“新丝绸之路经济带”背景下港口与经济腹地协同发展研究

2019-04-08季磊

商业经济研究 2019年7期

季磊

内容摘要：“新丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”构想的提出使得海上贸易在国家经济发展中占据更加重要的位置，作为海上贸易的交易平台，港口也已经成为国际航运中心的主体。在此背景下，本文以长三角港口群为例，分别从广义港口与狭义港口角度，借助VAR模型，分析港口与各自经济腹地协同发展情况，研究结果表明港口的货物吞吐量与经济腹地地区生产总值存在着关联性，但是广义港口与经济腹地的关联性不如狭义港口强;而广义港口与经济腹地的发展还没有实现完全的协同效应，港口需要与经济腹地进一步协同发展，最后提出相应的政策建议以供参考。

关键词：长三角港口群经济腹地协同发展

港口与经济腹地的界定

（一）港口的选择

在众多港口群中，长三角港口群的布局是最为完善的，它包括上海港、浙江省和江苏省内主要港口。从2015年中国港口集装箱吞吐量排名前十的榜单来看，上海港以绝对优势占据第一，深圳港与宁波港位居二、三。从表1中可以看出长江三角洲港口群的主要港口在2015年全国集装箱吞吐量排名上有4个（沿海3个，内河1个），即上海港、宁波港、连云港与南京港。本文考虑到数据的获取难度与研究的意义，将主要对长江三角洲港口群的上海港、宁波港、南京港、张家港进行研究，并且根据港口对经济腹地的辐射范围，将港口分为两大类，即广义港口与狭义港口。本文主要是对广义港口与经济腹地之间协同发展关系的研究。

（二）经济腹地界定

由于广义港口对应的经济腹地是江浙沪，考虑到江苏和浙江省的城市众多，并且经济腹地对港口的贡献率也不同，因此需要从综合角度出发，对上海港与宁波港的直接经济腹地进行进一步筛选，即筛选江苏和浙江省的城市。本文在借鉴已有文献的基础上，运用引力模型，并对相应参数进行改进，进而在引力模型的基础上，通过分析上海港和宁波港对城市的相对吸引力，与城市的综合实力，进而确定港口经济腹地。Tinbergen（1962）引力模型的一般形式：

式（1）中Tij表示i地区相对应j地区的相对吸引力，A为系数项，xi与xj表示i地区与j地区的质量，从文献基础上看，通常用地区生产总值（GDP）表示地区的质量，Dij则表示地区i与地区j的距离，以丁井国（2010）所研究的为基础设A=1，并对式（1）进行归一化，即可得到每个腹地城市所占权重：

式（2）中Vij表示第i个腹地城市所占权重。于是以式（2）为基础计算腹地综合实力的公式：

式（3）中F表示腹地综合地区生产总值、TVi表示第i个腹地城市的地区生产总值指标。

表2与表3展示了上海港与江苏省与浙江省各城市的比重系数与综合总产值，从表2可以看出，对上海港影响较大的经济腹地为杭州与嘉兴，从表3可以看出，对上海港影响较大的经济腹地为苏州。因此，根据引力模型公式得出上海港的经济腹地为上海、杭州、宁波、苏州。

广义港口与经济腹地协同发展分析

从以往的文献来看，港口的吞吐量和经济腹地的地区生产总值（GDP）存在密切的关系，本文考虑到港口的物流受到地区的人均消费水平的影响，因此，本文也将选取居民消费水平。本文选取2000-2015年的数据，其中上海港与宁波港的货物吞吐量作为被解释变量（用Y表示），以上海港的经济腹地上海、杭州、宁波、苏州的地区生产总值之和与宁波港的经济腹地宁波、上海、杭州、苏州的地区生产总值之和作为解释变量（用X表示）。

（一）上海港与经济腹地的实证分析

表4反映了2000-2015年港口货物吞吐量状况与经济腹地的经济状况，即经济腹地历年地区生产值之和。

利用Eviews 8.0对表4中的变量进行统计分析，汇总而得出表5的数据，从表5中可以看出吞吐量的均值为47620.25，标准差为16068.74，这说明港口吞吐量的增长幅度很不均匀;GDP的均值为29798.56，标准差为16671.4，说明GDP在2000-2015年间增长幅度较快。

在进行向量自回归之前先对数据进行平稳性检验，首先对2000-2015年上海港吞吐量与经济腹地相关指标取自然对数，并定义吞吐量为TH、地区生产总值GDP，并利用Eviews对变量进行进行ADF检验。表6中所示为ADF平稳性检验，其中TH、GDP表示没有经过差分而得出的结果，在5%临界值下，可以看出变量都是平稳的。

本文建立VAR模型，在已有文献的基础上将滞后期选择为2，VAR模型结果如表7所示。根据表7可以看出R平方为0.9788，调整R平方为0.9693，说明模型的拟合程度高，模型设定合理，并由此得出以下方程式：

为了方便考察变量对目前和未来取值的影响，并刻画变量与变量之间的关系，本文基于VAR模型，运用Eviews8.0软件建立TH与GDP之间的脉冲响应函数，如图1所示。图1中展示了经济腹地与港口之间的脉冲响应图，左图为经济腹地GDP对港口吞吐量的冲击影响，可以看出经济腹地GDP对港口货物吞吐量冲击并不明显，从三期之后经济腹地的GDP对港口吞吐量的才逐渐增加，而右图表明港口吞吐量对经济腹地GDP的冲击影响，可以看出在一到三期吞吐量对GDP产生正的冲击效应，到四期之后随着期数的递增港口吞吐量对GDP的冲击就开始逐渐下降。因此，从图1脉冲响应图来说，在短期内港口吞吐量对经济腹地GDP产生的冲击较大，而在长期港口吞吐量对经济腹地的贡献在逐渐减弱，而经济腹地对港口的冲击是缓慢有序的增加。

本文为更好的分析港口吞吐量与经济腹地GDP之间的贡献率，利用方差分解的方法来考察，结果如图2所示。图2展示了上海港与经济腹地之间的方差分解图，左图展示了由GDP变動导致的港口吞吐量变动的百分比，可以看出GDP变动对上海港货物吞吐量变动并不明显大概是10%之内;而右图表明由港口货物吞吐量变动导致的港口GDP变动的百分比，可以看出从一期开始，吞吐量的变动引起的GDP的变动始终在增加，始终大于50%，这表明港口吞吐量对经济腹地的影响要较强。

通过对脉冲响应图与方差分解图来看，上海港货物的吞吐量对其经济腹地的变化并不敏感，而经济腹地对港口货物吞吐量的影响非常敏感，总体上来说，上海港货物吞吐量对经济腹地（即上海、宁波、杭州、苏州）的贡献较大。

（二）宁波港与经济腹地的实证分析

表8反映了2000-2015年宁波港货物吞吐量状况与经济腹地的经济状况。而表9则反应变量统计，可以看出宁波港吞吐量的均值为48225.56，标准差为27601.44。

首先对GDP与TH取自然对数，并利用Eviews软件查看其时序图3，从图3中可以看出港口吞吐量TH与GDP是非平稳序列，这时需要对变量进行差分如表10所示。

表10中展示了变量ADF平稳性检验，从表10中可以看到TH的P值0.2297与GDP的P值0.134，说明变量并不平稳，因此需要对变量进行一阶差分，即△TH与△GDP，从一阶差分P值来看△TH与△GDP变量都非平稳，这时就需要对其进行二阶差分即□TH与□GDP，从P值可以看出变量变得平稳，因此，变量都属于二阶单整变量，这时TH与GDP满足了协整分析的条件，因此进行协整检验。

从表11的结果可以发现在原假设None中，统计量为18.39379，大于临界值15.49471，说明在5%的水平下拒绝接受原假设，认为存在一个协整关系;而从At most 1中可以看到统计量3.266794小于临界值3.841466，因此接受了原假设，由此可以得出GDP与TH存在协整关系，并由此判断2000-2015年间宁波港货物吞吐量与经济腹地（上海、宁波、杭州、苏州）存在一个稳定的关系，并以此建立VAR模型，如表12所示。从表12中看到R平方为0.9977，R调整方位0.9968，因此可以说明模型合理有效，以此建立VAR回归方程：

图4与图5中展示了宁波港与经济腹地的脉冲图与方差分解图，从图4中的左图可以发现经济腹地对港口为正冲击，并且先递增后递减的趋势，而右图港口吞吐量对经济腹地的冲击幅度大于经济腹地对港口的冲击。从图5中可以看出不论是经济腹地对港口或者是港口对经济腹地的贡献程度都是逐渐上升趋势。总的可以说明宁波港对经济腹地或是经济腹地对宁波港的贡献程度都比较大，港口对经济腹地的经济具有明显的拉动作用，而经济腹地对港口的货物吞吐量也具有推动作用，这比起上海港来说，宁波港与经济腹地的协同发展更加密切，并且港口的发展与经济腹地存在协同效应。

政策建议

（一）加强港口资源整合

一是加强与周边港口之间的整合，可以与周边港口建立战略合作联盟，以避免港口之间的价格竞争;二是港口之间相互学习管理经验，通过相互学习能够取长补短，从而实现港口的双赢;三是重视产业链条，加强与上下游产业之间的合作，以免链条上游或下游的企业进行价格打压。

（二）自我定位，加强与经济腹地的合作

广义港口应当自我合理定位，在以提高资源利用率的基础上，进一步完善运输体系，积极发展物流与航运服务等。同时，港口应当提高信息管理水平，在以大数据为基础的今天，要加强港口分析数据的能力，港口不仅应当建设成为高层次的国际运输中心，还应当建设成为运输分析中心。

从研究结论来看，经济腹地在港口中的作用有待进一步提升，结合经济腹地的发展特点，适当进行企业注入，通过产业互补，加强产业链条上的联系，同时还要抓住国家政策发展机遇。港口在今后的发展中不仅要加强与经济腹地的联系更应当积极拓展现代航运业务。

参考文献：

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