基于层次分析法的港口集装箱吞吐量影响因素分析

周茂安 舒展容

摘 要：科学合理捕捉影响港口集装箱吞吐量的关键因素对准确把握港口集装箱吞吐量发展态势具有重要意义。文章通过专家访谈、文献调查以及问卷调查，构建港口集装箱吞吐量影响因素体系。以南昌铁路局港口为研究对象，运用层次分析法分析自然地理、经济社会、基础设施、港口运营四个维度因素对南昌铁路局港口集装箱吞吐量影响的相对重要性，并结合南昌铁路局港口集装箱业务发展实际，提出科学可行的政策建议。

关键词：港口集装箱；吞吐量；影响因素；层次分析法

中图分类号：U691文献标识码：A文章编号：1005-6432（2024）03-0180-05

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.03.043

1 引言

港口在综合交通运输体系中的主枢纽功能对促进现代物流发展、保障经济安全、服务高水平开放等方面发挥着重要的先导作用。集装箱运输作为先进的运输组织方式，具有安全、便捷、高效、绿色等特点，是港口现代化的重要标志[1]。而港口集装箱吞吐量直接反映了港口集装箱货运服务能力，是港口规划建设与运营的重要参考指标，也是港口综合运输竞争力评估的重要因素[2]。因此，准确把握港口集装箱吞吐量发展态势有助于合理分配与利用港口资源、科学规划港口基础设施建设、有效提升港口经营效率与效益。但港口集装箱吞吐量数据序列具有典型的非平稳性、高波动性、不规则性以及非线性等特征，本质原因在于影响港口集装箱吞吐量的因素众多且错综复杂[3-4]。因此如何有效捕捉关键引领性影响因素对准确把握港口集装箱吞吐量具有重要意义。

现有关于港口集装箱吞吐量发展态势的研究主要包括三个维度：一是基于港口集装箱吞吐量时间序列数据展开分析，所采用的典型方法主要包括指数平滑法、灰色预测GM（1，N）模型、单整自回归移动平均（ARIMA）模型、季节ARIMA模型、马尔可夫模型等[5]；二是基于相关影响因素建立计量经济模型展开分析，所采用的典型方法主要包括多元线性回归模型、向量自回归（VAR）模型、向量误差修正（VECM）模型、自回归分布滞后（ARDL）模型等[6]；三是基于时间序列数据或相关影响因素的智能优化算法展开分析，所采用的典型方法主要包括神经网络算法、模拟退火算法、遗传算法、粒子群算法等[7]。上述三个维度的分析中，基于相关影响因素的分析主要聚焦于港口腹地经济社会因素，基于时间序列数据的分析主要聚焦于通过优化预测模型以提高预测精度。但现有研究总体仍缺乏对港口集装箱吞吐量影响因素的系统分析，且并未深入探究影响港口集装箱吞吐量因素的相对重要程度，进而无法厘清和识别港口集装箱业务发展的关键路径。

鉴于此，文章以中国铁路南昌局集团有限公司（下面简称南昌铁路局）港口为研究对象，在相关研究成果的基础上，结合专家访谈、文献调查、问卷调查以及层次分析法，深度探究影响南昌铁路局港口集装箱吞吐量的关键因素，以期为南昌铁路局港口找到制约其集装箱业务发展的瓶颈原因，并为提高其集装箱吞吐量提供科学可行的政策建议。

2 研究设计

2.1 港口集装箱吞吐量影响因素体系构建

为确保港口集装箱吞吐量关键影响因素提取质量，在对铁路系统高校科研人员和港口高级管理人员访谈的基础上，归纳整理现有关于港口集装箱吞吐量影响因素的相关研究成果，初步构建了港口集装箱吞吐量影响因素体系。并以此为基础，制作《港口集装箱吞吐量影响因素评价指标专家调查问卷》，共邀请5位铁路系统高校科研人员对初步影响因素体系的科學性、全面性、长期性、可比性、层次性等方面展开评估，并最终形成包括自然地理因素、经济社会因素、基础设施因素以及港口经营因素共四维度，16个具体影响因素的港口集装箱吞吐量影响因素体系，具体如表1所示。

2.2 港口集装箱吞吐量影响因素层次结构模型构建

港口集装箱吞吐量影响因素的重要性评价分析中，较为常用的方法包括层次分析法、灰色关联法以及因子分析法等。其中，灰色关联法和因子分析法对各指标的数据资料要求较高，但由于港口集装箱吞吐量影响因素包括众多无法或较难进行具体量化的指标，且影响因素间也并不能用单纯的量化关系来表达，进而可能导致评价结果与实际情况存在一定偏差。而层次分析法利用较少的定量信息，把决策的思维过程数学化，对解决此类包含众多相互关联、相互制约影响因素所构成的复杂问题提供了一种简洁实用的科学决策工具。具体而言，层次分析法根据影响因素间的相互关联影响及隶属关系将复杂问题层次化，形成多层次的分析结构模型，并依次自下而上计算出最下层因素相对于最上层的相对重要性权值或相对优劣次序的排序值[8]。基于港口集装箱吞吐量影响因素表，文章构建了港口集装箱吞吐量影响因素层次结构模型，具体如图1所示。

3 实证研究

3.1 构造判断矩阵

基于所构建的港口集装箱吞吐量影响因素层次结构，文章将依据层次分析法中常用的1～9重要性标度方法，通过对各层元素的相对重要性进行两两比较构建判断矩阵。同时，编制《南昌铁路局港口集装箱吞吐量影响因素层次分析法专家打分表》，采取在线问卷调查方式对所构建的港口集装箱吞吐量影响因素体系在南昌铁路局港口集装箱业务中的实际应用进行了调查。调查对象包括铁路系统高校科研人员、南昌铁路局集团公司所辖南昌、九江、赣州、福州、漳州车务段及对应港口管理人员，共收到有效调查问卷20份，并对20份调查问卷中各专家打分情况进行几何平均处理，得到两两比较判断矩阵。港口集装箱吞吐量影响因素体系一级判断矩阵（A）、自然地理因素所属二级判断矩阵（B1）、经济社会因素所属二级判断矩阵（B2）、基础设施因素所属二级判断矩阵（B3）以及港口经营因素所属二级判断矩阵（B4）分别如表2、表3、表4、表5、表6所示。

3.2 层次单排序、一致性检验与层次总排序

为确定对于上一层元素而言本层次与之有关联的元素重要性次序的权值，文章将通过计算各判断矩阵最大特征根及其对应特征向量的方根法方法计算各影响因素的权重。同时，为确保应用层次分析法分析得到的结论合理，文章应用随机一致性比率指标CR对各专家在对各影响因素的重要性进行两两比较中的判断思维进行一致性检验。为进一步明确最低层影响因素相对于最高层目标的权重，文章将依次沿递阶层次由上而下逐层计算层次总排序。层次单排序、一致性检验与层次总排序结果如表7所示，其中，各判断矩阵随机一致性比率指标均满足CR<0.1，即各判断矩阵可认为具有满意的一致性，表明各影响因素权重计算结果科学可靠。

3.3 实证结果分析与讨论

从实证结果来看，对于南昌铁路局港口集装箱业务而言，一级影响因素的重要性排序为：经济社会因素（0.3738）>自然地理因素（0.3515）>基础设施因素（0.1569）>港口经营因素（0.1186）。对于经济社会因素维度而言，港口腹地经济总量权重最高，其次是经济结构；对于自然地理因素维度而言，港口区位条件权重最高；对于基础设施因素维度而言，集装箱码头泊位数权重最高，其次是泊位等级；对于港口经营因素而言，港口航线数权重最高。对总目标而言，各影响因素的相对重要性权值排序为：港口腹地经济总量>区位条件>辐射范围>自然条件>腹地经济结构>腹地货物贸易进出口总额>码头泊位数>腹地社会消费品零售总额>码头泊位等级>航线数>集疏运通道>航线密度>费率水平>仓储、装卸、搬运设施设备>作业效率>增值服务能力。

因此，为突破南昌铁路局港口集装箱业务目前的发展瓶颈，其首先应该关注港口腹地经济社会发展情况，尤其是经济总量和经济结构因素，这直接关系到港口集装箱货源是否充足。即南昌铁路局的马尾港、东吴港、国投港、罗屿港、可门港、江阴港、厦门港、施厝港、九江港等港口应加强与经济腹地的深度融合，做到以港兴城、港为城用，港城融合，以港口枢纽吸引要素聚集，增强区域产业集群整体竞争力，促进城市群、都市圈发展，提升新发展阶段的经济产业发展的新动能。同时应积极拓展除煤、矿石、汽车和农副产品等目前主要货种的其他货源，促进仓储、集卡运输、境内外加工等临港产业发展，提升临港产业发展规模与水平，为港口集装箱运输发展提供临港直接集装箱货源。

鉴于港口区位条件是影响南昌铁路局港口集装箱业务的关键决定性因素，因此应充分发挥沿海港口、福建省铁路港口、江西省铁路港口的区位优势，把握沿海港口在支撑“双循环”新发展格局的机遇，抓住福建、江西两省港口货运增量的红利，基于南昌铁路局管内铁路运输的优势，扩大港口集装箱运输经济腹地辐射范围，有效扩大南昌铁路局港口集装箱运输业务货源。

港口基础设施建设水平对港口作业能力具有重要影响，南昌铁路局应着重提升港口泊位数及泊位等级，突破部分港口泊位上的瓶颈，加强泊位基础设施建设，提升港口泊位通过能力。同时应全方位提升港口集疏运能力，完善物流作业所需的配套基建设备，主动对接地方政府规划和重点企业诉求，积极发挥铁路集装箱场站网点多的优势，加快铁路专用线的入港、入园、入企，打通铁路“最后一公里”，畅通“微循环”，实现铁路网通江达海，推动铁公水多式联运发展，充分挖掘运输结构调整市场潜力。

为进一步提升南昌铁路局港口集装箱吞吐量，南昌铁路局应提升港口航线数和航线密度，完善集装箱航线覆盖网络，尤其是优化中欧中亚班列开行方案，推进集约化和市场化经营，进一步提升港口辐射能力和货源吸引能力。同时要运用好价格政策实现各港口区域合作、合理分工，形成以福建高铁沿线港口为核心、九江港口为主力、其他普速港口为补充的全方位港口集装箱增运战略。另外，要完善铁路港口协调机制，加强装卸车组织工作，联合铁路与港口共同制定装卸作业标准和责任，提高集装箱运输作业效率。

4 研究结论

文章通过专家访谈、文献调查以及问卷调查等方法，编制出具有科学性、适用性的港口集装箱吞吐量影响因素体系，包括自然地理、经济社会、基础设施以及港口经营四维度，16个具体影响因素。同时，以南昌铁路局港口为实证对象，将所构建的影响因素体系应用于南昌铁路局港口集装箱业务，应用层次分析法科学分析南昌铁路局港口集装箱吞吐量各影响因素的相对重要性，并基于实证结果提出有针对性的发展建议，以为实现南昌铁路局港口高质量发展提供科学合理的政策依据。

参考文献：

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[2]杨波，刘昱，杨政龙.引入逻辑斯蒂增长模型的集装箱吞吐量长期预测[J].重庆交通大学学报（自然科学版），2020， 39（11）： 45-50.

[3]邵媛媛.基于群体智能优化算法的港口集装箱吞吐量预测模型比较研究[D].大连：东北财经大学，2022.

[4]黄巧彬. 基于非线性集成方法和误差修正的集装箱吞吐量预测研究[D].兰州： 兰州交通大学，2020.

[5]赵尚威，周建红.中国港口集装箱吞吐量预测：基于组合时间序列[J].系统科学与数学， 2018， 38（2）： 210-219.

[6]谢新连，王余宽，许小卫，等.基于随机森林算法的港口集装箱吞吐量预测方法[J].重庆交通大学学报（自然科学版），2022，41（2）：15-20.

[7]肖进，文章，刘博，等.基于选择性深度集成的集装箱吞吐量混合预测模型研究[J].系統工程理论与实践，2022， 42（4）：1107-1128.

[8]杜栋，庞庆华，吴炎.现代综合评价方法与案例精选[M].北京：清华大学出版社，2015.