓展DEA模型进行再次的模型计算，得出区分度更高的模型计算结果，从而更好地给出评价结果。 4.3.4 集装箱港口学习与创新角度绩效评价
1）样本的选择
根据上文在指标体系，我们仍然选用选取的集装箱港口：我国11个集装箱港口作为研究样本，分别是上海、赤湾、盐田、营口、天津、北海、锦州、连云港、芜湖、日照、南京港。分析样本容量为11。
2）输入输出指标的选择
在学习与创新角度的研究中，我们碰到了与客户服务角度类似的问题。由于学习与创新指标：员工能力、员工积极性和业务学习创新成果这三个都为定性分析，都较难从企业获得真实准确且完整的定量数据，本文并不希望选用简单的专家法进行打分，所以，也无法使用C2R模型来实现这一角度的绩效评价，必须另外选择合适的DEA拓展模型进行评价。
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集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
4.4
BSC-DEA（C2R）-AHP模型改进与实证研究
4.4.1 带有独立子系统的DEA（C2GS2-ISS）模型的引入
虽然DEA方法方法在评价简单系统时有着非常好的效果，但在评价具有多个子系统的大系统的相对有效性时，结果有时并不令人满意，经常会遇到结果区分度不大等烦恼。主要原因是在对大系统进行有效性评价时，单系统的DEA模型是将各个子系统看作一个整体来评价，这样得到的结果一方面会过高地估计系统的效率，另一方面，这种结果有时并不能真正地反映系统的有效性。事实上，一些系统虽然整体相对有效，但是其中一些子系统并不是最优的。同时，虽然一些系统的整体效率不是最高，但是它的某些子系统却比那些相对有效系统的相应子系统更有效。
在2000 年，Yang等将C2R进行了推广，并给出了具有多个独立子系统的YMK-DEA模型。实际上，应用C2R模型并不能单纯评价DMU的纯技术有效性。为此，1984年，Charnes等提出了C2GS2（Charnes,CoopermGolary,Seoford and Stutz）模型，它涉及的生产可能集是一个多面凸集，由生产可能集公理体系的凸性、无效性和最小性假设所决定，是用来评价部门间的纯技术有效的。从另一个角度看，在C2R模型中假定不存在规模收益，而在C2GS2模型中假定规模收益存在。
具有独立子系统的大系统纯技术有效性的C2GS2-ISS原始模型如下：
p
uY0Ti1i MaxTv X0TT s .t.vXijuYiji0
i1,2,...,j1,2,3,4,...,n P u0,v0
(4-5)
1vx0这里（X0,Y0）为DMUj0的输入和输出，对上述问题使用CHARNES和COOPER关于分式规划的CHARNES-COOPER变换t= ,µ=tu, ηi=tµi则化为等T ,w=tv价的凸规划问题：
PT Max 0 iY i 1 (4-6)
TTs.t.wXYiji0ij
T wX01 i1,2,...,Pw0,0j1,2,3,4,...,n 50
集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
4.4.2 基于DEA的模糊绩效评价的引入
在分析集装箱港口绩效的过程中，难免遇到确定了评价对象、指标和标准后，无法合理地确定权重的问题，同时，还会遇到指标无法定量取得的问题。目前许多确定权重的方法都是根据评价者的主观来认定，一般邀请有关专家对各因素在对应因素集中的重要性打分，然后利用Dephili法求得各因素在对应因素集中的权重系数，而不是由决策单元的实际数据自身求得的最优权重。应用DEA则可以克服上述不足，它是把决策单元中各输入输出的权重作为变量，再通过计算而确定，排除了人为因素，具有很强的客观性。当然，如果单纯应用DEA，由于一些关键数据无法定量取得，依然存在问题，基于以上考虑，我们可以把模糊评判与DEA方法相结合来缔造出基于DEA的模糊绩效测评方法。
具体方法如下：首先设W= ｛w1,w2,w3…wk｝为评价对象集，其中K为评价对象个数；U=｛u1，u2，u3…um｝ 为评价指标集，m为评价指标个数；V =｛v1,v2,v3,…,vn｝为评价级度集，n为评价级度个数。运用模糊集合理论，对每一个评价对象，就有模糊关系矩阵R，即：
R1 r11 r12 … r1n R2 r21 r22 … r2n . . . .
R= . = . . . ( 4-7) . . . . Rm rm1 rm2 rmn 矩阵E 称为某一评价对象的评价矩阵，式中，rij 为U中评价指标,uij对应V中级度为Vj 的隶属关系，具体值可用被调查者在某个级度上打勾的人数占被调查者总人数的比重来确定。
选取需要评价的对象作为决策单元，以评价矩阵的转置矩阵作为DEA决策单元的“输入-输出”矩阵，对每一个决策单元都有t种类型的输入和s种类型的输出。然后，利用DEA C2R模型进行求解，用线性规划的最优解来定义第j0个决策单元的有效性.
4.4.3 BSC-DEA（C2R）-AHP模型的改进
上文中，使用单一的DEA C2R模型，无法得出区分度令人满意，且可实践的集装箱港口绩效评价结果。所以，在BSC-DEA（C2R）-AHP模型基础上，我们考虑使用BSC-DEA（多种）-AHP模型进行集装箱港口绩效评价。
由于上文中，财务角度，使用C2R得出评价结果区分度良好，与现实模拟性强，所以，财务角度仍然使用DEA C2R模型进行评价。而客户服务角度，学习与创新角度，由于定性指标较多，选用基于DEA的模糊绩效评价。内部流程角度，则由于系统较为
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集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
庞大，导致单纯选用DEA C2R 无法得到较好的区分度，所以，选用带独立子系统的DEA模型，进行模型改进。
4.4.4 集装箱港口绩效评价模型BSC-DEA(多种)-AHP的实证研究
1）集装箱港口财务角度绩效评价
财务角度，将继续使用DEA C2R模型进行评价，具体运算结果数据可以参照上节结果。
2）集装箱港口客户服务水平角度绩效评价 a) 样本的选择
根据上文在指标体系，我们仍然选用选取的集装箱港口：我国11个集装箱港口作为研究样本，分别是上海、赤湾、盐田、营口、天津、北海、锦州、连云港、芜湖、日照、南京港。分析样本容量为11，而投入产出指标为作业效率、服务质量、管理水平共计三个。
b） 输入输出指标的选择
我们采用上文引入的基于DEA的模糊绩效测评方法进行绩效评价。其中，很差、差、较差和一般作为输入指标；较高、高、很高作为输出指标。
首先，我们需要做的是指标的数据和标度处理。
我们已经选取了作业效率、服务质量、管理水平、信息服务水平、支持协调水平这五个指标作为客户服务角度，集装箱港口的绩效评价指标，借助心理学的研究，我们可以把客户服务水平，划分为七个级度，依次为：很差、差、较差、一般、较高、高、很高。需要指出的是，以上客户服务水平的界定是相对的，因为服务水平虽然有层次之分，但毕竟界线模糊，从一个层次到另一个层次并没有明显的界限，下面表5给出各满意级度的给出各满意级度的参考标准表。
表4-5 客户服务水平指标 客户服务水平级度 很高 高 较高 一般 较差 差 很差 客 户 特 征 激动、满足、感谢 称心、赞扬、愉快 有好感、肯定、赞许 无明显正负情绪 抱怨、遗憾 有点气愤、烦恼 愤慨、恼怒、投诉、反宣传 我们根据第三章中客户角度，集装箱港口绩效评价指标分解的各指标因素设计了
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集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
调查问卷（见附录二），并对11个集装箱港口的客户进行了调查。每个港口发出问卷20份，全部有效回收。问卷调查中，问题1，4，8，10为作业效率方面调查；问题2、5、6、9为服务质量方面调查；问题3、7、11、12为管理水平方面问题；13、15、17、19为协调支持水平方面调查；14、16、18、20作为信息化程度方面调查。
每个问题有7个等级，评价为；很差，得1分，依次递进1分，很好为7分。统计每份问卷，每个指标方面的得分，4-8分为很差评价（包括4分，不包括8分），8-12分为差评价（包括8分，不包括12分），12-16分为较差评价（包括12分，不包括16分），16-20分为一般评价（包括16分，不包括20分），20-24分为较高评价（包括20分，不包括24分），24-28分为高评价（包括24分，不包括28分），28分为很高评价。统计每区段的人数，结果如下：
表4-6 作业效率调查结果
港 口 上海港 很高 高 较高 一般 较差 差 很差
赤湾港 0 4 5 5 3 1 2 盐田港 1 9 4 3 1 2 0 营口港 0 5 2 8 3 0 2 天津港 0 3 7 4 4 2 0 北海港 0 5 1 6 3 2 3 锦州港 0 0 5 6 4 4 1 连云港 0 0 6 3 5 2 4 芜湖港 0 5 3 7 3 1 1 日照港 0 0 5 7 4 3 1 南京港 0 1 4 5 3 3 4
2 15 2 0 1 0 0 53
集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
表4-7 服务质量调查结果
港 口 上海港 很高 高 较高 一般 较差 差 很差
赤湾港 5 5 3 7 0 0 0 盐田港 7 5 3 4 0 1 0 营口港 5 5 3 3 3 1 0 天津港 1 3 6 6 3 1 0 北海港 3 5 3 2 2 2 3 锦州港 1 3 5 4 4 2 1 连云港 5 8 4 2 0 1 0 芜湖港 3 4 2 4 4 1 2 日照港 2 4 2 3 5 3 1 南京港 8 5 3 2 1 1 0
10 8 1 0 1 0 0 表4-8 管理水平调查结果 港 口 上海港 很高 高 较高 一般 较差 差 很差 0 8 5 1 2 3 1 赤湾港 0 3 1 5 7 2 2 盐田港 0 2 1 4 7 6 0 营口港 0 4 3 5 6 2 0 天津港 0 12 5 3 0 0 0 北海港 0 2 2 2 7 4 3
锦州港 0 3 5 4 5 2 1 连云港 0 4 5 3 3 4 1 芜湖港 0 4 3 6 4 2 1 日照港 0 5 2 4 5 2 2 南京港 0 1 2 5 5 5 2
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集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
表4-9 协调支持程度调查结果
港 口 上海港 很高 高 较高 一般 较差 差 很差 9 2 7 1 1 0 0 赤湾港 4 5 1 5 2 1 2 盐田港 6 2 8 3 1 0 0 营口港 7 3 3 5 1 1 0 天津港 8 3 5 3 1 0 0 北海港 3 5 3 4 3 1 1 锦州港 5 3 5 4 1 1 1 连云港 8 4 4 3 0 1 0 芜湖港 5 4 1 4 4 2 0 日照港 6 5 2 4 2 1 0 南京港 4 1 3 5 4 3 0
表4-10 信息化程度调查结果
港 口 上海港 很高 高 较高 一般 较差 差 很差
13 2 1 1 3 0 0 赤湾港 5 3 7 1 4 0 0 盐田港 6 8 1 1 4 0 0 营口港 10 4 3 1 1 1 0 天津港 12 5 1 0 0 2 0 北海港 0 1 1 4 7 4 3 锦州港 2 5 3 5 3 0 2 连云港 8 4 2 3 1 1 1 芜湖港 1 4 2 6 4 2 1 日照港 2 4 3 4 5 0 2 南京港 3 2 1 8 2 1 3
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集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
运用DEA计算软件，得出客户服务角度，集装箱港口绩效如下：
表4-11 客户服务角度， 集装箱港口物流绩效评价结果
港 口 上海港 赤湾港 盐田港 营口港 天津港 北海港 锦州港 连云港 芜湖港 日照港 南京港 θ1（作业效率） 1 0.7143 1 0.3333 0.7 0.127 0.4167 0.5 0.4285 0.4545 0.4444 θ2（服务质量） 1 1 1 0.4038 0.6885 0.4998 0.4167 1 0.2258 0.1818 0．6 θ3（管理水平） 1 0.1326 0.15 0.36 1 0.2571 0.5625 0.6 0.2455 0.2679 0.144 θ4（协调支持） 1 0.625 1 0.4615 1 0.6818 0.5 1 0.5 0.75 0.1071 θ5（信息化程度） 1 1 1 1 1 0.06 1 0.9523 0.33 0.56 0.33 θ总 1 0.059198 0.15 0.02236 0.482 0.000668 0.048836 0.28569 0.003919 0.0093 0.001357 c）结果分析
根据统计表4-11显示，11个样本中，有1个样本是有效的，占样本总数的9%。区分度良好。
由以上数据，我们可以得出这样的结论：在作业效率方面，上海港和盐田港比其他港口水平明显高，而服务质量方面，参与调查的集装箱港口总体情况不错，有4个港口θ2=1，说明其在服务质量方面受到了客户的肯定。而管理水平上，上海和天津港口依然保持了不错的服务水平，但一直领先的深圳两港却由于政府监管和费收方面得到了较低的分数，导致其管理水平方面水平较差。总的评价结果显示，前五名分别是：上海港高居客户服务方面，集装箱港口绩效第一，而天津港居第二，连云港第三，深圳盐田港第四，锦州和赤湾港位居第四和第五。
3）集装箱港口内部流程角度绩效评价 a）样本的选择
根据上文在指标体系，我们仍然选用选取的集装箱港口：我国11个集装箱港口作为研究样本，分别是上海、赤湾、盐田、营口、天津、北海、锦州、连云港、芜湖、日照、南京港。分析样本容量为11。
b) 输入输出指标的选择
上文已经选取了铁路线长度、装卸机械数量、泊位数、航线数、堆场面积、堆场
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集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
机械数以及吞吐量这7个指标，
得益于本文第二章第三节中指标的选取，我们知道铁路线长度和航线数属于集装箱港口营运系统中的集疏运子系统，而装卸机械和集装箱泊位数属于集装箱港口营运系统中的装卸子系统，而堆场面积和堆场装卸机械数量属于集装箱港口营运系统中的堆场子系统，所以，我们把原来的内部流程角度，集装箱港口绩效分解为带有三个独立子系统的集装箱港口绩效，并建立以下模型结构:
堆场装卸机械数量
图4-6 带有三个独立子系统的集装箱港口模型结构
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铁路线长度 决策单元 （DMU） 航线数 装卸机械数 集疏运物流子系统 吞吐量 决策单元 （DMU） 决策单元 （DMU） 吞吐量 泊位数 装卸物流子系统 内部流程（营运）角度，集装箱 堆场面积 决策单元 （DMU） 堆场物流子系统 吞吐量 集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
通过DEA分析软件，求得具有三个独立子系统的C2GS2-ISS模型计算结果： 表4-12 内部流程角度， C2GS2-ISS模型，集装箱港口物流绩效评价结果
港 口 上海港 赤湾港 盐田港 营口港 天津港 北海港 锦州港 连云港 芜湖港 日照港 南京港 c）结果分析
从表4-12的计算结果可以看出，如果将整个系统看做是7个投入-产出指标的简单生产过程，在11个DMU中有7个同时为规模有效和技术有效的。而应用带独立子系统的模型后，仅有营口港1个为纯技术有效，有4个为纯技术弱有效，即至少有一个子系统是纯技术有效的，其余均为非技术有效的。同时，我们可以看到，盐田港和营口港的集疏运子系统，营口港、日照港的装卸子系统和上海港、盐田港、营口港、连云港以及日照港的堆场子系统各为技术有效，可以更明确地看到各个港口的优势所在。运用带有独立子系统的模型，能够更好的对内部流程角度，集装箱港口绩效进行从总体到局部的较为彻底的评价，将系统的技术效率分解为各子系统的技术效率，从而找到了系统行为低效的原因，可以针对性地进行改进和完善。
4) 基于DEA对集装箱港口学习与创新进行绩效评价 a) 样本的选择
根据上文在指标体系，我们仍然选用选取的集装箱港口：我国11个集装箱港口作为研究样本，分别是上海、赤湾、盐田、营口、天津、北海、锦州、连云港、芜湖、日照、南京港。分析样本容量为11。
b) 输入输出指标的选择
结合问卷调查法，得到相关数据，依然运用基于DEA的模糊绩效评测方法进行计
58
集疏运子系统 0.7738 0.6902 1 1 0.5797 0.0892 0.1973 0.8539 0.18 0.6188 0.9574 装卸子系统 0.7475 0.6616 0.6248 1 0.7855 0.24 0.4339 0.683 0.164 1 0.8595 堆场子系统 1 0.4628 1 1 0.8415 0.1739 0.343 1 0.116 1 0.6136 集装箱港口总绩效 1 0.6902 1 1 0.8415 0.24 0.4339 1 0.18 1 0.9574 集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
算。其中，很差、差、较差、一般作为输入指标；较高、高、很高作为输出指标。
我们根据上文的指标分解后的指标因素设计了调查问卷，如附录三，对11个所选港口的员工发出20份问卷，全部成功回收，问卷调查中，问题1，4，8为员工能力方面调查；问题2、5、6为员工积极性方面调查；问题3、7、9为业务创新成果方面问题。每个问题有7个等级，评价为；很差，得1分，依次递进1分，很好为7分。统计每份问卷，每个指标方面的得分，3-6分为很差评价（包括3分，不包括6分），6-9分为差评价（包括6分，不包括9分），9-12分为较差评价（包括9分，不包括12分），12-15分为一般评价（包括12分，不包括15分），15-18分为较高评价（包括15分，不包括18分），18-21分为高评价（包括18分，不包括21分），28分为很高评价。统计每个区段的人数，结果如下得出以下指标结果：
表4-13 员工能力调查结果
港 口 上海港 很高 高 较高 一般 较差 差 很差 10 2 6 0 1 0 1 赤湾港 9 5 1 3 0 0 2 盐田港 11 3 2 1 2 1 0 营口港 5 5 3 3 3 1 0 天津港 8 7 1 1 2 1 0 北海港 3 5 1 5 3 1 2 锦州港 5 3 5 4 0 2 1 连云港 2 8 4 2 3 1 0 芜湖港 3 4 4 4 2 1 2 日照港 2 3 2 3 5 3 2 南京港 2 5 3 6 3 1 0
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集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
表4-14 员工积极性调查结果
港 口 上海港 很高 高 较高 一般 较差 差 很差 6 8 1 3 2 0 0 赤湾港 5 3 3 7 2 1 0 盐田港 5 2 4 5 2 2 0 营口港 5 3 4 3 3 1 1 天津港 7 3 6 2 1 1 0 北海港 8 5 3 4 0 0 锦州港 1 2 5 5 3 4 连云港 2 5 8 3 1 1 芜湖港 6 4 2 2 4 2 0 日照港 2 5 3 2 4 3 1 南京港 2 5 3 8 1 1 0
0 0 0 表4-15 学习创新调查结果 营口港 3 5 5 3 1 2 1 港 口 上海港 很高 高 较高 一般 较差 差 很差
10 5 1 2 2 0 0 赤湾港 2 3 6 4 3 2 0 盐田港 5 4 3 4 0 4 0 天津港 8 6 4 0 2 0 0 北海港 7 5 3 2 1 1 1 锦州港 2 4 1 3 3 6 1 连云港 3 5 6 2 0 2 2 芜湖港 3 4 4 3 4 0 2 日照港 5 3 2 3 5 1 1 南京港 3 5 3 3 2 4 0
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集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
通过DEA分析软件，计算结果如下：
表4-16 学习与创新角度，集装箱港口物流绩效评价结果
港 口 上海港 赤湾港 盐田港 营口港 天津港 北海港 锦州港 连云港 芜湖港 日照港 南京港 θ1 θ2 θ3 （学习创新成果） 1 0.8 1 0.8696 1 1 0.2963 1 0.5 0.2088 0.5556 θ总 （员工能力） （员工积极性） 1 1 1 0.925 1 0.3846 1 1 0.4922 0.1778 0.775 1 0.3075 0.3135 0.5998 1 1 0.3333 1 1 1 0.4207 1 0.246 0.3135 0.482 1 0.384 0.098 1 0.246 0.037 0.181 c）结果分析
根据统计表4-16显示，11个样本中，有3个样本是有效的，占样本总数的27%。且区分度良好。
其中，上海港、天津港和连云港港的学习创新绩效较令人满意，而锦州港需要在员工积极性和创新成果方面有所提高，而日照港需要提高员工能力和学习成果。
5） 集装箱港口绩效评价四个角度权重设定
根据指标体系的层次结构，逐层采用两两比较来确定因素间相对重要性的数值。建立判断矩阵，并一致性检验，得到各级指标的权重。
集装箱港口绩效为目标层A，其下一层的相关要素有四个：财务绩效B1，客户服务绩效B2，内部流程运营绩效B3，学习和创新绩效B4。由专家对要素B1 ,B2,B3 ,B4进行两两比较，得到如下结果：“财务绩效”B1 比“客户服务绩效”B2明显重要，比“内部流程运营绩效”B3稍微重要，比“学习和创新绩效”B4明显重要。“内部流程运营绩效”B3比“客户服务绩效”B2稍微重要，比“学习和创新绩效”B4明显重要。“客户服务绩效”B2比学习和创新绩效”B4稍微重要。由此可构造出比较判断矩阵A-B如下：
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集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
A B1 B2 B3 B4 B1 1 5 3 5 B2 1/5 1 1/3 3 B3 1/3 3 1 5 B4 1/5 1/3 1/5 1 1 5 3 5 1/5 1 1/3 3 所以，A-B= 1/3 3 1 5 1/5 1/3 1/5 1
1）计算比较判断矩阵中各列列和：
4444S1= bi1=1.733 S2= bi2=9.333 S3= bi3=4.5333 S4= bi4=14
i1i1i1i1
2) 计算归一化的新矩阵
b*11= = =0.5769 b*12= = =0.535 b*13= = =0.6618
S11.7335b111b125b13S33S29.3331/54.5331b21b22b*14= b 14 = =0.3571 b*21= = =0.1154 b*22= = =0.1071
S414S11.733S29.3331 / 3 =0.1923 b24b*23= b 23 = 1 / 3 =0.0735 b*24= = 3 =0.2143 b*31= b 31 = S34.533S414S11.733b33b*32= b 32 = 3 =0.3214 b*33= = 1 =0.2205 b*34= b 34 = 5 =0.3571
S2b41S19.3331/5S3b42S24.5331/39.333b*41= = =0.1154 b*42= = =0.0357 b*43= = =0.0441
1.7331S4b43S3141/54.533b*44= 44 = =0.0714
S414
b 0.5769 0.5357 0.6618 0.3571 0.1154 0.1071 0.0735 0.2143 B*= 0.1923 0.3214 0.2205 0.3571 0.1154 0.0357 0.0441 0.0714
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集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
3) 估算比较判断矩阵的特征向量
4 W1= = 4 =0.5329
i14b1in0.57690.53570.66180.3571
b2i0.11540.10710.07350.2143i1W2 = = =0.1276
n4
40.19230.32140.22050.3571W3= i 1 = =0.2729
4b3in4 b
W4= = 4 = 0.0666
i14i0.11540.03570.04410.0714
n所以W=（0.5329 0.1276 0.2729 0.0666）T 为判断矩阵A-B之特征向量，亦即要素B1, B2, B3, B4对应于第一层A（目标层）的相对重要性排序权值。它说明，对于总目标A来说财务绩效B1，客户服务绩效B2，内部流程运营绩效B3，学习和创新绩效B4的相对重要性权值分别为0.5329 ，0.1276，0.2729，0.0666。 6） 集装箱港口绩效评价结果
ξ=λiαi=0.5329 α1+0.1276α2+0.2729α3+0.0666α4
表4-17 集装箱港口物流绩效评价结果 港 口 上海港 赤湾港 盐田港 营口港 天津港 北海港 锦州港 连云港 芜湖港 日照港 南京港 θ1 0.034174 0.5256 0.6267 0.1815 0.055 1 0.3043 0.0710 0.0634 0.0748 0.1592 θ2 1 0.059086 0.15 0.02236 0.482 0.00067 0.048836 0.28571 0.0039 0.0093 0.00136 θ3 1 0.6902 1 1 0.8415 0.24 0.4339 1 0.18 1 0.9574 θ4 1 0.246 0.3135 0.482 1 0.384 0.098 1 0.246 0.037 0.181 ξ 0.4853 0.4924 0.6468 0.4046 0.3871 0.624 0.2933 0.4138 0.0998 0.3161 0.35834 63
集装箱港口绩效评价模型的建立和实证研究
最终，我们发现09年盐田港和北海港的综合绩效最令人满意，这主要是依赖港口在抗击金融危机时的积极应对，整合港口资源，“外贸不足内贸补”。特别是北海港顺应北部湾开放开发和建设国际大通道的需要，全力推进防城港、钦州、北海沿海港口一体化，加快建设亿吨级现代港口群，降低成本，积极吸引更多的内贸货物到北部湾港中转，并由于其投资较小，货物增长速度快，很好地抗击了全球金融风暴。而上海港和天津港，由于其投资较大，港口规模偏大，在金融危机来临时，货源不足，导致财务绩效低下，从而严重影响其综合绩效。而锦州港、芜湖港、连云港则由于直接腹地经济增长缓慢而影响港口综合绩效。赤湾港、日照港、锦州港、南京港由于集装箱港口的客户服务水平尚待提高，影响其综合绩效评价。
加大腹地经济的飞速发展以及合理的港口定位而芜湖港最需要提高其港口绩效。并且，我们在整个分析的过程中，也可以找到每个港口不同的需要改进的环节。
经过实证分析，应用2009年第三季度的数据演算，我们最终确立了BSC-DEA-AHP模型在集装箱港口绩效评价中的应用，其中，财务角度，应用C2R模型，客户服务水平与学习和创新角度，应用基于DEA的模糊评价模型，内部流程角度，应用带独立子系统的评价模型。这里必须指出的是，DEA模型不但可以得出技术效率θ的评价结果，也可以得出规模效率等一系列参数来评价集装箱港口绩效。但限于篇幅，这里仅讨论了用技术效率θ来评价集装箱港口最终绩效的方法。另一方面，我们在运用BSC-DEA-AHP模型进行集装箱港口绩效评价时，不应仅看到最后的ξ对集装箱港口绩效的评价作用和分析作用，后人更应该关注整个评价过程中的一系列数据如s-等以及各子系统或者各指标的评价结果，从而找到绩效低下的原因所在，利于实践中的改进。
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集装箱港口物流绩效评价模型的计算机实现与应用
第5章 集装箱港口绩效评价模型的计算机实现与应用
我们尽管已经得到了09年第三季度的各集装箱港口绩效评价结果，但是，由于系统较为庞大，当我们希望用同样方法评价其他时期、其他国际国内集装箱港口绩效或者希望更改模型中的一些指标数据时，应用现有的EXCEL\\LINGO\\EMS等软件计算实现时，往往不尽如人意。需要花费非常大的人力物力去计算和实现，而且无法快捷地完成多年计算或增加、调整港口的计算，即使拥有了港口绩效评价模型和方法，都很难真正运用到实践中。为了方便实践和改善模型，更为了后人研究的方便，笔者设计了模型的计算机实现并建立了数据库（主要程序见附录三），从而可以非常方便地完成数据的吸取和计算功能，更便于后人的继续研究和改进。
5.1
在设计综合评价系统结构时，我们的目标是：一个使用简单，快捷，稳定的，计算方便的，数据安全稳定，记录读取输入方便的模型计算机实现。
首先，笔者将模型的计算机实现分为了三个模块，分别为：客户交互界面模块（即承担数据输入和输出作用的模块）、计算模块和后台数据库模块。 5.1.1 客户交互界面模块
笔者希望可以更为友好地面对客户，完成用户登入、数据吸入、数据验错、数据输出等与客户交互的功能。于是，在这一模块，决定采用B/S模式，原因有以下几点：
1）B/S模式操作简单，速度快，无需在使用者机器上安装特殊软件。在这种模式下，使用者可以在任何地方进行操作而不用安装任何专门的软件。只要有一台能上网的电脑就能使用，客户端零维护。
2）B/S系统的扩展非常容易，易于使用者分享心得。只要能上网，再由系统管理员分配一个用户名和密码，就可以使用了。甚至可以在线申请，不需要人的参与，系统可以自动分配给用户一个账号进入系统。
3）维护和升级方式简单。相较于C/S模式，B/S的版本更新和维护都非常方便，无需到每个客户端进行维护升级，省时省力。
4）数据的一致性、安全性、溯源性都较高。 5.1.2 计算模块
计算模块，笔者将采用MATLAB语言编写计算程序。原因是MATLAB是一个集科学计算、图像处理、声音处理于一体的高度集成系统。在编程效率、程序可读性、
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基于WEB的综合评价系统结构设计
集装箱港口物流绩效评价模型的计算机实现与应用
可移植性和可扩充性上matlab远远优于其它的高级编程语言，而且编程易学、直观，代码非常符合人们的思维习惯。特别是对于规划求解等模型的编程，若用其他高级语言开发，如c，c++，JAVA，frotran等，编程的工作量十分浩大，开发周期很长，而且后续需要对程序进行大量的稳定性准确性测试，非常费时费力。而本文的模型计算机实现，希望能用一种语言简洁紧凑、使用方便灵活、库函数丰富且简单易用，稳定可靠，程序代码公开程序可移植性好的语言。特别是模型计算方面，比较追求计算的正确性和可靠性，可以牺牲一定的计算速度。所以，计算模块，笔者决定使用MATLAB语言。
5.1.3 数据库模块
数据库模块笔者选用MYSQL，它是一个小型关系型数据库管理系统。MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。MYSQL主要有以下优点：
1）MYSQL是开源软件
与其他软件或者语言相比，MYSQL由于是开源，其有着商用软件不可比拟的好处。它支持任意修改，也就是说你可以去除你不需要的功能，从而简化MYSQL，提高速度。不得不能说这是一个非常好的功能，任何商业数据库都做不到的。
2）体积小、速度快，且对小型系统来说稳定可靠。
综上，模型的计算机实现决定使用B/S模式的客户交互界面，MATLAB的计算模块和MYSQL的数据库模块。实现后，各模块的截图如下：
B/S模式的客户交互界面，登陆界面：
图5-1登陆界面
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集装箱港口物流绩效评价模型的计算机实现与应用
输入数据界面
图5-2输入数据界面
计算界面一：
图5-3计算界面一
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集装箱港口物流绩效评价模型的计算机实现与应用
计算界面二：
图5-4计算界面二
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集装箱港口物流绩效评价模型的计算机实现与应用
输出数据界面
图5-5输出数据界面
MATLAB计算模块程序请见附录三。 5.2
5.2.1 数据库整体设计
前文提到，由于MYSQL是一个成熟的，免费的关系型数据库，能够很好地运行在百万级数据需求的系统里数据库模块将选用MYSQL，所以，计算机实现过程中的所有数据以及后续增加修改的数据将统一存储在MYSQL数据库中，为了方便数据的存储和修改，本系统建立了四个主要分表，分别是：港口、model1、model2、model3。分别用来存储港口数据、客户服务角度和学习创新角度数据、财务角度数据、内部流程数据。
数据库整体设计如下： 主题数据库的规划与设计
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集装箱港口物流绩效评价模型的计算机实现与应用
图5-6数据库整体设计
5.2.2 数据库各分表的描述 1、港口数据表
港口数据表包含两类数据，其一是港口ID，其二是港口名称。此表的目的是为了添加，删除，修改等管理的方便进行。
2、客户服务角度和学习创新角度数据表（model1）
由于客户服务角度和学习创新角度的数据类型的高度相似，都是根据调查表不同打分数归类的客户人数而得，因此放在同一个表中，同时在表里特别加了一个数据类型来区分是客户服务角度的数据还是学习创新角度的数据。此表通过港口ID同港口表建立联系。
3、财务角度数据表（model2）
财务角度数据表名称为model2，记录了员工人数，总资产，净资产收益率，净利润增长比率，同时记录了此数据的年份。同样，model2通过港口ID和港口数据表产生关联。
4、内部流程数据表（model3）
内部流程数据表名称为model3，在model3中，把相关的内部流程指标：铁路线长度、泊位数、堆场面积、装卸机械数量、航线数、堆场机械数、吞吐量的相关全部包含在内。model3也通过港口ID和港口数据表产生关联。
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集装箱港口物流绩效评价模型的计算机实现与应用
5.3 集装箱港口绩效评价系统在实践中的应用
当集装箱港口绩效评价系统用计算机实现后，可以非常方便用BSC-DEA（多种）-AHP的方法对集装箱港口的历年数据进行绩效评价，并且可以随着使用者的分析需要增加或者减少或者修改所需评价的港口，而无需再借助其他计算工具或者语言。 5.3.1 历年集装箱港口绩效评价比较
我们可以收集2008年的11个港口的相关指标数据，输入集装箱港口评价系统
中，便可以非常方便的计算出2008年的11个港口的集装箱港口综合绩效，同时可以与数据库中已存在的2009年的数据做对比分析，相关截屏如下： 1. 输入2008年相关数据一：
图5-7输入2008年相关数据一
2. 输入2008年相关数据二：
图5-8输入2008年相关数据二
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集装箱港口物流绩效评价模型的计算机实现与应用
添加所有港口相关数据后，选择2008年，得到计算界面：
图5-9计算界面
计算结果界面：
图5-10计算结果界面
由此，我们可以非常便捷快速的得到2008年的，基于BSC-DEA-AHP模型下的绩效评价结果。并可与2009年的评价结果进行对比。对比后不难发现，2009年的各个港口的总体绩效都远远不如2008年各个港口的总体绩效。这是由于金融危机的不断深入导致的集装箱货量严重减少，从而影响到了港口总体绩效。 5.3.2 变更港口计算集装箱港口绩效
我们可以非常方便的利用集装箱绩效评价系统，在增加或者减少或者修改港口后，计算集装箱港口综合绩效。
我们知道，由于DEA模型的特性是将DMU之间互相比较以确定参数，如果要增加或者减少或者修改DMU个数，我们都必须要从新计算所有数据，这是原来是一件非常我们可以非常费时费力的事情，更何况是我们现在使用的BSC-DEA(多种)-AHP这种复杂的大模型，这必定会给我们的计算带来非常繁重的工作。但在我们的集装箱港口绩效评价系统中，却可以轻易实现。假设我们期望增加厦门港的数据，我们仅需要在输入页面添加或者减少或者修改港口，并输入相关数据，就可以很快的
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集装箱港口物流绩效评价模型的计算机实现与应用
得出绩效评价结果。
我们以增加一个厦门港为例： 1． 在输入界面，增加厦门港
图5-11增加厦门港
2． 添加相关数据，保存后计算即可：
图5-12增加港口后计算相关数据
如果要减少港口或者修改港口，都可以通过输入数据页面的“删除”和“修改”按钮实现，然后分别再计算即可。
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集装箱港口物流绩效评价模型的计算机实现与应用
图5-13修改或删除港口
综上，集装箱港口绩效评价运用计算机实现后，我们可以非常方便地计算历年以及不同港口组合的数据。使得基于BSC-DEA-AHP模型，评价集装箱港口绩效变得简单而易实践操作，利于后人的应用分析和改进。
74
结论与展望
第6章 结论和展望
6.1 结论
本文将研究的焦点定为集装箱港口绩效评价这一研究热点，在回顾了国内外关于港口绩效评价的相关研究后，发现以往的研究大多采用少量指标建立指标体系，并仅仅选用简单的模型进行评价，尽管该方法操作较简单，但评价往往不够全面，常常使评价结果不切实际或者根本不可靠。
本文选取了19个相关指标建立了评价指标体系，并应用BSC-DEA(多种)-AHP模型，对我国十一个集装箱港口2009年的数据进行集装箱港口绩效评价，通过计算分析，证明BSC-DEA(多种)-AHP模型结合了BSC理论的全面科学性，DEA评价的客观与AHP的主观偏好信息，使评价结果更适合于实际。而且，为了使得整个评价过程更加易于实践操作和继续研究，对基于BSC-DEA(多种)-AHP模型的集装箱港口绩效评价进行了计算机实现，从而使得评价过程可以更加方便的应用到实践中。
研究存在三个创新点:
一是用BSC的理论，选取19个指标，建立了评价指标体系，解决了以往在集装箱港口绩效评价或类似评价中仅选用少量简单指标，使得对于集装箱港口这个复杂的大系统的评价过程过于简单，评价结果不够全面有效的问题。
二是将BSC-DEA(多种)-AHP模型应用到集装箱港口绩效评价中，解决了以往多输入输出指标情况下，无法用定量模型进行科学客观评价的问题，使得整个评价过程客观、科学且得到了完整的实现。
三是运用计算机实现了整个评价过程，使得后人能够简单方便地进行类似的研究和评价。
同时，对2009年和2008年我国十一个集装箱港口绩效的评价，从评价结果中不但可以得到各个港口相对绩效的排序以及找出各角度绩效和总体绩效低下的原因，也能得出集装箱港口绩效的变化趋势，为各集装箱港口合理发展提供了有效依据。
6.2 展望
由于时间原因，本文仅采用BSC理论、聚类分析法以及定性的方法研究和选取指标，以后的集装箱港口绩效评价可以在选取指标时考虑利用一些定量的方法选取指标，从而使指标选取更加科学有效。
其次，限于篇幅，本文仅用了技术效率θ进行综合分析评价，后人还可以用规模
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结论与展望
效率等参数进行更广泛的绩效评价，从而更好地找出各集装箱港口绩效低下的原因。
另外，本文中使用的模型是BSC-DEA-AHP模型，以后的研究可以考虑替换不同的DEA模型来改进原有模型，从而增加港口之间的区分度，使得评价结果更加有效。
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参考文献
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致谢
致 谢
首先衷心感谢我的导师——袁群老师在我研究生求学期间所给予的悉心指导与教诲，同时对她在本次研究期间提供的倾力帮助与支持表示衷心感谢。两年的学习过程中，她在学术上不吝指导，答疑解惑，尤其在毕业论文的进行上以及在论文中理论的运用上以及理论与实践的结合方面，袁群老师提出的建议让我受益匪浅，更将是我未来努力的方向。在论文定稿时，袁群老师仔细地逐页指导，细心教导，让我改正了许多错误和缺失。此外，赵刚教授在本文撰写期间给予了诸多提点，对我提出的诸多问题无一不耐心传授，释疑解惑。对他的无私教导，我满怀感激。
在上海海事大学求学的两年间，有幸得到了院、研究中心提供的许多实践机会和各种帮助，无论是大型会议论坛、国内外学术交流，或科研课题、实地调研，都使我有机会在实际生活中检验和运用理论知识，使得两者充分融会贯通，“实战”中的锻炼不仅使自己在学术研究上得到相当多的启迪，也拓展了视野。并且结交了一帮交心的朋友，特别是我的室友们，她们在两年里与我风雨同舟，是我学习生涯中最美好的回忆，也是我人生中最宝贵的财富。
最后，谨向我的父母致以最深的谢意，他们的辛劳抚育、无私关爱、殷切教 导和倾力支持，我铭刻于心！成长在这样的家庭，是我最大的幸运。
80
附录
附录Ⅰ 硕士在读期间发表的论文
[1] 徐意靖 集装箱港口文献综述 ISSN 7-9《科学之友》2009年第33期
81
附录
附录Ⅱ 客户服务角度，集装箱港口相关调查问卷
注:本问卷仅供研究之用，请根据实际情况填写。 港口名称: 单位名称: (1)您对该港口的空箱疏运时间的评价是:
很高 高 较高 一般 较差 差 很差 (2)您对该港口船舶作业安全性的评价是:
很高 高 较高 一般 较差 差 很差 (3)您对该港口服务态度的评价是:
很高 高 较高 一般 较差 差 很差 (4)您对该港口的船舶配载质量的评价是:
很高 高 较高 一般 较差 差 很差 (5)您对该港口的装卸质量的评价是:
很高 高 较高 一般 较差 差 很差 (6)您对该港口的冷藏箱管理水平的评价是:
很高 高 较高 一般 较差 差 很差 (7)您对该港口的使用费率高低的评价是:
很高 高 较高 一般 较差 差 很差 (8)您对该港口的装卸效率的评价是:
很高 高 较高 一般 较差 差 很差 (9)您对该港口的拖轮引航服务水平的评价是: 很高 高 较高 一般 较差 差 很差 (10)您对该港口等泊时间的评价是:
很高 高 较高 一般 较差 差 很差
(11)您对该港口的公路铁路等集疏运设施在使用过程中的评价是: 很高 高 较高 一般 较差 差 很差 (12)您对该港口突发问题解决能力的评价是: 很高 高 较高 一般 较差 差 很差 (13)您对该港口政府监督协调水平的评价是: 很高 高 较高 一般 较差 差 很差 (14)您对该港口物流信息平台的评价是:
很高 高 较高 一般 较差 差 很差 (15)您对该港口中介代理企业个数的评价是: 很高 高 较高 一般 较差 差 很差
82
附录
(16)您对该港口港口信息化程度的评价是:
很高 高 较高 一般 较差 差 很差
(17)您对该港口海关海事联检等口岸相关部门服务水平的评价是: 很高 高 较高 一般 较差 差 很差 (18)您对该港口船舶交通指挥系统自动水平的评价是: 很高 高 较高 一般 较差 差 很差 (19)您对该港口监察协调事故的评价是:
很高 高 较高 一般 较差 差 很差
(20)您对该港口信息平台信息发时间和访问速度等方面的评价是: 很高 高 较高 一般 较差 差 很差
83
附录
附录Ⅲ 学习与创新角度，集装箱港口相关调查问卷
注:本问卷仅供研究之用，请根据实际情况填写。 港口名称: 单位名称: (1)您对该港口的员工学历情况的评价是:
很高 高 较高 一般 较差 差 很差 (2)您对该港口员工获得信息的评价是:
很高 高 较高 一般 较差 差 很差 (3)您对该港口研发成果数量的评价是:
很高 高 较高 一般 较差 差 很差 (4)您对该港口的员工培训情况的评价是:
很高 高 较高 一般 较差 差 很差 (5)您对该港口的员工建议次数的评价是:
很高 高 较高 一般 较差 差 很差 (6)您对该港口的员工建议被采纳情况的评价是: 很高 高 较高 一般 较差 差 很差 (7)您对该港口的研发成果质量的评价是:
很高 高 较高 一般 较差 差 很差 (8)您对该港口的员工业务专业水平的评价是: 很高 高 较高 一般 较差 差 很差 (9)您对该港口的研发成果投入的评价是:
很高 高 较高 一般 较差 差 很差
84
附录
附录Ⅳ 集装箱港口计算模块MATLAB程序
计算模块
function[theta,lambda,s_minus,s_plus,w]=mylinprog(X,Y) n=size(X',1); m=size(X,1); s=size(Y,1); epsilon=10^-6;
f=[zeros(1,n) -epsilon*ones(1,m+s) 1]; A=zeros(1,n+m+s+1);b=0; LB=zeros(n+m+s+1,1);UB=[]; LB(n+m+s+1)=-Inf; for i=1:n;
Aeq=[X eye(m) zeros(m,s) -X(:,i) Y zeros(s,m) -eye(s) zeros(s,1)]; beq=[zeros(m,1) Y(:,i)];
w(:,i)=linprog(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB); %解线性规划，得DMU的最佳向量Wi end
w; %输出最佳权向量 lambda=w(1:n,:); %输出入θ
s_minus=w(n+1:n+m,:); %输出S- s_plus=w(n+m+1:n+m+s,:); %输出S+ theta=w(n+m+s+1,:) %输出日θ 数据调用模块
function[]=run2009(filedir)
inputtext=filedir; show='开始导入数据!'
load(strcat(inputtext,'caiwu_in.txt'));
85
load(strcat(inputtext,'caiwu_out.txt'));
load(strcat(inputtext,'kefu1_in.txt')); load(strcat(inputtext,'kefu1_out.txt'));
load(strcat(inputtext,'kefu2_in.txt')); load(strcat(inputtext,'kefu2_out.txt'));
load(strcat(inputtext,'kefu3_in.txt')); load(strcat(inputtext,'kefu3_out.txt'));
load(strcat(inputtext,'kefu4_in.txt')); load(strcat(inputtext,'kefu4_out.txt'));
load(strcat(inputtext,'kefu5_in.txt')); load(strcat(inputtext,'kefu5_out.txt'));
load(strcat(inputtext,'nblc1_in.txt')); load(strcat(inputtext,'nblc1_out.txt'));
load(strcat(inputtext,'nblc2_in.txt')); load(strcat(inputtext,'nblc2_out.txt'));
load(strcat(inputtext,'nblc3_in.txt')); load(strcat(inputtext,'nblc3_out.txt'));
load(strcat(inputtext,'nblc_in.txt')); load(strcat(inputtext,'nblc_out.txt'));
load(strcat(inputtext,'study1_in.txt'));
附录
86
load(strcat(inputtext,'study1_out.txt'));
load(strcat(inputtext,'study2_in.txt')); load(strcat(inputtext,'study2_out.txt'));
load(strcat(inputtext,'study3_in.txt')); load(strcat(inputtext,'study3_out.txt'));
load(strcat(inputtext,'quan.txt'));
show='开始计算...'
caiwu=mylinprog(caiwu_in,caiwu_out)
kefu1=mylinprog(kefu1_in,kefu1_out); kefu2=mylinprog(kefu2_in,kefu2_out); kefu3=mylinprog(kefu3_in,kefu3_out); kefu4=mylinprog(kefu4_in,kefu4_out); kefu5=mylinprog(kefu5_in,kefu5_out); kefu=kefu1.*kefu2.*kefu3.*kefu4.*kefu5
nblc1=mylinprog(nblc1_in,nblc1_out); nblc2=mylinprog(nblc2_in,nblc2_out); nblc3=mylinprog(nblc3_in,nblc3_out); nblc=dayu(nblc1,nblc2); nblc=dayu(nblc,nblc3)
study1=mylinprog(study1_in,study1_out); study2=mylinprog(study2_in,study2_out); study3=mylinprog(study3_in,study3_out); study=study1.*study2.*study3
附录
87
附录
newquan=qun(quan);
myresult=newquan(1,1)*caiwu+newquan(2,1)*kefu+newquan(3,1)*nblc+newquan(4,1)*study; show='计算结果：'
result2009=[caiwu;kefu;nblc;study;myresult]
dlmwrite(strcat(inputtext,'Result2009.txt'),result2009); show='数据已经写入文件' 权矩阵计算模块 function[z]=qun(X) [a,b]=size(X); z=ones(a,1); for m=1:b u=0; for n=1:a u=X(n,m)+u; end for n=1:a
X(n,m)=X(n,m)/u; end end
for n=1:a v=0; for m=1:b v=X(n,m)+v; end z(n,1)=v/4; end
88
附录
附录V图表目录
第1章 图目录
图1-1论文的研究思路................................................................................................. 4
第2章 图目录
图2-1集装箱港口运营系统......................................................................................... 7 图2-2泊位运作流程图................................................................................................. 8 图2-3集装箱集疏运的运作流程............................................................................... 11
第2章 表目录
表2-1集装箱泊位长度，宽度和前沿水深情况......................................................... 9 表2-2吊上吊下式装卸系统运作流程表...................................................................10
第3章 图目录
图3-1从财务角度，集装箱港口绩效评价指标.......................................................25
第3章 表目录
表3-1相关研究中的指标选取...................................................................................15 表3-2集装箱港口绩效评价财务性指标因素...........................................................17 表3-3从子系统考虑，集装箱港口绩效评价非财务性指标要素和运作机理.......18 表3-4作为独立的大系统，集装箱港口绩效评价非财务性指标要素和运作机理
..............................................................................................................................22 表3-5客户服务角度，集装箱港口指标因素...........................................................26 表3-6学习与创新角度，集装箱港口指标因素.......................................................28 表3-7集装箱港口绩效评价指标体系.......................................................................30
、
第4章 图目录
图4-1平衡计分卡框架...............................................................................................33
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附录
图4-2 SC-BSC-SCOR集装箱港口绩效评价模型 .................................................35 图4-3 DEA方法的应用 .............................................................................................41 图4-4 BSC-DEA-AHP 模型的实现 .........................................................................44 图4-5 集装箱港口输入输出指标的选择..................................................................45 图4-6 带有三个独立子系统的集装箱港口模型结构............................................57
第4章 表目录
表4-1 集装箱港口09年第三季度统计数据 .........................................................46 表4-2 财务角度，集装箱港口绩效评价结果........................................................46 表4-3 集装箱港口09年第三季度统计数据 .........................................................48 表4-4 内部流程角度，选用C2R模型，集装箱港口绩效评价结果 ..................49 表4-5 客户服务水平指标........................................................................................52 表4-6 作业效率调查结果........................................................................................53 表4-7 服务质量调查结果........................................................................................54 表4-8 管理水平调查结果........................................................................................54 表4-9 协调支持程度调查结果................................................................................55 表4-10 信息化程度调查结果 .................................................................................55 表4-11 客户服务角度， 集装箱港口物流绩效评价结果....................................56 表4 12 内部流程角度， C2GS2-ISS模型，集装箱港口物流绩效评价结果 ...58 表4-13 员工能力调查结果 .....................................................................................59 表4-14 员工积极性调查结果 .................................................................................60 表4-15 学习创新调查结果 .....................................................................................60 表4-16 学习与创新角度，集装箱港口物流绩效评价结果 .................................61 表4-17 集装箱港口物流绩效评价结果 .................................................................63
第5章 图目录
图5-1登陆界面...........................................................................................................66 图5-2输入数据界面...................................................................................................67 图5-3计算界面一.......................................................................................................67 图5-4计算界面二.......................................................................................................68 图5-5输出数据界面...................................................................................................69 图5-6数据库整体设计...............................................................................................70 图5-7输入2008年相关数据一................................................................................71 图5-8输入2008年相关数据二................................................................................71
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附录
图5-9计算界面...........................................................................................................72 图5-10计算结果界面 ................................................................................................72 图5-11增加厦门港.....................................................................................................73 图5-12增加港口后计算相关数据 ............................................................................73 图5-13修改或删除港口 ............................................................................................74
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