長三角港口貨運職能多樣性時空格局

葛浩然，傅海威，朱占峰，鐘昌標

(1. 寧波大學 商學院， 浙江 寧波 315211； 2. 寧波工程學院 經濟與管理學院， 浙江 寧波 315211；3. 浙江萬里學院 商學院， 浙江 寧波 315100)

在全球化、區域化和市場化等市場轉型背景下，長三角地區不斷發揮資源優勢，針對運轉需求建立分布廣泛、種類齊全、結構復雜的全球性港口體系[1]，為區域經濟參與空間資源配置和功能合作提供重要支撐。但是，由于長期以來在總體規劃和地方協作方面缺乏港口職能分工的統籌機制，在職能多樣性方面存在服務腹地不均、服務產能過剩和服務貨種重疊等問題，嚴重制約著長三角經濟與產業的協同發展。在加快推進長三角一體化的關鍵期，研究港口貨運職能的多樣性特征，對于發揮港口服務群體效應，提升區域一體化質量而言具有重要的指導意義。

隨著港口貨運職能結構在港口體系中的作用日益凸顯，國際上關于港口貨運職能及其多樣性的研究逐漸增多，部分研究側重于從不同視角反映港口的貨運結構和規模差異。例如：RIMMER[2]在研究新西蘭海港時，從總貿易、海岸貿易和海外貿易等3方面遴選了16項指標；PHAM等[3]借助多種公式，重點計算了越南北部集裝箱碼頭吞吐量的集中化和分散化程度。此外，更多研究側重于從功能的視角反映港口貨運職能的多樣性。

國內學者在方法選擇上更為多元。例如，王偉等[4]借助納爾遜法，重點從貨物結構的綜合性和專業性的角度區分港口的地位。比較常見的方法還有聚類分析法[5]、社會網絡分析法[6]、赫希曼指數集聚度[7]和經濟學建模[8]等。現有研究多集中于對港口的職能進行靜態界定，缺乏從結構分化和時空格局的視角對其進行深度剖析，無法反映港口職能體系對一體化區域的整體服務水平。因此，界定長三角港口職能的基礎上，引入多樣性指數，以期從多樣性的時空演化的角度揭示長三角港口貨運職能的格局特征和演變規律。

1 相關方法構建

1.1 港口貨運區位熵

港口體系的貨運職能多樣性是在各港口貨運職能分類的基礎上建立的。在一定的市場容量下，為提高貨物轉運效率，組成運輸體系的各港口會在分工與合作中形成不同的貨物結構，符合港口體系在市場分工理論中的運行規律。港口貨運職能用來反映不同貨種在港口業務中的相對集中化程度，由于其界定與城市職能和產業功能相通[4]，因此引入應用較多的區位熵理論思想，界定港口體系中各港口的貨運職能分工[9]，計算式為

(1)

(2)

式(1)和式(2)中：eij為港口i對第j類貨物的吞吐量；n和m為貨物種類和港口數量；Eij為港口i中第j類貨物吞吐量的比例；Ej為港口體系整體貨物結構中第j類貨物吞吐量的比例。根據Lij可判斷港口對各類貨物的服務職能屬性，其中：Lij>1代表其為基本職能，港口對該類貨物有相對服務集聚優勢;Lij<1代表其為非基本職能，港口服務僅限于滿足既定市場需求。若港口在較多貨類中均具有基本職能，說明更多貨種選擇在該港口集聚轉運，在港口體系分工合作中承擔更多元的貨運職責；反之，說明港口的貨運職能僅限于少數貨種，在港口體系中的分工參與性更為集中。

1.2 貨運職能多樣性指數

港口貨運職能僅表現單個港口在港口體系中的地位和作用，但作為由不同性質、規模和類型的港口相互作用形成的港口群體組織，其多樣性對指導區域港口資源整合、提高整體服務均衡性更具意義。考慮到港口在功能區分和結構更新中共同構成了完整體系，可將其視作一個有機整體。由此，選取近年來研究城市多樣性和生態多樣性常用的3種多樣性指數反映港口貨運職能的多樣化特征[10]，以便對港口貨運職能體系的規模結構、空間結構和分異結構進行更為直觀的分析。

1.2.1α多樣性

α多樣性原指單位面積內物種的相對數量差別，反映局地均質空間中職能數量的均勻性。由于傳統α多樣性僅對各貨運職能密度的相對差異進行計算，忽略了職能數量在穩定維持多樣性中的作用[11]，通過在港口體系中加入港口職能規模，體現區域港口體系貨運結構的豐富性和均勻性。參照Shannon-Weaver指數的含義對α多樣性進行修改，有

(3)

式(3)中:Sx為區域港口的數量；Nx為區域內所有港口具有的貨運職能總數量；Ai為區域內具有i職能的港口數量。α多樣性大，說明區域內港口體系的貨運職能越豐富，且在港口間的分布越均勻。

1.2.2β多樣性

β多樣性原指不同環境梯度間種群結構的變化，反映不同層級間的職能結構差異。在港口體系中，通過比較各貨運職能在不同等級的比例差距表示規模等級梯度的變化過程中，港口體系在貨運職能結構方面的差異程度，可驗證港口承擔的貨運職能是否隨著其吞吐規模的擴大而發生變化，以及如何變化，計算式為

(4)

式(4)中：Ny1和Ny2分別為2種規模等級中貨運職能總數；Ai1和Ai2分別為2種等級中具有i職能的港口數量。β多樣性指數的取值越大，說明不同規模等級的港口間共有的貨運職能越少，梯度多樣性越豐富。

1.2.3γ多樣性

γ多樣性原指較大尺度景觀或區域內各類物種的分布差異，側重于從空間的視角考察職能分布是否集中。在港口體系中，可通過對比各項貨運職能在不同區域的分布比例測算各項貨運職能是否存在空間集聚現象、不同地區的港口具有哪些職能優勢。借助空間基尼系數思想，將某類職能港口在各區域的比例繪成空間洛倫茲曲線,并對其進行計算，計算式為

(5)

式(5)中：xi為某區域內具有第i類貨運職能的港口在具有該職能的所有港口中所占比例；Xi為該區域所有港口的貨運職能總和占長三角港口貨運職能總數的比例；m為劃分區域數量。γ多樣性的取值越大，說明其集中于某一地區的態勢越明顯，即空間分布的多樣程度越低。

1.3 研究單元與數據來源

1) 在港口選取方面，根據《中國港口年鑒》對規模以上港口的界定，考慮到港口在參與市場競爭時多以港區的形式存在，選取長三角區域內上海、江蘇、浙江和安徽等省市的29個港口樣本(見圖1)。

圖1 研究區域和港口區位概況

2) 在貨運數據方面，根據交通運輸部《港口綜合報表制度》的劃分原則，選取煤炭、石油天然氣及其制品、原油、金屬礦石、鋼鐵、建材、水泥、木材、非金屬礦石、化學肥料及農藥、鹽、糧食、機械設備電器、化工原料及其制品、有色金屬、輕工醫藥產品、農林牧漁產品和其他等18類數據。考慮到散貨運輸與集裝箱運輸在貨物數量和質量層面代表不同的市場源，集裝箱運力分配可反映出對高附加值貨物的承運能力，在不影響結果的前提下將其視為單獨貨物類型。限于數據的可得性和可比性，主要對2010—2018年港口貨運職能的多樣性進行分析，數據來源主要為2011—2019年的《中國港口年鑒》和2011—2018年的《中國交通年鑒》，部分缺失數據來源于當地統計年鑒。

2 長三角港口貨運職能多樣性實證分析

2.1 港口貨運吞吐格局

2010—2018年,參與研究的港口貨物吞吐總量從309 906萬t穩步增加至473 035萬t，年均增速達5.43%，且港口間吞吐規模的分化現象逐漸明顯，考慮到處在不同發展階段和具有不同吞吐規模的港口在貨轉職能結構中具有差異化的職能定位，在分析之前按吞吐規模進行分級。為規避主觀分級造成的干擾，采用Jenks自然斷裂法，按2010—2018年平均貨運吞吐量對港口進行分級，使各規模等級內部港口間的差距最小，等級間的差距最大(見表1)。由表1可知：長三角已形成明顯的多層級港口體系，其中上海港和寧波舟山港處于核心地位，其余等級的港口數量分布也較為均衡。

表1 依據吞吐量的港口分級

2.2 港口貨運職能分化格局

根據區位熵計算長三角主要港口的貨運職能，借助ArcGIS 10.2的空間分析工具對2010年、2014年和2018年各港口的貨運職能數量進行分級可視化，見圖2。結果顯示：港口間貨運職能數量的差距明顯，且分化趨勢逐漸增大。2010年按職能數從多到少分級的港口數量分別為0、9、17、3；擁有3～5項貨運職能的港口最多，占比達到65.5%；上海港和寧波舟山港雖然貨物吞吐量較大，但其職能數始終保持在該層級。各省港口的貨運職能數差距較大:江蘇省各等級港口數量為0、7、3、0，浙江省各等級港口數量為0、1、5、0，安徽省各等級港口數量分別為0、1、8、3。2014年按職能數從多到少分級的港口數量變為3、8、17、1，各港口的職能數量普遍增多，說明港口間分工互動逐漸增多。2018年各等級港口的數量為4、7、15、3，其中貨運職能較多的港口間位序變化較大，無錫港、南通港和鎮江港的職能數增至第一層級，嘉興港和蘇州港的職能數略有減少，湖州港升至第二等級，江蘇省、浙江省和安徽省各港口的貨運職能數等級分布分別為4-3-3-0、0-2-4-0和0-2-8-2，說明江蘇省各港口的貨運職能分工和協作更加頻繁，其余地區尚未改觀。

a) 2010年

從空間格局的角度看，長三角港口體系的貨運職能數量存在明顯的核心-外圍分布趨勢，其中貨運職能數量較多的港口集中分布在長江干線沿岸的南京港及其下游地區，而南京港上游和內陸直流地區的中小型港口的貨運職能數量較少，在要素流通較為密集的蘇南腹地，港口間的細化分工與規模服務收益形成良性循環，港口的樞紐作用較為突出。浙江省和安徽省由于港口等級體系尚不完備，港口聯動發展受限，貨運職能分工相對滯后。

為更清晰地展現港口體系各項貨運職能的數量變化格局，對不同規模等級港口的各項貨運職能進行加總(見表2)。由表2可知：具有運輸礦建材料、煤炭及其制品、水泥和非金屬礦石等貨物職能的港口較多，且多為小型港口和中型港口，這主要是因為這些貨物具有廣泛的需求空間，市場鄰近港口在腹地資源整合方面更有優勢；具有運輸石油天然氣及其制品、原油、機械設備、電器和集裝箱等職能的港口較少，且多為大型港口或特大型港口，這些貨物對裝運技術和設備的要求較為嚴苛，且貨物的多式聯運更多面向國際市場。因此，服務能力更強的海港對其更具集聚吸引力。各項貨運職能的港口數量隨時間的變化也存在明顯差異，尤以原油、化學肥料及其制品的變化幅度最大。

表2 2010年、2014年和2018年各級港口具有各項貨運職能的數量

港口的平均貨運職能數量隨規模的提升先增加后減少，且在2010—2018年，大型港口的貨運職能數量與其他港口的差距在拉大，綜合各等級港口的職能結構特征，說明港口在規模擴張過程中，其貨運職能遵循從專業化到綜合化,再到高端化的發展模式。

2.3 港口貨運職能多樣性時空格局

在計算港口貨運職能的基礎上，從不同的角度計算港口體系的貨運職能多樣性指數，可更深層次地分析出港口貨運職能的時空格局特征。

通過計算并比較各省市間α多樣性指數(見表3)可發現：江蘇省的得分始終最高且穩步提升，近年來其港口集團通過建立點到面的港口集疏運網絡系統，使全局資源配置效率得以優化，結合當地港口的貨運職能數量普遍增多的特點，各港口在貨運職能體系均衡性和豐富性方面已取得一定的成效；上海港的得分有所下降，這主要與貨運職能數量減少有關，在戰略定位調整過程中，通過提升樞紐港的定位，集裝箱、鋼鐵、機械裝備和輕工醫藥等高附加值貨物的轉運份額增加；浙江省的得分較低，且各港口的貨運職能數量相對較少，在長期的外貿貨運主導和政策引導下，除了寧波舟山港，其余港口尚未明晰自身服務特色，貨運職能向少數港口傾斜；安徽省的得分最低，且各港口的貨運職能數量均未穩定增加，說明其整體貨運職能的豐富性和均勻性均有待提升，作為內河港口集聚地，一方面航道稟賦和市場容量不足，另一方面港口管控普遍向地方轉移，港口間的合作分工渠道受限，因此在與腹地產業協作過程中，港口的貨運職能更偏向于滿足本地市場的需求，貨運職能界定不清晰使得各港口更追求競爭收益。

表3 長三角各省(市)港口貨運職能α多樣性指數

以港口規模等級作為環境梯度，研究港口體系不同樣帶間的β多樣性指數，結果見表4。由表4可知：規模相似的港口之間貨運職能的差異更小，中型港口與小型港口之間的β多樣性指數得分和大型港口與中型港口之間的β多樣性指數得分均小于1，說明在港口成長為特大型港口之前，其貨運職能結構相對穩定，而特大型港口和其他等級港口的β多樣性指數在較大程度上反映出其貨運職能定位更具稀缺性和獨特性。從時間演化的角度看，各級港口與其他3類港口的β多樣性指數之和均出現先增大后減小的現象，說明不同等級港口之間的貨運職能定位經歷了從重疊到分化再到重疊的發展趨勢，與平均職能數量的變化相對應，早期地方主導的港口岸線建設趨于飽和，港口在選擇貨物時沒有明確的類型限制，隨著各地從宏觀層面指導港口體系合作分工，港口間的貨運職能特色更加明晰。指數回落與小型港口的職能數量普遍增加有關，其在有限市場下對貨類的選擇更多元，直接拉高了與其他規模等級港口共有的貨運職能。

表4 不同規模等級港口樣帶間的β多樣性指數

以省(市)空間為單元計算的港口貨運職能γ多樣性見圖3。由圖3可知，各項貨運職能的得分均大于0，表現出具有相同貨運職能的港口在空間分布上均存在不同程度的集聚態勢，但各項職能的集聚格局差異明顯,其中：機械、設備和電器的γ多樣性指數最高，主要與上海港的市場壟斷有關；農林牧漁、木材、化學肥料和農藥等與農業相關職能的γ多樣性指數普遍較高，職能港口主要集中在江蘇和安徽兩地，具有較強的消費指向和資源指向；鋼鐵、有色金屬和金屬礦石等職能港口雖然也鄰近相應工業區域，但產業市場的空間均衡分布使得其γ多樣性指數較低。除了機械、設備、電氣、集裝箱、原油和金屬礦石等核心港口占據的職能以外，其他貨運職能的γ多樣性指數隨時序的變化均較明顯，且職能間變化趨勢的差異較大，進一步驗證了區域間港口(尤其是支線港口)的貨運職能分工尚不穩定。

圖3 2010、2014和2018年不同貨運職能的γ多樣性指數

3 結束語

基于區位熵和多樣性指數等方法，對長三角港口的貨運職能及其多樣性格局進行分析，主要得到以下結論：

1) 長三角港口間的貨運職能數量和職能結構差異明顯，空間分布存在核心邊緣趨勢。不同職能的港口之間也存在特征差異。

2) 各省(市)間的港口貨運職能體系差異較大，江蘇省各港口的貨運職能分工更為豐富和均衡，上海港一直保持自身特點，浙江省各港口和安徽省各港口的貨運職能分工體系有待細化和提升。

3) 特大型港口的貨運職能更具特色和優勢，各等級港口間的貨運職能定位呈現出由重疊到分化再到重疊的演化態勢。

4) 擁有相同貨運職能的港口均存在一定的區域集聚現象，但不同職能的集聚方式和強度不盡相同，且分布格局尚不穩定。

根據研究結果，從整體和局部2方面提出優化建議：

1) 提高對港口體系貨運職能結構的宏觀指導。整合三省一市各等級港口資源成立企業聯盟，從宏觀層面統籌規劃不同層級港口間貨運職能的優勢，以市場化協作穩定提高沿海、沿江與內陸港口的分工合作能力。

2) 分省(市)制訂港口貨運職能的提升路徑。上海港通過職能優勢提高對周邊港口資源的整合能力。江蘇省要重點布局港口和腹地的貨物通道，進一步提高腹地貨物供給能力。浙江省要充分發揮海港集團的市場整合平臺優勢，進一步培育次級樞紐港。安徽省要拓展中小型港口輻射腹地，提升物資水-水中轉和水-陸換裝能力，要通過企業兼并、參股投資等方式打造支線港口的服務特色。

本文在長江區域一體化背景下研究了港口貨運職能的空間格局和演化特征，下一步可結合長江經濟帶等國家戰略對岸線港口分工合作的影響，在更大范圍內對其進行研究。