基于混沌模型的港口竞争力问题研究

摘要： 目前，随着港口企业的不断增多及国家政策的鼓励，港口企业间的竞争逐渐加剧，因此港口竞争力问题成为港口企业关注的焦点问题。同时，港口竞争力系统又是一个复杂的、对初始条件具有敏感依赖性的系统。本文首先采用因子分析法对数据进行降维处理，得到对港口竞争力影响最大的因子，而后结合混沌模型通过对数据进行分析进而对港口竞争力问题进行研究，希望为港口企业在日常的管理决策过程中提供帮助。

Abstract： Nowadays， with the increasing number of port enterprises and the charming encouragement of policy， the competition among ports becomes more and more intense， thus the competition problem has been focused on. At the same time， the competition power system of port is complicated and sensitively depends on initial conditions. In this paper， we focus on factor analysis to reduce the dimensions of data and obtain the most influential factor. And then we combine chaos model to analyze the competition power of port， in order that it may be helpful for management and decision-making process of port enterprises.

关键词： 港口竞争力；因子分析法；混沌模型

Key words： competition power of port；factor analysis；Chaos Model

中图分类号：U65 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2012）30-0146-02

0 引言

港口竞争力是指港口企业在宏观经济条件不断变化的前提下，本身所具有的应对这种变化的能力及提供服务的能力。港口竞争力问题的研究可以以某港口企业为例，比较某一时间范围内竞争力的变化，也可以对多个港口企业进行比较，进行港口竞争力评价排名。

港口的竞争力受到多个因素的影响，是一个复杂的系统，任何因素的变化都可能会对港口的竞争力产生影响。本文依据可操作性、客观性的原则确立指标体系，源于一定的项目背景，以深圳港为例，结合混沌模型对数据进行分析，从而得出港口竞争力系统是否处于混沌状态的结论。

1 港口竞争力系统的指标构成

1.1 港口的自然条件 港口的自然条件属于港口的硬实力。优良的港湾一般位于咽喉要道，海面风平浪静，且航道水深达15米以上。我们通常会选取航道近港口水深及港口年作业天数进行研究。

1.2 腹地的经济状况 港口的发展离不开所在城市的发展，因此所在城市的经济状况将直接影响港口的生存和发展。以所在城市为基点，向远辐射而形成的广大陆域范围则是港口的腹地，腹地经济越发达，往来的贸易必然频繁，港口必然具有较高的竞争力。具体的研究时，一般会以港口所在城市年进出口贸易额、所在城市年国内生产总值、港口的国内、国际航线数为研究重点。

1.3 港口的服务水平 港口的服务水平是港口的软实力。例如珠三角地区有一批货物欲运往国外 可以选择从深圳港或广州港出港，具体的决策过程需要考虑到：货物运抵港口的时间和费用，也即集疏运系统是否便捷；货物的离港时间，此时间主要消耗在通关手续的办理及港口的装卸效率上，而通关手续的办理离不开港口企业信息化的建设及管理水平。

1.4 港口的硬件设施 港口的硬件设施主要包括港口用于停靠船舶、装卸货物、仓储货物等方面具有的设备及设施。港口的硬件设施也是港口竞争力系统的硬实力，通常选取万吨以上泊位数、集装箱桥吊数、其它装卸设备数、港口的仓库堆场面积作为研究对象。

1.5 港口的盈利能力 港口的盈利能力是港口企业关心的焦点，也是直接影响港口竞争力的重要因素。当然，最理想的指标是港口的年利润率，但年利润率是企业的机密数据，可操作性不强，所以一般选取港口的集装箱吞吐量与货物吞吐量进行研究。

1.6 港口的投资情况 港口企业不断发展壮大离不开港口的投资，通常可以以年投资额或投资总额为研究对象，本文以投资总额为指标项。

2 理论概述

2.1 因子分析法原理 因子分析法[1]是数学中一种成熟的多元统计方法，它与专家打分法、标杆比较法相比，具有很好的客观性，它依据方差的累积贡献率确定因子的权重。其本质思想是对数据进行缩减和浓缩，把初始庞大的指标变量映射到了因子空间，且因子个数远远小于变量个数，进而使问题得到简化。

2.2 混沌模型 混沌运动的基本特征是具有非线性、对初始条件敏感依赖性和非周期性。混沌是一种貌似无序而实为有序的运动过程，从长期的发展趋势看，系统的运动过程很大程度上依赖于初始条件，会出现不确定或不可预测的随机性现象。从微观角度上看，系统某一时刻的行为可以是无序的、不规则的，而从宏观意义上看，系统的整体行为又可能有一定的规律可循。对一个复杂的系统而言，混沌是普遍存在的现象[2]。

Logistic方程[3]是描述运动复杂系统最为简练的模型，其结构如下：

Xt+1=μXt（1-Xt） （1）

其中Xt为t时刻混沌系统的内生变量，取值范围为（0，1），Xt+1为下一时刻混沌系统的内生变量，和前一时刻的内生变量Xt满足上述方程，μ为控制变量，取值范围为（0，4）。μ与Xt的关系如图1所示：

3 数据分析

3.1 提取因子[4] 初始的指标体系指标较多，不利于分析并得出结论，因此本文利用因子分析法对初始的数据进行降维，根据因子的方差贡献率提取出三个因子，使结果具有客观性。提取出的3个因子如图2所示：

3.2 因子旋转 旋转后的因子载荷矩阵，载荷值向0，1两极分散，更有利于赋予因子含义。一般认为，旋转后的因子载荷值在0.8以上，则可以用相应的因子解释相应的变量。通过分析，我们可以发现第一个因子可以解释的变量有所在城市年国内生产总值、港口年进出口贸易额及港口的信息化管理水平等变量，主要涵盖了腹地的经济状况及港口的服务能力，而第一个因子的方差贡献率最大，值为0.69，说明腹地的经济状况与港口的服务能力对港口竞争力的影响最大。其口的服务能力是港口竞争力系统的内部推动力量，而腹地经济状况则是港口竞争力系统的外部推动力量。因为篇幅有限，旋转后的因子载荷矩阵略。

3.3 混沌模型分析 由于Logistic方程还可以描述系统的动态发展过程，结合上述分析建立起港口竞争力混沌模型：

控制变量μ=■ （2）

从因子载荷矩阵可知，受第一个因子影响最大的是集装箱吞吐量，集装箱吞吐量的变化将直接影响港口的竞争力，因此我们用集装箱吞吐量的增长率来表示系统的内生变量Xt；而反映腹地经济的其它变量中，年进出口贸易额受第一个因子的影响程度也很大，因此我们可以用进出口贸易额的年增长率表示港口竞争力系统的外部推动力量β，取值为（0，1）；相应地，在反映服务能力的变量中，我们可以用信息化管理水平的增长率表示港口竞争力系统的内部推动力量α，取值为（0，1）；γ为港口企业的管理能力，取值为[1，10]；η为劳动年龄人口年增长率。

3.4 数据分析 选取深圳港5年的营运数据，我们可以得到年平均信息化管理水平增长率：α为2.4%，年平均进出口贸易额增长率：β为25.1%，平均劳动年龄人口增长率：η为1.46%[5]。

带入公式（1）、公式（2）得到：γ=3.69μ。

结合图1，当μ=1时，Xt无解；当γ取最大值10时，μ=2.71，此时Xt有唯一解，即系统不会出现混沌状态。

如果不把α、β、η的平均值带入混沌模型，也可以将它们取值的上界带入模型，得到γ=2.98μ。结合图1，当μ=1时，Xt无解；当μ=3时，系统即将变得不稳定，此时γ=8.94；若γ继续增大一直取到最大值10时，μ=3.36，此时Xt有两个解，系统已经进入了不稳定的状态。由此，我们可以分析出，当腹地经济较快发展，港口企业的服务能力处于较高水平，劳动年龄人口年增长率也较快时，应该将企业的管理能力γ控制在一定的范围内，这样港口竞争力系统才会稳定，管理能力越强，反而会影响港口企业的竞争力。在劳动力资源丰富的条件下，高度集中的管理不利于企业的人性管理，一方面会引发员工跳槽，另一方面也会引起员工的不满，引发罢工危机，屡见不鲜的罢工事件就是最好的说明，港口企业有必要对此引起重视，避免对竞争力造成不良的影响。

4 结论

通过混沌模型的分析，我们可以得出港口企业的管理能力会影响港口竞争力系统的发展趋势，当系统即将出现不稳定的状态时，可以通过调控港口企业的管理能力，使港口竞争力处于稳定的状态。港口企业可以长期关注上述几个关键变量，即使劳动年龄人口年增长率为负，通过应用混沌模型的分析计算，及时调控企业的管理能力，也可以避免港口竞争力系统进入混沌状态，进而为日常管理决策提供帮助。

参考文献：

[1]高惠璇.应用多元统计分析[M].北京：北京大学出版社，2005.

[2]王浩权，韩国文.金融创新累积效应的混沌模型及其控制[J].学习与探索，2008.2.

[3] 赵敏，李湛，王荣.科技创业企业成长混沌模型[J].上海交通大学学报，2007.7.

[4]王璨.深圳港综合竞争力评价研究[D].硕士学位，大连海事大学，2009.

[5]学者预计：2013年我国劳动力资源将会达到最大值.http：///macro/more/201105/05/t20110505_22400723.shtml.