Ứng dụng phương pháp Boston Consulting Group (BCG) và Hierarchical Cluster Analysis trong phân tích so sánh các bến cảng container khu vực hải phòng

ogs” 
ám chỉ các cảng không có nhiều kỳ vọng phát triển trong tương lai. 
Để lập ma trận BCG của các bến cảng container trong khu vực, ta sử dụng lượng hàng thông 
qua của các năm để tính thị phần của từng cảng và tốc độ tăng trưởng của từng cảng, sau đó tính 
thị phần tương đối theo công thức: 
Thị phần tương đối cảng i = Thị phần của cảng i/Thị phần của đối thủ cạnh tranh đứng đầu (1) 
Số liệu đầu vào để tính toán được lấy từ Bảng 1. Thị phần của các bến cảng được tính theo 
số liệu năm 2017 và tốc độ tăng trưởng tính dựa trên thay đổi về sản lượng từ năm 2015 đến 2017. 
Kết quả cho ta ma trận BCG như Hình 1. 
Ma trận BCG cho ta thấy không có bến cảng nào nằm trong nhóm “question marks” và chỉ có 
1 cảng nằm trong nhóm “stars” là VIP Green Port với tốc độ tăng trưởng nhanh và thị phần lớn. VIP 
Green Port khai trương vào 2014 và ghi nhận sản lượng hàng thông qua từ 2015, là một trong những 
cảng mới của Hải Phòng nhưng đã nhanh chóng giành được thị phần đáng kể. Có ba bến cảng 
được xếp vào nhóm các cảng đi vào giai đoạn ổn định là Tân Vũ, Đình Vũ và Nam Hải Đình Vũ. Đây 
đều là các bến cảng đã định vị được thương hiệu và vị trị trên thị trường. Các cảng trong nhóm 
“stars” và “cash cows” đều nằm phía ngoài cầu Bạch Đằng. Tất cả các bến cảng còn lại được xếp 
vào cùng một nhóm, đây đều là các cảng cũ, nằm phía trong cầu Bạch Đằng hoặc có cơ sở hạ tầng 
CHÀO MỪNG NGÀY THÀNH LẬP TRƯỜNG 01/04/2019 
Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải Số 58 - 04/2019 93 
hạn chế. Phương pháp Hierarchical Cluster Analysis tiếp theo đây sẽ tiếp tục phân nhóm các cảng 
container trong khu vực dựa trên các yếu tố cạnh tranh cơ bản, trong đó, đa số là các yếu tố phản 
ánh trình độ cơ sở hạ tầng cảng biển trong khu vực. 
Hình 1. Ma trận BCG của các bến cảng container khu vực Hải Phòng 
4. Ứng dụng phương pháp Hierarchical Cluster Analyis 
Hierarchical cluster analysis là phương pháp được ứng dụng rộng rãi trên nhiều lĩnh vực như 
kinh doanh và marketing, khoa học máy tính và khoa học xã hội. Trong các nghiên cứu về cảng biển, 
Cabral và đồng sự (2014) kết luận đây là phương pháp phù hợp với bất kỳ cơ sở dữ liệu về cảng 
biển nào và có thể áp dụng ở bất kỳ khu vực cảng biển nào trên thế giới. Cabral và đồng sự (2014) 
ứng dụng phương pháp này trong việc phân tích so sánh và phân loại 17 bến cảng container ở Brazil 
để chỉ ra các cảng hàng đầu và các cảng có thực trạng yếu kém nhất. Ứng dụng của phương pháp 
này là việc phân nhóm các đối tượng (ở đây là các cảng container ở Hải Phòng) dựa trên các đặc 
điểm đa chiều của đối tượng đó, mà ở đây là các yếu tố cạnh tranh cơ bản của các cảng. Về bản 
chất, phương pháp này sẽ gom những đối tượng có các đặc điểm giống nhau nhất về một nhóm và 
qua phân tích đặc trưng của nhóm, ta lập nên được bức tranh tổng thể các nhóm đối thủ cạnh tranh 
với các đặc trưng riêng. Có ba cách tiếp cận để nhóm các cảng có đặc điểm tương đồng có thể áp 
dụng là (Szekely và đồng sự, 2005): 
- Phương pháp Single-linkage hay nhóm các cảng có đặc điểm giống nhau nhất trước 
dSL(A, B) = mini∈A,j∈Bdi,j (2) 
- Phương pháp Complete-linkage hay chọn ra các cảng có đặc điểm khác nhau nhất trước 
dCL(A, B) = maxi∈A,j∈Bdi,j (3) 
- Phương pháp Group-average hay phân nhóm dựa trên mức tương đồng bình quân giữa 
các nhóm: dGA =
1
NANB
∑ ∑ di,jj∈Bi∈A (4) 
Các yếu tố cạnh tranh cơ bản giữa các bến cảng container được sử dụng trong nghiên cứu này là: 
- Sản lượng hàng hóa thông qua: phản ánh sự hấp dẫn của cảng đối với hàng hóa; 
- Số lượng cầu tàu: cho biết số lượng tàu tối đa có thể được phục vụ cùng một lúc tại cảng; 
- Chiều dài cầu tàu: phản ánh kích thước tàu có thể được phục vụ tại khu vực cầu tàu cũng 
như khả năng thiết lập nhiều máng làm hàng cùng một lúc; 
- Số lượng cần cẩu: phản ánh khả năng làm hàng và giải phóng tàu; 
- Độ sâu trước bến: phản ánh kích thước tàu có thể cập bến làm hàng; 
- Diện tích bãi container (CY): phản ánh khả năng lưu trữ hàng container trong cảng; 
Đây đều là các yếu tố được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu về cạnh tranh cảng biển 
trước đây và được các học giả trên thế giới thừa nhận rộng rãi. Phương pháp Hierarchical Cluster 
Analysis có thể được thực hiện với phần mềm SPSS và số liệu đầu vào từ Bảng 2. 
CHÀO MỪNG NGÀY THÀNH LẬP TRƯỜNG 01/04/2019 
94 Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải Số 58 - 04/2019 
Bảng 2. Các yếu tố cạnh tranh cơ bản của các bến cảng container khu vực Hải Phòng 
Nguồn: Cảng vụ Hải Phòng 
Kết quả phân nhóm được thể hiện trong Hình 2 sau đây: 
Hình 2. Cây phân nhóm bến cảng container khu vực Hải Phòng 
Kết quả phân nhóm được thể hiện trong Hình 2, theo đó, các bến cảng container khu vực Hải 
Phòng có thể được chia thành 4 nhóm. Nhóm thứ nhất và thứ hai mỗi nhóm có 1 bến cảng lần lượt 
là Chùa Vẽ và Tân Vũ. Nhóm thứ 3 có 3 bến cảng là Đình Vũ, Nam Hải Đình Vũ và VIP Green Port. 
Nhóm thứ 4 gồm 8 bến cảng còn lại trên khu vực Hải Phòng. Đặc trưng của nhóm 1 là bến cảng có 
cơ sở vật chất tốt thể hiện ở số lượng cầu tàu, chiều dài cầu tàu, số cần cẩu bờ, diện tích bãi CY 
nhưng hạn chế về độ sâu trước bến và sản lượng container thông qua thì không tương xứng với 
công suất tối đa. Đặc trưng của nhóm 2 là bến cảng dẫn đầu khu vực về sản lượng thông qua cũng 
như có cơ sở vật chất dẫn đầu về tất cả các mặt. Đặc trưng của nhóm 3 là các bến cảng có cơ sở 
vật chất tốt và sản lượng tuy không bằng cảng Tân Vũ ở nhóm 2 nhưng vượt trội so với các cảng 
còn lại của khu vực. Nhóm thứ 4 có số lượng bến cảng lớn nhất với đặc trưng là các bến cảng có 
hệ thống cơ sở vật chất hạn chế, với chỉ 1 hoặc 2 cầu tàu và sản lượng hàng thông qua thấp. 
5. Kết luận 
Qua hai phương pháp định lượng, phương pháp thứ nhất lập nên ma trận BCG dựa trên thị 
phần tương đối và tốc độ tăng trưởng về sản lượng của các bến cảng và phương pháp thứ hai lập 
nên sơ đồ cây dựa trên một số các chỉ tiêu khai thác phản ánh sức cạnh tranh của các bến cảng 
container, kết quả phân nhóm bến cảng container khu vực Hải Phòng từ hai phương pháp đều khá 
tương đồng. Theo đó, thị trường cảng container Hải Phòng được dẫn đầu bởi 4 bến cảng Tân Vũ, 
Đình Vũ, Nam Hải Đình Vũ và VIP Green Port. Trong đó, Tân Vũ và Đình Vũ đã khai thác trong nhiều 
năm và hai cảng Nam Hải Đình Vũ và VIP Green Port dù đi vào hoạt động sau lần lượt vào các năm 
STT 
Bến cảng 
container 
Sản lượng 
(,000 TEUs) 
Số cần 
cẩu bờ 
Số cầu 
tàu 
Chiều dài 
cầu tàu 
(m) 
Độ sâu 
trước 
bến 
(m) 
Diện tích 
CY (ha) 
1 Chùa Vẽ 250 4 5 848 8.4 20 
2 Tân Vũ 856 4 5 980 9.4 51 
3 Đình Vũ 690 2 2 425 9 21 
4 Nam Hải 265 2 1 144 7.8 7 
5 Nam Hải Đình Vũ 510 4 3 450 11 15 
6 Hải An 310 2 1 150 8.5 15 
7 PTSC Đình Vũ 255 2 1 250 8.5 13 
8 Đoạn Xá 254 2 1 220 8.4 8 
9 Green Port 285 3 2 320 7.8 10 
10 VIP Green Port 520 4 2 400 11 10 
11 Transvina 128 2 1 169 7.8 5 
12 128 Tân Cảng 185 3 3 480 8.5 10 
13 189 Tân Cảng 200 3 2 403 8.7 20 
CHÀO MỪNG NGÀY THÀNH LẬP TRƯỜNG 01/04/2019 
Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải Số 58 - 04/2019 95 
2014, 2015 nhưng đều được khai thác bởi những doanh nghiệp kỳ cựu là Gemadept và Viconship 
nên với lợi thế về mặt địa lý cũng như cơ sở vật chất đã nhanh chóng chiếm lĩnh thị trường. Ngoài 
thị phần, đây cũng là các bến cảng có sự tương đồng về quy mô và các đặc trưng khai thác cơ bản 
và sẽ là những đối thủ cạnh tranh trực tiếp trong thời gian tới. Các bến cảng còn lại, đặc biệt là các 
bến cảng nằm phía trong cầu Bạch Đằng sẽ rất khó để cạnh tranh sòng phẳng với 4 bến cảng dẫn 
đầu kể trên. Tuy nhiên, với việc số lượng lớn các bến cảng có tương đồng về chất lượng dịch vụ và 
thị phần tập trung ở nhóm này, sự cạnh tranh sẽ tiếp tục căng thẳng và tiềm ẩn các nguy cơ về sự 
thiếu lành mạnh trong môi trường cạnh tranh, kìm hãm sự phát triển của cảng biển địa phương nếu 
không có sự quản lý và điều chỉnh từ phía các cơ quan chức năng. Đây cũng là bài toán đặt ra với 
các doanh nghiệp cảng biển trong nhóm này khi các chỉ tiêu như số lượng cầu tàu, chiều dài cầu 
tàu, diện tích bãi CY, độ sâu trước bến gần như không thể thay đổi thì chất lượng dịch vụ sẽ đóng 
vai trò quan trọng để tạo nên sức hấp dẫn đối với khách hàng hơn là tập trung vào biểu giá. Khác 
biệt duy nhất giữa hai phương pháp là trường hợp bến cảng Chùa Vẽ, có truyền thống hoạt động 
lâu năm và quy mô cơ sở vật chất ở mức tốt trong khu vực nhưng sản lượng liên tục sụt giảm và 
dần mất thị phần về tay các đối thủ cạnh tranh. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1] Cabral, Alexandra Maria Rios, Ramos, Francisco, Cluster analysis of the competitiveness of 
container ports in Brazil. Transportation research part A: Policy and Practice. Vol 69, Issue C, 
pp.423-431, 2014. 
[2] Haezendonck, E. Verbeke, A. and Coeck, C., “Strategic positioning analysis for Seaports”, 
Research in Transportation Economics, Vol.16, pp.141-169, 2006. 
[3] Luis, C. Blancas, Isabell, John, Isabell, Monica, Tan, Hua Joo, Tao, Wendy, “Efficient 
Logistics: A key to Vietnam’s Competitiveness”. The World Bank. 2015. 
[4] Nguyễn, Hữu Hùng, “Nghiên cứu thực trạng và xây dựng các chỉ tiêu kinh tế - kỹ thuật đánh 
giá năng lực cạnh tranh của cảng Hải Phòng”. Đề tài nghiên cứu khoa học cấp trường, Trường 
Đại học Hàng hải Việt Nam, 2016. 
[5] Nguyễn, Thanh Thủy, “Nghiên cứu đề xuất phương hướng và giải pháp xây dựng - phát triển 
hệ thống dịch vụ logistics cảng biển phục vụ cảng cửa ngõ quốc tế Hải Phòng”. Đề tài nghiên 
cứu khoa học cấp Thành phố của Hải Phòng, 2011. 
[6] Notteboom, T., “Concentration and load center development in the Europe container 
port system”, Journal of Transport Geography, Vol. 5, No. 2, pp.99-115, 1997. 
[7] Székely, G. J., Rizzo, M. L., Hierarchical clustering via JointBetween-Within Distances: Extending 
Ward's Minimum VarianceMethod, Journal of Classification, 22(2), pp. 151-183, 2005. 
[8] Website của Hiệp hội cảng biển Việt Nam:  truy cập tháng 2/2019. 
Ngày nhận bài: 12/02/2019 
Ngày nhận bản sửa: 26/02/2019 
Ngày duyệt đăng: 06/03/2019