港口物流與區域經濟增長的動態關系研究

摘 要：本文以長江經濟帶中游地區的三大港口城市——武漢市、九江市和岳陽市為研究對象，基于其港口物流數據，運用平穩性檢驗、協整分析等方法，構建向量誤差修正模型（VECM），并結合格蘭杰因果檢驗和脈沖響應分析，深入探究港口貨物吞吐量、集裝箱吞吐量與區域經濟增長（以GDP衡量）之間的動態關聯，旨在實證分析港口物流活動與區域經濟增長之間的長期均衡關系。研究結果表明，港口物流活動與區域經濟增長之間存在長期均衡關系和動態因果關系，其對區域經濟增長的影響較為顯著，從長期來看，港口物流活動對區域經濟增長具有正向推動作用。

關鍵詞：港口物流；區域經濟；協整分析；VECM 模型；格蘭杰因果檢驗

中圖分類號：F592.7 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2025）05（a）--04

1 引言

長江中游城市群作為長江經濟帶的重要組成部分，具有承東啟西、連接南北的獨特區位優勢，是我國區域經濟發展的重要戰略支點[1]。近年來，隨著《長江中游城市群發展規劃》深入實施，推動長江中游城市群的經濟發展已成為國家區域發展戰略的重要方向。在此背景下，分析長江中游城市群與港口之間的聯系、深入探討港口城市群的物流活動與區域經濟增長的驅動機制，對進一步優化當地區域經濟布局和提升當地經濟競爭力具有重要的現實意義。

本文選擇協整理論（Engle amp; Granger， 1987）、向量誤差修正模型（Johansen， 1991）[2]和VECM模型[3]，對長江中游地區的岳陽、九江和武漢三座港口城市展開研究。這三座城市分別位于湖南、江西和湖北，代表了長江中游地區不同省份的港口經濟發展模式，能夠為研究提供多樣化的數據支持，而且三座城市的港口數據相對完整且易于獲取，確保了研究的科學性與可靠性，有助于更全面地揭示港口物流與區域經濟增長的關系。

2 理論基礎、研究設計與數據來源

2.1 理論基礎

2.1.1 經濟增長理論[4]

經濟增長理論是研究經濟增長動因及其影響機制的核心理論框架。該理論著重強調生產要素的積累及配置效率對經濟增長的關鍵驅動作用。港口物流活動借助貿易促進效應、資源配置優化等途徑，對區域經濟增長產生深刻影響。具體而言，港口物流活動能夠通過以下幾點推動經濟增長：

貿易促進效應：港口作為國際貿易的重要節點，其物流活動能夠顯著提升區域與外部經濟體的貿易規模，從而增強區域經濟的開放性和競爭力。

資源配置優化：港口物流活動通過高效的運輸和倉儲體系，能夠降低生產要素的流動成本，提升資源配置效率，促進區域經濟集約化發展。

2.1.2 新經濟地理學理論[5]

新經濟地理學理論關注地理位置、空間集聚和經濟增長之間的關系。該理論指出，區域之間的交通基礎設施及物流活動對產業集聚、區域經濟增長具有顯著影響[6]。其核心觀點如下：

交通基礎設施的集聚效應：港口作為重要的交通基礎設施，能夠吸引相關產業在周邊區域集聚，形成產業集群，提升區域經濟的規模效應和競爭力。

區域經濟聯系的強化和空間溢出效應：港口物流活動能夠加強區域間的經濟聯系，促進區域間的分工與合作，能通過空間溢出效應推動區域經濟一體化發展。

2.2 研究設計與數據來源

2.2.1 基于上述理論基礎，本文提出以下兩個研究假設：

假設1：基于經濟增長理論，三座城市港口的貨物吞吐量、集裝箱吞吐量與區域經濟增長之間存在長期均衡關系。

假設2：基于新經濟地理學理論，港口物流活動與區域經濟增長之間具有顯著的動態因果關系。

2.2.2 數據來源與變量選擇

本文選取2002—2023年武漢市、九江市和岳陽市的港口貨物吞吐量（萬噸）、集裝箱吞吐量（萬TEU）和GDP（億元）作為研究對象。數據來源于《武漢市統計年鑒》《九江市統計年鑒》《岳陽市統計年鑒》和數據匯聚網站。為消除數據的異方差性，本文對所有變量均取自然對數處理。

2.2.3 對數據進行平穩性檢驗

時間序列分析要求數據平穩，否則可能導致偽回歸問題。本文采用ADF檢驗方法對各變量的平穩性進行檢驗。ADF檢驗的基本原理是通過檢驗時間序列的單位根判斷其平穩性——如果時間序列存在單位根，則該序列是非平穩的。

2.2.4 對數據進行協整分析

協整分析用于判斷非平穩時間序列之間是否存在長期均衡關系，要求所有變量必須是同階單整。本文采用Johansen協整檢驗方法，基本原理是通過檢驗變量之間的協整秩來判斷是否存在協整關系——如果協整秩大于零，則說明變量之間存在長期均衡關系。具體公式如下：

ΔYt=∏Yt-1+Γ1ΔYt-1+…+Γk-1ΔYt-（k-1）+εt

其中，Yt是包含港口貨物吞吐量、集裝箱吞吐量和GDP的向量，Δ是差分算子，∏是協整矩陣，Γi是短期參數矩陣，k是滯后階數，εt是誤差項。同時，協整矩陣∏可以進一步分解為：

∏=αβT

其中，α是調整參數矩陣，β是協整向量矩陣。Johansen檢驗通過特征值和跡統計量確定協整關系的數量，即β的秩。

跡統計量（Trace Statistic）用于檢驗至少存在r個協整關系，其計算公式為：

Trace Statistic=

其中，T是樣本容量，n是變量的個數，是特征值。

最大特征值統計量（Max-Eigen Statistic）用于檢驗恰好存在r個協整關系，公式為：Max-Eigen Statistic=-Tln ln（1-）

這些統計量會與相關的臨界值進行比較，從而判斷協整關系的存在性和數量。

2.2.5 向量誤差修正模型（VECM）

當變量之間存在協整關系時，可以構建向量誤差修正模型（VECM），分析變量之間的短期動態調整機制。VECM模型的基本形式為：

其中，Yt為變量向量，α和β分別為調整參數和協整向量，Γi為短期動態參數，εt為誤差項。VECM模型能夠同時捕捉變量之間的長期均衡關系和短期動態調整機制。

2.2.6 格蘭杰因果檢驗

格蘭杰因果檢驗用于判斷變量之間的因果關系。在VECM框架下，格蘭杰因果檢驗通過對差分序列進行回歸分析，判斷變量之間是否存在因果關系——如果滯后項的系數顯著，則說明存在格蘭杰因果關系。

3 實證結果分析

3.1 平穩性檢驗

本文首先對九江市、岳陽市和武漢市的港口貨物吞吐量、集裝箱吞吐量及其GDP進行ADF檢驗。檢驗結果顯示，各變量在經過一階或二階差分后均達到平穩狀態。具體結果如表1所示。

以上平穩性檢驗結果表明，三市的貨物吞吐量、集裝箱吞吐量和其GDP在一階差分后都是平穩的。因此，本文采用協整分析和VECM模型進一步分析可能存在協整關系的變量。

3.2 協整分析

本文采用Johansen協整檢驗分析港口貨物吞吐量、集裝箱吞吐量與GDP之間的長期均衡關系。檢驗結果顯示，變量之間存在協整關系，協整秩為1。具體結果如表2所示。

3.3 VECM模型構建

基于協整分析結果，本文構建向量誤差修正模型（VECM），VECM模型的誤差修正項反映了變量偏離長期均衡的調整速度。結合模型的長期彈性系數，協整方程結果如下：

（1）武漢市： GDP=7.87/12.34?貨物吞吐量+4.21/12.34?集裝箱吞吐量+ECM

標準方程：GDP=0.638?貨物吞吐量+0.341?集裝箱吞吐量+ECM（2=0.917）

（2）九江市： GDP=6.121/1.23?貨物吞吐量+3.15/11.23?集裝箱吞吐量+ECM

標準方程：GDP=0.545?貨物吞吐量+0.281?集裝箱吞吐量+ECM（2=0.885）

（3）岳陽市： GDP=7.36/13.56?貨物吞吐量+4.13/13.56?集裝箱吞吐量+ECM

標準方程：GDP=0.543?貨物吞吐量+0.305?集裝箱吞吐量+ECM（2=0.902）

3.4 格蘭杰因果檢驗

在VECM模型的基礎上，本文對港口貨物吞吐量、集裝箱吞吐量與GDP之間的格蘭杰因果關系進行了檢驗。檢驗結果顯示，三個城市集裝箱吞吐量和貨物吞吐量對GDP存在顯著的格蘭杰因果關系。具體結果如表3所示。

3.5 脈沖響應和方差分解

3.5.1 武漢市脈沖響應特征

貨物吞吐量沖擊：GDP在第1期出現正向響應（1.2%），第2期達到峰值（1.8%），隨后緩慢衰減，至第10期仍保持0.4%的持續影響。

集裝箱吞吐量沖擊：響應滯后1期，第2期達到峰值（1.5%），衰減速度略快于貨物吞吐量，反映集裝箱運輸對高附加值產業的短期促進作用更明顯，長期需配套產業升級支撐。

3.5.2 岳陽市脈沖響應特征

貨物吞吐量沖擊：響應周期短且波動劇烈，第3期峰值高達2.1%，但第10期后迅速衰減至0.3%，揭示其對基建投資的高度依賴特征。

集裝箱吞吐量沖擊：響應曲線與貨物吞吐量同步，第3期峰值1.7%，第10期衰減至0.25%，說明集裝箱業務可能尚未形成獨立產業生態。

貨物吞吐量沖擊：GDP在第2期響應達到（1.7%），第3期達到峰值（1.9%），但第10期后衰減至（0.2%）。

集裝箱吞吐量沖擊：呈現典型“陡升緩降”模式，第2期快速沖高至1.6%峰值，衰減周期短于貨物吞吐量。

本研究通過方差分解方法對武漢、九江、岳陽三市的經濟發展驅動力進行動態比較分析，揭示出不同時間維度下區域經濟增長動力機制的差異化特征。實證結果如表4至表6所示。

在短期經濟波動（1-5預測期）中，三市GDP變動的方差分解結果顯示區域經濟內生增長機制的初始主導性，其解釋度分別為武漢市（84%-49%）、九江市（87.2%-57.3%）、岳陽市（81.4%-44.5%）。該動態演變趨勢揭示出區域經濟系統具有顯著的內生增長慣性，特別是在經濟沖擊的初始傳導階段；相較之下，在長期經濟演進（10-15預測期）過程中，港口物流要素的貢獻率呈現顯著上升趨勢。其中，貨物吞吐量對區域經濟發展的貢獻占比超越集裝箱吞吐量，具體表現為：武漢市（集裝箱26.5%，貨物51.8%）、九江市（集裝箱22.6%，貨物53.7%）、岳陽市（集裝箱29.4%，貨物56.3%）的差異化貢獻格局，該驗證出貨物吞吐量對經濟結構升級的長期驅動作用。

4 結論與對策建議

4.1 主要結論

研究結果表明，港口貨物吞吐量與集裝箱吞吐量均與區域GDP存在長期均衡關系，其中貨物吞吐量對經濟增長的推動作用更為顯著。在動態因果關系中，貨物吞吐量和集裝箱吞吐量均與區域GDP之間存在顯著的格蘭杰因果關系。故優化貨物吞吐量，能夠有效促進區域經濟增長，為區域經濟高質量發展提供重要動力。同時，本研究仍存在一定局限性。一是，研究范圍僅限于三市，樣本數據單一可能影響結論的普適性。二是，研究未深入探討港口物流活動對區域經濟增長的具體作用機制，以及港物流活動的空間溢出效應。未來的研究可從以下幾點進一步拓展：一是通過面板數據分析多個港口城市的數據，驗證本文結論的普遍性；二是結合空間計量經濟學方法，深入分析港口物流活動對區域經濟的空間溢出效應；三是進一步探討港口物流活動對區域經濟增長的作用機制，為區域經濟政策的精準制定提供更全面的理論依據。

4.2 對策建議

4.2.1 優化集裝箱運輸效率

（1）加大港口基礎設施投入，引入先進的裝卸設備與技術，提升裝卸能力，縮短船舶在港停留時間。在優化物流服務流程中，構建智能化管理系統，實現貨物信息實時跟蹤與精準調度，提升物流服務水平。

（2）強化多式聯運協同合作，進一步提高集裝箱運輸效率。

4.2.2 加強區域經濟合作

（1）建立區域經濟合作機制，優化資源配置，明確各方在產業布局、基礎設施建設、市場準入等方面的權責與分工，推動港城協同發展。

（2）加強交通基礎設施互聯互通，構建高效便捷的區域交通網絡，降低物流成本，提升區域經濟運行效率；通過舉辦區域經濟合作論壇、產業對接會等活動，促進區域內企業交流合作，推動產業協同發展。

4.2.3 推動產業升級

（1）加大物流技術創新投入，鼓勵企業應用大數據、人工智能等技術提升物流智能化水平。

（2）加強產學研合作，構建協同創新機制，為產業升級提供技術支持與人才保障。同時，注重綠色物流發展，推動企業采用節能環保技術與設備，實現經濟發展與環境保護的良性互動。

參考文獻

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