航運中心與城市經濟互動關系分析
——上海與新加坡比較

解喬雅， 張 戎

（1. 同濟大學 城市交通研究院，上海 210804；2. 同濟大學 道路與交通工程教育部重點實驗室，上海 210804）

“十四五”時期是上海國際航運中心從“基本建成”邁向“全面建成”的新階段，對航運樞紐建設、服務能級提升、區域協同發展等提出了更高質量的要求。城市作為國際航運中心的載體，利用區位和資源優勢為港口提供了有力的腹地支撐。國際航運中心的建成對所在城市產業要素集聚、外向型經濟發展、產業結構升級起到關鍵作用。根據新華·波羅的海國際航運中心發展指數，近年來上海國際航運中心發展迅猛，已躋身全球前3 名。國際航運中心的繁榮發展對上海國際經濟中心的建設發揮著引領作用，兩大中心相互依存、相互促進。然而隨著城市和港口的不斷擴張，港城邊界越發模糊，兩大系統在資源、交通和經濟等方面的融合更加廣泛。因此，為全面建成上海國際航運中心，需要不斷協調港城關系以提升港口綜合競爭力，打造全球領先的樞紐門戶，提高城市能級和國際影響力。

縱觀全球典型的國際航運中心，新加坡與上海的經濟規模和港口吞吐量在同一量級。新加坡國際航運中心建立時間更早、發展更成熟，擁有完善的自由港體制，在集裝箱吞吐量和綜合服務能力方面均位于全球前列。新加坡港口不僅能為客戶提供造船、修船、供油等基本服務，又提供保險金融、船舶經紀、海事法律等高端服務，是世界公認的頂級航運中心。新加坡港是中轉型航運中心，主要服務全球國際貿易。上海港是腹地型航運中心，主要服務于本地和腹地的集裝箱貿易。然而，上海要全面建成國際航運中心，不能僅依靠所在城市的貨源支撐，還需爭奪中轉樞紐港的戰略地位。新加坡港與上海港海運區域相近，雙方對國際航運干線樞紐地位的競爭尤為激烈［1］。新加坡港口與城市的緊密聯系推動了城市經濟轉型，現代服務業和制造業的集聚效應得到充分發揮，促進了航運中心發展。因此，港口與城市經濟的協調發展對提高港口競爭力和城市影響力尤為重要。本文深入分析新加坡與上海的航運中心與城市經濟的關聯程度和互動關系，探究上海港城經濟協同發展的現存問題，并深入分析原因，提出港城一體化發展的合理建議。

1 文獻綜述

港城關系的研究主要包括空間關系和經濟關系兩個方面。港城空間關系研究起步較早，港城空間演化規律有較為全面的歸納，例如Anyport模型［2］和港口發展三階段模型［3］。而港口與城市之間更重要的是經濟聯系。城市經濟可以為港口發展提供有力的內源支持，港口也能成為城市經濟發展新的增長極。港城經濟關系研究方法分為靜態分析和動態分析。在靜態分析中，高濤等［4］采用偏相關分析法探究寧波市三大產業與港口的關系，認為第二產業和第三產業受港口影響較大。Wang 等［5］利用灰色關聯分析法研究深圳港口物流與城市經濟的關聯性。也有研究通過回歸模型探究港城關系。魯渤等［6］構建變截距面板數據模型，探究港口綜合競爭力與腹地經濟的協同發展。范厚明等［7］利用變系數模型研究港口的港城協同度與城市經濟的關系。Cong等［8］利用動態面板模型和因果檢驗考察港口吞吐量與城市經濟的關系。此外，相對集中指數［9］和耦合協調度［10］等也常用于港城經濟關系研究。

上述方法主要揭示港口與城市經濟的相關程度，無法反映系統內部的動態關系。因此，向量自回歸模型（VAR）被引入到港城關系研究。丁井國等［11］以寧波港集裝箱吞吐量和工業產值為變量構建VAR 模型。沈秦偉等［12］以港口吞吐量和GDP 為研究對象建立VAR模型。Wu［13］探究了對外貿易與港口吞吐量的互動關系。以上研究僅分析兩個變量之間的關系，為全面研究港城經濟關系，城市經濟指標不斷豐富。楊留星等［14］選取腹地GDP、就業人數分別與港口吞吐量建立VAR 模型。李電生等［15］分析唐山市三大產業與港口吞吐量之間的關系，研究產業結構調整對港口的影響。郭建科等［16］和Guo等［17］利用脈沖響應函數分析5個城市經濟指標對港口的驅動作用。然而鮮有研究進行比較分析，在橫向上缺乏不同港城關系的對比分析。

綜上，港城經濟關系的研究受到學者的廣泛關注。研究方法也不斷完善，利用靜態或動態分析研究港城協同程度和演化規律。但現有文獻仍存在以下局限性。首先，大多研究利用VAR模型探索港城經濟關系時，只考慮了單個經濟指標與港口吞吐量的互動關系。然而，不同城市經濟指標對港口的影響機理不盡相同，應選取多維度的城市經濟指標，全面總結港城經濟互動規律。此外，現有文獻多以單個港口城市為研究對象，只有少部分文獻比較分析國內多個港口城市。仍缺少多個研究對象的橫向比較，尤其是與不同類型、不同發展成熟度的國外港口城市對比。因此，本文將新加坡和上海作為研究對象，構建熵權-灰色關聯模型，測算航運中心與城市經濟的關聯度，識別影響港口吞吐量的主導因素。進一步構建VAR模型，分析城市經濟與航運中心的相互關系，為港城經濟協同發展提供參考。

2 航運中心與城市經濟的關聯度分析

2.1 熵權-灰色關聯法

灰色關聯分析常用于評估不完全系統中因素間的關聯程度。港口與城市經濟存在多方面因素影響，因素間的信息既不完全獨立也不完全重復，許多因素之間的關系是灰色的，因此灰色關聯分析模型適用于港口與城市經濟的關系研究。熵權法是一種根據各評價指標的信息量對影響因素賦予權系數的客觀賦權法。將熵權法和灰色關聯分析結合，能夠求得具有可比性的加權關聯度，具體計算步驟如下：

（1） 計算城市經濟指標與港口集裝箱吞吐量的灰色關聯系數：

式中：k=1，2，3…n；i=1，2，3…m；γ(y0，xi)表示城市經濟指標i與港口集裝箱吞吐量的灰色關聯系數；y0(k)表示經過初值化處理后的第k年港口集裝箱吞吐量；xi(k)表示經過初值化處理后的第k年城市經濟指標i；ρ為分辨系數，通常取值0.5。

（2） 計算各城市經濟指標權重

式（2）—（4）中：Yik為歸一化后的數據，若值為0，則用0.000 1 代替；Ei表示第i個經濟指標熵值；Wi表示權重。

（3） 計算各城市經濟指標與港口集裝箱吞吐量的加權關聯度：

式（5）—（6）中：Ri為加權關聯度；R為集裝箱吞吐量與城市經濟關聯系數，系數值越大表示港城關聯程度越強。

2.2 指標選取與數據來源

權衡數據可獲得性和可操作性，兼顧現實意義，確定城市經濟指標包括地區生產總值（x1）、第一產業增加值（x2）、第二產業增加值（x3）、第三產業增加值（x4）、進出口總額（x5）和外商直接投資額（x6）。相比于港口貨物吞吐量，集裝箱吞吐量（y0）更能體現航運中心現代物流水平和國際競爭力，故作為航運中心發展指標。本文采用2000—2019 年數據，上海市經濟數據和港口數據來源于上海市統計年鑒和中國港口年鑒，新加坡數據根據國際統計年鑒、世界銀行公開數據和新加坡統計局數據整理所得。

2.3 加權關聯度結果分析

根據式（1）—（6），計算上海和新加坡港口集裝箱吞吐量與城市經濟指標的灰色關聯度、熵權值和加權關聯度。表1 結果可以看出，新加坡集裝箱吞吐量與城市第一產業的灰色關聯系數大于第三產業，這違背臨港產業多為物流業和制造業的事實。而考慮熵權后，新加坡第一產業和第三產業的加權關聯度分別為0.106和0.155，可見熵權—灰色關聯模型更具現實意義和可比性。除第一產業外，各指標的加權關聯系數在0.113～0.166 之間浮動，關聯程度均保持在較強水平。在產業結構方面，第三產業與港口的關聯度大于第二產業和第一產業。航運中心能夠通過港口物流影響保險業、信息、金融等相關城市服務產業發展，增強城市的服務功能。進出口額與港口存在較高的關聯性，說明航運中心需要依托對外貿易帶動港口物流的發展。

表1 熵權-灰色關聯度計算結果Tab. 1 Calculation results of entropy weight-gray correlation

上海和新加坡港城關聯度分別為0.725 和0.810。新加坡第二產業與集裝箱吞吐量的加權關聯度遠高于上海市。這可能是因為新加坡工業是依托港口發展的，這些工業包括生產配套設備的制造業、以船舶設計和維修為主的高技術產業、石油化工附加品等具有競爭力和高附加值的臨港產業。這些臨港產業的發展促進了航運要素的聚集，為城市經濟發展提供動力，形成良性港城關系的格局。上海市第三產業與港口的關聯度高于新加坡。可能因為上海國際航運中心正處于成熟擴張期，上海市的貿易中心、信息中心和金融中心三大職能得到了強化，促進了港口與城市第三產業的協調發展。新加坡進出口額和外商投資額與港口的關聯度高于上海市，表明新加坡港口發展更倚賴外資的高投入，呈現外向型經濟特征。

3 航運中心與城市經濟動態關系分析

熵權-灰色關聯模型可以分析港口與城市經濟的關聯強度，但無法深入探討港城之間相互影響的動態關系。本文進一步利用VAR模型，探究平均加權關聯度較高的城市經濟指標與集裝箱吞吐量的動態關系，城市經濟指標包括進出口額（x5）、生產總值（x1）和產業結構（x3、x4）。

3.1 VAR模型設定及檢驗

VAR 模型常用于分析相互聯系的時間序列系統的動態關系，利用內生變量的滯后值函數構造模型，分析隨機擾動對系統的動態沖擊以及沖擊對其他變量造成的影響。VAR模型的表達式為

式中：yt是內生變量列向量；xt是外生變量向量；p是滯后階數；T是樣本個數；Φ和H表示待估計矩陣；εt是擾動列向量。

（1） 平穩性檢驗

為避免偽回歸問題，需要對數據進行平穩性檢驗。本文對各變量進行對數化處理來消除數據異方差和不穩定性。傳統VAR 模型要求每個變量都必須是平穩序列，但隨著協整理論的發展，只要非平穩序列變量之間存在協整關系也可以建立VAR模型。本文采用ADF（augmented Dickey-Fuller）法進行單位根檢驗。經檢驗得知，上海市各內生變量是平穩序列，新加坡內生變量的一階差分序列是平穩序列。

（2） 協整檢驗

以模型有效性為原則，結合赤池信息（Akaike information criterion）準則和施瓦茲（Schwarz criterion）準則，確定模型的較優滯后階數并進行Johansen 協整檢驗，模型滯后階數和協整關系見表2。變量之間存在一個及以上的協整關系，反映集裝箱吞吐量與經濟指標的線性組合存在長期同步性，滿足建立VAR模型的條件。

表2 模型設定及協整檢驗結果Tab. 2 Model setting and cointegration test results

（3） 脈沖響應和方差分解

由于VAR模型方程形式復雜，解釋參數估計值較為困難且研究意義不大［18］。故本文關注VAR 模型的脈沖響應和方差分解函數。脈沖響應是在擾動項上加上一個標準差大小的沖擊后，分析沖擊對變量的影響。方差分解是分析一個標準差大小的沖擊對內生變量變化的貢獻度，以此評價變量對另一個變量重要性。

3.2 集裝箱吞吐量與進出口額的動態關系

圖1為進出口額沖擊對集裝箱吞吐量的脈沖響應和方差分解圖。從脈沖響應圖可以看出，上海和新加坡進出口額對港口吞吐量的影響機理較為相似。給城市進出口額一個標準差的正向沖擊后，集裝箱吞吐量在初期時波動效果明顯，隨后拉動作用持續降低。上海收斂速度較慢但長期影響幾乎為0，新加坡下降速度較快但長期拉動效果更顯著。說明上海市進出口額對集裝箱吞吐量的帶動效果上在短期具有優勢，而新加坡能夠保持長期穩定的拉動力。方差分解結果顯示，在不考慮自身貢獻率的情況下，上海市進出口額對港口吞吐量的方差貢獻率最終穩定在為1.02 %，遠低于新加坡的36.14 %?？赡苁且驗樯虾８凼歉沟匦秃竭\中心，與國內貿易關系更加密切，對外貿易產業的規模化集群尚不成熟，因此對外貿易對港口的貢獻率較小。新加坡港作為自由港開放程度更高，能夠為港口發展提供開放的政策和較大的港口物流市場體量。

圖1 進出口額沖擊對集裝箱吞吐量變動的脈沖響應與方差分解圖Fig. 1 Impulse response and variance decomposition analysis of export and import volumes to throughput

圖2 表示集裝箱吞吐量沖擊對進出口額的脈沖響應和方差分解圖。脈沖響應結果顯示，當給集裝箱吞吐量一個單位的沖擊時，兩地區集裝箱吞吐量對城市進出口額的脈沖響應函數趨勢基本相同，均在初期拉動作用最大，第3期降到最低值后上升，14期后趨于穩定。在14期后，新加坡仍具有長期的正向拉動效果，說明集裝箱吞吐量對進出口額的持續拉動作用較強，港口發展能夠為城市外向型經濟提供持續的動力。

圖2 集裝箱吞吐量沖擊對進出口額變動的脈沖響應與方差分解圖Fig. 2 Impulse response and variance decomposition analysis of throughput to export and import volumes

對比方差分解圖，上海市和新加坡集裝箱吞吐量對進出口額的方差貢獻率分別為73.75 %和42.98 %。雖然上海和新加坡航運中心的服務主體不同，前者主要服務本地和腹地的國際貿易，后者主要服務國際中轉貿易，但是這兩個港口對城市外向型經濟的貢獻都比較高，說明不同類型的航運中心都能夠擴展外貿經濟發展空間，提高城市國際競爭力，成為城市經濟發展新的增長極。

3.3 集裝箱吞吐量與生產總值的動態關系

圖3 表示城市生產總值對集裝箱吞吐量的脈沖響應和方差分解圖。

圖3 生產總值對集裝箱吞吐量變動的脈沖響應與方差分解圖Fig. 3 Impulse response and variance decomposition analysis of GDP to container throughput

從沖擊效果可以看出，兩地區生產總值對集裝箱吞吐量的影響機理不同。當給生產總值一個單位的沖擊后，新加坡集裝箱吞吐量在第1 期拉動效果明顯，10 期之后逐漸收斂。而上海脈沖響應圖呈現出一種復雜而劇烈的波動形式，波動幅度大、持續時間長且變動不規律，表明城市生產總值對集裝箱吞吐量促進作用不太穩定。觀察方差分解圖，兩地區生產總值對集裝箱吞吐量的方差貢獻率都是從0逐期增加后趨于穩定，表明城市經濟總量對航運中心的影響存在滯后性，多期后才會達到最佳效果。上海市和新加坡的經濟總量對港口吞吐量的方差貢獻率分別為40.76 %和25.10 %。上海市生產總值對港口影響力比較強。這是因為上海港主要服務于腹地貿易，提升城市經濟水平可以提高城市首位度，從而吸引更多的貨物流通，為航運中心發展提供有利的腹地支撐。

圖4表示集裝箱吞吐量對生產總值的脈沖響應與方差分解圖。對比脈沖響應，新加坡集裝箱吞吐量對城市生產總值的拉動效果在初期較為顯著，前3期下降幅度較大，在13 期之后效果趨于0。而上海集裝箱吞吐量對生產總值的帶動效果微弱，上海航運中心的發展對城市經濟的拉動作用不太顯著。

圖4 集裝箱吞吐量對生產總值變動的脈沖響應與方差分解圖Fig. 4 Impulse response and variance decomposition analysis of container throughput to GDP

這一現象可能由于兩種原因：第一，上海國際航運中心集裝箱增值服務體系不夠完善，集裝箱沒有消費高額的附加費用就離港，對所在城市經濟貢獻度較低。第二，港口產業與城市產業互動性有待提高，集裝箱貨物未能憑借自身優勢以延長服務輻射范圍，沒有促進產業鏈的投資和消費。方差分解結果與脈沖響應結果一致，上海市集裝箱吞吐量對生產總值的方差貢獻率是10.62 %，新加坡為50.20 %。

3.4 上海集裝箱吞吐量與產業結構的動態關系

圖5 a 表示上海市第二產業、第三產業對港口集裝箱吞吐量的脈沖響應趨勢，第二產業對吞吐量的拉動作用初期效果明顯，但收斂速度較快，10期后效果降為0。相比之下，雖然第三產業在初期對港口拉動作用較小，但收斂速度慢并且沖擊效果具有持續性，能夠保持穩定持續的正向帶動效果。在4 期之后，上海第三產業對港口集裝箱吞吐量的帶動力大于第二產業，說明第三產業對航運中心發展具有較大的潛在拉動力。觀察圖5b，上海第二產業對集裝箱吞吐量的方差貢獻率從初期逐漸降低，而第三產業呈逐期增加趨勢，二者均在11期后保持穩定。但第二產業的方差貢獻率始終高于第三產業，說明現階段城市工業對航運中心發展起到了更大的經濟支撐作用，而服務業對港口的貢獻較低。

圖5 上海市第二產業和第三產業對集裝箱吞吐量的脈沖響應和方差分解圖Fig. 5 Impulse response and variance decomposition analysis of industry structure to container throughput

圖6a為集裝箱吞吐量對第二產業和第三產業的脈沖響應函數。

圖6 集裝箱吞吐量對上海市第二產業和第三產業的脈沖響應和方差分解圖Fig. 6 Impulse response and variance decomposition analysis of container throughput to industry structure

圖6a中，在沖擊初期，集裝箱吞吐量對第二產業的拉動作用大于第三產業，但6 期后港口對第三產業的帶動能力更強。從長期看，航運中心的發展對城市第三產業的促進效果更明顯。

圖6b為上海港對兩大產業影響的方差分解圖，集裝箱吞吐量對第三產業的方差貢獻率略高于第二產業，說明上海航運中心對第三產業的影響力更強，城市現代服務業的發展可以將航運中心作為新的突破口。

4 結論及建議

本文分析了上海和新加坡港口集裝箱吞吐量與城市經濟的關聯度和相互動態關系。通過構建熵權-灰色關聯模型計算港口與城市經濟的關聯度，進一步利用VAR模型的脈沖響應和方差分解，探究城市經濟與港口的動態關系。得出如下結論：

（1） 新加坡港口與對外貿易之間關聯性和長期的雙向帶動作用較為明顯。上海港對城市外向型經濟的貢獻遠高于外向型經濟對港口的貢獻。一方面，說明上海港城經濟協同還未達到完全成熟階段，上海市在國際貿易中的引領輻射作用有待提升。另一方面，也可能是我國經濟轉型導致外貿增長放緩，從而降低了對外貿易與港口間的促進作用。然而城市外向型經濟與港口之間的影響程度較高，也會導致港口對國際貿易摩擦更加敏感，在發展中更易受到國際市場環境的影響。

（2） 上海市生產總值對航運中心貢獻率明顯高于航運中心對城市生產總值的貢獻率，說明上海港對城市經濟的溢出效應有待提升。上海本地經濟和腹地經濟對港口對驅動力較強。相比之下，新加坡航運中心對城市生產總值的帶動作用更為顯著，港口對城市經濟的輻射作用引導新加坡港城關系走向更深層次的互動。

（3） 上海市第三產業與航運中心的關聯性強于第二產業，并且第三產業與航運中心之間存在長期的、潛在的拉動力。雖然第二產業與航運中心的相互影響在即時效果上突出，但考慮長遠效益，第三產業擴張政策對航運中心發展的促進效果更具優勢。反過來，航運中心也能加快城市第三產業發展，航運服務業可以為城市現代化服務業發展注入新動力。但是現階段上海市第三產業對航運中心發展的貢獻率仍低于第二產業，為提高港城協同度，應更注重城市服務業與航運中心融合發展。

綜上所述，為促進上海港城關系在更深層次上的融合，應將港口和城市作為一個發展整體，利用國際航運中心全面建成的背景開創港城經濟互動發展新局面。本文提出以下發展建議：（1）提高港口對國際貿易的反應能力，加強上海國際貿易中心與國際航運中心的聯動與協同發展。優化港口貨種結構，增加高附加值貨物吞吐量。增強港口樞紐功能，提升港口樞紐服務能級。（2）促進“港產城”融合發展。加強“從港口產業到城市產業”的正向傳導，發揮港口對城市產業的集聚作用，推動國際航運中心成為城市經濟發展新的增長極。（3）優化臨港產業結構，以先進制造業為“基石”，高端航運服務業為“跳板”，拓展港口服務范圍，完善港口增值服務，引導高附加值航運要素集聚，提高國際航運中心軟實力。

作者貢獻聲明：

解喬雅：提出研究選題，模型構建，論文撰寫。

張 戎：梳理研究思路，論文審閱與修訂。