辽宁省主要港口物流效率分析

港口物流的效率影响着物流活动的全过程以及物流系统的其他环节,进而影响着整个物流网络的效率.因此,提高港口的物流效率,保持港口的持续性竞争优势,就需要了解是哪些因素影响着港口的物流效率.利用数据包络分析方法测算辽宁省主要港口的物流效率,对其结果进行横向比较、分析,据此提出对策建议.     

基于DEA方法的海洋科技效率评价研究

运用DEA方法评价青岛市科研院所和高等院校两类机构的海洋科技效率,对综合效率、技术效率、规模效率和规模报酬等指标进行量化分析,解出提高科技效率的途径,并提出改进海洋科技效率的对策建议.     

基于DEA模型的上海港港口与城市经济效率研究

为促进上海港港口建设以及港城一体化发展,文章采用DEA模型,分析2000—2018年上海港港口经济效率以及港口对城市经济贡献效率,并提出建议。研究结果表明:上海港港口经济综合效率大致呈上升趋势,其中2000—2006年主要受规模效率的影响,2006年后主要受纯技术效率的影响;上海港港口对城市经济贡献综合效率、纯技术效率和规模效率均处于较高水平,其中综合效率的主要影响因素为纯技术效率;为此,上海港应进一步整合现有港口资源和优化港区发展格局。     

基于DEA的浙江省海洋旅游业效率研究

基于数据包络分析方法(DEA),对2014年浙江省12个沿海县级行政区及浙江省全省的海洋旅游业效率进行定量研究,结果表明:浙江省海洋旅游业效率整体较高,奉化市、平湖市、普陀区、岱山县、临海市的海洋旅游业效率达到最优,象山县、北仑区、嵊泗县、玉环县、三门县、温岭市的海洋旅游业效率较高,苍南县的海洋旅游业效率最低。通过投影分析可知,象山县、北仑区、嵊泗县、玉环县、三门县、温岭市、苍南县的海洋旅游业均存在不同程度的投入冗余和产出不足情况。对浙江省海洋旅游业的发展提出抓住契机、加速发展,合理投资、打造精品的建议。     

中国海洋经济效率的时空格局演变与动力机制研究

为促进我国海洋经济的高质量可持续发展,文章选取海洋经济投入和产出的面板数据,运用超效率数据包络分析模型测算并分析我国海洋经济效率的时空格局演变及其动力机制,在此基础上提出发展建议。研究结果表明：2001-2019年我国海洋经济效率曲线呈整体向前、阶段波折和峰谷交替的周期性演变,其中“十五”时期为粗放型发展阶段,“十一五”时期为转型升级阶段,“十二五”和“十三五”时期为可持续发展阶段;海洋经济效率地区发展不平衡,演变类型包括平稳型、波动型和上升型,其中上海一直保持提升势头,而广西等地区长期较低;海洋经济效率格局演变的动力机制包括“十五”时期的资源驱动、“十一五”时期的技术驱动以及“十二五”和“十三五”时期的政策 技术双轮驱动;未来应促进海洋经济与生态文明协调发展、海洋产业结构优化和区域海洋经济协调发展以及海洋科技创新驱动发展。     

福建港口吸引力实证研究——基于SEM模型

港口的综合运营情况由主观因素和客观因素共同决定。文章解释港口吸引力的概念并基于影响港口发展的主观因素和客观因素都是可量化的假设,收集2014年中国23个港口数据计算港口吸引力指数并重点分析福建港口;采用结构方程建模研究影响港口吸引力因素之间的结构关系,研究发现主观因素对港口吸引力有一定影响;分析港口吸引力和投资策略,得出福建政府在对港口硬基础设施投资建设的同时需要更加注重软基础设施投资建设的结论。     

基于犔狅犵犻狊狋犻犮模型的大连市经济与港口发展研究

对于港口城市而言,城市经济与港口运输相互影响,彼此制约.文章以大连市为例,借助Logistic模型,分析城市经济发展与港口运输的内在联系和演变过程,从定性和定量两个方面论述城市经济发展与港口物流运输的影响,为更好地指导城市经济与港口的发展提供依据     

基于Logistic模型的大连市经济与港口发展研究

对于港口城市而言,城市经济与港口运输相互影响,彼此制约。文章以大连市为例,借助Logistic模型,分析城市经济发展与港口运输的内在联系和演变过程,从定性和定量两个方面论述城市经济发展与港口物流运输的影响,为更好地指导城市经济与港口的发展提供依据。     

基于GIS的港口功能适宜性评价模型构建研究

以GIS技术为支撑,以港口功能适宜性为评价目标,构建了以海岸自然条件和海岸社会经济条件为主要影响要素的,具有科学化、定量化、自动化和可视化特征的港口功能适宜性评价模型,并以广西钦州湾海岸为例,对此模型进行了应用检验。此港口功能适宜性评价模型的构建理论和方法可为科学确定海岸的基本功能,建立以海岸基本功能管制为核心的管理机制提供技术支撑,模型评价结果可为海岸资源的开发与管理提供科学依据。     

基于Huff模型的京津冀地区港口一体化问题探讨

港口空间影响范围和港口功能定位是港口一体化的两个关键问题。文章通过构建反映港口影响力的评价指标体系,对京津冀地区港口的影响力进行研究分析,并运用Huff模型判定各港口的腹地范围;通过梳理不同货物的港口吞吐量分析各港口的运输结构,以此确定各港口的功能定位并提出相应对策。研究结果表明,京津冀港口群要采取合理的一体化模式,切实展开合作,优化货运结构。     

DEA及MDEA在山东省渔港评价体系中的应用及比较

运用DEA及MDEA模型计算山东省10处渔港的资源利用效率值,结果表明,山东省渔港的资源利用效率存在较大差异,所选10处渔港中,威海龙须岛渔港效率值最高,东营中心渔港效率值最低;MDEA模型相比DEA模型,能对效率评价值达到1的决策单元进行更加充分的评价和排序。     

基于DEA的天津市海洋生态经济可持续发展评价

论文利用收集到的关于天津市海洋生态环境数据和海洋经济数据,构建评价海洋可持续发展的指标体系,运用DEA方法对该指标体系进行分析,采用有效性的概念来评价天津市海洋生态经济的可持续发展的水平及可持续发展所遇到的阻力。     

山东省港口竞争力评价与分析

港口是资源集散和处理的节点,是区域经济的经济增长极.随着世界经济的发展,国际交流的日益增加,港口的经济带动作用将更加明显,港口间的竞争也日益加剧;而随着港口功能的拓展,港口竞争力所涉及的范围也日益变化.在此背景下,对港口竞争力进行研究就显得更为重要.本研究的目的在于构建对港口竞争力的一种较合理、科学和可行的评价方法,对港口的市场竞争力做出客观的评价,为山东省港在制定未来发展战略时提供策略导向.     

大连港口物流竞争力分析

港口物流和港口经济对腹地经济以及国民经济的促进带动作用日益突出,如何利用港口这个切入点发展腹地经济以及如何发展港口物流业来提升港口竞争力已成为各大港口的重要课题.文章利用2007年的统计数据对我国沿海各主要港口物流竞争力指标通过因子分析法进行横向比较,找出大连港物流竞争力的优势和劣势,为政策的制定和实施以及大连港物流竞争力的进一步提高提供依据.     

东北亚区域港口对比分析及经验借鉴

文章通过对东北亚区域的13个主要港口进行对比分析,包括概况对比、吞吐量对比、基于数据包络分析法的港口综合效率对比和区域内中国港口相关弹性系数对比,得出青岛港集团发展过程中的SWOT分析结果。最后,在此基础上总结了青岛港发展可借鉴的经验。     

基于动态因子分析法的亚洲地区上海港国际竞争力评价研究

上海港是我国重要的枢纽港,提升上海港国际竞争力对上海市乃至全国意义重大。文章选取港口基础设施、港口运营能力、港口腹地条件和港口发展潜力4个方面共16个定量指标,建立衡量港口国际竞争力的评价体系,引入动态因子分析法对2010—2014年间亚洲8个主要港口的国际竞争力水平进行评价和分析。结果表明,在亚洲范围内,上海港国际竞争力较强,腹地条件和运营能力优势明显;与新加坡港竞争激烈,在自由度和发展潜力上存在劣势,受到香港、迪拜和巴生等港口的威胁。最后,对上海港增强国际竞争力提出加快深水港和集装箱港建设、加强港口和地区合作以及促进上海自贸区发展等建议。     

大连港建设成为东北亚国际航运中心的展望

针对目前大连港所面对的形势,从大连港建设东北亚国际航运中心所面临的机遇与挑战入手,分析如何充分利用其得天独厚的区位优势,扬长避短,使大连港在东北亚,乃至世界港口竞争中占据有利位置,在东北老工业基地振兴及东北亚国际航运中心建设中发挥更大作用。     

基于指标权重分析的海洋生态文明绩效考核评价研究

海洋生态文明绩效评价工作日益被重视,构建一套既科学合理又易操作的海洋生态文明绩效评价系统十分必要。文章在已有海洋生态文明绩效评价指标体系基础上,分别采用主观赋权法层次分析法和客观赋权法主成分分析法,结合综合赋权法乘法合成归一法分析指标权重,重新构建海洋生态文明绩效评价模型。并提出下一步要结合实际数据对评价指标进行进一步优化筛选,考虑加入公众参与的内容,对评价模型使用不同的建模方法进行比较和改进,对评价结果进行成因分析,对评价模型进行更优化的系统设计并实现。以期为海洋生态文明绩效评价提供简单科学的方法。     

Parameters of radio pulses of cloud-to-ground multiple-stroke lightning discharges in Northeast Asia

Parameters of radio pulses from multiple-stroke lightning discharges arising on the territory of Yakutia and in Transbaikalia are estimated. The number of cloud-to-ground return strokes per lightning reaches 11, on average, 4.2 (without allowance for the cases of single lightnings) for Yakutia and up to 15 for Transbaikalia. The time interval between the subsequent strokes was on average 43 ms. A peak value of signals of subsequent strokes averages 0.5 of the value for the first stroke.