沿海港口物流对国际贸易进出口的影响研究

黎振强, 周秋阳

沿海港口物流对国际贸易进出口的影响研究

黎振强, 周秋阳

(湖南理工学院 经济与管理学院, 湖南 岳阳, 414006)

为深入了解港口物流对国际贸易进出口的影响, 探讨其影响机制, 以上海、天津、辽宁、江苏等8个沿海省份城市为例, 通过搜集整理有关变量在1987—2018年的数据, 分别进行静态模型、变系数模型及动态模型分析。研究结果表明, 沿海港口物流水平与进出口贸易额之间存在长期的均衡关系, 港口物流发展水平的提高将显著促进贸易额的上升, 因此需加强港口基础设施、专业化人才队伍建设, 打造港口物流产业集群, 促进港口物流与国际贸易的协调发展。

港口物流; 国际贸易; 静态模型; 动态模型; 变系数模型

世界主要港口城市和中国沿海港口城市发展历程表明, 港口作为水陆交通和物流的枢纽, 凭借先天的自然条件、优越的地理位置, 在发展现代物流中扮演着重要的角色。港口物流作为特殊形态下的综合物流体系, 利用港口作为开展贸易往来的平台, 能够有效地节省运输成本, 促进国际贸易发展。因此, 研究港口物流对国际贸易的影响具有重要现实意义。

当今世界, 各行业之间的投入产出联系非常紧密, 物流产业的发展, 加速了生产要素在各行业间的流动和优化配置, 促进了社会再生产过程。在有关物流与国际贸易的关系研究中, 国内外学者取得了丰硕的成果。杨长春[1]认为国际贸易促进了国际物流的产生与发展, 高效的国际物流成为国际贸易持续发展的保证。Hong Oanh Nguyen等[2]以澳大利亚为例, 采用VAR模型探讨澳中贸易与物流业发展之间的关系, 研究表明对外贸易促进了物流业的发展。张宝友[3]根据相关统计数据, 对物流业和我国进出口贸易之间的关系进行了相关性分析和弹性分析, 得出了我国物流业发展对进出口贸易有促进作用的结论。孔原[4]、侯方淼[5]采用了时间序列分析方法, 前者发现现代物流产业可以显著提升我国的对外贸易水平, 后者则进一步得出物流对贸易的促进作用比贸易对物流的促进作用要稍大一些的结论。

关于港口物流对国际贸易的影响, 大部分学者均是针对某个省份城市进行研究, 袁璐[6]以大连市为研究对象, 认为大连市的港口物流与对外贸易之间存在长期的协整关系; 郑素珍[7]和朱坤萍等[8]分别以上海市和河北省为研究对象, 收集整理相关数据进行了时间序列分析, 前者认为短期内对外贸易的发展可以有效促进港口物流的发展, 但长期内这种效应不明显, 港口物流对外贸的发展具有明显的促进作用且这种促进关系在长期内是稳定存在的, 后者则得出了港口物流发展对外贸的短期作用明显, 而对外贸易对港口物流短期作用不明显的结论。夏亦冰[9]以青岛市为研究对象, 认为港口物流产业集群主要通过出口竞争效应、乘数效应、市场效应和低碳效应推动了青岛市对外贸易发展。

综上所述, 有关港口物流对国际贸易进出口的影响研究, 在方法上国内外学者主要采用时间序列的相关分析方法, 以某个省份为研究对象进行实证分析, 本文基于前人的研究成果, 尝试进行2个方面的创新, 一是关注港口物流水平对国际贸易影响, 同时将实际利用外资额、GDP、工业增加值、商品价格指数(RPI)等有关因素考虑在内进行分析; 二是在对象上不再针对某个省份进行时间序列研究, 而是选择上海、天津、江苏、浙江等在港口、贸易等方面具有相对一致性的省份, 搜集整理数据进行长面板的相关分析, 以使研究更加全面。

1 实证分析

1.1 变量选择及数据说明

本文选择我国上海、天津、辽宁、江苏、浙江、广东、山东、福建8个省份城市以及对应的港口为研究对象, 分别搜集整理每个省份的相关经济指标在1987—2018年共32年的数据, 进行长面板数据的相关分析。选择这8个省份城市为研究对象, 主要有2点原因: 一是这几个省份所包含的港口均是全国著名港口, 在港口物流发展水平方面具有代表性; 二是以上几个省份均为沿海省份, 具有相似的地理位置优势, 在对外贸易活动方面比较活跃, 几个城市在进出口额上具有相同的变化趋势, 因此以上省份城市的贸易发展具有相对一致性。综合现有的相关研究成果, 本文选取了一些出现频率较高的变量。

1.1.1 被解释变量

该变量以各省份的贸易进出口总额衡量, 记为(), 时间跨度为1987—2018年。

1.1.2 解释变量

该变量为各省份的港口物流发展水平, 以港口吞吐量来衡量, 记为()。考虑到各省份包含的港口数量不同以及相关数据的可获得性, 为了减小研究误差, 本文港口吞吐量数据并不是各省份内所有港口的吞吐量之和, 而是各省份代表性港口的吞吐量。上海市的代表性港口为上海港, 天津市的代表性港口为天津港, 辽宁省的代表性港口是大连港, 江苏省的代表性港口为连云港, 浙江省的代表性港口为宁波—舟山港, 广东省的代表性港口为广州港, 在山东省的港口中, 虽然烟台港早期发展并不突出, 但是近几年已经赶超多个港口成为全国知名港口, 因此将青岛港和烟台港作为山东省的代表性港口。在8个省份中, 福建省的港口物流发展水平比较低, 为避免福建省的港口吞吐量数据与其它省份相差太大而增大研究误差, 本文选择福州港和厦门港作为福建省的代表性港口。

1.1.3 控制变量

影响对外贸易的因素是多方面的, 若只考虑一个因素的影响必会产生遗漏变量问题, 但变量过多又会导致严重共线性及自由度损失, 因此根据前人的研究成果, 本文选择以下几个在文献中出现频率较高的变量为控制变量:

(1) 实际利用外商投资()

FDI对于东道国来讲其实是资本的进口, 以中国为例, 外商带来先进的生产技术、设备及丰厚的资本, 利用中国丰富的劳动力进行加工生产, 外商直接投资能带动进口的增加, 同时鉴于国内的一些外商投资企业的出口额占全国的比重较大的现实, 因此外商直接投资显然是影响对外贸易的重要因素, 而实际利用外商投资额可以真实体现有效利用外资情况。

(2) 工业增加值()

工业增加值是指工业企业在一定时期内以货币形式表现的工业生产结果, 工业增加值越多, 一方面会减少国内的工业产品进口, 另一方面会增加工业企业的工业产品出口, 因此工业增加值会在一定程度上影响对外贸易额。

(3) 国内生产总值()

经济发展水平的高低直接影响对外贸易的程度, 从目前的相关文献来看, 用该变量来衡量省份城市的经济发展, 使用较频繁的衡量经济发展的指标主要是GDP, 同时考虑到GDP与本文所重点关注的解释变量港口物流发展水平高度相关, 为避免出现严重内生问题, 本文选择各省份城市的GDP作为衡量经济发展水平的指标。

(4) 全社会固定资产投资()

固定资产投资额是建造和购置固定资产数量的货币表现形式, 通过改进和引进固定资产设备, 各行各业的技术水平将会大大提高, 加速新产业、新产品的出现从而影响地区的贸易进出口额。

(5) 商品零售价格指数()

商品零售价格指数能较好地反映商品价格的变化, 一般来说, 商品价格上升会增加进口, 以国外相同商品替代本国较昂贵的该产品, 商品价格下降则会减少进口, 由于本文所研究的时间区间较长, 因此每一年的商品零售价格指数均以上一年为100为标准。

汇率也是影响国际贸易的一个关键因素, 由于各省在对外贸易中所面临的汇率水平都是相同的人民币汇率, 鉴于本文所使用的是面板数据, 因此研究过程中不再把汇率作为解释变量。除了以上所说明的因素之外, 影响国际贸易水平的还包括其它因素, 但是不可能将所有因素进行量化全面考虑在内, 而且变量过多会导致严重多重共线性、降低自由度等问题, 因此本文主要将以上变量作为控制变量。

表1 变量的描述性统计

以上所有变量的数据均来自于wind数据库和国家统计局。为了减少数据的波动和消除异方差等问题, 对所有数据进行了对数化处理。表1展示的是所有变量的描述性统计结果, 由表1可知样本观测值共256个, 不管是从组间、组内还是整体来看, 各个变量的标准误都比较小, 说明各个省份城市在对外贸易额、港口吞吐量、商品零售价格指数等方面差异是比较小的, 即所选取的研究对象是合理的。在所有变量中, 组间标准误最大的变量是对外贸易额, 说明各个省份在对外贸易方面存在差异, 原因可能是因为各个省份城市侧重发展的产业不同, 国外需求与国内需求的偏好上的差异, 导致各省对外贸易额的差别。

1.2 单位根检验及协整检验

1.2.1 单位根检验

本文所使用的是长面板数据, 时间跨度比较长, 为避免伪回归, 首先进行面板单位根检验, 所用的检验方法是IPS检验。经检验, 大部分变量本身是不平稳的, 因此需对所有变量先差分, 然后再进行平稳性检验, 从经济学意义上, 对变量取对数后做差分代表的是该变量的增长率, 因此此处差分是有意义的。单位根检验结果表明, 当显著性水平分别为1%、5%、10%时, 对应的临界值分别为-2.160、-1.980、-1.88, 由表2中各变量的一阶差分可知, 所有变量的统计量所对应的数值均位于拒绝域内, 因此拒绝“存在单位根”的原假设, 所有变量均是一阶单整变量。

表2 变量的单位根IPS检验结果

1.2.2 协整检验

在明确各变量均为一阶单整的情况下, 进一步对所有变量进行面板协整检验, 目前的面板协整检验方法主要有3种, 分别是Kao检验、Pedroni检验和Westerlund检验。Kao检验要求所有面板的协整向量都相等, 而且不允许加入线性时间趋势项, 其它2种检验无此限制, 考虑到数据的时间维度比较大, 因此选择Pedroni检验和Westerlund检验。2种检验的原假设均为不存在协整关系, Pedroni检验的替代假设为所有面板存在协整关系, 而Westerlund检验的替代假设为某些面板存在协整关系, 为了使2种检验的替代假设一致, 在进行Westerlund检验时使用了选择项“allpanels”, 将替代假设换为所有面板均存在协整关系。Pedroni检验结果见表3, 有2种统计量的值均小于0.1, 因此可以在10%的显著性水平上拒绝所有面板都不存在协整关系的原假设; 同时, Westerlund检验的值为0.084 6, 同样可以在10%的显著性水平上拒绝不存在协整关系的原假设。因此2种面板协整检验方法均证明了在一定的显著性水平上变量之间存在协整关系, 即港口物流发展水平及其它控制变量与国际贸易水平之间存在一种长期的关系, 可以进行建模分析。

表3 Pedroni检验结果

1.3 模型设定

1.3.1 静态模型设定

从面板估计策略的角度出发, 首先确定是使用固定效应模型还是随机效应模型, 固定效应模型指的是代表个体异质性的变量与某个解释变量相关, 而随机效应模型则指的是代表个体异质性的变量与所有解释变量均不相关。目前常用的检验方法主要是豪斯曼检验和过度识别检验(xtoverid), 本文首先进行了豪斯曼检验, 其对应的值为0.004 2, 故在5%的显著性水平上拒绝使用随机效应模型的原假设, 应该使用固定效应模型, 然而豪斯曼检验的前提条件是代表个体异质性的变量与随机误差项必须是独立同分布, 也就是聚类稳健标准误与普通标准误不能相差太大, 但经过检验, 2种回归估计的标准误相差约0.5倍, 为准确起见, 故进行过度识别检验, 检验结果表明值为0, 同样拒绝原假设, 所以应该建立固定效应模型。在固定效应模型中还可以考虑时间效应, 经检验, 大多数的年度虚拟变量不显著, 同时由于时间维度较长, 若考虑时间效应, 必会损失较多的自由度, 因此建立个体固定效应模型ln=+ln+δZ+u+, 其中:= 1, 2, 3,…, 8, 表示第个省份;= 1, 2, 3, …, 32, 表示第期;= 1, 2, 3,…, 5, 表示影响进出口贸易额的第个控制变量; ln表示贸易水平; ln表示港口物流发展水平;表示控制变量,= {ln, ln, ln, ln, ln};表示随机扰动项;表示截距项;表示个体异质性;和分别表示变量的边际效应。

1.3.2 动态模型设定

由于贸易增长具有惯性且贸易影响具有一定的滞后性, 上一期的进出口贸易额会对下一期的贸易产生影响, 因此进行动态模型估计, 将被解释变量的一阶滞后项作为解释变量, 并将固定效应模型中的个体效应ν并到扰动项中得到复合残差项ν, 所建模型为ln=0+ln- 1+ln+Z+ν, 其中:= 1, 2, 3,…, 8;= 1, 2, 3, …, 32;= 1, 2, 3,…, 5; ln表示被解释变量; lnc- 1表示第个省份在第期的上一期的贸易进出口量; 系数的大小表示前期贸易进出口额对本期贸易进出口额的影响,为正数表示前期进出口额的增加会导致本期进出口额的增加,为负数表示前期进出口额的增加会导致本期进出口额的减少。

1.4 模型估计

本文所使用的数据是长面板数据, 首先对静态模型进行面板校正标准误(PCSE)的估计, 由于该种方法只考虑到扰动项存在组间异方差和组间同期相关, 并未考虑到组内自相关的情况, 因此对组间异方差、组内自相关及组间同期相关进行检验, 3种检验结果的值均为0,因此均拒绝原假设, 所以样本数据存在组间异方差、组内自相关和组间同期相关, 而PCSE仅仅是针对扰动项存在组间异方差或组间同期相关的情况, 因此使用全面FGLS对静态模型再次进行估计; 最后进行动态模型估计, 将被解释变量的滞后一阶作为解释变量纳入静态模型中, 对于出现的内生性问题, 鉴于所使用的是长面板数据, 截面维度小而时间维度大, 动态面板的偏差本身是比较小的, 为得到一致估计只需采用偏差校正的LSDV法进行动态面板估计即可, 3种估计方法的结果如表4所示。

表4 静态及动态模型估计结果

注: (1) *,**,***分别表示在10%, 5%和1%下是显著的; (2) 括号内的数字为系数估计的值。

从静态模型估计结果来看, 港口物流的发展水平对进出口贸易具有显著的正向作用, 物流发展水平的提高会拉动进出口贸易额的增长, 原因可能基于2点, 一是港口物流的发展节省了运输成本, 便利了运输方式, 促使越来越多的企业进行进出口贸易; 二是港口物流的发展使得某些产品的进出口成为可能, 扩大了贸易商品的类别。从动态模型的估计结果来看, 港口物流的发展对贸易水平的影响不再显著, 不管是从影响系数还是从系数估计的值来看, 上一期贸易水平对本期贸易水平的影响最明显, 原因可能是当期的港口物流水平影响当期的贸易水平, 当期的贸易水平再影响下一期的对外贸易额, 即港口物流发展水平对贸易的影响已经包含在上一期的对外贸易额对本期贸易水平的影响当中。

对于其它控制变量, 不管是从静态模型还是从动态模型来看, 实际利用外商直接投资额(ln)对贸易具有显著的影响, 实际利用外商投资额的增加能明显拉动贸易量的增长, 但影响幅度并不大; 对于经济发展水平(ln), 从静态模型来看, 经济发展水平对贸易额有显著的正向拉动作用, 但是当考虑动态模型时, 经济发展水平与对外贸易呈负向关系, 但这种影响在5%的显著性水平下并不显著; 对于全社会固定资产投资额(ln), 当不考虑上一期贸易水平的影响时, 该变量与贸易水平呈负相关关系, 社会投资额的增长会显著减少对外贸易量, 当考虑动态变化时, 这种负向影响不再显著, 与全社会固定资产投资额对贸易水平影响方向相反的变量是商品零售价格指数(ln), 根据静态模型的估计结果, 商品零售价格指数对贸易额并没有显著影响, 但动态模型的回归结果表明, 商品零售价格指数对贸易额具有显著的正向拉动作用, 其回归系数为0.623 24, 说明商品零售价格指数对贸易的影响带有一定的时滞。

1.5 变系数模型

上文对相关变量进行了静态模型及动态模型估计, 考虑到每个省份的实际情况有所不同, 在进出口的产品种类方面也存在差别, 所以每个省份关于解释变量和控制变量的系数是有区别的, 为了考查港口物流发展水平及其它控制变量对于每个省份城市来说是否存在显著性影响, 故进行随机系数模型的估计, 结果如表5所示。估计结果显示, 对于所有沿海省份城市, 港口物流发展对国际贸易水平均有显著影响且均呈正向关系, 港口物流的发展会促进贸易水平。从影响系数来看, 浙江省和山东省的物流发展对各自的贸易水平影响较大,而影响系数最小的是江苏省。

表5 变系数模型估计结果

注: (1) *, **, ***分别表示在10%, 5%和1%下是显著的; (2) 括号内的数字为系数估计的值。

而其它控制变量对贸易水平的影响, 每个省份的情况则不尽相同, 系数的方向及大小均存在区别, 以实际利用外资额为例, 除了天津市、浙江省和山东省之外, 其它省份的实际利用外资额对贸易水平均有显著影响, 但影响方向又存在差别, 辽宁省、广东省及福建省实际利用外资额程度的提高对各自的贸易水平具有正向影响, 而对于上海市和江苏省, 其实际利用外资的提高对促进贸易水平具有一定程度的负面影响, 但影响系数较小。综上所述, 对于所选择的沿海省份来说, 港口物流的发展水平对于国际贸易进出口有显著影响且二者同方向变化, 因此抓好港口建设、提高港口物流水平对于促进进出口贸易水平具有重要意义。

2 结论与启示

本文以上海、天津、辽宁、江苏等8个沿海省份城市1987—2018年间数据为基础, 分别构建静态模型、变系数模型及动态模型, 实证分析了港口物流对国际贸易进出口的影响, 得到如下几点结论: (1) 从协整检验结果来看, 港口物流水平与对外贸易水平之间存在一种长期的均衡关系, 也间接反映了港口物流与贸易发展之间具有密切的关联; (2) 从静态模型的估计结果可知, 港口物流发展水平对贸易水平具有显著影响, 而且二者呈正向变动关系; (3) 从动态模型的估计结果可知, 港口物流发展水平对国际贸易进出口水平不再具有显著影响, 可能原因是这种显著影响已经被包含在上一期的贸易水平中, 对于其它控制变量, 在10%的显著性水平上, 实际利用外资额、经济发展水平及商品价格指数对国际贸易的影响依旧是显著的; (4) 从各省份单独进行分析时, 所有省份的港口物流水平对国际贸易进出口具有显著影响, 且二者同向变化。

综合上述长面板相关分析结果可知, 港口物流的发展水平对国际贸易进出口水平具有明显的正向拉动作用, 港口物流的发展不仅仅节约贸易成本, 更为重要的是有利于新技术、新产品的引进和新产业的兴起, 促进经济高质量发展。近几年来我国港口物流发展水平迅速提升, 但企业规模小、基础设施薄弱、专业化水平不高、信息化建设滞后等问题比较突出, 整体上还处在发展的上升阶段, 对贸易水平的积极影响还没有充分发挥出来, 因此, 各省份应该加强港口基础设施建设, 加强专业化人才队伍建设, 提高港口物流信息化水平, 进而拉动区域贸易增长, 此外, 要通过调整和设计有效的制度安排, 引导相关产业向具有比较优势的港口转移与集聚, 打造港口物流产业集群, 发挥集群的集聚效应、乘数效应, 促进港口物流与国际贸易进出口的长期协调发展。

[1] 杨长春. 论国际贸易与国际物流的关系[J]. 国际贸易, 2007(10): 28–31.

[2] Hong-Oanh Nguyen,Jose Tongzon. Causal nexus between the transport and logistics sector and trade: The case of Australia [J]. Transport Policy, 2010, 17(3): 135–146.

[3] 张宝友. 现代物流业对进出口贸易的影响——基于我国1995—2004年数据的实证研究[J]. 国际贸易问题, 2019(1): 39–46.

[4] 孔原. 国际物流与国际贸易关系的实证研究[J]. 沈阳工业大学学报(社会科学版), 2010, 3(4): 335–341.

[5] 侯方淼. 现代物流: 国际贸易的加速器[J]. 财经科学, 2019(4): 108–114.

[6] 袁璐. 大连市港口物流与对外贸易关系的实证研究[J]. 对外经贸, 2015(10): 47–49.

[7] 郑素珍. 对外贸易与港口物流关系的实证研究[J]. 中国国际财经(中英文), 2016(20): 26–29.

[8] 朱坤萍, 张喜梅. 港口物流与对外贸易关系的实证分析——基于河北省1990-2011年数据[J]. 河北经贸大学学报, 2013(5): 106–110.

[9] 夏亦冰. 港口物流产业集群对青岛外贸发展的影响分析[J]. 对外经贸实务, 2012(3): 86–88.

Research on the impact of coastal port logistics on international trade import and export

Li Zhenqiang, Zhou Qiuyang

(College of Economy and Management, Hunan Institute of Science and Technology, Yueyang 414006, China)

To further understand the impact of port logistics on international trade import and export and discuss its impact mechanism, the static model, the variable coefficient model and the dynamic model are estimated respectively by collecting and sorting the data of relevant variables from 1987 to 2018 from eight coastal provinces and cities such as Shanghai, Tianjin, Liaoning, Jiangsu, Zhejiang, Guangdong, Shandong, and Fujian etc. The results show that there is a long-term equilibrium relationship between the level of coastal port logistics and the volume of import and export trade. The improvement of port logistics development level will significantly promote the increase of trade volume. Therefore, it is necessary to strengthen the construction of port infrastructure and professional talent team, build port logistics industry cluster, so as to promote the coordinated development of port logistics and international trade.

port logistics; international trade; static model; dynamic model; variable coefficient model

F 552.7

A

1672–6146(2020)04–0007–07

10.3969/j.issn.1672–6146.2020.04.002

黎振强, 752713447@qq.com; 周秋阳, 1837199522@qq.com。

2020–07–22

湖南省教育厅科学研究重点项目(19A210); 湖南省哲学社会科学基金项目(18YBA216)。

(责任编校: 张红)