新冠疫情對港口發展的空間溢出效應研究

任曉紅　饒欣　沈佳

關鍵詞：新冠疫情；港口發展；空間面板模型；空間溢出效應；對外貿易水平

中圖分類號：U651+.1文獻標識碼：A文章編號：2096-7934（2023）08-0020-08

一、引言

2020年，新冠肺炎疫情的突然暴發在全球范圍內產生了嚴重影響。這場全球性的公共衛生危機在世界各地引起了深遠的影響。據世界衛生組織統計，全球已有超過6億人感染新冠病毒。在經濟層面，疫情的沖擊尤為明顯。世界銀行數據顯示，2020年北美地區的GDP增長率為-3.5%，歐洲與中亞地區的GDP增長率為-5.5%，這些數字都明顯低于2009年金融危機后的數字。

中國的長江經濟帶是一個全球影響力的經濟帶，覆蓋東、中、西三大區域，包括11個省份和直轄市。這個經濟帶的廣闊經濟腹地在疫情期間受到了重大沖擊。港口作為國家和地方經濟發展的重要窗口，在疫情期間同樣受到了嚴重的影響，最直觀的反映就是港口貨物吞吐量的變化。特別是在2020年2月，疫情最嚴重時，全國港口貨物吞吐量同比增速降至-9%，沿海港口貨物吞吐量同比增速僅為-6.9%。

因此，研究新冠肺炎疫情對港口發展的影響，有助于為應對未來的公共衛生危機做好準備。在這個過程中，考慮空間因素尤為重要，因為港口發展的影響并不僅限于港口所在地，其影響會溢出到周邊地區，甚至更遠的地方，這就是所謂的空間溢出效應。這種影響在新冠肺炎疫情期間表現得尤為明顯，對此進行深入研究，將對理解和應對類似危機的影響具有重要意義。

二、文獻綜述

為了深入研究疫情對港口發展的影響，許多學者已經展開了相關研究。在國際航運業的發展過程中，萬鵬程等人［1］指出，疫情與航運淡季兩個因素的疊加作用對該行業產生了巨大的沖擊，嚴重影響了集裝箱航運網絡的空間格局。Lang Xu et al.［2］發現疫情對國際航運貿易額的影響具有兩面性，政府防疫的嚴格程度與進口貿易呈正相關，而與出口貿易呈負相關，而且中國與美國之間的航運貿易額受影響最為嚴重，東南亞地區則最小。就我國的航運業發展來看，代天倫等［3］認為疫情對干散貨航運市場存在滯后的負面影響，影響存在于供需兩側，但主要還是集中在需求側；張永峰［4］運用格蘭杰檢驗、問卷調查等方式評估了疫情對中國航運業的整體影響；徐培紅等人［5］的研究發現，新冠肺炎疫情對長江航運的影響總體上是可控的，并具有階段性和短期性。然而，對不同的運輸市場和地區，其影響程度卻存在差異。在我國的港口發展方面，賀向陽等人［6］觀察到受疫情影響，寧波港口的生產顯著下降。劉文君等人［7］也發現重大突發疫情對我國港口運營能力產生了短期負面影響。尤其是在新冠肺炎疫情暴發期間，其負面影響最為顯著。然而，這并不改變我國港口發展長期穩中向好的趨勢。隨后，一些學者開始探索疫情下港口發展的對策。賴文光［8］研究了新冠肺炎疫情對港口發展所帶來的困難，并提出了相應的應對建議。周曉娟等人［9］則研究了在新冠疫情防控常態化的背景下，江蘇沿江港口發展的現狀和對策。王偉［10］則探討了新冠肺炎疫情對我國港口高質量發展的啟示。

港口發展很容易受到疫情的沖擊，疫情暴發可能會對港口和整個供應鏈中的所有其他節點造成更長時間的負面影響［11］，供應鏈上游節點的疫情不僅對當地生產流通造成破壞，還可能會對中下游產業鏈節點造成影響。例如，長江中下游城市發生疫情，使得當地港口封閉，物流受阻，上游城市生產需要的鋼鐵、煤等貨物無法按時到達，進而生產難以為繼。因此，需要探討以下兩個問題：①新冠肺炎疫情對港口發展存在空間溢出效應嗎？

②若存在空間溢出效應，那么其多大程度上影響港口發展？從空間視角討論疫情對港口發展影響的文獻較少。因此，本文立足于探討疫情對港口發展是否存在空間溢出效應，構建了以季度為時間序列的空間面板模型，其中包括長江經濟帶中10個省份（除貴州外）的2020年第1季度到2021年第4季度的港口面板數據，從空間角度研究疫情、工業發展水平、社會消費水平以及對外貿易水平對港口發展的影響，為研究疫情對港口發展的影響提供參考。

三、變量選取和研究方法

（一）變量選取

文章收集了長江經濟帶中10個省份（除貴州外）的2020年第1季度到2021年第4季度的港口面板數據，數據來自國家統計局、各省市統計局、交通運輸廳、各省市衛生部門、政府工作報告和新聞發布會等渠道。變量選取如下：

Port：貨物吞吐量可反應港口的規模和能力，綜合反映港口發展的指標。本文選取港口貨物吞吐量作為被解釋變量［12］。

Conf：選擇新冠肺炎確診人數可以衡量疫情嚴重程度［13］。為此，本文收集了省份季度新增確診病例數來表示嚴重程度指標，同時考慮了外部因素對港口發展的影響，還加入了境外輸入的病例數。

IAV：工業增加值率是指在特定時間段內，工業增加值在工業總產出中所占比例，即企業創造的價值與產品總價值的比例。它反映了降低中間消耗的經濟效益。工業增加值率綜合地反映了一個地區的工業發展水平，其高低直接決定了該地區的發展水平和效益水平［14］。

Cons：社會消費品零售總額是一個能夠直接反映中國國內消費需求的指標，它代表了各行業通過多種商品流通渠道向居民和社會集團供應的生活消費品總量。作為一個重要的經濟指標，它能夠準確地反映經濟的景氣程度。因此，選擇該指標表示社會消費水平［15］。

Ex和Im：分別表示出口總額和進口總額。出口總額和進口總額構成了進出口總額，進出口總額是指實際進出中國國境的貨物總價值，通過觀察進出口總額可以了解一個國家在對外貿易方面的總規模，是體現對外貿易水平的重要指標。由于變量Ex與Im出現多重共線性問題，本文剔除Im變量，選擇Ex指標來表示各省市對外貿易水平。

在實證部分文章對港口貨物吞吐量、對外貿易指標和社會消費指標做對數化處理，以削弱異方差的影響。

（二）研究方法

1.空間權重矩陣

在進行空間面板模型建立前，首先應構建空間權重矩陣。本文利用地理距離權重矩陣進行空間面板模型的建模，建立該權重矩陣的公式為：

上式中，d_ij為兩地間距離，n賦值為1，表示區域i和區域j之間距離越遠，W_ij值越小。

2.莫蘭指數

構建莫蘭指數對研究區域的被解釋變量進行莫蘭指數檢驗，檢查是否存在顯著的空間相關性。莫蘭指數又分全局莫蘭指數（Global Moran's I）和局部莫蘭指數（Local Moran's I），全局莫蘭指數可以反映變量在整個空間中的相關情況，局部莫蘭指數則可以反映某區域附近的空間聚集情況。

全局莫蘭指數計算公式如下：

局部莫蘭指數計算公式如下：

式中

為樣本方差，W_ij表示空間權重矩陣，n表示地區數量。莫蘭指數的取值通常在-1到1之間，當其值大于0時表示正自相關，小于0時表示負自相關，接近0則表示空間分布是隨機的，沒有自相關存在。

3.空間面板模型

空間面板模型包括三種主要類型，分別是空間滯后模型（SLM）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM）?？臻g滯后模型假設所解釋的變量通過內生相互作用影響其他區域，空間誤差模型假設空間溢出是通過誤差項之間的相互作用產生的［16］。

空間滯后模型的一般公式為：

空間誤差模型的一般公式為：

空間杜賓模型的一般公式為：

Y表示i省份t季度的因變量，X表示i省份t季度的自變量；W₁Y，W₂ε，W₃X分別為因變量，誤差項和自變量的空間滯后項；λ表示空間回歸系數；β表示自變量之間的相關系數；ρ表示空間誤差項的系數；γ表示空間滯后項的系數；δ，μ，ε表示隨機誤差項。

四、實證分析

（一）空間自相關的檢驗。

進行空間自相關檢驗的目的是在使用空間面板模型之前檢查數據是否存在空間依賴性。只有在確認存在空間依賴性的前提下，才可以進行空間面板模型的構建。港口吞吐量的全局莫蘭指數計算結果如表1所示，圖1和圖2分別為2020年第1季度和2020年第3季度的局部莫蘭散點。

表1 全局莫蘭指數

注：*、**、***分別表示顯著水平為10%、5%和1%，下同。

圖1 2020年第1季度港口吞吐量莫蘭散點

圖2 2021年第3季度港口吞吐量莫蘭散點

由表1可知，各省、直轄市的港口吞吐量在空間上是存在顯著的正相關關系。圖1和圖2中，大多數省、直轄市分布在第1和第3象限，這表明港口吞吐量這一指標在長江經濟帶存在正向的空間溢出效應。

（二）空間面板模型的選擇

在經過上述檢驗后、實證分析前，還需進行模型的檢驗和選取，文章利用STATA軟件進行判斷。借助Wald和LR檢驗法對SLM、SEM和SDM三種模型進行檢驗，確定使用SLM模型。通過進行豪斯曼檢驗，可以確定是否使用固定效應模型。利用LR檢驗確定采用固定省份的空間滯后模型?？臻g滯后模型計算結果如表2所示。

表2 空間滯后模型計算結果

由表2可知，Conf的系數為-0.0005，并通過了顯著性檢驗。這說明，新冠肺炎疫情季度新增病例數與港口吞吐量呈負相關。中國在疫情發生之初就采取果斷而嚴厲的防疫措施，如封閉港口，企業停工，人們保持社交距離，這些措施使得社會經濟處于“停滯”狀態，產業鏈中斷，港口吞吐量斷崖式下降。在采取嚴厲而有效的防疫措施之后，中國很快全面復工復產。然而，與此同時，其他國家仍在經歷抗擊疫情的關鍵時期，國際貿易往來并未得到恢復，全球范圍內的經濟低迷也降低了港口發展的需求。

IAV的系數為0.0007，說明工業增加值與港口貨物吞吐量呈正相關，但未能通過顯著性檢驗。這有可能是因為隨著中國國內復工復產的落實，第一二產業的恢復與發展對港口發展有積極的刺激作用。與此同時，也有其他運輸方式分擔運輸任務，所以雖然工業增加值與港口貨物吞吐量呈正相關，但其在統計上是不顯著的。

Cons的系數為0.1245，并通過了顯著性檢驗。這說明在疫情困擾下，社會消費仍然是促進港口發展的積極因素。社會消費的增加刺激了社會投資，企業增產，進而生產原料、能源的運輸需求也隨之上升。

Ex的系數為0.2661，通過了顯著性檢驗。在疫情全球大流行的背景下，各國抗疫程度有所不同，中國率先控制住疫情，恢復部分生產產能，加之大量醫療衛生設備物品（如口罩、防護服、消毒酒精等）的出口，對港口貨物吞吐量的提升起到促進作用。疫情期間居家辦公，家庭娛樂等需求的增多，也會促進家具家電以及家庭娛樂設施的出口，進而推動港口貨物吞吐量增加。

（三）空間效應的分解

各省份的港口吞吐量變化不僅與當地疫情嚴重程度，社會經濟的運行狀況與鄰近省份的因素密切相關，受到其影響也很大。空間效應分解結果如表3所示。

表3 空間效應分解

由表3可知，新冠肺炎疫情嚴重程度與港口吞吐量增長呈負相關。其直接效應、間接效應和總效應分別為-0.0005、-0.0002和-0.0007，且均在10%的水平下顯著。即新冠肺炎確診人數越多，港口吞吐量增長越慢，港口發展能力隨之下降；與此同時，本省病例數的增長還會對鄰近省份的港口吞吐量增長產生負向的溢出影響。工業增加值的直接效應、間接效應和總效應則分別為0.0007、0.0003和0.001，但在統計上均不顯著，工業企業的緩慢復蘇，全球產業鏈的中斷以及運輸方式的不同都可能是造成不顯著的原因。社會消費水平的直接效應、間接效應和總效應分別為0.1393、0.0569和0.1962，且在10%的水平下顯著?？梢?，在疫情困擾之下，社會消費水平仍然顯著地促進了港口吞吐量的增長。中國嚴厲而有效的防疫措施使得國家初步走出疫情的陰霾，人們逐步恢復正常生活。隨之而來的是“報復性消費”，零售業、餐飲業等得以復蘇，國內消費市場回暖，內需擴大，經濟向好，港口發展需求增加。對外貿易水平的直接效應、間接效應和總效應則分別為0.2804、0.1164和0.3968，均在1%的顯著水平下對港口吞吐量增長產生正向影響。中國成功控制住疫情并率先進行了復工和復產，是世界經濟增長的一個穩定因素。中國多個省份長期向歐美、日韓等國的汽車制造商出口汽車零部件，國內疫情的穩定無疑為全球產業鏈的疏通注入定力。

（四）穩健性檢驗

本研究通過替換地理距離權重矩陣為0-1權重矩陣、經濟距離權重矩陣和經濟地理嵌套權重矩陣，對模型進行了穩健性檢驗。檢驗結果顯示，空間滯后模型（SLM）仍然表現出最佳效果。對比SLM模型的直接效應和空間溢出效應的估計系數，發現在大小上有所變化，但其方向和顯著性水平沒有發生根本性的變化，這表明本研究的結果具有穩健性和可靠性。

五、結論

首先，新冠肺炎疫情對港口發展造成的負向空間溢出效應明顯。疫情不僅直接影響了疫情中心區域港口的貨物吞吐量，同時對鄰近省份的港口發展也產生了負面效應。這主要源于本研究所選時期中國實施的抗疫政策。中國的“動態清零”政策在大幅保護人民生命財產安全的同時，消費需求和經濟增長也有所犧牲。因此，當某一地區疫情嚴重，鄰近省份會加大對該地區人流和物流的隔離檢查力度，這在一定程度上解釋了疫情對港口發展的負面影響。

其次，工業發展水平與港口發展的關系盡管為正相關，但統計顯著性不足。在疫情影響的兩年中，中國的制造業雖已逐步復蘇，航運需求有所增長，但想要恢復到疫情前的狀態仍需較長時間。即便如此，推動制造業復蘇和發展仍是重要目標，對促進港口發展起到積極作用。

最后，對外貿易和社會消費水平均對當地及鄰近地區港口發展起到積極作用，這源于中國在疫情初期執行的嚴格而有效的抗疫政策。中國在疫情初期迅速響應，武漢封城至全國復工復產只用了3個月，與此同時歐美地區深陷疫情。在中國，率先恢復的產業鏈不僅為國內提供產能保障，也為國外提供物資。隨著疫情逐漸穩定，居民消費回暖，餐飲業、旅游業和零售業等復蘇，對航運業發展有直接影響，從而顯著推動港口發展。

政策啟示：首先，在面對重大突發疫情時，地方黨委和政府應該承擔起屬地責任，嚴格執行國家統一的防控政策。其次，加強常態化監測預警，提高對新冠疫情監測的敏感性。最后，完善當地的應急處置體系，確保一旦發生本土疫情，能夠迅速果斷地采取措施，防止疫情擴散。

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The Spatial Spillover Effect of COVID-19 on Port Development

REN Xiao-hong， RAO Xin，SHEN Jia

（School of Economics and Management， Chongqing Jiaotong University， Chongqing 400074）

Abstract：

This study rigorously examines the spatial spillover effects of the COVID-19 pandemic on port development， providing valuable insights for formulating port development strategies during major health crises.

It employs panel data spanning eight quarters from 2020 to 2021 across provinces within the Yangtze River Economic Belt（excluding Guizhou Province）.

Using this data， a spatial panel model is established to empirically examine the pandemics impact on port development， expanding the scope of investigation to incorporate spatial factors.

The findings from empirical analysis suggest that the COVID-19 pandemic negatively affects local port development and also prompts a notable negative spatial spillover effect.Further analysis reveals that both the level of social consumption and foreign trade have a significant positive correlation with port development， with the latter exerting a more profound impact.However， the influence of industrial development on port development is found to be statistically insignificant.

Regarding spatial implications， the pandemics indirect impact on port development is less significant compared to its direct effect， suggesting a relatively minor spatial spillover effect.

Keywords： COVID-19; port development; spatial panel model; spatial spillover effect;level of foreign trade

基金項目：2021年國家社科基金一般項目“成渝地區雙城經濟圈綜合交通運輸體系效能提升路徑研究”（21BJY223）；2023年重慶市自然科學基金面上項目“數字化賦能綜合交通運輸綠色低碳轉型路徑研究”（CSTB2023NSCQ-MSX0046）