世界銀行 -2023年全球集裝箱港口績效指數(shù) -基于船舶時間的港口性能比較評估

運輸公司這項工作是世界銀行工作人員的產物，以及標準普爾全球市場情報的外部貢獻。這項工作中表達的調查結定反映世界銀行，其執(zhí)行董事會或其代表的政府的觀點。世界銀行不保證這項工作中包含的數(shù)據(jù)的準確性翻譯-如果您創(chuàng)建了本作品的翻譯，請?zhí)砑舆m應-如果您對該作品進行了改編，請在歸屬處添加以下免責聲明第三方內容-世界銀行不一定擁有工作中包含的內容的每個組成部分。因此，世界銀行不保證使用作品中包含的任何第三方擁有的單個組件或部分不會侵犯這些第三方的權利。此類侵權導致的索賠風險完全由您承擔。如果您希望重成部分，您有責任確定該重復使用是否需要許可WORLDBANKGROUPTransportMarketIntelligence Acknowledgements本技術報告是由世界銀行基礎設施副總裁運輸全球實踐和標準普爾全球市場情報的海事，貿易和供應鏈部門的團隊共聯(lián)合小組要特別感謝以下專家對技術報告草稿的評論：GylfiPalsson（ILTC1首席運輸專家NinanBiju縮寫和首字母縮寫AIS詞匯表所有快速：船舶完全固定在泊位且所有系泊線都快速時到達時間/小時:船舶自動識別系統(tǒng)(AIS)記錄到達實際港口限制或錨地(以較早記錄的時間為準)與其所有線路呼叫大小:每次呼叫的集裝箱移動次數(shù)，包括卸貨、裝起重機強度(CI):部署到船舶泊位的起重機數(shù)量。計算為總累計總起重機小時數(shù)除以操作(從第一次移動到最后一間起重機總時數(shù):時間包括故障、惡劣天氣、受船舶影響的延誤、解除/綁扎、龍門架、吊臂下降/上升以及艙口蓋集線器端口:被深海干線集裝箱船稱為的港口，是其地理區(qū)域內較小的外圍或支線港口的轉運點。通常吞吐量的35％以上將是樞紐和分支或中繼轉運集裝箱移動:不包括艙口蓋,齒輪箱和其他與集裝箱無關的起重機工作。不包括散裝港口時間:從到達港口限制到從泊位航行的船舶在港口/端口到泊位時間:從船舶首次到達港口界限或錨地（以前言2023年，COVID-19大流行及其對該行業(yè)的影響帶來的挑戰(zhàn)進一步緩解。俄羅斯入侵烏克蘭，對亞丁灣航運的襲擊以及對巴拿馬運河的吃水限制等形式的持續(xù)或新的中斷都影響了集裝箱運輸。此外，大流行期間線路訂購的新運力過這些更改會影響端口的性能和排名。雖然有些問題是外生的或系統(tǒng)性的，但有些問題是內生的或特定于地點的，其結果是影響各個港口的性能和排名。這場大流行的“一線希望”之一是提高對海上門戶的彈性和效率的認識和關注，任何傳統(tǒng)上，刺激港口效率提高的主要挑戰(zhàn)之一是缺乏可靠、一致和可比的基礎來比較不同港口的運營績效。雖然現(xiàn)代港口出于性能目的收集數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)的質量，一致性和可用性，所采用的定義以及組織收集數(shù)據(jù)并將其傳輸給整理機構新技術的引入，數(shù)字化程度的提高以及行業(yè)利益相關者愿意共同努力實現(xiàn)全系統(tǒng)的改進，現(xiàn)在提供了以可靠可靠的方式衡量和比較集裝箱港口性能的機會。該技術報告是由世界銀行運輸全球實踐與標準普爾全球市場情報的全球情報與與早期版本一樣，CPPI旨在為全球經濟中的主要利益相關者提供改進的參考點，包括各國政府，港口當局和運營商，發(fā)展機構，超國家組織，各種海事利益以及其他公共和私人利益相關者貿易，物流和供應鏈服務。港口的性能可以基于無數(shù)的測量來評估，例如：碼頭容量或空間利用率，成本，陸側連通性和服務，或船舶到岸上的互換。CPPI基于現(xiàn)有的經驗客觀數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)僅與船舶在港口停留的時間有關，應解釋為集裝箱港口性能的指示性度量，而不是確定NicolasPeltier-Thiberge運輸全球實踐總監(jiān)世界銀行珍妮·波里斯S&P全球市場情報執(zhí)行摘要海上運輸是全球貿易和制造業(yè)供應鏈的基礎。海運業(yè)提供最具成本效益，節(jié)能，可靠的長途運輸方式。全球80％以集裝箱化的出現(xiàn)帶來了貨物制造和加工的方式和地點的重大變化，這一趨勢可能會隨著數(shù)字化而繼續(xù)。集裝箱港口是全球供應鏈中的關鍵節(jié)點，對許多新興經濟體的增長戰(zhàn)略至關重要。在許多情況下，高效運行的高質量集裝箱港口基礎設施的發(fā)展是成功的出口導向型增長戰(zhàn)略的先決條件。遵循這種戰(zhàn)略的國家將比不遵循這種戰(zhàn)略的國家擁有更高的經濟增長水平。高效，高質量的港口基礎設施可以促進對生產和分配系統(tǒng)的投資，擴大制造業(yè)和物流業(yè)，創(chuàng)造就業(yè)機然而，港口和碼頭，特別是集裝箱碼頭，可能會導致裝運延誤、供應鏈中斷、額外費用和競爭力下降。由于集裝箱運輸服務遵循固定的時間表，在航線上的每個停靠港口都有特定的泊位窗口，因此港口性能不佳的負面影響可能會超出該港口的腹地。因此，一個端口的性能不佳可能會破壞整個時間表。這反過來又增加了進出口成本，降低了國家及其由于缺乏可靠，一致和可比的基礎，比較各個港口的運營績效一直是改善全球價值鏈的主要挑戰(zhàn)。盡管現(xiàn)代港口出于績效目的收集了數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)的質量，一致性和可用性，以及所使用的定義以及組織將數(shù)據(jù)傳輸?shù)秸頇C構的能力和意愿，都阻礙了制定可比較的措施（s）評集體致力于全系統(tǒng)改進的意愿現(xiàn)在提供了一個以穩(wěn)健和可靠的方式衡量和比較集裝箱港口性能的機會。世界銀行的全球運輸實踐和標準普爾全球市場情報的全球情報和分析部門合作制作了本技術論文中介紹的第四版集裝箱港口績效指CPPI的目的是確定可最終使所有相關方受益的增強領域，從航運公司到國家政府和消費者。它旨在作為全球經濟中重要利益相關者的參考點，包括港口當局和運營商，國家政府，超國家組織，發(fā)展機構，各種海事利益以及貿易，物流和供應鏈服務中的其他公共和私人利益相關者。CPPI的發(fā)展取決于港口時間內的全部集裝箱船，其方式在報告的后續(xù)部分以及CPPI的早期迭代中進行了解釋。這第四次迭代利用了2023年整個日歷年的數(shù)據(jù)。它延代一樣，排名的產生采用了兩種不同的方法論方法，一種管理或技術方法，一種反映專家知識及一種使用因子分析（FA）或更準確的矩陣分解的統(tǒng)計方法。使用兩種方法的理由是嘗試并確保集裝箱港口性能的由于自2020年CPPI以來，兩種方法的排名一致性有了顯著改善，因此對于2023年CPPI，使用了相同的兩種方法。另外,再次采用等級聚合方法來組合結果并返回一個聚合等級。報告中詳細介紹了統(tǒng)計和行政方法的構造，匯總方法10th在2023年。港口在前十名的另一個方向移動：哈利法港口從3rd2022年至29年的職位thCPPI2023的位置。哈202220222324:252628293032353612345678980828586AQABA88899092939495969899ALTAMIRA::394042454649:5052535455:5658596062636465666869:200202203204::205206207208209220222223224225226228:229230232235236:238239240242ANCONA245246248249250252253254255256258259260262263264265266268269270280282:283284285286AGADIR288289290292293294295296298299300302303304305306308309ARICA320322325326328329330340350352355356358359360362365366368369390392395396398399400:402403404405380382ACAJUTLA3853863883891.Introduction相比之下，港口運作不良或效率低下會阻礙貿易增長，對內陸發(fā)展中國家和小島嶼發(fā)展中國家產生深遠影響。港口以及素，例如港口的效率本身，足夠的吃水，碼頭和碼頭設施的可用性，公路和鐵路連接的質量，這些服務的競爭力以及公共機構使用的程序的有效性集裝箱清關。這些參與者之間的任何低效率或非關稅壁壘都將導致更高的成本，競爭力下降更具體地說，港口基礎設施的效率已被確定為整體港口競爭力和國際貿易成本的關鍵貢獻者。Micco等人(2003年)在國家效率低下，特別是運輸成本，從第25百分位數(shù)到第75百分位數(shù)，導致雙邊貿易增加約2Hoffma和Sachez（2006）證實了港口績效對國際貿易成本的影響，發(fā)現(xiàn)兩個港口的港口效率加倍對貿易成本的影貿易流量的短期和長期影響，結果表明，國內生產總值（GDP共同直接聯(lián)系的數(shù)量以及競爭水平對貿易流量具有然而，港口和碼頭，特別是集裝箱，往往是運輸延誤、供應鏈中斷、額外成本和競爭力下降的主要來源。表現(xiàn)不佳的港口的特點是空間和運營效率有限，海上和陸地通道，監(jiān)督以及相關公共機構之間的協(xié)調，這降低了可預測性和可靠性。結果是，港口非但沒有促進貿易，反而增加了進出口成本，降低了競爭力，抑制了經濟增長和減貧。對國家和區(qū)域經濟港口績效也是集裝箱航運公司的主要考慮因素，這些航運公司根據(jù)商定的形式泊位窗口按固定時間表運營班輪服務。在船舶到達下一個?？扛壑?，必須糾正船舶服務航線上任何預定?？扛鄣难诱`，以避免對服務的有效運行產生不利影響。因此，所有?？扛劭诘母劭谛屎透劭谥苻D時間是運營商的重要主題，監(jiān)測港口績效已成為競爭格局中越來越重要的提高效率的主要挑戰(zhàn)之一是缺乏可靠的措施來比較不同港口的運營績效。舊的管理習慣，“你無法管理你無法衡量的東西口績效的可比評估》（世界銀行2021CPPI2020提供了對文獻的簡要回顧，其中說明了確定的廣泛方法，并評論了每種方法的優(yōu)缺點。這些措施分為三大類:第一，業(yè)務和財務業(yè)績的措施；第二，經濟效率的措施；第三，主要依賴港口外部來源的數(shù)據(jù)的措施。這篇評論尚未在CPPI2023中復制，感興趣的讀者將轉向CPPI2020（世界銀行在稍高的水平上，有幾個匯總指標可以表明海上門戶的相對質量和性能。世界銀行物流績CPPI的目的是利用現(xiàn)有的經驗數(shù)據(jù)來建立一個無偏見的指標，以比較不同港口之間的集裝箱港口性能。集裝箱港口的性能與客戶體驗最相關，特別是處理客戶資產的速度和效率。在這第四個CPPI中，重點仍然是碼頭性能，這反映了集CPPI的目的是幫助確定改善碼頭或港口的機會，最終使所有要利益相關者的基準，包括國家政府，港口當局和運營商，發(fā)展機構，超國家組織，各種海事利益以及從事貿易，物流和供應鏈服務的其他公共和私人利益相關者。世界銀行和標準普爾全球市場情報的聯(lián)合團隊打算在未來的年度迭代中繼準的備考日期和特定時間的靠泊窗口。一旦一項服務被定義或調整，它通常會保持不變數(shù)月，甚至數(shù)年。停泊窗口與碼頭和港口運營商預先達成一致，通常基于略高于預期的集裝箱交換移動平均數(shù)量，以及理想情況下港口之間海上段的適這種模式的明顯優(yōu)勢在于，托運人可以做出長期供應決策，港口和碼頭可以安排和平衡其資源以滿足預期需求。通過精心計劃和良好執(zhí)行的形式時間表，他們可以實現(xiàn)更高水平的可靠性和可預測性。反過來，這可以帶來更有效的供應鏈運營和規(guī)劃，因為集裝箱船在港口花費的時間約占其全部輪換時間的15％至20其余的則用于海上。減少港口時間在極端情況下，落后于備考時間表數(shù)小時的船舶將開始抵達商定窗口之外的港口，這給港口和碼頭帶來了泊位可用性挑戰(zhàn)，特別是那些泊位利用率高的港口和碼頭。這反過來又會導致運輸延遲和供應鏈中斷。服務恢復可以涉及顯著更高的時間對利益相關者來說是寶貴的，因此根據(jù)船舶在港口所需的總時間來衡量港口績效是合乎邏輯的。CPPI2023再次以后續(xù)部分中解釋的方式基于總端口時間開發(fā)。此迭代利用了2023年整個日歷年的數(shù)據(jù)，并采用了與早期版本相同的兩種方法，即行政方法和統(tǒng)計方法。集裝箱港口性能的最終排名盡可能緊密地反映了實際港口性能，同時在統(tǒng)計上是穩(wěn)健的提高，并支持優(yōu)化集裝箱港口?？康捻椖?。該計劃包括全球10家班輪運輸公司向該程序提供一系列數(shù)據(jù)點，包括操作時間戳和其他信息，例如全球進行的每個港口?？康囊苿佑嫈?shù)。這些數(shù)據(jù)每月提供一次，涵蓋每個班輪運輸公司及其子公司的全部全球網(wǎng)絡。2023年，捕獲了194,198個港口呼叫的性從航運公司收到港口?？繑?shù)據(jù)后，在映射到歷史AIS船舶移動數(shù)據(jù)之前，對港口?？繑?shù)據(jù)進行多次驗證和質量檢查大多數(shù)港口性能指標都是根據(jù)AIS和班輪運輸數(shù)據(jù)的組合構建的。經驗航運公司數(shù)據(jù)和AIS移動數(shù)據(jù)的組合使得能夠構建更準確和粒度的指標來衡量集裝箱港口的性能。許多度量包括與在該時間內實現(xiàn)的工作負載交叉引用的時間組件，以移動計數(shù)或集裝箱港口呼叫過程中的特定任務的形式。與計劃中的航運公司合作伙伴合作，完全標準化了時間戳、定義AIS技術用于近乎實時地跟蹤和監(jiān)測船只。它通過衛(wèi)星和地面站發(fā)送有關船舶運動，速度，方向和其他細節(jié)的信息。該系統(tǒng)作為本地化服務的功能，實際上是全球跟蹤，最初被認為是次要的。AIS主要用作航行安全輔助設備，以確保航行所有執(zhí)行國際航行的凈噸位至少為300總注冊噸位（GRT）的船舶，所有不執(zhí)行國際航行的貨船，以及所有客船，無論大小，都應配備AIS。這允許船只以結構化消息的形式自動將數(shù)據(jù)以及過多的導航和識別信息傳輸給附近的其他船在港口的情況下5，“區(qū)域”的使用有助于記錄船只的導航狀態(tài)和定位。AIS區(qū)提供不同的指標自動激活的船舶的信號報告其位置。每個港口至少有一個區(qū)域，以捕獲貨物裝卸設施中船只的到達和航行，但避免從過往的交通中記錄虛假的報跨越河流或其他類似水域的港口通常會在相對的海岸線上有一個區(qū)域，AIS通常是可靠的，但它也有可能影響傳輸和捕獲數(shù)據(jù)質量的限制。可能影響信號的一些因素可能是故意關閉AIS應每個集裝箱船的港口?？靠梢苑譃榱鶄€不同的步驟。這些單獨的步驟如圖2.1所示?！翱偢劭跁r間”定義為船舶到達港如飛行員或拖船的可用性，系泊團伙的就緒性，通道的進入和水深，預測完成時間，通信和船舶就緒性都將發(fā)生，而船333344545465船舶離開泊位后可能會在港口花費額外的時間，但與這些額外活動相關的時間被排除在CPPI之外，因為它們不受碼頭或港口運營性能的影響。如果船舶無法在抵達下一個港口時停泊，則可能會在港口的限制范圍內進行加油，維修或只是在安全區(qū)域等待。除了與貨物作業(yè)同時進行加油外，這些增加港口時間的原因不一定反映性能不佳，因此被排除在盡管這些因素都不一定表明端口效率低下，但它們可能會導致在端口中花費的額外時間。例如，清關機構的延誤可能會導致貨物作業(yè)結束后的第一次起吊和閑置時間的延誤。然而，可用的數(shù)據(jù)沒有提供足夠的細節(jié)來確定這種延誤的根本原因。假定由于與港口績效無關的因素，只有一小部分船舶在貨物運營后在泊位閑置，并且將其納入不會顯著影響CPPI端口呼叫的其他四個組成部分可以在邏輯上分為兩個不同的時間塊。第一個包括在到達端口限制和所有線路快速之間經過的時間(圖2.1中的步驟1和2);第二個包括在所有線路快速和所有線路向上之間經過的時間(步驟2至5,通常也稱為“泊位時間”或“泊位小時”)。這種劃分背后的邏輯是，雖然在第2步和第5步之間總是需要消耗時間，但第1步和源數(shù)據(jù)中的時間戳使我們可以將總的港口時間分解并匯總 由于船舶大小和呼叫大小之間自然存在一定的相關性，因此大型船舶的貨運操作需要更高的時間百分比，本報告稍后將對此進行詳細探討。有趣的是，同時令人驚訝的是，只有60％的港口時間可歸因于貨物操作，這意味著系統(tǒng)中的多余2023年港口?？康钠骄掷m(xù)時間為40.5小時，比2022年的全球平均省的時間相當于在海上花費更多的時間，2020年下半年，全球耐用品銷售出現(xiàn)反彈，其中美國最為突出，整體集裝箱量需求大幅上升。這與持續(xù)的COVID-19到2022年第三季度，全球每個港口?？康牡竭_時間保持在11小時以上。2022年第四季度，數(shù)量減少，許多港口能夠清除積壓，并將平均到達時間減少到每個港口?？拷?0小時。預計2023年全球平均港口到達時間將繼續(xù)下降到20219.509.008.508.009.509.008.508.002022Q12022Q22022Q32022Q42023Q12023Q22023Q32023Q4表2.1顯示了2022-2023年期間每個區(qū)域和每個船舶尺寸組的平均到達時間的變化。“全部”TABLE2.1?2022-2023年每個地區(qū)35,001–8,500ALLAFR2.02.0達累斯薩拉姆、蒙羅維亞、杜阿拉、黑角、特馬、羅安達、洛美、拉各斯、維多利亞港、達喀爾和恩庫拉推動了非洲港口平均到達時間的總體改善和減少。開普敦，圣佩德羅，阿比讓和蒙巴薩的平均到達時間增加，稍微抵消了這一增長。在東亞，鹽田和陽山有所改善，但馬尼拉和青島的時間卻有所增加。前20名改進者中沒有歐洲港口。波蒂，拉斯佩齊等待時間，定義為“到達港口限制”或船舶進入錨地區(qū)域之間的時間段，以及“全線快速”通?？梢员灰暈槔速M時間。因此，在建立CPPI時，一種可能性是對等待時間施加懲罰。決定不這樣做，因為引入這種類型的罰款將是一個規(guī)范的判有人考慮是否對最小部分船舶的等待時間給予折扣。較小的船只通常比較大的船只優(yōu)先考慮，并且在某些樞紐港口可能會故意在錨地閑置，等待裝載從不定期遠洋船到達的貨物。但是，在按區(qū)域審查了各種船舶尺寸航段的平均到達時間之20235,001–8,500AFRLAMMEDNAMNEANEUOCESEAAverage由于無法從數(shù)據(jù)中看出等待時間是自愿的還是被迫的，因此很難找到在這種情況下可以打折等待時間的合適水平。容量小于1,500標準箱的船舶的港口呼叫僅占CPPI總呼叫的10％。因此，模擬的標稱容量小于1,500標準箱的船舶與其他航段之間的等待時間差異對整個CPPI的影響很小。為了保持數(shù)據(jù)純凈，避免與客觀定量指標不一致的規(guī)范判斷，已經有一些較早的研究，其中船舶根據(jù)其大小或容量分為大小段（范圍港口?？扛鶕?jù)港口或泊位經過的時間進行3,0002,5002,00050005,001–8,5008,501–13,58,0006,0004,0002,0000盡管船舶和呼叫大小之間會有一定程度的相關性，但這并不是完美的相關性。例如，一艘18,000TEU容量的船在泰國或越南南部的港口?？?，每次?？靠赡軙粨Q1,000-2,000個集裝箱，但在洋山或新加坡的同一艘船可能會交換4,000多個集裝箱。同樣，在泰國或越南南部港口，3,000TEU（26.022.020.024.824.424.223.6 22.620.9 在所有船舶尺寸上，每個總起重機小時處理的集裝箱的變化在統(tǒng)計上很小。所有船舶的全球平均水平為每小時23.5移動，因此最小的船舶的效率比平均水平低9.4而8,501TEU-13,500TEU范圍內的船舶的效率比平均水平高3.6%。通常有人暗示，大型船只更難工作，但數(shù)據(jù)并非如此。在較大的船舶上，起重機操作員具有更高的提升機和更長的手推車距離，這增加了周期時間，但這被每個海灣和艙口的更多移動所抵消，導致每個龍門架或艙口蓋移動處理更多的24.924.924.2-23.623.523.623.723.622.820.825.022.020.022523418.0對起重機總生產率與呼叫大小和起重機強度的關系進行的回顧表明，該范圍內沒有強烈的增加或減少。根據(jù)通話規(guī)模范圍進行評估，與平均值的差異為-5.2%至3.8%。同時，對起重機強度的評估表明，第一和最后一個部分分別具有極高船舶大小，呼叫大小或起重機強度的增加而5.02.05.02.0一2.6圖2.9?每臺起重機的平均移動量8006004002000840642550463428342243.方法和方法論使用的總變量=5×10×2。當然，他們中的許多人都有缺失的價值觀。目的是建立一個模型來總結這些變量，然后為所考慮的所有港口構建港口生產率指數(shù)。計算每個呼叫大小的平均等待時間和平均泊位時間。結果數(shù)據(jù)是一個表/矩陣,其行表示端口，其列包含每個呼叫大小的平均等待時間和泊位時間。繼續(xù)構建CPPI的數(shù)據(jù)集，要使港口有資格納入CPPI，它必須注冊至少24個有效的算港口小時。在標準普爾全球收到港口呼叫信息的508個港口中，有405個包含在CPPI2023的主要索引中。在此期間，在這405個主要端口的數(shù)據(jù)中記錄了182,855個不同的端口呼叫。另外103個CPPI僅基于每個港口?？康钠骄劭跁r間，港口時間是從船舶首次進入港口到從泊位出發(fā)的總時間。由于數(shù)據(jù)量很大,因此可以謹慎地將其分解為船舶大小和呼叫大小組或范圍。然而，過多的碎片化會稀釋數(shù)據(jù)，以至于指數(shù)中會出現(xiàn)比實際經驗數(shù)據(jù)更多的假設。因此，數(shù)據(jù)被分為五個不同的船舶尺寸，然后在每個船舶尺寸組中按呼叫尺寸組，如下圖8,500>5,0008,500>5,0001,0001,5002,0001,0001,5002,0002,5004,0003,000251–500<25050020002500300040006000>6000五個船舶尺寸組是基于它們可能部署的位置以及每個組中船舶的相似性。盡管可以添加超過18,000TEU或24,0005,000至8,500船舶大小組的應用不如呼叫大小組重要,特別是因為呼叫數(shù)據(jù)已經被分成10個呼叫大小組。但是，CPPI的目標是通過比較來突出性能差距和節(jié)省燃料和減少排放的機會。因此，分析應考慮到船舶越大，消耗的燃料越多，節(jié)省燃料和減少超過13,500TEU，因此決定不進一步分類。由于港口績效計劃的主要參與者主要是深海運營商，因此支線段的呼叫數(shù)嘗試通過在最有可能收到類似起重機強度規(guī)定的情況下將呼叫組合在一起，使10<250500200025002,230300040006000>60002,2202,2302,2203893692596025435530425949為了評估所有405個合格端口的每個呼叫大小組內的靈敏度,取一個呼叫大小組內所有端口之間的呼叫大小中位數(shù),并產生高于和低于中位數(shù)15%的容差范圍(見表3.5)。在從,超過96.9％的端口的平均呼叫大小在此公差范圍內。超過每個呼叫6,000移動的閾值,呼叫大小對起重機強度具有低得多的影響。這是因為可以部署的起重機的數(shù)量受到可用起重機的總數(shù)或裝載分割的限制。在三個最小呼叫大小組中具有容差范圍內的平均呼叫大小的端口的數(shù)量不如在從1,001-1,500到4,001-6,000移動組的六個呼叫大小組中的數(shù)量高。然而,對于具在管理方法和統(tǒng)計方法中，可以通過兩種不同的方式解決缺失值的障礙。前者涉及根據(jù)港口在特定船舶尺寸范圍內注對于每個船舶大小組，選擇具有最大數(shù)據(jù)表示量的呼叫大小組（見表3.4）作為基本呼叫大小組。理想情況下，這是一個中等范圍的呼叫大小組，因為最低和最高組可以證明一些獨特性。在基本調用大小組沒有實際數(shù)據(jù)的情況下,檢查下一個最高組以找到實際數(shù)據(jù)集。如果沒有找到,則該方法涉及查看立即較低的呼叫大小帶。在本練習結束時，每個端計算船只到達值。如果呼叫大小組沒有到達小時數(shù)值，則使用在每個特定船只大小組中的所有呼叫大小組中在該港口注冊的所有船只的總體平均到達時間來填充該推算臥鋪時間。在不存在值的組中,從基本呼叫大小組,向左向最低組和向右向最高組移動,在給定相鄰呼叫大小組值、實際數(shù)據(jù)或估算的情況下,按比例確定值?；驹硎?如果在一個呼叫大小組內,端口具有比平均值更高或更低的泊位0.9這種方法的固有風險是，僅一個組內的不良或良好性能將在所有呼叫大小組中級聯(lián)。它還假設端口能夠將起重機添加到較大的呼叫大小組，這可能不是在所有情況下都是正確的。另一方面，盲目地假設任何端口都會簡單地達到整個組的平均值是不合邏輯的，或者可能更糟糕的是，假設在一個呼叫大小組中執(zhí)行低于平均值的端口將奇跡般地比在沒有記錄任然而,如前所述,這將是一個規(guī)范的判斷,因此到達和泊位小時數(shù)都被加權為1.0,并且兩個722.56組中的分數(shù)（在兩個較小的船舶尺寸組中，分別是5和8組，而不是10組）但是，插補方法可能會不公平地評估某些端口，這些端口僅記錄了幾個調用大小組中的數(shù)據(jù)。例如,如果幾個呼叫大小組中的性能比船舶大小組中的所有端口的平均值差,則這將按比例分配給所有呼叫大小組。這需要一個判斷，因為在沒有實際數(shù)據(jù)的情況下忽略呼叫大小組的替代方案，有效地導致這些組的零分，不一定會導致更好的結果。在后一種情況下,具有有限呼叫大小多樣性的端口將不會在每個和每個呼叫大小組中被認為是正分數(shù),如果它們具有更大的呼叫大小多在本報告所述期間，不對不處理特定船舶尺寸組的船舶的港口不作任何考慮。表3.2前面列出了每個船舶尺寸組包括的港口數(shù)量。主要原因是許多較小的港口無法處理一些較大的船舶尺寸，因此實際上會在物理上不可能的情況下獲得正面（或負面）結果。只有在嘗試將主要干線港口的性能與較小港口的性能進行比較時，某些船舶尺寸組中的分數(shù)才會成大船比小船。Thiswascostrctbasedotherelativefelcosmptio(ad,ad,therefore,emissisizeitheformofaidex(seeTable3.7).對于每個船舶尺寸組，都選擇了典型的中距離示例船。根據(jù)此類船舶的預期部），箱25252525Algeciras-Tema30305,000至8,500標準箱202020202025252525404020然后，指數(shù)重量表明，對于容量超過13,500標準箱的船舶，在海上恢復額外一小時的港口時間的成本是1,500-5,000TEU容量范圍內的船舶的2.57倍。然后，通過此“成本”因子對每個船舶尺寸組內每個港口的總綜合指數(shù)點進主要重點是微小的延誤，據(jù)推測，這些延誤將在長途海洋航段恢復，而不是在沿海港口之間恢復，這將是更昂貴的。通過模擬，如果將指數(shù)值向上或向下調整多達10%，則總體排名不受影響。如果對它們進行調整，使較大的船舶尺指數(shù)低于較小的指數(shù)，則會導致整體排名發(fā)生根本變化。為了在管理方法中獲得最終的CPPI得分和排名，每個船舶尺一個主要的實際問題是，大多數(shù)空閑時間變量都有大量的缺失值。例如,在港口性能數(shù)據(jù)集中,兩個較小的船舶尺寸包含用于較大呼叫尺寸的很少數(shù)據(jù)。因此，與管理方法一樣，從1,500TEU船舶類別中刪除了超過2,000個移動的呼叫規(guī)一種更復雜的方法是使用基于似然的方法來估算那些缺失的值。對于當前數(shù)據(jù)集,可以利用期望最大化(EM)算法來為每個缺失值提供最大似然估計器。它依賴于兩個關鍵假設。第一個假設是間隙是隨機的，或者更具體地說，間隙不是由樣給定數(shù)據(jù)集，這兩個假設是合理的。EM計算給定觀測數(shù)據(jù)的正態(tài)分布的均值和方差的最大似然估計。知道了產生缺失數(shù)據(jù)的分布，我們就可以在給定可用數(shù)據(jù)的情況下，用它們的條件期望來替換缺失值。然后可以對得到的數(shù)據(jù)集執(zhí)行矩使用EM算法(Dempster,Laird,和Rbi1977)重建所得到的表/矩陣中的缺失值。添加非負約束以確保重構時間是非負的。假設數(shù)據(jù)具有具有均值向量μ和協(xié)方差矩陣Σ的多元高斯分布，則EM算法通過最大似然提供兩個參數(shù)μ和Σ的在這種方法中,給定一行具有可用值和x_<250251–500>6,000123本質上，對于每個端口，相當多的變量包含有關其效率的信息。這些包括各種類別下的平均時間成本:(1)不同呼叫大小的頻帶,以及(2)泊位/端口到泊位。矩陣因式分解之所以有用，是因為這些變量實,這些因素可能包括基礎設施的質量，員工的專業(yè)知識等。根據(jù)數(shù)據(jù)，很少有這樣的因素可以總結幾乎所有有用的信息。挑戰(zhàn)在于無法觀察這些潛在因素；然而，一個簡單的例子可能會有A1234B2468C369,這個想法可以被推廣。在這種情況下，這完全獨立，那么這種方法就沒有意義了。幸運的是，我們的數(shù)據(jù)集并非如此。因此，對于每個端口，我們可以在所有因注意,在使用矩陣因式分解的統(tǒng)計方法中,不是針對每個呼叫大小范圍計算得分。相反,同時使用包括較小端口的整個數(shù)據(jù)集來獲得潛在因子。這與行政方式形成鮮明對比。統(tǒng)計方法考慮了各種呼叫大小帶的小時之間的所有相關性，這純粹ijCPPI在先前的迭代中使用了兩種不同的方法：采用專家知識和判斷來產生實用方法的管理或技術方法，以及利用因子分析（FA）的統(tǒng)計方法。CPPI2022進一步匯總了兩個排名，以產生一個指數(shù)，該指數(shù)通過兩種方法呈現(xiàn)港口的表M-mM-m其中m是指數(shù)的最小值，M是最大值。觀察到具有最小索引的端口總是被賦予縮放值0,并且具有最大索引的端口被賦予縮放值1。其他端口獲得0和1之間的縮放值。一旦索引被縮放,它們被添加以產生組合索引。最后,根據(jù)組合索引按降序對端口進行排序,得到排序。因此,具有TABLE3.10?具有隨機生成的管理和統(tǒng)計2.00010.392320.860.0000.0000.00044.集裝箱港口性能指數(shù)2023本章介紹了基于排名聚合方法的集裝箱港口績效排名。以下部分介紹了前100名表現(xiàn)最好的集裝箱港口的排名，附錄A中提供了兩種方法對所有港口的完整排名。后續(xù)部分按區(qū)域和端口吞吐量（大，中，?。┻M行了總結，因此可以輕松比較同一留了4th排名。TanjungPelepas將一個位置提高到5th，寧波從12th2022年至7年th2023年，塞得港從16th到年。港口在前十名的另一個方向移動：哈利法港口從3rd2022年至29年的職位thCPPI2023的位置。哈馬德港從3536394042454649:5052535455:5658596062636412345678920222324:2526282930328586AQABA88899092939495969899ALTAMIRA656668698082本節(jié)概述了CPPI2023年報告的結果。CPPI的第一版是根據(jù)按區(qū)域和吞吐量顯示結果和排名的請求進行修改的，以便更好地比較同一區(qū)域內的端口和具有相似吞吐量的端口。后續(xù)部分包括基于行政CPPI的指定區(qū)域的結果和排名的簡明5060639599223265306356396398402626280ALTAMIRA89626394245:246:255259268:283288298299305ARICA320325326359365ACAJUTLA386::20222523223524022230324054555658646669AQABA90222258282388220226236238239263284290295300145789202324:2528293536464952:535965868894266280296350352385:208252269294302303304308309340355366369380382392395399:40440592939692939698:3688285228ANCONA229230242245248:249250253254256260262264270AGADIR285286289292293322328329330358:200203204205206207209224360362368389390400403:大46大52大58大59大64大82大46大52大58大59大64大82大90大94大大99大大大大大:大大大大大大大大大398大1大2大3大4大5大7大8大大大大大大大大20大大22大23大24:大25大28大29大大35大40323639323639692630208220236238245246250252258262424950::53566063656668AQABA80ALTAMIRA889293959698270282284292293296298300305306309320322328330340350352356358359360365369380386389390392395396399:402403404405:小小小:小:小小:小小小:小:小小小小小小小小小小小小小小小小小小小小小小小小小小小200小202小203小204小205小206小207小209小小小小小小45小小54小55小62小69小小小小小小85小86小89小小小小:小小小小小小小小小小小小小小小小小小小小小小小小小:小小280AGADIR小小283小285小286小288小289小290小小294小295小299小302小303小304小308小ARICA小小小小小小小小325小326小329小小小小小小小小小355小小362小366小小368小小小小小222小223小224小225小226小小228ANCONA小229小230小小232小小小235小小239小240小小242小:小小248:小249小小253小254小255小256小259小260小263小264小265小266小268小269小小小小小385小小388小小400小小小ACAJUTLA小小小382555.結論和后續(xù)步驟將來，預計CPPI將在后續(xù)版本中進行進一步完善，包括利益相關者的反饋，數(shù)據(jù)范圍和質量的改進以及其他趨勢分析。世界銀行-標準普爾全球市場情報團隊將繼續(xù)改進方法，通過可能包括更多港口來擴大范圍，并增強數(shù)據(jù)。下一個版本CPPI2024將與當前版本相當，有助于對整個綜合指數(shù)的集裝箱港口表現(xiàn)進行趨勢分析。具體含根據(jù)統(tǒng)計和行政方法匯總的指數(shù)。CPPI2023考慮了兩種方法之間的差異，同時對影響集裝箱港口性能的重要因素有了更深入的了解。目標仍然是確定改進的機會，以使所有利益相關者受益，包括港口，航運公司，政府，線路機構，企202220222324:2526282930323536123456789828586AQABA88899092939495969899ALTAMIRA::394042454649:5052535455:565859606263646566686980200202203204205206207208209:::258259260262263264265266268269270280282:283284285286AGADIR288289290292293294295296298299300220222223224225226228:229230232235236:238239240242ANCONA245246248249250252253254255256350352355356358359360362365366368369380382ACAJUTLA385386388302303304305306308309ARICA320322325326328329330340398399400:40240340440538939039239539613,5092435,001?8,5005,001?8,50063320222022102427142035972524422816259482462362674756492892465465952253486828785463965072529630364028663254649264962094895402046684082822622356429245622902322502823535,001?8,5005,001?8,500243036202220222632420:2593986935626552980353352896358253025294535367304392069224321322289032485926212352236255226364958898426830392322053402,00960393529254246354299.56529262095.0230462452582406646945689288072646492362864505462023693:996452945:53256054225059822855425823295630654852959658584666040594039545460864960605,001?8,5005,001?8,5002022202266240668295363546556552892664623928655526652804553456862.09969063250694086AQABA20920998560.4082353296256259.984963636359.506393692506979628955.995923207802945880806950.895708323282205955398986606885962686260222298ALTAMIRA55558898369028989032659231555830922205042935225222294395952988528696993998285995,001?8,5005,001?8,50094822022202230936.0298625822650205:8285949299498664649995885232.5098561566028.9929628.6936905082656932826.62926.625826.29282925.92422209925.853935650:5324.0549682023885423.605930632965452904520822324329249296822703066955,001?8,5005,001?8,50020222022459888694529288549526.625826.29282925.924222045285480925045302,985649329453023595432524958869762:8588569:53:326664298969030845,001?8,5005,001?8,50020222022462859954529289262889222549892325321286026339.52453252256924559250638.803689662262304042029202529920452035922320049239802022036820450230205252066220785208209305,001?8,5005,001?8,5002022202250228249209229223296593352002882203.00223206220260222266223208224240225292262.2030228235207ANCONA2292002382302522223252392352350.65242562360.52462362382462390.2952258240220300.09452252082420.03243022932520624566246266:355,001?8,5005,001?8,50020222022248236209:2495426225068207249252253242502542032552562642452585926625922426023630224093306452622262636929526427026526426626628526845269352832703608895235852942042532702422962392532982548932542246:280284268AGADIR98285256:24954262250682072492525,001?8,5005,001?8,500202220222532425028228329526328430025328524286259303865628893308289602902302482922392562932242942954624632029624225829329823533029930030026925830230303663222693043056562306854930526308280304309289263350154ARICA205232240222350260852522895,001?8,5005,001?8,50020222022296284200032020428030829932032220988305209942642992383003253264628390432826029332925323930633030625592456358