發布時間：2021-12-06所屬分類：經濟論文瀏覽：1次
摘 要： 內容摘要：港口物流作為一個綜合物流體系和與外部經濟互動的窗口，在區域經濟發展和轉型升級中具有非常重要的作用。本文通過建立面板向量自回歸模型，并利用方差分解分析和格蘭杰因果關系檢驗等方法，對港口繁榮與區域經濟之間的動態關系進行了實證分析。結果表明，港
內容摘要：港口物流作為一個綜合物流體系和與外部經濟互動的窗口，在區域經濟發展和轉型升級中具有非常重要的作用。本文通過建立面板向量自回歸模型，并利用方差分解分析和格蘭杰因果關系檢驗等方法，對港口繁榮與區域經濟之間的動態關系進行了實證分析。結果表明，港口物流與區域經濟發展之間存在顯著的相互促進關系。相對而言，港口物流與港口城市經濟發展之間存在較為顯著的雙向促進作用，但港口物流與港口腹地之間的相互促進作用相對較弱，且二者之間并不存在雙向因果關系。這反映了目前我國港口對區域經濟發展帶動輻射作用的發揮還不夠充分，同時港口腹地與港口之間的聯系還不夠緊密。未來應進一步拓寬港口綜合功能，大力發展港口經濟，推動港口與區域經濟共同高質量發展。
關鍵詞：港口吞吐量;區域經濟;面板向量自回歸模型
一、引言
港口是內陸經濟體和海外經濟體之間聯系的一個節點，是一種特殊的基礎設施，在經濟社會發展的過程中發揮著非常重要的作用。隨著經濟社會的不斷發展，尤其是在經濟全球化的大潮中，港口所具備的經濟功能也不斷豐富，逐步從過去單一的基礎設施演變為全球物流網絡和價值鏈中具有綜合性功能的組織，在國民經濟中的戰略地位也不斷提升。從區域經濟發展的角度看，快速增長的港口吞吐量可以提升區域經濟活躍度，而且港口繁榮可以帶動相關產業的增長，促進相關產業在港口所在區域集聚，由此促進地區的經濟發展。港口的繁榮是區域經濟發展的重要動力，很多具有港口的城市也因此而呈現顯著的“港口經濟”特征。與此同時，港口經濟是內陸經濟和海外經濟的結合體，具有很強的外向性。良好的區域經濟表現會為港口物流的發展提供良好的基礎和前提，更是港口物流快速增長的動力基礎。
在國家經濟快速發展、對外開放持續深入等有利因素的積極作用下，我國對外貿易持續快速增長，目前已成為世界第一大貿易國。在此推動下，我國各地港口都得到很大的發展，尤其是沿海地區港口物流增長非常迅速。2008年全球金融危機以來，盡管受到全球經濟增速回落、國際貿易活動放緩、逆全球化勢力抬頭以及新冠肺炎疫情巨大沖擊等多重不利因素的影響，我國對外貿易總體依然保持平穩增長的趨勢，港口物流增長依然強勁。2020年在全球深陷新冠肺炎疫情期間，我國成功應對疫情，為對外貿易活動恢復和港口正常運轉提供了極為有利的條件，多數港口一度出現“一箱難求”的情況。
在上述背景和新的國際政治經濟環境下，如何妥善處理港口發展與區域經濟之間的關系，對于促進港口可持續發展和區域宏觀經濟的健康平穩發展，既是一個非常重要的理論研究課題，同時具有十分重要的實踐指導意義。鑒于此，本文將基于港口與城市經濟和腹地經濟的相關數據，構建計量經濟模型進行實證研究。
二、文獻綜述
在區域經濟理論中，大城市的出現和發展一般可歸因于一種自然優勢的存在，例如在天然碼頭附近一般都會有一個經濟發展較好的港口城市。對于港口與經濟發展之間的關系，理論分析認為，港口發展可以促進相關產業在港口周邊集聚，由此帶動相關產業發展并帶動區域經濟繁榮，反過來，港口所在區域的經濟發展對港口繁榮也會起到一定的支撐作用。近年來對港口發展作用的相關研究也主要圍繞上述理論展開，包括港口繁榮對城市經濟、產業結構、勞動就業的影響，以及城市經濟發展對港口發展的帶動等。
相關知識推薦：港口專業論文可以發表么
就港口對區域經濟發展的影響而言，已有文獻的研究結論表明，港口貨物吞吐量對港口城市的經濟增長具有積極影響，港口繁榮對港口城市經濟結構升級和演變有推動作用，港口經濟發展會提升港口腹地對外商直接投資的吸引力，因此對港口腹地經濟發展也會發揮一定的積極作用[1-5]。此外，港口經營戰略的變化會引起港口城市及港口腹地的經濟發展特征的變化，港口繁榮在帶動港口城市就業方面發揮著非常重要的作用，港口城市就業與港口吞吐量正相關，港口有助于降低所在地區的運輸成本，從而促進區域經濟的發展[6-8]。改革開放以來，尤其是我國加入世界貿易組織(WTO)以來，在經濟全球化和我國國內經濟較快發展等有利因素的推動下，我國長江三角洲地區港口群發展迅速，并在推動長江三角洲區域經濟橫向聯合及縱向發展中發揮了非常重要的作用，港口腹地的經濟結構、貿易以及物流發展水平對港口綜合競爭力提升有顯著正向帶動作用，但港口腹地的經濟規模并非港口發展的主要影響因素，不同港口和地區由于港口規模、港口類型、區域經濟特征等方面的差異，港口與區域經濟之間的互動發展關系也存在明顯的差異[9-11]。
對于區域經濟發展對港口的影響機制，卻很少有學者們關注。目前僅有少數文獻進行了研究，如CheungSetal.(2011)以我國的港口為研究對象，基于1995—2007年間我國7個主要港口城市及其港口的相關數據，運用計量模型實證研究了港口物流增長的影響因素，結果表明，港口城市的經濟發展和人口因素對港口吞吐量的變動具有較強的解釋力[12];魯渤等(2019)對我國港口繁榮與港口腹地經濟發展之間關系的研究表明，港口繁榮有助于港口腹地經濟結構改善和產業升級[10];區域經濟增長是港口吞吐量變化的單向格蘭杰因果原因，港口吞吐量增長對區域經濟增長和居民收入增加的拉動效應較小，在三次產業中，第三產業發展對港口城市居民收入增加和港口繁榮的帶動作用最為顯著[13]。
綜上，已有文獻的研究還存在三方面的明顯不足：一是就港口對區域經濟影響的研究較多，而對反向問題即區域經濟發展對港口繁榮影響的研究很少;二是在港口輻射效應的帶動下，港口城市與港口腹地經濟發展之間是否存在聯動關系，也較少得到學者的關注;三是研究方法還存在明顯的局限性。具體而言，已有文獻使用的研究方法主要包括理論模型、投入產出方法以及傳統的計量回歸模型�；诶碚撃Ｐ偷难芯坑捎谖唇Y合實際數據，因此其結論缺乏現實驗證。投入產出方法由于存在較強的前提假設，即不同行業之間的關系為線性，這與現實情況可能存在不同程度的出入，因此基于該方法的研究也受到一些學者的批評，即可能會低估或高估港口對區域經濟發展的影響。在基于計量經濟學方法的研究中，絕大多數文獻使用的都是單方程模型或基于經濟理論的結構方程模型。問題在于，經濟理論通常不能對變量之間的動態關系提供嚴格的描述，同時，內生變量可能出現在單方程模型的右側，導致模型設定錯誤，且在多方程模型體系中，模型方程兩邊同時存在內生變量的情況下，模型方程體系的估計和檢驗過程也會更加復雜。
為彌補已有研究上述三個方面的不足，本文將從研究視角和研究方法兩個方面進行改進。具體而言，在研究內容的設計方面，本文將港口、港口城市以及港口腹地之間的相互關系放在一個統一框架下進行考察和研究，這不但可以豐富已有研究的結論，而且能夠更為客觀地揭示三者之間的相互影響機制;在研究方法方面，本文將采用非結構的面板向量自回歸(VAR)模型進行實證分析。相對于傳統的單方程計量經濟模型和聯立方程模型，該模型具有明顯的優勢，且在實踐中已得到非常廣泛的應用。
三、計量方法與數據
雖然從理論角度來看，港口物流、港口城市經濟和港口腹地經濟發展之間存在相互促進的關系，但就實證分析而言，從整體上看，港口物流、港口城市經濟和港口腹地經濟之間的關系是較難研究的。如果逐一對其中的子系統進行分析研究，或者考察其中某一子系統對另一個子系統的影響，就無法充分揭示整個系統的整體性。在這方面，向量自回歸模型是一個比較理想的選擇。鑒于此，本文將基于相關面板數據，應用面板向量自回歸(VAR)模型來揭示港口物流、港口城市經濟和港口腹地經濟之間的相互關系，而不必詳細討論潛在的經濟理論。為了進一步分析這種動態關系，本文進行了方差分解分析和格蘭杰因果關系檢驗。
(一)面板向量自回歸(VAR)模型
自Sims1980年首次提出向量自回歸(VAR)模型作為時間序列分析的重要工具以來，該模型在應用宏觀經濟學中得到了廣泛的應用。當用經濟理論難以揭示變量之間的動態關系時，VAR模型可以提供一個很好的解決方案，而不需要結構方程模型。然而，隨著模型中變量數量的增加，VAR模型中待估計的參數呈指數增長。此外，VAR模型通常需要較長時間跨度的數據，不適用于中短期時間序列數據。
為了解決這個問題，計量經濟學家提出通過使用面板數據以獲得更多的樣本觀測值的方法。在使用面板數據的情況下，即使時間序列數據的期限不是很長，但樣本量卻被顯著地擴大了。面板向量自回歸(VAR)模型結合了面板數據和VAR模型，其結構與VAR模型相同，即假設所有變量都是內生和相互依賴的。
在后來的發展中，隨著面板VAR模型和其估計方法的不斷改進，模型的一致性和有效性得到明顯提高。目前面板VAR模型特別適用于揭示相互聯系的多個變量之間的動態關系，在分析特殊沖擊如何在不同變量之間的傳遞性方面也有優異的表現，目前在宏觀經濟中的宏觀經濟預測、經濟周期分析等領域的應用最為典型和成功。
(二)數據和描述性統計
本文使用2009—2017年的面板數據進行實證分析，其中內生變量GpcGDP和GnpcGDP的數據來自相關年份我國省級統計年鑒和《中國城市統計年鑒》，內生變量GThrp的數據來源于相關年份《中國港口年鑒》。根據相關數據資料的可得性，本文選擇了我國36個港口城市作為研究對象①。為了消除價格波動對估計結果的影響，本文中所有的變量都采用了不變價格的數據。另外，為盡可能消除異方差，本文中對所有變量的數據進行了對數變換。
VAR模型刻畫的是變量之間的線性關系，但現實中經濟變量之間的關系并不一定遵循線性。因此，在對相關變量建立VAR模型之前，首先應該對變量之間的相關關系類型進行判定。在統計學領域，變量之間的相關性可以用許多不同的統計量來衡量，其中最常用的是皮爾遜相關系數。用t統計量檢驗系數為0的零假設。如果t檢驗顯著，則拒絕零假設，意味著變量之間線性相關，可以建立VAR模型;否則，不能拒絕零假設，這兩個變量不是線性相關的，在這種情況下，建立VAR模型則是不適合的。使用皮爾遜相關系數的變量相關系數如表1所示。從表1可以看出，各變量之間的線性關系顯著，滿足VAR模型的線性假設。
四、實證結果
(一)面板單位根檢驗
在建立面板VAR模型之前，還需要進行變量的平穩性檢驗，以確保所有變量都服從一階單位根過程，這對面板VAR模型的估計是非常重要的。根據所有截面是否具有相同的單位根過程，單位根檢驗方法可分為同質面板單位根檢驗和異質面板單位根檢驗。當所有截面序列具有相同的單位根過程時，使用同質面板單位根檢驗。常用的檢驗方法包括LLC檢驗、Breitung檢驗和Hadri檢驗。當不同的截面序列具有不同的單位根過程時，使用異質面板單位根檢驗。例如IPS檢驗、Fisher-ADF檢驗和Fisher-PP檢驗。本文選擇LLC檢驗和Fisher-PP檢驗進行分析，只有在兩個檢驗中都拒絕了單位根存在的原假設，才能得出相應序列是平穩的結論。表2是面板單位根的檢驗結果。
面板單位根檢驗的結果表明，相關變量序列在1%水平上顯著，因此都是平穩的時間序列。由于面板數據模型包含多個維度，在構建面板VAR模型時必須考慮截面數據的異質性。本文采用前向平均差分方法，即Helmert變換，對面板數據進行一階差分，以消除動態面板數據中的固定效應。
(二)確定最優滯后階數
在具體構建面板VAR模型時，可以選擇不同階數的滯后變量，不同的變量組合將意味著不同的模型，而模型中適合的滯后變量階數通常都是未知的。對此，本文采用BIC、HQIC和AIC準則來分別對模型的滯后階數進行檢驗，并基于三種檢驗的結果最終確定適當的滯后變量階數。選擇規則如下：
(1)選擇AIC、BIC或HQIC值最小的模型。
(2)當三個標準給出的結果不一致時，通常選擇BIC和HQIC值最小的模型。
在模型(1)中分別設定滯后變量的階數為1至3階，根據AIC、BIC、HQIC準則的計算方法得到結果。從表3的結果可以看出，模型是二階滯后的。
從估計結果看，與預期相一致，港口物流與區域經濟發展表現之間確實存在相互影響。具體而言，港口吞吐量增長率變量的滯后一階、二階變量對所在城市及港口腹地人均GDP的增長率都存在顯著的正向影響;港口所在城市的人均GDP增長率的滯后一階、二階變量對港口吞吐量增長率變量的影響為正，且均在1%的顯著水平上顯著;港口腹地人均GDP增長率的滯后一階、二階變量對港口城市人均GDP的增長率都存在顯著的正向影響，且均在1%的顯著水平上顯著。
(四)方差分解分析
通過方差分解，可以分析每一個結構沖擊對內生變量變化的貢獻度，以進一步評價不同結構沖擊的重要性。表5為港口城市GDP增長率、港口總吞吐量增長率和港口腹地GDP增長率方差分解結果。從結果看，不考慮各變量對自身的貢獻率，其他變量對各變量方差的貢獻率從第6期之后明顯衰減，因此表中對前8期的方差分解基本能夠反映各變量方差分解的總體情況。就不同的變量來看，在港口城市GDP增長率的方差分解中，港口總吞吐量增長率的貢獻較大，從第1期的0.0%上升到第8期的10.0%，港口腹地人均GDP增長率的貢獻相對較小，從第1期的0.0%上升到第8期的5.2%，反映港口吞吐量的增長對港口城市發展的貢獻率略高于港口腹地經濟發展。在港口總吞吐量增長率的方差分解中，港口城市GDP增長率的貢獻較大，從第1期的6.1%上升到第8期的17.9%，港口腹地人均GDP增長率的貢獻較小，貢獻率最高的第8期也僅為2.0%，反映港口城市經濟發展確實有利于港口繁榮，但港口腹地經濟發展對港口繁榮的帶動作用并不明顯。在港口腹地人均GDP增長率的方差分解中，港口城市GDP增長率和港口總吞吐量增長率的貢獻率均較大，前者從第1期的17.2%上升到第8期的20.9%，后者相對略低，從第1期的2.9%上升到第8期的16.7%，反映港口城市經濟發展與港口繁榮對港口腹地經濟發展都有明顯的帶動作用。
值得注意的是，不同變量對其他變量方差貢獻率隨時間提高的速度是存在顯著差異的。比如在港口腹地人均GDP增長率的方差分解中，港口城市GDP增長率的貢獻率在第1期就比較大(17.2%)，但隨時間提高的速度緩慢，港口總吞吐量增長率起初的貢獻率雖然較低(第1期為2.9%)，但隨時間貢獻率迅速提高。這其中的原因可能在于，港口城市與港口腹地之間的經濟聯系緊密，聯動性也較強，港口城市經濟發展速度的提升能夠在較短時間內對港口腹地的經濟發展起到帶動作用。而對于港口，雖然港口繁榮也能對腹地經濟發展起到一定的帶動作用，但由于港口與港口腹地之間的距離較遠，且直接的經濟聯系較少，主要通過港口繁榮對港口城市經濟的帶動進而帶動港口腹地經濟發展的渠道傳導，因此傳導過程較慢。——論文作者：張蒙
SCISSCIAHCI
