产业结构、经济增长与港口物流发展关联研究——以福建省为例

王 健，黄 凯

(福州大学 a.经济与管理学院；b.物流研究中心，福州 350116)

一、引 言

港口是多式联运的中转站，在远洋运输和国际贸易中重要性日益凸显。随着经济快速发展，现代物流尤其是港口物流的发展也在保持着快速发展的步伐。港口的发展由最初的纯粹的运输中心向多元化增值服务的第四代港口发展。港口是经济发展的晴雨表，经济是港口发展和运行的原动力，港口物流与区域经济发展保持较强互动关系，港口物流随之成为经济发展和产业结构升级的重要保障和支撑。港口在资源配置、调整产业结构方面起到至关重要的作用。

党的十九大明确提出“坚持陆海统筹，加快建设海洋强国”，实现海洋高质量发展。2016年福建省颁布《福建省“十三五”海洋经济发展专项规划》指出，推进现代海洋服务业高端化发展，整合港口资源，促进港口物流业发展。同时加快促进临港产业转型升级，基于三大产业之间的互相融合与资源之间的互相渗透，海洋经济产业链与价值链的提高使得产业发展体现出较高的质量与经济效益。福建省港口资源丰富，全省大陆海岸线达3752 km，位列全国第二位。截至2019年底，全省沿海港口生产性泊位数达481个，万吨级以上的泊位数达到185个。2020年，福建省港口货物吞吐能力达6.21亿t，同比增长4.5%，全省港区集装箱吞吐量达到1726万标箱。福建省位处我国东南沿海地区，港口群由厦门港、福州港、泉州港、宁德港、湄洲湾港、漳州港等重要港口组成。其中，厦门港口型国家物流枢纽入选2019年国家物流枢纽建设名单，为全国9个入选的港口型物流枢纽之一。2018年福建省福州市和厦门市获批准建设国家海洋经济发展示范区，福建省港口物流发展迎来重要的历史发展机遇。当前，福建省正处于产业结构调整的关键时期，以供给侧结构性改革为契机，提升产业结构高级化水平，是当前福建省实现经济高质量发展的内在要求。

二、文献综述

目前，针对港口发展的问题，既有研究主要集中在港口物流经济发展与区域经济发展之间的关联性及互动关系研究[1-3]、港口间竞合关系研究[4-6]、港口效率研究[7-9]、集装箱运输网络研究[10-14]等。产业结构方面的研究侧重于产业结构与经济增长关系研究。王岳平等[15]根据投入产出表，通过实证分析明确我国各产业之间的结构特点与关联性。查道中等[16]借助向量自回归模型，对产业结构、居民消费结构、经济增长结构三个方面经济结构进行关联分析，研究表明经济增长有利于产业结构转型升级，居民消费结构对产业升级的促进作用较弱。苏建军等[17]采用面板协整向量误差修正模型，讨论金融、产业结构与经济增长三个方面关系，研究发现产业结构对经济增长具有较强的推动作用。郭旭红等[18]认为我国正处于产业结构调整的攻坚阶段，必须加强调整工业结构比例，同时注重创新和智能制造的发展。关于物流与产业结构之间的关系研究，梁雯等[19]通过面板向量自回归模型、GMM估计、脉冲响应分析以及方差分解等对长江经济带11个省市进行实证分析，研究表明产业结构与物流发展相互影响较强。罗永华[20]采用灰色关联和线性回归模型对湛江市港口物流和区域产业结构优化效应进行研究，结果表明湛江市港口吞吐量和集装箱吞吐量与GDP及三大产业有较强关联度，发展港口物流对区域经济增长和产业结构优化具有积极作用。结合已有文献，本文主要从产业结构、经济增长、港口物流三方面的发展关系入手开展研究，通过偏离-份额分析法研究产业结构对福建省经济增长的贡献，并基于灰色关联法对产业结构变化与港口物流发展的贡献进行明确，最后基于向量自回归模型探析产业结构、经济发展对港口物流发展的影响。

三、方法与数据

(一)研究方法

1.偏离-份额分析法

偏离-份额分析法由美国经济学家Daniel和Creamer提出，是目前国际上开展区域产业结构分析的常用模型之一。本文借助龚新蜀等[21]的研究方法分析产业结构对经济增长的贡献度。偏离-份额分析法用三个因子来表示某个地区经济总量在某一时期的变动，即份额分量Nij、结构偏离分量Pij和竞争力偏离分量Dij，通过这些数据分量开展对该区域内某时期产业结构变化情况的分析与计算，具体计算内容包括优劣性、竞争力等。计算公式如下：

2.灰色关联法

灰色关联法主要用来表现事物之间、因素之间关联性大小的度量情况，通过分析事物之间因素的影响变化，形成大小、方向、变量之间的相对性。如果事物与因素之间的态势存在一致性，那么就可以认定关联度较大，如果相反则关联度较小。本文借鉴罗永华[20]的研究方法，通过灰色关联法分析产业结构对港口吞吐量的贡献度。

首先针对变量参考数列X0与自变量比较数列Xi建立模型，应用均值化方法对数据进行无量纲化处理。

通过计算绝对差序列的最大值与最小值，明确绝对值中参考序列与比较序列的对应元素差绝对值情况。

式中：ρ为分辨系数，ρ∈[0,1]，常规情况下取值为0.5；ξi(k)为比较数列Xi与参考数列X0对应元素的关联系数， Δmin与Δmax分别表示差数列的最小与最大差值。

比较数列与参考数列的关联度为

式中：ri值的增大即表示关联度的增大，参考数列也会与比较数列之间形成较强的关联性。

3.VAR模型

向量自回归模型(简称VAR模型)具有非结构化特点，在常规情况下是基于时间序列系统的预测与随机干扰项开展的系统动态影响效果的研究，但需要相应的脉冲响应函数或者方差解释变量自回归的内涵。脉冲响应函数可以考察来自扰动项之间的标准差冲击情况，对目前内生变量的值与未来值进行影响处理；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做的贡献，并承担起所分担的份额。VAR模型的数学表达式为

(二)数据来源

本文以港口吞吐量(Y1)表征港口物流发展指标，并选取福建省GDP(X1)以及三大产业增加值(分别用X2、X3、X4表示)分别作为福建省产业结构指标，所有数据均通过《福建省统计年鉴》《中国港口年鉴》等统计资料整理得到。

四、实证结果与分析

(一)三大产业对经济增长的贡献分析

基于偏离-份额分析法，由表1结果可以看出，在1978—2019年期间，福建省三大产业的份额分量(N)均为正值，根据大小情况进行排序为：第二产业高于第三产业高于第一产业。福建省第三产业结构偏离分量(P)为正值，第一产业为负值，这也说明福建省第三产业是全省经济增长速度最快的一个部分，而第一产业最慢。另外，在竞争力(D)方面，第二产业的竞争力最强，其次是第三产业，第一产业的竞争力最弱，不具备明显的竞争优势。福建省三大产业总的偏离分量(G)顺序为第二产业、第三产业、第一产业。1978—2019年福建省产业结构优势带来的增量为4395.055，贡献率为13.67%，竞争力带来的增量为4786.315，贡献率为14.88%，说明福建省现有的产业结构对经济增长的推动效果较强。福建省三大产业增加值占地区生产总值的比重由1978年的36∶42.5∶21.5发展到2019年的6.12∶48.55∶45.33。总体来看，福建省的第二产业已经超过第三产业成为主导产业，第三产业具有较强的发展潜力，而第一产业在推动经济增长方面的能力较弱。

表1 1978—2019年福建省经济增长偏离-份额分析

(二)三大产业对港口吞吐量的贡献分析

首先，针对福建省三大产业从1978—2019年的产业变化情况入手展开分析。从图1可以看出福建省三大产业的增加值波动趋势。1978—2019年，福建省第一产业增加值年均增长率为12.49%，第二产业增加值年均增长率为19.11%，第三产业增加值年均增长率为17.53%。随着市场变革和技术进步，高新技术行业快速发展，交通运输设备制造业、电子及通信设备制造业产值不断攀升，从而带动第三产业不断进步和发展。工业运行质量稳步提升，经济发展总体平稳，稳中有进。改革开放初期，福建省的经济主要依靠外商和港澳台投资，1978—1990年，第三产业增加值增长率一直优于第一、二产业，第三产业增加值年均增长率为23.2%。1991—1994年，第二产业增加值增长率保持强劲增长态势。1994年福建省三大产业增加值增长率均达到最高水平。1995—2002年，三大产业的增加值增长率呈逐年下降趋势。2003—2019年， 福建省三大产业增加值保持震荡上升状态，但整体趋势相比于2000年之前较为平稳。

图1 福建省三大产业增加值变化率

接着，运用灰色关联法计算港口吞吐量与三大产业增加值的关联度数值，以此反映三大产业对港口吞吐量的影响，然后通过均方差求权重的方法计算出各个指标数据的权重，将关联度数值与权重相乘，从而计算出三大产业对港口吞吐量的贡献度。第二产业增加值对港口吞吐量的贡献度为0.429，居于首位;其次是第三产业增加值对港口吞吐量的贡献度，为0.364;第一产业增加值对港口吞吐量的贡献度最小，仅为0.060。该计算结果与三大产业增加值对经济增长贡献度的结果一致，第二产业对经济增长和港口物流发展具有较强的带动作用，第三产业以其快速的增长率紧追第二产业发展步伐，第一产业对经济增长和港口物流发展的影响较弱。

(三)产业结构、经济增长与港口物流发展影响的长期性分析

由上文分析可知，产业结构与地区经济、港口吞吐量之间存在明显的关联性，但是三者之间具有的动态关系还有待进一步探讨。同时，传统的计量线性模型已不能形成对变量动态关系的检验效果，因此，本研究借助向量自回归模型，基于三者之间的关系内生变量开展分析，采用脉冲响应函数与方差分析的方法对内在变量之间的关系进行解释说明。

1.数据预处理

考虑到原始的经济数据可能会存在异方差，所以对数据进行取对数处理，最终得到LnY1、LnX1、LnX2、LnX3、LnX4序列。各变量的统计性描述结果见表2。

表2 原始数据描述性统计

2.平稳性检验

在本次研究中所使用的ADF检验方法主要用来判定序列的稳定性情况，避免伪回归。表3为变量的平稳性检验结果。LnY1、LnX1、LnX2、LnX3、LnX4五组时间序列P值都大于0.05，表示不能拒绝原假设“序列存在单位根”，为非平稳序列。一阶差分后，序列的P值会低于0.05，因此拒绝原假设。如果序列不存在单位根，一阶差分序列则呈现出平稳状态。

表3 变量的平稳性检验结果

3.VAR模型建立

首先，选择滞后阶数，该步骤对于模型的估计至关重要。选择的依据是利用AIC准则、SC准则、HQ准则等方法来确定模型的滞后阶数(见表4)，取最大滞后期为2年，协整方程存在截距，并建议VAR(2)模型。

表4 滞后阶数选择表

基于文中的VAR模型引入趋势项后，基于原样本经过多次滞后阶数的实验，在滞后2阶时，10个特征根会在单位圆内形成稳定效果(如图2所示)，这个情况下稳定性才能实现。稳定后的VAR(2)通过协整检验实现脉冲分析与方差分解，为分析工作奠定基础。

图2 模型稳定性检验

基于平稳性的检验，各变量之间呈现出单整序列，进而满足协整检验的前提。下面为判断港口吞吐量与GDP、三大产业增加值间是否存在长期稳定关系，将对LnY1、LnX1、LnX2、LnX3、LnX4五个时间序列进行Jahansen协整检验。所检验的滞后阶数在常规情况下是最优滞后阶数减1。

从表5中的数据来看，如果原假设中None表示没有出现协整关系，那么在假设情况下，检验计量值的数据应当为136.3093，而检验临界值则是69.818 89，且概率P值为0，表示原假设被拒绝，并且认定成为一个协整关系。同理，如果原假设中At most 1表示最多有一个协整关系，该原假设下计算的迹检验统计量值为80.237 21，迹检验临界值为47.856 13，且概率P值为0，表示原假设被拒绝，并且认为至少存在两个协整关系。原假设At most 2同理。原假设At most 3所表示的假设内容是最多有三个协整关系，那么在这个假设情况下，迹检验统计量为8.191 45，而迹检验临界值为15.494 71，P值为0.4452，说明原假设被接受。

表5 Jahanson协整检验结果

综上所述，在5%的显著性水平下存在三个协整关系，说明以上五个变量存在协整关系，因此，可以认为产业结构、物流发展、经济增长三者之间具备长期稳定作用发展的均衡关系。根据结果还可得到对应的标准化协整方程：

方程估计中R2=0.997，较为接近1，说明模型拟合较好。结合式(9)标准化协整方程，GDP对港口吞吐量增长的长期弹性为7.085，即长期内GDP每变动1%，港口吞吐量增长将同方向增加7.085%；第一产业增加值对港口吞吐量增长的长期弹性为2.382，即长期内第一产业增加值每变动1%，港口吞吐量增长将同方向变动2.382%；第二产业增加值每变动1%，港口吞吐量增长将同方向增加3.514%；第三产业增加值每变动1%，港口吞吐量增长将同方向增加6.805%。由此可见，从长期来看，第三产业增加值的增长对港口吞吐量增长的促进作用大于第二产业增加值和第一产业增加值的增长对港口吞吐量的促进作用。

4.格兰杰(Granger)因果检验

格兰杰因果关系，其关系检验的实质就是通过VAR模型对系数进行显著性检验，明确变量之间的影响效果，通过变量中滞后项的影响与处理，分析几个变量数据之间的格兰杰因果关系。具体的格兰杰因果关系模型如下：

式中：Xt、Yt分别表示两组不同的变量数据，Xt-j为Xt的滞后值，Yt-i为Yt的滞后值，α表示常数，βi、γj是回归系数，μt是随机误差值。基于公式结构与数据表达分析，可以得出该公式主要是在港口物流与经济增长、产业结构之间的关系分析。通过VAR(2)的模型可知，变量在格兰杰因果关系检验后可得出相应的结果，具体结果数据见表6。

表6 格兰杰因果关系检验结果

由表6可知，在5%显著性水平下，第一产业增加值不是GDP的格兰杰原因接受了原假设，GDP不是第一产业增加值的格兰杰原因拒绝了原假设，即福建省GDP拉动第一产业发展。第二产业增加值和GDP互为格兰杰原因，第二产业增加值和第三产业增加值互为格兰杰原因，第一产业增加值和第三产业增加值互为格兰杰原因，第一产业增加值对港口吞吐量的格兰杰因果检验接受了原假设，港口吞吐量对第一产业增加值的格兰杰因果检验拒绝了原假设，即福建省港口吞吐量增长拉动第一产业发展。第三产业增加值、第二产业增加值是港口吞吐量的格兰杰原因。

5.脉冲响应函数分析

学者们通常在研究过程中倾向于分析一个变量对另外一个变量的影响，而在这种影响与变化的情况中，许多内容都需要通过IRF脉冲函数的绘制形成全面化的变量动态影响效果，最终形成IRF脉冲动态函数刻画扰动项，形成标准差大小差异，实现对变量当前值与未来值的影响效果。在变量出现差异时，VAR的数据模型会基于动态结构的传导形成对内生变量效果，最终更加直观地反映出动态交互效应。

图3为GDPLnX1、第一产业增加值LnX2、第二产业增加值LnX3、第三产业增加值LnX4分别变动一个标准差对港口吞吐量LnY1的脉冲响应函数图。图中的纵坐标代表脉冲响应函数的数值，横坐标代表滞后期数，图中实线即分别反映了GDPLnX1、第一产业增加值LnX2、第二产业增加值LnX3、第三产业增加值LnX4的冲击影响情况，港口的吞吐量LnY1受到冲击而出现不断变化的趋势，虚线则表示正负两个标准值单位的变化趋势特点，形成变化效果。

图3 脉冲响应函数曲线

GDP对港口吞吐量的冲击作用在前两期呈现快速下降趋势，从第3期到第7期缓慢下降，第8期之后趋于平稳，这表明港口物流的发展对GDP存在较强的依赖。第一产业增加值变动一个标准差对港口吞吐量发展的冲击作用从第一年开始呈下降趋势，到第5期达到最低值，虽然从第6期开始呈现不断上升趋势，但是整体表现出负向冲击作用，这说明第一产业对港口物流发展的促进作用较弱。给第二产业一个单位冲击后，从第1期开始缓缓上升，到第3期达到最大值，而后出现平缓下降趋势，这表明在港口发展初期，港口的发展需要基于对第二产业的依赖程度来进行，进而降低港口对第二产业的依赖性。当给予第三产业一个标准单位的正向冲击后，港口吞吐量从第1期开始就保持平稳的增长态势，并且可以一直维持在一个呈正向的效应值中，第三产业对港口物流发展表现出较强的推动力作用。

6.方差分解

方差分解是指把内生变量中的变化分解为对VAR的分量冲击，以分析标准差对内生变量产生影响的贡献度。由表7可知，港口吞吐量除受到自身冲击之外，GDP对港口吞吐量的贡献率在第1期到第6期保持快速增长，达到18.806%，从第7期开始逐渐稳定在19%左右。第二产业增加值对港口吞吐量的贡献率在第1期到第6期基本保持较快增长状态，之后增长暂缓，到第10期贡献率位于14%附近。第三产业增加值对港口吞吐量的贡献率一直保持匀速增长趋势，到第10期贡献率为6.013%。但是，第一产业增加值对港口吞吐量的贡献率从期初的3.752%一直下降到第10期末的1.874%。三大产业增加值对港口吞吐量的贡献度表明，第二产业最能促进港口物流发展，其次为第三产业，第一产业促进作用最弱。这一结果与上述脉冲响应分析的结果一致。

表7 方差分解表(以Y1为响应变量)

根据表8报告结果，除了GDP自身的贡献度，第二产业、第三产业增加值对GDP的贡献度均较强。第二产业增加值对GDP的贡献率从第1期到第8期呈现快速增长态势，在第10期维持在33%左右；第三产业增加值对GDP的贡献率从期初呈现涨势，到第6期达到30.018%，之后平稳回落至期末的25.667%；第一产业增加值对GDP的贡献率在前5期保持缓慢增长，从第6期开始呈逐渐下降趋势，到期末只有1.575%的贡献率。

根据表9报告结果，第三产业增加值对第一产业增加值的贡献率前6期缓慢上升，但是总体贡献率较低，最高只在第6期达到3.381%；第二产业增加值对第一产业增加值的贡献度从第4期开始快速增长，最后稳定在28.5%附近；港口吞吐量对第一产业增加值的贡献度在第1期到第4期缓慢下降，从第5期开始缓慢上升，期末稳定在5.5%左右。

表8 方差分解表(以X1为响应变量)

表9 方差分解表(以X2为响应变量)

根据表10报告结果，除去自身的贡献率外，GDP对第二产业增加值的贡献率最高，从期初的82.871%逐步稳定在期末的31.6%附近；其次是第三产业增加值对第二产业增加值的贡献率，从第1期逐渐上升至第6期的36%左右，期末稳定在28%左右；港口吞吐量和第一产业增加值对第二产业增加值的贡献度最弱，分别维持在3.5%和2.1%左右。

表10 方差分解表(以X3为响应变量)

根据表11报告结果，GDP对第三产业增加值的贡献度最强，从期初的73.910%逐步稳定在期末的39.997%；第二产业增加值对第三产业增加值的贡献度前3期呈现快速下降趋势，从第4期开始稳步上升至期末的34.477%；第一产业增加值对第三产业增加值的贡献度从第1期开始保持上升趋势，期末稳定在21.430%。

表11 方差分解表(以X4为响应变量)

五、结论与对策建议

(一)结论

本文基于福建省1978—2019年时间序列数据，实证分析港口吞吐量、GDP、第一产业增加值、第二产业增加值、第三产业增加值间的关系，得出以下结论：

第一，福建省港口吞吐量逐年递增，是福建省港口规模不断扩大和对外贸易快速发展的有效印证，也说明港口物流作为经济和贸易发展的加速器，在促进经济增长、产业结构优化方面具有突出贡献。福建省第二产业对助力经济增长和港口物流发展起到主要作用，第三产业的发展对于经济增长和港口物流发展的影响具有较强潜力，第一产业的影响较弱。

第二，根据模型回归结果，产业结构、港口物流发展和经济增长三者之间在5%临界水平存在稳定的均衡关系，说明从长期来看，产业结构和经济增长是港口物流发展的重要因素。脉冲响应和方差分解显示，经济增长、第二产业和第三产业的发展对港口物流发展的促进作用较大，第一产业的促进作用较小。经济增长对港口吞吐量增加的贡献率最大，三大产业中第二产业增加值对港口物流发展的贡献率最大，第三产业增加值的贡献率次之，第一产业增加值对港口物流发展的贡献率较弱。

(二)建议

根据福建省产业结构、经济增长和港口物流发展三者之间的关系，以及当前福建省发展的具体情况，提出以下建议：

第一，调整和完善产业结构，加快优化功能布局，推进产业结构的合理化水平。大力发展优势特色产业，推动服务业大发展，激发主导产业在福建省的规模效应和引领作用。现代物流业是福建省的新兴主导产业之一，应着力培育现代物流产业。

第二，基于自由贸易试验区和21世纪海上丝绸之路核心区建设，加强与海上丝绸之路沿线国家产业合作。在海上丝绸之路的整个沿线中，福建省占据着重要的位置，因此福建省应充分利用自身优势对周边城市进行辐射，形成对周边布局的合理配置，发展专业化物流模式，结合互联网或者信息化手段，有效地形成对市场的把控。厦门市和福州市作为港口型国家物流枢纽承载城市，应借助其枢纽优势与力量支撑，形成高效的物流运作体系，实现对物流发展的框架支持，加强经济高质量发展与物流业高质量发展的相互推动与均衡协调，实现良好的发展效果。

第三，完善港口物流体系。构建港口货运铁路网，完善港口公路集疏运通道，有效增强港口的吞吐能力和辐射能力，推进集疏运业、仓储物流业和其他临港第三产业的发展。港口物流业的发展要依托港口优势开展，通过构建完善的运输系统与专业化、规模化的物流体系，形成港口专业化的发展体系。港口物流行业的发展应当从整体进行统筹规划，传统的物流发展模式已经不能应对当前港口发展的需求，因此必须加强物流业的现代化建设，实现物流服务的创新与变革发展。

第四，加强各港口之间的互动，将港口物流服务工作重点放在产业融合与服务方面。推动港口龙头物流企业和临港物流园的发展，完善临港物流园配送中心与基础设施建设，构建完整的物流体系。通过产业聚集的带动和各种模式的发展，加强多方面的合作关系，形成良性互动与信息共享，实现多物流体系的构建与完整的整合效果。借助“互联网+”等新的物流发展理念，从多方面入手，对国内外中转服务、供应链管理服务以及各项港口综合服务等业务进行生态建设，提升福建港口在国内与国际上物流枢纽的地位。