基于DEA和偏相關分析的港城發展關聯效應

高 濤，高金敏，曲林遲

(上海海事大學 經濟管理學院，上海 201306)

基于DEA和偏相關分析的港城發展關聯效應

高 濤，高金敏，曲林遲

(上海海事大學 經濟管理學院，上海 201306)

以港城關系發展為研究對象，在對寧波港進行深入調研的基礎上，分別運用數據包絡分析(Data Envelopment Analysis,DEA)方法和偏相關分析方法對寧波市港城互動情況進行研究。通過DEA分析得到：2011年以前，寧波市港城之間呈現明顯的互動現象，港口對城市發展的推動作用明顯；2011—2014年，寧波港發展逐步進入緩慢增長的成熟期，寧波市經濟逐步進入自身發展的階段；而到2015年，寧波港進入下降發展階段。基于偏相關分析及相關分析理論對寧波市港城關系的發展進行研究，結果表明：寧波港的發展對寧波市經濟的推動作用顯著，且集中表現在第二和第三產業；城市經濟的發展對港口吞吐量的提升作用明顯，大力發展第三產業、推動產業升級是寧波市港城協調互動發展的必然趨勢。

港城互動；DEA分析；偏相關分析；關聯分析

國外對港城關系的研究[1-4]較早，主要包括港城發展的空間關系演變過程、港城協同發展的動力機制及港口發展對港口所在城市經濟的影響分析；而國內對港城關系的研究相對較晚，對港城互動關系的研究主要采用定性和定量2種方法。基于定性方法的研究較多，比較有代表性的是吳傳鈞等[5]探討的港口城市一般成長模式,該研究將動力結構的演變規律作為基礎，是國內港城互動關系理論研究的基礎。基于定量方法的研究較少，其中:張萍等[6]從系統工程的角度出發,通過構建港城系統,對港城互動關系的演化規律和動力機制進行研究,從總體上揭示我國港口與城市之間協調發展的客觀趨勢；蔡志洲[7]定量分析廈門市港城間經濟發展的關系；陳再齊等[8]運用相關分析和回歸分析等方法,對廣州市港城間經濟發展的互動關系進行研究。

這里在已有研究的基礎上，從定量分析的角度出發，通過合理選取樣本數據和評價指標體系，運用數據包絡分析(Data Envelopment Analysis,DEA)方法和偏相關分析方法對寧波市港城互動情況進行研究，探究港城關系協調發展的相互推動因素。

1 寧波市港城關系的DEA方法分析

1.1DEA原理及模型

在DEA模型中，被評價的單位或部門一般稱為決策單元(Decision Making Unit，DMU)。假設有n個決策單元(UDMU)，每個決策單元都有m個投入項指標(對資源的消耗指標)和s個產出項指標(消耗資源后表明成果的指標)。Xij為第j個決策單元的第i個投入項的投入量,Xij≥0,用向量表示為Xj=(X1j,X2j,X3j,…,Xmj)T；Yrj為第j個決策單元的第r個產出項的產出量,Yrj≥0，用向量表示為Yj=(Y1j,Y2j,Y3j,…,Ysj)T。此外，實際投入量和產出量受權重的影響，m個投入項的權重為V=(V1,V2,V3,…,Vm)T，s個產出項的權重為U=(U1,U2,U3,…,Us)T。

定義Ej為第j個決策單元UDMUj的效率評價指數。

(1)

選取適當的比重U和V使Ej≤1,j=1,2,…n,對第j(0≤jo≤n)個決策單元進行效果評價。目標函數為最大化UDMUjo的效率評級指標Ej=UTYo/VTXo(j=1,2,…,n),所有決策單元(包括UDMUjo)的效率評價指標Ej=UTYo/VTXo≤1 (j=1,2,…,n)為約束條件，由此得到以下分式規劃問題。

maxUTYo/VTXo=Vp

(2)

(3)

從上述模型中可看出，第j個決策單元的效率最大值(即投入量與產出量的比例)最大，而評估第j個決策單元是不是有效并不是絕對的，而是相對其他決策單元而言的。

maxUTYo=Vp

(4)

(5)

若線性規劃的最優解ωo和uo滿足uTYo≠1，則認為決策單元UDMUjo是弱DEA有效；若線性規劃的最優解ω*>0,u*>0滿足uTYo=1，則認為決策單元UDMUjo是DEA有效。[9]

1.2寧波市港城DEA分析

以寧波市社會固定資產投資和從業人員數作為城市經濟的投入項指標，以國內生產總值和社會消費品零售總額作為城市經濟的產出指標，以集裝箱航線數和月航班數作為港口的投入項指標，以自營外貿進出口總額和貨物吞吐量作為港口的產出項指標，進行DEA分析。選取2002—2015年的相關數據，具體見表1和表2。運用LINGO 10.0對上述模型進行計算，結果見表3。

表1 寧波市縱向比較有效性評價指標數據

從表3中可看出：在2011年之前，城市發展均無效，而港口發展在2002年、2003年、2004年、2007年及2008年有效，其余年份無效；在2011—2014年，城市和港口發展均有效；在2015年，城市發展有效，而港口發展無效。

表2 寧波港縱向比較有效性評價指標數據

表3 港城縱向比較有效性評價結果

通過分析表1中寧波市的GDP和表2中港口投入的數據得到兩者之間具有線性關系。結合表3中的有效性數據可推斷：寧波市最初的發展主要依賴于港口的發展，隨著時間的推移，城市其他產業在港口的帶動下逐漸發展起來，城市發展對港口的依賴有所減少，但港口發展對城市的推動作用仍不可忽視；2011—2014年，寧波市主要依賴其自身發展，這充分說明寧波港正在從快速發展期進入成熟期；2015年，港口發展進入下降階段，這既歸因于經濟發展，又受國內其他運輸業迅速發展對其形成的沖擊因素的影響。

2 寧波港吞吐量與三大產業之間的偏相關分析

2.1偏相關分析原理

偏相關分析是利用偏相關系數對各變量進行凈相關分析，因此需計算偏相關系數并推斷樣本對應的2個總體是否存在顯著的凈相關。

1)計算樣本的偏相關系數。若有2個自變量x1和x2及1個因變量y，則在分析x1與y的凈相關時，控制變量x2，此時x1與y之間的一階偏相關系數定義為

(6)

式(6)中：ry1,ry2,r12分別為x1和y的相關系數、x2和y的相關系數及x1和x2的相關系數。利用偏相關系數判斷變量之間的相關性準則與相關系數相同。[10]

2)推斷樣本對應的2個總體是否存在顯著的凈相關。在推斷過程中，假設2個總體的偏相關系數與零無顯著差異。以t統計量作為檢驗統計量，其數學定義為

(7)

式(7)中：r為偏相關系數；n為樣本量；q為階數。計算其觀測值和對應的P值，若檢驗統計量的概率P小于給定的顯著水平,則應拒絕原假設，反之接受原假設。[11]

2.2寧波市各產業產值與港口吞吐量的偏相關分析

依據上述原理，運用SPSS軟件對2002—2015年寧波市三大產業增加數量指標與港口貨物吞吐量之間的關系進行偏相關分析，結果見表4～表8。

表4 寧波市GDP與寧波港貨物吞吐量比較

表5 寧波市三大產業增加值 億元

表6 第一產業與港口吞吐量之間的偏相關系數計算結果

由表6可知：在不控制任何變量的情況下，第一產業變化與港口吞吐量變化之間的普通相關系數為0.185，顯著水平的P值為0.609，>0.05，可認為兩者的相關系數不顯著；在控制第二產業和第三產業時，第一產業變化與港口吞吐量變化之間的相關系數為-0.358，顯著水平的P值為0.384，>0.05，兩者的相關系數不顯著。這說明寧波市第一產業與港口吞吐量之間并沒有顯著的相關關系。

由表7可知：在不控制任何變量的情況下，第二產業變化與港口吞吐量變化之間的普通相關系數為0.754，顯著水平的P值為0.012，<0.05，可認為兩者的相關系數顯著；在控制第一產業和第三產業時，第二產業變化與港口吞吐量變化之間的相關系數為0.724，顯著水平的P值為0.042，<0.05，可認為兩者的相關系數顯著。這說明港口的發展與第二產業的發展密切相關。

表7 第二產業與港口吞吐量之間的偏相關系數計算結果

表8 第三產業與港口吞吐量之間的偏相關系數計算結果

由表8可知：在不控制任何變量的情況下，第三產業變化與港口吞吐量變化之間的普通相關系數為0.738，顯著水平的P值為0.015，<0.05，可認為兩者的相關系數顯著；在控制第一產業和第二產業時，第三產業變化與港口吞吐量變化之間的相關系數為0.683，顯著水平的P值為0.062，>0.05，可認為兩者的相關關系不顯著。這說明寧波市港口的發展并沒有對第三產業發展產生直接的推動作用，原因是為寧波港服務的很多產業(如保險、金融業等)都不屬于寧波[12]，這是寧波下階段可重點發展的地方。

此外，運用表4的數據和SPSS軟件對港口吞吐量與寧波市GDP進行總體分析，結果見表9～表11。

表9 港口吞吐量與GDP的關系

由表9可知：模型的擬合優度系數為0.958，表明港口貨物吞吐量與GDP之間具有高度顯著的線性關系。由表10可知：模型的設定檢驗F統計量的值為88.672，顯著性水平的P值幾乎為0，因此模型通過了設定檢驗，即因變量與自變量之間的線性關系明顯。 由表11可知：變量X的T值為9.417，已達到顯著性水平，因此該模型也通過了變量的顯著性檢驗，可表示為Y=0.001X+1.355。

表10 港口吞吐量與GDP方差

表11 回歸系數表

3 結束語

通過以上分析可推斷出寧波市港城在互動發展過程中首先是港口發展推動城市發展，一定階段之后城市便通過自身的發展給予港口經濟和政策上的支撐。通過DEA分析可知：2011年以前，寧波市港城之間呈現明顯的互動現象，港口對城市發展的推動作用明顯；2011—2014年，寧波港發展逐步進入緩慢增長的成熟期，寧波市經濟逐步進入自身發展的階段；2015年，寧波港進入發展的下降期。通過偏相關分析并根據相關分析理論得到：寧波港的發展對寧波市經濟的推動作用顯著，且集中表現在第二和第三產業；同時，城市經濟的發展對港口吞吐量的作用顯著，但在經濟發展的不同時期，城市對港口的作用強度有所不同，隨著城市的發展，城市單位GDP對港口吞吐量的拉動效應逐漸下降，從表4可中看出近幾年寧波市港城的這一現象非常明顯。因此，將發展視角轉向第三產業及推動產業升級是寧波市港城協調互動發展的必然趨勢。

[1] 楊靜蕾,羅梅豐,吳曉璠.美國集裝箱港口體系演進過程研究[J].經濟地理,2012，32(2):94-100.

[2] 婁向明.曹妃甸港口、產業、城市一體化發展研究[D].成都：西南交通大學,2013.

[3] 顧洪良,王永瑩.產業結構影響集裝箱吞吐量的實證分析——以寧波-舟山港為例[J].經營與管理，2013(1):127-130.

[4] 常冬銘.寧波市港口與城市互動關系研究[D].北京：中國人民大學,2008.

[5] 吳傳鈞,高小真.海港城市的成長模式[J].地理研究，1989,8(4):8-15.

[6] 張萍,嚴以新,許長新.區域港城系統演化的動力機制分析[J].水運工程，2006(2):48-51.

[7] 蔡志洲.交通建設項目環境影響評價方法及案例[M].北京:化學工業出版社,2006:132-136.

[8] 陳再齊,曹小曙,閻小培.廣州港經濟發展及其與城市經濟的互動關系研究[J].經濟地理，2005，25(3):373-378.

[9] 沈娜.港口對城市經濟增長的貢獻評價與分析[D].天津：天津大學,2002.

[10] 王濤.港口對港口城市經濟發展的影響研究——以青島港為例[D].青島：中國海洋大學,2008.

[11] 魯治國.廣義資本投入與技術創新能力相關關系研究[D].杭州：浙江大學,2005.

[12] 桂圓圓.國際貨代企業向國際物流企業轉型的戰略研究(寧波)[D].上海：上海交通大學,2007.

ConnectionEffectofPort-CityDevelopmentInvestigationwithDEAandPartialCorrelationAnalysis

GAOTao,GAOJinmin,QULinchi

(School of Economics and Management,Shanghai Maritime University,Shanghai 201306,China)

The relationship between the development of the Ningbo port and the city is investigated with the method of DEA(Data Envelopment Analysis) and partial correlation analysis.The DEA analysis reveals that the Ningbo port and the city show strong phenomenon of interaction before 2011,and the promoting function that the port has to the city is obvious.During 2011-2014,Ningbo port gradually entered the maturing stage,characterized by slower development,and correspondingly,the economy of the Ningbo city entered its “self-actuating” development stage.Since 2015,Ningbo Port has been in the decline stage of development.The partial correlation analysis and the correlation analysis reveals that the development of the Ningbo port has played an important role in economical development of the Ningbo city,especially that of the secondary industry and the tertiary industry,and the economical development of the city has obvious promoting function to the port throughput.Developing the tertiary industry vigorously will be the inevitable trend of the Ningbo city.

interaction of port and city; DEA analysis; partial correlation analysis; connection analysis

F552

A

2017-02-25

上海海事大學博士生創新基金(2016ycx061)

高 濤(1980—)，男，黑龍江黑河人，博士生，從事產業發展與管理研究。E-mail:taogao@shmtu.edu.cn

1000-4653(2017)02-0129-06