港口物流与城市经济增长的关系研究——以大连为例

沈秦伟，韩增林，郭建科

（辽宁师范大学海洋经济与可持续发展研究中心，辽宁 大连 116029）

0 引言

港口物流是指中心港口城市利用其自身口岸优势，以先进的软硬件环境为依托强化对港口周边物流活动的辐射能力，突出港口集货、存货、配货特长，以临港产业为基础，以信息技术为支撑，以优化港口资源整合为目标，发展具有涵盖物流产业链所有环节特点的港口综合服务体系［1］。国内外发展经验表明，对于沿海地区的经济发展，港口是带动区域经济发展的核心战略资源，港口物流作为港口经济的核心和重要支撑，已成为连接港口－港口产业－港口城市发展的纽带［2］。针对港口物流发展与经济增长之间的关系，国内许多学者进行了积极的研究与探索。其中，丁俊发以中国港口物流现实的3个结论和港口物流的5个基本认识为基础，论述了港口物流对中国经济发展的作用和重要性［3］；王耀中等通过分析港口物流对经济增长的作用机理，选用多变量数据，从理论和实证方面研究了港口物流发展对我国经济增长的作用和贡献［4］；周平德运用回归模型和格兰杰因果关系检验法分析了广州、深圳和香港的港口物流对于区域经济增长的作用和两者之间的因果关系，并采用边际效应和弹性分析算出物流的单位增长对于区域经济的增长额度［5］；胡玉莹等选取港口吞吐量和GDP指标通过建立向量自回归模型及相应的脉冲响应函数，分析了天津港口物流与区域经济发展的动态相关性［6］；钟铭等运用协同理论，构建港口物流与城市经济协同度测度模型，并基于模型对大连市港口物流与城市经济协同发展程度进行了评价［7］。

纵观上述研究，早期对于港口物流与经济增长关系的研究主要集中在定性方面，但是随着集装箱运输的迅猛发展以及港口物流出现新的内涵，其更多的只是起参考指导作用；而后兴起的定量分析，几乎都是衡量双变量之间的动态关系，即使有创新，也只是方法与模型的变更而已，缺乏对港口物流内部关系的探索。港口物流作为一个系统的体系，在集装箱运输兴盛的大背景下，是否只有港口吞吐量可以作为影响经济增长的主要衡量指标；港口物流体系内部各主要影响因素是否存在竞争与合作，其共同作用对于经济增长的影响力能达到何种程度，而其间的内耗又会如何降低这种影响，这都是本文尝试探讨的问题。因此，本文在前人研究成果的基础上，以大连市为例，基于向量自回归（VAR）模型，采用多变量分析港口物流与城市经济增长之间的关系，并依据相应的脉冲响应函数和方差分解论述原因，结合实际情况对大连港口物流发展中存在的问题提出建议，以促进港口物流研究的创新和深化，为港城关系的良性互动提供参考。

1 指标选取与模型简介

港口物流与经济增长之间的关系体现在物流规模与经济规模指标之间，因此，通过研究其间的定量关系，可以分析港口物流与经济增长之间的关系。由于国内尚未形成系统的港口物流统计方法体系，缺乏有关港口物流产业的完整资料，因此，要评价港口物流的发展水平，须选取具有代表性的指标。衡量港口功能的主要指标为货物的吞吐量，它不仅反映了港口物流的规模，也在一定程度上反映了港口腹地生产力的配置状况和地区经济的发展情况，所以，选用港口吞吐量（GK）指标作为衡量港口物流发展水平的量化指标之一。集装箱运输改变了传统的货源组织体系和运输空间组织结构，更体现了现代物流业的跨生产与分配性服务业的双重内涵，当今各大港口间的竞争更多的是对建设集装箱枢纽港地位的竞争，可以说集装箱运输代表了港口物流的发展方向［8］，所以选用集装箱吞吐量（JZX）作为衡量港口物流发展水平的另一量化指标。国内生产总值（GDP）是反映国民经济的综合指标，其权威性和可比性已被广泛认可，本文采用大连市GDP作为衡量大连经济发展的指标。研究期选取1992－2010年，研究数据来源于《辽宁统计年鉴》（1993－2011）［9］和《大连统计年鉴》（1993－2011）［10］。为消除异方差的影响，使用软件EViews5.0对变量做自然对数处理，记为LNGK、LNJZX和LNGDP。

向量自回归模型是一种非结构化的多方程模型，通常用于相关时间序列系统的预测和随机扰动对变量系统的动态影响，但需要相应的脉冲响应函数或者方差解释向量自回归的内涵。脉冲响应函数可以考察来自随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前值和未来值的影响，方差分解则是将系统的预测均方误差分解为系统中各变量冲击所分担的份额。VAR（P）模型的数学表达式是：

其中：yt是k维内生变量向量，xt是d维外生变量向量，p是滞后阶数，A和B 是待估参数矩阵，εt是随机扰动项。

2 实证分析

2.1 单位根ADF检验与VAR模型设定

为消除变量间的伪回归，本文采用ADF单位根检验法对其进行平稳性检验，结果（表1）表明，在原始序列上所有变量都是非平稳的时间序列，而经过一阶差分后，都拒绝有单位根的假设，表明差分变量都是平稳的，即3个变量都符合I（1）的特征。

对LNGK、LNJZX、LNGDP估计向量自回归模型，通过选取VAR的不同滞后阶数，根据AIC、SC准则确定VAR的滞后阶数为2，J统计量和LQ统计量表明此时残差序列在5%的显著水平下符合独立同分布。VAR（2）模型特征方程根的倒数值都小于1，说明模型稳定，即可做脉冲响应函数分析与方差分解。

表1 各变量平稳性检验Table 1 Results of variables stationary test

2.2 Johansen协整检验

基于VAR（2）Johansen做协整检验，表明在5%的显著性水平下至少存在一个协整关系。其中，一个标准化后的协整方程度量了LNGK、LNJZX、LNGDP的长期均衡关系。

由式（2）可以看出，LNGK与LNJZX 对LNGDP均产生了正向影响，表明港口物流对城市经济增长确实起到了积极作用；但相比集装箱吞吐量而言，港口吞吐量对经济增长的影响更为显著。

2.3 因果关系检验

如果变量之间是协整的，则至少存在一个方向上的格兰杰原因。因此在确定变量的协整关系后，基于VAR（2）模型检验是否具有显著的格兰杰因果关系，其结果如表2所示。

表2 格兰杰因果关系检验结果Table 2 Granger causality test results

表2检验结果显示，LNGK、LNJZX与LNG－DP之间存在单向因果关系，即港口吞吐量与集装箱吞吐量在5%的显著性水平下成为经济增长的格兰杰原因，反之则不成立；而港口吞吐量与集装箱吞吐量之间则在较低置信水平下存在双向因果关系。

2.4 脉冲响应分析

脉冲响应函数描绘了一个扰动项加上一次性的冲击对于内生变量的当前值和未来值所带来的影响。根据所建VAR（2）模型，分别给各自变量一个正的单位大小的冲击，得到关于因变量的脉冲响应函数图。图1中横轴表示冲击作用的滞后期间数，纵轴表示内生变量受冲击后的当前值和未来值，实线表示累积脉冲反应函数，虚线表示预测效果的正负二倍标准差偏离带。

图1 各变量之间的脉冲响应函数Fig.1 The impulse response functions of variables

LNGDP的脉冲响应结果表明：1）当在本期给港口吞吐量一个正冲击后，大连GDP在前5期内迅速增长，到第6期增长速度开始稳定放缓；而当在本期给集装箱吞吐量一个正冲击后，大连GDP在第2期达到最低点＝－0.009，即在第2期LNGDP对LNJZX 的响应是－0.009），从第3期以后开始稳定增长。港口吞吐量与集装箱吞吐量的正向冲击对经济增长具有显著的促进作用，并具有较长的持续效应，这也验证了式（2）的有效性。2）短期内港口物流对经济增长的作用十分显著，表明当大连港处于布局及拓展膨胀阶段，码头设施的扩展建设、造船业的兴起、国际贸易和临港工业的发展推动港口物流的发展，带动港口经济并促进港口城市经济的增长。这一时期，港城关系处于相互关联阶段，港口陆域成为利用港口输入原材料、输出产品的临港大工业和出口加工业的优势区位［11］。港口物流的发展是港口城市经济增长的强劲助推器，也是港城关系的重要媒介。3）长期内无论是港口吞吐量还是集装箱吞吐量对经济增长的弹性系数都呈现一条平滑的曲线，表明在消除了短期干扰因素之后其影响系数呈稳定趋势。表明当大连港口发展进入专业化阶段，需要建设专业码头以分类处理不同货物，港口泊位逐渐深水化，部分港区外迁。这一时期港口物流直接产业与关联产业的发展构成了良好的城市基础设施条件，从而产生空间集聚引力，吸引了与港口无直接关系的产业在港口城市的集聚。随着不同产业在港口城市的集聚，港口城市的产业体系渐趋完善，其所带来的就业和消费扩大对城市经济增长的乘数效应也日趋稳定。港口城市在进入多元化型经济发展阶段以后，其发展程度将取决于城市自增长效应，但是这种效应并不能成为港口城市继续发展的强劲动力，在港口物流与城市经济增长的长期均衡关系中表现为弹性系数的稳定。4）无论是从式（2）还是脉冲响应函数的结果都可以清楚看出，大连港口吞吐量对城市经济增长的作用远大于集装箱吞吐量。由于大连港主要腹地东北地区经济不景气、集装箱化率较低以及集装箱港口从老港区向大窑湾港区迁移等原因，大连港的集装箱吞吐量增长较为缓慢；同时，短期内北方集装箱港口三足鼎立的格局不会改变，天津港和青岛港对大连港的集装箱运输发展造成了巨大压力。近些年，随着辽宁沿海经济带整体开发态势的形成，营口港等周边港口的快速发展分流了大连港部分集装箱货源。虽然集装箱运输有诸多优点，但是目前尚未能用于石油、铁矿石等货物运输，这在一定程度上也影响了集装箱吞吐量对城市经济增长的弹性系数。

LNGK的脉冲响应结果表明：1）当在本期给大连GDP一个正冲击后，其港口吞吐量在第2期达到最低点＝－0.0007），从第3期开始稳定增长，但是其弹性系数处于较低显著水平下。这表明大连市经济增长受外部条件的某一冲击后，能给本市港口吞吐量带来同向的冲击，但是这一冲击幅度不大，不具有显著的促进作用，这与上述因果检验中大连GDP不是促进港口吞吐量增加的格兰杰成因的结论相一致。这是由于大连作为我国主要城市之一，其城市化已经发展到一定的水平，其自身的规模通过循环和累积，就能促使城市继续发展，从而使大连GDP增长对港口发展的贡献率较小。2）当在本期给集装箱吞吐量一个正冲击后，港口吞吐量在第2期达到最低点，从第3期开始稳定增长。上述因果检验验证了集装箱吞吐量在较低置信水平下是港口吞吐量的格兰杰成因，这也与图中较低的弹性系数相一致。集装箱枢纽港作为国际综合物流系统的一个重要节点，在整个社会经济中的地位十分重要。随着集装箱船舶规模的日益扩大及远东航线挂靠港口数量的减少，东亚地区对集装箱枢纽港地位的争夺日趋激烈。各港口为了巩固和加强自身在国际市场中的竞争地位，都加快了港口建设的步伐，从而在一定程度上促进了港口吞吐量的增加［12］。但是由于大连港远离国际航运主航线，只能以腹地引致型集装箱枢纽港为建设目标，并且在与青岛港、天津港的竞争中，无论是在政策还是资金上均不占明显优势，同时，大连港正经历着长期艰苦的老港区重建过程。这些因素限制了集装箱码头的改建、扩建和新建规模，也间接影响到港口吞吐量的增加量。

LNJZX的脉冲响应结果表明：1）当在本期给大连GDP一个正冲击后，其集装箱吞吐量始终处于一个相对稳定的较低水平，这与上述因果检验中大连GDP不是促进集装箱吞吐量增加的格兰杰成因的结论相一致。2）当在本期给大连港口吞吐量一个正冲击后，集装箱吞吐量在第2期达到最高点＝0.093），经过后面两期的下降后，从第4期开始保持平稳趋势。从世界集装箱枢纽港发展的实践看，在集装箱运输兴起的初期，某些已经发展起来的港口会凭借原有优势吸引集装箱货源，短期内表现为集装箱吞吐量的增加；但随着集装箱运输体系发展到一定阶段，运输的规模效益成为影响港口集装箱吞吐量的关键因素，而相对稳定的规模效益决定了长期内港口吞吐量对集装箱吞吐量的弹性系数的稳定。

2.5 方差分解

方差分解可以通过分析每个结构冲击对内生变量变化的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。分析结果如图2所示，图中横轴表示滞后期间数，纵轴表示不同结构冲击对内生变量变化的贡献率。可以看出，大连港口吞吐量和集装箱吞吐量是经济增长的重要影响因素，经过10期，其贡献率最大分别达到76.6%和16.8%，并在长期内保持稳定的增长趋势，说明港口物流冲击对经济增长的变动有较大的解释力，并且港口吞吐量的解释力更强。经济增长和集装箱吞吐量对港口吞吐量的影响较弱，其贡献率最高分别为10.5%和17.9%，说明二者对港口吞吐量的解释力较小。对于集装箱吞吐量的变动，港口吞吐量冲击的解释力从28.7%迅速增长到最高的59%后虽略有下降，但一直维持在较高的水平，而经济增长的贡献率从开始的22.9%降到最低的14.3%后虽略有增加，但其解释力依旧较小。

图2 各变量之间的方差分析Fig.2 Variance decomposition of variables

3 结论与讨论

港口物流的发展与港口城市经济的发展存在很大的关联度。一方面，港口物流的发展不仅能提高经济运行的效率，还能为经济提供强大的后勤保障，是港口乃至母城经济运行中不可或缺的重要组成部门；另一方面，港口物流作为一个具有显著“关联效应”的复合型产业，能够形成新的增长极，改善所在城市的投资环境，增加就业机会，对城市经济的发展起到积极的推动作用。本文中港口吞吐量与集装箱吞吐量的逐年递增，是我国港口规模不断扩大和对外贸易迅速发展的表现，也验证了港口物流作为我国经济和贸易发展的加速器，在集聚港口腹地资源、优化区域产业结构、形成产业集群方面所做出的贡献。但是大连港口吞吐量与集装箱吞吐量对经济增长所起的影响力度不尽相同，作用周期也有所差异，反映出即使作为一个整体体系的港口物流对经济起积极推动作用，但其内部主要因素在不同时空范围内的影响也是有差别的。具体看，大连港口吞吐量对经济增长的作用系数明显大于集装箱吞吐量，这对于致力于打造东北亚国际集装箱运输枢纽的大连是一个打击。目前，大连港处于第三代港口发展阶段，随着“十五”、“十一五”期间相关硬件设施的不断完善，已进入一个相对稳定时期，而软环境的提升则需要一个长期过程。在面临省内营口港、丹东港崛起分流散装货物，环渤海地区内天津港、青岛港竞争集装箱枢纽地位的局面下，采取措施维持大连港口吞吐量的影响系数、提高集装箱吞吐量的作用力度已迫在眉睫。因此，为提高港口物流对大连乃至整个辽宁沿海经济带发展的贡献程度，在正确认识港口物流对经济增长作用的基础上，有必要合理整合大连港口资源，加大集装箱等专业化港口和物流园区建设力度，培育港口物流先进企业，加强港口管理与人才培养，从而推动港口物流与城市经济增长协调发展，真正实现港城共荣。

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