集装箱码头绩效评估和相关性检验,提出了多种标准和议题去讨论和评估,从港口运营和实证角度对港口进行了深入研究。港口是复杂的不确定性物流系统中的部分。港口被认为是整个海运供应链的重要组成部分。港口效率通常意味着港口服务的速度性和可靠性。如果管理得当,港口活动可以成为国民收入的重要来源。很多学者已经提出了许多港口绩效指标(PPI)来评价港口的日常活动。从那时起,港口性能研究的数量大大增加,将各种不同的方法应用于全球各地的港口管理中。本文的比较研究重点在于应用了数据包络分析(DEA)。用于港口性能评估的前沿统计模型通常为数据包络分析(DEA)技术--用于推导边界模型的非参数数学规划技术。DEA技术得出分析中港口的相对绩效等级。因此,不需要制定测量绩效标准。达累斯萨拉姆港是坦桑尼亚的主要港口。该港口是该国三个海港之一,处理该国90%以上的货运量。据国际港口协会称,它是继德班,蒙巴萨和马普托之后非洲大陆印度洋海岸线上的第四大港口。该港口是坦桑尼亚和众多边境内陆国家的商业和贸易门户。多年来,港口绩效低下使得地区经济损失数百万美元;2016年,由于港口绩效低下造成的全球经济损失总额为坦桑尼亚经济损失18亿美元和邻国损失8.3亿美元。该项比较研究的主要侧重于这两个港口的绩效评价讨论,以阐明达累斯萨拉姆港口面临的挑战,以实现大连港达累斯萨拉姆港口的最佳表现。基本的评价将侧重于以下方面:产出,生产力,产能利用率和效率。该研究仅限于评价影响港口绩效的因素,由于许多因素会影响港口的绩效,可能会看到经研究发现影响大体上影响港口性能的因素,,但本文强调的是对(CA)与港口的核心功能相关的核心活动(CA)的评价。本研究论文分为五章:第一章是论文的介绍和概述,本章包括引言,问题背景,问题描述,研究目标,问题假设,本文对于研究者、港口利益相关者、政府的重要性,本研究的范围与局限性,研究方法在本论文的研究假设是;H1:港口活动的控制不良会对港口吞吐量产生不利影响。H2:未能填补港口管理上的漏洞以及采用新的港口管理技术的停滞是港口绩效的缺陷。H3:评估港口绩效的最佳方法是对多因素进行研究,而不是只对单因素。该研究的总体目标是对这两个港口的港口绩效指标进行比较分析,以及为增加港口绩效指标可以做哪些改进。具体目标是评估每个绩效指标如何影响港口绩效确定可用于提高港口绩效的可能措施,测量多因素方法(相对于其他港口的性能)如何比单因素方法(一个港口的性能随时间变化)更有效第二章包含文献综述,概念定义,假设陈述,关于港口绩效的相关资料以及有说服力和逻辑性的理论。第三章本章介绍了研究中采用的方法;它描述了研究方法,目标人群,抽样技术和样本量。此外,它还介绍了研究中采用的数据收集方法和使用这些技术的基本原理。研究设计,这项研究主要是定量的,也是比较研究,因为研究人员的目的是量化两个港口之间的关系,并确定这两个港口之间的绩效。根据研究问题,该研究的主要变量具有数值性质,并进行数学分析,以建立它们之间的关系。因此,研究人员必须进行定量研究设计。人口,该研究旨在评估七个输入变量,即船舶周转时间,等待率,泊位占用率,停留时间,港口生产率,船舶生产率,港口密度,其中可以根据码头集装箱数量吞吐量(TEU)对其进行评估每年处理一次,时间为7年(2012-2018)抽样,这是一项面板数据研究;因此,选择了特定时间的数据,从而得出关于现象的结论。考虑到可用的研究时间,研究人员对观察对象进行纵向研究是不切实际的。此外,该研究还涉及来自达累斯萨拉姆港和大连港的连续运营数据库的庞大。因此研究人员明智地采取了一个“截取”,这是研究的一个时间点。面板数据研究设计最适合描述性研究,其目的是研究数据中的某些模式和变量之间的关系。数据来源为了满足研究目标,研究人员需要从两个港口(大连港和达累斯萨拉姆港)获取数据。两个港口提供的数据包含研究人员在2012-2018年期间对所有进口,出口,港口运营,货物处理的所有变量信息。变量的测量,该研究基于两个变量;自变量,即处理的TEU数,和因变量,船舶周转时间等待率,泊位占用率,停留时间,港口生产率,船舶生产率。港口密度。两者都是定量数值变量。数据包络分析,在本研究论文中,应用数据包络分析(DEA)是一种基于数学编程的技术,用于评估相对绩效。虽然主要应用已经在评估非专业组织,但该技术可以成功应用于与其他技术竞争的其他情况,如成本效益分析和多标准决策,例如,最近可以看到DEA是研究交通规划的最佳选择,即孟菲斯高速公路的设计和位置DEA适用于这种类型的评估,因为它可以比较结果,从而产生因素的评价(Thanassoulis和Dunstan)。DEA在框架中识别有效和低效的因素成为可能,其中结果在其特定的上下文中被考虑。此外,DEA还提供了信息,可以将每个低效因素与其“对等组”进行比较,即与正在分析的因素相同的一组高效因素。CCR(比率)模式,在DEA下有很多模型,但CCR模型是本研究论文中最合适的模式,根据本研究论文中的相关变量,CCR 比率模型计算了单位的整体效率、技术效率和规模效率汇总为单一评价指标。获得的效率绝不是绝对的,因为它总是相对于港口进评价的。Chames等人的文章标志着DEA的诞生,尽管已经出现了许多改进的模型,但CCR模型仍然是最广为人知的DEA模型。原始模型的DMU确定其每个因子的最佳权重集(输出由y表示,并且在下面的模型中由x输入)以便最大化其效率。该解决方案包括一组权重(用于输出和用于输入的y),以便具有这些权重的任何其他单位的效率不会超过1,即单位相对有效的值。哪个模型表示原始,哪个双重是任意的,一些作者更喜欢将此模型称为原始模型,因为它更好地传达了DEA背后的基本思想。第四章介绍了研究和分析数据的结果和研究结果的讨论摘要,以便根据所述的研究问题和目标进行解释。该研究的主要目的是评估Dar es salaam港口与大连港口的比较。数据分析,该研究论文的评估和分析基于该研究旨在评估七个输入变量,即船舶周转时间,等待率,泊位占用率,停留时间,港口生产率,船舶生产率,七年期间的港口堆场密度(2012 年至 2018 年)。数据计算步骤;1.应用分子将最小方向变量变为最大比例,在这个变量中存在一些目标矛盾,有一些变量是最大化导向(泊位占用率,帮派生产率,船舶生产率,堆场密度),还有一些变量是最小化导向(船舶周转时间,等待率,泊位占用率,停留时间),所以这个公式被用来淡化那个矛盾X0=Xm/X2.标准化决策矩阵,根据本文中应用的变量,测量单位有所不同,有些是百分比,有些是天,所以为了能够将它们组合在一起进行相关计算,我们必须将所有决策矩阵单元归一化为一个测量单位、因此使用公式NY=(?)3.CCR公式的应用最终计算结果发现大连港比达累斯萨拉姆港效率更高,2012年和2015年的最高水平表现为100%,与达累斯萨拉姆港相比,2018年的最高水平表现为91%。他们的表现一致性。当我们比较它们的标准偏差(0.06943,0.16048)和方差(0.00482,0.02576)时,大连港的性能水平变化要好得多。两个港口之间的差距似乎更大,与大连港口的最高性能进行比较是100%,最低的80%与达累斯萨拉姆港相比,最高的91%,最低的是42%。上述结果还表明在达累斯萨拉姆港口的输入分配不合理,最终它以简单的方式给出低水平的输出结果,未充分利用港口的资源。他们在过去七年(2012-2018)处理的平均货物为大连港口 9.75万二十英尺当量单位和达累斯萨拉姆港口 6.48万二十英尺当量单位,这两个港口之间处理的TEU平均差距为3.20万TEU和,这些差距是本研究中相关变量的巨大差异,如下所示从入口到大连港可以在大连港停靠的平均总时间是12.6天,相比于达累斯萨拉姆港,在这方面需要13天,这个方面的差距不是很大但我们知道它的基本形式,船周转时间并不多,因为船舶的停留时间受以下因素影响:(a)货物的体积(b)所提供的设施(c)船只的类型和(d)货物本身的构成,等待率给出船舶周转时间(1)泊位时间和(2)时间外的两部分的比率。这方面显示了港口的拥堵问题,如表所示,大连港的平均拥堵程度为85%,而达累斯萨拉姆港的这一比例为86%。就泊位占用率而言,大连港口的平均值为41%,而达累斯萨拉姆港口的这一比例为52%,这代表了船舶泊位使用时间的百分比。泊位占用率有助于估算两个港口的港口活动水平。Dar es salaam泊位占用率的价值表明港口大部分时间都很繁忙,但船舶周转时间也较长,因此我们可以将其视为效率低下的港口,其用户在泊位上花费的时间太多而没有得到维修改善。停留时间是货物从船上卸下直到离开港口所经过的时间,反之亦然,在大连港清运货物需要4.78天,而在达累斯萨拉姆港需要20天才能清关货物。它显示了港口货物管理部门的运作情况。另外,在达累斯萨拉姆港的货物到达港口需要很长时间。大连港的港生产率为30.9%,达累萨拉姆港为20.1%这个差距可以由港口处理的货物类型,港口所用的设备类型和两个港口的员工性质造成的,基本上是港生产能通过观察(a)每个起重机小时的移动来评估货物装卸的主要设备的生产率(b)每天的吨吞吐量(吨或单位),这给出了港口货物总生产率的概念。船舶生产率的概念让人们了解港口在处理过程中的总生产率。2012-2018年大连港平均船舶生产率为63.08%,达累斯萨拉姆港同期仅占24.5%,达累斯萨拉姆港口指数小值意味着由于实施较长时间船舶操作时间较长而导致效率低下船舶。堆场密度用于评估港口空间的使用效率。在达累斯萨拉姆方面港口使用的空间比大连港更好,但在其他方面达累斯萨拉姆港的停留时间比大连高,所以这可能是达累斯萨拉姆港对港口码头利用率高的驱动因素。该指标的目的是吸引港口经营者及时有效地利用堆场(堆放)空间和预先规定的堆场容量。第五章本章讨论研究的结论,以及基于研究结果的建议。该研究的主要目的是评估比较Dar es salaam港口性能与大连港口的比较的性能。通过使用DEA(数据包络分析)技术,获得了分析中涉及的DMU(决策单元)的排名,目的是比较不同的港口并分析每港口,如果它们效率低下,他们应该修改已经分析的指标,以便近似效率边界。在本研究的目标中要强调的一个方面是,通过使用这种技术,可以生成基准测试基本参考,允许港口管理者做出决策,并且还可以在生成其设施的扩展之前识别其输入资源的消耗。为了改善可衡量的目标。第四章的调查结果提出了下面讨论的重要问题,并根据DEA方法论分析了这些调查结果。该研究表明,Dar es Salaam港口在研究时间框架内使用时效率极低。根据上述发现,研究表明:·对港口活动管理不良会对端口吞吐量产生不利影响·未能填补港口管理漏洞以及采用新港口管理技术的停滞是导致港口绩效下降的原因港口运营控制是Dar es salaam港口的严峻挑战评估显示,过去七年来达累斯萨拉姆港口的效率从未达到100%,此时段(2012-2018)的平均效率为69%即可多年来,港口效率低下使地区经济损失了数百万美元;2016年,由于港口绩效低下造成的全球经济损失总额为坦桑尼亚经济损失18亿美元和邻国损失8.3亿美元。根据达累斯萨拉姆研究员所研究的结果,必须根据发现的问题的真正来源提高性能的港口开发率。对达累斯萨拉姆港的建议根据这项研究发现,达累斯萨拉姆港需要在不同地区进行大量投资,同时也需要港口开发,并将此案作为优先事项处理。对于现有和竞争激烈的未来情况,他们需要提高所有码头达累斯萨拉姆港的性能。他们需要现代港口设施,改善港口腹地连通性,并更加重视员工培训,因为人力资源是港口绩效的重要组成部分。达累斯萨拉姆港口有一个大问题就是集装箱停留时间,集装箱需要很长时间才能卸货并从船舶运输到仓库以便存放,货主必须将集装箱卸下并将其运走。达累斯萨拉姆港口需要付出更多的努力来应对这段时间超过规定的时间,虽然许多港口的集装箱或货物有时已经停留过超过规定的时间,但时间20天的时间确实非常高但20天的停留时间实在太多。为了改善这个持续停留时间,它取决于几个因素,同时取决于:港口设备、如何提高个体员工的工作效率以及港口的运营结构。也就是说,当货物停留时间较短时,它可能在某种程度上暗示港口在从货物卸货到海关清关的所有阶段都有效运行。