This study is to investigate seaport clustering by using meta-frontier and cross-efficiency models. Data covers the 13 Asian ports during 2009, 2010 and 2013 with 3 inputs(depth, total area, and number of cranes) and 1 output(TEU). Correlations coefficient from cross-efficiency matrix are used for measuring clustering dendrogram. After that, meta-frontier analysis for investigating whether the clustering using cross-efficiency method increases the meta-efficiency. Empirical main results are as follows: First, group efficiencies of Busan, Incheon, and Gwangyang ports are increased. Second, meta and group efficiencies of China ports are greater than those of Korean ports. Third, distortion of technology gap of Gwangyang is lower than that of Busan and Incheon. Fourth, Gwangyang, clustering with Ningbo, Chingtao, Tokyo and Caosung ports in 2009 and with Dubai port in 2013 can increase the efficiency. Fifth, to enhance the efficiency, Busan port should be clustered to group 2 in 2010 and group 1 in 2013, and Incheon port clustered to group 2 in 2010 and 2013. Fifth, it is empirically investigated that Busan, Incheon and Gwangyang ports can increase the efficiency by using Cross-efficiency and Meta-frontier models. Port policy planner should promote the clustering policy for Busan with Hong Kong, Shanghai, and Singapore, Incheon and Gwangyang with Chingtao, Nagoya, Ningbo, Tokyo, and Kaoshung ports.
Countries around the world are propelling policies and strategies to strengthen the competitiveness of their own ports as they recognize the roles and importance of the ports in the international trade and logistics. The main objective of this study is to compare efficiencies of major container ports and analyze the factors that affect the efficiencies in the three regions of East Asia, Europe, and North America, which cover most of world container shipping. We employ DEA models in analyzing the efficiencies of 45 container ports using 5 input and 2 output variables. We also carry out regression analyses to estimate the impacts of each factor on the throughput (TEU), overall technical efficiency (OTE), pure technical efficiency (PTE), and scale efficiency (SE). The analysis results show that East Asian ports, despite being smaller in average size, make greater output and achieve higher technical and scale efficiencies than European or North American ports.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2015.07a
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pp.165-166
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2015
Sea-ports in Northern Vietnam have experienced a rapid growth of container throughput volume in recent years. To accompany with such development, huge investments also have been performed to enhance local ports capacity. It becomes a crucial task for the port authorities or the port stevedoring industry to improve the ports efficiency in order to customize national resources. In this paper, Data Envelopment Analysis (DEA) is employed to evaluate the relative efficiency of container terminals in Northern Vietnam by collecting data from terminals since 2005 up to now. The development progress of the given terminals will be presented before providing a relative comparison among those year by year. The DEA result is then analyzed and suggestions with regard to changes in local economic environment in near future are contributed.
This paper aims to implement an empirical research about the efficiency of America and Northeast Asia pots, and to suggest an effective strategy which can operate these ports more well. This study tries to apply the Data Envelopment Analysis(DEA) model to America and Northeast Asia ports. DEA is a methodology of comparing the relative efficiency of each decision making unit(DMU) by comparing it with other DMUs having similar input and output structure, and is specially very useful when a form of production function of each DMU such as a port is not known. DEA provides the extent of inefficiency of DMUs, which is practically useful information (like the efficiency score and reference sets) required to improve efficiency. This paper analyzed the relative efficiency of 35 ports in America and Northeast Asia for 3 years from 2005 to 2007 through DEA-CCR, DEA-BCC model and scale efficiency. Accordingly, this paper evaluates the efficiency of America and Northeast Asia ports, grasps the position at the present time, and suggests an advanced direction in future.
Korea is the fifth largest producer of automobiles in the world, and this industry accounts for the highest portion of the entire manufacturing industry. It is an especially important industry occupying second place in the top 10 export items in Korea. Korea exports about 3 million units of cars produced in the country and abroad, based on new cars and excluding second hand cars. Japan, along with Korea, represents a high portion of the global automobile industry, and it exports more than 4 million cars to the rest of the world. In particular, both Korea and Japan export automobile and used cars produced within the country, almost all of them by PCC(Pure Car Carrier) or PCTC(Pure Car Truck Carrier). Therefore, automobile export ports are located near automobile factories, and are being used in export to foreign countries. However, there are inefficient problems, such as poor port facilities, yard space shortage for loading and unloading operations and lack of proficiency of cargo handling companies. As a result, there are delays in cargo operations, or ships waiting have occurred. Therefore, the purpose of this study is to measure and compare the efficiency of automobile export ports in Korea and Japan. To measure the efficiency of automobile export port, we used CRS and VRS models from DEA. The input and output parameters were set as length of quay, yard area and throughput of cars, and DMUs are 25 ports for evaluating the efficiency. As a result of the efficiency measurements, two Korean ports (Gwangyang and Ulsan) and three Japanes ports (Kanda, Omaezaki, Kanmon-Shimonoseki) showed high efficiency in both models. These results can be used to establish strategies for enhancing efficiency and competitiveness of automobile export ports in Korea and Japan.
This study aims to investigate the technical efficiency of major container ports in the Bay of Bengal area and to study how certain factors influence the efficiency of container ports and terminals. The research is conducted on the four main container ports in the Bay of Bengal area, namely, Colombo Port in Sri Lanka, Chennai Port in India, Chittagong Port in Bangladesh, and Yangon Port in Myanmar. There are three input variables (quay length, storage area, and the number of cranes) and two output variables (throughput twenty-foot equivalent units and vessel calls) chosen for the process in this study. This paper evaluates the efficiency score of the defined variables and suggests implications for further improvement of the core competitiveness of the four selected ports. The findings indicate that Colombo Port is the most efficient on a technical scale, followed by Chennai Port, Yangon Port, and Chittagong Port. However, the slack and radial movement calculation results show that the inputs and outputs of the four ports need to be adjusted to be efficient and to reduce the amount of resources that are wasted. The results validate the adaptability of the improved data envelopment analysis algorithm in port efficiency analysis. The research findings provide an overview of the efficiencies of the selected container ports and can potentially affect the port management decisions made by policymakers, terminal operators, and carriers.
This study aims to analyse efficiencies of international main container ports. For the purpose, it selected twenty main ports based on the volume of cargo of ports recorded in Containerisation International Yearbook and conducted BCC(efficiency analysis) on them. The variables which may influence efficiency of ports were selected based on previous studies. Berth, Depth, Crane and Total area were input variables and Total TEU was an output variables. The results are summarized as follows: First, DEA-CCR efficiency of Shenchen Port(China) was 1.0, which was the most efficient poor analysed. Second, DEA-BCC efficiency of Port of Singapore, Shenchen Port(China), Ningbo Port (China), Port of Tanjung Pelepas (Malaysia) was 1.0, which was the most efficient analysed. Third, efficient scale of Shenchen Port(China) has been 1.0 for four subsequent years from 2004 to 2007, which was the most efficient analysed.
As the environment surrounding ports is rapidly changing and ports competition in Southeast Asia has become more severe to secure cargo volumes, ports strive to enhance their competitiveness by improving the efficiency of operations. The operational efficiency of ports, plays a crucial role to improve a nation's. This study aims to analyze the efficiency of container port and its determinants during over five year(2006 to 2010) period using DEA-O and Tobit regression respectively. The results show that firstly, Gamman is the most efficient container terminal, followed by New Gamman container terminal and Hutchison Busan container terminal. Secondly, it is notable that the efficiency of Busan Newport is dramatically increasing, and finally, the yard productivity of the container port is only influencing determinant of all.
Container port nowadays becomes one of the most vital link of the transportation chain, plays an important role in trading with other countries. Therefore, evaluating the operational efficiency of container ports to reflect their status and to reveal their position in this competitive environment is very important for port development. Although there have been lots of methods used to measure efficiency in the past, the DEA (Data Envelopment Analysis) model is still the most commonly applied approach. However, the data used in the model sometimes is complex and uncertain to handle using the basic DEA model. In this paper, we applied an uncertainty theory to create an uncertainty DEA model (UDEA), which can solve the limitation of the traditional one. This study mainly focuses on measuring efficiency of 41 container ports by applying proposed an UDEA model. The results show that among 41 container ports, only six container ports are regarded to have efficient operation through the clustering, meanwhile others have technical and scale inefficiencies. We found out that an UDEA model is better to analysis efficiency than existing DEA model.
Although the small and medium ports are actually competing with various strategies, the definition and structural understanding of small and medium ports are not known very much. Therefore this study has launched from this fact, and has the objective of obtaining the structural model for increasing shippers' attraction of small and medium ports. The process began by abstracting the components that composed the success factors through recent research, and grouping it by FA(Factor Analysis) method. Also, by using the FSM(Fuzzy Structural Modeling) method to understand the structure of the grouped components, and the structural model for increasing shippers' attraction of small and medium ports was able to obtain as the result. When analyzing the obtained structural model, easiness of shipment, connection to hubport and efficiency of hinterland network came out to be the most important component groups.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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