莫云萍，陈国庆，陈飞儿

(上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院，上海200240)

油轮航运业是世界航运业的重要组成部分，油轮航运企业的发展对我国整个航运业的发展有极大的影响。我国石油进口量逐年攀升，据中国海关数据统计，2011我国进口原油2.54亿吨，较2010年增长6.3%。2002年以前，我国原油海运进口量中约90%是由国际上的一些大型油轮企业或联营体(Pool)承运，国内油轮航运企业承运的比例仅占10%［1］。另外，据Clarkson的数据，2010年国内油轮航运企业承运的量占全部进口量的比重仍不足40%。我国油轮船东在世界油轮航运市场份额较小，影响力仍欠缺。而自金融危机以来，因国际原油运输市场运力供需失衡，加上燃油成本、修理费、船员工资、港口使费、融资成本等经营成本上升，船东面临形势异常严峻，许多油轮船东举步维艰。因此，无论是从目前形势，还是从国家运输安全的角度而言，提高油轮航运企业竞争力势在必行。

TSungyu Chou，等［2］运用模糊综合评判决策模型定量地分析了航运企业的经营业绩，并就如何改善经营业绩提出一些建议;Gitae Yeo，等［3］运用因子分析模型评价韩国和中国集装箱港口企业的竞争力;Kevin Cullinane，等［4］运用数据包络分析的方法评价集装箱港口之间的相对效率;Yuhern Chang，等［5］运用多属性决策模型对航空公司的竞争力进行评价，张刚社［6］运用供应链和竞争力理论分析了航运企业的现状，并对铁矿石运输企业如何定位自身发展提出了建议和导向。

从学界对航运企业竞争力方面的研究可以发现，以往学者主要偏向于港口企业竞争力方面的研究，而对航运企业竞争力，尤其是油轮航运企业竞争力的研究则相对少见。研究方法有定性方法和层次分析法，而且主要是对评价对象进行横向分析，缺乏纵向对比。笔者运用SE-DEA模型对我国油轮航运企业的竞争力进行纵向分析，找出其优劣势所在，针对不足提出改进意见。

1 研究方法和工具

1978年，美国著名的运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper等共同开创了数据包络分析模型(Data Envelopment Analysis，简称DEA)。DEA是把具有相同性质的评价对象作为决策单元，并且通过分析决策单元的投入产出比，以决策单元输入和输出指标的权重为变量进行评价运算，从而确定有效生产前沿面，然后根据各决策单元和有效生产前沿面的距离状况，确定决策单元是否为DEA有效。同时利用投影的方法分析造成各决策单元DEA无效或弱DEA有效的原因，指出需要改进的方向和需要改进的程度［7］。目前DEA方法在医院、银行、学校等众多领域已经得到了广泛运用。如Toshiyuki Sueyoshi，等［8］运用DEA模型分析了日本能源公司的运营效率以及环境效率，利用2004—2008年日本石化发电厂的数据进行分析和评价。

DEA模型有自行计算权重，避免主观确定权重的优点，不需要事先估计各个参数，也不需要了解各个投入和产出之间是怎样的关系，不仅可以横向(相同年份)地比较具有同一性质的各决策单元，也可以纵向分析一个决策单元在众多年份的发展情况。其不足之处在于如果输入输出指标过多，会导致有效单元的数目随之增加，其二是DEA模型要求输入输出指标的数据必须非负。

针对数据包络分析法的不足，笔者提出以下改进的方法:①DEA模型要求所有的数据必须具有非负性，因此可以对原始数据进行一些处理，从而使其变成非负值;②在输入输出指标较多时使用DEA方法会出现有效单元数目比较多的情况，而对众多的有效单位无法进一步进行效率排名，在此引入SEDEA模型。SE-DEA方法是在C2R方法的基础上进一步改进的结果，其优点是区分度比C2R方法更高。改进思路如下:在进行第K个决策单元进行效率评价时，使第K个决策单元的投入和产出被其他所有的决策单元投入和产出的线性组合替代［9］，但不包括第K个决策单元。一个有效的决策单元可以在效率值保持不变的情况下使其投入按比例地增加，而投入增加的比例则为超效率得分值。SE-DEA模型［10］的公式如(1):

2 实证分析

2.1 指标体系的建立

对油轮航运企业竞争力进行分析，首要的工作即构建影响油轮航运企业竞争力的评价指标。笔者根据《国际航运管理》对航运企业生产活动建立的指标体系及已有文献的指标，再结合油轮运输市场的特点将油轮航运企业的竞争力指标分成有形资产投入指标、运营能力指标、经营绩效指标、市场认可度和发展潜力等5个方面的指标。其竞争力的评价指标体系见表1。

表1 油轮船东竞争力评价指标体系Table 1 Evaluation index system of competitiveness

2.2 DEA模型输入输出指标

根据DEA模型的原理，将其中越小越好的指标作为输入指标xij，即负向指标;将越大越好的指标作为输出指标yij，即正向指标。根据评价指标体系构建文中DEA模型的输入输出指标体系，见表2。

2.3 实证分析

对招商能源运输股份有限公司竞争力进行纵向分析，数据来自招商能源2006—2010年企业年报。把每个年份作为1个决策单元，即DMU-2006，DMU-2007，DMU-2008，DMU-2009，DMU-2010。运用 Max-DEA软件分别对原始数据进行C2R，BC2，SE-DEA模型运算。根据招商能源2006—2010年的年报可获得定量数据，对于定性数据则采取专家评分法，具体数据见表2。

表2 各指标原始数据Table 2 Original data of all index

用DEA模型计算，其C2R模型、BC2模型效率值均为1。进一步用SE-DEA模型计算，计算结果见表3。

表3 SE-DEA分析结果Table 3 Result of SE-DEA model

2006—2010年招商能源的竞争力排名情况:2010＞2008＞2006＞2009＞2007。2010年招商能源的竞争力在近5年当中最强，计算结果与招商能源实际经营情况相吻合;2007年招商能源油轮船队运力规模较小，运输量及营业收入相比之下较低，限制了其发展空间;因国际海事组织将单壳油轮使用期限提前，2008年招商能源可用动力虽因单壳油轮改造成双壳油轮而短期减少，但恰逢国际油轮运输市场运价大幅飙升为其带来可观收入，竞争力得到提升;2009年受金融危机的拖累，全球石油运输需求萎缩，招商能源货运量、货运周转量均下滑，加上运价下挫，影响其财务业绩，竞争力下滑;2010年招商能源油轮船队初具规模，其具有较高的长期合同比例的优势，营运收入得到一定保障，为其竞争力提升提供支撑［11］。

3 结论

通过对招商能源近5年的经营情况进行比较分析，得出以下改进措施:

1)运力更新改造。2008年油运市场行情较好，但招商能源运力规模较小，且因单壳油轮进行双壳改造引起，说明其仍有部分运力船龄偏老，因此招商能源在运力上需要更新改造。

2)提升抗风险能力。在2009年航运市场低迷之际企业经营效率下滑，其超效率值在这5年中最低，说明企业抗风险能力需要进一步提升。

3)签订长期合同稳定利润。2010年在大部分油轮运输企业亏损情况下，招商能源长期合同比例较高使其实现正利润，增强其在上市油轮航运企业中的地位，招商能源需要保持该种竞争优势。最后分析结果与事实相合证明超效率数据包络分析法在油轮航运企业竞争力评价方面有其有效性和适用性。

［1］ 李凌.提高我国油轮竞争力初探［J］.航海技术，2004(5):69-70.

Li Ling.Improve the competitiveness of China’s oil tanker enterprises［J］.Marine Technology，2004(5):69-70.

［2］ Chou TSungyu，Liang Ginshuh.Application of a fuzzy multi-criteria decision-making model for shipping company performance evaluation ［J］.Maritime Policy and Management，2001，28(4):375-392.

［3］ Yeo Gitae，Roe M，Dinwoodie J.Evaluating the competitiveness of container ports in Korea and China［J］.Transportation Research:Part A，2008，42(6):910-921.

［4］ Cullinane K，Ji Ping，Wang Tengfei.The relationship between privatization and DEA estimates of efficiency in the container port industry［J］.Journal of Economics and Business，2005，57:433-462.

［5］ Chang Yuhern，Yeh Chunghsing.Evaluating airline competitiveness using multi-attribute decision making ［J］.Omega，2001，29:405-415.

［6］ 张刚社.基于供应链的铁矿石航运企业竞争力分析［D］.上海:上海交通大学，2006.

［7］ 宋毳毳.基于DEA方法的港口竞争力评价研究［D］.辽宁:大连海事大学，2010.

［8］ Toshiyuki Sueyoshi，Mika Goto.DEA approach for unified efficiency measurement:Assessment of Japanese fossil fuel power generation［J］.Energy Economics，2011，33:292-303.

［9］ 李娟.李建强.吉中贵，等.基于超DEA模型的成都市城市土地利用效率评价［J］.资源与产业，2010，12(2):40-45.

Li Juan，Li Jianqiang，Ji Zhonggui，et al.Evaluation on urban land utilization efficiency based on super-DEA model in Chengdu［J］.Resources＆ Industries，2010，12(2):40-45.

［10］孙柯洋.基于超效率DEA模型的港口绿色度研究［D］.上海:上海交通大学，2010.

［11］莫云萍.基于SE-DEA模型的国际油轮航运企业竞争力研究［D］.上海:上海交通大学，2012.