“十三五”时期福建省港口吞吐量预测分析

林 建

（亚洲药物滥用研究学会澳门澳门大学999078）

“十三五”时期福建省港口吞吐量预测分析

林 建

（亚洲药物滥用研究学会澳门澳门大学999078）

港口吞吐量号称“国民经济发展的晴雨表”。本文借助回归模型，用福建省GDP数据预测2020年全省沿海港口货物吞吐量，模型具有较好的拟合度。研究发现，“十三五”期，在全球经济下行、全球航运业不景气等多重压力之下，福建全省沿海港口货物吞吐量的增长势头受到一定的影响，但仍将有望保持平稳增长势头，预计到2020年可达到6.96亿吨，将有力支撑福建经济社会发展。

港口吞吐量；GDP；预测；回归模型

一、福建港口发展环境分析

1.福建港口先天发展条件优越

福建向海而兴，天然良港众多，交通便捷通达，建港条件得天独厚。福建大陆海岸线3752公里，岛屿岸线长2804公里，海域面积13.6万平方公里，优良港湾125个，深水岸线资源居全国首位。福建自古以来就依托“海上丝绸之路”开展对外商贸和文化交流，在历史上就曾有“涨海声中万国商”的盛景、“千帆竞发刺桐港，百舸争游丝绸路”的辉煌。

2.“十二五”期，福建港口发展迈上新台阶

“十二五”以来，福建出省铁路通道达到7个，沿海港口内联外拓作用不断增强。港口腹地拓展到赣、粤北、浙南和长江流域等地；外省大宗货物通过福建港口“水水中转”业务发展迅速，年均增长超过25%；港口竞争力的提升，带动临港产业快速发展；对台运输也取得突破性进展。“十二五”期，福建全省地区生产总值由1.47万亿元增至2.60万亿元，年均增长10.7%；全省沿海港口货物吞吐量由3.27亿吨增至5.03亿吨，年均增长9.0%。

3.“十三五”期，福建港口发展迎来新机遇

“十三五”期，福建省成为中国生态文明示范区和“21世纪海上丝绸之路”核心区；福建还拥有平潭综合实验区、自贸试验区以及刚刚获批的福州新区。“五区叠加”令福建获得难得历史机遇，成为现阶段中国最具竞争力省份之一。“十三五”期，福建省地区生产总值预计年均增长8.5%，周边腹地江西、湖南、广东、浙江四省地区生产总值年均预计分别增长8.5%、8.5%、7%、7%。福建综合交通运输网络将进一步完善，港口基础设施建设将进一步健全，公铁水多式联运系统将进一步畅通，福建港口的影响力将进一步提升。可以预见，福建全省沿海港口货物吞吐量有望保持平稳增长势头。

二、预测理论模型

回归分析法，即依据事物发展变化的因果关系，利用数理统计方法建立因变量与自变量间的回归关系模型方程，预测事物未来的发展趋势，又称为回归模型预测法、因果法等。回归分析法广泛被用于经济预测、社会调查研究等领域，也是最常用的预测研究方法之一。其主要优点在于只要拥有一定的历史数据资料，即可作出具有一定科学性的预测，方法简单、操作方便。

港口吞吐量号称“国民经济发展的晴雨表”。借助时间序列法，用GDP数据预测港口货物吞吐量是诸多学者常用的做法[1][2]。然而在实践中，时间序列法在研究中却不能综合考究环境的发展变化对事物走势的影响，尤其在遇有转折点时，将会极大影响到预测精度，出现较大误差，一般适用于中短期研究预测。当前，受国内经济下行压力大和全球航运业不景气的冲击，全国沿海港口货物吞吐量增长放缓，可以理解为是出现转折点时刻。为了更好应对环境等的发展变化特别是转折点的出现造成预测误差问题，Bates与Granger在1969首提组合预测方法[3]，该方法通过选取适宜的权重，加权平均多种不同的预测方法得来的数据，以修正预测结果。该预测方法的核心要义在于，最大可能发掘数据信息的价值，有效提升单一预测模型结论的精度，增强研究的信度和效度。

三、预测分析

1.研究样本

本研究中，福建省GDP、全省沿海港口吞吐量数据选取自1991至2015年间的有关数据，样本数共25个，来自于历年《福建统计年鉴》。出于篇幅限制，本研究中不报告具体样本数据情况。

2.研究分析

（1）log-log模型预测

log-log模型是一种常见的预测经济增长趋势的模型。本研究中，以log（GDP）及其二次方项为自变量，以吞吐量为因变量，建立log-log模型。模型方程为：

表1 log-log模型下的GDP对吞吐量的影响

从表1中可以看出，F（2，23）=343.09，p＜.001，R2=. 99，该log-log模型是显著的，并具有较强的解释力。该模型为：Log（Y）=-5.47+0.28*log（GDP）+0.04*log（GDP）2。根据模型预测，到2020年福建全省沿海港口货物吞吐量将达到9.9亿吨。

（2）ARIMA模型预测

ARIMA模型，是Box和Jenkins在1970年提出的一种时间序列预测方法[4]，又称为Box-Jenkins模型，经过实践证实，该模型在中短期预测中具有较高的精度。本研究中，以上一年货物吞吐量的对数为自变量，以当年货物吞吐量的对数为因变量，建立ARIMA模型。模型方程为：

表2 ARIMA模型下的GD P对吞吐量的影响

从表2中可以看出，F（1，23）=4919.31，p＜.001，R2=.99，该ARIMA模型是显著的，并具有较强的解释力。该模型为：Log（Yt）=0.14+0.98*log（Yt-1）。根据模型预测，到2020年福建全省沿海港口货物吞吐量将达4.8亿吨。

（3）组合预测

由于log-log模型是根据当年的GDP值估计当年的全省沿海港口货物吞吐量，遇到GDP增速高出货物吞吐量增速较多时，很容易高估货物吞吐量增速。而ARIMA模型是根据上一年的货物吞吐量来估计下一年的货物吞吐量，由于这两年我国航运业遭遇史上最困难时期，港口货物吞吐量增长趋势渐缓，对未来的吞吐量预测很容易被低估。因此，本研究需进一步使用组合预测模型来修正使用上述单一预测模型产生的偏误。组合预测模型分析的一个重要工作是确定适宜的模型权重以实现加权平均。常用的确定权重的方法有等权平均法、均方差倒数法、方差倒数法等。本研究中，经过数据测算对比发现，等权平均法较为契合研究实际。因此在组合模型中，赋于log-log模型和ARIMA模型的权重均为0.5。模型方程为：

表3 组合模型下的GDP对吞吐量的影响

从表3中可以看出，F（3，21）=1675.98，p＜.001，R2=.99，该组合模型是显著的，具有较强的解释力，同时组合模型进一步提高了单一模型的精度。根据模型预测，到2020年福建全省沿海港口货物吞吐量将达6.96亿吨。

四、预测结论

从图1可以看出，本研究中log-log模型、ARIMA模型、组合预测模型对1991-2015年间的数据均具有较好的拟合度。但在对2020年的预测中，组合模型的结果最为可靠。根据组合模型预测的结果，“十三五”期，在全球经济下行、全球航运业不景气等多重压力之下，福建全省沿海港口货物吞吐量的增长势头受到一定的影响，但仍将有望保持平稳增长势头，预计到2020年可达到6.96亿吨，将有力支撑福建经济社会发展。

图1 研究模型拟合情况

[1]杨鹏程.辽宁沿海经济带港口吞吐量预测研究[J].现代商贸工业,2013(10).

[2]武坤鹏,赵军,王颖,等.港口吞吐量预测模型的匹配性研究[J].天津城市建设学院学报,2011(3):34-38.

[3]J.M.Bates and C.W.J.Granger.The combination of forecasts.Operation Research Quarterly[J].1969,20(4).

[4]G.Box and G.Jenkins.Time Series Analysis:Forecasting and Control[M].San Francisco:Holden-Day,1970.

责任编辑：张明

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