上海港与腹地经济互动发展的实证研究

李 娜，温艳萍

（上海海洋大学 经济管理学院，上海 201306）

引 言

进入21世纪以来，港口作为交通运输的重要枢纽，战略地位日益突出，在经济发展中起到至关重要的作用。港口的发展为腹地经济的发展创造了条件，腹地交通运输网络系统的完善、科学技术发展水平的提高也为港口发展提供了交通、资金和技术支持。上海港是全球集装箱吞吐量和货物吞吐量最大的港口，是我国最大的货物集散地和聚集地；上海港所处长江三角洲地区，是我国经济最发达的地区，在全国的经济和社会发展中占有重要的地位。在全国各自贸区逐渐兴起的背景下，研究上海港与腹地经济可能存在的良性互动关系，具有积极的现实意义，也可为其他港口的经济互动发展提供借鉴和思考。

1 上海港概况

上海港依江临海，以上海市为依托、长江流域为后盾，位于我国经济最发达的长江三角洲地区，地处长江东西运输通道与海上南北运输通道的交汇点，是我国沿海的主要枢纽港。目前上海港与全球214个国家和地区的500多个港口建立了货物贸易往来，在我国对外贸易参与国际经济大循环中起到了关键的作用[1]。多年来上海港吞吐量总体呈持续增长的趋势（图1），2010年，上海港货物吞吐量达到56 320万吨，其中集装箱吞吐量为2 906.9万TUE，成为世界集装箱第一大港。截至2015年底，上海港货物吞吐量达到64 906万吨，其中集装箱吞吐量为3 653.7万TEU，连续6年保持世界第一。

图1 1997—2015年上海港吞吐量Fig.1 The throughput of Shanghai port in 1997-2015

2 上海港经济腹地的确定和指标选取

2.1 上海港腹地确定

港口腹地是指港口货物吞吐和旅客集散所涉及的地区范围，也是港口经济发展所能带动和辐射周边经济的地区范围。拥有良好的经济腹地是港口发展的基础和前提。上海港由于优越的地理优势和经济实力，拥有最广阔的直接经济腹地。本文根据上海港官方网站，参考前人的研究成果[2，3]，上海港的直接经济腹地为包括上海市、江苏省和浙江省等长三角地区，上海市是港口的核心腹地，而江苏省和浙江省是上海港的主要货物来源地，也是共同腹地。上海港长三角地区具有地理优势，地处长江入海口，工业基础雄厚，商品经济发达，水陆交通方便，是经济综合能力最强的地区。从经济总量看，上海港腹地GDP呈持续高速增长趋势，从1997年的14 813亿元增加到2015年的138 126.32亿元；从产业结构看，腹地产业结构不断优化，已经由以第二产业为主实现了向第三产业的转变，2015年第二产业增加值为59 747.12亿元，而第三产业增加值已达到72 450.42亿元。

图2 1997-2015年上海港经济腹地GDP及第二、三产业增加值Fig.2 The GDP and added value of secondary and tertiary industries in the hinterland of the Shanghai port

2.2 指标选取

本文在指标选取的过程中，考虑到上海港的国际港口定位以及自贸区背景，借鉴了前人的研究成果，选取港口货物吞吐量、腹地生产总值和腹地进出口总额等指标[4，5]，其中货物吞吐量反映港口生产经营状况，衡量上海港经济发展水平的指标；地区生产总值反映地区经济总量的增长状况，衡量地区经济综合发展水平指标；进出口总额代表经济腹地对外贸易的发展水平，由于上海港是国际枢纽港，为长三角地区提供了大量的货物进出口，不仅对上海市进出口总额有影响，还对江苏省和浙江省的进出口总额有较大的影响。

本文选取1997—2015年间的时间序列数据，相关数据来自《中国统计年鉴》《上海市统计年鉴》《江苏省统计年鉴》《浙江省统计年鉴》等。文中GIP代表上海港年货物吞吐量值，GDP代表上海港经济腹地地区年生产总值，TMX代表上海港经济腹地年进出口总额。

3 上海港与腹地经济关系实证研究

3.1 模型选取

传统的计量经济方法是以传统的经济理论为基础来描述变量之间的关系，但是经济理论不足以对变量之间的动态的影响进行严密的描述，而VAR模型主要是用于预测相互联系的时间序列系统及分析随机扰动对变量系统的动态冲击，从而解释各种经济冲击对经济变量形成的影响。VAR模型把所有的变量作为内生变量，减少来由于主观判断而增加联立方程中的不确定性，有利于处理多个经济指标之间的关系分析。本文主要运用VAR模型来分析上海港与腹地经济之间的互动发展关系[6]。

本文的计量检验过程是用Eviews6.0进行处理的，在检验的过程中为消除时间序列的共线性和自相关性，对所有原始数据进行对数处理。在单方根检验中，LNGIP、LNGDP、LNTMX是一阶平稳的，可以进行协整检验。

3.2 VAR分析

向量自回归是一种计量经济模型，它是基于数据的统计性质建立的模型，VAR模型把每一个内生变量作为所有变量滞后值的函数来构造的模型，将但变量模型推广到多元时间序列变量组成的模型。VAR模型是基于数据的统计性质建立的模型，它是对相关的经济指标进行分析和预测的模型。建立VAR模型，首先通过AIC信息准则和SC准则来确定合适的滞后阶数，当滞后阶数为2时，AIC和SC同时达到最小。在运用AR根验证中，VAR模型的所有根模都位于单位圆内，所以VAR模型是平稳的。

3.2.1 协整检验

由于DLNGIP、DLNGDP、DLNTMX时间序列数据是一阶单整，为了验证它们之间是否存在长期稳定的关系，需要对它们进行协整检验，本文采用Johansen检验来进行验证（表 1）。

表1 Johansen检验结果Tab.1 The Johansen test

可以看出，在对 DLNGIP和 DLNGDP、DLNTMX进行协整检验时，原假设None*表示没有协整关系，迹检验统计量为58.294 47，大于5%显著水平下的临界值35.192 75，而且p值为0.00，拒绝原假设，说明至少存在一个协整关系。At most 1*表示最多存在一个协整关系，迹检验统计量为21.136月68，大于5%显著水平下临界值20.261 84，拒绝原假设，说明至少存在两个协整关系。At most 2表示最多存在两个协整关系，迹检验统计量8.413 6小于临界值9.164 5，因此在5%的显著水平下接受原假设，说明存在两个协整关系。根据协整检验，DLNGIP和DLNGDP、DLTMX之间存在两个协整关系，说明它们之间存在长期稳定关系。

3.2.2 脉冲响应函数分析

由于协整检验只能验证DLNGIP和DLNGDP、DLTMX之间是否存在长期稳定的关系，接下来需要进一步验证DLNGIP和 DLNGDP、DLTMX变量之间的影响关系。本文采用脉冲响应函数来描述一个变量的冲击给其他变量带来的影响。

图3表示腹地经济对上海港拉动作用的脉冲响应图中，横轴表示滞后期间数，纵轴表示腹地经济GDP及TMX冲击引起港口GIP的波动值。图3（a） 表示上海港腹地GDP对上海港GIP的脉冲响应函数，可以看出给上海港腹地GDP一个正的冲击，GIP在第一期小幅度下降，在第二期开始上升，到第4期达到峰值随后逐步下降，第8期后影响基本消失。这表明腹地GDP对上海港GIP在初期有一定的拉动作用，随后这种拉动作用会逐渐减弱，基本持续8期。图3（b） 表示腹地TMX对上海港GIP的脉冲响应函数，可以看出，腹地TMX对上海港GIP的拉动从初期0值之后开始稳定上升，到第4期达到最高值，然后逐渐下降并产生负的影响，第14期后影响小幅增加然后基本消失。这表明腹地TMX对上海港GIP拉动作用在初期波动较大，随着期数增加这种作用会逐渐消失。

图3 腹地经济对上海港拉动作用的脉冲响应图Fig.3 Impulse response analysis graph

图4 上海港对腹地经济带动作用的脉冲响应图Fig.4 Impulse response analysis graph

图4（a） 表示上海港GIP对腹地GDP带动作用的脉冲响应图，纵轴表示港口冲击引起腹地GDP的波动值，（b） 表示上海港GIP对腹地TMX带动作用的脉冲响应图，纵轴表示港口GIP冲击引起腹地TMX波动值。可以看出，给上海港TMX一个正的冲击，对腹地GDP和TMX的影响在初期开始上升，第2期后会小幅度下降，到第10期单位GIP能引起GDP和TMX的波动值为10、4。这表明上海港GIP对其腹地经济GDP及TMX的带动作用在初期会明显增加，随后这种带动作用会逐渐减弱。

3.2.3 方差分解分析

脉冲响应函数描述的是一个内生变量的冲击对其他内生变量的冲击，而方差分解将脉冲响应函数的结果进一步量化，定量把握变量之间的影响关系，它是以时间的变化，来观察贡献度的大小。本文用方差分解来分析上海港与腹地经济的互动影响程度。

上海港腹地GDP及TMX对上海港GIP拉动作用的方差分解图见表2。可以看出，港口腹地GDP及TMX对港口GIP的贡献率低于5%，说明上海港腹地经济对上海港的发展有微弱的拉动作用。

表2 腹地经济对上海港拉动作用的方差分解Tab.2 Variance decomposition graph

图5（a） 表示上海港GIP对腹地GDP带动作用的方差分解图，（b） 表示上海港GIP对腹地TMX带动作用的方差分解图。可以看出，上海港GIP对其腹地GDP及TMX的贡献率均达到了80%，显然上海港对腹地经济有明显的拉动作用。

图5 上海港对腹地经济带动作用的方差分解Fig.5 Variance decomposition graph

4 结论与建议

本文运用VAR模型对上海港与腹地经济互动发展关系进行研究。协整检验说明上海港与其腹地经济发展存在长期相互影响关系；脉冲响应函数分析说明，上海港的发展对腹地经济有积极的拉动作用，而腹地经济对上海港的发展存在不明显拉动作用；方差分解图说明上海港腹地经济对上海港的贡献率低于5%，而上海港对腹地经济的贡献率达到了80%。

根据实证分析得出，上海港对腹地经济有积极的拉动作用，而经济腹地对港口发展有微弱的带动作用。因此，为了港口腹地不仅要注重自身区域经济发展，还要增强对上海港的带动作用，实现“港城共荣”，提出以下相关建议：

首先，加强经济腹地发展。上海港的经济腹地是我国范围最广和经济最发达的地区，但是由于上海港的经济腹地不是同一个省份，所以港口产业和腹地产业难以形成良好的互动作用。上海市需要充分发挥本市产业的联动作用，然后通过辐射作用建立与浙江省和江苏省产业联动。采取产业互补的方式，发挥产业联动作用，增强上海市与江苏省和浙江省这些腹地的关联性，进而是港口与腹地产业之间形成良好互补作用，带动港口经济的发展。

其次，完善集疏运体系。完善的集疏运体系在港口经济和腹地经济之间起着桥梁的作用，良好的集疏运体系能使港口与腹地经济之间的联系越来越密。上海港的集疏运主要是以公路为主，铁路和海运占比较低。与公路运输相比铁路运输和海运对于上海港成本更低、更方便，上海应该发挥水运和铁路运输的优势，加强水运和铁路运输，形成公路、水路和铁路等多种方式联运体系。完善的集疏运体系，一方面有利于进一步加强上海市的辐射效应，通过完善交通运输网络，加强江浙沪三地经济之间的联系，从而带动相关产业的发展，进一步带动港口经济的发展；另一方面，为上海港经济腹地货物出口开通了畅通的渠道，加强港口腹地货物运输的便利性，降低成本，对带动腹地经济的全面发展起到了重要作用。

最后，明确港口的功能定位，实现港口群内港口合作。上海港位于长江三角洲港口群，港口群内港口众多，上海港要想实现更好的发展，必须明确港口定位，与其他港口实现高度合作。上海港和宁波-舟山港位置十分接近，存在交叉腹地，所以上海港根据国家发展战略规划，明确港口功能的定位，实现错位发展。从地理位置来看，上海是浅水港，码头泊位数较少、深水航道缺乏，但上海港是我国最大的货物集散地和聚集地，有非常优越区位、资源、等方面的优势。而宁波-舟山港是深水良港,拥有可供开发的良好的深水岸线。上海港可以借助宁波港地理优势来扩大自己的业务的范围，而宁波港可以利用上海港集装箱运输等方面优势，发掘自身集装箱运输潜力。上海港可以借助自身优势，与长三角港口群内的港口良好合作，提升港口竞争力，带动腹地经济的发展。

[1]马原皎，姚秉琪.港口物流与腹地经济的关系分析——以上海港为例[J].商业经济，2016（7）：62-63，163.

[2]张燕，冯邦彦.港口与直接腹地的相关性研究：上海港、深圳港和广州港的比较[J].产经评论，2011（2）：53-61.

[3]刘欣.港口腹地划分问题研究[D].上海海事大学，2006.

[4]刘丁毓.港口经济与腹地经济互动发展研究[D].中国海洋大学，2015.

[5]钱学凤.上海港综合竞争力评价研究 [D].上海海洋大学,2015.

[6]贺志超.珠三角港口群与其经济腹地互动发展的实证分析及政策研究[D].暨南大学，2016.