DOI: https://doi.org/10.1186/s41072-024-00191-y
تاريخ النشر: 2025-01-28
المؤلف: Odette Virginia Delfín Ortega
الموضوع الرئيسي: التجارة العالمية والاقتصاد
نظرة عامة
تبحث هذه الدراسة في العوامل التي تؤثر على كفاءة الموانئ في منطقة آسيان من 2000 إلى 2023، باستخدام منهجية من مرحلتين تجمع بين تحليل كفاءة البيانات (DEA) ونموذج الاقتصاد القياسي العادي الديناميكي. كشفت مرحلة تحليل كفاءة البيانات عن متوسط درجة كفاءة الموانئ بنسبة 52%، مع تباين كبير بين الموانئ—10 تظهر كفاءة عالية واثنان يسجلان أقل من 1%. تؤكد النتائج على ضرورة تحسينات استراتيجية في البنية التحتية والعمليات واللوجستيات لتعزيز كفاءة الموانئ بشكل عام.
في التحليل الاقتصادي القياسي اللاحق، تم تقييم المتغيرات المستقلة الرئيسية مثل الناتج المحلي الإجمالي للفرد، والسكان النشطين اقتصادياً، والاتصال بالنقل متعدد الوسائط لتأثيرها على كفاءة الموانئ. أشارت النتائج إلى أن الناتج المحلي الإجمالي للفرد هو العامل الأكثر أهمية، يليه الاتصال البحري، بينما كان للسكان النشطين اقتصادياً تأثير أقل، مما يبرز الحاجة إلى قوة عاملة ماهرة. تستنتج الدراسة أن الاستثمارات في البنية التحتية ورأس المال البشري ضرورية لتحقيق موانئ تنافسية وفعالة، والتي تعتبر حيوية للتنمية المستدامة في المنطقة. يُشجع صناع السياسات على إعطاء الأولوية لهذه المجالات لتعزيز كفاءة التجارة والنمو الاقتصادي داخل اقتصادات آسيان.
مقدمة
تؤكد مقدمة ورقة البحث على الدور الحاسم للموانئ في التجارة العالمية والتنمية الاقتصادية، خاصةً ما تم تسليط الضوء عليه خلال جائحة COVID-19 عندما شكل النقل البحري أكثر من 80% من التجارة الدولية. تشير إلى أنه بينما استخدمت العديد من الدراسات تحليل كفاءة البيانات (DEA) لتقييم كفاءة الموانئ، فإنها غالبًا ما تتجاهل عوامل مهمة مثل سعة المناولة، ومكالمات السفن، ومؤشر الاتصال بالشحن المنتظم (LSCI). تحدد الورقة فجوة في الأدبيات بشأن التقييم الشامل لكفاءة الموانئ، خاصةً في دمج المتغيرات البيئية التي قد تؤثر على الأداء.
تهدف الدراسة إلى التحقيق في كيفية تأثير الكفاءة التشغيلية في الموانئ على القدرة التنافسية الاقتصادية للبلد في التجارة الدولية، مع التركيز على 50 ميناءً في منطقة آسيا والمحيط الهادئ من 2000 إلى 2023. تستخدم تحليلًا من مرحلتين باستخدام DEA لتقييم الكفاءة التقنية ونموذج الاقتصاد القياسي العادي الديناميكي (DOLS) لتحليل تأثير المتغيرات البيئية، مثل الناتج المحلي الإجمالي للفرد والاتصال، على نتائج الكفاءة. تسعى هذه المقاربة الجديدة إلى تقديم رؤى حول تعزيز تنافسية الموانئ وإبلاغ تطوير السياسات لتحسين إدارة الموانئ، مما يدعم في النهاية النمو الاقتصادي الإقليمي والتكامل داخل اقتصادات آسيان.
الطرق
تحدد هذه القسم منهجية تحليل كفاءة البيانات (DEA)، وهي نهج غير معلمي لتقييم الكفاءة تم تقديمه بواسطة فاريل في عام 1957 وتم توضيحه لاحقًا بواسطة تشارنز وآخرين في عام 1978. يتم تصنيف DEA كطريقة تحليل حدودية تقيم كفاءة الإنتاج من خلال تحديد الحد الأقصى للإنتاج القابل للتحقيق من مجموعة معينة من المدخلات أو الحد الأدنى من المدخلات المطلوبة لإنتاج معين. لا يعتمد هذا الأسلوب على أشكال وظيفية محددة مسبقًا، مما يسمح بتقييم مرن للأداء عبر وحدات مختلفة، مثل الموانئ. تحدد الوحدات الفعالة، أو “وحدات الأقران”، حدود الكفاءة، وتحدد المسافة بين الوحدات الأخرى وهذه الحدود مستويات كفاءتها.
تشمل مزايا DEA قدرتها على التعامل مع مدخلات ومخرجات متعددة واعتبارها للعوائد على المقياس، مما يعكس تباينات الكفاءة بناءً على الحجم ومستويات الإنتاج. ومع ذلك، فإن الطريقة لها قيود، مثل الحساسية لاختيار المدخلات والمخرجات، مما يتطلب تحليلًا دقيقًا لملاءمتها قبل الحسابات. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يؤدي زيادة عدد المتغيرات إلى زيادة عدد الوحدات الفعالة على الحدود، مما قد يقلل من قوة التمييز للطريقة. كما يميز عمل فاريل بين الكفاءة التقنية—تحقيق إنتاج معين بأقل مدخلات—والكفاءة التخصيصية، التي تتضمن تركيبات المدخلات التي تقلل التكاليف. تساهم هذه المفاهيم معًا في الكفاءة الاقتصادية العامة لوحدات الإنتاج.
النتائج
في قسم النتائج، تقدم الدراسة نتائج من مرحلتين متميزتين من التحليل. تركز المرحلة الأولى على حساب مستويات كفاءة اللوجستيات البحرية عبر 50 ميناءً، كاشفة عن متوسط عبور قدره 7.1 مليون وحدة مكافئة عشرين قدمًا (TEUs) من 2000 إلى 2023، مع نطاق ملحوظ من 20,000 إلى 49.5 مليون TEUs. بالإضافة إلى ذلك، يتم الإبلاغ عن متوسط مساحة الميناء كـ 166.48 هكتار، مع أحجام تتراوح من 0.2 إلى 1200 هكتار. يبلغ متوسط عدد الموظفين 1318 موظفًا، مع نطاق واسع من 100 إلى 101,000 شخص، والموانئ مجهزة بمتوسط 65 رافعة، تتراوح من 0.6 إلى 210 رافعات. تسلط هذه الإحصائيات الوصفية الضوء على الفجوات الكبيرة في عمليات الموانئ والبنية التحتية.
في المرحلة الثانية، تستخدم الدراسة نمذجة الاقتصاد القياسي العادي الديناميكي (DOLS) لاستكشاف العلاقة بين كفاءة اللوجستيات البحرية والنمو الاقتصادي ضمن سياق آسيان. تشير النتائج إلى تفاعل معقد بين كفاءة اللوجستيات البحرية والتوسع الاقتصادي، مما يقترح أن تحسينات في عمليات الموانئ قد تسهم بشكل إيجابي في النمو الاقتصادي. تؤكد هذه التحليلات على أهمية تحسين اللوجستيات البحرية كعنصر استراتيجي لتعزيز الأداء الاقتصادي في المنطقة.
المناقشة
تؤكد قسم المناقشة في ورقة البحث على العلاقة الحاسمة بين نشاط الموانئ والنمو الاقتصادي، مدعومة بمراجعة أدبية شاملة. تسلط الضوء على النظريات الأساسية التي تربط التجارة والنمو الاقتصادي، كما أسسها ريفيرا-باتيز ورومر، وتلاحظ تطور هذه النظريات في سياق العولمة. تظهر الدراسات التجريبية الحديثة، مثل تلك التي أجراها كوربيت وواينبريك، وحاج وآخرون، علاقة إيجابية بين حركة مرور الموانئ الحاويات والنمو الاقتصادي، مما يبرز أهمية تحليل الديناميات بين الناتج المحلي الإجمالي ومؤشرات نشاط الموانئ. تشير النتائج إلى أن بنية الموانئ الفعالة ضرورية لجذب الأعمال، وتعزيز الصادرات، وزيادة النشاط الاقتصادي بشكل عام، خاصةً في منطقة آسيان.
يتناول القسم أيضًا الكفاءة التقنية، متتبعًا أصولها إلى كوبمانز وتطوراتها اللاحقة بواسطة فاريل وبانكر وآخرين. يتم مناقشة نموذج تحليل كفاءة البيانات (DEA) كطريقة لقياس الكفاءة، مميزًا بين العوائد الثابتة على المقياس (CRS) والعوائد المتغيرة على المقياس (VRS). توضح الورقة أهمية استخدام نهج DEA من مرحلتين لأخذ المتغيرات البيئية التي تؤثر على كفاءة الموانئ في الاعتبار. تشير النتائج إلى نطاق واسع من مستويات الكفاءة بين الموانئ الـ 50 التي تم تحليلها، مع متوسط كفاءة عام قدره 52%. من الجدير بالذكر أن موانئ مثل شنغهاي وسنغافورة حققت كفاءة عالية، بينما أظهرت موانئ أخرى، مثل يينغكو وكينتشو، عدم كفاءة كبيرة. تدعو النتائج إلى تدخلات مخصصة لتحسين الممارسات التشغيلية، مما يبرز الحاجة إلى الاستثمار في التكنولوجيا، وتدريب القوى العاملة، واستراتيجيات لوجستية محسنة لتعزيز كفاءة الموانئ وتنافسيتها.
DOI: https://doi.org/10.1186/s41072-024-00191-y
Publication Date: 2025-01-28
Author(s): Odette Virginia Delfín Ortega
Primary Topic: Global trade and economics
Overview
This research investigates the factors influencing port efficiency in the APEC region from 2000 to 2023, utilizing a two-stage methodology that combines Data Envelopment Analysis (DEA) and a dynamic ordinary least squares econometric model. The DEA phase revealed an average port efficiency score of 52%, with significant variability among ports—10 exhibiting high efficiency and two scoring below 1%. The findings underscore the necessity for strategic improvements in infrastructure, processes, and logistics to enhance overall port efficiency.
In the subsequent econometric analysis, key independent variables such as GDP per capita, the economically active population, and multimodal transport connectivity were assessed for their impact on port efficiency. The results indicated that GDP per capita is the most significant factor, followed by maritime connectivity, while the economically active population had a lesser effect, emphasizing the need for a skilled workforce. The study concludes that investments in infrastructure and human capital are essential for achieving competitive and efficient ports, which are vital for sustainable development in the region. Policymakers are encouraged to prioritize these areas to enhance trade efficiency and economic growth within the APEC economies.
Introduction
The introduction of the research paper emphasizes the critical role of ports in global trade and economic development, particularly highlighted during the COVID-19 pandemic when maritime transport accounted for over 80% of international trade. It notes that while many studies have utilized data envelopment analysis (DEA) to evaluate port efficiency, they often neglect important factors such as handling capacity, ship calls, and liner shipping connectivity index (LSCI). The paper identifies a gap in the literature regarding the comprehensive assessment of port efficiency, particularly in integrating environmental variables that may influence performance.
The study aims to investigate how operational efficiency at ports affects a country’s economic competitiveness in international trade, focusing on 50 ports in the Asia-Pacific region from 2000 to 2023. It employs a two-stage analysis using DEA to evaluate technical efficiency and a dynamic ordinary least squares (DOLS) econometric model to analyze the impact of environmental variables, such as GDP per capita and connectivity, on efficiency outcomes. This novel approach seeks to provide insights into enhancing port competitiveness and inform policy development for optimizing port management, ultimately supporting regional economic growth and integration within APEC economies.
Methods
The section outlines the methodology of Data Envelopment Analysis (DEA), a nonparametric approach to efficiency evaluation introduced by Farrell in 1957 and later formalized by Charnes et al. in 1978. DEA is categorized as a frontier analysis technique that assesses production efficiency by identifying the maximum output achievable from a given set of inputs or the minimum inputs required for a specified output. This method does not rely on predefined functional forms, allowing for a flexible evaluation of performance across different units, such as ports. The efficient units, or ‘peer units,’ establish the efficiency frontier, and the distance of other units from this frontier quantifies their efficiency levels.
The advantages of DEA include its capacity to handle multiple inputs and outputs and its consideration of returns to scale, which reflects efficiency variations based on size and output levels. However, the method has limitations, such as sensitivity to the selection of inputs and outputs, which necessitates careful analysis of their relevance prior to calculations. Additionally, an increase in the number of variables can lead to a higher number of efficient units on the frontier, potentially diminishing the method’s discriminative power. Farrell’s work also distinguishes between technical efficiency—achieving a specific output with minimal inputs—and allocative efficiency, which involves cost-minimizing combinations of inputs. Together, these concepts contribute to the overall economic efficiency of production units.
Results
In the Results section, the study presents findings from two distinct phases of analysis. The first phase focuses on calculating the efficiency levels of maritime logistics across 50 ports, revealing an average throughput of 7.1 million Twenty-foot Equivalent Units (TEUs) from 2000 to 2023, with a notable range from 20,000 to 49.5 million TEUs. Additionally, the average port area is reported as 166.48 hectares, with sizes varying from 0.2 to 1200 hectares. The workforce averages 1318 employees, with a wide range from 100 to 101,000 personnel, and ports are equipped with an average of 65 cranes, varying from 0.6 to 210 cranes. These descriptive statistics highlight significant disparities in port operations and infrastructure.
In the second phase, the study employs dynamic ordinary least squares (DOLS) econometric modeling to explore the relationship between maritime logistics efficiency and economic growth within the APEC context. The findings indicate a complex interplay between the efficiency of maritime logistics and economic expansion, suggesting that improvements in port operations may contribute positively to economic growth. This analysis underscores the importance of optimizing maritime logistics as a strategic component for enhancing economic performance in the region.
Discussion
The discussion section of the research paper emphasizes the critical relationship between port activity and economic growth, supported by a comprehensive literature review. It highlights foundational theories linking trade and economic growth, as established by Rivera-Batiz and Romer, and notes the evolution of these theories in the context of globalization. Recent empirical studies, such as those by Corbett and Winebrake, and Haj et al., demonstrate a positive correlation between container port traffic and economic growth, underscoring the importance of analyzing the dynamics between GDP and port activity indicators. The findings suggest that efficient port infrastructure is essential for attracting businesses, promoting exports, and enhancing overall economic activity, particularly in the APEC region.
The section also delves into technical efficiency, tracing its origins to Koopmans and further developments by Farrell and Banker et al. The Data Envelopment Analysis (DEA) model is discussed as a method for measuring efficiency, distinguishing between Constant Returns to Scale (CRS) and Variable Returns to Scale (VRS). The paper outlines the significance of employing a two-stage DEA approach to account for environmental variables that influence port efficiency. The results indicate a wide range of efficiency levels among the 50 analyzed ports, with an overall average efficiency of 52%. Notably, ports like Shanghai and Singapore achieved high efficiency, while others, such as Yingkou and Qinzhou, demonstrated substantial inefficiencies. The findings advocate for tailored interventions to enhance operational practices, emphasizing the need for investment in technology, workforce training, and improved logistical strategies to boost port efficiency and competitiveness.