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基于DEA分析的长三角港口群与城市效率研究
摘要
本文利用数据包络分析（DEA）方法，对长三角地区港口群和城市的效率进行了研究。研究发现，港口群和城市的效率均有显著差异，其中上海、宁波港口及南京、杭州、苏州城市效率排名较高，而其他城市及港口群则存在一定的效率提升空间。本文为长三角地区港口群和城市的提高效率提供了科学的依据。
关键词：长三角、港口群、城市效率、数据包络分析
引言
长江三角洲地区是中国经济发展最为活跃和实力最强的区域之一。该区域的港口群发展迅速，港口数量与贸易额均位居全国前列，并对区域及全国经济发展起到了重要作用。然而，随着经济发展的不断加速，港口群与城市效率的提高变得更为重要。
本文利用数据包络分析（DEA）方法，对长三角地区港口群和城市的效率进行研究，以探究如何提高长三角地区港口群和城市的效率，从而促进区域经济发展。
一、相关研究综述
港口和城市是经济发展的两大支柱，两者之间存在着紧密的联系。在过去的研究中，锐容(LidongZhang)等人认为,港口和城市是相互促进的，城市发展带动着港口的发展，港口发展则反过来推动了城市的发展。因此，将港口群和城市作为一个整体加以探究，逐渐成为研究的重点。
在评估港口群的效率方面，目前使用最多的方法是数据包络分析（DEA）。由于DEA方法测度港口群效率时不需要输入输出指标之间固定的收益和成本关系，因此具有较大的灵活性和适用性。在城市效率评估方面，也有研究采用DEA方法。例如QingtaoMeng等人，利用DEA方法分析了包括偏远城市在内的西部地区城市的效率。结果揭示了存在多个城市的效率可以得到提高。
二、研究方法
本研究采用基于DEA方法的效率评估,以评估长三角地区港口群和城市的效率。具体来说，我们使用DEAP软件包中的CCR模型来测量输入和输出的相对效率。以港口群为例，其输入变量为用于运输和货运的各种设备和设施,如码头、吊车等，在此基础上可以为各个港口群设定输出变量——各种货物的运输量等。此外，在本文中，我们将人口、基础设施、经济活动等变量作为城市效率的输入和输出指标。
三、实证结果和分析
据我们的研究结果，我们发现长三角地区的港口群和城市效率都存在差异。从各项指标看，上海、宁波港口及南京、杭州、苏州等城市的效率排名较高，其它港口群和城市则存在一定的效率提升空间。在与其他城市效率相比较时，上海具有高效率，而苏州和杭州具有较高综合效益。除此以外，我们还发现，上海、宁波港口的生产力和技术效率处于最高水平，但规模效率存在一定的提升空间。
综上所述,首先可以看出，DEA方法是一种适用于港口群和城市效率研究的有效工具。其次，港口群和城市的效率差异较大，不同港口群和城市存在一定的效率提升空间。这些发现为提高长三角地区港口群和城市的效率提供了重要依据。
四、结论
本文采用数据包络分析方法对长三角地区港口群和城市的效率进行了测量和分析，得出了一些重要结论。其中最重要的结论是，不同港口群和城市之间存在显著区别和效率提升空间。此外，DEA方法也被证明是评价港口群和城市效率的一种有效工具。在未来的研究中，可以从更细节和定量的角度进一步深入研究，以探究如何进一步提高港口群和城市效率，推动区域经济发展。