連云港港口吞吐能力和城市經濟互動效應研究
——基于向量自回歸模型研究

嚴琳卉

（南京林業大學經濟管理學院，江蘇 南京 210037）

連云港港始建于1933年，地處江蘇省東北方向，是目前江蘇省最大海港，也是我國沿海12 大港區之一。同時它作為我國“一帶一路”的交匯點，擁有獨特的區位優勢，隨著長三角地帶的快速發展，目前連云港港口的物流體系也已經有一定的規模，據2022年《連云港統計年鑒》統計，2021年連云港港口貨物吞吐量已經達到了27710 萬噸，較去年增長10.1%；同時，連云港的經濟即地區GDP 也從十年前的1618.8 億元增長到現在的3727.9 億元，增長近兩倍，更相比于三十年前的68.92 億元，翻漲了近5 倍。港口貨物增長量和地區GDP 的同時增長，或許可以解釋為連云港港口貨物吞吐能力和地區經濟或許有某種互動效應。

目前國內外學者對于連云港港口的研究停留在連云港港港口競爭力上，定性上俞向軍（2009）利用SWOT 分析分提出完善基礎設施等建議[1]；王宇（2020）利用波特五力模型提出要在人才培養等方面提高連云港港口競爭力[2]；董瑤、王志峰（2022）通過SWOTPEST 研究方法為連云港港口未來的規劃發展提出合理建言[3]；定量上曲永崗（2004）提出利用灰色系統模型預測分析港口吞吐量和集裝箱吞吐量[4]；朱傳耿、劉波等人（2009）運用灰色關聯分析法發現連云港港與幾個板塊之間的關聯度差異具有明顯的地域差異[5]；吳心意（2020）通過進行灰色關聯度評價切實有效地提高連云港的港口物流競爭力[6]。

綜上所述發現，目前已有研究多集中于對連云港港口的競爭力上，或是僅僅比較連云港內部的港口或自身經濟情形，但連云港港口吞吐能力和其經濟水平具有交叉性，兩者可以通過定量研究表現出來，因此本文通過向量自回歸模型即VAR 模型定量分析連云港港口吞吐能力和城市經濟水平的互動效應，并據此提出相關建議。

1 向量自回歸即VAR 模型構建

1.1 變量的選取與說明

本文選取連云港港口貨物吞吐量作為衡量港口吞吐能力的指標，選取連云港地區GDP 衡量其城市經濟水平，GDP 是衡量一個地區經濟水平最具代表力的宏觀指標，能完整充分地現實一個地區的發展水平。

選取的數據來源于《連云港統計年鑒》，選取時間區間為1990-2021年，且將連云港港口貨物吞吐量記做X，將連云港地區GDP 記做Y，后取對數消除異方差影響，分別記為LNX、LNY。

1.2 單位根檢驗

為避免偽回歸以及保證數據具有意義，需要對兩個數據進行平穩性檢驗。本文采用ADF 檢驗對兩個數據進行單位根檢驗（運用Eview10）。

由表1可以表明：序列LNX 的ADF 值小于5%的水平值，甚至小于1%的水平值，P ＜0.05，拒絕“存在單位根”的原假設，不存在單位根，為平穩序列；序列LNY 以及其一階差分的ADF 值均大于5%的水平值，P ＞0.05，接受了“存在單位根”的原假設，兩者均為非平穩序列，原序列在二階差分后，P ＜0.05，為平穩序列。由此可以說明兩者都可變為平穩序列。

表1 單位根檢驗

1.3 VAR 模型的建立

本文采用港口貨物吞吐量和GDP 總量2 個變量組成的系統建立VAR 模型，采用LR、FPE、AIC、SC、HQ 準則確定模型滯后階數p，選擇滯后階數p=2。

下面對VAR 模型進行平穩性檢驗，VAR 模型的滯后階數為2，因此，有兩個內生變量的VAR 模型的特征多項式有2×2=4 個特征根，由圖1可知，每個特征根倒數的模均在單位圓內，因此，可以認為VAR 模型通過平穩性檢驗，即模型是穩定的。

圖1 單位圓與特征根檢驗

由此可以得出VAR 模型的估計結果為：

LNX=1.479439LNX(-1)-0.562690LNX(-2)+0.025399LNY(-1)+0.040737LNY(-2)+0.359219

LNY=0.077278LNX(-1)+0.047969LNX(-2)+1.341030LNY(-1)-0.465361LNY(-2)-0.226242

1.4 格蘭杰因果關系檢驗

基于上述建立的VAR 模型，進行格蘭杰因果檢驗，拉分析LNX 和LNY 之間的因果關系。由表2可知：在LNX 的方程中，LNX 作為被解釋變量對解釋變量LNY進行格蘭杰因果檢驗，LNY 的聯合統計值是1.069990，且p 值＞0.05，因此LNY 不構成對LNX 的格蘭杰因果關系；但在LNY 的方程中，LNX 的p 值為0.0056，遠遠大于0.05，在5%的水平上構成對LNY 的格蘭杰因果關系。說明連云港港口貨物吞吐量的滯后期能夠非常顯著地解釋連云港經濟GDP 的情況；相反，對連云港港口貨物吞吐量來說，城市GDP 的變動不是港口貨物吞吐量變化的原因。（見表2）

表2 格蘭杰因果檢驗結果

1.5 脈沖響應分析

由LNY 對LNX 的脈沖響應圖可知，當港口貨物吞吐量受外部條件的一個沖擊后，傳遞給連云港GDP 并給其帶來同向的正沖擊，且該沖擊具有顯著的促進作用與較長的持續效應，但在第七期以后上升趨勢逐漸變為平穩，從長期穩定在0.095 附近，說明港口貨物吞吐量受到外部條件沖擊后，對城市經濟水平影響較大，并且長期始終保持正向影響，這與格蘭杰因果檢驗結果相一致。

由LNX 對LNY 的脈沖響應圖可知，當連云港GDP受到外部條件的一個沖擊后，也同樣傳遞給連云港港口貨物吞吐量帶來同向的正沖擊，但該沖擊影響力不大，前四期沖擊力均小于0.01，相較于GDP 對港口貨物吞吐量的脈沖響應，沖擊力大打折扣。

同時，可以看到LNY 對LNX 的10 期累積脈沖響應是LNX 對LNY 同期累積脈沖響應的4.5 倍，這一方面表明連云港港口貨物吞吐量對GDP 增長的影響力較大，而GDP 對港口貨物吞吐量的貢獻率較小，這與格蘭杰因果關系檢驗相互呼應；另一方面表明港口貨物吞吐量對GDP 的增長影響具有相對穩定性，對GDP 沖擊所引起的脈沖響應則呈現了較大的波動性。

1.6 方差分解

通過方差分解可以了解每個變量的變動對VAR 模型系統變量變動的貢獻度。對港口貨物吞吐量和GDP進行方差分解，結果如表3所示。

表3 港口貨物吞吐量與GDP 之間的方差分解

從方差分解的結果來看，對于GDP 來說，短期內，GDP 的貢獻率主要來源于自己，港口貨物吞吐量對GDP 的貢獻由0 開始逐漸增大，直到后期接近甚至反超GDP 的貢獻度，說明港口貨物吞吐量對GDP 的作用越來越大，GDP也受港口貨物吞吐量的影響越來越好；對于港口貨物吞吐量來說，GDP 對港口貨物吞吐量在前期有較小程度的貢獻率，在第1 期就有15.68%的貢獻率，隨后逐漸上升，但上升程度不及港口貨物吞吐量本身的影響。這說明港口貨物吞吐量和GDP 在長久的發展過程中會互相關聯、互相融合，但港口貨物吞吐量對GDP 有較大的影響，而港口貨物吞吐量除了受GDP 影響之外，還存在著其他貢獻度更大的因素。

2 結論與建議

從前文的整體分析來看，連云港港口貨物吞吐能力和連云港城市經濟具有良好的互動效應，通過VAR 模型的實證研究，發現連云港港口貨物吞吐能力對城市經濟具有較大的促進作用，對于整個城市的GDP 水平貢獻較大，而城市經濟同樣也可以促進港口貨物吞吐能力，但作用力不夠顯著，對于吞吐能力的變化的貢獻較小。

針對以上分析，本文提出了以下幾點建議：

（1）提高港口的軟硬件實力以及數字化水平。從上述分析看出，經濟的增長對于港口吞吐能力的貢獻很小，因此連云港可以從提升自身軟硬件實力做起，加強供應鏈的完善與發展，以“智慧港口、智慧航運”為建設目標，提高港口的信息化水平，使用當前先進的互聯網技術，實現企業的信息化管理，實時監控港口每一環節的運作[7]；同時與江蘇省的其他港口：連云港港、鹽城港和南通港三個沿海港口建立戰略聯盟，學習借鑒其它各港口的管理模式[8]。

（2）抓住“雙碳”機遇，更新發展理念，推動港城發展一體化。要在發展港口吞吐能力的同時，促進城市經濟發展，需要承擔更高的社會責任，不應片面強調發展港口吞吐能力，而是要全面貫徹落實創新、協調、綠色、開放、共享五大發展理念，各方協同推進港城一體化融合發展，可以積極實行綠色標準淘汰制[9]，促進綠色經濟和綠色港口協調發展，創造一個綠色的“多元城市+智慧港口”的港城融合體。

（3）港城產業協同發展。由上述分析可以看出，連云港的經濟增長雖能提高港口吞吐能力，但不顯著，因此連云港的未來規劃需要更加具有目的性。在城市發展的規劃中應該充分考慮港口規劃，使得城市產業結構布局上以及城市道路規劃等與港口相接，真正實現港城協同發展，共同進步[10]。