“新絲綢之路經濟帶”背景下港口與經濟腹地協同發展研究

季磊

內容摘要：“新絲綢之路經濟帶”和“21世紀海上絲綢之路”構想的提出使得海上貿易在國家經濟發展中占據更加重要的位置，作為海上貿易的交易平臺，港口也已經成為國際航運中心的主體。在此背景下，本文以長三角港口群為例，分別從廣義港口與狹義港口角度，借助VAR模型，分析港口與各自經濟腹地協同發展情況，研究結果表明港口的貨物吞吐量與經濟腹地地區生產總值存在著關聯性，但是廣義港口與經濟腹地的關聯性不如狹義港口強;而廣義港口與經濟腹地的發展還沒有實現完全的協同效應，港口需要與經濟腹地進一步協同發展，最后提出相應的政策建議以供參考。

關鍵詞：長三角港口群? ?經濟腹地? ?協同發展

港口與經濟腹地的界定

（一）港口的選擇

在眾多港口群中，長三角港口群的布局是最為完善的，它包括上海港、浙江省和江蘇省內主要港口。從2015年中國港口集裝箱吞吐量排名前十的榜單來看，上海港以絕對優勢占據第一，深圳港與寧波港位居二、三。從表1中可以看出長江三角洲港口群的主要港口在2015年全國集裝箱吞吐量排名上有4個（沿海3個，內河1個），即上海港、寧波港、連云港與南京港。本文考慮到數據的獲取難度與研究的意義，將主要對長江三角洲港口群的上海港、寧波港、南京港、張家港進行研究，并且根據港口對經濟腹地的輻射范圍，將港口分為兩大類，即廣義港口與狹義港口。本文主要是對廣義港口與經濟腹地之間協同發展關系的研究。

（二）經濟腹地界定

由于廣義港口對應的經濟腹地是江浙滬，考慮到江蘇和浙江省的城市眾多，并且經濟腹地對港口的貢獻率也不同，因此需要從綜合角度出發，對上海港與寧波港的直接經濟腹地進行進一步篩選，即篩選江蘇和浙江省的城市。本文在借鑒已有文獻的基礎上，運用引力模型，并對相應參數進行改進，進而在引力模型的基礎上，通過分析上海港和寧波港對城市的相對吸引力，與城市的綜合實力，進而確定港口經濟腹地。Tinbergen（1962）引力模型的一般形式：

式（1）中Tij表示i地區相對應j地區的相對吸引力，A為系數項，xi與xj表示i地區與j地區的質量，從文獻基礎上看，通常用地區生產總值（GDP）表示地區的質量，Dij則表示地區i與地區j的距離，以丁井國（2010）所研究的為基礎設A=1，并對式（1）進行歸一化，即可得到每個腹地城市所占權重：

式（2）中Vij表示第i個腹地城市所占權重。于是以式（2）為基礎計算腹地綜合實力的公式：

式（3）中F表示腹地綜合地區生產總值、TVi表示第i個腹地城市的地區生產總值指標。

表2與表3展示了上海港與江蘇省與浙江省各城市的比重系數與綜合總產值，從表2可以看出，對上海港影響較大的經濟腹地為杭州與嘉興，從表3可以看出，對上海港影響較大的經濟腹地為蘇州。因此，根據引力模型公式得出上海港的經濟腹地為上海、杭州、寧波、蘇州。

廣義港口與經濟腹地協同發展分析

從以往的文獻來看，港口的吞吐量和經濟腹地的地區生產總值（GDP）存在密切的關系，本文考慮到港口的物流受到地區的人均消費水平的影響，因此，本文也將選取居民消費水平。本文選取2000-2015年的數據，其中上海港與寧波港的貨物吞吐量作為被解釋變量（用Y表示），以上海港的經濟腹地上海、杭州、寧波、蘇州的地區生產總值之和與寧波港的經濟腹地寧波、上海、杭州、蘇州的地區生產總值之和作為解釋變量（用X表示）。

（一）上海港與經濟腹地的實證分析

表4反映了2000-2015年港口貨物吞吐量狀況與經濟腹地的經濟狀況，即經濟腹地歷年地區生產值之和。

利用Eviews 8.0對表4中的變量進行統計分析，匯總而得出表5的數據，從表5中可以看出吞吐量的均值為47620.25，標準差為16068.74，這說明港口吞吐量的增長幅度很不均勻;GDP的均值為29798.56，標準差為16671.4，說明GDP在2000-2015年間增長幅度較快。

在進行向量自回歸之前先對數據進行平穩性檢驗，首先對2000-2015年上海港吞吐量與經濟腹地相關指標取自然對數，并定義吞吐量為TH、地區生產總值GDP，并利用Eviews對變量進行進行ADF檢驗。表6中所示為ADF平穩性檢驗，其中TH、GDP表示沒有經過差分而得出的結果，在5%臨界值下，可以看出變量都是平穩的。

本文建立VAR模型，在已有文獻的基礎上將滯后期選擇為2，VAR模型結果如表7所示。根據表7可以看出R平方為0.9788，調整R平方為0.9693，說明模型的擬合程度高，模型設定合理，并由此得出以下方程式：

為了方便考察變量對目前和未來取值的影響，并刻畫變量與變量之間的關系，本文基于VAR模型，運用Eviews8.0軟件建立TH與GDP之間的脈沖響應函數，如圖1所示。圖1中展示了經濟腹地與港口之間的脈沖響應圖，左圖為經濟腹地GDP對港口吞吐量的沖擊影響，可以看出經濟腹地GDP對港口貨物吞吐量沖擊并不明顯，從三期之后經濟腹地的GDP對港口吞吐量的才逐漸增加，而右圖表明港口吞吐量對經濟腹地GDP的沖擊影響，可以看出在一到三期吞吐量對GDP產生正的沖擊效應，到四期之后隨著期數的遞增港口吞吐量對GDP的沖擊就開始逐漸下降。因此，從圖1脈沖響應圖來說，在短期內港口吞吐量對經濟腹地GDP產生的沖擊較大，而在長期港口吞吐量對經濟腹地的貢獻在逐漸減弱，而經濟腹地對港口的沖擊是緩慢有序的增加。

本文為更好的分析港口吞吐量與經濟腹地GDP之間的貢獻率，利用方差分解的方法來考察，結果如圖2所示。圖2展示了上海港與經濟腹地之間的方差分解圖，左圖展示了由GDP變動導致的港口吞吐量變動的百分比，可以看出GDP變動對上海港貨物吞吐量變動并不明顯大概是10%之內;而右圖表明由港口貨物吞吐量變動導致的港口GDP變動的百分比，可以看出從一期開始，吞吐量的變動引起的GDP的變動始終在增加，始終大于50%，這表明港口吞吐量對經濟腹地的影響要較強。

通過對脈沖響應圖與方差分解圖來看，上海港貨物的吞吐量對其經濟腹地的變化并不敏感，而經濟腹地對港口貨物吞吐量的影響非常敏感，總體上來說，上海港貨物吞吐量對經濟腹地（即上海、寧波、杭州、蘇州）的貢獻較大。

（二）寧波港與經濟腹地的實證分析

表8反映了2000-2015年寧波港貨物吞吐量狀況與經濟腹地的經濟狀況。而表9則反應變量統計，可以看出寧波港吞吐量的均值為48225.56，標準差為27601.44。

首先對GDP與TH取自然對數，并利用Eviews軟件查看其時序圖3，從圖3中可以看出港口吞吐量TH與GDP是非平穩序列，這時需要對變量進行差分如表10所示。

表10中展示了變量ADF平穩性檢驗，從表10中可以看到TH的P值0.2297與GDP的P值0.134，說明變量并不平穩，因此需要對變量進行一階差分，即△TH與△GDP，從一階差分P值來看△TH與△GDP變量都非平穩，這時就需要對其進行二階差分即□TH與□GDP，從P值可以看出變量變得平穩，因此，變量都屬于二階單整變量，這時TH與GDP滿足了協整分析的條件，因此進行協整檢驗。

從表11的結果可以發現在原假設None中，統計量為18.39379，大于臨界值15.49471，說明在5%的水平下拒絕接受原假設，認為存在一個協整關系;而從At most 1中可以看到統計量3.266794小于臨界值3.841466，因此接受了原假設，由此可以得出GDP與TH存在協整關系，并由此判斷2000-2015年間寧波港貨物吞吐量與經濟腹地（上海、寧波、杭州、蘇州）存在一個穩定的關系，并以此建立VAR模型，如表12所示。從表12中看到R平方為0.9977，R調整方位0.9968，因此可以說明模型合理有效，以此建立VAR回歸方程：

圖4與圖5中展示了寧波港與經濟腹地的脈沖圖與方差分解圖，從圖4中的左圖可以發現經濟腹地對港口為正沖擊，并且先遞增后遞減的趨勢，而右圖港口吞吐量對經濟腹地的沖擊幅度大于經濟腹地對港口的沖擊。從圖5中可以看出不論是經濟腹地對港口或者是港口對經濟腹地的貢獻程度都是逐漸上升趨勢。總的可以說明寧波港對經濟腹地或是經濟腹地對寧波港的貢獻程度都比較大，港口對經濟腹地的經濟具有明顯的拉動作用，而經濟腹地對港口的貨物吞吐量也具有推動作用，這比起上海港來說，寧波港與經濟腹地的協同發展更加密切，并且港口的發展與經濟腹地存在協同效應。

政策建議

（一）加強港口資源整合

一是加強與周邊港口之間的整合，可以與周邊港口建立戰略合作聯盟，以避免港口之間的價格競爭;二是港口之間相互學習管理經驗，通過相互學習能夠取長補短，從而實現港口的雙贏;三是重視產業鏈條，加強與上下游產業之間的合作，以免鏈條上游或下游的企業進行價格打壓。

（二）自我定位，加強與經濟腹地的合作

廣義港口應當自我合理定位，在以提高資源利用率的基礎上，進一步完善運輸體系，積極發展物流與航運服務等。同時，港口應當提高信息管理水平，在以大數據為基礎的今天，要加強港口分析數據的能力，港口不僅應當建設成為高層次的國際運輸中心，還應當建設成為運輸分析中心。

從研究結論來看，經濟腹地在港口中的作用有待進一步提升，結合經濟腹地的發展特點，適當進行企業注入，通過產業互補，加強產業鏈條上的聯系，同時還要抓住國家政策發展機遇。港口在今后的發展中不僅要加強與經濟腹地的聯系更應當積極拓展現代航運業務。

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