基于复合系统模型的环渤海地区港口与城市共生性评价

李 南，杨 翼，张 立 华

(华北理工大学经济学院，河北 唐山063210)

0 引言

以港城为代表的滨海地域长期担当产业聚集区，港口和城市之间的共生性是相关学科关注的重点。港城共生关系可从经济和空间两个主要维度进行审视：在经济功能的互动和传递方面，港口和城市在经历紧密融合后，两者的脱钩已在发达国家显现；在空间结构方面，港口和城市传统上往往集中布局、融合发展，而随着对外海航道需求的增加以及大型临港产业综合体的兴起，新建码头往往布局在深水岸区域。近些年，港城关系的动态性和异质性更趋复杂，需持续追踪研究以评定港口和城市的协同状态和机会。

现有港城关系的研究主要分为：1)港城互动关系机理研究。作为最早推动该主题的学者，Bird[1]在英国港口和腹地空间关系探究中提出港口通用模型，随后学者对其不断优化和修正，如Notteboom等[2]提出港城空间联系四阶段模型。国内也开展了较密集的研究，特别关注港城关系的最新变化。例如：乐宜春等[3]认为港城之间的矛盾主要表现在岸线布局冲突、产业关联弱化等方面，港城发展的重点应从数量转为质量；翟少辉等[4]指出深圳港城间矛盾突出，深圳港对城市发展的推动力已经变弱；毕森等[5]聚焦于海丝沿线主要港口的面积变迁，以评估港城共生性的演化。2)港城关联定量评价。例如：Song等[6]应用格兰杰因果分析法，以中国各区域的面板数据分析港口设施投资与区域经济发展的关系；金一等[7]以环渤海为例，分析港口群变迁和港城发展的耦合特征；曹炳汝等[8]定量评价太仓港口业务和腹地产业发展的共生状况；陈艳等[9]通过剖析相关子系统的相互影响，基于系统动力学方法研究港城间耦合关系；吴晶[10]以南通为例，构建港城发展协调度模型，测度二者的综合发展水平；赵亚洲等[11]应用RCI指数研究北部湾港口城市的发展轨迹。3)从城市规划的角度解析港城空间关系、港城界面更新等内容，主流观点从强调紧密联系转为强调相互制约。例如：Huang等[12]认为港口在经济全球化背景下的扩张导致土地、交通及环境问题，加速港城分离，但港城将在未来通过重建和更新的方式相互作用；Ravetz[13]认为随着空间资源制约，港城间的关联逐渐减退，进入相互制约阶段，使得部分港口逐步脱离城市；Guo等[14]认为纽约、汉堡、鹿特丹等港口对推动城市发展、促进区域繁荣发挥了重要作用，港城可能在有限的空间内相互依存；陈再齐等[15]以古代广州为案例，采用历史地理方法，探讨长时间跨度下港城的空间关系演化规律；姚苑平[16]研究发现，在国内已建成更多临港新城的背景下，港口从业人员对通勤时间的容忍度和港城的相对空间是决定港城关系走向的重要因素；李照宇[17]以日照港主要港区为研究对象，得出临港土地利用变化以及港口和临港空间中心位置的迁徙规律。

已有研究中将一些服务于远程腹地、以大宗干散货运输为主的港口城市定位为港口驱动型的结论有待商榷，这类港口对所在城市的带动作用相对不足，港城双边关系中体量相对较大、增速相对较快的一方并不必然成为另一方的驱动因素。实际上，港口能给城市提供优越的交通便利、双向开放的口岸枢纽，而城市可为港口提供直接的货源支撑、基础设施和劳动力要素保障，港城间既可能是相互支持、共荣共损的关系，也可能是偏利共生甚至相互掣肘的关系。港城共生因复杂的交互性形成复合系统，两个子系统之间具备耦合特征，依靠子系统的协调共生才能实现整体优化。因此，本文将港口与城市的关系置于复合系统模型框架下展开研究，以评估其经济关联和交互提升的实际效果。首先基于因子分析法衡量港口子系统与城市子系统的综合发展水平，继而针对港口城市复合系统，先后构建静态和动态共生性评价模型，采用聚类分析方法对环渤海地区港城关系进行分类，并针对不同的港口城市共生类型提出政策建议。

1 基于复合系统理论的港口与城市共生性评价模型

1.1 子系统综合发展水平度量：因子分析法

假设Xt=(xt1,xt2,…，xti,…,xtm)和Yt=(yt1,yt2,…,ytj,…,ytn)分别表示港口子系统和城市子系统在第t年(t=1,2，…,k,k为研究年限)发展水平的特征向量；xti(i=1,2,…,m)和ytj(j=1,2,…,n)分别表示第t年港口子系统第i个指标和城市子系统第j个指标的数值，m和n为表征子系统发展情况的指标数。

首先基于因子分析法评价港口和城市子系统的整体状况，以港口子系统S1为例，对特征向量Xt进行主成分分析；然后按照方差贡献率高于85%提取主因子，假设选择p个主因子，则港口子系统S1第t年综合发展水平的计算公式为：

F(t,x)=α1×F1(t,x)+α2×F2(t,x)+…+αp×Fp(t,x)

(1)

同理，城市子系统S2第t年综合发展水平的计算公式为：

F(t,y)=β1×F1(t,y)+β2×F2(t,y)+…+βl×Fl(t,y)

(2)

式中：β1,β2,…,βl为主因子的方差贡献率,l为城市子系统主因子数量，l

由于利用主因子计算子系统S1、S2整体发展状况的数值有可能为负数，对F(t,x)和F(t,y)进行指数化处理(式(3))，F′(t,x)和F′(t,y)均大于0，分别表示港口和城市的整体发展状况。

F′(t,x)=exp(F(t,x)),F′(t,y)=exp(F(t,y))

(3)

1.2 复合系统共生性的静态度量

首先构建港口与城市的静态共生性模型，子系统S1和S2在t时刻的共生性用F′(t,x)和F′(t,y)的相对离差系数G(t)(式(4))表达，其值越小，子系统S1、S2在t时刻越协调。

(4)

因为F′(t,x)>0，F′(t,y)>0，所以G(t)最小的充要条件是：

(5)

因此定义子系统S1、S2在t时刻的静态共生性C(t)如下：

(6)

式中：0

从子系统S1、S2的静态共生性定义可以证明，当且仅当F′(t,x)=F′(t,y)，F′(t,x)×F′(t,y)达到最大值时，S1和S2的静态共生性最佳，此时C(t)=1，S1和S2的相对离差为0；当F′(t,x)和F′(t,y)相差较大时，C(t)较小，相对离差则较大，此时港口和城市间的静态共生程度较低。

1.3 复合系统共生性的动态度量

C(t)难以反映子系统之间共生性的发展变化情况[18]，即使子系统的整体发展都不理想，仍能获得较高的数值，因此，为整体考虑两个子系统的静态共生性及二者所在阶段的转换，应进一步测度港口和城市的动态共生性D(t)：

(7)

式中：T为子系统的综合评价指数；α、β分别为港口和城市整体状况的权重，本文设定两个子系统的重要性相同，取α=β=0.5；D(t)的值域为[0,1]。

在对研究范围内的港口城市进行静态和动态共生性测算之后，还需根据其共生关系的类型表现进行聚类，以提炼港城关系的演化轨迹。本文应用系统聚类法，以“欧氏距离”为度量指标，测算环渤海港城共生性的亲疏程度，将共生水平及相关因素接近的城市归为同种类型。

1.4 评价指标选取和数据来源

为全面体现港城复合系统的共生性，指标选择参照下述标准：1)综合性，能体现港口和城市的发展水平和主要特征；2)相关性，能反映港口和城市之间的多维互联；3)动态性，即指标应具有时序特征。基于以上原则，对港口子系统的测度选择货物吞吐量、泊位数等指标，对城市子系统的测度选择地区生产总值、人口数量等指标，作为共生性评价序参量(表1)。2003-2019年数据来源于相关城市统计年鉴(2004-2020)、统计公报(2004-2020)、中国港口年鉴(2004-2020)和中国港口协会官网。

表1 港口和城市子系统的序参量Table 1 Order parameters of port and city subsystems

2 环渤海地区港口与城市共生性实证评价

2.1 港口与城市的静态及动态共生性计算

先采用因子分析法计算港口和城市两个子系统的综合发展水平，再运用SPSS软件计算得到2003-2019年环渤海地区12个主要港口与城市的静态共生性(表2)和动态共生性(表3)。表2显示，环渤海地区港口与城市的静态共生性显著提升，均在0.6以上，如相对最低的营口港城静态共生性从2003年的0.300升至2019年的0.606，日照从2003年的0.373升至2019年的0.629，只有唐山出现了小幅下降。港口子系统和城市子系统的综合发展水平总体保持持续上升状态，两者相互促进、共生发展。但静态共生性数值并不能完全说明两个子系统之间是否有较强的共生关系，这也可能是由于子系统的综合发展水平均不高所致。对比表2和表3的计算结果可以看出，环渤海地区12个主要港口与所在城市动态共生性的走势与静态共生性的走势存在一定差别，如威海的港城静态共生性数值一直接近1，而其动态共生性数值却较低。综上可知，对港城动态共生性的计算能避免前述静态共生性的不足，更便于甄别港城关系的类型及演化过程，能科学反映港城关系的现实状态。其中，唐山、日照等均在原来较低的港城动态共生性水平上实现了较大提升，天津则在研究期内一直保持领先。

表2 2003-2019年环渤海地区港口与城市的静态共生性Table 2 Static symbiosis of ports and cities in Bohai Rim in 2003-2019

表3 2003-2019年环渤海地区港口与城市的动态共生性Table 3 Dynamic symbiosis of ports and cities in Bohai Rim in 2003-2019

2.2 聚类结果及分析

根据2003-2019年的动态共生性数值，运用聚类分析法和SPSS软件，以欧氏平方表征组间距离，对环渤海地区港口与城市的动态共生性进行系统分类，进而反映各类港城共生关系的异同。图1中横轴刻度表示各类型的亲疏程度，据此将环渤海地区港口与城市的动态共生性分为4种类型，分别代表4种状态特征(表4)。

图1 环渤海地区港口与城市动态共生性聚类分析结果Fig.1 Cluster analysis results of dynamic symbiosis of ports and cities in Bohai Rim

表4 港口与城市动态共生性的聚类划分Table 4 Cluster division of dynamic symbiosis between ports and cities

类型Ⅰ的港口与城市处于平衡状态，该类港城关系的特征是城市运营和港口发展均具有较大规模和较强实力，发展速度基本同步，港城之间表现出较好的共生态势，天津和青岛属于该类(图2)。天津港曾长期作为我国北方第一大港，并且天津市拥有完整、齐备的工业体系，一直将港口作为核心战略资源，两者的互动关系紧密，但近年来受河北省港口崛起的影响，天津港对城市发展的支撑力在2015年达到高峰后有所下降;青岛港在研究期内相继开发了前湾和董家口港区，集装箱和大宗散货的吞吐量显著增长，并且青岛市拥有城市环境优势和坚实的临港产业基础，其港城动态共生性在2016年前呈稳步提升态势。

图2 类型Ⅰ港口与城市的动态共生性走势Fig.2 Dynamic symbiosis trend of ports and cities for type Ⅰ

类型Ⅱ的港口与城市接近平衡状态，烟台、唐山和大连属于该类(图3)。烟台港近年成长速度较快，港口资源整合成效及“走出去”战略进一步助推了烟台市在海工装备制造等重点领域的临港产业发展；唐山港在曹妃甸港区投入运营及首钢进驻后进入高速增长期，同时唐山市以钢铁为核心的资源型产业格局也因便利的海运条件而被强化，大宗散货作为唐山港吞吐量的主导货种，与唐山市产业发展形成紧密关联、相互助推的共生关系；大连港作为东北三省首要出海口，发展起点高，硬件条件和软件环境都具备较强竞争力，研究期内大连的港城动态共生性多数年份相对较高，近几年与唐山和烟台基本趋同，由于周边港口竞争等原因，大连的港城互动共生逐渐迟滞。

图3 类型Ⅱ港口与城市的动态共生性走势Fig.3 Dynamic symbiosis trend of ports and cities for typeⅡ

类型Ⅲ的港口与城市趋向平衡状态，日照、黄骅、威海、秦皇岛和营口属于该类(图4)。日照港作为新兴港口，受益于优越的交通区位和铁路运输条件，进口铁矿石既可自此运至山西、河北邯郸等地，也可供应当地的大型钢铁基地，2020年中转铁矿石超过1.4亿t，在“前港后厂”模式下，日照的粮油、纸浆等临港产业发展与对应港口货种运输的互动强劲，已形成较好的港城共生格局；黄骅港以煤码头为主，货物吞吐量中的煤炭占比高，当地产业与港口的共生性不强，近些年，包括铁矿石、集装箱、液体化工等码头类型的黄骅港综合港区运营后，港城共生关系呈快速上升态势；威海港整体规模不大，近年来因中韩经济合作遇到瓶颈，威海市的临港产业发展也受到影响；秦皇岛港长期是我国煤炭调运的中枢，但与所在城市的经济活动缺乏关联，近年煤炭运量逐渐收缩，货物吞吐量排名降至全国港口前20名以外，为凸显秦皇岛的旅游城市定位，港口发展将进一步落实战略转型，侧重培育邮轮母港等业务；营口港得益于距内陆腹地较近等地理优势，重点吸引了铁矿石等货源，以鞍钢集团鲅鱼圈工厂投产为标志，营口的临港经济具备了相当的基础。

图4 类型Ⅲ港口与城市的动态共生性走势Fig.4 Dynamic symbiosis trend of ports and cities for type Ⅲ

类型Ⅳ的港口与城市远离平衡状态，包括锦州和丹东(图5)。锦州港在研究初期主要依靠率先推进市场化转型实现快速增长，后来渐趋平稳，近几年锦州市的临港经济有所起色，表现为港城之间的动态共生系数上升；丹东港口和城市的体量均较小，港口对带动城市经济增长的贡献不显著，特别是近几年丹东港因为债务问题而不景气，港城共生程度逐渐下降。

图5 类型Ⅳ港口与城市的动态共生性走势Fig.5 Dynamic symbiosis trend of ports and cities for type Ⅳ

2.3 评价结果分析

由以上对环渤海地区的评价结果可知，由于港口发展阶段和城市经济体量的变更，港城共生的紧密程度和主辅关系会有调整，据此将环渤海地区港口城市归并为两大类：第一大类包括Ⅰ、Ⅱ两种类型，其动态共生性较高，港城之间处于较均衡状态。此类港口城市应以提升发展质量和层级为重点，推动港口相关产业高增值导向升级，形成和强化正反馈机制，推进港口和城市的转型升级，推动港城共生关系提质，实现“港产城”传导链条的正向互动，使港城共生关系达到更高水平。第二大类包括Ⅲ、Ⅳ两种类型，其动态共生性较低，主要原因有：一是港口运营对城市发展具有较强推动作用，但所在城市的整体水平在一定程度上制约了港口功能升级，如黄骅、日照，该类城市应着力弥补城市环境短板，提升城市规模以及整体品质，消除城市维度对港口功能升级的制约，通过优化港城界面将港口的负面影响控制在有限范围内，化解大规模港口运营和城市空间叠加的压力，通过提升环境品质改善城市特征；二是城市已进入产业多元化发展阶段或确立了新的城市定位，港口虽然在城市建立初期发挥过重要作用且仍然具有相当规模，但目前城市发展开始脱离对传统港口业务的依赖，如秦皇岛、丹东等，该类城市实际上是港城关系进入成熟期之后的正常表现，港城共生性从曾经的高位趋于下降，说明港城间正在逐步脱钩，今后需进一步增强城市产业的多样性，以保障城市在脱离港口的支撑后拥有经济增长的新动力，同时要大力拓展城市新的产业路径，谋求产业发展多元化，培育足够的新产业，提升城市的多维要素整合力和综合性。

3 结论

港口发展已从强调高速度转为高质量，依靠吞吐量规模获取竞争优势难以持续[19]。基于复合系统的港口城市共生性评价模型具有较广泛的适用性，是用于港城关系研究的一个新架构。本文以环渤海地区的12个港口城市为研究样本，基于复合系统模型计算2003-2019年港口与城市的静态及动态共生性，并对动态共生性做聚类分析。主要结论如下：1)港口和城市是具有互补性特征的异质共生单元，双方由于地理空间融合及经济活动交互而形成紧密关联，环渤海地区港口与城市的静态共生性在研究周期内明显上升并达到较高水平，动态共生性则差别较大，展现出不同的类型特征，受产业发展水平制约，多数环渤海地区港口与城市的共生性仍将长期处在高位；2)基于聚类分析将环渤海地区主要港口与城市的动态共生性分为平衡(天津和青岛)、接近平衡(烟台、唐山和大连)、趋向平衡(日照、黄骅、威海、秦皇岛和营口)、远离平衡(锦州和丹东)4种类型；3)各港口城市应该依据自身发展阶段、类型以及存在的问题，选择适用而非通用的发展路径。

本文研究不足之处在于：构建的港口与城市共生性评价模型侧重反映港城之间的共生程度及其变化，未充分衡量其共生质量，难以甄别港城经济关系密切但却相互低端锁定的可能，后续研究需纳入结构性、质量性的考核指标进行分析。