基于大数据分析的港口绩效评价研究

基于CNKI和Science Direct数据,研究了1984—2017年期间,国内外港口绩效评价测度对象确定、指标体系构建及评价分析方法开发的研究动态和发展方向。研究表明:绩效评价指标体系包括传统绩效、投入产出和综合绩效等3方面的评价指标体系。传统绩效评价指标体系便于比较评价,但体系复杂;投入产出评价指标体系可以有效地反映投入与产出间的关系,但体系较为简单,缺乏全面性;综合绩效评价指标体系综合了定量指标与定性指标,但体系过于庞大,部分信息难以统计。评价分析方法主要包括前沿分析法、BP神经网络法、仿真模拟法和综合分析法等4大类,其中,前沿分析法中的DEA模型在港口绩效评价中的应用最为普遍,其他3种新兴研究方法是对传统前沿分析法的有效补充和拓展。研究提出发展方向:未来研究应重视企业管理行为、外部制度环境等多因素对于港口绩效的影响;应注重指标体系与测度对象间的内在联系以及指标体系中各指标间的相互关系;还需进一步开发综合定性与定量且现实操作性强的研究方法。