基于ARDL－ECM的福建港口與經濟動態關系實證分析

曹 瑋， 于清波

(1.福建師范大學福清分校，福建 福清 350300;2.福建省港航管理局綜合規劃處，福建 福州 350002)

一、引言

近年來，隨著海峽西岸經濟區建設的快速推進和“大港口、大通道、大物流”交通發展戰略的實施，福建省的港口進入了歷史上發展最快最好的時期。“十一五”期間，全省港口基礎建設取得較大突破，港口生產快速增長，港口貨物吞吐量從2005年的1.98億噸增長至2011年的3.7億噸，年平均增長14.5%;集裝箱吞吐量增長至2011年的970.05萬標箱，年平均增長10.6%。港口在國民經濟發展中的地位凸顯，與近年來港口的大發展和區域經濟的迅速發展是分不開的，因此探討兩者之間的關系顯得尤為重要。

一直以來，港口與區域經濟之間的互動關系被研究者們所重視。德國學者高茲針對港口和腹地的關系，建立了海港區位理論:腹地經濟規模和結構的演變決定著港口的發展[1]。國內學者也做了一些定量研究，主要有:基于灰色關聯的方法，如匡海波通過關聯度模型研究了港口經濟與城市經濟的關系[2];基于回歸分析的方法，如丁井國、鐘昌標以寧波港為例，用格蘭杰因果分析和基于VAR的脈沖響應研究與腹地經濟增長的關系[3];李晶、呂靖運用變參數狀態空間模型對東北經濟對大連港集裝箱吞吐量的影響進行了實證分析[4]。

目前針對福建港口與經濟互動研究的文獻較少，本文首次引入自回歸分布滯后—誤差修正模型(ARDLECM)，對福建港口和經濟發展的長短期關系進行實證研究。

二、港城經濟關聯性描述

港口作為區域經濟重要的物流中心，與區域經濟的互動發展關系在“城以港興，港為城用”中得到鮮明體現。本文就兩者的關系歸納如下:

(一)區域經濟對港口發展的推動

區域經濟催生了港口發展的需求，區域經濟帶來的產出增長必然要求相應的物流支撐。無論是內陸的經濟貿易還是進出口，在很大程度上都依賴于港口物流。區域經濟的發展提供了港口發展的空間保證，區域基礎設施的完善促進了港口綜合物流的發展，并為港口內陸運輸通道的連接提供了空間保證。同時，區域的信息服務、金融、交通運輸業的發展也是港口發展的必要保證。

(二)港口發展對區域經濟發展的促進

首先，港口發展對區域經濟發展的乘數效應。所謂乘數，最初是指自發支出的增長會帶來產出的成倍增長。港口物流本身屬于國民經濟的一部分，無論其涉及的貨物運輸或者港口投資都貢獻了產出，促進了就業。再則上述港口的運營過程中又促進了上下游產業的發展。據測算，一只標準集裝箱的港口企業直接受益部分約為800—1200元，由此帶來的拖輪、引航、口岸以及港口配套服務，包括修箱、堆存、船舶代理、航運、金融結算、拖車運輸等的經濟受益是港口直接受益的6倍[5]。

其次，港口的發展促進產業集聚和產業結構的優化。港口發展過程中，臨港的物流低成本性吸引了各種資源的集中，促使各種前后相關聯的產業相對集中，形成產業集群。臨港工業的發展帶來區域產業結構的進一步優化調整，譬如以化工、鋼鐵、電子、機械為基礎的臨港產業群和工業帶推動著區域經濟向高層次發展。

最后，港口發展促進外向型經濟的發展。港口的發展在推動內陸的外向型經濟方面歷來有很大作用，典型的是鹿特丹港，如今已經成為歐洲水果、蔬菜等食品的主要輸出港。港口資源的優勢便于開辟對外經貿的通道，促進外向型經濟的發展。

由上，港城已經成為不可分割的利益共同體，“港城相長，衰榮共濟”是港口城市發展演變的普遍規律。

三、實證分析

(一)變量的選取和數據來源

本文采用福建省GDP來衡量福建省的經濟發展水平，GDP即一定時期內某地區的全部最終產品和勞務的價值，公認為衡量地區經濟狀況的最佳指標。采用港口吞吐量來表示福建港口發展水平，港口吞吐量是反映港口生產經營成果的數量指標，能全面體現港口的規模和能力。

為了去除價格因素，本文首先用消費者價格指數(CPI)代替GDP平減指數對福建省GDP進行調整。為了盡可能去除數據的波動性以及減少異方差的可能性，本文對變量進行了對數處理。用LNGDP表示對數化后的福建GDP，用LNTUNTO表示對數化后的福建港口吞吐量。

本文選取1985—2011年作為研究的樣本區間，所有數據均來源于《福建省統計年鑒2012》，所有的數據處理采用eviews 6.0 以及 microfit 4.1。

圖1 國內生產總值和港口吞吐量對數序列圖

從國內生產總值和港口吞吐量的對數序列趨勢圖可以看到兩者的增長趨勢比較相似，兩者之間可能存在某種協整關系，需要進一步分析。

(二)變量的平穩性檢驗

經典的最小二乘回歸(OLS)建立在數據平穩的基礎之上。如果數據非平穩，則破壞了大樣本估計的前提，且可能造成偽回歸。因此，必須首先研究數據的平穩性。ADF單位根檢驗被廣泛運用于數據的平穩性檢驗，但是其小樣本的檢驗功效偏低。另外，其對于含有時間趨勢的退勢平穩序列檢驗是失效的[6]。因此，本文采用ERS、PP檢驗方法作為ADF的檢驗補充，綜合三種檢驗的結果作為結論。檢驗模型的滯后長度選擇由SIC準則確定，平穩性檢驗結果如下(為避免表格過于繁雜，只列出5%的臨界值):ADF檢驗表明在5%的顯著性程度下，LNGDP是平穩序列，ERS和PP檢驗認為LNGDP是一階單整序列，ADF檢驗、ERS檢驗和PP檢驗均認為LNTUNTO是一階單整序列。綜合三種檢驗的結論，本文認為LNGDP和LNTUNTO均為一階單整序列，即I(1)序列。

表1 LNGDP、LNTUNTO單位根檢驗結果

(三)ARDL邊界協整

上文已經得到LNGDP和LNTUNTO均為一階單整序列，為得到兩個變量之間是否存在一個長期相互影響的關系，本文擬采用ARDL邊界協整的方法。

自回歸分布滯后(Autoregressive Distributed Lag Approach，ARDL)協整方法和邊界檢驗(Bounds Testing)是由Pesaran 和 Shin[7－8]等提出，與 EG 和 Johansen 協整檢驗相比，ARDL有著更好的小樣本的穩健性;對I(0)和I(1)混合的序列可以適用;對樣本容量的變化不敏感;當解釋變量為內生時，模型的估計也不會受到影響。

按照ARDL邊界協整的步驟，針對本研究內容，建立非限制性的誤差修正模型(UECM)。

其中 δ1、δ2，表示長期效應，而 αi、βj表示 ARDL 模型的短期動態效應，μ1t、μ2t為白噪聲過程，n表示最大滯后階數，c1、c2代表常數項。若有需要，可在等式左邊加入時間趨勢項。

蒙特卡洛模擬實驗顯示，參數化過度比參數化不足導致的估計偏差要小。按照Harris和Sollis，應對以上兩式選取充分的滯后階數。

存在長期動態關系的原假設和備擇假設如下:

H1:δ1、δ2有一個不為 0

檢驗δ1、δ2聯合顯著的統計量是F統計量，F統計量服從一個非規則的漸近分布。Pesaran等模擬出了基于不同解釋變量個數的上下限的臨界值[9]。臨界值的上限是根據I(1)序列計算出來的，下限是根據I(0)序列計算出來的。得到的F統計量，若大于臨界值的上限，則拒絕原假設，認為存在長期關系;若小于臨界值的下限，則接受原假設，即不存在長期關系;若落在臨界值上下限之間，則無法判斷。

考慮到樣本個數的有限性，利用SBC準則，在兼顧自由度的影響下，本文選取合適的滯后階數5階。因為LNGDP和LNTUNTO的序列均有平穩上升的趨勢，為了保證結果的準確性，在進行方程估計時，考慮加入時間趨勢項，并根據時間趨勢項的顯著性程度來綜合判斷結果。表2是運用軟件microfit 4.1估計的結果。

表2 ARDL長期協整判斷結果(解釋變量的個數k=1)

在港口吞吐量對GDP影響的關系中，不含時間趨勢項的模型在1%顯著性水平下拒絕了不存在協整關系的假設。含時間趨勢項的模型由于時間趨勢不顯著，本文采納不含時間趨勢項的結果，即港口的吞吐量對GDP有長期影響。

在GDP對吞吐量影響的長期關系中，不含時間趨勢項的模型接受不存在協整關系的假設。但是，含時間趨勢項的模型在5%顯著性水平下拒絕不存在協整關系的假設，且時間趨勢是顯著的，因此采納含有時間趨勢項模型的結果，也就是5%顯著性水平下接受GDP對吞吐量有長期影響的關系。

從以上結論來看，港口吞吐量對GDP存在長期的相互影響關系。

(四)ARDL－ECM模型的建立

確定了變量之間存在長期穩定關系后，本文分別對兩個方向的長期關系建立誤差修正模型，以尋求兩者之間的短期影響關系。

以GDP作為被解釋變量，對ARDL模型的最優滯后期數分別采用SBC準則進行判定，均選擇ARDL(2，4)。表3是以LNGDP作為被解釋變量，通過ARDL模型得到長期和短期的影響系數。

表3 ARDL－ECM模型估計結果1(被解釋變量為LNGDP)

從表3可知，長期來看，港口吞吐量對GDP有正向影響，而且影響顯著。吞吐量每增長1%，GDP增長0.72%，說明福建省的港口發展對經濟有很大的促進作用;從短期來看，港口吞吐量的的變化對GDP有一個顯著的正向影響，吞吐量每增長1%，GDP增長0.02%，說明短期影響要弱于長期影響。而誤差修正項在1%顯著性水平下顯著，證明了長期關系的存在，其符號為負，說明短期波動造成的對長期均衡的偏離會在下一期得到16%的調整，有一個很好的誤差修正機制。

從福建港口的發展實踐來看，近年來全省的港口基礎設施漸趨完善，涌現了越來越多的港口物流企業。隨著物流園區和陸地港的建設，沿海港口物流服務功能不斷增強，港口功能進一步升級。沿海港口發展引進和培育協作配套的上下游關聯企業，充分組合延伸產業鏈，逐步形成了依托港口而崛起的新型產業聚集區。例如，位于湄洲灣南岸的泉港區原來是泉州經濟發展最落后的地區，近年來以港口為依托，石化產業迅速發展，吸引了大批上下游企業集聚，初步形成了以石油加工為龍頭、以聚丙烯等中游石化產品項目為延伸、以塑料等下游項目為配套的石化塊狀經濟。眾多發展經驗表明，港口的發展已經成為經濟發展的重要推手。

以LNTUNTO作為被解釋變量，以 SBC準則選擇ARDL(1，0)。表4是以LNTUNTO作為被解釋變量通過ARDL模型得到長期和短期的影響系數。

表4 ARDL－ECM模型估計結果2(被解釋變量為LNTUNTO)

從表4可知，長期來看，GDP對港口吞吐量有正向影響，而且影響顯著。GDP每增長1%，吞吐量增長1.40%，說明作為福建港口直接腹地的福建省經濟的發展會帶動GDP的發展;從短期關系來看，港口吞吐量的波動對GDP也有顯著影響，吞吐量每增長1%，GDP增長0.29%，短期的影響系數小于長期的影響系數。而誤差修正項在10%的顯著性水平下顯著，證明了長期關系的存在，其符號為負，說明短期波動造成的對于長期均衡的偏離在下一期會以21%的力度得到相應的調整。

從福建的發展經驗來看，隨著近年經濟總量的擴張和產業結構的優化升級，大宗原材料的進口和產成品的外運需求總量急劇膨脹，如2011年煤炭和金屬礦石吞吐量快速增長，為全省沿海港口貨物吞吐量的平穩增長奠定了基礎。

(五)模型的穩定性檢驗

在之前建立的模型中，估計的參數可能隨著時間的變化而變化，為了保證結果的穩健性，本文采取基于遞歸殘差平方累計的CUSUM和CUSUMSQ穩定性檢驗方法來檢驗模型參數的穩定性。此方法有以下優點:不需要用先驗信息確定參數突變點的可能位置，可以更直觀地呈現結果，可以克服樣本量的約束[10]。下面就以上兩個模型進行CUSUM和CUSUMSQ檢驗。

可見，殘差以及殘差平方和都沒有偏離5%的邊界范圍，因此估計的模型穩定可靠。

四、結論和對策

上文采用了1985—2011年福建經濟和港口的數據為樣本，利用ARDL－ECM模型進行了實證分析，研究結果表明:從較長的周期看，福建的港口發展和經濟具有相互促進的關系;在短期看來，兩者的互動關系亦成立。

對于福建這個港口資源豐富的省份，其港口的發展與經濟的發展已經融為一體，不可分割。福建的港口發展離不開經濟的支撐;而港口基礎設施的完善、規模的擴大、質量的提高帶動了臨港工業的發展，促進帶動了上下游產業的聚集。在未來的發展中，要立足兩者的互動關系，促進兩者良性發展。

鑒于全省港口和經濟的發展現狀，提出如下建議:第一，加快港口基礎設施建設，切實把港口發展優勢轉化為區域發展優勢。對全省沿海港口布局作總體規劃，提升港口基礎設施條件，進一步推進碼頭、航道項目的建設;加快港口集疏運系統建設，實現沿海港口與省內運輸的無縫對接;進一步鞏固和深化港口管理體制改革，充分發揮港口引領和帶動產業發展的作用，通過港口開發帶動臨港產業發展，提升城市經濟實力。第二，進一步推進福建海洋經濟的發展。近日，福建已經被確定為第四個海洋經濟大省，這將成為全省經濟發展的極好契機。未來幾年做好推進海洋產業轉型升級，加快培育和發展海洋戰略新興產業，這些必將推動港口的發展，要求完善港口的各項功能，以滿足海洋經濟發展對港口全方位的物流需求。

[1]楊吾揚，梁進社.高等經濟地理學[M].北京:北京大學出版社，1997:85－92.

[2]匡海波.基于關聯度模型的港口經濟與城市經濟關系研究[J].中國軟科學，2007(8):10－115.

[3]丁井國，鐘昌標.港口與腹地經濟關系研究——以寧波港為例[J].經濟地理，2010(7):1133－1137.

[4]李晶，呂靖.腹地經濟發展對港口吞吐量影響的動態研究[J].水運工程，2007(11):49－51.

[5]陳玉.福建港口群對海西經濟發展的效應分析[J].福建論壇:人文社會科學版，2010(Supp.):8－9.

[6]張曉峒，白仲林.退勢單位根檢驗小樣本性質比較[J].數量經濟技術經濟研究，2005(5):40 －49.

[7]DeCremer D，Stouten J.When does giving voice or not matter?Procedural fairness effects as a function of closeness of reference ponits[J].Current Psychology，2005，24:203 －213.

[8]Hirt E R，Levine G M，McDonald H E，et al.The role of mood in quantitative aspects of perfrmance:single or multiple mechanisms?[J].Journal of Experimental Social Psychology，1997，33:602 －629.

[9]Pesaran M H，Shin Y，Smith R J.Bounds testing approaches to the analysis of level realationships[J].Journal of Economics，2001，16:286 －326.

[10]黃祖輝，陳林興.浙江農村居民消費支出系統函數的穩定性檢驗[J].浙江大學學報:人文社會科學版，2009(11):20－30.