論航運業發展與經濟增長的關系——以上海為例＊

杜威劍

（上海海事大學，上海 200135）

一、引言

自從國務院提出將上海建設成為國際航運中心以來，上海的航運業發展受到高度重視。在上海經濟迅速發展的推動之下，航運業的發展十分迅速。航運業的發展與經濟增長之間具有十分緊密的關系。本文運用向量自回歸（VAR）模型和協整理論以及1995年至2009年的數據，對我國的航運業發展和經濟增長進行了相關的實證研究，目的在于為進一步推動航運業和國民經濟發展提供相應的建議。

筆者在研究中運用了動態計量方法，如脈沖響應函數，方差分析等，并且作為本文論述的重點；以上海為例，論述航運業發展與經濟增長之間的短期和長期的影響關系。

二、理論模型

（一）模型的設定和變量的選取

對于航運業發展的指標有集裝箱運輸量，碼頭泊位數，貨物吞吐量，港口投資額等?？紤]到數據的可獲得性，可靠性以及獲取的成本，本文選取了常用的港口貨物吞吐量，其中，包括內貿和外貿兩種情況下的吞吐量，正是由于統計口徑的轉變，考慮為保證數據的可靠性，筆者僅采取了1995年到2009年的統計數據，而選取上海的GDP（Gross Domestic Product）作為經濟增長的衡量指標。其中，數據的來源為《上海統計年鑒》、《國家統計年鑒》、《港口統計年鑒》以及《航運發展報告》等。

內貿就是指國內貿易，在國內貿易公司買來貨物，然后供應給另外一家貿易公司。外貿是指一個國家（地區）與另一個國家（地區）之間的商品、勞務和技術的交換活動。這種貿易由進口和出口兩個部分組成。對運進商品或勞務的國家（地區）來說，就是進口；對運出商品或勞務的國家（地區）來說，就是出口。上海總產值是指上海地區在一定時期內運用生產要素所生產的全部最終產品的市場價值。在此基礎之上，我們把表示港口吞吐量中內貿部分（Production from Domestic Business，PDB），經濟增長（GDP）和港口吞吐量中的外貿部分（Production from International Business，PCB）三者之間關系的模型設為柯布－道格拉斯函數的形式：

（1）式中，PDB表示港口吞吐量中的內貿部分，GDP表示經濟增長，PIB表示港口吞吐量中的外貿部分，A、α、β為參數。在上式基礎上，兩邊去對數，同時令LNA為A’，從而得到（2）式為：

（二）數據的處理

為了消除通貨膨脹等物價因素的影響從而全面反映物價走勢，本文采用GDP平減指數作為通脹對上述數據處理來得到其實際值。由于統計年鑒中沒有相關的GDP平減指數，筆者以1995年（任意選取，也可選取其他年份）為基期，故1995年的GDP指數為100，可以計算GDP平減指數，再由每年的名義值除以相應年份的GDP平減指數得到各年的實際值，經處理得到GDP的上海地區人均實際產值。在此基礎上，對上述三個變量取對數從而可得新的變量LNPDB，LNGDP和LNPIB。在需要時，對其進行一階差分，記為DLN，筆者在Eviews6中完成實證結果分析和數據的處理。

三、航運業發展和經濟增長的實證分析

（一）對數據檢驗單位根

分別對1995年至2009年三組數據LNPDB，LNGDP，LNPIB作時序圖（由于篇幅限制，單位檢驗的相關圖標加以省略），可以清晰的看出有向上的趨勢，從而具有不平穩性，隨后對其進行一階差分得到DLNPDB，DLNGDP，DLNPIB，再做時序圖可見仍可能是不平穩序列，故對其進行單位根檢驗，故筆者采用ADF以及AIC，SIC等準則分別對上述取對數和取差分對數進行單位根檢驗。經檢驗發現兩組序列均存在不平穩性，從而在單位根檢驗時再去一階差分，結果表明此時為平穩序列，故為I（1），即一階單整的，從而滿足進行協整分析的條件。

（二）應用VAR模型分析

通過Eviews6對所要建立的VAR系統確定合適的滯后期數。從似然比（LR），FPE，AIC，SC和HQ準則可以判斷出均選擇滯后期數為1。選擇1期以上作為滯后時，大部分準則是通不過的，故最后選擇1階來建立VAR模型。此時，以LNPDB，LNGDP，LNPIB作為VAR的內生變量，以常數作為其外生變量，并且在選項中選擇無約束的VAR模型，從而得到關系式（3）如下：

該式的殘差為4．29E－10，極大似然估計函數值為84．87，其值較大；AIC和SC準則也均較小，表明模型的擬合較好，具有較強的解釋能力。

（三）應用協整檢驗分析

筆者采用Johansen協整檢驗各個變量之間存在的關系，在選擇趨勢為無確定性趨勢，無截距，無趨勢項的情況下，協整檢驗的結果表明在5%顯著性水平上之間存在兩個協整關系。因此，在5%的顯著性水平上各變量之間存在兩個協整關系，并且經過標準化之后的協整變量［LNPDB LNGDP LNPIB］為（1．0000－0．8328－0．0876），從而得到港口吞吐量內貿部分，國內生產總值，港口吞吐量外貿部分得到長期均衡式子如下：

其中，小括號中為相應的標準差。（4）式表明，港口吞吐量內貿部分，國內生產總值，港口吞吐量外貿部分之間存在著一種長期的均衡關系。其中由于取對數的原因，系數分別揭示了經濟增長和港口吞吐量內貿部分之間的彈性（經濟每增長1個百分點，港口吞吐量中的內貿部分增長約0．83個百分點）以及港口吞吐量外貿部分和港口吞吐量內貿部分之間的彈性（港口吞吐量外貿部分增長1個百分點，港口吞吐量的內貿部分增長約0．068個百分點）。究其原因，主要是因為經濟增長為航運業在基礎設施，國內人民生活水平的提高從而拉動航運需求，各地區之間的往來，營運資本等方面提供了較好的條件，從而推動了航線港口吞吐量內貿部分的增加。此外，由于產地條件的限制，港口吞吐量中的外貿部分必然也會帶動相應的內貿部分的發展，無論從貨物方面還是從航運方面考慮都是如此，結論也恰好與我們的預期相一致。

（四）應用向量誤差修正模型（VEC）分析

由Granger定理可知，當變量是非平穩的情況下，若變量之間存在協整關系，則可以建立VEC模型。在VAR模型的基礎之上，選定滯后期數為0以建立VEC模型，用矩陣的形式表示為下式：

該模型反應了航運業發展與經濟增長的短期波動與長期均衡關系。若?。?）式中的第二個方程，即LNGDP＝－．8328VECt－1。該等式的修正誤差項的系數為負，是符合反向修正機制的，其中，系數的取絕對值后的大小反應了對偏離長期均衡所調整的力度，從上述系數的估計值中可知：當短期波動偏離長期均衡時，系數將以0．8328的調整力度將其從非均衡帶回到均衡狀態。

（五）應用Granger因果檢驗分析

通過協整檢驗可知港口吞吐量的內貿部分，經濟增長，港口吞吐量的外貿部分之間是存在長期均衡關系的，可是，這種關系不能說明其具有因果關系，因此，要進行相應的Granger因果檢驗，由于受到數據數量的限制，筆者只進行了最多滯后3階的檢驗。檢驗的結果表明：在10%的顯著性水平上，在滯后期為1－3階的情況下，GDP與PDB，GDP與PIB之間都有雙向的因果關系。在滯后1階和2階的情況下，PDB和PIB之間也存在雙向因果關系，但滯后3階則因果關系十分微弱。以上的分析結果表明：由于可以為航運業發展提供需求和基礎設施，從而經濟增長能夠推動航運業的發展。同時，由于外貿的運輸需要國內運輸作為其支持和補充，港口吞吐量的外貿部分對于內貿部分在短期內具有拉動作用，但滯后3期之后，其因果關系已經十分不明顯了。

（六）應用脈沖響應函數分析

基于VAR模型的脈沖響應函數在Eviews6中做出如下所述的圖形（如圖1），其中，縱軸代表相應的因變量對于某個自變量的相應程度；橫軸則代表響應函數的追蹤期數，此處筆者選取10期。圖中的實線是響應函數的值，而虛線表明了其范圍為加減兩倍標準差的置信帶。為了敘述的方便，筆者將第一行三個小圖從左至右分別稱為圖1－a，圖1－b，圖1－c，第二行從左至右分別稱為圖1－d、圖1－e、圖1－f，第三行從左至右分別稱為圖1－g、圖1－h、圖1－i。

圖1－a表明，港口吞吐量的內貿部分對自身一個標準差的正向新息，在第一期就有一個約為0．75的影響，隨后便大幅下降，在3期之后基本穩定，略高于0，總體來看，是具有較強的正向影響的。圖1－b表明，港口吞吐量的內貿部分對上海地區的總產值一個標準差的正向新息，在第一期影響為0，第二、三期迅速增加，隨后保持基本平穩的影響且逐漸下降，總體的影響為正的。這也說明，經濟發展與航運業的內貿部分之間存在長期的密切關系，在開始的一段時期，航運業內貿部分對于經濟增長具有較強的響應效應，并且長期看來，經濟發展對航運業在相當長的時期內具有較大的促進作用。圖1－c表明，港口吞吐量內貿部分對外貿一個標準差的正向新息，在第一期影響為0，在第六期達最大，隨后基本平穩。這說明，港口吞吐量的內貿部分與外貿部分也存在長期的密切關系，且其影響是開始較弱，逐漸增強，達到最大后基本穩定，也是具有穩定的正向促進作用。其他的圖形解釋類似，有的長期雖有衰減，但基本穩定，如圖1－b，圖1－c，圖1－e，圖1－f，圖1－i。有的開始有較強的正向影響，隨后迅速或逐漸衰減，最后在多期后影響基本消失，如圖1－a，圖1－d，圖1－g?？傊劭谕掏铝績荣Q部分，外貿部分和上海的GDP之間都存在著正向的促進作用，只是影響的期數不同。

圖1 脈沖響應函數分解圖

（七）應用方差分解分析

方差分解表示系統內的某個變量受到沖擊之后，以變量預測方差百分比的形式反映變量之間的交互作用程度。它表示了一個沖擊在經濟增長和港口吞吐量的內貿部分、外貿部分的動態變化中的相對重要性。與脈沖響應函數類似，也是在VAR模型的基礎之上，筆者對上述三個變量進行了方差分析，分解的結果如下：

由表1可知，在第一期時，港口的吞吐量的內貿部分只受到自身的影響，經濟增長和港口吞吐量的外貿部分是從第二期才逐漸顯示出來。上海的經濟增長波動對港口吞吐量的影響從第二期的0．64%十分微弱的程度，上升到第七期的15%左后，其后保持穩定；吞吐量的外貿部分對吞吐量的內貿部分的沖擊，從第二期的0．43%逐漸上升到53%至54%左右，后逐漸穩定，且其影響從3期之后一直高于經濟增長對港口吞吐量內貿部分的沖擊；同時，港口吞吐量對自身的影響從第二期以較大幅度下降到30%左右保持穩定。表1說明，港口吞吐量的內貿部分受到外貿部分的沖擊和自身波動的影響較大。

表1 LNPDB的方差分解

表2 LNGDP的方差分解

由表2可知，上海的經濟增長一開始就受到自身波動和港口吞吐量內貿部分的沖擊。從第一期開始，來自自身波動的影響從99．92%以較大幅度下降，最終維持在25%左右；港口吞吐量的內貿部分的沖擊也在第三期達最大為42．98%，隨后逐步下降到10%以下；港口吞吐量的外貿部分的沖擊從第二期開始逐漸上升最終到達65%左右，成為對上海經濟增長的主要影響沖擊。

由表3可知，港口吞吐量的外貿部分在第一期就受到了自身，上海經濟增長和內貿部分的沖擊，以自身沖擊為主，達55．91%，之后有仍有上升趨勢最終達將近70%；上海經濟增長的沖擊則逐年下降，最終維持在22%至23%之間；港口吞吐量內貿部分對外貿部分由先上升再下降的趨勢，在第四期達最大，為12．49%。表三表明，港口吞吐量的外貿部分受自身沖擊的影響最為顯著，受其他兩者的影響則相對較弱一些。

表3 LNPIB的方差分解

四、結論

綜上，本文可以得到如下相關的結論：

第一，上海港口吞吐量內貿部分，上海經濟增長（GDP），上海港口吞吐量外貿部分的時間序列數據是具有不平穩性，但是經過取對數后差分之后可以通過單位根檢驗，協整檢驗表明港口吞吐量的內貿部分，上海GDP，港口吞吐量的外貿部分之間具有長期的穩定比例關系，即經濟每增長1個百分點，港口吞吐量的內貿部分增長約0．83個百分點；港口吞吐量的外貿部分每增長1個百分點，港口吞吐量的內貿部分增長約0．088個百分點。究其原因，主要是上海地區的經濟增長為其航運業提供的較好的基礎設施和需求條件，以及外貿運輸要以內貿運輸為基礎，從而對其具有拉動作用。

第二，Granger因果檢驗表明，在10%的顯著性水平上，在滯后期為1－3階的情況下，GDP與PDB，PIB之間都有雙向的因果關系。在滯后1階和2階的情況下，PDB和PIB之間也存在雙向因果關系，但滯后3階則因果關系十分微弱。

第三，通過對脈沖響應函數去想的分析得出：上海航運業的發展與其經濟增長之間存在較強的正向交互響應作用。

第四，通過方差分解分析可知，港口吞吐量的內貿部分主要受到港口吞吐量外貿部分的影響較大，約為54．39%，同時也受到經濟增長的影響；上海GDP的波動主要受到港口吞吐量的外貿部分的影響最為顯著，其次為自身沖擊的影響；港口吞吐量的外貿部分在第一期便受到三方面的影響，且受自身沖擊的影響最大，并且高于其余兩者之和。

通過本文論證可知，上海地區的航運業與經濟增長之間存在長期均衡與相互影響的關系，為了有利于上海經濟發展和響應航運中心建設的要求大力發展航運業，筆者提出以下政策建議：

第一，由于航運業和經濟增長之間存在較強的正向交互作用，我們應當在可持續發展的大前提下，充分發揮市場的主導和政府的引導作用相結合，市場規則與政府政策相結合，從而推動上海航運業和經濟發展的良性互動。因此，必須航運業的發展理念，發展新型航運產業，做到高效的同時盡量減少污染，以符合低碳經濟的基本要求；充分利用上海的區位優勢和腹地聯動，給予航運業發展的傾斜政策，加大航運投融資，設施，人才等方面的扶持力度；加強航運企業之間的良性競爭，以加快技術革新和降低成本，增加其國際競爭力。

第二，由于航運業與經濟增長之間存在長期的均衡關系，我們應當從長遠的戰略角度考慮航運業的發展，科學制定長遠的戰略決策和有效機制，防止惡性競爭，以保證航運對經濟持久的正向拉動作用。同時，在發展綠色經濟的大背景下，我們應大力發展綠色航運，促進航運業的可持續性發展，從而拉動經濟的快速、穩定、健康發展。