山东沿海港口群与产业经济关联的比较研究

王宝义

（1.山东交通学院交通与物流工程学院，山东济南250357；2.山东农业大学经济管理学院，山东泰安271018）



山东沿海港口群与产业经济关联的比较研究

王宝义1，2

（1.山东交通学院交通与物流工程学院，山东济南250357；2.山东农业大学经济管理学院，山东泰安271018）

摘要：结合沿海港口群货物吞吐量规模和地市经济发展状况，将山东沿海7地市划分为4种类型，选取5个代表性港口群，基于2002-2014年数据，利用灰色关联分析从个体内和个体间两个视角对港口与产业经济关联进行比较分析。结果显示：经济实力与港口群实力的对应情况不能成为港口与产业经济关联一致性分类的基础；同一港口群在不同样本期与产业经济关联或具有一致性或存在差别甚至差别很大；同一样本期不同港口群与产业经济的关联存在一定的规律但又各具特征。

关键词：港口群；产业经济；灰色关联度；山东

一、引言

港口与产业经济发展存在密切关系，港口的发展为产业经济发展提供支撑，而产业经济发展为港口发展提供基础。世界港口城市发展轨迹表明，依托港口的区位优势能大大推动区域产业经济的发展，促进腹地城市的兴旺发达。近年来，港口与产业经济的互动关系一直是港口城市发展关注的焦点，也是学术界研究的热点。从现有研究成果来看，近年来结合港口与产业经济关联的实证研究越来越多，采用的方法也多种多样，如系统动力法、数据包络法、经济计量法等，主要代表性文献如下：傅明明、吕靖通过构建系统动力模型，实证得出港口对地域经济水平、产业结构、就业等均有较强影响；［1］亓世龙等基于DEA模型研究山东港口城市，刘庆广等采用格兰杰因果检验研究南通市，结果均认为港口发展对地域经济具有重要促进作用；［2］［3］苏明、黄晓金采用线性回归分析研究东莞，结果表明港口货物吞吐量的增加引起GDP的增加，主要反映在第二、三产业的增长上。［4］同时，更多的研究应用了灰色关联分析法，如吕青、唐秋生针对重庆市进行研究，结果表明港口物流与区域经济存在高度相关性；［5］石永强等对珠江三角洲的研究发现，珠三角港口与先进制造业、战略新兴产业与高技术产业和优势传统产业均存在一定的相关性；［6］禚振坤等研究发现，温州港口与临港型产业的关联度相对较低；［7］曹玮、于清波对福建研究发现，港口与经济、第三产业均存在较强的关联性；［8］周晓娟对江苏太仓的研究发现，港口物流与经济的各项指标存在一定程度的关联；［9］卢珂等对青岛的研究发现，港口与第二、三产业的关联度较高，与第一产业关联相对较低。［10］港口和区域产业经济的发展均受到多重因素的影响，两者的关系错综复杂，它们的发展具有动态性和不确定性，是一个复杂的灰色系统。灰色关联分析（Grey Relational Analysis）是根据系统间因素发展趋势的相似或相异程度衡量因素的关联程度，对系统发展态势进行分析度量，它可以规避两种系统之间的因果关系和细节问题，因此适宜于港口与产业经济发展的关联分析，这也是当前众多研究采用此方法的原因。［11］（P1-2）基于此，本文也将灰色关联分析作为研究的基本方法。

山东省是一个经济强省和沿海大省。据国家统计局及中港网数据，2015年山东省实现地区生产总值63002.3亿元，列在广东省、江苏省之后，位居全国第三位，实现经济增速8%。山东半岛拥有3000多公里的黄金海岸线，占全国六分之一左右，仅次于广东，位居全国第二位。2015年山东沿海港口货物吞吐量超过13亿吨，其中青岛、日照、烟台合计完成11.89亿吨。2015年港口货物吞吐量排名中，山东所属的青岛港、日照港、烟台港位列全国前列，其中青岛港位列全球10大港口第8位、国内第7位。2009年黄河三角洲高效生态经济区和2011年山东半岛蓝色经济区相继上升为国家战略，同时国家正大力推行“一带一路”战略，这些战略均进一步拉近了山东省港口与产业经济发展的关系。在此背景下，研究山东沿海城市港口与产业经济的关联，对于促进沿海港口城市的发展，落实区域经济发展战略，助力“一带一路”建设具有重要意义。然而梳理现有文献，目前涉及山东港口与产业经济关联的研究主要集中在单个港口与区域产业经济的关联上，其中以青岛港为实例的研究较多，而鲜有对各个港口与产业经济关联情况的比较分析。基于此，本文将着眼于比较视野，结合港口货物吞吐量规模和地市经济总量规模，在对山东沿海港口群①梯队分类基础上，利用灰色关联分析法对山东沿海城市港口与产业经济的关系进行比较分析。

二、山东沿海港口群梯队分类

山东省沿海港口城市包括青岛、烟台、潍坊、东营、威海、滨州、日照7个地市，其经济发展基本情况如表1所示。

综合2012—2014年三年的数据，山东省沿海港口7地市经济发展总量较大，三年GDP之和为82362.08亿元，占比全省50.2%。但地市之间的经济发展情况差异较大，三年GDP总量和超过1.5万亿元的地市为青岛、烟台，占比全省均超过百分之十，分列第一、二位；潍坊和东营分列第三、四位，两者占比全省均在百分之五以上；威海、滨州、日照三地市GDP总量较小，分别位列第五、六、七位。按照GDP占比全省5%以下、5～10%、10%以上三个档次分类：青岛和烟台位列第一梯队，②潍坊和东营位列第二梯队，威海、滨州和日照位列第三梯队。梯队之间的差距较大，第一梯队两成员占比总和几乎与第二、三梯队五成员总和相等，前者为24.9%、后者为25.3%；第一梯队两成员占比是第三梯队三成员的2.2倍，其中位列第一位的青岛市GDP总量是位列第七位日照市的5.4倍。

青岛、烟台、潍坊、东营、威海、滨州、日照7地市沿海港口群货物吞吐量的基本情况如表2所示。

表1　2012—2014年山东省沿海港口7地市GDP情况统计表

表2　2012—2014年山东省沿海港口群货物吞吐量统计表

综合三年数据，山东沿海港口货物吞吐量年均超过11亿吨，但地市之间港口货物吞吐量不均衡，青岛、烟台、日照、威海、潍坊、东营、滨州港口群分列第一至第七位，其中前三位占比较高，后四位占比较低。综合考察各港口区货物吞吐量占比情况，将七组港口群划分为四个梯队：青岛为第一梯队，日照和烟台为第二梯队，威海为第三梯队，潍坊、东营、滨州为第四梯队。梯队之间的差距也较大，根据表2数据，第一梯队青岛占比是第四梯队三成员的十倍多，第三梯队威海占比超过第四梯队三成员总和，第二梯队两成员占比总和达到51.8%，一、二梯队三成员占比总和则达到90%。

综合7地市GDP及所属港口群货物吞吐量数据，将7类对象划分为4个组别：青岛和烟台；威海和滨州；潍坊和东营；日照。第一小组：青岛和烟台，其经济实力和港口实力均属于强的行列，两者地位基本吻合。青岛的港口群地位与经济总量地位都很强，均位列第一位，且远远拉开了与第二位的差距，在七地市中占据绝对优势地位；烟台市GDP总量位列第二位，虽然在GDP总量划分中将烟台市列于第一梯队，但从GDP的绝对量来看，烟台与第一名青岛还存在较大差距，其港口群货物吞吐量位列第三位，但与第二位日照港口群的差距不算大，经济实力与港口地位都处于强的行列。第二小组：威海和滨州，其经济实力和港口实力均属于弱的行列，两者地位也基本吻合。威海经济总量位列第五位，港口群实力位列第四位，综合对比两者地位都处于较弱的水平；滨州无论经济总量还是港口群货物吞吐量都位列最后一个梯队，但其经济实力地位较之于港口群地位稍好，前者归属于较弱水平，后者则应归属为很弱水平，但总体均弱。第三小组：潍坊和东营，其经济实力都较强，但港口实力却很弱，两方面地位差异较大。潍坊总体经济实力较强，位居第三位，处于第二梯队，而其港口地位弱，两者形成明显的反差；东营经济实力位列第二梯队，排名第四位，其港口实力却位列第四梯队，排名第六位，与前三个梯队成员存在巨大差距，反差很大。第四小组：日照，经济实力弱而港口实力强，日照经济实力位列最后一位，不但与前面梯队成员存在巨大差距，与所处梯队的其他两个成员也存在较大差距，然而其港口群货物吞吐量位列第二梯队第一名，呈现出典型的港口实力、强经济实力弱的现象。综合而言，第一小组和第二小组均属于经济实力与港口实力地位基本对等，但前者是强强组合，后者是弱弱组合，将前者称之为协同Ⅰ型，后者为协同Ⅱ型；第三小组和第四小组属于经济实力与港口实力地位差异大的情况，前者经济实力强、港口实力弱，而后者经济实力弱、港口实力强，将前者称为相异Ⅰ型，后者则为相异Ⅱ型，具体情况如表3所示。

从港口群发展的基本情况来看，山东省所属青岛、烟台、日照、威海四大港口群已具备较大规模，对经济起到良好的支撑带动作用，尤其是青岛、烟台、日照三港口群在全国乃至世界城市港口群中占据重要地位，而潍坊、东营、滨州三港口群规模尚小，目前正处于大力建设时期。考虑港口群的代表性特征及数据可得情况等，选取协同Ⅰ型青岛、烟台两市，协同Ⅱ型威海，相异Ⅰ型潍坊，相异Ⅱ型日照五个港口群与产业经济的关系进行对比分析。

三、港口群与产业经济关联实证分析

（一）模型方法及样本选择

灰色关联分析是灰色系统理论的重要组成部分。灰色系统理论是中国学者邓聚龙教授20世纪80年代创立的一种研究少数据、贫信息不确定性问题的方法。灰色关联分析较之于一般的计量分析方法的优点在于其对样本数量和数据规律无特殊要求，它被广泛应用于社会的各个方面，尤其在经济分析中发挥了重要作用。其分析的基本步骤包括：确定指标、指标处理、求灰色关联系数、求灰色关联度、关联度排序比较评价。［11］（P63-64）

将青岛、烟台、威海、潍坊、日照5地市港口群货物吞吐量作为参考序列，相应地区GDP总值和三次产业增加值作为比较序列。选取2001—2014年数据样本，为消除量纲采用各指标序列的实际增长率，得到实际样本数据期为2002—2014年。③同时，根据样本数据特征，将2002—2014总体样本分为2002—2007、2008—2014两个分样本，前一样本包含6组数据，后一样本包含7组数据。

表3　7地市经济实力与港口实力对应表

（二）四类港口群实证结果分析

以港口群货物吞吐量增长率为参考序列，地区生产总值增长率及三次产业增加值增长率为比较序列，以灰色系统理论建模软件GTM7.0为计算平台，选择邓氏关联度进行相关运算，分辨系数选择0.5，得到对应地市的结果，如表4、5、6所示。④

1.协同型地市结果分析

（1）协同Ⅰ型：青岛和烟台实证结果

表4展示了青岛、烟台港口群货物吞吐量与GDP、三次产业灰色关联度的实证情况。

对于青岛，从实证数据来看，无论是总样本还是分样本，各指标的灰色关联度均超过0.6，说明每一项指标都具有关联的显著性。就总体样本而言，关联度排序为第二产业、GDP、第三产业、第一产业，其中前三者灰色关联度差距不大，三者与第一产业的值差距较大，说明第二产业、GDP、第三产业对港口影响较大；第一分样本结果排序为第三产业、GDP、第二产业、第一产业，前三者的值均超过0.81，说明前三者对港口的影响作用较大，尤其第三产业最为明显；第二分样本结果排序与第一分样本相同，其他情况也类似。综合比较三类样本，均支持第二产业、GDP、第三产业对港口的影响大于第一产业的结论，但总样本实证结果显示第二产业对港口的影响最大，其他两类分样本则支持第三产业对港口影响最大的结论。

对于烟台，从实证数据来看，各样本指标的灰色关联度均超过0.6，说明每一项指标都具有关联的显著性，但各指标数据基本在0.6～0.7之间，最大值约0.72，最小值约0.61。就总体样本而言，四类指标灰色关联度排序为第一产业、GDP、第二产业、第三产业，但四个数据差距不大，尤其是后三者均在0.65的水平上；第一分样本的结果排序为第一产业、第二产业、GDP、第三产业，但灰色关联度差距也不大；第二分样本结果排序为第三产业、GDP、第二产业、第一产业，说明第三产业对港口的影响最大，但前三者灰色关联度差距不大。综合比较三类样本，结果差距较大：总样本和第一分样本均显示第一产业对港口的作用最大，第三产业的作用最弱；第二分样本结果正好相反，显示第三产业的影响作用最大，第一产业的作用最小。由此可见，烟台不同样本间的差距较大。

青岛和烟台虽同为协同Ⅰ型，经济实力和港口实力都属于强的行列，但灰色关联分析显示，青岛第二产业、GDP、第三产业对港口的影响作用较强，第一产业的作用则较弱；但烟台的实证结果尤其是总样本结果显示第一产业对港口的影响作用较强，其他产业及GDP的影响作用也相对差不多。

（2）协同Ⅱ型：威海实证结果

表5展示了威海港口群货物吞吐量与GDP、三次产业灰色关联度的实证情况。12项指标中有5项指标小于0.6，主要集中在第一产业和第三产业。就总体样本而言，灰色关联度排序为第二产业、GDP、第一产业、第三产业，其中后两者小于0.6，第二产业对港口的作用最为明显；第一分样本灰色关联度排序为第一产业、第二产业、GDP、第三产业，其中后两者小于0.6，但GDP灰色关联度为0.5935，接近0.6，第一产业对港口的作用最为明显；第二分样本结果排序为第三产业、GDP、第二产业、第一产业，除第一产业外均超过0.6，第三产业对港口的影响作用最为明显。综合比较三组样本，除三类样本均支持第二产业对港口明显的关联作用外，其余方面差距较大，如总样本和第一分样本均不支持第三产业对港口影响的显著作用，但第二分样本却支持第三产业对港口的影响作用，其在四类指标中最强，总样本和第二分样本均不支持第一产业对港口影响的显著作用，但第一分样本却支持第一产业对港口的影响作用，且较之其他三类指标最强。

表4　青岛、烟台港口群货物吞吐量与产业经济发展的灰色关联度

表5　威海港口群货物吞吐量与产业经济发展的灰色关联度

2.相异型地市结果分析

表6展示了潍坊、日照港口群货物吞吐量与GDP、三次产业灰色关联度的实证情况。

（1）相异Ⅰ型：潍坊实证结果

从实证结果来看，除第一产业的一项指标外，其余指标均大于0.6的临界值。就总体样本而言，灰色关联度排序为第二产业、第三产业、GDP、第一产业，前三项关联显著且关联度差距不大，但第二产业对港口的影响作用最大；第一分样本灰色关联度排序为第三产业、第二产业、GDP、第一产业，四项指标均具有关联显著性，较之于第一产业前三项指标值较大；第二分样本结果排序为第二产业、GDP、第三产业、第一产业，其中第一产业关联度不具显著性，第二产业对港口的作用最为明显。综合比较三类样本，均支持第一产业对港口的影响作用相对较小的结论，三类样本均支持第二产业对港口较强的影响作用，其中总样本和第二分样本中的排序为第一，第一分样本中的排序为第二。潍坊属于经济实力较强，而港口群实力弱的相异型代表，灰色关联分析结果表明，其第二、三产业对港口的影响作用是很明显的，GDP对其的影响也具显著性，但第一产业对其的影响作用较小。

（2）相异Ⅱ型：日照实证结果

从实证结果来看，所有指标数据均超过0.6的临界显著水平。就总体样本而言，灰色关联度排序为第一产业、GDP、第二产业、第三产业，但四者值差距不大，表明四项指标对港口都具有一定的影响水平，但比较而言第一产业影响相对最大；第一分样本灰色关联度排序为第二产业、GDP、第三产业、第一产业，表明第二产业、GDP对港口的影响作用相对较大，第三产业、第一产业的影响作用相对较小，但差距不大；第二分样本结果排序为GDP、第三产业、第二产业、第一产业，前三者的值差距不大，关联度在0.7左右的水平，比较而言，GDP对港口的影响作用最大。综合各样本数据，四类指标对港口具有显著的影响作用，但总体样本支持第一产业的关联排名为第一位，两类分样本第一产业的关联排序则均位列最后一位，但从各样本数据来看，四类指标之间的差距并不大。

从四类港口群的分析结果来看，每个港口群的情况都具有自己的特点，有的港口群总样本与分样本的结果具有一致性，有的则差距较大，甚至相反，由此可见不同的样本期港口群与产业经济关联关系是有差别的。

（三）四类港口群实证结果比较分析

选取2002—2014总样本期为研究对象，横向比较四类港口与产业经济的关联情况，结果如表7所示。

表6　潍坊、日照港口群货物吞吐量与产业经济发展的灰色关联度

表7　山东5地市港口群货物吞吐量与产业经济发展的灰色关联度比较

从表7情况来看，青岛、威海、潍坊三市港口群与第二产业的关联度均最强，烟台、日照的结果显示港口群与第一产业的关联最强；青岛、烟台、潍坊、日照四市港口群与GDP的关联度排在第二位，而潍坊港口群与第三产业的关联度排在第二位；青岛、潍坊两市港口群与第一产业的关联度排在第四位，而烟台、威海、日照三市港口群与第三产业的关联度排在第四位；威海港口群与第一产业、第三产业灰色关联度不具有显著性，潍坊港口群与第一产业关联不具显著性。由此可见，在样本期内，所有地市港口群与第二产业、GDP的灰色关联度都是显著的，且两者对港口的影响作用较强，而第一产业对港口的影响作用在地市间差距较大，烟台、日照均列第一位，青岛列居最后一位，而威海、潍坊则不具有关联显著性。

协同Ⅰ型组内青岛、烟台两市关联差异情况较大，除港口群与GDP的关联排序一致外，其余均不一样，从灰色关联度值来看，青岛市港口群与第二产业、GDP、第三产业三者的关联分辨度较弱，三者较之于第一产业分辨度较高；烟台市第一产业关联与其他三项指标分辨度较高，但其余三项指标之间的分辨度较弱。协同Ⅰ型烟台市与相异Ⅱ型日照市港口群与四项指标的关联排序一致，对港口的影响作用从高到低均为第一产业、GDP、第二产业、第三产业，且两者的共同点还在于四项指标的分辨度均较弱；协同Ⅰ型青岛市与协同Ⅱ型威海市，分列第一、二位的指标是相同的，第二产业、GDP对港口的影响作用均较强；相异Ⅰ型潍坊与相异Ⅱ型日照，两者差异较大，前者第二产业对港口的影响作用最强，第一产业关联不具显著性，后者却是第一产业对港口的影响作用最大。总体而言，以港口实力、经济规模为基础的港口群类型划分为我们分析比较港口与产业经济关联提供了清晰思路，但分析结果说明其对应情况并不能成为港口与产业经济关联一致性分类的基础，每个港口群与产业经济发展都具有自身规律，它们之间存在一定的共性，同时又存在较大差异。

四、结论与建议

港口是产业经济发展的“促进器”，而产业经济是港口物流发展的重要基础，两者存在密切关系，灰色关联分析能够为港口与产业经济之间的复杂关系展示一条清晰的脉络。本文在对山东沿海港口群分类定阶的基础上，基于个体内比较与个体间比较双重视野，重点分析了青岛、烟台、威海、潍坊、日照5大港口群与产业经济的关系。实证结果显示，港口与产业经济存在密切的关系，但不同的港口群在不同的样本期内与产业经济的关联情况不一样。一般而言，港口与第二产业、GDP的关联是相对较强的，而与第一产业的关联相对较弱，这是因为第二产业及社会物流需求系数相对较高，本文的研究也基本印证了这一规律。港口具有一定的辐射范围，根据其吸引和辐射地域的不同分为直接、间接腹地与陆向、海向腹地。由于港口所处城市往往是港口的直接腹地，但直接腹地又不限于港口城市的行政区划，因此会存在因港口腹地范围大小、关联强弱而导致的城市经济与港口关联的偏差。与此同时，产业外向经济结构的不同也会引起产业关联的差异，如农产品出口港会拉动农业的发展，拉近港口与第一产业的关系，而重要的铁矿石进出港则会拉近港口与第二产业的关系。虽然山东港口群与产业经济促进较密切的关系，但山东拥有近30个大中小型港口，港口分布密集、重复建设严重，存在恶性竞争的情况，港口之间缺乏良好的协同作用，一定程度上制约了临港工业乃至产业经济的发展。

鉴于山东五大港口群与产业经济关联的现状和分析结果，建议采取以下措施：

第一，加强港口资源整合，形成各港口合理分工、协同发展的局面。虽然山东省已形成以青岛、烟台、日照港为主枢纽港口，以威海等港口为地区重要港口的发展格局，但尚未构建干线港、支线港、喂给港相互协调协同发展的局面，更缺乏与国内其他省市主要港口的协同发展。山东省在“一带一路”和中韩自贸区战略中占据重要位置，港口发展将迎来新的机遇，必须紧紧抓住这一有利时机合理统筹、有效整合港口资源，形成各港口良性互动的局面，助力港口城市和区域经济健康快速发展。

第二，促进港口与区域经济的互动关系，提升依港兴城、港城互动的局面。港口是城市经济发展的“促进器”，临港工业是其发展的重要“引擎”，各港口城市需依托港口和地域产业经济特色，发挥集聚功能，大力发展临港产业。如滨州临港工业建设必须与其国际农产品进出口高效生态港的定位相符合，港口建设与临港工业必须一体规划协同发展，通过做深产业链、做高附加值，形成“以港聚业兴城”、港城互动的良好局面。同时，依托腹地经济发展特色，通过港口物流，努力促进腹地经济更好地“引进来、走出去”。

注释：

①港口群指归属地区范围内的所有港口的组合。

②烟台的经济总量与青岛的差距较之潍坊与其的差距要大得多，从这个角度来说，烟台归属第二梯队更合适，但若以占比区间来分，归属第一档更合适。

③五地市港口群货物吞吐量增长率均根据历年港口货物吞吐量进行核算，GDP实际增长率均来自各地市历年统计年鉴给出的直接数据，以下各地市三次产业增加值实际增长率数据也是如此。

④灰色关联分析包括邓氏关联度、灰色绝对关联度、灰色相对关联度、灰色综合关联度、灰色相似关联度、灰色接近关联度等，每一种关联度的计算公式均存在差别，一般所称的灰色关联度指邓氏关联度，这也是在作港口与产业经济关联分析中最常用的方法，此处的计算方法也是邓氏关联度。依据经验，一般而言，当分辨系数取0.5时，关联度大于0.6就认为关联性显著。

参考文献：

［1］傅明明，吕靖.基于系统动力学的港口——区域经济关系研究［J］.大连海事大学学报，2009，（11）：43-46.

［2］亓世龙，吕靖，陈洁.基于DEA的山东省港口与区域经济的协调发展［J］.水运工程，2011，（7）：25-30.

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［4］苏明，黄晓金.东莞港口物流与区域经济关系的计量分析［J］.物流工程与管理，2012，（11）：48-50.

［5］吕青，唐秋生.港口物流与区域经济协同发展研究［J］.水运工程，2012，（4）：67-70.

［6］石永强，张弛，张智勇.珠三角港口与产业联动发展研究［J］.物流工程与管理，2012，（6）：1-6.

［7］禚振坤，祁晓东，陈春.温州港口与产业联动发展关系研究［J］.港口经济，2013，（9）：9-13.

［8］曹玮，于清波.福建港口与产业关联度分析［J］.淮阴工学院学报，2013，（5）：56-59.

［9］周晓娟.港口物流与区域经济协同发展的实证分析［J］.物流工程与管理，2013，（12）：32-35.

［10］卢珂，吴价宝，潘培培，贺永正.青岛港口物流发展与产业结构关联研究［J］.山东交通学院学报，2014，（3）：28-32.

［11］刘思峰，杨英杰，吴利丰，等.灰色系统理论及其应用（第七版）［M］.北京：科学出版社，2014.

（责任编辑：彭晶晶）

Comparative Research of Shandong Coastal Ports and Industrial Economy Association

WANG Bao-yi1，2
（1.School of Traffic and Logistics Engineering，Shandong Jiaotong University，Jinan Shandong 250023，China；2.School of Economics and Management，Shandong Agricultural University，Taian Shandong 271018，China）

Abstract:This paper split seven Shandong coastal regions into four types，in accordance with the port cargo scale and economies of scale. We select five representative port clusters，based on figures for 2002-2014 using grey correlation degree analysis，to make comparative analysis to the relationship between port and industry economy in either of two perspectives. E-conomies of scale and the port cluster power cannot be associated with the basis of classification of port and industry economy. The relation of the port cluster and industry economy in different sample periods may be consistent or have some differences. The relation of the port cluster and industry economy in the same sample period，has some regularities but has their features.

Key words:port clusters；industry economy；grey correlation degree；Shandong

作者简介：王宝义（1981-），男，山东高密人，山东交通学院讲师，山东农业大学博士研究生，主要从事物流与供应链管理研究。

基金项目：山东交通学院科研基金项目（Z201407）；“泰山学者”建设工程专项经费资助项目

收稿日期：2016-03-17

doi：10.3969/j.issn.1672-626x.2016.03.006

中图分类号：F269.27

文献标识码：A

文章编号：1672-626X（2016）03-0039-07