港口是供应链物流中的关键一环,供应链的稳定畅通依赖港口的正常运转。然而,近些年极端天气、新冠疫情大流行、地缘政治等外部因素的影响为港口的经营管理带来越来越大的挑战,对港口的运营服务效率提出了更高的要求。传统的港口服务效率通常采用港口本身的数据进行评判,如采用DEA模型,选取泊位、堆场面积、桥吊数量以及集装箱吞吐量等数据作为投入-产出数据进行评价,来衡量港口资源的配置效率。港口资源充分利用则意味着港口泊位基本处于满载状态,多数情况下将会导致船舶在港等待,对船舶资源的利用是一种极大的浪费,船舶只有在海上航行才能带来经济效益,忽略船舶因素而考量港口单方面的效率评价是片面的。因此,本文提出了 一种采用船舶AIS（船舶自动识别系统,Automatic identification System,简称AIS）数据的港口运营服务效率评价体系,评价船舶和港口双方的资源配置有效性,受益者是港口和船舶双方。本文主要工作体现在以下几个方面:首先,梳理了国内外文献综述,对港口运营服务效率的内涵进行定义,即港口运营服务效率定义为港口资源分配的有效性,即港内投入资源的配置效率,属于经济学中的生产配置效率范畴,利用已有的资源投入最大化满足港口、船东、货主、社会（碳排放）等服务对象的利益。除了港口投入资源的分配有效性,还将考虑港内船舶资源分配的有效性,以及在港口生产作业中考虑船舶在港碳排放量因素。其次,本文基于大量AIS船舶轨迹数据构建了集装箱港口运营服务效率静态评价体系,将AIS船舶数据作为核心投入指标加入到港口运营服务效率静态评价指标体系中,建立了包含船舶数据的港口运营服务效率评价指标体系,以达到港口资源和船舶资源的运营均处于有效配置的目的。以我国沿海11个集装箱港口为例,采用三阶段超效率BCC-DEA模型对港口运营服务效率进行静态评价,得到港口运营服务效率的综合技术效率值、纯技术效率值、规模效率值以及规模收益指标,并与不考虑船舶因素的港口运营服务效率评价结果分别做比较分析,综合评价港口和航运（船舶）双方的运营效率。得到以下结论:（1）船舶因素提升了我国11大沿海集装箱港口的纯技术效率。当考虑船舶因素的港口运营服务效率,“效率”的受益方不仅仅是港口方,追求的也不是港口资源的投入产出比最大化,而是港口和航运（船舶）双方,使得港口资源和船舶资源总体达到最优利用,让港口的泊位和桥吊资源充分利用的同时,船舶在港能够得到优质的服务而快速的周转,缩短船舶在港的滞留时间:（2）环境因素降低我国11大沿海集装箱港口的规模效率。考虑环境因素后,我国一半以上的港口处于规模报酬递增状态,说明港口规模不足是现阶段限制我国沿海港口运营服务效率的主要因素,港口规模与经济和贸易不匹配限制了我国沿海集装箱港口的发展。再次,基于AIS船舶数据建立港口和船舶状态判别机制以及碳排放测算机制。本文采用滑动窗口算法、射线法等数据挖掘算法判断船舶状态、港口状态以及船舶与港口之间的相互关系。同时,建立港口碳排放测算机制。本文应用“自下而上”的思想,采用STEAM模型测算港内船舶碳排放。并以我国沿海11大港口为例,基于船舶实时状态分别计算港内船舶的在港总时间、在泊作业时间、船舶数量、船舶速度、碳排放、AWT/AST等核心指标,针对细分指标结果进行详细讨论和分析。计算得到以下核心指标数据:我国沿海11大港口船舶在港平均时间为22.5小时,在泊平均时间为19.96小时,平均辅助作业时间为1.64小时,共排放二氧化碳量214万吨,其中上海港集装箱船二氧化碳排放量为69.3万吨,占比32%。最后,本文根据学界对港口运营服务效率的定义,建立了港口运营服务效率动态评价体系,将截面AIS船舶数据作为核心指标进行港口运营服务效率动态评价指标体系,以达到实时评价港口运营服务效率的目的。并以洛杉矶-长滩港口和上海洋山深水港为例,采用熵权法TOPSIS模型对港口运营服务动态效率进行评价,得到了港口运营服务效率动态指标值。结果显示,在动态评价时间段内,洛杉矶-长滩港因港口拥堵导致大量船舶在港口周边等待,而使得港口运营服务效率没有充分利用;而上海洋山深水港则因为港内船舶过少而导致港口资源没有充分利用。