In the evaluation of the models the

In the evaluation of the models the Likelihood Ratio (LR) test suggests that Translog models are preferable to the Cobb-Douglas functional form (the parameter estimation
for all the considered models can be found in Appendix 1: Translog models, and Appendix 2: Cobb-Douglas models). When we compare net effect models and gross effect models, the latter are preferable for both Cobb-Douglas and Translog models, according to the LR test. The estimation results confirm that terminal type and operation type variables influence terminal efficiency directly rather than through the production technique. Moreover, we can conclude that Model 2.6 (Table 5) is the best performing
model. The parameter crane spacing has a negative sign in the Cobb-Douglas specification (Model 2.3) and a positive sign in the Translog model (Model 2.6). Crane spacing indicates the density of the container handling machines and reflects the usage of available space, where the higher the usage and the lower crane spacing is, the better; crane spacing also reflects the potential for extending handling capacity and thereby attracting future container traffic within a relatively short period of time. Translog allows for the calculation of interaction between variables, but Cobb-Douglas does not, so it is not clear whether the change of sign is due to the nature of the variable or to the choice of functional form. It is nevertheless reasonable to assume that both are significant and that the change of sign indicates that this variable requires more sophisticated modeling, which, however, is beyond the scope of this paper.

結果 (中文) 1:

在评价中的模型似然率 (LR) 测试表明事务日志模型是更可取的柯布-道格拉斯函数形式 （参数估计
为被考虑的所有模型可以在附录 1 中都找到： 事务日志模型和附录 2： 柯布-道格拉斯模型）。当我们比较的净影响模型和严重影响模型，后者是可取的柯布-道格拉斯和事务日志的模型，根据 LR 测试。估计结果确认终端类型和操作类型变量影响终端效率直接而不是通过生产技术。此外，我们可以得出结论模型 2.6 (表 5) 是最佳表演
模型。参数起重机间距有柯布-道格拉斯规范 (模型 2.3) 中的负号和事务日志模型 （模型 2.6） 中的一个积极的迹象。起重机间距指示的集装箱装卸机密度和反映的用法的可用空间，越高的用法和较低的起重机间距在哪里，好了。起重机间距也反映了扩展处理能力，从而在相对较短的时间内吸引未来集装箱运输的潜力。事务日志允许计算的变量之间的相互作用，但柯布-道格拉斯不会，所以它是不清楚是否更改的标志，是由于自然的变量或函数形式的选择。然而，它是标志的合理的假设既是标志的重大的变化指示此变量需要更多复杂的建模，然而，已超出了本白皮书的范围。

結果 (中文) 2:

在该模型的评价似然比（LR）检验表明，TRANSLOG模型是最好的柯布-道格拉斯函数形式（参数估计
所有考虑的模型可以在附录1：TRANSLOG模型，和附录2：科布-道格拉斯模型）。当我们比较的净效应模型和总效应模型，后者最好为柯布-道格拉斯和TRANSLOG模型，根据LR检验。估计结果证实，终端类型和操作类型的变量，通过生产工艺的影响码头的效率，而不是直接。此外，我们可以得出这样的结论模型2.6（表5）是表现最好的
模型。参数起重机间距有一个负号在柯布-道格拉斯规格（型号2.3）和TRANSLOG型号（Model 2.6）一个积极的迹象。起重机间距表示集装箱装卸机的密度和反映了可用的空间，其中较高的使用和较低的起重机间距，更好的使用量; 起重机间距也反映了扩大处理能力，从而吸引了一段相对较短的时期内未来集装箱运输的潜力。超越对允许变量之间相互作用的计算，但科布-道格拉斯没有，所以它是不清晰的符号的改变是否是由于可变的性质或功能性形式的选择。但它仍然是合理的假设都是显著和符号的变化表明，这个变量需要更复杂的模型，然而，已经超出了本文的范围。

結果 (中文) 3:

在模型的似然比（LR）评价试验表明，超越对数模型是最好的柯布-道格拉斯函数形式（所有所考虑的模型的参数估计
可以在附录1：发现超越对数模型，和附录2：柯布-道格拉斯模型）。当我们比较的净效应模型和总效应模型，后者为柯布-道格拉斯和事务模型是可取的，根据LR测试。估计结果表明，终端类型和操作类型变量影响终端的效率直接而不是通过生产技术。此外，我们可以得出这样的结论：模型2.6（表5）是最好的
模型。参数起重机间距在柯布-道格拉斯规范负号（模式2.3）和一个积极的迹象，在超越对数模型（模型2.6）。起重机间距表示的集装箱装卸机械的密度和反映的可用空间的使用，在较高和较低的起重机使用间距，更好的；起重机间距也反映了扩大处理能力，从而吸引未来的集装箱运输在一个相对短的时间内的潜力。Translog允许对变量之间的相互作用的计算，但柯布-道格拉斯不会，所以它是不清楚的标志的变化是由于变量的性质或功能性选择。它仍然是合理的假设是显着的，符号的变化表明，该变量需要更复杂的模型，其中，然而，已经超出了本文的范围。