產業結構、經濟增長與港口物流發展關聯研究
——以福建省為例

王 健，黃 凱

(福州大學 a.經濟與管理學院；b.物流研究中心，福州 350116)

一、引 言

港口是多式聯運的中轉站，在遠洋運輸和國際貿易中重要性日益凸顯。隨著經濟快速發展，現代物流尤其是港口物流的發展也在保持著快速發展的步伐。港口的發展由最初的純粹的運輸中心向多元化增值服務的第四代港口發展。港口是經濟發展的晴雨表，經濟是港口發展和運行的原動力，港口物流與區域經濟發展保持較強互動關系，港口物流隨之成為經濟發展和產業結構升級的重要保障和支撐。港口在資源配置、調整產業結構方面起到至關重要的作用。

黨的十九大明確提出“堅持陸海統籌，加快建設海洋強國”，實現海洋高質量發展。2016年福建省頒布《福建省“十三五”海洋經濟發展專項規劃》指出，推進現代海洋服務業高端化發展，整合港口資源，促進港口物流業發展。同時加快促進臨港產業轉型升級，基于三大產業之間的互相融合與資源之間的互相滲透，海洋經濟產業鏈與價值鏈的提高使得產業發展體現出較高的質量與經濟效益。福建省港口資源豐富，全省大陸海岸線達3752 km，位列全國第二位。截至2019年底，全省沿海港口生產性泊位數達481個，萬噸級以上的泊位數達到185個。2020年，福建省港口貨物吞吐能力達6.21億t，同比增長4.5%，全省港區集裝箱吞吐量達到1726萬標箱。福建省位處我國東南沿海地區，港口群由廈門港、福州港、泉州港、寧德港、湄洲灣港、漳州港等重要港口組成。其中，廈門港口型國家物流樞紐入選2019年國家物流樞紐建設名單，為全國9個入選的港口型物流樞紐之一。2018年福建省福州市和廈門市獲批準建設國家海洋經濟發展示范區，福建省港口物流發展迎來重要的歷史發展機遇。當前，福建省正處于產業結構調整的關鍵時期，以供給側結構性改革為契機，提升產業結構高級化水平，是當前福建省實現經濟高質量發展的內在要求。

二、文獻綜述

目前，針對港口發展的問題，既有研究主要集中在港口物流經濟發展與區域經濟發展之間的關聯性及互動關系研究[1-3]、港口間競合關系研究[4-6]、港口效率研究[7-9]、集裝箱運輸網絡研究[10-14]等。產業結構方面的研究側重于產業結構與經濟增長關系研究。王岳平等[15]根據投入產出表，通過實證分析明確我國各產業之間的結構特點與關聯性。查道中等[16]借助向量自回歸模型，對產業結構、居民消費結構、經濟增長結構三個方面經濟結構進行關聯分析，研究表明經濟增長有利于產業結構轉型升級，居民消費結構對產業升級的促進作用較弱。蘇建軍等[17]采用面板協整向量誤差修正模型，討論金融、產業結構與經濟增長三個方面關系，研究發現產業結構對經濟增長具有較強的推動作用。郭旭紅等[18]認為我國正處于產業結構調整的攻堅階段，必須加強調整工業結構比例，同時注重創新和智能制造的發展。關于物流與產業結構之間的關系研究，梁雯等[19]通過面板向量自回歸模型、GMM估計、脈沖響應分析以及方差分解等對長江經濟帶11個省市進行實證分析，研究表明產業結構與物流發展相互影響較強。羅永華[20]采用灰色關聯和線性回歸模型對湛江市港口物流和區域產業結構優化效應進行研究，結果表明湛江市港口吞吐量和集裝箱吞吐量與GDP及三大產業有較強關聯度，發展港口物流對區域經濟增長和產業結構優化具有積極作用。結合已有文獻，本文主要從產業結構、經濟增長、港口物流三方面的發展關系入手開展研究，通過偏離-份額分析法研究產業結構對福建省經濟增長的貢獻，并基于灰色關聯法對產業結構變化與港口物流發展的貢獻進行明確，最后基于向量自回歸模型探析產業結構、經濟發展對港口物流發展的影響。

三、方法與數據

(一)研究方法

1.偏離-份額分析法

偏離-份額分析法由美國經濟學家Daniel和Creamer提出，是目前國際上開展區域產業結構分析的常用模型之一。本文借助龔新蜀等[21]的研究方法分析產業結構對經濟增長的貢獻度。偏離-份額分析法用三個因子來表示某個地區經濟總量在某一時期的變動，即份額分量Nij、結構偏離分量Pij和競爭力偏離分量Dij，通過這些數據分量開展對該區域內某時期產業結構變化情況的分析與計算，具體計算內容包括優劣性、競爭力等。計算公式如下：

2.灰色關聯法

灰色關聯法主要用來表現事物之間、因素之間關聯性大小的度量情況，通過分析事物之間因素的影響變化，形成大小、方向、變量之間的相對性。如果事物與因素之間的態勢存在一致性，那么就可以認定關聯度較大，如果相反則關聯度較小。本文借鑒羅永華[20]的研究方法，通過灰色關聯法分析產業結構對港口吞吐量的貢獻度。

首先針對變量參考數列X0與自變量比較數列Xi建立模型，應用均值化方法對數據進行無量綱化處理。

通過計算絕對差序列的最大值與最小值，明確絕對值中參考序列與比較序列的對應元素差絕對值情況。

式中：ρ為分辨系數，ρ∈[0,1]，常規情況下取值為0.5；ξi(k)為比較數列Xi與參考數列X0對應元素的關聯系數， Δmin與Δmax分別表示差數列的最小與最大差值。

比較數列與參考數列的關聯度為

式中：ri值的增大即表示關聯度的增大，參考數列也會與比較數列之間形成較強的關聯性。

3.VAR模型

向量自回歸模型(簡稱VAR模型)具有非結構化特點，在常規情況下是基于時間序列系統的預測與隨機干擾項開展的系統動態影響效果的研究，但需要相應的脈沖響應函數或者方差解釋變量自回歸的內涵。脈沖響應函數可以考察來自擾動項之間的標準差沖擊情況，對目前內生變量的值與未來值進行影響處理；方差分解則是將系統的預測均方誤差分解為系統中各變量沖擊所做的貢獻，并承擔起所分擔的份額。VAR模型的數學表達式為

(二)數據來源

本文以港口吞吐量(Y1)表征港口物流發展指標，并選取福建省GDP(X1)以及三大產業增加值(分別用X2、X3、X4表示)分別作為福建省產業結構指標，所有數據均通過《福建省統計年鑒》《中國港口年鑒》等統計資料整理得到。

四、實證結果與分析

(一)三大產業對經濟增長的貢獻分析

基于偏離-份額分析法，由表1結果可以看出，在1978—2019年期間，福建省三大產業的份額分量(N)均為正值，根據大小情況進行排序為：第二產業高于第三產業高于第一產業。福建省第三產業結構偏離分量(P)為正值，第一產業為負值，這也說明福建省第三產業是全省經濟增長速度最快的一個部分，而第一產業最慢。另外，在競爭力(D)方面，第二產業的競爭力最強，其次是第三產業，第一產業的競爭力最弱，不具備明顯的競爭優勢。福建省三大產業總的偏離分量(G)順序為第二產業、第三產業、第一產業。1978—2019年福建省產業結構優勢帶來的增量為4395.055，貢獻率為13.67%，競爭力帶來的增量為4786.315，貢獻率為14.88%，說明福建省現有的產業結構對經濟增長的推動效果較強。福建省三大產業增加值占地區生產總值的比重由1978年的36∶42.5∶21.5發展到2019年的6.12∶48.55∶45.33。總體來看，福建省的第二產業已經超過第三產業成為主導產業，第三產業具有較強的發展潛力，而第一產業在推動經濟增長方面的能力較弱。

表1 1978—2019年福建省經濟增長偏離-份額分析

(二)三大產業對港口吞吐量的貢獻分析

首先，針對福建省三大產業從1978—2019年的產業變化情況入手展開分析。從圖1可以看出福建省三大產業的增加值波動趨勢。1978—2019年，福建省第一產業增加值年均增長率為12.49%，第二產業增加值年均增長率為19.11%，第三產業增加值年均增長率為17.53%。隨著市場變革和技術進步，高新技術行業快速發展，交通運輸設備制造業、電子及通信設備制造業產值不斷攀升，從而帶動第三產業不斷進步和發展。工業運行質量穩步提升，經濟發展總體平穩，穩中有進。改革開放初期，福建省的經濟主要依靠外商和港澳臺投資，1978—1990年，第三產業增加值增長率一直優于第一、二產業，第三產業增加值年均增長率為23.2%。1991—1994年，第二產業增加值增長率保持強勁增長態勢。1994年福建省三大產業增加值增長率均達到最高水平。1995—2002年，三大產業的增加值增長率呈逐年下降趨勢。2003—2019年， 福建省三大產業增加值保持震蕩上升狀態，但整體趨勢相比于2000年之前較為平穩。

圖1 福建省三大產業增加值變化率

接著，運用灰色關聯法計算港口吞吐量與三大產業增加值的關聯度數值，以此反映三大產業對港口吞吐量的影響，然后通過均方差求權重的方法計算出各個指標數據的權重，將關聯度數值與權重相乘，從而計算出三大產業對港口吞吐量的貢獻度。第二產業增加值對港口吞吐量的貢獻度為0.429，居于首位;其次是第三產業增加值對港口吞吐量的貢獻度，為0.364;第一產業增加值對港口吞吐量的貢獻度最小，僅為0.060。該計算結果與三大產業增加值對經濟增長貢獻度的結果一致，第二產業對經濟增長和港口物流發展具有較強的帶動作用，第三產業以其快速的增長率緊追第二產業發展步伐，第一產業對經濟增長和港口物流發展的影響較弱。

(三)產業結構、經濟增長與港口物流發展影響的長期性分析

由上文分析可知，產業結構與地區經濟、港口吞吐量之間存在明顯的關聯性，但是三者之間具有的動態關系還有待進一步探討。同時，傳統的計量線性模型已不能形成對變量動態關系的檢驗效果，因此，本研究借助向量自回歸模型，基于三者之間的關系內生變量開展分析，采用脈沖響應函數與方差分析的方法對內在變量之間的關系進行解釋說明。

1.數據預處理

考慮到原始的經濟數據可能會存在異方差，所以對數據進行取對數處理，最終得到LnY1、LnX1、LnX2、LnX3、LnX4序列。各變量的統計性描述結果見表2。

表2 原始數據描述性統計

2.平穩性檢驗

在本次研究中所使用的ADF檢驗方法主要用來判定序列的穩定性情況，避免偽回歸。表3為變量的平穩性檢驗結果。LnY1、LnX1、LnX2、LnX3、LnX4五組時間序列P值都大于0.05，表示不能拒絕原假設“序列存在單位根”，為非平穩序列。一階差分后，序列的P值會低于0.05，因此拒絕原假設。如果序列不存在單位根，一階差分序列則呈現出平穩狀態。

表3 變量的平穩性檢驗結果

3.VAR模型建立

首先，選擇滯后階數，該步驟對于模型的估計至關重要。選擇的依據是利用AIC準則、SC準則、HQ準則等方法來確定模型的滯后階數(見表4)，取最大滯后期為2年，協整方程存在截距，并建議VAR(2)模型。

表4 滯后階數選擇表

基于文中的VAR模型引入趨勢項后，基于原樣本經過多次滯后階數的實驗，在滯后2階時，10個特征根會在單位圓內形成穩定效果(如圖2所示)，這個情況下穩定性才能實現。穩定后的VAR(2)通過協整檢驗實現脈沖分析與方差分解，為分析工作奠定基礎。

圖2 模型穩定性檢驗

基于平穩性的檢驗，各變量之間呈現出單整序列，進而滿足協整檢驗的前提。下面為判斷港口吞吐量與GDP、三大產業增加值間是否存在長期穩定關系，將對LnY1、LnX1、LnX2、LnX3、LnX4五個時間序列進行Jahansen協整檢驗。所檢驗的滯后階數在常規情況下是最優滯后階數減1。

從表5中的數據來看，如果原假設中None表示沒有出現協整關系，那么在假設情況下，檢驗計量值的數據應當為136.3093，而檢驗臨界值則是69.818 89，且概率P值為0，表示原假設被拒絕，并且認定成為一個協整關系。同理，如果原假設中At most 1表示最多有一個協整關系，該原假設下計算的跡檢驗統計量值為80.237 21，跡檢驗臨界值為47.856 13，且概率P值為0，表示原假設被拒絕，并且認為至少存在兩個協整關系。原假設At most 2同理。原假設At most 3所表示的假設內容是最多有三個協整關系，那么在這個假設情況下，跡檢驗統計量為8.191 45，而跡檢驗臨界值為15.494 71，P值為0.4452，說明原假設被接受。

表5 Jahanson協整檢驗結果

綜上所述，在5%的顯著性水平下存在三個協整關系，說明以上五個變量存在協整關系，因此，可以認為產業結構、物流發展、經濟增長三者之間具備長期穩定作用發展的均衡關系。根據結果還可得到對應的標準化協整方程：

方程估計中R2=0.997，較為接近1，說明模型擬合較好。結合式(9)標準化協整方程，GDP對港口吞吐量增長的長期彈性為7.085，即長期內GDP每變動1%，港口吞吐量增長將同方向增加7.085%；第一產業增加值對港口吞吐量增長的長期彈性為2.382，即長期內第一產業增加值每變動1%，港口吞吐量增長將同方向變動2.382%；第二產業增加值每變動1%，港口吞吐量增長將同方向增加3.514%；第三產業增加值每變動1%，港口吞吐量增長將同方向增加6.805%。由此可見，從長期來看，第三產業增加值的增長對港口吞吐量增長的促進作用大于第二產業增加值和第一產業增加值的增長對港口吞吐量的促進作用。

4.格蘭杰(Granger)因果檢驗

格蘭杰因果關系，其關系檢驗的實質就是通過VAR模型對系數進行顯著性檢驗，明確變量之間的影響效果，通過變量中滯后項的影響與處理，分析幾個變量數據之間的格蘭杰因果關系。具體的格蘭杰因果關系模型如下：

式中：Xt、Yt分別表示兩組不同的變量數據，Xt-j為Xt的滯后值，Yt-i為Yt的滯后值，α表示常數，βi、γj是回歸系數，μt是隨機誤差值。基于公式結構與數據表達分析，可以得出該公式主要是在港口物流與經濟增長、產業結構之間的關系分析。通過VAR(2)的模型可知，變量在格蘭杰因果關系檢驗后可得出相應的結果，具體結果數據見表6。

表6 格蘭杰因果關系檢驗結果

由表6可知，在5%顯著性水平下，第一產業增加值不是GDP的格蘭杰原因接受了原假設，GDP不是第一產業增加值的格蘭杰原因拒絕了原假設，即福建省GDP拉動第一產業發展。第二產業增加值和GDP互為格蘭杰原因，第二產業增加值和第三產業增加值互為格蘭杰原因，第一產業增加值和第三產業增加值互為格蘭杰原因，第一產業增加值對港口吞吐量的格蘭杰因果檢驗接受了原假設，港口吞吐量對第一產業增加值的格蘭杰因果檢驗拒絕了原假設，即福建省港口吞吐量增長拉動第一產業發展。第三產業增加值、第二產業增加值是港口吞吐量的格蘭杰原因。

5.脈沖響應函數分析

學者們通常在研究過程中傾向于分析一個變量對另外一個變量的影響，而在這種影響與變化的情況中，許多內容都需要通過IRF脈沖函數的繪制形成全面化的變量動態影響效果，最終形成IRF脈沖動態函數刻畫擾動項，形成標準差大小差異，實現對變量當前值與未來值的影響效果。在變量出現差異時，VAR的數據模型會基于動態結構的傳導形成對內生變量效果，最終更加直觀地反映出動態交互效應。

圖3為GDPLnX1、第一產業增加值LnX2、第二產業增加值LnX3、第三產業增加值LnX4分別變動一個標準差對港口吞吐量LnY1的脈沖響應函數圖。圖中的縱坐標代表脈沖響應函數的數值，橫坐標代表滯后期數，圖中實線即分別反映了GDPLnX1、第一產業增加值LnX2、第二產業增加值LnX3、第三產業增加值LnX4的沖擊影響情況，港口的吞吐量LnY1受到沖擊而出現不斷變化的趨勢，虛線則表示正負兩個標準值單位的變化趨勢特點，形成變化效果。

圖3 脈沖響應函數曲線

GDP對港口吞吐量的沖擊作用在前兩期呈現快速下降趨勢，從第3期到第7期緩慢下降，第8期之后趨于平穩，這表明港口物流的發展對GDP存在較強的依賴。第一產業增加值變動一個標準差對港口吞吐量發展的沖擊作用從第一年開始呈下降趨勢，到第5期達到最低值，雖然從第6期開始呈現不斷上升趨勢，但是整體表現出負向沖擊作用，這說明第一產業對港口物流發展的促進作用較弱。給第二產業一個單位沖擊后，從第1期開始緩緩上升，到第3期達到最大值，而后出現平緩下降趨勢，這表明在港口發展初期，港口的發展需要基于對第二產業的依賴程度來進行，進而降低港口對第二產業的依賴性。當給予第三產業一個標準單位的正向沖擊后，港口吞吐量從第1期開始就保持平穩的增長態勢，并且可以一直維持在一個呈正向的效應值中，第三產業對港口物流發展表現出較強的推動力作用。

6.方差分解

方差分解是指把內生變量中的變化分解為對VAR的分量沖擊，以分析標準差對內生變量產生影響的貢獻度。由表7可知，港口吞吐量除受到自身沖擊之外，GDP對港口吞吐量的貢獻率在第1期到第6期保持快速增長，達到18.806%，從第7期開始逐漸穩定在19%左右。第二產業增加值對港口吞吐量的貢獻率在第1期到第6期基本保持較快增長狀態，之后增長暫緩，到第10期貢獻率位于14%附近。第三產業增加值對港口吞吐量的貢獻率一直保持勻速增長趨勢，到第10期貢獻率為6.013%。但是，第一產業增加值對港口吞吐量的貢獻率從期初的3.752%一直下降到第10期末的1.874%。三大產業增加值對港口吞吐量的貢獻度表明，第二產業最能促進港口物流發展，其次為第三產業，第一產業促進作用最弱。這一結果與上述脈沖響應分析的結果一致。

表7 方差分解表(以Y1為響應變量)

根據表8報告結果，除了GDP自身的貢獻度，第二產業、第三產業增加值對GDP的貢獻度均較強。第二產業增加值對GDP的貢獻率從第1期到第8期呈現快速增長態勢，在第10期維持在33%左右；第三產業增加值對GDP的貢獻率從期初呈現漲勢，到第6期達到30.018%，之后平穩回落至期末的25.667%；第一產業增加值對GDP的貢獻率在前5期保持緩慢增長，從第6期開始呈逐漸下降趨勢，到期末只有1.575%的貢獻率。

根據表9報告結果，第三產業增加值對第一產業增加值的貢獻率前6期緩慢上升，但是總體貢獻率較低，最高只在第6期達到3.381%；第二產業增加值對第一產業增加值的貢獻度從第4期開始快速增長，最后穩定在28.5%附近；港口吞吐量對第一產業增加值的貢獻度在第1期到第4期緩慢下降，從第5期開始緩慢上升，期末穩定在5.5%左右。

表8 方差分解表(以X1為響應變量)

表9 方差分解表(以X2為響應變量)

根據表10報告結果，除去自身的貢獻率外，GDP對第二產業增加值的貢獻率最高，從期初的82.871%逐步穩定在期末的31.6%附近；其次是第三產業增加值對第二產業增加值的貢獻率，從第1期逐漸上升至第6期的36%左右，期末穩定在28%左右；港口吞吐量和第一產業增加值對第二產業增加值的貢獻度最弱，分別維持在3.5%和2.1%左右。

表10 方差分解表(以X3為響應變量)

根據表11報告結果，GDP對第三產業增加值的貢獻度最強，從期初的73.910%逐步穩定在期末的39.997%；第二產業增加值對第三產業增加值的貢獻度前3期呈現快速下降趨勢，從第4期開始穩步上升至期末的34.477%；第一產業增加值對第三產業增加值的貢獻度從第1期開始保持上升趨勢，期末穩定在21.430%。

表11 方差分解表(以X4為響應變量)

五、結論與對策建議

(一)結論

本文基于福建省1978—2019年時間序列數據，實證分析港口吞吐量、GDP、第一產業增加值、第二產業增加值、第三產業增加值間的關系，得出以下結論：

第一，福建省港口吞吐量逐年遞增，是福建省港口規模不斷擴大和對外貿易快速發展的有效印證，也說明港口物流作為經濟和貿易發展的加速器，在促進經濟增長、產業結構優化方面具有突出貢獻。福建省第二產業對助力經濟增長和港口物流發展起到主要作用，第三產業的發展對于經濟增長和港口物流發展的影響具有較強潛力，第一產業的影響較弱。

第二，根據模型回歸結果，產業結構、港口物流發展和經濟增長三者之間在5%臨界水平存在穩定的均衡關系，說明從長期來看，產業結構和經濟增長是港口物流發展的重要因素。脈沖響應和方差分解顯示，經濟增長、第二產業和第三產業的發展對港口物流發展的促進作用較大，第一產業的促進作用較小。經濟增長對港口吞吐量增加的貢獻率最大，三大產業中第二產業增加值對港口物流發展的貢獻率最大，第三產業增加值的貢獻率次之，第一產業增加值對港口物流發展的貢獻率較弱。

(二)建議

根據福建省產業結構、經濟增長和港口物流發展三者之間的關系，以及當前福建省發展的具體情況，提出以下建議：

第一，調整和完善產業結構，加快優化功能布局，推進產業結構的合理化水平。大力發展優勢特色產業，推動服務業大發展，激發主導產業在福建省的規模效應和引領作用。現代物流業是福建省的新興主導產業之一，應著力培育現代物流產業。

第二，基于自由貿易試驗區和21世紀海上絲綢之路核心區建設，加強與海上絲綢之路沿線國家產業合作。在海上絲綢之路的整個沿線中，福建省占據著重要的位置，因此福建省應充分利用自身優勢對周邊城市進行輻射，形成對周邊布局的合理配置，發展專業化物流模式，結合互聯網或者信息化手段，有效地形成對市場的把控。廈門市和福州市作為港口型國家物流樞紐承載城市，應借助其樞紐優勢與力量支撐，形成高效的物流運作體系，實現對物流發展的框架支持，加強經濟高質量發展與物流業高質量發展的相互推動與均衡協調，實現良好的發展效果。

第三，完善港口物流體系。構建港口貨運鐵路網，完善港口公路集疏運通道，有效增強港口的吞吐能力和輻射能力，推進集疏運業、倉儲物流業和其他臨港第三產業的發展。港口物流業的發展要依托港口優勢開展，通過構建完善的運輸系統與專業化、規模化的物流體系，形成港口專業化的發展體系。港口物流行業的發展應當從整體進行統籌規劃，傳統的物流發展模式已經不能應對當前港口發展的需求，因此必須加強物流業的現代化建設，實現物流服務的創新與變革發展。

第四，加強各港口之間的互動，將港口物流服務工作重點放在產業融合與服務方面。推動港口龍頭物流企業和臨港物流園的發展，完善臨港物流園配送中心與基礎設施建設，構建完整的物流體系。通過產業聚集的帶動和各種模式的發展，加強多方面的合作關系，形成良性互動與信息共享，實現多物流體系的構建與完整的整合效果。借助“互聯網+”等新的物流發展理念，從多方面入手，對國內外中轉服務、供應鏈管理服務以及各項港口綜合服務等業務進行生態建設，提升福建港口在國內與國際上物流樞紐的地位。