深圳市港口物流與經濟增長關系的實證分析

文 / 盧少平 羅義萍

一、引言

隨著世界經濟一體化的加速發展，港口物流在全球供應鏈中發揮著越來越重要的作用。據統計，國際貿易總運量的2/3及我國進出口貿易的90%是經由海上運輸完成的。港口作為全球經濟貿易往來上的重要連接點，其貨物吞吐量的增長離不開經濟貿易的支撐與發展。一方面，港口的健康快速發展可以有效強化自身的交通樞紐作用，另一方面，對于城市經濟的增長也能起到一定的促進作用。因此，港口在現代社會經濟發展中的地位日益重要。

二、文獻綜述

近年來，學術界關于探討港口物流與城市經濟增長關系的問題研究已經相對成熟，學者們在該問題的定量分析方面也已取得了一些重要成果。周平德從定量角度分別研究了廣州、深圳、香港三地港口及其航空物流業對城市乃至整個珠三角區域經濟增長的作用，得出港口物流與經濟增長二者之間存在著長期穩定的協整關系；港口物流對于城市的經濟增長具有初期的帶動作用且港口物流業的單位增長給區域經濟帶來的作用在不同時期存在不同。沈小平、楊鋒運用定性與定量相結合的方法，在分析區域港口物流對區域經濟發展的作用與影響的基礎上，對珠三角經濟區域港口物流與區域增長的關系進行數量經濟分析，認為港口物流發展與區域經濟增長二者間存在相互促進的關系。謝京辭從定量角度實證分析山東港口物流與經濟發展之間的關系，得出其經濟發展對港口物流存在單向促進作用的結論。沈秦偉、韓增林、郭建科對大連市港口物流發展與經濟增長之間的動態相關性和因果關系進行實證檢驗，結果顯示，短期上看二者之間存在失衡關系；長期上看，二者存在著相對穩定的均衡關系，得出港口物流的發展促進了經濟增長的結論。鄭斐勻，肖岳峰，劉麗艷采用灰色關聯分析法，從定量角度分別分析了大連市港口物流的發展與遼寧省省內第一產業、第二產業和第三產業之間的關系，得出港口物流與第三產業的關聯性最強。

本文擬在前述研究成果的基礎上，以深圳市為例，對港口物流發展與經濟增長二者之間的關系進行實證分析，從而為港城關系的良性互動提供些許參考。

三、深圳市港口物流發展與經濟增長關系實證分析

（一）指標選取與數據來源

港口物流是一個涉及運輸、倉儲、港口裝卸、包裝加工、檢驗檢疫、海關監管、信息處理等方面的跨行業問題。關于港口物流方面相關數據的統計，我國尚沒有統一的統計口徑和系統的體系，因此在研究過程中就需要選取具有充分代表性的指標。港口貨物吞吐量反映了一個港口規模的大小、生產和承載能力的高低，故而本文選取港口貨物吞吐量(GK)來作為港口物流的代表指標進行研究。對于區域經濟發展方面，為了確保研究數據真實可靠，本文選取經濟指標GDP來進行分析研究。

本文采用《深圳統計年鑒》1980—2016年的深圳市GDP和深圳市港口貨物吞吐量兩個時間序列作為樣本數據，同時以1979年為基期，將價格因素予以剔除。為了減少異方差對數據模型可能產生的影響，本文對港口貨物吞吐量和經濟發展指標分別進行自然對數變換，記作LN GDP與LN GK，對數變換不會改變原時間序列之間的協整關系。利用計量軟件Eview繪制兩個變量的時序圖，兩個變量的時間序列均為帶有大致相同趨勢的非平穩序列（圖1），由圖1可知，兩變量間可能存在協整關系。

（二）模型建立

本文采用的計量模型為VAR，即向量自回歸模型。VAR模型可以用于研究兩個變量間或者多個變量間的互動關系，同時也能用于樣本未來值的分析與預測。文章建立模型的大體思路為：在向量自回歸模型VAR分析的基礎上，依次采用格蘭杰因果檢驗法和協整分析法對深圳市港口物流與深圳市經濟增長之間的關系進行實證分析，然后根據實證結果得出相應結論。考慮到利用VAR理論分析實際問題時，如果使用了非平穩序列，會造成統計推斷不準確。因此，為了保證所得研究結論的準確性，要求模型中的每一個變量都是平穩的。故而，文章需要先將兩組數據分別進行單位根檢驗，單位根檢驗至兩個時間序列均已經是平穩序列，再對兩樣本變量間的相互關系進行因果關系檢驗。文章所有實證分析都借助計量經濟軟件Eviews8.0完成。

向量自回歸模型VAR (p)的數學表達式為：

以上關系式中，Y。與Xt分別是m維內生變量向量和r維外生變量向量，T為樣本個數，p為滯后變量，mxm維矩陣A.，…，A。和mxr維矩陣B則是待估計的參數矩陣。s。是m維擾動向量。模型中各元素在同一時期可以相互存在關聯性，但不能與各元素自身的滯后值相關，也不能與等號右邊的變量相關。

（三）實證分析

1.單位根檢驗。

對于時間序列的平穩性，不僅可以通過圖形直觀的觀察，還可以運用統計量進行統計檢驗，在學術研究領域，后一種方法更加廣泛。單位根檢驗在統計檢驗中比較常用，關于單位根的檢驗方法有多種，一般采用DF檢驗和ADF檢驗，本文選擇ADF檢驗進行時間序列的單位根檢驗。關于檢驗過程中滯后期的選擇問題，統一根據赤池信息量準則（模型中表示為AIC）確定。單值根檢驗結果如表1。

從表1中的檢驗結果來看，變量LNGK的ADF值為 -2.4290，變量 LNGDP 的 ADF 值為 -1.7856，二者都高于三個顯著性水平下的臨界值，因此可以判定這兩個時間序列不平穩，都具有單位根。在此基礎上，將兩個序列進行差分。如果一個時間序列經過一階差分后趨于平穩，那么該序列為一階單整序列，如果經過一階差分后仍然為非平穩，那么繼續進行二階差分。變量LNGK與LNGDP經過一階差分后的 ADF 值分別為 -7.3555、-4.3933，均小于1%顯著性水平下的臨界值，因此拒絕原假設，得出不存在單位根的結論成立。文章選取的兩個經濟時間序列都為一階單整，可表示為LN GK～I(1)，LN GDP ～ I(1)。

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2.格蘭杰因果關系檢驗。

格蘭杰因果檢驗法可以用于分析深圳市港口貨物吞吐量與深圳市經濟增長間的因果關系。該方法是根據經濟時間序列中各變量的前期指標在多大程度上能夠解釋和影響相應的對方指標，來判斷各變量間是否存在因果關系。回歸分析的關系式可以表示為：

格蘭杰因果檢驗結果如表2。

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由表2可知，在5%的顯著性水平上，LNGDP與LNGK兩變量間存在單向因果關系，即深圳市經濟增長構成深圳市貨物吞吐量增長的格蘭杰原因，經濟意義可以解釋為深圳經濟的快速發展對于深圳港口貨物吞吐量的增長以及整個港口物流的發展進步都具有重要的促進作用。

3.建立VAR模型。

利用EViews軟件建立VAR模型并進行估計，經過多次實驗對比，當滯后階數為3時模型效果最優，VAR估計式為：

R2= 0.9962， 調 整 R2= 0.9953,S.E=0.1076,F=1164.816，由此可知模型的擬合效果較好。為了檢驗VAR模型估計結果的穩定性，本文利用單位圓圖形進行判斷，模型的根模全部都落在單位圓內（圖2），表明被估計的VAR模型穩定。

4.Johansen協整關系檢驗。

協整檢驗要求變量間為同階單整。由前文已知，深圳市經濟增長LNGDP與港口貨物吞吐量LNGK都是一階單整序列，因此可以進行協整檢驗，本文選取的是Johansen協整法。利用EViews分析結果如表3。

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由表3可知，在5%的顯著性水平30.28018＞25.87211，則拒絕原假設，表明深圳市港口貨物吞吐量LNGK與深圳經濟增長LNGDP之間存在協整關系。而 10.08838＜12.51798，則接受原假設，表明深圳市港口貨物吞吐量與經濟增長之間只存有一個協整關系的結論成立。由模型中的標準化協整系數寫出二者間的關系式為：

從以上關系式中可以看出，深圳市港口貨物吞吐量與其經濟增長之間存在一個長期且比較穩定的關系。由系數可知，深圳市港口貨物吞吐量與深圳市經濟增長正向相關，經濟意義可以解釋為深圳的經濟增長極大的促進了深圳港口物流的發展。

三、結論與建議

由1980—2016年間數據分析可知，深圳市港口物流與深圳市經濟增長之間存在長期相互影響的關系，深圳的經濟增長促進了其港口物流的發展進步，反之則不成立，深圳港口物流對其經濟增長的推動作用表現的卻不夠明顯。由此可知，一方面，深圳經濟的快速增長是推動港口物流發展的重要動力，另一方面，深圳港口物流應當加強對經濟的拉動促進作用。

基于這一現狀，深圳經濟的快速發展能夠有力的支撐其港口物流的發展。同時，隨著國家“一帶一路”倡議的提出，深圳擔綱國家“海上絲綢之路”重要樞紐城市角色，相關部門應當抓住機遇，整合區域優勢，優化港口資源的配置，統籌規劃，強化深圳世界級海港樞紐地位，進一步提高深圳港口物流的服務承載能力，從而推動深圳經濟的增長。