產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)增長與港口物流發(fā)展關(guān)聯(lián)研究
——以福建省為例

王 健，黃 凱

(福州大學(xué) a.經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院；b.物流研究中心，福州 350116)

一、引 言

港口是多式聯(lián)運的中轉(zhuǎn)站，在遠(yuǎn)洋運輸和國際貿(mào)易中重要性日益凸顯。隨著經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，現(xiàn)代物流尤其是港口物流的發(fā)展也在保持著快速發(fā)展的步伐。港口的發(fā)展由最初的純粹的運輸中心向多元化增值服務(wù)的第四代港口發(fā)展。港口是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的晴雨表，經(jīng)濟(jì)是港口發(fā)展和運行的原動力，港口物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展保持較強互動關(guān)系，港口物流隨之成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的重要保障和支撐。港口在資源配置、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面起到至關(guān)重要的作用。

黨的十九大明確提出“堅持陸海統(tǒng)籌，加快建設(shè)海洋強國”，實現(xiàn)海洋高質(zhì)量發(fā)展。2016年福建省頒布《福建省“十三五”海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展專項規(guī)劃》指出，推進(jìn)現(xiàn)代海洋服務(wù)業(yè)高端化發(fā)展，整合港口資源，促進(jìn)港口物流業(yè)發(fā)展。同時加快促進(jìn)臨港產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，基于三大產(chǎn)業(yè)之間的互相融合與資源之間的互相滲透，海洋經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)鏈與價值鏈的提高使得產(chǎn)業(yè)發(fā)展體現(xiàn)出較高的質(zhì)量與經(jīng)濟(jì)效益。福建省港口資源豐富，全省大陸海岸線達(dá)3752 km，位列全國第二位。截至2019年底，全省沿海港口生產(chǎn)性泊位數(shù)達(dá)481個，萬噸級以上的泊位數(shù)達(dá)到185個。2020年，福建省港口貨物吞吐能力達(dá)6.21億t，同比增長4.5%，全省港區(qū)集裝箱吞吐量達(dá)到1726萬標(biāo)箱。福建省位處我國東南沿海地區(qū)，港口群由廈門港、福州港、泉州港、寧德港、湄洲灣港、漳州港等重要港口組成。其中，廈門港口型國家物流樞紐入選2019年國家物流樞紐建設(shè)名單，為全國9個入選的港口型物流樞紐之一。2018年福建省福州市和廈門市獲批準(zhǔn)建設(shè)國家海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展示范區(qū)，福建省港口物流發(fā)展迎來重要的歷史發(fā)展機遇。當(dāng)前，福建省正處于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的關(guān)鍵時期，以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為契機，提升產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化水平，是當(dāng)前福建省實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在要求。

二、文獻(xiàn)綜述

目前，針對港口發(fā)展的問題，既有研究主要集中在港口物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)聯(lián)性及互動關(guān)系研究[1-3]、港口間競合關(guān)系研究[4-6]、港口效率研究[7-9]、集裝箱運輸網(wǎng)絡(luò)研究[10-14]等。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面的研究側(cè)重于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系研究。王岳平等[15]根據(jù)投入產(chǎn)出表，通過實證分析明確我國各產(chǎn)業(yè)之間的結(jié)構(gòu)特點與關(guān)聯(lián)性。查道中等[16]借助向量自回歸模型，對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、居民消費結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)增長結(jié)構(gòu)三個方面經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，研究表明經(jīng)濟(jì)增長有利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，居民消費結(jié)構(gòu)對產(chǎn)業(yè)升級的促進(jìn)作用較弱。蘇建軍等[17]采用面板協(xié)整向量誤差修正模型，討論金融、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長三個方面關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟(jì)增長具有較強的推動作用。郭旭紅等[18]認(rèn)為我國正處于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的攻堅階段，必須加強調(diào)整工業(yè)結(jié)構(gòu)比例，同時注重創(chuàng)新和智能制造的發(fā)展。關(guān)于物流與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系研究，梁雯等[19]通過面板向量自回歸模型、GMM估計、脈沖響應(yīng)分析以及方差分解等對長江經(jīng)濟(jì)帶11個省市進(jìn)行實證分析，研究表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與物流發(fā)展相互影響較強。羅永華[20]采用灰色關(guān)聯(lián)和線性回歸模型對湛江市港口物流和區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)進(jìn)行研究，結(jié)果表明湛江市港口吞吐量和集裝箱吞吐量與GDP及三大產(chǎn)業(yè)有較強關(guān)聯(lián)度，發(fā)展港口物流對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化具有積極作用。結(jié)合已有文獻(xiàn)，本文主要從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)增長、港口物流三方面的發(fā)展關(guān)系入手開展研究，通過偏離-份額分析法研究產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對福建省經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)，并基于灰色關(guān)聯(lián)法對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化與港口物流發(fā)展的貢獻(xiàn)進(jìn)行明確，最后基于向量自回歸模型探析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展對港口物流發(fā)展的影響。

三、方法與數(shù)據(jù)

(一)研究方法

1.偏離-份額分析法

偏離-份額分析法由美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家Daniel和Creamer提出，是目前國際上開展區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分析的常用模型之一。本文借助龔新蜀等[21]的研究方法分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)度。偏離-份額分析法用三個因子來表示某個地區(qū)經(jīng)濟(jì)總量在某一時期的變動，即份額分量Nij、結(jié)構(gòu)偏離分量Pij和競爭力偏離分量Dij，通過這些數(shù)據(jù)分量開展對該區(qū)域內(nèi)某時期產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化情況的分析與計算，具體計算內(nèi)容包括優(yōu)劣性、競爭力等。計算公式如下：

2.灰色關(guān)聯(lián)法

灰色關(guān)聯(lián)法主要用來表現(xiàn)事物之間、因素之間關(guān)聯(lián)性大小的度量情況，通過分析事物之間因素的影響變化，形成大小、方向、變量之間的相對性。如果事物與因素之間的態(tài)勢存在一致性，那么就可以認(rèn)定關(guān)聯(lián)度較大，如果相反則關(guān)聯(lián)度較小。本文借鑒羅永華[20]的研究方法，通過灰色關(guān)聯(lián)法分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對港口吞吐量的貢獻(xiàn)度。

首先針對變量參考數(shù)列X0與自變量比較數(shù)列Xi建立模型，應(yīng)用均值化方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理。

通過計算絕對差序列的最大值與最小值，明確絕對值中參考序列與比較序列的對應(yīng)元素差絕對值情況。

式中：ρ為分辨系數(shù)，ρ∈[0,1]，常規(guī)情況下取值為0.5；ξi(k)為比較數(shù)列Xi與參考數(shù)列X0對應(yīng)元素的關(guān)聯(lián)系數(shù)， Δmin與Δmax分別表示差數(shù)列的最小與最大差值。

比較數(shù)列與參考數(shù)列的關(guān)聯(lián)度為

式中：ri值的增大即表示關(guān)聯(lián)度的增大，參考數(shù)列也會與比較數(shù)列之間形成較強的關(guān)聯(lián)性。

3.VAR模型

向量自回歸模型(簡稱VAR模型)具有非結(jié)構(gòu)化特點，在常規(guī)情況下是基于時間序列系統(tǒng)的預(yù)測與隨機干擾項開展的系統(tǒng)動態(tài)影響效果的研究，但需要相應(yīng)的脈沖響應(yīng)函數(shù)或者方差解釋變量自回歸的內(nèi)涵。脈沖響應(yīng)函數(shù)可以考察來自擾動項之間的標(biāo)準(zhǔn)差沖擊情況，對目前內(nèi)生變量的值與未來值進(jìn)行影響處理；方差分解則是將系統(tǒng)的預(yù)測均方誤差分解為系統(tǒng)中各變量沖擊所做的貢獻(xiàn)，并承擔(dān)起所分擔(dān)的份額。VAR模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為

(二)數(shù)據(jù)來源

本文以港口吞吐量(Y1)表征港口物流發(fā)展指標(biāo)，并選取福建省GDP(X1)以及三大產(chǎn)業(yè)增加值(分別用X2、X3、X4表示)分別作為福建省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)，所有數(shù)據(jù)均通過《福建省統(tǒng)計年鑒》《中國港口年鑒》等統(tǒng)計資料整理得到。

四、實證結(jié)果與分析

(一)三大產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)分析

基于偏離-份額分析法，由表1結(jié)果可以看出，在1978—2019年期間，福建省三大產(chǎn)業(yè)的份額分量(N)均為正值，根據(jù)大小情況進(jìn)行排序為：第二產(chǎn)業(yè)高于第三產(chǎn)業(yè)高于第一產(chǎn)業(yè)。福建省第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏離分量(P)為正值，第一產(chǎn)業(yè)為負(fù)值，這也說明福建省第三產(chǎn)業(yè)是全省經(jīng)濟(jì)增長速度最快的一個部分，而第一產(chǎn)業(yè)最慢。另外，在競爭力(D)方面，第二產(chǎn)業(yè)的競爭力最強，其次是第三產(chǎn)業(yè)，第一產(chǎn)業(yè)的競爭力最弱，不具備明顯的競爭優(yōu)勢。福建省三大產(chǎn)業(yè)總的偏離分量(G)順序為第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)、第一產(chǎn)業(yè)。1978—2019年福建省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)勢帶來的增量為4395.055，貢獻(xiàn)率為13.67%，競爭力帶來的增量為4786.315，貢獻(xiàn)率為14.88%，說明福建省現(xiàn)有的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟(jì)增長的推動效果較強。福建省三大產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重由1978年的36∶42.5∶21.5發(fā)展到2019年的6.12∶48.55∶45.33。總體來看，福建省的第二產(chǎn)業(yè)已經(jīng)超過第三產(chǎn)業(yè)成為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，第三產(chǎn)業(yè)具有較強的發(fā)展?jié)摿Γ谝划a(chǎn)業(yè)在推動經(jīng)濟(jì)增長方面的能力較弱。

表1 1978—2019年福建省經(jīng)濟(jì)增長偏離-份額分析

(二)三大產(chǎn)業(yè)對港口吞吐量的貢獻(xiàn)分析

首先，針對福建省三大產(chǎn)業(yè)從1978—2019年的產(chǎn)業(yè)變化情況入手展開分析。從圖1可以看出福建省三大產(chǎn)業(yè)的增加值波動趨勢。1978—2019年，福建省第一產(chǎn)業(yè)增加值年均增長率為12.49%，第二產(chǎn)業(yè)增加值年均增長率為19.11%，第三產(chǎn)業(yè)增加值年均增長率為17.53%。隨著市場變革和技術(shù)進(jìn)步，高新技術(shù)行業(yè)快速發(fā)展，交通運輸設(shè)備制造業(yè)、電子及通信設(shè)備制造業(yè)產(chǎn)值不斷攀升，從而帶動第三產(chǎn)業(yè)不斷進(jìn)步和發(fā)展。工業(yè)運行質(zhì)量穩(wěn)步提升，經(jīng)濟(jì)發(fā)展總體平穩(wěn)，穩(wěn)中有進(jìn)。改革開放初期，福建省的經(jīng)濟(jì)主要依靠外商和港澳臺投資，1978—1990年，第三產(chǎn)業(yè)增加值增長率一直優(yōu)于第一、二產(chǎn)業(yè)，第三產(chǎn)業(yè)增加值年均增長率為23.2%。1991—1994年，第二產(chǎn)業(yè)增加值增長率保持強勁增長態(tài)勢。1994年福建省三大產(chǎn)業(yè)增加值增長率均達(dá)到最高水平。1995—2002年，三大產(chǎn)業(yè)的增加值增長率呈逐年下降趨勢。2003—2019年， 福建省三大產(chǎn)業(yè)增加值保持震蕩上升狀態(tài)，但整體趨勢相比于2000年之前較為平穩(wěn)。

圖1 福建省三大產(chǎn)業(yè)增加值變化率

接著，運用灰色關(guān)聯(lián)法計算港口吞吐量與三大產(chǎn)業(yè)增加值的關(guān)聯(lián)度數(shù)值，以此反映三大產(chǎn)業(yè)對港口吞吐量的影響，然后通過均方差求權(quán)重的方法計算出各個指標(biāo)數(shù)據(jù)的權(quán)重，將關(guān)聯(lián)度數(shù)值與權(quán)重相乘，從而計算出三大產(chǎn)業(yè)對港口吞吐量的貢獻(xiàn)度。第二產(chǎn)業(yè)增加值對港口吞吐量的貢獻(xiàn)度為0.429，居于首位;其次是第三產(chǎn)業(yè)增加值對港口吞吐量的貢獻(xiàn)度，為0.364;第一產(chǎn)業(yè)增加值對港口吞吐量的貢獻(xiàn)度最小，僅為0.060。該計算結(jié)果與三大產(chǎn)業(yè)增加值對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)度的結(jié)果一致，第二產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長和港口物流發(fā)展具有較強的帶動作用，第三產(chǎn)業(yè)以其快速的增長率緊追第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展步伐，第一產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長和港口物流發(fā)展的影響較弱。

(三)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)增長與港口物流發(fā)展影響的長期性分析

由上文分析可知，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與地區(qū)經(jīng)濟(jì)、港口吞吐量之間存在明顯的關(guān)聯(lián)性，但是三者之間具有的動態(tài)關(guān)系還有待進(jìn)一步探討。同時，傳統(tǒng)的計量線性模型已不能形成對變量動態(tài)關(guān)系的檢驗效果，因此，本研究借助向量自回歸模型，基于三者之間的關(guān)系內(nèi)生變量開展分析，采用脈沖響應(yīng)函數(shù)與方差分析的方法對內(nèi)在變量之間的關(guān)系進(jìn)行解釋說明。

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理

考慮到原始的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)可能會存在異方差，所以對數(shù)據(jù)進(jìn)行取對數(shù)處理，最終得到LnY1、LnX1、LnX2、LnX3、LnX4序列。各變量的統(tǒng)計性描述結(jié)果見表2。

表2 原始數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計

2.平穩(wěn)性檢驗

在本次研究中所使用的ADF檢驗方法主要用來判定序列的穩(wěn)定性情況，避免偽回歸。表3為變量的平穩(wěn)性檢驗結(jié)果。LnY1、LnX1、LnX2、LnX3、LnX4五組時間序列P值都大于0.05，表示不能拒絕原假設(shè)“序列存在單位根”，為非平穩(wěn)序列。一階差分后，序列的P值會低于0.05，因此拒絕原假設(shè)。如果序列不存在單位根，一階差分序列則呈現(xiàn)出平穩(wěn)狀態(tài)。

表3 變量的平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

3.VAR模型建立

首先，選擇滯后階數(shù)，該步驟對于模型的估計至關(guān)重要。選擇的依據(jù)是利用AIC準(zhǔn)則、SC準(zhǔn)則、HQ準(zhǔn)則等方法來確定模型的滯后階數(shù)(見表4)，取最大滯后期為2年，協(xié)整方程存在截距，并建議VAR(2)模型。

表4 滯后階數(shù)選擇表

基于文中的VAR模型引入趨勢項后，基于原樣本經(jīng)過多次滯后階數(shù)的實驗，在滯后2階時，10個特征根會在單位圓內(nèi)形成穩(wěn)定效果(如圖2所示)，這個情況下穩(wěn)定性才能實現(xiàn)。穩(wěn)定后的VAR(2)通過協(xié)整檢驗實現(xiàn)脈沖分析與方差分解，為分析工作奠定基礎(chǔ)。

圖2 模型穩(wěn)定性檢驗

基于平穩(wěn)性的檢驗，各變量之間呈現(xiàn)出單整序列，進(jìn)而滿足協(xié)整檢驗的前提。下面為判斷港口吞吐量與GDP、三大產(chǎn)業(yè)增加值間是否存在長期穩(wěn)定關(guān)系，將對LnY1、LnX1、LnX2、LnX3、LnX4五個時間序列進(jìn)行Jahansen協(xié)整檢驗。所檢驗的滯后階數(shù)在常規(guī)情況下是最優(yōu)滯后階數(shù)減1。

從表5中的數(shù)據(jù)來看，如果原假設(shè)中None表示沒有出現(xiàn)協(xié)整關(guān)系，那么在假設(shè)情況下，檢驗計量值的數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)為136.3093，而檢驗臨界值則是69.818 89，且概率P值為0，表示原假設(shè)被拒絕，并且認(rèn)定成為一個協(xié)整關(guān)系。同理，如果原假設(shè)中At most 1表示最多有一個協(xié)整關(guān)系，該原假設(shè)下計算的跡檢驗統(tǒng)計量值為80.237 21，跡檢驗臨界值為47.856 13，且概率P值為0，表示原假設(shè)被拒絕，并且認(rèn)為至少存在兩個協(xié)整關(guān)系。原假設(shè)At most 2同理。原假設(shè)At most 3所表示的假設(shè)內(nèi)容是最多有三個協(xié)整關(guān)系，那么在這個假設(shè)情況下，跡檢驗統(tǒng)計量為8.191 45，而跡檢驗臨界值為15.494 71，P值為0.4452，說明原假設(shè)被接受。

表5 Jahanson協(xié)整檢驗結(jié)果

綜上所述，在5%的顯著性水平下存在三個協(xié)整關(guān)系，說明以上五個變量存在協(xié)整關(guān)系，因此，可以認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、物流發(fā)展、經(jīng)濟(jì)增長三者之間具備長期穩(wěn)定作用發(fā)展的均衡關(guān)系。根據(jù)結(jié)果還可得到對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)整方程：

方程估計中R2=0.997，較為接近1，說明模型擬合較好。結(jié)合式(9)標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)整方程，GDP對港口吞吐量增長的長期彈性為7.085，即長期內(nèi)GDP每變動1%，港口吞吐量增長將同方向增加7.085%；第一產(chǎn)業(yè)增加值對港口吞吐量增長的長期彈性為2.382，即長期內(nèi)第一產(chǎn)業(yè)增加值每變動1%，港口吞吐量增長將同方向變動2.382%；第二產(chǎn)業(yè)增加值每變動1%，港口吞吐量增長將同方向增加3.514%；第三產(chǎn)業(yè)增加值每變動1%，港口吞吐量增長將同方向增加6.805%。由此可見，從長期來看，第三產(chǎn)業(yè)增加值的增長對港口吞吐量增長的促進(jìn)作用大于第二產(chǎn)業(yè)增加值和第一產(chǎn)業(yè)增加值的增長對港口吞吐量的促進(jìn)作用。

4.格蘭杰(Granger)因果檢驗

格蘭杰因果關(guān)系，其關(guān)系檢驗的實質(zhì)就是通過VAR模型對系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗，明確變量之間的影響效果，通過變量中滯后項的影響與處理，分析幾個變量數(shù)據(jù)之間的格蘭杰因果關(guān)系。具體的格蘭杰因果關(guān)系模型如下：

式中：Xt、Yt分別表示兩組不同的變量數(shù)據(jù)，Xt-j為Xt的滯后值，Yt-i為Yt的滯后值，α表示常數(shù)，βi、γj是回歸系數(shù)，μt是隨機誤差值。基于公式結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)表達(dá)分析，可以得出該公式主要是在港口物流與經(jīng)濟(jì)增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系分析。通過VAR(2)的模型可知，變量在格蘭杰因果關(guān)系檢驗后可得出相應(yīng)的結(jié)果，具體結(jié)果數(shù)據(jù)見表6。

表6 格蘭杰因果關(guān)系檢驗結(jié)果

由表6可知，在5%顯著性水平下，第一產(chǎn)業(yè)增加值不是GDP的格蘭杰原因接受了原假設(shè)，GDP不是第一產(chǎn)業(yè)增加值的格蘭杰原因拒絕了原假設(shè)，即福建省GDP拉動第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展。第二產(chǎn)業(yè)增加值和GDP互為格蘭杰原因，第二產(chǎn)業(yè)增加值和第三產(chǎn)業(yè)增加值互為格蘭杰原因，第一產(chǎn)業(yè)增加值和第三產(chǎn)業(yè)增加值互為格蘭杰原因，第一產(chǎn)業(yè)增加值對港口吞吐量的格蘭杰因果檢驗接受了原假設(shè)，港口吞吐量對第一產(chǎn)業(yè)增加值的格蘭杰因果檢驗拒絕了原假設(shè)，即福建省港口吞吐量增長拉動第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展。第三產(chǎn)業(yè)增加值、第二產(chǎn)業(yè)增加值是港口吞吐量的格蘭杰原因。

5.脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

學(xué)者們通常在研究過程中傾向于分析一個變量對另外一個變量的影響，而在這種影響與變化的情況中，許多內(nèi)容都需要通過IRF脈沖函數(shù)的繪制形成全面化的變量動態(tài)影響效果，最終形成IRF脈沖動態(tài)函數(shù)刻畫擾動項，形成標(biāo)準(zhǔn)差大小差異，實現(xiàn)對變量當(dāng)前值與未來值的影響效果。在變量出現(xiàn)差異時，VAR的數(shù)據(jù)模型會基于動態(tài)結(jié)構(gòu)的傳導(dǎo)形成對內(nèi)生變量效果，最終更加直觀地反映出動態(tài)交互效應(yīng)。

圖3為GDPLnX1、第一產(chǎn)業(yè)增加值LnX2、第二產(chǎn)業(yè)增加值LnX3、第三產(chǎn)業(yè)增加值LnX4分別變動一個標(biāo)準(zhǔn)差對港口吞吐量LnY1的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖。圖中的縱坐標(biāo)代表脈沖響應(yīng)函數(shù)的數(shù)值，橫坐標(biāo)代表滯后期數(shù)，圖中實線即分別反映了GDPLnX1、第一產(chǎn)業(yè)增加值LnX2、第二產(chǎn)業(yè)增加值LnX3、第三產(chǎn)業(yè)增加值LnX4的沖擊影響情況，港口的吞吐量LnY1受到?jīng)_擊而出現(xiàn)不斷變化的趨勢，虛線則表示正負(fù)兩個標(biāo)準(zhǔn)值單位的變化趨勢特點，形成變化效果。

圖3 脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線

GDP對港口吞吐量的沖擊作用在前兩期呈現(xiàn)快速下降趨勢，從第3期到第7期緩慢下降，第8期之后趨于平穩(wěn)，這表明港口物流的發(fā)展對GDP存在較強的依賴。第一產(chǎn)業(yè)增加值變動一個標(biāo)準(zhǔn)差對港口吞吐量發(fā)展的沖擊作用從第一年開始呈下降趨勢，到第5期達(dá)到最低值，雖然從第6期開始呈現(xiàn)不斷上升趨勢，但是整體表現(xiàn)出負(fù)向沖擊作用，這說明第一產(chǎn)業(yè)對港口物流發(fā)展的促進(jìn)作用較弱。給第二產(chǎn)業(yè)一個單位沖擊后，從第1期開始緩緩上升，到第3期達(dá)到最大值，而后出現(xiàn)平緩下降趨勢，這表明在港口發(fā)展初期，港口的發(fā)展需要基于對第二產(chǎn)業(yè)的依賴程度來進(jìn)行，進(jìn)而降低港口對第二產(chǎn)業(yè)的依賴性。當(dāng)給予第三產(chǎn)業(yè)一個標(biāo)準(zhǔn)單位的正向沖擊后，港口吞吐量從第1期開始就保持平穩(wěn)的增長態(tài)勢，并且可以一直維持在一個呈正向的效應(yīng)值中，第三產(chǎn)業(yè)對港口物流發(fā)展表現(xiàn)出較強的推動力作用。

6.方差分解

方差分解是指把內(nèi)生變量中的變化分解為對VAR的分量沖擊，以分析標(biāo)準(zhǔn)差對內(nèi)生變量產(chǎn)生影響的貢獻(xiàn)度。由表7可知，港口吞吐量除受到自身沖擊之外，GDP對港口吞吐量的貢獻(xiàn)率在第1期到第6期保持快速增長，達(dá)到18.806%，從第7期開始逐漸穩(wěn)定在19%左右。第二產(chǎn)業(yè)增加值對港口吞吐量的貢獻(xiàn)率在第1期到第6期基本保持較快增長狀態(tài)，之后增長暫緩，到第10期貢獻(xiàn)率位于14%附近。第三產(chǎn)業(yè)增加值對港口吞吐量的貢獻(xiàn)率一直保持勻速增長趨勢，到第10期貢獻(xiàn)率為6.013%。但是，第一產(chǎn)業(yè)增加值對港口吞吐量的貢獻(xiàn)率從期初的3.752%一直下降到第10期末的1.874%。三大產(chǎn)業(yè)增加值對港口吞吐量的貢獻(xiàn)度表明，第二產(chǎn)業(yè)最能促進(jìn)港口物流發(fā)展，其次為第三產(chǎn)業(yè)，第一產(chǎn)業(yè)促進(jìn)作用最弱。這一結(jié)果與上述脈沖響應(yīng)分析的結(jié)果一致。

表7 方差分解表(以Y1為響應(yīng)變量)

根據(jù)表8報告結(jié)果，除了GDP自身的貢獻(xiàn)度，第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)增加值對GDP的貢獻(xiàn)度均較強。第二產(chǎn)業(yè)增加值對GDP的貢獻(xiàn)率從第1期到第8期呈現(xiàn)快速增長態(tài)勢，在第10期維持在33%左右；第三產(chǎn)業(yè)增加值對GDP的貢獻(xiàn)率從期初呈現(xiàn)漲勢，到第6期達(dá)到30.018%，之后平穩(wěn)回落至期末的25.667%；第一產(chǎn)業(yè)增加值對GDP的貢獻(xiàn)率在前5期保持緩慢增長，從第6期開始呈逐漸下降趨勢，到期末只有1.575%的貢獻(xiàn)率。

根據(jù)表9報告結(jié)果，第三產(chǎn)業(yè)增加值對第一產(chǎn)業(yè)增加值的貢獻(xiàn)率前6期緩慢上升，但是總體貢獻(xiàn)率較低，最高只在第6期達(dá)到3.381%；第二產(chǎn)業(yè)增加值對第一產(chǎn)業(yè)增加值的貢獻(xiàn)度從第4期開始快速增長，最后穩(wěn)定在28.5%附近；港口吞吐量對第一產(chǎn)業(yè)增加值的貢獻(xiàn)度在第1期到第4期緩慢下降，從第5期開始緩慢上升，期末穩(wěn)定在5.5%左右。

表8 方差分解表(以X1為響應(yīng)變量)

表9 方差分解表(以X2為響應(yīng)變量)

根據(jù)表10報告結(jié)果，除去自身的貢獻(xiàn)率外，GDP對第二產(chǎn)業(yè)增加值的貢獻(xiàn)率最高，從期初的82.871%逐步穩(wěn)定在期末的31.6%附近；其次是第三產(chǎn)業(yè)增加值對第二產(chǎn)業(yè)增加值的貢獻(xiàn)率，從第1期逐漸上升至第6期的36%左右，期末穩(wěn)定在28%左右；港口吞吐量和第一產(chǎn)業(yè)增加值對第二產(chǎn)業(yè)增加值的貢獻(xiàn)度最弱，分別維持在3.5%和2.1%左右。

表10 方差分解表(以X3為響應(yīng)變量)

根據(jù)表11報告結(jié)果，GDP對第三產(chǎn)業(yè)增加值的貢獻(xiàn)度最強，從期初的73.910%逐步穩(wěn)定在期末的39.997%；第二產(chǎn)業(yè)增加值對第三產(chǎn)業(yè)增加值的貢獻(xiàn)度前3期呈現(xiàn)快速下降趨勢，從第4期開始穩(wěn)步上升至期末的34.477%；第一產(chǎn)業(yè)增加值對第三產(chǎn)業(yè)增加值的貢獻(xiàn)度從第1期開始保持上升趨勢，期末穩(wěn)定在21.430%。

表11 方差分解表(以X4為響應(yīng)變量)

五、結(jié)論與對策建議

(一)結(jié)論

本文基于福建省1978—2019年時間序列數(shù)據(jù)，實證分析港口吞吐量、GDP、第一產(chǎn)業(yè)增加值、第二產(chǎn)業(yè)增加值、第三產(chǎn)業(yè)增加值間的關(guān)系，得出以下結(jié)論：

第一，福建省港口吞吐量逐年遞增，是福建省港口規(guī)模不斷擴大和對外貿(mào)易快速發(fā)展的有效印證，也說明港口物流作為經(jīng)濟(jì)和貿(mào)易發(fā)展的加速器，在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化方面具有突出貢獻(xiàn)。福建省第二產(chǎn)業(yè)對助力經(jīng)濟(jì)增長和港口物流發(fā)展起到主要作用，第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對于經(jīng)濟(jì)增長和港口物流發(fā)展的影響具有較強潛力，第一產(chǎn)業(yè)的影響較弱。

第二，根據(jù)模型回歸結(jié)果，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、港口物流發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長三者之間在5%臨界水平存在穩(wěn)定的均衡關(guān)系，說明從長期來看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)增長是港口物流發(fā)展的重要因素。脈沖響應(yīng)和方差分解顯示，經(jīng)濟(jì)增長、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對港口物流發(fā)展的促進(jìn)作用較大，第一產(chǎn)業(yè)的促進(jìn)作用較小。經(jīng)濟(jì)增長對港口吞吐量增加的貢獻(xiàn)率最大，三大產(chǎn)業(yè)中第二產(chǎn)業(yè)增加值對港口物流發(fā)展的貢獻(xiàn)率最大，第三產(chǎn)業(yè)增加值的貢獻(xiàn)率次之，第一產(chǎn)業(yè)增加值對港口物流發(fā)展的貢獻(xiàn)率較弱。

(二)建議

根據(jù)福建省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)增長和港口物流發(fā)展三者之間的關(guān)系，以及當(dāng)前福建省發(fā)展的具體情況，提出以下建議：

第一，調(diào)整和完善產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，加快優(yōu)化功能布局，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理化水平。大力發(fā)展優(yōu)勢特色產(chǎn)業(yè)，推動服務(wù)業(yè)大發(fā)展，激發(fā)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)在福建省的規(guī)模效應(yīng)和引領(lǐng)作用。現(xiàn)代物流業(yè)是福建省的新興主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)之一，應(yīng)著力培育現(xiàn)代物流產(chǎn)業(yè)。

第二，基于自由貿(mào)易試驗區(qū)和21世紀(jì)海上絲綢之路核心區(qū)建設(shè)，加強與海上絲綢之路沿線國家產(chǎn)業(yè)合作。在海上絲綢之路的整個沿線中，福建省占據(jù)著重要的位置，因此福建省應(yīng)充分利用自身優(yōu)勢對周邊城市進(jìn)行輻射，形成對周邊布局的合理配置，發(fā)展專業(yè)化物流模式，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)或者信息化手段，有效地形成對市場的把控。廈門市和福州市作為港口型國家物流樞紐承載城市，應(yīng)借助其樞紐優(yōu)勢與力量支撐，形成高效的物流運作體系，實現(xiàn)對物流發(fā)展的框架支持，加強經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展與物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的相互推動與均衡協(xié)調(diào)，實現(xiàn)良好的發(fā)展效果。

第三，完善港口物流體系。構(gòu)建港口貨運鐵路網(wǎng)，完善港口公路集疏運通道，有效增強港口的吞吐能力和輻射能力，推進(jìn)集疏運業(yè)、倉儲物流業(yè)和其他臨港第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。港口物流業(yè)的發(fā)展要依托港口優(yōu)勢開展，通過構(gòu)建完善的運輸系統(tǒng)與專業(yè)化、規(guī)模化的物流體系，形成港口專業(yè)化的發(fā)展體系。港口物流行業(yè)的發(fā)展應(yīng)當(dāng)從整體進(jìn)行統(tǒng)籌規(guī)劃，傳統(tǒng)的物流發(fā)展模式已經(jīng)不能應(yīng)對當(dāng)前港口發(fā)展的需求，因此必須加強物流業(yè)的現(xiàn)代化建設(shè)，實現(xiàn)物流服務(wù)的創(chuàng)新與變革發(fā)展。

第四，加強各港口之間的互動，將港口物流服務(wù)工作重點放在產(chǎn)業(yè)融合與服務(wù)方面。推動港口龍頭物流企業(yè)和臨港物流園的發(fā)展，完善臨港物流園配送中心與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，構(gòu)建完整的物流體系。通過產(chǎn)業(yè)聚集的帶動和各種模式的發(fā)展，加強多方面的合作關(guān)系，形成良性互動與信息共享，實現(xiàn)多物流體系的構(gòu)建與完整的整合效果。借助“互聯(lián)網(wǎng)+”等新的物流發(fā)展理念，從多方面入手，對國內(nèi)外中轉(zhuǎn)服務(wù)、供應(yīng)鏈管理服務(wù)以及各項港口綜合服務(wù)等業(yè)務(wù)進(jìn)行生態(tài)建設(shè)，提升福建港口在國內(nèi)與國際上物流樞紐的地位。