京杭运河航运与沿河区域经济的互动关系研究

陈乾阳，董思远，朱小磊

(山东省交通规划设计院，山东 济南 250031)

我国经济进入高质量发展阶段，国家“十四五”规划纲要提出采用扩大内需和产业升级的手段，推动城市群协调发展。产业升级和城市群发展过程中的资源要素配置诱发了货物运输需求[1]。内河航运作为中间产品型基础产业，对沿河区域国民经济发展和产业优化升级有着较大的拉动作用与辐射效应，影响沿河区域经济和产业结构的协调发展[2-3]。京杭运河是我国唯一贯穿南北的纵向航道，途经京津冀、长三角等国家级城市群，其黄河以北段复航工作逐步列入沿线区域航运建设日程。在我国经济高质量发展阶段，如何规划沿河区域产业布局，调整产业结构，充分发挥航运资源优势，释放沿河区域经济发展潜力，是京杭运河黄河以北段复航工作亟待解决的问题之一。

鉴于京杭运河黄河以北段未复航，无法直接探寻该段与沿河区域经济的互动关系，因此本文拟以京杭运河通航的某一航段为例进行研究。为了增强研究结果的可借鉴性，需要该航段沿河区域经济与黄河以北段沿河区域经济地位高度相似，且航道等级高。苏北运河从北向南依次跨越徐州、宿迁、淮安和扬州，是全国除长江以外等级最高、综合效益最好的干线航道，常年有13省市的船舶通过，承担着北煤南运和长三角地区大宗货物集散的重要任务。因此，本文选取京杭运河苏北段及沿河腹地为研究对象，研究京杭运河航运与沿河区域经济的互动关系，并选择徐州某产业园作为微观分析案例，提出对京杭运河黄河以北段沿河区域产业布局规划具有应用价值的建议。

当前内河航运与沿河区域经济互动关系的研究主要有内河航运与经济互动关系的评价以及内河航运对经济贡献度的测算等。许长新[4]定义了港航经济系统，将港航、水运、工程经济以经济学的思想有机地联系在一起，为后续学者研究内河航运与沿河区域经济发展提供了借鉴。学者多选择重庆市[5]、湖北省、浙江省和江苏省等内河航运相对发达的省域作为研究区域，研究结果多为正向关系。王凯文等[6]认为湖北省内河航运与区域经济发展存在长期稳定关系，两者相互促进，互为因果。王雅等[7]进一步计算了湖北省内河航运发展对该省国民经济的贡献率，结果显著为正。相比之下，四川省内河航运有着更大的发展空间，具备与区域经济进一步相互协调、相互促进、共同提高的基础条件[8]。汤东建等[9]研究发现区域经济和工业发展对江苏省内河航运有显著的促进作用，而后者对前者的促进作用不明显。靖学青[10]将长江经济带分为东部地区和中西部地区两个区块分别进行实证分析后发现，水运对经济增长起到显著正面作用的只是长江东部地区，究其原因，该地区除沿江运输外还包括了海洋运输。顾婧瑜[11]构建了定量模型反映长江深水航道建设对区域经济的促进作用。此外，还有部分学者直接就航运业对区域社会的经济贡献进行了测算[12]。吴晓磊等[13]以京杭运河黄河以北段为例，提出了内河航运对区域经济贡献的定量计算方法。

在内河航运与沿河区域经济发展的演化过程中，各主体通过制度性与非制度性的安排，将资源和功能进行紧密结合，不断追求利益最大化，从而使得航运、产业、区域经济三者的协调程度不断变化。如今，内河航运在发挥装卸、转运等基础功能外，还推动了资金、人才、信息等要素的集聚，促进了关联产业的发展，提升了沿河区域的经济活力；同时，区域经济为内河航运提供了货源，总体形成了良性循环发展。内河航运与沿河区域发展内部结构作用机理如图1所示。

图1 内河航运与沿河区域经济互动发展的作用机理Fig.1 Interaction mechanism between inland waterfront shipping and the waterfront regional economy

本文在测算苏北运河发展与沿河区域经济和三次产业灰色关联度的基础上，通过协同性分析，探寻苏北运河航运与沿河区域经济和产业结构的互动变化规律，刻画苏北运河对沿河区域经济的影响和作用，为京杭运河黄河以北段复航工程设计、复航河段沿河区域产业布局规划和城市群建设提供借鉴。

1 苏北运河航运与区域经济关联度

内河航运在不同区域有着不同的发展，与区域经济发展的互动关系研究结果各异。京杭运河黄河以北段沿河4个省市中，北京市无1979—2019年水运货运量数据，山东、河北和天津研究结果都显示水运未与区域经济发展形成长期均衡关系，航运发展有进一步提升的空间。鉴于交通运输方式选择对地理特征与交通体系优势的敏感性，研究对象选择沿河区域并缩小地理范围。此外，省级水运货运量数据不仅包含内河航运货运量数据，还包括了海运货运量，为排除海运货运量对研究结果的影响[10]，本文选取苏北运河水运货运量数据。由于苏北运河沿河经济带涉及的县、区较多，相关数据口径不一致，数据难以收集，故本研究选取苏北运河沿河经济带主要城市宿迁、徐州、淮安和扬州。

1.1 变量选取和数据来源

水运货运量指标选择1991—2018年苏北运河10个船闸货物通过量总和T(吨)，反映苏北运河航运发展状况和总体趋势，船闸货物通过量是供应侧和需求侧相互作用的结果，能够准确反映当前航运发展的现实情况。选取具有一般性和代表性的实际国民生产总值(GDP，元)，其值以G表示，和三次产业实际产值X1，X2，X3(元)反映沿线经济的发展状况和沿河经济带产业结构，分析内河航运与沿河区域经济之间的关联性。船闸货物通过量数据来源于苏北运河内部统计数据，经济数据来源于国家统计局网站以及各城市统计年鉴和江苏省统计年鉴。

1.2 指标关联性初步分析

指标关联性大小可以从其数值走势中发现，本文通过分析指标对数折线图的发展趋势，初步探寻指标间的关联性。由于经济数据大多是偏态分布，需要解决异方差问题，因此对实际GDP和三次产业产值取对数，分别表示为lnG、lnX1、lnX2和lnX3。如图2所示，对数化消除数据波动之后，指标数据较为平稳，易于观察指标数据发展趋势。

图2 内河航运与区域经济发展指标对数结果折线图Fig.2 Log-linear graph of inland navigation and regional economic development

图2显示第一产业产值走势在1995年小幅波动后，数值逐渐减少，而后缓慢趋于稳定，与内河航运货运量走势相反，表明两者具有较弱的关联性。第二、三产业产值以及实际地区生产总值总体平稳，走势小幅缓慢向上，与内河航运货运量走势一致，可初步判定指标间具有较强的相关性。

1.3 灰色关联度分析

限于时间跨度，本文采用基本方法灰色关联度模型[14]。本文设计的灰色关联分析的计算步骤如下：

(1)确定分析数列。本文将水运货运量列为参考数列，G、X1、X2和X3为比较数列。设参考数列为X0=T(k)(k=1,2,…,n)，比较数列为Xi(i=1,2,3,4)。

(2)变量无量纲化。本文依据数据特性，选用均值化方法。

(3)X0(k)与Xi(k)的关联系数计算公式见式(1)：

(1)

其中：ρ为分辨系数，取值区间为(0，1)，本研究取ρ=0.5；ξi(k)指变量i第k年的关联度系数。

(4)灰色关联度计算。求各个变量关联系数平均值，关联度ri计算见式(2)。

(2)

依照上述计算步骤，可计算得出苏北运河历年水运货运量与沿河区域经济和三种产业的灰色关联度。第三产业产值与水运货运量关联度达到0.784，排名第一；随后是第二产业产值与水运货运量的关联度达到了0.720，沿河区域实际GDP与水运货运量关联度为0.704；排最后的是第一产业产值与水运货运量的关联度，为0.552。结果说明内河航运与沿河区域经济还有第二、三产业具有紧密的关联性。内河航运与第一产业关联性较低的原因在于，内河航运货物运输结构与产业结构发展水平相关，苏北运河沿线产业结构为“三二一”形式，第一产业占比已低于15%。苏北运河实际上承担了沿河四个城市经济发展的原材料运输，这些原材料与第二、三产业发展息息相关，符合模型计算结果。

2 内河航运与区域经济发展的协同性研究

2.1 平稳性检验

做时间序列分析前，需对指标数据进行平稳性检验。时间序列分析平稳性检验一般采用单位根检验，本文选用的准则为SIC(Schwarz information criterion)。时间序列检验类型选AIC(Akaike information criterion)、 SC(Schwarz criterion)、HQ(Hannan-Quinn criterion)下实际结果最小的情形，检验结果如表1、表2所示。

表1 原时间序列平稳性检验结果Table 1 Original results of stationarity test in time-series

表2 一阶差分时间序列平稳性检验结果Table 2 Results of time-series stationarity test with first difference

表1结果显示，原时间序列不平稳，取一阶差分序列进行平稳性检验。在表2中，DlnG、DlnX1、DlnX2、DlnX3、DlnT分别为各指标的一阶差分序列，检验结果表明在1%显著性水平下，拒绝单位根假设，一阶差分后的序列具有平稳性，即各指标时间序列均为一阶单整，可以进行协整检验，指标一阶差分结果如图3所示。

图3 各指标一阶差分序列图Fig.3 First order difference sequence diagram of indices

2.2 最优滞后阶数确定和Johansen协整检验

本文首先运用Eviews 10软件，通过向量自回归(vactor autoregression,VAR)模型估计[15]，将各准则下最小值最多的阶数，判断为最优滞后阶数，同时保证VAR模型特征方程所有特征值倒数绝对值均小于1，使构建的VAR模型成立，确保最优滞后阶数检验结果的有效性。然后进行Johansen协整检验，依次检验各经济指标与水运货运量的协整关系。曹永福[16]认为指标对数的差分可以定义为变化率，为探究内河航运与沿河区域经济发展和产业结构的互动关系，在经济发展方面，本文将分别研究lnT与lnG及DlnT与DlnG的协整关系；在产业结构方面，本文分别检验lnT与lnX1、lnX2和lnX3的协整关系。值得注意的是，前文的关联度计算中，第三产业与货运量关联度最大，但此处结果显示两者未形成长期协整关系。灰色关联度不能证明两者间一定存在关系，仅表示两者变化趋势的相似度。现实原因可能在于我国各地区产业结构逐渐由“一二三”转变为“三二一”，第三产业与货运量持续增长的变化趋势较第一、二产业更为相似，由此导致以量化发展趋势相似性为目的灰色关联度值最大。为节省篇幅，本文仅展示存在协整关系的最优滞后阶数和Johansen协整检验结果，最优滞后阶数结果如表3所示，协整关系检验结果如表4所示。

表3 最优滞后阶数结果Table 3 Optimal lag order results

表4 协整关系检验结果Table 4 Co-integration test results

如表3所示，DlnT与DlnG之间的最优滞后阶数为1阶，lnT与lnX2间的最优滞后阶数也为1阶。

如表4所示，水运货运量与沿河城市经济存在协整关系，研究结果与王凯文等[6]一致。同时，沿河区域第二产业产值与水运货运量存在协整关系。内河航运作为沿河区域经济互动、要素分配的通道，加速了沿河区域投资、技术、自然资源和劳动力等的传输，发挥着内河航运作为中间产品型基础产业对适配产业的辐射带动功能；同时沿河区域经济活跃，其发展需求让适用于内河航运运输方式的货运种类和数量不断增多，支撑着内河航运发展，逐步拓展成综合运输枢纽。

2.3 格兰杰因果检验

为更准确描绘出内河航运与沿河区域经济发展互动关系，定量研究指标间的影响作用方向，进行格兰杰因果检验，检验结果如表5所示。

表5 格兰杰因果关系检验结果Table 5 Granger causality test results

本文已确定最优滞后阶数和已验证指标间存在协整关系，很大可能上排除了“伪回归”现象，此时格兰杰因果检验有意义。水运运输方式适用于长距离、大吨位的运输，当水路运输供给增加，对产业结构和经济发展的影响存在差异。表5检验结果显示，从统计学意义上来看，在1%显著性水平上，第二产业支撑着内河航运发展，内河航运影响和推动着区域经济发展；显著性水平为10%时，沿河区域经济也支撑着内河航运发展。沿河区域城市产业结构在逐步优化，第一产业比重逐年降低，第二、三产业占比逐渐增加。随着经济结构调整和专业分工的细化，企业对煤炭、原油等原材料的需求会增加，进而干散货运输、外贸运输、大宗货物运输量的需求会大幅增加。根据苏北航务管理处发布的历年交通运输服务报告可知，苏北运河货运种类主要为各种矿建材料与煤炭。2019年报告测算出苏北运河所在流域地区社会经济生产建设需求对煤炭需求约占年度运输总量23.8%，对矿建需求约占年度运输总量的83.2%。显而易见，此两类材料与社会经济生产建设，尤其是第二产业发展密切相关，充分说明了沿河区域经济和第二产业支撑着内河航运发展。计算结果符合实际现象，进一步证明内河航运与沿河区域经济增长和第二产业发展的关联性和相互影响、相互支撑和带动的作用。

3 内河航运与沿河区域经济发展的互动影响分析

3.1 VAR模型估计

前文确定了内河航运与沿河区域经济增长、第二产业发展的相互影响关系。为进一步研究内河航运与区域经济、第二产业的影响力度，本文对lnT与lnG、lnT与lnX2分别建立了VAR模型，运算结果如表6和表7所示。

表6 ln T与ln G模型参数估计结果Table 6 ln T and ln G model parameter estimation results

表7 ln T与ln X2模型参数估计结果Table 7 ln T and ln X2 model parameter estimation results

为了剔除自变量个数和样本量对R2的影响，同时引入调整的R2。表6的估计结果中，方程一和方程二的相关系数R2和调整的R2均在0.8以上，拟合优度较好。方程中各回归系数均为正值，说明内河航运与沿河区域经济互为正向影响。方程一中，lnG(t-1)系数α1=0.834 0远大于lnT(t-1)系数β1=0.041 6，表明上一年沿河区域经济对内河航运的影响远大于上一年内河航运发展情况对沿河区域经济的影响。方程二中，lnT(t-1)系数β2=0.900 7远大于lnG(t-1)系数α2=0.077 4，究其原因，当内河航运与沿河区域经济均衡发展时，内河航运货运量是通航能力的部分体现，若未对航道基础建设投资改建，航道固有的物理通航能力限制着内河航运货运量。

如表7所示，方程三的R2和调整的R2均在0.85以上，模型拟合优度较高，模型参数估计结果较可靠。lnX2(t-1)的系数β3=1.995 5较大且为正数，说明沿河区域第二产业上一年发展趋势会明显拉动内河航运发展。lnT(t-1)系数α3=0.028 6虽为正数，但相对前者系数而言数值很小，表明上一年的货运量对内河航运发展有一定影响，但不显著。通过方程二与方程三对比可知，第二产业发展情况对苏北运河航运的支撑作用远大于沿河区域经济对苏北运河航运的支撑作用。

3.2 脉冲响应分析

作者在估计VAR模型时，已通过单位圆检验方法，判定VAR模型稳定，如图4所示。

图4 AR特征根倒数Fig.4 Reciprocal of AR eigenvalue

为进一步了解在标准差冲击后对被解释变量当前和未来的影响程度和方向，接着进行脉冲响应分析，并总结被解释变量应对标准差冲击的响应变化规律，脉冲响应图如图5所示。

图5 脉冲响应图Fig.5 Impulse response diagram

本文脉冲响应以一年为一期，如图5(a)所示，沿河区域经济对内河航运发展冲击的响应，初期影响微弱，但从长期看，内河航运发展对区域经济增长正效应逐渐增大并于第8期达到最大值，而后缓慢减小，并且这种正向带动作用持续时间较长。如图5(b)所示，呈现出沿河区域经济发展对内河航运的正向拉动作用，拉动作用自第一期最大值逐期减小并趋于平稳，与方程二估计结果相似。如图5(c)所示，第二产业发展对内河航运发展存在正向影响，图中显示冲击作用在第二期和第三期时达到最大值0.026%，而后平稳下降，内河航运发展速度相对于第二产业发展速度是缓慢的。从三者冲击响应程度来看，第二产业对内河航运发展的支柱作用更为显著，大于沿河区域经济对内河航运发展的支撑作用。此外，内河航运对沿河区域经济的带动作用虽一直存在，但影响程度相对经济的支撑作用而言较小，分析结论同前文模型结果一致。京杭运河黄河以北段沿河区域经济发展环境与苏北运河相似，结合模型研究结果可知，若京杭运河黄河以北段复航，将集聚资金、人才、信息等资源，促使沿河区域产业，尤其是第二产业的集聚扩大，进而提升沿河区域活力，不断增加商品交易和贸易发展的货物运输需求，推动复航航段航运功能进一步完善，实现内河航运带动沿河区域经济发展的良性循环模式。且京杭运河连接着黄河以南段大量经济发达的东部沿海城市，能以低运输成本实现资源优化配置，加速提升沿河区域经济和产业发展活力。

4 某沿河产业园与京杭运河互动发展效果分析

本文选取徐州某新材料产业园作为分析对象，探寻内河航运与沿河区域经济和产业的互动发展效果。该产业园位于船闸下游3 km，南靠京杭大运河，拥有两大港口A和B，紧邻物流园、徐州保税物流中心，交通区位优势显著。

4.1 内河航运对沿河区域经济和产业的贡献分析

该产业园附近A港口2020年实现190.3万吨的吞吐量，对营业收入的直接贡献为2 419.86万元，直接贡献增加企业税收120.85万元，直接贡献产生就业数119人，发放工资达445.89万元。从港口吞吐量和营业收入间的相关性来看，该港口吞吐量和营业收入间的相关系数约达0.81，该项数据表明内河航运对城区经济和产业的发展起到较为关键的推动作用，与上文研究结论相同。

4.2 沿河区域经济和产业对内河航运的推动作用

以产业园附近A港口为例，从港口吞吐量和全区GDP关系来看，港口吞吐量和全区GDP的相关系数仅达0.194 6，这数据表明目前城区经济的发展对内河航运发展的推动作用较不显著，其仍有较大的提升空间，与上文研究结论一致。

5 结论

本文以苏北运河沿河经济带主要城市宿迁、徐州、淮安和扬州为研究对象，通过灰色关联度计算、协整检验、因果检验等方法初步探寻苏北运河航运发展与沿河区域经济发展趋势的相互影响关系，并建立VAR模型定量描述苏北运河航运发展与沿河区域经济发展以及第二产业发展的关系，进而选取案例研究内河航运与沿河区域经济和产业的互动效应，得出以下几点结论：(1)沿河区域经济和第二产业对苏北运河航运发展的支撑作用持续存在，而苏北运河航运也长期且正向带动着沿河区域经济的发展。(2)内河航运发展与沿河区域航运相关产业园区的发展密切相关，相互支撑和促进。(3)若京杭运河黄河以北段复航将对沿河区域经济和产业发展发挥突出贡献，加速资源优化配置，提升沿河区域经济和产业发展活力。

针对现有内河航运缺点，结合研究结论，对京杭运河黄河以北段沿河区域规划设计提出以下几点建议：(1)优化沿河区域产业结构，有效支撑内河航运发展。第二产业仍是内河航运发展的重要支撑力量，应根据京杭运河黄河以北段沿河区域产业结构特色，推动第二产业集聚，以大项目推动大发展，强化第二产业对内河航运的支撑作用，推动实现京杭运河黄河以北段带动沿河区域经济发展的良性循环模式。(2)规划沿河产业园集疏运体系，完善沿河区域综合交通运输体系。京杭运河黄河以北段航运受枯水期和丰水期影响较大，应尽可能规划完善沿河产业园内部集疏运方式和周边集疏运体系，实现公铁水空四种运输方式联运，充分发挥内河航运优势，提高物流运输效率和降低物流运输成本，带动沿河区域发展。(3)运输交接点拓展增值服务，推动沿河特色产业园区建设。鉴于内河航运与沿河产业园区的紧密联系，建议在内河航运与公路、铁路等各种运输方式的交接点，根据客户的需要拓展增值服务，辅助沿河区域构建特色产业园区，增强产业园区企业的市场竞争力。