上海港與腹地經(jīng)濟互動發(fā)展的實證研究

李 娜，溫艷萍

（上海海洋大學 經(jīng)濟管理學院，上海 201306）

引 言

進入21世紀以來，港口作為交通運輸?shù)闹匾獦屑~，戰(zhàn)略地位日益突出，在經(jīng)濟發(fā)展中起到至關重要的作用。港口的發(fā)展為腹地經(jīng)濟的發(fā)展創(chuàng)造了條件，腹地交通運輸網(wǎng)絡系統(tǒng)的完善、科學技術發(fā)展水平的提高也為港口發(fā)展提供了交通、資金和技術支持。上海港是全球集裝箱吞吐量和貨物吞吐量最大的港口，是我國最大的貨物集散地和聚集地；上海港所處長江三角洲地區(qū)，是我國經(jīng)濟最發(fā)達的地區(qū)，在全國的經(jīng)濟和社會發(fā)展中占有重要的地位。在全國各自貿(mào)區(qū)逐漸興起的背景下，研究上海港與腹地經(jīng)濟可能存在的良性互動關系，具有積極的現(xiàn)實意義，也可為其他港口的經(jīng)濟互動發(fā)展提供借鑒和思考。

1 上海港概況

上海港依江臨海，以上海市為依托、長江流域為后盾，位于我國經(jīng)濟最發(fā)達的長江三角洲地區(qū)，地處長江東西運輸通道與海上南北運輸通道的交匯點，是我國沿海的主要樞紐港。目前上海港與全球214個國家和地區(qū)的500多個港口建立了貨物貿(mào)易往來，在我國對外貿(mào)易參與國際經(jīng)濟大循環(huán)中起到了關鍵的作用[1]。多年來上海港吞吐量總體呈持續(xù)增長的趨勢（圖1），2010年，上海港貨物吞吐量達到56 320萬噸，其中集裝箱吞吐量為2 906.9萬TUE，成為世界集裝箱第一大港。截至2015年底，上海港貨物吞吐量達到64 906萬噸，其中集裝箱吞吐量為3 653.7萬TEU，連續(xù)6年保持世界第一。

圖1 1997—2015年上海港吞吐量Fig.1 The throughput of Shanghai port in 1997-2015

2 上海港經(jīng)濟腹地的確定和指標選取

2.1 上海港腹地確定

港口腹地是指港口貨物吞吐和旅客集散所涉及的地區(qū)范圍，也是港口經(jīng)濟發(fā)展所能帶動和輻射周邊經(jīng)濟的地區(qū)范圍。擁有良好的經(jīng)濟腹地是港口發(fā)展的基礎和前提。上海港由于優(yōu)越的地理優(yōu)勢和經(jīng)濟實力，擁有最廣闊的直接經(jīng)濟腹地。本文根據(jù)上海港官方網(wǎng)站，參考前人的研究成果[2，3]，上海港的直接經(jīng)濟腹地為包括上海市、江蘇省和浙江省等長三角地區(qū)，上海市是港口的核心腹地，而江蘇省和浙江省是上海港的主要貨物來源地，也是共同腹地。上海港長三角地區(qū)具有地理優(yōu)勢，地處長江入海口，工業(yè)基礎雄厚，商品經(jīng)濟發(fā)達，水陸交通方便，是經(jīng)濟綜合能力最強的地區(qū)。從經(jīng)濟總量看，上海港腹地GDP呈持續(xù)高速增長趨勢，從1997年的14 813億元增加到2015年的138 126.32億元；從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)看，腹地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，已經(jīng)由以第二產(chǎn)業(yè)為主實現(xiàn)了向第三產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)變，2015年第二產(chǎn)業(yè)增加值為59 747.12億元，而第三產(chǎn)業(yè)增加值已達到72 450.42億元。

圖2 1997-2015年上海港經(jīng)濟腹地GDP及第二、三產(chǎn)業(yè)增加值Fig.2 The GDP and added value of secondary and tertiary industries in the hinterland of the Shanghai port

2.2 指標選取

本文在指標選取的過程中，考慮到上海港的國際港口定位以及自貿(mào)區(qū)背景，借鑒了前人的研究成果，選取港口貨物吞吐量、腹地生產(chǎn)總值和腹地進出口總額等指標[4，5]，其中貨物吞吐量反映港口生產(chǎn)經(jīng)營狀況，衡量上海港經(jīng)濟發(fā)展水平的指標；地區(qū)生產(chǎn)總值反映地區(qū)經(jīng)濟總量的增長狀況，衡量地區(qū)經(jīng)濟綜合發(fā)展水平指標；進出口總額代表經(jīng)濟腹地對外貿(mào)易的發(fā)展水平，由于上海港是國際樞紐港，為長三角地區(qū)提供了大量的貨物進出口，不僅對上海市進出口總額有影響，還對江蘇省和浙江省的進出口總額有較大的影響。

本文選取1997—2015年間的時間序列數(shù)據(jù)，相關數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》《上海市統(tǒng)計年鑒》《江蘇省統(tǒng)計年鑒》《浙江省統(tǒng)計年鑒》等。文中GIP代表上海港年貨物吞吐量值，GDP代表上海港經(jīng)濟腹地地區(qū)年生產(chǎn)總值，TMX代表上海港經(jīng)濟腹地年進出口總額。

3 上海港與腹地經(jīng)濟關系實證研究

3.1 模型選取

傳統(tǒng)的計量經(jīng)濟方法是以傳統(tǒng)的經(jīng)濟理論為基礎來描述變量之間的關系，但是經(jīng)濟理論不足以對變量之間的動態(tài)的影響進行嚴密的描述，而VAR模型主要是用于預測相互聯(lián)系的時間序列系統(tǒng)及分析隨機擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)沖擊，從而解釋各種經(jīng)濟沖擊對經(jīng)濟變量形成的影響。VAR模型把所有的變量作為內(nèi)生變量，減少來由于主觀判斷而增加聯(lián)立方程中的不確定性，有利于處理多個經(jīng)濟指標之間的關系分析。本文主要運用VAR模型來分析上海港與腹地經(jīng)濟之間的互動發(fā)展關系[6]。

本文的計量檢驗過程是用Eviews6.0進行處理的，在檢驗的過程中為消除時間序列的共線性和自相關性，對所有原始數(shù)據(jù)進行對數(shù)處理。在單方根檢驗中，LNGIP、LNGDP、LNTMX是一階平穩(wěn)的，可以進行協(xié)整檢驗。

3.2 VAR分析

向量自回歸是一種計量經(jīng)濟模型，它是基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計性質(zhì)建立的模型，VAR模型把每一個內(nèi)生變量作為所有變量滯后值的函數(shù)來構(gòu)造的模型，將但變量模型推廣到多元時間序列變量組成的模型。VAR模型是基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計性質(zhì)建立的模型，它是對相關的經(jīng)濟指標進行分析和預測的模型。建立VAR模型，首先通過AIC信息準則和SC準則來確定合適的滯后階數(shù)，當滯后階數(shù)為2時，AIC和SC同時達到最小。在運用AR根驗證中，VAR模型的所有根模都位于單位圓內(nèi)，所以VAR模型是平穩(wěn)的。

3.2.1 協(xié)整檢驗

由于DLNGIP、DLNGDP、DLNTMX時間序列數(shù)據(jù)是一階單整，為了驗證它們之間是否存在長期穩(wěn)定的關系，需要對它們進行協(xié)整檢驗，本文采用Johansen檢驗來進行驗證（表 1）。

表1 Johansen檢驗結(jié)果Tab.1 The Johansen test

可以看出，在對 DLNGIP和 DLNGDP、DLNTMX進行協(xié)整檢驗時，原假設None*表示沒有協(xié)整關系，跡檢驗統(tǒng)計量為58.294 47，大于5%顯著水平下的臨界值35.192 75，而且p值為0.00，拒絕原假設，說明至少存在一個協(xié)整關系。At most 1*表示最多存在一個協(xié)整關系，跡檢驗統(tǒng)計量為21.136月68，大于5%顯著水平下臨界值20.261 84，拒絕原假設，說明至少存在兩個協(xié)整關系。At most 2表示最多存在兩個協(xié)整關系，跡檢驗統(tǒng)計量8.413 6小于臨界值9.164 5，因此在5%的顯著水平下接受原假設，說明存在兩個協(xié)整關系。根據(jù)協(xié)整檢驗，DLNGIP和DLNGDP、DLTMX之間存在兩個協(xié)整關系，說明它們之間存在長期穩(wěn)定關系。

3.2.2 脈沖響應函數(shù)分析

由于協(xié)整檢驗只能驗證DLNGIP和DLNGDP、DLTMX之間是否存在長期穩(wěn)定的關系，接下來需要進一步驗證DLNGIP和 DLNGDP、DLTMX變量之間的影響關系。本文采用脈沖響應函數(shù)來描述一個變量的沖擊給其他變量帶來的影響。

圖3表示腹地經(jīng)濟對上海港拉動作用的脈沖響應圖中，橫軸表示滯后期間數(shù)，縱軸表示腹地經(jīng)濟GDP及TMX沖擊引起港口GIP的波動值。圖3（a） 表示上海港腹地GDP對上海港GIP的脈沖響應函數(shù)，可以看出給上海港腹地GDP一個正的沖擊，GIP在第一期小幅度下降，在第二期開始上升，到第4期達到峰值隨后逐步下降，第8期后影響基本消失。這表明腹地GDP對上海港GIP在初期有一定的拉動作用，隨后這種拉動作用會逐漸減弱，基本持續(xù)8期。圖3（b） 表示腹地TMX對上海港GIP的脈沖響應函數(shù)，可以看出，腹地TMX對上海港GIP的拉動從初期0值之后開始穩(wěn)定上升，到第4期達到最高值，然后逐漸下降并產(chǎn)生負的影響，第14期后影響小幅增加然后基本消失。這表明腹地TMX對上海港GIP拉動作用在初期波動較大，隨著期數(shù)增加這種作用會逐漸消失。

圖3 腹地經(jīng)濟對上海港拉動作用的脈沖響應圖Fig.3 Impulse response analysis graph

圖4 上海港對腹地經(jīng)濟帶動作用的脈沖響應圖Fig.4 Impulse response analysis graph

圖4（a） 表示上海港GIP對腹地GDP帶動作用的脈沖響應圖，縱軸表示港口沖擊引起腹地GDP的波動值，（b） 表示上海港GIP對腹地TMX帶動作用的脈沖響應圖，縱軸表示港口GIP沖擊引起腹地TMX波動值。可以看出，給上海港TMX一個正的沖擊，對腹地GDP和TMX的影響在初期開始上升，第2期后會小幅度下降，到第10期單位GIP能引起GDP和TMX的波動值為10、4。這表明上海港GIP對其腹地經(jīng)濟GDP及TMX的帶動作用在初期會明顯增加，隨后這種帶動作用會逐漸減弱。

3.2.3 方差分解分析

脈沖響應函數(shù)描述的是一個內(nèi)生變量的沖擊對其他內(nèi)生變量的沖擊，而方差分解將脈沖響應函數(shù)的結(jié)果進一步量化，定量把握變量之間的影響關系，它是以時間的變化，來觀察貢獻度的大小。本文用方差分解來分析上海港與腹地經(jīng)濟的互動影響程度。

上海港腹地GDP及TMX對上海港GIP拉動作用的方差分解圖見表2。可以看出，港口腹地GDP及TMX對港口GIP的貢獻率低于5%，說明上海港腹地經(jīng)濟對上海港的發(fā)展有微弱的拉動作用。

表2 腹地經(jīng)濟對上海港拉動作用的方差分解Tab.2 Variance decomposition graph

圖5（a） 表示上海港GIP對腹地GDP帶動作用的方差分解圖，（b） 表示上海港GIP對腹地TMX帶動作用的方差分解圖。可以看出，上海港GIP對其腹地GDP及TMX的貢獻率均達到了80%，顯然上海港對腹地經(jīng)濟有明顯的拉動作用。

圖5 上海港對腹地經(jīng)濟帶動作用的方差分解Fig.5 Variance decomposition graph

4 結(jié)論與建議

本文運用VAR模型對上海港與腹地經(jīng)濟互動發(fā)展關系進行研究。協(xié)整檢驗說明上海港與其腹地經(jīng)濟發(fā)展存在長期相互影響關系；脈沖響應函數(shù)分析說明，上海港的發(fā)展對腹地經(jīng)濟有積極的拉動作用，而腹地經(jīng)濟對上海港的發(fā)展存在不明顯拉動作用；方差分解圖說明上海港腹地經(jīng)濟對上海港的貢獻率低于5%，而上海港對腹地經(jīng)濟的貢獻率達到了80%。

根據(jù)實證分析得出，上海港對腹地經(jīng)濟有積極的拉動作用，而經(jīng)濟腹地對港口發(fā)展有微弱的帶動作用。因此，為了港口腹地不僅要注重自身區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展，還要增強對上海港的帶動作用，實現(xiàn)“港城共榮”，提出以下相關建議：

首先，加強經(jīng)濟腹地發(fā)展。上海港的經(jīng)濟腹地是我國范圍最廣和經(jīng)濟最發(fā)達的地區(qū)，但是由于上海港的經(jīng)濟腹地不是同一個省份，所以港口產(chǎn)業(yè)和腹地產(chǎn)業(yè)難以形成良好的互動作用。上海市需要充分發(fā)揮本市產(chǎn)業(yè)的聯(lián)動作用，然后通過輻射作用建立與浙江省和江蘇省產(chǎn)業(yè)聯(lián)動。采取產(chǎn)業(yè)互補的方式，發(fā)揮產(chǎn)業(yè)聯(lián)動作用，增強上海市與江蘇省和浙江省這些腹地的關聯(lián)性，進而是港口與腹地產(chǎn)業(yè)之間形成良好互補作用，帶動港口經(jīng)濟的發(fā)展。

其次，完善集疏運體系。完善的集疏運體系在港口經(jīng)濟和腹地經(jīng)濟之間起著橋梁的作用，良好的集疏運體系能使港口與腹地經(jīng)濟之間的聯(lián)系越來越密。上海港的集疏運主要是以公路為主，鐵路和海運占比較低。與公路運輸相比鐵路運輸和海運對于上海港成本更低、更方便，上海應該發(fā)揮水運和鐵路運輸?shù)膬?yōu)勢，加強水運和鐵路運輸，形成公路、水路和鐵路等多種方式聯(lián)運體系。完善的集疏運體系，一方面有利于進一步加強上海市的輻射效應，通過完善交通運輸網(wǎng)絡，加強江浙滬三地經(jīng)濟之間的聯(lián)系，從而帶動相關產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，進一步帶動港口經(jīng)濟的發(fā)展；另一方面，為上海港經(jīng)濟腹地貨物出口開通了暢通的渠道，加強港口腹地貨物運輸?shù)谋憷裕档统杀荆瑢痈沟亟?jīng)濟的全面發(fā)展起到了重要作用。

最后，明確港口的功能定位，實現(xiàn)港口群內(nèi)港口合作。上海港位于長江三角洲港口群，港口群內(nèi)港口眾多，上海港要想實現(xiàn)更好的發(fā)展，必須明確港口定位，與其他港口實現(xiàn)高度合作。上海港和寧波-舟山港位置十分接近，存在交叉腹地，所以上海港根據(jù)國家發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃，明確港口功能的定位，實現(xiàn)錯位發(fā)展。從地理位置來看，上海是淺水港，碼頭泊位數(shù)較少、深水航道缺乏，但上海港是我國最大的貨物集散地和聚集地，有非常優(yōu)越區(qū)位、資源、等方面的優(yōu)勢。而寧波-舟山港是深水良港,擁有可供開發(fā)的良好的深水岸線。上海港可以借助寧波港地理優(yōu)勢來擴大自己的業(yè)務的范圍，而寧波港可以利用上海港集裝箱運輸?shù)确矫鎯?yōu)勢，發(fā)掘自身集裝箱運輸潛力。上海港可以借助自身優(yōu)勢，與長三角港口群內(nèi)的港口良好合作，提升港口競爭力，帶動腹地經(jīng)濟的發(fā)展。

[1]馬原皎，姚秉琪.港口物流與腹地經(jīng)濟的關系分析——以上海港為例[J].商業(yè)經(jīng)濟，2016（7）：62-63，163.

[2]張燕，馮邦彥.港口與直接腹地的相關性研究：上海港、深圳港和廣州港的比較[J].產(chǎn)經(jīng)評論，2011（2）：53-61.

[3]劉欣.港口腹地劃分問題研究[D].上海海事大學，2006.

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[5]錢學鳳.上海港綜合競爭力評價研究 [D].上海海洋大學,2015.

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