東北地區港口腹地空間演變研究
——基于考慮港口支持度的Huff模型

羅 芳，王中玉 （上海理工大學 管理學院，上海200093）

如今世界經濟發展的大趨勢是經濟一體化，隨著一體化程度不斷提高，區域之間的貿易來往越來越頻繁，不同區域之間的聯系、融合、依賴不斷加深，世界成為一個巨大經濟系統。港口—腹地系統隨即成為了聯系兩個不同國家或地區之間經濟貿易的樞紐，港口的作用在經濟全球化的趨勢下從交通運輸轉化為資源配置，港口所影響的腹地范圍也將隨之不斷變化。總結國內外港口發展發現，港口的發展會帶動腹地經濟增長，腹地經濟發展也會支持港口的壯大與轉型，港口經濟和腹地經濟逐漸成為一個整體，港口—腹地經濟已成為帶動區域經濟增長的重要增長極。因此研究港口腹地劃分，可以明確港口的定位，促進港口與腹地之間的聯動，減少資源浪費與港口群之間的惡性競爭，對區域經濟的發展以及區域加入一體化的進程起著至關重要的作用。

對于港口腹地范圍劃分的研究最早是E.A.Kautz的《海港區位論》中對海港建設最佳區位的探究[1]；Patton,Weigend和Morgan提出腹地對于港口的發展有著相當重要的作用[2]；Taaffe,Morrill,Gould（1963）將港口群腹地范圍的空間演變劃分成腹地貨流從分散到集中的六個階段[3]；Hayuth,Slack（1990）等人提出港口腹地范圍會逐漸變大，港口與腹地關系將趨于多樣化[4]。

近幾年來國內學者運用多種方法研究港口腹地劃分：王杰等（2005）將經濟地理學理論引入港口腹地劃分，運用圈層結構和點軸法對大連國際航運中心的腹地范圍進行劃分[5]；劉魏巍等（2005）借助經濟學中區位熵的方法分析了溫州港經濟腹地的結構以及成因[6]；段七零（2010）運用斷裂點理論界定了南京經濟腹地[7]；郭弘等（2018）結合威爾遜模型和斷裂點模型進行天津港的腹地劃分[8]；白煜超（2008）認為港口自身規模和功能是港口腹地劃分的關鍵，以此為依據提出引力模型法實現對大連港的腹地劃分[9]；李振福等（2011）考慮到港口及腹地地區綜合影響因素綜合了斷裂點模型和電子云模型，提出了斷—電模型法，以營口港為例進行實證研究[10]；李振福等（2014）將協同學理論中的煙羽模型引入港口腹地劃分研究中并加以改進，對遼寧省港口群進行腹地劃分[11]；姜曉麗等（2013）運用Huff模型計算港口勢能值對遼寧省港口腹地進行劃分并定性分析腹地空間演變的驅動因素[12]；王杰等（2014）首次將地理信息系統（GIS）與港口腹地劃分結合起來，將“柵格”的概念加入Huff模型對其改進，以大連港和營口港進行實證研究[13]；董曉菲等（2016）綜合考慮港城引力、時間成本因素進一步改進Huff模型對東北地區港口腹地進行劃分并分析其驅動機理[14]。

此前國內學者對于遼寧省6個港口腹地的劃分研究時間在2013年之前，由于如今隨著經濟的發展，第四代港口模式已基本實現，港口運輸的不僅是物質商品，港口與腹地之間互動更為頻繁，關系更為密切，港口的功能更加多元化；隨著城市交通的發展，交通可達性逐漸提高，腹地地區在港口選擇上考慮的成本因素主要為時間成本，而且隨著互聯網科技的發展，時間成本可以更精確地測算。因此本文將在前人研究基礎上，選擇最為適合的Huff模型并對其進行改進來進行港口—腹地劃分的研究。

1 研究區域與研究方法以及數據來源

1.1 研究區域

遼寧港口群地處東北地區南部，南靠渤海和北黃海海域，海岸線長而曲折，大陸岸線為2 178km，島嶼岸線為624km，共有大連港、營口港、錦州港、丹東港、盤錦港和葫蘆島港6個港口。自2009年遼寧沿海經濟帶發展地位上升為國家戰略以來，大連港、營口港的雙核心驅動效應顯著，錦州港、丹東港兩翼錯位發展定位明確，盤錦港、葫蘆島港規模不斷跟進，遼寧省港口群基本形成了以大連港和營口港為核心的第次發展格局。

1.2 研究方法

Huff模型屬于引力模型的一般形式，Huff模型是利用比較腹地城市選擇某一港口的概率以劃分港口腹地，腹地城市選擇某一港口的概率正相關于腹地城市選擇這一港口的效用：

式（1）中Pij為腹地城市i選擇港口j的概率，Uj、Uk為腹地i選擇港口j、k的效用。研究表明腹地選擇某一港口的效用即港口的勢能，勢能與港口的影響力成正比，與通行港口腹地之間的成本成反比。S為港口綜合影響力，通過制定港口影響力指標體系計算得出。d為港腹之間距離，文中使用港口腹地之間的考慮港口支持度加權時間成本：

由于港口和腹地城市對于港口活動的支持度可以弱化距離對于港口影響力的削弱作用，因此式（2）中Tij為港口腹地之間的最短時間距離，Ci、Cj分別為腹地城市i與港口城市j對港口j的支持度，Ci、Cj分別通過構建港口城市、腹地城市對港口支持度的指標體系計算得出；β為距離摩擦系數，一般設β=2。若城市i選擇概率最高的腹地與選擇概率第二高的港口之間選擇概率差小于0.1，則選擇概率最高的港口為該城市的直接腹地，選擇概率第二高的港口為該城市的間接腹地。

1.3 指標體系構建

1.3.1 港口影響力指標體系。港口和港城有著密不可分的關系，港口對港城的經濟發展有著促進作用，港城的綜合實力也反作用于港口，提升港口的影響力，因此港口影響力指標體系可以包括港口自身規模以及港口城市綜合實力兩部分。本文建立二級指標體系（如表1所示），其中X1～X3反映的是港口的規模，X4為港口城市的綜合實力，由二級指標經SPSS因子分析計算得出；二級指標中X4.1～X4.3反映的是城市人口和勞動力；X4.4～X4.9反映的是城市的經濟發展；X4.10～X4.12反映的是城市的社會發展；X4.13～X4.14反映的是城市的基礎設施；X4.15～X4.16反映的是城市的環境。利用SPSS進行因子分析計算出港口影響力。

1.3.2 港口、腹地城市對港口支持度指標體系。隨著一體化程度的提高、科學技術的發展，港口業務范圍擴展到了交通、信息、金融、科技等多領域。對于功能多元化的現代港口，港口以及腹地城市的經濟實力以及現代服務業的發展對港口活動起到一定的支持作用以弱化距離對港口影響力的削弱作用。本文建立指標體系以評價港口城市對于港口的支持度（如表2所示）：其中Y1～Y5反映的是城市的經濟水平；Y6～Y7反映的是城市的產業結構；Y8～Y15反映的是城市的人口以及現代服務業發展水平。利用SPSS進行因子分析計算出港口、腹地城市對港口支持度。

1.4 數據來源

港口綜合指標數據來源于《中國港口年鑒2004-2018》，腹地城市指標數據來源于《中國城市統計年鑒2004-2018》、《遼寧省統計年鑒2004-2018》、《吉林省統計年鑒2004-2018》、《黑龍江省統計年鑒2004-2018》。時間距離數據來源于“去哪兒網”、“百度地圖”，由于短途運輸一般使用公路運輸，中、長途運輸更適宜使用鐵路運輸，因此對于0～400km的運輸距離采用公路運輸時間，800km以上的運輸距離采用鐵路運輸時間，400～800km的運輸距離將鐵路運輸時間與公路運輸時間進行加權計算。

2 實證結果分析

2.1 港口影響力

表1 港口影響力指標體系

表2 港口、腹地城市對港口支持度指標體系

2004～2017年遼寧省港口群的港口影響力變化如圖1所示，由圖1可見2004～2013年間遼寧省6個港口的港口影響力均呈現上升趨勢，在2014～2017年間由于“新東北現象”遼寧省整體經濟下行，港口城市經濟實力與港口貨物吞吐量、集裝箱吞吐量的下降導致這幾年間遼寧省6個港口的港口影響力在不同時間段有小幅下降。

2004～2017年遼寧省港口群港口概況如表3所示，綜合圖1和表3來看，整體上14年間大連港與營口港影響力增長迅速，營口港在“互聯港+”和“TEU”戰略的推動下港口影響力增速略高于大連港。但由于大連城市綜合實力的領先，為其早期的港口影響力帶來了較大的優勢導致近幾年內營口港與大連港綜合影響力的差距無法縮小，但可以預期長期來看營口港可以逐漸縮小與大連港的影響力差距，實現大連港、營口港的雙核心驅動。錦州港與丹東港發展速度一般，丹東港在2011年發展規模超過錦州港，成為遼寧省第三大港口，盤錦港與葫蘆島港發展速度較慢。2017年遼寧省港口綜合影響力排序為：大連港港口影響力96.04排在第一位；其次為營口港，港口影響力67.78排在第二位；丹東港47.58排在第三位；錦州港、盤錦港、葫蘆島港港口影響力分別為46.24、42.98、39.77排在第四、五、六位。2004年大連港貨物吞吐量占到遼寧省港口群的58.17%，集裝箱吞吐量占到遼寧省港口群的74%。2004～2017年間大連港的貨物吞吐量百分比與集裝箱吞吐量百分比逐年下降而營口港逐年上升。2017年營口港的貨物吞吐量占比達到32.27%，集裝箱吞吐量百分比達到33.8%，貨物吞吐量方面大連港與營口港占到超過75%，丹東港與錦州港占到超過20%，盤錦港與葫蘆島港占到不足5%；集裝箱吞吐量方面大連港與營口港占到超過85%，丹東港與錦州港占到超過10%，盤錦港與葫蘆島港占到不足5%。可見遼寧省港口群從大連港的單核心格局轉化成以大連港和營口港為主，以丹東港和錦州港為輔，以盤錦港和葫蘆島港為補充的發展局面。

2.2 港口影響力

運用公式（1）和公式（2）計算出東北地區城市選擇每個港口的概率，劃分出2004～2017年遼寧省港口群的腹地范圍，使用Arcgis軟件繪制港口腹地分布如圖2所示，以分析遼寧省港口群腹地格局的空間演變。此前大部分學者對于東北地區港口腹地劃分的實證研究結論為：大連港的腹地范圍逐漸縮小。本文在考慮港口城市和腹地城市的港口支持度對時間距離成本對于港口影響力影響的一定削弱作用，得出不同的結論如下。

2004～2017年間大連港的直接腹地范圍在不斷擴大，2004年東北三省內大連港的直接腹地為黑龍江省12個城市，除通化、白山外吉林省6個城市以及大連自身共19個城市。隨著大連港港口規模的擴大、大連近幾年綜合實力迅速發展，成為東北地區綜合實力排名第一的城市，大連港的港口吸引力相較于遼寧省港口群整體處于絕對優勢的狀態；大連憑借其經濟實力與信息技術產業、金融業的集聚效應有著較高的港口支持度，弱化了時間距離成本對港口吸引力的弱化作用，14年間鐵嶺、撫順、通化、白山、本溪、沈陽陸續成為大連港的直接腹地，2017年東北三省34個城市中大連港直接腹地城市數達到24個，與2004相比增加了5個。

表3 2004～2017遼寧省港口群港口概況

為了能夠更好地反映出遼寧省港口群的腹地范圍演變情況，引入前文的間接腹地概念，若某城市為A港口的直接腹地與B港口的間接腹地，則稱該城市為A、B兩港口的混合腹地，并運用Arcgis軟件繪制2004～2017年的混合腹地的分布圖如圖3所示。

從圖3中也可以看出大連港的腹地范圍在不斷擴大。結合直接腹地地圖與混合腹地地圖來看，除大連港外遼寧省港口群其余港口腹地范圍都有一定縮小。2004年營口港的直接腹地城市有營口、鞍山、遼陽、沈陽、撫順、鐵嶺遼寧省中部以及北部共6個城市，2004～2008年間盤錦港的腹地范圍擴大，鐵嶺、撫順、沈陽轉化為盤錦港的直接腹地，2009～2017年營口港由于“互聯港+”和“TEU”戰略港口影響力不斷提升，同時大連港的港口影響力也快速提升，鐵嶺、撫順、沈陽3市從盤錦港腹地轉化為營口港腹地再轉化為大連港腹地，2017年營口港的直接腹地為遼寧省中部營口、鞍山、遼陽3個城市。2004年營口港的混合腹地除直接腹地6市外，還有四平、遼源、本溪3市，到2017年四平、遼源、本溪3市成為大連港的直接腹地，營口港在遼寧省外的影響力降低。錦州港在2004～2017年間直接腹地范圍沒有變化，為遼西地區錦州、朝陽、阜新3市，2004年白城市為大連港和錦州港混合腹地，可以推斷出錦州港在本文研究區域外的內蒙古東部地區也有較高的影響力。丹東港的直接腹地在2004年為遼東地區丹東、本溪以及吉林省的白山、通化共4個城市，2017年丹東港的直接腹地僅為丹東市本身。盤錦港腹地范圍呈現先擴大后縮小的趨勢，2004年盤錦港的直接腹地僅為盤錦市自身。2005～2008年間，盤錦市的綜合實力有著一定的優勢，整個東北地區制造業仍占據較高的地位，盤錦是遼寧省一、二產業占比最高的城市，盤錦與其他城市之間的經濟聯系度較高，因此盤錦港的港口吸引力有著一定優勢，盤錦港吸引了鐵嶺、撫順、沈陽3個城市作為直接腹地。2009～2017年間隨著大連港、營口港的快速發展，盤錦港的直接腹地范圍又縮小為盤錦市自身。由混合腹地地圖可以看出，2017年阜新市為錦州港盤錦港混合腹地，盤錦港由于其位于遼寧省中部的地理位置，對遼寧省北部幾個城市仍有著較強的港口吸引力。葫蘆島港由于港口規模較小并且到東北三省各個城市的時間距離成本都不具有優勢，2004～2017年間直接腹地僅有葫蘆島市自身。

2.3 港口勢能影響因素分析

港口腹地格局并不能清晰地比較港口群在區域內的影響力水平，本文將遼寧省6個港口在東北三省區域內城市的勢能之和進行統計，制成折線如圖4所示。

從圖4可以看出，2004～2017年間大連港在東北三省的勢能整體上呈上升趨勢，營口港雖然腹地范圍變小但港口勢能整體上保持不變，錦州港、丹東港、盤錦港、葫蘆島港額度勢能呈小幅下降趨勢。遼寧省港口群的港口勢能的排序為大連港、營口港排在一、二位，接下來是錦州港、盤錦港、丹東港、葫蘆島港。僅加總每個港口遼寧省其余8市的港口勢能和得到遼寧省港口群在省內的勢能排序為：營口港、大連港、錦州港、盤錦港、丹東港、葫蘆島港，營口港在遼寧省內勢能更高，更具有影響力。下面從自然區位條件、交通可達性、港口城市經濟因素3個角度分析遼寧省港口群勢能變化以及腹地范圍的演變。

港口自然區位條件包括港口地區的地理位置、地形、地貌、氣候等，以一定的自然資源為基礎。在港口發展的初期自然區位條件決定了港口的選址與初始規模，自然區位條件具有優勢的港口會率先發展，擁有更高的吞吐能力，規模會更大。而隨著港口功能的不斷升級，自然區位條件與腹地經濟因素聯系越來越緊密，自然區位條件對港口的影響也將加深，港口的自然區位條件一方面影響著港口規模的發展、港口體系的轉變，另一方面也影響著港口城市的交通網絡、工業布局，進而對港口城市經濟造成一定影響，二者共同構成了港口影響力。因而港口的自然區位條件對于港口影響力和港口腹地范圍的演變有著深遠的影響。大連港具有溫和的氣候條件、較深的水域、不淤不凍的海岸線，整體上自然條件十分優越，使得大連港在建港初期具有較大的規模。此外大連港鏈接了東北腹地的東南沿海與國際市場，相關政策促進其戰略布局，提升大連港在東北亞的影響力。營口港位于遼東半島和遼東灣西岸，是沈陽經濟帶唯一的出海港，在沈陽經濟帶具有較高的勢能。

港口活動本質上都是經濟行為，經濟行為要考慮的一個重要因素就是成本，無論是時間成本、經濟成本都與港口與腹地之間的距離相關，因此港口腹地地區的交通基礎設施對港口腹地范圍有著十分重要的影響，而交通基礎設施最直接的空間影響就是交通可達性。隨著東北地區高速公路骨架的建設、鐵路網的延伸提高了交通可達性，減少了一定港口活動的運輸成本；哈大高速鐵路的開通加快了勞動力、資金、信息、技術等在港口和腹地地區的流向，加強了港口與腹地的經濟交流。加總港口到腹地城市的加權時間距離以比較2017年遼寧省港口群的交通可達性如表4所示，可見盤錦港和營口港憑借地理位置的優勢在遼寧省內交通可達性較高，營口港因此在遼寧省內具有較高的勢能。大連港在哈大鐵路端點，對哈大鐵路沿線城市都有一定的吸引力；營口港借助沈陽在東北地區交通樞紐的作用，有著較好的交通可達性，在東北地區有著較高的吸引力；錦州港在京哈鐵路的驅動下提高了與遼西地區的交通可達性，錦州港在遼西以及華北地區都有一定影響力。丹東港在通化—灌水鐵路開通后，連接了沈丹線，使得丹東港腹地深入到吉林省東南部，但丹東港到東北三省北部地區的交通可達性很低，使得丹東港的影響力被時間距離成本削弱嚴重，腹地范圍縮小。

表4 遼寧省港口群交通可達性

港口城市的經濟因素對港口的勢能和腹地格局演變有著重要影響。一方面港口城市的綜合實力可以提升港口吸引力，另一方面港口城市的經濟、人力資源、金融、信息等現代服務業可以為港口業務提供支持，弱化距離對港口吸引力的削減作用。大連的城市綜合實力近幾年間逐漸超越沈陽，在東北地區具有絕對優勢，為大連港提升了港口吸引力。在2013～2017年東北經濟整體下行的背景下，大連港的勢能受之影響最大，原因是經濟下行對于經濟實力最強的大連影響更大，更多的高質量人才流失，現代服務業占比較高的大連損失更大。丹東港和葫蘆島港由于港口城市綜合實力略有不足使港口腹地范圍受到影響。

3 結論

本文考慮了現代港口功能的轉變，對Huff模型進行改進，引入了港口支持度指標體系和更為合理的加權時間距離成本研究遼寧省港口群在東北三省的腹地劃分，并對腹地格局的空間演變進行分析。

實證研究表明，遼寧省港口群腹地范圍在2004～2017年間發生明顯變化。大連港的腹地范圍在不斷擴大，其余港口腹地范圍在不斷縮小。大連港的勢能呈上升趨勢，營口港勢能保持不變，其余港口勢能呈下降趨勢。2017年大連港的直接腹地為吉林省、黑龍江省全境以及大連、鐵嶺、撫順、本溪、沈陽共24市；營口港的直接腹地從遼寧省遼中除大連的6市減少為營口、鞍山、遼陽3市；錦州港的直接腹地為遼西朝陽、阜新、錦州3市；丹東港、盤錦港、葫蘆島港直接腹地僅為港口所在城市本身。從混合腹地來看，丹東港在通化、白山兩市有一定的影響力，盤錦在遼寧省北部城市有一定影響力。

遼寧省港口群呈現出以大連港和營口港為主，以丹東港和錦州港為輔，以盤錦港和葫蘆島港為補充的發展局面。營口港的港口影響力以及營口市的綜合實力都有明顯的上升趨勢，可以預測營口港將會逐漸縮小與大連港的差距，實現“雙核驅動”；制約錦州港和盤錦港腹地范圍的因素是港口規模，需要一些鼓勵政策的支持；制約丹東港腹地范圍的因素是港口城市的綜合實力以及交通可達性，丹東港的規模較大，但港口可達性較低，僅在通化、白山競爭力較強，若鐵路網的建設可以連接丹東與吉林、黑龍江兩省的更多城市，丹東港的勢能會大幅提升。